Anthropic cảnh báo về sự xuất hiện của AGI: Vì nhân loại hay vì IPO?

marsbit发布于2026-06-05更新于2026-06-05

文章摘要

Anthropic đã xuất bản một bài viết có tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), thảo luận về khái niệm "cải tiến đệ quy" (recursive self-improvement) - khi AI bắt đầu tham gia vào thiết kế, đào tạo và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó. Công ty chia sẻ dữ liệu nội bộ cho thấy Claude, AI của họ, hiện viết hơn 80% mã code được tích hợp, xử lý các nhiệm vụ mở với tỷ lệ thành công 76% và tham gia vào cả quy trình nghiên cứu, trong một trường hợp đạt kết quả vượt trội so với con người. Anthropic cảnh báo về rủi ro tiềm ẩn khi AI có thể tự cải tiến nhanh chóng, kêu gọi thế giới xem xét làm chậm hoặc tạm dừng phát triển AI tiên tiến để xã hội và nghiên cứu an toàn có thể bắt kịp. Tuy nhiên, thông điệp này được đưa ra trong bối cảnh Anthropic đang chuẩn bị IPO, làm dấy lên câu hỏi về động cơ thực sự. Bài viết có thể được xem như một cách xây dựng câu chuyện cho thị trường vốn, nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh độc đáo của Anthropic: Claude không chỉ là sản phẩm mà còn là công cụ sản xuất then chốt, tạo ra một "bánh đà" phát triển tự thúc đẩy. Điều này tạo sự tương phản với OpenAI, công ty gần đây cũng đề cập đến dấu hiệu ban đầu của "cải tiến đệ quy" nhưng trong một báo cáo tập trung vào quản trị và chính sách. Bài viết của Anthropic, vì vậy, vừa là một lời cảnh báo an toàn, vừa là một tuyên bố chiến lược định vị họ ở vị trí tiên phong trong cuộc đua AI.

Tác giả | Zimu AI

Tối qua, Anthropic đã đăng một bài viết dài với tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), nghe giống như một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng nào đó của Asimov, và chủ đề thực sự là một khái niệm rất viễn tưởng: recursive self-improvement (cải tiến tự quy hồi).

Nói một cách đơn giản, trước đây là các nhà nghiên cứu con người viết code, chạy thí nghiệm, huấn luyện mô hình, rồi làm cho AI mạnh hơn. Nhưng nếu chính AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm thử và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, thì tốc độ tiến bộ của AI sẽ không còn chỉ do con người thúc đẩy, mà có thể bắt đầu do AI "tự tiến hóa".

Vì lý do này, Anthropic đã đưa ra lời kêu gọi:

"Chúng tôi tin rằng sẽ rất có lợi cho thế giới nếu thế giới có thể lựa chọn làm chậm lại hoặc tạm thời dừng việc phát triển các AI tiên phong, để các cấu trúc xã hội và nghiên cứu alignment (đối chuẩn) theo kịp tiến bộ công nghệ."

Câu này nghe như một cảnh báo an toàn, nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, nó cũng khó không bị xem như một dạng diễn ngôn dự báo khác: Claude thực sự quá tốt, thậm chí đã bắt đầu tự tạo ra thế hệ Claude tiếp theo.

Cơn bão mới đã xuất hiện

Để minh họa cho việc AI đang ngày càng tham gia nhiều hơn vào chính quá trình R&D của AI, Anthropic đã đưa ra một lượng lớn dữ liệu nội bộ.

Ví dụ, tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã code được hợp nhất vào kho code của Anthropic là do Claude viết. Trong khi đó, trước khi Claude Code ra mắt, con số này chỉ là một chữ số.

Đến quý 2 năm 2026, theo thống kê của Anthropic, lượng code mà các kỹ sư hợp nhất mỗi ngày đã cao hơn khoảng 8 lần so với năm 2024.

Điều đáng chú ý hơn cả lượng code là Claude đang xử lý các vấn đề kỹ thuật mang tính mở rộng hơn.

Anthropic viết trong bài rằng, trong năm qua, tần suất nhân viên phải sửa chữa Claude, kéo Claude trở lại đúng hướng, hoặc tiếp quản nhiệm vụ giữa chừng đã liên tục giảm. Sự thay đổi này không chỉ xảy ra với các nhiệm vụ đơn giản, mà còn với cả những nhiệm vụ mở phức tạp nhất.

Nhiệm vụ mở (open task) ở đây là những vấn đề không có hướng dẫn rõ ràng. Ví dụ như hệ thống sập, nhiệm vụ huấn luyện bị treo, bản thân kỹ sư lúc đầu cũng không biết đáp án trông thế nào, chỉ có thể vừa kiểm tra vừa phán đoán.

Loại nhiệm vụ này trước đây phụ thuộc nhiều nhất vào kinh nghiệm con người, và trong số những nhiệm vụ mở nhất đó, tỷ lệ thành công của Claude đến tháng 5 năm 2026 đã đạt 76%, tăng 50 điểm phần trăm trong vòng sáu tháng.

Không chỉ viết code, Anthropic còn dùng Claude để xem xét code (code review), kiểm tra lỗi bug, lỗ hổng bảo mật và các thiếu sót khác. Họ phân tích ngược lại và phát hiện ra rằng, nếu mỗi lần thay đổi code trong quá khứ đều được Claude tự động xem xét, thì khoảng một phần ba số bug dẫn đến sự cố trực tuyến trên claude.ai, lẽ ra đã có thể bị chặn lại trước khi lên sóng.

Đi xa hơn, Claude đã bắt đầu tham gia vào quy trình nghiên cứu.

Anthropic có một bài kiểm tra cố định: đưa cho Claude một đoạn code huấn luyện mô hình nhỏ, yêu cầu nó tìm cách chạy code nhanh hơn mà không làm sai kết quả. Vào tháng 5 năm 2025, Claude Opus 4 có thể đạt tốc độ nhanh hơn khoảng 3 lần; đến tháng 4 năm 2026, Claude Mythos Preview đã đẩy con số này lên khoảng 52 lần.

Anthropic còn đề cập đến một trường hợp nghiên cứu an toàn AI mở. Họ giao một vấn đề cho agent (tác tử) được điều khiển bởi Claude: Một mô hình yếu hơn có thể giám sát một mô hình mạnh hơn một cách đáng tin cậy hay không?

Quá trình này yêu cầu đưa ra giả thuyết, kiểm tra giả thuyết, chia sẻ phát hiện với các agent song song, và lặp đi lặp lại.

Hai nhà nghiên cứu con người mất một tuần để thu hẹp khoảng 23% khoảng cách; trong khi Claude, với tổng cộng khoảng 800 giờ và tiêu thụ tài nguyên tính toán khoảng 18.000 USD, đã thu hẹp được 97%.

Kết quả này tất nhiên có giới hạn, vấn đề là do con người chọn, tiêu chí chấm điểm cũng do con người định, và kết quả cũng chưa hoàn toàn chuyển đổi sang các mô hình ở quy mô sản xuất. Nhưng nó vẫn cho thấy, Claude đã có thể tự thiết kế thí nghiệm, tự thực hiện và tự lặp lại trong một khung nghiên cứu mà con người đã định hướng sẵn.

Ngoài ra, khi nhà nghiên cứu con người "đi sai đường", Claude còn có thể đưa ra phán đoán tốt hơn cho bước tiếp theo.

Anthropic đã tìm 129 phiên nghiên cứu nội bộ về Claude Code, trong những phiên này, nhà nghiên cứu con người và Claude cùng nhau giải quyết các vấn đề nghiên cứu mở. Anthropic chọn ra một số điểm nút mà "con người sau đó được chứng minh là đã đi vòng", sau đó đưa ngữ cảnh trước điểm nút đó cho các phiên bản Claude khác nhau, xem nó sẽ đề xuất bước tiếp theo thế nào. Rồi một Claude judge khác biết kết cục đầy đủ của phiên sẽ đánh giá: đề xuất của mô hình và lựa chọn của con người lúc đó, cái nào tốt hơn.

Kết quả cho thấy, ở những điểm nút mà nhà nghiên cứu con người đã được chứng minh sau sự kiện là có không gian để cải thiện, Claude ngày càng có thể đề xuất bước tiếp theo tốt hơn.

Trước đây, sự tiến bộ của mô hình AI chủ yếu do các nhà nghiên cứu và kỹ sư con người thúc đẩy. Con người quyết định làm thí nghiệm gì, viết code gì, huấn luyện mô hình và thúc đẩy lặp lại chức năng của AI.

Bây giờ, ngày càng nhiều khâu trong chuỗi này bắt đầu được Claude đảm nhận.

Anthropic đưa ra một biểu đồ giai đoạn rất trực quan:

Từ năm 2021 đến 2023, Anthropic chẳng khác gì một công ty công nghệ bình thường, đều là con người viết code, viết tài liệu trên máy tính xách tay.

Từ 2023 đến 2025, chatbot bắt đầu đi vào quy trình làm việc. Kỹ sư để mô hình tạo đoạn code, sau đó sao chép vào trình soạn thảo.

Từ 2025 đến 2026, agent lập trình xuất hiện, Claude bắt đầu có thể tự viết và sửa code, đôi khi thậm chí có thể hoàn thành độc lập cả một file.

Đến nay, agent đã có thể tự chạy code, và còn có thể ủy thác công việc kéo dài hàng giờ cho các agent khác.

Tiếp theo sau đó, chính là giai đoạn mà Anthropic thực sự lo ngại: vòng lặp khép kín (closed loop).

Nếu ngày đó đến, các phiên bản kế tiếp của Claude, có thể sẽ do chính bản thân Claude liên tục cải tiến – đây chính là recursive self-improvement, cải tiến tự quy hồi.

Anthropic nói rất thận trọng trong bài: chúng tôi chưa đi đến bước đó, và cải tiến tự quy hồi cũng không phải là điều tất yếu xảy ra. Nhưng họ vẫn nhấn mạnh rằng, con đường dẫn đến bước đó, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Vì vậy, Anthropic mới nói đến việc giảm tốc, thậm chí tạm dừng, ở cuối bài. Ý của họ không phải là tất cả các công ty AI ngay lập tức ngừng hoạt động, mà là nói rằng, nếu rủi ro tự cải tiến của AI trong tương lai tiếp tục gia tăng, các phòng thí nghiệm tiên phong cần một cơ chế phối hợp, có thể xác minh để giảm tốc.

Nói cách khác, "điểm kỳ dị (singularity)" sắp đến, con người phải kiểm soát nó.

Claude không thể ngăn cản

Nếu chỉ nhìn bề ngoài, đây là một tài liệu an toàn rất có ý thức tiên phong. Anthropic đang nói về cải tiến tự quy hồi, về việc AI có thể ngày càng nhanh chóng cải thiện chính nó, về việc xã hội loài người cần chuẩn bị trước cơ chế giảm tốc và tạm dừng.

Nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, bài viết này lại có một ý nghĩa khác.

Ở một mức độ nào đó, động thái gần đây của Anthropic rất giống một học sinh ưu tú hay thể hiện trong lớp – nó thực sự có năng lực, nhưng cũng thực sự khoe khoang.

Điều nó muốn nói không chỉ là "chúng tôi có một Claude rất mạnh", mà còn tiến xa hơn một bước, nó muốn nói "Claude đang giúp chúng tôi tạo ra Claude mạnh hơn".

Nếu Anthropic chỉ bán một mô hình hoặc một công cụ, thì rất khó để thoát khỏi sự so sánh ngang hàng: Anthropic có Claude, OpenAI có GPT; Anthropic có Claude Code, OpenAI có Codex; Anthropic tranh khách hàng doanh nghiệp, OpenAI cũng tranh khách hàng doanh nghiệp. Cạnh tranh giữa hai công ty rất khốc liệt, chỉ xem ai có thể kể cho thị trường một câu chuyện lớn hơn.

Cần lưu ý rằng, chỉ 3 ngày trước, OpenAI đã viết trong một tài liệu về quản trị AI tiên phong:

"Chúng tôi cũng thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi trong các hệ thống ngày nay: chính sự phát triển của AI đang được AI thúc đẩy.

Điều này sẽ làm trầm trọng thêm áp lực cạnh tranh giữa các nhà phát triển và giữa các quốc gia, và mang đến những thách thức quản trị mà các thể chế hiện tại không thể đối phó."

3 ngày sau, Anthropic liền nói: con đường dẫn đến cải tiến tự quy hồi của Claude, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Nếu Claude thực sự phát triển như họ kỳ vọng, thì đó không còn là câu chuyện sản phẩm thông thường nữa, nó sẽ trở thành một bánh đà (flywheel) nghiên cứu và phát triển.

Claude viết code, chạy thí nghiệm, tối ưu hóa quy trình huấn luyện, rồi ngược lại giảm sự cố trong chính sản phẩm của Anthropic… Một khi hệ thống này chạy, Claude không chỉ là một sản phẩm của Anthropic, mà còn là công cụ sản xuất quan trọng của Anthropic.

Người dùng nhìn thấy Claude là một sản phẩm, khách hàng doanh nghiệp mua khả năng của Claude, nhưng điều Anthropic thực sự muốn thị trường vốn chú ý là: Claude đã được nhúng vào quy trình cốt lõi của việc phát triển mô hình tiên phong, nó được đặt vào khoang động cơ của Anthropic.

Thị trường vốn thích nghe câu chuyện về bánh đà nhất, giống như chiếc bồn thần (cái gì bỏ vào cũng sinh ra tiền) vậy: Claude mạnh hơn giúp kỹ sư của Anthropic hợp nhất được nhiều code hơn, nhiều code hơn giúp sản phẩm và cơ sở hạ tầng lặp nhanh hơn, lặp nhanh hơn giúp nhà nghiên cứu chạy nhiều thí nghiệm hơn, nhiều thí nghiệm hơn lại ngược lại giúp thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn. Thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn rồi, lại tiếp tục tăng tốc R&D của Anthropic.

Tốc độ lặp của Claude cũng đang hỗ trợ bánh đà này. Nhìn từ thời điểm công bố chính thức, từ năm 2023 đến đầu năm 2025, các bản cập nhật mô hình chính của Claude chủ yếu là ba bốn tháng một lần, nhưng khi bước vào Claude 4, các bản cập nhật mô hình của Anthropic rõ ràng đã dày đặc hơn.

Claude 4 ra mắt tháng 5/2025, Opus 4.1 ra mắt tháng 8, Sonnet 4.5 ra mắt tháng 9, Haiku 4.5 ra mắt tháng 10, Opus 4.5 ra mắt tháng 11.

Đến năm 2026, Opus 4.6 ra mắt ngày 5/2, Sonnet 4.6 ra mắt ngày 17/2, Opus 4.7 ra mắt ngày 15/4, Opus 4.8 ra mắt ngày 28/5. Từ Opus 4.7 đến Opus 4.8, chỉ cách nhau 42 ngày.

Về mặt bề ngoài, Anthropic đang nói "việc này có thể rất nguy hiểm, chúng ta cần chuẩn bị phanh trước", nhưng đồng thời nó cũng ám chỉ: "chúng tôi đã nhìn thấy điều gì sẽ xảy ra sau khi đạp ga".

Sự tinh tế của câu chuyện IPO nằm ở chỗ này. Một mặt nó nói rất nặng về rủi ro, mặt khác cũng nâng cao vị trí công nghệ của mình.

Không phải tất cả các công ty AI đều có tư cách thảo luận về cải tiến tự quy hồi, bạn phải khiến bên ngoài tin rằng AI của bạn đã đi vào quy trình phát triển AI, thì mới có tư cách nói rằng việc này có thể cần sự phối hợp toàn cầu.

OpenAI: Sao có thể như vậy?

Như đã đề cập trước đó, ngay trước khi Anthropic đăng bài viết dài này, OpenAI vừa đưa cải tiến tự quy hồi lên bàn.

Nhưng cách trình bày của hai công ty rất khác nhau.

Bài "Democratic Governance of Frontier AI" của OpenAI là một bản kế hoạch chính sách gửi đến Washington, nó quan tâm không phải là "mô hình trở nên mạnh hơn thế nào", mà là khi AI tiên phong tiếp tục lao về phía trước, làm thế nào để kiềm chế nó.

Phần lớn nội dung trong báo cáo đó không phù hợp để trình bày chi tiết ở đây, chỉ có một câu then chốt: OpenAI nói rằng, trong các hệ thống ngày nay, đã có thể thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi.

Câu này và bài viết dài của Anthropic, thực chất đang chỉ về cùng một hướng.

Chỉ có điều OpenAI đang nói về thể chế, còn Anthropic đang nói về chính mình.

Ý của OpenAI là: AI phát triển quá nhanh, cấu trúc quản trị hiện tại có thể không theo kịp, nên cần một bộ quy tắc mới.

Còn Anthropic trực tiếp trình bày hệ thống đó ra, nói với thị trường: Claude đã đi vào quy trình R&D của chúng tôi, nên chúng tôi đã nhìn thấy con đường tự tăng tốc của AI.

Chiêu này chơi rất cao tay, cảm giác như nội bộ OpenAI chắc đang thì thầm rồi – đây rõ ràng là ăn cắp ý tưởng! Rõ ràng là chúng tôi đến trước!

Đùa thôi, nhưng OpenAI thực sự cần cố gắng hơn nữa, nhanh chóng đưa GPT 5.6 lên đi.

相关问答

QBài viết nêu bật khái niệm gì khi AI tham gia vào việc phát triển chính nó?

ABài viết nêu bật khái niệm "recursive self-improvement" (tự cải tiến đệ quy), khi AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm tra và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, dẫn đến tốc độ phát triển có thể được thúc đẩy bởi chính AI.

QTheo dữ liệu nội bộ của Anthropic, tỷ lệ code do Claude viết trong codebase của công ty là bao nhiêu?

ATheo dữ liệu nội bộ của Anthropic tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã được hợp nhất vào codebase của công ty là do Claude viết.

QTại sao bài viết cho rằng thời điểm công bố của Anthropic có liên quan đến IPO?

ABài viết cho rằng việc Anthropic công bố bài nghiên cứu về tiến trình tự cải tiến đệ quy của Claude vào thời điểm chuẩn bị IPO có thể là một chiến lược tạo 'câu chuyện' cho thị trường vốn, nhấn mạnh vị thế công nghệ vượt trội và tiềm năng tăng trưởng theo cấp số nhân nhờ 'bánh đà' AI tự phát triển.

QSự khác biệt chính trong cách tiếp cận vấn đề tự cải tiến đệ quy giữa Anthropic và OpenAI là gì?

ASự khác biệt chính là: OpenAI tập trung vào khía cạnh quản trị và chính sách, đề xuất các khuôn khổ kiểm soát trong báo cáo "Democratic Governance of Frontier AI". Trong khi đó, Anthropic tập trung trình bày chi tiết tiến trình kỹ thuật nội bộ, cụ thể là cách Claude đang được sử dụng để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển của chính họ, từ đó dẫn đến việc nhìn thấy con đường dẫn đến tự cải tiến đệ quy.

QGiai đoạn phát triển nào mà Anthropic mô tả là 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) và tại sao nó được coi là quan trọng?

AGiai đoạn 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) là giai đoạn mà các phiên bản sau của Claude có thể liên tục được cải tiến bởi chính Claude. Đây được coi là bước tiến quan trọng và đáng lo ngại vì nó đánh dấu sự chuyển đổi sang trạng thái 'tự cải tiến đệ quy' thực sự, nơi tốc độ tiến bộ của AI có thể vượt khỏi tầm kiểm soát trực tiếp của con người, do đó Anthropic kêu gọi xem xét cơ chế giảm tốc hoặc tạm dừng.

你可能也喜欢

BTC“数字黄金”的叙事是不是失败了?

这篇文章从三个核心问题探讨了比特币的现状与未来,强调提供的是思考框架而非投资建议。 **如何看待比特币资产?** 作者认为比特币是一种全新的、更优秀的“黄金”资产。其优势在于总量恒定、转移便捷、交易可审计。尽管早期与灰色地带关联,但合规化是趋势。目前全球数字货币渗透率仅3%-4%,类比互联网和电商的早期阶段,意味着比特币仍处于发展初期,潜力巨大但波动性也极高。 **如何理解本轮下跌?** 比特币自2025年10月高点(近12.6万美元)持续下跌,2026年2月一度跌破6.1万美元,单日跌幅达15%,随后又快速反弹。这被解读为遵循四年减半周期的共识性获利了结。特别之处在于,美国比特币ETF的批准引入了机构资金,也促使早期低成本持有者(如矿工和信仰者)进行大规模“换手”,这是资产迈向主流化的必经过程。历史数据显示,比特币历次大跌的幅度在收窄(从93%到当前的约50%),表明资产正在成熟,波动率逐步下降,但高波动仍是其获取超额回报的固有特征。 **长期如何看待发展?** 长期价值可对标黄金。当前比特币市值仅为黄金市值的约7%,若“数字黄金”叙事实现一半,上行空间依然显著。但作者提醒,短期市场脆弱,换手可能未完,底部无法预测。真正的风险并非资产归零(概率较低),而在于错误的仓位管理(如All-in或加杠杆)以及对资产缺乏深刻理解。投资者必须计算并承受潜在的最大回撤(例如从已跌50%的位置再跌50%),才能存活至长期价值兑现。 文章最后以亚马逊在互联网泡沫后暴涨为例,指出关键不在于比特币未来是否上涨,而在于投资者能否通过理性的仓位管理和深度认知,扛过剧烈波动存活到那一天。文末提问引导读者反思:当前黄金涨、比特币跌的局面,究竟意味着“数字黄金”叙事失败,还是资产进化过程中的换手阵痛?这取决于每个人对比特币最底层的信仰。

marsbit1小时前

BTC“数字黄金”的叙事是不是失败了?

marsbit1小时前

BTC“数字黄金”的叙事是不是失败了?

标题:BTC“数字黄金”的叙事是不是失败了? 作者:@wuk_Bitcoin 本文从三个核心问题出发,探讨比特币的现状与未来。 **如何看待比特币?** 作者认为比特币是一种全新的、更优秀的“黄金”类资产。其优势在于:总量恒定(2100万枚);资产可转移性极强,在全球不确定性时代具备溢价;所有交易链上可审计,透明度高。反驳了比特币主要用于灰色地带的过时观点,指出其正走向合规。目前全球数字货币渗透率仅约3%-4%,类比互联网和电商早期,意味着该资产类别仍处早期,潜力与巨大波动并存。 **如何理解本轮下跌?** 比特币自2025年10月高点(近12.6万美元)持续下跌,2026年2月初曾单日暴跌15%,跌破6.1万美元。这被视为遵循其四年减半周期的规律性回调,是长期持有者在周期高点锁定利润的结果。本轮下跌的特殊性在于:美国比特币ETF的批准引入了大量机构新资金,但也促使成本极低的早期持有者(矿工、OG)进行历史性抛售,即从“早期信仰者”向“长期配置机构”的换手过程。历史数据显示,比特币历次大回撤的跌幅在逐步收窄(从93%到目前的约50%),表明资产在成熟,波动率在下降,但高波动仍是获取超额回报的代价。 **长期怎么看?** 若将比特币视为“数字黄金”,其当前总市值(约1.4万亿美元)仅为黄金总市值(约20万亿美元)的7%。即使该叙事仅部分实现,上行空间依然可观。但作者强调短期风险:换手可能未结束,市场脆弱,不排除进一步下跌。真正的风险不在于资产归零(概率极低),而在于错误的仓位管理(如All-in、加杠杆)和对资产缺乏深度理解,这可能导致投资者无法承受巨大波动而提前被迫出局。 **最后对比** 作者以亚马逊在互联网泡沫破裂后股价跌95%又最终上涨42倍为例,指出关键在于“活着等到那一天”。对于比特币,核心同样是能否通过理性仓位管理活到其价值兑现之时。文末提问:当黄金大涨而比特币大跌,这究竟是“数字黄金”叙事的失败,还是资产进化过程中的阵痛?答案取决于每个人对比特币最底层的信仰。

链捕手1小时前

BTC“数字黄金”的叙事是不是失败了?

链捕手1小时前

从代码到认知:机器人大脑进化的万字指南

本文概述了机器人大脑从传统代码控制到现代人工智能模型驱动的演进历程。文章首先回顾了前大型语言模型(LLM)时代,机器人依赖手工编码的模块化技术栈(感知、状态估计、规划、控制)和行为树,虽稳定但泛化能力差。随后,深度学习改进了感知,强化学习和模仿学习进入了控制层,但策略仍较为狭窄。 ChatGPT的出现带来了转折。LLM最初被用作自然语言编译器,将指令转化为机器人可执行的原子技能序列(如谷歌的SayCan)。但更重要的突破是视觉-语言-动作模型(VLA),例如谷歌的RT-2和开源的OpenVLA,它能将视觉、语言信息融合,直接输出动作指令,实现了推理与行动的耦合。 目前最先进的系统采用“双脑”架构(如Figure AI的Helix、NVIDIA GR00T):一个慢速、参数多的“系统2”负责高层次推理和规划;一个快速、小巧的“系统1”负责高频动作生成。其下还可能有一个“系统0”反射层处理平衡等底层控制。出于延迟和可靠性考虑,安全关键的控制回路通常在机器人本地(如NVIDIA Jetson模块)运行,而对话界面和集群学习等任务可交由云端。 开源模型(如OpenVLA、GR00T、π0)降低了行业门槛,让初创公司能在其基础上用自有数据微调。然而,当前VLA机器人仍存在任务中途恢复能力弱、样本效率低、缺乏物理常识和长期规划能力等局限。 这催生了下一代方向:世界模型。这类模型(如NVIDIA Cosmos、Meta V-JEPA)能根据当前状态和动作预测未来结果,让机器人在行动前进行模拟和评估,从而改善恢复能力、泛化能力和长期规划。架构上主要分为像素级视频扩散、联合嵌入预测架构(JEPA)和潜在动作世界模型等流派。 文章最后指出,数据采集(特别是远程操作数据)是核心竞争力,仿真训练至关重要,机器人成本正在迅速下降。当前物理AI的发展阶段大约相当于“GPT-2时代”,虽未完全自主,但正通过架构的持续演进(从代码到感知、规划、策略,最终到世界模型),朝着更通用、更强大的方向稳步前进。

marsbit1小时前

从代码到认知:机器人大脑进化的万字指南

marsbit1小时前

AI 泡沫正在破裂

近期市场剧烈波动,“AI泡沫论”甚嚣尘上。桥水达利欧认为AI市场存在“相对较高”的泡沫,而英伟达黄仁勋则强调AI算力需求才刚刚开始。两者观点看似矛盾,实则揭示了技术革命初期的典型特征:市场因高估短期影响而产生泡沫,却往往低估其长期颠覆性力量。 回顾2000年互联网泡沫,纳指暴跌78%,超5万亿美元财富蒸发,大量公司破产。然而,泡沫破裂后留下的廉价电信基础设施(如海底光缆),却成为日后流媒体、云计算乃至移动互联网崛起的基石。这符合“阿玛拉定律”:人们高估技术的短期影响,低估其长期影响。泡沫是创新必须缴纳的“智商税”,其破裂能淘汰投机者,沉淀下坚固的基础设施,滋养真正伟大的公司。 当前AI行业同样呈现巨大的“投入-产出”不对称:2026年,五大云服务商的AI基础设施资本开支预计达6900亿美元,而头部纯AI厂商的总收入预计不超过400亿美元。但深层逻辑正在演变:AI推理成本在两年内暴跌超过99.7%,接近零的边际成本解锁了海量长尾需求,驱动企业AI支出翻倍增长。这印证了“杰文斯悖论”——效率提升导致总消耗量指数级上升。如今,各行业关心的已非“是否用AI”,而是如何更有效地整合AI。 市场已进入“幻灭的低谷”前夕,缺乏护城河的套壳公司正批量死亡,这是市场的自我净化。与此同时,价值转移正在发生:1. 从资本开支(CapEx,如硬件)向运营开支(OpEx,如解决垂直行业痛点的应用)转移;2. 高估值正被高速增长的业绩逐步消化。AI已深入制造业(缩短研发周期)、金融(微秒级定价)、法律、医疗等专业领域,成为实质性的生产力工具。 历史总在重演“创造性毁灭”。当下近7000亿美元的基建投资短期内无法全部转化为利润,市场洗牌不可避免。但洗牌之后,廉价的算力与高度优化的算法将赋能千行百业。正如互联网泡沫后我们迎来了数字时代,AI泡沫的喧嚣过后,我们将不可逆转地迈向一个所有行业都由AI深度赋能的智能全盛时代。泡沫终会破裂,但底层先进生产力的势能,没有水分。

链捕手1小时前

AI 泡沫正在破裂

链捕手1小时前

交易

现货
合约

热门文章

如何购买NIGHT

欢迎来到HTX.com!我们已经让购买Midnight (NIGHT)变得简单而便捷。跟随我们的逐步指南,放心开始您的加密货币之旅。第一步:创建您的HTX账户使用您的电子邮件、手机号码注册一个免费账户在HTX上。体验无忧的注册过程并解锁所有平台功能。立即注册第二步:前往买币页面,选择您的支付方式信用卡/借记卡购买:使用您的Visa或Mastercard即时购买Midnight (NIGHT)。余额购买:使用您HTX账户余额中的资金进行无缝交易。第三方购买:探索诸如Google Pay或Apple Pay等流行支付方法以增加便利性。C2C购买:在HTX平台上直接与其他用户交易。HTX场外交易台(OTC)购买:为大量交易者提供个性化服务和竞争性汇率。第三步:存储您的Midnight (NIGHT)购买完您的Midnight (NIGHT)后,将其存储在您的HTX账户钱包中。您也可以通过区块链转账将其发送到其他地方或者用于交易其他加密货币。第四步:交易Midnight (NIGHT)在HTX的现货市场轻松交易Midnight (NIGHT)。访问您的账户,选择您的交易对,执行您的交易,并实时监控。HTX为初学者和经验丰富的交易者提供了友好的用户体验。

1.2k人学过发布于 2025.12.08更新于 2026.06.02

如何购买NIGHT

相关讨论

欢迎来到HTX社区。在这里,您可以了解最新的平台发展动态并获得专业的市场意见。以下是用户对NIGHT(NIGHT)币价的意见。

活动图片