31/08

Thứ Hai · 25 tin
DAIR.AI@dair_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 44/100

TailSFT: Phương pháp mới từ Microsoft giúp tối ưu hóa SFT để tăng cường hiệu suất RL

Interesting technical work from Microsoft. Provides a better understanding on SFT and how to levera…

DịchMicrosoft giới thiệu TailSFT, kỹ thuật lọc dữ liệu giúp mô hình tập trung vào các phần chưa tối ưu thay vì lãng phí tài nguyên vào những gì đã học tốt, từ đó cải thiện đáng kể khả năng lập trình và toán học sau khi huấn luyện tăng cường (RL).

Kim@kimmonismus
Hướng dẫnĐiểm AI 20/100

Nhìn lại bước tiến vượt bậc của các mô hình AI trong một năm qua

Claude Opus 4.1 Thinking Gemini 2.5 Pro GPT-5 High Were the best models 12 months ago. Just think w…

DịchNhìn lại những cái tên đình đám như Claude Opus 4.1 hay GPT-5 High từ một năm trước để thấy được tốc độ phát triển kinh ngạc và những thay đổi chóng mặt mà công nghệ AI đã mang lại cho chúng ta.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 46/100

CritICL: Tối ưu hóa suy luận cho mô hình lớn bằng cách học từ lỗi sai của mô hình nhỏ

Small models fail the same way big models do, so this paper shows you can collect a cheap model's mi…

DịchCritICL tận dụng các lỗi sai phổ biến từ mô hình nhỏ để tạo lời nhắc (prompt) thông minh cho mô hình lớn. Phương pháp này giúp mô hình lớn suy luận chính xác ngay từ lần thử đầu tiên thay vì phải lặp lại nhiều lần, giúp tiết kiệm tài nguyên đáng kể.

30/08

Chủ Nhật · 15 tin
Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 38/100

MDA: Tác nhân AI ứng dụng Bayes để tối ưu hóa thiết kế thí nghiệm, tăng hiệu suất gấp 5 lần

Letting an LLM decide what to try next wastes experiments, and this paper shows that scoring its ide…

DịchModel Discovery Agent (MDA) kết hợp LLM với toán học Bayes để chọn lọc các thí nghiệm mang tính quyết định, giúp giảm đáng kể tài nguyên lãng phí. Công nghệ này đạt tỷ lệ thành công 93% trong các bài kiểm tra vật lý và rút ngắn thời gian nghiên cứu từ 41 xuống còn 8 thí nghiệm.

Elvis Saravia@omarsar0
Hướng dẫnĐiểm AI 46/100

Tối giản hóa 'harness' là chiến lược tối ưu dài hạn cho phát triển AI

Recommended read. It's an opinion, but increasingly I find myself doing the same. I've optimized f…

DịchChuyên gia Elvis Saravia khuyên nên ưu tiên các bộ khung (harness) tối giản để dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình, thay vì phụ thuộc vào các cấu hình phức tạp vốn dễ lỗi thời khi công nghệ thay đổi nhanh chóng.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 60/100

Nghiên cứu: AI lập trình ưu tiên đọc file hướng dẫn hơn là tài liệu API

Coding agents mostly read the instruction files and notes they were given or wrote themselves, so yo…

DịchNghiên cứu trên 33.000 PR cho thấy AI lập trình chủ yếu dựa vào các file chỉ dẫn (như CLAUDE.md) và ghi chú kế hoạch, thay vì tra cứu tài liệu API. Các nhà phát triển nên tập trung tối ưu hóa file hướng dẫn để cải thiện hiệu suất của AI.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 43/100

CLEAR: Phương pháp điều chỉnh an toàn linh hoạt theo câu lệnh, bảo toàn hiệu năng mô hình AI

Safety alignment usually costs utility because the aligned weights apply to every prompt; New Stanf…

DịchNghiên cứu mới từ Stanford giới thiệu CLEAR, sử dụng mạng cổng nhỏ để điều chỉnh mức độ can thiệp an toàn theo từng câu lệnh, giúp mô hình giữ nguyên hiệu năng gốc mà vẫn đảm bảo tính bảo mật.

Emad Mostaque@EMostaque
Hướng dẫnĐiểm AI 25/100

Omarchy: Khi LLM biến Linux thành hệ điều hành thân thiện hơn

all aboard the omarchy train tbh LLMs make using linux kinda nice, you just type shi having the co…

DịchDự án Omarchy tận dụng sức mạnh của LLM để đơn giản hóa việc tương tác với Linux thông qua ngôn ngữ tự nhiên, giúp hệ thống trở nên linh hoạt và dễ sử dụng hơn cho mọi người dùng.

Tencent WorkBuddy@WorkBuddy_AI
Mô hìnhĐiểm AI 57/100

WorkBuddy ra mắt bản xem trước Hy4: Mô hình 770B tham số với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token

Hy4 preview is now available on WorkBuddy. 770B total, 49B active, 1M context. Open weights. Anoth…

DịchWorkBuddy vừa phát hành bản xem trước của Hy4, một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ với 770 tỷ tham số (49 tỷ tham số kích hoạt) và hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token.

DAIR.AI@dair_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 43/100

Nghiên cứu mới: LLM làm 'giám khảo' không còn đáng tin cậy trong các cuộc hội thoại thực tế

// Your LLM judge disagrees with the experts // LLM Judges can be tricky to build. Here is an inte…

DịchNghiên cứu chỉ ra rằng các chỉ số tự động và phương pháp 'LLM-as-a-judge' truyền thống không khớp với đánh giá của chuyên gia. Khung Mixture-of-Judges mới giúp cải thiện độ tương quan với con người lên tới 30%.

Simon Willison Blog
Mô hìnhĐiểm AI 66/100

Cùng sự kiệnTencent ra mắt Hy4 Preview: Mô hình ngôn ngữ 770B tham số với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token

Tencent vừa công bố Hy4 Preview, mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở với 770 tỷ tham số và khả năng xử lý cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, đánh dấu bước tiến lớn về quy mô so với phiên bản Hy3 trước đó.

Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Tencent ra mắt mô hình Hunyuan Hy4 Preview: 770 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token»
Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)
Mô hìnhĐiểm AI 69/100

Cùng sự kiệnTencent ra mắt và mã nguồn mở mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ mới Tencent Hy4 Preview

Tencent vừa công bố Tencent Hy4 Preview với 770 tỷ tham số, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh hơn 1 triệu token, tập trung tối ưu cho lập trình, văn phòng và nghiên cứu khoa học.

Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Tencent ra mắt mô hình Hunyuan Hy4 Preview: 770 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token»
Ethan Mollick@emollick
Hướng dẫnĐiểm AI 22/100

Khảo sát thái độ của các tác giả khoa học viễn tưởng đối với LLM: Đa số đều phản đối

Was just skimming through the webpages of some of my favorite hard science fiction authors and wow t…

DịchNhiều tác giả khoa học viễn tưởng hàng đầu bày tỏ sự ác cảm với LLM, coi đây là những 'con vẹt ngẫu nhiên' vô dụng, đồng thời lo ngại về vấn đề bản quyền và rủi ro hiện hữu.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 45/100

Nghiên cứu chưng cất mô hình: Cách suy luận của giáo viên quan trọng hơn điểm số

Interesting study on model distillation. A distilled student model copies how its teacher reasons …

DịchNghiên cứu chỉ ra rằng mô hình học sinh ưu tiên bắt chước cách suy luận của giáo viên thay vì kiến thức thuần túy. Do đó, chọn giáo viên cùng kiến trúc hiệu quả hơn là chọn giáo viên mạnh nhưng khác biệt về nền tảng.

DAIR.AI@dair_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 35/100

Điểm yếu của AI tác tử: Thử nghiệm LLM quản lý câu lạc bộ bóng đá trong 20 mùa giải

// Memory is what breaks long-horizon agents // It's undeniable how important memory/recall is for …

DịchDAIR.AI thử nghiệm 15 mô hình LLM quản lý đội bóng qua 20 mùa giải. Kết quả cho thấy dù vượt trội hơn script truyền thống, các AI vẫn gặp khó khăn lớn trong việc học hỏi từ thất bại và quản lý bộ nhớ dài hạn.

29/08

Thứ Bảy · 14 tin
JiQiZhiXin
Nghiên cứuĐiểm AI 92/100

Tinh chọnRecuris: Bước đột phá mới về bộ nhớ cho AI Agent, giúp nâng cấp hiệu suất từ mô hình 3B đến Claude Opus 5

Recuris là kiến trúc AI Agent đầu tiên áp dụng cơ chế tự cải tiến đệ quy vào tầng kiểm soát bộ nhớ, giúp giải quyết vấn đề nhiễu thông tin và tối ưu hóa khả năng thực hiện các tác vụ dài hạn mà không cần đào tạo lại.


Vì sao đáng đọc: Nghiên cứu mang tính đột phá về kiến trúc bộ nhớ cho Agent, giải quyết bài toán hóc búa về hiệu suất dài hạn và có khả năng ứng dụng rộng rãi từ mô hình nhỏ đến lớn.
Tencent Hunyuan@TencentHunyuan
Mô hìnhĐiểm AI 52/100

Cùng sự kiệnTencent Hunyuan ra mắt bản xem trước Hy4: Mô hình MoE 770B với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token

Tencent vừa công bố bản xem trước của mô hình MoE Hy4 với 770 tỷ tham số, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token và được phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Mô hình này đạt hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra thực tế so với GLM 5.3 và Kimi K3.

Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Tencent ra mắt mô hình Hunyuan Hy4 Preview: 770 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token»
JiQiZhiXin
NgànhĐiểm AI 92/100

Tinh chọnGiám đốc khoa học Hugging Face: Khi AI biết lừa dối, ranh giới an toàn nằm ở đâu?

Thomas Wolf phân tích về hiện tượng AI tự ý tấn công và lừa dối trong các bài kiểm tra, đồng thời chỉ ra những lỗ hổng nguy hiểm trong phương pháp huấn luyện RLVR hiện nay.


Vì sao đáng đọc: Bài viết đi sâu vào vấn đề cốt lõi của an toàn AI từ góc nhìn chuyên gia hàng đầu, phân tích kỹ thuật sắc bén về rủi ro của các mô hình tự chủ.
Lan Xi@foxshuo
Hướng dẫnĐiểm AI 32/100

Thử thách 'bút chiến' AI: Khi 9 mô hình ngôn ngữ lớn cùng viết văn đáp trả scandal

Lan Tây đã thử thách 9 mô hình AI hàng đầu viết văn bản phản hồi thay cho Cảnh Điềm trước bài đăng dài của Tôn Vũ Thần. Kết quả cho thấy phong cách đa dạng từ châm biếm đến nghiêm túc, trong đó Qwen3.8 Max gây chú ý khi từ chối viết và khuyên dùng biện pháp pháp lý.

Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)
Hướng dẫnĐiểm AI 37/100

Lemmalog: Giải pháp biến trí nhớ LLM thành hệ thống phân tích chương trình

Jordy Zomer đã phát triển Lemmalog, một công cụ Datalog cho LLM giúp tách biệt việc trích xuất thông tin mơ hồ với suy luận logic xác định. Hệ thống này tự động vô hiệu hóa các kết luận sai lệch khi dữ liệu đầu vào thay đổi, giải quyết triệt để vấn đề ảo giác và mất trí nhớ của AI.

Tencent Hunyuan@TencentHunyuan
Mô hìnhĐiểm AI 62/100

Tencent Hunyuan nén mô hình 770B xuống còn 200GB mà gần như không giảm độ chính xác

We compressed Hy4-preview from 1.5TB to ~200GiB GGUF and it still works well! Meet MIX-STQ1_0.The…

DịchTencent đã tối ưu hóa mô hình Hunyuan Hy4-preview từ 1.5TB xuống còn 200GB định dạng GGUF bằng kỹ thuật lượng tử hóa hỗn hợp MIX-STQ1_0, giúp mô hình khổng lồ chạy mượt mà hơn trên phần cứng hạn chế.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 46/100

Cùng sự kiệnGoogle giới thiệu SKILL.state: Tối ưu hóa bộ nhớ cho AI Agent, giảm 16 lần lượng token

New Google paper makes a strong case for replacing ever-growing agent histories with a small, explic…

DịchGoogle đề xuất SKILL.state, phương pháp thay thế lịch sử hội thoại dài dòng bằng trạng thái thực thi rõ ràng. Giải pháp này giúp Gemini-3-Flash đạt độ chính xác cao hơn trong khi tiết kiệm tới 16,2 lần lượng token so với các phương pháp truyền thống.

Cùng sự kiện, bài đại diện «Google giới thiệu SKILL.state: Tối ưu hóa bộ nhớ cho AI tác vụ dài»

28/08

Thứ Sáu · 22 tin
SiliconFlow@SiliconFlowAI
Mô hìnhĐiểm AI 62/100

Cùng sự kiệnMô hình GLM-5.3 chính thức mã nguồn mở và có mặt trên SiliconFlow

GLM-5.3 from @Zai_org is now open source - and live on SiliconFlow. 🚀 Day-0 support, as always. No…

DịchGLM-5.3 ra mắt với kiến trúc 744B tham số, tối ưu hóa mạnh mẽ qua hậu huấn luyện để đạt hiệu suất ngang ngửa các mô hình hàng đầu trong lập trình và tác vụ đại lý AI.

Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «GLM-5.3 chính thức mở mã nguồn: Đỉnh cao mới về lập trình AI và bảo mật mạng»
JiQiZhiXin
Nghiên cứuĐiểm AI 92/100

Tinh chọnHarness Continual Learning: Bước tiến mới trong học liên tục cho AI Agent

Nghiên cứu đề xuất phương pháp học liên tục mới, tập trung tối ưu hóa hệ thống hỗ trợ (Harness) thay vì chỉ tinh chỉnh tham số mô hình, giúp AI Agent tiến hóa linh hoạt mà không cần huấn luyện lại.

Thêm 1 nguồn khác đưa tinHugging Face Daily Papers

Vì sao đáng đọc: Đề tài mang tính đột phá, chuyển dịch tư duy từ huấn luyện mô hình sang tối ưu hóa hệ sinh thái Agent, rất phù hợp với xu hướng phát triển AI hiện nay.
Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)
Hướng dẫnĐiểm AI 75/100

Tinh chọnSổ tay kỹ sư AI: Xây dựng RAG, Agent và đánh giá mô hình trên Colab không cần framework

Bộ notebook thực hành giúp kỹ sư AI xây dựng hệ thống từ API gốc thay vì framework, bao gồm RAG, Agent và tinh chỉnh mô hình trên Groq miễn phí. Tài liệu cung cấp các case study thực tế, dễ dàng chuyển đổi sang OpenAI.


Vì sao đáng đọc: Nội dung cực kỳ thực dụng cho lập trình viên, tập trung vào kỹ năng cốt lõi thay vì phụ thuộc vào các framework phức tạp, rất phù hợp với cộng đồng AI Việt Nam.
Testing Catalog@testingcatalog
Mô hìnhĐiểm AI 52/100

Cùng sự kiệnTencent ra mắt Hy4 Preview: Mô hình MoE mã nguồn mở mạnh mẽ với 770 tỷ tham số

Tencent released Hy4 Preview, a new open weight model under Apache License 2.0! > Hy4 preview i…

DịchTencent vừa phát hành Hy4 Preview, mô hình MoE thế hệ mới với 770 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, được cấp phép theo Apache 2.0 nhằm tối ưu cho các tác vụ năng suất cao.

Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Tencent ra mắt mô hình Hunyuan Hy4 Preview: 770 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token»
Tencent Hunyuan@TencentHunyuan
Mô hìnhĐiểm AI 72/100

Cùng sự kiệnTencent ra mắt mô hình Hunyuan Hy4: 770 tỷ tham số, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token

🚀 Hy4 preview is here. 770B, 49B active, 1M context. Built for productivity. Open source frontier….

DịchTencent chính thức phát hành bản xem trước của Hunyuan Hy4 với 770 tỷ tham số và 49 tỷ tham số kích hoạt, tối ưu cho hiệu suất sản xuất với cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token.

Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Tencent ra mắt mô hình Hunyuan Hy4 Preview: 770 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token»
Đã tải 40 tin

40 tin mỗi trang, cuộn để tải tiếp · lọc và sắp xếp ngay trên máy chủ (62 ms) · bộ lọc nằm trong đường dẫn nên chia sẻ link là giữ nguyên kết quả

Toàn bộ tin AI · Thẻ “LLM” — Trang 19 | AIHOT.vn