Tinh chọnChi phí triển khai AI chạm đáy mới trong năm 2026
Nhờ sự cạnh tranh gay gắt và làn sóng mô hình giá rẻ từ Trung Quốc, chi phí ứng dụng AI cho doanh nghiệp đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ đầu năm 2026.
Nhờ sự cạnh tranh gay gắt và làn sóng mô hình giá rẻ từ Trung Quốc, chi phí ứng dụng AI cho doanh nghiệp đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ đầu năm 2026.
VectraYX-Vision-1B là mô hình VLM dưới 2 tỷ tham số đầu tiên hỗ trợ tiếng Tây Ban Nha, chuyên phân tích giao diện công cụ an ninh mạng và tích hợp khả năng sử dụng công cụ trực tiếp.
Phương pháp Gated Hindsight Distillation (GHD) cho phép AI học từ các ảnh chụp màn hình tương lai để hiểu rõ lý do đằng sau mỗi thao tác, giúp tác nhân GUI thực hiện các tác vụ phức tạp chính xác hơn.
Nghiên cứu giới thiệu SiPE, phương pháp tích hợp thông tin cú pháp vào các loại nhúng vị trí (PE) của Transformer. Cách tiếp cận này giúp mô hình hiểu sâu hơn về cấu trúc câu mà không làm thay đổi kiến trúc cốt lõi, cải thiện hiệu suất cho cả bộ mã hóa và giải mã.
Atelier là khung lập kế hoạch kiểm soát giúp AI tạo ảnh theo phong cách nghệ sĩ chính xác hơn bằng cách tách biệt ý đồ nội dung và đặc trưng phong cách, tránh các lối mòn rập khuôn. Hệ thống này giúp AI hiểu sâu sắc về nghệ thuật thay vì chỉ sao chép các họa tiết bề mặt.
Nghiên cứu giới thiệu U-OPSD, kỹ thuật cho phép mô hình ngôn ngữ tự cải thiện bằng cách tận dụng tính nhất quán nội tại thay vì dựa vào dữ liệu bên ngoài hay mô hình lớn hơn.
Business Arena là môi trường mô phỏng thực tế dựa trên dữ liệu Alibaba.com, nơi các tác nhân AI phải quản lý chuỗi cung ứng và tối ưu hóa lợi nhuận trong điều kiện thị trường biến động.
MirrorWorld là khung làm việc mới giúp giải quyết thách thức trong việc tạo hình ảnh phản chiếu nhất quán với bối cảnh thực tế bằng cách mô hình hóa mối quan hệ giữa vật thể và gương thông qua kỹ thuật Semantic Relation Distillation.
Omega-S là phương pháp mới giúp LLM giữ lại khả năng vốn có khi học dữ liệu mới mà không cần lưu trữ dữ liệu cũ hay ma trận Fisher. Với chi phí tính toán cực thấp, kỹ thuật này vượt trội hơn hẳn các phương pháp truyền thống như weight decay hay EWC trong việc duy trì hiệu suất mô hình.
Nghiên cứu đề xuất phương pháp kết hợp LLM để thiết kế cấu trúc và bộ tối ưu hóa số học để tinh chỉnh tham số, giúp khắc phục nhược điểm lãng phí token khi LLM thực hiện cả hai nhiệm vụ cùng lúc.
SymDiag là khung làm việc mới giúp chuyển đổi chuỗi suy luận (CoT) của LLM thành các ràng buộc biểu tượng để xác định chính xác bước sai và cung cấp bằng chứng chẩn đoán cụ thể, thay vì chỉ đánh giá kết quả cuối cùng.
MMOOC là bộ tiêu chuẩn quy mô lớn với 41.000 cặp ảnh-câu hỏi, giúp kiểm tra khả năng từ chối các câu hỏi sai lệch ngữ cảnh (OOC) và duy trì độ chính xác với các câu hỏi thay đổi ngữ cảnh (Shifted IC) của các mô hình MLLM.
Nghiên cứu chỉ ra rằng Gradient Descent có xu hướng tìm nghiệm hạng thấp nhờ tính đối xứng gauge, trong khi Adam và các thuật toán theo tọa độ không làm được điều này do thiếu tính chất tương đương gauge.
WeClawArena là nền tảng sandbox đầu tiên cho phép kiểm thử sự cộng tác giữa các tác nhân AI thuộc sở hữu cá nhân khác nhau, đồng thời đánh giá rủi ro bảo mật trong các không gian làm việc số.
Nghiên cứu đề xuất phương pháp mới giúp AI tự động xác định các đoạn văn bản có tính hình ảnh và liên kết chúng với các thực thể trong ảnh, thay vì chỉ dựa vào các từ khóa cho trước.
A^2E là công cụ đánh giá end-to-end giúp chuẩn hóa quy trình kiểm thử và đo lường hiệu năng của các hệ thống AI Agent thông qua giao thức ATP và hệ thống giám sát tự động.
Nghiên cứu giới thiệu khung làm việc 3 giai đoạn giúp trợ lý AI đưa ra các gợi ý chỉnh sửa ảnh phù hợp với ngữ cảnh và sở thích người dùng, dựa trên phân tích từ 100.000 cuộc hội thoại thực tế.
OasisKV giải quyết nút thắt bộ nhớ HBM trong suy luận LLM bằng cách tách biệt lưu trữ KV cache, chỉ giữ lại các token quan trọng nhất nhờ kỹ thuật dự đoán trước, giúp tăng đáng kể hiệu suất và quy mô xử lý.
AMD là khung làm việc không cần huấn luyện giúp chuyển giao kiến thức từ các tác nhân AI lớn sang mô hình nhỏ thông qua hệ thống trí nhớ phân cấp, giúp tối ưu hóa khả năng sử dụng công cụ mà không cần tốn tài nguyên đào tạo lại.
FHS giải quyết khoảng cách về độ sẵn sàng trong truy xuất dữ liệu bằng cách phân tách các giả thuyết ngữ cảnh, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác khi gắn nhãn phân loại trong lĩnh vực tài chính và y tế.
RoMeRL giải quyết vấn đề phân tán phản hồi và bẫy phần thưởng trong bộ nhớ tác nhân AI bằng cách sử dụng không gian trạng thái cố định, giúp tập trung học tập hiệu quả hơn từ các trải nghiệm quá khứ.
SPOT là kỹ thuật chưng cất mô hình mới giúp cải thiện quá trình học từ giáo viên bằng cách tập trung vào các điểm dữ liệu quan trọng và hiệu chỉnh mục tiêu dựa trên kết quả thực tế, thay vì chỉ dựa vào xác suất cục bộ.
Phương pháp CED mới giúp các mô hình thị giác-ngôn ngữ (VLM) đưa ra câu trả lời dựa trên bằng chứng hình ảnh cụ thể thay vì các lối tắt dữ liệu, đảm bảo tính chính xác thông qua kiểm chứng nhân quả.
Lenovo vừa hé lộ hình ảnh render của Project Swan, mẫu laptop màn hình cuộn độc đáo thuộc dòng ThinkBook hướng đến đối tượng doanh nhân. Thiết bị sử dụng cơ chế ray trượt cơ học để mở rộng màn hình OLED, đồng thời tích hợp sâu các tính năng AI của Windows dù thiếu phím Copilot vật lý.
Từ nay đến tháng 8/2027, khách hàng mua các dòng laptop ASUS và ROG đời mới (2025-2027) tại thị trường quốc tế sẽ được tặng miễn phí 3 tháng sử dụng dịch vụ Google AI Pro hoặc AI Plus.
Meta vừa phát hành Facebook Creator Studio trên iOS, đóng vai trò là trợ lý AI giúp người dùng tối ưu hóa trải nghiệm sáng tạo, quản lý nội dung và kết nối cộng đồng hiệu quả hơn.
Mexico yêu cầu mọi thuê bao di động phải gắn liền với mã định danh cá nhân hoặc mã số thuế doanh nghiệp, dẫn đến việc gần 5 triệu tài khoản bị ngừng hoạt động để đảm bảo an ninh thông tin.
Apple đang thử nghiệm các thiết kế mới cho Apple Watch, bao gồm cả màn hình tròn và tích hợp AI để phát hiện cao huyết áp, dù khả năng thương mại hóa vẫn còn bỏ ngỏ.
Chuyên gia Ming-Chi Kuo dự báo Apple sẽ giảm sản lượng iPhone 18 Pro, iPhone gập và dòng Mac trong năm 2026 do thiếu hụt chip nhớ DRAM, đồng thời cảnh báo giá thành sản phẩm sẽ tăng cao do ưu tiên nguồn cung cho các trung tâm dữ liệu AI.
Nhóm nghiên cứu từ ĐH Giao thông Tây An đã cải tiến mô hình thế giới LeWM bằng kỹ thuật khớp phân vị (QQ matching), giúp khắc phục hiện tượng phân phối đuôi nặng và tăng độ chính xác trong dự đoán động lực học lên 5,33%.