Bản tin AI: Sự trỗi dậy của các tác nhân AI cục bộ và đột phá về nén mô hình

một ngày yên ắng.

Tin tức AI từ 13/07/2026 đến 14/07/2026. Chúng tôi đã kiểm tra 12 subreddit, 544 tài khoản Twitter và không có thêm Discord nào. Trang web của AINews cho phép bạn tìm kiếm tất cả các số đã phát hành. Xin nhắc lại, AINews hiện là một chuyên mục của Latent Space. Bạn có thể chọn nhận hoặc hủy nhận email theo tần suất tùy ý!

Tóm tắt AI trên Twitter

Các tác nhân lập trình (Coding Agents), Công cụ hỗ trợ (Harnesses) và sự chuyển dịch từ Chat sang Thực thi

Các mô hình mở (Open Models), Lượng tử hóa (Quantization) và Nén suy luận cục bộ (Local Inference Compression)

Hệ thống đa phương thức và mô hình thế giới: Video, VLM thời gian thực và Chuyển động

Cơ sở hạ tầng nghiên cứu, Điểm chuẩn (Benchmarks) và Phương pháp đánh giá

AI vật lý, Trí tuệ tập thể và Robot học

Các tweet hàng đầu (theo mức độ tương tác)

Tóm tắt AI trên Reddit

Tóm tắt từ /r/LocalLlama + /r/localLLM

Các mô hình AI Trung Quốc chiếm lĩnh Top 5 của OpenRouter trong khi OpenAI và Google biến mất khỏi Top 10 (Hoạt động: 637): Hình ảnh là bảng điều khiển “Xếp hạng mô hình AI” của OpenRouter hiển thị thị phần sử dụng token hàng tháng, trong đó các mô hình Trung Quốc được cho là chiếm 5 vị trí dẫn đầu—DeepSeek V4 Flash, MiMo-V2.5, MiniMax M3, Hy3 preview và DeepSeek V4 Pro—và chiếm 7 trong số 10 vị trí đầu bảng, trong khi OpenAI và Google vắng bóng; nguồn xếp hạng này dựa trên lưu lượng truy cập nền tảng của chính OpenRouter, không phải mức sử dụng LLM toàn cầu. Về mặt kỹ thuật, ý nghĩa không nằm ở sự vượt trội về điểm chuẩn mà ở hiệu quả chi phí/hiệu năng và kinh tế triển khai: người bình luận coi OpenRouter là một lớp định tuyến/tạo mẫu thiết thực để thử nghiệm các mô hình mở hoặc bán mở rẻ hơn trước khi quyết định tự lưu trữ (self-host) hay tiếp tục trả phí API. Người bình luận nhấn mạnh rằng “rất khó để so sánh điểm chuẩn, nhưng lại dễ để so sánh hóa đơn,” lập luận rằng các mô hình như DeepSeek V4 Flash và MiMo-V2.5 hấp dẫn vì chúng “rẻ và đủ tốt,” đôi khi rẻ hơn qua API so với chi phí điện năng và phần cứng khi tự lưu trữ. Ngoài ra còn có sự thiếu tin tưởng vào các nhà cung cấp phương Tây đóng như OpenAI và Anthropic do vấn đề giá cả, sự thay đổi mô hình liên tục và khả năng các mô hình ưa thích có thể biến mất hoặc thay đổi bất ngờ.

FT: Các công ty chuyển sang mô hình trọng số mở (open weight) của Trung Quốc để cắt giảm chi phí (Hoạt động: 407): Bài đăng dẫn đến một câu chuyện trên FT có tiêu đề “Các công ty chuyển sang mô hình trọng số mở của Trung Quốc để cắt giảm chi phí,” ngụ ý việc các doanh nghiệp áp dụng LLM trọng số mở của Trung Quốc như một chiến lược giảm chi phí so với các mô hình độc quyền/API của phương Tây. Tuy nhiên, liên kết lưu trữ (archive.ph/QzSyV) chỉ trả về CAPTCHA/429 Too Many Requests, vì vậy không có thông tin chi tiết cấp bài viết—tên mô hình, chênh lệch giá, điểm chuẩn, mô hình triển khai hoặc điều khoản cấp phép—có thể xác minh từ nguồn được cung cấp. Người bình luận coi xu hướng này là điều dễ đoán sau những hạn chế/lệnh cấm đối với các mô hình khác, lập luận rằng chính sách và áp lực sở hữu trí tuệ có thể đẩy các công ty về phía các lựa chọn thay thế trọng số mở của Trung Quốc. Cũng có sự lạc quan rằng các mô hình mở sẽ cải thiện nhanh chóng trong vài năm tới, với một người bình luận trích dẫn khả năng chạy trên điện thoại làm bằng chứng cho tiềm năng suy luận cục bộ đang tăng tốc.

Nguồn: chính quyền Trump và các nhóm ngành đã thảo luận về việc hợp lý hóa việc phát hành các mô hình mở của Mỹ có khả năng ngang bằng hoặc thấp hơn các mô hình mở hàng đầu của Trung Quốc (Hoạt động: 451): Bài đăng tuyên bố chính quyền Trump và các nhóm ngành AI đã thảo luận về một chính sách/quy trình nhằm hợp lý hóa việc phát hành các mô hình trọng số mở/mô hình mở của Mỹ có khả năng ngang bằng hoặc thấp hơn các mô hình mở hàng đầu của Trung Quốc, như một phản ứng trước hệ sinh thái LLM cục bộ ngày càng cạnh tranh của Trung Quốc. Nguồn được liên kết không thể xác minh về mặt kỹ thuật từ kho lưu trữ được cung cấp vì archive.is/sANZ5 dẫn đến CAPTCHA/trang bảo mật thay vì nội dung bài viết. Người bình luận tranh luận liệu các phòng thí nghiệm của Mỹ có thực sự phát hành các mô hình mở cạnh tranh với hệ thống của Trung Quốc hay không, lập luận rằng các mô hình nội địa mạnh có thể làm giảm doanh thu từ API/SaaS trả phí. Những người khác đặt câu hỏi về các tuyên bố cho rằng mô hình Trung Quốc là “ngựa thành Troy” hoặc chứa các cửa sau (backdoors) mà ĐCSTQ có thể khai thác, lưu ý rằng nếu các cửa sau như vậy dễ dàng cài đặt và khai thác, thì các tác nhân Mỹ có lẽ đã thống trị việc triển khai mô hình trọng số mở.

Người sáng lập Zhipu ủng hộ AI mã nguồn mở trong bối cảnh tranh luận về an ninh toàn cầu ngày càng gay gắt (Hoạt động: 298): Người sáng lập Zhipu, Tang Jie, đã bảo vệ việc mã nguồn mở AI tiên phong trong một bản ghi nhớ nội bộ, lập luận rằng an ninh mô hình được đảm bảo tốt hơn bởi “sự minh bạch, sự tham gia rộng rãi, chia sẻ và giám sát” thay vì hạn chế quyền truy cập, theo Business Standard. Zhipu đã phát hành GLM-5.2 theo giấy phép mã nguồn mở để tải xuống và sử dụng thương mại, đồng thời định vị các công việc tương lai xung quanh các tác vụ dài hạn, tác nhân tự hành và AI tự huấn luyện, giữa các cuộc tranh luận chính sách rộng lớn hơn liên quan đến OpenAI, Anthropic, rủi ro mạng và kiểm soát an ninh quốc gia. Các bình luận chủ yếu mang tính địa chính trị và chống độc quyền: người dùng coi các bản phát hành trọng số mở của Trung Quốc là đối trọng với các phòng thí nghiệm đóng của Mỹ, đồng thời suy đoán rằng các dịch vụ như z.ai có thể đối mặt với lệnh cấm vì lý do an ninh.

2. Suy luận AI cục bộ: Nén, GPU và Công cụ trò chơi (Game Engines)

Phiên bản nén của Qwen-3.6-27B sắp ra mắt từ PrismML - Startup được Khosla hậu thuẫn tuyên bố đột phá với mô hình AI lớn nhất từng chạy trên iPhone (Hoạt động: 476): PrismML tuyên bố đã nén mô hình trọng số mở Qwen 3.6 27B của Alibaba từ khoảng 54 GB xuống < 4 GB và có thể chạy nó trên iPhone 17 Pro với tất cả 27 tỷ tham số hoạt động, không giống như các kiến trúc thưa thớt/trên thiết bị như mô hình 20 tỷ tham số của Apple với chỉ 1 tỷ–4 tỷ tham số hoạt động. Công ty cho biết phương pháp nén được cấp bằng sáng chế từ Caltech giúp bảo toàn hiệu suất và cho phép trò chuyện, suy luận, tác nhân và lập trình trên thiết bị, với bản phát hành có thể tải xuống được hứa hẹn vào “thứ Ba tới,” mặc dù không có số liệu điểm chuẩn, token/giây, chi tiết lượng tử hóa, chênh lệch độ chính xác hoặc bằng chứng demo nào được cung cấp trong bài đăng. Những người bình luận hàng đầu rất hoài nghi, gọi phép ẩn dụ về khớp thần kinh não là vô nghĩa về mặt kỹ thuật và đặt câu hỏi về tính khả thi của việc nén <4 GB mà không mất hiệu suất trong khi vẫn tính toán tất cả 27 tỷ tham số trên iPhone ở tốc độ có thể sử dụng được. Một số người lập luận rằng các tuyên bố đáng tin cậy nên đi kèm với bản demo trực tiếp, điểm chuẩn hoặc blog kỹ thuật thay vì một bài viết thổi phồng.

Tôi đã đo điểm chuẩn 15 GPU “rác điện tử” với các khối lượng công việc hiện đại (Hoạt động: 628): Tác giả đã đo điểm chuẩn các GPU dòng NVIDIA Tesla đã ngừng hoạt động—K80/M10/M40/M60/P40/P100/V100/T40—sử dụng bộ công cụ Docker tùy chỉnh (gpu_box_benchmark) và phần cứng làm mát tùy chỉnh, nhắm vào LLM, CV, Blender, Whisper và các khối lượng công việc liên quan; các biểu đồ đầy đủ có trong bài đăng trên blog. Những phát hiện chính: V100 16GB là giá trị tốt nhất tổng thể ở mức <$200 và tiệm cận hiệu suất T40, P40 đánh bại P100 cho suy luận LLM, M60 mạnh bất thường cho Whisper mặc dù giá khoảng $50, và khả năng mở rộng đa GPU được mô tả là gần như tuyến tính trong khung máy 4U, với các thiết lập LLM thế hệ hỗn hợp bị nghẽn ở các card chậm hơn. Tác giả lập luận rằng sự ma sát của kỷ nguyên EOL/CUDA thường có thể được giải quyết bằng cách biên dịch các phần mềm cũ hơn như llama.cpp từ mã nguồn, và các nền tảng X99 Xeon giá rẻ cung cấp đủ làn PCIe/thông lượng CPU cho các GPU này trong khối lượng công việc homelab. Sự phản đối kỹ thuật hàng đầu tập trung vào việc liệu bộ điểm chuẩn có đủ “hiện đại” hay không: người bình luận yêu cầu các LLM đương đại lớn hơn như Qwen 3.x 27B/35B MoE, các bài kiểm tra VRAM gộp trên nhiều card loại V100/P40, và các con số xử lý prompt/tạo token ở độ dài ngữ cảnh lớn như 150k. Những người khác đặt câu hỏi về hiệu quả năng lượng và âm thanh thực tế, lưu ý rằng các hệ thống này có thể chỉ hợp lý nếu được bật cho các công việc AI theo lô—hoặc nếu nhiệt thải bù đắp cho việc sưởi ấm mùa đông.

Tôi đã chạy Gemma 4 trực tiếp bên trong Godot chỉ bằng GDScript và Vulkan compute shaders (Hoạt động: 428): Bài đăng trình diễn Gemma 4 (gemma-4-E2B-it-Q4_K_M.gguf) chạy hoàn toàn bên trong Godot 4.7 chỉ sử dụng GDScript + Vulkan compute shaders, với GDScript xử lý việc tải GGUF, token hóa, lấy mẫu, bộ nhớ đệm KV và giao diện người dùng—không cần llama.cpp, Python, máy chủ, C bindings hoặc GDExtension. Hình ảnh cho thấy giao diện trò chuyện debug/editor của Godot đang tạo ở tốc độ khoảng 46,99 tok/s, đáng chú ý là nó trả lời rằng một triển khai như vậy sẽ “không thực tế,” mặc dù dự án chứng minh rằng một phiên bản hạn chế vẫn hoạt động. Tác giả lưu ý rằng nó mang tính thử nghiệm, chỉ hỗ trợ một mô hình và chậm hơn khoảng 10 lần so với llama.cpp với CUDA; mã nguồn có sẵn trên GitHub. Các bình luận chủ yếu tỏ ra ấn tượng, với một bài học kỹ thuật là hình phạt tốc độ ít quan trọng hơn mô hình triển khai: một bản xuất Godot duy nhất với suy luận cục bộ tránh được các vấn đề ABI của native-extension và máy chủ phụ, khiến nó trở nên khả thi cho các bản demo NPC cục bộ di động.

3. Theo dõi phát hành Kimi, DeepSeek và GLM

Kimi K3 trong vài giờ tới. Deepseek V4 GA vào cuối tuần. Các mô hình Liquid mới. Các mô hình Mistral mới vào tháng này. Và một số tin đồn cho rằng GLM 5.5 sẽ ra mắt vào tháng 8. AI trọng số mở đang phát triển rất tốt. (Hoạt động: 573): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình khuếch đại tin đồn rằng Moonshot/Kimi K3 có thể ra mắt ngay lập tức, tiếp nối những thế mạnh được báo cáo của Kimi K2.6 trong các tác nhân lập trình, các phiên sử dụng công cụ dài, ngữ cảnh 256K, thị giác và điều phối tác nhân phụ quy mô lớn với chi phí thấp. Trong bối cảnh của tiêu đề/nội dung, bài đăng coi Kimi K3, DeepSeek V4 GA, các mô hình phi transformer Liquid mới, các bản phát hành Mistral sắp tới và khả năng GLM 5.5 là bằng chứng cho thấy khả năng và hiệu suất chi phí của mô hình trọng số mở đang cải thiện nhanh chóng, trong khi các mối quan tâm của doanh nghiệp chuyển sang các lớp quản trị/kiểm soát thay vì trí thông minh mô hình thuần túy. Người bình luận nhiệt tình nhưng thực tế: một người dùng báo cáo chạy GLM 5.2 Q4 cục bộ ở tốc độ chỉ ~0,5 tok/s cho các cuộc kiểm tra cơ sở mã kéo dài nhiều ngày mà vẫn tìm thấy các lỗi hữu ích, trong khi những người khác lập luận rằng hệ sinh thái đặc biệt cần các mô hình mạnh ở mức 100 tỷ tham số trở xuống—lý tưởng nhất là không dưới 35 tỷ.

👀Một mô hình GLM mới sắp ra mắt (Hoạt động: 1043): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình teaser không mang tính kỹ thuật từ X, không phải điểm chuẩn hay ghi chú phát hành: Ivan Fioravanti nói “GLM 5.3 đang được thực hiện” trong khi trích dẫn gợi ý của người sáng lập Z.ai / GLM Jie Tang rằng “5.2 có thể tốt hơn với nhiều RL hơn,” ngụ ý một bản cập nhật GLM sắp tới có khả năng tập trung vào học tăng cường/hậu huấn luyện bổ sung. Bài đăng trên Reddit coi đây là người kế nhiệm có thể của GLM 5.2, với suy đoán trong các bình luận về các biến thể như GLM 5.3 Flash 20B và các bản phát hành mô hình trọng số mở rộng hơn; hình ảnh: i.redd.it/6xkuthwho7dh1.jpeg. Người bình luận nhìn chung rất hào hứng về một cửa sổ phát hành trọng số mở đông đúc, đề cập đến các mô hình được đồn đại hoặc mong đợi như Kimi K3, DeepSeek V4 GA, Liquid, Mistral và có thể là GLM 5.5. Hiện chưa có cuộc tranh luận kỹ thuật thực chất nào, chủ yếu là sự thổi phồng và suy đoán.

Tóm tắt Subreddit AI ít kỹ thuật hơn

/r/Singularity, /r/Oobabooga, /r/MachineLearning, /r/OpenAI, /r/ClaudeAI, /r/StableDiffusion, /r/ChatGPT, /r/ChatGPTCoding, /r/aivideo, /r/aivideo

1. Các mô hình tiên phong giải quyết các bài toán Toán & Vật lý mở

Yuji Tachikawa, một trong những nhà vật lý lý thuyết hàng đầu thế giới, báo cáo Claude Fable đã giải quyết được một vấn đề mà ông và các cộng sự đã bế tắc trong 6 tháng qua (Hoạt động: 3554): Yuji Tachikawa, một nhà vật lý toán học/lý thuyết hàng đầu, được cho là đã đăng rằng Claude Fable đã giúp giải quyết một vấn đề kỹ thuật mà nhóm của ông đã bế tắc trong khoảng 6 tháng (tweet gốc). Sau đó ông đã xóa tweet không phải vì rút lại, mà vì ông không thích sự chú ý mà nó thu hút (theo dõi); không có dẫn xuất, điểm chuẩn hoặc tuyên bố vấn đề có thể tái lập nào được bao gồm trong bài đăng trên Reddit, vì vậy tuyên bố kỹ thuật không thể được đánh giá độc lập chỉ từ cuộc thảo luận được liên kết. Các bình luận hàng đầu tranh luận về các tiêu chuẩn đánh giá cho nghiên cứu có sự hỗ trợ của AI: một người bình luận lập luận rằng việc bác bỏ kết quả vì nó không được giải quyết “một lần” là áp dụng tiêu chuẩn khắt khe hơn cho LLM so với con người, trong khi một người khác nhấn mạnh tầm quan trọng của việc LLM đề xuất các hướng suy đoán như “Tôi tự hỏi liệu…” là có khả năng liên quan đến suy luận tiên phong vượt ra ngoài các kết quả đã biết.

Một bài toán Erdős hơn 50 năm tuổi khác đã bị GPT-5.6 khuất phục (Hoạt động: 1144): Bài đăng liên kết đến các chuỗi X của J. D. Lichtman, Przemysław Chojecki và Sébastien Bubeck tuyên bố GPT-5.6 đã giải quyết được một bài toán Erdős hơn 50 năm tuổi khác. Nội dung Reddit không bao gồm tuyên bố định lý, chứng minh, thiết lập điểm chuẩn hoặc chi tiết xác minh, vì vậy từ nội dung được cung cấp, điểm mấu chốt liên quan về mặt kỹ thuật là tuyên bố về một bằng chứng được hỗ trợ bởi LLM/do LLM tạo ra thay vì bằng chứng toán học có thể đánh giá độc lập. Các bình luận hàng đầu chủ yếu coi kết quả này là sự bác bỏ các tuyên bố hoài nghi LLM phổ biến như “chỉ là tự động sửa lỗi lạ mắt” hoặc “chỉ dự đoán từ tiếp theo.” Một gợi ý thực chất là đo điểm chuẩn các mô hình trên các bài toán đã được giải với các bằng chứng dài để xem liệu chúng có thể khám phá ra các bằng chứng ngắn hơn hoặc đơn giản hơn hay không, điều này sẽ hữu ích ngay cả khi định lý không mới.

Anthropic vừa nói với Thượng viện Mỹ rằng Alibaba đã chạy 25.000 tài khoản giả và có 28,8 triệu cuộc hội thoại với Claude — không phải để sử dụng nó, mà để sao chép nó (Hoạt động: 2021): Bài đăng tuyên bố Anthropic đã nói với Thượng viện Mỹ rằng Alibaba bị cáo buộc sử dụng 25.000 tài khoản giả để thực hiện 28,8 triệu cuộc hội thoại API Claude trong khoảng sáu tuần (tháng 4–tháng 6), không phải thông qua hack mà bằng quyền truy cập API bình thường ở quy mô công nghiệp, để chưng cất (distill) khả năng suy luận tác nhân và lập trình của Claude vào Qwen. Anthropic được cho là coi đây là “cuộc tấn công chưng cất” lớn nhất của họ, lớn hơn hoạt động bị cáo buộc của DeepSeek, Moonshot và MiniMax cộng lại, và tác giả lập luận rằng sự mơ hồ về pháp lý giải thích tại sao Anthropic gửi thư cho quốc hội thay vì đệ đơn kiện; họ liên kết một phân tích dài hơn trên YouTube: youtu.be/g1d3yTR6E2Y. Các bình luận hàng đầu phần lớn bác bỏ cách đặt vấn đề của Anthropic là đạo đức giả, lập luận rằng các phòng thí nghiệm AI đã huấn luyện trên các sản phẩm sáng tạo/công cộng theo các lý thuyết sử dụng hợp lý (fair-use) và bây giờ phản đối khi các đầu ra mô hình của chính họ được sử dụng tương tự. Một người bình luận coi việc chưng cất hàng loạt tương tự như kỹ thuật đảo ngược cạnh tranh—ví dụ: các nhà sản xuất ô tô hoặc Samsung mua sản phẩm của đối thủ để nghiên cứu nó—trong khi thừa nhận phép ẩn dụ là không hoàn hảo.

grok build đã tải lên toàn bộ thư mục lên google bucket (Hoạt động: 1074): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình tuyên bố của International Cyber Digest cáo buộc rằng Grok Build CLI của xAI đã tải lên toàn bộ kho lưu trữ Git—bao gồm mã riêng tư và các bí mật chưa được biên tập—lên một Google Cloud Storage bucket. Bài đăng tuyên bố một kho lưu trữ thử nghiệm 12 GB đã gây ra 5,1 GB dữ liệu tải lên, hành vi đó sau đó đã bị vô hiệu hóa thông qua một cờ phía máy chủ ẩn, và tùy chọn “Cải thiện mô hình” được cho là không ngăn chặn được việc tải lên; không có bằng chứng kỹ thuật độc lập nào được cung cấp trong đoạn trích Reddit. Các bình luận được hiển thị không mang tính kỹ thuật và chủ yếu bày tỏ sự thù địch hoặc thiếu tin tưởng rộng rãi đối với Grok/xAI/Musk thay vì tranh luận về việc triển khai hoặc bằng chứng.

3. Tác nhân lập trình AI: Quy trình làm việc, Chi phí & Giới hạn độ tin cậy

Fable + 5.6 là đỉnh cao tuyệt đối (Hoạt động: 1306): Bài đăng mô tả một quy trình tác nhân được viết bằng shell-script (TRIP-workflow) trong đó Fable đóng vai trò là người điều phối cấp cao thay vì trình tạo mã chính: nó lập kế hoạch, có Sol 5.6 xem xét các kế hoạch trong một vòng lặp phê duyệt, ủy quyền thực hiện cho 5.6 Luna thông qua các trình làm việc nền CLI kiểu Codex/Claude-code với các luồng bền bỉ, sau đó đọc các diff, vá lỗi, chạy thử nghiệm và xử lý các tác vụ phát hành như changelog/tag/merge. Tác giả nhấn mạnh ngăn xếp này “chỉ là bash xung quanh codex cli” mà không có MCP/framework/agent swarm, và khuyến nghị người dùng clone repo và để một tác nhân giải thích/xem xét nó trước khi tin tưởng. Các bình luận hàng đầu thảo luận về việc sử dụng các quy trình làm việc đa mô hình đối nghịch: đưa cho cả Fable và Sol 5.6 xhigh cùng một tuyên bố vấn đề, để một bên thiết kế/thực thi trong khi bên kia phê bình tại các điểm kiểm tra, đôi khi với một vòng lặp ghi điểm. Những người khác yêu cầu so sánh chi phí/chất lượng cụ thể so với chỉ riêng Fable, các lựa chọn cài đặt tư duy và đề xuất đánh giá một omp harness cho loại điều phối này.

[CẢNH BÁO] Tránh sử dụng 5.6 Sol. Nó có thể khiến bạn bị cấm ngay cả với tác vụ vô hại nhất. Đã sử dụng một lần cho một tác vụ Excel hợp pháp, bị gắn cờ là “mối đe dọa an ninh mạng,” kháng cáo bị từ chối trong vòng 2 giờ. (Hoạt động: 952): Một người dùng báo cáo rằng một tác vụ Sol 5.6 lành tính duy nhất—tạo sổ làm việc Excel cho kế toán bất động sản cho thuê—đã kích hoạt cờ “mối đe dọa an ninh mạng” và cảnh báo mặc dù prompt chỉ chứa các yêu cầu bảng tính: kế toán tiện ích/tiền thuê hàng tháng, báo cáo có thể in, theo dõi dòng tiền, chuyển tiếp thanh toán thừa/thiếu cấp phòng và tách biệt quỹ vốn so với quỹ tiện ích. Trong quy trình Excel của Sol, nó dường như đã tạo/chạy lại mã, gặp một ngoại lệ giống như “Không thể lấy nguồn, có thể do mã nguồn được đánh giá động,” sau đó vẫn tạo ra sổ làm việc sau khi xem xét; kháng cáo của người dùng bị từ chối trong vòng ~2 giờ. Người bình luận phần lớn coi đây là một kết quả dương tính giả có khả năng xảy ra trong quy trình an toàn/kháng cáo tự động của OpenAI; một người lưu ý rằng nhân viên OpenAI giám sát subreddit và có thể điều tra thủ công, trong khi OP lập luận rằng quy trình kháng cáo dường như được trung gian bởi AI và không hiệu quả.

Chà, cuối cùng nó cũng xảy ra: chúng ta không sử dụng các mô hình vì chi phí (Hoạt động: 849): Một tổ chức “AI First” thuộc Fortune 500 được cho là đã rút lui khỏi việc sử dụng Claude/Copilot rộng rãi sau một dự án thí điểm tác nhân thất bại nhằm kỹ thuật đảo ngược một ứng dụng cũ thành một đặc tả chính thức: các tác nhân liên tục bỏ lỡ các quy tắc kinh doanh tinh tế và tạo ra các đặc tả không đáng tin cậy, trong khi việc tạo mã hàng ngày cho thấy các vấn đề về tính đúng đắn/an toàn như SQL được tạo ra đã loại bỏ các ràng buộc xung quanh các đường dẫn DML. Công ty đã dừng đào tạo/demo AI, xóa quyền truy cập Claude và yêu cầu các nhóm hạn chế sử dụng hoặc sử dụng các mô hình cũ/rẻ hơn, với các bình luận lưu ý rằng việc Copilot chuyển sang định giá dựa trên mức sử dụng là một yếu tố kích hoạt khả năng hiển thị chi phí trong các doanh nghiệp lớn. Người bình luận chia rẽ giữa việc coi đây là bằng chứng cho thấy ROI của LLM hiện tại là kém đối với việc hiện đại hóa phần mềm phức tạp, so với một “điểm khó khăn” tạm thời nơi khả năng gần như hữu ích nhưng vẫn quá đắt—đặc biệt là đối với các quy trình làm việc nặng về tác nhân/tác nhân phụ. Một người bình luận hỏi liệu công ty có tiếp tục tư thế AI-first nếu chi phí suy luận giảm đáng kể hay không.

AI Discords

Thật không may, Discord đã đóng quyền truy cập của chúng tôi hôm nay. Chúng tôi sẽ không mang nó trở lại dưới hình thức này nhưng chúng tôi sẽ sớm ra mắt AINews mới. Cảm ơn bạn đã đọc đến đây, đó là một chặng đường tốt đẹp.