Phiên bản Gemini Advanced vẫn tiếp tục cung cấp quyền truy cập vào “cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token cho tối đa 1.500 trang tải tệp, quyền truy cập ưu tiên vào các tính năng như Nghiên cứu Sâu và Gems” và nhiều tính năng khác. Đối với những người đăng ký, không có thay đổi nào đối với phiên bản 1.5 Pro với Nghiên cứu Sâu hay 2.0 Experimental Advanced (vẫn mang tên gemini-exp-1206).

Mô tả dành cho phiên bản 1.5 Flash (trước đây là “Nhận sự trợ giúp hàng ngày”) và 1.5 Pro (“Giải quyết các tác vụ phức tạp”) đã được đổi tên thành “Mô hình trước đó.” Theo thông tin chính thức, chúng sẽ “tiếp tục có sẵn trong vài tuần tới để bạn có thể duy trì các cuộc trò chuyện hiện có.”

Trước đó, Google đã công bố rằng Gemini 2.0 Flash có hiệu suất vượt trội hơn 1.5 Pro trên các chỉ số như mã code, độ chính xác, toán học, lý luận, và nhiều tiêu chuẩn khác với tốc độ gấp đôi. Cha đẻ của nó kỳ vọng rằng dòng sản phẩm này sẽ là “mô hình AI mới cho kỷ nguyên đại lý.”

Hôm nay, hãng cũng tiết lộ rằng mô hình này mang lại phản hồi nhanh chóng cùng với hiệu suất mạnh mẽ trên một loạt các tiêu chí chính, giúp hỗ trợ người dùng trong các tác vụ hàng ngày như brainstorming, học tập hoặc viết lách. Đáng chú ý, Google đã “nâng cấp việc tạo hình ảnh trong Gemini lên phiên bản mới nhất của Imagen 3.”

Ứng dụng này sử dụng mô hình tiên tiến, cho phép tạo ra các chi tiết và kết cấu phong phú hơn, đồng thời tuân thủ các hướng dẫn của người dùng với độ chính xác cao hơn để giúp hiện thực hóa tầm nhìn sáng tạo của họ.

2.0 Flash hiện đang được triển khai cho tất cả người dùng trên ứng dụng Gemini trên web và di động, và tính năng này đã bắt đầu xuất hiện trên nền tảng web vào chiều thứ Năm vừa qua (giờ PT).

The post Google chính thức phát hành Gemini 2.0 Flash cho người dùng appeared first on Nhật Phúc.

Theo thông tin từ DeepSeek, R1 vượt trội hơn o1 trong các tiêu chuẩn AIME, MATH-500 và SWE-bench Verified. AIME dùng các mô hình khác để đánh giá hiệu suất của một mô hình, MATH-500 là tập hợp các bài toán từ ngữ, còn SWE-bench Verified lại tập trung vào các nhiệm vụ lập trình. Với vai trò là một mô hình lý luận, R1 có khả năng tự kiểm tra và xác thực chính mình, điều này giúp nó tránh được một số cạm bẫy thường gặp mà nhiều mô hình khác phải đối mặt. Tuy nhiên, để đi đến kết quả, các mô hình lý luận thường mất nhiều thời gian hơn – thường là từ vài giây đến một vài phút – so với các mô hình thông thường không có lý luận. Lợi thế của phương pháp này là khả năng đáng tin cậy hơn trong các lĩnh vực như vật lý, khoa học, và toán học.

DeepSeek đã tiết lộ rằng R1 chứa đến 671 tỷ tham số, một con số rất lớn. Các tham số này tương ứng với kỹ năng giải quyết vấn đề của một mô hình, và thường thì những mô hình có số tham số nhiều hơn sẽ hoạt động hiệu quả hơn so với những mô hình có ít tham số hơn. Đúng vậy, 671 tỷ tham số là một con số khổng lồ, nhưng DeepSeek cũng đã phát hành các phiên bản “đã chắt lọc” của R1 với kích thước khác nhau, từ 1.5 tỷ đến 70 tỷ tham số. Phiên bản nhỏ nhất có thể hoạt động trên một chiếc laptop, trong khi phiên bản đầy đủ R1 đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, nó có sẵn thông qua API của DeepSeek với mức giá rẻ hơn từ 90% đến 95% so với OpenAI’s o1.

Dù vậy, R1 cũng có những hạn chế của riêng nó. Là một mô hình đến từ Trung Quốc, nó sẽ phải tuân theo quy định của cơ quan quản lý internet của Trung Quốc để đảm bảo rằng các phản hồi của nó “thể hiện các giá trị xã hội chủ nghĩa cốt lõi”. Chẳng hạn, R1 sẽ không trả lời các câu hỏi liên quan đến sự kiện Thiên An Môn hay tự do độc lập của Đài Loan.

Nhiều hệ thống AI Trung Quốc, bao gồm cả các mô hình lý luận khác, thường từ chối phản hồi về các chủ đề có thể khiến nhà quản lý trong nước không hài lòng, chẳng hạn như suy diễn về chế độ Xi Jinping. Sự ra mắt của R1 diễn ra ngay sau khi chính quyền Biden đề xuất quy định xuất khẩu nghiêm ngặt hơn cho công nghệ AI của các doanh nghiệp Trung Quốc. Các công ty ở Trung Quốc từ trước đến nay đã bị cấm mua các chip AI tiên tiến, nhưng nếu các quy định mới có hiệu lực như dự kiến, các công ty sẽ phải đối mặt với những giới hạn khó khăn hơn về cả công nghệ vi mạch và các mô hình cần thiết để phát triển các hệ thống AI tinh vi.

Trong một tài liệu chính sách được phát hành tuần trước, OpenAI đã kêu gọi chính phủ Hoa Kỳ hỗ trợ phát triển AI trong nước, tránh để các mô hình Trung Quốc vượt qua khả năng của họ. Trong một cuộc phỏng vấn với The Information, Chris Lehane – phó chủ tịch chính sách của OpenAI – đã chỉ ra rằng High Flyer Capital Management, tổ chức mẹ của DeepSeek, là một tổ chức cần theo dõi đặc biệt.

Cho đến nay, ít nhất ba phòng thí nghiệm Trung Quốc – DeepSeek, Alibaba và Kimi (thuộc về unicorn Trung Quốc Moonshot AI) đã công bố các mô hình mà họ khẳng định cạnh tranh với o1. Đáng chú ý, DeepSeek là phòng thí nghiệm đầu tiên thông báo về R1 vào cuối tháng 11. Dean Ball, một nhà nghiên cứu AI tại Đại học George Mason, cho biết xu hướng này chứng tỏ các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc sẽ tiếp tục là “những người theo đuổi nhanh chóng.” “Khả năng ấn tượng của các mô hình đã được chắt lọc từ DeepSeek […] có nghĩa là các mô hình lý luận có khả năng sẽ tiếp tục phát triển rộng rãi và có thể hoạt động trên phần cứng địa phương,” Ball viết, “khá xa khỏi con mắt của bất kỳ chế độ kiểm soát nào.”

The post DeepSeek công bố mô hình lý luận R1 với khả năng vượt trội hơn OpenAI o1 appeared first on Nhật Phúc.

Sự xuất hiện của mô hình o3 từ OpenAI đã chứng minh rằng tiến trình mở rộng của AI chưa bị “bảo hòa.” Mô hình o3 thể hiện tốt trên các tiêu chuẩn, vượt trội so với các mô hình khác trong bài kiểm tra khả năng tổng quát gọi là ARC-AGI, đạt 25% trong một bài kiểm tra toán khó mà không có mô hình nào trước đó vượt quá 2%.

Noam Brown, đồng sáng lập dòng mô hình o-series của OpenAI, cho biết rằng việc công bố những tiến bộ đáng kể của o3 chỉ trong vòng ba tháng sau khi ra mắt o1 là một bước nhảy vọt về hiệu suất trong thời gian ngắn. Jack Clark, đồng sáng lập Anthropic, trong một bài đăng trên blog, cho rằng o3 chứng minh rằng tiến bộ AI sẽ nhanh hơn trong năm 2025.

Khả năng mở rộng thời gian thử nghiệm rõ ràng có ý nghĩa là OpenAI đang sử dụng nhiều tài nguyên tính toán hơn trong giai đoạn suy luận của ChatGPT, thời điểm sau khi bạn nhấn enter trên một gợi ý. Dù không rõ cụ thể điều gì đang diễn ra phía sau, mô hình o3 đòi hỏi tính toán đáng kể, dẫn đến giá thành cao hơn cho mỗi câu trả lời.

François Chollet, người tạo ra tiêu chuẩn ARC-AGI, đã viết trên blog rằng OpenAI đã sử dụng khoảng 170 lần tài nguyên tính toán để đạt được điểm 88%, so với phiên bản hiệu quả cao của o3 chỉ đạt thấp hơn 12%. Chollet nhận định o3 là một đột phá cho các mô hình AI nhưng với chi phí lớn tương thích với hệ thống mà vẫn chưa đạt đến mức kinh tế.

Dù đã có nhiều cải tiến, o3 không thể thay thế những ứng dụng phổ biến như GPT-4 hoặc Google Search vì chi phí tính toán vẫn quá lớn. Những tổ chức với tiềm lực tài chính mạnh sẽ là khách hàng phù hợp nhất của o3. Tuy nhiên, xét về khả năng mở rộng trong tương lai, những cải tiến ở cấp độ chip tính toán có thể mở khóa thêm nhiều tiến bộ trong giai đoạn mở rộng thời gian thử nghiệm.

The post Mô hình AI mới của OpenAI o3 đánh dấu bước tiến nhưng đắt đỏ appeared first on Nhật Phúc.

DeepSeek V3 có khả năng xử lý nhiều loại công việc dựa trên văn bản như lập trình, dịch thuật, và viết tiểu luận hay email từ những gợi ý mô tả. Kết quả thử nghiệm nội bộ của DeepSeek cho thấy mô hình này vượt trội so với các mô hình có sẵn, kể cả những mô hình “đóng” chỉ có thể truy cập qua API. Đặc biệt, trong các cuộc thi lập trình tại Codeforces, DeepSeek đã thể hiện tốt hơn các mô hình như Llama 3.1 405B của Meta, GPT-4o của OpenAI, và Qwen 2.5 72B của Alibaba.

DeepSeek V3 còn thắng lợi lớn tại Aider Polyglot, một bài kiểm tra đánh giá khả năng viết mã mới tích hợp vào mã hiện có. Theo hãng, mô hình này được huấn luyện trên 14,8 nghìn tỷ token, tương đương khoảng 750.000 từ cho mỗi triệu token. Không chỉ tập dữ liệu lớn mà DeepSeek V3 cũng cực kỳ đồ sộ với 671 tỷ tham số, hoặc 685 tỷ trên nền tảng AI của Hugging Face.

Số lượng tham số thường (nhưng không phải lúc nào cũng) liên quan đến độ chính xác; mô hình có nhiều tham số thường vượt trội hơn những mô hình có ít. Tuy nhiên, các mô hình lớn cần phần cứng mạnh mẽ để hoạt động. Phiên bản chưa tối ưu hóa của DeepSeek V3 cần một hệ thống GPU cao cấp để trả lời câu hỏi với tốc độ chấp nhận được.

Dù không phải là mô hình thực tế nhất, nhưng DeepSeek V3 là một thành tựu đáng kể. Công ty đã huấn luyện mô hình này chỉ với 5,5 triệu đô la trong hai tháng, một chi phí cực thấp so với phát triển các mô hình như GPT-4 của OpenAI.

Điểm trừ duy nhất của mô hình là quan điểm chính trị có phần lệch lạc. Khi được hỏi về sự kiện Thiên An Môn, DeepSeek V3 từ chối trả lời. Là một công ty Trung Quốc, DeepSeek chịu sự giám sát của cơ quan quản lý internet Trung Quốc để đảm bảo phản hồi của mô hình phản ánh “giá trị cốt lõi của Xã hội Chủ nghĩa”.

DeepSeek được tài trợ bởi quỹ phòng hộ định lượng High-Flyer Capital Management của Trung Quốc, vốn tập trung vào việc sử dụng AI để cải thiện các quyết định giao dịch. Họ xây dựng các cụm máy chủ riêng cho việc huấn luyện mô hình với hàng chục nghìn GPU Nvidia A100, qua đó khẳng định tham vọng đạt được AI siêu trí tuệ qua tổ chức DeepSeek.

The post DeepSeek V3: Mô hình AI mới đỉnh cao từ Trung Quốc, thử thách lớn cho thị trường mở appeared first on Nhật Phúc.

Đây hứa hẹn là một bước tiến mới, đánh dấu sự phát triển mạnh mẽ của OpenAI trong việc ứng dụng công nghệ AI vào thực tiễn. Không giống như các lần công bố trước đây, OpenAI có kế hoạch phát hành mô hình này một cách dần dần cho các đối tác tin cậy trước khi triển khai rộng rãi thông qua ChatGPT, một nền tảng AI đã rất quen thuộc với người sử dụng. Tuy nhiên, một phát ngôn viên của OpenAI đã chia sẻ với TechCrunch rằng báo cáo này không hoàn toàn chính xác nhưng từ chối cung cấp thêm chi tiết về vấn đề này.

The Verge cũng cho biết, các kỹ sư tại Microsoft kỳ vọng sẽ có quyền truy cập vào mô hình Orion sớm nhất vào tháng 11, dù vẫn chưa rõ OpenAI sẽ đặt tên chính thức cho mô hình này là gì, khi trước đó, bộ mô hình o1 từng được biết đến với mã nội bộ là “strawberry” trong nhiều tháng trước khi phát hành. Với giá trị vốn hóa gần đây đạt 157 tỷ USD và việc huy động 6.6 tỷ USD vốn đầu tư, trách nhiệm của OpenAI càng trở nên nặng nề trong việc tiếp tục ra mắt các mô hình có năng lực vượt trội nhằm dẫn đầu trong cuộc đua công nghệ.

Những kỳ vọng này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ra mắt Orion đúng tiến độ và giữ vững niềm tin từ các nhà đầu tư cũng như người dùng. Trong bối cảnh này, sự phát triển của AI không chỉ đơn thuần là tiến bộ công nghệ mà còn gắn liền với các chiến lược kinh doanh và tài chính của một công ty hàng đầu như OpenAI. Với tham vọng và nguồn lực mạnh mẽ, OpenAI có đủ khả năng để tiếp tục làm nên những điều kỳ vọng và góp phần thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ trong tương lai.

The post OpenAI dự kiến tung ra mô hình AI Orion trước cuối năm 2024 appeared first on Nhật Phúc.

API Grok hiện tại chỉ hỗ trợ một mô hình duy nhất có tên “grok-beta”, với mức giá 5 USD cho mỗi một triệu tokens đầu vào hoặc 15 USD cho mỗi triệu tokens đầu ra. Token ở đây là những đơn vị nhỏ của dữ liệu thô, chẳng hạn như âm tiết trong từ “fantastic.” Tuy nhiên, không rõ mô hình này có liên quan gì đến Grok 2 mới nhất trên X hay không, khi mà tài liệu liên quan nhắc đến cả Grok 2 và phiên bản nhỏ gọn Grok mini.

Khả năng mới của API Grok là hỗ trợ gọi hàm, cho phép kết nối với các công cụ ngoại vi như cơ sở dữ liệu và công cụ tìm kiếm. Dù hiện tại chưa khả dụng, tài liệu cho biết có thể sẽ xuất hiện các mô hình phân tích hình ảnh và văn bản trong tương lai gần.

Musk cho biết mô hình Grok có “cá tính nổi loạn,” sẵn sàng trả lời những câu hỏi khó mà nhiều hệ thống AI khác thường né tránh. Khối lượng thông tin lớn từ X là nền tảng để xAI phát triển, mặc dù vẫn gặp phải một số khiếu nại liên quan đến chính sách bảo mật.

Để bắt kịp các đối thủ như OpenAI, Musk đã huy động 6 tỷ USD qua một vòng gọi vốn với sự tham gia của những tên tuổi lớn như Andreessen Horowitz và Sequoia Capital. Kế hoạch dài hạn của xAI là đào tạo các mô hình trên dữ liệu từ các công ty khác của Musk như Tesla, SpaceX, và The Boring Company, nhằm cải thiện công nghệ ở các lĩnh vực này. Tuy nhiên, một số cổ đông của Tesla không hài lòng với quyết định này, dẫn đến các vụ kiện cáo chống lại Musk.

xAI hiện đang đào tạo các mô hình Grok thế hệ mới tại trung tâm dữ liệu Memphis, nơi đã gặp phải một số chỉ trích về vấn đề môi trường. Công ty hy vọng sẽ nâng cấp cơ sở này vào năm tới, nhưng cần sự chấp thuận từ Cơ quan quản lý khu vực thung lũng Tennessee.

The post XAI giới thiệu API Grok với nhiều tính năng đầy hứa hẹn appeared first on Nhật Phúc.