Tag
Tổng hợp 32 bài Kalera News liên quan đến LLM — viết tiếng Việt, có dẫn nguồn gốc.
Cựu giám đốc AI của Tesla, Andrej Karpathy, chia sẻ kỹ thuật yêu cầu LLM cấu trúc câu trả lời dưới dạng HTML để xem trực tiếp trên trình duyệt, giúp trực quan hóa dữ liệu tốt hơn.
Giám đốc AI của Meta, Yann LeCun, nhận định các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phát huy tối đa sức mạnh trong các lĩnh vực mà ngôn ngữ chính là nền tảng lập luận như toán học và lập trình.
Phiên bản Opus 4.7 mới của Claude hỗ trợ chế độ xử lý nhanh, tuy nhiên các chuyên gia đánh giá mô hình này quá đắt đỏ so với giá trị mang lại, đồng thời chuyển hướng sang DeepSeek Flash.
Mô hình Gemini 3.2 Flash được đồn đoán đạt 92% hiệu năng của GPT 5.5 trong các tác vụ coding và suy luận, trong khi chi phí vận hành rẻ hơn tới 15-20 lần.
Dự án mới mang tên Talkie giới thiệu một mô hình ngôn ngữ 13B chỉ học từ các văn bản cổ trước năm 1931, giúp nghiên cứu khả năng tổng quát hóa của AI khi đối mặt với dữ liệu 'vintage'.
Google vừa tung ra Gemini 3.5 Flash, phiên bản nâng cấp với mức giá cao gấp 3 lần bản tiền nhiệm nhưng vẫn được đánh giá là cực kỳ cạnh tranh so với các đối thủ như GPT 5.5 hay Claude 4.7 Opus.
Bindu Reddy (CEO Abacus.AI) đánh giá cao Gemini Flash trong việc tuân thủ chỉ dẫn và chat, đồng thời đã chuyển phần lớn lưu lượng chat sang mô hình Flash 3.5.
Prompt Engineering giúp tối ưu hóa khả năng điều hướng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiệu quả mà không cần cập nhật trọng số mô hình.
PostTrainBench v1.0 cung cấp bộ tiêu chuẩn mới để đo lường khả năng của các AI agent trong việc thực hiện các nhiệm vụ hậu đào tạo cho mô hình ngôn ngữ.
CEO OpenAI, Sam Altman, chia sẻ quan điểm cá nhân về việc sẵn sàng chấp nhận tốc độ phản hồi chậm hơn để đổi lấy các mô hình AI thông minh nhất có thể.
CEO OpenAI Sam Altman vừa đăng tải dòng trạng thái bóng gió về việc đặt tên cho mô hình AI kế tiếp là "goblin", một động thái thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ.
Kimi Moonshot giới thiệu Kimi K2.6, mô hình AI agent đa phương thức có khả năng mở rộng tới 300 sub-agent thông qua Agent Swarm, hiện đã khả dụng trên Together AI.
Nền tảng Vera Rubin mới của NVIDIA kết hợp NVL72 và Groq 3 LPX cho phép chạy các workload agentic trên mô hình MoE khổng lồ mà không phải hy sinh độ trễ.
Nghiên cứu mới đề xuất kiến trúc Nested Learning kết hợp Continuum Memory Systems (CMS) để giảm hallucination trong hệ thống multi-agent. Pipeline 3 giai đoạn giúp giảm THS (Total Hallucination Score) từ -31.3% đến -35.9%. Sử dụng semantic caching giúp tiết kiệm 47.3% số lần gọi LLM, tối ưu năng lượng và chi phí vận hành quy mô sản xuất.
Các mô hình AI mã nguồn mở từ Trung Quốc đang ngày càng trở nên thực dụng, xử lý hiệu quả 50% tác vụ hàng ngày với chi phí vận hành rẻ hơn 30 lần so với các đối thủ lớn.
Được hỗ trợ bởi Together AI, TokenSpeed là engine inference cấp phép MIT hứa hẹn tăng tốc đáng kể quá trình xử lý cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
NVIDIA đưa DeepSeek-V4-Pro lên nền tảng đám mây của mình, cho phép người dùng trải nghiệm miễn phí mô hình mã nguồn mở lớn nhất thế giới chạy trên chip Blackwell.
Chuyên gia Bindu Reddy vừa chia sẻ danh sách các mô hình AI tối ưu nhất cho từng tác vụ như lập trình, thiết kế và hội thoại, giúp người dùng dễ dàng lựa chọn.
IBM Research lập luận rằng mặc dù LLM rất mạnh mẽ, nhưng việc triển khai AI quy mô lớn trong doanh nghiệp đòi hỏi "Agent Logic" (Logic của Agent) — các thành phần phần mềm như đồ thị tri thức và phân tích chương trình — để dẫn dắt các agent một cách tin cậy và tiết kiệm chi phí trong các quy trình phức tạp.
OdabNote là một hệ thống giống "sổ ghi lỗi" giúp các AI lập trình học hỏi từ sai lầm và không bao giờ lặp lại chúng.
AgentMemory cung cấp bộ nhớ bền vững, giúp các tác nhân AI lập trình ghi nhớ mọi tương tác và ngữ cảnh, loại bỏ việc phải giải thích lại từ đầu.
Repo này cung cấp các script để triển khai và huấn luyện mô hình Transformer từ đầu bằng PyTorch, giúp bạn tự xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của riêng mình chỉ với một GPU.
Clement Delangue (Hugging Face) đưa ra cảnh báo về việc nhiều quy trình huấn luyện Reinforcement Learning (RL) cho các Agentic LLM hiện nay đang bị lỗi mà người dùng không hề hay biết. Trong khi RL đơn lượt (single-turn) hoạt động ổn định, việc thêm công cụ để mô hình tương tác giữa chừng thường khiến hệ thống mất kiểm soát hoặc hội tụ sai hướng.
Nghiên cứu mới đề xuất framework Calibrated Interactive RL giúp giảm thiểu tình trạng lệch phân phối và sai lệch hành vi trong các mô hình hội thoại LLM.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) giúp nâng cao độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ lớn nhờ khả năng truy xuất trực tiếp nguồn dữ liệu ngoài đáng tin cậy.
Apple Machine Learning Research ra mắt EpiCache, khung quản lý KV cache giúp chạy các mô hình ngôn ngữ lớn với ngữ cảnh dài trên thiết bị hạn chế tài nguyên mà không cần huấn luyện lại.
Chuyên gia nhận định Google vẫn nắm giữ cơ hội lớn để giành lại thị phần AI nếu ra mắt mô hình phân khúc Opus với mức giá tối ưu, thay vì tăng giá theo xu hướng chung.
Một đội ngũ kỹ sư tinh gọn vừa gây tiếng vang với các mô hình AI chuyên biệt đạt tốc độ vượt trội so với các ông lớn, thu hút hơn 500.000 lượt tải trên HuggingFace.
DeepSeek vừa ra mắt DeepSeek Flash, mô hình AI có chi phí thấp hơn 100 lần so với các đối thủ, phù hợp cho các tác vụ quy mô lớn và xử lý hồ sơ dữ liệu khổng lồ.
Alibaba Cloud giới thiệu Qwen3.7-Max với ngữ cảnh 1M token và hiệu năng vượt trội trong lập trình, suy luận và tự chủ dài hạn.
Bản cập nhật mới của llama.cpp tích hợp sẵn bộ điều hướng mô hình (Model Router), cho phép chuyển đổi tức thì giữa các mô hình trên đĩa mà không cần khởi động lại server.
Chuyên gia AI hàng đầu Andrej Karpathy thông báo gia nhập Anthropic để tập trung vào R&D mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ông nhận định vài năm tới sẽ là giai đoạn then chốt cho công nghệ này.
