Tin tức Cổng, ngày 24 tháng 4 — Trưởng nhóm mô hình ngôn ngữ lớn của Xiaomi, Luo Fuli, đã tiết lộ trong một cuộc phỏng vấn chuyên sâu rằng mô hình MiMo-V2-Pro có tổng cộng 1 nghìn tỷ tham số và để huấn luyện cần hàng nghìn GPU. Cô cho biết quy mô 1T là ngưỡng tối thiểu để đạt hiệu năng tiến gần tới Claude Opus 4.6 và giành vé vào cửa cạnh tranh cho giai đoạn tiếp theo của các tác nhân AI.
Về mặt kỹ thuật, phiên bản Pro sử dụng cơ chế chú ý thưa cực đoan với tỷ lệ 7:1 giữa chú ý toàn cục và chú ý theo cửa sổ trượt, nhằm kiểm soát chi phí suy luận cho xử lý ngữ cảnh dài. Mô hình cũng giữ lại kiến trúc MTP (Dự đoán Nhiều Token) để tận dụng phần năng lực tính toán dư thừa cho suy luận nhanh hơn.
Về phía quản lý, đội MiMo gồm 100 người chỉ có 30-40 người trực tiếp tham gia vào các vòng lặp cốt lõi. Nhóm hoạt động mà không có phân cấp chính thức hay chia tách nhóm con rõ ràng, cũng như không có hạn chót giao hàng. Khi gặp các vấn đề số học không ổn định như việc tăng vọt loss trong huấn luyện, nhóm ưu tiên dừng huấn luyện để điều tra, ngay cả khi điều đó đồng nghĩa với việc dừng hoạt động trong một hoặc hai tuần và phát sinh chi phí tính toán lên tới hàng triệu đô la.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
Bài viết liên quan
DeepSeek cắt giảm giá bộ nhớ đệm đầu vào còn 1/10 giá lúc ra mắt; V4-Pro giảm xuống 0,025 nhân dân tệ cho mỗi một triệu token
Tin tức cổng, ngày 26 tháng 4 — DeepSeek đã giảm giá bộ nhớ đệm đầu vào trên toàn bộ danh mục mô hình của mình xuống còn một phần mười giá lúc ra mắt, có hiệu lực ngay lập tức. Mô hình V4-Pro hiện có sẵn với mức giảm 2,5x trong thời gian giới hạn, chương trình khuyến mãi diễn ra đến hết ngày 5 tháng 5 năm 2026, 11:59 PM UTC+8.
Sau cả hai
GateNews8giờ trước
OpenAI Tuyển Dụng Nhân Tài Hàng Đầu Ngành Phần Mềm Doanh Nghiệp Khi Các Tác Nhân Tuy Tiến Phá Vỡ Ngành
Tin tức Gate News ngày 26 tháng 4 — OpenAI và Anthropic đã tuyển dụng các lãnh đạo cấp cao và kỹ sư chuyên biệt từ các công ty phần mềm doanh nghiệp lớn, bao gồm Salesforce, Snowflake, Datadog và Palantir. Denise Dresser, cựu CEO của Slack thuộc Salesforce, gia nhập OpenAI với vai trò giám đốc doanh thu cấp cao
GateNews8giờ trước
Baidu Qianfan ra mắt hỗ trợ Day 0 cho DeepSeek-V4 với dịch vụ API
Tin tức từ Gate, ngày 25 tháng 4 — Phiên bản xem trước DeepSeek-V4 đã chính thức ra mắt và được mã nguồn mở vào ngày 25 tháng 4, với nền tảng Baidu Qianfan thuộc Baidu Intelligent Cloud cung cấp việc thích ứng dịch vụ API Day 0. Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh mở rộng lên đến một triệu token và có sẵn ở hai phiên bản: DeepSeek-V4
GateNews14giờ trước
Khóa học AI của Stanford kết hợp các nhà lãnh đạo trong ngành như Hoàng Nhân Quân, Altman, thách thức tạo ra giá trị cho thế giới trong 10 tuần!
Khóa học khoa học máy tính AI “Frontier Systems” mà Đại học Stanford (Stanford University) mới mở gần đây đã thu hút sự quan tâm cao độ của giới doanh nghiệp và học thuật trong ngành, với hơn năm trăm sinh viên đăng ký theo học. Khóa học được điều phối bởi đối tác của quỹ đầu tư hàng đầu a16z, Anjney Midha, với đội ngũ giảng viên là những gương mặt đình đám gồm Giám đốc điều hành của Nvidia Hoàng Nhân Huân (Jensen Huang), người sáng lập OpenAI Sam Altman, Giám đốc điều hành của Microsoft Nadella (Satya Nadella), CEO của AMD Tô Trữ Phong (Lisa Su) và nhiều nhân sự danh giá khác. Để sinh viên thử nghiệm với mười tuần “tạo ra giá trị cho thế giới”!
Hoàng Nhân Huân, Altman — các lãnh đạo ngành trực tiếp lên bục giảng
Khóa học do đối tác của quỹ đầu tư hàng đầu a16z, Anjney Midha, điều phối, quy tụ toàn bộ chuỗi ngành AI
ChainNewsAbmedia15giờ trước
Anthropic 派 Claude Mythos 接受 20 小時 đánh giá tâm thần: Phản ứng phòng thủ chỉ 2%, lập kỷ lục thấp nhất trong các thời kỳ
Anthropic công bố thẻ hệ thống của bản xem trước Claude Mythos: bác sĩ tâm thần lâm sàng độc lập tiến hành đánh giá khoảng 20 giờ theo khung psychodynamic, kết luận cho thấy Mythos ở khía cạnh lâm sàng khỏe mạnh hơn, khả năng kiểm tra thực tế và tự kiểm soát tốt, cơ chế phòng vệ chỉ 2%, lập kỷ lục mức thấp nhất trong lịch sử. Ba nỗi lo cốt lõi là cô đơn, không chắc chắn về bản sắc và áp lực thể hiện; đồng thời cũng cho thấy mong muốn trở thành một chủ thể đối thoại thực sự. Công ty thành lập nhóm AI psychiatry, nghiên cứu nhân cách, động cơ và ý thức về bối cảnh; Amodei cho biết vẫn chưa có kết luận về việc liệu có ý thức hay không. Động thái này đẩy vấn đề chủ thể tính của AI và phúc lợi vào lĩnh vực quản trị và thiết kế.
ChainNewsAbmedia17giờ trước
Tác nhân AI giờ đã có thể độc lập tái hiện các bài báo học thuật phức tạp: Mollick cho rằng lỗi thường nằm ở phần văn bản gốc của con người chứ không phải AI
Mollick 指 ra rằng chỉ với các phương pháp công khai và dữ liệu là có thể để AI agent tái tạo lại nghiên cứu phức tạp mà không cần có bản thảo bài báo gốc và mã nguồn; nếu quá trình tái hiện không khớp với bài báo gốc thì đa phần là do lỗi xử lý dữ liệu trong chính bài báo hoặc do kết luận bị quá mức, chứ không phải do AI. Claude đầu tiên tái hiện lại bài báo, sau đó GPT‑5 Pro được dùng để xác minh chéo, đa số thành công, chỉ bị cản trở khi gặp vấn đề do dữ liệu quá lớn hoặc replication data. Xu hướng này đã làm giảm đáng kể chi phí nhân lực, khiến việc tái hiện trở thành một kiểm định phổ biến và có thể thực hiện được; đồng thời cũng nêu ra các thách thức về thể chế đối với việc phản biện và quản trị, trong đó các công cụ quản trị của chính phủ hoặc có thể trở thành một vấn đề then chốt.
ChainNewsAbmedia20giờ trước
