Cười chết mất, tôi có một người bạn trong nhóm làm việc ở NIO, hàng ngày tăng ca còn phải tăng cường tập luyện, cách đây không lâu bỗng dưng giữa đêm đi tiểu ra máu, đi bệnh viện cấp cứu xong thì bị đưa thẳng vào ICU, chỉ số creatine kinase tăng vọt lên 1.860.000... (hình 1) rồi hôm nay phát hiện bị y tá trực ca coi như nguyên liệu đăng TikTok (hình 2) hahahaha.

Bài báo của "The Wall Street Journal" về cuộc chiến giành nhân tài AI ở Silicon Valley được viết một cách mạch lạc và ngắn gọn, dễ đọc đến mức không thể tin được: - Vào thứ Sáu tuần trước, hàng trăm nhân viên của công ty khởi nghiệp AI Windsurf đã tập trung tại văn phòng để chuẩn bị tổ chức tiệc, ăn mừng việc sắp được OpenAI mua lại với giá 3 tỷ USD, đội ngũ marketing thậm chí đã chuẩn bị sẵn video quảng cáo; - Sau đó đã xảy ra một sự cố bất ngờ, CEO của công ty lén lút dẫn theo một nhóm nhỏ nhân viên "được chọn" chuyển sang Google, những người này nhận được khoản phí chuyển nhượng lên tới 7 con số, trong khi những nhân viên còn lại bị bỏ lại trong công ty đã trở thành một cái vỏ rỗng, nghe tin này, nhiều nhân viên đã khóc; - Đến sáng ngày làm việc đầu tiên, một bước ngoặt mới lại xuất hiện, những nhân viên còn lại của Windsurf lại được gọi vào một văn phòng, biết được thông báo thứ hai, họ với tư cách là phần còn lại của công ty sẽ được một đối thủ cạnh tranh trước đây mua lại; - Đây chỉ là một cuối tuần bình thường ở Silicon Valley vào năm 2025; - Cuộc chiến giữa những công ty giàu có nhất thế giới để giành lấy nhân tài đang diễn ra với hiệu suất, giao dịch và sự phản bội chưa từng có, những nhà nghiên cứu thông minh, chưa bao giờ được coi trọng như vậy, giờ đã có giá trị ngang với những cầu thủ hàng đầu NBA và ngôi sao Hollywood; - Một công ty đang ở tâm bão chính là Meta, Zuckerberg đã bắt đầu sử dụng chiến lược chào giá có thời hạn để điên cuồng săn lùng nhân tài, những nhà nghiên cứu được mời phải đưa ra quyết định trong ngày, nếu không thì lời đề nghị sẽ hết hiệu lực, điều này đã làm cho chiến lược đàm phán truyền thống của các công ty bị săn lùng hoàn toàn thất bại; - Là đối thủ chính bị săn lùng, Sam Altman của OpenAI đã gọi hành động này là "cuộc chiến giữa những người truyền giáo và lính đánh thuê", cho rằng những nhà nghiên cứu chạy theo tiền để gia nhập Meta là lính đánh thuê tham lam, trong khi những người chọn ở lại OpenAI mới là những người truyền giáo kiên định; - Zuckerberg rất để tâm đến những lời này, đã viết một bài đăng để phản hồi, nói rằng điều thực sự thu hút nhân tài đến Meta là khả năng cung cấp tài nguyên tính toán khổng lồ cần thiết để các nhà nghiên cứu đạt được những đột phá, xét về khả năng tính toán bình quân đầu người, không công ty nào có thể so sánh với Meta; - Tuy nhiên, thực sự có nhiều người đã chứng minh rằng tiền không phải là điều quan trọng nhất, trong đó có nhà nghiên cứu chính của OpenAI, Mark Chen, trong cuộc phỏng vấn, Zuckerberg đã đề nghị Chen một gói tổng trị giá 1 tỷ USD, Chen đã do dự một chút, trả lời rằng anh ấy rất vui ở OpenAI và không xem xét vào lúc này; - Ít nhất có 10 nhân viên của OpenAI đã từ chối lời đề nghị chuyển nhượng trị giá 300 triệu USD/4 năm mà Zuckerberg đưa ra - trong đó 100 triệu USD sẽ được chuyển vào tài khoản ngay trong năm đầu tiên; - Chen nói rằng điều này giống như việc nhìn thấy một vụ cướp đang diễn ra và giúp xoa dịu nhân viên, nói rằng ban lãnh đạo không đứng nhìn, một kế hoạch khuyến khích lương mới sẽ sớm được đưa ra, "Nếu các công ty khác gây áp lực cho các bạn, chẳng hạn như những đề nghị vô lý rằng nếu không đồng ý thì sẽ hết hiệu lực, hãy nói với họ đừng ép buộc, đây là một quyết định rất quan trọng, ép buộc là không tôn trọng bạn"; - Tuy nhiên, cuộc phỏng vấn với Chen đã gián tiếp gợi ý cho Zuckerberg khả năng dùng tiền để mua nhân tài, sau đó ông đã lập một danh sách với chủ đề "những người mà chúng tôi muốn", đội ngũ đã tìm được thông tin liên lạc của những người này và sắp xếp để họ gặp Zuckerberg tại nhà riêng - chứ không phải công ty; - Cuối cùng, Zuckerberg đã chọn Alexander Wang, người sáng lập công ty gán nhãn dữ liệu Scale, 28 tuổi, để lãnh đạo phòng thí nghiệm AI siêu cấp của Meta, ông đã chi 14 tỷ USD làm phí chuyển nhượng, Wang đã thông báo với toàn bộ nhân viên tại trụ sở của Scale rằng mình sẽ rời công ty để gia nhập Meta, trong tiếng vỗ tay vang dội, cảnh tượng giống như "kết thúc của một bộ phim Disney"; - Hầu như ngay trong những ngày này, OpenAI và Google đã ngay lập tức cắt đứt hợp đồng với Scale, và Scale cũng bắt đầu sa thải; - Meta còn chiêu mộ được cựu CEO của GitHub và CEO hiện tại của SSI, hai người này trước đó còn cùng nhau điều hành một công ty đầu tư mạo hiểm, Zuckerberg rất hào phóng khi mua 49% cổ phần của công ty này để giúp các nhà đầu tư thoát khỏi tình trạng khó khăn, sau đó nhanh chóng giải thể; - Nếu bạn còn nhớ, SSI chính là công ty mới được thành lập bởi Ilya Sutskever, nhà khoa học chính đã bị loại khỏi cuộc chiến quyền lực của OpenAI, Zuckerberg đã mời Sutskever ăn tối tại nhà, đề nghị mua lại SSI, nhưng bị từ chối, sau đó đã lôi kéo CEO của SSI, Sutskever rất "sốc" khi biết đồng nghiệp của mình đã ra đi như vậy; - Quay lại câu chuyện của Windsurf, lý do giao dịch với OpenAI thất bại là do nhà đầu tư lớn nhất của OpenAI phản đối, và sau khi CEO bỏ công ty gia nhập Google, CEO tạm thời đã nhận được một email từ Cognition (nhà phát triển của Davin), một công ty lập trình AI, với tiêu đề chỉ đơn giản là một từ: "Nói chuyện?"; - Trong một cuối tuần, Windsurf đã xác định được kế hoạch bị mua lại, CEO tạm thời đã thông báo với nhân viên rằng mọi người đều có thể hưởng lợi từ giao dịch này, lần này, tiếng vỗ tay mà mọi người mong đợi cuối cùng cũng vang lên.

Cô ấy nhìn tôi, có phải là có hứng thú với tôi không?

Nếu một dự luật có thể đạt được sự tăng trưởng theo cấp số nhân như vậy (tôi đã thấy có người nói GDP sẽ tăng gấp đôi), thì kinh tế học thực sự không còn tồn tại. Dự luật này cũng là công khai, các quốc gia khác có thể sao chép một bản mang về nhà. MAGA phàn nàn rằng Musk có ý kiến phản đối nhưng không chọn cách giao tiếp riêng tư, mà nhất định phải công khai gây ồn ào, điều này thật sự là thiếu cảm xúc. Tôi thấy anh ta thực sự không thể thuyết phục bản thân giả vờ tin vào những điều vô lý này, làm sao có thể nghiêm túc kể những câu chuyện cổ tích như vậy?

Đúng rồi, kết quả của việc Meta đổ tiền vào việc săn lùng nhân tài trong giới nghiên cứu AI còn có một sự thay đổi cấu trúc rất tinh tế, đó là: Yann LeCun, nhà khoa học AI hàng đầu của Meta, một trong ba người nhận giải Turing, người sáng tạo ra mạng nơ-ron tích chập, 64 tuổi, giờ đây, thực tế, phải báo cáo cho người đứng đầu AI mới được Meta bổ nhiệm, trước đây làm công việc gán nhãn dữ liệu, sinh viên bỏ học MIT 28 tuổi, Alexandr Wang. Trong lúc sóng gió ập đến, tất cả các yếu tố như thâm niên, cấp bậc, danh dự đều bị gạt sang một bên. Nhiều người trên Twitter "quan tâm" đến cảm xúc của Yann LeCun, ông ấy thì lại rất bình tĩnh, cảm thấy mình vốn nên ở lại vị trí học thuật, sếp là ai không quan trọng đến vậy. Cũng có dự đoán rằng Yann LeCun sẽ từ chức trong vòng một năm, ngoài những lý do gây tổn thương, còn liên quan đến việc Yann LeCun thực sự luôn có thái độ tiêu cực đối với hướng phát triển của các mô hình lớn này, nếu ông ấy tin rằng kiến trúc mà Meta đang đặt cược là sai, thì công việc sẽ càng trở nên khó khăn hơn.

Rất vui được gặp mọi người, nhưng gần đây do lý do cá nhân đã xảy ra một số chuyện, đây có lẽ là ngày cuối cùng tôi sử dụng Twitter trong nửa đầu năm nay, cảm ơn mọi người đã đồng hành cùng tôi trong suốt thời gian qua.

Sau khi nhiều phương tiện truyền thông sử dụng mô hình lớn để giải đề thi toán của kỳ thi đại học lần trước, kết quả đánh giá đề thi thật của kỳ thi đại học năm nay cũng đã được công bố. Tuy nhiên, lần này nhóm Seed của ByteDance thực hiện đánh giá, rõ ràng có thể thấy họ rất bất ngờ và vui mừng với kết quả thi toán của Doubao lần trước, và họ cũng đang rất háo hức muốn xem nó sẽ thể hiện ra sao trong các đề thi toàn bộ môn. Theo thông lệ, 5 mô hình lớn tham gia lần này vẫn là những ứng viên hàng đầu trên thị trường: Gemini 2.5Pro, DeepSeek R1, Claude 4, OpenAI o3, và Seed1.6-Thinking. Kỳ thi đại học thực sự là một tình huống kiểm tra rất điển hình, vừa có thể đạt được mục tiêu kiểm tra khả năng tổng quát của mô hình lớn, vừa có tính thực tiễn cao. Không khó để tưởng tượng rằng các tình huống sử dụng tương tự có thể phát huy giá trị lớn hơn trong giáo dục, nghiên cứu khoa học, v.v. Lần này, đề thi là "phiên bản Shandong" của kỳ thi đại học, được phân loại theo khối xã hội và tự nhiên. Để đảm bảo công bằng, không chỉ phương pháp đánh giá hoàn toàn phù hợp với phương pháp chấm thi của kỳ thi đại học, mà các câu hỏi mở cũng được đánh giá bởi hai giáo viên trung học có kinh nghiệm chấm thi liên quan, và mô hình lớn cũng không được sử dụng bất kỳ kỹ thuật gợi ý nào, tất cả đầu vào đều là đề thi gốc của kỳ thi đại học. Nói một cách đơn giản, điều này gần như không khác gì so với môi trường làm bài của một thí sinh thực sự. Trước tiên, hãy nói về kết quả. Khả năng tổng thể của mô hình lớn hiện đã có thể đạt được một điểm số khá cao, trong đó Doubao và Gemini đứng đầu khối xã hội và tự nhiên, lần lượt đạt được 683 điểm và 655 điểm - điểm số này thậm chí có thể cạnh tranh với các trường hàng đầu như Tsinghua và Peking - tôi sẽ trích dẫn một số thông tin quan trọng từ kết quả đánh giá cho các bạn xem: - Không có gì ngạc nhiên, môn học mà mô hình lớn thể hiện tốt nhất là tiếng Anh, điểm số của một số mô hình rất gần nhau, khó có thể tạo ra sự khác biệt; - Môn học có điểm số thấp nhất là hóa học và sinh học, nhưng điều này liên quan đến bản thân đề thi, hai môn này có nhiều câu hỏi liên quan đến hình ảnh, do bộ đề này không được công bố chính thức, nên một số hình ảnh khá mờ, dẫn đến việc mô hình lớn bị mất điểm; - Doubao đã đạt được điểm cao nhất trong sáu môn học: ngữ văn, tiếng Anh, vật lý, địa lý, lịch sử, và chính trị, trong đó địa lý, lịch sử, và chính trị trong khối xã hội có lợi thế rõ rệt, thực tế chứng minh rằng trong các ngữ cảnh ngôn ngữ khác nhau, hiệu suất của mô hình lớn có thể khác biệt rất lớn; - Ngược lại với Doubao, Gemini thể hiện rất mạnh trong khối tự nhiên, ngay cả khi hình ảnh không rõ ràng, hóa học và sinh học vẫn đạt điểm cao nhất, sự khác biệt trong lộ trình giữa nó và Doubao rất đáng để quan sát; - So với kết quả đánh giá toán học lần trước, lần này môn toán đứng đầu là DeepSeek, nhưng cũng không có sự khác biệt lớn với các mô hình lớn khác; - GPT o3 lại bắt đầu gây chú ý, lần trước nó là mô hình lớn duy nhất mất điểm trong các câu hỏi toán học, kết quả lần này bài văn ngữ văn của nó lại viết sai đề, dẫn đến điểm ngữ văn của o3 trở thành điểm duy nhất không vượt qua 100 trong 15 điểm chính của tất cả các mô hình lớn... - Sau khi phát hiện vấn đề đọc hình ảnh trong hóa học và sinh học, nhóm thử nghiệm đã tìm một phiên bản đề thi có độ phân giải cao hơn, và áp dụng cách kết hợp hình ảnh và văn bản để làm lại hai môn này, kết quả cho thấy Doubao có thể cải thiện tổng điểm của hai môn này thêm khoảng 30 điểm, điều này có nghĩa là suy luận đa mô hình đồng bộ hình ảnh và văn bản có thể kích thích tiềm năng của mô hình ở mức độ lớn hơn, rất đáng để nghiên cứu; - Hiện tại, có vẻ như giải pháp thị giác của mô hình lớn đang tiến bộ nhanh chóng, nhưng tiêu thụ TOKENS cho thị giác cao hơn nhiều so với các nhiệm vụ thông thường, vì vậy vấn đề chính mà nó cần giải quyết hiện nay vẫn là làm thế nào để giảm chi phí; - Ngoài đề thi thật của kỳ thi đại học, nhóm thử nghiệm cũng đã thực hiện một bài kiểm tra khác của kỳ thi JEE Advanced của Viện Công nghệ Ấn Độ, tất cả các câu hỏi đều sử dụng đầu vào hình ảnh, tổng điểm vẫn là Gemini và Doubao dẫn đầu, thậm chí điểm của hai mô hình này đã có thể vào TOP 10 Ấn Độ. Tất nhiên, việc làm nhiều bài kiểm tra như vậy không có nghĩa là nó là tiêu chuẩn duy nhất để đo lường khả năng của mô hình lớn, chẳng hạn như khi tiêu chuẩn HLE nổi tiếng trong ngành AI xuất hiện vào đầu năm nay, điểm số của các mô hình chính đều thấp hơn 10%, nhưng nhóm phát triển HLE cũng đã nói rằng, theo quy luật lịch sử, con số này có thể đạt 50% vào cuối năm nay. Ý tôi là, bất kể con người cố gắng như thế nào để khiến AI làm bài, việc vượt qua các câu hỏi cũng chỉ là vấn đề thời gian, nhưng điều này không có nghĩa là điểm số làm bài không có ý nghĩa, điều quan trọng là quá trình học tập không ngừng cải thiện, cũng là bước cần thiết để khám phá AI có thể phục vụ con người đến mức độ nào. Tôi đã bắt đầu mong đợi kỳ thi đại học năm sau, AI sẽ mang đến cho chúng ta một cảnh tượng như thế nào.

Bài viết nhỏ của Byte cách đây 3 tháng lại có phần tiếp theo...

Công ty quỹ đầu tư Coatue đã phát hành báo cáo thị trường đầu tư hàng năm, tổng cộng 102 trang PPT, thông tin rất phong phú, tôi sẽ tóm tắt cho các bạn xem: Nhìn chung, chu kỳ đổi mới công nghệ đang diễn ra nhanh hơn, cơ hội mới từ 10-20 năm một lần dần dần trở thành 3-5 năm một lần, và ảnh hưởng cũng ngày càng lớn hơn qua từng thế hệ; (1/n)

Nhà hát nhỏ của mèo cam có thể linh hoạt, là những công nhân pixel trong giấc mơ, ASMR cắt mọi thứ của Veo 3, ba mô hình video lớn đều đã tạo ra các mẫu video ngắn nổi bật tại đầu sáng tạo.