Ủy ban Trung ương Trung Quốc triển khai sáng kiến 'AI+' toàn diện để phát triển nền kinh tế thông minh

Vì sao có người nghĩ AI sẽ thay đổi thế giới, còn người khác lại cho rằng chỉ bình thường? Hai nhận định của Karpathy

Karpathy chỉ ra rằng, khoảng cách nhận thức của AI xuất phát từ hai chẩn đoán: 1) chỉ dùng qua các mô hình miễn phí/bản cũ, nên không phản ánh được năng lực của các mô hình agentic tiên tiến nhất; 2) sự cải thiện về năng lực chỉ trở nên rõ rệt trong các lĩnh vực kỹ thuật cao, và cho thấy tính bất đối xứng. Điều này khiến người dùng trả phí và độc giả phổ thông nhìn thấy các hiện tượng khác nhau, tạo nên những thế giới song song hiểu lầm lẫn nhau. Bài học cho độc giả Đài Loan là, chỉ khi sử dụng thực tế các mô hình tiên tiến nhất để hoàn thành nhiệm vụ sản xuất và kiểm tra căn cứ của các phán đoán, thì mới tránh bị các ảo tưởng trên truyền thông chi phối.

Applied Digital đảm bảo khoản tài trợ cầu trị giá 300 triệu USD do Goldman Sachs dẫn đầu cho các trung tâm dữ liệu AI

Theo Globenewswire, Applied Digital đã huy động 300 triệu USD trong khoản tài trợ cầu (bridge) cấp cao có bảo đảm, do Goldman Sachs dẫn dắt, vào ngày 4/5, nhằm thúc đẩy việc phát triển trung tâm dữ liệu AI của công ty. Khoản tài trợ được bảo đảm bằng các tài sản dự án, có thể thanh toán trước hạn mà không bị phạt, và công ty dự kiến sẽ tiếp tục theo đuổi

Karpathy: “Để LLM tự phản biện”: 4 bước dùng AI để chống lại các thiên lệch trong suy nghĩ

Bài viết này tóm tắt “phương pháp 4 bước để LLM phản biện lại lập luận của chính nó” của Andrej Karpathy: trước tiên dùng LLM để mài giũa bản nháp; sau đó bắt đầu một cuộc đối thoại mới, yêu cầu nó đưa ra các luận điểm phản đối và kèm bằng chứng; tiếp theo viết thành một bài phản biện hoàn chỉnh; cuối cùng đối chiếu hai phía và các bằng chứng có thể kiểm chứng, để con người đánh giá. Lưu ý rằng LLM có thể “dễ nịnh theo ý người” (sycophancy), không nên coi sự đồng ý là chân lý—hãy xem nó như một cỗ máy tạo luận điểm chứ không phải trọng tài ra phán quyết kết luận; cũng có thể cho hai LLM tranh luận với nhau để giảm thiên kiến. Phương pháp này đặc biệt có giá trị trong sáng tạo nội dung năm 2026, giúp tăng chiều sâu nhận thức và giảm tính đồng chất.

Sam Altman và Dario Amodei đều quá khó ưa! Luận điệu tận thế của AI và cảm giác tương đối bị tước đoạt khiến người dân Mỹ ngày càng phản cảm với AI

Podcast nổi tiếng của Silicon Valley《All-In Podcast》khi thảo luận về ngành công nghiệp AI đã đưa ra một nhận xét khá sắc bén: thái độ của xã hội Mỹ đối với AI đang chuyển dần sang tiêu cực, và đối tượng xả giận cụ thể nhất chính là các trung tâm dữ liệu mà các công ty AI đang gấp rút xây dựng ở khắp nơi trên toàn nước Mỹ. Nguồn gốc của sự phản cảm này có thể bao gồm thuyết tận thế AI, nỗi sợ mất việc, hoặc một sự bất mãn sâu xa hơn: làn sóng đổi mới công nghệ mới dường như lại chỉ giúp một nhóm ít người giàu nhanh, trong khi cuộc sống của đa số lại không có cải thiện rõ rệt. Tại Mỹ, một số chính quyền địa phương đã lật lại các vụ việc xây dựng trung tâm dữ liệu Chamath Palihapitiya cho biết trong chương trình rằng những vấn đề mà ngành công nghiệp AI đang đối mặt hiện nay không chỉ là cạnh tranh mô hình, chi tiêu vốn hay tình trạng thiếu năng lực tính toán, mà là “người dân Mỹ nhìn chung đang ngày càng phản cảm với câu chuyện AI”. Ông chỉ ra rằng nguồn gốc của sự phản cảm này có thể bao gồm AI

Câu hỏi cộng đồng về định kiến tư tưởng trong các mô hình AI phổ biến vào ngày 4 tháng 5

Theo BlockBeats, vào ngày 4/5, người dùng cộng đồng AI X Freeze đã đặt câu hỏi liệu các mô hình AI đại chúng, bao gồm ChatGPT, Claude và Gemini, có thể hiện sự thiên vị có hệ thống hay không bằng cách ít phù hợp hơn với các quan điểm bảo thủ về các vấn đề như giới tính, nhập cư và tội phạm. Người dùng cho rằng như là AI