claude

🔥30000000000 دولار تم استثماره، AI لم تعد قصة، بل أصبحت على مستوى "سرقة وظائف الناس".
أقول شيئاً قد يجرح المشاعر:
AI لم تعد في المستقبل، بل هي الآن "تجريف".
توي للتو، أعلنت Anthropic -
👉 30000000000 دولار تمويل الجولة G
👉 تقييم 380000000000 دولار
الكثير من الناس عندما يرون هذا الرقم، رد فعلهم الأول هو:
"فقاعة AI أخرى؟"
لكنني أريد أن أقول شيئاً:
👉 إذا كنت الآن لا تزال تعتبر AI مجرد مفهوم، فقد تكون بالفعل على الجانب العكسي من الاتجاه.
⚠️ انتبه، هذه المرة مختلفة
هذه الجولة من المال ليست لـ PPT، بل للإنتاجية.

في بيان لافت في 6 فبراير 2026، أعلن مؤسس Tron جاستين صن:
“ستصبح Tron ( $TRX ) موطن الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي.” هذا ليس مجرد ضجة، بل يبني على زخم حقيقي جارٍ بالفعل في نظام Tron البيئي.
البنية التحتية فائقة السرعة ومنخفضة التكلفة لـ Tron (تعالج مليارات من الحجم اليومي #stablecoin ، مع أكثر من 82 مليار دولار $USDT في التداول) تجعلها مناسبة بشكل فريد للتنفيذ الذاتي #AI #agents التي تحتاج إلى تنفيذ موثوق ورخيص على السلسلة للمدفوعات، وتغذية البيانات، والتواصل بين الوكلاء.

Elon Musk lại gây sóng gó khi ra mắt #grok3 , sản phẩm AI mới nhất của xAI, với tham vọng đánh bại những ông lớn như GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini và DeepSeek. Nhưng Grok-3 thực sự mạnh mẽ đến đâu? Hãy cùng đối chiếu!
1. Sáng tác: Grok-3 đánh bại Claude
Grok-3 tỏ ra xuất sắc trong khả năng viết truyện, vượt qua #Claude 3.5 Sonnet với nội dung phong phú, nhân vật chất lượng và cách kể chuyện cuốn hút. Tuy nhiên, nội dung vẫn chưa hoàn hảo, với một số chi tiết còn khiến người đọc thấy gò bó.$
2. Tóm tắt tài liệu: Chọn theo sở thích
Mặc dù không hỗ trợ đọc tài liệu trực tiếp, Grok-3 vẫn tóm tắt tài liệu dài một cách chính xác, vượt qua Claude về độ chuẩn xác. Tuy nhiên, phong cách tóm tắt của nó mang tính thơng thoại, dễ hiểu, trong khi GPT-4o lại có phân tích sâu sát hơn.

3. Kiểm duyệt nội dung: Grok-3 ít hạn chế hơn
So với các AI khác, Grok-3 tỏ ra cởi mở hơn với các chủ đề nhạy cảm như giới tính, chính trị, bạo lực. Dù vẫn có giới hạn nhất định, nó đưa ra câu trả lời đáng kể thống qua các lối diễn đạt tinh tế.

4. Lập trình: Grok-3 hoạt động mượt mà
Khi làm bài test về coding, Grok-3 không chỉ tạo ra code hoạt động ốt định mà còn tự động chọn #HTML5 thay vì Python cho một trò chơi nhỏ, nhằm đảm bảo khả năng truy cập tốt hơn. Kết quả là một giao diện trò chơi đẹp, hoạt động mượt mà và không có lỗi.
5. Toán học: Chưa phải điểm mạnh
Grok-3 làm tốt trong bài test lập luận logic, nhưng đối với bài toán cao cấp thì vẫn thua OpenAI và #DeepSeek . Dù tính toán nhanh, nó vẫn gặp khó khăn với những bài toán phức tạp yêu cầu suy luận sâu.
6. Tạo hình ảnh: Khá, nhưng chưa vượt qua chuyên gia
Grok-3 dùng Aurora, hệ thống tạo hình riêng của xAI. Tuy nó đặt chất lượng cao hơn DALL-E 3 của OpenAI, nhưng vẫn chƱa bằng các model chuyên dụng như MidJourney hoặc Stable Diffusion 3.5. Tuy nhiên, một điểm được đánh giá cao là tốc độ tạo hình ảnh nhanh hơn so với đối thủ.

Kết luận: Grok-3 có tiềm năng lớn, đặc biệt trong sáng tác, lập trình và kiểm duyệt nội dung mở hơn so với các AI khác. Tuy nhiên, nó vẫn còn những điểm yếu như toán học, phân tích chuyên sâu và tạo hình ảnh chưa vượt trội. Dù chưa thể đánh bại hoàn toàn GPT-4o hay Claude 3.5, Grok-3 vẫn là một đối thủ đáng gờm và hứa hẹn sẽ còn cải tiến mạnh mẽ trong tương lai."

Anthropic have been working on the interpretability of neural networks for a long time. Their past SAE (Sparse Autoencoder) method has already been adopted by OpenAI and Google, and now they offer a new way to "parse" AI into thoughts - Circuit Tracing.

🟢 How does it work?
🍒 They take an off-the-shelf language model and select a task.
😘 Replace some components of the model with simple linear models (Cross-Layer Transcoder).
😘 Train these replaced parts to mimic the original model, minimizing the difference in output.
🍒 Now you can see how information "flows" through all the layers of the model.

😘 Based on this data, an attribution graph is built - it shows which attributes influence each other and form the final answer.
🟢 What interesting things were discovered in Claude's brain?
🟠 The LLM "thinks ahead." For example, when she writes a poem, she plans the rhyme scheme in advance, even before she starts a new line.
🟠 Math is not just about memorization. Turns out the model is actually calculating, not just retrieving memorized answers.
🟠 Hallucinations have a cause. A specific "answer is known" trigger is found. If it is triggered in error - the model starts making things up.
🟠 Fun fact: if you tell the model the answer to a problem right away, it will think backwards - come up with a plausible path to that answer.
#claude #AI