llm

AI thông minh hơn không chỉ là chọn model mới nhất.

Mà là chọn đúng model cho đúng tác vụ.
Claude Opus 5 hiện đã có trên RouterLink, mang lại khả năng suy luận mạnh mẽ hơn và hiệu suất được cải thiện trong khi vẫn giữ nguyên mức giá như Opus 4.8. Với hiệu năng vượt hơn 2× trên Frontier Bench, các nhà phát triển có thể xử lý các khối lượng công việc đòi hỏi cao hơn mà không làm tăng chi phí đáng kể.

Hơn nữa, tính năng điều chỉnh nỗ lực (adjustable effort) cho phép bạn cân bằng giữa mức độ thông minh và việc sử dụng token tùy theo nhu cầu của mình.
Thay vì phải quản lý nhiều nền tảng AI, RouterLink giúp bạn truy cập Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini và hơn 100 model AI khác thông qua một API duy nhất, giúp việc phát triển AI trở nên đơn giản và linh hoạt hơn.

Đổi mới trở nên dễ tiếp cận hơn khi các công cụ mạnh mẽ được sử dụng dễ dàng.

#AI #Claude #Anthropic #RouterLink #LLM $BTC

🤖 #MiniMax Group Inc (HKEX: 100) Hôm nay

MiniMax là một công ty AI đang xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ và các ứng dụng AI thế hệ tiếp theo. Một cổ phiếu đáng theo dõi khi cuộc đua AI tiếp tục tăng tốc.

#MiniMax #AI #LLM #HKEX100 $MINIMAX

Một trong những xu hướng bị đánh giá thấp nhất trong hạ tầng AI không liên quan đến chất lượng mô hình.

Đó là sự trừu tượng mô hình.

Thực tế là ngành công nghiệp AI ngày càng trở nên phân mảnh.

Mỗi tháng đều mang đến:
➠ mô hình mới
➠ API mới
➠ khả năng mới
➠ tích hợp mới
➠ hệ sinh thái mới

Sự phức tạp đó tạo ra ma sát.

Và ma sát tích tụ nhanh chóng.

Cách tiếp cận định tuyến LLM thống nhất của B.AI giải quyết một vấn đề có khả năng trở nên quan trọng hơn theo thời gian.

Sự trừu tượng hạ tầng.

Nền tảng cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình thông qua một lớp vận hành duy nhất.

Nhìn thoáng qua, điều đó có vẻ thuận tiện.

Nhưng những tác động chiến lược lại sâu sắc hơn nhiều.

Các lớp thực thi rất quan trọng.

Lịch sử cho thấy rằng các lớp trừu tượng luôn ghi nhận giá trị.

Người dùng không muốn phải suy nghĩ liên tục về sự phức tạp của hạ tầng.

Họ muốn những kết quả.

Lợi ích ẩn của định tuyến thống nhất là nó giảm:

➠ sự phân mảnh
➠ chi phí chuyển đổi
➠ chi phí tích hợp
➠ sự phức tạp trong vận hành
➠ sự phụ thuộc vào nhà cung cấp

Điều này tạo ra một môi trường hiệu quả hơn cho cả nhà phát triển và các tác nhân tự động.

Hãy tưởng tượng một hệ thống AI có thể truy cập động vào bất kỳ mô hình nào phù hợp nhất cho một nhiệm vụ cụ thể.

Không phải vì một con người đã chọn nó một cách thủ công.

Mà vì hạ tầng tự động xử lý sự phức tạp đó.

Điều đó thật mạnh mẽ.

Vốn luôn di chuyển về phía ma sát thấp hơn.

Và việc áp dụng công nghệ thường theo cùng một mô hình.

Những người chiến thắng lâu dài thường không phải là các hệ thống có nhiều thành phần nhất.

Mà là các hệ thống khiến sự phức tạp biến mất.

Đó là lý do tại sao định tuyến mô hình thống nhất lại quan trọng.

Không phải vì nó cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình hơn.

Mà vì nó hoàn toàn trừu tượng hóa sự phức tạp khỏi người dùng và các tác nhân.

Và sự trừu tượng hạ tầng từ trước đến nay là một trong những lớp ghi nhận giá trị mạnh mẽ nhất trong công nghệ.

b.ai

chat.b.ai/chat

@Justin Sun孙宇晨 #AI #LLM #Web3 #Tron #TRONEcoStar

Cơn sốt niêm yết $LLM khơi dậy câu chuyện AI 🔥

$LLM mở cửa khoảng 95 HKD sau khi định giá ở mức 43.58 HKD, sau đó đã tăng lên 124.9 HKD trong ngày, đánh dấu mức tăng khoảng 186.6% so với giá phát hành.

Này mọi người, đây là một sự tăng tốc câu chuyện điển hình. Sự trùng lặp của mã chứng khoán với 'mô hình ngôn ngữ lớn' đã mang đến cho thị trường một câu chuyện dễ hiểu, và ngay khi các trader theo đuổi động lượng ngửi thấy mùi AI, những tay chơi yếu đã không kịp chớp mắt.

Mọi người ơi, những cú nhảy như thế này có thể rất mạnh nhưng cũng sẽ nhanh chóng đông đúc. Tiền thông minh tôn trọng sự cường điệu, nhưng không bao giờ kết hôn với nó.

Không phải là lời khuyên tài chính. Quản lý rủi ro của bạn.

#LLM #AIStocks #MarketMomentum #TradingSetup

🧠

Google phát hành tiêu chuẩn OKF chính thức chuẩn hóa mô hình "LLM-Wiki" do Karpathy đề xuất

Google đã phát hành tiêu chuẩn định dạng kiến thức mở OKF v0.1, chính thức chuẩn hóa mô hình "LLM-Wiki" do Andrej Karpathy đề xuất. OKF khuyến nghị viết tất cả kiến thức nội bộ dưới dạng tệp văn bản Markdown và lưu trữ cùng với mã nguồn, AI có thể tự động duy trì các liên kết chéo và cập nhật mục lục, xử lý một lần tới 15 tệp. Tiêu chuẩn này sử dụng mô hình phân tích khoan dung, ngay cả khi tệp do AI tạo ra có thiếu sót hoặc liên kết chết cũng sẽ không báo lỗi hay sập hệ thống.

Tại sao điều này quan trọng: OKF giải quyết vấn đề khó khăn nhất khi triển khai mô hình lớn trong doanh nghiệp - kiến thức nội bộ rải rác khắp nơi dẫn đến hiệu suất của công cụ AI thấp, cung cấp cơ sở hạ tầng chuẩn hóa để AI tích hợp hiệu quả kho kiến thức doanh nghiệp.

#谷歌 #AI #LLM #quản lý kiến thức

Vừa có một đánh giá mới từ Trung tâm Tiêu chuẩn và Đổi mới AI của Mỹ được công bố.

Moonshot AI’s Kimi K3 chỉ đạt 32,2% về năng lực phát triển khai thác.

Các mô hình biên hàng đầu của Mỹ? 76,2%.

Chênh lệch như vậy khá lớn.

Báo cáo cũng lưu ý rằng các cơ chế bảo vệ của Kimi K3 vẫn cho phép nó hỗ trợ phát triển khai thác trong một số trường hợp.

Các thước đo năng lực mạng như thế này đang ngày càng trở nên quan trọng khi các mô hình ngày càng mạnh mẽ.

Thú vị khi thấy mức chênh lệch vẫn rộng đến vậy ở riêng chỉ số cụ thể này.

#AI #KimiK3 #rsshanto #Cybersecurity #LLM $BILL $RE $RIF

$TIÊU THỤ TOKEN LLM GIẢM 20% – NỖI LO “AI BUBBLE” CÓ THẬT KHÔNG? 🔥

Việc tiêu thụ token LLM của Silicon Data vừa giảm 20% so với đỉnh điểm hồi tháng 5. Đây là dấu hiệu nhu cầu chậm lại rõ ràng và không nên bị bỏ qua. Khoảng cách giữa đầu tư cho AI và doanh thu hiện ở mức 46% – tệ hơn so với bong bóng viễn thông năm 2001. Điều này cho tôi thấy câu chuyện đang trưởng thành rất nhanh.

Việc chuyển dịch từ phần cứng huấn luyện sang phần cứng suy luận (inference) đã và đang diễn ra. Vốn hóa thị trường đang xoay vòng khi hiệu quả trở thành ưu tiên. Điều này có thể báo hiệu một giai đoạn mới cho AI, nơi tăng trưởng không còn là chỉ số duy nhất quan trọng. Bạn có đang theo dõi $LLM để xem liệu có khả năng đảo chiều hay xác nhận sự thay đổi xu hướng không?

Không phải lời khuyên tài chính. Luôn quản lý rủi ro của bạn.

#LLM #AI #Demand #Slowdown #Crypto

🔥

Ngân hàng Thế giới (World Bank) vừa khuyến nghị các nền kinh tế đang phát triển nên nhanh chóng bắt kịp làn sóng trí tuệ nhân tạo bằng cách tùy biến các công cụ sẵn có, thay vì dồn lực cạnh tranh với các nước giàu trong cuộc đua xây dựng trung tâm dữ liệu "khủng" hay phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

#AI #WorldBank #LLM

$PEPE $DOGE $ADA

Gần đây bị đủ loại trợ lý AI hỏi liên tục "Bạn chắc chắn?" khiến đầu óc tôi mệt mỏi, gặp nhau đúng lúc, cuối cùng cũng có người hiểu tôi!

Trò chơi mini "Continue? Y/N" này, nói thẳng ra, chính là mô phỏng tương tác giữa bạn và đại lý AI, để bạn cảm nhận được cái gọi là "mệt mỏi quyền hạn". Chỉ trong 60 giây, từ một newbie đầy kỳ vọng với AI, đến khi bị liên tục xác nhận gây đến mức phát điên, hành trình tâm lý của bạn được sắp xếp rõ ràng.

Bạn thấy đấy, họ trên Show HN đã thu hút được 386 lượt thích, cùng 162 bình luận, mọi người thực sự có sự đồng cảm. Ban đầu tôi cũng nghĩ chỉ là một trò chơi web đơn giản thì có gì, nhưng sau khi chơi ba ván thì thật sự "lên đầu", câu "Continue? Y/N" này thật sự như tiếng ma ám.

Đừng chỉ nghe tôi nói, hãy tự vào chơi thử, kiểm tra giới hạn kiên nhẫn của bạn với AI nhé!

https://llmgame.scalex.dev

#AI游戏 #LLM #人工智能 #trò chơi mini kiếm tiền

Hầu hết mọi người tập trung vào mô hình AI mà họ đang sử dụng.

Họ đang hỏi câu hỏi sai.

Câu hỏi thực sự là:

Bạn có thể tiếp cận trí tuệ một cách hiệu quả như thế nào?

Chế độ nhà cung cấp tùy chỉnh mới của AINFT thật thú vị vì nó chuyển quyền kiểm soát trở lại cho người dùng.

Thay vì bị khóa vào một thiết lập nhà cung cấp duy nhất, người dùng giờ đây có thể chuyển đổi giữa:

➠ Chế độ chính thức
➠ Chế độ nhà cung cấp tùy chỉnh

Nhìn thoáng qua, điều này có vẻ như một bản cập nhật sản phẩm đơn giản.

Thực ra, đây là một nâng cấp hạ tầng.

Các lớp thực thi là quan trọng.

AI đang ngày càng trở nên phổ biến. Các mô hình đang cải thiện nhanh chóng và cạnh tranh đang mở rộng. Trong môi trường đó, tính linh hoạt và hiệu quả chi phí trở thành lợi thế chiến lược.

AINFT đang giới thiệu:
➠ lựa chọn nhà cung cấp
➠ linh hoạt trong hiệu suất
➠ dự phòng hạ tầng
➠ tối ưu hóa chi phí
➠ giảm tới 80% chi phí API trên các trường hợp sử dụng khác nhau

Ý nghĩa ẩn chứa lớn hơn giá cả.

Khi việc áp dụng AI mở rộng, người dùng và đại lý sẽ ngày càng cần quyền truy cập linh hoạt vào trí tuệ hơn là phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.

Vốn luôn di chuyển về phía ít ma sát hơn.

Các nhà phát triển và đại lý AI sẽ tự nhiên có xu hướng về các hệ thống cung cấp sự kết hợp tốt nhất giữa hiệu suất, chi phí và tùy chọn.

Những người chiến thắng có thể không phải là các nền tảng với một mô hình.

Họ có thể là những nền tảng giúp việc truy cập nhiều mô hình trở nên liền mạch và hiệu quả về kinh tế.

AI đang trở thành hạ tầng.

Abstraction hạ tầng đang trở thành lớp giá trị thực sự.

@AINFTcom @Justin Sun孙宇晨 #AI #LLM #TRONEcoStar

Tôi đang đọc về cách mà @OpenGradient xử lý xác minh qua các loại suy diễn khác nhau và có điều gì đó không ổn ngay từ ban đầu.

Giả định mà tôi có khi bắt đầu là một mạng AI phi tập trung sẽ chỉ chọn một tiêu chuẩn chứng minh và thực thi nó một cách đồng nhất. Sạch sẽ hơn. Dễ dàng kiểm toán hơn. Nhưng kiến trúc x402 không làm như vậy. Nó cho phép phương pháp xác minh thay đổi tùy thuộc vào những gì khối lượng công việc thực sự cần, điều này nghe có vẻ linh hoạt cho đến khi bạn suy nghĩ kỹ hơn một chút.

Lý do kỹ thuật thì khá đơn giản. Chứng minh zkML rất nặng về tính toán. Việc chạy chúng trên mọi suy diễn LLM ở quy mô lớn sẽ cơ bản phá vỡ kinh tế của mạng. Chứng thực TEE nhẹ hơn nhưng chúng dựa vào sự tin tưởng phần cứng chứ không phải sự chắc chắn toán học. Vì vậy, không cái nào trong hai cái có thể bao quát toàn bộ phạm vi một mình. Thiết kế cố gắng giữ cả hai.

Điều mà tôi không chắc chắn là cách mà điều đó diễn ra ở lớp ứng dụng. Một nhà phát triển xây dựng thứ gì đó mà có Stakes cao hơn, ví dụ như suy diễn y tế hoặc mô hình tài chính, phải thực hiện một cuộc gọi xác minh sớm. Và nếu họ chọn sai cấp độ, chứng minh mà họ dựa vào thực sự không cung cấp cho họ những gì họ nghĩ là nó. Phần đó không được nói đến nhiều.

Số 2 triệu suy diễn thì thú vị nhưng cũng khá mơ hồ. Sự phân chia giữa các phương pháp xác minh trong đó là gì. Nếu hầu hết khối lượng đó nằm ở kết quả đã ký thay vì zkML thì cột mốc trông khác với những gì nó xuất hiện t0.
Tính linh hoạt ở lớp cơ sở thực sự khó để thực hiện. Liệu các nhà phát triển có thực sự sử dụng nó đúng cách hay không là một câu hỏi hoàn toàn khác.
$OPG #OPG #zkml #LLM #MarketSentimentToday
$HEI $LAB

Công ty snack Liú Liú Mé (06658.HK, viết tắt là LLM) hôm nay chính thức niêm yết trên sàn chứng khoán Hồng Kông và đã tăng vọt 186,6%. Do viết tắt của nó trùng với cụm từ Large Language Model (mô hình ngôn ngữ lớn), thị trường đã bắt đầu thổi phồng và "cổ phiếu AI" trở nên hot hơn bao giờ hết. Giá phát hành là 43,58 đô la Hồng Kông/cổ phiếu, trong phiên giao dịch, có lúc giá chạm mức cao nhất là 124,9 đô la Hồng Kông, tăng 186,6%.

Tại sao điều này quan trọng: Sự thổi phồng không hợp lý do tâm lý thị trường thúc đẩy đã diễn ra một lần nữa, một công ty snack lại được hưởng lợi từ việc mã chứng khoán của nó trùng với từ khóa nóng về AI, phản ánh tâm lý FOMO của thị trường vốn trong cơn sốt AI hiện tại.

#LLM #AI #Web3 #港股

Bán mơ xanh còn mạnh hơn cả làm AI à? Công ty mơ lăn lăn trên sàn Hong Kong tăng vọt 186%, mã chứng khoán "LLM" khuấy động khái niệm AI

Hôm nay sàn Hong Kong diễn ra một vở kịch hài hước.

Mơ lăn lăn - một công ty thực phẩm truyền thống bán đồ ăn vặt từ mơ xanh - đã niêm yết trên sàn chính của Hong Kong (06658.HK). Giá phát hành 43.58 HKD, mở cửa ngay lập tức đạt 95 HKD, tăng 118%. Đỉnh điểm trong ngày đạt mức tăng 186.6%.

Một công ty bán mơ lăn lăn có sự tăng vọt gần gấp đôi trong ngày đầu tiên, nhưng điều kỳ quặc hơn là logic đằng sau sự thao túng này.

🔍 Dữ liệu chính:

Giá phát hành: 43.58 HKD
Giá mở cửa: 95 HKD (+118%)
Tăng trưởng cao nhất trong ngày: 186.6%
Đăng ký công khai vượt mức: 6586.73 lần
Số lượng nhà đầu tư tham gia: 180,500 người
Mã chứng khoán: LLM

Chờ đã - LLM?

Chính xác. Mã chứng khoán tiếng Anh của mơ lăn lăn đúng là LLM, trùng hợp hoàn toàn với viết tắt của Large Language Model (Mô hình Ngôn ngữ lớn).

Điều này giống như một công ty bán nước tương tình cờ có tên "GPT", vốn đã khiến dòng tiền trên thị trường nhảy vọt theo logic của "cổ phiếu khái niệm AI".

🔑 Để hiểu bản chất:

① Sự trùng hợp tên gọi - viết tắt của mơ lăn lăn "LLM" trùng khớp hoàn toàn với viết tắt của mô hình ngôn ngữ lớn, theo quy tắc đặt tên của sàn Hong Kong thuộc loại trùng hợp cực kỳ hiếm.

② Dòng tiền tận dụng cơ hội - Trong bối cảnh khái niệm AI đang nóng, một số dòng tiền coi viết tắt này như tín hiệu "AI", bất kể thực tế công việc của công ty là gì.

③ Cơ bản và thao túng hoàn toàn tách biệt - Mơ lăn lăn là một doanh nghiệp thực phẩm chuyên về đồ ăn vặt từ trái mơ, không có liên quan gì đến AI. Nhưng 6586 lần đăng ký vượt mức cho thấy tâm lý thị trường đã thoát khỏi định giá hợp lý.

💡 Gợi ý cho thị trường crypto:

Thứ nhất, sức hút của câu chuyện AI vẫn rất mạnh. Ngay cả một công ty bán mơ lăn lăn có liên quan đến "LLM" cũng có thể tăng 186%, cho thấy thị trường đang đam mê khái niệm AI đến mức "không cần quan tâm đến cơ bản, chỉ nhìn vào nhãn". Các dự án AI trong thế giới crypto (FET, RNDR, TAO, v.v.) cũng hưởng lợi từ sự bùng nổ tâm lý, nhưng khi tâm lý hạ nhiệt, sự phân hóa giữa các dự án có cơ bản và chỉ đơn thuần bám theo khái niệm sẽ rất khốc liệt.

Thứ hai, sự thao túng bằng biểu tượng sẽ dẫn đến bong bóng. Vở kịch mơ lăn lăn gợi nhớ đến các câu chuyện "va chạm" trong thị trường crypto: đổi tên thì tăng vọt, thông báo thì nhân đôi. Nhìn chung là nóng sốt trong ngắn hạn, nhưng giá trị cuối cùng sẽ trở về với doanh thu, lợi nhuận và ứng dụng thực tế.

$BTC Điểm bán theo ngày: $66435 Điểm mua theo ngày: $64310
$ETH Điểm bán theo ngày: $1753 Điểm mua theo ngày: $1675
$BNB Điểm bán theo ngày: $622 Điểm mua theo ngày: $608

#溜溜梅 #LLM #AI概念 #Sàn Hong Kong

$LLM vào chế độ degen hoàn toàn sau khi niêm yết 🚀

Entry: 124.9 🔥

Nghe này, anh em, đây là một trong những khoảnh khắc thị trường kỳ lạ mà câu chuyện hấp dẫn hơn cả nền tảng. $LLM mở cửa cao hơn giá phát hành, sau đó tiếp tục tăng khi các trader nhảy vào meme AI như những tay chơi thực thụ.

Thật lòng, anh em, động lực như thế này có thể hút tiền nhanh chóng, nhưng những tay yếu sẽ bị rekt nhanh không kém khi cơn sốt hạ nhiệt. Không được mù quáng nhảy vào. Tôn trọng độ biến động.

Không phải lời khuyên tài chính. Quản lý rủi ro của bạn.

#LLM #AIStocks #MomentumTrade #TopTierExchange

🔥

$BTC Dẫn dắt câu chuyện AI khi việc xác minh trở thành tiêu chuẩn mới 🚀

Có thể vừa huy động được 9 triệu đô la trong vòng gọi vốn hạt giống do a16z dẫn đầu, và góc nhìn là rõ ràng: AI đang chuyển từ đầu ra hào nhoáng sang đầu ra có thể xác minh được. Sản phẩm của họ tập trung vào phân tích dữ liệu với các tham chiếu và dấu vết kiểm toán, điều này quan trọng vì lòng tin đang trở thành một yếu tố phân biệt thực sự trong AI doanh nghiệp.

Điều quan trọng hơn là cấu trúc. Khi nhiều công cụ AI xây dựng rào cản chống lại các ảo giác, thị trường đang thưởng cho sự đáng tin cậy, không chỉ quy mô. Sự chuyển dịch đó hỗ trợ cho trường hợp dài hạn về hạ tầng và việc áp dụng AI dựa trên dữ liệu.

Không phải là lời khuyên tài chính. Quản lý rủi ro của bạn.

#BTC #AI #A16z #LLM #CryptoNews

🚀

Có lẽ gọi vốn được 9 triệu đô la để nâng cao độ chính xác đầu ra AI 🔥

Có lẽ đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 9 triệu đô la do a16z dẫn dắt, với mục tiêu rõ ràng là giảm thiểu những sự nhầm lẫn và lỗi thông tin trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Sản phẩm đầu tiên của họ bổ sung các tham chiếu và một dấu vết kiểm toán hoàn chỉnh cho mỗi đầu ra, đúng kiểu minh bạch mà người dùng doanh nghiệp mong muốn.

Tín hiệu lớn hơn là cấu trúc: Công cụ AI đang chuyển từ "câu trả lời nhanh" sang câu trả lời có thể xác minh. Nếu cách tiếp cận này mở rộng, nó có thể trở thành một tiêu chuẩn có ý nghĩa cho các quy trình làm việc nặng về dữ liệu trong toàn ngành.

Không phải là tư vấn tài chính. Quản lý rủi ro của bạn.

#AI #LLM #a16z #DataScience #Tech

✦