半沐
513 Bài đăng
半沐
慢就是快，相信复利的力量 币安100%返佣邀请码: BM168
Giao dịch mở
Trader tần suất cao
{thời gian} năm
10 Đang theo dõi
125 Người theo dõi
274 Đã thích
Bài đăng
Danh mục đầu tư
Tất cả
Trích dẫn
Xem bản dịch
MarsBit News
·
--
Alibaba Cloud Truewu Supernode thích ứng Kimi K3
Tin tức từ Hỏa Tinh Tài Kinh: theo thông tin từ Alibaba Cloud, phiên bản siêu node Truewu M890 của Alibaba Cloud đã được thích ứng với Kimi K3 từ Day0. Đây là siêu node đầu tiên trong nước chạy thành công mô hình siêu quy mô gần 30 nghìn tỷ tham số. Hai bên sẽ tiếp tục triển khai hợp tác năng lực tính toán trong nước; nền tảng Qwen AI và Alibaba Cloud Bailian cũng sẽ cung cấp API mô hình cho Kimi K3.
财经小可爱世基
·
--
Do vi phạm Đạo luật Thị trường Kỹ thuật số, EU ra phạt chống độc quyền gần 1 tỷ euro đối với Google
Ngày 23, Ủy ban châu Âu đã công bố thông báo, tuyên bố phạt gã khổng lồ công nghệ của Mỹ là công ty mẹ Alphabet của Google tổng cộng 890 triệu euro (khoảng 1 tỷ USD), với lý do công ty này đã vi phạm các quy định liên quan của EU (Đạo luật Thị trường Kỹ thuật số) (DMA) trong dịch vụ công cụ tìm kiếm và hoạt động vận hành cửa hàng ứng dụng. Đây là biện pháp thực thi mới nhất của cơ quan quản lý châu Âu đối với hành vi độc quyền trên thị trường của các gã khổng lồ công nghệ xuyên quốc gia.
Chi tiết về hình phạt do Ủy ban châu Âu công bố cho thấy khoản tiền phạt nói trên bao gồm hai biện pháp trừng phạt nhắm mục tiêu: do đã không đúng khi ưu ái dịch vụ tự doanh như Shopping, Hotels và Flights trong kết quả tìm kiếm của Google, Google bị phạt 460 triệu euro; do các quy định trong kho ứng dụng Play Store của hãng giới hạn việc các nhà phát triển Android hướng dẫn người tiêu dùng sử dụng các kênh thanh toán bên thứ ba tốt hơn, bị phạt 430 triệu euro.
Chi tiết về hình phạt do Ủy ban châu Âu công bố cho thấy khoản tiền phạt nói trên bao gồm hai biện pháp trừng phạt nhắm mục tiêu: do đã không đúng khi ưu ái dịch vụ tự doanh như Shopping, Hotels và Flights trong kết quả tìm kiếm của Google, Google bị phạt 460 triệu euro; do các quy định trong kho ứng dụng Play Store của hãng giới hạn việc các nhà phát triển Android hướng dẫn người tiêu dùng sử dụng các kênh thanh toán bên thứ ba tốt hơn, bị phạt 430 triệu euro.
Binance News
·
--
Xu hướng AI | Mặt Trăng Tối dự kiến IPO tại Hồng Kông trong 6 tháng
Mặt Trăng Tối cho biết đang chuẩn bị niêm yết sớm nhất trong vòng sáu tháng, tận dụng cơ hội khi mô hình mới phá vỡ nhận thức của ngành và khiến cổ phiếu công nghệ toàn cầu biến động mạnh để bước vào thị trường vốn.Theo nguồn tin nội bộ, công ty AI tiên phong của Trung Quốc này đã phát cho nhà đầu tư bản nghị quyết của cổ đông để tìm sự ủng hộ cho kế hoạch niêm yết tại Hồng Kông. Việc khởi động thủ tục thông báo đồng nghĩa với việc IPO có thể diễn ra trong nửa năm tới.Mặt Trăng Tối đang hoàn tất vòng huy động vốn có thể đạt mức định giá trên 30 tỷ USD. Công ty cho rằng thời điểm đã chín muồi; doanh thu định kỳ hằng năm (ARR) đến tháng 6 đạt 300 triệu USD, tăng mạnh so với mức 200 triệu USD vào tháng 4.Công ty đã bắt đầu chuẩn bị niêm yết trước khi ra mắt Kimi K3 vào tuần trước; mô hình này đạt 28.000 tỷ tham số, năng lực tổng thể chỉ xếp sau Anthropic Claude Fable 5 và OpenAI GPT-5.6. Artificial Analysis xếp Kimi K3 cao hơn Anthropic Opus 4.8 trên một số bộ benchmark tiền tuyến. Đây là lần đầu tiên một mô hình trọng số mã nguồn mở của Trung Quốc đạt được cột mốc này.
半沐
·
--
Về cách Qwen3.8 đạt được sự “tiến hoá theo đơn vị ngày”, dựa trên các thông tin công khai hiện nay, cơ chế cốt lõi chủ yếu thể hiện ở ba khía cạnh: cập nhật tự động tần suất cao, kích hoạt động ở tầng nền tảng kiến trúc và cơ chế xác minh ban đêm cho kỹ năng của các tác nhân (Agent). Chi tiết như sau:
1. Trọng số tự động hoá tần suất cao và cập nhật liên kết (chain)
Qwen3.8 phá vỡ mô hình phát hành đơn lẻ quy mô lớn truyền thống, xây dựng một cơ chế lặp lại tự động tần suất cao. Đội ngũ cho biết, mô hình mỗi ngày vào lúc nửa đêm sẽ tự động cập nhật trọng số, cứ 48 giờ sẽ làm mới các tối ưu hoá của chuỗi suy luận (inference chain), và mỗi tuần sẽ đẩy lên các năng lực căn chỉnh đa phương thức (multi-modal alignment) hoàn toàn mới. Nhờ cơ chế này, việc nâng cấp mô hình trở thành một buổi “phát trực tiếp” liên tục.
2. Tuyến đường chuyên gia động và kiến trúc bộ nhớ đệm ghi nhớ theo tầng
Ở tầng kiến trúc nền, Qwen3.8 từ bỏ các “chiêu thức kích hoạt thưa” truyền thống, chuyển sang kiến trúc lai “tuyến đường chuyên gia động + bộ nhớ đệm ghi nhớ theo tầng”. Thiết kế này giúp 2,4T tham số có thể vận hành linh hoạt; thay vì “bỏ đống thành một con quái vật khổng lồ”, mô hình còn có thể “biết thở, biết phản tư, biết cân nhắc”. Các tối ưu hoá ở cấp kiến trúc này tạo cơ sở kỹ thuật cho việc lặp lại tần suất cao.
3. Cơ chế “tiến hoá và xác minh ban đêm” cho kỹ năng của tác nhân (Agent)
Ở cấp độ thực thi nhiệm vụ cụ thể của Agent, dòng Qwen (ví dụ Qwen3-Max) áp dụng “quy trình tiến hoá kỹ năng theo nhóm”. Cơ chế này biến các hội thoại tương tác thực tế của người dùng thành các bằng chứng có cấu trúc, do Evolver phân tích mẫu và tạo ra các bản cập nhật ứng viên (candidate updates). Các kỹ năng ứng viên này không được đưa lên trực tiếp mà sẽ đi vào “giai đoạn xác minh ban đêm”: trong môi trường thực tế, đồng thời thực thi kỹ năng cũ và kỹ năng ứng viên mới; chỉ khi kỹ năng mới thực sự vượt trội về tỷ lệ thành công tổng thể nhiệm vụ và độ ổn định khi thực thi so với kỹ năng cũ thì mới được chấp nhận và triển khai. Điều này đảm bảo “bể kỹ năng” đã triển khai không bị suy giảm theo thời gian, từ đó đạt được khả năng cải thiện hiệu năng ổn định liên tục.
4. Kiểm thử liên tục của phiên bản xem trước và hậu huấn luyện (post-training)
Hiện tại, mô hình phiên bản xem trước Qwen3.8-Max đang được cập nhật liên tục theo đơn vị “ngày”. Một số phân tích cho rằng việc cập nhật liên tục các phiên bản nhỏ của nền tảng tham số này cho thấy mô hình có thể đang trải qua quá trình hậu huấn luyện (Post-training) chuyên sâu, nhằm chuẩn bị cho việc phát hành phiên bản chính thức 4.0.
1. Trọng số tự động hoá tần suất cao và cập nhật liên kết (chain)
Qwen3.8 phá vỡ mô hình phát hành đơn lẻ quy mô lớn truyền thống, xây dựng một cơ chế lặp lại tự động tần suất cao. Đội ngũ cho biết, mô hình mỗi ngày vào lúc nửa đêm sẽ tự động cập nhật trọng số, cứ 48 giờ sẽ làm mới các tối ưu hoá của chuỗi suy luận (inference chain), và mỗi tuần sẽ đẩy lên các năng lực căn chỉnh đa phương thức (multi-modal alignment) hoàn toàn mới. Nhờ cơ chế này, việc nâng cấp mô hình trở thành một buổi “phát trực tiếp” liên tục.
2. Tuyến đường chuyên gia động và kiến trúc bộ nhớ đệm ghi nhớ theo tầng
Ở tầng kiến trúc nền, Qwen3.8 từ bỏ các “chiêu thức kích hoạt thưa” truyền thống, chuyển sang kiến trúc lai “tuyến đường chuyên gia động + bộ nhớ đệm ghi nhớ theo tầng”. Thiết kế này giúp 2,4T tham số có thể vận hành linh hoạt; thay vì “bỏ đống thành một con quái vật khổng lồ”, mô hình còn có thể “biết thở, biết phản tư, biết cân nhắc”. Các tối ưu hoá ở cấp kiến trúc này tạo cơ sở kỹ thuật cho việc lặp lại tần suất cao.
3. Cơ chế “tiến hoá và xác minh ban đêm” cho kỹ năng của tác nhân (Agent)
Ở cấp độ thực thi nhiệm vụ cụ thể của Agent, dòng Qwen (ví dụ Qwen3-Max) áp dụng “quy trình tiến hoá kỹ năng theo nhóm”. Cơ chế này biến các hội thoại tương tác thực tế của người dùng thành các bằng chứng có cấu trúc, do Evolver phân tích mẫu và tạo ra các bản cập nhật ứng viên (candidate updates). Các kỹ năng ứng viên này không được đưa lên trực tiếp mà sẽ đi vào “giai đoạn xác minh ban đêm”: trong môi trường thực tế, đồng thời thực thi kỹ năng cũ và kỹ năng ứng viên mới; chỉ khi kỹ năng mới thực sự vượt trội về tỷ lệ thành công tổng thể nhiệm vụ và độ ổn định khi thực thi so với kỹ năng cũ thì mới được chấp nhận và triển khai. Điều này đảm bảo “bể kỹ năng” đã triển khai không bị suy giảm theo thời gian, từ đó đạt được khả năng cải thiện hiệu năng ổn định liên tục.
4. Kiểm thử liên tục của phiên bản xem trước và hậu huấn luyện (post-training)
Hiện tại, mô hình phiên bản xem trước Qwen3.8-Max đang được cập nhật liên tục theo đơn vị “ngày”. Một số phân tích cho rằng việc cập nhật liên tục các phiên bản nhỏ của nền tảng tham số này cho thấy mô hình có thể đang trải qua quá trình hậu huấn luyện (Post-training) chuyên sâu, nhằm chuẩn bị cho việc phát hành phiên bản chính thức 4.0.
MarsBit News
·
--
Mô hình ngôn ngữ lớn Qianwen Qwen3.8 của Alibaba sắp được ra mắt và mở mã nguồn
Tin từ Hỏa Tinh Tài Kinh: (Báo cáo Khoa học Kỹ thuật Bảng) cho biết, mô hình ngôn ngữ lớn Qwen3.8 của Alibaba Qianwen sẽ sớm được ra mắt và mở mã nguồn, sở hữu quy mô tham số lên tới 2,4T. Hiện tại, bản xem trước Qianwen 3.8-Max đã xuất hiện trên Kế hoạch Token của Alibaba, Qoder và QoderWork. (Phóng viên Hoàng Tâm Di của Báo Khoa học Kỹ thuật Bảng)
MarsBit News
·
--
Mô hình ngôn ngữ lớn Qianwen Qwen3.8 của Alibaba sắp được ra mắt và mở mã nguồn
Tin từ Hỏa Tinh Tài Kinh: (Báo cáo Khoa học Kỹ thuật Bảng) cho biết, mô hình ngôn ngữ lớn Qwen3.8 của Alibaba Qianwen sẽ sớm được ra mắt và mở mã nguồn, sở hữu quy mô tham số lên tới 2,4T. Hiện tại, bản xem trước Qianwen 3.8-Max đã xuất hiện trên Kế hoạch Token của Alibaba, Qoder và QoderWork. (Phóng viên Hoàng Tâm Di của Báo Khoa học Kỹ thuật Bảng)
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung