dự đoán xổ số miền nam ngày 29

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của dự đoán xổ số miền nam ngày 29. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ dự đoán xổ số miền nam ngày 29.Trong phiên "Ask Me Anything" trên Reddit, CEO Sam Altman cho biết OpenAI đang "đi ngược lại lịch sử" khi xem xét khả năng công khai các nghiên cứu AI của mình. Ông bày tỏ sự ủng hộ đối với ý tưởng này và cho biết đây là một chủ đề đang được thảo luận nội bộ tại OpenAI.Ông Sam Altman nói: "Cá nhân tôi nghĩ rằng chúng ta đã đi sai hướng trong lịch sử và cần tìm ra một chiến lược nguồn mở khác". Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh rằng không phải tất cả thành viên của OpenAI đều đồng tình với quan điểm này và đây không phải là ưu tiên hàng đầu của công ty vào thời điểm hiện tại.Sự thay đổi suy nghĩ tại OpenAI diễn ra trong bối cảnh công ty này đang chịu sức ép mạnh mẽ đến từ công ty AI mới nổi của Trung Quốc là DeepSeek. DeepSeek đã thu hút sự chú ý gần đây với chatbot AI R1 hứa hẹn có chi phí thấp và hiệu suất cao. DeepSeek tuyên bố dự án của họ là "nguồn mở" và hướng đến cộng đồng, điều này trái ngược với các giải pháp đóng của OpenAI và Google.Mô hình nguồn mở cho phép các lập trình viên công khai mã nguồn phần mềm của họ thay vì chỉ cung cấp chương trình đã được biên dịch sẵn. Điều này tạo ra một sự mâu thuẫn với mục tiêu theo đuổi doanh thu và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các công ty tư nhân. Các công ty như Meta, DeepSeek và Mistral (công ty AI của Pháp) đang cố gắng tạo ra sự khác biệt bằng cách cho phép các nhà phát triển truy cập miễn phí vào hoạt động bên trong công cụ AI của họ.Khi một thành viên trên Reddit hỏi Sam Altman liệu DeepSeek có ảnh hưởng đến kế hoạch của OpenAI trong tương lai hay không, ông đã nhận xét: "Đây là một mô hình rất tốt". Ông cũng cho biết OpenAI sẽ phát triển những mô hình tốt hơn nhưng không thể duy trì vị thế dẫn đầu như trong những năm trước. ️

Đầu tháng 12 vừa qua, Ding Ran, nhân viên văn phòng ở Bắc Kinh (Trung Quốc), lên kế hoạch du lịch nước ngoài cùng bạn trai. Cô mở phần mềm du lịch, kiểm tra vé máy bay từ Bắc Kinh đi Seoul (Hàn Quốc) nhận được báo giá khứ hồi là 4.359 nhân dân tệ (15,2 triệu đồng)."Vé máy bay quá đắt, tôi không đủ tiền mua nên không đi nữa", Ran chia sẻ câu chuyện của mình, để lại loạt bình luận trên các nền tảng mạng xã hội. Ngày hôm sau, cô kiểm tra lại thấy vé máy bay đã giảm còn khoảng 3.000 nhân dân tệ (10,5 triệu đồng).Ran không chắc các bình luận có tác động hay chỉ là trùng hợp. Cô cũng không hiểu cách thuật toán hoạt động như thế nào nhưng những gì cô làm đang được nhiều người dùng internet Trung Quốc áp dụng. Họ gọi đây là "thuần hóa ngược thuật toán".Trên các hội nhóm, mạng xã hội Trung Quốc, nhiều người đang chia sẻ những trải nghiệm kỳ lạ về việc bị dữ liệu lớn chèn ép. Một cư dân mạng cho biết khi đặt phòng khách sạn trong chuyến công tác, báo giá của anh luôn cao hơn đồng nghiệp 50 nhân dân tệ (175.000 đồng) với cùng loại phòng, cùng thời gian.Người khác cho biết với cùng ứng dụng gọi xe, cùng địa điểm, cùng thời gian, loại xe, báo giá của mỗi người cũng sẽ khác nhau, chênh lệch có lúc lên đến 10 nhân dân tệ (35.000 đồng).Người dùng sau đó phát hiện ra giá trên các ứng dụng sẽ phụ thuộc nhiều vào thói quen chi tiêu, thu nhập, nghề nghiệp của từng người thay vì một giá niêm yết như nhau. Điều này đã thổi bùng nhiều tranh cãi trong cộng đồng.Giáo sư Chen Bing tại Trường Luật - Đại học Nankai nói với Sina, việc "khai thác" dữ liệu lớn có thể thấy ngay trong việc chênh lệch giá sản phẩm. Với cùng mặt hàng, chất lượng, các nhà cung cấp dịch vụ thường đưa ra mức giá khác nhau cho từng nhóm khách hàng. Ông Bing dẫn một vụ kiện thực tế diễn ra từ năm 2021. Nguyên đơn là Hu Moumou kiện một công ty du lịch lên tòa cấp thành phố Thiệu Hưng, tỉnh Chiết Giang. Người kiện cho rằng giá phòng khách sạn anh đặt qua ứng dụng của công ty cao hơn nhiều so với giá thực tế. Khách hàng cáo buộc nền tảng đã dựa vào dữ liệu, đẩy giá sản phẩm lên cao, cấu thành hành vi lừa đảo. Tòa án sau đó kết luận công ty đã khiến khách hàng hiểu sai về các quảng cáo, giá ưu đãi, buộc bồi thường.Tháng 11 vừa qua, cơ quan chức năng Trung Quốc đã yêu cầu các nền tảng phải chấn chỉnh lại thuật toán, cấm hành vi dùng dữ liệu lớn để chèn ép người dùng. Thông báo nêu rõ việc cấm lợi dụng độ tuổi, nghề nghiệp, mức chi tiêu và các đặc điểm khác để định giá khác nhau cho cùng một mặt hàng, áp mã ưu đãi.Để chống lại sự kiểm soát của dữ liệu lớn, người dùng Trung Quốc đang khởi xướng phong trào "giết chết" thuật toán. Ngoài việc liên tục để lại các nội dung gây nhiễu về giá như Ding Ran làm, nhiều người thậm chí tải ứng dụng về, đăng ký thành viên mới dùng, sau đó xóa ứng dụng rồi tải lại. Việc này không chỉ ngăn chặn các nền tảng thu thập quá nhiều dữ liệu mà còn giúp họ nhận được nhiều ưu đãi.Cộng đồng mạng Trung Quốc chỉ ra các bằng chứng cho thấy người dùng mới luôn nhận được nhiều ưu đãi, khuyến mãi hơn khách hàng mua gói thành viên. Do đó họ tìm nhiều cách để "giết chết" dữ liệu lớn bằng cách liên tục xóa ứng dụng, rồi tải lại khi cần. Các dịch vụ làm giả số điện thoại để đăng ký tài khoản cũng đặc biệt hút khách.Tuy nhiên phong trào "thuần hóa thuật toán" có thể chỉ khả dụng với những mô hình đơn giản. Giáo sư Chen Bing cho rằng các thuật toán AI được các nền tảng dùng ngày nay khác nhiều với truyền thống. "Thuật toán truyền thống là các chương trình cài sẵn với kết quả có thể dự đoán được, trong khi các mô hình AI ngày nay đã nâng cấp lên khả năng tự học và kết quả đầu ra luôn khó dự đoán, rủi ro là không thể tránh khỏi", ông Bing nói.Theo giáo sư, hệ thống dùng dữ liệu lớn để tạo ra chân dung hoàn thiện về người dùng. Việc "thuần hóa ngược" có thể giúp giảm giá trong giai đoạn đầu, nhưng các thuật toán tiếp theo sẽ xác định dựa trên số lượng đơn hàng, thói quen mua sắm, dịch vụ liên quan... khiến thuật toán trở nên thông minh hơn. Cuối cùng giá vẫn sẽ tăng. Ngay cả các cơ quan thực thi pháp luật cũng khó xác định được tính minh bạch đằng sau những con số.Việc "thuần hóa thuật toán" về lâu dài chỉ có thể thực hiện thông qua luật chống cạnh tranh. Hoạt động của thuật toán phải tuân theo các giá trị công bằng và hợp lý. Giáo sư Bing cho rằng các công ty internet phải thường xuyên sửa đổi và cơ quan quản lý phải điều chỉnh luật để khiến thuật toán trở nên chuẩn mực, minh bạch hơn. ️

Một trong những công bố quan trọng nhất tại sự kiện GTC 2025 (Mỹ) là nền tảng Blackwell Ultra, phiên bản nâng cấp từ kiến trúc Blackwell trước đây. Blackwell Ultra được thiết kế để cung cấp hiệu suất cao hơn đáng kể so với thế hệ GPU (card đồ họa) Hopper, giúp cải thiện khả năng xử lý suy luận AI. Theo Nvidia, nền tảng này có thể tăng tốc độ xử lý token trên mỗi giây lên tới 25 lần so với thế hệ trước, giúp các mô hình AI hoạt động nhanh và hiệu quả hơn.Ngoài ra, Nvidia cũng tích hợp NVLink thế hệ mới, cho phép kết nối nhiều GPU Blackwell Ultra để tạo thành các hệ thống tính toán hiệu suất cao. Điều này đặc biệt quan trọng khi nhu cầu tính toán AI ngày càng tăng, đặc biệt trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học và doanh nghiệp.Bên cạnh phần cứng, Nvidia giới thiệu Dynamo, một nền tảng phần mềm mới được mô tả là "hệ điều hành của nhà máy AI". Dynamo hỗ trợ quản lý toàn bộ chu trình vận hành AI, từ huấn luyện, triển khai đến tối ưu hóa mô hình. Nền tảng này giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng triển khai AI quy mô lớn, tối ưu hóa hiệu suất trên GPU Blackwell Ultra và giảm thời gian huấn luyện mô hình.Một trong những công bố đáng chú ý nhất tại GTC 2025 là dòng máy tính AI cá nhân DGX Station và DGX Spark. Đây là những siêu máy tính nhỏ gọn nhưng có khả năng xử lý AI mạnh mẽ, giúp các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp có thể phát triển AI ngay tại văn phòng.DGX Station sử dụng GB10 Grace Blackwell Superchip, có khả năng thực hiện tới 1 triệu tỉ phép tính AI mỗi giây. Trong khi đó, DGX Spark là phiên bản nhỏ hơn, hướng đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ với mức giá hợp lý hơn, mở rộng khả năng tiếp cận AI đến nhiều đối tượng hơn.Tại GTC 2025, Nvidia cũng nhấn mạnh vai trò của CUDA-X, nền tảng tính toán tăng tốc được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ vật lý, khoa học dữ liệu, kỹ thuật máy tính, học sâu (deep learning), điện toán lượng tử đến y tế và viễn thông. CUDA-X bao gồm các thư viện chuyên biệt như cuDNN, cuBLAS, cuOPT, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý trên GPU Nvidia.Một trong những điểm đáng chú ý là CUDA-Q, bộ công cụ mới dành cho điện toán lượng tử, giúp các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp tiếp cận công nghệ này dễ dàng hơn. Với việc liên tục mở rộng hệ sinh thái CUDA-X, Nvidia đang củng cố vị trí của mình không chỉ trong AI mà còn trong nhiều lĩnh vực công nghệ tiên tiến khác.Nvidia cũng công bố nhiều quan hệ hợp tác quan trọng với các tập đoàn công nghệ như Google, Cisco, HPE và General Motors. Những thỏa thuận này tập trung vào việc phát triển hạ tầng điện toán AI, tối ưu hóa mạng lưới viễn thông và hỗ trợ các ứng dụng AI trong doanh nghiệp.Ngoài ra, Nvidia tiếp tục mở rộng các nền tảng robot AI và xe tự hành, với những cải tiến mới trong nền tảng Nvidia Isaac dành cho robot và DRIVE Thor dành cho xe tự hành. Những nâng cấp này giúp cải thiện khả năng nhận diện môi trường, điều hướng và ra quyết định của các hệ thống AI.Hội nghị GTC 2025 đã cho thấy Nvidia đang tiếp tục mở rộng tầm ảnh hưởng trong lĩnh vực AI và điện toán tăng tốc. Với các sản phẩm như Blackwell Ultra, Dynamo, DGX Station, DGX Spark và hệ sinh thái CUDA-X, Nvidia không chỉ tập trung vào phần cứng mà còn xây dựng một nền tảng phần mềm và dịch vụ mạnh mẽ, thúc đẩy sự phát triển của AI trên toàn cầu.Sự kiện sẽ tiếp tục diễn ra với nhiều phiên thảo luận chuyên sâu về các xu hướng AI, học sâu, siêu máy tính và điện toán đám mây, hứa hẹn mang lại nhiều thông tin quan trọng cho giới công nghệ. ️