EXPLORINEER
vi

CN — TechNode

DeepSeek muốn AI tốt hơn với chi phí thấp hơn

AI2 phút đọc

DeepSeek, một công ty AI của Trung Quốc, vừa cập nhật mô hình V4.1 Flash và mở mã nguồn một phần công cụ chạy AI. Mục tiêu là làm AI vừa thông minh hơn vừa rẻ hơn khi chạy trên quy mô lớn.

Chuyện gì đã xảy ra

Ngày 17 tháng 10, DeepSeek phát hành bản cập nhật V4.1-Flash-1017. Ngày 20 tháng 10, công ty mở mã nguồn DeepInfer, công cụ nội bộ dùng để chạy mô hình AI, cùng với thư viện deepseek-recipe. Mô hình mới làm tốt hơn ở các việc như lập trình và việc AI tự thực hiện nhiệm vụ. Nó cũng hoàn thành việc nhanh hơn và tạo ra câu trả lời ngắn hơn.

Các con số chính

  • Điểm Terminal-Bench 4.0 tăng từ 31,2 lên 42,3.
  • Điểm DeepSWE v1.1 tăng từ 74,2 lên 77,0.
  • Chi phí khoảng 0,20 USD cho mỗi nhiệm vụ, với điểm khoảng 77%.
  • Trên bảng xếp hạng Agent Arena, mô hình đứng thứ nhất trong nhóm mô hình mở và thứ 11 chung, dựa trên 7.498 phiên sử dụng thực tế.

Nền tảng cho người mới

Chạy một mô hình AI cũng tốn tiền, vì cần máy tính và điện. Công cụ suy luận (inference framework) là phần mềm quyết định cách mô hình dùng phần cứng để trả lời người dùng. Nếu công cụ này tốt, cùng một việc có thể làm với ít máy hơn và ít tiền hơn. Mã nguồn mở nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể xem và dùng mã đó.

Vì sao tin này quan trọng

Làm ra một AI giỏi chỉ là một nửa việc. Nửa còn lại là làm sao để AI đủ rẻ để phục vụ nhiều người. Số liệu trong bài chủ yếu do chính DeepSeek công bố, nên chưa chắc mô hình sẽ tốt như vậy trong mọi ứng dụng. Việc mở mã nguồn cho phép nhà phát triển tự thử và kiểm chứng.

Điều cần theo dõi

  • Kết quả thử nghiệm độc lập có khớp với số liệu của DeepSeek không.
  • Việc tính phí cho dịch vụ Search và Fetch API bắt đầu từ ngày 1 tháng 11.
  • Các nhà phát triển có dùng DeepInfer trên phần cứng của họ hay không.
  • Phần còn thiếu như KV-cache và cân bằng tải có được bổ sung sau này không.

Chú giải

DeepSeek
Công ty AI của Trung Quốc, phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ cho nhà phát triển.
DeepInfer
Công cụ suy luận nội bộ của DeepSeek, nay được mở mã nguồn, dùng để chạy mô hình AI ở quy mô lớn.
KV-cache
Bộ nhớ tạm lưu thông tin trong lúc AI xử lý, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
API
Cổng kết nối để phần mềm khác gửi yêu cầu tới một dịch vụ và nhận kết quả.

Nguồn: Đọc bản gốc trên TechNode ↗

Bài giải thích này được AI viết lại bằng lời dễ hiểu từ bài gốc. Hãy kiểm tra bài gốc để xác nhận thông tin.

AIZDNet Korea

OpenAI tổ chức sự kiện 'Model Masters' đầu tiên tại Hàn Quốc nhằm hỗ trợ phát triển AI cho startup

OpenAI đã tổ chức sự kiện 'OpenAI Model Masters' đầu tiên tại Hàn Quốc vào ngày 23 tại văn phòng Seoul, nơi 11 công ty trình diễn các dịch vụ được phát triển trên mô hình của OpenAI. Chương trình cung cấp tín dụng API cho các startup do quỹ đầu tư mạo hiểm giới thiệu nhằm giúp biến ý tưởng AI thành sản phẩm thực tế. Startup chỉnh sửa video AI Cutback được đánh giá cao nhất trong sự kiện.

AIITmedia

Block của Jack Dorsey ra mắt Dessa, mô hình giọng nói song công chỉ huấn luyện từ âm thanh: "Cảm giác như đang nói chuyện với người thật"

Block (trước đây là Square) đã công bố Dessa, một mô hình speech-to-speech song công được huấn luyện hoàn toàn từ âm thanh hội thoại của con người mà không dùng văn bản, dưới dạng bản xem trước nghiên cứu vào ngày 23/10 (giờ địa phương). Jack Dorsey cho biết đây là mô hình giọng nói song công chân thực nhất mà công ty từng tạo ra, và có thể chạy cục bộ trên MacBook Pro trang bị M4 Max trở lên.

AITechCrunch

Grok công bố 7 phút đầu tiên của ‘Odyssey’ do AI tạo ra

Ba tháng sau khi Elon Musk hứa sẽ có phim dài “chính xác về mặt lịch sử” về “The Odyssey”, Grok đã phát hành bảy phút mà họ gọi là “Tập 1 của loạt Odyssey”. Đoạn phim được thực hiện với Wonder Studios và đạo diễn Dev Walker; người viết đánh giá nó ít xấu hơn dự kiến nhưng thiếu tính nghệ thuật, nhịp điệu và yếu tố con người.

AITechCrunch

Kinh tế gia của Apollo: AI mang lại “không có lợi ích tài chính” cho hầu hết doanh nghiệp

Kinh tế trưởng của Apollo Global Management, Torsten Slok, cho biết AI chưa cải thiện biên lợi nhuận hay doanh thu trên mỗi lao động tại các doanh nghiệp lớn ngoài ngành công nghệ. Ông phân tích nhóm S&P 493, tức S&P 500 trừ bảy tập đoàn công nghệ lớn, và không tìm thấy bằng chứng nào về tăng năng suất nhờ AI.