Câu luận điểm

Một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu AI tại Palo Alto đã bước ra khỏi bóng tối trong tháng này với tin tức lớn và tham vọng còn lớn hơn. NeoCognition, được thành lập bởi các học giả hàng đầu từ Đại học Ohio State, đã công bố vòng gọi vốn hạt giống 40 triệu đô la vào ngày 21 tháng 4 năm 2026. Vòng gọi vốn vượt quá mục tiêu đến từ các nhà đầu tư tinh vi, sẵn sàng thúc đẩy AI vượt ra ngoài những công cụ hiện tại thường chỉ biết nói chuyện nhưng thường vụng về.

 

NeoCognition muốn giải quyết điểm yếu cốt lõi của các tác nhân AI hiện tại—khả năng không đáng tin cậy trong việc xử lý công việc cấp chuyên gia—bằng cách xây dựng các hệ thống liên tục học hỏi trong quá trình làm việc, xây dựng các mô hình chi tiết về môi trường hoạt động của chúng và trở thành các chuyên gia chuyên sâu, giống như con người khi làm chủ một nghề mới.

Yu Su, phó giáo sư tại Đại học Ohio State và là nghiên cứu viên Sloan năm 2025, đã dành nhiều năm phát triển các công cụ nền tảng cho các tác nhân AI lâu trước khi ChatGPT thu hút sự chú ý của công chúng. Nhóm của ông đã tạo ra các dự án có ảnh hưởng như Mind2Web, MMMU và SeeAct, định hình cách các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại xử lý lập kế hoạch, nhận thức và hành động. Những đóng góp này hiện xuất hiện trong các hệ thống của OpenAI, Anthropic và Google.

 

Su và các đồng sáng lập Xiang Deng và Yu Gu quyết định đã đến lúc biến nghiên cứu của họ thành một công ty. Họ chuyển đến Thung lũng Silicon và tập hợp một nhóm nhỏ khoảng 15 nhà nghiên cứu trình độ tiến sĩ chuyên về các tác nhân. Các công việc đầu tiên của phòng thí nghiệm đã bao gồm những yếu tố then chốt như bộ nhớ, lập kế hoạch, đánh giá và an toàn. Các nhà đầu tư nhìn thấy đội ngũ nhân sự chất lượng cao này và nhanh chóng hành động. Vòng gọi vốn 40 triệu đô la mang lại cho nhóm thời gian để biến những đột phá học thuật thành các hệ thống thực tế, tự cải thiện mà doanh nghiệp có thể tin tưởng để thực hiện công việc thực tế.

 

Bối cảnh của Su bao gồm thời gian làm việc tại Microsoft Semantic Machines trong lĩnh vực AI hội thoại, cùng các bằng cấp từ Đại học Thanh Hoa và Đại học California, Santa Barbara. Thành tích nhận các giải bài báo xuất sắc tại các hội nghị hàng đầu như CVPR và ACL đã mang lại sự tự tin cho các nhà đầu tư rằng NeoCognition có thể giải quyết những vấn đề dai dẳng trong lĩnh vực này. Các nhà sáng lập đã kết hợp hơn 30 năm kinh nghiệm tổng hợp trong nghiên cứu tác nhân, định vị startup như một phòng thí nghiệm nghiên cứu thuần túy với mục tiêu thương mại.

Nhiều tác nhân AI hiện tại gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán khi được yêu cầu thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Các báo cáo cho thấy chúng chỉ thành công khoảng một nửa thời gian, buộc người dùng phải theo dõi sát sao đầu ra hoặc thực hiện các điều chỉnh thủ công nặng nề. Khoảng cách này xuất hiện ở tất cả các công cụ cố gắng mã hóa, duyệt web hoặc tự động hóa quy trình làm việc. Người dùng cuối cùng phải đặt niềm tin vào mỗi lần triển khai chúng.

 

NeoCognition nhắm đúng vào điểm đau này. Các tác nhân tổng quát giỏi trong việc đưa ra phản hồi rộng rãi nhưng lại gặp khó khăn khi độ sâu và độ tin cậy là yếu tố quan trọng. Chúng thiếu cơ chế để thích ứng sâu sắc với các môi trường cụ thể, chẳng hạn như hệ thống phần mềm nội bộ của công ty hoặc quy trình làm việc trong ngành. Kết quả là, các doanh nghiệp ngần ngại giao phó những trách nhiệm mang tính then chốt. Công ty khởi nghiệp tin rằng con đường phía trước nằm ở việc trang bị cho các tác nhân khả năng linh hoạt tương tự như con người khi bước vào một công việc hoặc lĩnh vực mới.

 

Bằng cách tập trung vào việc học hỏi liên tục thay vì đào tạo một lần, công ty hy vọng sẽ nâng cao tỷ lệ thành công và giảm nhu cầu giám sát liên tục bởi con người. Sự thay đổi này có thể mở ra cơ hội cho các tác nhân hoạt động như những đồng nghiệp năng lực hơn là những kịch bản yếu ớt.

Ý tưởng cốt lõi của NeoCognition được lấy trực tiếp từ quá trình học tập của con người. Khi mọi người bắt đầu một vai trò mới, họ dần xây dựng một bản đồ nội bộ về những gì tồn tại trong môi trường đó, những hành động nào hiệu quả, các quy tắc nào áp dụng và những kết quả nào xảy ra từ các lựa chọn khác nhau. Theo thời gian, mô hình tinh thần này giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, phán đoán tốt hơn và giải quyết vấn đề sáng tạo trong thế giới vi mô đó.

 

Công ty khởi nghiệp thiết kế các tác nhân để thực hiện việc tương tự thông qua kinh nghiệm tự chủ. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu huấn luyện ban đầu khổng lồ, các hệ thống này học cấu trúc, quy trình làm việc và các ràng buộc của bất kỳ lĩnh vực nào chúng hoạt động. Chúng xây dựng một “mô hình thế giới” ghi nhận các mối quan hệ và động lực đặc trưng cho một nghề nghiệp, tổ chức hoặc môi trường phần mềm. Quá trình này diễn ra ngay trong lúc làm việc, giúp tác nhân chuyên môn hóa nhanh chóng mà không cần kỹ thuật thủ công phức tạp.

 

Su giải thích rõ ràng về sự song song này: quá trình học hỏi liên tục ở con người về cơ bản xây dựng một mô hình thế giới cho bất kỳ nghề nghiệp hoặc môi trường nào. Các tác nhân cần khả năng tương tự để đạt đến trình độ chuyên gia. Một khi đã được xây dựng, mô hình này giúp các hành động trở nên nhanh hơn, rẻ hơn và đáng tin cậy hơn. Nó cũng hỗ trợ hành vi an toàn hơn trong các môi trường nhạy cảm vì tác nhân hiểu rõ hơn về hậu quả và ranh giới. Cơ chế này khác biệt với các chuyên gia tĩnh, vốn không thay đổi sau khi được triển khai. Các tác nhân của NeoCognition tiếp tục cải thiện thông qua việc sử dụng, biến những khả năng ban đầu thành trình độ sâu sắc và có nhận thức ngữ cảnh.

Ngành công nghiệp AI đã đổ nguồn lực vào các mô hình nền tảng ngày càng lớn hơn nhằm cố gắng xử lý mọi thứ. NeoCognition lại có quan điểm ngược lại. Tương lai, theo quan điểm của họ, thuộc về sự phong phú của các tác nhân chuyên biệt thay vì một tác nhân siêu việt duy nhất. Mỗi tác nhân đều thành thạo sâu sắc thế giới hẹp của mình để mang lại hiệu suất, độ tin cậy và phán đoán ở cấp độ chuyên gia.

 

Các hệ thống tổng quát đạt đến mức bão hòa, nơi việc thêm dữ liệu hoặc tham số ngày càng mang lại lợi ích giảm dần đối với các nhiệm vụ thực tế đòi hỏi sự tinh tế và nhất quán. Sự chuyên biệt thông qua kinh nghiệm thực tế mang lại con đường hiệu quả hơn để đạt hiệu suất cao. Các tác nhân có thể tập trung nỗ lực tính toán để hiểu sâu một môi trường duy nhất, từ đó đạt được kết quả tốt hơn với chi phí vận hành thấp hơn.

 

Cách tiếp cận này còn mở rộng chuyên môn theo những cách mà con người không thể làm được. Trong khi các chuyên gia hàng đầu vẫn khan hiếm và đắt đỏ, các tác nhân tự học có thể cung cấp kiến thức chuyên môn trên toàn tổ chức mà không gặp phải những rào cản tuyển dụng tương tự. Công ty nhằm mở rộng khả năng tiếp cận chuyên môn để nhiều người và nhóm hơn có thể hưởng lợi từ các năng lực tiên tiến.

Vista Equity Partners tham gia vòng gọi vốn một phần do danh mục đầu tư lớn các công ty phần mềm của họ. NeoCognition nhìn thấy tiềm năng lớn trong việc hợp tác với các nền tảng SaaS đã được thiết lập để tích hợp các tác nhân tự học. Những tác nhân này có thể nâng cấp các sản phẩm hiện có hoặc hoạt động như những nhân viên tự chủ trong các công cụ quen thuộc mà các công ty đang sử dụng.

 

Các doanh nghiệp thường vận hành các môi trường phức tạp và tùy chỉnh với các quy tắc và luồng dữ liệu độc đáo. Một tác nhân tổng quát gặp khó khăn ở đây nếu không được tùy chỉnh sâu. Các hệ thống của NeoCognition học trực tiếp những đặc điểm này thông qua tương tác, giảm thời gian thiết lập và cải thiện sự phù hợp. Sau vài tuần hoặc vài tháng sử dụng, tác nhân sẽ tinh chỉnh mô hình thế giới của mình và trở nên hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ như xử lý dữ liệu, kiểm tra tuân thủ hoặc tự động hóa quy trình làm việc.

 

Công ty khởi nghiệp định vị mình là một phòng thí nghiệm tác nhân thay vì một nền tảng AI rộng rãi. Sự tập trung này cho phép nó huy động nguồn lực vào lớp học hỏi và chuyên môn hóa, mà nhiều đối thủ khác coi là thứ yếu. Việc phân phối sớm thông qua các đối tác phần mềm doanh nghiệp có thể thúc đẩy việc áp dụng và cung cấp dữ liệu thực tế phong phú để cải tiến thêm.

Cambium Capital và Walden Catalyst Ventures đồng dẫn vòng huy động 40 triệu đô la, với sự tham gia của Vista Equity Partners cùng các nhà đầu tư thiên thần nổi bật. Lip-Bu Tan, CEO của Intel, và Ion Stoica, đồng sáng lập Databricks, đã gia nhập cùng chuyên môn của họ. Các nhà đầu tư khác bao gồm các nhà nghiên cứu AI như Dawn Song, Ruslan Salakhutdinov và Luke Zettlemoyer.

 

Landon Downs của Cambium đã nhấn mạnh một cơ chế học tập mới tại cốt lõi công ty, cho phép chuyên môn hóa nhanh chóng. Lip-Bu Tan khen ngợi đội ngũ đã bao quát toàn diện các thách thức của tác nhân từ nhận thức đến an toàn. Ion Stoica lưu ý rằng khi các tác nhân tổng quát trở thành tiêu chuẩn, thử thách thực sự sẽ chuyển sang việc đạt được trí thông minh cấp chuyên gia với độ tin cậy cần thiết cho các ứng dụng nghiêm túc.

 

Đợt huy động vốn vượt mức cho thấy niềm tin mạnh mẽ vào nền tảng nghiên cứu của đội ngũ sáng lập. Với khoảng 15 người, NeoCognition vận hành gọn nhẹ nhưng có mật độ tài năng xuất sắc. Số vốn này sẽ hỗ trợ các thí nghiệm sâu hơn và tuyển dụng để thúc đẩy kiến trúc tự học tiến bộ.

Nhiều công ty đang khám phá các tác nhân AI, nhưng phần lớn vẫn phụ thuộc vào việc huấn luyện lại định kỳ hoặc các prompt do con người tạo ra để cải thiện. NeoCognition nhấn mạnh một quy trình nội tại, tự chủ, nơi các tác nhân xây dựng và tinh chỉnh hiểu biết của chính mình mà không cần can thiệp liên tục từ bên ngoài. Thiết kế này nhằm đạt được tính dẻo dai thực sự — khả năng thích nghi nhanh chóng với các bối cảnh mới, giống như một nhân viên mới đầy nhiệt huyết.

 

Sự nhấn mạnh vào các mô hình thế giới của các môi trường trừu tượng, cấu trúc và vận hành vượt xa việc nhận thức màn hình đơn giản hoặc sử dụng công cụ cơ bản. Các tác nhân học được những gì quan trọng trong một vi thế giới nhất định, cách các yếu tố tương tác với nhau và hành động nào dẫn đến kết quả mong muốn. Kiến thức có cấu trúc này hỗ trợ lập kế hoạch tốt hơn và ít lỗi hơn theo thời gian.

 

Các nhà sáng lập nhấn mạnh rằng các hệ thống của họ nhằm tăng cường chứ không thay thế công việc của con người. Bằng cách xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc phức tạp một cách thường xuyên với sự chuyên môn ngày càng tăng, các tác nhân giúp con người tập trung vào sự sáng tạo và chiến lược cấp cao hơn. Mục tiêu chính là nâng cao tổng thể năng lực của các nhóm và tổ chức.

Yu Su và các đồng sáng lập của anh ấy lấy cảm hứng từ sự thích nghi hàng ngày của con người. Hãy quan sát một người bắt đầu với vai trò phân tích viên cấp dưới hoặc học việc giao dịch. Trong vài tháng, họ phát triển sự hiểu biết trực quan về những quy tắc, mẹo và bẫy chưa được ghi chép trong lĩnh vực của mình. Mô hình nội tại đó thúc đẩy hiệu quả và các quyết định chính xác. NeoCognition muốn các tác nhân đi theo con đường tương tự thông qua việc học có chủ đích và dựa trên kinh nghiệm.

 

Các thành viên trong đội mang theo đam mê cá nhân dành cho tầm nhìn này. Nhiều người xuất thân từ các phòng thí nghiệm học thuật, nơi họ chứng kiến các bản mẫu tác nhân đầy hứa hẹn gặp khó khăn trước sự phức tạp thực tế. Sự bực bội vì kết quả không nhất quán đã thúc đẩy sự chuyển đổi sang thương mại hóa với trọng tâm rõ ràng vào việc cải tiến liên tục.

 

Các nhân viên đầu tiên bao gồm các nhà nghiên cứu đã đóng góp vào các bài báo nền tảng hiện được sử dụng rộng rãi trong ngành. Kiến thức tập thể của họ tạo ra một môi trường phì nhiêu để liên tục cải tiến các cơ chế học tập. Văn phòng chính tại Palo Alto giúp nhóm duy trì sự gần gũi với nhân tài và các đối tác, đồng thời duy trì văn hóa ưu tiên nghiên cứu.

Nếu NeoCognition thành công, các tổ chức có thể triển khai các tác nhân phát triển thành các chuyên gia đáng tin cậy trong các quy trình kế toán, đánh giá thiết kế, hỗ trợ khách hàng hoặc phân tích dữ liệu khoa học. Những hệ thống này không cần lập trình lại liên tục cho từng khách hàng hoặc phòng ban mới. Thay vào đó, chúng thích nghi bằng cách xây dựng các mô hình chính xác về môi trường mục tiêu.

 

Khả năng này có thể dân chủ hóa việc tiếp cận hỗ trợ cấp chuyên gia. Các nhóm nhỏ hoặc khu vực thiếu hụt nhân tài có thể nhận được các công cụ hoạt động ở mức độ trước đây chỉ dành cho các nhóm có nguồn lực dồi dào. Các tác động kinh tế có thể bao gồm năng suất cao hơn và chu kỳ đổi mới nhanh hơn khi các công việc nhận thức thường nhật được chuyển giao cho các hệ thống có khả năng và tự cải thiện.

 

Cách tiếp cận này cũng giải quyết các mối quan tâm về an toàn. Hiểu biết sâu hơn về môi trường giúp các tác nhân nhận diện ranh giới và tránh các hành động gây hại trong các lĩnh vực có rủi ro cao. Lợi ích về độ tin cậy đặc biệt quan trọng ở những nơi sai sót mang lại chi phí thực tế.

Việc tạo ra các vòng lặp tự học mạnh mẽ đặt ra những rào cản kỹ thuật. Các tác nhân phải phân biệt được các mô hình hữu ích khỏi nhiễu, tránh củng cố những sai lầm và duy trì sự ổn định khi cập nhật mô hình thế giới của chúng. Cân bằng giữa việc khám phá các chiến lược mới và thực thi đáng tin cậy đòi hỏi kiến trúc cẩn trọng. Hiệu quả dữ liệu cũng quan trọng không kém. Con người học từ những ví dụ hạn chế trong các bối cảnh mới; việc mở rộng hiệu quả này trên nền tảng silicon vẫn là một câu hỏi nghiên cứu chưa được giải quyết. 

 

Đội ngũ NeoCognition tận dụng các công trình trước đây về đánh giá và bộ nhớ để giải quyết những vấn đề này, nhưng việc kiểm thử thực tế quy mô lớn sẽ phơi bày những khoảng trống. Công ty tiếp tục tập trung vào những tiến bộ có thể đo lường nhằm nâng cao tỷ lệ thành công và tốc độ chuyên môn hóa. Tiến bộ có khả năng đến từng bước nhỏ khi các tác nhân tiếp xúc với nhiều môi trường doanh nghiệp đa dạng và tinh chỉnh quy trình học tập của chúng.

NeoCognition hình dung một thế giới nơi chuyên môn trở nên phong phú thông qua các tác nhân tự học. Thay vì cạnh tranh với con người, những hệ thống này tăng cường khả năng và mở ra những khả năng mới cho sự sáng tạo và giải quyết vấn đề. Mỗi tác nhân sâu hóa sự thành thạo của mình trong một lĩnh vực cụ thể, tạo thành một mạng lưới trí tuệ chuyên biệt phục vụ các nhu cầu khác nhau. Sự rót vốn 40 triệu đô la Mỹ thúc đẩy nghiên cứu về các cơ chế học tập làm nên tầm nhìn này. 

 

Với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư và một đội ngũ cốt lõi tài năng, phòng thí nghiệm nhằm mục tiêu cung cấp các tác nhân xây dựng được sự tin tưởng thông qua hiệu suất ổn định và không ngừng cải thiện. Các doanh nghiệp và nhà phát triển có thể sớm kiểm thử các hệ thống bắt đầu ở mức năng lực và phát triển thành chuyên gia thực sự theo thời gian. Sự tiến hóa này có thể đánh dấu một bước tiến quan trọng vượt ra ngoài các trợ lý AI hiện tại, hướng tới những đối tác thực sự học hỏi cùng người dùng của họ.

Vốn mới hỗ trợ việc mở rộng thí nghiệm trên các thuật toán học cốt lõi và xây dựng mô hình thế giới. Với một đội ngũ nhỏ nhưng tinh nhuệ, NeoCognition có thể theo đuổi những hướng đi mang tính rủi ro cao nhưng lợi nhuận cao trong tính linh hoạt của tác nhân. Kế hoạch bao gồm việc tích hợp sâu hơn trong các bối cảnh doanh nghiệp để thu thập phản hồi và dữ liệu nhằm cải tiến.

 

Các nhà đầu tư kỳ vọng khoản tài trợ sẽ tạo ra các bản mẫu thể hiện rõ lợi thế về độ tin cậy và tốc độ thích nghi. Thành công ở đây có thể thu hút các vòng gọi vốn tiếp theo và các đối tác rộng hơn. Tiếp cận tập trung vào nghiên cứu giúp công ty duy trì sự thận trọng thông qua đánh giá nghiêm ngặt, thay vì đẩy sản phẩm quá sớm.

Các môi trường phần mềm doanh nghiệp cung cấp các môi trường thử nghiệm phong phú với nhiều quy tắc có cấu trúc nhưng phức tạp. Các tác nhân sẽ đối mặt với các quy trình làm việc, sơ đồ dữ liệu và yêu cầu tuân thủ đa dạng. Việc học cách điều hướng thành công những yếu tố này sẽ xác minh khái niệm mô hình thế giới và làm nổi bật các lĩnh vực cần cải thiện.

 

Phản hồi của người dùng từ các giai đoạn thử nghiệm ban đầu sẽ giúp điều chỉnh cách các tác nhân cân bằng giữa tốc độ, độ chính xác và an toàn. Công ty nhấn mạnh vào phát triển có trách nhiệm, sử dụng hiểu biết về môi trường để hướng dẫn các hành động an toàn hơn. Theo thời gian, những triển khai thực tế này nên tạo ra các tác nhân ngày càng tự nhiên và đáng tin cậy trong các hoạt động hàng ngày.

Các khoản tiền lớn hiện đang chảy vào các lớp ứng dụng và độ tin cậy thay vì chỉ tập trung vào đào tạo mô hình tiên tiến. Vòng gọi vốn của NeoCognition làm nổi bật sự quan tâm của nhà đầu tư đối với các đội ngũ có đóng góp học thuật được chứng minh trong lĩnh vực tác nhân. Sự đầu tư này tập trung vào chuyên môn hóa và học hỏi liên tục như ranh giới tiếp theo để tạo ra tác động thực tế.

 

Mẫu hình này cho thấy kỳ vọng ngày càng chín chắn trong lĩnh vực này. Các nhà đầu tư muốn các hệ thống mang lại giá trị đo lường được trong môi trường thực tế, chứ không chỉ là các bản trình diễn ấn tượng. Sự tập trung của NeoCognition vào việc tự cải thiện phù hợp với nhu cầu về các tác nhân có khả năng chứng minh tính hợp lý trong việc áp dụng doanh nghiệp thông qua năng lực ngày càng tăng và chi phí dài hạn thấp hơn.

1. Cách tiếp cận của NeoCognition đối với các tác nhân AI khác với hầu hết các hệ thống hiện tại như thế nào? 

 

Công ty xây dựng các tác nhân học liên tục thông qua công việc bằng cách tạo ra các mô hình thế giới của môi trường cụ thể của chúng. Điều này cho phép chúng nhanh chóng trở thành chuyên gia, giải quyết sự không nhất quán hạn chế các tác nhân tổng quát hiện nay, vốn thường chỉ thành công khoảng một nửa thời gian trên các nhiệm vụ phức tạp.

 

2. Ai là người sáng lập NeoCognition và nền tảng của họ nổi bật ở điểm nào? 

 

Yu Su, Xiang Deng và Yu Gu đã thành lập phòng thí nghiệm. Su, một học giả nghiên cứu Sloan và giáo sư tại Đại học Ohio, trước đây đã dẫn dắt các nghiên cứu về tác nhân có ảnh hưởng và từng làm việc tại Microsoft về AI hội thoại. Các bài báo và công cụ do nhóm biên soạn đã ảnh hưởng đến các nhà phát triển AI lớn, mang lại cho đội ngũ chuyên môn sâu rộng trong các lĩnh vực nhận thức, lập kế hoạch và an toàn.

 

3. Số vốn 40 triệu USD sẽ được sử dụng vào mục đích gì? 

 

Vốn đầu tư hỗ trợ nỗ lực tập trung vào nghiên cứu nhằm phát triển và kiểm thử các cơ chế tự học. Với một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu tiến sĩ, số tiền này cho phép lặp lại nhanh các mô hình thế giới, thuật toán chuyên biệt và các dự án thí điểm tích hợp doanh nghiệp, đồng thời thu hút thêm nhân tài.

 

4. Những tác nhân tự học này có thể hoạt động ngay trong các môi trường doanh nghiệp có rủi ro cao không? 

 

Các phiên bản đầu tiên sẽ cần được xác minh cẩn thận, nhưng thiết kế nhấn mạnh vào việc xây dựng sự hiểu biết về môi trường để cải thiện độ tin cậy và an toàn. Mục tiêu là tạo ra các tác nhân trở nên đáng tin cậy hơn theo thời gian thông qua việc sử dụng, giúp chúng phù hợp với các quy trình làm việc nơi tính nhất quán là quan trọng.

 

5. Công nghệ của NeoCognition có thể ảnh hưởng đến những người lao động tri thức như thế nào? 

 

Các tác nhân có thể xử lý các phần công việc mang tính thường nhật hoặc nặng về dữ liệu, giúp con người tập trung vào các công việc sáng tạo và chiến lược. Bằng cách làm cho chuyên môn chuyên sâu trở nên dễ tiếp cận hơn, các hệ thống có thể giúp các nhóm hoặc tổ chức nhỏ tiếp cận được những năng lực trước đây chỉ dành cho các nhóm chuyên gia lớn, từ đó có thể tăng năng suất tổng thể.

 

6. Tôi có thể tìm hiểu thêm về tiến độ của NeoCognition ở đâu? 

 

Truy cập trang web chính thức để cập nhật về sứ mệnh và hướng nghiên cứu của họ. Các bài viết trên TechCrunch và thông cáo báo chí của công ty cung cấp những điểm khởi đầu vững chắc về nguồn vốn và tầm nhìn kỹ thuật.

Nội dung này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư. Đầu tư tiền điện tử tiềm ẩn rủi ro. Vui lòng tự nghiên cứu (DYOR).

 

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Trang này được dịch bằng công nghệ AI (do GPT cung cấp) để thuận tiện cho bạn. Để biết thông tin chính xác nhất, hãy tham khảo bản gốc tiếng Anh.