Tang Jie của Zhipu AI dự đoán những đột phá trong tự đào tạo, 2 triệu chip cho sự tiến hóa tự chủ

Tin tức từ AIMPACT, ngày 13 tháng 5 (UTC+8), theo giám sát của Beating, Tiến sĩ Đường Kiệt, người sáng lập và khoa học gia trưởng của Zhipu AI, đã đăng bài trên X dự đoán rằng bước đột phá lớn nhất của mô hình lớn trong năm nay sẽ là giải quyết các nhiệm vụ chu kỳ dài (Long-Horizon Tasks)—tức là vận hành liên tục trong môi trường tác nhân để hoàn thành các mục tiêu phức tạp. Ông chỉ ra rằng khả năng này sẽ thúc đẩy ngành công nghiệp nhanh chóng tiến hóa từ “công ty một người” sang “công ty không nhân viên (NPC)”, trong đó hệ thống tác nhân tự chủ (AAS) sẽ trở thành ranh giới công nghệ tiếp theo. Đường Kiệt cho rằng để hiện thực hóa tầm nhìn này cần vượt qua ba trụ cột công nghệ chính: khả năng ghi nhớ thông qua ngữ cảnh siêu dài và RAG, học liên tục được thực hiện gián tiếp bằng cách rút ngắn chu kỳ cập nhật, và khả năng tự đánh giá—đây là thách thức khó nhất hiện nay nhưng đã bắt đầu hình thành trong Opus 4.7. Kết cục cuối cùng của mô hình lớn sẽ là tự tiến hóa. Ông suy đoán Claude có thể đã sở hữu “nền tảng tự huấn luyện” cho phép tự viết mã, làm sạch dữ liệu và huấn luyện chính nó; cụm chip 2 triệu chiếc được đồn đại sẽ ra mắt vào năm tới rất có thể được dùng riêng cho việc tự huấn luyện. Ông dự đoán hệ điều hành tương lai sẽ bị thay thế bởi hệ điều hành mô hình lớn (LLM OS), các ứng dụng sẽ trở thành “sinh ra theo yêu cầu”, từ đó đảo lộn hoàn toàn kiến trúc von Neumann truyền thống. (Nguồn: BlockBeats)