Những điểm chính
- AutoResearch do Andrej Karpathy - đồng sáng lập OpenAI và cựu lãnh đạo AI tại Tesla - phát triển, cho phép Claude tự điều chỉnh và cải thiện một mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn theo vòng lặp liên tục.
- Prime Intellect, startup vừa nhận 15 triệu USD tài trợ, cung cấp nền tảng huấn luyện mô hình AI chuyên biệt giúp người dùng xây dựng mô hình riêng mà không cần đội ngũ AI nội bộ.
- Mô hình Frontier_Paper_Curator được xây dựng từ khoảng 100 mục newsletter cũ và dữ liệu tổng hợp, cho kết quả sử dụng được sau chưa đầy một ngày huấn luyện.
- CEO Prime Intellect Vincent Weisser đặt mục tiêu dân chủ hóa huấn luyện AI: 'Chúng tôi muốn một tỷ trí tuệ lấp đầy mọi ngóc ngách' thay vì một trí tuệ tập trung duy nhất.
- Startup Adaption với công cụ AutoScientist đang phục vụ các công ty lớn tiêu thụ nhiều token nhưng thiếu chuyên gia AI nội bộ, theo CEO Sara Hooker.
Các phòng lab AI hàng đầu thế giới đang đổ nguồn lực khổng lồ vào việc xây dựng mô hình tự cải thiện - thứ mà nhiều người tin là con đường ngắn nhất dẫn đến siêu trí tuệ nhân tạo. Nhưng liệu công nghệ đó có thể phục vụ những nhu cầu thực tế, bình dị hơn không? Một nhà báo công nghệ đã tự mình thử nghiệm và thu về câu trả lời đáng kinh ngạc.
Bắt đầu từ vòng lặp tự cải thiện đơn giản
Điểm khởi đầu là AutoResearch - một công cụ giúp mô hình AI thương mại xây dựng và tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn. AutoResearch được phát triển bởi Andrej Karpathy, nhà nghiên cứu AI nổi tiếng từng đồng sáng lập OpenAI, dẫn dắt mảng AI tại Tesla và gần đây gia nhập Anthropic.
Với phần cứng là một máy trạm Nvidia DGX - loại "siêu máy tính để bàn" chuyên dụng cho AI - Claude được giao nhiệm vụ tự điều chỉnh các tham số huấn luyện, quan sát kết quả đầu ra của mô hình nhỏ hơn, rồi tiếp tục tinh chỉnh. Kết quả ban đầu khá hỗn loạn: khi được yêu cầu hoàn thành câu "Thuở ban đầu...", mô hình ở giai đoạn sớm nhất chỉ trả về một chuỗi lặp vô nghĩa. Tuy nhiên, các phiên bản sau - được Claude cải thiện tự động - dần trở nên mạch lạc hơn, ít lặp lại hơn. Chưa thể so sánh với GPT-5, nhưng đủ để thấy tiềm năng của vòng lặp tự cải thiện liên tục.
Xây mô hình chuyên biệt bằng Prime Intellect
Bước tiếp theo tham vọng hơn: xây dựng một mô hình riêng phục vụ đúng một công việc cụ thể - tìm và tóm tắt các nghiên cứu AI đáng chú ý cho mục "Elsewhere on the frontier of AI" trong newsletter.
Công cụ được chọn lần này là nền tảng của Prime Intellect - startup vừa nhận 15 triệu USD tài trợ. Quy trình gồm: thu thập khoảng 100 mục newsletter cũ làm dữ liệu huấn luyện, nhờ Claude tìm thêm bài báo và tạo dữ liệu tổng hợp, sau đó dùng một mô hình phụ để đánh giá đầu ra, kết hợp với học tăng cường (reinforcement learning) trong môi trường huấn luyện của Prime Intellect. Mô hình thành phẩm được đặt tên là Frontier_Paper_Curator.
Chưa đầy một ngày chạy thử, mô hình đã tạo ra kết quả khá ấn tượng. Một trong những đầu ra mẫu tóm tắt về iFLYTEK-Embodied-Omni - mô hình AI đa phương thức hợp nhất thị giác, ngôn ngữ và tạo hành động - với mức độ chính xác và độ rõ ràng đáng kể. Dù vẫn còn thiên về chọn quá nhiều bài và đôi khi tóm tắt hơi chung chung, đây vẫn là kết quả hứa hẹn cho một phiên bản đầu tiên.
Tầm nhìn phi tập trung hóa AI
Vincent Weisser, CEO của Prime Intellect, cho rằng mục tiêu của công ty là đưa khả năng tự cải thiện đệ quy đến tay mọi người, không chỉ các lab lớn. Ông nhận định rằng các mô hình chuyên biệt được xây dựng theo hướng dân chủ hóa này hoàn toàn có thể sánh ngang các mô hình frontier về hiệu quả trong từng lĩnh vực cụ thể.
"Hãy cho mỗi công ty quyền truy cập vào hạ tầng huấn luyện frontier, và sức sáng tạo tập thể của thị trường sẽ tạo ra nhiều thứ hơn bất kỳ một nhóm lab nào có thể làm", Weisser nói. "Chúng tôi không muốn một trí tuệ tập trung, gần như toàn năng - chúng tôi muốn một tỷ trí tuệ lấp đầy mọi ngóc ngách và tạo ra những thứ đẹp đẽ."
Adaption, một startup khác, cũng theo đuổi hướng đi tương tự với công cụ AutoScientist, tự động hóa quá trình huấn luyện mô hình AI. CEO Sara Hooker cho biết Adaption đang làm việc với nhiều công ty lớn vốn tiêu thụ lượng token khổng lồ nhưng không có đội ngũ AI nội bộ.
Rủi ro khi phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất
Thực tế từ các hãng công nghệ lớn cũng cho thấy sự cần thiết của việc tự chủ AI. Khi Anthropic quyết định chặn một số yêu cầu nhất định trên mô hình mới nhất của mình, sự cố này bộc lộ rõ rủi ro của việc phụ thuộc hoàn toàn vào một mô hình frontier duy nhất. Giám đốc điều hành Palantir Alex Karp cũng từng cảnh báo rằng sử dụng dịch vụ từ các lab frontier đồng nghĩa với việc trao dữ liệu và quyền kiểm soát công nghệ cho bên thứ ba.
Mục tiêu xa hơn của tự cải thiện đệ quy là để AI tự đề xuất và áp dụng những ý tưởng hoàn toàn mới vào chính nó - điều mà hiện tại vẫn thuộc về các phòng lab hàng đầu. Nhưng với những công cụ như AutoResearch và Prime Intellect, ranh giới đó đang được thu hẹp dần, và bất kỳ ai cũng có thể bắt đầu từ hôm nay.
Câu hỏi thường gặp
AutoResearch là gì và ai tạo ra nó?
AutoResearch là công cụ giúp mô hình AI thương mại xây dựng và cải thiện một mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn theo vòng lặp tự động. Nó được phát triển bởi Andrej Karpathy, người từng đồng sáng lập OpenAI, dẫn dắt AI tại Tesla và gần đây gia nhập Anthropic.
Prime Intellect là gì và giúp gì trong việc xây AI tự cải thiện?
Prime Intellect là startup nhận 15 triệu USD tài trợ, cung cấp nền tảng huấn luyện mô hình AI chuyên biệt. Nền tảng này kết hợp dữ liệu người dùng, dữ liệu tổng hợp do Claude tạo ra và học tăng cường để xây dựng mô hình riêng cho từng tác vụ cụ thể.
Rủi ro khi phụ thuộc vào một mô hình AI frontier duy nhất là gì?
Khi Anthropic chặn một số yêu cầu trên mô hình mới nhất, điều này bộc lộ nguy cơ mất kiểm soát khi chỉ dùng một nhà cung cấp. Giám đốc Palantir Alex Karp cũng cảnh báo việc dùng dịch vụ frontier labs đồng nghĩa trao dữ liệu và quyền kiểm soát công nghệ cho bên thứ ba.
Ai có thể tự xây mô hình AI tự cải thiện, có cần chuyên môn sâu không?
Theo thực nghiệm được mô tả, ngay cả người không phải kỹ sư AI cũng có thể xây mô hình chuyên biệt bằng các công cụ như AutoResearch hay Prime Intellect, với sự hỗ trợ của các mô hình như Claude. Adaption cũng đang phục vụ các công ty lớn không có đội ngũ AI nội bộ.
Nguồn tham khảo
Bài viết được biên tập với sự hỗ trợ của công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), tổng hợp từ các nguồn tin dẫn bên dưới và đã qua kiểm duyệt của toà soạn VN247.
