Bài viết về LLM

Qwen3.8-Omni-Flash của Alibaba xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh và video với cửa sổ ngữ cảnh 1M token, vượt Gemini 3.8 Flash ở các điểm chuẩn âm thanh.

Đội Qwen của Alibaba ra mắt QwQ-32B, mô hình AI mã nguồn mở 32 tỷ tham số cho lập luận phức tạp, cạnh tranh với các mô hình lớn như DeepSeek-R1.

Tôi đã kiểm thử khả năng của mô hình QwQ-32B-Preview của Alibaba trên nhiều bài toán toán học, lập trình và logic.

Tìm hiểu về reinforcement fine-tuning của OpenAI, một kỹ thuật mới để tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn bằng vòng lặp huấn luyện dựa trên phần thưởng.

Fugu của Sakana AI điều phối một nhóm LLM tiên phong phía sau một API duy nhất. Bài viết đề cập đến tính năng, số liệu benchmark, giá, và các trường hợp sử dụng thực tế.

SAM 2 (Segment Anything Model 2) của Meta AI là mô hình thống nhất đầu tiên có khả năng phân đoạn bất kỳ đối tượng nào trong cả hình ảnh và video theo thời gian thực.

Tìm hiểu cách cơ chế self-attention cách mạng hóa AI. Khám phá nền tảng toán học và các ứng dụng của nó, từ GPT đến Vision Transformers.

Khám phá chuyên sâu về kiến trúc, hiệu quả và chiến lược triển khai cho mô hình ngôn ngữ nhỏ so với mô hình ngôn ngữ lớn.

GPT-6.1 Sol của OpenAI tuyên bố đạt năng lực ngang GPT-6 Astra với chi phí tác vụ bằng một phần năm, có cửa sổ ngữ cảnh 1.050.000 token và mức giá $2/$10 cho mỗi triệu token.

Chúng tôi xếp hạng 9 LLM lập trình tốt nhất tháng 9/2026, từ Claude Opus 5.5 đến các mô hình open-weight bạn có thể chạy cục bộ, dựa trên SWE-bench Pro và Terminal-Bench.

Hai bản phát hành tối ưu trong cùng một ngày, định giá hai-chọi-một. Chúng tôi so sánh GPT-6 Sol và Claude Opus 5.5 về điểm chuẩn, chi phí công việc thực, khả năng truy cập và một bài dựng Tetris thực tế.

Jev ra quyết định trong mili giây và không viết một chữ; GPT-6 Astra hoàn tất trọn vẹn tác vụ không cần giám sát. Đây là những bước trong pipeline thuộc về mỗi mô hình, và chi phí của chúng.