Trendora

Conductor

Assess

Kỹ thuật

Bài nghiên cứu của Sakana về điều phối học được, được dùng làm cơ sở cho việc định tuyến tác vụ của Fugu.

Vì sao ở đây

Xếp vào Assess: 4 bài bằng chứng từ 4 nguồn, chủ yếu là tin nghiên cứu, 0 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 68%.

Bằng chứng (4)

  • 6Hacker News·5/8/2026research
    Cựu nhà nghiên cứu OpenAI gia nhập Conduit để xây dựng công nghệ đọc ý nghĩ thành văn bản

    Một cựu nhà nghiên cứu của OpenAI cho biết đã nghỉ việc và gia nhập Conduit với vai trò nhà nghiên cứu sáng lập để phát triển hệ thống chuyển suy nghĩ thành văn bản, mà công ty mô tả như một dạng “thần giao cách cảm” không xâm lấn dựa trên dữ liệu thần kinh. Bài viết nêu tầm nhìn về cách con người có thể tương tác với AI bằng giao diện não đội đầu trong vài năm tới và cho biết Conduit đang thu thập lượng lớn dữ liệu thần kinh không xâm lấn để phục vụ hướng đi này.

  • 6The New Stack·24/6/2026product_launch
    Sakana AI ra mắt Fugu, hệ thống điều phối đa tác tử

    Sakana AI đã phát hành Fugu, một hệ thống điều phối đa tác tử có thể chia nhỏ nhiệm vụ thành các phần việc rồi phân phối cho các mô hình chuyên gia có thể thay thế, thông qua một API tương thích OpenAI duy nhất. Công ty cho biết hệ thống này có thể đạt hiệu năng ngang các mô hình hàng đầu trên nhiều benchmark, nhưng phản hồi ban đầu đặt câu hỏi về chi phí, tốc độ tiêu hao ngân sách và việc liệu đây có thực sự là bước tiến cho chủ quyền AI hay chỉ là một lớp định tuyến nâng cao.

  • 6Hugging Face Blog·14/5/2026research
    Hugging Face giải thích cơ chế batch liên tục bất đồng bộ cho suy luận LLM

    Hugging Face đã đăng một bài viết kỹ thuật về cách tách phần chuẩn bị batch trên CPU khỏi phần tính toán trên GPU trong cơ chế batch liên tục khi suy luận LLM. Bài viết cho rằng batching bất đồng bộ có thể giảm thời gian nhàn rỗi giữa CPU và GPU, qua đó tăng thông lượng mà không cần thay đổi kernel hay mô hình.

  • 5OpenAI Blog·8/1/2026research
    Bài học của Netomi về mở rộng tác tử AI trong doanh nghiệp

    OpenAI nêu cách Netomi mở rộng các tác tử AI cho doanh nghiệp bằng cách kết hợp khả năng chạy đồng thời, quản trị và suy luận nhiều bước để vận hành ổn định trong môi trường sản xuất. Trọng tâm là việc sử dụng GPT-4.1 và GPT-5.2 để triển khai hệ thống agent ở quy mô doanh nghiệp.