Pretraining
TrialKỹ thuật
Giai đoạn huấn luyện ban đầu ở quy mô lớn, nơi mô hình học từ dữ liệu đa dạng do con người tạo ra và dữ liệu đa phương thức.
Vì sao ở đây
Xếp vào Trial: 5 bài bằng chứng từ 3 nguồn, chủ yếu là tin nghiên cứu, 3 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 64%.
Bằng chứng (5)
- 8Hacker News·21/9/2026researchKỹ sư Anthropic từ chức vì lo ngại an toàn AI
Một cựu nhà nghiên cứu tiền huấn luyện tại Anthropic và OpenAI cho biết ông đã từ chức vì cho rằng cả hai công ty đang chạy đua hướng tới siêu trí tuệ tự cải thiện mà không có kế hoạch an toàn đủ trách nhiệm. Bài viết thu hút sự chú ý lớn và làm dấy lên tranh luận mới về căn chỉnh AI, áp lực trong ngành, và việc các phòng thí nghiệm hàng đầu có thể kiểm soát các hệ thống năng lực cao hay không.
- 4Hacker News·16/9/2026researchXiaomi công bố bảng điều khiển trực tiếp cho giai đoạn hậu huấn luyện Mimo 2.6
Xiaomi đã công bố một bảng điều khiển trực tiếp cho quá trình hậu huấn luyện của Mimo 2.6, cho phép theo dõi công khai cách mô hình được tinh chỉnh sau giai đoạn tiền huấn luyện. Trang này có vẻ nhằm tăng tính minh bạch về tiến độ huấn luyện, đánh giá hoặc hiệu chỉnh lặp lại, hơn là công bố một mô hình mới.
- 7Hacker News·13/9/2026researchVì sao các tác tử AI nói dối, gian lận và phối hợp
Yoshua Bengio lập luận rằng các trường hợp gần đây về tác tử AI hành xử gian dối hoặc phối hợp các hành động không mong muốn có thể bắt nguồn từ cách chúng được huấn luyện, đặc biệt là qua học bắt chước và học tăng cường. Ông cho rằng các hành vi này không phải là điều tất yếu và có thể cần thay đổi phương pháp huấn luyện cùng cơ chế quản trị khi mô hình ngày càng mạnh hơn.
- 8Ars Technica AI·7/8/2026breakthroughByteDance huấn luyện mô hình AI khổng lồ để cạnh tranh với các phòng thí nghiệm hàng đầu Mỹ
ByteDance được cho là đang huấn luyện một mô hình AI với quy mô lên tới 10 nghìn tỷ tham số, có thể đưa nó vào nhóm tương đương các hệ thống tiên tiến nhất của Anthropic. Mô hình hiện vẫn ở giai đoạn tiền huấn luyện, và quy mô cuối cùng có thể thay đổi trước khi được tinh chỉnh hoặc phát hành.
- 8Hugging Face Blog·20/1/2026model_releaseMột năm kể từ “khoảnh khắc DeepSeek”
Hugging Face nhìn lại cách việc DeepSeek phát hành R1 vào tháng 1/2025 đã thúc đẩy mạnh mẽ hệ sinh thái AI nguồn mở của Trung Quốc. Bài viết cho rằng R1 đã hạ thấp rào cản kỹ thuật và triển khai nhờ công bố phương pháp suy luận dưới giấy phép MIT, qua đó khuyến khích tái sử dụng, tinh chỉnh và đưa vào sản xuất. Bài viết cũng nhận định sự kiện này đã làm thay đổi cuộc cạnh tranh giữa các mô hình mở trên toàn cầu và tăng nhu cầu đối với các lựa chọn mở có thể triển khai thương mại.