213
/
186983
Mô hình AI 'tí hon' của Samsung khiến ChatGPT, Gemini phải dè chừng
mo-hinh-ai-ti-hon-cua-samsung-khien-chatgpt-gemini-phai-de-chung
news

Mô hình AI 'tí hon' của Samsung khiến ChatGPT, Gemini phải dè chừng

Thứ 6, 10/10/2025 | 07:49:38
2,285 lượt xem

Samsung đang nỗ lực chứng minh rằng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mạnh mẽ không nhất thiết phải có kích thước khổng lồ.

Theo Sammyfans, nhà nghiên cứu AI cấp cao Alexia Jolicoeur-Martineau tại Viện Công nghệ Tiên tiến (SAIT) của Samsung ở Montreal (Canada) đã công bố một bài báo mang tên Less is More nhằm giới thiệu Tiny Recursive Model (TRM).

Nội dung bài báo cho biết TRM sử dụng mô hình AI với 7 triệu tham số và chỉ 2 lớp. Mô hình này đã được đào tạo trên gần 1.000 ví dụ và cho kết quả vượt trội so với các mô hình hàng đầu hiện nay, vốn có sức mạnh lớn hơn hàng nghìn lần.

Sau DeepSeek, thêm Samsung khiến ChatGPT và Gemini phải lo ngại. ẢNH: FORBES

Samsung chứng minh AI mạnh không cần kích thước khổng lồ

Theo nghiên cứu, TRM của Samsung đã thể hiện khả năng vượt trội so với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như o3-mini của OpenAI và Gemini 2.5 Pro của Google trong một số tiêu chuẩn nghiên cứu AI về lập luận khó.

Mô hình này đã hoạt động hiệu quả với các bài toán có cấu trúc phức tạp như Sudoku, mê cung và các câu đố trên chuẩn ARC-AGI, vốn được coi là thách thức lớn đối với các mô hình AI. Trong quá trình thử nghiệm, TRM đạt được các kết quả ấn tượng:

  • Độ chính xác 87,4% trên Sudoku-Extreme (tăng từ 55% so với mô hình HRM trước đó).
  • Độ chính xác 85% đối với các câu đố Maze-Hard.
  • Độ chính xác 45% trên ARC-AGI-1.
  • Độ chính xác 8% trên ARC-AGI-2.

Trong nội dung bài viết chia sẻ trên X, Jolicoeur-Martineau cho rằng suy nghĩ phải dựa vào các mô hình nền tảng khổng lồ được đào tạo với chi phí hàng triệu USD bởi một số tập đoàn lớn để giải quyết các nhiệm vụ khó khăn là một cái bẫy. Ông cho rằng, chúng ta đang quá chú trọng vào việc khai thác bằng LLM (ngôn ngữ lớn) thay vì thiết kế và mở rộng các hướng đi mới.

Jolicoeur-Martineau tin rằng, TRM là bằng chứng cho thấy một mô hình AI nhỏ vẫn có thể đạt hiệu suất đáng kinh ngạc mà không tốn kém tài nguyên khi được đào tạo từ đầu và liên tục cập nhật theo thời gian. Tất cả đạt được nhờ vào cơ chế tự cải thiện, tức thay vì chỉ thực thi một lần để đưa ra kết quả, TRM lặp lại nhiều vòng cải thiện dự đoán của mình dựa trên kết quả trước đó.

Theo Kiến Văn/Thanh niên

https://thanhnien.vn/apple-maps-dan-hoan-thien-nguoi-dung-iphone-co-nen-go-bo-google-maps-185251007235337904.htm

  • Từ khóa

Khi Viettel xây bệ phóng cho chip "Make in Vietnam"

Một dấu mốc quan trọng trong hành trình làm chủ công nghệ bán dẫn của Việt Nam được xác lập khi chip bảo mật VGC v1.0, do các kỹ sư Việt Nam tự thiết kế,...
14:06 - 05/11/2026
512 lượt xem

Bảo đảm an ninh dữ liệu quốc gia, tạo niềm tin để người dân yên tâm ứng dụng công nghệ số

Rủi ro an ninh dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào đặc tính của dữ liệu mà còn phụ thuộc vào khối lượng, khả năng liên kết, mục đích sử dụng, mức độ tập trung...
12:47 - 04/11/2026
97 lượt xem

Đổi mới mô hình giáo dục để thích ứng và dẫn dắt sự phát triển AI

Sáng 3/11, dự và phát biểu tại Phiên khai mạc Hội thảo Giáo dục trực tuyến toàn cầu năm 2026 với chủ đề "Tái phân bổ trí tuệ: Chuyển đổi giáo dục vì tương...
13:49 - 03/11/2026
208 lượt xem

Chuyên gia chỉ nguy cơ mất dữ liệu cá nhân từ trào lưu 'đi chùa online'

Trào lưu "đi chùa online" thu hút nhiều người dùng mạng, nhưng chuyên gia cảnh báo nguy cơ lộ dữ liệu cá nhân, truy cập website giả mạo và bị dẫn dụ lừa...
13:43 - 03/11/2026
221 lượt xem

Công nghệ 1/11: Trào lưu ảnh nữ thần AI tiềm ẩn nguy cơ lộ dữ liệu

Trào lưu ảnh nữ thần AI tiềm ẩn nguy cơ lộ dữ liệu, mã độc mới dùng AI phân tích nạn nhân, Cổ phiếu Intel đột ngột "bốc hơi" gần 30%.
08:06 - 01/11/2026
137 lượt xem
pixel