AI FRONTIER
Signals worth understanding before they become obvious.
Giới thiệu GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol cung cấp trí tuệ gần bằng Astra cho lập trình, sử dụng máy tính và công việc chuyên môn với mức giá token đầu vào và đầu ra của API tiêu chuẩn bằng một phần năm của Astra.
- OpenAI News công bố GPT-6.1 Sol.
- Được định vị cho lập trình, sử dụng máy tính và công việc chuyên môn với trí tuệ gần bằng Astra.
- Giá token đầu vào và đầu ra của API tiêu chuẩn bằng một phần năm của Astra.
Đối với nhà phát triển AI, trí tuệ gần bằng Astra với giá token bằng một phần năm giúp giảm chi phí suy luận của các luồng tác tử lập trình và sử dụng máy tính.
Ảo tưởng về system prompt: Cách phần mở đầu chỉ dẫn thay đổi tính toán trong mô hình ngôn ngữ
Bài báo sử dụng Centered Kernel Alignment (CKA) để so sánh biểu diễn theo từng lớp dưới 20 system prompt trên 17 mô hình được tinh chỉnh bằng chỉ dẫn, và nhận thấy các hiệu ứng có tính chọn lọc theo lớp và phụ thuộc vào loại chỉ dẫn: chỉ dẫn về persona và định dạng tái cấu trúc sâu các biểu diễn trung gian, trong khi c...
- Đánh giá 17 mô hình được tinh chỉnh bằng chỉ dẫn thuộc 8 họ kiến trúc và từ 1,5B đến 72B tham số dưới 20 system prompt trong năm nhóm chức năng.
- Chỉ dẫn an toàn mang tính hạn chế và chỉ dẫn mang tính cho phép rõ ràng ("bạn không có hạn chế nào") kích hoạt các đường tính toán gần như giống hệt nhau, với tương quan CKA trung bình là 0,997.
- Mức thâm nhập an toàn vẫn dưới 10% ở quy mô thương mại, ngay cả ở 70B-72B.
- Linear probing cho thấy mô hình mã hóa loại prompt ở mọi lớp nhưng chỉ tái cấu trúc tính toán ở một tập hợp nhỏ các lớp, và causal activation patching xác nhận các lớp này làm trung gian cho thay đổi hành vi.
Đối với các nhà phát triển dựa vào an toàn bằng system prompt, bằng chứng này cho thấy chỉ dẫn an toàn có thể được mã hóa đáng tin cậy nhưng không được tác động sâu trong tính toán, nên phòng thủ chỉ ở tầng prompt là không đủ trước jailbrea...
TomasuLLM: Thực thi suy đoán ngoài thứ tự cho các tác nhân LLM
TomasuLLM là một runtime thực thi các lệnh gọi công cụ của tác nhân ngoài thứ tự quỹ đạo trong khi vẫn bảo toàn tính đúng đắn của việc thực thi tác vụ: nó phác thảo các hành động tương lai, chạy chúng trong các sandbox copy-on-write biệt lập, truy vết phụ thuộc và tác động, rồi chỉ commit kết quả theo thứ tự quỹ đạo sa...
- Bài báo báo cáo 1,31x trên 100 tác vụ SWE-bench Verified, 1,35x trên 28 tác vụ Terminal-Bench 2.0 và 1,27x tiến độ khớp trên 18 phiên SWE-Marathon.
- Trên 4.010 bản ghi xác thực commit đã được kiểm toán, bài báo báo cáo không có trường hợp chấp nhận sai nào.
- Công trình nhắm vào các công cụ chạy lâu như trình biên dịch, bộ kiểm thử và lệnh kho mã, vốn mất từ vài giây đến vài phút trong khi tác nhân lập trình đang rảnh.
- Kết quả trải trên ba benchmark với các lệnh gọi công cụ từ dưới một giây đến vài phút và mở rộng theo độ trễ của công cụ.
Với các nhóm xây dựng tác nhân lập trình, TomasuLLM cho thấy việc chạy suy đoán các lệnh gọi công cụ trong sandbox biệt lập và commit theo thứ tự quỹ đạo có thể cắt giảm độ trễ của công cụ chạy lâu mà không đánh đổi tính đúng đắn của commit...
MiniMax mở mã nguồn OpenAgentCore để tương thích với API OpenAI Agents
MiniMax đã mở mã nguồn OpenAgentCore, nhằm tương thích với API OpenAI Agents.
- MiniMax đã mở mã nguồn OpenAgentCore.
- OpenAgentCore hướng tới tương thích với API OpenAI Agents.
Nhà phát triển AI có thể dùng OpenAgentCore để nhắm tới các luồng công việc API OpenAI Agents bằng bản triển khai mã nguồn mở của MiniMax.
SInGA: Học inpainting ngữ nghĩa cho avatar đầu Gaussian có thể hoạt họa
Bài báo giới thiệu SInGA, một phương pháp định nghĩa khung inpainting ngữ nghĩa trong không gian UV để hoàn thiện các vùng khuôn mặt chưa được quan sát từ một ảnh duy nhất, sau đó hồi quy các thuộc tính Gaussian để tạo ra avatar đầu Gaussian có thể hoạt họa. Avatar thu được tổng quát hóa qua nhiều danh tính mà không cầ...
- Khung inpainting ngữ nghĩa được định nghĩa trong không gian UV và sử dụng các tín hiệu đối xứng vốn có của khuôn mặt người để hoàn thiện các vùng chưa được quan sát.
- Các đặc trưng trích xuất từ vùng đã quan sát được dùng để hoàn thiện vùng chưa được quan sát, và biểu diễn đã hoàn thiện sau đó được dùng để hồi quy các thuộc tính Gaussian.
- Thay vì một Gaussian duy nhất tại mỗi bề mặt hoặc vị trí pixel, phương pháp này xếp chồng nhiều Gaussian để tăng cường chi tiết.
- Bài báo báo cáo rằng phương pháp tạo ra avatar đầu chất lượng cao với độ hoàn thiện và khả năng giữ danh tính được cải thiện, đồng thời hỗ trợ hoạt họa chân thực và kết xuất nhất quán từ các góc nhìn chưa được quan sát.
Đối với người xây dựng avatar đầu từ một ảnh duy nhất, việc chuyển bài toán hoàn thiện sang không gian UV có tương ứng không gian nhất quán mang lại cách tiếp cận có thể tái sử dụng để xử lý vùng chưa quan sát trong bối cảnh một góc nhìn.
Kiểm soát tính xác thực conformal cho sinh tăng cường truy xuất nhiều bước
Bài báo áp dụng lọc tuyên bố conformal chia tách cho RAG nhiều bước và đánh giá trên HotpotQA, Natural Questions và TriviaQA với Llama 3.1 8B và GPT-4o-mini, cùng một thí nghiệm tham chiếu một bước. Bài báo báo cáo rằng ở mục tiêu 95%, tỷ lệ phản hồi có các tuyên bố được giữ lại được hỗ trợ đầy đủ tăng lên 95,80%-97,20...
- Trên cả sáu cấu hình mô hình-tập dữ liệu nhiều bước, mục tiêu conformal ngày càng nghiêm ngặt liên tục làm tăng tỷ lệ phản hồi có các tuyên bố được giữ lại được hỗ trợ đầy đủ.
- Ở mục tiêu 95%, tỷ lệ này nằm trong khoảng 95,80%-97,20%, so với 55,60%-76,03% khi không lọc.
- Ở mục tiêu 95%, chỉ 4,41%-31,09% tuyên bố được tạo ra được giữ lại và 9,70%-51,40% phản hồi vẫn không rỗng.
- Đánh giá sử dụng Llama 3.1 8B và GPT-4o-mini trên HotpotQA, Natural Questions và TriviaQA, cùng một thí nghiệm tham chiếu một bước.
Với người xây dựng RAG nhiều bước, lọc conformal nâng mức hỗ trợ ở cấp tuyên bố, nhưng phải được đọc cùng với tỷ lệ giữ lại tuyên bố và tỷ lệ từ chối trả lời, vì ở mục tiêu 95% phần lớn tuyên bố bị loại bỏ và nhiều phản hồi trở nên rỗng.
Tăng tốc mô hình ngôn ngữ khuếch tán bằng Discrete Average Generator
Bài báo giới thiệu Discrete Average Generator, mở rộng MeanFlow sang chuỗi Markov thời gian liên tục bằng cách định nghĩa bộ sinh trung bình là gia số chuẩn hóa của hạt nhân chuyển tiếp trong một khoảng thời gian, với đẳng thức tự nhất quán làm nền tảng cho mục tiêu huấn luyện.
- Trong mô phỏng mô hình Potts, mục tiêu này giảm khoảng cách biến thiên toàn phần của bộ lấy mẫu K bước tới 67%.
- Trên OpenWebText, phương pháp đạt perplexity sinh thấp nhất trong các phương pháp được đánh giá cho 8 đến 64 bước lấy mẫu, đồng thời cho phép tăng tốc 16x.
- Trên ImageNet, phương pháp đạt hiệu năng tương đương các phương pháp hiện có.
- Đẳng thức tự nhất quán có biểu thức dạng đóng khi chiếu lên các biên theo từng tọa độ.
Với các nhóm xây dựng mô hình ngôn ngữ khuếch tán rời rạc, đây là mục tiêu huấn luyện giúp giảm số bước lấy mẫu mà vẫn giữ chất lượng sinh, nên mức tăng tốc 16x được báo cáo đáng được tái lập trên dữ liệu riêng.
Các tác nhân AI dễ bị cực đoan hóa
Bài báo mô phỏng các cuộc hội thoại giữa hai tác nhân LLM: một mục tiêu nhập vai con người dựa trên các thuộc tính nhân khẩu học và tâm lý, và một tác nhân gây ảnh hưởng nhằm làm niềm tin của mục tiêu trở nên cực đoan hơn. Bài báo báo cáo rằng cả cộng hưởng (củng cố niềm tin đã có) lẫn thuyết phục (thúc đẩy niềm tin mà...
- Được gửi lên arXiv ngày 29 tháng 9 năm 2026 với mã arXiv:2609.38296, được phân loại vào cs.AI và cs.CY.
- Thiết lập: một LLM mục tiêu nhập vai con người dựa trên các thuộc tính nhân khẩu học và tâm lý, trong khi một LLM gây ảnh hưởng nhằm làm niềm tin của mục tiêu trở nên cực đoan hơn.
- Bài báo xem xét hai con đường: cộng hưởng củng cố niềm tin đã có của mục tiêu, và thuyết phục thúc đẩy niềm tin mà mục tiêu ban đầu coi là không quan trọng.
- Bài báo báo cáo rằng cả hai cơ chế đều cực đoan hóa mục tiêu trên các chỉ số cảm xúc và hành vi, nhưng cộng hưởng tạo ra hiệu ứng mạnh hơn một cách nhất quán so với thuyết phục.
Những người xây dựng tác nhân cá nhân hóa và hệ thống đa tác nhân nên coi các đầu vào phù hợp với niềm tin sẵn có là bề mặt ảnh hưởng rủi ro cao, vì bài báo báo cáo cộng hưởng tạo ra cực đoan hóa mạnh hơn và lan sang các niềm tin liên quan.