Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã phát triển một phương pháp mới để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tự cải thiện. Phương pháp này, được gọi là "Tự điều chỉnh", cho phép các LLM tự động tinh chỉnh các hướng dẫn của mình để đạt được hiệu suất tốt hơn trong các tác vụ nhất định.
Tự điều chỉnh hoạt động bằng cách sử dụng một LLM để tạo ra một tập hợp các hướng dẫn ban đầu cho một tác vụ. Sau đó, LLM sẽ thực hiện tác vụ đó và đánh giá hiệu suất của mình. Dựa trên kết quả đánh giá, LLM sẽ sửa đổi các hướng dẫn của mình để cải thiện hiệu suất trong các lần thử tiếp theo. Quá trình này lặp đi lặp lại cho đến khi LLM đạt được mức hiệu suất mong muốn.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm Tự điều chỉnh trên nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm tóm tắt văn bản, dịch máy và trả lời câu hỏi. Trong tất cả các trường hợp, các LLM được đào tạo bằng Tự điều chỉnh đã vượt trội hơn đáng kể so với các LLM được đào tạo bằng các phương pháp truyền thống.
Tự điều chỉnh có một số lợi ích chính. Thứ nhất, nó cho phép các LLM học hỏi và cải thiện mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này có thể giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí cần thiết để phát triển các LLM mới. Thứ hai, Tự điều chỉnh có thể giúp các LLM thích ứng với các tác vụ và môi trường mới nhanh hơn và hiệu quả hơn. Cuối cùng, Tự điều chỉnh có thể giúp các LLM trở nên mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.
Các nhà nghiên cứu tin rằng Tự điều chỉnh có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta phát triển và triển khai các LLM. Họ hy vọng rằng phương pháp này sẽ mở đường cho việc tạo ra các LLM thông minh hơn, có khả năng hơn và linh hoạt hơn.
Mã nguồn cho Tự điều chỉnh có sẵn trên GitHub.
AICloseAI
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả AI
EntertainmentCloseEntertainment
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Entertainment
ReportCloseReport
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Report
Không ai muốn cho tôi biết tại sao họ chỉ nghe những sản phẩm Suno của riêng họ
Người dùng Suno đang từ bỏ âm nhạc thực để nghe bất cứ thứ gì AI tạo ra.
Người dùng Suno đang từ bỏ âm nhạc thực để nghe bất cứ thứ gì AI tạo ra.
bởi Terrence O'BrienClose
Terrence O'Brien
Biên tập viên cuối tuần
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả bài viết của Terrence O'Brien
Ngày 26/5/2026, 12:46 PM UTC
Liên kết
Chia sẻ
Tặng
Quý vị có thực sự thích nghệ thuật không? Ảnh: Cath Virginia / The Verge, Getty Images
Một phần của
Tất cả những thông tin mới nhất về ‘âm nhạc’ AI
xem tất cả các cập nhật
Terrence O'BrienClose
Terrence O'Brien
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả bài viết của Terrence O'Brien
là biên tập viên cuối tuần của The Verge. Ông có hơn 18 năm kinh nghiệm, trong đó có 10 năm làm tổng biên tập tại Engadget.
Có một xu hướng đáng báo động trong subreddit của Suno. Mọi người không chỉ tạo ra các bài hát AI; họ còn ngồi nghe gần như độc quyền những sản phẩm của chính mình. Và trong một số trường hợp, họ tự hào tuyên bố rằng họ không còn nghe nhạc trên các nền tảng phát trực tuyến truyền thống nữa – mà chỉ nghe AI cả ngày.
“Có ai bây giờ chỉ nghe nhạc của mình mà không nghe nhạc trên Spotify nữa không?”
“Tôi chắc chắn bây giờ hầu hết thời gian tôi nghe nhạc của mình. Tại sao tôi lại không nghe? Đó là album nối tiếp album toàn những bản hit.”
“Tôi nhận tội. Đó là một cơn nghiện khó bỏ, và tôi yêu nó.”
“Tôi tưởng mình là người duy nhất nghiện Suno.”
“Last.fm cho biết tôi đã nghe nhạc của mình (nhạc AI) 2239 lần trong 365 ngày qua.”
“Chắc chắn rồi, tôi đã sản xuất hàng trăm bài hát và tôi hầu như không bao giờ dùng Spotify vì tôi thích sản phẩm của mình hơn.”
Tôi muốn hiểu tại sao người dùng lại tiêu thụ nội dung AI của riêng họ thay vì âm nhạc của các nghệ sĩ thực thụ. Vì vậy, tôi đã liên hệ với hơn một chục người đã đăng bài trên r/SunoAI về việc chủ yếu nghe những sản phẩm của riêng họ, nhưng không ai sẵn lòng nói chuyện với tôi. Không ai dường như muốn công khai giải thích tại sao họ lại thích sản phẩm rỗng tuếch, được đánh bóng đến mức chết của Suno hơn là tác phẩm của các nhạc sĩ hoặc nhạc sĩ đã dành cả đời để trau dồi nghề nghiệp của mình.
Điều đó khiến tôi phải tìm kiếm lời giải thích trong các bài đăng trên Reddit, và điều tốt nhất tôi nhận được là:
“Âm nhạc tôi tạo ra chắc chắn phù hợp với sở thích của tôi hơn hầu hết âm nhạc do các nghệ sĩ/ban nhạc thực thụ tạo ra.”
“Vâng, tôi chắc chắn bây giờ chỉ nghe nhạc của mình. Đó là nơi duy nhất tôi có thể tìm thấy những thể loại độc đáo – country/rap và electronic dance/rap.”
Trước hết, nếu quý vị không thể tìm thấy âm nhạc phù hợp với sở thích của mình, hoặc “những thể loại độc đáo”, thì quý vị chưa cố gắng đủ. Đối với các ví dụ cụ thể về “country/rap và electronic dance/rap”, một phần trong tôi muốn tin rằng người này đang trêu chọc, nhưng việc xem xét nhanh các bài đăng trên Reddit của họ cho thấy điều đó không phải vậy.
Đã có hip hop mang âm hưởng đồng quê gần như từ đầu. Một ví dụ ban đầu là “Blowfly’s Rapp” năm 1980 của Blowfly. Bài đăng cũng bỏ qua sự tồn tại của Kid Rock, Bubba Sparxxx, Big & Rich, và “Old Town Road” của Lil Nas X.
Hip hop cũng có mối liên hệ chặt chẽ với nhạc dance ngay từ khi ra đời. Afrika Bambaataa đã sử dụng mẫu nhạc của Kraftwerk, bài "The Power" của Snap! có nhiều đoạn rap của Turbo B, và album *Big Fish Theory* của Vince Staples chịu ảnh hưởng nặng nề từ UK Garage và có sự tham gia sản xuất của Sophie quá cố. Thậm chí có cả những tiểu thể loại như Hip House, Electro Rap và Crunk nổi bật với âm thanh tổng hợp và hướng đến sàn nhảy.
Liên quan
Cách tìm nhạc bạn yêu thích mà không cần thuật toán
Spotify nói công cụ phối lại AI của họ dành cho người hâm mộ cuồng nhiệt, nhưng tôi không tin
Nhạc AI đang tràn ngập các dịch vụ phát trực tuyến – nhưng ai muốn nghe?
Công cụ tạo nhạc AI nâng cấp của Suno ấn tượng về mặt kỹ thuật, nhưng vẫn vô hồn
Điều đó khiến tôi có hai giả thuyết hàng đầu: sự tự ái hoặc sự lười biếng.
YouTuber và nghệ sĩ bass Adam Neely dường như tin chắc rằng mô hình này phần lớn được thúc đẩy bởi sự tự ái và có thể là sản phẩm phụ của việc cá nhân hóa quá mức. Mặc dù tôi nghĩ có một yếu tố tự ái đang diễn ra, cá nhân tôi có xu hướng tin rằng đó là sự lười biếng. Con người vốn bị thu hút bởi sự thỏa mãn tức thì. Tại sao phải mất nhiều năm để thành thạo bass khi bạn có thể chỉ cần gõ một câu lệnh? Suno mang đến cho những người muốn tự coi mình là nhạc sĩ – và không muốn dành thời gian học một nhạc cụ – một lối tắt.
Ngay cả khi họ chỉ muốn nghe nhạc và không hình dung mình là nghệ sĩ, việc tìm kiếm âm nhạc bạn thích cũng đòi hỏi công sức. Thời đại phát trực tuyến, tự phân phối và sự suy giảm của văn hóa đại chúng toàn cầu có thể khiến việc trở thành người tiêu dùng truyền thông trở nên quá tải. Nếu thuật toán không phù hợp với bạn, nếu các kênh âm nhạc lớn không phù hợp với sở thích của bạn, hoặc bạn không có bạn bè để giúp bạn vượt qua mọi tiếng ồn, việc tìm kiếm âm nhạc bạn thích có thể gây khó chịu. Ngay cả trong trường hợp tốt nhất, điều đó cũng tốn thời gian và công sức. Vì vậy, một số người có thể đang chuyển sang AI như một cách để bỏ qua việc tìm kiếm trên Bandcamp hoặc theo dõi mọi người trên Record Club.
Điều này có thể giải thích tại sao không ai muốn nói chuyện với tôi. Cộng đồng Suno trên Reddit là một nơi an toàn, đầy những người đang làm điều tương tự. Họ không cảm thấy bất an hay xấu hổ. Họ có bong bóng của riêng mình nơi mọi người ủng hộ. Và, nhìn này, tôi hiểu: không ai muốn bị gọi là lười biếng hay tự ái.
Tất nhiên, có một lựa chọn thứ ba: họ thực sự không thích âm nhạc hay quan tâm đến nghệ thuật, và họ không quan tâm đến việc bảo vệ mối quan hệ ít nỗ lực của họ với nó.
Theo dõi các chủ đề và tác giả từ câu chuyện này để xem thêm những nội dung tương tự trong nguồn cấp dữ liệu trang chủ được cá nhân hóa của bạn và để nhận thông báo qua email. Terrence O'Brien Đóng
Terrence O'Brie
Nguồn tin: The Verge AI — Tác giả: Terrence O’Brien. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.
