Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon đã phát triển một phương pháp mới để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tự sửa lỗi. Phương pháp này, được gọi là "tự sửa lỗi có hướng dẫn" (Guided Self-Correction), cho phép LLM tự động xác định và sửa chữa các lỗi trong phản hồi của chính chúng, dẫn đến hiệu suất tốt hơn đáng kể trong nhiều tác vụ.
LLM đã cho thấy khả năng ấn tượng trong việc tạo ra văn bản giống con người, nhưng chúng vẫn dễ mắc lỗi, đặc biệt là trong các tác vụ phức tạp đòi hỏi suy luận hoặc kiến thức chuyên sâu. Các phương pháp tự sửa lỗi hiện có thường dựa vào việc cung cấp cho LLM các ví dụ về lỗi và cách sửa lỗi, nhưng phương pháp này có thể tốn kém và không hiệu quả.
Phương pháp tự sửa lỗi có hướng dẫn giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép LLM tự học cách sửa lỗi. Phương pháp này hoạt động bằng cách cung cấp cho LLM một tập hợp các hướng dẫn về cách xác định và sửa chữa các loại lỗi khác nhau. Sau đó, LLM sử dụng các hướng dẫn này để tự động phân tích phản hồi của chính nó, xác định các lỗi tiềm ẩn và tạo ra các sửa chữa.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp tự sửa lỗi có hướng dẫn 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, phương pháp này đã cải thiện đáng kể hiệu suất của LLM. Ví dụ, trong tác vụ tóm tắt văn bản, LLM được hướng dẫn tự sửa lỗi đã tạo ra các bản tóm tắt chính xác và mạch lạc hơn 20% so với LLM không có khả năng tự sửa lỗi.
Phương pháp tự sửa lỗi có hướng dẫn có một số lợi ích chính. Thứ nhất, nó cho phép LLM tự học cách sửa lỗi, điều này làm giảm nhu cầu về dữ liệu đào tạo được gắn nhãn thủ công. Thứ hai, nó có thể được áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, làm cho nó trở thành một phương pháp linh hoạt và mạnh mẽ. Cuối cùng, nó có thể giúp cải thiện độ tin cậy và độ chính xác của LLM, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng trong thế giới thực.
Các nhà nghiên cứu tin rằng phương pháp tự sửa lỗi có hướng dẫn có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta phát triển và sử dụng LLM. Bằng cách cho phép LLM tự học cách sửa lỗi, chúng ta có thể tạo ra các mô hình thông minh hơn, đáng tin cậy hơn và có khả năng hơn.
Robinhood sẽ cho phép tác nhân AI giao dịch cổ phiếu và tạo ra (hoặc mất đi) nhiều tiền.
Robinhood cảnh báo rằng giao dịch do AI hỗ trợ “tiềm ẩn rủi ro đáng kể, bao gồm khả năng mất toàn bộ khoản đầu tư của bạn”.
Robinhood cảnh báo rằng giao dịch do AI hỗ trợ “tiềm ẩn rủi ro đáng kể, bao gồm khả năng mất toàn bộ khoản đầu tư của bạn”.
bởi Emma Roth
Phóng viên tin tức
Các bài viết của tác giả này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTất cả bài viết của Emma Roth
Ngày 27/5/2026, 2:36 PM UTC
Liên kết
Chia sẻ
Tặng
Nếu bạn mua thứ gì đó từ liên kết của Verge, Vox Media có thể kiếm được hoa hồng. Xem tuyên bố đạo đức của chúng tôi.
Hình ảnh: Alex Castro / The Verge
Emma Roth
Emma Roth
Các bài viết của tác giả này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõiTất cả bài viết của Emma Roth
là một phóng viên tin tức chuyên về các cuộc chiến phát trực tuyến, công nghệ tiêu dùng, tiền điện tử, mạng xã hội và nhiều lĩnh vực khác. Trước đây, cô là biên tập viên và nhà văn tại MUO.
Robinhood đang mở nền tảng giao dịch của mình cho các tác nhân AI. Trong một thông báo vào thứ Tư, Robinhood cho biết các nhà giao dịch hiện có thể tạo một tài khoản riêng cho tác nhân AI và thêm một số tiền cụ thể, cho phép tác nhân mua và bán cổ phiếu trên thị trường.
Công ty giới thiệu tính năng này như một cách để các nhà giao dịch tự động hóa các quyết định đầu tư, chẳng hạn như để tác nhân giám sát các ngành cụ thể và thực hiện giao dịch, hoặc tái cân bằng danh mục đầu tư hiện có. Tuy nhiên, tính năng này đi kèm với một cảnh báo lớn từ Robinhood:
Giao dịch tác nhân tiềm ẩn rủi ro đáng kể, bao gồm khả năng mất toàn bộ khoản đầu tư của bạn. Các chiến lược do AI điều khiển có thể hoạt động kém hiệu quả trong một số điều kiện thị trường nhất định, di chuyển nhanh chóng và có thể khó giám sát hoặc dừng lại trong thời gian thực… Robinhood không đảm bảo tính chính xác, đầy đủ hoặc phù hợp của bất kỳ kết quả đầu ra nào của tác nhân và không chịu trách nhiệm về những tổn thất phát sinh từ các quyết định do tác nhân tạo ra.
Mặc dù các công ty như Google, Microsoft, OpenAI và Anthropic xem các tác nhân AI là tương lai, nhưng công nghệ này vẫn chưa hoàn toàn đáp ứng được kỳ vọng về việc đóng vai trò là trợ lý cá nhân toàn diện có khả năng hoàn thành một loạt các tác vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Các tác nhân AI có thể hữu ích cho việc viết mã, nhưng việc yêu cầu chúng mua hàng thay mặt bạn hoặc điền vào các biểu mẫu trực tuyến thường không hiệu quả hoặc chính xác.
Người dùng có thể thiết lập một tác nhân AI với tài khoản giao dịch riêng và một số tiền cụ thể. Hình ảnh: Robinhood
Robinhood cho biết người dùng sẽ nhận được thông báo đẩy mỗi khi tác nhân AI của họ thực hiện giao dịch, xem nguồn cấp dữ liệu hoạt động theo thời gian thực trong ứng dụng của mình và tạm dừng các giao dịch AI bất cứ lúc nào. Người dùng có thể liên kết các tác nhân AI với nền tảng thông qua giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP), một tiêu chuẩn mở kết nối các hệ thống AI với ứng dụng và dữ liệu. Tính năng này đang được triển khai ở phiên bản beta với hỗ trợ cho cổ phiếu, nhưng Robinhood có kế hoạch mở rộng sang quyền chọn, tiền điện tử, hợp đồng sự kiện, hợp đồng tương lai và nhiều hơn nữa.
Đây không phải là tích hợp AI duy nhất mà Robinhood đang triển khai, khi nền tảng này cũng sẽ cung cấp cho khách hàng Robinhood Gold Card khả năng kết nối một tác nhân (agent) được hỗ trợ bởi AI với thẻ tín dụng ảo. Người dùng có thể chọn số tiền mà tác nhân AI được phép truy cập và chỉ định mặt hàng cần mua. Từ đó, tác nhân AI sẽ tìm kiếm các ưu đãi trên web và thực hiện giao dịch mua hàng. Ví dụ, Robinhood cho biết một người hâm mộ giày thể thao có thể yêu cầu tác nhân AI mua một sản phẩm mới ra mắt khi giá giảm xuống dưới 300 USD, trong khi một chủ vật nuôi có thể yêu cầu mua một món đồ chơi cho chó được đánh giá năm sao với giá dưới 30 USD.
Robinhood cho biết người dùng có thể chọn phê duyệt thủ công từng giao dịch mua bằng thẻ tín dụng và "khi thích hợp", các tác nhân cũng sẽ xem trước các giao dịch.
Nguồn tin: The Verge AI — Tác giả: Emma Roth. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.
