# Bên trong “nhà máy mô hình” của Poolside AI: từ mã hóa đến AGI trong tám tuần

Đăng ngày: 2026-07-31

Trong bối cảnh tranh luận gay gắt về mô hình AI nguồn mở so với nguồn đóng, Poolside AI nổi lên như một nhân tố quan trọng với các mô hình mới đầy ấn tượng. Đáng chú ý là Laguna S 2.1, một thành tựu đáng kể khi có khả năng vượt trội so với các sản phẩm từ Thinking Machines, dù Laguna S 2.1 chỉ bằng một phần mười kích thước. Báo cáo kỹ thuật chi tiết của Poolside về Laguna M.1/XS.2 cũng nhận được nhiều lời khen ngợi từ cộng đồng, cho thấy những bước tiến đột phá của họ. Eiso Kant, đồng sáng lập Poolside AI, đã dành hơn một thập kỷ để theo đuổi niềm tin rằng mã nguồn là con đường dẫn đến AGI. Ông từng đầu tư 12 triệu đô la vào các mô hình ngôn ngữ cho mã hóa từ năm 2015, rất lâu trước khi thị trường thực sự quan tâm. Sự ra đời của ChatGPT được xem như một sự xác nhận cho tầm nhìn của ông, thúc đẩy Poolside quay trở lại với phát triển nguồn mở. Công ty này đã xây dựng một "Nhà máy Mô hình" (Model Factory) cho phép rút ngắn chu kỳ phát triển từ giai đoạn huấn luyện ban đầu đến khi ra mắt mô hình chỉ trong tám tuần, thay vì sáu tháng như trước. Với chưa đầy 70 nhà nghiên cứu, họ thực hiện khoảng 10.000 đến 20.000 thử nghiệm mỗi tháng. Hệ thống kỹ thuật của nhà máy này đặc trưng bởi khả năng truyền dữ liệu trực tiếp vào quá trình huấn luyện, đảm bảo khả năng tái lập thử nghiệm, sử dụng tính toán độ chính xác thấp và có các tác nhân tự động viết mã, khởi chạy công việc, đánh giá kết quả và điều chỉnh quy trình huấn luyện cho các mô hình tương lai. Kant tin rằng việc xây dựng mô hình AI thực chất là 90% công việc kỹ thuật. Triết lý của Poolside AI tập trung vào việc tạo ra một thế giới với 100 công ty mô hình nền tảng thay vì một tập đoàn độc quyền gồm năm công ty, ngay cả khi Poolside nằm trong số năm đó. Họ cam kết với trọng số mở và nghiên cứu mở, đồng thời chủ động thành lập một tổ chức nghiên cứu toàn cầu bên ngoài cuộc chiến tranh giành nhân tài ở Thung lũng Silicon. Laguna S, một trong những mô hình mới của họ, có tổng cộng 118 tỷ tham số, trong đó 8 tỷ tham số hoạt động, và mất tám tuần để đi từ huấn luyện đến ra mắt. Eiso Kant nhấn mạnh tầm quan trọng của sự bền bỉ, xác minh và khả năng truy vết ngược hơn là trí thông minh thô, đồng thời tin rằng các mô hình nhỏ hơn có thể xử lý lượng công việc tri thức lớn hơn dự kiến. Ông cũng chỉ ra rằng việc dự đoán mã thông báo tiếp theo vẫn chưa khai thác đủ kiến thức từ web và củng cố học tập sẽ được tích hợp sớm hơn vào quá trình huấn luyện ban đầu. Poolside cũng đang tiên phong trong việc thiết kế các tác nhân có thể tự viết tập lệnh thay vì chỉ chọn từ các công cụ được định nghĩa trước, đồng thời ưu tiên tính năng thị giác và xem ngôn ngữ là phương thức hiệu quả nhất về mặt tính toán để mã hóa kiến thức và suy luận. Trong bối cảnh phát triển AI hiện nay, Poolside AI đã huy động được 500 triệu đô la, cho thấy sự tin tưởng của các nhà đầu tư vào tầm nhìn của họ về AGI. Eiso Kant cũng đề cập đến vai trò quan trọng của các nhà sản xuất phần cứng như NVIDIA và TSMC, cũng như những thách thức về quy định có thể vô tình tạo ra một tình trạng độc quyền. Poolside AI là ví dụ điển hình cho một cách tiếp cận mới trong việc xây dựng mô hình AI, ưu tiên kỹ thuật, tốc độ và tính mở, với niềm tin rằng trí thông minh có thể trở thành tài nguyên được yêu cầu và thương mại hóa nhiều nhất trên thế giới.

Canonical: https://www.tungpham.vn/blog/ben-trong-nha-may-mo-hinh-cua-poolside-ai-tu-ma-hoa-den-agi-trong-tam-tuan