Zhipu AI: AutoGLM Rumination, AI tự chủ nghiên cứu mới

Bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự biến đổi sâu sắc. Chúng ta đang vượt ra khỏi các hệ thống chỉ đơn thuần truy xuất thông tin hoặc tuân theo các lệnh đơn giản để hướng tới một thế hệ AI agent mới có khả năng tư duy độc lập, nghiên cứu phức tạp và thực thi tự chủ các nhiệm vụ phức tạp. Mạnh dạn bước vào lĩnh vực đang phát triển này là Zhipu AI, một công ty trí tuệ nhân tạo nổi tiếng của Trung Quốc, đã vén màn đổi mới mới nhất của mình: AutoGLM Rumination. Đây không chỉ là một chatbot khác; nó đại diện cho một AI agent tinh vi được thiết kế để kết hợp liền mạch khả năng nghiên cứu sâu rộng với tính thực tiễn của việc thực thi hoạt động, giải quyết những thách thức trước đây là lĩnh vực độc quyền của trí tuệ con người.

Định nghĩa một lớp AI Agent mới: Vượt ra ngoài việc truy xuất thông tin

Điều thực sự làm nên sự khác biệt của AutoGLM Rumination là triết lý thiết kế đầy tham vọng của nó. Nó nhằm mục đích vượt qua những hạn chế của các công cụ AI thông thường bằng cách giải quyết các câu hỏi phức tạp, có kết thúc mở không chỉ bằng kiến thức được lưu trữ, mà còn thông qua sự tương tác tích cực, năng động với thông tin của thế giới. Hãy tưởng tượng việc đặt ra một truy vấn đa diện đòi hỏi phải tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, đánh giá thông tin mâu thuẫn và xây dựng một phản hồi tinh tế. AutoGLM Rumination được xây dựng để xử lý chính xác các tình huống như vậy.

Mô hình hoạt động của nó bao gồm một quy trình đồng thời lý luận và tìm kiếm. Không giống như các mô hình đơn giản hơn có thể thực hiện các hành động này tuần tự, AutoGLM Rumination tích hợp chúng. Khi nó phân tích một vấn đề một cách logic, nó đồng thời lùng sục trên internet, đánh giá nghiêm túc vô số trang web để thu thập các điểm dữ liệu liên quan. Chu trình lặp đi lặp lại này của việc suy nghĩ và khám phá cho phép nó xây dựng sự hiểu biết toàn diện về chủ đề. Đỉnh cao của quá trình này không phải là một danh sách các liên kết đơn thuần, mà là một báo cáo chi tiết, có cấu trúc, hoàn chỉnh với các nguồn được trích dẫn, cung cấp sự minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc cho những phát hiện của nó.

Một yếu tố cốt lõi phân biệt agent này được thể hiện trong tên của nó: ‘Rumination’. Thuật ngữ này có ý nghĩa nhiều hơn là chỉ xử lý; nó chỉ ra khả năng tự phê bình, phản ánh và suy ngẫm sâu sắc được tích hợp sẵn của mô hình, được mài giũa thông qua các kỹ thuật học tăng cường tiên tiến. Đây không chỉ đơn giản là việc tìm kiếm câu trả lời nhanh chóng; đó là về việc AI tham gia vào các giai đoạn phân tích nội bộ kéo dài, tinh chỉnh sự hiểu biết của mình, đặt câu hỏi về các kết luận sơ bộ của chính nó và phấn đấu cho kết quả tối ưu. Vòng lặp phản ánh này mô phỏng, theo nghĩa tính toán, các quá trình nhận thức sâu sắc hơn mà con người sử dụng khi vật lộn với sự phức tạp, cho phép AI có khả năng tránh các kết luận hời hợt và đạt được kết quả mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Khả năng tiếp cận cũng là một yếu tố quan trọng; Zhipu AI đã cung cấp miễn phí các khả năng mạnh mẽ này thông qua client Zhipu Qingyan PC của mình, báo hiệu ý định đưa công nghệ tiên tiến này vào tay người dùng.

Bóc tách các lớp: Công nghệ thúc đẩy AutoGLM

Các khả năng tinh vi của AutoGLM Rumination không phải là ngẫu nhiên; chúng được xây dựng trên nền tảng vững chắc của dòng GLM (General Language Model) độc quyền của Zhipu AI. Hiểu các thành phần sẽ làm sáng tỏ cách agent đạt được sự pha trộn độc đáo giữa nghiên cứu và hành động:

• Mô hình cơ sở GLM-4: Đây là kiến trúc cơ bản, nền tảng mà trên đó các khả năng chuyên biệt hơn được xếp lớp. Nó cung cấp các phương tiện hiểu và tạo ngôn ngữ cốt lõi.
• Mô hình lý luận GLM-Z1: Xây dựng dựa trên nền tảng cơ sở, mô hình này đặc biệt tăng cường khả năng suy luận của hệ thống. Nó được thiết kế để cải thiện suy luận logic, phân rã vấn đề và khả năng kết nối các mẩu thông tin rời rạc – rất quan trọng để giải quyết các câu hỏi phức tạp.
• Mô hình GLM-Z1-Rumination: Đây là nơi khả năng phản ánh của agent thực sự phát huy tác dụng. Nó giới thiệu các quy trình nâng cao để tự đánh giá, phê bình và tinh chỉnh lặp đi lặp lại, cho phép sự suy ngẫm sâu sắc được ngụ ý bởi tên ‘Rumination’. Mô hình này tích hợp các chức năng tìm kiếm internet thời gian thực, lựa chọn sử dụng công cụ động và quan trọng là các cơ chế tự xác thực để tạo ra một chu trình nghiên cứu tự chủ khép kín. Nó liên tục kiểm tra công việc của mình, tìm kiếm bằng chứng chứng thực và điều chỉnh cách tiếp cận dựa trên những phát hiện của mình.
• Mô hình AutoGLM: Thành phần này hoạt động như người điều phối, tích hợp các chức năng của các mô hình khác và quản lý hoạt động tự chủ tổng thể. Nó chuyển yêu cầu phức tạp của người dùng thành một loạt các bước có thể hành động, ủy thác nhiệm vụ cho các mô hình cơ bản thích hợp (lý luận, tìm kiếm, suy ngẫm) và tổng hợp kết quả thành đầu ra cuối cùng.

Hơn nữa, nền tảng của hệ thống AutoGLM là các phiên bản mô hình cụ thể, được tối ưu hóa:

• GLM-4-Air-0414: Đây được mô tả là một mô hình cơ sở 32 tỷ tham số. Mặc dù số lượng tham số không phải là thước đo duy nhất về khả năng, kích thước đáng kể này cho thấy khả năng nhận dạng mẫu phức tạp và biểu diễn kiến thức đáng kể. Quan trọng là, Zhipu AI nhấn mạnh sự tối ưu hóa của nó cho các nhiệm vụ đòi hỏi sử dụng công cụ, thành thạo tìm kiếm internet và tạo mã. Có lẽ đáng chú ý nhất, mặc dù mạnh mẽ, nó được thiết kế để đạt hiệu quả, được báo cáo là có thể truy cập ngay cả trên phần cứng cấp tiêu dùng. Việc dân chủ hóa AI mạnh mẽ này là một yếu tố chiến lược quan trọng.
• GLM-Z1-Air: Được định vị là một phiên bản tiên tiến, mô hình này tự hào có khả năng lý luận nâng cao. Zhipu AI nhấn mạnh hiệu suất mạnh mẽ của nó trong các lĩnh vực đầy thách thức như giải quyết vấn đề toán học và xử lý các truy vấn phức tạp, nhiều bước. Đáng kể, nó được tuyên bố là phù hợp với các tiêu chuẩn hiệu suất của các mô hình lớn hơn đáng kể, chẳng hạn như DeepSeek-R1, nhưng đạt được điều này với tốc độ xử lý được cải thiện và chi phí vận hành giảm. Sự tập trung vào hiệu quả mà không hy sinh sức mạnh lý luận này là rất quan trọng cho việc triển khai thực tế.

Sự phối hợp giữa các mô hình được thiết kế cẩn thận này cho phép AutoGLM Rumination hoạt động không chỉ như một kho lưu trữ thông tin, mà còn như một agent năng động, suy nghĩ và hành động trong lĩnh vực kỹ thuật số.

Thu hẹp khoảng cách kỹ thuật số: Tương tác và hiểu biết vượt ra ngoài API

Một bước tiến đáng kể được thể hiện bởi AutoGLM Rumination nằm ở khả năng điều hướng và tương tác với thực tế phức tạp, thường lộn xộn của internet. Nhiều công cụ AI bị hạn chế bởi sự phụ thuộc vào Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) – các cổng cấu trúc được cung cấp bởi các trang web để truy cập theo chương trình. Mặc dù hữu ích, API không bao phủ toàn bộ web.

AutoGLM Rumination được thiết kế để khắc phục hạn chế này. Nó được báo cáo là có thể tương tác với các nền tảng trực tuyến khác nhau ngay cả những nền tảng thiếu API công khai. Các ví dụ được trích dẫn – bao gồm các cơ sở dữ liệu học thuật chuyên ngành như CNKI, các nền tảng truyền thông xã hội phổ biến như Xiaohongshu và các trung tâm nội dung phổ biến như tài khoản công cộng WeChat – làm nổi bật tính linh hoạt của nó. Điều này cho thấy các khả năng gần giống với việc duyệt web của con người, có khả năng liên quan đến việc diễn giải bố cục trực quan, hiểu cấu trúc điều hướng và trích xuất thông tin từ các trang không được thiết kế rõ ràng cho máy móc tiêu thụ.

Hơn nữa, agent sở hữu khả năng hiểu đa phương thức. Nó không chỉ xử lý văn bản; nó hiểu sự tương tác của thông tin văn bản và hình ảnh có trên các trang web. Trong môi trường web ngày nay, nơi thông tin thường được truyền tải qua hình ảnh, biểu đồ, đồ họa thông tin và video cùng với văn bản, khả năng này rất quan trọng để đạt được kết quả nghiên cứu thực sự toàn diện. Một agent chỉ giới hạn ở văn bản sẽ bỏ lỡ phần lớn ngữ cảnh và dữ liệu. Bằng cách diễn giải cả hai phương thức, AutoGLM Rumination có thể xây dựng một bức tranh phong phú hơn, chính xác hơn về bối cảnh thông tin, dẫn đến các báo cáo sâu sắc và đầy đủ hơn. Khả năng này mở rộng đáng kể phạm vi các nhiệm vụ mà agent có thể thực hiện hiệu quả, đưa nó đến gần hơn với việc sao chép cách con người thu thập và tổng hợp thông tin trực tuyến một cách tự nhiên.

AutoGLM trong hành động: Một cái nhìn thoáng qua về khả năng tự chủ

Mô tả khái niệm rất có giá trị, nhưng chứng kiến agent thực hiện mang lại cái nhìn sâu sắc cụ thể. Zhipu AI đã cung cấp một bản demo giới thiệu sức mạnh của AutoGLM Rumination. Nhiệm vụ được giao rất phức tạp và nhạy cảm về thời gian: tóm tắt thông tin chính nổi lên từ Diễn đàn Zhongguancun 2025, một sự kiện công nghệ và đổi mới lớn.

Đây không phải là một tìm kiếm từ khóa đơn giản. Nó đòi hỏi phải hiểu tầm quan trọng của sự kiện, xác định các nguồn có liên quan (có khả năng nằm rải rác trên các bài báo, trang web chính thức, thông cáo báo chí và có thể cả phương tiện truyền thông xã hội), trích xuất các loại thông tin cụ thể (thành tựu công nghệ lớn, thảo luận chuyên đề cốt lõi, kết quả hợp tác quan trọng), tổng hợp những phát hiện đa dạng này thành một câu chuyện mạch lạc và trình bày chúng một cách rõ ràng.

Theo Zhipu AI, sau khi nhận được lời nhắc, AutoGLM Rumination đã bắt tay vào vài phút duyệt web và phân tích tự chủ. Điều này liên quan đến việc xây dựng chiến lược tìm kiếm, điều hướng các trang web khác nhau, đánh giá mức độ liên quan và độ tin cậy của các trang khác nhau, trích xuất các dữ kiện và số liệu thích hợp, và có khả năng đối chiếu thông tin để đảm bảo tính chính xác. Kết quả được báo cáo là một báo cáo toàn diện đã trình bày chi tiết thành công những điểm nổi bật của diễn đàn theo yêu cầu.

Bản demo này đóng vai trò như một minh họa thực tế về các khả năng tích hợp của agent:

• Nhận thức động: Nhận ra bản chất của yêu cầu và xác định các loại thông tin cần thiết.
• Ra quyết định đa đường: Chọn trang web nào để truy cập, liên kết nào để theo dõi và cách ưu tiên thu thập thông tin.
• Xác minh logic: Đánh giá thông tin được trích xuất, có khả năng so sánh dữ liệu từ nhiều nguồn để đảm bảo tính nhất quán.
• Thực thi tự chủ: Thực hiện toàn bộ quy trình nghiên cứu và tổng hợp mà không cần hướng dẫn từng bước của con người.

Mặc dù một bản demo duy nhất chỉ cung cấp một cái nhìn thoáng qua, nó nhấn mạnh hiệu quả tiềm năng của một AI agent có thể độc lập điều hướng sự phức tạp của thông tin trực tuyến để đáp ứng các yêu cầu phức tạp của người dùng. Nó vẽ nên một bức tranh về một công cụ có khả năng hoạt động như một trợ lý nghiên cứu hiệu quả cao, có khả năng giải quyết các nhiệm vụ thường đòi hỏi thời gian và nỗ lực đáng kể của con người.

Chiến lược và Hệ sinh thái: Nước cờ Mã nguồn mở

Ngoài những tiến bộ công nghệ được thể hiện trong AutoGLM Rumination, Zhipu AI đang thực hiện một bước đi chiến lược quan trọng bằng cách áp dụng triết lý mã nguồn mở. Công ty đã công bố kế hoạch mở nguồn các mô hình và công nghệ cốt lõi của mình, bao gồm các mô hình GLM nền tảng đã thảo luận trước đó, bắt đầu từ ngày 14 tháng 4.

Quyết định này mang ý nghĩa đáng kể. Bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ này cho cộng đồng nhà phát triển toàn cầu, Zhipu AI nhằm mục đích:

1. Thúc đẩy đổi mới: Cung cấp quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến có thể làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các nhà nghiên cứu, công ty khởi nghiệp và nhà phát triển cá nhân đang tìm cách xây dựng các ứng dụng AI của riêng họ hoặc thử nghiệm các khái niệm AI agent. Điều này có thể thúc đẩy một hệ sinh thái sôi động xung quanh công nghệ của Zhipu.
2. Thúc đẩy hợp tác: Cách tiếp cận mã nguồn mở khuyến khích sự hợp tác, báo cáo lỗi và cải tiến do cộng đồng thúc đẩy. Zhipu AI có thể hưởng lợi từ trí tuệ tập thể và nỗ lực của một nhóm lớn hơn các nhà phát triển kiểm tra và xây dựng dựa trên công việc của họ.
3. Thiết lập tiêu chuẩn: Phát hành các mô hình cơ sở mạnh mẽ có thể ảnh hưởng đến hướng phát triển AI, có khả năng thiết lập kiến trúc GLM của Zhipu như một tiêu chuẩn thực tế hoặc một lựa chọn phổ biến trong các phân khúc nhất định của cộng đồng AI.
4. Xây dựng lòng tin và tính minh bạch: Mã nguồn mở có thể tăng cường tính minh bạch, cho phép kiểm tra độc lập các khả năng và hạn chế của mô hình, điều này có thể xây dựng lòng tin giữa người dùng và nhà phát triển.
5. Thúc đẩy việc áp dụng: Bằng cách cung cấp công nghệ sẵn có, Zhipu AI có thể khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn các mô hình của mình, có khả năng dẫn đến các cơ hội thương mại thông qua hỗ trợ, tùy chỉnh hoặc các giải pháp dành riêng cho doanh nghiệp được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở.

Chiến lược mã nguồn mở này không chỉ đơn thuần là một hành động vị tha về công nghệ; đó là một động thái được tính toán để định vị Zhipu AI như một người chơi chủ chốt trong bối cảnh AI toàn cầu đang phát triển nhanh chóng. Nó báo hiệu sự tự tin vào công nghệ của họ và tham vọng nuôi dưỡng một hệ sinh thái phát triển mạnh xung quanh những đổi mới của họ, có khả năng thách thức những người chơi đã thành danh duy trì các cách tiếp cận khép kín hơn. Sáng kiến này dự kiến sẽ thúc đẩy đáng kể sự phát triển và ứng dụng thực tế của các AI agent trên nhiều lĩnh vực.

Vạch ra tương lai: Ứng dụng tiềm năng và ý nghĩa

Sự ra đời của một AI agent như AutoGLM Rumination, kết hợp nghiên cứu sâu với hành động tự chủ và khả năng phản ánh, mở ra một chân trời rộng lớn các ứng dụng tiềm năng và mang ý nghĩa quan trọng đối với các ngành công nghiệp khác nhau và bản chất của công việc. Zhipu AI đề cập rõ ràng đến việc nhắm mục tiêu hợp tác trong các lĩnh vực chính, đưa ra một cái nhìn thoáng qua về nơi công nghệ này có thể tạo ra tác động ban đầu:

• Tài chính: Hãy tưởng tượng các agent tự động theo dõi xu hướng thị trường, phân tích các báo cáo tài chính phức tạp trong thời gian thực, tạo ra nghiên cứu đầu tư chi tiết dựa trên các luồng dữ liệu đa dạng (bao gồm tin tức, hồ sơ và dữ liệu thay thế) hoặc thực hiện kiểm tra tuân thủ quy định phức tạp trên các bộ dữ liệu khổng lồ. Khả năng tổng hợp thông tin và cung cấp báo cáo có trích dẫn của AutoGLM có thể là vô giá.
• Giáo dục: Sinh viên có thể hưởng lợi từ các trợ lý nghiên cứu được cá nhân hóa cao có khả năng khám phá các chủ đề phức tạp, tóm tắt các bài báo học thuật và thậm chí giúp cấu trúc các lập luận, tất cả trong khi trích dẫn các nguồn một cách thích hợp. Các nhà giáo dục có thể sử dụng các công cụ như vậy để phát triển chương trình giảng dạy, phân tích xu hướng giáo dục hoặc thậm chí hỗ trợ đánh giá các bài tập phức tạp, dựa trên nghiên cứu.
• Chăm sóc sức khỏe: Các nhà nghiên cứu có thể tận dụng các agent này để tiến hành đánh giá tài liệu toàn diện nhanh hơn nhiều so với khả năng hiện tại, xác định các mẫu trong dữ liệu thử nghiệm lâm sàng nằm rải rác trên nhiều nghiên cứu hoặc theo dõi các xu hướng sức khỏe cộng đồng mới nổi từ các nguồn trực tuyến đa dạng. Mặc dù việc sử dụng chẩn đoán trực tiếp đòi hỏi sự thận trọng cao độ và giám sát của con người, các agent như vậy có khả năng hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng bằng cách tổng hợp thông tin bệnh nhân và kiến thức y tế liên quan.
• Hành chính công: Các cơ quan chính phủ có thể sử dụng AutoGLM để phân tích chính sách chuyên sâu, tóm tắt lượng lớn phản hồi của công chúng về các quy định được đề xuất, giám sát việc tuân thủ các tiêu chuẩn hoặc soạn thảo các báo cáo toàn diện về các vấn đề xã hội phức tạp dựa trên việc thu thập thông tin rộng rãi.

Ngoài các lĩnh vực cụ thể này, các khả năng cốt lõi của AutoGLM Rumination – nghiên cứu tự chủ, tương tác đa nền tảng, hiểu đa phương thức và phân tích phản ánh – gợi ý về một tương lai nơi các AI agent trở thành trợ lý nhận thức mạnh mẽ, tăng cường năng suất của con người trong vô số ngành nghề dựa trên tri thức. Các nhiệm vụ hiện đang tiêu tốn hàng giờ hoặc hàng ngày nghiên cứu và tổng hợp thủ công có khả năng được hoàn thành nhanh hơn đáng kể và trong một số trường hợp, với tính toàn diện cao hơn.

Sự phát triển này đại diện cho một bước tiến hữu hình hướng tới các Agentic LLMs (Large Language Models hoạt động như các agent) tinh vi hơn. Khi Zhipu AI tiếp tục tinh chỉnh AutoGLM Rumination và có khả năng mở rộng các chức năng của nó, và khi cộng đồng AI rộng lớn hơn xây dựng dựa trên các mô hình mã nguồn mở, chúng ta có khả năng chứng kiến sự tăng tốc trong việc triển khai các ứng dụng AI tự chủ. Điều này hứa hẹn không chỉ tăng hiệu quả mà còn có khả năng tạo ra những cách thức mới để giải quyết các vấn đề phức tạp, thúc đẩy đổi mới và cuối cùng là định hình lại quy trình làm việc và năng suất của con người trên toàn nền kinh tế toàn cầu. Kỷ nguyên AI như một đối tác chủ động trong các nhiệm vụ nhận thức phức tạp dường như đang đến gần hơn.