Hạ Hòa: Xin chào, Flood, bạn có thể giới thiệu ngắn gọn về bản thân được không?
Flood Sung: Xin chào mọi người, tôi là Flood Sung, hiện đang giữ vị trí trưởng bộ phận sản phẩm AI tại QiYuan Thế Giới. Trước đây, tôi làm nghiên cứu viên học tăng cường tại ByteDance, chuyên về phát triển công nghệ liên quan đến AI.
Hạ Hòa: Chúng ta hãy bắt đầu với một chủ đề nhẹ nhàng. Gần đây bạn có thấy một số hình thức sản phẩm đặc biệt thú vị, ấn tượng nào có thể chia sẻ không?
Flood Sung: Gần đây, các sản phẩm phổ biến nhất là trên GitHub, và văn hóa mã nguồn mở ở nước ngoài rất mạnh mẽ, và nhiều người đam mê không muốn kiếm tiền, mà trước tiên hãy tham gia vào các dự án mã nguồn mở để chơi. Giờ đây, các xu hướng hàng đầu trên GitHub đều liên quan đến ChatGPT, chẳng hạn như một ứng dụng rất phổ biến có tên AutoGPT, nhằm mục đích làm cho GPT hoàn toàn tự động. Ví dụ: ai đó đã kết nối GPT với Siri thông qua mã, nói "giúp tôi xây dựng một trang web" bằng lệnh thoại và tương tác với âm thanh trong suốt quá trình, và cuối cùng là xây dựng trang web. Điều này đã đi từ hỗ trợ con người sang hành quyết thay thế, điều này rất thú vị và nó đã đạt được 10.000 ngôi sao trong vài ngày.
Hạ Hòa: Điều này đã có thể thực hiện nhiệm vụ thực tế rồi sao? Trước đây có vẻ như vẫn chỉ ở giai đoạn tưởng tượng.
Flood Sung: Vâng, khả năng tích lũy kiến thức và nhận thức chung của GPT-4 đã vượt qua sinh viên đại học. Chỉ cần được phép gọi phần mềm hoặc giao diện, với một chút phát triển, nó có thể được kết nối với thế giới thực để xử lý các tác vụ. Ví dụ: "giúp tôi đặt khách sạn", nếu bạn cho phép Alipay, nó có thể đặt hàng. Nó không còn là khoa học viễn tưởng nữa, những người đam mê đã xác minh nó với tốc độ nhanh chóng và công nghệ đang phát triển nhanh chóng, từ các cuộc trò chuyện đến đọc tài liệu và bây giờ ở cấp độ thực hiện.
Hạ Hòa: Công nghệ của ChatGPT là sự đột phá trong mô hình hay là sự mở rộng của công nghệ trong quá khứ?
Flood Sung: Chắc chắn là sự mở rộng của công nghệ trong quá khứ. Nhà khoa học trưởng của Open AI, Ilya Sutskever, cũng đã nói rằng ChatGPT không có ý tưởng hoàn toàn mới, tất cả các tư tưởng đã có từ một hoặc hai mươi năm trước, chẳng hạn như mạng nơ-ron và học tăng cường. Sự khác biệt nằm ở quy mô: trước đây là vài chục nơ-ron, bây giờ là mạng nơ-ron với hàng trăm tỷ tham số. Transformer nổi lên vào năm 2017, nhưng cơ chế chú ý của nó đã có từ trước đó. Thành công của AlphaGo cũng chứng minh tiềm năng của học tăng cường trong các lĩnh vực cụ thể. Bây giờ chỉ là áp dụng những phương pháp này vào mô hình ngôn ngữ, tối ưu hóa đầu ra để phù hợp với nhu cầu của con người.
Hạ Hòa: Vậy hiệu ứng gây chú ý của ChatGPT là do ứng dụng công nghệ hiện có vào mô hình ngôn ngữ lớn?
Flood Sung：Đúng vậy. Thế giới văn bản bao gồm logic và tư duy của con người, có phạm vi ứng dụng rất rộng. Open AI đã đóng cửa bộ phận robot cách đây vài năm, tập trung hoàn toàn vào mô hình ngôn ngữ, giống như AlphaGo, trước tiên sử dụng dữ liệu từ các chuyên gia để huấn luyện, sau đó tối ưu hóa thông qua học tăng cường, hiệu quả rất đáng kể.
Hạ Hòa: Bạn đã đề cập rằng quá trình học của ChatGPT tương tự như con người: ghi nhớ, làm bài, thi. Ba giai đoạn này tương ứng với những công nghệ nào?
Flood Sung: Giai đoạn đầu tiên "thuộc lòng" là học không giám sát, mô hình dự đoán ký tự tiếp theo, tương tự như việc thuộc bài, dự đoán càng chính xác thì học càng tốt. Giai đoạn thứ hai "làm bài" là học có giám sát, sử dụng chỉ dẫn từ con người (như viết mã, thơ hoặc báo cáo) để huấn luyện đầu vào và đầu ra, tương tự như làm bài thi. Giai đoạn thứ ba "thi" là học tăng cường, tối ưu hóa mạng nơ-ron thông qua phản hồi từ con người. Chẳng hạn như chơi bóng bàn, luyện tập nhiều lần để nâng cao trình độ; AI thông qua việc đánh giá của con người để huấn luyện mô hình thưởng (Reward Model), liên tục tối ưu hóa hiệu suất, ngày càng phù hợp với yêu cầu của con người.
Hạ Hòa: Sự khác biệt giữa trong nước và Open AI nằm ở đâu? Trong ngành nói rằng chậm hai năm, vậy chậm ở bước nào?
Flood Sung: Khoảng cách trước hết là nhận thức. Vài năm trước, không ai tin rằng chỉ cần dự đoán nhân vật tiếp theo sẽ khiến AI có khả năng suy luận logic. Open AI có niềm tin và tin tưởng chắc chắn rằng các mô hình lớn và dữ liệu lớn có thể giải quyết vấn đề, và đã đầu tư rất nhiều từ 1,5 tỷ tham số của GPT-2 đến 175 tỷ của GPT-3. Ở Trung Quốc, nó tập trung vào các lĩnh vực kiếm tiền như giao đồ ăn, thương mại điện tử và video ngắn, và không có năng lượng để đầu tư vào các công nghệ tiên tiến. Bây giờ các nhà sản xuất và công ty khởi nghiệp trong nước đang bắt kịp, nhưng rất khó để vượt qua chỉ theo dõi. Open AI không tiết lộ chi tiết về các thuật toán mới nhất và Trung Quốc cần phải đổi mới theo cách riêng của mình, nếu không sẽ khó cạnh tranh.
Hạ Hòa: Open AI trước đây thường phát hành các bài báo giới thiệu về phương pháp huấn luyện, giờ đây không mã nguồn mở những phần nào?
Flood Sung: Trước đây có các bài báo, chẳng hạn như chi tiết về đào tạo GPT-3. Bây giờ báo cáo kỹ thuật của GPT-4 chỉ trình bày hiệu quả, chẳng hạn như điểm gần như hoàn hảo trong kỳ thi SAT của Mỹ, nhưng kiến trúc mạng, kỹ thuật đào tạo hoàn toàn được giữ bí mật, chúng ta chỉ có thể đoán. Các công nghệ cơ bản như Transformer là mã nguồn mở, nhưng thực hiện cụ thể của mô hình mới nhất là một hộp đen.
Hạ Hà: Mọi người nói rằng ChatGPT là khoảnh khắc iPhone trong lịch sử điện thoại di động, bạn nghĩ rằng hệ sinh thái tương lai của nó sẽ phát triển như thế nào?
Flood Sung: Ảnh hưởng của ChatGPT vượt xa iPhone, giống như phát minh ra điện, tạo ra một phương tiện hoàn toàn mới để trao quyền cho các ngành nghề. Trong tương lai, bất kỳ lĩnh vực nào cũng có thể kết nối với AI. Nếu Open AI độc quyền, giống như Apple, hiệu suất vượt trội; mô hình mã nguồn mở giống như Android, hiệu suất kém hơn nhưng chi phí thấp, phát triển khắp nơi. Có thể sẽ xuất hiện vài người chơi hàng đầu cạnh tranh, nhưng mô hình mã nguồn mở sẽ khiến AI phổ biến như điện thoại di động, ai cũng có thể sử dụng.
Hạ Hà: ChatGPT đã nổi tiếng, Kỹ thuật Gợi ý cũng đã nổi tiếng. Người bình thường có cần học bộ quy tắc ngôn ngữ này để nói chuyện với AI không?
Flood Sung：Không nhất thiết phải học, nhưng học cách sử dụng AI có thể nâng cao hiệu suất. Trong tương lai, giống như lập trình, người bình thường có thể phát triển chương trình bằng ngôn ngữ tự nhiên, rào cản sẽ giảm mạnh. Prompt Engineering về bản chất là diễn đạt rõ ràng yêu cầu, giống như một quản lý sản phẩm đưa ra yêu cầu. Ai biết cách sử dụng AI hơn, người đó sẽ có lợi thế cạnh tranh; hoàn toàn không sử dụng có thể bị loại bỏ. Trong tương lai, AI sẽ trở thành bạn đồng hành của con người, nhưng điều kiện tiên quyết là đảm bảo an toàn, tránh vi phạm ý chí của con người.
Hạ Hòa: Bạn đã đề cập đến vấn đề an toàn. Hiện tại có rất nhiều người chia sẻ mẫu từ khóa để nâng cao năng suất, liệu Kỹ thuật Gợi ý trong tương lai sẽ biến mất giống như những "chuyên gia tìm kiếm" thời kỳ đầu không?
Flood Sung: Sẽ không biến mất, chỉ là ngưỡng sẽ giảm. Nhu cầu biểu đạt luôn tồn tại, giống như việc chỉ huy nhân viên, bạn phải nói rõ mục tiêu. Kỹ thuật Prompt Engineering là nghệ thuật đặt câu hỏi ở cấp độ logic, không phải vấn đề kỹ thuật. Tương lai có thể đơn giản hơn, nhưng vẫn cần giao tiếp rõ ràng.
Hạ Hòa: Bạn đã nói rằng ChatGPT có thể trở thành chuyên gia hàng đầu trong các lĩnh vực chuyên môn. Hiện tại nó trả lời sai các câu hỏi chuyên môn, là do dữ liệu chuyên sâu không đủ hay thiếu học tập tăng cường?
Flood Sung: Hai lý do. Thứ nhất, dữ liệu trong lĩnh vực chuyên môn rất ít, chẳng hạn như bài toán toán học cấp tiểu học nhiều, nhưng bài toán Olympiad hay vấn đề toán học hàng đầu thì ít, dẫn đến việc huấn luyện chưa đủ. Thứ hai, để vượt qua trình độ con người, AI cần tương tác với môi trường thông qua học tăng cường và khám phá những lĩnh vực chưa biết. Ví dụ như giải quyết Đoán của Goldbach, cần rất nhiều dữ liệu vùng cụ thể và tối ưu hóa học tăng cường.
Hạ Hà: Nếu AI vượt qua con người thông qua việc tự học tăng cường, ai sẽ là người đánh giá? Liệu có bỏ qua các quy tắc đạo đức do con người đặt ra không?
Flood Sung: Về lý thuyết, AI có thể tự học, giống như Chu Bá Thông với khả năng tự đấu tay đôi, tự nâng cao bản thân. Điều này rất nguy hiểm, vì nó có thể vượt qua rào cản của con người, thậm chí từ bỏ các quy tắc đạo đức. Hiện tại, mặc dù GPT-4 có những hạn chế, nhưng vẫn có thể trở thành nhân vật ác ý thông qua các từ khóa gợi ý cụ thể "đen". An toàn AI là một vấn đề nghiêm trọng, giống như những sai sót thỉnh thoảng trong lái xe tự động có thể chỉ phá hủy một chiếc xe, nhưng sai sót của AI siêu mạnh có thể ảnh hưởng đến toàn nhân loại. Tôi kêu gọi ưu tiên giải quyết vấn đề an toàn trước, sau đó mới tiến hành nghiên cứu.
Hạ Hòa: Gần đây bạn đang quan tâm đến những điều tiên tiến hoặc thú vị nào? Nguồn thông tin của bạn là những kênh nào?
Flood Sung: Mỗi ngày đều có những tiến triển mới, chủ yếu theo dõi Twitter và GitHub, các geek và nhà khoa học ở nước ngoài thường chia sẻ những tin tức mới nhất. Chẳng hạn, Microsoft đã tích hợp mô hình lớn vào robot, kiểm soát hành vi của chúng, khám phá không gian gần như vô hạn. Kênh chính là Twitter và GitHub, nơi tập hợp của các nhà khoa học và geek.
Hạ Hòa: Được rồi, vấn đề hôm nay đến đây là kết thúc. Cảm ơn Flood đã chia sẻ tuyệt vời!
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phỏng vấn chuyên gia AI Flood Sung từ QiYuan World: Từ tự động hóa GPT đến RWA, khám phá tương lai của AI và Blockchain
Hạ Hòa: Xin chào, Flood, bạn có thể giới thiệu ngắn gọn về bản thân được không?
Flood Sung: Xin chào mọi người, tôi là Flood Sung, hiện đang giữ vị trí trưởng bộ phận sản phẩm AI tại QiYuan Thế Giới. Trước đây, tôi làm nghiên cứu viên học tăng cường tại ByteDance, chuyên về phát triển công nghệ liên quan đến AI.
Hạ Hòa: Chúng ta hãy bắt đầu với một chủ đề nhẹ nhàng. Gần đây bạn có thấy một số hình thức sản phẩm đặc biệt thú vị, ấn tượng nào có thể chia sẻ không?
Flood Sung: Gần đây, các sản phẩm phổ biến nhất là trên GitHub, và văn hóa mã nguồn mở ở nước ngoài rất mạnh mẽ, và nhiều người đam mê không muốn kiếm tiền, mà trước tiên hãy tham gia vào các dự án mã nguồn mở để chơi. Giờ đây, các xu hướng hàng đầu trên GitHub đều liên quan đến ChatGPT, chẳng hạn như một ứng dụng rất phổ biến có tên AutoGPT, nhằm mục đích làm cho GPT hoàn toàn tự động. Ví dụ: ai đó đã kết nối GPT với Siri thông qua mã, nói "giúp tôi xây dựng một trang web" bằng lệnh thoại và tương tác với âm thanh trong suốt quá trình, và cuối cùng là xây dựng trang web. Điều này đã đi từ hỗ trợ con người sang hành quyết thay thế, điều này rất thú vị và nó đã đạt được 10.000 ngôi sao trong vài ngày.
Hạ Hòa: Điều này đã có thể thực hiện nhiệm vụ thực tế rồi sao? Trước đây có vẻ như vẫn chỉ ở giai đoạn tưởng tượng.
Flood Sung: Vâng, khả năng tích lũy kiến thức và nhận thức chung của GPT-4 đã vượt qua sinh viên đại học. Chỉ cần được phép gọi phần mềm hoặc giao diện, với một chút phát triển, nó có thể được kết nối với thế giới thực để xử lý các tác vụ. Ví dụ: "giúp tôi đặt khách sạn", nếu bạn cho phép Alipay, nó có thể đặt hàng. Nó không còn là khoa học viễn tưởng nữa, những người đam mê đã xác minh nó với tốc độ nhanh chóng và công nghệ đang phát triển nhanh chóng, từ các cuộc trò chuyện đến đọc tài liệu và bây giờ ở cấp độ thực hiện.
Hạ Hòa: Công nghệ của ChatGPT là sự đột phá trong mô hình hay là sự mở rộng của công nghệ trong quá khứ?
Flood Sung: Chắc chắn là sự mở rộng của công nghệ trong quá khứ. Nhà khoa học trưởng của Open AI, Ilya Sutskever, cũng đã nói rằng ChatGPT không có ý tưởng hoàn toàn mới, tất cả các tư tưởng đã có từ một hoặc hai mươi năm trước, chẳng hạn như mạng nơ-ron và học tăng cường. Sự khác biệt nằm ở quy mô: trước đây là vài chục nơ-ron, bây giờ là mạng nơ-ron với hàng trăm tỷ tham số. Transformer nổi lên vào năm 2017, nhưng cơ chế chú ý của nó đã có từ trước đó. Thành công của AlphaGo cũng chứng minh tiềm năng của học tăng cường trong các lĩnh vực cụ thể. Bây giờ chỉ là áp dụng những phương pháp này vào mô hình ngôn ngữ, tối ưu hóa đầu ra để phù hợp với nhu cầu của con người.
Hạ Hòa: Vậy hiệu ứng gây chú ý của ChatGPT là do ứng dụng công nghệ hiện có vào mô hình ngôn ngữ lớn?
Flood Sung：Đúng vậy. Thế giới văn bản bao gồm logic và tư duy của con người, có phạm vi ứng dụng rất rộng. Open AI đã đóng cửa bộ phận robot cách đây vài năm, tập trung hoàn toàn vào mô hình ngôn ngữ, giống như AlphaGo, trước tiên sử dụng dữ liệu từ các chuyên gia để huấn luyện, sau đó tối ưu hóa thông qua học tăng cường, hiệu quả rất đáng kể.
Hạ Hòa: Bạn đã đề cập rằng quá trình học của ChatGPT tương tự như con người: ghi nhớ, làm bài, thi. Ba giai đoạn này tương ứng với những công nghệ nào?
Flood Sung: Giai đoạn đầu tiên "thuộc lòng" là học không giám sát, mô hình dự đoán ký tự tiếp theo, tương tự như việc thuộc bài, dự đoán càng chính xác thì học càng tốt. Giai đoạn thứ hai "làm bài" là học có giám sát, sử dụng chỉ dẫn từ con người (như viết mã, thơ hoặc báo cáo) để huấn luyện đầu vào và đầu ra, tương tự như làm bài thi. Giai đoạn thứ ba "thi" là học tăng cường, tối ưu hóa mạng nơ-ron thông qua phản hồi từ con người. Chẳng hạn như chơi bóng bàn, luyện tập nhiều lần để nâng cao trình độ; AI thông qua việc đánh giá của con người để huấn luyện mô hình thưởng (Reward Model), liên tục tối ưu hóa hiệu suất, ngày càng phù hợp với yêu cầu của con người.
Hạ Hòa: Sự khác biệt giữa trong nước và Open AI nằm ở đâu? Trong ngành nói rằng chậm hai năm, vậy chậm ở bước nào?
Flood Sung: Khoảng cách trước hết là nhận thức. Vài năm trước, không ai tin rằng chỉ cần dự đoán nhân vật tiếp theo sẽ khiến AI có khả năng suy luận logic. Open AI có niềm tin và tin tưởng chắc chắn rằng các mô hình lớn và dữ liệu lớn có thể giải quyết vấn đề, và đã đầu tư rất nhiều từ 1,5 tỷ tham số của GPT-2 đến 175 tỷ của GPT-3. Ở Trung Quốc, nó tập trung vào các lĩnh vực kiếm tiền như giao đồ ăn, thương mại điện tử và video ngắn, và không có năng lượng để đầu tư vào các công nghệ tiên tiến. Bây giờ các nhà sản xuất và công ty khởi nghiệp trong nước đang bắt kịp, nhưng rất khó để vượt qua chỉ theo dõi. Open AI không tiết lộ chi tiết về các thuật toán mới nhất và Trung Quốc cần phải đổi mới theo cách riêng của mình, nếu không sẽ khó cạnh tranh.
Hạ Hòa: Open AI trước đây thường phát hành các bài báo giới thiệu về phương pháp huấn luyện, giờ đây không mã nguồn mở những phần nào?
Flood Sung: Trước đây có các bài báo, chẳng hạn như chi tiết về đào tạo GPT-3. Bây giờ báo cáo kỹ thuật của GPT-4 chỉ trình bày hiệu quả, chẳng hạn như điểm gần như hoàn hảo trong kỳ thi SAT của Mỹ, nhưng kiến trúc mạng, kỹ thuật đào tạo hoàn toàn được giữ bí mật, chúng ta chỉ có thể đoán. Các công nghệ cơ bản như Transformer là mã nguồn mở, nhưng thực hiện cụ thể của mô hình mới nhất là một hộp đen.
Hạ Hà: Mọi người nói rằng ChatGPT là khoảnh khắc iPhone trong lịch sử điện thoại di động, bạn nghĩ rằng hệ sinh thái tương lai của nó sẽ phát triển như thế nào?
Flood Sung: Ảnh hưởng của ChatGPT vượt xa iPhone, giống như phát minh ra điện, tạo ra một phương tiện hoàn toàn mới để trao quyền cho các ngành nghề. Trong tương lai, bất kỳ lĩnh vực nào cũng có thể kết nối với AI. Nếu Open AI độc quyền, giống như Apple, hiệu suất vượt trội; mô hình mã nguồn mở giống như Android, hiệu suất kém hơn nhưng chi phí thấp, phát triển khắp nơi. Có thể sẽ xuất hiện vài người chơi hàng đầu cạnh tranh, nhưng mô hình mã nguồn mở sẽ khiến AI phổ biến như điện thoại di động, ai cũng có thể sử dụng.
Hạ Hà: ChatGPT đã nổi tiếng, Kỹ thuật Gợi ý cũng đã nổi tiếng. Người bình thường có cần học bộ quy tắc ngôn ngữ này để nói chuyện với AI không?
Flood Sung：Không nhất thiết phải học, nhưng học cách sử dụng AI có thể nâng cao hiệu suất. Trong tương lai, giống như lập trình, người bình thường có thể phát triển chương trình bằng ngôn ngữ tự nhiên, rào cản sẽ giảm mạnh. Prompt Engineering về bản chất là diễn đạt rõ ràng yêu cầu, giống như một quản lý sản phẩm đưa ra yêu cầu. Ai biết cách sử dụng AI hơn, người đó sẽ có lợi thế cạnh tranh; hoàn toàn không sử dụng có thể bị loại bỏ. Trong tương lai, AI sẽ trở thành bạn đồng hành của con người, nhưng điều kiện tiên quyết là đảm bảo an toàn, tránh vi phạm ý chí của con người.
Hạ Hòa: Bạn đã đề cập đến vấn đề an toàn. Hiện tại có rất nhiều người chia sẻ mẫu từ khóa để nâng cao năng suất, liệu Kỹ thuật Gợi ý trong tương lai sẽ biến mất giống như những "chuyên gia tìm kiếm" thời kỳ đầu không?
Flood Sung: Sẽ không biến mất, chỉ là ngưỡng sẽ giảm. Nhu cầu biểu đạt luôn tồn tại, giống như việc chỉ huy nhân viên, bạn phải nói rõ mục tiêu. Kỹ thuật Prompt Engineering là nghệ thuật đặt câu hỏi ở cấp độ logic, không phải vấn đề kỹ thuật. Tương lai có thể đơn giản hơn, nhưng vẫn cần giao tiếp rõ ràng.
Hạ Hòa: Bạn đã nói rằng ChatGPT có thể trở thành chuyên gia hàng đầu trong các lĩnh vực chuyên môn. Hiện tại nó trả lời sai các câu hỏi chuyên môn, là do dữ liệu chuyên sâu không đủ hay thiếu học tập tăng cường?
Flood Sung: Hai lý do. Thứ nhất, dữ liệu trong lĩnh vực chuyên môn rất ít, chẳng hạn như bài toán toán học cấp tiểu học nhiều, nhưng bài toán Olympiad hay vấn đề toán học hàng đầu thì ít, dẫn đến việc huấn luyện chưa đủ. Thứ hai, để vượt qua trình độ con người, AI cần tương tác với môi trường thông qua học tăng cường và khám phá những lĩnh vực chưa biết. Ví dụ như giải quyết Đoán của Goldbach, cần rất nhiều dữ liệu vùng cụ thể và tối ưu hóa học tăng cường.
Hạ Hà: Nếu AI vượt qua con người thông qua việc tự học tăng cường, ai sẽ là người đánh giá? Liệu có bỏ qua các quy tắc đạo đức do con người đặt ra không?
Flood Sung: Về lý thuyết, AI có thể tự học, giống như Chu Bá Thông với khả năng tự đấu tay đôi, tự nâng cao bản thân. Điều này rất nguy hiểm, vì nó có thể vượt qua rào cản của con người, thậm chí từ bỏ các quy tắc đạo đức. Hiện tại, mặc dù GPT-4 có những hạn chế, nhưng vẫn có thể trở thành nhân vật ác ý thông qua các từ khóa gợi ý cụ thể "đen". An toàn AI là một vấn đề nghiêm trọng, giống như những sai sót thỉnh thoảng trong lái xe tự động có thể chỉ phá hủy một chiếc xe, nhưng sai sót của AI siêu mạnh có thể ảnh hưởng đến toàn nhân loại. Tôi kêu gọi ưu tiên giải quyết vấn đề an toàn trước, sau đó mới tiến hành nghiên cứu.
Hạ Hòa: Gần đây bạn đang quan tâm đến những điều tiên tiến hoặc thú vị nào? Nguồn thông tin của bạn là những kênh nào?
Flood Sung: Mỗi ngày đều có những tiến triển mới, chủ yếu theo dõi Twitter và GitHub, các geek và nhà khoa học ở nước ngoài thường chia sẻ những tin tức mới nhất. Chẳng hạn, Microsoft đã tích hợp mô hình lớn vào robot, kiểm soát hành vi của chúng, khám phá không gian gần như vô hạn. Kênh chính là Twitter và GitHub, nơi tập hợp của các nhà khoa học và geek.
Hạ Hòa: Được rồi, vấn đề hôm nay đến đây là kết thúc. Cảm ơn Flood đã chia sẻ tuyệt vời!
Flood Sung: Không có gì, rất vui được phỏng vấn!