Khám phá cách phòng thí nghiệm Thinking Machines Lab của Mira Murati giải quyết vấn đề không xác định trong các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép AI tạo ra kết quả có thể tái lập và thay đổi cách chúng ta tin tưởng cũng như kiểm toán các hệ thống AI.
Khủng hoảng về khả năng tái lập kết quả trong trí tuệ nhân tạo từ lâu đã là vấn đề nan giải đối với các nhà nghiên cứu, kỹ sư và doanh nghiệp phụ thuộc vào các mô hình ngôn ngữ lớn. Khi bạn hỏi ChatGPT cùng một câu hai lần, hiếm khi nhận được câu trả lời giống hệt nhau—một hiện tượng làm suy yếu tính nghiêm ngặt của khoa học và độ tin cậy thực tiễn. Gần đây, Mira Murati, cựu CTO của OpenAI, đã thành lập phòng thí nghiệm Thinking Machines Lab với sứ mệnh táo bạo: giải quyết một trong những vấn đề cơ bản nhất của AI—tính không xác định trong suy luận của LLM. Thông qua blog nghiên cứu của họ, Connectionism, họ đã công bố những công trình tiên phong về việc đánh bại tính không xác định, không chỉ làm rõ nguyên nhân gốc rễ của sự bất nhất này mà còn đưa ra các giải pháp thực tế có thể thay đổi cách chúng ta xây dựng và tin tưởng các hệ thống AI. Bài viết này sẽ phân tích các phát hiện của họ, giải thích cơ chế kỹ thuật đằng sau sự biến đổi của LLM, và khám phá các tác động đến tương lai của độ tin cậy AI.
Tính không xác định trong các mô hình ngôn ngữ lớn là một khái niệm tưởng như đơn giản nhưng có tác động sâu sắc. Khi bạn cung cấp cùng một prompt cho một LLM nhiều lần, bạn sẽ nhận được các phản hồi khác nhau—đôi khi chỉ khác biệt nhỏ, đôi khi lại khác biệt hoàn toàn. Sự bất nhất này vi phạm một trong những nguyên tắc cơ bản của phương pháp luận khoa học: khả năng tái lập. Tái lập được coi là nền tảng của tiến bộ khoa học, thế nhưng lại cực kỳ khó đạt được với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại. Vấn đề này không chỉ là điều phiền toái; nó là một điểm yếu nghiêm trọng khi triển khai các hệ thống AI trong các ngành mà tính nhất quán và tin cậy là tối quan trọng. Dù bạn dùng LLM cho hỗ trợ chẩn đoán y khoa, phân tích tài liệu pháp lý, dự báo tài chính hay nghiên cứu khoa học, việc không thể tái lập kết quả tạo ra hàng loạt vấn đề kéo theo, ảnh hưởng đến niềm tin, xác minh và tuân thủ quy định.
Biểu hiện của tính không xác định là rõ ràng và gây bực bội. Chạy cùng một prompt qua LLM mười lần, bạn có thể nhận được mười phản hồi khác nhau. Ngay cả khi bạn cố gắng loại bỏ yếu tố ngẫu nhiên bằng cách đặt tham số nhiệt độ về 0—về lý thuyết sẽ cho đầu ra xác định—mô hình vẫn tạo ra các kết quả khác nhau. Sự biến đổi này, ngay cả trong điều kiện tưởng như xác định, đã khiến các nhà nghiên cứu bối rối suốt nhiều năm. Sự hiểu biết thông thường cho rằng đây đơn giản là đặc điểm vốn có của các mô hình ngôn ngữ. Tuy nhiên, nghiên cứu của Thinking Machines chỉ ra rằng giả định đó chưa đầy đủ. Nguyên nhân thực sự của tính không xác định cụ thể hơn nhiều và, quan trọng, có thể giải quyết bằng các can thiệp kỹ thuật phù hợp.
Tầm quan trọng của việc đánh bại tính không xác định vượt xa sự tò mò học thuật. Về mặt thực tiễn, khả năng tái lập là yếu tố then chốt để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy mà tổ chức có thể tự tin triển khai vào sản xuất. Khi một LLM đưa ra các kết quả không nhất quán, gần như không thể gỡ lỗi hiệu quả. Nếu một mô hình sinh ra phản hồi sai hoặc gây hại, kỹ sư không thể tái hiện vấn đề để hiểu chuyện gì đã xảy ra. Điều này khiến việc xác định vấn đề bắt nguồn từ mô hình, prompt, dữ liệu hay yếu tố nào khác trở nên vô cùng khó khăn. Gỡ lỗi trở thành trò may rủi thay vì một quá trình loại trừ có hệ thống.
Ngoài gỡ lỗi, tái lập kết quả còn cực kỳ quan trọng cho kiểm toán và xác minh. Các cơ quan quản lý, nhân viên tuân thủ, và đội ngũ bảo mật cần hiểu cách hệ thống AI ra quyết định. Khi đầu ra không xác định, việc kiểm toán trở nên ác mộng. Bạn không thể truy vết một đầu ra cụ thể về nguyên nhân của nó một cách chắc chắn. Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong các ngành được quản lý như y tế, tài chính và pháp luật, nơi khả năng giải thích và kiểm toán là yêu cầu pháp lý. Thêm vào đó, việc đo benchmark cũng trở nên không đáng tin khi đầu vào và đầu ra không xác định. Nếu bạn so sánh hai mô hình hoặc hai phiên bản của cùng một mô hình, bạn cần kết quả ổn định, có thể tái lập để so sánh có ý nghĩa. Tính không xác định tạo ra nhiễu, khiến khó xác định sự khác biệt hiệu suất là thực sự hay chỉ là ngẫu nhiên.
Về mặt niềm tin người dùng, tái lập kết quả cũng quan trọng không kém. Người dùng muốn biết khi hỏi hệ thống AI một câu, họ sẽ nhận được câu trả lời nhất quán, đáng tin cậy. Nếu cùng một câu hỏi cho ra các phản hồi rất khác nhau, người dùng sẽ mất niềm tin vào hệ thống. Điều này đặc biệt đúng với các ứng dụng mà người dùng dựa vào AI để hỗ trợ quyết định hay tìm kiếm thông tin. Hơn nữa, khả năng tái lập còn giúp tối ưu prompt và kỹ thuật hóa prompt tốt hơn. Nếu bạn không thể tái lập kết quả, bạn không thể cải thiện prompt một cách hệ thống hoặc hiểu biến thể nào thực sự hiệu quả hơn.
Giả thuyết truyền thống cho rằng các LLM tạo ra kết quả không xác định là do hai yếu tố kỹ thuật: tính không kết hợp của số học dấu phẩy động và thực thi song song trên GPU. Để hiểu điều này, cần đi sâu vào nền tảng toán học và tính toán của mạng nơ-ron. Số dấu phẩy động là cách tiêu chuẩn để máy tính biểu diễn số thập phân—như 5.23 hay 3.14159. Tuy nhiên, máy tính không thể lưu trữ số với độ chính xác vô hạn. Đến một lúc nào đó, số phải được làm tròn để vừa với bộ nhớ có hạn. Việc làm tròn này gây ra sai số nhỏ và khi thực hiện hàng triệu, hàng tỷ phép toán, sai số nhỏ này có thể tích tụ và khuếch đại.
Tính không kết hợp đặc biệt quan trọng. Trong toán học thuần túy, phép cộng là kết hợp: (a + b) + c sẽ bằng a + (b + c). Nhưng trong số học dấu phẩy động, điều này không phải lúc nào cũng đúng do lỗi làm tròn. Tùy vào thứ tự cộng, kết quả có thể hơi khác nhau. Điều này nghe có vẻ nhỏ nhặt, nhưng trong các phép tính mạng nơ-ron với hàng tỷ tham số và phép toán, những khác biệt nhỏ này có thể lan truyền và cuối cùng ảnh hưởng đến lựa chọn token đầu ra tiếp theo của mô hình.
Yếu tố thứ hai là thực thi song song trên GPU. GPU được thiết kế để thực hiện nhiều phép tính đồng thời. Khi bạn đưa một phép toán cho GPU, nó không thực hiện tuần tự mà phân phối công việc cho hàng ngàn lõi chạy song song. Vấn đề là bạn thường không biết lõi nào sẽ hoàn thành trước. Thứ tự hoàn thành không xác định này có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng, đặc biệt khi các phép toán phụ thuộc lẫn nhau hoặc khi kết quả được tổng hợp. Một số phần cứng chuyên biệt, như chip của Groq, giải quyết điều này bằng cấu trúc hoàn toàn đối xứng, biết trước thời gian mỗi phép toán. Tuy nhiên, phần lớn GPU không có đặc tính này.
Dù hai giả thuyết về số học dấu phẩy động và thực thi song song có phần đúng, nghiên cứu của Thinking Machines chỉ ra chúng không phải toàn bộ câu chuyện. Thủ phạm thực sự của tính không xác định trong LLM là sự biến đổi kích thước lô (batch). Để hiểu điều này, hãy hình dung một hệ thống đi chung xe. Khi bạn gửi một prompt đến LLM, nó không xử lý yêu cầu của bạn một mình mà gom lại với các yêu cầu khác thành một lô—giống như đi chung xe. Khi hệ thống bận, “xe” sẽ đông, chứa nhiều yêu cầu. Khi hệ thống vắng, lô nhỏ lại. Kích thước lô này không cố định mà thay đổi linh hoạt tùy theo tải hệ thống.
Điểm mấu chốt là kích thước lô ảnh hưởng đến thứ tự mà các phép toán nhỏ được thực hiện bên trong mạng nơ-ron. Các kích thước lô khác nhau có thể khiến cùng một phép toán được thực hiện theo thứ tự khác nhau. Dù bản thân phép toán là giống nhau, thứ tự lại quan trọng do tính không kết hợp của số học dấu phẩy động. Sự khác biệt nhỏ về thứ tự này dẫn đến kết quả trung gian khác nhau, có thể lan truyền qua mạng và cuối cùng làm thay đổi token đầu ra. Vì LLM hoạt động bằng cách dự đoán từng token một, và mỗi dự đoán lại phụ thuộc vào tất cả các token trước đó, chỉ một khác biệt nhỏ từ đầu cũng có thể dẫn đến kết quả cuối cùng hoàn toàn khác biệt.
Đây là một phát hiện tinh tế nhưng sâu sắc. Nó cho thấy tính không xác định không phải vốn có của kiến trúc mô hình hay bản chất của mạng nơ-ron, mà là hệ quả của cách batching được triển khai trong quá trình suy luận. Kích thước lô là một biến số thay đổi theo điều kiện hệ thống và chính sự biến đổi này trực tiếp dẫn đến sự biến đổi đầu ra. Phát hiện này quan trọng vì nó gợi ý rằng vấn đề có thể giải quyết được thông qua kỹ thuật hóa cẩn trọng pipeline suy luận.
Giải pháp của Thinking Machines cho tính không xác định gồm ba biện pháp kỹ thuật phối hợp, gọi chung là batch invariant kernels. Sửa đổi đầu tiên đảm bảo rằng bất kể kích thước lô ra sao, các phép toán đều được cân bằng và chuẩn hóa một cách nhất quán. Hãy hình dung bạn đang làm nhiều tô thức ăn trong nhà hàng: bạn cần đảm bảo mỗi tô đều được cân chính xác, bất kể nhà bếp đông hay vắng. Điều này có nghĩa là phải xây dựng các kernel tính toán duy trì chuẩn hóa và cân bằng nhất quán dù lô lớn hay nhỏ. Cái giá phải trả là có thể giảm tốc độ—hệ thống sẽ xử lý chậm hơn một chút để đổi lấy tính nhất quán, nhưng sự nhất quán này giá trị hơn nhiều so với chút tốc độ bị mất.
Sửa đổi thứ hai là giữ cho bước trộn (mixing) giống hệt nhau trên mọi kích thước lô. Trong tính toán mạng nơ-ron có các bước trộn, nơi nhiều thành phần được kết hợp lại. Các phép toán này phải được thực hiện chính xác theo cùng một cách dù lô lớn hay nhỏ. Điều này đòi hỏi triển khai kernel thật cẩn thận để đảm bảo thứ tự và phương pháp trộn luôn nhất quán. Một lần nữa, điều này có thể tăng chi phí tính toán nhưng lợi ích là đầu ra xác định thì xứng đáng.
Sửa đổi thứ ba liên quan đến cơ chế attention, trung tâm của các mô hình ngôn ngữ dạng transformer. Attention cho phép mô hình nhìn lại những gì đã sinh ra và gán trọng số khác nhau cho từng phần. Khi văn bản được xử lý theo các chunk kích thước khác nhau, thứ tự các phép toán trong attention có thể thay đổi. Giải pháp là sử dụng cùng một kích thước chunk cho mọi lần, đảm bảo attention xử lý thông tin theo thứ tự nhất quán. Tính nhất quán này là chìa khóa để có đầu ra xác định.
Bài kiểm tra thực sự cho bất kỳ tuyên bố khoa học nào là kiểm chứng thực nghiệm. Thinking Machines đã kiểm tra giải pháp của họ trên Qwen 2.5B, một mô hình ngôn ngữ lớn, qua một thí nghiệm nghiêm ngặt. Họ tạo ra 1.000 lần hoàn thành ở nhiệt độ 0 (mức ngẫu nhiên thấp nhất) với cùng một prompt: “Hãy kể về Richard Feynman.” Mỗi lần sinh 1.000 token. Trước khi áp dụng batch invariant kernels, kết quả cho thấy mức độ nghiêm trọng của vấn đề: trong 1.000 lần sinh, có tới 80 phản hồi khác nhau, với phản hồi phổ biến nhất chỉ xuất hiện 78 lần.
Sau khi kích hoạt batch invariant kernels, kết quả thay đổi ngoạn mục: cả 1.000 lần hoàn thành đều giống hệt nhau. Độ xác định tuyệt đối đã đạt được. Đây không chỉ là cải thiện nhỏ hay giải pháp một phần; mà là loại bỏ hoàn toàn tính không xác định. Mỗi lần chạy đều ra đúng một kết quả. Sự kiểm chứng này rất quan trọng vì chứng minh vấn đề thực sự có thể giải quyết, và giải pháp đã đề xuất thực sự hiệu quả. Thí nghiệm được thực hiện với một mô hình lớn quy mô sản xuất, không phải mô hình đơn giản hóa, càng làm kết quả thêm ý nghĩa.
Việc đạt được đầu ra xác định cho LLM có tác động rộng lớn đến cách chúng ta xây dựng, triển khai và tin tưởng hệ thống AI. Đầu tiên, tính xác định cho phép gỡ lỗi đáng tin cậy. Khi mô hình sinh ra kết quả sai hay bất ngờ, kỹ sư giờ đây có thể tái lập vấn đề một cách nhất quán. Điều này biến quá trình gỡ lỗi từ trò may rủi thành một quy trình hệ thống. Kỹ sư có thể truy vết chính xác đường đi tính toán dẫn đến kết quả, xác định lỗi ở đâu và sửa chữa với sự tự tin rằng họ đã khắc phục được vấn đề.
Thứ hai, tính xác định cải thiện đáng kể khả năng kiểm toán. Các cơ quan quản lý, nhân viên tuân thủ và đội ngũ bảo mật giờ đây có thể kiểm toán hệ thống AI với độ tin cậy cao hơn nhiều. Khi bạn có thể tái lập đầu ra một cách nhất quán, bạn có thể truy vết chính xác các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định. Điều này đặc biệt quan trọng ở các ngành như y tế, tài chính, pháp luật, nơi khả năng giải thích là yêu cầu pháp lý. Người kiểm toán có thể xác minh mô hình hoạt động đúng như mong đợi và không sinh ra kết quả thiên lệch hay gây hại do tính ngẫu nhiên không xác định.
Thứ ba, đo benchmark trở nên đáng tin cậy hơn nhiều. Khi so sánh hai mô hình hoặc hai phiên bản của cùng một mô hình, các nhà nghiên cứu giờ đây có thể chắc chắn rằng khác biệt hiệu suất là thực sự chứ không phải do ngẫu nhiên. Điều này cho phép đánh giá khoa học nghiêm túc hơn về hệ thống AI và ra quyết định triển khai dựa trên thông tin chính xác. Ngoài ra, tính xác định còn giúp tối ưu prompt và kỹ thuật hóa prompt tốt hơn. Người nghiên cứu có thể thử nghiệm các prompt khác nhau và đo lường hiệu ứng một cách hệ thống, tự tin rằng kết quả có thể tái lập.
Đối với các tổ chức sử dụng FlowHunt để tự động hóa quy trình AI, tác động của LLM xác định là rất lớn. FlowHunt cho phép người dùng xây dựng các quy trình AI phức tạp, nhiều bước, tích hợp mô hình ngôn ngữ với các công cụ và quy trình khác. Khi LLM không xác định, các quy trình này trở nên không ổn định—cùng một đầu vào có thể tạo ra các đầu ra khác nhau, khiến kết quả sau đó cũng không nhất quán. Với LLM xác định, người dùng FlowHunt có thể xây dựng quy trình với độ tin cậy và nhất quán cao hơn nhiều.
Khả năng tự động hóa của FlowHunt càng giá trị hơn khi kết hợp với LLM xác định. Người dùng có thể tạo các quy trình phụ thuộc vào đầu ra cụ thể của LLM, biết chắc rằng đầu ra đó sẽ nhất quán và có thể tái lập. Điều này cho phép tự động hóa phức tạp hơn, xử lý lỗi tốt hơn và tích hợp đáng tin cậy hơn với các hệ thống khác. Ví dụ, một quy trình trích xuất thông tin từ tài liệu bằng LLM giờ đây có thể yên tâm rằng cùng một tài liệu sẽ luôn cho ra cùng một thông tin được trích xuất. Sự nhất quán này là nền tảng để xây dựng tự động hóa AI cấp độ sản xuất, đáng tin cậy.
Dù đầu ra xác định nói chung là mong muốn, nhưng có những trường hợp sử dụng mà tính không xác định lại có lợi. Viết sáng tạo là ví dụ rõ ràng nhất. Nếu bạn dùng LLM để tạo nội dung sáng tạo—truyện, thơ, nội dung tiếp thị—bạn sẽ muốn có sự đa dạng. Bạn muốn mô hình tạo các kết quả khác nhau cho mỗi lần chạy, chứ không phải lặp lại một kết quả. Trong các trường hợp này, người dùng nên tắt chế độ xác định và để mô hình tạo ra các đầu ra đa dạng.
Tương tự, trong các ứng dụng động não hoặc ý tưởng, sự đa dạng cũng giá trị. Khi bạn dùng LLM để tạo nhiều ý tưởng, góc nhìn khác nhau về một chủ đề, bạn muốn có các đầu ra khác nhau. Giải pháp là cho phép người dùng lựa chọn bật/tắt chế độ xác định—bật khi cần tái lập, tắt khi cần đa dạng. Sự linh hoạt này quan trọng để đảm bảo LLM xác định không hạn chế không cần thiết các trường hợp sử dụng cần sự đa dạng.
Công trình của Thinking Machines về việc đánh bại tính không xác định đánh dấu một bước tiến lớn giúp hệ thống AI trở nên đáng tin cậy, sẵn sàng cho sản xuất hơn. Nghiên cứu này giải quyết một vấn đề nền tảng đã gây khó khăn cho ngành AI kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn ra đời. Bằng cách giải quyết vấn đề này, Thinking Machines đang tạo điều kiện cho một thế hệ ứng dụng AI mới có thể được triển khai với sự tự tin cao hơn ở các ngành được quản lý và các bài toán nhiệm vụ quan trọng.
Tác động không chỉ dừng lại ở LLM. Các kỹ thuật phát triển để đạt được suy luận xác định cho LLM có thể áp dụng cho các loại mạng nơ-ron và hệ thống AI khác. Nguyên tắc về batch invariant kernel và trình tự tính toán nhất quán là nguyên tắc chung có thể cải thiện độ tin cậy của hệ thống AI nói chung. Khi AI ngày càng được tích hợp vào hạ tầng trọng yếu và quá trình ra quyết định, tầm quan trọng của tái lập kết quả và tính xác định sẽ ngày càng lớn.
Hơn nữa, công trình này nhấn mạnh vai trò của nghiên cứu nền tảng trong AI. Dù phần lớn ngành AI tập trung vào mở rộng mô hình và thêm tính năng mới, nghiên cứu kiểu này giải quyết các vấn đề nền tảng giúp việc triển khai và xây dựng niềm tin vào hệ thống AI tốt hơn. Việc một cựu CTO của OpenAI dành công sức giải quyết vấn đề này cho thấy tầm quan trọng của nó và cho thấy ngành AI đang bắt đầu nhận ra rằng độ tin cậy và khả năng tái lập quan trọng không kém năng lực thô.
Thinking Machines Lab của Mira Murati đã xác định và giải quyết một vấn đề cốt lõi trong suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn: tính không xác định. Bằng cách nhận ra rằng sự biến đổi kích thước lô—chứ không chỉ số học dấu phẩy động hay tính đồng thời của GPU—là nguyên nhân chính gây ra đầu ra không xác định, và phát triển batch invariant kernel để xử lý vấn đề này, họ đã chứng minh rằng suy luận xác định với LLM là khả thi. Kiểm nghiệm thực tế với Qwen 2.5B cho thấy có thể đạt được độ xác định tuyệt đối—cả 1.000 lần hoàn thành thử nghiệm đều giống hệt sau khi triển khai giải pháp. Đột phá này có ý nghĩa sâu sắc đối với niềm tin vào AI, gỡ lỗi, kiểm toán và triển khai AI ở các ngành có quy định nghiêm ngặt. Khi các tổ chức ngày càng dựa vào LLM cho các ứng dụng quan trọng, khả năng tạo ra đầu ra xác định, có thể tái lập sẽ trở thành yêu cầu nền tảng cho hệ thống AI cấp sản xuất.
Tính không xác định trong LLM là hiện tượng cùng một đầu vào, khi chạy nhiều lần sẽ tạo ra các kết quả khác nhau. Điều này xảy ra do độ chính xác của số học dấu phẩy động, thực thi đồng thời trên GPU, và sự thay đổi kích thước lô (batch), khiến việc tái lập kết quả trở nên khó khăn.
Đánh bại tính không xác định rất quan trọng đối với sự tin tưởng, gỡ lỗi, kiểm toán và xác minh hệ thống AI. Khi đầu ra có thể tái lập, các phép đo benchmark trở nên đáng tin cậy hơn, người dùng tin tưởng kết quả hơn và dễ hiểu lý do tại sao mô hình sinh ra các kết quả cụ thể.
Batch invariant kernels là một giải pháp kỹ thuật đảm bảo các phép tính của LLM cho kết quả giống hệt nhau bất kể kích thước lô. Bằng cách duy trì thứ tự xử lý và các bước tính toán nhất quán, công nghệ này loại bỏ sự biến đổi do kích thước lô khác nhau trong quá trình suy luận.
Giải pháp của Thinking Machines gồm ba sửa đổi chính: duy trì trọng số lô nhất quán bất kể tải hệ thống, giữ cho bước trộn giống hệt nhau trên tất cả các lô, và xử lý attention theo cùng một thứ tự. Những thay đổi này đảm bảo đầu ra xác định mà vẫn giữ được hiệu suất hợp lý.
LLM xác định rất giá trị cho nghiên cứu khoa học, tuân thủ quy định, gỡ lỗi, kiểm toán, đo benchmark và bất kỳ ứng dụng nào mà việc tái lập là quan trọng. Tuy nhiên, chúng có thể ít phù hợp hơn cho các ứng dụng sáng tạo, nơi sự đa dạng là có lợi.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Xây dựng các quy trình AI đáng tin cậy, có thể tái lập với nền tảng tự động hóa thông minh của FlowHunt. Đảm bảo sự nhất quán cho các hoạt động AI của bạn từ nghiên cứu đến triển khai.
Khám phá cách nghiên cứu mới nhất của OpenAI xác định nguyên nhân khiến các mô hình ngôn ngữ tạo ra thông tin sai lệch nhưng rất tự tin. Tìm hiểu nguyên nhân gố...
Khám phá cách các nhà nghiên cứu MIT đang thúc đẩy sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với những hiểu biết mới về niềm tin của con người, công cụ p...
Khám phá những bước tiến vượt bậc của ChatGPT-5, các trường hợp ứng dụng, tiêu chuẩn đánh giá, bảo mật, giá cả và định hướng tương lai trong hướng dẫn toàn diện...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
