Nghiên cứu của MIT tập trung vào việc phát triển một khung đánh giá dựa trên sự phù hợp của niềm tin của con người về khả năng của LLM trong thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Họ mô tả cách con người cập nhật niềm tin của mình về khả năng của LLM sau khi tương tác với nó. Các nhà nghiên cứu phát hiện rằng: khi LLM không đáp ứng kỳ vọng của con người, người dùng có thể trở nên quá tự tin hoặc thiếu tự tin về việc sử dụng chúng, dẫn đến hiệu suất kém trong các tình huống quan trọng.

Tổng quát hóa con người

Nghiên cứu do GS. Ashesh Rambachan - giáo sư trợ giảng kinh tế tại Phòng thí nghiệm Hệ thống Thông tin và Quyết định của MIT (LIDS) và các cộng sự thực hiện đã chỉ ra rằng: sự tổng quát hóa của con người - tức là khả năng dự đoán hiệu suất của một LLM dựa trên các phản hồi trước đó - rất quan trọng để đánh giá đúng khả năng của mô hình. Họ đã tạo ra một bộ dữ liệu gồm gần 19.000 ví dụ để đo lường cách con người tổng quát hóa về hiệu suất của các LLM trên 79 nhiệm vụ khác nhau.

Kết quả cho thấy, con người thường tổng quát hóa tốt hơn với các mô hình. Nhưng họ gặp khó khăn khi đánh giá hiệu suất của LLM. Các thí sinh khảo sát có xu hướng dự đoán hiệu suất của LLM kém chính xác hơn so với việc đánh giá hiệu suất của con người. GS. Rambachan cho rằng: “Sự tổng quát hóa của con người có thể bị phá vỡ khi áp dụng cho LLMs, vì các mô hình này không thể hiện các mẫu chuyên môn rõ ràng như con người”.

Đo lường sự không phù hợp

Con người cũng có xu hướng điều chỉnh niềm tin của họ về LLM khi mô hình trả lời sai hơn khi nó trả lời đúng. Nhiều người cũng cho rằng, hiệu suất của LLM trên các câu hỏi đơn giản không ảnh hưởng nhiều đến hiệu suất của nó trên các câu hỏi phức tạp hơn. Trong những tình huống sự phản hồi không chính xác được coi trọng, các mô hình đơn giản có thể vượt qua các mô hình tinh vi như GPT-4.

Một lý do cho sự kém hiệu quả trong việc tổng quát hóa các LLM là do những mô hình này còn mới mẻ, và con người có ít kinh nghiệm tương tác nó hơn so với việc tương tác người - người. GS. Rambachan cho rằng, việc tương tác nhiều hơn với LLM có thể giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa của con người về chúng. Nghiên cứu hướng đến có thể cải thiện về niềm tin của con người khi tương tác với LLM và cách tổng quát hóa có thể được tích hợp vào việc phát triển các LLM.

Bài nghiên cứu nhấn mạnh rằng, để huấn luyện và điều chỉnh các LLM hiệu quả, cần phải xem xét cách con người tổng quát hóa về các mô hình này. Bộ dữ liệu các nhà nghiên cứu tạo ra có thể trở thành tiêu chuẩn để so sánh hiệu suất của các LLM liên quan đến hàm tổng quát hóa của con người, từ đó giúp cải thiện mô hình trong các tình huống thực tế.

Alex Imas - giáo sư khoa học hành vi và kinh tế tại Trường Kinh doanh Booth của Đại học Chicago cho rằng, nghiên cứu của MIT có 2 đóng góp quan trọng. Thứ nhất, nó nêu bật vấn đề khi triển khai LLM cho các mục đích chung, nếu người dùng không hiểu rõ khi nào LLM sẽ chính xác hay thất bại, họ có thể gặp khó khăn trong việc tiếp tục sử dụng chúng. Thứ hai, nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách các mô hình xử lý các vấn đề và cho thấy liệu LLM có "hiểu" các vấn đề mà chúng giải quyết hay không. 

(Theo: MIT News)

Bước sang hiệp hai, thế trận không có nhiều thay đổi. U17 Australia nhỉnh hơn về thế trận và thời gian kiểm soát bóng. Tuy nhiên, một trận hòa cũng là đủ để cả 2 đội cùng dắt tay nhau đi tiếp vào VCK, do đội nhì bảng là Indonesia vẫn chắc chắn nằm trong top 5 đội nhì có thành tích tốt nhất.

Đây là lý do khiến hai đội đều chơi theo cách “câu giờ” trong khoảng hơn 30 phút cuối trận. Cầu thủ hai bên gần như chỉ chuyền bóng qua lại bên phần sân nhà, không đội nào mặn mà với việc đẩy bóng lên tấn công. 

Hòa nhau 0-0 chung cuộc, cả hai đội cùng có được 7 điểm nhưng U17 Indonesia xếp thứ hai bảng G do thua về hiệu số. Dù vậy, U17 Indonesia vẫn theo bước U17 Australia giành vé tham dự VCK U17 châu Á 2025 với tư cách là 1 trong 5 đội nhì tốt nhất.

Ở Đông Nam Á, ngoài U17 Việt Nam và U17 Thái Lan có suất đến Saudi Arabia trước đó, thì chỉ có U17 Indonesia vượt qua vòng loại với tư cách là 1 trong 5 đội nhì có thành tích tốt nhất. Các đội bóng còn lại của khu vực ASEAN như Malaysia, Philippines, Singapore, Lào,… đều không thể vượt qua vòng loại.

Highlights U17 Việt Nam 1-1 U17 Yemen

Xem thể thao đỉnh cao trên FPT Play, tại: http://fptplay.vn

Xác định 16 đội bóng dự VCK U17 châu Á 2025

Về định hướng trong thời gian tới, PGS.TS Hoàng Đình Phi khẳng định, nhà trường vẫn bám chặt vào sứ mệnh đào tạo các tài năng quản trị, kinh doanh. Trường không chạy theo số lượng mà luôn chú trọng vào nâng cao chất lượng. Đó là lý do trong 5 năm qua, nhà trường không tăng học phí, cũng không tăng chỉ tiêu dù được ĐH Quốc gia Hà Nội cho phép tăng lên tới 1.000 chỉ tiêu.

“Chúng tôi giữ nguyên số lượng đào tạo mỗi năm là 400 sinh viên, nhưng hướng tới đạt chuẩn châu Âu để đảm bảo chất lượng đầu ra. Nhà trường cho rằng tuyển sinh nhiều, đào tạo tràn lan, không hiệu quả sẽ làm lãng phí thời gian 4 năm của các em và tiền bạc của cha mẹ sinh viên”.

Ngoài ra, Trường Quản trị và Kinh doanh cũng là ngôi trường có chính sách cấp học bổng toàn phần cho con, cháu liệt sĩ các thời kỳ và học bổng cho con, cháu thương binh các thời kỳ tùy theo mức độ thương tật. Việc thay đổi chính sách sẽ áp dụng từ năm học này nhằm thể hiện sự tri ân với những người có công với đất nước.

Hiện nay, Trường Quản trị và Kinh doanh, ĐH Quốc gia Hà Nội có 8 chương trình đào tạo cử nhân, thạc sĩ và tiến sĩ gồm: Cử nhân Quản trị Doanh nghiệp và Công nghệ, Cử nhân Quản trị và An ninh, Cử nhân Marketing và Truyền thông, Cử nhân Quản trị Nhân lực và Nhân tài, Thạc sĩ Quản trị và Kinh doanh, Thạc sĩ Quản trị An ninh phi truyền thống, Thạc sĩ Quản trị Công nghệ và Phát triển doanh nghiệp, Tiến sĩ Quản trị và Phát triển bền vững.

Đây là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu và đào tạo liên ngành, với hai trường phái học thuật là Quản trị kinh doanh tích hợp và Quản trị an ninh phi truyền thống. 

Mới đây, mức lương của Messi ở CLB Inter Miami cũng được công bố và anh giữ vị trí số 1 giải bóng đá nhà nghề Mỹ (MLS).

Tuần trước, Hiệp hội cầu thủ bóng đáMajor League Soccer (MLSPA) công bố mức lương của toàn bộ các thành viên, tính đến ngày 13/9.

Ngôi sao 37 tuổi người Argentina kiếm được tiền lương hơn 20 triệu USD (20.446.667). Con số này chưa gồm các khoản thưởng và những điều khoản khác trong hợp đồng.

Messi không chỉ giữ kỷ lục trong lịch sử Inter Miami và giải MLS, mà còn có thu nhập cao hơn quỹ lương của 22 trong số 28 CLB tham dự giải đấu mùa 2024.

Như vậy, thu nhập của Messi chiếm gần một nửa quỹ lương Inter Miami. Đội bóng do David Beckham làm chủ tịchchi 41,7 triệu USD để trả thu nhập cho cầu thủ.

Inter Miamicũng là đội bóng có quỹ lương cao nhất tại bóng đá Mỹ. Đứng sau Messi trong đội là Sergio Busquets, người có thu nhập hơn 8,77 triệu USD.

Những người cũ của Barca, Luis Suarez và Jordi Alba, cùng đứng vị trí thứ 3 với tổng lương 1,5 triệu USD.

Julian Gressel (1.092.069 USD) và Nicolas Freire (1 triệu USD) là hai cầu thủ khác trong đội hình Inter Miami có lương lên đến 7 con số.

Trong 28 CLB tham dự MLS, ngoài Inter Miami, 5 đội khác có quỹ lương cao hơn cá nhân Messi là Toronto FC (31,8 triệu USD); Los Angeles Galaxy (22,1 triệu USD); Los Angeles FC (22 triệu USD); Nashville SC (21,9 triệu USD), FC Cincinnati (21 triệu USD) và Houston Dynamo (20,5 triệu USD).

Lorenzo Insigne, nhà vô địch EURO 2020 với Italy hiện khoác áo Toronto FC, đứng thứ 2 trên bảng lương toàn giải MLS với số tiền 15,4 triệu USD.

Những cầu thủ nổi tiếng mới từ châu Âu sang MLS hồi mùa hè như Olivier Giroud (3,675 triệu USD), Marco Reus (1,217)... đều không nằm trong top 10 tiền lương của giải đấu.

Top 10 cầu thủ bóng đá vĩ đại nhất mọi thời đại: Không có CR7