Mã nguồn không chỉ là sản phẩm: Tại sao "Code" mới là "Bộ não" thực sự của AI tự trị?

Thu, 18 Jun 2026 07:46:40 +0000

1. Lời mở đầu: Vượt qua “bottleneck của sự tự trị”

Tại sao các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay, dù sở hữu khả năng ngôn ngữ ưu việt, vẫn thường xuyên gặp khó khăn trước các bài toán tính toán biểu tượng (symbolic reasoning) hoặc mất phương hướng trong các nhiệm vụ dài hơi (long-horizon)? Vấn đề không nằm ở kích thước mô hình, mà ở phương thức tương tác: chúng đang tư duy trong một không gian phi trạng thái và thiếu cơ chế kiểm chứng thực tế.

NILM metrics

Thu, 07 May 2026 07:57:27 +0000

Trong bài toán NILM (Non-Intrusive Load Monitoring), việc đánh giá mô hình được chia thành hai khía cạnh chính: độ chính xác về công suất (Regression/Power Estimation) và độ chính xác về trạng thái bật/tắt (Classification/Event Detection).

Dưới đây là giải thích chi tiết về các metrics được sử dụng trong paper của NILMFormer:

1. Nhóm Regression Metrics (Đo lường sai số công suất)

Các chỉ số này đo xem giá trị công suất (Watt) mà mô hình dự đoán gần với thực tế bao nhiêu.

Machine Learning on Letm Blog

Mã nguồn không chỉ là sản phẩm: Tại sao "Code" mới là "Bộ não" thực sự của AI tự trị?

1. Lời mở đầu: Vượt qua “bottleneck của sự tự trị”

NILM metrics

1. Nhóm Regression Metrics (Đo lường sai số công suất)