AI & LLM · 2026-11-03DeepMind: agent AI rút ngắn quy trình thiết kế thuốc xuống còn khoảng một giờ
Google DeepMind giới thiệu bộ "Cheminformatics Skills" cho Google Antigravity. Trên dữ liệu thật về thuốc điều trị ung thư phổi, agent tìm trong hàng nghìn hợp chất, phân tích cặp phân tử tương đồng (MMPA) và đề xuất macrocycle mới kèm lộ trình tổng hợp trong khoảng một giờ — vốn thường mất nhiều ngày cho một vòng lặp. Chính DeepMind lưu ý các thiết kế chỉ là giả thuyết cần được tổng hợp và kiểm chứng thực nghiệm.
Nguồn: Google DeepMind
Hệ thống máy tính & chip · 2026-11-03Qualcomm xác nhận silicon HBC đầu tiên: băng thông bộ nhớ gấp 18 lần LPDDR
Theo Futurum, Qualcomm đã kiểm chứng trong phòng lab công nghệ High Bandwidth Compute (HBC): một mẫu DRAM xếp hai lớp gắn trên die tính toán đo được băng thông gấp 18 lần LPDDR và hiệu quả băng thông/watt gấp 5 lần HBM4. Qualcomm chưa công bố workload, mô hình hay độ chính xác dùng khi đo, nên đây là kết quả của một kernel thành phần chứ chưa phải suy luận đầu-cuối. Dragonfly AI250 (nền tảng đầu tiên dùng HBC) dự kiến gửi mẫu cho khách hàng trong nửa đầu 2027.
Nguồn: Futurum Group
Hệ thống máy tính & chip · 2026-11-03Nordic nRF71: Wi-Fi, Bluetooth LE, Thread và edge AI trên một chip, tiết kiệm điện chờ tới 20 lần
Nordic Semiconductor công bố dòng SoC nRF71 (nRF7120 với Wi-Fi 6 hai băng tần, nRF7120E thêm Wi-Fi 6E). Hãng cho biết công suất chờ thấp hơn tới 20 lần so với dòng nRF70 hiện tại, và NPU Axon tích hợp chạy mô hình ML nhanh hơn 10–17 lần so với lõi Cortex-M33 256 MHz đứng một mình — đủ cho nhận diện từ khoá, phát hiện bất thường, phân loại ảnh trên thiết bị chạy pin. Các con số là của nhà sản xuất; chip đang gửi mẫu.
Nguồn: Nordic Semiconductor
Khoa học máy tính & dữ liệu · 2026-11-02KAIST: CluSTER rút ngắn thời gian fine-tune LLM tới 69,6% mà giữ gần nguyên chất lượng
Nhóm của GS. Jae-Gil Lee (KAIST) đề xuất CluSTER: gom và chọn dữ liệu có tác dụng học tương tự nhau rồi chia đều cho nhiều GPU để giảm việc học lặp. Trên mô hình ~7B và 13B với ba bộ dữ liệu lập trình/y khoa và tám benchmark, mô hình giữ gần như cùng hiệu năng khi chỉ dùng khoảng 31% dữ liệu, thời gian huấn luyện giảm tới 69,6% (10 giờ còn khoảng 3 giờ). Thí nghiệm chủ yếu trên 4 GPU, công bố tại EMNLP 2026.
Nguồn: KAIST