DeepSeek my beloved

Apple's latest AI research challenges the hype around Artificial General Intelligence (AGI), revealing that today’s top models fail basic reasoning tasks once complexity increases. By designing new logic puzzles insulated from training data contamination, Apple evaluated models like Claude Thinking, DeepSeek-R1, and o3-mini. The findings were stark: model accuracy dropped to 0% on harder tasks, even when given clear step-by-step instructions. This suggests that current AI systems rely heavily on pattern matching and memorization, rather than actual understanding or reasoning.

The research outlines three performance phases—easy puzzles were solved decently, medium ones showed minimal improvement, and difficult problems led to complete failure. Neither more compute nor prompt engineering could close this gap. According to Apple, this means that the metrics used today may dangerously overstate AI’s capabilities, giving a false impression of progress toward AGI. In reality, we may still be far from machines that can truly think.

#AppleAI #AGIRealityCheck #ArtificialIntelligence #AIResearch #MachineLearningLimits

Apple’s latest AI study is stirring the pot by exposing serious cracks in the perceived reasoning power of today’s top language models. Researchers put major players like DeepSeek-R1 and OpenAI’s O3 to the test using classic logic puzzles, revealing that while these models handle easy tasks and short chains of logic, they falter hard as complexity increases. It’s not that they lack knowledge—but that they fail to plan ahead when it counts most.

The team observed a dramatic “reasoning collapse” once tasks became too intricate, suggesting these models are excellent imitators, not problem-solvers. Despite having plenty of memory and token space left, the models would abandon mid-task thinking or repeat patterns without adapting. Apple’s paper warns that today’s “reasoning models” may be more illusion than innovation—highlighting the gap between surface-level competence and true cognitive ability.

#AIresearch #AppleAI #OpenAI #DeepSeek #ArtificialIntelligence

VIỆT NAM HOÀN TOÀN CÓ THỂ TẠO RA MỘT DEEPSEEK HAY GPT CỦA RIÊNG MÌNH

CEO BKAV Nguyễn Tử Quảng cho biết, AI trở thành xu hướng toàn cầu nhờ vào sự tiến bộ của Machine Learning (Học máy), Deep Learning (Học sâu), Big Data (Dữ liệu lớn) và Điện toán đám mây, được tích hợp vào nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, giáo dục, sản xuất, giao thông, an ninh mạng...

Tại Việt Nam, ông Quảng khẳng định người Việt giỏi GenAI và tin rằng Việt Nam hoàn toàn có thể tạo ra một DeepSeek hay GPT của riêng mình.

Theo: Markettimes

Ông Nguyễn Tử Quảng là cựu sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin của trường ĐH Bách khoa Hà Nội, người sáng lập nên BPhone

Từ khi còn ngồi trên giảng đường, ông cùng những người bạn của mình đã từng nghiên cứu và cho ra mắt phiên bản đầu tiên của BKAV - phần mềm chống Virus trên mạng đầu tiên của Việt Nam.

Năm 1997, sau khi tốt nghiệp, ông được giữ lại làm giảng viên của bộ môn Kỹ thuật máy tính của ĐH Bách khoa Hà Nội. Tại đây anh tiếp dụng nghiên cứu và hoàn thiện BKAV.

Tháng 12/2001, Nguyễn Tử Quảng thành lập Trung tâm Phần mềm và Giải pháp an ninh mạng (BKIS), anh nắm giữ chức vụ giám đốc của trung tâm.
Năm 2015, Nguyễn Tử Quảng cùng BKAV giới thiệu sản phẩm điện thoại thông minh Bphone tới cộng đồng công nghệ. Đây thật sự là một cú nổ lớn trong làng công nghệ Việt, mang đến nhiều ý kiến từ cộng đồng. Bản thân Nguyễn Tử Quảng cũng gây được sự chú ý lớn với câu nói "Thật không thể tin nổi!" trong bài diễn thuyết của mình.

Mới đây trong phiên hội thảo “Khai thác sức mạnh AI để phát triển đột phá”, ông Nguyễn Tử Quảng đã chia sẻ về tiềm năng to lớn của Việt Nam trong việc phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo qua câu nói “Chúng ta hoàn toàn có thể xây dựng DeepSeek, GPT của riêng Việt Nam”. Trong suốt hành trình của mình, ông luôn tận tâm tận lực trong việc khẳng định tiếng nói và tầm vóc của người Việt trong lĩnh vực công nghệ trên trường quốc tế.

Theo: VnExpress