<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Breakthrough on Loc Dang</title><link>https://locdang.com/tags/breakthrough/</link><description>Recent content in Breakthrough on Loc Dang</description><generator>Hugo</generator><language>vi-VN</language><lastBuildDate>Fri, 15 May 2026 15:00:00 +0700</lastBuildDate><atom:link href="https://locdang.com/tags/breakthrough/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Genesis AI ra mắt robot manipulator trình độ người — gói $105 triệu seed</title><link>https://locdang.com/posts/genesis-ai-robot-manipulator-trinh-do-nguoi/</link><pubDate>Fri, 15 May 2026 15:00:00 +0700</pubDate><guid>https://locdang.com/posts/genesis-ai-robot-manipulator-trinh-do-nguoi/</guid><description>&lt;p&gt;Robot vừa đập trứng một tay, đánh piano 130 BPM, và giải Rubik&amp;rsquo;s Cube — tất cả trong một demo. Genesis AI công bố GENE-26.5, foundation model đầu tiên cho phép robot đạt trình độ thao tác vật lý tương đương con người.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;GENE-26.5 không chỉ là model. Genesis AI tung ra full-stack: model AI + Genesis Hand 1.0 (20 degrees of freedom) + sensor glove + simulation environment. Cả một hệ thống hoàn chỉnh, từ brain đến hand.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>SubQ ra mắt 12 triệu token context — kiến trúc mới thay đổi cuộc chơi LLM</title><link>https://locdang.com/posts/subq-12-trieu-token-context-kien-truc-moi/</link><pubDate>Fri, 15 May 2026 11:32:00 +0700</pubDate><guid>https://locdang.com/posts/subq-12-trieu-token-context-kien-truc-moi/</guid><description>&lt;p&gt;Một startup Miami vừa chứng minh rằng Transformer truyền thống không phải là con đường duy nhất. Subquadratic ra mắt SubQ — mô hình ngôn ngữ đầu tiên dùng kiến trúc Subquadratic Sparse Attention (SSA), xử lý được 12 triệu token context trong một lần chạy.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Con số ấn tượng nhất: 52 lần nhanh hơn FlashAttention ở mức 1 triệu token, giảm 1.000 lần lượng tính toán attention so với dense attention truyền thống. Needle-in-a-Haystack recall đạt 92.1%. SWE-Bench đạt 81.8%.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>