Thalamic Intelligence: Công ty đa phương thức bộ nhớ dài hạn duy nhất của Trung Quốc gọi vốn hàng chục triệu USD ở vòng hạt giống, đặt cược vào AI chủ động

Thalamic Intelligence (阶跃智脑), thành lập vào tháng 11 năm 2025 bởi CEO Zhang Yuan, một cựu sinh viên Đại học Bắc Kinh (Peking University) sở hữu bằng kép về điện tử và kinh tế, đã huy động thành công vòng hạt giống trị giá hàng chục triệu nhân dân tệ từ một quỹ hàng đầu tại Thâm Quyến cùng nguồn vốn công nghiệp, nhằm phục vụ cho nghiên cứu phát triển (R&D) và mở rộng nhân sự. Đội ngũ công ty có độ tuổi trung bình khoảng 26, xuất thân từ các tổ chức như Alibaba DAMO Academy, Tencent, SenseTime, Đại học Trung văn Hồng Kông (CUHK - Chinese University of Hong Kong) và Đại học Bắc Kinh. Công ty định vị bộ nhớ (memory) như một lớp hạ tầng độc lập, cho rằng tình trạng phân mảnh bộ nhớ giữa các mô hình đòi hỏi phải có một lớp bộ nhớ trung lập từ bên thứ ba, lấy người dùng làm trung tâm. Sản phẩm MemAura, ra mắt vào tháng 6, là một nền tảng bộ nhớ đa phương thức (multimodal) nguyên bản, cung cấp dịch vụ ADK (Agent Development Kit) và API (Application Programming Interface), với cơ chế xử lý bộ nhớ mô phỏng sinh học tương tự trí nhớ con người: nhận diện sự kiện, mã hóa và phân vùng quyền riêng tư, cùng chiến lược lưu trữ nóng/lạnh. Các chỉ số hiệu năng cho thấy mức giảm tiêu thụ token đầu vào từ 40%-49%, độ trễ truy xuất bộ nhớ dưới 400 mili giây, thời gian phản hồi đầu tiên đầu-cuối dưới 1 giây, và độ chính xác tổng thể trên 80%. Đồ thị tri thức thời gian-không gian (spatiotemporal knowledge graph) thế hệ đầu tiên mang tên STKG của công ty đã đạt kết quả SOTA (State-of-the-Art - hiện đại nhất) trên các bộ chuẩn LoCoMo và LongMemEval. Vào tháng 5 năm 2026, Thalamic Intelligence, cùng với NVIDIA, Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông (HKUST - Hong Kong University of Science and Technology) và CUHK, đã công bố MEMLENS, bộ chuẩn đánh giá bộ nhớ dài đa phương thức đầu tiên trên thế giới, được mã nguồn mở và lọt vào top 3 trên Hugging Face Daily Papers. Bộ chuẩn này cho thấy cả các mô hình ngôn ngữ thị giác lẫn các agent bộ nhớ đều suy giảm hiệu năng và gia tăng hiện tượng ảo giác (hallucination) khi ngữ cảnh dài hơn, đồng thời một số phương pháp hậu huấn luyện (post-training) lại làm suy yếu khả năng từ chối trả lời của mô hình. Công ty nhắm đến các thiết bị phần cứng đồng hành và các kịch bản Agent chuyên biệt theo ngành, thu phí qua lượt gọi API và giấy phép theo kịch bản sử dụng. CEO Zhang Yuan tin rằng đích đến cuối cùng của bộ nhớ là hỗ trợ AI chủ động, nơi AI có thể tự khởi xướng tương tác dựa trên sự thấu hiểu sâu sắc về người dùng, và cốt lõi của bộ nhớ nằm ở khả năng ra quyết định chứ không phải việc lưu trữ. Bà cũng dự đoán nhu cầu về bộ nhớ hiện thân (embodied memory) cho robot gia đình sẽ tăng vọt trong thời gian tới. Công ty hiện đang nghiên cứu các kỹ thuật E2P và tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình transformer cho các phiên bản tiếp theo.