Yupp huy động 33 triệu USD cho nền tảng AI Agent
Tổng quan về Yupp
Yupp là một nền tảng tổng hợp AI, cho phép người dùng gửi cùng một câu lệnh (prompt) để so sánh phản hồi trực tiếp từ nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo như ChatGPT, Claude, Gemini, Grok hoặc Llama.
Sau khi nhận được phản hồi từ các mô hình, người dùng có thể chọn ra câu trả lời phù hợp nhất. Lựa chọn này không chỉ nâng cao trải nghiệm cá nhân mà còn được dùng làm dữ liệu huấn luyện cho các mô hình AI thông qua hai phương pháp quan trọng: RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) và DPO (Direct Preference Optimization), giúp cải thiện chất lượng phản hồi và hành vi của AI theo hướng phù hợp hơn với con người.
Tính đến thời điểm hiện tại, Yupp vẫn chưa công bố thông tin liên quan đến tokenomics. Bài viết sẽ được cập nhật ngay khi có thông báo chính thức
Tại sao Yupp được sinh ra?
Yupp được phát triển nhằm giải quyết một trong những thách thức lớn của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo: đánh giá hiệu quả các mô hình AI. Khi các mô hình ngày càng trở nên đa dạng và phức tạp, việc xác định đâu là mô hình phù hợp nhất cho từng ngữ cảnh sử dụng cụ thể trở nên thiết yếu.
Tuy nhiên, các bảng xếp hạng hiện tại thường tồn tại ba hạn chế lớn: thiếu sự minh bạch trong quy trình đánh giá, có xu hướng thiên vị các mô hình lớn hoặc mang tính thương mại, và không tạo điều kiện công bằng cho cộng đồng phát triển mô hình mới tiếp cận nguồn dữ liệu đánh giá.
Yupp góp phần khắc phục những vấn đề này thông qua hệ thống VIBE Score (Vibe Intelligence Benchmark) — một phương pháp chấm điểm dựa trên phản hồi thực tế từ cộng đồng người dùng toàn cầu. Người dùng sẽ so sánh và chọn câu trả lời tốt nhất từ nhiều mô hình AI khác nhau cho cùng một câu hỏi, từ đó tạo nên dữ liệu đầu vào đáng tin cậy để đánh giá chất lượng các mô hình.
Mỗi hành động phản hồi của người dùng sẽ đóng vai trò là tín hiệu đánh giá thực tế, giúp xây dựng một hệ thống đo lường công bằng và khách quan.
Thay vì chỉ dựa vào một nhóm chuyên gia hoặc thuật toán hạn chế, Yupp sử dụng phương pháp crowdsourced intelligence, tức là khai thác trí tuệ tập thể để thiết lập một chuẩn mực mới trong việc xếp hạng các mô hình AI.
Mô hình này không chỉ thúc đẩy sự công bằng trong việc tiếp cận và cải tiến công nghệ AI mà còn bảo đảm quá trình đánh giá phản ánh đúng nhu cầu và trải nghiệm thực tế từ cộng đồng người dùng toàn cầu. Điều này giúp tạo ra một hệ thống đánh giá minh bạch và có sự tham gia của nhiều đối tượng người dùng, góp phần cải thiện chất lượng các mô hình AI.
Quy trình hoạt động và chương trình khuyến khích Yupp
VIBE Score: Quy trình hoạt động
Hệ thống VIBE Score thu thập và tổng hợp phản hồi từ người dùng khi họ tương tác với các mô hình AI. Mỗi phản hồi không chỉ được đánh giá qua các chỉ số định lượng như độ chính xác, tốc độ phản hồi, phong cách ngôn ngữ, và mức độ hữu ích, mà còn thông qua các yếu tố định tính như tính sáng tạo, độ mạch lạc, và độ tin cậy.
Khác với các phương pháp so sánh mô hình đơn giản, Yupp đi xa hơn bằng cách phân tích sâu bối cảnh của từng tương tác.
Hệ thống đánh giá này gắn liền với các yếu tố như mục đích của prompt (tra cứu thông tin, giải trí, phân tích…), chủ đề nội dung (chính trị, khoa học, giáo dục…), ngôn ngữ sử dụng, và thông tin từ hồ sơ người dùng (độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn…)
Vì vậy, Yupp không chỉ tạo ra một điểm số tổng hợp cho từng mô hình, mà còn xây dựng một hệ thống đánh giá chi tiết và phong phú về bối cảnh, giúp xác định mô hình AI nào phù hợp nhất cho từng nhóm người dùng và mục đích sử dụng cụ thể.
Người dùng được khuyến khích cung cấp phản hồi chi tiết hơn, không chỉ dừng lại ở các lựa chọn đơn giản như “thích” hoặc “không thích”. Họ có thể giải thích lý do, đưa ra những nhận xét cụ thể và thực hiện các đánh giá sâu sắc, qua đó giúp hệ thống thu thập dữ liệu phản ánh chính xác hơn về trải nghiệm người dùng.
Theo dự án, tất cả các phản hồi này đều được xử lý một cách minh bạch và có kiểm soát. Yupp công khai quy trình tính điểm của mình, áp dụng các phương pháp giảm thiểu sai lệch (bias control) và triển khai công cụ để phát hiện các hành vi gian lận như spam, bot, hay các đánh giá không chính xác.
Yupp Credits: Chương trình khuyến khích
Chương trình Yupp Credits được triển khai nhằm khuyến khích người dùng đóng góp phản hồi chất lượng. Khi đăng ký, người dùng nhận một số lượng Yupp Credits nhất định để trải nghiệm các mô hình AI hàng đầu như GPT-4o, Claude 3 Opus và Gemini.
Mỗi lần người dùng cung cấp phản hồi có chất lượng cao, họ sẽ nhận thêm credit, tạo thành một vòng lặp tích cực giữa việc sử dụng và đóng góp. Đặc biệt, Yupp cho phép quy đổi một phần credit thành tiền mặt (USD, EUR,...) hoặc stablecoin trên nền tảng Base và Solana thông qua các đối tác thanh toán như Stripe, Paypal và Coinbase.
Đây là một bước tiến quan trọng trong việc token hóa đóng góp, đảm bảo rằng giá trị của phản hồi từ người dùng được ghi nhận và chia sẻ minh bạch. Yupp cam kết bảo vệ quyền riêng tư của người dùng tuyệt đối, với tất cả các prompt mặc định là riêng tư và chỉ được chia sẻ khi người dùng chủ động chọn công khai. Dù có chia sẻ các đoạn chat, mọi thông tin cá nhân vẫn được giữ kín và đảm bảo tính ẩn danh hoàn toàn.
Yupp được a16z và Coinbase Ventures rót vốn
Vào ngày 13/6/2025, Yupp thông báo đã hoàn tất vòng gọi vốn Seed thành công, thu về 33 triệu USD. Quỹ đầu tư a16z đứng đầu vòng gọi vốn này, cùng với sự tham gia của Coinbase Ventures và các nhà đầu tư cá nhân như Kunal Shah và Gokul Rajaram (các thành viên ban quản trị của Coinbase và Pinterest).
Các dự án tương tự:
● Auki: Một giao thức DePIN phát triển công nghệ để trang bị cho máy móc, thiết bị và các mô hình AI khả năng "nhận thức không gian", giúp chúng tương tác và nhận diện hiệu quả trong môi trường vật lý thực tế.
● Bagel: Một hệ thống cơ sở hạ tầng dữ liệu, xây dựng nền tảng cho các ứng dụng AI mã nguồn mở.