Diễn viên Hollywood gây sốc làng công nghệ với tool AI đạt 10.000 star
Milla Jovovich - ngôi sao điện ảnh nổi tiếng qua loạt phim Resident Evil - vừa khiến cộng đồng công nghệ dậy sóng khi công bố hệ thống bộ nhớ AI mang tên MemPalace. Dự án này tuyên bố đạt điểm hoàn hảo 100% trên benchmark chuẩn LongMemEval, vượt mặt mọi đối thủ trả phí trên thị trường. Chỉ trong vòng 12 giờ ngắn ngủi, repository trên GitHub của MemPalace đã thu hút gần 10.000 stars, tạo nên cơn sốt trong giới lập trình.
Lời tuyên bố gây tranh cãi từ người bạn thân
Ben Sigman, người tự nhận là bạn thân của Milla Jovovich, đã đăng tải thông tin trên mạng xã hội: "Bạn tôi Milla Jovovich và tôi đã dành nhiều tháng tạo ra một hệ thống bộ nhớ AI với Claude. Nó vừa đạt điểm hoàn hảo trên benchmark chuẩn - đánh bại mọi sản phẩm trong lĩnh vực này, dù miễn phí hay trả phí."
Theo Sigman, MemPalace đạt thành tích ấn tượng:
- 100% trên LongMemEval (điểm hoàn hảo đầu tiên từng được ghi nhận)
- 92,9% trên ConvoMem (gấp đôi so với Mem0)
- 100% trên LoCoMo
Dự án được quảng bá là hoàn toàn miễn phí, chạy local không cần API key, không cloud và sử dụng license MIT mã nguồn mở.
Những dấu hiệu nghi ngờ đầu tiên
Aimar Haddadi, một chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, đã lên tiếng cảnh báo ngay từ những giờ đầu tiên: "Tôi có thể nhận ra kẻ lừa đảo từ cách xa. Ben là một founder tiền mã hóa trên nền tảng cho vay Bitcoin kỳ quặc nào đó, tôi khá chắc anh ta không biết gì về AI và bộ nhớ."
Khi kiểm tra kỹ lưỡng, cộng đồng phát hiện hàng loạt điểm bất thường:
- Repository MemPalace có 10.000 stars và hơn 1.000 forks nhưng chỉ có... 7 commits
- Không có lịch sử phát triển (git author) rõ ràng
- Tài khoản đẩy repo gốc "aya-thekeeper/mempal" bị xóa ngay sau khi public
- Trong file benchmark xuất hiện dòng chữ "Written by Lu (DTL) --- March 24, 2026. For: Ben" nhưng Lu không xuất hiện trong readme hay lịch sử GitHub
"Lịch sử git sau đó bị nén thành một commit và publish dưới tên Milla Jovovich? Nghiêm túc chứ? Một diễn viên?" - Aimar Haddadi chất vấn.
Gian lận benchmark bị bóc trần
Khi cộng đồng kỹ thuật bắt đầu kiểm tra kỹ lưỡng các benchmark, họ phát hiện những gian lận nghiêm trọng. Issue #29 trên GitHub do dial481 mở ra đã vạch trần từng lớp vấn đề:
Với bài kiểm tra LoCoMo, con số 100% không phản ánh đúng năng lực thực tế. Hệ thống được thiết lập khiến việc "tìm thông tin" trở nên quá dễ dàng - thay vì phải chọn ra vài đoạn liên quan nhất trong hàng chục đoạn hội thoại, hệ thống lại lấy gần như toàn bộ dữ liệu để xử lý.
"Nói đơn giản, thay vì 'tìm đúng thông tin trong một đống dữ liệu', nó giống như 'đưa hết dữ liệu cho AI đọc rồi tự tìm câu trả lời'" - một lập trình viên nhận xét.
Thực tế, nếu nhìn vào các con số khác trong chính tài liệu của dự án, hiệu năng ở những cách đo "nghiêm ngặt" hơn chỉ ở mức khoảng 60% đến gần 90%. Điều này khiến nhiều người cho rằng việc nhấn mạnh con số 100% có thể gây hiểu nhầm cho người đọc.
Kiến trúc sao chép và phản hồi thiếu thuyết phục
Jennifer Pearl, tác giả của Sara Brain - một hệ thống bộ nhớ AI khác - đã mở Issue #104 chỉ ra rằng MemPalace có kiến trúc giống hệt Sara Brain. Những điểm giống nhau bao gồm cách lưu trữ dữ liệu, cách tổ chức thông tin và cách AI được sử dụng như một "công cụ hỗ trợ" thay vì là bộ não chính.
Ben Sigman sau đó phản hồi: "Rất tuyệt! Điều đó không phải cố ý và chúng tôi không quen thuộc với công việc của bạn... như raynet đã đề cập - tất cả các công cụ này đều rất phổ biến. Công việc lâu đời nhất của chúng tôi về 'mempal' có từ tháng 11/2025... chúng tôi có repo riêng với lịch sử commit dài nhưng chúng chứa nhiều PII nên chúng tôi chọn repo mới sạch để phát hành."
Tuy nhiên, phản hồi này không thuyết phục được cộng đồng, đặc biệt khi Sigman đóng issue ngay sau đó. Toàn bộ hệ thống dường như được đưa lên GitHub trong thời gian rất ngắn, chỉ khoảng hơn 20 phút, bao gồm cả kiến trúc, dữ liệu và các bài kiểm tra - một điều khó xảy ra với các dự án AI phức tạp thường cần nhiều tuần hoặc nhiều tháng để hoàn thiện.
Sự việc này đã làm dấy lên cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng công nghệ về tính minh bạch trong phát triển AI, vấn đề benchmark gian lận và trách nhiệm của những người nổi tiếng khi tham gia vào lĩnh vực kỹ thuật cao.
