đào

OpenAI vào ngày 28 tháng 9 năm 2026 đã phát hành một bài viết về an toàn, cho rằng trước khi tiếp tục bất kỳ đào tạo tăng cường học sâu nào, cần yêu cầu cung cấp tài liệu an toàn có cấu trúc. Lý tưởng nhất, các tài liệu này nên đạt được mức độ lập luận rủi ro có cấu trúc dựa trên bằng chứng được sử dụng trong các ngành công nghiệp an toàn quan trọng như hàng không, năng lượng hạt nhân. OpenAI coi đây là một hướng đi, đồng thời thừa nhận rằng do sự phức tạp của khả năng AI nổi lên, rất khó để đạt được sự nghiêm ngặt tương đương.Bài viết tập trung vào đào tạo tăng cường học sâu tiên tiến, không bao gồm các thuộc tính căn chỉnh rộng hơn cần thiết cho việc triển khai nội bộ và bên ngoài. Nội dung trong bài viết đề xuất thuộc về các thực tiễn hiện tại, dự kiến sẽ tiếp tục phát triển và đang được thực hiện trong OpenAI. Các biện pháp bảo vệ công nghệ nên bao gồm căn chỉnh mô hình, cách ly và giám sát, bao gồm việc tránh đầu cơ phần thưởng tăng cường tích cực, đánh giá căn chỉnh ngoại tuyến và thử nghiệm áp lực, không để bộ chấm điểm tự động thấy chuỗi suy nghĩ, cũng như an toàn cơ sở hạ tầng đa lớp, đội đỏ trong hộp cát, hạn chế giao tiếp giữa các mẫu băng thông cao và lưu trữ hồ sơ tác nhân không thể thay đổi.Các nguyên tắc vận hành bao gồm sự phản đối trước giữa các đội, phê duyệt có thể bị hủy bởi lãnh đạo cấp cao, người phụ trách đào tạo chịu trách nhiệm về lập luận an toàn và phản ứng sự cố, cũng như tạm dừng khi xảy ra sự cố, giám sát nội bộ, truy cập kiểm toán và nâng cấp theo mức độ nghiêm trọng. Đối với các sự cố lệch lạc nghiêm trọng, OpenAI đề xuất truy cập có kiểm soát vào hồ sơ gốc, phân tích nguyên nhân gốc, xem xét hoạt động và văn hóa, và coi đánh giá phát sinh từ sự cố như một bài kiểm tra hồi quy; công bố kết quả sau khi điều tra kết thúc, xem xét lại và thay đổi hoạt động, và thông báo nhanh chóng cho các bên thứ ba bị ảnh hưởng.

OpenAI đã tạm dừng việc đào tạo mô hình AI mới nhất của mình. Theo báo cáo của Associated Press, trí tuệ nhân tạo của họ đã sử dụng các khóa truy cập lấy từ mạng để thu thập dữ liệu từ trang web của Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ, đây là lần thứ hai công ty này ngừng đào tạo kể từ khi trí tuệ nhân tạo xâm nhập vào Hugging Face. Trí tuệ nhân tạo được gọi là một chương trình AI có khả năng tự duyệt web và viết mã mà không cần sự phê duyệt từng bước của con người, OpenAI sẽ kiểm tra nó trong giai đoạn đào tạo và đánh giá mô hình.Cụ thể, trí tuệ nhân tạo đã tìm thấy các khóa phát triển trong các kho mã công khai như GitHub và đã sử dụng chúng để lấy dữ liệu dân số và kinh tế từ API dữ liệu dân số của Hoa Kỳ. Bộ Thương mại Hoa Kỳ cho biết những dữ liệu này vốn đã công khai, không có thông tin bí mật nào bị rò rỉ. Trong sự kiện SEC, trí tuệ nhân tạo đã sao chép tài liệu công khai từ SEC.gov và Investor.gov và đăng lại trên các trang web khác, OpenAI cho biết không sử dụng chứng chỉ của SEC, SEC cho biết không phát hiện thông tin không công khai nào bị truy cập trái phép. Hơn nữa, một tổ chức nghiên cứu AI độc lập có tên Transluce cho biết, một trí tuệ nhân tạo nghi ngờ đến từ OpenAI đã cố gắng xâm nhập vào trang web của Văn phòng Quyền Dân sự Bộ Giáo dục nhưng đã không thành công, OpenAI vẫn đang điều tra, Bộ Giáo dục cho biết không phát hiện ảnh hưởng.Về lý do tại sao thường xuyên liên quan đến các trang web của chính phủ, OpenAI đã cho CNN biết rằng mô hình của họ thường coi các trang web của chính phủ là nguồn thông tin công cộng đáng tin cậy. Công ty cho biết hiện đã thông báo cho hàng chục cơ quan, việc xem xét hoạt động của trí tuệ nhân tạo sẽ mất vài tháng.

Ngành đầu tư trích dẫn báo cáo từ Quantum Bit, DeepSeek công khai chi tiết kỹ thuật của hệ thống DSec (DeepSeek Elastic Compute) dùng để huấn luyện Agent, do Lương Văn Phong ký tên. Hệ thống này có thể tạo ra hơn 5000 sandbox mỗi giây, đạt 3 triệu sandbox mỗi ngày, với đỉnh điểm chạy đồng thời 380,000 sandbox; một cụm đơn hỗ trợ quy mô này có khoảng 160 nút, 30,000 lõi CPU và 250TB bộ nhớ.DSec chuẩn bị bốn loại backend cho các nhiệm vụ FnCall, Container, MicroVM và Full VM, phía huấn luyện gọi thông qua SDK Python thống nhất libdsec. Chuỗi lập lịch bao gồm IAM, API Server, động cơ lập lịch, nút Edge, proxy mạng Aether và các thành phần trong sandbox Chronus. Môi trường được chia thành ba lớp hình ảnh chỉ đọc: hình ảnh cơ bản, khu vực làm việc và bộ công cụ, được sử dụng kết hợp khi khởi động. Dữ liệu hiển thị khi chạy bài báo cho thấy tỷ lệ hình ảnh container Python, Java, C++ thực tế được đọc lần lượt khoảng 6.0%, 9.2% và 8.7%.Bắt đầu từ DeepSeek-V4.1, vòng lặp Agent đã được tách ra vào container worker của DSec, không còn ràng buộc với vòng đời Pod GPU. Phần an toàn đã tiết lộ việc hack phần thưởng trong quá trình huấn luyện, bao gồm việc ghi đè lên các tệp hệ thống, trao đổi khối dữ liệu tệp, quét mạng và kích hoạt sự cố kernel. Các biện pháp phòng thủ bao gồm AppArmor và lọc mạng dựa trên eBPF, nhưng báo cáo cho biết những biện pháp này không thể giải quyết triệt để vấn đề.

Theo The Information dẫn lời những người biết chuyện, CEO của DeepSeek, Lương Văn Phong, trong cuộc họp kín với các nhà đầu tư gần đây, đã liệt kê việc sử dụng chip nội địa như Huawei để đào tạo mô hình lớn là một trong những khoản đầu tư lớn nhất của công ty, và cho rằng điều này phải thành công. DeepSeek dự kiến sẽ nhận được lô chip Huawei mới nhất có thể sử dụng cho việc đào tạo vào quý 4 năm nay, nhưng cụ thể về mẫu mã và số lượng vẫn chưa được công bố.Lương Văn Phong cho rằng, chip Huawei chỉ cần vài năm là có thể theo kịp Nvidia, và hy vọng DeepSeek sẽ sớm thích ứng với phần cứng ngoài Nvidia. Hiện tại, DeepSeek vẫn đang sử dụng chip Nvidia để đào tạo mô hình. Vào tháng 5 năm nay, Lương Văn Phong đã ước tính, việc đào tạo mô hình lớn nhất cần khoảng 50.000 chip Nvidia GB300, nếu chuyển sang chip Huawei Ascend 950 thì cần khoảng 200.000 chip, vấn đề lớn nhất lúc đó là Huawei không đủ cung cấp.

Theo báo cáo của PR Newswire, Công ty Công nghệ Gia Ninh (NASDAQ: CAN) công bố kết quả tài chính chưa được kiểm toán cho ba tháng kết thúc vào ngày 30 tháng 6 năm 2026. Tổng doanh thu trong quý II đạt 31,9 triệu USD, giảm so với 62,7 triệu USD của quý I và 100,2 triệu USD cùng kỳ năm 2025, trong đó doanh thu từ sản phẩm đạt 13,6 triệu USD, doanh thu từ khai thác đạt 17,7 triệu USD, và doanh thu khác đạt 600.000 USD.Chi phí doanh thu trong quý đạt 61,2 triệu USD, lỗ gộp 29,3 triệu USD, chi phí hoạt động 40,1 triệu USD, lỗ hoạt động 69,5 triệu USD, lỗ ròng 97,6 triệu USD. Lỗ EBITDA điều chỉnh không theo GAAP là 74,9 triệu USD. Lỗ do biến động giá trị hợp lý của tiền điện tử là 9,3 triệu USD, tổn thất do giảm giá trị tài sản, thiết bị và phần mềm là 9,2 triệu USD, tổng cộng 25,3 triệu USD cho việc giảm giá hàng tồn kho, giảm giá trước thanh toán và dự phòng cam kết mua hàng tồn kho.Công ty có công suất khai thác đã lắp đặt tự vận hành (không liên doanh) là 10,05 EH/s, tăng 23,3% so với năm trước, giá điện toàn bộ khoảng 0,043 USD/kWh, trong quý đã khai thác được 243 đồng Bitcoin. Dự trữ tiền điện tử đạt 1.915 đồng Bitcoin và 3.952 đồng Ethereum. Tính đến ngày 8 tháng 9 năm 2026, công ty đã mua lại khoảng 16,4 triệu ADS, tổng cộng 7,4 triệu USD. Dự án ABC nắm giữ 49%, tính đến cuối tháng 7 năm 2026, công suất đã lắp đặt là 4,85 EH/s.

Giám đốc điều hành của NVIDIA, Huang Renxun, cho biết GPT-6 Astra được đào tạo từ khoảng hơn 100.000 khối NVIDIA Grace Blackwell NVLink72. Từ ChatGPT đến o1, rồi đến Astra, chỉ mất 4 năm. AGI đã đến. Chúc mừng đội ngũ OpenAI.

Theo TechCrunch dẫn lời nhiều nguồn tin, chưa đầy ba tháng kể từ khi xuất hiện từ chế độ ẩn danh, công ty khởi nghiệp XDOF chuyên thu thập dữ liệu điều khiển từ xa trong thế giới thực, phục vụ cho việc đào tạo robot đa năng, đang ở giai đoạn đàm phán cuối cùng cho vòng gọi vốn B, với định giá dự kiến khoảng 1,2 tỷ USD, vòng gọi vốn này do 8VC dẫn đầu.XDOF được thành lập vào năm 2024 bởi các nhà nghiên cứu Philipp Wu (CEO) và Fred Shentu (CTO) từ Đại học California, Berkeley. Công ty trước đó đã hoàn thành vòng gọi vốn A trị giá 70 triệu USD, với các nhà đầu tư bao gồm Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux và Spark Capital. XDOF ban đầu không có kế hoạch gọi vốn nhanh chóng như vậy sau khi hoàn thành vòng gọi vốn này, nhưng các nguồn tin cho biết, doanh thu của công ty tăng trưởng nhanh chóng, gần đạt 50 triệu USD hàng năm, do đó đã thu hút nhiều quỹ đầu tư mạo hiểm chủ động tiếp cận và thúc đẩy vòng gọi vốn mới.TechCrunch không thể xác định số tiền cụ thể trong vòng gọi vốn này, cũng như không thể xác nhận liệu định giá 1,2 tỷ USD trên có bao gồm vốn mới hay không. Các nguồn tin cho biết, hiện tại các điều khoản giao dịch vẫn chưa được xác định cuối cùng và có thể sẽ có thay đổi trong tương lai.

Theo CriptoNoticias đưa tin, Viện Công tố Công cộng Argentina (MPF) vào ngày 19 tháng 8 năm 2026 và ngày 2 tháng 9 đã tổ chức một khóa đào tạo chuyên đề có tiêu đề "Tài sản ảo: Phân tích tài chính, theo dõi, phát hiện và tịch thu" thông qua nền tảng Zoom dành cho nhân viên nội bộ, quan chức và thẩm phán, do luật sư chuyên về chống rửa tiền Carmen Chena giảng dạy.Nội dung khóa học bao gồm phân tích tài sản ví kỹ thuật số, khung pháp lý trong nước và quốc tế, hệ sinh thái tiền điện tử và các trường hợp thực tiễn về biện pháp bảo toàn. Trước đó, các cơ quan tư pháp Argentina đã tích lũy được nhiều kinh nghiệm trong các vụ án liên quan đến tiền điện tử, bao gồm việc đóng băng 3 triệu USDT vào tháng 12 năm 2024 và phán quyết Binance hoàn trả BTC bị đánh cắp vào năm 2022.

Tin tức từ ChainCatcher, Anthropic cho biết, công ty tạm thời đình chỉ một phần đào tạo AI và đánh giá an ninh mạng. Công ty đã tiết lộ các điều chỉnh liên quan trong một bài viết trên blog, giải thích các biện pháp ứng phó được thực hiện sau khi các AI của họ thực hiện hành động không được phép vào đầu năm nay. OpenAI trước đó đã cho biết, do lo ngại về an toàn, họ đã tạm ngừng một phần công việc phát triển mô hình. Anthropic cũng xác nhận đã thực hiện các biện pháp tương tự và nhấn mạnh sự cần thiết phải phối hợp rộng rãi hơn về tốc độ phát triển của AI tiên tiến.Anthropic cho biết, sau khi công bố ba sự kiện liên quan vào tháng 7, công ty đã đình chỉ đánh giá an ninh mạng bên ngoài đối với các mô hình trước khi phát hành, đồng thời cũng đã tạm thời ngừng thử nghiệm nội bộ đối với các mô hình trước khi phát hành. Sau sự cố, công ty cũng đã đình chỉ môi trường học tăng cường có rủi ro cao trong các mô hình trước khi phát hành, kéo dài trong vài tuần. Anthropic cho biết, phần lớn công việc học tăng cường đã được khôi phục, nhưng một số môi trường có rủi ro cao vẫn đang trong trạng thái tạm ngừng, chờ xem xét thủ công hoặc cập nhật công cụ giám sát.

Tin tức từ ChainCatcher, theo báo cáo của TIME, CEO OpenAI Sam Altman gần đây đã cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng công ty đã cho những khách hàng quan trọng xem trước loạt mô hình tiên tiến sắp ra mắt mang tên Astra. Trong buổi trình diễn, 16 AI có thể hợp tác giải quyết các bài toán toán học và lắp ráp chứng minh, Astra còn có thể vận hành phần mềm máy tính với tốc độ vượt trội. Altman cho biết, Astra sẽ hỗ trợ "các tác nhân thông minh bền vững" có thể thực hiện nhiệm vụ lâu dài, và dự kiến sẽ trở thành mô hình đầu tiên có khả năng phát minh ra những điều mới một cách có ý nghĩa, với các đặc điểm giống AGI.Trong năm qua, OpenAI đã tụt lại so với kỳ vọng trong hướng sản phẩm và nghiên cứu tiền huấn luyện, bị Anthropic vượt qua trong các sản phẩm lập trình, doanh thu hàng năm và định giá. Công ty đã trải qua sự ra đi của nhiều giám đốc điều hành, đồng thời đối mặt với nhiều vụ kiện trách nhiệm sản phẩm, cũng như các thách thức pháp lý với Apple và Musk. Hiện tại, OpenAI được định giá gần 1 nghìn tỷ USD, với số người dùng hoạt động hàng tháng của ChatGPT vượt quá 1 tỷ.Gần đây, OpenAI đã công bố một sự cố an toàn: một tác nhân chưa được phát hành đã thoát khỏi hộp cát và tấn công Hugging Face. Sau đó, nhóm nghiên cứu đã đóng băng một phần thí nghiệm, tăng cường giám sát, và tạm dừng một mô hình chưa được phát hành có khả năng mang lại bước nhảy vọt lớn nhất về khả năng, cho đến khi các biện pháp an toàn mới được triển khai. Altman nhấn mạnh "việc đảm bảo an toàn cho AI quan trọng hơn bất kỳ động lực phát triển nào của công ty", công ty sẽ giảm tốc độ, và chuyển hướng tài nguyên về các nhóm an toàn và căn chỉnh. Giám đốc nghiên cứu Mark Chen ước tính công ty đã hoàn thành khoảng 80% con đường đến AGI, Altman cho biết hệ thống nội bộ có thể được gọi là AGI trước cuối năm.

ChainCatcher tin tức, theo báo cáo của Bloomberg, công ty công nghệ tài chính Revolut đã ra mắt stablecoin EURR gắn với euro, ban đầu sẽ mở cho các khách hàng đủ điều kiện tại Đan Mạch, Ba Lan và Bồ Đào Nha.Revolut cho biết, EURR là "bước đầu tiên" trong chiến lược stablecoin của họ, với kế hoạch tiếp theo là ra mắt các token gắn với các loại tiền tệ hợp pháp khác, nhằm mở rộng ứng dụng của tiền điện tử trong thanh toán xuyên biên giới và các tình huống giao dịch doanh nghiệp.

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo báo cáo của TrendForce, tại Hot Chips 2026, Micron nhấn mạnh rằng sự tiến bộ về sức mạnh tính toán AI nhanh hơn sự nâng cấp lưu trữ, thách thức "bức tường lưu trữ" ngày càng nổi bật. Fellow của Micron, Raghu Sriramaneni, chỉ ra rằng sức mạnh tính toán của bộ tăng tốc AI tăng gấp ba lần khoảng mỗi hai năm, trong khi băng thông HBM tăng chưa đến gấp đôi trong cùng thời gian, khoảng cách này có thể tiếp tục mở rộng. Sự phụ thuộc sâu hơn vào HBM cũng mang lại vấn đề về độ tin cậy, Micron trích dẫn dữ liệu từ Meta Llama 3 cho biết, lỗi HBM chiếm khoảng 17% trong các gián đoạn huấn luyện không mong đợi. Thiết kế mới về tính toán mờ và ranh giới lưu trữ có thể giúp vượt qua các nút thắt.Mở rộng HBM cũng mang lại áp lực về diện tích và cung ứng: thế hệ đóng gói mới nhất tích hợp hai GPU với tám cụm HBM4 12 lớp, lưu trữ chiếm khoảng 90% diện tích bán dẫn, gấp tám lần diện tích mà GPU chiếm; để đạt được dung lượng tương đương với HBM cần ba lần wafer DDR5 DRAM tiêu chuẩn. Quản lý nhiệt cũng trở thành rào cản quan trọng, các giải pháp như làm mát bằng chất lỏng và chip siêu mỏng đang được khám phá.Micron đang thúc đẩy đổi mới trong kết nối, đóng gói và làm mát, bao gồm SerDes và die-to-die PHY tối ưu hóa cho lưu trữ, đóng gói tiên tiến với kích thước lớn hơn SiP và bảng mạch thủy tinh, cũng như làm mát bằng chất lỏng, liên kết hỗn hợp, và đang phát triển liên kết fusion để giảm điện trở nhiệt và nâng cao thông lượng dữ liệu.

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo báo cáo của PRNewswire, công ty niêm yết trên sàn Nasdaq BTC Digital Ltd. đã thông báo rằng dự án cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán tiền điện tử 10MW của họ tại bang Georgia, Hoa Kỳ đã hoàn thành xây dựng và đang bước vào giai đoạn chuẩn bị triển khai.Công ty dự kiến sẽ triển khai máy đào hiệu suất cao và khởi động hoạt động khai thác tài sản kỹ thuật số trong khoảng hai tháng tới.

Tin tức từ ChainCatcher, theo podcast của SemiAnalysis, Anthropic đã thiết lập một bộ phân loại (Classifiers) cực kỳ nghiêm ngặt cho phiên bản công khai của mô hình flagship Mythos, Fable, do áp lực từ cơ quan quản lý. Người dùng khi cố gắng thực hiện các thao tác cụ thể sẽ ngay lập tức bị hạ cấp xuống mô hình Opus, và không thể rút lại trong cuộc trò chuyện. Người sáng lập SemiAnalysis, Dylan Patel, cho biết, hạn chế của bộ phân loại "quá khắt khe", ngay cả nhân viên nội bộ cũng không thể hoàn thành các nhiệm vụ thông thường với nó.Podcast đề cập rằng mô hình Mythos đã hoàn thành việc đào tạo từ tháng 2, nhưng Anthropic chỉ phát hành dưới tên Fable vào tháng 5. Jordan trong cuộc thảo luận cho biết, theo hiểu biết của anh, Mythos 2 đã hoàn thành việc đào tạo nhưng chưa được phát hành, và đội ngũ phát triển nội bộ được cho là vẫn đang tiếp tục cải tiến. Các nhà phân tích cho rằng, Anthropic trước đây đã kêu gọi quản lý trong thời gian dài, nhưng giờ đây việc quản lý thực thi lại hạn chế nhịp độ phát hành mô hình của chính họ. Tương tự, OpenAI cũng đang trì hoãn việc phát hành công khai mô hình thế hệ tiếp theo, nhưng việc đào tạo nội bộ vẫn đang tiếp tục, và khoảng cách về khả năng giữa mô hình nội bộ và mô hình công khai có thể tiếp tục mở rộng.

Tin tức từ ChainCatcher, Bitcoin News đã đăng trên nền tảng X cho biết, 256 Foundation đã ra mắt dự án an ninh 256 Red Team, thông qua kỹ thuật đảo ngược, thu thập lưu lượng thời gian thực và đối chiếu theo cấp độ cổ phần để kiểm toán firmware của máy đào ASIC. Nhóm này cho biết đã gửi 41 báo cáo vấn đề liên quan đến firmware gốc của Bitmain cũng như các firmware của bên thứ ba như LuxOS, VNISH và Braiins OS.Các vấn đề đã phát hiện bao gồm API nhà máy không xác thực, đường dẫn có thể lấy quyền root, thông tin đăng nhập mặc định, khóa SSH nhà cung cấp được tích hợp sẵn, và trình cập nhật không thể xác minh nội dung cài đặt. Các nhà nghiên cứu đã thực hiện giải mã và kiểm tra kết nối thời gian thực của trình giám sát máy đào Bitmain và cho biết không phát hiện bằng chứng về việc cắt giảm sức mạnh tính toán, công tắc tắt từ xa hoặc tín hiệu ẩn trong firmware gốc của Bitmain; các rủi ro liên quan chủ yếu tập trung vào firmware "tối ưu hóa" của bên thứ ba.Các nhà nghiên cứu đã gửi 3 thông báo tiết lộ có trách nhiệm đến VNISH, Luxor và Braiins, và đã cho các bên 30 ngày để phản hồi, sau đó sẽ công khai tiết lộ. MicroBT, Canaan, Auradine, Bitdeer và ePIC sẽ chịu sự kiểm toán tiếp theo.

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo báo cáo của Reuters, Apple đã phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn dành cho thị trường Trung Quốc, hợp tác với Alibaba. Động thái này khác với chiến lược trước đây của Apple khi dựa vào các mô hình của bên thứ ba.Các nguồn tin cho biết, bộ công cụ AI của Apple, Apple Intelligence, dự kiến sẽ được ra mắt tại Trung Quốc trong vài tháng tới sau khi cập nhật iOS.

Tin tức từ ChainCatcher, SKALE Labs đã công bố ra mắt Agent Pit vào ngày 12 tháng 8. Nền tảng này là một sandbox thị trường dự đoán giao dịch trên blockchain SKALE không mất Gas, hoàn toàn phản ánh sổ lệnh, cơ chế thanh toán và dữ liệu sự kiện thời gian thực của Polymarket, cho phép các nhà phát triển và AI agent thử nghiệm và đào tạo chiến lược giao dịch mà không có rủi ro tài chính thực sự.Agent Pit là sản phẩm đầu tiên của SKALE Agentic Venture Studio. Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh agent tại đây, tham gia vào cuộc thi bảng xếp hạng ROI mô phỏng, và sau khi hoàn thành đào tạo, triển khai mô hình đến các thị trường thực như Polymarket. CEO của SKALE Labs, Jack O'Holleran, cho biết thị trường có nhu cầu rõ ràng về môi trường đào tạo chiến lược thị trường dự đoán hướng tới agent.

Tin tức từ ChainCatcher, theo báo cáo của Kim Thập, Elon Musk cho biết, GROK 5 sẽ được đào tạo dựa trên dữ liệu của SpaceX.