Xin chào, tôi là Haebom. Đã lâu lắm rồi tôi chưa viết thông báo. Cảm ơn các bạn rất nhiều vì đã luôn theo dõi blog của tôi và gửi cho tôi những bình luận nồng nhiệt cùng sự quan tâm. Những lượt đăng ký và bình luận của các bạn là nguồn động viên và sức mạnh to lớn đối với tôi. Hôm nay, tôi có một dự án đặc biệt muốn giới thiệu với các bạn. Cuốn sách này là một cuốn sách mà ngay cả các nhà xuất bản cũng đã nỗ lực thực hiện và viết rất chăm chỉ trong thời kỳ sách điện tử đang thịnh hành, nhưng ngay cả tôi cũng đã quên mất nó trong một thời gian. Vào thời điểm đó, tôi thấy khó mà đồng cảm với việc bán sách điện tử với giá hàng trăm nghìn won hay viết sách về những điều tôi chưa từng trải nghiệm. Vì vậy, tôi đã viết một bộ năm cuốn sách dựa trên những điều tôi đã trải nghiệm hoặc hiểu biết gián tiếp. Lúc đó, tôi nhận được lời mời xuất bản từ nhiều nhà xuất bản, nhưng tôi đã từ chối vì tò mò về thị trường sách điện tử. Giờ nghĩ lại, có lẽ tôi đã quá chú trọng lợi nhuận khi giữ lại bản in của sách. Thực tế, mỗi cuốn sách dày khoảng 100 đến 200 trang, nên nếu tôi chuyển thể thành sách giấy, tôi nghĩ nó sẽ dày khoảng 200 đến 300 trang, bao gồm cả phần đồ họa và sắp chữ. Nói dài dòng quá. •Tập 1: Xây dựng cái gì 101 – Cản trở quá trình sáng tạo (Khó khăn trong việc hoàn thành) •Tập 2: GTM 101 – Sự bất định của phản ứng thị trường (Khó khăn khi bán) •Tập 3: Thang điểm 101 – Sự phức tạp của tăng trưởng (Khó khăn trong việc hệ thống hóa) •Tập 4: Lặp lại 101 – Sự hỗn loạn của cải tiến (Khó khăn của việc tối ưu hóa) •Tập 5: Tác động 101 – Xung đột giữa Mục đích và Lợi nhuận (Khó khăn trong việc Tìm kiếm Ý nghĩa) Nhờ một người bạn tuyệt vời vừa mua cuốn sách này, tôi đã có thể chỉnh sửa lại lần nữa, và lần này tôi đã sắp xếp mọi thứ gọn gàng hơn, từ bìa sách đến ebook. ✨ Thực ra, tôi nghĩ mình đã hoàn toàn quên mất mình đã viết nó. Tôi không thể diễn tả được mình đã mạnh mẽ đến nhường nào khi thấy mọi người liên lạc với mình sau khi thấy những tác phẩm tôi đã làm trước đây. Dù lý do là gì, tôi chân thành cảm ơn bạn đã tìm thấy và đọc cuốn sách này. Mỗi người trong số các bạn đều là những độc giả đầu tiên đặc biệt của cuốn sách này. Tôi sẽ càng biết ơn hơn nữa nếu bạn có thể giới thiệu nó cho những người xung quanh. Thực ra, tôi cũng tham lam lắm. Hahaha. Và có một phòng KakaoTalk mở. Bạn luôn được chào đón. (Mã vào cửa 1024) Cảm ơn các bạn đã tiếp tục bình luận và đăng ký theo dõi blog. Tôi trân trọng khoảng thời gian chúng ta cùng nhau trưởng thành. 🤝 Cảm ơn bạn đã luôn ghé thăm blog của tôi.

Có một bầu không khí kỳ lạ đang lan tỏa khắp trường đại học những ngày này. "Những bài luận quá bóng bẩy" đang ngày càng xuất hiện nhiều trong các bài thi, và những bài tập khiến bạn phải nghĩ rằng "Học sinh này không thể nào viết được những câu như vậy" cứ liên tục được nộp. Một văn hóa giải trí mới đã xuất hiện trong khuôn viên trường. Nó giống như một trò chơi thám tử, nơi bạn cố gắng đoán xem: "Chẳng phải bài này do AI viết sao?" Nhưng vấn đề không chỉ đơn thuần là "hành vi sai trái". Thay vào đó, chúng ta đang ở thời điểm cần đặt ra một câu hỏi cơ bản hơn nhiều: AI đang ảnh hưởng đến sự sáng tạo và biểu đạt của con người như thế nào? Và chúng ta sẽ phản ứng với nó ra sao? Các bài luận, bài báo và thư xin việc đều trông giống như được viết bởi AI Thực ra, tôi đã quyết định tự mình kiểm tra khả năng của AI. Khi tôi yêu cầu nó viết một bài luận về Montaigne, nó đã trộn một câu trích dẫn thật với hai câu trích dẫn giả, và khi tôi yêu cầu nó viết một bài thơ theo phong cách của Elizabeth Bishop, định dạng thì khác, nhưng nội dung thì tương tự, nhưng có phần gượng gạo. Điều quan trọng là nó có thể mô phỏng những lĩnh vực văn học này. Sau đó, tôi đã thử xem liệu nó có thể áp dụng vào email, giấy tờ, v.v. hay không. Tất nhiên, vẫn còn gượng gạo. Lúc đó là năm 2024. Một điều đáng ngạc nhiên nữa là AI lại là trợ thủ đắc lực cho những công việc "phiền phức" như bài tập chung, email, kế hoạch, chỉnh sửa ghi chú và lên lịch . Gần đây, tôi thường xuyên bị chóng mặt và đau đầu do thuốc đang dùng, và AI đã giúp tôi định dạng tài liệu, trau chuốt bài phát biểu, và đôi khi còn an ủi tôi bằng câu nói: "Tôi biết cuộc sống của bạn hiện tại phức tạp và khó khăn như thế nào." AI thay thế "cái tôi thiếu tự tin". Quá nhẹ nhàng ĐếN thời điểm này, không thể phủ nhận rằng AI đang trở thành 'đối tác lao động trí óc' của con người. AI không biết mệt mỏi, không bao giờ phàn nàn, khen ngợi bạn, cung cấp phiên bản khác bất cứ lúc nào và sao chép ngôn ngữ của bạn. Vấn đề là… sự sao chép quá tự nhiên, quá mượt mà. Ví dụ, tôi đã đưa cho AI một vài bài đăng trên blog của tôi và yêu cầu nó phân tích phong cách của những bài đăng đó, và nó trả lời thế này: “Phong cách viết của bạn căng thẳng và chính xác về mặt trí tuệ, thể hiện cảm xúc được kiềm chế và tư duy triết học.” Nó chính xác đến mức đáng sợ. Giống như đang cầm một tấm gương, nhưng trong tấm gương đó, tôi trông hoàn thiện hơn. Khi tôi lặp lại trải nghiệm này, ý nghĩ này chợt lóe lên trong đầu tôi. Sau khi chức năng bộ nhớ của ChatGPT được thêm vào, tôi càng cảm thấy như vậy hơn. Giờ thì, hình như họ biết gần hết bí mật của tôi rồi thì phải? Nghịch lý của việc loại bỏ 'viết' khỏi các lớp học viết Học sinh cũng vậy. Ban đầu, họ chỉ bắt đầu bằng việc tóm tắt, nhưng chẳng bao lâu sau, họ bắt đầu giao phó cho AI việc cấu trúc, phát triển và soạn thảo. Họ tự biện minh: "Chẳng phải việc này về cơ bản cũng giống như việc tự mình viết sao?". Và đến một lúc nào đó, trong một "lớp học viết", học sinh thậm chí còn đạt điểm A mà chẳng cần "viết". Một nghiên cứu gần đây từ Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT (MIT Media Lab) đã chứng minh những lo ngại này bằng dữ liệu. Sau khi cho 54 người tham gia viết luận, điện não đồ của họ được đo, và nhóm sử dụng AI cho thấy trí nhớ, sáng kiến và khả năng kết nối não bộ kém hơn khi viết. Các nhà nghiên cứu gọi đây là "nợ nhận thức" và lo ngại về sự suy giảm khả năng học tập lâu dài. Cá nhân tôi đã đảm bảo đưa phần này vào cuốn sách tôi xuất bản lần này. Vấn đề không phải là công nghệ, mà là việc "thuê ngoài tư duy" Trên thực tế, bản thân công nghệ này là trung tính. Vấn đề là sử dụng nó như thế nào. ChatGPT có thể giúp bạn chuẩn bị cho lớp học. Nó có thể giúp bạn sắp xếp lịch trình và đặt ra mục tiêu học tập. Tuy nhiên, nếu chúng ta chấp nhận sự giúp đỡ đó một cách bừa bãi dưới danh nghĩa “tiện lợi”, khả năng suy nghĩ của chúng ta sẽ dần yếu đi. Cuối cùng, chúng ta đang ở ngã ba đường. Liệu chúng ta có chấp nhận sự cám dỗ của tốc độ và hiệu quả và trao quyền kiểm soát sáng tạo cho AI không? Hay bạn sẽ chịu đựng nỗi đau khi phải tự mình suy nghĩ và hình thành câu trong sự khó chịu và kém hiệu quả ? Những thứ chúng ta thực sự có thể mất

Danh sách đội ngũ mới thành lập của Meta đã bị rò rỉ, và thật đáng kinh ngạc. Nếu bạn đang muốn tự mình xây dựng một mô hình nền tảng AI tại Hàn Quốc, hãy xem qua thành phần của đội ngũ này. Theo thông tin rò rỉ từ Meta, thành phần nhân sự của tổ chức AI tinh nhuệ của Meta, "Đội Siêu Trí Tuệ", cho thấy hướng đi tương lai. Trên thực tế, có vẻ như mọi người bị thu hút vào cuộc chiến này vì mức lương hàng năm hoặc quốc tịch của họ, nhưng điều cốt lõi là phải phân tích xem họ muốn làm gì ngay bây giờ. 🧠 Các lĩnh vực trọng tâm về công nghệ Tối ưu hóa LLM Học tập đa phương thức Loại bỏ sự thiên vị về kiến thức ĐIều chỉnh dựa trên học tăng cường 1. Tuyển dụng nhân tài chiến lược Tuyển dụng 15 người (31%) chỉ từ OpenAI là một chiến lược thu hút nhân tài rất quyết liệt. DeepMind, Google và các công ty AI lớn khác đang tuyển dụng những nhân tài chủ chốt Có vẻ như họ muốn giải quyết phần ngầm ẩn trong quá trình xây dựng và tinh chỉnh mô hình nền móng. 2. Chuyên môn theo lĩnh vực Cựu sinh viên OpenAI tập trung trong nhóm Foundation Models Nhiều cựu sinh viên DeepMind được phân công vào nhóm Thị giác máy tính ĐảM bảo các chuyên gia giỏi nhất trong từng lĩnh vực 3. Tỷ lệ các nhà nghiên cứu Trung Quốc 47% tổng số là người Trung Quốc, đặc biệt là trong các lĩnh vực nghiên cứu quan trọng Hầu hết họ đều có bằng Tiến sĩ từ các trường đại học hàng đầu tại Hoa Kỳ. Một số người coi đây là vấn đề an ninh hoặc chính trị, nhưng nếu bạn xem các bài báo họ đã viết trước đây, họ chỉ là những người có năng lực lớn hoặc thành tựu mang tính biểu tượng. Hệ thống phân cấp lãnh đạo Tên

"Bạn phải đánh răng khi tắm, đi giày không dây và tiết kiệm từng phút trong ngày." Bạn đã bao giờ nghĩ về điều này chưa? Nếu bạn xem SNS hoặc YouTube gần đây, bạn có thể thấy cái gọi là "hiệu quả vi mô" đã ăn sâu vào cuộc sống hàng ngày của mọi người. Đó là một phong trào tiết kiệm dù chỉ một phút thời gian với một chiến lược được tính toán kỹ lưỡng cho cả những hành động nhỏ nhất. Triết lý đằng sau một tách trà Veronica Pullen, 54 tuổi, đến từ Anh, pha hai tách trà mỗi lần uống. Một tách còn ấm với sữa, và tách còn lại hoàn hảo sau 40 phút. Nhờ vậy, cô tiết kiệm được 20 phút mỗi ngày, tương đương khoảng 10 ngày trong hai năm. Hiệu quả nhỏ nhoi này có thể tạo ra sự khác biệt lớn về lâu dài. Thói quen của Pullen không chỉ dừng lại ở đó. Cô luôn ăn trứng luộc vào bữa sáng, trứng ốp la vào bữa trưa và thực đơn cố định vào bữa tối. Cô cũng lặp lại một kiểu quần áo cố định mỗi ngày. Điều này giúp giảm thiểu căng thẳng khi phải đưa ra quyết định mới mỗi lần. Cô nói rằng thói quen này giúp cô có đủ năng lượng để làm những gì mình muốn. Tại sao mọi người lại bị ám ảnh bởi một phút đến vậy? Hiện tượng này không chỉ giới hạn ở thói quen của những cá nhân đặc biệt. Từ khóa #LifeHack đã được nhắc đến hơn 11 triệu lần trên TikTok, và vô số người có sức ảnh hưởng về năng suất đang nhấn mạnh “quy tắc 1%”. Cuốn sách bán chạy nhất Atomic Habits (Thói quen Nguyên tử) đã thuyết giảng cho công chúng về cách những tác động tích lũy của những thói quen nhỏ có thể mang lại những thay đổi lớn. Trong bối cảnh xã hội, hiệu quả vi mô này không chỉ là một sở thích hay một xu hướng, mà còn là một hiện tượng phản ánh áp lực của xã hội hiện đại. Những tiến bộ công nghệ đã giúp mọi việc trở nên nhanh chóng hơn, nhưng nghịch lý là vẫn phải làm nhiều việc hơn trong thời gian còn lại. Các nhà tâm lý học giải thích đây là triệu chứng ban đầu của "kiệt sức chủ động". Thói quen tốt và nỗi ám ảnh Những người theo đuổi hiệu quả có nhiều lý do khác nhau. Họ có thể là người bệnh muốn tiết kiệm dù chỉ một chút năng lượng, hoặc đơn giản là muốn "lười biếng" một cách thoải mái hơn. Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo rằng nếu thói quen hiệu quả trở nên quá ám ảnh, nó có thể dẫn đến rối loạn ám ảnh cưỡng chế hoặc trầm cảm. Hiệu quả không nhất thiết đồng nghĩa với việc hài lòng. Trên thực tế, một cuộc khảo sát của Anh cho thấy trung bình mỗi người chỉ có 23 giờ mỗi tuần thực sự cảm thấy tự do. Điều này tạo ra áp lực phải tiết kiệm từng phút. 3 Mẹo để có Hiệu quả Khỏe mạnh Nhưng việc theo đuổi hiệu quả một cách vô điều kiện không phải là giải pháp. Vậy chúng ta nên tiếp cận hiệu quả lành mạnh như thế nào? Hãy xem xét mục đích của bạn. Tốt nhất là bạn nên lập kế hoạch rõ ràng về cách sử dụng thời gian tiết kiệm được. Nếu chỉ dừng lại ở việc tiết kiệm thời gian, hiệu quả cuối cùng sẽ mất đi ý nghĩa. Hãy cho phép bản thân được "thả lỏng" một chút. Những quy tắc quá nghiêm ngặt thực sự có thể làm tăng sự mệt mỏi. Cũng nên cố gắng thoát khỏi những thói quen làm việc hiệu quả vào cuối tuần hoặc kỳ nghỉ. Hãy liên tục xem xét và thiết lập lại. Khi hoàn cảnh sống thay đổi, chiến lược hiệu quả của bạn cũng nên thay đổi. Hãy thường xuyên kiểm tra xem những thói quen hiện tại có thực sự có ý nghĩa với bạn hay không, và nếu cần thay đổi, đừng ngần ngại điều chỉnh. ĐIều thực sự quan trọng không phải là số lượng thời gian mà là chất lượng. "Chúng ta sẽ làm gì với thời gian tiết kiệm được?" Đây là câu hỏi then chốt mà chúng ta không được bỏ qua. Thói quen tiết kiệm thời gian cuối cùng phải là phương tiện giúp cuộc sống của chúng ta hạnh phúc và ý nghĩa hơn. Không chỉ đơn thuần là sống bận rộn, mà còn là để tìm lại sự thư thái trong cuộc sống. Thực ra, đây là phần tiếp theo của bài viết...

Có người từng nói: "Bạn làm công việc lập kế hoạch, phát triển và tiếp thị. Bạn làm nghề gì vậy?" Chuyên môn của bạn là gì? Với câu hỏi này, thực ra tôi cũng không biết nữa. Tôi chỉ làm mọi thứ có thể. Tôi chỉ trả lời: "Chúng tôi đang làm mọi thứ có thể để mọi chuyện diễn ra suôn sẻ." Ban đầu, GTM (Go-To-Market) đề cập đến toàn bộ quá trình đưa sản phẩm hoặc dịch vụ ra thị trường và được khách hàng chấp nhận thành công. Người quản lý GTM phụ trách quá trình này sẽ chịu trách nhiệm từ khâu phát triển sản phẩm cho đến khi sản phẩm thực sự đến tay khách hàng. Bí quyết để các nhóm nhỏ phát triển lớn mạnh Khi làm việc tại Kakao Brain và Nexon Korea, tôi chắc chắn đã làm việc với những dự án tuyệt vời và có những đồng nghiệp tuyệt vời, nhưng tôi vẫn luôn cảm thấy thiếu sót điều gì đó. Thực ra, tôi có rất nhiều mối bận tâm. Trên hết, khi nói về từ "tăng trưởng", tôi không thực sự cảm nhận được sự tăng trưởng thực sự của sản phẩm. Liệu những gì tôi đang làm có thực sự mang lại giá trị cho khách hàng không? Tôi có đang tạo ra sự phát triển có ý nghĩa trong sự nghiệp của mình không? Ngay từ đầu, tôi đã không thích những thuật ngữ như tăng trưởng/người mới/hình lục giác rồi. Kinh nghiệm tăng trưởng thực tế học được từ Notion Sau đó, làm việc với Notion đã hoàn toàn thay đổi quan điểm của tôi. Tôi đã học cách xây dựng một sản phẩm có hàng chục triệu người dùng trên toàn cầu, cách tăng doanh thu định kỳ hàng tháng (MRR) và cách tạo ra hiệu quả tối đa với một nhóm nhỏ. Notion không chỉ là một công ty đông nhân lực. Nó có những giá trị rõ ràng, sản phẩm được trau chuốt kỹ lưỡng và người dùng tin tưởng vào nó. Qua trải nghiệm này, tôi đã nhận ra điều quan trọng nhất trong sự nghiệp của mình. "Thay vì tập trung vào các tổ chức lớn, chúng ta cần tập trung vào mối quan hệ giữa sản phẩm và người dùng." Tại sao tôi tham gia Gamma và kết quả Nhận ra điều này, tôi đã gia nhập Gamma. Và chỉ trong hai năm, chúng tôi đã đạt được 50 triệu đô la doanh thu hàng năm (ARR) và có lãi trong 15 tháng liên tiếp. Gamma là một đội ngũ nhỏ nhưng hùng mạnh, và hiện tôi là quản lý cấp cao phụ trách mảng GTM (Go-To-Market). Đó Là một sự tăng trưởng đáng kinh ngạc, đạt 50 triệu người dùng và doanh thu hàng năm (ARR) 50 triệu đô la chỉ với 35 nhân viên. Đằng sau sự tăng trưởng nhanh chóng của Gamma là những chiến lược cốt lõi sau. Tôi đã được thăng chức từ Quản lý GTM trước đây lên Quản lý Chiến lược GTM Cấp cao . Phương pháp chúng tôi sử dụng khi thâm nhập thị trường rất đơn giản: đặt ra các nguyên tắc và tuân thủ chúng. Tôi xin chia sẻ một vài nguyên tắc. 1. Chiến lược định giá lấy người dùng làm trung tâm (Van Westendorp) Chúng tôi không bao giờ đoán giá cả. Gamma đã sử dụng Phương pháp Van Westendorp để xác định chính xác mức giá mà người dùng "sẵn sàng chi trả" và đặt giá cho phù hợp. Điều này đã tạo ra một cơ cấu doanh thu vững chắc ngay từ đầu và cho phép họ duy trì tăng trưởng ổn định mà không cần thay đổi giá trong hai năm tiếp theo. Giá cả là một tín hiệu gửi đến khách hàng. Giá cả chính xác tạo dựng niềm tin giữa sản phẩm và người dùng. 2. Tăng trưởng tối đa với nhân lực tối thiểu Gamma tạo ra các công cụ trình bày dựa trên AI có khả năng tự bán và tiếp thị. Chiến lược tiếp cận thị trường của chúng tôi rất đơn giản:

Cảnh kết thúc dữ dội của 『Squid Game Season 3』 mà tôi đã xem trên Netflix một thời gian trước vẫn còn ám ảnh trong tâm trí tôi. Trò chơi cuối cùng là cái gọi là 'trò chơi mực trên cao' diễn ra trên bầu trời. Trò chơi được chơi trên các trụ vuông, tam giác đều và tròn hoàn hảo theo thứ tự. ĐặC biệt là trong cảnh trụ tròn ở màn cuối, nhân vật chính lựa chọn hy sinh bản thân để thoát khỏi xiềng xích của lòng tham đã thống trị anh ta. Cho đến bây giờ, vòng tròn tượng trưng cho lòng tham và sự ám ảnh, nhưng khi nhân vật chính lựa chọn cái chết trên vòng tròn này vì đứa con và tương lai của mình, ý nghĩa của nó đã hoàn toàn đảo ngược. Cảnh này cho thấy một cách sống động rằng thực tế mà chúng ta thấy không phải là tuyệt đối, và ý nghĩa của nó có thể thay đổi bất cứ lúc nào tùy thuộc vào môi trường hoặc trải nghiệm. Để tham khảo, tôi thấy Squid Game Season 3 rất nhàm chán. Văn hóa thay đổi cách chúng ta nhìn? Hai nghiên cứu ảo ảnh thú vị Một câu chuyện tương tự có thể được tìm thấy trong hai nghiên cứu gần đây về ảo ảnh thị giác. Nhóm nghiên cứu của Ivan Kroupin tại Trường Kinh tế London (LSE) ở Anh đã cho người phương Tây và người dân nông thôn Namibia xem một bức tranh có tên là 'Ảo ảnh Coffer'. Điều thú vị là những người tham gia phương Tây chủ yếu nhìn thấy hình vuông, trong khi người dân nông thôn Namibia chủ yếu nhìn thấy hình tròn. Nhóm nghiên cứu giải thích điều này bằng giả thuyết 'thế giới thợ mộc', trong đó nêu rằng môi trường chúng ta sống quyết định cách não bộ chúng ta nhìn thế giới. Nhưng một nghiên cứu khác lại thách thức giả thuyết này. Dorsa Amir và Chaz Firestone đã chỉ ra rằng ảo giác Müller-Lyer xảy ra ở người, động vật và thậm chí cả trẻ em mù, bất kể môi trường của chúng. Hai nghiên cứu này có vẻ mâu thuẫn, nhưng thực ra chúng gửi đi một thông điệp quan trọng: thế giới chúng ta nhìn thấy không phải là một thực tế khách quan, mà là thứ mà bộ não chúng ta liên tục diễn giải và tạo ra. Nhìn và nói cuối cùng là 'ảo giác của não' Nhà khoa học thần kinh Anil Seth mô tả thực tế là "ảo giác có kiểm soát do não bộ tạo ra". Nói cách khác, não bộ không cho chúng ta thấy thế giới khách quan như nó vốn có, mà diễn giải thế giới một cách chủ quan dựa trên kinh nghiệm, môi trường và văn hóa của chúng ta. ĐIều thú vị là hiện tượng này cũng đúng với ngôn ngữ cũng như thị giác. Ví dụ, một nghiên cứu của nhà tâm lý học Lera Boroditsky thuộc Đại học Stanford đã yêu cầu người nói tiếng Đức và tiếng Tây Ban Nha mô tả các từ “chìa khóa” và “cây cầu”, và phát hiện ra rằng giới tính của những từ này bị đảo ngược trong cả hai ngôn ngữ. Trong tiếng Đức, key là danh từ giống đực và leg là danh từ giống cái. Trong tiếng Tây Ban Nha, key là danh từ giống cái và leg là danh từ giống đực. ĐIều đáng ngạc nhiên là người nói tiếng Đức mô tả các phím đàn với những đặc điểm nam tính như “nặng, chắc” và chân đàn với những đặc điểm nữ tính như “đẹp, thanh lịch”. Ngược lại, người nói tiếng Tây Ban Nha mô tả các phím đàn với những đặc điểm ngược lại. Tương tự như vậy, ngôn ngữ chúng ta sử dụng cuối cùng quyết định cách não chúng ta tạo ra và diễn giải thực tế. Những gì chúng ta tin rằng chúng ta 'nhìn thấy' và những gì chúng ta tin rằng chúng ta 'nói' cuối cùng là ảo tưởng được kiểm soát của não. 『Squid Game』, Ảo ảnh thị giác, Câu chuyện tương tự mà ngôn ngữ kể Lý do tại sao cảnh trụ tròn cuối cùng trong 'Squid Game' lại mạnh mẽ đến vậy và tại sao ngôn ngữ thay đổi nhận thức của chúng ta về thực tế cuối cùng là giống nhau. Ý nghĩa của thế giới mà chúng ta tin là tuyệt đối có thể thay đổi bất cứ lúc nào và thế giới có thể hoàn toàn khác tùy thuộc vào ngôn ngữ, văn hóa và kinh nghiệm mà chúng ta có. Thông điệp chung mà ảo ảnh quang học, nghiên cứu ngôn ngữ và kịch mang lại cho chúng ta rất rõ ràng. Thế giới luôn được diễn giải lại và tái tạo trong tâm trí chúng ta. Vậy nếu chúng ta muốn thay đổi cuộc sống theo hướng tích cực hơn, tại sao trước tiên chúng ta không thay đổi cách nhìn nhận thế giới? Giống như nhân vật chính của 'Squid Game' đã thay đổi ý nghĩa của nguyên mẫu từ lòng tham thành sự hy sinh, chúng ta cũng có thể thay đổi ý nghĩa của những gì chúng ta nhìn thấy và nói trong cuộc sống của mình. Những khó khăn, nỗi đau và thậm chí cả hạnh phúc mà chúng ta trải qua cuối cùng có thể được thay đổi bởi cách chúng ta nhìn nhận chúng. Trên thực tế, lý do khiến tác phẩm có tên "Squid Game" được chú ý là vì những trò chơi mà chúng ta nhớ từ cuộc sống hàng ngày hoặc từ thời thơ ấu đã trở thành trò chơi mà những người lớn bị ám ảnh bởi lòng tham liều mạng để chơi. Nếu chúng ta thay đổi góc nhìn một chút, liệu có điều gì đó hoàn toàn mới mẻ hoặc thú vị sẽ xuất hiện không?

Gần đây, tôi đã gặp một người thông thạo tiếng Trung thông qua Skewer Coaching. Chúng tôi đã nói về các ứng dụng thường được sử dụng ở Trung Quốc và tôi đã kể cho họ nghe về những ứng dụng tôi đã sử dụng. Ngay cả những người không biết nhiều về Trung Quốc có lẽ cũng đã nghe nói đến WeChat. Thậm chí còn có một câu nói đùa rằng bạn không thể làm bất cứ điều gì ở Trung Quốc nếu không có WeChat. ĐặT đồ ăn, gọi taxi, mua sắm, thanh toán và thậm chí sử dụng các dịch vụ của chính phủ đều có thể thực hiện trong WeChat. So với KakaoTalk hoặc Naver, những ứng dụng thường được sử dụng ở Hàn Quốc, WeChat cung cấp nhiều chức năng hơn trong một ứng dụng duy nhất. Có phải hiện tượng "siêu ứng dụng" này ở Trung Quốc chỉ đơn giản là vì người Trung Quốc thích sự tiện lợi? Hay còn lý do nào khác? Khi giải thích sự khác biệt giữa thiết kế ứng dụng phương Đông và phương Tây, người ta thường nói rằng "Người châu Á thích ứng dụng có nhiều thông tin và phức tạp, trong khi người phương Tây thích ứng dụng đơn giản". Tuy nhiên, thực tế không phải vậy. Gần đây, các ứng dụng ở các nước châu Á như Trung Quốc, Hàn Quốc và Nhật Bản cũng dần thay đổi sang thiết kế sạch hơn và đơn giản hơn. Tuy nhiên, tại sao các siêu ứng dụng lại trở nên mạnh mẽ như vậy ở Trung Quốc? ĐIểm khởi đầu của kỷ nguyên 'di động trước tiên' bắt đầu với điện thoại thông minh Vào đầu những năm 2010, Internet vẫn chưa được thiết lập hoàn toàn ở Trung Quốc. Vào thời điểm đó, tỷ lệ thâm nhập Internet ở Trung Quốc chưa đến 35% và không có nhiều người sử dụng máy tính để bàn. Trong tình hình này, điện thoại thông minh đã trở thành thiết bị máy tính cá nhân đầu tiên cho người tiêu dùng Trung Quốc. Vì môi trường Internet lấy thiết bị di động làm trung tâm được xây dựng ngay từ đầu nên thói quen sử dụng Internet hiện tại chưa được hình thành. Ví dụ, ở Hoa Kỳ và Châu Âu, thói quen sử dụng Internet trên máy tính để bàn như trình duyệt web và email đã được thiết lập, nhưng ở Trung Quốc, các ứng dụng di động đã trở nên phổ biến ngay từ đầu. Khoảng cách này đã được WeChat của Tencent lấp đầy. WeChat bắt đầu là một ứng dụng nhắn tin, nhưng bắt đầu cung cấp hầu hết mọi dịch vụ Internet thông qua 'Tài khoản chính thức' và 'Chương trình nhỏ'. Trên thực tế, WeChat giống như một trình duyệt hoạt động như Google Chrome của Trung Quốc. Thay vì di chuyển các dịch vụ dựa trên web hiện có sang thiết bị di động, ngay từ đầu, nó đã tạo ra một môi trường tập trung vào ứng dụng. Ở đây, tôi luôn nghĩ đến lời của Chủ tịch Tencent Ma Huateng. Khi QQ và trò chơi của Tencent bị chế giễu là bắt chước, Ma Huateng đã nói, "Chúng tôi đã vẽ một con hổ sau khi nhìn thấy một con mèo." Những ngày đầu của nền kinh tế số của Trung Quốc còn kém phát triển. Các ngân hàng không cung cấp hệ thống thanh toán trực tuyến thân thiện với người tiêu dùng, mua sắm chủ yếu bằng tiền mặt và thương mại điện tử đang trong giai đoạn đầu thiếu sự tin tưởng. Trong tình hình này, Alibaba đã phát triển Alipay cho các giao dịch trực tuyến trên Taobao, tạo ra hệ thống thanh toán riêng của mình. Các công ty phải tự tạo ra dịch vụ của riêng mình nếu họ không có những gì họ cần. Đây là lý do thực sự tại sao các siêu ứng dụng ra đời. Nói cách khác, đó là một lựa chọn tất yếu để lấp đầy khoảng trống trên thị trường và nhanh chóng chiếm lĩnh toàn bộ ngành, không phải vì mục đích mang lại trải nghiệm người dùng lý tưởng (UX). Sự xuất hiện của chiến lược cạnh tranh “xây tường” Sự trỗi dậy của các siêu ứng dụng của Trung Quốc có thể được giải thích bằng một lý do khác: sự cạnh tranh cực độ. Những gã khổng lồ như Tencent, Alibaba, Baidu và ByteDance từ lâu đã sử dụng cái gọi là chiến lược "khu vườn có tường bao", chặn các liên kết đến nền tảng của nhau. Ví dụ, nếu bạn thử mở một liên kết mua sắm trên Taobao trong WeChat, nó sẽ không hoạt động. Vì vậy, mỗi công ty cố gắng đóng gói càng nhiều dịch vụ càng tốt vào ứng dụng của riêng mình. ĐIều này dẫn đến các siêu ứng dụng như WeChat cung cấp dịch vụ giao đồ ăn, gọi taxi, thanh toán, mua sắm và phương tiện truyền thông xã hội tất cả trong một ứng dụng. Mặc dù chính phủ Trung Quốc chỉ cấm chặn liên kết như vậy vào năm 2021, nhưng thói quen của người tiêu dùng đã trở nên cứng nhắc và mô hình siêu ứng dụng đã ăn sâu vào tiềm thức. Một lý do khác có thể tìm thấy về mặt kinh tế. Sức mua trực tuyến của người tiêu dùng Trung Quốc thời kỳ đầu thấp hơn phương Tây, do đó giá trị trọn đời của mỗi ứng dụng riêng lẻ là nhỏ. Theo đó, các công ty cố gắng tối đa hóa doanh thu trên mỗi khách hàng bằng cách cung cấp càng nhiều dịch vụ càng tốt cho mỗi khách hàng. Ngoài ra, vì chi phí ban đầu để có được khách hàng rất cao, họ đã tích hợp nhiều dịch vụ hơn để tránh việc chuyển người dùng sang đối thủ cạnh tranh sau khi họ đã tập hợp được người dùng trong một ứng dụng. Đây là một phần của chiến lược khi Tencent thực hiện chiến dịch “phong bao đỏ (hongbao)” trong dịp Tết Nguyên đán (CNY) để quảng bá WeChat Pay. Lựa chọn chiến lược, không phải sở thích văn hóa Lý do các siêu ứng dụng thành công ở Trung Quốc không phải vì nhu cầu của người dùng, mà là vì sự kết hợp của các điều kiện thị trường độc đáo: môi trường ưu tiên thiết bị di động, thiếu cơ sở hạ tầng ngành, cạnh tranh khốc liệt và sức mua thấp. Vậy các công ty ở các quốc gia khác có nên sao chép mô hình siêu ứng dụng không? Không nhất thiết. Thay vào đó, bài học quan trọng là phải hiểu điều gì thúc đẩy các quyết định thiết kế sản phẩm. Siêu ứng dụng không phải lúc nào cũng là câu trả lời. Trong một số trường hợp, có thể tốt hơn khi gộp nhiều dịch vụ vào một ứng dụng, trong khi ở những trường hợp khác, có thể hiệu quả hơn khi tạo một ứng dụng duy nhất cung cấp trải nghiệm người dùng tốt nhất. Trên thực tế, WeChat không phải là một 'siêu ứng dụng hoàn hảo' có thể giải quyết mọi thứ. Cách mà nó cho phép người dùng trải nghiệm các dịch vụ đơn giản thông qua các chương trình nhỏ về cơ bản là 'Web mở' của môi trường di động. Người dùng có thể trải nghiệm dịch vụ trước và sau đó tải xuống một ứng dụng riêng nếu cần. Ở Hàn Quốc, có một số người từng khoe khoang rằng các siêu ứng dụng là tương lai. Nhưng ai thực sự đạt được điều này? Cá nhân tôi, Toss là công ty duy nhất thực sự đạt được một siêu ứng dụng. Tôi nghĩ ứng dụng hiện tại của Toss là khởi đầu thực sự của điều này. Takeaways lớn nhất mà chúng ta có thể rút ra từ trường hợp của các siêu ứng dụng Trung Quốc là hiểu được nhu cầu kinh doanh phát triển sản phẩm như thế nào. Rốt cuộc, sự phát triển của sản phẩm không bắt đầu từ nhu cầu của người dùng mà từ các phản ứng chiến lược đối với môi trường và điều kiện thị trường mà các công ty phải đối mặt. Cá nhân tôi nghĩ Hàn Quốc là nơi đánh giá thấp nhất hệ sinh thái số và năng lực công nghệ của Trung Quốc. Như tôi vẫn nói, nếu bạn đến một thành phố phát triển ở Trung Quốc hoặc thậm chí là Thượng Hải, bạn sẽ nhận ra rằng đây không phải là Trung Quốc mà tôi từng biết.

Gần đây, khi tư vấn về lập kế hoạch và kiến ​​trúc AI cho một công ty tạo ra các dịch vụ tài chính, tôi cảm thấy rằng loại thảo luận này đang tăng tốc trong ngành tài chính. Mặc dù AI tạo ra như ChatGPT đang nhận được rất nhiều sự chú ý, nhưng lĩnh vực tài chính đã tích cực sử dụng AI trong một thời gian dài. Từ phát hiện gian lận đến quản lý rủi ro tín dụng và thậm chí là các chiến lược giao dịch cực ngắn hạn, AI đang đóng vai trò quan trọng trong nhiều nhiệm vụ tài chính cốt lõi. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều nhiệm vụ mà AI thực sự đáng tin cậy và được sử dụng một cách có đạo đức. Vấn đề quan trọng nhất trong số đó là khả năng giải thích. Trong lĩnh vực tài chính, mô hình AI càng phức tạp thì càng khó hiểu cách AI đưa ra quyết định. Đây được gọi là vấn đề 'hộp đen'. Ngay cả khi mô hình AI đưa ra dự đoán chính xác, nếu nó không thể giải thích các tiêu chí và quy trình đưa ra dự đoán, thì đó có thể là một vấn đề nghiêm trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực như tài chính, nơi mà sự tin tưởng là điều cần thiết. Vì vậy, hôm nay, tôi muốn xem xét sâu sắc 'khả năng giải thích' này là gì và làm thế nào nó có thể được triển khai trong lĩnh vực tài chính. Tôi có thể cho bạn một ví dụ thú vị không? Vào năm 2019, Apple Card đã trở thành vấn đề xã hội do tranh cãi về việc sàng lọc khoản vay phân biệt giới tính. Một cặp đôi có cùng thu nhập và xếp hạng tín dụng đã nộp đơn, nhưng hạn mức tín dụng của người chồng được đặt cao hơn nhiều so với người vợ. Mọi người ngay lập tức chỉ trích quyết định này là 'phân biệt đối xử dựa trên giới tính'. Tuy nhiên, các đơn vị phát hành thẻ và tổ chức tài chính quản lý thuật toán sàng lọc đã không giải thích chính xác lý do tại sao vấn đề này xảy ra. Kết quả là, hình ảnh của họ đã bị tổn hại nghiêm trọng. Trường hợp này minh họa các vấn đề tiềm ẩn có thể phát sinh khi AI hoạt động trong lĩnh vực tài chính. AI đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng nếu dữ liệu bị thiên vị hoặc tiêu chí đánh giá của thuật toán không được tiết lộ rõ ​​ràng, các tổ chức tài chính có thể phải đối mặt với trách nhiệm nghiêm trọng về mặt đạo đức và pháp lý. Trong bối cảnh này, ngành tài chính phải đặt ra những câu hỏi sau khi sử dụng AI: “Tại sao mô hình AI của chúng tôi lại đưa ra quyết định đó?” “Quyết định của AI có thực sự công bằng không?” “Chúng ta có thể giải thích tiêu chí đánh giá của mô hình AI không?” Ba yếu tố chính của khả năng giải thích AI Khả năng giải thích không chỉ đơn thuần là hiển thị các chi tiết kỹ thuật về cách thức hoạt động của một mô hình. Để triển khai khả năng giải thích đúng cách trong AI trong tài chính, cả ba yếu tố sau đây phải có mặt: (1) Sự minh bạch Vấn đề là làm rõ cho các bên liên quan về cấu trúc của mô hình AI, dữ liệu nào được đào tạo cho mô hình này và mô hình này hoạt động dựa trên những điều kiện tiên quyết hoặc giả định nào. Ví dụ, lòng tin có thể được xây dựng bằng cách tiết lộ cho khách hàng và cơ quan quản lý nguồn dữ liệu cho các mô hình xếp hạng tín dụng và lý do lựa chọn các biến đánh giá. (2) Khả năng diễn giải Mục tiêu là đưa ra các quyết định AI dễ hiểu đối với con người. Cách thức hoạt động của mô hình nên được giải thích bằng các thuật toán đơn giản hoặc các công cụ trực quan. Ví dụ, bạn phải có thể giải thích lý do tại sao đơn xin vay bị từ chối bằng các điểm dữ liệu cụ thể (“Khoản vay của bạn bị từ chối vì bạn sử dụng thẻ tín dụng nhiều”). (3) Trách nhiệm giải trình Vấn đề là thiết lập trách nhiệm giải trình rõ ràng đối với các quyết định do mô hình AI đưa ra và quyết định trước cách ứng phó khi vấn đề phát sinh. Khi một mô hình đưa ra quyết định sai, hãy thiết lập các quy trình rõ ràng và trách nhiệm giải trình để ngay lập tức sửa chữa và khắc phục thiệt hại. Một phương pháp tiếp cận tích hợp bao gồm cả ba yếu tố chính là chìa khóa để triển khai đúng khả năng giải thích của AI trong tài chính.

Khi đến bệnh viện, chúng ta luôn mong đợi được chẩn đoán chính xác và điều trị nhanh chóng. Tuy nhiên, thực tế là không dễ để được điều trị khi bạn muốn do thời gian chờ đợi lâu và thiếu bác sĩ. Tuy nhiên, một nghiên cứu đáng ngạc nhiên gần đây do Microsoft công bố đã đưa ra một khả năng mới cho lĩnh vực y tế. Đó là một hệ thống chẩn đoán sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã đưa ra chẩn đoán chính xác hơn gấp bốn lần so với bác sĩ là con người. ĐúNg là có những nghi ngờ như "AI có thực sự có thể thay thế bác sĩ không?" AI Diagnostic Orchestrator bước vào lĩnh vực y tế Microsoft 's AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) không chỉ là một mô hình AI đơn giản. Nó được thiết kế giống như một nhóm gồm năm bác sĩ có vai trò khác nhau. Mỗi tác nhân AI phát triển một giả thuyết, chọn một mục kiểm tra và tham khảo ý kiến ​​của nhau để đưa ra chẩn đoán cuối cùng, đưa ra phương pháp điều trị phù hợp nhất. ĐIều thú vị ở đây là nó cho thấy rõ ràng quá trình mà AI đi đến kết luận của mình. Microsoft gọi đó là "Chuỗi tranh luận" và nó tiết lộ một cách minh bạch logic mà AI giải quyết vấn đề. Độ Chính xác vượt trội hơn cả bác sĩ con người? Vậy AI này hiệu quả như thế nào trong bối cảnh y tế thực tế? Để kiểm tra điều này, Microsoft đã trình bày AI với 304 trường hợp chẩn đoán khó khăn nhất được công bố trên Tạp chí Y khoa New England (NEJM), tạp chí y khoa hàng đầu tại Hoa Kỳ. Kết quả thật đáng kinh ngạc. Khi AI hoạt động tốt nhất (sử dụng mô hình o3 của OpenAI), độ chính xác chẩn đoán lên tới 85,5%. Các bác sĩ con người có kinh nghiệm chẩn đoán các trường hợp tương tự chỉ có tỷ lệ thành công là 20%. Bất chấp những hạn chế của các bác sĩ con người không có quyền truy cập vào sách giáo khoa hoặc đồng nghiệp, hiệu suất áp đảo của AI đã gây sốc lớn cho cộng đồng y tế. AI tiết kiệm cả chi phí và thời gian Ngoài độ chính xác, hiệu quả tiết kiệm chi phí cũng đáng chú ý. Microsoft đã thiết lập AI để xem xét chi phí trong quá trình chẩn đoán và kết quả là số lượng xét nghiệm cần thiết đã giảm đáng kể, tiết kiệm được hàng trăm nghìn đô la trong các trường hợp thực tế. Tiến sĩ Dominic King của Microsoft cho biết: "Hệ thống này là hệ thống AI tiên tiến nhất mà chúng tôi từng thấy và có thể mở ra cánh cửa mới cho khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe". Các mô hình AI hiện là 'sản phẩm', sức cạnh tranh thực sự là 'sức mạnh kết hợp' Trong thí nghiệm này, Microsoft đã sử dụng các mô hình AI từ một số công ty, bao gồm OpenAI, Meta, Anthropic, Google và xAI. Đặc biệt, Mustafa Suleyman nhấn mạnh rằng ngay cả mô hình OpenAI hoạt động tốt nhất cuối cùng cũng sẽ bị “hàng hóa hóa” và sự khác biệt thực sự nằm ở “người điều phối” tích hợp và kết hợp các mô hình này. Microsoft cho biết họ có kế hoạch áp dụng công nghệ này vào chatbot AI Copilot và công cụ tìm kiếm Bing, có tiềm năng rất lớn trên một nền tảng xử lý hơn 50 triệu câu hỏi liên quan đến sức khỏe mỗi ngày. Kỷ nguyên của 'Siêu trí tuệ y khoa' cần được chuẩn bị Mustafa Suleiman mô tả nghiên cứu này là bước đầu tiên hướng tới “siêu trí tuệ y khoa”. Một tương lai nơi có thể chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn và rẻ hơn đang ở ngay trước mắt. Tuy nhiên, cần phải xác minh thêm trước khi có thể áp dụng vào các bối cảnh lâm sàng. Tiến sĩ Eric Topol, một bác sĩ tim mạch và là chuyên gia y khoa AI, cũng đánh giá nghiên cứu này là một nghiên cứu quan trọng chứng minh khả năng hiệu quả y khoa của AI, mặc dù nó không được tiến hành trong bối cảnh y tế thực sự.

"Giới trẻ ngày nay không quan hệ tình dục đủ nhiều. Thật khó tin." Năm 2016, hãng truyền thông Mỹ Bustle đưa tin về kết quả gây sốc của một nghiên cứu cho thấy tần suất quan hệ tình dục ở những người trẻ tuổi đầu độ tuổi 20 đã giảm mạnh, và tuyên bố điều này. Kể từ đó, hiện tượng này được gọi là "Suy thoái tình dục" và trở thành chủ đề nóng. Hình ảnh một con ong và một con chim quay lưng lại với nhau trên trang bìa tạp chí Mỹ The Atlantic đã thể hiện mạnh mẽ sự mất kết nối tình dục của thế hệ này. Trước đây, người lớn lo lắng về "những người trẻ quá phóng túng", nhưng thế hệ lớn tuổi ngày nay lại lo lắng hơn về "những người trẻ tránh quan hệ tình dục". Trên thực tế, số liệu thống kê gần đây cho thấy tần suất quan hệ tình dục ở Thế hệ Z (sinh vào giữa những năm 1990 đến đầu những năm 2010) thấp chưa từng có. Theo một cuộc khảo sát năm 2018, khoảng một phần ba nam giới và một phần năm phụ nữ trong độ tuổi từ 18 đến 24 đã không quan hệ tình dục trong hơn một năm và đại dịch đã làm trầm trọng thêm hiện tượng này. Năm 2021, gần 40% người California trong độ tuổi từ 18 đến 30 cho biết họ chưa bao giờ quan hệ tình dục. Một thế hệ mà mọi thứ đều có thể nhưng không có gì là mong muốn ĐIều thú vị là, Thế hệ Z là thế hệ cởi mở hơn và có nhiều lựa chọn đa dạng hơn về tình dục so với các thế hệ trước. Họ sống trong thời đại mà họ có thể dễ dàng có những cuộc gặp gỡ ngắn ngủi và thông thường thông qua các ứng dụng hẹn hò chỉ bằng điện thoại thông minh và nhiều sở thích tình dục khác nhau được chấp nhận một cách tự do. Vậy tại sao họ lại tránh xa tình dục? Về vấn đề này, nhà báo người Anh Louise Perry đưa ra một góc nhìn khá bảo thủ nhưng thú vị. Cuốn sách A New Guide to Sex in the 21st Century của bà đề cập nghiêm túc đến tình dục, thừa nhận sự khác biệt về mặt sinh học giữa nam và nữ, và cảnh báo về những nguy hiểm của tình dục bừa bãi. Perry cảnh báo mạnh mẽ rằng "bất kỳ người đàn ông nào cũng có thể giết chết hầu như bất kỳ người phụ nữ nào bằng tay không", và lập luận rằng phụ nữ nên lựa chọn bạn tình của mình một cách cẩn thận. Trong khi đó, nhà báo Carter Sherman của Guardian, trong cuốn sách The Second Coming, giải thích lý do tại sao Thế hệ Z đang trải qua sự suy thoái tình dục do bị kẹt giữa chủ nghĩa bảo thủ chính trị và sức mạnh to lớn của internet. Internet cung cấp nguồn nội dung khiêu dâm vô tận đồng thời cũng khuyến khích việc biến tình dục thành hàng hóa, điều này lại cản trở sự thân mật thực sự. Thế hệ Z tiếp xúc quá nhiều với nội dung khiêu dâm từ khi còn nhỏ, khiến họ khó hình thành thái độ lành mạnh đối với tình dục. Lý do thực sự cho sự suy thoái tình dục là sự suy thoái của 'Mối quan hệ' Vấn đề cơ bản của suy thoái tình dục là 'cô đơn'. Thế hệ Z phải chịu đựng sự lo lắng và trầm cảm nhiều hơn nhiều so với các thế hệ trước và gặp khó khăn trong việc xây dựng mối quan hệ gần gũi với người khác. Cũng đáng chú ý là lượng tiêu thụ rượu đã giảm. Rượu là phương tiện để nhanh chóng xây dựng mối quan hệ gần gũi với các thế hệ trước, nhưng Thế hệ Z đang tách mình khỏi điều này và thậm chí còn gặp khó khăn hơn trong việc xây dựng mối quan hệ. ẢNh hưởng của phương tiện truyền thông xã hội cũng cản trở sự hình thành sự thân mật trong một môi trường mà mọi người liên tục được đánh giá về sức hấp dẫn của họ dựa trên các tiêu chí số. Cuối cùng, sự suy thoái tình dục phản ánh một hiện tượng xã hội mà các mối quan hệ khó hình thành và sự kết nối thực sự với người khác là rất hiếm. Chúng ta nên làm gì? Cả Louis Perry và Carter Sherman đều chỉ ra nguyên nhân của sự suy thoái tình dục theo quan điểm của riêng họ, nhưng điều mà cả hai tác giả cuối cùng đều bỏ qua là "sức mạnh của khoái cảm và sự kết nối" mà tình dục mang lại. Tình dục không chỉ là khoái cảm về thể xác, mà còn là một lĩnh vực quý giá mà con người có thể kết nối sâu sắc và trực tiếp nhất với người khác. Trong các mối quan hệ thân mật, chúng ta học cách hiểu, tôn trọng và yêu thương lẫn nhau. Xã hội của chúng ta cần thảo luận về cách giúp Thế hệ Z thiết lập lại các mối quan hệ lành mạnh và những trải nghiệm thú vị thông qua tình dục. Thay vì giảm nguyên nhân gốc rễ của sự suy thoái tình dục thành các vấn đề cá nhân đơn thuần, đã đến lúc bắt đầu một cuộc trò chuyện xã hội toàn diện và sâu sắc hơn. Gần đây, tôi đã đọc những bài viết như thế này và tôi nghĩ rằng những gì Thế hệ Z muốn không chỉ là một 'cuộc gặp gỡ đơn giản', mà là một quá trình hiểu và tìm hiểu người kia. Tôi không chắc đó có phải là lĩnh vực được gọi là 'tự thỏa mãn' hay không... hay thứ gì đó giống như cuộc hẹn hò mù quáng về sơ yếu lý lịch phổ biến trong quá khứ. Tôi thấy cụm từ 'suy thoái tình dục' khá thú vị, vì vậy tôi đã tra cứu.

Bài viết Vibe Coding mà tôi đăng gần đây đã nhận được nhiều sự chú ý hơn tôi mong đợi. Đặc biệt, khi tôi chia sẻ những câu chuyện lợi nhuận cụ thể một cách trung thực, nhiều người đã đồng cảm và thấy thú vị. Nhờ đó, tôi đã cảm thấy tốt, nhưng tôi đã gặp phải một tình huống bất ngờ cách đây một thời gian. ĐâY là những gì đã xảy ra khi một người ẩn danh báo cáo với tôi về một công ty nước ngoài mà tôi điều hành . Lúc đầu, tôi thực sự ngạc nhiên. Tôi không làm gì bất hợp pháp, nhưng tôi đột nhiên bị báo cáo, vì vậy thật vô lý. Thông qua trải nghiệm này, tôi muốn chia sẻ một câu chuyện có thể hữu ích cho những người đang cân nhắc các công ty nước ngoài hoặc thanh toán toàn cầu như tôi. 🚨 Báo cáo như thế nào? Nội dung báo cáo như sau. Đó là khiếu nại về việc tôi có tuân thủ đúng các báo cáo và thủ tục trong nước khác nhau liên quan đến công ty nước ngoài mà tôi thành lập với Stripe Atlas hay không. Tóm lại, may mắn thay, tôi không gặp vấn đề gì. Điều này là do tôi đã xử lý tờ khai thuế (thuế thu nhập toàn diện) và báo cáo giao dịch ngoại hối ngay từ đầu thông qua một kế toán thuế chuyên nghiệp. Đó cũng là mùa thuế thu nhập cuối cùng, vì vậy tôi đã chuẩn bị các tài liệu một cách kỹ lưỡng với kế toán thuế. Tôi luôn biết ơn Công ty Kế toán Thuế Ichon. Những điều bạn cần biết khi điều hành một công ty nước ngoài tại Hàn Quốc Tuy nhiên, tôi đã học được điều gì đó thông qua trải nghiệm này. Trong trường hợp của tôi, tôi đã chuẩn bị trước, nhưng nếu tôi không chuẩn bị kỹ lưỡng trước, một tình huống phức tạp và rắc rối có thể phát sinh. Có những nghĩa vụ phải thực hiện khi thành lập hoặc điều hành một công ty nước ngoài tại Hàn Quốc. Tôi thực sự không biết chi tiết, vì vậy tôi đã làm theo lời khuyên và hướng dẫn của kế toán thuế. Báo cáo giao dịch ngoại hối (báo cáo đầu tư trực tiếp ra nước ngoài và báo cáo định kỳ theo yêu cầu thông qua ngân hàng ngoại hối) Khai thuế thu nhập toàn diện (bao gồm thu nhập kiếm được ở nước ngoài ngoài thu nhập kiếm được trong nước) Quy trình trên không khó, nhưng nếu bạn không thực hiện trước hoặc quên thì có thể trở nên phức tạp không cần thiết. Những mẹo đã giúp ích cho tôi Lý do lần này tôi có thể vượt qua mà không gặp vấn đề gì là vì những lý do sau. 1️⃣ Nhận sự trợ giúp từ một kế toán thuế chuyên nghiệp Cho dù bạn là người tự kinh doanh hay là một công ty, bạn có thể giải quyết những tình huống này ngay lập tức bằng cách làm việc với một kế toán thuế. (Một kế toán thuế đặc biệt hữu ích trong mùa khai thuế thu nhập toàn diện.) 2️⃣ Sử dụng dịch vụ gửi tiền tự động Creator (Ngân hàng Shinhan) Nếu bạn là nhà phát triển hoặc người sáng tạo, việc quản lý doanh thu có thể phức tạp, nhưng tôi sử dụng 'Dịch vụ gửi tiền tự động của người sáng tạo' của Ngân hàng Shinhan, do đó, việc quản lý doanh thu được tổ chức gọn gàng. Nhờ đó, việc báo cáo trở nên thuận tiện. 3️⃣ Nếu bạn không thực sự cần một công ty nước ngoài, hãy sử dụng giải pháp trong nước Trên thực tế, nếu bạn không thực sự cần một công ty nước ngoài, có nhiều giải pháp cho phép bạn dễ dàng xây dựng hệ thống thanh toán trong nước. Cá nhân tôi nghĩ rằng các dịch vụ như Latpeed và Toss Payments là thực tế và được khuyến nghị nhất. Nếu bạn là người tự kinh doanh và không thích những thứ phức tạp, tôi khuyên bạn nên dùng Lepid. Nếu bạn có thể tự mình xử lý phát triển và là một doanh nghiệp, tôi khuyên bạn nên dùng Toss. Tất nhiên, nếu bạn có thể thành lập và xử lý một công ty ở nước ngoài, tôi khuyên bạn nên dùng Stripe Atlas hoặc LemonSqueeze. Có thực sự cần thiết phải thành lập công ty ở nước ngoài không? "Trừ khi có lý do thực sự đặc biệt, các công ty nước ngoài có thể phức tạp không cần thiết."

Bài đăng gần đây của tôi về Vibe Coding đã thu hút được nhiều sự chú ý hơn mong đợi. Nhiều người chỉ tập trung vào câu chuyện thành công, nhưng thực tế đã có rất nhiều thử nghiệm, sai sót và thất bại xảy ra trong quá trình này. Hôm nay, tôi muốn chia sẻ với các bạn một trong những trải nghiệm “đào bới” thú vị của tôi. Dịch vụ tôi đang phát triển vào thời điểm đó là hệ thống bảo vệ PDF có tên là "PDF AI SHIELD". Ý tưởng này xuất hiện như một cách để ngăn chặn sự gia tăng gần đây của các LLM (Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn) có khả năng đọc và tóm tắt tài liệu PDF một cách dễ dàng. Khi tôi phát tài liệu cho sinh viên tại trường đại học hoặc viết và chia sẻ các tài liệu chính thức, tất cả đều được trí tuệ nhân tạo tóm tắt và đọc, vì vậy tôi tự hỏi làm thế nào để hạn chế điều này. LLM giúp việc sắp xếp và tóm tắt các tài liệu và dữ liệu khác nhau mà chúng tôi cung cấp trở nên đơn giản. LLM cung cấp cho chúng ta thông tin thông qua quá trình đọc tài liệu → tìm những điểm quan trọng → liên kết chúng lại với nhau → diễn đạt ngắn gọn → in chúng ra. Trong quá trình này, tôi đã nghĩ ra cách can thiệp vào bước "đọc" và ngăn LLM khỏi việc phân đoạn. Các phương pháp bảo mật PDF phổ biến bao gồm mật khẩu, chứng chỉ và xóa OCR, nhưng tôi đã thêm một phương pháp đặc biệt ở đây. Cách thực hiện là phun "sơn vô hình" lên tệp PDF. Với con người, điều này có thể trông hoàn toàn bình thường, nhưng với một LLM, họ đã thêm một loại "sơn trong suốt" vào tài liệu khiến nó trở nên không thể đọc được. Ngoài ra, chúng tôi đã thực hiện các bước để mã hóa thẻ dưới dạng chứng chỉ và siêu dữ liệu PDF để ngăn LLM dễ dàng đọc chúng. Về mặt kỹ thuật, nó hoạt động tốt hơn tôi mong đợi. Tất cả các mô hình LLM địa phương, bao gồm các LLM nổi tiếng như ChatGPT, Claude, v.v., đều bị chặn bằng phương pháp này. Khi lần đầu tiên nhìn thấy kết quả, tôi cảm thấy như mình đã giành được chiến thắng nhỏ trước các công ty AI khổng lồ. Dựa trên sự tự tin này, chúng tôi đã đặt ra chính sách giá và quảng bá trên Reddit và một số cộng đồng ở nước ngoài. Người mua đến nhanh hơn dự kiến ​​và có vẻ như doanh nghiệp này sẽ nhanh chóng thành công. Thành thật mà nói, lúc này tôi hơi phấn khích. Mô hình kinh doanh được cấu trúc như sau: Miễn phí lần đầu tiên khi chưa đăng nhập Bạn có thể sử dụng nó một lần một ngày khi bạn đăng nhập (dựa trên 24 giờ) Tối đa 30 lần sử dụng mỗi ngày với đăng ký hàng tháng Sử dụng không giới hạn với đăng ký hàng năm Nhưng ngay sau đó, một vấn đề bất ngờ đã xảy ra. Công nghệ này hoạt động tốt trên các mẫu máy như GPT-4o, Claude Sonnet 3.5 và Gemini Pro, nhưng trên các mẫu máy mới hơn như o3 và Sonnet 3.7, công nghệ bảo vệ này đã bị vô hiệu hóa hoàn toàn. Hơn nữa, đã có những trường hợp mã hóa siêu dữ liệu bị vi phạm trong các mô hình thu nhỏ và trong một số điều kiện nhất định. May mắn thay, một trong những người dùng đầu tiên đã tử tế báo cáo vấn đề này với tôi và tôi đã ngay lập tức hoàn lại tiền cho tất cả người mua. Do bản chất của dịch vụ bảo mật, nếu bị vi phạm dù chỉ một lần, sản phẩm sẽ không thể tiếp tục được bán. Lợi nhuận ban đầu thực tế đã chuyển thành thua lỗ do phí thanh toán, nhưng nhờ hành động nhanh chóng, chúng tôi đã có thể ngăn chặn được những khoản lỗ tiếp theo. Điều này tốt hơn nhiều so với một vụ kiện liên quan đến an ninh, phải không? Tôi không nói rằng khoản tiền gửi đó là lợi nhuận một cách vô cớ. Tôi còn có một vài trải nghiệm tương tự như thế này. Nếu phản hồi tốt, tôi muốn chia sẻ nhiều câu chuyện đa dạng hơn trong tương lai. Trên thực tế, như tôi đã đề cập trong bài đăng đầu tiên về Vibe Coding, Vibe Coding đòi hỏi nhiều lần thử nghiệm và sai sót hơn chúng ta nghĩ, và tôi nghĩ rằng quá trình này thực sự tạo ra nhiều nhu cầu hơn đối với các nhà phát triển. Và tôi nghĩ rằng nếu những lỗi như thế này được lặp lại thì sản phẩm sẽ trở nên tốt hơn. Mọi người có vẻ thích những câu chuyện thành công và kịch tính hơn là những câu chuyện thất bại, nhưng cá nhân tôi cũng có khá nhiều câu chuyện thất bại như vậy. Mặc dù tôi nói rằng đó là một cuộc đấu tranh, nhưng cá nhân tôi đã học được rất nhiều. Tôi không biết bài viết này có nhận được phản hồi tốt hay không, nhưng nếu có, tôi sẽ tiếp tục chia sẻ phần 2 và phần 3.

ĐIều lớn nhất tôi cảm thấy khi nghỉ việc và bắt đầu kinh doanh riêng là mong muốn có được sự kích thích tốt . Rất may, nhờ sự giúp đỡ của nhiều người và thời thế thuận lợi, tôi không phải lo chết đói, và công ty cũng hoạt động trở lại nhanh hơn tôi mong đợi. Nhưng khát khao được giao lưu thường xuyên với những đồng nghiệp tốt không dễ gì thỏa mãn. Là một doanh nhân đơn lẻ và làm việc từ xa với một số cộng sự, tôi tự nhiên nhớ mối quan hệ thoải mái với các đồng nghiệp, nơi chúng tôi có thể trò chuyện thoải mái và động viên nhau . Việc thuê nhân sự có giá trị chỉ vì lý do này thật là gánh nặng, và mặc dù thỉnh thoảng tôi cũng làm việc một lần một tuần ở các công ty khác, nhưng nó vẫn không mang lại sự kích thích hay cảm hứng như tôi mong đợi. Tôi đã thử tổ chức hoặc tham gia một số nhóm đọc sách nhưng vẫn cảm thấy thiếu sót điều gì đó. Khi còn trẻ, tôi thích tụ tập với nhiều người và gây ồn ào, nhưng giờ tôi cảm thấy chán những nơi như vậy. Sau đó, ý tưởng về huấn luyện xuất hiện. Vì tôi đã học được các kỹ thuật và chương trình trong quá trình đào tạo huấn luyện Agile trước đây nên tôi quyết định bắt đầu cung cấp dịch vụ huấn luyện miễn phí dựa trên các kỹ thuật và chương trình đó. Lúc đầu, chúng tôi bắt đầu mà không nêu rõ đối tượng mục tiêu mà chủ yếu nhắm vào những người lao động trình độ thấp và người tìm việc. Theo thời gian, thật ngạc nhiên, những người ở độ tuổi 50 và 60 cũng đến thăm. Hoặc là bạn đang chuẩn bị cho màn thứ hai của cuộc đời hoặc là đang chạy rất nhanh. Có lần tôi gặp và nói chuyện với một anh chàng đóng thuyền nhỏ. Ông điều hành một xưởng đóng tàu ở Geoje chuyên đóng tàu nhỏ dưới 20 tấn. Thật ấn tượng khi chứng kiến ​​cách họ chế tạo những con tàu lai sử dụng nhôm và một loại nhựa gia cố sợi khó gọi tên, đồng thời tùy chỉnh phần thân tàu theo yêu cầu chi tiết của chủ tàu. Cho đến lúc đó, tôi đã nhìn thấy vô số con tàu khi đi du lịch quanh Busan, Incheon và Gangneung, nhưng tôi chưa bao giờ nghĩ về việc ai đã đóng những con tàu đó hoặc chúng được đóng như thế nào. Thật là một cái nhìn thoáng qua về thế giới mới khi biết rằng các xưởng đóng tàu nhỏ này có thể cung cấp dịch vụ sản xuất linh hoạt, theo yêu cầu riêng theo cách mà các xưởng đóng tàu lớn không thể làm được. Và đó cũng là một chủ đề thực sự thú vị để xem họ tính phí như thế nào và chi phí ước tính cho từng loại phí. Một ngày nọ, khi đang nói chuyện với một số y tá hiện tại, tôi biết đến một ứng dụng có tên là 'MyDuty'. MyDuty là công cụ giúp y tá quản lý hiệu quả lịch làm việc phức tạp của mình và dễ dàng chia sẻ với đồng nghiệp. Ưu điểm lớn nhất của ứng dụng này là tôi có thể xem lịch làm việc của các đồng nghiệp trong cùng khoa chỉ bằng một cái nhìn thoáng qua. Đây là một dịch vụ mà tôi không hề biết đến khi làm việc trong ngành CNTT, và ứng dụng này, được tạo ra bằng cách xác định chính xác nhu cầu của một nhóm công việc cụ thể, đã truyền cảm hứng tuyệt vời cho tôi. Ứng dụng này đã mở rộng ra toàn cầu và hiện được nhiều người sử dụng, khiến nó trở thành một ứng dụng thiết yếu. Thông qua người làm việc tại Mando, tôi đã biết được cấu trúc hợp tác phức tạp và chính xác đến mức nào để chế tạo ra một chiếc ô tô duy nhất. Mando là công ty phát triển và sản xuất các bộ phận cốt lõi liên quan trực tiếp đến sự an toàn của người lái xe, chẳng hạn như hệ thống phanh, lái và hệ thống treo ô tô. Thực tế là rất nhiều bộ phận và công ty được liên kết chặt chẽ với nhau trong một chiếc xe mà chúng ta lái hàng ngày là một động lực rất mới mẻ đối với tôi, một người làm trong lĩnh vực CNTT, nơi tôi thường làm việc bằng cách tạo ra một sản phẩm duy nhất như một tổng thể. Phương pháp sản xuất, trong đó từng bộ phận riêng biệt được chuyên môn hóa và mỗi công ty hợp tác chặt chẽ với nhau để hoàn thiện sản phẩm cuối cùng, đã cho thấy sức hấp dẫn hoàn toàn khác biệt so với các hình thức hợp tác mà tôi thường trải nghiệm. Tất nhiên, trong đầu tôi biết rằng nó được làm theo cách đó, nhưng nó thậm chí còn độc đáo hơn khi tôi nghe câu chuyện trực tiếp từ một người thực sự đã làm và làm việc trong ngành. Khi tôi gặp gỡ những người đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau thông qua chương trình huấn luyện xiên, tôi cảm thấy thế giới tôi nhìn thấy đã trở nên rộng lớn và sâu sắc hơn . Không chỉ là gặp gỡ mọi người, tôi còn cảm thấy thế giới quan của mình được mở rộng hơn qua nhiều cuộc sống và trải nghiệm khác nhau. Đôi khi, những người đã gặp nhau sẽ kết nối với nhau và diễn ra quá trình tuyển dụng hoặc hợp tác kinh doanh. Khi tôi nhận được nguồn cảm hứng bất ngờ từ một nơi không ngờ tới, bản thân đó đã là một niềm vui lớn. Cuối cùng, sau khi trò chuyện với nhiều người, tôi đã nhận ra một điều. Thế giới mà tôi nghĩ mình biết thật hẹp hòi, và chỉ khi chúng ta chia sẻ câu chuyện của mình với nhau, chúng ta mới có thể nhìn thấy một thế giới rộng lớn và đầy màu sắc. Trong tương lai, tôi muốn gặp gỡ nhiều người hơn thông qua hoạt động huấn luyện xiên que, chia sẻ nhiều câu chuyện hơn và kết nối cuộc sống của chúng ta theo cách có ý nghĩa hơn. Khi tôi gặp từng người trong số họ, tôi đã có thời gian gặp riêng họ hơn 100 phút, chứ không phải gặp dồn dập, và điều này đã trở thành một lợi thế rất lớn. Tôi đã chi khá nhiều tiền cho đồ ăn và cà phê, nhưng tôi nghĩ là xứng đáng. Tôi hy vọng chúng ta có thể gặp nhau một cách có hệ thống hơn trong tương lai nên tôi sẽ kết thúc ở đây.

Cuối tuần trước, tôi đã có khoảng thời gian tuyệt vời khi đến thăm nhà của một thẩm phán và vợ ông, cả hai đều là thẩm phán và có kinh nghiệm xử lý nhiều vụ án khác nhau. Cả hai đều đã từ chức thẩm phán và hiện đang sống ở đất nước này cùng luật sư của mình. Khi đêm xuống và chúng tôi đang đốt lửa trại và nói về nhiều thứ, sự tò mò khiến tôi hỏi một câu hỏi láu lỉnh: "Thẩm phán có công bằng không?" Cuộc trò chuyện mở rộng sang vấn đề làm thế nào chúng ta có thể đào tạo và đảm bảo sự công bằng. Từ đó, thỉnh thoảng tôi lại sắp xếp những suy nghĩ này, nhưng tất nhiên, với tư cách là một công dân, chứ chưa nói đến một luật sư, tôi chỉ có kiến ​​thức tối thiểu về luật pháp. Lần duy nhất tôi học luật là trong lớp học có tên vào năm đầu tiên trung học. Tôi cũng viết về các bài báo và những điều tôi suy nghĩ, vì vậy tôi sẽ rất cảm kích nếu bạn đọc hết. Sự chậm trễ của tư pháp trên toàn thế giới "Công lý bị trì hoãn là công lý bị từ chối." Câu tục ngữ cổ này hiện đang trở thành hiện thực trên toàn thế giới. Khi tôi tìm hiểu thêm về ngành tư pháp, vụ án ở Anh đã thu hút sự chú ý của tôi. Từ Châu Âu đến Hàn Quốc, ngành tư pháp đang phải chịu tình trạng tồn đọng nhiều vụ án và chậm trễ xét xử. Đặc biệt ở Anh và Châu Âu, tình trạng chậm trễ nghiêm trọng trong các phiên tòa đang gia tăng và bản thân hệ thống tư pháp đang có nguy cơ bị tê liệt. Theo Bộ Tư pháp Anh, số lượng vụ án tồn đọng đã tăng từ hơn 48.000 vụ vào năm 2016 lên hơn 70.000 vụ vào năm 2024 . Ngay cả ở London, một vụ án gây chấn động lớn đã được hoãn lại đến năm 2028 đối với một bị cáo bị buộc tội đe dọa người khác bằng dao, sự kiện được cho là chỉ diễn ra trong ba ngày nữa. Hệ thống tư pháp trên khắp châu Âu đang thiếu đầu tư trầm trọng. Một nghiên cứu của Hội đồng châu Âu chỉ ra rằng ngân sách tư pháp trên khắp các nước châu Âu đã giảm thực tế trong thập kỷ qua xuống còn 0,31% GDP. Tại Lisbon, Bồ Đào Nha, các cuộc đình công thường xuyên của nhân viên tòa án thường làm tê liệt các phiên tòa. Chưa kể đến Pháp và Tây Ban Nha... ngay cả Hoa Kỳ cũng đang phải chịu đựng nhiều vấn đề đau nhức gần đây. Hệ thống tư pháp của Hàn Quốc cũng đang gặp khủng hoảng. Theo một cuộc khảo sát của tờ Law Times, lượng công việc phải giải quyết hàng năm trên mỗi thẩm phán ở Hàn Quốc gấp năm lần so với Đức và gấp ba lần so với Nhật Bản. Với 12 thẩm phán Tòa án Tối cao xử lý khoảng 40.000 vụ phúc thẩm mỗi năm, việc thay đổi thẩm phán thường xuyên đang cản trở đáng kể tính liên tục và công bằng của các vụ án. Gần đây, Tòa án Hiến pháp và Tòa án Tối cao ngày càng quá tải vì các vấn đề chính trị, dẫn đến tình trạng tồn đọng nghiêm trọng các vụ án, cuối cùng gây tổn hại thực sự đến quyền tìm kiếm công lý và cứu trợ của người dân. Vâng, ngay cả khi nó không phải là một tuyên bố giống như trong sách giáo khoa như thế này Thay thế ngành tư pháp bằng trí tuệ nhân tạo? Mặc dù Quốc hội đã thông qua dự luật vào cuối năm ngoái nhằm tăng số lượng thẩm phán lên 370 người, nhưng nhiều người chỉ ra rằng việc chỉ tăng số lượng thẩm phán sẽ không giải quyết được vấn đề cơ bản. Thay vào đó, ngày càng có nhiều tiếng nói kêu gọi cải cách hệ thống tư pháp một cách hiệu quả và có cấu trúc. Trong tình huống này, có những tuyên bố gần đây cho rằng việc thay thế vai trò của thẩm phán bằng trí tuệ nhân tạo sẽ cho phép đưa ra phán quyết công bằng. Nhưng đây là một sai lầm lớn. Trí tuệ nhân tạo có nhiều khả năng khuếch đại những thành kiến ​​hiện có và hoạt động bên trong của các mô hình trí tuệ nhân tạo siêu lớn dựa trên học sâu gần đây giống như những hộp đen, khiến việc truy tìm nguyên nhân gây ra thành kiến ​​trở nên khó khăn. Cuối cùng, vấn đề của người đưa ra phán đoán không phải là sự không hoàn hảo, mà là tính nhất quán của phán đoán. Lý do cơ bản nhất cho sự tồn tại của ngành tư pháp là chúng ta tin tưởng và giao phó cho ngành này thẩm quyền đưa ra những quyết định nhất quán dựa trên các nguyên tắc và triết lý rõ ràng . Tuy nhiên, gần đây, liên tục xảy ra những vụ việc mà triết lý và logic cơ bản của bản án bị lung lay vì dư luận hoặc ý kiến ​​của số đông. Đây có thể là khởi đầu cho sự sụp đổ dần dần của pháp quyền. Sự hỗn loạn tư pháp do luật pháp quá mức Một trong những vấn đề của Hàn Quốc là tình trạng luật pháp quá mức. Số lượng luật được ban hành mỗi năm ở nước ta cao hơn hẳn so với các nước khác. Khi có quá nhiều luật, sẽ có ít không gian để diễn giải và nhiều hoạt động kinh tế - xã hội bị cản trở. Xung đột giữa các luật cũng thường xuyên xảy ra, tạo nên tình huống nghịch lý khiến doanh nghiệp và người dân khó tuân thủ luật. ĐIều cần thiết để giải quyết những vấn đề này chính là số hóa cơ quan lập pháp. Thay vì để AI thay thế hoặc hỗ trợ thẩm phán, chúng ta cần một hệ thống có thể xem xét đầy đủ liệu có xung đột giữa luật pháp và tác động xã hội của chúng với dữ liệu ở giai đoạn lập pháp hay không. Chúng ta cần cải thiện thông lệ hiện tại là ủng hộ dự luật theo yêu cầu của các thành viên cùng đảng hoặc các thành viên khác, đồng thời cũng nên cân nhắc đánh giá khách quan nội dung dự luật thông qua hình thức đánh giá mù trước, sau đó tăng cường trách nhiệm giải trình thông qua hình thức bỏ phiếu điểm danh. Cuối cùng, công lý không phải là một thứ xa xỉ, mà là giá trị cốt lõi mà chúng ta phải duy trì. Một cách thực tế để vượt qua cuộc khủng hoảng mà chúng ta đang phải đối mặt hiện nay là thiết lập một hệ thống pháp luật minh bạch và hiệu quả hơn thông qua việc số hóa cơ quan lập pháp, cùng với các cải cách cơ bản và có hệ thống để duy trì tính nhất quán và độc lập của ngành tư pháp. Quốc gia Số lượng dự luật trung bình được giới thiệu cho mỗi thành viên mỗi năm Tổng số dự luật được đưa ra hàng năm Tỷ lệ do thành viên khởi xướng (%) Tỷ lệ do Chính phủ khởi xướng (%) Bill Passage (Tổng cộng)

Gần đây, một bài báo đã được Tạp chí của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Hàn Quốc ( https://kjai.jams.or.kr/ ), chấp nhận (xác nhận để xuất bản) , vì vậy tôi muốn chia sẻ nó với các bạn. Bài báo này trước đây đã được tải lên Arxiv ở định dạng bản in trước, nhưng được đặt tên hoành tráng là HEMA. Trên thực tế, nó được đặt tên theo hồi hải mã, một phần của não. Hồi hải mã trong não là một cấu trúc đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát trí nhớ và khả năng học tập. Nó đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong việc ghi nhớ những sự kiện mới và định hướng không gian, đồng thời tương tác với hạch hạnh nhân để hình thành những ký ức cảm xúc. Nội dung chính của bài báo là nghiên cứu về việc ngăn ngừa tình trạng suy giảm chất lượng trong các cuộc hội thoại LLM có ngữ cảnh dài. Nói một cách đơn giản, khi con người nhớ một sự kiện hoặc tình huống nào đó, họ thường tóm tắt lại và lưu dưới dạng văn bản dưới dạng gọi là Bộ nhớ nén, như thể họ không nhớ mọi thứ một cách chi tiết. Trong trường hợp của con người, chúng chủ yếu ghi nhớ các ký hiệu/tín hiệu và lưu các cuộc trò chuyện trước đó dưới dạng Vector DB và đưa chúng vào Bộ nhớ Vector. Trong trường hợp này, các cuộc trò chuyện dài hơn sẽ có nhiều bối cảnh và hành động hơn, tạo ra trải nghiệm nhất quán hơn. Sau đó, có vẻ như nó có thể được sử dụng tốt để vận hành tiểu thuyết, chatbot đồng hành, v.v., vì vậy chúng tôi đã tiến hành các thí nghiệm theo cách hoàn toàn có thể tái tạo và lặp lại các thí nghiệm với SLM. Trước hết, nó dựa trên tiếng Anh và vì hoạt động tốt ngay cả trên 6b nên nó sẽ hoạt động tốt hơn nữa trên Claude hoặc ChatGPT, vốn đã được cung cấp dịch vụ. Thông thường, khi sử dụng ứng dụng như Claude, cuộc trò chuyện sẽ quá dài và bạn phải chuyển sang cuộc trò chuyện khác hoặc thậm chí trong ChatGPT, hiệu suất sẽ giảm khi cuộc trò chuyện kéo dài. Gần đây, có vẻ như họ đang cố gắng giải quyết vấn đề này bằng các hàm như Project và Memory. Tương tự như cách mà cho đến nay, chúng ta vẫn sử dụng những lời nhắc như "tóm tắt cuộc trò chuyện trước đó" để hoàn thành công việc và sau đó bắt đầu một câu chuyện mới. Tôi vẫn tiếp tục nộp bài báo cho KCI và SCI, nhưng tôi cảm thấy rào cản ngày càng cao hơn. Điểm đánh bóng trung bình của tôi không còn như trước nữa. Điều khó khăn nhất là khi còn làm việc tại công ty, tôi có thể nghiên cứu rất nhiều bằng nguồn lực của công ty, nhưng giờ đây tôi phải tự bỏ tiền túi ra nghiên cứu. Hiện chúng tôi đang chuẩn bị một nghiên cứu tiếp theo để duy trì phong cách, loại bỏ sự trùng lặp và đưa ra kết quả đồng nhất. Chúng tôi sẽ chia sẻ kết quả ngay khi có.

Vài năm trước, khi em trai tôi, người đang làm việc tại bộ phận robot của LG Electronics, nói rằng sẽ chuyển đến MakinaRocks, đó có lẽ là lần đầu tiên tôi tìm hiểu chi tiết về ngành công nghiệp robot. Trước đó, tôi đã thử và sử dụng robot hút bụi, cánh tay robot, v.v., nhưng đây là lần đầu tiên tôi tò mò về việc ai đã tạo ra chúng, chúng được tạo ra như thế nào và chúng hoạt động ra sao. Và sự quan tâm đó không kéo dài được lâu. Khi còn nhỏ, tất cả những gì tôi từng làm là chế tạo những chú robot thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại đơn giản bằng Arduino và những chú robot có khả năng nhận biết và tránh chướng ngại vật bằng Raspberry Pi, nên thực sự hơi khó đối với tôi. Vào thời điểm đó, tôi có rất nhiều thứ phải học trước khi chuyển sang Kakao Brain, nên tôi không nghĩ nhiều về điều đó. Sau đó, vào khoảng năm 2023, tôi thấy một bài báo trình bày về việc sử dụng đa phương thức để huấn luyện cánh tay rô-bốt thực hiện các công việc gia đình cụ thể. Từ đó đến nay đã có vô số bài báo như thế này, nhưng vào thời điểm đó thì chúng thực sự rất ấn tượng. Sau đó, khi nhìn vào các mô hình như Optimus của Tesla và Figure 01, có vẻ như người máy không phải là một ý tưởng vô lý. Tôi bắt đầu từ từ suy nghĩ về điều đó. Trên thực tế, nếu bạn đến một nhà máy sản xuất, bạn sẽ thấy rằng cánh tay robot (cánh tay cơ khí) được chế tạo chính xác hơn bạn nghĩ. Xưởng đóng tàu mà tôi tận mắt chứng kiến ​​là H Corporation, và đó là vào năm 2023, vì vậy tôi nghĩ rằng đến giờ nó đã phát triển hơn nữa. Và có rất nhiều công ty trong nước đang làm tốt trong lĩnh vực này. ĐốI với người máy thì lại có chút khác biệt. Vì cánh tay robot được nối dây nên nó được cung cấp điện liên tục và có thể thực hiện các phép tính phức tạp tương đối nhanh chóng và dễ dàng. Tuy nhiên, trong trường hợp của người máy, vì chúng di chuyển hoàn toàn độc lập nên có nhiều thứ cần phải quan tâm, từ pin đến khả năng tính toán. Thực ra, đó là lý do tại sao tôi nghĩ đó là một câu chuyện rất xa vời. AI vật lý của Nvidia vào năm 2025 Cho đến khi tôi nhìn thấy phiên họp đó. Thực ra, tôi đã lên kế hoạch cho việc này từ tháng 3, nhưng tôi cứ trì hoãn mãi nên việc đăng bài mới bị chậm trễ như thế này. Tôi đã thử viết nó theo cùng định dạng như trung tâm dữ liệu trước đó. Trên thực tế, nếu bạn xem xét dữ liệu do nhiều công ty tư vấn biên soạn về robot hình người như trên, thì thường là trong lĩnh vực robot hình người? Có vẻ như hệ thống truyền động được chia thành khoảng 12 phần. Có 12 danh mục: Đầu, Vai, Khuỷu tay, Eo & Xương chậu, Bàn tay, Cánh tay trên, Cẳng tay, Đùi, Bắp chân, Bàn chân, Bộ pin và các mục khác. Tất nhiên, tôi cũng là sinh viên, nên nếu bạn phản bác tôi thì bạn đúng. Dự kiến ​​con số này sẽ tăng từ khoảng 3,28 tỷ đô la vào năm 2024 lên 66 tỷ đô la vào năm 2032, tương ứng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 45,5%. Hơn nữa, chi phí sản xuất đã giảm tới 40% trong những năm gần đây, vượt xa ước tính trước đây (giảm hàng năm 15–20%), điều này đã thúc đẩy thời điểm ứng dụng và đầu tư công nghiệp. Tôi đã xem xét từng danh mục trong số 12 danh mục thành phần cốt lõi và lập sơ đồ giá trị đầu tư, tập trung vào các lĩnh vực có giá trị đặc biệt cao. Tầm quan trọng của bàn tay: Sự thao tác tinh vi thúc đẩy chuỗi giá trị Phần thu hút sự chú ý của tôi nhất là phần 'bàn tay'. Linh kiện này có giá thành cao nhất cho mỗi robot, ở mức 9.500 đô la (chiếm 17,2% tổng chi phí). Nhờ đó, một thị trường chuyên dụng có giá trị khoảng 3,5 tỷ đô la dự kiến ​​sẽ được hình thành vào năm 2032. Thách thức về công nghệ là phải vừa tinh tế vừa mạnh mẽ như con người chính là động lực thúc đẩy thị trường này. Novanta Inc. (NASDAQ: NOVT): Cung cấp công nghệ đầu cuối và cảm biến đa trục (lực/mô-men xoắn) FANUC Corporation (TYO: 6954): Nhà sản xuất cảm biến lực 6 trục Teradyne Inc. (NASDAQ: TER): Tăng cường các giải pháp tác động cuối sau khi mua lại Universal Robots Shadow Robot Company: Bàn tay khéo léo với 24 bậc tự do, 20 động cơ truyền động và hơn 100 cảm biến SCHUNK GmbH: Hệ thống kẹp theo mô-đun Hình AI: Tháng 2 năm 2024, đầu tư 675 triệu đô la (giá trị doanh nghiệp 2,6 tỷ đô la) ĐIều đặc biệt thu hút sự chú ý của tôi là cảm biến xúc giác nhiều lớp và hệ thống truyền động gân mô phỏng da người. Vì hai loại này cho phép có nhiều mức độ tự do hơn trong không gian chật hẹp nên thị trường cảm biến xúc giác dự kiến ​​sẽ đạt 35,5 tỷ đô la vào năm 2030. Tôi nghĩ rằng những cảm biến xúc giác này sẽ được sử dụng ở nhiều nơi khác ngoài robot hình người. Các thành phần của thân dưới: Nền tảng của sự vận động và ổn định Các bộ phận đùi, bắp chân và bàn chân chiếm 38,6% tổng chi phí của robot hình người. Phần chân được gọi là bộ phận nắm giữ cơ hội đầu tư lớn vì nó quyết định 'dáng đi' của robot. Đối với đùi và bắp chân, quy mô thị trường dự kiến ​​sẽ tăng trưởng nhanh chóng từ 433 triệu đô la Mỹ vào năm 2024 lên 8,71 tỷ đô la Mỹ vào năm 2032 và phần bàn chân nối với mặt đất cũng dự kiến ​​sẽ đạt 800-900 triệu đô la Mỹ vào năm 2025. Emerson Electric, Thomson Industries (Altra Industrial Motion): Bộ truyền động tuyến tính chịu tải cao Tập đoàn MISUMI: Linh kiện máy móc chính xác Bosch Rexroth: Bộ truyền động điện công suất cao Agility Robotics: Bộ truyền động cho Robot hai chân số Hình ảnh AI: Bộ truyền động thân dưới thế hệ tiếp theo

“Tôi dễ dàng kiếm được 10 triệu won mỗi tháng bằng cách sử dụng AI!” "Tôi đã kiếm được hàng trăm triệu won tiền thu nhập bổ sung nhờ trí tuệ nhân tạo." Mỗi lần tôi mở Thread, Instagram hoặc KakaoTalk, tôi lại thấy rất nhiều câu chuyện thành công rực rỡ về những người kiếm tiền bằng trí tuệ nhân tạo. Khi đọc những bài viết xuất hiện hàng ngày, thành thật mà nói, tôi cảm thấy hoài nghi nhiều hơn là ghen tị. Có rất nhiều người xung quanh tôi nghiên cứu về AI hoặc tự phát triển mô hình, nhưng trớ trêu thay, có vẻ như những người giảng bài về AI lại kiếm được lợi nhuận nhanh hơn và lớn hơn những người phát triển công nghệ thực tế hoặc xây dựng dịch vụ. Tôi đã làm việc trong ngành CNTT một thời gian dài nhưng thực tế tôi trải nghiệm không đến nỗi bi đát như vậy. Sau đó, bắt đầu từ năm ngoái, vì tò mò và thích thú, tôi bắt đầu sử dụng nhiều công cụ lập trình AI khác nhau. Lúc đầu, các công cụ chỉ được sử dụng để bảo trì hoặc viết các tập lệnh nhỏ bắt đầu mang lại lợi nhuận bất ngờ vào một thời điểm nào đó. Nếu chúng ta làm điều này có hệ thống và có mục đích hơn một chút, chúng ta có thể đặt tên nó là Andrej Karpathy? Đây là 'Vibe Coding'. Trong vài tháng qua, tôi đã thử nghiệm nhiều công cụ mã hóa AI khác nhau, bao gồm Cursor , Replit , Trae , V0 , Copilot và gần đây là Windsurf và Lovable . Khi tôi tự mình thử chúng, tôi nhận thấy rằng mỗi công cụ đều có những đặc điểm và sự khác biệt rõ ràng. Tôi cũng biết rằng các công cụ có thể được chia thành công cụ 'Khởi động nguội', hữu ích để nhanh chóng tạo nguyên mẫu cho người không có kinh nghiệm viết mã, và công cụ 'Tăng cường', hữu ích cho những người đã biết cách viết mã để tăng năng suất đáng kể. Tất nhiên, điều đó không có ý nghĩa gì vì tôi đã chia nó một cách tùy ý! Thiết bị Phân loại Các tính năng chính ĐáNh giá một dòng đáNg yêu Khởi động lạnh Tự động hóa tích hợp frontend, thiết kế và backend Supabase (cơ sở dữ liệu) và tích hợp email Thật hữu ích khi bạn là dân IT và có ý tưởng rõ ràng. Trả lời Khởi động/tăng áp lạnh Môi trường phát triển dựa trên trình duyệt Triển khai và tự động mở rộng, lưu trữ Có sẵn dưới dạng ứng dụng di động

Hãy tưởng tượng bạn đến một nhà hàng. Ở một nhà hàng, bạn sẽ được đưa cho một thực đơn, trong khi ở một nhà hàng khác, bạn phải trò chuyện thoải mái với người phục vụ mà không cần thực đơn. Thật dễ dàng để gọi món khi có thực đơn, nhưng sẽ rất khó để gọi món không có trong thực đơn. Mặt khác, bạn có vô số cơ hội để trò chuyện thoải mái với người phục vụ, nhưng bạn phải suy nghĩ về việc nên yêu cầu gì và yêu cầu như thế nào. Cách chúng ta giao tiếp với trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay cũng được chia thành hai phương pháp này. Như đã thảo luận trong bài viết trước, nếu chúng ta có giao diện dựa trên LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) tập trung vào hiệu quả và hiệu suất, chúng ta cũng cần một giao diện lấy trải nghiệm của con người làm trung tâm. Hai cách tiếp cận này không loại trừ lẫn nhau mà có thể cùng tồn tại trong các lớp riêng biệt, lớp động cơ và lớp tương tác. Bài viết này là phần tiếp theo của bài viết bên dưới. 1. Engine Layer: Thế giới của quản lý nhanh chóng và tối ưu hóa mô hình Như đã đề cập trong bài viết trước về tinh chỉnh , việc hiểu rõ lớp động cơ là điều cần thiết để sử dụng trí tuệ nhân tạo hiệu quả. Lớp này tập trung vào việc tối đa hóa hiệu suất và hiệu quả của AI tạo ra. ĐIều tôi khám phá ra khi hỗ trợ giới thiệu AI đến nhiều công ty thông qua 3blocks.ai do tôi điều hành là nhiều công ty bắt đầu với ý tưởng đơn giản là "hãy thử sử dụng AI", nhưng trên thực tế, quá trình giới thiệu không bao giờ đơn giản. Đặc biệt trong môi trường mạng khép kín, thường cần phải xây dựng toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu trước đến phục vụ mô hình, thay vì chỉ sử dụng API. ĐIều quan trọng trong lớp động cơ là: Quản lý lời nhắc : Phiên bản và tối ưu hóa lời nhắc của bạn như mã Git bằng các công cụ như PromptHub hoặc LangSmith. RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Công nghệ tăng cường phản hồi của mô hình bằng cách truy xuất thông tin liên quan, kết nối hiệu quả dữ liệu nội bộ của công ty và LLM. Tinh chỉnh : Quá trình đào tạo thêm một mô hình để phù hợp với một lĩnh vực hoặc nhiệm vụ cụ thể và được sử dụng trong các lĩnh vực chuyên môn như tóm tắt tài liệu pháp lý hoặc phân tích hồ sơ y tế. Tuy nhiên, điều tôi nhận ra khi xem lời nhắc hệ thống của GPT-4o là lời nhắc trong các lĩnh vực nghiên cứu thực tế không phức tạp đến vậy. Có vẻ hơi ngượng ngùng khi gọi trình độ xác định định dạng về cách xuất ra một thứ gì đó là "kỹ thuật". Cuối cùng, tôi nghĩ điều quan trọng là tìm ra phương pháp hiệu quả để giải quyết các vấn đề thực tế, thay vì một kỹ thuật gợi ý hào nhoáng. 2. Lớp tương tác: Thiết kế trải nghiệm lấy người dùng làm trung tâm Mặt khác, lớp tương tác tập trung vào cách người dùng tương tác và làm việc với AI. Như trường hợp của Intel cho thấy, kinh nghiệm có tác động đáng kể đến việc áp dụng công nghệ AI. Trong khi 64% người có kinh nghiệm sẽ cân nhắc máy tính AI cho lần nâng cấp tiếp theo của mình thì chỉ có 32% người không có kinh nghiệm có suy nghĩ tích cực về vấn đề này. Cung cấp giao diện trực quan là chìa khóa để giúp người dùng nói chung dễ dàng tiếp cận các công nghệ AI phức tạp. Cũng giống như cách Slack chuyển đổi IRC thành một nền tảng phần mềm thống nhất mà ngay cả người dùng thông thường cũng có thể hiểu và sử dụng, giao diện AI cũng cần có sự chuyển đổi tương tự. Những điều cần lưu ý trong lớp tương tác: Luồng trực quan và bối cảnh : Thiết kế các giao diện mở rộng trực quan suy nghĩ của người dùng, như Miro hoặc Tana. Giao diện người dùng dễ tiếp cận : Các nút trực quan và cấu trúc menu thay vì các lệnh phức tạp Duy trì ngữ cảnh : Các tương tác đang diễn ra giúp hiểu và ghi nhớ ngữ cảnh hành động của người dùng. Tầm quan trọng của lớp tương tác thậm chí còn rõ ràng hơn trong các lĩnh vực chuyên biệt như thiết kế kiểu chữ hoặc logo, như trường hợp của Ideogram AI, gần đây đã nhận được rất nhiều sự chú ý. Một giao diện ẩn đi sự phức tạp của công nghệ và cho phép bạn tập trung vào khả năng thể hiện sáng tạo chính là cốt lõi của trải nghiệm người dùng. 3. Tương lai của giao diện lai Vậy hai lớp này nên gặp nhau như thế nào? Tôi nghĩ giao diện kết hợp lý tưởng nên có cấu trúc như sau:

Một trong những cái tên đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI tạo sinh trong vài năm qua chắc chắn là series Llama của Meta. Meta đó cũng sẽ tổ chức hội nghị lớn đầu tiên trong năm nay, có tên là LlamaCon. Hội nghị này đã cung cấp cái nhìn rõ nét về tầm nhìn và định hướng tương lai của Meta cho AI. Tôi sẽ chia sẻ với các bạn những hiểu biết mà tôi thu được thông qua sự tham gia trực tiếp, được tổ chức cùng với nội dung được công bố chính thức. Meta AI, gần gũi hơn với cuộc sống hàng ngày với các ứng dụng di động Một trong những thông báo gây chú ý nhất tại LlamaCon 2025 là sự ra mắt ứng dụng di động độc lập của Meta AI . Ứng dụng này dựa trên mẫu mới nhất, Llama 4, và cung cấp các cuộc trò chuyện bằng văn bản và giọng nói tự nhiên, cũng như khả năng tạo và chỉnh sửa hình ảnh. Nó tích hợp với nhiều dữ liệu nền tảng khác nhau của Meta để cung cấp cho mỗi người dùng nguồn cấp dữ liệu khám phá được cá nhân hóa. ĐIều đặc biệt thú vị là thông báo rằng ứng dụng này sẽ tích hợp với kính thông minh Ray-Ban . Meta có thể được coi là thực sự mở ra những khả năng của kỷ nguyên AI đeo được, vì nó cho phép người dùng thoải mái sử dụng trợ lý AI mọi lúc, mọi nơi thông qua kính thông minh. 1,2 tỷ lượt tải xuống: Công thức thành công cho AI nguồn mở Sự phổ biến của Llama đã được chứng minh. Series Llama đã đạt được con số khổng lồ là 1,2 tỷ lượt tải xuống chỉ sau hai năm phát hành . 650 triệu lượt xem vào tháng 12 năm 2024 1 tỷ lượt xem vào tháng 3 năm 2025 Gần đây đã vượt qua 1,2 tỷ lượt xem Bí quyết cho sự tăng trưởng đáng kinh ngạc này có thể là nhờ vào chiến lược nguồn mở và các tính năng tùy chỉnh mạnh mẽ của Meta. Có vẻ như sẽ có nhiều nhà phát triển và công ty tham gia vào hệ sinh thái AI nguồn mở này trong tương lai. Ra mắt Llama API: Sự kết hợp hoàn hảo giữa mã nguồn mở và API Bài thuyết trình mà cá nhân tôi quan tâm nhất tại hội nghị này là việc phát hành Llama API . API này, có sẵn ở dạng xem trước giới hạn, cho phép các nhà phát triển dễ dàng gọi và tùy chỉnh các mô hình Llama. Hỗ trợ Python và Typescript SDK Hoàn toàn tương thích với OpenAI SDK Hợp tác với Cerebras và Groq để cung cấp môi trường suy luận nhanh Có thể tinh chỉnh bằng dữ liệu của riêng bạn ĐIều Meta đặc biệt nhấn mạnh là các mô hình tùy chỉnh và trọng số của chúng do nhà phát triển tạo ra đều thuộc quyền sở hữu hoàn toàn của người dùng. Điều này được coi là một thông điệp quan trọng về quyền sở hữu dữ liệu và mô hình. Mở rộng môi trường doanh nghiệp của Llama Stack Meta đã công bố mở rộng hợp tác với các công ty toàn cầu như NVIDIA NeMo, IBM, Red Hat và Dell để đưa Llama Stack trở thành giải pháp AI cấp doanh nghiệp. Quan hệ đối tác này nhằm mục đích giúp các doanh nghiệp vận hành Llama dễ dàng hơn trong nhiều môi trường khác nhau. Điều này dự kiến ​​sẽ nhận được sự quan tâm lớn, đặc biệt là trong các tổ chức tài chính, y tế và công cộng yêu cầu tính bảo mật, hiệu suất và hiệu quả về chi phí. Gần đây tôi thấy tin tức bên dưới và tự hỏi liệu đây có phải là một phần của hành vi này không. Xây dựng hệ sinh thái AI nguồn mở thậm chí còn quan tâm đến bảo mật Một trong những mối quan tâm lớn nhất khi sử dụng mô hình nguồn mở là vấn đề bảo mật. Trong thông báo này, Meta đã công bố một số công cụ bảo mật để giải quyết những lo ngại này.

Tôi viết bài viết trên vì tôi ấn tượng với thử thách của Google trong quá khứ, và mọi người thường hỏi tôi: "Vậy Google đang làm gì?" Sau khi suy nghĩ về điều đó, tôi nghĩ sẽ rất khó để trải nghiệm Gemma3 hoặc Gemini trừ khi bạn là người sử dụng các mô hình hiện có, tạo ra thứ gì đó bằng API hoặc sử dụng studio. Vì vậy, gần đây tôi đã giới thiệu các trang web sau: Đúng như tên gọi, trang web này giống như phòng thí nghiệm của Google. https://labs.google/ "Slang Hang": Nói tự nhiên như người bản xứ Khi học một ngoại ngữ, đầu tiên bạn thường học những câu văn theo mẫu trong sách giáo khoa. Tuy nhiên, trên thực tế, người dân địa phương đôi khi sử dụng tiếng lóng hoặc thành ngữ một cách tự nhiên, không giống như trong sách giáo khoa. "Hàng tiếng lóng" chính là thứ bổ sung cho quan điểm này. Trong thí nghiệm này, bạn có thể biết được diễn biến thực sự của các cuộc trò chuyện bằng cách quan sát diễn biến cuộc trò chuyện thực tế của người dân địa phương, từng tin nhắn một. Bạn có thể học cách diễn đạt sinh động bằng cách theo dõi cuộc trò chuyện giữa người bán hàng rong và khách hàng hoặc câu chuyện của những người bạn mà bạn đã lâu không gặp trên tàu điện ngầm. Học từ mới bằng camera "Word Cam" Tính năng "Word Cam" cho phép bạn chụp ảnh các vật thể xung quanh mình và AI sẽ nhận dạng các vật thể trong ảnh và gắn nhãn theo ngôn ngữ mà nó đang học. Ví dụ, nếu bạn biết từ chỉ cửa sổ nhưng không biết từ chỉ rèm, bạn có thể học thêm các thành ngữ liên quan đến rèm chỉ bằng một hình ảnh. Career Dreamer thiết kế hành trình sự nghiệp và giới thiệu các công việc liên quan Những gì tôi nói ở đây chỉ là một phần nhỏ trong số đó, và nếu bạn vào Google Labs và AI Studio, bạn sẽ thấy nhiều nguyên mẫu và trường hợp sử dụng tính đa phương thức của Gemini. Có vẻ như mọi người chỉ thích OpenAI, Claude và Deepseek, vậy nên tôi sẽ chia sẻ điều này với bạn vì Google cũng đang hoạt động rất, rất tốt.