Đi từ những khái niệm quan trọng nhất đến cách tư duy đúng khi làm việc với AI, không yêu cầu nền tảng kỹ thuật.
Vì sao hai email cùng có chữ “khuyến mãi” lại nhận kết quả khác nhau? Hiểu cách AI tạo đầu ra, phân biệt AI với tự động hóa, học máy, học sâu và AI tạo sinh.
AI không xuất hiện cùng ChatGPT. Khám phá những bước ngoặt từ hệ chuyên gia đến mô hình nền tảng, và hiểu vì sao dữ liệu, sức mạnh tính toán, nghiên cứu cùng trải nghiệm sản phẩm đã đưa AI đến đông đảo người dùng.
Một ứng dụng AI không chỉ có mô hình. Hiểu vai trò của tham số, chỉ dẫn, dữ liệu và công cụ để biết vì sao cùng một model có thể tạo ra trải nghiệm khác nhau, và vì sao lớn hơn chưa chắc phù hợp hơn.
AI không chỉ ghi nhớ dữ liệu. Tìm hiểu cách AI học từ dữ liệu, phản hồi và quá trình huấn luyện để xử lý những tình huống mới, cùng giới hạn giữa khái quát hóa và ghi nhớ.
Một câu hỏi đi qua những gì trước khi AI trả lời? Tìm hiểu cách văn bản được tách thành token, xử lý theo ngữ cảnh, dùng attention và xác suất để tạo câu trả lời từng bước, cùng lý do kết quả có thể thay đổi.
AI có thể nhớ điều bạn đã nói, nhưng đôi khi vẫn bỏ sót. Bài viết giải thích vai trò của ngữ cảnh, lịch sử trò chuyện và bộ nhớ.
Theo dõi cách một câu hỏi được nối với trang web, tệp và kho tài liệu. Hiểu RAG, vai trò của truy xuất và vì sao tìm thấy đúng tài liệu vẫn chưa bảo đảm AI trả lời đúng.
Hiểu cách AI chia bài toán, thử hướng giải và kiểm tra kết quả. Phân biệt năng lực đã được rèn luyện với việc xử lý lâu hơn, và vì sao lời giải thích chưa cho thấy toàn bộ quá trình bên trong.
Khám phá cách AI xử lý hình ảnh, lời nói và video để trả lời một câu hỏi. Hiểu thông tin nào được giữ lại, cách các dữ kiện được kết nối và giới hạn giữa nhận biết với suy diễn.
Từ những đốm nhiễu đến một bức ảnh, từ vài giây âm thanh đến đoạn tiếp nối: khám phá cách AI tạo nội dung mới và vì sao chân thực chưa đồng nghĩa với chính xác.
Để tạo đúng một cuộc hẹn, AI cần nhiều hơn một lời đề xuất: chọn công cụ, theo dõi kết quả và biết lúc nào cần dừng. Khám phá cách AI agent thực hiện một công việc.
Câu trả lời mạch lạc, số liệu cụ thể và tài liệu tham khảo chưa đủ chứng minh AI nói đúng. Hiểu các dạng sai, nguyên nhân và giới hạn của việc tự kiểm tra.
Hiểu cách dữ liệu, phản hồi và quy tắc ứng dụng định hình câu trả lời của AI. Phân biệt chiều ý với đồng ý có căn cứ, từ chối với thiếu thông tin.
Phân biệt dữ liệu dùng để trả lời, lưu trữ và huấn luyện; hiểu đường đi qua ứng dụng, quyền đọc, quyền hành động và nguy cơ prompt injection.
AI đạt điểm cao có đủ để giao việc? Hiểu cách đọc benchmark, đối chiếu điều kiện đánh giá và quyết định mức tin phù hợp với công việc; đồng thời nhìn rõ giới hạn của tuyên bố về AGI.
