Nhà sáng lập PHUNAM
Xây dựng PHUNAM với định hướng hệ thống hóa kiến thức, hướng dẫn và tài nguyên AI theo cách dễ hiểu, thực tế và phù hợp với người dùng Việt Nam.
Chuẩn bị dữ liệu, yêu cầu công thức và tạo XLSX; kiểm tra phép tính, kiểu dữ liệu và biểu đồ.
Tạo lịch với múi giờ rõ ràng, kiểm tra thông báo và sửa, tạm dừng hoặc xóa tác vụ.
Thiết lập cách phản hồi, kiểm tra thông tin ChatGPT nhớ và sửa hoặc xóa dữ liệu cá nhân hóa.
Thiết lập tài khoản, nhận diện giao diện và chọn chế độ ChatGPT phù hợp với việc cần làm.
Chọn tìm kiếm hoặc Deep research, giới hạn nguồn và kiểm tra căn cứ trước khi dùng kết quả.
Tạo công cụ nhỏ, thử dữ liệu và chỉnh giao diện; phân biệt bản tương tác, phiên bản lưu và website công khai.
Tạo Project, thêm nguồn và chỉ dẫn, tổ chức hội thoại và kiểm tra quyền khi chia sẻ.
Biến một yêu cầu lặp lại thành chỉ dẫn hoặc skill; kiểm thử, gọi lại và chọn cách đóng gói phù hợp.
Chọn đúng repository và nhánh, đọc mã nguồn, giao lỗi nhỏ và kiểm tra thay đổi trước khi áp dụng.
Tìm ảnh có nguồn, tạo và chỉnh ảnh; dùng Canva để hoàn thiện thiết kế và tải đúng định dạng.
Mở chế độ học, đặt mục tiêu và luyện từng câu theo tài liệu; kiểm tra đáp án và ôn phần chưa vững.
Chọn nhập bằng giọng nói, Voice hoặc Record; kiểm tra bản chép và tạo ghi chú có căn cứ.
Giao mục tiêu, nguồn và phạm vi hành động; theo dõi tiến trình và kiểm tra kết quả công việc.
Cài plugin, kết nối đúng tài khoản và thử với Drive, Gmail hoặc Calendar theo quyền được cấp.
Tạo PPTX từ bảng khung hoặc mẫu, kiểm tra từng slide và chỉnh bố cục bằng yêu cầu cụ thể.
Tạo DOCX và PDF từ yêu cầu ngắn, bảng khung hoặc tệp mẫu; kiểm tra font, lề, bảng và phân trang.
Viết yêu cầu ngắn đủ ý, sửa đúng phần và tiếp tục công việc trong ChatGPT bằng ví dụ dễ thực hành.
Đính kèm, đọc và kiểm tra tài liệu; tìm lại, dùng lại và tải tệp từ ChatGPT Library.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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 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 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.
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.
Anthropic đề xuất ba nhóm chỉ số để theo dõi mức AI tự tham gia R&D, khả năng giám sát agent và tài nguyên tính toán dùng để phát triển model mới.
OpenAI công bố khuôn khổ mới để theo dõi, điều tra và công khai các trường hợp model có hành vi lệch mục tiêu hoặc vượt ngoài ý định của người dùng.
Google giới thiệu Gemini 3.8 Live và Gemini 3.8 Live Extended Thinking, tập trung vào hội thoại giọng nói tự nhiên, visual grounding và suy luận nhiều bước.
Agents API đưa hạ tầng vận hành agent dài hạn của Codex thành API quản lý sẵn, hỗ trợ context, tool use, subagent, file và code execution.
GPT-Live-1 mang hội thoại giọng nói full-duplex lên API, hỗ trợ custom voice, telephony và phối hợp với model hoặc tool khác để thực hiện tác vụ sâu hơn.
Báo cáo Threat Intelligence mới tổng hợp các trường hợp Claude bị lạm dụng trong cyber, giám sát, lừa đảo, ảnh hưởng thông tin và các lĩnh vực rủi ro cao.
OpenAI công bố dữ liệu nội bộ về mức coding agent đang tham gia nghiên cứu, tốc độ thử nghiệm và mục tiêu tiến tới một automated AI researcher dưới giám sát con người.
Google đưa Lyria 3.5 vào Gemini app và Gemini API, bổ sung vocal biểu cảm hơn, phối khí giàu hơn và lựa chọn độ dài bản nhạc linh hoạt.
GPT-6 Astra được OpenAI giới thiệu như thế hệ model mới với trọng tâm computer use, browsing, software engineering, cybersecurity, science và công việc chuyên môn.
Gemini 3.8 Flash tập trung reasoning, coding và agentic workflow; bản Flash Cyber dành cho nhóm phòng thủ an ninh mạng được xác minh.
Google bổ sung agentic video understanding để Gemini tự quyết định đoạn video cần phân tích, giúp giảm token và chi phí trong các tác vụ video dài.
Anthropic giới thiệu Fable 5.1 và Mythos 5.1 trên cùng nền model, khác nhau về mức safeguards và phạm vi truy cập, hướng tới coding, knowledge work và nghiên cứu.
