Blog
Nghiên cứu, ra mắt sản phẩm, kỹ thuật chuyên sâu, và tin tức công ty.
Chọn ngành và nghề nghiệp trong thời đại AI và robot
Nghiên cứu năm 2026 về AI, robot và việc làm giúp học sinh, sinh viên Việt Nam cân nhắc ngành học, lộ trình đào tạo và cách chuẩn bị cho công việc đầu tiên.
Suy Nghĩ Từ Đầu Và Những Cách Khác Để Tìm Ra Câu Trả Lời
Có những câu hỏi bạn nên tự tính lại từ đầu, và phần lớn thì không nên. Một hướng dẫn giản dị về các cách người ta tìm ra câu trả lời, mỗi cách tốn gì, và mỗi cách sai ở đâu.
Khảo Sát Các Mô Hình Tạo Ảnh Mã Nguồn Mở Chạy Tại Chỗ Năm 2026
Toàn bộ các mô hình mã nguồn mở cạnh tranh với Midjourney, GPT Image, Nano Banana, và Grok Imagine, sắp xếp theo đúng cách một tổ chức thực sự phải đánh giá: dòng mô hình gốc, hệ sinh thái fine-tune mọc lên trên đó, khả năng chỉnh sửa, yêu cầu phần cứng, và giấy phép chi phối bộ trọng số. Mô hình mở tốt nhất theo điểm đánh giá lại là mô hình phi thương mại. Mô hình gốc được fine-tune nhiều nhất không phải kiến trúc mới nhất. Thuê GPU thắng việc mua GPU ở gần như mọi khối lượng công việc được đo trong bài này.
Chạy Trợ Lý AI Trên Dữ Liệu Công Ty Mà Không Để Dữ Liệu Rời Khỏi Việt Nam
Nghị định 356/2025 của Việt Nam coi việc xử lý trên cloud là một hình thức chuyển dữ liệu qua biên giới, biến một lựa chọn kiến trúc thành một câu hỏi pháp lý. Đây là mô hình chi phí cho cả ba lộ trình, khối lượng hòa vốn để tự vận hành hạ tầng, và phép tính cho thấy một công ty một trăm người đang thấp hơn điểm hòa vốn đó 155 lần.
36525: Cách Ghi Lại Cả Một Đời Người Trong Một File Duy Nhất
Một trăm năm là 36.525 ngày. Một file, một dòng mỗi ngày. Một bài luận về việc ghi lại cả một đời người theo trình tự, và điều đó làm gì với ký ức, sự thật, và thời gian còn lại của bạn.
Đừng Tốn Một Mô Hình Cho Việc Mà Một Quy Tắc Có Thể Làm: Cẩm Nang Local-First Cho Tự Động Hóa Hàng Ngày
Hóa đơn, bộ điều nhiệt, thư mục ảnh, và hộp thư của bạn không cần một trung tâm dữ liệu. Hãy dùng tìm kiếm, quy tắc, bộ phân tích, OCR, công thức, và bộ nhận diện cục bộ trước — và dành AI tạo sinh cho việc thực sự cần đến nó.
RLHF Là Chặng Đường Cuối: Vận Hành và Fine-Tune Mô Hình Ngôn Ngữ Với LoRA, Instruction Tuning, và Phản Hồi Của Con Người
Hãy nghĩ về việc huấn luyện một mô hình AI như huấn luyện một nhân viên mới: học phổ thông, rồi đào tạo nghề, rồi một người huấn luyện sửa các quyết định phán đoán sai. LoRA làm cho việc đào tạo nghề trở nên rẻ. RLHF là bước huấn luyện, và đó là bước mà hầu hết các nhóm bỏ qua. Một bài giải thích bằng ngôn ngữ dễ hiểu, cùng một case study về chatbot hỗ trợ khách hàng tiếng Việt.
Sáu Vấn Đề, Một Thư Mục: Cẩm Nang Local-First Cho AI Văn Phòng
Một người bạn điều hành công ty gửi cho tôi một tài liệu hai trang với sáu vấn đề được đánh số: slide chuyên nghiệp, luồng công việc từ họp thành tài liệu, phân tích chất lượng chuyên gia, tin tưởng nguồn của AI, hỗ trợ nghiên cứu nghiêm ngặt, và câu hỏi về tính liêm chính học thuật. Một nguyên tắc trả lời cho cả sáu: làm việc trong các file trên đĩa của riêng bạn, với các agent có thể chạm vào chúng, và giữ khung chat để suy nghĩ thành tiếng. Bao gồm cả phần cứng cần thiết, từ chiếc laptop bạn đã có đến một mini PC 200 đô cho việc phục vụ file tại nhà.
Cẩm nang Power User của Claude
Bạn đã dùng Claude mỗi ngày trong sáu tháng. File nằm rải rác khắp Downloads, Desktop và bốn thư mục dự án khác nhau. Cowork sửa file ở đâu đó mà sau này không tìm lại được. Bạn chưa từng mở Claude Code vì nghĩ mình không phải dân code. Cẩm nang này nói về lớp kiến thức không ai dạy: cấu trúc file mà AI có thể làm việc trong đó, CLAUDE.md tự động nạp, Claude Code như một công cụ xử lý file cho người không biết code, ghi âm cuộc họp chuyển thành văn bản hoàn toàn cục bộ, và hooks tự chạy không cần nhắc.