Hướng dẫn đơn giản cách prompting cho model GPT-4.1 (OpenAI) mới ra mắt 🚀
Hướng dẫn chi tiết cách prompting hiệu quả cho model GPT-4.1 mới của OpenAI, bao gồm nguyên tắc cơ bản, kỹ thuật nâng cao, và ví dụ cụ thể.
Tổng hợp bài viết
Các bài viết về AI - Trí tuệ nhân tạo, công nghệ, các công cụ AI, ...
✨ Tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn với "Multi-Source Information Synthesis"Template 🧠🔍🔄
Template prompt "Multi-Source Information Synthesis" hướng dẫn AI tự động nghiên cứu web, phân tích nhiều nguồn và tổng hợp thông tin thành câu trả lời chất lượng cao.
Giao thức A2A và MCP: Hai chìa khoá mở ra thời đại "Agentic AI" phối hợp
A2A (Google) và MCP (Anthropic) là hai giao thức bổ sung cho nhau, mở đường cho thế hệ Agentic AI với khả năng liên kết và phối hợp sâu rộng.
🚀 Perplexity AI: Cứu tinh khi dùng nhiều nền tảng AI khác nhau
Perplexity AI đang trở thành công cụ cứu cánh cho người làm việc với nhiều nền tảng AI, giải quyết vấn đề thiếu kiến thức prompt và hạn chế thông tin real-time.
🔁 Chain of Draft (CoD) - Kỹ Thuật Giúp AI Suy Nghĩ Nhanh Hơn Bằng Cách Viết Ít Hơn
Chain of Draft (CoD) là kỹ thuật prompt giúp LLMs suy luận hiệu quả bằng bản nháp ngắn gọn, tiết kiệm token so với Chain-of-Thought.
🧩 Tùy chỉnh Response Style mặc định của Perplexity bằng tính năng Profile
Hướng dẫn cách tùy chỉnh response style mặc định của Perplexity AI thông qua tính năng Profile, tương tự như Customize ChatGPT hay Profile của Claude.
10 Prompt Templates cho RLMs sử dụng Framework Thinking / Reasoning 🧠
Tuyển tập 10 prompt templates tối ưu cho RLMs (như Claude 3.7 Sonnet) sử dụng các framework thinking/reasoning như MCTS, SWOT, Root Cause Analysis.
Chỉ với 2 giây, bạn có thể phân tích bất kỳ video nào bằng Gemini 2.0 😍
Hướng dẫn nhanh cách phân tích video YouTube bằng Gemini 2.0, sử dụng prompt đơn giản để có được phân tích chi tiết và timestamp.
🧠 Guided Reasoning Process cho RLMs
Hướng dẫn chi tiết về Guided Reasoning Process cho mô hình ngôn ngữ suy luận (RLMs), bao gồm khung Generate, Refine, Evaluate và Backtrack để cải thiện khả năng giải quyết vấn đề.
🔄 Hướng Dẫn Tích Hợp Causal Chain Expansion khi search với Perplexity (R1-1776)
Tài liệu này trình bày phương pháp kết hợp kỹ thuật Causal Chain Expansion với Perplexity R1-1776 để phân tích nhân quả đa tầng chi tiết và hiệu quả.
🧩 Hướng Dẫn Thiết Kế Câu Hỏi Hiệu Quả cho Reasoning Language Models | RLMs (UPDATE 2025)
Hướng dẫn toàn diện về cách thiết kế câu hỏi tối ưu cho Reasoning Language Models (RLMs), tập trung vào phân tách vấn đề, xác thực bước trung gian và tận dụng MCTS.
...