META-LEARNING: HỌC CÁCH HỌC + ÁP DỤNG HỌC AI
Khám phá khái niệm Meta-Learning (học cách học) qua phép ẩn dụ khu vườn và ứng dụng cụ thể vào việc học AI hiệu quả.
Các bài viết về AI - Trí tuệ nhân tạo, công nghệ, các công cụ AI, ...
Khám phá khái niệm Meta-Learning (học cách học) qua phép ẩn dụ khu vườn và ứng dụng cụ thể vào việc học AI hiệu quả.
Khám phá tính năng 'Discover Sources' ẩn của NotebookLM - công cụ tìm kiếm và tổng hợp nguồn tự động, giúp tối ưu hóa việc học tập, làm việc và sáng tạo.
Chế độ "Best" search của Perplexity AI là chế độ tìm kiếm tối ưu, tự động chọn model AI phù hợp và tích hợp web search để trả lời nhanh chóng, chính xác.
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.
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.
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 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) là kỹ thuật prompt giúp LLMs suy luận hiệu quả bằng bản nháp ngắn gọn, tiết kiệm token so với Chain-of-Thought.
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.
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.
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.