🌐 Graph-Based Reasoning Template: Tạo Knowledge Graph hiệu quả cho RLMs
Hướng dẫn sử dụng Graph-Based Reasoning Template để tạo knowledge graph sâu rộng, tận dụng khả năng của Reasoning Language Models (RLMs) như Claude 3.7 Sonnet.
Tổng hợp bài viết
Các bài viết về AI - Trí tuệ nhân tạo, công nghệ, các công cụ AI, ...
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.
🔍 Hướng dẫn fact-check nội dung attached file | pasted text trên Perplexity
Function này đặc biệt hữu ích khi bạn cần xác minh các văn bản, báo cáo, hoặc tài liệu bằng cách đối chiếu với các nguồn đáng tin cậy trên internet, đồng thời cho phép bạn nhận kết quả bằng ngôn ngữ khác với ngôn ngữ của tài liệu gốc.
ANDREJ KARPATHY CHIA SẺ TẤT TẦN TẬT VỀ CÁCH DÙNG LLM: TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
Tóm tắt video của Andrej Karpathy về cách sử dụng LLM, từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm các khái niệm, ví dụ thực tế, và hướng dẫn chi tiết.
🚀 Perplexity A - Z for beginners (UPDATE 2025)
Perplexity là AI search engine cách mạng hoá cách khám phá thông tin, sử dụng LLMs tiên tiến như GPT-4.5 và Claude 3.7 Sonnet để cung cấp câu trả lời nhanh chóng, đáng tin cậy và minh bạch.
Ứng dụng The Pyramid Principle trong prompting 🔺
The Pyramid Principle - phương pháp tổ chức thông tin do Barbara Minto phát triển tại McKinsey - giúp biến đổi nội dung từ AI thiếu cấu trúc thành thông tin súc tích, có tổ chức và dễ tiếp thu.
Template Brainstorming cho Perplexity (DeepSeek-R1 | Deep Research)
Template hướng dẫn AI đóng vai trò điều phối brainstorming khoa học qua các phương pháp SCAMPER, Starbursting và cấu trúc tư duy 3 giai đoạn.
Hiểu mọi ngóc ngách của Perplexity để bắt đầu tốt hơn!
Bài viết hướng dẫn toàn diện về Perplexity AI, từ tính năng tìm kiếm cơ bản, Pro Search, Deep Research cho đến cách áp dụng Google Search Operators để nâng tầm hiệu quả.
Prompt Engineering Claude A-Z: Hướng Dẫn Toàn Diện Từ Anthropic
Hướng dẫn toàn diện về kỹ thuật prompt cho mô hình Claude của Anthropic, bao gồm các nguyên tắc cốt lõi, kỹ thuật nâng cao và công cụ hỗ trợ.
...