Facebook: "https://www.facebook.com/hoangdungai"
Bài viết này giải thích khái niệm Meta-Learning (học cách học) thông qua phép ẩn dụ về khu vườn và áp dụng vào việc học AI.
Facebook: "https://www.facebook.com/hoangdungai/"
Discover Sources của NotebookLM – tính năng auto tìm kiếm đỉnh cao, giúp học hành, làm việc, chill tất cả đều ngon, không cần lọ mọ search thủ công nữa!
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
"Best" search trong Perplexity AI là chế độ tìm kiếm tối ưu, giúp bạn nhận được câu trả lời nhanh, chính xác và phù hợp nhất mà không cần phải chọn thủ công model AI nào cho từng câu hỏi. 🌟
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Hiện tại chỉ có thể sử dụng qua API, Perplexity đã có model này.
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Đã bao giờ bạn ước AI không chỉ trả lời suông mà còn tự đi tìm thông tin mới nhất rồi tổng hợp thông minh từ nhiều nguồn nó tìm được? 🤔 Template "Workflow Tự Động Nghiên Cứu & Tổng Hợp Đa Nguồn" này chính là chìa khóa! 🔑
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Perplexity AI đang trở thành công cụ "cứu cánh" cho những người làm việc với nhiều nền tảng AI khác nhau, đặc biệt khi cần tra cứu cách tối ưu sử dụng mỗi nền tảng hoặc bổ sung thông tin real-time.
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Chain of Draft (CoD) là một kỹ thuật prompt mạnh mẽ giúp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) suy luận hiệu quả bằng cách sử dụng bản nháp ngắn gọn thay vì giải thích dài dòng, mang lại độ chính xác tương đương hoặc tốt hơn trong khi sử dụng ít token hơn đáng kể so với phương pháp Chain-of-Thought truyền thống.
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Tính năng này tương tự "Profile" trên Claude hoặc "Customize ChatGPT" trên ChatGPT
Phần Profile của Perplexity hoạt động như một trung tâm cá nhân hóa, điều chỉnh các câu trả lời AI theo sở thích và nhu cầu cụ thể của bạn, giúp bạn không cần phải lặp lại yêu cầu của mình trong mỗi lần query.
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Phù hợp dùng cho Claude 3.7 Sonnet
Dưới đây là các prompt template đơn giản và trực tiếp để tận dụng tối đa khả năng reasoning của RLMs, kết hợp với các framework thinking. Mỗi template được thiết kế để tối ưu hóa quá trình lý luận có cấu trúc.
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Dùng hiệu quả cho Claude 3.7 Sonnet trên Perplexity
Facebook: "https://www.facebook.com/nguyengiahy2911/"
Truy cập trang web của Gemini (link bên dưới) và đăng ký bằng tài khoản. Chọn mô hình "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental with apps". Vào Settings (cài đặt) > Extensions (Tiện ích mở rộng) > Media (Phương tiện) và bật ‘YouTube’. Vô YouTube, mở bất kỳ video nào và sao chép URL của nó. Nhập câu lệnh sau vào Gemini, dán URL video đã sao chép và nhấn Enter.
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Có thể áp dụng cho các models như DeepSeek-R1 / R1-1776 (có thể dùng trên Perplexity), Grok-3, O1 pro, O3 mini,...
Mô hình ngôn ngữ suy luận (Reasoning Language Models - RLMs) là các mô hình AI tiên tiến đã vượt xa khả năng của LLMs truyền thống. Chúng kết hợp các cấu trúc suy luận rõ ràng với các chiến lược tìm kiếm tiên tiến như Monte Carlo Tree Search (MCTS) và Beam Search để đạt được khả năng giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.