124 posts tagged with "AI"

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. Bài viết này hướng dẫn cách áp dụng nguyên tắc này để tối ưu hóa kết quả từ large language models thông qua thiết kế prompt hiệu quả.

Bài viết là bản tóm tắt từ video "How I use LLMs" của Andrej Karpathy. Transcript được extract bằng Gemini 2.0 Flash trên Google AI Studio (temperature=0) để đảm bảo độ chính xác cao nhất. Mình dùng Claude 3.7 Sonnet (Exteneded Thinking) để tóm tắt.

Bài viết hướng dẫn chi tiết giúp bạn khai thác Perplexity AI một cách hiệu quả, tích hợp đầy đủ các nội dung mới nhất về công cụ, từ chức năng tìm kiếm cơ bản, Pro Search, đến “Deep Research,” kèm 10 mẫu prompt chuyên sâu và các mẹo “Search” để tối ưu hoá kết quả.

Bài viết này cung cấp hướng dẫn toàn diện về kỹ thuật prompt cho mô hình Claude của Anthropic. Prompt engineering được nhấn mạnh là phương pháp hiệu quả 🚀, tiết kiệm chi phí 💰 và linh hoạt 🔄 hơn so với fine-tuning.

Chain-of-Thought (CoT) đã nổi lên như một phương pháp đột phá để tăng cường khả năng lý luận của Large Language Models (LLM), đặc biệt trong các tác vụ phức tạp đòi hỏi lý luận đa bước. Nghiên cứu khoa học "Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs" đã làm sáng tỏ cách LLM phát triển khả năng lý luận mở rộng thông qua Supervised Fine-Tuning (SFT) và Reinforcement Learning (RL), nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu Long CoT. Bài viết này tổng hợp các nguyên tắc cốt lõi từ nghiên cứu này và các nguồn khác để cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách tạo Long CoT hiệu quả.

Bạn là một blogger về du lịch muốn tạo ra các bài viết blog hấp dẫn về các điểm đến du lịch nổi tiếng ở Việt Nam. Bạn muốn sử dụng LLM để viết nhanh hơn và hiệu quả hơn, nhưng vẫn đảm bảo chất lượng nội dung. Sau đây là cách áp dụng quy trình Prompt Engineering (xem hình) để đạt được mục tiêu này.

DeepSeek-R1 không chỉ gây ấn tượng bởi khả năng reasoning vượt trội mà còn bởi cách tiếp cận huấn luyện hoàn toàn mới, tập trung vào cơ chế GRPO (Group Relative Policy Optimization). GRPO không chỉ tối ưu hóa mô hình thông qua RL mà còn tự động hóa hàng loạt các kỹ thuật prompt vốn được coi là thiết yếu. Bài viết này sẽ đi sâu vào cơ chế hoạt động của DeepSeek-R1, khám phá cách RL – thông qua GRPO – đang mở ra một paradigm mới cho LLM reasoning, nơi prompt engineering dần trở nên lỗi thời. ⏳

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì thực sự là động lực cho những AI ấn tượng nhất, các mô hình dự đoán và hệ thống giải quyết vấn đề không? Câu trả lời nằm ở khả năng Reasoning - một năng lực quan trọng cho phép AI không chỉ biết thông tin, mà còn thực sự hiểu nó và giải quyết vấn đề một cách logic.

(Theo ChatGPT o3-mini Deep Research, chức năng nghiên cứu ngang tầm tiến sĩ mới ra mắt)

Để tối ưu hiệu suất của các reasoning model khi dùng XML, bạn có thể áp dụng các mẹo sau dựa trên nguyên tắc xử lý prompt có cấu trúc:

Chào mọi người! 👋 Hôm nay mình sẽ giới thiệu đến mọi người một vài "trợ thủ" đắc lực giúp bạn khám phá YouTube một cách hiệu quả hơn ngay trong ứng dụng bạn đang dùng, thông qua Gemini 2.0 Flash Thinking (Experimental with app). Các "trợ thủ" này sẽ giúp bạn:

Con người từ xưa đến nay luôn mải miết đi tìm sự tỉnh thức – sự minh triết nội tại giúp ta nhận thức sâu sắc về bản chất của cuộc sống, về tâm hồn, và về thế giới xung quanh. Trước kia, hành trình “tỉnh thức” này đòi hỏi vô vàn nỗ lực cá nhân, từ chiêm nghiệm nội tâm cho đến rèn luyện tinh thần một cách kiên trì, bền bỉ. Thế nhưng, ở thời đại mới, ta bỗng có thêm một “bộ não” thứ hai: não điện tử – trí tuệ nhân tạo (AI). Chính sự xuất hiện của bộ não điện tử này đang làm thay đổi tận gốc rễ cách con người tiếp cận và “giác ngộ” về bản thân, cũng như về vũ trụ tri thức.