121 bài viết được gắn thẻ "AI"

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.

Bạn đang muốn tạo content đẹp mắt cho nhà hàng nhưng ngân sách marketing có hạn? Hôm nay mình sẽ chia sẻ cách tận dụng công nghệ AI để tạo nội dung MIỄN PHÍ, CHUYÊN NGHIỆP chỉ trong vài phút!

Trong thế giới thông tin đa chiều và thay đổi nhanh như hiện nay, Deep Search (hay Deep Research) xuất hiện như một “lưỡi dao mổ” sắc bén, giúp chúng ta không chỉ tra cứu mà còn phân tích, tổng hợp, và thậm chí phát hiện những góc nhìn mới từ vô số nguồn dữ liệu. Giáo sư Ethan Mollick (Đại học Wharton) gọi đây là thời điểm “Kỷ nguyên Tìm kiếm Kết thúc, Kỷ nguyên Nghiên cứu Bắt đầu”, bởi AI không còn đơn thuần phản hồi từng từ khóa, mà đã vươn lên cấp độ “nghiên cứu”. Tuy nhiên, cũng giống một lưỡi dao sắc, Deep Search đòi hỏi sự "tỉnh thức" trong cách dùng, để tránh lãng phí hoặc sai lệch.