Gần đây mình nghe một câu than quen thuộc: "Dùng AI mệt lắm. Output không như ý, review mãi vẫn phải sửa, rốt cuộc tự làm còn nhanh hơn." Dùng AI kiểu "trợ lý", thì chỉ nhận được đúng kiểu trợ lý Nếu mình dùng AI theo lối AI-assisted, tức là mình nghĩ, mình quyết, … Continue reading Vì sao nhiều người dùng AI xong lại phát ngán khi review?
Sinh viên IT năm nhất nên chuẩn bị gì trong thời đại AI?
Trước khi vào bài, mình nói luôn một điều: những gì mình viết dưới đây chỉ đúng tới thời điểm này. Sáu tháng nữa chuyện gì xảy ra thì mình không đoán nổi, và mình nghĩ cũng chẳng ai đoán chắc được. Cứ đọc như một điểm xuất phát, rồi sẵn sàng sửa. Mấy hôm … Continue reading Sinh viên IT năm nhất nên chuẩn bị gì trong thời đại AI?
Đừng dạy agent phải làm như thế nào, hãy đưa nó một mục tiêu
Ngày xưa, khi làm việc với AI, chúng ta buộc phải ra lệnh chi tiết. Làm bước nào trước, kiểm tra điều kiện gì, gọi hàm nào, xử lý lỗi ra sao. Không phải vì thích kiểm soát từng dòng, mà vì model buộc chúng ta phải làm vậy. Model ngày đó reasoning yếu, context … Continue reading Đừng dạy agent phải làm như thế nào, hãy đưa nó một mục tiêu
Bàn về tính bất định của GenAI
Gần đây tôi quan sát được sự lo ngại của nhiều người trong việc apply GenAI vào software development hoặc xây dựng Agentic AI application. Họ nghi ngại về việc GenAI không có tính tất định, hay tính xác định (deterministic), như các công nghệ truyền thống. Ví dụ khi so sánh với các công … Continue reading Bàn về tính bất định của GenAI
Cuộc đua AI qua lăng kính The Optimist: an toàn, tham vọng và cái giá của lý tưởng
Vừa đọc xong The Optimist: Sam Altman, OpenAI, and the Race to Invent the Future bản tiếng Việt. Sách do sếp tặng. Một vài dòng suy nghĩ nhanh. Nghịch lý an toàn của OpenAI Xuyên suốt cuốn sách là một thông điệp lặp đi lặp lại: an toàn AI. Sam Altman và các cộng sự sáng … Continue reading Cuộc đua AI qua lăng kính The Optimist: an toàn, tham vọng và cái giá của lý tưởng
Back to basic trong thời buổi AI
Một kỹ sư mới ra trường bây giờ có thể dùng AI sinh ra một microservice hoàn chỉnh trong vài phút, có REST API, có test, có cả Dockerfile. Mười năm trước, để làm được từng đấy việc, người đó phải mất vài ngày, phải tự tay viết từng dòng, phải hiểu vì sao connection … Continue reading Back to basic trong thời buổi AI
Bi kịch của kẻ biết tất cả và kẻ nắm quyền meta đặt luật chơi
Bộ não người có khoảng 86 đến 100 tỷ neuron, con số này gần như ai học sinh học phổ thông cũng từng nghe qua. Các mô hình AI lớn nhất bây giờ đã vượt mốc nghìn tỷ tham số, gấp hàng chục lần số neuron trong đầu một con người. Nếu chỉ nhìn vào … Continue reading Bi kịch của kẻ biết tất cả và kẻ nắm quyền meta đặt luật chơi
Khi AI lập kế hoạch trước, còn con người thì không quen làm vậy
Có một tình huống ngày càng quen thuộc với ai làm việc cùng AI coding agent: bạn giao một task, AI dừng lại suy nghĩ, phân tích, rồi đưa ra một execution plan hoàn chỉnh, có khi dài cả ngàn dòng, liệt kê từng bước sẽ sửa file nào, thêm hàm gì, thay đổi logic … Continue reading Khi AI lập kế hoạch trước, còn con người thì không quen làm vậy
Con người hơn nhau ở lựa chọn, model hơn nhau ở weight
Có một điều đáng suy ngẫm khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): xét về năng lực nền tảng, con người không ai vượt trội hơn ai quá xa. Cái thực sự tạo ra khác biệt phần lớn nằm ở lựa chọn: chọn tiếp nhận thông tin nào, chọn tin ai, … Continue reading Con người hơn nhau ở lựa chọn, model hơn nhau ở weight
SpecOps: Từ tài liệu cho người đọc sang đặc tả cho AI thực thi
Trong phần lớn dự án phần mềm hiện nay, đặc tả yêu cầu, thiết kế kỹ thuật, design memo, user story không còn được đọc đầu tiên bởi con người. Chúng được đọc đầu tiên bởi agent, AI coding assistant lấy đó làm căn cứ để sinh code, sinh test, sinh task breakdown. Con người … Continue reading SpecOps: Từ tài liệu cho người đọc sang đặc tả cho AI thực thi
