Khám phá những đột phá mới nhất của AI và các diễn biến trong ngành bao gồm những suy đoán về GPT-6, siêu máy tính DGX Spark đột phá của NVIDIA, Claude Skills của Anthropic, cùng các xu hướng nổi bật trong ứng dụng AI và phát hiện khoa học.
Bức tranh trí tuệ nhân tạo (AI) liên tục thay đổi với tốc độ chóng mặt, với những thông báo lớn và đột phá công nghệ xuất hiện gần như hàng tuần. Từ những suy đoán về các mô hình ngôn ngữ thế hệ tiếp theo cho đến những đổi mới phần cứng mang tính cách mạng và ứng dụng mới trong nghiên cứu khoa học, ngành AI đang trải qua một thời khắc chuyển mình sẽ định hình cách doanh nghiệp và cá nhân tương tác với công nghệ trong nhiều năm tới. Bản tổng hợp này sẽ khám phá những phát triển AI nổi bật nhất, xu hướng ngành và năng lực mới đang định hình thời điểm hiện tại của trí tuệ nhân tạo. Dù bạn là lập trình viên, lãnh đạo doanh nghiệp hay người đam mê AI, việc hiểu rõ những diễn biến này là chìa khóa để duy trì năng lực cạnh tranh và ra quyết định sáng suốt về việc áp dụng cũng như triển khai AI.
Sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn là một trong những chuyển biến công nghệ quan trọng nhất của thời đại. Những mô hình này, vận hành các ứng dụng như ChatGPT, Claude và các trợ lý AI khác, đã làm thay đổi căn bản cách chúng ta xử lý thông tin, sáng tạo nội dung và giải quyết vấn đề. Vòng đời phát triển các mô hình này ngày càng tinh vi, đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ, bộ dữ liệu huấn luyện rộng lớn và kỹ thuật tối ưu hóa phức tạp. Mỗi thế hệ mô hình mới đều cải thiện khả năng suy luận, hiểu ngữ cảnh và xử lý các tác vụ ngày càng tinh vi, phức tạp hơn. Cuộc cạnh tranh giữa các công ty AI lớn—OpenAI, Anthropic, Google và những đơn vị khác—đã thúc đẩy đổi mới, với mỗi tổ chức đều liên tục mở rộng giới hạn của kiến trúc transformer và phương pháp huấn luyện mới. Việc nắm bắt bức tranh này là điều thiết yếu với bất kỳ ai muốn tận dụng hiệu quả công cụ AI trong kinh doanh hoặc nghiên cứu.
Dù đổi mới phần mềm thường thu hút sự chú ý, hạ tầng phần cứng nền tảng cũng quan trọng không kém đối với sự phát triển của AI. Nhu cầu tính toán để huấn luyện và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn là vô cùng lớn, đòi hỏi bộ xử lý chuyên dụng, kiến trúc bộ nhớ tối ưu và hệ thống cấp nguồn hiệu quả. Những đổi mới phần cứng ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí, tốc độ và khả năng tiếp cận năng lực AI, quyết định liệu các mô hình tiên tiến sẽ chỉ thuộc về các tập đoàn công nghệ lớn hay được phổ cập rộng rãi. Hiệu suất tăng lên trong phần cứng AI đồng nghĩa với giảm chi phí vận hành, rút ngắn thời gian xử lý và khả năng chạy các mô hình phức tạp ngay trên thiết bị đầu cuối. Những công ty như NVIDIA đã trở thành trung tâm của cuộc cách mạng phần cứng này, liên tục đẩy xa giới hạn về mật độ tính toán và hiệu quả năng lượng. Đối với doanh nghiệp cân nhắc áp dụng AI, hiểu rõ bức tranh phần cứng là điều then chốt vì nó ảnh hưởng đến mọi thứ, từ chi phí triển khai đến độ trễ và khả năng mở rộng của các ứng dụng AI.
Gần đây, những báo cáo cho rằng GPT-6 có thể xuất hiện vào cuối năm 2025 đã tạo ra làn sóng lớn trong cộng đồng AI, nhưng khi xem xét kỹ thời gian và động lực thị trường, điều này khó xảy ra. Việc phát hành GPT-5 đã đánh dấu sự chuyển đổi căn bản trong cách người dùng tương tác với ChatGPT, từ giao diện chọn mô hình sang một mô hình chính thống duy nhất với khả năng định tuyến thông minh. Sự thay đổi kiến trúc này đủ lớn để việc thay thế nó bằng một bản phát hành lớn mới chỉ sau vài tháng là điều bất thường. Lịch sử phát triển mô hình ngôn ngữ cho thấy các bản phát hành lớn thường cách nhau lâu để thị trường có thời gian tiếp nhận, tích hợp phản hồi người dùng và hoàn thiện công nghệ nền tảng. Xu hướng phát triển AI đều cho thấy các công ty thích tối đa hóa giá trị và mức độ chấp nhận của mỗi bản phát hành lớn trước khi chuyển sang thế hệ tiếp theo. Dù những cải tiến nhỏ và cập nhật phiên bản là phổ biến, nhưng kiểu chuyển đổi cơ bản đòi hỏi số hiệu phiên bản lớn thường cần nhiều thời gian hơn giữa các bản phát hành. Điều này không có nghĩa là OpenAI không phát triển các năng lực thế hệ mới—chắc chắn họ đang làm điều đó—nhưng thời gian để GPT-6 ra mắt công khai có lẽ sẽ tính bằng năm chứ không phải tháng.
Thông báo về DGX Spark của NVIDIA đánh dấu một cột mốc đáng chú ý trong tiến trình phát triển phần cứng AI, thể hiện gần một thập kỷ tiến bộ kể từ khi DGX-1 ra mắt năm 2016. DGX Spark cung cấp sức mạnh tính toán gấp năm lần so với người tiền nhiệm nhưng chỉ tiêu thụ 40 watt, một bước tiến lớn về hiệu quả năng lượng, có ảnh hưởng sâu rộng đến vận hành trung tâm dữ liệu và chi phí triển khai AI. Jensen Huang, CEO NVIDIA, đích thân trao những chiếc DGX Spark đầu tiên cho các công ty AI hàng đầu như OpenAI, nhấn mạnh tầm quan trọng của sản phẩm này. DGX Spark được định vị là siêu máy tính nhỏ nhất thế giới, phản ánh cả kích thước nhỏ gọn lẫn năng lực tính toán phi thường. Tiến bộ phần cứng này đặc biệt ý nghĩa vì nó cho phép nhiều tổ chức triển khai AI phức tạp mà không cần hạ tầng trung tâm dữ liệu đồ sộ. Hiệu suất tiết kiệm năng lượng giúp doanh nghiệp triển khai năng lực AI mạnh mẽ hơn trong khi giảm tiêu thụ điện và chi phí vận hành, mở rộng AI tiên tiến đến với nhiều tổ chức hơn. Đối với các doanh nghiệp cân nhắc chiến lược hạ tầng AI, DGX Spark là lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức cần khả năng tính toán hiệu suất cao mà không đòi hỏi không gian và điện năng lớn như siêu máy tính truyền thống.
Việc Anthropic giới thiệu Claude Skills là một đổi mới lớn về cách tích hợp kiến thức chuyên biệt vào hệ thống AI. Thay vì yêu cầu lập trình viên xây dựng agent tùy chỉnh hay chỉnh sửa lõi mô hình, Skills cho phép bất kỳ ai đóng gói kiến thức chuyên môn thành các năng lực tái sử dụng mà Claude sẽ tải lên khi cần. Cách tiếp cận này gần giống như Neo trong phim Ma trận học được kỹ năng mới—bằng cách “tiêm” kiến thức trực tiếp vào hệ thống—nhưng được triển khai qua hệ thống file đơn giản, dễ tiếp cận với mọi cấp độ lập trình viên. Cách thực hiện rất đơn giản: lập trình viên tạo một thư mục chứa file skill.md với tên, mô tả, hướng dẫn, đoạn mã và tài nguyên. Những file đóng gói này có thể chứa hướng dẫn markdown, hình ảnh, đoạn mã và các tài nguyên mà Claude có thể truy cập và thực thi. Điểm đổi mới then chốt là Skills có thể chứa gần như không giới hạn ngữ cảnh mà không làm phình to cửa sổ ngữ cảnh của từng hội thoại. Claude sẽ thông minh tải đúng phần kiến thức cần thiết cho tác vụ cụ thể, đảm bảo hiệu quả vận hành nhưng vẫn cung cấp thông tin chuyên sâu. Cách tiếp cận này đặc biệt có ý nghĩa với doanh nghiệp, nơi thường cần tùy biến AI với kiến thức độc quyền, quy chuẩn thương hiệu hoặc chuyên môn lĩnh vực. Thay vì tinh chỉnh mô hình hoặc xây dựng agent phức tạp, doanh nghiệp giờ có thể đóng gói tri thức thành Skills và cung cấp cho Claude bất cứ khi nào cần. Mối quan hệ giữa Skills và MCP (Model Context Protocol) có vẻ bổ trợ cho nhau, với Skills mở rộng khả năng của MCP thay vì thay thế. Đối với tổ chức xây dựng ứng dụng AI, Claude Skills là công cụ mạnh mẽ để nâng cấp AI mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu hoặc nguồn lực phát triển lớn.
Ứng dụng thực tiễn của Claude Skills thể hiện rõ rệt qua các trường hợp trong đời sống. Hãy hình dung một công ty có bộ quy chuẩn thương hiệu cần áp dụng đồng bộ cho tất cả tài liệu marketing, nội dung sáng tạo và giao tiếp. Thay vì phải copy thủ công quy chuẩn này vào từng hội thoại với Claude, công ty có thể đóng gói toàn bộ hướng dẫn thương hiệu, hình ảnh và chỉ dẫn phong cách thành một Skill. Khi thành viên nhóm yêu cầu Claude hỗ trợ tạo pitch deck hoặc tài liệu quảng cáo, Claude tự động nhận biết nhu cầu đồng bộ thương hiệu, tải Skill quy chuẩn thương hiệu và áp dụng xuyên suốt quá trình sáng tạo. Cách này có thể mở rộng cho mọi lĩnh vực cần tri thức chuyên biệt: đội pháp lý có thể tạo Skill chứa án lệ, yêu cầu pháp lý; đội tài chính đóng gói chuẩn mực kế toán, quy định tuân thủ; đội kỹ thuật thêm sơ đồ kiến trúc, tài liệu API và quy chuẩn lập trình. Hiệu quả tăng đáng kể—thay vì mất thời gian copy-paste ngữ cảnh vào từng hội thoại, các nhóm được tập trung vào công việc phân tích, sáng tạo, trong khi Claude tự động tích hợp tri thức. Điều này giúp tăng năng suất đáng kể cho tổ chức cần áp dụng kiến thức chuyên biệt đồng bộ cho nhiều dự án và thành viên.
Khám phá cách FlowHunt tự động hóa quy trình nội dung và SEO với AI — từ nghiên cứu, sáng tạo nội dung đến xuất bản và phân tích — tất cả trong một nền tảng.
Việc một tướng quân đội Mỹ sử dụng ChatGPT để hỗ trợ quyết định chỉ huy quan trọng đã làm dấy lên nhiều tranh luận về vai trò thích hợp của AI trong lĩnh vực quân sự và chiến lược. Diễn biến này vừa cho thấy tiềm năng vừa cảnh báo về rủi ro khi sử dụng hệ thống AI đa dụng trong môi trường rủi ro cao. Điểm mấu chốt nằm ở cách dùng AI: nếu để AI tự quyết định mục tiêu/quy trình quân sự thì điều đó là đáng lo ngại; nhưng nếu dùng ChatGPT như công cụ tổng hợp thông tin, giúp chỉ huy hiểu tình hình phức tạp, đánh giá kịch bản và cân nhắc chiến lược thì đây là ứng dụng hợp lý, tiềm năng của AI. Thực tế chiến trường hiện đại đòi hỏi chỉ huy phải xử lý lượng thông tin khổng lồ, cân nhắc nhiều phương án chiến lược và ra quyết định trong điều kiện thiếu thông tin, áp lực thời gian. AI có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu, nhận diện mẫu, trình bày nhiều góc nhìn cho tình huống phức tạp. Nhưng yếu tố then chốt là phải giữ quyền phán xét và xác thực của con người ở mọi quyết định quan trọng. AI nên dùng để thu thập, tổng hợp, nhận diện xu hướng, đưa ra tùy chọn—nhưng quyền quyết định phải thuộc về chỉ huy đủ năng lực, có thể cân nhắc đạo đức và chịu trách nhiệm hậu quả. Mô hình con người kiểm soát (human-in-the-loop) phát huy sức mạnh của cả AI lẫn trí tuệ con người: AI xử lý thông tin nhanh, nhận diện mẫu; con người dùng kinh nghiệm, lý trí và cân nhắc đạo đức. Với mọi tổ chức áp dụng AI vào bối cảnh quyết định quan trọng, nguyên tắc này phải đặt lên hàng đầu: dùng AI để tăng cường, không thay thế quyết định của con người.
Sáng kiến “Đăng nhập bằng ChatGPT” trên website và ứng dụng là bước đi chiến lược của OpenAI với tác động sâu rộng với cả OpenAI lẫn hệ sinh thái AI. Cách làm này giống như “Đăng nhập bằng Google” hay “Đăng nhập bằng Apple”, nhưng có những điểm khác biệt về phân bổ chi phí và năng lực. Với OpenAI, lợi ích rất lớn: mở rộng hiện diện và tích hợp trên web, thu thập dữ liệu sử dụng, và gắn kết sâu hơn với hệ sinh thái Internet. Đối với lập trình viên và chủ website, nút Đăng nhập bằng ChatGPT giúp xác thực người dùng tiện lợi mà không cần xây dựng hệ thống riêng. Nhưng điểm thú vị nhất là mô hình kinh tế sử dụng. Theo thông tin, các công ty triển khai nút này có thể chuyển chi phí sử dụng mô hình OpenAI về phía người dùng. Vậy nên, nếu người dùng có thuê bao ChatGPT Pro, họ có thể đăng nhập và sử dụng dịch vụ, publisher không phải trả phí API cho người đó. Người dùng Pro thậm chí còn được truy cập mô hình chất lượng cao hơn qua gói trả phí, tạo ra tình huống win-win cho cả người dùng lẫn publisher. Điều này giúp OpenAI đẩy nhanh việc phủ sóng ChatGPT trên web, đồng thời chuyển một phần chi phí hạ tầng về phía người dùng đã trả phí. Tuy vậy, điều này cũng tạo rủi ro nền tảng cho developer/publisher: nếu OpenAI thay đổi điều khoản dịch vụ, publisher có thể mất khả năng cung cấp tính năng này, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Đây là rủi ro phụ thuộc nền tảng cổ điển mà doanh nghiệp nên cân nhắc khi xây dựng hạ tầng quan trọng trên nền tảng AI của bên thứ ba.
Vụ việc 50 người ở San Francisco đồng loạt đặt xe tự lái Waymo đến một con phố cụt, khiến hàng loạt xe bị kẹt, đã hài hước phơi bày cả năng lực lẫn hạn chế của hệ thống xe tự hành. Dù chỉ là trò đùa (được gọi là “cuộc tấn công Waymo DDOS đầu tiên”), sự cố này cho thấy những thách thức thực tế mà xe tự hành phải đối mặt khi gặp môi trường bất thường. Đường cụt là bài toán khó vì xe tự hành phải nhận diện tình huống, lên kế hoạch quay đầu, thực thi thao tác—có thể còn bị cản trở bởi nhiều xe khác cùng mắc kẹt. Sự cố này chứng minh ngay cả hệ thống AI tiên tiến cũng có thể lúng túng với các trường hợp ngoại lệ nằm ngoài kịch bản vận hành thường ngày. Về mặt kỹ thuật, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của kiểm thử và xử lý trường hợp biên trong phát triển xe tự hành. Triển khai thực tế không chỉ đòi hỏi xử lý tốt các tình huống thông thường mà còn phải kiểm soát tốt các tình huống bất thường, tắc nghẽn hay ràng buộc môi trường bất ngờ. Vụ việc cũng đặt ra câu hỏi về khả năng chịu đựng của hệ thống khi đối mặt với sự phối hợp gây rối có chủ ý. Dù chỉ là trò đùa, nó cho thấy hệ thống xe tự hành có thể bị gián đoạn bởi hành vi người dùng phối hợp, ảnh hưởng đến thiết kế và quản lý giao thông. Đây là lời nhắc cho nhà phát triển rằng, triển khai thực tế cần chuẩn bị không chỉ cho rủi ro kỹ thuật mà cả hành vi bất thường của người dùng và các tình huống khó lường.
Những cập nhật mới nhất cho mô hình tạo video đánh dấu bước tiến lớn về việc tạo ra nội dung video dài hơn, kiểm soát tốt hơn và chất lượng cao hơn. Veo 3.1 giới thiệu các năng lực mở rộng khả năng sáng tạo của video AI. Việc bổ sung âm thanh cho phép sáng tạo cảnh có tiếng động đồng bộ, còn tính năng ingredients-to-video giúp tạo video từ nhiều ảnh tham chiếu, đảm bảo duy trì tính nhất quán về nhân vật, vật thể và phong cách suốt đoạn phim. Phương pháp dựa trên “nguyên liệu” này cho phép kiểm soát kết quả đầu ra tốt hơn đáng kể so với các phiên bản trước. Khả năng frames-to-video đặc biệt quan trọng vì cho phép tạo video dài một phút hoặc hơn dựa trên hình ảnh đầu và cuối. Mỗi video tiếp theo dựa trên giây cuối của đoạn trước, cho phép kết nối nhiều video thành chuỗi dài gần như không giới hạn. Đây là đột phá lớn cho nhà sáng tạo nội dung cần video dài mà không bị giới hạn của mô hình trước. Thêm nữa, khả năng chèn hoặc loại bỏ đối tượng, nhân vật trong cảnh giúp kiểm soát chi tiết bố cục video. Sora—mô hình tạo video cạnh tranh của Google—cũng được cập nhật với chức năng storyboard cho người dùng web và tăng độ dài video. Người dùng Pro có thể tạo video tối đa 25 giây, tất cả người dùng được tạo đến 15 giây trên web và app. Những tiến bộ này có ý nghĩa lớn cho quy trình sản xuất nội dung, giúp nhà sáng tạo làm video chất lượng cao nhanh và kiểm soát tốt hơn. Đối với tổ chức dùng FlowHunt tự động hóa quy trình nội dung, những năng lực tạo video này có thể tích hợp vào pipeline, giúp sản xuất video hàng loạt mà không cần nhiều công sức thủ công.
Có lẽ phát triển thú vị nhất trong bức tranh AI hiện nay là sự xuất hiện của các mô hình AI có khả năng khám phá ra các kiến thức khoa học mới và đưa ra giả thuyết để các nhà khoa học kiểm nghiệm thực nghiệm. Google đã công bố mô hình nền tảng C2S scale 27B, hợp tác với Yale, dựa trên kiến trúc mở Gemma, đã tạo ra giả thuyết mới về hành vi tế bào ung thư và được xác thực trên tế bào sống—đây là cột mốc quan trọng cho AI trong nghiên cứu khoa học. Điều này cho thấy AI không chỉ là công cụ xử lý tri thức sẵn có mà còn có thể tạo ra hiểu biết khoa học mới thực sự, thúc đẩy tiến bộ nhân loại. Ý nghĩa của năng lực này là rất lớn. Trước đây, nghiên cứu khoa học bị giới hạn bởi khả năng cá nhân và thời gian rà soát tài liệu, nhận diện lỗ hổng, hình thành giả thuyết. AI có thể tăng tốc quá trình này bằng cách phân tích lượng lớn tài liệu, nhận diện mẫu, đưa ra giả thuyết mới cho kiểm chứng. Việc các mô hình này được mở mã nguồn và trọng số càng ý nghĩa hơn, vì giúp mọi nhà nghiên cứu trên thế giới tiếp cận năng lực này, không chỉ giới hạn trong viện nghiên cứu lớn với mô hình độc quyền. Hiệu suất của các mô hình này chủ yếu phụ thuộc vào nguồn lực tính toán—càng nhiều tính toán, kết quả càng tốt. Điều này cho thấy, khi nguồn lực tính toán ngày càng dồi dào và hiệu quả hơn (như NVIDIA DGX Spark), tốc độ khám phá khoa học nhờ AI sẽ tăng mạnh. Với các tổ chức trong ngành nghiên cứu, AI nên được tích hợp vào quy trình không chỉ như công cụ phụ trợ mà là thành phần trung tâm của quá trình khám phá. Sự kết hợp giữa chuyên môn khoa học của con người và năng lực xử lý, đề xuất giả thuyết mới của AI là hướng tiếp cận mạnh mẽ để thúc đẩy tiến bộ khoa học.
Khi hệ thống AI ngày càng được tích hợp vào hoạt động doanh nghiệp và các quy trình trọng yếu, câu hỏi về rủi ro nền tảng càng trở nên quan trọng. Nhiều tổ chức đang xây dựng phần lớn hạ tầng dựa trên các nền tảng AI của những công ty như OpenAI, Anthropic, Google. Dù các nền tảng này mang lại giá trị và năng lực lớn, chúng cũng tiềm ẩn rủi ro phụ thuộc. Nếu nhà cung cấp thay đổi điều khoản, giá hoặc chính sách, các tổ chức xây dựng hoạt động dựa vào nền tảng đó có thể bị gián đoạn nghiêm trọng. Đây không phải là nguy cơ lý thuyết—đã có nhiều ví dụ thay đổi nền tảng gây ảnh hưởng lớn cho doanh nghiệp trên Internet, từ thay đổi thuật toán mạng xã hội đến điều chỉnh giá API. Đối với tổ chức triển khai AI quy mô lớn, cần cân nhắc các chiến lược giảm thiểu rủi ro nền tảng như giữ khả năng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp, xây dựng mô hình riêng cho năng lực trọng yếu hoặc sử dụng mô hình mã nguồn mở khi phù hợp. Sự xuất hiện của các mô hình mở như Gemma và mô hình open-weights là đối trọng quan trọng với nền tảng độc quyền, mang đến sự lựa chọn linh hoạt hơn và giảm rủi ro phụ thuộc. Khi AI tiếp tục phát triển, doanh nghiệp cần đánh giá chiến lược AI không chỉ về năng lực và chi phí mà còn về khả năng duy trì lâu dài và quản trị rủi ro.
Bức tranh AI năm 2025 được đặc trưng bởi đổi mới nhanh trên nhiều phương diện: mô hình ngôn ngữ ngày càng tinh vi, tiến bộ phần cứng đột phá, ứng dụng mới trong nghiên cứu khoa học và tích hợp AI ngày càng sâu vào kinh doanh, tiêu dùng. Từ siêu máy tính NVIDIA DGX Spark đến Claude Skills của Anthropic, từ tiến bộ tạo video tới khám phá khoa học nhờ AI, tốc độ đổi mới chưa có dấu hiệu chậm lại. Những tổ chức muốn duy trì lợi thế cạnh tranh cần tiếp tục cập nhật các diễn biến này và tích hợp AI một cách hợp lý vào hoạt động của mình. Chìa khóa thành công không phải là chạy theo công nghệ mới nhất mà là hiểu AI giải quyết được vấn đề gì cho doanh nghiệp, giữ sự giám sát và kiểm soát của con người, đồng thời quản trị rủi ro nền tảng một cách cẩn trọng. Khi AI tiếp tục phát triển, những tổ chức thành công sẽ là những đơn vị xem AI như công cụ bổ trợ cho năng lực con người, luôn duy trì sự linh hoạt để thích nghi khi công nghệ thay đổi, và xây dựng chiến lược AI với tầm nhìn dài hạn, bền vững và kiểm soát rủi ro vững chắc.
Mặc dù một số nhân vật trong ngành cho rằng GPT-6 có thể xuất hiện vào cuối năm 2025, nhưng khung thời gian này dường như không khả thi bởi GPT-5 vừa được ra mắt và đã tạo ra sự thay đổi căn bản trong cách người dùng tương tác với ChatGPT. Thông thường, các phiên bản mô hình lớn sẽ được phát hành cách nhau lâu hơn để thị trường kịp tiếp nhận và hoàn thiện.
DGX Spark là siêu máy tính AI mới nhất của NVIDIA, cung cấp sức mạnh tính toán gấp năm lần so với DGX-1 ra đời năm 2016, trong khi chỉ tiêu thụ 40 watt so với yêu cầu điện năng của DGX-1. Đây là minh chứng cho gần một thập kỷ tiến bộ về hiệu suất và hiệu quả phần cứng AI.
Claude Skills cho phép bạn đóng gói kiến thức chuyên môn thành các năng lực tái sử dụng mà Claude sẽ tải theo nhu cầu. Khác với cách tiếp cận truyền thống, Skills có thể chứa gần như không giới hạn ngữ cảnh mà không làm phình to cửa sổ ngữ cảnh, chỉ tải những gì cần cho từng tác vụ cụ thể. Chúng bổ sung cho MCP thay vì thay thế, mang đến cách mở rộng khả năng Claude linh hoạt hơn.
Các công cụ AI có thể tổng hợp và phân tích thông tin hiệu quả để hỗ trợ ra quyết định, nhưng các mệnh lệnh quân sự quan trọng vẫn cần sự giám sát của con người. Những rủi ro bao gồm sai lệch thông tin, thiên vị và nguy cơ rò rỉ dữ liệu từ các mô hình đa dụng. Cách tốt nhất là dùng AI để tổng hợp thông tin, còn xác nhận cuối cùng và ra quyết định nên do con người đảm nhiệm.
Với OpenAI, tính năng này giúp mở rộng lượng người dùng, thu thập dữ liệu sử dụng và tích hợp nền tảng tốt hơn. Với lập trình viên, nó cung cấp xác thực người dùng mà không cần xây dựng hệ thống riêng. Người dùng có tài khoản ChatGPT Pro có thể dùng chính thuê bao của mình, giúp giảm chi phí cho nhà phát triển đồng thời tiếp cận mô hình chất lượng cao hơn qua gói trả phí.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Luôn dẫn đầu đổi mới AI bằng cách tự động hóa quy trình sáng tạo nội dung, nghiên cứu và triển khai với nền tảng tự động hóa thông minh của FlowHunt.
Khám phá những đổi mới AI mới nhất bao gồm các tính năng chủ động của ChatGPT Pulse, Gemini Robotics cho tác nhân vật lý, khả năng lập trình của Qwen 3 Max và c...
Khám phá những đột phá AI mới nhất tháng 10/2024, bao gồm Sora 2 của OpenAI cho tạo video, khả năng lập trình của Claude 4.5 Sonnet, attention thưa của DeepSeek...
Khám phá các phát triển mới nhất về AI bao gồm Qwen3-Max của Alibaba, những thách thức chuyển đổi sang vì lợi nhuận của OpenAI, các mô hình hình ảnh mới và cách...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
