# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Trong hành trình ba năm qua nghiên cứu và ứng dụng AI vào giáo dục và nhiều mảng công việc khác, tôi ngày càng xác tín một điều:
Giá trị nhân bản trong những sản phẩm được tạo ra cùng AI không đến từ kỹ thuật viết prompt tinh vi hay những gì AI có sẵn, mà đến từ chính những gì chỉ con người mới có - trải nghiệm sống, góc nhìn độc đáo, và công sức nghiêm túc chúng ta bỏ ra.
Do đó, chất lượng của sự cộng tác con người-AI phụ thuộc vào hai giai đoạn quan trọng mà nhiều người dùng thường bỏ qua:

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ chi tiết về giai đoạn đầu tiên: cung cấp dữ liệu/tri thức nguyên bản của cá nhân bạn cho AI, và cách thực hiện nó một cách có hệ thống thông qua công thức IF-SIP.

Tôi còn nhớ buổi tư vấn cho một nhóm giáo viên kỹ năng sống về việc phát triển giáo án cùng AI. Họ chia sẻ rằng việc làm giáo án với AI khiến tất cả đều thất vọng - AI đưa ra những giáo án chặt chẽ nhưng vô hồn, thiếu cả bối cảnh văn hóa địa phương lẫn sự linh hoạt cần thiết cho lớp học thực tế. Một cô giáo đã thốt lên: "Cảm giác giáo án rất chuẩn về kiến thức nhưng không có chút sức sống nào". Bạn có từng gặp trường hợp tương tự?

Thực ra, vấn đề không nằm ở AI, mà ở cách chúng ta chuẩn bị. Tôi thường ví von AI như một người pha trà. Bạn có thể có người pha trà tài ba nhất thế giới, nhưng nếu không có những lá trà chất lượng, bạn sẽ không thể có tách trà ngon. " Lá trà" chính là kiến thức, trải nghiệm, góc nhìn độc đáo mà chỉ bạn mới có.

Từ nhận thức đó, tôi đã phát triển công thức IF-SIP - một khung tư duy mang tính gợi ý để chuẩn bị "lá trà tư duy" của bạn trước khi mời AI pha chế nội dung.

Công thức này xác định năm loại tri thức độc đáo mà chỉ con người thật mới có thể cung cấp cho AI:

Định nghĩa: Là những kiến thức thực tế độc đáo, kết tinh từ việc học hỏi, nghiên cứu, và kinh nghiệm của bạn

Đây không phải là thông tin chung chung mà AI có thể tìm thấy trong dữ liệu huấn luyện của nó. Đây là những quan sát cá nhân, số liệu riêng, hiểu biết chuyên môn sâu sắc mà chỉ bạn - với vị trí và công việc đặc thù của mình - mới có được.

Ví dụ từ thực tế: Khi phát triển bài tập huấn về kỹ năng vận dụng AI trong giáo dục, tôi đã cung cấp cho AI những quan sát cụ thể của tôi về những khó khăn mà các giáo viên trường tôi gặp phải trong quá trình làm việc, kết hợp cùng dữ liệu khảo sát tổng quát trên 127 giáo viên khắp cả nước cũng về những khó khăn của họ và mong mỏi được AI hỗ trợ những phần nào. Nhờ vậy, bài tập huấn mới bám sát nhu cầu và mong muốn của các thầy cô tham gia và đạt hiệu quả cao, có tính thiết thực.

Câu hỏi gợi ý cho bạn:
Định nghĩa: Là những cảm xúc, tâm trạng mà chỉ có bạn - một con người thực thụ - mới trải qua và cảm nhận được.

Trí tuệ cảm xúc là một trong những thế mạnh vượt trội của con người so với AI. Những trải nghiệm cảm xúc chân thực, những tâm trạng đầy màu sắc, những rung động tinh tế khi tiếp xúc với một tác phẩm nghệ thuật hay một con người thú vị - tất cả đều là "lá trà quý" cho AI.

Ví dụ từ thực tế: Trong quá trình phát triển bài giảng về kỹ năng live-training, tôi đã chia sẻ với AI những cảm xúc thực sự tôi từng trải qua khi lần đầu đứng trước hàng trăm người: sự lo lắng, cảm giác trách nhiệm, và niềm vui khi thấy học viên có sự thay đổi... Những cảm xúc này đã giúp AI thực sự tổng hợp ra một bài giảng chất chứa tâm hồn của tôi.

Câu hỏi gợi ý cho bạn:

Chủ đề này gợi lên những cảm xúc gì trong tôi?

Trực giác của tôi nói gì về cách tiếp cận tốt nhất?

Tôi muốn người đọc/người học cảm thấy thế nào sau khi tiếp nhận nội dung này?

Tôi từng có những trải nghiệm cảm xúc, tâm trạng như thế nào khi trải qua tình huống này?

Định nghĩa: Là những câu chuyện tự sự của chính bạn, hoặc những câu chuyện đủ sâu sắc mà bạn từng chứng kiến hoặc biết đến, phù hợp với nội dung bạn đang muốn biên soạn.

Mỗi người chúng ta đều mang trong mình những câu chuyện độc đáo, những mảnh ghép trải nghiệm không ai có thể sao chép. Đó là những lúc chúng ta thất bại và gượng dậy, những dự án thành công và bài học rút ra, những tình huống đặc biệt đã định hình cách nhìn của chúng ta.

Ví dụ từ thực tế: Khi viết về cách áp dụng AI trong giáo dục, tôi chia sẻ với AI câu chuyện về cách một học sinh lớp 11 trường tôi đã sử dụng ChatGPT để học Tiếng Anh hiệu quả, nhất là trong phần Viết và Nói, nhưng đồng thời cũng gặp phải những thách thức về động lực học tập khi có những lúc sự chủ quan xuất hiện. Câu chuyện này giúp AI có dẫn chứng minh hoạ chân thực cho những luận điểm của tôi.

Câu hỏi gợi ý cho bạn:
Định nghĩa: Là những ý tưởng thô cho đến những khái niệm, nguyên lý, quy tắc, quy trình, hay khung tư duy nguyên bản do chính bạn tổng hợp hay sáng tạo ra.

Đây chính là những tài sản trí tuệ độc đáo, vô giá mà bạn đã phát triển qua năm tháng. AI có thể giúp phát triển, chi tiết hoá, cụ thể hoá các mô hình tư duy hay ý tưởng này một cách trọn vẹn và khớp với từng hoàn cảnh hơn. Ví dụ như

Ví dụ từ thực tế: Tôi có "8 Quy tắc Vận dụng AI", "9 Nguyên lý Chỉ huy AI", công thức IF-SIP này, hoặc checklist FACTUAL mà tôi sẽ trình bày trong bài viết tiếp theo... tất cả đều được cung cấp cho AI để hình thành nên những bài viết chuyên môn, giáo án, giáo trình...mà các bạn đang sử dụng (bạn hãy đọc thêm các mô hình này trong bản tin này nhé).

Câu hỏi gợi ý cho bạn:
Định nghĩa: Là Hệ giá trị, quan điểm, cũng như cách nhìn nhận và tiếp cận cuộc đời mang tính bản thể của bạn. Nói cách khác, đây chính là những "trụ cột nội tâm" khiến cho bạn là chính bạn.

Nghiên cứu và làm việc trong lĩnh vực Tâm lý học, tôi tin rằng đây là nền tảng sâu nhất của mọi sáng tạo và hành động cá nhân - những giá trị cốt lõi, quan niệm căn bản, và những nguyên tắc định hướng trong cuộc sống và công việc của bạn. Đây là "hồn cốt" mà không AI nào có thể tự mình tạo ra, vì nó chứa đựng gần như cả cuộc đời bạn đã sống qua.

Ví dụ từ thực tế: Trong mọi nội dung về giáo dục tôi phát triển cùng AI, tôi luôn chia sẻ triết lý giáo dục cốt lõi của mình: "Giáo dục không phải là việc đổ đầy một cái bình, mà là thắp sáng một ngọn lửa" và niềm tin rằng "công nghệ nên giải phóng con người để làm những việc có ý nghĩa hơn, không phải để thay thế sự kết nối giữa người với người". Những giá trị này luôn thấm đẫm trong từng dòng nội dung AI đề xuất cho tôi.

Câu hỏi gợi ý cho bạn:
Từ nhiều lần thử nghiệm, tôi nhận thấy một quy trình 3 bước đơn giản có thể giúp bạn áp dụng hiệu quả công thức IF-SIP nói trên:

Dành thời gian để "nghe" chính mình. Sử dụng các câu hỏi gợi ý cho từng thành tố IF-SIP ở trên để khám phá những gì bạn thực sự biết, cảm nhận, và tin tưởng. Tôi thường gọi đây là "thiền IF-SIP" - một hình thức thiền tỉnh thức về chính kiến thức và trải nghiệm của mình.

Cách tôi thường làm là viết ra giấy hoặc ghi âm suy nghĩ của mình. Khi viết/nói mà không quá câu nệ hay chỉnh sửa, những ý tưởng chân thật nhất thường xuất hiện.

Sắp xếp những suy ngẫm của bạn vào khung IF-SIP. Không cần quá hoàn hảo, hãy tập trung vào những điều quan trọng nhất, đặc biệt là những gì bạn cảm thấy nổi bật, độc đáo, mang màu sắc của riêng bạn hơn so với kiến thức thông thường.

Có thể sử dụng mẫu đơn giản sau:

THÔNG TIN (INFORMATION):

- [Những thông tin cụ thể, đặc thù, độc quyền từ kinh nghiệm của bạn]

CẢM XÚC (FEELING):

- [Những trải nghiệm cảm xúc, phản ứng trực giác, cảm nhận tinh tế bạn trải qua]

CÂU CHUYỆN (STORY):

- [Những trải nghiệm cá nhân, tình huống cụ thể liên quan đến chủ đề]

Ý TƯỞNG (IDEA):

- [Những mô hình tư duy, khung phân tích, cách tiếp cận sáng tạo của bạn]

TRIẾT LÝ (PHILOSOPHY):

- [Những giá trị cốt lõi, quan niệm, nguyên tắc định hướng của bạn]

Đây là bước quan trọng nhất - chia sẻ "lá trà tri thức" của bạn với AI ngay từ đầu cuộc trò chuyện. Thay vì chỉ đưa ra yêu cầu đơn thuần, hãy bắt đầu bằng việc cung cấp cho AI những thành tố IF-SIP của bạn, có thể bằng cách đính kèm file bạn đã ghi chú ở trên, hoặc dán trực tiếp vào ô hội thoại cho AI.

Tôi thường bắt đầu bằng: "Trước khi chúng ta bắt đầu làm việc về [chủ đề], tôi muốn chia sẻ một số thông tin, quan điểm và trải nghiệm quan trọng của tôi để bạn hiểu được góc nhìn của tôi:"

Sau đó, tôi chia sẻ các thành tố IF-SIP một cách có chủ đích, từ đó mới đưa ra yêu cầu cụ thể về nội dung tôi muốn cùng AI tạo ra.

Qua quá trình làm việc của bản thân và hướng dẫn học viên, tôi đã nhận ra một số bí quyết giúp nâng cao hiệu quả của IF-SIP:

Thà chia sẻ một câu chuyện thực sự có ý nghĩa còn hơn liệt kê 10 điểm thông tin chung chung. Hãy tìm kiếm những yếu tố có sức nặng, có tính độc đáo cao trong trải nghiệm sống của bạn.

Khi chia sẻ phần "Feeling", hãy quan tâm đến cường độ và tính chất của cảm xúc. Không chỉ nói "tôi cảm thấy hào hứng" mà còn mô tả "niềm hào hứng như khi một đứa trẻ lần đầu khám phá ra điều gì đó mới mẻ". Trong đời sống hàng ngày, bạn hãy để ý xem những lúc nào cảm xúc của mình xuất hiện mạnh mẽ - đó là những thời khắc cần ghi nhận lại để sử dụng khi làm việc với AI sau này.

IF-SIP không phải là một lần chia sẻ rồi xong. Trong suốt tiến trình làm việc với AI, nếu nhớ ra điều gì mới, hãy bổ sung. Càng cung cấp nhiều tri thức nguyên bản, bạn sẽ thấy thành phẩm của AI càng sát với mong muốn và mang màu sắc cá nhân của bạn nhiều hơn.

Đôi khi, có những căng thẳng thú vị giữa các thành tố - ví dụ, triết lý của bạn có thể mâu thuẫn với cảm xúc trực tiếp về một tình huống. Hãy chia sẻ những điều này! Chính những "căng thẳng sáng tạo" này làm nên chiều sâu và tính người của nội dung.

Ngoài việc chia sẻ nội dung IF-SIP, bạn cũng nên chia sẻ mong muốn về cách AI sử dụng những thông tin này - bạn muốn AI giữ nguyên chi tiết câu chuyện hay chỉ lấy tinh thần? Bạn muốn triết lý của mình xuất hiện rõ ràng hay tinh tế?

Tôi tin rằng, dù chúng ta có bước vào kỷ nguyên AI hay công nghệ gì đi nữa, có một điều luôn không thay đổi:

Giá trị nhân bản cao nhất vẫn nằm trong những gì chỉ con người mới có, và được hiện thực hóa qua công sức, tâm huyết thật của con người.

Qua công thức IF-SIP, tôi mong muốn giúp mỗi người nhận diện rõ hơn những giá trị độc đáo của chính mình - thông tin, cảm xúc, câu chuyện, ý tưởng, và triết lý - để đưa chúng vào quá trình cộng tác với AI.

Hãy nhớ, AI không thể tự tạo ra điều gì thực sự mới - bản chất của nó là tổng hợp và kết hợp lại những gì đã biết. Chỉ con người - với trải nghiệm sống chân thực, với khả năng liên kết những điều tưởng chừng không liên quan, với cảm xúc phong phú và chiêm nghiệm, triết lý sâu sắc - mới có thể là nguồn gốc của sự sáng tạo đích thực.

Việc chuẩn bị "lá trà" IF-SIP trước khi làm việc với AI không chỉ mang lại nội dung chất lượng hơn, mà còn là một hành trình khám phá và khẳng định lại giá trị của chính mình trong thời đại máy móc. Đó cũng là cách chúng ta giữ được "linh hồn" trong những thành phẩm được tạo ra với sự hỗ trợ của công nghệ.

Trong bài viết tiếp theo, tôi sẽ chia sẻ về nửa còn lại của câu chuyện - giai đoạn "Post-generation": cách biên tập, phát triển, và chuyển hóa bản thảo AI thành tác phẩm thực sự của mình. Nhưng trước hết, hãy bắt đầu với IF-SIP - mời AI nhấp ngụm trà từ tinh hoa trí tuệ của bạn, và bạn sẽ ngạc nhiên về kết quả "quá đã" mà sự kết hợp này mang lại.

Bạn đã từng áp dụng phương pháp nào tương tự để làm việc với AI? Hãy chia sẻ trải nghiệm của mình dưới bài viết này nhé! Tôi luôn trân trọng được học hỏi từ góc nhìn đa dạng của mọi người.
Lương Dũng Nhân, M.Ed., PCC. Nhà giáo dục, Chuyên gia Khai vấn Chuyên nghiệp, Nghiên cứu sinh Tiến sĩ về AI trong Giáo dục
Năm nay, tôi có chương trình Membership giúp bạn hình thành năng lực làm việc chuyên nghiệp tích hợp AI, để trở thành một "Nhà quản lý không thể thay thế" [Essential Manager]. Bạn có thể tham khảo thông tin chương trình tại đây. Hiện tại chương trình đang có ưu đãi đặc biệt cho các bạn đăng ký trước 5/4/2025.

Ngoài ra, tối 8/4/2025, tôi có buổi nói chuyện AIM Think tháng Tư, chủ đề là "Tháng Tư là lời nói dối của AI", nhằm giúp bạn tránh được các thông tin lầm lạc mà AI đưa ra (hiện tượng Hallucination). Link đăng ký tại ĐÂY.

Nếu bạn muốn tham gia vào nhóm Zalo của AIMastermind nơi tôi chia sẻ một số thông tin, quan điểm cập nhật về AI cũng như các chương trình đào tạo thì có thể truy cập tại ĐÂY.

# data[].attributes.attachment_link.title
IF-SIP: ĐƯA "LINH HỒN" VÀO NỘI DUNG SÁNG TẠO CÙNG AI

# data[].attributes.attachment_link.description
"Máy móc không thể mang đến câu trả lời cho những câu hỏi mà chỉ có trái tim con người mới cảm nhận được."

# data[].attributes.body
Là hiện tượng ảo giác AI

có thể kiểm soát phần nào bẳng prompt nhưng không thể loại trừ 100%

# data[].attributes.headline
AI bịa số liệu, bịa nghiên cứu, bịa kết quả rất giỏi

# data[].attributes.subject
AI bịa số liệu, bịa nghiên cứu, bịa kết quả rất giỏi

# data[].attributes.body
nhưng check lại thì toàn thấy sai =))

Em làm trong lĩnh vực y dược, và thấy hiện tượng hallucination rất nhiều, đặc biệt khi AI đưa thông tin liên quan đến số liệu chính xác, đến kết quả nghiên cứu:

đưa số liêuj không có thực

dẫn kết quả có vẻ rất uy tín, dẫn cả tên, cả link + doi bài báo nhưng kết quả là không tồn tại hoặc ra bài báo hoàn toàn khác

kể cả khi đã cung cấp abtract hoặc full text bài báo cho AI

# data[].attributes.body
Tài liệu chuyên ngành của cá nhân.

Dùng các AI check lại.

Dùng tính năng search web của AI để check và lấy nguồn.

Sử dụng deep research để check.

# data[].attributes.headline
Sử dụng nhiều AI cho cùng 1 câu hỏi nhưng mỗi lần là 1 kết quả khác nhau. Lúc này tư duy của Human hoạt động để phân biệt

# data[].attributes.subject
Sử dụng nhiều AI cho cùng 1 câu hỏi nhưng mỗi lần là 1 kết quả khác nhau. Lúc này tư duy của Human hoạt động để phân biệt

# data[].attributes.headline
Làm thế nào để kiểm chứng thông tin AI đưa ra?

# data[].attributes.subject
Làm thế nào để kiểm chứng thông tin AI đưa ra?

# data[].attributes.body
Chị vẫn thường sử dụng AI này double check AI kia.

# data[].attributes.headline
Em đang học cách để AI cải thiện viết mail hoặc báo cáo và thấy cách diễn giải ý đầy đủ, trọn vẹn hơn cách mình viết. Nên khó nhận biết đúng hoặc sai, hay hoặc dở để chỉnh sửa kết quả AI tạo ra.

# data[].attributes.subject
Em đang học cách để AI cải thiện viết mail hoặc báo cáo và thấy cách diễn giải ý đầy đủ, trọn vẹn hơn cách mình viết. Nên khó nhận biết đúng hoặc sai, hay hoặc dở để chỉnh sửa kết quả AI tạo ra.

# data[].attributes.body
Nhân vừa nói ở bên ngoài rất ít người nói và đào tạo là gì? Chị chưa catch kịp :-)

# data[].attributes.body
Tư duy biện biệt là khái niệm thuộc lĩnh vực triết học hay tâm lý học vậy Nhân?

# data[].attributes.body
Khi search thông tin, Nhân đang ưu tiên Perplexity hơn Gemini hay Claude? Tại sao?

# data[].attributes.body
1. Với lĩnh vực chuyên môn của mình: rất cảnh giác, và thấy nó đưa thông tin đúng nhiều nhưng sai cũng không ít

2. Với lĩnh vực mình ko biết hoặc không phải thế mạnh: thường thì chấp nhận luôn, và không phải biện lại

# data[].attributes.headline
Bài nghiên cứu: "AI Search has a citation problem" nói về độ chính xác của AI hiện nay

# data[].attributes.subject
Bài nghiên cứu: "AI Search has a citation problem" nói về độ chính xác của AI hiện nay

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Klaudia Jaźwińska and Aisvarya Chandrasekar

# data[].attributes.attachment_link.description
We Compared Eight AI Search Engines. They’re All Bad at Citing News.

# data[].attributes.body
Nhân sử dụng nền tảng nào tạo mindmap?

# data[].attributes.headline
toàn bộ những gì mình cần search hoặc check đều dùng Perflexcity hả Nhân?

# data[].attributes.subject
toàn bộ những gì mình cần search hoặc check đều dùng Perflexcity hả Nhân?

# data[].attributes.headline
Mình thấy hiện AI hỗ trợ mạnh về văn bản dưới dạng báo cáo đại khái giống mình sử dụng word, nhưng chưa thấy AI hỗ trợ mạnh ở dưới dạng excel. Nhờ thầy cho ý kiến  để mình hiểu hơn và có thể áp dụng nhiều hơn

# data[].attributes.subject
Mình thấy hiện AI hỗ trợ mạnh về văn bản dưới dạng báo cáo đại khái giống mình sử dụng word, nhưng chưa thấy AI hỗ trợ mạnh ở dưới dạng excel. Nhờ thầy cho ý kiến  để mình hiểu hơn và có thể áp dụng nhiều hơn

# data[].attributes.body
Sau buổi hôm nay, trò chuyện / truyền thông xã hội phải "uốn lưỡi bảy lần", thật!

# data[].attributes.body
AI nào giúp tìm link sách pdf tốt nhất?

# data[].attributes.attachment_link.description
“AI không làm thay tuyên giáo nhưng người dùng AI sẽ thay thế người làm tuyên giáo không biết dùng AI.” Nói vậy để thấy công tác tư tưởng, tưởng là xa xôi, nhưng lại chính là nơi đầu tiên bị thử…

# data[].attributes.headline
Mình có thử nghiệm AI vẽ hình ảnh nhưng hầu như AI đều cho ra hình ảnh dạng hoạt hình hay art có đôi khi còn bị lỗi. Các AI đều cho ra như vậy hết hay sao thầy, hay có AI nào khác mà có thể tạo ra hình ảnh giống như hình mà mình chụp ra không thầy

# data[].attributes.subject
Mình có thử nghiệm AI vẽ hình ảnh nhưng hầu như AI đều cho ra hình ảnh dạng hoạt hình hay art có đôi khi còn bị lỗi. Các AI đều cho ra như vậy hết hay sao thầy, hay có AI nào khác mà có thể tạo ra hình ảnh giống như hình mà mình chụp ra không thầy

# data[].attributes.body
Anh Nhân đánh giá về tỉ lệ truy xuất thông tin chính xác của notebook LM?

# data[].attributes.body
cách sử dụng AI để phân biệt nội dung do AI tạo hay do chuyên gia chuẩn chỉnh?

# data[].attributes.body
có cần tinh chỉnh tài liệu trước khi đưa cho AI nói chung và notebook LM nói riêng không ạ? nếu có thì nên tinh chỉnh thế nào để đạt hiệu quả tối ưu?

# data[].attributes.headline
Dùng AI trong nghiên cứu, tổng hợp báo cáo khoa học - dành cho chuyên gia

# data[].attributes.subject
Dùng AI trong nghiên cứu, tổng hợp báo cáo khoa học - dành cho chuyên gia

# data[].attributes.body
Mong Anh chia sẻ cách dùng các AI trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học - nghiên cứu báo cáo khoa học

# data[].attributes.headline
Anh Nhân có ý định tạo bot để giúp mình đánh giá output (một cách sơ lược) dựa trên FACTUAL Checktlist không ạ?

# data[].attributes.subject
Anh Nhân có ý định tạo bot để giúp mình đánh giá output (một cách sơ lược) dựa trên FACTUAL Checktlist không ạ?

# data[].attributes.body
A đánh giá hiệu quả thế nào khi dùng AI để check lại nội dung do AI sinh ra? (Dùng các AI check chéo, hoặc chính AI đó check lại).

Trước đây e thường viết prompt yêu cầu AI check thông tin (cấp sẵn) kỹ lưỡng 3 lần trước khi phản hồi. Liệu AI có thực sự check lại và tăng độ tin cậy?

# data[].attributes.headline
Dùng AI trong lĩnh vực không phải chuyên môn của mình

# data[].attributes.subject
Dùng AI trong lĩnh vực không phải chuyên môn của mình

# data[].attributes.body
Thực sự là khung Khung FACTUAL của a Nhân giúp e rất nhiều trong việc kiểm tra & rà soát nội dung liên quan đến lĩnh vực chuyên môn của mình.

Nhưng với lĩnh vực hoàn toàn nằm ngoài phạm vi chuyên môn, mà muốn dùng AI để tra cứu thêm, để học hỏi... thì e vẫn thấy khó khăn để check lại thông tin do AI cung cấp. Có cách nào hiệu quả trong trường hợp này? (giả sử không cần quá chuyên sâu, cũng không có chuyên gia để hỏi hay ko biết nguồn uy tín để xác minh)

# data[].attributes.headline
Trong cuộc đời, bất kể ai, kể cả bản thân, cũng không thể tin tưởng 100%

# data[].attributes.subject
Trong cuộc đời, bất kể ai, kể cả bản thân, cũng không thể tin tưởng 100%

# data[].attributes.body
Lĩnh hội một khung tư duy toàn diện với checklist rõ ràng để kiểm chứng thông tin, dữ liệu

# data[].attributes.headline
Buổi tối nay giúp mình biết và có khái niệm về các phương pháp, công cụ, căn cứ để mình kiểm tra và từ đó nhận được kết quả tốt nhất từ AI.  Qua nội dụng giảng giải của thầy thì càng khẳng định Human là quan trọng nhất. Sau mỗi buổi nghe thầy trao đổi là lại thấy tự mình có thêm bài tập để tự thực hành để kiến thức của mình thêm 1 chút nữa, đây là điều đặc biệt mình gặp ở các buổi trao đổi của thầy. Biết ơn giá trị thầy mang lại

# data[].attributes.subject
Buổi tối nay giúp mình biết và có khái niệm về các phương pháp, công cụ, căn cứ để mình kiểm tra và từ đó nhận được kết quả tốt nhất từ AI.  Qua nội dụng giảng giải của thầy thì càng khẳng định Human là quan trọng nhất. Sau mỗi buổi nghe thầy trao đổi là lại thấy tự mình có thêm bài tập để tự thực hành để kiến thức của mình thêm 1 chút nữa, đây là điều đặc biệt mình gặp ở các buổi trao đổi của thầy. Biết ơn giá trị thầy mang lại

# data[].attributes.body
AI giỏi tạo ra các chòm sao, nhưng vị trí của những chòm sao thì chưa chắc chính xác.

Một số khái niệm mới để tìm hiểu thêm: semantic processing, symbolic reasoning, histerisis?, tam đoạn luận

Modle AI mới biết đến: https://originality.ai

Đã được a Nhân giải đáp một số thắc mắc =) rất là ưng cái bụng.

nhưng mà vẫn còn n câu hỏi nữa ạ =))

# data[].attributes.body
Chị muốn đào sâu AI Agent, xem có thể ứng dụng thế nào vào lĩnh vực của chị: AI Finance Transformation

# data[].attributes.body
1. E Phân vân không biết khi dùng notebook LM có cần đặt prompt tuân theo 9 nguyên lý chỉ huy AI không? hay chỉ cần viết câu hỏi đơn giản (như gợi ý của notebookLM)?

2. Khi e input các file papers fulltex báo cáo khoa học vào, có bị tình trạng là Notebook LM truy xuất thông tin từ abtract hoặc từ "tên" tài liệu tham khảo, mà lại không lấy từ nội dung papers; và nếu thông tin ở dạng bảng biểu hoặc hình ảnh thì thấy Note truy xuất không được tốt. có cách nào khác phục ko ạ?

3. E nhận thấy khi input văn bản có rất nhiều số liệu vào (Vd: sách tra cứu thông tin giá trị dinh dưỡng của các loại rau củ quả), thì notebookLM trả lời tùm lum hết cả. Có cách nào khắc phục vấn đề này?

# data[].attributes.body
Cách dùng notebookLM (kết hợp các AI khác) hiệu quả trong nghiên cứu và học thuật

# data[].attributes.body
nguyên lý hoạt động của LLM là mô hình xác suất ngôn ngữ, chỉ random ra từng chữ... chứ không thực sự có tư duy như con người.

Nhưng em thắc mắc khi dùng tính năng deep research hoặc reasoning thì thấy AI show ra những suy luận và tư duy tương đối logic như con người.

Vậy có mâu thuẫn ở đây không? AI có thực sự biết suy luận và tư duy hay ko?