Bài viết phản biện lại những định kiến tiêu cực về việc dùng AI để viết, khẳng định đây là công cụ đắc lực giúp nâng cao tư duy và khả năng sáng tạo thay vì thay thế con người.
Elvis Saravia@omarsar0The most important agentic workflows are the ones where you collaborate with the agent, verify its r…
DịchQuy trình làm việc hiệu quả nhất là kết hợp AI với sự kiểm chứng của con người để tạo ra các kỹ năng tái sử dụng. Đừng bao giờ giao phó hoàn toàn khả năng tư duy và phán đoán cho AI, hãy dùng chuyên môn của bạn làm rào cản bảo vệ giá trị bản thân.
Một tuần tĩnh lặng sau những biến động gần đây, là cơ hội để nhìn nhận lại mọi việc và định hình hướng đi tiếp theo cho tương lai.
Frank Wang@lifesingerThay vì coi mô hình là trung tâm, hãy tập trung vào việc tích hợp sâu AI vào ứng dụng thực tế. Suy nghĩ thôi là chưa đủ, giá trị thực sự chỉ đến từ việc hiện thực hóa ý tưởng thành sản phẩm.
Dex Horthy (HumanLayer)@dexhorthyman its crazy to me how many people are still talking about AI as if they've never seen no vibes all…
DịchNhiều người vẫn đang áp dụng các tư duy lỗi thời về AI như 'phát triển dựa trên quy chuẩn'. Tác giả cho rằng đã đến lúc từ bỏ những quan điểm cũ để bắt kịp với thực tế phát triển AI hiện đại.
Ethan Mollick@emollickAnd variance! The AI labs need to be thinking more about variance when considering creative tasks. T…
DịchViệc khó tạo ra các biến thể sáng tạo đa dạng đang hạn chế đáng kể giá trị thực tiễn của AI trong giải quyết vấn đề và các công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo.
fofr@fofrAIIf you're not exploring agents, managing agents, using agents to do all the things, watching how the…
DịchNếu bạn không chủ động khám phá, quản lý và thử nghiệm cách các AI Agent tương tác để mở rộng giới hạn công việc, bạn đang tự đánh mất cơ hội dẫn đầu trong kỷ nguyên mới.
Ethan Mollick@emollickThe benchmark for non-verifiable domains is often the opinions of humans. That is how we determine w…
DịchTrong các lĩnh vực không thể kiểm chứng bằng dữ liệu cứng, đánh giá của con người chính là thước đo chuẩn xác nhất. Các chuyên gia AI cần nghiêm túc nghiên cứu phương pháp luận định tính để xây dựng bộ tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả hơn cho các mô hình.
Nathan Lambert@natolambertA few years ago, when I started my AI textbook, I would've guessed AI models would've maybe made it …
DịchSau khi tự viết sách giáo khoa AI, Nathan Lambert nhận thấy các mô hình hiện nay vẫn gặp khó khăn trong việc viết và tổ chức tư duy cho các nội dung kỹ thuật dài. Ông lo ngại điều này sẽ cản trở tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy nghiên cứu khoa học mở.