Category: Tản mạn

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 →

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 →

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 →

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 →

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 →

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 →