Xu hướng Công nghệ

Khám phá những đổi mới công nghệ mới nhất, nâng cấp giao thức, giải pháp cross-chain và cơ chế bảo mật trong lĩnh vực blockchain. Cung cấp góc nhìn tập trung vào nhà phát triển để phân tích xu hướng công nghệ mới nổi và đột phá tiềm năng.

Sam Altman Trò chuyện với CEO Stripe: Thời đại ý tưởng quý giá hơn mã code đã đến!

Nguồn: Stripe Ngày 30/4/2026, CEO OpenAI Sam Altman đã tham gia một cuộc trò chuyện thân mật với CEO Stripe Patrick Collison tại hội nghị thường niên của Stripe. Cuộc thảo luận xoay quanh điểm bùng phát của AI, triết lý quản lý tại OpenAI, những thay đổi trong hệ sinh thái khởi nghiệp và tác động sâu rộng của AI đối với khoa học tương lai. Altman đưa ra nhiều quan điểm quan trọng: * **Chúng ta đang ở trong giai đoạn cất cánh:** Sự phát triển của AI diễn ra cực kỳ nhanh chóng, mỗi tuần đều có sự khác biệt. * **Sự tiến hóa ba giai đoạn của OpenAI:** Từ viện nghiên cứu thuần túy, trở thành công ty sản phẩm, và giờ đây là một "nhà máy Token" quy mô lớn – một loại tiện ích cung cấp trí tuệ giá rẻ, phổ biến. * **"Kỷ nguyên của ý tưởng":** Altman sẵn sàng đầu tư vào những người có hiểu biết sâu sắc về nhu cầu người dùng và sự nhạy bén sản phẩm, ngay cả khi họ không biết viết mã, vì AI có thể giúp họ xây dựng sản phẩm. * **Điều khiến ông phấn khích nhất là khả năng AI thúc đẩy khám phá khoa học**, rút ngắn chu kỳ nghiên cứu từ mười năm xuống còn một năm trong các lĩnh vực như bệnh phức tạp, khoa học vật liệu và năng lượng. Ông dự đoán lò phản ứng nhiệt hạch hòa vốn đầu tiên có thể xuất hiện trong vòng năm năm nhờ nhu cầu về năng lượng cho AI. * **Triết lý quản lý tại OpenAI** dựa trên việc tập trung tài nguyên và một tầm nhìn chung về "quy mô". Altman nhấn mạnh tầm quan trọng của **triển khai lặp đi lặp lại và dân chủ hóa** AI, để công nghệ này thuộc về toàn thế giới thay vì tập trung trong tay một số ít. Ông cũng chia sẻ rằng các công ty áp dụng AI thành công nhất thường có **CEO trực tiếp sử dụng và thúc đẩy** tự động hóa, và OpenAI đang thử nghiệm hỗ trợ các CEO doanh nghiệp tự động hóa quy trình làm việc. Về đầu tư mạo hiểm trong kỷ nguyên AI, Altman khuyên nên hành động như thể tương lai vẫn tiếp diễn, kết hợp cam kết hạ tầng dài hạn với lộ trình sản phẩm ngắn hạn linh hoạt.

marsbit05/15 13:55

Sam Altman Trò chuyện với CEO Stripe: Thời đại ý tưởng quý giá hơn mã code đã đến!

marsbit05/15 13:55

Anthropic dạy mô hình hiểu đạo đức, đồng thời mở ra con đường chưng cất mới của bạn

Anthropic đã công bố nghiên cứu "Teaching Claude Why" vào ngày 8/5, giới thiệu một phương pháp huấn luyện mới hiệu quả cho việc căn chỉnh đạo đức AI, khác biệt so với các phương pháp RLHF truyền thống. Thay vì sử dụng hình phạt hoặc dữ liệu khổng lồ, nghiên cứu chỉ cần 3 triệu token dữ liệu SFT (Supervised Fine-Tuning) chứa các cuộc thảo luận đạo đức, lý lẽ chi tiết và tranh luận sâu sắc. Phương pháp này dựa trên "Hiến pháp AI" của Anthropic, bao gồm các nguyên tắc cấp cao (ưu tiên an toàn), các nguyên tắc hướng dẫn thực tế (như bài kiểm tra 1000 người dùng), và một khuôn khổ xem xét 8 yếu tố để đánh giá tác động. Mô hình được huấn luyện với các chuỗi suy nghĩ dạng "tư duy phản biện" (CoT), trong đó nó mô phỏng quá trình cân nhắc, đánh giá đa chiều trước khi đưa ra quyết định, thay vì chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng. Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ giảm đáng kể tỷ lệ sai lệch hành vi (từ 22% xuống 3%) mà còn có khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ sang các tình huống chưa từng gặp. Điều này chứng minh rằng, khi dữ liệu huấn luyện SFT có đủ tính đa dạng về ngữ cảnh và chứa các bước lập luận trung gian (CoT), nó có thể giúp mô hình học được các nguyên tắc cơ bản chứ không chỉ ghi nhớ câu trả lời mẫu. Bài viết cho rằng phương pháp này có thể mở ra một hướng đi mới để "chưng cất" tri thức chuyên gia vào AI cho các lĩnh vực không có đáp án rõ ràng (phi RLVR), như tư vấn tâm lý, phân tích chiến lược hay biên tập văn học, bằng cách cung cấp cho mô hình một khuôn khổ nguyên tắc vững chắc và các ví dụ đa dạng về quá trình ra quyết định phức tạp.

marsbit05/15 11:01

Anthropic dạy mô hình hiểu đạo đức, đồng thời mở ra con đường chưng cất mới của bạn

marsbit05/15 11:01

Google và Microsoft kịch chiến AI PC: Sức mạnh xử lý cục bộ là "thuế IQ", máy tính đám mây mới là hình thái tối thượng?

Google và Microsoft đang cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực AI PC. Bài viết phân tích rằng AI PC hiện tại vẫn chủ yếu dựa vào các mô hình AI đám mây, trong khi sức mạnh tính toán cục bộ bị hạn chế và có thể là một "khoản đầu tư không hiệu quả". Sự ra mắt của "Máy tính Android" mới từ Google đại diện cho một hướng đi mới: một chiếc PC AI lấy đám mây làm cốt lõi, tích hợp AI sâu vào hệ thống và giảm sự phụ thuộc vào phần cứng mạnh mẽ tại chỗ. Các dịch vụ máy tính đám mây như Alibaba Cloud đang phát triển mạnh mẽ, cung cấp hỗ trợ AI mạnh mẽ và có thể là tương lai của AI PC. Trong bối cảnh giá lưu trữ tăng cao và sức mạnh phần cứng tiêu dùng đạt đến giới hạn, việc chuyển các tác vụ AI phức tạp lên đám mây tỏ ra hứa hẹn hơn. Các công ty chip như Intel và AMD vẫn tập trung vào sức mạnh AI cục bộ, đồng thời cung cấp chip cho cơ sở hạ tầng AI đám mây. Các nhà sản xuất PC truyền thống và các thương hiệu điện thoại mới (như Xiaomi) đang tích hợp AI thông qua phần mềm và hệ sinh thái. Microsoft đang định hình tiêu chuẩn AI PC, tích hợp Copilot vào Windows, trong khi Apple dựa vào hệ sinh thái khép kín và chiến lược giá cả cạnh tranh. Tóm lại, thị trường PC đang chuyển đổi từ cuộc chạy đua phần cứng sang cuộc cạnh tranh toàn diện về khả năng AI đám mây, tích hợp hệ thống và hệ sinh thái đa thiết bị. Tương lai của PC có thể chỉ cần một màn hình và kết nối mạng để truy cập vào sức mạnh đám mây vô hạn.

marsbit05/15 06:38

Google và Microsoft kịch chiến AI PC: Sức mạnh xử lý cục bộ là "thuế IQ", máy tính đám mây mới là hình thái tối thượng?

marsbit05/15 06:38

Đối tác YC tiết lộ: Xây dựng một công ty bản địa AI từ số 0

Nguồn: Y Combinator (YC) Đối tác của Y Combinator, Diana Hu, nhấn mạnh rằng các công ty khởi nghiệp bản địa AI có thể hoạt động nhanh hơn 1.000 lần so với các gã khổng lồ hiện tại. Điều này đòi hỏi một sự thay đổi căn bản: thay vì chỉ "dùng AI" để tăng hiệu suất, công ty phải được vận hành như một "hệ điều hành AI". **Cốt lõi của công ty AI bản địa:** - **Hệ thống vòng kín:** Mọi quy trình và quyết định đều được xử lý và tối ưu hóa liên tục bởi một lớp thông minh AI, dựa trên dữ liệu phản hồi. - **Toàn bộ công ty phải "có thể truy vấn":** Mọi hành động, từ họp hành, giao tiếp đến dữ liệu vận hành, đều phải được số hóa để AI có thể học và phân tích. - **Ví dụ:** Một AI Agent có quyền truy cập vào Linear, Slack, GitHub, email phản hồi khách hàng... có thể phân tích chính xác hiệu suất chu kỳ phát triển và tự động đề xuất kế hoạch cho chu kỳ tiếp theo, giúp tăng năng suất gấp mười lần. **Thay đổi trong cách xây dựng sản phẩm:** - **Nhà máy phần mềm AI:** Con người chỉ định nghĩa yêu cầu (Spec) và viết các bài kiểm tra. AI Agent sẽ tự động viết mã cho đến khi vượt qua tất cả các bài kiểm tra, cho phép một kỹ sư tạo ra sản phẩm của cả một đội ngũ. **Cấu trúc tổ chức mới:** - Các tầng lớp quản lý trung gian truyền thống trở nên không cần thiết khi AI đảm nhận vai trò luồng thông tin. - Công ty tương lai chỉ gồm ba vai trò: Người đóng góp trực tiếp (IC), Người chịu trách nhiệm trực tiếp (DRI) và Người sáng lập AI - người trực tiếp dẫn dắt bằng việc sử dụng AI. **Ưu tiên chiến lược:** - Chuyển từ tối đa hóa số lượng nhân sự sang **tối đa hóa lượng Token sử dụng**. Một nhân viên với AI có thể thay thế cả một đội ngũ lớn. Chi phí API cao là khoản đầu tư thay thế cho chi phí nhân sựcồng kềnh. - Công ty khởi nghiệp có lợi thế lớn vì không bị ràng buộc bởi các quy trình cũ, có thể thiết kế toàn bộ hệ thống xoay quanh AI ngay từ đầu. **Lời khuyên cuối:** Niềm tin vào sức mạnh của AI không thể ủy thác. Các nhà sáng lập phải tự mình trải nghiệm, làm việc trực tiếp với các AI Agent để phá vỡ giới hạn về những gì có thể. Người chiến thắng trong tương lai là người dám đặt AI vào cốt lõi hoạt động của công ty ngay từ ngày đầu tiên.

marsbit05/15 01:14

Đối tác YC tiết lộ: Xây dựng một công ty bản địa AI từ số 0

marsbit05/15 01:14

Toàn cầu Sụp đổ SaaS, AaaS Lên Ngôi, Claude Đào Tận Gốc Phần Mềm Doanh Nghiệp Vừa và Nhỏ

Claude for Small Business mới được Anthropic ra mắt là một bước tiến lớn trong việc đưa AI vào phục vụ doanh nghiệp nhỏ. Sản phẩm này kết nối trực tiếp với các công cụ doanh nghiệp phổ biến như QuickBooks, PayPal, HubSpot, Google Workspace, Microsoft 365..., cho phép tự động hóa hàng loạt tác vụ thường ngày. Chỉ với một câu lệnh tự nhiên, Claude có thể xử lý bảng lương, đối chiếu sổ sách cuối tháng, phân tích dòng tiền, tạo nội dung tiếp thị hay theo dõi hợp đồng. Điểm đột phá nằm ở việc nó "đóng gói" các quy trình làm việc được tối ưu sẵn, giúp chủ doanh nghiệp tiết kiệm thời gian mà không cần phải học cách sử dụng nhiều phần mềm phức tạp. Sản phẩm này, cùng với 11 plugin trước đó, củng cố xu hướng AaaS (Agent như một Dịch vụ) - nơi doanh nghiệp có thể "thuê" nhân viên số AI thay vì mua nhiều gói SaaS riêng lẻ. Với mức phí chỉ từ 20-200 USD/tháng, Claude for Small Business nhắm đến phân khúc doanh nghiệp nhỏ vốn ít được các nhà cung cấp SaaS truyền thống chú trọng do chi phí phục vụ cao. Động thái này của Anthropic cho thấy cuộc cạnh tranh trong ngành AI đang chuyển từ việc nâng cấp thông số mô hình thuần túy sang việc thâm nhập sâu vào các quy trình nghiệp vụ cụ thể của từng ngành. Nó đặt ra một câu hỏi lớn về tương lai của các công ty SaaS đơn chức năng, trong khi mở ra cơ hội lớn để nâng cao hiệu quả cho hàng triệu doanh nghiệp nhỏ.

marsbit05/15 00:37

Toàn cầu Sụp đổ SaaS, AaaS Lên Ngôi, Claude Đào Tận Gốc Phần Mềm Doanh Nghiệp Vừa và Nhỏ

marsbit05/15 00:37

Những nhân viên OpenAI đầu tiên bán cổ phần đã trở thành triệu phú đô la

OpenAI, tập đoàn đứng sau ChatGPT, đang tạo ra hàng loạt triệu phú USD cho nhân viên ngay cả trước khi công ty lên sàn. Theo The Wall Street Journal, hơn 600 nhân viên hiện tại và cựu nhân viên của OpenAI đã bán cổ phần, thu về tổng cộng 66 tỷ USD vào tháng 10 năm ngoái, trong đó khoảng 75 người thu về 30 triệu USD mỗi người. Điều này đánh dấu sự thay đổi lớn trong ngành AI: nhân tài công nghệ giờ đây có thể hiện thực hóa giá trị cổ phần sớm hơn thông qua các đợt chào bán cổ phần cho nhà đầu tư bên ngoài, thay vì phải chờ đợi công ty IPO. OpenAI đã nới lỏng quy định, cho phép nhân viên bán cổ phần sớm hơn và tăng giới hạn bán lên 30 triệu USD/người, trở thành công cụ mạnh mẽ để thu hút và giữ chân nhân tài hàng đầu trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt. Xu hướng này không chỉ giới hạn ở OpenAI. DeepSeek, công ty AI Trung Quốc, được cho là đang tìm kiếm vốn đầu tư bên ngoài với định giá mục tiêu 50 tỷ USD, một phần để thiết lập cơ chế định giá và khuyến khích cổ phần cho nhân viên. Các công ty AI khác như Anthropic (hướng tới IPO), Cerebras (chuẩn bị IPO lớn), hay Character.AI (thông qua thỏa thuận cấp phép công nghệ trị giá 2.7 tỷ USD với Google) cũng đang mở ra nhiều con đường đa dạng để tạo ra của cải, bao gồm IPO, mua lại, giao dịch thứ cấp và chuyển nhượng đội ngũ. Tóm lại, làn sóng AI hiện tại đang phân phối sự giàu có sớm hơn và rộng rãi hơn cho nhiều nhân viên, thay vì chỉ tập trung vào các nhà sáng lập và nhà đầu tư khi công ty IPO. Điều này vừa là vũ khí cạnh tranh nhân tài mới cho các công ty, vừa là cơ hội hiện thực hóa tài năng kỹ thuật thành lợi ích tài chính cụ thể cho giới kỹ sư AI.

marsbit05/14 13:42

Những nhân viên OpenAI đầu tiên bán cổ phần đã trở thành triệu phú đô la

marsbit05/14 13:42

Mỗi lần di chuột đều đang huấn luyện AI, nhân viên Meta “nổi dậy”: Không muốn làm việc trong “nhà máy khai thác dữ liệu nhân viên”

Nhân viên Meta tại Mỹ đã phân phát tờ rơi tại nhiều văn phòng để phản đối việc công ty cài đặt phần mềm theo dõi chuột trên máy tính của họ. Phần mềm này ghi lại chuyển động, cú nhấp chuột, thao tác bàn phím và ngữ cảnh màn hình, với mục đích thu thập dữ liệu cho Sáng kiến Năng lực Mô hình (MCI) nhằm đào tạo trí tuệ nhân tạo. Các tờ rơi kêu gọi nhân viên ký tên vào đơn kiến nghị trực tuyến, viết: "Không muốn làm việc trong 'nhà máy khai thác dữ liệu nhân viên' sao?". Hành động này diễn ra trong bối cảnh Meta có kế hoạch cắt giảm 10% nhân sự (khoảng 8.000 người). Nhân viên lo ngại họ đang gián tiếp huấn luyện hệ thống AI có thể thay thế chính mình. Phong trào được tổ chức một cách hợp pháp, viện dẫn Đạo luật Quan hệ Lao động Quốc gia Hoa Kỳ (NLRA) để bảo vệ quyền của người lao động. Ủy ban Quan hệ Lao động Quốc gia (NLRB) trước đó đã phán quyết một số điều khoản của Meta là vi phạm luật. Tại Anh, một số nhân viên Meta cũng đang hợp tác với công đoàn UTAW để vận động thành lập công đoàn. Meta biện hộ rằng dữ liệu sử dụng thực tế như di chuyển chuột là cần thiết để xây dựng các tác nhân AI có thể hỗ trợ công việc. Công ty tuyên bố chỉ thu thập dữ liệu từ các ứng dụng và trang web được chỉ định, không theo dõi mọi hoạt động, và đã có biện pháp bảo vệ thông tin nhạy cảm. Tuy nhiên, sự thiếu minh bạch về chi tiết kỹ thuật của MCI càng làm gia tăng sự nghi ngờ và bất mãn trong nội bộ nhân viên.

marsbit05/14 10:59

Mỗi lần di chuột đều đang huấn luyện AI, nhân viên Meta “nổi dậy”: Không muốn làm việc trong “nhà máy khai thác dữ liệu nhân viên”

marsbit05/14 10:59

Claude viết mã luôn mắc lỗi? 12 quy tắc này đã giảm tỷ lệ sai sót xuống 3%

**Tóm tắt: 12 Quy tắc trong CLAUDE.md Giảm Tỷ lệ Lỗi Code của Claude Xuống 3%** Bài viết mở rộng bộ quy tắc CLAUDE.md nổi tiếng của Andrej Karpathy và Forrest Chang, vốn có 4 quy tắc nhằm giảm lỗi phổ biến khi Claude viết code (như đưa ra giả định thầm lặng, kỹ sư quá mức). Sau 6 tuần thử nghiệm trên 30 kho code, tác giả nhận thấy 4 quy tắc gốc vẫn hiệu quả nhưng chưa đủ cho các tác vụ AI phức tạp hơn xuất hiện từ đầu năm 2026, như Agent đa bước, hook chain hay cộng tác đa kho code. Do đó, tác giả đề xuất thêm 8 quy tắc mới, nâng tổng số lên 12, để giải quyết các lỗi kiểu mới: 5. **Không để model làm công việc phi ngôn ngữ:** (VD: quyết định logic retry API). 6. **Đặt ngân sách token cứng:** Ngăn các vòng lặp debug tốn kém kéo dài vô hạn. 7. **Phơi bày xung đột, không dung hòa trung bình:** Tránh việc Claude trộn lẫn các phong cách/pattern mâu thuẫn trong code. 8. **Đọc trước, viết sau:** Hiểu code hiện có trước khi sửa/viết mới để tránh trùng lặp hoặc phá vỡ logic. 9. **Kiểm thử không phải tùy chọn, nhưng bản thân việc kiểm thử không phải mục tiêu:** Đảm bảo test xác thực logic thực sự, không chỉ đơn giản pass. 10. **Các thao tác chạy dài cần điểm kiểm tra (checkpoint):** Bảo vệ tiến trình trong các tác vụ đa bước, tránh mất toàn bộ nếu một bước lỗi. 11. **Quy ước có trước, sự mới mẻ có sau:** Tuân theo pattern hiện có của codebase thay vì giới thiệu quy ước mới gây rối. 12. **Thất bại phải rõ ràng, không thất bại thầm lặng:** Ưu tiên báo lỗi rõ ràng thay vì để code chạy "thành công" nhưng cho kết quả sai. Kết quả thử nghiệm cho thấy bộ 12 quy tắc giảm tỷ lệ lỗi từ ~41% xuống còn ~3% trên 50 tác vụ, mà không làm giảm đáng kể tỷ lệ tuân thủ. Bài viết cũng cảnh báo không nên biến CLAUDE.md thành danh sách mong ước dài, mà nên giữ nó ngắn gọn (<200 dòng) và tập trung vào các lỗi cụ thể đã gặp phải. Bộ quy tắc đầy đủ được cung cấp để người dùng sao chép và tùy chỉnh cho phù hợp với dự án của mình.

marsbit05/14 10:10

Claude viết mã luôn mắc lỗi? 12 quy tắc này đã giảm tỷ lệ sai sót xuống 3%

marsbit05/14 10:10

Tại sao sự hình thành của SocialFi bắt nguồn từ cách đọc sai lệch về chính phương tiện của nó

Tác giả sử dụng lý thuyết "Phương tiện nóng và lạnh" của Marshall McLuhan để phân tích sự thất bại của SocialFi và sự suy tàn của văn hóa NFT. Ý tưởng cốt lõi là: phương tiện truyền thông xã hội vốn là một "phương tiện lạnh", giá trị của nó nằm ở sự tương tác và tham gia mang tính mơ hồ, từ đó tạo ra ý nghĩa. Tuy nhiên, SocialFi (như Friend.tech) đã đưa tín hiệu tài chính có độ phân giải cao (giá cả giao dịch thời gian thực) vào, biến mọi hành vi xã hội thành tài sản có thể định giá. Điều này vô tình chuyển hóa phương tiện lạnh thành phương tiện "nóng", nơi người dùng chuyển từ tham gia sang biểu diễn và đầu cơ. Khi động lực tài chính biến mất, nền tảng không còn giá trị xã hội cốt lõi để dựa vào và sụp đổ. Bài viết chỉ ra hiện tượng tương tự xảy ra với NFT, nơi các công cụ tối ưu hóa thị trường (hiển thị giá sàn, biểu đồ thời gian thực) đã phá hủy bản chất "lạnh" của việc sưu tầm – vốn dựa trên câu chuyện, cộng đồng và sự tích lũy ý nghĩa theo thời gian. Giải pháp được đề xuất không phải là từ bỏ yếu tố kinh tế, mà là tìm "điểm ngưng tụ" (condensation points). Tại đó, vốn có thể tập trung cục bộ mà không làm nóng toàn bộ phương tiện. Các nền tảng thành công như Substack, Patreon, hay Bandcamp minh họa cho điều này: chúng giữ cho phần lớn trải nghiệm tương tác ở trạng thái "lạnh", trong khi dòng vốn được chuyển hóa ở những điểm cụ thể (như đăng ký trả phí định kỳ), có cấu trúc dài hạn và tách biệt tương đối với dòng tương tác hàng ngày. Bài học then chốt: "Tính thanh khoản chính là nhiệt lượng". Thêm nó vào một phương tiện lạnh sẽ thay đổi bản chất của phương tiện đó, khiến nó mất đi khả năng tạo ra ý nghĩa thông qua sự tham gia mơ hồ và tích lũy.

链捕手05/14 09:27

Tại sao sự hình thành của SocialFi bắt nguồn từ cách đọc sai lệch về chính phương tiện của nó

链捕手05/14 09:27

Chàng trai Trung Quốc dùng AI làm phim ngắn gây sốt ở nước ngoài! Đạo diễn Hollywood tìm khắp mạng: Muốn thuê anh ta

Một đạo diễn Hollywood, PJ Ace (người sáng lập studio Genre.ai), đã đăng bài trên X để tìm kiếm tác giả của một phim ngắn AI có tên "丧尸清道夫" (Thây ma quét dọn) sau khi xem và đánh giá cao. Tác phẩm kể về một cao bồi robot phi đà điểu trong thế giới hậu tận thế. Tác giả được xác định là Mx-Shell, một người sáng tạo nghiệp dư ở Trung Quốc, tự nhận là tốt nghiệp trung học chuyên nghiệp ở Vân Nam. Anh đã tự mình tạo ra bộ phim trong khoảng 10 ngày bằng công cụ AI Seedance 2.0 (của ByteDance) với chi phí chỉ khoảng 3000 tệ. Anh cũng tự soạn nhạc nền. Điều thú vị là bộ phim ban đầu không gây chú ý nhiều ở Trung Quốc (trên Bilibili) nhưng lại lan truyền mạnh mẽ trên X (Twitter) nhờ PJ Ace chia sẻ. Mx-Shell không biết tiếng Anh và không có kênh liên lạc quốc tế, nên đã để lại địa chỉ email QQ trên Bilibili, nhờ cộng đồng mạng giúp kết nối. Cuối cùng, PJ Ace đã liên lạc được và gửi lời mời làm việc. Câu chuyện này cho thấy AI đã hạ thấp đáng kể rào cản sản xuất phim ảnh, cho phép những người sáng tạo nghiệp dư có tài năng và thẩm mỹ thể hiện bản thân. Tuy nhiên, vấn đề chính vẫn là làm sao để tác phẩm được đối tượng phù hợp nhìn thấy. Trong trường hợp này, giá trị đã được "xuất khẩu" ra toàn cầu trước khi "tái nhập khẩu" về trong nước, nhấn mạnh tiềm năng của các công cụ AI Trung Quốc và sự sáng tạo của người dùng trong việc chinh phục khán giả quốc tế.

marsbit05/14 07:36

Chàng trai Trung Quốc dùng AI làm phim ngắn gây sốt ở nước ngoài! Đạo diễn Hollywood tìm khắp mạng: Muốn thuê anh ta

marsbit05/14 07:36

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Chính sách Quản lý