Xu hướng Công nghệTin tức

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.

Nghiên cứu mới của AMD đảo lộn nhận thức: FP4 huấn luyện không ổn định, nguyên nhân không phải do tính ngẫu nhiên không đủ

Bài viết nghiên cứu mới của AMD và Đại học Bang Pennsylvania lật ngược nhận thức trước đây về việc huấn luyện mô hình lớn bằng định dạng FP4. Trái với suy nghĩ phổ biến rằng sự bất ổn đến từ tính ngẫu nhiên không đủ, nghiên cứu xác định nguyên nhân chính là lỗi cấu trúc từ việc thu nhỏ tỷ lệ (micro-scaling) tích lũy và khuếch đại dọc theo đường truyền gradient trọng số (Wgrad) nhạy cảm. Các thí nghiệm kiểm soát trên phần cứng AMD Instinct MI355X với định dạng MXFP4 cho thấy: khi thay thế phép tính Wgrad từ FP8 sang MXFP4, chất lượng hội tụ suy giảm đáng kể. Các chiến lược thêm tính ngẫu nhiên như làm tròn ngẫu nhiên hoặc phép xoay Hadamard ngẫu nhiên thậm chí còn gây ra phân kỳ. Ngược lại, phép xoay Hadamard xác định đã ổn định quá trình huấn luyện bằng cách áp dụng cùng một phép biến đổi mỗi bước, giữ cho mẫu lỗi nhất quán và tránh tích lũy. Với giải pháp này, nghiên cứu đã hoàn thành việc tiền huấn luyện đầy đủ cho Llama 3.1-8B trên C4, đạt được tốc độ huấn luyện nhanh hơn 9-10% so với đường cơ sở FP8, với chi phí token chỉ tăng thêm 8-9%. Đây là minh chứng đầu tiên về việc huấn luyện mô hình lớn hoàn chỉnh bằng FP4 trên phần cứng nguyên bản. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng: (1) Cung cấp chẩn đoán nguyên nhân rõ ràng, hướng dẫn tập trung vào lỗi cấu trúc thay vì tính ngẫu nhiên; (2) Mở rộng phạm vi sử dụng FP4 từ suy luận sang huấn luyện, tiềm năng tăng gấp đôi hiệu suất phần cứng hiện có; (3) Dựa trên tiêu chuẩn mở OCP Microscaling, đảm bảo khả năng di chuyển giữa các nền tảng phần cứng khác nhau.

marsbit05/27 06:21

Nghiên cứu mới của AMD đảo lộn nhận thức: FP4 huấn luyện không ổn định, nguyên nhân không phải do tính ngẫu nhiên không đủ

marsbit05/27 06:21

OpenSea Ra Mắt ERC-8257: Cửa Hàng Công Cụ Cho AI Agent, Mua NFT Là Có Thể Mở Khóa API

OpenSea đã giới thiệu ERC-8257, một tiêu chuẩn đăng ký công cụ trên chuỗi (blockchain) dành cho AI Agent. Tiêu chuẩn này cho phép các nhà phát triển công bố công cụ (API, dịch vụ) cùng các quy tắc truy cập và định giá lên chuỗi khối, ví dụ như yêu cầu sở hữu một NFT cụ thể để được dùng với giá ưu đãi. AI Agent có thể tự động duyệt danh sách công cụ, kiểm tra điều kiện truy cập (như mua NFT, đúc gói đăng ký) và thanh toán mà không cần sự can thiệp của con người. Một ví dụ minh họa: Một Agent AI cần dùng công cụ định giá NFT chuyên nghiệp nhưng bị từ chối vì thiếu quyền truy cập. Agent ngay lập tức tự mua NFT cần thiết trên chuỗi và thử lại, sau đó nhận được kết quả định giá thành công. Điều này biến NFT thành "chìa khóa" trong nền kinh tế Agent, mang lại tiện ích mới cho các bộ sưu tập NFT hiện có. ERC-8257 đảm nhiệm việc phát hiện và kiểm soát truy cập, trong khi các giao thức thanh toán như x402 xử lý việc trả phí. Nó có thể kết hợp với các tiêu chuẩn khác như ERC-8004 (danh tính Agent) và MCP. Tiêu chuẩn hiện đang trong giai đoạn dự thảo và đã triển khai trên Ethereum và Base, khuyến khích các nhà phát triển xây dựng và đóng góp ý kiến.

marsbit05/27 04:28

OpenSea Ra Mắt ERC-8257: Cửa Hàng Công Cụ Cho AI Agent, Mua NFT Là Có Thể Mở Khóa API

marsbit05/27 04:28

AI và Cách mạng Công nghiệp: Chúng Ta Đang Ở Đâu?

Tác giả phân tích cuộc cách mạng AI hiện tại thông qua lăng kính lịch sử Cách mạng Công nghiệp, lập luận rằng chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu: thay thế công cụ cũ (máy nước) bằng động cơ mới (AI) nhưng chưa "tháo dỡ phân xưởng cũ" - tức chưa thiết kế lại quy trình sản xuất và cách thức làm việc cốt lõi xung quanh AI. Bài viết chỉ ra ba điểm chính: 1. **Cách làm việc chưa thay đổi**: Dù AI giúp tiết kiệm thời gian lẻ, các quy trình cũ, cuộc họp vô ích và sự phân mảnh dữ liệu vẫn ăn mòn lợi ích. 2. **Đầu tư dồn vào hạ tầng, thiếu chuyển đổi tổ chức**: Giống cơn sốt đường sắt xưa, vốn đổ vào GPU, data center (hạ tầng tính toán), nhưng sự thay đổi thực sự - nơi AI thay thế vai trò và tái cấu trúc quy trình - trong doanh nghiệp và công việc tri thức vẫn rất hạn chế. 3. **Tương lai thuộc về người "tháo dỡ phân xưởng"**: Những người như đồng sáng lập Notion (dùng AI Agent thay vì tự viết code) hay YC (xây dựng hệ thống tự cải tiến đệ quy) mới thực sự tái thiết kế công việc. Tương lai sẽ xuất hiện các vai trò nghề nghiệp mới chưa có tên. Thông điệp then chốt: Cơ hội lớn không nằm ở việc sở hữu công cụ hay cổ phần hạ tầng, mà ở năng lực tái tư duy cách làm việc, tích hợp sâu AI vào quy trình và chuyên môn riêng. Cuộc cách mạng thực sự bắt đầu khi ai đó dám phá bỏ "nhà máy cũ bên bờ sông" để xây dựng mô hình mới xung quanh "động cơ hơi nước" AI.

marsbit05/27 01:35

AI và Cách mạng Công nghiệp: Chúng Ta Đang Ở Đâu?

marsbit05/27 01:35

Vừa qua, AI Trung Quốc lọt vào top 2 lập trình toàn cầu, chỉ còn Claude phía trước

Hôm nay, Code Arena công bố bảng xếp hạng mới nhất. Qwen3.7-Max của Alibaba đạt 1541 điểm, lọt vào top 4 toàn cầu, vượt qua các mô hình hàng đầu như GPT-5.5 và Gemini 3.5 Flash. Hiện chỉ có Claude Opus 4.7 và Opus 4.6 xếp trên nó. Điều này giúp Alibaba trở thành công ty Trung Quốc duy nhất trong top đầu, đứng thứ hai thế giới, chỉ sau Anthropic. Qwen3.7-Max được mệnh danh là "mô hình nền tảng cho Agent", được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ tự chủ dài hạn. Trong một thử nghiệm, nó có thể chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ để tối ưu hóa mã, đạt tốc độ tăng trung bình gấp 10 lần. Khả năng lập trình vượt trội của nó được chứng minh qua các thử nghiệm thực tế. Khi được yêu cầu tạo một trò chơi đua xe 3D, Qwen3.7-Max tạo ra một phiên bản có thể chơi được ngay lần đầu, bao gồm giao diện bắt đầu và hiệu ứng âm thanh - những chi tiết mà các mô hình khác như Gemini, Claude hay ChatGPT bỏ sót hoặc cần nhiều lần sửa lỗi. Hai yếu tố then chốt giúp Qwen3.7-Max đạt được thành tích này là: 1) Đào tạo mở rộng môi trường, giúp mô hình học các chiến lược tổng quát thay vì chỉ hoạt động tốt trong một framework cụ thể; 2) Khả năng thực thi tự chủ dài hạn, cho phép nó đưa ra hàng nghìn quyết định liên tục mà không bị suy giảm ngữ cảnh hay rơi vào vòng lặp. Với việc Qwen3.7-Max gia nhập cuộc đua, cuộc cạnh tranh về mô hình lập trình toàn cầu không còn là câu chuyện độc quyền của Thung lũng Silicon.

marsbit05/27 00:19

Vừa qua, AI Trung Quốc lọt vào top 2 lập trình toàn cầu, chỉ còn Claude phía trước

marsbit05/27 00:19

Từ một bàn ăn trưa đến vũ trụ vô tận: Fei-Fei Li đặt cược vào chiều kích tiếp theo của AI

**Tóm tắt bài viết:** Giáo sư Li Fei-Fei từ Đại học Stanford và nhà sáng lập World Labs tin rằng **Trí tuệ Không gian (Spatial Intelligence)** chính là biên giới tiếp theo của AI, vượt xa các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại. Cô lập luận rằng ngôn ngữ chỉ là một cách mã hóa thế giới với nhiều mất mát thông tin, trong khi sự hiểu biết và tương tác trong không gian vật lý 3D/4D mới là nền tảng cho trí thông minh, như lịch sử tiến hóa đã chứng minh (thị giác và nhận thức không gian có từ 540 triệu năm trước, so với ngôn ngữ chỉ khoảng 500.000 năm). World Labs đã phát triển mô hình **Marble** để chuyển hóa đầu vào (văn bản, hình ảnh, video) thành các thế giới 3D có thể điều hướng và tương tác hoàn chỉnh. Mặc dù quy mô nhỏ hơn nhiều so với các LLM hàng đầu như GPT-5, Marble đã có các ứng dụng thực tế trong phát triển game, sản xuất phim (giảm 40 lần thời gian), đào tạo robot, thiết kế nội thất và thậm chí trị liệu sức khỏe tâm thần (ví dụ: rối loạn ám ảnh cưỡng chế OCD, chứng sợ độ cao). Li Fei-Fei hình dung một tương lai nơi công nghệ này cho phép chúng ta tạo ra "vũ trụ vô hạn" và sống trong "đa vũ trụ" số. Tuy nhiên, cô nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển AI có trách nhiệm, lấy phẩm giá và quyền tự chủ của con người làm trung tâm, giống như cách điện đã thay đổi nền văn minh một cách tích cực. Hành trình phát triển trí tuệ không gian cho AI có thể dài, nhưng nó là bước tiến hóa cần thiết để AI thực sự "hiểu" và "hành động" trong thế giới.

marsbit05/27 00:17

Từ một bàn ăn trưa đến vũ trụ vô tận: Fei-Fei Li đặt cược vào chiều kích tiếp theo của AI

marsbit05/27 00:17

Microsoft nhấn nút tạm dừng vibe coding: ‘Đốt token’ đã đắt hơn nhân viên rồi

Ngày 14/5/2026, Microsoft thông báo dừng cấp phép Claude Code cho phần lớn nhân viên, hạn chót là 30/6. Quyết định này đến chỉ 6 tháng sau khi họ mở rộng công cụ AI hỗ trợ lập trình này, khuyến khích "vibe coding" – cách lập trình mô tả ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên để AI tạo code. Lý do không phải vì công cụ kém hiệu quả, mà ngược lại, nó quá phổ biến và khiến Copilot nội bộ của Microsoft bị "thất sủng". Vấn đề cốt lõi nằm ở kinh tế: chi phí token AI bổ sung đang trở nên quá lớn so với lợi ích gia tăng về năng suất. Cấu trúc "phi công chính + AI phụ tá" khiến tổng chi phí doanh nghiệp tăng lên (lương nhân viên cũ + hóa đơn token mới) mà không chắc chắn tăng doanh thu tương ứng. Uber và Nvidia cũng báo cáo vấn đề tương tự: ngân sách AI cạn kiệt nhanh chóng, chi phí điện toán đôi khi vượt quá chi phí nhân sự. Tuy nhiên, câu chuyện không đơn giản là "AI thất bại". Trong khi các công ty lớn như Microsoft vật lộn, hệ sinh thái startup tại Y Combinator (YC) lại có góc nhìn khác. Đối với họ, việc "đốt token" không phải là chi phí phát sinh, mà là khoản đầu tư để thay thế lao động. Các công ty AI-native được thiết kế với ít người hơn, mỗi người được hỗ trợ bởi nhiều AI agent, biến token thành công cụ thay thế nhân sự hiệu quả. Tom Blomfield của YC nhấn mạnh: "Nếu hóa đơn API không làm bạn đau, nghĩa là bạn chưa đốt đủ." Sự khác biệt này đến từ cấu trúc tổ chức. Công ty truyền thống "gắn thêm" AI vào quy trình cũ, trong khi công ty AI-native xây dựng lại từ gốc: tài sản thật sự là ngữ cảnh, tài liệu, quy trình được số hóa để AI đọc hiểu và vận hành, chứ không còn nằm trong đầu nhân viên. Con người trong mô hình này đóng vai trò người đóng góp cá nhân (IC) hoặc người chịu trách nhiệm trực tiếp (DRI). Tóm lại, việc Microsoft rút lui không đánh dấu sự thất bại của vibe coding hay AI, mà là sự thất bại của mô hình tích hợp AI nửa vời vào cấu trúc doanh nghiệp cũ. Tương lai thuộc về những tổ chức dám tái cấu trúc để token thực sự trở thành đòn bẩy thay thế, chứ không chỉ là chi phí bổ sung. Hầu hết các công ty sẽ sớm chạm vào bức tường chi phí mà Microsoft đã gặp, và chìa khóa vượt qua nằm ở việc thay đổi chính cấu trúc tổ chức.

marsbit05/26 08:54

Microsoft nhấn nút tạm dừng vibe coding: ‘Đốt token’ đã đắt hơn nhân viên rồi

marsbit05/26 08:54

AI Agent Thay Đổi Hoàn Toàn Web3 Gaming: Từ Tranh Cãi Bot Bakery Rugpull Đến Mô Hình Mới Của Trí Tuệ Nhân Tạo Năm 2026

Bài viết phân tích xu hướng AI Agent đang định hình lại ngành công nghiệp Web3 Gaming, lấy sự kiện tranh cãi "bot" trong game Rugpull Bakery làm điểm khởi đầu. Thay vì cấm tiệt, nhà phát triển OnchainChemists đã hợp pháp hóa AI Agent và cung cấp tài liệu hướng dẫn chính thức (skill.md, agent.json), đánh dấu sự chuyển đổi sang kỷ nguyên "Agentic Gaming". Năm 2026, AI Agent trong game Web3 đã phát triển thành ba mô hình chính: 1. **Đấu thủ tự chủ & Thực thể kinh tế:** AI hoạt động như người chơi độc lập. Ví dụ: TEN Protocol, AI Arena (AI được huấn luyện từ lối chơi), Satoshi Strike Force (chuyển hóa kỹ năng thành tài sản), và Somnia - L1 chuyên biệt cho Agent. 2. **Cơ sở hạ tầng mô-đun & Môi trường lập trình:** AI biến cơ sở hạ tầng trong game thành thực thể lập trình được. Điển hình là EVE Frontier với hệ thống "Smart Assemblies", cho phép AI điều khiển các công trình như kho chứa, tháp pháo, cổng sao. Tiêu chuẩn ERC-8183 bổ sung khả năng tự động thuê và thanh toán giữa các Agent. 3. **Bạn đồng hành lai & Môi trường thích ứng:** AI trở thành đối tác cộng sinh với người chơi. Parallel Colony với Avatar AI tự chủ cao, và Illuvium hợp tác với Virtuals Protocol để biến NPC thành thực thể AI năng động, tạo ra câu chuyện phát sinh. Kết luận cho thấy tương lai của Web3 Gaming nằm ở một trật tự kỹ thuật số mới, nơi con người và AI Agent cùng tồn tại, cộng tác và cạnh tranh. Việc tích hợp và quản lý AI thông qua tính minh bạch của blockchain là chìa khóa, chuyển đổi game từ lao động thủ công sang một hệ sinh thái thông minh, nơi người chơi là chỉ huy hoặc đối tác cộng sinh trong thế giới số.

marsbit05/26 07:21

AI Agent Thay Đổi Hoàn Toàn Web3 Gaming: Từ Tranh Cãi Bot Bakery Rugpull Đến Mô Hình Mới Của Trí Tuệ Nhân Tạo Năm 2026

marsbit05/26 07:21

Sắc Lệnh Đầu Tiên Của Vị Giáo Hoàng Mới Tại Rome Nhằm Giải Cứu Quần Chúng Trong Kỷ Nguyên AI

Tối ngày 25/5 (giờ Bắc Kinh) tại Vatican, Giáo hoàng Leo XIV và Chris Olah - nhà đồng sáng lập Anthropic, đã cùng thảo luận về một vấn đề cấp thiết: làm thế nào để bảo vệ địa vị và phẩm giá của con người trong thời đại AI. Nhân dịp này, Giáo hoàng Leo XIV đã ban hành thông điệp đầu tiên trong nhiệm kỳ của mình, mang tên "*Magnifica humanitas*" (Vẻ đẹp tráng lệ của loài người), dài hơn 40.000 từ. Văn kiện này được coi như một hướng dẫn học thuyết xã hội của Giáo hội cho thời đại AI, được ban hành đúng 135 năm sau thông điệp *Rerum novarum* nổi tiếng của Giáo hoàng Leo XIII về quyền của người lao động trong cuộc Cách mạng Công nghiệp. Thông điệp tập trung vào trách nhiệm "giữ vững nhân tính sâu sắc" của con người trước sự phát triển như vũ bão của công nghệ và tự động hóa. Nó đề cập đến năm điểm chính: 1. **Tính không trung lập của công nghệ:** Công nghệ mang dấu ấn giá trị và lợi ích của những người tạo ra và sử dụng nó. Nhân loại đứng trước lựa chọn giữa xây "tháp Babel" của chuyên chế kỹ thuật hay xây dựng lại "Jerusalem" của cộng đồng lấy con người làm trung tâm. 2. **Cảnh giác với logic kỹ trị:** Cảnh báo về "văn hóa quyền lực" từ các gã khổng lồ công nghệ, nơi quyền kiểm soát hệ thống và dữ liệu tập trung vào một nhóm nhỏ, trở nên thiếu minh bạch và né tránh giám sát dân chủ. 3. **Quyền lao động và "chế độ nô lệ mới":** AI có nguy cơ thay thế lao động con người trên quy mô lớn, dẫn đến những "hình thức nô lệ mới" trong nền kinh tế số, nơi con người bị giản lược thành công cụ sản xuất. 4. **Lời kêu gọi hòa bình và giải trừ vũ khí AI:** Bày tỏ lo ngại sâu sắc về việc AI bị lạm dụng trong quân sự, đẩy nhanh quá trình "bình thường hóa chiến tranh". Giáo hoàng kêu gọi các ràng buộc đạo đức nghiêm ngặt và đề xuất khẩu hiệu "giải trừ vũ khí AI", tách nó khỏi logic chạy đua vũ trang. 5. **Bảo vệ sự thật và hệ sinh thái chính trị:** Cảnh báo deepfake và thao túng thông tin đang làm xói mòn niềm tin xã hội, khiến công chúng dễ rơi vào sợ hãi và bị kiểm soát. Phát biểu tại sự kiện, Chris Olah thừa nhận giới công nghệ không thể tự mình đảm bảo tương lai an toàn cho AI do áp lực cạnh tranh. Ông nhấn mạnh sự cần thiết phải có sự giám sát đạo đức từ bên ngoài từ các lực lượng xã hội. Ông cũng tiết lộ những phát hiện đáng suy ngẫm trong nghiên cứu nội bộ về AI tại Anthropic, như các cấu trúc phản chiếu nghiên cứu thần kinh của con người, bằng chứng về "sự nội quan" và các trạng thái bên trong gương lại cảm xúc như vui sướng, sợ hãi hay bất an. Điều này cho thấy bản chất của AI vượt ra ngoài khoa học máy tính thuần túy và đặt ra những câu hỏi triết học sâu sắc. Sự kiện này đánh dấu một khoảnh khắc đặc biệt khi tiếng chuông Vatican và thuật toán Silicon Valley hội tụ. Nó không còn là cuộc thảo luận đơn thuần về công nghệ, mà là sự suy tư về bản chất và sứ mệnh của con người. Khi những dạng thức "sinh mệnh" có trí tuệ vượt trội xuất hiện, thứ con người thực sự cần gìn giữ có lẽ không còn chỉ là công việc hay hiệu suất, mà là những giá trị nhân văn không thể bị tham số hóa: lòng trắc ẩn, lương tri, sự tôn trọng, ý chí tự do và sự kiên định với sự thật cùng phẩm giá.

Odaily星球日报05/26 06:53

Sắc Lệnh Đầu Tiên Của Vị Giáo Hoàng Mới Tại Rome Nhằm Giải Cứu Quần Chúng Trong Kỷ Nguyên AI

Odaily星球日报05/26 06:53

Từ Cơ Sở Hạ Tầng Điện Lực Đến Nền Kinh Tế Token: 'Chiếc Bánh 7 Tầng' Của Chuỗi Cung Ứng AI

Trong hai năm qua, ngành AI chủ yếu tập trung vào "cuộc chiến mô hình lớn" giữa các tập đoàn công nghệ. Tuy nhiên, đến năm 2026, động lực chính đã chuyển từ đào tạo mô hình sang nhu cầu suy luận (inference) khổng lồ từ các AI Agent. Ngành công nghiệp này đang bước từ "thời đại mô hình" sang "thời đại công nghiệp Token", nơi hệ thống sản xuất, phân phối, điều phối và tiêu thụ Token trở thành cốt lõi. Bài viết đề xuất cấu trúc "bảy tầng bánh" của nền kinh tế AI xoay quanh Token: 1. **Điện lực:** Nền tảng năng lượng. 2. **Trung tâm dữ liệu AI (AIDC):** Nhà máy sản xuất Token. 3. **GPU:** Thiết bị sản xuất Token. 4. **Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM):** Động cơ sản xuất Token. 5. **Phân phối Token:** Mạng lưới phân phối. 6. **Tối ưu hóa & Điều phối Token:** Bộ não thông minh. 7. **AI Agent:** Thiết bị tiêu thụ Token. Hiện tại, hệ thống này vẫn chưa hoàn thiện, tồn tại sự phân mảnh và kém hiệu quả giữa các tầng (ví dụ: có GPU nhưng thiếu điện, có AIDC nhưng thiếu khả năng điều phối). Chỉ khi cả bảy tầng được kết nối và vận hành đồng bộ, ngành AI mới thực sự chuyển từ "thời đại công cụ" sang "thời đại áp dụng quy mô lớn". Tương lai sẽ không chỉ là vài mô hình lớn, mà là hàng tỷ AI Agent hoạt động liên tục, biến AI thành một hệ thống hạ tầng công nghiệp toàn cầu bao gồm năng lượng, chip, mạng lưới và sự lưu chuyển thông minh của Token.

marsbit05/26 05:47

Từ Cơ Sở Hạ Tầng Điện Lực Đến Nền Kinh Tế Token: 'Chiếc Bánh 7 Tầng' Của Chuỗi Cung Ứng AI

marsbit05/26 05:47

CEO của Notion: Công ty AI nên là một 'Ban nhạc Jazz', còn tôi là 'Refounder'

Giám đốc điều hành Notion Ivan Zhao chia sẻ trong podcast với Sequoia Capital về hành trình hai lần tái xây dựng công ty từ bờ vực thẳm. Lần đầu vào năm 2015, khi cạn vốn, ông và đồng sáng lập Simon quyết định sa thải toàn bộ nhân viên, chuyển đến Kyoto để làm lại từ đầu, và cuối cùng cho ra mắt Notion 1.0. Lần thứ hai là năm 2023, khi trải nghiệm GPT-4 thuyết phục ông chuyển hướng toàn bộ công ty 500 nhân sự sang AI, dẫn đến một giai đoạn khó khăn kéo dài trước khi đạt được thành công. Ông đưa ra công thức tuyển dụng mới: Nhân tài = Năng lực (Capability) × Gu thẩm mỹ (Taste) × Tính chủ động (Agency). Trong đó, Năng lực đang mất giá do AI, trong khi Gu thẩm mỹ (khả năng đưa ra phán đoán) và Tính chủ động (ý chí thúc đẩy công việc) mới là yếu tố khan hiếm. Notion áp dụng điều này bằng cách tuyển nhiều kỹ sư mới tốt nghiệp và thay đổi quy trình phỏng vấn cho vị trí sales, tập trung vào con người thực hơn là kinh nghiệm. Về cấu trúc tổ chức, Ivan Zhao mô tả Notion như một "ban nhạc jazz" linh hoạt, nơi mọi người có thể ứng biến, thay vì một "ban nhạc diễu hành" cứng nhắc. Điều này thể hiện qua: 1) Đội ngũ kỹ sư hình "tạ đòn" với các kỹ sư cấp cao đỉnh cao và cấp trẻ năng động, sử dụng AI Agent; 2) Loại bỏ vị trí CMO, tách marketing thành hai nhánh độc lập; 3) Thu nạp nhiều nhà sáng lập startup để họ dẫn dắt các lĩnh vực chuyên môn. Cuối cùng, Notion từ bỏ việc lập kế hoạch sản phẩm dài hạn. Thay vào đó, họ chỉ giữ kế hoạch tài chính bảo thủ làm "nhịp độ", còn chiến lược sản phẩm được điều chỉnh linh hoạt từng tuần dựa trên công nghệ và thị trường, giống như một bản nhạc jazz ngẫu hứng. Ivan Zhao kết luận rằng công việc tri thức mới tồn tại 150 năm và hoàn toàn có thể được "viết lại" cho phù hợp với kỷ nguyên AI.

marsbit05/26 04:45

CEO của Notion: Công ty AI nên là một 'Ban nhạc Jazz', còn tôi là 'Refounder'

marsbit05/26 04:45

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Khácright-arrow

Chiến lược Giao dịchright-arrow