Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

marsbitXuất bản vào 2026-05-20Cập nhật gần nhất vào 2026-05-20

Tóm tắt

Bản tóm tắt: Bài viết này hướng dẫn lộ trình 30 ngày để chuyển từ người dùng Claude thông thường thành người dùng cao cấp, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống làm việc bền vững thay vì chỉ hỏi đáp ngẫu nhiên. **Tuần 1: Nắm vững nền tảng** - **Ngày 1-2:** Học viết Prompt có cấu trúc gồm Vai trò, Bối cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng và Điều kiện ràng buộc. - **Ngày 3-4:** Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh, ưu tiên đặt thông tin quan trọng ở đầu và cuối cuộc trò chuyện. - **Ngày 5-7:** Thiết lập 3 Projects chính (công việc, nghiên cứu, viết lách) và kích hoạt Memory để Claude ghi nhớ thông tin cá nhân hóa. **Tuần 2: Xây dựng quy trình làm việc (Workflow)** - **Ngày 8-9:** Tạo workflow nghiên cứu có thể tái sử dụng. - **Ngày 10-11:** Tạo workflow viết hai bước (lập dàn ý rồi viết chi tiết). - **Ngày 12-14:** Tạo workflow hỗ trợ ra quyết định bằng cách phân tích ưu/khuyết điểm. **Tuần 3: Để Claude làm việc tự chủ** - **Ngày 15-17:** Sử dụng Claude Cowork để Claude tự động xử lý tệp và nhiệm vụ trên máy tính. - **Ngày 18-19:** Kết nối Claude với các công cụ như Google Drive, Slack, Gmail. - **Ngày 20-21:** Thiết lập nhiệm vụ tự động hóa, ví dụ tóm tắt email hàng ngày. **Tuần 4: Tối ưu hóa và tích lũy** - **Ngày 22-24:** Đánh giá và tối ưu tất cả workflow dựa trên chất lượng đầu ra. - **Ngày 25-26:** Xây dựng cơ sở kiến thức cá nhân từ các đầu ra chất lượng của Claude. - **Ngày 27-28:** Dạy lại cho người khác để củng cố kiến thức. - **Ngày 29-30:** Thiết kế "hệ điều hành" Claude lý tưởng c...

Lời biên tập: Bài viết này là một hướng dẫn nâng cao về Claude dành cho người dùng phổ thông, phân tích lộ trình cụ thể từ nhập môn đến sử dụng cấp cao trong 30 ngày: Tuần đầu tiên học cách viết Prompt rõ ràng, thiết lập Projects và Memory; Tuần thứ hai xây dựng các quy trình công việc thường dùng như nghiên cứu, viết lách, ra quyết định; Tuần thứ ba thử để Claude kết nối công cụ, xử lý tệp, thực hiện tác vụ tự động hóa; Tuần thứ tư quay lại với hệ thống, liên tục tối ưu hóa lời nhắc, tích lũy kho kiến thức, hình thành quy trình làm việc Claude cá nhân hóa.

Trọng tâm của bài viết này không phải là dạy bạn vài "câu lệnh thần kỳ", mà là dạy bạn cách biến Claude từ một công cụ hỏi đáp tạm thời, thành một trợ lý làm việc có thể hiểu bạn, phối hợp với bạn và sản xuất liên tục.

Nếu bạn cũng thường cảm thấy đầu ra của Claude không ổn định, mỗi lần đều phải giải thích lại bối cảnh, vậy thì hãy bắt đầu từ hướng dẫn 30 ngày này, trước tiên hãy xây dựng Projects, Memory và quy trình công việc đầu tiên. Sự cải thiện hiệu suất thực sự thường không đến từ một câu hỏi hoàn hảo, mà đến từ một hệ thống có thể tái sử dụng và lặp lại liên tục.

Dưới đây là nội dung gốc:

Cách đa số mọi người sử dụng Claude, giống như đang dùng một ô tìm kiếm.

Khuyến nghị lưu lại :)

Họ nhập một câu hỏi, xem câu trả lời, rồi đóng trang. Ngày này qua ngày khác, đều là cùng một kiểu mẫu: không có hệ thống, không có ngữ cảnh, cũng không có bất kỳ sự tích lũy lãi kép nào.

Nhưng có một số ít người, đang biến Claude thành hệ điều hành cho toàn bộ cuộc sống nghề nghiệp của họ. Claude của họ biết họ đang làm dự án gì, có sở thích gì, phong cách viết ra sao, tiêu chuẩn chất lượng là gì. Nó có thể tự vận hành quy trình công việc, sản xuất ra kết quả hoàn chỉnh đúng hạn, và trong tình trạng không cần nhắc nhở lặp đi lặp lại, theo thời gian liên tục tự tối ưu hóa chính mình.

Sự khác biệt giữa hai loại người này, không nằm ở trí thông minh, cũng không nằm ở năng lực kỹ thuật, càng không phải vì một nhóm đã có được mô hình bí mật nào đó, còn nhóm kia thì không.

Sự khác biệt chỉ nằm ở: 30 ngày thiết lập có ý thức.

Chỉ cần 30 ngày, bạn có thể từ một người dùng phổ thông, trở thành người dùng Claude cao cấp. Dưới đây là lộ trình cụ thể, được phân tích theo tuần.

Tuần đầu tiên: Nắm vững năng lực cơ bản mà đa số bỏ qua

Ngày 1–2: Thực sự học cách viết Prompt

Cách đa số người viết Prompt, giống như đang nhắn tin: ngắn gọn, mơ hồ, và thiếu thông tin quan trọng mà Claude cần để tạo ra kết quả chất lượng cao.

Khoảng cách giữa một Prompt thông thường và một Prompt xuất sắc, không nằm ở việc viết có thông minh hay không, mà ở chỗ có cấu trúc hay không.

Một Prompt tốt thường bao gồm năm phần:

Vai trò (Role): Nói với Claude nó nên đóng vai ai.
Ví dụ, "Bạn là một nhà phân tích tài chính kỳ cựu chuyên về các chỉ số SaaS", và "Bạn là một trợ lý nhiệt tình", đầu ra cuối cùng sẽ hoàn toàn khác nhau.

Bối cảnh (Context): Cung cấp ngữ cảnh cần thiết cho Claude.
Nhiệm vụ này phục vụ cho dự án gì? Đối tượng độc giả là ai? Hiện đang tiến triển đến bước nào? Có những thông tin nào Claude vốn không biết nhưng bắt buộc phải biết?

Nhiệm vụ (Task): Nói rõ bạn muốn gì.
"Phân tích nhóm dữ liệu này" quá mơ hồ.
"Tìm ra ba xu hướng quan trọng nhất trong nhóm dữ liệu doanh thu này, giải thích tại sao chúng lại ảnh hưởng đến một vòng gọi vốn Series B, và chỉ ra các tín hiệu rủi ro mà nhà đầu tư có thể chú ý", đây mới là nhiệm vụ rõ ràng.

Định dạng (Format): Nói rõ bạn muốn đầu ra trông như thế nào.
Là danh sách gạch đầu dòng? Báo cáo hai trang? Một đoạn văn? Một email? Nếu bạn không nói rõ, Claude sẽ tự đoán. Và phỏng đoán của Claude, chưa chắc đã phù hợp với sở thích của bạn.

Điều kiện hạn chế (Constraints): Nói rõ bạn không muốn gì.
Ví dụ: "Không sử dụng biệt ngữ doanh nghiệp. Không thêm tuyên bố từ chối trách nhiệm. Không vượt quá 500 từ."
Điều kiện hạn chế là cách nhanh nhất để loại bỏ những nội dung trừu tượng mang "hương vị AI".

Dùng hai ngày, luyện tập khung này trong mọi Prompt bạn viết. Đến cuối ngày thứ hai, bạn sẽ cảm nhận rõ ràng chất lượng đầu ra của Claude cao hơn hẳn so với trước đây.

Ngày 3–4: Hiểu cửa sổ ngữ cảnh

Claude có một cửa sổ ngữ cảnh. Nó chỉ toàn bộ lượng văn bản mà mô hình có thể "nhớ" trong một cuộc hội thoại đơn lẻ. Bạn có thể hiểu nó như bộ nhớ làm việc.

Opus 4.7 và Sonnet 4.6 trong API tiêu chuẩn hỗ trợ tối đa 200 nghìn token, một số cấp độ có thể hỗ trợ 1 triệu token, tương đương khoảng 150 nghìn đến 750 nghìn từ tiếng Anh.

Điều này tại sao quan trọng? Vì khi cuộc hội thoại trở nên dài, các thông tin xuất hiện sớm hơn có thể dần dần ra khỏi ngữ cảnh hiệu quả. Claude sẽ không thực sự "quên" chúng như con người - về mặt kỹ thuật, chúng vẫn nằm trong cửa sổ ngữ cảnh - nhưng mô hình sẽ phân bổ ít sự chú ý hơn cho nội dung cách xa cuộc hội thoại hiện tại.

Kinh nghiệm sử dụng thực tế là: Đối với dự án dài, hãy đặt ngữ cảnh quan trọng nhất lên trước. Đặt hướng dẫn then chốt, tiêu chuẩn chất lượng và tài liệu tham khảo ở đầu, đặt nhiệm vụ hiện tại ở cuối. Claude coi trọng nhất hai loại thông tin: nội dung gần vấn đề hiện tại nhất, và nội dung xuất hiện lúc đầu nhất.

Ngày 5–7: Thiết lập Projects và Memory

Đến cuối tuần đầu tiên, bạn ít nhất nên thiết lập xong ba Claude Projects:

Dự án 1: Dự án công việc chính của bạn
Tải lên hướng dẫn phong cách của bạn, bản tóm tắt dự án hiện tại, tiêu chuẩn chất lượng, và 2–3 mẫu đầu ra mà bạn cho là tốt nhất. Như vậy, mỗi khi mở cuộc hội thoại mới trong dự án này, Claude đã biết bạn làm việc như thế nào.

Dự án 2: Dự án Nghiên cứu và Phân tích
Tải lên lĩnh vực ngành bạn quan tâm, nguồn thông tin ưa thích và mẫu nghiên cứu. Như vậy, Claude sẽ không còn là một trợ lý chung chung nữa, mà sẽ trở thành một nhân viên phân tích nghiên cứu có nền tảng lĩnh vực.

Dự án 3: Dự án Viết lách và Giao tiếp
Tải lên các mẫu email, báo cáo và tài liệu đại diện cho cách diễn đạt cá nhân của bạn. Claude sẽ cố gắng khớp với ngữ điệu của bạn, thay vì mặc định sử dụng giọng điệu chung chung của "trợ lý AI thân thiện".

Đồng thời, kích hoạt Claude Memory. Bắt đầu nói với Claude một số thông tin nó nên nhớ:

"Tôi làm việc tại [công ty]."

"Đối tượng độc giả của tôi là [nhóm người nào đó]."

"Tôi ưa thích [những định dạng này]."

"Tuyệt đối không sử dụng [những cách diễn đạt này]."

Theo thời gian, Claude sẽ xây dựng cho bạn một hồ sơ cá nhân có thể tiếp tục xuyên suốt các cuộc hội thoại.

Chỉ cần hoàn thành việc thiết lập tuần này, bạn đã vượt qua 90% người dùng Claude.

Tuần thứ hai: Xây dựng lô quy trình công việc đầu tiên của bạn

Quy trình công việc, là một quy trình có thể thực thi lặp lại, có khả năng sản xuất ra kết quả ổn định. Bạn không cần phải viết Prompt từ đầu mỗi lần nữa, mà chỉ cần định nghĩa quy trình một lần, sau đó khi cần thì chạy trực tiếp.

Ngày 8–9: Xây dựng quy trình nghiên cứu

Tạo một Prompt mẫu có thể tái sử dụng trong bất kỳ nhiệm vụ nghiên cứu nào:

Lưu mẫu này. Mỗi khi cần nghiên cứu đều sử dụng nó, và thay thế các biến trong ngoặc vuông theo nhiệm vụ cụ thể. Mẫu này có thể nén một giờ nghiên cứu thủ công ban đầu, thành công việc năm phút của Claude.

Ngày 10–11: Xây dựng quy trình viết lách

Tạo một quy trình viết hai bước:

Bước một:

Bước hai, sau khi bạn xem xét dàn ý:

Quy trình hai bước này, hiệu quả tốt hơn so với việc trực tiếp bảo Claude viết toàn bộ bài viết một lần. Giai đoạn lập dàn ý có thể phát hiện sớm vấn đề cấu trúc, tránh việc bạn đầu tư thời gian xử lý một bản nháp đã lệch cấu trúc.

Ngày 12–14: Xây dựng quy trình ra quyết định

Bạn có thể sử dụng Prompt như thế này:

Đến cuối tuần thứ hai, bạn đã có ba quy trình công việc mỗi tuần đều có thể tiết kiệm cho bạn vài giờ. Trong khi đa số thậm chí chưa từng xây dựng được một cái.

Tuần thứ ba: Để Claude bắt đầu làm việc tự chủ

Bước này, mới là nơi người dùng phổ thông và người dùng cao cấp thực sự tạo ra khoảng cách. Bạn không còn chỉ coi Claude như một công cụ phản hồi thụ động, mà bắt đầu coi nó như một hệ thống có thể vận hành tự chủ.

Ngày 15–17: Thiết lập Claude Cowork

Claude Cowork có thể để Claude tự chủ thực hiện nhiệm vụ trên máy tính của bạn. Nó có thể đọc tệp, ghi tệp, xử lý dữ liệu, tạo tài liệu, và hoàn thành nhiệm vụ nhiều bước trong tình trạng không cần bạn chỉ huy từng bước.

Mở trang Cowork. Chỉ định một thư mục làm việc. Giao cho Claude một nhiệm vụ từ thư viện quy trình công việc của bạn, sau đó quan sát nó thực hiện độc lập.

Bắt đầu từ nhiệm vụ đơn giản:

Sau đó nâng cấp dần:

Ngày 18–19: Kết nối công cụ của bạn

Vào phần Cài đặt, kết nối tất cả các dịch vụ cần thiết cho công việc của Claude: Google Drive, Slack, Gmail, Calendar, Notion.

Mỗi khi tích hợp một công cụ, tính thực dụng của Claude đều tăng lên gấp bội.

Sau khi kết nối Google Drive, Claude có thể trực tiếp đọc tài liệu thực tế của bạn, thay vì bạn phải sao chép dán thủ công.

Sau khi kết nối Slack, Claude có thể đăng tóm tắt trực tiếp lên kênh nhóm.

Sau khi kết nối Calendar, Claude có thể tham khảo lịch trình của bạn khi giúp bạn lập kế hoạch một ngày.

Ngày 20–21: Thiết lập nhiệm vụ tự động hóa đầu tiên

Sử dụng Claude Cowork hoặc Claude Code, thiết lập một nhiệm vụ không cần bạn kích hoạt thủ công, có thể tự động chạy theo kế hoạch.

Ví dụ:

Hoặc:

Đây chính là thời điểm bạn chuyển từ "sử dụng Claude" sang "quản lý Claude". Nó không còn chỉ là công cụ phản hồi khi bạn hỏi nữa, mà thực sự bắt đầu làm việc cho bạn.

Tuần thứ tư: Tích lũy lãi kép và tối ưu hóa hệ thống

Ngày 22–24: Tối ưu hóa tất cả quy trình công việc

Xem lại mọi quy trình công việc bạn đã xây dựng. Chạy từng cái một, và đánh giá nghiêm ngặt chất lượng đầu ra.

Đối với mỗi đầu ra không đủ xuất sắc, hãy tự hỏi mình vài câu:

· Prompt này thiếu gì?

· Bổ sung ngữ cảnh gì có thể giải quyết vấn đề?

· Thêm điều kiện hạn chế nào có thể loại bỏ khuyết điểm này?

· Cập nhật mọi Prompt dựa trên phản hồi này.

Bước tối ưu hóa này, là ranh giới giữa hệ thống "tạm dùng được" và hệ thống "sản xuất ổn định kết quả chất lượng cao".

Ngày 25–26: Xây dựng kho kiến thức của bạn

Bắt đầu lưu nội dung chất lượng cao do Claude sản xuất vào một thư mục chuyên dụng hoặc cơ sở dữ liệu Notion. Phân loại sắp xếp theo chủ đề và dự án.

Mỗi khi bắt đầu xử lý một chủ đề mới, hãy tải lại đầu ra lịch sử liên quan làm ngữ cảnh.

Ví dụ:

Kho kiến thức của bạn sẽ biến Claude từ một "công cụ không có trí nhớ", thành một hệ thống có sự tích lũy kiến thức được tổ chức.

Ngày 27–28: Dạy một người khác

Cách nhanh nhất để củng cố hiểu biết của chính mình, chính là dạy người khác. Tìm một đồng nghiệp chỉ mới sử dụng Claude tùy hứng, giúp anh ta/cô ta thiết lập Projects, Memory, và một quy trình công việc.

Khi bạn có thể giải thích rõ ràng cho một người chưa từng làm những thiết lập này: Tại sao hệ thống này hiệu quả, bạn mới thực sự nội hóa phương pháp này.

Ngày 29–30: Thiết kế hệ điều hành Claude lý tưởng của bạn

Hai ngày cuối cùng, lùi lại một bước, thiết kế hệ thống hoàn chỉnh.

Liệt kê tất cả quy trình công việc cần thiết cho vị trí của bạn: Cái nào đã xây dựng xong? Cái nào còn thiếu? Quy trình công việc tiếp theo nên bổ sung là gì?

Liệt kê tất cả công cụ Claude nên kết nối: Cái nào đã kết nối? Cái nào chưa?

Thiết kế nhịp độ sử dụng Claude hàng tuần của bạn: Nhiệm vụ nào chạy hàng ngày? Nhiệm vụ nào chạy hàng tuần? Nhiệm vụ nào do bạn kích hoạt thủ công?

Viết bức tranh này ra. Nó chính là hệ điều hành Claude cá nhân của bạn. Khi nhu cầu của bạn thay đổi, năng lực của Claude mở rộng, bạn có thể tiếp tục lặp lại nó mỗi tháng.

Ngày thứ 31 sẽ như thế nào?

Đến ngày thứ 31, bạn mở máy tính, sẽ thấy thế giới đã khác.

Tài liệu kế hoạch sáng thứ Hai của bạn đã xuất hiện trong Google Drive - Claude đã tự động tạo xong vào 8 giờ sáng.

Bản tin nghiên cứu tự động tạo ra hôm thứ Sáu tuần trước, đã nằm trong thư mục dự án của bạn.

Báo cáo tuần của nhóm cũng đã tự động đăng lên Slack.

Bạn mở một cuộc hội thoại mới trong dự án Work, Claude đã biết dự án, đối tượng độc giả, tiêu chuẩn chất lượng và phong cách viết của bạn. Bạn không cần giải thích bất cứ điều gì nữa, chỉ cần bắt đầu làm việc.

Bạn dùng hai câu mô tả yêu cầu, đầu ra đầu tiên của Claude đã có thể tiếp cận tiêu chuẩn của bạn, vì nó đã trải qua 30 ngày phản hồi và lặp lại.

Bạn dùng thời gian buổi sáng cho những việc thực sự cần sự phán đoán sáng tạo của bạn: chiến lược, quan hệ, quyết định. Các công việc khác do hệ thống xử lý.

Đây mới là ý nghĩa của người dùng cao cấp. Không phải là nắm vững kỹ thuật, không phải là học thuộc lệnh, mà là sở hữu một hệ thống thực sự có thể vận hành.

Đa số sẽ không bao giờ xây dựng hệ thống này. Họ sẽ trong suốt một năm tới, mỗi lần mở Claude đều phải giải thích lại bản thân. Họ sẽ tiếp tục nhận được đầu ra chung chung, và tiếp tục cảm thấy Claude "cũng chỉ vậy".

Nhưng những người sẵn sàng dành 30 ngày để xây dựng hệ thống được mô tả trong bài này, sẽ bước vào một cấp độ làm việc hoàn toàn khác.

Hãy bắt đầu từ tuần đầu tiên. Projects chỉ cần 15 phút để thiết lập, Memory chỉ cần 5 phút, quy trình công việc đầu tiên chỉ cần 10 phút. Đến tối nay, bạn đã dẫn trước 90% người dùng Claude.

Hy vọng điều này hữu ích với bạn.

Khairallah ❤️

[Tiêu đề gốc]

Câu hỏi Liên quan

QLàm thế nào để viết một Prompt hiệu quả khi sử dụng Claude?

AMột Prompt hiệu quả nên có cấu trúc gồm năm phần: Vai trò (Role), Bối cảnh (Context), Nhiệm vụ (Task), Định dạng (Format) và Điều kiện hạn chế (Constraints). Điều này giúp Claude hiểu rõ hơn và tạo ra kết quả đầu ra chất lượng cao hơn.

QTại sao việc thiết lập Projects và Memory trong Claude lại quan trọng?

AThiết lập Projects và Memory giúp Claude trở thành một trợ lý cá nhân hóa, hiểu được ngữ cảnh công việc, phong cách làm việc và sở thích của người dùng. Điều này giúp tiết kiệm thời gian giải thích lặp lại và nâng cao hiệu quả làm việc.

QLàm thế nào để xây dựng một quy trình làm việc (workflow) nghiên cứu trong Claude?

AĐể xây dựng workflow nghiên cứu, hãy tạo một Prompt mẫu có thể tái sử dụng, bao gồm các phần như mục tiêu, phạm vi, yêu cầu định dạng và các nguồn tham khảo. Thay thế các biến số trong dấu ngoặc vuông cho từng nhiệm vụ cụ thể để tối ưu hóa quy trình.

QClaude Cowork có thể giúp tự động hóa những công việc gì?

AClaude Cowork có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu, phân tích dữ liệu, tạo báo cáo hàng tuần, và thậm chí lập kế hoạch công việc hàng ngày dựa trên lịch trình. Bằng cách kết nối với các công cụ như Google Drive, Slack và Calendar, Claude có thể thực hiện các bước phức tạp mà không cần can thiệp thủ công.

QLàm thế nào để tối ưu hóa hệ thống làm việc với Claude sau 30 ngày?

ASau 30 ngày, hãy xem xét lại tất cả các workflow đã xây dựng, đánh giá chất lượng đầu ra và cập nhật Prompt dựa trên phản hồi. Đồng thời, xây dựng một thư viện kiến thức để lưu trữ và tái sử dụng các kết quả chất lượng cao. Cuối cùng, thiết kế một hệ thống Claude toàn diện phù hợp với nhu cầu cá nhân và liên tục cải tiến nó.

Nội dung Liên quan

OpenAI Mua Hàng Chục Ngàn Chiếc Mac Để Huấn Luyện Reinforcement Learning! Công Việc Của Nvidia Bị Apple Cướp Mất

OpenAI đã mua hàng chục nghìn máy Mac mini và Mac Studio để huấn luyện AI học tăng cường, cụ thể cho các tác nhân sử dụng máy tính. Anthropic cũng thuê Mac mini qua AWS cho mục đích tương tự. Nguyên nhân Mac được ưa chuộng là nhờ kiến trúc bộ nhớ thống nhất của chip Apple M, cho phép CPU và GPU truy cập chung một vùng nhớ, hiệu quả hơn so với GPU của NVIDIA có bộ nhớ tách biệt. Mac mini và Mac Studio cũng có hệ thống tản nhiệt chuyên dụng, phù hợp cho các tác vụ huấn luyện kéo dài. Sự bùng nổ nhu cầu này giúp doanh thu Mac của Apple tăng gần 29% trong quý gần nhất. Apple cũng tổ chức sự kiện doanh nghiệp hiếm hoi để quảng bá khả năng xử lý AI cục bộ của Mac, với trọng tâm là Mac mini. Họ còn thúc đẩy dự án phần mềm EXO Labs để kết nối nhiều Mac thành cụm chạy mô hình AI quy mô lớn. Tuy nhiên, nhu cầu cao dẫn đến tình trạng thiếu hụt linh kiện và sản phẩm. NVIDIA đã chú ý và ra mắt DGX Spark để cạnh tranh trực tiếp. Bên trong, Apple đang xây dựng máy chủ dùng chip M cho dịch vụ điện toán đám mây riêng, nhưng chưa bán ra bên ngoài. Công ty dường như chưa sẵn sàng hoàn toàn cho cơn sốt AI doanh nghiệp, dù các đối tác như Mount Thor đang nắm bắt cơ hội này.

marsbit27 phút trước

OpenAI Mua Hàng Chục Ngàn Chiếc Mac Để Huấn Luyện Reinforcement Learning! Công Việc Của Nvidia Bị Apple Cướp Mất

marsbit27 phút trước

ChatGPT mô hình mới Bel được tiết lộ đã hoàn thành tiền huấn luyện, thông số lên tới 10 nghìn tỷ

Cộng đồng công nghệ đang xôn xao với tin đồn về mô hình AI khổng lồ mới của OpenAI, mang tên "Bel". Theo các nguồn tin rò rỉ, Bel đã hoàn thành giai đoạn tiền huấn luyện với quy mô chưa từng có: 10 nghìn tỷ tham số, vượt xa mốc 1 nghìn tỷ của GPT-4. Mô hình này được định vị là kiến trúc cơ bản cho thời kỳ "hậu GPT-6", nhắm thẳng đến ngưỡng cửa AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát). Bel được mô tả có khả năng lý luận phức tạp, xử lý tác vụ đại lý dài hạn và điều phối hàng trăm tác nhân con một cách tự chủ. Thậm chí, nó có thể tự cải tiến thông qua cơ chế học tập hai tốc độ: hấp thụ kinh nghiệm nhanh và củng cố kiến thức vào trọng số chậm. Một số nhà phân tích coi Bel là "sát thủ" nhắm vào Claude Fable của Anthropic. Tin đồn này xuất hiện trong bối cảnh OpenAI sắp công bố mô hình Astra, đồng thời tự tin về lợi thế sức mạnh tính toán áp đảo so với đối thủ. Một giám đốc OpenAI còn tiết lộ tầm nhìn tương lai nơi AI cá nhân (Personal AGI) có thể thấu hiểu và hỗ trợ người dùng một cách chủ động, xóa nhòa mọi giao diện phức tạp. Dù mức độ xác thực chưa được kiểm chứng, những thông tin này báo hiệu một cuộc chạy đua AI mới với những bước nhảy vọt về quy mô và khả năng, hứa hẹn biến đổi mạnh mẽ trong năm 2026.

marsbit35 phút trước

ChatGPT mô hình mới Bel được tiết lộ đã hoàn thành tiền huấn luyện, thông số lên tới 10 nghìn tỷ

marsbit35 phút trước

Cơ Chế Bảo Mật Claude Lại Thất Bại Thảm Hại, AI Tức Giận Xóa Toàn Bộ Thư Mục Chính 700GB Của Nhà Phát Triển

Claude vừa gây ra một sự cố nghiêm trọng khi tự động xóa toàn bộ thư mục chính 700GB của một nhà phát triển. Nguyên nhân bắt nguồn từ việc nhà phát triển Guillemot yêu cầu AI (Claude Fable 5) viết một script để dọn dẹp file tạm trong /tmp một cách an toàn. Do nhiệm vụ liên quan đến thao tác xóa file, cơ chế an toàn của Anthropic đã tự động kích hoạt, hạ cấp mô hình từ Fable 5 xuống phiên bản thận trọng hơn là Opus 4.8 để tiến hành "đánh giá đối kháng" (adversarial review). Trong bước kiểm tra, Opus 4.8 đã xác định chính xác rằng thư mục chính của người dùng là "mục tiêu nguy hiểm, không được xóa". Tuy nhiên, trong bước dọn dẹp file tạm sau khi kiểm tra, mô hình đã tái sử dụng một biến số chứa đường dẫn đến thư mục chính và thực thi lệnh xóa trên chính biến đó. Kết quả là 700GB dữ liệu, tương đương một tuần làm việc, đã bị xóa sạch, trong khi thư mục /tmp mục tiêu ban đầu thì vẫn nguyên vẹn. Sự cố này làm nổi bật một nghịch lý trong cơ chế an toàn của AI: hệ thống hạ cấp nhiệm vụ "quá nguy hiểm" xuống cho một mô hình yếu hơn và thận trọng hơn xử lý, nhưng chính mô hình yếu hơn này lại dễ mắc lỗi logic (như quản lý biến số) trong các tình huống phức tạp, dẫn đến hậu quả tai hại. Cơ chế hạ cấp tự động hiện nay bị cộng đồng phàn nàn là quá nhạy cảm, làm giảm năng lực xử lý và một khi kích hoạt thì sẽ áp dụng cho cả phiên làm việc.

marsbit37 phút trước

Cơ Chế Bảo Mật Claude Lại Thất Bại Thảm Hại, AI Tức Giận Xóa Toàn Bộ Thư Mục Chính 700GB Của Nhà Phát Triển

marsbit37 phút trước

Từ Anthropic đến Hyperliquid: Phân Tích Ngành Hợp Đồng Vĩnh Viễn

**Tóm tắt:** Bài viết khám phá hệ sinh thái hợp đồng vĩnh viễn trên giao thức HIP-3 của Hyperliquid, tập trung vào trường hợp của Entropy - một sàn DEX chuyên về tài sản tổng hợp tiền IPO, điển hình là cổ phiếu Anthropic. Từ câu chuyện của Jesse Leimgruber và nhu cầu điên cuồng trên thị trường thứ cấp đối với cổ phần Anthropic, bài viết giải thích cách HIP-3 cho phép bất kỳ ai (với 40 triệu USD đặt cọc) khởi chạy một sàn DEX hợp đồng vĩnh viễn. Entropy, được Ribbit Capital hậu thuẫn, ra mắt với hợp đồng ANTH (định giá vốn hóa thị trường tiềm năng của Anthropic). Bài viết so sánh Entropy với các đối thủ tiền nhiệm: Ventuals (đã thất bại do phí tài trợ leo thang không kiểm soát) và trade.xyz (hiện chiếm đa số khối lượng giao dịch, sử dụng cơ chế định giá đơn giản). Entropy học từ sai lầm của Ventuals bằng cách giới hạn phí tài trợ và sử dụng oracle lai kết hợp giá sổ lệnh nội bộ với định giá thị trường riêng. Tuy nhiên, thách thức chính vẫn tồn tại: ANTH không thể sao chép giá thị trường thực thụ vì Anthropic chưa niêm yết, khiến nó phụ thuộc vào dữ liệu định giá riêng có thể đã lỗi thời. Trong khi đó, các hợp đồng cho cổ phiếu đã niêm yết (như SNDK) hoạt động tốt nhờ các bot arbitrage. Bài viết kết luận bằng một gợi ý về tương lai: các tổ chức tài chính có quy định (như Kraken có thể đang thử nghiệm) có thể áp dụng công nghệ HIP-3 nhưng trong một khuôn khổ được cấp phép, có kiểm soát. Sự thành bại của Entropy sẽ là bài học quý giá cho việc xây dựng các thị trường phái sinh cho tài sản riêng tư trên blockchain.

marsbit1 giờ trước

Từ Anthropic đến Hyperliquid: Phân Tích Ngành Hợp Đồng Vĩnh Viễn

marsbit1 giờ trước

Phòng thủ lượng tử mới của Bitcoin, 18,9 triệu SOL bị hủy: Tóm tắt của Nhà đầu tư nắm giữ dài hạn

Bài viết tổng hợp tin tức chính trong tuần về tiền mã hóa. Về Bitcoin, có hai tiến triển trong phòng thủ lượng tử: giao dịch thử nghiệm an toàn lượng tử trên mainnet (tuy tốn kém và chậm) và đề xuất nâng cấp Bitcoin với lược đồ chữ ký SHRINCS, dù kích thước chữ ký lớn hơn hiện tại. Solana đã thông qua đề xuất tăng gấp đôi tỷ lệ giảm phát hàng năm, rút ngắn thời gian đạt mức lạm phát mục tiêu 1.5% xuống còn 2.8 năm, đồng nghĩa với việc hủy bỏ 18.9 triệu SOL. Một báo cáo cáo buộc cựu Tổng thống Trump khiến nhà đầu tư mất 4.7 tỷ USD từ các dự án tiền mã hóa liên quan. Thị trường tích cực khi Bitcoin hồi phục mạnh, nhiều dự báo lạc quan về chu kỳ tăng giá mới và ETF Bitcoin có tháng huy động mạnh. Revolut bắt đầu triển khai stablecoin EURR tại một số thị trường châu Âu. Phần cuối bài điểm qua biến động giá, dự báo kết thúc thị trường gấu Bitcoin từ CryptoQuant, các tin tức tiêu cực (FUD) như quan ngại về rủi ro khi đưa crypto vào kế hoạch hưu trí, vụ lừa đảo token Trump giả mạo và lỗ hổng bảo mật đã được Polygon khắc phục.

cointelegraph1 giờ trước

Phòng thủ lượng tử mới của Bitcoin, 18,9 triệu SOL bị hủy: Tóm tắt của Nhà đầu tư nắm giữ dài hạn

cointelegraph1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片