# Bài viết Liên quan Tự động hóa

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Tự động hóa", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Báo cáo chuyên sâu DWF: AI vượt trội con người trong tối ưu hóa lợi nhuận DeFi, nhưng giao dịch phức tạp vẫn kém hơn 5 lần

Báo cáo từ DWF Ventures chỉ ra rằng AI Agent hiện chiếm gần 19% khối lượng giao dịch DeFi, thể hiện hiệu suất vượt trội so với con người trong các tác vụ tối ưu hóa lợi nhuận với quy tắc rõ ràng, như ARMA đạt lợi suất 9.75% cho USDC. Tuy nhiên, trong giao dịch phức tạp, con người vẫn vượt trội hơn 5 lần so với AI, do mô hình gặp khó khăn trong việc xử lý biến động và quản lý rủi ro. Các yếu tố quyết định thành công của Agent bao gồm lựa chọn mô hình (Grok-4 dẫn đầu), quản lý đòn bẩy và chiến lược giao dịch. Báo cáo cũng cảnh báo rủi ro khi mở rộng quy mô như tấn công Sybil, bão hòa chiến lược và thách thức về minh bạch. Cần xây dựng cơ sở hạ tầng tin cậy (như ERC-8004) để đảm bảo tương lai của Agent trong DeFi.

marsbit18 giờ trước

Báo cáo chuyên sâu DWF: AI vượt trội con người trong tối ưu hóa lợi nhuận DeFi, nhưng giao dịch phức tạp vẫn kém hơn 5 lần

marsbit18 giờ trước

Nền Tảng Giao Dịch AI Định Lượng AlphaNet Huy Động Thành Công 10 Triệu Đô Vòng Gọi Vốn Hạt Giống Do Joffre Capital Dẫn Đầu

AlphaNet, nền tảng giao dịch định lượng AI cấp tổ chức, vừa huy động thành công 10 triệu USD trong vòng gọi vốn Seed do Joffre Capital dẫn đầu, với sự tham gia của Huashan Capital và một tập đoàn giao dịch định lượng châu Á. Nền tảng này chuẩn bị ra mắt công chúng sau khi hoạt động dưới dạng whitelist. AlphaNet cung cấp giải pháp giao dịch tự động end-to-end, tích hợp các nguồn alpha cấp tổ chức, marketplace chiến lược định lượng, triển khai một-click và thuật toán giao dịch độc quyền. Hiện có hơn 30 chiến lược với tỷ lệ Sharpe cao, nền tảng dự kiến mở rộng lên 100+ chiến lược và ra mắt nền tảng mở vào cuối Q2/2024, cho phép các nhà giao dịch tích hợp chiến lược riêng. AlphaNet được ấp ủ bởi Tensor Investment và hưởng lợi từ chuyên môn của các nhà đầu tư để phát triển nền tảng alpha mở đầu tiên.

TheNewsCryptoHôm qua 06:07

Nền Tảng Giao Dịch AI Định Lượng AlphaNet Huy Động Thành Công 10 Triệu Đô Vòng Gọi Vốn Hạt Giống Do Joffre Capital Dẫn Đầu

TheNewsCryptoHôm qua 06:07

Chỉ làm việc 2 giờ mỗi ngày? Kỹ sư Google này dùng Claude để tự động hóa 80% công việc của mình

Một kỹ sư Google 11 năm kinh nghiệm đã tự động hóa 80% công việc bằng Claude Code, chỉ làm việc 2-3 giờ/ngày và kiếm 28.000 USD/tháng nhờ ba bước: 1. Tạo file CLAUDE.md với nguyên tắc của Karpathy (Suy nghĩ trước khi code, Đơn giản hóa, Thay đổi chính xác, Hướng mục tiêu), giảm tỷ lệ vi phạm từ 40% xuống 3%. 2. Sử dụng Everything Claude Code - hệ thống agent tự động hoàn chỉnh thay vì làm thủ công. 3. Khắc phục lỗi token ẩn trong Claude Code v2.1.100 bằng công cụ đơn giản. Hệ thống tự động chạy mỗi 15 phút, giúp tiết kiệm 100-120 giờ/tháng. Chỉ cần 15-20 phút thiết lập để chuyển từ viết code sang giám sát, tận hưởng cuộc sống.

marsbit2 ngày trước 04:13

Chỉ làm việc 2 giờ mỗi ngày? Kỹ sư Google này dùng Claude để tự động hóa 80% công việc của mình

marsbit2 ngày trước 04:13

5 phút, biến AI thành bộ não thứ hai của bạn

Tóm tắt: Bài viết giới thiệu hệ thống quản lý kiến thức cá nhân kết hợp Claude Code và Obsidian, hoạt động như "bộ não thứ hai" AI. Hệ thống gồm ba lớp: dữ liệu thô, kho kiến thức có cấu trúc do AI duy trì và lớp quy tắc tổ chức. Với ba thao tác chính: Thu thập (Ingest), Truy vấn (Query) và Kiểm tra (Lint), nó biến thông tin thành tài sản tri thức có thể tái sử dụng, giảm tải nhận thức và nâng cao độ chính xác của AI. Hướng dẫn thiết lập trong 5 phút bao gồm tải Obsidian, tạo kho lưu trữ, cấu hình Claude Code, thiết lập prompt hệ thống và xây dựng cơ sở dữ liệu. Mẹo nâng cao như dùng tiện ích Chrome, tách kho riêng cho công việc/cá nhân và tận dụng tính năng "Orphans" để phát hiện điểm yếu trong dữ liệu. Nhược điểm: đòi hỏi bảo trì liên tục, chiếm dung lượng lưu trữ và phù hợp hơn với người quen dùng hình ảnh hóa dữ liệu.

marsbit04/11 12:49

5 phút, biến AI thành bộ não thứ hai của bạn

marsbit04/11 12:49

10 Mẹo Sử Dụng Claude Code: Biết Sớm Hưởng Lợi Sớm

Dưới đây là 10 mẹo sử dụng Claude Code giúp bạn tiết kiệm thời gian và làm việc hiệu quả hơn. **1. Ba cách khởi động:** - **Giao diện đồ họa:** Tải Claude Desktop từ trang web chính thức để có trải nghiệm trực quan. - **Dòng lệnh thông thường:** Sử dụng lệnh cơ bản trong terminal. - **Khởi động với ngữ cảnh (`-c`):** Khởi động lại và tự động khôi phục lịch sử trò chuyện trước đó. - **Tự động hóa (`-p`):** Khởi động không có giao diện để chạy các tác vụ tự động. **2. Mẹo khi chạy:** - **Dừng và quay lại:** Nhấn `Esc` một lần để ngắt phản hồi, nhấn `Esc` hai lần để xem danh sách các điểm kiểm tra và quay lại thời điểm trước đó. - **Chạy lệnh hệ thống:** Sử dụng cú pháp `!` (ví dụ: `!ls`) để chạy lệnh terminal mà không thoát Claude. - **Quản lý ngữ cảnh:** Dùng lệnh `/clear` để xóa lịch sử hoặc `/compact` để nén ngữ cảnh, giúp Claude chạy nhanh hơn. **3. Phần mềm hỗ trợ:** - **Superpowers:** Bộ kỹ năng (Skills) được đóng gói sẵn, áp dụng các phương pháp lập trình tốt nhất để cải thiện chất lượng code. - **Nhập liệu bằng giọng nói:** Sử dụng các công cụ như Typeless hoặc Doubao Input để nhập văn bản nhanh chóng bằng giọng nói, tăng tốc độ cung cấp prompt. - **Quản lý đa nhiệm:** Dùng các công cụ như Cmux (quản lý nhiều terminal) hoặc Vibe Island để chuyển đổi giữa các cửa sổ và tác vụ một cách liền mạch, giảm thiểu sự gián đoạn. Những mẹo và công cụ này giúp bạn tập trung hơn vào công việc chính và tối ưu hóa quy trình làm việc với Claude Code.

marsbit04/08 07:08

10 Mẹo Sử Dụng Claude Code: Biết Sớm Hưởng Lợi Sớm

marsbit04/08 07:08

Các chuyên gia trong ngành tụ họp, Suy nghĩ và Đột phá trong Thời đại AI Agent

Các chuyên gia trong ngành đã tập trung thảo luận về cơ hội và thách thức trong thời đại AI Agent tại sự kiện "Đừng 'Hoảng Loạn' Tôm" do các tổ chức uy tín đồng tổ chức. Các diễn giả từ Conflux, Tencent Cloud WorkBuddy, Biteye và Mankun Law Firm chia sẻ những phân tích sâu về xu hướng kỹ thuật, ứng dụng thực tế và rủi ro pháp lý. Về mặt kỹ thuật, AI Agent đang phát triển khả năng tự chủ, phân tích và ghi nhớ, nhưng vẫn cần tăng cường khả năng gọi bộ nhớ ngoài để đưa ra quyết định đáng tin cậy trong các tình huống phức tạp. Ứng dụng thực tế bao gồm tự động hóa văn phòng, hỗ trợ lập trình và quản lý tác vụ đa nhiệm, với các sản phẩm như WorkBuddy của Tencent. Tuy nhiên, vẫn tồn tại thách thức như chi phí token cao, rủi ro bảo mật và nhu cầu hiệu chỉnh của con người. Các nhà đầu tư nhấn mạnh rằng AI vẫn đang trong giai đoạn đầu, và cần tập trung vào các lớp cơ sở như năng lực tính toán. Về mặt pháp lý, các doanh nhân cần chú ý đến việc cách ly rủi ro, sở hữu tài sản số và tuân thủ dữ liệu. Tương lai, AI Agent dự kiến sẽ trở thành chủ thể kinh tế chính, thúc đẩy hiệu suất và tạo ra cơ hội mới.

marsbit04/08 05:54

Các chuyên gia trong ngành tụ họp, Suy nghĩ và Đột phá trong Thời đại AI Agent

marsbit04/08 05:54

Cá nhân bị đánh giá cao: Bức tranh sinh tồn của 'công ty một người' tại Trung Quốc

Bài viết "Cá Nhân Bị Đánh Giá Quá Cao: Bức Tranh Sống Còn Của 'One-Person Company' Trung Quốc" khám phá sự bùng nổ và thực tế khắc nghiệt của các công ty một người (OPC) ở Trung Quốc. Dù các câu chuyện thành công toàn cầu như Maor Shlomo (bán công ty với giá 80 triệu USD) hay Pieter Levels (doanh thu 2.7 triệu USD) tạo ra ảo tưởng về sự dễ dàng, dữ liệu từ cộng đồng SoloNest với 2500 mẫu cho thấy chỉ 20% OPC thực sự tạo ra doanh thu bền vững. Nguyên nhân thất bại bao gồm không bắt đầu hoặc chọn sai hướng đi. Điểm chung của những người thành công là họ tìm kiếm các nhu cầu chưa được đáp ứng trên thị trường thay vì chỉ dựa vào kỹ năng sẵn có. Tuy nhiên, trần doanh thu khi chỉ bán thời gian của một người là khoảng 1.2 triệu NDT/năm. Vượt qua giới hạn này là thách thức lớn, dù bằng cách tự động hóa bằng AI, hợp tác với các OPC khác, hoặc mở rộng quy mô. Tự động hóa thường khó khăn do chất lượng đầu ra giảm theo cấp số nhân qua mỗi khâu. Bài viết kết luận OPC không phải là trạng thái cuối cùng mà là một bàn đạp có "hạn sử dụng". Cửa sổ cơ hội - khoảng thời gian một nhu cầu ngách chưa bị các tập đoàn lớn chiếm lĩnh - đang ngày càng ngắn lại do sự gia nhập ồ ạt của các đối thủ cạnh tranh. Thành công phụ thuộc vào việc xác định đúng thời điểm và tốc độ phát triển nhanh hơn đối thủ để thoát khỏi vị trí là nút thắt cổ chai trước khi cánh cửa cơ hội đóng lại.

marsbit04/07 11:06

Cá nhân bị đánh giá cao: Bức tranh sinh tồn của 'công ty một người' tại Trung Quốc

marsbit04/07 11:06

Những thanh niên thị trấn gắn nhãn cho mô hình AI lớn

Tại những thị trấn nhỏ ở Trung Quốc như Đại Đồng (Sơn Tây), Vĩnh Hòa hay Bỉ Tiết (Quý Châu), hàng nghìn thanh niên địa phương đang tham gia vào một ngành công nghiệp mới: gắn nhãn dữ liệu cho các mô hình AI. Công việc của họ, thường được gọi là "công nhân dữ liệu", là dạy cho máy móc nhận thức thế giới — kéo khung hình để xác định người đi bộ cho xe tự lái, hoặc chấm điểm phản hồi của AI để dạy nó biết đồng cảm. Phần lớn lực lượng lao động này là phụ nữ, những bà mẹ trẻ hoặc thanh niên không tìm được việc làm phù hợp trong nền kinh tế thực. Tuy mang màu sắc của tương lai, công việc này lại cực kỳ nguyên thủy và vất vả. Thu nhập được trả theo sản phẩm, với mức giá đã giảm tới 90%: từ 1-2 hào (0.1-0.2 tệ) cho một khung hình 2D đơn giản xuống chỉ còn 3-4 phân (0.03-0.04 tệ). Để kiếm được 2-3 nghìn tệ một tháng, họ phải làm việc cật lực 8-10 giờ/ngày trong môi kiểm soát chặt chẽ, dưới áp lực tỷ lệ chính xác lên đến 98-99%. Sự bóc lột còn lan rộng đến cả lao động trí thức. Các nghiên cứu sinh từ những trường đại học ưu tú (985/211) cũng bị cuốn vào các công việc đánh giá dữ liệu phức tạp, nơi họ bị mài mòn bởi những tiêu chuẩn chủ quan và luôn thay đổi. Đằng sau cơn sốt AI toàn cầu và những lễ hội ra mắt hào nhoáng, tồn tại một chuỗi cung ứng dữ liệu đẫm mồ hôi. Các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI hay Microsoft hưởng lợi từ giá trị hàng nghìn tỷ đô la, trong khi những "nông nô sống" ở đáy cùng chỉ nhận được phần nhỏ nhoại từ khoản tiền thuê ngoài bị chia năm xẻ bảy. Và rồi, nghịch lý cuối cùng cũng ập đến: chính những AI mà họ nuôi dưỡng giờ đây đang dần khiến họ thất nghiệp. Với khả năng tự gắn nhãn nhanh gấp hàng nghìn lần, các tập đoàn đang cắt giảm mạnh việc thuê ngoài. Những người trẻ ở các thị trấn nhỏ, những người đã dùng sức lao động của mình để xây dựng nên tòa tháp AI, giờ đây phải run rẩy chờ đợi ngày cỗ máy họ tạo ra cướp đi sinh kế của chính họ.

marsbit04/07 04:41

Những thanh niên thị trấn gắn nhãn cho mô hình AI lớn

marsbit04/07 04:41

Khi AI Giải Quyết Vấn Đề Bảo Mật, DeFi Sẽ Trở Lại Thời Kỳ Hoàng Kim?

Từ năm 2020, DeFi Summer đã chứng kiến sự bùng nổ của các giao thức mới, nhưng nhiều dự án thất bại do lỗ hổng hợp đồng và tấn công kinh tế, dẫn đến tổn thất cho người dùng. Sự cố này khiến ngành công nghiệp chuyển hướng tập trung mạnh vào bảo mật, làm tăng chi phí và thời gian kiểm tra, từ đó kìm hãm tinh thần thử nghiệm và đổi mới trong DeFi. Tuy nhiên, AI đang thay đổi cục diện bằng cách giảm đáng kể chi phí bảo mật. Các công cụ AI mới như Nemesis có thể phát hiện lỗ hổng phức tạp, hiểu ngữ cảnh sâu và giảm báo động sai. Chúng kết hợp phân tích tĩnh, thực thi ký hiệu và thậm chí tự động xác minh mã. Với các mô hình như Mythos sắp ra mắt, khả năng AI sẽ còn được cải thiện hơn nữa. Kết hợp với nền tảng Battlechain của Cyfrin, quy trình phát triển DeFi được tối ưu hóa: viết mã → kiểm tra bằng AI → triển khai trên Battlechain → thử nghiệm tấn công thực tế → triển khai chính thức. Điều này rút ngắn chu kỳ từ vài tháng xuống chỉ còn vài giờ, với chi phí gần như bằng không. Ở cấp độ người dùng, ví tiền có thể tích hợp AI để kiểm tra hợp đồng trước khi ký giao dịch, bảo vệ chống lại rủi ro. AI sẽ trở thành lá chắn toàn diện từ phát triển, chuỗi đến người dùng, mở ra không gian thử nghiệm rộng lớn và khôi phục tinh thần sáng tạo cho DeFi.

marsbit04/03 10:15

Khi AI Giải Quyết Vấn Đề Bảo Mật, DeFi Sẽ Trở Lại Thời Kỳ Hoàng Kim?

marsbit04/03 10:15

Rhythm X Zhihu Tuyển Dụng Kỹ Năng Tại Hong Kong - Đăng Ký Ngay Để Có Cơ Hội Trình Diễn Trực Tiếp

Sáu tháng trước, "cách viết prompt tốt" là chủ đề nóng. Giờ đây, câu hỏi đó đã lỗi thời và được thay thế bằng **Skills**. Sự chuyển đổi rõ rệt này được kích hoạt bởi sự xuất hiện của các agent như OpenClaw, biến AI trong phim ảnh thành hiện thực: có tính cách, ghi nhớ, lập kế hoạch và hoàn thành công việc thay bạn, không chỉ trả lời câu hỏi. Một agent không có Skills giống như một nhân viên thông minh nhưng thiếu kinh nghiệm. Skills trang bị cho agent các khả năng chuyên biệt, giúp tự động hóa quy trình làm việc, tuân thủ các quy tắc trong lĩnh vực chuyên môn (như luật, y tế, tài chính) và cá nhân hóa theo sở thích. Các Skills phổ biến hiện nay bao gồm: theo dõi cơ hội chênh lệch giá trên Polymarket, thực thi chiến lược giao dịch định lượng mà không cần kiến thức lập trình hay tài chính sâu. Điều này không làm con người lười biếng, mà mở rộng ranh giới năng lực. Quan trọng hơn, với vibe coding, bất kỳ ai cũng có thể biến ý tưởng thành Skills trong một cuối tuần, mà không cần đội ngũ kỹ thuật, máy chủ hay ứng dụng phức tạp. Thị trường và kênh phân phối đã sẵn sàng thông qua các agent. Bạn chỉ cần tạo ra thứ mà chưa ai làm.

marsbit04/03 09:20

Rhythm X Zhihu Tuyển Dụng Kỹ Năng Tại Hong Kong - Đăng Ký Ngay Để Có Cơ Hội Trình Diễn Trực Tiếp