# Bài viết Liên quan Năng Suất

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Năng Suất", 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.

Warsh đang âm thầm định hình lại Cục Dự trữ Liên bang qua năm nhóm công tác

Tác giả: Qinbafrank Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) mới đây đã công bố thành phần lãnh đạo của năm nhóm công tác cải cách lớn. Phân tích cho thấy, dưới sự chỉ đạo của Chủ tịch Kevin Warsh, có vẻ như một "tầng thiết kế chính sách song song" đang được thiết lập xoay quanh chủ tịch. Trong khi quyền quyết định chính thức vẫn thuộc về Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC) và Hội đồng Thống đốc, thì quyền thiết lập chương trình nghị sự, sản xuất tri thức, tiếp cận dữ liệu và định hình diễn ngôn công chúng đang có xu hướng tập trung vào chủ tịch và các chuyên gia bên ngoài do ông lựa chọn. Năm nhóm công tác này có tên chính thức là "Nhóm công tác thúc đẩy chính sách tiền tệ của Chủ tịch", với 15 đồng trưởng nhóm đều là các chuyên gia bên ngoài, được nhân viên Fed hỗ trợ, tiến hành nghiên cứu độc lập và cuối cùng trình bày kết luận lên FOMC. Nhiệm vụ của năm nhóm bao phủ toàn bộ "hệ điều hành" của chính sách tiền tệ: Đầu vào dữ liệu → Mô hình năng suất, việc làm và lạm phát → Công cụ bảng cân đối kế toán → Giao tiếp đối ngoại. Các đặc điểm nổi bật của mô hình nhóm công tác này bao gồm: do lãnh đạo cao nhất trực tiếp khởi xướng; vượt qua ranh giới bộ phận hiện có; thiết lập kênh báo cáo thông tin song song; bỏ qua sự chậm trễ của thủ tục quan liêu thông thường và lợi ích cục bộ; nhanh chóng thiết lập lại chương trình nghị sự chính sách thông qua "thiết kế cấp cao"; và tập trung quyền phối hợp và tri thức thông qua một tổ chức đặc biệt. Trong tương lai, khả năng cao là Chủ tịch Warsh sẽ giữ nguyên hiện trạng cho đến khi các nhóm công tác hoàn thành nghiên cứu. Cần theo dõi xem các nhóm công tác này có tồn tại lâu dài hay không, liệu kết luận của họ có trở thành chính sách định sẵn của chủ tịch hay không, và FOMC cuối cùng chỉ phê chuẩn các quyết định đó.

marsbit07/10 10:24

Warsh đang âm thầm định hình lại Cục Dự trữ Liên bang qua năm nhóm công tác

marsbit07/10 10:24

Hôm nay, Claude Cowork cập nhật lớn, đóng laptop, nó thay bạn làm việc cả đêm

Hôm nay, Claude Cowork đã có bản cập nhật lớn, chính thức xuất hiện trên điện thoại và web. Bản nâng cấp này mang đến trải nghiệm "làm việc tách rời thiết bị" hoàn toàn mới: người dùng có thể giao nhiệm vụ trên máy tính, sau đó đóng máy, và Cowork sẽ tự động chạy trên đám mây để tiếp tục xử lý. Nó tự động phân tích nhiệm vụ, kết nối với các công cụ như Slack và email, thu thập thông tin và tạo tài liệu. Khi cần quyết định quan trọng, nó sẽ gửi thông báo đến điện thoại người dùng để xác nhận. Điều này có nghĩa là người dùng có thể theo dõi tiến độ hoặc đưa ra chỉ đạo mọi lúc, mọi nơi thông qua điện thoại, ngay cả khi đang xem World Cup hay di chuyển. Các tác vụ dài hạn sẽ không còn bị gián đoạn khi thoát khỏi thiết bị. Bản cập nhật lần này đã hợp nhất cổng Chat và Cowork, đồng thời kéo dài thời gian sử dụng gấp đôi đến ngày 5/8. Anthropic nhấn mạnh rằng Cowork giờ đây đã sở hữu ba "mảnh ghép" then chốt: lấy ngữ cảnh chính xác, hỗ trợ các tác vụ lặp dài hạn và khả năng hoạt động độc lập không cần thiết bị. Cùng lúc này, các gã khổng lồ như OpenAI, Microsoft và Google cũng đang đẩy mạnh phát triển AI agent hướng tới đối tượng người lao động phổ thông, biến chúng thành một phần trong công việc hàng ngày. Cuộc cạnh tranh trong tương lai có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp liền mạch vào cuộc sống hơn là chỉ số thông minh thuần túy.

marsbit07/08 00:57

Hôm nay, Claude Cowork cập nhật lớn, đóng laptop, nó thay bạn làm việc cả đêm

marsbit07/08 00:57

Sau cuộc gặp gỡ cận cảnh với Wash, nhà kinh tế trưởng của Morgan Stanley vẫn khẳng định: Fed sẽ không tăng lãi suất trong năm nay

Sau khi quan sát kỹ lưỡng Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) Wash, nhà kinh tế trưởng toàn cầu của Morgan Stanley, Seth Carpenter, khẳng định Fed sẽ không tăng lãi suất trong năm nay. Phân tích từ bài phát biểu của Wash tại diễn đàn chính sách Sintra, Carpenter nhận thấy hai tín hiệu đáng chú ý: sự cân bằng hơn trong mục tiêu kép (ổn định giá cả và việc làm đầy đủ) và việc Wash chủ động nhấn mạnh rằng kỳ họp chính sách gần đây đã làm giảm kỳ vọng lạm phát và phần bù rủi ro kỳ hạn của thị trường. Điều này khiến Carpenter cho rằng khả năng tăng lãi suất vào tháng 7 là không lớn. Dữ liệu cơ bản ủng hộ quan điểm này. Số liệu việc làm phi nông nghiệp vẫn tạo không gian cho Fed duy trì lãi suất, trong khi dự báo lạm phát của Morgan Stanley thấp hơn so với dự báo trung vị của Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC). Carpenter cũng bác bỏ quan điểm phổ biến cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ dẫn đến giảm phát và thúc đẩy cắt giảm lãi suất. Ông lập luận rằng tác động của chu kỳ kinh doanh, tăng trưởng năng suất cao hơn và lãi suất cân bằng (r*) tăng lên sẽ làm suy yếu logic của việc cắt giảm lãi suất. Trái ngược với Fed, Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) có xu hướng thắt chặt chính sách rõ ràng hơn. Dự báo cơ sở của Morgan Stanley là ECB sẽ tăng lãi suất thêm 25 điểm cơ bản vào tháng 9, mặc dù dữ liệu lạm phát mềm gần đây và giá dầu giảm có thể tạo ra một số biến số.

marsbit07/06 01:40

Sau cuộc gặp gỡ cận cảnh với Wash, nhà kinh tế trưởng của Morgan Stanley vẫn khẳng định: Fed sẽ không tăng lãi suất trong năm nay

marsbit07/06 01:40

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

Fable 5 ra mắt với sự chú ý toàn cầu, từ kỳ vọng cao đến lệnh cấm và hạn chế truy cập. Claude Code kỹ sư Thariq Shihipar chia sẻ hướng dẫn sử dụng Fable 5 hiệu quả, giải quyết vấn đề chênh lệch thông tin giữa người dùng và mô hình. Ông so sánh "bản đồ" (prompt, kỹ năng, ngữ cảnh người dùng cung cấp) với "lãnh thổ" (môi trường thực tế cần xử lý). Khoảng cách này là "điểm chưa biết". Chất lượng công việc phụ thuộc vào khả năng làm rõ các điểm chưa biết này. Bài viết phân loại "điểm chưa biết" thành bốn loại: Đã biết mình biết (nội dung trong prompt), Đã biết mình chưa biết, Chưa biết mình đã biết (điều hiển nhiên không nói ra), và Chưa biết mình chưa biết. Để thu hẹp khoảng cách, tác giả đề xuất các phương pháp lặp đi lặp lại trước, trong và sau khi thực hiện công việc: - **Trước khi thực hiện:** Quét điểm mù, động não tạo nguyên mẫu, đặt câu hỏi ngược, tham khảo tài liệu, lập kế hoạch triển khai. - **Trong khi thực hiện:** Ghi chú lại các quyết định và điều chỉnh trong quá trình thực thi. - **Sau khi thực hiện:** Tạo tài liệu giải thích/giới thiệu và tự kiểm tra kiến thức. Ví dụ, chính video ra mắt Fable đã được Claude Code biên tập bằng cách áp dụng các bước trên: học về kỹ thuật phụ đề, tạo nguyên mẫu đồng bộ hóa, và học về chỉnh màu video. Bài học cốt lõi: Mô hình càng mạnh, việc xác định rõ các "điểm chưa biết" của bạn trước khi bắt đầu càng quan trọng để dẫn đến kết quả tốt hơn. Hãy để Claude giúp bạn tìm ra chúng.

marsbit07/06 00:17

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

marsbit07/06 00:17

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

Token hiện đang tiêu tốn tới 30% tổng lương nhân viên tại SemiAnalysis, một viện nghiên cứu bán dẫn Silicon Valley, nhưng đổi lại mang lại hiệu suất cao gấp nhiều lần chi phí lao động truyền thống. CEO NVIDIA, Jensen Huang, thậm chí khuyến khích các kỹ sư sử dụng Token với ngân sách bằng nửa lương, coi đây là "tư liệu sản xuất" mới. Tuy nhiên, mặt khác, nhiều gã khổng lồ công nghệ như Uber và Microsoft đang vật lộn với hóa đơn AI tăng vọt ngoài tầm kiểm soát, trong khi mối liên hệ giữa việc sử dụng AI và đổi mới sản phẩm thực tế vẫn chưa rõ ràng. Một nghiên cứu của MIT năm 2024 chỉ ra trong 77% công việc liên quan đến thị giác, thuê người vẫn rẻ hơn dùng AI. Báo cáo của SemiAnalysis nhấn mạnh đừng chỉ nhìn vào chi phí hiện tại. Với sự tối ưu hóa phần mềm (như tăng tốc độ xử lý token lên 14 lần) và phần cứng mới (hiệu suất cao gấp 17-32 lần), chi phí token dự kiến sẽ giảm mạnh. Gartner dự báo đến 2030, chi phí suy luận cho mô hình lớn có thể giảm hơn 90% so với 2025. Bài viết kết luận rằng dù các công ty công nghệ đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào AI và cắt giảm nhân sự, tác động kinh tế rộng lớn vẫn chưa thấy rõ. Đây là giai đoạn "xây đường ống" cần thiết, tương tự như điện lưới hay internet trước đây. SemiAnalysis, với 30% chi phí lương chuyển thành token, đã thấy được đòn bẩy sản xuất khổng lồ và đứng về phía bên kia của dòng chảy. Câu hỏi đặt ra cho các công ty khác là bắt đầu ngay hay chờ đợi và bị tụt lại phía sau.

marsbit07/06 00:16

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

marsbit07/06 00:16

Waller: Lạm phát giảm nhiệt trong bốn tuần gần đây, AI đang định hình lại nền kinh tế, không cần thiết phải có hướng dẫn tiền định

Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed), ông Waller, phát biểu tại Diễn đàn Ngân hàng Trung ương châu Âu rằng Fed sẽ không cung cấp hướng dẫn tiền định về lộ trình lãi suất trong tương lai, mà sẽ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mới nhất trong mỗi cuộc họp. Ông Waller chỉ ra rằng rủi ro lạm phát tại Mỹ trong bốn tuần gần đây đã giảm bớt. Ông nhấn mạnh tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với nền kinh tế vĩ mô, cho rằng AI đang thay đổi nền kinh tế với tốc độ chưa từng có, có khả năng mở rộng năng lực cung ứng và cải thiện năng suất, nhưng tác động cuối cùng đối với lạm phát và thị trường việc làm vẫn cần được đánh giá dựa trên dữ liệu. Về chính sách, ông Waller tái khẳng định tính độc lập của Fed, cho biết sẽ không chịu áp lực bên ngoài. Ông cũng bày tỏ quan điểm tiếp tục thu hẹp bảng cân đối kế toán, đồng thời tiết lộ năm nhóm đặc nhiệm cải cách nội bộ sẽ sớm công bố thành viên. Nhìn chung, ông lạc quan về triển vọng tăng trưởng năng suất của Mỹ, tin rằng thời đại AI mang lại cơ hội to lớn, nhưng Fed sẽ tiếp tục thận trọng dựa trên dữ liệu để cân bằng hai mục tiêu ổn định giá cả và việc làm đầy đủ.

marsbit07/02 03:47

Waller: Lạm phát giảm nhiệt trong bốn tuần gần đây, AI đang định hình lại nền kinh tế, không cần thiết phải có hướng dẫn tiền định

marsbit07/02 03:47

Warsh: Lạm phát giảm trong bốn tuần gần đây, AI đang định hình lại nền kinh tế, Hướng dẫn dự phóng mất đi sự cần thiết

Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) Christopher Waller phát biểu tại Diễn đàn Ngân hàng Trung ương ECB ở Sintra, Bồ Đào Nha vào ngày 1/7. Ông tuyên bố Fed sẽ không cung cấp hướng dẫn tiền định về lộ trình lãi suất trong tương lai, thay vào đó sẽ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mới nhất trong từng cuộc họp. Waller cho biết rủi ro lạm phát tại Mỹ đã giảm bớt trong bốn tuần qua. Ông thảo luận về tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với nền kinh tế vĩ mô, nhấn mạnh rằng sự mở rộng năng lực cung ứng do AI thúc đẩy sẽ là một biến số mới quan trọng cho chính sách tiền tệ, vì cải thiện năng suất có thể cho phép tăng trưởng nhanh hơn với áp lực lạm phát thấp hơn. Tuy nhiên, tác động cuối cùng của AI đối với lạm phát - liệu nó là lực lượng giảm phát hay nguồn gây lạm phát mới - vẫn cần được đánh giá dựa trên dữ liệu. Về chính sách, Waller nói rằng Fed đang "mở ra một con đường mới" và sẽ không gợi ý trước hướng đi của lãi suất như trước đây. Ông cũng khẳng định tính độc lập của Fed, tuyên bố tổ chức này sẽ không thay đổi quyết định do áp lực chính trị bên ngoài. Ngoài ra, Waller đề cập rằng quan điểm của ông về bảng cân đối kế toán của Fed trong bốn tuần qua không thay đổi, mong muốn thu hẹp quy mô bảng cân đối kế toán. Ông cũng tiết lộ rằng danh sách thành viên của năm nhóm đặc nhiệm cải cách nội bộ sẽ sớm được công bố, nhằm xem xét lại khuôn khổ chính sách và cơ chế truyền thông của Fed.

链捕手07/02 03:39

Warsh: Lạm phát giảm trong bốn tuần gần đây, AI đang định hình lại nền kinh tế, Hướng dẫn dự phóng mất đi sự cần thiết

链捕手07/02 03:39

Google trong cơn bão khó khăn, vốn hóa thị trường bốc hơi hàng trăm tỷ USD, liệu Gemini Spark có cứu vãn được tình thế?

Gần đây, Google đối mặt với nhiều biến động. Tháng 6/2026, hàng loạt chuyên gia AI then chốt như Noam Shazeer (kiến trúc Transformer), John Jumper (AlphaFold), Jonas Adler và Alexander Pritzel (huấn luyện mô hình lớn) lần lượt rời đi, khiến thị trường lo ngại về khả năng giữ chân nhân tài của tập đoàn. Cổ phiếu Alphabet lao dốc, vốn hóa bốc hơi hàng trăm tỷ USD. Trong bối cảnh đó, Google công bố Gemini Spark, một tác nhân AI (AI Agent) chạy liên tục trên đám mây, có khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp xuyên suốt hệ sinh thái Google Workspace (Gmail, Lịch, Docs, Drive...). Spark có thể phân tích email, cập nhật bảng tính, quản lý thư mục, lập lịch trình dựa trên các quy tắc được thiết lập sẵn thông qua khung Antigravity (Tasks, Skills, Schedules). Mục tiêu là biến AI từ một công cụ trò chuyện thành một "nhân viên kỹ thuật số" tự động làm việc. Tuy nhiên, sản phẩm hiện chỉ dành cho người dùng Google AI Ultra (100 USD/tháng), bị chỉ trích là mức giá cao. Bài viết nhận định, dù sở hữu lợi thế lớn về hệ sinh thái sản phẩm, Google đã chậm chân trong cuộc đua Agent so với các đối thủ như OpenAI hay Anthropic, phần lớn do sự thận trọng quá mức của một gã khổng lồ. Spark được xem như một nỗ lực đổi mới cần thiết, nhưng khó có thể ngay lập tức "cầm máu" cho những tổn thất về nhân sự và niềm tin thị trường mà Google đang đối mặt. Câu hỏi lớn được đặt ra là liệu "cỗ máy làm việc" này có đủ sức gánh vác tương lai của Google khi những "kiến trúc sư" tài năng nhất đã ra đi.

marsbit07/01 10:20

Google trong cơn bão khó khăn, vốn hóa thị trường bốc hơi hàng trăm tỷ USD, liệu Gemini Spark có cứu vãn được tình thế?

marsbit07/01 10:20

Karpathy Lại Lập Kỳ Tích, Lật Đổ RAG, Biến Ghi Chú Của Bạn Thành Bộ Não Thứ Hai

Karpathy đã đề xuất một phương pháp cách mạng thay thế RAG truyền thống: xem ghi chú cá nhân là "mã nguồn" và sử dụng LLM làm "trình biên dịch" để xây dựng một wiki kiến thức cấu trúc và tự động. Trong mô hình LLM-WIKI này, tri thức được "biên dịch" một lần và duy trì liên tục, thay vì tái tạo lại mỗi khi truy vấn. Hệ thống có ba lớp: Raw (nguyên liệu thô không thể chỉnh sửa), Schema (quy tắc cấu trúc) và Wiki (sản phẩm biên dịch tự động, được liên kết chéo và cập nhật). Quy trình chính bao gồm Ingest (nạp tài liệu mới, tự động cập nhật các trang liên quan), Query (truy vấn wiki với câu trả lời có trích dẫn) và Lint (kiểm tra lỗi logic và mâu thuẫn). Phương pháp này giải quyết vấn đề suy giảm hiệu quả của RAG và bản đồ tri thức thủ công, đồng thời hiện thực hóa tầm nhìn về máy Memex từ năm 1945 bằng cách tự động hóa công việc bảo trì "ghi sổ" tẻ nhạt. Bản chất là một sự chuyển dịch quan hệ sản xuất nhận thức: AI đảm nhận việc quản lý, tổ chức và kết nối tri thức, giải phóng sự chú ý của con người cho các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược như lựa chọn thông tin và suy ngẫm ý nghĩa.

marsbit07/01 09:56

Karpathy Lại Lập Kỳ Tích, Lật Đổ RAG, Biến Ghi Chú Của Bạn Thành Bộ Não Thứ Hai

marsbit07/01 09:56

Báo cáo mới nhất của Anthropic thấu hiểu dân công sở toàn cầu: 5 giờ sáng cầu ngủ, 6 giờ tối hỏi công thức

Báo cáo mới nhất từ Anthropic, dựa trên phân tích hàng triệu cuộc hội thoại với Claude theo từng giờ, đã vẽ nên bức tranh sinh động về nhịp sống và công việc của người dùng AI trên toàn cầu. Dữ liệu tiết lộ một "đồng hồ sinh học" kỹ thuật số rõ rệt: lúc 5h sáng, mọi người hỏi nhiều nhất về cách ngủ lại; 7h sáng tìm kiếm tin tức; 18h chiều đạt đỉnh tìm kiếm công thức nấu ăn; còn buổi tối là cho các đề xuất giải trí. Chủ đề làm vườn duy trì ổn định suốt ngày. Sự khác biệt giữa ngày làm việc và cuối tuần rất rõ rệt: các ngày trong tuần tập trung vào email, báo cáo công việc (35% hội thoại cá nhân), trong khi cuối tuần tỷ lệ này tăng lên gần 50%, chuyển sang hỗ trợ cảm xúc, tư vấn y tế, đầu tư. Lập trình viên chuyển từ kiến trúc backend sang thiết kế AI Agent và phát triển game. Cuối tuần cũng là thời điểm các cuộc trò chuyện về khởi nghiệp đạt đỉnh, trong khi hoạt động tìm việc lại giảm. 93% cuộc hội thoại tạo ra một "artifact" - sản phẩm đầu ra như tài liệu, mã code, lời giải thích. Blog và bài viết chủ yếu cho công việc (81%), trong khi sáng tác văn học (như fanfiction, thơ) chủ yếu cho cá nhân (80%). Các công việc được trả lương cao (như quản lý marketing, lập trình viên) có xu hướng sử dụng nhiều token AI hơn, tương tác nhiều vòng hơn và sử dụng chế độ suy nghĩ sâu (deep thinking) thường xuyên hơn so với các công việc được trả lương thấp. Báo cáo cũng ghi nhận sự bùng nổ đột biến các câu hỏi về thuế vào ngày 14/4 (cao gấp 8 lần ngày thường) trước hạn chót khai thuế ở Mỹ, và sự sụt giảm mạnh ngay sau đó. Dữ liệu theo giờ không chỉ phản ánh hoạt động kinh tế mà còn phác họa nhịp điệu cuộc sống, lo lắng và mong muốn cá nhân của người dùng, giống như một cuốn nhật ký tập thể vô tình được viết thông qua những tương tác với AI.

marsbit06/29 08:22

Báo cáo mới nhất của Anthropic thấu hiểu dân công sở toàn cầu: 5 giờ sáng cầu ngủ, 6 giờ tối hỏi công thức

marsbit06/29 08:22

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow