# Bài viết Liên quan công cụ

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

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

Hồi ức: 10 đóng góp quan trọng ít được biết đến của đội ngũ cốt lõi TON thời kỳ đầu

Dù TON Foundation ngày nay được biết đến rộng rãi hơn, nhưng ít người biết về câu chuyện của những người đóng góp ban đầu - nhóm NEWTON, cốt lõi của TON. Với những đóng góp kỹ thuật tự nguyện, nhóm NEWTON đã giành được sự công nhận chính thức từ đội ngũ Telegram vào năm 2021, đánh dấu sự "tiếp quản cộng đồng" quan trọng trong lịch sử blockchain. Là một thành viên sớm, tác giả Dr. Awesome Doge điểm lại 10 đóng góp then chốt của NEWTON: 1. **mytonctrl:** Công cụ tự động hóa quản lý node và thiết lập trình xác thực. 2. **tonmon:** Công cụ trực quan hóa để theo dõi tình trạng sức khỏe của blockchain. 3. **tonmine:** Theo dõi hoạt động khai thác từ các hợp đồng Giver. 4. **Cầu nối chuỗi chéo:** Cho phép chuyển tài sản liền mạch giữa TON, Ethereum và BSC. 5. **cryptobot:** Ví Telegram hỗ trợ nhiều loại tiền điện tử, tiền thân của mini app sau này. 6. **toncenter:** API công cộng giúp đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu trên chuỗi. 7. **explorer.toncoin.org:** Trình khám phá blockchain đầu tiên của TON. 8. **ton.sh:** Trình khám phá blockchain thế hệ mới, thân thiện với người dùng hơn. 9. **TonWeb:** Bộ SDK JavaScript quan trọng để tương tác với blockchain. 10. **ton wallet:** Chiếc ví TON đầu tiên của tác giả. Vào tháng 6/2021, nhóm NEWTON đã gửi một bức thư ngỏ ghi nhận các đóng góp và yêu cầu quyền kiểm soát kho lưu trữ GitHub. Phản hồi tích cực từ đội ngũ Telegram sau đó đã mở ra một chương mới cho lịch sử TON. Những nỗ lực ban đầu này đã đặt nền móng vững chắc cho sự tăng trưởng bùng nổ của hệ sinh thái TON ngày nay.

marsbit03/15 02:25

Hồi ức: 10 đóng góp quan trọng ít được biết đến của đội ngũ cốt lõi TON thời kỳ đầu

marsbit03/15 02:25

Trong thế giới biến đổi, nhân viên nhân văn nên sử dụng AI tốt hơn như thế nào?

Trong bối cảnh thế giới biến đổi, những người làm công việc nhân văn có thể sử dụng AI hiệu quả hơn bằng cách tuân theo các nguyên tắc sau. Thay vì xem AI như một công cụ thần kỳ, hãy coi nó như một trợ lý cần được hướng dẫn chi tiết. Quan trọng nhất là đảm bảo tính minh bạch, kiểm soát được quy trình và chịu trách nhiệm về kết quả cuối cùng. Các nguyên tắc chính bao gồm: Phá vỡ nhiệm vụ thành các bước nhỏ, có thể quản lý được; cung cấp ngữ cảnh, đối tượng và mục tiêu rõ ràng; sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau cho cùng một tác vụ; quản lý kỳ vọng rằng kiến thức của AI ở mức phổ thông; và luôn ưu tiên chất lượng nguyên liệu (tài liệu) và gu thẩm mỹ cá nhân. Cách tiếp cận then chốt là công nghiệp hóa quy trình làm việc trước, sau đó mới tích hợp AI vào các khâu cụ thể, cho phép sản xuất hàng loạt bản nháp ổn định. Điều này giải phóng người làm nghề để tập trung vào sáng tạo, đánh giá và những công việc đòi hỏi trí tuệ bậc cao, cuối cùng vẫn đảm bảo họ tự hào đứng tên trên tác phẩm của mình.

marsbit03/05 05:24

Trong thế giới biến đổi, nhân viên nhân văn nên sử dụng AI tốt hơn như thế nào?

marsbit03/05 05:24

Mô Hình AI Lớn Ngày Càng Mới, Người Lao Động Làm Sao Thoát Khỏi "Nỗi Lo AI"?

Mô hình AI lớn không ngừng phát triển, gây ra "lo lắng AI" cho người lao động. Nguyên nhân không phải do có quá nhiều thay đổi, mà do thiếu bộ lọc giữa tin tức ồ ạt và giá trị thực sự với công việc của bạn. Bài viết đề xuất ba giải pháp: 1. **Tạo bản tin AI hàng tuần**: Sử dụng công cụ (như n8n) để tự động thu thập tin từ nguồn uy tín, sau đó dùng AI lọc chỉ những gì liên quan trực tiếp đến công việc, vai trò và ngành của bạn. 2. **Kiểm tra bằng prompt thực tế**: Khi có công cụ mới, hãy kiểm tra nó ngay bằng các prompt bạn dùng hàng ngày trong công việc, so sánh kết quả với công cụ hiện tại để đánh giá khách quan. 3. **Phân biệt "cập nhật benchmark" và "cập nhật nghiệp vụ"**: 90% thông báo là về cải thiện điểm số benchmark, không phải tính năng mới thực sự hữu ích cho công việc hàng ngày. Chỉ tập trung vào thứ bạn có thể dùng ngay. Kết hợp các phương pháp này giúp bạn không bỏ lỡ điều quan trọng, giảm lo lắng và biến AI thành lợi thế. Lợi thế cạnh tranh thực sự là biết nên bỏ qua những gì.

marsbit02/09 12:23

Mô Hình AI Lớn Ngày Càng Mới, Người Lao Động Làm Sao Thoát Khỏi "Nỗi Lo AI"?

marsbit02/09 12:23

Thời đại AI, dữ liệu là dầu mỏ: Người bình thường làm thế nào từ thăm dò đến bán xăng?

"Trong thời đại AI, dữ liệu được ví như dầu mỏ, nhưng người bình thường có thể tham gia bằng cách xây dựng 'mỏ dầu' cá nhân từ dữ liệu riêng (ghi chú, kinh nghiệm) và nguồn công cộng chất lượng (sách, báo, nghiên cứu). Quan trọng là phải xử lý chúng bằng AI (như ChatGPT) để tạo tri thức tinh chế, tránh nội dung rác (AGRC). 'Nhà máy lọc dầu' chính là quy trình cá nhân: công cụ, phương pháp prompt và kết hợp AI. Sản phẩm đầu ra (script, bài viết, báo cáo) thường không chuẩn hóa, nên cần xác định rõ đối tượng tiêu thụ: tự dùng, bán cho doanh nghiệp hoặc số đông. Cuối cùng, phải 'bảo vệ môi trường' bằng cách dọn dẹp công cụ lỗi thời, dữ liệu rỗng và hủy các gói dịch vụ không dùng. Hãy bắt đầu bằng một chiếc máy tính, xây nguồn cảm hứng có chọn lọc và tạo ra giá trị thiết thực."

marsbit01/19 11:12