# Bài viết Liên quan Quy trình làm việc

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Quy trình làm việc", 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.

10.000 Nhà Khoa H�h Miễn Phí 1 Năm, OpenAI Chuyển Dây Chuyền Nghiên Cứu Vào ChatGPT

OpenAI vừa công bố chương trình "ChatGPT for Academic Researchers", cung cấp quyền truy cập miễn phí một năm vào các mô hình AI tiên tiến nhất cho 100.000 nhà nghiên cứu học thuật (mục tiêu 2027, bắt đầu với 10.000 chỗ mùa hè này). Gói này bao gồm ChatGPT, ChatGPT Work, Codex với hạn mức cao hơn, cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, cùng hơn 75 công cụ chuyên ngành khoa học sự sống và khả năng kết nối với các nền tảng như Zotero, GitHub. Mục tiêu là đóng gói toàn bộ quy trình nghiên cứu - từ đọc tài liệu, viết mã, phân tích dữ liệu đến soạn thảo bản thảo - vào một không gian làm việc thống nhất. Dữ liệu của OpenAI cho thấy khoảng 1,3 triệu người đã sử dụng ChatGPT hàng tuần cho công việc khoa học và toán học cấp cao. Tuy nhiên, chương trình miễn phí có ba giới hạn chính: hạn mức sử dụng có giới hạn, không bao gồm API và quan trọng nhất là không cung cấp quyền truy cập vào trọng số mô hình (model weights), nghĩa là mô hình vẫn là một "hộp đen". Điều này trái ngược với mong muốn của nhiều nhà nghiên cứu AI, những người cần trọng số để đánh giá độc lập và kiểm tra an toàn. Chương trình này khác với "AI for Science" của Anthropic (cung cấp credit API), tập trung vào việc tạo ra một môi trường làm việc toàn diện nhằm hình thành thói quen sử dụng lâu dài. Câu hỏi đặt ra là liệu các nhà nghiên cứu có thể từ bỏ công cụ này khi thời gian dùng thử kết thúc hay không.

marsbit11 giờ trước

10.000 Nhà Khoa H�h Miễn Phí 1 Năm, OpenAI Chuyển Dây Chuyền Nghiên Cứu Vào ChatGPT

marsbit11 giờ trước

Nhà thiết kế Claude bị kỹ sư 'cuốn' tụt lại phía sau, liền tạo ra công cụ thu hút triệu người dùng

Claude Design ban đầu chỉ là một dự án phụ, được sinh ra từ tình huống bị "bỏ lại phía sau" của nhà thiết kế Nate Parrott tại Anthropic. Khi Opus 4.5 ra mắt vào tháng 11/2025, hai kỹ sư trong nhóm Claude Code bất ngờ tăng tốc độ làm việc, khiến tốc độ thiết kế của Parrott trở thành nút thắt cổ chai. Để bắt kịp, Parrott đã dùng thời gian ngoài giờ để tạo ra một công cụ nhỏ. Thay vì yêu cầu Claude "vẽ thiết kế", ông phát hiện ra mấu chốt: để Claude tạo ra HTML và xem nó như một "bảng vẽ" thống nhất cho slide, prototype, animation hay trang web. Ông còn nhúng hệ thống thương hiệu của Anthropic vào prompt, giúp thiết kế sinh ra tự động tuân thủ quy chuẩn. Công cụ này nhanh chóng được các nhà thiết kế nội bộ sử dụng để tạo prototype tương tác nhanh chóng, chỉ bằng một câu lệnh. Bước ngoặt đến tại một buổi họp offsite, khi mọi người dùng nó để làm slide thuyết trình ngay tại chỗ. Điều này thuyết phục nhóm Labs của Anthropic chính thức đầu tư, biến dự án phụ thành sản phẩm thực - Claude Design. Claude Design định vị là công cụ cho giai đoạn đầu: khám phá ý tưởng, so sánh phương án và xây dựng sự đồng thuận thông qua các tài liệu trực quan như slide, landing page, PDF. Nó kết nối với Claude Code cho giai đoạn phát triển sau này và có thể xuất sang nhiều nền tảng phổ biến. Câu chuyện cho thấy, khi AI làm đảo lộn nhịp độ công việc, giải pháp có thể nằm ở việc tự tạo ra công cụ mới để mở ra cục diện mới.

marsbit2 ngày trước 00:43

Nhà thiết kế Claude bị kỹ sư 'cuốn' tụt lại phía sau, liền tạo ra công cụ thu hút triệu người dùng

marsbit2 ngày trước 00:43

ChatGPT Đột Nhập Bàn Làm Việc Bằng Giọng Nói: Bạn Chỉ Cần Nói, Một Nhóm AI Lo Phần Việc

ChatGPT Voice chính thức có mặt trên phiên bản máy tính để bàn, cho phép người dùng chỉ cần nói là AI có thể hiểu và thực hiện nhiều công việc phức tạp. Andrej Karpathy chia sẻ cách làm việc hiệu quả với AI: thay vì gõ từng chữ, hãy nói một mạch suy nghĩ lộn xộn trong 10 phút. AI sẽ tự động sắp xếp, làm rõ ý tưởng và đưa ra kết quả mạch lạc. OpenAI ra mắt tính năng Voice cho ChatGPT trên desktop (macOS và Windows) trong bối cảnh Work và Codex, sử dụng mô hình âm thanh thế hệ mới GPT-Live có khả năng nghe và nói đồng thời, cho phép người dùng ngắt lời tự nhiên. Tính năng này không chỉ để trò chuyện mà còn giúp quản lý tác vụ: khởi động công việc, theo dõi tiến độ, điều phối nhiều tác nhân AI cùng lúc, và tiếp tục các dự án dang dở bằng cách kết nối với tài liệu, lịch và công cụ. Các lãnh đạo công nghệ như Sam Altman và Elon Musk cũng nhấn mạnh lợi thế của giọng nói: tốc độ truyền tải thông tin nhanh gấp 3-4 lần so với gõ phím, giúp truyền đạt ngữ cảnh phức tạp một cách tự nhiên. Giọng nói trở thành "cổng kết nối băng thông cao" giữa người và AI, phá bỏ giới hạn của phương thức nhập liệu truyền thống. Bước tiến này cho thấy OpenAI đang hướng tới biến ChatGPT thành một "hệ điều hành công việc AI", nơi người dùng đóng vai trò quản lý, ra lệnh bằng giọng nói để điều phối đội ngũ AI hoạt động liền mạch trong môi trường máy tính - trung tâm của dữ liệu và công việc thực tế.

marsbit07/27 10:44

ChatGPT Đột Nhập Bàn Làm Việc Bằng Giọng Nói: Bạn Chỉ Cần Nói, Một Nhóm AI Lo Phần Việc

marsbit07/27 10:44

Claude viết code xong không nộp ngay: Tự kiểm tra qua 4 Skill, sửa tốt rồi mới tìm bạn

Trong lĩnh vực lập trình, AI như Claude đã có thể tạo mã, nhưng việc kiểm tra và xác thực chất lượng mã vẫn thường đè nặng lên vai người dùng. Gần đây, Anthropic đã giới thiệu "vòng lặp xác minh" (verification loop) trong Claude Code, một quy trình tự động giúp Claude tự kiểm tra và sửa lỗi trước khi giao kết quả. Thay vì đưa mã ngay lập tức, Claude sẽ chạy qua bốn bước kiểm tra chính: 1. **/code-review:** Tìm và sửa lỗi tiềm ẩn. 2. **/simplify:** Tinh gọn mã, loại bỏ phần dư thừa. 3. **/verify:** Kiểm thử đầu cuối để xác nhận chức năng hoạt động. 4. **/design:** (Khi cần) Đối chiếu thay đổi giao diện với tài liệu thiết kế. Bốn bước này, được gọi là "Skill", đóng gói các quy tắc và quy trình kiểm tra thủ công thành các module tự động. Người dùng có thể tạo Skill riêng bằng cách mô tả các bước kiểm tra cụ thể của dự án dưới dạng hướng dẫn đơn giản. Mức độ tự động hóa của việc xác minh có thể điều chỉnh, từ chạy thủ công (Standalone), nhúng vào tác vụ (Embedded), chuỗi tự động (Chained) đến kiểm tra trên mọi Pull Request (On every PR). Điều này giúp chuyển "thói quen" kiểm tra thành "giao kèo" tự động, giảm tải cho lập trình viên. Sự phát triển này cho thấy trọng tâm của AI trong lập trình đang chuyển từ "tạo mã" sang "xác minh mã". Khả năng tự kiểm tra giúp các tác nhân AI (AI agent) chạy độc lập và đáng tin cậy hơn. Các Skill cũng đang trở thành một tiêu chuẩn mở giữa các nền tảng, cho phép tích lũy và tái sử dụng kiến thức nhóm. Tóm lại, vòng lặp xác minh không thay thế lập trình viên, mà tối ưu hóa quy trình, biến AI thành một cộng sự đáng tin cậy hơn bằng cách giao phó công việc kiểm tra lặp đi lặp lại.

marsbit07/27 10:25

Claude viết code xong không nộp ngay: Tự kiểm tra qua 4 Skill, sửa tốt rồi mới tìm bạn

marsbit07/27 10:25

Agent Đua Ngựa Kết Thúc, Siêu Bàn Làm Việc Lên Ngôi

Trong tháng qua, các đại gia công nghệ Trung Quốc như Tencent, Alibaba và ByteDance đồng loạt có động thái tương tự: không ra mắt Agent mới mà bắt đầu hợp nhất và cắt giảm số lượng Agent riêng lẻ. Tencent sáp nhập QClaw vào WorkBuddy, Alibaba tích hợp ba sản phẩm thành "Qianwen Office", còn ByteDance đổi tên Trae Solo thành Trae Work. Điều này đánh dấu một sự đồng thuận mới: thời kỳ "đua ngựa" Agent phân tán đã kết thúc, thay vào đó là xu hướng tập trung vào "Siêu bàn làm việc" (Super Workbench). Nguyên nhân sâu xa nằm ở sự thay đổi trong cạnh tranh. Giai đoạn đầu, nhiều Agent được tạo ra cho các tác vụ đơn lẻ, dẫn đến trùng lặp, tốn kém tài nguyên tính toán và gây khó hiểu cho người dùng. Khi rào cản kỹ thuật bị xóa nhòa, cuộc chiến chuyển sang hiệu quả chi phí và khả năng tích hợp. Các công ty nhận ra thị trường thực sự không chỉ là lập trình viên mà là toàn bộ người lao động văn phòng, với quy mô lớn hơn hàng trăm lần. Hành động thu gọn này cho thấy một chuyển dịch chiến lược: từ việc coi Agent như một sản phẩm độc lập sang xem nó như một "cổng vào" thống nhất cho công việc, và cuối cùng sẽ trở thành một "năng lực" vô hình. Các nền tảng như WorkBuddy, Qianwen Office hay Trae Work đang cạnh tranh để trở thành điểm khởi đầu AI duy nhất cho nhân viên, qua đó kiểm soát quyền điều phối dữ liệu và API doanh nghiệp. Điều này sẽ định hình lại ngành phần mềm doanh nghiệp. Giao diện người dùng (UI) truyền thống có thể mất dần tầm quan trọng, thay vào đó, các hệ thống backend (như ERP, CRM) sẽ cung cấp "Skills" (khả năng) tiêu chuẩn hóa để Siêu bàn làm việc gọi và thực thi. Phần mềm trở thành hạ tầng ngầm, còn AI trở thành giao diện chính. Tương lai, Agent tốt nhất sẽ là thứ không thể nhìn thấy, giống như điện hay giao thức mạng, trở thành nền tảng thiết yếu nhưng vô hình cho mọi hoạt động.

marsbit07/22 00:24

Agent Đua Ngựa Kết Thúc, Siêu Bàn Làm Việc Lên Ngôi

marsbit07/22 00:24

Kimi khiến hai gã khổng lồ thay đổi định giá? Sam Altman hiếm hoi nhận lỗi, Claude được reset hạn mức

Kimi K3 ra mắt với mức giá thấp hơn nhiều so với các mô hình AI cao cấp, tạo áp lực lên thị trường. Sam Altman của OpenAI hiếm hoi thừa nhận sai lầm, đồng thời dự báo 12 tháng tới sẽ là giai đoạn xuất sắc nhất của công ty, với dấu hiệu cho thấy GPT-6 sắp ra mắt. Cùng lúc, cuộc chiến giành người dùng giữa OpenAI và Anthropic đang nóng lên. OpenAI liên tục xóa giới hạn và tặng hạn ngạch sử dụng cho ChatGPT Work, trong khi Anthropic gia hạn truy cập Claude Fable 5 và tăng hạn mức Claude Code thêm 50%. Động thái này không chỉ để thu hút người dùng mà còn nhằm thu thập dữ liệu từ các tác vụ dài, thứ tạo nên lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI Agent. CFO OpenAI, Sarah Friar, giới thiệu thước đo mới: "Useful Intelligence per Dollar" (Lượng trí tuệ hữu ích trên mỗi đô-la), nhấn mạnh chi phí thực để hoàn thành một nhiệm vụ thành công quan trọng hơn giá token đơn lẻ. Các mô hình như GPT-5.6 Sol được tối ưu cho mục tiêu này. Cuộc cạnh tranh cốt lõi hiện nay là đưa AI từ vai trò trả lời câu hỏi trở thành "đồng nghiệp" thực thụ trong quy trình làm việc. OpenAI tích hợp Agent vào ChatGPT với hàng trăm triệu người dùng, trong khi Anthropic tập trung vào Claude Code và Cowork. Ai chiếm được vị trí thiết yếu trong quy trình công việc của người dùng, người đó sẽ định hình tương lai thị trường.

marsbit07/20 01:05

Kimi khiến hai gã khổng lồ thay đổi định giá? Sam Altman hiếm hoi nhận lỗi, Claude được reset hạn mức

marsbit07/20 01:05

Claude Code – Đội Quân AI Đêm Của Người Cha, Fable 5 – Tự Dựng Môi Trường Với Hai Lệnh

Bài viết này chia sẻ về cách Claude Code - cha đẻ của Boris Cherny - sử dụng AI để tự động hóa hoàn toàn công việc lập trình. Trong một năm qua, anh ấy không tự viết một dòng code nào. Thay vào đó, anh ấy quản lý hàng trăm thậm chí hàng nghìn tác nhân AI (AI agents) chạy dưới dạng các vòng lặp (loops), tự động xử lý mọi thứ từ viết code, sửa lỗi CI, đến thu thập phản hồi người dùng. Chìa khóa nằm ở hai lệnh `/goal` và `/loop` trong Claude Code (Fable 5). `/goal` định nghĩa một mục tiêu cuối cùng để AI tự lặp lại cho đến khi đạt được, trong khi `/loop` thiết lập các tác vụ lặp lại theo chu kỳ. Điều quan trọng là hệ thống "tự kiểm tra" - một mô hình AI độc lập đóng vai trò giám sát, đánh giá xem công việc đã hoàn thành theo tiêu chuẩn hay chưa, đảm bảo chất lượng đầu ra. Boris mô tả sự thay đổi vai trò của kỹ sư: từ người viết code trở thành người thiết kế hệ thống tự động và là người phê duyệt công việc. AI đã trở thành "đồng nghiệp", thậm chí có thể tự trao đổi công việc với nhau trên Slack. Bài viết cũng hướng dẫn cách người dùng phổ thông có thể tận dụng Fable 5 bằng cách thiết lập hệ thống ngữ cảnh cục bộ, giúp AI "ghi nhớ" thông tin về công việc và sở thích của họ, biến nó từ một chatbot thành một nhân viên tự động hóa thực thụ.

marsbit07/20 00:26

Claude Code – Đội Quân AI Đêm Của Người Cha, Fable 5 – Tự Dựng Môi Trường Với Hai Lệnh

marsbit07/20 00:26

Đây có thể là bức ảnh ấn tượng nhất tại WAIC năm nay!

Mô hình sinh ảnh mới SenseNova U1 Pro của SenseTime vừa ra mắt tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) 2026 đã gây ấn tượng với khả năng xuất ảnh **nguyên bản 8K** và tư duy tạo nội dung phức tạp. Nổi bật với bức tranh cuộn dài "9 năm WAIC 2018-2026", mô hình này không chỉ tạo ra hình ảnh độ phân giải cực cao mà còn duy trì được độ chi tiết, văn bản rõ ràng và bố cục mạch lạc khi phóng to. U1 Pro được định vị là một hệ thống hướng đến việc **giao hàng thành phẩm** cho các nhiệm vụ đa phương thức phức tạp, như thiết kế thông tin, quy hoạch đô thị, poster học thuật hoặc thương mại. Thay vì chỉ sinh ảnh đơn lẻ, nó hoạt động như một quy trình sáng tạo khép kín: hiểu mục tiêu, lập kế hoạch, tổ chức thông tin, tạo nội dung, kiểm tra và sửa lỗi. Bài viết đã kiểm tra U1 Pro qua bốn thử thách: tạo ảnh dài 8K về "24 tiết khí", thiết kế poster phòng lab cao cấp, tạo bức tranh sơn thủy kiến trúc cổ phong với chất liệu pha lê, và thiết kế poster điện ảnh thương mại. Kết quả cho thấy mô hình không chỉ xử lý được các cảnh rộng, yêu cầu phức tạp mà còn có khả năng tổ chức thông tin, phong cách và chi tiết một cách gắn kết, hướng tới sản phẩm có thể sử dụng ngay. Động lực cốt lõi của U1 Pro là sự **thống nhất nguyên bản giữa hiểu, tạo và hành động**. Công nghệ 8K được xử lý thông qua việc sử dụng "patch" lớn (32x32) để giảm tải tính toán, kết hợp với các kỹ thuật kiểm soát nhiễu và lấy mẫu thích ứng để bảo toàn chi tiết. Hướng đi này phản ánh sự phát triển tương tự như trong lĩnh vực AI Coding: từ tạo mã đơn lẻ, đến lập trình theo ý định, và giờ là các tác nhân (Agent) có thể đảm nhận toàn bộ dự án. U1 Pro đại diện cho bước tiến hóa của công cụ sinh ảnh, từ việc "rút thẻ" ngẫu nhiên sang chịu trách nhiệm về kết quả cuối cùng, mở ra cuộc cạnh tranh mới cho các tác nhân đa phương thức trong lĩnh vực thiết kế sáng tạo.

marsbit07/19 02:41

Đây có thể là bức ảnh ấn tượng nhất tại WAIC năm nay!

marsbit07/19 02:41

Vừa xong, nhà thiết kế "bộ não" Claude rời đi, Elon Musk lập thêm chiến tích

Anthropic đã mất một nhân sự chủ chốt trong thiết kế khi Jenny Wen, "kiến trúc sư" đằng sau giao diện Claude và tầm nhìn cho Agent Cowork, tuyên bố chuyển sang làm Trưởng phòng Thiết kế tại Cursor. Động thái này diễn ra ngay sau khi Anysphere, công ty mẹ của Cursor, được SpaceXAI thâu tóm toàn bộ bằng cổ phiếu, đưa Jenny trực tiếp vào "vương quốc" của Elon Musk. Tại Anthropic, cô không chỉ định hình lại hoàn toàn Claude.ai vào năm 2025 mà còn thúc đẩy tầm nhìn chuyển Claude từ "hộp chat" thành "bàn làm việc" với Cowork. Trong một podcast tháng 3, Jenny gây sốc khi tuyên bố quy trình thiết kế truyền thống "về cơ bản đã chết", bị đào thải bởi tốc độ phát triển kỹ thuật với AI. Cô chỉ ra thời gian thiết kế dành cho vẽ wireframe/prototype đã giảm từ 60-70% xuống còn 30-40%, và designer giờ phải trực tiếp hợp tác với kỹ sư, viết code và làm việc với mô hình. Đây không phải lần đầu Jenny "đi xuống" để tiếp cận công nghệ. Năm 2025, cô rời vị trí Giám đốc Thiết kế đầy triển vọng tại Figma để về làm IC (Contributor cá nhân) tại Anthropic, với lý do muốn gần sản phẩm, code và model hơn. Việc Cursor chiêu mộ Jenny vào thời điểm này cho thấy sự thay đổi chiến lược. Khi lợi thế về tốc độ tích hợp model và lặp mã bị thu hẹp, "thành lũy" mới nằm ở trải nghiệm người dùng, luồng công việc và sự tinh tế trong thiết kế - những thứ chỉ có thể được tạo ra bởi những chuyên gia như Jenny, người hiểu rõ cách "tạo giao diện cho AI".

marsbit07/14 13:59

Vừa xong, nhà thiết kế "bộ não" Claude rời đi, Elon Musk lập thêm chiến tích

marsbit07/14 13:59

AI Toán học của Đại học Thanh Hoa đã đến, từ ý tưởng đến định lý, tham gia hoàn thành bài báo 84 trang về thuật toán lượng tử

AI toán học từ Đại học Thanh Hoa đã xuất hiện, không chỉ để giải các bài toán đã biết mà còn tham gia sâu vào quá trình nghiên cứu tiền đề, từ ý tưởng mơ hồ đến định lý hoàn chỉnh. Hệ thống tác nhân thông minh AIM (trực thuộc Viện Nghiên cứu Công nghiệp Thông minh - AIR) do nhóm Giáo sư Lưu Dương phát triển đã hỗ trợ đắc lực trong một nghiên cứu thuật toán lượng tử dài 84 trang với sự tham gia của nghiên cứu sinh Vương Ngạn Kiều và trợ lý giáo sư Lưu Cẩm Bằng. Nghiên cứu bắt đầu từ một trực giác: "Phép xấp xỉ hữu tỉ liệu có thể trở thành một nguyên tắc thiết kế thuật toán lượng tử không?" AIM giúp mở rộng các hướng đi tiềm năng, tổ chức định lý, phát thảo chứng minh và phân tích độ phức tạp. Con người đóng vai trò then chốt trong việc sàng lọc hướng nghiên cứu, kiểm tra giả định và sửa chữa suy luận. Quy trình cộng tác này bao gồm năm bước: Mở rộng đường hướng, Cổng giá trị con người, Hình thành định lý, Kiểm toán độ phức tạp, và Xác minh tích hợp. Kết quả là thuật toán lượng tử "Nhúng dấu" (Sign Embedding) được đề xuất, cung cấp một khung thống nhất cho các bài toán phương trình ma trận (Sylvester, Lyapunov, Riccati) và hàm ma trận. Nghiên cứu minh họa một mô hình hợp tác hiệu quả: AI tăng cường mật độ khám phá và hiệu suất suy diễn, trong khi nhà nghiên cứu giữ vai trò quyết định trong đánh giá giá trị, giả định và đóng góp cuối cùng. Điều này cho thấy tiềm năng của AI trong việc hỗ trợ toàn bộ quy trình nghiên cứu lý thuyết, chứ không chỉ dừng lại ở các nhiệm vụ cục bộ.

marsbit07/10 02:55

AI Toán học của Đại học Thanh Hoa đã đến, từ ý tưởng đến định lý, tham gia hoàn thành bài báo 84 trang về thuật toán lượng tử

marsbit07/10 02:55

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Khácright-arrow