Anthropic Thực Sự Tuyển Những Ai? Câu Trả Lời Từ 1680 Hồ Sơ Ứng Tuyển

marsbitXuất bản vào 2026-06-15Cập nhật gần nhất vào 2026-06-15

Tóm tắt

Bài báo phân tích 1.680 hồ sơ kỹ sư tại Anthropic, công ty AI đứng sau Claude, để vẽ nên bức chân dung thực tế về chiến lược tuyển dụng của họ. Điều ngạc nhiên: trọng tâm không phải là các nhà nghiên cứu học thuật, mà là những "người xây dựng" (builders) kỳ cựu. Kết quả chính: - **Đội ngũ kỹ sư phát triển cực nhanh**: Hơn một nửa số kỹ sư gia nhập chưa đầy một năm, nhưng tổ chức này chủ yếu được xây dựng trong 18 tháng qua. - **Chuyên gia dày dạn kinh nghiệm là mục tiêu**: Kinh nghiệm làm việc trung bình trước khi vào Anthropic là 12,2 năm. Chỉ 50/1680 người có dưới 3 năm kinh nghiệm. - **Tập trung vào hạ tầng, không chỉ nghiên cứu**: 40% kỹ sư có nền tảng về hạ tầng (backend, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu, bảo mật). Kỹ năng phổ biến là Python, Java, C++. - **Nguồn nhân tài từ các ông lớn công nghệ**: Google là nguồn cung cấp lớn nhất, tiếp theo là Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake. Chỉ 13.7% kỹ sư có bằng Tiến sĩ. - **Cửa vào cho người trẻ**: Những ứng viên trẻ (dưới 6 năm kinh nghiệm) thường có thực tập tại các công ty đỉnh cao (FAANG, các phòng lab AI, định lượng tài chính), thành tích thi đấu lập trình xuất sắc, hoặc kinh nghiệm trong các dự án an toàn/cân chỉnh AI (AI Safety/Alignment). Thông điệp chính: Anthropic giống một công ty hạ tầng được kỹ sư hóa cao hơn là một phòng thí nghiệm nghiên cứu thuần túy. Cuộc đua AI tiên phong đang ngày càng trở thành cuộc cạnh tranh về năng lực kỹ thuật và xây dựng hệ thống quy mô lớn.

Lời người biên tập: Bên ngoài thường hình dung Anthropic như một phòng thí nghiệm AI gồm các tiến sĩ, nhà nghiên cứu và chuyên gia mô hình tiên phong. Nhưng phân tích về hồ sơ của 1,680 kỹ sư này đưa ra một câu trả lời thực tế hơn: cốt lõi của Anthropic không chỉ là 'nghiên cứu', mà là 'xây dựng'.


Bằng cách phân tích 5,306 hồ sơ cá nhân trên LinkedIn ghi nhận hiện đang làm việc tại Anthropic, và sàng lọc thêm để lấy ra hồ sơ của 1,680 kỹ sư, bài viết này đưa ra một kết luận trái ngược với trực giác: Chân dung nhân tài cốt lõi nhất của Anthropic không phải là 'nhà nghiên cứu' như mọi người vẫn tưởng, mà là một nhóm 'người xây dựng' (builder, những người có thể thực sự xây dựng, vận hành và mở rộng các hệ thống quy mô lớn) dày dặn kinh nghiệm.

Số liệu cho thấy, đội ngũ kỹ sư của Anthropic gần như được hình thành nhanh chóng trong vòng 18 tháng qua: hơn một nửa số kỹ sư hiện tại gia nhập chưa đầy một năm, nhưng nhân viên mới nhìn chung đều rất kỳ cựu. Kinh nghiệm làm việc trước khi gia nhập của họ có trung vị lên tới 12.2 năm, và một lượng lớn đến từ các công ty nổi tiếng về năng lực kỹ thuật và hạ tầng như Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir.

Điều này cũng giải thích trọng tâm thực sự của tổ chức kỹ thuật Anthropic: So với nghiên cứu mô hình mà giới bên ngoài quan tâm, nó giống một công ty hạ tầng được kỹ thuật hóa cao hơn. Nền tảng của các kỹ sư chủ yếu tập trung vào các hướng như hạ tầng, backend, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu và bảo mật; tỷ lệ tiến sĩ chỉ 13.7%, phần lớn là các kỹ sư kỳ cựu có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ.

Cơ hội không hoàn toàn không có cho nhân tài sự nghiệp sớm, nhưng ngưỡng cửa cũng cực kỳ cao: Thực tập tại các công ty công nghệ hàng đầu, thành tích thi đấu, công bố bài báo, hoặc kinh nghiệm trong các dự án an toàn/cân chỉnh AI, thường trở thành tín hiệu sàng lọc thay thế cho số năm kinh nghiệm.

Lời khuyên cuối cùng của tác giả cũng rất trực tiếp: Nếu muốn gia nhập Anthropic, đừng viết sơ yếu lý lịch như thể nộp cho một phòng thí nghiệm nghiên cứu, mà hãy nhấn mạnh những hệ thống quy mô lớn mà bạn thực sự đã xây dựng, mở rộng và bảo trì. Nền tảng của cuộc cạnh tranh AI tiên phong ngày càng giống một cuộc cạnh tranh về năng lực kỹ thuật và năng lực hạ tầng.

Dưới đây là nguyên văn:

Những Người Xây Dựng, Không Phải Nhà Nghiên Cứu

Tôi đã thu thập tất cả hồ sơ cá nhân trên LinkedIn có liệt kê Anthropic là nhà tuyển dụng hiện tại, tổng cộng 5,306 người. Sau đó, tôi sàng lọc ra 1,680 người thực sự thuộc vị trí kỹ thuật và xem xét thêm 7,986 ghi chú trong mô tả vị trí trước đây của họ, để phân tích họ đã làm gì trước khi gia nhập Anthropic.

Đây là kết quả.

Gần Như Mở Rộng Tổ Chức Chỉ Sau Một Đêm

Chỉ có 15 kỹ sư gia nhập Anthropic trước năm 2021 và đến nay vẫn tại chức. Vào năm 2025, đội ngũ kỹ sư của tổ chức này đã mở rộng gần gấp ba lần, bổ sung thêm 686 kỹ sư trong năm đó; tốc độ tuyển dụng năm 2026 dự kiến cũng sẽ tương đương, tính đến tháng 6 đã thêm 455 người.

Trong đội ngũ kỹ sư hiện tại, một nửa có thời gian làm việc tại Anthropic dưới một năm. 53% người gia nhập trong vòng 12 tháng qua. Thời gian tại vị trí trung vị: 10 tháng.

Đây là một tổ chức quy mô lớn, nhưng gần như được xây dựng chỉ trong khoảng 18 tháng.

Gần Như Chỉ Tuyển Kỹ Sư Kỳ Cựu

Kinh nghiệm làm việc trước khi gia nhập Anthropic có trung vị là 12.2 năm. 50% người ở giữa có từ 8.8 đến 16.5 năm kinh nghiệm. Trong số 1,680 người này, chỉ có 50 người có dưới 3 năm kinh nghiệm. 44% người có 13 năm kinh nghiệm trở lên. Tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp về cơ bản không tồn tại.

Nói cách khác, nhân viên mới điển hình của Anthropic là một kỹ sư có 12 năm kinh nghiệm, nhưng chỉ mới gia nhập Anthropic được 10 tháng.

Xu Hướng Rõ Ràng Thiên Về Hạ Tầng, Không Phải Nghiên Cứu Theo Nghĩa Truyền Thống

Nền tảng hạ tầng xuất hiện trong hồ sơ của 40% kỹ sư. Các hướng như backend, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu và bảo mật, mỗi loại chiếm khoảng 20%. Học tăng cường, tức là "RL" trong RLHF, chỉ xuất hiện trong hồ sơ của 3.3% số người.

Kỹ sư Anthropic điển hình, thường trong thập kỷ qua, đã xây dựng các hệ thống sản xuất quy mô lớn tại một nhà cung cấp đám mây siêu lớn, hoặc một công ty khởi nghiệp trọng hạ tầng.

Các kỹ năng họ tự liệt kê cũng nói lên điều tương tự: Python 585 người, Java 566 người, C++ 443 người, JavaScript 376 người, SQL 302 người, Linux 230 người, hệ thống phân tán 189 người, AWS 154 người. Tất nhiên, những công việc huấn luyện mô hình nghe có vẻ 'hấp dẫn' hơn vẫn tồn tại, nhưng tỷ lệ rất thấp.

Nguồn Nhân Tài Lớn Nhất Không Phải Từ Phòng Thí Nghiệm, Mà Là Google

Mọi người đều nghĩ Anthropic chủ yếu chiêu mộ người từ OpenAI và DeepMind. Nhưng kênh nhân tài lớn nhất của họ, vượt xa các đối thủ khác, là Google. Những phòng thí nghiệm đối thủ đó chỉ là hai cột nhỏ giữa biểu đồ.

Anthropic có xu hướng rõ ràng ưa thích những công ty nổi tiếng về tính nghiêm ngặt trong kỹ thuật: Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Nếu xem xét những kỹ sư này đã từng làm việc ở đâu trong lịch sử, thứ hạng là: Google 405 người, Meta 273 người, Amazon 197 người, Microsoft 171 người, Stripe 124 người, Apple 87 người, Stanford 68 người, DeepMind 62 người, Airbnb 51 người, OpenAI 48 người. Trong đội ngũ kỹ sư hiện tại, một nửa, tức 50%, hồ sơ có ít nhất một lần xuất hiện FAANG.

Tất nhiên, họ cũng chiêu mộ từ các phòng thí nghiệm AI khác. OpenAI là một trong năm nguồn trực tiếp hàng đầu, DeepMind là một trong sáu nguồn trực tiếp hàng đầu. Khoảng 94 kỹ sư đã chuyển trực tiếp từ các phòng thí nghiệm AI tiên phong khác sang Anthropic.

Huyền Thoại Về Tiến Sĩ

Chỉ 13.7% số người có bằng tiến sĩ. Khoảng một trong bảy người.

Đối tượng tuyển dụng điển hình của Anthropic không phải là nhà khoa học nghiên cứu, mà là các kỹ sư kỳ cựu có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ. Hình dung 'cả phòng thí nghiệm đều là tiến sĩ', ở cấp độ đội ngũ kỹ thuật, về cơ bản là sai.

Phân bố nền tảng chuyên môn cũng hoàn toàn phù hợp với chân dung một 'tổ chức xây dựng': Khoa học Máy tính 819 người, tiếp theo là Toán học 78 người, Vật lý 70 người, Kỹ thuật Máy tính 69 người. Triết học cũng lọt vào top 20, tổng cộng 13 người, có thể liên quan đến hướng an toàn.

Stanford Dẫn Đầu Rõ Ràng Trong Các Nguồn Tuyển Dụng

Xét theo trường học, xếp hạng tích lũy lịch sử là: Stanford 144 người, Berkeley 118 người, MIT 80 người, CMU 73 người, Harvard 42 người, Cambridge 39 người, UW 36 người, Waterloo và Cornell mỗi trường 35 người, Oxford 33 người, Princeton 32 người. Bốn trường hàng đầu cộng lại chiếm một phần tư toàn bộ đội ngũ kỹ sư.

80% số người có cùng một chức danh công việc.

'Member of Technical Staff' (Thành viên đội ngũ kỹ thuật).

Một cựu CTO của Instagram, vài nhà sáng lập cũ của Adept, giảng viên Stanford, tại Anthropic cũng chỉ có chức danh là 'MoTS'. Rõ ràng việc làm phẳng hóa chức danh công việc này là có chủ đích. Thâm niên và chức năng cụ thể được thiết kế để ẩn đi.

Lối Đi Duy Nhất Cho Người Ở Giai Đoạn Sự Nghiệp Sớm Để Vào Được Anthropic Ở Đâu?

Có 172 kỹ sư có dưới 6 năm kinh nghiệm, trong đó 50 người dưới 3 năm. Nhưng họ không phải là sinh viên mới tốt nghiệp theo nghĩa thông thường. Họ đại khái chia thành hai loại, giữa họ hầu như không có kỹ sư cấp trung bình.

So với toàn bộ đội ngũ kỹ sư, họ thể hiện những đặc điểm khác biệt rõ rệt: tỷ lệ tiến sĩ cao hơn, đạt 19%, trong khi tổng thể là 13.7%; tỷ lệ chức danh Sản phẩm / Kỹ sư Phần mềm (SWE) cao gấp ba lần tổng thể, đạt 15%, trong khi tổng thể chỉ 5%; xác suất họ có hồ sơ từ FAANG cũng thấp hơn nhiều, chỉ 32%, trong khi tổng thể là 50%.

Cái thay thế cho số năm kinh nghiệm của họ, là một loại tư bản danh tiếng khác:

Kênh thực tập. 50% trong số họ liệt kê kinh nghiệm thực tập tại các công ty sau: Meta 16 người, Google 10 người, DeepMind 6 người, Microsoft 5 người, Amazon 5 người, ngoài ra còn có Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

Từ giao dịch định lượng đến phòng thí nghiệm AI. 9% số người từng làm việc tại các tổ chức giao dịch hàng đầu, bao gồm Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel. Đây là một nhóm nhân tài thi đấu toán học/khoa học máy tính trẻ tuổi, thông qua ngành giao dịch tần suất cao để vào các phòng thí nghiệm AI.

Fellowship hướng Cân chỉnh. 6% số người đã tiếp xúc với MATS, SERI, Redwood hoặc ARC. Đây là một lối vào hầu như chỉ mở cửa cho nhân tài sớm, hầu như không tồn tại trong nhóm kỳ cựu.

Một chân dung rất rõ ràng là: MIT, Huy chương Bạc IOI, điểm Codeforces 2900+, làm việc bốn năm rồi trực tiếp vào hướng học tăng cường và an toàn. Cơ sở sàng lọc của họ không phải là số năm kinh nghiệm, mà là xếp hạng thi đấu và công bố bài báo.

Những kỹ sư trẻ này cũng quốc tế hơn so với các kỹ sư kỳ cựu. Nguồn trường học của các kỹ sư ít kinh nghiệm bao gồm: Berkeley 15 người, Stanford 14 người, Cambridge 10 người, MIT 7 người, Đại học Thanh Hoa (Tsinghua) 7 người, Oxford 6 người, ngoài ra còn có Imperial, NUS, Đại học Giao thông Thượng Hải, ETH Zürich.

Vậy, Bạn Nên Hiểu Những Thông Tin Này Như Thế Nào?

Nếu bạn muốn gia nhập Anthropic với tư cách là một kỹ sư, đừng viết sơ yếu lý lịch như thể nộp cho một phòng thí nghiệm nghiên cứu, mà hãy viết nó như thể nộp cho một công ty hạ tầng. Cho thấy những hệ thống mà bạn thực sự đã xây dựng, mở rộng. Đó mới là sơ yếu lý lịch đang được nhận.

Giai đoạn sự nghiệp sớm là ngoại lệ duy nhất. Ở giai đoạn này, ngưỡng cửa không phải là kinh nghiệm làm việc thông thường, mà là thực tập hàng đầu, xếp hạng thi đấu, hoặc bài báo.

Nếu bạn đang cạnh tranh nhân tài với Anthropic, đối tượng mục tiêu của bạn cũng không phải bản thân 'tiến sĩ' hoặc 'nền tảng phòng thí nghiệm', mà là những người Xây dựng kỳ cựu đến từ các nhà cung cấp đám mây siêu lớn hoặc các công ty có danh tiếng kỹ thuật cực mạnh: họ có khoảng 12 năm kinh nghiệm, có thể đến từ Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir. Anthropic đã đánh bắt mạnh mẽ trong hồ nhân tài này.

Câu hỏi Liên quan

QDựa trên phân tích 1680 hồ sơ kỹ sư, nhóm nhân tài cốt lõi của Anthropic được mô tả là gì, không phải là gì?

ANhóm nhân tài cốt lõi của Anthropic được mô tả là những 'người xây dựng' (builders) giàu kinh nghiệm - những người có thể thực sự dựng lên, vận hành và mở rộng các hệ thống quy mô lớn. Họ không phải là những 'nhà nghiên cứu' như hình dung thông thường từ bên ngoài.

QSố liệu cho thấy trọng tâm thực sự của tổ chức kỹ thuật Anthropic là gì? Điều này được phản ánh qua kinh nghiệm và nền tảng của các kỹ sư ra sao?

ATrọng tâm thực sự của tổ chức kỹ thuật Anthropic giống một công ty cơ sở hạ tầng được kỹ thuật hóa cao hơn là một phòng thí nghiệm nghiên cứu mô hình thuần túy. Điều này được phản ánh qua kinh nghiệm trung bình trước khi gia nhập là 12.2 năm và nền tảng chủ yếu từ các công ty nổi tiếng về năng lực kỹ thuật và cơ sở hạ tầng như Google, Meta, Amazon, cũng như chuyên môn tập trung vào hạ tầng, backend, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu và bảo mật.

QTỷ lệ tiến sĩ trong đội ngũ kỹ sư của Anthropic là bao nhiêu? Điều này nói lên điều gì về chiến lược tuyển dụng của họ?

AChỉ có 13.7% (khoảng 1/7) kỹ sư tại Anthropic có bằng tiến sĩ. Điều này cho thấy chiến lược tuyển dụng cốt lõi của Anthropic nhắm đến các kỹ sư kỳ cựu có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ, những người xây dựng hệ thống, hơn là đội ngũ nghiên cứu khoa học thuần túy.

QĐối với những ứng viên ở giai đoạn đầu sự nghiệp (kinh nghiệm dưới 6 năm), đâu là những con đường chính để họ có cơ hội gia nhập Anthropic?

AỨng viên giai đoạn đầu sự nghiệp có cơ hội thông qua: 1) Đường ống thực tập tại các công ty hàng đầu (Meta, Google, DeepMind...); 2) Có nền tảng từ các định chế giao dịch định lượng tinh nhuệ (Jane Street, Two Sigma...); 3) Tham gia các chương trình fellowship về an toàn/căn chỉnh AI (MATS, SERI...); hoặc 4) Có thành tích xuất sắc trong các cuộc thi lập trình/toán học và công bố nghiên cứu, thay thế cho số năm kinh nghiệm.

QThông điệp chính của tác giả dành cho những kỹ sư muốn ứng tuyển vào Anthropic là gì?

AThông điệp chính là: Đừng viết hồ sơ như thể ứng tuyển vào một phòng thí nghiệm nghiên cứu. Thay vào đó, hãy viết hồ sơ như thể ứng tuyển vào một công ty cơ sở hạ tầng. Cần nổi bật hóa kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng, mở rộng và vận hành các hệ thống quy mô lớn. Cuộc cạnh tranh AI tiên phong ngày càng giống một cuộc cạnh tranh về năng lực kỹ thuật và cơ sở hạ tầng.

Nội dung Liên quan

Sự phân bổ giá trị của stablecoin

Tác giả phân tích sự phân phối giá trị trong ngành stablecoin, chia thành 4 tầng: 1. **Lớp phát hành** (như Tether, Circle): Đúc stablecoin, nắm tài sản dự trữ, hưởng chênh lệch lãi suất. 2. **Lớp cơ sở hạ tầng** (như Bridge, BVNK): Kết nối stablecoin với hệ thống tài chính thực - xử lý nạp/rút tiền pháp định, đối ngân hàng, tuân thủ, quản lý tài sản. Đây là công việc phức tạp, tạo ra rào cản cạnh tranh. 3. **Lớp thu nhận/phân phối** (như Stripe, Coinbase): Tích hợp stablecoin vào hệ thống doanh nghiệp, quản lý thanh toán. 4. **Lớp ứng dụng**: Người dùng và doanh nghiệp cuối cùng. Lớp phát hành thu lợi nhuận lớn nhất. Tuy nhiên, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng tiềm năng của **lớp cơ sở hạ tầng**. Khó khăn thực sự không nằm ở chuyển tiền trên blockchain, mà ở việc kết nối nó với thế giới thực: đối ngân hàng, xử lý quy định, tích hợp vào quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp. Các công ty như Stripe (mua lại Bridge) và Mastercard (mua lại BVNK) đang tranh giành để trở thành cổng kết nối mặc định này. Lớp cơ sở hạ tầng hiện ở giai đoạn đầu, vất vả, cần vốn, và bị kẹt giữa các tầng khác. Nhưng một khi stablecoin trở thành phương thức tài chính phổ biến, những công ty đã xây dựng được mạng lưới kết nối rộng khắp và sâu vào hệ thống doanh nghiệp sẽ có vị thế mạnh và quyền định giá.

marsbit3 giờ trước

Sự phân bổ giá trị của stablecoin

marsbit3 giờ trước

Tại sao NVIDIA không thiếu tiền nhưng vẫn muốn vay 200 tỷ USD?

Tóm tắt: Mặc dù có dòng tiền tự do mạnh mẽ (khoảng 486 tỷ USD trong quý gần nhất) và không thiếu tiền mặt, NVIDIA vẫn có kế hoạch phát hành ít nhất 20 tỷ USD trái phiếu (hối phiếu cao cấp) với kỳ hạn lên đến 30 năm. Động thái này không phải vì thiếu vốn, mà là một chiến lược quản lý vốn chủ động, tận dụng xếp hạng tín dụng AA vừa được nâng cấp để huy động vốn dài hạn với chi phí thấp. Mục đích của việc vay nợ bao gồm tái cấp vốn, đầu tư vào cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu AI, nghiên cứu & phát triển, thanh toán trước cho chuỗi cung ứng và các khoản đầu tư chiến lược. So với việc phát hành thêm cổ phiếu (làm loãng lợi ích của cổ đông hiện tại), việc phát hành trái phiếu được coi là có lợi hơn cho cổ đông khi NVIDIA có thể vừa duy trì các chương trình mua lại cổ phiếu và cổ tức lớn, vừa tài trợ cho sự mở rộng dài hạn. Hành động của NVIDIA phản ánh một xu hướng rộng hơn trong ngành công nghệ, nơi các gã khổng lồ như Alphabet, Meta và Amazon cũng đang sử dụng vốn vay để tài trợ cho chu kỳ chi tiêu vốn nặng về AI. Điều này cho thấy câu chuyện đầu tư AI đang chuyển sang một giai đoạn mới, đòi hỏi nguồn vốn dài hạn và quy mô lớn cho cơ sở hạ tầng. Thách thức chính trong tương lai là khả năng sinh lời từ các khoản đầu tư AI này phải đủ cao và đúng hạn để biện minh cho kỳ vọng và cấu trúc vốn mới.

marsbit4 giờ trước

Tại sao NVIDIA không thiếu tiền nhưng vẫn muốn vay 200 tỷ USD?

marsbit4 giờ trước

Liberland Sa Thải Bộ Trưởng Công Nghệ Sau Vụ Cố Gắng Chiếm Quyền Blockchain Và Trang Web

Theo một nghị quyết chính thức được công bố, Quốc hội Liberland - một dự án vi quốc gia - đã bỏ phiếu bãi nhiệm Bộ trưởng Công nghệ Dorian Stern Vukotić. Ông bị cáo buộc thực hiện một loạt hành động nhằm giành quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng kỹ thuật của dự án, bao gồm việc gỡ bỏ bảo vệ đa chữ ký (multisig) trên tài khoản quản trị Sudo, cố gắng chiếm quyền điều khiển tên miền Liberland.org, chặn quyền bỏ phiếu của Tổng thống Vít Jedlička và phát hành token trái phép. Sự việc này nêu bật những rủi ro quản trị thực tế trong không gian crypto, vượt ra ngoài các lỗ hổng hợp đồng thông minh đơn thuần. Nó liên quan đến quyền kiểm soát các điểm then chốt ngoài chuỗi như tài khoản quản trị, tên miền website, quyền truy cập biểu quyết và thiết kế đa chữ ký. Tranh chấp tại Liberland trở thành một nghiên cứu điển hình về cách thức các dự án phụ thuộc vào sự pha trộn giữa quản trị on-chain và các cơ chế kiểm soát off-chain. Bài học chính cho người dùng crypto là những tuyên bố về phi tập trung cần được kiểm chứng với thực tế vận hành. Nếu chỉ một số ít người có thể kiểm soát các chức năng quản trị hoặc quyền truy cập then chốt, thì hệ thống quản trị vẫn có thể dễ bị tổn thương. Sự kiện này phản ánh xu hướng rộng hơn trong thị trường crypto, nơi cơ sở hạ tầng, bảo mật và quản trị ngày càng trở nên quan trọng ngang bằng với biến động giá.

bitcoinist5 giờ trước

Liberland Sa Thải Bộ Trưởng Công Nghệ Sau Vụ Cố Gắng Chiếm Quyền Blockchain Và Trang Web

bitcoinist5 giờ trước

Làm Thế Nào Để Nghiên Cứu Tốt: Rèn Luyện Những Khả Năng Thực Sự Có Thể 'Luyện Tập Chủ Động'

Chưa ai thực sự dạy bạn cách làm nghiên cứu. Hầu hết mọi người chỉ học cách "trông giống" một nhà nghiên cứu, trong khi năng lực thực sự là sự tích lũy các kỹ năng có thể rèn luyện có chủ ý. **Chọn vấn đề của riêng bạn:** Đừng chỉ tiếp nhận vấn đề từ người khác. Hãy bắt đầu từ một kết quả bạn thực sự muốn đạt được và suy ngược để thiết kế thí nghiệm. Điều này tạo ra tính độc đáo. "Khiếu thẩm mỹ" trong nghiên cứu giống như một cơ bắp, có thể phát triển thông qua việc dự đoán kết quả thí nghiệm và kiểm tra lại các dự đoán đó. **Nâng cấp đầu vào:** Đừng chỉ đọc các xu hướng mới nhất. Tài liệu cũ (như bài phát biểu của Claude Shannon năm 1952) và các lĩnh vực rộng (thần kinh học, thống kê, kiến ​​trúc máy tính) thường mang lại những hiểu biết sâu sắc có giá trị. Hãy đọc chính bài báo gốc, đặc biệt là phần phụ lục và hạn chế. **Viết mọi thứ xuống:** Viết lách là cơ chế phòng thủ rẻ nhất chống lại sự tự lừa dối. Nó phơi bày những lỗ hổng trong suy nghĩ. Giữ một cuốn nhật ký ghi lại giả thuyết, cài đặt, dự đoán, kết quả và bài học. Xem lại nó sẽ dạy bạn sự khiêm tốn. Tóm lại, nghiên cứu hiệu quả dựa trên việc chủ động chọn vấn đề, mở rộng nguồn tri thức và ghi chép trung thực để rèn giũa tư duy.

marsbit6 giờ trước

Làm Thế Nào Để Nghiên Cứu Tốt: Rèn Luyện Những Khả Năng Thực Sự Có Thể 'Luyện Tập Chủ Động'

marsbit6 giờ trước

Tăng Trưởng Vượt 150% Trong Nửa Tháng, Đằng Sau Sự Bùng Nổ Của Backpack

Backpack (BP), token của sàn giao dịch cùng tên, đã tăng hơn 150% trong nửa tháng, đạt mức cao 0,48 USD. Động lực chính đến từ việc ra mắt nền tảng Backpack Securities vào đầu tháng 6, cung cấp dịch vụ môi giới cổ phiếu Mỹ được quy định và hỗ trợ token hóa tài sản truyền thống. Sự kiện đáng chú ý là việc phát hành token SPCX, được neo 1:1 với cổ phiếu SpaceX thật, trên Solana vào ngày 12/6. Sản phẩm này cho phép giao dịch trên chuỗi 24/7 và có thể đổi ngược về tài khoản chứng khoán truyền thống, tạo cầu nối giữa thị trường vốn truyền thống và DeFi. BP có tổng cung 10 tỷ token với cơ chế phân phối độc đáo: 25% đầu tiên được airdrop cho cộng đồng, 37.5% tiếp theo sẽ mở khóa theo các cột mốc phát triển sản phẩm, và 37.5% cuối cùng sẽ được khóa cho đến sau IPO. Đội ngũ phát triển không nhận token ngay từ đầu. Người dùng có thể stake BP để nhận quyền chuyển đổi token thành cổ phần công ty khi công ty IPO, cùng các đặc quyền khác. Hiện khoảng 66% lượng token lưu hành đang được stake. Mặc dù từng có tranh cãi về cơ chế airdrop, sự chú ý của thị trường hiện đang dồn vào sự mở rộng thực tế của nền tảng và tiềm năng lâu dài của token BP trong hệ sinh thái mới kết hợp chứng khoán và tài sản token hóa.

marsbit6 giờ trước

Tăng Trưởng Vượt 150% Trong Nửa Tháng, Đằng Sau Sự Bùng Nổ Của Backpack

marsbit6 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua PEOPLE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua ConstitutionDAO (PEOPLE) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua ConstitutionDAO (PEOPLE) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ ConstitutionDAO (PEOPLE) của BạnSau khi mua ConstitutionDAO (PEOPLE), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch ConstitutionDAO (PEOPLE)Giao dịch ConstitutionDAO (PEOPLE) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 707Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua PEOPLE

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của PEOPLE (PEOPLE) được trình bày dưới đây.

活动图片