Theo CEO DeepMind Demis Hassabis, bằng cấp STEM vẫn quan trọng trong kỷ nguyên AI, giúp người sở hữu hiểu sâu hơn về công nghệ và sử dụng các công cụ AI hiệu quả hơn gấp 10 lần.
Vì sao nên đọc: Nếu bạn muốn trở thành một lập trình viên AI hiệu quả hơn, hiểu rõ cơ sở vật lý và toán học sẽ giúp bạn khai thác các công cụ AI hiện đại một cách tối ưu, thay vì chỉ phụ thuộc vào các công cụ như ChatGPT mà không nắm bắt được nguyên lý sâu sắc.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://thenextweb.com/news/hassabis-stem-degree-ai-computer-science. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
SonOf kết nối kho lưu trữ (repo) và công cụ quản lý dự án (PM tools), tự động kiểm tra codebase, tạo và ước tính các ticket (công việc), sau đó triển khai những ticket đã được phê duyệt. Mỗi kế hoạch đều có kỹ sư senior ký duyệt và mọi Pull Request (PR) đều được review. Bạn chỉ thanh toán khi code được đưa vào sản xuất; công việc bị từ chối không phát sinh chi phí.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách SonOf tự động hóa quản lý dự án bằng cách giảm thiểu công việc thủ công trong backlog, từ đó tiết kiệm thời gian cho việc tập trung vào việc phát triển và đảm bảo chỉ duy trì các tính năng thực sự có giá trị khi được ship.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtNhững tỷ phú công nghệ giàu có đang lao vào cuộc đua AI mới, sợ bỏ lỡ thời khắc quyết định của công nghệ này và cơ hội kiếm thêm lợi nhuận khổng lồ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nhà lãnh đạo công nghệ hiện nay không chỉ tập trung vào thành công hiện tại mà còn xem xét những cơ hội mới như AI để duy trì sự cạnh tranh và phát triển bền vững trong tương lai.
Alexandre LeBrun, CEO của AMI Labs, không sử dụng thuật ngữ "AGI" hay "siêu trí tuệ" (superintelligence) dù ngành AI đang theo đuổi chúng.
Là một lập trình viên muốn xây dựng AI thực tế và hiệu quả, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào hào hoa về "AGI" hay "superintelligence" mà thực sự cần hiểu về các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tế của mô hình thế giới (world model) như AMI Labs đang phát triển.
Addy Osmani, cựu trưởng nhóm kỹ thuật Google, đưa ra lời khuyên sự nghiệp cho kỷ nguyên AI agent. Ông nhấn mạnh rằng AI giỏi xử lý những việc có đáp án rõ ràng, nên sự nghiệp bền vững sẽ dựa vào khả năng đánh giá và đưa ra quyết định. Những nguyên tắc quan trọng bao gồm ưu tiên tài nguyên khan hiếm (như danh tiếng hơn lương), học cách tìm ra vấn đề thay vì chỉ giải quyết chúng, rèn luyện kỹ năng chủ động mà không phụ thuộc vào AI, chuyển từ thực hiện sang chỉ đạo AI bằng thông số rõ ràng, chịu trách nhiệm với sản phẩm dù ai viết, và luôn vượt qua mức đầu ra trung bình của AI. Lợi thế lâu dài quan trọng nhất là công việc công khai, hoàn thành tốt nhiệm vụ và gắn bó với những vấn đề khó.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ năng thực hành đơn điệu sang chiến lược xây dựng sự nghiệp bền vững trong thời đại AI, khi công việc đòi hỏi sự sáng tạo và quyết định chứ không chỉ là tự động hóa.
Hàn Quốc sẽ cung cấp miễn phí quyền truy cập AI cho toàn bộ 52 triệu dân, trở thành quốc gia đầu tiên trong G20 thực hiện điều này. Dự án khởi động đấu thầu chatbot AI và tác nhân dịch vụ công, yêu cầu 50% mô hình trong nước, dự kiến beta vào tháng 9 và kéo dài đến năm 2030.
Nếu bạn đang tìm cách ứng dụng AI vào công việc hoặc nghiên cứu, hiểu rõ chính sách của Hàn Quốc về việc thúc đẩy mô hình AI nội địa sẽ giúp bạn nắm bắt xu hướng phát triển công nghệ mới và tối ưu hóa chiến lược triển khai trong tương lai.
Bài viết cho rằng ngành AI đang là một bong bóng không bền vững, dựa trên tài trợ vòng tròn, quảng cáo thổi phồng và nhu cầu ảo. Tác giả lập luận rằng AI tạo sinh khác biệt hoàn toàn so với bong bóng Dot Com vì GPU không có giá trị tồn dư, nhu cầu LLM chủ yếu được tạo ra và trợ cấp, trong khi OpenAI/Anthropic đang tiêu tốn hàng trăm tỷ USD mà không có lộ trình sinh lời.
Những lập trình viên muốn tránh rơi vào "sự mê hoặc của công nghệ" và hiểu rõ về rủi ro tài chính, kỹ thuật cũng như thực tế thị trường khi xây dựng dự án AI lớn nên đọc bài này để tránh đầu tư vào những "bong bóng" không có cơ sở thực tế.
Thiết kế bộ 54 thẻ bài về khoa học máy tính (bao gồm thuật toán, cấu trúc dữ liệu và mental models) hoàn toàn bằng code đã giúp tác giả rút ra nhiều bài học quý giá về graphic design.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp logic lập trình với nghệ thuật thiết kế, giúp cải thiện khả năng giải quyết vấn đề bằng cách nhìn nhận các khái niệm CS không chỉ từ góc độ mã mà từ góc độ trực quan hóa và sáng tạo.
Toàn bộ ngành AI đang phụ thuộc vào sự tồn tại của OpenAI, nhưng theo Ed Zitron, OpenAI không bền vững về tài chính khi phải đối mặt với khoản nợ $852 tỷ cho compute, doanh thu quảng cáo sụt giảm, các mối đe dọa pháp lý từ Apple và trì hoãn IPO. Ông cảnh báo sự sụp đổ của OpenAI sẽ gây ảnh hưởng dây chuyền tới các startup AI, nợ trung tâm dữ liệu và toàn bộ hệ sinh thái đầu tư công nghệ.
Bạn nên đọc bài này để hiểu rõ về những rủi ro tài chính và chiến lược dài hạn của OpenAI, từ đó đánh giá chính xác sự bền vững của thị trường AI hiện nay và tránh bị lôi kéo vào những hype không thực tế.