AI HERO/ VN
Cùng học AI

BA TRÌNH ĐỘ, MỘT HÀNH TRÌNH HỌC

Chào bạn,
cùng hiểu AI từ đầu.

Bắt đầu từ nền tảng, rồi đi sâu theo nhịp của bạn.
Chọn trình độ phù hợp và dành chỗ cho một chút tò mò.

CHẶNG 01 / 34 BÀI ĐỌC

Cơ bản

Hiểu các khái niệm nền tảng, viết prompt rõ ràng và sử dụng AI có kiểm chứng.

Trước khi bắt đầu: Không cần kinh nghiệm lập trình. Bắt đầu từ sự tò mò của bạn.

Khám phá bài cơ bản
01Máy học từ đâu?6 bài · Phân biệt các cách học và vai trò của dữ liệu.
  1. Nền tảng / 4 PHÚT

    AI là gì? Hiểu trí tuệ nhân tạo qua ví dụ gần gũi

    AI là gì, khác học máy và AI tạo sinh thế nào? Tìm hiểu cách máy học từ dữ liệu, ví dụ ứng dụng và giới hạn cần biết khi bắt đầu.

  2. Nền tảng / 4 PHÚT

    AI, học máy và học sâu: phân biệt qua ba nhiệm vụ

    Ba bài toán ở một cửa hàng giúp bạn phân biệt AI, machine learning và deep learning, rồi chọn điểm bắt đầu vừa đủ.

  3. Nền tảng / 4 PHÚT

    Dữ liệu và nhãn: máy đang học từ câu trả lời nào?

    Tạo một bộ dữ liệu nhỏ có nhãn rõ ràng, xử lý ví dụ mơ hồ và tránh đưa nhầm đáp án vào đầu vào của mô hình.

  4. Nền tảng / 4 PHÚT

    Học có giám sát: học từ ví dụ có đáp án

    Đi từ bảng thời gian giao hàng đến phân loại và hồi quy; hiểu vòng lặp học, mốc so sánh và giới hạn của nhãn.

  5. Nền tảng / 4 PHÚT

    Học không giám sát: tìm cấu trúc khi chưa có nhãn

    Hiểu phân cụm qua một thư viện sách, vì sao cách biểu diễn thay đổi kết quả và cách kiểm tra một nhóm có ích hay không.

  6. Nền tảng / 4 PHÚT

    Học tăng cường: học từ hành động và phần thưởng

    Hiểu vòng lặp học tăng cường, phân biệt phần thưởng trước mắt với tổng lợi ích, và thử thiết kế một trò chơi nhỏ có tiêu chí rõ ràng.

02Từ dữ liệu đến mô hình6 bài · Hiểu cách kiểm tra mô hình và biểu diễn ngôn ngữ.
  1. Nền tảng / 4 PHÚT

    Train, validation, test: chia dữ liệu để biết mô hình có học thật

    Phân biệt ba tập dữ liệu, tránh trùng người và trùng thời gian, đồng thời giữ một lần đánh giá cuối đáng tin hơn.

  2. Nền tảng / 4 PHÚT

    Overfitting và underfitting: học quá sát hay chưa học đủ?

    Đọc lỗi trên train và validation để phân biệt quá khớp, thiếu khớp và các vấn đề dữ liệu dễ bị nhầm với chúng.

  3. Nền tảng / 4 PHÚT

    Độ chính xác và sai số: chọn con số trả lời đúng câu hỏi

    Tính accuracy, precision, recall và sai số tuyệt đối bằng ví dụ nhỏ; hiểu khi nào một điểm trung bình che giấu vấn đề.

  4. Nền tảng / 4 PHÚT

    Huấn luyện và suy luận: hai lúc khác nhau của mô hình

    Phân biệt học trọng số, dùng mô hình để dự đoán và lưu ngữ cảnh hội thoại; hiểu vì sao câu trả lời thay đổi chưa chứng minh mô hình vừa được huấn luyện.

  5. Nền tảng / 4 PHÚT

    LLM là gì? Bên trong một mô hình ngôn ngữ lớn

    Hiểu LLM là gì và cách mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động: từ token, attention đến sinh câu trả lời, cùng những giới hạn cần kiểm chứng.

  6. Nền tảng / 4 PHÚT

    Token và tiếng Việt: vì sao đếm từ chưa đủ?

    Hiểu tokenizer, dấu tiếng Việt và giới hạn của việc ước lượng token; học cách kiểm tra đúng bộ mã hóa thay vì đoán.

03Hiểu khả năng và giới hạn6 bài · Nhận biết ngữ cảnh, ý nghĩa và những điều AI có thể nhầm.
  1. Nền tảng / 4 PHÚT

    Embedding là gì? Biến ý nghĩa thành biểu diễn có thể so sánh

    Hiểu vector, độ tương tự và giới hạn của embedding qua ví dụ tìm hướng dẫn trong một thư viện tài liệu nhỏ.

  2. Nền tảng / 4 PHÚT

    Context window: mô hình đang nhìn thấy phần nào của cuộc trò chuyện?

    Phân biệt cửa sổ ngữ cảnh với trí nhớ, hiểu vì sao tài liệu dài vẫn có thể bị bỏ sót và cách tổ chức đầu vào dễ kiểm tra.

  3. Nền tảng / 4 PHÚT

    Temperature: điều chỉnh độ đa dạng, không chỉnh độ đúng

    Hiểu temperature trong quá trình chọn token, tránh nhầm ngẫu nhiên với sáng tạo và thiết kế một phép so sánh có kiểm soát.

  4. Nền tảng / 4 PHÚT

    Hallucination: khi câu trả lời trôi chảy nhưng thiếu căn cứ

    Nhận diện thông tin bịa hoặc không được nguồn hỗ trợ, tách câu trả lời thành các mệnh đề và thiết kế bài kiểm tra có đáp án.

  5. Nền tảng / 4 PHÚT

    AI đa phương thức: khi hình ảnh và ngôn ngữ gặp nhau

    Hiểu AI đa phương thức qua ví dụ ghép ảnh với mô tả, phân biệt khả năng của mô hình và tự thiết kế một bài kiểm tra nhỏ.

  6. Nền tảng / 3 PHÚT

    Mô hình diffusion: học tạo ảnh từ nhiễu

    Phân biệt quá trình thêm nhiễu và học khử nhiễu, hiểu đúng ví dụ diffusion, rồi tự kiểm tra một yêu cầu tạo ảnh bằng tiêu chí cụ thể.

04Giao việc rõ, kiểm tra kỹ6 bài · Viết yêu cầu và kiểm chứng từng phần của câu trả lời.
  1. Thực hành / 4 PHÚT

    Cách viết prompt rõ ràng: hướng dẫn và ví dụ thực tế

    Hướng dẫn viết prompt cho AI bằng bốn phần: mục tiêu, ngữ cảnh, đầu ra và giới hạn. Có mẫu tiếng Việt để áp dụng và cách kiểm tra kết quả.

  2. Thực hành / 3 PHÚT

    Tách nhiệm vụ cho AI: đặt điểm kiểm tra giữa các bước

    Biến một yêu cầu dài thành những bước có đầu ra rõ ràng, biết khi nào nên dừng và cách phát hiện lỗi trước khi viết thành phẩm.

  3. Thực hành / 3 PHÚT

    Few-shot: dạy AI bằng vài ví dụ được chọn kỹ

    Dùng cặp đầu vào và đầu ra để diễn đạt quy tắc khó mô tả, tránh ví dụ gây hiểu nhầm và kiểm tra trên trường hợp chưa xuất hiện.

  4. Thực hành / 3 PHÚT

    Tóm tắt không mất ý: giữ quyết định, điều kiện và ngoại lệ

    Chọn thông tin phải giữ trước khi rút ngắn văn bản, đối chiếu từng ý với nguồn và tránh biến dự kiến thành quyết định.

  5. Thực hành / 3 PHÚT

    Trích xuất thông tin có cấu trúc: từ câu chữ sang bảng rõ nghĩa

    Định nghĩa trường dữ liệu, xử lý thông tin thiếu và kiểm tra từng giá trị trước khi đưa kết quả AI vào bảng hoặc ứng dụng.

  6. Thực hành / 4 PHÚT

    Kiểm chứng câu trả lời AI: kiểm từng khẳng định, mở từng nguồn

    Tách câu trả lời thành những điều có thể kiểm tra, đọc đúng nguồn và phân biệt dữ kiện đã xác nhận với suy luận còn bỏ ngỏ.

05AI trong công việc mỗi ngày5 bài · Thực hành với văn bản, học tập và bảng tính.
  1. Thực hành / 3 PHÚT

    Dịch thuật với bảng thuật ngữ: nhất quán mà vẫn đúng ngữ cảnh

    Chuẩn bị bảng thuật ngữ nhỏ, ghi ngoại lệ và rà bản dịch theo ý nghĩa thay vì chỉ thay từ từng cặp.

  2. Thực hành / 3 PHÚT

    Viết lại đúng giọng điệu mà không đổi thông tin

    Biến yêu cầu mơ hồ như thân thiện hơn thành tiêu chí cụ thể, dùng mẫu giọng và kiểm tra những điều không được thay đổi.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    Học cùng AI mà không học vẹt: tự trả lời trước khi xem gợi ý

    Dùng AI để tạo câu hỏi, phản hồi và bài tập biến đổi; đo việc hiểu bằng khả năng giải thích và vận dụng khi không còn trợ giúp.

  4. Thực hành / 3 PHÚT

    Đọc bảng tính cùng AI: hiểu hàng, cột và đơn vị trước khi kết luận

    Chuẩn bị bảng nhỏ có ý nghĩa rõ ràng, yêu cầu phép tính kiểm được và tránh suy ra nguyên nhân từ một vài con số.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    Từ ý tưởng đến dàn ý: giao cho mỗi phần một nhiệm vụ

    Dùng AI để nhóm ý và thử thứ tự lập luận, giữ chỗ cho bằng chứng còn thiếu và tránh dàn ý nghe hay nhưng không dẫn đến kết luận.

06Sử dụng AI có chủ đích5 bài · Bảo vệ dữ liệu, chọn bài toán và ghi lại thử nghiệm.
  1. Thực hành / 3 PHÚT

    Bảo vệ dữ liệu khi dùng AI: kiểm tra trước khi dán

    Một quy trình ngắn để giảm dữ liệu đưa vào AI, thay thông tin nhận diện và kiểm tra nơi lưu bản nháp trước khi chia sẻ.

  2. Thực hành / 3 PHÚT

    Nhận biết prompt injection khi AI đọc tài liệu bên ngoài

    Phân biệt dữ liệu với chỉ dẫn, nhận ra yêu cầu chen vào tài liệu và thử một tình huống an toàn để kiểm tra trợ lý AI.

  3. Góc nhìn / 3 PHÚT

    Chọn bài toán đầu tiên cho AI từ công việc đang lặp lại

    So sánh các việc ứng viên bằng đầu vào, cách kiểm tra, hậu quả khi sai và thời gian sửa để chọn một thử nghiệm vừa sức.

  4. Góc nhìn / 3 PHÚT

    Thiết kế bước người duyệt để lỗi AI thực sự được phát hiện

    Làm cho bước duyệt có đủ nguồn đối chiếu, thời gian và quyền quyết định; tránh biến con người thành người bấm đồng ý theo thói quen.

  5. Thực hành / 3 PHÚT

    Nhật ký thử nghiệm prompt: biết vì sao phiên bản mới tốt hơn

    Lưu mục tiêu, thay đổi, đầu vào và lỗi quan sát được để so sánh các phiên bản prompt mà không dựa vào trí nhớ hoặc một câu trả lời đẹp.

CHẶNG 02 / 33 BÀI ĐỌC

Trung cấp

Kết nối AI với dữ liệu, xây quy trình thực hành và đánh giá kết quả bằng tiêu chí cụ thể.

Trước khi bắt đầu: Đã quen với prompt, token và giới hạn của mô hình. Một số bài thực hành cần kiến thức lập trình cơ bản.

Khám phá bài trung cấp
01Đo chất lượng, tìm bằng chứng6 bài · Chuẩn bị đánh giá và xây nền tảng truy xuất tài liệu.
  1. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Đánh giá mô hình AI: đo độ đúng, tốc độ và chi phí

    Cách đánh giá mô hình AI bằng tình huống thực tế: tạo bộ dữ liệu thử, chọn tiêu chí, đo độ đúng, tốc độ, chi phí và đọc kết quả có giới hạn.

  2. Thực hành / 3 PHÚT

    Xây bộ dữ liệu đánh giá từ những lỗi cần phát hiện

    Chọn câu hỏi đại diện, viết đáp án và tiêu chí chấm, quản lý phiên bản cùng tập giữ riêng để tránh tối ưu theo vài ví dụ quen.

  3. Nền tảng / 3 PHÚT

    Precision, recall và F1: đọc đúng lỗi của mô hình

    Tính ba chỉ số từ một ví dụ phân loại, hiểu đánh đổi giữa báo nhầm và bỏ sót, đồng thời tránh dùng F1 như điểm chất lượng duy nhất.

  4. Nền tảng / 3 PHÚT

    Cosine similarity: đo độ gần để tìm kiếm

    Tính độ tương đồng giữa vector, hiểu vì sao điểm gần không phải xác suất đúng và kiểm tra tìm kiếm bằng các câu dễ nhầm.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    RAG là gì? Cách AI trả lời từ tài liệu của bạn

    RAG kết hợp tìm kiếm tài liệu với mô hình ngôn ngữ. Hiểu quy trình, cách chuẩn bị dữ liệu, trích nguồn và đánh giá một trợ lý tra cứu.

  6. Thực hành / 3 PHÚT

    Chia đoạn tài liệu cho RAG mà không làm mất ý

    Chọn ranh giới chunk theo cấu trúc và câu hỏi, xử lý phần chồng lấn, rồi kiểm tra xem điều kiện và ngoại lệ có đi cùng nhau không.

02Truy xuất đúng và đủ6 bài · Lọc, xếp hạng và giữ nguồn tài liệu nhất quán.
  1. Thực hành / 3 PHÚT

    Metadata và bộ lọc: tìm đúng tài liệu được phép dùng

    Thiết kế metadata về phiên bản, phạm vi và quyền truy cập, tách điều kiện bắt buộc khỏi điểm liên quan trong hệ thống RAG.

  2. Thực hành / 3 PHÚT

    Tìm kiếm hybrid: ghép từ khóa với ngữ nghĩa

    Hiểu khi nào tìm kiếm từ khóa và vector bổ sung cho nhau, cách ghép bằng thứ hạng và cách kiểm tra bằng câu hỏi chứa mã riêng.

  3. Thực hành / 3 PHÚT

    Reranking trong RAG: chọn kỹ từ nhóm ứng viên

    Tách truy xuất nhanh và xếp hạng lại, hiểu giới hạn của reranker và thiết kế phép thử đo lợi ích lẫn độ trễ.

  4. Thực hành / 3 PHÚT

    Đánh giá retrieval trước khi sửa prompt

    Lập bộ câu hỏi có căn cứ, đo chất lượng danh sách truy xuất và phân loại lỗi để biết nên sửa dữ liệu, bộ lọc hay xếp hạng.

  5. Thực hành / 3 PHÚT

    Trích dẫn trong RAG phải dẫn tới đúng bằng chứng

    Thiết kế trích dẫn ở mức luận điểm, giữ định danh và phiên bản nguồn, rồi kiểm tra cả tính hỗ trợ lẫn độ đầy đủ của căn cứ.

  6. Thực hành / 3 PHÚT

    Cập nhật và xóa dữ liệu RAG cho nhất quán

    Quản lý tài liệu, chunk, vector và cache theo phiên bản để tránh câu trả lời dựa trên nội dung đã thay đổi hoặc đã bị thu hồi.

03Làm việc với tài liệu thực tế5 bài · Xử lý bảng, bản scan và dữ liệu tiếng Việt.
  1. Thực hành / 3 PHÚT

    OCR cho RAG: đọc tài liệu scan mà giữ đúng cấu trúc

    Nhận diện lỗi OCR, thứ tự đọc và bảng biểu trước khi tạo embedding, đồng thời giữ đường đối chiếu về ảnh gốc.

  2. Thực hành / 3 PHÚT

    RAG với bảng biểu: đừng làm rơi tiêu đề cột

    Biểu diễn bảng có đủ hàng, cột và đơn vị, phân biệt tra cứu một ô với phép tổng hợp cần dữ liệu đầy đủ và công cụ tính.

  3. Thực hành / 3 PHÚT

    Query rewriting: viết lại câu hỏi để tìm đúng hơn

    Biến câu hỏi phụ thuộc hội thoại thành truy vấn rõ nghĩa, giữ nguyên ràng buộc và đo xem viết lại có thật sự cải thiện truy xuất không.

  4. Góc nhìn / 4 PHÚT

    RAG hay context dài: chọn cách đưa tài liệu vào mô hình

    So sánh truy xuất từng phần với đưa cả tập tài liệu vào ngữ cảnh bằng phạm vi câu hỏi, quyền đọc, chi phí và thử nghiệm cụ thể.

  5. Thực hành / 3 PHÚT

    Làm sạch dữ liệu tiếng Việt mà không xóa mất nghĩa

    Chuẩn hóa Unicode, khoảng trắng và dữ liệu trùng có kiểm soát, giữ dấu tiếng Việt cùng bản gốc để tìm kiếm và đánh giá đáng tin hơn.

04Xây luồng ứng dụng6 bài · Kết nối đầu ra, công cụ và trạng thái hội thoại.
  1. Thực hành / 4 PHÚT

    Structured output: đúng JSON chưa chắc đúng dữ liệu

    Thiết kế schema cho đầu ra AI, tách kiểm tra cấu trúc khỏi quy tắc nghiệp vụ và xử lý thông tin không có trong nguồn.

  2. Thực hành / 4 PHÚT

    Tool calling: từ đề xuất của mô hình đến hành động thật

    Theo dõi một lượt gọi công cụ, thiết kế hợp đồng đầu vào và đặt kiểm tra quyền ở nơi thực thi hành động.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    Quản lý bộ nhớ hội thoại mà không giữ mọi thứ

    Tách lịch sử, trạng thái công việc và sở thích lâu dài để hội thoại AI giữ đúng thông tin cần thiết khi kéo dài.

  4. Thực hành / 4 PHÚT

    Streaming: hiển thị sớm nhưng phải kết thúc đúng

    Thiết kế trạng thái cho câu trả lời đang truyền, phân biệt thời gian có chữ đầu tiên với thời gian có kết quả dùng được.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    Retry, timeout và rate limit: thử lại đúng lúc

    Phân loại lỗi khi gọi AI, đặt ngân sách thử lại và ngăn các yêu cầu lặp làm dịch vụ quá tải hoặc thực hiện hành động hai lần.

  6. Thực hành / 4 PHÚT

    Cache cho ứng dụng AI: lưu cái gì, hết hạn khi nào?

    Phân biệt cache đầu ra, cache truy xuất và prompt caching; thiết kế khóa để tránh dùng lại câu trả lời sai người hoặc sai phiên bản.

05Chọn giải pháp cho tác vụ5 bài · Cân bằng chi phí, mô hình và nhu cầu sử dụng.
  1. Thực hành / 4 PHÚT

    Đo chi phí mỗi tác vụ, đừng chỉ nhìn giá mỗi token

    Gắn token, công cụ, retry và kết quả cuối vào cùng một công việc để biết chi phí thực sự của ứng dụng AI.

  2. Góc nhìn / 4 PHÚT

    Mô hình AI mở và API: chọn cách triển khai phù hợp

    So sánh tự triển khai mô hình AI mở với dùng API theo quyền sử dụng, dữ liệu, chất lượng tiếng Việt, công vận hành và tổng chi phí.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    Routing: chọn đường xử lý theo loại công việc

    Thiết kế bộ định tuyến cho ứng dụng AI, đo lỗi chuyển nhầm và kiểm soát chi phí của chính bước chọn mô hình.

  4. Thực hành / 4 PHÚT

    Phân loại phản hồi khách hàng: bắt đầu từ bộ nhãn

    Xây bài toán phân loại phản hồi có nhiều ý, xử lý nhãn hiếm và đo lỗi theo hậu quả của từng nhóm.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    Trợ lý tra cứu nội bộ cần biết tài liệu nào đang có hiệu lực

    Thiết kế luồng hỏi đáp nội bộ với quyền đọc, phiên bản tài liệu, bằng chứng và đường trả lời khi nguồn mâu thuẫn.

06Đánh giá trải nghiệm5 bài · Kiểm tra kết quả, thử nghiệm và đọc bằng chứng nghiên cứu.
  1. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Đánh giá bản tóm tắt: ngắn gọn chưa đủ

    Tách độ trung thành, độ bao phủ và khả năng sử dụng để phát hiện bản tóm tắt trôi chảy nhưng làm mất điều kiện quan trọng.

  2. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    LLM làm giám khảo: chấm nhanh nhưng phải kiểm chứng

    Thiết kế rubric cho giám khảo AI, kiểm tra thiên lệch vị trí và đối chiếu quyết định với đánh giá của con người.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    Thử nghiệm A/B cho AI: đo việc hoàn thành, không chỉ lượt bấm

    Thiết kế giả thuyết, đơn vị chia nhóm và chỉ số bảo vệ để so sánh hai cách hỗ trợ bằng AI trong sản phẩm.

  4. Góc nhìn / 4 PHÚT

    Thiết kế UX khi AI chưa có đủ bằng chứng

    Biến sự không chắc chắn thành trạng thái có thể hiểu và hành động, thay vì chỉ thêm cảnh báo chung hoặc phần trăm tự tin.

  5. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Cách đọc bài báo AI: từ câu hỏi đến bằng chứng

    Đọc paper AI theo từng lượt: tìm câu hỏi nghiên cứu, kiểm tra baseline và ablation, hiểu công thức rồi ghi lại đóng góp cùng giới hạn.

CHẶNG 03 / 33 BÀI ĐỌC

Nâng cao

Phân tích kiến trúc, thiết kế thử nghiệm và vận hành hệ thống AI đáng tin cậy.

Trước khi bắt đầu: Đã hiểu embeddings, RAG và đánh giá mô hình. Nên có kinh nghiệm xây một ứng dụng AI nhỏ.

Khám phá bài nâng cao
01Bên trong mô hình6 bài · Hiểu attention và những đánh đổi về bộ nhớ, tính toán.
  1. Nền tảng / 4 PHÚT

    Tính self-attention bằng một ví dụ nhỏ

    Đi từ query, key, value đến softmax và causal mask bằng các vector đủ nhỏ để tự tính tay.

  2. Nền tảng / 4 PHÚT

    Vị trí đi vào Transformer như thế nào?

    Phân biệt mã hóa vị trí cộng vào embedding với RoPE, rồi tự kiểm quan hệ giữa góc quay và khoảng cách token.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    KV cache: đổi bộ nhớ lấy phần tính toán đã làm

    Tính ngân sách key-value cache, phân biệt prefill với decode và hiểu vì sao ngữ cảnh dài làm giảm số yêu cầu đồng thời.

  4. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Mixture of Experts: nhiều tham số, ít nhánh hoạt động

    Theo dõi một token qua router và các expert, rồi tách chi phí tính toán khỏi chi phí chứa và truyền trọng số.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    Quantization: giảm số bit, đo lại sai số

    Tự lượng tử hóa một trọng số, phân biệt lượng tử hóa trọng số với activation và kiểm tra lợi ích trên phần cứng thực tế.

  6. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Distillation: mô hình nhỏ học gì từ mô hình lớn?

    Phân biệt học từ nhãn cứng, phân bố mềm và câu trả lời tổng hợp, rồi thiết kế đánh giá không bị che bởi lỗi của teacher.

02Thích nghi và tinh chỉnh5 bài · Chọn phương pháp học từ dữ liệu và phản hồi.
  1. Thực hành / 4 PHÚT

    Khi nào một lỗi ứng dụng cần fine-tuning?

    Tách lỗi thiếu dữ kiện khỏi lỗi hành vi, thiết kế tập huấn luyện và đặt điều kiện thành công trước khi cập nhật tham số.

  2. Nền tảng / 4 PHÚT

    LoRA: học một phần cập nhật có hạng thấp

    Tính số tham số của hai ma trận LoRA, hiểu điểm tiết kiệm bộ nhớ và những điều adapter không tự bảo đảm.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    QLoRA: bộ nhớ nào được giảm khi fine-tuning?

    Tách trọng số nền, adapter, activation và optimizer để hiểu QLoRA và lập một ngân sách bộ nhớ không bỏ sót thành phần.

  4. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    RLHF: từ phản hồi con người đến chính sách sinh

    Phân biệt dữ liệu mẫu, mô hình thưởng và bước tối ưu chính sách trong RLHF; kiểm tra khi điểm thưởng tăng mà câu trả lời chưa tốt hơn.

  5. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    DPO: học từ hai câu trả lời được so sánh

    Đi qua hàm mất mát DPO bằng một ví dụ số, hiểu vai trò mô hình tham chiếu và cách kiểm tra dữ liệu sở thích trước khi tinh chỉnh.

03Hiệu quả và độ tin cậy5 bài · Phân tích tối ưu, độ tự tin và khả năng giữ kiến thức.
  1. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Scaling laws: chia ngân sách giữa tham số và dữ liệu

    Đọc quan hệ thực nghiệm giữa loss, kích thước mô hình và số token mà không biến một đường fit thành định luật cho mọi dự án.

  2. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Speculative decoding: đoán nhanh rồi kiểm tra đúng cách

    Hiểu cách một mô hình nhỏ đề xuất token cho mô hình lớn, điều kiện giữ nguyên phân bố và lý do tăng tốc không luôn xuất hiện.

  3. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    FlashAttention: nhanh hơn nhờ cách di chuyển dữ liệu

    Theo dõi ma trận attention qua các tầng bộ nhớ, hiểu tiling và online softmax mà không nhầm tối ưu IO với attention tuyến tính.

  4. Thực hành / 4 PHÚT

    Calibration: độ tự tin nào đủ để trả lời?

    Phân biệt xác suất dự đoán với độ đúng, tính sai lệch calibration và thiết kế ngưỡng chuyển tiếp khi hệ thống chưa đủ chắc chắn.

  5. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Catastrophic forgetting: học việc mới, mất kỹ năng cũ

    Nhận diện hiện tượng quên sau tinh chỉnh, hiểu nguyên lý EWC qua phép tính nhỏ và thiết kế bộ đánh giá giữ lại năng lực cũ.

04Agent có kiểm soát6 bài · Thiết kế trạng thái, quyền hạn và phục hồi sau gián đoạn.
  1. Thực hành / 4 PHÚT

    AI agent là gì? Từ mô hình đến hành động

    Hiểu AI agent là gì, vòng lặp sử dụng công cụ, khác biệt với workflow và cách kiểm soát quyền hạn, chi phí, kết quả của từng hành động.

  2. Thực hành / 4 PHÚT

    State machine cho agent: biến lời hứa thành trạng thái kiểm tra được

    Thiết kế vòng đời agent với chuyển trạng thái có điều kiện, điểm dừng rõ ràng và kiểm tra kết quả độc lập.

  3. Thực hành / 3 PHÚT

    Idempotency cho công cụ AI: thử lại mà không tạo tác dụng phụ trùng

    Thiết kế khóa thao tác, trạng thái không chắc chắn và hợp đồng retry cho công cụ do agent sử dụng.

  4. Thực hành / 3 PHÚT

    Phân quyền tối thiểu cho agent: quyền nằm trong hệ thống thực thi

    Giới hạn công cụ theo người dùng, tài nguyên, hành động và thời gian; kiểm tra quyền ngay trước tác dụng phụ.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    Phòng vệ prompt injection bằng nhiều lớp kiểm soát

    Tách dữ liệu khỏi quyền điều khiển, giới hạn công cụ và kiểm tra đầu ra trong ứng dụng đọc nội dung không đáng tin.

  6. Thực hành / 3 PHÚT

    Checkpoint và phục hồi agent sau gián đoạn

    Lưu trạng thái cần thiết để tiếp tục công việc, đồng thời xử lý kết quả công cụ và quyền đã thay đổi.

05Quan sát và đánh giá hệ thống5 bài · Theo dõi phối hợp, kết quả và rò rỉ dữ liệu đánh giá.
  1. Góc nhìn / 3 PHÚT

    Multi-agent và chi phí phối hợp: khi nào chia việc có lợi?

    Ước tính chi phí điều phối, thiết kế hợp đồng bàn giao và đánh giá hệ nhiều agent bằng cùng ngân sách.

  2. Nghiên cứu / 3 PHÚT

    Đánh giá agent bằng trạng thái cuối và những điều không được thay đổi

    Thiết kế oracle kiểm tra kết quả, bất biến an toàn và độ ổn định qua nhiều lần chạy của agent.

  3. Thực hành / 3 PHÚT

    Observability cho hệ thống AI: lần theo một kết quả sai

    Thiết kế trace, metric và log để phân biệt lỗi truy xuất, mô hình, công cụ và kiểm tra kết quả.

  4. Nghiên cứu / 4 PHÚT

    Data leakage: khi bài kiểm tra đã lọt vào quá trình xây mô hình

    Nhận diện rò rỉ dữ liệu qua tiền xử lý, nhóm người dùng, thời gian và vòng tối ưu prompt.

  5. Nghiên cứu / 3 PHÚT

    Benchmark contamination: mô hình đang suy luận hay đã gặp đề?

    Hiểu giới hạn của điểm benchmark khi dữ liệu kiểm tra có thể xuất hiện trong huấn luyện hoặc quá trình tối ưu.

06Thử nghiệm đến vận hành6 bài · Đo cải thiện, theo dõi thay đổi và hoàn thành dự án.
  1. Nghiên cứu / 3 PHÚT

    Ablation study: thành phần nào thực sự tạo ra cải thiện?

    Thiết kế thử nghiệm tháo từng thành phần, giữ điều kiện so sánh và kiểm tra tương tác giữa các thay đổi.

  2. Nghiên cứu / 3 PHÚT

    Khoảng tin cậy cho evaluation: đọc sự bất định quanh một điểm số

    Ước tính biến động lấy mẫu, so sánh theo cặp và tránh diễn giải quá mức từ một bộ thử nhỏ.

  3. Thực hành / 4 PHÚT

    Drift và giám sát sau triển khai: nhận ra khi bài toán đã thay đổi

    Phân biệt thay đổi đầu vào, quan hệ với nhãn và lỗi pipeline để chọn đúng hành động bảo trì hệ thống AI.

  4. Thực hành / 4 PHÚT

    Red team ứng dụng AI bằng các ranh giới kiểm chứng được

    Thiết kế bài kiểm tra đối kháng có kiểm soát, quan sát hành động của agent và biến phát hiện thành bộ hồi quy.

  5. Thực hành / 4 PHÚT

    Canary và rollback cho model, prompt và chỉ mục

    Triển khai AI theo nhóm ổn định, so sánh với phiên bản hiện hành và chuẩn bị đường lui cho từng thành phần.

  6. Thực hành / 4 PHÚT

    Dự án tổng kết: xây trợ lý tài liệu có kiểm chứng

    Ghép truy xuất, trích dẫn, phân quyền và đánh giá thành một dự án nhỏ có tiêu chí nghiệm thu rõ ràng.

Bạn muốn hiểu điều gì?

Khám phá tất cả bài viết esc để đóng