Bối cảnh AI thay đổi nhanh chóng với các quy định của Hoa Kỳ về chip, sự cạnh tranh địa chính trị, động thái của các ông lớn công nghệ như Nvidia, OpenAI, Apple, Google. Thị trường đối mặt lo ngại bong bóng, dịch chuyển lao động và sự hợp tác ngày càng tăng giữa Silicon Valley và Lầu Năm Góc.
Khám phá việc chạy các mô hình AI lớn (LLM) trên máy tính cá nhân cho các tác vụ báo chí. Đánh giá hiệu suất, thách thức phần cứng (RAM, UMA), kỹ thuật gợi ý (prompt engineering) và sự thay đổi khối lượng công việc khi sử dụng AI tại chỗ như Gemma, Llama, Mistral.
Khám phá sự phát triển của các nền tảng AI: từ ChatGPT, Canva đến DeepL và DeepSeek. Phân tích sự tham gia của người dùng, các lực lượng mới nổi, đầu tư, tiến bộ công nghệ và tác động xã hội, bao gồm cả việc làm và các ứng dụng chức năng đa dạng.
Nhiều AI được gọi là 'mã nguồn mở' nhưng không thực sự mở, thiếu minh bạch về dữ liệu và quy trình huấn luyện. Điều này làm suy yếu định nghĩa 'mã nguồn mở', đe dọa tính minh bạch và khả năng tái tạo trong khoa học, đồng thời có thể lợi dụng quy định. Cần bảo vệ ý nghĩa thực sự của tính mở.
Sự trỗi dậy nhanh chóng của các nền tảng trí tuệ nhân tạo hội thoại tinh vi đã định hình lại tương tác kỹ thuật số. Tuy nhiên, nhiều quốc gia đang dựng lên rào cản do lo ngại về quyền riêng tư, thông tin sai lệch, an ninh quốc gia và kiểm soát chính trị. Việc hiểu các động cơ này rất quan trọng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại ngành bán dẫn, thúc đẩy tăng trưởng chưa từng có cho các công ty chủ chốt như TSM, AMD và MPWR. Nhu cầu khổng lồ từ AI và trung tâm dữ liệu tạo ra cơ hội lớn, nhấn mạnh vai trò then chốt của họ trong cuộc cách mạng công nghệ này.
Chiến lược AI của Trung Quốc tập trung vào tích hợp thực tế thay vì chạy đua LLM. Ưu tiên độ tin cậy qua đồ thị tri thức và AI thần kinh-biểu tượng trong các lĩnh vực như thành phố thông minh và lái xe tự hành, tận dụng lợi thế hệ sinh thái.
Khám phá cách deep learning, đặc biệt là CNN sử dụng không gian màu CIELab và phân loại, tự động tô màu ảnh đen trắng một cách chân thực bằng cách học từ dữ liệu lớn. Các mô hình tiền huấn luyện giúp công nghệ này dễ tiếp cận.
Các công ty AI hàng đầu của Mỹ bày tỏ lo ngại về sự trỗi dậy của các mô hình AI Trung Quốc, như DeepSeek R1, cảnh báo về rủi ro an ninh và kinh tế.
Điểm tin AI: Khoảnh khắc của Cohere, sự trì hoãn của Apple và những nguy hiểm của việc lập trình theo cảm hứng. Từ LLM đến trung tâm dữ liệu và 'Vibe Coding'.
