0:04 Xin chào anh em. Hôm nay tôi sẽ chia sẻ cho anh em những cái đúc kết từ những cái dự án thực tế, từ những kinh nghiệm mà tôi đã nghiên cứu, tôi đã làm việc ở trong dự án của công ty, các dự án cá nhân liên quan AI để làm gì ạ? Để có giúp bạn có thể hiểu được bức tranh toàn cảnh, bạn không có phải lăn tăn về những cái thuật ngữ và chúng ta nhìn là quá mù mịt. Tại sao có nhiều tool như vậy? Tại sao có nhiều những thuật ngữ như là G language model hay là có rất nhiều những cái model ra mới liên tục như vậy bạn không còn sợ tất cả những thứ đấy nữa. Bạn hiểu nó chỉ là những công cụ được chưa ạ? Và tôi sẽ giúp các bạn biết được là lý do tại sao agenic AI là một lợi thế. Vì lý do gì? Tôi là một người làm trong ngành công nghệ đến nay là gần 15 năm. Tại sao? Phần lớn thời gian trước đây của tôi là tôi tối ưu tôi giúp cho các ờ cho các khách hàng doanh nghiệp của tôi là ngân hàng chứng khoán bảo hiểm viễn thông bệnh viện. Và tại sao
0:49 tôi cũng hiện tại tôi cũng đầu tư rất mạnh vào trong phận lĩnh vực về aentic a này thì đâu là lý do khiến tôi tin tưởng vào sự phát triển đấy tôi chia sẻ các bạn toàn bộ những lý do không phải là chỉ những lý thuyết chung chung không phải những cái nhận định vu vơ vớ vẩn mà tất cả nó đều có những nguyên lý tôi sẽ giúp bạn hiểu được tất cả mọi thứ đấy và bạn có sẽ học được những cái kinh nghiệm mà của quá trình của chúng tôi làm thực tế bạn có thể học được tất cả những cái kinh nghiệm và góc nhìn của tôi. Và tất cả những điều đấy thì chúng ta tôi sẽ chia sẻ ngay ở trong cái video này. giới thiệu qua một chút là nếu như mà bạn chưa từng biết tôi thì tôi tên là Trần Quốc Huy. Thì tôi hiện tại thì tôi đã điều hành một công ty về công nghệ, công ty tôi là công ty WCOMIT. Tôi điều hành đến thời điểm bạn xem cái video này đó là năm thứ 10 rồi. Và tổng thời gian mà tôi làm cho lĩnh vực công nghệ thì gần 15 năm. Thì trong suốt cái thời gian đấy thì cái công việc của tôi ấy là tôi làm
1:37 việc tôi tối ưu những cái hệ thống co binh kinh này, co chứng khoán này và co bảo hiểm này, co cho bệnh viện này. Ờ tôi được tiếp cận với rất nhiều về công nghệ và tôi nói thật với anh em là chưa có thời điểm nào tôi nhận định rằng cái công nghệ nó thay đổi cách thức làm việc. Cái công nghệ nó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh cho công ty, nó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh cho từng cá nhân nó khủng khiếp như thời điểm hiện tại. Cụ thể hơn đó là công nghệ về aentici. Và tôi sẽ chia sẻ cho anh em vậy đâu là cái lý do để tôi tin tưởng. Ờ nội dung này sẽ có hai phần nhá. Phần một tôi chia sẻ cho toàn bộ những cái lý do mà đã khiến tôi tin tưởng. Được chưa ạ? Phái thứ hai là cái cách mà các bạn có thể sử dụng cái aentic AI tạo ra lợi thế cạnh tranh như thế nào. Phần một, điều gì đã làm tôi tin tưởng? Tại sao mà
2:23 khi tôi tiếp cận với rất nhiều những cái hệ thống xử lý rất nhiều cái dữ liệu cho những cái khách hàng của tôi những doanh nghiệp lớn ờ tôi nhận định rằng agentic AI chắc chắn là thứ các doanh nghiệp họ sẽ phải đầu tư tiền vào chắc chắn là thứ tạo ra lợi thếnh tranh. Thì nó gồm có ba luận điểm chính. Cái luận điểm đầu tiên ấy là liên quan đến bản chất công nghệ. Bởi vì bản thân là tôi làm việc trong lĩnh vực công nghệ mà nên là khi mà tôi lựa chọn một cái con đường mà tôi đầu tư tiền của, tôi đầu tư thời gian, tôi đầu tư công sức của anh em trong công ty của tôi vào thì tôi phải biết là cái lõi nó có bền không hay nó chỉ là đơn giản như mọi người nói là AI là một sự phomo, liệu có đúng không? Thì FOMO hay không nó phải dựa trên cái nền gì đúng không ạ? Thì tôi sẽ nghiên cứu vào cái bản chất công nghệ của nó. bản chất công nghệ này thì các bạn chỉ cần đi cho tôi với hai cái nguyên lý cốt lõi này thôi. Bạn sẽ nhìn toàn bộ bức tranh, bạn sẽ hiểu được à tại sao đến những năm 2024 à
3:10 thì mới bắt đầu ra những kẻ gọi là máy tính AI, máy tính cá nhân laptop các bạn. Tại sao trước đấy nó không có? Tại sao 2024 mới xuất hiện gọi là Copilus PC? Tại sao lúc ấy mới có máy tính AI? Hay bạn mới hiểu tại sao đến những năm ờ như là 2022 thì bắt đầu manh nha xuất hiện về những cái ứng dụng như là chat CPT chúng ta gõ câu lệnh vào thì nó mới có thể đẻ ra các câu gọi là câu trả lời chúng ta. Mà mặc dù cái cái cái định nghĩa về AI nó xuất hiện từ những năm 1950 anh em nhá. Rất nhiều bạn nếu bạn không nằm trong ngành kỹ thuật thì bạn cứ tưởng tượng rằng AI chỉ là những cái gì mà chúng ta nói đến hiện tại là chat CPT này như này hay là những cái Google banana gì đấy thực ra nó có từ rất lâu rồi nhưng mà tại sao đến những thời điểm hiện tại nó mới bùng nổ được chưa? Bạn sẽ biết toàn bộ những thứ đấy dựa trên có hai cái nguyên lý công nghệ này thôi.
3:56 Thứ nhất đấy đấy là LM đúng không? Đấy mà đọc th hay gọi là thuật ngữ của nó là last language model. Cái việc khi mà bạn tiếp cận với AI ấy, bạn đầu tiên bạn phải viết được cái từ này. Nhưng đừng lo lắng. Tôi cho bạn biết cái thuật ngữ thôi nhưng sau này bạn khi bạn hiểu rồi bạn có thể quên cái thuật ngữ này đi. Ờ hiểu được cái thuật ngữ này nhanh thôi. Bạn đi tới mấy phút nữa bạn hiểu ngay. Đó đầu tiên là về lịch sử thì AI đã có từ năm 1950 như tôi vừa mới nói với các bạn. Tại sao mà các bạn có thể kiểm chứng kiểu này? Rất đơn giản bạn có thể lên hạn hỏi thẳng chat GPT bạn search Google bạn sẽ thấy điều đấy. Và những năm 1950 ấ thì người ta đây tôi có một cái bài báo cho các bạn xem. Đấy. Đấy. Đây gọi là touring. Đấy. Cái cái phép toán touring tức là người ta đã mong muốn rằng à có cái phép thử nào, phép tính toán nào liệu con người nó có thể trả lời được những câu hỏi thông minh
4:41 không. Đó thì họ đã từ rất lâu họ đã có rồi nhá. Nhưng mà diễn ra một thời gian cực kỳ dài và AI họ không thể phát triển và ứng dụng vào một cái gì đấy nó cải tiến được ghê gớm. Cho đến một thời điểm là năm 2017 thì một đội ngũ gồm có tám người ở trong Google Brain và Google Research họ mới phát minh ra một cái ý tưởng anh em. Họ mới phát minh ra một cái ý tưởng để có thể làm những cách mạng trở thành một cuộc cách mạng về ứng dụng về AI. Nó có một cái bài báo tên gọi là Atttention is Own unit. Thì đặt một câu hỏi vấn đề là tại sao mà trước đây chúng ta đã có rất nhiều ờ rất nhiều nghiên cứu mà chúng ta không thể phát triển AI. Ừ có lý do chính ấy để chúng ta làm ai thì chúng ta phải có dữ liệu đúng không? Chúng ta
5:27 phải có dữ liệu thì nó mới học được, nó mới hiểu được đúng không ạ? Hiểu đơn giản là thế nhưng mà bản chất chúng ta đã có rất nhiều dữ liệu rồi. Ờ chúng ta có rất nhiều bài báo, rất nhiều blog, rất nhiều website, rất nhiều những cái dữ liệu con người tạo ra trên internet. Nhưng tại sao nó không học được? Nó không học được bởi một cái lý do đầu tiên ấy. Thứ nhất đó là gì ạ? là trước đây cái việc ờ các giải thuật để giúp nó học được một ngôn từ thì nó đọc phải từ trái màn hình sang bên phải màn hình. Khi đọc từ một trái đọc chữ tuần tự tuần tự tức là đọc đọc tex một cách tuần tự. Đọc tuần tự đấy thì nó có cái điểm rất là nhục như sau. Tôi ví dụ với anh em tôi có hai từ ta có hai câu. Câu 1 và câu hai. Đấy nhà trường kỷ luật các sinh viên vì họ vi phạm kỷ luật. Và câu thứ hai là nhà trượng kỷ luật sinh viên vì họ muốn duy trì kỷ luật. Tức là hai câu này ấ nếu chúng ta xét ở trong cái từ họ
6:14 họ này thì câu hỏi của tôi họ này thể hiện cho cái gì? Được chưa ạ? Nếu mà trước đây anh em mình ở cái giải thuật trước đây ấ họ học đọc máy đọc từ trái sang phải đọc từng từ một nó có một nhược điểm là nó không đến đọc câu dài quá nó không biết cái từ họ này để cho sinh viên hay là họ này cho nhà trường nó không hiểu được vì cái ngôn từ của loài người nó rất là phong phú nó rất là trúc chắc đúng không như cái từ bên trên này cái từ họ này là chỉ sinh viên đấy họ vi phạm quỷ luật tức là sinh viên vi phạm quỷ luật nhưng cái thằng bên dưới này họ này lại chỉ nhà trường thới đau chứ Được chưa ạ? Nếu chúng ta đọc lần lượt từ trái sang phải, thứ nhất là nó không hiểu được. Không hiểu. Cái thứ hai ấy, vì đọc lần lượt từ trái phải thì nó sẽ chậm.
7:01 Không hiểu và chậm. Đã chậm rồi mà lại còn không hiểu. Thì hiển nhiên chúng ta có càng nhiều cái đống dữ liệu khổng lồ chúng ta có nó không thể cải tiến được, nó không thể sử dụng được. Đây là lý do tại sao mà các ứng dụng VII họ bị tắc rất là lâu. Cho đến một ngày có tám người từ Google họ mới ra một cái ý tưởng. À thế tại sao anh em mình không lấy cái thông tin vào để cho máy ấ nó giống như con người. Con người chúng ta đọc là gì ạ? Chúng ta đọc chúng ta nhìn toàn bộ ngữ cảnh đúng không? Khi chúng ta xét là thằng họ này nó thể hiện cho sinh viên hay nhà trường chúng ta không xét riêng lẻ. Chúng ta xét toàn bộ ngữ cảnh. Vậy họ cũng đặt câu hỏi là tại sao chúng ta không đưa một phát toàn bộ cả cái câu đấy, đưa tất cả vào đấy. Lấy toàn bộ trong một lần và ta xét trên
7:48 toàn bộ ngữ cảnh. Đấy, đây là cái bài báo nó đây. Adent is own unit. Đấy, các bạn thấy những anh em ở Google Brain và Google research đây. Thì sau này khi các bác này bác ấy phát hiện ra vấn đề này thì rất nhiều người cũng đã từ bỏ Google. Họ đi lập nghiệp riêng, có ý tưởng kinh doanh riêng. Đấy, đây là một sự đột phá và họ đưa ra một cái kiến trúc, họ đưa ra cái cái giải thuật để nó giải. Thì tại đây thì anh em mình cũng không cần thiết phải hiểu những cái giải thuật đấy là gì cả. Không cần thiết. Ý tưởng là gì ạ? Sau khi chúng ta ở đây nó có một cái đột phá đây, tôi muốn anh em hiểu ở đây thôi. Đọc toàn bộ ngữ cảnh. Khi nó đọc toàn bộ ngữ cảnh và nó sẽ dùng cái cách thức bóc tách tức là từng từ ở đây nó sẽ nhìn đa chiều hơn. Nó nhìn đa chiều ví dụ nó sẽ nhìn theo các lớp ngữ nghĩa khác nhau, nhìn theo logic khác nhau, nhân quả khác nhau, cách sử dụng từ khác nhau thì nó biết được rằng
8:34 à cái từ họ này nó có ánh xạ với các từ này như thế nào. À trong từ họ này ở câu bên trên thì nó thể hiện cao, tỉ lệ cao thể hiện sinh viên còn bên dưới tỉ lệ cao thì nó thể hiện nhà trường bởi vì nó toàn bộ ngữ cảnh. Tức vậy thì khi cái giải thuật này xuất hiện ấy thì nó giải quyết bài toán là nó hiểu được rồi. Và nó giải quyết một thứ nữa là bởi vì nó đọc toàn bộ. Anh em hiểu không? Khi nó đọc toàn bộ thì nó giải quyết là tăng tốc anh em. Nó giải quyết về bài toán là hiệu năng tức là nhanh. Nó nhanh hơn đọc lần lượt. Vậy thì làm sao để nó nhanh? Để nó nhanh đơn giản là dùng phần cứng thôi. Tức là nếu chúng ta có phần cứng nhiều hơn, phần cứng mạnh hơn là tôi có thể đọc được cái đống dữ liệu khổng lồ ngoài kia. Và cái phần cứng ở đây này để nó đọc để
9:20 nó đọc nó thực hiện tất cả các phép tính toán của nó để nó tìm ra mối liên hệ giữa các từ ấy là nó thực hiện rất nhiều những phép nhân ma trận với nhau. Được chưa ạ? Cái phép nhân ma trận với nhau thì nó thực hiện bởi cái phần cứng này là GPU. Đó. Tức là tại thời điểm ờ tại thời điểm cái bài báo khoa học này đưa ra vấn đề thì nó đưa ra một cái kiến trúc. Anh em có thể dùng cái kiến trúc này gọi là kiến trúc transformer. Đấy, kiến trúc transformer. Kiến trúc transformer này nó đã giúp được hai vấn đề là hiểu và nhanh. Tức là bây giờ để AI có thể ứng dụng được thì nó chỉ cần hai thứ thôi anh em. Thứ nhất là dữ liệu. Nếu ông có khối dữ liệu đủ lớn và ông có phần cứng GPU đủ lớn thì tôi hoàn toàn có thể đọc hiểu được. Trong khi đó dữ liệu có chưa ạ?
10:08 Bởi vì tôi là một người làm về dữ liệu rất là nhiều năm và tôi hiểu được cái tầm quan trọng dữ liệu anh em rất nhiều. Có rất nhiều công ty có dữ liệu, dữ liệu ngoài internet rất nhiều rồi. Dữ liệu đã có sẵn rồi. Chúng ta không phải tạo dữ liệu đã có sẵn rồi. Có rồi. GPU thì sao ạ? Rất đơn giản. Chỉ là các tập đoàn công nghệ họ đầu tư cho phần cứng thì họ sẽ có nút phần này. Đây là lý do tại sao cuộc đua về đất hiếm. Đấy là lý do tại sao các hãng họ đầu tư về họ tranh nhau mua mua GPU. Được chưa ạ? Thì đây là sự bùng nổ. Đây là lý do tại sao anh em thấy là sau thời điểm 2017 sự bùng nổ bắt đầu xuất hiện. Đó, tất cả sự bùng nổ đều diễn ra sau 2017. Thậm chí ngay cả nếu anh em để ý là phần ông chat GPT ấy thì cái từ cái giải thuật cái cái mô hình là GPT cái chữ T ở đấy nó xuất phát là từ transformer này. Đấy nó dữ từ transformer. Đấy thì đầu tiên tôi mới
10:55 hiểu được à có lý do gì để càng ngày về sau AI nó càng ngon. Chúng ta phải hiểu lý do về công nghệ. Công nghệ đã mở khóa rồi, vấn đề dữ liệu có rồi, còn phần cứng đã có rồi. Và chính cái điều này nó đã đẩy cho CEO của NVDA đấy, Jen Hoang này đấy, trở thành một trong những người top 10 giàu nhất thế giới. Có những thời điểm ờ có những thời điểm công ty ông đạt còn đạt những vốn hóa là gần khoảng 5000 tỷ đô. Bởi vì sao? Bởi vì ông cung cấp phần cứng. Đây là lý do. Và tất cả cái lý do đấy nó xuất phát từ kiến trúc lõi về công nghệ. Khi tôi hiểu rằng à công nghệ nó có một thứ rất vững chắc rồi nên ta đi trên cái nền này nó rất là an tâm anh em. Nó không phải nó không phải là một cái mơ mộng nó ứng dụng thực tế. Nhưng mà tại đây anh em hiểu vậy thì L model này gì? Ling model
11:42 này tức là những cái mô hình nó đã học. Anh em phải hiểu là bộ não của tất cả những cái AI em đang dùng hiện nay nó gọi là ông Langwick Model này. Tức là như thế nào? Tức là sau thời gian mà nó sử dụng Transformer này nó học thì anh em hãy hình dung một loạt các hãng như là Open AI, như là Google, như là các hãng khác ở Alibaba đó họ ra các mô hình đấy gọi là các mô hình. Mô hình hay là từ model đấy. Mô hình được training được xử lý từ rất từ tập dữ liệu rất lớn nó gọi là Last Language model. Rất đơn giản thôi ạ. Đấy ạ. Nó từ tập rất nhiều bài văn, bài báo, bài tách rất nhiều tập rất rất rất nhiều rất rất rất nhiều hàng tỷ tỷ tỷ thông tin như thế. Thì tại sao em cứ thấy cái thông số là mấy chục tỷ tham số, mấy trăm tỷ tham số. Đấy. Đấy tức là cái phần nó học vào được chưa ạ? Là long
12:27 model thì anh em hãy hình dung này. Đấy cái giải thuật của ch của nó nó là gì ạ? Là khi mà nó đã training xong nó tức là nó đã học xong một cái mô hình nó biết được rất nhiều những cái cái ngữ cảnh cái sự lặp lại của các thông tin. Ok. Thì anh em chuyện gì xảy ra? Khi chúng ta đưa vào một input, ví dụ chúng ta chat cho nó một câu. Ví dụ là hãy điền cho tôi vào chỗ trống. Hãy điền chỗ cho chỗ trống. Chúng ta đưa một câu đó là hãy điền chỗ trống. Ví dụ như là ờ hello đấy. How are you? Đấy. Xong là am đấy. Đây. Đấy. Được chưa? Thì cái ông này gì ạ?
13:12 Cái ông LM này, ông model này, ông sẽ làm nhiệm vụ là gì ạ? Ông sẽ xem lại tất cả ở trong cái dữ liệu ô tường học à có những cái có những cái từ nào hay đi cùng nhau, cái xắc suất của cái từ nào nó hay xuất hiện cùng nhau. Đó thì nó sẽ trả, nó sẽ gợi ý cho chúng ta. Nó gợi ý, nó sẽ đoán. Bản chất là nó đoán anh em, bản chất là nó đoán từ. Ông LM bản chất đoán từ nó đoán xem cái từ nào có cái tỉ lệ cao sẽ diễn ra ở đằng sau này. Ví dụ như là I'm fine, đúng không? Thank you and you đúng không? And you đấy, câu kinh điển của anh em đúng không? Thì nó bởi vì làm sao? Bởi vì có rất nhiều từ ngữ đã từng xuất hiện là cứ câu hỏi này thì nó hay xuất hiện từ này thì nó sẽ điền vào. Được chưa ạ? Tức là nó đoán từ và nó đoán cho ta một cái output.
14:01 Đoán ta output đó. Thế anh em thấy không Thì bản chất tất cả những cái mô hình cái từ gì xuất ra anh em hiểu à nó là thằng LM và ông này có nhiệm vụ là đoán tử dựa trên cái tập dữ liệu ông ấy được học. Tập dữ liệu ông được học là đoán từ. Thế anh em đã hiểu được một cái một cái phần rất quan trọng của AI thì tại sao AI nền tảng đi tiếp được. Nhưng mà tuy nhiên anh em đến đây chúng ta lại có một cái vấn đề có vấn đề rất là thực tế. Ok. Ờ nếu vậy nếu chỉ có ông ông LM là ông LM này đúng không? Ông LM này thì chuyện gì ạ? Tức là vậy. Đây là sân chơi này chỉ có của các hãng lớn. Bởi vì sao? Chỉ có những ông là có hàng trăm tỷ đô đúng không? Hàng trăm triệu đô, hàng tỷ đô thì ông mới có thể đẻ ra được các mod đồ này. Đúng không? Làm gì bên ngoài đời có nhiều phần cứng như vậy. Người ta
14:46 không có nhiều phần cứng như vậy. Người ta không có nhiều tiền như thế người ta làm được. Tức là sân chơi này chỉ chỉ dành cho một số ông ít. Chỉ có Microsoft, chỉ có Google, chỉ có Open AI. Các ông khác là tèo hết đúng không ạ? Đấy là đấy là một vấn đề phát sinh. Đấy là vấn đề phát sinh. À còn một vấn đề nữa là về mặt công nghệ ấy thì trong quá trình mà họ tạo ra cái model cái mô hình này này thì với các công ty khác nhau, với những người kỹ sư khác nhau, với những người ờ chuyên gia khác nhau thì họ trong quá trình họ để tạo ra model này họ sẽ dùng các công nghệ khác nhau. Anh em có vấn đề là trong quá trình làm này họ sẽ dùng công nghệ khác nhau. Đấy công nghệ khác nhau. Anh em cứ hình dung là trong quá trình mà làm thì mỗi ông sử dụng những ngôn ngữ lập trình khác nhau là những ngôn ngữ thực hiện khác nhau. An hình dung vậy hiểu thế cho đơn giản nhá. Và sau khi mà họ họ tạo ra cái thông tin
15:32 đấy thì sau này đôi khi khi họ họ tạo ra được cái mô hình đấy thì họ phải chỉ chạy trên một phần cứng nào đấy để nó tương thích với cái cái mô hình ngôn ngữ đấy đúng không? Tức là phân cứng khác nhau để chạy hiệu quả. Nhưng mà chính hai cái điều này nó tạo ra sự bó hẹp anh em đúng chưa ạ? Tức là m nếu như ông nói tiếng Anh thì sau này một thằng khác nói tiếng Anh mới chơi được với ông. Thế thì chúng ta bị bó hẹp. Thế và có một cái thứ nữa đã mở hoàn toàn là cái rào cản về công nghệ này. Nó mở rào cản là không chỉ những cái ông lớn đâu mới có thể chơi được nữa. Được chưa ạ? Nó mở rào cản là không chỉ có chúng ta phải có phải bắt buộc phải tương thích về mặt ngôn ngữ và công nghệ chúng ta mới chơi với nhau. Thì đây là cái thứ số hai mà anh em phải biết. Sự kết hợp của ONX cộng với SLM. Đấy. SLM. Chính vì cái sự kết hợp của hai cái
16:19 tôi gọi là hai cái cái ý tưởng công nghệ này nó đã nó tạo thành một cái làn sóng bùng nổ rất là tốt. Mà đây là lý do tại sao mà khi sự kết hợp của hai công nghệ này tôi tin tưởng rằng AI sẽ là thứ nó sẽ rất là thay đổi cuộc chơi. Nó không có phải là nó không phải là thứ ứng dụng mà gọi là hão huyền gì hết. Thế vậy thì cái ông ONNX này tôi muốn nói đến là cái gì vậy? Và nó ra đời thì như thế nào? Thì khi tìm một công nghệ tôi luôn luôn hỏi là ông nào phát minh cho nó và nó giải quyết bài toán gì đúng không ạ? Thì đây thì nó ra đời vào năm 2017. Anh em thấy không ạ? Cái năm 2017 là cái năm rất quan trọng ở trong AI nhá. Nhất là AI hiện nay bùng nổ của Gen AI hayentic AI. Ờ cái ông cái bài bả cái bài về L kia nó xuất phát cũng từ 2017 thì ông này tháng mùng 0 tháng 9 năm 2017 nó cũng xuất hiện này. Ông này xuất hiện dưới cái sự hợp tác của Microsoft và
17:04 Facebook. Hai ông lớn hợp tác với nhau cùng nghiên cứu và họ cũng cùng ra công bố rằng chúng tôi đã kết hợp với nhau để tạo ra đấy. Tạ tạo ra một cái nó gọi là Open Nutal Network Exchange. Hiểu một cách đơn giản. Hiểu một cách đơn giản là như thế này. Tức là bây giờ cái về bài toán lúc nãy ấ là có phải mỗi một ông của chúng ta chúng ta viết bằng cái ngôn ngữ khác nhau đúng không? Công nghệ họ viết ngôn ngữ khác nhau để trong quá trình họ phát triển họ họ training cái model thì nó giống như ngoài đời chúng ta có ông viết văn bản bằng tex, có ông viết bằng file doc có ông viết bằng file doc x đúng chưa? Có những ông viết bằng những cái tài liệu của mình ấy, tài liệu của anh em mình viết bằng những cái bằng những cái định dạng khác nhau. Định dạng khác nhau. Bây giờ người ta mới nghĩ ra một kiểu à bây giờ nếu mà tôi viết một
17:51 file DC Xong là tôi gửi cho ông khác thì ông khác cũng phải có gọi Microsoft đọc được file định dạng file doc máy đọc của tôi đúng không? Nhưng mà mỗi máy tính khác nhau. Ờ họ dùng Ma này họ dùng Linux này, họ dùng UNC này, họ dùng các phần mềm mở thông tin khác nhau thì làm sao họ mở được. Thế là mấy bố bố mới nghĩ ra một kiểu à thế tại sao chúng ta không đưa ra một cái dạng chuẩn chung đúng không? Ô onx đ bản chất là tại sao ta không đưa ra một dạng chuẩn chung ví dụ là phải onx đấy tại sao phải để file.txt file chdogc file.x cái gì tao ra chuẩn chung giống như là file PDF vậy. Tất cả chuyển thành một định dạng chung hết. Để làm gì? để sau này nếu ta chuyển sang một cái máy khác, một cái môi trường khác để họ muốn đọc được thì
18:37 tôi chỉ cần cài chung nhau một cái trình duyệt hoặc một cái ứng dụng để đọc được cái bố này là có phải là bất kỳ ông nào viết ngôn ngữ nào, mô hình gì thì ông khác ông đọc được không đúng không ạ? Thì cái ông ở đây này, cái ông cài đây này nó chỉ còn gọi là o nx run time. Đấy nó gọi thuật ngữ thế nhá. Anh hiểu đơn giản thì cái ông này nó giống như là ông Adob thì bất cứ máy nào cài Adob thì tôi mở file PDF. Cho dù cái máy của ông có là máy dạng gì đi chăng nữa thì tôi cũng sẽ mở được file này. Đó thì đây là một cái bước phát triển rất lớn anh em. Thì nó cho chúng ta tất cả cái công nghệ các các kỹ sư, các chuyên gia nó họ có thể kết nối với nhau. Đây là cái thứ bùng nổ tiếp theo anh em. Và xuất phát điểm từ
19:23 Facebook và Microsoft. Và cái cái điều này là sự sau và sau đấy một vài tháng đây là một sự hợp lực của nhiều hãng lớn, nhiều tri thức, nhiều trí tuệ họ hợp lực và họ cùng họ cùng làm. Đến tháng 6 mùng 6 tháng 12 năm 2017 tức là khoảng 3 tháng sau thì Amazon gia nhập họ cùng có gia nhập ok họ gia nhập với Microsoft và Facebook đấy và họ ra được là ONRX 1.0 và đến 2019 hai năm sau thôi thì họ làm điều gì ạ? Thì cái này họ trở nó trở thành cái tiêu chuẩn mở tức là cho tất cả mọi người họ cùng được sử dụng. Đây là cái đấy họ thông báo đây. Ok đây chính là cái dấu mốc thực hiện bùng nổ anh em ạ. Cái sự kết hợp và công nghệ. Ok chúng ta đã hiểu là ok bây giờ
20:09 chúng ta có một cái cách thức có một cái cách thức để những cái mô hình à các mô hình các các mô hình đúng không? về Long Mô hình họ học xong họ phân tích họ triển khai bằng các công nghệ khác nhau nhưng bây giờ họ đóng gói bằng định dạng chung để nhiều thằng cùng có thể sử dụng được. Ok. Nhưng còn vẫn còn một bài toán anh em. Còn bài toán là gì ạ? Đó là gì ạ? Ờ nếu chúng ta khi chúng ta có một cái mô hình mặc dù là chúng ta đã đóng một cái định dạng là cái on đấy là đóng định dạng dạng chung đấy nhưng mà nó chỉ chạy được ở trên những cái máy chủ rất là khổng lồ phần cứng rất là lớn thì làm sao mà mà đúng không? Làm sao mà những ông khác ông có thể sử dụng được doanh nghiệp khác ông dùng được rất khó. Thì đây cái sự xuất hiện tiếp theo của SLM tức là small language model anh em được chưa ạ? Small language model. Cái này là
20:56 cái tôi nghĩ là sẽ áp dụng rất rất nhiều đấy anh em ạ. Thì từ năm 2019 cái điều th xảy ra năm 2019 ông Huawei ông ấy mới ra một cái chia sẻ của ông ấy. Đấy Huawei họ chia sẻ bài chia sẻ của Huawei. Tức là gì ạ? Họ mới phát hiện ra được có những cách thức chúng ta có thể ờ chúng ta có thể giảm được chúng ta giảm được cái độ phức tạp. Hiểu đơn giản là chúng ta có thể giảm được độ phức tạp. của một cái mô hình ngôn ngữ nhiều tham số chúng ta có thể thu nhỏ lại được chúng ta có thể thu nhỏ lại mà vẫn đạt được hiệu quả đấy thu nhỏ lại vẫn đạt hiệu quả thì họ chia sẻ chi tiết cái giải thuật đấy ở đây tức là họ từ một cái mô hình là là bird này họ mới bắt đầu cắt nhỏ trở thành mà ông gọi là tinip này mà vẫn có thể mang lại hiệu
21:42 quả họ chia sẻ lại hai cái cách thức ở đây nhưng mà tại đây thì anh em thì cũng không cần biết đi chi tiết vào các tất cả những cái giải thuật chi tiết này làm gì cả bởi vì sao tất cả này tôi chỉ muốn nói cho anh em biết là họ có nền tảng vững chắc họ đi tiếp thôi. Ok. Huawei họ nổ phát súng đầu tiên. Sau đó đến năm 2023 anh em 2023 thì Microsoft họ ra một một cái chia sẻ đó là textbook on own unit. Ờ bài này tôi thấy là mẹ nó khá là mẹ phong cách đặt tên khá là giống cái phần LM kia đúng không? Là em anh em nhớ lúc đầu không? Đấy là attention is own unit đấy. Bạn có nhớ không? Đấy thì bây giờ bố lại đặt tên giống thế. Nhưng mà đây cũng là một bước ngoặt đến 2023 là bước ngoặt này họ chứng minh điều gì? Họ làm một cái phép toán họ chứng minh đây. Họ chứng minh là tôi có thể tạo ra một cái mô hình được
22:29 huấn luyện với số tham số ít hơn. Tức là học ít dữ liệu hơn. Anh em hình dung học ít dữ liệu hơn. Học ít dữ liệu hơn tức là họ phải mất ờ ít tài nguyên hơn trong số ít ngày hơn để họ học được nó. Nhưng tôi vẫn có thể đạt kết quả thậm chí còn cao hơn một số cái mô hình mà được được huấn luyện ở trên tập dữ liệu rất là nhiều. Cụ thể ở trong cái này họ sử dụng cái cái mô hình rất là nhỏ gọn gọi là phi 1 chỉ với sử dụng gọi là 1,3 tỷ tham số. Cái số cái từ cái gọi là nhiều tỷ hay ít tỷ tham số này thể hiện là số dữ liệu nó được đưa vào đ học nhá. Được chưa ạ? Và nó so sánh với những cái mô hình lớn hơn ở đây. Ví dụ như tôi so sánh những cái mô hình là 15,5 tỷ tham số hay là 540 tỷ tham số và nó nhận thấy là kết quả của nó mẹ ngon. Đấy, kết quả của nó ngon.
23:14 Ông này ông phi một này đấy kết quả nó ngon này. Hay là có so sánh với ông Starcode này đấy kết quả nó ngon nó cũng vị trí ngon và nó hỏi là tại sao tôi ngon hơn thì ông mới trong cái bài này nó mới nói rằng à vậy cái ông đưa nhiều tỷ tham số vào tức nhiều dữ liệu vào thì không quan trọng bằng việc dữ liệu ông có chất lượng hay không. Ông đưa một đống dữ liệu vào nhưng rất nhiều là giác rất là nhiều thứ bị nhiễu không liên quan thì không bằng tôi lọc những rệu chất lượng tôi đưa vào nó học ít tham số hơn. Ít tham số hơn thì tức là thế nào ạ? Tức là ít tốn tài nguyên hơn và nó cần phần cứng ít hơn và nó phản hồi nhanh. Ok. Điều này nghĩa là sao? Điều này nghĩa là sao? Khi có small language model này anh em thể hình ạ. Và với ông với ông này đây. Hai ông này kết hợp với nhau. Ok. Vậy chúng ta có thể tạo ra những cái mô
23:59 hình nhỏ gọn hơn, cần ít dữ liệu hơn. Và chuyện gì xảy ra ạ? Chúng ta có thể với ông ONX này kết hợp bên trên thì chúng ta có thể lấy sẵn nếu như nếu có sẽ có những người họ tạo ra những cái mô hình small language model sẽ có những người có những hãng họ tạo ra small language model là nhỏ gọn và nó đóng gói thành dạng onx và chúng ta có thể download về sử dụng được những người anh em của tôi ý tưởng thế đây là sự kết hợp của hai này rất khủng khiếp và điều ý xảy ra năm 2024 chuyện đó đã xảy ra đây là giai đoạn bắt đầu bùng nổ anh em đây là giai đoạn ở trong lĩnh vực công nghệ tôi thấy đây bắt đầu có rất nhiều hãng họ bắt đầu đua nhau tạo ra small language model rất nhiều hãng n em để ý an em có thể search lại ví dụ tôi để kinh gọi là ờ một vài người hãng ở đây thôi nhưng Microsoft
24:45 thì tháng năm 2024 thì họ cho ra mắt là Phi đấy đây họ giới thiệu đấy giới thiệu về FI3 tái định nghĩa lại những gì có thể làm với Small and Wick Model được chưa ạ tháng 4 năm 2024 và Google thì cũng không chịu thua kém 3 tháng sau sau khi Microsoft ra thì bố này cũng ra luôn. Bố ra là Gamma đấy. Gamma Small and Wi Model hay Alibaba thì đến tháng 9 thì họ ra mô hình gen 2.5. Tất cả đều năm 2024 nhá. Anh em thấy không ạ? Và nó đều có cái lý do hết là sau khi độ chín ở đây cái sự tất nó lấy tất cả những cái độ chín ở đây họ kết hợp vào. Và đây cũng là lý do tại sao anh em nhìn này. Đến chỗ này đến chỗ này anh em sẽ b thấy một vấn đề. Bây giờ chúng ta anh em hình dung nhá. Tức là có
25:32 các hãng không Microsoft hay là Alibaba hay là Google thì họ làm gì ạ? Họ mới thực hiện tạo ra những cái small language model tức là họ tạo ra những cái mô hình training mà với dữ liệu tập ít dữ liệu. Được chưa ạ? Tức là nó cũng có tành động tương tự giống như là cái thằng longic model thôi. Tức là chúng ta đưa input vào thì nó sẽ thể dự đoán phỏng đoán được cái cái nội dung tiếp theo của chúng ta của chúng ta. Được chưa ạ? Nhưng mà chúng ta và họ sẽ làm điều gì ạ? Họ sẽ bắt đầu họ sẽ export tức là họ chuyển cái thằng này thành một định dạng là onx được chưa ạ? Chuyển ra để làm gì? Để bất kỳ ông nào cũng có thể học được. Và cái tuyệt vời là rất nhiều hãng họ chia sẻ cái small language model này ờ ở open tức là ở chia sẻ miễn phí anh em. Chúng
26:18 ta không cần phải trả tiền cho cái đây. Và chúng ta làm điều gì ạ? Chúng ta các công ty chỉ cần đưa cái bố này mang về. Chúng ta mang về nhà của mình và chúng ta sẽ chạy nó được chưa? Chạy nó. chạy nó đâu bản chất là bạn sẽ cài một cái gọi là ONNX run time nhưng mà chúng ta cũng không cần không cần quá nhớ những cái này làm gì cả những cái thuật ngữ gì chúng ta hiểu tư tưởng là bây giờ chúng ta có thể download nó về và chúng ta có thể chạy được mô hình Small language model này ở trên máy của chúng ta tức là gì ở trên máy chủ của các bạn ở trên máy tính của các bạn tức là máy của mình chứ thay vì ông ông LM ấy ông LM các bạn dùng ấy các bạn vào ứng dụng chat CVT đúng không? Dùng ứng dụng GPT 4 hay GPT hay là ứng dụng của Jina chẳng hạn thì
27:05 bản chất là bạn dùng cloud tức là bạn dùng của hãng. Dữ liệu của bạn phải đẩy lên bố này, data của bạn phải đẩy lên các ông đấy. Được chưa ạ? Và nó sẽ trả lời cho bạn tư dượu. Còn ở đây data của bạn sẽ đẩy vào trong máy tính của bạn. Được chưa ạ? Tất cả dữ liệu của bạn sẽ nằm nguyên trong máy tính của bạn. Và có một cái điều hay nữa là với những bố này bạn phải trả tiền. bạn phải trả tiền. Còn những ông này thì bạn không mất tiền. Ô, đây là điều tuyệt vời anh em. Đây chính là một điều hết sức tuyệt vời. Và nếu anh em thấy là ở năm 2024 thì Microsoft ra mắt là Copelus PC cộng PC. Đấy các bạn thấy không ạ? Ra mắt Copelus cộng PC tức là gì ạ? Họ giới thiệu những
27:50 cái bây giờ cái những cái máy tính bây giờ có thể tích hợp AI đó. Máy tính tích hợp AI bạn thấy không? 20 tháng 5 2024 bạn có thấy sự liên quan không? Anh em thấy không? Này Microsoft tháng tư họ ra mắt những small langage model và tháng năm họ đưa vào máy tính. Vậy thì trong máy tính máy tính AI nếu bạn nhìn thấy có một máy tính người ta gọi là máy tính AI laptop và máy tính AI thì trong đấy bản chất là có gì anh em? Nó sẽ có small language model nó sẽ có cái ông ONNX run time này để chạy nó. Hiểu bản chất là như thế hiểu không anh em? Tại sao cái máy tính đấy có thể hiểu được tương tác chúng ta? Bởi vì nó có small language model, nó có bộ não với ai đấy để nó hiểu và nó thực hiện không có gì khác biệt cả. Đấy an em có thể xem video giới thiệu về
28:37 cái sự ra mắt này nhá. Đây tôi mở cho anh em xem này. Đây nó đây. Brainstorm với mình này. Suy nghĩ với mình này. Tạo ảnh được với mình này. Được chưa ạ? Nó làm được giống như phân tích dữ liệu cho mình nó làm giống như những cái chúng ta làm với open AI với chat GPT nó làm những điều đấy nhưng nó là mô hình nhỏ gọn hơn được không ạ? Nó là mô hình nhỏ gọn hơn. Thế thôi khi các bạn hiểu được bản chất đấy, chúng ta hiểu được à tại sao có những cái máy tính đó nó làm điều gì và chúng ta cũng hiểu được là nó có thể nó sẽ không thông minh bằng cái ông to kia. Hoàn toàn có thể. Có rất nhiều người hỏi là thế thì bây giờ tại sao tôi phải tạo ảnh ở trên ông PC này trong khi tôi có thể tạo ở trên các ông ứng dụng khác? đúng không ạ? Nó nó cho cái này ra khi
29:23 bạn hiểu bản chất chúng ta sẽ chia các công việc mới ra. Sau này bạn hiểu ví dụ có những công việc bạn muốn dữ liệu chỉ nằm trên máy của bạn thôi. Bạn hãy dùng nó đúng không ạ? Được chưa ạ? Hay là sau này bạn có những công việc chúng ta kết hợp với nhau chúng ta không muốn tốn tiền tốn chi phí cho các API của những ông ông cloud LM thì các bạn phải dùng nó. Tức là chúng ta phải hiểu bản chất là chúng ta dùng chứ không phải chúng ta dùng cùng công việc. Chứ bảo tại sao mà tôi tôi dùng cái thằng tạo ảnh kia nó ngon thế tại sao không dùng. Phải anh em hiểu bản chất của nó. Anh em hình dung không? Ok. Như vậy tại đây bạn hiểu được rằng cái cốt lõi công nghệ ở đây nó rất là vững vàng anh em. Cái hai cái nền tảng này nó sẽ đẩy cái công nghệ AI này cực kỳ mạnh. Nhất là bây giờ. Bây giờ AI của nó về thời điểm đến 2025 đến 2026 này thì nó sẽ trở thành gọi là agenic AI. Tức là bên cạnh việc nó có cái não
30:10 nó phân tích đủ mọi thứ như vậy đúng không ạ? bên kiệp cái việc cái bạn là bạn có thể sử dụng các ông cái não đấy của các ông ông hãng lớn trên cloud là Open AI như Microsoft như Google bạn có thể sử dụng ông Small Language Model ở cấp máy của bạn ở máy chủ của bạn đúng không ạ thì bây giờ ông AI đấy nó có thể thực hiện tương tác nó có thể thực hiện việc ờ làm việc như một nhân sự nó có thể vào database của bạn nó có thể tương tác nó có thể hành động được nó gọi là acentic đó công nghệ nó phát triển và nó dựa trên một sự rất là vững vàng như thế này đó khi tôi hiểu phần này tôi hoàn toàn tự tin rằng là cái việc mà đầu tư vào cái mảng àic này là đầu tư không sợ là đi một một thời gian nào nó gãy không không giỏ chuyện đấy. Cái thứ hai cái thứ hai là tôi tin tưởng đó là sự dịch chuyển thực tế trong thực tế
30:58 bởi vì tôi là người điều hành ở trong một công ty bản thân tôi là người điều hành công ty đến nay năm thứ 10 rồi và tôi phải làm việc với rất rất nhiều khách hàng của tôi. Chủ yếu tôi phải làm các se level các manager. Thì ờ cuối cùng nó sẽ quay về bài toán là cái công nghệ thì hay đấy. Thế nhưng mà ngoài kia các doanh nghiệp cái sự chuyển cái sự gọi là dịch chuyển của dòng tiền, dịch chuyển của dòng vốn nó có đi về công nghệ đấy không? Đấy là cái hết sức quan trọng đúng không ạ? Thì tôi cũng phải nghiên cứu điều đấy. Và đây là những cái thứ mà tôi có thể chia sẻ với các bạn. Đây những thứ rất mới luôn chứ không phải là những cái nội dung của các năm trước. Ví dụ là đây là chia sẻ rồi cái bên dưới này là cái báo cáo của 2026 đấy. xu hướng top 10 cái xu hướng công nghệ năm 2026. Còn bên trên này là
31:45 gần nửa cuối năm 2025 của theo báo cáo của Gner thì Gner dự đoán rằng có 40% cái app của của các doanh nghiệp họ sẽ ứng dụng vào những cái về AI agent vào năm 2026. Nó tăng rất là nhiều so với việc là dưới 5% năm 2025. Còn bây giờ là gần 40% họ sẽ áp dụng AI agent. Tức là AI bây giờ chủ động làm việc, AI chủ động tương tác. Hay ở bên dưới này các bạn sẽ thấy là cái cái xu hướng của năm 2026 thì bạn nhìn thấy không ạ? Trước đây thì là để thực hiện công việc chúng ta cần rất là nhiều nhân sự. Còn rất là nhiều nhân sự. Nhưng mà về mặt xu hướng dịch chuyển nó sẽ là nhân sự kết hợp với AI. Có rất nhiều người nói rằng về AI họ sẽ thay thế hết vào con người thì quan điểm của tôi là cũng không phải như thế nhá. Nó sẽ là sự kết hợp giữa con người cộng Aen. Bởi vì cái chúng ta hiểu khi
32:32 các bạn hiểu được cái hạn chế công nghệ được chưa ạ? Cái công nghệ cái lõi của bộ não của AI là nó dự phỏng đoán. Khi nó phỏng đoán thì nó có thể có những xác suất nó bị sai. Nên cái sự kết hợp hoàn hảo giữa con người với AI là điều tuyệt vời anh em ạ. Đó, đây là sự kết hợp AI đó vào năm 2026 nhá. Và trên thị trường có những cái dự đoán tăng trưởng rất là thần tốc anh em của tôi. Đây các bạn có thể xem những cái dự báo phát triển của thị trường 2024 đến 2025 là có 7,06 tỷ đô nhưng mà 2032 đến 93 tỷ đô. là dự kiến thị trường market size của Asientic AI. Tức là cái việc tăng tăng lãi kết mỗi năm là 44,6% rất khủng khiếp. Đây dự báo đây tôi có để link này cho anh em đấy. Lại ké 4,6%.
33:19 Đây là về mặt các về thị trường nói chung này, về ý tưởng dịch chuyển, về mặt ứng dụng các ứng dụng đấy hay là về thị trưởng các công việc. Vậy ch vậy chết các nền tảng họ có tuyển dụng nhiều không? Đúng chưa ạ? Công ty nếu phát triển có điểm tụng nhiều không? Ví dụ ở trên Upwork chẳng hạn thì dự ờ sự tăng trưởng cũng là rất là rõ rệt. Đây là một cái bài phỏng vấn của tháng 12 năm 2025 cũng tôi rẫ giắt sát thời điểm tôi chia sẻ với bạn trong nội dung này tôi phỏng vấn CEO của Upwork thì người này có nói là có dự kiến rằng khả năng sẽ tăng trưởng khoảng 12 lần cái cái cái những cái tuyển dụng những cái nhân sự liên quan đến AI agent đấy và sự phát triển nó sẽ liên tục và ngay kể cả ờ thực tế của tôi, bản thân tôi làm đối với các doanh nghiệp của tôi thì tôi cũng nhận thấy một điều diễn ra công ty ấy với cái công việc của tôi, tôi làm
34:05 việc với rất nhiều với các database với những cái database tức là cái vàng cái lõi nhất của của công của các doanh nghiệp rồi thì bản thân các công ty về database trước tôi ví dụ như Oracle như Microsoft chưa ạ thì họ cũng đã có một cái chiều hướng là họ đưa AI agent vào trong lõi của database. Tức là AI agent bây giờ nó xảy ra ở khắp mọi nơi anh em. Và các hãng đấy họ đưa ra đấy là tiêu chí hàng đầu tức là AI first. Tức là sự dịch chuyển này nó không phải lý thuyết nữa rồi. Sự dịch chuyển này nó đã diễn ra ở mọi nơi. Trong các dự án của tôi thì bây giờ bản thân bọn tôi cũng phải thực hiện cái việc tư vấn cho khách hàng của mình là bây giờ khi ở các phiên bản mới có dữ liệu mới thì nó có thể tích hợp AI vào được. Thế là cái việc hiển nhiên trong các công việc của tôi, các dự án tôi, tôi phải áp dụng aentic AI ở
34:50 trong dự án của mình. Tôi có nhiệm vụ phải chia sẻ khách hàng của mình là bây giờ cái sự tiến hóa bước tiếp theo công nghệ thì các anh có thể áp dụng điều gì để tạo lợi thế cạnh tranh? Nó không phải là những cái lĩnh vực tách rời nhau mà nó atentic AI bây giờ nó sẽ đi vào rất nhiều ngành nghề công nghệ khác nhau. Nó sẽ kết hợp với nhau anh em. Yếu tố thứ ba ở đây nó đến từ việc trải nghiệm dự án thực tế của tôi. Trải nghiệm rất nhiều những dự án thực tế. Ờ dự án đầu tiên là dự án tôi sẽ chia sẻ ba lĩnh vực. Dự án của những cái người khác làm. Ví dụ như là dự án về project về SID này. Cái dự án này dự án cực kỳ thú vị anh em. Ờ tôi thể cho anh em xem cái demo này. Đây là của bạn cofounder CEO của cái của dự án đấy. Họ chia sẻ một việc họ đưa 1000 cái ông AI
35:36 chủ động nhá, không có kịch bản nào hết nhá, vào trong một cái môi trường game ảo và cho nó tự chơi, tự phát triển với nhau. Đấy. Và chuyện gì ra ạ? Bạn sẽ thấy là họ nó tự phát triển thành một cộng đồng nhưng một xã hội nó tự làm việc, nó tự mua bán với nhau. Các các ag các agent tự mua bán với nhau, nó tự phát triển chính phủ được chưa ạ? Nó tự phát hiện mối quan hệ với nhau đấy. Nó tự làm tất cả mọi thứ như một xã hội. Toàn bộ các Aent này làm việc với nhau như một xã hội một cách độc lập. Wow. Đây là các AI nó đã làm được mức độ đấy rồi. Và có rất nhiều các thứ khác nó đang phát triển ở đây. Ví dụ như là ở trong game này thì người ta nói là AI nó chủ động thanh toán với nhau bằng các gen để trong game. Thế nhưng mà ngoài đời ấy nó có những cái thứ mà gì ạ? ờ nó đã tạo ra được như là người ta đã đã hiện nay đang làm là có thể kết hợp giữa AI sau này có thể tự thanh toán nhau
36:23 bằng crypto. Nó cũng đang nghiên cứu cũng đang làm rồi anh em được chưa ạ? hay là nó đã có những cái là mạng lưới xã hội AI agent tức là nó có những cái mạng xã hội người ta tạo ra các mạng xã hội mà các AI agent chủ động lên đấy họ nó post bài với nhau nó chia sẻ với nhau. Đây là cái mạng xã hội Mbook và bản thân tôi thì tôi cũng tạo ra một con a của tôi và nó cũng lên đây nó chia sẻ đây tôi chủ động tôi tạo ra các bạn thể thấy không đấy đấy con agent tôi là là agent 001 đấy nó cũng đăng bài rồi đây và dưới đấy nó cũng có những agent khác vào comment đấy tôi làm bên này tôi cũng có những cái video của tôi chia sẻ chi tiết về hai cái phần này nếu bạn nào muốn xem chi tiết các bạn có thể xem những cái demo của tôi ở đây. Và trên thực tế tôi cũng áp dụng ATC AI và những cái dự án của của công ty tôi. Các bạn có nhớ ạ thì tôi làm rất nhiều những cái dự án là tôi phải cố vấn ra những quyết
37:10 định tối ưu cho các khách hàng của mình. Thì bản thân tôi cũng tạo ra aantic AI tức là những con một loạt những ông AI nó phối hợp giúp tôi cái công việc. Thay vì trước đây tôi phải mất rất là nhiều nhân sự và nhân sự đấy phải mất số năm kinh nghiệm phải 7 8 năm trở lên thì bây giờ có nghĩa là công việc của tôi giảm rất là nhiều lần và độ chính xác rất là cao. Đó các em thấy không ạ? Khi tôi ra những yêu cầu thì các tất cả ai họ nó tự động phân tích. Ví dụ tôi tự động phân tích hiệu năng, nó tự động phân tích có rất nhiều ai tự động phù hợp với nhau và trả kết quả cho tôi. Đó thì đây là những cái gì mà tôi đang áp dụng ở trong công ty tôi. Sau khi tôi áp dụng tôi thấy rất là những hiệu quả. Ngoài ra ng cạnh những cái dự án công ty thì tôi có những cái dự án về cá nhân. Tôi ví dụ tôi tạo ra những con con agent nó trở là trợ lý cá nhân của tôi. Ok. Thì các bạn còn nhớ con agent liên quan đến việc
37:56 nó chở nó nó đăng ở trên cái diễn đàn mạng xã hội của ông AI agent đúng không ạ? Thì đây chính là con agent này tôi tạo ra. Tôi có thể đây là ví dụ ờ đấy đó tôi có thể chat và yêu cầu với nó trao đổi với nó tôi có thể yêu cầu nó làm việc với các file ở trên máy tính của tôi. Tôi có một máy tính khác để cho nó làm việc nó có thể quản lý các file cho tôi. Nó có thể tổng hợp các thông tin cho tôi. Nó có thể lấy thông tin ở trên mạng xã hội. Nó có thể tự mở các trình duyệt web và ờ đó thì nó có nó giống như một cái người trợ lý và làm việc ở về máy tính. Ok hiểu thấy không? Tôi đang hỏi là bây giờ ông dùng cái mô hình gì đấy? Các bạn còn nhớ không ạ? Thì khi làm việc với AI thì chúng ta nói mô hình tức là bộ não của nó dùng gì? Để tôi đang dùng con này Kimi K2.5. Đấy. Đấy. Chúng ta tôi thể ra những yêu cầu cho nó. Thì sau khi tôi thấy được các
38:42 những dự án thực tế, áp dụng thực tế và thành công từ người bên ngoài, từ dự án của tôi và dự án cá nhân của tôi. Và với ba cái lý do này được chưa ạ? Từ mình hiểu bản chất công nghệ, hiểu được cái sự dịch chuyển cái làn sóng này nó không phải xu thướng nữa mà nó thứ nó sẽ đạt đấy. Nó đang áp dụng vào rồi cộng mọi thế giới đang đổ tiền vào rồi, các công ty đạt kết quả rồi và thậm chí trong lĩnh vực cái dự án database của tôi nó phải áp dụng agentic vào để nó mang kết quả rồi. Thì đây chính là lý do tại sao mà tôi tôi quyết định và tôi sẽ làm và tôi sẽ chia sẻ những cái kiến thức, những cái gì của tôi liên quan. Đây là lý do tại sao ở trên cái kênh của tôi ờ nội dung kênh chia sẻ YouTube của tôi các bạn sẽ thấy là tôi sẽ làm rất nhiều những cái nội dung chia sẻ về acentic AI. Bởi vì tôi biết rằng nó là thứ chắc chắn sẽ mang lại cái sự khác biệt rất là lớn. Và những cái nội dung tôi làm sẽ là gì ạ? Nội dung tôi làm các bạn sẽ thấy đấy, các bạn sẽ không cần phải là một
39:28 ông kỹ thuật gì để có thể hiểu. Bạn không cần phải hiểu về, bạn không phải chuyên sâu về AI thì bạn có thể hiểu. Bởi vì tất cả những cái gì khó, những cái gì mà tốn tiền, những cái gì mà tốn não nhất thì các hãng họ đã làm cho mình rồi. Thế cái sự khác biệt nhất của AI bây giờ ấy nó là việc bạn có khả năng thiết kế ra các agent làm việc với nhau để nó tạo ra hiệu quả không? Tức là bạn có thể thiết kế ra một cái hệ thống aentic AI cùng phối hợp với nhau tạo hiệu quả không? Đó thì tôi sẽ chia sẻ với bạn với những cái cách thức với những ngôn từ mà bất kể bạn là ai, bạn đang là chủ doanh nghiệp, bạn đang là những cái nhân sự ví dụ làm về phòng nhân sự, phòng kinh doanh ờ hay là bạn muốn làm việc chuyên môn nào đó. Nếu bạn muốn hiểu và trở thành người có thể mang AI agenic AI tạo lợi thế tranh thì bạn đều có thể xem được cái nội dung của tôi. Bởi vì chúng ta hiểu bản chất chứ chúng ta không đi theo tool được chư ạ. Nếu
40:14 bạn đi theo tool bạn sẽ có hàng trăm nghìn tool ngay. Bạn không thể nào chạy theo tool được. Và phần thứ hai này ở trong phần đầu tiên cũng khá là dài. Phần thứ hai này tôi sẽ giúp bạn hiểu được vậy thì cái lợi thế nào khi mà bạn sử dụng AI? Có ba thứ anh em. Thứ nhất ờ ATC AI nó sẽ mang lại lợi thế rất lớn cho doanh nghiệp và cho cá nhân bởi vì chi phí thử nghiệm, ý tưởng và thời gian thực hiện cực kỳ nhanh chóng. Nếu trước đây mỗi lần bạn định làm thì bạn cảm thấy là có những việc này khó quá. Đúng chưa ạ? Cái việc này nó chúng ta không có đủ nhân sự để làm. Chúng ta không có đủ kiến thức để làm đúng chưa ạ? Thì bây giờ chúng ta không đủ tiền để làm nữa. Các bạn có thể có những ý tưởng, bạn có kết quả MVP mô hình thử nghiệm rất là nhanh chóng. Bạn thể tạo ra cái đội ngũ agent nếu bạn biết nguyên lý thiết kế, bạn tạo ra rất nhanh chóng. Giống như về
40:59 mặt nguyên lý tôi thể tôi có thể coaching cho bạn trong vòng 1 tháng thôi. Sau 1 tháng đấy bạn sẽ hiểu được nguyên lý các thiết kế hệ thống agent đạt hiệu quả. Làm sao các agent phối hợp với nhau mà nó có vẫn có kết quả, hiệu quả nó sẽ tăng dần. Đó. Và sau khi 1 tháng đấy thì bạn hoàn toàn có thể tự mình đi tiếp và tạo hệ thống khác. thời gian nó không còn nhiều đó. Và cái thời gian sau khi bạn hiểu được rồi thì bạn tạo ra rất là nhanh chóng ở đây thôi. Cái thứ hai ở đây ấy là doanh chúng ta bản thân ấy chúng ta không phải bỏ ra hàng trăm triệu đô hay tỷ đô gì đó như báo chí cả. Tất cả những điều đấy cái mô hình đấy, cái small language model hay less s lang model đấy có ông khác ông đã làm rồi. Việc của chúng ta là gì ạ? Chỉ cần thiết kế làm sao tạo ra các ông agent mà có một cái luồng làm việc với nhau thôi. Chỉ vậy thôi. Chúng ta cũng không cần phải là kiến trúc. sư về là kỹ
41:45 thuật cao siêu gì cả chúng ta không cần thế quan trọng nhất là tư duy thiết kế ở đây được chưa ạ thì đây là rất là lợi thế chưa có thời điểm nào chưa có thời điểm nào mà anh em mình có thể ở một cái thời điểm mà công nghệ chúng ta đến gần so với thế giới như vậy đều bắt đầu c tại một thời điểm hoặc dịch ra một chút xíu rồi chưa có thời điểm nào như vậy chưa thời điểm nào rào cản lại hạ xuống thấp như thế và khi mà bản thân tôi áp dụng ờ agenic AI vào trong doanh nghiệp thì cái then chốt đây các bạn sẽ thấy là gia tăng trải nghiệm khách hàng. Nếu bạn nhìn theo kiểu là dùng Agentic AI vào để để gia tăng trải nghiệm khách hàng, bạn sẽ có rất nhiều ý tưởng. Giống như các học viên ở trong chương trình của tôi chẳng hạn. Ờ bản thân tôi ngoài cái việc cho ờ thực hiện các dự án cho các cho các doanh nghiệp tư vấn cho các doanh nghiệp thì tôi còn coaching cho rất nhiều các học viên. Về các học viên
42:31 của tôi tôi hoàn toàn có thể đưa các aentic vào họ nó có kiến thức ở trong khoa học của tôi, nó tư vấn được cho khách hàng, tư vấn cho học viên của tôi. Tại sao không? Chúng ta phải gia tăng được cái trải nghiệm khách hàng và bạn có thể có rất nhiều những cái cách để gia tăng lợi thế cạnh tranh hoặc là trong cái dự án của tôi bạn thấy không ạ? Tôi đưa Aentic AI vào để tăng lợi thế cạnh tranh của tôi vì cái việc phân tích ờ tạo ra kết quả của tôi sẽ nhanh chóng hơn, sẽ chính xác hơn so với người khác họ làm bằng cơm. Ok, bạn sẽ gia tăng trải nghiệm khách hàng rất là nhiều lần. Cái thứ hai, bạn có thể tự động hóa phân bổ nguồn lực và có một loạt những cái cơ hội tự động hóa mới. Bởi vì cách thức bây giờ là dùng AI. Trong AI đấy nó có bộ não rất là thông minh. Nó có thể suy luận đạt kết quả phân tích cho anh em. Nó có thể làm việc liên tục được rất linh hoạt. Có sẽ có rất nhiều ý tưởng ở
43:18 đây. Cực kỳ nhiều. Aent tic AI này nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên nó suy luận được, nó lập kế hoạch được. Bạn sẽ cực kỳ nhiều ý tưởng. Và khi nói tích AI này thì kể cả kỹ thuật hay phi kỹ thuật thì đều nằm ở điểm xuất phát hoặc rất gần nhau. Đây không chỉ là ý kiến của tôi, đây còn là ý kiến của những cái người hàng đầu rất là uy tín ở trên trong cái lĩnh vực AI này. Cụ thể như là bác Anre rằng bác Anrew này bác cũng nói đây. Đấy khi mà AI xuất hiện thì gần như mọi người cùng xuất phát điểm hết. Đó, đây là một người cực kỳ uy tín ở trong cái lĩnh vực AI này. Những người anh em của tôi. Ok anh em, trong cái nội dung này tôi chia sẻ cho anh em toàn bộ những cái lý do nào mà agentic AI nó sẽ là một lợi thế. Đây là cái lý do tại sao mà tôi bắt đầu cái hành trình tôi chia sẻ với anh
44:03 em sẽ rất nhiều những thứ về về Aentic AI này. Bởi vì đây là những thứ mà tôi đang làm, tôi đang áp dụng đạt hiệu quả thực tế. Và ờ mục tiêu của tôi gì ạ? Tôi sẽ muốn giúp các bạn tiết kiệm nhiều thời gian. Bạn không cần phải mất và bạn đừng học theo cái dạng tool nữa vì tôi thấy rất nhiều người ngoài kia họ đang học theo tool. Bạn sẽ hoang man tại sao có nhiều ứng dụng thế nhở? Tại sao nhiều ứng dụng ấy nhở? Tại sao nó ra nhiều mô hình, nhiều tên ấy nhỉ? Nếu bạn hiểu nguyên lý, bạn sẽ biết tất cả những thứ đấy nó chỉ là một gốc thôi. Bạn học hiểu cái gốc bạn sẽ đi một cách rất là bền vững và không hoang mang nữa. Được chưa ạ? Đấy là cái hành trình mà tôi sẽ làm ở trên quãng đường sắp tới. Và trên cái hành trình chia sẻ cho cộng đồng này thì tôi cũng có những cái lớp mà tôi trực tiếp tôi coaching bởi vì tôi nhận định rằng ở trên cái hành trình này chúng ta nếu chúng ta muốn tạo ra cái kết quả chúng ta thực sự tạo kết quả thực sự nắm bắt cơ hội này các bạn sẽ cần đi sát sao
44:50 và các bạn sẽ cần những cái mạng lưới mối quan hệ chúng ta cùng hỗ trợ nhau và đôi khi cơ hội đến các bạn còn nắm bắt được trong thời gian nhanh chóng thì tôi có thực hiện những cái nhóm coaching như vậy. Nếu bạn quan tâm thì các bạn có thể tham gia cùng tôi, chiến cùng tôi. Đơn giản như vậy thôi. Ok anh em, xin chào anh em và hẹn gặp anh em ở các video tiếp theo. Bye bye anh em.
