Ghi chép và suy nghĩ.
Series: AI cơ bản trong 30 bài
Ba mươi bài ngắn cho người mới: AI là gì, có những công cụ nào, dùng thế nào cho đúng và an toàn.
Học sâu khác gì với tiêu thụ thật nhiều thông tin?
Đọc nhiều mở rộng vốn hiểu biết. Nhưng để biết mình đã học đến đâu, cần nhìn vào điều còn nhớ, điều giải thích được và điều làm được khi bài toán thay đổi — cùng những giới hạn của bằng chứng về cách học.
Phản hồi giúp tiến bộ ra sao, và khi nào phản hồi gây hại?
Phản hồi có thể giúp sửa việc, nhưng cũng có thể làm lệch mục tiêu. Bằng chứng nghiên cứu và cách góp ý để người nhận có thông tin đúng, bước sửa rõ và cơ hội thử lại.
Kiên trì và biết dừng: khi nào nên đổi hướng?
Khó khăn chưa đủ để kết luận nên bỏ cuộc. Nhưng cố gắng cũng cần được đối chiếu với thực tế. Phân biệt đích đến, cách đi và khả năng tìm một hướng mới có ý nghĩa.
Động lực nội tại và phần thưởng bên ngoài: điều gì giúp ta bền bỉ?
Làm vì thích, vì thấy có ý nghĩa và vì được trả công là những lý do khác nhau, nhưng có thể cùng tồn tại. Nhìn kỹ bằng chứng để thiết kế phần thưởng, quyền chủ động và cách làm việc giúp ta tiếp tục mà không phải luôn hừng hực.
Làm nhiều có đồng nghĩa tạo ra nhiều giá trị?
Công sức, sản phẩm bàn giao và lợi ích thực tế là ba chuyện cần phân biệt. Nhìn vào bằng chứng, chất lượng và những đóng góp khó đếm để làm việc có ích hơn mà không biến con người thành một bảng chỉ tiêu.
Quay lại trước khi tiến lên: thiết kế một kế hoạch có thể thực thi
Ray Dalio gợi ý hãy quay lại trước khi tiến lên: nhìn vấn đề như một cỗ máy tạo ra kết quả, nhận ra nhiều con đường tới mục tiêu, rồi viết kế hoạch như kịch bản có người làm, trình tự và cách đo tiến độ.
Thói quen hình thành thế nào: tín hiệu, hành động và bối cảnh
Làm đều chưa chắc đã thành thói quen. Hiểu cách bối cảnh gợi hành động giúp ta thiết kế điểm bắt đầu, quan sát mức độ tự động và điều chỉnh khi nhịp sống thay đổi, thay vì chạy theo một con số ngày.
Mục tiêu cao: động lực tiến bộ hay cánh cửa dẫn đến cầu toàn?
Mục tiêu khó có thể giúp ta tiến bộ. Nhưng đòi hỏi hoàn hảo, sợ sai và lấy kết quả để phán xét cả con người là một chuyện khác. Làm sao giữ tham vọng mà vẫn học được từ thực tế?
Nghỉ ngơi có phải một phần của hiệu suất?
Nghỉ ngắn có thể giúp bớt mệt, nhưng không tự động khiến mọi công việc tốt hơn. Nhìn kỹ bằng chứng để bố trí khoảng nghỉ phù hợp, giữ trách nhiệm bàn giao và tránh biến hồi phục thành một cuộc chạy đua mới.
Đừng nhờ AI học hộ: 8 cách học sâu cùng ChatGPT
Từ Study Guide, Mind Map và Quiz đến Feynman, Socrates, First Principles: dùng AI để biến tài liệu thành một vòng học chủ động, có kiểm tra và áp dụng — thay vì chỉ tạo ra những trang tóm tắt thật đẹp.
Trì hoãn: lười biếng hay cách né tránh cảm xúc khó chịu?
Có lúc ta né một nhiệm vụ vì cảm giác nó gợi lên. Hiểu cơ chế này giúp chọn cách bắt đầu phù hợp, nhưng không đủ để giải thích mọi lần chậm việc hoặc thay thế trách nhiệm với kết quả.
Bạn đang điều khiển AI, hay để AI định hướng cách mình nghĩ?
Giữ quyền chủ động khi làm việc với AI bắt đầu từ việc đặt đúng bài toán, kiểm tra bằng chứng và xác định rõ máy được phép làm đến đâu.
Kỷ luật không phải ép mình: vai trò của môi trường và thói quen
Kỷ luật bền vững cần cả nỗ lực lẫn cách sắp xếp cuộc sống. Nghiên cứu về tự chủ và thói quen gợi ý cách giảm những cuộc giằng co mỗi ngày, đồng thời chỉ ra giới hạn của lời khuyên thay đổi môi trường.
Tỉ mỉ không phải là làm chậm
Sự cẩn trọng có ích khi nó hướng sự chú ý vào đúng điểm rủi ro và giúp công việc đáng tin cậy hơn. Nhưng chú ý đến mọi thứ như nhau dễ biến thành cầu toàn, tốn sức và chậm chạp.
Tương lai thuộc về người biết cách tư duy
Khi AI giúp tạo ra câu trả lời nhanh hơn, khả năng đặt câu hỏi, kiểm chứng và lựa chọn hướng đi càng đáng được rèn luyện.
Nhìn từ những thửa ruộng bỏ hoang để dự đoán tương lai ngành phần mềm trong kỷ nguyên AI
Một giả thuyết kinh tế về cách AI có thể làm thay đổi chi phí, quy mô và cơ hội nghề nghiệp trong ngành phần mềm.
Xây dựng Second Brain chuyên sâu cùng Obsidian: Từ bẫy công cụ đến hệ thống tư duy hiệu suất cao
Một vault lớn chưa chắc là một Second Brain tốt. Bài viết này đi từ ba cái bẫy thường gặp đến kiến trúc PARA–MOC–ghi chú tri thức, quy trình tinh chế, tối ưu hiệu năng và cách cho AI truy cập vault có giới hạn.
Các ông bà chủ thời Vibe Coding — Đừng để nhân sự phục vụ phần mềm
AI giúp làm công cụ nhanh hơn, nhưng quản trị vẫn bắt đầu từ mục tiêu, con người và quyết định. Từ ví dụ CRM đến năm câu hỏi trước khi xây thêm phần mềm.
Agent làm xong là quên: biến kinh nghiệm thành skill dùng lại
Từ trí nhớ ngắn hạn, mạng lưới kiến thức và dấu vết quyết định đến skill có căn cứ, được kiểm tra và cập nhật: 13 luận điểm từ bài nói của Will Lyon, kèm 24 slide minh họa.
Boris Cherny và 5 thói quen làm việc hiệu quả với Claude Code
Từ bỏ kế hoạch khi phù hợp, biến lỗi thành hướng dẫn, dùng vòng lặp, giảm ngữ cảnh thừa và sẵn sàng cập nhật cách nghĩ — năm gợi ý từ Boris Cherny khi làm việc với Claude Code.
Effort trong Claude Code và Codex — Khi nào nên tăng, khi nào cần đổi cách giao việc?
Phân biệt năng lực model, effort, ngữ cảnh và quyền thực thi. Bốn kiểu lỗi, dữ liệu thử nghiệm và quy trình chọn mức nỗ lực phù hợp với công việc.
Claude gộp Chat và Cowork: điều gì thay đổi, file local còn giới hạn gì?
Claude đang đưa Chat và Cowork về cùng một giao diện. Cùng với cập nhật Cowork chạy cloud trên Pro và Max từ 6/10, thay đổi này giúp giao việc liền mạch hơn nhưng không đồng nghĩa Claude luôn truy cập được file trên máy tính.
Thế giới 10–20 năm tới: Liên minh quân sự hay liên minh công nghệ?
Khi chip, điện toán, dữ liệu và AI trở thành hạ tầng chiến lược, liệu các mạng lưới công nghệ có định hình quyền lực thế giới bên cạnh những liên minh quân sự truyền thống?
Giải thích đơn giản Nobel Vật lý 2026 — Cho tất cả mọi người
Từ hạt neutrino khó nắm bắt đến IceCube dưới băng Nam Cực: cách con người mở thêm một cửa sổ để tìm hiểu vũ trụ.
AI làm nhiều hơn, người điều hành có biết buông đúng việc?
Giao đủ quyền để công việc chạy, giữ lại những quyết định cần chịu trách nhiệm và dành thời gian cho điều không ai làm thay được.
Elon Musk khuyên Gen Z học rộng, kể cả nghệ thuật — Con nên học gì trong thời đại AI?
Học sâu một chuyên môn, hiểu rộng nhiều lĩnh vực. Từ lời khuyên của Elon Musk đến cách chọn ngành và chương trình học phù hợp với con.
Hình thái mới của xã hội
Khi con người cộng tác với trợ lý AI và các đội tác nhân, quyền làm chủ nằm ở việc hiểu mình đang giao đi điều gì và biết kiểm tra, sửa hướng, dừng lại khi cần.
Đừng chạy theo kỹ năng hot. Hãy xây một “danh mục kỹ năng” không mất giá
Ba tầng kỹ năng giúp mở rộng cơ hội nghề nghiệp, tiến lên công việc có giá trị hơn và thích ứng khi công nghệ thay đổi.
Công thức tạo giá trị từ AI tác nhân: 5 phát hiện từ BCG
Khảo sát hơn 1.300 lãnh đạo của BCG cho thấy giá trị từ AI tác nhân đến từ chiến lược rõ ràng, thay đổi cách vận hành, quản trị rủi ro và đo được kết quả kinh doanh.
Ta đang dùng những năm tháng của mình để đổi lấy điều gì?
Ta thường tính rất kỹ thứ mình muốn đạt được, nhưng ít khi tính xem mình đang trao cho nó bao nhiêu phần đời.
Công nghệ sai không giết chết công ty
Mười mấy bài học Jensen Huang kể ở YC Startup School về cách xây NVIDIA, mình chọn lại tám điều đáng giữ cho người đang làm công ty.
Bằng cấp có còn là chỗ trú ẩn an toàn?
Ba kịch bản về việc làm văn phòng đến năm 2030 từ một báo cáo của Anthropic, và năm việc nên làm ngay hôm nay dù kịch bản nào xảy ra.