Nguon: World Economic Forum | Bai goc Ket luan Châu Phi có thể phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI tác tử (agentic AI) nếu đầu tư vào ba trụ cột cốt lõi: nhân tài địa phương, hạ tầng dữ liệu phản ánh đúng thực tế châu lục, và khung quản trị do chính người châu Phi xây dựng. AI tác tử không chỉ là cơ hội công nghệ mà còn là bài kiểm tra cho hợp tác quốc tế: liệu công nghệ có phục vụ mọi người trẻ...
London đã chứng minh rằng thành công trong B2B/SMB đến từ khám phá khách hàng triệt để và trung thực với tín hiệu thị trường. Khái niệm positive tension (cảm giác kéo dây, không đẩy dây) và tìm kiếm phản ứng cảm xúc mạnh (tích cực hoặc tiêu cực) thay vì sự lịch sự là bài học đắt giá. Gusto chọn SMBs sau khi enterprise tỏ ra 'cool but not a priority', trong khi chủ doanh nghiệp nhỏ 'khao khát thứ gì đó tốt hơn'. Việc mua lại Guideline đánh dấu bước tiến mới trong hệ sinh thái dịch vụ tài chính ch
Trong bối cảnh ODA toàn cầu giảm 56 tỷ USD (2023-2025) và USAID bị giải thể, tương lai của phát triển quốc tế phụ thuộc vào việc dịch chuyển quyền lực thực sự từ các nhà tài trợ sang cộng đồng địa phương. Ba nhóm chủ chốt cần hành động: (1) xã hội dân sự cần tái định vị và đa dạng hóa nguồn lực, (2) từ thiện cần rõ ràng về vai trò xúc tác và cải cách cơ cấu tài trợ, (3) khu vực tư nhân cần tham gia có trách nhiệm. Điểm mấu chốt: không được quên bài học và cấu trúc đã có, và thiếu phối hợp sẽ dẫn
LLM có thể tăng đáng kể hiệu quả và mở rộng khả năng tiếp cận trong xuất bản học thuật, nhưng không được thay thế phán đoán con người trong các quyết định ảnh hưởng đến sự nghiệp nghiên cứu và tạo lập tri thức. Nguyên tắc cốt lõi: dùng LLM cho tác vụ thường quy (tóm tắt, dịch thuật, sàng lọc sơ bộ), giữ con người cho quyết định quan trọng (chấp nhận/từ chối bản thảo, đánh giá chất lượng). Đạo đức là yêu cầu kỹ thuật (engineering requirement), ngang hàng với bảo mật và hiệu suất.
Năm 2026 đánh dấu sự chuyển dịch của AI từ giai đoạn cường điệu sang giai đoạn triển khai thực tế, trong đó ngành TMT đang vươn lên chi phối toàn bộ nền kinh tế Mỹ. Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế sẽ thu hẹp nhưng chưa biến mất: tiến bộ sẽ đến ít hơn từ các mô hình mới gây chú ý và nhiều hơn từ các yếu tố nền tảng như vệ sinh dữ liệu, tích hợp quy trình và quản trị.
Năm 2026 sẽ chứng kiến sự chuyển dịch từ AI như công cụ hỗ trợ sang AI như hạ tầng nền tảng, với các xu hướng chính: dữ liệu đa phương thức, hạ tầng agent-native, sáng tạo nội dung đa phương thức, cá nhân hóa cực độ, và sự trỗi dậy của healthy MAUs trong y tế dự phòng.
Nếu bị xuyên không về quá khứ 2500 năm trước với nhiệm vụ giải thích cấu trúc máy tính, trí thông minh nhân tạo cho người thời đó. Bạn sẽ làm gì? Và người xưa đã truyền lại kiến thức đó của bạn qua các thế hệ sau như thế nào để có thể hiểu đúng nguyên vẹn ý ban đầu của bạn đã dạy? Mình đọc về Bud nhưng thấy rào cản chính gây rối rắm là hàng rào các từ Hán Việt. Vì rõ ràng người xa xưa họ thời khoa...