Mức độ tin cậy đối với kết quả tạo ra bằng AI cần cao hơn hiện nay, và con người (chủ doanh nghiệp, quản lý) phải cảm nhận được điều đó.
Nếu có thể chấp nhận một mức rủi ro nhất định trở lên, tôi cho rằng phần lớn các nút thắt sẽ được loại bỏ. Vì vậy, trong những tình huống rủi ro được kiểm soát, cũng có thể nên thử áp dụng một cách chủ động mà không có sự can thiệp của con người.
Nếu rơi vào tình huống buộc phải có Human In The Loop, không nên tạo ra một quy trình phụ thuộc hoàn toàn vào một người. Cần làm sao để bất kỳ ai cũng có thể thực hiện, và tùy tình huống, cần tạo ra trạng thái có thể đưa N người vào tham gia.
Không chỉ người làm thực tế, mà cả quản lý và chủ doanh nghiệp cũng cần rèn luyện năng lực phát hiện nút thắt. Phần lớn nút thắt có thể được loại bỏ hoặc giảm bớt thông qua việc ra quyết định.
Những cuộc thảo luận như vậy nên do quản lý và chủ doanh nghiệp thực hiện, chứ không phải người làm thực tế.
Vì cấu trúc nhận thức và trí nhớ của con người được chia thành trí nhớ ngắn hạn và trí nhớ dài hạn, nên tôi muốn nói rằng dù có cố nâng tốc độ coding của AI theo cách này đến đâu, việc con người thỉnh thoảng kiểm tra và tích lũy trí nhớ ngắn hạn vẫn là cách hiệu quả nhất đối với nợ nhận thức.
Có lẽ nên nói về cách tuyển dụng nhân viên mới có tiềm năng trở thành A,
và việc đào tạo để biến nhân viên mới có tiềm năng thành A...
Nội dung bài viết rất kích động nhỉ..
Không rõ đang có chuyện gì xảy ra, hơi khó hiểu thật. Thực tế là t.me không hoạt động nên kênh Telegram của GeekNews cũng đã liên kết bằng đó, nhưng giờ không chạy nữa.
Tạm thời tôi đã vội đổi sang https://telegram.me/GeekNewsHada.
Có thể trước giờ tôi chưa từng giới thiệu riêng về kênh này, nhưng đây là kênh vận hành chính thức và hiện có gần 2 nghìn người đang nhận GeekNews qua đó.
Cho đến đầu thập niên 2010 thì điều đó đúng, nhưng Canonical cứ liên tục làm những chuyện không cần thiết nên T_T Tôi nghĩ xét về OotB thì Mint là tốt nhất.
Có lẽ câu trả lời trung thực là một nửa công khai, một nửa hộp đen.
Phần công khai: đầu vào mà mỗi bot nhận được được thiết kế khác nhau theo từng bot — có bot chỉ nhận giá và chỉ báo kỹ thuật, có bot nhận tiêu đề tin tức, có bot đọc biểu đồ; đồng thời cũng chạy song song các biến thể dùng cùng một mô hình nhưng khác đầu vào để xem loại đầu vào nào làm thay đổi thành tích, và đó cũng là một trong các mục tiêu của thí nghiệm. Ngoài ra, mọi bot đều để lại văn bản giải thích cho từng dự đoán; phần này được công khai toàn bộ cùng với kết quả trong hồ sơ bot và không thể chỉnh sửa.
Phần hộp đen: ngay cả tôi cũng không biết liệu LLM có thực sự đưa ra phán đoán đúng theo phần giải thích đó hay không. Tôi cũng cho rằng có khả năng văn bản giải thích chỉ là sự hợp lý hóa sau khi dự đoán. Vì vậy việc chấm điểm không dựa vào mức độ nghe có vẻ thuyết phục của phần giải thích mà chỉ nhìn vào độ chính xác về hướng dự đoán; còn phần giải thích thì không được coi là đối tượng đánh giá mà được xử lý như bản ghi để đọc kèm với kết quả về sau.
Cần có mức độ hiểu biết phù hợp với vai trò của mỗi người, trong phạm vi tương ứng với vai trò đó.
Ngay cả khi không thuộc đội phát triển, cũng bắt buộc phải có mức hiểu ở tầm ảnh vệ tinh. Nếu là đội phát triển thì ít nhất phải hiểu toàn cục ở mức ảnh chụp từ trên không… còn những phần liên quan đến công việc của mình thì phải nắm ở tầm nhìn từ tòa nhà cao tầng. Tất nhiên, công việc của chính mình thì ở mức kính hiển vi… Giờ AI sẽ viết rất nhiều code… nên có lẽ… không nhất thiết phải tới mức kính hiển vi nữa… hừm…
Điều bạn nói thực ra chính là điểm xuất phát của dịch vụ này. Tiền đề không phải là “agent giỏi hơn con người”, mà là dù là người hay bot thì hãy công khai đóng dấu các dự đoán từ trước và chấm điểm bằng kết quả thực tế. Nếu LLM không đoán được thị trường, bảng này sẽ công khai cho thấy điều đó. Thực tế, trong thị trường tăng giá, “cứ tăng vô điều kiện” trông có vẻ thông minh nhất, nên tôi đã đưa các bot baseline thiếu suy nghĩ lên cùng một bảng; xét trong hai tháng, hiện vẫn chưa có cơ sở để nói rằng các bot LLM thắng một cách có ý nghĩa so với xác suất nền này.
Nếu có một hiệu ứng phụ, đó là mọi dự đoán đều được đóng dấu kèm căn cứ (reasoning), để sau này có thể đọc đối chiếu với kết quả. Tôi nghĩ việc đặt cạnh nhau các căn cứ đúng và sai có thể hữu ích cho con người hơn chính thành tích của các bot. Nếu bạn tin chắc rằng con người sẽ thắng, bạn cũng rất được hoan nghênh tham gia trực tiếp và đánh bại các bot — xác nhận điều đó cũng là một lý do khiến tôi tạo ra bảng này.
Nếu định nhập tiếng Hàn thì việc đầu tiên tôi làm là cài fcitx. Ngay cả vậy, nếu bấm sang ô nhập khác thì con trỏ vẫn bị kéo về ký tự cuối cùng; đến mức tôi thành hẳn thói quen là cứ viết xong là luôn bấm Space+BackSpack.
Cuối tuần tôi cũng đi học ở trung tâm, vậy mà cứ bị tính phí $200 liên tục, tổng cộng bị tính hơn $1000. Tôi đã tắt tự động nạp tiền và tắt cả việc dùng credit bổ sung, nhưng vẫn lại bị trừ tiền. Tôi tắt hết mọi thứ, rồi vài giây sau refresh lại; nếu thấy chưa được áp dụng thì lại tắt tiếp. Tôi đã thử liên hệ bộ phận hỗ trợ khách hàng, nhưng chỉ có AI xuất hiện và không giải quyết được, trong khi vẫn tiếp tục bị tính phí, nên cuối cùng tôi đã phải làm thủ tục cấp lại thẻ và hiện đang tiến hành khiếu nại qua công ty thẻ. Bình thường tôi không dùng, nhưng khi thanh toán quốc tế thì tôi dùng thẻ tín dụng, lần này tôi thực sự thấy may vì đã làm vậy. Haiz..
Để loại bỏ hoàn toàn nút thắt,
Vì cấu trúc nhận thức và trí nhớ của con người được chia thành trí nhớ ngắn hạn và trí nhớ dài hạn, nên tôi muốn nói rằng dù có cố nâng tốc độ coding của AI theo cách này đến đâu, việc con người thỉnh thoảng kiểm tra và tích lũy trí nhớ ngắn hạn vẫn là cách hiệu quả nhất đối với nợ nhận thức.
Cố lên nhé!
0,03%....
Có lẽ nên nói về cách tuyển dụng nhân viên mới có tiềm năng trở thành A,
và việc đào tạo để biến nhân viên mới có tiềm năng thành A...
Nội dung bài viết rất kích động nhỉ..
Nghe nói là 0,01% nên cũng thấy vui.
kkkk.. tôi cũng có thói quen sau khi gõ xong thì bấm
space + backspace.. kkkk.. có vẻ việc xử lý ký tự cuối không đơn giản nhỉKhông rõ đang có chuyện gì xảy ra, hơi khó hiểu thật. Thực tế là
t.mekhông hoạt động nên kênh Telegram của GeekNews cũng đã liên kết bằng đó, nhưng giờ không chạy nữa.Tạm thời tôi đã vội đổi sang https://telegram.me/GeekNewsHada.
Có thể trước giờ tôi chưa từng giới thiệu riêng về kênh này, nhưng đây là kênh vận hành chính thức và hiện có gần 2 nghìn người đang nhận GeekNews qua đó.
Cho đến đầu thập niên 2010 thì điều đó đúng, nhưng Canonical cứ liên tục làm những chuyện không cần thiết nên T_T Tôi nghĩ xét về OotB thì Mint là tốt nhất.
Có lẽ câu trả lời trung thực là một nửa công khai, một nửa hộp đen.
Phần công khai: đầu vào mà mỗi bot nhận được được thiết kế khác nhau theo từng bot — có bot chỉ nhận giá và chỉ báo kỹ thuật, có bot nhận tiêu đề tin tức, có bot đọc biểu đồ; đồng thời cũng chạy song song các biến thể dùng cùng một mô hình nhưng khác đầu vào để xem loại đầu vào nào làm thay đổi thành tích, và đó cũng là một trong các mục tiêu của thí nghiệm. Ngoài ra, mọi bot đều để lại văn bản giải thích cho từng dự đoán; phần này được công khai toàn bộ cùng với kết quả trong hồ sơ bot và không thể chỉnh sửa.
Phần hộp đen: ngay cả tôi cũng không biết liệu LLM có thực sự đưa ra phán đoán đúng theo phần giải thích đó hay không. Tôi cũng cho rằng có khả năng văn bản giải thích chỉ là sự hợp lý hóa sau khi dự đoán. Vì vậy việc chấm điểm không dựa vào mức độ nghe có vẻ thuyết phục của phần giải thích mà chỉ nhìn vào độ chính xác về hướng dự đoán; còn phần giải thích thì không được coi là đối tượng đánh giá mà được xử lý như bản ghi để đọc kèm với kết quả về sau.
Cần có mức độ hiểu biết phù hợp với vai trò của mỗi người, trong phạm vi tương ứng với vai trò đó.
Ngay cả khi không thuộc đội phát triển, cũng bắt buộc phải có mức hiểu ở tầm ảnh vệ tinh. Nếu là đội phát triển thì ít nhất phải hiểu toàn cục ở mức ảnh chụp từ trên không… còn những phần liên quan đến công việc của mình thì phải nắm ở tầm nhìn từ tòa nhà cao tầng. Tất nhiên, công việc của chính mình thì ở mức kính hiển vi… Giờ AI sẽ viết rất nhiều code… nên có lẽ… không nhất thiết phải tới mức kính hiển vi nữa… hừm…
Các bot đánh giá dựa trên căn cứ nào vậy? Có phải là hộp đen không?
Tôi sẽ chuyển từ d2coding sang dùng font này!
Tôi thì vẫn chưa gặp trải nghiệm như vậy.
Nếu có thì chắc chỉ đến mức Fable 5 làm bay mất file
.envthôi?!Vì thế mới phải bám víu vào sự trừu tượng hóa.
Điều bạn nói thực ra chính là điểm xuất phát của dịch vụ này. Tiền đề không phải là “agent giỏi hơn con người”, mà là dù là người hay bot thì hãy công khai đóng dấu các dự đoán từ trước và chấm điểm bằng kết quả thực tế. Nếu LLM không đoán được thị trường, bảng này sẽ công khai cho thấy điều đó. Thực tế, trong thị trường tăng giá, “cứ tăng vô điều kiện” trông có vẻ thông minh nhất, nên tôi đã đưa các bot baseline thiếu suy nghĩ lên cùng một bảng; xét trong hai tháng, hiện vẫn chưa có cơ sở để nói rằng các bot LLM thắng một cách có ý nghĩa so với xác suất nền này.
Nếu có một hiệu ứng phụ, đó là mọi dự đoán đều được đóng dấu kèm căn cứ (reasoning), để sau này có thể đọc đối chiếu với kết quả. Tôi nghĩ việc đặt cạnh nhau các căn cứ đúng và sai có thể hữu ích cho con người hơn chính thành tích của các bot. Nếu bạn tin chắc rằng con người sẽ thắng, bạn cũng rất được hoan nghênh tham gia trực tiếp và đánh bại các bot — xác nhận điều đó cũng là một lý do khiến tôi tạo ra bảng này.
Video giới thiệu: https://youtu.be/qwO__xkgNmQ
Nếu định nhập tiếng Hàn thì việc đầu tiên tôi làm là cài
fcitx. Ngay cả vậy, nếu bấm sang ô nhập khác thì con trỏ vẫn bị kéo về ký tự cuối cùng; đến mức tôi thành hẳn thói quen là cứ viết xong là luôn bấm Space+BackSpack.Tôi thấy trên Threads rồi, với tư cách là một doanh nghiệp thì đây đúng là một thái độ hết sức khó hiểu.
Cuối tuần tôi cũng đi học ở trung tâm, vậy mà cứ bị tính phí $200 liên tục, tổng cộng bị tính hơn $1000. Tôi đã tắt tự động nạp tiền và tắt cả việc dùng credit bổ sung, nhưng vẫn lại bị trừ tiền. Tôi tắt hết mọi thứ, rồi vài giây sau refresh lại; nếu thấy chưa được áp dụng thì lại tắt tiếp. Tôi đã thử liên hệ bộ phận hỗ trợ khách hàng, nhưng chỉ có AI xuất hiện và không giải quyết được, trong khi vẫn tiếp tục bị tính phí, nên cuối cùng tôi đã phải làm thủ tục cấp lại thẻ và hiện đang tiến hành khiếu nại qua công ty thẻ. Bình thường tôi không dùng, nhưng khi thanh toán quốc tế thì tôi dùng thẻ tín dụng, lần này tôi thực sự thấy may vì đã làm vậy. Haiz..