Nếu là một tổ chức đặt mục tiêu nâng cao mặt bằng tối thiểu, thì tôi thừa nhận rằng mô hình tổ chức theo vai trò như một đội chỉ gồm lập trình viên web front-end hay một đội phát triển ứng dụng là phù hợp.
Nhưng với những đội nhóm hoặc tổ chức nhắm tới mức trần cao hơn, việc tổ chức theo vai trò chắc chắn sẽ có giới hạn.
Cũng như nội dung bài viết, câu hỏi đặt ra là: có nhất thiết phải để planner, designer, PM và engineer mỗi người chỉ đảm nhận phần việc riêng của mình rồi làm việc như băng chuyền trong nhà máy hay không? Thay vì kiểu công việc "người phụ trách" điển hình, chỉ đảm nhận một vài phần việc được giao, thì lý tưởng hơn là các thành viên có chuyên môn ở từng lĩnh vực cùng tập hợp lại, cùng thiết lập mục tiêu chung và toàn bộ thành viên cùng hỗ trợ lẫn nhau.
Nhiều công ty tổ chức bộ máy theo dạng task force như tách công ty con, lập nhóm mới, nhưng vì cách này cũng chỉ là gom người lại theo con người (vai trò), nên dễ phát sinh sự củng cố tiêu cực (những kiểu như "mình đang cố làm gì đó mà công ty chẳng hỗ trợ, thôi cứ bỏ cuộc vậy"), và cuối cùng có thể chỉ đánh mất những nhân sự chủ chốt như key member. Vì vậy, tổ chức theo mục tiêu cũng nhất thiết cần có sự hỗ trợ tích cực từ tổ chức theo vai trò.
LLM không phải là trí tuệ nhân tạo
Chỉ cần học AI ở bậc đại học là biết LLM không phải là trí tuệ, vấn đề là lại bị cú lăng xê tiếp thị của một gã Do Thái chỉ học hết phổ thông qua mặt.
Những chuyện lố bịch đang diễn ra trong ngành LLM hiện nay khiến người ta nhớ đến Nikola, công ty từng lừa đảo bằng xe tải hydro.
Việc một công ty không làm nổi pin nhiên liệu hydro, chỉ làm cái vỏ xe tải điện hydro rồi đi lừa đảo đến mức sụp đổ, với việc không tạo ra được trí tuệ mà chỉ làm chatbot LLM rồi phô trương như thể đó là trí tuệ, về bản chất cũng cùng một kiểu.
Mỹ giờ không còn năng lực thực sự để nắm được công nghệ cốt lõi ở bất kỳ lĩnh vực nào, đã sa sút thành một đất nước chỉ còn lý do tồn tại nếu không phải là trò lừa Ponzi cấp độ Madoff hút tiền bằng tiếp thị qua SBS.
Lĩnh vực AI sẽ kiếm ra tiền trong tương lai chắc chắn là Computer Vision AI, và thứ này sẽ chi phối chiến tranh tương lai cùng sức mạnh quân sự.
Nhưng trong lĩnh vực Computer Vision AI, Trung Quốc đang vươn lên rất nhanh thành số 1 thế giới và phát triển thành quốc gia bá quyền.
Nếu như ở Mỹ, làn sóng đầu tư tư bản khổng lồ thiên về LLM nổ tung thành bong bóng, thì khả năng Mỹ đánh mất quyền chủ đạo trong lĩnh vực AI vào tay Trung Quốc sẽ là rất lớn.
Khoản đầu tư vào LLM hiện nay do tầng lớp Wordcel chiếm đa số trong xã hội phương Tây đang đâm vào tường, và công tội của nó sẽ bị các nhà tư bản vốn xét nét rất triệt để xé nát; điều đó nhiều khả năng còn lan sang các lĩnh vực liên quan như Computer Vision AI, khiến ngành AI bị thu hẹp trong một thời gian đáng kể.
Ngược lại, Trung Quốc, nơi nhà nước thúc đẩy nghiên cứu và phát triển, có khả năng tương đối an toàn trước bong bóng AI xuất phát từ Mỹ này.
Vì vậy, đợt đầu tư quá mức vào LLM lần này nhiều khả năng sẽ trở thành bước ngoặt khiến Mỹ bị cố định từ vị thế bá quyền xuống thành quốc gia hạng hai.
Kỹ thuật ngữ cảnh - Ra lệnh thông minh với What+Why!
Ngoài ra, anh/chị ấy còn chỉ ra rất rõ ràng nhiều điểm mà mình vẫn luôn thắc mắc :)
Thật vừa ngại vừa biết ơn vì được xem miễn phí những thông tin chất lượng như thế này!!!!
Giờ đây không thể chỉ chọn dùng một dịch vụ đơn lẻ của AWS.
Muốn làm một thứ gì đó thì phải móc nối đủ thứ để dùng cùng nhau.
Hoàn toàn không hề đơn giản.
Nếu dùng ở startup thì không chỉ tốn chi phí cloud mà còn phải chi cả nhân sự DevOps.
Muốn xây dựng cho đúng bài bản thì khối lượng công việc tăng vọt đến mức phần ngọn còn to hơn phần gốc, gần như lấy hết thời gian phát triển.
Hơn nữa, ngày càng nhiều trường hợp dùng managed service sẽ tốt hơn, nên ngay từ cấp độ code đã bị phụ thuộc vào nền tảng.
Người phủ nhận bài này chỉ là những senior năng lực thấp, nên trước giờ cũng chỉ từng làm với các junior trình độ thấp thôi haha
Bất kể thâm niên thế nào, trong thời đại AI thì người thông minh sẽ có lợi thế áp đảo.
Một người mới vào nhưng đầu óc tốt, chỉ cần dốc sức 1–2 năm là cũng đủ vượt mặt kiểu 10 năm kinh nghiệm tầm thường.
Tôi không chắc cách tiếp cận của
git-reviewcó thực sự tốt hay không, nhưng tôi đồng ý rằng việc review PR dựa trên GitHub thì rất tệ..Tại sao những bình luận kiểu này lúc nào cũng do tài khoản rỗng đăng vậy?
Nếu là một tổ chức đặt mục tiêu nâng cao mặt bằng tối thiểu, thì tôi thừa nhận rằng mô hình tổ chức theo vai trò như một đội chỉ gồm lập trình viên web front-end hay một đội phát triển ứng dụng là phù hợp.
Nhưng với những đội nhóm hoặc tổ chức nhắm tới mức trần cao hơn, việc tổ chức theo vai trò chắc chắn sẽ có giới hạn.
Cũng như nội dung bài viết, câu hỏi đặt ra là: có nhất thiết phải để planner, designer, PM và engineer mỗi người chỉ đảm nhận phần việc riêng của mình rồi làm việc như băng chuyền trong nhà máy hay không? Thay vì kiểu công việc "người phụ trách" điển hình, chỉ đảm nhận một vài phần việc được giao, thì lý tưởng hơn là các thành viên có chuyên môn ở từng lĩnh vực cùng tập hợp lại, cùng thiết lập mục tiêu chung và toàn bộ thành viên cùng hỗ trợ lẫn nhau.
Nhiều công ty tổ chức bộ máy theo dạng task force như tách công ty con, lập nhóm mới, nhưng vì cách này cũng chỉ là gom người lại theo con người (vai trò), nên dễ phát sinh sự củng cố tiêu cực (những kiểu như "mình đang cố làm gì đó mà công ty chẳng hỗ trợ, thôi cứ bỏ cuộc vậy"), và cuối cùng có thể chỉ đánh mất những nhân sự chủ chốt như key member. Vì vậy, tổ chức theo mục tiêu cũng nhất thiết cần có sự hỗ trợ tích cực từ tổ chức theo vai trò.
LLM không phải là trí tuệ nhân tạo
Chỉ cần học AI ở bậc đại học là biết LLM không phải là trí tuệ, vấn đề là lại bị cú lăng xê tiếp thị của một gã Do Thái chỉ học hết phổ thông qua mặt.
Những chuyện lố bịch đang diễn ra trong ngành LLM hiện nay khiến người ta nhớ đến Nikola, công ty từng lừa đảo bằng xe tải hydro.
Việc một công ty không làm nổi pin nhiên liệu hydro, chỉ làm cái vỏ xe tải điện hydro rồi đi lừa đảo đến mức sụp đổ, với việc không tạo ra được trí tuệ mà chỉ làm chatbot LLM rồi phô trương như thể đó là trí tuệ, về bản chất cũng cùng một kiểu.
Mỹ giờ không còn năng lực thực sự để nắm được công nghệ cốt lõi ở bất kỳ lĩnh vực nào, đã sa sút thành một đất nước chỉ còn lý do tồn tại nếu không phải là trò lừa Ponzi cấp độ Madoff hút tiền bằng tiếp thị qua SBS.
Lĩnh vực AI sẽ kiếm ra tiền trong tương lai chắc chắn là Computer Vision AI, và thứ này sẽ chi phối chiến tranh tương lai cùng sức mạnh quân sự.
Nhưng trong lĩnh vực Computer Vision AI, Trung Quốc đang vươn lên rất nhanh thành số 1 thế giới và phát triển thành quốc gia bá quyền.
Nếu như ở Mỹ, làn sóng đầu tư tư bản khổng lồ thiên về LLM nổ tung thành bong bóng, thì khả năng Mỹ đánh mất quyền chủ đạo trong lĩnh vực AI vào tay Trung Quốc sẽ là rất lớn.
Khoản đầu tư vào LLM hiện nay do tầng lớp Wordcel chiếm đa số trong xã hội phương Tây đang đâm vào tường, và công tội của nó sẽ bị các nhà tư bản vốn xét nét rất triệt để xé nát; điều đó nhiều khả năng còn lan sang các lĩnh vực liên quan như Computer Vision AI, khiến ngành AI bị thu hẹp trong một thời gian đáng kể.
Ngược lại, Trung Quốc, nơi nhà nước thúc đẩy nghiên cứu và phát triển, có khả năng tương đối an toàn trước bong bóng AI xuất phát từ Mỹ này.
Vì vậy, đợt đầu tư quá mức vào LLM lần này nhiều khả năng sẽ trở thành bước ngoặt khiến Mỹ bị cố định từ vị thế bá quyền xuống thành quốc gia hạng hai.
Kỹ thuật ngữ cảnh - Ra lệnh thông minh với What+Why! Ngoài ra, anh/chị ấy còn chỉ ra rất rõ ràng nhiều điểm mà mình vẫn luôn thắc mắc :) Thật vừa ngại vừa biết ơn vì được xem miễn phí những thông tin chất lượng như thế này!!!!
Tên Docker là
lancard/xwindow-korean.Vì là Wayland nên tôi đã đổi tên repo thành https://github.com/lancard/xwindow-korean ~
Vì Ubuntu thuộc họ Debian nên bạn cũng có thể thoải mái dùng
aptvà các công cụ tương tự. Tôi thấy Debian còn tốt hơn cả image Ubuntu mặc định.Có cảm giác Rust trông cũng khá ổn, nhưng đây có lẽ là ngôn ngữ duy nhất khiến tôi ngại vì fandom độc hại(?).
Giờ đây không thể chỉ chọn dùng một dịch vụ đơn lẻ của AWS.
Muốn làm một thứ gì đó thì phải móc nối đủ thứ để dùng cùng nhau.
Hoàn toàn không hề đơn giản.
Nếu dùng ở startup thì không chỉ tốn chi phí cloud mà còn phải chi cả nhân sự DevOps.
Muốn xây dựng cho đúng bài bản thì khối lượng công việc tăng vọt đến mức phần ngọn còn to hơn phần gốc, gần như lấy hết thời gian phát triển.
Hơn nữa, ngày càng nhiều trường hợp dùng managed service sẽ tốt hơn, nên ngay từ cấp độ code đã bị phụ thuộc vào nền tảng.
Ngay cả khi không có AI, người mới giỏi đầu óc mà cày thật lực 1–2 năm thì cũng đủ sức ăn đứt một người làm 10 năm ở mức làng nhàng rồi...
Người phủ nhận bài này chỉ là những senior năng lực thấp, nên trước giờ cũng chỉ từng làm với các junior trình độ thấp thôi haha
Bất kể thâm niên thế nào, trong thời đại AI thì người thông minh sẽ có lợi thế áp đảo.
Một người mới vào nhưng đầu óc tốt, chỉ cần dốc sức 1–2 năm là cũng đủ vượt mặt kiểu 10 năm kinh nghiệm tầm thường.
Ồ, cũng có thể hiểu như vậy nhỉ
Có cảm giác như đang nói rằng: “Junior thì rẻ và dùng AI cũng giỏi, vậy sao phải thay thế? Hãy thay thế senior đi!”
Ôi trời...
Vui lòng hạn chế đăng bình luận kiểu này. Đây không phải là DC Inside.
Đây không phải DC đâu..
Cái cách ăn nói.
Vớ vẩn vl haha
Trời ơi;;;