Topic AI

Bài viết thực tế về tối ưu token cho AI API. Qua việc rà soát lịch sử hội thoại, tài liệu RAG, dữ liệu trả về từ tool và độ dài phản hồi, số token đầu vào đã giảm từ khoảng 8.000 xuống 1.600 mà vẫn giữ thông tin cần thiết để trả lời người dùng.

Xuất bản nhiều bài viết không tự động tạo nên uy tín. Bài viết giải thích cách độ bao phủ chủ đề, Semantic SEO, giá trị nguyên bản, kiểm soát Content Cannibalization, liên kết nội bộ và Site Architecture kết hợp thành một hệ thống tri thức phù hợp với thời đại AI Search.

Nội dung giọng nói AI được tạo qua hai bước: AI viết kịch bản và TTS tổng hợp giọng nói. Bài viết giới thiệu 5 cách giúp ổn định chất lượng: bắt đầu với giọng có sẵn, cụ thể hóa phản hồi, quản lý yêu cầu và phiên bản, ưu tiên các đánh đổi, tổ chức buổi nghe chung và sử dụng hậu kỳ khi cần.

PoC này biến Google Colab thành máy chủ WebSocket tạm thời cho AI hội thoại giọng nói. Hệ thống kết hợp faster-whisper large-v3, Gemini 2.5 Flash-Lite, VOICEVOX và Silero VAD, đồng thời giảm độ trễ bằng phản hồi streaming, chia câu và tổng hợp giọng nói song song.

PoC AI hội thoại bằng Gemini Live API có thể được xây dựng nhanh, nhưng thương mại hóa làm phát sinh vấn đề về kết nối đồng thời, quota, giám sát, vòng đời model và âm thanh trên từng thiết bị. Bài viết chia sẻ quá trình chuyển từ kết nối trực tiếp trên trình duyệt sang LiveKit và Vertex AI.

AI có thể học logic hiệu quả hơn bằng ngôn ngữ nhân tạo thay vì ngôn ngữ tự nhiên hay không? Bài viết so sánh Esperanto, Lojban và Ithkuil, rồi trình bày mô hình GPT-2 tùy chỉnh được huấn luyện từ đầu bằng dữ liệu Lojban, đạt độ chính xác 100% trên các bài kiểm tra logic ba giá trị đã chuẩn bị.

Chúng tôi thử nghiệm Prism 3.1, Meshy 6, Tripo P1, Hunyuan3D, Forge, Trellis 2 và Rodin 2.5 bằng cùng một ảnh chân dung và thiết lập mặc định. Kết quả được so sánh theo độ giống, texture, tóc, trang phục và mesh, kèm gợi ý công cụ phù hợp cho từng mục đích.

Chúng tôi phát triển hệ thống AI lai để phát hiện, tách và khôi phục Orion, Cassiopeia và Bắc Đẩu từ đám mây điểm có nhiễu, xoay và thay đổi tỷ lệ. Phương pháp kết hợp đặc trưng hình học cục bộ, GNN cập nhật cạnh và ràng buộc đồng cấu đồ thị bằng suy luận ký hiệu, đạt macro F1 96,91%.

Bài viết giải thích cách Function Calling cho phép LLM sử dụng hàm và API bên ngoài thay vì tự xử lý mọi tác vụ. Nội dung gồm kiến trúc Tool Use, lịch sử AI coding agent, Structured Outputs và ví dụ triển khai vòng lặp suy luận–hành động bằng LangGraph và TypeScript.

AI có làm giảm việc làm tại VN? COO của VFA thảo luận về tác động thực tế của AI đối với ngành offshore và "sự tò mò mang tính tự hủy" cần có ở thế hệ kỹ sư tiếp theo.