Hãy tưởng tượng một AI có thể dịch một tài liệu phức tạp dài 500.000 trang mà không làm hỏng bất kỳ bảng biểu, sơ đồ, chỉ số dưới, chỉ số trên hay công thức nào. Vâng, điều đó giờ đây đã trở thành hiện thực. Dưới đây là cách thực hiện (Hãy đánh dấu 🔖):
Hãy làm quen với X-Doc, một công cụ dịch thuật được hỗ trợ bởi AI có khả năng dịch hàng nghìn trang tài liệu kỹ thuật với độ chính xác ngang tầm con người. X-Doc thậm chí còn tốt hơn các nền tảng phổ biến như DeepL. Được thiết kế để đạt độ chính xác cao trong các lĩnh vực như dược phẩm, luật pháp, tài chính và kỹ thuật. X-Doc đã dịch hơn 1 tỷ từ với độ chính xác lên đến 98%.
Nhìn chung, @XdocAI cung cấp dịch vụ dịch thuật cho hơn 108 ngôn ngữ với chất lượng, tốc độ và độ chính xác đạt tiêu chuẩn nộp chính thức. So sánh với DeepL chỉ hỗ trợ hơn 30 ngôn ngữ, X-Doc đã vượt trội hơn hẳn. Hơn 700 khách hàng và công ty, đặc biệt trong các lĩnh vực pháp lý, dược phẩm, tài chính, bằng sáng chế và kỹ thuật đã áp dụng X-Doc, giúp tiết kiệm hàng nghìn giờ làm việc.
Đối với các dự án có tầm quan trọng cao, X-Doc cung cấp chất lượng dịch thuật:
Gần như ngang tầm con người với độ chính xác lên đến 98% trong các lĩnh vực quan trọng
Đáp ứng tiêu chuẩn nộp chính thức
Có thể xử lý khối lượng lớn tài liệu, chẳng hạn như những tài liệu cần thiết cho việc đăng ký thuốc, với tốc độ và độ chính xác cao
X-Doc là lựa chọn lý tưởng cho các dự án quan trọng như tài liệu quy định, pháp lý hoặc kinh doanh.
Hiệu quả về chi phí
Các công ty thường chi tiêu nhiều cho việc dịch thuật thủ công các tài liệu chính thức. Nhưng với X-Doc, bạn có thể cắt giảm chi phí tới 90% hoặc thậm chí thiết lập doanh nghiệp dịch thuật một người của riêng bạn. Người dùng có thể tiết kiệm hàng triệu đô la mỗi năm trong các dự án quy mô lớn trong khi vẫn đảm bảo kết quả chất lượng cao.
Nhìn chung, nếu bạn đang tìm kiếm dịch thuật chất lượng ngang tầm con người mà không tốn kém, @XdocAI là một lựa chọn tuyệt vời. Bạn có thể dùng thử miễn phí tại x-doc.ai.
Elon Musk giải thích thuật toán 5 bước của mình để điều hành các công ty: “Đầu tiên, hãy làm cho các yêu cầu của bạn bớt ngớ ngẩn đi. Các yêu cầu của bạn chắc chắn là ngớ ngẩn… Đặc biệt nguy hiểm nếu một người thông minh đưa ra yêu cầu cho bạn vì bạn có thể không đặt câu hỏi đủ về chúng.” Trong cuộc phỏng vấn tại Starbase này, Elon đã giải thích chi tiết về phương pháp luận của mình để đưa ra thị trường mọi thứ từ xe điện đến tên lửa. Dưới đây là “thuật toán” của ông được trích dẫn đầy đủ từ tiểu sử của Walter Isaacson:
Đặt câu hỏi về mọi yêu cầu. Mỗi yêu cầu nên đi kèm với tên của người đưa ra nó. Bạn không bao giờ nên chấp nhận rằng một yêu cầu đến từ một bộ phận, chẳng hạn như từ “bộ phận pháp lý” hoặc “bộ phận an toàn”. Bạn cần biết tên của người thực sự đưa ra yêu cầu đó. Sau đó, bạn nên đặt câu hỏi về nó, bất kể người đó thông minh đến đâu. Yêu cầu từ những người thông minh là nguy hiểm nhất, vì mọi người ít có khả năng đặt câu hỏi về chúng. Luôn làm như vậy, ngay cả khi yêu cầu đó đến từ tôi. Sau đó, hãy làm cho các yêu cầu bớt ngớ ngẩn đi.
Xóa bỏ bất kỳ phần hoặc quy trình nào bạn có thể. Bạn có thể phải thêm chúng lại sau. Thực tế, nếu bạn không thêm lại ít nhất 10% trong số chúng, thì bạn đã không xóa đủ.
Đơn giản hóa và tối ưu hóa. Điều này nên đến sau bước hai. Một sai lầm phổ biến là đơn giản hóa và tối ưu hóa một phần hoặc một quy trình không nên tồn tại.
Tăng tốc thời gian chu kỳ. Mọi quy trình đều có thể được đẩy nhanh. Nhưng chỉ làm điều này sau khi bạn đã thực hiện ba bước đầu tiên. Trong nhà máy Tesla, tôi đã sai lầm khi dành nhiều thời gian để đẩy nhanh các quy trình mà sau đó tôi nhận ra lẽ ra nên bị xóa bỏ.
Tự động hóa. Điều đó đến sau cùng. Sai lầm lớn ở Nevada và tại Fremont là tôi bắt đầu bằng cách cố gắng tự động hóa mọi bước. Chúng tôi lẽ ra nên đợi cho đến khi tất cả các yêu cầu đã được đặt câu hỏi, các phần và quy trình đã bị xóa, và các lỗi đã được loại bỏ.
Elon chia sẻ một ví dụ tốn kém về việc thực hiện quy trình này theo chiều ngược lại trên dây chuyền sản xuất Model 3 của Tesla và tối ưu hóa một bộ phận thậm chí không cần tồn tại.
“Có lẽ đó là lỗi phổ biến nhất của một kỹ sư thông minh khi tối ưu hóa một thứ không nên tồn tại. Mọi người đều được đào tạo ở trường trung học và đại học rằng bạn phải trả lời câu hỏi – logic hội tụ. Bạn không thể nói với giáo sư rằng câu hỏi của họ ngớ ngẩn, nếu không bạn sẽ bị điểm kém. Bạn phải trả lời câu hỏi. Vì vậy, mọi người, mà không biết, về cơ bản có một chiếc áo trói tinh thần này và họ sẽ làm việc để tối ưu hóa thứ mà đơn giản là không nên tồn tại.”
Bạn muốn có thêm nhiều thông tin chi tiết về khởi nghiệp từ những nhà sáng lập giỏi nhất thế giới? Hãy tham gia cùng 9.000+ nhà sáng lập đang đọc bản tin miễn phí của chúng tôi tại đây: startuparchive.org/p/elon-musk-ex…
📣 Hôm nay, Google thông báo cập nhật cho các mô hình tạo video và hình ảnh của họ, bao gồm Veo 2 và Imagen 3, cùng với thử nghiệm mới nhất trong lĩnh vực AI tạo sinh có tên Whisk. Tìm hiểu thêm → goo.gle/3ZTcRcD
Veo 2 – Mô hình tạo video tiên tiến
Veo 2, mô hình tạo video tiên tiến nhất của Google, có những cải tiến đáng kể:
Hiểu biết tốt hơn về vật lý thế giới thực và các sắc thái của chuyển động
Khả năng hiểu ngôn ngữ điện ảnh, như loại ống kính và hiệu ứng
Imagen 3, mô hình tạo hình ảnh chất lượng cao nhất của Google, giờ đây còn tốt hơn với:
Hình ảnh sáng hơn, bố cục tốt hơn
Phong cách nghệ thuật đa dạng hơn với độ chính xác cao hơn
Chi tiết và kết cấu phong phú hơn
Các cập nhật của Imagen 3 đang bắt đầu được triển khai tại 100 quốc gia → goo.gle/3DknSuH
Whisk – Thử nghiệm mới trong AI tạo sinh
Google cũng ra mắt thử nghiệm mới nhất trong lĩnh vực AI tạo sinh: Whisk. Thay vì tạo hình ảnh bằng các prompt văn bản dài và chi tiết, Whisk cho phép bạn sử dụng hình ảnh làm prompt. Chỉ cần kéo hình ảnh vào và bắt đầu sáng tạo → goo.gle/4iz2eTo
Whisk cho phép bạn nhập hình ảnh cho chủ thể, một hình ảnh cho cảnh và một hình ảnh khác cho phong cách. Sau đó, bạn có thể kết hợp chúng để tạo ra thứ gì đó độc đáo của riêng bạn, từ một món đồ chơi nhồi bông kỹ thuật số đến một chiếc ghim tráng men hoặc sticker. Hãy thử và cho chúng tôi biết ý kiến của bạn ↓ labs.google/whisk
Chất tăng cường não bộ bị đánh giá thấp nhất: Nó thay đổi não bộ về mặt vật lý. Củng cố các đường truyền thông tin. Tạo ra khả năng nhận thức nâng cao kéo dài suốt đời. Dưới đây là những gì việc học một ngôn ngữ mới thực sự làm với não bộ của bạn:
Khoa học đằng sau việc học ngôn ngữ thật sự rất thú vị. Các nghiên cứu từ Viện Max Planck cho thấy những thay đổi đáng kể trong kết nối não bộ khi học ngôn ngữ thứ hai. Đây là những gì đang diễn ra:
Các đường truyền thông tin trong não – được gọi là chất trắng – trở nên mạnh mẽ hơn. Hãy tưởng tượng nó giống như việc nâng cấp từ đường đất lên đường cao tốc. Nhưng còn một phát hiện khác mà các nhà nghiên cứu đã khám phá ra đã thay đổi mọi thứ:
Não bộ của bạn không chỉ học những từ mới. Nó tự tái thiết về mặt vật lý, củng cố các mạng lưới xử lý cả ý nghĩa từ và mẫu âm thanh ở cả hai bên não. Các kết nối giữa những vùng ngôn ngữ này trở nên mạnh mẽ hơn khi bạn học. Và đây là 5 lợi ích bạn nhận được:
Nâng cao khả năng giải quyết vấn đề: Người song ngữ cho thấy chi phí chuyển đổi giảm đáng kể so với những người chỉ nói một ngôn ngữ. Họ xuất sắc trong các nhiệm vụ đòi hỏi giải quyết vấn đề, sáng tạo và nhận biết mẫu. Nhưng sự chuyển đổi không dừng lại ở đó:
Tăng cường sự chú ý: Nghiên cứu cho thấy người song ngữ có khả năng theo dõi sự chú ý và giải quyết vấn đề được nâng cao. Họ thực hiện tốt hơn trong các bài kiểm tra chú ý và thể hiện khả năng tập trung vượt trội. Khoa học đằng sau điều này thực sự rất đáng kinh ngạc:
Khi học một ngôn ngữ mới, não bộ của bạn phát triển một hệ thống kiểm soát sự chú ý nâng cao. Điều này củng cố khả năng: • Theo dõi sự chú ý • Giải quyết các vấn đề phức tạp • Duy trì kiểm soát nhận thức
Nhưng đây là nơi nó trở nên thú vị hơn:
Tăng cường sáng tạo: Các nghiên cứu cho thấy người song ngữ thực hiện tốt hơn trong các nhiệm vụ đòi hỏi tư duy sáng tạo. Não bộ kết hợp các từ theo cách mới, buộc phải tạo ra các kết nối thần kinh sáng tạo. Và nó còn tiến xa hơn một bước:
Tăng cường trí nhớ: Những người song ngữ thể hiện kỹ năng trí nhớ làm việc vượt trội. Họ liên tục vượt trội hơn những người đơn ngữ trong các nhiệm vụ đòi hỏi trí nhớ làm việc và kiểm soát điều hành. Nhưng đây có lẽ là phát hiện quan trọng nhất:
Dự trữ nhận thức: Phát hiện này đã thay đổi mọi thứ. Các nghiên cứu cho thấy khả năng song ngữ có thể trì hoãn sự khởi phát của chứng sa sút trí tuệ và bệnh Alzheimer khoảng 4 năm. Những ảnh hưởng đối với sức khỏe não bộ là sâu sắc:
Dự trữ nhận thức của não hoạt động như một lá chắn bảo vệ. Nghiên cứu cho thấy sự bảo vệ này đến từ các mạng lưới thần kinh được củng cố thông qua việc học ngôn ngữ. Sau đó là những tác động lâu dài đến sức khỏe não bộ:
Những lợi ích này tích lũy theo thời gian. Các nghiên cứu cho thấy các tác động mạnh mẽ hơn thông qua giai đoạn củng cố của việc học. Não bộ tiếp tục thích nghi và xây dựng các đường dẫn thần kinh mạnh mẽ hơn. Nhưng đây là lý do tại sao bạn nên bắt đầu sớm hơn là muộn:
Những thay đổi này bắt đầu ngay lập tức trong quá trình học. Việc củng cố các kết nối chất trắng bắt đầu từ giai đoạn đầu. Não bộ của bạn bắt đầu hình thành các đường dẫn thần kinh mới từ ngày đầu tiên. Điều này dẫn đến một kết luận quan trọng:
Thời điểm tốt nhất để bắt đầu học một ngôn ngữ mới không phải là “một ngày nào đó”. Mà là ngay bây giờ. Não bộ của bạn đã sẵn sàng để xây dựng những đường dẫn thần kinh bảo vệ này. Câu hỏi đặt ra là: Bạn sẽ chọn ngôn ngữ nào?
Câu chuyện bài học về lập trình thiên tài Heath Ahrents với iSpeech, và bạn có thể rút ra bài học cho riêng mình
Năm 2007, người dùng đã xây dựng một công ty biến vấn đề phần cứng trị giá 10.000 đô la thành một cuộc gọi API đơn giản. Google, BlackBerry và Motorola trở thành khách hàng của họ. Sau đó, Amazon đã nghiền nát họ chỉ sau một đêm. Bài học đau đớn này đã dạy họ cách phát hiện làn sóng lớn tiếp theo trước những người khác:
Hành trình của họ bắt đầu khi còn là một đứa trẻ lập trình trên máy tính Apple IIGS, mơ ước làm cho máy tính nói chuyện được. Đến năm 2006, họ nhận thấy một vấn đề lớn: chuyển văn bản thành giọng nói đòi hỏi phần cứng đắt tiền. Họ bắt đầu thử nghiệm các nguyên mẫu trong thời gian rảnh rỗi. Sau đó, họ nảy ra một ý tưởng điên rồ:
Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể xử lý giọng nói trên các máy chủ từ xa? Mọi người đều nói rằng điều đó là không thể:
“Không ai sẽ tin tưởng dữ liệu của họ vào các máy chủ từ xa”
“Độ trễ sẽ quá cao”
“Chất lượng sẽ rất tệ”
Họ không bị thuyết phục.
Trong nhiều tháng, họ làm việc vào ban đêm và cuối tuần. Thử nghiệm các thuật toán nén khác nhau, tối ưu hóa giao thức mạng và xây dựng các công cụ xử lý âm thanh tùy chỉnh. Cuối cùng, nó đã hoạt động.
Vì vậy, họ đã xây dựng iSpeech vào năm 2007 – nhà cung cấp dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói dựa trên đám mây đầu tiên. Thuật ngữ “điện toán đám mây” (cloud computing) mới bắt đầu xuất hiện. Xử lý giọng nói từ xa giống như cố gắng trò chuyện qua một đường ống dài 1 dặm: Các từ phải di chuyển xa, nhưng vẫn phải nghe tự nhiên.
Chuyển văn bản thành giọng nói truyền thống không dễ tiếp cận – nó đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và đắt tiền tại chỗ. Giải pháp của họ? Tạo ra một sản phẩm có thể chạy trên bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet. Họ đã giảm một vấn đề phần cứng trị giá 10.000 đô la xuống còn một cuộc gọi API đơn giản. Và chất lượng thực sự tốt hơn.
Trong vòng vài tháng, họ đã mở rộng quy mô lên gần 100 người. BlackBerry, Motorola, Honda, Evernote, GE – tất cả đều trở thành khách hàng. Họ đang cách mạng hóa cách các thiết bị nói. Nhưng họ đã mắc một sai lầm tàn khốc…
Họ đã bỏ lỡ mối đe dọa lớn nhất… Amazon không chỉ xây dựng các trung tâm dữ liệu. Họ đang tạo ra một cơ sở hạ tầng đám mây hoàn chỉnh có thể xử lý giọng nói ở quy mô lớn. Quy mô kinh tế của họ có nghĩa là họ có thể cung cấp dịch vụ của chúng tôi với chi phí chỉ bằng 2%.
Họ đã xây dựng đột phá của mình trên cơ sở hạ tầng máy chủ. Nhưng AWS có thể chạy cùng một quy trình trên hàng nghìn máy chủ đồng thời, với chi phí mà họ không thể cạnh tranh được. Điều làm cho họ trở nên cách mạng – xử lý giọng nói trên đám mây – sắp trở thành một hàng hóa thông thường.
Trải nghiệm đó đã thay đổi cách họ nhìn nhận công nghệ mãi mãi. Những nhà sáng lập giỏi nhất không chỉ phát hiện ra các xu hướng hiện tại. Họ xác định những tương lai không thể tránh khỏi và định vị bản thân phù hợp. Họ đã học cách tìm kiếm những mô hình ẩn mà người khác bỏ lỡ.
Nhiều năm sau, họ nhận thấy điều gì đó kỳ lạ: Họ đang cố gắng mua GPU để đào tạo các mô hình AI, nhưng chúng đã bán hết ở khắp mọi nơi. Điều này không bình thường. Một ai đó lớn hẳn đã mua hết tất cả. Trong khi những người khác coi NVIDIA là một công ty game, họ nhìn thấy điều gì đó khác biệt.
Họ quyết định đầu tư vào NVIDIA (ở mức 30 đô la/cổ phiếu trước khi chia tách). Cái nhìn sâu sắc chính: GPU xử lý các phép tính ma trận nhanh hơn theo cấp số nhân so với CPU – hoàn hảo cho các mô hình AI. Nếu Google đang mua hết GPU, họ biết những người khác sẽ theo sau. Đây là cách họ phát hiện ra cơ hội:
1. Tìm kiếm “tín hiệu không thể tránh khỏi”
Theo dõi nghiêm ngặt 4 chỉ số sau:
Mua sắm phần cứng của các công ty lớn
Trích dẫn bài báo nghiên cứu
Xu hướng đăng ký bằng sáng chế
Di cư nhân tài
Bỏ lỡ những điều này và bạn sẽ xây dựng giải pháp cho những vấn đề không còn cần giải quyết nữa.
Năm 2015, họ không thể mua GPU để đào tạo AI. Chúng đã bán hết ở khắp mọi nơi trừ eBay, nơi những chiếc đã qua sử dụng được bán với giá điên rồ. Mọi công ty AI đều đang tích trữ sức mạnh tính toán. Đó là lúc họ kết nối các điểm và đầu tư.
2. Nghiên cứu các nút thắt cổ chai cơ sở hạ tầng
Các câu hỏi chính họ đặt ra:
Những tài nguyên nào đang trở nên khan hiếm?
Ai đang tích trữ những tài nguyên này?
Tiền im lặng đang chảy về đâu?
Những giới hạn nào sắp bị phá vỡ?
Công ty tỷ đô tiếp theo ẩn mình trong những nút thắt cổ chai của ngày hôm nay.
3. Theo dõi những người xây dựng
Họ theo dõi một cách ám ảnh:
Các kho GitHub đang có đà phát triển
Các cuộc thảo luận của nhà phát triển trên Discord
Sự phát triển của dự án mã nguồn mở
Xu hướng bài đăng blog kỹ thuật
Trong khi mọi người xem tin tức, những khoản tiền lớn được tạo ra từ các commit trên GitHub.
Họ đã làm điều này chính xác vào năm 2019 khi nhận thấy rằng các kho AI giọng nói đang bùng nổ. Các nhà phát triển đang chia sẻ những đột phá hàng ngày. Nhưng tất cả các giải pháp đều có độ trễ 2 giây. Họ đã xây dựng tập trung vào xử lý thời gian thực. Hiện tại, họ đã đạt 50ms và đang cải thiện. voice.ai
4. Theo dõi việc loại bỏ ràng buộc
Giám sát các ngưỡng sau:
Giới hạn sức mạnh tính toán
Độ nhạy cảm về giá thị trường
Chi phí xử lý
Khả năng tiếp cận API
Khoảnh khắc một ràng buộc biến mất, một cơ hội xuất hiện.
Mọi người nói rằng thay đổi giọng nói theo thời gian thực là không thể. Nhưng chi phí GPU giảm 50% và xử lý đám mây nhanh hơn 5 lần. Họ biết rằng các ràng buộc đang được dỡ bỏ. Vì vậy, họ đã ra mắt phiên bản beta vào năm 2021 và đạt 25.000 người dùng trong 2 tháng.
5. Nghiên cứu mô hình hành vi người dùng
Tìm kiếm:
Yêu cầu tính năng liên tục xuất hiện
Giải pháp tạm thời mà mọi người tự tạo ra
Những khiếu nại lặp đi lặp lại trên các diễn đàn
Cộng đồng hữu cơ đang hình thành
Những sản phẩm tuyệt vời nhất giải quyết các vấn đề mà mọi người đã bắt đầu tự tìm cách khắc phục.
Hãy suy nghĩ theo làn sóng, không phải theo từng khoảnh khắc. Ngừng nhìn vào những gì đang thịnh hành ngay bây giờ… Thay vào đó, hãy định vị bản thân ở nơi:
Ông bà của chúng ta có thể bay từ New York đến London trong 2,8 giờ. Ngày nay? Phải mất hơn 7 giờ. Mọi người đều nghĩ rằng chúng ta đang sống trong kỷ nguyên đổi mới nhanh nhất từ trước đến nay. Nhưng đây là sự thật đáng lo ngại về tiến bộ công nghệ mà không ai muốn nói đến:
Hãy nhìn vào những công ty có giá trị nhất thế giới:
1970: Các tập đoàn dầu khí, nhà sản xuất, các cường quốc công nghiệp
2024: Apple, Microsoft, Google, Meta – các công ty công nghệ chủ yếu hoạt động sau màn hình, không phải trong thế giới thực
Ý nghĩa của từ “công nghệ” đã thay đổi theo thời gian…
Năm 1960, “công nghệ” có nghĩa là tên lửa, động cơ, thuốc mới, vật liệu và những đột phá vật lý. Ngày nay, hầu hết mọi người nghĩ “công nghệ” có nghĩa là ứng dụng, phần mềm và mạng xã hội. Đây là thực tế đáng kinh ngạc về sự thoái lui công nghệ của chúng ta:
1957: Vệ tinh đầu tiên được phóng lên
1969: Con người đặt chân lên mặt trăng
1971: Nixon tuyên bố “Cuộc chiến chống Ung thư”
1976: Concorde chở hành khách bay với tốc độ gấp 2 lần âm thanh
2024: Chúng ta chưa quay lại mặt trăng trong 50 năm, vẫn chưa chữa được ung thư, loại bỏ Concorde, và… có điện thoại tốt hơn?
Sự thật khó chịu? Chúng ta đang chạy nước rút trong phần mềm trong khi bò lùi trong thế giới vật lý. Hãy nghĩ về điều này: Ông bà của bạn có thể bay từ New York đến Paris trong 3,5 giờ. Ngày nay? Hơn 8 giờ. Tắc nghẽn giao thông ngày càng tệ hơn mà không có giải pháp. Chúng ta đang di chuyển chậm hơn theo đúng nghĩa đen.
Năm 1969, chúng ta có thể đưa con người lên mặt trăng. Ngày nay? Chúng ta hầu như chỉ có thể đưa họ vào quỹ đạo thấp của Trái đất. Năm 1971, chúng ta nghĩ sẽ chữa được ung thư trong một thập kỷ. Ngày nay? Vẫn đang chiến đấu cùng một trận chiến, chỉ có hình ảnh tốt hơn. Nhưng đó mới chỉ là khởi đầu…
Lý thuyết “Hai Thế giới” của Peter Thiel giải thích mọi thứ. Ông chia công nghệ thành 2 lĩnh vực…
Thế giới Bits: Đổi mới kỹ thuật số di chuyển với tốc độ ánh sáng. Các công ty phần mềm phải đối mặt với quy định tối thiểu, có thể thử nghiệm với chi phí thấp và coi thất bại của họ như cơ hội học hỏi.
Thế giới Atoms: Đổi mới vật lý bò qua bộ máy quan liêu. Các dự án xây dựng, giao thông và năng lượng phải đối mặt với quy định nghiêm ngặt, chi phí khổng lồ và hậu quả thảm khốc nếu thất bại.
Sự phân chia này giải thích tại sao các doanh nhân thành công nhất của chúng ta xây dựng mạng xã hội thay vì máy bay siêu âm. Đơn giản là dễ dàng hơn để đổi mới trong lĩnh vực kỹ thuật số. Kết quả thật đáng kinh ngạc:
Chúng ta có thể xây dựng một công ty ứng dụng trị giá hàng nghìn tỷ đô la trong một thập kỷ. Nhưng chúng ta không thể giải quyết tình trạng thiếu nhà ở cơ bản. Chúng ta có thể tạo ra thực tế ảo sống động. Nhưng cầu thật của chúng ta đang sụp đổ. Chúng ta có thể xử lý hàng tỷ khoản thanh toán kỹ thuật số ngay lập tức. Nhưng chúng ta vẫn không thể chữa được bệnh cảm lạnh thông thường.
Chuyện gì đã xảy ra? Xã hội của chúng ta trở nên ám ảnh với thế giới kỹ thuật số vì đó là con đường ít trở ngại nhất. Đổi mới kỹ thuật số tuân theo một con đường đơn giản: viết mã, triển khai, lặp lại.
Đổi mới vật lý phải đối mặt với một thử thách: thiết kế, quy định, thử nghiệm, thêm quy định và có thể ra mắt trong một thập kỷ nếu bạn may mắn. Điều này tạo ra một vòng lặp tàn khốc:
Những bộ óc sáng giá nhất của chúng ta theo đuổi tài sản kỹ thuật số
Đổi mới vật lý chậm lại khi tài năng biến mất
Chi phí của các dự án trong thế giới thực tăng vọt
Chu kỳ trở nên tồi tệ hơn mỗi năm
Các con số cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các thời đại:
Từ 1950-1970, chúng ta đã cách mạng hóa thế giới vật lý với hàng không thương mại, đường cao tốc liên bang, chương trình không gian và các dự án năng lượng lớn. Từ 1990-2024, chúng ta đã xây dựng những cách tốt hơn để chia sẻ ảnh và cuộn nội dung vô tận? Không tốt lắm. Nhưng đây mới là điều thực sự đáng sợ:
Trong khi điện thoại của chúng ta ngày càng nhanh hơn mỗi năm, mọi thứ trong thế giới vật lý dường như chậm lại. Tắc nghẽn giao thông trở nên tồi tệ hơn. Xây dựng mất nhiều thời gian hơn. Cơ sở hạ tầng già đi. Thời gian di chuyển tăng lên. Ý tôi là, chỉ cần nhìn vào tàu điện ngầm NYC lol. Như Thiel đã nói:
“Chúng ta muốn có xe bay, thay vào đó chúng ta có được 140 ký tự.”
Tại sao điều này quan trọng? Thế giới thực hoạt động dựa trên nguyên tử, không phải bit. Chỉ phần mềm không thể nuôi sống con người, cho họ nhà ở, vận chuyển họ hoặc cung cấp năng lượng cho các thành phố của chúng ta. Và ngay bây giờ, sự thành thạo của chúng ta về nguyên tử đang dần mất đi.
Giải pháp đòi hỏi những thay đổi cơ bản:
Chúng ta phải cải cách bộ máy quan liêu đang bóp nghẹt tiến bộ vật lý
Xã hội cần tôn vinh những người xây dựng nhiều như những lập trình viên
Các quy định phải được hợp lý hóa mà không ảnh hưởng đến an toàn
Chúng ta phải chấp nhận nhiều rủi ro hơn trong đổi mới vật lý
Lựa chọn thay thế? Một tương lai nơi chúng ta có những thế giới ảo tuyệt vời… …nhưng không thể xây dựng những thế giới thực.
OpenAI nên lo lắng. Google đã và đang phát triển và tung ra thị trường những sản phẩm AI đột phá, từ Gemini 2.0 đến Veo 2. Cuộc chơi AI đã hoàn toàn thay đổi. Không còn rào cản nào nữa. Dưới đây là tổng quan về những sản phẩm mới nhất của Google:
Gemini 2.0 Multimodal Real-Time: Mô hình đa phương thức thời gian thực này đã gây ấn tượng mạnh với khả năng tạo hình ảnh, tạo âm thanh và làm việc với các công cụ như Tìm kiếm và nền tảng lập trình.
Project Jules: Trợ lý lập trình AI này giúp xử lý các công việc lập trình như sửa lỗi, cho phép các nhà phát triển tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo. Hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm.
Whisk: Công cụ AI này kết hợp hình ảnh và gợi ý văn bản để tạo ra những hình ảnh sáng tạo hoàn toàn mới. Hiện có sẵn tại Hoa Kỳ, Whisk giúp biến trí tưởng tượng của bạn thành hiện thực.
Willow: Chip lượng tử mới của Google được dự đoán sẽ thay đổi hoàn toàn ngành điện toán. Các nhà vật lý của Google thậm chí còn tuyên bố “Willow” có thể chứng minh sự tồn tại của các vũ trụ song song.
Veo 2: Công cụ này tạo ra các video chất lượng cao từ văn bản. Veo 2 hiểu chuyển động tốt hơn bao giờ hết và đang được thử nghiệm trong các công cụ như VideoFX và Whisk.
Gemini Advanced Deep Research: AI của Google giờ đây có thể thực hiện nghiên cứu chuyên sâu, kiểm tra hàng chục hoặc nhiều hơn các trang web và bài báo trong vài phút, kèm theo trích dẫn.
Project Mariner: Đây là một tiện ích mở rộng Chrome được hỗ trợ bởi AI, có khả năng đọc và tương tác với nội dung web, như điền biểu mẫu hoặc phân tích hình ảnh với sự tham gia của con người. Hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu.
I'm deeply impressed.
You can now have your own AI tutor who can see your screen and chat in real time with Gemini 2.0.
It's a real revolution in the way you learn new things.
Đây là Peter Thiel. Ông có tài sản trị giá 7,1 tỷ đô la sau khi sáng lập và đầu tư vào các startup trị giá 1 tỷ đô. Từ việc tạo ra “mafia PayPal” đến tuyển dụng Sam Altman và Reid Hoffman, cũng như hợp tác với Elon Musk… Ông còn được coi là nhà tuyển dụng vĩ đại nhất mọi thời đại! Dưới đây là 4 câu hỏi của ông để phát hiện ra những tỷ phú tương lai:
4 câu hỏi của Thiel để phát hiện tỷ phú tương lai:
Sự thật quan trọng nào mà rất ít người đồng ý với bạn?
1. “Sự thật quan trọng nào mà rất ít người đồng ý với bạn?”
Câu hỏi này kiểm tra tư duy độc lập của ứng viên. Thiel muốn khám phá khả năng của một người trong việc vừa đi ngược lại số đông VÀ đúng đắn. Ông tin rằng sự kết hợp này dẫn đến việc phát hiện ra những cơ hội mà người khác bỏ lỡ.
Tìm ra những người có khả năng làm đảo lộn ngành công nghiệp
Kiểm tra sự can đảm trong việc chia sẻ quan điểm không phổ biến
Hầu hết mọi người đưa ra câu trả lời theo xu hướng chung, cho thấy sự thiếu tự nhận thức và tư duy độc đáo. Một câu trả lời xuất sắc vừa đi ngược lại số đông vừa chính xác.
2. “Bạn sẽ thành công đến mức nào?”
Câu hỏi có vẻ đơn giản, nhưng thực chất là một trò chơi trí óc. Thiel quan sát chi tiết, sự tự tin và sự hào hứng trong câu trả lời. Những người đã suy nghĩ về mục tiêu của mình sẽ đưa ra những câu trả lời thuyết phục nhất. Đây là lý do tại sao câu hỏi này quan trọng:
Thiel muốn một câu trả lời được lên kế hoạch kỹ lưỡng, cho thấy ứng viên đã vạch ra tương lai của họ. Hãy nghe Mark Zuckerberg chia sẻ bài học quý giá nhất từ Thiel:
3. “Bạn có muốn đi uống bia với họ sau giờ làm không?”
Khi xây dựng PayPal, Thiel nhắm đến việc tạo ra một công ty với những tình bạn vững chắc. Đó không phải về kỹ năng nói chuyện phiếm, mà là về sự hòa hợp của đội ngũ. Tại sao sự hòa hợp của đội ngũ lại dẫn đến thành công trong công việc?
Mối quan hệ mạnh mẽ thúc đẩy sự đổi mới
Giá trị chung tăng cường sự đoàn kết
Tình bạn giảm thiểu tỷ lệ nghỉ việc
Thiel nói: “Chúng tôi không chỉ tuyển dụng bạn bè của mình, mà [câu hỏi] là: Chúng ta có thể trở thành bạn bè với những người này không?” Ông chỉ làm việc được 7 tháng tại một công ty luật ở New York do không phù hợp với văn hóa công ty.
4. “Họ có những đặc điểm đối lập mang tính Zen không?”
Thiel tìm kiếm những người có những đặc điểm hiếm gặp và đối lập:
Có cấu trúc nhưng linh hoạt
Dựa vào số liệu nhưng sáng tạo
Tự tin nhưng khiêm tốn
Những đặc điểm mâu thuẫn này thường tạo ra những nhà tư tưởng và lãnh đạo đột phá nhất:
Những người được Thiel tuyển dụng lý tưởng không phải là những chuyên gia, mà là những người đa năng. Ông đánh giá cao sự tò mò tự nhiên trong các lĩnh vực như:
Kinh doanh x Khoa học
Chính trị x Lịch sử
Thơ ca x Kỹ thuật
Kiến thức rộng rãi thúc đẩy sự đổi mới và giải quyết vấn đề…
Điểm quan trọng cần nhớ: Chiến lược tuyển dụng của Thiel không phải là tìm kiếm hồ sơ “tốt nhất”. Đó là về việc phát hiện ra những nhà tư duy thiên tài có thể định hình lại các ngành công nghiệp. Bạn có đang đặt những câu hỏi đúng để tìm ra tài năng tỷ đô tiếp theo không?
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá quy trình 14 bước mà John johnrush.me sử dụng để biến ý tưởng thành doanh thu. Quy trình này đã trở thành thói quen của anh ấy sau nhiều lần thực hiện thành công.
1. Ý tưởng: Xuất phát từ nhu cầu cá nhân
Doanh nhân này chỉ xây dựng những sản phẩm mà họ sẽ tự sử dụng. Sau nhiều năm thất bại với các dự án, họ đã ngừng xây dựng sản phẩm cho những người dùng mà họ không hiểu sâu sắc. Vì vậy, ý tưởng chính là nỗi đau của chính họ.
2. Tiềm năng SEO: Nghiên cứu kỹ lưỡng
Họ dành hàng giờ trên Google Search Console để tìm hiểu xu hướng lưu lượng từ khóa. Đây là cách tốt nhất để xem liệu có ai thực sự đang tìm kiếm giải pháp hoặc vấn đề này hay không. Kết quả thường có thể trái ngược với trực giác ban đầu, vì vậy bước này không bao giờ được bỏ qua.
3. Chọn lĩnh vực ít cạnh tranh nhất
Sau khi tìm kiếm các từ khóa liên quan đến vấn đề, họ thường có một danh sách các ý tưởng để giải quyết vấn đề đó. Họ xem xét những gì đang đứng đầu kết quả tìm kiếm Google và chọn ý tưởng có ít cạnh tranh nhất.
4. Xác nhận từ cộng đồng
Giai đoạn tiếp theo là kiểm tra xem ý tưởng có nhận được sự chú ý trên mạng xã hội hay không. Họ tweet, viết blog và trả lời trong các cuộc thảo luận liên quan. Ý tưởng phải vượt qua một ngưỡng nhất định. Giai đoạn xác nhận cuối cùng: họ trình bày ý tưởng cho vợ. Nếu vợ cho rằng nó nhàm chán, họ sẽ loại bỏ ý tưởng đó.
5. Tạo danh sách chờ
Họ nhanh chóng tạo một trang đích sử dụng Unicorn Platform với danh sách chờ. Chỉ mất 5 phút để tạo trang đích và 1 giờ để chèn các từ khóa tốt từ nghiên cứu SEO đã thực hiện ở bước 2.
6. Quảng bá hữu cơ
Họ ra mắt danh sách chờ theo các bước tương tự như khi xác nhận ý tưởng: blog, mạng xã hội và trả lời trong các cuộc thảo luận liên quan.
7. Quảng cáo trả phí
Khi chưa có người theo dõi, họ sẽ trả 100-300 đô la cho một người có ảnh hưởng để đăng bài cho họ. Điều quan trọng là chọn người phù hợp với lĩnh vực. Hoặc mua quảng cáo trên một thư mục liên quan.
8. Thư mục và SEO
Họ liệt kê dự án trên ít nhất 100 thư mục. Có thể thực hiện thủ công hoặc trả phí sử dụng các công cụ như Listingbott. Đồng thời, họ kích hoạt SEObot ngay lập tức để đảm bảo sẽ nhận được một số lưu lượng truy cập SEO hữu cơ trong vài tháng tới.
9. Kiểm tra sức hút
Sau khoảng 30 ngày thực hiện các bước quảng bá 6, 7, 8, họ kiểm tra phân tích:
Số lượng đăng ký danh sách chờ
Tổng lưu lượng truy cập và lưu lượng hữu cơ
Tương tác trên mạng xã hội
10. Lập trình MVP (Sản phẩm khả thi tối thiểu)
Họ xác định phiên bản đơn giản nhất. Họ sử dụng một boilerplate và các ứng dụng micro bên trong marsx, nhưng có nhiều boilerplate cho bất kỳ stack nào mà bạn quen thuộc, nếu là nextjs, hãy sử dụng shipfast của Marc hoặc ship của Dan.
11. Biến việc lập trình thành marketing
Trong quá trình xây dựng MVP, họ tiếp tục trò chuyện với những người trong danh sách chờ: gửi ý tưởng, tiến độ, ảnh chụp màn hình và bản demo. Họ luôn giảm giá ít nhất 50% cho tất cả người dùng sớm. Tất cả được thực hiện công khai và chia sẻ trên mạng xã hội.
12. Lặp lại và cải tiến
Sau khi ra mắt phiên bản beta, họ tiếp tục làm việc với người dùng sớm trong nhiều tháng để thu thập phản hồi và cải thiện sản phẩm. Họ thích có 100 người dùng sớm tham gia tích cực và quan tâm hơn là 1000 người dùng la hét. Vì vậy, chất lượng quan trọng hơn số lượng trong giai đoạn đầu.
13. Ra mắt công khai
Vào thứ Sáu, họ ra mắt trên Product Hunt hoặc DevHunt.
Tiếp tục viết blog, đăng bài trên mạng xã hội, viết bài báo…
Điều này mang lại những người dùng mới, những người thường rất thẳng thắn và trực tiếp. Họ có thể buồn một chút nhưng sau đó quay lại làm việc.
Đây là câu chuyện về cách BlackBerry đã mất 77 tỷ đô la giá trị thị trường. Họ đã coi thường iPhone như một “món đồ chơi”. Sau đó, họ đã đưa ra một quyết định tai hại đã phá hủy đế chế của mình. Sự thật gây sốc đằng sau sự sụp đổ của BlackBerry:
Hãy quay trở lại năm 2007. BlackBerry đang ở đỉnh cao của sự thành công. Họ chiếm 50% thị phần smartphone tại Mỹ và 20% trên toàn cầu. Cơ sở người dùng của họ đạt 8 triệu, với hơn 1 triệu người đăng ký mới chỉ trong một quý…
Doanh thu của họ tăng vọt lên 3,04 tỷ đô la, tăng 47% chỉ trong một năm. Phần cứng chiếm 73% doanh thu, trong khi dịch vụ mang lại 18%. Họ đã thêm hơn 100 đối tác nhà mạng mới trên toàn cầu. Sau đó, mọi thứ đã thay đổi…
Vào ngày 9 tháng 1 năm 2007, Steve Jobs đã bước lên sân khấu. Ông giới thiệu iPhone: một thiết bị cách mạng kết hợp iPod, điện thoại và trình duyệt internet. Màn hình cảm ứng 3,5 inch hoàn toàn loại bỏ các nút vật lý. Ban lãnh đạo của BlackBerry đã coi thường nó như một món đồ chơi…
BlackBerry Storm là chiếc điện thoại màn hình cảm ứng đầu tiên của họ. Nhưng nó gặp nhiều vấn đề:
Lỗi phần mềm
Không hỗ trợ WiFi
Trải nghiệm người dùng kém
Đó mới chỉ là khởi đầu…
Năm 2010, họ ra mắt máy tính bảng PlayBook. Đáng kinh ngạc, nó được ra mắt mà không có:
Email gốc
Ứng dụng lịch
Danh bạ
Một thiết bị BlackBerry không có email giống như một chiếc xe hơi không có động cơ. Phán quyết của thị trường rất nhanh chóng:
Đến tháng 11 năm 2012, thị phần của BlackBerry tại Mỹ sụp đổ còn 7,3%. Các nhà lãnh đạo mới?
Google: 53,7%
Apple: 35%
Chỉ trong 5 năm, họ đã mất đế chế của mình. Nhưng sai lầm tốn kém nhất của họ vẫn còn đến…
BlackBerry Messenger (BBM) là ứng dụng “sát thủ” của họ. Nhưng họ chỉ giới hạn nó cho các thiết bị BlackBerry. Sai lầm chiến lược này đã mở đường cho WhatsApp và các ứng dụng nhắn tin khác thống trị. Tuy nhiên, từ thất bại này, một cơ hội mới đã xuất hiện…
BlackBerry đã tái định hình mình thông qua phần mềm ô tô. Công nghệ QNX của họ hiện đang chạy trên hơn 175 triệu phương tiện. Năm 2018, họ hợp tác với Baidu để phát triển công nghệ lái xe tự động. Họ đã tìm ra một con đường mới, nhưng bài học vẫn còn đó:
Câu chuyện của BlackBerry tiết lộ một sự thật cơ bản: Đổi mới không chỉ là về công nghệ. Nó là về việc kết nối với khán giả của bạn. Và ngày nay, kết nối đó xảy ra thông qua các thương hiệu cá nhân.
Trong lĩnh vực động cơ đẩy điện, chúng ta đang chứng kiến sự kết hợp tuyệt vời giữa quá khứ và hiện tại. Hãy cùng khám phá hành trình phát triển từ những thiết kế ban đầu đến công nghệ tiên tiến hiện nay.
Từ Quá Khứ đến Hiện Tại
Bức ảnh trên cho thấy sự tương phản đáng kinh ngạc giữa hai thế hệ động cơ đẩy ion. Phía dưới là một trong những động cơ đẩy ion tàu vũ trụ đầu tiên, có nguồn gốc từ EOS (Electro-Optical Systems) khoảng năm 1962. Phía trên là một thiết bị hiện đại, một kỳ quan công nghệ từ vệ tinh Starlink của SpaceX, được sử dụng để di chuyển trên quỹ đạo.
Đột Phá của SpaceX
SpaceX đã làm chủ công nghệ động cơ Hall Effect sử dụng Argon, một thành tựu mà chưa ai khác có thể đạt được. Điều này mang lại:
Mật độ công suất cao hơn (4.2kW trong 2.1kg)
Chi phí khí đẩy thấp hơn nhiều (khoảng $10 mỗi vệ tinh)
So với các thiết kế trước đây sử dụng Krypton hoặc Xenon, đây là một bước tiến đáng kể.
Chi Tiết Kỹ Thuật
Động cơ này là một trong những đơn vị bay đầu tiên của năm 2023 cho Starlink V2 Mini, và là đơn vị duy nhất bên ngoài công ty. Đặc điểm của những động cơ này bao gồm:
Chỉ sử dụng trong không gian
Lực đẩy tương đối thấp
Có thể hoạt động liên tục trong thời gian dài với ISP (Impulse Specific) rất cao
Nhỏ gọn và đáng tin cậy
Chúng thường được sử dụng để duy trì vị trí vệ tinh và trong các nhiệm vụ liên hành tinh, nơi động cơ Argon này có thể giảm thời gian di chuyển từ 5 năm xuống còn vài tháng.
Cấu Tạo Đơn Giản nhưng Hiệu Quả
Mặt sau của động cơ SpaceX cho thấy cấu tạo đơn giản của nó:
Đường ống dẫn khí
Dây điện cho cathode và điện cực
Cách điện bằng Boron Nitride ở mặt bên kia
Nam châm vĩnh cửu để tạo thấu kính cho các dòng
Nhìn lại Lịch sử
Ben Longmier, người thiết kế chính của động cơ SpaceX, đã giúp xác định động cơ cũ trong bộ sưu tập. Đó có vẻ là “một đơn vị phát triển hoặc đơn vị bay ban đầu cho động cơ Cesium từ EOS”. Thiết kế cuối cùng của động cơ EOS hiện đang được trưng bày tại Bảo tàng Smithsonian và đã được thử nghiệm thành công hai lần trong không gian trên các chuyến bay của tên lửa Air Force Blue Scout vào năm 1964.
Từ Ý Tưởng đến Hiện Thực
Năm 1912, Goddard đã đề xuất rằng các dòng điện tử và ion dương tốc độ cao có thể được “tăng cường năng lượng” bằng nguồn điện mặt trời để tạo lực đẩy cho tàu vũ trụ liên hành tinh. Ông còn đi xa hơn khi gợi ý rằng nguồn ion có thể đến từ việc tiếp xúc các nguyên tử kiềm, như thủy ngân hoặc cesium, với bề mặt tungsten nóng. Và ông đã hoàn toàn đúng!
Giấc Mơ Mars
Ernst Stuhlinger, một trong những nhà khoa học tên lửa ban đầu trong nhóm của Von Braun, đã có những ý tưởng về việc mở rộng chương trình không gian ra ngoài mặt trăng và gửi tàu vũ trụ sâu hơn vào hệ mặt trời, đặc biệt là sao Hỏa. Một trong những khái niệm của Ernst liên quan đến tàu vũ trụ chạy bằng năng lượng mặt trời sử dụng động cơ đẩy ion Cesium để đạt được tỷ lệ tải trọng rất cao từ quỹ đạo Trái Đất đến quỹ đạo tiêm vào sao Hỏa.
Kết Luận
Với sự hồi sinh hiện đại của chương trình sao Hỏa, các vệ tinh Marslink của SpaceX đưa chúng ta từ giấc mơ này sang giấc mơ khác. Như Andrew Chaiken đã viết trong cuốn sách “A Man on the Moon”: “Các nhà sử học của tương lai xa có thể nhìn lại Apollo và các nhiệm vụ sắp tới như một Thời đại Khám phá Không gian vĩ đại. Nhưng trong tâm trí tôi, đó là một sự tan biến chậm rãi, từ ký ức đến sự mong đợi, từ những gì đã có đến những gì sẽ có, từ giấc mơ này đến giấc mơ khác.”
Không ai có thể dự đoán được điều này: AI Code đang trở thành xu hướng mới thay thế cho NoCode. Thực tế, tôi thích nói chuyện với AI hơn là với các lập trình viên khi xây dựng các ứng dụng nhỏ. AI hiểu tôi tốt hơn, ngay cả khi tôi chỉ đưa ra những yêu cầu sơ sài. Tôi đã thử nghiệm tất cả các công cụ AI builder mà tôi có thể tìm thấy và dưới đây là những đánh giá chi tiết về chúng:
@SoftgenAI là một công cụ rất ấn tượng. Chỉ mất 20 phút để hoàn thành ứng dụng của tôi. So với tất cả các công cụ khác mà tôi đã thử, Softgen cảm giác tự chủ nhất. Tôi không phải debug bất cứ thứ gì. Nó tự làm tất cả. Vì vậy, đối với những người không biết code, tôi nghĩ đây là một công cụ đáng để thử:
@wrapifai giải quyết nhu cầu SEO viral của năm nay: Xây dựng các công cụ mini và lead magnet. Tôi đã xây dựng một trình tạo ý tưởng chỉ trong 7 phút. Hoạt động rất tốt cho những người hoàn toàn không biết code, ví dụ như các marketer.
v0 từ @vercel ban đầu chỉ tạo mã frontend đơn giản sử dụng @shadcn, nhưng theo thời gian họ đã thêm:
Sao chép bất kỳ thiết kế nào từ ảnh chụp màn hình, URL hoặc Figma
Server actions (ứng dụng full stack)
v0 phù hợp nhất để tạo các trang web marketing hoặc có giao diện nâng cao
Lovable là startup phát triển nhanh nhất ở EU (4 triệu USD ARR trong 4 tuần). Có thể xây dựng ứng dụng full-stack với xác thực, AI và cơ sở dữ liệu. Bảng điều khiển kinh tế quốc gia sau đây chỉ mất 5 phút để tạo:
Bolt từ @stackblitz đã có sự phát triển ấn tượng nhất cho đến nay. Hàng triệu người đang sử dụng nó. Nó hoàn toàn phù hợp để xây dựng các ứng dụng thực tế mà bạn sẽ phải trả 100.000 USD để xây dựng. Tất nhiên, nó không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Toàn bộ SaaS được tạo ra bằng Bolt:
@Replit AI Agent. Tôi đã xây dựng một ứng dụng thực tế: Ứng dụng Theo dõi Kỳ nghỉ. Đây là một ứng dụng khá nâng cao với cơ sở dữ liệu và các route. Kể từ khi tôi phát hành, hơn 1000 người đã sử dụng nó. Điều này khiến tôi cảm thấy hoàn toàn không thực. Hãy thử nó tại trackvacations.com
Github Copilot hiện đã MIỄN PHÍ. Đây là một bước đi táo bạo từ Microsoft. Nhưng họ biết cách tiêu diệt đối thủ cạnh tranh và tạo ra độc quyền. Copilot tốt cho các nhà phát triển, nhưng không thể sử dụng được cho những người không biết code. Tôi khuyên bạn nên dùng nó nếu bạn có các codebase lớn hiện có và muốn thử AI.
Bạn cũng có thể xây dựng ứng dụng iOS với Cursor và Claude AI. ChatGPT cũng đã được kết nối với Xcode bằng cách sử dụng “Work with apps” trên macOS. Vì vậy, nếu bạn đang xây dựng ứng dụng di động, bạn có thể tiếp tục và bắt đầu sử dụng AI trong IDE hiện có của mình.
Amazon cũng đã tham gia vào cuộc chơi AI Coding thông qua “Amazon Q Developer”. Tôi chưa thử cái này. Có ai đã thử chưa?
@cursor_ai có lẽ là AI IDE phổ biến nhất hiện nay. Họ thậm chí đã xuất hiện trên podcast của Lex Fridman. Tôi đã xây dựng toàn bộ cổng thông tin với xác thực, bài học, kết nối với CMS Notion và nhiều thứ khác bằng cách sử dụng cursor mà không cần viết một dòng code nào. johnrush.me/directory-guid…
Windsurf tương tự như replit và bolt. Nó không dễ sử dụng cho những người không biết code vì agent của nó đặt rất nhiều câu hỏi trong khi xây dựng ứng dụng của bạn. Các câu hỏi rất tốt, nhưng những người không biết code sẽ không biết câu trả lời. Dưới đây là một công cụ chuyển đổi web sang markdown được xây dựng bằng prompts:
Một nửa batch của YC mùa thu này là các AI IDE, Aide: Trình soạn thảo mã AI mã nguồn mở, framework agentic, SOTA ở mức 43% trên swebench-lite. Cung cấp các tính năng của Cursor/Copilot, bảo mật dữ liệu và tích hợp LLM plug-and-play. Cách tiếp cận mới về UX của AI IDE.
Devin AI. Tôi chưa trả 500 USD/tháng cho nó, thay vào đó, tôi đã xem một đánh giá chuyên sâu từ Steve
Pear AI. Tôi đã sử dụng nó cho một vài ứng dụng nhỏ và nó tương tự như cursor, phù hợp nhất cho các lập trình viên, không đủ dễ dàng cho những người không biết code. Tôi đã gặp các nhà sáng lập vào tháng 10 trong một cuộc gọi cố vấn, tự hào khi thấy họ được vào YC một tháng sau đó.
Github cũng có Github Spark. Đây là một hệ thống “agentic” hơn so với Github Copilot.
Google có IDE AI riêng của họ gọi là: IDX. Hoạt động tốt cho cả di động và web. Đây là một copilot, không phải một agent. Chỉ hoạt động cho các nhà phát triển.
Đây là tất cả chúng ta, khi sử dụng AI IDE 😆
JetBrains từng là IDE tốt nhất cho lập trình, nhưng họ đã bỏ lỡ chuyến tàu AI và có các tính năng AI nghèo nàn nhất trong tất cả các IDE. Nhưng một tính năng vẫn đáng được đề cập: AI Conflict Resolver.
Deco vừa ra mắt, đây là UX AI yêu thích của tôi cho đến nay. Nó biến các bản phác thảo thành ứng dụng. Sản phẩm vẫn còn sớm, nhưng rất hứa hẹn. webfraw.ai
Tempo Labs (nếu bạn là người sáng lập công cụ này, tôi đề nghị bạn đổi tên nó thành thứ gì đó khác) Tạo ra các ứng dụng full-stack bằng cách sử dụng prompt văn bản hoặc hình ảnh. Nó bắt đầu bằng cách tạo kiến trúc và sơ đồ. Tôi nghĩ họ có UX AI Coding tốt nhất, wow 😮
UIzard có video demo tốt nhất một năm trước, họ vừa ra mắt v2. Nó không tệ, nhưng tôi không chắc chắn. Họ nói rằng nó có thể tạo ứng dụng, nhưng cho đến nay tôi chỉ có thể tạo ra một nguyên mẫu với nhiều lỗi UI. Dù sao, nó không tệ cho các nguyên mẫu.
