Cuốn sách “Nhà Giả Kim” (The Alchemist) là một trong những tác phẩm văn học mạnh mẽ nhất từng tồn tại. Tuy nhiên, người dùng cho rằng 85% độc giả đã bỏ lỡ những bài học quan trọng nhất mà nó chứa đựng. Họ đã tổng hợp 8 bài học có thể khiến bạn phải rùng mình. Hãy chú ý kỹ:
1. Câu hỏi đầu tiên của Thượng đế sau khi chết
Theo Paulo Coelho, đây là câu hỏi đầu tiên mà Thượng đế sẽ hỏi bạn sau khi chết:
2. Lựa chọn của bạn là gì?
3. Bạn có biết điều này không?
4. Nỗi sợ hãi khi đưa ra lựa chọn
“Điều tồi tệ nhất là chọn một con đường rồi dành phần đời còn lại để tự hỏi liệu mình đã lựa chọn đúng hay chưa. Không ai có thể đưa ra lựa chọn mà không cảm thấy sợ hãi.”
5. Hành trình khám phá bản thân
“Có lẽ hành trình không phải là để trở thành một điều gì đó. Có lẽ đó là về việc từ bỏ mọi thứ không thực sự là bạn, để bạn có thể trở thành con người mà bạn được định sẵn ngay từ đầu.”
6. Niềm tin vào khả năng
Bạn có tin vào những khả năng không?
7. Bài học từ hình ảnh
Bài học ở đây là gì?
8. Nhận ra điều kỳ diệu mỗi ngày
“Bạn có thể trở nên mù quáng khi nhìn mỗi ngày như nhau. Mỗi ngày đều khác biệt, mỗi ngày mang đến một phép màu riêng. Vấn đề chỉ là chú ý đến phép màu này.”
Lloyd Bud Winter đã phổ biến Phương pháp Quân đội trong cuốn sách “Relax and Win: Championship Performance” của ông. Kỹ thuật này được Hải quân Hoa Kỳ tạo ra để giúp các phi công có thể ngủ ở bất cứ đâu. Nếu bạn muốn biết thêm các kỹ thuật khác, đây là giải pháp👇 gumroad.com/a/9448147/AxfYH
Thư giãn khuôn mặt
Hãy tưởng tượng một máy quét đang di chuyển qua toàn bộ cơ thể bạn. Bắt đầu từ trên đỉnh đầu, thư giãn từng cơ trên khuôn mặt (bao gồm cả lưỡi và má). Đảm bảo hàm của bạn không bị nghiến chặt. Từ từ nhắm mắt lại và hít thở sâu, chậm rãi.
Giải phóng căng thẳng ở vai, cánh tay và bàn tay
Bạn nên cảm thấy vai mình chìm xuống giường. Di chuyển xuống qua cơ bắp tay, cẳng tay và các ngón tay, thư giãn từng cơ trên đường đi. Tiếp tục hít thở sâu. Điều này rất quan trọng để phương pháp này hoạt động hiệu quả.
Thư giãn ngực và bụng
Chúng ta thường mang nhiều căng thẳng ở ngực, lưng và bụng mà không nhận ra. Khi bạn thở ra, hãy đảm bảo rằng bạn đang thư giãn hoàn toàn các cơ bụng.
Bắt đầu từ đùi phải, thư giãn chân
Hãy thư giãn chân giống như bạn đã làm với cánh tay. Quét xuống chân và để căng thẳng rời khỏi bắp chân, mắt cá chân và bàn chân. Lặp lại với chân trái.
Thư giãn tâm trí
Giờ đây, khi toàn bộ cơ thể bạn đã được giải phóng khỏi căng thẳng, đã đến lúc làm điều tương tự với tâm trí. Hãy tưởng tượng bản thân đang nằm trong bóng tối hoàn toàn. Nếu bạn gặp khó khăn với điều này, chỉ cần lặp lại “đừng suy nghĩ” trong đầu (nó thực sự có hiệu quả).
30 ngày là tất cả những gì bạn cần để thay đổi cuộc sống của mình. Hãy áp dụng ‘TƯ DUY CHAD’ để:
Gemini, công cụ AI mới nhất của Google, đã thể hiện khả năng nghiên cứu AI tác nhân (Agentic AI) tiên tiến nhất. Một nhóm các tác nhân AI làm việc cùng nhau để hoàn thành quy trình nghiên cứu chỉ trong vòng 2 phút, bao gồm các bước:
Lập kế hoạch
Tìm kiếm trên web
Phân tích kết quả
Tạo báo cáo nghiên cứu chi tiết
Khám phá ứng dụng LLM với AI Agents và RAG
Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng LLM (Large Language Model) sử dụng AI Agents và RAG (Retrieval-Augmented Generation), hãy khám phá kho lưu trữ GitHub sau đây. Người dùng khuyến khích độc giả thể hiện sự ủng hộ bằng cách gắn sao cho kho lưu trữ này:
Để học hỏi thêm về cách xây dựng ứng dụng LLM với AI Agents và RAG, người dùng giới thiệu một nguồn tài liệu hữu ích khác. Trang web theunwindai.com cung cấp hơn 50 hướng dẫn từng bước về cách tạo các ứng dụng LLM. Họ khuyến khích độc giả đăng ký miễn phí để truy cập các hướng dẫn trong tương lai.
Xây dựng một sản phẩm mà mọi người sẵn sàng trả tiền. Dưới đây là một số ý tưởng:
Tạo ra thứ gì đó giải quyết vấn đề bạn đang gặp phải trong công việc hàng ngày.
Tìm khoảng trống thị trường. Phân tích xem thị trường đang thiếu gì và công nghệ AI mới có thể lấp đầy khoảng trống đó như thế nào.
Sao chép một sản phẩm hiện có. Nếu một công ty đang tính phí cao, hãy sao chép các tính năng cốt lõi của họ và bán lại cho khách hàng của họ.
Đọc các báo cáo xu hướng. Dữ liệu không bao giờ nói dối. Tìm một xu hướng mà bạn đam mê và theo đuổi nó.
Nếu bạn làm việc với 4 chiến lược này, tác giả chắc chắn 98% rằng bạn sẽ có một ý tưởng sản phẩm trong 7 ngày tới.
2. Cấu trúc hóa ý tưởng của bạn
Sau khi tìm ra ý tưởng, bạn cần:
Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh (vì luôn có đối thủ)
Tìm kiếm trên web để thu thập số liệu thống kê, dữ kiện xung quanh ý tưởng đó.
Nghiên cứu vốn hóa thị trường, mô hình B2B hoặc B2C.
Sử dụng o1 pro, ChatGPT search, Perplexity để thu thập dữ liệu và tạo một tệp brain dump (lưu trữ mọi thứ liên quan đến ý tưởng đó trong tệp đó).
Bài tập này sẽ giúp bạn có nền tảng vững chắc. Bạn có dữ liệu để hỗ trợ rằng bạn đang làm điều gì đó có giá trị. Bây giờ bạn cần biến ý tưởng đó thành sản phẩm. Sử dụng GPT o1 để có một cuộc trò chuyện dài. Chỉ cần dán suy nghĩ của bạn, bạn muốn tạo ra cái gì? Các tính năng trong MVP có thể là gì? Đề xuất của bạn nên là gì? Đối tượng mục tiêu? Giá cả, v.v. Điều này sẽ giúp bạn tạo ra một Bản thảo Sản phẩm.
3. Sử dụng @CodeGuidedev để biến ý tưởng thành Kế hoạch Phát triển Dự án
Chọn một mẫu từ phần Mẫu (SaaS web App)
Dán Bản thảo bạn đã tinh chỉnh với o1 và điền các chi tiết kỹ thuật theo dự án của bạn.
Sau đó, yêu cầu AI tinh chỉnh bản thảo đó (tùy chọn)
4. Chọn công cụ AI bạn muốn sử dụng cho Dự án của mình
Sử dụng Cursor cho các ứng dụng SaaS phức tạp.
Sử dụng Bolt.new cho các ứng dụng MicroSaaS.
Sử dụng Claude để hướng dẫn bạn trong suốt quá trình code.
Sau khi chọn Công cụ của bạn, nhấn Tiếp theo.
5. Trả lời Bảng câu hỏi AI
CodeGuide sẽ hiểu Bản thảo bạn đã chia sẻ + các công cụ bạn đã chọn và sau đó tìm:
Có thông tin quan trọng nào bị thiếu không?
Có cần làm rõ điều gì không?
Có điều gì gây nhầm lẫn không?
Sau khi phân tích, nó sẽ đặt 10 Câu hỏi. Bạn có thể sử dụng “mic” để nói ra câu trả lời hoặc gõ câu trả lời. Để được trợ giúp, bạn có thể sử dụng tính năng “AI answer” làm nền tảng và tinh chỉnh thêm. Bạn cũng có thể bỏ qua một câu hỏi.
6. Tạo Đề cương Dự án của bạn
Đây là một chút về mọi thứ:
Giới thiệu về dự án của bạn
Các tính năng cốt lõi
Tech Stack
Danh sách các tài liệu bạn cần.
Sau khi đọc qua và phê duyệt Đề cương, bạn sẽ đến trang Tạo Tài liệu.
7. Tạo Tất cả Tài liệu Phát triển Dự án Cần thiết
Tạo từng tài liệu một. Bạn có thể chọn một đoạn và chỉnh sửa phần văn bản cụ thể đó với AI (chỉ cần hướng dẫn và nó sẽ viết lại). Bạn có thể tạo lại toàn bộ tài liệu bằng cách nhấp vào thanh “Custom Instructions” và thêm hướng dẫn của bạn. Bạn cũng có thể tạo tài liệu tùy chỉnh ngoài danh sách tài liệu được đề xuất. Khi hoàn thành, bạn có thể nhấn “Download all” và nó sẽ tải xuống một thư mục zip chứa tất cả tài liệu trên máy tính của bạn.
8. Đính kèm các Tài liệu này vào Công cụ Lập trình AI
Các tài liệu này giống như một bản thiết kế cho các mô hình AI để chúng biết cần xây dựng gì, sử dụng tech stack nào, code các tính năng gì, luồng người dùng sẽ như thế nào, v.v. Dựa trên các công cụ bạn đã chọn, tác giả cũng đã thêm một màn hình để hướng dẫn bạn thêm về việc làm gì với những tài liệu đó.
9. Bắt đầu Lập trình
Sau khi đính kèm Tài liệu của bạn, đã đến lúc bắt đầu lập trình. Tác giả bắt đầu với phần frontend trước để bạn có thể hình dung ứng dụng sẽ trông như thế nào, và nếu có bất kỳ chức năng nào bị thiếu, bạn có thể thêm vào. Bạn có tất cả các màn hình được lập trình và làm cho chúng có thể nhấp được, và tất cả các trang nên được liên kết với nhau. Sau khi hoàn thành, bạn có thể làm việc với phần backend (cơ sở dữ liệu để chạy ứng dụng của bạn trên máy chủ) và lưu trữ (để lưu trữ hình ảnh hoặc video).
10. Gỡ lỗi và Triển khai
Bước cuối cùng là Gỡ lỗi và Triển khai. Kiểm tra tất cả các tính năng và xem frontend và backend có hoạt động đúng không. Có lỗi nào không (sẽ có) nên chỉ cần sửa chúng. Và chuẩn bị ứng dụng của bạn để triển khai.
Nếu bạn sử dụng Bolt, bạn có thể sử dụng Netlify để triển khai (đã tích hợp sẵn)
Nếu bạn sử dụng Cursor, tác giả khuyên bạn nên sử dụng Vercel (triển khai nhanh, an toàn và rẻ)
Nếu bạn sử dụng Replit, thì Replit có cấu trúc triển khai riêng.
Kết luận:
Chọn một ý tưởng mà mọi người sẵn sàng trả tiền.
Nghiên cứu -> nghiên cứu đối thủ cạnh tranh và thị trường.
Sử dụng GPT o1 để đổ tất cả nghiên cứu và suy nghĩ của bạn.
Dán bản thảo o1 của bạn vào CodeGuide và nhận tài liệu phát triển của bạn.
Đính kèm các tài liệu này vào công cụ lập trình AI.
Bắt đầu lập trình. Frontend trước sau đó đến backend.
Gỡ lỗi và chuẩn bị dự án sẵn sàng để triển khai.
Ra mắt MVP của bạn. Nói chuyện với khách hàng. Tạo doanh số.
Nhận phản hồi từ người dùng, tinh chỉnh sản phẩm, Lặp lại nhanh chóng.
Ấn Độ đang đối mặt với một hiện tượng đáng chú ý: 11% CEO của Fortune 500, hơn 90 nhà sáng lập unicorn và 1/3 kỹ sư ở Thung lũng Silicon đều có gốc Ấn Độ. Tại sao họ lại rời khỏi Ấn Độ để thành công? Hãy cùng tìm hiểu sự thật ẩn giấu về hiện tượng “chảy máu chất xám” gây tranh cãi nhất thế giới này.
Quy mô của làn sóng di cư
Trước tiên, chúng ta hãy hiểu rõ quy mô của làn sóng di cư này:
1,3 triệu người Ấn Độ đã rời đi trong giai đoạn 2015-2022
225.000 người từ bỏ quốc tịch chỉ riêng trong năm 2022
1,5 triệu sinh viên Ấn Độ đang học tập ở nước ngoài
Đây không chỉ đơn thuần là di cư… mà là sự chuyển đổi của đội ngũ lãnh đạo toàn cầu.
Tác động kinh tế
Tác động kinh tế của hiện tượng này là rất lớn:
Ngành IT mất đi 15-20 tỷ USD tiềm năng hàng năm
Thiếu hụt 2,4 triệu bác sĩ
Mất 160 tỷ USD mỗi năm do chảy máu chất xám
Để so sánh: Con số này còn lớn hơn cả ngân sách quốc phòng của Ấn Độ (khoảng 74,3 tỷ USD).
Nghịch lý của Ấn Độ
Nhìn vào nghịch lý: Ấn Độ đồng thời:
Dẫn đầu các công ty công nghệ toàn cầu
Sản sinh ra những nhà đổi mới hàng đầu
Tạo ra nhân tài đẳng cấp thế giới
Tuy nhiên lại gặp khó khăn trong việc giữ chân họ. Lý do? Có một số yếu tố chính…
Thực tế tại Ấn Độ
Thực tế trên thực địa:
Tỷ lệ thất nghiệp 7,33% (năm 2022)
Mức lương thấp hơn đáng kể so với tiêu chuẩn toàn cầu
Đầu tư hạn chế cho R&D
Cơ hội đổi mới bị hạn chế
Điều này tạo ra một yếu tố đẩy mạnh mẽ.
Lợi ích ẩn
Nhưng đây là điều thú vị… Trong khi Ấn Độ mất đi nhân tài, họ lại có được những thứ khác:
Dòng kiều hối khổng lồ
Chuyển giao kiến thức toàn cầu
Ảnh hưởng quốc tế
Đây là một lợi thế ẩn sẽ chỉ mạnh mẽ hơn khi tính di động toàn cầu tăng lên.
Câu chuyện rõ ràng
Câu chuyện rất rõ ràng:
Microsoft
Google
Adobe
IBM
Tất cả đều được điều hành bởi những người Ấn Độ đã rời khỏi Ấn Độ. Nhưng giờ đây, một điều thú vị đang xảy ra…
Nỗ lực đảo ngược xu hướng
Ấn Độ đang cố gắng đảo ngược dòng chảy:
Tăng đầu tư cho R&D
Cơ cấu lương cạnh tranh
Cải thiện hệ thống giáo dục
Ưu đãi thuế cho người hồi hương
@andreijikh phân tích tiềm năng tương lai của Ấn Độ tại đây:
Cuộc đua với thời gian
Nhưng có một cuộc đua với thời gian đang diễn ra ở hậu trường…
Đến năm 2030:
Ấn Độ sẽ có dân số trong độ tuổi lao động lớn nhất thế giới
Nhu cầu nhân tài toàn cầu sẽ tăng vọt
Cạnh tranh về chuyên gia có kỹ năng sẽ trở nên gay gắt
Cơ hội chưa từng có
Điều này tạo ra một cơ hội chưa từng có: Ấn Độ không chỉ đang mất đi nhân tài. Họ đang tạo ra một mạng lưới ảnh hưởng toàn cầu. Hãy suy nghĩ về điều đó: Trong khi Trung Quốc xây dựng các cảng biển, Ấn Độ đang xây dựng những quan hệ đối tác mạnh mẽ nhất và mở rộng kiến thức thông qua con người của mình.
Tương lai thú vị
Tương lai sẽ rất thú vị: Ấn Độ phải cân bằng:
Giữ chân nhân tài
Lợi ích từ cộng đồng người Ấn toàn cầu
Tăng trưởng kinh tế
Năng lực đổi mới
Khi họ đua để trở thành một quốc gia phát triển vào năm 2047.
Sự thật ẩn giấu
Sự thật ẩn giấu về hiện tượng chảy máu chất xám của Ấn Độ? Đó không chỉ là về mất mát, mà còn là sự chuyển đổi. Đôi khi, những “mặt hàng xuất khẩu” lớn nhất không phải là sản phẩm. Mà là những con người thay đổi thế giới. Đây là “dầu mỏ” mới mà các quốc gia sẽ cạnh tranh. Chỉ số Cạnh tranh Nhân tài Toàn cầu 2023:
Tác giả đã sống ở Ấn Độ trong 6 tháng trước đại dịch COVID. Năng lượng ở đó thật đáng kinh ngạc. Sự sôi động là một từ còn quá nhẹ để mô tả sự phát triển liên tục và các cửa hàng, doanh nghiệp mới mọc lên mỗi ngày. Có lẽ đây là điều hoàn toàn trái ngược với châu Âu…
Tuy nhiên, chắc chắn còn nhiều thách thức phía trước đối với Ấn Độ. Giữa tất cả những tranh cãi về visa H-1B, mới hôm qua Đài Loan đã công bố một chương trình visa mới dành riêng cho lao động có kỹ năng của Ấn Độ.
Tuy nhiên, tinh thần tập thể “chúng ta có thể làm được” sẽ chiếm ưu thế ở đó, tôi tin vậy – đó chỉ là vấn đề thời gian. Tất nhiên có những trở ngại, nhưng với chuyên môn và ảnh hưởng mà người Ấn đã tích lũy được qua nhiều năm… Sự bứt phá của Ấn Độ chắc chắn sẽ là một cảnh tượng đáng kinh ngạc.
Nvidia đang trên đà trở thành công ty có giá trị nhất thế giới. Hôm qua, họ đã thay đổi thế giới. CEO Jensen Huang đã công bố những đột phá trong:
Siêu chip AI
Card đồ họa cho game
Lái xe tự động và robot
Dưới đây là 7 thông báo hàng đầu:
Hôm qua, họ đã giới thiệu những đột phá trong card đồ họa cho game. Sản phẩm hàng đầu của họ, RTX 5090, có hiệu suất gấp đôi so với sản phẩm hàng đầu của thế hệ trước, RTX 4090. Card đồ họa mới cấp thấp – RTX 5070, có thể đạt hiệu suất ngang bằng với RTX 4090 với giá chỉ 549 USD.
Nvidia đã giới thiệu máy tính để bàn đầu tiên của họ có tên Project DIGITS. Với mức giá 3.000 USD, chiếc máy tính mạnh mẽ này được trang bị siêu chip GB10 mới của NVDA, GPU Blackwell và CPU Grace. Với kích thước chỉ bằng bàn tay, các nhà phát triển có thể làm việc với các mô hình AI có tới 405 tỷ tham số.
Siêu chip AI mới của họ, GB10, là phiên bản nhỏ gọn của GB200 công suất cao. Được thiết kế cho các nhà phát triển AI, nhà nghiên cứu và sinh viên để chạy các mô hình AI phức tạp. GB10 sẽ cung cấp năng lượng cho máy tính để bàn mới của họ, Project DIGITS.
Nền tảng NVIDIA DRIVE Hyperion AV mới cung cấp tính năng an toàn và khả năng nâng cao cho lái xe tự động. Nó tích hợp các cảm biến, hệ điều hành, hệ thống lái cấp 2 và các hệ thống an toàn cho các phương tiện thế hệ tiếp theo. Nó đã được Mercedes-Benz, JLR và Volvo áp dụng.
“Khoảnh khắc ChatGPT cho robot tổng quát đang ở ngay trước mắt,” Jensen nói khi công bố nền tảng mô hình nền tảng thế giới Cosmos. Để đẩy nhanh AI trong xe tự lái và robot, Cosmos cung cấp các công cụ và mô hình mô phỏng vật lý và kịch bản thế giới thực.
Các bản thiết kế AI mới cho AI tác nhân, cho phép các nhà phát triển tự động hóa công việc cho doanh nghiệp. Dưới đây là một số quy trình làm việc có thể:
Bản thiết kế tác nhân giọng nói Daily đạt được AI hội thoại thời gian thực
Bản thiết kế AI chuyển đổi PDF thành podcast biến nhiều tài liệu PDF dài, phức tạp thành bài đọc được tạo bởi AI
Bản thiết kế trợ lý nghiên cứu tài liệu của LlamaIndex để tạo blog giúp viết các bài blog chất lượng cao.
NVIDIA công bố Bản thiết kế Isaac GR00T cho Học bắt chước Robot Hình người. Học bắt chước giúp robot hình người học kỹ năng bằng cách bắt chước con người. Nhưng việc xây dựng bộ dữ liệu chất lượng cao rất tốn thời gian và chi phí. Isaac GR00T cho phép các nhà phát triển tạo ra các bộ dữ liệu tổng hợp lớn từ một vài bản demo của con người.
Cổ phiếu của Nvidia đóng cửa ở mức cao kỷ lục 149,43 USD vào thứ Hai, đưa giá trị của công ty lên 3,66 nghìn tỷ USD. Hiện tại, họ đang cạnh tranh sát sao với Apple để trở thành công ty có giá trị nhất thế giới.
CEO Nvidia Jensen Huang nói: “Tôi nghĩ trong vài năm tới, nhân loại sẽ tạo ra nhiều dữ liệu hơn tất cả những gì nhân loại đã từng tạo ra kể từ khi bắt đầu.” Bạn nghĩ tương lai sẽ như thế nào cho AI và Nvidia?
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.
Tính năng dự án nổi bật
Tính năng Dịch thuật Dự án của X-doc:
Hỗ trợ tải lên hàng loạt một số lượng lớn tài liệu
Đảm bảo các câu và đoạn hoàn toàn giống nhau được khóa và dịch nhất quán trong toàn bộ dự án
Phù hợp hơn cho việc xử lý các dự án quy mô lớn liên quan đến hàng trăm tài liệu
Giải pháp cho các dự án quan trọng
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
Độ phân giải lên đến 4K
Imagen 3 – Mô hình tạo hình ảnh chất lượng cao
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.