• Menu
My Account Checkout
21 Th2

Tự động hóa mạng xã hội N8N: Hướng dẫn từng bước với AI Agentic

Tự Động Hóa Mạng Xã Hội N8N với AI Agentic: Hướng Dẫn Từng Bước

Với sự hỗ trợ của các nền tảng tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI), bạn hoàn toàn có thể thực hiện nhiều tác vụ tự động hóa liên quan đến mạng xã hội. Đó có thể là đăng bài tự động từ RSS feed của blog, RSS feed của YouTube hoặc bất kỳ bài đăng theo lịch trình nào khác. Bạn có thể cung cấp từ khóa và AI sẽ tạo hình ảnh và đăng nó thay mặt bạn. Tuy nhiên, đôi khi điều quan trọng là bạn muốn tự mình đăng hình ảnh. Hướng dẫn này sẽ đi sâu vào cách xây dựng một quy trình tự động hóa cho phép bạn làm điều đó.

Tự Động Hóa Mạng Xã Hội với N8N và AI Agentic

Giới Thiệu về Tự Động Hóa Mạng Xã Hội với AI

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng một quy trình tự động hóa mạng xã hội mạnh mẽ bằng cách sử dụng N8N và AI Agentic. Quy trình này cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn hình ảnh bạn đăng trên các nền tảng mạng xã hội khác nhau, đồng thời tận dụng AI để tạo nội dung hấp dẫn.

Trước khi bắt đầu, hãy xem qua các tài khoản mạng xã hội đã được tích hợp vào quy trình này. Ví dụ:

  • X (Twitter): Các bài đăng bạn thấy trên X đều được thực hiện bởi các AI Agent. Cho dù tôi tải lên bất cứ điều gì trên kênh YouTube, nó sẽ tự động tạo ra các bài đăng này. Nếu đó là một bài đăng trên blog, nó cũng sẽ tự động thực hiện điều đó.
  • Facebook: Các bài đăng trên blog và video cũng được tự động chia sẻ ở đây.
  • LinkedIn: Hồ sơ LinkedIn cũng được tích hợp.
  • Instagram: Mặc dù tôi không sử dụng nhiều Instagram, nhưng vì mục đích của hướng dẫn này, tôi cũng đã phát triển nó.

Bây giờ, hãy chạy quy trình làm việc để bạn có thể thấy nó hoạt động như thế nào.

Quy Trình Hoạt Động

Khi bạn kiểm tra quy trình làm việc, nó sẽ mở một biểu mẫu. Bạn sẽ cần cung cấp ID người dùng và mật khẩu. Điều gì đang xảy ra ở đây? Đây là AI Content Agent của Synbrick Social Media. Bạn cần cung cấp tiêu đề bài đăng. Nó có thể là bất cứ điều gì. Ví dụ:

Tôi muốn tạo một bài đăng có nội dung “AI Agentic đang thay đổi cách chúng ta làm việc ngày nay.” Các từ khóa tùy chọn sẽ là “AI Agentic” hoặc bất kỳ từ khóa nào bạn muốn.

Bạn có thể thêm liên kết kêu gọi hành động (call to action link) ở đây. Nếu không, bạn có thể để mặc định. Khi bạn nhấp vào nút “Tiếp tục”, nó sẽ gửi thông tin này và AI Agent sẽ bắt đầu tạo bài đăng. Khi bài đăng được tạo, nó sẽ hiển thị cho bạn để xem lại văn bản. Văn bản này sẽ được tạo riêng cho LinkedIn, Facebook và Twitter. Tất nhiên, bạn có thể thêm văn bản cho Instagram.

Giao diện AI Agentic

Nó cũng cung cấp cho bạn các thẻ (tags) và hashtags liên quan. Điều này có thể tùy chỉnh được. Tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện.

Bây giờ, bạn sẽ tải lên hình ảnh. Các công ty thường không tập trung vào việc có hình ảnh do AI tạo ra. Họ muốn hình ảnh truyền thông xã hội của họ được tạo ra bởi chính họ và sau đó họ muốn tải nó lên nhiều nền tảng. Vì vậy, bạn sẽ tải lên hình ảnh và tiếp tục.

Bạn đang ở giai đoạn tải lên hình ảnh. Khi bạn tải lên hình ảnh, bạn sẽ nhấp vào “Tiếp theo”. Nó sẽ lấy hình ảnh đó. Bạn có thể thấy nó đang tải lên trên x.com, linkedin.com, facebook.com và Instagram. Cuối cùng, nó được đăng.

Các nền tảng mạng xã hội được hỗ trợ

Nếu bạn quay lại các tài khoản mạng xã hội, bạn sẽ thấy rằng mọi thứ đã hoàn thành. Nó đã đăng trên X, Instagram, LinkedIn và Facebook.

  • Instagram: Bài đăng đã được xuất bản với chú thích đã được thêm vào.
  • LinkedIn: Bài đăng cũng được đăng trên LinkedIn với tất cả các hashtags được tạo.
  • Facebook: Bài đăng cũng được đăng trên Facebook.
  • X (Twitter): Bài đăng cũng được đăng trên X.

Ví dụ: Bạn có thể thêm video YouTube và nó sẽ tự động được đưa vào. Bạn có thể thêm bài đăng trên blog và nó cũng sẽ được đưa vào. Bạn đã được giải thích cách tạo Graph API cho Facebook và Instagram, cách tạo API key cho tài khoản LinkedIn và cách tạo API key cho tài khoản Twitter.

Hướng Dẫn Chi Tiết Xây Dựng Quy Trình Tự Động Hóa

Bây giờ, hãy quay lại quy trình làm việc và xem từng bước cách nó được phát triển. Bạn đang ở trên nn.syncbricks.com.

  1. Tạo Biểu Mẫu: Bước đầu tiên là tạo một biểu mẫu để người dùng có thể gửi chi tiết bài đăng. Trong biểu mẫu, xác thực (authentication) là “none”. Bạn có thể thêm xác thực cơ bản (basic authentication) và cung cấp ID người dùng và mật khẩu. Bằng cách này, khi liên kết này được chia sẻ với bất kỳ ai, họ sẽ phải nhập ID người dùng và mật khẩu trước khi có thể truy cập biểu mẫu. Sau đó, họ có thể bắt đầu thêm chi tiết về bài đăng.
  2. AI Agent: AI Agent đang đảm nhận công việc này. Tuy nhiên, bất kỳ ai có quyền truy cập đều có thể xuất bản. Vì vậy, bạn phải rất cẩn thận về việc chia sẻ liên kết. Nếu bạn chia sẻ liên kết với người không được phép đăng trên tài khoản mạng xã hội của bạn, thì đó sẽ là một vấn đề. Những người được cho là chia sẻ nội dung trên mạng xã hội có thể chỉ cần gõ một vài từ và nó sẽ tự động xuất bản bài đăng trên tất cả các tài khoản mạng xã hội. Có rất nhiều AI Agent liên quan đến tài khoản mạng xã hội mà bạn có thể tạo.
  3. Các Trường trong Biểu Mẫu: Bạn có ba trường:
    • Tiêu đề bài đăng (bắt buộc)
    • Từ khóa tùy chọn
    • Liên kết tùy chọn (bạn có thể cung cấp liên kết ở định dạng HTTP)
  4. Nút “Tiếp Tục”: Bạn thêm một nút với nhãn “Tiếp tục để tải lên hình ảnh”. Khi quá trình này hoàn tất, nó sẽ chia dữ liệu đầu vào để tạo hình ảnh tự động. Bạn có thể tách dữ liệu cho AI Agent và dữ liệu cho hình ảnh.

    5. Mô tả quy trình

  5. AI Agent Thực Hiện Công Việc: Bạn phải tùy chỉnh AI Agent này. Ví dụ: bạn có thể đề cập rằng bạn là AI Agent cho synbrick.com, một nền tảng tập trung vào CNTT hàng đầu, cung cấp các bài viết sâu sắc, tin tức công nghệ và xu hướng ngành trong CNTT doanh nghiệp, mã nguồn mở, v.v. Bạn cũng có thể đề cập đến các hướng dẫn trên YouTube và các nền tảng khác. Bằng cách này, nó sẽ thực hiện theo yêu cầu của bạn. Bạn cần cung cấp tất cả thông tin chi tiết về công ty, v.v. Dựa trên đó, bạn có thể tiến hành và cung cấp đầu vào cho nó.
  6. Tổng Hợp Đầu Vào: Khi đầu vào đến, nó sẽ tổng hợp tất cả các đầu vào. Bạn có thể cung cấp cấu trúc đầu ra để nó có thể phân tích cú pháp dựa trên lược đồ đầu vào. Sau đó, bạn đang tổng hợp đầu ra để đầu ra hoàn chỉnh sẽ có trong một định dạng có cấu trúc.
  7. Tải Lên Hình Ảnh: Sau khi AI tạo ra nội dung, bạn sẽ tải lên hình ảnh. Loại trường (field type) là “image” và bạn có thể giới hạn nó chỉ chấp nhận định dạng JPG. Bạn cũng có thể hạn chế kích thước, v.v.
  8. Xem Lại Văn Bản: Trong biểu mẫu này, bạn cung cấp văn bản đã được tạo bởi AI để người dùng có thể xem lại văn bản.
  9. Xuất Bản Lên Mạng Xã Hội: Đây là bước cuối cùng. Bạn sẽ xuất bản trên mạng xã hội.

Xuất Bản Lên Các Nền Tảng Khác Nhau

Dưới đây là cách xuất bản lên các nền tảng khác nhau:

X (Twitter)

Bạn cần thêm một nút cho Twitter hoặc X. Trong đó, bạn sẽ thấy Client ID và Client Secret. Đó là tài khoản Twitter. Dựa trên đó, nó sẽ tạo Tweet. Bạn có thể thấy tài nguyên (resource) sẽ là “tweet” và thao tác (operation) sẽ là “create”. Bạn chỉ cần kéo dữ liệu và thả nó.

Ví dụ: bạn có thể xem cách nó đã được thay đổi trên x.com. Đây là dữ liệu tổng hợp và trong dữ liệu tổng hợp, đây là tất cả các đầu ra bạn nhận được (Instagram, LinkedIn, Facebook và Twitter). Bạn có thể chỉ cần thả bài đăng này ở đây. Bạn có thể thấy nếu bạn chỉ cần xóa nó trong biểu thức, bạn có thể chỉ cần thả bài đăng này ở đây. Vì vậy, nó sẽ tạo bài đăng tương ứng. Đây là văn bản và đây là kết quả từ đây.

LinkedIn

Tương tự, đối với LinkedIn, bạn cũng sẽ cung cấp Client ID và Client Secret trong thông tin xác thực của mình. Sau đó, bạn sẽ chọn Tài nguyên (Resource) là “post”, thao tác (operation) sẽ là “create” và “post as” sẽ là ID hồ sơ tổ chức. Bạn sẽ cung cấp đầu vào về những gì bạn muốn thêm vào đây. Ví dụ: đây là bài đăng trên LinkedIn. Bạn có thể thêm lời kêu gọi hành động (call to action). Nếu bạn chưa thêm bất kỳ liên kết nào, nó sẽ chỉ cung cấp “Chia sẻ thông tin chi tiết của bạn về tác động của AI đối với ngành của bạn”. Đây là cách nó đã thêm vào. Loại phương tiện (media category) là “image”. Trường nhị phân đầu vào (input binary field) là “image”. Bạn có thể thêm tiêu đề (title). Không có tiêu đề nào được tạo, nhưng bạn có thể làm điều đó.

Facebook

Tương tự cho Facebook, hình ảnh đến đây dưới dạng hình ảnh nhị phân (binary image). Trong aggregated data, bạn sẽ thấy call to action và link (nếu có).

Tích hợp Facebook Graph API

Lưu ý quan trọng: Bạn phải tạo mã thông báo trang (page token) trong Graph API trong tài khoản nhà phát triển Facebook. Bạn sẽ tạo ứng dụng (app) và bạn sẽ cấp quyền truy cập trang Facebook và tài khoản Instagram của bạn cho ứng dụng đó. Cuối cùng, bạn sẽ đi đến Graph API và bạn sẽ thấy API key cho trang của bạn và bạn sẽ kéo dài tuổi thọ của nó. Ngoài ra còn có các phương pháp khác, nơi thông qua quy trình làm việc, nó sẽ nhận được API key mới và nó sẽ kéo dài ngày hết hạn của API key và nó sẽ tiếp tục làm như vậy. API key của bạn sẽ không bao giờ hết hạn. Tuy nhiên, bạn nên xem lại quy trình làm việc của mình mỗi tháng một lần và tạo lại API key và xem xét quy trình làm việc để mọi thứ đều ổn.

Nếu đó là video, bạn sẽ chọn “video upload”. Đây là dành cho hình ảnh. Đó là lý do tại sao bạn đã chọn HTTP request là “post” và phiên bản Graph API là 20.0 (đã kiểm tra và nó hoạt động tốt). Đây là ID trang Facebook của bạn mà bạn cũng có thể lấy từ graph. Feed sẽ là loại “feed”. Nếu là ảnh (photos), bạn sẽ nhập “photos” và bạn sẽ gửi nhị phân (binary). Trường là “image”. Các tham số truy vấn (query parameters) sẽ là “message” và “link”. Bạn phải đảm bảo rằng bạn thêm những thứ này. Đối với video thì khác. Nhưng đối với ảnh (photos), đây là cách bạn phải thêm nó cho Facebook.

Instagram

Đối với Instagram, bạn không thể tải trực tiếp hình ảnh từ nhị phân (binary) lên Twitter. Vì vậy, bạn cần tạo một tài khoản trên IMG BB. Đầu tiên, bạn tải hình ảnh này lên imgbb.com. Đây là đường dẫn API: api.imgbb.com/1 (phiên bản 1 upload). Sau đó, bạn sẽ thêm tiêu đề (header) cho thời gian hết hạn (expiration): 600 giây. Sau đó, bạn sẽ thêm API key. Xác thực (authentication) là “none” vì bạn đã thêm API key vào chính URL. Bạn sẽ sử dụng các tham số này, gửi tiêu đề (send headers) và trong tiêu đề (headers), bạn sẽ sử dụng các trường này. Loại nội dung (content type) sẽ là “multipart/form-data”. Bạn sẽ chọn dữ liệu biểu mẫu (form data) và đây sẽ là nhị phân N1 (N1 binary file) của bạn và bạn sẽ gửi hình ảnh đó. Trường đầu vào (input field) cũng sẽ là “image”.

Khi quy trình này hoàn tất cho Facebook, nó sẽ chuyển sang Instagram. Đầu tiên, nó sẽ xuất bản hình ảnh đó và sau đó nó sẽ lấy hình ảnh đó và xuất bản nó lên IMG URL của tài khoản Instagram. Bạn đang sử dụng IMG URL. Đây là jpg. Bạn đã thêm chú thích (caption) được tạo bởi AI Agent. Bạn có thể thấy nó từ nút tổng hợp (aggregate node). Đó là lý do tại sao bạn đang sử dụng trang mã thông báo Syn Bricks (Syn Bricks page token) vì trang đó cũng được liên kết với tài khoản Instagram. Edge sẽ là media publish và nó sẽ đến từ Creation ID.

Bạn đang sử dụng nút hợp nhất (merge node). Với nút hợp nhất này, bạn đã thêm bốn đầu vào (four inputs). Dựa trên bốn đầu vào này, nó sẽ cung cấp cho bạn đầu ra. Bạn thậm chí có thể tạo URL của nó. Ví dụ: đây là x.com. Đây là facebook.com. Đây là LinkedIn. Và cuối cùng là Instagram.

Cải Tiến và Mở Rộng Quy Trình

Đây là quy trình làm việc hoàn chỉnh. Tất nhiên, vẫn còn chỗ để cải tiến. Bạn có thể có các quy trình làm việc khác từ YouTube đến các tài khoản mạng xã hội. Dựa trên video feed đó, nó đang tạo các bài đăng trên mạng xã hội và sau đó nó đang gửi đến đó. Bạn có thể xem bài đăng gần đây nhất. Ví dụ: AI Agentic đã tạo bài đăng liên quan đến tường lửa (firewall). Đây là các bài đăng trên Twitter, Instagram và tất cả các bài đăng này được tạo ở đây và dựa trên đó, nó cũng đã xuất bản. Bạn có thể nhận được phản hồi qua email rằng nó đã được xuất bản.

Bạn có thể dừng lại ở đây và trong trường hợp có bất kỳ điều gì sai sót, bạn có thể kiểm tra nó. Nếu bất kỳ điều gì được xuất bản trên trang web dựa trên RSS feed đó, nó sẽ tạo bài đăng và sau đó nó sẽ xuất bản nó trên Facebook. Bạn có thể liên kết tất cả những thứ này với các tài khoản khác (Facebook, Twitter, LinkedIn, v.v.).

Bạn có thể có bất kỳ đầu vào nào thông qua biểu mẫu hoặc nó có thể đến từ bất kỳ RSS feed nào. Nó có thể được tạo bởi AI Agent. Nó có thể được tạo bởi bảng tính Excel của bạn, nơi bạn chỉ cần nhập từ khóa để nó tự động xuất bản với hình ảnh. Nó tạo ra hình ảnh. Khả năng là vô tận. Sao chép phần này để xuất bản trên X, LinkedIn, Facebook và Instagram. Bạn có thể thêm nhiều hơn nữa. Bạn có thể xuất bản trên Google Maps và từ đây, bạn có thể tạo nút tiếp theo: email marketing bằng Bravo hoặc Sendinblue.

Kết Luận

Đây là tất cả về việc tạo AI Agentic cho bài đăng trên mạng xã hội. Trong kịch bản này, bạn đã thêm hình ảnh của mình. Trong các kịch bản khác, bạn sẽ thấy AI Agent cũng sẽ tạo hình ảnh và sau đó xuất bản trên mạng xã hội. Hãy tiếp tục đến bài giảng tiếp theo. Bây giờ chúng ta sẽ xem chúng ta có thể làm gì khác bằng cách sử dụng các nền tảng tự động hóa quy trình làm việc và các mô hình AI.

Hãy tiếp tục khám phá những khả năng vô tận mà tự động hóa và AI có thể mang lại cho chiến lược truyền thông xã hội của bạn.

21 Th2

Grok 3: Đánh giá, so sánh & cách sử dụng miễn phí

Đánh Giá Grok 3: So Sánh Với ChatGPT, DeepSeek R1, Perplexity – Hướng Dẫn Sử Dụng Miễn Phí

Giới thiệu về Grok 3

Grok 3, một sản phẩm trí tuệ nhân tạo mới nhất, đã được tỷ phú Elon Musk tuyên bố là AI thông minh nhất thế giới. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá liệu tuyên bố này có đúng sự thật hay không, đồng thời đánh giá các tính năng và so sánh Grok 3 với các đối thủ hàng đầu như ChatGPT, DeepSeek R1 và Perplexity AI.

Grok 3 AI

Những tính năng mới của Grok 3

Khi truy cập Grok 3, bạn sẽ nhận thấy hai tính năng mới nổi bật là Deep Search và Thinking. Deep Search tương tự như Deep Research của OpenAI hoặc Perplexity AI, cho phép bạn tìm kiếm chuyên sâu, đưa ra câu trả lời chi tiết và lập luận logic nhờ khả năng tìm kiếm nhanh chóng và chủ động.

Tính năng Thinking tương tự như Deep Thinking của DeepSeek R1 hoặc reasoning của OpenAI. Nó hỗ trợ giải quyết các bài toán khó trong toán học, khoa học và lập trình. Đây là một bước tiến lớn, giúp Grok 3 không chỉ là một công cụ tìm kiếm thông tin mà còn là một trợ lý ảo thông minh, có khả năng tư duy và giải quyết vấn đề phức tạp.

Thông tin về Grok 3

Theo Elon Musk, Grok 3 được huấn luyện với lượng tính toán gấp 10 lần so với Grok 2, phiên bản tiền nhiệm. So với các mô hình AI hàng đầu hiện nay, Grok 3 có tốc độ phát triển đáng kinh ngạc. OpenAI mất 1 năm để phát triển GPT-4, Google mất nửa năm để nâng cấp từ Gemini 1 lên Gemini 1.5, trong khi xAI chỉ mất 1 năm rưỡi để ra mắt ba thế hệ mới. Chiến lược của họ là cải tiến liên tục thay vì chờ đợi một phiên bản hoàn thiện tuyệt đối.

Tốc độ phát triển này có được nhờ trung tâm dữ liệu khổng lồ của xAI tại Memphis, nơi vận hành 20.000 GPU để đẩy nhanh quá trình huấn luyện. Điều này cho thấy xAI đã đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng để hỗ trợ cho sự phát triển của Grok 3.

Sức mạnh của Grok 3

Grok 3 vượt trội so với các đối thủ trong các bài toán về toán học, khoa học và lập trình. Biểu đồ so sánh cho thấy Grok 3 vượt trội hơn hẳn so với các AI khác như GPT-4, Gemini 1.5 Pro, DeepSeek R1, và Claude 3 Opus về khả năng suy luận và tính toán.

Về khả năng lý luận (reasoning), Grok 3 và Grok 3 Mini đều có kết quả cao hơn so với Claude 2 Pro, DeepSeek V2, Claude 3.5 Sonnet và GPT-4o. Điều này củng cố thêm nhận định rằng Grok 3 là một trong những AI thông minh nhất thế giới hiện nay.

Cách Sử Dụng Grok 3 Miễn Phí

Trước đây, để sử dụng Grok 3 với các tính năng Deep Search và Thinking, bạn cần phải trả phí gói Premium Plus với giá 32 đô la một tháng. Tuy nhiên, Elon Musk đã thông báo rằng Grok 3 hiện đang miễn phí cho tất cả mọi người trong một thời gian ngắn. Đây là cơ hội tuyệt vời để trải nghiệm sức mạnh của AI hàng đầu thế giới mà không tốn bất kỳ chi phí nào.

Bạn có thể truy cập Grok 3 thông qua nền tảng X (Twitter) hoặc trực tiếp tại trang web grok.com. Đường link truy cập sẽ được cung cấp ở phần mô tả của bài viết này.

Thử Nghiệm Grok 3

Để đánh giá khả năng của Grok 3, chúng ta sẽ thử nghiệm với một vài câu hỏi cơ bản và so sánh với các AI khác.

Câu hỏi cơ bản

Đầu tiên, chúng ta sẽ hỏi Grok 3 một câu hỏi đơn giản nhưng không phải AI nào cũng trả lời đúng: “Số 9.9 và số 9.11, số nào lớn hơn?”. Grok 3 đã trả lời chính xác rằng 9.9 lớn hơn 9.11, một điều mà ChatGPT đôi khi trả lời sai.

Ví dụ về câu trả lời của Grok 3

Tạo hình ảnh

Tiếp theo, chúng ta sẽ yêu cầu Grok 3 tạo một hình ảnh về “một cô gái Việt Nam xinh đẹp mặc áo dài đội nón lá và ngồi uống cà phê trên đường phố Hà Nội”. Kết quả cho thấy Grok 3 tạo ra bốn hình ảnh. Tuy nhiên, chất lượng hình ảnh chưa thực sự tốt, đặc biệt là phần tay còn bị lỗi. Mặc dù vậy, hình ảnh trông khá chân thật, không giống như hình AI thông thường.

Ví dụ về tạo ảnh bằng Grok 3

Tìm kiếm thông tin chi tiết

Chúng ta sẽ yêu cầu Grok 3 cung cấp thông tin chi tiết về việc ra mắt của Grok 3. Điều đáng chú ý là Grok 3 tự động kích hoạt tính năng Deep Search và cung cấp thông tin cực kỳ mới, lấy từ các nguồn uy tín, bao gồm cả các bài đăng trên X (Twitter). Grok 3 còn đề cập đến việc Grok 3 đang được cung cấp miễn phí trong thời gian ngắn, một thông tin mà các AI khác như ChatGPT và Perplexity AI không cập nhật kịp thời.

So sánh khả năng cập nhật thông tin

Để so sánh khả năng cập nhật thông tin, chúng ta sẽ đặt câu hỏi tương tự cho ChatGPT (GPT-4o), DeepSeek R1 và Perplexity AI. Kết quả cho thấy:

  • ChatGPT: Trả lời khá ngắn gọn và không đề cập đến việc Grok 3 đang được cung cấp miễn phí.
  • DeepSeek R1: Không đưa ra được thông tin nếu không bật tính năng tìm kiếm.
  • Perplexity AI: Đề cập đến tính năng Deep Search và Thinking, nhưng thông tin về việc Grok 3 miễn phí là không chính xác, vẫn cho rằng chỉ người dùng Premium Plus mới có quyền truy cập.

Điều này cho thấy Grok 3 có khả năng cập nhật thông tin nhanh chóng và chính xác hơn so với các đối thủ.

Đánh Giá Tính Năng Deep Search

Để đánh giá tính năng Deep Search, chúng ta sẽ đặt câu hỏi: “Tại sao vàng lại tăng mạnh trong thời gian qua?”.

Grok 3 Deep Search đã đưa ra câu trả lời chi tiết, khám phá các nguyên nhân đằng sau xu hướng tăng giá vàng, bao gồm bất ổn kinh tế, lạm phát, căng thẳng địa chính trị, ngân hàng trung ương mua vào và đồng đô la suy yếu. Các nguồn thông tin đều được trích dẫn rõ ràng, bao gồm cả các nguồn nước ngoài uy tín.

Đặc biệt, Grok 3 tích hợp cả tính năng lý luận, đưa ra các lập luận logic và trích nguồn chi tiết từ các trang web khác nhau. Điều này giúp người dùng hiểu rõ hơn về vấn đề và có thể kiểm chứng thông tin một cách dễ dàng.

So sánh Deep Search với Perplexity AI

Để so sánh, chúng ta sẽ sử dụng tính năng Deep Research của Perplexity AI với cùng câu hỏi. Kết quả cho thấy:

  • Perplexity AI: Trả lời nhanh chóng, nhưng câu trả lời chung chung và không chi tiết bằng Grok 3. Nguồn thông tin được đánh số thay vì trích dẫn cụ thể, gây khó khăn cho việc kiểm chứng.

Trong khi đó, Grok 3 Deep Search cung cấp câu trả lời chi tiết, thuyết phục, trích dẫn nguồn cụ thể và có bảng tổng hợp các yếu tố tác động đến giá vàng. Điều này cho thấy Deep Search của Grok 3 vượt trội hơn hẳn so với Deep Research của Perplexity AI.

Đánh Giá Tính Năng Thinking

Để đánh giá tính năng Thinking, chúng ta sẽ sử dụng một bài toán phức tạp: “Viết một chương trình Python cho thấy một quả bóng đang nảy trong một hình lục giác, quả bóng chịu tác động của trọng lực và ma sát, và nảy ra khỏi bức tường một cách thực tế”. Đây là một bài toán liên quan đến vật lý và đòi hỏi khả năng lập trình cao.

Grok 3 đã xử lý bài toán này khá tốt. Nó đưa ra đoạn code Python để tạo ra hình lục giác và quả bóng nảy, đồng thời tính đến các yếu tố vật lý như trọng lực và ma sát.

So sánh với ChatGPT (GPT-4o)

Để so sánh, chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT (GPT-4o) với cùng bài toán. ChatGPT đưa ra đoạn code tương tự, nhưng có thêm hướng dẫn chi tiết về cách chạy chương trình. Đây là một điểm cộng, giúp người dùng không có kinh nghiệm lập trình có thể dễ dàng thực hiện.

Tuy nhiên, Grok 3 có thể được yêu cầu cung cấp hướng dẫn tương tự. Về cơ bản, cả Grok 3 và ChatGPT đều có khả năng giải quyết bài toán phức tạp này.

Chạy thử chương trình

Chúng ta sẽ copy đoạn code Python từ Grok 3 và chạy thử bằng một ứng dụng trực tuyến. Kết quả cho thấy chương trình chạy khá tốt, quả bóng nảy một cách tự nhiên trong hình lục giác.

Kết luận

Grok 3 là một AI mạnh mẽ với nhiều tính năng ấn tượng. Khả năng cập nhật thông tin nhanh chóng, tính năng Deep Search chi tiết và khả năng giải quyết bài toán phức tạp của Thinking khiến Grok 3 trở thành một đối thủ đáng gờm trong thị trường AI.

Mặc dù vẫn còn một vài hạn chế, như chất lượng hình ảnh chưa cao và thiếu hướng dẫn chi tiết trong một số trường hợp, Grok 3 vẫn là một công cụ hữu ích cho việc tìm kiếm thông tin, học tập và giải trí. Đặc biệt, việc Grok 3 đang được cung cấp miễn phí trong thời gian ngắn là một cơ hội tuyệt vời để trải nghiệm sức mạnh của AI hàng đầu thế giới.

So sánh Grok 3 với các AI khác

Lời khuyên

Nếu bạn đang tìm kiếm một AI thông minh, có khả năng cập nhật thông tin nhanh chóng và cung cấp câu trả lời chi tiết, Grok 3 là một lựa chọn đáng cân nhắc. Hãy nhanh chóng trải nghiệm Grok 3 miễn phí trước khi chương trình kết thúc.

20 Th2

4 Ứng Dụng AI n8n Cần Thiết Giúp Tự Động Hóa Công Việc

4 Ứng Dụng AI n8n Cần THIẾT Bạn CẦN Bắt Đầu Sử Dụng Mỗi Ngày

Chào mừng các bạn, hôm nay tôi rất vui mừng được chia sẻ với các bạn bốn cách thực tế để triển khai các AI agent vào cuộc sống của bạn ngay hôm nay. Cho dù bạn đang làm việc cho một công ty, bạn là một freelancer, hay bạn đang điều hành doanh nghiệp của riêng mình, video này dành cho bạn. Mục tiêu của video này là cung cấp cho bạn những bản thiết kế giúp bạn tiết kiệm được hàng giờ mỗi tuần. Nếu bạn thích bất kỳ điều gì bạn thấy, mỗi bản thiết kế này sẽ có sẵn để bạn tải xuống hoàn toàn miễn phí. Bạn chỉ cần vào phần mô tả, có các liên kết đến các video khác hướng dẫn cách xây dựng chúng, và trong những video đó, bạn sẽ tìm thấy các bản thiết kế miễn phí để tải xuống. Sau khi bạn tìm thấy chúng, bạn nhấn vào ba dấu chấm này và nhập tệp vào tài khoản của bạn, và nó sẽ là của bạn miễn phí.

Hãy bắt đầu ngay bây giờ. AI agent đầu tiên mà tôi muốn nói đến là một thứ mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng, và nó sẽ làm cho cuộc sống của bạn tốt hơn rất nhiều. Nó sẽ mang lại cho bạn sự an tâm và tiết kiệm rất nhiều thời gian.

AI Agent trong n8n

1. Phân loại và Tóm tắt Email bằng AI

Khi một email đến tài khoản của bạn, tôi chỉ đang sử dụng Gmail trong ví dụ này, nhưng bạn có thể sử dụng bất kỳ nhà cung cấp email nào bạn muốn. AI agent sẽ phân loại email đó và nó sẽ hiểu: email này thuộc tab khuyến mãi, tab xã hội, tab cá nhân, tab bán hàng, tuyển dụng hay biên lai? Nó sẽ xem xét email của bạn và cung cấp một nhãn cho nó. Vì vậy, khi một email đến, nó sẽ tự động được gắn nhãn. Điều này giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và mang lại sự an tâm, đồng thời tổ chức toàn bộ hộp thư đến của bạn.

Các bước thực hiện:

  1. Phân loại Email: Sử dụng AI để tự động phân loại email vào các tab khác nhau như khuyến mãi, xã hội, cá nhân, bán hàng, v.v.
  2. Xử lý Email theo Loại:
    • Email Khuyến Mãi: Đánh dấu là đã đọc hoặc xóa tự động các email khuyến mãi sinh nhật nếu bạn không muốn nhận chúng.
    • Email Xã Hội: Tóm tắt các email xã hội và lưu vào Google Sheet để theo dõi.
    • Email Cá Nhân Quan Trọng: Tạo bản nháp trả lời tự động cho các email cá nhân quan trọng.
    • Email Bán Hàng: Tự động gửi phản hồi cho các email bán hàng.
    • Email Biên Lai: Chuyển tiếp tự động các email biên lai đến kế toán của bạn.

Nhưng chúng ta sẽ tiến thêm một bước nữa. Có rất nhiều điều chúng ta có thể làm với những email đó. Ví dụ, nếu bạn ghét thức dậy vào ngày sinh nhật của mình và nhận được hàng loạt email từ các công ty thương mại điện tử với nội dung Chúc mừng sinh nhật, đây là giảm giá 20% để bạn tiêu tiền của mình và làm lợi cho chúng tôi, thì đây là giải pháp cho bạn. Bạn có thể đánh dấu những email đó là đã đọc, thậm chí xóa chúng. Một ví dụ khác là nếu bạn muốn tóm tắt các email, ví dụ như các email xã hội. Bạn có thể tóm tắt chúng và đưa vào Google Sheet một cách dễ dàng thông qua quy trình này.

Nhưng giả sử bạn có một email cá nhân quan trọng đến, ví dụ như bạn bè của bạn liên lạc và mời bạn đi cà phê lúc 4 giờ chiều. Bạn có thể tự động tạo một bản nháp trả lời. Có thể bạn không muốn gửi nó ngay lập tức, bạn muốn tạo bản nháp trước, và tự động hóa này có thể làm điều đó cho bạn ngay lập tức. Hoặc nếu bạn nhận được các email bán hàng và bạn muốn tự động gửi phản hồi, bạn có thể thiết lập để khi có email bán hàng đến, nó sẽ tự động được gửi đi. Cuối cùng, nếu bạn có các biên lai và bạn muốn gửi hoặc chuyển tiếp chúng cho kế toán của mình, bạn có thể làm điều đó tự động với tự động hóa này. Nó sẽ chỉ chuyển tiếp những email đó đi. Đó là quy trình đầu tiên.

2. Tạo Hệ Thống RAG (Retrieval Augmented Generation)

Quy trình thứ hai mà tôi muốn nói đến là tạo ra một hệ thống RAG. Hãy xem nó trông như thế nào. RAG là viết tắt của Retrieval Augmented Generation (Tạo sinh tăng cường truy xuất). Hãy để tôi đưa ra một ví dụ điển hình về lý do tại sao điều này hữu ích. Nếu bạn phải thực hiện các tin nhắn cá nhân, cho dù đó là tin nhắn văn bản, email hay bất kỳ loại tin nhắn nào, bạn có thể nghĩ rằng chắc chắn có một cách tốt hơn để làm điều này. Tại sao tôi không thể tự động gửi những tin nhắn này đi, hoặc ít nhất là tạo bản nháp? Câu trả lời là có, bạn có thể sử dụng một chatbot AI. Nhưng hãy tiến thêm một bước nữa. Một chatbot AI thì tốt, nhưng nó không được đào tạo trên dữ liệu của tôi. Nếu tôi muốn thay thế bản thân, theo truyền thống, tôi sẽ phải thuê một nhân viên và dạy họ mọi thứ tôi biết. Nhưng bạn không cần phải làm điều đó nữa, vì giờ đây bạn có thể thuê một nhân viên AI được đào tạo trên mọi điểm tiếp xúc trong lịch sử công ty của bạn.

Cách hoạt động:

  1. Tải Dữ Liệu Lên Google Drive: Mọi tài liệu, hợp đồng, SOP (Standard Operating Procedure) được tải lên một thư mục Google Drive cụ thể.
  2. Lưu Trữ trong Vector Database: Dữ liệu được lưu trữ trong một vector database, đóng vai trò như một cơ sở dữ liệu cá nhân chứa mọi thông tin về công ty, nhân viên, lịch sử, tin nhắn, tài liệu, v.v.
  3. Phản Hồi Tự Động Dựa trên Dữ Liệu: Khi có người nhắn tin, hệ thống sẽ trả lời dựa trên thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
  4. Tạo Tác Vụ và Nhắc Nhở Theo Dõi: Hệ thống có thể tự động tạo các tác vụ và nhắc nhở theo dõi dựa trên yêu cầu của khách hàng.

Hãy xem điều này, nó rất tuyệt. Mỗi khi chúng ta tải bất kỳ thứ gì lên một thư mục Google Drive, ví dụ như hợp đồng này, đây chỉ là một trong số hàng nghìn, hàng chục nghìn, hàng trăm nghìn điểm tiếp xúc mà bạn có thể thêm vào. Chúng ta sẽ lưu trữ dữ liệu này bên trong một thứ gọi là vector database, ngay tại đây. Về cơ bản, cơ sở dữ liệu này được đào tạo trên lịch sử của toàn bộ công ty của bạn. Hãy nghĩ về điều này như cơ sở dữ liệu cá nhân của bạn, nơi biết mọi thứ về bạn, nhân viên của bạn, lịch sử công ty của bạn, tất cả các tin nhắn bạn đã từng gửi, tất cả các tài liệu bạn đã từng tạo, tất cả các câu hỏi thường gặp, tất cả các tài liệu hỗ trợ, quy trình hoạt động tiêu chuẩn, mọi thứ sẽ được lưu trữ ở đây. Mọi thứ. Sau đó, khi mọi người nhắn tin cho bạn, bạn có thể trả lời dựa trên tất cả thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của bạn. Bạn thậm chí có thể đẩy điều này để tự động thực hiện các tác vụ như tạo lời nhắc theo dõi để bạn hành động theo yêu cầu của khách hàng.

Ví dụ, nếu chúng ta hỏi Công ty này là gì? hệ thống RAG sẽ trả lời Bạn đã liên hệ với DJing.ca, lựa chọn hàng đầu cho dịch vụ DJ tại Vancouver. Sau đó, bạn có thể hỏi Tôi muốn tìm hiểu thêm, giá dịch vụ DJ đám cưới là bao nhiêu và bao gồm những gì? Thông thường, đây là nơi các chatbot AI gặp khó khăn, vì chúng không được đào tạo trên dữ liệu cá nhân của bạn. Nhưng trong trường hợp này, nó được đào tạo. Vì vậy, nó có thể trả lời Dịch vụ DJ đám cưới ở Vancouver thường có giá từ [mức giá] và bao gồm tất cả các dịch vụ này. Nếu bạn muốn nói chuyện thêm, hãy cho tôi biết. Nó thậm chí có thể theo dõi và gửi một tin nhắn văn bản khác, sẽ đến trong vài giây theo thời gian thực. Sau đó, nó sẽ tạo một phản hồi khác dựa trên câu hỏi mà chúng ta vừa gửi.

Câu hỏi tiếp theo là Bạn có thể giới thiệu một DJ trong nhóm của bạn không? Tôi muốn nhạc pop. Hệ thống RAG này sẽ tự động quay lại, tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu của nhóm chúng tôi và đưa ra một đề xuất cá nhân cho một DJ trong nhóm của chúng tôi. Nó sẽ trả lời Chắc chắn rồi, cho nhạc pop, tôi khuyên bạn nên chọn Zach, người kết hợp các bản hit top 40 với những bản nhạc cũ, hoặc Jay, người có danh tiếng tuyệt vời và đã chơi cho các sự kiện lớn. Tất cả những tin nhắn này bạn đang thực hiện thủ công, hãy tưởng tượng nếu bạn không cần phải làm điều này nữa. Bạn có thể trả một khoản tiền nhỏ cho một AI agent để trả lời bạn. Nó sẽ được đào tạo trên mọi thứ bạn biết và nó sẽ trả lời một cách chuyên nghiệp mỗi lần. Điều này có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian.

3. Web Scraping AI Agent

Một AI agent khác là web scraping AI agent. Về cơ bản, nó được đào tạo để thu thập dữ liệu từ các trang web như Google Maps hoặc Yellow Pages. Trước đây, nếu bạn muốn thực hiện tiếp thị ra bên ngoài cho các agency khác, bạn phải vào Google Maps, tìm kiếm Toronto landscapers, thu thập số điện thoại, truy cập trang web của họ, lấy email và gửi email đi. Đó là một việc rất phiền phức. Nhưng với một hệ thống như thế này, AI agent này sẽ cho phép bạn thu thập dữ liệu từ bất kỳ trang web nào bạn muốn. Có thể là Google Maps, Yellow Pages, Apollo (thu thập thông tin khách hàng tiềm năng trong bất kỳ ngành nào), Instagram, TikTok hoặc bất kỳ nền tảng mạng xã hội nào khác. Đây chỉ là một ví dụ, bạn có thể thêm bất kỳ thứ gì bạn muốn vào đây. Bạn có thể tạo trình thu thập dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình và bắt đầu thu thập dữ liệu từ bất kỳ trang web nào ngoài kia. Nếu bạn có một trang web chuyên biệt mà bạn cần thông tin, không vấn đề gì, hệ thống này có thể làm được. Bạn chỉ cần xây dựng nó, nhưng bạn đã có một mẫu tuyệt vời để bắt đầu.

Web Scraping AI Agent

Nếu bạn cần lấy dữ liệu từ bất kỳ trang web nào, đây là một nơi tuyệt vời để giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian mỗi ngày. Bạn có thể có nó trong túi của bạn, trò chuyện với nó và nó sẽ trả lời bạn ngay lập tức. Nó cũng sẽ điền tất cả dữ liệu này vào một Google Sheet, vì vậy bạn sẽ nhận được các phản hồi này trở lại Google Sheet. Bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ mục đích gì. Nếu bạn muốn kết nối nó với một nhà cung cấp email và bắt đầu gửi email cho những người này, không vấn đề gì, bạn có thể làm điều đó.

Cách hoạt động:

  1. Xác định Trang Web Mục Tiêu: Chọn trang web bạn muốn thu thập dữ liệu, ví dụ như Google Maps, Yellow Pages, hoặc các trang mạng xã hội.
  2. Thiết Lập Trình Thu Thập Dữ Liệu: Tạo hoặc sử dụng trình thu thập dữ liệu tùy chỉnh để lấy thông tin từ trang web mục tiêu.
  3. Thu Thập và Lưu Trữ Dữ Liệu: AI agent sẽ thu thập dữ liệu và điền vào Google Sheet.
  4. Sử Dụng Dữ Liệu: Sử dụng dữ liệu đã thu thập cho các mục đích khác nhau, chẳng hạn như tiếp thị qua email.

4. AI Personal Assistant Agent

AI agent cuối cùng mà tôi muốn nói đến hôm nay là AI personal assistant agent. Nó được trang bị để làm bất cứ điều gì bạn muốn nó làm. Bạn muốn nó thực hiện các cuộc gọi ra bên ngoài, ví dụ như bạn muốn nó đặt một cuộc hẹn làm tóc cho bạn, không vấn đề gì. Nó có thể thực hiện các cuộc gọi thay mặt bạn và gọi cho ai đó và nhận lại câu trả lời, đồng thời đặt cuộc hẹn làm tóc đó cho bạn. Bạn muốn nó quản lý Lịch Google hoặc tài khoản Gmail của bạn, không vấn đề gì, nó có thể làm điều đó. Nó có thể cập nhật mọi thứ theo thời gian. Bạn muốn nó đăng lên mạng xã hội hoặc tạo các bài đăng trên blog, nó có thể làm điều đó. Quản lý các tác vụ, cập nhật, xóa, loại bỏ hoặc chỉ xử lý các tài liệu hoặc hóa đơn, nó có thể làm tất cả những điều đó và nhiều hơn nữa. Bạn có thể thêm bao nhiêu công cụ tùy thích vào đây.

Các chức năng chính:

  • Thực hiện cuộc gọi: Đặt lịch hẹn làm tóc, gọi điện cho đối tác, v.v.
  • Quản lý Lịch Google và Gmail: Cập nhật sự kiện, gửi email, v.v.
  • Đăng bài lên mạng xã hội và tạo bài blog: Tạo nội dung tự động.
  • Quản lý tác vụ: Thêm, sửa, xóa tác vụ.
  • Xử lý tài liệu và hóa đơn: Tải lên, phân tích, và lưu trữ dữ liệu từ tài liệu.

Hãy thử xem. Tôi sẽ gửi một tin nhắn thoại: Bạn có thể đặt một cuộc hẹn làm tóc cho tôi vào ngày mai trong khoảng thời gian từ 10 giờ sáng đến 5 giờ chiều với nhà tạo mẫu tóc yêu thích của tôi, Stacy, được không? Chúng ta sẽ tự động nhận được tin nhắn đó, nó sẽ chuyển đổi tin nhắn đó thành văn bản, nó sẽ gọi AI agent, nó sẽ kiểm tra xem tôi có rảnh vào ngày mai không, và khi tôi rảnh vào thời điểm đó, nó sẽ gửi lại yêu cầu đó cho agent để xử lý. Yêu cầu mà nó sẽ xử lý là gọi cho nhà tạo mẫu tóc đó. Trong ví dụ này, tôi chỉ đang sử dụng điện thoại cá nhân của mình để thực hiện cuộc gọi này, để các bạn có thể nghe thấy điều này trong thời gian thực khi cuộc gọi đến.

[Cuộc gọi thực tế từ AI agent]

Đó là cách chúng ta có thể dễ dàng sử dụng các AI agent để gọi điện. Đây chỉ là một trong nhiều công cụ bạn sẽ thấy ở đây. Nó thực sự đã làm sai lệch thời gian một chút, nhưng sau đó nó đã tự sửa. Rõ ràng là nó không hoàn hảo 100% ngay khi xuất xưởng vào thời điểm ghi âm này, nhưng đây là công nghệ tệ nhất mà bạn từng thấy. Nó chỉ đi theo một hướng duy nhất, đó là đi lên. Rõ ràng là rất tuyệt. Nó sẽ thực hiện cuộc gọi đó, sau đó nó sẽ xử lý nó, nó sẽ thêm cuộc gọi đó vào lịch của chúng ta, và sau đó nó sẽ nhắn tin lại cho chúng ta rằng cuộc gọi này đã được thêm vào lịch. Hãy xem lịch của chúng ta vào ngày mai, chúng ta có một cuộc hẹn làm tóc với Stacy vào lúc 2 giờ chiều. Nó cũng đã gửi cho chúng ta một tin nhắn rằng cuộc hẹn đã được đặt thành công.

Đây chỉ là một trong nhiều điều bạn có thể làm với AI agent này. Bạn cũng có thể cập nhật Lịch Google của mình hoặc bạn có thể gửi email. Hãy thử một ví dụ. Bạn có thể đặt một sự kiện cà phê với Jono vào ngày mai lúc 3 giờ chiều, và bạn cũng có thể gửi một email cho Jono xác nhận rằng tôi sẽ gặp anh ấy vào ngày mai lúc 2 giờ chiều được không? Nó sẽ nhận tin nhắn đó và nó sẽ làm điều tương tự. Đầu tiên, nó sẽ xem Lịch của tôi, đảm bảo rằng chúng ta rảnh vào thời điểm đó, và sau khi chúng ta rảnh, nó sẽ tạo sự kiện đó và sau đó gửi email đó cho Jono. Hãy xem điều này, sự kiện cà phê của bạn đã được lên lịch thành công và chúng tôi cũng đã gửi email xác nhận cho Jono. Chúng ta có thể xem và thấy rằng chúng ta có sự kiện cà phê được lên lịch ở đây, và chúng ta cũng sẽ nhận được email đó trong hộp thư đến của mình.

Một điều khác mà AI agent này có thể làm là xử lý tài liệu. Ví dụ, nếu tôi muốn tải một tài liệu lên đây, tôi có thể thêm một tệp vào đây. Tôi sẽ chọn thỏa thuận này, tôi sẽ nói Vui lòng tải tài liệu này lên Google Drive và Sheets. Nó sẽ mất một vài giây để xử lý việc này, và sau khi chúng ta đã hoàn thành, chúng ta có thể tải lên trực tiếp lên Google Drive và chúng ta thậm chí có thể trích xuất thông tin từ tài liệu đó và gửi các mục dòng đó vào Google Sheets. Ví dụ, đây là giao diện của tài liệu mà chúng ta sẽ tải lên, và có thể chúng ta muốn sử dụng thông tin này, chúng ta muốn trích xuất dữ liệu từ tài liệu này, có thể chúng ta muốn kéo ra những thứ như các mục dòng này, bởi vì nếu bạn phải làm kế toán và nhập từng mục dòng một, rõ ràng đây có thể là một việc rất đau đầu và mệt mỏi. Đây là một trong những điều mà tôi chỉ muốn đâm vào mắt mình khi nghĩ đến, vì tôi không thể nghĩ ra nhiều điều nhàm chán hơn trong kinh doanh so với việc làm những việc như thế này. Xin lỗi tất cả các kế toán gia, xin đừng ghét tôi vì đã nói điều đó. Nhưng chúng ta cũng có thể chỉ trích xuất các mục dòng và chúng ta có thể nhập chúng vào Google Sheet của mình, điều này thực sự vừa mới diễn ra trong thời gian thực.

Kết luận

Đó là tất cả cho video này. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã xem. Trước khi chúng ta chia tay, tôi muốn cho bạn biết rằng tôi vừa mới phát hành cộng đồng School của mình cách đây khoảng hai, ba ngày. Đây là một nơi dành cho những người đang muốn phát triển các AI agent, đang muốn học về tự động hóa AI và triển khai nó vào cuộc sống, vào công việc kinh doanh của họ, và chỉ muốn giành lại thời gian của họ, kiếm được nhiều tiền hơn. Nếu đó là điều bạn quan tâm, được bao quanh bởi một cộng đồng những người có cùng chí hướng và có quyền truy cập vào hơn 100 video chưa được phát hành trên YouTube, thì cộng đồng này là dành cho bạn. Và cuối cùng, với tất cả các bản thiết kế này, bạn có thể tải xuống chúng hoàn toàn miễn phí. Có một liên kết trong phần mô tả bên dưới, bạn chỉ cần nhấn vào ba dấu chấm này và nhập tệp, và nó sẽ là của bạn. Cảm ơn các bạn rất nhiều vì đã xem video này. Tôi hy vọng bạn thấy nó có giá trị. Hãy nhớ đăng ký kênh bên dưới nếu bạn thích video này, và tôi sẽ gặp lại các bạn trong video tiếp theo. Cảm ơn bạn và chúc bạn một ngày tuyệt vời. Tạm biệt!

20 Th2

AI và No-Code: Công cụ đột phá cho kinh doanh SaaS

Bắt Đầu Kinh Doanh SaaS Với Các Công Cụ AI và No-Code

Giới thiệu về AI và No-Code trong SaaS

Trong thế giới kinh doanh SaaS (Software as a Service) ngày nay, sự kết hợp giữa
trí tuệ nhân tạo (AI) và nền tảng no-code đang tạo ra
một cuộc cách mạng thực sự. Chúng không còn là những thuật ngữ “buzzword” nữa, mà đã trở thành những
công cụ hữu ích, thiết thực giúp bạn vận hành doanh nghiệp một cách hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ giới
thiệu đến bạn 7 công cụ no-code và AI, những công cụ mà bạn khó có thể tưởng tượng được cách đây 10
năm, và cách chúng có thể giúp bạn xây dựng và phát triển doanh nghiệp SaaS của mình.

Ứng dụng AI và No-Code trong SaaS

7 Công Cụ AI và No-Code Thay Đổi Cuộc Chơi SaaS

1. Framer: Xây Dựng Website Nhanh Chóng

Framer ban đầu là một thư viện JavaScript để xử lý các hiệu ứng CSS,
nhưng giờ đây đã trở thành một trình xây dựng website no-code mạnh mẽ. Nếu bạn đã từng sử dụng Figma,
bạn sẽ cảm thấy rất quen thuộc với Framer. Khi bắt đầu một dự án mới, bạn sẽ có một canvas trống. Bạn
có thể kết hợp các khối nội dung khác nhau bằng cách kéo và thả. Framer cung cấp rất nhiều khối dựng sẵn
để bạn lựa chọn và bạn có thể thiết lập CMS để quản lý nội dung một cách động. Ứng dụng này hoạt động
rất nhanh và mượt mà. Bạn có thể thiết lập các điểm dừng khác nhau cho điện thoại và máy tính bảng và
xem chúng cạnh nhau khi thiết kế. Tất cả mọi thứ đều nằm trên một canvas mà bạn có thể di chuyển và
thu phóng một cách tự do. Chỉ với một cú nhấp chuột, website của bạn sẽ được xuất bản trực tiếp.

Nhược điểm lớn nhất của Framer là nó quá đơn giản. Bạn có thể tạo các website cơ bản, nhưng bạn sẽ
nhanh chóng cảm thấy bị giới hạn so với các công cụ như Webflow. Tuy nhiên, Framer có một ưu điểm lớn là
nó rất dễ học và sử dụng. Gần như bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một website đẹp mắt một cách nhanh chóng.
Framer còn có một tính năng rất thú vị: plugin cho Figma. Nếu bạn có một thiết kế website trong Figma,
bạn có thể dễ dàng biến nó thành một website trực tiếp chỉ trong vài giây.

2. Midjourney: Tạo Hình Ảnh AI Chất Lượng Cao

Midjourney là một công nghệ AI mà bạn có thể sử dụng để tạo ra hình ảnh
từ một đoạn mô tả (prompt). Điều này có nghĩa là bạn có thể cho Midjourney biết bạn muốn thiết kế gì
và kết hợp nó với các hình ảnh mẫu để lấy cảm hứng, và nó sẽ tạo ra những hình ảnh chất lượng cao được
tạo hoàn toàn bằng AI. Điều này vô cùng hữu ích khi bạn muốn bán một sản phẩm, vì giao diện và cảm nhận
của website có tác động rất lớn đến khách truy cập. Midjourney có thể giúp bạn tạo ra những hình ảnh và
đồ họa đẹp mắt cho website của mình.

Khi đăng ký tài khoản Midjourney, bạn sẽ có quyền truy cập vào một kênh Discord. Bạn sử dụng kênh này
như một dòng lệnh để đưa ra các chỉ dẫn cho Midjourney về những hình ảnh bạn muốn tạo. Sau đó, bạn có
thể tải chúng xuống và thêm trực tiếp vào website của mình. Thậm chí, bạn có thể sử dụng Midjourney để
lấy cảm hứng từ các thiết kế website trên Dribbble. Bạn chỉ cần cho Midjourney biết bạn muốn lấy cảm
hứng từ hình ảnh nào và đưa ra một mô tả ngắn gọn. Sau đó, bạn có thể tải hình ảnh được tạo ra bởi
Midjourney xuống và sử dụng nó làm nền cho thiết kế của mình trong Figma. Bạn sẽ xây dựng giao diện
người dùng (UI) trên hình ảnh này. Cuối cùng, bạn có thể sử dụng plugin “from Figma to HTML in seconds
by Framer” để chuyển đổi thiết kế của bạn trong Figma thành mã HTML và đưa nó vào Framer. Chỉ trong vài
giờ, bạn đã có một website tuyệt đẹp được tạo ra bởi AI, mà không cần đến nhà thiết kế, UXer hay lập
trình viên.

Midjourney AI

3. Feather: Tạo Blog Nhanh Chóng Với Notion

Để đưa doanh nghiệp trực tuyến của bạn đi vào hoạt động, bạn cần phải làm marketing.
Feather là một công cụ mới nổi cho phép bạn thiết lập một blog chỉ
trong vài phút bằng cách sử dụng Notion làm hệ thống quản lý nội dung (CMS) và trình soạn thảo blog.
Feather có các phân tích cơ bản tích hợp sẵn và nó cũng cho phép bạn tùy chỉnh phong cách và giao diện
của blog bằng cách sử dụng các template và theme. Nếu bạn muốn tùy chỉnh sâu hơn, bạn có thể chèn CSS
tùy chỉnh của riêng mình. Và điều tuyệt vời nhất là bạn có thể sử dụng Notion để viết nội dung blog.

Feather và Notion

4. Notion AI: Trợ Lý AI Đa Năng Trong Notion

Notion gần đây đã ra mắt AI tích hợp của riêng mình và nó cực kỳ mạnh
mẽ. Nó có thể hoàn thành câu của bạn, tóm tắt mô tả thành các mục hành động và giúp bạn đưa ra những ý
tưởng mới, tất cả đều từ bên trong Notion. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu Notion AI viết bài đăng trên blog
về “bootstrapping a SaaS”. Sau đó, bạn có thể thêm hình ảnh và thay đổi một vài chi tiết. Cuối cùng,
bạn có thể xuất bản blog của mình bằng Feather. Feather sẽ lo phần còn lại. Marketing đã xong!

5. FeedHive: Quản Lý Mạng Xã Hội Bằng AI

Để quản lý mạng xã hội, bạn có thể sử dụng FeedHive. FeedHive là
một công cụ marketing trên mạng xã hội được hỗ trợ bởi AI. Nó có một trợ lý AI có sẵn trực tiếp bên
trong công cụ, giống như ChatGPT, nhưng được đào tạo đặc biệt để giúp viết nội dung cho mạng xã hội.
Khi bạn hoàn thành bài đăng, bạn có thể để FeedHive chấm điểm để xem nó nghĩ rằng bài đăng sẽ hoạt
động tốt như thế nào. Nếu điểm không cao, FeedHive sẽ đưa ra một vài gợi ý để cải thiện. Bạn có thể
lên lịch và đăng bài một cách dễ dàng. Thậm chí, bạn có thể kết hợp FeedHive với các công cụ như
Feather và Notion bằng cách sử dụng tự động hóa. Ví dụ: bạn có thể tạo một trigger trong FeedHive và
gọi trigger này từ bất kỳ dịch vụ nào khác. Khi một bài đăng blog mới được xuất bản từ Feather, bạn
có thể sử dụng RSS feed của Feather để kích hoạt một trigger trong FeedHive và tự động xuất bản một
bài đăng để thông báo cho khán giả của bạn về bài đăng blog mới.

6. Canva: Thiết Kế Đồ Họa Chuyên Nghiệp Dễ Dàng

Canva là một trình chỉnh sửa trực tuyến mà bạn có thể sử dụng để tạo
ra các thiết kế đồ họa chuyên nghiệp. Nó rất dễ sử dụng và hoàn hảo cho việc tạo quảng cáo và hình ảnh
để đăng trên mạng xã hội. Gần đây, Canva đã thêm AI vào công cụ của mình và bạn có thể làm được rất
nhiều điều ấn tượng với nó. Bạn có thể sử dụng AI để mô tả một hình ảnh hoặc nền mà bạn muốn sử dụng
trong thiết kế của mình. Sau đó, bạn chỉ cần kéo nó vào và bắt đầu chỉnh sửa. Bạn có thể dễ dàng tạo
ra bất cứ thứ gì, từ các mẫu trừu tượng đến các hình ảnh chân thực. Những hình ảnh này được tạo ra ngay
lập tức, vì vậy chúng sẽ luôn độc đáo. Đây là một cách tuyệt vời và siêu nhanh để có được những hình
ảnh đẹp mắt.

Canva AI

7. Synthesia: Tạo Avatar AI Cho Video

Synthesia là một công cụ mà bạn có thể sử dụng để tạo avatar AI cho
video của mình. Bạn có thể sử dụng avatar AI cho nhiều mục đích khác nhau: thuyết trình, video quảng cáo
và video giáo dục. Synthesia rất dễ sử dụng. Bạn chọn một avatar từ thư viện của họ và viết những gì
avatar đó nên nói. Nếu bạn muốn, bạn có thể thêm một số cử chỉ và phong cách nói chuyện. Sau đó, bạn
nhấn nút tạo và sau một vài phút, bạn sẽ có một video về một avatar AI.

Synthesia AI Avatar

Kết Luận: AI và No-Code – “Cheat Code” Cho Doanh Nghiệp SaaS

Xây dựng một startup là một công việc khó khăn, đòi hỏi nhiều nỗ lực và bạn cần phải xây dựng một loạt
các kỹ năng khác nhau. Tuy nhiên, việc sử dụng các công cụ AI và no-code như những công cụ được đề cập ở
trên thực sự là một “cheat code”. Chúng giúp bạn tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và tập trung vào
những việc quan trọng nhất: xây dựng sản phẩm tuyệt vời và thu hút khách hàng.

20 Th2

Cách tạo 100+ ý tưởng SaaS mỗi năm: Bí quyết và quy trình

Cách Tôi Tạo Ra Hơn 100 Ý Tưởng SaaS Mỗi Năm

Quy trình tạo ý tưởng SaaS

Giới Thiệu

Hàng năm, tôi tạo ra hàng trăm ý tưởng SaaS mới, thử nghiệm một tá trong số đó và cho ra mắt ít nhất một sản phẩm. Vậy làm thế nào tôi thực hiện được điều này? Tôi sử dụng những công cụ và tài nguyên có sẵn công khai trên internet. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ chính xác quy trình tôi sử dụng để tạo ra hàng trăm ý tưởng SaaS tiềm năng mỗi năm.

Tôi Là Ai?

Nếu bạn mới đến kênh này, xin chào! Tôi là Simon, một doanh nhân đa dạng hóa. Một trong những cách tôi đạt được điều này là bằng cách vận hành một danh mục các sản phẩm SaaS nhỏ, thay vì dồn hết vào một ý tưởng lớn. Năm 2022, tôi ra mắt sản phẩm đầu tiên, FeedHigh. Sau đó, tôi ra mắt LinkDrip. Năm 2023, tôi mua lại một công cụ nhỏ tên là Tiny Kiwi và tiếp tục cho ra mắt EightBase. Tất cả các sản phẩm này đều tự thân vận hành, sinh lợi nhuận và tạo ra doanh thu.

Các sản phẩm SaaS

Bí Quyết Thành Công

Nhưng làm thế nào tôi có thể thành công mọi lúc? Sự thật là tôi không thành công mọi lúc. Những gì bạn thấy chỉ là một vài sản phẩm thành công. Đằng sau hậu trường, tôi đã thử nghiệm hàng trăm ý tưởng SaaS, đưa ít nhất vài chục ý tưởng vào thử nghiệm và cuối cùng chỉ có một vài ý tưởng thành công. Đây chính xác là những gì tôi khuyên bạn nên làm: Đừng dồn hết tất cả vào một ý tưởng. Đừng đặt tất cả tiền của bạn vào một canh bạc. Hãy chơi một trò chơi an toàn và đa dạng hóa.

Quy Trình Tạo Ý Tưởng SaaS

Bây giờ, hãy để tôi chia sẻ quy trình tôi sử dụng để tạo ra hàng trăm ý tưởng cho các doanh nghiệp SaaS tiềm năng.

1. Xây Dựng Trên Thị Trường Đã Được Thiết Lập

Tôi là một người hâm mộ lớn của việc xây dựng trên các thị trường đã được thiết lập. Tôi muốn xây dựng trên một con phố internet nhộn nhịp với hàng tấn lưu lượng truy cập. Bạn không cần phải đổi mới. Bạn có thể chỉ cần xây dựng một giải pháp thay thế cho một công cụ mà người dùng đã biết, nhưng xây dựng cho những người dùng không hài lòng với giải pháp hiện tại.

2. Tìm Kiếm Giải Pháp Thay Thế Trên Reddit

Vậy làm thế nào chúng ta làm điều đó? Hãy truy cập reddit.com. Trong thanh tìm kiếm ở trên cùng, hãy nhập “alternative to” (giải pháp thay thế cho) rồi nhấn Enter. Bạn sẽ thấy một danh sách dài các bài đăng nơi mọi người hỏi về các giải pháp thay thế cho một công cụ nào đó. Bây giờ bạn muốn làm như sau:

  • Mở mọi mục mà bạn thấy thú vị hoặc phù hợp.
  • Đối với mỗi mục, hãy khám phá trang web của công cụ được đề cập.
  • Đọc bài đăng trên Reddit và tìm lý do tại sao người dùng đang tìm kiếm một giải pháp thay thế.
Tìm kiếm giải pháp thay thế

Tất nhiên, không phải tất cả các bài đăng đều phù hợp. Một số bài đăng sẽ cũ và một số sẽ rất xa so với những gì bạn biết hoặc thậm chí quan tâm đến việc giải quyết. Vì vậy, chúng ta cần lọc chúng một chút. Đối với mỗi bài đăng, hãy tự hỏi những câu hỏi sau:

  • Liệu tôi có khả thi để xây dựng một giải pháp thay thế không? Hãy trung thực với chính mình ở đây. Đừng cam kết điều gì đó quá sức. Hãy gắn bó với các chủ đề mà bạn cảm thấy có phần tự tin khi tham gia.
  • Tôi có thể giải quyết những khiếu nại mà người dùng đang gặp phải không? Một lần nữa, hãy trung thực với chính mình ở đây. Đôi khi việc thiếu tính năng là có lý do. Những gì người dùng đang yêu cầu có thể đơn giản là không khả thi để giải quyết.

Bây giờ, hãy lọc tất cả các tab bạn đã mở dựa trên các câu hỏi trên. Hy vọng rằng bạn còn lại một hoặc hai tab đang mở. Tôi có một tab ở đây: một giải pháp thay thế cho Miro, thú vị đấy.

3. Phân Tích Đánh Giá Trên G2

Trước khi chúng ta bắt đầu thiết lập một giải pháp thay thế cho Miro, chúng ta có thể muốn có nhiều hơn một bình luận trên Reddit để làm cơ sở cho công cụ của mình. Trong trường hợp bạn chưa biết, G2 là một trang web đánh giá sản phẩm. Nó tương tự như Trustpilot, nhưng họ chú trọng hơn đến việc xác minh người đánh giá, điều này làm cho hầu hết các đánh giá trở nên phù hợp và hữu ích hơn. Đây chính xác là những gì chúng ta cần.

Hãy truy cập g2.com. Trong thanh tìm kiếm, hãy nhập tên của sản phẩm mà chúng ta đang xây dựng một giải pháp thay thế. Bây giờ chúng ta có thể thấy tất cả các đánh giá cho sản phẩm này. Nếu chúng ta cuộn xuống, chúng ta sẽ tìm thấy một nơi có nội dung “Sắp xếp theo” và chọn “Được đánh giá thấp nhất”. Đúng vậy, chúng ta muốn tìm thêm những người không hài lòng với sản phẩm này và chúng ta muốn biết họ không thích điều gì, để chúng ta có thể khám phá xem việc xây dựng một giải pháp thay thế có phải là một lựa chọn hay không.

Phân tích đánh giá trên G2

Hãy bắt đầu xem qua các đánh giá này. Mặc dù G2 rất coi trọng việc xác minh các đánh giá của họ, nhưng rất nhiều đánh giá vẫn còn khá phù hợp. Khi chúng ta bắt đầu xem xét kỹ hơn, chúng ta sẽ tìm thấy các đánh giá như thế này: “Tuyệt vời, thông tin siêu giá trị. Trang web bị lag. Thật khó để điều hướng. Giao diện khó sử dụng và không có cách nào để hoàn nguyên các thay đổi về một thời điểm cụ thể”. Đây đã là những gợi ý thực sự tốt.

Lý tưởng nhất là chúng ta muốn tìm các đánh giá gần đây (không cũ hơn 3 tháng), cụ thể (chúng nên đề cập đến các điểm khó khăn cụ thể), hữu ích (chúng nên mô tả cách người dùng muốn nó như thế nào). Mục tiêu là tìm ít nhất 5 đến 10 đánh giá bổ sung từ những người đang gặp khó khăn với nền tảng và xem liệu chúng ta có thể tìm thấy một số điểm chung giữa chúng hay không. Nếu tất cả họ đều đề cập đến cùng một vấn đề, chúng ta có thể có một ý tưởng SaaS tiềm năng. Trong trường hợp này, một giải pháp thay thế Miro nhẹ hơn, dễ sử dụng hơn và chạy nhanh hơn nhiều trong trình duyệt, không tệ.

4. Sử Dụng ChatGPT Để Phân Tích Dữ Liệu

Hãy để tôi làm rõ một điều: Không có gì có thể đánh bại nghiên cứu định tính tốt như những gì chúng ta đang làm ở đây. Đó là một công việc nhàm chán và đôi khi rất tẻ nhạt, nhưng với tư cách là người sáng lập, bạn nên làm điều này. Điều đó nói rằng, rất nhiều điều đã thay đổi trên đường phố internet gần đây và chúng ta sẽ bỏ lỡ nếu chúng ta không làm điều này cuối cùng. Hãy ghé thăm tòa nhà mới trên phố. Đây là nơi mọi thứ trở nên thực sự thú vị.

Đầu tiên, hãy tìm một tiện ích mở rộng Chrome có tên là GoFullPage. Điều này sẽ cho phép bạn chụp ảnh chụp màn hình toàn trang của bất kỳ trang web nào. Chúng ta có nó rồi. Bây giờ, hãy chụp ảnh chụp màn hình ít nhất ba trang đầu tiên của các đánh giá xấu trên G2, như thế này. Nếu bạn muốn, bạn có thể mở rộng bước này. Bạn có thể tìm kiếm trên Trustpilot, Capterra, tìm đánh giá trên Facebook, bất cứ nơi nào trên internet nơi mọi người có điều gì đó để nói về sản phẩm của bạn. Ở bước này, chúng ta quan tâm ít hơn đến chất lượng của dữ liệu, chúng ta chỉ muốn có nhiều dữ liệu.

Hãy tải những hình ảnh này lên ChatGPT. Tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng lời nhắc này (Tôi sẽ để nó trong phần mô tả để bạn có thể sao chép và dán). Hãy thay thế các chỗ trống và chúng ta có nó rồi. Bây giờ, ChatGPT sẽ lấy tất cả các đánh giá này và đưa ra một trường hợp kinh doanh rất chi tiết và kết thúc bằng một dàn ý rất cụ thể cho một ý tưởng SaaS. Bây giờ, hãy kết hợp điều này với nghiên cứu của riêng bạn mà bạn đã thực hiện ở bước hai và bạn thực sự có thể có một thứ gì đó rất thú vị để làm việc.

5. Để Ý Tưởng Nguội Lạnh

Trước khi bạn lao vào ý tưởng mới này, hãy để tôi cho bạn một lời khuyên nghiêm túc: Hãy chờ một chút. Hãy để ý tưởng nguội lạnh một chút trước khi hành động. Tạo một tài liệu Notion, thêm ý tưởng vào cơ sở dữ liệu ý tưởng. Hãy để một hoặc hai tuần trôi qua, sau đó xem lại nó và xem liệu bạn vẫn hào hứng làm việc với nó hay không. Trong hai tuần đó, một trong hai điều thường xảy ra:

  • Bạn sẽ quên nó và bắt đầu nghĩ về một thứ khác.
  • Tâm trí của bạn sẽ tiếp tục nghĩ về nó.

Nếu đó là một trong những ý tưởng mà bạn dường như không thể buông bỏ, thì đó có thể là một ứng cử viên tốt để đưa lên cấp độ tiếp theo. Và hãy nhớ rằng, bạn là một doanh nhân đa dạng hóa. Ngay cả khi đó là một ý tưởng tuyệt vời, bạn vẫn không nên đặt cược mọi thứ vào nó. Bạn nên thúc đẩy ý tưởng này cùng với một loạt các ý tưởng khác. Để làm được điều đó, bạn cần một nhà máy SaaS hoàn chỉnh.

Kết Luận

Tạo ra các ý tưởng SaaS thành công đòi hỏi một quy trình có phương pháp, kết hợp nghiên cứu thị trường, phân tích phản hồi của khách hàng và tận dụng các công cụ AI như ChatGPT. Bằng cách xây dựng trên các thị trường đã được thiết lập, xác định các điểm khó khăn của người dùng và thử nghiệm nhiều ý tưởng, bạn có thể tăng cơ hội tìm thấy các cơ hội SaaS sinh lợi. Hãy nhớ đa dạng hóa nỗ lực của bạn và không ngừng tìm kiếm những cách mới để đổi mới và cải thiện.

Các Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)

1. Làm thế nào để tôi biết một ý tưởng SaaS có khả thi không?

Một ý tưởng SaaS khả thi giải quyết một vấn đề thực tế cho một thị trường mục tiêu cụ thể. Tiến hành nghiên cứu thị trường kỹ lưỡng để xác định nhu cầu và đánh giá sự cạnh tranh. Tìm kiếm phản hồi từ khách hàng tiềm năng và đánh giá khả năng kiếm tiền của ý tưởng.

2. Tôi nên đầu tư bao nhiêu vào một ý tưởng SaaS mới?

Số tiền đầu tư phụ thuộc vào các yếu tố như độ phức tạp của sản phẩm, nỗ lực tiếp thị và nguồn lực tài chính của bạn. Bắt đầu với một sản phẩm tối thiểu khả thi (MVP) để kiểm tra giả thuyết của bạn và thu hút những người dùng đầu tiên. Khi sản phẩm của bạn đạt được sức hút, bạn có thể dần dần đầu tư nhiều hơn vào phát triển và tiếp thị.

3. Tôi có thể tìm thấy nguồn cảm hứng cho các ý tưởng SaaS ở đâu?

Bạn có thể tìm thấy nguồn cảm hứng cho các ý tưởng SaaS bằng cách xác định các điểm khó khăn trong ngành của bạn, theo dõi các xu hướng mới nổi và phân tích phản hồi của khách hàng. Các nền tảng trực tuyến như Reddit và G2 cung cấp những hiểu biết có giá trị về nhu cầu của người dùng và các giải pháp thay thế hiện có.

4. ChatGPT có thể giúp ích gì cho việc tạo ý tưởng SaaS?

ChatGPT có thể giúp ích cho việc tạo ý tưởng SaaS bằng cách phân tích phản hồi của khách hàng, tạo các trường hợp kinh doanh chi tiết và đưa ra các dàn ý cụ thể cho các ý tưởng. Nó có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về các điểm khó khăn của người dùng và xác định các cơ hội để đổi mới.

5. Tôi nên làm gì sau khi có một ý tưởng SaaS đầy hứa hẹn?

Sau khi bạn có một ý tưởng SaaS đầy hứa hẹn, hãy để nó nguội lạnh trong một hoặc hai tuần để xem liệu bạn vẫn hào hứng làm việc với nó hay không. Nếu ý tưởng này tiếp tục thu hút bạn, hãy tiến hành nghiên cứu thị trường, xác thực ý tưởng và bắt đầu xây dựng MVP.

20 Th2

Xây dựng đội ngũ AI Agents cho Startup: Hướng dẫn từ A-Z (n8n, OpenAI)

Xây Dựng Đội Ngũ Startup với AI Agents: Hướng Dẫn Chi Tiết (n8n, OpenAI, FeedHive)

Đội ngũ AI Agents trong Startup

Giới Thiệu về AI Agents và Cơ Hội Startup

Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, AI agents đang trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các startup. Với khả năng tự động hóa các tác vụ, AI agents không chỉ giúp giảm thiểu chi phí nhân công mà còn tăng cường hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách xây dựng một đội ngũ startup ảo sử dụng AI agents, tận dụng các công cụ mạnh mẽ như n8n, OpenAI và FeedHive.

Tại Sao Nên Sử Dụng AI Agents Trong Startup?

Việc ứng dụng AI agents vào startup mang lại nhiều lợi ích đáng kể:

  • Giảm Chi Phí Nhân Công: AI agents có thể thay thế hoặc hỗ trợ con người trong nhiều công việc, từ đó giảm chi phí thuê nhân viên.
  • Tăng Hiệu Quả Hoạt Động: AI agents hoạt động 24/7, không mệt mỏi và có khả năng xử lý lượng lớn công việc một cách nhanh chóng và chính xác.
  • Tự Động Hóa Quy Trình: AI agents có thể tự động hóa các quy trình làm việc, giúp doanh nghiệp tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn.
  • Cải Thiện Trải Nghiệm Khách Hàng: AI agents có thể cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ khách hàng mọi lúc mọi nơi.

Với những lợi ích này, việc xây dựng một đội ngũ startup dựa trên AI agents không còn là điều viển vông mà là một chiến lược thông minh để tồn tại và phát triển trong thị trường cạnh tranh.

Hướng Dẫn Xây Dựng Đội Ngũ AI Agents Cho Startup

Bước 1: Xác Định Các Nhiệm Vụ Cần Tự Động Hóa

Trước khi bắt đầu xây dựng đội ngũ AI agents, bạn cần xác định rõ các nhiệm vụ mà bạn muốn tự động hóa. Điều này giúp bạn lựa chọn và đào tạo AI agents một cách hiệu quả nhất. Dưới đây là một số nhiệm vụ phổ biến mà AI agents có thể thực hiện trong startup:

  • Tạo Nội Dung: AI agents có thể viết bài đăng trên mạng xã hội, bài viết blog, kịch bản video, và nhiều loại nội dung khác.
  • Quản Lý Mạng Xã Hội: AI agents có thể lên lịch đăng bài, tương tác với người dùng, và phân tích hiệu quả của các chiến dịch truyền thông.
  • Hỗ Trợ Khách Hàng: AI agents có thể trả lời câu hỏi của khách hàng, giải quyết các vấn đề thường gặp, và cung cấp thông tin sản phẩm.
  • Nghiên Cứu Thị Trường: AI agents có thể thu thập và phân tích dữ liệu thị trường, giúp bạn hiểu rõ hơn về đối thủ cạnh tranh và xu hướng ngành.
  • Quản Lý Dự Án: AI agents có thể theo dõi tiến độ dự án, phân công công việc, và nhắc nhở các thành viên trong nhóm.

Bước 2: Lựa Chọn Các Công Cụ Phù Hợp

Để xây dựng đội ngũ AI agents, bạn cần lựa chọn các công cụ phù hợp. Dưới đây là một số công cụ phổ biến và mạnh mẽ mà bạn có thể sử dụng:

  • OpenAI: Cung cấp các mô hình AI mạnh mẽ như GPT-3 và GPT-4, có khả năng tạo nội dung, trả lời câu hỏi, và thực hiện nhiều tác vụ khác.
  • n8n: Một công cụ tự động hóa quy trình làm việc mã nguồn mở, cho phép bạn kết nối các ứng dụng và dịch vụ khác nhau để tạo ra các quy trình tự động.
  • FeedHive: Một công cụ quản lý mạng xã hội, cho phép bạn lên lịch đăng bài, tương tác với người dùng, và phân tích hiệu quả của các chiến dịch truyền thông.

Công cụ OpenAI

Bước 3: Đào Tạo AI Agents

Để AI agents hoạt động hiệu quả, bạn cần đào tạo chúng một cách cẩn thận. Quá trình đào tạo bao gồm việc cung cấp cho AI agents các ví dụ về nội dung chất lượng, hướng dẫn chúng về phong cách viết, và chỉ cho chúng biết về các giá trị cốt lõi và mục tiêu của thương hiệu.

Tinh Chỉnh Mô Hình AI

Việc tinh chỉnh mô hình AI là quá trình chuyên biệt hóa AI bằng cách huấn luyện nó trên dữ liệu cụ thể. Trong trường hợp này, bạn sẽ chuẩn bị các ví dụ về nội dung trên mạng xã hội. Bạn có thể sử dụng nội dung của riêng mình hoặc nội dung từ những người sáng tạo khác mà bạn thực sự thích. Bạn nên thu thập từ 20 đến 50 ví dụ tốt.

Đối với mỗi ví dụ, bạn cần đảo ngược prompt. Hãy tưởng tượng ChatGPT đã tạo ra bài đăng này, prompt có thể trông như thế nào? Bạn cần lặp lại điều này cho tất cả các ví dụ. Nếu muốn tiết kiệm thời gian, bạn có thể yêu cầu ChatGPT đảo ngược prompt cho bạn.

Tạo Brand Brief (Hướng Dẫn Thương Hiệu)

Một mô hình đã tinh chỉnh có thể học cách áp dụng một phong cách viết cụ thể, nhưng nó cần biết thương hiệu của bạn là gì. Brand brief nên cung cấp các hướng dẫn viết rõ ràng, mô tả thương hiệu của bạn về các giá trị cốt lõi, chủ đề nội dung và mục tiêu, những điều không thích và đối thủ, các sản phẩm và dịch vụ liên quan và các lĩnh vực khác của thương hiệu của bạn.

Bước 4: Xây Dựng Quy Trình Làm Việc Tự Động

Sử dụng n8n để tạo ra các quy trình làm việc tự động, kết nối các AI agents và các công cụ khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động. Ví dụ, bạn có thể tạo một quy trình tự động để tạo nội dung trên mạng xã hội:

  1. AI agent tạo ra các ý tưởng chủ đề.
  2. AI agent khác tạo ra bài đăng từ một trong những chủ đề này.
  3. AI agent thứ ba kiểm tra chất lượng của bài đăng và đưa ra phản hồi cho AI agent thứ hai.
  4. Hai AI agents này sẽ trao đổi qua lại một chút cho đến khi chúng đồng ý rằng bài đăng phù hợp với thương hiệu, sử dụng giọng văn phù hợp và có chất lượng cao.
  5. Cuối cùng, đẩy bài đăng lên FeedHive, nơi nó hiển thị trong bản nháp của bạn.

Công cụ n8n

Ví Dụ Cụ Thể: Quy Trình Tạo Nội Dung Tự Động

Dưới đây là một ví dụ cụ thể về cách xây dựng quy trình tạo nội dung tự động sử dụng n8n, OpenAI và FeedHive:

  1. Tạo Workflow “Brand Brief”: Workflow này sẽ lấy brand brief từ Notion và chuyển đổi nó thành một đoạn văn bản duy nhất.
  2. Tạo Workflow “Get Content Ideas”: Workflow này sẽ sử dụng OpenAI để tạo ra 10 ý tưởng chủ đề dựa trên brand brief.
  3. Tạo Workflow “Get Content Feedback”: Workflow này sẽ sử dụng OpenAI để đưa ra phản hồi về chất lượng của bài đăng.
  4. Tạo Workflow “Content Creator”: Workflow này sẽ kết nối tất cả các workflow trên lại với nhau, tạo ra một quy trình tự động để tạo nội dung trên mạng xã hội.

Chi Tiết Các Bước Thực Hiện

  1. Thiết lập Credentials (Thông Tin Xác Thực): Trong n8n, bạn cần thêm thông tin xác thực cho các ứng dụng bạn muốn n8n truy cập, chẳng hạn như Notion, Google Docs, OpenAI, v.v. Bạn sẽ cần cung cấp cho n8n quyền truy cập vào OpenAI bằng cách thêm API key.
  2. Tạo Workflow Brand Brief:

    • Sử dụng node “When Called by Another Workflow” làm trigger.
    • Sử dụng node Notion để lấy tất cả các block con từ trang Notion chứa brand brief.
    • Sử dụng node Aggregate để tập hợp các phần cần thiết.
    • Sử dụng node Edit Fields để chuyển đổi danh sách nội dung thành một chuỗi văn bản duy nhất.
  3. Tạo Workflow Get Content Ideas:

    • Sử dụng node “When Called by Another Workflow” làm trigger.
    • Sử dụng node “Call Another Workflow” để gọi workflow Brand Brief.
    • Sử dụng node OpenAI (Message) để tạo ra 10 gợi ý chủ đề phù hợp với brand brief.
    • Sử dụng node Edit Fields để chuyển đổi kết quả thành một danh sách đơn giản có tên là “suggestions”.
  4. Tạo Workflow Get Content Feedback:

    • Sử dụng node “When Called by Another Workflow” làm trigger.
    • Sử dụng node “Call Another Workflow” để gọi workflow Brand Brief.
    • Sử dụng node OpenAI (Message) để đưa ra phản hồi và đánh giá chất lượng của bài đăng dựa trên brand brief.
    • Sử dụng node Edit Fields để đơn giản hóa đầu ra.
  5. Tạo Workflow Content Creator:

    • Sử dụng node “Chat Message” làm trigger (sau này sẽ thay đổi).
    • Sử dụng node AI Agent.
    • Thêm node OpenAI để sử dụng mô hình đã tinh chỉnh của bạn.
    • Thêm node Window Buffer cho memory.
    • Thêm các tool (workflow) đã tạo ở trên (Brand Brief, Get Content Feedback).
    • Trong node AI Agent, sử dụng System Message để mô tả mục tiêu chính của agent, cách sử dụng các tool và định dạng đầu ra mong muốn.
    • Sử dụng node HTTP Request để đẩy kết quả vào FeedHive.
    • Thay thế node Chat Message bằng node Trigger Manually và node “Call Another Workflow” để gọi workflow Get Content Ideas.
    • Sử dụng node Split Out để tách các gợi ý từ bước tạo ý tưởng.
    • Sử dụng node Loop để lặp qua từng gợi ý.
    • Thêm node Edit Fields tạm thời để chuyển đổi đầu vào cho node AI Agent.

Bước 5: Kiểm Tra và Tối Ưu Hóa

Sau khi xây dựng quy trình làm việc tự động, bạn cần kiểm tra và tối ưu hóa nó để đảm bảo rằng nó hoạt động hiệu quả. Theo dõi hiệu quả của các AI agents, thu thập phản hồi từ người dùng, và điều chỉnh quy trình làm việc khi cần thiết.

Lời Kết

Việc xây dựng một đội ngũ startup với AI agents đòi hỏi sự đầu tư về thời gian và công sức, nhưng những lợi ích mà nó mang lại là rất lớn. Với sự hỗ trợ của AI agents, bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ, giảm chi phí, tăng hiệu quả hoạt động, và tập trung vào việc phát triển sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.

Hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức và kỹ năng cần thiết để bắt đầu xây dựng đội ngũ AI agents cho startup của mình. Chúc bạn thành công!

Các Công Cụ Hỗ Trợ Khác

Ngoài các công cụ đã đề cập ở trên, còn có nhiều công cụ khác có thể hỗ trợ bạn trong quá trình xây dựng đội ngũ AI agents, ví dụ như:

  • Zapier: Một công cụ tự động hóa quy trình làm việc tương tự như n8n, nhưng dễ sử dụng hơn cho người mới bắt đầu.
  • Make (Integromat): Một công cụ tự động hóa quy trình làm việc mạnh mẽ và linh hoạt, cho phép bạn tạo ra các quy trình phức tạp.
  • Dialogflow: Một nền tảng phát triển chatbot của Google, cho phép bạn tạo ra các chatbot thông minh để hỗ trợ khách hàng.

Hãy khám phá và lựa chọn các công cụ phù hợp nhất với nhu cầu và nguồn lực của bạn.

Lưu Ý Quan Trọng

Khi xây dựng đội ngũ AI agents, hãy nhớ những điều sau:

  • Bảo Mật Dữ Liệu: Đảm bảo rằng bạn tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng.
  • Tính Minh Bạch: Thông báo cho khách hàng rằng họ đang tương tác với AI agents, và cung cấp cho họ tùy chọn để nói chuyện với người thật nếu cần.
  • Giám Sát và Điều Chỉnh: Theo dõi hiệu quả của AI agents và điều chỉnh quy trình làm việc khi cần thiết để đảm bảo rằng chúng hoạt động hiệu quả và mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và sự kiên trì, bạn có thể xây dựng một đội ngũ AI agents mạnh mẽ và hiệu quả, giúp startup của bạn đạt được thành công lớn.

19 Th2

Facebook AI Research (FAIR): Nghiên cứu và phát triển AI

Facebook AI Research (FAIR): Định Hình Tương Lai Nghiên Cứu và Phát Triển AI

Giới Thiệu về Facebook AI Research (FAIR)

Facebook AI Research (FAIR) đã vươn lên thành một thế lực hàng đầu trong
lĩnh vực nghiên cứu và phát triển
trí tuệ nhân tạo (AI).
Thông qua những công trình đột phá trong các lĩnh vực như deep learning, xử
lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính và học tăng cường, FAIR đang
định hình tương lai của AI và mở rộng giới hạn của những gì có thể.

Với trọng tâm là phát triển các công nghệ AI tiên tiến,
Facebook AI Research (FAIR) sẵn sàng đóng một vai trò quan trọng trong việc
định hình tương lai của nghiên cứu và phát triển AI.

Facebook AI Research (FAIR) đã đi đầu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát
triển trí tuệ nhân tạo (AI) kể từ khi thành
lập vào năm 2013. Là một trong những phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu
trên toàn cầu, FAIR cam kết thúc đẩy lĩnh vực AI thông qua nghiên cứu mở và
hợp tác với cộng đồng khoa học rộng lớn hơn. Với trọng tâm là phát triển các
công nghệ AI tiên tiến, FAIR sẵn sàng đóng một vai trò quan trọng trong việc
định hình tương lai của nghiên cứu và phát triển AI.

Facebook AI Research

FAIR đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của nghiên cứu
và phát triển AI

Các Ưu Thế Vượt Trội của Facebook AI Research (FAIR)

Cùng khám phá những ưu thế nổi bật của Facebook AI Research (FAIR):

Kỹ Thuật Deep Learning Tiên Tiến

Một trong những thành tựu quan trọng của FAIR là việc phát triển các kỹ thuật
deep learning tiên tiến. Deep learning, một
nhánh của học máy (machine learning), tập trung vào việc đào tạo các mạng
thần kinh nhân tạo để nhận diện các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên lượng
lớn dữ liệu. FAIR đã đạt được những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này,
phát triển các mô hình và thuật toán tiên tiến nhất, mở ra những khả năng
mới trong lĩnh vực AI.

Ví dụ, FAIR đóng vai trò then chốt trong việc phát triển kiến trúc
Transformer, một kiến trúc mang tính cách mạng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ
tự nhiên (NLP). Mô hình Transformer, được giới thiệu trong một bài báo năm
2017 bởi các nhà nghiên cứu FAIR, đã trở thành nền tảng cho nhiều mô hình
NLP, bao gồm GPT-3 của OpenAI và BERT của Google. Các mô hình này đã chứng
minh hiệu suất vượt trội trong các tác vụ như dịch máy, phân tích cảm xúc và
trả lời câu hỏi, tạo điều kiện cho sự tương tác mượt mà và tự nhiên hơn
giữa con người và AI.

Deep Learning

FAIR sở hữu kỹ thuật deep-learning tiên tiến

Phát Triển Thị Giác Máy Tính

Bên cạnh NLP, FAIR cũng đạt được những tiến bộ đáng kể trong
thị giác máy tính, một lĩnh vực tập trung
vào việc trang bị cho máy móc khả năng diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh
từ thế giới xung quanh. Một ví dụ điển hình là sự phát triển của framework
Detectron2, một nền tảng mã nguồn mở để phát hiện và phân đoạn đối tượng.
Detectron2 đã được các nhà nghiên cứu và nhà phát triển ứng dụng rộng rãi,
cho phép nhận dạng đối tượng nhanh chóng và chính xác hơn trong hình ảnh và
video. Công nghệ này có vô số ứng dụng tiềm năng, từ việc cải thiện chất
lượng kết quả tìm kiếm hình ảnh đến nâng cao khả năng của xe tự lái.

Hỗ Trợ Học Tăng Cường

Một lĩnh vực khác mà FAIR đã đạt được những bước tiến quan trọng là
học tăng cường, một loại hình học máy trong
đó các tác nhân AI học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi
trường xung quanh. Nghiên cứu của FAIR trong lĩnh vực này đã dẫn đến sự phát
triển của các thuật toán tiên tiến, cho phép các tác nhân AI học hỏi một cách
hiệu quả và hiệu suất cao hơn. Một ví dụ tiêu biểu là thuật toán Tối ưu hóa
chính sách tiệm cận (PPO), đã trở thành một lựa chọn phổ biến để đào tạo
các tác nhân AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả robot và trò chơi
điện tử.

Cam Kết Nghiên Cứu Mở và Hợp Tác

Cam kết của FAIR đối với nghiên cứu mở và hợp tác là động lực chính đằng
sau thành công của tổ chức. Bằng cách công bố các nghiên cứu và chia sẻ mã
nguồn, các nhà nghiên cứu FAIR đã tạo điều kiện cho cộng đồng AI rộng lớn
hơn phát triển dựa trên những thành quả của họ, đẩy nhanh tốc độ đổi mới
trong lĩnh vực này. Cách tiếp cận hợp tác này cũng dẫn đến các mối quan hệ
đối tác với các tổ chức học thuật và nghiên cứu khác, thúc đẩy một hệ sinh
thái sôi động về nghiên cứu và phát triển AI.

Các Tiêu Chuẩn Đạo Đức

Hơn nữa, nghiên cứu của FAIR không chỉ nâng cao trình độ kỹ thuật của AI mà
còn đặt ra những câu hỏi quan trọng về ý nghĩa đạo đức của công nghệ AI. Khi
các hệ thống AI ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn và được tích hợp sâu rộng vào
cuộc sống hàng ngày, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng chúng được phát
triển một cách có trách nhiệm và phù hợp với các giá trị của con người.
FAIR đã tích cực tham gia vào nghiên cứu về đạo đức, tính công bằng và tính
minh bạch của AI, đồng thời nỗ lực phát triển các hướng dẫn và phương pháp
tốt nhất để phát triển và triển khai các hệ thống AI một cách có trách nhiệm.

Ứng dụng của Facebook AI Research (FAIR) trong thực tế cuộc sống và công
việc

Nghiên cứu và phát triển của Facebook AI Research (FAIR) không chỉ dừng lại
ở lý thuyết mà còn được ứng dụng rộng rãi vào thực tế, mang lại những lợi
ích thiết thực cho cuộc sống và công việc của con người. Dưới đây là một số
ví dụ điển hình:

  • Ứng dụng trong lĩnh vực y tế: FAIR đang nghiên cứu và phát
    triển các hệ thống AI có khả năng phân tích hình ảnh y tế (như X-quang,
    MRI, CT scan) để phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm như ung thư, tim
    mạch, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn.
  • Ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục: FAIR phát triển các công
    cụ học tập cá nhân hóa dựa trên AI, giúp học sinh, sinh viên tiếp thu kiến
    thức một cách hiệu quả và phù hợp với năng lực của từng người.
  • Ứng dụng trong lĩnh vực giao thông vận tải: FAIR nghiên cứu
    và phát triển các hệ thống lái xe tự động, giúp giảm thiểu tai nạn giao
    thông và cải thiện hiệu quả vận tải.
  • Ứng dụng trong lĩnh vực tài chính ngân hàng: FAIR phát
    triển các hệ thống AI có khả năng phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro tín
    dụng, tư vấn đầu tư, giúp các tổ chức tài chính hoạt động an toàn và hiệu
    quả hơn.
  • Ứng dụng trong lĩnh vực sản xuất: FAIR phát triển các robot
    công nghiệp thông minh, có khả năng tự động hóa các quy trình sản xuất,
    tăng năng suất và giảm chi phí.
  • Ứng dụng trong lĩnh vực giải trí: FAIR phát triển các hệ
    thống AI có khả năng tạo ra nội dung giải trí độc đáo và hấp dẫn, như âm
    nhạc, phim ảnh, trò chơi điện tử.

Ứng dụng AI

Ứng dụng AI trong thực tế

Tầm quan trọng của việc hợp tác và chia sẻ trong nghiên cứu và phát triển AI

Facebook AI Research (FAIR) luôn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hợp tác
và chia sẻ trong nghiên cứu và phát triển AI. FAIR tin rằng bằng cách hợp tác
với các nhà nghiên cứu, các tổ chức học thuật và các công ty công nghệ khác,
chúng ta có thể đẩy nhanh tốc độ đổi mới và tạo ra những đột phá trong lĩnh
vực AI.

FAIR cũng cam kết chia sẻ các nghiên cứu và công nghệ AI của mình với cộng
đồng, giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển khác có thể tiếp cận và sử
dụng những công cụ và kiến thức mới nhất. Điều này giúp thúc đẩy sự phát
triển của ngành công nghiệp AI và mang lại lợi ích cho toàn xã hội.

Một số ví dụ về các hoạt động hợp tác và chia sẻ của FAIR bao gồm:

  • Tổ chức các hội nghị và hội thảo khoa học: FAIR thường
    xuyên tổ chức các sự kiện khoa học để chia sẻ những kết quả nghiên cứu mới
    nhất và kết nối các nhà nghiên cứu AI trên toàn thế giới.
  • Công bố các bài báo khoa học: Các nhà nghiên cứu FAIR
    thường xuyên công bố các bài báo khoa học trên các tạp chí và hội nghị
    hàng đầu, chia sẻ những kiến thức và kỹ năng của họ với cộng đồng.
  • Phát hành mã nguồn mở: FAIR phát hành mã nguồn mở cho
    nhiều công cụ và thư viện AI của mình, giúp các nhà phát triển khác có
    thể sử dụng và cải tiến chúng.
  • Hợp tác với các trường đại học và viện nghiên cứu: FAIR
    hợp tác với các trường đại học và viện nghiên cứu trên toàn thế giới để
    thực hiện các dự án nghiên cứu chung và đào tạo các nhà nghiên cứu AI
    tương lai.

Những thách thức và cơ hội trong tương lai của nghiên cứu và phát triển AI

Mặc dù đã đạt được những tiến bộ đáng kể, nhưng nghiên cứu và phát triển AI
vẫn còn nhiều thách thức phía trước. Một số thách thức chính bao gồm:

  • Thiếu dữ liệu: Các hệ thống AI cần một lượng lớn dữ liệu để
    học hỏi và hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, việc thu thập và xử lý dữ liệu
    có thể tốn kém và phức tạp, đặc biệt là đối với các ứng dụng AI trong các
    lĩnh vực đặc thù.
  • Tính minh bạch và giải thích: Nhiều hệ thống AI, đặc biệt
    là các hệ thống deep learning, hoạt động như một “hộp đen”, khiến người
    dùng khó hiểu được cách chúng đưa ra quyết định. Điều này gây ra những lo
    ngại về tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của AI.
  • Các vấn đề đạo đức: AI có thể được sử dụng cho các mục
    đích xấu, như tạo ra các vũ khí tự động hoặc phân biệt đối xử với các
    nhóm người nhất định. Điều quan trọng là phải phát triển các quy tắc và
    tiêu chuẩn đạo đức để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm.
  • Thiếu nhân lực: Ngành công nghiệp AI đang thiếu hụt nhân
    lực có trình độ cao. Cần phải đầu tư vào giáo dục và đào tạo để đáp ứng
    nhu cầu ngày càng tăng về các chuyên gia AI.

Tuy nhiên, bên cạnh những thách thức, nghiên cứu và phát triển AI cũng mang
lại những cơ hội to lớn. AI có tiềm năng giải quyết những vấn đề lớn của xã
hội, như biến đổi khí hậu, nghèo đói và bệnh tật. AI cũng có thể giúp chúng
ta tạo ra một tương lai tốt đẹp hơn cho tất cả mọi người.

Kết luận

Tóm lại, Facebook AI Research đã chứng minh vị thế là một lực lượng tiên
phong trong thế giới nghiên cứu và phát triển
AI. Thông qua những thành tựu đột phá trong
các lĩnh vực như deep learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính
và học tăng cường, FAIR đang kiến tạo tương lai của AI và mở rộng những giới
hạn của những điều có thể. Bằng cách thúc đẩy văn hóa hợp tác và nghiên cứu
mở, FAIR không chỉ thúc đẩy sự đổi mới trong AI mà còn góp phần vào sự phát
triển của các công nghệ AI có trách nhiệm và đạo đức, mang lại lợi ích cho
toàn xã hội.

FAIR

19 Th2

Giải mã quảng cáo Super Bowl của OpenAI: Tương lai AGI và tác động

Giải mã quảng cáo Super Bowl của OpenAI và bài đăng trên blog hoành tráng của Sam Altman

Logo AWS

Giới thiệu về OpenAI và tầm nhìn AGI

Quảng cáo Super Bowl đầu tiên của OpenAI đã gây được sự chú ý lớn, nhưng ý nghĩa thực sự của nó nằm ở bài đăng trên blog của CEO Sam Altman. Cả hai đều ám chỉ đến một tương lai nơi trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) sẽ thay đổi thế giới. Chúng ta hãy cùng nhau khám phá chi tiết.

Quảng cáo Super Bowl: Một cái nhìn đơn giản về sự tiến bộ

Quảng cáo Super Bowl của OpenAI, được phát sóng trong sự kiện thể thao lớn nhất nước Mỹ, trình bày một cái nhìn tổng quan về những tiến bộ của nhân loại, đỉnh cao là sự ra đời của ChatGPT và “Kỷ nguyên Trí tuệ”. Tuy nhiên, thông điệp này có vẻ khá đơn giản và không gây nhiều tranh cãi.

Một số người cho rằng quảng cáo này quá “an toàn” và dễ quên. Nhưng có lẽ đó là chủ ý của OpenAI: giới thiệu công ty và công nghệ của mình đến một lượng khán giả rộng lớn nhất có thể mà không gây ra bất kỳ phản ứng tiêu cực nào.

Dù sao đi nữa, việc OpenAI chi 14 triệu đô la cho một quảng cáo Super Bowl chứng tỏ rằng họ đã trở thành một thế lực lớn trong văn hóa đại chúng Mỹ.

Quang cao Super Bowl

Bài đăng trên blog của Sam Altman: Một viễn cảnh táo bạo hơn về tương lai

Để hiểu rõ hơn về tầm nhìn của OpenAI, chúng ta cần xem xét bài đăng trên blog của Sam Altman, được xuất bản cùng ngày với quảng cáo Super Bowl. Trong bài đăng này, Altman trình bày một viễn cảnh táo bạo hơn về tương lai với AGI.

Altman bắt đầu bằng cách định nghĩa AGI là một hệ thống có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp ở cấp độ con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ông tin rằng AGI sẽ là một công cụ mạnh mẽ, cho phép chúng ta giải quyết những thách thức lớn nhất của nhân loại, như chữa khỏi mọi bệnh tật và khai thác tối đa tiềm năng sáng tạo của mỗi người.

Tuy nhiên, Altman cũng thừa nhận rằng AGI có thể là một “công cụ” khác biệt so với bất kỳ công cụ nào mà chúng ta từng biết đến. Ông viết:

Robot AI

“Theo một nghĩa nào đó, AGI chỉ là một công cụ khác trong giàn giáo ngày càng cao của sự tiến bộ của con người mà chúng ta đang xây dựng cùng nhau. Theo một nghĩa khác, đó là sự khởi đầu của một điều gì đó mà khó có thể nói ‘lần này thì khác’; sự tăng trưởng kinh tế trước mắt chúng ta trông thật đáng kinh ngạc, và giờ đây chúng ta có thể hình dung ra một thế giới nơi chúng ta chữa khỏi mọi bệnh tật, có nhiều thời gian hơn để tận hưởng với gia đình và có thể phát huy hết tiềm năng sáng tạo của mình.”

Cuộc chạy đua đến tuổi thọ và những lo ngại đạo đức

Ý tưởng về việc “chữa khỏi mọi bệnh tật” không phải là mới. Nhiều tỷ phú công nghệ, bao gồm Mark Zuckerberg và Sergey Brin, đã đầu tư rất nhiều vào nghiên cứu y học và khoa học về tuổi thọ. Tuy nhiên, Altman dường như tin rằng sự tiến bộ của AI sẽ giúp chúng ta đạt được mục tiêu này nhanh hơn nhiều so với dự kiến trước đây.

Mặc dù mục tiêu này nghe có vẻ đầy hứa hẹn, nhưng nó cũng đặt ra những câu hỏi đạo đức quan trọng. Ai sẽ được hưởng lợi từ những tiến bộ này? Liệu chúng ta có tạo ra một xã hội nơi người giàu sống lâu hơn và khỏe mạnh hơn người nghèo?

Ngoài ra, một số nhà phê bình còn lo ngại về những niềm tin “techno-utopian” tiềm ẩn trong việc theo đuổi tuổi thọ. Họ cho rằng những niềm tin này có thể dẫn đến những quyết định sai lầm và những hậu quả không lường trước được.

Đảm bảo lợi ích của AGI được phân phối rộng rãi

Altman thừa nhận rằng việc đảm bảo lợi ích của AGI được phân phối rộng rãi là rất quan trọng. Ông viết:

“Đảm bảo rằng lợi ích của AGI được phân phối rộng rãi là rất quan trọng. Tác động lịch sử của tiến bộ công nghệ cho thấy rằng hầu hết các số liệu mà chúng ta quan tâm (kết quả sức khỏe, sự thịnh vượng kinh tế) đều tốt hơn trung bình và về lâu dài, nhưng việc tăng cường bình đẳng dường như không được xác định về mặt công nghệ và việc làm đúng điều này có thể đòi hỏi những ý tưởng mới.”

Tuy nhiên, ông cũng thừa nhận rằng ông không chắc chắn về cách đạt được mục tiêu này. Một trong những thách thức lớn nhất là các mô hình AI tiên tiến nhất của OpenAI vẫn còn đóng và độc quyền. Điều này có nghĩa là chỉ một số ít người mới có thể truy cập và sử dụng chúng.

Nhiều người cho rằng OpenAI nên mở mã nguồn cho công nghệ của mình để đảm bảo rằng nó được phân phối rộng rãi hơn và được sử dụng cho mục đích tốt. Altman đã thừa nhận rằng OpenAI có thể đã “đi sai hướng” trong cuộc tranh luận về mã nguồn mở, và có thể sẽ xem xét lại cách tiếp cận của mình trong tương lai.

Tác động của AGI trong tương lai

Altman dự đoán rằng AGI sẽ có tác động lớn đến xã hội và nền kinh tế của chúng ta trong những năm tới. Ông tin rằng AGI sẽ cho phép mọi người thực hiện được nhiều hơn những gì họ có thể tưởng tượng, và sẽ tạo ra những cơ hội mới cho sự sáng tạo và đổi mới.

Ông cũng dự đoán rằng AGI sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc và kiếm sống. Nhiều công việc hiện tại có thể sẽ biến mất, nhưng AGI cũng sẽ tạo ra những công việc mới mà chúng ta chưa thể hình dung được.

Altman hy vọng rằng AGI sẽ giúp chúng ta giải quyết những thách thức lớn nhất của nhân loại và tạo ra một thế giới tốt đẹp hơn cho tất cả mọi người.

Tuong lai AGI

Kết luận: Chúng ta không biết khi nào chúng ta sẽ đạt được AGI

Vậy chúng ta nên rút ra điều gì từ quảng cáo Super Bowl của OpenAI và bài đăng trên blog của Sam Altman? Một số người có thể coi chúng là những chiêu trò quảng cáo để thu hút sự chú ý và đầu tư. Những người khác có thể coi chúng là những dấu hiệu cho thấy chúng ta đang tiến gần hơn đến một tương lai nơi AGI sẽ thay đổi thế giới.

Dù quan điểm của bạn là gì, không thể phủ nhận rằng OpenAI là một công ty quan trọng và có ảnh hưởng. Công nghệ của họ có tiềm năng thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Điều quan trọng là chúng ta phải tiếp tục theo dõi sự phát triển của AGI và suy nghĩ về những tác động đạo đức và xã hội của nó.

Câu hỏi lớn nhất vẫn là: Khi nào chúng ta sẽ đạt được AGI? Không ai biết chắc chắn. Nhưng một điều chắc chắn là: Cuộc hành trình đến AGI sẽ là một cuộc hành trình đầy thú vị và đầy thách thức.

Tìm hiểu thêm về OpenAI và AGI:

  • Trang web chính thức của OpenAI: #
  • Bài đăng trên blog của Sam Altman: #
  • Bài viết về TESCREAL trên First Monday: #

AGI và tương lai của Việt Nam:

Việt Nam cần làm gì để chuẩn bị cho một tương lai với AGI? Đầu tư vào giáo dục và đào tạo là chìa khóa. Chúng ta cần trang bị cho người dân những kỹ năng cần thiết để thành công trong một thế giới nơi AGI đóng vai trò ngày càng quan trọng. Điều này bao gồm các kỹ năng như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, sáng tạo và làm việc nhóm.

Ngoài ra, Việt Nam cần xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ, khuyến khích sự đổi mới và hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và chính phủ. Chúng ta cũng cần phát triển các quy định và tiêu chuẩn đạo đức để đảm bảo rằng AGI được sử dụng một cách có trách nhiệm và vì lợi ích của tất cả mọi người.

AGI có thể mang lại những cơ hội to lớn cho Việt Nam, nhưng chúng ta cần chuẩn bị sẵn sàng để tận dụng chúng. Bằng cách đầu tư vào giáo dục, xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ và phát triển các quy định đạo đức, chúng ta có thể đảm bảo rằng Việt Nam sẽ là một quốc gia thịnh vượng trong một thế giới được định hình bởi AGI.

Một số từ khóa liên quan:

  • Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)
  • OpenAI
  • Sam Altman
  • Super Bowl
  • Tương lai của AI
  • Đạo đức AI
  • Việt Nam và AI
19 Th2

ChatGPT dưới thời Elon Musk: Nên dùng hay không?

Liệu Bạn Có Ngừng Sử Dụng ChatGPT và API của OpenAI Nếu Elon Musk Tiếp Quản?

Giới Thiệu Về Tương Lai ChatGPT Dưới Thời Elon Musk

Câu hỏi đặt ra là: Điều gì sẽ xảy ra nếu Elon Musk, người đã từng là đồng sáng lập OpenAI,
quyết định mua lại công ty này? Liệu bạn có còn tin tưởng và sử dụng các sản phẩm như ChatGPT
và API của OpenAI? Bài viết này sẽ đi sâu vào vấn đề này, phân tích động cơ của Musk, và
dự đoán những thay đổi có thể xảy ra.

Elon Musk và Sam Altman

Động Cơ Thật Sự Của Elon Musk

Elon Musk, người đàn ông giàu nhất thế giới, đã đưa ra lời đề nghị trị giá
97,4 tỷ đô la
để mua lại OpenAI. Động thái này gây bất ngờ cho nhiều người, đặc biệt khi Musk đã rời khỏi
OpenAI vào năm 2018 và thành lập công ty AI riêng, xAI, với chatbot Grok.

Vậy, điều gì thúc đẩy Musk quay trở lại OpenAI? Có một vài lý do được đưa ra:

  • Sứ mệnh ban đầu: Musk tuyên bố muốn OpenAI trở lại với sứ mệnh ban đầu là
    mã nguồn mở, tập trung vào an toàn và mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.
  • Cạnh tranh: Mặc dù xAI đang phát triển, Grok vẫn chưa thể cạnh tranh ngang
    hàng với ChatGPT của OpenAI về số lượng người dùng và khả năng. Việc mua lại OpenAI có thể
    giúp Musk nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường.
  • Kiểm soát: Musk có thể muốn kiểm soát hướng phát triển của AI để đảm bảo
    rằng nó được sử dụng một cách có trách nhiệm và không gây hại cho nhân loại.

Grok AI

Phản Ứng Của Sam Altman và Cộng Đồng

Sam Altman, CEO của OpenAI, đã phản ứng khá gay gắt với đề nghị của Musk. Trên mạng xã hội
X (trước đây là Twitter), Altman đã viết: “Không, cảm ơn, nhưng chúng tôi sẽ mua Twitter với
giá 9,74 tỷ đô la nếu bạn muốn.” Musk đáp trả bằng cách gọi
Altman là “Scam Altman.”

Cộng đồng AI cũng có nhiều ý kiến trái chiều về khả năng Musk mua lại OpenAI. Một số người lo
ngại rằng Musk có thể thay đổi các chính sách của OpenAI theo hướng bảo thủ hơn, hoặc kiểm duyệt
nội dung một cách nghiêm ngặt hơn. Những người khác lại tin rằng Musk có thể giúp OpenAI phát
triển nhanh hơn và trở nên minh bạch hơn.

Elon Musk và XAI

Những Thay Đổi Có Thể Xảy Ra Nếu Musk Tiếp Quản

Nếu Musk thực sự mua lại OpenAI, một số thay đổi có thể xảy ra:

  • Mã nguồn mở: Musk có thể biến ChatGPT và các mô hình AI khác của OpenAI
    thành mã nguồn mở, cho phép mọi người truy cập, sử dụng và sửa đổi chúng.
  • Kiểm duyệt: Musk có thể nới lỏng các quy định về kiểm duyệt nội dung, cho
    phép người dùng tạo ra những nội dung gây tranh cãi hoặc thậm chí là nguy hiểm.
  • Tập trung vào an toàn: Musk có thể đầu tư nhiều hơn vào nghiên cứu an toàn
    AI để đảm bảo rằng các mô hình AI không gây hại cho nhân loại.
  • Thay đổi lãnh đạo: Musk có thể thay thế Sam Altman và các lãnh đạo khác
    của OpenAI bằng những người trung thành với ông.

Ảnh Hưởng Đến Người Dùng ChatGPT

Vậy, bạn có nên tiếp tục sử dụng ChatGPT nếu Musk tiếp quản OpenAI? Câu trả lời phụ thuộc vào
giá trị và quan điểm cá nhân của bạn.

Nếu bạn ủng hộ mã nguồn mở và tự do ngôn luận: Việc Musk tiếp quản OpenAI có
thể là một tin tốt. Bạn có thể được sử dụng các mô hình AI một cách tự do hơn, không bị kiểm
duyệt.

Nếu bạn lo ngại về an toàn AI và kiểm duyệt: Bạn có thể muốn chuyển sang sử
dụng các mô hình AI khác, từ các công ty có chính sách phù hợp với giá trị của bạn.

ChatGPT

Các Lựa Chọn Thay Thế ChatGPT

Nếu bạn quyết định ngừng sử dụng ChatGPT, có một số lựa chọn thay thế khác mà bạn có thể xem
xét:

  • Google Gemini: Mô hình AI của Google, cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT, tích
    hợp nhiều tính năng và khả năng sáng tạo.
  • Anthropic Claude: Mô hình AI được thiết kế để an toàn và có đạo đức, tập
    trung vào việc tạo ra các cuộc trò chuyện hữu ích và mang tính xây dựng.
  • xAI Grok: Mô hình AI của Elon Musk, được biết đến với khả năng đưa ra những
    câu trả lời hài hước và đôi khi gây tranh cãi.
  • Các mô hình mã nguồn mở: Có rất nhiều mô hình AI mã nguồn mở khác mà bạn
    có thể sử dụng, chẳng hạn như Llama 2 của Meta.

Quyết định là của bạn. Hãy cân nhắc
kỹ lưỡng các yếu tố khác nhau và chọn mô hình AI phù hợp nhất với nhu cầu và giá trị của bạn.

Phân Tích Sâu Hơn Về Đề Nghị Mua Lại OpenAI

Yếu Tố Tài Chính và Định Giá

Đề nghị 97,4 tỷ đô la của Elon Musk cho OpenAI là một con
số khổng lồ, nhưng liệu nó có phản ánh đúng giá trị thực tế của công ty? Theo một số ước tính,
OpenAI được định giá khoảng 157 tỷ đô la trong vòng gọi vốn
gần đây nhất. Điều này có nghĩa là Musk đang đưa ra một mức giá thấp hơn so với giá trị thị
trường hiện tại của công ty.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng OpenAI vẫn chưa tạo ra lợi nhuận đáng kể. Công ty đang đầu tư mạnh
vào nghiên cứu và phát triển, và vẫn còn nhiều rủi ro liên quan đến việc thương mại hóa các
sản phẩm AI. Do đó, một số nhà phân tích cho rằng đề nghị của Musk có thể hợp lý, đặc biệt nếu
ông có thể giúp OpenAI mở rộng quy mô hoạt động và tạo ra lợi nhuận bền vững.

Ảnh Hưởng Đến Nghiên Cứu và Phát Triển AI

Việc Elon Musk tiếp quản OpenAI có thể có tác động đáng kể đến nghiên cứu và phát triển AI.
Musk là một người có tầm nhìn xa và luôn khuyến khích sự đổi mới. Ông có thể thúc đẩy OpenAI
tập trung vào các lĩnh vực nghiên cứu mới, chẳng hạn như AI an toàn và AI đạo đức.

Tuy nhiên, cũng có những lo ngại rằng Musk có thể thay đổi hướng đi của OpenAI theo hướng phục
vụ lợi ích riêng của ông. Ông có thể ưu tiên phát triển các sản phẩm AI có lợi cho các công ty
khác của ông, chẳng hạn như Tesla và SpaceX. Điều này có thể làm chậm lại sự phát triển của AI
trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như y tế và giáo dục.

Tương Lai Của ChatGPT và AI Dưới Sự Lãnh Đạo Của Elon Musk

Kịch Bản Tích Cực

Trong kịch bản tích cực, việc Elon Musk tiếp quản OpenAI có thể mang lại những lợi ích sau:

  • AI trở nên dễ tiếp cận hơn: Musk có thể làm cho ChatGPT và các mô hình AI
    khác của OpenAI trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người, bằng cách giảm giá hoặc cung cấp các
    phiên bản miễn phí.
  • AI trở nên an toàn hơn: Musk có thể đầu tư nhiều hơn vào nghiên cứu an toàn
    AI để đảm bảo rằng các mô hình AI không gây hại cho nhân loại.
  • AI được sử dụng cho mục đích tốt đẹp: Musk có thể sử dụng AI để giải quyết
    các vấn đề toàn cầu, chẳng hạn như biến đổi khí hậu và nghèo đói.

Kịch Bản Tiêu Cực

Trong kịch bản tiêu cực, việc Elon Musk tiếp quản OpenAI có thể dẫn đến những hậu quả sau:

  • AI trở nên thiên vị hơn: Musk có thể thay đổi các thuật toán của OpenAI để
    phản ánh quan điểm cá nhân của ông, dẫn đến các kết quả thiên vị.
  • AI được sử dụng cho mục đích xấu: Musk có thể sử dụng AI để giám sát và kiểm
    soát người dân, hoặc để tạo ra vũ khí tự động.
  • AI gây ra thất nghiệp: Musk có thể sử dụng AI để tự động hóa nhiều công việc,
    dẫn đến tình trạng thất nghiệp hàng loạt.

Kết Luận

Tương lai của ChatGPT và AI dưới sự lãnh đạo của Elon Musk là không chắc chắn. Có rất nhiều cơ
hội và rủi ro tiềm ẩn. Quan trọng là chúng ta phải theo dõi chặt chẽ các diễn biến và đảm bảo
rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.

Bạn nghĩ gì?

Bạn có ủng hộ việc Elon Musk mua lại OpenAI không? Bạn lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn nào?
Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới!

Zalo
THÔNG BÁO: BẠN CÓ THỂ SỬ DỤNG NÚT "CHUYỂN/ SWITCHER" Ở PHÍA TRÊN ĐỂ LỰA CHỌN CHUYỂN ĐẾN CÁC WEBSITE THÀNH VIÊN CỦA OTAVN HOẶC NHẤN VÀO CÁC LIÊN KẾT Ở CUỐI TRANG ĐỂ TRUY CẬP NHANH HƠN.
------
ANNOUNCEMENT: YOU COULD USE "CHUYỂN/ SWITCHER" BUTTON IN ABOVE TO CHOOSE TO GO TO OTAVN'S MEMBER WEBSITES OR CLICK ON THE LINKS AT THE FOOTER OF THE PAGE FOR FASTER ACCESS.
Cảnh báo: Hiện nay có rất nhiều đơn vị SỬ DỤNG LẠI các THÔNG TIN NỘI DUNG ĐÀO TẠO của KHÓA HỌC SALE OTA TỪ OTAVN mà không đảm bảo chất lượng và hỗ trợ về sau. Các bạn muốn đăng ký học SALE OTA uy tín hãy liên hệ trực tiếp với OTA Việt Nam. OTAVN có xây dựng các hình thức đào tạo trực tiếp offline cho doanh nghiệp, đào tạo 1-1 từ xa và tự học online. Chúng tôi có 2 tên miền là: otavietnam.com và tranxuanloc.com (founder) có chia sẻ và đăng tải các thông tin liên quan về OTA/ Sale OTA/ Digital Marketing/ Thiết kế website... Với khách hàng/ đối tác đã sử dụng dịch vụ của OTAVN sẽ được HỖ TRỢ MIỄN PHÍ các vấn đề phát sinh, tư vấn giải đáp sau khi đã hoàn thành khóa học hoặc sau khi đã sử dụng dịch vụ trọn đời. Hotline:0934552325 (iMessage/ Zalo/ Whatsapp) - Email: info@scovietnam.com
Điều khoản sử dụng chung | Chính sách bảo vệ quyền riêng tư | Chính sách hoàn tiền học | Quy trình đặt hàng | Hình thức thanh toán

Nếu bạn chưa rõ về các khóa học Sale OTA hoặc cần thêm thông tin, hãy liên hệ với chúng tôi qua công cụ hỗ trợ trực tuyến hoặc form hỗ trợ.

Chú ý: Nội dung khóa học online có thể thay đổi mà không cần báo trước.