Cập nhật

Chúc mừng năm mới 2024

Lời chúc cuối năm. Cảm ơn quý khách hàng, cộng tác viên và đồng nghiệp đã đồng hành cùng chúng tôi trong năm 2024. Chúc quý khách một mùa Giáng sinh an lành và một năm 2025 tràn đầy cơ hội và thành công.

Chúc mừng kỳ nghỉ lễ!


Khi năm 2024 sắp kết thúc, chúng ta cùng nhìn lại một năm phi thường. Gửi đến quý khách hàng, những nhân viên xuất sắc và những đồng nghiệp tận tụy: các bạn đã làm nên hành trình phi thường này, biến mọi cơ hội và thách thức thành thành công.


Với trái tim tràn đầy lòng biết ơn và tâm trí tràn đầy khả năng, đội ngũ của chúng tôi gửi đến bạn nhiều hơn là lời chúc mừng mùa lễ: chúng tôi gửi đến bạn những giấc mơ phủ đầy tuyết và những khát vọng phủ đầy sao.


Chúc Giáng sinh của bạn được chạm đến bởi phép màu và mong năm 2025 sẽ là kiệt tác của bạn: một bức tranh đang chờ đợi những nét vẽ táo bạo nhất đầy cảm hứng của bạn, một giai điệu kêu gọi sự hòa âm sáng tạo của bạn và một câu chuyện đang chờ đợi những bước ngoặt của bạn.


Chúng ta sẽ biến năm 2025 thành năm tươi sáng nhất.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ảo tưởng về lý luận: Cuộc tranh luận làm rung chuyển thế giới AI

Apple công bố hai bài báo gây chấn động—"GSM-Symbolic" (tháng 10 năm 2024) và "The Illusion of Thinking" (tháng 6 năm 2025)—chứng minh cách các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) thất bại trong việc xử lý các biến thể nhỏ của các bài toán kinh điển (Tháp Hà Nội, vượt sông): "Hiệu suất giảm khi chỉ có các giá trị số bị thay đổi." Không có thành công nào trên một Tháp Hà Nội phức tạp. Nhưng Alex Lawsen (Open Philanthropy) phản bác bằng bài báo "The Illusion of the Illusion of Thinking", chứng minh phương pháp luận sai lầm: thất bại là giới hạn đầu ra token, chứ không phải sự sụp đổ của lý luận, các tập lệnh tự động phân loại sai các đầu ra một phần chính xác, một số câu đố không thể giải được về mặt toán học. Bằng cách lặp lại các bài kiểm tra với các hàm đệ quy thay vì liệt kê các bước di chuyển, Claude/Gemini/GPT đã giải được bài toán Tháp Hà Nội 15 đĩa. Gary Marcus ủng hộ luận điểm "chuyển dịch phân phối" của Apple, nhưng một bài báo về thời gian trước WWDC lại đặt ra những câu hỏi chiến lược. Ý nghĩa kinh doanh: chúng ta nên tin tưởng AI đến mức nào cho các nhiệm vụ quan trọng? Giải pháp: phương pháp tiếp cận thần kinh biểu tượng—mạng nơ-ron để nhận dạng mẫu + ngôn ngữ, hệ thống biểu tượng cho logic hình thức. Ví dụ: AI kế toán hiểu được câu hỏi "Tôi đã chi bao nhiêu cho du lịch?" nhưng SQL/tính toán/kiểm toán thuế = mã xác định.