Kiến thức
Nắm vững các khái niệm nền tảng về trí tuệ nhân tạo để làm việc hiệu quả hơn với AI.
Mục lục
14- Đáng đọc
MCP (Model Context Protocol) là gì? Kiến trúc và cách hoạt động
MCP (Model Context Protocol) là tiêu chuẩn mở giúp chuẩn hóa giao tiếp giữa ứng dụng AI và nguồn dữ liệu, tối ưu khả năng thực thi của các tác nhân AI (agent).
Tuan Tran Van 
Agent plugin là gì? Cách đóng gói kỹ năng và công cụ cho AI agent
Agent plugin là định dạng đóng gói gom kỹ năng, kết nối công cụ và quy trình tự động vào một thư mục tự chứa để cài đặt, chia sẻ và quản trị dễ dàng.
Tuan Tran Van
Hook cho AI agent là gì? Kiểm soát, tự động hóa và bảo mật quy trình
Hướng dẫn dùng hook cho AI agent để kiểm soát, bảo mật và quản trị quy trình làm việc trên Claude Code, Cursor và Codex một cách tất định, an toàn.
Tuan Tran Van- Đáng đọc
AI Agent là gì? Kiến trúc, cách hoạt động và ứng dụng thực tế
AI Agent là hệ thống phần mềm tự hành, dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để suy luận, lập kế hoạch và thực thi nhiệm vụ đa bước đạt mục tiêu phức tạp.
Tuan Tran Van - Đáng đọc
Mô hình AI (AI model) là gì và hoạt động như thế nào?
Tìm hiểu bản chất mô hình AI (AI model), cơ chế trọng số, lớp mạng nơ-ron và quy trình từ huấn luyện đến suy luận để tối ưu hiệu suất hệ thống.
Tuan Tran Van 
RAG là gì? Cách giúp LLM trả lời dựa trên dữ liệu riêng của bạn
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kỹ thuật tối ưu hóa LLM bằng cách kết nối dữ liệu bên ngoài, giảm ảo giác và cập nhật kiến thức thời gian thực.
Tuan Tran Van- Đáng đọc
Cửa sổ ngữ cảnh (context window) là gì và quản lý ra sao?
Cửa sổ ngữ cảnh (context window) là bộ nhớ làm việc hữu hạn của LLM, đo bằng token; compaction và RAG giúp duy trì hiệu suất khi hội thoại kéo dài.
Tuan Tran Van 
Học sâu (Deep Learning) là gì?
Học sâu là công nghệ mạng nơ-ron đa tầng giúp máy tính tự học từ dữ liệu thô như hình ảnh và ngôn ngữ để giải quyết các bài toán AI phức tạp nhất hiện nay.
Tuan Tran Van- Đáng đọc
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Khái niệm nền tảng cho người mới
Trí tuệ nhân tạo (AI) là máy tính giả lập khả năng học và suy luận của con người bằng dữ liệu. Tìm hiểu cách AI hoạt động, các cấp độ và rủi ro thực tế.
Tuan Tran Van - Đáng đọc
AI tạo sinh là gì? Cơ chế, mô hình và giới hạn cốt lõi
AI tạo sinh tạo ra văn bản, hình ảnh và mã nguồn mới bằng cách học phân phối xác suất từ dữ liệu khổng lồ — cơ chế, các loại mô hình, ứng dụng và giới hạn.
Tuan Tran Van - Đáng đọc
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì và hoạt động ra sao?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì, vì sao có quy mô "lớn", cách nó dự đoán từ tiếp theo, quy trình huấn luyện ba giai đoạn và vì sao vẫn mắc lỗi.
Tuan Tran Van 
Học máy (Machine Learning) là gì? Nguyên lý và thuật toán
Học máy giúp máy tính học từ dữ liệu thay vì quy tắc cứng. Khám phá ba phương pháp học, các thuật toán phổ biến và cách tối ưu mô hình.
Tuan Tran Van- Đáng đọc
Token AI là gì? Đơn vị dữ liệu và cửa sổ ngữ cảnh của AI
Token là đơn vị dữ liệu nhỏ nhất mà mô hình ngôn ngữ đọc và viết, còn cửa sổ ngữ cảnh là giới hạn bộ nhớ quyết định AI nhớ được bao nhiêu trong một lần.
Tuan Tran Van 
NLP là gì? Giải thích về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
NLP là gì? Tìm hiểu Word2Vec (biến chữ thành số), kiến trúc Transformer (giúp AI đọc cả câu cùng lúc) và quá trình tiến hóa thành LLM.
Tuan Tran Van