Nhật Dương

Dân nghiên cứu học thuật, viết paper không thể bỏ qua Claude Science - Vũ khí tối thượng Claude vừa công bố dành riêng cho việc nghiên cứu.

Đây không đơn thuần là một công cụ AI để hỏi đáp, tóm tắt paper hay viết abstract nhanh hơn, công cụ này được Claude tạo ra, tối ưu gần hơn với quy trình nghiên cứu thực tế: đọc tài liệu, phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ, viết manuscript, chạy pipeline và lưu lại cách kết quả được tạo ra. Với người làm academic, khi dùng AI trong nghiên cứu, vấn đề lớn nhất chính là liệu rằng kết quả đó có kiểm tra lại được không? Claude Science đang cố xử lý đúng điểm này. Thay vì chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng, nó tạo ra các artifact có khả năng truy vết rõ hơn: - Figure đi kèm code tạo ra figure đó - Mô tả cách biểu đồ hoặc kết quả được tạo - Lịch sử trao đổi trong quá trình phân tích - Môi trường chạy có thể xem lại - Đầu vào và các bước xử lý có thể kiểm tra lại Nói dễ hiểu hơn: vài tháng sau khi mở lại một biểu đồ, researcher không chỉ nhìn thấy hình cuối cùng, mà còn biết nó được tạo ra từ dữ liệu nào, bằng cách nào và có thể tái tạo lại ra sao. Đây là điểm rất đáng giá với nghiên cứu học thuật, vì academic work yêu cầu phương pháp rõ, nguồn rõ và khả năng phản biện. Một điểm khác cũng đáng chú ý: Claude Science có thể làm việc trong môi trường quen thuộc của lab, như máy cá nhân, Linux box, remote machine qua SSH hoặc HPC login node. Điều này có ý nghĩa với các nhóm nghiên cứu làm việc với dữ liệu lớn, dữ liệu nhạy cảm hoặc pipeline đã có sẵn trong lab. Nó cũng được thiết kế cho nhiều mảng khoa học như: - Genomics - Single-cell analysis - Proteomics - Structural biology - Cheminformatics - Các workflow nghiên cứu cần kết hợp tài liệu, dữ liệu và code Thay vì researcher phải nhảy qua quá nhiều công cụ như PubMed, terminal, Jupyter, R, database chuyên ngành và folder dữ liệu riêng, Claude Science đang thử gom các bước đó vào một môi trường làm việc liền mạch hơn. Nhưng điều này không có nghĩa là AI thay researcher. Ngược lại, nó làm vai trò của researcher trở nên rõ hơn: - Đặt câu hỏi nghiên cứu đúng - Kiểm tra lại claim và citation - Hiểu giới hạn của phương pháp - Đọc kết quả với tư duy phản biện - Quyết định đâu là phân tích đủ đáng tin để đưa vào paper Claude Science hiện vẫn đang ở bản beta, dành cho người dùng Claude Pro, Max, Team và Enterprise trên macOS và Linux. Nhưng dù có dùng ngay hay chưa, đây vẫn là một tín hiệu rất đáng theo dõi. Vì AI đang bắt đầu đi vào phần “xương sống” của nghiên cứu học thuật: dữ liệu, phương pháp, pipeline, figure, citation và khả năng tái tạo kết quả. Lưu lại và share nếu bạn đang làm nghiên cứu hoặc viết academic paper.

Ngứa mắt với thiết kế AI =)))

Ae chắc cũng chán nản với cảnh ra đường đi 100m gặp 1 cái biển hiệu AI. Nó đẹp thì đã đành, đằng nào cái nào cũng na ná nhau, màu sắc sặc sỡ, bố cục thì ko có. Lên MXH cũng vậy.... Mình đã ngồi mổ xẻ hàng loạt thiết kế AI và tìm ra ĐÚNG 5 lỗi khiến chúng bị lộ: 1️⃣ Bố cục không có điểm nhìn chính: AI có xu hướng làm nổi bật TẤT CẢ. Chủ thể nổi, chi tiết nổi, sản phẩm nổi, CTA cũng nổi. Mọi thứ tranh nhau sự chú ý nên người xem chẳng biết nhìn vào đâu trước. 2️⃣ Thiết kế không có khoảng thở: prompt không rõ là AI thấy chỗ nào trống sẽ nhét thêm cho bạn: thêm sticker, thêm card, thêm một vật thể vô nghĩa. 3️⃣ Màu quá rực và quá đại trà: nền rực, chữ rực, sản phẩm cũng rực nốt. Chưa kể AI có sẵn "công thức màu theo ngành": cứ công nghệ là xanh neon, xanh tím. 4️⃣ Typography sai cấp bậc: tiêu đề, mô tả, CTA gần như cùng một kích thước. Font nhìn riêng thì đẹp nhưng sai tính cách thương hiệu, xuống dòng sai chỗ, khoảng cách lộn xộn, có khi chữ còn bị móp méo. 5️⃣ Không có dấu ấn thương hiệu: không guideline, không quy tắc chung. Nên 10 bài đăng ra 10 style khác nhau, trông như 10 thương hiệu khác nhau. Đọc tới đây chắc bạn đang gật gù: "ừ, đúng cái mình đang mắc". Nhưng SỬA KIỂU GÌ, khi mình không có nền tảng design và cũng chẳng có thời gian đi học tư duy thiết kế? Trong video mới nhất mình chỉ ra cách khắc phục triệt để từng lỗi một, bằng việc sử dụng 1 công cụ AI dành riêng cho hoạt động sáng tạo. Không cần bạn phải biết nhiều về thiết kế. 👉 Chỉ cần dán ĐÚNG 1 đường link website của bạn. Nó tự đọc ra màu sắc, phông chữ, phong cách hình ảnh, giọng thương hiệu, và cả cái tinh thần thị giác mà brand bạn đang theo đuổi. Trong trường hợp bạn chưa có brand guideline, thì cũng có rất nhiều template hay để bạn thiết kế nhanh. (Trong hình là Feed Instagram BEFORE - AFTER mình sửa lại và một số hình ảnh minh đã tạo ra với em nó) Thùy Linh dưới comment nhé 👇

Full quy trình làm video AI đẩy affiliate Shopee, TikTok shop với Topview MCP + Claude

Mình vừa trải nghiệm Topview MCP (Free) và quá bất ngờ vì sự tiện lợi của nó. Công cụ này kết nối với Claude, thực sự giúp ae mình xử lý toàn bộ quy trình khi làm aff trên sàn: từ tìm kiếm sản phẩm tiềm năng trên Shopee, TikTok, nghiên cứu thị trường, khách hàng, tìm content win của các creators, đến dựng hình ảnh, tạo video AI và lên plan content. Tất cả các bước đều thực hiện trong một nền tảng là Claude, thay vì phải chuyển tab, chuyển tool liên tục như cách làm truyền thống. Cụ thể: - Topview MCP có thể thu thập data từ Shopee, TikTok, Amazon, YouTube, do đó nó có thể lấy được thông tin sản phẩm, thông tin ngành hàng dễ dàng. Ae không phải tự kết nối API như trước. - Sau khi lấy được thông tin sản phẩm, lọc ngành hành và chọn ra sản phẩm mong muốn, ae có thể dùng luôn mcp này để phân tích chân dung khách hàng, phân tích cách làm content của các creators về sản phẩm đó - Ae có thể để Claude viết luôn kịch bản hoàn chỉnh cho video, tạo hình ảnh, tạo video ngay trong luồng chat. Nếu dùng trong Claude Code / Claude Cowork, ae còn có thể để Claude tự edit video luôn. Nói chung là tiện vãi. Mình cũng làm 1 video demo full quy trình + hướng dẫn setup. Ae xem video chi tiết dưới 👇👇👇

Ae edit video nhiều phải biết đến tips này!!!

Đây là các video motion graphics mình tạo hoàn toàn với AI, có thể cá nhân hoá, chỉnh sửa đa dạng lại cho từng brand Với cách này, thời gian edit video của mình đã rút ngắn đi cực kỳ nhiều vì không còn phải mất thời gian tìm các source video trên mạng nữa. Cách làm rất đơn giản: (1) Tạo 1 GG Sheet để quản lý kịch bản và tạo các prompt source. GG Sheet này sẽ gồm các cột như sau: STT - Chủ đề - Script video - Prompt source (2) Tạo prompt cố định để sau này bạn chỉ cần paste script vào thì AI sẽ tự trả bạn hàng chục prompt tạo video. Mình có để bộ prompt ở dưới comment, bạn có thể lấy nó, và custom lại cho doanh nghiệp/kênh của mình nhé. Bạn cho prompt đó vào ô Prompt source (cột D) trong gg sheet. Sau này, bạn chỉ cần paste script vào cột C, ở cột D sẽ có prompt cho bạn theo đúng script đó. (3) Dùng các prompt đấy lên Google Flow tạo hình ảnh và video (bạn có thể tạo nguyên 1 tool như mình để tạo ảnh và video hàng loạt. Mình cũng có làm 1 video hướng dẫn chi tiết, có bonus thêm 2 cách nữa với Canva và Claude, xem chi tiết video tại 👇

Biến Codex (GPT-6 Astra) thành xưởng sản xuất video affiliate bằng Topview Plugin - research sản phẩm, viết kịch bản, dựng luôn video AI

Mấy con AI Agent như Codex hay Claude Code giờ research, lên plan, code workflow cho mình ngon lành rồi. Nhưng luôn có một chỗ bị đứt: đến đoạn phải tạo ảnh, dựng video, làm creative thật thì vẫn phải copy prompt mang sang tool khác. Một công cụ mình vừa tìm thấy để giải quyết vấn đề này, đó là Topview Plugin. Plugin này kết nối Agents với Topview để thực hiện nghiên cứu thị trường, xây dựng workflow creative và tạo ảnh, tạo video, chỉnh sửa video nhanh chóng. Chỉ với 1 câu prompt đơn giản "dùng Topview để nghiên cứu sản phẩm này và gợi ý cho tôi hướng triển khai video viral dễ ra đơn để làm affiliate trên TikTok" kèm link sản phẩm. Codex trả về: - Tín hiệu bán hàng của sản phẩm: GMV, điều gì đang giúp sản phẩm này bán được, 3 mẫu nội dung đang nổi bật trong data TikTok Shop. - 3 hướng video nên triển khai, kèm lý do. - Phân tích cấu trúc video để nhân bản: 2 giây nêu mâu thuẫn – 8 giây chứng minh – 12 giây demo – 5 giây chốt CTA. So sánh với cách làm thông thường, ae phải tự tải ảnh sản phẩm về rồi upload lên tool tạo video. Còn ở đây mình chỉ đưa cho agents 1 cái link, agent tự bóc hình ảnh sản phẩm trong link đó và tự đẩy lên Topview Canvas, rồi dựng storyboard, và làm video ngay trong luồng chat. Mà anh em biết đấy, bây giờ giờ agent ghép, edit video ngon choét, nên các đoạn video tạo ra ae còn có thể bảo AI nó ghép lại vào nhau, rồi edit, chèn nhạc.... ngay trong cùng một luồng chat luôn. Hiện Topview đang cho dùng thử miễn phí: 5 video Minimax H3, 5 video Wan 3.0 và 10 ảnh GPT Image 2.5, đủ để ae chạy thử trọn vẹn một vòng từ research đến ra video mà chưa cần bỏ tiền. Mình có làm video demo full quy trình + hướng dẫn cài plugin, ae xem chi tiết dưới đây 👇👇👇

Đánh đổi 2 triệu đô để được "nấu xói" công ty: Daniel Kokotajlo phơi bày sự thật đằng sau cuộc đua trí tuệ nhân tạo của OpenAI

--- Daniel Kokotajlo - cựu nhân viên nghiên cứu và dự đoán AI của OpenAI. Ông gia nhập OpenAI năm 2022, rời đi năm 2024 và hiện đang điều hành AI Futures Project, một tổ chức phi lợi nhuận quy mô nhỏ chuyên tập trung vào việc dự báo tương lai của trí tuệ nhân tạo. Trong buổi chia sẻ trên podcast The Diary Of A CEO, ông đã vạch trần những góc khuất trong ngành công nghiệp AI. 1. Động lực thực sự của OpenAI: Tìm kiếm quyền lực (Power-seeking) Daniel xác nhận rằng động lực thực sự thúc đẩy các công ty như OpenAI không hẳn là thương mại, mà chính xác là "động lực tìm kiếm quyền lực". Mặc dù tiền bạc rất quan trọng, nhưng giới lãnh đạo cấp cao hiểu rằng cuộc đua này mang ý nghĩa lớn hơn nhiều. Trong vụ kiện của Elon Musk, các email từ năm 2017 đã tiết lộ rằng những nhà sáng lập OpenAI thành lập công ty vì họ lo sợ Demis Hassabis tại Google sẽ trở thành "kẻ độc tài với AGI". Nỗi sợ đối thủ sẽ đạt được sức mạnh trước và trở thành kẻ độc tài đã khiến các vị CEO quyền lực không dám dừng lại, buộc họ phải lao vào cuộc đua khốc liệt để giành vị thế kiểm soát. 2. Sự biến chất trong văn hóa công ty và lý do Daniel Kokotajlo từ chức Khi Daniel mới gia nhập vào năm 2022, nội bộ nhân sự vẫn có quan điểm chung rằng một khi tiến gần đến những hệ thống AI có thể tự động hóa quá trình nghiên cứu, công ty sẽ tạm dừng lại để tìm cách đảm bảo an toàn. Ban đầu, họ biện minh cho việc phải dẫn đầu cuộc đua là để tạo ra không gian thực hiện các biện pháp an toàn, đề phòng các đối thủ như Google sẽ không chịu dừng bước. Tuy nhiên, Daniel dần vỡ mộng khi công ty phình to và chịu nhiều sự soi xét. OpenAI bắt đầu thay đổi cách kể chuyện trước công chúng, cố gắng làm giảm nhẹ rủi ro bằng cách cho rằng công nghệ này thực ra không rủi ro đến thế. Trớ trêu thay, khi công ty liên tục mở rộng và thu hút nhân sự mới bằng mức lương cao, những cuộc thảo luận về siêu trí tuệ và hệ lụy của nó lại ngày càng sụt giảm. Nhận ra công ty chỉ đang ngụy biện, hoạt động như một công ty công nghệ thông thường với phòng PR và cản trở việc xuất bản các nghiên cứu nội bộ, ông đã quyết định từ chức vào năm 2024. 3. Vụ bê bối NDA 2 triệu đô giữa Daniel Kokotajlo và OpenAI Câu chuyện lên đến đỉnh điểm sau khi ông nghỉ việc và nhận được giấy tờ chứa "điều khoản không nói xấu" (anti-disparagement clause), cấm ông chỉ trích công ty mãi mãi. Kèm theo đó là một điều khoản cấm ông tiết lộ về chính bản hợp đồng này với bất kỳ ai. Nếu từ chối ký, OpenAI đe dọa sẽ thu hồi lại toàn bộ cổ phần của ông, trị giá khoảng 2 triệu USD, tương đương 80% tổng tài sản của hai vợ chồng ông lúc bấy giờ. Daniel cảm thấy điều này thật nực cười đối với một tổ chức mang danh phi lợi nhuận vì lợi ích nhân loại, nên sau vài tháng bàn bạc cùng vợ và tham khảo luật sư, ông đã quyết định từ chối ký. Sự việc sau đó bùng nổ trên mạng Internet thành một vụ bê bối lớn, khiến chính nhân viên trong công ty phẫn nộ và chất vấn ban lãnh đạo về việc thu hồi cổ phần. Nhờ sức ép đó, OpenAI đã phải lùi bước, thay đổi giấy tờ và cho phép ông giữ lại số tiền mà không cần ký điều khoản im lặng. Quyết định dũng cảm của Daniel được tóm gọn hoàn hảo trong câu nói của ông ấy: "Money is nice, but it’s not the only thing. Sometimes it’s good to take a stand on principle" (tạm dịch: "Tiền thì tốt thật, nhưng nó không phải là tất cả. Đôi khi, việc giữ vững nguyên tắc của mình mới là điều nên làm") -- Podcast 2 tiếng, mới xem được hơn 20p nên viết đến đây thôi. Bao giờ xem tiếp thì viết tiếp ae nhé :))