AI Agent 24h

Trong thời đại số hóa ngày nay, việc bảo mật thiết bị cá nhân như điện thoại thông minh đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày. Hầu hết chúng ta đều quen thuộc với các tính năng mở khóa sinh trắc học, chẳng hạn như Face ID trên iPhone hay nhận diện khuôn mặt trên các thiết bị Android. Những công nghệ này mang lại sự tiện lợi vượt trội: chỉ cần nhìn vào màn hình là thiết bị đã mở khóa, không cần nhập mật khẩu dài dòng. Tuy nhiên, đằng sau sự tiện ích đó là những rủi ro nghiêm trọng về quyền riêng tư và bảo mật, đặc biệt liên quan đến khả năng bị cơ quan thực thi pháp luật khai thác. Bài viết này sẽ phân tích sâu lý do tại sao bạn nên cân nhắc ngừng sử dụng Face ID ngay lập tức, dựa trên các phân tích từ các chuyên gia công nghệ, đồng thời đưa ra các giải pháp thay thế an toàn hơn. Lý Do Chính: Lỗ Hổng Pháp Lý Và Khả Năng Bị Buộc Mở Khóa Một trong những lý do lớn nhất khiến Face ID trở nên nguy hiểm là do nó có thể bị lợi dụng bởi cơ quan chức năng thông qua một ...

 Trong bối cảnh hiện nay, hàng triệu người trên thế giới — đặc biệt là ở Hoa Kỳ — không thể tiếp cận bác sĩ ngay khi họ cần , dẫn tới việc trễ hẹn, trì hoãn điều trị và căng thẳng về chi phí y tế. Một startup mới nổi mang tên Lotus Health AI đang nỗ lực giải quyết thách thức này bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với đội ngũ bác sĩ thật sự để cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhanh chóng, hiệu quả và miễn phí 24/7 . Lotus Health AI là gì? Lotus Health AI là một nền tảng y tế sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tạo ra một “bác sĩ ảo” hoạt động liên tục, sẵn sàng chẩn đoán, kê đơn và điều phối người bệnh đến bác sĩ chuyên khoa khi cần thiết. Điều đặc biệt là mọi quyết định cuối cùng đều được đội ngũ bác sĩ có chứng chỉ xác minh từ những trường danh tiếng như Stanford, Harvard và UCSF xem xét và phê duyệt . Việc này giúp đảm bảo dịch vụ không chỉ nhanh mà còn đáng tin cậy. Nền tảng này đã kêu gọi được 35 triệu USD vốn đầu tư để phát triển và mở rộng hệ thống, cho thấy gi...

 Trong bối cảnh công nghệ tự động hóa và trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, Waymo – công ty con chuyên về xe robot tự lái của Alphabet (Google) – vừa đạt một cột mốc quan trọng trên con đường thương mại hóa dịch vụ robotaxi. Trong vòng gọi vốn mới nhất, Waymo đã huy động khoảng 16 tỷ USD vốn đầu tư , đưa định giá của công ty này lên đến hơn 110 – 126 tỷ USD , một mốc kỷ lục trong lịch sử các công ty xe tự hành tư nhân. Từ “Moonshot” đến Thương Mại Thực Sự Waymo bắt đầu như một dự án “moonshot” dưới trướng Google từ hơn một thập kỷ trước với mục tiêu xây dựng xe tự lái an toàn mà không cần tài xế. Trải qua nhiều năm nghiên cứu và thử nghiệm, công nghệ robotaxi của Waymo đã bước ra khỏi giai đoạn thử nghiệm và trở thành một dịch vụ được trả tiền, hoạt động thương mại ở nhiều thành phố của Mỹ như San Francisco, Phoenix, Los Angeles, Austin, Miami… Năm 2025, Waymo đã hoàn thành hơn 15 triệu chuyến đi – gấp ba lần so với năm trước đó – và hiện cung cấp khoảng 400.000 lượt đi m...

 rong vài ngày gần đây, thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục chứng kiến một bước ngoặt quan trọng khi Anthropic và OpenAI cùng lúc công bố những mô hình AI tiên tiến mới nhất – đánh dấu sự cạnh tranh ngày càng quyết liệt giữa hai “ông lớn” trong ngành công nghệ này. 🔥 Sự Kiện Song Trùng: Ra Mắt Hai Mô Hình AI “Flagship” Ngày 6/2/2026, Anthropic ra mắt Claude Opus 4.6 , trong khi chỉ khoảng 20–27 phút sau đó, OpenAI giới thiệu GPT-5.3 Codex – cả hai đều hướng tới hiệu suất vượt trội trong các tác vụ chuyên sâu như phân tích, lập trình, và xử lý công việc quy mô lớn. 🌟 Claude Opus 4.6 – “Đối thủ Không Thể Bỏ Qua” Claude Opus 4.6 là phiên bản AI mới nhất của Anthropic, được thiết kế để xử lý tốt các nhiệm vụ phức tạp tại nơi làm việc như phân tích tài chính, lý luận pháp lý và mã hóa phần mềm . Điểm nổi bật nhất là khả năng duy trì ngữ cảnh hội thoại siêu dài (lên tới 1 triệu token) , giúp mô hình này làm việc liên tục với những bài toán lớn mà không mất mạch thông tin...

 Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt giữa các ông lớn trong ngành trí tuệ nhân tạo, mới đây Anthropic — công ty khởi nghiệp tập trung vào AI an toàn — đã tung ra một chiến dịch quảng cáo mang tính châm biếm nhằm vào OpenAI , công ty đứng sau ChatGPT, khiến cộng đồng công nghệ xôn xao và đặt ra nhiều câu hỏi về chiến lược, vị thế và niềm tin người dùng trong cuộc đua AI toàn cầu. 💥 Thuật toán thì lạnh, chiến tranh thì nóng Anthropic ra mắt một loạt cảnh quảng cáo hài hước, trong đó mô phỏng một AI trả lời người dùng nhưng liên tục chèn quảng cáo sản phẩm vào giữa các câu trả lời — điều chưa xảy ra trên ChatGPT. Mục đích của chiến dịch này rõ ràng: nhấn mạnh rằng Claude — chatbot của Anthropic — sẽ luôn “không quảng cáo” , trái ngược với kế hoạch thử nghiệm quảng cáo trong phiên bản miễn phí của ChatGPT của OpenAI. Quảng cáo được phát cả ở sự kiện lớn như Super Bowl , thu hút lượng khán giả khổng lồ và khiến CEO OpenAI, Sam Altman , phản hồi mạnh mẽ, gọi chiến dịch này ...

 Trong bối cảnh AI agent – những hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động ra quyết định và hành động – đang được ứng dụng mạnh mẽ trong doanh nghiệp, một thách thức kỹ thuật ngày càng nổi bật là khả năng mở rộng và độ tin cậy của các agent này khi triển khai thực tế. Những AI agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT thường mang tính ngẫu nhiên: một prompt có thể hoạt động tốt một lần nhưng thất bại ở lần tiếp theo. Điều này khiến việc chuyển từ nguyên mẫu (prototype) sang môi trường sản xuất (production) trở nên khó khăn và tốn kém về kỹ thuật. Một giải pháp đáng chú ý được đề xuất gần đây là phân tách hoàn toàn “logic điều phối” và “search/inference” (tìm kiếm và suy luận) trong kiến trúc AI agent. Bài viết gốc từ AI News của tác giả Ryan Daws nhấn mạnh rằng việc tách biệt hai lớp này sẽ giúp giải quyết căn bản vấn đề độ tin cậy và khả năng mở rộng, đồng thời mang tính linh hoạt hơn trong triển khai và tối ưu hoá. Vấn Đề “Quấn Nhau” Giữa Logic Và Search Trong Thi...

 Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh ngày càng phát triển mạnh mẽ, hầu hết mọi người đã quen với việc sử dụng các công cụ AI như trợ lý hỗ trợ sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, quá trình làm việc thường bắt đầu bằng việc đưa ra yêu cầu, nhận lại bản nháp thô rồi phải dành thêm thời gian để chỉnh sửa, định dạng và thiết kế trong các ứng dụng khác nhau. Điều này khiến lời hứa ban đầu là “tiết kiệm thời gian” đôi khi không thành hiện thực, vì người dùng vẫn phải nhảy từ công cụ này sang công cụ khác để hoàn thành sản phẩm cuối cùng. SuperCool xuất hiện trong thị trường đã bão hòa này với một định hướng hoàn toàn khác biệt: thay vì chỉ là một trợ lý AI, nó hướng tới trở thành đối tác thực thi sáng tạo cho người dùng . Mục tiêu của SuperCool không chỉ dừng ở việc tạo ra những bản thảo, mà là biến ý tưởng thô thành sản phẩm hoàn chỉnh sẵn sàng xuất bản , ngay trên nền tảng mà không cần phải chuyển đổi qua nhiều ứng dụng khác nhau. 1. Định Nghĩa Lại Quy Trình Sáng Tạo Nội Dung Đi...

Ngày thứ hai của AI Expo 2026 – sự kiện lớn về trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số vừa diễn ra tại London – đã cho thấy một bước chuyển rõ rệt trong cách các doanh nghiệp tiếp cận AI. Trong khi những năm trước, sự háo hức xung quanh các mô hình AI tạo sinh (generative AI) là tâm điểm, thì năm nay các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang tập trung vào một câu hỏi thực tế hơn: làm thế nào để biến các thí điểm AI thành những ứng dụng hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất thực tế? Từ Thí Điểm Đến Sản Xuất: Thách Thức Của Hạ Tầng và Dữ Liệu Một trong những thông điệp mạnh mẽ nhất tại ngày thứ hai là: chất lượng dữ liệu quyết định thành công của AI . Nếu dữ liệu đầu vào tệ, thì mọi quyết định tự động dựa trên AI cũng sẽ sai lệch và kém hiệu quả. Người tham dự hội thảo đều nhấn mạnh rằng doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc trước khi đẩy AI vào sản xuất. Ông DP Indetkar từ Northern Trust đã cảnh báo rằng nếu không chú trọng đến dữ liệu, AI có thể vận hành như “robot phim B-movi...

 Trong suốt hàng thập kỷ, ngành ô tô tự lái đã là một trong những lĩnh vực công nghệ hấp dẫn và đầy thách thức nhất của trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư và nhà nghiên cứu từng theo đuổi những kiến trúc phần mềm phức tạp, chia nhỏ hệ thống thành những mô-đun như Perception (nhận thức môi trường), Localization (xác định vị trí), Planning (lập kế hoạch hành trình), và Control (điều khiển xe). Mỗi phần đều đóng vai trò quan trọng để chiếc xe “thấy”, “hiểu” và “lái” đúng trên đường. Tuy nhiên, sau nhiều năm phát triển, các phương pháp modular này vẫn chưa thực sự giải quyết hoàn chỉnh bài toán lái xe tự động, bởi mỗi mô-đun hoạt động như một mảnh ghép riêng biệt và chúng phải phối hợp cùng nhau một cách rất phức tạp. Trong khi đó, một hướng tiếp cận khác đang nổi lên mạnh mẽ: thay thế toàn bộ hệ thống bằng các mạng nơ-ron duy nhất trong phương pháp “End-To-End learning” – cho phép mạng học trực tiếp từ dữ liệu cảm biến đến các lệnh điều khiển. Dù vậy, cách này lại tạo ra một “hộp đen” k...

Trong thời đại số hóa ngày nay, việc tự động hóa quy trình xử lý email không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả công việc. n8n, một công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ cho tự động hóa workflow, cho phép bạn tích hợp dễ dàng với các dịch vụ như Gmail để xử lý email thông minh. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách cấu hình n8n để có thể gửi email, tập trung vào việc sử dụng AI để phân tích email sponsor, lưu trữ dữ liệu vào Airtable và tạo bản nháp phản hồi tự động. Dựa trên các thực tiễn tốt nhất năm 2025, hướng dẫn này phù hợp cho người dùng cá nhân, doanh nghiệp nhỏ hoặc các nhà sáng tạo nội dung muốn quản lý email hiệu quả hơn. Hướng dẫn này giả định bạn đã có kiến thức cơ bản về n8n. Chúng ta sẽ xây dựng một workflow hoàn chỉnh: kích hoạt khi nhận email mới, sử dụng AI để xác định email sponsor, lưu thông tin lead vào Airtable, và cuối cùng tạo bản nháp hoặc gửi email phản hồi. Hãy cùng bắt đầu! Yêu Cầu Trước Khi Bắt Đầu Trước khi đi vào chi tiết, bạn cần chuẩn...

  Trong thời đại số hóa ngày nay, việc tự động hóa quy trình kinh doanh không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu lỗi sai con người. Một trong những quy trình quan trọng mà nhiều doanh nghiệp quan tâm là việc tạo và gửi hóa đơn thanh toán. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng n8n – một nền tảng tự động hóa mã nguồn mở – để tích hợp với Stripe, giúp tạo hóa đơn tự động dựa trên dữ liệu từ hệ thống quản lý dự án như ClickUp. Chúng ta sẽ đi sâu vào từng bước, từ chuẩn bị đến triển khai, nhằm giúp bạn xây dựng một workflow hiệu quả, chuyên nghiệp. Quy trình này đặc biệt hữu ích cho các freelancer, agency hoặc doanh nghiệp nhỏ muốn kết nối quản lý dự án với hệ thống thanh toán. Hãy tưởng tượng bạn đang quản lý một dự án trên ClickUp, và khi trạng thái nhiệm vụ chuyển sang "Gửi Hóa Đơn", hệ thống sẽ tự động tạo khách hàng trên Stripe, lập hóa đơn, thêm chi tiết khoản phải trả, gửi hóa đơn cho khách hàng và thậm chí thông báo nội bộ qua email. Tất cả chỉ diễn ra tr...

Trong thời đại số hóa ngày nay, việc tự động hóa các quy trình sáng tạo nội dung đang trở thành một phần không thể thiếu đối với các doanh nghiệp, nhà thiết kế và người dùng cá nhân. Một trong những công cụ nổi bật gần đây là Nano Banana , biệt danh thú vị cho mô hình Gemini 2.5 Flash Image của Google. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết cách tích hợp Nano Banana vào nền tảng n8n – một công cụ tự động hóa no-code mạnh mẽ – để tạo và chỉnh sửa hình ảnh một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dựa trên các kiến thức cơ bản về AI và tự động hóa, chúng ta sẽ khám phá từ lý thuyết đến thực hành, giúp bạn xây dựng một workflow tự động hóa hoàn chỉnh, ví dụ như sử dụng Telegram để kích hoạt quá trình tạo hình ảnh và chuyển đổi chúng thành video. Nano Banana Là Gì? Giải Mã Mô Hình Gemini 2.5 Flash Image Của Google Nano Banana không phải là một loại trái cây kỳ lạ, mà là tên mã phát triển nội bộ của Google dành cho mô hình Gemini 2.5 Flash Image. Mô hình này đã gây ấn tượng mạnh mẽ trong các bài ...