Herdr hoàn tất chỉ trong một ngày: bộ ghép kênh, tác nhân, truy cập từ xa Mac mini–di động qua SSH

Trực tiếp trải nghiệm quá trình những cuộc trò chuyện từng biến mất trở thành tài sản có thể sử dụng lại. Hãy xây dựng hệ thống công việc lưu lại các phán đoán và căn cứ cùng Hermes và Wiki!

AI chỉ giỏi đúng bằng bạn. Vibe coding hoàn hảo được hoàn thiện qua 3 bước: cách sử dụng AI → kiến thức nền tảng cốt lõi → phát triển dự án. Dành cho những ai muốn học vibe coding một cách bài bản, chúng tôi sẽ chia nhỏ và truyền đạt những khái niệm cốt lõi không thay đổi dù bạn sử dụng bất kỳ AI nào, theo cách ngắn gọn, dễ tiếp thu.

Từ việc điều khiển PC đến nghiên cứu chuyên sâu và phát triển ứng dụng Hướng dẫn xây dựng 'Trợ lý công việc AI' của riêng bạn, có thể áp dụng ngay vào thực tế ngay bây giờ

Khi dùng LLM được tối ưu cho trò chuyện để thực hiện phân loại, định tuyến và áp dụng các guardrail, kết quả trả về sẽ là một chuỗi, và bạn phải phân tích cú pháp chuỗi đó một lần nữa. Đi kèm với đó là hiện tượng ảo giác, sai lệch kiểu dữ liệu, độ trễ vài giây và chi phí token đầu ra. Bài giảng này trình bày cấu trúc dựa trên Jev, mô hình System One đầu tiên của TypeSafe: khi đưa vào trạng thái (state), hệ thống trả về các quyết định có kiểu trong schema cùng với các xác suất đã được hiệu chuẩn. Mô hình không tạo ra chuỗi. Nội dung cũng giải thích bằng khái niệm và mã nguồn vì sao lấy mẫu song song và RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, cách kết hợp Choice · Score · Noul trong một yêu cầu duy nhất, cũng như mô hình hybrid trong đó các phán đoán có thể biểu diễn dưới dạng cấu trúc được giao cho Jev, còn phần diễn đạt mở được giao cho LLM.

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ trong thị trường giảm giá?" Tôi cũng đã trăn trở sâu sắc với câu hỏi tương tự. Phần lớn các logic giao dịch tự động trên thị trường dường như tạo ra lợi nhuận trong thị trường tăng giá, nhưng ngay khi sắc thái của thị trường thay đổi, chúng lại mất đi khả năng ứng phó. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp những bí quyết tự mình nghiên cứu trong 2 năm qua với các công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp thiết kế một 'mô hình học sâu dựa trên Transformer' có khả năng đồng thời nắm bắt dòng chảy của kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai mô hình trong môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, bạn sẽ xây dựng một 'hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp không chỉ các chỉ báo đơn giản mà cả cung cầu của số dư bán khống. Bên cạnh đó, ‘cổng an toàn AI’ được tích hợp góc nhìn của một nhà giao dịch với 20 năm kinh nghiệm tại Phố Wall sẽ bổ sung sự xác tín cuối cùng ngay trước khi mua, dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người. Vượt xa chức năng đơn giản là mua và bán, bạn sẽ trực tiếp xây dựng toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức, bao gồm logic chốt lời·cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và cả báo cáo thời gian thực trên Slack.

Triển khai ứng dụng SNS Spring Boot trên Kubernetes cục bộ, đồng thời tự động hóa việc triển khai bằng GitHub Actions và Argo CD. Tìm nguyên nhân sự cố thông qua các chỉ số, nhật ký và dấu vết, sau đó xem xét dựa trên kết quả phân tích của AI.

Hãy cùng tạo ra một dịch vụ tự cải thiện ngay cả khi bạn đang ngủ! Chúng ta sẽ học từng bước cách xây dựng hệ thống Vibe Coding hoạt động 24 giờ bằng kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) sử dụng Codex.

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

Xây dựng hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Thay vì sử dụng nhiều agent hơn, hãy trực tiếp trải nghiệm cách tin tưởng và giao phó công việc nhiều hơn. Với Codex CLI, hãy tự tạo cho mình một harness để bạn có thể yên tâm giao việc!

Đây là khóa học phát triển Claude Code theo dạng hướng dẫn từng bước, đủ dễ để người mới bắt đầu và những người mới làm quen với phát triển phần mềm cũng có thể theo học. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho nhà hoạch định, nhà thiết kế và người không chuyên về phát triển phần mềm, khóa học giúp bạn học xuyên suốt từ các ví dụ cơ bản không có trong sách đến các ví dụ phát triển ở trình độ trung cấp. Bạn sẽ trải nghiệm quy trình phát triển theo từng bước bằng Claude Code, từ Hello World, Lucky Draw, trang web quản lý menu quán cà phê được tối ưu cho từng thiết bị thông qua việc kết hợp thiết kế Claude với dữ liệu Excel, cho đến ứng dụng web SaaS có thể kết nối với DB và triển khai lên dịch vụ đám mây. Các nội dung hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn gồm lý thuyết/thực hành/dự án. Thông qua phần thực hành theo 6 cấp độ, bạn sẽ làm quen với phương pháp phát triển cộng tác cùng AI và trải nghiệm toàn bộ chu kỳ phát triển, từ triển khai lên đám mây đến vận hành.

Vibe coding càng chỉnh sửa càng khiến bạn bất an? Giờ đây, hãy tạo các điểm lưu để có thể quay lại bất cứ lúc nào. Bạn không cần biết các lệnh Git. Chỉ cần ra lệnh bằng lời cho AI, bạn có thể hoàn tất mọi việc từ lưu, sao lưu đến khôi phục.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

"Mô hình 1 nghìn tỷ tham số được huấn luyện như thế nào" Hãy cùng tìm hiểu chiến lược mở rộng của Kimi K2.5, được Moonshot AI trực tiếp công bố trên sân khấu GTC 2026, bằng tiếng Hàn tại Inflearn. Hiệu suất token gấp 2 lần · Ngữ cảnh 1 triệu token · Swarm 1.000 agent Bước tiếp theo của LLM mã nguồn mở là đây. * Bài giảng này được công khai miễn phí thông qua sự hợp tác chính thức giữa Moonshot AI, đơn vị tạo ra Kimi, và Inflearn.

Trân trọng mời bạn trở thành ‘Kiến trúc sư hệ thống AI doanh nghiệp cấp cao nhất’ Đừng chỉ dừng lại ở vai trò một kỹ thuật viên vi mô (Prompt Writer) chuyên lấy các thư viện do người khác xây dựng rồi gắn vào, hoặc mải miết trau chuốt câu chữ trong prompt. Từ các nguyên lý nền tảng toán học đến kernel vòng lặp điều khiển runtime và hạ tầng tự phục hồi — thông qua 40 năm hiểu biết kỹ thuật thực tiễn dẫn dắt các hiện trường công nghiệp của Hàn Quốc, tôi sẽ giúp bạn vững vàng trở thành ‘kiến trúc sư hệ thống AI doanh nghiệp’ ở đẳng cấp cao nhất, có khả năng bảo vệ hoạt động kinh doanh và chủ quyền số của doanh nghiệp. Ngay bây giờ, hãy bắt đầu hành trình vĩ đại biến AI mất kiểm soát thành một lõi công nghiệp hoàn hảo. “Tại sao AI vốn vận hành hoàn hảo trong bản demo lại bắt đầu nói những điều vô nghĩa hoặc khiến cả pipeline dừng lại ngay khi triển khai production?” “Tại sao các dự án AI mà vô số doanh nghiệp hồ hởi khởi động cuối cùng lại không thể thoát khỏi ‘đầm lầy PoC (Proof of Concept – kiểm chứng khái niệm)’ và bị loại bỏ?” Đó là những câu hỏi cấp thiết nhất mà vô số nhà phát triển và kiến trúc sư hệ thống tôi gặp tại hiện trường đã đặt ra. Xin chào. Tôi là Kim Hong-jip, người đã dẫn dắt hoạt động xuất khẩu công nghệ động cơ và hệ truyền động trị giá 1,300 tỷ won trong hơn 40 năm làm việc tại bộ phận R&D hệ thống truyền động ô tô của Hàn Quốc (17 năm là lãnh đạo R&D của Tập đoàn Hyundai Motor), đồng thời chỉ huy thực địa với tư cách Tổng giám đốc (CEO/CTO) của một doanh nghiệp sản xuất hạng trung niêm yết. Với góc nhìn của một kỹ sư đã dành hàng chục năm trong lĩnh vực cơ khí và điều khiển chính xác, tôi nhận thấy đằng sau làn sóng triển khai AI tạo sinh hiện nay đang tiềm ẩn ‘rủi ro bất định mang tính chí mạng’. Trong các hiện trường công nghiệp mission-critical, nơi chỉ 0.1% sai số hoặc lỗi cũng có thể trực tiếp dẫn đến hư hỏng thiết bị vật lý trị giá hàng trăm triệu won và shutdown toàn doanh nghiệp, việc tích hợp nguyên trạng một chatbot xác suất chỉ dựa vào xác suất để tạo ra văn bản có vẻ hợp lý vào dịch vụ chẳng khác nào cầm bom hẹn giờ bước vào đám cháy. Khóa học này được thiết kế nhằm truyền đạt chính “phương pháp kỹ thuật thực tiễn để rèn luyện AI xác suất mất kiểm soát thành lõi điều khiển công nghiệp vững chắc nhất, không cho phép dù chỉ 0.000% lỗi cú pháp”. 1. 3 điểm nghẽn chí mạng mà bạn phải đối mặt tại hiện trường (Problem) Nhiều kỹ sư tiếp cận môi trường production bằng phương pháp chỉ dừng ở cấp độ tinh chỉnh prompt đơn lẻ (Vibe Prompting), rồi thất vọng khi đụng phải 3 khiếm khuyết mang tính cấu trúc sau: Context hữu hạn và ‘Lost in the Middle’: Khi cuộc trò chuyện hoặc quá trình thực thi multi-turn kéo dài, các chỉ thị hệ thống quan trọng bị đẩy ra ngoài, cửa sổ context cạn kiệt, khiến hệ thống mất trí nhớ và làm khuếch đại hiện tượng hallucination. Đầu ra phi tất định và sự sụp đổ của pipeline liên hoàn: Những biến động xác suất cực nhỏ như thiếu một dấu ngoặc đóng JSON hoặc sai kiểu dữ liệu có thể làm tê liệt các lệnh gọi API ERP/CRM của hệ thống lõi, đồng thời phá vỡ tính nhất quán dữ liệu. Thực thi mã không đáng tin cậy và sự phá sản về bảo mật hạ tầng: Khi các script do agent tự động tạo ra được thực thi trong môi trường host OS không được cách ly, chúng gây ra rủi ro thoát khỏi kernel hoặc rò rỉ dữ liệu nhạy cảm. Như vậy, sự cố AI trong môi trường công nghiệp không chỉ là vấn đề về độ chính xác định lượng, mà còn ập đến như một thảm họa tài chính khổng lồ mang tên tổn thất kinh doanh bất đối xứng (Asymmetric Business Loss). 2. ‘Làm thế nào’ để giải quyết triệt để vấn đề này (Solution) Khóa học này đi theo một hướng hoàn toàn khác với các khóa học trên thị trường vốn chỉ dạy cách sử dụng những công cụ thương mại rời rạc. Kết hợp kinh nghiệm thực tiễn 40 năm với kỹ thuật hệ thống máy tính, chúng tôi truyền đạt 3 kiến trúc hardcore cốt lõi để kiểm soát AI xác suất theo chiều dọc ở cấp độ hệ thống: ① Chuyển dịch từ prompting sang ‘LLM-OS & điều phối context’ Theo mô hình tư duy của Andrej Karpathy, chúng ta định nghĩa lại LLM không phải là đối tượng trả lời hội thoại, mà là lõi tính toán trung tâm (CPU) của máy tính. Chúng ta hệ thống hóa cửa sổ context thành RAM biến động có độ trễ cực thấp, cơ sở dữ liệu vector nội bộ thành Disk và các API bên ngoài thành bus I/O. Thông qua cơ chế phân trang bộ nhớ ảo phân cấp của MemGPT, trạng thái cốt lõi được bảo toàn mà không bị bão hòa ngay cả trong các cuộc hội thoại vô hạn; đồng thời, bằng trí tuệ bầy đàn linh hoạt (Liquid Swarm MAS) dựa trên MCP, chúng ta mở rộng mạng lưới agent động trong khi giảm thiểu chi phí token. ② ‘Kỹ thuật harness tất định’ nhằm ràng buộc hallucination xác suất ở mức 0.000% Tính linh hoạt sáng tạo của mô hình ngôn ngữ chỉ được mở trong giai đoạn tư duy (Reasoning), còn đầu ra vật lý tương tác với hệ thống bên ngoài được khóa chặt bằng đại số Boolean và trình biên dịch. Áp dụng cơ chế che logit CUDA dựa trên EBNF / XGrammar, chúng ta buộc xác suất tạo ra các token không hợp lệ bị chặn cứng ở mức P = 0.000%. Mã do agent tạo ra chỉ được phép vận hành một lần bên trong sandbox vi ảo hóa Firecracker MicroVM, có khả năng khôi phục snapshot trong 5ms, qua đó hình thành một vòng cách ly bảo mật vật lý. ③ Hạ tầng MLOps·LLMOps tự phục hồi có độ tin cậy cao, ‘không lãng phí GPU’ Xây dựng vLLM PagedAttention và S-LoRA hot-swap để kiểm soát tỷ lệ lãng phí VRAM nhàn rỗi xuống dưới 4%. Khi API của multi-agent thất bại, khôi phục 100% tính nhất quán dữ liệu về trạng thái ban đầu bằng giao dịch bù trừ theo thứ tự ngược của SagaLLM. Thông qua mạng lưới quan sát phân tán OpenTelemetry/Langfuse, khi phát hiện điểm số trung thành RAGAS suy giảm (Data Drift), hệ thống tự động thực hiện rollback canary không cần người vận hành, bảo vệ tính khả dụng của hệ thống. 3. Giá trị thực tiễn dẫn dắt tăng trưởng theo hình xoắn ốc (Pedagogy & ROI) Khóa học này được thiết kế có hệ thống theo 5 cấp độ của phân loại học tập Bloom đã chỉnh sửa (Bloom's Taxonomy). Người học sẽ xuất phát từ việc ghi nhớ lý thuyết đơn thuần (Remember), sau đó trực tiếp lập trình và kiểm chứng pipeline debug 5 cấp độ (phân tích mã nguồn cái bẫy Deceptive Baseline ➔ tháo rời kỹ thuật đối kháng ➔ thiết lập pipeline toàn vẹn Robust ➔ tính toán công thức ROI TEI ➔ quản trị SOTIF/ISO 42001). Vượt lên trên sự thỏa mãn cảm tính đơn thuần rằng “nó hoạt động tốt”, chúng tôi sẽ áp dụng mô hình tài chính Forrester TEI (Total Economic Impact) để trực quan hóa dưới góc nhìn của ban lãnh đạo các chỉ số cho thấy hệ thống AI bạn xây dựng có thể giảm chi phí làm lại (Rework Cost) của doanh nghiệp đến mức nào, đồng thời tránh được các rủi ro sự cố trị giá hàng trăm triệu won và chứng minh ROI trên 200%.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

"Không biết một dòng mã nào liệu có thể tạo ra ứng dụng không?" Khóa học này là hành trình 6 ngày để trả lời cho câu hỏi đó rằng: "Có, bạn hoàn toàn có thể." Trong quá trình vừa trò chuyện với AI vừa tự tay tạo ra ứng dụng chọn thực đơn trưa ngẫu nhiên, vào ngày đầu tiên, bạn sẽ học cách viết prompt để yêu cầu Claude tạo ứng dụng, sau đó mỗi ngày bạn sẽ bồi đắp thêm các tính năng như thêm/xóa mục, hiệu ứng slot machine, lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn, biểu đồ thống kê và tính năng chia sẻ để tạo ra một ứng dụng hoàn thiện có thể đưa lên App Store. Mỗi buổi học đều chuẩn bị sẵn ba lộ trình thử thách phù hợp với trình độ của bạn, giúp cả những người còn xa lạ với code lẫn những người đã có kinh nghiệm lập trình đều có thể phát triển theo tốc độ của riêng mình. Điều bạn thực sự học được từ thử thách này không phải là code, mà là cách đặt câu hỏi hay cho AI, và đó là năng lực có thể áp dụng ở bất cứ đâu chứ không chỉ trong việc phát triển ứng dụng.

Tạo ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với tính năng AI agent thời gian thực, tóm tắt nội dung cuộc họp và chức năng sau cuộc gọi.

Đây là khóa học hướng dẫn sử dụng các công cụ AI dựa trên CLI và MCP để triển khai các chức năng chiến đấu, UI, dữ liệu và máy chủ cho game idle Unity. Bạn sẽ học toàn bộ quy trình áp dụng Firebase, quảng cáo, thanh toán trong ứng dụng và Addressables để phát hành game di động lên Google Play.