Tiếng Việt: Andrej Karpathy: Sự Thay Đổi của Phần Mềm và Tương Lai LLM
Y Combinator •2025-06-19 •en-US Andrej Karpathy thảo luận về sự chuyển đổi phần mềm từ 1.0 (mã truyền thống) sang 2.0 (mạng nơ-ron) và 3.0 (lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên với LLM). Ông coi LLM là máy tính mới, tương tự hệ điều hành, với chi phí phát triển cao và khả năng phức tạp. Karpathy chia sẻ kinh nghiệm tại Tesla, nơi mạng nơ-ron thay thế mã C++, và so sánh Hugging Face với GitHub. Ông đề cập hạn chế của LLM như bảo mật, ảo giác, nhưng nhấn mạnh tiềm năng trong lập trình, giáo dục, tự chủ một phần qua giao diện tùy chỉnh và hợp tác con người-AI. Ông lạc quan về tương lai, ví LLM hiện tại như hệ điều hành những năm 1960, khuyến nghị xây dựng công cụ thân thiện với LLM để tối ưu tương tác. Ông cũng thảo luận thách thức triển khai ý tưởng và gợi ý lập trình tự do cùng sản phẩm tự chủ một phần.
Tiếng Việt: Yann LeCun: Thách Thức Toán Học Trong AI Cấp Độ Con Người
Joint Mathematics Meetings •2025-03-21 •en Yann LeCun trình bày những trở ngại toán học và kỹ thuật để đạt được AI cấp độ con người. Ông nhấn mạnh hy vọng trong thập kỷ tới nhưng cũng chỉ ra thách thức lớn trong học máy so với học tập của con người. Ông phê bình hạn chế của học có giám sát, học tăng cường và dự đoán tự hồi quy trong LLM, cho rằng chúng không đủ. LeCun giới thiệu học tự giám sát và các khái niệm như suy luận tối ưu hóa, mô hình năng lượng, JEPA để học mô hình thế giới từ dữ liệu cảm giác. Ông nhấn mạnh quan sát thực tế, lập kế hoạch phân cấp và thiết kế an toàn, khuyến nghị từ bỏ phương pháp truyền thống, chuyển sang kiến trúc mới như VIC và Video Japa.
Tiếng Việt: Lý Quang Diệu - Phỏng vấn với Charlie Rose (18 tháng 10 năm 2000)
Harry1923 •2020-12-28 •Not specified Cuộc phỏng vấn giữa Charlie Rose và Lý Quang Diệu tại Harvard tập trung vào hành trình của ông Lý, người sáng lập Singapore hiện đại, và cuốn sách 'Từ Thế giới Thứ ba đến Thế giới Thứ nhất'. Ông chia sẻ bài học xây dựng Singapore, từ học hỏi tại Harvard, thu hút đầu tư Mỹ, đến chính sách cứng rắn về ma túy và thay đổi hành vi xã hội. Ông khuyên tổng thống Mỹ tránh kiêu ngạo, duy trì quan hệ với đồng minh như châu Âu, Nhật Bản. Ông cũng thảo luận về xóa nợ thế giới thứ ba, khủng hoảng kinh tế châu Á, tự do báo chí, và sự khác biệt triết lý Mỹ-Trung. Ông ngưỡng mộ Đặng Tiểu Bình, phân tích địa chính trị châu Á như Triều Tiên, Đài Loan, và chia sẻ ký ức đau thương dưới sự chiếm đóng của Nhật Bản. Cuộc trò chuyện còn đề cập đến lãnh đạo, hòa bình Israel, vai trò khoa học, và tiếc nuối về sự chia cắt với Malaysia.
Tiếng Việt: Lý Quang Diệu: Giáo dục và Doanh nghiệp tại Singapore
Singapore Management University •2017-11-07 •Not specified Trong bài giảng tại SMU ngày 5/2/2002, ông Lý Quang Diệu chia sẻ về tinh thần doanh nhân và lãnh đạo, nhấn mạnh phẩm chất bẩm sinh. Ông tôn vinh ông Hit W, phân tích sự khác biệt văn hóa giữa Anh, Mỹ, Trung Quốc trong khởi nghiệp. Ông chỉ ra văn hóa Mỹ thúc đẩy đổi mới, còn Singapore thiếu tinh thần này nên chính phủ phải can thiệp qua DBS và GLCs. Ông kêu gọi thay đổi tư duy, đầu tư giáo dục để cạnh tranh toàn cầu, thích nghi với thế giới và phát triển dịch vụ quốc tế như y tế, giáo dục để thu hút khách hàng khu vực.
Tiếng Việt: Ilya Sutskever: AI - Thách Thức và Phần Thưởng Lớn Nhất của Nhân Loại
University of Toronto •2025-06-08 •en-CA Trong bài phát biểu nhận bằng danh dự tại Đại học Toronto, Ilya Sutskever bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc với ngôi trường nơi ông học tập 10 năm và trưởng thành dưới sự hướng dẫn của Jeff Hinton. Ông tự hào vì góp phần vào nghiên cứu AI tiên phong. Ông khuyên mọi người chấp nhận thực tại, không hối tiếc quá khứ và tập trung vào bước tiếp theo dù đầy thử thách. Ông nhấn mạnh thời đại đặc biệt với sự phát triển của AI, tác động đến giáo dục, công việc và xã hội. Sutskever tin AI có thể làm mọi thứ con người làm, đặt ra câu hỏi lớn về tương lai. Ông coi AI là thách thức lớn nhất của nhân loại nhưng vượt qua sẽ mang lại phần thưởng to lớn, khuyến khích mọi người chú ý và chuẩn bị cho các vấn đề sắp tới.
Tiếng Việt: Diễn văn tốt nghiệp của Roger Federer tại Dartmouth 2024
Dartmouth •2024-06-09 •en Roger Federer đã có bài phát biểu đầy cảm hứng tại lễ tốt nghiệp Dartmouth 2024, bày tỏ niềm vinh dự khi nhận bằng tiến sĩ danh dự và chia sẻ những bài học cuộc sống từ sự nghiệp quần vợt. Ông nhấn mạnh rằng sự dễ dàng là huyền thoại, thành công đến từ sự chăm chỉ, kỷ luật và kiên trì, đồng thời khuyến khích sinh viên không sợ thất bại mà hãy tập trung vào từng khoảnh khắc. Federer kể về những thất bại lớn như trận chung kết Wimbledon 2008 trước Nadal, và cách ông vượt qua bằng sự kiên cường. Ông cũng chia sẻ hành trình từ thiện với quỹ giáo dục giúp gần 3 triệu trẻ em ở châu Phi, nhấn mạnh tầm quan trọng của gia đình, cộng đồng và tinh thần đồng đội. Cuối cùng, Federer khuyến khích sinh viên nắm bắt tương lai với sự phấn khích, chơi tự do, tử tế và tận hưởng cuộc sống.
Tiếng Việt: Lời Khuyên của Sourav Chatterjee cho Nhà Toán Học Trẻ
The Abel Prize •2024-08-12 •en-US Sourav Chatterjee, một nhà toán học nổi tiếng người Ấn Độ, đã chia sẻ câu chuyện cá nhân về hành trình đến với toán học và xác suất, từ những ngày học tại Viện Thống kê Ấn Độ cho đến khi hoàn thành tiến sĩ tại Đại học Stanford. Ông đưa ra lời khuyên chân thành cho các nhà toán học trẻ, nhấn mạnh rằng không cần phải lập kế hoạch quá cứng nhắc cho tương lai mà nên linh hoạt nắm bắt cơ hội, luôn giữ tinh thần lạc quan và nỗ lực hết mình. Ông cũng động viên rằng thành công trong toán học không đòi hỏi phải vượt trội hơn tất cả mọi người hay giành chiến thắng ở mọi kỳ thi, mà cần sự kiên trì. Bên cạnh đó, ông cảnh báo về sự hấp dẫn của những công việc lương cao như ở các quỹ đầu cơ, nhưng lại đánh đổi tự do cá nhân. Theo ông, tự do và khả năng sáng tạo trong sự nghiệp khoa học mới chính là giá trị cốt lõi và phần thưởng lớn nhất mà một nhà toán học nên hướng tới.
Tiếng Việt: Hinton về sự thay đổi quan điểm trong AI
Preserve Knowledge •2017-08-08 •en Trong cuộc phỏng vấn này, Andrew Ng trò chuyện cùng Geoffrey Hinton, 'Bố già của Học Sâu', về hành trình sự nghiệp và đóng góp trong AI. Hinton kể về sự quan tâm đến AI từ trung học, nghiên cứu mạng nơ-ron tại Edinburgh dù bị phản đối, và đạt bằng tiến sĩ. Ông hợp tác với David Rumelhart phát triển thuật toán lan truyền ngược, với bài báo năm 1986 trên Nature đánh dấu bước ngoặt cho học sâu. Hinton thảo luận về Máy Boltzmann, ReLU, capsules, và sự thay đổi tư duy về AI. Ông nhấn mạnh học không giám sát và khuyên người mới tin vào trực giác. Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến chuyển đổi mô hình AI từ lập trình sang dạy máy học hỏi.
Tiếng Việt: Trò chuyện về AI và Transformer tại AISC25
Tuấn Đặng Minh •2025-03-13 •Not specified Cuộc trò chuyện giữa Lê Viết Quốc và Christopher Nguyen tại AISC25 ngày 13/3/2025 tại Hà Nội tập trung vào hành trình nghiên cứu AI của Quốc, từ tuổi thơ thiếu thốn ở làng quê Việt Nam đến những đóng góp lớn trong trí tuệ nhân tạo. Quốc chia sẻ về sự tò mò công nghệ, hành trình học tập tại Úc, và chuyển hướng sang mạng nơ-ron dù bị phản đối. Ông nhấn mạnh tính song song trong xử lý dữ liệu, vai trò của văn bản trong AI, và sự phát triển của Transformer. Quốc cũng thảo luận về mô hình tạo sinh, tương lai Transformer, và tích hợp suy luận vào AI. Christopher đặt câu hỏi sâu sắc về hành trình cá nhân và kỹ thuật của Quốc. Cả hai trao đổi về suy luận theo chuỗi suy nghĩ, niềm tin và trực giác trong nghiên cứu AI.
Tiếng Việt: Michel Talagrand: Lời khuyên dành cho các nhà toán học trẻ (2024)
The Abel Prize •2024-06-18 •en-US Michel Talagrand, nhà toán học người Pháp, người nhận giải Abel 2024, chia sẻ lời khuyên cho các nhà toán học trẻ. Ông khuyến khích theo đuổi đam mê, nhấn mạnh sự cống hiến và kiên trì trong giai đoạn đầu khó khăn. Talagrand khuyên tập trung vào một lĩnh vực để xây dựng kiến thức và ca ngợi sự tự do trong toán học, chỉ cần máy tính và kỹ năng giao tiếp là có thể làm việc bất kỳ đâu. Ông cũng nhấn mạnh toán học có nhu cầu lớn trong tương lai, đặc biệt ở dữ liệu lớn và AI, đồng thời khuyên nên tự hào về nghề nghiệp này với nhiều cơ hội việc làm.