Độc lạ phụ kiện biến Apple Watch cũ thành iPod

Theo báo cáo công bố giữa tháng 6 của Viện nghiên cứu AI Công việc (WAI) thuộc công ty Glean (Mỹ) cùng Đại học Notre Dame, Đại học Stanford, Đại học California Berkeley, nhân viên văn phòng dành trung bình 6,4 tiếng mỗi tuần để cung cấp ngữ cảnh, kiểm tra đầu ra, sửa lỗi, xử lý sai sót của bot.

Báo cáo sử dụng thuật ngữ "bảo mẫu bot" để mô tả nhiệm vụ không được đánh giá cao nhưng lại thiết yếu này. Nhóm nghiên cứu khảo sát 6.000 lao động toàn thời gian tại Mỹ, Anh, Australia, chủ yếu làm việc với máy tính hoặc công cụ kỹ thuật số từ tháng 12/2025 đến tháng 1/2026. Kết quả cho thấy, 87% người tham gia có sử dụng AI và 75% nói công nghệ này giúp làm việc hiệu quả hơn, nhưng chỉ 13% đánh giá tổ chức của họ hoạt động tốt hơn đáng kể nhờ AI.

Rebecca Hinds, đứng đầu WAI, nhận định phần lớn năng suất "thất thoát" đến từ những công việc mà nhân viên chưa từng nghĩ mình sẽ phải làm. Trong chương trình podcast Cognitive Revolution tuần trước, Hinds mô tả công việc bảo mẫu bot tẻ nhạt, mệt mỏi, không được khen thưởng hay đánh giá cao, không được ghi nhận, đo lường.

Theo Business Insider, áp lực này dường như đang ảnh hưởng tiêu cực đến tinh thần làm việc của nhân viên. Báo cáo của WAI cho thấy những người phải dành quá nhiều thời gian chăm nom bot có xu hướng tìm việc khác cao hơn 73%. "Người phải gánh vác mà không được công nhận hay khen thưởng sẽ cảm thấy kiệt sức rồi bất mãn. Sau đó, họ bắt đầu trau chuốt hồ sơ xin việc", nhóm nghiên cứu nhận xét.

Victor Dibia, nhà nghiên cứu AI tại Microsoft, cho biết năm ngoái rằng việc cố gắng theo kịp những đột phá mới gây ra "sự mệt mỏi vì AI", đến mức ông quên cả mật khẩu laptop. Trên X, nhiều người cũng chia sẻ bản thân không thấy thoải mái hơn khi ứng dụng AI vì phải "căng não" hơn, đề phòng các công cụ gặp tình trạng "ảo giác".

Theo nhà nghiên cứu môi trường làm việc kỹ thuật số Elizabeth Marsh, người lao động đang phải chịu đựng "sự kiệt sức về mặt cảm xúc" do quá tải công việc, và AI có thể làm trầm trọng tình trạng đó. Bà giải thích trên Telegraph, việc phải theo dõi và kiểm tra công cụ tiêu tốn nhiều năng lượng, gây mệt mỏi tinh thần. Chẳng hạn, khi AI đưa ra nhiều phương án, nhân viên phải xác minh lại, đặc biệt với những kết quả "có vẻ đúng". Lâu dần, chuỗi quyết định nhỏ dồn thành áp lực lớn.

Sự bất mãn và mệt mỏi còn bắt nguồn từ việc nhân viên phải trở thành "người trung gian" cho những công nghệ không hoạt động ăn ý với nhau. Họ mất thời gian chuyển thông tin giữa các hệ thống AI rời rạc, sửa lỗi và cung cấp ngữ cảnh mà chúng lẽ ra phải có sẵn.

"Tôi có một công cụ giúp cân nhắc quyết định kỹ thuật, một công cụ khác giúp soạn thảo và tóm tắt. Tôi cứ liên tục chuyển đổi giữa chúng, kiểm tra kỹ từng chi tiết nhỏ. Thay vì làm việc nhanh hơn, đầu óc tôi bắt đầu rối bời. Không phải mệt mỏi về thể chất, chỉ là... quá tải", một quản lý kỹ thuật cấp cao nói trong nghiên cứu xuất bản trên tạp chí Harvard Business Review hồi tháng 3.

Nghiên cứu này cho thấy, AI có thể khiến nhân viên rơi vào tình trạng quá tải não (brain fry). Kết luận được đưa ra sau khi nhóm tác giả, gồm chuyên gia từ công ty tư vấn Boston Consulting Group và Đại học California, Riverside, khảo sát 1.500 người lao động. Khoảng 14% người tham gia cho biết họ từng thấy kiệt quệ tinh thần vì phải xoay xở với các công cụ AI. Họ mô tả nhiều tác hại như có cảm giác "ù ù" hoặc mờ mịt, nhức đầu, khó tập trung, ra quyết định chậm hơn và mắc lỗi nhiều hơn.

Trong một số trường hợp, nhân viên bị yêu cầu tự động hóa phần công việc mà họ yêu thích. Hinds nêu ví dụ, nhân viên dịch vụ khách hàng, vốn thích xây dựng mối quan hệ, nhưng dần bị ép trở thành người giám sát trợ lý AI. Việc mất đi thứ mang lại niềm vui và ý nghĩa trong công việc "rất nguy hiểm".

Theo nhóm nghiên cứu từ WAI và các trường đại học, các công ty không thể đơn thuần triển khai thêm công cụ AI. Những tổ chức thu lợi lớn nhất thường đầu tư vào công việc xung quanh AI như giúp nhân viên tiếp cận đúng bối cảnh, hướng dẫn họ sử dụng công nghệ hiệu quả và thiết lập tiêu chuẩn rõ ràng về cách ứng dụng AI tốt.

AI được đánh giá cho phép nhân viên làm được nhiều việc trong thời gian ngắn hơn. Nhưng theo Julie Bedard, CEO Boston Consulting Group, nếu nó đẩy người lao động đến tình trạng kiệt quệ, tổ chức cần xem xét lại quan điểm này. "Chúng ta cần thiết kế lại cách làm việc chứ không chỉ đơn thuần giữ nguyên những gì làm hôm qua rồi cứ thế đưa AI vào", bà nói với Harvard Business Review.

Nghiên cứu của Bedard cùng đồng nghiệp cũng chỉ ra cách lãnh đạo và đào tạo nhân viên đóng vai trò quan trọng. Tình trạng quá tải não ít xảy ra hơn ở những nhân viên có quản lý chủ động sử dụng AI hợp lý.

Giới chuyên gia cảnh báo, nếu không thay đổi, doanh nghiệp sẽ tiếp tục phải trả giá bằng chi phí bảo mẫu AI cao và sự rời đi của những nhân viên quá mệt mỏi với việc dọn dẹp hậu quả cho chatbot.

Tin Gốc: Vnexpress

Razer Viper V4 Pro không thay đổi nhiều về hình dáng so với thế hệ trước, vẫn là thiết kế đối xứng quen thuộc, phù hợp với nhiều kiểu cầm khác nhau. Điểm khác biệt nằm ở việc tối ưu trọng lượng, đưa thiết bị xuống khoảng 49 g.

Trong sử dụng thực tế, mức trọng lượng này không làm thay đổi cách cầm chuột, nhưng ảnh hưởng rõ đến cách thao tác. Thay vì phải sử dụng cả cổ tay cho các chuyển động nhỏ, người dùng có thể điều khiển bằng ngón tay nhiều hơn. Điều này giúp thao tác gọn hơn, đặc biệt trong những tình huống cần phản xạ nhanh.

Tuy nhiên, chuột không tạo cảm giác quá nhẹ hay mất kiểm soát. Trọng tâm được phân bổ hợp lý giúp các chuyển động vẫn ổn định, không bị văng tay khi rê nhanh. Sau thời gian sử dụng dài, khác biệt về độ mỏi không quá rõ rệt, nhưng cảm giác kiểm soát trong từng thao tác được cải thiện.

Điểm nâng cấp quan trọng của Viper V4 Pro nằm ở cách Razer tối ưu toàn bộ chuỗi độ trễ. Ở phần nút bấm, chuột sử dụng Razer Optical Mouse Switches Gen-4, mang lại phản hồi nhanh và rõ ràng hơn. Trong thực tế, cảm giác bấm giúp tăng sự tự tin khi thực hiện các thao tác liên tục, đặc biệt trong những tình huống cần phản xạ nhanh.

Một chi tiết đáng chú ý là các nút bên hông chuột sử dụng switch cơ học, giúp tăng cảm giác bấm quen thuộc, đồng thời đảm bảo phản hồi nhanh và ổn định, không tạo cảm giác “lệch nhịp” so với nút chính.

Ở phần di chuyển, chuột được trang bị cảm biến Razer Focus Pro 50K Optical Sensor Gen-3, mang lại khả năng tracking ổn định. Trong quá trình sử dụng, chuột giữ được cảm giác “bám tay” khi rê chậm, đồng thời vẫn theo sát chuyển động khi rê nhanh, kể cả trong môi trường nhiều màn hình.

Toàn bộ trải nghiệm được sử dụng trên nền tảng Razer HyperSpeed Wireless Gen-2, cho phép chuột hoạt động với tần số gửi tín hiệu cao, lên tới 8.000 Hz. Trong thực tế, điều này giúp thao tác được ghi nhận rõ ràng hơn. Người dùng thường có xu hướng “dư thao tác” để bù trừ độ trễ ở các thiết bị thông thường, nhưng với tần số cao, điều này không còn cần thiết.

Tuy vậy, yếu tố quan trọng hơn vẫn là sự ổn định. Khi tín hiệu được duy trì ổn định, các thao tác sai sẽ giảm đi đáng kể. Đây là khác biệt dễ nhận ra hơn so với việc chỉ tăng tốc độ đơn thuần

Trải nghiệm với Viper V4 Pro không chỉ đến từ bản thân chuột, mà còn phụ thuộc nhiều vào bề mặt di chuột. Khi kết hợp với Razer Gigantus V2 Pro, sự khác biệt trở nên rõ ràng hơn.

Trong thực tế, phần cảm nhận rõ nhất lại đến từ lót chuột. So với các loại thông thường, Gigantus V2 Pro mang lại sự khác biệt về độ ma sát ngay từ những thao tác đầu tiên. Sau một thời gian ngắn sử dụng, sự khác biệt giữa hai phiên bản Control và Balance cũng thể hiện rõ.

Phiên bản Control cho cảm giác kiểm soát tốt hơn, giúp các thao tác dừng lại chính xác, đặc biệt trong những tình huống cần điều chỉnh nhỏ trong thi đấu esports. Điều này mang lại lợi thế rõ trong các tựa game bắn súng, nhất là khi cần giữ tâm hoặc căn chỉnh mục tiêu. Trong khi đó, phiên bản Balance mang lại trải nghiệm nhẹ nhàng và linh hoạt hơn. Chuột di chuyển mượt, dễ kiểm soát nhưng không bị cản lại, phù hợp với nhiều tình huống sử dụng, đặc biệt khi làm việc với màn hình độ phân giải cao.

Trong quá trình sử dụng, sự khác biệt giữa hai phiên bản không nằm ở việc cái nào tốt hơn, mà là phù hợp với cách chơi. Phiên bản Balance mang lại cảm giác tự nhiên hơn, trong khi Control phát huy rõ lợi thế trong các tình huống cần độ chính xác cao.

Khi kết hợp, chuột và lót chuột tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh: chuột mang lại tốc độ và phản hồi nhanh, trong khi lót chuột đóng vai trò kiểm soát và độ chính xác. Trong hai lựa chọn, Balance là phương án dễ sử dụng hơn, còn Control phù hợp với những người ưu tiên độ chính xác.

Ở góc độ tổng thể, Razer Viper V4 Pro khi kết hợp cùng Razer Gigantus V2 Pro không đơn thuần là một bản nâng cấp về thông số, mà là sự hoàn thiện về trải nghiệm kiểm soát. Chuột mang lại tốc độ và độ phản hồi cao, trong khi lót chuột giúp giữ sự ổn định và độ chính xác trong từng thao tác.

Sự khác biệt không nằm ở việc người dùng có “nhanh hơn” hay không, mà ở việc thao tác trở nên rõ ràng và nhất quán hơn theo thời gian. Với những người chơi có yêu cầu cao, đây là một bộ đôi đáng cân nhắc khi hướng đến sự ổn định trong thi đấu. Trong khi đó, với nhu cầu thông thường, giá trị của sản phẩm vẫn thể hiện ở cảm giác sử dụng tốt và dễ làm quen.

Nguồn: https://thanhnien.vn/trai-nghiem-razer-viper-v4-pro-khi-hieu-nang-vuot-xa-nhu-cau-so-dong-185260401114417534.htm

Ngày 4/6, Trung tâm dịch vụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Viettel (Viettel AI) cho biết VT-Super-120B-A12B "do đội ngũ kỹ sư Việt trực tiếp huấn luyện, tinh chỉnh và tối ưu cho tiếng Việt".

Mô hình được xây dựng trên kiến trúc mở Nvidia Nemotron 3 Super, với quy mô 120 tỷ tham số. Theo đại diện Trung tâm, nhờ khả năng xử lý ngữ cảnh dài của kiến trúc Nvidia Nemotron, VT-Super-120B-A12B có thể duy trì mạch thông tin xuyên suốt giữa nhiều tài liệu, quy trình và hội thoại phức tạp trong cùng một tác vụ.

Trong các mô hình ngôn ngữ lớn, "tham số" (parameter) để chỉ các giá trị mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện nhằm nhận diện quy luật trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán hoặc phản hồi. Tham số càng cao tức quy mô của mô hình càng lớn, có khả năng biểu diễn những mối quan hệ phức tạp, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, năng lực tính toán và chi phí vận hành hơn. Mô hình của Việt Nam thường từ vài tỷ đến vài chục tỷ tham số, trong khi các mô hình tiên tiến nhất của OpenAI, Google có thể có hàng nghìn tỷ tham số.

Tuy nhiên, lượng tham số lớn không đồng nghĩa chất lượng luôn tốt hơn, bởi hiệu quả còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và cách tối ưu. Trong bảng xếp hạng đánh giá năng lực VLMU, một bản tinh chỉnh dựa trên VT-Super-120B-A12B hiện đạt điểm số trung bình 85,47, đứng thứ ba trong số các mô hình tại Việt Nam, trong đó mạnh nhất ở phần xếp hạng về STEM với hơn 89 điểm.

Viettel AI cho biết qua các bài kiểm tra, mô hình của họ đạt hiệu suất "trong nhóm dẫn đầu" về độ chính xác so với các mô hình cùng quy mô. "Đây là kết quả huấn luyện trên dữ liệu bản địa và tối ưu cho các bài toán nghiệp vụ trong nước", đại diện Trung tâm nói.

Mô hình này được đánh giá đã tăng cường năng lực xử lý tiếng Việt mà không làm suy giảm hiệu năng tiếng Anh của mô hình gốc, đồng thời hạn chế hiện tượng quên kiến thức cũ, vấn đề thường gặp trong quá trình huấn luyện và tinh chỉnh. Theo nhà phát triển, việc này quan trọng với các bài toán đặc thù tại Việt Nam, nơi nhiều quy định và quy trình có thể thay đổi tùy theo loại hồ sơ, hoặc bối cảnh thực thi cụ thể.

Viettel AI cũng cho biết đang xây dựng quy trình huấn luyện LLM dựa trên các nguồn dữ liệu mang tính bản địa như dữ liệu hành chính, nghiệp vụ doanh nghiệp, hội thoại thực tế và hệ thống văn bản chuyên ngành tại Việt Nam. Quá trình này bao gồm nhiều giai đoạn, như tiếp tục tiền huấn luyện (continued pre-training) mở rộng năng lực ngôn ngữ và tri thức tiếng Việt trên kho dữ liệu quy mô lớn; tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) nhằm cải thiện khả năng suy luận, sau đó là học tăng cường (reinforcement learning) để nâng cao độ chính xác trong phản hồi và khả năng xử lý nghiệp vụ.

"Làm chủ LLM tiếng Việt là bước đi cốt lõi để hình thành các giải pháp AI chủ quyền có khả năng đồng hành thực sự cùng các tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam", ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel AI, nhận định.

Bà Shilpa Kolhatkar, Giám đốc AI Nations của Nvidia, đánh giá việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt sẽ góp phần phổ cập khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo trên quy mô lớn tại Việt Nam, đồng thời chuyển hóa ngôn ngữ và dữ liệu bản địa thành những giá trị ứng dụng thực tiễn cho cơ quan chính phủ và doanh nghiệp.

Viettel AI cho biết đang phát triển nền tảng AI Agent cho người Việt với khả năng tự thực hiện chuỗi tác vụ trong cùng một không gian làm việc. Trong đó, Trợ lý AI Pháp luật là một trong những ứng dụng đầu tiên, được kỳ vọng sở hữu khả năng hỗ trợ phân tích hồ sơ, đối chiếu quy định, tổng hợp dữ liệu và đề xuất giải pháp xử lý theo bài toán cụ thể của người dùng, với chất lượng được nâng cao so với các phiên bản trước đây.

Tin Gốc: Vnexpress