Cập nhật

Hiện đã có hỗ trợ qua điện thoại!

Kênh liên hệ mới đã hoạt động. Số điện thoại: +39 0230356790, có thể liên lạc trong giờ hành chính. Chỉ nhận cuộc gọi đến—không nhận cuộc gọi đi hoặc tin nhắn. Cách khác: điền mẫu liên hệ trên trang web. Thử lại

Hiện đã có hỗ trợ qua điện thoại!

Chúng tôi vui mừng thông báo rằng số điện thoại mới của chúng tôi hiện đã hoạt động.
Bây giờ bạn có thể liên hệ trực tiếp với chúng tôi nếu có bất kỳ nhu cầu, yêu cầu hoặc thông tin nào.
Số điện thoại của chúng tôi là +39 0230356790.


Giờ làm việc: Giờ hành chính. Quý khách có nhu cầu, vui lòng sử dụng mẫu liên hệ trên trang web của chúng tôi.

Lưu ý quan trọng: Số này chỉ dành cho các cuộc gọi đến. Chúng tôi không thực hiện cuộc gọi đi hoặc gửi tin nhắn văn bản từ số này.
Đội ngũ thư ký của chúng tôi luôn sẵn sàng phục vụ bạn với sự chuyên nghiệp và chuyên môn cao nhất.

Chúng tôi rất vui khi được cung cấp cho bạn kênh truyền thông mới này!

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ảo tưởng về lý luận: Cuộc tranh luận làm rung chuyển thế giới AI

Apple công bố hai bài báo gây chấn động—"GSM-Symbolic" (tháng 10 năm 2024) và "The Illusion of Thinking" (tháng 6 năm 2025)—chứng minh cách các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) thất bại trong việc xử lý các biến thể nhỏ của các bài toán kinh điển (Tháp Hà Nội, vượt sông): "Hiệu suất giảm khi chỉ có các giá trị số bị thay đổi." Không có thành công nào trên một Tháp Hà Nội phức tạp. Nhưng Alex Lawsen (Open Philanthropy) phản bác bằng bài báo "The Illusion of the Illusion of Thinking", chứng minh phương pháp luận sai lầm: thất bại là giới hạn đầu ra token, chứ không phải sự sụp đổ của lý luận, các tập lệnh tự động phân loại sai các đầu ra một phần chính xác, một số câu đố không thể giải được về mặt toán học. Bằng cách lặp lại các bài kiểm tra với các hàm đệ quy thay vì liệt kê các bước di chuyển, Claude/Gemini/GPT đã giải được bài toán Tháp Hà Nội 15 đĩa. Gary Marcus ủng hộ luận điểm "chuyển dịch phân phối" của Apple, nhưng một bài báo về thời gian trước WWDC lại đặt ra những câu hỏi chiến lược. Ý nghĩa kinh doanh: chúng ta nên tin tưởng AI đến mức nào cho các nhiệm vụ quan trọng? Giải pháp: phương pháp tiếp cận thần kinh biểu tượng—mạng nơ-ron để nhận dạng mẫu + ngôn ngữ, hệ thống biểu tượng cho logic hình thức. Ví dụ: AI kế toán hiểu được câu hỏi "Tôi đã chi bao nhiêu cho du lịch?" nhưng SQL/tính toán/kiểm toán thuế = mã xác định.