Nếu bạn có thể thấy được AI thực sự suy nghĩ như thế nào thì sao?

Không phải theo nghĩa ẩn dụ. Không phải theo lý thuyết. Mà thông qua một bài thực hành mà bạn có thể tự xây dựng bằng các vật thể vật lý—cùng cách tiếp cận mà Donald Michie đã sử dụng vào năm 1961 để chứng minh máy móc có thể học, bằng cách dạy các hộp diêm chơi cờ ca-rô.

The Wizard's Lens tiết lộ điều chưa từng có trong các tài liệu về AI: một Mô hình ngôn ngữ lớn hoàn chỉnh mà bạn có thể xây dựng và vận hành với bản đồ địa hình, token, và cơ chế chú ý được hiện thực hóa. Đây không phải là ẩn dụ để hiểu về AI. Đây chính là AI, được chứng minh thông qua việc thực hiện vật lý.

Trong khi những người khác đang vật lộn để sử dụng AI hiệu quả, cuốn sách này dạy bạn tư duy như AI—nhìn thấy các mẫu, hiểu các cơ chế, và áp dụng những hiểu biết sâu sắc để giúp bạn hoàn thành những điều chưa từng được thực hiện trước đây.

Kiến Thức Ẩn

Những gì Cray Research đã đạt được đã được ghi chép đầy đủ: chúng tôi đã xây dựng những siêu máy tính nhanh nhất thế giới và thay đổi những gì có thể thực hiện được về mặt tính toán. Cách chúng tôi làm điều đó chưa từng được ghi lại—cho đến bây giờ.

Cuốn sách này chia sẻ cách tiếp cận tư duy hệ thống và tư duy cách mạng từ thời kỳ đó, áp dụng vào AI hiện đại. Không phải như lịch sử, mà như những phương pháp thực tế bạn có thể sử dụng ngay hôm nay. Những cách tiếp cận đã tạo ra những đột phá trong môi trường mà vị trí thứ hai không thể tồn tại, giờ đây tiết lộ cách làm việc với AI theo cách mà người khác không thể sao chép.

Đối với những ai nhận ra tầm quan trọng của Cray Research: đúng vậy, đây chính là kiến thức đó. Đối với tất cả những người khác: bạn đang học những cách tiếp cận đã được chứng minh là có thể biến điều không thể thành có thể.

Những Gì Bạn Sẽ Khám Phá

Thông qua các bài thực hành và giải thích rõ ràng, bạn sẽ học được:

Ngữ cảnh Token và Embedding - Xây dựng một mô hình hoạt động cho thấy cách AI biểu diễn và xử lý thông tin, sử dụng token vật lý và bản đồ địa hình để cụ thể hóa các khái niệm trừu tượng.

Cơ chế Chú ý - Hiểu cách AI tập trung vào thông tin liên quan thông qua một bài thực hành mà bạn có thể tự điều chỉnh, cho thấy tại sao một số cách tiếp cận hiệu quả và một số khác thất bại.

Hiệu ứng Bóng bàn - Vượt ra ngoài việc lập lệnh một lần để phát triển mối quan hệ cộng tác với AI, ngày càng hiệu quả hơn qua từng tương tác.

Nhận dạng Mẫu ở Quy mô lớn - Học cách nhìn thấy cách AI kết nối các thông tin riêng biệt, và cách cấu trúc công việc của bạn để tận dụng những kết nối này.

Tư duy Cách mạng - Phát triển tư duy cho phép bạn đối mặt với những thách thức mà người khác cho là không thể, coi "không thể làm được" như một lời mời chứ không phải một ranh giới.

Tại Sao Cuốn Sách Này Khác Biệt

Hầu hết các sách về AI dạy bạn viết lệnh tốt hơn hoặc giải thích kiến trúc transformer bằng các phương trình. Cuốn sách này cho bạn thấy cách các cơ chế thực sự hoạt động thông qua thực hành vật lý, sau đó dạy bạn áp dụng hiểu biết đó theo cách mà không ai khác có thể.

Bạn sẽ học cách sử dụng AI như chưa từng có ai làm trước đây—không phải thông qua các mẹo hay kỹ thuật, mà thông qua sự hiểu biết thực sự về cách Mô hình ngôn ngữ lớn xử lý thông tin, duy trì ngữ cảnh và tạo ra phản hồi. Sự hiểu biết này thay đổi cách bạn cộng tác với AI, mở ra những khả năng mà người khác tin rằng cần đến công nghệ chưa tồn tại.

Cuốn Sách Này Dành Cho Ai

Cuốn sách này phục vụ nhiều đối tượng:

Các chuyên gia và người làm việc tri thức cần hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp với AI và nhận ra rằng việc lập lệnh cơ bản có những hạn chế căn bản.

Các nhà phát triển và chuyên gia kỹ thuật muốn hiểu cơ chế bên trong của LLM mà không bị ngập trong toán học, thu được những hiểu biết thực tế để đưa ra quyết định triển khai tốt hơn.

Các nhà tư duy chiến lược và đổi mới cần giải quyết những vấn đề chưa từng được giải quyết trước đây, và nhận ra rằng kết quả mang tính cách mạng đòi hỏi cách tiếp cận mang tính cách mạng.

Bất kỳ ai nghi ngờ rằng AI còn nhiều điều hơn thế so với những gì các hướng dẫn và hướng dẫn hiện tại tiết lộ, và muốn phát triển khả năng tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự.

Nền Tảng của Tác Giả

Edward W. Barnard đã dành nhiều năm tại Cray Research trong thời kỳ chúng tôi đang hoàn thành những điều chưa từng có trong lĩnh vực máy tính. Cuốn sách này chia sẻ cách tiếp cận tư duy hệ thống và tư duy cách mạng từ thời điểm đó, giờ đây được áp dụng vào việc cộng tác với AI.

Đây không phải là các khuôn khổ lý thuyết. Đây là những phương pháp đã được thử thách từ những môi trường mà kết quả quan trọng hơn bằng cấp, nơi những thách thức không thể được giải quyết thông qua tư duy rõ ràng và cách tiếp cận mang tính cách mạng đối với các hệ thống phức tạp.

Nguồn gốc mật mã học của điện toán hiện đại—từ Alan Turing đến Seymour Cray—đã tạo ra những cách tư duy cụ thể về thông tin, ngữ cảnh và khả năng tính toán. Cuốn sách này dạy những cách tiếp cận đó dưới dạng mà bạn có thể áp dụng ngay lập tức.

Lợi Ích Dành Cho Bạn

Khả năng tức thì - Học cách hoàn thành các nhiệm vụ với AI mà người khác cho là vượt quá công nghệ hiện tại, thông qua việc hiểu cách LLM thực sự xử lý và tạo ra thông tin.

Hiểu biết sâu sắc - Tự xây dựng một LLM hoạt động, cụ thể hóa các khái niệm trừu tượng và cho thấy tại sao một số cách tiếp cận thành công trong khi những cách khác thất bại.

Kỹ năng có thể chuyển giao - Phát triển cách tiếp cận tư duy hệ thống có hiệu quả trên tất cả các nền tảng AI và vẫn có giá trị bất kể công nghệ phát triển như thế nào.

Tư duy cách mạng - Học cách tiếp cận những thách thức không thể theo cách họ đã tiếp cận tại Cray Research: như những vấn đề thú vị cần giải quyết thay vì những ranh giới cần chấp nhận.

Làm chủ lâu dài - Tạo nền tảng để liên tục cải thiện kỹ năng cộng tác với AI của bạn, dựa trên sự hiểu biết thay vì các kỹ thuật học thuộc lòng.

Cho dù bạn đang chìm ngập trong sự phức tạp của hoạt động, đang vật lộn với các dự án dường như vượt quá khả năng hiện tại của AI, hay đơn giản là biết rằng có cách tốt hơn để làm việc với những công cụ này, cuốn sách này sẽ thay đổi không chỉ những gì bạn có thể làm được với AI, mà còn cả cách bạn nghĩ về những gì có thể.

Cuộc cách mạng không phải đang đến. Nó đã ở đây. Câu hỏi là liệu bạn có thuộc về những người có thể nhìn thấy nó hay không.