Chết tiệt, tôi ước gì tôi có cái này từ khi bắt đầu đăng bài. Grok Bot hiện tại xử lý phần quản trị nội dung của tôi, và tôi chỉ cần 5 lời nhắc. Bản tin buổi sáng của tôi xuất hiện trước khi tôi mở laptop, và mọi phản hồi từ thương hiệu đều đã được soạn sẵn cho tôi. Đây là những gì 5 lời nhắc này làm cho tôi: bước 1 → dán các lời nhắc bên dưới vào Grok Bot trên Grok 4.7, bắt đầu với bản tin buổi sáng bước 2 → mỗi ngày trong tuần, bản tin của tôi bỏ qua các quảng cáo và chỉ liệt kê những email cần tôi xử lý, ưu tiên các deal thương hiệu bước 3 → nó kết thúc bằng 5 lần đề cập trên X đáng để trả lời, được đọc thành bản ghi âm giọng nói 2 phút bước 4 → lời nhắc về thương hiệu duyệt qua các email tài trợ của tôi trong tuần qua và kiểm tra từng thương hiệu trực tuyến bước 5 → nó soạn sẵn mọi phản hồi với bảng giá của tôi, nhưng tôi vẫn đọc từng cái trước khi gửi bước 6 → lúc 8 giờ sáng, nó cho tôi biết những gì đang tăng trưởng trong lĩnh vực của tôi, chỉ những gì mới kể từ hôm qua bước 7 → sau khi hoàn thành một kịch bản, nó cung cấp cho tôi các bản nháp thô của chuỗi bài đăng, bài đăng LinkedIn và phần bản tin bước 8 → tôi đã lưu nó như một kỹ năng, nên tuần tới chỉ cần một dòng lệnh là tôi lại có những bản nháp đó 5 lời nhắc nằm trên thẻ bên dưới. Sau đó, đọc bài viết bên dưới và thêm 10 lời nhắc nữa ở phía trên.

Bạn có thể chạy AI của riêng mình trên máy tính. Hầu hết mọi người thiết lập sai và nhận được một chatbot chậm và hay quên. Tại GTC 2026, một quản lý sản phẩm của NVIDIA và một kỹ sư của Ollama đã dành 33 phút để thực hiện đúng cách. 07:38 - lượng tử hóa và lý do Q4_K_M là mặc định 11:04 - chọn mô hình: VRAM, điểm chuẩn, các bài kiểm tra của riêng bạn 19:08 - Claude Code trên mô hình cục bộ với Ollama Launch 24:20 - giới hạn ngữ cảnh khi chạy tác nhân cục bộ 28:17 - đầu ra có cấu trúc để trích xuất dữ liệu từ tài liệu Tôi đã thấy những khóa học $500 dạy ít hơn thế này. Xem video trước, sau đó đọc hướng dẫn bên dưới. Nó sẽ hướng dẫn bạn từ con số không đến một AI hoạt động trên máy tính trong 10 bước.

Harrison Chase, đồng sáng lập LangChain: “Có một hệ thống điều phối mô hình và một số ngữ cảnh.” Trong chưa đầy 24 phút, anh ấy giải thích vòng lặp đằng sau việc sử dụng công cụ và ngữ cảnh. Điều này giúp bạn hiểu rõ những gì thay đổi khi bạn chuyển runtime. Tôi sẽ ưu tiên xem bài nói chuyện miễn phí này hơn nhiều khóa học trả phí về cơ bản về agent. Xem bài nói chuyện, sau đó đọc bài viết để xây dựng các sản phẩm hoạt động với các hệ thống điều phối agent khác nhau.

Diogo Almeida, đồng tác giả của GPT-4: “Chúng tôi đang thực hiện một việc thứ ba được tối ưu hóa cho việc ra quyết định có điều chỉnh.” Trong 18 phút, anh ấy giải thích tại sao các mô hình được huấn luyện để nhận được sự đồng thuận của con người có thể quá tự tin. Bạn sẽ thu được nhiều giá trị hơn từ video này so với một khóa học trị giá 700 đô la. Xem bài nói chuyện, sau đó đọc hướng dẫn bên dưới để tìm hiểu Jev giỏi ở đâu và cách sử dụng nó.

Andrej Karpathy: “Ngôn ngữ lập trình mới nóng nhất hiện nay là tiếng Anh.” Trong chưa đầy 40 phút, anh ấy giải thích cách các mô hình ngôn ngữ lớn đã cách mạng hóa những gì chúng ta có thể làm trong môi trường kỹ thuật số và cách sử dụng chúng một cách hiệu quả. Bài nói chuyện này chứa nhiều thông tin hữu ích hơn khóa học trị giá 500 đô la. Xem toàn bộ bài nói chuyện, sau đó đọc bài viết bên dưới để thiết lập khung làm việc cho các tác nhân của bạn.

Một quyết định đúng-sai đơn giản bên trong tác nhân có thể tốn đến 400 lần chi phí so với cần thiết Harrison Chase, CEO của LangChain, đã dành 47 phút để tìm hiểu thực chất bên trong bộ khung của tác nhân là gì 08:27 - điều gì thực sự được coi là bộ khung 18:14 - các khối xây dựng của tác nhân 29:51 - tại sao tác nhân cần một môi trường cách ly 32:37 - môi trường cách ly chống lại việc tiêm prompt 41:51 - sự hỗn loạn trong việc đánh giá tác nhân Hãy xem video này trước, sau đó đọc bài viết bên dưới về mô hình được xây dựng để xử lý quyết định đó với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ

Một quyết định đúng-sai đơn giản bên trong tác nhân có thể tốn đến 400 lần nhiều hơn mức cần thiết. Harrison Chase, CEO của LangChain, đã dành 47 phút để tìm hiểu thực chất bên trong bộ khung của tác nhân là gì. 08:27 - điều gì thực sự được coi là bộ khung 18:14 - các khối xây dựng của tác nhân 29:51 - tại sao tác nhân cần một môi trường cách ly 32:37 - môi trường cách ly chống lại việc tiêm prompt 41:51 - sự hỗn loạn trong việc đánh giá tác nhân Hãy xem video này trước, sau đó đọc bài viết bên dưới về mô hình được xây dựng để xử lý quyết định đó với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ

Odyssey-3 thực sự khiến tôi bất ngờ. Một mô hình thế giới duy nhất điều khiển một người máy, kiểm soát tay robot, lái xe, điều khiển drone, chơi game và đào tạo các AI khác. Đội ngũ đằng sau @odysseyml từng phát triển xe tự hành tại Cruise và Wayve, và đã làm việc với các mô hình thế giới từ năm 2023. Vì vậy, khi họ nói rằng việc huấn luyện robot từng nhiệm vụ một là cách tiếp cận “brute force”, tôi lắng nghe. Câu trả lời của họ là một tác nhân vật lý. Nó học cách thế giới vận hành bằng cách quan sát: vật lý, chuyển động, nguyên nhân - hệ quả, cách con người hành xử. Một máy móc mới được kết nối vào tri thức đó. Họ nói chỉ cần vài giờ dữ liệu tự tạo, nó đã có thể hoạt động, với một “action head” biến sự hiểu biết của mô hình thành các lệnh điều khiển. Đây về cơ bản là điều mà LLM đã làm cho công việc tri thức: một mô hình rộng lớn ở phía dưới, và mỗi lần nâng cấp nó đều giúp cải thiện mọi thứ được xây dựng trên nền tảng đó. Điều khiến tôi ấn tượng nhất: nó còn tạo ra những thế giới nơi các tác nhân AI có thể luyện tập, để những sai lầm của chúng xảy ra đầu tiên trong môi trường mô phỏng. Họ tin rằng các mô hình thế giới sẽ cuối cùng hiểu vật lý tốt hơn cả con người. Một tuyên bố lớn. Tôi muốn xem liệu nó có giữ vững được khi được công bố trong vài tuần tới.

Tôi đã sử dụng cùng một prompt với GLM 5.3 Flash, Kimi K3 và DeepSeek v4 Pro và nhận được 3 ứng dụng hoạt động. Xây dựng cả 3 ứng dụng bên trong @boltdotnew và triển khai phiên bản tốt nhất đến một liên kết trực tuyến. Trên kế hoạch thông thường, tôi sẽ không bao giờ dùng thử prompt cho việc so sánh như vậy. Forge là chế độ thí nghiệm trong Bolt, chạy các mô hình mở với mức sử dụng lên đến 50 lần nhiều hơn. Bạn có thể xây dựng và cải tiến các ứng dụng web mà không cần lo lắng về giới hạn sử dụng. Một thanh hàng tháng, không có giới hạn hàng ngày. Soạn thảo 10 phiên bản nếu bạn cần, sau đó chuyển sang Standard hoặc Max khi đã sẵn sàng để triển khai. Trên bài kiểm tra xây dựng của chính Bolt, các mô hình Forge đạt 91% điểm của mô hình trả phí hàng đầu. Đủ gần để dùng trong giai đoạn soạn thảo. Điều kiện đi kèm: đăng ký tham gia, và các dự án của bạn sẽ giúp huấn luyện các mô hình mở. Hệ thống sẽ hỏi bạn mỗi lần bạn chuyển sang chế độ này. Phiên bản nghiên cứu thử nghiệm diễn ra từ ngày 14/9 đến 14/10/2026. Forge miễn phí trên các kế hoạch Pro cho đến ngày 14/10, và có kế hoạch truy cập sớm giá $9/tháng, Bolt Lite, đang chờ danh sách đăng ký. Đây là tính năng thí nghiệm, vì vậy hãy sao chép dự án của bạn trước khi đưa bất kỳ nội dung quan trọng nào vào. Xem 3 phiên bản đã xây dựng, sau đó thử Forge với liên kết bên dưới.

Dừng việc dành buổi tối để sửa những lỗi giống nhau mà tác nhân AI của bạn liên tục mắc phải. Một kỹ sư LangChain chỉ cách để AI tự kiểm tra công việc của mình trước khi trả lại cho bạn. 08:06 - trạng thái, nút mạng và cạnh 10:47 - kiểm tra tài liệu và câu trả lời được tạo ra 11:48 - thử lại mã sau khi kiểm tra thất bại 37:12 - dừng vòng lặp bằng giới hạn bước 54:46 - theo dõi các bước tác nhân thực hiện Họ không nên phát miễn phí buổi hội thảo này. Xem video này trước, sau đó đọc hướng dẫn của tôi bên dưới để xây dựng quy trình nghiên cứu kiểm tra các tuyên bố.