Few-shot Prompting

Few-shot prompting là một kỹ thuật prompt trong đó người dùng cung cấp một vài ví dụ mẫu (few shots) trong prompt để hướng dẫn mô hình AI hiểu được định dạng, phong cách, hoặc logic mà bạn mong muốn trước khi đưa ra yêu cầu thực tế.

(Nguồn: https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20260323104641179017/few_shot_prompting.webp )

Ví dụ cụ thể:

Phân loại cảm xúc của câu sau:

Câu: "Món này ngon quá!"  (Tích cực)

Câu: "Dịch vụ tệ, không bao giờ quay lại."  (Tiêu cực)

Câu: "Giao hàng đúng hẹn."  (Trung lập)

Hãy phân loại:  "Nhân viên rất thân thiện và nhiệt tình." 

Các trường hợp có thể xảy ra

• Zero-shot: không có ví dụ nào, chỉ hỏi thẳng.

• One-shot: cho 1 ví dụ.

• Few-shot: cho 2–5 ví dụ.

Ở đây, 3 ví dụ đầu là các "shot" giúp mô hình hiểu rõ cách phân loại, và câu cuối là yêu cầu thực tế. 

(Nguồn: https://www.linkedin.com/posts/uppala-aravind-28-lin_ai-machinelearning-promptengineering-activity-7359848185281835008-Ky_E)

Nguồn tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.ibm.com/think/topics/few-shot-prompting
• https://www.datacamp.com/tutorial/few-shot-prompting

Kitagawa decomposition

Phân rã Kitagawa bắt nguồn từ công trình “Components of a Difference between Two Rates” do Evelyn M. Kitagawa công bố năm 1955 trên Journal of the American Statistical Association. Kế thừa phương pháp chuẩn hóa trong dân số học, bà tách chênh lệch tỷ lệ giữa hai quần thể thành phần do khác biệt cơ cấu và phần do khác biệt tỷ lệ trong từng nhóm. Phương pháp ban đầu không dựa trên hồi quy.

(Nguồn: https://link.springer.com/article/10.1186/s12982-021-00100-9)

Năm 1973, Alan Blinder và Ronald Oaxaca công bố các phương pháp phân rã chênh lệch tiền lương dựa trên hồi quy tuyến tính, về sau được gọi là phân rã Oaxaca–Blinder. Nghiên cứu của Oaxaca–Blinder không trích dẫn Kitagawa.

(Nguồn: https://wol.iza.org/articles/identifying-and-measuring-economic-discrimination/long )

Gần đây, đóng góp của Kitagawa được chú ý hơn trong kinh tế học, cùng sự xuất hiện của tên gọi “Kitagawa–Oaxaca–Blinder”.

Tài liệu đọc thêm và tham khảo

•  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12074319/
• https://pure.rug.nl/ws/files/10068144/thesis.pdf
• https://link.springer.com/article/10.1186/s12982-021-00100-9

Chatbot Traits

Chatbot traits là các đặc điểm hoặc thuộc tính của chatbot, thể hiện qua cách chatbot giao tiếp, phản hồi và tương tác với người dùng.

Thay vì chỉ trả lời như một cỗ máy khô khan, các traits giúp chatbot định hình nhân cách (persona), quyết định cách nó phản hồi người dùng trong từng tình huống cụ thể. Ví dụ, khi lập trình hoặc viết prompt cho AI (System Prompt), người ta có định nghĩa các trait bằng quy tắc cụ thể trong câu prompt. 

(Nguồn: https://arxiv.org/html/2601.12727v1)

Các nhóm Chatbot Traits phổ biến

• Phong cách giao tiếp (Communication Style) 

thể hiện qua cách chatbot sử dụng ngôn ngữ và biểu đạt trong quá trình tương tác với người dùng. Chatbot có thể giao tiếp theo phong cách trang trọng, sử dụng từ ngữ chuẩn mực và lịch sự, hoặc theo phong cách thân mật, gần gũi, có sử dụng từ lóng và từ viết tắt. Giọng điệu của chatbot cũng có thể nghiêm túc, tập trung trực tiếp vào vấn đề, hoặc hài hước, pha trò nhẹ nhàng để tạo cảm giác thoải mái. Bên cạnh đó, chatbot có thể thể hiện sự hào hứng thông qua các biểu đạt cảm xúc và dấu chấm than, hoặc duy trì cách phản hồi điềm tĩnh, trung tính và chú trọng thông tin. 

 

(Nguồn: https://www.prorealtech.com/why-every-business-needs-an-ai-chatbot-for-24-7-customer-support/)

• Đặc điểm hành vi và thái độ (Behavioral Traits) 

thể hiện qua cách chatbot phản hồi nhu cầu, cảm xúc và những khó khăn của người dùng. Tính thấu cảm được thể hiện qua việc ghi nhận cảm xúc, đưa ra lời xin lỗi hoặc phản hồi mang tính chia sẻ khi người dùng gặp sự cố. Tính kiên nhẫn thể hiện ở việc chatbot duy trì thái độ lịch sự, sẵn sàng giải thích lại khi người dùng hỏi nhiều lần hoặc trình bày chưa rõ. Tính chủ động thể hiện qua việc chatbot gợi ý thêm thông tin hữu ích hoặc đề xuất bước tiếp theo bên cạnh việc trả lời câu hỏi được đặt ra.

• Vai trò định hình (Persona Role) 

là hình tượng mà chatbot được thiết kế để thể hiện trong quá trình tương tác.Với vai trò chuyên gia, chatbot hướng đến cách phản hồi chính xác, thể hiện kiến thức chuyên sâu và tạo cảm nhận đáng tin cậy, phù hợp với các bối cảnh như ngân hàng, y tế và pháp lý. Với vai trò trợ lý thân thiện, chatbot chú trọng sự chu đáo, lịch sự và dễ tiếp cận, thường được sử dụng trong dịch vụ khách hàng và thương mại điện tử. Với vai trò người đồng hành, chatbot có thể sử dụng cách giao tiếp hài hước, sáng tạo và giàu biểu đạt cảm xúc nhằm tạo sự gắn kết với người dùng trong các ứng dụng giải trí, trò chơi và học ngoại ngữ.

Nguồn tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.linkedin.com/pulse/introduction-chatbots-damian-calitz-zshgf
• https://arxiv.org/html/2601.12727v1

AI overreliance

 AI overreliance là sự phụ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo, xảy ra khi người dùng tin tưởng hoặc làm theo kết quả do AI đưa ra mà thiếu kiểm tra, đánh giá và phán đoán độc lập, kể cả khi AI có thể sai hoặc không phù hợp với tình huống.

(Nguồn: https://www.theguardian.com/us-news/2026/jun/19/chatbots-critical-thinking-skills )

Ví dụ trong học tập và nghiên cứu:

• Sinh viên dùng nguyên câu trả lời của ChatGPT mà không hiểu hoặc kiểm chứng nội dung.

• Người nghiên cứu trích dẫn tài liệu do AI đề xuất mà không kiểm tra tài liệu có tồn tại hay không.

• Người phân tích chấp nhận cách chọn mô hình của AI mà không xem xét giả định và đặc điểm dữ liệu.

• Người dùng thay đổi đáp án đúng của mình theo một gợi ý sai từ AI.
• ...

(Nguồn: https://www.usemotion.com/blog/ai-timeline-generator )

Một người dùng AI phải kiểm chứng và tự chịu trách nhiệm về quyết định của mình, không nên phụ thuộc quá mức vào AI.

Tài liệu đọc thêm và tham khảo

• https://hai.stanford.edu/news/ai-overreliance-problem-are-explanations-solution
• https://www.linkedin.com/posts/nir-zicherman-172a461a_heres-what-ai-is-doing-to-your-brain-every-activity-7465126581741506560-6M6C 
• https://www.theguardian.com/us-news/2026/jun/19/chatbots-critical-thinking-skills

Agentic marketing

Agentic marketing là việc sử dụng các AI agent có khả năng chủ động thực hiện hoạt động marketing để đạt một mục tiêu được xác định trước. 

(Nguồn: https://www.xenonstack.com/blog/agentic-ai-marketing-campaigns )

Khác với AI tạo sinh chỉ phản hồi từng yêu cầu hoặc marketing automation vận hành theo quy tắc cố định, AI agent có thể:

• phân tích khách hàng và thị trường;
• lập kế hoạch chiến dịch;
• tạo và cá nhân hóa nội dung;
• lựa chọn kênh truyền thông;
• theo dõi kết quả;
• tự điều chỉnh hoạt động dựa trên dữ liệu mới.

Ví dụ, khi được giao mục tiêu tăng số người đăng ký một chương trình đào tạo, AI agent có thể phân nhóm đối tượng, xây dựng thông điệp riêng, triển khai chiến dịch trên nhiều kênh và tối ưu nội dung theo tỷ lệ chuyển đổi.

Nói ngắn gọn, agentic marketing không chỉ dùng AI để tạo nội dung mà còn để chủ động phối hợp và tối ưu hóa toàn bộ quá trình marketing.

(Nguồn: https://www.tatvic.com/blog/agentic-ai-for-marketing-driving-results-with-intelligent-automation/)

Tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.docket.io/blog/agentic-marketing 
•  https://emarsys.com/learn/blog/what-is-agentic-marketing/
• https://voyado.com/resources/blog/agentic-ai-for-marketing/

Quantum emulator

Quantum emulator—trình giả lập lượng tử—là một chương trình chạy trên máy tính cổ điển như CPU, GPU hoặc siêu máy tính, dùng để mô phỏng hoạt động của máy tính lượng tử. 

(Nguồn: https://itbrief.co.uk/story/qleo-quantum-emulator-gains-gpu-boost-full-cuda-q-support)

Có thể xem Quantum emulator là một “máy tính lượng tử ảo” chạy bên trong máy tính thông thường. Nó không sử dụng qubit vật lý và cũng không trực tiếp khai thác các hiện tượng lượng tử. Thay vào đó, phần mềm dùng toán học để tính toán trạng thái lượng tử mà một máy tính lượng tử thật sẽ tạo ra.

Quantum emulator dùng để làm gì?

• Phát triển và kiểm tra thuật toán

Lập trình viên có thể thử nghiệm mạch lượng tử trước khi chạy trên phần cứng thật. Emulator giúp:

• kiểm tra thuật toán;
• phát hiện lỗi trong mã;
• quan sát trạng thái trung gian;
• thử nhiều cấu hình qubit và cổng;
• so sánh kết quả mong đợi với kết quả thực tế.

• Giảng dạy và học tập

Người học có thể thực hành:

• superposition—chồng chập;
• entanglement—vướng víu;
• quantum gates—cổng lượng tử;
• quantum measurement—phép đo lượng tử;
• các thuật toán như Grover hoặc Shor ở quy mô nhỏ.

mà không cần sở hữu hoặc truy cập một máy tính lượng tử vật lý.

(Nguồn: https://www.researchgate.net/publication/340848388_Modifying_quantum_Grover's_algorithm_for_dynamic_multi-pattern_search_on_reconfigurable_hardware )

 

Tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://quantummotion.com/glossary-terms/quantum-emulator/
• https://www.fz-juelich.de/en/research/research-fields/information/quantum-technology/quantum-emulators

Analog and digital quantum simulation

Mô phỏng lượng tử (quantum simulation) là việc sử dụng một hệ lượng tử có thể kiểm soát để nghiên cứu hành vi của một hệ lượng tử khác—chẳng hạn phân tử, vật liệu, nam châm lượng tử hoặc phản ứng hóa học. Có hai cách tiếp cận chính: analog quantum simulation và digital quantum simulation.

(Nguồn: https://www.researchgate.net/figure/Analog-versus-digital-computing-on-the-different-quantum-and-neuromorphic-platforms_fig1_342520394)

Analog quantum simulator

Thiết bị được thiết kế để bắt chước trực tiếp một hệ vật lý cụ thể. Hệ tiến hóa liên tục dưới một Hamiltonian được kiểm soát. 

Ưu điểm:

• yêu cầu chất lượng qubit có thể thấp hơn;
• không cần phân rã toàn bộ quá trình thành hàng nghìn cổng;
• phù hợp với một số bài toán vật lý nhiều hạt.

Hạn chế:

• ít linh hoạt;
• thường chuyên biệt cho một nhóm bài toán;
• khó kiểm chứng kết quả ở quy mô mà máy cổ điển không còn mô phỏng được.

 

(Nguồn: https://www.researchgate.net/publication/382827280_Going_beyond_gadgets_the_importance_of_scalability_for_analogue_quantum_simulators )

Digital quantum simulation

Sử dụng chuỗi cổng lượng tử để mô phỏng quá trình tiến hóa. Thay vì tạo ra một hệ vật lý tương tự, nhà khoa học biểu diễn trạng thái của hệ bằng qubit, chuyển Hamiltonian thành một chuỗi phép toán lượng tử, thực hiện các cổng lượng tử theo trình tự, đo kết quả. Và lặp lại nhiều lần để ước lượng các đại lượng cần quan tâm.

Cách tiếp cận này gần giống mô phỏng số trên máy tính thông thường: một quá trình liên tục được chia thành nhiều bước nhỏ. Điểm khác biệt là các bước được thực hiện bằng cổng lượng tử trên qubit.

Ưu điểm:

• có khả năng lập trình;
• linh hoạt hơn;
• về lý thuyết có thể mô phỏng nhiều loại hệ thống.

Hạn chế:

• mỗi cổng lượng tử có thể tạo thêm sai số;
• cần thiết bị ổn định;
• những bài toán lớn có thể cần sửa lỗi lượng tử.

Người ta nhận định rằng mô phỏng analog có thể mang lại giá trị nghiên cứu sớm hơn, trong khi mô phỏng số có tiềm năng tổng quát hơn về dài hạn.

Tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.quera.com/glossary/analog-quantum-computing
• https://www.pasqal.com/technology/analog-and-digital-in-quantum-computing/
• https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/40267/what-is-the-difference-between-digital-and-analog-quantum-computing
• https://www.ryanlarose.com/uploads/1/1/5/8/115879647/analogueqs_part1.pdf