Hiện tại ngày càng hiểu rõ một chân lý: ranh giới của AI đã sớm chuyển sang nơi khác.

Không còn là vấn đề "có trả lời được hay không" — có nhiều mô hình hữu ích. Thử thách thực sự nằm ở phía sau: liệu có thể duy trì ổn định trong các tình huống thực tế không?

Gọi là chuỗi dài, nhập dữ liệu thực, biến số không kiểm soát được, lặp đi lặp lại... Khi đặt vào những môi trường này, nhiều mô hình bắt đầu gặp vấn đề. Một hai lần có thể còn chịu đựng được, nhưng vận hành lâu dài? Dễ dẫn đến sụp đổ.

Ngược lại, tôi càng quan tâm đến những phương pháp hoàn toàn phân tích quá trình suy luận — mỗi bước đều có thể xác minh, có thể tái tạo, có thể gỡ lỗi. Đó mới là hệ thống thực sự bền bỉ. Thiết kế theo mô-đun, làm cho toàn bộ chuỗi trở nên minh bạch và kiểm soát được, như vậy mới có thể thực sự ứng dụng trong môi trường sản xuất.