99% mọi người dùng AI sai cách — Đây là cách tôi thực sự học và ghi nhớ nhanh hơn

Đây là hướng dẫn thực tế về cách tôi sử dụng Perplexity, NotebookLM và Gemini để học bất cứ điều gì.

Thành thật mà nói, hầu hết chúng ta không thực sự “học”, chúng ta chỉ đang tiêu thụ thông tin.

Chúng ta lướt qua các video, đọc các bài báo và đánh dấu các luồng thảo luận với hy vọng điều gì đó sẽ đọng lại. Nhưng khi đến lúc thực sự sử dụng những gì đã đọc, chúng lại tan biến.

Đó là bởi vì cách học ngày nay đã bị phá vỡ.

Chúng ta bị bao quanh bởi nhiều thông tin hơn bao giờ hết (nhờ có internet và AI), nhưng chúng ta không có một quy trình để lưu giữ, kết nối hoặc áp dụng nó.

Tôi đã cảm nhận sâu sắc nỗi đau đó, và đó là một vấn đề mà tất cả chúng ta đều trải qua.

Hãy để tôi đưa ra ví dụ của mình.

Với vai trò là một lập trình viên và người sáng tạo nội dung, tôi liên tục nghiên cứu các ý tưởng và chủ đề phức tạp từ các mô hình AI đến thiết kế sản phẩm và các khuôn mẫu kể chuyện.

Nhưng chỉ đọc hoặc xem video thôi thì không hiệu quả và tốn quá nhiều thời gian. Chắc chắn, tôi sẽ hiểu điều gì đó ngay lúc đó, rồi quên mất một nửa vào ngày hôm sau.

Vì vậy, tôi đã ngừng cố gắng “học nhanh hơn” và bắt đầu tập trung vào việc ghi nhớ tốt hơn và tìm ra một phương pháp học tập hiệu quả hơn. AI đã hoàn toàn thay đổi cuộc chơi đối với tôi.

Theo thời gian, tôi đã xây dựng một vài quy trình có thể lặp lại giúp tôi thực hiện ba việc cực kỳ tốt.

Và bài viết này sẽ phân tích các quy trình AI đó bằng cách sử dụng các công cụ như Perplexity, NotebookLM và Gemini để bạn có thể học nhanh hơn và thực sự ghi nhớ những gì bạn học, từng bước một.

Lưu ý: Bài viết này ban đầu được xuất bản trong bản tin của tôi, AI Made Simple.

Nếu bạn thích đọc loại nội dung thực tế và nhiều thông tin này, và muốn nhận những hiểu biết sâu sắc nhất về AI của tôi thẳng vào hộp thư của bạn, hãy cân nhắc đăng ký. Nó miễn phí.

Cùng bắt đầu nào.

1. Quy trình AI này giúp tôi học nhanh hơn 10 lần

Bạn biết đấy, với tư cách là một người viết nội dung, tôi dành hàng giờ để xem qua các bài báo, video và các bài nghiên cứu chỉ để hiểu rõ một chủ đề.

Nhưng đây là lối tắt: Tôi sử dụng Perplexity và NotebookLM để nạp kiến thức vào não nhanh hơn.

Đây là cách tôi làm:

Đầu tiên, tôi mở Perplexity và tìm kiếm các tài nguyên tốt nhất như blog, video YouTube, bài nghiên cứu, hoặc thậm chí là sách về bất cứ điều gì tôi đang học (ví dụ: “cách học AI nhanh”).

Sau đó, thay vì đọc từng nguồn một cách thủ công, tôi lấy tất cả các URL mà Perplexity cung cấp và dán chúng vào NotebookLM bằng cách tạo một notebook mới.

Có thể bạn đã biết, NotebookLM cho phép tôi tải lên nhiều loại nguồn khác nhau như PDF, liên kết trang web, bản ghi, tệp văn bản, và nhiều hơn nữa, tất cả ở cùng một nơi. Tôi thường chọn tùy chọn liên kết trang web và thêm mọi thứ vào đó.

Nếu bạn muốn thành thạo NotebookLM và học cách sử dụng nó trong công việc hàng ngày, bạn có thể đọc bài viết hữu ích này.

Bây giờ đến phần kỳ diệu:

Tôi hỏi NotebookLM những câu hỏi cụ thể như “Giải thích học tăng cường (reinforcement learning) như thể tôi 5 tuổi” hoặc “Tóm tắt các nguyên tắc chính của học sâu (deep learning) từ tất cả các nguồn này”.

Và nó không dừng lại ở đó. Tôi có thể ngay lập tức tạo ra các bản tóm tắt âm thanh, tổng quan video, sơ đồ tư duy, báo cáo và thậm chí cả các câu đố từ cùng một dữ liệu.

Phần tuyệt nhất là tôi có thể tùy chỉnh tất cả chúng. Ví dụ, tôi có thể yêu cầu nó tạo một phiên bản âm thanh ngắn hai phút, một video giải thích theo phong cách YouTube, hoặc một bài kiểm tra để đánh giá sự hiểu biết của tôi.

Thành thật mà nói, quy trình AI đơn lẻ này giúp tôi tiết kiệm hàng giờ và tối đa hóa năng suất của tôi đến một mức độ không tưởng.

2. Trực quan hóa nghiên cứu và ghi nhớ nhiều hơn 3 lần

Khi tôi đang nghiên cứu sâu, văn bản thuần túy thường không đủ và nó làm cho các khái niệm khó hiểu.

Tôi thường cần một cái gì đó trực quan giúp tôi nhìn thấy dữ liệu và kết nối các điểm nhanh hơn.

Nhưng vấn đề là hầu hết chúng ta không biết cách xây dựng báo cáo hoặc dashboard từ đầu. Đó là lúc AI làm cho mọi thứ trở nên đơn giản.

Bây giờ bạn có thể nghiên cứu, phân tích và thậm chí xây dựng các dashboard trực quan đầy đủ mà không cần viết một dòng code nào.

Đây là cách tôi làm: Giả sử tôi muốn nghiên cứu một cổ phiếu của Mỹ trước khi đầu tư, ví dụ như NVIDIA Corp.

Đó là lúc, tôi bắt đầu với Perplexity và viết một prompt chi tiết như sau:

Tôi muốn nghiên cứu một cổ phiếu của Mỹ trước khi đầu tư một số tiền lớn. Cổ phiếu đó là NVIDIA Corp.

Hãy cho tôi một phân tích rõ ràng, đơn giản và có dữ liệu chứng minh, bao gồm:

a) Công ty làm gì và kiếm tiền như thế nào. b) Sức khỏe tài chính — doanh thu, xu hướng lợi nhuận, nợ và dòng tiền. c) Định giá — nó rẻ hay đắt so với các đối thủ cạnh tranh. d) Động lực tăng trưởng — điều gì có thể làm cho nó phát triển trong 3–5 năm tới. e) Rủi ro — những lý do chính có thể làm cổ phiếu giảm giá. f) Tin tức & báo cáo thu nhập gần đây — có điều gì quan trọng cần biết không. g) Tóm tắt cuối cùng — bạn sẽ xem đây là một lựa chọn Mua, Giữ hay Tránh (dựa trên dữ liệu, không phải sự thổi phồng)?

Hãy giữ nó ngắn gọn, có cấu trúc và thân thiện với người mới bắt đầu — vui lòng không đưa ra câu trả lời chung chung.

Trong vài giây, Perplexity cung cấp cho tôi một phân tích hoàn chỉnh, có cấu trúc được hỗ trợ bởi dữ liệu và nguồn thực tế.

Tiếp theo, tôi sao chép kết quả đó và mở Gemini, và sử dụng tính năng Canvas của họ.

Nói ngắn gọn, Canvas là một không gian làm việc sáng tạo bên trong Gemini, nơi bạn có thể tạo tài liệu, hình ảnh trực quan và thậm chí cả các ứng dụng web đơn giản bằng cách sử dụng prompt và chỉnh sửa trực tiếp.

Sau đó, tôi dán mọi thứ từ Perplexity vào Canvas và chọn những gì tôi muốn tạo, chẳng hạn như một infographic, một trang web hoặc một dashboard.

Và thế là, Gemini ngay lập tức biến dữ liệu đó thành các hình ảnh trực quan sạch sẽ.

Ví dụ, tôi đã yêu cầu nó tạo một infographic dựa trên phân tích của NVIDIA, và nó đã tạo ra một cái hiển thị các chỉ số tài chính chính, động lực tăng trưởng và rủi ro trong một bố cục đơn giản, dễ tiêu hóa.

Trông thật điên rồ, phải không?

Bạn thấy đấy, chúng ta không chỉ đọc thông tin, chúng ta giờ đây đang tương tác với nó, nhìn thấy nó một cách rõ ràng và ghi nhớ nó nhanh hơn.

Và phần tuyệt nhất? Bạn có thể sử dụng cùng một phương pháp để nghiên cứu các xu hướng AI, các case study khởi nghiệp, hoặc thậm chí là tài chính cá nhân.

3. Học sâu mọi thứ với tính năng “Học có hướng dẫn” của Gemini

Chúng ta thường yêu cầu các LLM “giải thích như thể tôi 5 tuổi” khi có điều gì đó cảm thấy quá phức tạp để hiểu.

Và trong khi điều đó hiệu quả cho các giải thích nhanh, việc học thực sự xảy ra khi bạn tham gia, đi sâu hơn và thực sự làm điều gì đó với khái niệm đó.

Đó là lúc tính năng mới của Gemini “Học có hướng dẫn” (Guided Learning) thay đổi mọi thứ.

Nó hoạt động giống như một huấn luyện viên học tập cá nhân (hoặc một gia sư riêng) không chỉ đưa ra câu trả lời trực tiếp mà còn giúp bạn thực sự hiểu một chủ đề từng bước một.

Rõ ràng hơn, theo Google, Học có hướng dẫn cung cấp cho bạn một hướng dẫn từng bước để giúp bạn xây dựng sự hiểu biết sâu sắc thay vì chỉ nhận được câu trả lời nhanh.

Hãy lấy một ví dụ.

Giả sử tôi là một sinh viên muốn hiểu sâu về một chủ đề Vật lý như “Phản xạ và Khúc xạ”.

Đó là lúc, tôi chỉ cần vào Gemini, chọn tính năng Học có hướng dẫn và viết một prompt như:

Trong vài giây, Gemini bắt đầu giải thích chủ đề như một gia sư riêng với các sơ đồ rõ ràng, ví dụ thực tế và các bước tương tác nối tiếp nhau.

Như bạn có thể thấy, nó cũng có thể bao gồm hình ảnh, video ngắn và các câu đố để giúp bạn kiểm tra những gì bạn đã học được trên đường đi.

Và phần tuyệt nhất? Khi bạn hoàn thành một chủ đề, nó thậm chí còn hỏi các câu hỏi tiếp theo và đề xuất các khái niệm liên quan để khám phá tiếp.

Bạn thấy đấy, bạn không chỉ đọc hoặc học nhanh hơn.

Bạn đang học một cách tương tác, giống như có một gia sư AI thông minh hướng dẫn bạn từng bước.

Vì vậy, cho dù bạn đang cố gắng thành thạo Vật lý, hiểu về AI, hay học một kỹ năng mới, tính năng Học có hướng dẫn của Gemini giúp bạn thực sự ghi nhớ những gì bạn học thay vì đọc nó rồi quên đi sau đó.

Tổng kết

Đến đây, bạn đã học được ba bước thực tế trong bài viết này:

• Sử dụng Perplexity và NotebookLM để thu thập, đơn giản hóa và lưu trữ thông tin tốt nhất để bạn không bị lạc trong quá nhiều bài viết. Thêm các nguồn của bạn vào một notebook, đặt câu hỏi rõ ràng và tạo các bản tóm tắt ngắn, câu đố hoặc ghi chú âm thanh để dễ dàng học những gì bạn cần hoặc xem lại sau.
• Biến văn bản thành hình ảnh trực quan với các công cụ như Gemini Canvas để các khái niệm trở nên dễ nhớ. Hình ảnh trực quan làm cho các kết nối trở nên rõ ràng và lưu lại trong đầu bạn lâu hơn nhiều so với các văn bản phức tạp.
• Học một cách tương tác với các luồng có hướng dẫn. Thay vì các giải thích một lần, hãy sử dụng các tính năng học có hướng dẫn để xây dựng các khái niệm từng bước và kiểm tra bạn trên đường đi.

Và đây là một vài điều bổ sung đáng biết:

• Nếu bạn muốn một nơi duy nhất tích hợp nhiều khả năng AI của Google, hãy thử Google AI Studio. Nó gói gọn rất nhiều tính năng AI của Google và có thể là một sự bổ sung hữu ích cho quy trình trên. Hãy coi nó như một công cụ mạnh mẽ khác trong bộ công cụ của bạn.
• Đừng cố gắng sử dụng mọi công cụ. Hãy sử dụng một quy trình trong một tuần, làm quen với nó, sau đó chỉ thêm một công cụ khác nếu nó giải quyết được một vấn đề thực sự.
• Cách nhanh nhất để ghi nhớ mọi thứ rất đơn giản: tổ chức các đầu vào đúng, buộc phải truy xuất (câu đố, flash audio), và biến các sự kiện thành một cái gì đó bạn có thể giải thích hoặc trình bày. AI chỉ làm cho các bước đó nhanh hơn rất nhiều.

Hy vọng bạn thích nó.

Vậy thôi, cảm ơn bạn.