PHẦN 1: TẦNG NGƯỜI DÙNG (THE USER LAYER)
Dành cho: End-users, Content Creators, Sinh viên.
Mục tiêu: Tăng năng suất cá nhân.
Level 1: Gemini (The Chatbot)
- Mô tả: Sử dụng AI như một trợ lý đa năng để soạn thảo email, dịch thuật, brainstorm ý tưởng và tra cứu thông tin.
- Công cụ: Gemini Web
Level 2: Gems (The Customizer)
- Mô tả: Tùy biến trợ lý ảo (Persona). Tạo ra các "Gem" chuyên biệt (ví dụ: Gem sửa lỗi Code, Gem viết SEO) với ngữ cảnh được thiết lập sẵn, giúp tiết kiệm thời gian ra lệnh (prompting).
- Tài liệu: Hướng dẫn sử dụng Gems
Level 3: NotebookLM (The Researcher)
- Mô tả: Tương tác với dữ liệu riêng (Grounding). Tải lên hàng chục tài liệu (PDF, Docs) để AI tổng hợp, trích xuất thông tin và biến dữ liệu thành kiến thức (Audio Overview/Study Guide).
- Công cụ: NotebookLM
PHẦN 2: TẦNG PHÁT TRIỂN (THE BUILDER LAYER)
Dành cho: Developers, Solopreneurs.
Mục tiêu: Tích hợp và xây dựng ứng dụng.
Level 4: Google AI Studio (The Prompt Engineer)
- Mô tả: Bước chuyển từ "Chat" sang "Engineering". Tại đây, bạn tinh chỉnh các tham số model (Temperature, Top-K), thiết lập System Instructions và lấy API Key để thử nghiệm các nguyên mẫu (Prototype).
- Lời khuyên: Đây là nơi tốt nhất để người mới bắt đầu học sâu hơn.
- Công cụ: Google AI Studio
Level 5: AI SDKs (The Coder)
- Mô tả: Lập trình tích hợp. Sử dụng Python/Node.js/Go để nhúng trí tuệ của Gemini vào ứng dụng thực tế. Xử lý luồng dữ liệu và quản lý xác thực API.
- Tài liệu: Google AI for Developers
Level 6: Vector Search & RAG (The Data Engineer)
- Mô tả: Giải quyết vấn đề "ảo giác" và trí nhớ ngắn hạn của AI. Sử dụng kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) kết hợp với Vector Search để AI trả lời chính xác dựa trên kho dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp.
- Tài liệu: Vertex AI Vector Search
PHẦN 3: TẦNG TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG (THE ARCHITECT LAYER)
Dành cho: System Architects, Mobile Engineers.
Mục tiêu: Tự động hóa và tối ưu hiệu năng.
Level 7: AI Agents (The Automator)
- Mô tả: Xây dựng nhân viên ảo tự chủ (Agentic AI). Agent không chỉ trả lời mà còn thực thi hành động: Đọc mail $\rightarrow$ Trích xuất dữ liệu $\rightarrow$ Nhập liệu vào hệ thống $\rightarrow$ Báo cáo. Đòi hỏi tư duy về logic loops và function calling.
- Công cụ: Vertex AI Agent Builder
Level 8: Edge AI / Nano (The Mobile Engineer)
- Mô tả: Đưa AI chạy offline trên thiết bị (On-device AI). Sử dụng Gemini Nano để tích hợp vào ứng dụng Android/IoT, giải quyết bài toán tối ưu bộ nhớ, pin và độ trễ mà không cần Internet.
- Tài liệu: Android AICore
Level 9: Model Distillation & Tuning (The Optimizer)
- Mô tả: Kỹ thuật "ép cân" mô hình. Tinh chỉnh (Fine-tuning) hoặc chưng cất (Distillation) để biến các mô hình khổng lồ thành phiên bản nhỏ gọn, chuyên biệt hóa cho tác vụ cụ thể mà vẫn giữ được độ chính xác cao.
- Tài liệu: Model Tuning on Vertex AI
PHẦN 4: TẦNG LÕI & NGHIÊN CỨU (THE GOD MODE)
Dành cho: AI Scientists, Researchers, Mathematicians.
Mục tiêu: Sáng tạo và định hình lại công nghệ.
Level 10: JAX / TPU (The Mathematician)
- Mô tả: Hạ tầng tính toán hiệu năng cao. Không dùng thư viện có sẵn, bạn viết các thuật toán toán học thuần túy và tính toán ma trận để chạy trên siêu chip TPU. Đây là nền móng tạo nên Gemini.
- Tài liệu: JAX Documentation
Level 11: Model Architecture (The Inventor)
- Mô tả: Nghiên cứu kiến trúc mô hình mới. Thay vì dùng Transformer, bạn nghiên cứu các cấu trúc mạng nơ-ron tiên tiến hơn (như SSM, Mamba, MoE) để thay đổi cách máy tính tư duy.
- Tham khảo: Google DeepMind Research
Level 12: AI Alignment & Ethics (The Guardian)
- Mô tả: Tầng triết học và an toàn cốt lõi. Làm sao để căn chỉnh hàm mục tiêu (Objective Function) để AI luôn phục vụ lợi ích con người? Đây là bài toán khó nhất về RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) và đạo đức AI.
- Tài liệu: Google AI Safety (SAIF)