Cộng đồng công nghệ đang sôi nổi thảo luận sau khi nhà nghiên cứu AI Andrej Karpathy chia sẻ cách tiếp cận ghi chú đơn giản đến bất ngờ của mình. Phương pháp thêm-và-xem-lại của anh chỉ sử dụng một file văn bản trong Apple Notes , nơi các ý tưởng mới được thêm vào đầu trang và dần dần chìm xuống như các vật thể dưới tác động của trọng lực. Trong khi một số người khen ngợi sự đơn giản của nó, những người khác lại đặt câu hỏi liệu một hệ thống cơ bản như vậy có thể xử lý được các quy trình làm việc phức tạp hay không.
Các thành phần của phương pháp Karpathy:
- Cấu trúc dữ liệu: Một ghi chú văn bản duy nhất trong ứng dụng Apple Notes
- Quy trình bổ sung: Các mục mới được thêm vào đầu ghi chú
- Quy trình xem xét: Định kỳ cuộn để đưa các mục quan trọng trở lại đầu trang
- Gắn thẻ tối giản: Chỉ sử dụng các thẻ như "watch:", "listen:", "read:" để dễ dàng tìm kiếm
Cộng đồng chia rẽ về hiệu quả của hệ thống
Phản ứng từ các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khá trái chiều. Một số người dùng đã áp dụng các cách tiếp cận tương tự, với một nhà phát triển duy trì một file văn bản khổng lồ 127.000 dòng trong 14 năm. Những người khác đã xây dựng các bộ phân tích cú pháp tùy chỉnh và hệ thống ký hiệu xung quanh các cách tiếp cận file đơn. Tuy nhiên, những người chỉ trích cho rằng phương pháp này không đáp ứng được việc quản lý các tác vụ nhạy cảm về thời gian và quy trình dự án phức tạp.
Chỉ trích chính tập trung vào việc thiếu cấu trúc để xử lý thời hạn, ước tính thời gian và các phụ thuộc của tác vụ. Như một thành viên cộng đồng đã chỉ ra, các công việc cần làm thường có chi phí thời gian và thời hạn không thể được nắm bắt hiệu quả trong định dạng không có cấu trúc. Hạn chế này trở nên đặc biệt rõ ràng khi xử lý các tác vụ bị chặn hoặc trực quan hóa tiến độ dự án.
Các hạn chế của hệ thống đã được xác định:
- Không có tính năng theo dõi thời gian thực hiện các nhiệm vụ
- Thiếu khả năng quản lý thời hạn
- Không có khả năng trực quan hóa các mối phụ thuộc giữa các nhiệm vụ
- Cấu trúc hạn chế cho quy trình làm việc của các dự án phức tạp
- Khả năng các mục quan trọng có thể bị chôn vùi theo thời gian
Sức hấp dẫn của sự đơn giản so với tính năng hoàn chỉnh
Bất chấp những hạn chế, nhiều người thấy cách tiếp cận này tươi mới trong sự đơn giản của nó. Phương pháp này loại bỏ gánh nặng nhận thức của việc quản lý thư mục, thẻ và các phân cấp phức tạp làm phiền toái các hệ thống ghi chú truyền thống. Người dùng có thể nhanh chóng ghi lại suy nghĩ mà không cần lo lắng về việc phân loại, sau đó xem xét và tổ chức lại trong các phiên làm việc chuyên dụng.
Tuy nhiên, một số nhà phát triển đặt câu hỏi liệu sự phổ biến của các cuộc thảo luận về hệ thống ghi chú có phản ánh những cải thiện năng suất thực tế hay chỉ đơn giản là thể hiện một hình thức trì hoãn có ích. Cuộc tranh luận chạm đến một câu hỏi rộng lớn hơn về việc liệu các hệ thống ghi chú phức tạp có mang lại giá trị thực sự hay trở thành những yếu tố gây xao nhãng khỏi công việc thực tế.
Các Phương Pháp Thay Thế Từ Cộng Đồng:
- Tệp Văn Bản Dài Hạn: Tệp 127,000 dòng, 4.9 MB được duy trì trong 14 năm
- Hệ Thống Ký Hiệu Tùy Chỉnh: Markup có cấu trúc với bộ phân tích cú pháp để tạo cây thư mục
- Ứng Dụng Nhắn Tin: Sử dụng Signal/Telegram để ghi chú có dấu thời gian
- Công Cụ Chuyên Biệt: HeyNote và các ứng dụng ghi chú được xây dựng riêng
 |
|---|
| Ảnh chụp màn hình của một ứng dụng ghi chú kỹ thuật số, phản ánh cuộc tranh luận về hiệu quả của việc ghi chú đơn giản so với các hệ thống phức tạp hơn |
Các triển khai thay thế xuất hiện
Cuộc thảo luận đã khơi dậy sự quan tâm đến các triển khai khác nhau của các khái niệm tương tự. Một số người dùng thích các ứng dụng nhắn tin như Telegram vì dấu thời gian và sự tinh tế của chúng, trong khi những người khác đã tạo ra các công cụ tùy chỉnh. Một nhà phát triển đã xây dựng một hệ thống có thể thực thi các khối mã và hiển thị kết quả trực tiếp trong ghi chú, cho thấy cách các khái niệm đơn giản có thể phát triển thành các quy trình làm việc tinh vi hơn.
Cuộc trò chuyện tiết lộ rằng nhiều người tự nhiên hướng đến các mẫu thêm-và-xem-lại, ngay cả khi không có hệ thống chính thức. Điều này cho thấy cách tiếp cận này giải quyết những nhu cầu thực sự trong cách mọi người nắm bắt và xử lý thông tin, bất chấp những hạn chế của nó đối với các tình huống quản lý dự án phức tạp.
Ghi chú: Andrej Karpathy là một nhà nghiên cứu AI nổi tiếng được biết đến với những đóng góp của ông cho deep learning và các vai trò trước đây tại Tesla và OpenAI .
Tham khảo: The append-and-review note