Công nghệ
Nộp ít đơn xin việc: LinkedIn cho rằng sử dụng AI có thể giải quyết khủng hoảng tuyển dụng — và giúp sự nghiệp của bạn
Paloma Canseco đã nộp đơn ứng tuyển 250 công việc kể từ tháng 7. Cô đã chỉnh sửa thư xin việc và điền vào những mẫu đơn dài dòng, đơn điệu trên các trang tuyển dụng nội bộ của nhiều công ty khác nhau. Và tuần trước, cô nhận được cuộc gọi từ một nhà tuyển dụng về một vị trí thiết kế đồ họa. Robin tỏ ra lịch sự và thân thiện qua điện thoại, đặt cho Canseco những câu hỏi mở như “Hãy kể cho tôi nghe về dự án gần đây nhất của bạn và điều gì bạn thích về nó.” Nhưng Robin không phải là một con người. Đó là một nhà tuyển dụng AI.
Canseco gác máy. “Đây phải là một cuộc trò chuyện,” cô nói với tôi. “Tôi sẽ không lãng phí thời gian với công ty tuyển dụng này nếu họ không thuê người tuyển dụng thật sự.” Cô cho biết mất trung bình nửa giờ để ứng tuyển mỗi công việc, và bỏ ra nỗ lực đó chỉ để nhận được phản hồi tự động khiến cô cảm thấy bị xúc phạm.
Tìm việc chưa bao giờ dễ dàng, và quá trình này “có vẻ không hiệu quả,” theo Rohan Rajiv, trưởng bộ phận sản phẩm nghề nghiệp tại LinkedIn. Số liệu của công ty cho thấy đơn xin việc tăng 20% so với năm ngoái. Đó là một quá trình căng thẳng và gây bực bội. Và LinkedIn muốn khắc phục sự mất kết nối này, một phần bằng cách chống lại AI … bằng AI.
Vào đầu năm nay, công ty đã giới thiệu các công cụ AI mới cho người dùng cao cấp. Mọi người có thể mở cửa sổ chat và hỏi chatbot xem họ có phù hợp với một công việc dựa trên hồ sơ và mô tả công việc không. Sau đó, mùa hè này, LinkedIn ra mắt bản cập nhật sử dụng AI tạo sinh để nhanh chóng viết thư xin việc dựa trên mô tả công việc và hồ sơ người dùng. Tôi đã thử và thấy kết quả không tệ – thư xin việc chỉ cần chỉnh sửa hoặc cá nhân hóa thêm một chút là đã nghe giống tôi rồi.
Trong những tuần tới, LinkedIn sẽ bắt đầu cung cấp rộng rãi các công cụ ghép việc bằng AI cho tất cả người dùng, Rajiv nói với tôi. Họ có thể truy cập bất kỳ tin tuyển dụng nào và yêu cầu LinkedIn cho biết họ phù hợp như thế nào, và AI tạo sinh sẽ mô tả chi tiết mức độ phù hợp của họ với vị trí và phân tích cách nhà tuyển dụng có thể đánh giá hồ sơ của họ. Hy vọng rằng với sự minh bạch hơn, mọi người sẽ ứng tuyển ít việc hơn – nhưng những việc phù hợp hơn với năng lực của họ – và ngừng “đánh vào mọi cơ hội”, Rajiv nói, thêm rằng: “Tự nhiên là muốn số lượng và khối lượng là bạn đồng hành. Nhưng khối lượng càng lớn, việc ghép đôi càng khó khăn.”
Lời khuyên nghề nghiệp cổ xưa rằng thử không có hại, hóa ra lại có giới hạn mà chúng ta đã vượt quá điểm điên rồ. LinkedIn có thể cứu chúng ta khỏi địa ngục tuyển dụng không?
Chỉ cách đây 30 năm, hầu hết mọi người tìm việc qua mạng lưới quan hệ, hội chợ việc làm và quảng cáo trên báo. Monster ra mắt trang tuyển dụng năm 1994, và LinkedIn xuất hiện khoảng một thập kỷ sau đó. Phần mềm tuyển dụng và AI, vốn được coi là cơ hội đơn giản hóa quy trình, lại khiến việc tìm kiếm công việc tốt trở nên phức tạp hơn. Ứng viên phải điền các mẫu dài lặp lại thông tin đã có trong CV và hồ sơ LinkedIn, như một bài kiểm tra sức chịu đựng của họ. Các trang như LinkedIn rất tốt để tìm kiếm nhiều cơ hội việc làm phù hợp, nhưng người tìm việc có thể nộp đơn quá nhiều, ứng tuyển vào những vị trí không thực sự phù hợp.
Điều này đặc biệt đúng với những người sử dụng tính năng Ứng tuyển Dễ dàng của LinkedIn hoặc các công cụ AI tạo sinh giúp họ ứng tuyển hàng loạt. Trong một khảo sát của ZipRecruiter năm ngoái, 25% người được hỏi đã có việc mới cho biết họ đã sử dụng AI để hỗ trợ. Sau đỉnh điểm của đại dịch, người ta tìm cách nghỉ việc và thay đổi công việc trong “Great Resignation“(“Cuộc từ chức Vĩ đại”) ở mức cao nhất kể từ khi Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ bắt đầu theo dõi dữ liệu vào năm 2000. Điều đó có nghĩa là nhiều người hơn đang bước vào thị trường việc làm hỗn loạn này và liên tục đối mặt với những khó khăn.
Tất cả những hồ sơ đầy hy vọng (hoặc nửa vời) cũng gặp phải bức tường của các nhà tuyển dụng quá tải. Một số sử dụng AI để cố gắng giảm bớt nhiễu. Trong một cuộc khảo sát của Hiệp hội Quản lý Nguồn nhân lực về các công ty sử dụng AI trong tuyển dụng, gần 65% người trả lời cho biết họ sử dụng nó để viết mô tả công việc, 34% nói họ dùng nó để xem xét và quét hồ sơ, và 33% nói họ dùng nó để liên lạc với ứng viên trong suốt quá trình. Các nhà tuyển dụng khác thận trọng với công nghệ này vì chúng ta vẫn chưa biết đủ về cách các công cụ đó đưa ra quyết định. Và công nghệ nhân sự tự động có lịch sử ưu tiên nam giới hơn nữ giới, cũng như xếp hạng thấp hơn cho hồ sơ có tên nghe như người da đen hoặc có khoảng trống việc làm.
Người tìm việc đã hoàn toàn kiệt sức.
Tuần này, trong một bài đăng gây sốt trên LinkedIn, Hayley Finegan, một chuyên gia nhân sự, đã đăng banner “mở nhưng kén chọn” trên hồ sơ LinkedIn của mình, chế giễu banner “open to work” (“sẵn sàng làm việc”) mà một số người tìm việc cho là thảm hại và đáng xấu hổ. “Tôi chỉ nộp đơn cho đúng ba công việc, vì tôi đang chờ đợi công việc phù hợp,” cô viết. “Tôi không ở đây để nhận bất kỳ công việc nào – tôi đang tìm kiếm vị trí phù hợp.” Nắm bắt tâm lý của người tìm việc quá tải, bài đăng nhanh chóng lan truyền. (Finegan không phản hồi yêu cầu phỏng vấn cho bài viết này.)
Người tìm việc và nhà tuyển dụng đang mắc kẹt trong một vòng lặp dường như vô tận. Hai bên có vẻ đối đầu nhau, với ứng viên cố gắng vượt qua nhà tuyển dụng để được nhận việc, còn nhà tuyển dụng lại tìm cách phát hiện ai đang thổi phồng hồ sơ hoặc nói dối. Cả hai ngày càng bỏ qua nhau. Thực tế, họ đều muốn điều tương tự: một công việc phù hợp với ít nỗ lực nhất. Có thể không có con số hoàn hảo về số lượng việc cần ứng tuyển: Indeed khuyến nghị nên ứng tuyển khoảng 15 việc mỗi tuần, tức 2-3 việc mỗi ngày. Nhưng thời gian tuyển dụng trung bình đang tăng lên, đạt 44 ngày vào đầu năm 2023 theo công ty tư vấn nhân sự The Josh Bersin Co. Và vẫn chưa đủ minh bạch về yếu tố quyết định trong quá trình này.
Đối với những người chưa cập nhật hồ sơ, cung cấp nhiều chi tiết về kỹ năng hoặc đăng bài, các công cụ như của LinkedIn có thể không hoạt động tốt để thể hiện đầy đủ năng lực của họ. Nhưng Rajiv nói rằng công cụ AI của công ty sẽ tổng hợp không chỉ các kỹ năng nổi bật mà còn cả dữ liệu khác, như bài đăng họ chia sẻ, có thể bao gồm các kỹ năng khác. LinkedIn cũng đang thay đổi ở phía nhà tuyển dụng. Từ thứ Ba, một số nhà tuyển dụng có thể sử dụng trợ lý tuyển dụng, một công cụ cho phép họ tải lên mô tả công việc và sử dụng AI tổng hợp yêu cầu cho vị trí và tạo danh sách ứng viên.
Tốc độ là công cụ tốt nhất cho người tìm việc. Họ cần thấy việc làm ngay sau khi đăng và ứng tuyển, điều này cho họ cơ hội tốt hơn so với nộp hàng trăm hoặc hàng nghìn đơn. AI có thể giúp thông báo cho ứng viên khi có vị trí phù hợp. Tìm công việc hoàn hảo nhanh chóng “có thể xảy ra, và sẽ ngày càng nhiều khi các thuật toán này thông minh hơn,” Julia Pollak, nhà kinh tế trưởng của ZipRecruiter nói. ZipRecruiter cũng ra mắt công cụ AI cải tiến để giúp người tìm việc tìm được việc phù hợp hơn mùa hè này. Và đầu năm nay, Indeed bắt đầu cung cấp công cụ AI để giới thiệu ứng viên tốt hơn cho nhà tuyển dụng.
Một số nhà tuyển dụng cho rằng AI chưa nắm bắt đầy đủ hình ảnh của ứng viên. Millie Black, một nhà tuyển dụng kỹ thuật chính tại Techtrust, nói rằng cô rất hứng thú với tiềm năng của AI. Tuy nhiên, cô nhận thấy các công cụ như ChatGPT không thể “đọc được giữa các dòng” và bỏ qua một số kỹ năng có thể khiến ứng viên phù hợp tuyệt vời, ngay cả khi đó không phải là những kỹ năng được liệt kê trực tiếp. Điều tương tự cũng xảy ra với một số tìm kiếm trên LinkedIn, cô nói. Đó là điều cô có thể nhận ra vì cô có kiến thức sâu rộng về các công việc công nghệ chuyên biệt mà cô tuyển dụng. Khi tìm kiếm người duy nhất trên thế giới có thể đảm nhận vai trò, các nhà tuyển dụng vẫn phải xem xét kỹ lưỡng hồ sơ.
Tuy nhiên, Black cũng cho biết gần đây cô nhận thấy số lượng ứng viên giả mạo tăng lên. Đôi khi, cô phải yêu cầu ứng viên cung cấp giấy tờ tùy thân trước khi đưa họ vào quy trình, hoặc sàng lọc qua cuộc gọi video “chỉ để nhìn thấy khuôn mặt”, cô nói thêm. Khi tuyển dụng cho các vị trí lương cao, làm việc từ xa tại Mỹ, những kẻ lừa đảo xuất hiện nhiều hơn. “Công việc của tôi là loại bỏ” những kẻ giả mạo trước khi họ tiếp cận nhà tuyển dụng. Cô cũng học cách thêm câu hỏi để loại bỏ ứng viên không nghiêm túc. “Nếu bạn chỉ đăng việc làm dễ ứng tuyển mà không có câu hỏi sàng lọc, bạn sẽ nhận được quá nhiều người”, cô nói.
Canseco chưa dùng công cụ AI của LinkedIn vì không phải người dùng cao cấp, nhưng có thể sớm được tiếp cận. Khi ứng tuyển, cô thường dùng LinkedIn và cố gắng liên hệ trực tiếp với công ty để nổi bật. Một nhà tuyển dụng ở vị trí cô vừa ứng tuyển cho biết cô nằm trong số 3.000 ứng viên họ nhận được trong tuần đó.
Về tác giả: Amanda Hoover là phóng viên cao cấp tại Business Insider chuyên về công nghệ. Cô viết về các công ty và xu hướng công nghệ lớn nhất.
Tác giả: Amanda Hoover,
Link bài gốc: Apply to fewer jobs | Bài được đăng vào ngày 29/10/2024, trên www.businessinsider.com
Dịch giả: Dieter R – KenkAI Nhiều thứ hay
(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.
(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.
Công nghệ
AI Cách Mạng: Khởi Nghiệp Công Nghệ Tương Lai Ngay
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Khởi nghiệp AI đang định hình tương lai kinh doanh. Với sức mạnh công nghệ, startup AI giải phóng tiềm năng sáng tạo, tối ưu hóa quy trình và mở ra những cơ hội kinh doanh chưa từng có trong kỷ nguyên số.
DeepSeek đang tạo ra một bước ngoặt mới cho Thung lũng Silicon.
Hầu như ngày nào, doanh nhân Grant Lee cũng được các nhà đầu tư thuyết phục xuống tiền. Một số người thậm chí còn gửi cho ông và những người đồng sáng lập khác nhiều giỏ quà đắt đỏ để lấy lòng.
Ông Lee, 41 tuổi, trước đây đã giúp thành lập một công ty khởi nghiệp AI có tên Gamma. Giống như nhiều startup trẻ khác ở Thung lũng Silicon, Gamma theo đuổi một chiến lược mới: sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tăng năng suất của nhân viên, từ dịch vụ khách hàng, tiếp thị đến mã hóa và nghiên cứu.
Điều đó có nghĩa là Gamma không cần thêm tiền mặt nữa, ông Lee cho biết. Công ty của ông chỉ tuyển dụng 28 người cũng có thể tạo ra hàng chục triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm với gần 50 triệu người dùng. Gamma cũng có lãi.
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Mô hình Thung lũng Silicon cũ chỉ ra rằng các công ty khởi nghiệp nên huy động một khoản tiền lớn từ các nhà đầu tư mạo hiểm, sau đó chi tiền thuê một đội ngũ nhân viên để mở rộng quy mô. Trong khi đó, Gamma vẫn kiếm được tiền và phát triển nhanh chóng dù không cần vốn tài trợ hay số lượng lớn nhân viên.
Những câu chuyện thành công này đã thu hút sự chú ý của Thung lũng Silicon. Anysphere, một công ty khởi nghiệp tạo ra phần mềm mã hóa Cursor, đạt doanh thu 100 triệu USD trong vòng chưa đầy hai năm với chỉ 20 nhân viên. ElevenLabs, một công ty A.I. công ty khởi nghiệp bằng giọng nói, cũng làm nên kỳ tích tương tự với khoảng 50 nhân sự.
Khả năng A.I. cho phép các công ty khởi nghiệp làm được nhiều việc hơn với ít nhân viên hơn đã dẫn đến những suy đoán hoang đường về tương lai. Sam Altman, giám đốc điều hành của OpenAI, dự đoán rằng một ngày nào đó có thể có một công ty một người trị giá 1 tỷ USD.
Với các công cụ A.I., một số công ty khởi nghiệp hiện đang tuyên bố ngừng tuyển dụng ở một quy mô nhất định. Runway Financial, một công ty phần mềm tài chính, cho biết chỉ tuyển tối đa 100 nhân viên vì mỗi người sẽ tăng năng suất gấp rưỡi. Agency, startup sử dụng A.I. cho dịch vụ khách hàng, cũng có kế hoạch tuyển dụng không quá 100 nhân viên.
“Mục đích là loại bỏ những vai trò không cần thiết”, Elias Torres, người sáng lập Agency, cho biết.
Ý tưởng này được thúc đẩy bởi DeepSeek, công ty khởi nghiệp A.I. của Trung Quốc xây dựng các công cụ trí tuệ nhân tạo với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thông thường. Bước đột phá, được xây dựng trên các công cụ nguồn mở có sẵn miễn phí trực tuyến, đã tạo ra sự bùng nổ của các công ty xây dựng sản phẩm mới giá rẻ.
“DeepSeek là một bước ngoặt”, Gaurav Jain, một nhà đầu tư tại công ty đầu tư mạo hiểm Afore Capital, đơn vị đã hỗ trợ Gamma, cho biết. “Chi phí điện toán sẽ giảm rất, rất nhanh, rất nhanh”.
Ông Jain so sánh các công ty khởi nghiệp A.I. mới với làn sóng cuối những năm 2000, sau khi Amazon bắt đầu cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ. Điều đó đã làm giảm chi phí thành lập công ty, dẫn đến một loạt các công ty khởi nghiệp mới có thể được xây dựng với chi phí rẻ.
Trước cơn sốt A.I. này, các công ty khởi nghiệp thường đốt 1 triệu USD để đạt được doanh thu 1 triệu USD. Bây giờ, để đạt được doanh thu 1 triệu USD, chi phí chỉ bằng 1/5 và cuối cùng có thể giảm xuống còn 1/10, theo phân tích của Afore đối với 200 công ty khởi nghiệp.
Ông Jain cho biết: “Lần này, chúng tôi đang tự động hóa con người chứ không chỉ tự động hóa các trung tâm dữ liệu”.
Tuy nhiên, nếu các công ty khởi nghiệp vẫn có thể có lãi mà không cần chi nhiều tiền, điều đó có thể trở thành vấn đề lớn đối với các nhà đầu tư mạo hiểm, những người phân bổ hàng chục tỷ USD để đầu tư vào các công ty khởi nghiệp A.I. Năm ngoái, các công ty A.I. đã huy động được 97 tỷ USD tiền tài trợ, chiếm 46% tổng số tiền đầu tư mạo hiểm tại Mỹ, theo PitchBook.
“Vốn đầu tư mạo hiểm chỉ hiệu quả nếu bạn rót tiền vào những người chiến thắng”, Terrence Rohan, một nhà đầu tư của Quỹ Otherwise, tập trung vào các công ty khởi nghiệp rất trẻ, cho biết.
“Nếu người chiến thắng trong tương lai cần ít tiền hơn, không biết dòng vốn đầu tư mạo hiểm sẽ ra sao?”.
Hiện tại, các nhà đầu tư vẫn tiếp tục đấu tranh để đầu tư vào các công ty đang phát triển mạnh nhất, nhiều công ty trong số đó không cần thêm tiền. Một số nhà đầu tư lạc quan rằng hiệu quả do A.I. thúc đẩy sẽ thôi thúc các doanh nhân thành lập nhiều công ty hơn, dẫn đến nhiều cơ hội đầu tư hơn. Họ hy vọng khi các công ty khởi nghiệp đạt đến một quy mô nhất định, họ sẽ áp dụng mô hình cũ là các nhóm lớn và tiền lớn.
Quay trở lại với Gamma.
Ông Lee cho biết ông đang có kế hoạch tăng gấp đôi lực lượng lao động trong năm nay lên 60, tuyển dụng cho bộ phận thiết kế, kỹ thuật và bán hàng. Nhân sự phải có kiến thức tổng quát có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay vì một việc như trước đây. Theo ông Lee, mô hình hiệu quả với AI đã giúp giải phóng thời gian. Bây giờ ông chỉ việc tập trung tư vấn khách hàng và cải thiện sản phẩm.
“Đó thực sự là giấc mơ của mọi nhà sáng lập”, ông Lee nói.
Theo: Financial Times, WSJ
Hashtags: #StartupAI #CongNgheKhoiNghiep #KinhDoanhCongNghe #AIKhaiPha #StartupCongNghe
Nguồn: markettimes.vn / 21-Feb-2025 / https://markettimes.vn/deepseek-khoi-phat-ky-nguyen-startup-gia-re-chi-20-nhan-su-cung-tao-ra-hang-chuc-trieu-usd-cac-cong-ty-khong-con-khat-tien-mat-77486.html
WikiTok – Ứng dụng hiển thị bài viết Wikipedia ngẫu nhiên, có thể là giải pháp cho thói quen lướt web tiêu cực.
Nếu bạn, cũng như tôi, trải qua những năm tháng định hình trên internet vào giữa thập niên 2000, chắc hẳn bạn đã từng nghe đến StumbleUpon. Trang web này có thể coi là tiền thân của ứng dụng WikiTok đang gây sốt hiện nay.
StumbleUpon, hoạt động từ 2001 đến 2018, cho phép người dùng nhập các sở thích và sau đó đề xuất các trang web ngẫu nhiên liên quan. Chỉ cần nhấn nút “StumbleUpon”, bạn sẽ bắt đầu hành trình khám phá những điều thú vị trên internet – từ nghệ sĩ vẽ phấn trên vỉa hè đến bài nghiên cứu học thuật về luật hải tặc.
Thời sinh viên, tôi dành gần như toàn bộ thời gian trong lớp để lướt qua các trang web này. Rồi tôi lớn lên, đi làm, và StumbleUpon ngừng hoạt động vào năm 2018. Tuy nhiên, đến năm 2025, một công cụ giải trí mới đã xuất hiện, mang tính giáo dục cao hơn. Đó chính là WikiTok.
Mặc dù tên gọi gợi nhớ đến ứng dụng video TikTok, nhưng WikiTok lại có cách hoạt động tương tự StumbleUpon. Điểm khác biệt là thay vì hiển thị bất kỳ trang web nào trên internet, WikiTok chỉ tập trung vào các bài viết Wikipedia.
Bạn có thể truy cập WikiTok qua trình duyệt di động. Khi tìm kiếm, bạn sẽ thấy một hình ảnh đẹp mắt kèm đoạn mở đầu của một bài viết Wikipedia – có thể là về một nhân vật, địa điểm hoặc sự vật thú vị nào đó. Bạn có thể chọn đọc thêm hoặc vuốt lên để xem bài tiếp theo. WikiTok cũng có phiên bản máy tính, nhưng trải nghiệm người dùng chưa được tối ưu lắm.
Nhà phát triển Isaac Gemal đã công bố mã nguồn của WikiTok trên GitHub. Hiện có một số ứng dụng cùng tên trên App Store và Google Play, nhưng chúng không liên quan đến WikiTok gốc.
“Tôi không có kế hoạch biến nó thành một thuật toán phức tạp như TikTok để kiếm tiền,” Gemal chia sẻ với Ars Technica. “Nếu có, nó là một ứng dụng chống lại thuật toán.” Đó chính là điểm đặc biệt mà Gemal muốn gìn giữ.
Không giống TikTok gây nghiện cao độ hay StumbleUpon đề xuất nội dung dựa trên sở thích, WikiTok không nhằm mục đích giữ chân người dùng. Nó hoàn toàn ngẫu nhiên. Có những bài viết sẽ khiến bạn thích thú, nhưng cũng có những bài khiến bạn chán ngắt.
Gemal không muốn tạo ra một thuật toán khiến người dùng dính chặt vào ứng dụng, ông cũng không có ý định kiếm tiền từ nền tảng này. Người dùng có thể đọc thoải mái, và khi gặp một bài không hứng thú – chẳng hạn như về thị trấn Pleasant Hill, Ohio, hay một loài bướm đêm nào đó – họ có thể thoải mái rời đi. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, người dùng sẽ học được nhiều điều thú vị về lịch sử, địa lý, nhân vật chính trị, người nổi tiếng và các kiến thức tạp nham khác – những thông tin có thể hữu ích cho một thí sinh Jeopardy! tương lai chẳng hạn.
Là một người có nhiều thời gian rảnh rỗi, tôi tò mò không biết phải mất bao lâu để tìm ra trang Wikipedia dẫn nhanh nhất đến trò chơi “Six Degrees of Kevin Bacon” (Sáu bước tới Kevin Bacon).
Hashtags: #WikiTok #KhamPhaWikipedia #LuotWebNgauNhien #KhamPhaTrucTuyen #RandomLearning #DigitalExploration
Keyword: WikiTok khám phá Wikipedia
Nguồn: Inc / FEB 13, 2025 / https://www.inc.com/sarah-sicard/stumbleupon-walked-so-wikitok-could-run/91147304
Thủ thuật IT
Cách Đột Phá 500 Lượt Xem Trên YouTube: Hướng Dẫn Từ Chuyên Gia
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao video YouTube của mình chưa vượt qua được ngưỡng 500 lượt xem?
-
Công nghệ1 month ago
Pluralsight tiết lộ: Xu hướng đột phá định hình công nghệ 2025 (Phần 2.2)
-
Thủ thuật IT2 weeks agoChưa đến 100 người đăng ký? Đây là cách kiếm 250.000 đô la với một kênh nhỏ
-
Góc Nhìn3 weeks agoVideo Truyền Cảm Hứng Thành Công Mạnh Mẽ Nhất
-
Khóa học6 months ago41 Tài Nguyên Về “Reinforcement Learning” (Học Tăng Cường) Tốt Nhất
-
Sách3 weeks agoChủ nghĩa khắc kỷ trỗi dậy
-
Kỹ năng4 weeks agoLời Thì Thầm Của Trí Tuệ: Làm chủ bản thân
-
Giải trí2 weeks agoSức Mạnh Lãnh Đạo: Nghệ Thuật Điều Binh Khiển Tướng Trong Kinh Doanh
-
Công nghệ2 weeks agoOpenAI chính thức từ chối ‘bán mình’ cho tỉ phú Elon Musk