Ngày xửa ngày xưa, trong một khu rừng yên tĩnh, có một con cáo nhỏ và một con nhím sống cùng nhau. Con cáo nhỏ thông minh và nhanh nhẹn, luôn thích phát minh ra đủ loại đồ chơi nhỏ, chẳng hạn như giỏ tự động nhặt quả thông, hay chuông gió có thể dự báo thời tiết. Nhưng mỗi lần phát minh của nó đều quá phức tạp, không thì bị kẹt thì cũng bị lỗi, khiến cho các con vật trong rừng luôn nhăn mặt khi sử dụng. Còn nhím, mặc dù di chuyển chậm, nhưng không bao giờ tham lam. Nó chỉ làm một thứ - một chiếc xe đẩy bằng gỗ đơn giản, chuyên giúp mọi người vận chuyển trái cây. Nó liên tục điều chỉnh kích thước bánh xe, chiều cao tay cầm, cho đến khi mỗi con vật đẩy đều vừa vặn. Dần dần, tất cả các con vật đều nói: "Ý tưởng của con cáo nhỏ thật nhiều, nhưng đồ của nhím vẫn dễ sử dụng nhất." Sau đó, cáo nhỏ cuối cùng cũng hiểu: đôi khi, điều thực sự hữu ích không phải là "cái gì cũng biết", mà là "vừa đúng chỗ". Giống như bây giờ, đầy rẫy các công cụ AI trên đường phố, chức năng thì hoa mỹ, lúc nào cũng gọi là "trợ lý toàn năng" hay "không gì không làm được", nhưng khi thực sự sử dụng, không thì trả lời sai, thì cũng phải giải thích đi giải thích lại, hiệu suất ngược lại còn thấp hơn. Điều này khiến tôi nhớ đến việc gần đây nghe nói về mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) do @OpenledgerHQ phát triển. Nó không theo đuổi sự lớn lao và toàn diện, mà tập trung vào "tùy chỉnh" - bạn có thể đào tạo nó theo bối cảnh công việc của mình, để nó thực sự hiểu bạn. Chẳng hạn như bạn cần xử lý báo cáo trong công ty, giúp học sinh quản lý tiến độ học tập ở trường, hoặc sắp xếp hồ sơ bệnh án trong lĩnh vực y tế, nó đều có thể trở thành trợ thủ "vừa đúng chỗ". Thêm vào đó, với bộ quản lý trạng thái của họ, toàn bộ quy trình hoạt động trở nên mượt mà và ổn định hơn, giảm bớt rất nhiều phiền phức trong việc sửa lỗi qua lại. Nói một cách đơn giản, nó không giống như những công cụ ồn ào nhưng không thực tế, mà giống như chiếc xe đẩy nhỏ của nhím - không khoe khoang kỹ năng, nhưng khi sử dụng thì bạn sẽ biết: thứ này, thực sự rất hữu ích.