Mạnh Quân
Writer
Chuyên gia OpenAI tiết lộ: Người lập trình nên sử dụng GPT-4.1 bằng cách nào để tạo ứng dụng hoàn chỉnh chỉ trong vài phút
Michelle Pokrass, nhóm trưởng nhóm hậu huấn luyện tại OpenAI, giải thích GPT-4.1 là mô hình rất phù hợp cho lập trình viên khi viết mã, tạo ứng dụng hoặc tự động hóa tác vụ kỹ thuật.
GPT-4.1 đã được tích hợp chính thức vào các gói ChatGPT trả phí và có khả năng xử lý các phức hợp cài đặt yêu cầu, như tạo ứng dụng quản lý công việc cần làm, với giao diện, hoạt ảnh và phụ trợ.
Theo dữ liệu SWE-bench tháng 4/2025, GPT-4.1 đạt 54,6% độ chính xác trong giải bài toán lập trình thực tế trên GitHub – vượt xa GPT-4o (21,4%) và GPT-4.5 (26,6%).
GPT-4.1 được huấn luyện kỹ năng càng sâu để hiểu kho lưu trữ, hoàn thành nhiệm vụ và tạo ra mã có thể chạy và vượt qua bài kiểm tra.
OpenAI khuyến nghị người dùng nên nhắc cụ thể và chi tiết , vì GPT-4.1 là mô hình hướng dẫn “Rất giàu thủ” – độ chính xác phụ thuộc vào cách đặt yêu cầu.
Pokrass từng dùng GPT để xây dựng ứng dụng chia sẻ chi phí dựa trên sao kê thẻ tín dụng – thứ trước đây mất hàng ngày để viết, nay chỉ cần vài phút.
Một lời nhắc tốt cho ví dụ này sẽ bao gồm: định dạng gốc dữ liệu, cách hiển thị giao diện, nút “mine/yours/joint” cho mỗi giao dịch và hành động mong muốn khi nhấn “tiếp theo”.
Cô mẹo mẹo hiệu quả của quy trình làm việc là: mô tả ý tưởng, nhờ GPT tạo bài kiểm tra, kiểm tra bài kiểm tra có đúng kỳ vọng không, rồi mới yêu cầu mã sinh viên cuối cùng – giúp đảm bảo đầu ra chính xác và đáng tin cậy.
Dù GPT có thể tạo mã nhanh chóng, Pokrass trấn an rằng AI không thay thế trình cài đặt mà tăng khả năng hoàn thành công việc – “mỗi giờ trình cài đặt có thể làm được nhiều hơn thế”.
GPT-4.1 của OpenAI đang mở ra kỷ nguyên mới cho trình cài đặt: xây dựng ứng dụng, tạo thử nghiệm, viết chương trình phụ trợ chỉ trong vài phút – nếu biết cách chính xác. Với độ chính xác 54,6% theo SWE-bench và hỗ trợ kiểm tra tự động, GPT-4.1 giúp lập trình viên tăng tốc công việc chứ không thay thế họ. Biết rõ mục tiêu và kiểm tra đầu ra là chìa khóa tận dụng sức mạnh hiệu quả của LLM.
Michelle Pokrass, nhóm trưởng nhóm hậu huấn luyện tại OpenAI, giải thích GPT-4.1 là mô hình rất phù hợp cho lập trình viên khi viết mã, tạo ứng dụng hoặc tự động hóa tác vụ kỹ thuật.
GPT-4.1 đã được tích hợp chính thức vào các gói ChatGPT trả phí và có khả năng xử lý các phức hợp cài đặt yêu cầu, như tạo ứng dụng quản lý công việc cần làm, với giao diện, hoạt ảnh và phụ trợ.
Theo dữ liệu SWE-bench tháng 4/2025, GPT-4.1 đạt 54,6% độ chính xác trong giải bài toán lập trình thực tế trên GitHub – vượt xa GPT-4o (21,4%) và GPT-4.5 (26,6%).
GPT-4.1 được huấn luyện kỹ năng càng sâu để hiểu kho lưu trữ, hoàn thành nhiệm vụ và tạo ra mã có thể chạy và vượt qua bài kiểm tra.
OpenAI khuyến nghị người dùng nên nhắc cụ thể và chi tiết , vì GPT-4.1 là mô hình hướng dẫn “Rất giàu thủ” – độ chính xác phụ thuộc vào cách đặt yêu cầu.
Pokrass từng dùng GPT để xây dựng ứng dụng chia sẻ chi phí dựa trên sao kê thẻ tín dụng – thứ trước đây mất hàng ngày để viết, nay chỉ cần vài phút.
Một lời nhắc tốt cho ví dụ này sẽ bao gồm: định dạng gốc dữ liệu, cách hiển thị giao diện, nút “mine/yours/joint” cho mỗi giao dịch và hành động mong muốn khi nhấn “tiếp theo”.
Cô mẹo mẹo hiệu quả của quy trình làm việc là: mô tả ý tưởng, nhờ GPT tạo bài kiểm tra, kiểm tra bài kiểm tra có đúng kỳ vọng không, rồi mới yêu cầu mã sinh viên cuối cùng – giúp đảm bảo đầu ra chính xác và đáng tin cậy.
Dù GPT có thể tạo mã nhanh chóng, Pokrass trấn an rằng AI không thay thế trình cài đặt mà tăng khả năng hoàn thành công việc – “mỗi giờ trình cài đặt có thể làm được nhiều hơn thế”.
GPT-4.1 của OpenAI đang mở ra kỷ nguyên mới cho trình cài đặt: xây dựng ứng dụng, tạo thử nghiệm, viết chương trình phụ trợ chỉ trong vài phút – nếu biết cách chính xác. Với độ chính xác 54,6% theo SWE-bench và hỗ trợ kiểm tra tự động, GPT-4.1 giúp lập trình viên tăng tốc công việc chứ không thay thế họ. Biết rõ mục tiêu và kiểm tra đầu ra là chìa khóa tận dụng sức mạnh hiệu quả của LLM.
