Ví dụ 1 · Bài mẫu đầy đủ

Chuẩn mực giá trị tinh thần trong quản lý Nhật Bản

Cách dùng: đây là một bài giải hoàn chỉnh, dùng làm khuôn mẫu về cách trình bày, cách gắn nhãn và cách phối màu giữa hai cột.
ĐỀ BÀI
Khi nghiên cứu về "nghệ thuật quản lý của Nhật Bản", hai tác giả Richard T. Pascale và Anthony Athos có trình bày các CHUẨN MỰC VỀ GIÁ TRỊ TINH THẦN mà theo đó, con người sẽ gắn kết được những hoạt động của mình với xã hội. Các chuẩn mực đó bao gồm: (1) Phải thông qua sản xuất kinh doanh để phục vụ cả nước; (2) Công bằng, hợp lý; (3) Hòa thuận và hợp tác; (4) Nếu đã tốt rồi thì phải tốt hơn nữa; (5) Khiêm tốn, lễ độ; (6) Biết điều chỉnh và tiếp thu; (7) Biết cám ơn.
PPLST‑TRIZPhần giải thíchPhần trả lời
Ví dụ 2 · Tự đoán rồi mở đáp án

Humanity's Last Exam — bài định chuẩn AI

Cách dùng: cột Phần giải thích hiện sẵn. Với mỗi chương, hãy tự đoán nội dung cột Phần trả lời đang bị làm mờ trước khi bấm "Xem đáp án" ở đúng chương đó.
ĐỀ BÀI
Chương trình định chuẩn "Trắc nghiệm chung cuộc của nhân loại" (Humanity's Last Exam, HLE) là một tiêu chuẩn học thuật khép kín cấp độ chuyên gia được thiết kế với phạm vi chủ đề rộng rãi, gồm 2.500 câu hỏi, bao gồm hàng chục lĩnh vực thuộc toán học, nhân văn và khoa học tự nhiên. Mỗi câu hỏi đều có một giải pháp rõ ràng và dễ dàng xác minh nhưng không thể nhanh chóng trả lời bằng cách truy xuất internet. Kết quả cho thấy khoảng cách rõ rệt giữa khả năng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) hiện tại với ranh giới chuyên môn của con người về các vấn đề học thuật khép kín biết trước lời giải. Nguồn: doi.org/10.1038/s41746-026-02443-6
PPLST‑TRIZPhần giải thíchPhần trả lời (bấm để xem)
Ví dụ 3 · Tự làm bài, đối chiếu đáp án mẫu

Khoảng cách sáng tạo giữa con người và AI trong nghệ thuật thị giác

Cách dùng: gõ thử phần giải thích và phần trả lời của riêng bạn cho từng chương, sau đó bấm "Xem đáp án mẫu" để đối chiếu — giống như tự chấm bài trước khi nộp.
ĐỀ BÀI
Tồn tại một khoảng cách dai dẳng giữa con người và AI trong khả năng sáng tạo thuộc nghệ thuật thị giác. Các mô hình AI phải đối mặt với những thách thức độc đáo trong các lĩnh vực sáng tạo phụ thuộc vào sắc thái nhận thức, độ nhạy cảm ngữ cảnh. Rõ ràng, năng lực sáng tạo của con người không dễ dàng chuyển giao cho các hệ thống AI, nếu không muốn nói đó là huyền thoại. Các phân tích quá trình tưởng tượng của AI từng bước cho thấy khả năng sáng tạo của chúng không đạt tính chân thực. Các khía cạnh sáng tạo độc đáo của con người, chẳng hạn như chiều sâu cảm xúc và trải nghiệm sống… sẽ tiếp tục tạo nên sự khác biệt. Nguồn: doi.org/10.1002/advs.202524142
Bạn đã thử sức: 0 / 6 chương
PPLST‑TRIZPhần giải thích (bạn thử viết)Phần trả lời (bạn thử viết)
Ví dụ 4 · Bài báo khoa học · Nature (2026)

ERA — hệ AI tự viết phần mềm nghiên cứu đạt trình độ chuyên gia

ĐỀ BÀI
Chu trình khám phá khoa học thường bị nghẽn ở khâu viết phần mềm thực nghiệm: công việc thủ công, chậm và có thể tốn nhiều năm mỗi khi cần kiểm định một giả thuyết phức tạp. Một nhóm nghiên cứu vừa giới thiệu ERA (Empirical Research Assistance) — hệ thống trí tuệ nhân tạo kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với thuật toán tìm kiếm cây, tự viết và cải tiến phần mềm khoa học nhằm tối đa hoá một chỉ số chất lượng cho trước. Trong tin sinh học, ERA tự tìm ra 40 phương pháp phân tích dữ liệu đơn bào mới, vượt qua toàn bộ phương pháp tốt nhất do con người phát triển trên một bảng xếp hạng công khai. Trong dịch tễ học, hệ thống tạo ra 14 mô hình dự báo số ca nhập viện do COVID‑19 vượt trội hơn mô hình tổng hợp của Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) cùng mọi mô hình đơn lẻ khác. Điều làm nên hiệu quả của ERA là khả năng tìm kiếm bền bỉ trên một không gian lời giải rất lớn, đồng thời biết tái tổ hợp ý tưởng từ nhiều phương pháp đã có để tạo ra giải pháp mới, thay vì chỉ mô phỏng lại từng phương pháp riêng lẻ. Nguồn: Brenner, M. P. et al. An AI system to help scientists write expert-level empirical software. Nature 654, 909–916 (2026). doi.org/10.1038/s41586-026-10658-6
PPLST‑TRIZPhần giải thíchPhần trả lời
Ví dụ 5 · Bài báo khoa học · PNAS (2026)

Composite tự hàn gắn — tuổi thọ hàng thế kỷ nhờ tự động hoá tại chỗ

ĐỀ BÀI
Vật liệu composite gia cường sợi (fibre‑reinforced polymer) kết hợp sợi bền với nền nhựa để đạt độ cứng và độ bền cao, được dùng rộng rãi trong hàng không, tàu biển và điện gió. Tuy nhiên, việc ghép nhiều lớp vật liệu để tăng độ bền cũng khiến chúng dễ bị bong tách giữa các lớp (delamination) — một trong những kiểu hư hỏng phổ biến và giới hạn tuổi thọ nhất của loại vật liệu này. Trong khi xương và gỗ trong tự nhiên có khả năng tự phục hồi nhiều lần sau tổn thương nhờ cấu trúc phân cấp đa vật liệu, việc tái tạo khả năng đó ở vật liệu tổng hợp nhân tạo trước đây rất khó thực hiện. Một nhóm nghiên cứu vừa công bố cơ chế tự động hoá tại chỗ, nhúng sẵn tác nhân tự hàn gắn bên trong composite: khi vật liệu nứt, tác nhân được kích hoạt, tan chảy và hình thành lại liên kết hoá học tại vết nứt, khôi phục gần như hoàn toàn độ bền ban đầu. Quy trình này được lặp lại hơn 1.000 chu kỳ hư hỏng – tự phục hồi liên tiếp mà không cần can thiệp thủ công, mở ra khả năng chế tạo linh kiện composite có tuổi thọ hoạt động kéo dài hàng thế kỷ. Nguồn: Turicek, J. S. et al. Self-healing for the long haul: in situ automation delivers century-scale fracture recovery in structural composites. PNAS 123(2), e2523447123 (2026). doi.org/10.1073/pnas.2523447123
PPLST‑TRIZPhần giải thíchPhần trả lời
Ví dụ 6 · Bài báo khoa học · Nature Communications (2023)

Tay gắp mềm học theo kỹ thuật dệt vải — 130 gam nâng được 100 kilôgam

ĐỀ BÀI
Tay gắp mềm (soft gripper) trong robot công nghiệp có ưu điểm an toàn, linh hoạt khi tiếp xúc với vật thể mỏng manh, nhưng nhược điểm cố hữu là khả năng chịu tải rất thấp so với trọng lượng bản thân — càng mềm thì càng khó nâng vật nặng. Một nhóm nghiên cứu tại Hàn Quốc đã giải quyết mâu thuẫn "mềm mại nhưng chịu tải kém" bằng cách mượn nguyên lý dệt vải: nhiều dải nhựa PET mỏng, mềm, được thiết kế đan xen thành cấu trúc vòng lặp khép kín, lấy cảm hứng từ kỹ thuật kirigami để có thể tức thời co lại thành hình dệt chặt rồi bung ra trở lại. Khi ở trạng thái dệt chặt, cấu trúc tạo ra độ ổn định cơ học rất cao, cho phép tay gắp nặng chỉ 130 gam nâng được vật nặng tới hơn 100 kilôgam — vượt xa tay gắp mềm cùng khối lượng trước đó — trong khi vẫn giữ được độ mềm dẻo cần thiết để thao tác an toàn với vật thể có hình dạng và kích thước khác nhau. Nguồn: Song, K. et al. Grasping through dynamic weaving with entangled closed loops. Nature Communications 14, 4444 (2023). doi.org/10.1038/s41467-023-40358-y
PPLST‑TRIZPhần giải thíchPhần trả lời