Luyện nói tiếng Anh bằng Shadowing qua video: "재무 모델에도 부담" 저커버그가 털어놓은 메타 AI 올인의 대가

Chọn chế độ luyện tập

Mỗi chế độ mở một phòng luyện tập toàn màn hình.

96 câu

Nếu các câu quá ngắn hoặc quá dài, hãy bấm Edit để chỉnh sửa.

and i think that that it's both difficult for the people doing it

but i do think that

that also puts some level of strain on the rest of

the company on the financial model of the company actually quite puzzling to me at first the degree to

which you were like willing to make these massive bets is something actually nat

and i would often like talk about i was like wow we're really going big here like

and both of us would be like would you go

this big would you go this big you know

we're taking our compute we're not like peanut buttering across a lot of competing efforts we're basically

Basically, we're investing in the key people, like a lot of compute per researcher, and then they can do their work.

It was an MSL.

He told me to find the message to the king's first message.

He told me to talk about the time, and he told me to talk about it at 44 minutes.

That's the next story.

This was like the core of your strategy, right?

It's basically like you actually don't need a massive number of people.

But what you do need is for like each of the people to be as good as possible,

which kind of informed this kind of crazy recruiting push and like very intense filtering that we had to take,

you know, some of the best people from inside meta and a very intense process to get people from outside meta.

The people of the company are working as a start -up company as a big company.

The online learning team asked how big is the question.

The answer is how big is a pre -training team?

It doesn't need to be that big, but I think if you look at some of the other labs,

it's probably quite big in some other places.

So I think part of the reason why these models are doing well is because you have people who we're betting on,

and they have a lot of resources because we're...

That's what I'm going to say in front of you.

I'm going to compete with each other team.

I'm going to compete with each other.

In general, one of the, one of the bigger challenges of scaling bigger models is it's not just about how many flops

and how much compute you want to be able to scale data with the data.

I mean, this is like part of what when the original kind of scaling laws for pre -training were written.

I mean, this is sort of what came out of that is that.

So if the internet isn't growing that quickly and you want to scale bigger models that can be more intelligent,

I think one of the interesting problems is, all right, where's the data coming from?

Yes.

So, I don't know.

I think maybe when we got started, a lot of people were like, OK, like, how is this going to work?

It's like the kind of like the social media guy is working with the like data guy.

Like, is that like, are we going to build a frontier lab here or what?

But but I mean, but my but I mean, my like really strong conviction, because I talk to like all the leaders of all the labs,

like all the heads of research, like all this stuff.

And I was like, no, Alex is the guy.

Like, he's the fucking guy.

And we're going to basically be able to go pull together a team

and recruit the people that we need to go do this.

Jokerberg은 연구소를 이끌 사람에게 필요한 건 최신 학습기법의 전문성보다 환이 바뀔 때마다 생각을 빠르게 고치는 창업가의 기질이라고 말했습니다.

그런데 왕이 메타에 와서 처음 마주한 분위기는 달랐습니다.

이번엔 왕, 본인의 이야기입니다.

when i joined um i was in this it was in this um

you know meeting with some of the leads of the existing effort

and uh i was like okay i think the first thing

we need to do is train a really good reasoning model um by um

you know by some time frame i don't know when uh

but this is like clearly like the most important milestone

and um one of the the key leads in the group um who no

But it was like, oh, we don't need a reasoning model.

Does any, or any of our, do our consumers need a reasoning model?

Like, I feel like we don't need to do a reasoning model.

We can just do a normal model.

And I was, I had like this heart sinking moment.

Oh no, I've joined the wrong company.

I was like, oh, I've got to take like 10 steps back.

And I think...

The model model is a model model in the summer of the year's open -up.

The model model is a model model.

The model model is a model model model and the other leaders were able to change the AI.

The Instagram leader of Adam Moseri, made a small app in Instagram.

Collis told him that he could use a new idea that he could use a new idea.

The idea of this idea is that it's different.

Obviously, you can't...

A lot of what we had to do here was rotate a lot of the rest of the company and,

like, for things like the infrastructure team that now, you know, it's like building these huge clusters to support this,

I mean, that's obviously a huge thing.

So, huge parts of the company kind of had to pivot to do this,

and obviously you can't do too many of those at the same time, right?

Only one thing can be the top priority.

Yes, yes.

So, how do you handle that burden?

He ended up with a single product, commerce, and commercial sales.

It's been a big deal for years to come.

1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 9, 10, 10,

11, 11, 11, 11, 12, 12, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 15, 14,

14, 15, 14, 15, 14, 15, 15, 15, 15, 15, 16, 15, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18,

18, 18, 19, 18, 19, 18, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19,

19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19

Tải Ứng Dụng

Mọi thứ bạn cần để nói trôi chảy

Chấm điểm AIChấm từng câu nói

Luyện IPAThành thạo mọi âm

Từ vựngMở rộng vốn từ

Game Từ vựngHọc qua chơi

Quét QR

Download on theApp Store Get it onGoogle Play

FOR YOU

Video gợi ý

182 câu

How Disruptive Will Generative AI Be? A Micro-Level Analysis of Evidence and Expectations

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

Từ vựng và ghi chú luyện nói cho bài học này

Bài luyện nói này dựa trên video “"재무 모델에도 부담" 저커버그가 털어놓은 메타 AI 올인의 대가”. Những từ được nhắc lại nhiều nhất trong bài: model, compete, reasoning. Video này có 89 câu và 1033 từ để luyện shadowing. Phần lời nói dài 8:30. Người nói giữ tốc độ đều, khoảng 121 từ mỗi phút, vừa sức để nói đuổi theo. 86% số từ nằm trong 3.000 từ tiếng Anh thông dụng nhất; phần còn lại nên xem trước khi luyện.

Từ vựng quan trọng trong video

15 từ đáng học trong video, kèm phiên âm và nghĩa:

Từ	Phiên âm	Nghĩa
recruit động từ	/ɹɪˈkɹut/	tuyển dụng
infrastructure danh từ	/ˈɪnfɹəˌstɹʌkt͡ʃə/	cơ sở hạ tầng
priority danh từ	/pɹaɪˈɒɹɪti/	sự ưu tiên
butter danh từ	/ˈbʌtɚ/	bơ
resource danh từ	/ɹɪˈzɔːs/	tài nguyên
commerce danh từ	/ˈkɑ.mɚs/	sự buôn bán, thương mại
intelligent tính từ	/ɪnˈtɛlɪd͡ʒənt/	thông minh
filter danh từ	/ˈfɪltɚ/	máy lọc
burden danh từ	/ˈbɝdn̩/	gánh nặng
sink động từ	/ˈsɪŋk/	chìm
inform động từ	/ɪnˈfɔɹm/	thông báo
puzzle danh từ	/ˈpʌzəl/	sự bối rối, sự khó xử
researcher danh từ	/ˈɹiˌsɝ.t͡ʃɚ/	nhà nghiên cứu
peanut danh từ	/ˈpiˌnʌt/	đậu phộng, đậu phụng
milestone danh từ	/ˈmaɪlˌstoʊn/	cột mốc, cây số

Cụm động từ bạn sẽ nghe

Từ	Nghĩa
open up động từ	mở

Những câu đáng luyện lại

Các câu ngắn, trọn ý trong video mà bạn có thể dùng lại khi giao tiếp hằng ngày:

I'm going to compete with each other team.
I'm going to compete with each other.
I mean, that's obviously a huge thing.

Phát âm cần chú ý

Người nói dùng 32 dạng rút gọn, ví dụ I'm, we're, don't. Hãy nói theo dạng ngắn đúng như bạn nghe.

Từ dài — đặt trọng âm cho đúng: infrastructure /ˈɪnfɹəˌstɹʌkt͡ʃə/, priority /pɹaɪˈɒɹɪti/, intelligent /ɪnˈtɛlɪd͡ʒənt/

Những âm người Việt thường gặp khó:

Cụm phụ âm cuối — đọc đủ từng âm, đừng nuốt âm cuối: intense /ɪnˈtɛns/, invest /ɪnˈvɛst/, intelligent /ɪnˈtɛlɪd͡ʒənt/, sink /ˈsɪŋk/, inform /ɪnˈfɔɹm/
Âm /tʃ/, /dʒ/ và /ʒ/ — tiếng Việt không có, đừng đọc thành “ch” hay “gi”: infrastructure /ˈɪnfɹəˌstɹʌkt͡ʃə/, intelligent /ɪnˈtɛlɪd͡ʒənt/, researcher /ˈɹiˌsɝ.t͡ʃɚ/
Phụ âm cuối — bật rõ âm cuối của từ: compete /kəmˈpiːt/, lab /læːb/, intense /ɪnˈtɛns/, recruit /ɹɪˈkɹut/, resource /ɹɪˈzɔːs/

Cách luyện với video này

Nghe hết video một lần, chưa cần nói, và ghi lại những từ bạn chưa biết.
Nói đuổi từng câu ở tốc độ bình thường, lặp lại mỗi câu đến khi nhịp của bạn khớp với người nói.
Ghi âm giọng mình rồi so với bản gốc, chú ý các từ như recruit, infrastructure, priority.

Phương Pháp Shadowing Là Gì?

Shadowing là kỹ thuật học ngôn ngữ có cơ sở khoa học, ban đầu được phát triển cho chương trình đào tạo phiên dịch viên chuyên nghiệp và được phổ biến rộng rãi bởi nhà đa ngôn ngữ học Dr. Alexander Arguelles. Nguyên lý cốt lõi đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả: bạn nghe tiếng Anh của người bản xứ và lặp lại to ngay lập tức — như một "cái bóng" (shadow) đuổi theo người nói với độ trễ chỉ 1–2 giây. Khác với luyện ngữ pháp hay học từ vựng bị động, Shadowing buộc não bộ và cơ miệng phải đồng thời xử lý và tái tạo ngôn ngữ thực tế. Các nghiên cứu khoa học xác nhận phương pháp này cải thiện đáng kể phát âm, ngữ điệu, nhịp điệu, nối âm, kỹ năng nghe và độ lưu loát khi nói — đặc biệt hiệu quả cho người luyện IELTS Speaking và muốn giao tiếp tiếng Anh tự nhiên như người bản ngữ.

Phương pháp shadowing: đọc hướng dẫn từng bước đầy đủ →

Luyện nói tiếng Anh bằng Shadowing qua video: "재무 모델에도 부담" 저커버그가 털어놓은 메타 AI 올인의 대가

Chọn chế độ luyện tập

Tải Ứng Dụng

We Let $200 GPT-Pro Think for 7 Days on Unsolved Math

The Only SaaS Moats Left in 2026

They JUST Accidentally Revealed the Truth: The AI Bubble

Sec Growth DataScience staff meeting Sep 14 2022

Go’s Big Mistake

How AI deprives young Singaporeans of jobs and critical thinking | Deep Dive

I Looked Into How Devs Are Actually Using AI

Mark Zuckerberg: “Alex, are you sure this is going to work?”

Rethinking Claude Code Best Practices — Lydia Hallie, Anthropic

What Is Jev? The AI Model That Doesn't Generate Text

When AIs act emotional