Agent.ai.vn

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu

<h2>Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu</h2>

<ol>
  <li><a href='#ai-tieu-thu-nang-luong-nhu-the-nao'>Trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu thụ năng lượng như thế nào?</a></li>
  <li><a href='#tai-sao-cac-chuyen-gia-lo-ngai'>Tại sao các chuyên gia lo ngại?</a></li>
  <li><a href='#tri-tue-nhan-tao-tieu-thu-bao-nhieu-nang-luong'>Trí tuệ nhân tạo tiêu thụ bao nhiêu năng lượng?</a></li>
  <li><a href='#cac-trung-tam-du-lieu-dang-doi-pho-nhu-the-nao'>Các trung tâm dữ liệu đang đối phó như thế nào?</a></li>
  <li><a href='#lieu-ai-co-ben-vung'>Liệu AI có bền vững?</a></li>
</ol>

<h3 id='ai-tieu-thu-nang-luong-nhu-the-nao'>1. Trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu thụ năng lượng như thế nào?</h3>

<p>Mỗi khi người dùng gửi yêu cầu đến chatbot hoặc công cụ AI, yêu cầu đó sẽ được chuyển đến trung tâm dữ liệu. Ngay cả trước khi đến giai đoạn đó, việc phát triển các chương trình AI được gọi là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng cần một lượng điện toán khổng lồ. Trong suốt quá trình này, các máy tính tiêu thụ năng lượng và máy chủ nóng lên, dẫn đến nhu cầu điện năng lớn hơn để làm mát.</p>

<p>Theo báo cáo của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) hồi đầu năm nay, các trung tâm dữ liệu nói chung sử dụng khoảng 40% điện năng cho việc tính toán và 40% cho việc làm mát.</p>

<h3 id='tai-sao-cac-chuyen-gia-lo-ngai'>2. Tại sao các chuyên gia lo ngại?</h3>

<p>Các công ty công nghệ lớn đang tích cực tích hợp AI vào tất cả các sản phẩm của họ kể từ khi OpenAI ra mắt chatbot ChatGPT vào cuối năm 2022. Nhiều chuyên gia lo ngại rằng các sản phẩm mới này sẽ làm tăng đáng kể lượng điện năng tiêu thụ.</p>

<p>Điều này là do các dịch vụ AI đòi hỏi nhiều năng lượng hơn so với các dịch vụ tương tự không sử dụng AI. Ví dụ, nhiều nghiên cứu cho thấy mỗi yêu cầu gửi đến ChatGPT tiêu thụ lượng điện năng gấp khoảng 10 lần so với một tìm kiếm đơn trên Google.</p>

<p>Nếu Google chuyển tất cả các truy vấn tìm kiếm sang AI - khoảng 9 tỷ truy vấn mỗi năm - điều này có thể làm tăng đáng kể lượng điện năng tiêu thụ của công ty. Hầu hết các dịch vụ và sản phẩm mới này đều dựa trên LLM. Việc lập trình các thuật toán này đòi hỏi nhiều năng lượng và thường cần các chip máy tính mạnh mẽ, dẫn đến nhu cầu làm mát lớn hơn, tiêu thụ nhiều điện năng hơn.</p>

<h3 id='tri-tue-nhan-tao-tieu-thu-bao-nhieu-nang-luong'>3. Trí tuệ nhân tạo tiêu thụ bao nhiêu năng lượng?</h3>

<p>Trước kỷ nguyên AI, ước tính cho thấy các trung tâm dữ liệu chiếm khoảng 1% nhu cầu điện năng toàn cầu. Báo cáo của IEA cho biết các trung tâm dữ liệu, tiền điện tử và AI kết hợp đã sử dụng 460 TWh điện năng trên toàn thế giới vào năm 2022, gần 2% tổng nhu cầu điện năng toàn cầu. IEA ước tính con số này có thể tăng gấp đôi vào năm 2026 - tương đương với mức tiêu thụ của Nhật Bản.</p>

<p>Alex De Vries, một nhà nghiên cứu điều hành trang web Digiconomist, đã mô hình hóa lượng điện năng tiêu thụ bởi riêng AI bằng cách tập trung vào dự báo doanh thu của Nvidia, công ty Mỹ nắm giữ thị phần lớn trong thị trường máy chủ chuyên dụng cho AI.</p>

<p>Trong một bài báo được công bố vào cuối năm ngoái, ông kết luận rằng nếu dự báo doanh thu của Nvidia cho năm 2023 là chính xác và tất cả các máy chủ đó hoạt động hết công suất, riêng chúng có thể chịu trách nhiệm cho mức tiêu thụ điện năng hàng năm từ 85,4 đến 134,0 TWh - tương đương với Argentina hoặc Thụy Điển.</p>

<p>Những con số tôi đưa vào bài báo đó đã rất thận trọng vì tôi không thể tính đến những thứ như yêu cầu làm mát, ông nói.</p>

<p>Ông cũng cho biết việc áp dụng các máy chủ của Nvidia đã vượt quá dự báo năm ngoái, vì vậy con số thực tế chắc chắn sẽ cao hơn.</p>

<h3 id='cac-trung-tam-du-lieu-dang-doi-pho-nhu-the-nao'>4. Các trung tâm dữ liệu đang đối phó như thế nào?</h3>

<p>Fabrice Coquio của Digital Realty, một công ty trung tâm dữ liệu cho thuê dịch vụ, cho biết trong một chuyến thăm một trong những cơ sở khổng lồ của họ ở phía bắc Paris vào tháng 4 rằng AI sẽ thay đổi ngành của ông.</p>

<p>Nó sẽ giống hệt (như đám mây), có lẽ sẽ lớn hơn một chút về quy mô triển khai, ông nói.</p>

<p>Một phần của trung tâm dữ liệu mới nhất của Digital Realty ở Courneuve - một tòa nhà khổng lồ trông giống như một sân vận động bóng đá - sẽ dành riêng cho AI.</p>

<p>Coquio giải thích rằng các yêu cầu tính toán thông thường có thể được xử lý bởi các giá máy chủ trong các phòng có hệ thống điều hòa mạnh mẽ. Nhưng các giá máy chủ AI sử dụng các thành phần mạnh hơn nhiều, nóng hơn nhiều và yêu cầu bơm nước trực tiếp vào thiết bị.</p>

<p>Chắc chắn, điều này yêu cầu các máy chủ, thiết bị lưu trữ, thiết bị truyền thông khác biệt, Coquio nói.</p>

<p>Những người chơi lớn nhất trong lĩnh vực AI và trung tâm dữ liệu - Amazon, Google và Microsoft - đã cố gắng giảm lượng khí thải carbon của họ bằng cách mua một lượng lớn năng lượng tái tạo.</p>

<p>Chính thức của Amazon, Prasad Kalyanaraman, cho biết bộ phận trung tâm dữ liệu của công ty, AWS, là nhà mua năng lượng tái tạo lớn nhất thế giới hiện nay. AWS cam kết trở thành một công ty trung hòa carbon vào năm 2040. Google và Microsoft cũng đã cam kết đạt được mục tiêu đó vào năm 2030.</p>

<p>Tuy nhiên, việc xây dựng các trung tâm dữ liệu mới và tăng cường sử dụng tại các trung tâm hiện có sẽ không giúp đạt được các mục tiêu năng lượng xanh.</p>

<p>Google và Microsoft đã nói trong các báo cáo gần đây rằng lượng khí thải nhà kính của họ đã tăng trong những năm gần đây. Google cho biết mức tăng trưởng 48% so với năm 2019 và Microsoft tăng 30% so với năm 2020. Cả hai đều đổ lỗi cho AI.</p>

<p>Chủ tịch Microsoft, Brad Smith, nói với Bloomberg vào tháng 5 rằng cam kết đó là một cú nhảy vọt được đưa ra trước khi AI bùng nổ, và cho biết thêm rằng Mặt trăng xa hơn gấp năm lần so với năm 2020.</p>

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu Mục lục Trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu thụ năng lượng như thế nào? ...

tháng 7 07, 2024

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây

<h2>Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tự tin giữa bối cảnh kiểm soát</strong></li>
  <li><strong>Sự phát triển mạnh mẽ của AI thế hệ mới</strong></li>
  <li><strong>Tài năng và nguồn lực nội địa</strong></li>
  <li><strong>Thái độ lạc quan trước những hạn chế</strong></li>
  <li><strong>Sự hỗ trợ chính phủ</strong></li>
</ol>

<h3>1. Tự tin giữa bối cảnh kiểm soát</h3>
<p>Tại Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới (World AI Conference) tổ chức ở Thượng Hải tuần trước, ngành AI Trung Quốc đã thể hiện sự tự tin khi giới thiệu những sản phẩm đột phá được phát triển bởi đội ngũ nhân tài trẻ. Điều này diễn ra trong bối cảnh những hạn chế từ các quốc gia phương Tây nhằm kiểm soát ngành công nghiệp AI của Trung Quốc.</p>

<h3>2. Sự phát triển mạnh mẽ của AI thế hệ mới</h3>
<p>Ngành công nghiệp AI thế hệ mới của Trung Quốc đã chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ. Liên Hợp Quốc báo cáo rằng Trung Quốc trong những năm gần đây đã là nước nộp đơn xin cấp bằng sáng chế hàng đầu cho phần mềm AI tạo ra mọi thứ từ hình ảnh minh họa đến mã máy tính.</p>

<h3>3. Tài năng và nguồn lực nội địa</h3>
<p>Ethan Duan, một nhân viên của một công ty ươm mầm khởi nghiệp, tin rằng Trung Quốc có thể tận dụng nguồn nhân lực công nghệ đông đảo, ngay cả khi các công ty nội địa phải đối mặt với những hạn chế từ phương Tây. </p>
<p>Theo MacroPolo, một tổ chức nghiên cứu của Viện Paulson có trụ sở tại Chicago, Trung Quốc đã sở hữu gần một nửa (47%) các nhà nghiên cứu AI hàng đầu thế giới vào năm 2022, tăng từ 29% vào năm 2019.</p>

<h3>4. Thái độ lạc quan trước những hạn chế</h3>
<p>Mặc dù có sự nghi ngờ và các biện pháp hạn chế từ Hoa Kỳ và các quốc gia khác, tinh thần ở Thượng Hải vẫn lạc quan. OpenAI, công ty Mỹ đứng sau ChatGPT, đã cáo buộc Trung Quốc sử dụng các mô hình ngôn ngữ của mình để tạo nội dung nhằm ảnh hưởng đến tâm lý mạng xã hội. Họ sẽ ngừng cung cấp dịch vụ lập trình ứng dụng cho các nhà phát triển Trung Quốc vào tuần tới.</p>
<p>Tuy nhiên, các doanh nghiệp Trung Quốc vẫn tỏ ra lạc quan. Shi Yunlei, người sáng lập và CEO của một công ty thiết bị y tế tích hợp AI, cho biết du khách tại các hội chợ ngành trước đây đã bắt đầu đặt mua máy tập của ông mặc dù sản phẩm chưa được sản xuất hàng loạt.</p>
<p>Lyu Meixiu, đại diện của công ty phần mềm OpenCSG, khẳng định công ty của bà không bị ảnh hưởng nhiều bởi các hạn chế của Mỹ và đang mở rộng hoạt động ra nước ngoài.</p>

<h3>5. Sự hỗ trợ chính phủ</h3>
<p>Phát biểu khai mạc hội nghị vào thứ Năm, Li Qiang, quan chức đứng thứ hai của Trung Quốc sau Chủ tịch Tập Cận Bình, đã nhấn mạnh cam kết của đất nước đối với công nghệ AI. Thủ tướng Li kêu gọi các quốc gia trên thế giới có cái nhìn cởi mở hơn về AI, thúc đẩy sự di chuyển dữ liệu xuyên biên giới, tự do thương mại thiết bị và kết nối cơ sở hạ tầng.</p>

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây Mục lục: Tự tin giữa bối cảnh kiểm soát Sự phát triển mạn...

tháng 7 07, 2024

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI

<h2>AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự kiện AlphaGo và sự thức tỉnh về AI</strong></li>
  <li><strong>Vì sao AI cần kiểm soát?</strong></li>
  <li><strong>Vấn đề bất bình đẳng do AI gây ra</strong></li>
  <li><strong>Tương lai thị trường lao động với AI</strong></li>
  <li><strong>Vai trò của chính phủ trong cuộc cách mạng AI</strong></li>
  <li><strong>Sự cần thiết của đạo đức AI</strong></li>
  <li><strong>Kiểm soát AI trong bối cảnh thế giới phân cực</strong></li>
  <li><strong>Mustafa Suleyman - Chuyên gia AI kỳ cựu</strong></li>
</ol>

<h3>1. Sự kiện AlphaGo và sự thức tỉnh về AI</h3>
<p>Chiến thắng của AlphaGo trước kỳ thủ Go hàng đầu Lee Sedol vào năm 2016 đã đánh dấu một bước ngoặt trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.  Sự kiện này, được nhiều người xem là cuộc chiến giữa người và máy, đã khơi dậy sự chú ý và lo ngại về tiềm năng của AI. Mustafa Suleyman, một trong những người đồng sáng lập DeepMind - công ty phát triển AlphaGo, đã nhận định: Chiến thắng của AlphaGo đã báo hiệu một kỷ nguyên mới của AI.</p>

<h3>2. Vì sao AI cần kiểm soát?</h3>
<p>Suleyman, hiện là CEO của Microsoft AI,  cho rằng việc kiểm soát AI là cần thiết để đảm bảo rằng công nghệ này được phát triển và ứng dụng một cách an toàn. Ông giải thích: AI là một lực lượng khuếch đại, có lẽ là mạnh nhất trong lịch sử. Chúng ta không nên nghĩ về thắng thua mà nên nghĩ về cách AI sẽ mở rộng khả năng của chúng ta, cả tốt lẫn xấu. </p>
<p>Ông nhấn mạnh rằng những nguy cơ tiềm ẩn từ AI, từ tấn công mạng quy mô lớn đến chiến tranh tự động có khả năng tàn phá các quốc gia,  không thể được bỏ qua.  </p>

<h3>3. Vấn đề bất bình đẳng do AI gây ra</h3>
<p>Giáo sư Daron Acemoglu thuộc MIT cho rằng chính phủ cần loại bỏ các động lực đẩy nhanh tự động hóa để tránh làm trầm trọng thêm bất bình đẳng do AI gây ra.  Suleyman đồng ý rằng việc kiểm soát tốc độ phát triển AI là cần thiết, nhưng cũng lưu ý rằng việc chậm lại cũng đồng nghĩa với việc trì hoãn những lợi ích mà AI mang lại.</p>

<h3>4. Tương lai thị trường lao động với AI</h3>
<p>Suleyman  cho biết AI sẽ giúp con người năng suất hơn trong ngắn hạn nhưng về lâu dài, AI sẽ có khả năng làm nhiều việc hơn con người.  Tuy nhiên,  ông lo ngại rằng việc tạo ra công việc mới có thể không đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu do sự phát triển của AI.</p>

<h3>5. Vai trò của chính phủ trong cuộc cách mạng AI</h3>
<p>Suleyman nhấn mạnh vai trò quan trọng của chính phủ trong việc ứng phó với những thách thức do AI đặt ra. Ông kêu gọi thành lập một Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC) dành riêng cho AI.</p>

<h3>6. Sự cần thiết của đạo đức AI</h3>
<p>Suleyman  cho rằng việc phát triển công nghệ đạo đức là một trong những thách thức quan trọng nhất của thế kỷ 21.  Ông khẳng định: Chúng ta cần sự ủng hộ từ tất cả mọi người.  Đây là một nỗ lực chung toàn cầu mà tất cả chúng ta cần tham gia vì lợi ích của mọi người.</p>

<h3>7. Kiểm soát AI trong bối cảnh thế giới phân cực</h3>
<p>Suleyman thừa nhận việc đạt được sự đồng thuận toàn cầu về kiểm soát AI là điều khó khăn trong bối cảnh chính trị thế giới hiện nay.  Tuy nhiên, ông cho rằng có những tiền lệ đáng học hỏi, như Hiệp ước về Không phổ biến vũ khí hạt nhân, Hiệp định Paris về khí thải, Nghị định thư Montreal về việc loại bỏ CFC, Công ước về Vũ khí sinh học,  và các luật pháp về môi trường và an toàn khác.</p>

<h3>8. Mustafa Suleyman - Chuyên gia AI kỳ cựu</h3>
<p>Mustafa Suleyman, CEO của Microsoft AI, được biết đến như một doanh nhân công nghệ kỳ cựu.  Sau khi bỏ học đại học Oxford ở tuổi 19, ông thành lập một tổ chức từ thiện cho thanh niên Hồi giáo và Reos Partners, một công ty tư vấn giải quyết xung đột quốc tế. Năm 2010, ông đồng sáng lập DeepMind cùng với Demis Hassabis (hiện là CEO) và Shane Legg (hiện là nhà khoa học trưởng về AGI), những người bạn học của ông. </p>
<p>Suleyman đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển AlphaGo và sau đó giữ chức Phó chủ tịch Sản phẩm và Chính sách AI của Google. Tại Google, nhóm của ông đã phát triển mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA.  Năm 2022, Suleyman rời Google và đồng sáng lập Inflection AI, một công ty AI thế hệ mới, với Reid Garrett Hoffman, nhà sáng lập LinkedIn. </p>
<p>Suleyman đã đưa ra những quan điểm sâu sắc về tương lai của AI, nhấn mạnh sự cần thiết của việc kiểm soát và phát triển đạo đức AI.  Những ý tưởng của ông đã thu hút sự chú ý của giới chuyên gia và  giúp nâng cao nhận thức về những cơ hội và thách thức mà AI mang lại cho nhân loại.</p>

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI Mục lục Sự kiện AlphaGo và sự thức tỉnh về AI...

tháng 7 07, 2024

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân</title>
</head>
<body>
  <h2>Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><strong>Apate: Nạn nhân ảo, kẻ lừa đảo thật</strong></li>
    <li><strong>Nguồn cảm hứng bất ngờ: Từ trò đùa của bố đến giải pháp AI</strong></li>
    <li><strong>Lenny: Người hùng thầm lặng của cộng đồng scambaiting</strong></li>
    <li><strong>Apate: Từ chặn cuộc gọi đến khai thác thông tin</strong></li>
    <li><strong>Cảnh báo về nguy cơ và những lo ngại: AI chống lừa đảo có thể bị lợi dụng?</strong></li>
    <li><strong>Kết luận: Hy vọng và thách thức trong cuộc chiến chống lừa đảo</strong></li>
  </ol>

<h3>1. Apate: Nạn nhân ảo, kẻ lừa đảo thật</h3>
  <p>Trong thế giới kỹ thuật số, nơi lừa đảo điện thoại trở thành một vấn nạn nhức nhối, một giải pháp đầy hứa hẹn đang được triển khai. Đó là Apate, một hệ thống chatbot AI được phát triển bởi Giáo sư Dali Kaafar tại Đại học Macquarie, Úc. Thay vì là nạn nhân thật sự, Apate sử dụng những nạn nhân ảo để đối phó với những kẻ lừa đảo.</p>

<h3>2. Nguồn cảm hứng bất ngờ: Từ trò đùa của bố đến giải pháp AI</h3>
  <p>Câu chuyện bắt đầu từ một trò đùa của Giáo sư Kaafar với một kẻ lừa đảo điện thoại. Ông đã sử dụng những lời thoại vô nghĩa để kéo dài cuộc gọi, khiến kẻ lừa đảo lãng phí thời gian và không thể tiếp cận với các nạn nhân tiềm năng. Chính từ ý tưởng này, Kaafar đã quyết tâm phát triển Apate, một hệ thống AI thông minh hơn và hiệu quả hơn Lennybot – một chatbot tương tự đã được tạo ra trước đó.</p>

<h3>3. Lenny: Người hùng thầm lặng của cộng đồng scambaiting</h3>
  <p>Lenny, một chatbot được tạo ra bởi một người ẩn danh, đã tạo ra một làn sóng trong cộng đồng scambaiting. Lenny là một người đàn ông già Úc, với giọng nói yếu ớt và những câu nói lặp đi lặp lại. Mục tiêu của Lenny là giữ chân những kẻ lừa đảo, khiến chúng lãng phí thời gian và giảm thiểu thiệt hại cho các nạn nhân.</p>

<h3>4. Apate: Từ chặn cuộc gọi đến khai thác thông tin</h3>
  <p>Apate là một bước tiến vượt bậc so với Lenny. Hệ thống này được kết nối với các công ty viễn thông, nhận diện và chuyển hướng các cuộc gọi lừa đảo đến nạn nhân ảo. Những chatbot này được thiết kế với nhiều tính cách và giọng điệu khác nhau, nhằm giữ chân kẻ lừa đảo và thu thập thông tin. Bằng cách phân tích thời gian cuộc gọi, cách thức hoạt động và thông tin mà kẻ lừa đảo muốn khai thác, Apate giúp các cơ quan chức năng phát hiện và ngăn chặn các hoạt động lừa đảo hiệu quả hơn.</p>

<h3>5. Cảnh báo về nguy cơ và những lo ngại: AI chống lừa đảo có thể bị lợi dụng?</h3>
  <p>Mặc dù hứa hẹn nhiều tiềm năng, Apate cũng đặt ra nhiều thách thức. Giáo sư Richard Buckland, chuyên gia về tội phạm mạng tại Đại học NSW, cho rằng cần đảm bảo rằng chỉ những kẻ lừa đảo mới bị chuyển hướng đến các chatbot AI. Nếu không, nguy cơ nhầm lẫn và tấn công nhầm người là rất cao. Ngoài ra, ông cảnh báo rằng các tổ chức tội phạm có thể sử dụng Apate để đào tạo hệ thống của riêng họ, khiến công nghệ này trở thành con dao hai lưỡi.</p>

<h3>6. Kết luận: Hy vọng và thách thức trong cuộc chiến chống lừa đảo</h3>
  <p>Apate là một minh chứng cho sự phát triển của AI trong cuộc chiến chống lừa đảo. Hệ thống này mang đến hy vọng cho nạn nhân, đồng thời đặt ra nhiều thách thức về mặt đạo đức và an ninh mạng. Việc sử dụng AI trong lĩnh vực này cần được cân nhắc kỹ lưỡng, đảm bảo hiệu quả và an toàn, đồng thời góp phần xây dựng một thế giới kỹ thuật số an toàn hơn cho tất cả mọi người.</p>

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nh...

tháng 7 07, 2024

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI

<h2>Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tầm quan trọng của kỹ thuật Đọc lại</strong></li>
  <li><strong>Giải mã cơ chế hoạt động của kỹ thuật Đọc lại</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích và nhược điểm khi áp dụng kỹ thuật Đọc lại</strong></li>
  <li><strong>Kết hợp kỹ thuật Đọc lại với các kỹ thuật khác</strong></li>
  <li><strong>Thực hành kỹ thuật Đọc lại với ChatGPT</strong></li>
  <li><strong>Lời khuyên cho các chuyên gia kỹ thuật lời nhắc</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<p>Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về một kỹ thuật nâng cao trong kỹ thuật lời nhắc cho AI: <strong>kỹ thuật Đọc lại</strong>. Kỹ thuật này có thể giúp cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi của AI, đặc biệt khi đối mặt với những câu hỏi phức tạp hoặc đa chiều.</p>

<h4>1. Tầm quan trọng của kỹ thuật Đọc lại</h4>
<p>Kỹ thuật Đọc lại là một chiến lược lời nhắc giúp bạn yêu cầu AI đọc lại câu hỏi hoặc vấn đề cần giải quyết một lần nữa. Việc làm này giúp AI có cơ hội hiểu sâu hơn, nắm bắt toàn diện hơn ngữ cảnh của câu hỏi, từ đó đưa ra phản hồi chính xác và phù hợp hơn.</p>

<h4>2. Giải mã cơ chế hoạt động của kỹ thuật Đọc lại</h4>
<p>Hãy tưởng tượng bạn được đưa cho một tờ giấy ghi câu hỏi, bạn sẽ làm gì? Đương nhiên là đọc nó trước khi đưa ra câu trả lời! Kỹ thuật Đọc lại dựa trên chính cách thức suy nghĩ của con người.</p>
<p>AI hoạt động dựa trên các quy trình tính toán và toán học. Hầu hết các ứng dụng AI hiện nay chỉ xử lý câu hỏi một lần duy nhất. Tuy nhiên, bằng cách đọc lại câu hỏi, AI sẽ được cung cấp thông tin ngữ cảnh đầy đủ hơn, đồng thời bổ sung cho các khía cạnh ngữ cảnh đã được phân tích trong lần đọc đầu tiên.</p>

<h4>3. Lợi ích và nhược điểm khi áp dụng kỹ thuật Đọc lại</h4>
<h5>Lợi ích:</h5>
<ul>
  <li>Cải thiện khả năng lý luận của AI bằng cách cung cấp ngữ cảnh đầy đủ hơn.</li>
  <li>Nâng cao độ chính xác và độ phù hợp của phản hồi.</li>
  <li>Giúp AI sửa chữa những hiểu nhầm từ lần đọc đầu tiên.</li>
</ul>

<h5>Nhược điểm:</h5>
<ul>
  <li>Tốn thêm thời gian xử lý, kéo dài thời gian phản hồi.</li>
  <li>Có thể gây tốn kém chi phí nếu bạn đang sử dụng dịch vụ AI trả phí.</li>
  <li>Không hiệu quả khi sử dụng cho những câu hỏi đơn giản hoặc ngắn gọn.</li>
</ul>

<h4>4. Kết hợp kỹ thuật Đọc lại với các kỹ thuật khác</h4>
<p>Kỹ thuật Đọc lại có thể được kết hợp hiệu quả với các kỹ thuật lời nhắc khác, như kỹ thuật chuỗi suy nghĩ (CoT). CoT giúp AI trình bày từng bước suy nghĩ của mình, giúp bạn theo dõi quá trình xử lý thông tin. Khi kết hợp với kỹ thuật Đọc lại, CoT sẽ cho phép bạn kiểm tra xem AI đã hiểu đúng câu hỏi, từ đó xác định được lỗi sai nếu có.</p>

<h4>5. Thực hành kỹ thuật Đọc lại với ChatGPT</h4>
<p>Chúng ta sẽ thử nghiệm kỹ thuật Đọc lại với ChatGPT, một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất hiện nay.</p>

<h5>Câu hỏi đơn giản:</h5>
<p>* What is the capital of France?</p>
<p>Kết quả cho thấy, Đọc lại không ảnh hưởng đáng kể đến phản hồi của ChatGPT đối với câu hỏi đơn giản.</p>

<h5>Câu hỏi phức tạp:</h5>
<p>* How does climate change impact global food security, and what measures can be taken to mitigate these effects?</p>
<p>Kết quả cho thấy, ChatGPT cung cấp phản hồi chi tiết hơn và đầy đủ hơn khi sử dụng kỹ thuật Đọc lại.</p>

<h4>6. Lời khuyên cho các chuyên gia kỹ thuật lời nhắc</h4>
<ul>
  <li>Đánh giá độ phức tạp của câu hỏi trước khi áp dụng kỹ thuật Đọc lại.</li>
  <li>Xác định những trường hợp cần độ chính xác cao, như hỗ trợ khách hàng, thông tin y tế, hoặc tư vấn pháp lý.</li>
  <li>Phân tích nguồn lực tính toán và ngân sách của bạn.</li>
  <li>Kiểm tra khả năng chịu tải thời gian phản hồi của ứng dụng.</li>
  <li>Áp dụng kỹ thuật Đọc lại một cách linh hoạt dựa trên từng trường hợp cụ thể.</li>
  <li>Theo dõi hiệu suất của AI và chi phí sử dụng.</li>
</ul>

<h4>7. Kết luận</h4>
<p>Kỹ thuật Đọc lại là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của AI. Bạn có thể sử dụng kỹ thuật này để cải thiện độ chính xác và độ phù hợp của phản hồi, đặc biệt là đối với những câu hỏi phức tạp. Tuy nhiên, bạn cũng cần cân nhắc các nhược điểm của nó, như thời gian xử lý và chi phí. Hãy thử nghiệm và áp dụng một cách khôn ngoan để đạt hiệu quả tối ưu.</p>

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI Mục lục: Tầm quan trọng của kỹ thuật Đọc lại Giải mã cơ chế hoạt độn...

tháng 7 07, 2024

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <title>Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</title>
    <style>
        body {
            font-family: sans-serif;
        }
        h2 {
            text-align: center;
            margin-bottom: 20px;
        }
        h3 {
            margin-top: 30px;
        }
        ul {
            padding-left: 20px;
        }
        li {
            margin-bottom: 10px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h2>Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
    <ul>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh: Khái niệm và ứng dụng</li>
        <li>Hành trình lịch sử: Từ những bước đầu tiên đến sự bùng nổ
            <ul>
                <li>1940s - 1960s: Những bước đầu tiên</li>
                <li>1980s - 2010s: Phát triển vượt bậc</li>
                <li>2020s: Sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</li>
            </ul>
        </li>
        <li>Các mô hình nổi bật:
            <ul>
                <li>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li>
                <li>Mô hình văn bản thành hình ảnh</li>
            </ul>
        </li>
        <li>Tác động và tương lai của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</li>
    </ul>

<h3>1. Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh: Khái niệm và ứng dụng</h3>
    <p>Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, và thậm chí cả mã nguồn. Những mô hình này được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng tạo ra các nội dung chất lượng cao, giống như con người.</p>
    <p>Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã và đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, giáo dục, đến giải trí, thương mại điện tử, và nhiều lĩnh vực khác. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để:</p>
    <ul>
        <li>Tạo ra các nội dung tiếp thị sáng tạo</li>
        <li>Tạo ra các trò chơi và ứng dụng giải trí mới</li>
        <li>Hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc chẩn đoán bệnh</li>
        <li>Tạo ra các khóa học trực tuyến cá nhân hóa</li>
        <li>Tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo</li>
    </ul>

<h3>2. Hành trình lịch sử: Từ những bước đầu tiên đến sự bùng nổ</h3>
    <h4>2.1. 1940s - 1960s: Những bước đầu tiên</h4>
    <p>Sự ra đời của Generative AI có thể được truy ngược về những năm 1940s, khi Alan Turing, một nhà toán học người Anh, giới thiệu khái niệm về máy móc thông minh trong một nghiên cứu về khả năng của máy móc trong việc nhận biết hành động logic. Năm 1950, Turing đưa ra bài kiểm tra nổi tiếng mang tên mình (Turing Test), thử thách khả năng của máy móc trong việc bắt chước hành vi giống con người trong giao tiếp.</p>
    <p>Một trong những ví dụ đầu tiên về AI tạo sinh là chatbot ELIZA, được phát triển bởi nhà khoa học người Anh, Joseph Weizenbaum vào năm 1961. ELIZA mô phỏng vai trò của một nhà trị liệu tâm lý, cho phép nó giao tiếp với con người thông qua các đoạn văn bản đơn giản.</p>

<h4>2.2. 1980s - 2010s: Phát triển vượt bậc</h4>
    <p>Những tiến bộ trong thuật toán học máy đã thúc đẩy sự phát triển của Generative AI, cho phép máy móc thu thập kiến thức từ dữ liệu và nâng cao khả năng của chúng theo thời gian.</p>
    <p>Sự xuất hiện của mạng lưới thần kinh hồi quy (RNN) vào cuối những năm 1980 và mạng lưới bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM) vào năm 1997 đã cải thiện khả năng của các hệ thống AI trong việc xử lý dữ liệu tuần tự. Khả năng của LSTM trong việc nắm bắt tầm quan trọng của thứ tự đã đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng giọng nói và dịch máy.</p>
    <p>Năm 2014, mạng đối kháng tạo sinh (GAN) đã trở thành một bước đột phá trong lĩnh vực Generative AI. GAN là một loại học máy không giám sát, nơi hai mạng lưới thần kinh cạnh tranh với nhau. Một mạng lưới là bộ tạo (generator) có nhiệm vụ sản xuất nội dung giả, mạng lưới còn lại là bộ phân biệt (discriminator) nhằm mục đích xác định nội dung nào là thật, nội dung nào là giả. Qua nhiều lần lặp lại, bộ tạo cuối cùng sẽ tạo ra những hình ảnh chất lượng cao mà bộ phân biệt không thể phân biệt được với hình ảnh thật.</p>
    <p>Cũng trong khoảng thời gian này, các kỹ thuật khác như VAE, mô hình khuếch tán và mô hình dựa trên luồng đã được phát hiện, giúp nâng cao thuật toán sản xuất hình ảnh.</p>

<h4>2.3. 2020s: Sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</h4>
    <p>Kiến trúc Transformer, lần đầu tiên được công bố vào năm 2017, hoạt động dựa trên các mẫu được tìm thấy trong văn bản ngôn ngữ tự nhiên bằng cách nhận biết cách các từ liên quan đến nhau. Trong khi các hệ thống học máy cũ xử lý các chuỗi dữ liệu từng phần một, thì Transformer xử lý tất cả các phần cùng một lúc, giúp tăng cường hiệu quả và khả năng.</p>
    <p>Thiết kế của Transformer đã mở đường cho LLM, như GPT (Generative Pre-trained Transformer), ban đầu được phát triển bởi OpenAI vào năm 2018. GPT là các mạng lưới sử dụng cấu trúc học sâu để tạo văn bản, tương tác với người dùng và thực hiện các tác vụ dựa trên ngôn ngữ khác nhau.</p>
    <p>Mọi người có thể sử dụng GPT để đơn giản hóa và cải thiện các hoạt động như lập trình, viết nội dung, nghiên cứu các chủ đề phức tạp và dịch văn bản. Ưu điểm lớn nhất của GPT nằm ở tốc độ đáng kinh ngạc và khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.</p>

<h3>3. Các mô hình nổi bật:</h3>
    <h4>3.1. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h4>
    <ul>
        <li><b>ChatGPT:</b> Được phát hành bởi OpenAI vào tháng 11 năm 2022, ChatGPT đã thu hút hơn một triệu người dùng chỉ trong 5 ngày. Ban đầu được trang bị GPT-3.5, ChatGPT cho phép các chương trình tham gia vào các cuộc hội thoại thông tin và có ngữ cảnh với máy tính. Nó cũng cho phép người dùng yêu cầu ChatGPT tạo văn bản viết và các tài liệu khác với phong cách mong muốn, độ dài, định dạng và mức độ chi tiết cụ thể.</li>
        <li><b>Llama:</b> Meta's Llama (Large Language Model Meta AI) là bộ mô hình ngôn ngữ cơ bản tiên tiến, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong sự tiến bộ của công nghệ AI mã nguồn mở. Mặc dù các mô hình cơ bản của nó khiêm tốn hơn so với GPT-3 và các mô hình tương tự, nhưng nó chính xác và học với mức độ thành thạo tương tự, đồng thời tiêu thụ ít năng lượng hơn nhiều.</li>
        <li><b>PaLM và Gemini:</b> Google giới thiệu mô hình ngôn ngữ Pathways (PaLM) vào tháng 4 năm 2022, được giữ bí mật cho đến tháng 3 năm 2023, khi công ty cung cấp nó thông qua API. PaLM đánh dấu một bước tiến đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), với 540 tỷ tham số ấn tượng.</li>
        <li><b>Gemini:</b> Sáng tạo mới nhất của Google, có thể được xem là một trong những sáng tạo quan trọng nhất về hiệu suất và lựa chọn. Nó được thiết kế để sử dụng trong nhiều tác vụ với sự dễ dàng như nhau và có thể phân tích hiệu quả nhiều loại thông tin, bao gồm văn bản, mã, lời nói, hình ảnh và video. Gemini có sẵn trong ba mô hình riêng biệt: Ultra, Pro và Nano.</li>
    </ul>

<h4>3.2. Mô hình văn bản thành hình ảnh</h4>
    <ul>
        <li><b>DALL-E:</b> OpenAI tạo ra một phần mềm có tên DALL-E, tạo ra những hình ảnh chi tiết và chân thực.</li>
        <li><b>Midjourney và Stable Diffusion:</b> Midjourney và Stable Diffusion là những hệ thống AI tiên tiến, tạo và thay đổi nội dung trực quan bằng cách sử dụng hướng dẫn bằng văn bản. Stable Diffusion cung cấp giấy phép cao cấp, cho phép bạn truy cập chất lượng trực quan hàng đầu, ngoài việc có sẵn dưới dạng chương trình mã nguồn mở.</li>
        <li><b>Stable Diffusion:</b> Vào tháng 2 năm 2023, Stable Diffusion đã giới thiệu bản trình diễn đầu tiên trên toàn cầu trên thiết bị Android, trực tiếp trên chính thiết bị.</li>
    </ul>

<h3>4. Tác động và tương lai của Trí tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</h3>
    <p>Generative AI đã trải qua một quá trình phát triển to lớn từ khi ra đời cho đến nay. Công nghệ này đã tạo ra những ảnh hưởng to lớn, thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành nghề.</p>
    <p>Trong tương lai, Generative AI dự kiến sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng, mang đến những khả năng mới và thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập, và giải trí. Những ứng dụng tiềm năng bao gồm:</p>
    <ul>
        <li><b>Tự động hóa các quy trình làm việc:</b> Generative AI có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng con người khỏi những công việc nhàm chán, cho phép họ tập trung vào những công việc sáng tạo và có giá trị hơn.</li>
        <li><b>Nâng cao hiệu quả trong giáo dục:</b> Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra các khóa học được cá nhân hóa, hỗ trợ học sinh theo dõi tiến độ và cung cấp phản hồi tức thời.</li>
        <li><b>Tạo ra những trải nghiệm giải trí mới:</b> Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra các trò chơi, phim ảnh, và âm nhạc được cá nhân hóa, phù hợp với sở thích của từng người dùng.</li>
        <li><b>Cải thiện quy trình sáng tạo:</b> Generative AI có thể được sử dụng để hỗ trợ các nhà thiết kế, nghệ sĩ, và nhà văn trong việc tạo ra các ý tưởng mới và phát triển nội dung chất lượng cao.</li>
    </ul>

<h3>Kết luận:</h3>
    <p>Generative AI đã trải qua một hành trình phát triển đầy ấn tượng, từ những bước đầu tiên đến sự bùng nổ hiện nay. Công nghệ này đã và đang thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh và sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của nhân loại.</p>
    <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Tr...

tháng 7 07, 2024

X của Elon Musk: Sẽ có chatbot Grok với nhiều tính năng hấp dẫn

<h2>X của Elon Musk: Sẽ có chatbot Grok với nhiều tính năng hấp dẫn</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Grok: Chatbot AI được tích hợp sâu rộng trên X</strong></li>
  <li><strong>Grok: Giao diện pop-up tiện lợi và dễ sử dụng</strong></li>
  <li><strong>Tìm kiếm thông tin người dùng trên X bằng Grok</strong></li>
  <li><strong>Tìm kiếm thông tin trong bài viết bằng Grok</strong></li>
</ol>
<h3>1. Grok: Chatbot AI được tích hợp sâu rộng trên X</h3>
<p>Elon Musk đang nỗ lực tích hợp sâu chatbot AI Grok, do xAI (một công ty khác của Musk) phát triển, vào nền tảng X (trước đây là Twitter). Theo nhà nghiên cứu Nima Owji, nhiều thay đổi tiềm năng đã được phát hiện trên trang web của X, hé lộ những tính năng mới cho Grok.</p>
<h3>2. Grok: Giao diện pop-up tiện lợi và dễ sử dụng</h3>
<p>Một trong những tính năng đầu tiên được phát hiện là cửa sổ riêng biệt cho chatbot AI, tương tự như cửa sổ Copilot trên các máy tính Copilot+. Tính năng này giúp người dùng dễ dàng truy cập thông tin từ Grok. Các thanh bên tương tự cũng đã được Google thêm vào các ứng dụng năng suất của họ. Hình ảnh chụp màn hình được chia sẻ bởi nhà nghiên cứu cho thấy người dùng có thể truy cập Grok thông qua một cửa sổ pop-up khi duyệt X, tương tự như việc kiểm tra tin nhắn trực tiếp (DM).</p>
<h3>3. Tìm kiếm thông tin người dùng trên X bằng Grok</h3>
<p>Grok có thể được sử dụng để tìm kiếm hồ sơ người dùng trên X, cung cấp tóm tắt các thông tin công khai. Ví dụ, người dùng có thể nhấp vào một nút để tìm hiểu thêm về một tài khoản trên X. Tuy nhiên, chi tiết cụ thể vẫn chưa được tiết lộ.</p>
<h3>4. Tìm kiếm thông tin trong bài viết bằng Grok</h3>
<p>Tính năng này tương tự như chatbot Google Gemini. Theo các nhà nghiên cứu, việc tô sáng văn bản trong một bài viết trên X có thể kích hoạt nút Hỏi Grok, cho phép người dùng ngay lập tức tìm kiếm Grok về thông tin được tô sáng. Chatbot Gemini cho phép người dùng tô sáng một từ hoặc câu và cung cấp các tùy chọn để tùy chỉnh câu trả lời theo ý thích của họ.</p>
<p>X đã thêm Grok vào ứng dụng với mục tiêu thúc đẩy đăng ký trả phí trên gói Premium Plus. Tuy nhiên, do sự cạnh tranh từ ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google và các chatbot khác, công ty trước đây được biết đến với cái tên Twitter đã mở rộng quyền truy cập vào Grok để bao gồm cả người đăng ký Premium ở cấp trung.</p>
<img alt="Logo Grok" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

X của Elon Musk: Sẽ có chatbot Grok với nhiều tính năng hấp dẫn

X của Elon Musk: Sẽ có chatbot Grok với nhiều tính năng hấp dẫn Mục lục: Grok: Chatbot AI được tích hợp sâu rộng trên X Grok: Giao ...

tháng 7 07, 2024

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên

<h2>OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Lỗ hổng bảo mật trong ChatGPT</li>
  <li>Vụ tấn công mạng chưa từng được tiết lộ</li>
  <li>Lo ngại về việc đánh cắp bí mật</li>
  <li>OpenAI ngày càng thống trị trong lĩnh vực AI</li>
</ol>

<h3>1. Lỗ hổng bảo mật trong ChatGPT</h3>
<p>Vào ngày 2 tháng 7, kỹ sư Pedro José Pereira Vieito đã phát hiện ra một lỗi bảo mật nghiêm trọng trong phiên bản ChatGPT dành cho máy Mac. Lỗi này cho phép tin tặc đọc được các cuộc hội thoại của người dùng mà không cần nỗ lực nào.</p>
<p>Nguyên nhân chính là do ứng dụng ChatGPT được tải xuống trực tiếp từ trang web của OpenAI, bỏ qua các quy trình bảo mật của Apple. OpenAI đã khắc phục lỗi này bằng cách mã hóa các cuộc hội thoại.</p>

<h3>2. Vụ tấn công mạng chưa từng được tiết lộ</h3>
<p>Báo New York Times đã đưa tin về một vụ tấn công mạng nhắm vào OpenAI, trong đó tin tặc đã truy cập vào hệ thống nhắn tin nội bộ của công ty và lấy được thông tin về công nghệ của OpenAI. Vụ tấn công xảy ra vào năm 2023 nhưng chưa từng được công khai.</p>

<h3>3. Lo ngại về việc đánh cắp bí mật</h3>
<p>Leopold Aschenbrenner, một nhà quản lý chương trình kỹ thuật của OpenAI, đã gửi một bản ghi nhớ cho hội đồng quản trị bày tỏ lo ngại rằng công ty không làm đủ để ngăn chặn các đối thủ chính phủ nước ngoài đánh cắp bí mật. Aschenbrenner sau đó đã bị sa thải. OpenAI cho biết việc sa thải không liên quan đến bản ghi nhớ, nhưng theo The Information, ông bị sa thải vì cáo buộc rò rỉ thông tin cho các nhà báo.</p>

<h3>4. OpenAI ngày càng thống trị trong lĩnh vực AI</h3>
<p>Bất chấp những vấn đề về bảo mật, OpenAI đang ngày càng thống trị trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Công ty được Microsoft hậu thuẫn và đã ký kết nhiều hợp đồng với các công ty truyền thông để đưa nội dung của họ vào các mô hình ngôn ngữ lớn.</p>

<p>Những vấn đề bảo mật được tiết lộ vào thời điểm OpenAI đang trở nên ngày càng nổi tiếng và gây nhiều tranh luận. Điều này đặt ra những câu hỏi về khả năng của OpenAI trong việc bảo mật dữ liệu người dùng và bí mật kinh doanh của họ.</p>

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên Mục lục: Lỗ hổng bảo mật trong ChatGPT Vụ tấn công mạng chưa t...

tháng 7 07, 2024

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI

<html>
<head>
  <title>5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI</title>
</head>
<body>
  <h1>5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI</h1>
  <h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li>Trò chơi phiêu lưu văn bản</li>
    <li>Trò chơi đố vui ở quán rượu</li>
    <li>Trò chơi Countdown</li>
    <li>Trò chơi platform đơn giản</li>
    <li>Trò chơi quản lý tài nguyên</li>
  </ol>
  <p>Claude 3.5 Sonnet là một mô hình trí tuệ nhân tạo đáng kinh ngạc, và khi kết hợp với tính năng Artifacts của nền tảng Claude AI, nó có thể trở thành một công cụ năng suất hữu ích.</p>
  <p>Artifacts là một trong những sáng tạo AI tốt nhất trong năm, bởi vì nó cho phép bạn chạy mã hoặc xem trang được tạo bởi Claude trong một thanh bên cạnh chatbot. Điều này cho phép bạn thấy bất kỳ thay đổi nào bạn yêu cầu Claude thực hiện gần như theo thời gian thực.</p>
  <p>Trong khi Artifacts có thể được sử dụng để tạo các bảng điều khiển dữ liệu đơn giản, các công cụ theo dõi thông tin hoặc thậm chí là chi phí, hoặc như một cách để tạo mẫu nhanh chóng các ý tưởng mới, nó cũng có thể được sử dụng để tạo trò chơi.</p>
  <p>Tôi đã thấy các phiên bản rất cơ bản của Doom, các trò chơi trí nhớ đơn giản và thậm chí cả Pong được tạo bởi Claude và có thể chơi được trong Artifact. Vì vậy, đây là một số lời nhắc để bạn tự thử.</p>
  <h3>Tạo lời nhắc cho Artifacts</h3>
  <p>Cuối tuần này, tôi đã tập hợp 5 lời nhắc bạn có thể sử dụng với Claude AI để tạo ra các trò chơi có thể chơi ngay trong Artifact. Tôi đã phải làm việc với Claude để xây dựng trò chơi và sau đó biến nó thành một lời nhắc có thể sử dụng.</p>
  <p>Hy vọng rằng việc dán lời nhắc vào Claude sẽ tạo ra thứ gì đó gần giống với trò chơi mà tôi hình dung và đã tự mình chơi. Nếu vì lý do nào đó nó không hoạt động, chỉ cần nói rằng nó không hoạt động, và Claude sẽ sửa nó.</p>
  <p>Tuy nhiên, AI là không thể đoán trước, vì vậy tôi không hứa gì nếu chúng hoàn toàn thất bại - chúng đã hoạt động khi tôi thử nghiệm.</p>
  <h3>1. Trò chơi phiêu lưu văn bản</h3>
  <p>Trước tiên, tôi đã yêu cầu Claude tạo một giao diện chatbot đơn giản cho một trò chơi phiêu lưu văn bản. Nó rất điển hình của thể loại này - bạn khám phá một biệt thự cũ và giải quyết một số câu đố cơ bản.</p>
  <pre><code>nTạo một trò chơi phiêu lưu văn bản dựa trên React là một thành phần độc lập. Nhập React, useState và các thành phần shadcn / ui (Input, Button, ScrollArea, Card, CardContent). Định nghĩa một đối tượng 'phòng' với bốn phòng được kết nối (bắt đầu, hành lang, ban công, thư viện), mỗi phòng có mô tả, lối thoát và các vật phẩm. Sử dụng các móc useState cho trạng thái trò chơi (currentRoom, input, output, inventory, chestUnlocked). Thực hiện một hàm handleCommand xử lý các lệnh: look, move (north / south / east / west), take, inventory, read, unlock. Bao gồm các yếu tố câu đố: yêu cầu đọc sách để vào thư viện và tìm chìa khóa để mở rương. Tạo một mảng commandKey liệt kê tất cả các lệnh. Cấu trúc giao diện người dùng với bố cục flex: ScrollArea để xuất bản trò chơi, Card cho phím lệnh và Input với Button cho các lệnh của người dùng. Sử dụng kiểu dáng với các lớp Tailwind. Khởi tạo với một thông điệp chào mừng. Thực hiện tất cả logic trò chơi trong handleCommand, bao gồm quản lý vật phẩm, chuyển đổi phòng và giải quyết câu đố. Đảm bảo giao diện phản hồi. Trò chơi nên hướng dẫn người chơi khám phá các phòng, thu thập các vật phẩm, giải quyết câu đố và cuối cùng mở khóa rương trong thư viện.n</code></pre>
  <p>Điều tôi thích về các trò chơi như thế này trong Claude là đây chỉ là điểm khởi đầu. Một khi bạn có hệ thống cốt lõi trong Artifact, bạn có thể yêu cầu Claude thay đổi nó thành, ví dụ, một trò chơi được đặt trên một con tàu vũ trụ hoặc trong một tàu ngầm biển sâu.</p>
  <h3>2. Trò chơi đố vui ở quán rượu</h3>
  <p>Tiếp theo là trò chơi đố vui ở quán rượu. Mặc dù tôi không thể nắm bắt được đầy đủ vẻ đẹp của một trò chơi đố vui truyền thống ở quán rượu trong một lời nhắc một đoạn, nhưng điều này sẽ cung cấp cho bạn một phác thảo sơ bộ để làm việc. Lời nhắc cung cấp tối đa 10 câu hỏi có thời gian, một điểm cho câu trả lời đúng, trừ một điểm cho câu trả lời sai.</p>
  <pre><code>nTạo một trò chơi đố vui tương tác dưới dạng thành phần React. Trò chơi nên có một kho 50 câu hỏi lựa chọn nhiều câu trả lời đa dạng bao gồm các chủ đề như lịch sử, khoa học, địa lý và văn học. Đối với mỗi phiên chơi, hãy chọn ngẫu nhiên 10 câu hỏi từ kho này. Thực hiện một bộ hẹn giờ 15 giây cho mỗi câu hỏi, được hiển thị dưới dạng thanh tiến trình. Hệ thống ghi điểm nên trao 1 điểm cho câu trả lời chính xác và trừ 1 điểm cho câu trả lời sai hoặc hết giờ. Trò chơi tiếp tục cho đến khi chính xác 10 câu hỏi được trả lời, bất kể đúng hay sai. Hiển thị điểm số hiện tại trong suốt trò chơi và hiển thị điểm số cuối cùng ở cuối. Bao gồm một nút Chơi lại để khởi động lại trò chơi với một tập hợp các câu hỏi ngẫu nhiên mới. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái và bao gồm các thành phần giao diện người dùng cho hiển thị câu hỏi, các nút trả lời, bộ hẹn giờ và điểm số. Đảm bảo trò chơi hấp dẫn về mặt hình ảnh và phản hồi, sử dụng bố cục thẻ với kiểu chữ rõ ràng. Thực hiện các chức năng để xáo trộn các câu hỏi, xử lý các câu trả lời của người dùng và quản lý luồng trò chơi. Thành phần cuối cùng nên có thể chơi hoàn toàn trong một giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm đố vui hấp dẫn và đầy thử thách.n</code></pre>
  <p>Nếu bạn muốn cải thiện điều này, bạn có thể yêu cầu Claude chia các câu hỏi thành các vòng cụ thể, có thể là năm câu hỏi mỗi vòng và yêu cầu nó bao gồm một vòng nhạc.</p>
  <h3>3. Trò chơi Countdown</h3>
  <p>Ở Vương quốc Anh, có một chương trình trò chơi ban ngày được gọi là Countdown với ba trò chơi - chữ cái, số và câu đố. Trong mỗi trò chơi, bạn có 30 giây để giải quyết vấn đề, vì vậy lời nhắc này được lấy cảm hứng một cách lỏng lẻo từ trò chơi đó - mặc dù bạn có 120 giây để giải quyết cả ba.</p>
  <pre><code>nTạo một thành phần trò chơi Countdown dựa trên React với ba loại vòng: Chữ cái, Số và Câu đố. Thực hiện một giao diện tab để chuyển đổi giữa các vòng. Đối với vòng Chữ cái, hãy tạo 9 chữ cái ngẫu nhiên (hỗn hợp nguyên âm và phụ âm) và cho phép người chơi nhập từ dài nhất của họ. Trong vòng Số, hãy cung cấp 6 số ngẫu nhiên (2 số lớn, 4 số nhỏ) và một số mục tiêu từ 100-999 để người chơi đạt được bằng cách sử dụng phép tính cơ bản. Vòng Câu đố nên đưa ra một từ bị xáo trộn gồm 9 chữ cái từ một danh sách được xác định trước. Mỗi vòng có một bộ hẹn giờ 120 giây được hiển thị ở định dạng phút:giây. Bao gồm các trường nhập liệu cho câu trả lời của người chơi và các nút gửi cho mỗi vòng. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái. Thực hiện một hệ thống ghi điểm trao điểm dựa trên độ dài của câu trả lời. Hiển thị điểm số hiện tại và cung cấp tùy chọn Chơi lại sau mỗi vòng. Đảm bảo trò chơi hấp dẫn về mặt hình ảnh với kiểu chữ rõ ràng, sử dụng bố cục thẻ cho container chính. Thành phần nên có thể chơi hoàn toàn trong một artifact giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm Countdown hấp dẫn.n</code></pre>
  <p>Đối với chữ cái, bạn được cung cấp một bộ nguyên âm và phụ âm được tạo ngẫu nhiên, và bạn phải tạo từ dài nhất có thể. Đối với số, bạn phải sử dụng năm số được tạo ngẫu nhiên để bằng với số mục tiêu. Cuối cùng, câu đố là một từ bị xáo trộn để giải quyết.</p>
  <h3>4. Trò chơi platform đơn giản</h3>
  <p>Điều mà hầu hết các nhà phát triển trò chơi thử nghiệm khi lần đầu tiên học cách tạo trò chơi là một trò chơi platform đơn giản. Hãy nghĩ đến Mario hoặc Sonic, nhưng với các hình dạng nguyên thủy thay vì thợ sửa ống nước người Ý. Vì vậy, với lời nhắc này, tôi đã giao cho Claude nhiệm vụ chính xác đó - một trò chơi platform đơn giản.</p>
  <pre><code>nTạo một thành phần trò chơi platform 2D dựa trên React bằng cách sử dụng HTML5 canvas. Trò chơi nên có một nhân vật người chơi (hình chữ nhật màu đỏ) có thể di chuyển sang trái, phải và nhảy bằng cách sử dụng các phím mũi tên. Thực hiện ba cấp độ khó tăng dần, mỗi cấp độ có các nền tảng (hình chữ nhật màu xanh lá cây), các đồng xu có thể thu thập (hình tròn màu vàng) và các chướng ngại vật (hình chữ nhật màu tím) để tránh. Sử dụng nền màu xanh da trời. Trò chơi nên có một hệ thống ghi điểm, với người chơi thu thập các đồng xu để tăng điểm số của họ và tiến lên cấp độ tiếp theo. Thực hiện phát hiện va chạm cho các nền tảng, đồng xu và chướng ngại vật. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái, bao gồm trạng thái trò chơi, điểm số và cấp độ hiện tại. Tạo một vòng lặp trò chơi bằng cách sử dụng requestAnimationFrame để hiển thị và cập nhật trạng thái trò chơi liên tục. Thực hiện một nút bắt đầu / khởi động lại và hiển thị điểm số hiện tại và cấp độ. Sử dụng kiểu dáng cho container trò chơi bằng cách sử dụng nền gradient và góc bo tròn cho giao diện bóng bẩy. Đảm bảo trò chơi có thể chơi hoàn toàn trong một artifact giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm platformer hấp dẫn mà không cần dựa vào hình ảnh hoặc tài nguyên bên ngoài.n</code></pre>
  <p>Bạn có thể yêu cầu Claude tùy chỉnh trò chơi, làm cho nó phức tạp hơn hoặc thậm chí thêm các cấp độ hoặc thử thách mới vào trò chơi. Bạn thậm chí có thể yêu cầu nó cung cấp cho trò chơi một chủ đề.</p>
  <h3>5. Trò chơi quản lý tài nguyên</h3>
  <p>Cuối cùng, loại trò chơi yêu thích của tôi - quản lý tài nguyên và xây dựng đế chế. Ở đây, Claude sẽ tạo ra một trò chơi cho phép bạn tuyển mộ quân lính, tổ chức trận chiến và quản lý lãnh thổ chống lại một đối thủ do AI điều khiển.</p>
  <pre><code>nTạo một trò chơi chiến lược dựa trên React được gọi là Empire Tactics có thể chơi được trong một Artifact. Trò chơi nên có một bản đồ lưới 5x5 nơi người chơi và AI kiểm soát các lãnh thổ, được biểu diễn bằng các ô vuông màu xanh lam và đỏ tương ứng. Người chơi quản lý vàng và tài nguyên quân đội. Thực hiện bốn hành động chính: Tuyển mộ (10 vàng cho 1 đơn vị quân đội), Mở rộng (50 vàng và 5 đơn vị quân đội để chiếm giữ một lãnh thổ trống liền kề), Trận chiến (chiến đấu dựa trên cơ hội để chiếm giữ lãnh thổ của kẻ thù) và Kết thúc lượt. AI nên đưa ra các quyết định đơn giản để tuyển mộ, mở rộng hoặc chiến đấu mỗi lượt. Bao gồm một hệ thống theo lượt, nơi người chơi nhận được thu nhập dựa trên các lãnh thổ được kiểm soát. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái. Hiển thị bản đồ, tài nguyên của người chơi và AI, các nút hành động và thông báo trò chơi. Thực hiện các điều kiện chiến thắng, nơi trò chơi kết thúc khi một bên kiểm soát tất cả các lãnh thổ. Đảm bảo trò chơi hấp dẫn về mặt hình ảnh với bố cục thẻ, kiểu chữ rõ ràng và thiết kế phản hồi. Làm cho nó có thể chơi hoàn toàn trong giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm chiến lược hấp dẫn mà không cần dựa vào tài nguyên bên ngoài.n</code></pre>
  <p>Đây là trò chơi phức tạp nhất có thể được tạo ra và vẫn có thể chơi được trong Artifact. Vấn đề là, để mã hoạt động trong Artifact, nó phải được tạo ra đầy đủ trong một tin nhắn duy nhất, và điều này đã sử dụng gần như tất cả các ký tự có sẵn. Bạn có thể điều chỉnh hoặc đơn giản hóa nó, nhưng nếu bạn muốn làm cho nó hấp dẫn hơn hoặc phức tạp hơn, bạn sẽ phải chạy nó trên máy tính của mình.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />
</body>
</html>

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI 5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI Mục lục Trò chơi phiêu lưu văn bản Trò ...

tháng 7 07, 2024

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }
    h1, h2, h3 {
      margin-top: 30px;
    }
    h2 {
      font-size: 24px;
    }
    p {
      line-height: 1.6;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li><a href='#twelve-labs'>Twelve Labs: Nâng cao khả năng hiểu video</a></li>
    <li><a href='#langgraph'>LangGraph: Khung làm việc linh hoạt cho các ứng dụng đa tác nhân</a></li>
    <li><a href='#jockey'>Jockey: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Twelve Labs và LangGraph</a></li>
    <li><a href='#kien-truc'>Kiến trúc đa tác nhân nâng cao của Jockey</a></li>
    <li><a href='#mo-rong'>Khả năng mở rộng và tùy chỉnh</a></li>
    <li><a href='#ket-luan'>Kết luận</a></li>
  </ol>

<h2 id='twelve-labs'>1. Twelve Labs: Nâng cao khả năng hiểu video</h2>
  <p>Twelve Labs cung cấp các API hiểu video hiện đại có thể trích xuất thông tin chi tiết toàn diện từ các cảnh quay video. Thay vì dựa vào chú thích được tạo trước, các API của Twelve Labs hoạt động trực tiếp với dữ liệu video, phân tích hình ảnh, âm thanh, văn bản trên màn hình và các mối tương quan theo thời gian. Cách tiếp cận toàn diện này giúp hiểu video một cách chính xác và theo ngữ cảnh hơn.</p>

<h2 id='langgraph'>2. LangGraph: Khung làm việc linh hoạt cho các ứng dụng đa tác nhân</h2>
  <p>LangGraph, được phát hành bởi LangChain, là một khung làm việc thích nghi để tạo các ứng dụng đa tác nhân. Với API có thể tùy chỉnh cho các kiến trúc nhận thức, LangGraph cho phép các nhà phát triển kiểm soát chính xác luồng mã, lời nhắc và các cuộc gọi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hơn so với LangChain AgentExecutor, phiên bản tiền nhiệm của nó. Ngoài ra, LangGraph cho phép phê duyệt của con người trước khi thực hiện nhiệm vụ và cung cấp khả năng du hành thời gian để thay đổi và tiếp tục các hoạt động của tác nhân, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác giữa con người và tác nhân.</p>

<h2 id='jockey'>3. Jockey: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Twelve Labs và LangGraph</h2>
  <p>Jockey, ở phiên bản phát hành gần đây nhất, v1.1, đã trải qua một sự thay đổi đáng kể so với phiên bản dựa trên LangChain ban đầu. Bằng cách sử dụng LangGraph, Jockey tự hào có khả năng mở rộng và chức năng được cải thiện trong cả hoạt động phía trước và phía sau. Sự thay đổi này đã tối ưu hóa kiến trúc của Jockey, cho phép kiểm soát chính xác và hiệu quả hơn đối với các quy trình làm việc video phức tạp.</p>
  <p>Jockey kết hợp cơ bản các lợi thế của LLM với cấu trúc có thể tùy chỉnh của LangGraph để cung cấp các API video từ Twelve Labs. Mạng lưới nút phức tạp tạo nên LangGraph, bao gồm các yếu tố như Nút giám sát, lập kế hoạch, chỉnh sửa video, tìm kiếm video và tạo văn bản video, hỗ trợ trong việc ra quyết định của Jockey. Cấu hình này đảm bảo thực thi trơn tru các hoạt động liên quan đến video và xử lý nhanh chóng các yêu cầu của người dùng.</p>

<h2 id='kien-truc'>4. Kiến trúc đa tác nhân nâng cao của Jockey</h2>
  <p>Kiến trúc tiên tiến của Jockey sử dụng hệ thống đa tác nhân để quản lý các hoạt động phức tạp liên quan đến video. Giám sát, Lập kế hoạch và Người lao động là ba phần chính của kiến trúc. Giám sát, với tư cách là điều phối viên chính, giám sát quy trình và phân công nhiệm vụ cho các nút khác. Nó quản lý khôi phục lỗi, đảm bảo kế hoạch được tuân theo và bắt đầu lập kế hoạch lại khi cần thiết.</p>
  <p>Lập kế hoạch chịu trách nhiệm phân tách các yêu cầu phức tạp của người dùng thành các phần có thể xử lý được mà Người lao động có thể thực hiện. Phần này rất cần thiết để quản lý các quy trình làm việc, bao gồm nhiều bước trong xử lý video. Người lao động thực hiện các hoạt động theo chiến lược của lập kế hoạch và bao gồm các tác nhân chuyên biệt cho tìm kiếm video, tạo văn bản video và chỉnh sửa video.</p>

<h2 id='mo-rong'>5. Khả năng mở rộng và tùy chỉnh</h2>
  <p>Kiến trúc mô-đun của Jockey giúp việc mở rộng và tùy chỉnh dễ dàng hơn. Để đáp ứng các kịch bản phức tạp hơn, các nhà phát triển có thể mở rộng trạng thái, thay đổi lời nhắc hoặc thêm người lao động bổ sung cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Nhờ tính thích nghi, Jockey cung cấp một nền tảng linh hoạt để phát triển các ứng dụng AI video phức tạp.</p>

<h2 id='ket-luan'>6. Kết luận</h2>
  <p>Jockey là một sự kết hợp tuyệt vời giữa các API diễn giải video tiên tiến từ Twelve Labs và khung làm việc tác nhân thích nghi từ LangGraph. Sự kết hợp này tạo ra các cơ hội mới cho sự tương tác và xử lý video thông minh.</p>

</body>
</html>

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ b...

tháng 7 07, 2024

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng</title>
</head>
<body>
  <h1>Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><strong>Sự trỗi dậy của chatbot và AI thế hệ mới</strong></li>
    <li><strong>Phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp cụ thể</strong></li>
    <li><strong>Đảm bảo phản hồi chính xác và sâu sắc</strong></li>
    <li><strong>Đo lường hiệu quả và thành công</strong></li>
  </ol>
  <h2>1. Sự trỗi dậy của chatbot và AI thế hệ mới</h2>
  <p>Doanh nghiệp ngày càng áp dụng chatbot dựa trên AI và giao diện người dùng đàm thoại (CUI) để quản lý nhiều khía cạnh của tổ chức, thường tập trung vào nhu cầu dịch vụ khách hàng. Ví dụ, chatbot trong lĩnh vực ngân hàng đang chuyển đổi thành những đại lý luôn sẵn sàng, có thể tiếp nhận thông tin, sắp xếp và phân tích nó, đồng thời đưa ra khuyến nghị cho khách hàng liên hệ với chatbot để được hỗ trợ hoặc giải đáp các câu hỏi về hoạt động ngân hàng của họ.</p>
  <p>Để triển khai CUI một cách hiệu quả, các công ty cần đảm bảo có các phương pháp thu thập dữ liệu để thu thập hiệu quả và hiệu quả dữ liệu cần thiết để thúc đẩy công nghệ. CUI thường dựa trên AI, và thành công của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu.</p>
  <h2>2. Phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp cụ thể</h2>
  <p>CUI hiệu quả nhất là những CUI được thiết kế để giải quyết các thách thức cụ thể trong một tổ chức, thay vì là một đại lý ảo bao quát toàn bộ tổ chức. Khi một chatbot có thể được tạo ra với những kết quả và nhiệm vụ cụ thể, nó có thể đảm bảo chất lượng dữ liệu mà nó phân tích có mục tiêu và liên quan hơn, mang lại kết quả liên quan hơn cho người dùng.</p>
  <p>Các tổ chức nên bắt đầu bằng cách xác định kết quả mong muốn của nỗ lực tự động hóa trải nghiệm khách hàng (CX), sử dụng điều này để hướng dẫn một phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp sử dụng, chỉ định khi nào và ở đâu để bắt đầu. Sau khi lập bản đồ những trường hợp sử dụng này, điều quan trọng là phải vượt qua các giai đoạn thử nghiệm truyền thống và nhanh chóng phản hồi dữ liệu thời gian thực về ma sát hành trình khách hàng, hiệu suất kết quả và sự hài lòng của khách hàng.</p>
  <h2>3. Đảm bảo phản hồi chính xác và sâu sắc</h2>
  <p>GenAI có thể đặc biệt hữu ích bằng cách xác định chính xác các khoảnh khắc trong cuộc trò chuyện mà khách hàng không hài lòng và xác định lý do đằng sau sự không hài lòng của họ. Nhờ những tiến bộ trong công nghệ AI, ngành CX hiện nay không chỉ đo lường độ chính xác mà còn cần hiểu những lý do đằng sau sự không hài lòng của khách hàng.</p>
  <p>Để đảm bảo CUI cung cấp phản hồi chính xác và hữu ích, điều quan trọng là đường ống phải bao gồm nhiều kỹ thuật để giảm ảo giác và cải thiện chất lượng đầu ra. Một số kỹ thuật phổ biến bao gồm lớp điều tiết để kiểm tra thực tế các câu trả lời, đưa hệ thống vào kiến thức nguồn như trung tâm trợ giúp, thiết kế đường ống để tìm thông tin liên quan thường xuyên nhất bằng cách sử dụng các công nghệ như RAG, bảo vệ chống lại tiêm lệnh và quản lý tính cách và giọng điệu của hệ thống.</p>
  <h2>4. Đo lường hiệu quả và thành công</h2>
  <p>Mặc dù CUI đóng vai trò quan trọng trong trải nghiệm khách hàng, nhưng việc đánh giá LLM là điều cần thiết để các doanh nghiệp đảm bảo họ đáp ứng hiệu quả kỳ vọng của khách hàng. Để thiết lập kỳ vọng của khách hàng đối với một hệ thống LLM, điều cần thiết là phải hiểu những gì khách hàng mong đợi và xác định rõ ràng các mục tiêu và mục tiêu dựa trên nhu cầu của họ.</p>
  <p>Việc lựa chọn các số liệu đánh giá phù hợp là rất quan trọng, với các số liệu như độ chính xác của câu trả lời, sự tương đồng về ngữ nghĩa và ảo giác giúp định lượng hiệu suất của LLM. Các số liệu thường được sử dụng bao gồm sự liên quan, độ chính xác của câu trả lời, tính độc hại và các số liệu cụ thể về việc truy xuất, sử dụng cả phương pháp đánh giá trực tuyến và ngoại tuyến.</p>
  <p>Việc đánh giá là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi phải cải thiện liên tục bộ dữ liệu đánh giá theo thời gian. Các tổ chức nên triển khai cơ sở hạ tầng đánh giá mạnh mẽ để đánh giá hiệu suất của LLM trong suốt vòng đời của nó.</p>
  <h2>Kết luận:</h2>
  <p>Sự tích hợp của CUI mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, từ nâng cao hiệu quả đến cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách áp dụng những nguyên tắc được đề cập trong bài viết, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa việc sử dụng CUI, mang lại những giá trị thực tiễn cho hoạt động kinh doanh của mình.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>
`

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng Tích hợp giao diện người dùng đàm ...

tháng 7 07, 2024

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI

<h2>Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Grok-2: Ra mắt vào tháng 8, hướng đến cải thiện dữ liệu huấn luyện</li>
  <li>Grok-3: Mục tiêu đặc biệt với 100.000 chip H100 của Nvidia</li>
  <li>Chi phí khổng lồ cho Grok-3: 3-4 tỷ đô la</li>
  <li>xAI và Oracle: Hợp tác thuê máy chủ đám mây</li>
</ol>

<h3>Grok-2: Ra mắt vào tháng 8, hướng đến cải thiện dữ liệu huấn luyện</h3>
<p>Elon Musk, nhà sáng lập xAI, đã chia sẻ thông tin về hai phiên bản chatbot tiếp theo của công ty: Grok-2 và Grok-3.  Grok-2 dự kiến ra mắt vào tháng 8, với mục tiêu cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện. Musk thừa nhận, việc loại bỏ dữ liệu không phù hợp từ mạng Internet là một nhiệm vụ khó khăn, nhưng Grok-2 sẽ là một bước tiến lớn trong việc giải quyết vấn đề này.</p>

<h3>Grok-3: Mục tiêu đặc biệt với 100.000 chip H100 của Nvidia</h3>
<p>Elon Musk đã tiết lộ rằng Grok-3, dự kiến ra mắt vào cuối năm nay, sẽ được huấn luyện trên 100.000 chip H100 của Nvidia. Con số này gấp 5 lần số lượng chip H100 được sử dụng để huấn luyện Grok-2, cho thấy tham vọng lớn của xAI trong việc tạo ra một chatbot AI tiên tiến. Musk hy vọng Grok-3 sẽ trở thành một điều gì đó thực sự đặc biệt.</p>

<h3>Chi phí khổng lồ cho Grok-3: 3-4 tỷ đô la</h3>
<p>H100 là chip xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến nhất hiện nay của Nvidia. Mỗi chip H100 có giá khoảng 30.000 đến 40.000 đô la. Điều này có nghĩa là xAI sẽ phải bỏ ra từ 3 đến 4 tỷ đô la để mua hoặc thuê 100.000 chip H100 cho việc huấn luyện Grok-3.</p>

<h3>xAI và Oracle: Hợp tác thuê máy chủ đám mây</h3>
<p>Theo một báo cáo, xAI đang đàm phán với Oracle để thuê máy chủ đám mây với giá 10 tỷ đô la trong nhiều năm. Điều này cho thấy xAI đang đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng cần thiết để hỗ trợ việc huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn như Grok-3.</p>

<p>Sự phát triển của xAI và Grok-3 cho thấy cuộc đua trong lĩnh vực AI chatbot đang ngày càng trở nên gay gắt. Với nguồn lực và tham vọng lớn, xAI đang nỗ lực để tạo ra một chatbot AI có khả năng cạnh tranh với những đối thủ mạnh như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google.</p>

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI Mục lục: Grok-2: Ra mắt vào tháng 8, hướng đến cải thiện dữ liệu huấn luyện Gro...

tháng 7 07, 2024

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }

h1, h2, h3 {
      text-align: center;
    }

h2 {
      font-size: 2em;
    }

h3 {
      font-size: 1.5em;
    }

ul {
      list-style-type: none;
      padding: 0;
    }

li {
      padding: 10px 0;
    }
  </style>
</head>
<body>

<h1>Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến</h1>

<ul>
    <li>
      <h3>Sự xâm nhập của Chatbot: Những câu trả lời giả mạo trong các nhóm Facebook</h3>
    </li>
    <li>
      <h3>Kết nối con người: Giá trị của cộng đồng trực tuyến</h3>
    </li>
    <li>
      <h3>Con người giả: Khi chatbot đe dọa sự gắn kết trong các nhóm hỗ trợ</h3>
    </li>
    <li>
      <h3>Giữ chatbot trong giới hạn của chúng: Vai trò của AI trong cộng đồng trực tuyến</h3>
    </li>
  </ul>

<h2>1. Sự xâm nhập của Chatbot: Những câu trả lời giả mạo trong các nhóm Facebook</h2>

<p>Trên một nhóm Facebook dành cho cha mẹ có con em vừa tài năng vừa khuyết tật, một câu hỏi được đặt ra: Có ai có con vừa tài năng vừa khuyết tật và có kinh nghiệm với trường công lập ở thành phố New York?. Một câu trả lời dường như hữu ích đã được đưa ra, mô tả một số đặc điểm của một trường học cụ thể, bắt đầu bằng lời giới thiệu: Tôi có một đứa con cũng là 2e, nghĩa là hai lần đặc biệt.</p>

<p>Trên một nhóm Facebook khác dành cho việc trao đổi đồ dùng không cần thiết gần Boston, một người dùng đang tìm kiếm những mặt hàng cụ thể đã nhận được lời đề nghị một chiếc máy ảnh Canon đã qua sử dụng và một chiếc máy điều hòa không khí di động gần như mới mà tôi không bao giờ sử dụng.</p>

<p>Cả hai câu trả lời này đều là giả mạo. Đứa trẻ đó không tồn tại và cũng không có máy ảnh hay máy điều hòa không khí. Câu trả lời đến từ một chatbot trí tuệ nhân tạo.</p>

<p>Theo trang trợ giúp của Meta, Meta AI sẽ trả lời một bài đăng trong nhóm nếu ai đó gắn thẻ nó một cách rõ ràng hoặc nếu ai đó đặt câu hỏi trong một bài đăng và không ai trả lời trong vòng một giờ. Tính năng này chưa có sẵn ở tất cả các khu vực hoặc cho tất cả các nhóm. Đối với các nhóm có sẵn tính năng này, người quản trị có thể tắt và bật nó bất cứ lúc nào.</p>

<p>Meta AI cũng đã được tích hợp vào các tính năng tìm kiếm trên Facebook và Instagram, và người dùng không thể tắt nó.</p>

<h2>2. Kết nối con người: Giá trị của cộng đồng trực tuyến</h2>

<p>Vào năm 1993, Howard Rheingold đã xuất bản cuốn sách Cộng đồng ảo: Nông trại trên biên giới điện tử về WELL, một cộng đồng trực tuyến sớm và có ý nghĩa về mặt văn hóa. Chương đầu tiên mở đầu với một câu hỏi về nuôi dạy con cái: Làm gì với một con vật bị đầy máu đang hút máu trên da đầu của em bé của chúng ta?</p>

<p>Rheingold đã nhận được câu trả lời từ một người có kiến thức trực tiếp về việc xử lý ve và đã giải quyết vấn đề trước khi nhận được cuộc gọi lại từ phòng khám của bác sĩ nhi khoa. Về trải nghiệm này, ông viết: Điều khiến tôi kinh ngạc không chỉ là tốc độ mà chúng tôi đã có được chính xác thông tin chúng tôi cần biết, ngay khi chúng tôi cần biết nó. Đó còn là cảm giác an toàn bên trong vô cùng to lớn khi phát hiện ra rằng những người thực sự - hầu hết là cha mẹ, một số là y tá, bác sĩ và nữ hộ sinh - luôn sẵn sàng, suốt ngày đêm, nếu bạn cần họ.</p>

<p>Khía cạnh người thực sự của các cộng đồng trực tuyến vẫn tiếp tục là điều quan trọng trong ngày nay. Hãy tưởng tượng lý do tại sao bạn có thể đặt câu hỏi cho một nhóm Facebook thay vì một công cụ tìm kiếm: bởi vì bạn muốn câu trả lời từ một người có kinh nghiệm thực tế hoặc bạn muốn phản hồi của con người mà câu hỏi của bạn có thể gợi ra - sự đồng cảm, phẫn nộ, chia sẻ - hoặc cả hai.</p>

<p>Hàng thập kỷ nghiên cứu cho thấy thành phần con người của các cộng đồng trực tuyến là điều khiến chúng trở nên có giá trị như vậy cho cả việc tìm kiếm thông tin và hỗ trợ xã hội. Ví dụ, những người cha có thể cảm thấy khó xử khi yêu cầu lời khuyên về nuôi dạy con cái đã tìm thấy một nơi ẩn náu trong các không gian trực tuyến riêng tư dành riêng cho bố.</p>

<p>Giới trẻ LGBTQ+ thường tham gia các cộng đồng trực tuyến để tìm kiếm các nguồn lực quan trọng một cách an toàn đồng thời giảm bớt cảm giác cô lập. Các diễn đàn hỗ trợ sức khỏe tâm thần cung cấp cho những người trẻ tuổi sự thuộc về và xác nhận ngoài lời khuyên và hỗ trợ xã hội.</p>

<h2>3. Con người giả: Khi chatbot đe dọa sự gắn kết trong các nhóm hỗ trợ</h2>

<p>Những lợi ích quan trọng nhất của các không gian trực tuyến này, như được mô tả bởi những người tham gia của chúng tôi, có thể bị suy yếu nghiêm trọng bởi những phản hồi đến từ chatbot thay vì con người.</p>

<p>Là một bệnh nhân tiểu đường type 1, tôi theo dõi một số nhóm Facebook liên quan được nhiều bậc cha mẹ mới bắt đầu điều trị cho con nhỏ mắc bệnh tiểu đường lui tới thường xuyên. Các câu hỏi thường xuyên được đặt ra: Điều này có nghĩa là gì? Tôi nên xử lý nó như thế nào? Kinh nghiệm của bạn với điều này là gì? Câu trả lời đến từ kinh nghiệm cá nhân, nhưng chúng cũng thường đi kèm với lòng trắc ẩn: Điều này rất khó. Bạn đang làm hết sức mình. Và tất nhiên: Chúng ta đã từng trải qua điều đó.</p>

<p>Một phản hồi từ một chatbot tuyên bố nói từ kinh nghiệm thực tế của việc chăm sóc một đứa trẻ bị tiểu đường, thể hiện sự đồng cảm, sẽ không chỉ không phù hợp mà còn gần như tàn nhẫn.</p>

<p>Tuy nhiên, điều đó hoàn toàn có lý do khi những phản hồi này là những gì mà một chatbot sẽ cung cấp. Các mô hình ngôn ngữ lớn, một cách đơn giản, hoạt động giống như tự động hoàn thành hơn là công cụ tìm kiếm.</p>

<p>Đối với một mô hình được đào tạo trên hàng triệu và hàng triệu bài đăng và bình luận trong các nhóm Facebook, câu trả lời tự động hoàn thành cho một câu hỏi trong một cộng đồng hỗ trợ chắc chắn là một câu trả lời gợi lên kinh nghiệm cá nhân và thể hiện sự đồng cảm - giống như câu trả lời tự động hoàn thành trong một nhóm Facebook Mua không cần có thể là cung cấp cho ai đó một chiếc máy ảnh đã qua sử dụng.</p>

<h2>4. Giữ chatbot trong giới hạn của chúng: Vai trò của AI trong cộng đồng trực tuyến</h2>

<p>Điều này không có nghĩa là chatbot không hữu ích cho bất cứ điều gì - chúng thậm chí có thể rất hữu ích trong một số cộng đồng trực tuyến, trong một số ngữ cảnh. Vấn đề là, trong bối cảnh hiện tại của sự bùng nổ AI thế hệ mới, có xu hướng cho rằng chatbot có thể và nên làm mọi thứ.</p>

<p>Có rất nhiều nhược điểm khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như hệ thống truy xuất thông tin, và những nhược điểm này chỉ ra các ngữ cảnh không phù hợp để sử dụng chúng. Một nhược điểm là khi thông tin không chính xác có thể gây nguy hiểm: ví dụ như đường dây trợ giúp rối loạn ăn uống hoặc tư vấn pháp lý cho doanh nghiệp nhỏ.</p>

<p>Nghiên cứu đang chỉ ra những cân nhắc quan trọng về cách thức và thời điểm thiết kế và triển khai chatbot. Ví dụ, một bài báo được xuất bản gần đây tại một hội nghị tương tác giữa người và máy tính lớn đã phát hiện ra rằng mặc dù các cá nhân LGBTQ+ thiếu hỗ trợ xã hội đôi khi chuyển sang chatbot để được giúp đỡ với nhu cầu sức khỏe tâm thần, nhưng những chatbot đó thường không nắm bắt được sự tinh tế của những thách thức cụ thể của LGBTQ+.</p>

<p>Một nghiên cứu khác đã phát hiện ra rằng mặc dù một nhóm những người tham gia mắc chứng tự kỷ thấy giá trị trong việc tương tác với chatbot để được tư vấn về giao tiếp xã hội, nhưng chatbot đó cũng đưa ra những lời khuyên đáng ngờ. Và một nghiên cứu khác đã phát hiện ra rằng mặc dù chatbot hữu ích như một công cụ tư vấn trước khi thăm khám trong bối cảnh sức khỏe, nhưng bệnh nhân đôi khi thấy những biểu hiện của sự đồng cảm là không chân thành hoặc gây khó chịu.</p>

<p>Sự phát triển và triển khai AI có trách nhiệm không chỉ có nghĩa là kiểm tra các vấn đề như thiên vị và thông tin sai lệch, mà còn dành thời gian để hiểu các ngữ cảnh nào AI phù hợp và mong muốn đối với con người sẽ tương tác với chúng.</p>

<p>Hiện tại, nhiều công ty đang sử dụng AI thế hệ mới như một cái búa, và kết quả là, mọi thứ đều giống như một cái đinh. Nhiều ngữ cảnh, chẳng hạn như các cộng đồng hỗ trợ trực tuyến, tốt nhất nên để cho con người.</p>

</body>
</html>
`

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối co...

tháng 7 07, 2024

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT

<html>
<head>
  <title>Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT</title>
</head>
<body>
  <h1>Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu Moshi</a></li>
    <li><a href='#khanang'>Khả năng của Moshi</a></li>
    <li><a href='#phattrien'>Phát triển Moshi</a></li>
    <li><a href='#muctieu'>Mục tiêu và tác động của Moshi</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu Moshi</h2>
  <p>OpenAI trì hoãn ra mắt chế độ giọng nói của ChatGPT đã khiến nhiều người hâm mộ AI thất vọng. Tuy nhiên, sự chờ đợi đó có thể sớm kết thúc với sự xuất hiện của Moshi, trợ lý giọng nói AI được phát triển bởi Kyutai, một công ty AI đến từ Pháp.</p>

<h2 id='khanang'>2. Khả năng của Moshi</h2>
  <p>Moshi được thiết kế để tạo ra những cuộc trò chuyện chân thực với người dùng thông qua giọng nói, tương tự như Alexa hay Google Assistant. Nó được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nằm sau ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó, trong trường hợp này là mô hình Helium 7B.</p>
  <p>Theo Kyutai, Moshi có thể nói bằng nhiều giọng điệu khác nhau và sở hữu 70 phong cách cảm xúc và nói chuyện khác biệt. Hơn nữa, AI này có thể xử lý hai luồng âm thanh đồng thời, cho phép Moshi vừa nghe vừa nói cùng lúc.</p>

<h2 id='phattrien'>3. Phát triển Moshi</h2>
  <p>Kyutai đã dành nhiều thời gian để huấn luyện Moshi với hơn 100.000 cuộc đối thoại tổng hợp được tạo ra bằng công nghệ Text-to-Speech (TTS). Mục tiêu là giúp Moshi học hỏi những sắc thái và tông giọng trong giao tiếp của con người. Hãng thậm chí đã hợp tác với một nghệ sĩ lồng tiếng chuyên nghiệp để nâng cao chất lượng giọng nói của Moshi.</p>
  <p>Trợ lý AI này tích hợp cả huấn luyện văn bản và âm thanh, được tối ưu hóa cho nhiều nền tảng, nghĩa là nó có thể chạy trên các thiết bị như máy tính xách tay mà không cần kết nối với đám mây. Kyutai quảng cáo đây là cách để bảo mật thông tin cá nhân bằng cách ngăn chặn việc truyền dữ liệu nhạy cảm qua internet. Bạn có thể xem demo của Moshi tại đây.</p>

<h2 id='muctieu'>4. Mục tiêu và tác động của Moshi</h2>
  <p>Kyutai tuyên bố Moshi sẽ là một dự án mã nguồn mở, bao gồm mã và khung của mô hình, tạo nền tảng cho sự đổi mới trong tương lai. Cách tiếp cận mã nguồn mở này cũng có thể giúp giảm bớt những lời phàn nàn về vấn đề an toàn và đạo đức của các công ty AI lớn hơn liên quan đến các mô hình đóng. Các nhà đầu tư của Kyutai, bao gồm tỷ phú người Pháp Xavier Niel, đang thúc đẩy phương pháp mã nguồn mở này.</p>
  <p>Kyutai cũng đang phát triển các hệ thống nhận dạng âm thanh AI, đánh dấu nước và theo dõi chữ ký để tích hợp vào Moshi. Những tính năng này sẽ giúp xác định âm thanh do AI tạo ra, thúc đẩy trách nhiệm và khả năng truy xuất nguồn gốc, đồng thời đảm bảo nội dung do AI tạo ra có thể được theo dõi và xác minh.</p>
  <p>Moshi vẫn đang trong quá trình phát triển, nhưng chế độ giọng nói trong bản giới thiệu rất ấn tượng. Cách tiếp cận giọng nói có thể đóng vai trò như một chất xúc tác cho các phiên bản hỗ trợ giọng nói khác của các đối thủ cạnh tranh của ChatGPT hoặc đẩy nhanh việc bổ sung LLM vào Alexa và các trợ lý giọng nói khác nếu Moshi trở nên phổ biến.</p>

<h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Sự xuất hiện của Moshi là một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực AI và hứa hẹn sẽ mang đến nhiều thay đổi cho tương lai của các trợ lý giọng nói. Với khả năng giao tiếp chân thực, tính năng bảo mật cao và phương pháp mã nguồn mở, Moshi có tiềm năng trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng gờm với ChatGPT và các đối thủ khác.</p>

</body>
</html>

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT Mục lục Giới thiệ...

tháng 7 07, 2024

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng

<h2>X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tích hợp Grok sâu hơn vào X</strong></li>
  <li><strong>Các tính năng mới của Grok</strong></li>
  <li><strong>Những vấp ngã của Grok</strong></li>
</ol>

<h3>1. Tích hợp Grok sâu hơn vào X</h3>
<p>App researcher Nima Owji đã phát hiện ra mã nguồn trên website của X cho thấy những kế hoạch sắp tới của công ty đối với chatbot AI Grok. Dù các tính năng này chưa được công bố, nhưng khám phá của Owji đã cho người dùng cái nhìn thoáng qua về mức độ Elon Musk muốn dựa vào AI cho nền tảng mạng xã hội của mình.</p>
<p>Cần lưu ý rằng các tính năng liên quan đến Grok sắp tới có khả năng sẽ bị thu phí, tương tự như cách Grok AI đang được cấu trúc hiện tại. Ban đầu người dùng cần trả $16 mỗi tháng cho gói Premium+ để sử dụng Grok, nhưng X đã đưa Grok ra cho những người trả $8 cho gói X Premium.</p>

<h3>2. Các tính năng mới của Grok</h3>
<p>Theo phát hiện của Owji, X đang lên kế hoạch ra mắt ít nhất ba tính năng mới trên nền tảng được hỗ trợ bởi Grok.</p>
<ul>
  <li>X sẽ cho phép người đăng ký X Premium và Premium+ bôi đen văn bản trên nền tảng và sau đó hỏi Grok về phần đã chọn qua một cửa sổ bật lên mà không cần phải rời khỏi trang. Owji đã tìm thấy mã nguồn trong X cho thấy một thông báo bật lên Hỏi Grok được hiển thị khi văn bản được bôi đen.</li>
  <li>Một tính năng sắp tới khác của X cho phép người dùng truy cập Grok mà không cần phải rời khỏi trang là Thông tin thêm về tài khoản này. Theo nghiên cứu của Owji, X sẽ sớm cho phép người dùng trả phí hỏi Grok thông tin nền tảng về một tài khoản X cụ thể thông qua nút Grok hiển thị trên thẻ hồ sơ người dùng X.</li>
  <li>Có một mô hình rõ ràng ở đây, X đang cố gắng thúc đẩy việc sử dụng Grok trên toàn bộ nền tảng mạng xã hội - và tính năng sắp tới cuối cùng được phát hiện gần đây này làm cho điều đó trở nên khả thi hoàn toàn. X đang muốn cho phép người đăng ký truy cập Grok ở bất kỳ đâu trên X thông qua một ngăn kéo Grok. Điều này cơ bản cho phép một cửa sổ chatbot AI nổi lên trên nền tảng X và giữ nguyên khả năng truy cập - bất kể người dùng đi đâu trên trang web.</li>
</ul>

<h3>3. Những vấp ngã của Grok</h3>
<p>Tuy nhiên, Grok đã gặp phải một số khó khăn.</p>
<p>Vào tháng 4, X đã ra mắt lại tab Khám phá và biến tính năng này phụ thuộc vào Grok, hiện giờ tạo ra tiêu đề tin tức và tóm tắt dựa trên xu hướng trên nền tảng. Như Mashable đã đưa tin trước đây, chatbot AI của Musk đã phát tán thông tin sai lệch nguy hiểm như tạo ra một câu chuyện giả về việc Iran tấn công Tel Aviv, Israel bằng tên lửa. Trong một ví dụ khác về sự thất bại của Grok, chatbot AI đã lấy những câu chuyện cười do người dùng đăng trên X và tạo ra một câu chuyện giả về việc NYPD được điều động vào tàu điện ngầm của thành phố New York để đối đầu với động đất.</p>
<p>Cũng trong tháng đó, Fortune đưa tin rằng Musk thực sự muốn tích hợp Grok sâu hơn vào X, thậm chí muốn chatbot AI tạo bài đăng cho người dùng. Vì vậy, trong khi ba tính năng Grok sắp tới này chưa phải là như vậy, nhưng rõ ràng là X đang tiếp tục đẩy Grok lên người dùng trên toàn bộ nền tảng.</p>

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng Mục lục: Tích hợp Grok sâu hơn vào X Các tính năng mới của Grok Những vấp ngã ...

tháng 7 07, 2024

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo

<html>
<head>
  <title>Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }

h1, h2, h3 {
      margin-top: 30px;
    }

ul {
      list-style: disc;
      margin-left: 20px;
    }
  </style>
</head>
<body>

<h1>Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo</h1>

<ul>
    <li>Udacity: Hành trình Trở Thành Chuyên Gia AI</li>
    <li>Khóa Học Nổi Bật:
      <ul>
        <li>Lập Trình AI với Python</li>
        <li>Lập Trình cho Khoa học Dữ liệu với Python</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo</li>
        <li>Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu</li>
        <li>Khoa Học Dữ Liệu</li>
        <li>Kỹ Sư DevOps Học Máy</li>
        <li>Học Máy Tăng Cường Sâu</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</li>
        <li>Phân Tích và Trực Quan Dữ Liệu với Microsoft Power BI</li>
        <li>Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao với Power BI</li>
        <li>Phân Tích Dự Đoán cho Doanh Nghiệp</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo cho Ngành Y Tế</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo cho Lãnh Đạo Doanh Nghiệp</li>
      </ul>
    </li>
  </ul>

<p>Udacity mang đến cho bạn những khóa học toàn diện về AI, trang bị cho bạn những kỹ năng thiết yếu trong lĩnh vực này. Các khóa học bao gồm các chủ đề nền tảng như thuật toán học máy, kiến trúc học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, học máy tăng cường và đạo đức AI.</p>

<p>Với các dự án thực hành và ứng dụng thực tế, các khóa học AI của Udacity cung cấp kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng và triển khai các giải pháp AI, chuẩn bị cho bạn những vai trò trong phát triển và nghiên cứu AI.</p>

<p><strong>Bài viết này giới thiệu danh sách các khóa học AI/ML/Khoa học dữ liệu hàng đầu trên Udacity, bao gồm các yếu tố:</strong></p>

<ul>
    <li>Hướng dẫn của chuyên gian</li>
    <li>Dự án có liên quan đến ngành nghề</li>
    <li>Chứng chỉ</li>
  </ul>

<p>Các khóa học phù hợp cho cả người mới bắt đầu và người học nâng cao, những người mong muốn thành thạo các công nghệ và ứng dụng AI.</p>

<h3>1. Lập Trình AI với Python</h3>

<p>Khóa học Nanodegree Lập Trình AI với Python là khóa học thân thiện cho người mới bắt đầu, bao gồm các nội dung Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch và Đại số tuyến tính. Nó bao gồm các dự án thực tế như xây dựng mạng nơ-ron và bộ phân loại hình ảnh, kết thúc bằng chứng chỉ hoàn thành.</p>

<h3>2. Lập Trình cho Khoa học Dữ liệu với Python</h3>

<p>Loạt khóa học này dạy các kỹ năng lập trình thiết yếu cho phân tích dữ liệu, bao gồm kiến thức cơ bản SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu và kiến thức cơ bản về shell Unix. Học viên cũng học lập trình Python, từ cơ bản đến thao tác dữ liệu với NumPy và Pandas, cùng với kiểm soát phiên bản bằng Git. Các dự án thực tế nâng cao kỹ năng làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, kết thúc bằng tích hợp GitHub và các hoạt động tập trung vào nghề nghiệp như tối ưu hóa hồ sơ trực tuyến.</p>

<p>Khóa học Nanodegree Trí tuệ nhân tạo là một chương trình nâng cao bao gồm các khái niệm AI cốt lõi, bao gồm các thuật toán tối ưu hóa, mạng Bayesian và tìm kiếm đối kháng. Nó liên quan đến các dự án thực tế như xây dựng một trình giải Sudoku và các tác nhân chơi game. Chương trình học cũng bao gồm tìm kiếm cổ điển, lập kế hoạch tự động và mô hình đồ thị xác suất cho đào tạo AI toàn diện.</p>

<h3>4. Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu</h3>

<p>Loạt khóa học này trang bị cho học viên những kỹ năng phân tích dữ liệu thiết yếu bằng cách sử dụng thư viện Pandas và NumPy của Python. Họ học toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu, khám phá, trực quan hóa bằng Matplotlib và Seaborn, và truyền đạt hiệu quả các phát hiện. Các dự án thực tế cung cấp kinh nghiệm thực hành trong việc điều tra các tập dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ làm sạch dữ liệu nâng cao.</p>

<p>Chương trình Nanodegree Khoa học dữ liệu, được phát triển với IBM, kéo dài bốn tháng và tập trung vào các kỹ năng thực tế trong đường ống dữ liệu, thiết kế thử nghiệm và hệ thống đề xuất. Nó bao gồm các chủ đề nâng cao, bao gồm scikit-learn cho học máy, mô hình thống kê, thực hành kỹ thuật phần mềm và kỹ thuật dữ liệu với đường ống ETL và NLP. Chương trình kết thúc bằng một dự án luận án, nơi học viên áp dụng kỹ năng của mình để giải quyết một thách thức khoa học dữ liệu thực tế.</p>

<h3>6. Kỹ Sư DevOps Học Máy</h3>

<p>Khóa học này dạy các kiến thức cơ bản về kỹ thuật phần mềm để triển khai và tự động hóa các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Học viên sẽ đạt được các kỹ năng trong việc tự động hóa các giai đoạn khác nhau của việc xây dựng và giám sát mô hình.</p>

<h3>7. Học Máy Tăng Cường Sâu</h3>

<p>Khóa học này bao gồm bốn lĩnh vực: Giới thiệu về học máy tăng cường sâu, Phương pháp dựa trên giá trị, Phương pháp dựa trên chính sách và RL đa tác nhân. Học viên học cách triển khai các phương pháp giải quyết cổ điển, xác định các khái niệm chính như quy trình quyết định Markov và phương trình Bellman, và áp dụng các kỹ thuật như lập trình động và RL sâu. Học viên học cách huấn luyện các tác nhân cho điều hướng ảo, tạo ra các chiến lược giao dịch tài chính và giải quyết các tình huống RL đa tác nhân.</p>

<p>Khóa học này đưa bạn vào một hành trình biến đổi về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, bắt đầu từ các lý thuyết nền tảng và tiến tới thành thạo việc tạo văn bản và hình ảnh. Bạn sẽ học cách xây dựng các chatbot và tác nhân AI tinh vi, đạt được các kỹ năng sẵn sàng cho công việc trong lĩnh vực thú vị này.</p>

<h3>9. Phân Tích và Trực Quan Dữ Liệu với Microsoft Power BI</h3>

<p>Loạt khóa học này trang bị cho học viên những kỹ năng toàn diện về phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Power BI. Bắt đầu từ việc chuẩn bị và mô hình hóa dữ liệu, bao gồm các biểu thức DAX, học viên tiến tới tạo ra các hình ảnh trực quan ấn tượng và báo cáo tương tác. Các chủ đề nâng cao bao gồm phân tích thống kê, chuyển đổi dữ liệu tùy chỉnh và tối ưu hóa hình ảnh trực quan để truyền đạt dữ liệu hiệu quả.</p>

<h3>10. Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao với Power BI</h3>

<p>Khóa học này là phần tiếp nối của khóa học trước, tập trung vào việc truy xuất, phân tích và trực quan hóa dữ liệu nâng cao bằng cách sử dụng Power BI. Nó bao gồm các chủ đề như thống kê mô tả và suy luận, biểu đồ phân bố tần số, hồi quy tuyến tính, tương quan và xác suất, và sử dụng M cho chuyển đổi dữ liệu tùy chỉnh, DAX cho phân tích và nâng cao hình ảnh trực quan để truyền đạt dữ liệu hiệu quả.</p>

<h3>11. Phân Tích Dự Đoán cho Doanh Nghiệp</h3>

<p>Chương trình Nanodegree Phân tích Dự đoán cho Doanh nghiệp trang bị cho học viên những kỹ năng trong việc giải quyết vấn đề thông qua phân tích, nhấn mạnh việc làm sạch dữ liệu và các kỹ thuật mô hình dự đoán khác nhau như hồi quy tuyến tính, mô hình phân loại và dự báo chuỗi thời gian. Nó cũng bao gồm thử nghiệm A/B, phân khúc và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bằng Tableau để kể chuyện dữ liệu và bảng điều khiển tương tác.</p>

<h3>12. Trí Tuệ Nhân Tạo cho Ngành Y Tế</h3>

<p>Khóa học này cung cấp hai phần tập trung vào việc áp dụng AI vào dữ liệu hình ảnh y tế 2D và 3D. Phần đầu tiên bao gồm các kỹ năng để làm việc với hình ảnh 2D, bao gồm huấn luyện các mô hình AI và có được sự chấp thuận của cơ quan quản lý, kết thúc bằng một dự án để phân loại tia X ngực cho viêm phổi. Phần thứ hai đi sâu vào hình ảnh 3D, các nguyên tắc cơ bản về lâm sàng và tích hợp AI vào quy trình làm việc lâm sàng, dạy học viên cách rút ra những hiểu biết có ý nghĩa lâm sàng từ dữ liệu hình ảnh y tế.</p>

<h3>13. Trí Tuệ Nhân Tạo cho Lãnh Đạo Doanh Nghiệp</h3>

<p>Khóa học này trang bị cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp một sự hiểu biết sâu sắc nhưng dễ tiếp cận về các đổi mới AI và học máy. Thông qua các bài tập thực hành và một dự án cuối cùng, học viên học cách đánh giá và triển khai các trường hợp sử dụng AI cho các kịch bản kinh doanh khác nhau.</p>

<p><strong>Udacity là nền tảng học tập trực tuyến hàng đầu, cam kết cung cấp các khóa học chất lượng cao và phù hợp với nhu cầu của thị trường lao động. Với Udacity, bạn sẽ được trang bị những kỹ năng cần thiết để gặt hái thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.</strong></p>

</body>
</html>

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục: Udaci...

tháng 7 07, 2024

Tiêu đề bài viết là: AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
        }
        h1, h2 {
            text-align: center;
        }
        h2 {
            margin-top: 30px;
        }
        .container {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
            padding: 20px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class='container'>
        <h1>AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford</h1>
        <h2>Mục lục:</h2>
        <ul>
            <li><a href='#gioithieu'>1. Giới thiệu</a></li>
            <li><a href='#thachthuc'>2. Thách thức của các quy luật tăng trưởng truyền thống</a></li>
            <li><a href='#nghiencuu'>3. Nghiên cứu mới về quy luật tăng trưởng dữ liệu cá nhân hóa</a></li>
            <li><a href='#thiexperiment'>4. Thí nghiệm và Kết quả</a></li>
            <li><a href='#ungdung'>5. Ứng dụng và Ý nghĩa</a></li>
        </ul>
        
        <h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu</h2>
        <p>Sự phát triển của các mô hình học máy trong lĩnh vực thị giác và ngôn ngữ đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong thời gian gần đây, nhờ vào kích thước mô hình lớn hơn và lượng dữ liệu đào tạo chất lượng cao khổng lồ. Các nghiên cứu đã chứng minh rằng việc tăng cường dữ liệu đào tạo có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô hình, dẫn đến các quy luật tăng trưởng mô tả mối liên hệ giữa tỷ lệ lỗi và kích thước tập dữ liệu. Tuy nhiên, các quy luật này thường xem xét toàn bộ tập dữ liệu, bỏ qua giá trị riêng biệt của mỗi điểm dữ liệu.</p>

<h2 id='thachthuc'>2. Thách thức của các quy luật tăng trưởng truyền thống</h2>
        <p>Nhược điểm của việc xem xét tập dữ liệu như một khối thống nhất là một số điểm dữ liệu có giá trị hơn những điểm khác, đặc biệt là trong các tập dữ liệu nhiễu thu thập từ web. Điều này dẫn đến nhu cầu hiểu rõ hơn về cách mỗi điểm dữ liệu hoặc nguồn ảnh hưởng đến quá trình đào tạo mô hình.</p>

<h2 id='nghiencuu'>3. Nghiên cứu mới về quy luật tăng trưởng dữ liệu cá nhân hóa</h2>
        <p>Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã giới thiệu một cách tiếp cận mới bằng cách điều tra hành vi tăng trưởng của giá trị mỗi điểm dữ liệu riêng lẻ. Họ phát hiện ra rằng sự đóng góp của một điểm dữ liệu cho hiệu suất của mô hình giảm dần một cách dự đoán được khi kích thước tập dữ liệu tăng lên, tuân theo một mô hình logarit-tuyến tính. Tuy nhiên, mức độ giảm này khác nhau giữa các điểm dữ liệu, có nghĩa là một số điểm hữu ích hơn trong các tập dữ liệu nhỏ hơn, trong khi những điểm khác trở nên có giá trị hơn trong các tập dữ liệu lớn hơn.</p>
        <p>Để học hiệu quả các mô hình riêng lẻ này từ một số lượng nhỏ quan sát nhiễu cho mỗi điểm dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu hai phương pháp ước lượng: ước lượng khả năng tối đa và ước lượng trung bình.</p>

<h2 id='thiexperiment'>4. Thí nghiệm và Kết quả</h2>
        <p>Các thí nghiệm đã được thực hiện để cung cấp bằng chứng cho quy luật tăng trưởng tham số, tập trung vào ba loại mô hình: hồi quy logistic, SVM và MLP (cụ thể là mạng ReLU hai lớp). Các mô hình này được kiểm tra trên ba tập dữ liệu: MiniBooNE, CIFAR-10 và đánh giá phim IMDB. Các nhúng được đào tạo trước như ResNet-50 bị đóng băng và BERT được sử dụng để tăng tốc quá trình đào tạo và ngăn ngừa việc suy khớp cho CIFAR-10 và IMDB tương ứng. Hiệu suất của mỗi mô hình được đo bằng cách sử dụng mất mát entropy chéo trên một tập dữ liệu kiểm tra gồm 1000 mẫu.</p>

<h2 id='ungdung'>5. Ứng dụng và Ý nghĩa</h2>
        <p>Kết quả nghiên cứu cho thấy quy luật tăng trưởng mới có thể dự đoán chính xác hành vi của các điểm dữ liệu trong các tập dữ liệu lớn hơn so với những tập dữ liệu ban đầu được thử nghiệm. Tuy nhiên, việc đo lường hành vi này cho toàn bộ tập dữ liệu đào tạo là tốn kém, do đó các nhà nghiên cứu đã phát triển các cách để đo lường các tham số tăng trưởng bằng cách sử dụng một số lượng nhỏ quan sát nhiễu cho mỗi điểm dữ liệu.</p>
        <p>Nghiên cứu này mang lại một cách tiếp cận mới để tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình bằng cách hiểu rõ hơn về giá trị của mỗi điểm dữ liệu. Nó có thể giúp lựa chọn dữ liệu hiệu quả hơn, cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy và mở ra những hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực học máy.</p>

Tiêu đề bài viết là: **AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford**

AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ...

tháng 7 07, 2024

Moshi Chat: AI giao tiếp thời gian thực, tự nhiên như con người

<h2>Moshi Chat: AI giao tiếp thời gian thực, tự nhiên như con người</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu Moshi Chat</strong></li>
  <li><strong>Công nghệ đằng sau Moshi Chat</strong></li>
  <li><strong>Quá trình huấn luyện và tinh chỉnh</strong></li>
  <li><strong>Moshi Chat: Công nghệ cho mọi người</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Moshi Chat</strong></li>
  <li><strong>Cách sử dụng Moshi Chat</strong></li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu Moshi Chat</h3>
<p>Moshi Chat, một dự án mã nguồn mở được phát triển bởi Kyutai, một phòng thí nghiệm phi lợi nhuận tập trung vào nghiên cứu AI, là một mô hình cơ sở đa phương thức, hoạt động theo thời gian thực, đánh dấu bước tiến đáng kể trong công nghệ AI. Moshi Chat thu hút sự chú ý bởi khả năng ấn tượng trong việc nghe và nói đồng thời. Không giống như các mô hình AI truyền thống, Moshi Chat được thiết kế để hiểu và thể hiện cảm xúc, giúp các tương tác trở nên tự nhiên và hấp dẫn hơn.</p>

<h3>2. Công nghệ đằng sau Moshi Chat</h3>
<p>Điểm nổi bật của Moshi Chat là khả năng tương tác thời gian thực, cho phép nó lắng nghe và phản hồi đồng thời. Điều này đạt được thông qua quá trình huấn luyện chung trên kết hợp dữ liệu văn bản và âm thanh, đảm bảo mô hình có thể duy trì luồng thông tin văn bản và âm thanh mượt mà. Nền tảng cho khả năng xử lý giọng nói của Moshi Chat là mô hình Helium, một mô hình ngôn ngữ 7 tỷ tham số đóng vai trò xương sống cho công nghệ đột phá này.</p>

<h3>3. Quá trình huấn luyện và tinh chỉnh</h3>
<p>Quá trình tinh chỉnh Moshi Chat bao gồm một tập dữ liệu khổng lồ gồm 100.000 cuộc hội thoại tổng hợp theo phong cách truyền miệng. Những cuộc hội thoại này được chuyển đổi bằng công nghệ Văn bản thành Giọng nói (TTS), tương tự như Murf AI, cho phép mô hình tạo và hiểu giọng nói với độ chính xác đáng kinh ngạc. Hệ thống TTS, hỗ trợ 70 cảm xúc và phong cách khác nhau, đã được tinh chỉnh bằng cách sử dụng 20 giờ âm thanh được ghi bởi diễn viên lồng tiếng được cấp phép. Cách tiếp cận kỹ lưỡng này trong việc huấn luyện đã tạo ra một mô hình không chỉ hiểu ngôn ngữ nói mà còn truyền tải cảm xúc và sắc thái, giúp các tương tác tự nhiên và hấp dẫn hơn.</p>

<h3>4. Moshi Chat: Công nghệ cho mọi người</h3>
<p>Moshi Chat không chỉ là một kỳ tích công nghệ mà còn rất dễ tiếp cận. Kyutai đã phát triển một biến thể nhỏ hơn của mô hình có thể chạy trên MacBook hoặc GPU dành cho người tiêu dùng, giúp nó có sẵn cho nhiều người dùng hơn. Hiệu quả của mô hình được thể hiện thêm qua việc triển khai trên các nền tảng như Scaleway và Hugging Face, nơi nó xử lý hai kích thước lô ở mức 24 GB VRAM, hỗ trợ nhiều backend bao gồm CUDA, Metal và CPU. Giọng nói của mô hình, được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp do một mô hình TTS riêng biệt tạo ra, đạt được độ trễ đầu cuối ấn tượng là 200 mili giây. Độ trễ thấp này rất quan trọng đối với các tương tác thời gian thực, cho phép Moshi Chat phản hồi gần như tức thời với đầu vào của người dùng. Sự kết hợp của các kỹ thuật huấn luyện tiên tiến và mã suy luận được tối ưu hóa, được phát triển bằng Rust, góp phần vào hiệu suất vượt trội của mô hình. Caching KV nâng cao và caching lời nhắc cũng được kỳ vọng sẽ cải thiện hiệu quả của mô hình hơn nữa.</p>

<h3>5. Tương lai của Moshi Chat</h3>
<p>Kyutai có những kế hoạch đầy tham vọng cho Moshi Chat. Nhóm dự định phát hành một báo cáo kỹ thuật toàn diện và các phiên bản mô hình mở, bao gồm cơ sở mã suy luận, mô hình 7B, codec âm thanh và toàn bộ stack được tối ưu hóa. Các lần lặp lại trong tương lai của Moshi Chat, chẳng hạn như phiên bản 1.1, 1.2 và 2.0, sẽ kết hợp phản hồi của người dùng để tinh chỉnh và nâng cao khả năng của mô hình. Giấy phép linh hoạt của Kyutai nhằm khuyến khích việc áp dụng và đổi mới rộng rãi, đảm bảo rằng lợi ích của Moshi Chat có sẵn cho nhiều đối tượng.</p>

<h3>6. Cách sử dụng Moshi Chat</h3>
<p>Người dùng có thể và được khuyến khích thử Moshi Chat trực tuyến thông qua trang web của Kyutai. Khi ở đó:</p>
<ul>
  <li>Nhập email của bạn</li>
  <li>Nhấp vào Tham gia hàng đợi</li>
  <li>Bắt đầu nói chuyện</li>
</ul>
<p>Cho dù thảo luận về các chủ đề hàng ngày hay khám phá các chủ đề phức tạp hơn, người dùng có thể tương tác với Moshi Chat một cách tự nhiên, hưởng lợi từ khả năng nhận dạng và tổng hợp giọng nói tiên tiến của nó.</p>

Moshi Chat: AI giao tiếp thời gian thực, tự nhiên như con người

Moshi Chat: AI giao tiếp thời gian thực, tự nhiên như con người Mục lục: Giới thiệu Moshi Chat Công nghệ đằng sau Moshi Chat Quá...

tháng 7 07, 2024

AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào?

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào?</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 0;
    }

header {
      background-color: #f0f0f0;
      padding: 20px;
      text-align: center;
    }

h1 {
      margin-top: 0;
    }

nav {
      background-color: #333;
      padding: 10px;
      text-align: center;
    }

nav a {
      color: white;
      text-decoration: none;
      padding: 10px;
    }

nav a:hover {
      background-color: #555;
    }

main {
      padding: 20px;
    }

h2 {
      margin-top: 30px;
    }

ul {
      list-style-type: disc;
      padding-left: 20px;
    }

li {
      margin-bottom: 10px;
    }

img {
      display: block;
      margin: 20px auto;
      max-width: 100%;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <header>
    <h1>AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào?</h1>
  </header>

<nav>
    <a href='#ai-coding-assistant'>AI Coding Assistant: Trợ lý mã hóa AI</a>
    <a href='#ai-software-engineering-agents'>AI Software Engineering Agents: Các tác nhân AI trong kỹ thuật phần mềm</a>
    <a href='#thuc-te-hay-cuong-dieu'>Thực tế hay cường điệu?</a>
  </nav>

<main>

<h2 id='ai-coding-assistant'>AI Coding Assistant: Trợ lý mã hóa AI</h2>

<p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang thay đổi cách chúng ta viết mã. Không chỉ đơn thuần là công cụ tự động hoàn thành mã, LLM giờ đây đã phát triển thành trợ lý AI có khả năng thiết kế, thực thi và sửa lỗi các mô-đun mã, giúp các kỹ sư phần mềm hiệu quả hơn.</p>

<p>Có ba cách chính mà LLM đang thay đổi trải nghiệm lập trình:</p>

<ul>
      <li><strong>Trợ lý mã hóa trực tiếp:</strong> Các chatbot như ChatGPT, Claude, và các giao diện chatbot khác được sử dụng như trợ lý mã hóa. Chúng ngày càng giỏi trong việc tạo mã từ mô tả bằng văn bản, cải thiện đoạn mã được cung cấp, hoặc hỗ trợ gỡ lỗi. Các nhà cung cấp mô hình đang thêm các tính năng mới vào giao diện chatbot để nâng cao trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như tính năng Artifacts của Claude cho phép người dùng xem và chạy mã khi tương tác với mô hình.</li>
      <li><strong>Plugins trong IDE:</strong> LLM được tích hợp vào các môi trường phát triển tích hợp (IDE) như plugin. Các công cụ này sử dụng các file dự án và cơ sở mã làm ngữ cảnh để cung cấp phản hồi chính xác hơn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.</li>
      <li><strong>Ví dụ:</strong> Microsoft là công ty đầu tiên bước vào lĩnh vực này với GitHub Copilot, được ra mắt một năm trước ChatGPT. Ban đầu, Copilot là công cụ viết các đoạn mã ngắn trong trình chỉnh sửa mã, nhưng giờ đây đã phát triển thành trợ lý đầy đủ, hỗ trợ người dùng trong nhiều nhiệm vụ phát triển. Amazon cũng cung cấp trợ lý mã hóa Q với các tính năng tương tự bên trong môi trường mã hóa, bao gồm tự động hoàn thành mã, các tác nhân thiết kế và di chuyển mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Một số công ty khởi nghiệp khác cũng đã tham gia vào thị trường này, bao gồm Tabnine, Replit và Codeium.</li>
    </ul>

<h2 id='ai-software-engineering-agents'>AI Software Engineering Agents: Các tác nhân AI trong kỹ thuật phần mềm</h2>

<p>Cách thứ ba mà LLM đang thay đổi phát triển phần mềm là thông qua các khung agentic. Nói một cách đơn giản, các tác nhân AI là nhiều LLM được cung cấp các lời nhắc hệ thống khác nhau và được hướng dẫn làm việc cùng nhau để hoàn thành một dự án. Ví dụ, một tác nhân có thể là nhà thiết kế, cung cấp kế hoạch cấp cao để hoàn thành một nhiệm vụ, chẳng hạn như tìm kiếm tài nguyên, tạo mô-đun và sau đó chạy chúng trên nền tảng đám mây. Một tác nhân khác có thể cung cấp phân tích chi tiết hơn về từng bước. Một tác nhân thứ ba được giao nhiệm vụ viết mã cho một nhiệm vụ cụ thể và gửi nó cho một tác nhân khác để kiểm tra chất lượng và gửi lại để sửa chữa. Cuối cùng, một tác nhân khác có thể kết hợp tất cả các phần lại với nhau, biên dịch, kiểm tra và phê duyệt để phát hành.</p>

<p>Theo lý thuyết, các tác nhân kỹ thuật phần mềm có thể nhận mô tả về một dự án và hoàn thành nó từ đầu đến cuối. Ví dụ, vào tháng 3, công ty khởi nghiệp AI Cognition đã công bố Devin, được quảng cáo là kỹ sư phần mềm AI đầu tiên. Devin sử dụng các tác nhân LLM và nhiều công cụ như trình duyệt, IDE và trình biên dịch để thu thập tài nguyên, lập luận về nhiệm vụ, viết mã và đánh giá kết quả. Người dùng có thể theo dõi quá trình lập luận và theo dõi Devin tiến hành công việc. Nhiều bản demo được đăng tải bởi Cognition AI cho thấy Devin hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau, bao gồm một công việc trên UpWork cho một dự án thị giác máy tính. Điều này đã tạo ra ấn tượng rằng các tác nhân AI có thể sớm thay thế các kỹ sư phần mềm.</p>

<p>Devin chưa phải là mã nguồn mở và vẫn chưa được công khai. Tuy nhiên, nó đã truyền cảm hứng cho các dự án khác, chẳng hạn như OpenDevin, một tác nhân kỹ thuật phần mềm mã nguồn mở với khả năng tương tự. Và các tác nhân phát triển phần mềm khác như GPT-engineer đã tồn tại trong vài tháng với các bản demo ấn tượng.</p>

<h2 id='thuc-te-hay-cuong-dieu'>Thực tế hay cường điệu?</h2>

<p>Nhiều nghiên cứu cho thấy các trợ lý AI như GitHub Copilot giúp tăng năng suất của các nhà phát triển và giúp họ tập trung vào công việc của mình thay vì tìm kiếm các giải pháp trên web. ChatGPT và Claude cũng đã trở thành công cụ thường xuyên cho các nhà phát triển để phác thảo ý tưởng thiết kế phần mềm, chuẩn bị phiên bản mã ban đầu và học các kỹ năng lập trình mới.</p>

<p>Tuy nhiên, một số sự phấn khích và cường điệu xung quanh các trợ lý phát triển phần mềm AI là không cần thiết và đã thu hút sự chú ý của các kỹ sư dày dặn kinh nghiệm. Ví dụ, nhiều video cho thấy các bản demo có sẵn của Devin không phải là những gì họ đã được quảng cáo, và các tác nhân AI còn lâu mới có thể thực hiện đầy đủ các nhiệm vụ của một kỹ sư phần mềm cấp trung hoặc cao cấp.</p>

<p>Ngoài ra, cũng có những lo ngại rằng các công cụ như Copilot có thể tạo ra mã không an toàn, có thể đã xuất hiện trong dữ liệu đào tạo của chúng hoặc cơ sở mã của người dùng. Các nhà cung cấp công cụ đang nỗ lực liên tục để thêm các biện pháp bảo vệ nhằm ngăn chặn các mô hình tạo ra mã không an toàn. Cũng có nguy cơ mù tự động hóa, nơi các nhà phát triển quá quen với việc chấp nhận mã do AI tạo ra mà không xem xét lại. Điều này có thể dẫn đến mã không thể đoán trước, sau đó mất thêm thời gian để gỡ lỗi.</p>

<p>Điều chắc chắn là AI chưa thể thay thế các nhà phát triển phần mềm. Tuy nhiên, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của trợ lý mã hóa AI, và không thể phủ nhận rằng việc sử dụng LLM trong phát triển phần mềm có nhiều giá trị. Khi AI thâm nhập vào nhiều lĩnh vực hơn, nhu cầu về các nhà phát triển phần mềm cũng đang tăng lên. Khi các công cụ và mô hình trưởng thành, chúng ta có thể mong đợi năng suất cao hơn trong kỹ thuật phần mềm.</p>

</main>
</body>
</html>

AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào?

AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào? AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào? ...

tháng 7 07, 2024

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu

Thị trường AI Trung Quốc: Lạc quan giữa bối cảnh kiểm soát từ phương Tây

AI: Sức mạnh phi thường, cần sự kiểm soát - Phỏng vấn Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI

Cuộc chiến chống lừa đảo điện thoại: Khi AI trở thành nạn nhân

Kỹ thuật Đọc lại - Bí mật để khai thác tối đa tiềm năng của AI

Từ Khái Niệm Đến Hiện Thực: Hành Trình Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

X của Elon Musk: Sẽ có chatbot Grok với nhiều tính năng hấp dẫn

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo

Tiêu đề bài viết là: AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford

Moshi Chat: AI giao tiếp thời gian thực, tự nhiên như con người

AI đang thay đổi cách phát triển phần mềm như thế nào?

Bài đăng phổ biến

Labels