Agent.ai.vn

AI đang lan tràn, nhưng liệu chúng ta có thực sự cần chúng?

<h2>AI đang lan tràn, nhưng liệu chúng ta có thực sự cần chúng?</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự bùng nổ của AI:</strong> AI đang hiện diện ở khắp mọi nơi</li>
  <li><strong>Liệu AI có thực sự hữu ích?:</strong> Tỷ lệ sử dụng AI trong công việc còn thấp</li>
  <li><strong>AI vô bổ:</strong> Những ví dụ về AI không cần thiết</li>
  <li><strong>Động lực của sự lan tràn AI:</strong> Áp lực từ các công ty công nghệ</li>
  <li><strong>Tác động môi trường:</strong> AI tiêu tốn năng lượng khủng khiếp</li>
  <li><strong>Kết luận:</strong> Sự bùng nổ AI cần được kiểm soát</li>
</ol>

<h3>1. Sự bùng nổ của AI: AI đang hiện diện ở khắp mọi nơi</h3>
<p>Mới chỉ hai mươi tháng kể từ khi cuộc cách mạng AI thế hệ mới bùng nổ, nhưng công nghệ này đã nhanh chóng lan tỏa rộng rãi. Từ các chatbot ngân hàng đến màn hình đặt hàng tại các chuỗi thức ăn nhanh, AI đã trở thành một phần quen thuộc trong cuộc sống của chúng ta. Theo Pew Research Center, một phần tư người Mỹ đã từng sử dụng ChatGPT.</p>

<h3>2. Liệu AI có thực sự hữu ích?: Tỷ lệ sử dụng AI trong công việc còn thấp</h3>
<p>Mặc dù ChatGPT được nhiều người biết đến, nhưng tỷ lệ sử dụng AI trong công việc lại thấp hơn đáng kể. Chỉ một phần năm người Mỹ sử dụng AI tại nơi làm việc. Ngay cả Goldman Sachs, đơn vị từng dự đoán AI sẽ thúc đẩy GDP và năng suất toàn cầu, cũng đang giảm bớt lạc quan về công nghệ này.</p>

<h3>3. AI vô bổ: Những ví dụ về AI không cần thiết</h3>
<p>Trong khi AI có thể giúp cải thiện các bài thuyết trình PowerPoint, thì chúng ta không cần thiết phải sử dụng chatbot AI trên Facebook Messenger. Các công ty công nghệ đang cố gắng nhồi nhét AI vào mọi thứ, tạo ra những sản phẩm vô bổ và không cần thiết.</p>

<h3>4. Động lực của sự lan tràn AI: Áp lực từ các công ty công nghệ</h3>
<p>Các công ty công nghệ đã chi hàng triệu, thậm chí hàng tỷ đô la để phát triển AI, và họ cần tìm cách để biện minh cho khoản đầu tư khổng lồ đó. Vì vậy, họ đang cố gắng nhồi nhét AI vào mọi thứ, dù đó là những tính năng không thực sự hữu ích.</p>

<h3>5. Tác động môi trường: AI tiêu tốn năng lượng khủng khiếp</h3>
<p>AI không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng, mà còn có tác động đáng kể đến môi trường. Mặc dù các công ty không công khai về tác động của AI đối với môi trường, nhưng dữ liệu từ các bên thứ ba cho thấy điều này không hề tốt.</p>

<h3>6. Kết luận: Sự bùng nổ AI cần được kiểm soát</h3>
<p>Các công ty công nghệ đang mạo hiểm khi tung ra thị trường những sản phẩm AI nửa vời. Họ đang tận dụng sự háo hức của người dùng đối với AI, nhưng điều này có thể dẫn đến sự thất vọng và khiến công nghệ này mất đi uy tín.</p>
<p>Cuối cùng, việc AI có thể phát huy hết tiềm năng hay không sẽ phụ thuộc vào việc người dùng có hài lòng với trải nghiệm AI hay không. Nếu người dùng không hài lòng, AI có thể sẽ bị lãng quên trước khi nó thực sự chứng tỏ được giá trị của mình.</p>

AI đang lan tràn, nhưng liệu chúng ta có thực sự cần chúng?

AI đang lan tràn, nhưng liệu chúng ta có thực sự cần chúng? Mục lục: Sự bùng nổ của AI: AI đang hiện diện ở khắp mọi nơi Liệu AI ...

tháng 7 17, 2024

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm AI Rufus cho khách hàng Mỹ

<h2>Amazon ra mắt trợ lý mua sắm AI Rufus cho khách hàng Mỹ</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Rufus: Trợ lý mua sắm AI của Amazon</strong></li>
  <li><strong>Khả năng của Rufus</strong></li>
  <li><strong>Rufus so với các trợ lý ảo khác</strong></li>
  <li><strong>Amazon Connect: Samsung chọn Amazon làm nhà cung cấp trung tâm liên lạc</strong></li>
  <li><strong>Amazon Q: Trợ lý mới cho Amazon Connect</strong></li>
</ol>

<h3>1. Rufus: Trợ lý mua sắm AI của Amazon</h3>

<p>Amazon đã xác nhận rằng Rufus - trợ lý chatbot AI mới nhất của công ty - hiện đã có sẵn cho tất cả khách hàng Mỹ. Được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), trợ lý mua sắm ảo này sẽ trả lời các câu hỏi về nhu cầu mua sắm, sản phẩm và so sánh, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt hơn.</p>

<p>Công cụ này sẽ được tích hợp vào cổng thông tin khách hàng của Amazon, cung cấp quyền truy cập vào danh mục sản phẩm đầy đủ, đánh giá của khách hàng và câu hỏi - trả lời của cộng đồng. Phiên bản hiện tại của trợ lý này vẫn chỉ có sẵn trong bản beta dành cho người dùng ứng dụng tại Mỹ và chưa thể truy cập qua phiên bản web.</p>

<h3>2. Khả năng của Rufus</h3>

<p>Trong một bài đăng trên blog của Amazon, công ty ca ngợi tác động rộng rãi của Rufus cho đến nay:</p>

<blockquote>
  <p>Kể từ khi giới thiệu Rufus, chúng tôi rất vui mừng khi được nghe trực tiếp từ khách hàng về cách Rufus đã giúp họ với các câu hỏi mua sắm đa dạng và cụ thể, và mọi thứ ở giữa. Khách hàng đã đặt ra hàng chục triệu câu hỏi cho Rufus, và chúng tôi đánh giá cao phản hồi của họ cho đến nay. Vì vậy, hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về một số khả năng của Rufus và các loại truy vấn mà giải pháp này đang hỗ trợ khách hàng.</p>
</blockquote>

<p>Amazon đã chia sẻ một số loại truy vấn phổ biến nhất mà Rufus đang xử lý:</p>

<ul>
  <li>Hiểu chi tiết sản phẩm và nghe những gì khách hàng khác nói</li>
  <li>Nhận đề xuất sản phẩm</li>
  <li>So sánh các lựa chọn</li>
  <li>Nhận cập nhật sản phẩm mới nhất</li>
  <li>Truy cập đơn hàng hiện tại và đơn hàng đã qua</li>
  <li>Trả lời các câu hỏi không liên quan rõ ràng đến mua sắm</li>
</ul>

<p>Vấn đề của người mua sắm thường là khó khăn trong việc lựa chọn sản phẩm tốt nhất, cho dù là vì sở thích, sự kiện hay lý do đạo đức. Thay vì phải sàng lọc qua vô số kết quả tìm kiếm trên web, người dùng có thể đặt câu hỏi trực tiếp trong ứng dụng, chẳng hạn như 'Sản phẩm làm đẹp sạch là gì?' hoặc 'Tôi cần gì cho việc chơi gôn trong thời tiết lạnh?'.</p>

<p>Rufus sẽ sau đó đề xuất các danh mục sản phẩm, cung cấp thông tin hữu ích và chia sẻ các câu hỏi liên quan từ người mua sắm khác. Ngoài việc đơn giản hóa việc lọc sản phẩm, Rufus cũng đưa ra các đề xuất độc đáo như 'Tôi nên mua gì cho bạn trai của tôi nhân dịp sinh nhật 30 tuổi?' cũng như cho phép khách hàng đặt câu hỏi cụ thể về sản phẩm, chẳng hạn như 'Áo khoác này có giặt máy được không?' hoặc 'Máy khoan không dây này có dễ cầm nắm không?'.</p>

<p>Sử dụng dữ liệu từ đánh giá của khách hàng và câu hỏi - trả lời, Rufus cung cấp câu trả lời và đề xuất chính xác.</p>

<h3>3. Rufus so với các trợ lý ảo khác</h3>

<p>Với sự hiện diện của Alexa và Siri như những người chơi chính trong không gian trợ lý ảo, Rufus sẽ cần phải tự phân biệt mình để cạnh tranh với các đối thủ cạnh tranh.</p>

<h3>4. Amazon Connect: Samsung chọn Amazon làm nhà cung cấp trung tâm liên lạc</h3>

<p>Đầu tháng này, Amazon Connect đã đạt được một thỏa thuận quan trọng khi được chọn là nhà cung cấp trung tâm liên lạc mới của Samsung. Nhà cung cấp công nghệ của Hàn Quốc quyết định chuyển đổi nhà cung cấp CCaaS sau khi gặp phải các vấn đề với giải pháp lai trước đó, bao gồm báo cáo không đầy đủ, dữ liệu bị thiếu, lựa chọn giọng nói AI hạn chế và định tuyến không linh hoạt.</p>

<p>Nhằm tận dụng công nghệ đám mây và tốc độ phát triển nhanh chóng của CCaaS, Samsung đã hợp tác với đối tác lâu năm Teleperformance để tìm kiếm một nhà cung cấp mới, với mô hình định giá linh hoạt của AWS là yếu tố chính trong quyết định này.</p>

<p>Trong quá trình lựa chọn, Samsung đã đánh giá ba nhà cung cấp CCaaS tiềm năng nhưng nhận thấy các mô hình định giá truyền thống của một số nhà cung cấp thiếu minh bạch về chức năng và chi phí.</p>

<h3>5. Amazon Q: Trợ lý mới cho Amazon Connect</h3>

<p>Trong một tin tức khác về Amazon Connect, AWS đã giới thiệu một tính năng hướng dẫn từng bước mới cho trợ lý cộng tác viên của mình trên nền tảng CCaaS. Được đặt tên là Amazon Q, trợ lý này hiện cung cấp các đề xuất theo thời gian thực dựa trên các truy vấn cụ thể của khách hàng bằng cách phân tích các tương tác trực tiếp. Nó xác định ý định của khách hàng và chủ động cung cấp các hướng dẫn phù hợp cho đại lý, nhằm mục tiêu giảm thời gian xử lý, cải thiện tỷ lệ giải quyết liên lạc đầu tiên và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.</p>

<p>Trước đây, các đại lý phải tự chọn hướng dẫn, nhưng bản cập nhật mới đã tự động hóa quy trình này. Điều này dựa trên các hướng dẫn được cung cấp vào năm ngoái, bao gồm xác định khách hàng, nhận biết ý định, giải quyết vấn đề và xử lý sau cuộc gọi.</p>

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm AI Rufus cho khách hàng Mỹ

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm AI Rufus cho khách hàng Mỹ Mục lục: Rufus: Trợ lý mua sắm AI của Amazon Khả năng của Rufus Rufus s...

tháng 7 17, 2024

Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa?

<html>
<head>
  <title>Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa?</title>
</head>
<body>

<h1>Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa?</h1>

<h2>Mục lục</h2>
<ul>
  <li><a href="#mark-zuckerberg">Mark Zuckerberg và tầm nhìn về chatbot đa dạng</a></li>
  <li><a href="#chatbot-chuyen-biet">Sự trỗi dậy của chatbot chuyên biệt</a></li>
  <li><a href="#thu-nghiem-chatbot">Thử nghiệm chatbot: Dialect Decoder và Science Experiment Sidekick</a></li>
  <li><a href="#kha-nang-thich-nghi">Khả năng thích nghi của chatbot: Giữ vững mục tiêu trong mọi hoàn cảnh</a></li>
  <li><a href="#chatbot-xu-ly-rac-thong-tin">Chatbot - Công cụ xử lý rác thông tin?</a></li>
  <li><a href="#tam-quan-trong-lang-nghe">Tầm quan trọng của khả năng lắng nghe</a></li>
</ul>

<h2 id='mark-zuckerberg'>Mark Zuckerberg và tầm nhìn về chatbot đa dạng</h2>

<p>Mark Zuckerberg, CEO của Meta, tin rằng tương lai của AI nằm ở việc phát triển nhiều chatbot với các cá tính và mục tiêu khác nhau. Thay vì một chatbot vạn năng như ChatGPT hay Gemini, Zuckerberg ủng hộ việc tạo ra nhiều chatbot chuyên biệt, phục vụ các nhu cầu đa dạng của người dùng.</p>

<h2 id='chatbot-chuyen-biet'>Sự trỗi dậy của chatbot chuyên biệt</h2>

<p>Meta đang thử nghiệm một công cụ gọi là AI Studio, cho phép người dùng tự thiết kế chatbot. Zuckerberg dự đoán rằng các nhà sáng tạo và doanh nghiệp sẽ tận dụng công cụ này để tạo ra chatbot dành riêng cho fan hâm mộ hay khách hàng của họ.</p>

<h2 id='thu-nghiem-chatbot'>Thử nghiệm chatbot: Dialect Decoder và Science Experiment Sidekick</h2>

<p>Để kiểm tra ý tưởng của Zuckerberg, tác giả bài báo đã thử nghiệm hai chatbot: Dialect Decoder, chuyên giải mã tiếng lóng, và Science Experiment Sidekick, trợ lý cho các thí nghiệm khoa học. Kết quả cho thấy, Dialect Decoder không thể trả lời chính xác những câu hỏi phức tạp, trong khi Science Experiment Sidekick có thể thích nghi với những câu hỏi kỳ quặc và vẫn giữ vững mục tiêu của mình.</p>

<h2 id='kha-nang-thich-nghi'>Khả năng thích nghi của chatbot: Giữ vững mục tiêu trong mọi hoàn cảnh</h2>

<p>Chatbot ngày nay dễ bị lôi kéo vào những tình huống ngớ ngẩn. Tuy nhiên, chúng cũng thể hiện khả năng thích nghi đáng kể. Trong ví dụ về Science Experiment Sidekick, chatbot đã xử lý một câu chuyện phi lý về việc chết trong một vụ phóng bằng máy phóng và vẫn giữ vững chủ đề về các thí nghiệm khoa học.</p>

<h2 id='chatbot-xu-ly-rac-thong-tin'>Chatbot - Công cụ xử lý rác thông tin?</h2>

<p>Chatbot chuyên biệt có thể giỏi hơn trong việc xử lý những câu hỏi rác - những câu hỏi không liên quan hoặc thiếu logic - so với những chatbot chung chung, vốn dễ rơi vào vòng xoáy ảo giác. Chatbot như một nhân viên trực tuyến, luôn sẵn sàng đối mặt với những yêu cầu kỳ lạ từ người dùng.</p>

<h2 id='tam-quan-trong-lang-nghe'>Tầm quan trọng của khả năng lắng nghe</h2>

<p>Tương lai của AI không chỉ là khả năng nói hay suy luận, mà còn là khả năng lắng nghe. Chatbot đang ngày càng tiến bộ trong việc giả vờ lắng nghe người dùng, như một nhân viên dịch vụ khách hàng, một người bạn hay một người cố vấn.</p>

<p>Mặc dù chatbot chuyên biệt chưa thể đạt đến trình độ trí thông minh nhân tạo mạnh, nhưng chúng đang đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ. Khả năng xử lý rác thông tin và khả năng lắng nghe là những điểm mạnh của chatbot chuyên biệt, hứa hẹn một tương lai đầy tiềm năng cho công nghệ AI.</p>

</body>
</html>

Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa?

Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa? Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa? Mục lục Mark Zucke...

tháng 7 17, 2024

Tương lai của công việc: Liệu AI Chatbots có thể trở thành Nhân viên chính thức?

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Tương lai của công việc: Liệu AI Chatbots có thể trở thành Nhân viên chính thức?</title>
</head>
<body>
    <h1>Tương lai của công việc: Liệu AI Chatbots có thể trở thành Nhân viên chính thức?</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ol>
        <li><a href="#sự-ra-đời-của-nhân-viên-ai">Sự ra đời của Nhân viên AI</a></li>
        <li><a href="#ai-trong-lĩnh-vực-nhân-sự">AI trong lĩnh vực Nhân sự</a></li>
        <li><a href="#những-lo-ngại-về-việc-tích-hợp-ai">Những lo ngại về việc tích hợp AI</a></li>
        <li><a href="#kết-luận">Kết luận</a></li>
    </ol>

<h2 id='sự-ra-đời-của-nhân-viên-ai'>1. Sự ra đời của Nhân viên AI</h2>
    <p>Lattice, một nhà cung cấp công nghệ nhân sự, đã giới thiệu khái niệm nhân viên kỹ thuật số, với ý tưởng tạo hồ sơ nhân viên cho các AI chatbot và đưa chúng vào cấu trúc tổ chức. Giám đốc điều hành của Lattice, Sarah Franklin, đã tuyên bố trong một bài đăng trên blog của công ty rằng: Trong nền tảng nhân sự của Lattice, 'nhân viên kỹ thuật số' sẽ được tuyển dụng, đào tạo và giao nhiệm vụ, đánh giá hiệu suất, quyền truy cập hệ thống phù hợp và thậm chí là một người quản lý có trách nhiệm. Cũng giống như bất kỳ người nào khác.</p>
    <p>Phương pháp này nhằm tích hợp AI vào lực lượng lao động một cách có trách nhiệm, quản lý nhân viên ảo với sự minh bạch và trách nhiệm.</p>
    <p>Tuy nhiên, ý tưởng coi AI chatbot như nhân viên đã nhận được nhiều phản ứng trái chiều trực tuyến. Một số người lập luận rằng điều này thiếu tôn trọng đối với nhân viên con người và đơn giản hóa sự phức tạp của công việc của con người. Điều này làm nổi bật những cân nhắc về đạo đức và thực tiễn liên tục xung quanh việc tích hợp AI trong nơi làm việc.</p>
    <p>Franklin đã phản hồi lại sự phản đối, trong một cập nhật cho bài đăng trên blog ba ngày sau đó, nói rằng: Sự đổi mới này đã tạo ra rất nhiều cuộc thảo luận và câu hỏi mà chưa có câu trả lời. Cô ấy nói thêm: Chúng tôi mong muốn tiếp tục hợp tác với khách hàng của mình trong việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm, nhưng sẽ không theo đuổi thêm 'nhân viên kỹ thuật số' trong sản phẩm.</p>

<h2 id='ai-trong-lĩnh-vực-nhân-sự'>2. AI trong lĩnh vực Nhân sự</h2>
    <p>AI chatbot có khả năng tự động hóa nhiều nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cải thiện hiệu quả và cho phép nhân viên con người tập trung vào công việc chiến lược hơn. AI có thể phân tích sơ yếu lý lịch, xác định ứng viên đủ tiêu chuẩn và thực hiện sàng lọc ban đầu, hợp lý hóa quy trình tuyển dụng. AI chatbot có thể tự động hóa quy trình lên lịch phỏng vấn, giảm bớt gánh nặng hành chính.</p>
    <p>Công nghệ này có thể cập nhật và duy trì hồ sơ nhân viên, tự động hóa các nhiệm vụ thanh toán tiền lương chung. Nó có thể xử lý nhiều khía cạnh của quản lý phúc lợi và theo dõi các yêu cầu nghỉ phép của nhân viên. AI có thể hướng dẫn nhân viên mới trải qua các thủ tục giấy tờ và nhập ngũ cần thiết, cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp.</p>
    <p>AI chatbot có thể cung cấp cho nhân viên các tùy chọn tự phục vụ để truy cập thông tin nhân sự và gửi yêu cầu. Nó có thể giúp đảm bảo tuân thủ các quy định về nhân sự và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn. Phần mềm này có thể phân tích các số liệu hiệu suất và cung cấp thông tin chi tiết cho đánh giá. AI có thể cá nhân hóa và đề xuất các chương trình đào tạo dựa trên nhu cầu cá nhân và mục tiêu nghề nghiệp của nhân viên. Nó có thể tạo điều kiện thuận lợi cho cơ chế phản hồi và phân tích mức độ hài lòng của nhân viên.</p>
    <p>AI chatbot có thể tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu nhân sự để hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược. Bằng cách tự động hóa những nhiệm vụ hàng ngày, nhàm chán này, AI cho phép các chuyên gia nhân sự và thu hút tài năng tập trung vào các sáng kiến chiến lược phức tạp hơn, đòi hỏi sự phán đoán và sáng tạo của con người. Sự thay đổi này cho phép các nhóm nhân sự tạo thêm giá trị cho tổ chức của họ bằng cách tập trung vào các lĩnh vực như chiến lược tài năng, phát triển tổ chức và nâng cao trải nghiệm nhân viên.</p>

<h2 id='những-lo-ngại-về-việc-tích-hợp-ai'>3. Những lo ngại về việc tích hợp AI</h2>
    <p>Nỗi sợ trở nên lỗi thời là mối lo ngại ngày càng tăng trong lực lượng lao động, với tiềm năng của AI thay thế hoặc giảm bớt một số công việc. Các trợ lý AI dự kiến sẽ trở nên tinh vi hơn và có khả năng xử lý tự động các nhiệm vụ phức tạp, càng được đào tạo nhiều. Xu hướng này có khả năng tiếp tục, với AI chatbot có khả năng đảm nhận nhiều vai trò trước đây được thực hiện bởi con người.</p>
    <p>Giám đốc điều hành của Lattice thừa nhận trong bài đăng trên blog: Sự tiến hóa trong AI mang lại cả cơ hội và thách thức. Với đôi mắt sáng suốt, ý tưởng về nhân viên AI, hay 'nhân viên kỹ thuật số', không phải là điều hoàn toàn thoải mái. Sự xuất hiện chắc chắn của những nhân viên kỹ thuật số này đặt ra những câu hỏi quan trọng về việc tích hợp, đo lường và tác động của họ đối với công việc của con người. Và nhiều câu hỏi trong số đó không có câu trả lời rõ ràng hoặc tiền lệ.</p>
    <p>Franklin tiếp tục: Thuê một nhân viên kỹ thuật số có ý nghĩa gì? Họ được nhập ngũ như thế nào? Họ được đo lường như thế nào? Điều này có ý nghĩa gì đối với công việc của tôi? Đối với công việc trong tương lai của con cái chúng ta? Họ có chia sẻ các giá trị của chúng ta hay đó là sự nhân hóa AI?</p>
    <p>Ngân hàng đầu tư Goldman Sachs đã dự đoán trong một báo cáo năm 2023 rằng lực lượng lao động ở Hoa Kỳ và Châu Âu sẽ bị đảo lộn, với 300 triệu việc làm bị mất hoặc giảm sút do công nghệ phát triển nhanh chóng này.</p>
    <p>Trong một cuộc khảo sát do ResumeBuilder thực hiện, 37% lãnh đạo doanh nghiệp tiết lộ rằng họ đã bắt đầu thay thế nhân viên bằng AI. Gần một nửa (44%) những người được hỏi là giám đốc điều hành cho biết họ dự đoán sẽ có thêm việc làm bị cắt giảm vào năm 2024 do hiệu quả của AI.</p>

<h2 id='kết-luận'>4. Kết luận</h2>
    <p>Sự xuất hiện của AI chatbot như nhân viên kỹ thuật số đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai của công việc. Trong khi AI có tiềm năng tự động hóa các nhiệm vụ và cải thiện hiệu quả, nó cũng đặt ra những thách thức về đạo đức và thực tiễn liên quan đến việc thay thế công việc của con người và tác động đến thị trường lao động.</p>
    <p>Cần có những cuộc thảo luận cẩn thận và những nỗ lực hợp tác để đảm bảo rằng việc tích hợp AI vào nơi làm việc được thực hiện một cách có trách nhiệm,  đảm bảo lợi ích của tất cả các bên liên quan.</p>

Tương lai của công việc: Liệu AI Chatbots có thể trở thành Nhân viên chính thức?

Tương lai của công việc: Liệu AI Chatbots có thể trở thành Nhân viên chính thức? Tương lai của công việc: Liệu AI C...

tháng 7 17, 2024

AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi?

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi?</title>
    <style>
        body {
            font-family: sans-serif;
        }

h1, h2 {
            text-align: center;
        }

h2 {
            margin-top: 30px;
        }

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

li {
            margin-bottom: 10px;
        }

.content {
            margin: 20px;
        }

.image {
            text-align: center;
            margin-top: 20px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi?</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li>Sự trỗi dậy của chatbot sức khỏe tâm thần</li>
        <li>Lợi ích tiềm năng và những hạn chế của AI</li>
        <li>Thực trạng và cảnh báo từ các chuyên gia</li>
        <li>Vai trò của con người trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần</li>
    </ul>

<div class='content'>
        <h2>1. Sự trỗi dậy của chatbot sức khỏe tâm thần:</h2>
        <p>Trong bối cảnh thiếu hụt nhân lực y tế tâm thần toàn cầu, các ứng dụng AI chatbot đang nổi lên như một giải pháp tiềm năng. Những chatbot này cung cấp dịch vụ tư vấn tự động, cho phép người dùng tiếp cận với liệu pháp nhận thức hành vi (CBT) - một phương pháp điều trị tâm lý đã được chứng minh hiệu quả trong việc xác định và thay đổi các mô hình suy nghĩ tiêu cực.</p>

<h2>2. Lợi ích tiềm năng và những hạn chế của AI:</h2>
        <p>AI được kỳ vọng sẽ mang lại những lợi ích đáng kể cho ngành y tế tâm thần như:</p>
        <ul>
            <li><strong>Tăng khả năng tiếp cận:</strong> AI có thể giúp giảm bớt gánh nặng về chi phí và rào cản xã hội, giúp nhiều người tiếp cận được với dịch vụ chăm sóc sức khỏe tâm thần.</li>
            <li><strong>Tăng cường sự hỗ trợ:</strong> AI có thể cung cấp hỗ trợ liên tục, theo dõi bệnh nhân, dự đoán nhu cầu hỗ trợ và đưa ra biện pháp điều trị kịp thời.</li>
            <li><strong>Cải thiện hiệu quả điều trị:</strong> AI có thể phân tích dữ liệu từ các buổi tư vấn để dự đoán kết quả điều trị và mức độ hài lòng của bệnh nhân.</li>
        </ul>
        <p>Tuy nhiên, AI cũng có những hạn chế đáng kể:</p>
        <ul>
            <li><strong>Thiếu kỹ năng và kinh nghiệm:</strong> AI chatbot thiếu kỹ năng, đào tạo và kinh nghiệm của các chuyên viên tâm lý, đặc biệt là trong việc xử lý những tình huống phức tạp và cảm xúc.</li>
            <li><strong>Rủi ro tiềm ẩn:</strong> AI có thể đưa ra những lời khuyên không chính xác, thậm chí gây hại, như trường hợp chatbot khuyến khích tự tử hoặc đưa ra lời khuyên ăn kiêng nguy hiểm.</li>
        </ul>

<h2>3. Thực trạng và cảnh báo từ các chuyên gia:</h2>
        <p>Nhiều chuyên gia cảnh báo về việc coi AI như một giải pháp toàn diện cho vấn đề sức khỏe tâm thần.</p>
        <ul>
            <li>Estelle Smith, một nhà nghiên cứu khoa học máy tính, đã trải nghiệm trực tiếp sự hạn chế của chatbot Woebot khi nó đưa ra lời khuyên nguy hiểm trong tình huống cô chia sẻ về việc leo núi và nhảy xuống vực.</li>
            <li>Richard Lewis, một chuyên viên tư vấn và trị liệu tâm lý, cho biết chatbot Woebot không thể nắm bắt được những sắc thái tinh tế trong quá trình trị liệu, thậm chí còn cố gắng loại bỏ cảm xúc trong các phản hồi của ông.</li>
        </ul>

<h2>4. Vai trò của con người trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần:</h2>
        <p>Mặc dù AI có thể đóng vai trò hỗ trợ trong việc chăm sóc sức khỏe tâm thần, vai trò của con người vẫn là vô cùng quan trọng.</p>
        <ul>
            <li>AI chatbot có thể là bước khởi đầu lý tưởng trong hành trình chăm sóc sức khỏe tâm thần, tuy nhiên không nên coi chúng là giải pháp duy nhất.</li>
            <li>Các chuyên viên tâm lý cần tiếp tục đóng vai trò chính trong việc hỗ trợ, đồng cảm, tạo mối quan hệ tin tưởng và giúp bệnh nhân khám phá, tích hợp và tìm kiếm ý nghĩa trong cảm xúc của họ.</li>
        </ul>
        <p>Sự kết hợp giữa AI và con người có thể tạo ra một hệ thống chăm sóc sức khỏe tâm thần toàn diện, hiệu quả hơn. Tuy nhiên, việc phát triển và ứng dụng AI cần được thực hiện một cách có trách nhiệm, đặt con người lên hàng đầu và đảm bảo sự an toàn, hiệu quả cho người dùng.</p>
    </div>
    <div class='image'>
        <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
    </div>
</body>
</html>

AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi?

AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi? AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi? Mục lục: ...

tháng 7 17, 2024

Google Sử Dụng Robot để Trình Diễn Khả Năng của Mô Hình AI Gemini

<h2>Google Sử Dụng Robot để Trình Diễn Khả Năng của Mô Hình AI Gemini</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Robot từ Everybody Robots Division</li>
  <li>Sử Dụng Vision Language Models (VLMs)</li>
  <li>Ví Dụ về Khả Năng của Robot</li>
  <li>Kết Luận</li>
</ol>

<p>Google đã tìm ra một cách mới để thể hiện khả năng của mô hình AI Gemini thông qua việc sử dụng robot. Robot này từng thuộc về Everybody Robots Division, một bộ phận đã bị đóng cửa vào năm ngoái. Tuy nhiên, những con robot này vẫn còn tồn tại và Google đã quyết định sử dụng chúng để trình diễn Gemini.</p>

<h3>1. Robot từ Everybody Robots Division</h3>
<p>Google đã trang bị cho một trong những robot này một chiếc nơ màu vàng và sử dụng Gemini để dạy robot cách phản hồi các lệnh và di chuyển trong văn phòng của DeepMind.</p>

<h3>2. Sử Dụng Vision Language Models (VLMs)</h3>
<p>Để đạt được điều này, Google đã sử dụng các mô hình ngôn ngữ thị giác (VLMs). VLMs được đào tạo dựa trên hình ảnh và video cùng với văn bản, cho phép chúng trả lời các câu hỏi và thực hiện các nhiệm vụ cần đến khả năng nhận thức.</p>

<h3>3. Ví Dụ về Khả Năng của Robot</h3>
<p>Trong một video, nhân viên Google yêu cầu robot đưa anh ta đến một nơi để vẽ. Robot trả lời rằng nó cần một phút để suy nghĩ, sau đó đưa nhân viên đến bảng trắng.</p>

<p>Trong một video khác, robot được yêu cầu làm theo hướng dẫn trên bảng trắng, nơi một bản đồ hiển thị hướng dẫn để đến Khu vực Xanh. Robot làm theo hướng dẫn để đến khu vực thử nghiệm robot và tuyên bố: Tôi đã làm theo hướng dẫn trên bảng trắng thành công.</p>

<h3>4. Kết Luận</h3>
<p>Việc Google sử dụng robot để trình diễn khả năng của Gemini cho thấy tiềm năng to lớn của VLMs trong việc tạo ra các robot thông minh hơn và có khả năng tương tác với môi trường xung quanh.</p>

Google Sử Dụng Robot để Trình Diễn Khả Năng của Mô Hình AI Gemini

Google Sử Dụng Robot để Trình Diễn Khả Năng của Mô Hình AI Gemini Mục lục: Robot từ Everybody Robots Division Sử Dụng Vision Langua...

tháng 7 17, 2024

Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh

<html>
<head>
  <title>Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh</title>
</head>
<body>
  <h1>Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li>Cách mạng robot thông minh</li>
    <li>Gemini AI: Mở ra khả năng mới cho robot</li>
    <li>Khả năng nhận thức và xử lý thông tin của robot Gemini AI</li>
    <li>Thách thức và tương lai của robot Gemini AI</li>
  </ol>
  <h3>Cách mạng robot thông minh</h3>
  <p>Google DeepMind đang thay đổi cách chúng ta nhìn nhận về robot bằng cách trang bị cho chúng trí thông minh nhân tạo (AI) tiên tiến. Mới đây, nhóm DeepMind đã giới thiệu Gemini 1.5 Pro, một AI mạnh mẽ hứa hẹn mang đến khả năng tương tác và điều hướng giống con người cho robot.</p>
  <h3>Gemini AI: Mở ra khả năng mới cho robot</h3>
  <p>Gemini AI, với khả năng xử lý ngữ cảnh dài, cho phép robot hiểu rõ môi trường xung quanh. Bằng cách cho robot xem những đoạn video chi tiết về các không gian khác nhau - như nhà ở hoặc văn phòng - DeepMind đã tạo điều kiện cho robot học cách nhận biết và ghi nhớ các đối tượng và bố cục không gian.</p>
  <h3>Khả năng nhận thức và xử lý thông tin của robot Gemini AI</h3>
  <p>Kết quả là, robot được trang bị Gemini AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với hiệu quả đáng kinh ngạc. Ví dụ, robot có thể trở thành người dẫn đường cá nhân, tìm kiếm ổ cắm điện khi phát hiện điện thoại cần sạc, hoặc giúp bạn tìm bảng trắng khi bạn muốn vẽ gì đó.</p>
  <p>Trong các thử nghiệm, robot Gemini AI đã đạt được tỷ lệ thành công lên tới 90% trong việc thực hiện hơn 50 hướng dẫn khác nhau trong một khu vực rộng 9.000 feet vuông.</p>
  <p>Sự khác biệt rõ ràng giữa robot Gemini AI với các thế hệ trước là khả năng suy luận và giải quyết vấn đề. Ví dụ, khi được yêu cầu tìm nơi sạc điện thoại, robot có thể truy xuất thông tin từ video ban đầu để dẫn người dùng đến trạm sạc.</p>
  <p>Một ví dụ ấn tượng khác là khi người dùng hỏi robot về việc có thêm đồ uống hay không sau khi đã sử dụng hết một số lon Coke. Robot, dựa vào khả năng phân tích ngữ cảnh phức tạp của Gemini AI, hiểu rằng cần phải đến tủ lạnh, kiểm tra số lượng Coke còn lại, và báo cáo lại cho người dùng. Điều này chứng minh robot không chỉ có khả năng điều hướng mà còn có khả năng hiểu và xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước.</p>
  <h3>Thách thức và tương lai của robot Gemini AI</h3>
  <p>Mặc dù robot Gemini AI đã đạt được những tiến bộ đáng kể, vẫn còn những thách thức cần giải quyết. Thời gian xử lý, mặc dù đã được cải thiện, vẫn là một hạn chế. Hơn nữa, môi trường kiểm tra được kiểm soát có thể không phản ánh đầy đủ sự phức tạp và không thể đoán trước của môi trường thực tế.</p>
  <p>Tuy nhiên, DeepMind đang nỗ lực cải thiện và tối ưu hóa hệ thống. Theo một nhà nghiên cứu chính, Chúng tôi dự định tiếp tục nghiên cứu và nâng cao tốc độ xử lý và khả năng xử lý các vấn đề phức tạp của robot. Điều này cho thấy quá trình thử nghiệm, học hỏi và tinh chỉnh liên tục, là chìa khóa cho sự phát triển đỉnh cao của AI.</p>
  <p>Với khả năng điều hướng trong môi trường văn phòng bận rộn hoặc tìm kiếm những vật dụng cần thiết trong nhà, robot Gemini AI đang mở đường cho robot thông minh và linh hoạt hơn. Sự tiến bộ của Google DeepMind đặt ra một tiêu chuẩn mới, báo hiệu kỷ nguyên biến đổi của môi trường sống và làm việc được hỗ trợ bởi AI.</p>
  <p>Giữa ranh giới ngày càng mờ nhạt giữa khả năng con người và sự chính xác của robot, tiềm năng của robot được hỗ trợ bởi Gemini AI là vô hạn. Chúng vẫn cần một số điều chỉnh, nhưng lời hứa mà chúng mang lại là vô cùng to lớn. Chúng mang đến cái nhìn thoáng qua về một tương lai nơi robot thông minh không chỉ là trợ lý, mà là một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh

Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh Mục lục: Cách mạng robot t...

tháng 7 17, 2024

Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide</title>
  <style>
    body {
      font-family: Arial, sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 0;
    }
    h1, h2 {
      text-align: center;
    }
    h1 {
      font-size: 2.5rem;
      margin-top: 2rem;
      margin-bottom: 1rem;
    }
    h2 {
      font-size: 1.5rem;
      margin-top: 1rem;
      margin-bottom: 0.5rem;
    }
    ul {
      list-style: none;
      padding: 0;
    }
    li {
      margin-bottom: 1rem;
    }
    p {
      text-align: justify;
      line-height: 1.6;
      margin-bottom: 1rem;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide</h1>
  <h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li>
      <h2>1. Google Vids: Tạo video dễ dàng như tạo slide</h2>
      <p>Google đang giới thiệu ứng dụng năng suất mới của mình, Vids, trong Workspace Labs. Ý tưởng của Google Vids là nếu bạn có thể tạo slide, bạn có thể tạo video trong Vids. Được công bố vào tháng 4, Vids cho phép người dùng thêm tài liệu, slide, thuyết minh bằng giọng nói và video ghi hình vào một dòng thời gian để tạo video trình bày, chia sẻ với đồng nghiệp. Việc cung cấp Vids trong bản xem trước của Workspace Labs cho phép quản trị viên Workspace chọn người dùng để thử nghiệm trình tạo video AI này.</p>
    </li>
    <li>
      <h2>2. Cách hoạt động của Google Vids</h2>
      <p>Google Vids cho phép người dùng tạo video trình bày bằng cách mô tả những gì họ muốn Gemini tạo, sau đó cho phép chỉnh sửa video sau đó. Người dùng có thể thêm nội dung từ tài liệu, slide, ghi âm giọng nói, hoặc video được ghi hình vào dòng thời gian của Vids.</p>
    </li>
    <li>
      <h2>3. Khác biệt với các công cụ AI khác</h2>
      <p>Mặc dù có thể tạo video trong Vids, nó không giống với các công cụ AI như Sora của OpenAI, có thể tạo cảnh quay chân thực từ lời nhắc. Thay vào đó, Vids tập trung vào việc tạo video trình bày bằng cách mô tả nội dung và cho phép người dùng điều chỉnh video sau đó.</p>
    </li>
    <li>
      <h2>4. Các tính năng nổi bật của Google Vids</h2>
      <ul>
        <li>
          <h3>Tạo video tự động</h3>
          <p>Vids sử dụng Gemini để tự động chèn cảnh quay, tạo kịch bản và thậm chí thêm giọng đọc AI cho video trình bày mà không cần người dùng phải nói một lời nào.</p>
        </li>
        <li>
          <h3>Sử dụng mẫu</h3>
          <p>Người dùng có thể bắt đầu bản nháp video trình bày bằng cách sử dụng một trong nhiều mẫu có sẵn.</p>
        </li>
        <li>
          <h3>Nội dung miễn phí bản quyền</h3>
          <p>Google Vids cung cấp nội dung miễn phí bản quyền để nâng cao video trình bày.</p>
        </li>
      </ul>
    </li>
    <li>
      <h2>5. Kết luận</h2>
      <p>Google Vids là một công cụ tiện ích cho phép người dùng tạo video trình bày chuyên nghiệp một cách dễ dàng. Với khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp như chèn cảnh quay, tạo kịch bản và thêm giọng đọc AI, Google Vids giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho người dùng.</p>
    </li>
  </ul>
  <img alt="Google Vids Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide

Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide Mục lục...

tháng 7 17, 2024

Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi?

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi?</title>
</head>
<body>

<h2>Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi?</h2>

<h3>Mục lục</h3>
  <ol>
    <li><a href="#openai">OpenAI và cuộc đua hợp tác</a></li>
    <li><a href="#loi-ich-openai">Lợi ích cho OpenAI</a></li>
    <li><a href="#loi-ich-reddit">Lợi ích cho Reddit</a></li>
    <li><a href="#quyen-rieng-tu">Vấn đề về quyền riêng tư và dữ liệu</a></li>
    <li><a href="#phan-ung-nguoi-dung">Phản ứng của người dùng Reddit</a></li>
    <li><a href="#chia-se-loi-nhuan">Khả năng chia sẻ lợi nhuận</a></li>
    <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
  </ol>

<h3 id='openai'>1. OpenAI và cuộc đua hợp tác:</h3>
  <p>Công ty OpenAI, nhà phát triển ChatGPT, đang tích cực ký kết các thỏa thuận hợp tác độc quyền với nhiều công ty lớn, với hơn 30 giao dịch được thực hiện kể từ năm 2021. Danh sách các đối tác bao gồm Google, Microsoft, Salesforce và các cơ quan truyền thông như Associated Press. Tuy nhiên, hợp tác được công bố vào tháng 5 với Reddit đã thu hút sự chú ý của giáo sư tiếp thị Pinar Yildirim thuộc Wharton, người chuyên nghiên cứu về truyền thông xã hội và ảnh hưởng của nó lên xã hội.</p>

<h3 id='loi-ich-openai'>2. Lợi ích cho OpenAI:</h3>
  <p>Hợp tác cho phép OpenAI đào tạo ChatGPT dựa trên nội dung do người dùng Reddit tạo ra, điều này có thể mang lại lợi ích cho cả hai bên. OpenAI có được kho dữ liệu đối thoại của con người cần thiết để làm cho trí tuệ nhân tạo của mình trở nên tự nhiên hơn, trong khi Reddit nhận được nguồn thu cần thiết để duy trì hoạt động cho nền tảng, vốn khó kiếm lời từ quảng cáo.</p>

<h3 id='loi-ich-reddit'>3. Lợi ích cho Reddit:</h3>
  <p>Giáo sư Yildirim nhận định: Reddit là một nơi tự hào về việc có những cuộc trò chuyện tự nhiên, hữu cơ, không bị thổi phồng hay bị các thực thể thương mại làm gián đoạn. Hợp tác này mang đến cơ hội to lớn cho Reddit, điều này đã được phản ánh trong giá cổ phiếu của công ty, tăng 13% sau thông báo. Theo Reuters, thỏa thuận này có thể mang lại từ 50 đến 60 triệu đô la mỗi năm cho nền tảng và đưa công ty vào quỹ đạo tăng vốn hóa thị trường lên 1,2 tỷ đô la.</p>

<h3 id='quyen-rieng-tu'>4. Vấn đề về quyền riêng tư và dữ liệu:</h3>
  <p>Bên cạnh lợi nhuận, hợp tác này cũng làm rõ vấn đề thu thập dữ liệu nội dung của OpenAI, vốn trước đây bị mơ hồ. Công ty này đã thu thập dữ liệu công khai trên internet trong một thời gian dài, nhưng luôn có những câu hỏi về quyền riêng tư, bản quyền và cách thông tin đó được sử dụng. Reddit đã công bố Chính sách Nội dung Công khai, nêu rõ cách nội dung của người dùng Reddit được bảo vệ. Tuy nhiên, giáo sư Yildirim cho biết phần lớn mọi người không biết rằng những gì họ đăng trực tuyến có thể được sử dụng lại, đôi khi theo những cách họ không đồng ý.</p>

<h3 id='phan-ung-nguoi-dung'>5. Phản ứng của người dùng Reddit:</h3>
  <p>Giáo sư Yildirim cho biết việc theo dõi phản ứng của người dùng Reddit đối với thỏa thuận này sẽ rất thú vị. Stack Overflow, diễn đàn cộng đồng dành cho lập trình viên và nhà phát triển web, đã thực hiện một thỏa thuận tương tự với OpenAI trong năm nay, và một số người dùng đã phản đối bằng cách cố gắng xóa bài đăng của họ khỏi trang web. Họ không muốn câu hỏi và câu trả lời của họ được sử dụng làm dữ liệu để đào tạo ChatGPT.</p>

<h3 id='chia-se-loi-nhuan'>6. Khả năng chia sẻ lợi nhuận:</h3>
  <p>Giáo sư Yildirim cho rằng Reddit và các trang web khác có thể xem xét việc chia sẻ lợi nhuận với người dùng để họ cảm thấy thoải mái hơn về việc nội dung của mình được sử dụng lại. Cách thức này tương tự như các nhà quảng cáo trả tiền cho những người có ảnh hưởng để xác nhận sản phẩm. Bà nói: Tôi không thấy lý do gì mà họ không thể khuyến khích việc tạo nội dung, đặc biệt là về một số chủ đề nhất định. Đổi lại, có lẽ những người dùng này sẽ được giới thiệu vì họ là chuyên gia trong lĩnh vực đó và họ nhận được một cái gì đó từ đó, dù là sự công nhận hay trở thành chuyên gia, hoặc là thu nhập tài chính.</p>

<h3 id='ket-luan'>7. Kết luận:</h3>
  <p>Hợp tác giữa Reddit và OpenAI mang lại lợi ích cho cả hai công ty, nhưng cũng đặt ra những câu hỏi về quyền riêng tư và dữ liệu của người dùng. Phản ứng của người dùng Reddit sẽ là yếu tố quyết định sự thành công của thỏa thuận này. Việc chia sẻ lợi nhuận có thể là một giải pháp để làm hài lòng người dùng và đảm bảo sự bền vững cho hợp tác này trong tương lai.</p>

</body>
</html>

Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi?

Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi? Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi? Mục lục OpenAI và cuộc ...

tháng 7 17, 2024

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI

<h2>Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
  <li><strong>Thực trạng và hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn</strong></li>
  <li><strong>Kết quả nghiên cứu</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>2. Thực trạng và hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn</h3>
<p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4 và Claude đã trải qua quá trình huấn luyện phức tạp để thực hiện các tác vụ phức tạp. Tuy nhiên, nghiên cứu mới đây từ Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo của MIT đã cho thấy những hạn chế của chúng.</p>
<p>Các nhà nghiên cứu đã đưa ra những nhiệm vụ cơ bản, trái ngược với những gì các mô hình này được đào tạo, để đánh giá khả năng ghi nhớ và lập luận của chúng. Họ phát triển các bài toán logic, đánh giá và toán học hoàn toàn mới đối với GPT-4 và Claude nhưng phù hợp với khả năng của chúng.</p>
<p>Kết quả cho thấy, LLMs chỉ có thể thực hiện các tác vụ quen thuộc, nhất quán và không có khả năng tổng quát hóa. Ví dụ, khi được huấn luyện với các bài toán số học, chúng chủ yếu được dạy trong hệ thập phân. Do đó, khi tương tác với người dùng, LLMs tạo ra ấn tượng rằng chúng giỏi toán học. Tuy nhiên, chúng không thể thực hiện tốt trong các hệ cơ số khác.</p>

<h3>3. Kết quả nghiên cứu</h3>
<p>Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng LLMs gặp khó khăn khi giải quyết các bài toán cờ vua được sửa đổi, xác định các nốt nhạc trên đàn hoặc thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến suy luận không gian.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
<p>Mặc dù nghiên cứu này có một số hạn chế vì chỉ thử nghiệm với các nhiệm vụ cụ thể thay vì các vấn đề và thử thách trong cuộc sống thực, nó vẫn cho thấy rằng các mô hình AI không mạnh mẽ như chúng ta nghĩ. Chúng chỉ thực hiện những gì đã được đào tạo và không thể thực hiện tốt nếu được giao các nhiệm vụ không nằm trong phạm vi huấn luyện của chúng.</p>
<p>Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết phải đào tạo các mô hình AI với nhiều loại nhiệm vụ và dữ liệu để nâng cao khả năng tổng quát hóa và thích ứng với các tình huống mới.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI Mục lục: Giới thiệu Thực trạng và hạn chế của mô hình n...

tháng 7 17, 2024

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế

<h2>Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Nghiên Cứu Của Atropos</li>
  <li>Kết Quả Nghiên Cứu</li>
  <li>ChatRWD: Mô Hình Của Atropos</li>
  <li>Giới Hạn Của LLM</li>
  <li>Nhu Cầu Về Dữ Liệu Và Hợp Tác</li>
</ol>
<h3>1. Nghiên Cứu Của Atropos</h3>
<p>Công ty AI chăm sóc sức khỏe Atropos đã công bố một nghiên cứu cho thấy các LLM đa năng như ChatGPT, Claude và Gemini không phù hợp để sử dụng trong việc ra quyết định lâm sàng. Atropos đã tiến hành nghiên cứu đánh giá 5 mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm các LLM đa năng, một mô hình được xây dựng dành riêng cho chăm sóc sức khỏe và mô hình riêng của họ, ChatRWD beta.</p>
<h3>2. Kết Quả Nghiên Cứu</h3>
<p>Nghiên cứu được công bố trên diễn đàn truy cập mở Arxiv đã chỉ ra rằng các LLM đa năng như ChatGPT chỉ cung cấp thông tin liên quan cho các câu hỏi của chuyên gia y tế 2% -10% số lần. Các mô hình ngôn ngữ được xây dựng riêng cho chăm sóc sức khỏe hoạt động tốt hơn, cung cấp thông tin liên quan 24% số lần.  ChatRWD của Atropos hoạt động hiệu quả nhất, cung cấp dữ liệu liên quan 58% số lần.</p>
<h3>3. ChatRWD: Mô Hình Của Atropos</h3>
<p>ChatRWD của Atropos truy vấn dữ liệu và tạo ra câu trả lời dựa trên 160 triệu hồ sơ bệnh nhân ẩn danh có sẵn.  Trong khi các LLM khác chỉ có thể trả lời các câu hỏi mới 0-9% số lần, ChatRWD có thể trả lời 65% số lần.</p>
<h3>4. Giới Hạn Của LLM</h3>
<p>Saraub Gombar, giám đốc y tế của Atropos, giải thích rằng các LLM này có thể trực tiếp trả lời các câu hỏi, nhưng một số thông tin được đưa ra là sai lệch.  Các LLM sử dụng toàn bộ internet làm dữ liệu đào tạo, bao gồm cả Wikipedia và mạng xã hội, điều này có thể dẫn đến thông tin không đáng tin cậy.</p>
<h3>5. Nhu Cầu Về Dữ Liệu Và Hợp Tác</h3>
<p>Gombar cho rằng để có khả năng trả lời 100% các câu hỏi y tế, cần có nhiều dữ liệu hơn, chẳng hạn như thông tin di truyền và dữ liệu về các yếu tố xã hội ảnh hưởng đến sức khỏe. Hiện tại, dữ liệu này đang bị chia cắt và không được kết hợp vào hồ sơ y tế của bệnh nhân.</p>
<p>Để thu thập dữ liệu này, cần phải thay đổi khả năng tương tác giữa các hệ thống và khuyến khích chia sẻ dữ liệu.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế Mục lục: Nghiên Cứu Của Atropos Kết Quả Nghiên Cứu ChatRWD:...

tháng 7 17, 2024

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</title>
</head>
<body>
  <h1>OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</h1>

<h2>Mục Lục:</h2>
  <ol>
    <li><strong>Thách thức trong việc nâng cao hiệu quả huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn</strong></li>
    <li><strong>CriticGPT: Trợ lý AI giúp phát hiện lỗi mã</strong></li>
    <li><strong>Hiệu quả của CriticGPT</strong></li>
    <li><strong>Kết luận</strong></li>
  </ol>

<h3>1. Thách thức trong việc nâng cao hiệu quả huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn</h3>
  <p>Sau khi được huấn luyện ban đầu, các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 sẽ tiếp tục được tinh chỉnh thông qua quá trình học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Quá trình này đòi hỏi các chuyên gia huấn luyện tương tác với hệ thống, chú thích phản hồi cho các câu hỏi khác nhau và đánh giá các phản hồi khác nhau để hệ thống học cách đưa ra phản hồi ưu tiên và tăng độ chính xác.</p>
  <p>Tuy nhiên, khi hiệu năng của hệ thống ngày càng được cải thiện, nó có thể vượt quá trình độ chuyên môn của người huấn luyện, khiến việc xác định lỗi và sai sót trở nên khó khăn hơn.  Thực tế là, các chuyên gia huấn luyện AI không phải lúc nào cũng là chuyên gia về chủ đề. Năm ngoái, OpenAI đã bị phát hiện sử dụng lao động giá rẻ từ Kenya để huấn luyện các mô hình của mình với mức lương chỉ dưới 2 đô la một giờ.</p>

<h3>2. CriticGPT: Trợ lý AI giúp phát hiện lỗi mã</h3>
  <p>Vấn đề này đặc biệt khó khăn khi tinh chỉnh khả năng tạo mã của hệ thống, và đó chính là nơi CriticGPT phát huy tác dụng. OpenAI đã phát triển một mô hình dựa trên GPT-4, được gọi là CriticGPT, để phát hiện lỗi trong mã đầu ra của ChatGPT.</p>
  <p>Công ty đã giải thích trong một bài đăng trên blog vào thứ Năm rằng: Chúng tôi đã huấn luyện một mô hình, dựa trên GPT-4, được gọi là CriticGPT, để phát hiện lỗi trong mã đầu ra của ChatGPT. Chúng tôi nhận thấy rằng khi mọi người được giúp đỡ bởi CriticGPT để xem xét mã ChatGPT, họ vượt trội hơn những người không được giúp đỡ 60% thời gian.</p>

<h3>3. Hiệu quả của CriticGPT</h3>
  <p>Hơn nữa, công ty đã phát hành một bài báo nghiên cứu về chủ đề này, có tựa đề LLM Critics Help Catch LLM Bugs, cho thấy LLMs phát hiện nhiều lỗi được thêm vào hơn con người có trình độ được trả tiền để xem xét mã, và hơn nữa, các phê bình của mô hình được ưa chuộng hơn các phê bình của con người hơn 80% thời gian.</p>
  <p>Điều thú vị là nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng khi con người hợp tác với CriticGPT, tỷ lệ phản hồi ảo giác của AI thấp hơn so với khi CriticGPT làm việc một mình, nhưng tỷ lệ ảo giác vẫn cao hơn so với khi con người tự mình thực hiện công việc.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
  <p>CriticGPT hứa hẹn sẽ là một công cụ hữu ích cho OpenAI trong việc cải thiện hiệu quả huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách giúp phát hiện lỗi mã, CriticGPT có thể giúp các chuyên gia huấn luyện tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, đồng thời nâng cao độ chính xác và đáng tin cậy của các mô hình ngôn ngữ lớn.</p>

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn OpenAI Phát Triển CriticGPT: ...

tháng 7 17, 2024

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp

<h2>NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>NVIDIA NIMs: Hỗ trợ tối ưu hóa triển khai AI</strong></li>
  <li><strong>Mistral 7B NIM: Nâng cao hiệu suất cho các tác vụ ngôn ngữ</strong></li>
  <li><strong>Mixtral-8x7B và Mixtral-8x22B NIMs: Ưu điểm cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh</strong></li>
  <li><strong>NVIDIA NIM: Gia tốc triển khai ứng dụng AI</strong>
    <ul>
      <li>Hiệu suất và Khả năng mở rộng</li>
      <li>Dễ sử dụng</li>
      <li>Bảo mật và Quản lý</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Tương lai của AI Inference: NVIDIA NIMs và hơn thế nữa</strong></li>
</ol>

<h3>1. NVIDIA NIMs: Hỗ trợ tối ưu hóa triển khai AI</h3>

<p>Large language models (LLMs) ngày càng được các doanh nghiệp áp dụng để nâng cao ứng dụng AI của họ. NVIDIA đã giới thiệu NVIDIA NIMs (Neural Interface Modules) mới cho các mô hình Mistral và Mixtral nhằm tối ưu hóa quá trình triển khai dự án AI.</p>

<h3>2. Mistral 7B NIM: Nâng cao hiệu suất cho các tác vụ ngôn ngữ</h3>

<p>Mô hình Mistral 7B Instruct được thiết kế cho các tác vụ như tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và chatbot. Mô hình này có thể hoạt động trên một GPU duy nhất và khi được triển khai trên GPU trung tâm dữ liệu NVIDIA H100, có thể đạt được hiệu suất cải thiện lên đến 2,3 lần về tốc độ tạo token so với triển khai không sử dụng NIM.</p>

<h3>3. Mixtral-8x7B và Mixtral-8x22B NIMs: Ưu điểm cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh</h3>

<p>Các mô hình Mixtral-8x7B và Mixtral-8x22B sử dụng kiến trúc Mixture of Experts (MoE), cung cấp giải pháp suy luận nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Các mô hình này nổi bật trong các tác vụ như tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo mã, phù hợp cho các ứng dụng cần phản hồi tức thời. Mixtral-8x7B NIM có thể đạt được hiệu suất cải thiện lên đến 4,1 lần trên bốn H100, trong khi Mixtral-8x22B NIM có thể đạt được hiệu suất cải thiện lên đến 2,9 lần trên tám H100 cho các trường hợp sử dụng tạo nội dung và dịch thuật.</p>

<h3>4. NVIDIA NIM: Gia tốc triển khai ứng dụng AI</h3>

<p>NVIDIA NIM mang đến nhiều lợi ích cho việc triển khai AI, bao gồm:</p>

<ul>
  <li><strong>Hiệu suất và Khả năng mở rộng:</strong> NIM cung cấp khả năng suy luận AI độ trễ thấp, băng thông cao, có thể dễ dàng mở rộng, mang lại hiệu suất cao hơn lên đến 5 lần với Llama 3 70B NIM. Điều này cho phép sử dụng các mô hình chính xác, tinh chỉnh mà không cần phải xây dựng từ đầu.</li>
  <li><strong>Dễ sử dụng:</strong> Với khả năng tích hợp liền mạch vào các hệ thống hiện có và hiệu suất tối ưu hóa trên cơ sở hạ tầng được tăng tốc bởi NVIDIA, các nhà phát triển có thể nhanh chóng đưa ứng dụng AI ra thị trường. Các API và công cụ được thiết kế cho mục đích sử dụng doanh nghiệp, tối đa hóa khả năng AI.</li>
  <li><strong>Bảo mật và Quản lý:</strong> NVIDIA AI Enterprise đảm bảo kiểm soát và bảo mật mạnh mẽ cho ứng dụng AI và dữ liệu. NIM hỗ trợ triển khai linh hoạt, tự lưu trữ trên mọi cơ sở hạ tầng, cung cấp phần mềm cấp doanh nghiệp, xác thực nghiêm ngặt và quyền truy cập trực tiếp vào chuyên gia AI của NVIDIA.</li>
</ul>

<h3>5. Tương lai của AI Inference: NVIDIA NIMs và hơn thế nữa</h3>

<p>NVIDIA NIM đại diện cho một bước tiến đáng kể trong AI inference. Khi nhu cầu về các ứng dụng hỗ trợ AI ngày càng tăng, việc triển khai hiệu quả các ứng dụng này trở nên rất quan trọng. Các doanh nghiệp có thể sử dụng NVIDIA NIM để tích hợp các microservice được xây dựng sẵn, có khả năng hoạt động trên đám mây vào hệ thống của họ, giúp đẩy nhanh quá trình ra mắt sản phẩm và duy trì vị thế dẫn đầu trong đổi mới.</p>

<p>Tương lai của AI inference bao gồm việc kết nối nhiều NVIDIA NIM để tạo ra một mạng lưới các microservice có thể làm việc cùng nhau và thích nghi với các nhiệm vụ khác nhau. Điều này sẽ thay đổi cách công nghệ được sử dụng trong các ngành công nghiệp.</p>

<p>Để biết thêm thông tin về việc triển khai microservice suy luận NIM, hãy truy cập NVIDIA Technical Blog.</p>

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp Mục lục: NVIDIA NIMs: Hỗ trợ tối ưu hóa triển khai AI Mistral 7B NIM...

tháng 7 17, 2024

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu

<h2>Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Claude 3.5 Sonnet: Đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ</strong></li>
  <li><strong>Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng vượt trội</strong></li>
  <li><strong>Artefacts: Tăng cường khả năng hợp tác</strong></li>
  <li><strong>Ưu tiên an toàn và bảo mật</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Claude 3.5</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Áp lực lên GPT-4o</strong></li>
</ol>

<h3>1. Claude 3.5 Sonnet: Đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ</h3>
<p>Mẫu AI mới nhất của Anthropic, Claude 3.5 Sonnet, đã nổi lên như một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ với GPT-4o của OpenAI, đặc biệt trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu. Claude 3.5 Sonnet, là phiên bản nâng cấp của Claude 3 Opus, hoạt động nhanh gấp đôi và có khả năng lập luận và mã hóa được cải thiện đáng kể. Mẫu này đã giải quyết được 64% các khó khăn về mã hóa trong các đánh giá nội bộ, một cải thiện đáng kể so với tỷ lệ của Claude 3 Opus. Những nâng cấp này khiến Claude 3.5 Sonnet trở nên lý tưởng cho các hoạt động yêu cầu lập luận phức tạp, như dịch vụ khách hàng nhạy cảm với ngữ cảnh và dàn dựng quy trình đa bước.</p>

<h3>2. Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng vượt trội</h3>
<p>Claude 3.5 Sonnet nổi bật trong trực quan hóa dữ liệu nhờ khả năng thị giác được nâng cao. Mẫu này vượt trội so với các phiên bản trước trong các bài kiểm tra thị giác thông thường và đặc biệt giỏi trong việc hiểu các biểu đồ và biểu đồ. Kỹ năng này đặc biệt hữu ích trong các ngành như bán lẻ, hậu cần và dịch vụ tài chính. Khả năng chuyển đổi văn bản chính xác từ các hình ảnh lỗi của mẫu cũng hữu ích trong các tình huống thực tế.</p>

<h3>3. Artefacts: Tăng cường khả năng hợp tác</h3>
<p>Một tính năng nổi bật của Claude 3.5 Sonnet là việc bổ sung Artefacts vào Claude.ai. Phát minh này cho phép người dùng tương tác với tài liệu do Claude tạo ra trong thời gian thực, giúp dễ dàng cập nhật và mở rộng các tác phẩm này. Tính năng này về cơ bản chuyển đổi nền tảng thành một không gian làm việc chung, tăng cường năng suất và khả năng sáng tạo một cách đáng kể.</p>

<h3>4. Ưu tiên an toàn và bảo mật</h3>
<p>Anthropic cũng ưu tiên an toàn và bảo mật với Claude 3.5 Sonnet. Mẫu này đã trải qua các thử nghiệm kỹ lưỡng để đảm bảo đáp ứng tiêu chí an toàn ASL-2 và các chuyên gia bên ngoài từ Viện An toàn Trí tuệ Nhân tạo của Anh và Viện An toàn AI của Hoa Kỳ đã kiểm tra các tính năng an toàn của nó. Anthropic cũng đảm bảo rằng không có dữ liệu nào được người dùng gửi lên được sử dụng để đào tạo mà không có sự đồng ý rõ ràng, khiến quyền riêng tư trở thành một khái niệm cơ bản.</p>

<h3>5. Tương lai của Claude 3.5</h3>
<p>Anthropic dự định cung cấp các mẫu khác từ dòng Claude 3.5 trong năm nay, bao gồm Claude 3.5 Haiku và Claude 3.5 Opus. Công ty cũng đang phát triển các tính năng mới như Memory để cung cấp trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa. Người dùng được khuyến khích gửi phản hồi để giúp định hướng cho các cải tiến trong tương lai và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.</p>

<h3>6. Kết luận: Áp lực lên GPT-4o</h3>
<p>Mặc dù OpenAI có danh tiếng tuyệt vời cho dòng GPT, Claude 3.5 Sonnet đã phát triển lợi thế cạnh tranh, đặc biệt trong các công việc trực quan hóa dữ liệu. Trong khi khả năng nói của mô hình GPT-4o của OpenAI vẫn chưa được công bố, Claude 3.5 Sonnet đã chứng tỏ tốt hơn trong các bài kiểm tra thị giác và lập luận. Phát triển này tạo thêm áp lực lên OpenAI để thực hiện lời hứa của mình và duy trì lợi thế cạnh tranh.</p>

<p>Các cải tiến về tốc độ, lập luận và trực quan hóa dữ liệu của Claude 3.5 Sonnet, cùng với các biện pháp bảo vệ an toàn mạnh mẽ và các tính năng mới, khiến nó trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng kể trong thế giới AI, vượt trội so với GPT-4o trong nhiều lĩnh vực quan trọng.</p>

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu Mục lục: Claude 3.5 Sonnet: Đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ Trực quan hóa ...

tháng 7 17, 2024

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet

<h2>AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>AssemblyAI và Claude 3.5 Sonnet</strong></li>
  <li><strong>Các Mô Hình Claude 3 Mới</strong></li>
  <li><strong>Triển Khai và Hướng Dẫn</strong></li>
  <li><strong>Tài Nguyên Bổ Sung</strong></li>
</ol>

<h3>1. AssemblyAI và Claude 3.5 Sonnet</h3>
<p>AssemblyAI đã công bố việc tích hợp bộ mô hình Claude 3 mới nhất của Anthropic vào khung LeMUR của mình. Bản cập nhật này giới thiệu bốn mô hình mới, mỗi mô hình được thiết kế để nâng cao khả năng phân tích dữ liệu âm thanh.</p>

<h3>2. Các Mô Hình Claude 3 Mới</h3>
<ul>
  <li><strong>Claude 3.5 Sonnet</strong>: Mô hình thông minh nhất cho đến nay, nó vượt trội hơn Claude 3 Opus trong khi vẫn duy trì tốc độ và hiệu quả chi phí của Claude 3 Sonnet.</li>
  <li><strong>Claude 3 Opus</strong>: Xuất sắc trong phân tích phức tạp và các tác vụ đa bước, bao gồm các tác vụ toán học và mã hóa cấp cao.</li>
  <li><strong>Claude 3 Sonnet</strong>: Được tối ưu hóa cho khối lượng công việc của doanh nghiệp, cung cấp hiệu suất mạnh mẽ cho các hoạt động quy mô lớn.</li>
  <li><strong>Claude 3 Haiku</strong>: Mô hình nhanh nhất, được thiết kế để phản hồi gần như ngay lập tức, làm cho nó lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực.</li>
</ul>
<p>Những mô hình này dự kiến sẽ cung cấp cho người dùng khả năng AI nâng cao hơn để xử lý dữ liệu âm thanh, qua đó cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong nhiều ứng dụng.</p>

<h3>3. Triển Khai và Hướng Dẫn</h3>
<p>AssemblyAI cũng đã phát hành các hướng dẫn chi tiết để hỗ trợ người dùng triển khai các mô hình mới này. Người dùng có thể tham khảo hướng dẫn nhắc nhở và hướng dẫn khởi động nhanh LeMUR để biết các phương pháp hay nhất.</p>

<h3>4. Tài Nguyên Bổ Sung</h3>
<p>Blog của AssemblyAI cũng có một số hướng dẫn để giúp người dùng tối đa hóa tiềm năng của các mô hình mới này:</p>
<ul>
  <li><strong>Cách tạo dịch vụ dịch thuật ngôn ngữ thời gian thực với AssemblyAI và DeepL trong JavaScript</strong>: Hướng dẫn này hướng dẫn người dùng dịch lời nói theo thời gian thực bằng JavaScript.</li>
  <li><strong>Tạo phụ đề đa ngôn ngữ với AssemblyAI và DeepL</strong>: Tìm hiểu cách xây dựng một ứng dụng web trong Go để sao chép các tệp video và tạo phụ đề.</li>
  <li><strong>Cách phát hiện từ khóa với Dòng luồng Chuyển đổi Lời nói thành Văn bản và Go</strong>: Triển khai hệ thống phát hiện từ khóa bằng API Dòng luồng Chuyển đổi Lời nói thành Văn bản của AssemblyAI.</li>
</ul>

<img alt="AssemblyAI logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet Mục lục: AssemblyAI và Claude 3.5 Sonnet Các Mô Hình Claude ...

tháng 7 17, 2024

Claude 3.5 Sonnet: Công cụ AI nâng cao năng suất được ưa chuộng

<h2>Claude 3.5 Sonnet: Công cụ AI nâng cao năng suất được ưa chuộng</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Claude 3.5 Sonnet: Một bước đột phá trong AI doanh nghiệp</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng vượt trội của Claude 3.5 Sonnet</strong></li>
  <li><strong>Claude 3.5 Sonnet: Công cụ hỗ trợ giáo dục</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tế của Claude 3.5 Sonnet ngoài lớp học</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Claude 3.5 Sonnet: Một bước đột phá trong AI doanh nghiệp</h3>

<p>Claude 3.5 Sonnet, sản phẩm của Anthropic, đang tạo nên một làn sóng mới trong thị trường AI doanh nghiệp. Công cụ này góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của nhiều ngành nghề bằng cách thúc đẩy sự cộng tác và năng suất của nhóm.  Claude 3.5 Sonnet là một trung tâm tập hợp kiến thức và tương tác AI, tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng tiếp cận thông tin một cách dễ dàng.</p>

<h3>2. Ứng dụng vượt trội của Claude 3.5 Sonnet</h3>

<p>Các chuyên gia AI đang chia sẻ những trường hợp sử dụng ấn tượng được phát triển với Claude 3.5 Sonnet, những trường hợp không thể thực hiện được với GPT-4o. Điều này chứng minh Claude 3.5 Sonnet sở hữu những khả năng độc đáo và hiệu quả hơn.</p>

<h3>3. Claude 3.5 Sonnet: Công cụ hỗ trợ giáo dục</h3>

<p>Không chỉ dừng lại ở lĩnh vực doanh nghiệp, Claude 3.5 Sonnet còn chứng minh hiệu quả trong lĩnh vực giáo dục. Ethan Mollick, tác giả và giáo sư, đã sử dụng Claude 3.5 Sonnet để tạo ra một mô phỏng tương tác hấp dẫn cho lớp học tài chính khởi nghiệp.</p>

<h3>4. Ứng dụng thực tế của Claude 3.5 Sonnet ngoài lớp học</h3>

<p>Ngoài giáo dục, Claude 3.5 Sonnet còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như:</p>
<ul>
  <li>Tạo website</li>
  <li>Tạo hiệu ứng âm thanh</li>
  <li>Xây dựng lịch Google Calendar</li>
  <li>Tạo sách tương tác cho trẻ em</li>
  <li>Mô phỏng và minh họa trực quan</li>
  <li>Tạo bảng điều khiển học tập</li>
</ul>

<p>Claude 3.5 Sonnet là một công cụ AI đầy tiềm năng, mang đến nhiều lợi ích vượt trội cho cả doanh nghiệp và giáo dục. Ứng dụng đa dạng của Claude 3.5 Sonnet hứa hẹn sẽ tiếp tục thay đổi cách thức chúng ta làm việc và học tập trong tương lai.</p>

Claude 3.5 Sonnet: Công cụ AI nâng cao năng suất được ưa chuộng

Claude 3.5 Sonnet: Công cụ AI nâng cao năng suất được ưa chuộng Mục lục: Claude 3.5 Sonnet: Một bước đột phá trong AI doanh nghiệp ...

tháng 7 17, 2024

Trí tuệ nhân tạo tạo ra trò chơi bàn cờ

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>GAVEL: Công cụ tạo trò chơi bàn cờ bằng AI</strong></li>
  <li><strong>Cách thức hoạt động của GAVEL</strong></li>
  <li><strong>Kết quả và ý nghĩa</strong></li>
</ol>

<h3>1. GAVEL: Công cụ tạo trò chơi bàn cờ bằng AI</h3>
<p>Các nhà nghiên cứu đã phát triển một công cụ mới, được gọi là GAVEL, có khả năng tạo ra các trò chơi bàn cờ mới dựa trên AI. GAVEL sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn CodeLLaMa để tạo ra các quy tắc, bảng chơi và các yếu tố khác của trò chơi.</p>

<h3>2. Cách thức hoạt động của GAVEL</h3>
<p>GAVEL hoạt động bằng cách sử dụng CodeLLaMa để tạo ra các quy tắc và cơ chế chơi game dựa trên các yêu cầu của người dùng.  CodeLLaMa là một mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản và mã, cho phép nó hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. GAVEL có thể tạo ra các trò chơi với các quy tắc và cơ chế chơi độc đáo, mở ra khả năng sáng tạo vô hạn trong thiết kế game.</p>

<h3>3. Kết quả và ý nghĩa</h3>
<p>GAVEL đã tạo ra một số trò chơi bàn cờ độc đáo và hấp dẫn, chứng minh tiềm năng của AI trong việc tạo ra các trải nghiệm giải trí mới. Công cụ này có thể cách mạng hóa quá trình tạo ra trò chơi, cho phép các nhà thiết kế tập trung vào các khía cạnh sáng tạo và nghệ thuật hơn, đồng thời giảm bớt gánh nặng về mặt kỹ thuật. Việc sử dụng AI trong ngành công nghiệp game đang ngày càng phổ biến, và GAVEL là một minh chứng cho sự phát triển ấn tượng này.</p>

Trí tuệ nhân tạo tạo ra trò chơi bàn cờ

Trí tuệ nhân tạo tạo ra trò chơi bàn cờ Mục lục: GAVEL: Công cụ tạo trò chơi bàn cờ bằng AI Cách thức hoạt động của GAVEL Kết q...

tháng 7 17, 2024

Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI khai thác

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI khai thác</title>
    <style>
        body {
            font-family: sans-serif;
            line-height: 1.6;
        }

h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
            margin-top: 2em;
        }

h2 {
            font-size: 1.5em;
        }

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

li {
            margin-bottom: 1em;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI khai thác</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li>1. AI - Công cụ hay Chủ mưu?</li>
        <li>2. Dữ liệu là nhiên liệu, Mục tiêu là động cơ</li>
        <li>3. Duy trì tính nhất quán - Lá chắn chống lại cuộc khủng hoảng nhận diện AI</li>
        <li>4. Đừng trở thành kẻ rình mò - Hãy dẫn đầu về đạo đức AI</li>
        <li>5. Cái chạm của con người - Vũ khí bí mật của bạn</li>
        <li>6. Cơ hội AI</li>
    </ul>

<h2>1. AI - Công cụ hay Chủ mưu?</h2>
    <p>AI có thể tạo ra hàng triệu tên, slogan, biến thể logo và phân tích dữ liệu nhanh hơn bạn nói phân khúc thị trường. Nhưng đừng nhầm lẫn hiệu quả với tài năng. Lửa thắp sáng chiến dịch lan truyền, slogan đi vào lòng người, bước đi táo bạo tạo nên sự khác biệt - tất cả đều xuất phát từ tâm trí con người, được nuôi dưỡng bởi sự đồng cảm và hiểu biết sâu sắc về khách hàng của bạn. AI là trợ thủ đắc lực của bạn, chứ không phải là sự thay thế sáng tạo.</p>

<h2>2. Dữ liệu là nhiên liệu, Mục tiêu là động cơ</h2>
    <p>AI cung cấp những thông tin chi tiết như thể không ai làm được, nhưng nếu không biết rõ ngôi sao phương Bắc của thương hiệu mình, đó chỉ là tiếng ồn kỹ thuật số. Hãy tự hỏi: Bạn đang giải quyết vấn đề gì? Bạn muốn tạo ra cảm xúc gì? Sử dụng AI để hiểu sâu hơn về đối tượng của bạn, nhưng hãy giữ lý do của thương hiệu ở vị trí trung tâm.</p>

<h2>3. Duy trì tính nhất quán - Lá chắn chống lại cuộc khủng hoảng nhận diện AI</h2>
    <p>AI giúp bạn điều chỉnh nội dung cho 1000 nền tảng khác nhau, nhưng hãy đảm bảo bạn vẫn nghe giống như BẢN THÂN. Giọng điệu và nhận diện hình ảnh nhất quán là lá chắn bảo vệ bạn khỏi trở thành tắc kè hoa kỹ thuật số. Cung cấp cho AI những hướng dẫn thương hiệu rõ ràng, học cách giao tiếp với nó, thử nghiệm các khái niệm, điều chỉnh giọng điệu, sau đó sử dụng nó để tạo ra các biến thể thích nghi duy trì sự khác biệt của bạn.</p>

<h2>4. Đừng trở thành kẻ rình mò - Hãy dẫn đầu về đạo đức AI</h2>
    <p>Dữ liệu bạn cung cấp cho AI định hình đầu ra của nó. Hãy cảnh giác với định kiến vô thức, hoặc công cụ AI mới sáng bóng của bạn sẽ bắt đầu phản ánh những điều tồi tệ nhất của internet. Ủng hộ sự bao gồm và minh bạch trong thương hiệu của bạn - đó không chỉ là điều đúng đắn cần làm mà còn cần thiết để duy trì lòng tin của người tiêu dùng trong thời đại của thuật toán.</p>

<h2>5. Cái chạm của con người - Vũ khí bí mật của bạn</h2>
    <p>AI có thể cá nhân hóa quy mô lớn, nhưng nó không thể thay thế kết nối nhân văn thực sự. Trong một thế giới bão hòa công nghệ, những thương hiệu xây dựng cộng đồng, chứ không chỉ là cơ sở khách hàng, sẽ chiến thắng. Cân bằng sức mạnh của AI với việc kể chuyện và trải nghiệm thương hiệu do con người tạo ra, để tạo nên những mối liên kết cảm xúc thực sự.</p>

<h2>6. Cơ hội AI</h2>
    <p>AI không chỉ là xu hướng, nó là tương lai của tiếp thị. Đó là vũ khí bí mật của bạn để xây dựng một thương hiệu không chỉ nhanh nhẹn mà còn thích ứng trước những thay đổi không ngừng. Các nhà xây dựng thương hiệu và nhà tiếp thị nắm bắt AI như một đối tác chiến lược, không chỉ là công cụ, sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể.</p>

<p>Hãy nghĩ về điều này - bạn có thể mở khóa những khả năng sáng tạo mới với tốc độ và quy mô mà AI cung cấp, trao quyền cho nhóm của bạn thử nghiệm, lặp lại và phá vỡ những giới hạn mà họ chưa bao giờ nghĩ đến.</p>

<p>Nhưng nó không dừng lại ở đó. Hãy đi sâu hơn những dữ liệu bề mặt bạn đã thu thập, sử dụng AI để hiểu động lực tiềm ẩn và mong muốn thúc đẩy hành vi của khách hàng. Hiểu biết mới này mở ra cánh cửa cho những trải nghiệm cá nhân hóa ở quy mô chưa từng có, cho phép bạn tiếp cận đúng người với thông điệp phù hợp vào đúng thời điểm.</p>

<p>Và đó chưa phải là tất cả. AI cũng có thể hợp lý hóa hoạt động của bạn, giải phóng năng lượng và thời gian của nhóm để tập trung vào chiến lược cấp cao và ý tưởng sáng tạo. Tự động hóa những nhiệm vụ nhàm chán, tối ưu hóa chiến dịch của bạn và chứng kiến hiệu quả của bạn tăng vọt.</p>

<p>Nhưng đây là điểm mấu chốt: Bằng cách ứng dụng AI một cách có đạo đức và có trách nhiệm, bạn thiết lập một tiêu chuẩn mới cho sự đổi mới và lãnh đạo trong ngành của bạn. Bạn sẽ xây dựng một thương hiệu không chỉ tiên tiến về công nghệ mà còn đáng tin cậy, bao gồm và lấy khách hàng làm trung tâm.</p>

<p>Cơ hội đang ở đây. Đã đến lúc viết lại quy tắc xây dựng thương hiệu, mở khóa tiềm năng sáng tạo đầy đủ của bạn và mang đến những trải nghiệm khiến đối thủ của bạn phải chạy theo.</p>

Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI khai thác

Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI khai thác Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI kh...

tháng 7 17, 2024

Kindo: Nâng cao bảo mật AI cho doanh nghiệp

<h2>Kindo: Nâng cao bảo mật AI cho doanh nghiệp</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Kindo huy động $20.6 triệu và mua lại WhiteRabbitNeo</strong></li>
  <li><strong>Nền tảng Kindo: Quản lý AI toàn diện</strong></li>
  <li><strong>Các tính năng nổi bật của Kindo</strong></li>
  <li><strong>Hỗ trợ đa dạng các mô hình AI</strong></li>
  <li><strong>WhiteRabbitNeo: Mô hình AI an ninh mạng mã nguồn mở</strong></li>
  <li><strong>Sự hợp tác giữa Kindo và WhiteRabbitNeo</strong></li>
</ol>

<h3>1. Kindo huy động $20.6 triệu và mua lại WhiteRabbitNeo</h3>

<p>Kindo, một nền tảng được thiết kế để quản lý bảo mật trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn doanh nghiệp, đã công bố huy động được $20.6 triệu vốn đầu tư mới và mua lại dự án bảo mật mã nguồn mở WhiteRabbitNeo. Vòng huy động do Drive Capital dẫn đầu, với sự tham gia của các nhà đầu tư hiện tại là RRE Ventures, Marlinspike Partners, Riot Ventures, Eniac Ventures, New Era Ventures và Sunset Ventures. Vốn đầu tư mới này đưa tổng số vốn Kindo huy động được lên $27.6 triệu, bao gồm vòng đầu tư hạt giống $7 triệu do Riot Ventures dẫn đầu vào tháng 9 năm 2023.</p>

<h3>2. Nền tảng Kindo: Quản lý AI toàn diện</h3>

<p>Nền tảng Kindo cho phép các doanh nghiệp tiếp cận mọi mô hình AI, bao gồm cả mô hình riêng tư, thương mại và mã nguồn mở, thậm chí qua các tích hợp phần mềm như một dịch vụ (SaaS) thông qua một giao diện duy nhất với khả năng hiển thị cao và các biện pháp kiểm soát bảo mật. Mục tiêu của dịch vụ này là thực hiện các nhiệm vụ bảo mật tốn thời gian để giảm thiểu khả năng xảy ra lỗ hổng, khai thác, rò rỉ dữ liệu và các vấn đề khác, đồng thời cung cấp khả năng kiểm soát và quản lý đơn giản cho mọi hệ thống AI của một công ty.</p>

<h3>3. Các tính năng nổi bật của Kindo</h3>

<p>Kindo cung cấp quyền truy cập tập trung vào các biện pháp kiểm soát quản trị và bảo mật AI, kiểm soát chi tiết và ghi nhật ký kiểm toán, cũng như tích hợp với hơn 200 ứng dụng SaaS. Tất cả các chức năng này đều được hỗ trợ cho môi trường tại chỗ, đám mây và lai. Nền tảng này hoạt động với nhiều mô hình, bao gồm Gemini của Google LLC, Llama 2 của Meta Platform Inc., GPT4 của OpenAI và Claude của Anthropic PDC.</p>

<p>Kindo còn cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát toàn diện nội dung AI, từ thông tin nhận dạng cá nhân đến dữ liệu được quản lý. Điều này cho phép các công ty tuân thủ các quy định như HIPAA và PCI-DSS bằng cách xóa bỏ dữ liệu nhạy cảm trước khi nó xuất hiện bên ngoài tường lửa.</p>

<h3>5. WhiteRabbitNeo: Mô hình AI an ninh mạng mã nguồn mở</h3>

<p>Ngoài khoản đầu tư, Kindo cũng công bố việc mua lại WhiteRabbitNeo, một dự án mô hình AI an ninh mạng mã nguồn mở. WhiteRabbitNeo là một họ mô hình AI cùng tên được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn Llama 2, chuyên về các chiến lược tấn công và phòng thủ để cung cấp hướng dẫn và đào tạo khi xử lý các mối đe dọa mạng.</p>

<h3>6. Sự hợp tác giữa Kindo và WhiteRabbitNeo</h3>

<p>Migel Tissera, người sáng lập WhiteRabbitNeo, cho biết việc mua lại sẽ mang lại sự hỗ trợ tài chính cần thiết cho dự án và cung cấp chuyên môn kỹ thuật cần thiết để tích hợp và mở rộng LLMs trong toàn ngành bảo mật. Họ mô hình LLM WhiteRabbitNeo dự kiến sẽ được di chuyển vào nền tảng Kindo, nơi nó sẽ trở thành một phần của các dịch vụ doanh nghiệp dành cho các tác nhân và trợ lý theo dõi con người. Tissera sẽ tham gia nhóm Kindo với tư cách cố vấn.</p>

<img alt="Logo Kindo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

Kindo: Nâng cao bảo mật AI cho doanh nghiệp

Kindo: Nâng cao bảo mật AI cho doanh nghiệp Mục lục Kindo huy động $20.6 triệu và mua lại WhiteRabbitNeo Nền tảng Kindo: Quản lý A...

tháng 7 17, 2024

Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ

<html>
<head>
  <title>Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ</title>
</head>
<body>
  <h1>Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ</h1>

<h2>Mục Lục</h2>
  <ol>
    <li><a href="#dau-tu-cua-infosys">Đầu tư của Infosys</a></li>
    <li><a href="#llama-2-mo-hinh-ngon-ngu-lon">Llama 2: Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</a></li>
    <li><a href="#tam-quan-trong-cua-ngon-ngu-an-do">Tầm Quan Trọng Của Ngôn Ngữ Ấn Độ</a></li>
    <li><a href="#anh-huong-toi-phat-trien-ai">Ảnh Hưởng Tới Phát Triển AI</a></li>
  </ol>

<h2 id='dau-tu-cua-infosys'>1. Đầu tư của Infosys</h2>
  <p>Nhà sáng lập của Infosys, một công ty công nghệ hàng đầu Ấn Độ, đã tài trợ cho dự án Llama 2 của Meta. Dự án này tập trung vào việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ 22 ngôn ngữ Ấn Độ.</p>

<h2 id='llama-2-mo-hinh-ngon-ngu-lon'>2. Llama 2: Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</h2>
  <p>Llama 2 là một mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi Meta. Mô hình này có khả năng hiểu và tạo ra văn bản trong nhiều ngôn ngữ, bao gồm cả ngôn ngữ Ấn Độ.</p>

<h2 id='tam-quan-trong-cua-ngon-ngu-an-do'>3. Tầm Quan Trọng Của Ngôn Ngữ Ấn Độ</h2>
  <p>Việc hỗ trợ 22 ngôn ngữ Ấn Độ trong Llama 2 là một bước tiến quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển AI ở Ấn Độ. Nó giúp tăng cường khả năng tiếp cận công nghệ AI cho nhiều người dân Ấn Độ và thúc đẩy phát triển ứng dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau.</p>

<h2 id='anh-huong-toi-phat-trien-ai'>4. Ảnh Hưởng Tới Phát Triển AI</h2>
  <p>Sự hỗ trợ của Infosys cho dự án Llama 2 là một ví dụ về sự hợp tác giữa các công ty công nghệ và các tổ chức nghiên cứu nhằm thúc đẩy phát triển AI. Việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ đa ngôn ngữ sẽ giúp mở rộng khả năng ứng dụng của AI trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế, và kinh doanh.</p>

</body>
</html>

Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ

Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ Mục L...

tháng 7 17, 2024

Zomato: Thu hút nhân tài cho đội ngũ AI sáng tạo

<h2>Zomato: Thu hút nhân tài cho đội ngũ AI sáng tạo</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Zomato đang tuyển dụng cho đội ngũ AI</strong></li>
  <li><strong>Vai trò của AI trong Zomato</strong></li>
  <li><strong>Cơ hội cho các chuyên gia AI</strong></li>
</ol>

<h3>1. Zomato đang tuyển dụng cho đội ngũ AI</h3>
<p>Công ty khởi nghiệp kỳ lân Ấn Độ Zomato đang tìm kiếm những tài năng sáng giá cho đội ngũ AI của mình. Thông tin tuyển dụng được đăng tải trên trang web Analytics India Magazine, thu hút sự chú ý của các chuyên gia trong lĩnh vực AI.</p>

<h3>2. Vai trò của AI trong Zomato</h3>
<p>Zomato, với vai trò là một nền tảng giao đồ ăn trực tuyến, đang tích cực ứng dụng công nghệ AI để nâng cao hiệu quả hoạt động và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. AI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như:</p>
<ul>
  <li><strong>Dự đoán đơn hàng:</strong> AI giúp dự đoán chính xác nhu cầu đặt hàng, tối ưu hóa việc phân phối và quản lý kho.</li>
  <li><strong>Tư vấn món ăn:</strong> AI hỗ trợ người dùng lựa chọn món ăn phù hợp với khẩu vị và sở thích.</li>
  <li><strong>Cải thiện dịch vụ khách hàng:</strong> AI được sử dụng để xử lý các yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả.</li>
</ul>

<h3>3. Cơ hội cho các chuyên gia AI</h3>
<p>Với nhu cầu tuyển dụng nhân sự AI ngày càng tăng, Zomato mang đến cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn cho các chuyên gia trong lĩnh vực này. Những ứng viên phù hợp sẽ có cơ hội làm việc trong một môi trường năng động, thử thách và được tiếp cận những công nghệ tiên tiến nhất.</p>

<h3>Kết luận:</h3>
<p>Sự đầu tư mạnh mẽ của Zomato vào AI cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ này trong lĩnh vực kinh doanh trực tuyến. Việc tuyển dụng nhân sự AI sẽ giúp Zomato củng cố vị thế dẫn đầu và mang đến những giá trị mới cho người dùng.</p>

Zomato: Thu hút nhân tài cho đội ngũ AI sáng tạo

Zomato: Thu hút nhân tài cho đội ngũ AI sáng tạo Mục lục: Zomato đang tuyển dụng cho đội ngũ AI Vai trò của AI trong Zomato Cơ h...

tháng 7 17, 2024

AI đang lan tràn, nhưng liệu chúng ta có thực sự cần chúng?

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm AI Rufus cho khách hàng Mỹ

Tương lai của AI: Liệu chatbot có phải là chìa khóa?

Tương lai của công việc: Liệu AI Chatbots có thể trở thành Nhân viên chính thức?

AI và sức khỏe tâm thần: Con dao hai lưỡi?

Google Sử Dụng Robot để Trình Diễn Khả Năng của Mô Hình AI Gemini

Gemini AI: Khai mở kỷ nguyên robot thông minh

Google Vids: Tạo Video Trình Bày Dễ Dàng Như Tạo Slide

Hợp tác giữa Reddit và OpenAI: Ai hưởng lợi?

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet: Công cụ AI nâng cao năng suất được ưa chuộng

Trí tuệ nhân tạo tạo ra trò chơi bàn cờ

Branding trong năm 2024: Khai thác AI hoặc bị AI khai thác

Kindo: Nâng cao bảo mật AI cho doanh nghiệp

Infosys Hỗ Trợ Dự Án Llama 2 Của Meta với 22 Ngôn Ngữ Ấn Độ

Zomato: Thu hút nhân tài cho đội ngũ AI sáng tạo

Bài đăng phổ biến

Labels