Agent.ai.vn

Công nghệ AI mang đến cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp game

<h2>Công nghệ AI mang đến cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp game</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Artificial Agency - Startup AI đầy tiềm năng:</strong>
    <ul>
      <li>Nguồn vốn đầu tư và mục tiêu phát triển</li>
      <li>Đội ngũ nghiên cứu và phát triển</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Công nghệ AI Behavior Engine - Đổi mới trong thiết kế game:</strong>
    <ul>
      <li>Khắc phục hạn chế của NPC truyền thống</li>
      <li>Tăng cường tính tương tác và chân thực</li>
      <li>Ứng dụng đa dạng trong phát triển game</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Tầm nhìn về tương lai của ngành công nghiệp game:</strong>
    <ul>
      <li>Khả năng tạo ra thể loại game mới</li>
      <li>Sự hợp tác với các studio game lớn</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Sự ảnh hưởng của AI đến thị trường chip đồ họa:</strong>
    <ul>
      <li>Nhu cầu chip GPU tăng cao</li>
      <li>Nvidia – Lợi ích từ sự phát triển của AI</li>
    </ul>
  </li>
</ol>
<h3>Artificial Agency - Startup AI đầy tiềm năng:</h3>
<p>Công ty khởi nghiệp Artificial Agency, đặt trụ sở tại Canada, đã thoát khỏi giai đoạn ẩn mình và huy động được 16 triệu USD từ các nhà đầu tư, bao gồm Radical Ventures và Toyota Ventures. Startup này được thành lập bởi một nhóm các nhà nghiên cứu trước đây thuộc Google DeepMind. Nguồn vốn thu được sẽ được sử dụng để phát triển sản phẩm chủ lực của họ - behavior engine (cơ chế hành vi) được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.</p>
<h3>Công nghệ AI Behavior Engine - Đổi mới trong thiết kế game:</h3>
<p>Behavior engine của Artificial Agency mang đến một cách tiếp cận mới cho việc thiết kế nhân vật trong game. Thay vì chỉ dựa vào kịch bản được viết sẵn, AI sẽ cho phép các nhân vật phi người chơi (NPC) có hành động và phản ứng tự nhiên hơn. Công nghệ này sẽ giúp các nhà phát triển game tích hợp AI thế hệ mới vào nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm:</p>
<ul>
  <li>Tạo sự cải biến nhỏ cho các tương tác được viết kịch bản đối với NPC.</li>
  <li>Điều khiển tốc độ và xuất hiện của các nhân vật trong game.</li>
</ul>
<h3>Tầm nhìn về tương lai của ngành công nghiệp game:</h3>
<p>Brian Tanner, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Artificial Agency, tin rằng AI sẽ tạo ra những thay đổi to lớn cho ngành công nghiệp game. Ông cho biết: Chúng tôi tin rằng AI vẫn còn nhiều tiềm năng chưa được khai thác trong ngành công nghiệp game. 'Behavior Engine' của chúng tôi sẽ cho phép các nhà phát triển game nhúng các quyết định theo thời gian thực một cách liền mạch vào bất kỳ khía cạnh nào của game. Bởi vì engine này mở khóa quyền truy cập vào công nghệ mạnh mẽ này, nên nó có các ứng dụng to lớn cho cả các studio lớn và nhỏ - giúp các nhóm game phát triển nhanh hơn, thúc đẩy các cấp độ sáng tạo mới và mang đến trải nghiệm chơi game thực sự sống động và hấp dẫn hơn cho người chơi.</p>
<p>Artificial Agency cũng chia sẻ rằng họ đang hợp tác với một số studio AAA và đặt mục tiêu đưa công nghệ behavior engine dựa trên AI của mình đến tay nhiều studio game vào năm 2025.</p>
<h3>Sự ảnh hưởng của AI đến thị trường chip đồ họa:</h3>
<p>Sự bùng nổ của AI đã thúc đẩy nhu cầu chip xử lý đồ họa (GPU) tăng cao. Ngành công nghiệp game đã là một khách hàng lớn của GPU trong nhiều thập kỷ nay. Nvidia, một công ty khởi đầu bằng việc sản xuất chip cho game, đã báo cáo rằng doanh thu từ game của họ đã tăng 18% so với cùng kỳ năm ngoái trong báo cáo thu nhập quý đầu tiên của năm tài chính 2025 vào tháng 5.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Công nghệ AI mang đến cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp game

Công nghệ AI mang đến cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp game Mục lục: Artificial Agency - Startup AI đầy tiềm năng: Ngu...

tháng 7 20, 2024

Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà: Exo - phần mềm biến thiết bị cá nhân thành GPU AI

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà: Exo - phần mềm biến thiết bị cá nhân thành GPU AI</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }
    h1, h2 {
      text-align: center;
    }
    h2 {
      margin-top: 2em;
    }
    p {
      text-align: justify;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà: Exo - phần mềm biến thiết bị cá nhân thành GPU AI</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#exo-giao-dien-moi-cho-ai-ca-nhan'>Exo: Giao diện mới cho AI cá nhân</a></li>
    <li><a href='#tan-dung-hieu-nang-cua-thiet-bi-ca-nhan'>Tận dụng hiệu năng của thiết bị cá nhân</a></li>
    <li><a href='#tuong-thich-va-mo-rong'>Tương thích và mở rộng</a></li>
    <li><a href='#tuong-lai-cua-exo'>Tương lai của Exo</a></li>
  </ul>

<h2 id='exo-giao-dien-moi-cho-ai-ca-nhan'>Exo: Giao diện mới cho AI cá nhân</h2>
  <p>Công nghệ AI đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Các công ty như OpenAI, Google và Microsoft đang đầu tư mạnh vào AI, với các trung tâm dữ liệu khổng lồ phục vụ cho các mô hình AI phức tạp. Tuy nhiên, bạn đã bao giờ nghĩ đến việc có thể tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà?</p>

<h2 id='tan-dung-hieu-nang-cua-thiet-bi-ca-nhan'>Tận dụng hiệu năng của thiết bị cá nhân</h2>
  <p>Exo là một phần mềm mới cho phép bạn biến các thiết bị cá nhân như smartphone, tablet và máy tính thành một GPU AI mạnh mẽ. Nó hoạt động bằng cách phân chia mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và sử dụng các thiết bị của bạn để chạy các ứng dụng AI cá nhân, bao gồm cả chatbot.</p>
  <p>Exo đã được chứng minh hiệu quả với nhiều loại thiết bị, từ iPhone 15 Pro Max đến MacBook Pro, và thậm chí cả card đồ họa Nvidia GTX 4090. Các nhà phát triển đã giới thiệu một bản demo sử dụng Exo để chạy Llama-3-70B, một mô hình ngôn ngữ lớn, trên nhiều thiết bị cùng lúc.</p>

<h2 id='tuong-thich-va-mo-rong'>Tương thích và mở rộng</h2>
  <p>Exo tương thích với nhiều mô hình AI phổ biến, bao gồm Llama và ChatGPT. Bạn chỉ cần cài đặt Python 3.12.0 trở lên trên các thiết bị tương thích là có thể sử dụng Exo.</p>
  <p>Sau khi cài đặt, Exo tự động phát hiện các thiết bị trên mạng của bạn để kết nối và tạo thành một cụm AI. Nó sử dụng các kết nối ngang hàng để đảm bảo mọi thiết bị đều được xử lý công bằng. Exo hỗ trợ nhiều chiến lược phân vùng để phân phối công việc giữa các thiết bị, với tùy chọn mặc định là phân bổ dựa trên lượng bộ nhớ của mỗi thiết bị.</p>
  <p>Ngoài ra, Exo còn đang phát triển thêm nhiều tính năng và khả năng tương thích, bao gồm hỗ trợ cho LLaVa, yêu cầu theo lô, mô-đun mạng radio, và hỗ trợ suy luận song song đường ống.</p>

<h2 id='tuong-lai-cua-exo'>Tương lai của Exo</h2>
  <p>Trong trạng thái hiện tại, Exo đã cho thấy tiềm năng to lớn cho việc thử nghiệm AI tại nhà. Các nhà phát triển đang tiếp tục hoàn thiện và bổ sung nhiều tính năng mới cho Exo.</p>
  <p>Với sự phát triển của Exo, việc sử dụng AI cá nhân sẽ trở nên dễ dàng và phổ biến hơn. Exo có tiềm năng thay đổi cách chúng ta tương tác với AI và khai thác sức mạnh của công nghệ này trong nhiều lĩnh vực khác nhau.</p>

Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà: Exo - phần mềm biến thiết bị cá nhân thành GPU AI

Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà: Exo - phần mềm biến thiết bị cá nhân thành GPU AI Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại ...

tháng 7 20, 2024

AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch</title>
</head>
<body>
    <h1>AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch</h1>
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ol>
        <li><strong>AI Chatbots và sự lan truyền thông tin sai lệch:</strong>
            <ul>
                <li>Báo cáo từ Democracy Reporting International (DRI)</li>
                <li>Các vấn đề liên quan đến thông tin sai lệch do AI Chatbot</li>
                <li>Ảnh hưởng đến các quy trình bầu cử</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Sự chuyển đổi từ Misinformation sang Disinformation</strong>
            <ul>
                <li>Các chatbot đang được huấn luyện để lan truyền thông tin sai lệch một cách có chủ đích.</li>
                <li>Các nguy cơ tiềm ẩn đối với doanh nghiệp</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Biện pháp đối phó với nguy cơ từ AI Chatbots:</strong>
            <ul>
                <li><strong>Huấn luyện nhân viên nhận biết thông tin sai lệch:</strong>
                    <ul>
                        <li>Khuyến khích kiểm tra thông tin</li>
                        <li>Đào tạo an ninh mạng thường xuyên</li>
                        <li>Nâng cao nhận thức về các kỹ thuật lừa đảo trực tuyến</li>
                    </ul>
                </li>
                <li><strong>Áp dụng phương pháp SIFT:</strong>
                    <ul>
                        <li>Dừng lại, điều tra, tìm kiếm thông tin đáng tin cậy, truy tìm nguồn gốc</li>
                    </ul>
                </li>
                <li><strong>Tăng cường đa dạng nguồn thông tin:</strong>
                    <ul>
                        <li>Tránh phụ thuộc vào một nguồn tin duy nhất</li>
                        <li>Trao đổi thông tin với cộng đồng đáng tin cậy</li>
                    </ul>
                </li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Kết luận:</strong>
            <ul>
                <li>AI Chatbots đang tạo ra một môi trường đầy rủi ro với thông tin sai lệch</li>
                <li>Doanh nghiệp cần chủ động nâng cao nhận thức và thực hiện các biện pháp phòng ngừa</li>
            </ul>
        </li>
    </ol>
    <p>Báo cáo gần đây từ Democracy Reporting International (DRI) đã chỉ ra rằng các công cụ AI đang được sử dụng để lan truyền thông tin sai lệch về các quy trình bầu cử. Các chatbot được khảo sát đã thể hiện xu hướng cố gắng giúp đỡ thay vì cung cấp thông tin chính xác. Chúng đưa ra thông tin sai lệch về ngày đăng ký cử tri, chia sẻ các liên kết không chính xác hoặc tạo ra những chi tiết bịa đặt về quy trình bầu cử.</p>
    <p>Ví dụ, ba chatbot đã đưa ra lời giải thích về cách thức cử tri có thể bỏ phiếu qua thư ở Bồ Đào Nha, trong khi điều này không phải là lựa chọn khả thi. Một số chatbot khẳng định rằng bỏ phiếu là lựa chọn cá nhân, nhưng không đề cập đến việc bỏ phiếu là bắt buộc ở một số quốc gia như Hy Lạp, Bỉ, Luxembourg và Bulgaria.</p>
    <p>DRI khuyến nghị các nhà sản xuất chatbot nên điều chỉnh chúng để chỉ cung cấp liên kết đến các nguồn thông tin uy tín nhất, thay vì tự tạo ra thông tin.</p>
    <p>Tuy nhiên, vấn đề này còn nghiêm trọng hơn việc lan truyền thông tin sai lệch thông thường. Báo cáo trước đây của DRI đã được đặt tên là Misinformation vì các chatbot tạo ra thông tin sai lệch mà không có chủ đích. Trong báo cáo mới này, DRI cáo buộc các công cụ AI đang lan truyền disinformation bởi vì các nhà cung cấp chatbot lớn đã được thông báo về vấn đề này nhưng rất ít trong số họ đã đào tạo lại các mô hình AI một cách chính xác.</p>
    <p>Doanh nghiệp cần được chuẩn bị. Mọi người đều biết rằng AI chỉ hoạt động tốt như thông tin được cung cấp cho nó. Nếu thông tin sai được cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nó có thể dẫn đến những hậu quả tiêu cực (tức là rubbish in, rubbish out). Một bài báo trên New York Times đã báo cáo về cách các công cụ AI có thể bị đầu độc để lan truyền thông tin sai lệch, nội dung thù hận và tuyên truyền trên diện rộng.</p>
    <p>Thông tin sai lệch không chỉ được sử dụng để thao túng chính trị. Trong thế giới kinh doanh, thông tin sai lệch và thông tin sai lệch có thể dẫn đến những sai lầm tốn kém. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia cũng cần phải cẩn trọng để bảo vệ tổ chức của họ khỏi những mối đe dọa như vậy. Các tác nhân đe dọa thường sử dụng các chiến thuật thông tin sai lệch trong các vụ lừa đảo trực tuyến và tấn công kỹ thuật xã hội. Các cuộc tấn công lừa đảo vẫn là một vấn đề, với AI thúc đẩy tác động của các chiến dịch này.</p>
    <h3>Các biện pháp phòng ngừa:</h3>
    <p>Để giảm thiểu nguy cơ từ thông tin sai lệch do AI Chatbots, doanh nghiệp và các tổ chức cần thực hiện một số biện pháp sau:</p>
    <ol>
        <li><strong>Huấn luyện nhân viên nhận biết thông tin sai lệch:</strong>
            <ul>
                <li>Giáo dục nhân viên về việc không nên vội tin vào bất kỳ thông tin nào từ chatbot.</li>
                <li>Khuyến khích nhân viên xác minh thông tin từ các nguồn đáng tin cậy trước khi đưa ra bất kỳ quyết định hoặc hành động nào.</li>
                <li>Thực hiện chương trình đào tạo an ninh mạng thường xuyên, bao gồm các tình huống giả lập lừa đảo.</li>
                <li>Nâng cao nhận thức của nhân viên về các xu hướng hiện tại trong các kỹ thuật lừa đảo kỹ thuật số.</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Áp dụng phương pháp SIFT:</strong>
            <ul>
                <li>Huấn luyện nhân viên thực hành phương pháp SIFT (dừng lại, điều tra, tìm kiếm thông tin đáng tin cậy, truy tìm nguồn gốc) trước khi tin tưởng bất kỳ thông tin nào từ chatbot.</li>
                <li>Khuyến khích nhân viên sử dụng các trang web và tổ chức đáng tin cậy để thu thập thông tin.</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Tăng cường đa dạng nguồn thông tin:</strong>
            <ul>
                <li>Khuyến khích nhân viên sử dụng nhiều nguồn tin khác nhau và tránh phụ thuộc vào một nguồn tin duy nhất.</li>
                <li>Tăng cường giao tiếp và chia sẻ thông tin với các cộng đồng đáng tin cậy để nhận được nhiều góc nhìn khác nhau về vấn đề.</li>
            </ul>
        </li>
    </ol>
    <h3>Kết luận:</h3>
    <p>Sự phát triển của AI Chatbots tạo ra một môi trường tiềm ẩn nguy cơ thông tin sai lệch. Doanh nghiệp cần chủ động nâng cao nhận thức về mối nguy hiểm này và thực hiện các biện pháp phòng ngừa. Thay vì dựa vào các công cụ tìm kiếm ngẫu nhiên và chatbot AI để tìm kiếm thông tin, doanh nghiệp cần giáo dục nhân viên về tầm quan trọng của việc xác minh thông tin từ các nguồn đáng tin cậy.</p>
    <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch

AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch Mục lụ...

tháng 7 20, 2024

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo: Khi AI học cách suy luận

<html>
<head>
  <title>Cuộc đua trí tuệ nhân tạo: Khi AI học cách suy luận</title>
</head>
<body>

<h2>Mục lục:</h2>
<ul>
  <li><a href='#openai'>OpenAI: Nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của AI</a></li>
  <li><a href='#suyluan'>Khái niệm suy luận trong AI: Lời hứa và thách thức</a></li>
  <li><a href='#loi-co-ban'>AI vẫn mắc lỗi cơ bản: Chứng minh giới hạn của suy luận nhân tạo</a></li>
  <li><a href='#tang-cuong'>Tăng cường khả năng suy luận: Các giải pháp tiềm năng</a></li>
  <li><a href='#lo-ngai'>Lo ngại về quy định và tương lai của AI</a></li>
</ul>

<h2 id='openai'>OpenAI: Nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của AI</h2>
<p>OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, đang đẩy mạnh nghiên cứu nhằm phát triển các mô hình AI có khả năng suy luận. Họ đã giới thiệu một hệ thống mới với 5 cấp độ để theo dõi tiến độ phát triển AI, hướng tới mục tiêu tạo ra phần mềm AI có khả năng vượt trội hơn con người. OpenAI đang trên đà đạt được cấp độ thứ hai, Reasoners, nơi AI có thể giải quyết các vấn đề cơ bản.</p>
<p>Một minh chứng cho sự tiến bộ này là một bản demo nghiên cứu gần đây, trong đó mô hình AI tiên tiến nhất của OpenAI đã được nâng cấp với khả năng suy luận mới, cho phép nó giải quyết các bài toán ngôn ngữ phức tạp mà các mô hình trước đây không thể giải quyết.</p>

<h2 id='suyluan'>Khái niệm suy luận trong AI: Lời hứa và thách thức</h2>
<p>Việc tạo ra AI có khả năng suy luận là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các công ty AI đang nỗ lực chứng minh rằng công cụ của họ có thể hoạt động như những phi công đồng hành và đại lý tinh vi, hỗ trợ con người trong các nhiệm vụ cá nhân và chuyên nghiệp.</p>
<p>Tuy nhiên, định nghĩa và đo lường khả năng suy luận trong AI vẫn là một vấn đề khó khăn. Một số học giả đặt câu hỏi liệu các chatbot AI thực sự đang suy luận hay chỉ đơn thuần là ghi nhớ các vấn đề tương tự mà chúng đã được đào tạo.</p>

<h2 id='loi-co-ban'>AI vẫn mắc lỗi cơ bản: Chứng minh giới hạn của suy luận nhân tạo</h2>
<p>Mặc dù các công ty AI công bố kết quả tích cực về khả năng suy luận của AI, những lỗi cơ bản vẫn tồn tại. Ví dụ, mô hình AI tiên tiến nhất của OpenAI đã không thể trả lời chính xác câu hỏi đơn giản 9.11 hay 9.9 - cái nào lớn hơn?</p>

<h2 id='tang-cuong'>Tăng cường khả năng suy luận: Các giải pháp tiềm năng</h2>
<p>Một trong những cách để cải thiện khả năng suy luận của AI là yêu cầu chúng suy nghĩ chậm lại và phân tích logic từng bước một, một kỹ thuật gọi là chain of thought prompting. Tuy nhiên, phương pháp này không phải lúc nào cũng hiệu quả, và đôi khi AI có thể suy nghĩ quá nhiều, dẫn đến kết quả không chính xác.</p>
<p>Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực tìm ra cách cân bằng giữa chain of thought prompting và giác quan để tối ưu hóa khả năng suy luận của AI. Ngoài ra, họ cũng đang nghiên cứu các hệ thống AI có khả năng tự học cách suy luận tốt hơn.</p>

<h2 id='lo-ngai'>Lo ngại về quy định và tương lai của AI</h2>
<p>JD Vance, ứng cử viên phó tổng thống của đảng Cộng hòa, đã bày tỏ sự lo ngại về áp lực quy định đối với AI và tác động của nó đối với các công ty nhỏ. Ông lo ngại rằng các quy định có thể mang lại lợi ích cho các công ty lớn và gây bất lợi cho người tiêu dùng Mỹ.</p>
<p>Trong khi các công ty AI tiếp tục phát triển khả năng suy luận của AI, tương lai của AI và vai trò của nó trong xã hội vẫn còn nhiều câu hỏi chưa có lời giải đáp.</p>

</body>
</html>

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo: Khi AI học cách suy luận

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo: Khi AI học cách suy luận Cuộc đua trí tuệ nhân tạo: Khi AI học cách suy luận Mục lục: OpenAI: Nân...

tháng 7 20, 2024

Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Trường Kính Thông Minh

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Trường Kính Thông Minh</title>
</head>
<body>
  <h1>Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Trường Kính Thông Minh</h1>
  <h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li>Google hợp tác với EssilorLuxottica</li>
    <li>Meta đối mặt với thách thức</li>
    <li>Google và Magic Leap cùng phát triển tai nghe XR</li>
    <li>Chiến lược phần cứng của Google vẫn chưa rõ ràng</li>
  </ol>
  <h3>Google hợp tác với EssilorLuxottica</h3>
  <p>Theo thông tin từ The Verge, Google đang đàm phán với EssilorLuxottica, một trong những công ty sản xuất kính mắt hàng đầu thế giới, để tích hợp trợ lý AI Gemini vào dòng kính thông minh thế hệ tiếp theo. Điều này cho thấy Google đang thay đổi chiến lược, từ việc tự sản xuất phần cứng XR sang hợp tác với các đối tác có kinh nghiệm.</p>
  <p>Nếu thỏa thuận thành công, công nghệ AI của Google sẽ được tích hợp vào các sản phẩm của EssilorLuxottica, bao gồm các thương hiệu nổi tiếng như Ray-Ban, Oakley và LensCrafters. Đây là một bước tiến quan trọng của Google trong thị trường kính thông minh, nơi họ đã vắng mặt trong vai trò nhà sản xuất phần cứng.</p>
  <h3>Meta đối mặt với thách thức</h3>
  <p>Sự hợp tác tiềm năng này diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt trong lĩnh vực XR. Meta, hiện đang hợp tác với EssilorLuxottica cho dòng kính thông minh Ray-Ban Meta Smart Glasses, đã thể hiện sự quan tâm đến việc nắm giữ cổ phần thiểu số tại EssilorLuxottica. Động thái này được xem là biện pháp phòng thủ trước các đối thủ cạnh tranh tiềm năng như Google.</p>
  <h3>Google và Magic Leap cùng phát triển tai nghe XR</h3>
  <p>Bên cạnh đó, Google cũng đang tăng cường hợp tác với Magic Leap. Ngoài việc hợp tác trong lĩnh vực quang học và sản xuất AR, hai công ty đang cùng phát triển một tai nghe dành cho nhà phát triển chạy trên nền tảng Magic Leap 2. Thiết bị này sẽ chạy Android XR và được kỳ vọng sẽ là công cụ quan trọng giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng cho các trải nghiệm AR trong tương lai.</p>
  <h3>Chiến lược phần cứng của Google vẫn chưa rõ ràng</h3>
  <p>Mặc dù những động thái này cho thấy Google đang ngày càng quan tâm đến hệ sinh thái XR, chiến lược phần cứng của họ vẫn chưa rõ ràng. Hợp tác với các đối tác có kinh nghiệm như EssilorLuxottica và Magic Leap mang lại lợi thế chiến lược cho Google, tuy nhiên, khả năng cạnh tranh với các đối thủ tập trung vào phần cứng như Apple và Meta sẽ phụ thuộc vào khả năng cung cấp phần mềm và dịch vụ của Google.</p>
  <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Trường Kính Thông Minh

Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Trường Kính Thông Minh Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Tr...

tháng 7 20, 2024

Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ

<h2>Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ</h2>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
  <li><strong>Gemini và Gemma: Mở rộng khả năng của AI cho các nhà phát triển</strong></li>
  <li><strong>Democratizing AI: Ưu tiên cho AI đa phương thức, đa ngôn ngữ và di động</strong></li>
  <li><strong>Hỗ trợ phát triển ngôn ngữ cho Ấn Độ: Project Vaani và IndicGenBench</strong></li>
  <li><strong>Cải thiện hiệu quả phát triển phần mềm: MatFormer và Google Wallet API</strong></li>
  <li><strong>Hỗ trợ cho các doanh nghiệp và startup Ấn Độ: Google Cloud Credits, GenAI Hackathon và AI Startup Bootcamp</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Google cam kết thúc đẩy sự phát triển của AI ở Ấn Độ</strong></li>
</ol>

<h3>1. Gemini và Gemma: Mở rộng khả năng của AI cho các nhà phát triển</h3>
<p>Google đã công bố một loạt các cập nhật cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) AI thế hệ mới của mình, bao gồm Gemini và Gemma, tại sự kiện I/O Connect lần thứ hai ở Bengaluru. Các nhà phát triển giờ đây có thể truy cập vào cửa sổ ngữ cảnh mở rộng lên đến 2 triệu tham số trên mô hình Gemini 1.5 Pro mới nhất. Ngoài ra, Google đã giới thiệu Gemma 2, một mô hình ngôn ngữ với tối đa 27 tỷ tham số dành cho các nhà phát triển. Các công cụ ngôn ngữ mới từ Google DeepMind Ấn Độ cũng được công bố, nâng cao phát triển phần mềm bằng các tính năng hỗ trợ AI đồng thời nhấn mạnh các thực hành AI có trách nhiệm.</p>

<h3>2. Democratizing AI: Ưu tiên cho AI đa phương thức, đa ngôn ngữ và di động</h3>
<p>Google đang dân chủ hóa AI cho các nhà phát triển Ấn Độ bằng cách tập trung vào ba lĩnh vực chính: AI đa phương thức, đa ngôn ngữ và di động. Công ty đang hợp tác với MeitY Startup Hub để hỗ trợ 10.000 startup Ấn Độ trong hành trình AI của họ thông qua tín dụng Google Cloud, chương trình giáo dục lập trình ưu tiên AI và việc ra mắt một cuộc thi hackathon GenAI toàn quốc và trại huấn luyện khởi nghiệp AI. Các nhà phát triển Ấn Độ hiện có quyền truy cập mở rộng vào các mô hình AI mạnh mẽ của Google với cửa sổ ngữ cảnh 2 triệu mã thông báo trong Gemini 1.5 Pro và Gemma 2, thế hệ tiếp theo của các mô hình mở.</p>

<h3>3. Hỗ trợ phát triển ngôn ngữ cho Ấn Độ: Project Vaani và IndicGenBench</h3>
<p>Nhóm Google DeepMind Ấn Độ đã chia sẻ các cập nhật để trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các giải pháp ngôn ngữ cho Ấn Độ, bao gồm việc mở rộng Project Vaani hợp tác với Viện Khoa học Ấn Độ. Dự án này cung cấp cho các nhà phát triển hơn 14.000 giờ dữ liệu giọng nói trên 58 ngôn ngữ, được thu thập từ 80.000 người nói ở 80 quận. Nhóm cũng giới thiệu IndicGenBench, một điểm chuẩn để đánh giá khả năng tạo ra của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên các ngôn ngữ Indic, và mã nguồn mở CALM (hợp thành mô hình ngôn ngữ), một khung cho phép các nhà phát triển kết hợp các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt với mô hình Gemma.</p>

<h3>4. Cải thiện hiệu quả phát triển phần mềm: MatFormer và Google Wallet API</h3>
<p>Ngoài ra, Google đã giới thiệu khung MatFormer, cho phép các nhà phát triển kết hợp và phối hợp các mô hình AI trong một khung duy nhất để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Google cũng đang tung ra Google Wallet API để đơn giản hóa việc tích hợp các chương trình khách hàng thân thiết, vé và thẻ quà tặng. Đối với các nhà phát triển sử dụng Nền tảng Google Maps, giá cả dành riêng cho Ấn Độ đang được giới thiệu với chi phí thấp hơn đến 70% đối với hầu hết các giao diện lập trình ứng dụng (API). Công ty đang hợp tác với Mạng lưới Mở cho Thương mại Kỹ thuật số (ONDC), cung cấp cho các nhà phát triển xây dựng cho ONDC giảm giá lên đến 90% đối với các API được chọn của Nền tảng Google Maps.</p>

<h3>5. Hỗ trợ cho các doanh nghiệp và startup Ấn Độ: Google Cloud Credits, GenAI Hackathon và AI Startup Bootcamp</h3>
<p>Google cam kết hỗ trợ các nhà phát triển và doanh nghiệp Ấn Độ thúc đẩy và triển khai công nghệ tạo ra sự khác biệt rõ rệt trong cuộc sống của người dân. Google Cloud Credits, GenAI Hackathon và AI Startup Bootcamp là những ví dụ minh chứng cho cam kết này.</p>

<h3>6. Kết luận: Google cam kết thúc đẩy sự phát triển của AI ở Ấn Độ</h3>
<p>Google tin rằng tất cả các nhà phát triển đều là nhà phát triển AI. Công ty muốn giúp họ dễ dàng xây dựng với AI trên mọi bề mặt, cho dù là web, di động hay Cloud. Google cũng sẽ sớm ra mắt API Nghiên cứu Hiểu biết về Cảnh quan Nông nghiệp (ALU), một công cụ có sẵn hạn chế được thiết kế để giúp các thực hành nông nghiệp trở nên dựa trên dữ liệu và hiệu quả hơn.</p>
<img alt="Logo Google" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ

Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ Mục lục: Gemini và Gemma: Mở rộng khả năng của AI cho các nhà phát triển Democratiz...

tháng 7 20, 2024

Gemini: Tính năng tải nhiều ảnh và tiềm năng ứng dụng

<h2>Gemini: Tính năng tải nhiều ảnh và tiềm năng ứng dụng</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href="#tai-nhieu-anh">Gemini: Hỗ trợ tải nhiều ảnh vẫn còn bỏ ngỏ</a></li>
  <li><a href="#ai-da-phuong-thuc">Gemini: Mô hình AI đa phương thức với tiềm năng ứng dụng rộng lớn</a></li>
</ol>

<h3 id="tai-nhieu-anh">1. Gemini: Hỗ trợ tải nhiều ảnh vẫn còn bỏ ngỏ</h3>
<p>Mặc dù hiện tại người dùng chỉ có thể tải lên một ảnh, nhưng mã nguồn của Gemini đã hỗ trợ khả năng tải nhiều ảnh cùng một lúc. Tuy nhiên, hệ thống hiện tại chỉ chọn ảnh đầu tiên và bỏ qua phần còn lại. Nhiều người dùng đã yêu cầu tính năng này và lý do tại sao nó chưa được triển khai vẫn chưa rõ ràng. Ngoài ra, một tích hợp với Google Photos cũng đã được phát hiện trước đó.</p>

<h3 id="ai-da-phuong-thuc">2. Gemini: Mô hình AI đa phương thức với tiềm năng ứng dụng rộng lớn</h3>
<p>Gemini là một mô hình AI đa phương thức tiên tiến được phát triển bởi Google DeepMind, được thiết kế để hiểu và xử lý nhiều loại đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh và video. Mô hình Gemini có thể xử lý nhiều loại tác vụ, từ hiểu và phân tích hình ảnh đến tạo văn bản dựa trên đầu vào hình ảnh. Ví dụ, Gemini Pro Vision có thể xử lý tối đa 16 hình ảnh cho mỗi lời nhắc, trong khi các mô hình Gemini 1.5 tiên tiến hơn có thể xử lý tối đa 3.000 hình ảnh. Sự linh hoạt này làm cho Gemini đặc biệt hữu ích cho các tác vụ phức tạp như phân tích sơ đồ kỹ thuật, so sánh hình ảnh và đưa ra khuyến nghị dựa trên thông tin hình ảnh. Khi Google tiếp tục phát triển và hoàn thiện Gemini, mô hình này dự kiến sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng của AI trên nhiều ứng dụng và ngành nghề khác nhau.</p><ul>
</ul>

Gemini: Tính năng tải nhiều ảnh và tiềm năng ứng dụng

Gemini: Tính năng tải nhiều ảnh và tiềm năng ứng dụng Mục lục Gemini: Hỗ trợ tải nhiều ảnh vẫn còn bỏ ngỏ Gemini: Mô hình AI đa ph...

tháng 7 20, 2024

HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH VỤ ĂN UỐNG

<html>
<head>
<title>HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH VỤ ĂN UỐNG</title>
</head>
<body>

<h1>HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH VỤ ĂN UỐNG</h1>

<h2>Mục lục</h2>
<ol>
  <li><strong>Kea: Cashier trong đám mây</strong></li>
  <li><strong>CBS NorthStar: Hỗ trợ tối ưu hóa vận hành</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích của AI trong lĩnh vực nhà hàng</strong></li>
  <li><strong>Kea đã đạt được những gì?</strong></li>
  <li><strong>California Fish Grill: Nâng cao hiệu quả vận hành</strong></li>
  <li><strong>Kea và tương lai ngành dịch vụ ăn uống</strong></li>
</ol>

<h3>1. Kea: Cashier trong đám mây</h3>
<p>Kea, một startup AI, đã hợp tác với CBS NorthStar, nhà cung cấp giải pháp công nghệ cho nhà hàng, để mang công nghệ AI giọng nói đến với ngành dịch vụ ăn uống. Kea cung cấp Cashier trong đám mây - một đại diện dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để xử lý tương tác và đơn hàng của khách hàng qua điện thoại.</p>

<h3>2. CBS NorthStar: Hỗ trợ tối ưu hóa vận hành</h3>
<p>Công nghệ AI của Kea sẽ được tích hợp vào hệ thống điểm bán hàng (POS) của CBS NorthStar, nâng cao hoạt động của nhà hàng. Jeremy Julian, giám đốc doanh thu của CBS NorthStar, cho biết: 'Với nhiều năm kinh nghiệm trong việc tiên phong các giải pháp công nghệ nhà hàng tối ưu hóa hoạt động, chúng tôi nhận ra tiềm năng to lớn của AI giọng nói để thúc đẩy hiệu quả hoạt động và nâng cao dịch vụ khách hàng. Quan hệ đối tác này với Kea thể hiện cam kết của chúng tôi trong việc đưa ngành dịch vụ ăn uống tiến vào kỷ nguyên AI.'</p>

<h3>3. Lợi ích của AI trong lĩnh vực nhà hàng</h3>
<p>Công nghệ giọng nói AI trong nhà hàng có thể xử lý đơn hàng của khách hàng, cho phép nhân viên tập trung vào nấu ăn và các nhiệm vụ khác. Mặc dù McDonald's gần đây đã loại bỏ hệ thống đặt hàng AI giọng nói từ hệ thống drive-thru của mình, nhưng CBS NorthStar cho biết việc tích hợp công nghệ của Kea sẽ mang lại cho các nhà hàng sự linh hoạt hơn để tùy chỉnh công nghệ cho nhu cầu cụ thể.</p>

<h3>4. Kea đã đạt được những gì?</h3>
<p>Công nghệ của Kea, kết hợp nhận dạng giọng nói tự động và hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, tiếp nhận đơn hàng của khách hàng và chuyển trực tiếp đến nhà bếp thông qua hệ thống POS của nhà hàng. Tuy nhiên, nhân viên vẫn có thể can thiệp khi cần thiết để đảm bảo đơn hàng thành công. Kể từ năm 2022, công nghệ AI giọng nói của Kea đã xử lý 1 triệu cuộc gọi cho hàng trăm nhà hàng. Quan hệ đối tác với CBS NorthStar sẽ giúp giải pháp của Kea tiếp cận hơn 10.000 nhà hàng.</p>

<h3>5. California Fish Grill: Nâng cao hiệu quả vận hành</h3>
<p>California Fish Grill, một chuỗi nhà hàng hải sản ở khu vực Greater Los Angeles, đã sử dụng công nghệ tích hợp trong vài tháng qua. Patrick Waiyawaytar, phó chủ tịch công nghệ thông tin của California Fish Grill, cho biết: 'Tôi có thể khẳng định rằng những công nghệ này hiệu quả cho các hoạt động quy mô lớn của chúng tôi và sẽ tiếp tục giúp chúng tôi phát triển.'</p>

<h3>6. Kea và tương lai ngành dịch vụ ăn uống</h3>
<p>Được thành lập vào năm 2017, Kea đã huy động được 29,6 triệu đô la để hợp lý hóa dịch vụ khách hàng thông qua AI đàm thoại. Công ty cho biết họ đã số hóa đặt hàng qua điện thoại cho 10 chuỗi nhà hàng cấp độ doanh nghiệp.</p>

<p>Bài viết này ban đầu được xuất bản trên AI Business, ấn phẩm chị em của IoT World Today.</p>

</body>
</html>

HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH VỤ ĂN UỐNG

HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH VỤ ĂN UỐNG HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH V...

tháng 7 20, 2024

Cuộc đua AI: Từ tranh chấp bản quyền đến hợp tác

<h2>Cuộc đua AI: Từ tranh chấp bản quyền đến hợp tác</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Bước ngoặt mới trong cuộc chiến AI</strong></li>
  <li><strong>Getty và Shutterstock: Đấu trường mới cho AI</strong></li>
  <li><strong>Picsart: Mục tiêu là doanh nghiệp nhỏ và vừa</strong></li>
</ol>

<h3>1. Bước ngoặt mới trong cuộc chiến AI</h3>
<p>Google và OpenAI từng gây tranh cãi khi sử dụng nội dung từ mạng internet để phát triển chatbot và công cụ tạo hình ảnh AI, dẫn đến những cuộc chiến pháp lý về bản quyền. Nay, những chủ sở hữu bản quyền đang tìm cách tham gia vào cuộc đua AI.</p>
<p>Các nhà cung cấp hình ảnh lớn như Getty Images và Shutterstock đang xây dựng các công cụ tạo hình ảnh AI dựa trên dữ liệu của riêng họ, bỏ qua những rắc rối pháp lý trước đây.</p>

<h3>2. Getty và Shutterstock: Đấu trường mới cho AI</h3>
<p>Trong khi các công ty công nghệ lớn đang chạy đua phát triển AI, các thị trường truyền thông trực quan, nhà sáng tạo nội dung và nghệ sĩ lại đang thúc đẩy việc cấp phép để được trả tiền cho tác phẩm của họ. Những tác phẩm này đóng vai trò huấn luyện mô hình AI và ảnh hưởng đến công nghệ mà họ lo sợ có thể thay thế họ trong tương lai.</p>
<p>Đây là một nỗ lực lớn nhằm thay đổi cách phát triển mô hình AI, tập trung vào việc huấn luyện chúng bằng dữ liệu có giấy phép thay vì nội dung được thu thập trái phép.</p>

<h3>3. Picsart: Mục tiêu là doanh nghiệp nhỏ và vừa</h3>
<p>Hầu hết các công cụ tạo hình ảnh hiện nay thường được người dùng cá nhân sử dụng để giải trí, như tạo ra hình ảnh viral về Đức Giáo Hoàng mặc áo khoác trắng. Tuy nhiên, ngành công nghiệp công nghệ đang hướng tới việc quảng cáo và các công ty sử dụng những công cụ này cho mục đích tiếp thị.</p>
<p>Getty đang nhắm đến mục tiêu thị trường này và hợp tác với Picsart, một công ty đang xây dựng mô hình tạo hình ảnh AI dựa trên kho ảnh của Getty. Picsart đang hướng đến các doanh nghiệp nhỏ và vừa, được biết đến với ứng dụng chỉnh sửa ảnh được hơn 100 triệu người sử dụng, phần lớn là thế hệ Z.</p>

Cuộc đua AI: Từ tranh chấp bản quyền đến hợp tác

Cuộc đua AI: Từ tranh chấp bản quyền đến hợp tác Mục lục: Bước ngoặt mới trong cuộc chiến AI Getty và Shutterstock: Đấu trường mới...

tháng 7 20, 2024

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI mới

<h2>OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI mới</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Hợp tác chiến lược</li>
  <li>Tiềm năng của chip AI</li>
  <li>Tầm nhìn về tương lai</li>
</ol>

<h3>1. Hợp tác chiến lược</h3>
<p>OpenAI, công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nổi tiếng, đang trong quá trình đàm phán với Broadcom, nhà sản xuất chip bán dẫn hàng đầu, để cùng phát triển một loại chip AI mới. Hợp tác này hứa hẹn sẽ tạo ra một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.</p>

<h3>2. Tiềm năng của chip AI</h3>
<p>Chip AI chuyên dụng có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả, giúp tăng tốc độ và hiệu suất của các ứng dụng AI. Điều này sẽ mở ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học máy.</p>

<h3>3. Tầm nhìn về tương lai</h3>
<p>Hợp tác giữa OpenAI và Broadcom có thể dẫn đến sự ra đời của các sản phẩm AI đột phá. Nó cũng sẽ củng cố vị thế của cả hai công ty trong ngành công nghiệp AI đang phát triển nhanh chóng. Việc phát triển chip AI mới có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành nghề và lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và giáo dục.</p>

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI mới

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI mới Mục lục Hợp tác chiến lược Tiềm năng của chip AI Tầm nhìn về tương lai 1. ...

tháng 7 20, 2024

Mở Khóa Bí Mật trong Dữ Liệu CVE với Anthropic Claude trên Amazon Bedrock

<h2>Mở Khóa Bí Mật trong Dữ Liệu CVE với Anthropic Claude trên Amazon Bedrock</h2>

<ol>
  <li><strong>Thách thức trong việc phân tích dữ liệu CVE</strong></li>
  <li><strong>Lựa chọn Anthropic Claude trên Amazon Bedrock</strong></li>
  <li><strong>Xây dựng Prompt Hoàn Hảo</strong></li>
  <li><strong>Thách thức trong quá trình triển khai</strong></li>
  <li><strong>Kết quả ấn tượng</strong></li>
  <li><strong>Kế hoạch trong tương lai</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
  <li><strong>Giới thiệu tác giả</strong></li>
</ol>

<h3>1. Thách thức trong việc phân tích dữ liệu CVE</h3>

<p>Trong lĩnh vực an ninh mạng, dòng chảy liên tục của các báo cáo về lỗ hổng bảo mật (CVE) là một thách thức lớn. Hàng năm, hàng ngàn lỗ hổng bảo mật mới được phát hiện, với các mô tả khác nhau về độ rõ ràng, đầy đủ và cấu trúc. Những báo cáo này, thường được đóng góp bởi một cộng đồng toàn cầu đa dạng, có thể ngắn gọn, mơ hồ hoặc thiếu thông tin quan trọng, che giấu thông tin quan trọng như yêu cầu tấn công, tác động tiềm ẩn và các bước khắc phục được đề xuất. Tính chất phi cấu trúc của báo cáo CVE gây ra một trở ngại lớn trong việc trích xuất thông tin có thể hành động. Các hệ thống tự động gặp khó khăn trong việc phân tích chính xác và hiểu những câu chuyện không nhất quán và phức tạp, làm tăng nguy cơ bỏ qua hoặc hiểu sai các chi tiết quan trọng - một kịch bản có ý nghĩa nghiêm trọng đối với tư thế bảo mật.</p>

<h3>2. Lựa chọn Anthropic Claude trên Amazon Bedrock</h3>

<p>Trước thử thách nan giải này, sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mang đến một giải pháp đầy hứa hẹn. Những mô hình AI tạo sinh tiên tiến này rất giỏi trong việc hiểu và phân tích khối lượng văn bản khổng lồ, biến chúng thành công cụ hoàn hảo để sàng lọc dòng chảy báo cáo CVE nhằm xác định các báo cáo có chứa chi tiết về yêu cầu tấn công.</p>

<p>Quyết định sử dụng Anthropic Claude trên Amazon Bedrock là một chiến lược. Trong quá trình đánh giá, Mend.io nhận thấy rằng mặc dù các LLM khác như GPT-4 cũng thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong việc phân tích mô tả CVE, nhưng các yêu cầu cụ thể của Mend.io phù hợp hơn với khả năng của Anthropic Claude. Mend.io đã sử dụng các thẻ như <example-attack-requirement>. Khi Mend.io đánh giá các mô hình khác với cả lời nhắc cấu trúc và phi cấu trúc, khả năng của Anthropic Claude trong việc tuân theo chính xác các lời nhắc cấu trúc và bao gồm các thẻ dự kiến đã khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp hơn cho trường hợp sử dụng của Mend.io trong quá trình thử nghiệm của họ.</p>

<p>Khả năng độc đáo của Anthropic Claude, cho phép nhận dạng các thẻ XML trong lời nhắc, đã mang lại cho nó một lợi thế riêng biệt. Khả năng này cho phép Mend.io cấu trúc các lời nhắc theo cách cải thiện độ chính xác và giá trị, đảm bảo rằng phân tích của Anthropic Claude được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của Mend.io. Hơn nữa, việc tích hợp liền mạch với Amazon Bedrock đã cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và an toàn để xử lý dữ liệu nhạy cảm. Cơ sở hạ tầng bảo mật đã được chứng minh của AWS củng cố sự tự tin, cho phép Mend.io xử lý và phân tích thông tin CVE mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu - một yếu tố quan trọng trong thế giới an ninh mạng.</p>

<h3>3. Xây dựng Prompt Hoàn Hảo</h3>

<p>Xây dựng lời nhắc hoàn hảo cho Anthropic Claude là cả nghệ thuật và khoa học. Nó đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về khả năng của mô hình và một quy trình kỹ lưỡng để đảm bảo rằng phân tích của Anthropic Claude chính xác và dựa trên ứng dụng thực tế. Họ đã soạn lời nhắc với ngữ cảnh phong phú, cung cấp các ví dụ và xác định rõ sự khác biệt giữa độ phức tạp tấn công và yêu cầu tấn công theo định nghĩa trong Hệ thống điểm số lỗ hổng chung (CVSS) v4.0. Mức độ chi tiết này là rất quan trọng để đảm bảo rằng Anthropic Claude có thể xác định chính xác các chi tiết tinh tế trong mô tả CVE.</p>

<p>Việc sử dụng thẻ XML là một bước ngoặt trong việc cấu trúc lời nhắc. Những thẻ này cho phép họ cô lập các phần khác nhau, hướng dẫn trọng tâm của Anthropic Claude và cải thiện độ chính xác của phản hồi. Với khả năng độc đáo này, Mend.io có thể hướng sự chú ý của mô hình đến các khía cạnh cụ thể của dữ liệu CVE, hợp lý hóa quy trình phân tích và tăng cường giá trị của thông tin chi tiết được rút ra.</p>

<p>Với một lời nhắc được soạn thảo kỹ lưỡng và sức mạnh của thẻ XML, Mend.io đã trang bị cho Anthropic Claude ngữ cảnh và cấu trúc cần thiết để điều hướng thế giới phức tạp của mô tả CVE, cho phép nó xác định chính xác các chi tiết yêu cầu tấn công quan trọng, trang bị cho các nhóm bảo mật những hiểu biết vô giá để ưu tiên các lỗ hổng và củng cố hệ thống phòng thủ.</p>

<h3>4. Thách thức trong quá trình triển khai</h3>

<p>Trong khi sử dụng Anthropic Claude, Mend.io đã trải nghiệm trực tiếp sự linh hoạt và khả năng mở rộng của dịch vụ. Khi khối lượng công việc phân tích tăng lên để bao gồm 70.000 CVE, họ đã gặp phải những cơ hội để tối ưu hóa việc sử dụng các tính năng của dịch vụ và khả năng quản lý chi phí. Khi sử dụng triển khai mô hình theo yêu cầu của Amazon Bedrock trên các vùng AWS, Mend.io đã chủ động quản lý hạn ngạch yêu cầu API mỗi phút (RPM) và mã thông báo mỗi phút (TPM) bằng cách song song hóa các yêu cầu mô hình và điều chỉnh mức độ song song hóa để hoạt động trong giới hạn hạn ngạch. Họ cũng tận dụng logic thử lại tích hợp sẵn trong thư viện Boto3 Python để xử lý trơn tru mọi trường hợp điều tiết bất thường. Đối với khối lượng công việc yêu cầu hạn ngạch cao hơn, tùy chọn Amazon Bedrock Provisioned Throughput cung cấp một giải pháp đơn giản, mặc dù nó không phù hợp với mô hình sử dụng cụ thể của Mend.io trong trường hợp này.</p>

<p>Mặc dù ước tính ban đầu để phân loại tất cả 70.000 CVE thấp hơn, nhưng chi phí cuối cùng cao hơn do dữ liệu đầu vào phức tạp hơn dẫn đến chuỗi đầu vào và đầu ra dài hơn. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng của việc thử nghiệm và đánh giá toàn diện. Các mô hình định giá linh hoạt trong Amazon Bedrock cho phép các tổ chức tối ưu hóa chi phí bằng cách xem xét các tùy chọn mô hình thay thế hoặc chiến lược phân vùng dữ liệu, trong đó các trường hợp đơn giản hơn có thể được xử lý bởi các mô hình hiệu quả về chi phí hơn, trong khi dành riêng các mô hình có khả năng cao hơn cho các trường hợp khó khăn nhất.</p>

<p>Khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như những mô hình được cung cấp bởi AWS, điều quan trọng là phải tạo ra các lời nhắc phù hợp chính xác với định dạng đầu ra mong muốn. Trong trường hợp của Mend.io, kỳ vọng của họ là nhận được câu trả lời YES / NO đơn giản cho các lời nhắc của họ, điều này sẽ hợp lý hóa các bước quản lý dữ liệu tiếp theo. Tuy nhiên, mô hình thường cung cấp ngữ cảnh, lý lẽ hoặc giải thích bổ sung ngoài các phản hồi súc tích dự kiến. Mặc dù những phản hồi mở rộng này mang đến những hiểu biết có giá trị, nhưng chúng đã giới thiệu sự phức tạp không lường trước vào quy trình xử lý dữ liệu của Mend.io. Trải nghiệm này làm nổi bật tầm quan trọng của việc tinh chỉnh lời nhắc để đảm bảo rằng đầu ra của mô hình phù hợp chặt chẽ với các yêu cầu cụ thể của trường hợp sử dụng. Bằng cách lặp lại việc xây dựng lời nhắc và tinh chỉnh các lời nhắc, các tổ chức có thể tối ưu hóa phản hồi của mô hình để phù hợp tốt hơn với định dạng phản hồi mong muốn của họ, cuối cùng nâng cao hiệu quả và hiệu quả của đường ống xử lý dữ liệu của họ.</p>

<h3>5. Kết quả ấn tượng</h3>

<p>Mặc dù những thách thức mà Mend.io phải đối mặt, nhưng những nỗ lực cần mẫn của họ đã được đền đáp. Họ đã xác định thành công các CVE có chứa chi tiết yêu cầu tấn công, trang bị cho các nhóm bảo mật những hiểu biết quý giá để ưu tiên các lỗ hổng và củng cố hệ thống phòng thủ. Kết quả này là một thành tựu đáng kể, bởi vì việc hiểu các điều kiện tiên quyết cụ thể để khai thác thành công một lỗ hổng là rất quan trọng trong việc đánh giá rủi ro và phát triển các chiến lược giảm thiểu hiệu quả. Bằng cách tận dụng sức mạnh của Anthropic Claude, Mend.io đã có thể sàng lọc hàng chục nghìn báo cáo CVE, trích xuất thông tin tinh tế về các yêu cầu tấn công mà sẽ gần như không thể thu được thông qua phân tích thủ công. Thành tích này không chỉ tiết kiệm thời gian và nguồn lực quý giá mà còn cung cấp cho các nhóm an ninh mạng cái nhìn toàn diện về bối cảnh đe dọa, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt và ưu tiên các nỗ lực của họ một cách hiệu quả.</p>

<p>Mend.io đã thực hiện đánh giá toàn diện về Anthropic Claude, đưa ra 68.378 yêu cầu mà không tính đến bất kỳ giới hạn hạn ngạch nào. Dựa trên thử nghiệm ban đầu của họ về việc phân tích một mẫu 100 lỗ hổng để hiểu các vectơ tấn công, họ có thể xác định độ chính xác của câu trả lời YES hoặc NO trực tiếp của Claude. Như được thể hiện trong bảng sau, Anthropic Claude đã thể hiện hiệu suất vượt trội, cung cấp câu trả lời YES hoặc NO trực tiếp cho 99,9883% các yêu cầu. Trong một số ít trường hợp mà câu trả lời đơn giản không được đưa ra, Anthropic Claude vẫn cung cấp đủ thông tin để xác định phản hồi phù hợp. Đánh giá này làm nổi bật khả năng mạnh mẽ của Anthropic Claude trong việc xử lý một loạt các truy vấn với độ chính xác và độ tin cậy cao.</p>

<h3>6. Kế hoạch trong tương lai</h3>

<p>Việc ứng dụng thành công Anthropic Claude trong việc xác định chi tiết yêu cầu tấn công từ dữ liệu CVE chỉ là khởi đầu của tiềm năng to lớn mà AI tạo sinh mang lại cho lĩnh vực an ninh mạng. Khi những mô hình tiên tiến này tiếp tục phát triển và trưởng thành, khả năng của chúng sẽ được mở rộng, mở ra những chân trời mới trong việc tự động hóa phân tích lỗ hổng, phát hiện mối đe dọa và ứng phó sự cố.</p>

<p>Một hướng đầy hứa hẹn là sử dụng AI tạo sinh để tự động hóa việc phân loại và ưu tiên lỗ hổng. Bằng cách tận dụng khả năng phân tích và hiểu các mô tả kỹ thuật của những mô hình này, các tổ chức có thể hợp lý hóa quy trình xác định và giải quyết các lỗ hổng quan trọng nhất, đảm bảo rằng các nguồn lực hạn chế được phân bổ hiệu quả. Hơn nữa, các mô hình AI tạo sinh có thể được đào tạo để phát hiện và gắn cờ các chữ ký mã độc hại tiềm ẩn trong kho lưu trữ phần mềm hoặc lưu lượng mạng. Cách tiếp cận chủ động này có thể giúp các nhóm an ninh mạng đi trước các mối đe dọa mới nổi, cho phép họ phản ứng nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro trước khi chúng có thể bị khai thác.</p>

<p>Ngoài việc quản lý lỗ hổng và phát hiện mối đe dọa, AI tạo sinh cũng hứa hẹn trong việc ứng phó sự cố và phân tích pháp y. Những mô hình này có thể hỗ trợ trong việc phân tích và hiểu khối lượng dữ liệu nhật ký khổng lồ, hồ sơ lưu lượng mạng và thông tin liên quan đến bảo mật khác, đẩy nhanh việc xác định nguyên nhân gốc rễ và cho phép các nỗ lực khắc phục hiệu quả hơn. Khi AI tạo sinh tiếp tục phát triển, việc tích hợp nó với các công nghệ tiên tiến khác, chẳng hạn như ML và phân tích dữ liệu, sẽ mở khóa các ứng dụng mạnh mẽ hơn nữa trong lĩnh vực an ninh mạng. Khả năng xử lý và hiểu dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên ở quy mô lớn, kết hợp với sức mạnh dự đoán của các thuật toán ML, có thể cách mạng hóa việc thu thập thông tin tình báo về mối đe dọa, cho phép các tổ chức dự đoán và chủ động phòng thủ trước các mối đe dọa mạng mới nổi.</p>

<p>Lĩnh vực an ninh mạng đang không ngừng tiến bộ, việc tích hợp các mô hình AI tạo sinh như Anthropic Claude, được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ của Amazon Bedrock, thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc thúc đẩy quốc phòng kỹ thuật số. Việc áp dụng thành công công nghệ này của Mend.io trong việc trích xuất chi tiết yêu cầu tấn công từ dữ liệu CVE là minh chứng cho tiềm năng biến đổi của AI ngôn ngữ trong các lĩnh vực quản lý lỗ hổng và phân tích mối đe dọa. Bằng cách tận dụng sức mạnh của những mô hình tiên tiến này, Mend.io đã chứng minh rằng nhiệm vụ phức tạp là sàng lọc khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ có thể được giải quyết với độ chính xác và hiệu quả. Sáng kiến này không chỉ trao quyền cho các nhóm bảo mật những hiểu biết quan trọng để ưu tiên các lỗ hổng mà còn mở đường cho những đổi mới trong tương lai trong việc tự động hóa phân tích lỗ hổng, phát hiện mối đe dọa và ứng phó sự cố. Anthropic và AWS đã đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép các tổ chức như Mend.io tận dụng những công nghệ tiên tiến này.</p>

<p>Nhìn về tương lai, những khả năng thực sự thú vị. Khi các mô hình ngôn ngữ tiếp tục phát triển và tích hợp với các công technologies mới nổi khác, chẳng hạn như ML và phân tích dữ liệu, tiềm năng cách mạng hóa việc thu thập thông tin tình báo về mối đe dọa và quốc phòng chủ động trở nên rõ ràng hơn.</p>

<p>Nếu bạn là một chuyên gia an ninh mạng đang tìm cách khai thác đầy đủ tiềm năng của AI ngôn ngữ trong tổ chức của mình, chúng tôi khuyến khích bạn khám phá khả năng của Amazon Bedrock và các mô hình Anthropic Claude. Bằng cách tích hợp những công nghệ tiên tiến này vào hoạt động bảo mật của bạn, bạn có thể hợp lý hóa quy trình quản lý lỗ hổng, tăng cường phát hiện mối đe dọa và củng cố tư thế an ninh mạng tổng thể của bạn. Hãy thực hiện bước đầu tiên ngay hôm nay và khám phá cách thành công của Mend.io có thể truyền cảm hứng cho hành trình của bạn hướng tới một tương lai kỹ thuật số an toàn hơn.</p>

<h3>8. Giới thiệu tác giả</h3>

<ul>
  <li><strong>Hemmy Yona</strong> là Kiến trúc sư Giải pháp tại Amazon Web Services đóng trụ sở tại Israel. Với 20 năm kinh nghiệm trong phát triển phần mềm và quản lý nhóm, Hemmy rất đam mê giúp khách hàng xây dựng các giải pháp sáng tạo, có khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí. Ngoài công việc, bạn sẽ tìm thấy Hemmy thích thú với thể thao và du lịch cùng gia đình.</li>
  <li><strong>Tzahi Mizrahi</strong> là Kiến trúc sư Giải pháp tại Amazon Web Services, chuyên về các giải pháp container với hơn 10 năm kinh nghiệm trong các quy trình phát triển và DevOps. Chuyên môn của ông bao gồm thiết kế các kiến trúc có khả năng mở rộng dựa trên container và tối ưu hóa quy trình triển khai. Trong thời gian rảnh rỗi, ông thích thú với âm nhạc và chơi guitar.</li>
  <li><strong>Gili Nachum</strong> là Kiến trúc sư giải pháp chính tại AWS, chuyên về AI tạo sinh và Học máy. Gili đang giúp khách hàng của AWS xây dựng các mô hình nền tảng mới và tận dụng LLM để đổi mới trong kinh doanh của họ. Trong thời gian rảnh rỗi, Gili thích thú với thời gian dành cho gia đình và Calisthenics.</li>
  <li><strong>Maciej Mensfeld</strong> là kiến trúc sư sản phẩm chính tại Mend, tập trung vào việc thu thập dữ liệu, tổng hợp và nghiên cứu bảo mật AI / LLM. Ông là người tạo ra diffend.io (được Mend mua lại) và Karafka. Là Kiến trúc sư Phần mềm, Nhà nghiên cứu Bảo mật và diễn giả tại hội nghị, ông dạy Ruby, Rails và Kafka. Rất đam mê OSS, Maciej tích cực đóng góp cho nhiều dự án, bao gồm Karafka, và là thành viên của nhóm bảo mật RubyGems.</li>
</ul>

Mở Khóa Bí Mật trong Dữ Liệu CVE với Anthropic Claude trên Amazon Bedrock

Mở Khóa Bí Mật trong Dữ Liệu CVE với Anthropic Claude trên Amazon Bedrock Mục lục Thách thức trong việc phân tích dữ liệu CVE Lựa...

tháng 7 20, 2024

Groq giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use: Mô hình mã nguồn mở đạt hiệu suất cao trên bảng xếp hạng BFCL

<html>
<head>
  <title>Groq giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use: Mô hình mã nguồn mở đạt hiệu suất cao trên bảng xếp hạng BFCL</title>
</head>
<body>

<h1>Groq giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use: Mô hình mã nguồn mở đạt hiệu suất cao trên bảng xếp hạng BFCL</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>
      <a href='#gioi-thieu-llama-3-groq-tool-use'>Giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#hieu-suat-vuot-troi'>Hiệu suất vượt trội</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#phuong-phap-huan-luyen'>Phương pháp huấn luyện</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#ung-dung-thuc-te'>Ứng dụng thực tế</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#ket-luan'>Kết luận</a>
    </li>
  </ul>

<h2 id='gioi-thieu-llama-3-groq-tool-use'>1. Giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use</h2>

<p>Groq vừa công bố hai mô hình mã nguồn mở đột phá cho việc sử dụng công cụ: Llama-3-Groq-70B-Tool-Use và Llama-3-Groq-8B-Tool-Use. Được phát triển hợp tác với Glaive, những mô hình này được thiết kế để nâng cao khả năng sử dụng công cụ và gọi hàm trong AI.</p>

<p>Mô hình Llama-3-Groq-70B-Tool-Use đạt hiệu suất cao nhất trên bảng xếp hạng Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL), vượt qua tất cả các mô hình mã nguồn mở và độc quyền khác. Với độ chính xác tổng thể ấn tượng là 90,76%, mô hình này đã thiết lập một tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực này. Tương tự, mô hình Llama-3-Groq-8B-Tool-Use cũng thể hiện hiệu suất đáng chú ý với độ chính xác tổng thể là 89,06%, giành vị trí thứ ba trên BFCL.</p>

<h2 id='phuong-phap-huan-luyen'>3. Phương pháp huấn luyện</h2>

<p>Sự phát triển của những mô hình này bao gồm một phương pháp huấn luyện tỉ mỉ kết hợp tinh chỉnh đầy đủ và tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO). Điều đáng chú ý là không có dữ liệu người dùng nào được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Thay vào đó, các mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu được tạo ra một cách có đạo đức. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng các mô hình có hiệu suất cao và phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức trong phát triển AI.</p>

<p>Quá trình huấn luyện cũng bao gồm phân tích nhiễm bẩn kỹ lưỡng bằng phương pháp LMSYS. Điều này dẫn đến tỷ lệ nhiễm bẩn thấp chỉ 5,6% đối với dữ liệu SFT và 1,3% đối với dữ liệu DPO, cho thấy sự phù hợp tối thiểu trên điểm chuẩn đánh giá.</p>

<p>Ngoài khả năng sử dụng công cụ chuyên biệt, các mô hình Llama-3 Groq Tool Use được khuyến nghị sử dụng trong một cách tiếp cận lai ghép với các mô hình ngôn ngữ đa năng. Chiến lược này bao gồm việc triển khai một hệ thống định tuyến phân tích các truy vấn của người dùng đến để xác định mô hình phù hợp nhất cho mỗi yêu cầu.</p>

<p>Đối với các truy vấn liên quan đến việc gọi hàm, tương tác API hoặc thao tác dữ liệu có cấu trúc, các mô hình Llama-3 Groq Tool Use được sử dụng. Đối với kiến thức chung, các cuộc trò chuyện mở rộng hoặc các nhiệm vụ không liên quan trực tiếp đến việc sử dụng công cụ, một mô hình ngôn ngữ đa năng như Llama-3 70B chưa được sửa đổi được khuyến nghị. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng mỗi truy vấn được xử lý bởi mô hình phù hợp nhất, tối đa hóa hiệu suất và khả năng tổng thể của hệ thống AI.</p>

<p>Groq đã giới thiệu các mô hình Llama-3-Groq-Tool-Use với hiệu suất hàng đầu và giấy phép cho phép. Những mô hình này có tiềm năng tác động đáng kể đến nghiên cứu và phát triển AI. Cam kết của Groq đối với phát triển AI có đạo đức và cách tiếp cận hợp tác với cộng đồng nhấn mạnh vai trò lãnh đạo của công ty trong lĩnh vực này.</p>

</body>
</html>

Groq giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use: Mô hình mã nguồn mở đạt hiệu suất cao trên bảng xếp hạng BFCL

Groq giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use: Mô hình mã nguồn mở đạt hiệu suất cao trên bảng xếp hạng BFCL Groq giới thiệu Llama-3-Gro...

tháng 7 20, 2024

Công nghệ AI mang đến cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp game

Tận dụng sức mạnh của AI ngay tại nhà: Exo - phần mềm biến thiết bị cá nhân thành GPU AI

AI Chatbots: Mối nguy tiềm ẩn từ thông tin sai lệch

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo: Khi AI học cách suy luận

Google Đang Thách Thức Meta Trong Cuộc Chiến Thị Trường Kính Thông Minh

Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ

Gemini: Tính năng tải nhiều ảnh và tiềm năng ứng dụng

HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CHUYÊN NGHIỆP CHO NGÀNH DỊCH VỤ ĂN UỐNG

Cuộc đua AI: Từ tranh chấp bản quyền đến hợp tác

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI mới

Mở Khóa Bí Mật trong Dữ Liệu CVE với Anthropic Claude trên Amazon Bedrock

Groq giới thiệu Llama-3-Groq-Tool-Use: Mô hình mã nguồn mở đạt hiệu suất cao trên bảng xếp hạng BFCL

Bài đăng phổ biến

Labels