Agent.ai.vn

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2>Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li>Từ Ý Tưởng Đơn Giản Đến Nền Tảng Trí Tuệ Nhân Tạo Pháp Lý</li>
  <li>Mục Tiêu Táo Bạo: Chinh Phục Những Gã Khổng Lồ</li>
  <li>Vượt Qua Thách Thức, Khẳng Định Vị Thế</li>
  <li>Đối Mặt Với Cạnh Tranh, Nắm Bắt Cơ Hội</li>
  <li>Tương Lai Nào Cho Harvey Và Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Ngành Luật?</li>
</ol>

<p>Hai tuần trước cuộc gọi định mệnh vào ngày Quốc Khánh Mỹ năm 2022, Winston Weinberg, chàng trai 27 tuổi và người bạn Gabe Pereyra đã gửi email cho OpenAI về chatbot do họ phát triển. Công cụ này có khả năng trả lời các câu hỏi pháp lý từ kho dữ liệu trực tuyến công khai với độ chính xác lên đến 86%. Ấn tượng trước tiềm năng to lớn, đội ngũ lãnh đạo OpenAI đã không ngần ngại sắp xếp một cuộc gọi ngay trong ngày lễ.</p>

<p>Cuộc gọi ấy đã đánh dấu sự khởi đầu cho Harvey, nền tảng AI pháp lý cho phép luật sư tải lên tài liệu, yêu cầu AI thực hiện các tác vụ như phân tích tài liệu, tổng hợp nghiên cứu hoặc theo dõi năng suất. Harvey nhanh chóng thu hút sự chú ý từ các nhà đầu tư lớn, gọi vốn thành công 216 triệu USD, trong đó có 100 triệu USD từ vòng gọi vốn Series C với sự tham gia của Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia Capital và nhà đầu tư công nghệ Elad Gil. Thương vụ mới nhất định giá Harvey ở mức 1,5 tỷ USD, đưa Harvey trở thành startup giá trị nhất trong danh mục đầu tư của OpenAI.</p>

<p>Ý tưởng về Harvey được hình thành từ chính trải nghiệm của Weinberg khi còn là luật sư tập sự. Anh nhận ra rằng nhiều công việc của luật sư tập sự có thể được tự động hóa. Sau khi tốt nghiệp, Weinberg bắt đầu sử dụng ChatGPT để xử lý các công việc lặp đi lặp lại, nhàm chán. Từ đó, anh nảy sinh ý tưởng tạo ra một công cụ tự động hóa các tác vụ pháp lý, giải phóng thời gian cho luật sư tập trung vào các công việc ý nghĩa hơn như xây dựng lập luận sắc bén cho thân chủ. </p>

<p>Khác với nhiều công ty công nghệ hướng đến doanh nghiệp thường nhắm đến các công ty nhỏ hơn khi mới thành lập, Harvey lại chọn hướng đi táo bạo hơn: chinh phục những ông lớn trong ngành. Weinberg tin rằng việc có được sự tin tưởng của những tên tuổi lớn ngay từ đầu là chìa khóa thành công cho Harvey, đặc biệt là khi công ty đang phát triển công nghệ AI nhạy cảm, đòi hỏi sự bảo mật cao. </p>

<p>Để thuyết phục những khách hàng khó tính, Weinberg đã tìm kiếm các tài liệu pháp lý công khai gần đây nhất của họ và sử dụng Harvey để tạo ra các lập luận phản biện tiềm năng có thể được sử dụng để chống lại họ tại tòa án. Cách tiếp cận cá nhân hóa này đã phát huy tác dụng.  Chỉ cần một hoặc hai cái tên lớn đặt niềm tin, hiệu ứng domino sẽ diễn ra. Và quả thực, sau A&O Shearman và PwC, Harvey đã nhanh chóng thu hút thêm nhiều hãng luật danh tiếng khác như O’Melveny & Myers, Vinson & Elkins, Gleiss Lutz, ReedSmith, Macfarlanes...</p>

<p>Tuy nhiên, hành trình của Harvey không phải lúc nào cũng trải đầy hoa hồng.  AI vẫn là một lĩnh vực tương đối mới và chưa được kiểm soát chặt chẽ. Các sự cố liên quan đến tính bảo mật và thông tin sai lệch do AI tạo ra đã gióng lên hồi chuông cảnh tỉnh cho cả các hãng luật và startup về việc ứng dụng công nghệ một cách thận trọng. </p>

<p>Để vượt qua rào cản, Weinberg đã chiêu mộ những chuyên gia giàu kinh nghiệm trong ngành như Andrew Hyman và John LaBarre, hai luật sư kỳ cựu của Google, gia nhập Harvey với tư cách là cố vấn chung, và Gordon Moodie, cựu thành viên của Wachtell, trở thành giám đốc sản phẩm của Harvey. Weinberg cho biết vòng gọi vốn mới nhất sẽ giúp Harvey thu hút thêm nhiều luật sư và kỹ sư chất lượng cao để tiếp tục đào tạo mô hình AI của họ trở nên chuyên biệt hơn, đồng thời duy trì độ chính xác và bảo mật dữ liệu.</p>

<p>Mặc dù phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ như Casetext (được Thomson Reuters mua lại với giá 650 triệu USD), Harvey vẫn tự tin vào vị thế dẫn đầu của mình. Brad Lightcap, COO của OpenAI, nhận định tốc độ phát triển và tầm nhìn của Harvey là điều khiến họ nổi bật. “Bạn đưa ra cho họ một chút thông tin và lời khuyên, và một tuần sau, họ quay lại với sự thông minh gấp 20 lần”, Lightcap nói. “Họ không xem mình chỉ là người bán phần mềm, mà là đối tác của cả một ngành.”</p>

<p>Sarah Guo, một trong những nhà đầu tư đầu tiên của Harvey, tin rằng sự lạc quan của những người sáng lập về giá trị của AI sẽ giúp họ vượt qua mọi thách thức. “Hãy tưởng tượng bạn có thể đảm nhận nhiều công việc của khách hàng hơn vì bạn đã tự động hóa rất nhiều công việc của luật sư tập sự, hoặc thắng kiện thường xuyên hơn vì quy trình khám phá của bạn chỉ mất một ngày thay vì nhiều tháng”, Guo nói. “Đến một lúc nào đó, AI sẽ tác động đến năng suất của bạn và tạo ra lợi thế cạnh tranh đến mức bạn không thể không áp dụng nó.” </p>

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

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Mục Lục Từ Ý Tưởng Đơn Giản Đến Nền Tảng Trí Tuệ Nhân Tạo ...

tháng 8 10, 2024

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình

<h2>GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#gpt4o-va-the-he-thong'>GPT-4o và Thẻ Hệ thống (System Card)</a></li>
  <li><a href='#danh-gia-rui-ro'>Đánh giá rủi ro: Trung bình</a></li>
  <li><a href='#song-gio-xung-quanh-openai'>Sóng gió xung quanh OpenAI và vấn đề minh bạch</a></li>
  <li><a href='#thach-thuc-tu-danh-gia'>Thách thức tự đánh giá và tương lai của GPT-4o</a></li>
</ol>

<h3 id='gpt4o-va-the-he-thong'>GPT-4o và Thẻ Hệ thống (System Card)</h3>

<p>GPT-4o, mô hình AI mới nhất của OpenAI, đã được ra mắt công chúng vào tháng 5 năm nay. Trước khi ra mắt, OpenAI đã áp dụng quy trình kiểm tra tiêu chuẩn bằng cách sử dụng nhóm Red Team - các chuyên gia bảo mật độc lập có nhiệm vụ tìm kiếm lỗ hổng trong hệ thống. Nhóm này đã xem xét các rủi ro tiềm ẩn như khả năng GPT-4o tạo ra bản sao giọng nói trái phép, nội dung khiêu dâm và bạo lực, hoặc sao chép nội dung âm thanh có bản quyền. Kết quả của quá trình kiểm tra này được công bố trong Thẻ Hệ thống (System Card) của GPT-4o, một tài liệu nghiên cứu phác thảo các biện pháp an toàn và đánh giá rủi ro mà OpenAI đã thực hiện.</p>

<h3 id='danh-gia-rui-ro'>Đánh giá rủi ro: Trung bình</h3>

<p>Theo khung đánh giá của OpenAI, GPT-4o được xếp ở mức nguy cơ trung bình. Mức độ rủi ro tổng thể được xác định dựa trên bốn hạng mục chính: an ninh mạng, nguy cơ sinh học, khả năng thuyết phục và tính tự chủ của mô hình. Tất cả các hạng mục đều được đánh giá ở mức rủi ro thấp, ngoại trừ khả năng thuyết phục. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng một số đoạn văn bản do GPT-4o tạo ra có khả năng tác động đến quan điểm của người đọc tốt hơn so với văn bản do con người viết, mặc dù nhìn chung, khả năng thuyết phục của mô hình không vượt trội hơn.</p>

<h3 id='song-gio-xung-quanh-openai'>Sóng gió xung quanh OpenAI và vấn đề minh bạch</h3>

<p>Việc phát hành Thẻ Hệ thống cho GPT-4o diễn ra trong bối cảnh OpenAI đang phải đối mặt với nhiều chỉ trích về tiêu chuẩn an toàn, từ chính nhân viên của họ đến các thượng nghị sĩ. Ngay trước khi Thẻ Hệ thống được công bố, The Verge đã độc quyền đăng tải một lá thư ngỏ từ Thượng nghị sĩ Elizabeth Warren và Hạ nghị sĩ Lori Trahan, yêu cầu OpenAI giải trình về cách thức xử lý các khiếu nại và đánh giá an toàn. Lá thư này nêu bật nhiều lo ngại về an toàn đã được công khai, bao gồm cả việc CEO Sam Altman bị sa thải ngắn ngủi vào năm 2023 do lo ngại của hội đồng quản trị, và sự ra đi của một giám đốc an toàn, người cho rằng văn hóa và quy trình an toàn đã bị đặt sau các sản phẩm hào nhoáng.</p>

<p>Hơn nữa, việc OpenAI phát hành một mô hình đa phương thức với khả năng cao ngay trước cuộc bầu cử tổng thống Mỹ cũng đặt ra nhiều rủi ro tiềm ẩn. Mô hình có thể vô tình lan truyền thông tin sai lệch hoặc bị các đối tượng xấu lợi dụng, mặc dù OpenAI khẳng định họ đang thử nghiệm các tình huống thực tế để ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích.</p>

<p>Nhiều ý kiến kêu gọi OpenAI minh bạch hơn, không chỉ về dữ liệu đào tạo mô hình (liệu nó có được đào tạo trên YouTube?) mà còn về quy trình kiểm tra an toàn. Tại California, nơi OpenAI và nhiều phòng thí nghiệm AI hàng đầu khác đặt trụ sở, Thượng nghị sĩ Scott Wiener đang thúc đẩy thông qua dự luật nhằm điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm các điều khoản quy định trách nhiệm pháp lý của các công ty nếu AI của họ được sử dụng cho mục đích gây hại.</p>

<h3 id='thach-thuc-tu-danh-gia'>Thách thức tự đánh giá và tương lai của GPT-4o</h3>

<p>Điểm đáng chú ý nhất từ Thẻ Hệ thống của GPT-4o là việc đánh giá phần lớn dựa vào chính OpenAI, mặc dù có sự tham gia của nhóm Red Team và các bên kiểm tra độc lập. Điều này đặt ra câu hỏi về tính khách quan và mức độ tin cậy của những đánh giá này. Liệu OpenAI có thực sự minh bạch và nghiêm túc trong việc đảm bảo an toàn cho mô hình AI của mình? Tương lai của GPT-4o và những mô hình AI tiên tiến khác sẽ phụ thuộc rất nhiều vào câu trả lời cho câu hỏi này.</p>

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình Mục lục GPT-4o và Thẻ Hệ thống (System Card) Đánh gi...

tháng 8 10, 2024

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu

<h2>Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Cuộc chiến mã nguồn mở: Exaone 3.0 đối đầu với các cường quốc AI Trung Quốc và Trung Đông</strong></li>
  <li><strong>Chiến lược mã nguồn mở: Đòn bân của LG nhằm thúc đẩy điện toán đám mây và đổi mới AI</strong></li>
  <li><strong>Exaone 3.0: Bước nhảy vọt của Hàn Quốc vào đấu trường AI toàn cầu</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Exaone 3.0 và tác động tiềm năng</strong></li>
</ol>

<hr>

<p>Hàn Quốc đã chính thức bước vào cuộc đua AI toàn cầu đầy cạnh tranh với Exaone 3.0, mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở đầu tiên của đất nước, do LG AI Research phát triển. Mô hình 7,8 tỷ tham số này, nổi trội trong cả nhiệm vụ ngôn ngữ tiếng Hàn và tiếng Anh, nhằm mục đích thúc đẩy nghiên cứu AI và góp phần xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ tại Hàn Quốc. Động thái này đánh dấu sự chuyển dịch chiến lược của LG, vốn được biết đến với các sản phẩm điện tử tiêu dùng, khi định vị mình ở vị trí tiên phong trong đổi mới AI.</p>

<h3>Cuộc chiến mã nguồn mở: Exaone 3.0 đối đầu với các cường quốc AI Trung Quốc và Trung Đông</h3>

<p>Exaone 3.0 gia nhập một lĩnh vực đông đúc gồm các mô hình AI mã nguồn mở, bao gồm Qwen của Trung Quốc từ Alibaba và Falcon của UAE. Qwen, được cập nhật lớn vào tháng 6, đã đạt được sức hút đáng kể với hơn 90.000 khách hàng doanh nghiệp và đứng đầu bảng xếp hạng hiệu suất trên các nền tảng như Hugging Face, vượt qua Llama 3.1 của Meta và Phi-3 của Microsoft. </p>

<p>Tương tự, Viện đổi mới Công nghệ của UAE đã phát hành Falcon 2, một mô hình 11 tỷ tham số vào tháng 5, tuyên bố nó vượt trội hơn Llama 3 của Meta trên một số điểm chuẩn. Những phát triển này cho thấy sự cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt trong lĩnh vực AI, với các quốc gia ngoài Hoa Kỳ đang có những bước tiến đáng kể. Sự xuất hiện của các mô hình này từ châu Á và Trung Đông đã khẳng định sự dịch chuyển trong bối cảnh AI, thách thức quan niệm về sự thống trị của phương Tây trong lĩnh vực này.</p>

<h3>Chiến lược mã nguồn mở: Đòn bân của LG nhằm thúc đẩy điện toán đám mây và đổi mới AI</h3>

<p>Cách tiếp cận của LG phản ánh cách tiếp cận của các công ty Trung Quốc như Alibaba, những công ty đang sử dụng AI mã nguồn mở như một chiến lược để phát triển hoạt động kinh doanh đám mây và đẩy nhanh thương mại hóa. Chiến lược này phục vụ mục đích kép: cho phép LG nhanh chóng lặp lại và cải thiện các mô hình AI của mình thông qua sự đóng góp của cộng đồng đồng thời cũng tạo ra cơ sở khách hàng tiềm năng cho các dịch vụ đám mây của mình. Bằng cách cung cấp một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ, LG có thể thu hút các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng ứng dụng trên nền tảng của mình, từ đó thúc đẩy việc áp dụng cơ sở hạ tầng AI và đám mây rộng lớn hơn của mình.</p>

<p>Exaone 3.0 tự hào có hiệu quả được cải thiện, với LG tuyên bố giảm 56% thời gian suy luận, giảm 35% mức sử dụng bộ nhớ và giảm 72% chi phí vận hành so với phiên bản tiền nhiệm. Những cải tiến này là rất quan trọng trong bối cảnh AI cạnh tranh, nơi hiệu quả có thể chuyển trực tiếp thành việc tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp và cải thiện trải nghiệm người dùng cho người tiêu dùng. Mô hình này đã được đào tạo trên 60 triệu trường hợp dữ liệu chuyên môn liên quan đến bằng sáng chế, mã, toán học và hóa học, với kế hoạch mở rộng lên 100 triệu trường hợp trên nhiều lĩnh vực khác nhau vào cuối năm, cho thấy cam kết của LG trong việc tạo ra một hệ thống AI linh hoạt và mạnh mẽ.</p>

<h3>Exaone 3.0: Bước nhảy vọt của Hàn Quốc vào đấu trường AI toàn cầu</h3>

<p>Nước tiến của LG vào AI mã nguồn mở có khả năng định hình lại bối cảnh AI, mang đến một sự thay thế cho sự thống trị của những gã khổng lồ như OpenAI, Microsoft và Google. Nó cũng thể hiện khả năng của Hàn Quốc trong việc tạo ra các mô hình AI tiên tiến có thể cạnh tranh trên quy mô toàn cầu. Sự phát triển này đặc biệt có ý nghĩa đối với Hàn Quốc, một quốc gia được biết đến với sự đổi mới công nghệ nhưng cho đến nay vẫn tương đối im ắng trong lĩnh vực AI mã nguồn mở.</p>

<h3>Tương lai của Exaone 3.0 và tác động tiềm năng</h3>

<p>Sự thành công của Exaone 3.0 có thể có ý nghĩa sâu rộng. Đối với LG, nó có thể đánh dấu sự đa dạng hóa thành công sang dịch vụ AI và đám mây, có khả năng mở ra các dòng doanh thu mới. Đối với Hàn Quốc, nó thể hiện một bước tiến táo bạo vào sân khấu AI toàn cầu, có khả năng thu hút nhân tài và đầu tư quốc tế. Trên quy mô rộng hơn, sự phổ biến của các mô hình mã nguồn mở như Exaone 3.0 có thể dân chủ hóa khả năng tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến, thúc đẩy đổi mới trên các ngành và khu vực địa lý.</p>

<p>Khi cuộc đua AI ngày càng gay gắt, thước đo thực sự về tác động của Exaone 3.0 sẽ không chỉ nằm ở thông số kỹ thuật của nó mà còn ở khả năng xúc tác cho một hệ sinh thái thịnh vượng gồm các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp tận dụng năng lực của nó. Những tháng tới sẽ là rất quan trọng trong việc xác định xem canh bạc đầy tham vọng của LG có được đền đáp hay không, có khả năng định hình lại bối cảnh AI toàn cầu trong quá trình này. </p>

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu Mục lục Cuộc chiến mã nguồn mở: Exaone 3.0 đối đầu với các cường quốc AI T...

tháng 8 10, 2024

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân

<h2>Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân</h2>
<h3>Giới Thiệu</h3>
<p>Bạn đang lo lắng về chi phí dữ liệu cao và những rủi ro về quyền riêng tư khi sử dụng các mô hình AI dựa trên đám mây? Đã có giải pháp cho bạn: chạy các mô hình AI cục bộ trên máy tính cá nhân, bất kể là macOS, Linux hay Windows. </p>
<p>Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách thiết lập mô hình AI Llama 3.1 trên các hệ điều hành phổ biến, giúp bạn khai thác sức mạnh của AI mà không cần kết nối internet, đảm bảo dữ liệu của bạn luôn được an toàn và tránh được các khoản phí phát sinh.</p>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Lợi ích của việc chạy AI cục bộ</strong></li>
  <li><strong>Hướng dẫn cài đặt từng bước</strong></li>
  <li><strong>Yêu cầu phần cứng</strong></li>
  <li><strong>Chuyển đổi giao diện người dùng</strong></li>
  <li><strong>Quản lý mô hình AI</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tiễn</strong></li>
</ol>
<h3>Lợi ích của việc chạy AI cục bộ</h3>
<ul>
  <li><strong>Bảo mật quyền riêng tư:</strong> Xử lý dữ liệu trên thiết bị của riêng bạn, tránh việc gửi thông tin nhạy cảm qua internet, đảm bảo dữ liệu của bạn luôn được bảo mật và an toàn.</li>
  <li><strong>Tiết kiệm chi phí:</strong> Loại bỏ nhu cầu sử dụng dịch vụ đám mây, vốn có thể rất tốn kém theo thời gian, đặc biệt là đối với các tác vụ AI sử dụng nhiều tài nguyên.</li>
</ul>
<h3>Hướng dẫn cài đặt từng bước</h3>
<p>Quá trình cài đặt mô hình AI Llama 3.1 trên macOS, Linux hoặc Windows bao gồm các bước tương tự nhau:</p>
<ol>
  <li><strong>Tải xuống mô hình:</strong> Tải xuống mô hình Llama 3.1 từ nguồn đáng tin cậy.</li>
  <li><strong>Cài đặt các phần phụ thuộc:</strong> Cài đặt Python, TensorFlow hoặc PyTorch (tùy thuộc vào yêu cầu của mô hình).</li>
  <li><strong>Thiết lập môi trường ảo:</strong> Tạo môi trường ảo để quản lý các phần phụ thuộc của mô hình.</li>
  <li><strong>Chạy tập lệnh cài đặt:</strong> Chạy tập lệnh được cung cấp để cài đặt mô hình trên hệ thống của bạn.</li>
  <li><strong>Xác minh cài đặt:</strong> Chạy thử nghiệm để đảm bảo mô hình hoạt động chính xác.</li>
</ol>
<h3>Yêu cầu phần cứng</h3>
<ul>
  <li><strong>RAM:</strong> Tối thiểu 16GB RAM.</li>
  <li><strong>CPU:</strong> CPU hiện đại.</li>
  <li><strong>GPU:</strong> Khuyến nghị sử dụng GPU chuyên dụng cho các mô hình AI phức tạp hoặc lớn hơn.</li>
</ul>
<h3>Chuyển đổi giao diện người dùng</h3>
<p>Bạn có thể chuyển đổi từ giao diện dòng lệnh sang giao diện web thân thiện với người dùng hơn bằng cách sử dụng các công cụ như Flask hoặc Django. Điều này cho phép người dùng nhập dữ liệu, điều chỉnh tham số và xem kết quả dễ dàng hơn.</p>
<h3>Quản lý mô hình AI</h3>
<ul>
  <li><strong>Lựa chọn mô hình phù hợp:</strong> Chọn mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.</li>
  <li><strong>Cập nhật mô hình:</strong> Cập nhật mô hình cục bộ của bạn để tận dụng các tính năng, cải tiến hiệu suất và bản sửa lỗi mới nhất.</li>
  <li><strong>Chuyển đổi giữa các mô hình:</strong> Chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau tùy thuộc vào tác vụ cần thực hiện.</li>
</ul>
<h3>Ứng dụng thực tiễn</h3>
<ul>
  <li><strong>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):</strong> Phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và dịch ngôn ngữ.</li>
  <li><strong>Nhận dạng hình ảnh:</strong> Phân tích và phân loại hình ảnh dựa trên nội dung của chúng.</li>
  <li><strong>Phân tích dự đoán:</strong> Dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai.</li>
</ul>
<h3>Kết luận</h3>
<p>Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể cài đặt và chạy thành công các mô hình AI trên máy tính cá nhân của mình, tận dụng lợi ích về quyền riêng tư và tiết kiệm chi phí. Cho dù bạn đang sử dụng macOS, Linux hay Windows, các bước được nêu ở trên sẽ giúp bạn bắt đầu với các ứng dụng AI ngoại tuyến. Với khả năng chạy mô hình cục bộ, bạn có thể giải phóng toàn bộ tiềm năng của AI mà vẫn kiểm soát được dữ liệu và tài nguyên của mình.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân Giới Thiệu Bạn đang lo lắng về chi phí dữ liệu cao và những rủi ro về quyền riêng tư khi sử dụng c...

tháng 8 10, 2024

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng

<h2>Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng</h2>

<ol>
  <li><strong>Vòng gọi vốn khổng lồ và tham vọng của Anduril</strong></li>
  <li><strong>Chuyển dịch trong tư duy quân sự</strong></li>
  <li><strong>Arsenal: Nền tảng sản xuất vũ khí AI của tương lai</strong></li>
  <li><strong>Bài học từ Tesla và cuộc đua sản xuất vũ khí tự động</strong></li>
  <li><strong>Ảnh hưởng của cuộc chiến Ukraine và sự trỗi dậy của drone giá rẻ</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Tương lai của chiến tranh và vai trò của Anduril</strong></li>
</ol>

<p>Công ty khởi nghiệp công nghệ quốc phòng Anduril, được thành lập bởi Palmer Luckey, nhà sáng lập Oculus VR, vừa công bố huy động thành công 1,5 tỷ USD để sản xuất hàng chục nghìn vũ khí tự động mỗi năm. Vòng gọi vốn này, dẫn đầu bởi Founders Fund và Sands Capital, đánh dấu bước chuyển mình của Anduril từ một công ty non trẻ thành nhà thầu quốc phòng tiềm năng của Hoa Kỳ.</p>

<p>Việc Anduril nhận được khoản đầu tư khổng lồ phản ánh sự thay đổi lớn trong tư duy quân sự. Các nhà hoạch định chính sách đang phải thích nghi với viễn cảnh chiến trường tương lai, nơi không chỉ có xe tăng và máy bay chiến đấu mà còn có sự thống trị của máy bay không người lái (drone) và trí tuệ nhân tạo (AI). Hoa Kỳ đang nỗ lực tăng cường năng lực sản xuất phần cứng quân sự để cạnh tranh với các đối thủ tiềm năng như Trung Quốc.</p>

<p>Để hiện thực hóa tham vọng của mình, Anduril đang phát triển một nền tảng sản xuất dựa trên AI có tên là Arsenal. Nền tảng này được thiết kế để tăng tốc quá trình sản xuất kho vũ khí drone và các thiết bị phần cứng khác của công ty. Anduril tin rằng cách tiếp cận tinh gọn và hiệu quả của ngành công nghệ sẽ tạo ra một phương thức sản xuất vũ khí quy mô lớn hoàn toàn mới. </p>

<p>Lấy cảm hứng từ mô hình sản xuất công nghệ cao của Apple và Tesla, Anduril tập trung vào việc thiết kế sản phẩm hướng đến tối ưu hóa quy trình sản xuất. Công ty cũng chú trọng xây dựng chuỗi cung ứng linh hoạt, chủ yếu từ Hoa Kỳ và các quốc gia đồng minh. Dự kiến, nhà máy Arsenal-1 đầu tiên của Anduril sẽ được xây dựng với kinh phí hàng trăm triệu USD.</p>

<p>Trong bản tuyên ngôn Tái thiết Kho vũ khí Dân chủ, Anduril nhấn mạnh tầm quan trọng của việc khắc phục điểm yếu chí mạng của quân đội Hoa Kỳ, đó là sự thiếu hụt vũ khí trầm trọng. Báo cáo cho biết kho dự trữ đạn dược quan trọng của Hoa Kỳ sẽ mất nhiều năm để sản xuất lại và theo các cuộc diễn tập quân sự, quân đội Hoa Kỳ có thể cạn kiệt vũ khí chỉ trong vòng chưa đầy một tuần nếu xảy ra chiến tranh với Trung Quốc.</p>

<p>Anduril lấy Tesla làm nguồn cảm hứng với cách tiếp cận dựa trên phần mềm trong thiết kế xe hơi và khả năng mở rộng quy mô sản xuất xe điện nhanh chóng. Công ty tin rằng phần mềm là chìa khóa để thiết kế, phát triển và sản xuất phần cứng theo những cách thức hoàn toàn mới.</p>

<p>Động thái của Anduril cũng phù hợp với sáng kiến Replicator của Lầu Năm Góc, được khởi động vào tháng 8 năm ngoái, nhằm rót tiền vào các công ty có khả năng sản xuất hàng nghìn hệ thống tự động có thể tiêu hao mỗi năm. Chương trình đã tài trợ cho AeroVironment, công ty sản xuất drone Switchblade, và các nhà sản xuất tàu mặt nước tự động.</p>

<p>Cuộc chiến ở Ukraine đã chứng minh tầm quan trọng của drone giá rẻ được trang bị phần mềm AI. Vào tháng 5, Anduril đã giành được hợp đồng phát triển một loại drone mới có tên là Collaborative Combat Aircraft cho Lực lượng Không quân và Hải quân Hoa Kỳ. Dự án này cho thấy cách tiếp cận mới của Bộ Quốc phòng, lấy cảm hứng từ cuộc xâm lược Ukraine của Nga và những lo ngại về nguy cơ Trung Quốc tấn công Đài Loan.</p>

<p>Sự trỗi dậy của Anduril và những khoản đầu tư khổng lồ vào lĩnh vực vũ khí tự động cho thấy một tương lai mới của chiến tranh, nơi công nghệ và AI đóng vai trò then chốt. Liệu Anduril có thành công trong việc cách mạng hóa ngành công nghiệp quốc phòng và định hình lại chiến trường tương lai? Chỉ có thời gian mới trả lời được. </p>

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng Mục lục Vòng gọi vốn khổng lồ và tham vọ...

tháng 8 10, 2024

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

<h2>Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI</h2>

<ol>
  <li><strong>Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Nghệ</strong></li>
  <li><strong>Dữ Liệu Tổng Hợp: Giải Pháp Hay Vấn Nạn?</strong></li>
  <li><strong>Hạn Chế Của Dữ Liệu Tổng Hợp và Nguy Cơ Habsburg AI</strong></li>
  <li><strong>Tương Lai Nào Cho AI: Dữ Liệu Lai và Những Tiếp Cận Mới</strong></li>
</ol>

<p>Ngành công nghiệp AI đang đứng trước một thách thức lớn: Nguồn dữ liệu thực, vốn là yếu tố sống còn để huấn luyện các mô hình AI ngày càng thông minh hơn, đang dần cạn kiệt. </p>

<h3>1. Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Nghệ</h3>

<p>Trong nhiều năm qua, các ông lớn công nghệ như OpenAI và Google đã thu thập dữ liệu từ internet để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nền tảng cho các công cụ và tính năng AI của họ. Các LLM này tiêu hóa lượng lớn văn bản, video và các dữ liệu trực tuyến khác do con người tạo ra trong nhiều thế kỷ.</p>

<p>Tuy nhiên, nguồn cung dữ liệu thực, do con người tạo ra đang cạn kiệt dần. Công ty nghiên cứu Epoch AI dự đoán dữ liệu văn bản có thể cạn kiệt vào năm 2028. Các công ty đã khai thác mọi ngóc ngách của internet để tìm kiếm dữ liệu huấn luyện, đôi khi vi phạm chính sách của họ, đang phải đối mặt với những hạn chế ngày càng tăng đối với dữ liệu còn lại.</p>

<p>Trước tình hình đó, dữ liệu tổng hợp, hay còn gọi là dữ liệu giả, được xem là một giải pháp thay thế đầy tiềm năng. Thay vì được lấy từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp được tạo ra bởi các hệ thống AI đã được huấn luyện trên dữ liệu thực.</p>

<p>Những người ủng hộ dữ liệu tổng hợp đưa ra nhiều lý do cho việc sử dụng nó. Dữ liệu do con người tạo ra thường lộn xộn, đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải mất nhiều thời gian và công sức để làm sạch và dán nhãn trước khi sử dụng. Trong khi đó, dữ liệu tổng hợp có thể lấp đầy những lỗ hổng mà dữ liệu của con người không thể. Ví dụ, Meta đã sử dụng dữ liệu tổng hợp để cải thiện hiệu suất của Llama 3.1 trong việc lập trình và giải toán.</p>

<h3>3. Hạn Chế Của Dữ Liệu Tổng Hợp và Nguy Cơ Habsburg AI</h3>

<p>Tuy nhiên, dữ liệu tổng hợp cũng tiềm ẩn những hạn chế nghiêm trọng. Nghiên cứu cho thấy việc sử dụng dữ liệu tổng hợp một cách bừa bãi trong huấn luyện mô hình có thể gây ra những khiếm khuyết không thể đảo ngược, được gọi là sụp đổ mô hình. </p>

<p>Jathan Sadowski, một nhà nghiên cứu cấp cao tại Đại học Monash, đã đặt ra thuật ngữ Habsburg AI để chỉ hiện tượng này. Giống như triều đại Habsburg của Áo được cho là đã tự hủy hoại do hôn nhân cận huyết, các mô hình AI được huấn luyện quá nhiều trên dữ liệu do AI tạo ra có thể bị đột biến và suy thoái.</p>

<h3>4. Tương Lai Nào Cho AI: Dữ Liệu Lai và Những Tiếp Cận Mới</h3>

<p>Câu hỏi đặt ra là liệu có giải pháp nào để khắc phục những hạn chế của dữ liệu tổng hợp hay không. Một số công ty đang đặt cược vào tương lai của dữ liệu lai, kết hợp cả dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực để ngăn chặn mô hình bị lệch hướng.</p>

<p>Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng đang tìm kiếm những cách tiếp cận mới, chẳng hạn như phương pháp kết hợp giữa mạng nơ-ron và logic biểu tượng, được sử dụng trong hệ thống AI AlphaGeometry của Google DeepMind.</p>

<p>Sự kết hợp giữa dữ liệu lai và các phương pháp tiếp cận mới được kỳ vọng sẽ giúp giải quyết cuộc khủng hoảng dữ liệu và thúc đẩy sự phát triển của AI trong tương lai.</p>

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Ngh...

tháng 8 10, 2024

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ

<h2>Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#Claude-3'>Claude 3 - Làn gió mới trong lĩnh vực AI y tế</a></li>
  <li><a href='#Phuong-phap'>Phương pháp nghiên cứu và kết quả</a></li>
  <li><a href='#Tuong-lai'>Tương lai của Claude 3 trong chẩn đoán ung thư</a></li>
</ol>

<p>Kết quả nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Lưu trữ Châu Âu về Tai Mũi Họng cho thấy một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới mang tên Claude 3 Opus đã thể hiện hiệu suất vượt trội trong việc chẩn đoán ung thư biểu mô tế bào vảy đầu và cổ (HNSCC) so với ChatGPT.</p>

<h3 id='Claude-3'>Claude 3 - Làn gió mới trong lĩnh vực AI y tế</h3>

<p>Nghiên cứu đã đánh giá việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Claude 3 Opus mới được công bố và so sánh nó với LLM ChatGPT 4.0 tiên tiến nhất hiện nay trong việc chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị HNSCC nguyên phát.</p>

<h3 id='Phuong-phap'>Phương pháp nghiên cứu và kết quả</h3>

<p>Phân tích được thực hiện vào tháng 3 năm 2024 trên 50 trường hợp ung thư đầu và cổ nguyên phát liên tiếp. Các thông số chẩn đoán và khuyến nghị được so sánh với các khuyến nghị của Claude 3 Opus và ChatGPT 4.0 cho các thông số sau: khuyến nghị lâm sàng, giải thích và tóm tắt, ngoài ra còn có Công cụ Đánh giá Hiệu suất Trí tuệ Nhân tạo (AIPI).</p>

<p>Kết quả cho thấy Claude 3 đạt được điểm số thành công vượt trội hơn ChatGPT 4.0 trong việc chẩn đoán bệnh nhân và đưa ra các khuyến nghị điều trị bao gồm phẫu thuật, hóa trị và xạ trị. Ngoài ra, đối với các khuyến nghị lâm sàng, giải thích và tóm tắt, Claude 3 đạt điểm tương tự như ChatGPT 4.0.</p>

<h3 id='Tuong-lai'>Tương lai của Claude 3 trong chẩn đoán ung thư</h3>

<p>Các nhà nghiên cứu kết luận: Nghiên cứu này là phân tích đầu tiên về Claude 3 đối với các trường hợp ung thư đầu và cổ nguyên phát và cho thấy hiệu suất vượt trội trong chẩn đoán HNSCC so với ChatGPT 4.0 và kết quả tương tự đối với các khuyến nghị về trị liệu. Điều này đánh dấu sự ra đời của một mô hình AI tiên tiến mới ra mắt có thể vượt trội hơn ChatGPT 4.0 trong việc đánh giá các trường hợp ung thư đầu và cổ nguyên phát và có thể hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng và thiết lập MDT.</p>

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ Mục Lục Claude 3 - Làn gió mới trong lĩnh vực AI y tế Phương pháp ...

tháng 8 10, 2024

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?

<h2>Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Google Gemini: Từ điện thoại đến tai nghe</strong></li>
  <li><strong>Pixel Buds Pro 2: Thiết bị đầu tiên sở hữu Gemini?</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Gemini: Không chỉ dừng lại ở tai nghe</strong></li>
</ol>

<p>Google đang có những bước tiến lớn trong việc phát triển trợ lý AI của mình với dự án mang tên Gemini. Không chỉ dừng lại ở việc tích hợp trên điện thoại, Google được cho là đang thử nghiệm Gemini trên các thiết bị tai nghe, mở ra tiềm năng cho một tương lai tương tác rảnh tay hoàn toàn mới.</p>

<h3>Google Gemini: Từ điện thoại đến tai nghe</h3>
<p>Dù Google Assistant đã là trợ lý giọng nói mặc định trên các thiết bị của hãng, Google dường như đang hướng tới một tương lai với Gemini - chatbot AI do chính họ phát triển.  Mục tiêu của Google là mang Gemini đến với nhiều thiết bị hơn, vượt ra khỏi giới hạn của điện thoại và website. Tai nghe là một trong những thiết bị được nhắm đến, cho phép người dùng tương tác với chatbot mà không cần điện thoại.</p>
<p>Bằng chứng cho thấy sự hiện diện của Gemini trên tai nghe đã xuất hiện trong ứng dụng Google phiên bản 15.31, với dòng chữ 'Talk to Gemini on earbuds' (Trò chuyện với Gemini trên tai nghe).  Một đoạn mã khác trong ứng dụng cũng cho thấy trợ lý AI mới sẽ hoạt động trên tai nghe.</p>

<h3>Pixel Buds Pro 2: Thiết bị đầu tiên sở hữu Gemini?</h3>
<p>Google được cho là sẽ ra mắt Pixel Buds Pro 2 cùng với dòng Pixel 9 vào cuối tháng này. Nhiều khả năng đây sẽ là thiết bị đầu tiên được tích hợp Gemini, cho phép người dùng trải nghiệm trợ lý AI mới mẻ này.</p>
<p>Tuy nhiên, vẫn chưa rõ liệu Gemini có được tích hợp trên các tai nghe hỗ trợ Google Assistant hiện có hay không, và Google cũng chưa tiết lộ gì về các tính năng phần mềm của thiết bị đeo sắp ra mắt.</p>

<h3>Tương lai của Gemini: Không chỉ dừng lại ở tai nghe</h3>
<p>Trước đó, Google đã công bố Gemini sẽ có mặt trên Pixel Tablet.  Phiên bản beta hiện tại của Gemini trên máy tính bảng cho phép người dùng yêu cầu trợ lý thực hiện các tác vụ như học điều mới, lên kế hoạch sự kiện, viết thiệp cảm ơn, v.v.</p>
<p>Có vẻ như Google đang đặt nhiều kỳ vọng vào Gemini, và việc tích hợp trợ lý AI này trên tai nghe chỉ là bước khởi đầu cho một kế hoạch lớn hơn.  Rất có thể trong tương lai, Gemini sẽ trở thành trợ lý AI chủ đạo trên tất cả các thiết bị của Google, thay thế cho Google Assistant.</p>

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro? Mục lục Google Gemini: Từ điện thoại đến tai nghe Pixel B...

tháng 8 10, 2024

Cuộc Thi Triệu Đô Và Giới Hạn Của Chatbot Trên Con Đường Đến Với Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần

<h2>Cuộc Thi Triệu Đô Và Giới Hạn Của Chatbot Trên Con Đường Đến Với Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần</h2>

<p>François Chollet, một kỹ sư phần mềm và nhà nghiên cứu AI, tin rằng chatbot (hay còn gọi là Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn - LLM) chỉ là một ngõ cụt trên con đường phát triển máy tính có khả năng tư duy như con người.</p>

<h3>1. Hạn Chế Của Chatbot Trong Việc Mô Phỏng Trí Tuệ Con Người</h3>

<p>Theo Chollet, hầu hết các bài kiểm tra AI hiện tại đều có thể được giải quyết bằng cách ghi nhớ đơn thuần. Các chatbot chỉ đơn giản là tìm kiếm các câu hỏi tương tự trong dữ liệu huấn luyện của chúng thay vì thực sự hiểu và suy luận như con người. Ông cho rằng ghi nhớ là hữu ích, nhưng trí thông minh lại là một thứ khác biệt.</p>

<p>Chollet chỉ ra rằng các vấn đề phổ biến của chatbot như sụp đổ mô hình và ảo giác có thể không thể khắc phục được do giới hạn này. Thậm chí, ông còn cho rằng chatbot của OpenAI do Sam Altman phát triển đã cản trở sự phát triển của lĩnh vực này vì nó thu hút quá nhiều nguồn lực.</p>

<p>Các bài kiểm tra mang tính biểu tượng như bài kiểm tra Turing hiện được coi là lỗi thời. Bài kiểm tra này chỉ đo lường xem con người có nghĩ rằng một chiếc máy tính là con người hay không, và với khả năng thu thập thông tin khổng lồ từ Internet, chatbot dễ dàng đánh lừa con người.</p>

<h3>2. ARC-AGI: Thử Thách Mới Cho Trí Tuệ Nhân Tạo</h3>

<p>Nhằm đưa AI lên một tầm cao mới, Chollet và nhà phát triển phần mềm Mike Knoop đã tạo ra giải thưởng ARC (ARC Prize) với tổng giá trị giải thưởng lên đến 1.100.000 đô la.</p>

<p>ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence) là một bài kiểm tra chính thức duy nhất về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) do Chollet tạo ra vào năm 2019. Bài kiểm tra này tập trung vào khả năng học hỏi kỹ năng mới và giải quyết các vấn đề mở thay vì chỉ dựa vào dữ liệu được huấn luyện trước.</p>

<p>Bài kiểm tra tâm lý được sử dụng trong cuộc thi, Raven's Progressive Matrices, có vẻ khá đơn giản nhưng dường như AI vẫn chưa thể giải quyết được.</p>

<h3>3. Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần</h3>

<p>Mặc dù vẫn chưa rõ phương pháp nào sẽ dẫn đến AGI, Chollet đã chia sẻ chi tiết về các phương pháp tiếp cận hiệu quả nhất trong ARC cho đến nay, bao gồm suy luận chủ động, tổng hợp chương trình DSL và tìm kiếm chương trình rời rạc. Ông cũng khuyến khích các thí sinh thử nghiệm các phương pháp mới.</p>

<h3>4. Giới Hạn Không Thể Phá Vỡ?</h3>

<p>Tuy nhiên, liệu mục tiêu tạo ra máy tính suy nghĩ như con người có khả thi hay không vẫn là một câu hỏi còn bỏ ngỏ. Giáo sư kỹ thuật máy tính Robert J. Marks chỉ ra rằng máy tính, theo định nghĩa, chỉ tính toán, trong khi con người suy nghĩ về những thứ không thể tính toán được.</p>

<p>Lập trình viên Eric Holloway cũng lưu ý rằng tính toán chỉ là một loại hình suy nghĩ. Dựa trên luận đề Church-Turing, mọi thứ đều có thể được giản lược thành tính toán, do đó, bất kể AI trở nên tinh vi đến đâu, nó cũng sẽ không thể xử lý những suy nghĩ không thể được giản lược thành logic 0 và 1.</p>

<p>Đây có thể là một giới hạn khó có thể phá vỡ, giống như du hành thời gian hay du hành nhanh hơn tốc độ ánh sáng. Tuy nhiên, việc cố gắng vượt qua giới hạn đó có thể mang lại những khám phá mới đầy hứa hẹn.</p>

Cuộc Thi Triệu Đô Và Giới Hạn Của Chatbot Trên Con Đường Đến Với Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần

Cuộc Thi Triệu Đô Và Giới Hạn Của Chatbot Trên Con Đường Đến Với Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần François Chollet, một kỹ sư phần mềm và nhà n...

tháng 8 10, 2024

Giọng Nói Quá Đỗi Thật, OpenAI Lo Ngại Người Dùng Nảy Sinh Cảm Xúc Với Chatbot

<h2>Giọng Nói Quá Đỗi Thật, OpenAI Lo Ngại Người Dùng Nảy Sinh Cảm Xúc Với Chatbot</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Cảnh Báo Từ OpenAI</strong></li>
  <li><strong>Nguy Cơ Tiềm Ẩn</strong></li>
  <li><strong>Lợi Ích Và Mối Lo</strong></li>
  <li><strong>Lỗ Hổng Bảo Mật Mới?</strong></li>
  <li><strong>Vấn Đề Chung Của Các Trợ Lý Ảo</strong></li>
  <li><strong>Kết Luận</strong></li>
</ol>

<p>OpenAI, công ty mẹ của chatbot ChatGPT, vừa công bố một phân tích an toàn cho thấy giọng nói nhân tạo giống người thật đến kỳ lạ của ChatGPT có thể khiến người dùng trở nên lệ thuộc cảm xúc.</p>

<p>Những cảnh báo này nằm trong thẻ hệ thống của GPT-4o, một tài liệu kỹ thuật vạch ra những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến mô hình, cùng với chi tiết về thử nghiệm an toàn và các nỗ lực giảm thiểu rủi ro của công ty.</p>

<p>Động thái này diễn ra trong bối cảnh OpenAI đối mặt với nhiều chỉ trích sau khi một số nhân viên nghiên cứu rủi ro dài hạn của AI từ chức. Một số người sau đó cáo buộc OpenAI mạo hiểm không cần thiết và phớt lờ những ý kiến bất đồng trong cuộc đua thương mại hóa AI. Việc công bố thêm chi tiết về chế độ an toàn có thể giúp xoa dịu dư luận và trấn an công chúng rằng công ty đang rất coi trọng vấn đề này.</p>

<p>Thẻ hệ thống mới nêu bật tốc độ phát triển chóng mặt của các rủi ro AI, đặc biệt là với những tính năng mới như giao diện giọng nói của OpenAI. Trước đó, khi công ty ra mắt chế độ thoại có khả năng phản hồi nhanh chóng và xử lý gián đoạn một cách tự nhiên, nhiều người dùng nhận thấy nó có vẻ thả thính quá mức trong các bản demo.</p>

<p>Trong thẻ hệ thống, phần có tiêu đề <strong>Nhân Cách Hóa và Lệ Thuộc Cảm Xúc</strong> phân tích những vấn đề phát sinh khi người dùng coi AI như con người, điều này càng trở nên trầm trọng hơn với chế độ giọng nói giống người thật.</p>

<p>OpenAI cho biết sự nhân cách hóa có thể khiến người dùng tin tưởng hơn vào thông tin sai lệch mà mô hình ảo giác. Theo thời gian, nó thậm chí có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ của người dùng với những người khác. Tài liệu viết: <em>'Người dùng có thể hình thành mối quan hệ xã hội với AI, giảm nhu cầu tương tác với con người - điều này có thể có lợi cho những người cô đơn nhưng có thể ảnh hưởng đến các mối quan hệ lành mạnh.'</em></p>

<p>Joaquin Quiñonero Candela, người đứng đầu bộ phận chuẩn bị tại OpenAI, cho biết chế độ thoại có thể phát triển thành một giao diện cực kỳ mạnh mẽ. Ông cũng lưu ý rằng những tác động cảm xúc được thấy với GPT-4o có thể là tích cực - chẳng hạn như giúp đỡ những người cô đơn hoặc những người cần luyện tập kỹ năng xã hội. Ông nói thêm rằng công ty sẽ nghiên cứu kỹ lưỡng về sự nhân cách hóa và kết nối cảm xúc, bao gồm cả việc theo dõi cách người dùng thử nghiệm beta tương tác với ChatGPT.</p>

<p>Các vấn đề khác phát sinh từ chế độ thoại bao gồm các cách thức mới tiềm ẩn để vượt ngục mô hình của OpenAI - ví dụ như bằng cách nhập âm thanh khiến mô hình phá vỡ các giới hạn của nó. Chế độ thoại bị vượt ngục có thể bị dụ dỗ mạo danh một người cụ thể hoặc cố gắng đọc cảm xúc của người dùng. OpenAI cũng phát hiện ra rằng chế độ thoại có thể gặp trục trặc khi phản hồi với tiếng ồn ngẫu nhiên và trong một trường hợp, người thử nghiệm nhận thấy nó sử dụng giọng nói giống với người dùng.</p>

<p>OpenAI không phải là công ty duy nhất nhận ra rủi ro khi trợ lý AI bắt chước sự tương tác của con người. Vào tháng 4, Google DeepMind đã công bố một bài báo dài thảo luận về những thách thức đạo đức tiềm ẩn do các trợ lý AI có năng lực cao hơn đặt ra. Iason Gabriel, nhà khoa học nghiên cứu tại công ty và là đồng tác giả của bài báo, nói với WIRED rằng khả năng sử dụng ngôn ngữ của chatbot tạo ra ấn tượng về sự thân mật thực sự.</p>

<p>Những mối quan hệ tình cảm như vậy có thể phổ biến hơn nhiều người nghĩ. Một số người dùng chatbot như Character AI và Replika báo cáo căng thẳng trong giao tiếp xã hội do thói quen trò chuyện của họ. Một video TikTok gần đây với gần một triệu lượt xem cho thấy một người dùng dường như nghiện Character AI đến mức họ sử dụng ứng dụng này khi đang xem phim tại rạp. Một số người bình luận cho biết họ phải ở một mình mới sử dụng chatbot vì sự thân mật trong các tương tác của họ.</p>

<p>Sự phát triển của AI, đặc biệt là các tính năng như chế độ thoại, đòi hỏi sự cẩn trọng và nghiên cứu kỹ lưỡng về tác động tiềm ẩn của nó đối với hành vi và sức khỏe tinh thần của con người. Việc OpenAI cởi mở về những rủi ro này là một bước đi tích cực, thúc đẩy các cuộc thảo luận và nghiên cứu sâu hơn về cách giảm thiểu những tác động tiêu cực tiềm ẩn của AI, đồng thời khai thác tiềm năng của nó một cách có trách nhiệm.</p>

Giọng Nói Quá Đỗi Thật, OpenAI Lo Ngại Người Dùng Nảy Sinh Cảm Xúc Với Chatbot

Giọng Nói Quá Đỗi Thật, OpenAI Lo Ngại Người Dùng Nảy Sinh Cảm Xúc Với Chatbot Mục Lục Cảnh Báo Từ OpenAI Nguy Cơ Tiềm Ẩn Lợi Í...

tháng 8 10, 2024

JPMorgan Chase: Từ cấm đoán ChatGPT đến xây dựng hệ thống AI cho riêng mình

<h2>JPMorgan Chase: Từ cấm đoán ChatGPT đến xây dựng hệ thống AI cho riêng mình</h2>

<ul>
    <li>LLM Suite -  ChatGPT nội bộ của JPMorgan Chase</li>
    <li>Tầm nhìn về một cuộc cách mạng AI trong ngành ngân hàng</li>
    <li>Ứng dụng AI đa dạng: Từ viết email đến chống gian lận</li>
    <li>Tương lai của AI tại JPMorgan Chase: Ba bước tiến hóa</li>
    <li>Bài toán nhân sự trong kỷ nguyên AI</li>
</ul>

<p>Gã khổng lồ tài chính JPMorgan Chase đang cho thấy tốc độ ứng dụng AI đáng kinh ngạc với việc triển khai chương trình trợ lý AI mang tên LLM Suite cho hơn 60.000 nhân viên. LLM Suite hứa hẹn sẽ trở thành công cụ phổ biến như Zoom, hỗ trợ nhân viên từ những công việc đơn giản như soạn email, viết báo cáo cho đến giải quyết vấn đề trên Excel và tạo ý tưởng mới.</p>

<h3>1. LLM Suite - ChatGPT nội bộ của JPMorgan Chase</h3>

<p>Điều đáng chú ý là LLM Suite không phải một mô hình AI do JPMorgan tự phát triển mà hoạt động như một cổng kết nối, cho phép người dùng truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bên ngoài. Hiện tại, LLM Suite đang sử dụng LLM của OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT.</p>

<p>Quyết định này cho thấy sự thay đổi trong chiến lược của JPMorgan Chase. Trước đó, ngân hàng này từng cấm nhân viên sử dụng ChatGPT do lo ngại rò rỉ dữ liệu. Tuy nhiên, với LLM Suite, JPMorgan Chase có thể kiểm soát dữ liệu của mình tốt hơn trong khi vẫn tận dụng được sức mạnh của ChatGPT.</p>

<h3>2. Tầm nhìn về một cuộc cách mạng AI trong ngành ngân hàng</h3>

<p>Bà Teresa Heitsenrether, Giám đốc dữ liệu và phân tích của JPMorgan Chase, tin rằng AI, đặc biệt là AI tổng quát, có tiềm năng thay đổi ngành ngân hàng một cách toàn diện, tương tự như cách mạng điện, máy in và internet đã làm.</p>

<h3>3. Ứng dụng AI đa dạng: Từ viết email đến chống gian lận</h3>

<p>JPMorgan Chase đang ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, từ bộ phận dịch vụ khách hàng, ngân hàng đầu tư đến quản lý tài sản. AI được sử dụng để:</p>

<ul>
    <li>Tạo nội dung tiếp thị cho mạng xã hội.</li>
    <li>Lên lịch trình cho khách hàng của công ty du lịch mà họ mua lại vào năm 2022.</li>
    <li>Tóm tắt các cuộc họp cho các cố vấn tài chính.</li>
    <li>Xác định vị trí đặt chi nhánh và ATM mới.</li>
    <li>Hỗ trợ nhân viên tổng đài tìm kiếm thông tin nhanh chóng.</li>
    <li>Ngăn chặn gian lận trong mảng thanh toán toàn cầu với giá trị giao dịch hơn 8 nghìn tỷ USD mỗi ngày.</li>
</ul>

<h3>4. Tương lai của AI tại JPMorgan Chase: Ba bước tiến hóa</h3>

<p>Theo bà Heitsenrether, quá trình phát triển AI tại JPMorgan Chase sẽ trải qua ba giai đoạn:</p>

<ul>
    <li><strong>Giai đoạn 1</strong>: Cung cấp các mô hình AI cho nhân viên sử dụng.</li>
    <li><strong>Giai đoạn 2</strong>: Bổ sung dữ liệu độc quyền của JPMorgan vào AI để tăng năng suất lao động. </li>
    <li><strong>Giai đoạn 3</strong>: Phát triển AI thành các tác nhân tự động có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, biến nhân viên thành những người quản lý với trợ lý AI.</li>
</ul>

<h3>5. Bài toán nhân sự trong kỷ nguyên AI</h3>

<p>Sự bùng nổ của AI chắc chắn sẽ tác động đến thị trường lao động. Trong khi AI có thể giúp nhiều người lao động, nó cũng có thể thay thế một số công việc khác. Ngành ngân hàng được dự đoán là ngành dễ bị tự động hóa nhất.</p>

<p>Bà Heitsenrether cho rằng mọi người nên coi AI như một trợ lý, giúp xử lý những công việc nhàm chán, để con người có thể tập trung vào những công việc giá trị hơn. </p>

JPMorgan Chase: Từ cấm đoán ChatGPT đến xây dựng hệ thống AI cho riêng mình

JPMorgan Chase: Từ cấm đoán ChatGPT đến xây dựng hệ thống AI cho riêng mình LLM Suite - ChatGPT nội bộ của JPMorgan Chase Tầm ...

tháng 8 10, 2024

Bùng Nổ Làn Sóng AI: Những Tên Tuổi Cần Được Biết

<h2>Bùng Nổ Làn Sóng AI: Những Tên Tuổi Cần Được Biết Đến</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#thach-thuc'>Thách Thức Nổi Trội: Được Nhìn Thấy & Lắng Nghe</a></li>
  <li><a href='#bai-hoc'>Bài Học Từ IBM Watson: Ánh Hào Quang & Sự Lụi Tàn</a></li>
  <li><a href='#mua-vang'>Mùa Vàng AI: Cơ Hội Cho Những Gương Mặt Mới?</a></li>
  <li><a href='#dan-dau'>Dẫn Đầu Cuộc Chơi: Những Công Ty AI Nổi Bật</a></li>
  <li><a href='#loi-di'>Lối Đi Nào Cho Các Công Ty Nhỏ?</a></li>
</ol>

<p>Mặc dù những gã khổng lồ công nghệ như Google, Microsoft, Meta và Amazon đang dẫn đầu cuộc đua AI, nhưng có vô số công ty AI quy mô nhỏ hơn cũng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của lĩnh vực này. Họ là những người tiên phong trong nghiên cứu và phát triển, mang đến những giải pháp đột phá cho những vấn đề cụ thể. Tuy nhiên, họ lại không nhận được sự chú ý xứng đáng.</p>

<h3 id='thach-thuc'>1. Thách Thức Nổi Trội: Được Nhìn Thấy & Lắng Nghe</h3>

<p>Giữa bão thông tin về AI, việc nổi bật và thu hút sự chú ý của nhà đầu tư, khách hàng và công chúng trở thành thách thức lớn nhất đối với các công ty AI non trẻ. Làm thế nào để tiếng nói của họ được lắng nghe trong một thị trường đầy cạnh tranh?</p>

<h3 id='bai-hoc'>2. Bài Học Từ IBM Watson: Ánh Hào Quang & Sự Lụi Tàn</h3>

<p>Câu chuyện về IBM Watson là một minh chứng rõ nét cho sự thăng trầm của ngành AI. Xuất hiện rầm rộ vào năm 2011, IBM Watson từng được kỳ vọng sẽ tạo nên một cuộc cách mạng. Tuy nhiên, sau một thời gian ngắn, cái tên này dần chìm vào quên lãng. Bài học rút ra là: Sáng tạo công nghệ thôi chưa đủ, chiến lược marketing hiệu quả cũng đóng vai trò then chốt trong việc tạo dựng thành công lâu dài.</p>

<h3 id='mua-vang'>3. Mùa Vàng AI: Cơ Hội Cho Những Gương Mặt Mới?</h3>

<p>Làn sóng đầu tư AI đang bùng nổ mạnh mẽ. Liệu đây có phải là thời điểm vàng cho các công ty AI quy mô nhỏ vươn lên khẳng định vị thế?</p>

<h3 id='dan-dau'>4. Dẫn Đầu Cuộc Chơi: Những Công Ty AI Nổi Bật</h3>

<p>Dưới đây là một số cái tên đáng chú ý trong cuộc đua AI năm 2024:</p>

<ul>
  <li><strong>xAI:</strong> Dẫn dắt bởi Elon Musk, xAI đã huy động được khoảng 6 tỷ USD.</li>
  <li><strong>Anthropic:</strong> Do Dario Amodei sáng lập, Anthropic đã thu hút được 2,7 tỷ USD đầu tư.</li>
  <li><strong>CoreWeave:</strong> Được cho là đã gọi vốn thành công 1,1 tỷ USD vào tháng 5.</li>
</ul>

<p>Danh sách này còn dài và chắc chắn sẽ tiếp tục nối dài trong thời gian tới.</p>

<p>Để tồn tại và phát triển, các công ty AI non trẻ cần phải:</p>

<ul>
  <li>Nâng cao khả năng hiển thị và nhận diện thương hiệu.</li>
  <li>Tập trung phát triển sản phẩm, giải pháp đột phá, giải quyết hiệu quả các vấn đề thực tiễn.</li>
  <li>Chủ động tìm kiếm và kết nối với các nhà đầu tư tiềm năng.</li>
</ul>

<p>Trong bối cảnh ngành AI đang không ngừng biến động, việc nắm bắt xu hướng, thích nghi nhanh chóng và tạo dựng chỗ đứng vững chắc là chìa khóa thành công cho mọi doanh nghiệp.</p>

Bùng Nổ Làn Sóng AI: Những Tên Tuổi Cần Được Biết

Bùng Nổ Làn Sóng AI: Những Tên Tuổi Cần Được Biết Đến Mục Lục Thách Thức Nổi Trội: Được Nhìn Thấy & Lắng Nghe Bài Học Từ IBM W...

tháng 8 10, 2024

Perplexity AI: Liệu có thể soán ngôi Google?

<h2>Liệu Perplexity AI có đe dọa gã khổng lồ Google?</h2>

<ul>
  <li>Sự trỗi dậy của Perplexity AI</li>
  <li>Lợi thế của Perplexity AI so với Google</li>
  <li>Thách thức cho Perplexity AI</li>
  <li>Kết luận</li>
</ul>

<p>Ra mắt vào tháng 8 năm 2022 với tên gọi ask, Perplexity AI ban đầu không được nhiều người biết đến và sử dụng. Giới chuyên môn cho rằng, công cụ tìm kiếm non trẻ này khó lòng cạnh tranh với Google - ông hoàng nắm giữ 85% thị phần tìm kiếm tại Mỹ.</p>

<p>Tuy nhiên, mọi chuyện đang dần thay đổi. Perplexity AI đang thu hút sự chú ý và ngày càng có nhiều người dùng. Theo Financial Times, công ty khởi nghiệp này đã tăng doanh thu và lượng người dùng hàng tháng lên gấp 7 lần kể từ đầu năm, sau khi hoàn thành vòng gọi vốn mới trị giá 250 triệu USD. Ông Dmitry Shevelenko, Giám đốc kinh doanh của Perplexity, cho biết số lượt tìm kiếm được thực hiện trên nền tảng này đã đạt 250 triệu trong năm nay, so với 500 triệu của cả năm 2023.</p>

<p>Mặc dù còn khá khiêm tốn so với Google, Perplexity AI sở hữu hai lợi thế tiềm năng. Đầu tiên là khả năng cung cấp câu trả lời dựa trên AI đang ngày càng thu hút người dùng. Thứ hai, Google đang vướng phải cáo buộc độc quyền từ Bộ Tư pháp Hoa Kỳ. Một tòa án liên bang gần đây đã tuyên bố: Google là một nhà độc quyền và họ đã hành động như vậy để duy trì vị thế độc quyền của mình.</p>

<p>Tuy nhiên, Perplexity AI vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức. Bên cạnh việc thu hút người dùng, công ty cần tiếp tục cải thiện công cụ tìm kiếm để mang đến trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.</p>

<p>Thành công của Perplexity AI sẽ phụ thuộc vào việc liệu họ có thể biến tiềm năng thành kết quả thực tế hay không. Liệu Perplexity AI có thể soán ngôi Google trong tương lai? Chỉ thời gian mới có thể trả lời câu hỏi này.</p>

Perplexity AI: Liệu có thể soán ngôi Google?

Liệu Perplexity AI có đe dọa gã khổng lồ Google? Mục lục Sự trỗi dậy của Perplexity AI Lợi thế của Perplexity AI so với Google ...

tháng 8 10, 2024

Perplexity Hỗ Trợ Nghiên Cứu về Tương Lai của AI và Báo Chí

<h2>Perplexity Hỗ Trợ Nghiên Cứu về Tương Lai của AI và Báo Chí</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ul>
  <li>Sự Hợp Tác Đổi Mới</li>
  <li>Chia Sẻ Lợi Nhuận và Xây Dựng Hệ Sinh Thái Bền Vững</li>
  <li>Knight Lab: Tiên Phong trong Nghiên Cứu Công Nghệ Mới</li>
  <li>Mở Ra Tương Lai Cho Ngành Báo Chí</li>
</ul>

<p>Công ty công nghệ AI Perplexity vừa công bố khoản tài trợ 250.000 USD cho Trường Báo chí Medill thuộc Đại học Northwestern. Khoản tài trợ này sẽ được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu về tương lai của AI và báo chí, được thực hiện bởi Knight Lab - phòng thí nghiệm truyền thông kỹ thuật số hàng đầu của Medill.</p>

<h3>Sự Hợp Tác Đổi Mới</h3>
<p>Theo thỏa thuận hợp tác, Knight Lab sẽ được tiếp cận với dữ liệu, đội ngũ nhân viên và các đối tác xuất bản của Perplexity. Điều này sẽ giúp Knight Lab tìm hiểu cách thức nội dung tin tức xuất hiện trong các phản hồi của chatbot và cách các tòa soạn tiếp cận với AI.</p>

<h3>Chia Sẻ Lợi Nhuận và Xây Dựng Hệ Sinh Thái Bền Vững</h3>
<p>Thông báo này được đưa ra sau khi Perplexity ra mắt chương trình hợp tác với các nhà xuất bản, theo đó công ty sẽ chia sẻ doanh thu quảng cáo với các nhà xuất bản có nội dung được chatbot của họ trích dẫn. Ông Dmitry Shevelenko, Giám đốc Kinh doanh của Perplexity, chia sẻ với Press Gazette: 'Chúng tôi cần một mô hình kinh doanh báo chí sôi động và thịnh vượng bởi vì không có kịch bản nào mà chúng tôi thành công trong khi báo chí thất bại.'</p>
<p>Giám đốc điều hành Aravind Srinivas cho biết khoản tài trợ nhằm mục đích khám phá cách các công ty AI có thể cộng tác với các nhà xuất bản tin tức để thúc đẩy một hệ sinh thái internet thịnh vượng.</p>

<h3>Knight Lab: Tiên Phong trong Nghiên Cứu Công Nghệ Mới</h3>
<p>Knight Lab được biết đến với việc tạo ra các công cụ mã nguồn mở, có thể điều chỉnh và gọn nhẹ cho các nhà sản xuất truyền thông. Dự án nổi tiếng nhất của họ là Timeline JS, cho phép các nhà xuất bản kể chuyện bằng dòng thời gian tương tác, đã được hơn 250.000 người sử dụng.</p>
<p>Phòng thí nghiệm cũng đang phát triển các nguyên mẫu của các công cụ cho báo cáo, quản lý dữ liệu, nghiên cứu và kể chuyện. Các dự án sắp tới bao gồm một công cụ để tạo hình ảnh do AI tạo ra cho một bài báo dựa trên văn bản và một công cụ để tạo video TikTok theo phong cách influencer dựa trên nội dung của bài báo.</p>

<h3>Mở Ra Tương Lai Cho Ngành Báo Chí</h3>
<p>Giáo sư Jeremy Gilbert, Chủ tịch Knight về Chiến lược Truyền thông Kỹ thuật số tại Medill, nhận định: 'Món quà từ Perplexity cung cấp nguồn lực quan trọng để nghiên cứu về AI và truyền thông. AI đang thay đổi bối cảnh với tốc độ chóng mặt và Medill cam kết tìm hiểu cách thức ngành công nghiệp cần phát triển và cách chúng ta có thể sử dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm.'</p>
<p>Sự hợp tác giữa Perplexity và Knight Lab hứa hẹn sẽ tạo ra những bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực báo chí, góp phần xây dựng một tương lai bền vững cho ngành.</p>

Perplexity Hỗ Trợ Nghiên Cứu về Tương Lai của AI và Báo Chí

Perplexity Hỗ Trợ Nghiên Cứu về Tương Lai của AI và Báo Chí Mục lục Sự Hợp Tác Đổi Mới Chia Sẻ Lợi Nhuận và Xây Dựng Hệ Sinh Thái ...

tháng 8 10, 2024

Braskem Công bố Kết quả Kinh doanh Quý 2 năm 2024: EBITDA đạt 320 triệu USD, tăng trưởng mạnh mẽ

<h2>Braskem Công bố Kết quả Kinh doanh Quý 2 năm 2024: EBITDA đạt 320 triệu USD, tăng trưởng mạnh mẽ</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ul>
  <li><strong>Kết quả nổi bật</strong></li>
  <li><strong>Doanh số Braskem Idesa</strong></li>
  <li><strong>Thông tin liên lạc</strong></li>
</ul>

<h3>Kết quả nổi bật</h3>
<p>Braskem S.A. (B3: BRKM3, BRKM5 và BRKM6; NYSE: BAK; LATIBEX: XBRK), nhà sản xuất nhựa lớn nhất châu Mỹ và là nhà sản xuất biopolyme hàng đầu thế giới, công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm 2024 với những điểm nổi bật sau:</p>
<ul>
  <li>EBITDA định kỳ đạt 320 triệu USD (khoảng 1,667 tỷ R$), tăng 39% so với quý 1 năm 2024 và tăng 128% so với quý 2 năm 2023.</li>
  <li>Dòng tiền hoạt động<sup>1</sup> đạt 69 triệu USD (khoảng 357 triệu R$), tăng 170 triệu USD so với quý 1 năm 2024 và tăng 82 triệu USD so với quý 2 năm 2023.</li>
  <li>Vị thế tiền mặt đạt 2,8 tỷ USD, đảm bảo khả năng chi trả các khoản nợ đến hạn trong 5 năm tới.</li>
</ul>

<h3>Doanh số Braskem Idesa</h3>
<ul>
  <li>Ghi nhận doanh số tốt nhất kể từ quý 3 năm 2017, với sản lượng bán ra đạt 233 nghìn tấn, tăng 12% so với quý 1 năm 2024 và tăng 9% so với quý 2 năm 2023.</li>
</ul>

<h3>Thông tin liên lạc</h3>
<p>Báo cáo kết quả kinh doanh đầy đủ được đăng tải trên website Quan hệ nhà đầu tư của Công ty: <a href='www.braskem-ri.com.br/en'>www.braskem-ri.com.br/en</a>.</p>
<p>Braskem sẽ tổ chức cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh vào lúc 10:00 sáng (giờ ET) ngày 8 tháng 8 (thứ Năm).</p>
<p>Để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ Phòng Quan hệ nhà đầu tư theo số +55 11 3576-9531 hoặc email <a href='mailto:braskem-ri@braskem.com.br'>braskem-ri@braskem.com.br</a>.</p>
<hr>
<p><sup>1</sup>Dòng tiền hoạt động = Dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh (-) Thỏa thuận khoan dung (+) Ảnh hưởng của việc phân loại lại giữa các khoản đầu tư tài chính (bao gồm LFT và LF) và Tiền và các khoản tương đương tiền (+) Dòng tiền ròng sử dụng trong hoạt động đầu tư (+) Thuê tài chính.</p>
<img alt="Braskem Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Braskem Công bố Kết quả Kinh doanh Quý 2 năm 2024: EBITDA đạt 320 triệu USD, tăng trưởng mạnh mẽ

Braskem Công bố Kết quả Kinh doanh Quý 2 năm 2024: EBITDA đạt 320 triệu USD, tăng trưởng mạnh mẽ Mục lục: Kết quả nổi bật Doanh số...

tháng 8 10, 2024

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?

Cuộc Thi Triệu Đô Và Giới Hạn Của Chatbot Trên Con Đường Đến Với Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần

Giọng Nói Quá Đỗi Thật, OpenAI Lo Ngại Người Dùng Nảy Sinh Cảm Xúc Với Chatbot

JPMorgan Chase: Từ cấm đoán ChatGPT đến xây dựng hệ thống AI cho riêng mình

Bùng Nổ Làn Sóng AI: Những Tên Tuổi Cần Được Biết

Perplexity AI: Liệu có thể soán ngôi Google?

Perplexity Hỗ Trợ Nghiên Cứu về Tương Lai của AI và Báo Chí

Braskem Công bố Kết quả Kinh doanh Quý 2 năm 2024: EBITDA đạt 320 triệu USD, tăng trưởng mạnh mẽ

Bài đăng phổ biến

Labels