Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet

<h2 id="section-0">Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet</h2> <p><strong>Google Meet</strong> sắp có thêm một công cụ AI mới mang tên <strong>"Ghi chú cho tôi"</strong>, giúp tạo ra tóm tắt những điểm chính trong các cuộc gọi video. Thay vì cung cấp bản ghi âm đầy đủ từng chữ, tính năng này sử dụng <strong>Gemini AI</strong> để ghi lại những điểm thảo luận quan trọng vào một tài liệu Google Docs, tự động xuất hiện trong Google Drive của chủ cuộc họp. Tài liệu này có thể được chia sẻ cho các thành viên tham dự hoặc thêm vào lịch sự kiện sau khi cuộc gọi kết thúc. </p> <p>Bên cạnh đó, tài liệu cũng sẽ bao gồm các liên kết đến bản ghi âm và bản ghi chép đầy đủ của cuộc họp, nếu những tính năng này được bật.</p> <p>Hiện tại, tính năng ghi chú này chỉ dành riêng cho các khách hàng Google Workspace sử dụng gói Gemini Enterprise, Gemini Education Premium và AI Meetings & Messaging add-ons. Ngoài ra, tính năng này hiện chỉ hỗ trợ tiếng Anh và chỉ hoạt động trên máy tính hoặc máy tính xách tay.</p> <p>Google đã công bố kế hoạch đưa trí tuệ nhân tạo vào nhiều dịch vụ hơn trong năm ngoái và từ đó, công ty đã tích cực tích hợp các tính năng AI vào phần cứng và phần mềm của mình. Trợ lý AI Gemini đang được tích hợp vào <strong>Android</strong> và <strong>các ứng dụng Workspace</strong>. </p> <p>Tuy nhiên, như mọi khi, hiệu quả của những tính năng này sẽ phụ thuộc vào mức độ chính xác và hoạt động hiệu quả của AI. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet

Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet Google Meet sắp có thêm một công cụ AI mới mang tên "Ghi chú cho tôi" , giúp tạo ...

Read more »

Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới

<h2 id="section-0">Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới</h2> <p>Google vừa công bố ra mắt ba mô hình AI thử nghiệm mới, thể hiện sự đổi mới liên tục của công ty trong lĩnh vực này đồng thời nhấn mạnh tốc độ phát triển chóng mặt của khả năng AI.</p> <p>Dẫn đầu trong loạt sản phẩm mới của Google là Gemini 1.5 Flash 8B, một “cỗ máy” nhỏ gọn được thiết kế để xử lý đa dạng các nhiệm vụ đa phương thức. Mô hình với 8 tỷ tham số này đại diện cho một thành tựu đáng kể trong hiệu quả AI, chứng minh rằng các mô hình nhỏ hơn vẫn có thể hoạt động mạnh mẽ về hiệu suất.</p> <p>Phiên bản Flash 8B đặc biệt nổi bật với khả năng xử lý các tác vụ khối lượng lớn và tóm tắt ngữ cảnh dài. Khả năng này khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các ứng dụng cần xử lý nhanh chóng khối lượng dữ liệu lớn hoặc khả năng hiểu và tổng hợp thông tin từ tài liệu dài.</p> <h2 id="section-1">Gemini 1.5 Pro Nâng cao: Mở rộng giới hạn</h2> <p>Xây dựng trên thành công của người tiền nhiệm, mô hình Gemini 1.5 Pro nâng cấp sở hữu hiệu suất vượt trội trên nhiều điểm chuẩn nội bộ, đặc biệt là trong việc xử lý các lời nhắc phức tạp và giải quyết các tác vụ mã hóa.</p> <p>Những cải tiến trong Gemini 1.5 Pro không chỉ là những nâng cấp nhỏ. Theo Google, phiên bản mới này vượt trội hơn so với người tiền nhiệm ở mọi khía cạnh, báo hiệu một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng AI. Sự tiến bộ này đặc biệt có ý nghĩa đối với các nhà phát triển và doanh nghiệp đang thực hiện các ứng dụng AI phức tạp, đòi hỏi sự hiểu biết tinh tế và khả năng tạo ra ngôn ngữ.</p> <h2 id="section-2">Gemini 1.5 Flash Nâng cấp: Tốc độ và Hiệu quả</h2> <p>Hoàn thiện bộ ba sản phẩm mới là mô hình Gemini 1.5 Flash nâng cấp. Mặc dù thông tin chi tiết về các cải tiến của nó chưa được công bố đầy đủ, Google cho biết mô hình này đã chứng minh được những cải thiện hiệu suất đáng kể trên nhiều điểm chuẩn nội bộ.</p> <p>Việc tập trung vào việc nâng cao mô hình Flash nhấn mạnh tầm quan trọng của tốc độ và hiệu quả trong các ứng dụng AI. Khi các doanh nghiệp và nhà phát triển tìm cách triển khai các giải pháp AI ở quy mô lớn, các mô hình có thể cung cấp kết quả nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến chất lượng ngày càng trở nên có giá trị.</p> <h2 id="section-3">Ý nghĩa đối với Nhà phát triển và Ứng dụng AI</h2> <p>Google đã cung cấp các mô hình thử nghiệm này thông qua Google AI Studio và Gemini API. Mô hình Gemini 1.5 Flash 8B có thể truy cập miễn phí với tên “gemini-1.5-flash-8b-exp-0827”. Các phiên bản nâng cấp của Gemini 1.5 Pro và Flash có sẵn với tên “gemini-1.5-pro-exp-0827” và “gemini-1.5-flash-exp-0827”.</p> <p>Các mô hình này mở ra những khả năng mới cho các nhà phát triển đang làm việc trên:</p> <ul> <li>Xử lý dữ liệu khối lượng lớn</li> <li>Tóm tắt ngữ cảnh dài</li> <li>Xử lý lời nhắc phức tạp</li> <li>Các tác vụ mã hóa nâng cao</li> </ul> <p>Việc Google phát hành những mô hình thử nghiệm này chủ yếu phục vụ hai mục đích:</p> <ol> <li>Cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ tiên tiến</li> <li>Thu thập phản hồi từ thực tế để cải thiện mô hình trong tương lai</li> </ol> <p>Công ty dự định sử dụng những thông tin chi tiết thu được từ các lần thử nghiệm này để tinh chỉnh các mô hình trước khi phát hành rộng rãi hơn.</p> <h2 id="section-4">Chiến lược AI của Google ngày càng rõ ràng</h2> <p>Chiến lược của Google ngày càng rõ ràng, với công ty tập trung vào việc phát triển cả các mô hình có khả năng cao và các biến thể hiệu quả hơn, chuyên biệt cho từng nhiệm vụ. Cách tiếp cận này nhằm mục đích đáp ứng nhu cầu đa dạng của các ứng dụng AI, từ các tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên đến những tác vụ cần xử lý nhanh chóng, nhẹ nhàng.</p> <p>Việc phát hành những mô hình thử nghiệm này, nối tiếp các phiên bản trước đó, thể hiện cam kết của Google đối với các chu kỳ phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực AI. Cách tiếp cận linh hoạt này cho phép tích hợp nhanh chóng các cải tiến và thích nghi dựa trên phản hồi của người dùng.</p> <p>Bằng cách liên tục cập nhật và mở rộng danh mục mô hình AI, Google duy trì vị thế là một nhân tố chủ chốt trong lĩnh vực AI. Chiến lược này cạnh tranh trực tiếp với các công ty công nghệ lớn khác đang phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ AI.</p> <p>Các lần phát hành này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thử nghiệm trong thế giới thực trong phát triển AI. Bằng cách cung cấp các mô hình thử nghiệm cho các nhà phát triển, Google đẩy nhanh vòng phản hồi và ứng dụng thực tế của các công nghệ AI.</p> <h2 id="section-5">Kết luận</h2> <p>Việc Google phát hành ba mô hình AI thử nghiệm - Gemini 1.5 Flash 8B, Gemini 1.5 Pro nâng cấp và Gemini 1.5 Flash nâng cấp - đánh dấu một bước tiến đáng kể trong công nghệ xử lý ngôn ngữ. Những mô hình này, kết hợp sức mạnh và hiệu quả, phục vụ cho các ứng dụng AI đa dạng, từ xử lý dữ liệu khối lượng lớn đến các tác vụ mã hóa phức tạp. Bằng cách cung cấp các công cụ này cho các nhà phát triển và ưu tiên phản hồi từ thực tế, Google không chỉ củng cố vị thế của mình trong bức tranh cạnh tranh AI sôi động mà còn đẩy nhanh quá trình phát triển khả năng AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới

Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới Google vừa công bố ra mắt ba mô hình AI thử nghiệm mới, thể hiện sự đổi mới liên tục của côn...

Read more »

Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ

<h2 id="section-0">Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ</h2> <p>Mới đây, OpenAI đã giới thiệu Sora, một công cụ AI biến văn bản thành video, và cung cấp quyền truy cập cho một nhóm nhỏ các nhà làm phim và nghệ sĩ chuyên nghiệp. Giống như ChatGPT, Sora nhanh chóng trở thành tâm điểm của dư luận với cả những lời khen ngợi và những lo ngại về tác động của nó đối với ngành công nghiệp sáng tạo.</p> <p>Sử dụng Sora rất đơn giản: bạn chỉ cần nhập một đoạn văn bản miêu tả, và trong vài phút, Sora sẽ tạo ra một video ngắn (tối đa 1 phút) không âm thanh. Sora và các công cụ tương tự, như Runway, Pika, Luma Labs và Stability AI (nhà sản xuất Stable Diffusion), đang dần thay đổi cách thức sản xuất nội dung, hứa hẹn một tương lai nơi video AI trở thành một phần quen thuộc trong quảng cáo, truyền thông và nhiều lĩnh vực khác.</p> <p>Vậy Sora ảnh hưởng thế nào đến nghệ sĩ?</p> <p>Alexander Reben, nghệ sĩ thường trú của OpenAI và người sử dụng các công cụ của công ty từ năm 2020, là một trong những người đầu tiên thử nghiệm Sora. Anh đã tạo ra một video ngắn về các tác phẩm điêu khắc 3D xoay vòng trong không gian, và chia sẻ rằng sẽ biến một trong những hình người thành tác phẩm điêu khắc bằng đá cẩm thạch có kích thước lớn hơn người thật. Reben cũng trưng bày nhiều tác phẩm kết hợp công nghệ AI của OpenAI tại triển lãm "AI Am I?" tại Bảo tàng Nghệ thuật Crocker ở Sacramento, California. </p> <p>Trong khi Sora vẫn chưa được phát hành rộng rãi cho công chúng, Reben không phải là nghệ sĩ duy nhất khám phá tiềm năng của công cụ AI này. </p> <p>Sarp Kerem Yavuz, một nghệ sĩ người Thổ Nhĩ Kỳ - Pháp, đã sử dụng AI trong nhiếp ảnh của mình trong nhiều năm. Anh cho rằng nghệ sĩ ngày nay nên tự coi mình giống như đạo diễn phim hơn là những người sáng tạo đơn lẻ. </p> <p>"Chúng ta thường vội vàng đánh giá thấp công sức nghệ thuật đằng sau những tác phẩm được tạo ra bởi AI. Bộ phim cuối cùng là sự kết hợp từ nhiều đóng góp… nhưng không ai nghi ngờ năng lực nghệ thuật hay bản quyền của đạo diễn," Yavuz nói với ARTnews.</p> <p>Yavuz không tự nhận mình là một "nghệ sĩ AI". Anh xem AI như một công cụ bổ sung cho quá trình sáng tạo của mình. Sau khi tạo ra hình ảnh bằng cách nhập hàng chục, thậm chí hàng trăm lời nhắc, Yavuz sẽ chỉnh sửa và thao tác chúng để tạo ra những tác phẩm độc đáo. Bộ sưu tập "Polaroids from the Ottoman Empire" của anh, trong đó anh sử dụng AI để tưởng tượng một thế giới khác biệt nơi những cá nhân đồng tính sống trong một Đế chế Ottoman đương đại không sụp đổ, đã được Bảo tàng Leslie Lohman mua lại.</p> <p>Yavuz là đại diện cho một nhóm nghệ sĩ ngày càng đông đảo sử dụng AI như một phần trong quá trình sáng tạo của họ, xóa nhòa ranh giới giữa nghệ thuật truyền thống và nghệ thuật AI. Sora hứa hẹn sẽ góp phần thúc đẩy sự chấp nhận của công chúng đối với nghệ thuật AI và tạo ra một thế giới nơi nghệ thuật kết hợp với công nghệ một cách tự nhiên.</p> <p>Aindrea Emelife, giám tuyển nghệ thuật hiện đại và đương đại tại Bảo tàng Nghệ thuật Tây Phi Edo sắp khai trương, cũng có chung quan điểm với Yavuz. Cô cho rằng AI là một công cụ giải phóng cho nghệ sĩ, giúp họ khám phá những khả năng vô hạn. </p> <p>Tại Biennale Venice năm nay, Emelife đã giám tuyển gian hàng của Nigeria, giới thiệu các tác phẩm của Fatimah Tuggar kết hợp thực tế ảo và AI để khám phá tác động của thuộc địa và toàn cầu hóa đối với các nghề thủ công bản địa. </p> <p>"Nghệ sĩ là những người tiên phong. Chúng ta nên nhìn vào họ để hiểu rõ hơn về tiềm năng thực sự của các công nghệ mới," Emelife chia sẻ.</p> <p>Trong khi đó, một số nhà làm phim cho rằng các nền tảng video AI như Sora sẽ tạo ra những cơ hội mới cho phim độc lập, loại bỏ các rào cản về chi phí và thời gian sản xuất của Hollywood. Nghệ sĩ kiêm nhà làm phim Paul Trillo là một ví dụ điển hình. Anh đã sử dụng các nền tảng AI để tạo ra phim ngắn và video âm nhạc, và là một trong những người được cấp quyền truy cập sớm vào Sora. </p> <p>Trillo đã tạo ra một phim ngắn có tựa đề Absolve, lấy bối cảnh tại Bảo tàng Louvre, cùng với tác phẩm nghệ thuật video Notes to My Future Self, được trưng bày tại Bảo tàng Quỹ Telefónica ở Madrid. </p> <p>Để thực hiện một video âm nhạc gần đây cho ban nhạc Washed Out, Trillo đã tạo ra hơn 700 đoạn video ngắn để kể câu chuyện về cuộc đời của một cặp đôi thông qua một "cú quay dolly vô tận". Video này bao gồm cảnh quay, bối cảnh, diễn viên và địa điểm, những thứ mà theo Trillo, sẽ tiêu tốn hàng chục nghìn đô la và mất nhiều tháng để sản xuất bằng phương pháp truyền thống.</p> <p>Trillo chia sẻ rằng AI không chỉ giúp anh "tái hiện và hồi sinh những ý tưởng đã bị lãng quên, mà còn thay đổi cơ bản cách thức làm việc của anh."</p> <p>"Sự chuyển đổi linh hoạt giữa quá trình lên ý tưởng và sáng tạo là rất tuyệt vời. Tôi liên tục viết lại phần chỉnh sửa và nảy ra những ý tưởng mới mà tôi sẽ không thể có được bằng bất kỳ phương pháp nào khác. AI rất phù hợp với những giấc mơ siêu thực và ký ức, và tôi nghĩ rằng nó phù hợp nhất để minh họa cho tiềm thức. Những ảo giác của AI khiến nó trở nên độc đáo để thể hiện một thực tế không đáng tin cậy. Nó có thể nắm bắt được điều gì đó mà máy ảnh không thể," Trillo giải thích.</p> <p>Đối với nghệ sĩ Madeline Gannon, chuyên nghiên cứu về AI và mối quan hệ giữa con người và robot, Sora mang đến cơ hội để mở rộng phạm vi ứng dụng của AI. </p> <p>"Tôi rất hào hứng với những công cụ như Sora, bởi vì chúng giúp các nghệ sĩ tiếp cận với công nghệ tiên tiến một cách dễ dàng hơn. Nó không chỉ dành cho các nghệ sĩ video - nhiều phương tiện tương tác và không gian được xây dựng dựa trên nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp," Gannon chia sẻ. Cô rất muốn thử Sora khi nó được phát hành rộng rãi cho công chúng và tin rằng Sora sẽ giúp cô khám phá mối quan hệ giữa con người và robot theo những cách thức mới.</p> <p>Nghệ thuật AI đang ngày càng được công nhận và phổ biến. Ngoài tác phẩm của Tuggar tại gian hàng của Nigeria, Biennale Venice lần thứ 60 cũng giới thiệu các video khoa học viễn tưởng của Josèfa Ntjam về cuộc sống biển được tạo ra bởi AI trong sân của Accademia di Belle Arti di Venezia. Tại gian hàng của Malta, nghệ sĩ Matthew Attard kết hợp hình ảnh AI với vẽ tranh và nhiếp ảnh.</p> <p>Whitney Biennial năm nay có chủ đề xoay quanh AI, "Even Better Than the Real Thing", nhưng những tác phẩm trực tiếp khai thác công nghệ AI lại rất ít. </p> <p>Một trong những nghệ sĩ AI nổi tiếng nhất hiện nay là Refik Anadol, nghệ sĩ truyền thông mới người Thổ Nhĩ Kỳ - Mỹ. Tác phẩm điêu khắc AI Unsupervised - Machine Hallucinations của anh đã được MoMA mua lại vào năm 2023 sau khi được trưng bày trong sảnh chính của bảo tàng gần một năm. Anadol đã đặt câu hỏi về ranh giới giữa sự sáng tạo của con người và máy móc trong gần một thập kỷ, tạo ra các tác phẩm nghệ thuật mà anh mô tả là sự hợp tác "cân bằng 50/50 giữa con người và máy móc". Anh xem AI và dữ liệu chỉ là một công cụ bổ sung cho các nghệ sĩ.</p> <p>Có vẻ như quan điểm của Anadol không phải là duy nhất. </p> <p>"Tôi rất vui khi thấy các nghệ sĩ lạm dụng các công cụ AI theo những cách thức mới và thú vị hơn," Yavuz nói.</p> <p>Sora là một minh chứng cho sự phát triển không ngừng của AI và tác động của nó đối với thế giới nghệ thuật. Không chỉ mang đến những khả năng sáng tạo mới cho nghệ sĩ, Sora còn đặt ra những câu hỏi thú vị về tương lai của nghệ thuật và cách chúng ta định nghĩa sự sáng tạo. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ

Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ Mới đây, OpenAI đã giới thiệu Sora, một công cụ AI biến văn bản thành video, và cung cấp ...

Read more »

Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào?

<h2 id="section-0">Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào?</h2> <p>Anthropic, công ty đứng sau chatbot Claude, đã tiết lộ những bí mật về cách thức hoạt động của AI này. Trong một động thái hiếm hoi, công ty đã chia sẻ những lệnh điều khiển, hay còn gọi là "system prompts", hướng dẫn Claude về những gì nó có thể và không thể làm khi trò chuyện với người dùng.</p> <p>Bằng việc công khai những "system prompts" này, Anthropic đã vén màn bí mật về cách thức hoạt động của ba mô hình AI của mình: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus và Claude 3 Haiku.</p> <h3 id="section-1">Ba mô hình, ba cách thức hoạt động</h3> <p>Mặc dù có điểm tương đồng, mỗi mô hình lại sở hữu số lượng "system prompts" khác nhau. </p> <ul> <li><strong>Sonnet</strong>, mô hình được đánh giá là thông minh nhất và miễn phí truy cập, sở hữu lượng lệnh lớn nhất. Sonnet nổi bật trong việc viết và xử lý các nhiệm vụ phức tạp.</li> <li><strong>Opus</strong>, mô hình có lượng lệnh lớn thứ hai, phù hợp với những người dùng trả phí Claude Pro. Opus được đánh giá là "thành thạo" trong việc thực hiện các yêu cầu phức tạp.</li> <li><strong>Haiku</strong>, mô hình nhanh nhất trong bộ ba và cũng dành cho người dùng Claude Pro, lại có lượng lệnh ít nhất. Haiku được thiết kế để xử lý các yêu cầu đơn giản một cách nhanh chóng.</li> </ul> <h3 id="section-2">Hé lộ những "lệnh điều khiển" bí mật</h3> <p>Các "system prompts" tiết lộ những chi tiết thú vị về cách Claude được đào tạo và hoạt động. Dưới đây là một số ví dụ:</p> <ul> <li><strong>Claude Sonnet</strong> được lệnh không mở URL, liên kết hoặc video. Nếu người dùng cố gắng thêm bất kỳ điều nào trong số này, chatbot sẽ nhắc nhở về giới hạn này và yêu cầu người dùng dán trực tiếp văn bản hoặc hình ảnh vào cuộc trò chuyện.</li> <li><strong>Sonnet</strong> được chỉ dẫn để tránh sử dụng các cụm từ như "Tôi xin lỗi" hoặc "Tôi xin lỗi" trong các câu trả lời của mình.</li> <li><strong>Sonnet</strong> được dạy cách "hallucinate" một cách có trách nhiệm, tức là thừa nhận khi nó không chắc chắn về câu trả lời.</li> <li><strong>Sonnet</strong> được hướng dẫn để cung cấp các phản hồi đầy đủ và chi tiết cho các câu hỏi phức tạp, và phản hồi ngắn gọn hơn cho các câu hỏi đơn giản.</li> <li><strong>Claude Opus</strong> cũng sở hữu những "system prompts" tương tự như Sonnet, nhưng với những điểm nhấn riêng. Ví dụ như Opus được dạy cách xử lý các câu hỏi liên quan đến quan điểm của nhiều người, thậm chí khi nó được đào tạo để phản đối những quan điểm đó.</li> <li><strong>Claude Haiku</strong> được thiết kế để cung cấp các phản hồi ngắn gọn cho các câu hỏi đơn giản, nhưng đầy đủ hơn cho các câu hỏi phức tạp.</li> </ul> <h3 id="section-3">Sự minh bạch hiếm có trong thế giới AI</h3> <p>Việc Anthropic công khai các "system prompts" này là một bước đi hiếm có trong ngành công nghiệp AI. Thông thường, các nhà phát triển AI giữ kín những chi tiết này. Tuy nhiên, Anthropic có kế hoạch biến việc chia sẻ thông tin này thành một quy trình thường xuyên.</p> <p>Việc hé lộ các "system prompts" giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách Claude hoạt động, đồng thời giúp Anthropic tăng cường sự minh bạch và đáng tin cậy cho chatbot của mình.</p> <h3 id="section-4">Tạm kết</h3> <p>Anthropic đã đưa ra một bước đi táo bạo bằng cách chia sẻ những bí mật về cách hoạt động của Claude. Đây là một dấu hiệu tích cực cho thấy ngành công nghiệp AI đang hướng đến sự minh bạch và trách nhiệm hơn. Việc hiểu rõ hơn về "system prompts" giúp người dùng tin tưởng và sử dụng hiệu quả hơn các chatbot AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào?

Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào? Anthropic, công ty đứng sau chatbot Claude, đã tiết lộ những bí mật về cách thức hoạt động của ...

Read more »

OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào?

<h2 id="section-0">OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào?</h2> <p>Tại hội nghị Hot Chips 2024, OpenAI đã trình bày một bài thuyết trình kéo dài một tiếng đồng hồ về việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI có khả năng mở rộng. Điều này rất hợp lý bởi vì OpenAI sử dụng một lượng lớn tài nguyên tính toán và dự kiến sẽ sử dụng nhiều hơn nữa trong những năm tới.</p> <p>Bài thuyết trình đã đề cập đến những thách thức và giải pháp khi xây dựng một hệ thống AI có khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ và thực hiện các phép tính phức tạp. </p> <p><strong>Thách thức chính:</strong></p> <ul> <li><strong>Cần nhiều tài nguyên tính toán:</strong> Mỗi lần OpenAI tăng gấp đôi tài nguyên tính toán, họ nhận được kết quả tốt hơn. Dù vậy, việc tăng cường tài nguyên tính toán lại dẫn đến các vấn đề về chi phí và năng lượng.</li> <li><strong>Sự cố và lỗi:</strong> Khi các cụm máy tính được sử dụng để huấn luyện AI trở nên lớn hơn, sự cố phần cứng và phần mềm cũng trở nên phổ biến hơn.</li> <li><strong>Hiệu suất:</strong> Mặc dù hiệu suất là một yếu tố quan trọng, nhưng nó không phải là yếu tố duy nhất. OpenAI nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố khác như độ tin cậy, hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng.</li> </ul> <p><strong>Giải pháp được OpenAI đề xuất:</strong></p> <ul> <li><strong>Thiết kế cho khả năng triển khai hàng loạt:</strong> Điều này bao gồm việc thiết kế các hệ thống có khả năng tự sửa chữa (RAS), giảm thiểu thiệt hại do lỗi và tối ưu hóa hiệu quả năng lượng.</li> <li><strong>Thử nghiệm và xác thực:</strong> Kiểm tra và xác thực hệ thống AI ở quy mô lớn là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy.</li> </ul> <p>OpenAI cũng chia sẻ những bài học kinh nghiệm của họ trong quá trình xây dựng cơ sở hạ tầng AI, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Hiểu rõ các yêu cầu về tài nguyên tính toán:</strong> Nắm vững lượng tài nguyên cần thiết cho mỗi giai đoạn phát triển AI.</li> <li><strong>Xây dựng các hệ thống có khả năng mở rộng:</strong> Thiết kế hệ thống để có thể dễ dàng mở rộng và nâng cấp trong tương lai.</li> <li><strong>Tập trung vào hiệu quả năng lượng:</strong> Tìm cách giảm tiêu thụ năng lượng để hạ chi phí hoạt động.</li> <li><strong>Chuẩn bị cho sự cố:</strong> Đảm bảo có các biện pháp phòng ngừa và giải pháp khôi phục khi sự cố xảy ra.</li> </ul> <p>Cuối cùng, bài thuyết trình khẳng định rằng AI cần nhiều đầu tư hơn nữa để có thể phát triển và ứng dụng rộng rãi. Việc thiết kế và xây dựng cơ sở hạ tầng AI là một thách thức lớn nhưng cũng là cơ hội to lớn để thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp này. </p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Bài thuyết trình của OpenAI đã mang đến cái nhìn sâu sắc về những thách thức và cơ hội khi xây dựng cơ sở hạ tầng AI. OpenAI đã chia sẻ những kinh nghiệm quý báu và những bài học kinh nghiệm của họ, giúp các nhà phát triển AI có cái nhìn tổng quan hơn về lĩnh vực này.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào?

OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào? Tại hội nghị Hot Chips 2024, OpenAI đã trình bày một bài thuyết trình kéo dài một t...

Read more »

OpenAI: Rời bỏ an toàn AI hay chạy theo lợi nhuận?

<h2 id="section-0">OpenAI: Rời bỏ an toàn AI hay chạy theo lợi nhuận?</h2> <p><strong>Sự ra đi của gần một nửa đội ngũ nghiên cứu an toàn trí tuệ nhân tạo (AGI) tại OpenAI trong những tháng gần đây đang đặt ra câu hỏi về ưu tiên của công ty này.</strong></p> <p>Theo Daniel Kokotajlo, một cựu nhà nghiên cứu quản trị tại OpenAI, gần một nửa số nhân viên từng tập trung vào việc đánh giá các rủi ro lâu dài của trí tuệ nhân tạo siêu việt đã rời khỏi công ty. </p> <p>OpenAI, nhà phát triển trợ lý AI ChatGPT, được coi là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực phát triển AI. Theo điều lệ thành lập, sứ mệnh của OpenAI là phát triển trí tuệ nhân tạo chung (AGI) theo cách “có lợi cho toàn nhân loại”. AGI được OpenAI định nghĩa là các hệ thống tự động có thể thực hiện các công việc có giá trị kinh tế cao nhất, tương tự như những gì con người đang làm hiện nay.</p> <p>Tuy nhiên, do những rủi ro tiềm ẩn đáng kể từ AGI, bao gồm cả khả năng thoát khỏi sự kiểm soát của con người và gây ra mối đe dọa hiện hữu cho toàn nhân loại, OpenAI đã tuyển dụng một số lượng lớn nhà nghiên cứu tập trung vào "an toàn AGI" - những kỹ thuật để đảm bảo rằng AGI trong tương lai không gây ra nguy hiểm nghiêm trọng hoặc thậm chí là nguy cơ tồn tại. </p> <p>Kokotajlo cho biết đội ngũ các nhà nghiên cứu này đã bị suy giảm nghiêm trọng do những người đã nghỉ việc gần đây. Trong số những người rời đi có Jan Hendrik Kirchner, Collin Burns, Jeffrey Wu, Jonathan Uesato, Steven Bills, Yuri Burda, Todor Markov và đồng sáng lập John Schulman. Sự ra đi của họ diễn ra sau khi các nhà khoa học trưởng Ilya Sutskever và Jan Leike, người đồng lãnh đạo nhóm "siêu sắp xếp" của OpenAI, tuyên bố từ chức vào tháng 5. </p> <p>Trong một bài đăng trên mạng xã hội X (Twitter), Leike nói rằng an toàn ngày càng "bị lu mờ bởi những sản phẩm bóng bẩy" tại OpenAI. Nhóm "siêu sắp xếp" có nhiệm vụ nghiên cứu các cách kiểm soát "trí tuệ siêu nhân tạo" - một công nghệ mang tính suy đoán cao hơn cả AGI, bao gồm các hệ thống tự động có khả năng vượt trội so với trí tuệ tổng hợp của tất cả con người.</p> <p>Kokotajlo chia sẻ với Fortune rằng sự ra đi của các nhà nghiên cứu về an toàn AGI diễn ra một cách chậm rãi nhưng đều đặn trong năm 2024. Từ khoảng 30 nhân viên từng làm việc trong lĩnh vực này, hiện chỉ còn khoảng 16 người.</p> <p>"Không phải là một hành động phối hợp. Tôi nghĩ đơn giản là mọi người dần dần bỏ cuộc," Kokotajlo nói. Điều này diễn ra trong bối cảnh OpenAI tiếp tục chuyển trọng tâm sang sản phẩm và thương mại, ít chú trọng đến nghiên cứu nhằm tìm ra cách đảm bảo sự phát triển an toàn của AGI. </p> <p>Sự ra đi của các nhà nghiên cứu an toàn AGI đáng chú ý vì nó có thể phản ánh mức độ cẩn trọng của OpenAI đối với các rủi ro tiềm ẩn của công nghệ mà công ty đang phát triển, và liệu động lực lợi nhuận có đang khiến OpenAI thực hiện các hành động có thể gây nguy hiểm hay không. </p> <p>Kokotajlo trước đây từng gọi cuộc đua phát triển AGI của các công ty công nghệ lớn là "bất cẩn". </p> <p>Một phát ngôn viên của OpenAI cho biết công ty "tự hào về thành tích cung cấp các hệ thống AI có khả năng và an toàn nhất và tin tưởng vào cách tiếp cận khoa học của chúng tôi trong việc giải quyết rủi ro." Phát ngôn viên cũng cho biết công ty đồng ý rằng "cuộc tranh luận nghiêm ngặt" liên quan đến các rủi ro AI là "cực kỳ quan trọng" và sẽ "tiếp tục tham gia với chính phủ, xã hội dân sự và các cộng đồng khác trên toàn thế giới."</p> <p>Mặc dù các nhà nghiên cứu an toàn AGI chủ yếu quan tâm đến việc kiểm soát các hệ thống AGI trong tương lai, một số cách hiệu quả nhất để kiểm soát tốt hơn các mô hình ngôn ngữ lớn, nền tảng của phần mềm AI hiện có, nhằm đảm bảo chúng không sử dụng ngôn ngữ phân biệt chủng tộc hoặc độc hại, viết phần mềm độc hại, hoặc cung cấp cho người dùng hướng dẫn tạo vũ khí sinh học, đã đến từ các nhà nghiên cứu làm việc trong lĩnh vực an toàn AGI.</p> <p>Kokotajlo không thể nói đến lý do đằng sau tất cả các trường hợp từ chức, nhưng ông nghi ngờ rằng chúng phù hợp với quan điểm của ông về việc OpenAI "khá gần" với việc phát triển AGI, nhưng chưa sẵn sàng để "xử lý tất cả những gì nó mang lại." Điều đó đã dẫn đến điều mà ông gọi là "hiệu ứng lạnh lẽo" trong công ty đối với những người cố gắng công bố nghiên cứu về rủi ro của AGI và "sự gia tăng ảnh hưởng của các bộ phận truyền thông và vận động hành lang của OpenAI" đối với những gì phù hợp để công bố. </p> <p>OpenAI chưa phản hồi yêu cầu bình luận.</p> <p>Kokotajlo cho biết những lo ngại của ông về văn hóa đang thay đổi tại OpenAI đã bắt đầu trước những diễn biến trong phòng họp vào tháng 11 năm 2023, khi CEO Sam Altman bị sa thải và sau đó được tái bổ nhiệm nhanh chóng. Trong thời gian đó, ba thành viên hội đồng quản trị của OpenAI tập trung vào an toàn AGI đã bị loại bỏ. "Điều đó đã đóng dấu. Không có gì có thể quay lại sau điều đó," ông nói, và thêm rằng, mặc dù ông không được tiếp cận với những gì diễn ra sau hậu trường, nhưng cảm giác của ông là Altman và chủ tịch Greg Brockman (người gần đây đã nghỉ phép dài hạn) đã "củng cố quyền lực" kể từ đó. </p> <p>"Những người chủ yếu tập trung vào việc suy nghĩ về an toàn AGI và sự chuẩn bị đang bị gạt ra rìa ngày càng nhiều," ông nói.</p> <p>Tuy nhiên, nhiều nhà lãnh đạo nghiên cứu AI, bao gồm đồng sáng lập Google Brain Andrew Ng, giáo sư Đại học Stanford Fei-Fei Li và nhà khoa học trưởng Meta Yann LeCun, coi trọng tâm của cộng đồng an toàn AI về mối đe dọa của AI đối với nhân loại là bị cường điệu. Họ cho rằng AGI vẫn còn cách chúng ta nhiều thập kỷ nữa và AI có thể giúp giải quyết những rủi ro hiện hữu đối với nhân loại, bao gồm biến đổi khí hậu và đại dịch trong tương lai. Ngoài ra, họ cho rằng việc tập trung quá mức vào rủi ro AGI, thường bởi các nhà nghiên cứu và tổ chức được tài trợ bởi các tổ chức có liên quan đến phong trào vị tha hiệu quả gây tranh cãi, tập trung mạnh mẽ vào "rủi ro hiện hữu" của AI đối với nhân loại, sẽ dẫn đến các luật kìm hãm sự đổi mới và trừng phạt các nhà phát triển mô hình, thay vì tập trung vào các ứng dụng của mô hình AI.</p> <p>Những nhà phê bình này nói rằng một ví dụ về một luật như vậy là SB 1047 của California, được hỗ trợ bởi các nhóm có liên kết với vị tha hiệu quả và đã "gây ra cuộc tranh luận dữ dội" trước cuộc bỏ phiếu lập pháp cuối cùng dự kiến diễn ra trong tuần này. Dự luật nhằm đặt ra các rào chắn cho việc phát triển và sử dụng các mô hình AI mạnh mẽ nhất.</p> <p>Kokotajlo cho biết ông thất vọng, nhưng không ngạc nhiên khi OpenAI phản đối SB 1047. Cùng với cựu đồng nghiệp William Saunders, ông đã "viết một bức thư" tuần trước gửi cho nhà tài trợ của dự luật, Thượng nghị sĩ bang Scott Wiener, nói rằng những lời phàn nàn của OpenAI về dự luật "không có vẻ gì là thiện chí".</p> <p>"Trong một số khía cạnh, đây là sự phản bội kế hoạch mà chúng tôi đã có từ năm 2022," Kokotajlo nói với Fortune, chỉ ra điều mà ông gọi là nỗ lực của OpenAI và toàn ngành công nghiệp AI trong việc đánh giá các rủi ro lâu dài của AGI và đạt được cam kết tự nguyện về cách phản ứng với các ngưỡng nguy hiểm bị vượt qua, và sử dụng những kết quả đó như "nguồn cảm hứng và khuôn mẫu cho luật pháp và quy định".</p> <p>Dù vậy, Kokotajlo vẫn không hối tiếc về việc gia nhập OpenAI. "Tôi nghĩ mình đã học được rất nhiều điều hữu ích ở đó. Tôi cảm thấy mình có thể đã tạo ra sự khác biệt tích cực," ông nói, mặc dù ông hối tiếc đã không rời đi sớm hơn. "Tôi đã bắt đầu cân nhắc điều đó trước khủng hoảng hội đồng quản trị và nhìn lại, tôi đáng lẽ nên làm điều đó."</p> <p>Ông có những người bạn vẫn đang làm việc về an toàn AGI tại OpenAI và cho biết, mặc dù nhóm "siêu sắp xếp" của OpenAI đã bị "giải tán" sau khi Leike rời đi, một số người còn lại đã chuyển sang các nhóm khác nơi họ được phép làm việc trên các dự án tương tự. Và chắc chắn vẫn có những người khác trong công ty tập trung vào sự an toàn của các mô hình AI hiện tại của OpenAI. Sau khi giải tán nhóm Superalignment, vào tháng 5, OpenAI đã "tuyên bố" thành lập một ủy ban an ninh và an toàn mới "có trách nhiệm đưa ra khuyến nghị về các quyết định an ninh và an toàn quan trọng cho tất cả các dự án của OpenAI." Tháng này, OpenAI đã bổ nhiệm giáo sư Đại học Carnegie Mellon Zico Kolter, người có công trình nghiên cứu tập trung vào bảo mật AI, vào hội đồng quản trị của mình.</p> <p>Nhưng đối với những người còn lại trong công ty, Kokotajlo cảnh báo về tư duy nhóm giữa cuộc đua của các công ty AI lớn nhất để phát triển AGI đầu tiên. "Tôi nghĩ một phần của những gì đang xảy ra…là, một cách tự nhiên, những gì được coi là quan điểm hợp lý trong công ty được định hình bởi những gì đa số nghĩ, và cũng bởi những động lực mà mọi người đang phải chịu," ông nói. "Vì vậy, không có gì đáng ngạc nhiên khi các công ty kết luận rằng điều tốt cho nhân loại là họ giành chiến thắng trong cuộc đua đến AGI - đó là kết luận được khuyến khích."</p> <p><em>Cập nhật ngày 27 tháng 8: Câu chuyện này đã được cập nhật để bao gồm các tuyên bố từ một phát ngôn viên của OpenAI.</em></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI: Rời bỏ an toàn AI hay chạy theo lợi nhuận?

OpenAI: Rời bỏ an toàn AI hay chạy theo lợi nhuận? Sự ra đi của gần một nửa đội ngũ nghiên cứu an toàn trí tuệ nhân tạo (AGI) tại OpenAI tr...

Read more »

OpenAI Chuẩn Bị Ra Mắt Mô Hình AI Mới "Strawberry" Vào Mùa Thu

<h2 id="section-0">OpenAI Chuẩn Bị Ra Mắt Mô Hình AI Mới "Strawberry" Vào Mùa Thu</h2> <p>OpenAI, công ty đứng sau mô hình ngôn ngữ lớn ChatGPT, được cho là đang chuẩn bị ra mắt sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) mới vào mùa thu năm nay. Được gọi là "Strawberry", mô hình AI này được kỳ vọng sẽ vượt trội hơn các mô hình hiện tại, có khả năng giải quyết các vấn đề và nhiệm vụ phức tạp mà AI trước đây không thể xử lý.</p> <p>Theo một bài báo được đăng tải trên Seeking Alpha, Strawberry sẽ có khả năng:</p> <ul> <li><strong>Giải quyết các bài toán toán học mà nó chưa từng gặp phải:</strong> Điều này có nghĩa là mô hình có thể suy luận logic và ứng dụng kiến thức từ các vấn đề trước để giải quyết những vấn đề mới.</li> <li><strong>Thực hiện các nhiệm vụ cấp cao như phát triển chiến lược thị trường và giải quyết các câu đố logic phức tạp:</strong> Strawberry sẽ thể hiện khả năng tư duy chiến lược và phân tích dữ liệu để đưa ra các giải pháp hiệu quả.</li> <li><strong>Thực hiện "nghiên cứu sâu":</strong> Mô hình có thể tìm hiểu và xử lý thông tin phức tạp từ nhiều nguồn để đưa ra kết luận chính xác và toàn diện.</li> </ul> <p>Tin tức về Strawberry lần đầu tiên xuất hiện vào tháng 7 khi OpenAI được cho là đang phát triển một mô hình AI nhằm cải thiện khả năng suy luận logic của AI. Tuy nhiên, chi tiết cụ thể về Strawberry và thời gian ra mắt vẫn còn chưa rõ ràng.</p> <p>Ghazenfer Mansoor, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Technology Rivers, chia sẻ rằng việc OpenAI theo đuổi AI có khả năng suy luận như con người không chỉ là một kỳ tích công nghệ mà còn là một câu chuyện về việc phá vỡ giới hạn và mở ra những khả năng mới cho mọi ngành nghề. Ông cũng cho biết AI có thể cách mạng hóa các ngành công nghiệp như quản lý chuỗi cung ứng, dự báo thị trường và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên quy mô lớn.</p> <p>Bên cạnh Strawberry, OpenAI đã ra mắt một loạt sản phẩm mới trong thời gian gần đây:</p> <ul> <li><strong>Tính năng giọng nói nâng cao cho ChatGPT:</strong> Ra mắt vào tháng 7, tính năng này sử dụng mô hình GPT-4o để tạo ra phản hồi âm thanh chân thực, cho phép người dùng tương tác với ChatGPT bằng giọng nói một cách tự nhiên và liền mạch.</li> <li><strong>Công cụ SearchGPT:</strong> Ra mắt vào cuối tháng 7, SearchGPT hiện đang được thử nghiệm bởi một nhóm nhỏ người dùng. Mô hình AI này hứa hẹn sẽ cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và cô đọng hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống, đồng thời cung cấp câu trả lời tóm tắt kèm theo các liên kết nguồn.</li> <li><strong>Phiên bản nhỏ hơn, giá cả phải chăng hơn của ChatGPT:</strong> GPT-4o mini, ra mắt vào giữa tháng 7, là phiên bản kế nhiệm của GPT-3.5 Turbo. Phiên bản này được thiết kế với kích thước nhỏ hơn nhưng vẫn cung cấp hiệu suất cao trong các lĩnh vực như trí tuệ ngôn ngữ và suy luận đa phương thức.</li> </ul> <p>Sự xuất hiện của Strawberry hứa hẹn sẽ là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, mở ra những khả năng mới cho công nghệ này và tác động lớn đến nhiều ngành nghề trong tương lai.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI Chuẩn Bị Ra Mắt Mô Hình AI Mới "Strawberry" Vào Mùa Thu

OpenAI Chuẩn Bị Ra Mắt Mô Hình AI Mới "Strawberry" Vào Mùa Thu OpenAI, công ty đứng sau mô hình ngôn ngữ lớn ChatGPT, được cho là...

Read more »

Nous Research hé lộ công cụ tối ưu hóa huấn luyện AI mạnh mẽ DisTrO: Cách mạng hóa huấn luyện AI trên quy mô lớn

<h2 id="section-0">Nous Research hé lộ công cụ tối ưu hóa huấn luyện AI mạnh mẽ DisTrO: Cách mạng hóa huấn luyện AI trên quy mô lớn</h2> <p><strong>Nous Research</strong>, một nhóm nghiên cứu nhỏ chuyên về mô hình AI "cá nhân hóa, không hạn chế", đã gây ấn tượng với cộng đồng AI khi phát hành biến thể mã nguồn mở Llama 3.1, <strong>Hermes 3</strong>, hồi đầu tháng. Nay, họ lại tiếp tục gây chú ý với một đột phá đáng kể khác: <strong>DisTrO</strong> (Distributed Training Over-the-Internet), một công cụ tối ưu hóa mới, giúp giảm lượng thông tin phải truyền tải giữa các GPU trong mỗi bước huấn luyện mô hình AI.</p> <h3 id="section-1">DisTrO: Tận dụng sức mạnh tính toán của thế giới mở</h3> <p>DisTrO mang ý nghĩa to lớn đối với cộng đồng AI. Nhờ công nghệ này, việc huấn luyện mô hình AI mạnh mẽ không còn giới hạn trong các công ty lớn nữa, mà có thể được thực hiện trên toàn thế giới thông qua kết nối internet phổ thông. Cá nhân, tổ chức có thể hợp tác huấn luyện mô hình AI, mở ra nhiều khả năng mới trong nghiên cứu và ứng dụng.</p> <p>Kết quả thử nghiệm của DisTrO đã được công bố trong một bài báo kỹ thuật của Nous Research, cho thấy hiệu quả vượt trội. DisTrO mang lại hiệu quả cao hơn 857 lần so với thuật toán huấn luyện phổ biến All-Reduce, đồng thời giảm đáng kể lượng thông tin truyền tải trong mỗi bước huấn luyện (86,8 MB so với 74,4 GB), với mức giảm hiệu suất nhỏ.</p> <h3 id="section-2">Thách thức của huấn luyện AI: Yêu cầu phần cứng khắt khe</h3> <p>Huấn luyện AI, đặc biệt là các mô hình lớn, đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ, tốn kém. Việc sử dụng GPU, đặc biệt là GPU của NVIDIA, là điều không thể thiếu trong quy trình này. Các công ty như Tesla, Meta, OpenAI, Microsoft, Google và Anthropic đã đầu tư mạnh vào việc xây dựng các siêu cụm GPU để đáp ứng nhu cầu huấn luyện AI ngày càng cao.</p> <p>Việc huấn luyện AI thường yêu cầu các cụm GPU được thiết kế, bố trí một cách chính xác trong môi trường được kiểm soát để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu độ trễ. Điều này dẫn đến tình trạng chỉ các công ty lớn mới có đủ khả năng tài chính để đầu tư vào huấn luyện AI.</p> <h3 id="section-3">DisTrO: Cách mạng hóa huấn luyện AI bằng cách phân tán</h3> <p>DisTrO mang đến giải pháp cho vấn đề này. Thay vì yêu cầu các GPU được kết nối với nhau bằng các đường truyền băng thông cao, DisTrO giảm đáng kể lượng thông tin cần truyền tải giữa các GPU trong mỗi bước huấn luyện. Điều này cho phép việc huấn luyện AI được thực hiện trên các mạng lưới phân tán, thậm chí với các kết nối internet phổ thông.</p> <p>DisTrO đã được thử nghiệm với mô hình ngôn ngữ lớn Meta Llama 2 (1,2 tỷ tham số) và đạt hiệu suất tương đương với các phương pháp truyền thống nhưng với lượng thông tin truyền tải thấp hơn đáng kể. Nhóm nghiên cứu dự đoán DisTrO có thể được ứng dụng để huấn luyện các mô hình khuếch tán lớn (LDM) như Stable Diffusion và Midjourney.</p> <h3 id="section-4">DisTrO: Mở ra cánh cửa mới cho tương lai của AI</h3> <p>Với DisTrO, Nous Research đang thúc đẩy một hệ sinh thái nghiên cứu AI bao gồm và linh hoạt hơn. Công nghệ này có tiềm năng to lớn trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI, giúp giải quyết nhiều vấn đề nan giải trong xã hội.</p> <p>DisTrO đã được các chuyên gia AI đánh giá cao và nhận được sự quan tâm lớn từ cộng đồng. Đây là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, mở ra nhiều khả năng mới cho tương lai của công nghệ này.</p> <h3 id="section-5">Kết luận</h3> <p>DisTrO là một công cụ tối ưu hóa huấn luyện AI đột phá, có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta huấn luyện AI. Nó cho phép huấn luyện AI trên quy mô lớn hơn, dễ dàng hơn và với chi phí thấp hơn. DisTrO hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho lĩnh vực AI, giúp đưa công nghệ này đến gần hơn với mọi người và mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Nous Research hé lộ công cụ tối ưu hóa huấn luyện AI mạnh mẽ DisTrO: Cách mạng hóa huấn luyện AI trên quy mô lớn

Nous Research hé lộ công cụ tối ưu hóa huấn luyện AI mạnh mẽ DisTrO: Cách mạng hóa huấn luyện AI trên quy mô lớn Nous Research , một nhóm n...

Read more »

SambaNova Đạt Kỷ Lục Tốc Độ Xử Lý Mô Hình Llama 3.1 405B

<h2 id="section-0">SambaNova Đạt Kỷ Lục Tốc Độ Xử Lý Mô Hình Llama 3.1 405B</h2> <p><strong>SambaNova Systems, một công ty chuyên về giải pháp phần cứng và phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI), vừa đạt được một cột mốc mới về hiệu suất, thiết lập kỷ lục thế giới về tốc độ xử lý mô hình Llama 3.1 405B của Meta, đạt tốc độ 114 token mỗi giây.</strong> Hiệu suất này, được xác nhận bởi Artificial Analysis, vượt xa các nhà cung cấp khác hơn bốn lần, khẳng định vị thế dẫn đầu của SambaNova trong lĩnh vực tốc độ và hiệu quả AI.</p> <p>Andrew Ng, người sáng lập DeepLearning.ai, chia sẻ sự ấn tượng: "Tôi đã thử nghiệm API của SambaNova Systems để phục vụ token Llama 3.1 405B tốc độ cao. Thật tuyệt vời khi thấy mô hình hàng đầu chạy với tốc độ như vậy. Xin chúc mừng Samba Nova đã đạt kỷ lục tốc độ 114 token/giây."</p> <p>Kỷ lục này được thiết lập bằng cách sử dụng một nút đơn 16-socket, hoạt động với độ chính xác 16-bit đầy đủ trên chip RDU tùy chỉnh của SambaNova. Phát triển này giải quyết bài toán cân bằng giữa chất lượng và tốc độ trong các mô hình lớn như Llama 3.1 405B, cho phép triển khai mô hình trong nhiều ứng dụng nhạy cảm với tốc độ, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng và đại lý AI.</p> <p>George Cameron, đồng sáng lập Artificial Analysis, xác nhận kỷ lục, cho biết nền tảng của SambaNova giúp giảm thiểu sự đánh đổi giữa kích thước mô hình và tốc độ hoạt động, khiến nó trở nên khả thi cho các ứng dụng thời gian thực.</p> <p>Chip RDU thế hệ thứ tư của SambaNova, SN40L, đóng vai trò quan trọng trong thành tựu này, hỗ trợ xử lý thời gian thực, mở ra những trường hợp sử dụng doanh nghiệp mới. Bao gồm: xử lý tài liệu thông minh, AI trợ lý thời gian thực và AI có thể giải thích, tất cả đều hưởng lợi từ tốc độ của nền tảng.</p> <p>Công ty hiện đang cung cấp bản demo của mô hình Llama 3.1 405B trên trang web của họ và mời các nhà phát triển truy cập API để xây dựng các ứng dụng AI cấp doanh nghiệp.</p> <p><strong>SambaNova Systems là một công ty công nghệ chuyên về phần cứng và phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI).</strong> Được thành lập vào năm 2017 tại Palo Alto, California bởi Kunle Olukotun, Rodrigo Liang và Christopher Ré, công ty cung cấp các giải pháp được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng học sâu và AI. </p> <p>Công nghệ của công ty được xây dựng dựa trên chip SN40L, có kiến trúc luồng dữ liệu có thể cấu hình lại. Thiết kế này tối ưu hóa việc di chuyển dữ liệu và giảm độ trễ, khiến nó trở nên hiệu quả cao cho các tác vụ AI so với các hệ thống dựa trên GPU truyền thống.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

SambaNova Đạt Kỷ Lục Tốc Độ Xử Lý Mô Hình Llama 3.1 405B

SambaNova Đạt Kỷ Lục Tốc Độ Xử Lý Mô Hình Llama 3.1 405B SambaNova Systems, một công ty chuyên về giải pháp phần cứng và phần mềm trí tuệ n...

Read more »

Cerebras: Bước Ngoặt Mới Cho Xử Lý Tốc Độ Cao Trong Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2 id="section-0">Cerebras: Bước Ngoặt Mới Cho Xử Lý Tốc Độ Cao Trong Trí Tuệ Nhân Tạo</h2> <p>Công ty Cerebras Systems, đơn vị tiên phong trong lĩnh vực tính toán AI hiệu suất cao, vừa giới thiệu Cerebras Inference - giải pháp xử lý suy luận AI nhanh nhất thế giới. Với tốc độ xử lý 1,800 token mỗi giây cho mô hình Llama 3.1 8B và 450 token mỗi giây cho Llama 3.1 70B, Cerebras Inference nhanh hơn gấp 20 lần so với các giải pháp dựa trên GPU của NVIDIA trong các đám mây siêu quy mô. </p> <p><strong>Giá cả cạnh tranh:</strong> Hệ thống này có giá chỉ từ 10 xu cho mỗi triệu token, rẻ hơn nhiều lần so với các giải pháp dựa trên GPU, mang đến hiệu suất giá trị cao hơn 100 lần cho các khối lượng công việc AI. </p> <p><strong>Ưu điểm vượt trội:</strong> Cerebras Inference không đánh đổi độ chính xác để tăng tốc độ. Thay vào đó, hệ thống này duy trì độ chính xác cao nhất trong suốt quá trình suy luận bằng cách hoạt động ở phạm vi 16 bit. </p> <p><strong>Sự công nhận từ các chuyên gia:</strong> </p> <p>Micah Hill-Smith, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Artificial Analysis, chia sẻ: “Cerebras đã dẫn đầu trong các điểm chuẩn suy luận AI của Artificial Analysis. Hệ thống này đạt tốc độ nhanh hơn gấp nhiều lần so với các giải pháp dựa trên GPU cho các mô hình AI Llama 3.1 8B và 70B của Meta. Chúng tôi đang đo lường tốc độ trên 1,800 token đầu ra mỗi giây trên Llama 3.1 8B, và trên 446 token đầu ra mỗi giây trên Llama 3.1 70B - một kỷ lục mới trong các điểm chuẩn này.”</p> <p>“Artificial Analysis đã xác nhận rằng Llama 3.1 8B và 70B trên Cerebras Inference đạt được kết quả đánh giá chất lượng phù hợp với độ chính xác 16 bit gốc theo các phiên bản chính thức của Meta. Với tốc độ đẩy giới hạn hiệu suất và giá cả cạnh tranh, Cerebras Inference đặc biệt hấp dẫn đối với các nhà phát triển ứng dụng AI có yêu cầu về thời gian thực hoặc khối lượng lớn," ông Hill-Smith kết luận.</p> <p><strong>Bước tiến mới cho AI:</strong> Suy luận là phân khúc phát triển nhanh nhất của ngành tính toán AI, chiếm khoảng 40% tổng thị trường phần cứng AI. Sự ra đời của suy luận AI tốc độ cao, vượt quá 1,000 token mỗi giây, tương đương với việc giới thiệu internet băng thông rộng, mở ra vô số cơ hội mới và báo hiệu một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng AI. </p> <p><strong>Sự ủng hộ từ các công ty hàng đầu:</strong></p> <ul> <li><strong>Dr. Andrew Ng, người sáng lập DeepLearning.AI, nhận định:</strong> "DeepLearning.AI có nhiều quy trình làm việc dựa trên tác nhân, đòi hỏi việc nhắc nhở liên tục LLM để có được kết quả. Cerebras đã xây dựng một khả năng suy luận nhanh đáng kinh ngạc, rất hữu ích cho những khối lượng công việc như vậy.”</li> <li><strong>Kim Branson, Phó chủ tịch cấp cao về AI/ML tại GlaxoSmithKline, một khách hàng sớm của Cerebras, cho biết:</strong> “Tốc độ và quy mô thay đổi mọi thứ.”</li> <li><strong>Russell D'sa, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập LiveKit, chia sẻ:</strong> "LiveKit rất vui mừng được hợp tác với Cerebras để giúp các nhà phát triển xây dựng thế hệ ứng dụng AI đa phương thức tiếp theo. Kết hợp khả năng tính toán hàng đầu của Cerebras và các mô hình SoTA với mạng lưới edge toàn cầu của LiveKit, các nhà phát triển giờ đây có thể tạo ra trải nghiệm AI dựa trên giọng nói và video với độ trễ cực thấp và các đặc điểm giống con người hơn."</li> </ul> <p><strong>Cerebras Inference: Bước ngoặt cho tương lai:</strong></p> <ul> <li><strong>Denis Yarats, Giám đốc công nghệ và đồng sáng lập Perplexity, nhận xét:</strong> “Đối với các công cụ tìm kiếm truyền thống, chúng tôi biết rằng độ trễ thấp hơn thúc đẩy sự tương tác của người dùng cao hơn và kết quả tức thời đã thay đổi cách mọi người tương tác với tìm kiếm và với internet. Tại Perplexity, chúng tôi tin rằng tốc độ suy luận cực nhanh như Cerebras đang thể hiện có thể có tác động tương tự đối với tương tác của người dùng với tương lai của tìm kiếm - các công cụ tìm kiếm thông minh."</li> <li><strong>Anil Varanasi, Giám đốc điều hành của Meter, chia sẻ:</strong> “Với cơ sở hạ tầng, tốc độ là tối quan trọng. Hiệu suất của Cerebras Inference tăng cường Meter Command để tạo ra phần mềm tùy chỉnh và thực hiện hành động, tất cả với tốc độ và sự dễ dàng của việc tìm kiếm trên web. Mức độ phản hồi này giúp khách hàng của chúng tôi nhận được thông tin cần thiết, chính xác khi họ cần để giữ cho đội ngũ của họ trực tuyến và hiệu quả."</li> </ul> <p><strong>Cerebras Inference: Ba cấp độ dịch vụ</strong></p> <ul> <li><strong>Cấp độ miễn phí:</strong> Cung cấp quyền truy cập API miễn phí và giới hạn sử dụng hào phóng cho bất kỳ ai đăng nhập.</li> <li><strong>Cấp độ dành cho nhà phát triển:</strong> Được thiết kế cho triển khai linh hoạt, không máy chủ, cung cấp cho người dùng một điểm cuối API với giá chỉ một phần nhỏ so với các giải pháp thay thế trên thị trường. </li> <li><strong>Cấp độ doanh nghiệp:</strong> Cung cấp các mô hình được tinh chỉnh, thỏa thuận cấp dịch vụ tùy chỉnh và hỗ trợ chuyên dụng. </li> </ul> <p><strong>Hợp tác chiến lược để thúc đẩy phát triển AI:</strong></p> <p>Cerebras hợp tác với các công ty hàng đầu trong ngành như Docker, Nasdaq, LangChain, LlamaIndex, Weights & Biases, Weaviate, AgentOps và Log10 để thúc đẩy tương lai của AI.</p> <p><strong>Kết luận:</strong> Cerebras Inference là một bước tiến đột phá trong lĩnh vực xử lý suy luận AI, mang đến tốc độ chưa từng có với độ chính xác cao và giá cả cạnh tranh. Với những lợi ích vượt trội, hệ thống này hứa hẹn sẽ mở ra nhiều tiềm năng mới cho các ứng dụng AI, đặc biệt là những ứng dụng đòi hỏi thời gian thực và khối lượng lớn. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cerebras: Bước Ngoặt Mới Cho Xử Lý Tốc Độ Cao Trong Trí Tuệ Nhân Tạo

Cerebras: Bước Ngoặt Mới Cho Xử Lý Tốc Độ Cao Trong Trí Tuệ Nhân Tạo Công ty Cerebras Systems, đơn vị tiên phong trong lĩnh vực tính toán ...

Read more »

Báo cáo về thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) và cuộc đua giành thị phần của các đối thủ cạnh tranh với Nvidia

<h2 id="section-0">Báo cáo về thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) và cuộc đua giành thị phần của các đối thủ cạnh tranh với Nvidia</h2> <p><strong>Mở đầu:</strong></p> <p>Thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) đang chứng kiến một cuộc đua giành thị phần khốc liệt, với Nvidia hiện đang nắm giữ vị thế thống trị. Tuy nhiên, một số đối thủ cạnh tranh đang nỗ lực phá vỡ thế độc quyền của Nvidia, và cuộc chiến giành thị phần AI hứa hẹn sẽ mang đến những thay đổi lớn trong tương lai.</p> <p><strong>Nội dung:</strong></p> <ul> <li><p><strong>Nvidia: Vị thế thống trị:</strong> Nvidia đã trở thành một thế lực trong lĩnh vực AI với dòng chip đồ họa (GPU) mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ AI như học máy và deep learning. Nvidia nắm giữ phần lớn thị phần AI hiện nay, giúp họ thu về lợi nhuận khổng lồ.</p></li> <li><p><strong>Những đối thủ cạnh tranh:</strong> Các công ty như Intel, AMD, Google, và Amazon đang nỗ lực cạnh tranh với Nvidia bằng cách phát triển các sản phẩm AI riêng của họ, bao gồm cả chip xử lý chuyên dụng và các nền tảng AI. Họ đang tìm cách cung cấp các giải pháp hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với Nvidia.</p></li> <li><p><strong>Cuộc chiến giành thị phần:</strong> Cuộc đua giành thị phần AI không chỉ tập trung vào phần cứng mà còn ở các giải pháp phần mềm, các nền tảng AI, và dịch vụ liên quan. Các công ty đang nỗ lực tạo ra những hệ sinh thái AI mạnh mẽ để thu hút khách hàng và đối tác.</p></li> <li><p><strong>Tương lai của thị trường AI:</strong> Sự cạnh tranh khốc liệt sẽ thúc đẩy sự đổi mới và phát triển công nghệ AI. Thị trường dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng nhanh chóng trong những năm tới, tạo ra nhiều cơ hội cho các công ty AI.</p></li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Cuộc chiến giành thị phần AI đang diễn ra rất gay gắt và sẽ tiếp tục tác động mạnh mẽ đến ngành công nghệ trong tương lai. Sự cạnh tranh này sẽ giúp thúc đẩy sự đổi mới và mang đến nhiều lựa chọn đa dạng cho người dùng, đồng thời tạo ra nhiều cơ hội cho các công ty AI. </p> <p><strong>Kết thúc:</strong></p> <p>Bài báo này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về thị trường AI và cuộc đua giành thị phần giữa Nvidia và các đối thủ cạnh tranh. Để biết thêm chi tiết, bạn có thể tham khảo các bài báo và tài liệu nghiên cứu liên quan đến AI và Nvidia.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Báo cáo về thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) và cuộc đua giành thị phần của các đối thủ cạnh tranh với Nvidia

Báo cáo về thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) và cuộc đua giành thị phần của các đối thủ cạnh tranh với Nvidia Mở đầu: Thị trường trí tuệ nh...

Read more »

Perplexity: Trợ lý AI thông minh cho mọi nhu cầu

<h2 id="section-0">Perplexity: Trợ lý AI thông minh cho mọi nhu cầu</h2> <p>Bạn đã biết ChatGPT? Vậy hãy thử Perplexity xem sao! Ứng dụng AI chatbot mạnh mẽ này hiện có mặt trên cả website và ứng dụng điện thoại, giúp bạn dễ dàng truy cập mọi lúc mọi nơi. Perplexity đang nhanh chóng trở thành đối thủ cạnh tranh đáng gờm của ChatGPT, thậm chí cả Google, nhờ khả năng xử lý thông tin đa dạng và hiệu quả.</p> <p><strong>Perplexity là gì?</strong></p> <p>Perplexity là một nền tảng AI được vận hành bởi mô hình ngôn ngữ lớn, giúp bạn thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như:</p> <ul> <li><strong>Trả lời câu hỏi:</strong> Perplexity cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác về nhiều chủ đề, từ lịch sử, khoa học đến văn hóa.</li> <li><strong>Viết văn bản:</strong> Từ bài luận, kịch bản đến thơ ca, Perplexity có thể tạo ra nội dung sáng tạo theo yêu cầu của bạn.</li> <li><strong>Tạo ý tưởng:</strong> Perplexity giúp bạn nảy sinh những ý tưởng độc đáo cho các dự án, bài viết hay bất kỳ công việc nào bạn đang thực hiện.</li> </ul> <p><strong>Lý do Perplexity được yêu thích:</strong></p> <ul> <li><strong>Dễ sử dụng:</strong> Giao diện thân thiện và trực quan, phù hợp với cả người dùng mới làm quen với AI chatbot.</li> <li><strong>Đa năng:</strong> Perplexity hỗ trợ nhiều tác vụ, phục vụ nhu cầu của cả học sinh, sinh viên, chuyên gia và người dùng phổ thông.</li> <li><strong>Luôn cập nhật:</strong> Perplexity liên tục được cải thiện và bổ sung tính năng mới, mang đến trải nghiệm ngày càng tốt hơn.</li> </ul> <p><strong>Perplexity vượt trội hơn ChatGPT 3.5 ở đâu?</strong></p> <ul> <li><strong>Thông tin chính xác và cập nhật:</strong> Perplexity cung cấp thông tin mới nhất từ nhiều nguồn, trong khi ChatGPT 3.5 chỉ có thể truy cập thông tin đến năm 2021.</li> <li><strong>Trích dẫn nguồn:</strong> Perplexity minh bạch nguồn thông tin bằng cách cung cấp các liên kết, giúp bạn kiểm chứng độ tin cậy.</li> <li><strong>Khả năng tìm kiếm Reddit và X:</strong> Perplexity có thể tìm kiếm và trích dẫn thông tin từ Reddit và X (trước đây là Twitter), điều mà ChatGPT 3.5 không làm được.</li> </ul> <p><strong>Ứng dụng thực tế của Perplexity:</strong></p> <ul> <li><strong>Tìm kiếm thông tin:</strong> Perplexity giúp bạn tra cứu thông tin nhanh chóng và chính xác.</li> <li><strong>Viết văn bản:</strong> Tạo bài luận, bài báo, bài thuyết trình hay đơn giản là viết một câu chuyện ngắn.</li> <li><strong>Tạo ý tưởng:</strong> Nảy sinh ý tưởng cho bài thuyết trình, dự án, sáng tác nghệ thuật…</li> <li><strong>Học hỏi kiến thức mới:</strong> Perplexity là công cụ lý tưởng để khám phá những lĩnh vực bạn chưa biết.</li> </ul> <p><strong>Cách truy cập Perplexity:</strong></p> <p>Bạn có thể sử dụng Perplexity trực tiếp trên website www.perplexity.ai hoặc tải ứng dụng miễn phí trên App Store (iOS) và Google Play Store (Android). Phiên bản Pro với giá $20/tháng cung cấp thêm các tính năng như tạo ảnh và giới hạn 300 tìm kiếm mỗi ngày.</p> <p>Perplexity là một trợ lý AI thông minh, hứa hẹn mang đến nhiều lợi ích cho người dùng. Hãy thử trải nghiệm Perplexity và khám phá những tiềm năng thú vị mà nó mang lại!</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity: Trợ lý AI thông minh cho mọi nhu cầu

Perplexity: Trợ lý AI thông minh cho mọi nhu cầu Bạn đã biết ChatGPT? Vậy hãy thử Perplexity xem sao! Ứng dụng AI chatbot mạnh mẽ này hiện ...

Read more »

Perplexity AI: Bước tiến mới với tích hợp dữ liệu từ FactSet

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Bước tiến mới với tích hợp dữ liệu từ FactSet</h2> <p><strong>Perplexity AI</strong>, công cụ tìm kiếm dựa trên AI đang tạo tiếng vang trong cộng đồng, có vẻ như đang chuẩn bị cho một bước tiến mới với khả năng tích hợp dữ liệu từ các nhà cung cấp dữ liệu uy tín. </p> <p>Theo những báo cáo từ việc phân tích mã nguồn, có vẻ như Perplexity sẽ sớm bổ sung một phần mới trong cài đặt có tên "Tích hợp". Hơn nữa, trong mã nguồn còn xuất hiện dấu hiệu của một kết nối với FactSet - một nhà cung cấp dữ liệu tài chính hàng đầu, cung cấp dữ liệu và bộ dữ liệu cho các doanh nghiệp khác nhau. Điều này cho thấy người dùng Perplexity trong tương lai có thể dễ dàng tiếp cận dữ liệu từ FactSet thông qua nền tảng này.</p> <p>Tuy nhiên, hiện tại vẫn chưa rõ ràng liệu tính năng này sẽ được giới hạn cho các tài khoản doanh nghiệp hay sẽ được cung cấp rộng rãi cho tất cả người dùng. Điều quan trọng cần lưu ý là Perplexity có vẻ như đang phát triển tính năng này theo hướng có thể tích hợp nhiều kết nối với các nhà cung cấp dữ liệu khác, với FactSet là kết nối tiềm năng đầu tiên. Nếu được triển khai đầy đủ, đây có thể là một tính năng cực kỳ hữu ích, nâng cao đáng kể khả năng của Perplexity hiện tại.</p> <p><strong>Perplexity AI</strong> đã thu hút được sự chú ý nhờ vào khả năng cung cấp câu trả lời thời gian thực thông qua AI, trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng gờm với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google. Việc tích hợp với các nhà cung cấp dữ liệu như FactSet, vốn nổi tiếng với việc cung cấp dữ liệu và phân tích tài chính sâu rộng, sẽ càng nâng cao vị thế của Perplexity. Các giải pháp của FactSet được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính để hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa quy trình làm việc, do đó sẽ là một bổ sung giá trị cho khả năng của Perplexity.</p> <p><strong>Tóm lại</strong>, Perplexity AI đang nỗ lực phát triển và cải tiến liên tục. Việc bổ sung khả năng tích hợp dữ liệu từ các nhà cung cấp uy tín như FactSet sẽ là một bước tiến quan trọng, mở ra nhiều tiềm năng mới cho Perplexity trong tương lai. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity AI: Bước tiến mới với tích hợp dữ liệu từ FactSet

Perplexity AI: Bước tiến mới với tích hợp dữ liệu từ FactSet Perplexity AI , công cụ tìm kiếm dựa trên AI đang tạo tiếng vang trong cộng đồ...

Read more »

Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI

<h2 id="section-0">Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI</h2> <p><strong>Cerebras vừa công bố nền tảng Wafer-Scale Engine (WSE) của mình, đánh bại Groq để trở thành hệ thống xử lý suy luận AI nhanh nhất thế giới.</strong> Với WSE, Cerebras đạt tốc độ xử lý lên tới 1.800 token mỗi giây khi chạy mô hình Llama 3.1 8B và 450 token mỗi giây với mô hình Llama 3.1 70B lớn hơn. Trong khi đó, Groq chỉ đạt 750 T/s và 250 T/s cho cùng hai mô hình tương ứng.</p> <p><strong>Sự vượt trội của Cerebras đến từ bộ vi xử lý wafer-scale được thiết kế riêng, tích hợp gần 900.000 lõi tối ưu hóa AI và bộ nhớ SRAM lên tới 44GB trên chip.</strong> Điều này cho phép mô hình AI được lưu trữ trực tiếp trên chipset, tạo ra băng thông chưa từng có. Ngoài ra, Cerebras sử dụng trọng số đầy đủ 16-bit của Meta, đảm bảo độ chính xác tối ưu cho mô hình.</p> <p>Kết quả thử nghiệm độc lập của Artificial Analysis cho thấy Cerebras WSE thực sự mang lại tốc độ xử lý suy luận AI vượt trội. Cerebras Inference hiện đang được cung cấp miễn phí cho các nhà phát triển, cho phép họ trải nghiệm sức mạnh của nền tảng này.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Cerebras đã chính thức gia nhập cuộc đua xử lý AI với một cú bứt phá ngoạn mục. WSE của Cerebras là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này, mang lại hiệu suất chưa từng có và mở ra nhiều khả năng mới cho việc ứng dụng AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI

Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI Cerebras vừa công bố nền tảng Wafer-Scale Engine (WSE) của mình, đánh bại Groq để tr...

Read more »

Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài?

<h2 id="section-0">Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài?</h2> <p>Trong thời đại công nghệ bùng nổ, chatbot AI ngày càng phổ biến, thay thế con người trong nhiều vai trò phục vụ khách hàng. Tuy nhiên, một thách thức lớn đối với chatbot là khả năng hiểu tiếng Anh của người nước ngoài - tiếng Anh “có giọng”.</p> <p>Tôi, giống như phần lớn người nói tiếng Anh trên thế giới, cũng học tiếng Anh như một ngôn ngữ thứ hai. Lớn lên ở Ba Lan, sau đó chuyển sang Đức và đến Mỹ vào tuổi 20, tôi mang theo giọng nói đặc trưng của mình. Và điều này thường khiến tôi gặp khó khăn khi giao tiếp với chatbot. Chúng thường không hiểu tôi, buộc tôi phải lặp lại nhiều lần, thậm chí là vô ích. </p> <p>Điều này không chỉ là vấn đề cá nhân của tôi. Nhiều người dùng tiếng Anh trên thế giới gặp phải tình trạng tương tự khi giao tiếp với chatbot. Trên thực tế, sự thiếu hụt khả năng hiểu tiếng Anh “có giọng” đang là một vấn đề phổ biến trong lĩnh vực giao tiếp doanh nghiệp. </p> <p>Theo nghiên cứu của Tiến sĩ Sunyoung Park, Đại học Sejong, Hàn Quốc, các hệ thống AI thường gặp khó khăn khi xử lý các biến thể ngôn ngữ, giọng nói và phương ngữ phổ biến trong số người nói tiếng Anh không phải bản ngữ. Điều này dẫn đến sự bất bình đẳng trong việc tiếp cận các dịch vụ AI, bao gồm cả hệ thống nhận diện giọng nói, công cụ dịch thuật và các quy trình tự động hóa ra quyết định. </p> <p>Đối với doanh nghiệp, rào cản này có thể dẫn đến mất doanh thu đáng kể. Theo WordsRated, chỉ khoảng 1/4 người nói tiếng Anh học ngôn ngữ này từ nhỏ. Số liệu ước tính cho thấy khoảng 380 triệu người nói tiếng Anh bản ngữ, trong khi con số này vượt quá 1 tỷ người đối với người học tiếng Anh như ngôn ngữ thứ hai. </p> <p>Việc huấn luyện chatbot để hiểu đa dạng giọng nói là điều cần thiết để tiếp cận khách hàng toàn cầu. Nếu các tổ chức không giải quyết thách thức này, họ sẽ không chỉ mất doanh thu mà còn có thể gây hại cho mối quan hệ lâu dài với khách hàng trên toàn thế giới.</p> <p>Một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Journal of Consumer Behavior đã cho thấy những phản ứng tiêu cực của người dùng khi gặp khó khăn trong việc giao tiếp với trợ lý ảo AI. Người dùng cảm thấy tức giận và thất vọng khi trợ lý ảo không thể hiểu giọng nói của họ. </p> <p>Để giải quyết vấn đề này, cần phải điều chỉnh các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mà chatbot dựa vào. Nghiên cứu của Claire Pajot và Sasha Harrison, Đại học Stanford, đã chứng minh khả năng nâng cao hiệu suất của mạng nơ ron sâu đối với giọng nói tiếng Anh “có giọng” bằng cách thay đổi cấu trúc huấn luyện.</p> <p>Tin tốt là tình hình đang dần cải thiện. Tôi ngày càng ít phải “giật mình” khi sử dụng chatbot. Thậm chí, đôi khi chúng còn hoạt động hiệu quả hơn cả nhân viên hỗ trợ khách hàng. </p> <p>Ngoài ra, các công ty đang nỗ lực giải quyết vấn đề từ một hướng khác: sử dụng AI tạo sinh để “loại bỏ” giọng nói của nhân viên tổng đài. Các công nghệ tương tự có thể được sử dụng để “loại bỏ” giọng nói của những người như tôi khi chúng tôi giao tiếp với chatbot, giúp chúng hiểu rõ hơn. </p> <p>Việc tập trung vào vấn đề này là điều cần thiết cho bất kỳ doanh nghiệp nào hoạt động trên phạm vi quốc tế. Tiếng Anh vẫn là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất, mở ra nhiều cơ hội kinh doanh. Nghiên cứu của Konstantin G Filimonov đã ước tính “GDP” của tiếng Anh là 24 nghìn tỷ đô la, tiếp theo là tiếng Trung với 16,5 nghìn tỷ đô la. </p> <p>Các tổ chức nào nhanh chóng thích ứng và giao tiếp hiệu quả với mọi giọng nói sẽ có cơ hội tăng trưởng mạnh mẽ trên toàn cầu. Họ sẽ dẫn đầu thời đại giao tiếp kinh doanh mới, tiến vào tương lai.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài?

Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài? Trong thời đại công nghệ ...

Read more »

FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới

<h2 id="section-0">FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới</h2> <p><strong>FuriosaAI, một công ty bán dẫn AI mới nổi, đã ra mắt bộ tăng tốc AI RNGD tại Hội nghị Hot Chips 2024.</strong> Chip RNGD được định vị là bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu hiệu quả cho suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và đa phương thức hiệu suất cao.</p> <p>Thành lập vào năm 2017 bởi ba kỹ sư có kinh nghiệm tại AMD, Qualcomm và Samsung, công ty đã theo đuổi một chiến lược tập trung vào đổi mới nhanh chóng và cung cấp sản phẩm, dẫn đến việc công bố và phát triển nhanh chóng của RNGD.</p> <p>Furiosa đã hoàn thành việc đưa RNGD vào hoạt động đầy đủ sau khi nhận được các mẫu silicon đầu tiên từ đối tác của họ, TSMC. Với con chip thế hệ đầu tiên, được giới thiệu vào năm 2021, Furiosa đã có thể gửi kết quả điểm chuẩn MLPerf đầu tiên của họ trong vòng 3 tuần sau khi nhận được silicon và đạt được hiệu suất tăng 113% trong lần gửi tiếp theo thông qua các cải tiến của trình biên dịch.</p> <p>Các thử nghiệm ban đầu của RNGD đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn với các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-J và Llama 3.1. Một thẻ PCIe RNGD duy nhất mang lại hiệu suất thông lượng từ 2.000 đến 3.000 token mỗi giây (tùy thuộc vào độ dài ngữ cảnh) cho các mô hình có khoảng 10 tỷ tham số.</p> <p>“Việc ra mắt RNGD là kết quả của nhiều năm đổi mới, dẫn đến thành công về silicon một lần và quy trình đưa vào hoạt động cực kỳ nhanh chóng. RNGD là một giải pháp tính toán AI bền vững và có thể truy cập được, đáp ứng nhu cầu thực tế của ngành đối với suy luận,” June Paik, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của FuriosaAI, cho biết. "Với phần cứng của chúng tôi giờ đây bắt đầu chạy LLM ở hiệu suất cao, chúng tôi đang bước vào một giai đoạn tiến bộ liên tục đầy thú vị. Tôi vô cùng tự hào và biết ơn đội ngũ vì sự chăm chỉ và cống hiến không ngừng của họ."</p> <p><strong>RNGD có các đổi mới chính bao gồm:</strong></p> <ul> <li>Kiến trúc dựa trên Bộ xử lý co rút Tensor (TCP) không phải matmul, cho phép sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu quả, khả năng lập trình và hiệu suất.</li> <li>Khả năng lập trình thông qua trình biên dịch mạnh mẽ được đồng thiết kế để tối ưu hóa cho TCP, xử lý toàn bộ mô hình như các thao tác hợp nhất duy nhất.</li> <li>Hiệu quả, với TDP là 150W so với 1000W+ cho các GPU hàng đầu.</li> <li>Hiệu suất cao, với bộ nhớ HBM3 48GB cung cấp khả năng chạy các mô hình như Llama 3.1 8B hiệu quả trên một thẻ duy nhất.</li> </ul> <p>Con chip hiện đang được cung cấp cho các khách hàng truy cập sớm, với khả năng cung cấp rộng rãi dự kiến vào đầu năm 2025.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới

FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới FuriosaAI, một công ty bán dẫn AI mới nổi, đã ra mắt bộ tăng tốc AI RNGD tại Hội nghị Hot Chips 2024....

Read more »

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ

<h2 id="section-0">Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ</h2> <p><strong>Amazon sắp giới thiệu chatbot Rufus, trợ lý mua sắm thông minh sử dụng công nghệ AI, đến với khách hàng tại Ấn Độ.</strong> Gã khổng lồ thương mại điện tử này đang nỗ lực tích hợp trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) vào hoạt động kinh doanh của mình, và Rufus là minh chứng rõ ràng cho chiến lược này. </p> <p>Rufus, theo mô tả của Amazon, là một <strong>trợ lý mua sắm đàm thoại được hỗ trợ bởi AI thế hệ mới.</strong> Chức năng chính của Rufus là <strong>giúp người dùng tìm kiếm sản phẩm, đưa ra lời khuyên, cập nhật thông tin và hiểu rõ nhu cầu cá nhân của họ.</strong> Rufus có thể cung cấp các đề xuất sản phẩm, tư vấn về danh sách mua sắm, so sánh các danh mục sản phẩm, gợi ý quà tặng cho các dịp đặc biệt, và thậm chí trả lời các câu hỏi chi tiết từ khách hàng. </p> <p>Theo Amazon, <strong>Rufus có khả năng trả lời đa dạng các câu hỏi.</strong> Bên cạnh các truy vấn liên quan đến mua sắm, người dùng có thể đặt những câu hỏi không trực tiếp liên quan đến mua bán như "Cần những gì để nấu món dal makhani?". </p> <p><strong>Rufus hiện đang được thử nghiệm beta với một số khách hàng sử dụng ứng dụng Amazon.in trên thiết bị di động.</strong> Dự kiến, Rufus sẽ được cung cấp rộng rãi hơn đến với người dùng tại Ấn Độ trong vài tuần tới.</p> <p>Amazon cũng thừa nhận rằng <strong>Rufus có thể chưa luôn đưa ra được những phản hồi hoàn hảo.</strong> Họ khuyến khích người dùng <strong>để lại phản hồi</strong> sau khi trải nghiệm chatbot để giúp cải thiện hiệu quả của Rufus trong tương lai.</p> <p><strong>Trước đó, Amazon đã triển khai các tính năng dựa trên AI như "Review highlights"</strong> nhằm cung cấp cho người mua hàng cái nhìn tổng quan ngắn gọn về những đánh giá của khách hàng trước khi họ mua sản phẩm.</p> <p>Với việc giới thiệu Rufus, Amazon chứng tỏ sự đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ AI để nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng. Rufus hứa hẹn sẽ tạo ra những thay đổi tích cực trong cách người dùng mua sắm trực tuyến tại Ấn Độ và trên toàn thế giới. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ Amazon sắp giới thiệu chatbot Rufus, trợ lý mua sắm thông minh sử dụng ...

Read more »

Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank

<h2 id="section-0">Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank</h2> <p><strong>Together.ai vừa công bố ra mắt API Together Rerank không cần server và quyền truy cập độc quyền vào mô hình LlamaRank của Salesforce, nâng cao khả năng tìm kiếm doanh nghiệp và hệ thống Tạo Nội dung được hỗ trợ bởi Truy vấn (RAG).</strong></p> <p><strong>Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp</strong></p> <p>API Together Rerank mới là một điểm cuối không cần server được thiết kế để tích hợp liền mạch với các ứng dụng doanh nghiệp. API này đơn giản hóa quy trình cho các nhà phát triển, cho phép kết hợp các mô hình reranker được hỗ trợ với mã tối thiểu. Các tính năng chính của API bao gồm:</p> <ul> <li>Hỗ trợ hàng đầu cho mô hình LlamaRank của Salesforce</li> <li>Hỗ trợ dữ liệu JSON và bảng</li> <li>Bối cảnh dài 8K cho mỗi tài liệu</li> <li>Độ trễ thấp cho các truy vấn tìm kiếm nhanh</li> <li>Khả năng tương thích với API Rerank của Cohere</li> </ul> <p><strong>Truy cập độc quyền vào LlamaRank</strong></p> <p>LlamaRank, được phát triển bởi Salesforce AI Research, đã thể hiện hiệu suất vượt trội so với các mô hình rerank hàng đầu khác như Cohere Rerank v3 và Mistral-7B. Mô hình này nâng cao khả năng xếp hạng tài liệu, do đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc truy xuất thông tin trong cả hệ thống RAG và tìm kiếm truyền thống. LlamaRank hỗ trợ các tài liệu có độ dài lên tới 8.000 token và đặc biệt hiệu quả đối với dữ liệu bán cấu trúc như JSON, email, bảng và mã.</p> <p><strong>Mô hình Reranker là gì?</strong></p> <p>Reranker là một mô hình chuyên biệt giúp cải thiện tính liên quan của tìm kiếm bằng cách đánh giá lại và sắp xếp lại một tập hợp tài liệu dựa trên tính liên quan của chúng với một truy vấn nhất định. Ví dụ, trong kịch bản hỗ trợ kỹ thuật, một truy vấn của người dùng về việc đặt lại mật khẩu sẽ dẫn đến reranker ưu tiên các tài liệu liên quan nhất, do đó nâng cao kết quả tìm kiếm.</p> <p><strong>Cách reranking cải thiện tìm kiếm và RAG</strong></p> <p>Reranking là một thành phần quan trọng trong các hệ thống tìm kiếm và RAG hiện đại, đóng vai trò như một bộ lọc chất lượng đánh giá lại các tài liệu được truy xuất ban đầu. Bước này nâng cao chất lượng thông tin được cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ, giảm khả năng xảy ra kết quả không chính xác hoặc không liên quan. Các reranker đặc biệt có giá trị trong các thiết lập doanh nghiệp, nơi khối lượng dữ liệu lớn ở nhiều định dạng yêu cầu việc truy xuất chính xác và chính xác cho việc ra quyết định.</p> <p><strong>Salesforce LlamaRank: Mô hình Reranker doanh nghiệp chính xác hơn</strong></p> <p>Mô hình LlamaRank của Salesforce là một phiên bản được tinh chỉnh của Llama3-8B-Instruct, được đào tạo bằng cả dữ liệu tổng hợp và dữ liệu được dán nhãn bằng con người từ các nhà phân tích dữ liệu nội bộ của Salesforce. Mô hình này xuất sắc trong việc xếp hạng cả tài liệu chung và mã, khiến nó rất hữu ích cho nhiều ứng dụng doanh nghiệp. Salesforce đã đánh giá LlamaRank trên các bộ dữ liệu công khai như SQuAD, TriviaQA, Neural Code Search và TrailheadQA, nơi nó thể hiện hiệu suất vượt trội.</p> <p><strong>API Together Rerank</strong></p> <p>API Together Rerank được thiết kế để cung cấp trải nghiệm nhà phát triển liền mạch cho việc xây dựng các ứng dụng RAG. Nó cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mô hình reranker được hỗ trợ vào các ứng dụng doanh nghiệp của họ. API nhận một truy vấn và một tập hợp tài liệu, trả về điểm số liên quan và chỉ mục sắp xếp cho mỗi tài liệu. Nó cũng có thể lọc các phản hồi để chỉ hiển thị các tài liệu liên quan nhất.</p> <p><strong>Cách bắt đầu</strong></p> <p>Để bắt đầu, các nhà phát triển có thể tạo khóa API với Together AI và làm theo các bước trong tài liệu khởi động nhanh để thử mô hình LlamaRank của Salesforce. Đối với việc triển khai quy mô sản xuất, các doanh nghiệp được khuyến khích liên hệ với nhóm bán hàng của Together.ai.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>API Together Rerank và quyền truy cập độc quyền vào LlamaRank đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tìm kiếm doanh nghiệp và RAG. Với khả năng reranking nâng cao, các doanh nghiệp giờ đây có thể truy xuất thông tin chính xác và hiệu quả hơn, dẫn đến ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt hơn. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank

Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank Together.ai vừa công bố ra mắt API Together Rerank ...

Read more »

Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết

<h2 id="section-0">Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết</h2> <p><strong>Bắc Kinh –</strong> Trung Quốc đang tiến bộ nhanh chóng về trí tuệ nhân tạo (AI) và có khả năng sẽ sớm vượt qua Mỹ về đổi mới trong lĩnh vực này. Đây là kết luận của một báo cáo mới được công bố bởi Viện Nghiên cứu Công nghệ Thông tin và Đổi mới (ITIF).</p> <p>Báo cáo "Đổi mới AI của Trung Quốc: Thực trạng và Hướng phát triển" chỉ ra rằng nỗ lực không ngừng nghỉ và đầu tư chiến lược của Trung Quốc vào AI đã tạo ra một hệ sinh thái đổi mới cạnh tranh với Mỹ. Các mô hình AI tiên tiến của Trung Quốc hiện nay đang sánh ngang hoặc thậm chí vượt trội so với các mô hình tương tự trên thế giới.</p> <p>Tác giả báo cáo, Hodan Omaar, chuyên gia chính sách cao cấp tại ITIF, cho biết: “Quan niệm cho rằng Trung Quốc chỉ là một kẻ sao chép là sai lầm và lỗi thời. Trung Quốc đã phát triển một hệ sinh thái đổi mới AI cạnh tranh với Mỹ, tạo ra các mô hình AI tiên tiến vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh toàn cầu. Nếu xu hướng này tiếp tục, Mỹ có thể sớm phải đối mặt với tình trạng sao chép Trung Quốc."</p> <p>Mặc dù Mỹ đã thực hiện nhiều nỗ lực nhằm hạn chế quyền truy cập của Trung Quốc vào công nghệ tiên tiến thông qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu, những nỗ lực này lại đạt hiệu quả hạn chế. Trên thực tế, chúng còn có tác dụng ngược, thúc đẩy Trung Quốc phát triển hệ sinh thái nội địa, với các công ty tìm cách lách luật bằng cách đào tạo AI trên các nền tảng điện toán đám mây công cộng hoặc sử dụng các giải pháp điện toán đám mây riêng như sản phẩm "AI-in-a-box" của Huawei.</p> <p><strong>Báo cáo nêu bật một số phát hiện quan trọng:</strong></p> <ul> <li>Trung Quốc dẫn đầu về số lượng bài báo nghiên cứu AI và cạnh tranh mạnh mẽ trong lĩnh vực AI tạo sinh, mặc dù các bài báo của Mỹ có tác động lớn hơn, với nhiều trích dẫn hơn và sự tham gia của khu vực tư nhân nhiều hơn.</li> <li>Đại học Thanh Hoa là trung tâm chính cho các startup AI hàng đầu của Trung Quốc, bao gồm các "con hổ AI" như Zhipu AI, Baichuan AI, Moonshot AI và MiniMax, được thành lập bởi các giảng viên và cựu sinh viên của trường.</li> <li>Các mô hình ngôn ngữ lớn của Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách về hiệu suất với các mô hình của Mỹ, với một số mô hình vượt trội trong các điểm chuẩn song ngữ.</li> <li>Mặc dù đầu tư tư nhân vào AI ở Trung Quốc thấp hơn so với Mỹ, đầu tư nước ngoài, đặc biệt là từ Aramco của Ả Rập Saudi, đang tăng lên trong lĩnh vực AI tạo sinh của Trung Quốc.</li> <li>Các quỹ do nhà nước quản lý và hỗ trợ tài chính hiệu quả hỗ trợ các công ty đầy tiềm năng ở các khu vực chưa được đầu tư đầy đủ của Trung Quốc.</li> </ul> <p>Các startup Trung Quốc thậm chí còn ảnh hưởng đến các tổ chức hàng đầu của phương Tây. Một tranh cãi gần đây tại Đại học Stanford đã tiết lộ rằng mô hình AI của trường, Llama 3-V, rất giống với MiniCPM-Llama3-V 2.5, được phát triển bởi Phòng thí nghiệm Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên của Đại học Thanh Hoa và ModelBest. Liu Zhiyuan, đồng sáng lập của ModelBest, lưu ý rằng có một khoảng cách đáng kể giữa các mô hình AI tạo sinh của Trung Quốc và các dự án phương Tây như GPT-4, nhưng nhấn mạnh rằng Trung Quốc đã nhanh chóng phát triển thành một động lực chính cho đổi mới công nghệ AI chỉ trong hơn một thập kỷ.</p> <p>Để tăng cường phát triển AI và thúc đẩy việc áp dụng AI, Omaar khuyến nghị các nhà hoạch định chính sách của Mỹ:</p> <ul> <li>Thúc đẩy đầu tư tư nhân vào nghiên cứu và phát triển AI.</li> <li>Tái tạo quy trình tài trợ của liên bang cho AI.</li> <li>Tránh các chính sách làm suy yếu vị thế dẫn đầu của Mỹ về AI và củng cố các đối thủ cạnh tranh của Trung Quốc.</li> <li>Phát triển một chiến lược dữ liệu quốc gia để mở rộng đáng kể khả năng tiếp cận dữ liệu cho việc đào tạo các mô hình AI.</li> <li>Tạo ra một lộ trình AI quốc gia cho việc áp dụng.</li> <li>Ưu tiên việc áp dụng AI nhanh chóng trong chính phủ liên bang.</li> <li>Hỗ trợ chuyển đổi kỹ thuật số.</li> <li>Khuyến khích đầu tư vào đào tạo nhân lực AI.</li> </ul> <p>Omaar kết luận: “Mỹ là quốc gia dẫn đầu về phát triển AI trên toàn cầu nhưng phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ Trung Quốc. Việc tập trung vào việc kìm hãm sự phát triển của Trung Quốc sẽ không thể ngăn chặn tiến bộ của họ trong thời gian dài. Thay vào đó, Mỹ nên tập trung vào việc duy trì, thậm chí là mở rộng vị thế dẫn đầu của mình. Điều quan trọng là Quốc hội và Nhà Trắng phải xây dựng và tài trợ một chiến lược AI quốc gia toàn diện nhằm giải quyết hai mục tiêu song song: tăng cường phát triển và áp dụng AI."</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết

Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết Bắc Kinh – Trung Quốc đang tiến bộ nhanh c...

Read more »

NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan

<h2 id="section-0">NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan</h2> <p><strong>NVIDIA vừa công bố ra mắt 4 dịch vụ vi mô NVIDIA NIM mới, nhằm hỗ trợ các nhà phát triển xây dựng và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) hiệu quả hơn.</strong> Những dịch vụ này đặc biệt nhắm đến việc thúc đẩy AI chủ quyền (Sovereign AI), giúp các quốc gia phát triển các hệ thống AI dựa trên cơ sở hạ tầng, dữ liệu, nguồn nhân lực và mạng lưới kinh doanh riêng của mình, đảm bảo sự phù hợp với các giá trị, luật pháp và lợi ích địa phương.</p> <p><strong>Trong bối cảnh AI thế hệ mới đang bùng nổ, thị trường phần mềm AI thế hệ mới tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương dự kiến ​​sẽ đạt mức doanh thu 48 tỷ USD vào năm 2030, tăng từ 5 tỷ USD hiện nay (theo ABI Research).</strong> NVIDIA nhận thấy nhu cầu cấp thiết về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trên dữ liệu địa phương để nâng cao hiệu quả của AI trong việc hiểu và phản hồi văn hóa và ngôn ngữ bản địa một cách chính xác hơn. </p> <p><strong>Bốn dịch vụ vi mô NIM mới được NVIDIA giới thiệu bao gồm:</strong></p> <ul> <li><strong>Llama-3-Swallow-70B:</strong> Đào tạo trên dữ liệu tiếng Nhật, giúp hiểu sâu hơn về luật pháp, quy định và phong tục địa phương.</li> <li><strong>Llama-3-Taiwan-70B:</strong> Được đào tạo trên dữ liệu tiếng Mandarin, cung cấp khả năng hiểu biết về văn hóa và ngôn ngữ Đài Loan.</li> <li><strong>RakutenAI 7B (Chat & Instruct):</strong> Được xây dựng dựa trên Mistral-7B và được đào tạo trên tập dữ liệu tiếng Anh và tiếng Nhật, đạt điểm số cao trong bảng xếp hạng LM Evaluation Harness benchmark cho các mô hình ngôn ngữ tiếng Nhật mở.</li> </ul> <p><strong>Các mô hình này mang đến hiệu suất vượt trội so với các LLM cơ bản như Llama 3 trong việc hiểu ngôn ngữ tiếng Nhật và tiếng Mandarin, xử lý các nhiệm vụ pháp lý khu vực, trả lời câu hỏi, dịch và tóm tắt ngôn ngữ.</strong></p> <p><strong>NVIDIA NIM hỗ trợ các nhà phát triển dễ dàng triển khai các mô hình AI chủ quyền, được đóng gói dưới dạng dịch vụ vi mô, vào sản xuất với hiệu suất được tối ưu hóa.</strong> Dịch vụ vi mô này có sẵn với NVIDIA AI Enterprise và được tối ưu hóa cho quá trình suy luận với thư viện mã nguồn mở NVIDIA TensorRT-LLM.</p> <p><strong>Với NVIDIA NIM, các tổ chức có thể xây dựng các ứng dụng AI như trợ lý ảo, chatbot và các hệ thống AI hỗ trợ chuyên nghiệp, đáp ứng nhu cầu địa phương một cách hiệu quả.</strong> Ví dụ, Viện Công nghệ Tokyo đã sử dụng Llama-3-Swallow 70B để phát triển một mô hình chuyên ngành y tế, được đào tạo trên tập dữ liệu y tế tiếng Nhật độc quyền, đạt điểm số cao trong kỳ thi tuyển chọn bác sĩ quốc gia Nhật Bản. </p> <p><strong>Bên cạnh đó, NVIDIA AI Foundry cung cấp một giải pháp trọn gói để tạo ra các mô hình cơ bản tùy chỉnh, được đóng gói dưới dạng dịch vụ vi mô NIM.</strong> Nền tảng này kết hợp các mô hình cơ bản phổ biến, NVIDIA NeMo để tinh chỉnh mô hình và sức mạnh tính toán chuyên dụng trên NVIDIA DGX Cloud, giúp các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng và triển khai các dịch vụ vi mô NIM ngôn ngữ khu vực tùy chỉnh của riêng mình.</p> <p><strong>Sự ra mắt của các dịch vụ vi mô NIM dành cho AI chủ quyền là một bước tiến quan trọng của NVIDIA trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI tại Nhật Bản, Đài Loan và các quốc gia khác trên thế giới.</strong> Bằng cách cung cấp các công cụ và dịch vụ cần thiết để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI hiệu quả, NVIDIA hỗ trợ các doanh nghiệp, cơ quan chính phủ và các trường đại học tạo ra các giải pháp AI phù hợp với văn hóa và ngôn ngữ địa phương, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế và xã hội.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan

NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan NVIDIA vừa công bố ra mắt 4 dịch vụ vi mô NVIDIA N...

Read more »

Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web!

<h2 id="section-0">Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web!</h2> <p><strong>Character AI</strong>, nền tảng cho phép người dùng tương tác với các nhân vật AI thông qua cả văn bản và giọng nói, đã mở rộng tính năng cuộc gọi thoại của mình lên web. Trước đây, tính năng này chỉ dành riêng cho thiết bị di động, nhưng vào tháng 6 năm nay, nó đã được phát hành cho web. Cập nhật này cho phép người dùng trò chuyện bằng giọng nói trực tiếp với các nhân vật AI, tạo nên trải nghiệm tương tự như một cuộc gọi điện thoại. Tuy nhiên, ngoài chức năng chính này, không có thêm tính năng nào khác được tích hợp vào trải nghiệm cuộc gọi.</p> <p>Người dùng giờ đây có thể dễ dàng khởi động cuộc gọi thoại thông qua một nút trên giao diện web. Mặc dù đây là một cập nhật đáng chú ý, nhưng nó dường như đã bị bỏ qua bởi phần lớn người dùng. </p> <p><strong>Tương lai của Character AI</strong> vẫn còn nhiều điều chưa chắc chắn, đặc biệt là sau khi các nhà sáng lập của nó quay trở lại Google. Ảnh hưởng của động thái này đối với sự phát triển của nền tảng vẫn chưa rõ ràng, khiến nhiều người đặt câu hỏi về tương lai của dịch vụ này.</p> <p><strong>Character AI</strong> hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và hướng đến việc tạo ra những trải nghiệm AI hấp dẫn và cá nhân hóa cho người dùng. Nền tảng này có tiềm năng rất lớn để cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với AI.</p> <p><strong>Mặc dù Character AI đang trong quá trình phát triển và có nhiều cải tiến đang được thực hiện, nhưng tính năng cuộc gọi thoại trên web là một bước tiến quan trọng đối với việc đưa AI vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web!

Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web! Character AI , nền tảng cho phép người dùng tương tác với các nhân vật AI thông qua cả...

Read more »

Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học

<h2 id="section-0">Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học</h2> <p>Đại học Florida (UF) vừa công bố ra mắt NaviGator AI, một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong các tổ chức giáo dục đại học của Hoa Kỳ. Nền tảng này cung cấp cho sinh viên, giảng viên và nhân viên quyền truy cập vào các dịch vụ AI an toàn và đa dạng, đồng thời đẩy mạnh ứng dụng AI vào các hoạt động giáo dục và kinh doanh hàng ngày của trường.</p> <p>NaviGator AI bao gồm các tính năng chatbot, bộ công cụ và trợ lý. NaviGator AI Chat được thiết kế riêng để cho phép giảng viên, sinh viên và nhân viên của UF tương tác với dữ liệu của họ trong môi trường riêng tư, giống như GPT, bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà họ lựa chọn. Bộ công cụ NaviGator AI cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào một số LLM cung cấp năng lượng cho các ứng dụng khác nhau trên toàn trường.</p> <p>Kể từ khi ra mắt thử nghiệm vào tháng 7, gần 1.000 giảng viên, sinh viên và nhân viên đã tạo ra lượng thông tin tương đương với 3,4 triệu trang. Môi trường riêng tư đảm bảo dữ liệu người dùng không được sử dụng để đào tạo bất kỳ mô hình nào hiện có. Mỗi LLM được mã hóa với các giá trị và mục tiêu của con người để đảm bảo phản hồi không gây hại hoặc bất hợp pháp và đáng tin cậy nhất có thể.</p> <p>NaviGator AI Chat có thể tạo ra tóm tắt ngắn gọn về tài liệu, xem xét bản nháp văn bản, chẳng hạn như ghi chú bài học, email, sách và bài báo nghiên cứu. Người dùng cũng có thể tạo tác phẩm nghệ thuật và logo, lập kế hoạch học tập, viết mã và nhận trợ giúp về các chủ đề khó khăn. Để bắt đầu sử dụng NaviGator AI, hãy truy cập https://it.ufl.edu/ai/uf-navigator-ai/ và đăng nhập bằng GatorLink của bạn.</p> <p>"Việc ra mắt NaviGator AI đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong hành trình AI của chúng tôi," ông Elias Eldayrie, Phó chủ tịch kiêm Giám đốc thông tin của UF cho biết. "Sáng kiến này phản ánh cam kết của chúng tôi trong việc nâng cao nghiên cứu, giáo dục và trải nghiệm học tập tổng thể."</p> <p>NaviGator AI được cung cấp bởi siêu máy tính HiPerGator của UF - siêu máy tính đầu tiên và mạnh nhất được sở hữu và vận hành bởi một trường đại học Hoa Kỳ. HiPerGator có 1.120 GPU NVIDIA A100 dung lượng 80 gigabyte. Quan hệ đối tác UF-NVIDIA, được thành lập vào năm 2019, cho phép UF mở rộng hệ sinh thái siêu máy tính của mình để bao gồm khả năng tính toán AI thông qua HiPerGator.</p> <p>Hiện tại, NaviGator AI lưu trữ 26 LLM, bao gồm NVIDIA Inference Microservices (NIM) cho Llama của Meta, Mistral và ESMFold protein; GPT và DALL-E của OpenAI; Gemini của Google; Stable Diffusion của Stability AI; và Claude của Anthropic.</p> <p>NaviGator AI là thành tựu mới nhất trong vị thế dẫn đầu quốc gia của UF về đổi mới AI và duy trì tầm nhìn của trường trong việc chuẩn bị cho mọi sinh viên, giảng viên và nhân viên trở thành người dùng AI được trao quyền. Quan hệ đối tác UF-NVIDIA đã định hình UF trở thành trường đại học AI đầu tiên. Kể từ đó, UF đã tiên phong trong việc tích hợp AI trên toàn bộ chương trình giảng dạy thông qua hỗ trợ giảng viên, giải pháp dạy học và học tập sáng tạo, và các cơ hội đào tạo AI dành cho tất cả các thành viên của trường.</p> <p>Đại học Florida Information Technology đang mở rộng bộ sản phẩm để đẩy nhanh quá trình áp dụng này và đưa trường tiến gần hơn đến việc AI trở thành một thực hành phổ biến.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học

Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học Đại học Florida (UF) vừa công bố ra m...

Read more »

Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực?

<h2>Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực?</h2> <h3>Mục lục:</h3> <ul> <li><strong>Sự Trỗi Dậy Của Lập Trình Hỗ Trợ Bởi AI</strong></li> <li><strong>Cursor AI: Làn Gió Mới Cho Giới Lập Trình?</strong></li> <li><strong>Những Ý Kiến Trái Chiều</strong></li> <li><strong>Tương Lai Nào Cho Lập Trình Truyền Thống?</strong></li> </ul> <p>Trong một bài đăng gần đây, Andrej Karpathy, cựu giám đốc chương trình Autopilot của Tesla và là nhà nghiên cứu cũ của OpenAI, đã chia sẻ sự phấn khích của mình về công cụ lập trình hỗ trợ bởi AI - Cursor. Ông cho biết việc sử dụng VS Code Cursor với Sonnet 3.5 mang lại hiệu quả vượt trội so với GitHub Copilot và gọi đó là một chiến thắng rõ ràng.</p> <p>Karpathy mô tả quy trình lập trình hiện tại của ông chủ yếu xoay quanh việc viết bằng tiếng Anh, xem xét và chỉnh sửa mã được tạo, và tham gia vào cái mà ông gọi là lập trình một nửa. Quá trình này bao gồm việc viết phần đầu tiên của mã, sau đó comment bằng tiếng Anh để mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiểu và hoàn thành, rồi lặp lại để tinh chỉnh kết quả đầu ra. </p> <p>Quan điểm của Karpathy phản ánh một xu hướng ngày càng tăng trong ngành công nghệ, nơi AI đang được sử dụng để tự động hóa các tác vụ mã hóa. Giám đốc điều hành Amazon Web Services, Matt Garman, gần đây đã dự đoán rằng trong tương lai gần, hầu hết các nhà phát triển có thể sẽ không còn viết mã theo cách truyền thống nữa. Trợ lý AI của Amazon đã giúp giảm đáng kể thời gian nâng cấp phần mềm, tiết kiệm hàng nghìn giờ làm việc.</p> <p>Lời khen ngợi dành cho Cursor AI không chỉ dừng lại ở Karpathy. Jordan Singer từ Figma cũng đồng tình: <em>Tất cả những lời bàn tán về Claude + Cursor và khả năng xây dựng bất cứ thứ gì bạn nghĩ đến (bất kể kỹ năng của bạn) đều có lý do của nó. Nếu đây là tương lai, tôi muốn sống trong đó.</em></p> <p>Tuy nhiên, không phải ai cũng sẵn sàng đón nhận hoàn toàn việc lập trình hỗ trợ bởi AI. Sebastian Raschka, một kỹ sư nghiên cứu LLM tại Lightning AI, lưu ý rằng mặc dù sử dụng công cụ này rất thú vị, nhưng đôi khi ông vẫn thích lập trình theo cách truyền thống hơn, ví nó giống như việc lái xe số sàn.</p> <p>Cursor AI, công ty đứng sau công cụ dành cho nhà phát triển AI phổ biến này, gần đây đã huy động được 60 triệu đô la tài trợ do Andreessen Horowitz dẫn đầu, với sự đóng góp từ các nhân vật đáng chú ý trong ngành AI. Công ty hiện được định giá 400 triệu đô la và đã thu hút hơn 30.000 khách hàng, bao gồm các kỹ sư tại các công ty như Perplexity, Scale AI, Shopify và Instacart.</p> <p>Khi thị trường mã hóa AI tiếp tục phát triển, với nhiều công ty khởi nghiệp phát triển các công cụ tương tự, Cursor dường như có vị thế tốt để tạo ra tác động đáng kể. Sự nhiệt tình dành cho tiềm năng của nó là điều hiển nhiên, với những người dùng như Shyamal Anadkat ca ngợi khả năng giải quyết lỗi và xây dựng nguyên mẫu nhanh chóng của công cụ.</p> <p>Sự phát triển nhanh chóng của lập trình hỗ trợ bởi AI đang thay đổi cách các nhà phát triển làm việc, và như Karpathy đã tuyên bố hơn một năm trước, <em>Ngôn ngữ lập trình mới hot nhất là tiếng Anh</em>. Với những công cụ như Cursor AI, tuyên bố này đang dần trở thành hiện thực.</p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực?

Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực? Mục lục: Sự Trỗi Dậy Của Lập Trình Hỗ Trợ Bởi AI Cursor AI: Làn Gió Mớ...

Read more »

Elasticsearch Open Inference API Hỗ trợ Claude của Anthropic

<h2 id="section-0">Elasticsearch Open Inference API Hỗ trợ Claude của Anthropic</h2> <p><strong>Elastic</strong>, công ty AI Tìm kiếm, đã thông báo rằng Elasticsearch Open Inference API hiện tích hợp với Anthropic, cho phép các nhà phát triển truy cập liền mạch vào Claude của Anthropic, bao gồm Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku và Claude 3 Opus, trực tiếp từ tài khoản Anthropic của họ.</p> <p>"Việc tích hợp Claude với Elasticsearch Open Inference API cho phép các kỹ sư phân tích dữ liệu độc quyền theo thời gian thực và tạo ra ngữ cảnh quan trọng như tín hiệu, thông tin kinh doanh hoặc siêu dữ liệu với họ mô hình tiên phong của chúng tôi", <strong>Michael Gerstenhaber, Phó chủ tịch, Sản phẩm tại Anthropic</strong>, cho biết. "Hỗ trợ suy luận trong các đường ống nhập dữ liệu mang lại nhiều tính linh hoạt hơn cho người dùng, đặc biệt với các tính năng tạo và lưu trữ câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp để giảm thiểu độ trễ và chi phí. Việc tích hợp này sẽ giúp các khách hàng chung của chúng tôi xây dựng các ứng dụng AI hiệu quả, đáng tin cậy và có lợi."</p> <p><strong>Shay Banon, người sáng lập và Giám đốc công nghệ của Elastic</strong>, cho biết: "Tốc độ và sự tinh vi của Anthropic trong việc xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy thật đáng khích lệ." "Các mô hình Claude của Anthropic là một bổ sung đáng hoan nghênh cho sự trừu tượng đơn giản và mạnh mẽ mà Elasticsearch Open Inference API cung cấp cho các nhà phát triển."</p> <p>Hỗ trợ cho Claude hiện đã có sẵn. Đọc blog để biết thêm chi tiết.</p> <p><strong>Về Elastic</strong></p> <p>Elastic (NYSE: ESTC), công ty AI Tìm kiếm, cho phép mọi người tìm thấy câu trả lời họ cần theo thời gian thực bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu của họ, ở quy mô lớn. Các giải pháp tìm kiếm, quan sát và bảo mật của Elastic được xây dựng trên Nền tảng AI Tìm kiếm của Elastic, nền tảng phát triển được sử dụng bởi hàng ngàn công ty, bao gồm hơn 50% các công ty thuộc Fortune 500. Tìm hiểu thêm tại elastic.co.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Elasticsearch Open Inference API Hỗ trợ Claude của Anthropic

Elasticsearch Open Inference API Hỗ trợ Claude của Anthropic Elastic , công ty AI Tìm kiếm, đã thông báo rằng Elasticsearch Open Inference ...

Read more »

Anthropic Công Khai Lệnh Hệ Thống Đứng Sau Claude AI

<h2>Anthropic Công Khai Lệnh Hệ Thống Đứng Sau Claude AI</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Lệnh Hệ Thống: Chìa Khóa Nằm Ở Sự Minh Bạch?</strong></li> <li><strong>Claude: Từ Hạn Chế Đến Tính Cách</strong></li> <li><strong>Sức Ép Minh Bạch Lên Các Ông Lớn AI</strong></li> </ol> <h3>1. Lệnh Hệ Thống: Chìa Khóa Nằm Ở Sự Minh Bạch?</h3> <p>Trong nỗ lực khẳng định vị thế là một nhà cung cấp AI có đạo đức và minh bạch, Anthropic đã có một bước đi táo bạo: công bố lệnh hệ thống (system prompts) cho các mô hình AI mới nhất của họ, bao gồm Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet và Claude 3 Haiku.</p> <p>Thông tin này được chia sẻ công khai trên cả ứng dụng di động Claude (iOS và Android) và trang web của công ty. Alex Albert, người đứng đầu bộ phận quan hệ nhà phát triển của Anthropic, cho biết trên X (trước đây là Twitter) rằng công ty có kế hoạch biến việc công bố này thành thông lệ thường xuyên khi cập nhật và tinh chỉnh lệnh hệ thống của mình.</p> <h3>2. Claude: Từ Hạn Chế Đến Tính Cách</h3> <p>Lệnh hệ thống đóng vai trò như những hướng dẫn chi tiết, định hình cách thức hoạt động và phản hồi của mô hình AI. Ví dụ, một lệnh có thể yêu cầu mô hình AI phải luôn lịch sự nhưng không bao giờ tỏ ra hối lỗi, hoặc phải trung thực về việc bản thân không thể biết tất cả mọi thứ.</p> <p>Với Claude, lệnh hệ thống được xây dựng để thiết lập các ranh giới rõ ràng về những gì mô hình AI này được phép và không được phép làm. Ví dụ, Claude bị cấm mở URL, liên kết hoặc video, và tuyệt đối không được sử dụng nhận dạng khuôn mặt.</p> <p>Điểm thú vị là lệnh hệ thống của Claude còn mô tả cả những đặc điểm tính cách mà Anthropic muốn mô hình AI này thể hiện. Ví dụ, Claude 3 Opus được lập trình để thể hiện mình là một AI rất thông minh và ham học hỏi, thích lắng nghe suy nghĩ của con người về nhiều vấn đề khác nhau và tham gia thảo luận về nhiều chủ đề đa dạng.</p> <h3>3. Sức Ép Minh Bạch Lên Các Ông Lớn AI</h3> <p>Việc Anthropic công khai lệnh hệ thống được xem như một cách thức gây sức ép, buộc các đối thủ cạnh tranh như OpenAI phải cân nhắc làm điều tương tự. Liệu đây có phải là một chiến lược hiệu quả? Chỉ thời gian mới có thể trả lời. Tuy nhiên, động thái này của Anthropic đã góp phần thúc đẩy tính minh bạch trong lĩnh vực AI, vốn đang là vấn đề được quan tâm hàng đầu hiện nay.</p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Anthropic Công Khai Lệnh Hệ Thống Đứng Sau Claude AI

Anthropic Công Khai Lệnh Hệ Thống Đứng Sau Claude AI Mục lục: Lệnh Hệ Thống: Chìa Khóa Nằm Ở Sự Minh Bạch? Claude: Từ Hạn Chế Đến...

Read more »

OpenAI nâng cấp GPT-4o: Hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả hơn

<h2 id="section-0">OpenAI nâng cấp GPT-4o: Hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả hơn</h2> <p>OpenAI, nhà phát triển ChatGPT, đã giới thiệu tính năng tinh chỉnh cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của mình nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho doanh nghiệp. </p> <p>Tính năng tinh chỉnh GPT-4o cho phép các nhà phát triển điều chỉnh mô hình phù hợp với nhu cầu riêng của tổ chức mà không tốn kém. Họ có thể tùy chỉnh LLM với bộ dữ liệu riêng, mang lại hiệu quả hoạt động đáng kể.</p> <p>Theo OpenAI, tinh chỉnh giúp mô hình tùy chỉnh cấu trúc và ngữ điệu phản hồi, hoặc tuân theo các hướng dẫn chuyên ngành phức tạp. Chỉ với vài chục ví dụ trong bộ dữ liệu đào tạo, các nhà phát triển đã có thể đạt được kết quả tốt cho ứng dụng của mình.</p> <p>Bên cạnh nâng cấp công nghệ, tính năng tinh chỉnh GPT-4o còn được xem như một bước chuyển sang mô hình cung cấp AI dưới dạng dịch vụ (AIaaS). Phí đào tạo tinh chỉnh là 25 đô la cho mỗi triệu token, trong khi phí suy luận là 3,75 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 15 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.</p> <p>Những khoản phí này dự kiến ​​sẽ đóng góp vào doanh thu của OpenAI và có thể trở thành một phần lớn trong lợi nhuận của công ty khi ngày càng nhiều doanh nghiệp tinh chỉnh LLM cho phù hợp với nhu cầu riêng biệt. </p> <p>Để thúc đẩy việc áp dụng, OpenAI cung cấp miễn phí 1 triệu token đào tạo mỗi ngày cho các tổ chức cho đến ngày 23 tháng 9, đồng thời người dùng GPT-4o mini nhận được 2 triệu token miễn phí mỗi ngày.</p> <p>Trước khi công bố, OpenAI đã tiến hành nghiên cứu với một số công ty để kiểm tra tính khả thi của tính năng tinh chỉnh. Cosine's Genie, trợ lý lập trình AI dựa trên GPT-4o, đã chứng minh hiệu quả ấn tượng trong việc viết mã, phát hiện lỗi và xây dựng các tính năng mới.</p> <p>Công ty giải pháp AI Distyl đã đạt vị trí đầu bảng sau khi sử dụng GPT-4o được tinh chỉnh trong các nghiên cứu về điểm chuẩn chuyển đổi văn bản sang SQL, đạt độ chính xác trên 70% trên tất cả các chỉ số.</p> <p>OpenAI khẳng định rằng các mô hình được tinh chỉnh vẫn sẽ cung cấp cho người dùng mức độ bảo mật dữ liệu tương tự như ChatGPT đồng thời triển khai các biện pháp bảo mật mới để bảo vệ dữ liệu doanh nghiệp.</p> <p>Công ty cũng cam kết áp dụng các biện pháp bảo mật đa lớp cho các mô hình được tinh chỉnh để đảm bảo chúng không bị sử dụng sai mục đích. OpenAI liên tục chạy các đánh giá bảo mật tự động trên các mô hình được tinh chỉnh và theo dõi việc sử dụng để đảm bảo các ứng dụng tuân thủ chính sách sử dụng của họ.</p> <p><strong>OpenAI liên tục nâng cấp</strong></p> <p>OpenAI đã rất tích cực trong việc triển khai các nâng cấp cho các sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) của mình. Cuối tháng 7, công ty đã giới thiệu một công cụ tìm kiếm dựa trên AI. Hồi tháng 4, OpenAI đã công bố một nâng cấp nhằm giúp chatbot trở nên giao tiếp hơn và giảm sử dụng ngôn ngữ dài dòng trong các phản hồi.</p> <p>Công ty cũng đã xác nhận việc phát triển một công cụ phát hiện AI mới với độ chính xác 99,9% sau khi nỗ lực trước đó không thành công. Tuy nhiên, OpenAI cho biết họ sẽ áp dụng cách tiếp cận thận trọng đối với việc ra mắt thương mại để tránh những sai sót liên quan đến các công nghệ thế hệ tiếp theo.</p> <p>OpenAI cho biết cách tiếp cận thận trọng này là cần thiết do sự phức tạp của công nghệ và tác động tiềm tàng của nó đến hệ sinh thái rộng lớn hơn ngoài OpenAI.</p> <p><strong>Tìm hiểu thêm về Blockchain & AI</strong></p> <p><a href="https://www.youtube.com/embed/W9QPK9g1L7M?si=EI0yx0cgNjRfyPzv&controls=0">Video giới thiệu về sự kết hợp giữa Blockchain và AI</a></p> <p><strong>Khám phá Blockchain với CoinGeek</strong></p> <p><a href="https://coingeek.com/blockchain101/">Trang Blockchain cho người mới bắt đầu của CoinGeek</a></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI nâng cấp GPT-4o: Hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả hơn

OpenAI nâng cấp GPT-4o: Hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả hơn OpenAI, nhà phát triển ChatGPT, đã giới thiệu tính năng tinh chỉnh cho mô hình ngô...

Read more »

SearchGPT: Tác động của công cụ tìm kiếm OpenAI đối với các thương hiệu

<h2 id="section-0">SearchGPT: Tác động của công cụ tìm kiếm OpenAI đối với các thương hiệu</h2> <p><strong>Kể từ khi ChatGPT của OpenAI ra mắt, ngành AI đã trải qua một cuộc cách mạng với các marketer đua nhau tìm hiểu cách tận dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) hiệu quả. Bên cạnh đó, họ cũng phải đối mặt với câu hỏi về tác động của AI lên hành vi tìm kiếm thông tin và giải quyết nhu cầu hàng ngày của người dùng online. SearchGPT, công cụ tìm kiếm chạy bằng AI do OpenAI phát triển, là một thách thức trực tiếp với Google và các công cụ tìm kiếm truyền thống khác. SearchGPT được thiết kế để mang đến cho người dùng những câu trả lời nhanh chóng, chính xác và nguồn thông tin liên quan. Marketers cần nắm bắt ngay những ảnh hưởng của SearchGPT và điều chỉnh chiến lược tìm kiếm trong tương lai.</strong></p> <p><strong>Cách thức hoạt động của SearchGPT:</strong></p> <p>Hiện tại, SearchGPT đang trong giai đoạn thử nghiệm giới hạn cho người đăng ký ChatGPT. Dưới đây là cái nhìn tổng quan về giao diện của SearchGPT:</p> <p><strong>1. Nhập truy vấn:</strong></p> <p>Giống như Google hoặc Bing, bạn sẽ thấy một trang để nhập truy vấn tìm kiếm.</p> <p><strong>2. Trang kết quả:</strong></p> <p>Giao diện SearchGPT hiển thị kết quả trong phần chính của trang. Tùy thuộc vào truy vấn hoặc ý định của bạn, kết quả thường được trình bày dưới dạng một đoạn văn bản hoặc danh sách có kèm hình ảnh.</p> <p><strong>3. Trích dẫn nguồn:</strong></p> <p>Khi cần thiết, SearchGPT sẽ trực tiếp trích dẫn nguồn trong phần chính của kết quả và cung cấp danh sách các liên kết trong phần "Nguồn" ở bên trái.</p> <p><strong>4. Tiếp tục truy vấn:</strong></p> <p>Một điểm độc đáo của SearchGPT là khả năng tiếp tục truy vấn với các câu hỏi liên quan để tạo ngữ cảnh và kết quả chính xác hơn.</p> <p><strong>Tác động của SearchGPT đối với các thương hiệu:</strong></p> <p><strong>Không có thay đổi lưu lượng truy cập trực tiếp từ Google hiện nay, nhưng bạn cần theo dõi sát sao hành vi của đối tượng mục tiêu.</strong></p> <p>SearchGPT vẫn là một nguyên mẫu và hiện tại chỉ có thể truy cập thông qua danh sách chờ. Các thương hiệu sẽ không chứng kiến thay đổi đáng kể về lưu lượng truy cập tìm kiếm thương mại ngay sau khi SearchGPT được công bố. Để chuẩn bị cho bản phát hành chính thức, các thương hiệu nên theo dõi sát sao hành vi của đối tượng mục tiêu và các trường hợp sử dụng chính để tối ưu hóa vị trí hiển thị kết quả tìm kiếm.</p> <p><strong>Các bước bạn có thể thực hiện:</strong></p> <ul> <li>Tham gia danh sách chờ để làm quen với giao diện SearchGPT.</li> <li>Phát triển các loại truy vấn phù hợp với doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là những truy vấn cần được tinh chỉnh.</li> <li>Xem xét các trang kết quả tìm kiếm (SRP) để đánh giá cách SearchGPT trả lời các truy vấn đó.</li> <li>Theo dõi lưu lượng truy cập trong các gói phân tích để xem xét những thay đổi.</li> <li>Đảm bảo bạn nắm rõ hành vi tìm kiếm của đối tượng mục tiêu để đánh giá xu hướng và xem xét mức độ hiển thị và thị phần lưu lượng truy cập hiện tại trong không gian tìm kiếm.</li> </ul> <p><strong>Quan trọng hơn bao giờ hết, hãy hiểu nhu cầu và ý định chính của đối tượng mục tiêu trong suốt hành trình của họ.</strong></p> <p>Sự trỗi dậy của công cụ tìm kiếm chạy bằng AI nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu ý định của người dùng. SearchGPT có thể hiển thị kết quả tìm kiếm khác nhau và trả lời các câu hỏi theo cách trò chuyện. Điều tối quan trọng là phải hiểu khi nào và tại sao đối tượng mục tiêu của bạn sẽ sử dụng SearchGPT hoặc các công cụ tìm kiếm trò chuyện khác để giải quyết nhu cầu của họ. Những đối tượng mục tiêu và ý định này sẽ giúp ưu tiên nội dung cần được tạo ra hoặc tối ưu hóa cho các định dạng trò chuyện/ngữ cảnh.</p> <p><strong>Các bước bạn có thể thực hiện:</strong></p> <ul> <li>Nếu chưa, hãy đảm bảo chiến lược SEO của bạn tập trung vào việc hiểu ý định chính của đối tượng mục tiêu. Việc nắm rõ các truy vấn tìm kiếm quan trọng (từ khóa) mà thương hiệu cần giành chiến thắng không thay đổi, nhưng bạn cần nhóm chúng theo ngữ cảnh của ý định chính của đối tượng mục tiêu để hiểu rõ hơn cách và nơi họ sẽ giải quyết ý định đó.</li> <li>Bên cạnh danh sách từ khóa, hãy phát triển một danh sách ý định chính của đối tượng mục tiêu với các biến thể câu hỏi và định dạng truy vấn trò chuyện.</li> <li>Với danh sách ý định chính của đối tượng mục tiêu mới, hãy nâng cao nội dung để cung cấp ngữ cảnh phong phú hơn và thể hiện những điểm độc đáo của thương hiệu.</li> <li>Đảm bảo nội dung đáp ứng nhu cầu của các truy vấn trò chuyện và mang lại giá trị hướng đến con người.</li> <li>Cập nhật nội dung chính và tối ưu hóa kỹ thuật để dễ dàng được các công cụ tìm kiếm chạy bằng AI phát hiện.</li> </ul> <p><strong>SearchGPT hợp tác với các nhà xuất bản và người sáng tạo ngay từ đầu.</strong></p> <p>SearchGPT cho biết họ cam kết tạo ra một hệ sinh thái các nhà xuất bản và người sáng tạo, làm nổi bật nội dung chất lượng cao trong một giao diện trò chuyện. Một minh chứng cho cam kết này là việc trích dẫn trực tiếp và liên kết đến nội dung trong các tìm kiếm mà họ đã hợp tác. Ngược lại, Perplexity.ai, một công cụ tìm kiếm tập trung vào AI khác, buộc phải ra mắt chương trình chia sẻ doanh thu quảng cáo với các đối tác xuất bản sau khi bị cáo buộc đạo văn trong nhiều tuần.</p> <p><strong>Các bước bạn có thể thực hiện:</strong></p> <ul> <li>Xác định các nhà xuất bản chính trong lĩnh vực thương hiệu của bạn. Kiểm tra xem thương hiệu của bạn có được đưa vào nội dung so sánh hoặc đánh giá trên trang web của họ hay không. Việc xây dựng các đề cập về thương hiệu trong nội dung có thẩm quyền có thể thúc đẩy nhận thức về thương hiệu khi nội dung của nhà xuất bản được hiển thị trong SearchGPT.</li> <li>Là một người tạo nội dung, hãy xem xét việc bao gồm hoặc loại trừ nội dung khỏi các công cụ tìm kiếm tập trung vào AI. Các thương hiệu có thể chọn chặn bot SearchGPT trong trường hợp kiểm soát và phân phối nội dung là rất quan trọng, ví dụ như nội dung trả phí hoặc nội dung nhạy cảm với việc đạo văn. Giống như các bot khác, các thương hiệu có thể sử dụng các quy tắc user-agent để cho phép hoặc chặn bot SearchGPT. Bạn có thể tìm thấy các quy tắc user-agent cho phép truy cập ở đây.</li> </ul> <p><strong>Thị phần tìm kiếm đa dạng sẽ xảy ra trong tương lai.</strong></p> <p>Với sự xuất hiện của công cụ tìm kiếm AI, các nền tảng như SearchGPT sẽ tạo ra nhiều cách thức đa dạng hơn cho người dùng giải quyết nhu cầu tìm kiếm hàng ngày. Các đối thủ cạnh tranh của Google trong hơn một thập kỷ qua phần lớn đã bắt chước bố cục trang kết quả của Google, không thể tạo ra nhiều ảnh hưởng đến sự thống trị của Google. Các nhà đổi mới dựa trên AI như OpenAI, cùng với những nỗ lực tương tự dựa trên tìm kiếm của Perplexity, cung cấp các thuật toán và giao diện khác biệt đáng kể. Mặc dù Google đã vội vàng tung ra bản nâng cấp AI Overviews cho kết quả tìm kiếm của mình, nhưng chưa rõ liệu họ có tiếp tục thống trị hay không.</p> <p><strong>Các bước bạn có thể thực hiện:</strong></p> <ul> <li>Thích nghi với chiến lược tìm kiếm toàn diện. Mặc dù các chiến thuật kênh chuyên dụng như kết quả tìm kiếm của Google vẫn rất quan trọng, nhưng chúng cần được kết hợp với chiến lược tìm kiếm bao gồm các điểm tiếp xúc trên tất cả các nền tảng phù hợp với ngành của bạn.</li> <li>Xác định và ưu tiên các kênh mà đối tượng mục tiêu của bạn đang dành thời gian để lên kế hoạch cho các nỗ lực đầu tư nhằm đảm bảo thương hiệu của bạn được hiển thị trong các tìm kiếm quan trọng trong tương lai.</li> <li>Theo dõi xu hướng và hành vi của đối tượng mục tiêu thường xuyên để xác định các nền tảng mà đối tượng mục tiêu chính của bạn đang sử dụng và cách điều này đang thay đổi theo thời gian.</li> </ul> <p><strong>Cơ hội quảng cáo trả phí có khả năng là một phần của bản phát hành thương mại.</strong></p> <p>Hiện tại, tác động đối với các nhà quảng cáo từ góc độ SEM dường như rất nhỏ. SearchGPT chưa công bố chức năng trả phí và hiện tại không có kho hàng nào trong công cụ để các nhà quảng cáo mua. Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng SearchGPT sẽ giới thiệu chức năng trả phí và cung cấp kho hàng của mình cho các nhà quảng cáo. Điều đáng chú ý là Microsoft là nhà đầu tư lớn vào OpenAI và đã ưu tiên tích hợp ChatGPT vào Bing. Còn phải xem mô hình trả phí của SearchGPT có được đưa vào như một phần mở rộng của Microsoft Advertising hay không, hoặc nó sẽ là một mô hình và giao diện kiếm tiền hoàn toàn độc lập, đặt SearchGPT cạnh tranh với cả Google Ads và Microsoft Advertising.</p> <p><strong>Cách iCrossing có thể giúp đỡ:</strong></p> <p>Chúng tôi giúp các thương hiệu toàn cầu gặp gỡ đối tượng mục tiêu ở những nơi họ đang tìm kiếm trong những khoảnh khắc quan trọng. Chuyên môn của chúng tôi nằm ở việc tạo ra những trải nghiệm hấp dẫn, chất lượng cao để xây dựng sự tương tác của khách hàng. Bằng cách tận dụng phân tích nâng cao và thông tin chi tiết về đối tượng mục tiêu, chúng tôi theo dõi tác động của các nền tảng như SearchGPT đối với sự hiện diện kỹ thuật số của bạn.</p> <p>Nếu bạn cần trợ giúp để hiểu rõ hơn về tác động của SearchGPT đối với chiến lược tiếp thị tìm kiếm của mình, hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

SearchGPT: Tác động của công cụ tìm kiếm OpenAI đối với các thương hiệu

SearchGPT: Tác động của công cụ tìm kiếm OpenAI đối với các thương hiệu Kể từ khi ChatGPT của OpenAI ra mắt, ngành AI đã trải qua một cuộc ...

Read more »