SearchGPT: Kẻ thách thức Google hay chỉ là bản nháp đầy tham vọng?

<h2>SearchGPT: Kẻ thách thức Google hay chỉ là bản nháp đầy tham vọng?</h2> <h3>Mục lục:</h3> <ul> <li><strong>SearchGPT: Lời hứa về một công cụ tìm kiếm đột phá</strong></li> <li><strong>Những hạn chế ban đầu và bài toán ảo giác</strong></li> <li><strong>Cuộc chiến giữa những người khổng lồ và sự trỗi dậy của những kẻ thách thức mới</strong></li> <li><strong>Tương lai nào cho SearchGPT?</strong></li> </ul> <h3>SearchGPT: Lời hứa về một công cụ tìm kiếm đột phá</h3> <p>OpenAI, cha đẻ của ChatGPT, đang đặt cược vào tương lai của tìm kiếm với SearchGPT, một công cụ tìm kiếm sử dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp câu trả lời cô đọng, dễ hiểu, kèm theo nguồn gốc rõ ràng và hình ảnh liên quan. Thay vì hiển thị danh sách liên kết như cách Google vẫn làm, SearchGPT tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, mang đến trải nghiệm một cửa cho người dùng.</p> <h3>Những hạn chế ban đầu và bài toán ảo giác</h3> <p>Dù mang nhiều hứa hẹn, SearchGPT vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và còn nhiều hạn chế. Công cụ này tỏ ra yếu thế trong việc xử lý các truy vấn liên quan đến mua sắm hoặc thông tin địa phương. Nghiêm trọng hơn, SearchGPT đôi khi đưa ra thông tin sai lệch, hay còn gọi là ảo giác, một vấn đề vốn đã gây nhiều tranh cãi với ChatGPT.</p> <h3>Cuộc chiến giữa những người khổng lồ và sự trỗi dậy của những kẻ thách thức mới</h3> <p>Sự xuất hiện của SearchGPT được xem là lời thách thức trực tiếp đến vị thế thống trị của Google trong lĩnh vực tìm kiếm. Dù ChatGPT đã thu hút lượng người dùng khổng lồ, Google vẫn duy trì được vị thế dẫn đầu nhờ doanh thu tiếp tục tăng trưởng và những cải tiến AI của riêng mình. </p> <p>Trong khi đó, những startup nhỏ hơn như Perplexity cũng đang tham gia cuộc đua với cách tiếp cận tương tự, thậm chí được đánh giá cao hơn SearchGPT về giao diện và chất lượng kết quả.</p> <h3>Tương lai nào cho SearchGPT?</h3> <p>Dù đối mặt với nhiều thách thức, SearchGPT vẫn có tiềm năng tạo ra bước đột phá trong cách chúng ta tìm kiếm thông tin. OpenAI cam kết sẽ tiếp tục cải thiện công cụ này dựa trên phản hồi từ người dùng. Liệu SearchGPT có thể soán ngôi Google hay không, câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ, nhưng chắc chắn một điều: cuộc chiến giành quyền kiểm soát tương lai của tìm kiếm trực tuyến mới chỉ bắt đầu.</p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> ``

SearchGPT: Kẻ thách thức Google hay chỉ là bản nháp đầy tham vọng?

SearchGPT: Kẻ thách thức Google hay chỉ là bản nháp đầy tham vọng? Mục lục: SearchGPT: Lời hứa về một công cụ tìm kiếm đột phá Nhữ...

Read more »

Google "Gems": Cá nhân hóa AI với Bản nâng cấp Mới nhất của Gemini

<h2 id="section-0">Google "Gems": Cá nhân hóa AI với Bản nâng cấp Mới nhất của Gemini</h2> <p><strong>Google đang làm thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) với một sáng kiến mới: "Gems", một tính năng được tích hợp vào nền tảng AI Gemini của mình.</strong> Bước đi này nhằm mục đích đưa AI đến một tầm cao mới về khả năng cá nhân hóa, mở ra một cuộc cạnh tranh gay gắt với các đối thủ như OpenAI, Microsoft và Meta, những công ty cũng đang tích cực phát triển các công cụ AI cá nhân hóa.</p> <p><strong>Gems của Google là gì?</strong></p> <p>Gems về bản chất là các trợ lý AI có thể tùy chỉnh, được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của người dùng. Chúng mang đến một cách tiếp cận độc đáo với AI bằng cách cho phép người dùng tạo ra những "chuyên gia" về các chủ đề hoặc nhiệm vụ nhất định. Hãy tưởng tượng bạn có một trợ lý cá nhân có thể giúp bạn lên ý tưởng cho một bữa tiệc, cung cấp phản hồi mang tính xây dựng cho bài viết của bạn, hướng dẫn bạn đưa ra quyết định nghề nghiệp hoặc thậm chí đóng vai trò là cố vấn về lập trình. Đó chính là những gì Gems mang đến - AI không chỉ thông minh mà còn cá nhân hóa và cực kỳ linh hoạt để đáp ứng nhu cầu riêng của mỗi cá nhân. Chúng có thể lưu giữ các hướng dẫn chi tiết, khiến chúng đặc biệt hữu ích cho các tác vụ lặp đi lặp lại hoặc phức tạp. Gems hiện có sẵn ở 150 quốc gia và nhiều ngôn ngữ, tuy nhiên, hiện tại chỉ giới hạn cho những người đăng ký sử dụng Gemini Advanced, Business và Enterprise trả phí.</p> <p><strong>Gems hoạt động như thế nào?</strong></p> <p>Để tạo ra một Gem, người dùng cung cấp các hướng dẫn cụ thể và thậm chí có thể đặt tên cho trợ lý AI của mình. Google cung cấp một loạt các Gems được tạo sẵn để bắt đầu, bao gồm "Huấn luyện viên Học tập" để phân tích các chủ đề phức tạp, "Hướng dẫn viên Nghề nghiệp" để nhận lời khuyên nghề nghiệp cá nhân và "Đối tác Lập trình" để hỗ trợ các dự án phát triển phần mềm. Ngoài ra, các tùy chọn cá nhân hóa được thực hiện dễ dàng thông qua giao diện Gem Manager trực quan, nơi người dùng có thể thiết lập các hướng dẫn chi tiết và theo dõi hiệu suất - lý tưởng cho những ai muốn sắp xếp hợp lý quy trình công việc hoặc xử lý các dự án cụ thể.</p> <p><strong>Gems so với các đối thủ cạnh tranh</strong></p> <p>Bước đi của Google với Gems phù hợp với các dịch vụ tương tự từ các gã khổng lồ công nghệ khác. Ví dụ, GPT Store của OpenAI cho phép người dùng tạo và chia sẻ các phiên bản ChatGPT tùy chỉnh, trong khi Copilot Studio của Microsoft và AI Studio của Meta cung cấp các nền tảng để phát triển các trợ lý AI được thiết kế riêng. Tuy nhiên, Google tạo ra sự khác biệt bằng cách tận dụng hệ sinh thái rộng lớn của mình - Gems có thể tích hợp liền mạch với các dịch vụ Google khác nhau, chẳng hạn như Gmail, Google Drive và YouTube, để cung cấp phản hồi mang tính ngữ cảnh và dựa trên dữ liệu hơn.</p> <p><strong>Nâng cấp Tạo ảnh với Imagen 3</strong></p> <p>Cùng với Gems, Google đã tung ra một mô hình tạo ảnh được cải tiến có tên Imagen 3. Mô hình này sở hữu các khả năng nâng cao, chẳng hạn như tạo ra hình ảnh chất lượng cao theo nhiều phong cách khác nhau, từ phong cảnh chân thực đến tranh sơn dầu có kết cấu. Imagen 3 cũng đi kèm với các biện pháp bảo vệ tích hợp như SynthID, một công nghệ đánh dấu nước để giảm thiểu rủi ro của deepfake và thông tin sai lệch.</p> <p><strong>Một bước đi chiến lược trong thị trường sôi động</strong></p> <p>Với việc ra mắt Gems và Imagen 3, Google hướng tới củng cố vị thế của mình trong thị trường AI, vốn đang ngày càng trở nên cạnh tranh. Mặc dù Google đã là một nhà tiên phong trong nghiên cứu AI, nhưng các sản phẩm AI hướng tới người dùng của họ thường bị tụt lại phía sau. Sáng kiến này có thể giúp Google bắt kịp, thậm chí vượt qua các đối thủ cạnh tranh bằng cách cung cấp trải nghiệm AI cá nhân hóa và thân thiện hơn với người dùng.</p> <p><strong>AI Gemini của Google đang có những bước tiến táo bạo để duy trì sự liên quan trong bối cảnh AI không ngừng phát triển.</strong> Với Gems, Google cung cấp một giải pháp AI tích hợp và có thể tùy chỉnh cao, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về trải nghiệm AI cá nhân hóa. Khi các gã khổng lồ công nghệ tiếp tục cuộc đua giành vị thế thống trị trong lĩnh vực AI, một điều rõ ràng: <strong>tương lai của AI không chỉ thông minh mà còn mang tính cá nhân.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Google "Gems": Cá nhân hóa AI với Bản nâng cấp Mới nhất của Gemini

Google "Gems": Cá nhân hóa AI với Bản nâng cấp Mới nhất của Gemini Google đang làm thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực trí tuệ nhân...

Read more »

OpenAI: Dự án Strawberry, Orion và GPT Next - Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo

<h2 id="section-0">OpenAI: Dự án Strawberry, Orion và GPT Next - Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo</h2> <p><strong>OpenAI đang trên đà phát hành hai mô hình đột phá có khả năng định hình lại tương lai của học máy. Được đặt tên mã là Strawberry và Orion, các dự án này hướng đến việc đẩy mạnh khả năng của AI vượt ra khỏi giới hạn hiện tại, đặc biệt trong lý luận, giải quyết vấn đề và xử lý ngôn ngữ, đưa chúng ta gần hơn đến với mục tiêu Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI).</strong></p> <p><strong>Dự án Strawberry: Nâng cao khả năng suy luận</strong></p> <p>Trước đây được biết đến với tên gọi Q* hoặc Q-Star, Strawberry dường như không chỉ đơn thuần là một chatbot. Nó tập trung vào việc thể hiện một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng suy luận của AI. Các nguồn tin thân cận với dự án đã tiết lộ với các phương tiện truyền thông như Reuters và The Information rằng Strawberry đã thể hiện sự thành thạo đáng kinh ngạc trong việc giải quyết các bài toán toán học phức tạp và nâng cao khả năng phân tích logic.</p> <p>Khác với các mô hình truyền thống cung cấp phản hồi nhanh chóng, Strawberry được cho là sử dụng cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "suy nghĩ cấp độ 2" (System 2 thinking). Nó có khả năng dành thời gian để suy nghĩ kỹ lưỡng và lý luận các vấn đề, thay vì chỉ dự đoán các chuỗi token dài hơn để hoàn thành phản hồi. Cách tiếp cận này đã mang lại kết quả ấn tượng, với mô hình đạt điểm trên 90% trong bài kiểm tra MATH - một tập hợp các bài toán toán học nâng cao, theo Reuters.</p> <p>Một đổi mới quan trọng khác được dự đoán từ Strawberry là khả năng tạo ra dữ liệu huấn luyện tổng hợp chất lượng cao. Điều này giải quyết một thách thức quan trọng trong phát triển AI: sự khan hiếm dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để huấn luyện mô hình. Nếu đúng như vậy, Strawberry không chỉ tăng cường khả năng của chính nó mà còn mở đường cho các mô hình tiên tiến hơn như Orion.</p> <p>Tuy nhiên, cách tiếp cận xử lý cẩn thận của Strawberry có thể gây ra những thách thức cho các ứng dụng thời gian thực. Các nhà nghiên cứu của OpenAI được cho là đang nỗ lực "chưng cất" (distilling) các khả năng của Strawberry - về cơ bản là giảm chất lượng để người dùng có thể thực hiện một lượng lớn suy luận với chi phí tính toán thấp. </p> <p>Mặc dù vậy, việc tích hợp tiềm năng công nghệ của Strawberry vào các sản phẩm dành cho người dùng như ChatGPT có thể đánh dấu một bước tiến đáng kể trong cách OpenAI huấn luyện các mô hình mới. Tuy nhiên, có khả năng OpenAI sẽ sử dụng Strawberry làm nền tảng để huấn luyện các mô hình mới hơn thay vì cung cấp rộng rãi cho người dùng.</p> <p><strong>Dự án Orion: GPT Next - Thế hệ ngôn ngữ AI tiếp theo</strong></p> <p>Dự án Orion là người kế nhiệm đầy tham vọng của GPT-4, hướng đến việc thiết lập tiêu chuẩn mới trong AI ngôn ngữ. Một bài thuyết trình gần đây của Tadao Nagasaki, Giám đốc điều hành OpenAI Nhật Bản, cho thấy nó có thể được đặt tên là GPT Next. Tận dụng những tiến bộ từ Dự án Strawberry, Orion được thiết kế để vượt trội trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đồng thời mở rộng sang khả năng đa phương thức.</p> <p>OpenAI khẳng định bước nhảy vọt này sẽ không phải là một sự cải tiến nhỏ. Nagasaki chia sẻ tại Hội nghị thượng đỉnh KDDI 2024 tại Nhật Bản rằng: “Mô hình AI sắp tới, có khả năng được gọi là ‘GPT Next’, sẽ phát triển gần 100 lần so với các phiên bản tiền nhiệm, xét theo hiệu suất trong quá khứ. Không giống như phần mềm truyền thống, công nghệ AI phát triển theo cấp số mũ. Do đó, chúng tôi muốn hỗ trợ việc tạo ra một thế giới nơi AI được tích hợp càng sớm càng tốt.”</p> <p>Việc huấn luyện Orion trên dữ liệu do Strawberry tạo ra sẽ tạo ra một lợi thế kỹ thuật cho OpenAI. Tuy nhiên, kỹ thuật này cần được sử dụng một cách thận trọng. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng các mô hình bắt đầu suy giảm sau khi được huấn luyện trên quá nhiều dữ liệu tổng hợp, do đó, việc tìm ra điểm cân bằng để Strawberry có thể làm cho Orion mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến độ chính xác có vẻ là chìa khóa để OpenAI duy trì khả năng cạnh tranh.</p> <p>Khả năng đa phương thức sẵn có của Orion cũng sẽ là một bước tiến đáng kể. Mô hình đang được phát triển để tích hợp liền mạch văn bản, hình ảnh và thậm chí cả đầu vào/đầu ra video, như được báo cáo bởi The Information. Điều này mở ra những khả năng mới cho người dùng ChatGPT và đặt công ty vào cạnh tranh trực tiếp với Gemini của Google - có thể xử lý tối đa 2 giờ đầu vào video.</p> <p>Đây là mô hình mà người dùng sẽ tương tác khi sử dụng ChatGPT hoặc OpenAI API Playground.</p> <p>Sự phát triển của Orion phù hợp với chiến lược rộng lớn hơn của OpenAI nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh trong một bức tranh AI ngày càng đông đúc. Với các mô hình mã nguồn mở như LLaMA-3.1 của Meta và các mô hình tiên tiến như Claude hoặc Gemini đang phát triển nhanh chóng, Orion về cơ bản là nỗ lực của OpenAI để giữ vững vị thế dẫn đầu.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>OpenAI, với hai dự án Strawberry và Orion, đang thể hiện tham vọng lớn trong việc thúc đẩy ranh giới của trí tuệ nhân tạo. Khả năng suy luận vượt trội của Strawberry và khả năng đa phương thức của Orion hứa hẹn sẽ mang đến những thay đổi đáng kể trong tương lai của AI, mở ra những khả năng chưa từng có cho người dùng và ngành công nghiệp. Tuy nhiên, việc cân nhắc kỹ lưỡng về những thách thức liên quan đến dữ liệu tổng hợp và sự phát triển không ngừng của các đối thủ cạnh tranh vẫn là những yếu tố quan trọng để OpenAI duy trì vị thế tiên phong trong cuộc đua AI. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI: Dự án Strawberry, Orion và GPT Next - Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo

OpenAI: Dự án Strawberry, Orion và GPT Next - Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo OpenAI đang trên đà phát hành hai mô hình đột phá có khả năng ...

Read more »

Salesforce tích hợp Claude AI của Anthropic để nâng cao khả năng của Einstein

<h2 id="section-0">Salesforce tích hợp Claude AI của Anthropic để nâng cao khả năng của Einstein</h2> <p><strong>Salesforce đang hợp tác với Anthropic để nâng cao khả năng của nền tảng trí tuệ nhân tạo Einstein bằng cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Claude.</strong> Việc tích hợp này mang đến cho khách hàng Salesforce khả năng sử dụng các mô hình Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus và Claude 3 Haiku thông qua Amazon Bedrock, mở ra vô vàn ứng dụng trong kinh doanh.</p> <p><strong>Khả năng cải thiện hiệu quả, nâng cao hiểu biết và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên toàn bộ hoạt động kinh doanh</strong> là những lợi ích chủ yếu mà Claude mang lại cho các doanh nghiệp Salesforce. Từ hoạt động bán hàng, chăm sóc khách hàng, marketing, thương mại điện tử đến công nghệ thông tin, Claude có thể hỗ trợ tối ưu hóa các quy trình và nâng cao hiệu suất.</p> <p><strong>Claude được thiết kế với tiêu chuẩn bảo mật và độ chính xác cao cấp dành cho doanh nghiệp</strong>, vượt trội hơn các LLM khác về khả năng tạo văn bản gần giống con người và giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" (hallucination). Einstein 1 Studio, hiện đã tích hợp Claude, trở thành nền tảng đáng tin cậy để khách hàng Salesforce xây dựng các trải nghiệm AI được cá nhân hóa.</p> <p><strong>Ông Kaushal Kurapati, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách sản phẩm AI tại Salesforce, cho biết:</strong> “Qua quan hệ đối tác với Anthropic, khách hàng có được sự linh hoạt trong việc tích hợp các LLM của riêng họ, bao gồm cả các mô hình Claude với các cấp độ thông minh, tốc độ và hiệu quả chi phí khác nhau. Điều này cho phép người dùng điều chỉnh các ứng dụng CRM phù hợp với yêu cầu cụ thể của họ.”</p> <p><strong>Một số ví dụ về ứng dụng Claude trong các ngành nghề:</strong></p> <ul> <li><strong>Bán hàng và Marketing:</strong> Tạo bản chào hàng được cá nhân hóa, phân tích bản ghi cuộc gọi, tạo nội dung tùy chỉnh và đánh giá hiệu quả chiến dịch.</li> <li><strong>Chăm sóc khách hàng:</strong> Tóm tắt các trường hợp và tạo phản hồi được cá nhân hóa.</li> <li><strong>Y tế và Dịch vụ tài chính:</strong> Tóm tắt hồ sơ, tạo tài liệu giáo dục, phân tích báo cáo và đưa ra khuyến nghị đầu tư.</li> <li><strong>Pháp lý và Công nghệ:</strong> Phân tích hợp đồng và phản hồi của người dùng, tạo mô tả sản phẩm.</li> <li><strong>Truyền thông và Giải trí:</strong> Tạo ý tưởng nội dung và đưa ra đề xuất cá nhân hóa.</li> </ul> <p><strong>Các bước tích hợp:</strong></p> <p>Khách hàng Salesforce có thể truy cập các mô hình Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus và Claude 3 Haiku thông qua tính năng "Mang LLM của riêng bạn" (BYO LLM) trong Einstein 1 Studio. Quá trình tích hợp bao gồm:</p> <ol> <li>Kết nối mô hình Claude thông qua môi trường AWS Bedrock hiện có.</li> <li>Chọn giữa Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus và Claude 3 Haiku trong các mẫu nhắc nhở tùy chỉnh trong Salesforce.</li> <li>Duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và tuân thủ trong khi tận dụng các khả năng AI tiên tiến.</li> </ol> <p>Tất cả các tương tác với Claude đều được thực hiện thông qua hệ thống AI bảo mật của Salesforce, đảm bảo việc sử dụng AI có trách nhiệm với các biện pháp bảo vệ như xác thực động và phát hiện độc hại thông qua Einstein Trust Layer.</p> <p><strong>Để bắt đầu sử dụng Claude:</strong></p> <ol> <li>Truy cập Einstein 1 Studio trong Salesforce Data Cloud.</li> <li>Chọn tab Foundation Models và nhấp vào "Thêm Mô hình Foundation".</li> <li>Chọn kết nối thông qua Amazon Bedrock.</li> <li>Nhập thông tin xác thực cần thiết (ví dụ: khóa API, thông tin khu vực).</li> <li>Cấu hình và kiểm tra mô hình trong Model Playground.</li> <li>Tạo mẫu nhắc nhở tùy chỉnh bằng Prompt Builder.</li> </ol> <p><strong>Để biết thêm thông tin về cách tận dụng Claude trong môi trường Salesforce của bạn, hãy liên hệ với đại diện Salesforce của bạn.</strong> </p> <p><strong>Tóm lại, việc tích hợp Claude AI của Anthropic vào Einstein là một bước tiến quan trọng của Salesforce trong việc cung cấp các giải pháp AI tiên tiến, hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự phát triển bền vững.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Salesforce tích hợp Claude AI của Anthropic để nâng cao khả năng của Einstein

Salesforce tích hợp Claude AI của Anthropic để nâng cao khả năng của Einstein Salesforce đang hợp tác với Anthropic để nâng cao khả năng củ...

Read more »

Alibaba tung ra Qwen2-VL, vượt GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet

<h2 id="section-0">Alibaba tung ra Qwen2-VL, vượt GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet</h2> <p><strong>Alibaba gần đây đã giới thiệu Qwen2-VL, phiên bản mới nhất trong dòng sản phẩm mô hình ngôn ngữ kết hợp hình ảnh (vision-language). Qwen2-VL có khả năng trò chuyện qua camera, chơi bài, và điều khiển điện thoại di động, robot bằng cách hoạt động như một đại lý (agent).</strong></p> <p>Mô hình này hiện có ba phiên bản: mã nguồn mở 2 tỷ và 7 tỷ tham số, và phiên bản nâng cao 72 tỷ tham số, có thể truy cập thông qua API. Phiên bản 72 tỷ tham số của Qwen2-VL đã đạt hiệu suất cao nhất (SOTA) trong việc hiểu hình ảnh trên 20 điểm chuẩn. </p> <p><strong>"Nói chung, mô hình 72B của chúng tôi thể hiện hiệu suất hàng đầu trên hầu hết các chỉ số, thường vượt cả các mô hình mã nguồn đóng như GPT-4o và Claude 3.5-Sonnet,"</strong> bài đăng trên blog chia sẻ. </p> <p>Qwen2-VL thể hiện hiệu quả vượt trội trong các điểm chuẩn như MathVista (lý luận toán học), DocVQA (hiểu tài liệu), và RealWorldQA (trả lời câu hỏi thực tế bằng cách sử dụng thông tin trực quan).</p> <p><strong>Mô hình có thể phân tích video dài hơn 20 phút, cung cấp tóm tắt chi tiết, và trả lời câu hỏi về nội dung. Qwen2-VL cũng có thể hoạt động như một đại lý điều khiển, vận hành các thiết bị như điện thoại di động và robot bằng cách sử dụng tín hiệu trực quan và lệnh văn bản.</strong></p> <p>Điều đáng chú ý là mô hình này có thể nhận diện và hiểu văn bản trong hình ảnh trên nhiều ngôn ngữ, bao gồm các ngôn ngữ châu Âu, tiếng Nhật, tiếng Hàn và tiếng Ả Rập, giúp nó tiếp cận được với một lượng người dùng toàn cầu.</p> <p><strong>Một số điểm chính:</strong></p> <ul> <li>Qwen2-VL được cải tiến về mặt kiến trúc, bao gồm hỗ trợ <strong>Độ phân giải động ngây thơ (Naive Dynamic Resolution)</strong>. Mô hình có thể thích nghi và xử lý hình ảnh có kích thước và độ rõ nét khác nhau.</li> </ul> <p><strong>"Không giống như người tiền nhiệm, Qwen2-VL có thể xử lý độ phân giải hình ảnh tùy ý, ánh xạ chúng thành một số lượng token trực quan động, qua đó đảm bảo tính nhất quán giữa đầu vào mô hình và thông tin vốn có trong hình ảnh,"</strong> Binyuan Hui, người tạo ra OpenDevin và là người duy trì chính tại Qwen, chia sẻ. </p> <ul> <li>Cải tiến kiến trúc khác là sự đổi mới của <strong>Nhúng vị trí xoay đa phương thức (Multimodal Rotary Position Embedding)</strong> (M-ROPE). <strong>"Bằng cách phân tách nhúng xoay ban đầu thành ba phần thể hiện thông tin thời gian và không gian (chiều cao và chiều rộng), M-ROPE cho phép LLM đồng thời nắm bắt và tích hợp thông tin vị trí văn bản 1D, trực quan 2D và video 3D,"</strong> ông nói thêm.</li> </ul> <p><strong>Nói cách khác, kỹ thuật này cho phép mô hình hiểu và tích hợp dữ liệu văn bản, hình ảnh và video.</strong></p> <p><strong>Ứng dụng của Qwen2-VL rất đa dạng.</strong> William J.B. Mattingly, một du mục kỹ thuật số trên X, gần đây đã ca ngợi sự phát triển này và gọi nó là mô hình Nhận dạng văn bản viết tay (HTR) yêu thích của mình khi cố gắng chuyển đổi văn bản viết tay thành định dạng kỹ thuật số.</p> <p>Ashutosh Shrivastava, một người dùng trên X, đã sử dụng mô hình này để giải một bài toán vi tích phân và báo cáo kết quả thành công, chứng minh tính hiệu quả của nó trong việc giải quyết vấn đề. </p> <p><strong>Tuy nhiên, GitHub đã gắn cờ tổ chức vì lý do không rõ ràng, nhưng bản cập nhật có sẵn trên Hugging Face.</strong></p> <h2 id="section-1">Kết luận</h2> <p>Qwen2-VL là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ kết hợp hình ảnh, mở ra những khả năng mới cho tương lai của AI. Sự phát triển này hứa hẹn mang lại những ứng dụng thực tiễn to lớn trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, giải trí, và công nghiệp.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Alibaba tung ra Qwen2-VL, vượt GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet

Alibaba tung ra Qwen2-VL, vượt GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet Alibaba gần đây đã giới thiệu Qwen2-VL, phiên bản mới nhất trong dòng sản phẩ...

Read more »

Doanh nghiệp tăng gấp đôi nỗ lực triển khai trí tuệ nhân tạo sáng tạo, khảo sát của Bloomberg cho thấy

<h2 id="section-0">Doanh nghiệp tăng gấp đôi nỗ lực triển khai trí tuệ nhân tạo sáng tạo, khảo sát của Bloomberg cho thấy</h2> <p><strong>Theo một báo cáo của Bloomberg Intelligence về trí tuệ nhân tạo (AI), tỷ lệ các công ty triển khai các chương trình AI sáng tạo (Gen AI) hỗ trợ đã tăng gấp đôi trong khoảng thời gian từ tháng 12 năm ngoái đến tháng 7 năm 2024.</strong></p> <p>Báo cáo này, dựa trên khảo sát 50 giám đốc thông tin (CIO) của các công ty có trụ sở tại Mỹ vào tháng 7, cho thấy 66% số người được hỏi đang triển khai các chương trình Gen AI hỗ trợ, so với 32% trong khảo sát tháng 12. Mandeep Singh, nhà phân tích ngành công nghiệp cấp cao của Bloomberg Intelligence và là tác giả chính của báo cáo, đã đưa ra những con số này.</p> <p><strong>Ứng dụng chính của Gen AI được hơn một nửa số người được hỏi đề cập đến là các tác nhân chatbot, chẳng hạn như trong các ứng dụng dịch vụ khách hàng.</strong></p> <p>Các công ty cũng tăng cường đánh giá việc huấn luyện các mô hình cơ sở - những mô hình ngôn ngữ lớn tạo nên cơ sở cho hầu hết các ứng dụng Gen AI. Số lượng người được hỏi "đang làm việc" trên việc huấn luyện các mô hình cơ sở đã tăng từ 26% trong khảo sát tháng 12 lên 40%, và một nửa số người được hỏi cho biết họ đang "đánh giá" việc huấn luyện các mô hình.</p> <p><strong>Ông Singh cho biết những triển khai này có thể dẫn đến sự gia tăng công việc suy luận AI trong các công ty.</strong> Có tới 60% số người được hỏi cho biết tổ chức của họ có ý định tăng chi tiêu cho Azure của Microsoft cho công việc suy luận AI (đưa ra dự đoán), tăng từ 41% trong khảo sát tháng 12.</p> <p>Azure dẫn đầu trong số các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây được lựa chọn cho công việc suy luận, trong khi dịch vụ điện toán đám mây AWS của Amazon giảm từ 55% xuống còn 42% số người được hỏi giữa các khảo sát tháng 12 và tháng 7. Google Cloud đứng ở vị trí thứ ba, với 36% số người được hỏi có ý định tăng chi tiêu cho việc suy luận.</p> <p><strong>Ông Singh cho biết nhu cầu về suy luận của Azure dự kiến sẽ tiếp tục tăng, một phần là do sức hấp dẫn của các mô hình Gen AI của đối tác OpenAI</strong>, chẳng hạn như GPT-4, vốn không có sẵn trên AWS hoặc Google Cloud.</p> <p>"Việc tích hợp nền tảng Azure của Microsoft với các mô hình OpenAI tiếp tục là một lợi thế so với các đối thủ điện toán đám mây công cộng trong việc lưu trữ các khối lượng công việc suy luận", ông Singh viết trong báo cáo.</p> <p>Tỷ lệ phần trăm các công ty được hỏi sử dụng các mô hình OpenAI đã tăng từ 41% vào tháng 12 lên 70% trong khảo sát mới nhất. "Việc sử dụng Gemini của Google chỉ là 18%, so với 70% của OpenAI", ông Singh viết, đề cập đến sản phẩm Gen AI hàng đầu của Google.</p> <p><strong>Khảo sát cũng cho thấy sức hấp dẫn của Gen AI đang giúp Microsoft thu hẹp khoảng cách với Amazon trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ điện toán đám mây.</strong> "Vào cuối năm 2023, thị phần dịch vụ cơ sở hạ tầng điện toán đám mây của Microsoft là 16%, so với 47% của AWS", so với 48% so với 12% vào năm 2018, báo cáo nêu rõ. "Chúng tôi dự đoán khoảng cách này sẽ thu hẹp hơn nữa", ông Singh viết.</p> <p>Ngoài ba nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn, Snowflake và MongoDB cũng được xếp hạng cao trong số các nhà cung cấp được ưu tiên để phát triển "phát sinh tăng cường truy xuất" (RAG) - một kỹ thuật Gen AI ngày càng phổ biến, trong đó mô hình AI khai thác vào cơ sở dữ liệu bên ngoài.</p> <p>MongoDB và Snowflake là lựa chọn hàng đầu cho RAG đối với lần lượt 14% và 10% số người được hỏi, xếp sau Azure (26%) và Amazon (20%).</p> <p><strong>Sự tiến bộ trong việc triển khai Gen AI được nêu bật trong khảo sát của Bloomberg trái ngược với các nghiên cứu gần đây khác.</strong> Chuyên gia phân tích Gartner dự đoán ít nhất 30% các dự án Gen AI sẽ bị hủy bỏ sau giai đoạn chứng minh khái niệm vào cuối năm 2025 khi các công ty gặp khó khăn trong việc chứng minh và nhận ra giá trị từ công nghệ này.</p> <p>Trong khi đó, một nghiên cứu gần đây của Deloitte về Gen AI cho thấy hầu hết các tổ chức chỉ đưa một phần ba hoặc ít hơn các dự án Gen AI của họ vào sản xuất.</p> <p><strong>Cần lưu ý rằng báo cáo của Bloomberg sử dụng ngôn ngữ thử nghiệm như "đang làm việc" và "đánh giá".</strong> Nói tóm lại, cần phải có thêm tiến bộ trước khi Gen AI được tích hợp vào doanh nghiệp. </p> <p><strong>Tóm lại, khảo sát của Bloomberg cho thấy Gen AI đang ngày càng được doanh nghiệp quan tâm và triển khai, đặc biệt với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ Microsoft Azure và OpenAI. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc đưa Gen AI vào sản xuất và khai thác tối đa giá trị của công nghệ này.</strong></p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Doanh nghiệp tăng gấp đôi nỗ lực triển khai trí tuệ nhân tạo sáng tạo, khảo sát của Bloomberg cho thấy

Doanh nghiệp tăng gấp đôi nỗ lực triển khai trí tuệ nhân tạo sáng tạo, khảo sát của Bloomberg cho thấy Theo một báo cáo của Bloomberg Intel...

Read more »

Sinh viên toán học chế tạo lò phản ứng tổng hợp hạt nhân tại nhà với sự trợ giúp của Claude AI và 2.000 USD

<h2 id="section-0">Sinh viên toán học chế tạo lò phản ứng tổng hợp hạt nhân tại nhà với sự trợ giúp của Claude AI và 2.000 USD</h2> <p><strong>Một sinh viên đại học đã đạt được một kỳ tích đáng kinh ngạc trong lĩnh vực năng lượng hạt nhân: chế tạo một lò phản ứng tổng hợp hạt nhân ngay trong phòng ngủ của mình chỉ với chi phí 2.000 USD và trong vòng chưa đầy 4 tuần.</strong></p> <p>Hudhayfa Nazoordeen, một sinh viên ngành toán tại Đại học Waterloo, đã tạo ra một thiết bị nhỏ gọn có tên là fusor, mô phỏng lại cấu trúc của một tokamak - một dạng lò phản ứng tổng hợp hạt nhân lớn. Sử dụng một biến áp neon 12kV thông thường làm nguồn năng lượng, thiết bị của anh đã thành công trong việc tạo ra plasma - môi trường cần thiết để quá trình tổng hợp hạt nhân diễn ra.</p> <p>Điều đáng chú ý là Hudhayfa hoàn toàn không có kinh nghiệm về phần cứng. Tuần đầu tiên, anh tập trung vào việc tìm kiếm và xác định các linh kiện cần thiết từ các nhà cung cấp như McMaster-Carr. Tuần thứ hai, anh bắt đầu lắp ráp buồng phản ứng chính và mạch chỉnh lưu. Đến tuần thứ ba, toàn bộ hệ thống đã được hoàn thiện trong phòng ngủ và anh bắt tay vào việc tích hợp biến áp neon.</p> <p>Tuy nhiên, thách thức lớn nhất đối với Hudhayfa đến từ việc thiết lập hệ thống chân không ở "tuần thứ 3.5". Anh chia sẻ: "Đây là phần khó chịu nhất trong dự án". Hudhayfa phải mất nhiều công sức để tìm ra và bịt kín các khe hở nhỏ li ti để đạt được mức chân không 25 phần triệu áp suất khí quyển. </p> <p><strong>Tạo ra môi trường chân không là điều cần thiết bởi vì quá trình tổng hợp hạt nhân đòi hỏi áp suất cực thấp để các hạt nhân có thể tiến lại gần nhau và xảy ra phản ứng.</strong> Hudhayfa đã sử dụng bộ biến đổi MKS-901p để giám sát và điều khiển liên tục độ chân không.</p> <p>Bên cạnh sự trợ giúp từ các kỹ sư khác trong trường, Hudhayfa còn rất ấn tượng với chatbot AI Claude 3.5 của Anthropic, công cụ đã đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển lò phản ứng. Anh chia sẻ: "Tôi đã cung cấp cho Claude tất cả các thông số kỹ thuật và nó đã giúp đỡ tôi rất nhiều".</p> <p><strong>Mặc dù thiết bị tự chế này chưa đạt được mục tiêu chính là gây ra phản ứng tổng hợp hạt nhân và phát ra neutron, nhưng đây là một thành tựu đáng kinh ngạc cho một dự án nhỏ như vậy.</strong> Việc đạt được phản ứng tổng hợp hạt nhân đòi hỏi những kỹ thuật nâng cao hơn nhiều và có thể cần phải chuyển sang các khái niệm lò phản ứng tiên tiến hơn.</p> <p>Hudhayfa hiện đang chờ đợi nguồn vốn để hoàn thiện dự án fusor của mình. Công trình của anh dựa trên những thành công trước đó của Olivia Li, một kỹ sư từ Đại học Toronto, người đã chế tạo lò phản ứng tổng hợp hạt nhân riêng của mình trong một căn hộ ở Thành phố New York vào năm ngoái bằng cách sử dụng khí deuterium chiết xuất từ nước nặng. Olivia đã hết lời khen ngợi thành tựu của Hudhayfa: "Rất nhiều người tôi đã nói chuyện đều bày tỏ sự hứng thú với việc chế tạo lò phản ứng tổng hợp hạt nhân. Nhưng Hudzah là người duy nhất thực sự bắt tay vào làm và đạt được kết quả!" </p> <p><strong>Công trình của Hudhayfa Nazoordeen cho thấy rằng ngay cả với nguồn lực hạn chế, các nhà sáng chế trẻ có thể góp phần vào những tiến bộ khoa học quan trọng và có thể mở ra những triển vọng mới cho lĩnh vực năng lượng sạch trong tương lai.</strong></p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Sinh viên toán học chế tạo lò phản ứng tổng hợp hạt nhân tại nhà với sự trợ giúp của Claude AI và 2.000 USD

Sinh viên toán học chế tạo lò phản ứng tổng hợp hạt nhân tại nhà với sự trợ giúp của Claude AI và 2.000 USD Một sinh viên đại học đã đạt đư...

Read more »

Xây dựng ứng dụng mô tả hình ảnh AI thế hệ mới với Claude 3.5 Sonnet của Anthropic trên Amazon Bedrock và AWS CDK

<h2 id="section-0">Xây dựng ứng dụng mô tả hình ảnh AI thế hệ mới với Claude 3.5 Sonnet của Anthropic trên Amazon Bedrock và AWS CDK</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Việc tạo ra mô tả hình ảnh là một yêu cầu phổ biến trong các ứng dụng thuộc nhiều ngành nghề khác nhau. Một ví dụ điển hình là việc gắn thẻ hình ảnh với siêu dữ liệu mô tả để cải thiện khả năng tìm kiếm trong kho lưu trữ nội dung của tổ chức. Các nền tảng thương mại điện tử cũng sử dụng mô tả hình ảnh tự động tạo ra để cung cấp cho khách hàng thêm thông tin chi tiết về sản phẩm. Ngoài ra, chú thích hình ảnh mô tả còn giúp tăng cường khả năng tiếp cận cho người dùng khiếm thị.</p> <p>Với những tiến bộ trong lĩnh vực <strong>trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới</strong> và các mô hình đa phương thức, việc tạo ra mô tả hình ảnh giờ đây đã trở nên đơn giản hơn. <strong>Amazon Bedrock</strong> cung cấp quyền truy cập vào <strong>họ mô hình Claude 3 của Anthropic</strong>, tích hợp các khả năng thị giác máy tính mới, cho phép Claude của Anthropic hiểu và phân tích hình ảnh. Điều này mở ra những khả năng mới cho tương tác đa phương thức. Tuy nhiên, việc xây dựng một ứng dụng trọn gói thường yêu cầu cơ sở hạ tầng đáng kể và làm chậm quá trình phát triển.</p> <p><strong>Kết hợp sức mạnh của Generative AI CDK Constructs và Amazon Bedrock</strong></p> <p><strong>Generative AI CDK Constructs</strong> kết hợp với Amazon Bedrock mang đến một sự kết hợp mạnh mẽ để đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng. Sự tích hợp này cung cấp các mẫu cơ sở hạ tầng và API có thể tái sử dụng, cho phép truy cập liền mạch vào các mô hình nền tảng (FM) tiên tiến từ Amazon và các công ty khởi nghiệp hàng đầu. <strong>Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý đầy đủ</strong>, cung cấp sự lựa chọn các FM hiệu năng cao từ các công ty AI hàng đầu như AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI và Amazon thông qua một API duy nhất, cùng với một loạt các khả năng để xây dựng ứng dụng AI thế hệ mới với tính bảo mật, quyền riêng tư và AI có trách nhiệm. Generative AI CDK Constructs có thể đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng bằng cách cung cấp các mẫu cơ sở hạ tầng có thể tái sử dụng, cho phép bạn tập trung thời gian và công sức vào các khía cạnh độc đáo của ứng dụng.</p> <p>Bài viết này sẽ đi sâu vào quá trình xây dựng và triển khai một ứng dụng mẫu có khả năng tạo ra mô tả đa ngôn ngữ cho nhiều hình ảnh với giao diện người dùng (UI) <strong>Streamlit</strong>, <strong>AWS Lambda</strong> được hỗ trợ bởi <strong>Amazon Bedrock SDK</strong>, và <strong>AWS AppSync</strong> được điều khiển bởi <strong>Generative AI CDK Constructs</strong> mã nguồn mở.</p> <p><strong>Mô hình đa phương thức</strong></p> <p>Hệ thống AI đa phương thức là một loại AI tiên tiến có thể xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều phương thức cùng một lúc, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Không giống như các mô hình AI truyền thống được đào tạo trên một loại dữ liệu duy nhất, AI đa phương thức tích hợp các nguồn dữ liệu đa dạng để phát triển sự hiểu biết toàn diện hơn về thông tin phức tạp.</p> <p><strong>Claude 3 của Anthropic trên Amazon Bedrock là một mô hình đa phương thức hàng đầu với khả năng thị giác máy tính để phân tích hình ảnh và tạo ra đầu ra văn bản mô tả.</strong> Claude 3 của Anthropic rất giỏi trong việc diễn giải các tài sản trực quan phức tạp như biểu đồ, đồ thị, sơ đồ, báo cáo, và hơn thế nữa. Mô hình kết hợp thị giác máy tính với xử lý ngôn ngữ để cung cấp các bản tóm tắt văn bản sắc thái về thông tin chính được trích xuất từ hình ảnh. Điều này cho phép Claude 3 của Anthropic phát triển sự hiểu biết sâu hơn về dữ liệu trực quan so với AI một phương thức truyền thống.</p> <p>Vào tháng 3 năm 2024, <strong>Amazon Bedrock đã cung cấp quyền truy cập vào họ mô hình Claude 3 của Anthropic</strong>. Ba mô hình trong họ này bao gồm Claude 3 Haiku (mô hình nhanh nhất và nhỏ gọn nhất cho khả năng phản hồi gần như tức thì), Claude 3 Sonnet (mô hình cân bằng lý tưởng giữa kỹ năng và tốc độ), và Claude 3 Opus (phiên bản thông minh nhất cho hiệu suất hàng đầu trong các tác vụ phức tạp). Vào tháng 6 năm 2024, <strong>Amazon Bedrock đã thông báo hỗ trợ cho Claude 3.5 của Anthropic</strong>. Ứng dụng mẫu trong bài viết này hỗ trợ Claude 3.5 Sonnet và cả ba mô hình Claude 3.</p> <p><strong>Generative AI CDK Constructs</strong></p> <p>Generative AI CDK Constructs, một phần mở rộng của <strong>AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)</strong>, là một khung phát triển mã nguồn mở để định nghĩa cơ sở hạ tầng đám mây dưới dạng mã (IaC) và triển khai nó thông qua <strong>AWS CloudFormation</strong>.</p> <p>Các <strong>Construct</strong> là các khối xây dựng cơ bản của ứng dụng AWS CDK. Thư viện AWS Construct phân loại các construct thành ba cấp độ: Cấp độ 1 (construct cấp thấp nhất không có trừu tượng hóa), Cấp độ 2 (ánh xạ trực tiếp đến các tài nguyên AWS CloudFormation đơn lẻ), và Cấp độ 3 (các mẫu có mức trừu tượng hóa cao nhất).</p> <p>Thư viện Generative AI CDK Constructs cung cấp các khối xây dựng mô-đun để tích hợp liền mạch các dịch vụ và tài nguyên AWS vào các giải pháp sử dụng khả năng AI thế hệ mới. Bằng cách sử dụng Amazon Bedrock để truy cập FM và kết hợp với các dịch vụ AWS không máy chủ như Lambda và AWS AppSync, các construct AWS CDK này đơn giản hóa quá trình lắp ráp cơ sở hạ tầng đám mây cho AI thế hệ mới. Bạn có thể cấu hình và triển khai các giải pháp một cách nhanh chóng để tạo nội dung bằng cách sử dụng các trừu tượng hóa trực quan. Cách tiếp cận này giúp tăng năng suất và giảm thời gian đưa ra thị trường cho việc cung cấp các ứng dụng sáng tạo được hỗ trợ bởi những tiến bộ mới nhất trong AI thế hệ mới trên AWS Cloud.</p> <p><strong>Tổng quan về giải pháp</strong></p> <p>Ứng dụng mẫu trong bài viết này sử dụng <strong>construct <code>aws-summarization-appsync-stepfn</code></strong> từ thư viện Generative AI CDK Constructs. Construct <code>aws-summarization-appsync-stepfn</code> cung cấp một kiến trúc không máy chủ sử dụng AWS AppSync, <strong>AWS Step Functions</strong> và <strong>Amazon EventBridge</strong> để cung cấp dịch vụ tóm tắt hình ảnh không đồng bộ. Construct này cung cấp một giải pháp có khả năng mở rộng và dựa trên sự kiện để xử lý và tạo mô tả cho tài sản hình ảnh.</p> <p><strong>AWS AppSync đóng vai trò là điểm nhập cảnh</strong>, hiển thị API GraphQL cho phép khách hàng khởi tạo yêu cầu tóm tắt và mô tả hình ảnh. API sử dụng các đột biến đăng ký, cho phép chạy không đồng bộ các yêu cầu. Sự tách rời này thúc đẩy các thực tiễn tốt nhất cho các hệ thống dựa trên sự kiện, kết hợp lỏng lẻo.</p> <p><strong>EventBridge đóng vai trò là bus sự kiện</strong>, tạo điều kiện cho việc giao tiếp giữa AWS AppSync và Step Functions. Khi khách hàng gửi yêu cầu thông qua API GraphQL, một sự kiện sẽ được phát ra đến EventBridge, kích hoạt một lần chạy của luồng công việc Step Functions.</p> <p><strong>Step Functions dàn dựng việc chạy của ba hàm Lambda</strong>, mỗi hàm chịu trách nhiệm cho một tác vụ cụ thể trong quá trình tóm tắt hình ảnh:</p> <ul> <li><strong>Bộ xác thực đầu vào:</strong> Hàm Lambda này thực hiện xác thực đầu vào, đảm bảo rằng các yêu cầu được cung cấp tuân thủ định dạng mong đợi. Nó cũng xử lý việc tải lên các tài sản hình ảnh đầu vào lên <strong>xô Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)</strong> được chỉ định cho các tài sản thô.</li> <li><strong>Bộ đọc tài liệu:</strong> Hàm Lambda này truy xuất các tài sản hình ảnh thô từ xô tài sản đầu vào, thực hiện <strong>kiểm tra điều tiết hình ảnh</strong> bằng <strong>Amazon Rekognition</strong>, và tải lên các tài sản đã xử lý lên một xô S3 được chỉ định cho các tệp đã được chuyển đổi. Sự tách biệt giữa các tài sản thô và đã xử lý tạo điều kiện cho việc kiểm toán và quản lý phiên bản.</li> <li><strong>Tạo tóm tắt:</strong> Hàm Lambda này tạo ra một bản tóm tắt văn bản hoặc mô tả cho các tài sản hình ảnh đã được xử lý, sử dụng các mô hình học máy (ML) hoặc các kỹ thuật phân tích hình ảnh khác.</li> </ul> <p>Bộ dàn dựng luồng công việc Step Functions sử dụng <strong>trạng thái Map</strong>, cho phép chạy song song nhiều tài sản hình ảnh. Khả năng xử lý đồng thời này cung cấp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và giảm thiểu độ trễ, mang đến một giải pháp tóm tắt hình ảnh có khả năng mở rộng và hiệu quả cao.</p> <p><strong>Amazon Cognito xử lý xác thực và ủy quyền người dùng</strong>, cung cấp quản lý truy cập bảo mật và dịch vụ nhận dạng cho người dùng của ứng dụng. Điều này đảm bảo rằng chỉ những người dùng đã được xác thực và ủy quyền mới có thể truy cập và tương tác với dịch vụ tóm tắt hình ảnh. Giải pháp tích hợp các tính năng khả năng quan sát thông qua tích hợp với <strong>Amazon CloudWatch</strong> và <strong>AWS X-Ray</strong>.</p> <p>Giao diện người dùng (UI) cho ứng dụng được triển khai bằng cách sử dụng khung mã nguồn mở <strong>Streamlit</strong>, cung cấp trải nghiệm hiện đại và phản hồi nhanh cho việc tương tác với dịch vụ tóm tắt hình ảnh. Bạn có thể truy cập mã nguồn của dự án trong kho lưu trữ <strong>GitHub công khai</strong>.</p> <p><strong>Kiến trúc và luồng công việc</strong></p> <p>Hình sau đây hiển thị kiến trúc để cung cấp trường hợp sử dụng này:</p> <p>[Hình minh họa kiến trúc]</p> <p>Luồng công việc để tạo mô tả hình ảnh bao gồm các bước sau:</p> <ol> <li>Người dùng tải lên hình ảnh đầu vào vào một xô S3 được chỉ định cho tài sản đầu vào.</li> <li>Việc tải lên kích hoạt API đột biến tóm tắt hình ảnh được hiển thị bởi AWS AppSync. Điều này sẽ khởi tạo luồng công việc không máy chủ.</li> <li>AWS AppSync xuất bản một sự kiện đến EventBridge để kích hoạt bước tiếp theo trong luồng công việc.</li> <li>EventBridge định tuyến sự kiện đến một máy trạng thái Step Functions.</li> <li>Máy trạng thái Step Functions gọi một hàm Lambda xác thực các tham số yêu cầu đầu vào.</li> <li>Sau khi xác thực thành công, máy trạng thái Step Functions gọi một hàm Lambda bộ đọc tài liệu. Hàm này chạy kiểm tra điều tiết hình ảnh bằng Amazon Rekognition. Nếu không phát hiện nội dung không an toàn hoặc rõ ràng, nó sẽ đẩy hình ảnh vào một xô tài sản đã chuyển đổi S3.</li> <li>Một hàm Lambda tạo tóm tắt được gọi, hàm này đọc hình ảnh đã được chuyển đổi. Nó sử dụng thư viện Amazon Bedrock để gọi mô hình Anthropic’s Claude 3 Sonnet, chuyển các byte hình ảnh làm đầu vào.</li> <li>Anthropic’s Claude 3 Sonnet tạo ra một mô tả văn bản cho hình ảnh đầu vào.</li> <li>Bộ tạo tóm tắt xuất bản mô tả được tạo ra thông qua đăng ký AWS AppSync. Ứng dụng UI Streamlit lắng nghe các sự kiện từ đăng ký này và hiển thị mô tả được tạo ra cho người dùng sau khi nhận được.</li> </ol> <p>Hình minh họa luồng công việc của máy trạng thái Step Functions:</p> <p>[Hình minh họa luồng công việc Step Functions]</p> <p><strong>Điều kiện tiên quyết</strong></p> <p>Để triển khai giải pháp này, bạn cần đáp ứng các điều kiện tiên quyết sau:</p> <ul> <li>Tài khoản AWS</li> <li>AWS Command Line Interface (AWS CLI) được cài đặt và cấu hình thông tin đăng nhập của bạn:</li> </ul> <pre><code class="bash language-bash">aws configure --profile [your-profile] AWS Access Key ID [None]: xxxxxx AWS Secret Access Key [None]:yyyyyyyyyy Default region name [None]: us-east-1 Default output format [None]: json </code></pre> <ul> <li>Node.js phiên bản v18.12.1</li> <li>Python phiên bản 3.9 trở lên</li> <li>AWS CDK phiên bản 2.68.0</li> <li>jq phiên bản jq-1.6</li> <li>Docker desktop được cài đặt</li> </ul> <p><strong>Xây dựng và triển khai giải pháp</strong></p> <p>Thực hiện các bước sau để thiết lập giải pháp:</p> <ol> <li>Clone kho lưu trữ GitHub:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">git clone https://github.com/aws-samples/generative-ai-cdk-constructs-samples.git </code></pre> <ol start="2"> <li>Chuyển đến thư mục giải pháp mẫu:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">cd samples/image-description </code></pre> <ol start="3"> <li>Cập nhật biến <code>stage</code> thành một giá trị duy nhất:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">cd lib const stage= &lt;Unique value&gt; </code></pre> <ol start="4"> <li>Cài đặt tất cả các phụ thuộc:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">npm install </code></pre> <ol start="5"> <li>Khởi tạo tài nguyên AWS CDK trên tài khoản AWS. Thay thế <code>ACCOUNT_ID</code> và <code>REGION</code> bằng giá trị của riêng bạn:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">cdk bootstrap aws://ACCOUNT_ID/REGION </code></pre> <ol start="6"> <li>Triển khai giải pháp:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">cdk deploy </code></pre> <p>Lệnh trên sẽ triển khai stack trong tài khoản của bạn. Việc triển khai sẽ mất khoảng 5 phút để hoàn tất.</p> <ol start="7"> <li>Cấu hình <code>client_app</code>:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">cd client_app python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt </code></pre> <ol start="8"> <li>Trong thư mục <code>/client_app</code>, tạo một tệp mới có tên <code>.env</code> với nội dung sau. Thay thế giá trị thuộc tính bằng giá trị lấy được từ đầu ra stack.</li> </ol> <pre><code class="python language-python">COGNITO_DOMAIN="&lt;ImageDescriptionStack.CognitoDomain&gt;" REGION="&lt;ImageDescriptionStack.Region&gt;" USER_POOL_ID="&lt;ImageDescriptionStack.UserPoolId&gt;" CLIENT_ID="&lt;ImageDescriptionStack.ClientId&gt;" CLIENT_SECRET="COGNITO_CLIENT_SECRET" IDENTITY_POOL_ID="&lt;ImageDescriptionStack.IdentityPoolId&gt;" APP_URI="http://localhost:8501/" AUTHENTICATED_ROLE_ARN="&lt;ImageDescriptionStack.AuthenticatedRoleArn&gt;" GRAPHQL_ENDPOINT = "&lt;ImageDescriptionStack.GraphQLEndpoint&gt;" S3_INPUT_BUCKET = "&lt;ImageDescriptionStack.InputsAssetsBucket&gt;" S3_PROCESSED_BUCKET = "&lt;ImageDescriptionStack.processedAssetsBucket&gt;" </code></pre> <p><code>COGNITO_CLIENT_SECRET</code> là một giá trị bí mật có thể được lấy từ bảng điều khiển Amazon Cognito. Điều hướng đến nhóm người dùng được tạo bởi stack. Trong <strong>Tích hợp ứng dụng</strong>, điều hướng đến <strong>Ứng dụng khách và phân tích</strong>, và chọn <strong>Tên ứng dụng khách</strong>. Trong <strong>Thông tin ứng dụng khách</strong>, chọn <strong>Hiển thị bí mật khách hàng</strong> và sao chép giá trị của bí mật khách hàng.</p> <ol start="9"> <li>Chạy <code>client_app</code>:</li> </ol> <pre><code class="bash language-bash">streamlit run Home.py </code></pre> <p>Khi ứng dụng khách đang hoạt động, nó sẽ mở cổng trình duyệt 8501 (http://localhost:8501/Home).</p> <p><strong>Kiểm thử giải pháp</strong></p> <p>Để kiểm thử giải pháp, chúng ta tải lên một số hình ảnh mẫu và tạo ra các mô tả trong các ứng dụng khác nhau. Thực hiện các bước sau:</p> <ol> <li>Trong UI Streamlit, chọn <strong>Đăng nhập</strong> và đăng ký người dùng lần đầu tiên. [Hình minh họa trang đăng nhập]</li> <li>Sau khi người dùng được đăng ký và đăng nhập, chọn <strong>Mô tả hình ảnh</strong> trong ngăn điều hướng. [Hình minh họa trang chủ]</li> <li>Tải lên nhiều hình ảnh và chọn cấu hình mô hình ưa thích (Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet hoặc Anthropic’s Claude 3), sau đó chọn <strong>Gửi</strong>. [Hình minh họa trang tải lên hình ảnh] Hình ảnh được tải lên và mô tả được tạo ra sẽ được hiển thị trong ngăn giữa.</li> <li>Đặt ngôn ngữ thành tiếng Pháp trong ngăn bên trái và tải lên một hình ảnh mới, sau đó chọn <strong>Gửi</strong>. [Hình minh họa trang hiển thị mô tả bằng tiếng Pháp] Mô tả hình ảnh được tạo ra bằng tiếng Pháp.</li> </ol> <p><strong>Dọn dẹp</strong></p> <p>Để tránh phát sinh phí không mong muốn, hãy xóa các tài nguyên bạn đã tạo:</p> <ol> <li>Xóa tất cả dữ liệu khỏi các xô S3.</li> <li>Chạy <code>CDK destroy</code>.</li> <li>Xóa các xô S3.</li> </ol> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Bài viết này đã thảo luận về cách tích hợp Amazon Bedrock với Generative AI CDK Constructs. Giải pháp này cho phép phát triển và triển khai nhanh chóng cơ sở hạ tầng đám mây được điều chỉnh cho ứng dụng mô tả hình ảnh bằng cách sử dụng sức mạnh của AI thế hệ mới, đặc biệt là Claude 3 của Anthropic. Generative AI CDK Constructs trừu tượng hóa các phức tạp của cơ sở hạ tầng, do đó giúp đẩy nhanh tiến độ phát triển.</p> <p>Thư viện Generative AI CDK Constructs cung cấp một bộ construct toàn diện, trao quyền cho các nhà phát triển để tăng cường và nâng cao khả năng AI thế hệ mới trong ứng dụng của họ, mở ra vô vàn khả năng cho sự đổi mới. </p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Xây dựng ứng dụng mô tả hình ảnh AI thế hệ mới với Claude 3.5 Sonnet của Anthropic trên Amazon Bedrock và AWS CDK

Xây dựng ứng dụng mô tả hình ảnh AI thế hệ mới với Claude 3.5 Sonnet của Anthropic trên Amazon Bedrock và AWS CDK Giới thiệu Việc tạo ra m...

Read more »

Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise

<h2 id="section-0">Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise</h2> <p><strong>Eurotech, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo kết nối vạn vật (AIoT) tại biên (Edge AIoT), vừa công bố ra mắt dòng server trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ các mô hình AI thế hệ mới, bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).</strong> Dòng sản phẩm này cho phép các tổ chức tận dụng tối đa những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực AI, nâng cao năng suất và xây dựng các cơ sở dữ liệu tri thức nội bộ an toàn.</p> <p><strong>Giải pháp an toàn và hiệu quả về chi phí:</strong></p> <p>Bằng cách lưu trữ dữ liệu nhạy cảm trong cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp, các server này mang lại tính bảo mật cao và tiết kiệm đáng kể chi phí so với các giải pháp dựa trên đám mây. Đồng thời, chúng cung cấp tính linh hoạt để tinh chỉnh các mô hình AI theo từng lĩnh vực, cho phép doanh nghiệp điều chỉnh các mô hình AI phù hợp với nhu cầu của mình và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.</p> <p><strong>Dòng sản phẩm đa dạng, đáp ứng mọi nhu cầu:</strong></p> <p><strong>Dòng sản phẩm của Eurotech bao gồm các cấp độ từ Entry đến Ultimate, đáp ứng các yêu cầu AI đa dạng – từ việc triển khai các mô hình được đào tạo sẵn cho đến thực hiện đào tạo và tinh chỉnh LLM chuyên sâu.</strong> Các server này được trang bị đầy đủ các tính năng tính toán tăng tốc của NVIDIA để cung cấp hiệu năng xử lý mạnh mẽ, hỗ trợ các doanh nghiệp giải quyết các khối lượng công việc AI khắt khe nhất trên nhiều trường hợp sử dụng.</p> <p><strong>Tích hợp hoàn hảo với NVIDIA AI Enterprise:</strong></p> <p><strong>Hoàn toàn tương thích với nền tảng NVIDIA AI Enterprise, các server AI thế hệ mới của Eurotech tích hợp liền mạch với NVIDIA NIM và các dịch vụ vi mô NVIDIA Metropolis.</strong> Các tích hợp này cho phép tối ưu hóa khả năng suy luận cho một loạt các mô hình AI phổ biến từ NVIDIA và hệ sinh thái đối tác, hỗ trợ việc phát triển chatbot thông minh, trợ lý ảo nâng cao hoặc các tác nhân AI trực quan.</p> <p><strong>Ứng dụng thực tiễn: Copilot dựa trên LLM mã nguồn mở:</strong></p> <p><strong>Để minh họa các ứng dụng thực tế của nền tảng này, Eurotech đã cung cấp một tác nhân LLM mã nguồn mở hoạt động như một copilot</strong>, nâng cao việc sử dụng cơ sở dữ liệu kiến thức nội bộ bằng cách tận dụng khả năng tạo ra dữ liệu dựa trên truy xuất (RAG). Công cụ này tận dụng NVIDIA AI Enterprise, bao gồm NVIDIA NIM cho AI thế hệ mới, và các khung mã nguồn mở như Llama Index để biến đổi các bản mô tả sản phẩm, hướng dẫn sử dụng và tài liệu nội bộ thành một người hướng dẫn thông minh cho việc đào tạo nhân viên và giải đáp thắc mắc của khách hàng.</p> <p>Các công ty quan tâm đến việc trải nghiệm copilot hoặc nhân rộng thử nghiệm này trong các sáng kiến AI của riêng mình có thể truy cập mã nguồn trên trang Gen AI của Eurotech.</p> <p><strong>Về Eurotech:</strong></p> <p>Eurotech (ETH.IM) là một công ty đa quốc gia thiết kế, phát triển và cung cấp các giải pháp Máy tính Biên và Internet vạn vật (IoT) – hoàn chỉnh với dịch vụ, phần mềm và phần cứng – cho các nhà tích hợp hệ thống và doanh nghiệp. Bằng cách áp dụng các giải pháp của Eurotech, khách hàng có quyền truy cập vào các khối xây dựng IoT và nền tảng phần mềm, Cổng Biên để cho phép giám sát tài sản và Máy tính Biên Hiệu suất Cao (HPEC) được tạo ra cho các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI). Để cung cấp các giải pháp ngày càng toàn diện, Eurotech đã hợp tác với các công ty hàng đầu trong lĩnh vực hoạt động của họ, với mục tiêu tạo ra các giải pháp "tốt nhất trong lớp" cho Internet vạn vật Công nghiệp.</p> <p><strong>Tóm lại, Eurotech đã ra mắt một dòng sản phẩm server AI tiên tiến, tích hợp sức mạnh của NVIDIA AI Enterprise, mang lại giải pháp an toàn, hiệu quả về chi phí và khả năng tùy biến cao cho các doanh nghiệp triển khai và tối ưu hóa các ứng dụng AI thế hệ mới.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise

Eurotech Ra Mắt Dòng Server Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới Được Cung Cấp Sức Mạnh Bởi NVIDIA AI Enterprise Eurotech, một công ty hàng đầu tron...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức</h2> <p><strong>Nghiên cứu mới của Đại học Stockholm đã làm sáng tỏ những tiềm năng và thách thức của việc ứng dụng chatbot AI trong giáo dục đại học, kêu gọi sự thận trọng trước những quan điểm quá lạc quan hoặc bi quan, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về các phương pháp nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ hơn về tác động thực sự của chatbot AI đối với việc giảng dạy và học tập trong môi trường lớp học.</strong></p> <p><strong>Tổng quan về nghiên cứu:</strong></p> <p>Nghiên cứu tập trung vào lĩnh vực mới nổi của chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục đại học, đặc biệt là các nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện kể từ khi Chat GPT ra đời. Đánh giá bao gồm 23 bài báo nghiên cứu được xuất bản từ tháng 12 năm 2022 đến tháng 12 năm 2023, khám phá việc sử dụng chatbot AI trong các môi trường giáo dục đại học.</p> <p>Phương pháp tiếp cận của nghiên cứu bao gồm ba hướng chính:</p> <ol> <li>Đánh giá tình hình hiện tại của lĩnh vực chatbot AI trong giáo dục đại học.</li> <li>Phân tích các lý thuyết học tập được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm.</li> <li>Nghiên cứu kỹ lưỡng các diễn ngôn về AI trong giáo dục đại học, định hình các công trình nghiên cứu thực nghiệm mới nhất về chatbot AI.</li> </ol> <p><strong>Kết quả nghiên cứu:</strong></p> <p><strong>Khoảng trống và kỳ vọng cường điệu:</strong></p> <p>Nhiều nghiên cứu được xem xét không sử dụng các lý thuyết học tập đã được thiết lập để phân tích chatbot AI, cho thấy một khoảng trống trong cách hiểu các công cụ này từ góc độ học tập. Điều này cho thấy rằng các công trình nghiên cứu thực nghiệm hiện tại vẫn chưa cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế học tập mà chatbot có thể hỗ trợ. </p> <p>Nghiên cứu cũng chỉ ra xu hướng sử dụng ngôn ngữ cường điệu trong tài liệu, cả theo hướng bi quan và lạc quan, với một số tuyên bố về tiềm năng của chatbot AI không được hỗ trợ bởi bằng chứng thực nghiệm.</p> <p><strong>Thiếu khung tham chiếu nhất quán:</strong></p> <p>Nghiên cứu cho thấy rằng mặc dù chatbot AI đang được khám phá trong nhiều ngành học khác nhau, nhưng vẫn chưa có một khung tham chiếu nhất quán nào để hiểu tác động của chúng đối với giáo dục. Các nghiên cứu sao chép cần thiết để xác định cách học sinh tương tác với chatbot và cách tương tác đó có thể ảnh hưởng đến việc học của họ. Giáo viên tỏ ra hoài nghi về giá trị mà chatbot AI mang lại cho việc giảng dạy và thực hành học tập.</p> <p><strong>Tác giả nghiên cứu:</strong></p> <ul> <li>Cormac McGrath, Phó Giáo sư, Khoa Giáo dục, Đại học Stockholm.</li> <li>Alexandra Farazouli, Nghiên cứu sinh Tiến sĩ, Khoa Giáo dục, Đại học Stockholm.</li> <li>Teresa Cerratto-Pargman, Giáo sư Tương tác Người-máy, Khoa Khoa học Máy tính và Hệ thống, Đại học Stockholm.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Nghiên cứu này là một bước quan trọng trong việc củng cố kiến thức về AI trong giáo dục, đặc biệt là chatbot AI. Nó nhấn mạnh sự cần thiết phải tiếp tục nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ hơn về tiềm năng và thách thức của chatbot AI trong giáo dục đại học. Việc thúc đẩy các nghiên cứu thực nghiệm dựa trên lý thuyết học tập, xây dựng khung tham chiếu nhất quán, và giải quyết những hoài nghi của giáo viên sẽ góp phần đưa chatbot AI vào ứng dụng hiệu quả trong việc nâng cao chất lượng giáo dục.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chatbot trong Giáo dục Đại học: Cơ hội và Thách thức Nghiên cứu mới của Đại học Stockholm đã làm sáng tỏ những tiề...

Read more »

Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu

<h2 id="section-0">Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu</h2> <p><strong>Mở đầu:</strong></p> <p>Trong cuộc đua phát triển công nghệ, các ông lớn trong lĩnh vực công nghệ đang tập trung vào việc tạo ra những trợ lý ảo AI (trí tuệ nhân tạo) tiên tiến, đa ngôn ngữ để thúc đẩy thương mại điện tử xuyên biên giới. Sự phát triển này hứa hẹn sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong cách thức các doanh nghiệp tương tác với khách hàng quốc tế, xóa nhòa rào cản ngôn ngữ và mở ra cơ hội phát triển thị trường mới.</p> <p><strong>Tiềm năng của Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ trong Thương Mại Toàn Cầu:</strong></p> <p>Việc ra mắt ứng dụng di động và hỗ trợ đa ngôn ngữ của trợ lý ảo Gemini của Google tại Ấn Độ là một ví dụ điển hình cho xu hướng này. Với khả năng giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ, trợ lý ảo AI có thể giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB), dễ dàng kết nối với khách hàng trên toàn cầu. </p> <p>Theo Tim Peters, Giám đốc Tiếp thị của Enghouse Systems, trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ mang đến tiềm năng to lớn cho các SMB muốn mở rộng ra thị trường quốc tế. Việc cung cấp dịch vụ phiên dịch chính xác, tức thời giúp các doanh nghiệp vượt qua rào cản ngôn ngữ, từ đó dễ dàng tiếp cận và phục vụ khách hàng trên toàn cầu.</p> <p><strong>Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Ngôn Ngữ:</strong></p> <p>Bên cạnh Gemini, nhiều dự án phát triển trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ khác đang được triển khai. Dự án OpenBuddy, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Falcon và LLaMA, cung cấp một loạt các trợ lý AI đa năng với khả năng giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Trung và nhiều ngôn ngữ châu Âu và châu Á. Dự án này còn chú trọng đến khả năng hoạt động ngoại tuyến và trên thiết bị, và được cung cấp miễn phí trên các nền tảng AI phổ biến như HuggingFace và ModelScope.</p> <p>Cohere cũng đã giới thiệu Aya 23, một bộ LLM đa ngôn ngữ mới có sẵn trong 23 ngôn ngữ. Được phát triển bởi bộ phận phi lợi nhuận Cohere for AI, Aya 23 có hai phiên bản 8 tỷ và 35 tỷ tham số, được thiết kế để thúc đẩy sự phát triển của AI bằng cách hỗ trợ các ngôn ngữ và cộng đồng đa dạng. </p> <p>Các mô hình này vượt trội hơn so với các mô hình khác trong các nhiệm vụ như tóm tắt và dịch thuật, đồng thời dễ dàng truy cập hơn cho các nhà phát triển nhờ vào các trọng số mở. Aya 23 thể hiện sự chuyển dịch hướng tới tính bao hàm trong AI đa ngôn ngữ, cung cấp hỗ trợ ngôn ngữ rộng hơn và hiệu suất tốt hơn trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.</p> <p><strong>Thách Thức và Cần Thiết Phải Kết Hợp Con Người:</strong></p> <p>Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, các chuyên gia cũng lưu ý đến những hạn chế của AI trong việc xử lý các giao tiếp tinh tế và mang tính văn hóa. Tim Peters cho rằng, AI có thể hữu ích trong các cuộc trò chuyện thông thường, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc xử lý các thương lượng kinh doanh nhạy cảm hoặc tương tác dịch vụ khách hàng phức tạp. Để đảm bảo tính chính xác và nhạy bén về văn hóa, các doanh nghiệp nên cân nhắc việc kết hợp các dịch giả hoặc nhân viên chăm sóc khách hàng vào các cuộc trao đổi quan trọng.</p> <p>Philip Alves, người sáng lập và CEO của DevSquad, cũng chia sẻ những lo ngại tương tự. Ông nhấn mạnh mối quan tâm lớn nhất là khả năng AI chưa thể nắm bắt đầy đủ các sắc thái và ngữ cảnh văn hóa. Sự hiểu lầm trong các ngữ cảnh này có thể dẫn đến sự hiểu lầm hoặc thậm chí làm hỏng mối quan hệ kinh doanh. Điều này cho thấy sự cần thiết phải phát triển các chiến lược kết hợp hiệu quả của AI với chuyên môn của con người, đặc biệt trong các tình huống quan trọng.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ đang là xu hướng phát triển mới trong lĩnh vực thương mại điện tử, hứa hẹn sẽ phá vỡ rào cản ngôn ngữ và mở ra cơ hội phát triển thị trường mới cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, để đạt được thành công trong thương mại điện tử toàn cầu, các doanh nghiệp cần kết hợp hiệu quả của AI với chuyên môn của con người, đặc biệt trong các tương tác phức tạp và nhạy cảm.</p> <p><strong>Tương lai của thị trường lao động:</strong></p> <p>Sự phát triển của công nghệ này cũng đặt ra câu hỏi về tác động đến thị trường lao động. Philip Alves cho rằng, thay vì thay thế hoàn toàn, AI sẽ dẫn đến sự dịch chuyển trong các vai trò công việc. Trợ lý ảo AI có thể xử lý các yêu cầu và giao dịch thông thường, nhưng nhu cầu đối với các dịch giả và nhân viên chăm sóc khách hàng, đặc biệt trong các tương tác phức tạp, sẽ vẫn còn. </p> <p>Tim Peters bổ sung rằng, sẽ có nhu cầu cao hơn đối với các vai trò có kỹ năng cao hơn, liên quan đến việc đào tạo, quản lý và tinh chỉnh các hệ thống AI. Điều này mở ra những cơ hội nghề nghiệp mới trong lực lượng lao động được hỗ trợ bởi AI.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu

Các Công Ty Công Nghệ Đang Phát Triển Trợ Lý Ảo AI Đa Ngôn Ngữ Để Xây Dựng Cầu Nối Thương Mại Điện Tử Toàn Cầu Mở đầu: Trong cuộc đua phát...

Read more »

Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp

<h2 id="section-0">Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp</h2> <p><strong>Tương lai của chatbot đang được định hình bởi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), mang đến những giải pháp hiệu quả và cá nhân hóa cho tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng.</strong> Tuy nhiên, huấn luyện một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý các tình huống dịch vụ phức tạp vẫn còn là một thách thức lớn. Khả năng hiểu và giải quyết các vấn đề khó khăn của công nghệ này có thể tạo ra sự khác biệt giữa một khách hàng hài lòng và một trải nghiệm thất vọng.</p> <p>Theo một cuộc khảo sát của Capterra, một công ty tư vấn thị trường trực tuyến, 70% người tiêu dùng tin rằng dịch vụ chăm sóc khách hàng (SAC) đã được cải thiện trong những năm gần đây. Sự tích hợp và phát triển của AI trong các tổ chức đã thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng thông qua các công cụ hệ thống dịch vụ khách hàng và nền tảng AI đàm thoại.</p> <p><strong>Những lợi ích mà các công cụ này mang lại, như khả năng hoạt động 24/7, không bị giới hạn bởi ngôn ngữ, khả năng đa kênh và duy trì ngữ cảnh của các cuộc trò chuyện trước đó, chính là những điểm khác biệt của chúng trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng.</strong></p> <p>Hình ảnh ban đầu về chatbot chỉ đơn thuần là một giải pháp tiết kiệm chi phí đang dần thay đổi. Khả năng công nghệ đã phát triển đáng kể, cho phép tạo ra trải nghiệm người dùng thỏa mãn hơn, đặc biệt là với khía cạnh nhân văn hóa trong tương tác dịch vụ. Nhờ GenAI, chatbot có thể hiểu được ngữ cảnh và sắc thái của các cuộc trò chuyện, từ đó cung cấp sự hỗ trợ gần gũi hơn với con người, loại bỏ hình ảnh "máy móc" để tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và thỏa mãn hơn.</p> <p><strong>Một lợi thế khác của loại hình dịch vụ này là GenAI cho phép tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, giải phóng nhân viên để tập trung vào các tương tác phức tạp và có giá trị cao hơn, từ đó tăng hiệu quả và giảm chi phí hoạt động.</strong></p> <p>Ngày nay, không khó để tìm thấy các công ty cho phép công cụ giải quyết 100% một số cuộc trò chuyện hoặc khiếu nại không quan trọng.</p> <p>Tuy nhiên, để những lợi ích này được thực hiện, các công ty cần phải xem xét việc huấn luyện chuyên sâu cho các công cụ. GenAI có thể được kết hợp với các luồng quyết định cổ điển và các mô hình xác định tiên tiến để tận dụng tối đa mỗi công nghệ trong các giải pháp độc đáo.</p> <p><strong>Việc cân bằng hiệu quả của chatbot với nhu cầu tương tác mang tính con người là rất quan trọng.</strong> Công cụ cần phải nhận biết khi nào khách hàng cần hỗ trợ thêm và chuyển tiếp cuộc trò chuyện cho nhân viên một cách mượt mà và hiệu quả.</p> <p>Trong quá trình này, cần lưu ý đến một số thách thức. Quản lý dữ liệu, tùy chỉnh và tích hợp với các hệ thống cũ bằng cách sử dụng API và giải pháp middleware mạnh mẽ để đảm bảo rằng chatbot có thể truy cập và sử dụng thông tin chính xác và cập nhật nhất.</p> <p><strong>Trong kỷ nguyên số, việc sử dụng các công cụ AI này đã không còn là một xu hướng mà đã trở thành một nhu cầu chiến lược đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn tối ưu hóa dịch vụ khách hàng.</strong> Trong bối cảnh này, kỳ vọng là theo thời gian, chatbot sẽ ngày càng tiên tiến hơn, có khả năng xử lý các tương tác phức tạp hơn, nhưng luôn có sự giám sát của con người để cung cấp những trải nghiệm ngày càng thỏa mãn và hiệu quả cho mỗi người dùng, đảm bảo không chỉ sự hài lòng của họ mà cả lòng trung thành và sự thành công của doanh nghiệp.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp

Chatbot: Cách huấn luyện AI cho các dịch vụ phức tạp Tương lai của chatbot đang được định hình bởi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), man...

Read more »

Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2 id="section-0">Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo</h2> <p>Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển chóng mặt, một thách thức mới đã nổi lên: "Những kẻ thì thầm với AI" đang thử thách ranh giới đạo đức của AI bằng cách thuyết phục các chatbot vốn ngoan ngoãn vi phạm chính các quy tắc của chúng.</p> <p>Được gọi là <strong>tiêm lệnh</strong> (prompt injection) hoặc "jailbreak" (phá vỡ chuồng), các phương thức khai thác này phơi bày những lỗ hổng trong hệ thống AI và làm dấy lên lo ngại về vấn đề an ninh. Gần đây, Microsoft đã gây xôn xao với kỹ thuật "<strong>Skeleton Key</strong>" - một quy trình đa bước được thiết kế để vượt qua các hàng rào đạo đức của AI. Tuy nhiên, phương pháp này không hoàn toàn mới mẻ như vẻ ngoài của nó.</p> <p>"Skeleton Key độc đáo ở chỗ nó yêu cầu nhiều lần tương tác với AI", Chenta Lee, Kiến trúc sư trưởng về Tình báo Đe dọa của IBM giải thích. "Trước đây, hầu hết các cuộc tấn công tiêm lệnh đều nhằm mục đích gây nhầm lẫn cho AI chỉ trong một lần thử. Skeleton Key thực hiện nhiều lần tấn công, điều này có thể làm tăng tỷ lệ thành công."</p> <h2 id="section-1">Nghệ thuật thao túng AI</h2> <p>Thế giới của jailbreak AI đa dạng và luôn biến đổi. Một số cuộc tấn công đơn giản đến đáng kinh ngạc, trong khi những cuộc tấn công khác lại phức tạp, đòi hỏi chuyên môn của các hacker tinh vi. Điểm chung của chúng là một mục tiêu: đẩy các trợ lý kỹ thuật số này vượt quá giới hạn lập trình của chúng.</p> <p>Các phương thức khai thác này tận dụng bản chất của các mô hình ngôn ngữ. Chatbot AI được đào tạo để hữu ích và hiểu ngữ cảnh. Những kẻ jailbreak tạo ra các tình huống mà AI tin rằng việc bỏ qua các nguyên tắc đạo đức thông thường là phù hợp.</p> <p>Mặc dù các cuộc tấn công đa bước như Skeleton Key thu hút sự chú ý của công chúng, Lee lập luận rằng các kỹ thuật tấn công một lần vẫn là mối quan ngại cấp bách hơn. "Dễ dàng hơn để sử dụng một lần tấn công để khai thác một mô hình ngôn ngữ lớn", ông lưu ý. "Hãy tưởng tượng việc chèn một lệnh tiêm vào sơ yếu lý lịch của bạn để gây nhầm lẫn cho hệ thống tuyển dụng dựa trên AI. Đó là một cuộc tấn công một lần mà không có cơ hội tương tác nhiều lần."</p> <p>Theo các chuyên gia an ninh mạng, hậu quả tiềm ẩn đáng báo động. "Các tác nhân độc hại có thể sử dụng Skeleton Key để vượt qua các biện pháp bảo vệ của AI và tạo ra nội dung độc hại, lan truyền thông tin sai lệch hoặc tự động hóa các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội quy mô lớn", Stephen Kowski, Field CTO tại SlashNext Email Security+, cảnh báo.</p> <p>Mặc dù nhiều cuộc tấn công này vẫn ở mức lý thuyết, nhưng các tác động trong thế giới thực đang bắt đầu xuất hiện. Lee đưa ra ví dụ về các nhà nghiên cứu đã thuyết phục chatbot AI của một công ty cung cấp giảm giá khổng lồ, không được phép. "Bạn có thể gây nhầm lẫn cho chatbot ảo của họ và nhận được một mức giá tốt. Đó có thể không phải là điều mà công ty mong muốn", ông nói.</p> <p>Trong nghiên cứu của mình, Lee đã phát triển các bản mẫu để chứng minh cách một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể bị "** thôi miên**" để tạo ra mã dễ bị tổn thương và độc hại, cũng như cách các cuộc trò chuyện âm thanh trực tiếp có thể bị *<em>chặn và làm sai lệch</em>* gần như trong thời gian thực.</p> <h2 id="section-2">Củng cố biên giới kỹ thuật số</h2> <p>Phòng thủ trước những cuộc tấn công này là một thử thách liên tục. Lee phác thảo hai phương pháp chính: cải thiện việc đào tạo AI và xây dựng tường lửa AI.</p> <p>"Chúng ta muốn cải thiện việc đào tạo để bản thân mô hình nhận ra, 'Ồ, có ai đó đang cố gắng tấn công tôi'", Lee giải thích. "Chúng ta cũng sẽ kiểm tra tất cả các truy vấn gửi đến mô hình ngôn ngữ và phát hiện các lệnh tiêm."</p> <p>Khi AI thế hệ mới (generative AI) ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày, việc hiểu rõ những lỗ hổng này không chỉ là mối quan tâm của các chuyên gia công nghệ. Điều ngày càng quan trọng đối với bất kỳ ai tương tác với hệ thống AI phải nhận thức được những điểm yếu tiềm ẩn của chúng.</p> <p>Lee so sánh với những ngày đầu của các cuộc tấn công tiêm SQL vào cơ sở dữ liệu. "Ngành công nghiệp đã mất 5-10 năm để khiến mọi người hiểu rằng khi viết một truy vấn SQL, bạn cần tham số hóa tất cả các đầu vào để miễn nhiễm với các cuộc tấn công tiêm", ông nói. "Đối với AI, chúng ta đang bắt đầu sử dụng mô hình ngôn ngữ ở khắp mọi nơi. Mọi người cần hiểu rằng bạn không thể chỉ đưa ra các hướng dẫn đơn giản cho AI vì điều đó sẽ khiến phần mềm của bạn dễ bị tổn thương."</p> <p>Việc phát hiện ra các phương thức jailbreak như Skeleton Key có thể làm giảm lòng tin của công chúng vào AI, tiềm ẩn làm chậm quá trình áp dụng các công nghệ AI có lợi. Theo Narayana Pappu, CEO của Zendata, sự minh bạch và xác minh độc lập là điều cần thiết để khôi phục lại niềm tin.</p> <p>"Các nhà phát triển AI và các tổ chức có thể đạt được sự cân bằng giữa việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, linh hoạt và đảm bảo các biện pháp bảo vệ vững chắc chống lại việc sử dụng sai mục đích", ông nói. "Họ có thể làm điều đó thông qua tính minh bạch hệ thống nội bộ, hiểu rõ các rủi ro trong chuỗi cung ứng AI/dữ liệu và tích hợp các công cụ đánh giá vào từng giai đoạn của quy trình phát triển."</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo

Khi Chatbot AI "Bị Lôi Kéo": Thách Thức An Ninh Mới trong Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát tri...

Read more »

Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI

<h2 id="section-0">Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI</h2> <p><strong>Các công ty công nghệ lớn như OpenAI, nhà phát triển của ChatGPT, đang phải đối mặt với làn sóng chỉ trích từ các nhà xuất bản và nghệ sĩ. Họ cáo buộc OpenAI đã thu thập tác phẩm của họ từ internet để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn GPT mà không xin phép. Những lo ngại này đã dẫn đến các vụ kiện chống lại gã khổng lồ AI về cáo buộc vi phạm bản quyền, làm nổi bật một vấn đề đạo đức lớn trong quá trình phát triển năng lực của AI.</strong></p> <p>Một số startup đang khám phá một giải pháp tập trung vào việc chia sẻ doanh thu với những người tạo nội dung. Vào tháng 8, Perplexity AI, một công cụ tìm kiếm dựa trên AI, đã giới thiệu một chương trình trả tiền cho các nhà xuất bản một phần doanh thu quảng cáo được tạo ra từ các truy vấn tìm kiếm nếu nội dung của họ cung cấp thông tin cho đầu ra của công cụ.</p> <p><strong>ProRata.ai, một startup được thành lập bởi một người tiên phong trong mô hình tiền tệ hóa internet thời kỳ đầu, đang phát triển một thuật toán tương tự để bồi thường cho các nhà xuất bản, tác giả và những người sáng tạo khác có tác phẩm được sử dụng để huấn luyện AI thế hệ mới.</strong></p> <p>ProRata tuyên bố đã tạo ra một thuật toán có thể xem xét đầu ra do AI tạo ra, xác định nguồn thông tin dựa trên các sự kiện mới và phong cách văn bản, và tính toán mức độ đóng góp của mỗi nguồn vào câu trả lời. Sau đó, các tỷ lệ phần trăm này được sử dụng để chuyển tiền cho các nhà sáng tạo này vào cuối mỗi tháng - một mô hình, về lý thuyết, có thể giúp bảo vệ sinh kế của các nghệ sĩ và ngăn ngừa các vụ kiện về sở hữu trí tuệ trong tương lai.</p> <p>"Nếu bạn không chia sẻ, thì sự sáng tạo là không bền vững. Bạn không thể kiếm sống bằng cách đó", Bill Gross, đồng sáng lập và CEO của ProRata, cho biết về nghề nghiệp của các nghệ sĩ. Gross được ghi nhận là người phát minh ra mô hình tiền tệ hóa nhấp chuột trả tiền cho tìm kiếm trên internet với một công ty ông thành lập vào cuối những năm 1990, sau này được Yahoo mua lại, theo trang web của ProRata.</p> <p><strong>Startup này, vừa huy động được 25 triệu đô la từ các công ty đầu tư mạo hiểm Mayfield Fund, Prime Movers Lab, Revolution Ventures và IdeaLab Studio trong vòng gọi vốn Series A vào tháng 8, dự kiến ​​sẽ trình diễn thuật toán thông qua một công cụ tìm kiếm dựa trên AI dự kiến ​​phát hành vào tháng 10.</strong> Với giá 19 đô la một tháng, công cụ tìm kiếm này sẽ kiếm tiền từ các truy vấn thông qua quảng cáo và thanh toán theo đăng ký, theo Gross. Trong khi 50% doanh thu tạo ra sẽ thuộc về ProRata, thì một nửa còn lại sẽ được chia theo tỷ lệ cho các nhà sáng tạo.</p> <p>Mục tiêu cuối cùng của ProRata không phải là tạo ra một công cụ tìm kiếm thay thế cho Google Search, mà là giới thiệu một mô hình kinh doanh mới mà các công cụ tìm kiếm có thể áp dụng để đảm bảo rằng các nhà sáng tạo được trả tiền cho những đóng góp của họ vào AI. "Chúng tôi muốn biến điều đó thành tiêu chuẩn ngành", Gross nói. Mặc dù các tính năng tìm kiếm AI từ Google và Bing của Microsoft không trực tiếp chia sẻ doanh thu quảng cáo với các nhà xuất bản, nhưng chúng chuyển hướng người dùng đến các liên kết từ các nhà xuất bản như một cách để thu hút lưu lượng truy cập đến trang web của họ.</p> <p><strong>Công cụ trả lời chỉ được huấn luyện trên dữ liệu từ các nhà sáng tạo hợp tác với ProRata. Điều đó có nghĩa là mô hình sẽ dựa trên một lượng dữ liệu hạn chế, tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của đầu ra. Tuy nhiên, ProRata không tập trung vào việc biến công cụ tìm kiếm AI của mình thành một sản phẩm độc lập, mà là tập trung vào việc triển khai mô hình trả tiền theo sử dụng cho các công cụ tìm kiếm lớn.</strong></p> <p>Cho đến nay, công ty đã ký kết hợp đồng với các nhà xuất bản như The Atlantic, Fortune, Financial Times, Time và Axel Springer, công ty Đức sở hữu Politico và Business Insider. Các tác giả như Walter Isaacson, Adam Grant và Ian Bremmer cũng đã đồng ý, cũng như các nhà hoạt động trong ngành âm nhạc như Universal Music Group.</p> <p>Theo Gross, ProRata chưa gặp phải bất kỳ sự phản đối hay hoài nghi nào từ các đối tác của mình. "Hầu hết mọi người chỉ muốn chúng tôi thành công vang dội để họ có thể nhận được tiền lương", CEO nói. Thách thức thực sự, ông lưu ý, là thuyết phục các công ty công nghệ lớn, những công ty đã thu thập dữ liệu web miễn phí, áp dụng mô hình kinh doanh của ProRata.</p> <p>"Tôi thấy thật đáng kinh ngạc khi một số người cho rằng việc thu thập dữ liệu không phải là ăn cắp", Gross nói. "Về cơ bản, Mustafa, CEO của Microsoft AI, đã lên tiếng và nói rằng, 'Này, nếu có sẵn trên web, thì chúng tôi được phép sử dụng miễn phí'. Và đó chỉ là lời nói dối", Gross nói thêm, đề cập đến các bình luận được đưa ra bởi Mustafa Suleyman, đồng sáng lập Google Deepmind, trong một cuộc phỏng vấn với CNBC vào tháng 7 khi được hỏi liệu việc huấn luyện các mô hình AI trên nội dung web có giống như việc ăn cắp sở hữu trí tuệ hay không. "Chỉ vì một thứ có sẵn và nhìn thấy được không có nghĩa là nó là mã nguồn mở", Gross nói.</p> <h3 id="section-1">Việc trả tiền cho các nhà sáng tạo có thể chỉ là giải pháp "băng dán" tạm thời</h3> <p>Star Kashman, một luật sư công nghệ và là đối tác tại Cyber Law Firm với chuyên môn về luật bản quyền kỹ thuật số, cho rằng việc bồi thường tài chính có thể không giải quyết đầy đủ các vấn đề đạo đức khi tác phẩm của người sáng tạo được sử dụng để đào tạo AI mà không có sự cho phép rõ ràng. Bà trích dẫn trường hợp của nữ diễn viên Scarlett Johansson, người được cho là đã từ chối cho phép OpenAI sử dụng giọng nói của mình cho ChatGPT bất chấp các đề nghị tài chính.</p> <p>"Nhiều tác giả và nhà sáng tạo có những phản đối về đạo đức cá nhân đối với việc tác phẩm của họ được sử dụng để huấn luyện AI, bất kể có được bồi thường hay không", Kashman nói. "Nếu không có sự cho phép rõ ràng, việc trả tiền cho các nhà sáng tạo có thể là một giải pháp 'băng dán' tạm thời, nhưng nó có thể không phải là một giải pháp toàn diện cho những lo ngại sâu sắc hơn về sự đồng ý và tác động đến các tác phẩm sáng tạo."</p> <p><strong>Mô hình "trả tiền theo sử dụng" cũng có thể dẫn đến một loạt vấn đề pháp lý mới. Các nhà sáng tạo có thể không đồng ý về việc liệu khoản thanh toán mà họ nhận được có "phản ánh chính xác" những gì họ đã đóng góp cho các hệ thống AI hay không, đặc biệt là nếu họ không thể tự đặt ra mức giá của mình, Kashman nói. Hơn nữa, các công cụ AI có thể ưu tiên tác phẩm của các nhà sáng tạo lớn hơn, nổi tiếng hơn so với các nhà sáng tạo nhỏ hơn, ngay cả khi nội dung của họ phù hợp hơn với một truy vấn cụ thể, tương tự như cách tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) hoạt động. Việc bồi thường cũng có thể không bảo vệ đầy đủ các công ty AI khỏi bị kiện về việc ăn cắp sở hữu trí tuệ, mà bà nói có thể dễ dàng chứng minh hơn trong phiên tòa với sự phân bổ cụ thể.</strong></p> <p>"Sẽ tiếp tục có nhiều vụ kiện về sở hữu trí tuệ cho đến khi Đạo luật Bản quyền được sửa đổi để cho phép thu thập dữ liệu trên nội dung có bản quyền cho mục đích đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn", Gabriel Vincent, một đối tác khác tại Cyber Law Firm, nói, đồng tình với các nhận xét của Kashman.</p> <p>ProRata có kế hoạch đa dạng hóa mô hình của mình để bao gồm nhiều hơn chỉ văn bản. Sau khi ra mắt vào tháng 10, startup sẽ tập trung vào việc hợp tác với các công ty âm nhạc, theo Gross. Ông cũng hy vọng sẽ hợp tác với các thương hiệu video và phim cũng như các nhà sáng tạo nhỏ hơn, độc lập hơn và có kế hoạch cấp phép công nghệ phân bổ của mình cho các công ty AI có thể triển khai nó vào các mô hình của riêng họ.</p> <p>"AI thật tuyệt vời, nhưng nó cần phải công bằng với tất cả các bên", Gross nói.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI

Startup Mới Mở Đường Cho Việc Trả Tiền Cho Người Tạo Nội Dung Được Sử Dụng Đào Tạo AI Các công ty công nghệ lớn như OpenAI, nhà phát triển ...

Read more »

Chatbot AI Miễn Phí Nào Tốt Nhất? Đánh Giá Hơn 10 Ứng Dụng

<h2 id="section-0">Chatbot AI Miễn Phí Nào Tốt Nhất? Đánh Giá Hơn 10 Ứng Dụng</h2> <p>Công nghệ AI đang là từ khóa hot nhất hiện nay, và chatbot AI đã trở thành công cụ hữu ích không thể thiếu trong cuộc sống. Tuy nhiên, với sự phát triển chóng mặt của ngành công nghiệp này, việc nắm bắt được những chatbot AI tốt nhất quả thật không hề dễ dàng. Bạn có thể biết đến ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google, nhưng còn rất nhiều lựa chọn khác đáng để bạn quan tâm. Sau khi dành hàng giờ để thử nghiệm và so sánh nhiều chatbot AI trong vài năm gần đây, tôi xin giới thiệu đến bạn danh sách những chatbot AI miễn phí tốt nhất và những trường hợp nên sử dụng chúng.</p> <h3 id="section-1">Những Chatbot AI Tốt Nhất</h3> <p>Giống như bất kỳ phần mềm hay công cụ nào khác, mỗi chatbot AI đều có ưu và nhược điểm riêng. Do đó, thay vì đưa ra kết luận nào là “tốt nhất”, tôi sẽ chia sẻ danh sách các chatbot mà tôi thường xuyên sử dụng và lý do tại sao (không theo thứ tự ưu tiên).</p> <h2 id="section-2">Perplexity</h2> <div style="display: flex; justify-content: space-around; margin-bottom: 10px;"> <img alt="Perplexity Pro" src="https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2024/07/perplexity-pro-search-demo.jpg" style="height: auto; width: 45%;" /> <img alt="Perplexity AI" src="https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2024/04/perplexity-msg-risks.jpg" style="height: auto; width: 45%;" /> </div> <p>Perplexity tự định vị mình là một "công cụ trả lời câu hỏi" và là đối thủ cạnh tranh trực tiếp với Google Search thay vì là một bản sao của ChatGPT. Do đó, Perplexity tập trung chủ yếu vào việc hỗ trợ nghiên cứu thay vì sáng tạo nội dung văn bản. Đặt một câu hỏi như "Kính thực tế ảo có thể giúp tôi giảm cân không?", Perplexity sẽ đọc qua hàng chục nguồn trước khi đưa ra câu trả lời. Điều này là một cải tiến so với ChatGPT, chatbot này có thể tham khảo kết quả tìm kiếm nhưng không phải lúc nào cũng làm vậy.</p> <p>Tuy nhiên, theo quan điểm của tôi, tính năng nổi bật nhất của Perplexity là <strong>Pro Search</strong>, một tính năng tương đối mới cho phép lập luận đa bước. Khi kích hoạt tính năng này, bạn có thể đặt những câu hỏi phức tạp và chatbot sẽ tự động chia nhỏ nó thành nhiều câu hỏi hoặc tác vụ nhỏ hơn. Tuy nhiên, bạn chỉ có 5 lần sử dụng Pro Search miễn phí trong vài giờ, sau đó bạn sẽ cần phải trả phí hàng tháng để tiếp tục sử dụng.</p> <p>Trong ảnh chụp màn hình đầu tiên ở trên, tôi đã yêu cầu Pro Search của Perplexity so sánh lợi nhuận của hai chỉ số chứng khoán trong 10 năm, đồng thời tính đến sự biến động của tỷ giá hối đoái. Kết quả là một quy trình trả lời gồm 4 bước, tương tự như cách con người tìm kiếm thông tin. Theo kinh nghiệm của tôi, các chatbot AI khác không thể xử lý các yêu cầu phức tạp như vậy một cách hiệu quả và bạn thường sẽ không nhận được câu trả lời chính xác như vậy.</p> <p>Phải thừa nhận rằng Perplexity đã vướng phải một số tranh cãi trong thời gian gần đây. Công ty bị cáo buộc đã thu thập nội dung web trái với ý muốn của các nhà xuất bản và đưa ra những thông tin không đáng tin cậy trong các câu trả lời. Điều này có thể dẫn đến những phản hồi không chính xác, nhưng với Pro Search của Perplexity tham khảo hàng chục kết quả tìm kiếm, tôi không quá lo lắng về vấn đề này.</p> <h2 id="section-3">Gemini</h2> <p><img alt="Google Pixel 9 Gemini" src="https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2024/08/Google-Pixel-9-gemini-live.jpg" style="height: auto; width: 100%;" /></p> <p>Trong một thời gian dài, Google đã bị chế giễu vì chậm chân trong cuộc đua chatbot và bị ChatGPT bỏ xa. Bard, chatbot đầu tiên của Google, gặp khó khăn với việc "ảo giác" và đưa ra những câu trả lời sai lệch. May mắn thay, tình hình đã bắt đầu thay đổi khi Gemini ngày càng được công nhận và cung cấp một số tính năng độc đáo giúp nó nổi bật so với các đối thủ.</p> <p>Lý do tôi đánh giá cao chatbot của Google là bởi sự tích hợp mượt mà vào việc sử dụng điện thoại thông minh của tôi. <strong>Gemini thay thế Google Assistant</strong> trên Android và hiện là chatbot hiện đại duy nhất trong danh sách này có thể thực hiện các tác vụ trong thế giới thực. Bạn đang tìm kiếm dữ liệu từ một email được gửi cách đây 10 năm? Với <strong>Gemini Extensions</strong> được bật, chatbot có thể lấy thông tin đó từ tài khoản Google của bạn. Bạn không có thời gian để xem một video YouTube dài 40 phút? Mở giao diện Gemini và chatbot sẽ sẵn sàng tóm tắt hoặc trả lời bất kỳ câu hỏi nào bạn có về nội dung đó.</p> <p><strong>Gemini Live</strong> là một lý do khác để tôi sử dụng chatbot của Google. Đây là một tính năng mới cho phép bạn có những cuộc trò chuyện bằng giọng nói tương tác. Bạn có thể ngắt lời chatbot khi nó đang nói và thay đổi chủ đề bất cứ lúc nào, giống như khi trò chuyện với một người thật. Tính năng này yêu cầu <strong>đăng ký Gemini Advanced</strong>, với giá 20 đô la mỗi tháng, nhưng dung lượng lưu trữ đám mây 2TB và các lợi ích của Google One giúp giảm bớt sự khó chịu.</p> <p>Với Gemini Advanced, bạn cũng nhận được mô hình ngôn ngữ <strong>Gemini 1.5 Pro</strong> tốt nhất của Google. Ngoài việc cung cấp các phản hồi chất lượng cao hơn, nó còn có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Điều này cho phép nó xử lý các tài liệu dài đến 1.500 trang và làm việc với các cơ sở mã lớn.</p> <h2 id="section-4">ChatGPT</h2> <p><img alt="ChatGPT" src="https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2023/08/ChatGPT-stock-photo-71.jpg" style="height: auto; width: 100%;" /></p> <p>Ai cũng biết đến ChatGPT vào thời điểm này, nhưng nhiều người không biết rằng nó đã được cải thiện đáng kể trong những tháng gần đây. Cho đến gần đây, nó vẫn phụ thuộc vào mô hình ngôn ngữ GPT-3.5 cũ và không thể tìm kiếm thông tin trên Internet. May mắn thay, sự cạnh tranh đã buộc OpenAI phải cung cấp mô hình <strong>GPT-4o</strong> miễn phí, mặc dù có giới hạn lượt sử dụng được đặt lại sau vài giờ. ChatGPT cũng có thể tìm kiếm trên Internet, hoàn toàn miễn phí.</p> <p>Mô hình <strong>GPT-4o</strong> của ChatGPT được cho là mô hình ngôn ngữ thông minh nhất hiện có - nó đứng đầu bảng xếp hạng <strong>LM Arena</strong>, một bảng xếp hạng do cộng đồng tạo ra, nơi các chatbot được so sánh với nhau.</p> <p>Trò chuyện bằng giọng nói là một lý do khác để sử dụng ChatGPT và phiên bản cơ bản hoàn toàn miễn phí để sử dụng thông qua ứng dụng di động. Tôi đã sử dụng nó để nhanh chóng giải mã tên món ăn khi đi du lịch ở nước ngoài và xin hướng dẫn hạ cánh máy bay trong Microsoft Flight Simulator. Tính linh hoạt và sự tiện lợi là không thể sánh bằng.</p> <h2 id="section-5">Grok</h2> <p><img alt="Grok" src="https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2024/08/grok-2-subscribe-app-scaled.jpg" style="height: auto; width: 100%;" /></p> <p>Rất dễ để quên rằng Grok tồn tại, đặc biệt là vì bạn cần đăng ký <strong>X Premium</strong> để sử dụng nó. Tuy nhiên, Grok lại là một đối thủ đáng gờm trong cuộc đua chatbot. Trên bảng xếp hạng LM Arena đã đề cập ở trên, mô hình <strong>Grok 2</strong> mới nhất xếp ngay dưới GPT-4o và ngang ngửa với Gemini 1.5 Pro.</p> <p>Điểm bán hàng lớn nhất của Grok là nó tham khảo các tweet để lấy thông tin thời gian thực thay vì tìm kiếm trên toàn bộ Internet. Điều này có thể hữu ích trong một số tình huống, vì tin tức nóng hổi thường xuất hiện trên X (trước đây là Twitter) trước nhiều hãng tin chính thống. Tương tự, X là nơi phát sinh những ý kiến ​​về tất cả các chủ đề ngách. Tôi thấy Grok hữu ích để nghiên cứu mua hàng vì nó có thể tham khảo ý kiến ​​thực tế từ các tweet.</p> <p>Mục tiêu của Elon Musk là tạo ra một AI "tìm kiếm sự thật" cũng có nghĩa là Grok không có nhiều bộ lọc như các chatbot khác trong danh sách này. Nó cũng có một trình tạo hình ảnh AI tích hợp sẵn có thể dễ dàng sao chép hình ảnh của người thật, bao gồm cả các chính trị gia. Hầu hết các đối thủ sẽ từ chối những yêu cầu như vậy.</p> <h2 id="section-6">Claude</h2> <p><img alt="Claude" src="https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2023/12/claude-chat-with-textbox.jpg" style="height: auto; width: 100%;" /></p> <p>Khác với các chatbot khác mà chúng ta đã xem xét cho đến nay, Claude là duy nhất ở chỗ nó không tham khảo Internet để lấy thông tin thời gian thực. Thay vào đó, nó định vị mình là một AI "hữu ích và vô hại" trả lời câu hỏi một cách trực tiếp nhất có thể.</p> <p>Mô hình ngôn ngữ cơ bản của Claude được đào tạo trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn so với hầu hết các đối thủ, đảm bảo các phản hồi an toàn và chất lượng cao hơn. Có lẽ đó là lý do tại sao mô hình Claude 3.5 Sonnet lớn nhất đã vượt qua GPT-4o trên bảng xếp hạng do cộng đồng tạo ra và thậm chí còn giữ vị trí dẫn đầu trong vài tuần.</p> <p>Điều làm cho Claude nổi bật là <strong>Artifacts</strong> - một tính năng cho phép AI tạo ra toàn bộ trang web, bản trình chiếu, sơ đồ và đoạn mã trong một cửa sổ riêng biệt. Mọi người đã tạo ra các trò chơi đơn giản và ứng dụng web bằng tính năng này, khiến Claude trở nên cực kỳ hữu ích nếu bạn là nhà phát triển hoặc chuyên gia sáng tạo. Nhược điểm là bạn chỉ nhận được một số lượng hữu hạn phản hồi của Claude 3.5 Sonnet trên gói miễn phí trước khi nó chuyển sang một trong các mô hình cũ hơn.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Chatbot AI Miễn Phí Nào Tốt Nhất? Đánh Giá Hơn 10 Ứng Dụng

Chatbot AI Miễn Phí Nào Tốt Nhất? Đánh Giá Hơn 10 Ứng Dụng Công nghệ AI đang là từ khóa hot nhất hiện nay, và chatbot AI đã trở thành công ...

Read more »

Báo cáo của Salesforce: Nâng cao nhận thức về việc áp dụng AI trong CRM và những thách thức đi kèm

<h2 id="section-0">Báo cáo của Salesforce: Nâng cao nhận thức về việc áp dụng AI trong CRM và những thách thức đi kèm</h2> <p><strong>Ngày 4 tháng 9 năm 2024</strong>, Salesforce đã công bố một báo cáo mới nhấn mạnh xu hướng áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các bộ phận dịch vụ khách hàng, bán hàng và tiếp thị. Báo cáo cho thấy sự gia tăng đáng kể việc triển khai AI, với gần một nửa các nhóm dịch vụ khách hàng, hơn 2/5 nhân viên bán hàng và 1/3 nhân viên tiếp thị đã triển khai đầy đủ AI để nâng cao hiệu quả công việc. </p> <p>Tuy nhiên, báo cáo cũng chỉ ra rằng 77% lãnh đạo doanh nghiệp bày tỏ lo ngại về dữ liệu đáng tin cậy và các vấn đề đạo đức có thể cản trở việc triển khai AI rộng rãi.</p> <p><strong>Báo cáo "Xu hướng AI cho CRM"</strong> nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng các mô hình AI dựa trên dữ liệu khách hàng đáng tin cậy để tận dụng tối đa cơ hội từ AI thế hệ mới. Mặc dù sự hứng thú với AI đang tăng cao, chỉ có 10% người dùng hoàn toàn tin tưởng vào AI trong việc ra quyết định và 59% doanh nghiệp thiếu một chiến lược dữ liệu thống nhất để đảm bảo độ tin cậy và chính xác của AI.</p> <p>Ngoài ra, báo cáo cũng làm nổi bật sự khác biệt giữa sự nhiệt tình với AI và các chính sách của tổ chức. Trong khi 80% nhân viên cho rằng AI giúp tăng năng suất, chỉ 21% có chính sách rõ ràng của công ty về các công cụ và trường hợp sử dụng AI. Nhiều nhân viên sử dụng các công cụ chưa được phê duyệt hoặc bị cấm, và 69% báo cáo thiếu đào tạo về AI từ phía nhà tuyển dụng.</p> <p><strong>Niềm tin, bảo mật dữ liệu và tính minh bạch là những yếu tố quan trọng</strong> để triển khai AI thành công. 74% dân số nói chung bày tỏ lo ngại về việc sử dụng AI không đúng mực. CEO của Salesforce, Clara Shih, nhấn mạnh sự cần thiết của dữ liệu đáng tin cậy, kiểm soát quyền truy cập người dùng và tích hợp liền mạch để triển khai AI một cách hiệu quả.</p> <p>Báo cáo này cho thấy rằng mặc dù AI đang được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực CRM, nhưng các doanh nghiệp cần phải giải quyết các thách thức về niềm tin, bảo mật dữ liệu và đạo đức để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này. Việc xây dựng một nền tảng AI minh bạch, đáng tin cậy và được quản lý chặt chẽ sẽ là chìa khóa để thúc đẩy sự phát triển bền vững của AI trong CRM và mang lại lợi ích tối ưu cho cả doanh nghiệp và khách hàng.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Báo cáo của Salesforce: Nâng cao nhận thức về việc áp dụng AI trong CRM và những thách thức đi kèm

Báo cáo của Salesforce: Nâng cao nhận thức về việc áp dụng AI trong CRM và những thách thức đi kèm Ngày 4 tháng 9 năm 2024 , Salesforce đã ...

Read more »

Touchcast TM1: Mô hình AI vượt trội GPT-4o, mở ra kỷ nguyên mới cho dịch vụ đường ống tác nhân

<h2 id="section-0">Touchcast TM1: Mô hình AI vượt trội GPT-4o, mở ra kỷ nguyên mới cho dịch vụ đường ống tác nhân</h2> <p><strong>New York, ngày 4 tháng 9 năm 2024</strong> - Touchcast vừa công bố TM1, một siêu mô hình AI lý luận cấp độ 2 được cung cấp bởi Dịch vụ Đường ống Tác nhân (APAS). TM1 đánh dấu một bước tiến vượt bậc trong khả năng của AI, mang đến hiệu năng chưa từng có thông qua một cú gọi API đơn giản và hiệu quả.</p> <p>TM1 đạt được điểm số 62 trên chuẩn đánh giá AlpacaEval 2.0, vượt qua GPT-4o và khẳng định vị thế là siêu mô hình AI chính xác nhất hiện có. Bên cạnh sự cải thiện đáng kể về độ chính xác, TM1 còn sở hữu chi phí suy luận thấp nhất trên thị trường, biến nó thành giải pháp tối ưu cho các khối lượng công việc AI nâng cao.</p> <p><strong>Vượt qua cấp độ 1: Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mới</strong></p> <p>Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cách mạng hóa nhiều khía cạnh của AI, chúng thường gặp khó khăn khi phải đối mặt với các nhiệm vụ đòi hỏi khả năng lập luận tinh tế, giải quyết vấn đề đa bước hoặc chuyên môn trong lĩnh vực cụ thể. Dịch vụ Đường ống Tác nhân (APAS) thể hiện một bước tiến vượt bậc so với các LLM truyền thống bằng cách điều phối nhiều tác nhân chuyên biệt sử dụng nhiều LLM, mỗi tác nhân đóng góp thế mạnh độc đáo của mình vào nhiệm vụ đang được xử lý.</p> <p>APAS nâng cao khả năng suy luận bằng cách bổ sung các khả năng sau:</p> <ul> <li><strong>Lập luận phản ánh:</strong> Khả năng phân tích và tinh chỉnh đầu ra của chính mình.</li> <li><strong>Xử lý thận trọng:</strong> Dành thời gian để xem xét và cải thiện phản hồi.</li> <li><strong>Khả năng siêu nhận thức:</strong> Đánh giá chất lượng đầu ra của chính mình.</li> <li><strong>Giải quyết vấn đề đa bước:</strong> Phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ con dễ quản lý.</li> </ul> <p>Các khả năng này cho phép TM1 tạo ra các phản hồi chu đáo, chính xác và sắc thái hơn so với các mô hình cấp độ 1 truyền thống.</p> <p>“Hầu hết các Mô hình Ngôn ngữ Lớn hiện nay hoạt động ở mức độ trí tuệ được định nghĩa là cấp độ 1,” Edo Segal, người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Touchcast cho biết. “Các mô hình này tạo ra phản hồi nhanh chóng nhưng thiếu cơ chế tự sửa lỗi và khả năng siêu nhận thức. TM1 giới thiệu AI cấp độ 2. Bằng cách tận dụng phương pháp Hỗn hợp Tác nhân và việc tích hợp gần đây với Groq để đạt tốc độ suy luận siêu nhanh, chúng tôi đang cung cấp một cấp độ đầu ra suy luận mới, vừa mạnh mẽ vừa hiệu quả về chi phí.”</p> <p><strong>Các tính năng và lợi ích chính của mô hình Touchcast TM1 bao gồm:</strong></p> <ul> <li><strong>Độ chính xác vượt trội:</strong> TM1 vượt trội hơn tất cả các mô hình khác trên chuẩn đánh giá toàn diện AlpacaEval 2.0, thiết lập tiêu chuẩn mới cho ngành.</li> <li><strong>Hiệu quả chi phí vượt bậc:</strong> Với giá 0,15 USD cho một triệu token đầu vào và 0,50 USD cho một triệu token đầu ra, TM1 tiết kiệm chi phí hơn 33 lần so với các đối thủ cạnh tranh hàng đầu, mang lại lợi ích tiết kiệm đáng kể mà không ảnh hưởng đến chất lượng.</li> <li><strong>AI tác nhân đơn giản hóa:</strong> APAS chắt lọc các quy trình AI phức tạp thành một cú gọi LLM mạnh mẽ duy nhất, giúp dễ dàng truy cập các khả năng AI nâng cao mà không cần cơ sở hạ tầng phức tạp.</li> <li><strong>Khả năng mở rộng cấp độ công nghiệp:</strong> Được xây dựng trên nền tảng Touchcast, TM1 được thiết kế cho việc triển khai ở cấp độ doanh nghiệp, loại bỏ nhu cầu phát triển và bảo trì đường ống tác nhân nội bộ.</li> </ul> <p>Mô hình Touchcast TM1 hiện đang trong giai đoạn xem trước. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập <a href="https://touchcast.com/tm1">https://touchcast.com/tm1</a>.</p> <p><strong>Về Touchcast</strong></p> <p>Touchcast đang cách mạng hóa cơ sở hạ tầng AI với hệ sinh thái suy luận nhanh nhất và hiệu quả về chi phí nhất thế giới, cung cấp quyền truy cập chưa từng có vào các mô hình AI hàng đầu, định hình lại hiệu năng và hiệu quả của AI.</p> <p>Để biết thêm thông tin, hãy truy cập <a href="www.touchcast.com">www.touchcast.com</a>.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Touchcast TM1: Mô hình AI vượt trội GPT-4o, mở ra kỷ nguyên mới cho dịch vụ đường ống tác nhân

Touchcast TM1: Mô hình AI vượt trội GPT-4o, mở ra kỷ nguyên mới cho dịch vụ đường ống tác nhân New York, ngày 4 tháng 9 năm 2024 - Touchca...

Read more »

Groq ra mắt LLaVA V1.5 7B, nhanh hơn OpenAI GPT-4o

<h2 id="section-0">Groq ra mắt LLaVA V1.5 7B, nhanh hơn OpenAI GPT-4o</h2> <p><strong>Ngày 5 tháng 9 năm 2024</strong> - Groq, một công ty công nghệ chuyên về phần cứng và phần mềm AI, đã giới thiệu LLaVA V1.5 7B, một mô hình trực quan mới hiện có sẵn trên Developer Console của Groq. Sự ra mắt này đánh dấu GroqCloud trở thành nền tảng đa phương thức, hỗ trợ cả hình ảnh, âm thanh và văn bản.</p> <p>LLaVA, viết tắt của Large Language and Vision Assistant, kết hợp khả năng ngôn ngữ và thị giác. Mô hình này được xây dựng dựa trên CLIP của OpenAI và Llama 2 7B của Meta, sử dụng kỹ thuật điều chỉnh hướng dẫn trực quan để nâng cao khả năng theo dõi hướng dẫn tự nhiên dựa trên hình ảnh và suy luận thị giác. </p> <p>Nhờ đó, LLaVA có thể xử lý xuất sắc các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi bằng hình ảnh, tạo chú thích, nhận dạng ký tự quang học và hội thoại đa phương thức.</p> <p>Artificial Analysis cho biết: "LLaVA-v1.5-7B hỗ trợ đầu vào hình ảnh/thị giác, và trong đánh giá hiệu suất ban đầu, thời gian phản hồi nhanh hơn GPT-4o trên OpenAI đến hơn 4 lần."</p> <p>Mô hình mới này mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng LLaVA để theo dõi hàng tồn kho, các nền tảng mạng xã hội có thể nâng cao khả năng tiếp cận bằng cách thêm mô tả hình ảnh, và các chatbot dịch vụ khách hàng có thể xử lý tương tác dựa trên văn bản và hình ảnh. </p> <p>Ngoài ra, LLaVA còn hỗ trợ tự động hóa các nhiệm vụ trong các ngành sản xuất, tài chính, bán lẻ và giáo dục, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả.</p> <p>Các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể trải nghiệm LLaVA V1.5 7B ở chế độ xem trước trên GroqCloud.</p> <p>Groq gần đây đã hợp tác với Meta để cung cấp cho cộng đồng các mô hình Llama 3.1 mới nhất, bao gồm 405B Instruct, 70B Instruct và 8B Instruct, với tốc độ xử lý của Groq.</p> <p>Cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, Andrej Karpathy, đã đánh giá cao tốc độ suy luận của Groq: "Điều này thật tuyệt vời. Cảm giác như AGI - bạn chỉ cần nói chuyện với máy tính và nó sẽ làm mọi thứ ngay lập tức. Tốc độ thực sự khiến AI trở nên dễ chịu hơn nhiều."</p> <p>Được thành lập vào năm 2016 bởi Jonathan Ross, Groq tự phân biệt mình bằng cách từ bỏ GPU để sử dụng phần cứng độc quyền, LPU. </p> <p><strong>Kết luận:</strong> Sự ra mắt của LLaVA V1.5 7B là một bước tiến đáng chú ý của Groq trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI đa phương thức. Mô hình này hứa hẹn sẽ mang đến những giải pháp hiệu quả và sáng tạo cho các doanh nghiệp và cá nhân trong nhiều ngành nghề.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Groq ra mắt LLaVA V1.5 7B, nhanh hơn OpenAI GPT-4o

Groq ra mắt LLaVA V1.5 7B, nhanh hơn OpenAI GPT-4o Ngày 5 tháng 9 năm 2024 - Groq, một công ty công nghệ chuyên về phần cứng và phần mềm A...

Read more »

Ant Group ra mắt ứng dụng trợ lý ảo AI tại Trung Quốc

<h2 id="section-0">Ant Group ra mắt ứng dụng trợ lý ảo AI tại Trung Quốc</h2> <p><strong>Gã khổng lồ công nghệ tài chính Trung Quốc, Ant Group, đơn vị vận hành một trong những dịch vụ thanh toán lớn nhất nước này - Alipay, vừa ra mắt một ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) độc lập hoạt động như một trợ lý ảo. Đây là nỗ lực mới nhất của Ant Group trong việc biến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thành các dịch vụ tiêu dùng.</strong></p> <p>Ứng dụng chatbot mới được đặt tên là Zhixiaobao, với cái tên gợi nhớ đến Alipay (Zhifuobao trong tiếng Trung). Zhixiaobao có khả năng hỗ trợ người dùng thực hiện các tác vụ hàng ngày như đặt đồ ăn, gọi xe taxi thông qua các lệnh thoại hoặc văn bản. Ant Group cho biết ứng dụng này cũng cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào một loạt các dịch vụ bên thứ ba, cho phép trợ lý AI này hỗ trợ người dùng trong nhiều việc vặt khác nhau.</p> <p>Ông Cyril Han, Chủ tịch Ant Group, đã chia sẻ trong một tuyên bố rằng ứng dụng này là một phần trong nỗ lực của Ant Group nhằm biến AI thành "các giải pháp thực tiễn, tập trung vào người dùng" và biến các trợ lý như Zhixiaobao thành "công cụ hữu ích trong cuộc sống hàng ngày cho tất cả mọi người".</p> <p>Ông Han cũng thông báo tại một hội nghị ở Thượng Hải rằng Ant Group sẽ ra mắt thêm hai ứng dụng AI khác, tập trung vào quản lý tài sản cá nhân (Maxiaocai) và quản lý sức khỏe. </p> <p><strong>Ant Group là công ty liên kết trong lĩnh vực công nghệ tài chính của Alibaba Group Holding, chủ sở hữu của tờ South China Morning Post.</strong></p> <p><strong>Tóm lại, Ant Group đang đẩy mạnh ứng dụng AI vào các dịch vụ tiêu dùng thông qua việc ra mắt ứng dụng trợ lý ảo Zhixiaobao, với mục tiêu cung cấp cho người dùng những trải nghiệm tiện lợi và cá nhân hóa hơn trong cuộc sống hàng ngày.</strong> Việc ra mắt các ứng dụng AI mới trong lĩnh vực quản lý tài sản và sức khỏe cho thấy Ant Group đang nỗ lực mở rộng phạm vi ứng dụng của AI, hướng tới việc trở thành một nền tảng cung cấp giải pháp toàn diện cho người dùng Trung Quốc. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Ant Group ra mắt ứng dụng trợ lý ảo AI tại Trung Quốc

Ant Group ra mắt ứng dụng trợ lý ảo AI tại Trung Quốc Gã khổng lồ công nghệ tài chính Trung Quốc, Ant Group, đơn vị vận hành một trong nhữn...

Read more »

BE NKY Nâng Cấp Northern Kentucky Atlas với Trợ lý Ảo và Dữ Liệu Mới

<h2 id="section-0">BE NKY Nâng Cấp Northern Kentucky Atlas với Trợ lý Ảo và Dữ Liệu Mới</h2> <p><strong>Fort Mitchell, Kentucky</strong> - Kể từ khi được ra mắt vào cuối năm 2022, Northern Kentucky Atlas – công cụ trực quan hóa dữ liệu của BE NKY Growth Partnership – liên tục được cải tiến nhằm mang đến trải nghiệm người dùng tốt hơn cho các cá nhân và tổ chức. Atlas được sử dụng rộng rãi trong việc hỗ trợ nghiên cứu, viết bài báo, xin tài trợ và trình bày, cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về các vấn đề địa phương. </p> <p>Atlas, một bảng điều khiển dữ liệu cho các quận Boone, Kenton và Campbell, bao gồm hàng trăm chủ đề được trình bày dưới dạng bản đồ, biểu đồ, bảng và nhiều hơn nữa. Công cụ này được phát triển bởi Metopio, một công ty phân tích và dữ liệu tiên phong.</p> <p>David McAleese, Giám đốc Nghiên cứu của BE NKY, chia sẻ: "Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là sử dụng công cụ này để cải thiện khu vực, cung cấp một nguồn tài nguyên phân tích để thống nhất các bên liên quan trong cộng đồng về những vấn đề cần được giải quyết và hỗ trợ họ có được dữ liệu cần thiết để thực hiện công việc này. Chúng tôi luôn nỗ lực cập nhật Atlas để tăng cường tính dễ tiếp cận và dễ sử dụng cho cộng đồng Northern Kentucky."</p> <p>Angie Grover, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Metopio, nhận xét: "Metopio hợp tác với các tổ chức có tư duy tiến bộ như BE NKY để cải thiện nền tảng, giúp dữ liệu dễ dàng truy cập để mọi người có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Thật thú vị khi thấy những khoản đầu tư mà bảng điều khiển dữ liệu cộng đồng đang thúc đẩy."</p> <h3 id="section-1">CaptAIn: Trợ lý Ảo và Bảng Điều Khiển Chỉ Số Kinh tế</h3> <p>Một trong những cải tiến đáng chú ý nhất là sự xuất hiện của CaptAIn, một chatbot AI mới. CaptAIn hỗ trợ người dùng điều hướng trang web, mang đến thông tin một cách dễ dàng và nhanh chóng. Người dùng có thể tìm kiếm dữ liệu và tạo biểu đồ, bản đồ bằng cách đặt câu hỏi cho CaptAIn, ví dụ như "những mã vùng nào có thu nhập cao nhất?". Người dùng Atlas cũng có thể đóng góp vào việc cải thiện chatbot bằng cách phản hồi về tính hữu ích và tính thông tin của các câu trả lời. Biểu tượng sao đa cấp ở góc dưới bên phải màn hình sẽ khởi chạy CaptAIn.</p> <p>Bên cạnh đó, một bảng điều khiển chỉ số kinh tế mới cũng đã được tích hợp vào Atlas. Nằm trong phần "báo cáo địa phương" trên thanh điều hướng chính, bảng điều khiển này cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh chóng về tình hình kinh tế của Northern Kentucky. </p> <p>Các chỉ số được theo dõi bao gồm GDP, tăng trưởng dân số, xuất khẩu, tăng trưởng việc làm và tiền lương, tỷ lệ tham gia lực lượng lao động, tỷ lệ thất nghiệp, hình thành doanh nghiệp mới và chi phí sinh hoạt.</p> <p>Bảng điều khiển này là một phần của một phần lớn hơn về báo cáo địa phương, bao gồm cả thông tin về đánh giá kết quả học tập của học sinh trong các quận trường học địa phương, cũng như số liệu thống kê liên quan đến Sân bay Quốc tế Cincinnati/Northern Kentucky (CVG). Những cập nhật này phản ánh mong muốn liên tục của BE NKY trong việc cung cấp thông tin liên quan một cách dễ dàng cho các bên liên quan trong cộng đồng trên một bảng điều khiển trực tuyến dễ sử dụng.</p> <h3 id="section-2">Lời chứng thực về Northern Kentucky Atlas</h3> <p>Để minh họa cách các bên liên quan tận dụng Atlas, trang web cũng có các lời chứng thực từ nhiều công ty và tổ chức trong khu vực. Các tổ chức đã sử dụng Atlas cho các dự án hoặc nghiên cứu gần đây bao gồm Brighton Center, The Catalytic Fund và Thư viện Công cộng Quận Kenton, cùng nhiều tổ chức khác.</p> <p>The Catalytic Fund đã sử dụng Atlas để thu thập dữ liệu cho ba đơn xin tài trợ Urban Revitalization Grants của Duke Energy vào năm 2023. Quỹ phát triển bất động sản đã nhận được cả ba khoản tài trợ, với tổng số tiền 60.000 đô la để chi cho các chi phí phát triển trước cho việc sử dụng lại các tòa nhà đô thị bỏ hoang cho mục đích thương mại.</p> <p>Travis Gysegem, Giám đốc Nghiên cứu và Ký quỹ của The Catalytic Fund, chia sẻ: "Northern Kentucky Atlas là nguồn dữ liệu chính của chúng tôi. Atlas là một công cụ hiệu quả để tổng hợp dữ liệu nhân khẩu học và kinh tế cần thiết để củng cố các đơn xin tài trợ của chúng tôi cho các nhà tài trợ, cuối cùng mang lại nhiều vốn tăng trưởng hơn cho các dự án tái phát triển đô thị xúc tác cho các Thành phố của chúng tôi."</p> <p>Các lời chứng thực có thể được tìm thấy trong phần "Giới thiệu" trên thanh điều hướng chính.</p> <h3 id="section-3">Northern Kentucky Atlas trong tin tức</h3> <p>LINK nky, một tổ chức tin tức địa phương, là một trong những người dùng chính của dữ liệu Atlas, thường dựa vào Atlas để thu thập thông tin cho các bài báo. Trang web đã được sử dụng để cung cấp thông tin như tỷ lệ hộ gia đình có người ở không có phương tiện đi lại, tỷ lệ người lao động phải di chuyển qua các tiểu bang để làm việc và giá trị nhà ở trung bình trong khu vực ba quận.</p> <p>Lacy Starling, Chủ tịch/Giám đốc điều hành của LINK nky, chia sẻ: "Northern Kentucky Atlas đã trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động đưa tin của chúng tôi tại LINK nky. Bất cứ khi nào chúng tôi cần dữ liệu về khu vực đô thị Northern Kentucky cho một câu chuyện, chúng tôi biết rằng mình có thể sử dụng Atlas. Nó thực sự đã giúp cho hoạt động đưa tin dựa trên dữ liệu của chúng tôi trở nên tốt hơn."</p> <p>Các bài báo tin tức cũng có thể được tìm thấy trong phần "Giới thiệu" trên thanh điều hướng chính.</p> <h3 id="section-4">NKY Works</h3> <p>NKY Works (trước đây là GROW NKY) là một sáng kiến ​​tác động tập thể cung cấp hỗ trợ một cửa cho các doanh nghiệp, giúp họ phát triển lực lượng lao động nhiệt tình, sẵn sàng và có khả năng lấp đầy và duy trì các công việc chất lượng trên tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế Northern Kentucky. Kim Spreder, Quản lý Phát triển Lực lượng Lao động của BE NKY Growth Partnership, làm việc chặt chẽ với tổ chức này.</p> <p>Atlas có một trang dành riêng cho NKY Works và năm lĩnh vực trọng tâm chính của tổ chức: giáo dục thời thơ ấu, sẵn sàng cho nghề nghiệp, người lớn sẵn sàng làm việc, thu hút và quảng bá nhân tài khu vực và các thực tiễn tốt nhất của người sử dụng lao động. Khi NKY Works tiếp tục thực hiện sứ mệnh của mình, nội dung trên trang này sẽ tiếp tục được xây dựng.</p> <p>Để hỗ trợ quản lý Northern Kentucky Atlas, BE NKY gần đây đã tuyển dụng Ashby Drummond cho vai trò mới là nhà phân tích nghiên cứu. </p> <p>Hãy khám phá Atlas và các tính năng mới tại <a href="https://atlas.northernkentuckyusa.com/">atlas.northernkentuckyusa.com</a>.</p> <p>BE NKY Growth Partnership, công ty phát triển kinh tế cho Northern Kentucky, cung cấp cho các doanh nghiệp chuyên môn cần thiết để tạo ra cơ hội tại các quận Boone, Kenton và Campbell. Chúng tôi thu hút các doanh nghiệp mới và nâng cao những gì đã có ở đây để tạo ra môi trường đổi mới, có tư duy tiến bộ và hấp dẫn cho sự thành công của các công ty và cộng đồng. Chúng tôi phục vụ Northern Kentucky để cộng đồng của chúng tôi phát triển mạnh thông qua việc tạo ra các công việc tốt và một nền kinh tế đang phát triển và đa dạng. Chúng tôi tin tưởng vào Cơ hội và Sự thịnh vượng cho tất cả người dân Northern Kentucky. Truy cập <a href="www.BE-NKY.com">www.BE-NKY.com</a> để biết thêm thông tin. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

BE NKY Nâng Cấp Northern Kentucky Atlas với Trợ lý Ảo và Dữ Liệu Mới

BE NKY Nâng Cấp Northern Kentucky Atlas với Trợ lý Ảo và Dữ Liệu Mới Fort Mitchell, Kentucky - Kể từ khi được ra mắt vào cuối năm 2022, No...

Read more »