Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc

<h2 id="section-0">Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc</h2> <p><strong>Bài viết này sẽ giới thiệu cách sử dụng Claude 3 AI để tự động hóa các tác vụ và quy trình làm việc hàng ngày, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.</strong></p> <p>Trong cuộc sống và công việc bận rộn, chúng ta thường phải dành nhiều thời gian cho những tác vụ lặp đi lặp lại, tốn nhiều công sức và khiến chúng ta không thể tập trung vào những việc quan trọng hơn. May mắn thay, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), việc tự động hóa các công việc này đã trở nên đơn giản và hiệu quả hơn bao giờ hết. Claude 3 AI, với khả năng mạnh mẽ và linh hoạt, mang đến một giải pháp tuyệt vời giúp bạn tăng cường năng suất thông qua việc tự động hóa các tác vụ.</p> <p><strong>Claude 3 AI và Tự động hóa Công việc:</strong></p> <p>Claude 3 AI tận dụng sức mạnh của “Claude Projects” để tự động hóa một loạt các tác vụ hàng ngày, từ tạo nội dung cho đến phân tích dữ liệu. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và nguồn lực quý báu, đồng thời tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn.</p> <p><strong>Các điểm chính cần lưu ý:</strong></p> <ul> <li>Tự động hóa công việc với Claude 3 AI có thể tăng đáng kể năng suất và hiệu quả.</li> <li>Claude Projects là nền tảng cốt lõi cho việc tự động hóa AI, giúp bạn đơn giản hóa các tác vụ lặp lại và xử lý dữ liệu lớn.</li> <li>Thiết lập một Claude Project bao gồm việc tạo dự án mới, xác định phạm vi, chỉ định các tác vụ và nguồn dữ liệu.</li> <li>Kiến thức nội bộ đóng vai trò quan trọng trong các Claude Project, cung cấp cho AI bối cảnh cần thiết thông qua nội dung liên quan.</li> <li>Hướng dẫn tùy chỉnh giúp điều chỉnh hành vi của AI để đáp ứng các yêu cầu và sở thích cụ thể của dự án.</li> <li>Ví dụ: Tóm tắt bản ghi âm cuộc gọi trực tiếp bằng cách thiết lập dự án, thêm kiến thức nội bộ và tạo hướng dẫn tùy chỉnh.</li> <li>Ứng dụng thực tế bao gồm tự động hóa hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung tiếp thị, phân tích dữ liệu, quản lý email và lên lịch hẹn.</li> <li>Cộng đồng AI Foundations cung cấp các tài nguyên như khóa học, cuộc gọi trực tiếp và tương tác với những người đam mê AI khác để nâng cao kỹ năng và hiểu biết.</li> </ul> <p><strong>Claude Projects: Nền tảng của Tự động hóa:</strong></p> <p>Claude Projects là trung tâm của quá trình tự động hóa AI. Chúng là nền tảng cho việc tự động hóa các tác vụ lặp lại và xử lý dữ liệu lớn, cho phép bạn tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn. Cho dù bạn cần tạo báo cáo, tóm tắt tài liệu hay trích xuất thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn, Claude Projects đều cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và trực quan để đạt được mục tiêu của bạn.</p> <p>Để bắt đầu, việc thiết lập một Claude Project rất đơn giản. Bạn cần tạo một dự án mới và xác định phạm vi của nó. Bước quan trọng này bao gồm việc xác định các loại tác vụ bạn muốn tự động hóa và xác định các nguồn dữ liệu liên quan. Bằng cách lên kế hoạch cẩn thận cho việc thiết lập dự án, bạn đặt nền tảng cho việc tự động hóa liền mạch và đảm bảo rằng Claude 3 AI có đủ bối cảnh để cung cấp kết quả chính xác và có ý nghĩa.</p> <p><strong>Kiến thức Nội bộ: Cung cấp Bối cảnh cho AI:</strong></p> <p>Một trong những lợi thế chính của Claude Projects là khả năng tận dụng kiến thức nội bộ. Bằng cách thêm nội dung liên quan vào dự án của bạn, chẳng hạn như hướng dẫn, báo cáo hoặc tài liệu chuyên ngành, bạn trang bị cho Claude 3 AI bối cảnh cần thiết để thực hiện các tác vụ hiệu quả. Kiến thức nội bộ này đóng vai trò như một điểm tham chiếu, cho phép AI tạo ra đầu ra nhất quán, chính xác và phù hợp với các yêu cầu cụ thể của bạn.</p> <p><strong>Hướng dẫn Tùy chỉnh: Điều chỉnh Hành vi của AI:</strong></p> <p>Claude 3 AI cho phép bạn tạo hướng dẫn tùy chỉnh để tối ưu hóa hơn nữa quy trình tự động hóa. Các hướng dẫn này cho phép bạn tinh chỉnh hành vi của AI, đảm bảo rằng nó thực hiện các tác vụ theo sở thích và yêu cầu cụ thể của bạn. Bằng cách thiết lập các nguyên tắc và tham số rõ ràng, bạn có thể đạt được đầu ra rất cụ thể và có liên quan.</p> <p><strong>Ứng dụng Thực tế: Tóm tắt Cuộc gọi Trực tiếp:</strong></p> <p>Để minh họa ứng dụng thực tế của việc tự động hóa tác vụ Claude 3 AI, hãy xem xét quy trình tóm tắt bản ghi âm cuộc gọi trực tiếp. Công việc này thường rất tốn thời gian và nhàm chán khi thực hiện thủ công, nhưng với Claude 3 AI, nó trở nên dễ dàng và hiệu quả.</p> <p>Các bước thực hiện:</p> <ol> <li>Thiết lập một Claude Project dành riêng cho việc tóm tắt cuộc gọi, xác định phạm vi và mục tiêu.</li> <li>Thêm kiến thức nội bộ, chẳng hạn như bản tóm tắt cuộc gọi trước đó, ghi chú cuộc họp hoặc tài liệu liên quan, để cung cấp bối cảnh cho AI.</li> <li>Tạo hướng dẫn tùy chỉnh để hướng dẫn AI trích xuất các điểm chính, mục tiêu hành động và quyết định quan trọng từ bản ghi âm.</li> <li>Thực hiện quá trình tự động hóa và để Claude 3 AI tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và chính xác về bản ghi âm cuộc gọi trực tiếp của bạn.</li> </ol> <p><strong>Mở rộng Khả năng Tự động hóa AI:</strong></p> <p>Khả năng tự động hóa tác vụ với Claude 3 AI vô cùng đa dạng và phong phú. Từ các doanh nghiệp muốn sắp xếp hợp lý hoạt động đến cá nhân muốn tối ưu hóa năng suất cá nhân, các ứng dụng là vô tận.</p> <p>Trong lĩnh vực kinh doanh, Claude 3 AI có thể được sử dụng để tự động hóa phản hồi hỗ trợ khách hàng, tạo ra câu trả lời cá nhân hóa và hữu ích cho các câu hỏi thường gặp. Các nhóm tiếp thị có thể sử dụng AI để tạo nội dung hấp dẫn, chẳng hạn như mô tả sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội hoặc chiến dịch email, đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trên các kênh khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có thể tận dụng sức mạnh của Claude 3 AI để xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, trích xuất thông tin chi tiết có giá trị và xác định xu hướng thúc đẩy ra quyết định sáng suốt.</p> <p>Trên phương diện cá nhân, Claude 3 AI có thể hỗ trợ quản lý email, tự động phân loại và ưu tiên các thư đến dựa trên tiêu chí đã xác định trước. Nó cũng có thể giúp lên lịch hẹn, đề xuất các khung giờ tối ưu dựa trên lịch trình và sở thích của bạn. Sinh viên và nhà nghiên cứu có thể hưởng lợi từ khả năng tóm tắt các hướng dẫn dài dòng hoặc bài báo nghiên cứu của AI, giúp tiết kiệm thời gian và thúc đẩy việc tiếp thu kiến thức hiệu quả.</p> <p><strong>Nâng cao Hành trình AI của Bạn:</strong></p> <p>Để hỗ trợ thêm cho hành trình tự động hóa tác vụ AI của bạn, cộng đồng AI Foundations cung cấp một kho tàng tài nguyên và cơ hội phát triển. Bằng cách truy cập các khóa học toàn diện, tham gia các cuộc gọi trực tiếp và tương tác với một cộng đồng sôi động của những người đam mê AI, bạn có thể nâng cao hiểu biết về Claude 3 AI và khám phá hết tiềm năng của nó.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Tóm lại, tự động hóa tác vụ Claude 3 AI là một phương pháp mang tính cách mạng để thúc đẩy năng suất và hiệu quả. Bằng cách tận dụng sức mạnh của Claude Projects, kiến thức nội bộ và hướng dẫn tùy chỉnh, bạn có thể tự động hóa một loạt các tác vụ, tiết kiệm thời gian và tài nguyên đồng thời đạt được kết quả chính xác và có liên quan.</p> <p>Cho dù bạn là chuyên gia kinh doanh muốn sắp xếp hợp lý hoạt động, nhà tiếp thị muốn tạo nội dung hấp dẫn hay cá nhân muốn tối ưu hóa năng suất cá nhân, Claude 3 AI đều cung cấp một giải pháp linh hoạt và mạnh mẽ. Bằng cách nắm bắt tự động hóa tác vụ AI, bạn có thể mở ra những cấp độ hiệu quả mới, giải phóng thời gian quý báu để tập trung vào các sáng kiến chiến lược và nỗ lực sáng tạo.</p> <p>Hãy bắt đầu hành trình tự động hóa tác vụ với Claude 3 AI ngay hôm nay. Trải nghiệm sức mạnh của năng suất và hiệu quả do AI thúc đẩy và mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng trong cuộc sống chuyên nghiệp và cá nhân của bạn. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc

Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc Bài viết này sẽ giới thiệu cách sử dụng Claude 3 AI để tự động hóa các t...

Read more »

Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu

<h2 id="section-0">Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu</h2> <p>Claude đang âm thầm trở thành một trong những công cụ AI mạnh mẽ nhất hiện nay. Tính năng nổi bật và hữu ích nhất của nó đã được ra mắt vào mùa hè năm nay: Dự án (Projects). Giờ đây, bạn có thể huấn luyện Claude hỗ trợ mình trong bất kỳ công việc nào bằng cách tải lên tối đa 500 trang ghi chú, tệp tin và ví dụ liên quan.</p> <h3 id="section-1">Cách sử dụng Dự án Claude</h3> <p><strong>Bước 1: Tải lên tài liệu ngữ cảnh.</strong> Sau khi khởi tạo một dự án mới, bạn có thể cung cấp các ví dụ về công việc trước đây, dàn ý, ghi chú, bản ghi âm phỏng vấn, phản hồi trước đó hoặc bất kỳ nội dung nào có thể giúp đảm bảo sự phù hợp và hữu ích của các phản hồi AI. Các định dạng tệp được chấp nhận bao gồm pdf, docx, csv, txt, html, odt, rtf và epub, hoặc văn bản được dán trực tiếp.</p> <p><strong>Lưu ý về quyền riêng tư:</strong> Anthropic, đơn vị vận hành Claude, không huấn luyện mô hình của mình trên các tài liệu bạn tải lên hoặc các lời nhắc của bạn. Chính sách này được tóm tắt một cách đơn giản như sau: Ngoại lệ xảy ra nếu tài liệu bạn gửi bị gắn cờ để kiểm tra an toàn hoặc độ tin cậy, hoặc nếu bạn đánh giá cao hoặc thấp một phản hồi. Đây là một trong những lý do tại sao tôi không sử dụng tính năng đánh giá tích cực/tiêu cực để đánh giá phản hồi của Claude.</p> <p><strong>Bước 2: Thiết lập hướng dẫn tùy chỉnh.</strong> Bạn cung cấp cho Claude các hướng dẫn tùy chỉnh để hỗ trợ mình trong dự án. Bạn cho nó biết về ngữ cảnh và mục tiêu của mình. Bạn xác định vai trò mà Claude nên đảm nhận. Và bạn nêu chi tiết giọng điệu, hình thức và phong cách phản hồi mà Claude nên cung cấp để đáp lại các lời nhắc của bạn.</p> <p><strong>Lưu ý:</strong> Các hướng dẫn dự án tổng thể này không dành riêng cho bất kỳ lời nhắc nào. Chúng vẫn là một phần của hướng dẫn của Claude trong suốt chuỗi các truy vấn lặp lại dài hạn. Nhưng chúng chỉ dành cho dự án đó, vì vậy chúng sẽ không ảnh hưởng đến các dự án khác.</p> <p><strong>Bước 3: Bắt đầu nhắc nhở.</strong> Bạn nhắc Claude hỗ trợ mình, tiết kiệm thời gian cho các tác vụ lặt vặt và kỹ thuật. Claude giúp mở rộng phạm vi các ý tưởng sáng tạo mà bạn xem xét và đảm bảo bạn có đủ khả năng để làm những công việc mà nếu không có nó, bạn sẽ không thể làm được.</p> <h3 id="section-2">Lợi ích của Dự án Claude</h3> <p><strong>Tại sao điều này hữu ích:</strong> Thay vì đưa ra các truy vấn cho ChatGPT chỉ với một lời nhắc ngắn để cung cấp ngữ cảnh, Claude có thể điều chỉnh câu trả lời của mình dựa trên các tài liệu nền tảng mở rộng, các ví dụ trước đó và các hướng dẫn chi tiết. Điều đó biến nó thành một trợ lý kỹ thuật số được cá nhân hóa tối đa.</p> <p><strong>Bạn có thể tạo bao nhiêu dự án tùy thích:</strong> Rất dễ dàng để tạo các dự án riêng biệt cho từng lĩnh vực trọng tâm. Ví dụ, đối với một dự án giảng dạy, bạn có thể tải lên các kế hoạch giảng dạy trước đây mà mình đã tạo, cũng như bản ghi âm các bài thuyết trình mà mình đã thực hiện. Đối với một dự án tình nguyện mới mà bạn đang thực hiện, bạn có thể tải lên các ghi chú, ý tưởng, dàn ý và bản nháp trước đó của mình để giúp Claude hỗ trợ bạn phát triển một kế hoạch dự án đa dạng mới.</p> <p><strong>Giá cả:</strong> AI cơ bản của Claude miễn phí cho mọi người sử dụng. Bạn có thể tải lên tối đa năm tài liệu để cung cấp ngữ cảnh cho lời nhắc, mỗi tài liệu tối đa 30mb. Các dự án cho phép bạn tải lên hàng chục tài liệu và cho phép các hướng dẫn tùy chỉnh yêu cầu Claude Pro, với giá 20 đô la/tháng. Tôi sử dụng Claude vì nó đang hoạt động như một trợ lý kỹ thuật số có giá trị 24/7 với chi phí thấp hơn so với việc thuê ai đó làm việc trong một giờ.</p> <p><strong>Gói nhóm có giá 25 đô la/tháng/người và yêu cầu tối thiểu năm thành viên, những người sau đó có thể chia sẻ và cộng tác trong các dự án.</strong></p> <h3 id="section-3">Ý tưởng để sử dụng Dự án Claude</h3> <ul> <li><strong>Chuẩn bị cho các hội thảo, lớp học hoặc cuộc họp mà bạn đang dẫn dắt:</strong> Cung cấp thông tin nền về lớp học, hội thảo hoặc cuộc họp. Giải thích mục tiêu của bạn, tham khảo các ví dụ về chương trình nghị sự hoặc kế hoạch bài học trước đây và tóm tắt phong cách hoặc sở thích sư phạm của bạn. Không nên đưa tên hoặc bất kỳ thông tin cá nhân nào.</li> </ul> <p>Sau đó, giao nhiệm vụ cho Claude hỗ trợ bạn tạo ra các ví dụ để sử dụng trong lớp học, trong cuộc họp hoặc hội thảo. Yêu cầu nó tạo ra các ví dụ về những sai lầm phổ biến để bạn có thể cho học sinh hoặc đồng nghiệp thấy những lỗi cần tránh hoặc thử thách họ nhận ra điểm yếu trong một mẫu.</p> <p>Hướng dẫn nó giúp bạn phát hiện lỗi, khoảng trống và điểm mù trong các hướng dẫn, tài liệu phát hoặc các tài liệu khác mà bạn đang cung cấp cho học sinh hoặc đồng nghiệp.</p> <p>Cung cấp cho nó kết quả học tập hoặc dự án lý tưởng của bạn và yêu cầu nó hỗ trợ bạn phát triển kế hoạch bài học hoặc cuộc họp, phát hiện định kiến tiềm ẩn hoặc làm rõ các yếu tố trong giáo trình của bạn.</p> <p>Mời nó tham gia vào việc động não các câu hỏi thảo luận hoặc câu hỏi kiểm tra khiêu khích và tạo ra các câu trả lời sai hợp lý để tiết kiệm thời gian cho bạn.</p> <p>Yêu cầu nó hỗ trợ tạo dàn ý cho bài thuyết trình dạng slide.</p> <p>Nhắc nhở nó cung cấp cho bạn các phép ẩn dụ, câu chuyện cười hoặc giai thoại hấp dẫn để giúp bạn chuẩn bị các buổi học tương tác, thu hút.</p> <p>Yêu cầu nó cung cấp cho bạn một tá cách giải thích khác nhau về các thuật ngữ phức tạp.</p> <p>Sử dụng nó để tạo bản dịch cho học sinh hoặc đồng nghiệp có thể được hưởng lợi.</p> <p>Giao nhiệm vụ cho nó giúp bạn phát triển các tài liệu và hoạt động dễ tiếp cận cho người học có những thách thức tinh thần hoặc thể chất khác nhau.</p> <p><strong>Mẹo:</strong> Yêu cầu nó tạo ra nhiều cách tiếp cận có thể có và hướng dẫn nó phải bất ngờ, sáng tạo và tạo ra các tài liệu thú vị, bất ngờ.</p> <ul> <li><p><strong>Nhận hỗ trợ cho các dự án sở thích:</strong> Cho dù bạn đang xây dựng dàn ý cho truyện tranh, hướng dẫn tham quan bộ sưu tập cây trồng của mình hay hướng dẫn nhập môn cho thành viên tình nguyện hoặc câu lạc bộ mới, bạn có thể tiết kiệm hàng giờ với sự hỗ trợ của dự án Claude. Tạo trò chơi phiêu lưu lựa chọn của riêng bạn hoặc nhờ nó hỗ trợ bạn thiết kế một ngôn ngữ mới. Hãy mơ lớn.</p></li> <li><p><strong>Lập kế hoạch cho một sáng kiến nhóm:</strong> Cung cấp cho Claude các ghi chú, mục tiêu, hạn chót, ngữ cảnh dự án và bất kỳ tài liệu liên quan nào khác. Nhắc nhở nó hỗ trợ bạn tạo kế hoạch dự án, dòng thời gian, bản ghi nhớ, danh sách tác vụ từng bước và hơn thế nữa.</p></li> </ul> <p><strong>Mẹo:</strong> Nhắc nhở Claude đặt câu hỏi bất cứ khi nào nó cần thêm thông tin để cung cấp các phản hồi có mục tiêu và hữu ích. Cung cấp cho nó phản hồi sau các phản hồi ban đầu của nó để thúc đẩy nó theo bất kỳ hướng nào bạn cần.</p> <h3 id="section-4">Mẹo Nhắc nhở</h3> <p>Ngoài việc tải lên các tài liệu liên quan, hãy cung cấp các hướng dẫn chi tiết về các loại phản hồi sẽ hữu ích cho bạn. Ví dụ, nếu bạn thiết lập một dự án để hỗ trợ bạn với một hội thảo phát triển nghề nghiệp dành cho những người thay đổi nghề nghiệp, hãy chỉ định phạm vi kỹ năng và kiến thức tiềm năng của những người tham dự có thể có để phản hồi của Claude có liên quan. Các mẹo bổ sung:</p> <ul> <li><strong>Xác định giọng điệu mục tiêu của bạn:</strong> Yêu cầu Claude sử dụng giọng điệu thân mật hoặc ngắn gọn và trực tiếp hoặc sử dụng bất kỳ phong cách hoặc ngôn ngữ nào bạn thích.</li> <li><strong>Giao vai trò:</strong> Yêu cầu Claude phản hồi từ quan điểm của một chuyên gia trong ngành hoặc công việc của bạn, hoặc nhờ nó đóng vai một ai đó đang đối mặt với những thử thách mà bạn đang nhắm đến để giải quyết.</li> <li><strong>Nhắc nhở Claude hãy từ từ:</strong> Đối với những nhiệm vụ phức tạp với nhiều khía cạnh, hãy nói với Claude "hãy suy nghĩ từng bước một" và hướng dẫn nó "giải thích lý do của bạn". Điều đó hướng dẫn mô hình tính toán đầy đủ các tài liệu và chi tiết ngữ cảnh mà bạn đã chia sẻ.</li> </ul> <h3 id="section-5">Những hạn chế</h3> <ul> <li>Claude không thể tạo hình ảnh như ChatGPT Pro hoặc Copilot miễn phí của Microsoft.</li> <li>Phí 20 đô la/tháng có thể chỉ đáng giá nếu bạn sử dụng Dự án thường xuyên. Mô hình hàng đầu của Claude đã có sẵn, để sử dụng hạn chế, trong gói miễn phí của nó. Vì vậy, nếu bạn chỉ quan tâm đến các truy vấn riêng lẻ thỉnh thoảng, bạn không cần phải trả tiền.</li> <li>Bạn không thể tải lên liên kết vào Claude như bạn có thể làm với một số công cụ AI sẽ phân tích cú pháp chúng cho bạn. Bạn cũng không thể tải lên tệp video hoặc âm thanh, mặc dù bạn có thể tải lên bản ghi của các tệp đó.</li> </ul> <h3 id="section-6">Các lựa chọn thay thế</h3> <ul> <li><strong>NotebookLM</strong> là một công cụ Google miễn phí hữu ích cho phép bạn tạo sổ ghi chép với các tài liệu của riêng mình, sau đó bạn có thể truy vấn bằng AI. Đây là hướng dẫn của tôi. Đây là một lựa chọn thay thế miễn phí tuyệt vời cho Claude nếu mục tiêu của bạn là quan sát các mẫu trong tài liệu của mình hoặc khám phá các kết nối với tài liệu của mình. Nhưng Claude cung cấp tương tác trò chuyện phong phú hơn, đầy đủ hơn dựa trên các tài liệu bạn tải lên so với NotebookLM.</li> <li><strong>Perplexity</strong> cho phép bạn tạo Trang dựa trên truy vấn tìm kiếm để sắp xếp tóm tắt tài liệu về các chủ đề bạn đang khám phá. Có ích là thông tin bạn quản lý trong Trang bao gồm các trích dẫn, vì vậy bạn có thể truy xuất lại thông tin đến nguồn gốc ban đầu của nó. Tuy nhiên, thay vì lấy các trang này từ tài liệu của riêng bạn, Trang của Perplexity có thể hỗ trợ bạn sắp xếp thông tin mà nó cung cấp thông qua các tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của nó.</li> <li><strong>ChatGPT Plus</strong>, phiên bản pro của ChatGPT, cũng có giá 20 đô la/tháng. Đăng ký trả phí cho phép bạn tạo GPT Tùy chỉnh của riêng mình. Đây về cơ bản là những bot thu nhỏ mà bạn có thể đào tạo bằng các tệp và hướng dẫn tùy chỉnh của riêng mình, giống như bạn có thể đào tạo Claude với Dự án. Bạn không cần bất kỳ kiến thức lập trình nào — bạn có thể tạo một bot bằng các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Và một lợi thế của ChatGPT Plus là nó cũng bao gồm một công cụ tạo hình ảnh tuyệt vời. Nhưng Dự án Claude dễ hiểu và sử dụng hơn một chút.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu

Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu Claude đang âm thầm trở thành một trong những công cụ AI mạnh mẽ nh...

Read more »

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"

<h2 id="section-0">NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"</h2> <p><strong>NVIDIA đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc tối ưu hóa hiệu năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với thuật toán giải mã độc quyền "Medusa" trên bộ tăng tốc AI HGX H200.</strong> Nhờ Medusa, hiệu năng của Llama 3.1 trong việc suy luận đã được cải thiện lên đến 1,9 lần so với trước đây.</p> <p><strong>Nhu cầu xử lý đa GPU cho AI thế hệ mới:</strong></p> <p>Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng phức tạp và quy mô khổng lồ, việc sử dụng nhiều GPU để tính toán trở nên cần thiết để đáp ứng các yêu cầu về độ trễ thấp và thông lượng cao của các ứng dụng AI thế hệ mới. </p> <p>Để đạt được hiệu năng tối ưu, các GPU cần phải hoạt động đồng bộ như một "GPU mạnh mẽ", với khả năng giao tiếp GPU-GPU siêu nhanh và phần mềm tiên tiến tận dụng tối đa tiềm năng của nhiều GPU. </p> <p>NVIDIA đã đạt được điều này bằng cách phân chia các phép tính của từng lớp mô hình trên các GPU sẵn có thông qua kỹ thuật song song tensor (tensor parallelism) kết hợp với các thuật toán tiên tiến như giải mã dự đoán (speculative decoding). Nhờ đó, độ trễ trong việc tạo ra các mã thông báo (token generation latency) được giảm đáng kể, mang đến trải nghiệm người dùng tương tác mượt mà.</p> <p><strong>HGX H200 và vai trò quan trọng của TensorRT-LLM:</strong></p> <p>Để phục vụ Llama 3.1 với độ trễ cực thấp, các dịch vụ đám mây có thể tận dụng tối đa sức mạnh của máy chủ NVIDIA HGX H200. Mỗi máy chủ HGX H200 tích hợp 8 GPU H200 Tensor Core và 4 chip NVLink Switch, cho phép mỗi GPU giao tiếp với tốc độ băng thông 900 GB/s đến bất kỳ GPU nào khác trong hệ thống. Băng thông kết nối GPU-GPU cao là yếu tố then chốt để tránh trở thành điểm nghẽn trong các trường hợp sử dụng tương tác.</p> <p>NVIDIA TensorRT-LLM, một thư viện TensorRT mã nguồn mở, được sử dụng để triển khai hiệu quả các thuật toán tối ưu hóa trên hệ thống NVIDIA H200 HGX. TensorRT-LLM cung cấp hiệu năng suy luận hàng đầu trên các LLM mới nhất thông qua nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm song song tensor và giải mã dự đoán.</p> <p><strong>Medusa: Giải pháp đột phá cho việc tăng tốc tạo mã thông báo:</strong></p> <p>Các LLM dựa trên Transformer hoạt động theo cách tự hồi quy (auto-regressive), nghĩa là các mã thông báo phải được tạo ra theo trình tự, làm hạn chế thông lượng mỗi bước tạo ra chỉ một mã thông báo. Thông thường, tốc độ tạo ra một mã thông báo phụ thuộc vào tốc độ tải trọng lượng mô hình vào bộ nhớ, dẫn đến việc các khả năng xử lý Tensor Core mạnh mẽ của GPU H200 không được tận dụng hết.</p> <p>Giải mã dự đoán là một kỹ thuật tăng thông lượng tạo mã thông báo bằng cách sử dụng "mô hình nháp" (draft model) để dự đoán nhiều mã thông báo tiếp theo, vượt ra ngoài mã thông báo tiếp theo. LLM mục tiêu sau đó sẽ "gói" các ứng viên dự đoán và xác thực chúng song song với mã thông báo tiếp theo, sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên tính toán GPU song song. Nếu LLM gốc chấp nhận bất kỳ chuỗi ứng viên nào, nhiều mã thông báo sẽ được tạo ra trong cùng một bước, do đó tăng tốc quá trình tạo mã thông báo.</p> <p>Medusa, được mô tả trong một bài báo nghiên cứu, là một thuật toán giải mã dự đoán sử dụng chính mô hình gốc làm "mô hình nháp", tránh sự phức tạp của hệ thống và sự khác biệt về phân phối khi sử dụng một "mô hình nháp" riêng biệt. Kỹ thuật này sử dụng thêm các "đầu" giải mã, gọi là đầu Medusa, để dự đoán các mã thông báo ứng viên vượt ra ngoài mã thông báo tiếp theo. Mỗi đầu Medusa tạo ra một phân phối mã thông báo vượt ra ngoài mã thông báo trước đó.</p> <p><strong>Kết quả ấn tượng của Medusa:</strong></p> <p>Với Medusa, một HGX H200 có thể tạo ra 268 mã thông báo mỗi giây cho mỗi người dùng đối với Llama 3.1 70B và 108 mã thông báo mỗi giây cho Llama 3.1 405B. Tốc độ này nhanh hơn 1,5 lần đối với Llama 3.1 70B và nhanh hơn 1,9 lần đối với Llama 3.1 405B so với không sử dụng Medusa. Mặc dù tỷ lệ chấp nhận của Medusa có thể thay đổi giữa các tác vụ, nhưng hiệu năng tổng thể của nó được tổng quát hóa trên một loạt các tác vụ.</p> <p>Các đầu Medusa cho cả Llama 3.1 70B và Llama 3.1 405B được đào tạo bằng cách tích hợp Trình tối ưu hóa mô hình NVIDIA TensorRT với khung công tác NVIDIA NeMo. Việc đào tạo đầu Medusa sử dụng phần thân (backbone) cố định, đảm bảo rằng việc sử dụng Medusa mang lại độ chính xác giống hệt với mô hình cơ sở.</p> <p><strong>Tương lai của đổi mới toàn diện của NVIDIA:</strong></p> <p>NVIDIA HGX H200 với NVLink Switch và TensorRT-LLM đã mang lại hiệu năng suy luận thời gian thực tuyệt vời trên các mô hình phổ biến và đòi hỏi khắt khe trong cộng đồng. Để tiếp tục cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm chi phí suy luận, NVIDIA liên tục đổi mới trên mọi tầng của ngăn xếp công nghệ – chip, hệ thống, thư viện phần mềm, thuật toán và hơn thế nữa. </p> <p>NVIDIA hứa hẹn sẽ chia sẻ thêm những cập nhật về hiệu năng suy luận độ trễ thấp trong tương lai khi cả nền tảng của họ và hệ sinh thái LLM tiếp tục phát triển.</p> <p><strong>Tóm lại, sự ra đời của Medusa thể hiện cam kết của NVIDIA trong việc thúc đẩy đổi mới AI và tối ưu hóa hiệu năng của LLM. Thuật toán này hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng AI thế hệ mới, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa" NVIDIA đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc t...

Read more »

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi

<h2 id="section-0">Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi</h2> <p><strong>Bill Gates, người có thể chi trả cho một đội ngũ nghiên cứu riêng khổng lồ, lại thừa nhận rằng ông thường sử dụng ChatGPT, một công cụ AI thường xuyên mắc lỗi, để tìm kiếm thông tin và viết lách.</strong></p> <p>Câu chuyện này nghe có vẻ khá bất ngờ, phải không? Tỷ phú giàu thứ 7 thế giới, người có đủ tài lực để xây dựng một đội ngũ chuyên gia nghiên cứu và kiểm chứng thông tin, lại lựa chọn sử dụng một chatbot AI thường xuyên "nói dối" để tìm hiểu về các chủ đề khác nhau. </p> <p>Trong một cuộc phỏng vấn với The Verge, Bill Gates đã chia sẻ rằng ông thường dùng ChatGPT để tìm hiểu những vấn đề mới và hỗ trợ trong việc viết lách. Ông cho rằng đây là một cách tuyệt vời để nhận được những giải thích cụ thể cho các câu hỏi của mình.</p> <p>Tuy nhiên, việc Gates sử dụng ChatGPT để "học hỏi" về các chủ đề lại gây ra nhiều tranh cãi. Bởi lẽ, ChatGPT, cũng như các mô hình ngôn ngữ lớn khác, được biết đến với khả năng "ảo giác" - tức là đưa ra những thông tin sai lệch một cách tự tin, gây khó khăn cho người dùng trong việc phân biệt đâu là sự thật. </p> <p>Trong ngành công nghiệp AI, hiện tượng này được gọi là "ảo giác" hoặc thậm chí là "nói nhảm". Mặc dù các chuyên gia đã nỗ lực cải thiện độ chính xác của các chatbot, nhưng vấn đề này vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn. Có thể ví ChatGPT như một "người kể chuyện không đáng tin cậy" do thói quen "nói dối" và "bịa đặt" của nó. Nhưng, dường như Bill Gates lại không mấy bận tâm đến điều này.</p> <p>Ngoài ra, cuộc phỏng vấn cũng hé lộ một chi tiết thú vị khác về mối quan hệ giữa Bill Gates và Microsoft. Mặc dù đã rời khỏi hội đồng quản trị Microsoft từ năm 2021, Bill Gates vẫn giữ vai trò cố vấn cho công ty và được cho là có ảnh hưởng lớn đến các quyết định đầu tư vào lĩnh vực AI, đặc biệt là mối quan hệ hợp tác với OpenAI, đơn vị phát triển ChatGPT. </p> <p>Kết hợp hai thông tin này, chúng ta thấy được một bức tranh khá phức tạp về vai trò của Bill Gates trong ngành công nghệ, đặc biệt là trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ. Một mặt, ông là người tiên phong trong việc đầu tư vào AI, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này. Mặt khác, ông lại sử dụng một công cụ AI tiềm ẩn nhiều rủi ro để phục vụ cho nhu cầu cá nhân, trong khi Microsoft thu về lợi nhuận khổng lồ từ các sản phẩm AI.</p> <p>Câu chuyện về việc Bill Gates "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi không chỉ là một câu chuyện thú vị về một tỷ phú công nghệ, mà còn đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai của AI và trách nhiệm của các công ty công nghệ trong việc đảm bảo tính chính xác và an toàn của các công nghệ này.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi Bill Gates, người có thể chi trả cho một đội ngũ nghiên cứu ...

Read more »

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết

<h2 id="section-0">Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết</h2> <p><strong>Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra mạnh mẽ, với các công ty như Google, Microsoft, Meta và Apple tích hợp AI vào mọi thứ. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của vô số thuật ngữ mới. Bài viết này sẽ là cẩm nang của bạn, cung cấp một danh sách các thuật ngữ AI quan trọng để bạn nắm bắt được xu hướng công nghệ này.</strong></p> <p><strong>Sự Lột Xác Của Công Nghệ:</strong></p> <p>Khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, nó đã hoàn toàn thay đổi mối quan hệ của con người với công nghệ. Đột nhiên, việc tìm kiếm trực tuyến trở nên chủ động hơn, cho phép người dùng trò chuyện với chatbot bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được những câu trả lời sáng tạo, giống như khi giao tiếp với một con người. Sự biến đổi này mạnh mẽ đến mức Google, Meta, Microsoft và Apple nhanh chóng bắt đầu tích hợp AI vào bộ sản phẩm của mình.</p> <p>Tuy nhiên, khía cạnh chatbot của AI chỉ là một phần của bức tranh toàn cảnh về Trí tuệ nhân tạo. Việc sử dụng ChatGPT để làm bài tập về nhà hay Midjourney tạo ra những hình ảnh robot ấn tượng dựa trên quốc gia nguồn gốc là rất thú vị, nhưng tiềm năng của AI sáng tạo có thể định hình lại nền kinh tế hoàn toàn. Theo Viện McKinsey Toàn cầu, AI có thể đóng góp <strong>4,4 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu hàng năm</strong>, đây là lý do tại sao bạn nên mong đợi nghe nhiều hơn về Trí tuệ nhân tạo trong tương lai.</p> <p><strong>AI Xâm Nhập Mọi Ngóc Ngách:</strong></p> <p>AI hiện đang xuất hiện trong một loạt các sản phẩm, từ Google Gemini, Microsoft Copilot, Anthropic Claude, công cụ tìm kiếm Perplexity AI cho đến các thiết bị của Humane và Rabbit. Bạn có thể đọc các bài đánh giá, trải nghiệm thực tế của chúng tôi về những sản phẩm này, cũng như các bài tin tức, giải thích và hướng dẫn tại <strong>trung tâm AI Atlas mới</strong> của chúng tôi.</p> <p><strong>Thế Giới AI Và Các Thuật Ngữ:</strong></p> <p>Khi con người ngày càng làm quen với một thế giới gắn liền với AI, những thuật ngữ mới liên tục xuất hiện. Vì vậy, dù bạn đang cố gắng thể hiện sự hiểu biết của mình trong một cuộc trò chuyện hay gây ấn tượng trong một buổi phỏng vấn xin việc, thì việc nắm vững các thuật ngữ AI sau đây là điều cần thiết.</p> <p><strong>Danh Sách Thuật Ngữ:</strong></p> <ul> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo chung (AGI - Artificial General Intelligence):</strong> Một khái niệm về một phiên bản AI tiên tiến hơn những gì chúng ta biết hiện nay, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn con người đồng thời có thể tự học hỏi và nâng cao khả năng của mình.</li> <li><strong>Đạo đức AI (AI ethics):</strong> Các nguyên tắc nhằm ngăn chặn AI gây hại cho con người, thông qua việc xác định cách thức các hệ thống AI thu thập dữ liệu hoặc xử lý các định kiến.</li> <li><strong>An toàn AI (AI safety):</strong> Một lĩnh vực liên ngành quan tâm đến tác động lâu dài của AI và cách thức nó có thể tiến triển đột ngột thành một siêu trí tuệ có thể gây hại cho con người.</li> <li><strong>Thuật toán (Algorithm):</strong> Một chuỗi các hướng dẫn cho phép một chương trình máy tính học hỏi và phân tích dữ liệu theo một cách cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng các mẫu, để từ đó tự học hỏi và hoàn thành các nhiệm vụ.</li> <li><strong>Điều chỉnh (Alignment):</strong> Điều chỉnh AI để tạo ra kết quả mong muốn tốt hơn. Điều này có thể bao gồm bất cứ thứ gì, từ điều tiết nội dung đến duy trì các tương tác tích cực với con người.</li> <li><strong>Hình người hóa (Anthropomorphism):</strong> Khi con người có xu hướng gán cho các đối tượng phi nhân các đặc điểm giống con người. Trong AI, điều này có thể bao gồm việc tin rằng chatbot giống con người và có ý thức hơn thực tế, ví dụ như tin rằng nó vui, buồn hoặc thậm chí có cảm xúc.</li> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence):</strong> Việc sử dụng công nghệ để mô phỏng trí tuệ con người, trong các chương trình máy tính hoặc robot. Một lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm mục đích xây dựng các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ của con người.</li> <li><strong>Các tác nhân tự trị (Autonomous agents):</strong> Mô hình AI có khả năng, lập trình và các công cụ khác để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, một chiếc xe tự lái là một tác nhân tự trị, vì nó có đầu vào cảm biến, GPS và các thuật toán lái xe để tự điều hướng trên đường. Các nhà nghiên cứu tại Stanford đã chứng minh rằng các tác nhân tự trị có thể phát triển văn hóa, truyền thống và ngôn ngữ chung của riêng chúng.</li> <li><strong>Định kiến (Bias):</strong> Liên quan đến các mô hình ngôn ngữ lớn, các lỗi phát sinh từ dữ liệu đào tạo. Điều này có thể dẫn đến việc gán sai các đặc điểm nhất định cho một số chủng tộc hoặc nhóm dựa trên định kiến.</li> <li><strong>Chatbot:</strong> Một chương trình giao tiếp với con người thông qua văn bản, mô phỏng ngôn ngữ của con người.</li> <li><strong>ChatGPT:</strong> Chatbot AI được phát triển bởi OpenAI, sử dụng công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn.</li> <li><strong>Điện toán nhận thức (Cognitive computing):</strong> Một thuật ngữ khác cho trí tuệ nhân tạo.</li> <li><strong>Tăng cường dữ liệu (Data augmentation):</strong> Trộn lại dữ liệu hiện có hoặc thêm một tập dữ liệu đa dạng hơn để đào tạo AI.</li> <li><strong>Học sâu (Deep learning):</strong> Một phương pháp của AI, và là một nhánh của học máy, sử dụng nhiều thông số để nhận dạng các mẫu phức tạp trong hình ảnh, âm thanh và văn bản. Quá trình này lấy cảm hứng từ não người và sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tạo ra các mẫu.</li> <li><strong>Khuếch tán (Diffusion):</strong> Một phương pháp học máy lấy một phần dữ liệu hiện có, chẳng hạn như ảnh, và thêm nhiễu ngẫu nhiên. Các mô hình khuếch tán huấn luyện mạng lưới của chúng để tái tạo hoặc phục hồi ảnh đó.</li> <li><strong>Hành vi nổi lên (Emergent behavior):</strong> Khi một mô hình AI thể hiện các khả năng không mong muốn.</li> <li><strong>Học đầu cuối (End-to-end learning, or E2E):</strong> Quá trình học sâu trong đó một mô hình được hướng dẫn thực hiện một nhiệm vụ từ đầu đến cuối. Nó không được đào tạo để hoàn thành một nhiệm vụ theo trình tự mà thay vào đó học hỏi từ các đầu vào và giải quyết tất cả cùng một lúc.</li> <li><strong>Xét nghiệm đạo đức (Ethical considerations):</strong> Nhận thức về các hàm ý đạo đức của AI và các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, sử dụng dữ liệu, sự công bằng, lạm dụng và các vấn đề an toàn khác.</li> <li><strong>Foom:</strong> Còn được gọi là khởi động nhanh hoặc khởi động cứng. Khái niệm cho rằng nếu ai đó tạo ra một AGI, thì có thể đã quá muộn để cứu nhân loại.</li> <li><strong>Mạng đối kháng sinh sản (GANs - Generative adversarial networks):</strong> Một mô hình AI sinh sản bao gồm hai mạng nơ-ron để tạo ra dữ liệu mới: một bộ tạo và một bộ phân biệt. Bộ tạo tạo ra nội dung mới, và bộ phân biệt kiểm tra xem nó có xác thực hay không.</li> <li><strong>AI sinh sản (Generative AI):</strong> Một công nghệ tạo nội dung sử dụng AI để tạo ra văn bản, video, mã máy tính hoặc hình ảnh. AI được cung cấp một lượng lớn dữ liệu đào tạo, tìm ra các mẫu để tạo ra phản hồi mới của riêng mình, đôi khi có thể tương tự như tài liệu nguồn.</li> <li><strong>Google Gemini:</strong> Chatbot AI của Google hoạt động tương tự như ChatGPT nhưng lấy thông tin từ web hiện tại, trong khi ChatGPT bị giới hạn trong dữ liệu cho đến năm 2021 và không kết nối với internet.</li> <li><strong>Thanh chắn (Guardrails):</strong> Các chính sách và hạn chế được đặt ra đối với các mô hình AI để đảm bảo dữ liệu được xử lý một cách có trách nhiệm và mô hình không tạo ra nội dung gây phiền nhiễu.</li> <li><strong>Ảo giác (Hallucination):</strong> Một phản hồi không chính xác từ AI. Có thể bao gồm AI sinh sản tạo ra các câu trả lời không chính xác nhưng được đưa ra một cách tự tin như thể đúng. Nguyên nhân của điều này không hoàn toàn được biết đến. Ví dụ, khi hỏi một chatbot AI, "Leonardo da Vinci đã vẽ Mona Lisa vào năm nào?", nó có thể đưa ra một câu trả lời không chính xác rằng, "Leonardo da Vinci đã vẽ Mona Lisa vào năm 1815", tức là 300 năm sau khi nó thực sự được vẽ.</li> <li><strong>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large language model):</strong> Một mô hình AI được đào tạo trên khối lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu ngôn ngữ và tạo ra nội dung mới bằng ngôn ngữ giống con người.</li> <li><strong>Học máy (ML - Machine learning):</strong> Một thành phần trong AI cho phép máy tính học hỏi và đưa ra kết quả dự đoán tốt hơn mà không cần lập trình rõ ràng. Có thể kết hợp với các tập huấn luyện để tạo ra nội dung mới.</li> <li><strong>Microsoft Bing:</strong> Công cụ tìm kiếm của Microsoft hiện có thể sử dụng công nghệ hỗ trợ ChatGPT để cung cấp kết quả tìm kiếm dựa trên AI. Tương tự như Google Gemini ở chỗ kết nối với internet.</li> <li><strong>AI đa phương thức (Multimodal AI):</strong> Một loại AI có thể xử lý nhiều loại đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và giọng nói.</li> <li><strong>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing):</strong> Một nhánh của AI sử dụng học máy và học sâu để cung cấp cho máy tính khả năng hiểu ngôn ngữ của con người, thường sử dụng các thuật toán học, mô hình thống kê và quy tắc ngôn ngữ.</li> <li><strong>Mạng nơ-ron (Neural network):</strong> Một mô hình tính toán giống với cấu trúc của não người và được thiết kế để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bao gồm các nút được kết nối với nhau, hoặc nơ-ron, có thể nhận dạng các mẫu và học hỏi theo thời gian.</li> <li><strong>Phù hợp quá mức (Overfitting):</strong> Lỗi trong học máy khi nó hoạt động quá gần với dữ liệu đào tạo và chỉ có thể xác định các ví dụ cụ thể trong dữ liệu đó nhưng không phải dữ liệu mới.</li> <li><strong>Kẹp giấy:</strong> Lý thuyết Kẹp giấy tối đa hóa, được đặt ra bởi nhà triết học Nick Boström của Đại học Oxford, là một kịch bản giả định trong đó một hệ thống AI sẽ tạo ra càng nhiều kẹp giấy thật càng tốt. Trong mục tiêu tạo ra số lượng kẹp giấy tối đa, một hệ thống AI sẽ giả định tiêu thụ hoặc chuyển đổi tất cả các vật liệu để đạt được mục tiêu của nó. Điều này có thể bao gồm tháo dỡ các máy móc khác để tạo ra thêm kẹp giấy, các máy móc có thể có lợi cho con người. Hậu quả không mong muốn của hệ thống AI này là nó có thể tiêu diệt nhân loại trong mục tiêu tạo ra kẹp giấy.</li> <li><strong>Thông số (Parameters):</strong> Các giá trị số cung cấp cấu trúc và hành vi cho LLM, cho phép nó đưa ra dự đoán.</li> <li><strong>Lệnh (Prompt):</strong> Đề xuất hoặc câu hỏi bạn nhập vào chatbot AI để nhận được phản hồi.</li> <li><strong>Chuỗi lệnh (Prompt chaining):</strong> Khả năng của AI sử dụng thông tin từ các tương tác trước để làm phong phú hơn các phản hồi trong tương lai.</li> <li><strong>Con vẹt ngẫu nhiên (Stochastic parrot):</strong> Một phép ẩn dụ về LLM minh họa rằng phần mềm không có sự hiểu biết sâu sắc hơn về ý nghĩa đằng sau ngôn ngữ hoặc thế giới xung quanh nó, bất kể đầu ra có nghe có vẻ thuyết phục đến đâu. Cụm từ này đề cập đến cách một con vẹt có thể bắt chước lời nói của con người mà không hiểu ý nghĩa đằng sau chúng.</li> <li><strong>Chuyển giao phong cách (Style transfer):</strong> Khả năng thích ứng phong cách của một hình ảnh với nội dung của hình ảnh khác, cho phép AI diễn giải các thuộc tính trực quan của một hình ảnh và sử dụng nó trên hình ảnh khác. Ví dụ, lấy chân dung tự họa của Rembrandt và tái tạo nó theo phong cách của Picasso.</li> <li><strong>Nhiệt độ (Temperature):</strong> Các thông số được thiết lập để kiểm soát mức độ ngẫu nhiên của đầu ra của mô hình ngôn ngữ. Nhiệt độ cao hơn có nghĩa là mô hình chấp nhận nhiều rủi ro hơn.</li> <li><strong>Tạo hình ảnh từ văn bản (Text-to-image generation):</strong> Tạo hình ảnh dựa trên mô tả bằng văn bản.</li> <li><strong>Mã thông báo (Tokens):</strong> Các đoạn văn bản nhỏ mà các mô hình ngôn ngữ AI xử lý để xây dựng phản hồi cho các lệnh của bạn. Một mã thông báo tương đương với bốn ký tự trong tiếng Anh, hoặc khoảng ba phần tư từ.</li> <li><strong>Dữ liệu đào tạo (Training data):</strong> Các tập dữ liệu được sử dụng để giúp các mô hình AI học hỏi, bao gồm văn bản, hình ảnh, mã hoặc dữ liệu.</li> <li><strong>Mô hình chuyển đổi (Transformer model):</strong> Kiến trúc mạng nơ-ron và mô hình học sâu học hỏi ngữ cảnh bằng cách theo dõi các mối quan hệ trong dữ liệu, như trong câu hoặc các phần của hình ảnh. Vì vậy, thay vì phân tích một câu một từ một lần, nó có thể xem xét toàn bộ câu và hiểu ngữ cảnh.</li> <li><strong>Bài kiểm tra Turing (Turing test):</strong> Được đặt theo tên của nhà toán học và nhà khoa học máy tính nổi tiếng Alan Turing, nó kiểm tra khả năng của một máy hoạt động giống như một con người. Máy vượt qua bài kiểm tra nếu con người không thể phân biệt phản hồi của máy với một con người khác.</li> <li><strong>AI yếu (Weak AI), còn được gọi là AI hẹp (Narrow AI):</strong> AI tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể và không thể học hỏi ngoài kỹ năng của nó. Hầu hết các AI hiện nay đều là AI yếu.</li> <li><strong>Học không cần mẫu (Zero-shot learning):</strong> Một bài kiểm tra trong đó một mô hình phải hoàn thành một nhiệm vụ mà không được cung cấp dữ liệu đào tạo cần thiết. Ví dụ sẽ là nhận dạng một con sư tử trong khi chỉ được đào tạo về hổ.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra mạnh mẽ, với các công ...

Read more »

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?

<h2 id="section-0">Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?</h2> <p><strong>Trợ lý Google (Google Assistant)</strong> đã trở thành người bạn đồng hành quen thuộc với nhiều người trong suốt những năm qua. Từ việc đặt nhắc nhở, hẹn giờ đến điều khiển phương tiện giải trí và các thiết bị nhà thông minh, trợ lý ảo này đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của nhiều người.</p> <p>Tuy nhiên, trong vài năm gần đây, người dùng đã bắt đầu nhận thấy sự giảm sút về độ tin cậy của Trợ lý Google. Có vẻ như Google đang dành nhiều sự quan tâm hơn cho các sản phẩm AI khác, điển hình là <strong>Gemini</strong> (trước đây gọi là Bard). Dù không phải là nguyên nhân trực tiếp, nhưng sự thay đổi trọng tâm này dường như đã ảnh hưởng đến Trợ lý Google. Nhưng may mắn thay, Google dường như đang cố gắng giải quyết vấn đề này, khi Gemini đang dần được tích hợp vào thế giới Google Home thông qua những <strong>cập nhật gần đây</strong>.</p> <p>Vậy, việc Gemini xuất hiện trong nền tảng nhà thông minh của Google có ý nghĩa gì nếu nó không giải quyết các vấn đề hiện tại? Liệu AI tiên tiến này có thể mang đến những cải tiến thực sự cho trải nghiệm người dùng? Hãy cùng phân tích để hiểu rõ hơn.</p> <h3 id="section-1">Gemini sẽ mang đến những cải tiến gì cho Google Home?</h3> <p>Gemini là một công cụ AI mạnh mẽ mà Google đang tận dụng theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, phần lớn các trường hợp sử dụng hiện tại không liên quan trực tiếp đến cách người dùng tương tác với ngôi nhà thông minh của họ thông qua Trợ lý Google. Nhưng điều này đang bắt đầu thay đổi với những thông báo gần đây về việc <strong>tích hợp Gemini vào Google Home</strong>.</p> <p>Một trong những tích hợp đáng chú ý nhất, và cũng là một ứng dụng tuyệt vời cho Gemini, đó là trong <strong>camera an ninh Nest</strong>. Gemini, với khả năng xử lý đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video), sẽ giúp camera Nest nhận biết tốt hơn và chi tiết hơn những gì chúng nhìn thấy. Điều này dẫn đến các bản xem trước chất lượng cao hơn, thông báo chính xác hơn và nhiều tính năng hữu ích khác.</p> <p>Đối với các phần còn lại của Google Home và các thiết bị nhà thông minh, tích hợp ban đầu của Gemini còn khá sơ sài nhưng cũng rất hữu ích. Việc tạo tự động hóa (hoặc Thói quen, như Google đôi khi gọi) trong Google Home, tuy không quá khó, nhưng lại có thể tẻ nhạt và đôi khi thiếu rõ ràng. Điều này có thể gây khó khăn cho người dùng mới làm quen hoặc người dùng thông thường.</p> <p>Để hỗ trợ việc tạo tự động hóa phức tạp hơn, Google đã giới thiệu một trình chỉnh sửa script và tính năng "Giúp tôi viết script" dựa trên AI. Tính năng này hoạt động tương đối tốt và AI tích hợp sẽ giúp những người chưa chắc chắn về cách sử dụng script. Tuy nhiên, việc chỉnh sửa script vẫn quá phức tạp đối với nhiều người, ngay cả người dùng có kinh nghiệm cũng sẽ đánh giá cao một lựa chọn đơn giản hơn. Đây là lúc <strong>tích hợp Gemini mới sẽ phát huy tác dụng</strong>.</p> <p>Ý tưởng đằng sau việc tích hợp Gemini là nó sẽ hoạt động tương tự như khi bạn yêu cầu Trợ lý Google đặt lời nhắc, thêm thứ gì đó vào danh sách mua sắm hoặc các cụm từ hữu ích khác. Giờ đây, bạn có thể yêu cầu sự trợ giúp để tạo tự động hóa bằng giọng nói và ngôn ngữ thông thường của mình.</p> <p>Điểm mạnh của Gemini là khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giống như bạn đang nói chuyện với một người. Thay vì phải nhớ chính xác các từ cần sử dụng và thứ tự của chúng, bạn chỉ cần nói như bình thường và Gemini sẽ hiểu. </p> <h3 id="section-2">Vấn đề cần giải quyết với Gemini</h3> <p>Trước đây, tác giả bài viết này là một người dùng trung thành của Google Home và Trợ lý Google. Là một người dùng điện thoại Android, ông có quá nhiều thông tin được lưu trữ trong dịch vụ của Google, vì vậy sử dụng Trợ lý Google trong nhà là lựa chọn hiển nhiên. Nhưng trong vài năm gần đây, trải nghiệm đó đã giảm sút nghiêm trọng đến mức ông hiếm khi sử dụng Trợ lý Google cho bất kỳ nhu cầu nhà thông minh nào.</p> <p>Chỉ cần yêu cầu Trợ lý Google bật đèn hoặc điều chỉnh nhiệt độ cũng có thể dẫn đến phản hồi rằng nó "chưa biết cách làm điều đó". Vấn đề này đã khiến ông chuyển hầu hết các thiết bị nhà thông minh sang <strong>Amazon Alexa</strong> và <strong>Home Assistant</strong>. Mặc dù vẫn còn các loa thông minh và màn hình thông minh của Trợ lý Google trong nhà, nhưng ngoài việc phát nhạc và hiển thị ảnh, chúng hầu như không được sử dụng.</p> <p>Khi đặt câu hỏi về việc liệu có giải pháp khắc phục cho vấn đề này trong tương lai gần hay không, Google đã trả lời rằng "Tích hợp Gemini sẽ giúp cải thiện chất lượng và tính nhất quán trên các chức năng của Trợ lý. Chất lượng là ưu tiên hàng đầu của nhóm". Mặc dù Google chắc chắn muốn cải thiện chất lượng tổng thể của Trợ lý Google, nhưng cách thức và thời điểm điều này sẽ xảy ra vẫn chưa rõ ràng.</p> <p>Tác giả cũng đã hỏi về cách thức Gemini và Trợ lý Google sẽ hoạt động cùng nhau trong tương lai. Câu trả lời cho thấy rằng Google vẫn đang trong giai đoạn tìm hiểu và chưa có kế hoạch cụ thể: "Trong bối cảnh của ngôi nhà, nhu cầu cơ bản của người dùng không thay đổi với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini. Người dùng của chúng tôi muốn được an toàn và bảo mật, thoải mái và giải trí. Những ưu tiên và nhu cầu của người dùng vẫn không thay đổi ngay cả sau khi Gemini được phát triển. Giờ đây, chúng ta đang ở thời điểm chuyển giao của AI khi Gemini sẵn sàng giúp đáp ứng và nâng cao các nhu cầu của người dùng mà chúng ta luôn có."</p> <h3 id="section-3">Kết luận: Còn phải chờ xem</h3> <p>Rõ ràng, Google có kế hoạch tích hợp Gemini vào càng nhiều dịch vụ càng tốt, và đó có thể là một điều tốt. Việc chứng kiến cách công cụ AI này đang cải thiện một số phần của Google Home và Nest mang lại hi vọng. Tuy nhiên, với việc chức năng cơ bản của việc sử dụng Trợ lý Google để điều khiển nhà thông minh đang gặp vấn đề và Gemini vẫn chưa thể trực tiếp điều khiển các thiết bị đó, con đường giải quyết vấn đề này vẫn còn mù mờ.</p> <p>Google vẫn chưa công bố kế hoạch rõ ràng cho Gemini và Trợ lý Google, liệu hai công cụ này sẽ tồn tại riêng biệt hay cuối cùng sẽ hợp nhất. Đối với người dùng Trợ lý Google và Home, điều này để lại một ấn tượng không mấy tốt đẹp, vì họ và nhiều người khác không có một trợ lý ảo đáng tin cậy để điều khiển các thiết bị nhà thông minh. Nhưng liệu đó không phải là mục đích chính của các loa và màn hình thông minh mà Google cung cấp?</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn? Trợ lý Google (Google Assistant) đã tr...

Read more »

All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển

<h2 id="section-0">All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển</h2> <p>Công ty khởi nghiệp All Hands AI vừa huy động được 5 triệu USD trong vòng hạt giống để phát triển các công cụ AI giúp tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại thường gặp trong quá trình phát triển phần mềm. </p> <p>Việc phát triển phần mềm thường bao gồm nhiều nhiệm vụ tốn thời gian và dễ gây nhàm chán, như viết mã cơ bản, kiểm thử đơn vị, và quản lý cấu hình. All Hands AI tập trung vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa những công việc này, cho phép các nhà phát triển tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp và sáng tạo hơn. </p> <p>Vòng gọi vốn này sẽ giúp All Hands AI mở rộng đội ngũ kỹ thuật, hoàn thiện nền tảng AI của mình, và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn trong cộng đồng các nhà phát triển. </p> <p><strong>Tầm quan trọng của việc tự động hóa:</strong></p> <p>Trong bối cảnh ngành công nghiệp phần mềm đang phát triển nhanh chóng, việc tối ưu hóa hiệu quả làm việc của các nhà phát triển là vô cùng quan trọng. Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và công sức, mà còn giảm thiểu sai sót và nâng cao chất lượng sản phẩm. </p> <p><strong>All Hands AI và tương lai của phát triển phần mềm:</strong></p> <p>All Hands AI hứa hẹn sẽ mang đến một bước tiến quan trọng trong cách thức các nhà phát triển làm việc. Bằng cách sử dụng AI để giải phóng các nhà phát triển khỏi những công việc đơn điệu, All Hands AI tạo điều kiện cho họ tập trung vào việc sáng tạo, giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp phần mềm. </p> <p>Với sự hỗ trợ của vòng gọi vốn mới, All Hands AI đang trên đà trở thành một giải pháp quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và năng suất cho các nhà phát triển phần mềm trên toàn cầu. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển

All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển Công ty khởi nghiệp All Han...

Read more »

13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024

<h2 id="section-0">13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Năm 2024 chứng kiến sự phát triển vượt bậc của Trí tuệ nhân tạo (AI) với hàng loạt đột phá đáng kinh ngạc. Từ việc giải quyết các vấn đề thiên kiến và áp dụng quy định cho AI, đến việc nâng cao khả năng sáng tạo và giáo dục, AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của chúng ta. Bài viết này sẽ điểm qua 13 đột phá AI hàng đầu năm 2024, đồng thời phân tích những xu hướng then chốt trong lĩnh vực này. </p> <p><strong>AI: Động Lực Cách Mạng Hóa Ngành Nghề Và Nâng Cao Hiệu Quả</strong></p> <p>AI đang làm thay đổi diện mạo của nhiều ngành nghề bằng cách cung cấp các giải pháp sáng tạo giúp nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Khả năng phân tích dữ liệu phức tạp, dự đoán kết quả và tạo ra những khả năng mới của AI đang ngày càng được khẳng định. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, AI sẽ khai mở tiềm năng to lớn hơn nữa, thúc đẩy sự tiến bộ và định hình tương lai của các ngành nghề trên toàn cầu.</p> <p><strong>Làn Sóng AI: Cảnh Báo Và Cơ Hội</strong></p> <p>Một nhóm 25 chuyên gia AI hàng đầu, trong đó có Geoffrey Hinton, người được mệnh danh là "cha đẻ của AI", đã đưa ra cảnh báo về sự phát triển quá nhanh của AI và việc thế giới chưa sẵn sàng đối mặt với những tác động của nó. Các chuyên gia cho rằng chính phủ chưa thực hiện đủ các biện pháp để điều tiết công nghệ AI, đặc biệt khi các công ty công nghệ đang hướng tới việc phát triển các hệ thống tự động, có thể làm tăng đáng kể tác động của AI.</p> <p>Các chuyên gia khuyến nghị chính phủ cần thiết lập các khuôn khổ an toàn nghiêm ngặt hơn, tăng cường đầu tư cho nghiên cứu về an toàn AI, và thực hiện các đánh giá rủi ro kỹ lưỡng đối với các công ty công nghệ. Họ cũng đề xuất hạn chế việc sử dụng AI tự động trong các vai trò quan trọng của xã hội để ngăn ngừa những tác hại tiềm ẩn trên quy mô lớn và mất kiểm soát của con người.</p> <p><strong>Tương Lai Của AI Và Vai Trò Tiên Phong Của NVIDIA</strong></p> <p>Theo Dan Ives, Chuyên gia Phân tích Nghiên cứu Cổ phiếu cao cấp tại Wedbush Securities, cuộc cách mạng AI không chỉ là một xu hướng nhất thời mà là một sự thay đổi lâu dài, định hình lại các ngành công nghiệp trên toàn cầu trong làn sóng phát triển công nghệ tiếp theo. Ông nhấn mạnh rằng ngành công nghiệp AI đang ở trung tâm của một cuộc cách mạng công nghệ quan trọng. Ông xem AI như một yếu tố "cung cấp công cụ và phương tiện", có nghĩa là nó là một công cụ cơ bản thúc đẩy các lĩnh vực khác, đặc biệt là điện toán đám mây và ngành bán dẫn.</p> <p>Ives nhận thấy rằng những biến động của thị trường là cơ hội mua vào và tin rằng triển vọng tăng trưởng dài hạn của AI là rất khả quan. Các công ty trong ngành AI đang ở vị trí thuận lợi để tận dụng nhu cầu ngày càng tăng đối với công nghệ AI. Ives cho rằng khả năng giám sát quy định đối với các công ty AI là một vấn đề tạm thời, được xem là rủi ro về mặt tiêu đề hơn là mối đe dọa cơ bản. Ông lập luận rằng quỹ đạo tăng trưởng của ngành công nghiệp AI sẽ tiếp tục, bất kể những thách thức chính trị hay quy định nào. Ông chỉ ra rằng AI dự kiến sẽ thúc đẩy chi tiêu vốn đáng kể và nhấn mạnh vị thế thống lĩnh của NVIDIA (NASDAQ:NVDA) trong lĩnh vực AI nhờ vào việc thực hiện vượt trội và công nghệ tiên tiến. GPU của NVIDIA rất quan trọng đối với các ứng dụng AI, khiến công ty trở thành một nhân tố quan trọng trong không gian này. Ông tin rằng những đổi mới và vị thế trên thị trường của NVIDIA là lý do chính khiến công ty có khả năng hưởng lợi đáng kể từ sự bùng nổ AI hiện nay.</p> <p>NVIDIA (NASDAQ:NVDA) đã củng cố vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực đơn vị xử lý đồ họa (GPU). GPU của công ty, chẳng hạn như A100 và H100 Tensor Core GPU, đang dẫn đầu trong các tiến bộ của AI và máy học. Công ty đã thể hiện hiệu quả tài chính mạnh mẽ trong những quý gần đây. Năm 2024, NVIDIA báo cáo doanh thu đạt 31,7 tỷ USD, tăng 53% so với năm trước. Lợi nhuận ròng của công ty trong cùng kỳ là 15,4 tỷ USD, tăng từ 8,3 tỷ USD trong năm trước. Việc áp dụng AI ngày càng tăng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm ô tô, chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và bán lẻ, tạo điều kiện cho NVIDIA hưởng lợi từ sự tăng trưởng đáng kể của thị trường. GPU của công ty rất quan trọng đối với việc đào tạo và vận hành các mô hình AI và các khoản đầu tư của công ty vào các giải pháp dựa trên AI, chẳng hạn như mô hình lập trình CUDA và nền tảng phần mềm AI, đang nâng cao triển vọng tăng trưởng của họ.</p> <p>NVIDIA đầu tư mạnh vào R&D, với ngân sách năm 2024 là 6,5 tỷ USD, và các thương vụ mua lại chiến lược của họ đã mở rộng tầm với của họ sang lĩnh vực điện toán hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu, thiết kế bán dẫn, thiết bị di động và IoT. Doanh thu trung tâm dữ liệu của NVIDIA trong năm 2024 đã tăng 60% so với cùng kỳ năm ngoái, đạt 16 tỷ USD. Hiệu quả tài chính mạnh mẽ, vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực AI và công nghệ GPU, cơ hội thị trường đang mở rộng và vị thế tài chính vững chắc của NVIDIA khiến nó trở thành một cơ hội đầy hứa hẹn cho các nhà đầu tư đang tìm kiếm sự tăng trưởng trong lĩnh vực công nghệ.</p> <p><strong>13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024</strong></p> <p>Dưới đây là 13 đột phá AI đáng chú ý nhất trong năm 2024:</p> <ol> <li><strong>AI tạo ra video:</strong> Các mô hình khuếch tán video (Video Diffusion Models) đang cách mạng hóa việc tạo nội dung bằng cách tạo ra các video chất lượng cao dựa trên đầu vào bao gồm lời nhắc văn bản, hình ảnh, video và tín hiệu âm thanh. </li> <li><strong>Mô hình CLIP của OpenAI:</strong> Mô hình CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) cho phép AI hiểu và diễn giải hình ảnh trong ngữ cảnh ngôn ngữ tự nhiên, mở ra khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp một cách linh hoạt.</li> <li><strong>Nâng cao hiệu quả phân loại video âm thanh-hình ảnh:</strong> Kiến trúc mô hình Attend-Fusion cho phép nắm bắt mối quan hệ giữa các phương thức âm thanh và hình ảnh trong dữ liệu video một cách hiệu quả và với độ phức tạp thấp. </li> <li><strong>Tiến gần hơn tới điện toán mô phỏng não bộ:</strong> Mạng nơ-ron xung (SNNs) mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ, xử lý thông tin dựa trên các sự kiện rời rạc, hứa hẹn ứng dụng trong nhận dạng giọng nói, xử lý âm thanh và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.</li> <li><strong>Nâng cao độ chính xác AI trong nghiên cứu sức khỏe:</strong> Logic Tập hợp Thời gian (TEL) là một hệ thống logic được thiết kế cho lập luận thời gian tuyến tính, đặc biệt trong lĩnh vực sinh học y tế và nghiên cứu lâm sàng, giúp tăng độ chính xác và khả năng tái tạo trong nghiên cứu.</li> <li><strong>AI trong thuật toán đề xuất:</strong> TS-Conf (Thompson Sampling under Conformity) là một thuật toán được thiết kế để giảm thiểu tác động tiêu cực của hiệu ứng bầy đàn (herding effect) trong các hệ thống đề xuất trực tuyến, giúp cải thiện chất lượng đề xuất.</li> <li><strong>AI giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp:</strong> Sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) kết hợp với nhiều tác nhân AI giúp tăng hiệu quả và độ chính xác trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp.</li> <li><strong>Hệ thống AI đa tác nhân:</strong> Các hệ thống này bao gồm nhiều công cụ AI chuyên biệt hợp tác với nhau để đạt được một mục tiêu chung, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp hiệu quả hơn. </li> <li><strong>Học tăng cường cấu thành trong AI:</strong> Phương pháp này đơn giản hóa quá trình dạy các nhiệm vụ phức tạp cho robot bằng cách chia chúng thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, cho phép robot học từng nhiệm vụ riêng lẻ rồi kết hợp chúng lại.</li> <li><strong>Đột phá trong dự đoán cảm xúc của người thứ ba:</strong> Mô hình GPT-4 được nâng cấp để dự đoán chính xác cảm xúc từ góc nhìn của người thứ ba, phù hợp với cách con người cảm nhận cảm xúc của người khác.</li> <li><strong>Đột phá của Geo-Llama trong AI:</strong> Geo-Llama là một phương pháp AI tiên tiến được thiết kế để tạo ra dữ liệu tổng hợp mô phỏng cách con người di chuyển trong các thành phố và môi trường khác, hữu ích cho nghiên cứu giao thông, quy hoạch đô thị và y tế công cộng.</li> <li><strong>AI và điện toán lượng tử:</strong> Sự kết hợp giữa AI và điện toán lượng tử sẽ mở ra khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với tốc độ chưa từng có, hứa hẹn tạo ra bước tiến mới trong các lĩnh vực y tế, khoa học vật liệu, tài chính và mật mã.</li> <li><strong>AI hỗ trợ sáng tạo và nghệ thuật:</strong> AI ngày càng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc và văn học không phân biệt được với tác phẩm của con người, thách thức khái niệm truyền thống về sáng tạo, quyền sở hữu và sở hữu trí tuệ.</li> </ol> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Năm 2024 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của AI. Sự phát triển không ngừng của AI mang đến cả cơ hội và thách thức. Việc hiểu rõ những đột phá này và quản lý chúng một cách có trách nhiệm là chìa khóa để đảm bảo rằng AI được ứng dụng một cách có lợi cho nhân loại và thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024

13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024 Giới thiệu Năm 2024 chứng kiến sự phát triển vượt bậc của Trí tuệ nhân tạo (AI) với hàn...

Read more »

Perplexity: Động Cơ Trả Lời AI Mở Rộng Hợp Tác với Nhà Xuất Bản

<h2 id="section-0">Perplexity: Động Cơ Trả Lời AI Mở Rộng Hợp Tác với Nhà Xuất Bản</h2> <p><strong>Tóm tắt:</strong> </p> <p>Công ty Perplexity, nhà phát triển động cơ trả lời dựa trên trí tuệ nhân tạo, đang tìm cách hợp tác chặt chẽ hơn với các nhà xuất bản. Mục tiêu là để Perplexity có thể truy cập và sử dụng nội dung từ các nguồn đáng tin cậy, đồng thời chia sẻ doanh thu với các đối tác xuất bản. </p> <p><strong>Nội dung chi tiết:</strong></p> <p>Trong bối cảnh AI ngày càng phát triển, việc tìm kiếm thông tin và kiến thức trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ các công cụ AI như Perplexity. Tuy nhiên, việc đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của thông tin là một thách thức lớn. Nhận thức được điều này, Perplexity đang chủ động tìm kiếm sự hợp tác với các nhà xuất bản.</p> <p>Hợp tác này hướng đến việc tạo ra một hệ sinh thái lành mạnh, nơi mà Perplexity có thể tiếp cận với kho nội dung phong phú, đa dạng và đáng tin cậy từ các nguồn uy tín. Đổi lại, Perplexity sẽ chia sẻ doanh thu với các nhà xuất bản, góp phần hỗ trợ cho sự phát triển bền vững của ngành xuất bản trong kỷ nguyên số. </p> <p>Việc Perplexity hợp tác với các nhà xuất bản mang lại nhiều lợi ích cho cả hai bên. Đối với Perplexity, việc này đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của thông tin được cung cấp. Đối với nhà xuất bản, đây là cơ hội để tiếp cận với một lượng lớn người dùng, tăng cường khả năng tiếp thị nội dung và tạo ra nguồn thu nhập mới.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Sự hợp tác giữa Perplexity và các nhà xuất bản không chỉ là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển AI, mà còn là một giải pháp bền vững để đảm bảo thông tin chính xác và hỗ trợ cho sự phát triển của ngành xuất bản. Hy vọng rằng, mối quan hệ hợp tác này sẽ được mở rộng và thúc đẩy sự phát triển của AI một cách có trách nhiệm và mang lại lợi ích cho cả cộng đồng.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Perplexity: Động Cơ Trả Lời AI Mở Rộng Hợp Tác với Nhà Xuất Bản

Perplexity: Động Cơ Trả Lời AI Mở Rộng Hợp Tác với Nhà Xuất Bản Tóm tắt: Công ty Perplexity, nhà phát triển động cơ trả lời dựa trên trí ...

Read more »

Google Gemini AI: Sẽ "vượt mặt" Apple AI?

<h2 id="section-0">Google Gemini AI: Sẽ "vượt mặt" Apple AI?</h2> <p><strong>GlobalData dự đoán Google Gemini AI sẽ vượt trội so với Apple AI, đặt dấu chấm hỏi cho sự thành công của iPhone 16.</strong></p> <p>Sự kiện ra mắt iPhone 16 mới đây của Apple đã thu hút sự chú ý của giới công nghệ với sự hiện diện của Apple Intelligence, một hệ thống AI được tích hợp sâu vào phần cứng của thiết bị. iPhone 16 hứa hẹn mang đến những cải tiến đáng kể cho trợ lý ảo Siri, với bản cập nhật phần mềm dự kiến ra mắt vào tháng tới.</p> <p>Tuy nhiên, theo nhà phân tích công nghệ Anisha Bhatia của GlobalData, mặc dù Apple Intelligence là điểm nhấn của sự kiện, nhưng Google Gemini AI vẫn sẽ là đối thủ đáng gờm trong cuộc đua AI. Bhatia dự đoán Google sẽ đưa Gemini AI lên 200 triệu thiết bị Android vào cuối năm 2024.</p> <p><strong>Điểm mạnh của Apple Intelligence:</strong></p> <ul> <li>Tích hợp AI sâu vào phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật.</li> <li>Tập trung vào xử lý ngôn ngữ, hình ảnh và hành động, khai thác ngữ cảnh cá nhân hóa.</li> <li>Sử dụng các mô hình generative để cung cấp trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa cao.</li> </ul> <p><strong>Thách thức của Apple:</strong></p> <ul> <li>Apple là một trong những nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) cuối cùng tích hợp AI vào thiết bị của mình, có thể khiến họ bị tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh.</li> <li>Việc tích hợp AI trên toàn bộ thiết bị sẽ mất nhiều năm, có thể tạo khoảng cách với Google Gemini AI.</li> </ul> <p><strong>Google Gemini AI:</strong></p> <ul> <li>Sẽ được triển khai trên quy mô lớn, phủ sóng hơn 200 triệu thiết bị Android vào cuối năm 2024.</li> <li>Google đang tăng cường sự tập trung vào phần cứng với việc mở rộng chuỗi cửa hàng bán lẻ.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>iPhone 16 và Apple Intelligence là một bước tiến quan trọng đối với Apple trong cuộc đua AI. Tuy nhiên, Google Gemini AI được dự đoán sẽ "vượt mặt" đối thủ nhờ vào việc triển khai nhanh chóng và quy mô rộng lớn. Apple sẽ phải nỗ lực hơn nữa để tạo sự khác biệt và thu hút người dùng trong thị trường AI đang cạnh tranh gay gắt.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Google Gemini AI: Sẽ "vượt mặt" Apple AI?

Google Gemini AI: Sẽ "vượt mặt" Apple AI? GlobalData dự đoán Google Gemini AI sẽ vượt trội so với Apple AI, đặt dấu chấm hỏi cho ...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo: Sân chơi mới cho cuộc chiến smartphone

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo: Sân chơi mới cho cuộc chiến smartphone</h2> <p><strong>Các hãng công nghệ đang chuyển trọng tâm sang trí tuệ nhân tạo (AI) như một yếu tố cạnh tranh chính trên thị trường smartphone. Thay vì tập trung vào thông số kỹ thuật như số megapixel camera hay kích thước màn hình như trước đây, giờ đây, AI đang trở thành điểm nhấn thu hút người dùng.</strong></p> <p>Trong những năm gần đây, thị trường smartphone dường như đã bão hòa. Các sản phẩm ngày càng giống nhau, khiến các hãng sản xuất phải tìm kiếm những điểm khác biệt để thu hút người tiêu dùng. Apple và Google, hai ông lớn trong ngành, nhận ra rằng AI là chìa khóa để đạt được điều đó. </p> <p>AI thực chất đã xuất hiện trên smartphone từ lâu. Các trợ lý ảo như Siri, tính năng đề xuất lộ trình của Google Maps, thậm chí cả chế độ chụp ảnh tự động đều dựa trên AI. Tuy nhiên, những ứng dụng này thường ẩn mình trong hậu trường. Nay, AI đang được đưa lên hàng đầu, trở thành điểm bán hàng chủ chốt cho các dòng smartphone mới.</p> <p><strong>Google Pixel 9 Pro là một ví dụ điển hình. Mặc dù sở hữu thiết kế đẹp mắt và camera chất lượng, nhưng điểm thu hút chính của sản phẩm lại nằm ở các tính năng AI. Từ công cụ tạo ảnh Pixel Studio đến trợ lý ảo đàm thoại Gemini Live, AI được Google lồng ghép một cách rõ ràng vào trải nghiệm người dùng.</strong></p> <p>Apple, dù có phần kín đáo hơn, cũng không hề đứng ngoài cuộc đua AI. Sự kiện ra mắt iPhone 16 đã nhấn mạnh các tính năng camera và bộ xử lý mới, và những yếu tố này đều được nâng cấp nhờ AI. Camera sử dụng AI để cải thiện thuật toán HDR, trong khi con chip mới được quảng cáo là có khả năng xử lý các tác vụ AI trên thiết bị một cách hiệu quả.</p> <p>Tại Hội nghị Phát triển Toàn cầu (WWDC) hồi tháng 6, Apple đã trình bày chi tiết hơn về "Apple Intelligence" – bộ công cụ AI của hãng. Các tính năng như tổng hợp thông báo, chuyển đổi ghi chú thành văn bản, chỉnh sửa video dựa trên lệnh thoại đều được nhấn mạnh.</p> <p><strong>Ngoài ra, công cụ "Clean Up" giúp loại bỏ các vật thể gây rối trong ảnh (tính năng cũng được Google tích hợp vào AI của mình) và những cập nhật cho Siri, cho phép trợ lý ảo hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên, cũng là những minh chứng cho việc Apple đang đầu tư mạnh vào AI.</strong></p> <p>Kết quả của cuộc đua AI này vẫn chưa thể dự đoán trước. Apple Intelligence có thể vượt trội hơn hay kém hơn so với AI trên Pixel 9 hay những smartphone Android khác được trang bị Gemini Advanced trong tương lai. Tuy nhiên, một điều chắc chắn là các hãng công nghệ sẽ ngày càng tập trung vào AI để thu hút người dùng và giành lấy thị phần.</p> <p><strong>Tóm lại, AI đã trở thành một "chiến trường" mới cho các nhà sản xuất smartphone. Sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt, buộc các hãng phải sáng tạo và phát triển các tính năng AI hấp dẫn để thu hút người dùng và tạo nên sự khác biệt trong một thị trường ngày càng đông đúc.</strong> </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: Sân chơi mới cho cuộc chiến smartphone

Trí tuệ nhân tạo: Sân chơi mới cho cuộc chiến smartphone Các hãng công nghệ đang chuyển trọng tâm sang trí tuệ nhân tạo (AI) như một yếu tố...

Read more »

SplxAI của Croatia huy động 1,8 triệu Euro để tăng cường bảo mật chatbot AI giữa bối cảnh mối đe dọa mạng ngày càng gia tăng

<h2 id="section-0">SplxAI của Croatia huy động 1,8 triệu Euro để tăng cường bảo mật chatbot AI giữa bối cảnh mối đe dọa mạng ngày càng gia tăng</h2> <p><strong>Split, Croatia -</strong> SplxAI, một startup chuyên về an ninh mạng cho chatbot AI, đã huy động được 1,8 triệu Euro trong vòng gọi vốn Pre-seed. Vòng gọi vốn này do Inovo.vc dẫn đầu, với sự tham gia của South Central Ventures, Runtime Ventures, và các nhà đầu tư thiên thần như David Politis (người sáng lập BetterCloud) và Elad Schulman (người sáng lập Segasec, công ty đã được Mimecast mua lại vào năm 2020).</p> <p>Nguồn vốn này sẽ hỗ trợ sứ mệnh của SplxAI trong việc xây dựng nền tảng bảo mật đầu tiên cho các công nghệ AI thế hệ mới (GenAI), cho phép các doanh nghiệp tự bảo vệ mình trước các lỗ hổng an ninh mới nổi trong các hệ thống AI đàm thoại.</p> <p>Được thành lập đầu năm nay bởi Kristian Kamber và Ante Gojsalić, SplxAI hướng đến việc giải quyết các "lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng" trong chatbot AI, vốn đang được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu. Nền tảng chủ lực của công ty, Probe, được thiết kế để chủ động xác định và giảm thiểu các lỗ hổng trong hệ thống chatbot trước khi tin tặc có thể khai thác chúng. Điều này đặc biệt quan trọng khi các công ty ngày càng dựa vào chatbot AI cho dịch vụ khách hàng, thay thế cho các đội ngũ hỗ trợ truyền thống.</p> <p>Ví dụ, một cuộc trình diễn gần đây của SplxAI đã làm nổi bật tính cấp thiết của vấn đề khi công ty này đã khai thác được dữ liệu nhạy cảm từ chatbot của một doanh nghiệp Mỹ có vốn đầu tư lớn chỉ trong vài phút. Sự kiện này nhấn mạnh những rủi ro thực sự và tức thời của các hệ thống AI không được bảo vệ.</p> <p>"Chúng ta đang chứng kiến một sự thay đổi mô hình trong an ninh GenAI, với những tác động to lớn đến các tổ chức khi chúng trở thành mục tiêu tấn công", Kristian Kamber, CEO của SplxAI, cho biết.</p> <blockquote> <p>"Cần phải có các hệ thống bảo mật liên tục và chủ động để bảo vệ AI đàm thoại được sử dụng trong các doanh nghiệp."</p> </blockquote> <p><strong>Chatbot có thể tiết kiệm tài nguyên nhưng cũng có thể gây hại đến danh tiếng</strong></p> <p>Startup Croatia này đã gây được tiếng vang khi phát hiện ra "lỗ hổng thiên kiến nội dung" trong trợ lý AI của IKEA, trợ lý này thể hiện sự thiên vị về sắc tộc, tiềm ẩn khả năng gây ra thiệt hại nghiêm trọng về danh tiếng. Ví dụ này minh họa những rủi ro rộng lớn mà các công ty phải đối mặt khi áp dụng công nghệ AI trên quy mô lớn.</p> <p>Karol Lasota, Giám đốc tại Inovo.vc, người dẫn dắt vòng gọi vốn này, nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của bảo mật trong lĩnh vực AI.</p> <blockquote> <p>"Trong cơn sốt vàng AI, hãy bán cuốc - SplxAI muốn trở thành một trong những cuốc chính trong lĩnh vực GenAI."</p> </blockquote> <p>"Công nghệ của họ đảm bảo rằng chatbot không bị lỗi hoặc hoạt động theo cách gây hại. Vấn đề rõ ràng, nhu cầu rất lớn và thời điểm hiện tại là thích hợp nhất", Lasota nhận xét.</p> <p><strong>Thiết lập cuộc chơi</strong></p> <p>Kết luận, Jure Mikuž, Quản lý Đối tác tại South Central Ventures, đã nhấn mạnh vai trò thiết yếu của các công cụ an ninh mạng trong việc bảo vệ sự đổi mới:</p> <blockquote> <p>"Trong các ngành công nghiệp sử dụng GenAI, các công cụ an ninh mạng là người bảo vệ sự đổi mới, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các mối đe dọa mạng phát triển nhanh như chính công nghệ."</p> </blockquote> <p>Với khoản đầu tư mới này, SplxAI có kế hoạch đẩy nhanh phát triển sản phẩm, mở rộng đội ngũ và tăng cường hoạt động, đặc biệt là tại Mỹ, nơi nhu cầu về giải pháp bảo mật AI đang tăng nhanh.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

SplxAI của Croatia huy động 1,8 triệu Euro để tăng cường bảo mật chatbot AI giữa bối cảnh mối đe dọa mạng ngày càng gia tăng

SplxAI của Croatia huy động 1,8 triệu Euro để tăng cường bảo mật chatbot AI giữa bối cảnh mối đe dọa mạng ngày càng gia tăng Split, Croatia...

Read more »

G42 ra mắt NANDA: Mô hình AI mang tính đột phá, trao quyền cho nửa tỷ người nói tiếng Hindi

<h2 id="section-0">G42 ra mắt NANDA: Mô hình AI mang tính đột phá, trao quyền cho nửa tỷ người nói tiếng Hindi</h2> <p><strong>Công ty công nghệ hàng đầu UAE, G42, đang tạo nên làn sóng với NANDA, một mô hình AI có 13 tỷ tham số, được thiết kế để nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ Hindi và thúc đẩy tham vọng AI của Ấn Độ.</strong></p> <p>NANDA, lấy tên từ một trong những đỉnh núi cao nhất của Ấn Độ, là một mô hình có 13 tỷ tham số được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ khoảng 2,13 nghìn tỷ mã thông báo, bao gồm cả dữ liệu ngôn ngữ Hindi. </p> <p>Mô hình này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa khả năng tiếp cận AI đối với người nói tiếng Hindi, đánh dấu một bước đột phá trong bối cảnh AI của Ấn Độ.</p> <p><strong>Sự hợp tác và sức mạnh tính toán</strong></p> <p>NANDA được phát triển thông qua sự hợp tác giữa Inception – công ty con của G42, Đại học Mohamed bin Zayed về Trí tuệ Nhân tạo (trường đại học nghiên cứu sau đại học đầu tiên trên thế giới tập trung vào AI), và Cerebras Systems. Mô hình được huấn luyện trên Condor Galaxy, một trong những siêu máy tính AI mạnh mẽ nhất trên toàn cầu, được thiết kế đặc biệt cho việc huấn luyện và suy luận AI, được xây dựng bởi G42 và Cerebras Systems.</p> <p><strong>Trao quyền cho cộng đồng người nói tiếng Hindi</strong></p> <p>Việc phát hành NANDA quan trọng này sẽ mang lại lợi ích cho hơn nửa tỷ người nói tiếng Hindi thông qua công nghệ AI thế hệ mới. Ông Manu Jain, Giám đốc điều hành của G42 Ấn Độ, cho biết: “Ấn Độ đã khẳng định vị thế là một cường quốc công nghệ toàn cầu, được thúc đẩy bởi các sáng kiến như Digital India và Startup India, dưới sự lãnh đạo của Thủ tướng Narendra Modi. Khi Ấn Độ bắt đầu bước vào quỹ đạo tăng trưởng dựa trên AI, G42 vinh dự được đóng góp vào việc hỗ trợ tham vọng AI của đất nước với sự ra mắt của NANDA."</p> <p>Tiến sĩ Andrew Jackson, quyền Giám đốc điều hành của Inception, cho biết thêm: “Với thành tích mạnh mẽ trong việc phát triển các LLM ngôn ngữ và lĩnh vực cụ thể, G42 đang bước vào một kỷ nguyên mới của sự bao trùm AI với NANDA, đảm bảo rằng sự phong phú của ngôn ngữ Hindi được thể hiện rõ nét trong bối cảnh kỹ thuật số và AI. NANDA phản ánh cam kết của G42 đối với sự xuất sắc và phát triển AI công bằng.”</p> <p><strong>Tiếp nối thành công của JAIS</strong></p> <p>Sự ra mắt của NANDA nối tiếp thành công của JAIS, LLM tiếng Ả Rập mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới, mà G42 đã giới thiệu vào tháng 8 năm 2023. JAIS đã cách mạng hóa Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) bằng tiếng Ả Rập bằng cách cung cấp cho hơn 400 triệu người nói tiếng Ả Rập khả năng tiếp cận với AI thế hệ mới. Với các mô hình có quy mô từ 590 triệu đến 70 tỷ tham số, JAIS đã thiết lập một chuẩn mực mới trong lĩnh vực AI ngôn ngữ, mà G42 hiện đang tìm cách nhân rộng cho các ngôn ngữ ít được sử dụng.</p> <p><strong>Mục tiêu phát triển hệ sinh thái AI tại Ấn Độ</strong></p> <p>NANDA là một phần trong sứ mệnh rộng lớn hơn của G42 nhằm thúc đẩy sự phát triển của một hệ sinh thái AI năng động tại Ấn Độ, trao quyền cho các cộng đồng khoa học, học thuật và nhà phát triển của đất nước.</p> <p><strong>Tóm lại, sự ra mắt của NANDA đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc thúc đẩy công nghệ AI, đặc biệt là trong việc hỗ trợ và phát triển ngôn ngữ Hindi. Đây là một minh chứng cho cam kết của G42 trong việc thúc đẩy sự phát triển AI công bằng và bao trùm, mang lại những lợi ích to lớn cho cộng đồng người dùng nói tiếng Hindi cũng như đóng góp vào sự phát triển của hệ sinh thái AI tại Ấn Độ.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

G42 ra mắt NANDA: Mô hình AI mang tính đột phá, trao quyền cho nửa tỷ người nói tiếng Hindi

G42 ra mắt NANDA: Mô hình AI mang tính đột phá, trao quyền cho nửa tỷ người nói tiếng Hindi Công ty công nghệ hàng đầu UAE, G42, đang tạo n...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo: Không phải điều mới mẻ, nhưng không vì thế mà kém nguy hiểm

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo sáng tạo: Không phải điều mới mẻ, nhưng không vì thế mà kém nguy hiểm</h2> <p><strong>Tóm tắt:</strong></p> <p>Bài viết này lập luận rằng trí tuệ nhân tạo sáng tạo (Generative AI), mặc dù là một công nghệ đột phá, nhưng không phải là một hiện tượng hoàn toàn mới trong lịch sử loài người. Nó tương tự như những phát minh mang tính cách mạng khác đã từng thay đổi xã hội, chẳng hạn như đế chế, chính phủ, và các hệ thống pháp lý. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng khuôn khổ đạo đức và giám sát chặt chẽ để quản lý rủi ro tiềm ẩn của Generative AI, tương tự như cách chúng ta kiểm soát các hệ thống quan liêu và chính trị. Cuối cùng, tác giả khẳng định tầm nhìn lịch sử là cần thiết để hiểu được tác động của Generative AI đối với sự tiến bộ của nhân loại.</p> <p><strong>Sự xuất hiện đột phá của trí tuệ nhân tạo sáng tạo</strong></p> <p>Generative AI đang được ca ngợi như một công nghệ đột phá, một lực lượng sáng tạo có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và thậm chí là âm nhạc - và làm được điều đó một cách xuất sắc, vượt qua bài kiểm tra Turing! Khác với những lời chỉ trích và sự hoài nghi về những sai sót của các hệ thống Generative AI, sự cường điệu này dường như là có cơ sở.</p> <p>Sự ra mắt của ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 là một sự kiện mang tính bước ngoặt, một cột mốc đánh dấu sự thay đổi sâu rộng trong cách chúng ta sống, suy nghĩ và sáng tạo. Sự lan tỏa và ứng dụng nhanh chóng của công nghệ này khiến nhiều người cảm thấy như Generative AI xuất hiện một cách đột ngột, như một vị thần máy, được gửi đến để cách mạng hóa thế giới và hiện thực của chúng ta. Chính vì sự mới mẻ và khác biệt này mà chúng ta gặp khó khăn trong việc áp dụng những bài học kinh nghiệm từ quá khứ. Sự sợ hãi, ghê tởm và bối rối về mặt trí tuệ xen lẫn với sự kinh ngạc và thích thú trước sức mạnh mà công nghệ này mang lại.</p> <p>Tuy nhiên, sự thật là, Generative AI về nhiều mặt cơ bản không phải là điều mới mẻ.</p> <p><strong>Một góc nhìn lịch sử về Generative AI</strong></p> <p>Con người luôn sáng tạo ra những hình thức khác nhau của trí tuệ nhân tạo. Đây là những thực thể mạnh mẽ, một khi được tạo ra, chúng sẽ tự phát triển và có sức ảnh hưởng riêng. Ví dụ, đế chế, chính phủ, bộ máy quan liêu và hiến pháp đều là những ví dụ về trí tuệ nhân tạo thuần túy, được tạo ra bởi con người nhưng phát triển một sức mạnh vượt ra khỏi tầm kiểm soát của người tạo ra chúng.</p> <p>Những hình thức trí tuệ nhân tạo này có điểm chung. Tất cả đều bắt đầu từ ý định của con người, từ mong muốn tạo ra trật tự, cung cấp cấu trúc hoặc thúc đẩy tiến bộ. Tuy nhiên, theo thời gian, chúng đều đạt được sự tồn tại tự trị, vượt ra khỏi con người - thường dẫn đến những hậu quả thảm khốc.</p> <p>Ví dụ, một bộ máy quan liêu ban đầu được thiết kế để quản lý tài nguyên hiệu quả, nhưng sau đó thường trở thành một con quái vật cản trở sự tiến bộ bằng những thủ tục rườm rà. Nó có thể cản trở công lý bằng những quy định cứng nhắc và không ít lần gây nguy hiểm cho cuộc sống của con người bằng sự từ chối cứng đầu trong việc thích ứng với những thay đổi.</p> <p>Tương tự, chính phủ, được tạo ra để đại diện và bảo vệ công dân, có thể phát triển thành chế độ độc tài. Các đảng phái chính trị, ban đầu là nền tảng cho việc ra quyết định tập thể, có thể thoái hóa thành những thực thể đặt sự tồn tại của bản thân lên trên phúc lợi của người dân mà họ được thiết kế để phục vụ.</p> <p>Những thực thể này, cũng giống như Generative AI, là trí tuệ nhân tạo theo nghĩa chúng được hình thành, xây dựng và khởi chạy bởi trí óc con người. Nhưng một khi được khởi động, chúng thường hoạt động theo logic và ưu tiên riêng của mình.</p> <p>Chẳng hạn, một đế chế thường bắt đầu với mục tiêu giả định là thống nhất các dân tộc khác nhau dưới một chính quyền duy nhất để đảm bảo hòa bình và thịnh vượng. Tuy nhiên, theo thời gian, nhu cầu bành trướng, khai thác tài nguyên và kiểm soát của đế chế dẫn đến sự bóc lột, áp bức và cuối cùng là sụp đổ. Đế chế La Mã là một ví dụ hoàn hảo. Những gì bắt đầu như một nước cộng hòa có ý định bảo vệ công dân cuối cùng đã biến thành một đế chế rộng lớn mà quy mô và sự phức tạp của nó khiến nó không thể cai trị được.</p> <p>Những ví dụ này chứng minh rằng khái niệm tạo ra những thực thể mạnh mẽ vượt khỏi tầm kiểm soát của con người không phải là điều mới mẻ. Trong bối cảnh này, Generative AI chỉ đơn giản là cái mới nhất trong một chuỗi dài những trí tuệ nhân tạo mà con người đã sinh ra. Và giống như tất cả những người tiền nhiệm của nó, nó tiềm ẩn cả lợi ích to lớn và nguy hiểm nghiêm trọng.</p> <p><strong>Quản lý rủi ro của Generative AI</strong></p> <p>Câu hỏi thực sự không phải là liệu chúng ta có nên sợ Generative AI hay không, mà là chúng ta nên sợ nó như thế nào. Sợ hãi không phải lúc nào cũng tiêu cực. Đó là một công cụ để sinh tồn. Khi nhận ra mối nguy hiểm, chúng ta sẽ có biện pháp giảm thiểu nó. Nỗi sợ hãi mà chúng ta cảm thấy đối với Generative AI nên là nỗi sợ hãi hợp lý giống như chúng ta đối với một bộ máy quan liêu mất kiểm soát, một chính phủ lấn át hoặc một đảng phái chính trị hung hăng. Nỗi sợ hãi này không phải là tê liệt mà là mang tính hướng dẫn. Nó buộc chúng ta phải học hỏi từ lịch sử và áp dụng những bài học đó vào hoàn cảnh hiện tại của chúng ta.</p> <p>Hãy xem xét những bài học lịch sử. Khi đối mặt với một bộ máy quan liêu mất kiểm soát, giải pháp thường liên quan đến sự minh bạch, giám sát và trách nhiệm giải trình. Các hệ thống trở nên quá mờ ám, quá cô lập hoặc quá xa rời sự giám sát của công chúng có xu hướng phát triển không kiểm soát và vượt khỏi tầm kiểm soát. Do đó, Generative AI không nên được phát triển sau cánh cửa đóng kín bởi một số ít người. Nó cần được công khai xem xét, giám sát quy định và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức để đảm bảo rằng nó phục vụ lợi ích công cộng thay vì những lợi ích riêng lẻ, hạn hẹp.</p> <p>Tương tự, khi các chính phủ trở nên độc đoán, chúng thường làm như vậy vì không có sự kiểm soát nào đối với quyền lực của chúng. Đó là lý do tại sao chúng ta đã xây dựng các thể chế dân chủ hạn chế nhiệm kỳ, phân chia quyền lực giữa các nhánh và tạo ra các kênh cho sự bất đồng quan điểm và khắc phục. Generative AI cũng phải chịu sự kiểm soát và cân bằng - cả về mặt công nghệ và đạo đức. Chúng ta cần các hệ thống giám sát hành vi của AI, can thiệp khi cần thiết và đưa ra những hậu quả rõ ràng đối với việc sử dụng sai mục đích.</p> <p>Cuối cùng, các đảng phái chính trị đặt sự tồn tại của bản thân lên trên phúc lợi của người dân thường làm như vậy vì họ đã quên đi mục đích của mình. Họ trở thành mục đích cuối cùng thay vì phương tiện để đạt được mục đích. Generative AI cũng phải luôn được coi là một công cụ - một phương tiện để đạt được các mục tiêu cụ thể, như thúc đẩy nghiên cứu y học hoặc nâng cao giáo dục - chứ không phải là mục đích cuối cùng. Chúng ta phải luôn cảnh giác trong việc đặt câu hỏi về mục đích mà công nghệ này phục vụ và ai được hưởng lợi từ việc sử dụng nó.</p> <p>Tất cả những điều này không có nghĩa là chúng ta không nên đổi mới, cũng không có nghĩa là chúng ta nên ngừng phát triển Generative AI. Ngược lại, đổi mới là điều cần thiết và sự tiến bộ công nghệ có thể mang lại những lợi ích to lớn. Nhưng lịch sử dạy chúng ta rằng chúng ta phải tiếp cận bất kỳ hình thức trí tuệ nhân tạo mới nào với sự thận trọng, khiêm tốn và nhận thức rõ ràng về những mối nguy hiểm tiềm ẩn của nó.</p> <p><strong>Tác động lâu dài của Generative AI</strong></p> <p>Generative AI không phải là điều mới mẻ trong toàn bộ lịch sử loài người, nhưng điều đó không làm giảm ý nghĩa của nó. Cũng giống như chúng ta đã học cách sợ hãi đế chế mất kiểm soát, chính phủ không có trách nhiệm giải trình và đảng phái chính trị chỉ phục vụ lợi ích bản thân, chúng ta cũng phải học cách sợ hãi sự phát triển không kiểm soát của Generative AI. Nỗi sợ hãi này nên thúc đẩy chúng ta thiết lập các khuôn khổ vững chắc điều chỉnh việc sử dụng nó, đảm bảo trách nhiệm giải trình và giữ cho nó phù hợp với các giá trị và nhu cầu của những người mà nó được thiết kế để phục vụ.</p> <p>Bài học là rõ ràng. Việc tạo ra những thực thể mạnh mẽ - dù là đế chế, chính phủ hay công cụ Generative AI - luôn là một nỗ lực đầy rủi ro. Nhưng bằng cách nhận ra những rủi ro này và rút ra bài học từ lịch sử, chúng ta có thể điều hướng khung cảnh mới này với sự khôn ngoan và tầm nhìn xa hơn, tránh những thảm họa đã từng xảy ra với các nền văn minh trong quá khứ. </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 sáng tạo: Không phải điều mới mẻ, nhưng không vì thế mà kém nguy hiểm

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo: Không phải điều mới mẻ, nhưng không vì thế mà kém nguy hiểm Tóm tắt: Bài viết này lập luận rằng trí tuệ nhân tạ...

Read more »

Startup Tìm Kiếm Dựa Trên AI Glean Nhân Đôi Giá Trị Sau Vòng Gọi Vốn Mới Do Altimeter Dẫn Đầu

<h2 id="section-0">Startup Tìm Kiếm Dựa Trên AI Glean Nhân Đôi Giá Trị Sau Vòng Gọi Vốn Mới Do Altimeter Dẫn Đầu</h2> <p>Startup Glean, chuyên về công cụ tìm kiếm dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), vừa công bố hoàn tất vòng gọi vốn Series E trị giá 260 triệu USD, nâng mức định giá công ty lên 4,6 tỷ USD – gấp đôi so với mức định giá được báo cáo gần đây nhất. </p> <p>Vòng gọi vốn này do Altimeter và DST Global dẫn đầu, với sự tham gia của các nhà đầu tư mới như Craft Ventures, Sapphire Ventures và SoftBank Vision Fund 2. Đến nay, Glean đã huy động được hơn 600 triệu USD từ hơn 20 nhà đầu tư.</p> <p>Glean đang cạnh tranh trong một thị trường sôi động với nhiều startup AI thế hệ mới được tài trợ mạnh mẽ, cũng như các gã khổng lồ công nghệ. Họ hướng đến việc cạnh tranh với Microsoft Copilot và chatbot Amazon Q, đồng thời tìm cách phá vỡ lĩnh vực cung cấp các công cụ tìm kiếm nhận thức như Perplexity, Coveo, Sinequa và Lucidworks.</p> <p>Vòng gọi vốn Series E của Glean cũng nhận được sự tham gia của các nhà đầu tư hiện hữu như Coatue, General Catalyst, ICONIQ Growth, IVP, Kleiner Perkins, Latitude Capital, Lightspeed Venture Partners và Sequoia Capital.</p> <p>Được thành lập vào năm 2019 bởi Arvind Jain và các cựu kỹ sư Google, Glean ban đầu là một công cụ tìm kiếm doanh nghiệp. Sau đó, công ty chuyển hướng sang lĩnh vực AI thế hệ mới. Jain mô tả Glean như một sự kết hợp giữa Google và ChatGPT dành cho doanh nghiệp. Glean cung cấp AI đàm thoại để phân loại dữ liệu nội bộ, truy xuất thông tin và trả lời câu hỏi một cách nhanh chóng. Jain cũng là người sáng lập Rubrik, một công ty đã có đợt IPO thành công vào tháng Tư năm nay.</p> <p>"Các doanh nghiệp hiện nay đang trong giai đoạn chuyển đổi sang AI – một cuộc cách mạng hứa hẹn sẽ lớn hoặc lớn hơn cả Internet, di động, điện toán đám mây và các thay đổi công nghệ lớn khác trong thế kỷ trước", Jain chia sẻ trong một bài đăng trên blog thông báo về vòng gọi vốn mới nhất.</p> <p>Theo IDC, chi tiêu doanh nghiệp toàn cầu cho AI thế hệ mới dự kiến sẽ tăng vọt từ 16 tỷ USD vào năm 2023 lên 143 tỷ USD vào năm 2027, chiếm 28% chi tiêu cho AI. Trong một năm bùng nổ về nguồn vốn cho AI, các startup trong ngành này đã nhận được mức đầu tư gấp 5 lần so với năm trước. Theo CB Insights, có tới 36 startup AI thế hệ mới đã trở thành kỳ lân, với mức định giá tăng vọt và các nhà đầu tư doanh nghiệp như Microsoft, Amazon, Meta và Google dẫn dắt xu hướng này.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Vòng gọi vốn mới nhất của Glean cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ AI thế hệ mới và sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà đầu tư đối với lĩnh vực này. Với công nghệ tiên tiến và đội ngũ giàu kinh nghiệm, Glean được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển và tạo ra những giải pháp tìm kiếm thông minh, mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp trên toàn cầu. </p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Startup Tìm Kiếm Dựa Trên AI Glean Nhân Đôi Giá Trị Sau Vòng Gọi Vốn Mới Do Altimeter Dẫn Đầu

Startup Tìm Kiếm Dựa Trên AI Glean Nhân Đôi Giá Trị Sau Vòng Gọi Vốn Mới Do Altimeter Dẫn Đầu Startup Glean, chuyên về công cụ tìm kiếm dựa...

Read more »

Tôi đã thử Perplexity trong một tuần, và tôi không nghĩ rằng công cụ tìm kiếm AI có thể thay thế Google… ít nhất là chưa | HackerNoon

<h2 id="section-0">Tôi đã thử Perplexity trong một tuần, và tôi không nghĩ rằng công cụ tìm kiếm AI có thể thay thế Google… ít nhất là chưa</h2> <p><strong>Lời giới thiệu:</strong></p> <p>Bạn đã bao giờ nghĩ đến việc thay thế Google bằng một công cụ tìm kiếm AI như Perplexity? Tôi đã quyết định thử Perplexity trong một tuần và trải nghiệm của tôi khá thú vị. Bài viết này sẽ chia sẻ những suy nghĩ và cảm nhận của tôi về Perplexity và liệu nó có thể thay thế vị trí thống trị của Google trong thế giới tìm kiếm hay không.</p> <p><strong>Perplexity: Một thách thức cho Google?</strong></p> <p>Perplexity là một công cụ tìm kiếm AI được thành lập bởi những cựu nhân viên của OpenAI, Meta, Quora và Databricks. Ra mắt cùng thời điểm với ChatGPT, Perplexity nhanh chóng thu hút sự chú ý của giới đầu tư và truyền thông với mức định giá ấn tượng và khoản đầu tư khủng. </p> <p>Tuy nhiên, so với Google, Perplexity vẫn là một chú chó con. Định giá của Perplexity chỉ đạt khoảng từ 1 đến 3 tỷ USD, trong khi OpenAI được định giá hơn 100 tỷ USD. Perplexity cũng xử lý ít hơn 1% lượng truy vấn tìm kiếm trong một năm so với Google trong một tháng.</p> <p><strong>Sự khác biệt của Perplexity:</strong></p> <p>Perplexity nổi bật với cách thức hoạt động độc đáo. Chatbot AI của Perplexity tìm kiếm trên internet để trả lời câu hỏi và cung cấp trích dẫn cho các nguồn thông tin. Công ty này chú trọng vào độ chính xác như một điểm bán hàng độc nhất.</p> <p><strong>Trải nghiệm sử dụng Perplexity:</strong></p> <p>Tôi đã thử nghiệm Perplexity trong một tuần và phải thừa nhận rằng ban đầu tôi khá bỡ ngỡ. Tôi quá quen với cách thức hoạt động của Google đến mức tôi đã sử dụng Perplexity theo cách tương tự, như một công cụ để nhanh chóng tìm kiếm thông tin trên internet.</p> <p>Sự khác biệt rõ rệt nhất giữa Perplexity và Google là Perplexity không thu thập dữ liệu người dùng để phục vụ cho quảng cáo hay đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn của riêng nó. Thay vào đó, Perplexity chỉ cung cấp thông tin mà người dùng đang tìm kiếm.</p> <p>Tuy nhiên, cách tiếp cận này của Perplexity cũng có những mặt hạn chế. Tôi đã gặp phải một số trường hợp Perplexity không thể thực hiện một số chức năng đơn giản như truy cập trang web cụ thể hoặc chuyển đổi đơn vị đo lường.</p> <p><strong>Perplexity là công cụ dành cho ai?</strong></p> <p>Theo kinh nghiệm của tôi, Perplexity phù hợp nhất với những người cần xử lý nhiều nguồn thông tin, nhưng có thể không phù hợp với những người đã biết chính xác họ đang tìm kiếm gì. Google vẫn là lựa chọn tốt hơn trong trường hợp này.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Mặc dù Perplexity là một công cụ tìm kiếm AI đầy tiềm năng, tôi không tin rằng nó có thể thay thế Google trong thời điểm hiện tại. Perplexity cần phải vượt qua nhiều thách thức, từ việc xây dựng một danh tính riêng biệt cho đến cạnh tranh với những gã khổng lồ công nghệ như Google, Meta và OpenAI. </p> <p>Tuy nhiên, Perplexity và những công cụ tìm kiếm AI khác có thể mở ra một tương lai mới cho trải nghiệm tìm kiếm, nơi thông tin được cung cấp một cách nhanh chóng và chính xác. </p> <p><strong>Thay lời kết:</strong></p> <p>Tôi sẽ tiếp tục sử dụng Google như một công cụ tìm kiếm chính của mình, nhưng tôi vẫn sẽ theo dõi Perplexity để xem liệu nó có thể mang lại những đột phá mới trong tương lai hay không.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Tôi đã thử Perplexity trong một tuần, và tôi không nghĩ rằng công cụ tìm kiếm AI có thể thay thế Google… ít nhất là chưa | HackerNoon

Tôi đã thử Perplexity trong một tuần, và tôi không nghĩ rằng công cụ tìm kiếm AI có thể thay thế Google… ít nhất là chưa Lời giới thiệu: B...

Read more »

AI: Liệu bạn có để robot xử lý 90% cuộc họp của mình?

<h2 id="section-0">AI: Liệu bạn có để robot xử lý 90% cuộc họp của mình?</h2> <p><strong>Trong kỷ nguyên công nghệ hiện đại, AI đang ngày càng len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống, bao gồm cả môi trường làm việc. Liệu chúng ta có sẵn sàng để AI tham gia, thậm chí thay thế con người trong các cuộc họp?</strong></p> <p>Theo một nghiên cứu gần đây của Trường Kinh doanh Harvard, số lượng cuộc họp mà nhân viên tham gia đã tăng thêm 13% kể từ sau đại dịch. Điều này khiến nhiều người cảm thấy mệt mỏi và cho rằng một phần đáng kể thời gian làm việc bị lãng phí vào những cuộc họp không cần thiết. </p> <p>Trước thực trạng này, Eric Yuan, nhà sáng lập Zoom, đã đưa ra một tầm nhìn táo bạo: sử dụng AI để tạo ra các bản sao kỹ thuật số của con người, có khả năng tham gia vào các cuộc họp thay mặt chúng ta. Ông tin rằng trong tương lai không xa, AI sẽ có thể xử lý đến 90% công việc trong các cuộc họp, giúp chúng ta tiết kiệm thời gian và năng lượng.</p> <p><strong>AI - trợ thủ đắc lực hay mối đe dọa?</strong></p> <p>Ý tưởng về "bản sao AI" tham gia các cuộc họp nghe có vẻ xa vời, nhưng thực tế AI đang ngày càng hiện diện trong môi trường làm việc. Theo Microsoft Work Trend Index 2024, 75% người lao động trong lĩnh vực tri thức sử dụng AI hàng ngày, con số này đã tăng đáng kể so với 6 tháng trước. </p> <p>Họ cho biết AI mang lại nhiều lợi ích, như tiết kiệm thời gian (90%), tập trung vào công việc quan trọng (85%), thúc đẩy sự sáng tạo (84%) và làm việc hiệu quả hơn (83%). Tuy nhiên, các nhà quản lý lại tỏ ra thận trọng hơn khi áp dụng AI, họ lo ngại về việc đánh giá hiệu quả làm việc của AI và do đó, 78% người dùng AI tự mang theo các công cụ AI của riêng mình đến nơi làm việc, trong khi 52% không dám thừa nhận việc sử dụng AI vì sợ bị thay thế.</p> <p><strong>Các công cụ AI đang sẵn sàng hỗ trợ bạn:</strong></p> <p>Nếu bạn muốn bắt đầu sử dụng AI trong các cuộc họp, có một số công cụ hữu ích có thể hỗ trợ:</p> <ul> <li><strong>Otter.ai:</strong> Ghi âm và phiên mã cuộc họp trong thời gian thực, giúp bạn không cần phải ghi chép cẩn thận và dễ dàng xem lại nội dung thảo luận, tóm tắt và phân công nhiệm vụ.</li> <li><strong>Beautiful.ai:</strong> Tạo slide trình chiếu dựa trên lời nhắc văn bản, tự động tạo biểu đồ và biểu đồ, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi tạo bài thuyết trình.</li> <li><strong>ChatGPT và Claude.ai:</strong> Hỗ trợ xây dựng dàn ý, phát triển nội dung, thậm chí tham gia tranh luận với bạn để bạn chuẩn bị kỹ càng cho bài thuyết trình hoặc báo cáo.</li> </ul> <p><strong>Tương lai của các cuộc họp</strong>:</p> <p>Với sự phát triển vượt bậc của AI, việc sử dụng AI để hỗ trợ, thậm chí thay thế con người trong các cuộc họp đang trở nên ngày càng khả thi. Mặc dù còn nhiều thách thức về đạo đức và kỹ thuật cần được giải quyết, việc ứng dụng AI vào môi trường làm việc là xu hướng tất yếu. </p> <p>Việc chấp nhận và tận dụng sức mạnh của AI một cách hợp lý sẽ giúp chúng ta nâng cao hiệu quả làm việc, giải phóng thời gian và năng lượng cho các nhiệm vụ sáng tạo hơn. Tuy nhiên, chúng ta cũng cần phải tỉnh táo và cân nhắc kỹ lưỡng, đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và không làm ảnh hưởng đến các giá trị cốt lõi của con người.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

AI: Liệu bạn có để robot xử lý 90% cuộc họp của mình?

AI: Liệu bạn có để robot xử lý 90% cuộc họp của mình? Trong kỷ nguyên công nghệ hiện đại, AI đang ngày càng len lỏi vào mọi khía cạnh của c...

Read more »

Chai Discovery: Startup Khởi Nghiệp Trí Tuệ Nhân Tạo Thu Hút Vốn từ OpenAI và Thrive Capital để Phát Triển Thuốc

<h2 id="section-0">Chai Discovery: Startup Khởi Nghiệp Trí Tuệ Nhân Tạo Thu Hút Vốn từ OpenAI và Thrive Capital để Phát Triển Thuốc</h2> <p>Chai Discovery, một startup khởi nghiệp trong lĩnh vực sinh học trí tuệ nhân tạo mới thành lập được 6 tháng, vừa huy động được gần 30 triệu USD từ các nhà đầu tư lớn Thrive Capital và OpenAI. Vòng gọi vốn hạt giống này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào khám phá và phát triển thuốc.</p> <p>Chai tập trung vào việc phát triển các mô hình cơ sở AI có khả năng dự đoán cấu trúc của các phân tử sinh hóa và lập trình lại cách chúng tương tác. Quá trình này đóng vai trò cốt lõi trong việc tạo ra các loại thuốc mới. "Chúng tôi muốn biến sinh học từ một ngành khoa học thành một ngành kỹ thuật", Giám đốc điều hành kiêm đồng sáng lập Joshua Meier chia sẻ.</p> <p>Mô hình cơ sở của Chai được kỳ vọng sẽ cạnh tranh với những mô hình hàng đầu khác như Google DeepMind, mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực phát triển thuốc. Bằng cách kết hợp sức mạnh của AI và hiểu biết chuyên sâu về sinh học, Chai Discovery hướng tới việc cách mạng hóa cách thức nghiên cứu và sản xuất thuốc.</p> <p>Việc OpenAI, một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực AI, và Thrive Capital, một quỹ đầu tư mạo hiểm nổi tiếng, đầu tư vào Chai Discovery thể hiện niềm tin vào tiềm năng của công nghệ này trong việc giải quyết các vấn đề y tế nan giải. Sự kiện này cũng chứng minh sức hút của AI trong ngành dược phẩm, vốn đang tìm kiếm những giải pháp đổi mới để tăng tốc quá trình phát triển thuốc và giảm chi phí.</p> <p>Với vòng gọi vốn mới này, Chai Discovery có thể mở rộng đội ngũ nghiên cứu, phát triển thêm các công nghệ AI tiên tiến và đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu của mình. Startup này đang hướng tới mục tiêu tạo ra các loại thuốc mới hiệu quả hơn, an toàn hơn và có chi phí thấp hơn, góp phần cải thiện sức khỏe con người trên toàn cầu.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Chai Discovery là một startup khởi nghiệp đầy triển vọng, hứa hẹn mang đến những đột phá trong lĩnh vực khám phá và phát triển thuốc nhờ vào ứng dụng AI. Với sự hỗ trợ từ OpenAI và Thrive Capital, Chai Discovery có tiềm năng trở thành một trong những công ty hàng đầu trong việc ứng dụng AI vào ngành dược phẩm, tạo ra những tác động tích cực đối với sức khỏe và cuộc sống của con người. </p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Chai Discovery: Startup Khởi Nghiệp Trí Tuệ Nhân Tạo Thu Hút Vốn từ OpenAI và Thrive Capital để Phát Triển Thuốc

Chai Discovery: Startup Khởi Nghiệp Trí Tuệ Nhân Tạo Thu Hút Vốn từ OpenAI và Thrive Capital để Phát Triển Thuốc Chai Discovery, một startu...

Read more »

SambaNova Cloud: Đưa Llama 3.1 405B Vào Sử Dụng Với Tốc Độ 100+ Token/Giây

<h2 id="section-0">SambaNova Cloud: Đưa Llama 3.1 405B Vào Sử Dụng Với Tốc Độ 100+ Token/Giây</h2> <p><strong>SambaNova, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI), vừa ra mắt dịch vụ đám mây cho phép truy cập và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với tốc độ xử lý ấn tượng.</strong> Dịch vụ này được thiết kế để cung cấp khả năng suy luận nhanh chóng, cho phép người dùng nhận được phản hồi gần như ngay lập tức từ các mô hình AI, đặc biệt là Llama 3.1 405B của Meta.</p> <p>Trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ, nhiều nền tảng đám mây đã xuất hiện, cung cấp API truy cập vào các mô hình AI phổ biến. Phần lớn các dịch vụ này dựa trên GPU, nhưng một số nhà cung cấp chuyên biệt như Cerebras, Groq và giờ là SambaNova đang cạnh tranh bằng cách trình làng những giải pháp phần cứng tối ưu hóa cho việc xử lý các mô hình LLM lớn nhất với tốc độ nhanh nhất.</p> <p><strong>Tốc độ xử lý được đo bằng số lượng "token" mà mô hình AI có thể xử lý trong một giây.</strong> Token là cách các mô hình ngôn ngữ mã hóa từ, đoạn từ, dấu câu và số. Do đó, tốc độ xử lý token càng cao, thời gian phản hồi của hệ thống càng nhanh.</p> <p>SambaNova cho biết họ đã đạt được tốc độ xử lý 132 token/giây với mô hình Llama 3.1 405B (có hơn 405 tỷ tham số, gấp đôi kích thước của GPT-3.5 của OpenAI) và với độ chính xác 16-bit, tương tự như cách nó được huấn luyện. So sánh với con người, tốc độ đọc trung bình của một người là khoảng 5 từ/giây, thì tốc độ xử lý của SambaNova gần như gấp đôi so với các hệ thống GPU nhanh nhất hiện có, theo dữ liệu từ Artificial Analysis.</p> <p><strong>Llama 3.1 405B là mô hình "biên giới" đầu tiên của Meta</strong>, được giới thiệu hồi đầu hè năm nay, có khả năng cạnh tranh với các mô hình lớn hơn từ OpenAI, Anthropic và Google. Việc chạy mô hình 405B với độ chính xác 16-bit không phải là dễ dàng, vì chỉ riêng việc lưu trữ nó đã cần đến 810 GB dung lượng bộ nhớ.</p> <p>Để vận hành mô hình này, SambaNova sử dụng 16 bộ tăng tốc SN40L, mỗi bộ có 64 GB bộ nhớ HBM3 tốc độ cao và 520 MB SRAM tích hợp. Bộ tăng tốc này, có tên mã Cerulean 1, được thiết kế với bộ nhớ cache lớn, giúp giảm thiểu chi phí hiệu năng thường thấy trong các hệ thống đa GPU.</p> <p><strong>SambaNova đạt được tốc độ xử lý cao nhờ vào bộ nhớ cache lớn của SN40L</strong>, cho phép tránh những vấn đề về hiệu năng thường gặp ở các hệ thống đa GPU. Mặc dù vậy, việc chạy Llama 3.1 405B với độ chính xác 16-bit cũng đòi hỏi một số sự thỏa hiệp, bao gồm việc giảm cửa sổ ngữ cảnh từ 128k xuống còn 8k.</p> <p><strong>SambaNova Cloud cung cấp cả phiên bản miễn phí và phiên bản doanh nghiệp trả phí.</strong> Trong tương lai, công ty cũng dự kiến sẽ ra mắt phiên bản dành cho nhà phát triển, cho phép họ xây dựng các mô hình dựa trên Llama 3.1. </p> <p>Tuy nhiên, SambaNova không phải là nhà cung cấp duy nhất đang cạnh tranh dựa trên tốc độ xử lý. <strong>Cerebras, với dịch vụ đám mây được ra mắt gần đây, đã tuyên bố tốc độ lên tới 450 token/giây với Llama 3.1 70B</strong> và đang hướng tới tốc độ 350 token/giây với phiên bản 405B. Groq cũng đã đạt được tốc độ 300 token/giây với Llama 2 70B, và đang tiếp tục phát triển các bộ tăng tốc thế hệ tiếp theo.</p> <p><strong>Cuộc đua về tốc độ xử lý trong lĩnh vực AI đang ngày càng nóng lên</strong>, và SambaNova Cloud với tốc độ ấn tượng của mình hứa hẹn sẽ là một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp và nhà phát triển muốn tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

SambaNova Cloud: Đưa Llama 3.1 405B Vào Sử Dụng Với Tốc Độ 100+ Token/Giây

SambaNova Cloud: Đưa Llama 3.1 405B Vào Sử Dụng Với Tốc Độ 100+ Token/Giây SambaNova, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực hạ tầng trí tu...

Read more »

Giám đốc điều hành đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) cho Lập kế hoạch Chiến lược như thế nào?

<h2 id="section-0">Giám đốc điều hành đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) cho Lập kế hoạch Chiến lược như thế nào?</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Cộng đồng doanh nghiệp đang rất hào hứng với triển vọng rằng Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) - thông qua các công cụ như ChatGPT, you.com và Claude.ai - sẽ cách mạng hóa việc ra quyết định kinh doanh. Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, thậm chí còn tuyên bố rằng “chúng ta đang trên đường bước vào thời kỳ hoàng kim vĩ đại nhất về tiềm năng của con người”. Bài viết này sẽ khám phá tiềm năng và giới hạn của AI trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, lập ra các chiến lược hiệu quả.</p> <p><strong>Ứng dụng Gen AI trong Lập kế hoạch Chiến lược</strong></p> <p>Qua việc phân tích hai nghiên cứu điển hình (được che giấu thông tin để bảo mật), tác giả chỉ ra cách Gen AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp xác định một số thách thức và cơ hội mà các nhà quản lý bỏ sót, vượt qua các định kiến ​​của con người. Tuy nhiên, đồng thời, AI cũng bỏ qua một số khả năng tiềm ẩn dựa trên năng lực cụ thể của công ty. </p> <p>Mặc dù Gen AI gặp khó khăn trong việc hình dung các kịch bản tương lai tiềm năng vì các dự báo của nó hoàn toàn dựa trên dữ liệu lịch sử, nhưng việc thúc đẩy thông minh đã cho phép nó làm nổi bật các vấn đề và câu hỏi mà các nhà quản lý con người đã bỏ qua. </p> <p><strong>Kết luận: Gen AI - Công cụ hỗ trợ, không phải thay thế</strong></p> <p>Các tác giả kết luận rằng việc hiểu rõ điểm yếu của Gen AI sẽ cho phép các nhà quản lý tận dụng tối đa thế mạnh của nó. Điều quan trọng là xem Gen AI như một công cụ hỗ trợ, chứ không phải thay thế tư duy và ra quyết định chiến lược của con người. </p> <p><strong>Ví dụ minh họa:</strong></p> <ul> <li>Gen AI có thể phân tích dữ liệu thị trường, nhận diện xu hướng, và đưa ra các dự báo về nhu cầu tiêu dùng trong tương lai. </li> <li>Gen AI có thể hỗ trợ xây dựng các kịch bản khác nhau cho các chiến lược kinh doanh, giúp nhà quản lý đánh giá rủi ro và cơ hội tiềm ẩn. </li> <li>Gen AI có thể tạo ra các bản mô phỏng, giúp nhà quản lý hình dung và hiểu rõ hơn tác động của các quyết định chiến lược.</li> </ul> <p><strong>Hạn chế của Gen AI:</strong></p> <ul> <li>Gen AI thường thiếu khả năng tư duy sáng tạo và đột phá.</li> <li>Gen AI dựa trên dữ liệu lịch sử, nên có thể không phản ánh được các yếu tố mới nổi và bất ngờ trong tương lai. </li> <li>Gen AI có thể không hiểu được đầy đủ ngữ cảnh và các yếu tố phức tạp trong kinh doanh.</li> </ul> <p><strong>Lời khuyên cho doanh nghiệp:</strong></p> <ul> <li>Sử dụng Gen AI như một công cụ hỗ trợ để nâng cao hiệu quả của công việc.</li> <li>Kết hợp Gen AI với kinh nghiệm, chuyên môn và sự hiểu biết sâu sắc về ngành nghề của con người. </li> <li>Kiểm tra và đánh giá kỹ lưỡng các kết quả do Gen AI đưa ra trước khi đưa ra quyết định.</li> <li>Luôn cập nhật những kiến thức mới về Gen AI để tối ưu hóa việc ứng dụng.</li> </ul> <p><strong>Kết luận chung:</strong></p> <p>Gen AI đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp lập kế hoạch chiến lược. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối ưu, nhà quản lý cần hiểu rõ những điểm mạnh và điểm yếu của công nghệ này và sử dụng nó một cách có chọn lọc, kết hợp với kinh nghiệm và chuyên môn của con người. Việc xem Gen AI như một công cụ hỗ trợ, chứ không phải thay thế, sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng của AI để phát triển bền vững.</p> <p><strong>Tác giả:</strong></p> <ul> <li><strong>Graham Kenny:</strong> Giám đốc điều hành của Strategic Factors và tác giả cuốn sách “Khám phá Chiến lược”. Ông là chuyên gia về chiến lược và đo lường hiệu suất, hỗ trợ các nhà quản lý, lãnh đạo và hội đồng quản trị xây dựng các tổ chức thành công trong các lĩnh vực tư nhân, công và phi lợi nhuận. Ông từng là giáo sư quản lý tại các trường đại học ở Mỹ và Canada.</li> <li><strong>Marek Kowalkiewicz:</strong> Giáo sư và Chủ tịch ngành Kinh tế Kỹ thuật số tại Trường Kinh doanh QUT ở Brisbane, Úc. Ông từng là Quản lý Nghiên cứu sáng lập của phòng thí nghiệm Máy học của SAP tại Singapore, Trưởng chương trình Nghiên cứu Toàn cầu tại SAP Research và Nghiên cứu viên tại Microsoft Research Asia. Cuốn sách mới của ông là “Kinh tế của Thuật toán: AI và Sự trỗi dậy của các Thuộc cấp Kỹ thuật số”. Ông viết một bản tin hàng tuần, “Kinh tế của Thuật toán”.</li> <li><strong>Kim Oosthuizen:</strong> Trưởng bộ phận Trí tuệ nhân tạo Úc và New Zealand tại SAP, có trụ sở tại Sydney, Úc. Bà đã thành lập Hội đồng AI của SAP tại Úc để tập trung vào việc áp dụng, vận hành và mở rộng AI có trách nhiệm và giảng dạy bán thời gian tại một số trường kinh doanh. Bạn có thể kết nối hoặc theo dõi bà trên LinkedIn. </li> </ul><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Giám đốc điều hành đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) cho Lập kế hoạch Chiến lược như thế nào?

Giám đốc điều hành đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) cho Lập kế hoạch Chiến lược như thế nào? Giới thiệu Cộng đồng doanh n...

Read more »