ChatGPT quét 170.000 dòng mã trong vài giây và giúp tôi tiết kiệm hàng giờ làm việc

<h2 id="section-0">ChatGPT quét 170.000 dòng mã trong vài giây và giúp tôi tiết kiệm hàng giờ làm việc</h2> <p><strong>Bài viết này chia sẻ một trải nghiệm thú vị về cách tác giả sử dụng ChatGPT, một công cụ trí tuệ nhân tạo, để giải quyết một vấn đề phức tạp liên quan đến in 3D một cách nhanh chóng và hiệu quả.</strong></p> <p><strong>Khám phá "hố thỏ" in 3D:</strong></p> <p>Câu chuyện bắt đầu với một thử thách trong lĩnh vực in 3D. Tác giả đang thử nghiệm một máy in 3D mới, được quảng cáo là có tốc độ in nhanh hơn các máy thông thường. Khi in một mẫu thử nghiệm tiêu chuẩn gọi là 3DBenchy, máy in này đạt được thời gian in 42 phút, nhanh hơn các máy khác trong cùng phòng thí nghiệm. Tuy nhiên, bản G-code (mã lệnh điều khiển máy in) được cung cấp bởi nhà sản xuất đã giúp máy in đạt được thời gian in chỉ 16 phút - một sự khác biệt đáng kể.</p> <p>Tác giả muốn tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến sự chênh lệch này. Ông đã thử thay đổi các cài đặt trên phần mềm "slicer" (phần mềm tạo ra G-code) nhưng không thể đạt được hiệu suất tương tự như G-code từ nhà sản xuất. Sau nhiều nỗ lực tìm kiếm thông tin và trao đổi với đội ngũ hỗ trợ, ông nhận ra rằng nhiều người dùng khác cũng gặp phải vấn đề tương tự.</p> <p><strong>Liệu AI có thể giúp đỡ?</strong></p> <p>Trước sự bế tắc này, tác giả quyết định thử sức với ChatGPT. G-code, bản chất là một tập hợp các lệnh điều khiển, bao gồm hàng nghìn dòng như sau:</p> <pre><code>G1 X122.473 Y140.422 E4.23368 G1 X122.222 Y140.6 E4.24443 G0 F14400 X122.703 Y140.773 G1 F3600 X122.117 Y141.251 E4.27083 G1 X121.767 Y141.66 E4.28963 G1 X121.415 Y142.139 E4.31039 G1 X121.105 Y142.641 E4.33099 </code></pre> <p>Cả hai file G-code (của tác giả và của nhà sản xuất) đều có hơn 170.000 dòng mã. Thay vì mất hàng giờ để phân tích thủ công, tác giả đã quyết định sử dụng ChatGPT để so sánh và tìm hiểu sự khác biệt.</p> <p><strong>Tầm quan trọng của "lời nhắc" (prompt):</strong></p> <p>Ban đầu, tác giả chỉ yêu cầu ChatGPT đọc và mô tả sự khác biệt giữa hai file G-code. Mặc dù ChatGPT xác nhận có thể đọc được các file và nhận ra một file có tốc độ in cao hơn, nhưng nó chỉ đưa ra những dự đoán chung chung, sử dụng các cụm từ như "có thể", "có lẽ", "dường như".</p> <p>Tác giả nhận ra rằng để đạt được kết quả mong muốn, ông cần phải đưa ra những "lời nhắc" cụ thể hơn. Ông đã thay đổi cách đặt câu hỏi:</p> <p>"Hai file G-code này là yếu tố duy nhất khác biệt trong quá trình in. Dựa hoàn toàn vào việc so sánh mã G-code được cung cấp, đâu là các cài đặt slicer khác nhau? Đừng đưa ra bất kỳ giả thuyết nào về các cài đặt khác. Hãy phân tích dựa trên mã được cung cấp."</p> <p><strong>Kết quả:</strong></p> <p>Với "lời nhắc" này, ChatGPT đã xác định được ba yếu tố quan trọng:</p> <ul> <li>Tốc độ cấp liệu (feed rate) cao hơn nhiều trong file G-code "in nhanh".</li> <li>Chiều cao lớp in (layer height) lớn hơn trong file "in nhanh".</li> <li>Cài đặt gia tốc (acceleration) mạnh hơn trong file "in nhanh".</li> </ul> <p>Ngoài ra, ChatGPT còn xác định được rằng file G-code của nhà sản xuất có khả năng được tạo ra bởi slicer thay vì được chỉnh sửa thủ công.</p> <p><strong>Bài học kinh nghiệm:</strong></p> <p>Qua trải nghiệm này, tác giả rút ra những bài học sau:</p> <ul> <li>ChatGPT hiểu G-code và có thể so sánh và phân tích một lượng lớn mã lệnh trong thời gian ngắn.</li> <li>"Lời nhắc" chính xác đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng cho AI và nhận được câu trả lời có ích.</li> <li>Không nên coi kết quả từ AI là tuyệt đối chính xác. </li> <li>Cần phải kiên trì và điều chỉnh cách đặt câu hỏi để đạt được thông tin mong muốn.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Bài viết cho thấy ChatGPT có thể là một công cụ hữu ích để giải quyết những vấn đề phức tạp, tiết kiệm thời gian và công sức. Tác giả đã giảm thời gian phân tích từ vài giờ xuống còn chưa đầy 10 phút nhờ vào ChatGPT.</p> <p><strong>Lời khuyên:</strong></p> <p>Nếu bạn đang gặp phải vấn đề cần phân tích một lượng lớn văn bản hoặc dữ liệu số, hãy thử sử dụng ChatGPT hoặc các công cụ AI khác. Bạn có thể sẽ nhận được câu trả lời hữu ích trong thời gian ngắn.</p> <p><strong>Lưu ý:</strong> Bài viết này chỉ là một ví dụ minh họa cho khả năng của ChatGPT. Kết quả sử dụng AI có thể khác nhau tùy thuộc vào cách đặt câu hỏi và nội dung cụ thể của vấn đề. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

ChatGPT quét 170.000 dòng mã trong vài giây và giúp tôi tiết kiệm hàng giờ làm việc

ChatGPT quét 170.000 dòng mã trong vài giây và giúp tôi tiết kiệm hàng giờ làm việc Bài viết này chia sẻ một trải nghiệm thú vị về cách tác...

Read more »

Tóm tắt Văn Bản bằng Trí tuệ Nhân tạo trên Google Docs: Hướng dẫn chi tiết

<h2 id="section-0">Tóm tắt Văn Bản bằng Trí tuệ Nhân tạo trên Google Docs: Hướng dẫn chi tiết</h2> <p>Bài viết trên CNET giới thiệu về tính năng tóm tắt văn bản bằng trí tuệ nhân tạo (AI) của Google Gemini, một trợ lý AI tích hợp trong Google Workspace. Tính năng này mang đến giải pháp tối ưu hóa năng suất cho người dùng trong việc viết lách trên các ứng dụng Google như Docs, Gmail.</p> <p><strong>Gemini: Trợ lý AI đa năng của Google Workspace</strong></p> <p>Google Gemini ra mắt vào tháng 12 năm 2023, được đặt tên theo biểu tượng chiêm tinh thể hiện tính cách kép: khả năng thích nghi nhanh chóng và kết nối với nhiều đối tượng, đồng thời nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ. </p> <p>Tính năng "Help me write" (Giúp tôi viết) của Gemini cho phép người dùng:</p> <ul> <li><strong>Tóm tắt:</strong> Tạo bản tóm tắt ngắn gọn cho văn bản được chọn trong Google Docs, email từ Gmail, và các tệp từ Google Drive.</li> <li><strong>Điều chỉnh giọng văn:</strong> Biên tập lại văn bản để phù hợp với ngữ cảnh và mục đích sử dụng.</li> <li><strong>Viết nội dung:</strong> Hỗ trợ viết các bản nháp, bài đăng blog, lời bài hát,…</li> <li><strong>Tạo hình ảnh:</strong> Sáng tạo hình ảnh từ văn bản.</li> </ul> <p><strong>Hướng dẫn tóm tắt văn bản bằng AI trên Google Docs:</strong></p> <ol> <li><strong>Chọn văn bản:</strong> Mở một tài liệu trên Google Docs và bôi đen đoạn văn cần tóm tắt.</li> <li><strong>Chọn "Help me write":</strong> Nhấp vào nút "Help me write" ở bên phải văn bản được chọn. </li> <li><strong>Chọn "Summarize":</strong> Trong menu thả xuống, chọn tùy chọn "Summarize" để bắt đầu tóm tắt.</li> <li><strong>Kiểm tra và chỉnh sửa:</strong> Gemini sẽ đưa ra bản tóm tắt, người dùng cần kiểm tra tính chính xác và đảm bảo AI không bị "ảo giác" (hallucinate - đưa ra thông tin sai lệch).</li> <li><strong>Cung cấp phản hồi:</strong> Google Docs cung cấp tính năng phản hồi để đánh giá chất lượng bản tóm tắt và giúp Gemini cải thiện hiệu suất.</li> </ol> <p><strong>Nên sử dụng Google Workspace Gemini không?</strong></p> <p>Tác giả bài viết cho rằng Gemini là một công cụ hữu ích và thú vị, đặc biệt phù hợp cho những ai tìm kiếm sự liên kết và nhận diện mẫu mã. Gemini giúp tăng cường năng suất trong việc viết lách và tích hợp liền mạch với các sản phẩm khác của Google.</p> <p>Tác giả khuyến nghị sử dụng Gemini cho những ai:</p> <ul> <li>Muốn tăng cường năng suất và sáng tạo.</li> <li>Đang tìm giải pháp cho vấn đề hiệu suất hoặc sáng tạo với ngân sách hạn chế hoặc nhóm nhỏ.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Google Gemini là một công cụ AI mạnh mẽ và tích hợp tốt trong Google Workspace. Tính năng tóm tắt văn bản mang đến sự tiện lợi và hiệu quả cho người dùng. Tuy nhiên, người dùng cần luôn kiểm tra tính chính xác của bản tóm tắt và cung cấp phản hồi để giúp Gemini hoàn thiện hơn.</p> <p><strong>Lưu ý:</strong> </p> <ul> <li>Việc sử dụng Gemini hiện có thể yêu cầu đăng ký và trả phí.</li> <li>Tính năng "Help me write" nằm trong Workspace Labs, việc tắt tính năng này đồng nghĩa với việc mất quyền truy cập vĩnh viễn vào tất cả tính năng của Labs.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Tóm tắt Văn Bản bằng Trí tuệ Nhân tạo trên Google Docs: Hướng dẫn chi tiết

Tóm tắt Văn Bản bằng Trí tuệ Nhân tạo trên Google Docs: Hướng dẫn chi tiết Bài viết trên CNET giới thiệu về tính năng tóm tắt văn bản bằng ...

Read more »

Nghệ sĩ truyền thông Refik Anadol tinh chỉnh Llama cho "Mô hình Lớn về Thiên nhiên"

<h2 id="section-0">Nghệ sĩ truyền thông Refik Anadol tinh chỉnh Llama cho "Mô hình Lớn về Thiên nhiên"</h2> <p><strong>Refik Anadol</strong>, nghệ sĩ truyền thông nổi tiếng quốc tế, đang hợp tác với Meta để tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Llama cho một dự án độc đáo mang tên <strong>"Large Nature Model"</strong>. Dự án này tập trung vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để khám phá và thể hiện vẻ đẹp của thiên nhiên.</p> <p>Anadol, một người tiên phong trong lĩnh vực nghệ thuật dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, luôn tìm kiếm sự giao thoa giữa con người và máy móc. Ông sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ như nguyên liệu chính cho tác phẩm nghệ thuật của mình, với mạng lưới thần kinh của trí tuệ nhân tạo như một cộng tác viên. </p> <p>Trong cuộc trò chuyện gần đây với Andrew "Boz" Bosworth, Giám đốc công nghệ và Trưởng phòng Reality Labs của Meta, trên podcast <strong>"Boz To The Future"</strong>, Anadol chia sẻ về cách studio của ông huấn luyện các mô hình của riêng mình, tận dụng nguồn mở Llama của Meta trong quá trình này. </p> <p>"Chúng tôi đang tinh chỉnh tất cả các mô hình văn bản và học hỏi rất nhiều", Anadol nói. "Phong trào mã nguồn mở của bạn vô cùng quan trọng - thật sự cần thiết. Tôi tin rằng chúng ta sẽ không thể có được đột phá trong nghệ thuật nếu không có nó. Hãy nghĩ đến các hệ thống phức tạp, các sản phẩm và dịch vụ - chính chúng là những đột phá, điều đó thật tuyệt vời. Nhưng đối với nghệ sĩ, chúng tôi thích phá vỡ mọi thứ. Chúng tôi không thích sự thật. Chúng tôi cho phép những tưởng tượng, giấc mơ, những lỗi kỹ thuật. Nghệ sĩ cần phải lấy một hệ thống hiện có và biến nó thành những gì họ hình dung. Tôi rất tôn trọng PyTorch và tất cả những điều đó. Thông tin mã nguồn mở chính là vàng đối với việc tạo ra nghệ thuật."</p> <p><strong>"Large Nature Model"</strong> là dự án mới nhất của Anadol, tập hợp hơn nửa tỷ hình ảnh về thiên nhiên được thu thập trong bốn năm từ các đối tác như Smithsonian, National Geographic và nhiều tổ chức khác. </p> <p>"Hiện tại, tất cả mọi người đều nói về các mô hình ngôn ngữ lớn và về lý luận của con người, nhưng chúng tôi nghĩ rằng thiên nhiên cũng rất quan trọng trong việc kiểm soát những gì xảy ra. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta nghĩ, 'Thiên nhiên trước tiên?' Vì vậy, chúng tôi đang tinh chỉnh Llama với một tập dữ liệu tuyệt vời tập trung vào thiên nhiên, tập trung vào rừng nhiệt đới."</p> <p>Anadol và Bosworth cũng cùng thảo luận về trách nhiệm to lớn khi làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ này. Anadol không chỉ truyền cảm hứng cho mọi người bằng tác phẩm của mình, ông còn đưa họ vào quá trình sáng tạo đằng sau nó, bởi vì ông tin rằng việc làm rõ những phức tạp của trí tuệ nhân tạo sẽ giúp mọi người hiểu và chấp nhận nó tốt hơn.</p> <p>"Tôi tin rằng AI đầy tiềm năng, nhưng tiềm năng đi kèm với trách nhiệm", Anadol nói. "AI là tấm gương phản chiếu nhân loại. Nếu chúng ta biết chúng ta là ai, tôi rất thoải mái và tự tin về AI."</p> <p>Hãy lắng nghe toàn bộ tập podcast để tìm hiểu thêm về dự án "Large Nature Model" của Refik Anadol và cách ông sử dụng trí tuệ nhân tạo để khám phá vẻ đẹp của thiên nhiên. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Nghệ sĩ truyền thông Refik Anadol tinh chỉnh Llama cho "Mô hình Lớn về Thiên nhiên"

Nghệ sĩ truyền thông Refik Anadol tinh chỉnh Llama cho "Mô hình Lớn về Thiên nhiên" Refik Anadol , nghệ sĩ truyền thông nổi tiếng...

Read more »

Công cụ AI thúc đẩy sự gia tăng của các bài nghiên cứu giả mạo trên Google Scholar

<h2 id="section-0">Công cụ AI thúc đẩy sự gia tăng của các bài nghiên cứu giả mạo trên Google Scholar</h2> <p><strong>Một nghiên cứu mới đây từ Thụy Điển đã phát hiện ra rằng ngày càng nhiều bài báo khoa học giả mạo được xuất bản trên Google Scholar, với nguyên nhân đến từ việc sử dụng các công cụ AI mà không được khai báo hoặc thậm chí là việc sử dụng AI để tạo ra hoàn toàn các kết quả nghiên cứu giả.</strong></p> <p>Bài báo của Forbes đã đưa tin về phát hiện này, cảnh báo về một thực trạng đáng báo động trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Nhóm nghiên cứu Thụy Điển đã tìm thấy hơn 130 bài báo trên Google Scholar vi phạm nguyên tắc học thuật, hoặc do sử dụng AI mà không được khai báo hoặc do được tạo ra hoàn toàn bởi các công cụ AI. </p> <p><strong>Phương pháp nghiên cứu của nhóm là quét dữ liệu trên Google Scholar để tìm kiếm những cụm từ đặc trưng mà các công cụ AI như ChatGPT hay Claude thường tạo ra, ví dụ như “theo bản cập nhật kiến thức cuối cùng của tôi” hoặc “Tôi không có quyền truy cập dữ liệu thời gian thực”.</strong> Các bài báo chứa các cụm từ này được đánh dấu để xem xét kỹ hơn về việc khai báo việc sử dụng AI. Kết quả cho thấy, 139 trong số 227 bài báo bị đánh dấu không hề đề cập đến việc sử dụng AI, dù việc này là rõ ràng.</p> <p>Mặc dù chỉ là một mẫu nhỏ (0,0000003573%) trong hơn 389 triệu bản ghi của Google Scholar, nhưng nghiên cứu này cho thấy một vấn đề lớn. Nhà nghiên cứu Kristofer Rolf Söderström từ Đại học Lund, Thụy Điển, cho biết mục tiêu của họ là cảnh báo sớm về nguy cơ các công cụ AI bị lợi dụng để thao túng cơ sở bằng chứng của xã hội. </p> <p><strong>Theo ông Söderström, có hai rủi ro chính liên quan đến tình trạng này:</strong></p> <ol> <li><strong>Nguy cơ ngày càng tăng của việc xuất hiện các bài báo khoa học có vẻ đáng tin cậy nhưng thực chất là sai lệch, rất khó phát hiện do được tạo ra bởi AI.</strong></li> <li><strong>Khả năng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra một lượng lớn các bài báo giả mạo, làm ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của kho dữ liệu khoa học.</strong></li> </ol> <p>Nhóm nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng <strong>AI không phải là vấn đề cốt lõi</strong>. Thay vào đó, họ chỉ trích văn hóa “xuất bản hoặc biến mất” (publish or perish) trong nhiều trường đại học, khiến các nhà nghiên cứu tìm cách sử dụng AI như một công cụ để đáp ứng yêu cầu xuất bản. </p> <p><strong>Thực trạng này càng trầm trọng hơn khi Google nắm giữ vai trò quá lớn trong việc kiểm soát thông tin học thuật, công cụ tìm kiếm và truy cập thông tin trực tuyến.</strong></p> <p><strong>Nghiên cứu không đưa ra giải pháp đơn giản, nhưng đề xuất một cách tiếp cận đa chiều bao gồm các thành phần kỹ thuật, quy định và giáo dục để bảo vệ sự thật.</strong></p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Sự xuất hiện của các công cụ AI đã tạo ra cả cơ hội và thách thức đối với lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Việc bảo vệ tính toàn vẹn của các bài báo khoa học, trong bối cảnh AI có thể bị lợi dụng để tạo ra thông tin giả mạo, là một vấn đề cấp bách cần được quan tâm. Cần có những nỗ lực chung từ các nhà nghiên cứu, các tổ chức học thuật và các công ty công nghệ để xây dựng các quy định và phương pháp hiệu quả nhằm đảm bảo tính trung thực và minh bạch trong nghiên cứu khoa học.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Công cụ AI thúc đẩy sự gia tăng của các bài nghiên cứu giả mạo trên Google Scholar

Công cụ AI thúc đẩy sự gia tăng của các bài nghiên cứu giả mạo trên Google Scholar Một nghiên cứu mới đây từ Thụy Điển đã phát hiện ra rằng...

Read more »

Atex AI Challenge: Thúc đẩy sự đổi mới AI trong báo chí

<h2 id="section-0">Atex AI Challenge: Thúc đẩy sự đổi mới AI trong báo chí</h2> <p><strong>Giữa bối cảnh báo chí đang thay đổi chóng mặt, Atex - một công ty phần mềm hàng đầu chuyên cung cấp các giải pháp cho ngành truyền thông - vừa công bố chương trình Atex AI Challenge nhằm biến đổi ngành báo chí bằng trí tuệ nhân tạo (AI).</strong> Chương trình này được thiết kế để hỗ trợ các phòng tin tức, nhà báo và các tổ chức truyền thông trong việc tận dụng các công cụ AI để giải quyết những thách thức cấp bách nhất trong báo chí hiện đại.</p> <p><strong>Atex nhận thức rõ rằng AI đang là một lực lượng biến đổi, thay đổi cách thức sản xuất, phân phối và kiếm tiền từ nội dung.</strong> Từ việc hỗ trợ các phóng viên phân tích các bộ dữ liệu lớn đến việc nâng cao hiệu quả kiểm tra thông tin, AI đang tạo ra những bước tiến đáng kể trong phòng tin tức. Tuy nhiên, nhiều tổ chức truyền thông nhỏ và vừa đang phải đối mặt với những rào cản khi triển khai công nghệ AI, bao gồm thiếu nguồn lực, thời gian hoặc chuyên môn nội bộ.</p> <p><strong>Atex AI Challenge ra đời nhằm giải quyết những rào cản này.</strong> Chương trình cung cấp cơ hội độc đáo cho các phòng tin tức, nhà báo và thậm chí là sinh viên báo chí để giới thiệu các ý tưởng dựa trên AI có thể tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng năng suất. Từ việc cải thiện việc thu thập tin tức đến việc tối ưu hóa việc phân phối hay tăng cường sự tương tác của độc giả, người tham gia có thể đề xuất những sáng kiến ​​có thể định hình lại cách thức thực hành báo chí trong kỷ nguyên kỹ thuật số. Các người chiến thắng sẽ nhận được tín dụng AI, cũng như các nguồn lực kỹ thuật và dự án để thử nghiệm các dự án của họ.</p> <p><strong>Atex AI Challenge là một sáng kiến ​​quan trọng vì nó tạo ra một sân chơi bình đẳng cho các tổ chức truyền thông lớn và nhỏ.</strong> Các phòng tin tức nhỏ và vừa, thường thiếu thời gian, ngân sách hoặc chuyên môn để khám phá đầy đủ tiềm năng của AI, giờ đây có thể tham gia vào một sáng kiến ​​có khả năng nâng cao đáng kể khả năng hoạt động của họ.</p> <p><strong>Hơn nữa, Atex AI Challenge còn khuyến khích sự hợp tác và trao đổi ý tưởng trong lĩnh vực truyền thông.</strong> Bằng cách tạo ra một không gian nơi các phòng tin tức, các cơ sở giáo dục và các nhà báo cá nhân có thể cùng chung tay, Atex đang mở đường cho một tương lai nơi AI không chỉ là một công cụ nâng cao mà còn là một yếu tố cốt lõi trong quy trình báo chí.</p> <p><strong>Cách tham gia:</strong></p> <p>Bất kể bạn là nhà báo, lãnh đạo phòng tin tức hay một tổ chức truyền thông, Atex AI Challenge là cơ hội để tạo ra tác động lâu dài. Các đề xuất có thể bao gồm từ việc cải thiện việc tích hợp quảng cáo đến việc nâng cao các chiến lược cá nhân hóa và kiếm tiền từ tin tức.</p> <p>Các đề xuất được chọn sẽ nhận được cả tài trợ (tín dụng AI), các nguồn lực kỹ thuật và dự án để tạo ra các dự án thử nghiệm cần thiết để xác thực tác động của ý tưởng của họ. Các giai đoạn khác nhau sẽ được hỗ trợ bởi Atex, từ việc phân tích đề xuất và đồng sáng tạo đến đồng thiết kế và phát triển ban đầu cũng như tích hợp.</p> <p><strong>Tầm nhìn rộng lớn hơn của Atex:</strong></p> <p><strong>Atex đang nỗ lực cùng với các phòng tin tức thông qua MyType News CMS, một nền tảng được thiết kế bởi các nhà báo cho các nhà báo.</strong> MyType News CMS tận dụng 50 năm kinh nghiệm xuất bản của Atex để hợp lý hóa toàn bộ quy trình làm việc biên tập. MyType là một hệ thống quản lý nội dung (CMS) toàn diện cho trang web tin tức và cung cấp một cách liền mạch để quản lý nhu cầu xuất bản hiện đại. </p> <p><strong>Tuy nhiên, về lâu dài, Atex kỳ vọng Atex AI Challenge là bước đầu tiên cho một mục tiêu lớn hơn.</strong> Atex mong muốn trở thành điểm khởi đầu cho sự thay đổi về cấu trúc tại giao điểm của báo chí và sự ra đời của trí tuệ nhân tạo, hợp tác chặt chẽ với các phòng tin tức và nhà báo.</p> <p><strong>Tầm nhìn rộng lớn hơn của Atex bao gồm việc tạo ra một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế riêng cho báo chí, một mô hình có tính đạo đức, bảo mật, và được đào tạo trên một bộ dữ liệu xác thực, hợp pháp.</strong> LLM này sẽ có hiệu suất tối ưu cho lĩnh vực báo chí, giải quyết các nhu cầu cụ thể của các phòng tin tức. Mục tiêu là thành lập một nhóm làm việc phối hợp để phát triển và cuối cùng phát hành LLM này như một công cụ mã nguồn mở, phục vụ toàn bộ cộng đồng báo chí.</p> <p><strong>Atex AI Challenge không chỉ mang đến lợi ích ngắn hạn mà còn đặt nền móng cho sự thay đổi về cấu trúc.</strong> Bằng cách thu hút cộng đồng báo chí và cung cấp các nguồn lực cụ thể - như tín dụng AI và hỗ trợ kỹ thuật - Atex đang góp phần đưa ngành truyền thông bước vào một kỷ nguyên đổi mới mới.</p> <p><strong>Để tìm hiểu thêm về sáng kiến ​​này hoặc hợp tác, bạn có thể liên hệ trực tiếp với Atex tại challenge@atex.com. Để tham gia Atex AI Challenge, hãy truy cập trang web của chương trình và điền vào biểu mẫu với thông tin liên lạc và ý tưởng của bạn.</strong></p> <p><strong>Nguồn ảnh bìa: vackground.com qua Unsplash</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Atex AI Challenge: Thúc đẩy sự đổi mới AI trong báo chí

Atex AI Challenge: Thúc đẩy sự đổi mới AI trong báo chí Giữa bối cảnh báo chí đang thay đổi chóng mặt, Atex - một công ty phần mềm hàng đầu...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo có thể thay thế người đọc sách nói? Phiên bản thử nghiệm của Audible từ Amazon khơi mào cuộc tranh luận

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo có thể thay thế người đọc sách nói? Phiên bản thử nghiệm của Audible từ Amazon khơi mào cuộc tranh luận</h2> <p><strong>Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng lan rộng vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, và giờ đây, ngành công nghiệp sách nói cũng đang đứng trước ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng tiềm năng. Amazon, với phiên bản thử nghiệm của Audible sử dụng AI để đọc sách, đã làm dấy lên một cuộc tranh luận sôi nổi về khả năng thay thế người đọc sách nói bằng công nghệ.</strong></p> <p>Audible, nền tảng sách nói trực tuyến hàng đầu, đã thử nghiệm công nghệ AI để đọc sách, tạo ra những giọng đọc tự động. Điều này đã gây ra nhiều phản ứng trái chiều trong cộng đồng. Một số người ủng hộ cho rằng AI có thể mang đến trải nghiệm nghe sách đa dạng hơn, với chi phí thấp hơn và tốc độ sản xuất nhanh hơn. Việc sử dụng AI cũng có thể giải quyết vấn đề thiếu hụt người đọc sách nói chuyên nghiệp, đặc biệt là đối với các tác phẩm có số lượng lớn và tốc độ phát hành nhanh.</p> <p>Tuy nhiên, một bộ phận khác lại tỏ ra lo ngại về chất lượng của giọng đọc AI. Họ cho rằng AI vẫn chưa thể bắt chước được sự biểu cảm, cảm xúc và kỹ năng diễn đạt của con người. Nhiều người yêu thích sách nói đánh giá cao giọng đọc giàu cảm xúc, có thể lột tả tinh thần và nội dung của tác phẩm một cách trọn vẹn nhất, điều mà AI hiện tại vẫn chưa thể làm được. Hơn nữa, việc sử dụng AI cũng đặt ra các vấn đề về bản quyền, quyền lợi của người đọc sách nói chuyên nghiệp và tính nhân văn trong lĩnh vực này.</p> <p><strong>Cuộc tranh luận về khả năng AI thay thế người đọc sách nói đang trở nên ngày càng nóng bỏng. Mặc dù AI đã chứng tỏ được những tiềm năng nhất định, nhưng việc liệu nó có thể hoàn toàn thay thế vai trò của con người trong lĩnh vực này hay không vẫn còn là dấu hỏi lớn. Kết quả cuối cùng sẽ phụ thuộc vào sự phát triển của công nghệ AI, phản hồi của người dùng và sự cân bằng giữa lợi ích kinh tế và giá trị văn hóa.</strong></p> <p><strong>Tóm lại, việc Amazon thử nghiệm AI để đọc sách là một bước tiến đáng kể trong ngành công nghiệp sách nói. Tuy nhiên, nó cũng đồng thời đặt ra những câu hỏi về tương lai của người đọc sách nói, chất lượng trải nghiệm người dùng và giá trị nhân văn trong lĩnh vực này. Việc cân nhắc kỹ lưỡng những mặt lợi và hại của AI trong lĩnh vực sách nói sẽ là yếu tố quan trọng để định hình tương lai của ngành công nghiệp này.</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 có thể thay thế người đọc sách nói? Phiên bản thử nghiệm của Audible từ Amazon khơi mào cuộc tranh luận

Trí tuệ nhân tạo có thể thay thế người đọc sách nói? Phiên bản thử nghiệm của Audible từ Amazon khơi mào cuộc tranh luận Sự phát triển của ...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo có thể bắt chước giọng văn của con người không? Khám phá sự sáng tạo giữa AI và con người

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo có thể bắt chước giọng văn của con người không? Khám phá sự sáng tạo giữa AI và con người</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Trong thời đại công nghệ số phát triển vượt bậc, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh khả năng thực hiện nhiều tác vụ phức tạp, bao gồm cả việc tạo ra văn bản. Nhưng liệu AI có thể bắt chước giọng văn, phong cách viết độc đáo của con người hay không? Bài viết này sẽ đi sâu vào vấn đề này, khám phá mối quan hệ giữa AI và sự sáng tạo của con người.</p> <p><strong>Khả năng bắt chước giọng văn của AI</strong></p> <p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, AutoGPT đang ngày càng phát triển, có khả năng tạo ra văn bản gần giống với con người hơn. Chúng có thể học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ và bắt chước các mẫu ngữ pháp, từ vựng, phong cách viết của nhiều tác giả khác nhau. </p> <p>Tuy nhiên, việc bắt chước giọng văn hoàn hảo vẫn còn là một thách thức lớn đối với AI. Mặc dù có thể tạo ra các đoạn văn bản trôi chảy, logic, AI vẫn chưa thể nắm bắt được sự tinh tế, cảm xúc, và chiều sâu tư duy của con người. Viết lách của con người thường mang dấu ấn cá nhân, phản ánh kinh nghiệm sống, quan điểm, và cách nhìn nhận thế giới riêng biệt. </p> <p><strong>Sự khác biệt giữa AI và sự sáng tạo của con người</strong></p> <p>Sự sáng tạo của con người là một quá trình phức tạp, bao gồm cả yếu tố trí tuệ, cảm xúc, và trải nghiệm. Trong khi AI có thể phân tích và kết hợp các mẫu văn bản để tạo ra nội dung mới, nó vẫn chưa thể thực sự hiểu được ý nghĩa đằng sau những từ ngữ. </p> <p>Một số điểm khác biệt chính giữa AI và sự sáng tạo của con người bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Tư duy phản biện:</strong> Con người có khả năng suy nghĩ phản biện, đặt câu hỏi, và đưa ra những ý tưởng độc đáo. AI hiện tại chủ yếu dựa trên việc xử lý và kết hợp thông tin đã có.</li> <li><strong>Cảm xúc và trải nghiệm:</strong> Viết lách của con người thường chứa đựng cảm xúc, phản ánh quan điểm cá nhân và những trải nghiệm sống. AI chưa thể hiểu và thể hiện cảm xúc một cách chân thực.</li> <li><strong>Đạo đức và giá trị:</strong> Con người có hệ thống đạo đức và giá trị riêng, ảnh hưởng đến cách họ viết và thể hiện quan điểm. AI chưa có khả năng tự hình thành và áp dụng các nguyên tắc đạo đức.</li> </ul> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt và có khả năng tạo ra những văn bản chất lượng cao, bắt chước giọng văn của con người ở một mức độ nào đó. Tuy nhiên, AI vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong việc sáng tạo văn bản. Sự sáng tạo của con người vẫn là độc nhất vô nhị, gắn liền với tư duy phản biện, cảm xúc, và trải nghiệm sống. </p> <p>Trong tương lai, AI và con người có thể cùng hợp tác trong lĩnh vực sáng tạo, AI hỗ trợ con người trong việc tạo ra nội dung và con người mang đến những ý tưởng độc đáo, cảm xúc sâu sắc cho tác phẩm.</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 có thể bắt chước giọng văn của con người không? Khám phá sự sáng tạo giữa AI và con người

Trí tuệ nhân tạo có thể bắt chước giọng văn của con người không? Khám phá sự sáng tạo giữa AI và con người Giới thiệu Trong thời đại công ...

Read more »

OpenAI Ra Mắt Phiên Bản ChatGPT Mới Có Khả Năng Suy Luận Toán Học và Khoa Học

<h2 id="section-0">OpenAI Ra Mắt Phiên Bản ChatGPT Mới Có Khả Năng Suy Luận Toán Học và Khoa Học</h2> <p><strong>San Francisco -</strong> Các chatbot trực tuyến như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google đôi khi gặp khó khăn với những bài toán đơn giản. Mã nguồn mà chúng tạo ra thường chứa lỗi và không đầy đủ. Thậm chí, đôi khi chúng còn bịa đặt thông tin.</p> <p>Tuy nhiên, OpenAI đã ra mắt một phiên bản ChatGPT mới có khả năng khắc phục những hạn chế này. Theo công ty, chatbot này, được hỗ trợ bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo mới gọi là OpenAI o1, có thể "suy luận" để giải quyết các bài toán liên quan đến toán học, lập trình và khoa học.</p> <p>"Với các mô hình trước đây như ChatGPT, bạn đặt câu hỏi và nó ngay lập tức bắt đầu trả lời", Jakub Pachocki, nhà khoa học trưởng của OpenAI, cho biết. "Mô hình này có thể dành thời gian. Nó có thể suy nghĩ về vấn đề - bằng tiếng Anh - và cố gắng phân tích nó, tìm kiếm các hướng tiếp cận để đưa ra câu trả lời tốt nhất."</p> <p><strong>Khả năng suy luận vượt trội:</strong></p> <p>Trong một cuộc trình diễn cho The New York Times, Tiến sĩ Pachocki và Szymon Sidor, một chuyên gia kỹ thuật của OpenAI, đã cho thấy chatbot giải quyết một bài toán chữ cái xếp hình, phức tạp hơn nhiều so với các câu đố chữ thập thông thường. Chatbot cũng đã trả lời một câu hỏi hóa học cấp độ tiến sĩ và chẩn đoán bệnh dựa trên báo cáo chi tiết về triệu chứng và tiền sử bệnh nhân.</p> <p><strong>Mục tiêu của công nghệ mới:</strong></p> <p>Công nghệ mới này là một phần của nỗ lực rộng lớn hơn nhằm xây dựng trí tuệ nhân tạo có thể suy luận để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Các công ty như Google và Meta đang phát triển các công nghệ tương tự, trong khi Microsoft và công ty con GitHub đang tìm cách tích hợp hệ thống mới của OpenAI vào các sản phẩm của họ.</p> <p>Mục tiêu là xây dựng các hệ thống có thể giải quyết vấn đề một cách cẩn thận và logic thông qua một loạt các bước riêng biệt, mỗi bước dựa trên bước trước đó, tương tự như cách con người suy luận. Những công nghệ này có thể đặc biệt hữu ích cho các lập trình viên máy tính sử dụng hệ thống AI để viết mã. Chúng cũng có thể cải thiện các gia sư tự động cho toán học và các môn học khác.</p> <p>OpenAI cho biết công nghệ mới của họ cũng có thể giúp các nhà vật lý tạo ra các công thức toán học phức tạp và hỗ trợ các nhà nghiên cứu chăm sóc sức khỏe trong các thử nghiệm của họ.</p> <p><strong>Khắc phục những hạn chế của ChatGPT trước đây:</strong></p> <p>Kể từ khi ra mắt ChatGPT vào cuối năm 2022, OpenAI đã chứng minh được rằng máy móc có thể xử lý các yêu cầu giống như con người, trả lời câu hỏi, viết bài luận và thậm chí tạo mã nguồn. Tuy nhiên, các phản hồi đôi khi có sai sót.</p> <p>ChatGPT học được các kỹ năng của mình bằng cách phân tích một lượng lớn văn bản thu thập từ khắp nơi trên internet, bao gồm các bài viết Wikipedia, sách và nhật ký trò chuyện. Bằng cách xác định các mẫu trong tất cả các văn bản đó, nó học cách tự tạo ra văn bản. (The New York Times đã kiện OpenAI và Microsoft vào tháng 12 vì vi phạm bản quyền nội dung tin tức liên quan đến các hệ thống AI.)</p> <p>Vì internet chứa đầy thông tin sai lệch, nên công nghệ này đã học cách lặp lại những thông tin sai lệch đó. Đôi khi, nó bịa đặt ra những thứ không có thật.</p> <p><strong>Reinforcement Learning - chìa khóa cải thiện:</strong></p> <p>Tiến sĩ Pachocki, ông Sidor và các đồng nghiệp của họ đã cố gắng giảm thiểu những sai sót đó. Họ xây dựng hệ thống mới của OpenAI bằng cách sử dụng kỹ thuật gọi là học tăng cường (reinforcement learning). Thông qua quá trình này - có thể kéo dài vài tuần hoặc vài tháng - một hệ thống có thể học được hành vi thông qua thử và sai lầm.</p> <p>Ví dụ, bằng cách giải quyết các bài toán khác nhau, hệ thống có thể học được phương pháp nào dẫn đến câu trả lời đúng và phương pháp nào không. Nếu lặp lại quá trình này với một số lượng lớn các bài toán, nó có thể xác định được các quy luật. Tuy nhiên, hệ thống không nhất thiết có thể suy luận giống như con người. Và nó vẫn có thể mắc lỗi và bịa đặt.</p> <p>"Nó sẽ không hoàn hảo", ông Sidor nói. "Nhưng bạn có thể tin tưởng rằng nó sẽ làm việc chăm chỉ hơn và có nhiều khả năng tạo ra câu trả lời đúng."</p> <p><strong>Khả năng tiếp cận:</strong></p> <p>Khả năng truy cập vào công nghệ mới này đã bắt đầu từ ngày 12 tháng 9 năm 2024 cho người dùng và doanh nghiệp đăng ký dịch vụ ChatGPT Plus và ChatGPT Teams của công ty. Công ty cũng đang bán công nghệ này cho các nhà phát triển phần mềm và doanh nghiệp đang xây dựng các ứng dụng AI của riêng họ.</p> <p>OpenAI cho biết công nghệ mới đã hoạt động tốt hơn các công nghệ trước đây trong một số bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa. Trong kỳ thi tuyển chọn cho Olympic Toán học Quốc tế (IMO) - cuộc thi toán học hàng đầu dành cho học sinh trung học - công nghệ cũ của họ đạt 13%. OpenAI o1, theo công ty, đã đạt được 83%.</p> <p>Tuy nhiên, các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa không phải lúc nào cũng là thước đo tốt về cách các công nghệ sẽ hoạt động trong các tình huống thực tế. Và mặc dù hệ thống có thể giỏi giải quyết câu hỏi trong bài kiểm tra toán, nhưng nó vẫn có thể gặp khó khăn khi dạy toán.</p> <p>"Có sự khác biệt giữa việc giải quyết vấn đề và việc hỗ trợ", Angela Fan, một nhà khoa học nghiên cứu tại Meta, nhận xét. "Các mô hình mới có khả năng suy luận có thể giải quyết vấn đề. Nhưng điều đó rất khác so với việc giúp đỡ ai đó làm bài tập về nhà."</p> <p><strong>Tóm lại, OpenAI o1 là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI có khả năng suy luận và giải quyết vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển và vẫn có thể mắc lỗi. Việc ứng dụng nó vào giáo dục, y tế và các lĩnh vực khác cần được nghiên cứu kỹ lưỡng để đảm bảo hiệu quả và an toàn.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI Ra Mắt Phiên Bản ChatGPT Mới Có Khả Năng Suy Luận Toán Học và Khoa Học

OpenAI Ra Mắt Phiên Bản ChatGPT Mới Có Khả Năng Suy Luận Toán Học và Khoa Học San Francisco - Các chatbot trực tuyến như ChatGPT của OpenA...

Read more »

OpenAI ra mắt mô hình o1 với khả năng "suy luận"

<h2 id="section-0">OpenAI ra mắt mô hình o1 với khả năng "suy luận" - Bản tin tiếng Việt</h2> <p><strong>OpenAI vừa công bố mô hình mới mang tên o1, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc phát triển các mô hình AI có khả năng suy luận phức tạp, nhanh hơn cả con người.</strong> Mô hình này, được đồn đại với tên gọi "Strawberry", cùng với phiên bản thu gọn hơn, o1-mini, có thể xử lý các truy vấn phức tạp hơn so với các mô hình trước đây. Tuy nhiên, việc sử dụng o1 cũng đồng nghĩa với chi phí cao hơn và tốc độ xử lý chậm hơn so với GPT-4o.</p> <p><strong>Theo OpenAI, o1 là một bước tiến quan trọng trên con đường phát triển trí tuệ nhân tạo đạt đến mức độ tương tự con người.</strong> Về mặt thực tiễn, o1 thể hiện khả năng viết mã và giải quyết các vấn đề đa bước tốt hơn các mô hình trước. OpenAI coi bản phát hành này là một "phiên bản xem trước" để nhấn mạnh rằng o1 vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu.</p> <p><strong>Hiện tại, người dùng ChatGPT Plus và Team có thể truy cập cả o1-preview và o1-mini, trong khi người dùng Enterprise và Edu sẽ được truy cập vào đầu tuần sau.</strong> OpenAI cho biết họ có kế hoạch cung cấp o1-mini cho tất cả người dùng ChatGPT miễn phí, nhưng chưa ấn định ngày phát hành cụ thể. Đối với các nhà phát triển, việc truy cập vào API của o1-preview có giá khá cao: 15 đô la cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 60 đô la cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Để so sánh, GPT-4o có giá 5 đô la cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 15 đô la cho mỗi 1 triệu token đầu ra.</p> <p><strong>Phương pháp huấn luyện o1 khác biệt hoàn toàn so với các mô hình GPT trước đây.</strong> Jerry Tworek, trưởng nhóm nghiên cứu của OpenAI, cho biết o1 đã được huấn luyện bằng một thuật toán tối ưu hóa và bộ dữ liệu huấn luyện mới, được thiết kế riêng cho mô hình này. </p> <p><strong>Thay vì chỉ bắt chước các mẫu từ dữ liệu huấn luyện, OpenAI đã sử dụng kỹ thuật học tăng cường để huấn luyện o1 tự giải quyết các vấn đề.</strong> Mô hình này sử dụng "chuỗi suy nghĩ" để xử lý các truy vấn, tương tự cách con người giải quyết vấn đề từng bước một. </p> <p><strong>Nhờ phương pháp huấn luyện mới này, o1 được kỳ vọng có độ chính xác cao hơn.</strong> "Chúng tôi nhận thấy rằng mô hình này ít bị ảo giác hơn", Tworek cho biết. Tuy nhiên, vấn đề ảo giác vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn.</p> <p><strong>Điểm nổi bật của o1 so với GPT-4o là khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, đặc biệt trong lĩnh vực lập trình và toán học.</strong> Mô hình này còn có khả năng giải thích lý do đưa ra các câu trả lời của mình. Bob McGrew, giám đốc nghiên cứu của OpenAI, cho biết o1 đã vượt trội GPT-4o trong các bài kiểm tra toán học, đạt được 83% điểm trong kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế, trong khi GPT-4o chỉ đạt 13%.</p> <p><strong>Trong các cuộc thi lập trình trực tuyến Codeforces, o1 đã đạt được thứ hạng 89% trong số các thí sinh.</strong> OpenAI còn tuyên bố rằng phiên bản cập nhật tiếp theo của o1 sẽ đạt được hiệu suất tương đương với các nghiên cứu sinh tiến sĩ trong các bài kiểm tra chuẩn về vật lý, hóa học và sinh học.</p> <p><strong>Tuy nhiên, o1 cũng có những hạn chế so với GPT-4o.</strong> Mô hình này chưa thể hiện hiệu quả trong việc xử lý kiến thức thực tế về thế giới. Nó cũng không có khả năng duyệt web, xử lý tệp hoặc hình ảnh. Dù vậy, OpenAI vẫn cho rằng o1 đại diện cho một loại khả năng hoàn toàn mới. Việc đặt tên là o1 cũng mang ý nghĩa "đặt lại bộ đếm về 1", thể hiện sự khởi đầu mới trong lĩnh vực này.</p> <p><strong>Mặc dù OpenAI không đồng nhất suy nghĩ của mô hình AI với suy nghĩ của con người, nhưng giao diện của o1 được thiết kế để mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người.</strong> Các cụm từ như "Tôi tò mò về", "Tôi đang suy nghĩ", "Được rồi, để tôi xem" tạo ra cảm giác như mô hình đang suy nghĩ từng bước một.</p> <p><strong>OpenAI đang hướng đến việc phát triển các hệ thống tự động, hay các agent, có khả năng đưa ra quyết định và hành động thay mặt cho người dùng.</strong> Việc trang bị khả năng suy luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn là một bước quan trọng để đạt được mục tiêu này. </p> <p><strong>Khả năng suy luận là một bước tiến quan trọng trong việc hướng tới trí tuệ nhân tạo đạt đến cấp độ con người.</strong> Nếu một mô hình có thể làm được nhiều hơn việc nhận dạng mẫu, nó có thể tạo ra những đột phá trong các lĩnh vực như y học và kỹ thuật. Tuy nhiên, khả năng suy luận của o1 hiện tại vẫn còn khá chậm, chưa đạt đến mức độ tự động, và chi phí sử dụng cho các nhà phát triển còn cao.</p> <p><strong>OpenAI tin rằng việc nghiên cứu khả năng suy luận là chìa khóa để phát triển trí tuệ nhân tạo.</strong> "Chúng tôi đã dành nhiều tháng để nghiên cứu về khả năng suy luận vì chúng tôi tin rằng đây là một bước đột phá quan trọng", McGrew cho biết. "Về cơ bản, đây là một phương thức mới đối với các mô hình để có thể giải quyết các vấn đề thực sự phức tạp, cần thiết để tiến tới các cấp độ trí thông minh tương tự con người." </p> <p><strong>OpenAI đang tích cực phát triển o1 và các mô hình tương lai, hướng đến một tương lai nơi AI có thể đóng vai trò hỗ trợ và giải quyết những vấn đề khó khăn nhất cho nhân loại.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

OpenAI ra mắt mô hình o1 với khả năng "suy luận"

OpenAI ra mắt mô hình o1 với khả năng "suy luận" - Bản tin tiếng Việt OpenAI vừa công bố mô hình mới mang tên o1, đánh dấu bước t...

Read more »