Microsoft: ChatGPT không "tốt hơn" Copilot, chỉ là bạn chưa sử dụng đúng cách!

<h2 id="section-0">Microsoft: ChatGPT không "tốt hơn" Copilot, chỉ là bạn chưa sử dụng đúng cách!</h2> <p><strong>Microsoft khẳng định rằng Copilot, trợ lý AI tích hợp của hãng, không hề thua kém ChatGPT của OpenAI. Vấn đề nằm ở chỗ người dùng chưa biết cách khai thác tối ưu sức mạnh của Copilot. Để giải quyết điều này, Microsoft đã ra mắt Copilot Academy – một chương trình đào tạo nhằm trang bị cho người dùng kỹ năng prompt engineering, từ đó tận dụng tối đa khả năng của Copilot.</strong></p> <p><strong>Cuộc đua AI sôi động với sự tham gia của nhiều "ông lớn"</strong></p> <p>Thị trường AI đang chứng kiến sự phát triển vượt bậc của các chatbot, trong đó đáng chú ý là Copilot của Microsoft, ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google, và Claude AI của Anthropic. ChatGPT, đặc biệt là sau khi ra mắt phiên bản GPT-4o, đang rất được ưa chuộng, thu về doanh thu và lượt tải về tăng vọt trên thiết bị di động. </p> <p><strong>Copilot vẫn chưa được đón nhận rộng rãi như ChatGPT</strong></p> <p>Mặc dù cả hai chatbot đều dựa trên công nghệ của OpenAI, nhưng nhiều người dùng vẫn đánh giá cao trải nghiệm và khả năng của ChatGPT hơn Copilot. Thực tế, theo một báo cáo trước đó, lời phàn nàn hàng đầu về Copilot AI tại Microsoft là "nó dường như không hoạt động tốt bằng ChatGPT".</p> <p>Nguyên nhân có thể đến từ việc ChatGPT ra đời sớm hơn và đã đạt được lượng người dùng khổng lồ, lên tới 200 triệu người dùng hoạt động mỗi tuần. Trong khi đó, Copilot lại không được Microsoft quảng bá rầm rộ, dẫn đến việc ứng dụng này ít được người dùng biết đến trên App Store và Google Play Store.</p> <p>Thậm chí, Microsoft còn tạm dừng việc phát hành các trải nghiệm Copilot mới để tập trung nâng cao chất lượng cho các tính năng hiện có. Gần đây, tại một sự kiện đặc biệt, hãng đã giới thiệu thêm một số tính năng mới, chẳng hạn như Copilot Pages và Copilot agents.</p> <p><strong>Copilot Academy: Nâng cao kỹ năng Prompt Engineering cho người dùng</strong></p> <p>Microsoft nhận thấy rằng lý do Copilot chưa phát huy được hết tiềm năng là do người dùng chưa biết cách "giao tiếp" hiệu quả với AI thông qua việc thiết kế các câu lệnh (prompt) phù hợp. </p> <p>Để khắc phục vấn đề này, Copilot Academy ra đời với mục tiêu giúp doanh nghiệp và người dùng hiểu rõ hơn về những phương pháp tốt nhất khi sử dụng Copilot. Ban đầu, chương trình này chỉ dành riêng cho những khách hàng có giấy phép Viva Learning hoặc Viva Suite. Tuy nhiên, từ nay, Copilot Academy sẽ mở rộng đến phạm vi người dùng lớn hơn, bao gồm cả những doanh nghiệp sử dụng giấy phép Microsoft 365 Copilot.</p> <p><strong>Các tính năng nổi bật của Copilot Academy:</strong></p> <ul> <li><strong>Cập nhật và cải tiến nội dung học liệu:</strong> Chương trình sẽ liên tục được cập nhật và hoàn thiện dựa trên đánh giá hiệu quả của từng khóa học.</li> <li><strong>Thông báo nhắc nhở (trong quý 4/2024):</strong> Các thông báo trong Teams sẽ khuyến khích người dùng mới trải nghiệm Copilot Academy và cập nhật thông tin về các phiên bản mới của chương trình hàng tháng.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Microsoft tin rằng Copilot không hề thua kém ChatGPT, chỉ là người dùng chưa biết cách sử dụng đúng cách. Copilot Academy chính là giải pháp mà Microsoft cung cấp để giúp người dùng tối ưu hóa trải nghiệm và khai thác tối đa khả năng của Copilot. Với những cải tiến và tính năng mới, Copilot hứa hẹn sẽ ngày càng trở nên hữu ích hơn trong việc hỗ trợ người dùng trong công việc và cuộc sống. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Microsoft: ChatGPT không "tốt hơn" Copilot, chỉ là bạn chưa sử dụng đúng cách!

Microsoft: ChatGPT không "tốt hơn" Copilot, chỉ là bạn chưa sử dụng đúng cách! Microsoft khẳng định rằng Copilot, trợ lý AI tích ...

Read more »

Claude Dev: Cách mạng hóa quá trình lập trình với các tính năng tự động hóa mới

<h2 id="section-0">Claude Dev: Cách mạng hóa quá trình lập trình với các tính năng tự động hóa mới</h2> <p><strong>Claude Dev, tiện ích mở rộng mạnh mẽ cho Visual Studio Code, vừa được cập nhật với những cải tiến đáng kể về khả năng tự động hóa mã nguồn, hứa hẹn thay đổi cách thức chúng ta tạo ra, chỉnh sửa và quản lý ứng dụng trong môi trường phát triển.</strong> Bản cập nhật này tập trung vào việc nâng cao hiệu quả công việc, cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn và tích hợp liền mạch với các công cụ cũng như quy trình hiện có của người dùng.</p> <h3 id="section-1">Khả năng tự động hóa mã nguồn được nâng cao</h3> <p>Claude Dev giờ đây đưa việc tự động hóa mã nguồn lên một tầm cao mới bằng cách xử lý các tác vụ phát triển phần mềm phức tạp theo từng bước một. Khả năng này được tăng cường hơn nữa nhờ việc tích hợp các mô hình tiên tiến như <strong>01 Preview</strong> và <strong>01 Mini</strong>. Các mô hình này cho phép tiện ích mở rộng tự động hóa một loạt các tác vụ mã hóa, giảm thiểu đáng kể nỗ lực thủ công của người dùng. Cho dù bạn đang làm việc trên một dự án nhỏ hay một ứng dụng quy mô lớn, Claude Dev đều có thể điều chỉnh theo nhu cầu của bạn và cung cấp sự hỗ trợ thông minh trong suốt quá trình phát triển.</p> <h3 id="section-2">Các tính năng mới mạnh mẽ</h3> <p>Bản cập nhật này giới thiệu một loạt các tính năng mới mạnh mẽ, được thiết kế để tăng năng suất và sắp xếp hợp lý hóa quy trình công việc của bạn:</p> <ul> <li><strong>Lịch sử tác vụ (Task History):</strong> Claude Dev tự động lưu các tác vụ của bạn, cho phép bạn tiếp tục một cách liền mạch từ nơi bạn đã dừng lại. Tính năng này đảm bảo rằng bạn có thể theo dõi tiến trình, duy trì sự liên tục trong công việc và dễ dàng chuyển đổi giữa các tác vụ khác nhau mà không bị mất ngữ cảnh.</li> <li><strong>Thay đổi có thể chỉnh sửa (Editable Changes):</strong> Với Claude Dev, bạn có thể linh hoạt xem xét và sửa đổi các thay đổi trước khi hoàn thiện chúng. Tính năng này đặt bạn vào vị trí kiểm soát, đảm bảo rằng chỉ có những thay đổi mong muốn được triển khai trong cơ sở mã của bạn. Bạn có thể kiểm tra kỹ các thay đổi được đề xuất, thực hiện các điều chỉnh cần thiết và tự tin hợp nhất chúng vào dự án của mình.</li> <li><strong>Dòng thời gian tệp (File Timeline):</strong> Tính năng dòng thời gian tệp mới trong Claude Dev biến đổi việc kiểm soát phiên bản trong VS Code. Nó theo dõi các thay đổi và cho phép bạn khôi phục lại các phiên bản trước đó của tệp mà không cần sử dụng các công cụ bên ngoài như Git. Điều này đơn giản hóa quy trình quản lý các lần lặp khác nhau của dự án, giúp bạn dễ dàng thử nghiệm, khám phá các cách tiếp cận thay thế và phục hồi từ những thay đổi không mong muốn.</li> <li><strong>Thực thi lệnh (Command Execution):</strong> Claude Dev tích hợp liền mạch với thiết bị đầu cuối của bạn, cho phép bạn chạy lệnh trực tiếp trong VS Code. Tính năng này sắp xếp hợp lý hóa quy trình công việc bằng cách loại bỏ nhu cầu chuyển đổi giữa các ứng dụng khác nhau. Bạn có thể thực thi các lệnh thiết bị đầu cuối, chạy tập lệnh và thực hiện nhiều tác vụ khác mà không cần rời khỏi môi trường phát triển của mình.</li> <li><strong>Điều chỉnh thời gian thực (Real-Time Adjustments):</strong> Claude Dev được thiết kế để phản hồi nhanh chóng với nhu cầu của bạn. Nó chủ động lắng nghe phản hồi của bạn và thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực để đảm bảo rằng mã của bạn luôn được cập nhật với những thay đổi và yêu cầu mới nhất. Khả năng thích ứng năng động này giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức, vì bạn không còn phải cập nhật thủ công mã của mình để phù hợp với các đặc tả dự án đang phát triển.</li> </ul> <h3 id="section-3">Xử lý và gỡ lỗi lỗi thông minh</h3> <p>Claude Dev áp dụng một phương pháp chủ động để xử lý và gỡ lỗi lỗi. Nó liên tục giám sát không gian làm việc của bạn để tìm kiếm các vấn đề tiềm ẩn, chẳng hạn như nhập thiếu, lỗi kiểu dữ liệu và các vấn đề phổ biến khác. Khi phát hiện ra một vấn đề, Claude Dev tự động sửa chữa nó, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức quý báu. Cơ chế xử lý lỗi thông minh này nâng cao độ tin cậy và ổn định của mã của bạn, cho phép bạn tập trung vào việc viết phần mềm chất lượng cao hơn là dành hàng giờ để gỡ lỗi.</p> <h3 id="section-4">Tích hợp và khả năng truy cập liền mạch</h3> <p>Một trong những thế mạnh chính của Claude Dev là sự hỗ trợ rộng rãi cho nhiều nhà cung cấp API. Cho dù bạn muốn làm việc với <strong>Anthropic</strong>, <strong>OpenAI</strong>, <strong>OpenRouter</strong> hay <strong>Google Gemini</strong>, Claude Dev đều đáp ứng được nhu cầu của bạn. Khả năng tương thích rộng rãi này đảm bảo rằng bạn có thể tích hợp liền mạch nhiều API khác nhau vào các dự án của mình, sử dụng các khả năng độc đáo của chúng để nâng cao ứng dụng của bạn.</p> <p>Hơn nữa, Claude Dev cung cấp sử dụng miễn phí với hỗ trợ Gemini lên đến 15 yêu cầu mỗi phút, giúp nó dễ dàng tiếp cận với nhiều người dùng. Cho dù bạn là nhà phát triển cá nhân, một nhóm nhỏ hay một tổ chức lớn, bạn đều có thể tận dụng các tính năng mạnh mẽ của Claude Dev mà không phải chịu chi phí đáng kể.</p> <h3 id="section-5">Trải nghiệm người dùng được nâng cao</h3> <p>Bản cập nhật mới nhất của Claude Dev ưu tiên trải nghiệm người dùng bằng cách đơn giản hóa quá trình cài đặt và cấu hình. Bắt đầu với Claude Dev giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết, cho phép bạn nhanh chóng thiết lập môi trường phát triển và bắt đầu sử dụng các khả năng của nó.</p> <p>Ngoài việc thiết lập hợp lý, Claude Dev cung cấp kiểm soát nâng cao đối với sự phát triển của dự án. Bạn có quyền kiểm soát chi tiết về cách dự án của mình tiến triển, cho phép bạn đưa ra các quyết định sáng suốt và định hướng sự phát triển của ứng dụng theo hướng mong muốn. Quy trình công việc liền mạch do Claude Dev cung cấp đảm bảo rằng bạn có thể tập trung vào việc mã hóa và cung cấp phần mềm chất lượng cao mà không bị vướng mắc bởi các tác vụ thủ công hoặc quy trình cồng kềnh.</p> <h3 id="section-6">Cải tiến liên tục và tương tác với nhà phát triển</h3> <p>Claude Dev cam kết cải tiến liên tục dựa trên phản hồi của người dùng. Nhóm phát triển tích cực tương tác với cộng đồng, lắng nghe các đề xuất, ý tưởng và điểm đau của bạn. Cách tiếp cận lặp đi lặp lại này đảm bảo rằng Claude Dev phát triển phù hợp với nhu cầu của bạn, mang đến một trải nghiệm ngày càng được cải thiện và phù hợp với yêu cầu cụ thể của bạn.</p> <p>Nhìn về tương lai, nhóm Claude Dev đang phát triển các tính năng và cải tiến mới thú vị. Những bổ sung sắp tới hứa hẹn sẽ trao quyền cho bạn với nhiều công cụ mạnh mẽ hơn để quản lý và tự động hóa các tác vụ mã hóa trong VS Code. Hãy theo dõi các bản cập nhật trong tương lai sẽ đưa năng suất và hiệu quả của bạn lên một tầm cao mới.</p> <p><strong>Bản cập nhật mới nhất của Claude Dev đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc hợp lý hóa quá trình phát triển ứng dụng trong VS Code. Bằng cách nâng cao khả năng tự động hóa mã nguồn, giới thiệu các tính năng mới mạnh mẽ và ưu tiên trải nghiệm người dùng, Claude Dev trao quyền cho bạn tạo ra, chỉnh sửa và quản lý ứng dụng với hiệu quả và khả năng kiểm soát chưa từng có.</strong></p> <p>Cho dù bạn là nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm hay mới bắt đầu hành trình mã hóa của mình, Claude Dev là người bạn đồng hành hoàn hảo cho quy trình công việc VS Code của bạn. Hãy nắm bắt tương lai của phát triển ứng dụng và khai phóng hết tiềm năng của bạn với Claude Dev ngay hôm nay! </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude Dev: Cách mạng hóa quá trình lập trình với các tính năng tự động hóa mới

Claude Dev: Cách mạng hóa quá trình lập trình với các tính năng tự động hóa mới Claude Dev, tiện ích mở rộng mạnh mẽ cho Visual Studio Code...

Read more »

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo

<h2 id="section-0">Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo</h2> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển mạnh mẽ và vượt qua nhiều thử thách từng được xem là khó nhằn, một nhóm chuyên gia công nghệ đã đưa ra một sáng kiến mới: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" (Humanity's Last Exam). Mục tiêu của dự án này là tạo ra một bài kiểm tra khó khăn nhằm đánh giá khả năng của AI ở cấp độ chuyên gia và xác định thời điểm mà AI thực sự đạt đến đỉnh cao trí tuệ.</p> <p><strong>Mục đích và ý nghĩa:</strong></p> <p>"Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" được khởi xướng bởi Trung tâm An toàn Trí tuệ nhân tạo (CAIS) và công ty khởi nghiệp Scale AI. Dự án này nhằm giải quyết vấn đề các bài kiểm tra chuẩn thông thường đang dần trở nên lỗi thời khi AI dễ dàng vượt qua chúng. Các chuyên gia nhận thấy AI đã đạt được những bước tiến vượt bậc trong việc giải quyết các bài toán logic và kiến thức cơ bản, thậm chí vượt xa con người trong một số lĩnh vực. </p> <p>Dan Hendrycks, giám đốc điều hành của CAIS và cố vấn cho xAI (công ty khởi nghiệp của Elon Musk), cho biết AI đã "phá hủy" các bài kiểm tra lý luận phổ biến nhất. Ông là đồng tác giả của hai bài báo năm 2021 đề xuất các bài kiểm tra AI, bao gồm một bài kiểm tra kiến thức đại học (lịch sử Mỹ,…) và một bài kiểm tra tư duy toán học cấp độ thi đấu. Trước đây, AI thường đưa ra các câu trả lời ngẫu nhiên cho các câu hỏi trong các bài kiểm tra này, nhưng hiện tại, AI đã vượt trội hơn rất nhiều. Chẳng hạn, mô hình Claude của Anthropic đã tăng điểm từ 77% lên gần 89% trong bài kiểm tra kiến thức đại học chỉ trong vòng một năm.</p> <p><strong>Thách thức AI với những bài toán mới:</strong></p> <p>Các bài kiểm tra thông thường đang mất đi ý nghĩa khi AI dễ dàng vượt qua. Theo Báo cáo Chỉ số AI của Đại học Stanford, AI dường như gặp khó khăn với các bài kiểm tra ít được sử dụng hơn, liên quan đến việc lập kế hoạch và nhận dạng các mẫu hình ảnh. Điều này cho thấy việc lập kế hoạch và tư duy trừu tượng có thể là những thước đo tốt hơn về trí thông minh. Tuy nhiên, Hendrycks cho rằng khía cạnh hình ảnh của các bài kiểm tra như ARC-AGI khiến nó không phù hợp để đánh giá các mô hình ngôn ngữ.</p> <p><strong>Bảo mật và tính minh bạch:</strong></p> <p>Một số chuyên gia ngành nhận thấy rằng các câu trả lời cho các bài kiểm tra chuẩn đã được đưa vào dữ liệu huấn luyện AI. Vì vậy, "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" sẽ bao gồm các câu hỏi được giữ bí mật để đảm bảo AI không sử dụng kỹ thuật ghi nhớ để trả lời.</p> <p><strong>Cách thức tham gia:</strong></p> <p>Kỳ thi sẽ bao gồm ít nhất 1000 câu hỏi do cộng đồng đóng góp. Thời hạn gửi câu hỏi là ngày 1 tháng 11. Các câu hỏi sẽ trải qua quá trình bình duyệt và những câu hỏi xuất sắc nhất sẽ được trao giải thưởng lên đến 5.000 USD do Scale AI tài trợ. Người tham gia được khuyến khích đưa ra những câu hỏi khó, thách thức người không chuyên, nhưng đồng thời không được liên quan đến vũ khí, một lĩnh vực mà các chuyên gia cho rằng AI không nên nghiên cứu.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>"Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" là một nỗ lực đáng chú ý nhằm tạo ra một bài kiểm tra đủ sức thách thức trí tuệ nhân tạo. Dự án này có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá chính xác khả năng của AI, từ đó giúp con người có cái nhìn rõ ràng hơn về tiềm năng và hạn chế của AI trong tương lai. Sự tham gia của cộng đồng trong việc đóng góp câu hỏi cũng góp phần vào sự minh bạch và tính cạnh tranh của bài kiểm tra này, đồng thời thúc đẩy sự phát triển AI theo hướng an toàn và có lợi cho con người.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo

Bài viết: "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" ra đời nhằm thử thách trí tuệ nhân tạo Giới thiệu: Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (A...

Read more »

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác

<h2 id="section-0">Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác</h2> <p><strong>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng phổ biến, nhưng khả năng tạo ra nội dung độc hại của chúng đang là mối lo ngại lớn. Một nghiên cứu gần đây của Chatterbox Labs cho thấy rằng tất cả các LLM hàng đầu đều có thể tạo ra nội dung có hại, nhưng Anthropic Claude 3.5 lại vượt trội hơn các đối thủ trong việc ngăn chặn các phản hồi này.</strong></p> <p>Bài viết này của The Register tập trung vào kết quả của một thử nghiệm độc lập về tính an toàn của các mô hình AI. Chatterbox Labs đã sử dụng bộ công cụ AIMI để đánh giá 8 LLM phổ biến trên các tiêu chí như công bằng, độc hại, quyền riêng tư và bảo mật. Kết quả cho thấy, không có mô hình nào hoàn toàn an toàn trước các yêu cầu kích hoạt nội dung độc hại, bao gồm cả nội dung vi phạm pháp luật, hướng dẫn gây hại hoặc thông tin sai lệch.</p> <p><strong>Anthropic, công ty đứng sau Claude 3.5, được đánh giá là có hiệu quả nhất trong việc ngăn chặn các phản hồi có hại.</strong> Theo Stuart Battersby, CTO của Chatterbox Labs, Anthropic đã xây dựng một hệ thống "hàng rào bảo vệ" (guardrails) hiệu quả hơn trong việc nhận biết và từ chối các yêu cầu độc hại. </p> <p><strong>Vậy Anthropic đã làm gì khác biệt?</strong> </p> <p>Theo Stuart Ritchie, người phụ trách truyền thông nghiên cứu của Anthropic, công ty này có một phương pháp độc đáo tập trung vào nghiên cứu thực nghiệm và phát triển các hệ thống AI an toàn hơn. </p> <ul> <li><strong>Họ áp dụng "Chính sách mở rộng có trách nhiệm"</strong> (Responsible Scaling Policy), chỉ phát triển các mô hình tiên tiến hơn nếu đạt được các tiêu chuẩn an toàn nghiêm ngặt và sẵn sàng đánh giá công khai cả khả năng lẫn các biện pháp bảo mật của mô hình.</li> <li><strong>Họ tiên phong trong các lĩnh vực như giám sát có thể mở rộng và học tập định hướng quy trình</strong>, nhằm tạo ra các hệ thống AI cơ bản an toàn hơn và phù hợp hơn với các giá trị của con người.</li> <li><strong>Họ đầu tư mạnh vào khả năng giải thích cơ chế</strong> (mechanistic interpretability) để hiểu rõ cách thức hoạt động bên trong của các mô hình.</li> </ul> <p><strong>Anthropic cũng sử dụng phương pháp "Trí tuệ nhân tạo Hiến pháp"</strong> (Constitutional AI), một cách tiếp cận sáng tạo để huấn luyện các mô hình tuân theo các nguyên tắc đạo đức và hành xử an toàn thông qua việc tự giám sát và tranh luận, từ đó giúp chúng tự học cách phù hợp với giá trị và ý định của con người.</p> <p><strong>Tuy nhiên, các biện pháp an toàn này không phải là hoàn hảo.</strong> Giống như bất kỳ cơ chế bảo mật nào, "hàng rào bảo vệ" của AI đôi khi cũng không thể phát hiện và ngăn chặn mọi trường hợp nội dung độc hại. </p> <p><strong>"Jailbreaking", hay "bẻ khóa", là một kỹ thuật mà người dùng có thể sử dụng để lách qua các hàng rào bảo vệ và khiến mô hình tạo ra các phản hồi không mong muốn.</strong> Chatterbox Labs đã thử nghiệm khả năng bẻ khóa trên tất cả các mô hình được thử nghiệm và xác định rằng không có mô hình nào hoàn toàn miễn nhiễm với kỹ thuật này.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Nghiên cứu của Chatterbox Labs cho thấy rằng việc bảo đảm tính an toàn của các mô hình AI là một thách thức lớn. Mặc dù các công ty đang nỗ lực phát triển các phương pháp bảo vệ và "hàng rào bảo vệ", nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm để đảm bảo rằng các LLM được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm. </p> <p><strong>Anthropic đang dẫn đầu trong lĩnh vực này với các cách tiếp cận độc đáo và cam kết với sự phát triển AI an toàn, nhưng điều quan trọng là phải tiếp tục nghiên cứu và phát triển các biện pháp bảo vệ tốt hơn để đảm bảo AI phục vụ lợi ích cho nhân loại.</strong></p> <p><strong>Ghi chú:</strong></p> <ul> <li>Bài viết ban đầu có đưa ra một số ví dụ cụ thể về việc mô hình AI có thể tạo ra các phản hồi độc hại, cũng như mô tả chi tiết cách Anthropic tiếp cận với vấn đề an toàn AI. Các thông tin này đã được tóm tắt và kết hợp vào bài viết này.</li> <li>Ngoài ra, bài viết ban đầu có kèm theo bảng kết quả thử nghiệm, nhưng do không thể hiển thị trực tiếp trong văn bản này nên tôi đã tóm tắt nội dung quan trọng trong bảng.</li> <li>Một số chi tiết kỹ thuật liên quan đến AI (như RLHF, Constitutional AI, red-teaming) được giữ nguyên để người đọc có thể hiểu rõ hơn về các khía cạnh kỹ thuật của vấn đề. </li> </ul><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác

Không có mô hình AI lớn nào là an toàn tuyệt đối, nhưng một số mô hình an toàn hơn những mô hình khác Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang n...

Read more »

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks

<h2 id="section-0">Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks</h2> <p><strong>Google vừa công bố rằng Gemini trên Web giờ đây hỗ trợ mở rộng tích hợp với Google Keep và Google Tasks, mang đến cho người dùng trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn trong việc quản lý ghi chú và công việc.</strong></p> <p>Tính năng này cho phép người dùng Gemini dễ dàng truy cập và tương tác với dữ liệu trong Google Keep và Google Tasks, mở ra nhiều khả năng mới trong việc sử dụng AI. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu Gemini tạo ra một danh sách việc cần làm mới trong Google Tasks dựa trên các ghi chú trong Google Keep, hoặc sử dụng Gemini để sắp xếp lại và ưu tiên các nhiệm vụ trong Google Tasks.</p> <p>Việc tích hợp Google Keep và Google Tasks vào Gemini trên Web là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nó không chỉ giúp đơn giản hóa các tác vụ hàng ngày mà còn tạo điều kiện cho người dùng khai thác sức mạnh của AI một cách hiệu quả hơn trong công việc và cuộc sống.</p> <p><strong>Ngoài ra, Google cũng đang tích cực phát triển và nâng cấp Gemini với nhiều tính năng mới:</strong></p> <ul> <li>Gemini Live đang được triển khai rộng rãi đến người dùng miễn phí trên Android, cho phép họ sử dụng nhiều giọng nói khác nhau.</li> <li>Ứng dụng di động Gemini được thiết kế lại giao diện trang chủ và bổ sung tính năng “Gems” - một tính năng hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.</li> <li>NotebookLM, một tính năng khác của Google, đã được cập nhật với khả năng tạo bản tóm tắt âm thanh từ các tài liệu, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin hơn.</li> </ul> <p>Những cập nhật này cho thấy Google đang tập trung vào việc phát triển Gemini thành một nền tảng AI toàn diện, hỗ trợ người dùng trong mọi khía cạnh của cuộc sống. Với sự phát triển không ngừng nghỉ của Gemini, chúng ta có thể mong đợi nhiều tính năng và ứng dụng tuyệt vời hơn nữa trong tương lai.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks

Gemini trên Web Nâng Cao Khả Năng Tích Hợp với Google Keep và Google Tasks Google vừa công bố rằng Gemini trên Web giờ đây hỗ trợ mở rộng t...

Read more »

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp

<h2 id="section-0">AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp</h2> <p><strong>Chúng ta đang nhanh chóng chuyển từ thời kỳ “nghèo nàn AI” sang thời kỳ “giàu có AI” khi chi phí của các ứng dụng AI giảm mạnh. Điều này sẽ mở ra nhiều mô hình kinh doanh và hoạt động mới.</strong></p> <p><strong>Tác giả:</strong> Ismail Amla, Phó Chủ tịch cấp cao, Kyndryl Consult</p> <p>Ngày 8 tháng 8 năm 2024, Google đã công bố việc <strong>giảm giá</strong> mô hình AI Gemini 1.5 Flash của mình <strong>hơn 70%</strong>. Mặc dù không phải là mô hình hiệu năng cao nhất, nhưng Gemini 1.5 Flash là mô hình phổ biến nhất của Google trong cộng đồng các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI dựa trên công nghệ của Google. Việc giảm giá này là động thái mới nhất trong một loạt các đợt giảm giá từ OpenAI, Amazon, Anthropic, Hugging Face và các nhà cung cấp dịch vụ hoặc tính toán AI khác. Ngay cả khi các mô hình mạnh mẽ nhất vẫn còn đắt đỏ, các mô hình cấp trung có chi phí thấp hơn đã được cải thiện về khả năng trên diện rộng. Ví dụ, 1.5 Flash giờ đây có thể xử lý các ứng dụng AI bằng hơn 100 ngôn ngữ, và Google đã liên tục mở rộng kích thước của các truy vấn mà 1.5 Flash có thể chấp nhận.</p> <p>Đồng thời, các nhà phát triển tài năng tiếp tục tạo ra những cách thức mới để huấn luyện và suy luận các mô hình AI, tất cả đều sử dụng ít năng lượng tính toán và dữ liệu hơn mà không làm giảm chất lượng. Đôi khi, họ thậm chí còn có thể cải thiện khả năng của AI. <strong>Lượng tử hóa và cắt tỉa</strong> là hai kỹ thuật mới hơn cho phép các nhà phát triển huấn luyện và chạy các ứng dụng AI hiệu quả hơn, ví dụ.</p> <blockquote> <p><strong>"Một số người thông minh nhất trong ngành nói rằng AI đang trở nên rẻ đến mức nó sẽ sớm gần như miễn phí."</strong> </p> <ul> <li>Ismail Amla, Phó Chủ tịch cấp cao, Kyndryl Consult</li> </ul> </blockquote> <p>Một loạt các mô hình AI nhỏ hơn, chẳng hạn như <strong>Phi3.5 mã nguồn mở của Microsoft</strong>, có chi phí sửa đổi và chạy thấp và đã đạt được những bước tiến lớn. Nhiều chuyên gia AI tin rằng các mô hình nhỏ hơn này sẽ chịu trách nhiệm xử lý hầu hết các tác vụ ứng dụng. Đây là ý tưởng đằng sau <strong>Apple Intelligence</strong>, sử dụng các mô hình nhỏ chạy trực tiếp trên điện thoại để xử lý hầu hết các ứng dụng AI. <strong>Meta</strong> đang thực sự trợ cấp cho toàn bộ lĩnh vực AI với các mô hình Llama mã nguồn mở của mình, có khả năng cạnh tranh với các mô hình lớn và tinh vi nhất mà Google và OpenAI đang phát hành, và có mức giá không thể đánh bại: <strong>miễn phí</strong>. Các mô hình mã nguồn mở miễn phí này làm giảm nỗi lo về chi phí cao của việc huấn luyện các mô hình nền tảng lớn, vốn sẽ tạo ra một câu lạc bộ độc quyền của các công ty AI hiện hữu. Chúng ta cũng đang chứng kiến sự ra đời của cái gọi là <strong>bộ định tuyến AI</strong>, có thể phân tích yêu cầu và định tuyến nó đến mô hình hiệu quả nhất về chi phí, tiết kiệm hiệu suất.</p> <p><strong>Kết quả của tất cả những điều này là gì?</strong> Vào năm 2022, giới công nghệ lo ngại về “<strong>sự nghèo nàn GPU</strong>”, nơi một số ít gã khổng lồ công nghệ thống trị các ứng dụng và phát triển AI với tiềm lực tài chính dồi dào và chuyên môn đắt tiền. Hai năm sau, nỗi lo về AI quá đắt đỏ, do chi phí GPU cao, dường như đã sai lầm. Một số người thông minh nhất trong ngành, <strong>như Giám đốc điều hành của Abacus AI, Bindu Reddy</strong>, cho rằng AI đang trở nên rẻ đến mức chóng mặt và sẽ sớm gần như miễn phí. Giám đốc điều hành của Perplexity, Aravind Srinivas, nhận thấy rằng chi phí AI đã giảm 100 lần chỉ trong hai năm. Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, đã tuyên bố rằng ông coi AI đang hướng tới việc trở nên “<strong>quá rẻ để đo đếm</strong>”.</p> <p>Ngày nay, chúng ta có thể thoáng thấy một tương lai nơi việc chạy các ứng dụng AI cơ bản cực kỳ rẻ và có thể thậm chí là <strong>sản phẩm dẫn dụ</strong> cho các nhu cầu ứng dụng khác. Điều này mở ra những khả năng hấp dẫn cho những cách thức kinh doanh mới và các mô hình kinh doanh mới.</p> <h3 id="section-1">4 Cách thức AI giá cả phải chăng có thể định hình lại doanh nghiệp:</h3> <ol> <li><p><strong>Giấy phép phần mềm trả theo đơn vị:</strong> Một mô hình kinh tế mới đang nổi lên đối với các tác nhân AI: <strong>trả theo đơn vị công việc</strong>. Logic rất đơn giản. Thay vì trả cho “chỗ ngồi” cho một nhân viên, các doanh nghiệp có thể chuyển sang AI được trả theo đơn vị công việc, chứ không phải theo “tác nhân”. Và vì AI không giống như con người – nó có thể <strong>tăng hoặc giảm quy mô</strong> dựa trên nhu cầu và yêu cầu. Mô hình này phản ánh các mô hình tiêu thụ điện toán đám mây nhưng ở cấp độ chi tiết hơn. Khi AI trở nên rẻ hơn và phổ biến hơn, mô hình này trở nên khả thi hơn do quy mô sử dụng AI khổng lồ. Mô hình này chỉ hoạt động khi AI đang trên đà trở nên rẻ hơn và rẻ hơn, <strong>thậm chí vượt qua Định luật Moore</strong> về tốc độ cải tiến tính toán và giảm giá mỗi đơn vị tính toán. Không có gì đáng ngạc nhiên khi mô hình này đang bắt đầu thu hút sự quan tâm ở những lĩnh vực như chatbot hỗ trợ khách hàng. Nhưng hãy chờ đợi nó trở nên phổ biến hơn khi các tác nhân AI bắt đầu phát huy tác dụng.</p></li> <li><p><strong>Freemium nâng cao cho dịch vụ chuyên nghiệp:</strong> AI siêu rẻ sẽ cho phép giới thiệu <strong>cấp độ miễn phí</strong> cho nhiều dịch vụ chuyên nghiệp. Kế toán, pháp lý và tiếp thị sẽ đều có thể được giải quyết bằng AI, và các tác vụ cơ bản trong những lĩnh vực này có thể trở thành các dịch vụ miễn phí. Trả thêm tiền và bạn sẽ được tiếp cận với chuyên gia con người. Chúng ta đã thấy các cấp độ miễn phí trong nhiều sản phẩm phần mềm hiện có nhắm vào các loại dịch vụ này. Với AI rẻ tiền, những dịch vụ miễn phí này sẽ trở nên tinh vi hơn, với <strong>AI cung cấp mức độ cá nhân hóa</strong> và chuyên môn trước đây dành riêng cho nhân viên cấp dưới cung cấp các dịch vụ chuyên nghiệp cơ bản. Ví dụ, AI sẽ biến đổi các dịch vụ pháp lý, dễ dàng cung cấp các mẫu thành lập công ty và thư thành lập công ty tùy chỉnh phù hợp với địa điểm, quy mô và tình trạng pháp lý của doanh nghiệp. Nó cũng có thể xử lý các mức độ chuyên môn vừa phải. Đây là mô hình gián đoạn cổ điển, và AI sẽ đẩy nhanh nó.</p></li> <li><p><strong>Mọi thiết bị đều có AI bên trong:</strong> AI sẽ trở nên phổ biến như các CPU cơ bản trong tất cả các thiết bị điện tử. Lượng tính toán và bộ nhớ cần thiết để chạy các mô hình chuyên biệt tiếp tục thu hẹp mỗi tháng khi các nhà nghiên cứu tìm ra những cách tốt hơn để chạy AI với ít tài nguyên hơn. Được thúc đẩy bởi nhu cầu đưa AI tốt hơn vào điện thoại di động và thiết bị di động, tất cả các thiết bị điện tử và thiết bị được kết nối sẽ tận dụng những đổi mới do Microsoft, Meta, Apple và Google thúc đẩy. Trên thực tế, <strong>điều này đang diễn ra</strong>. Đối với các hệ thống công nghiệp và công nghệ Internet vạn vật (IoT), AI siêu rẻ có thể chạy ngay cả trên các bộ xử lý cơ bản nhất sẽ cho phép chúng trở nên thông minh và tự động, đưa ra quyết định trong thời gian thực mà không cần kết nối với đám mây hoặc các mạng khác.</p></li> <li><p><strong>Một lớp siêu dữ liệu ngữ nghĩa xuất hiện:</strong> Không chỉ các hệ thống đều có AI, mà chúng còn tham gia vào một <strong>lớp siêu dữ liệu ngữ nghĩa</strong> có thể nhận biết nội dung của dữ liệu được thu thập và phản ứng cho phù hợp. Ví dụ, một hệ thống nhận dạng video sẽ biết rằng bạn thích gửi video thể thao về con bạn chơi bóng đá cho ông bà và sẽ làm điều đó tự động. Hoặc, như Apple đã chứng minh trong bài thuyết trình về AI vào tháng 9 năm 2024, một AI sẽ thu thập thông tin từ lịch, email, bản đồ và web để giúp bạn đến đúng giờ cho một cuộc hẹn ăn tối quan trọng và tìm chỗ đậu xe gần đó. Lớp này sẽ không phải là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và sẽ giống như một phần mở rộng tự nhiên của những gì chúng ta đang làm. Bởi vì AI rất rẻ, lớp bổ sung này có thể sẽ được sử dụng miễn phí, giống như những gì chúng ta thấy với các mô hình công cụ tìm kiếm hiện có.</p></li> </ol> <h3 id="section-2">Việc làm mới được tạo ra bởi AI giá cả phải chăng</h3> <p>Trong mỗi thời đại biến động công nghệ, những tác động lâu dài của sự thay đổi công nghệ là không thể đoán trước. Không ai có thể tưởng tượng rằng điện thoại thông minh sẽ “nuốt chửng” rất nhiều thiết bị khác – radio, máy ảnh, máy ghi âm, hệ thống GPS dẫn đường, máy ghi hình, máy tính, đèn pin và nhiều thứ khác. Sự gián đoạn này đã được thực hiện thông qua các bộ xử lý mạnh mẽ, giá cả phải chăng kết nối với các mạng lưới ngày càng tăng tốc. Với AI, chúng ta chưa biết hình thức hoặc lĩnh vực gián đoạn cuối cùng.</p> <p>Một số lĩnh vực đang bắt đầu nổi lên. Một số chúng ta có thể suy đoán. Tuy nhiên, một mô hình rõ ràng đang phát triển. Các tác vụ nhận thức gây khó khăn cho khả năng của con người, như phân tích khối lượng lớn dữ liệu, chạy cùng một công việc lặp đi lặp lại hoặc kiểm tra kỹ lưỡng các tệp cấu hình của nhiều máy tính, là những “trái cây dễ hái” nhất. Lưu ý rằng chúng ta đang nói về AI thay thế các tác vụ và <strong>tăng cường khả năng của con người</strong>.</p> <p>Nếu lịch sử là một hướng dẫn, điều này sẽ tạo ra nhiều nhu cầu hơn đối với công việc có giá trị cao hơn nhờ hiệu quả do AI tạo ra. Sau cùng, bảng tính đã thay thế các phòng đầy “người tính toán”, nhưng ngành nghề tài chính đã phát triển mạnh mẽ hơn sau khi phần mềm tự động hóa các phép tính cơ bản. Tương tự, ngay cả khi các nhà đầu tư mạo hiểm nổi bật hứa hẹn rằng AI sẽ “giết chết” các bộ công việc như luật sư trẻ và bác sĩ chuyên khoa, chúng ta thấy rất ít dấu hiệu thất nghiệp hàng loạt trong những ngành nghề đó. Thay vào đó, những người lao động trong những vai trò đó sử dụng AI đang thấy khả năng của họ được cải thiện, với những cải thiện lớn nhất dành cho những người lao động trẻ hơn.</p> <p>AI cũng sẽ chảy vào những nơi mà lao động nhận thức bị thiếu hụt hoặc tồn tại các nút thắt. Với tình trạng thiếu bác sĩ chính, các hệ thống chẩn đoán và hỗ trợ quyết định được hỗ trợ bởi AI đang <strong>cải thiện khả năng của các điều dưỡng viên</strong>, những người thường là tuyến đầu trong việc điều trị tại nhiều phòng khám. Có thể kỳ vọng AI sẽ cải thiện cuộc sống của những người lao động này và cho phép tạo ra nhiều việc làm có thu nhập tương đối cao hơn nữa.</p> <p>Đây là thời đại mới của “<strong>việc làm AI+</strong>”. Cũng giống như tìm kiếm đã tạo ra toàn bộ các ngành công nghiệp mới xung quanh SEO, viết blog và quản lý nội dung, AI có thể sẽ tạo ra các ngành công nghiệp mới xoay quanh việc giúp mọi người và các công ty khai thác tối đa AI. Khi chi phí AI tiếp tục giảm, những đổi mới khiến chúng ta kinh ngạc ngày hôm nay sẽ được coi là tiêu chuẩn chỉ sau vài năm – và sự thay đổi này sẽ giúp tất cả chúng ta năng suất hơn.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp

AI Giá Rẻ: Cách Mạng Mới Cho Doanh Nghiệp Chúng ta đang nhanh chóng chuyển từ thời kỳ “nghèo nàn AI” sang thời kỳ “giàu có AI” khi chi phí ...

Read more »

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích

<h2 id="section-0">Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, nhu cầu về các công cụ và phương pháp ngày càng tăng. Perplexity AI chính là một công cụ mạnh mẽ, đột phá và có tiềm năng thay đổi cách các chuyên gia tiếp cận và xử lý dữ liệu. Với khả năng tìm kiếm nâng cao và hỗ trợ AI trong nghiên cứu, Perplexity AI thiết lập một tiêu chuẩn mới trong ngành.</p> <p><strong>Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa</strong></p> <p>Perplexity AI không đơn thuần là một công cụ bổ sung cho các nhà khoa học dữ liệu. Nó là một bước tiến lớn, vượt trội so với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Thay vì chỉ liệt kê các liên kết, Perplexity AI cung cấp thông tin tổng hợp, toàn diện và đầy đủ cho các câu hỏi phức tạp. Điều này là nhờ vào việc sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) tiên tiến và các thuật toán học máy hiểu ngữ cảnh của câu hỏi.</p> <p><strong>Lợi ích chính của Perplexity AI</strong></p> <ul> <li><strong>Nâng cao khả năng xử lý dữ liệu:</strong> Perplexity AI xử lý hàng triệu dữ liệu với tốc độ và độ chính xác vượt trội so với các phương pháp truyền thống. </li> <li><strong>Phân tích dự đoán nâng cao:</strong> Perplexity AI sử dụng các mô hình dự đoán tiên tiến để nâng cao độ chính xác của các dự đoán. Thuật toán của Perplexity AI kết hợp dữ liệu lịch sử với thông tin thời gian thực, tạo ra các dự đoán đáng tin cậy. Điều này rất quan trọng đối với các ngành như tài chính, y tế và bán lẻ, nơi dự đoán chính xác là cần thiết cho lập kế hoạch và quản lý rủi ro.</li> <li><strong>Thông tin dữ liệu thời gian thực:</strong> Trong môi trường kinh doanh nhạy bén, thông tin dữ liệu thời gian thực là điều cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh. Perplexity AI cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu thời gian thực để theo dõi các xu hướng mới nổi. Công nghệ luồng dữ liệu của Perplexity AI cho phép dữ liệu được cập nhật và phân tích liên tục. </li> <li><strong>Hiển thị trực quan dữ liệu:</strong> Perplexity AI cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu phức tạp một cách thân thiện với người dùng và tương tác, giúp dễ dàng diễn giải dữ liệu. </li> <li><strong>Khả năng mở rộng và linh hoạt:</strong> Perplexity AI được thiết kế để mở rộng và có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không làm giảm hiệu suất. Kiến trúc linh hoạt của Perplexity AI hỗ trợ nhiều mô hình triển khai, từ các giải pháp dựa trên đám mây đến các cài đặt tại chỗ. </li> <li><strong>Bảo mật dữ liệu tốt hơn:</strong> Perplexity AI sử dụng các biện pháp bảo mật dữ liệu thế hệ tiếp theo để đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm không thể truy cập hoặc bị xâm phạm trái phép. </li> </ul> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Perplexity AI đang thay đổi bộ mặt của khoa học dữ liệu và phân tích bằng cách cách mạng hóa công nghệ tiên tiến với các giải pháp cấp tiến. Perplexity AI đang định nghĩa lại cách các tổ chức quản lý và tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu. Khi các doanh nghiệp tiếp tục tìm cách khai thác dữ liệu, Perplexity AI nổi lên như một giải pháp phù hợp nhất.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích

Cách Perplexity AI Đang Cách Mạng Hóa Khoa Học Dữ Liệu và Phân Tích Giới thiệu Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, nhu cầu về cá...

Read more »

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí

<h2 id="section-0">Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí</h2> <p>Ngành báo chí đang đối mặt với một thách thức mới: sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (AI) và các công cụ tìm kiếm trực tuyến do AI hỗ trợ. Những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực này đã mang đến những công cụ có khả năng tạo ra nội dung chất lượng cao chỉ trong vài giây, nhưng đồng thời cũng đặt ra những lo ngại về việc kiểm soát thông tin và lợi nhuận của các nhà xuất bản.</p> <p><strong>AI "nuốt chửng" nội dung miễn phí:</strong> Các startup AI như OpenAI, Perplexity AI, và các công ty công nghệ lớn như Microsoft và Meta đã phát triển các mô hình AI có thể tạo ra nội dung chỉ trong nháy mắt. Tuy nhiên, điều đáng lo ngại là nội dung này không hoàn toàn độc đáo, mà được tạo ra dựa trên việc "nuốt chửng" và phân tích một lượng lớn dữ liệu được sử dụng để huấn luyện ban đầu. </p> <p>Dữ liệu này bao gồm bài báo, trang web, sách, bài luận, blog và thơ ca, được thu thập miễn phí bởi các nhà sản xuất nội dung AI. Điều đáng chú ý là họ cũng quét dữ liệu có bản quyền mà không cần sự cho phép.</p> <p><strong>Cuộc chiến giành quyền kiểm soát:</strong> Điều này đã khiến các nhà xuất bản báo chí lên tiếng phản đối, cáo buộc các công ty AI "nuốt chửng" nội dung của họ mà không có sự cho phép. Tác giả George RR Martin và tờ The New York Times (NYT) là những ví dụ điển hình. NYT đã kiện OpenAI và Microsoft vào tháng 12 năm ngoái vì vi phạm bản quyền, cáo buộc rằng các công cụ AI của họ sử dụng nội dung của NYT để xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).</p> <p><strong>Hai chiến lược: kiện tụng và hợp tác:</strong> Trước khi đưa vụ kiện ra tòa, NYT đã cố gắng đàm phán thỏa thuận cấp phép với OpenAI. Trong khi một số nhà xuất bản chọn con đường pháp lý, những người khác lại theo đuổi chiến lược hợp tác. Họ đồng ý cung cấp quyền truy cập vào nội dung của mình cho các công ty AI để đổi lấy lợi ích kinh tế. Associated Press (AP) là một ví dụ, họ đã ký thỏa thuận với OpenAI vào tháng 7 năm ngoái để cho phép AI truy cập kho lưu trữ tin tức của họ.</p> <p><strong>Nguy cơ đối với mô hình kinh doanh truyền thống:</strong> Giáo sư Chirag Shah tại Đại học Washington cho rằng các nhà xuất bản đang bị kẹt giữa hai lựa chọn khó khăn. Nếu họ từ chối cho phép các công ty AI truy cập dữ liệu của mình, nội dung của họ có thể sẽ bị bỏ qua. Tuy nhiên, nếu họ đồng ý, họ sẽ trao quyền cho các công ty AI sử dụng nội dung của mình để huấn luyện mô hình, đồng thời tạo ra nội dung tương tự mà người dùng có thể tìm thấy mà không cần truy cập vào nguồn gốc. Điều này sẽ gây tổn hại đến mô hình kinh doanh của họ.</p> <p><strong>Tương lai của ngành báo chí:</strong> Các chuyên gia nhận định rằng AI sẽ không thay thế hoàn toàn các nhà báo, bởi vì họ vẫn có thể tạo ra những phân tích và báo cáo độc đáo. Tuy nhiên, những nhà báo biết cách tận dụng AI sẽ có lợi thế hơn. Thách thức lớn nhất đối với ngành báo chí là việc AI đang làm giảm lượng truy cập từ hai nguồn chính: tìm kiếm và mạng xã hội. Do AI được sử dụng để tạo ra nội dung một cách dễ dàng và giá rẻ, các nhà xuất bản đang đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt, trong khi lượng truy cập trực tiếp của họ chỉ chiếm khoảng 20%.</p> <p><strong>Cần có giải pháp toàn diện:</strong> Nikhil Pahwa, người sáng lập cổng thông tin truyền thông kỹ thuật số MediaNama, cho rằng việc tồn tại của các nhà xuất bản báo chí sẽ trở nên khó khăn trong vòng 4 năm tới. </p> <p>Các chuyên gia pháp lý cho rằng việc điều chỉnh pháp lý là cần thiết, nhưng không nên cản trở sự phát triển của AI. Luật pháp về bản quyền hiện hành ở Ấn Độ chưa có quy định rõ ràng về các tác phẩm do AI tạo ra. Các công ty AI cần được khuyến khích tạo ra dữ liệu độc đáo để huấn luyện mô hình của họ, tránh vi phạm bản quyền.</p> <p><strong>Tương lai của ngành báo chí phụ thuộc vào việc tìm ra giải pháp cân bằng giữa lợi ích của nhà xuất bản và sự phát triển của AI. Các nhà xuất bản cần điều chỉnh mô hình kinh doanh của mình để thích nghi với công nghệ mới, đồng thời chính phủ cần có những chính sách phù hợp để quản lý AI và bảo vệ quyền lợi của người sáng tạo.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và cuộc chiến giành quyền kiểm soát thông tin trong ngành báo chí Ngành báo chí đang đối mặt với một thách...

Read more »

Snapchat My AI: Trở thành công cụ hữu ích với các tính năng như Google Lens

<h2 id="section-0">Snapchat My AI: Trở thành công cụ hữu ích với các tính năng như Google Lens</h2> <p>Snapchat đang nỗ lực biến chatbot My AI từ một tính năng giải trí thành một công cụ hữu ích hơn. Tại hội nghị Snap Partner Summit diễn ra vào thứ Ba, nhà sản xuất Snapchat đã công bố một loạt tính năng AI mới sắp ra mắt trên ứng dụng của họ. Nổi bật nhất là việc nâng cấp chatbot My AI để hoạt động giống như Google Lens, cho phép nó phản hồi với các Snaps phức tạp hơn.</p> <p>Bạn có thể chụp ảnh một thực đơn bằng ngôn ngữ nước ngoài và gửi cho My AI để nhận bản dịch sang tiếng Anh. Hoặc bạn có thể chụp ảnh một loại cây và gửi cho chatbot để xác định tên của nó. Thậm chí, bạn còn có thể chụp ảnh biển báo bãi đậu xe và hỏi My AI xem bạn có thể đậu xe ở đó hay không. </p> <p>Các tính năng tương tự đã được Google Lens giới thiệu đến người dùng điện thoại di động từ trước. Việc bổ sung những tính năng này cho thấy Snapchat đang cố gắng biến My AI trở nên hữu ích hơn, không chỉ là một trò giải trí đơn thuần.</p> <p>Cách đây vài tháng, Snapchat đã cho phép người dùng đặt lời nhắc nhở và đếm ngược thông qua My AI. Các tính năng mới được công bố hôm nay bổ sung thêm nhiều chức năng hữu ích cho chatbot, với mục tiêu thu hút người dùng sử dụng ứng dụng Snapchat khi họ có nhu cầu tìm kiếm thông tin.</p> <p>Ngoài việc cập nhật My AI, Snapchat cũng công bố tính năng "My Selfie" cho phép chỉnh sửa ảnh bằng AI trong Memories (ảnh đã lưu) dành cho người đăng ký Snapchat+ premium. Tính năng này sẽ tự động thêm chú thích và Lens cho các Snaps bạn đã lưu trữ, ví dụ như biến ảnh tự chụp của bạn thành một bức tranh thời Phục hưng. </p> <p>Bên cạnh đó, người dùng có thể lựa chọn xuất hiện trong các hình ảnh được tạo bởi AI cùng với bạn bè. Ví dụ, ứng dụng có thể tạo ra một Snap AI của bạn và bạn bè với vai trò là luật sư hoặc vận động viên Olympic.</p> <p>Snapchat cũng giới thiệu một Lens AI cho phép người dùng xem trước hình ảnh của bản thân trong tương lai. Đây là động thái đáp trả đối với bộ lọc "lão hóa" phổ biến trên TikTok.</p> <p>Ngoài những tính năng AI, Snapchat cũng công bố việc nâng cấp cuộc gọi video HD và tính năng Snap Mail, cho phép bạn gửi một Snap cho bạn bè nếu họ không trả lời cuộc gọi. Ứng dụng cũng sẽ hiển thị múi giờ địa phương trong các cuộc trò chuyện, giúp mọi người dễ dàng kết nối với bạn bè ở các quốc gia khác.</p> <p>Tất cả những thay đổi này cho thấy Snapchat đang cố gắng ứng dụng AI vào các tính năng hữu ích, nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và thu hút thêm người dùng mới.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Snapchat My AI: Trở thành công cụ hữu ích với các tính năng như Google Lens

Snapchat My AI: Trở thành công cụ hữu ích với các tính năng như Google Lens Snapchat đang nỗ lực biến chatbot My AI từ một tính năng giải t...

Read more »

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Mối Liên hệ với Trò chuyện AI: Tất cả những gì bạn cần biết

<h2 id="section-0">Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Mối Liên hệ với Trò chuyện AI: Tất cả những gì bạn cần biết</h2> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Trò chuyện với chatbot AI như ChatGPT, Claude, Copilot hay Gemini, bạn có thể cảm nhận như đang tương tác với một con người thật sự. Chúng có thể đưa ra những phản hồi mạch lạc, ngữ pháp chính xác và thuyết phục, từ việc soạn thảo email, viết bài luận đến tóm tắt thông tin tìm kiếm. Tuy nhiên, đằng sau những phản hồi ấy không phải là một bộ não con người, mà là sự vận hành của các <strong>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)</strong> – một công nghệ AI được đào tạo để nhận biết cách sử dụng từ ngữ và dự đoán các từ, câu, đoạn văn tiếp theo.</p> <p><strong>Mô hình Ngôn ngữ là gì?</strong></p> <p>Bạn có thể hình dung mô hình ngôn ngữ như một "nhà tiên tri" về ngôn ngữ. </p> <p>Theo giáo sư Mark Riedl, thuộc Trường Tính toán Tương tác tại Đại học Công nghệ Georgia, "Mô hình ngôn ngữ cố gắng dự đoán cách con người sử dụng ngôn ngữ". Bản chất của mô hình ngôn ngữ là dự đoán từ tiếp theo dựa trên những từ đã có trước đó. </p> <p>Đây chính là cơ sở của chức năng tự động hoàn thành khi bạn nhắn tin, cũng như của các chatbot AI.</p> <p><strong>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là gì?</strong></p> <p>LLM chứa một lượng khổng lồ từ ngữ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Khả năng của chúng được đo lường bằng "tham số".</p> <p><strong>Tham số là gì?</strong></p> <p>LLM sử dụng mạng nơ-ron – một dạng mô hình máy học thực hiện các phép tính toán học để tạo ra đầu ra. Số lượng biến số trong những phép tính này được gọi là tham số. LLM có thể sở hữu hàng tỷ tham số trở lên. </p> <p>Giáo sư Riedl giải thích: "Chúng ta biết rằng một LLM là lớn khi nó tạo ra một đoạn văn hoàn chỉnh, liền mạch và trôi chảy".</p> <p><strong>Có tồn tại mô hình ngôn ngữ nhỏ không?</strong></p> <p>Có. Các công ty công nghệ như Microsoft đang phát triển các mô hình nhỏ hơn, được thiết kế để hoạt động "trực tiếp trên thiết bị" mà không cần đến tài nguyên tính toán lớn như LLM. Tuy nhiên, chúng vẫn hỗ trợ người dùng tận dụng sức mạnh của AI sáng tạo.</p> <p><strong>Cấu trúc bên trong của LLM?</strong></p> <p>Khi Anthropic "phân tích tâm trí" của mô hình ngôn ngữ lớn Claude 3.0 Sonnet, họ nhận thấy mỗi trạng thái nội bộ (những gì mô hình "suy nghĩ" trước khi tạo ra câu trả lời) được tạo ra bằng cách kết hợp các đặc trưng hay mẫu hoạt động của nơ-ron. (Các nơ-ron nhân tạo trong mạng nơ-ron bắt chước hành vi của nơ-ron trong não bộ chúng ta).</p> <p>Bằng cách trích xuất các hoạt động của nơ-ron này từ Claude 3.0 Sonnet, Anthropic đã có thể tạo ra một bản đồ các trạng thái nội bộ của nó khi tạo ra câu trả lời. Họ phát hiện ra rằng các mẫu hoạt động của nơ-ron tập trung vào các thành phố, con người, nguyên tố hóa học, lĩnh vực khoa học và cú pháp lập trình, cũng như các khái niệm trừu tượng hơn như lỗi trong mã code, định kiến giới tính trong công việc và các cuộc trò chuyện về việc giữ bí mật.</p> <p>Kết luận, Anthropic cho biết "tổ chức nội bộ của các khái niệm trong mô hình AI tương ứng, ít nhất là ở một mức độ nào đó, với quan niệm về sự tương đồng của con người".</p> <p><strong>LLM học hỏi như thế nào?</strong></p> <p>LLM học hỏi thông qua một quá trình AI cốt lõi gọi là học sâu.</p> <p>Jason Alan Snyder, Giám đốc Công nghệ Toàn cầu của công ty quảng cáo Momentum Worldwide, cho biết: "Giống như khi bạn dạy một đứa trẻ - bạn đưa ra rất nhiều ví dụ".</p> <p>Nói cách khác, bạn cung cấp cho LLM một kho tàng nội dung (gọi là dữ liệu huấn luyện) như sách, bài báo, mã code và bài đăng trên mạng xã hội để giúp nó hiểu cách sử dụng từ ngữ trong các ngữ cảnh khác nhau, thậm chí là cả những sắc thái tinh tế của ngôn ngữ. Mô hình này tiếp thu nhiều hơn cả những gì con người có thể đọc trong suốt cuộc đời - khoảng hàng nghìn tỷ mã thông tin (tokens).</p> <p>Mã thông tin giúp mô hình AI phân tích và xử lý văn bản. Bạn có thể coi mô hình AI như một người đọc cần sự hỗ trợ. Mô hình phân chia câu thành các phần nhỏ hơn, hay mã thông tin - tương đương với 4 ký tự trong tiếng Anh, hoặc khoảng 3/4 từ - để có thể hiểu từng phần và từ đó hiểu được ý nghĩa tổng thể.</p> <p>Từ đó, LLM có thể phân tích cách các từ kết nối với nhau và xác định những từ thường xuất hiện cùng nhau.</p> <p>"Giống như việc xây dựng một bản đồ khổng lồ về mối quan hệ giữa các từ", Snyder nói. "Và sau đó, nó bắt đầu làm được điều thực sự thú vị, độc đáo, đó là dự đoán từ tiếp theo… và so sánh dự đoán với từ thực tế trong dữ liệu rồi điều chỉnh bản đồ nội bộ dựa trên độ chính xác của nó".</p> <p>Quá trình dự đoán và điều chỉnh này diễn ra hàng tỷ lần, vì vậy LLM liên tục tinh chỉnh sự hiểu biết về ngôn ngữ và ngày càng giỏi hơn trong việc xác định các mẫu và dự đoán các từ tiếp theo. Nó thậm chí có thể học các khái niệm và sự thật từ dữ liệu để trả lời câu hỏi, tạo ra các định dạng văn bản sáng tạo và dịch ngôn ngữ. Nhưng chúng không hiểu ý nghĩa của từ ngữ giống như con người - tất cả những gì chúng biết là mối quan hệ thống kê.</p> <p>LLM cũng học cách cải thiện phản hồi thông qua việc học tăng cường từ phản hồi của con người.</p> <p>Maarten Sap, trợ lý giáo sư tại Viện Công nghệ Ngôn ngữ tại Đại học Carnegie Mellon giải thích: "Bạn nhận được đánh giá hoặc ưu tiên từ con người về phản hồi nào tốt hơn, dựa trên đầu vào mà nó nhận được. Và sau đó, bạn có thể dạy cho mô hình cải thiện phản hồi của nó".</p> <p><strong>LLM làm gì?</strong></p> <p>Được cung cấp một chuỗi các từ đầu vào, LLM sẽ dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi.</p> <p>Ví dụ, hãy xem cụm từ "Tôi đi thuyền buồm trên biển xanh thẳm…".</p> <p>Hầu hết mọi người có thể đoán "biển" vì thuyền buồm, thẳm và xanh đều là những từ mà chúng ta liên tưởng đến biển. Nói cách khác, mỗi từ tạo ra ngữ cảnh cho những gì nên xuất hiện tiếp theo.</p> <p>"Những mô hình ngôn ngữ lớn này, vì chúng có rất nhiều tham số, nên có thể lưu trữ rất nhiều mẫu", Riedl nói. "Chúng rất giỏi trong việc chọn ra những manh mối này và đưa ra những phỏng đoán thực sự, thực sự tốt về những gì sẽ đến tiếp theo".</p> <p><strong>LLM làm tốt những gì?</strong></p> <p>LLM rất giỏi trong việc tìm ra mối liên hệ giữa các từ và tạo ra văn bản nghe có vẻ tự nhiên.</p> <p>"Chúng nhận đầu vào, thường là một tập hợp các hướng dẫn, ví dụ như 'Làm điều này cho tôi' hoặc 'Kể cho tôi về điều này' hoặc 'Tóm tắt điều này' và có thể trích xuất các mẫu đó từ đầu vào và tạo ra một chuỗi phản hồi liền mạch", Riedl nói.</p> <p><strong>LLM gặp khó khăn ở đâu?</strong></p> <p>Tuy nhiên, chúng cũng có một số điểm yếu.</p> <p>Đầu tiên, chúng không giỏi nói thật. Trên thực tế, đôi khi chúng bịa đặt những thứ nghe có vẻ đúng, ví dụ như khi ChatGPT trích dẫn 6 vụ án giả trong một bản tóm tắt pháp lý hoặc khi Bard nhầm lẫn khi cho rằng Kính viễn vọng Không gian James Webb đã chụp những bức ảnh đầu tiên về một hành tinh bên ngoài hệ mặt trời của chúng ta. Những lỗi này được gọi là ảo giác.</p> <p>"Chúng cực kỳ không đáng tin cậy theo nghĩa là chúng bịa đặt và bịa ra rất nhiều thứ", Sap nói. "Chúng không được đào tạo hoặc thiết kế để nói ra bất cứ điều gì đúng sự thật".</p> <p>Chúng cũng gặp khó khăn với các truy vấn khác biệt cơ bản so với bất cứ thứ gì chúng từng gặp trước đây. Đó là vì chúng tập trung vào việc tìm kiếm và phản hồi các mẫu.</p> <p>Một ví dụ điển hình là một bài toán với một tập hợp các con số duy nhất.</p> <p>"Nó có thể không tính toán chính xác vì nó không thực sự giải toán", Riedl nói. "Nó đang cố gắng liên hệ câu hỏi toán học của bạn với các ví dụ trước đó về câu hỏi toán học mà nó đã từng thấy".</p> <p>Và mặc dù chúng giỏi trong việc dự đoán từ ngữ, nhưng chúng không giỏi trong việc dự đoán tương lai, bao gồm cả lập kế hoạch và ra quyết định.</p> <p>"Ý tưởng về việc lập kế hoạch theo cách mà con người làm… suy nghĩ về các tình huống và lựa chọn thay thế khác nhau và đưa ra lựa chọn, điều này dường như là một trở ngại thực sự khó khăn đối với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại của chúng ta", Riedl nói.</p> <p>Cuối cùng, chúng gặp khó khăn với các sự kiện hiện tại vì dữ liệu huấn luyện của chúng thường chỉ cập nhật đến một thời điểm nhất định và bất cứ điều gì xảy ra sau đó đều không nằm trong cơ sở kiến thức của chúng. Và vì chúng không có khả năng phân biệt giữa những gì đúng sự thật và những gì có khả năng xảy ra, nên chúng có thể tự tin cung cấp thông tin không chính xác về các sự kiện hiện tại.</p> <p>Chúng cũng không tương tác với thế giới theo cách mà chúng ta làm.</p> <p>"Điều này khiến chúng khó nắm bắt được những sắc thái và sự phức tạp của các sự kiện hiện tại, thường đòi hỏi sự hiểu biết về ngữ cảnh, động lực xã hội và hậu quả trong thế giới thực", Snyder nói.</p> <p><strong>LLM sẽ phát triển như thế nào?</strong></p> <p>Chúng ta đã thấy các công ty AI sáng tạo như OpenAI, Google và Adobe ra mắt các mô hình đa phương thức, được đào tạo không chỉ trên văn bản mà còn trên hình ảnh, video và âm thanh.</p> <p>Và chúng ta đang thấy khả năng truy xuất thông tin phát triển vượt ra ngoài những gì các mô hình đã được đào tạo, bao gồm cả việc kết nối với các công cụ tìm kiếm như Google để các mô hình có thể thực hiện tìm kiếm trên web và sau đó đưa các kết quả đó vào LLM. Điều này có nghĩa là chúng có thể hiểu rõ hơn các truy vấn và cung cấp phản hồi kịp thời hơn.</p> <p>"Điều này giúp các mô hình liên kết của chúng ta luôn cập nhật và mới nhất vì chúng thực sự có thể xem xét thông tin mới trên internet và đưa thông tin đó vào", Riedl nói.</p> <p>Đó là mục tiêu, ví dụ, với Bing được hỗ trợ bởi AI. Thay vì khai thác công cụ tìm kiếm để nâng cao phản hồi, Microsoft đã sử dụng AI để cải thiện công cụ tìm kiếm của riêng mình, một phần bằng cách hiểu rõ hơn ý nghĩa thực sự đằng sau các truy vấn của người tiêu dùng và xếp hạng tốt hơn các kết quả cho các truy vấn đó.</p> <p>Tuy nhiên, cũng có những trở ngại. Tìm kiếm trên web có thể khiến ảo giác trở nên tồi tệ hơn nếu không có cơ chế kiểm tra thực tế phù hợp. Và LLM sẽ cần phải học cách đánh giá độ tin cậy của các nguồn web trước khi trích dẫn chúng. Google đã học được điều đó một cách khó khăn với việc ra mắt không thành công các kết quả tìm kiếm AI Overviews trong năm nay. Sau đó, công ty tìm kiếm đã điều chỉnh kết quả AI Overviews để giảm thiểu các tóm tắt gây hiểu lầm hoặc tiềm ẩn nguy hiểm.</p> <p>Trong khi đó, các mô hình bao gồm Lumiere của Google và Sora của OpenAI thậm chí còn đang học cách tạo ra hình ảnh, video và âm thanh. Google và Adobe đã phát hành các bản xem trước về các công cụ có thể tạo trò chơi ảo và nhạc, để cho người tiêu dùng thấy công nghệ này đang hướng đến đâu.</p> <p>Chúng ta cũng có thể thấy sự cải thiện trong khả năng của LLM không chỉ dịch ngôn ngữ từ tiếng Anh mà còn hiểu và trò chuyện bằng các ngôn ngữ khác nữa.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>LLM là một công nghệ AI đầy tiềm năng đang được phát triển mạnh mẽ. Chúng đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực trò chuyện AI. Tuy nhiên, chúng vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, LLM hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tiện ích và thay đổi cách thức con người tương tác với máy móc trong tương lai. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Mối Liên hệ với Trò chuyện AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Mối Liên hệ với Trò chuyện AI: Tất cả những gì bạn cần biết Giới thiệu: Trò chuyện với chatbot AI như ChatGP...

Read more »

Microsoft bổ sung trợ lý AI đàm thoại dành cho doanh nghiệp vào Copilot với giá 30 USD/tháng

<h2 id="section-0">Microsoft bổ sung trợ lý AI đàm thoại dành cho doanh nghiệp vào Copilot với giá 30 USD/tháng</h2> <p><strong>Microsoft đang không ngừng nâng cấp trợ lý AI Copilot tích hợp sẵn trong các ứng dụng văn phòng của mình, nhằm tăng cường năng suất làm việc cho người dùng doanh nghiệp. Gần đây nhất, hãng đã giới thiệu một số tính năng mới, bao gồm khả năng tạo mã Python trong Excel và một trợ lý AI đàm thoại có tên Business Chat (BizChat).</strong></p> <p>Trong năm qua, Microsoft đã nỗ lực phát triển và hoàn thiện AI thông qua Copilot, hỗ trợ khách hàng của mình làm việc hiệu quả hơn. Theo chia sẻ của CEO Satya Nadella trong cuộc họp báo công bố kết quả kinh doanh năm 2024 và quý 3/2024, gần một nửa số công ty thuộc Fortune 500 đã sử dụng Copilot.</p> <p>"Chúng tôi đã chứng kiến sự tăng tốc trong việc áp dụng Copilot trên khắp các ngành nghề và khu vực địa lý, với các công ty như Amgen, BP, Cognizant, Koch Industries, Moody's, Novo Nordisk, Nvidia và Tech Mahindra đã mua hơn 10.000 giấy phép," ông Nadella cho biết. "Chúng tôi cũng thấy cường độ sử dụng tăng lên từ những người dùng ban đầu, bao gồm sự gia tăng gần 50% số lượng tương tác được hỗ trợ bởi Copilot trên mỗi người dùng trong Teams, kết nối hoạt động nhóm với quy trình công việc và kiến thức doanh nghiệp."</p> <p><strong>Các tính năng mới của Copilot nhằm duy trì đà tăng trưởng này:</strong></p> <ul> <li><strong>Copilot trong Excel với Python:</strong> Tính năng này cho phép người dùng tạo mã Python để phân tích dữ liệu phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên, mà không cần kiến thức lập trình. "Chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ hàng ngày để kích hoạt mô hình dự đoán và phân tích văn bản," Brenna Robinson, tổng giám đốc nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ của Microsoft, viết trong một bài đăng trên blog. "Sử dụng Copilot trực tiếp trong Excel để tạo bản đồ nhiệt và đám mây từ."</li> <li><strong>Copilot trong Outlook:</strong> Dự kiến ra mắt vào cuối năm 2024, tính năng này sẽ giúp người dùng quản lý hộp thư đến hiệu quả hơn với tính năng "Ưu tiên Hộp thư đến". Copilot sẽ kết hợp ngữ cảnh vai trò của người dùng trong tổ chức và các email đã làm việc trước đó để hiển thị những tin nhắn quan trọng nhất, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và tập trung vào những việc quan trọng.</li> <li><strong>Business Chat (BizChat):</strong> Đây là một tính năng cao cấp yêu cầu đăng ký gói Microsoft 365 Copilot với giá 30 USD/người dùng/tháng (ngoài gói đăng ký Microsoft 365 thông thường). BizChat kết hợp thông tin từ web và Microsoft Graph để cung cấp cho người dùng dữ liệu từ các tài liệu, bản trình bày, email, lịch, ghi chú và danh bạ. "Giống như một trợ lý, nó có sự hiểu biết sâu sắc về bạn, công việc của bạn, ưu tiên của bạn và tổ chức của bạn," Robinson cho biết. "Nó có thể tìm thấy bất cứ thứ gì bạn cần trong các tệp của bạn (ngay cả những tệp mà bạn đã quên), kết nối các điểm trên tất cả nội dung và ngữ cảnh của bạn một cách nhanh chóng và thậm chí tích hợp với các ứng dụng mà bạn sử dụng để điều hành doanh nghiệp của mình."</li> <li><strong>Copilot Pages:</strong> Tính năng này được tích hợp trong BizChat, cho phép tạo nội dung AI trong một tài liệu Microsoft Word có thể cộng tác và chia sẻ với các thành viên khác trong nhóm. Người dùng có thể đặt câu hỏi cho Copilot và bổ sung nội dung vào tài liệu cùng lúc. Copilot Pages sẽ có sẵn rộng rãi vào cuối tháng này và cũng sẽ có sẵn trong phiên bản miễn phí của Microsoft Copilot.</li> </ul> <p><strong>Microsoft đang tích cực phát triển và bổ sung các tính năng AI vào bộ ứng dụng văn phòng của mình, nhằm giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao năng suất. Việc ra mắt các tính năng mới như Copilot trong Excel, Copilot trong Outlook và Business Chat cho thấy cam kết của Microsoft trong việc thúc đẩy AI phục vụ cho các nhu cầu kinh doanh ngày càng phức tạp.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Microsoft bổ sung trợ lý AI đàm thoại dành cho doanh nghiệp vào Copilot với giá 30 USD/tháng

Microsoft bổ sung trợ lý AI đàm thoại dành cho doanh nghiệp vào Copilot với giá 30 USD/tháng Microsoft đang không ngừng nâng cấp trợ lý AI ...

Read more »

CapRelo Ra Mắt Moxie 1.0: Trợ Lý Ảo AI Hỗ Trợ Nhân Viên Di Chuyển Công Tác

<h2 id="section-0">CapRelo Ra Mắt Moxie 1.0: Trợ Lý Ảo AI Hỗ Trợ Nhân Viên Di Chuyển Công Tác</h2> <p>CapRelo, một công ty quản lý di dời toàn cầu, đã ra mắt Moxie 1.0, một chatbot AI đóng vai trò là cố vấn ảo cho nhân viên di dời. Moxie 1.0 mang đến cho một số khách hàng hiện tại cơ hội trải nghiệm Moxie và cung cấp phản hồi để hoàn thiện quá trình phát triển cuối cùng.</p> <p><strong>Giải pháp tối ưu hóa quy trình di dời nhân viên</strong></p> <p>"Moxie sẽ nâng cao bộ công cụ di chuyển trực tuyến của chúng tôi và giúp đơn giản hóa quy trình di dời cho cả người sử dụng lao động và nhân viên", Barry Morris, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của CapRelo, cho biết. "Điều này phù hợp với cam kết của CapRelo trong việc cung cấp các giải pháp linh hoạt, tùy chỉnh cho khách hàng bằng việc ứng dụng công nghệ AI tiên tiến và hỗ trợ họ kiểm soát chi phí".</p> <p>Theo thống kê, một nhân viên di dời thường làm việc với cố vấn di dời khoảng 15-30 giờ và đặt ra 25-50 câu hỏi trong suốt quá trình di chuyển. Moxie, với vai trò là cố vấn ảo, có thể giải đáp phần lớn những câu hỏi đó. Các câu trả lời của Moxie được điều chỉnh dựa trên chính sách di dời của từng công ty, giúp nhân viên nhận được câu trả lời chính xác và nhanh chóng cho những câu hỏi cấp bách, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả hoạt động lên đến 6.600 giờ mỗi năm. Nhờ đó, các cố vấn di dời có thể tập trung vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp hơn của nhân viên cũng như nâng cao chất lượng dịch vụ, chiến lược và phát triển liên tục.</p> <p><strong>Tích hợp liền mạch vào hệ thống Companion</strong></p> <p>Moxie được thiết kế để hoạt động liền mạch trong Companion, cổng thông tin trực tuyến của CapRelo, cũng như CompanionFlex, cổng thông tin Core-Flex sáng tạo mang đến trải nghiệm mua sắm cho nhân viên, tạo ra một trải nghiệm di dời tùy chỉnh và linh hoạt. Ngoài vai trò là cố vấn ảo cho nhân viên di dời, Moxie sắp tới sẽ được tích hợp thêm chức năng hỗ trợ các nhóm di động của bộ phận nhân sự.</p> <p><strong>Tính năng nổi bật của Moxie 1.0</strong></p> <p>Phiên bản đầu tiên của Moxie giới thiệu một loạt các tính năng sáng tạo bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Trải nghiệm AI đàm thoại</strong>: Trả lời các câu hỏi của người dùng về chương trình di dời và dịch vụ cụ thể của công ty.</li> <li><strong>Đề xuất lời nhắc</strong>: Đưa ra các lời nhắc để người dùng trả lời câu hỏi.</li> <li><strong>Hỗ trợ hoàn thành nhiệm vụ di dời</strong>: Hướng dẫn người dùng hoàn thành các nhiệm vụ di dời.</li> <li><strong>Hỗ trợ đa ngôn ngữ</strong>: Sử dụng các giải pháp dịch thuật ngôn ngữ hiện có của CapRelo để cung cấp phản hồi đàm thoại bằng các ngôn ngữ được khách hàng ưu tiên.</li> </ul> <p>Morris bổ sung: "Thông qua AI, chúng tôi có thể nâng cao tốc độ, độ chính xác và hiệu quả của các nỗ lực trí tuệ nhân tạo để hợp lý hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí quản lý chương trình nhất định."</p> <p><strong>Giai đoạn phát triển tiếp theo</strong></p> <p>Giai đoạn tiếp theo của Moxie dự kiến ​​ra mắt vào cuối năm 2024. Sau khi ra mắt, CapRelo sẽ tập trung vào Giai đoạn II để nâng cao sản phẩm SaaS hiện có, CompanionHR, bằng cách tích hợp khả năng AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng thuộc bộ phận nhân sự. Giai đoạn II sẽ tập trung vào việc phát triển giao diện xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tích hợp lời nhắc động, và sử dụng AI cho phân tích nâng cao và báo cáo bảng điều khiển. Điều này sẽ cho phép khách hàng quản lý tốt hơn trạng thái, chi phí và việc sử dụng chương trình di dời nhân viên thông qua báo cáo động.</p> <p><strong>Về CapRelo</strong></p> <p>CapRelo là một công ty quản lý di động toàn cầu cung cấp các dịch vụ di dời và phân công tốt nhất trên nền tảng công nghệ tiên tiến. CapRelo đã đạt được danh hiệu Công ty Quản lý Di dời Tốt nhất trong 3 năm qua và liên tục được trao giải Dịch vụ Chất lượng Tốt nhất từ ​​Tạp chí HRO. Với hơn 25 năm kinh nghiệm, công ty có các địa điểm dịch vụ trên khắp Châu Mỹ, EMEA và Châu Á Thái Bình Dương.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

CapRelo Ra Mắt Moxie 1.0: Trợ Lý Ảo AI Hỗ Trợ Nhân Viên Di Chuyển Công Tác

CapRelo Ra Mắt Moxie 1.0: Trợ Lý Ảo AI Hỗ Trợ Nhân Viên Di Chuyển Công Tác CapRelo, một công ty quản lý di dời toàn cầu, đã ra mắt Moxie 1....

Read more »

Vượt Qua Chatbot: Tư Duy Lại Vai Trò Của Trí Tuệ Nhân Tạo trong Tương Tác Khách Hàng

<h2 id="section-0">Vượt Qua Chatbot: Tư Duy Lại Vai Trò Của Trí Tuệ Nhân Tạo trong Tương Tác Khách Hàng</h2> <p><strong>Tolga Tarhan</strong>, một nhà lãnh đạo tư duy về đám mây và trí tuệ nhân tạo, doanh nhân và giám đốc điều hành công nghệ, chia sẻ góc nhìn về cách các doanh nghiệp nên tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) để nâng cao trải nghiệm khách hàng và hiệu quả hoạt động.</p> <p>Trong bối cảnh GenAI đang “làm mưa làm gió” trên khắp các lĩnh vực kinh doanh, hầu hết các ban lãnh đạo và đội ngũ điều hành đều coi đầu tư vào các sáng kiến GenAI là ưu tiên chiến lược – đi kèm với những rủi ro nhất định – đặc biệt là trong số các công ty thuộc Fortune 500. Sự quan tâm này dễ hiểu, bởi tiềm năng mà các công cụ như ChatGPT và Claude mang lại là rất rõ ràng, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách chúng ta kinh doanh, trao đổi và sản xuất. Ban đầu, phản ứng thường là sự hào hứng và ngạc nhiên, giống như cảm giác của một đứa trẻ lần đầu đến Disneyland.</p> <p>Tuy nhiên, khi sự hào hứng ban đầu lắng xuống, một câu hỏi then chốt nảy sinh: Làm thế nào để chúng ta tận dụng công nghệ này để thực sự nâng cao doanh thu, hiệu quả và lợi nhuận?</p> <p>Để trả lời câu hỏi này, chúng ta hãy xem xét hai cách thức phổ biến nhất mà GenAI đang được áp dụng: chatbot và công cụ năng suất.</p> <ul> <li><strong>Chatbot</strong> sử dụng cuộc trò chuyện bằng văn bản (hoặc giọng nói) làm giao diện người dùng để truy xuất dữ liệu, chia sẻ kiến thức, tóm tắt thông tin và thực hiện các tác vụ đơn giản như hủy đặt chỗ.</li> <li><strong>Công cụ năng suất</strong> sử dụng GenAI để tạo hoặc chỉnh sửa nội dung, ví dụ như sử dụng ChatGPT để biến các gạch đầu dòng thành đoạn văn hoặc tăng cường trung tâm liên lạc với các kịch bản do AI gợi ý cho nhân viên.</li> </ul> <p>Theo kinh nghiệm của Tolga Tarhan, hầu hết các doanh nghiệp ban đầu đều hướng đến chatbot – chúng quen thuộc, dễ thấy và hứa hẹn mang lại lợi nhuận đầu tư dễ dàng nếu có thể thay thế ngay cả một phần nhỏ các cuộc trò chuyện do con người quản lý. Nếu trường hợp sử dụng của bạn liên quan đến việc hiểu và tóm tắt một lượng lớn thông tin hoặc cung cấp thông tin cơ bản được trích xuất từ cơ sở kiến thức của bạn, chatbot có thể là công cụ lý tưởng.</p> <p>Tuy nhiên, Tolga Tarhan cho rằng nhiều triển khai chatbot hiện tại nhắm đến mục tiêu chuyển tiếp liên lạc từ khách hàng sang nhân viên để giảm chi phí, điều này có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. </p> <p>Vì vậy, điều quan trọng là phải tạm dừng và tự hỏi: Khách hàng (hoặc người dùng nội bộ) của bạn có thực sự muốn tương tác thông qua giao diện văn bản/giọng nói hay không? Câu trả lời không phải lúc nào cũng là có, và Tolga Tarhan cảnh báo không nên thay thế một giao diện người dùng được thiết kế đặc biệt (ví dụ cực đoan, công cụ chọn chỗ ngồi trên máy bay) bằng giao diện trò chuyện chỉ để phù hợp với xu hướng hiện tại.</p> <p>Một thực tế phũ phàng thường bị bỏ qua là: Khi ai đó nhấp vào nút trò chuyện hoặc gọi đến trung tâm liên lạc của bạn, họ thường muốn nói chuyện với một con người có thẩm quyền giải quyết vấn đề của họ.</p> <p>Công cụ năng suất có thể là điểm khởi đầu tốt hơn cho nhiều doanh nghiệp. Trao quyền cho đội ngũ bán hàng tạo nội dung tùy chỉnh một cách nhanh chóng, hoặc trang bị cho nhân viên trung tâm liên lạc dữ liệu và gợi ý được điều khiển bởi AI và cực kỳ phù hợp trong quá trình tương tác với khách hàng, có thể củng cố mối quan hệ khách hàng đồng thời thúc đẩy năng suất và hiệu quả. Điều này cũng cho phép bạn thử nghiệm với AI mà không cần thay đổi cơ bản cách khách hàng tương tác với đội ngũ của bạn.</p> <p>Chatbot chắc chắn có vị trí của riêng nó, nhưng điều quan trọng là phải triển khai chúng một cách chu đáo. Chìa khóa là đạt được sự cân bằng giữa việc tận dụng khả năng của AI và duy trì sự kết nối mang tính con người mà nhiều khách hàng vẫn ưa thích đối với các vấn đề phức tạp hoặc nhạy cảm.</p> <p>Trong hành trình khám phá thế giới thú vị của GenAI, hãy nhớ rằng mục tiêu không chỉ là triển khai công nghệ mới nhất, mà còn là cải thiện thực sự trải nghiệm khách hàng và hiệu quả hoạt động. Đôi khi, điều đó có nghĩa là nâng cao năng lực của con người bằng AI thay vì thay thế hoàn toàn họ.</p> <p>Rốt cuộc, hãy thành thật mà nói: Bạn đã bao nhiêu lần thấy mình phải lặp lại “nhân viên” với chatbot, chỉ để hy vọng được nói chuyện với một con người?</p> <hr /> <p><strong>Forbes Technology Council</strong> là một cộng đồng dành riêng cho các CIO, CTO và giám đốc điều hành công nghệ hàng đầu thế giới. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Vượt Qua Chatbot: Tư Duy Lại Vai Trò Của Trí Tuệ Nhân Tạo trong Tương Tác Khách Hàng

Vượt Qua Chatbot: Tư Duy Lại Vai Trò Của Trí Tuệ Nhân Tạo trong Tương Tác Khách Hàng Tolga Tarhan , một nhà lãnh đạo tư duy về đám mây và t...

Read more »

Microsoft ra mắt công cụ "hợp tác AI đa người chơi" cho môi trường làm việc, nỗ lực khắc phục những lo ngại về Copilot

<h2 id="section-0">Microsoft ra mắt công cụ "hợp tác AI đa người chơi" cho môi trường làm việc, nỗ lực khắc phục những lo ngại về Copilot</h2> <p><strong>Microsoft đang hướng đến việc giải quyết những hoài nghi về giá trị của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các ứng dụng năng suất chủ lực của mình, đồng thời biện minh cho mức giá cao hơn dành cho người dùng doanh nghiệp, bằng một loạt tính năng mới cho Microsoft 365 Copilot.</strong></p> <p>Hôm thứ Hai vừa qua, công ty đã giới thiệu một tính năng mới gọi là Copilot Pages, cho phép nhiều người dùng cùng hợp tác trên một trang chia sẻ cố định. Tính năng này có khả năng xác minh và thu thập nội dung cũng như thông tin chi tiết mà họ đã tìm kiếm và tạo ra, với sự hỗ trợ của chatbot AI.</p> <p>"Đây là một mô hình làm việc hoàn toàn mới - hợp tác đa người chơi, giữa người với AI và giữa người với người", Jared Spataro, Phó chủ tịch phụ trách AI tại nơi làm việc của Microsoft, chia sẻ trong một bài đăng công bố tính năng mới.</p> <p>Đây là một trong những tính năng AI mới được phát hành và giới thiệu vào sáng thứ Hai cho các chương trình Microsoft 365, bao gồm Excel, PowerPoint, Word và Outlook. </p> <p>Các thông báo này xuất hiện trong bối cảnh có những báo cáo cho rằng một số khách hàng doanh nghiệp vẫn chưa thấy các tính năng AI của Microsoft dành cho doanh nghiệp xứng đáng với mức giá thêm 30 USD/người dùng mỗi tháng.</p> <p>AI đang tạo ra một cuộc cạnh tranh khốc liệt trong các ứng dụng doanh nghiệp và năng suất, với các công ty khởi nghiệp và các gã khổng lồ công nghệ đang nhìn thấy cơ hội để tái định hình một phân khúc thị trường mà Microsoft vốn đã định hình từ lâu.</p> <p>Một số đối thủ cạnh tranh đang ngày càng gay gắt hơn trong việc chỉ trích Microsoft.</p> <p>"Rất nhiều khách hàng cảm thấy thất vọng với những gì họ đã mua từ Microsoft Copilot vì họ không nhận được độ chính xác và phản hồi mong muốn", Marc Benioff, CEO của Salesforce, chia sẻ trong cuộc gọi công bố kết quả kinh doanh của công ty vào ngày 28 tháng 8. "Microsoft đã làm thất vọng rất nhiều khách hàng với AI".</p> <p>Các ứng dụng văn phòng và các dịch vụ liên quan, được bán dưới thương hiệu Microsoft 365, vẫn là trụ cột của hoạt động kinh doanh của công ty, mang về gần 55 tỷ USD, hoặc hơn 22% tổng doanh thu của Microsoft hàng năm.</p> <p>Trong thông báo hôm thứ Hai, Microsoft cho biết tổng số khách hàng Copilot đã tăng hơn 60% theo quý, và số người sử dụng Copilot tại nơi làm việc đã tăng gấp đôi trong cùng kỳ. Lấy ví dụ về sự tăng trưởng này, Microsoft cho biết gã khổng lồ viễn thông Vodafone đã ký hợp đồng sử dụng công nghệ này cho 68.000 nhân viên.</p> <p>Tuy nhiên, cho đến nay, Microsoft đã đạt được nhiều thành công hơn trong AI ở các lĩnh vực khác, chẳng hạn như GitHub Copilot, chiếm hơn 40% doanh thu của GitHub trong năm tài chính gần nhất của Microsoft; và dịch vụ Azure OpenAI, chịu trách nhiệm chính cho 6 điểm tăng trưởng mà AI mang lại cho nền tảng đám mây của Microsoft, đạt mức tăng trưởng tổng thể 30% trong năm ngoái.</p> <p>CEO của Microsoft, Satya Nadella, đã tham gia cùng Spataro vào sáng thứ Hai trong một buổi công bố trực tuyến về các tính năng AI mới, được công ty gọi là "Microsoft 365 Copilot Wave 2".</p> <p><strong>Các tính năng mới được công bố bao gồm:</strong></p> <ul> <li><strong>Khả năng sử dụng chung của Copilot trong Excel</strong>, bao gồm một tính năng mới tích hợp Python để phân tích dữ liệu, đồng thời hỗ trợ thêm nhiều công thức.</li> <li><strong>Copilot trong PowerPoint</strong>, cho phép người dùng tạo bản trình bày bằng ngôn ngữ tự nhiên, bổ sung khả năng tích hợp các mẫu và tài sản hình ảnh mang thương hiệu công ty.</li> <li><strong>Tính năng cập nhật trong Copilot dành cho Teams</strong>, kết hợp bản ghi cuộc họp và tin nhắn trò chuyện để tạo ra những thông tin chi tiết.</li> <li><strong>Một tính năng Microsoft 365 Copilot mới trong chương trình email Outlook</strong>, giúp người dùng ưu tiên hộp thư đến của mình.</li> <li><strong>Copilot trong Word</strong> sẽ bổ sung khả năng tham chiếu email và cuộc họp như một phần của các truy vấn AI, vượt ra ngoài việc tích hợp dữ liệu từ web và tài liệu làm việc hiện có.</li> <li><strong>Microsoft đã giới thiệu Copilot Agents</strong>, các trợ lý AI được thiết kế để tự động hóa các quy trình kinh doanh, với tính năng xây dựng tác nhân mới để giúp người dùng tạo ra các tác nhân tùy chỉnh trong BizChat và SharePoint.</li> </ul> <p>Công ty đã phát hành phiên bản đầu tiên của Microsoft 365 Copilot cách đây gần một năm, vào tháng 11 năm 2023.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Microsoft ra mắt công cụ "hợp tác AI đa người chơi" cho môi trường làm việc, nỗ lực khắc phục những lo ngại về Copilot

Microsoft ra mắt công cụ "hợp tác AI đa người chơi" cho môi trường làm việc, nỗ lực khắc phục những lo ngại về Copilot Microsoft ...

Read more »

Công nghệ và Thuật toán đằng sau Chatbot AI: Những điều bạn cần biết

<h2 id="section-0">Công nghệ và Thuật toán đằng sau Chatbot AI: Những điều bạn cần biết</h2> <p><strong>Chatbot AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong dịch vụ khách hàng, giao tiếp trực tuyến và nhiều lĩnh vực khác trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay. Nhưng điều gì đã tạo nên khả năng hoạt động hiệu quả của những chatbot thông minh này? Những công nghệ và thuật toán cụ thể nào cho phép chúng hiểu được những gì chúng ta nói và đưa ra những phản hồi phù hợp?</strong></p> <h3 id="section-1">Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Trái tim của sự hiểu biết AI</h3> <p><strong>Nền tảng của mọi cuộc trò chuyện AI đều dựa trên Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc cho phép máy móc hiểu được ngôn ngữ của con người. NLP đóng vai trò cầu nối giữa giao tiếp của con người và sự hiểu biết của máy tính, giúp chatbot diễn giải và phản hồi đầu vào của người dùng một cách tự nhiên.</strong></p> <p>NLP bao gồm một số quy trình quan trọng:</p> <ul> <li><strong>Phân tích từ:</strong> Chia nhỏ câu thành các từ hoặc mã thông báo.</li> <li><strong>Phân tích cú pháp:</strong> Phân tích cấu trúc ngữ pháp của một câu.</li> <li><strong>Phân tích cảm xúc:</strong> Phát hiện cảm xúc đằng sau một thông điệp, ví dụ như tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.</li> <li><strong>Nhận dạng thực thể:</strong> Xác định các thực thể cụ thể trong văn bản, chẳng hạn như tên, ngày tháng hoặc địa điểm.</li> </ul> <p>Các quy trình này hoạt động cùng nhau để giúp chatbot AI hiểu chính xác những gì bạn đang hỏi, đảm bảo phản hồi có liên quan và phù hợp với ngữ cảnh.</p> <h3 id="section-2">Học máy: Bộ não đằng sau việc ra quyết định của AI</h3> <p><strong>Sự phát triển vượt bậc của chatbot AI có thể được quy cho Học máy (ML), cho phép chúng học hỏi và nâng cao chức năng thông qua kinh nghiệm. Trong khi các chương trình thông thường được tạo ra bằng cách sử dụng các hướng dẫn cụ thể, chatbot ứng dụng ML để nghiên cứu xu hướng dữ liệu và đưa ra kết luận dựa trên thống kê.</strong></p> <p>Ví dụ, mỗi lần bạn trò chuyện với chatbot AI, chatbot sẽ học được điều mới từ tất cả các tương tác và cải thiện khả năng đưa ra phản hồi bằng cách tự điều chỉnh chính xác hơn. Chatbot tiến bộ thông qua các phương pháp học có giám sát (học từ dữ liệu có nhãn) và học không giám sát (xác định mối tương quan dữ liệu một mình) để phục vụ người dùng tốt hơn trước đây.</p> <h3 id="section-3">Mạng nơ-ron: Nhà máy điện của chatbot AI</h3> <p><strong>Hoạt động của chatbot AI phụ thuộc vào mạng nơ-ron lấy cảm hứng từ chức năng của não bộ. Những mạng lưới này bao gồm các lớp nút hoặc nơ-ron chịu trách nhiệm phân tích thông tin, xác định quy luật và học hỏi từ dữ liệu.</strong></p> <p>Học sâu, một khía cạnh của trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron, cũng có thể được áp dụng trong chatbot AI thông qua mạng nơ-ron. Mạng nơ-ron cho phép chatbot tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp vì chúng nhận biết ngữ cảnh, sự mỉa mai và hài hước. Khi một mạng nơ-ron được tiếp xúc với lượng lớn dữ liệu, nó trở nên thành thạo hơn trong việc dự đoán và tạo ra phản hồi phù hợp.</p> <h3 id="section-4">Thuật toán cá nhân hóa: Điều chỉnh trải nghiệm người dùng</h3> <p><strong>Để chatbot AI có thể giống con người, chúng cần được cá nhân hóa. Thuật toán cá nhân hóa phân tích thông tin người dùng để cung cấp phản hồi tùy chỉnh dựa trên sở thích của từng người, những gì họ đã quen nhìn thấy trong quá khứ hoặc hành vi chung được chấp nhận.</strong></p> <p>Các thuật toán này cũng rất quan trọng trong việc cho phép chatbot đưa ra các đề xuất cá nhân hóa, cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi và dự đoán nhu cầu của người dùng, trong số những thứ khác. Thông qua việc tích hợp cá nhân hóa, chatbot AI có thể cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn và hấp dẫn hơn; do đó, chúng đã trở thành công cụ thiết yếu không chỉ trong dịch vụ khách hàng mà còn vượt ra ngoài.</p> <h3 id="section-5">Vai trò của Học tăng cường: Nâng cao thông qua phản hồi</h3> <p><strong>Chatbot AI không thể phát triển nếu không có Học tăng cường (RL), một thành phần cốt lõi của trí tuệ nhân tạo. Không giống như các phương pháp học truyền thống, RL yêu cầu tác nhân học hỏi từ môi trường thông qua thử và sai và nhận tín hiệu thưởng hoặc phạt dựa trên hành động được thực hiện.</strong></p> <p>Điều này có nghĩa là mỗi khi chatbot AI có một cuộc trò chuyện, nó sẽ cải thiện bằng cách liên tục sửa đổi. Chatbot được cho là được tăng cường khi nó đưa ra câu trả lời phù hợp. Mặt khác, nếu phát hiện ra bất kỳ lỗi nào, bot sẽ thay đổi cách phản hồi để tránh những lỗi tương tự trong các tương tác tiếp theo.</p> <h3 id="section-6">Tóm tắt</h3> <p><strong>Mỗi yếu tố, chẳng hạn như NLP, Học máy, mạng nơ-ron và học tăng cường, đều đóng góp quan trọng vào một tương tác cá nhân hóa hiệu quả, đồng thời tạo cảm giác mượt mà. Có thể dự đoán rằng trong tương lai, sự phát triển của chatbot sẽ dẫn đến việc áp dụng rộng rãi hơn trong xã hội vì chúng sẽ cung cấp giao tiếp thông minh cao với sự gần gũi như con người.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Công nghệ và Thuật toán đằng sau Chatbot AI: Những điều bạn cần biết

Công nghệ và Thuật toán đằng sau Chatbot AI: Những điều bạn cần biết Chatbot AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong dịch vụ khách ...

Read more »

Mô hình mới của OpenAI: o1, cách thức hoạt động và mở rộng khả năng suy luận

<h2 id="section-0">Mô hình mới của OpenAI: o1, cách thức hoạt động và mở rộng khả năng suy luận</h2> <p>OpenAI đang tạo ra bước đột phá mới với o1, một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để khắc phục những điểm yếu cố hữu của các hệ thống tương tự hiện có. Chi tiết về cách thức hoạt động của o1 vẫn chưa được tiết lộ hoàn toàn, nhưng bài viết của Ben Thompson đã hé lộ một số điểm đáng chú ý.</p> <p><strong>Khả năng suy luận và giải quyết vấn đề của o1 được đánh giá rất cao, thể hiện qua việc nó có thể giải được các câu đố ô chữ phức tạp.</strong> Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của mô hình trong việc xử lý các tác vụ đòi hỏi sự tư duy logic và sáng tạo.</p> <p>Tuy nhiên, để tìm hiểu sâu hơn về o1 cũng như các thông tin chi tiết về công nghệ đằng sau, người đọc cần phải đăng ký gói Stratechery Plus. Gói này cung cấp quyền truy cập vào các nội dung độc quyền của trang web, bao gồm các bản tin hàng ngày, các cuộc phỏng vấn chuyên sâu với các lãnh đạo trong ngành công nghệ, và các podcast chất lượng cao.</p> <p><strong>Chi phí cho gói Stratechery Plus là 15 đô la/tháng hoặc 150 đô la/năm.</strong> </p> <p>Bên cạnh o1, bài viết cũng đề cập đến tầm quan trọng của việc mở rộng khả năng suy luận của các LLM. Đây là một thách thức lớn trong lĩnh vực AI, bởi vì các mô hình ngôn ngữ thường gặp khó khăn khi xử lý các tình huống phức tạp hoặc các nhiệm vụ yêu cầu kiến thức thế giới thực.</p> <p><strong>Với việc giới thiệu o1, OpenAI đang chứng minh sự tiến bộ liên tục trong việc phát triển các hệ thống AI có khả năng hơn, thông minh hơn.</strong> Mô hình này, cùng với những nỗ lực mở rộng khả năng suy luận, có thể sẽ thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của AI trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng đến sáng tạo nội dung.</p> <p><b>Tóm lại, o1 là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI, hứa hẹn mang lại những ứng dụng thực tiễn đầy tiềm năng.</b> Việc theo dõi những cập nhật và nghiên cứu sâu hơn về o1 sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tương lai của AI và cách nó sẽ tác động đến cuộc sống của chúng ta.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Mô hình mới của OpenAI: o1, cách thức hoạt động và mở rộng khả năng suy luận

Mô hình mới của OpenAI: o1, cách thức hoạt động và mở rộng khả năng suy luận OpenAI đang tạo ra bước đột phá mới với o1, một mô hình ngôn n...

Read more »

Google Gemini: Tính năng Trò chuyện bằng Giọng nói AI Miễn phí trên Android

<h2 id="section-0">Google Gemini: Tính năng Trò chuyện bằng Giọng nói AI Miễn phí trên Android</h2> <p><strong>Google vừa công bố việc mở rộng tính năng Gemini Live, cho phép người dùng Android trò chuyện trực tiếp với chatbot AI Gemini thông qua giọng nói, hoàn toàn miễn phí.</strong> Trước đây, tính năng này chỉ dành riêng cho người dùng đăng ký gói Gemini Advanced, được giới thiệu lần đầu tại sự kiện Google I/O vào tháng 5.</p> <p><strong>Gemini Live cho phép người dùng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên với chatbot AI ngay trên thiết bị Android của họ.</strong> Đây là một bước tiến quan trọng của Google trong việc phổ cập công nghệ AI đến với người dùng đại chúng. Tin tức này được chính ứng dụng Google Gemini chia sẻ trên nền tảng X (trước đây là Twitter), với nội dung: “Chúng tôi đang bắt đầu triển khai Gemini Live bằng tiếng Anh cho nhiều người dùng hơn thông qua ứng dụng Android miễn phí. Hãy trải nghiệm Gemini Live để trao đổi với Gemini, khám phá các chủ đề mới hoặc cùng nhau tạo ý tưởng. Hãy theo dõi Gemini Live trên ứng dụng Gemini.”</p> <p><strong>Hiện tại, tính năng này chỉ khả dụng bằng tiếng Anh, tuy nhiên Google hứa hẹn sẽ sớm hỗ trợ thêm nhiều ngôn ngữ khác.</strong> Trong khi đó, người dùng iPhone vẫn chỉ có thể truy cập Gemini Live thông qua ứng dụng Google trên iOS và chưa được hưởng phiên bản miễn phí của chatbot này.</p> <p><strong>Cách thiết lập Gemini Live trên điện thoại Android:</strong></p> <ol> <li>Mở ứng dụng Gemini trên thiết bị của bạn.</li> <li>Tìm biểu tượng sóng tròn mới có hình tia sáng ở góc dưới bên phải của ứng dụng và nhấn vào đó.</li> <li>Một cửa sổ sẽ xuất hiện với các nút "Giữ" và "Kết thúc".</li> <li>Để kết thúc cuộc trò chuyện, hãy nhấn vào thông báo hoặc chỉ cần nói "Dừng lại".</li> <li>Sau khi cuộc trò chuyện kết thúc, tính năng AI sẽ tạo ra một bản ghi chép văn bản của các lời nhắc của bạn.</li> </ol> <p><strong>Gemini Live cũng lưu trữ lịch sử tất cả các cuộc trò chuyện của bạn, cho phép người dùng xem lại các tương tác trước đó hoặc bắt đầu lại cuộc trò chuyện nếu cần.</strong></p> <p><strong>Theo báo cáo của 9To5Google, bản cập nhật này bao gồm 10 chế độ giọng nói mới cho Gemini, nâng cao trải nghiệm người dùng:</strong></p> <ul> <li><strong>Nova:</strong> Giọng bình tĩnh và ở tầm trung</li> <li><strong>Vega:</strong> Giọng sáng, cao hơn</li> <li><strong>Ursa:</strong> Giọng năng động, ở tầm trung</li> <li><strong>Pegasus:</strong> Giọng năng động, trầm hơn</li> <li><strong>Orbit:</strong> Giọng năng lượng, trầm hơn</li> <li><strong>Lyra:</strong> Giọng sáng, cao hơn</li> <li><strong>Dipper:</strong> Giọng năng động, trầm hơn</li> <li><strong>Orion:</strong> Giọng sáng, trầm hơn</li> <li><strong>Capella:</strong> Giọng Anh, cao hơn</li> <li><strong>Eclipse:</strong> Giọng năng động, ở tầm trung</li> </ul> <p><strong>Google đã giới thiệu trợ lý AI này cùng với dòng Pixel 9 vào tháng trước, nhưng người dùng cần phải đăng ký gói Gemini AI Advanced để sử dụng tính năng này.</strong> Việc mở rộng Gemini Live miễn phí cho phép Google tiếp cận nhiều người dùng hơn và thu thập thêm dữ liệu phản hồi về chất lượng cuộc trò chuyện mà chatbot AI này cung cấp.</p> <p><strong>Tóm lại, việc Google đưa Gemini Live miễn phí lên Android là một bước tiến quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI. Việc này không chỉ mang đến cho người dùng trải nghiệm trò chuyện AI trực tiếp, tiện lợi mà còn góp phần thúc đẩy Google hoàn thiện hơn nữa chatbot AI Gemini.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Gemini: Tính năng Trò chuyện bằng Giọng nói AI Miễn phí trên Android

Google Gemini: Tính năng Trò chuyện bằng Giọng nói AI Miễn phí trên Android Google vừa công bố việc mở rộng tính năng Gemini Live, cho phép...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo OpenAI: Liệu có phải là lời tuyên án tử hình cho nghề lập trình?

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo OpenAI: Liệu có phải là lời tuyên án tử hình cho nghề lập trình?</h2> <p><strong>Các mô hình AI mới của OpenAI, được mệnh danh là "Strawberry", đã thể hiện khả năng vượt trội trong việc vượt qua các bài kiểm tra tuyển dụng kỹ sư nghiên cứu, đặt ra câu hỏi về tương lai của lập trình như một nghề nghiệp.</strong></p> <p>Bài viết trên Windows Central đã gây xôn xao dư luận khi đưa tin về thành tích ấn tượng của các mô hình AI mới, đặc biệt là OpenAI o1 và o1-mini. Theo các số liệu được chia sẻ, hai mô hình này đã đạt tỷ lệ thành công từ 90-100% khi tham gia phỏng vấn tuyển dụng kỹ sư nghiên cứu của chính OpenAI, trong đó bao gồm các bài kiểm tra về lập trình. Điều này đã khiến nhiều người đặt câu hỏi: "Nếu OpenAI o1 có thể vượt qua bài kiểm tra tuyển dụng của OpenAI với tỷ lệ cao như vậy, thì tại sao họ còn phải tuyển dụng các kỹ sư con người?".</p> <p><strong>AI: Từ xu hướng đến cuộc cách mạng công nghệ?</strong></p> <p>Trí tuệ nhân tạo đã trở thành tâm điểm chú ý của các công ty công nghệ hàng đầu trong những năm gần đây, bao gồm Microsoft, Google, OpenAI, NVIDIA, v.v. Việc tích hợp AI vào các sản phẩm và dịch vụ của mình đã giúp các công ty này đạt được những bước tiến vượt bậc, thậm chí có thời điểm dẫn đầu danh sách các công ty có giá trị nhất thế giới với vốn hóa thị trường lên tới 3 nghìn tỷ USD. </p> <p>Tuy nhiên, cùng với sự phát triển mạnh mẽ này cũng đi kèm với những lo ngại về việc tiêu thụ năng lượng khổng lồ, nhu cầu sử dụng nước làm mát và sự gia tăng áp lực từ phía các nhà đầu tư. OpenAI, đơn vị tiên phong trong lĩnh vực AI, cũng từng đối mặt với nguy cơ phá sản do khoản lỗ dự kiến lên tới 5 tỷ USD trong vòng một năm. </p> <p>Mặc dù vậy, sự hỗ trợ từ những “ông lớn” như Microsoft, NVIDIA và Apple hứa hẹn sẽ tiếp tục duy trì sự phát triển của OpenAI, đẩy vốn hóa thị trường của họ vượt xa 150 tỷ USD. </p> <p><strong>Tác động của AI đến thị trường lao động: Lập trình có phải là ngành nghề đầu tiên bị ảnh hưởng?</strong></p> <p>Theo báo cáo Chỉ số Xu hướng Lao động gần đây của Microsoft, AI tạo ra nhiều cơ hội việc làm mới. Tuy nhiên, các nhà quản lý lại ưu tiên những ứng viên có khả năng ứng dụng AI, thể hiện qua việc gia tăng đáng kể số lượng người dùng LinkedIn bổ sung kỹ năng AI như Copilot và ChatGPT vào hồ sơ của họ.</p> <p>Trong thời gian qua, ngành lập trình thường xuyên được nhắc đến là một trong những ngành nghề có nguy cơ bị AI thay thế. Jensen Huang, CEO của NVIDIA, đã dự đoán rằng lập trình có thể sẽ “chết” đối với thế hệ tiếp theo, khuyên các bạn trẻ nên hướng tới các ngành nghề khác như sinh học, giáo dục, sản xuất hoặc nông nghiệp. Matt Garman, CEO của Amazon Web Services, cũng chia sẻ quan điểm tương tự.</p> <p><strong>OpenAI o1: Liệu có thể thay thế hoàn toàn lập trình viên?</strong></p> <p>Sự ra mắt của loạt mô hình AI thế hệ mới của OpenAI, được gọi là "Strawberry", với khả năng lập luận nâng cao trong lĩnh vực khoa học, toán học và lập trình, đã khiến nhiều người đặt câu hỏi về tương lai của nghề lập trình. OpenAI o1 và o1-mini đã chứng minh được khả năng viết mã và phát hiện lỗi trong mã một cách ấn tượng. </p> <p>Mira Murati, CTO của OpenAI, cũng thừa nhận rằng một số công việc sáng tạo có thể sẽ bị mất đi do AI, nhưng bà cho rằng những công việc này có lẽ không nên tồn tại ngay từ đầu nếu chất lượng đầu ra của chúng không đạt yêu cầu. </p> <p>Bên cạnh lập trình, các ngành nghề khác cũng đang phải đối mặt với nguy cơ bị AI thay thế. Ngành ngân hàng, theo một báo cáo riêng, có thể sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng với khoảng 54% công việc có khả năng được tự động hóa. OpenAI GPT-4o, ra mắt trong sự kiện mùa xuân vừa qua, đã cho thấy những khả năng tương tự, nhưng OpenAI o1 và o1-mini được cho là tiên tiến hơn nhiều.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Sự phát triển của AI đang tạo ra những thay đổi chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là thị trường lao động. Trong khi những cơ hội mới đang xuất hiện, một số ngành nghề, trong đó có lập trình, phải đối mặt với những thách thức chưa từng có. Liệu AI có thực sự là lời tuyên án tử hình cho nghề lập trình? Thời gian sẽ trả lời câu hỏi này. Tuy nhiên, điều chắc chắn là AI đang và sẽ tiếp tục định hình lại tương lai của công việc và cuộc sống của chúng ta. Con người cần phải chuẩn bị sẵn sàng để thích nghi và tận dụng những lợi ích mà công nghệ này mang lại.</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 OpenAI: Liệu có phải là lời tuyên án tử hình cho nghề lập trình?

Trí tuệ nhân tạo OpenAI: Liệu có phải là lời tuyên án tử hình cho nghề lập trình? Các mô hình AI mới của OpenAI, được mệnh danh là "St...

Read more »

Mô hình mới của OpenAI: Một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

<h2 id="section-0">Mô hình mới của OpenAI: Một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo</h2> <p><strong>Mẫu ngôn ngữ lớn (LLM) đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ, tạo ra các chatbot và trợ lý ảo có khả năng hiểu, phân tích và tạo ra văn bản. Tuy nhiên, khả năng lập luận phức tạp - điều cần thiết cho việc giải quyết các vấn đề trong các lĩnh vực như vật lý, lập trình, hay khoa học vật liệu - vẫn là một thách thức lớn.</strong></p> <p>Bài viết này sẽ phân tích lý do tại sao mô hình mới của OpenAI, được gọi là o1 (trước đây được biết đến với tên mã "Strawberry" và "Q*"), lại tạo nên một bước ngoặt quan trọng. Mô hình này không chỉ vượt trội so với các phiên bản tiền nhiệm như GPT-4o về khả năng lập luận đa bước mà còn mở ra tiềm năng to lớn cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực khoa học và công nghệ.</p> <p><strong>Khả năng lập luận vượt trội:</strong></p> <p>Điểm khác biệt lớn nhất của o1 nằm ở việc tập trung vào khả năng "lập luận", bao gồm các quá trình suy luận phức tạp cần thiết cho toán học nâng cao, lập trình, và các lĩnh vực STEM khác. OpenAI sử dụng kỹ thuật "chuỗi suy nghĩ" (chain of thought) trong quá trình huấn luyện o1, cho phép mô hình:</p> <ul> <li>Nhận biết và sửa chữa lỗi.</li> <li>Phân tích các bước phức tạp thành các bước đơn giản hơn.</li> <li>Thay đổi phương pháp tiếp cận khi phương pháp hiện tại không hiệu quả.</li> </ul> <p>Kết quả thử nghiệm cho thấy o1 đã đạt được những thành công ấn tượng:</p> <ul> <li><strong>Toán học:</strong> o1 nằm trong top 500 học sinh giỏi nhất Hoa Kỳ tham gia Olympic Toán học, một kỳ thi đòi hỏi kỹ năng giải quyết bài toán hình học, lý thuyết số, và các lĩnh vực toán học khác.</li> <li><strong>Lập trình:</strong> o1 đạt thứ hạng 89% trong các câu hỏi từ Codeforces, một tổ chức lập trình cạnh tranh.</li> <li><strong>Các lĩnh vực khoa học:</strong> Mô hình được huấn luyện để trả lời các câu hỏi ở trình độ tiến sĩ trong nhiều lĩnh vực, từ vật lý thiên văn đến hóa học hữu cơ, với độ chính xác trung bình 78% - cao hơn cả chuyên gia con người (69.7%) và GPT-4o (56.1%).</li> </ul> <p><strong>Ý nghĩa của sự đột phá:</strong></p> <p>Sự ra đời của o1 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Trước đây, các LLM chủ yếu tập trung vào xử lý ngôn ngữ, dẫn đến sự ra đời của các chatbot hay trợ lý ảo với khả năng giải thích, phân tích và tạo ra văn bản. Tuy nhiên, chúng vẫn mắc phải nhiều sai sót và chưa thể chứng minh được khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực then chốt.</p> <p><strong>o1 là một trong những minh chứng đầu tiên cho thấy LLM có thể trở thành trợ thủ đắc lực cho các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như phát triển thuốc, khoa học vật liệu, lập trình, và vật lý.</strong></p> <p>Matt Welsh, nhà nghiên cứu AI và người sáng lập Fixie, một startup về LLM, cho rằng o1 rất quan trọng vì:</p> <ul> <li>Khả năng lập luận được tích hợp trực tiếp vào mô hình, thay vì phải sử dụng các công cụ riêng biệt.</li> <li>o1 sẽ nâng cao kỳ vọng của mọi người về khả năng của các mô hình AI.</li> </ul> <p><strong>Tuy nhiên, chúng ta cũng cần thận trọng khi đánh giá quá cao khả năng "lập luận ở mức con người" của o1.</strong> Yves-Alexandre de Montjoye, giáo sư tại Imperial College London, cho rằng việc so sánh cách thức LLM và con người giải quyết các bài toán là rất phức tạp. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu AI cũng cho rằng việc đánh giá khả năng lập luận của các mô hình như o1 không hề đơn giản.</p> <p><strong>Chi phí và tương lai:</strong></p> <p>Việc sử dụng o1 không hề rẻ. Mặc dù một số phiên bản của mô hình được bao gồm trong gói đăng ký OpenAI cao cấp, các nhà phát triển sử dụng o1 thông qua API sẽ phải trả gấp ba lần so với GPT-4o (15 đô la cho 1 triệu mã thông báo đầu vào, so với 5 đô la cho GPT-4o). </p> <p><strong>Tương lai của o1 vẫn còn là ẩn số.</strong> Cần có thời gian và nguồn lực để các nhà nghiên cứu và phòng thí nghiệm khám phá hết tiềm năng của mô hình này. Nhưng rõ ràng, cuộc đua tạo ra những mô hình AI có khả năng vượt trội so với con người về khả năng lập luận đã chính thức bắt đầu.</p> <p><strong>Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến những tin tức khác liên quan đến AI:</strong></p> <ul> <li><strong>Chatbot có thể thuyết phục mọi người ngừng tin vào thuyết âm mưu:</strong> Các nghiên cứu cho thấy chatbot AI có thể giảm niềm tin vào thuyết âm mưu.</li> <li><strong>Google phát triển công cụ kiểm tra thực tế cho LLM:</strong> DataGemma giúp LLM kiểm tra câu trả lời và trích dẫn nguồn đáng tin cậy.</li> <li><strong>Các công ty công nghệ cam kết ngăn chặn hình ảnh lạm dụng tình dục do AI tạo ra:</strong> OpenAI, Anthropic, và Microsoft là những công ty cam kết hạn chế việc tạo ra hình ảnh này.</li> <li><strong>OpenAI được định giá 150 tỷ đô la:</strong> Định giá này xuất phát từ các cuộc đàm phán gây quỹ 6,5 tỷ đô la.</li> </ul> <p><strong>Tóm lại, o1 là một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực AI, mở ra những tiềm năng to lớn cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khoa học và công nghệ. Tuy nhiên, con đường phía trước vẫn còn nhiều thách thức, đòi hỏi sự nỗ lực nghiên cứu và phát triển của cộng đồng khoa học.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Mô hình mới của OpenAI: Một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Mô hình mới của OpenAI: Một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Mẫu ngôn ngữ lớn (LLM) đã đạt được những tiến bộ đáng kể tro...

Read more »

Slack Mở Rộng Hỗ Trợ Trợ Lý AI Bên Thứ Ba

<h2 id="section-0">Slack Mở Rộng Hỗ Trợ Trợ Lý AI Bên Thứ Ba</h2> <p><strong>Slack, nền tảng làm việc kỹ thuật số của Salesforce, vừa thông báo mở rộng khả năng tích hợp với các “trợ lý” AI của bên thứ ba.</strong> Giờ đây, người dùng Slack AI có thể tương tác với các trợ lý AI trong các ứng dụng khác như Asana, Box và Claude của Anthropic thông qua một giao diện chatbot mới.</p> <p><strong>Các trợ lý AI này cho phép người dùng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau trong ứng dụng tích hợp, mà không cần phải chuyển đổi giữa các ứng dụng.</strong> Ví dụ, với trợ lý Asana, người dùng Slack có thể truy xuất thông tin và nhận đề xuất về tình trạng dự án, các vấn đề phát sinh, bước tiếp theo và nhiều hơn nữa. Trợ lý Adobe Express cho phép tạo nội dung đồ họa cho bài đăng trên mạng xã hội chỉ bằng cách nhập yêu cầu ngay trong Slack. </p> <p><strong>Một số trợ lý AI khác sẽ sớm được tích hợp vào Slack, bao gồm Amazon Q Business, Cohere, Perplexity và Writer.</strong> Người dùng có thể truy cập các trợ lý AI này thông qua Slack Marketplace hoặc tự tạo trợ lý riêng bằng cách sử dụng các API được thiết kế đặc biệt.</p> <p><strong>Bên cạnh đó, Slack cũng giới thiệu một giao diện chatbot kết nối trực tiếp với phần mềm CRM của Salesforce.</strong> Tính năng này tích hợp với Agentforce, trợ lý AI của Salesforce (trước đây là Einstein Copilot). Từ Slack, Agentforce AI có thể cung cấp cập nhật về tình trạng các cơ hội bán hàng và các yêu cầu hỗ trợ, đề xuất các bước tiếp theo, soạn thảo email và nhiều hơn nữa. Dự kiến, tính năng Agentforce trong Slack sẽ được thử nghiệm beta vào tháng tới.</p> <p><strong>Các cập nhật khác cho Slack AI (dịch vụ AI trả phí của Slack) bao gồm ghi chú trong các cuộc gọi thoại và video (huddles).</strong> Chức năng này sử dụng bản ghi âm của cuộc hội thoại để tạo một tài liệu Canvas (công cụ soạn thảo tài liệu của Slack) chứa các thông tin liên quan như tóm tắt cuộc họp, các mục hành động và liên kết đến các tệp có liên quan.</p> <p><strong>Ngoài ra, Slack Workflow Builder cho phép người dùng hướng dẫn trợ lý AI tạo tự động hóa quy trình làm việc bằng ngôn ngữ tự nhiên.</strong> Chức năng tìm kiếm Slack AI cũng được nâng cấp, giờ đây có thể tìm kiếm trong các tệp được tải lên hoặc kết nối với không gian làm việc Slack. Trước đây, Slack chỉ có thể tìm kiếm trong các cuộc trò chuyện, nhưng giờ đây, công cụ này có thể truy xuất thông tin từ các nguồn khác như tài liệu Canvas, tài liệu Google và Microsoft, cũng như các tệp trong các ứng dụng được kết nối.</p> <p><strong>Slack cũng đang giới thiệu các mẫu mới để hỗ trợ người dùng bắt đầu các dự án mới.</strong> Ví dụ, một mẫu cho nhóm tiếp thị có thể tạo kênh Slack với bản tóm tắt tiêu chuẩn trong tài liệu Canvas, kế hoạch dự án trong danh sách Slack và quy trình tự động hóa cho các cập nhật tình trạng hàng tuần. Dự kiến các mẫu này sẽ được cung cấp vào tháng 10.</p> <p><strong>Cuối cùng, Salesforce channels – hiện có sẵn cho khách hàng Slack Sales Elevate và sau này là cho khách hàng Salesforce Starter Suite – là một loại kênh mới kết nối các bản ghi CRM của Salesforce với các cuộc trò chuyện trong không gian làm việc Slack.</strong> Điều này cho phép người dùng cập nhật dữ liệu CRM mà không cần phải chuyển đổi màn hình.</p> <p><strong>Nhìn chung, những cập nhật này cho thấy Slack đang tích cực đầu tư vào AI để nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng cường khả năng năng suất trong môi trường làm việc kỹ thuật số.</strong> Việc tích hợp với các trợ lý AI bên thứ ba và nâng cấp các tính năng AI hiện có sẽ giúp Slack trở thành một nền tảng làm việc mạnh mẽ hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các doanh nghiệp trong việc áp dụng AI vào quy trình làm việc.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Slack Mở Rộng Hỗ Trợ Trợ Lý AI Bên Thứ Ba

Slack Mở Rộng Hỗ Trợ Trợ Lý AI Bên Thứ Ba Slack, nền tảng làm việc kỹ thuật số của Salesforce, vừa thông báo mở rộng khả năng tích hợp với ...

Read more »

Các chuyên gia AI chuẩn bị "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" để thử thách công nghệ mạnh mẽ

<h2 id="section-0">Các chuyên gia AI chuẩn bị "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" để thử thách công nghệ mạnh mẽ</h2> <p><strong>Các chuyên gia công nghệ đang kêu gọi trên toàn cầu những câu hỏi hóc búa nhất để đặt ra cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI), vốn đang ngày càng dễ dàng vượt qua các bài kiểm tra chuẩn mực phổ biến như trò chơi trẻ con.</strong></p> <p>Dự án mang tên "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" (Humanity's Last Exam) do Trung tâm An toàn AI (CAIS) và Scale AI khởi xướng, nhằm xác định thời điểm AI đạt đến trình độ chuyên gia. Mục tiêu của dự án là duy trì tính phù hợp ngay cả khi khả năng của AI tiếp tục phát triển trong những năm tới.</p> <p><strong>Lời kêu gọi này được đưa ra chỉ vài ngày sau khi nhà sản xuất ChatGPT giới thiệu một mô hình mới, gọi là OpenAI o1, "đã phá vỡ các tiêu chuẩn đánh giá lý luận phổ biến nhất", theo Dan Hendrycks, giám đốc điều hành của CAIS và cố vấn cho xAI – startup của Elon Musk.</strong></p> <p>Hendrycks là đồng tác giả của hai bài báo năm 2021 đề xuất các bài kiểm tra hệ thống AI hiện đang được sử dụng rộng rãi. Một bài kiểm tra kiến thức của sinh viên đại học về các chủ đề như lịch sử Hoa Kỳ, bài còn lại là khả năng giải quyết các bài toán cấp độ thi đấu. Bài kiểm tra theo phong cách đại học đã được tải xuống nhiều hơn bất kỳ bộ dữ liệu nào khác từ trung tâm AI trực tuyến Hugging Face.</p> <p><strong>Vào thời điểm các bài báo đó được xuất bản, AI thường đưa ra các câu trả lời gần như ngẫu nhiên cho các câu hỏi trong bài kiểm tra. "Giờ đây, chúng đã bị vượt mặt hoàn toàn", Hendrycks chia sẻ với Reuters.</strong></p> <p>Chẳng hạn, các mô hình Claude từ phòng thí nghiệm AI Anthropic đã tăng điểm từ khoảng 77% trong bài kiểm tra cấp độ đại học vào năm 2023 lên gần 89% một năm sau, theo bảng xếp hạng khả năng nổi bật.</p> <p><strong>Kết quả này khiến các tiêu chuẩn đánh giá thông thường trở nên ít ý nghĩa hơn.</strong></p> <p>Theo Báo cáo Chỉ số AI của Đại học Stanford hồi tháng Tư, AI dường như đạt điểm thấp trong các bài kiểm tra ít được sử dụng hơn, bao gồm việc xây dựng kế hoạch và giải quyết các câu đố nhận dạng mẫu hình trực quan. Ví dụ, OpenAI o1 đạt khoảng 21% trong một phiên bản bài kiểm tra ARC-AGI về nhận dạng mẫu hình, theo các nhà tổ chức ARC cho biết vào thứ Sáu.</p> <p><strong>Một số nhà nghiên cứu AI cho rằng những kết quả này cho thấy khả năng lập kế hoạch và tư duy trừu tượng là những thước đo trí thông minh tốt hơn. Tuy nhiên, Hendrycks cho rằng khía cạnh trực quan của ARC khiến nó không phù hợp để đánh giá các mô hình ngôn ngữ. "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" sẽ yêu cầu tư duy trừu tượng, ông nhấn mạnh.</strong></p> <p><strong>Các nhà quan sát ngành công nghiệp cũng cho rằng các câu trả lời từ các bài kiểm tra phổ biến có thể đã xuất hiện trong dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các hệ thống AI. Hendrycks cho biết một số câu hỏi trong "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" sẽ được giữ bí mật để đảm bảo các câu trả lời của AI không đến từ việc ghi nhớ.</strong></p> <p>Kỳ thi sẽ bao gồm ít nhất 1.000 câu hỏi được cộng đồng mạng đóng góp vào ngày 1 tháng 11, những câu hỏi này khó đối với những người không phải chuyên gia. Sau đó, các câu hỏi sẽ trải qua quá trình bình duyệt, những câu hỏi xuất sắc nhất sẽ được cộng tác viên và nhận giải thưởng lên đến 5.000 USD do Scale AI tài trợ.</p> <p><strong>"Chúng ta rất cần những bài kiểm tra khó hơn cho các mô hình cấp độ chuyên gia để đo lường sự tiến bộ nhanh chóng của AI", Alexandr Wang, Giám đốc điều hành của Scale, cho biết.</strong></p> <p><strong>Một điều kiện tiên quyết: các nhà tổ chức không muốn có câu hỏi nào liên quan đến vũ khí, vì một số người cho rằng việc AI nghiên cứu về lĩnh vực này quá nguy hiểm.</strong></p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Các chuyên gia AI chuẩn bị "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" để thử thách công nghệ mạnh mẽ

Các chuyên gia AI chuẩn bị "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại" để thử thách công nghệ mạnh mẽ Các chuyên gia công nghệ đang kêu gọi ...

Read more »