Google bỏ ra 2,7 tỷ USD để mua lại startup AI mô phỏng giọng nói người nổi tiếng

<h2 id="section-0">Google bỏ ra 2,7 tỷ USD để mua lại startup AI mô phỏng giọng nói người nổi tiếng</h2> <p>Google vừa gây chấn động làng công nghệ khi chi ra số tiền khổng lồ 2,7 tỷ USD để mua lại Character.AI, một startup AI cho phép người dùng trò chuyện với phiên bản AI của những người nổi tiếng và nhân vật hư cấu. Tuy nhiên, con số này không chỉ đơn thuần là giá trị của công ty. Theo nguồn tin từ Wall Street Journal, việc Google có thể tái hợp tác với Noam Shazeer, cựu kỹ sư của Google và là người sáng lập Character.AI, mới là yếu tố chính quyết định giá trị thương vụ.</p> <p>Shazeer rời Google năm 2021 sau khi gã khổng lồ công nghệ này từ chối phát hành chatbot do ông phát triển. Nay, ông sẽ trở lại Google để dẫn dắt dự án Gemini, một sáng kiến AI hàng đầu của công ty. Sự trở lại của Shazeer cùng đội ngũ quản lý cốt cán của Character.AI được đánh giá là vô cùng giá trị, góp phần nâng mức giá mua bán lên đáng kể, bất chấp việc Character.AI chỉ mới huy động được khoảng 150 triệu USD vào tháng 8 năm nay và định giá chỉ quanh mức 1 tỷ USD.</p> <p>Trong một tuyên bố trên TechCrunch, Shazeer bày tỏ sự tự hào về những gì Character.AI đã đạt được trong 3 năm qua và tin tưởng rằng thỏa thuận cấp phép không độc quyền với Google, cùng với đội ngũ tài năng của Character.AI, sẽ đảm bảo sự thành công tiếp tục trong tương lai.</p> <p>Ra mắt vào năm 2022, Character.AI nhanh chóng thu hút sự chú ý với khả năng cho phép người dùng trò chuyện với các phiên bản AI của những nhân vật nổi tiếng như Elon Musk, hay thậm chí là những nhân vật hư cấu. Người dùng có thể lựa chọn nhiều vai trò, giọng điệu khác nhau và thậm chí nhận được lời khuyên thực tế.</p> <p>Theo SimilarWeb, một nền tảng phân tích dữ liệu, Character.AI thu hút chủ yếu người dùng từ 18 đến 24 tuổi, chiếm tới 56% lưu lượng truy cập website. Ban đầu, nền tảng này tập trung vào các chức năng như gia sư ngôn ngữ và hướng dẫn lập trình, sau đó chuyển sang mô hình đăng ký trả phí để cung cấp thời gian phản hồi nhanh hơn và nhiều mô hình được đào tạo sẵn hơn.</p> <p>Tuy nhiên, Character.AI cũng nhanh chóng trở thành một nơi để nhập vai lãng mạn, thậm chí là các hoạt động tình dục. Tạp chí Time cho biết, nhiều trong số 18 triệu nhân vật được tạo ra trên Character.AI mang tính chất "vô lý, khiêu gợi hoặc rõ ràng là tình dục".</p> <p>Mặc dù có những rủi ro tiềm tàng của chatbot, các nhà điều hành Google vẫn lên kế hoạch chi 12 tỷ USD mỗi quý trong năm nay để dẫn đầu trong cuộc đua AI. Một phần lớn chi phí này dành cho các startup do cựu nhân viên Google sáng lập, như trường hợp của Shazeer - một quá trình được gọi là "thu mua ngược nhân tài" (reverse acqui-hire). Quá trình này cho phép các công ty lớn cấp phép công nghệ của các công ty nhỏ hơn và tuyển dụng một số nhân viên của họ mà không cần phải thực hiện mua bán hoàn toàn.</p> <p>Thương vụ mua lại Inflection AI của Microsoft với giá 650 triệu USD hồi tháng 3, cho phép Microsoft tiếp cận các mô hình và phần lớn nhân viên của startup này, cũng đang bị Ủy ban Thương mại Liên bang (FTC) điều tra kỹ lưỡng. Chuyên gia công nghệ Scott Galloway đã nhận định trên podcast Pivot cùng nhà báo Kara Swisher rằng Microsoft đã lấy đi "trái tim và lá phổi" của Inflection AI. Swisher bổ sung: "Sẽ có những vụ kiện tụng trong lĩnh vực AI… Và điều đó là nên có." Thương vụ Google mua Character.AI đặt ra câu hỏi tương tự về tính hợp pháp và đạo đức của việc "thu mua ngược nhân tài" trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành công nghệ AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google bỏ ra 2,7 tỷ USD để mua lại startup AI mô phỏng giọng nói người nổi tiếng

Google bỏ ra 2,7 tỷ USD để mua lại startup AI mô phỏng giọng nói người nổi tiếng Google vừa gây chấn động làng công nghệ khi chi ra số tiền...

Read more »

Công cụ AI sinh tạo hỗ trợ bảng tính và làm sạch dữ liệu

<h2 id="section-0">Công cụ AI sinh tạo hỗ trợ bảng tính và làm sạch dữ liệu</h2> <p>Công nghệ AI sinh tạo, đại diện bởi ChatGPT và Gemini, đang trở thành trợ thủ đắc lực trong việc xử lý dữ liệu trên bảng tính. Bài viết này, nằm trong chuỗi bài về ứng dụng AI trong báo chí điều tra tại Trường hè báo chí điều tra của Trung tâm Báo chí Điều tra, sẽ trình bày chi tiết cách sử dụng các công cụ này để tối ưu hóa công thức bảng tính và làm sạch dữ liệu.</p> <p><strong>(Phần mở đầu) – Khái quát về tầm quan trọng của việc sử dụng AI trong xử lý dữ liệu bảng tính:</strong></p> <p>Trong quá trình nghiên cứu và thu thập dữ liệu, các nhà báo thường phải đối mặt với những dữ liệu phức tạp trên bảng tính. Việc viết công thức phức tạp, chỉnh sửa và định dạng lại dữ liệu tốn nhiều thời gian và nỗ lực. Công cụ AI sinh tạo có thể giải quyết hiệu quả những thách thức này, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng dữ liệu.</p> <p><strong>(Văn phong) – Cách viết công thức bảng tính với ChatGPT và các công cụ AI sinh tạo khác:</strong></p> <p>Viết prompt (yêu cầu) hiệu quả cho công cụ AI là yếu tố then chốt. Prompt tốt cần bao gồm các yếu tố sau:</p> <ul> <li><strong>Xác định rõ ràng các cột/ô cần sử dụng:</strong> Công cụ AI cần biết rõ dữ liệu nằm ở đâu trong bảng tính.</li> <li><strong>Cung cấp ví dụ cụ thể:</strong> Nêu ví dụ về dữ liệu trong các cột, thể hiện sự đa dạng trong dữ liệu.</li> <li><strong>Mô tả rõ ràng đầu ra mong muốn:</strong> Công cụ AI cần biết kết quả cuối cùng mong muốn như thế nào.</li> <li><strong>Chỉ định các hàm cần sử dụng hoặc tránh sử dụng:</strong> Nếu có thể, hãy hướng dẫn công cụ AI loại hàm nào để tránh phức tạp không cần thiết.</li> <li><strong>Tối ưu hoá sự đơn giản:</strong> Yêu cầu công cụ AI tối thiểu hoá việc lồng ghép các công thức (nesting) trong công thức chính.</li> <li><strong>Lặp lại prompt:</strong> Thử nhiều cách khác nhau để cải thiện và hoàn thiện công thức AI tạo ra.</li> </ul> <p><strong>(Ví dụ) – Minh họa một prompt cụ thể:</strong></p> <p><strong>Prompt:</strong> "Tôi có một bảng tính, cột D chứa mã bưu chính của Anh. Mỗi mã bắt đầu bằng một hoặc hai chữ cái, tiếp theo là một hoặc hai số. Ví dụ: SY23 3FL, EH6 8NU, W4 1DB. Tôi muốn tách lấy các chữ cái đầu tiên (ví dụ: EH, W) từ mã bưu chính. Hãy viết công thức làm việc này, với tối thiểu hoá lồng ghép công thức."</p> <p><strong>(Phần thân) – Sử dụng trí tuệ nhân tạo tích hợp trong Google Sheets:</strong></p> <p>Google Sheets đã tích hợp tính năng gợi ý công thức AI từ năm 2021. Để công cụ hoạt động tối ưu, hãy chú trọng đặt tên cho các cột/hàng sao cho rõ ràng, chính xác (ví dụ: "Tỉ lệ phần trăm thay đổi", "Tội phạm trên đầu người"). Điều này giúp công cụ AI hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra gợi ý công thức chính xác hơn. Tuy nhiên, cần kiểm tra kỹ lưỡng kết quả đề xuất của công cụ AI trước khi áp dụng vào báo cáo.</p> <p><strong>(Phần thân) – Khai thác thêm tính năng của AI thông qua các tiện ích mở rộng:</strong></p> <p>Các tiện ích mở rộng như "Claude for Sheets" tích hợp Claude vào Google Sheets, mở ra những khả năng mới như phân loại dữ liệu (ví dụ: phân tích ý nghĩa), bổ sung dữ liệu mới. Tuy nhiên, cần nhận thức về những hạn chế của công cụ AI sinh tạo, đặc biệt trong việc cung cấp thông tin chính xác và cập nhật. Hãy xem AI như một công cụ hỗ trợ, tìm kiếm gợi ý, chứ không phải nguồn thông tin chính xác tuyệt đối.</p> <p><strong>(Phần thân) – Tái cấu trúc dữ liệu bằng AI:</strong></p> <p>Công cụ AI cũng hữu ích trong việc thay đổi cấu trúc dữ liệu ("wide to long" hoặc "long to wide"). Lưu ý:</p> <ul> <li><strong>Hướng dẫn cụ thể việc sắp xếp lại dữ liệu:</strong> Hãy chỉ rõ hình dạng dữ liệu mong muốn, các cột cần chuyển đổi thành dữ liệu ô, hoặc cột cần bỏ qua.</li> <li><strong>Kiểm tra kết quả:</strong> Cần kiểm tra cẩn thận kết quả tái cấu trúc với dữ liệu ban đầu để đảm bảo chính xác.</li> <li><strong>Sử dụng các công cụ khác nếu dữ liệu quá lớn:</strong> Nếu dữ liệu quá lớn để kiểm tra trực tiếp, hãy sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python để xử lý dữ liệu.</li> </ul> <p><strong>(Phần thân) – Làm sạch bảng tính với tiêu đề trải rộng nhiều hàng:</strong></p> <ul> <li><strong>Nên tải lên file trực tiếp:</strong> Để làm việc với bảng tính có tiêu đề trải rộng trên nhiều hàng, nên tải file trực tiếp thay vì sao chép dữ liệu vào phần prompt.</li> <li><strong>Prompt cải tiến:</strong> Viết prompt kèm theo hướng dẫn rõ ràng về việc kết hợp các hàng tiêu đề để tạo tiêu đề mới.</li> <li><strong>Kiểm tra kỹ càng:</strong> Kiểm tra kết quả thu được để đảm bảo chính xác.</li> </ul> <p><strong>(Kết luận) – Lời khuyên và khuyến nghị:</strong></p> <ul> <li>Công cụ AI sinh tạo là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho việc xử lý dữ liệu trong báo chí điều tra.</li> <li>Viết prompt rõ ràng, chính xác là rất quan trọng.</li> <li>Luôn kiểm tra lại dữ liệu để đảm bảo chính xác.</li> <li>Xem AI là công cụ hỗ trợ, chứ không phải nguồn thông tin cuối cùng.</li> </ul> <p>Bằng việc hiểu rõ những ưu điểm và hạn chế của công cụ AI sinh tạo, các nhà báo có thể tận dụng tối đa tiềm năng của chúng để nâng cao chất lượng bài viết.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Công cụ AI sinh tạo hỗ trợ bảng tính và làm sạch dữ liệu

Công cụ AI sinh tạo hỗ trợ bảng tính và làm sạch dữ liệu Công nghệ AI sinh tạo, đại diện bởi ChatGPT và Gemini, đang trở thành trợ thủ đắc ...

Read more »

Kính Thực Tăng Cường Nguyên Mẫu Của Meta: Nhỏ Gọn Như Mộ Chiếc Tai Nghe Quest

<h2 id="section-0">Kính Thực Tăng Cường Nguyên Mẫu Của Meta: Nhỏ Gọn Như Mộ Chiếc Tai Nghe Quest</h2> <p>Meta vừa giới thiệu Orion, cặp kính thực tế tăng cường (AR) thực sự đầu tiên của hãng, trước đây được biết đến với tên mã Project Nazare, tại hội nghị Connect. Vẫn còn ở giai đoạn nguyên mẫu, nhưng Meta đã bắt đầu trình diễn các bản demo. Orion chính là hình ảnh bạn thường tưởng tượng về kính AR: hình ảnh được chiếu lên thấu kính, gợi nhớ đến chế độ xem xuyên thấu (passthrough) của Meta Quest 3. Công nghệ tiên tiến được sử dụng trong kính Orion bao gồm thấu kính silicon carbide, bộ dẫn sóng phức tạp, máy chiếu uLED, và nhiều hơn nữa để tạo ra một nguyên mẫu khả dụng. Mặc dù Orion chưa sẵn sàng để ra mắt thị trường, Meta đang cố gắng tối ưu hóa sản phẩm đồng thời giảm chi phí để sớm đưa nó đến tay người tiêu dùng.</p> <p>Orion sở hữu những tính năng ấn tượng. Màn hình AR của Orion có trường nhìn khoảng 70 độ, lớn nhất trong cùng phân khúc. Như đã giải thích trong video giới thiệu nguyên mẫu, việc tạo ra trường nhìn rộng như vậy gặp nhiều thách thức do ánh sáng không dễ dàng uốn cong theo ý muốn. Vì vậy, thay vì kính thông thường, Orion sử dụng thấu kính silicon carbide, giúp điều khiển ánh sáng hiệu quả hơn. Orion cũng có hệ thống nhập liệu kết hợp giọng nói, theo dõi ánh nhìn và theo dõi cử chỉ tay, cùng với một vòng đeo tay EMG. Hệ thống này cho phép theo dõi các cử chỉ tinh tế và vòng đeo tay có thiết kế đơn giản, màu xám. Kính Orion cũng đi kèm với một bộ xử lý không dây (compute puck) giúp giảm tải một phần sức mạnh xử lý và kéo dài tuổi thọ pin.</p> <p>Đối thủ cạnh tranh chính của Orion là kính Ray-Ban Meta, mà Ray-Ban đã xác nhận sẽ tiếp tục sản xuất trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, kính Ray-Ban Meta không tiên tiến bằng Orion. Orion bổ sung hình ảnh vào màn hình và tương tác với người dùng thông qua hình chiếu lập thể trên thấu kính. Với Orion, Meta muốn đẩy xa hơn nữa ranh giới của công nghệ AR. Tuy nhiên, điểm trừ là trong khi kính Ray-Ban có thiết kế nhỏ gọn và tinh tế, nguyên mẫu Orion lại khá dày và lớn hơn so với một cặp kính thông thường.</p> <p>Meta có kế hoạch mở quyền truy cập vào nguyên mẫu Orion cho nhân viên Meta và một số đối tượng bên ngoài để phát triển hơn nữa. Orion chắc chắn sẽ trở thành một sản phẩm thực sự, câu hỏi chỉ là khi nào mà thôi.</p> <p><strong>Nguồn:</strong> <a href="https://www.meta.com/blog/quest/orion-ar-glasses-augmented-reality/">https://www.meta.com/blog/quest/orion-ar-glasses-augmented-reality/</a></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Kính Thực Tăng Cường Nguyên Mẫu Của Meta: Nhỏ Gọn Như Mộ Chiếc Tai Nghe Quest

Kính Thực Tăng Cường Nguyên Mẫu Của Meta: Nhỏ Gọn Như Mộ Chiếc Tai Nghe Quest Meta vừa giới thiệu Orion, cặp kính thực tế tăng cường (AR) t...

Read more »

Meta ra mắt Llama 3.2: Mô hình đa phương thức thách thức OpenAI và Anthropic

<h2 id="section-0">Meta ra mắt Llama 3.2: Mô hình đa phương thức thách thức OpenAI và Anthropic</h2> <p>Meta vừa trình làng Llama 3.2, một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Đây là mô hình đa phương thức nguồn mở đầu tiên của Meta, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong cuộc đua công nghệ AI đang ngày càng nóng lên. Sự kiện ra mắt diễn ra tại Meta Connect, nơi Mark Zuckerberg, CEO của Meta, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của Llama 3.2 và tiềm năng ứng dụng rộng lớn của nó.</p> <p>Llama 3.2 bao gồm các mô hình có kích thước khác nhau, từ các mô hình nhỏ (11 tỷ tham số) và trung bình (90 tỷ tham số) có khả năng xử lý hình ảnh, đến các mô hình văn bản nhẹ hơn (1 tỷ và 3 tỷ tham số) phù hợp với các thiết bị di động và thiết bị ngoại vi. Điểm nổi bật là khả năng xử lý ngữ cảnh lên đến 128.000 token, cho phép mô hình hiểu và xử lý lượng văn bản khổng lồ, tương đương hàng trăm trang sách giáo khoa. Số lượng tham số lớn hơn cũng đồng nghĩa với độ chính xác và khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp cao hơn.</p> <p>Một điểm khác biệt quan trọng của Llama 3.2 là việc Meta lần đầu tiên chia sẻ các bản phân phối Llama Stack, cho phép các nhà phát triển làm việc với mô hình trong nhiều môi trường khác nhau, bao gồm cả máy chủ riêng, thiết bị, đám mây và hệ thống đơn nút. Zuckerberg đã ví mô hình này như "Linux của AI", nhấn mạnh tầm quan trọng của nguồn mở trong việc tạo ra các giải pháp AI hiệu quả, tùy chỉnh cao, đáng tin cậy và có hiệu suất tốt.</p> <p><strong>Khả năng cạnh tranh hàng đầu:</strong></p> <p>Meta khẳng định Llama 3.2 có khả năng cạnh tranh mạnh mẽ với các mô hình hàng đầu hiện nay như Claude 3 Haiku của Anthropic và GPT4o-mini của OpenAI trong các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh và hiểu biết thị giác. Thậm chí, Llama 3.2 còn vượt trội hơn Gemma và Phi 3.5-mini trong một số lĩnh vực như làm theo hướng dẫn, tóm tắt, sử dụng công cụ và viết lại lời nhắc. Các mô hình này có thể hiểu và trích xuất thông tin từ biểu đồ, chú thích hình ảnh và xác định các vật thể dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, người dùng có thể hỏi mô hình về tháng có doanh số bán hàng tốt nhất của công ty, và mô hình sẽ tự động tìm câu trả lời dựa trên biểu đồ có sẵn.</p> <p><strong>Ứng dụng đa dạng:</strong></p> <p>Các mô hình Llama 3.2 có trọng lượng nhẹ hơn hỗ trợ các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng cá nhân hóa trong môi trường riêng tư, chẳng hạn như tóm tắt tin nhắn gần đây hoặc gửi lời mời tham dự cuộc họp. Meta cũng đang mở rộng AI kinh doanh của mình, cho phép các doanh nghiệp sử dụng quảng cáo nhấp để nhắn tin trên WhatsApp và Messenger, và xây dựng các chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp, thảo luận chi tiết sản phẩm và hoàn tất giao dịch mua bán. Meta báo cáo rằng hơn 1 triệu nhà quảng cáo đã sử dụng các công cụ AI thế hệ mới của mình và 15 triệu quảng cáo đã được tạo ra trong tháng trước.</p> <p><strong>Trải nghiệm người dùng đột phá:</strong></p> <p>Meta AI giờ đây có "giọng nói" của các ngôi sao nổi tiếng như Dame Judi Dench, John Cena, Keegan Michael Key, Kristen Bell và Awkwafina. Llama 3.2 hỗ trợ các tính năng đa phương thức mới trong Meta AI, cho phép người dùng tương tác bằng giọng nói hoặc văn bản, nhận phản hồi bằng giọng nói của người nổi tiếng trên WhatsApp, Messenger, Facebook và Instagram. Meta AI cũng có thể trả lời các câu hỏi về ảnh được chia sẻ trong trò chuyện, thêm, xóa hoặc thay đổi hình ảnh và thêm nền mới. Công ty cũng đang thử nghiệm các công cụ dịch thuật, lồng tiếng video và đồng bộ chuyển động môi mới.</p> <p>Zuckerberg tự tin tuyên bố Meta AI đang trên đà trở thành trợ lý ảo được sử dụng nhiều nhất thế giới. Với những tính năng vượt trội và khả năng tiếp cận rộng rãi nhờ nguồn mở, Llama 3.2 hứa hẹn sẽ tạo nên một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI và mang lại nhiều trải nghiệm thú vị cho người dùng. Mô hình này hiện đã có sẵn để tải xuống trên llama.com và Hugging Face.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Meta ra mắt Llama 3.2: Mô hình đa phương thức thách thức OpenAI và Anthropic

Meta ra mắt Llama 3.2: Mô hình đa phương thức thách thức OpenAI và Anthropic Meta vừa trình làng Llama 3.2, một bước tiến đáng kể trong lĩn...

Read more »

Mô hình AI mã nguồn mở mạnh mẽ nhất từ trước đến nay có thể thúc đẩy sự phát triển của các Agent AI

<h2 id="section-0">Mô hình AI mã nguồn mở mạnh mẽ nhất từ trước đến nay có thể thúc đẩy sự phát triển của các Agent AI</h2> <p><strong>Một mô hình AI thị giác mã nguồn mở nhỏ gọn và hoàn toàn miễn phí vừa được phát hành, hứa hẹn sẽ giúp AI dễ dàng hơn trong việc kiểm soát máy tính của bạn - hy vọng là theo hướng tích cực.</strong></p> <p>Mô hình Ngôn ngữ Mở Đa phương thức (Multimodal Open Language Model - Molmo), được phát hành bởi Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Allen (Ai2), có khả năng giải thích hình ảnh cũng như tương tác thông qua giao diện trò chuyện. Điều này có nghĩa là nó có thể hiểu nội dung trên màn hình máy tính, giúp các Agent AI thực hiện các tác vụ như duyệt web, điều hướng thư mục tệp và soạn thảo tài liệu.</p> <p>Ali Farhadi, Giám đốc điều hành của Ai2, cho biết: "Với việc phát hành Molmo, nhiều người hơn có thể triển khai mô hình đa phương thức. Nó sẽ là động lực cho các ứng dụng thế hệ tiếp theo."</p> <p><strong>Các Agent AI đang được kỳ vọng sẽ là bước đột phá tiếp theo trong lĩnh vực AI, với các công ty như OpenAI, Google và nhiều công ty khác đang chạy đua để phát triển chúng.</strong> Mặc dù thuật ngữ "Agent AI" đang rất phổ biến hiện nay, nhưng tầm nhìn lớn hơn là AI có thể vượt xa việc chỉ trò chuyện, thực hiện các hành động phức tạp và tinh vi trên máy tính khi nhận được lệnh. Tuy nhiên, khả năng này vẫn chưa đạt được quy mô thực tế.</p> <p>Một số mô hình AI mạnh mẽ đã có khả năng xử lý hình ảnh, bao gồm GPT-4 của OpenAI, Claude của Anthropic và Gemini của Google DeepMind. Các mô hình này có thể được sử dụng để tạo ra một số Agent AI thử nghiệm, nhưng chúng bị ẩn khỏi tầm nhìn và chỉ có thể truy cập thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API) có phí.</p> <p>Meta đã phát hành một loạt các mô hình AI có tên gọi Llama theo giấy phép hạn chế sử dụng thương mại, nhưng chưa cung cấp phiên bản đa phương thức. Dự kiến, Meta sẽ công bố một số sản phẩm mới, có thể bao gồm các mô hình AI Llama mới, tại sự kiện Connect diễn ra trong ngày.</p> <p>Ofir Press, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Đại học Princeton, cho biết: "Việc có một mô hình đa phương thức mã nguồn mở có nghĩa là bất kỳ startup hoặc nhà nghiên cứu nào có ý tưởng đều có thể thử nghiệm nó."</p> <p><strong>Press cho biết tính mã nguồn mở của Molmo cho phép các nhà phát triển dễ dàng tinh chỉnh các Agent AI của họ cho các tác vụ cụ thể</strong>, chẳng hạn như làm việc với bảng tính, bằng cách cung cấp thêm dữ liệu đào tạo. Các mô hình như GPT-4 chỉ có thể được tinh chỉnh ở mức độ hạn chế thông qua API của chúng, trong khi một mô hình mở hoàn toàn có thể được sửa đổi rộng rãi. "Khi bạn có một mô hình mã nguồn mở như thế này, bạn sẽ có nhiều lựa chọn hơn," Press nói.</p> <p>Ai2 đang phát hành một số phiên bản Molmo với kích thước khác nhau, bao gồm một mô hình 70 tỷ tham số và một mô hình 1 tỷ tham số đủ nhỏ để chạy trên thiết bị di động. Số lượng tham số của một mô hình liên quan đến số lượng đơn vị nó chứa để lưu trữ và xử lý dữ liệu, và tương ứng với khả năng của nó.</p> <p>Ai2 cho biết Molmo có khả năng tương đương với các mô hình thương mại lớn hơn đáng kể mặc dù có kích thước tương đối nhỏ, vì nó được đào tạo cẩn thận trên dữ liệu chất lượng cao. Mô hình mới cũng hoàn toàn mã nguồn mở, không có bất kỳ hạn chế nào về việc sử dụng, trái ngược với Llama của Meta. Ai2 cũng đang phát hành dữ liệu đào tạo được sử dụng để tạo ra mô hình, cung cấp cho các nhà nghiên cứu thêm thông tin chi tiết về cách thức hoạt động của nó.</p> <p><strong>Việc phát hành các mô hình mạnh mẽ không phải không có rủi ro.</strong> Các mô hình này có thể dễ dàng bị điều chỉnh cho các mục đích xấu; ví dụ, chúng ta có thể thấy sự xuất hiện của các Agent AI độc hại được thiết kế để tự động hóa việc tấn công các hệ thống máy tính.</p> <p>Farhadi của Ai2 lập luận rằng hiệu quả và tính di động của Molmo sẽ cho phép các nhà phát triển xây dựng các Agent phần mềm mạnh mẽ hơn chạy trực tiếp trên điện thoại thông minh và các thiết bị di động khác. "Mô hình 1 tỷ tham số hiện đang hoạt động ở mức độ hoặc ngang hàng với các mô hình lớn hơn ít nhất 10 lần," ông nói.</p> <p>Tuy nhiên, <strong>việc xây dựng các Agent AI hữu ích có thể phụ thuộc vào nhiều hơn chỉ các mô hình đa phương thức hiệu quả hơn.</strong> Một thách thức quan trọng là làm cho các mô hình hoạt động đáng tin cậy hơn. Điều này có thể đòi hỏi những bước đột phá hơn nữa trong khả năng lập luận của AI - điều mà OpenAI đã tìm cách giải quyết với mô hình o1 mới nhất của mình, thể hiện các kỹ năng lập luận từng bước. Bước tiếp theo có thể là cung cấp cho các mô hình đa phương thức những khả năng lập luận đó.</p> <p><strong>Hiện tại, việc phát hành Molmo cho thấy rằng các Agent AI đang gần hơn bao giờ hết và có thể sớm trở nên hữu ích ngay cả bên ngoài các gã khổng lồ đang thống trị thế giới AI.</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 AI mã nguồn mở mạnh mẽ nhất từ trước đến nay có thể thúc đẩy sự phát triển của các Agent AI

Mô hình AI mã nguồn mở mạnh mẽ nhất từ trước đến nay có thể thúc đẩy sự phát triển của các Agent AI Một mô hình AI thị giác mã nguồn mở nhỏ...

Read more »

Google tung ra phiên bản mới của Gemini - đây là lý do tại sao nó là một bước tiến lớn

<h2 id="section-0">Google tung ra phiên bản mới của Gemini - đây là lý do tại sao nó là một bước tiến lớn</h2> <p><strong>Google vừa công bố ra mắt hai phiên bản mới của mô hình AI Gemini phổ biến, hứa hẹn giảm giá 50% cho các nhà phát triển cũng như tốc độ xử lý nhanh gấp đôi và độ trễ giảm ba lần so với thế hệ trước. Gemini-1.5-Pro-002 và Gemini-1.5-Flash-002 ban đầu sẽ được cung cấp cho các nhà phát triển, nhưng cũng sẽ sớm được tích hợp vào Ứng dụng và trang web Gemini.</strong></p> <p><strong>Những tính năng đáng chú ý nhất:</strong></p> <ul> <li><strong>Tốc độ xử lý nhanh hơn:</strong> Tốc độ xử lý nhanh hơn giúp các mô hình này trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ AI đòi hỏi nhiều tài nguyên như xử lý mã, văn bản và đa phương thức. </li> <li><strong>Hiệu năng được nâng cấp:</strong> Hiệu suất được cải thiện trên nhiều điểm chuẩn, cho thấy sự nâng cấp 20% trong các nhiệm vụ liên quan đến toán học và những cải thiện đáng kể trong khả năng hiểu biết hình ảnh và tạo mã. </li> <li><strong>Độ dài đầu ra được tối ưu hóa:</strong> Google đã rút ngắn độ dài đầu ra từ 5-20%, dẫn đến phản hồi nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến chất lượng. </li> </ul> <p><strong>Được thiết kế cho hiệu suất, linh hoạt và an toàn</strong></p> <ul> <li><strong>Gemini-1.5-Pro:</strong> Mô hình này phù hợp với các nhiệm vụ như tóm tắt thông tin từ các tài liệu lớn và hiểu các video dài. Việc truy cập các mô hình này thông qua Google AI Studio và Vertex AI đã được đơn giản hóa, và các giới hạn tốc độ được cải thiện giúp dễ dàng xây dựng với các khả năng của Gemini ở quy mô lớn hơn. </li> <li><strong>Gemini-1.5-Flash:</strong> Google đã thử nghiệm với Gemini-1.5-Flash để mang lại những cải thiện lớn hơn trong các nhiệm vụ liên quan đến văn bản và đa phương thức. Điều này cho thấy cam kết của Google trong việc phát triển bối cảnh AI đồng thời đáp ứng nhu cầu của các nhà phát triển. </li> <li><strong>Cải thiện bảo mật:</strong> Google đã cập nhật bộ lọc bảo mật, cho phép các nhà phát triển có nhiều lựa chọn hơn trong cách họ cấu hình các mô hình trong khi vẫn đảm bảo an toàn cho nội dung. </li> </ul> <p><strong>Tóm lại:</strong></p> <ul> <li>Google đã làm cho các mô hình Gemini không chỉ giá cả phải chăng hơn mà còn mạnh mẽ hơn, phản hồi nhanh hơn và an toàn hơn, củng cố vị trí của chúng như những công cụ cạnh tranh trong không gian AI. </li> <li>Những cải thiện này tiếp tục mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI, và Google đang khuyến khích các nhà phát triển khám phá tiềm năng của các mô hình này trong nhiều trường hợp sử dụng. </li> </ul> <p><strong>Ngoài những cập nhật trên, Google cũng thông báo rằng người dùng Gemini Advanced có thể sớm truy cập vào phiên bản tối ưu hóa trò chuyện của Gemini 1.5 Pro-002, cho thấy còn nhiều điều thú vị nữa đang chờ đón người dùng và các nhà lãnh đạo ngành.</strong></p> <p><strong>Phiên bản cập nhật của Gemini Pro 1.5 sẽ được cung cấp cho những người đăng ký Gemini Advanced.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google tung ra phiên bản mới của Gemini - đây là lý do tại sao nó là một bước tiến lớn

Google tung ra phiên bản mới của Gemini - đây là lý do tại sao nó là một bước tiến lớn Google vừa công bố ra mắt hai phiên bản mới của mô h...

Read more »

LlamaCoder của Together AI: Cách mạng hóa Phát triển Ứng dụng bằng Trí tuệ Nhân tạo

<h2 id="section-0">LlamaCoder của Together AI: Cách mạng hóa Phát triển Ứng dụng bằng Trí tuệ Nhân tạo</h2> <p><strong>Trong thế giới phát triển phần mềm luôn biến đổi không ngừng, các công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở nên không thể thiếu, thay đổi cách thức xây dựng và triển khai ứng dụng. Trong số các giải pháp sáng tạo này, LlamaCoder của Together AI nổi bật như một công cụ đặc biệt mạnh mẽ, mang đến cho các nhà phát triển khả năng tạo ra các ứng dụng full-stack từ những lời nhắc đơn giản. Công cụ đột phá này mang đến sự dễ dàng và linh hoạt chưa từng có cho quá trình xây dựng ứng dụng web và di động.</strong></p> <h3 id="section-1">LlamaCoder là gì?</h3> <p>LlamaCoder là một trình tạo mã được hỗ trợ bởi AI, dựa trên mô hình Llama 3.1 405B của Together AI. Với LlamaCoder, các nhà phát triển có thể tạo ra các ứng dụng hoạt động hoàn chỉnh bằng cách sử dụng các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên, bỏ qua nhiều bước mã hóa truyền thống. Cho dù bạn đang xây dựng một ứng dụng đơn giản hay một dự án full-stack phức tạp, tính linh hoạt của LlamaCoder cho phép bạn tập trung vào việc hoàn thiện ý tưởng thay vì bị mắc kẹt trong việc mã hóa thủ công.</p> <h3 id="section-2">Nó hoạt động như thế nào?</h3> <p>LlamaCoder cung cấp hai cách thức riêng biệt để bắt đầu, phục vụ cho các nhu cầu và trình độ chuyên môn khác nhau:</p> <h3 id="section-3">Sử dụng Trang web</h3> <p>Đối với những ai đang tìm kiếm trải nghiệm nhanh chóng và dễ dàng, trang web của LlamaCoder cung cấp một nền tảng trực quan để bắt đầu mã hóa ngay lập tức. Công cụ AI này tạo ra mã theo thời gian thực dựa trên các lời nhắc bạn cung cấp, tất cả đều nằm trong trình duyệt của bạn - không cần cài đặt. Tùy chọn này hoàn hảo cho người dùng muốn bắt đầu mã hóa ngay lập tức mà không cần thiết lập môi trường phát triển, làm cho nó trở nên lý tưởng cho việc tạo mẫu nhanh hoặc thử nghiệm.</p> <h3 id="section-4">Cài đặt cục bộ</h3> <p>Đối với các nhà phát triển muốn kiểm soát tốt hơn môi trường mã hóa của mình, LlamaCoder cũng hỗ trợ cài đặt cục bộ. Điều này bao gồm việc cài đặt các công cụ cần thiết như Python, npm và Git, và sử dụng môi trường phát triển tích hợp (IDE) như VS Code. Sau khi thiết lập, các mô hình của LlamaCoder có thể chạy cục bộ hoặc trên phần cứng chuyên dụng, mang đến sự linh hoạt và tối ưu hóa hiệu năng nâng cao. Cách tiếp cận này đặc biệt có lợi cho những ai làm việc trên các dự án lớn hơn hoặc phức tạp hơn, vì nó cho phép tùy chỉnh mở rộng và tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc hiện có.</p> <h3 id="section-5">Cộng đồng mã nguồn mở mạnh mẽ</h3> <p>Một tính năng nổi bật của LlamaCoder là bản chất mã nguồn mở của nó. Được phát triển bởi Hassan El Mghari, nó đã nuôi dưỡng một cộng đồng năng động và hợp tác. Cách tiếp cận dựa trên cộng đồng này cho phép các nhà phát triển đóng góp vào và hưởng lợi từ những cải tiến liên tục, sửa lỗi và bổ sung tính năng. Cộng đồng GitHub mạnh mẽ xung quanh LlamaCoder thúc đẩy sự đổi mới liên tục, đảm bảo rằng nó luôn ở vị trí tiên phong trong phát triển hỗ trợ AI.</p> <h3 id="section-6">Tại sao LlamaCoder quan trọng?</h3> <p>Các trợ lý mã hóa dựa trên AI như LlamaCoder không chỉ là các công cụ mới lạ; chúng đại diện cho một sự thay đổi đáng kể trong cách thức các ứng dụng và phần mềm sẽ được xây dựng trong tương lai. Bằng cách tự động hóa một phần lớn quy trình phát triển, LlamaCoder cho phép các nhà phát triển tập trung vào những gì thực sự quan trọng - thiết kế, đổi mới và trải nghiệm người dùng. Cho dù bạn là một nhà phát triển đang tìm cách tăng tốc quy trình làm việc của mình hay một người có ý tưởng ứng dụng nhưng có kỹ năng mã hóa hạn chế, LlamaCoder tạo ra cầu nối đến việc phát triển nhanh hơn và hiệu quả hơn.</p> <p><strong>Kết luận:</strong> LlamaCoder đang cách mạng hóa thế giới phát triển ứng dụng. Sự kết hợp liền mạch giữa tự động hóa AI, chỉnh sửa thời gian thực và cộng đồng mã nguồn mở khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển nhằm tạo ra các ứng dụng chất lượng cao một cách dễ dàng. Tương lai của phát triển ứng dụng rất có thể sẽ được hỗ trợ bởi các công cụ AI như LlamaCoder, hợp lý hóa quy trình làm việc và mở ra những cơ hội mới cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ. </p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

LlamaCoder của Together AI: Cách mạng hóa Phát triển Ứng dụng bằng Trí tuệ Nhân tạo

LlamaCoder của Together AI: Cách mạng hóa Phát triển Ứng dụng bằng Trí tuệ Nhân tạo Trong thế giới phát triển phần mềm luôn biến đổi không ...

Read more »

Google tích hợp Gemini AI vào Workspace: Trợ lý AI mạnh mẽ cho doanh nghiệp

<h2 id="section-0">Google tích hợp Gemini AI vào Workspace: Trợ lý AI mạnh mẽ cho doanh nghiệp</h2> <p><strong>Google đang dần đưa Gemini AI trở thành một phần cốt lõi trong bộ công cụ năng suất Workspace của mình, tiềm năng mở ra cơ hội tiếp cận cho hàng triệu người dùng mới.</strong> Trong bài đăng blog gần đây, gã khổng lồ tìm kiếm đã thông báo rằng ứng dụng Gemini độc lập sẽ được tích hợp sẵn vào các gói Workspace Business, Enterprise và Frontline bắt đầu từ quý 4 năm nay. Điều này đồng nghĩa với việc người dùng không cần phải mua thêm tiện ích bổ sung Gemini riêng biệt nữa.</p> <p><strong>Google khẳng định rằng Gemini AI sẽ tuân thủ các điều khoản doanh nghiệp tương tự như các dịch vụ Workspace cốt lõi khác như Gmail và Docs.</strong> Dữ liệu của tổ chức, phản hồi được tạo ra, và lời nhắc của người dùng sẽ không được sử dụng để huấn luyện hoặc cải thiện mô hình Gemini AI. Ngoài ra, quản trị viên Workspace "sẽ sớm" có thể quản lý việc lưu trữ phản hồi và lời nhắc do Gemini tạo ra, đồng thời giới hạn thời gian lưu trữ.</p> <p><strong>Gemini for Workspace hiện cũng đạt được các chứng chỉ bảo mật và quyền riêng tư ngành công nghiệp SOC 1/2/3 và ISO 27701.</strong> Điều này mang lại sự an tâm cho các tổ chức khi triển khai chatbot này cho mục đích doanh nghiệp. Để tăng cường bảo mật trước phần mềm độc hại, lừa đảo và các mối đe dọa trực tuyến khác, Google cũng đang giới thiệu công cụ "Security Advisor" mới. <strong>Công cụ này sẽ gửi thông tin chi tiết trực tiếp đến hộp thư đến của quản trị viên CNTT.</strong> Security Advisor bao gồm một loạt các tính năng duyệt web an toàn và bảo vệ dữ liệu cho Chrome, Gmail và Google Drive, và sẽ được triển khai cho khách hàng Workspace trả phí trong "vài tuần tới".</p> <p><strong>Tóm lại, sự tích hợp Gemini AI vào Workspace thể hiện tham vọng của Google trong việc mang đến trải nghiệm làm việc thông minh và hiệu quả hơn cho doanh nghiệp.</strong> Việc loại bỏ phí bổ sung, đảm bảo tính bảo mật và ra mắt Security Advisor đều nhằm mục đích khuyến khích việc sử dụng Gemini AI trong môi trường doanh nghiệp. Điều này có thể sẽ tạo nên một bước ngoặt mới cho ngành công nghiệp AI và cách thức các tổ chức làm việc 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" />

Google tích hợp Gemini AI vào Workspace: Trợ lý AI mạnh mẽ cho doanh nghiệp

Google tích hợp Gemini AI vào Workspace: Trợ lý AI mạnh mẽ cho doanh nghiệp Google đang dần đưa Gemini AI trở thành một phần cốt lõi trong ...

Read more »

Microsoft Copilot: Minh bạch hơn với người dùng bằng cách hiển thị truy vấn tìm kiếm web

<h2 id="section-0">Microsoft Copilot: Minh bạch hơn với người dùng bằng cách hiển thị truy vấn tìm kiếm web</h2> <p><strong>Microsoft vừa công bố một loạt tính năng mới nhằm tăng cường bảo mật, bảo mật và tính minh bạch cho các khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) của mình, bao gồm cả một tính năng mới cho chatbot AI Copilot.</strong> Tính năng này sẽ cung cấp cho người dùng cái nhìn rõ ràng hơn về cách Copilot tạo ra các phản hồi, cụ thể là thông qua việc hiển thị các truy vấn tìm kiếm web đóng góp vào quá trình này.</p> <p>Theo một bài đăng trên blog của Microsoft, tính năng "trích dẫn truy vấn tìm kiếm web" dự kiến sẽ được phát hành rộng rãi vào tháng 10 tới. Tính năng này sẽ "bao gồm các truy vấn tìm kiếm web chính xác được rút ra từ lời nhắc của người dùng trong phần trích dẫn liên kết của phản hồi Copilot". Điều này có nghĩa là người dùng sẽ biết được chính xác những gì Copilot đã tìm kiếm trên web để tạo ra câu trả lời.</p> <p>Tính năng này sẽ có sẵn cho cả phiên bản người dùng và doanh nghiệp (Microsoft 365) của Copilot. Hiện tại, chatbot AI này đã hiển thị các trang web gốc được sử dụng để cung cấp phản hồi, nhưng việc bổ sung các truy vấn tìm kiếm chính xác sẽ là một bước tiến mới trong việc nâng cao tính minh bạch.</p> <p><strong>Ngoài ra, Microsoft còn công bố một số tính năng AI khác cho nhà phát triển và quản trị viên, bao gồm:</strong></p> <ul> <li><strong>Khả năng sửa lỗi trong thời gian thực:</strong> Tính năng này được tích hợp trong Microsoft Azure AI, giúp khắc phục các lỗi ảo giác của AI trước khi chúng được hiển thị cho người dùng.</li> <li><strong>Công cụ mô phỏng và đánh giá:</strong> Các công cụ mới này được tích hợp trong Azure AI Studio, nhằm mục đích đánh giá và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến AI thế hệ tiếp theo.</li> <li><strong>Bảo mật dữ liệu trên máy ảo:</strong> Tính năng này cho phép khách hàng bảo mật dữ liệu trực tiếp trên máy ảo Azure sử dụng GPU NVIDIA H100 Tensor Core.</li> <li><strong>Bảo vệ và phát hiện tài sản trí tuệ:</strong> Các tính năng mới này giúp bảo vệ và phát hiện tài sản trí tuệ trong mã được AI tạo ra.</li> </ul> <p><strong>Microsoft đang cố gắng tạo sự khác biệt cho mình trong lĩnh vực phát triển ứng dụng AI và người dùng doanh nghiệp AI so với các đối thủ cạnh tranh như Amazon, Salesforce, Google và nhiều công ty khác.</strong></p> <p>Việc công bố các tính năng này diễn ra ngay sau khi Microsoft công bố báo cáo tiến độ về các sáng kiến bảo mật rộng lớn hơn của mình. Đồng thời, các hoạt động này cũng trùng khớp với “Chuyến lưu diễn AI của Microsoft” trên toàn cầu, bắt đầu từ Mexico City.</p> <p><strong>Với những nỗ lực này, Microsoft đang thể hiện cam kết của mình trong việc phát triển AI một cách an toàn, đáng tin cậy và minh bạch, đồng thời hướng tới việc mang lại những trải nghiệm AI tốt hơn cho người dùng.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Microsoft Copilot: Minh bạch hơn với người dùng bằng cách hiển thị truy vấn tìm kiếm web

Microsoft Copilot: Minh bạch hơn với người dùng bằng cách hiển thị truy vấn tìm kiếm web Microsoft vừa công bố một loạt tính năng mới nhằm ...

Read more »

Chatbot trong Tương lai: Định hình Lại Cuộc sống Hàng ngày của Chúng ta

<h2 id="section-0">Chatbot trong Tương lai: Định hình Lại Cuộc sống Hàng ngày của Chúng ta</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Công nghệ chatbot đang phát triển với tốc độ chóng mặt, đặc biệt với sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như o1 của OpenAI. Với khả năng lập luận vượt trội, gần như ngang ngửa với chuyên gia có trình độ tiến sĩ trong các lĩnh vực sinh học, vật lý và hóa học, chatbot hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ công việc, giải trí đến giáo dục. Bài viết này sẽ khám phá những yếu tố thúc đẩy sự phát triển thông minh của chatbot, cũng như cách chúng sẽ len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống tương lai. </p> <p><strong>Khả năng Lập luận Nâng cao: Yếu tố then chốt</strong></p> <p>OpenAI o1 là một bước đột phá trong khả năng lập luận của LLM, tập trung vào việc suy luận từng bước thay vì chỉ tập trung vào kết quả cuối cùng. Sự tiến bộ này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho các ứng dụng như lập trình, thiết kế game, lý luận toán học, xây dựng mô hình thống kê và phân tích dữ liệu.</p> <p>Các yếu tố quan trọng góp phần vào sự nâng cao khả năng lập luận này bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Kỹ thuật gợi ý chuỗi suy nghĩ (Chain-of-thought prompting):</strong> Được đề xuất bởi các nhà nghiên cứu GoogleBrain, kỹ thuật này hướng dẫn AI suy nghĩ và giải quyết vấn đề từng bước, nâng cao độ chính xác và minh bạch.</li> <li><strong>Cơ chế truy xuất (Retrieval mechanisms):</strong> Do các nhà nghiên cứu DeepMind phát triển, cho phép AI khai thác các nguồn dữ liệu bên ngoài khổng lồ. Điều này giúp LLM có khả năng truy xuất thông tin từ bộ nhớ kiến thức khổng lồ.</li> <li><strong>Học tăng cường từ phản hồi của con người (Reinforcement learning from human feedback):</strong> Được OpenAI phát triển, kỹ thuật này tích hợp phản hồi và tinh chỉnh của con người vào quá trình huấn luyện AI.</li> <li><strong>Luật mở rộng (Scaling laws):</strong> Cho thấy việc mở rộng quy mô mô hình và dữ liệu huấn luyện mở ra khả năng lập luận tiên tiến. Có thể o1 đã được huấn luyện trên các tập dữ liệu đa dạng và rộng lớn hơn.</li> </ul> <p><strong>Ứng dụng trong Doanh nghiệp: Nâng cao Năng suất và Hiệu quả</strong></p> <p>Chatbot thông minh đang được tích hợp vào cơ sở hạ tầng và quy trình làm việc của các doanh nghiệp, thúc đẩy năng suất và hiệu quả. </p> <ul> <li><strong>Microsoft Dynamics 365 Copilot:</strong> Tích hợp chatbot AI để hỗ trợ các nhiệm vụ như dự báo doanh số, hiểu biết khách hàng và chiến dịch tiếp thị, tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm bớt gánh nặng hành chính.</li> <li><strong>Microsoft Copilot:</strong> Gần đây đã ra mắt Canvas cộng tác hỗ trợ AI, cho phép nhiều người dùng tương tác và chỉnh sửa đồng thời, tạo ra môi trường làm việc đa người chơi năng động. Copilot thậm chí có thể thu thập dữ liệu từ bài thuyết trình PowerPoint, PDF, tài liệu được mã hóa, email và ghi chú cuộc họp, kết hợp thông tin từ khắp hệ sinh thái kỹ thuật số của công ty.</li> <li><strong>Nvidia NeMo:</strong> Khung công tác cho phép các doanh nghiệp xây dựng các mô hình AI và chatbot tùy chỉnh theo nhu cầu của họ. Những chatbot này đang được tích hợp vào các dịch vụ tài chính và bộ phận CNTT, cung cấp phản hồi ngắn gọn, tài liệu tham khảo có liên quan và hiểu được sắc thái trong văn bản. Ví dụ, ServiceNow hợp tác với Nvidia để phát triển AI đàm thoại tiên tiến nhằm tăng cường dịch vụ khách hàng và hoạt động nội bộ.</li> </ul> <p><strong>Tích hợp vào Ứng dụng Tiêu dùng và Hoạt động Hàng ngày</strong></p> <p>Chatbot đang ngày càng được tích hợp vào các ứng dụng hướng đến người tiêu dùng, từ nhắn tin và mạng xã hội đến mua sắm và du lịch.</p> <ul> <li><strong>WhatsApp, Facebook Messenger và Instagram:</strong> Đã tích hợp nhãn dán AI, trình chỉnh sửa ảnh AI và nhân vật AI để tăng cường trải nghiệm tương tác cho người tiêu dùng. Chatbot Grok của xAI tự nhận mình có “khiếu hài hước” và truy cập thông tin thời gian thực trên X.</li> <li><strong>Nền tảng thương mại điện tử như Amazon:</strong> Đã giới thiệu chatbot AI Rufus cho khách hàng ở Mỹ, trả lời các câu hỏi về nhu cầu mua sắm, sản phẩm và giá cả. </li> <li><strong>Shopify:</strong> Đang tích hợp chatbot AI để xử lý tương tác trực tiếp với khách hàng.</li> <li><strong>Expedia:</strong> Sử dụng AI để giúp khách du lịch đặt vé máy bay và khách sạn hiệu quả hơn, cung cấp hành trình du lịch cá nhân hóa dựa trên sở thích của người dùng. </li> <li><strong>Erica, trợ lý AI đàm thoại của Bank of America:</strong> Đã góp phần làm tăng lợi nhuận của ngân hàng lên 19%.</li> </ul> <p>Chatbot có khả năng ghi nhớ dữ liệu và cuộc trò chuyện trước đây của người dùng, giúp sắp xếp các hoạt động hàng ngày hiệu quả hơn. Ví dụ, Google Assistant có thể lên lịch cuộc họp, tạo danh sách việc cần làm, đặt lời nhắc, đồng thời học hỏi từ tương tác của người dùng để cải thiện theo thời gian.</p> <p><strong>Giáo dục: Học tập Cá nhân hóa và Hiệu quả</strong></p> <p>Khả năng lập luận mạnh mẽ của LLM có thể nâng cao chất lượng của các gia sư AI và ứng dụng giáo dục, cung cấp hỗ trợ tốt hơn cho học sinh trong các môn học như toán, lập trình và vật lý.</p> <ul> <li><strong>Duolingo:</strong> Ứng dụng học ngôn ngữ, đã tích hợp GPT-4 để tạo ra Duolingo Max, cung cấp các bài học ngôn ngữ hỗ trợ AI với phản hồi cá nhân hóa.</li> <li><strong>Khan Academy:</strong> Đang thử nghiệm Khanmigo, một trợ lý AI giúp học sinh học thông qua đối thoại tương tác, giải thích các khái niệm phức tạp một cách dễ tiếp cận.</li> </ul> <p>Các gia sư AI này cung cấp phân tích từng bước với hướng dẫn chính xác, đáp ứng các phong cách học tập cá nhân, và có khả năng cách mạng hóa giáo dục bằng cách phổ cập học tập cá nhân hóa.</p> <p><strong>Triển khai Chatbot trên quy mô Lớn và Cơ hội Kinh tế</strong></p> <p>Ứng dụng được trang bị LLM mang lại triển vọng to lớn trong việc tạo ra lợi ích kinh tế, thậm chí còn hơn cả bản thân LLM. Các dự báo lạc quan cho thấy AI có thể thúc đẩy tăng trưởng GDP từ 1,2 nghìn tỷ đô la đến 3,8 nghìn tỷ đô la tại Mỹ. Các công ty trong các lĩnh vực như thương mại điện tử, mạng xã hội, giáo dục, tài chính và sản xuất có thể tận dụng các ứng dụng hỗ trợ AI để nâng cao dịch vụ và thúc đẩy tăng trưởng.</p> <p>Chatbot sẽ ngày càng được triển khai trên nhiều quy mô - từ các phiên bản thu nhỏ cho sử dụng cá nhân và hàng ngày đến các phiên bản mạnh mẽ cho ứng dụng kinh doanh và tổ chức. Khả năng mở rộng này giúp tích hợp chatbot vào các thiết bị có dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý hạn chế.</p> <ul> <li><strong>Replika:</strong> Cung cấp bạn đồng hành AI tham gia vào các cuộc trò chuyện cá nhân hóa, có sẵn trên điện thoại thông minh và tai nghe thực tế ảo.</li> <li><strong>Google Dialogflow:</strong> Cho phép các doanh nghiệp tạo chatbot AI xử lý yêu cầu của khách hàng trên nhiều kênh.</li> </ul> <p>Các <strong>startup AI</strong> như Safe Superintelligence, Word Labs, Magic và xAI đang thu hút hàng tỷ đô la đầu tư, phản ánh sự tin tưởng ngày càng tăng vào tiềm năng biến đổi của AI. Các công ty này không chỉ thúc đẩy sự đổi mới mà còn tạo ra các thị trường mới và định hình lại các ngành công nghiệp hiện có.</p> <p><strong>Đạo đức và An toàn AI</strong></p> <p>Việc ứng dụng chatbot tiên tiến mở ra những triển vọng thú vị, nhưng cũng đặt ra những thách thức đạo đức và vấn đề môi trường quan trọng. Đảm bảo rằng các bạn đồng hành AI này an toàn và có trách nhiệm là điều cần thiết. </p> <p>Bằng cách tập trung vào việc giảm thiểu các rủi ro như lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và thiên kiến thuật toán, và điều chỉnh AI phù hợp với giá trị con người, chúng ta có thể khai thác lợi ích của chúng trong khi bảo vệ bản thân trước những hậu quả không mong muốn. Việc đạt được sự cân bằng phù hợp giữa đổi mới và trách nhiệm sẽ cho phép các đối tác thông minh này nâng cao cuộc sống hàng ngày của chúng ta một cách có ý nghĩa và tích cực.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Chatbot đang trên đà phát triển vượt bậc, hứa hẹn mang lại những thay đổi lớn lao cho cuộc sống của chúng ta. Với khả năng lập luận ngày càng tinh vi và sự phổ biến trong các lĩnh vực khác nhau, chatbot sẽ không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn trở thành những người bạn đồng hành thông minh, góp phần định hình một tương lai tốt đẹp hơn. Tuy nhiên, việc phát triển và ứng dụng công nghệ này cần đi đôi với ý thức trách nhiệm về mặt đạo đức và an toàn, đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có lợi cho nhân loại.</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Chatbot trong Tương lai: Định hình Lại Cuộc sống Hàng ngày của Chúng ta

Chatbot trong Tương lai: Định hình Lại Cuộc sống Hàng ngày của Chúng ta Giới thiệu Công nghệ chatbot đang phát triển với tốc độ chóng mặt,...

Read more »

Qure.ai: Nâng tầm chẩn đoán y tế với AI, huy động 65 triệu USD

<h2 id="section-0">Qure.ai: Nâng tầm chẩn đoán y tế với AI, huy động 65 triệu USD</h2> <p><strong>Mumbai, Ấn Độ -</strong> Startup Qure.ai có trụ sở tại Mumbai vừa huy động được 65 triệu USD từ các nhà đầu tư, dẫn đầu bởi Lightspeed Venture Partners và 360 ONE Asset Management. Vòng gọi vốn mới này sẽ được sử dụng để mở rộng và phát triển thêm các giải pháp AI của Qure.ai, hướng tới mục tiêu nâng cao khả năng phát hiện bệnh tật và cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe.</p> <p>Qure.ai được thành lập vào năm 2016 bởi Prashant Warier. Công ty đang ứng dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán y tế và phát hiện các bệnh lý, bao gồm chấn thương não và các bệnh về phổi như ung thư phổi.</p> <p>Công cụ hình ảnh y tế tự động của Qure.ai giúp rút ngắn thời gian chẩn đoán, cho phép các bác sĩ phân loại trường hợp bệnh một cách hiệu quả hơn, đặc biệt trong những trường hợp cấp cứu. Điều này giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế xác định các bệnh lý nguy hiểm trong vòng vài phút thay vì hàng giờ, góp phần ngăn ngừa tử vong và nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Trong những môi trường thiếu chuyên gia có tay nghề, công nghệ của Qure.ai hoạt động như một công cụ sàng lọc chính cho nhiều loại nhiễm trùng và bệnh không lây nhiễm.</p> <p>Công cụ AI quét CT ngực của Qure.ai, qCT LN Quant, gần đây đã được FDA (Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ) cấp phép, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc ung thư phổi. Công cụ AI cho phép theo dõi chính xác các nốt phổi trên quét CT ngực theo thời gian, bổ sung cho các giải pháp khác như qXR-LN để phát hiện nốt phổi trên chụp X-quang ngực và qTrack để quản lý theo dõi. Cùng nhau, những công cụ này nâng cao khả năng phát hiện sớm và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Cho đến nay, Qure.ai đã nhận được tổng cộng 16 giấy phép FDA.</p> <p>Cách đây vài năm, startup đã huy động được 40 triệu USD trong một vòng gọi vốn do Novo Holdings và HealthQuad dẫn đầu, với sự hỗ trợ từ nhà đầu tư hiện tại MassMutual Ventures.</p> <p><strong>AI trong chẩn đoán y tế</strong></p> <p>Nhiều công ty công nghệ đang ứng dụng AI để chẩn đoán y tế. Startup RapidAI chuyên về hỗ trợ quyết định lâm sàng và quy trình làm việc của bệnh nhân dựa trên AI về thần kinh mạch máu và mạch máu. RapidAI đã nhận được phê duyệt của FDA cho mô hình ICH (xuất huyết nội sọ) của mình, trở thành công ty đầu tiên trên thế giới đạt được độ đặc hiệu 100%.</p> <p>Vài tháng trước, mô hình Med-Gemini của Google đã đạt độ chính xác 91,1% trong chẩn đoán y tế. Tương tự, Microsoft cũng đang dẫn đầu các sáng kiến ​​để thu hẹp khoảng cách chăm sóc sức khỏe ở nông thôn Ấn Độ với các sản phẩm như HoloLens.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Qure.ai: Nâng tầm chẩn đoán y tế với AI, huy động 65 triệu USD

Qure.ai: Nâng tầm chẩn đoán y tế với AI, huy động 65 triệu USD Mumbai, Ấn Độ - Startup Qure.ai có trụ sở tại Mumbai vừa huy động được 65 t...

Read more »

Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm cách mạng hóa cách bạn truy vấn thông tin

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm cách mạng hóa cách bạn truy vấn thông tin</h2> <p><strong>Giới thiệu về Perplexity AI:</strong></p> <p>Perplexity AI là một công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), được thiết kế để cung cấp cho người dùng cách truy vấn thông tin hiệu quả và trực quan hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Thay vì hiển thị danh sách các trang web liên quan, Perplexity AI tổng hợp và cung cấp câu trả lời ngắn gọn, chính xác và dễ hiểu, đồng thời trích dẫn nguồn thông tin rõ ràng.</p> <p><strong>Lịch sử hình thành:</strong></p> <p>Perplexity AI được thành lập vào năm 2022 bởi một nhóm các chuyên gia đến từ Google, bao gồm Johnny Ho, Aravind Srinivas, Andy Konwisnki và Denis Yarats. Động lực chính cho việc thành lập công ty là mong muốn giải quyết vấn đề phức tạp trong việc truy cập và sử dụng kiến thức trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).</p> <p><strong>Các tính năng nổi bật:</strong></p> <ul> <li><strong>Perplexity Copilot:</strong> Tương tác với người dùng bằng cách đặt câu hỏi bổ sung để làm rõ yêu cầu và cung cấp câu trả lời chính xác nhất.</li> <li><strong>Tìm kiếm web thời gian thực:</strong> Thu thập thông tin từ các trang web, mạng xã hội và bài báo tin tức, đảm bảo kết quả luôn được cập nhật.</li> <li><strong>Trích dẫn nguồn rõ ràng:</strong> Cung cấp thông tin nguồn gốc cho mọi thông tin được cung cấp, tăng cường độ tin cậy và khả năng xác minh.</li> </ul> <p><strong>Cách thức hoạt động:</strong></p> <p>Perplexity AI dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến như Mistral Large, GPT-4 và Claude-3, cùng với các mô hình tùy chỉnh của riêng mình. Nó phân tích các yêu cầu của người dùng và cung cấp câu trả lời tổng hợp dựa trên kiến thức thu thập từ web. </p> <p><strong>So sánh Perplexity AI với ChatGPT:</strong></p> <p>Cả Perplexity AI và ChatGPT đều là những công cụ AI phổ biến, nhưng chúng phục vụ mục đích khác nhau. ChatGPT là một chatbot đa phương thức, trong khi Perplexity AI tập trung vào việc tìm kiếm và cung cấp thông tin. Tuy nhiên, Perplexity AI cũng có khả năng chatbot, hỗ trợ tạo nội dung, nghiên cứu và thậm chí cả tạo hình ảnh.</p> <p><strong>Ứng dụng của Perplexity AI:</strong></p> <ul> <li><strong>Chuyên nghiệp:</strong> Hỗ trợ giáo dục, dịch vụ khách hàng, quản lý sản phẩm.</li> <li><strong>Sáng tạo:</strong> Tạo kịch bản, viết email và thư, sáng tác nhạc.</li> </ul> <p><strong>Giá cả và tính năng:</strong></p> <p>Perplexity AI có 3 gói dịch vụ:</p> <ul> <li><strong>Miễn phí:</strong> Cung cấp tìm kiếm AI cơ bản, viết văn bản, 5 lần tìm kiếm Pro hàng ngày.</li> <li><strong>Pro:</strong> Cung cấp tìm kiếm nhanh không giới hạn, tải lên tệp không giới hạn, 600 lần tìm kiếm Pro hàng ngày, chọn mô hình AI, $5 API credit hàng tháng, quyền truy cập DALL-E và SDXL.</li> <li><strong>Doanh nghiệp:</strong> Cung cấp tính năng quản lý người dùng, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu nâng cao, tìm kiếm Pro không giới hạn, tải lên tệp không giới hạn, truy cập các mô hình AI hàng đầu.</li> </ul> <p><strong>Hạn chế:</strong></p> <ul> <li><strong>Độ chính xác của AI:</strong> Hiệu quả của Perplexity AI phụ thuộc vào độ chính xác của các mô hình AI.</li> <li><strong>Kiểm soát hạn chế:</strong> Giới hạn khả năng kiểm soát kết quả tìm kiếm.</li> <li><strong>Tiềm ẩn định kiến:</strong> Có thể bị ảnh hưởng bởi định kiến trong dữ liệu đào tạo.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Perplexity AI là một công cụ mạnh mẽ cho việc tìm kiếm thông tin nhanh chóng và hiệu quả. Tuy nhiên, nó vẫn đang trong giai đoạn phát triển và có những hạn chế nhất định. Để tối ưu hóa trải nghiệm, người dùng nên sử dụng Perplexity AI kết hợp với các công cụ tìm kiếm truyền thống.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm cách mạng hóa cách bạn truy vấn thông tin

Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm cách mạng hóa cách bạn truy vấn thông tin Giới thiệu về Perplexity AI: Perplexity AI là một công cụ tìm ki...

Read more »