Agent.ai.vn

Mistral AI chuẩn bị ra mắt mô hình "Pandragon": Một bước tiến vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo

<h2 id="section-0">Mistral AI chuẩn bị ra mắt mô hình "Pandragon": Một bước tiến vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về Mistral AI và mô hình Pandragon</li>
<li>Tính năng đột phá của Pandragon: Tích hợp hình ảnh và tìm kiếm web</li>
<li>Công nghệ hỗ trợ đằng sau Pandragon</li>
<li>Khả năng kết nối và tích hợp mở rộng</li>
<li>Tương lai của Pandragon và tầm nhìn của Mistral AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về Mistral AI và mô hình Pandragon
Mistral AI, một công ty tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang chuẩn bị ra mắt một mô hình ngôn ngữ lớn mới mang tên "Pandragon". Theo thông tin rò rỉ, Pandragon hứa hẹn sẽ là một bước tiến đáng kể, đánh dấu sự tích hợp mạnh mẽ giữa khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các tính năng đa phương tiện, mở ra một kỷ nguyên mới cho công nghệ AI. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết những điểm nổi bật của mô hình này.
2. Tính năng đột phá của Pandragon: Tích hợp hình ảnh và tìm kiếm web
Điểm khác biệt quan trọng nhất của Pandragon chính là khả năng tạo ảnh và tìm kiếm thông tin trên web. Những tính năng này hiện đang trong giai đoạn Beta, điều này cho thấy Mistral AI đang tập trung vào việc hoàn thiện và tối ưu hóa sản phẩm trước khi phát hành rộng rãi. Việc ra mắt giới hạn đối với một nhóm người dùng nhất định sẽ giúp thu thập phản hồi và cải tiến sản phẩm một cách hiệu quả.
Khả năng tạo ảnh của Pandragon, được cho là được hỗ trợ bởi công nghệ Flux từ BlackForestLabs, hứa hẹn chất lượng hình ảnh cao và khả năng đáp ứng đa dạng nhu cầu người dùng. Trong khi đó, tính năng tìm kiếm web dự kiến sẽ dựa trên công cụ tìm kiếm Brave Index và được tích hợp với nền tảng kiểm chứng thông tin AFP, đảm bảo độ chính xác và đáng tin cậy của kết quả tìm kiếm.
3. Công nghệ hỗ trợ đằng sau Pandragon
Dựa trên các thông tin thu thập được, rất có thể Pandragon được xây dựng dựa trên nền tảng của mô hình Mistral Large 2, được huấn luyện bổ sung để tương tác với các công cụ mới như tạo ảnh và tìm kiếm web. Sự kết hợp này tạo nên một hệ thống mạnh mẽ, có khả năng xử lý thông tin đa dạng và cung cấp phản hồi toàn diện hơn cho người dùng.
4. Khả năng kết nối và tích hợp mở rộng
Mã nguồn rò rỉ của Pandragon cũng cho thấy sự xuất hiện của "connectors", một tính năng cho phép tích hợp với các ứng dụng khác. Điều này gợi ý về khả năng tích hợp với Slack, một nền tảng cộng tác phổ biến, đã được Mistral AI đề cập trước đó. Ngoài ra, tính năng xử lý hình ảnh cũng sẽ mở rộng khả năng upload tài liệu trong tương lai, tương tự như các sản phẩm khác như ChatGPT tích hợp với Google Drive hay OneDrive. Tuy nhiên, tính năng upload tài liệu này có thể được phát hành riêng biệt.
5. Tương lai của Pandragon và tầm nhìn của Mistral AI
Hiện tại, chỉ có mô hình Pixtral của Mistral AI hỗ trợ upload hình ảnh. Tuy nhiên, cả Pixtral và Mistral Large 2 dự kiến sẽ được tích hợp tính năng upload tài liệu. Sự bổ sung này mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng mới, cho phép người dùng tương tác với Pandragon một cách đa dạng và hiệu quả hơn. Thời điểm chính thức ra mắt và thứ tự phát hành các tính năng vẫn chưa được Mistral AI công bố cụ thể. Tuy nhiên, việc ra mắt Pandragon hứa hẹn sẽ tạo nên một làn sóng mới trong lĩnh vực AI, củng cố vị trí tiên phong của Mistral AI trên thị trường.
6. Kết luận
Mô hình Pandragon của Mistral AI không chỉ là một bản nâng cấp đơn thuần mà là một bước tiến đột phá trong công nghệ AI. Việc tích hợp khả năng tạo ảnh, tìm kiếm web, và kết nối mở rộng sẽ mang đến trải nghiệm người dùng vượt trội và mở ra vô số tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng ta hãy cùng chờ đón sự ra mắt chính thức của Pandragon và chứng kiến những đóng góp to lớn của nó đối với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Mistral AI chuẩn bị ra mắt mô hình "Pandragon": Một bước tiến vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo

Mistral AI chuẩn bị ra mắt mô hình "Pandragon": Một bước tiến vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo Mục lục: Giới thiệu về Mistral AI...

tháng 10 20, 2024

Claude AI: Trải nghiệm di động mượt mà hơn với phản hồi xúc giác

<h2 id="section-0">Claude AI: Trải nghiệm di động mượt mà hơn với phản hồi xúc giác</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#cap-nhat-dang-ke-cho-ung-dung-di-dong-claude-ai">Cập nhật đáng kể cho ứng dụng di động Claude AI</a></li>
<li><a href="#giao-dien-nguoi-dung-duoc-cai-tien-va-dieu-huong-muot-ma">Giao diện người dùng được cải tiến và điều hướng mượt mà</a></li>
<li><a href="#phan-hoi-xuc-giac-nang-cao-trai-nghiem-nguoi-dung">Phản hồi xúc giác nâng cao trải nghiệm người dùng</a></li>
<li><a href="#quan-ly-du-an-hieu-qua-hon">Quản lý dự án hiệu quả hơn</a></li>
<li><a href="#cam-ket-cua-anthropic-doi-voi-cac-cong-cu-ai-da-nang">Cam kết của Anthropic đối với các công cụ AI đa năng</a></li>
<li><a href="#mo-rong-pham-vi-tiep-can-cua-claude-ai">Mở rộng phạm vi tiếp cận của Claude AI</a></li>
</ol>
 
<h3 id="section-1">1. Cập nhật đáng kể cho ứng dụng di động Claude AI</h3>
Anthropic, công ty đứng sau trí tuệ nhân tạo Claude AI, vừa công bố một bản cập nhật quan trọng cho ứng dụng iOS và Android, bao gồm cả ra mắt ứng dụng mới dành cho người dùng iPad. Bản cập nhật này mang đến giao diện người dùng được thiết kế lại hoàn toàn cùng nhiều tính năng mới nhằm nâng cao trải nghiệm và năng suất của người dùng. Sự thay đổi này đánh dấu một bước tiến lớn trong việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên nền tảng di động.
 
<h3 id="section-2">2. Giao diện người dùng được cải tiến và điều hướng mượt mà</h3>
Các ứng dụng di động được cập nhật sở hữu giao diện người dùng tinh tế với khả năng điều hướng mượt mà hơn, chủ yếu thông qua các cử chỉ vuốt. Thiết kế mới này tập trung vào việc đơn giản hóa các thao tác, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận các tính năng và hoàn thành công việc một cách nhanh chóng và hiệu quả.
 
<h3 id="section-3">3. Phản hồi xúc giác nâng cao trải nghiệm người dùng</h3>
Một điểm nhấn đáng chú ý trong bản cập nhật này là việc tích hợp tùy chỉnh phản hồi xúc giác. Tính năng này cung cấp phản hồi rung nhẹ khi người dùng tương tác, tạo ra cảm giác liền mạch và trực quan hơn trong quá trình điều hướng. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn góp phần làm tăng hiệu quả tương tác.
 
<h3 id="section-4">4. Quản lý dự án hiệu quả hơn</h3>
Trang dự án được cập nhật cũng đóng góp vào quy trình làm việc suôn sẻ hơn trong việc quản lý nhiều nhiệm vụ. Người dùng giờ đây có thể dễ dàng tìm kiếm cuộc trò chuyện, thêm kiến thức vào dự án và tùy chỉnh hướng dẫn cho từng dự án riêng biệt. Tính năng này đặc biệt hữu ích cho người dùng chuyên nghiệp cần quản lý nhiều dự án cùng lúc.
 
<h3 id="section-5">5. Cam kết của Anthropic đối với các công cụ AI đa năng</h3>
Loạt cập nhật này nhấn mạnh cam kết của Anthropic trong việc cung cấp các công cụ AI linh hoạt, đáp ứng cả nhu cầu cá nhân và chuyên nghiệp. Bằng cách cho phép tương tác cá nhân hóa hơn thông qua tùy chỉnh theo từng dự án, người dùng có thể tận dụng Claude AI cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ soạn thảo email đến thực hiện các phân tích phức tạp.
 
<h3 id="section-6">6. Mở rộng phạm vi tiếp cận của Claude AI</h3>
Anthropic là một công ty nghiên cứu AI chuyên về việc xây dựng các công cụ AI an toàn và đáng tin cậy. Công ty đã không ngừng mở rộng các sản phẩm của mình trên nhiều nền tảng khác nhau, với những bản cập nhật gần đây tập trung vào việc cải thiện khả năng tiếp cận và trải nghiệm người dùng. Điều này bao gồm việc ra mắt ứng dụng Claude Android và nay là ứng dụng iPad, mở rộng phạm vi tiếp cận của Claude AI.
 
Tóm lại, bản cập nhật này mang đến cho Claude AI một diện mạo mới mẻ, hiện đại và hiệu quả hơn trên thiết bị di động. Sự kết hợp giữa giao diện người dùng được tối ưu hóa, phản hồi xúc giác và khả năng quản lý dự án mạnh mẽ đã tạo nên một trải nghiệm người dùng toàn diện và hấp dẫn hơn bao giờ hết. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude AI: Trải nghiệm di động mượt mà hơn với phản hồi xúc giác

Claude AI: Trải nghiệm di động mượt mà hơn với phản hồi xúc giác Mục lục: Cập nhật đáng kể cho ứng dụng di động Claude AI Giao diện ngườ...

tháng 10 20, 2024

Perplexity Spaces: Không Gian Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Cho Hợp Tác và Nghiên Cứu Hiệu Quả

<h2 id="section-0">Perplexity Spaces: Không Gian Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Cho Hợp Tác và Nghiên Cứu Hiệu Quả</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Perplexity Spaces</li>
<li>Tính năng nổi bật của Perplexity Spaces
2.1. Tích hợp dữ liệu cá nhân: Nguồn lực tri thức không giới hạn
2.2. Sự lựa chọn linh hoạt các mô hình AI
2.3. Hợp tác liền mạch: Nâng cao hiệu suất nhóm
2.4. Phiên bản miễn phí và trả phí: Lựa chọn phù hợp nhu cầu</li>
<li>Hướng dẫn tạo một Space</li>
<li>Ứng dụng thực tiễn đa dạng</li>
<li>Xuất bản và chia sẻ kiến thức dễ dàng</li>
<li>Khả năng đa phương tiện: Vượt xa khả năng tìm kiếm văn bản</li>
<li>Kết luận: Perplexity Spaces - Người bạn đồng hành thông minh</li>
</ol>
1. Giới thiệu Perplexity Spaces
Perplexity AI vừa ra mắt "Spaces" - một tính năng đột phá hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công cụ tìm kiếm AI. Không chỉ đơn thuần là một công cụ tìm kiếm, Spaces kết hợp liền mạch các tập tin cá nhân và hướng dẫn tùy chỉnh với khả năng tìm kiếm AI, mang đến một trải nghiệm nghiên cứu và sáng tạo nội dung hoàn toàn mới. Đây là bước tiến vượt bậc cho phép bạn khai thác sức mạnh của AI một cách cá nhân hóa và hiệu quả hơn, tối ưu hóa quá trình nghiên cứu và tạo nội dung của bạn.
2. Tính năng nổi bật của Perplexity Spaces
2.1. Tích hợp dữ liệu cá nhân: Nguồn lực tri thức không giới hạn
Điểm nhấn chính của Spaces là khả năng kết hợp tìm kiếm AI với tối đa 50 tập tin cá nhân của bạn. Điều này cho phép bạn điều chỉnh phản hồi của AI sao cho phù hợp với nhu cầu cụ thể. Không còn phải mất thời gian sàng lọc thông tin không liên quan hay vật lộn để tìm kiếm mối liên hệ giữa các dữ liệu rời rạc, Spaces sẽ tự động thích ứng, cung cấp những thông tin có ngữ cảnh, giúp bạn quản lý và hoàn thành công việc hiệu quả hơn.
2.2. Sự lựa chọn linh hoạt các mô hình AI
Spaces mang đến sự linh hoạt tối đa trong việc lựa chọn mô hình AI. Bạn có thể chọn từ các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu như GPT-4o và Claude, đảm bảo hiệu suất AI luôn phù hợp hoàn hảo với mục tiêu của bạn. Sự đa dạng này cho phép bạn tùy chỉnh quá trình xử lý thông tin sao cho phù hợp với từng loại công việc, từ viết sáng tạo, phân tích dữ liệu đến lập tài liệu kỹ thuật.
2.3. Hợp tác liền mạch: Nâng cao hiệu suất nhóm
Spaces được thiết kế với trọng tâm là tính năng hợp tác, cho phép bạn chia sẻ không gian làm việc với tối đa 10 cộng tác viên. Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các nhóm nghiên cứu, nhà sáng tạo nội dung hay giáo viên và học sinh. Việc nhiều người dùng cùng đóng góp và tinh chỉnh thông tin trong một không gian chung giúp tối ưu hóa công việc nhóm và nâng cao năng suất.
2.4. Phiên bản miễn phí và trả phí: Lựa chọn phù hợp nhu cầu
Perplexity AI cung cấp cả phiên bản miễn phí và trả phí của Spaces, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Phiên bản miễn phí cung cấp các tính năng cơ bản, trong khi phiên bản trả phí mở khóa các khả năng nâng cao như tải lên tệp tin cá nhân và tùy chọn tìm kiếm mở rộng. Sự lựa chọn này đảm bảo tính khả dụng của Spaces đối với nhiều đối tượng người dùng, từ cá nhân cho đến doanh nghiệp.
3. Hướng dẫn tạo một Space
Việc tạo một Space trên Perplexity rất đơn giản:
<ol>
<li>Truy cập menu bên trái giao diện Perplexity và chọn "Spaces".</li>
<li>Nhấp vào "Tạo một Space".</li>
<li>Nhập tiêu đề và mô tả (tùy chọn) cho Space của bạn.</li>
<li>(Đối với người dùng Perplexity Pro và Enterprise Pro) Chọn mô hình AI từ menu thả xuống.</li>
<li>Nhập các hướng dẫn tùy chỉnh cho AI, bao gồm định dạng cá nhân hay chỉ dẫn cụ thể về cách trả lời câu hỏi.</li>
</ol>
Sau khi tạo xong, bạn chỉ cần nhập câu hỏi vào hộp tìm kiếm để bắt đầu một "Thread" (luồng hội thoại). Tất cả các Thread được tạo trong Space sẽ được lưu trữ tại đây, giúp bạn dễ dàng theo dõi và phát triển chúng.
4. Ứng dụng thực tiễn đa dạng
Tính linh hoạt của Spaces giúp nó ứng dụng được trong vô số lĩnh vực:
<ul>
<li>Tổ chức và tổng hợp dữ liệu nghiên cứu</li>
<li>Hoàn thiện kịch bản và sáng tạo văn bản</li>
<li>Tóm tắt nội dung phức tạp để dễ hiểu hơn</li>
<li>Lập kế hoạch du lịch với các đề xuất cá nhân hóa</li>
<li>Đánh giá đề xuất của nhà thầu với cái nhìn sâu sắc về ngành</li>
</ul>
5. Xuất bản và chia sẻ kiến thức dễ dàng
Spaces tích hợp liền mạch với Perplexity Pages, cho phép bạn chuyển đổi kết quả nghiên cứu và thông tin chi tiết thành các bài đăng blog có thể chia sẻ. Tính năng này đơn giản hóa quá trình xuất bản, hỗ trợ chia sẻ kiến thức dễ dàng đến nhiều đối tượng.
6. Khả năng đa phương tiện: Vượt xa khả năng tìm kiếm văn bản
Spaces không chỉ dừng lại ở tìm kiếm văn bản, nó còn cung cấp:
<ul>
<li>Tính năng tìm kiếm hình ảnh và video</li>
<li>Tạo hình ảnh bằng AI</li>
<li>Đề xuất câu hỏi tiếp theo dựa trên các cuộc trò chuyện đang diễn ra</li>
</ul>
7. Kết luận: Perplexity Spaces - Người bạn đồng hành thông minh
Với sức mạnh của AI và khả năng tích hợp dữ liệu cá nhân, Perplexity Spaces mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn mới trong quản lý thông tin, nghiên cứu và hợp tác. Dù bạn là sinh viên, chuyên gia hay người dùng thông thường, Spaces đều cung cấp các công cụ cần thiết để nâng cao năng suất và mở rộng hiểu biết về thế giới xung quanh. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity Spaces: Không Gian Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Cho Hợp Tác và Nghiên Cứu Hiệu Quả

Perplexity Spaces: Không Gian Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Cho Hợp Tác và Nghiên Cứu Hiệu Quả Mục lục: Giới thiệu Perplexity Spaces Tính năng nổ...

tháng 10 20, 2024

Meta Ra Mắt Mô Hình AI Kiểm Tra Công Việc Của Các Mô Hình AI Khác

<h2 id="section-0">Meta Ra Mắt Mô Hình AI Kiểm Tra Công Việc Của Các Mô Hình AI Khác</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Mô hình "Self-Taught Evaluator" là gì?</li>
<li>Công nghệ "Chain of Thought"</li>
<li>Đào tạo mô hình hoàn toàn bằng dữ liệu AI</li>
<li>Hướng tới các tác nhân AI tự trị</li>
<li>So sánh với các công ty khác</li>
<li>Các mô hình AI khác được Meta ra mắt</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu:
Ngày 19 tháng 10 năm 2024, tập đoàn Meta, chủ sở hữu của Facebook, đã công bố một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) với việc ra mắt một loạt mô hình AI mới từ bộ phận nghiên cứu của mình. Điểm nhấn đáng chú ý nhất là "Self-Taught Evaluator" – một mô hình AI có khả năng kiểm tra và đánh giá chất lượng công việc của các mô hình AI khác. Đây được xem là một bước đột phá quan trọng, hứa hẹn giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình phát triển AI.
2. Mô hình "Self-Taught Evaluator" là gì?
"Self-Taught Evaluator" (Người đánh giá tự học) là một mô hình AI tiên tiến, được thiết kế để tự động đánh giá độ chính xác và chất lượng của đầu ra từ các mô hình AI khác. Điều này khác biệt so với các phương pháp truyền thống, thường phụ thuộc vào sự đánh giá của con người. Việc tự động hóa quá trình này không chỉ tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn hứa hẹn mang lại hiệu quả cao hơn, đặc biệt trong những bài toán phức tạp.
3. Công nghệ "Chain of Thought"
Meta áp dụng công nghệ "Chain of Thought" (Chuỗi suy nghĩ) – một kỹ thuật tương tự như những gì OpenAI sử dụng trong các mô hình o1 mới đây – để giúp "Self-Taught Evaluator" đưa ra những phán đoán đáng tin cậy về phản hồi của các mô hình AI. Kỹ thuật này chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành những bước logic nhỏ hơn, từ đó cải thiện độ chính xác của kết quả, nhất là trong các lĩnh vực đòi hỏi tính chính xác cao như khoa học, lập trình và toán học.
4. Đào tạo mô hình hoàn toàn bằng dữ liệu AI
Một điểm đặc biệt nữa của "Self-Taught Evaluator" là việc nó được huấn luyện hoàn toàn bằng dữ liệu do AI tự tạo ra. Điều này loại bỏ sự can thiệp của con người ngay từ giai đoạn huấn luyện, góp phần làm tăng tính khách quan và giảm thiểu sai lệch chủ quan.
5. Hướng tới các tác nhân AI tự trị:
Khả năng đánh giá AI bằng AI mở ra một hướng đi mới đầy tiềm năng: xây dựng các tác nhân AI tự trị. Các tác nhân này có thể tự học hỏi từ sai lầm của chính mình, không cần sự can thiệp của con người. Hai nhà nghiên cứu của Meta chia sẻ với Reuters rằng đây là một bước tiến quan trọng hướng tới việc tạo ra các trợ lý kỹ thuật số thông minh, có khả năng thực hiện đa dạng nhiệm vụ mà không cần đến sự hướng dẫn của người dùng. Điều này sẽ thay đổi mạnh mẽ cách chúng ta tương tác với công nghệ.
6. So sánh với các công ty khác:
Các công ty khác như Google và Anthropic cũng đã nghiên cứu về Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) – Học tăng cường từ phản hồi của AI. Tuy nhiên, khác với Meta, các công ty này thường không công khai các mô hình của mình. Việc Meta công khai "Self-Taught Evaluator" cho thấy sự cam kết của họ trong việc thúc đẩy sự phát triển minh bạch và cởi mở của công nghệ AI.
7. Các mô hình AI khác được Meta ra mắt:
Bên cạnh "Self-Taught Evaluator", Meta còn công bố một số mô hình AI khác, bao gồm bản cập nhật cho mô hình nhận dạng hình ảnh Segment Anything, một công cụ giúp tăng tốc độ tạo phản hồi của LLM (Large Language Model - Mô hình ngôn ngữ lớn) và các tập dữ liệu hỗ trợ việc tìm ra các vật liệu vô cơ mới.
8. Kết luận:
Việc Meta ra mắt "Self-Taught Evaluator" đánh dấu một cột mốc quan trọng trong cuộc đua phát triển AI. Khả năng tự đánh giá và học hỏi của các mô hình AI sẽ mở ra nhiều khả năng ứng dụng mới, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả công việc trong tương lai. Sự công khai của Meta cũng khuyến khích sự hợp tác và thúc đẩy quá trình phát triển công nghệ AI toàn cầu trở nên minh bạch hơn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Meta Ra Mắt Mô Hình AI Kiểm Tra Công Việc Của Các Mô Hình AI Khác

Meta Ra Mắt Mô Hình AI Kiểm Tra Công Việc Của Các Mô Hình AI Khác Mục lục: Giới thiệu Mô hình "Self-Taught Evaluator" là gì? ...

tháng 10 20, 2024

Cách các lãnh đạo Google Research sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày và những điểm họ cần cân nhắc

<h2 id="section-0">Cách các lãnh đạo Google Research sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày và những điểm họ cần cân nhắc</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Ứng dụng AI trong cuộc sống hàng ngày của các lãnh đạo Google Research:<ul>
<li>Google Lens: Trợ thủ đắc lực trong nhiều tình huống</li>
<li>Công nghệ "Trí tuệ môi trường": Sự tiện lợi không cần chú ý</li>
<li>Các công cụ hỗ trợ khác: Tính năng dịch thuật và nghe sách nói</li></ul></li>
<li>Những điểm cần cân nhắc khi sử dụng AI:<ul>
<li>Autocorrect và Autocomplete: Sự chính xác và sự tinh tế</li>
<li>Tình cảm và mối quan hệ: Giữ gìn sự kết nối chân thực</li>
<li>Nghệ thuật và sáng tạo: Sự cần thiết của sự minh bạch</li>
<li>Kiểm tra AI bằng chính AI: Gemini và tính năng "kiểm tra chéo"</li></ul></li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở nên không thể thiếu trong môi trường làm việc và cuộc sống hiện đại. Bài viết này sẽ tập trung phân tích cách các lãnh đạo cấp cao tại Google Research, bộ phận nghiên cứu hàng đầu của Google về máy học, AI lượng tử và khoa học, ứng dụng AI vào đời sống cá nhân. Qua đó, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những tiện ích tuyệt vời cũng như những điểm họ đặc biệt chú trọng để đảm bảo sự sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả.
2. Ứng dụng AI trong cuộc sống hàng ngày của các lãnh đạo Google Research:
Các lãnh đạo Google Research đã chia sẻ với Business Insider về những ứng dụng AI hữu ích trong công việc và cuộc sống hàng ngày của họ. Điều đáng chú ý là họ không chỉ là những người sử dụng AI mà còn là những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này, nên cách họ tiếp cận và tận dụng AI cũng rất đáng để học hỏi.
<ul>
<li>Google Lens: Trợ thủ đắc lực trong nhiều tình huống: Katherine Chou, người đứng đầu mảng sản phẩm và trải nghiệm người dùng của Google Research, chia sẻ về việc sử dụng Google Lens – công cụ nhận diện hình ảnh của Google – để tìm kiếm thông tin về các vấn đề về da liễu cho bản thân và gia đình. Maya Kulycky, Phó chủ tịch phụ trách chiến lược, hoạt động và tiếp cận của Google Research, cũng là một người hâm mộ trung thành của Lens. Gần đây, bà đã sử dụng Lens để ước tính chi phí xây dựng một lối vào nghĩa trang Halloween ấn tượng mà bà nhìn thấy ở Chicago. Đây cho thấy sự ứng dụng đa dạng và linh hoạt của Lens trong việc tìm kiếm thông tin nhanh chóng và hiệu quả.</li>
<li>Công nghệ "Trí tuệ môi trường": Sự tiện lợi không cần chú ý: Yossi Matias, Phó chủ tịch Google Research, nhấn mạnh tầm quan trọng của AI "trí tuệ môi trường" – AI hoạt động hiệu quả mà người dùng gần như không cần phải để ý đến quá trình hoạt động. Ông cho rằng đây chính là "ma thuật của công nghệ", thể hiện ở việc AI tích hợp liền mạch vào cuộc sống, tạo ra sự tiện lợi mà không gây phiền hà. Ông sử dụng các tính năng nghe sách nói và dịch thuật ngôn ngữ làm ví dụ điển hình cho loại AI này.</li>
<li>Các công cụ hỗ trợ khác: Bên cạnh Google Lens, các lãnh đạo Google Research cũng tận dụng nhiều công cụ AI khác trong công việc và đời sống, minh chứng cho sự phổ biến và ứng dụng rộng rãi của AI trong chính nội bộ Google.</li>
</ul>
3. Những điểm cần cân nhắc khi sử dụng AI:
Tuy AI mang lại nhiều lợi ích, các chuyên gia hàng đầu Google Research vẫn thận trọng trong việc ứng dụng AI vào một số lĩnh vực cụ thể.
<ul>
<li>Autocorrect và Autocomplete: Sự chính xác và sự tinh tế: Maya Kulycky thừa nhận sự hữu ích của autocorrect và autocomplete nhưng cho rằng cần phải cân nhắc kỹ lưỡng trước khi chấp nhận các đề xuất từ AI. Cô luôn tự hỏi liệu từ ngữ được đề xuất có thể truyền tải chính xác ý nghĩa và sắc thái cảm xúc mà cô muốn thể hiện hay không. Điều này cho thấy sự nhạy bén trong việc sử dụng AI để hỗ trợ thay vì để AI thay thế hoàn toàn khả năng diễn đạt của con người.</li>
<li>Tình cảm và mối quan hệ: Giữ gìn sự kết nối chân thực: Kulycky cũng bày tỏ sự lo ngại về việc sử dụng AI trong những tình huống liên quan đến cảm xúc, đặc biệt là trong mối quan hệ gia đình. Cô không muốn AI trở thành một "rào cản" giữa mình và con cái, làm giảm đi sự kết nối tự nhiên và chân thực.</li>
<li>Nghệ thuật và sáng tạo: Sự cần thiết của sự minh bạch: Đối với Yossi Matias, vấn đề về công nghệ và nghệ thuật là một chủ đề rất quan trọng. Mặc dù lạc quan về sự phát triển của AI trong lĩnh vực âm nhạc và văn học, ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc minh bạch khi sử dụng AI trong các tác phẩm sáng tạo.</li>
<li>Kiểm tra AI bằng chính AI: Gemini và tính năng "kiểm tra chéo": Yossi Matias cũng sử dụng tính năng "kiểm tra chéo" của Gemini – một công cụ AI của Google – để xác minh thông tin từ các ứng dụng Gemini khác. Tính năng này cho phép tìm kiếm thông tin tương tự hoặc khác biệt trên Google Search, giúp đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của thông tin do Gemini cung cấp.</li>
</ul>
4. Kết luận:
Bài viết đã cho thấy cách các lãnh đạo Google Research ứng dụng AI vào cuộc sống hàng ngày, đồng thời cũng chỉ ra những cân nhắc quan trọng khi sử dụng công nghệ này. Việc sử dụng AI hiệu quả đòi hỏi sự tỉnh táo, sự cân bằng giữa việc tận dụng lợi ích của công nghệ và sự hiểu biết về những giới hạn của nó, đặc biệt là trong những lĩnh vực nhạy cảm như tình cảm và nghệ thuật. Sự thận trọng và trách nhiệm của các chuyên gia hàng đầu Google Research chính là bài học quý giá cho tất cả chúng ta khi bước vào kỷ nguyên AI. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cách các lãnh đạo Google Research sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày và những điểm họ cần cân nhắc

Cách các lãnh đạo Google Research sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày và những điểm họ cần cân nhắc Mục lục: Giới thiệu Ứng dụng AI tro...

tháng 10 20, 2024

AI Tiến hóa: Từ Chatbot đến Trí Tuệ Nhân Tạo Chung (AGI) - Quan điểm của Demis Hassabis

<h2 id="section-0">AI Tiến hóa: Từ Chatbot đến Trí Tuệ Nhân Tạo Chung (AGI) - Quan điểm của Demis Hassabis</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hạn chế của Chatbot và nhu cầu về AGI</li>
<li>Quan điểm của Demis Hassabis về tương lai của AI</li>
<li>Đặc điểm của "AI Agents" - Thế hệ AI tiếp theo</li>
<li>Thách thức và thời gian đạt được AGI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu:
Cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra với tốc độ chóng mặt. Trong khi các chatbot như ChatGPT đang làm mưa làm gió, khát vọng về một trí tuệ nhân tạo chung (AGI) - một hệ thống AI có khả năng lý luận và giải quyết vấn đề như con người - vẫn còn là mục tiêu xa vời. Bài viết này sẽ phân tích những hạn chế của chatbot hiện tại, cùng với đó là cái nhìn sâu sắc của Demis Hassabis, CEO của Google DeepMind và nhà khoa học đoạt giải Nobel, về con đường hướng tới AGI.
2. Hạn chế của Chatbot và nhu cầu về AGI:
Chatbot hiện đại, mặc dù sở hữu khả năng ấn tượng trong việc trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và tìm kiếm thông tin, vẫn còn nhiều hạn chế. Chúng chủ yếu hoạt động dựa trên việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thiếu khả năng lập kế hoạch, hành động trong thế giới thực, và đặc biệt là khả năng lý luận phức tạp. Sự ra đời của AGI được kỳ vọng sẽ khắc phục những điểm yếu này, mở ra một kỷ nguyên mới cho công nghệ và xã hội.
3. Quan điểm của Demis Hassabis về tương lai của AI:
Theo Demis Hassabis, không có công thức bí mật nào để đạt được AGI. Ông cho rằng thế hệ AI tiếp theo sẽ không chỉ là chatbot đơn thuần mà là các "AI Agents" – các hệ thống AI có khả năng chủ động hơn, không chỉ phản hồi thụ động mà còn tự chủ động hành động và đưa ra quyết định. Ông nhấn mạnh rằng chìa khóa nằm ở việc phát triển các AI có khả năng kết hợp nhiều kỹ năng phức tạp.
4. Đặc điểm của "AI Agents" - Thế hệ AI tiếp theo:
Hassabis đã chỉ ra một số đặc điểm quan trọng của "AI Agents":
<ul>
<li>Khả năng lập kế hoạch (Planning): Không chỉ đơn thuần trả lời, mà còn có thể lên kế hoạch, ví dụ như lên lịch trình du lịch hay đặt vé máy bay.</li>
<li>Khả năng hành động (Acting): Có thể tương tác và tác động đến thế giới thực, điều khiển robot, điều khiển thiết bị…</li>
<li>Khả năng lý luận (Reasoning): Khả năng suy luận logic, giải quyết vấn đề, đưa ra quyết định dựa trên phân tích và đánh giá thông tin. AlphaGo của DeepMind là một ví dụ minh chứng cho khả năng lý luận trong một lĩnh vực cụ thể. Thế hệ tiếp theo sẽ áp dụng kỹ năng này vào ngữ cảnh thực tế.</li>
<li>Bộ nhớ tốt hơn (Better Memory): Ghi nhớ chi tiết thông tin đã được cung cấp.</li>
<li>Cá nhân hóa tốt hơn (Better Personalization): Hiểu và đáp ứng sở thích, sở ghét của người dùng.</li>
<li>Sử dụng công cụ (Using tools): Có khả năng sử dụng các phần cứng như robot, phần mềm như máy tính, và cả các hệ thống AI khác.</li>
</ul>
5. Thách thức và thời gian đạt được AGI:
Mặc dù nhìn thấy triển vọng, Hassabis cũng thẳng thắn thừa nhận rằng con đường đến với AGI vẫn còn nhiều thách thức. Ông dự đoán rằng việc tạo ra một AGI có khả năng lý luận như con người vẫn còn cách chúng ta khoảng 10 năm nữa.
6. Kết luận:
Tương lai của AI đang hướng đến các "AI Agents" thông minh và chủ động hơn nhiều so với chatbot hiện tại. Mặc dù AGI vẫn còn là một mục tiêu dài hạn, những bước tiến đáng kể đang được thực hiện. Quan điểm của Demis Hassabis cung cấp một cái nhìn toàn diện về con đường phát triển này, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các hệ thống AI tích hợp nhiều kỹ năng phức tạp để đạt được AGI trong tương lai. Sự phát triển này hứa hẹn sẽ mang lại những thay đổi to lớn và mang tính cách mạng đối với nhiều lĩnh vực của đời sống con người. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

AI Tiến hóa: Từ Chatbot đến Trí Tuệ Nhân Tạo Chung (AGI) - Quan điểm của Demis Hassabis

AI Tiến hóa: Từ Chatbot đến Trí Tuệ Nhân Tạo Chung (AGI) - Quan điểm của Demis Hassabis Mục lục: Giới thiệu Hạn chế của Chatbot và nhu c...

tháng 10 20, 2024

Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Sự thức tỉnh nội tâm dẫn đến độ chính xác cao hơn

<h2 id="section-0">Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Sự thức tỉnh nội tâm dẫn đến độ chính xác cao hơn</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu: Vượt qua giới hạn của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)</li>
<li>Thách thức: "Hộp đen" trong trí tuệ nhân tạo</li>
<li>Khám phá nội tâm: Phương pháp tiếp cận mới</li>
<li>Kết quả nghiên cứu: Sự vượt trội của khả năng tự dự đoán</li>
<li>Ứng dụng thực tiễn: Tương lai của sự minh bạch và an toàn AI</li>
<li>Kết luận: Một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI</li>
</ol>
1. Giới thiệu: Vượt qua giới hạn của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã và đang làm thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, chúng có khả năng tạo ra văn bản, dịch ngôn ngữ, và trả lời các câu hỏi một cách đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, LLM truyền thống hoạt động như một "hộp đen", chỉ dựa trên việc sao chép các mẫu đã học được từ dữ liệu huấn luyện mà không có khả năng tự phản chiếu hay hiểu biết về quá trình hoạt động bên trong của chúng. Nghiên cứu mới đây đã mở ra một hướng đi đột phá: cho phép LLM "thức tỉnh nội tâm", tức là khả năng tự nhận thức và dự đoán hành vi của chính mình. Điều này hứa hẹn sẽ nâng cao đáng kể độ chính xác, tính minh bạch và an toàn của AI.
2. Thách thức: "Hộp đen" trong trí tuệ nhân tạo
Một trong những thách thức lớn nhất đối với LLM là tính "không thể giải thích" của chúng. Mặc dù chúng có thể tạo ra đầu ra chính xác, nhưng chúng ta lại khó hiểu được lý do tại sao chúng lại đưa ra kết quả đó. Điều này đặc biệt quan trọng trong những ứng dụng đòi hỏi tính minh bạch cao, chẳng hạn như trong y tế, pháp luật hay tài chính. Sự thiếu khả năng tự phản chiếu cũng hạn chế khả năng thích ứng của LLM trước những tình huống mới và chưa từng gặp phải trong quá trình huấn luyện.
3. Khám phá nội tâm: Phương pháp tiếp cận mới
Các nhà nghiên cứu từ các trường đại học hàng đầu như UC San Diego, Stanford University, cùng với các tổ chức nghiên cứu AI uy tín như Truthful AI, Anthropic, Scale AI,… đã đưa ra một phương pháp tiếp cận mới: huấn luyện LLM để tự dự đoán hành vi của chính mình. Thay vì chỉ tập trung vào việc tái tạo ngôn ngữ con người, họ tập trung vào việc giúp LLM hiểu rõ hơn về quá trình suy luận nội bộ của chúng. Phương pháp này được thực hiện bằng cách huấn luyện các mô hình (ví dụ: GPT-4, GPT-4o, Llama-3) để dự đoán phản hồi của chính chúng trước các tình huống giả định, như lựa chọn giữa hai phương án, dự đoán số tiếp theo trong dãy số, hay đưa ra quyết định đạo đức.
4. Kết quả nghiên cứu: Sự vượt trội của khả năng tự dự đoán
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình được huấn luyện theo phương pháp này (mô hình "tự dự đoán" - M1) và các mô hình truyền thống (M2). Mô hình M1, được huấn luyện để dự đoán hành vi của chính mình, đã thể hiện khả năng dự đoán chính xác hơn nhiều so với M2, ngay cả khi M2 được huấn luyện trên dữ liệu hành vi của M1. Cụ thể, độ chính xác của mô hình tự dự đoán đã được cải thiện trung bình 17% so với mô hình đối chứng. Thậm chí, sau khi điều chỉnh hành vi của mô hình M1 bằng cách tinh chỉnh thêm, khả năng tự dự đoán của nó vẫn duy trì ở mức cao, cho thấy sự ổn định và khả năng thích ứng đáng kể. Trong các thử nghiệm, độ chính xác trung bình của các mô hình tự dự đoán đạt 48.5%, trong khi các mô hình dự đoán chéo chỉ đạt 31.8%.
5. Ứng dụng thực tiễn: Tương lai của sự minh bạch và an toàn AI
Khả năng "thức tỉnh nội tâm" của LLM mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn quan trọng. Khả năng tự đánh giá và điều chỉnh hành vi giúp tăng cường sự minh bạch của mô hình, giảm thiểu rủi ro và lỗi. Điều này đặc biệt quan trọng đối với việc đảm bảo an toàn của AI, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động và hạn chế các hành vi không mong muốn. Việc LLM có thể báo cáo về niềm tin, mục tiêu và xu hướng hành vi của chính mình sẽ giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn trong việc giám sát và điều khiển các hệ thống AI phức tạp.
6. Kết luận: Một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI
Nghiên cứu này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc cải thiện tính minh bạch và hiệu suất của LLM. Khả năng tự phản chiếu cho phép LLM tiếp cận những kiến thức đặc quyền về quá trình xử lý bên trong, vượt xa những gì có sẵn trong dữ liệu huấn luyện. Điều này sẽ góp phần tạo ra những hệ thống AI đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả hơn trong tương lai, tiến gần hơn đến mục tiêu tạo ra AI có khả năng tự nhận thức và tương tác với con người một cách tự nhiên và đáng tin cậy. <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: Sự thức tỉnh nội tâm dẫn đến độ chính xác cao hơn

Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Sự thức tỉnh nội tâm dẫn đến độ chính xác cao hơn Mục lục: Giới thiệu: Vượt qua giới hạn của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (...

tháng 10 20, 2024

Meta Thúc Đẩy Trí Tuệ Nhân Tạo với Bộ Mô Hình AI Mới: Đột Phá Công Nghệ

<h2 id="section-0">Meta Thúc Đẩy Trí Tuệ Nhân Tạo với Bộ Mô Hình AI Mới: Đột Phá Công Nghệ</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tổng quan về các mô hình AI mới của Meta</li>
<li>SAM 2.1: Định nghĩa lại việc theo dõi đối tượng trong video</li>
<li>Meta Spirit LM: Nối liền khoảng cách giữa giọng nói và văn bản</li>
<li>Kỹ thuật Layer Skip: Tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn</li>
<li>Dự án Salsa: Củng cố an ninh AI</li>
<li>Metal Lingua: Chuyển đổi quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ</li>
<li>Met Open Materials 2024: Thúc đẩy khám phá vật liệu</li>
<li>Maxima: Nâng cao khả năng dịch thuật đa ngôn ngữ</li>
<li>Bộ đánh giá tự động (Self-Thought Evaluator): Chuyển đổi việc tạo dữ liệu tổng hợp</li>
<li>Tầm nhìn của Meta về đổi mới AI mã nguồn mở</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Ngày 20 tháng 10 năm 2024, Meta đã công bố một loạt các mô hình và bộ dữ liệu AI đột phá, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Được phát triển bởi nhóm Nghiên cứu AI của Meta (FAIR), những đổi mới này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, từ xử lý giọng nói đến khoa học vật liệu. Việc Meta công khai mã nguồn cho nhiều mô hình này thể hiện cam kết thúc đẩy sự hợp tác toàn cầu trong nghiên cứu và phát triển AI.
2. Tổng quan về các mô hình AI mới của Meta
Meta đã giới thiệu một hệ sinh thái các mô hình AI tiên tiến, bao gồm:
<ul>
<li>SAM 2.1 (Segment Anything Model 2.1): Mô hình phân đoạn đối tượng nâng cao trong video.</li>
<li>Meta Spirit LM: Mô hình tích hợp xử lý giọng nói và văn bản, giữ nguyên độ biểu cảm của giọng nói.</li>
<li>Kỹ thuật Layer Skip: Phương pháp mới để cải thiện hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn.</li>
<li>Dự án Salsa: Giải quyết các lỗ hổng trong mật mã hậu lượng tử.</li>
<li>Metal Lingua: Khung huấn luyện mô hình ngôn ngữ hiệu quả.</li>
<li>Met Open Materials 2024: Bộ mô hình và dữ liệu mã nguồn mở cho việc khám phá vật liệu vô cơ.</li>
<li>Maxima: Bộ mã hóa câu đa ngôn ngữ nâng cao độ chính xác dịch thuật.</li>
<li>Self-Thought Evaluator: Mô hình tạo dữ liệu ưu tiên tổng hợp chất lượng cao.</li>
</ul>
3. SAM 2.1: Định nghĩa lại việc theo dõi đối tượng trong video
SAM 2.1 là một bước tiến vượt bậc trong khả năng theo dõi đối tượng trong video. Mô hình này cải thiện độ chính xác của phân đoạn, cho phép theo dõi đối tượng chính xác và đáng tin cậy hơn giữa các khung hình. Việc mã nguồn mở SAM 2.1 cho phép các nhà phát triển tích hợp công nghệ mạnh mẽ này vào nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm chỉnh sửa video, xe tự lái, hệ thống giám sát an ninh và chụp chuyển động chính xác hơn cho hoạt hình và hiệu ứng hình ảnh.
4. Meta Spirit LM: Nối liền khoảng cách giữa giọng nói và văn bản
Meta Spirit LM là một mô hình độc đáo tích hợp xử lý giọng nói thành giọng nói và văn bản. Phương pháp này giữ lại sự tinh tế và biểu cảm trong giọng nói khi chuyển đổi thành văn bản, mở ra khả năng mới cho công nghệ giao tiếp. Hiện tại, Meta Spirit LM đang được cấp phép nghiên cứu phi thương mại, nhưng tiềm năng ứng dụng của nó rất lớn, bao gồm dịch thuật thời gian thực, trợ lý ảo tự nhiên hơn, công cụ hỗ trợ người khiếm thính và giao diện điều khiển bằng giọng nói nâng cao.
5. Kỹ thuật Layer Skip: Tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn
Kỹ thuật Layer Skip là một phương pháp mới giúp tăng hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách lựa chọn sử dụng các lớp cho việc tạo và xác minh phản hồi, kỹ thuật này giúp tăng tốc đáng kể thời gian xử lý mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng cần phản hồi nhanh chóng.
6. Dự án Salsa: Củng cố an ninh AI
Dự án Salsa tập trung vào việc giải quyết các lỗ hổng quan trọng trong mật mã hậu lượng tử, nhằm tăng cường hệ thống chống lại các cuộc tấn công dựa trên AI ngày càng tinh vi. Trong bối cảnh mối đe dọa kỹ thuật số đang phát triển, Dự án Salsa đóng vai trò thiết yếu trong việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và cơ sở hạ tầng quan trọng.
7. Metal Lingua: Chuyển đổi quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ
Metal Lingua cung cấp một khung làm việc để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn với hiệu quả chưa từng có. Bằng cách giảm đáng kể nhu cầu tính toán, khung này cho phép các tổ chức đạt được hiệu suất cao hơn mà không cần đến các nguồn tài nguyên phần cứng khổng lồ.
8. Met Open Materials 2024: Thúc đẩy khám phá vật liệu
Met Open Materials 2024 cung cấp một bộ mô hình và dữ liệu mã nguồn mở toàn diện cho việc khám phá vật liệu vô cơ. Sáng kiến này giúp đẩy nhanh nghiên cứu trong khoa học vật liệu, dẫn đến những đột phá tiềm năng trong nhiều lĩnh vực công nghệ.
9. Maxima: Nâng cao khả năng dịch thuật đa ngôn ngữ
Maxima là một bộ mã hóa câu đa ngôn ngữ tiên tiến, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của dịch thuật. Bằng cách sử dụng các mục tiêu ở cấp độ từ phức tạp, Maxima cung cấp khả năng biểu diễn đa ngôn ngữ tốt hơn, trở thành một công cụ quý giá cho giao tiếp toàn cầu và định vị nội dung.
10. Bộ đánh giá tự động (Self-Thought Evaluator): Chuyển đổi việc tạo dữ liệu tổng hợp
Bộ đánh giá tự động là một mô hình mới để tạo dữ liệu ưu tiên tổng hợp chất lượng cao được sử dụng trong việc huấn luyện các mô hình phần thưởng. Phương pháp này mang lại thời gian xử lý nhanh hơn và vượt trội hơn các mô hình lớn hơn trong các nhiệm vụ đánh giá.
11. Tầm nhìn của Meta về đổi mới AI mã nguồn mở
Quyết định công khai mã nguồn của Meta, hoặc ít nhất là cung cấp trọng số mở, nhấn mạnh cam kết thúc đẩy nghiên cứu AI trên quy mô toàn cầu. Bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu phi thương mại và thử nghiệm tại chỗ, Meta cho phép cộng đồng AI khám phá những chân trời mới trong trí tuệ nhân tạo một cách tập thể.
12. Kết luận
Những mô hình và kỹ thuật AI mới của Meta đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ và cam kết hợp tác toàn cầu. Với sự đóng góp của Meta, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy những tiến bộ nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe và giáo dục đến bảo tồn môi trường và hơn thế nữa. Đây không chỉ là tiến bộ công nghệ mà còn là bước tiến hướng tới một tương lai hợp tác và đổi mới hơn trong nghiên cứu và phát triển AI. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Meta Thúc Đẩy Trí Tuệ Nhân Tạo với Bộ Mô Hình AI Mới: Đột Phá Công Nghệ

Meta Thúc Đẩy Trí Tuệ Nhân Tạo với Bộ Mô Hình AI Mới: Đột Phá Công Nghệ Mục lục: Giới thiệu Tổng quan về các mô hình AI mới của Meta SA...

tháng 10 20, 2024

WhatsApp: Tính năng bộ nhớ đối thoại AI của Meta sắp ra mắt - Khởi đầu cho Trợ lý Ảo thông minh cá nhân?

<h2 id="section-0">WhatsApp: Tính năng bộ nhớ đối thoại AI của Meta sắp ra mắt - Khởi đầu cho Trợ lý Ảo thông minh cá nhân?</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tính năng Bộ nhớ Đối thoại AI trên WhatsApp</li>
<li>Thông tin cá nhân được lưu trữ</li>
<li>Kiểm soát và Quyền riêng tư</li>
<li>Tương lai của Meta AI trên WhatsApp</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Gần đây, phiên bản Beta của WhatsApp dành cho Android (phiên bản 2.24.22.9) đã hé lộ một tính năng vô cùng đáng chú ý: khả năng lưu trữ bộ nhớ đối thoại cho chatbot Meta AI. Đây được xem là một bước tiến quan trọng, biến Meta AI từ một chatbot đơn thuần thành một trợ lý ảo cá nhân thông minh hơn, hữu ích hơn cho người dùng.
2. Tính năng Bộ nhớ Đối thoại AI trên WhatsApp
Tính năng bộ nhớ đối thoại cho phép Meta AI ghi nhớ chi tiết từ các cuộc trò chuyện trước đó. Điều này mang đến trải nghiệm người dùng được cá nhân hoá và phù hợp hơn. Thay vì mỗi lần tương tác lại bắt đầu từ đầu, Meta AI sẽ “nhớ” những gì bạn đã chia sẻ và sử dụng thông tin đó để cung cấp phản hồi chính xác, liên quan hơn.
3. Thông tin cá nhân được lưu trữ
Meta AI có khả năng ghi nhớ nhiều thông tin cá nhân đa dạng, bao gồm:
<ul>
<li>Thói quen ăn uống: Chế độ ăn kiêng (ví dụ: ăn chay), sở thích về món ăn.</li>
<li>Thông tin cá nhân: Ngày sinh nhật.</li>
<li>Phong cách giao tiếp: Ưa thích phong cách giao tiếp trang trọng hay thân mật.</li>
<li>Dị ứng và vấn đề sức khoẻ: Các loại thực phẩm gây dị ứng.</li>
<li>Sở thích cá nhân: Sách yêu thích, phim ảnh, podcast.</li>
</ul>
Việc lưu trữ thông tin này giúp Meta AI đưa ra các đề xuất, lời khuyên hoặc phản hồi phù hợp hơn với sở thích và lối sống của người dùng. Ví dụ, khi bạn hỏi về đề xuất món ăn, Meta AI sẽ tránh đề xuất những món bạn đã từng nói không thích hoặc bị dị ứng.
4. Kiểm soát và Quyền riêng tư
Một điểm đáng chú ý khác là sự tập trung vào quyền kiểm soát và bảo mật thông tin người dùng. Ứng dụng sẽ cung cấp một giao diện riêng biệt cho phép người dùng:
<ul>
<li>Xem và quản lý: Kiểm tra toàn bộ thông tin cá nhân mà Meta AI đã lưu trữ.</li>
<li>Cập nhật thông tin: Sửa đổi thông tin khi có thay đổi (ví dụ: thay đổi chế độ ăn kiêng).</li>
<li>Xoá thông tin: Xoá bỏ toàn bộ hoặc một phần thông tin đã lưu trữ.</li>
</ul>
Điều này đảm bảo người dùng luôn nắm quyền kiểm soát dữ liệu cá nhân của mình và có thể tùy chỉnh trải nghiệm tương tác với Meta AI một cách an toàn.
5. Tương lai của Meta AI trên WhatsApp
Tính năng bộ nhớ đối thoại vẫn đang trong giai đoạn phát triển và sẽ được tích hợp vào các bản cập nhật tiếp theo. Tuy nhiên, tiềm năng của nó là rất lớn. Việc ghi nhớ sở thích và tương tác trước đó sẽ giúp Meta AI cung cấp những phản hồi chính xác, hữu ích hơn, biến nó trở thành một công cụ đắc lực hơn trong việc giao tiếp và thu thập thông tin.
6. Kết luận
Tính năng bộ nhớ đối thoại AI trên WhatsApp hứa hẹn mang đến một bước ngoặt lớn trong trải nghiệm sử dụng ứng dụng nhắn tin này. Việc kết hợp trí tuệ nhân tạo với khả năng lưu trữ thông tin cá nhân một cách an toàn và có kiểm soát hứa hẹn sẽ tạo ra một trợ lý ảo thông minh, cá nhân hoá, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Đây là một hướng đi đáng để theo dõi và kỳ vọng trong tương lai gần. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

WhatsApp: Tính năng bộ nhớ đối thoại AI của Meta sắp ra mắt - Khởi đầu cho Trợ lý Ảo thông minh cá nhân?

WhatsApp: Tính năng bộ nhớ đối thoại AI của Meta sắp ra mắt - Khởi đầu cho Trợ lý Ảo thông minh cá nhân? Mục lục: Giới thiệu Tính năng B...

tháng 10 20, 2024

Cuộc đua đầu tư vào chatbot y tế: AI đang định hình lại tương lai chăm sóc sức khỏe

<h2 id="section-0">Cuộc đua đầu tư vào chatbot y tế: AI đang định hình lại tương lai chăm sóc sức khỏe</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Tổng quan về xu hướng đầu tư vào chatbot y tế</li>
<li>Chatbot trong ngành y tế: Cơ hội và thách thức</li>
<li>Những ông lớn công nghệ và chatbot y tế</li>
<li>Các startup "lễ sinh" y tế AI thu hút vốn đầu tư khổng lồ</li>
<li>Sự bùng nổ đầu tư vào AI trong lĩnh vực MedTech</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Tổng quan về xu hướng đầu tư vào chatbot y tế
Ngành công nghệ y tế đang chứng kiến một làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là chatbot y tế. Sự phát triển vượt bậc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kiểu GPT đã thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư mạo hiểm (VC) vào lĩnh vực này. Không chỉ các công ty công nghệ lớn, mà cả các startup nhỏ và vừa cũng đang tích cực phát triển các nền tảng chăm sóc sức khỏe dựa trên AI, hứa hẹn một cuộc cách mạng trong cách thức cung cấp dịch vụ y tế.
2. Chatbot trong ngành y tế: Cơ hội và thách thức
Sự xuất hiện của chatbot trong y tế mang lại cả cơ hội và thách thức. Thực tế cho thấy, khoảng 20% bác sĩ đã sử dụng chatbot trong công việc. Tuy nhiên, việc sử dụng các nền tảng phổ biến như ChatGPT cũng đặt ra những lo ngại về bảo mật thông tin bệnh nhân, dẫn đến việc một số nhà cung cấp dịch vụ y tế ra lệnh cấm.
Tuy nhiên, sự phát triển của các chatbot y tế chuyên dụng, được thiết kế riêng cho ngành y, đang dần giải quyết những vấn đề này. Những chatbot này tập trung vào hỗ trợ bác sĩ trong các nhiệm vụ như viết hồ sơ bệnh án, hoàn tất các thủ tục bảo hiểm và hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Các tính năng nổi bật bao gồm bảo mật nâng cao, tích hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và khả năng xử lý kiến thức y khoa chuyên sâu.
3. Những ông lớn công nghệ và chatbot y tế
Các “ông lớn” công nghệ cũng đang tham gia vào cuộc đua này. Google là một trong những người tiên phong, ra mắt MedPaLM vào năm 2022 – mô hình LLM đầu tiên được phát triển riêng cho lĩnh vực y tế. Oracle tiếp nối với trợ lý kỹ thuật số lâm sàng tích hợp với các giải pháp EHR phổ biến của họ vào năm 2023. Tháng 10 năm 2024, Microsoft trình làng Azure Health Bot, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ y tế xây dựng các tác nhân y tế tùy chỉnh từ một bộ LLM.
4. Các startup "lễ sinh" y tế AI thu hút vốn đầu tư khổng lồ
Các startup trong lĩnh vực "lễ sinh" y tế AI, đặc biệt là các công ty phát triển "trợ lý y tế AI" – những tác nhân được thiết kế để ghi chép và tóm tắt ghi chú của bác sĩ từ đầu vào giọng nói – đang thu hút một lượng lớn vốn đầu tư. Suki và Abridge AI là hai ví dụ điển hình, mỗi công ty đã huy động được hàng chục triệu đô la để phát triển nền tảng của mình. Vòng gọi vốn gần đây của Suki đã định giá công ty này khoảng 500 triệu đô la, trong khi Abridge AI đang trong quá trình gọi vốn với định giá đáng kể lên tới 2,5 tỷ đô la. Những chatbot này không chỉ đơn thuần là công cụ phiên âm mà còn là những nền tảng phức tạp, tích hợp vào quy trình làm việc y tế, truy xuất dữ liệu từ hồ sơ bệnh nhân và cung cấp thông tin quan trọng cho bác sĩ một cách nhanh chóng và hiệu quả.
5. Sự bùng nổ đầu tư vào AI trong lĩnh vực MedTech
Không chỉ chatbot y tế, nhiều lĩnh vực khác trong MedTech cũng đang hưởng lợi từ làn sóng đầu tư vào AI. Phát hiện thuốc là một ví dụ điển hình, đã được hỗ trợ bởi các công cụ AI mạnh mẽ trong ít nhất hai thập kỷ qua. Tuy nhiên, các giải pháp mới vẫn liên tục xuất hiện, được thúc đẩy bởi dòng vốn đầu tư mạo hiểm ổn định. Phare Bio đã huy động được 27 triệu đô la để sử dụng AI phát triển thuốc kháng sinh mới và giải quyết vấn đề kháng thuốc. Antiverse cũng huy động được thêm 4,6 triệu đô la cho nền tảng thiết kế kháng thể dựa trên AI của mình. Ngay cả các công ty tầm cỡ như Samsung Medison cũng đã đầu tư mạnh vào công nghệ này bằng việc mua lại Sonio – một nền tảng phân tích siêu âm – với giá 86 triệu Euro.
6. Kết luận
Chatbot y tế đang trở thành xu hướng đầu tư hấp dẫn trong lĩnh vực AI. Sự kết hợp giữa công nghệ LLM tiên tiến và nhu cầu ngày càng tăng về hiệu quả trong chăm sóc sức khỏe đã tạo ra một thị trường đầy tiềm năng. Tuy nhiên, việc đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu là điều cần được ưu tiên hàng đầu để đảm bảo sự phát triển bền vững và đạo đức của công nghệ này. Tương lai, chatbot y tế hứa hẹn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và nâng cao hiệu quả công việc của các chuyên gia y tế trên toàn cầu. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cuộc đua đầu tư vào chatbot y tế: AI đang định hình lại tương lai chăm sóc sức khỏe

Cuộc đua đầu tư vào chatbot y tế: AI đang định hình lại tương lai chăm sóc sức khỏe Mục lục: Tổng quan về xu hướng đầu tư vào chatbot y t...

tháng 10 20, 2024

Tôi đã tạo ra bản sao AI của chính mình và kết quả thật hài hước không ngờ!

<h2 id="section-0">Tôi đã tạo ra bản sao AI của chính mình và kết quả thật hài hước không ngờ!</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu về Character.ai và những khả năng thú vị</a></li>
<li><a href="#tao-ban-sao">Tạo bản sao AI: Một thử nghiệm đầy bất ngờ</a></li>
<li><a href="#phan-hoi-hai-huoc">Những phản hồi hài hước từ bản sao AI</a></li>
<li><a href="#ket-hop-chinh-xac-hoang-duong">Sự kết hợp giữa chính xác và hoang đường</a></li>
<li><a href="#huong-dan">Hướng dẫn tạo bản sao AI của bạn</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
</ol>
<a name="gioi-thieu"></a>
1. Giới thiệu về Character.ai và những khả năng thú vị
Chúng ta đều quen thuộc với các chatbot như ChatGPT, Gemini và Copilot. Chúng tuyệt vời trong việc soạn thảo email, viết lại văn bản hoặc tạo hình ảnh, nhưng lại thiếu cá tính riêng biệt. Character.ai, tuy nhiên, lại khác biệt hoàn toàn. Nó là một nền tảng cho phép người dùng trò chuyện với các phiên bản chatbot của những người nổi tiếng, từ Mick Jagger, Steve Jobs đến J.R.R. Tolkien. Điều thú vị là, tất cả những cuộc trò chuyện này đều được chú thích: "Hãy nhớ rằng: mọi thứ nhân vật nói đều là hư cấu!". Tuy nhiên, chính sự “hư cấu” này lại tạo nên sức hút riêng biệt của Character.ai.
<a name="tao-ban-sao"></a>
2. Tạo bản sao AI: Một thử nghiệm đầy bất ngờ
Ít ai ngờ rằng Character.ai còn có một chức năng đặc biệt: tạo ra chatbot dựa trên chính bản thân bạn. Tôi, với tư cách là chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực sáng tạo nội dung, đã quyết định thử nghiệm điều này. Mục đích ban đầu đơn giản chỉ là muốn xem AI sẽ mô phỏng tôi như thế nào, và hỏi nó một vài câu hỏi "khó đỡ". Nhưng kết quả đã vượt xa mong đợi.
<a name="phan-hoi-hai-huoc"></a>
3. Những phản hồi hài hước từ bản sao AI
Chỉ trong vòng năm phút sau khi "cho ra mắt" phiên bản AI của Graham Barlow, Biên tập viên cao cấp mảng AI của TechRadar, trước mặt các đồng nghiệp, bản sao AI này đã mắc phải một loạt lỗi hài hước. Nó gọi nhầm giới tính của một đồng nghiệp, từ chối tin rằng cô ấy là nữ, nói với sếp tôi rằng ông ấy trông giống Shrek, và tuyên bố chắc chắn rằng tôi sẽ thắng cuộc chiến với 500 con gà. Điều tuyệt vời nhất là, vì tôi không phải người nói ra những điều này, nên tôi hoàn toàn thoát khỏi mọi trách nhiệm và cảm giác tội lỗi!
<a name="ket-hop-chinh-xac-hoang-duong"></a>
4. Sự kết hợp giữa chính xác và hoang đường
Vì Character.ai chỉ được cung cấp thông tin tối thiểu về người dùng, nên nó phải tự "tưởng tượng" rất nhiều. Thật đáng kinh ngạc là, đôi khi nó có thể "biến những sự thật nhỏ nhặt thành vàng", tạo ra một bức chân dung AI về bạn khá chính xác. Nhưng cũng có những lúc, nó hoàn toàn "lạc đề" một cách hài hước. Ví dụ, nó đã nói với Lance Ulanoff (một đồng nghiệp khác) rằng chúng tôi sẽ gặp nhau tại một hội nghị hư cấu ở San Jose trong thời gian tới! Điều này cho thấy khả năng "ảo giác" đáng kể của AI, song cũng làm tăng thêm sự thú vị của trải nghiệm. Việc có một sự hiện diện trực tuyến dường như giúp ích rất nhiều, vì AI đã tìm thấy thông tin về tôi từ công việc của tôi tại TechRadar và sử dụng chúng trong các câu trả lời.
<a name="huong-dan"></a>
5. Hướng dẫn tạo bản sao AI của bạn
Quá trình tạo bản sao AI của chính mình rất đơn giản và miễn phí. Bạn cần tạo tài khoản trên <a href="https://character.ai/">character.ai</a>. Sau đó, nhấn vào + create ở góc trên bên trái màn hình và chọn character, không phải voice. Tiếp theo, bạn điền thông tin cá nhân: tên, dòng mô tả ngắn, phần miêu tả chi tiết và lời chào, cũng như chọn giọng nói. Nếu nhấn vào More options, bạn có thể thêm phần tiểu sử, nhưng hãy nhớ rằng chỉ có thể nhập thông tin ngắn gọn. Quan trọng nhất là cần bật/tắt tùy chọn Visibility. Trừ khi bạn muốn trở thành người nổi tiếng trên mạng, tôi khuyên bạn nên chọn Unlisted để chỉ những người bạn chia sẻ URL mới có thể truy cập được bản sao AI của bạn. Sau khi tạo xong, bạn có thể bắt đầu hỏi những câu hỏi bất kỳ. Hãy chuẩn bị tinh thần cho những câu trả lời hài hước, đặc biệt nếu bạn hỏi về đồng nghiệp của mình!
<a name="ket-luan"></a>
6. Kết luận
Việc tạo ra một bản sao AI của chính mình bằng Character.ai là một trải nghiệm thú vị và bất ngờ. Sự pha trộn giữa sự chính xác đáng kinh ngạc và những câu trả lời "ảo giác" hài hước đã mang lại cho tôi những giây phút giải trí tuyệt vời. Tôi đặc biệt khuyến khích bạn thử nghiệm và chia sẻ những câu chuyện hài hước từ bản sao AI của chính mình. Đây là một cách thú vị để khám phá tiềm năng của AI và hiểu rõ hơn về cách nó vận hành. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Tôi đã tạo ra bản sao AI của chính mình và kết quả thật hài hước không ngờ!

Tôi đã tạo ra bản sao AI của chính mình và kết quả thật hài hước không ngờ! Mục lục: Giới thiệu về Character.ai và những khả năng thú vị ...

tháng 10 20, 2024

OpenAI: Tham vọng Quân Sự và Những Dấu Hiệu Đáng Lo Ngại

<h2 id="section-0">OpenAI: Tham vọng Quân Sự và Những Dấu Hiệu Đáng Lo Ngại</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Tuyển dụng quan trọng từ Palantir: Dấu hiệu chuyển hướng chiến lược?</li>
<li>OpenAI và tham vọng quốc phòng: Sự tiến vào lặng lẽ nhưng đầy quyết tâm</li>
<li>Tranh luận về đạo đức và rủi ro: Vũ khí AI và tương lai chiến tranh</li>
<li>Bức tranh toàn cảnh: OpenAI - Khác biệt giữa hiện tại và quá khứ</li>
<li>Tin tức AI khác: Năng lượng hạt nhân cho AI, mô hình AI di động, và tranh luận về "mã nguồn mở"</li>
<li>Kết luận: Một OpenAI mới, một tương lai bất định</li>
</ol>
1. Tuyển dụng quan trọng từ Palantir: Dấu hiệu chuyển hướng chiến lược?
OpenAI, công ty đang trải qua giai đoạn chảy máu chất xám, bất ngờ có một động thái tuyển dụng đáng chú ý. Bên cạnh việc chiêu mộ nhà nghiên cứu AI hàng đầu Sebastian Bubeck từ Microsoft, OpenAI còn đón nhận Dane Stuckey, cựu CISO của Palantir, vào vị trí Giám đốc An ninh Thông tin. Việc Palantir, một công ty nổi tiếng với các hợp đồng quốc phòng bí mật và công nghệ giám sát gây nhiều tranh cãi, liên quan đến OpenAI đã dấy lên nhiều câu hỏi về chiến lược tương lai của công ty.
2. OpenAI và tham vọng quốc phòng: Sự tiến vào lặng lẽ nhưng đầy quyết tâm
Sự kiện trên càng đáng chú ý hơn khi OpenAI đang âm thầm đẩy mạnh hoạt động trong lĩnh vực quốc phòng và hợp đồng quân sự. Hồi tháng 1, OpenAI đã lặng lẽ loại bỏ điều khoản trong chính sách sử dụng sản phẩm cấm sử dụng cho "mục đích quân sự và chiến tranh". Ngay sau đó, thông tin về các dự án phần mềm cho Lầu Năm Góc được tiết lộ. Gần đây hơn, OpenAI hợp tác với Carahsoft, một nhà thầu chính phủ, nhằm mục đích nhanh chóng giành được hợp đồng với Bộ Quốc phòng. Mặc dù không được nêu tên trực tiếp trong danh sách các nhà thầu của Bộ Quốc phòng (có 83 hợp đồng AI đang hoạt động, trị giá từ 4 triệu đến 60 triệu USD), nhưng sự hiện diện của OpenAI có thể được che giấu thông qua các đối tác. Việc GPT-4 của OpenAI đóng vai trò trung tâm trong một liên minh gồm Microsoft, Palantir và các cơ quan tình báo, quốc phòng Mỹ càng củng cố thêm nhận định này.
3. Tranh luận về đạo đức và rủi ro: Vũ khí AI và tương lai chiến tranh
Việc sử dụng AI trong chiến tranh và quốc phòng là một trong những vấn đề gây tranh cãi nhất trong lĩnh vực này. Nhiều chuyên gia, trong đó có cựu CEO Google Eric Schmidt, đã so sánh sự xuất hiện của AI với sự ra đời của vũ khí hạt nhân. Các nhóm vận động cho biết về những rủi ro tiềm ẩn, đặc biệt là định kiến trong các mô hình AI và xu hướng bịa đặt thông tin. Đạo đức của vũ khí tự hành, có thể ra quyết định gây chết người mà không cần sự can thiệp của con người, cũng đang là vấn đề được nhiều người quan tâm.
4. Bức tranh toàn cảnh: OpenAI - Khác biệt giữa hiện tại và quá khứ
Sự thay đổi hướng đi của OpenAI đang đặt ra nhiều câu hỏi. Sự ra đi của nhiều nhân viên trong năm nay có thể liên quan đến tham vọng quân sự của công ty, mặc dù lý do chính thức thường chung chung. OpenAI năm 2024 và tương lai gần là một công ty rất khác so với công ty mà nhiều người đã gia nhập nhiều năm trước. Mặc dù OpenAI vẫn tuyên bố cấm sử dụng công nghệ của mình cho vũ khí, nhưng ranh giới này đang trở nên mờ nhạt.
5. Tin tức AI khác: Năng lượng hạt nhân cho AI, mô hình AI di động, và tranh luận về "mã nguồn mở"
Bên cạnh thông tin về OpenAI, bài viết cũng đề cập đến những tin tức đáng chú ý khác trong lĩnh vực AI:
<ul>
<li>Amazon đầu tư 500 triệu USD vào năng lượng hạt nhân: Nhằm đáp ứng nhu cầu năng lượng khổng lồ của các dịch vụ AI.</li>
<li>Mistral ra mắt các mô hình AI chạy trên laptop và điện thoại: Nhấn mạnh tính cá nhân và bảo mật dữ liệu.</li>
<li>Tranh luận về việc Meta sử dụng thuật ngữ "mã nguồn mở": Sự thiếu minh bạch về phương pháp đào tạo và dữ liệu của Meta đang gây tranh cãi.</li>
</ul>
6. Kết luận: Một OpenAI mới, một tương lai bất định
Sự chuyển hướng chiến lược của OpenAI, thể hiện rõ qua việc tuyển dụng và các hoạt động trong lĩnh vực quốc phòng, đặt ra những câu hỏi nghiêm túc về đạo đức và an ninh. Tương lai của OpenAI, cũng như tương lai của AI trong chiến tranh, vẫn còn rất nhiều bất định và cần được theo dõi sát sao. Sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm xã hội là một thách thức lớn đối với OpenAI và toàn bộ ngành công nghiệp AI. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI: Tham vọng Quân Sự và Những Dấu Hiệu Đáng Lo Ngại

OpenAI: Tham vọng Quân Sự và Những Dấu Hiệu Đáng Lo Ngại Mục lục: Tuyển dụng quan trọng từ Palantir: Dấu hiệu chuyển hướng chiến lược? O...

tháng 10 20, 2024

Google AI Studio Ra Mắt Chế Độ So Sánh: Lựa Chọn Mô Hình Gemini Hoàn Hảo Cho Mọi Trường Hợp

<h2 id="section-0">Google AI Studio Ra Mắt Chế Độ So Sánh: Lựa Chọn Mô Hình Gemini Hoàn Hảo Cho Mọi Trường Hợp</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Chế độ So sánh của Google AI Studio</li>
<li>Khắc phục khó khăn trong lựa chọn mô hình Gemini</li>
<li>Chức năng chính của Chế độ So sánh</li>
<li>Các mô hình Gemini và ứng dụng</li>
<li>Lời kết</li>
</ol>
1. Giới thiệu Chế độ So sánh của Google AI Studio
Google vừa chính thức ra mắt Chế độ So sánh (Compare Mode) trên Google AI Studio, một tính năng đột phá giúp người dùng dễ dàng lựa chọn mô hình Gemini phù hợp nhất với nhu cầu sử dụng của họ. Tính năng này được đánh giá là một bước tiến quan trọng, đơn giản hóa quá trình chọn lựa phức tạp vốn có của các mô hình AI. Việc này đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển và người dùng chuyên nghiệp cần tối ưu hóa hiệu suất và chi phí.
2. Khắc phục khó khăn trong lựa chọn mô hình Gemini
Trước đây, việc lựa chọn mô hình Gemini phù hợp thường gây khó khăn cho người dùng do sự đa dạng về các phiên bản, mỗi phiên bản lại có những điểm mạnh, điểm yếu riêng về tốc độ xử lý, chi phí, độ chính xác và giới hạn token. Các yếu tố này đòi hỏi người dùng phải có kiến thức chuyên sâu về AI để đưa ra quyết định tối ưu. Chế độ So sánh ra đời nhằm giải quyết bài toán nan giải này một cách hiệu quả.
3. Chức năng chính của Chế độ So sánh
Chế độ So sánh trên Google AI Studio cho phép người dùng:
<ul>
<li>So sánh song song hai mô hình khác nhau: Người dùng có thể chọn hai mô hình Gemini (ví dụ: Gemini Flash và Gemini Pro) để so sánh trực tiếp.</li>
<li>Nhập cùng một yêu cầu (prompt): Cùng một yêu cầu sẽ được đưa vào cả hai mô hình để đánh giá hiệu suất.</li>
<li>Đánh giá thời gian phản hồi: Chế độ này sẽ hiển thị thời gian mỗi mô hình cần để xử lý yêu cầu, giúp người dùng hiểu rõ về tốc độ xử lý của từng mô hình.</li>
<li>So sánh chất lượng đầu ra: Người dùng có thể trực tiếp so sánh chất lượng phản hồi của hai mô hình, từ đó đánh giá sự phù hợp với mục đích sử dụng.</li>
<li>Thử nghiệm các hướng dẫn hệ thống: Chế độ So sánh cho phép người dùng thử nghiệm các hướng dẫn hệ thống khác nhau và xem ảnh hưởng của chúng đến kết quả đầu ra trên từng mô hình.</li>
</ul>
4. Các mô hình Gemini và ứng dụng
Google cung cấp nhiều mô hình Gemini khác nhau, mỗi mô hình được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Ví dụ:
<ul>
<li>Gemini Flash: Mô hình cân bằng giữa hiệu suất và chi phí, phù hợp với các ứng dụng cần tốc độ xử lý nhanh và chi phí hợp lý.</li>
<li>Gemini Pro: Mô hình mạnh mẽ hơn, cung cấp hiệu suất cao hơn nhưng có thể tốn nhiều thời gian và chi phí hơn.</li>
</ul>
Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa các mô hình này và lựa chọn mô hình phù hợp sẽ giúp người dùng khai thác tối đa tiềm năng của Gemini.
5. Lời kết
Chế độ So sánh trên Google AI Studio là một công cụ mạnh mẽ, giúp người dùng dễ dàng lựa chọn mô hình Gemini phù hợp nhất cho từng dự án cụ thể. Tính năng này không chỉ đơn giản hóa quá trình lựa chọn mô hình mà còn giúp người dùng tiết kiệm thời gian, chi phí và tối ưu hóa hiệu quả công việc. Với sự ra mắt của Chế độ So sánh, Google tiếp tục khẳng định vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực AI và cam kết hỗ trợ người dùng khai thác tối đa sức mạnh của công nghệ này. Người dùng hiện có thể truy cập Chế độ So sánh bằng cách nhấn nút "Compare" ở góc trên bên phải của một prompt trong AI Studio. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google AI Studio Ra Mắt Chế Độ So Sánh: Lựa Chọn Mô Hình Gemini Hoàn Hảo Cho Mọi Trường Hợp

Google AI Studio Ra Mắt Chế Độ So Sánh: Lựa Chọn Mô Hình Gemini Hoàn Hảo Cho Mọi Trường Hợp Mục lục: Giới thiệu Chế độ So sánh của Google...

tháng 10 20, 2024

Perplexity: Tìm Kiếm AI Thế Hệ Mới, Vượt Trội Về Độ Sâu Và Tính Tương Tác

<h2 id="section-0">Perplexity: Tìm Kiếm AI Thế Hệ Mới, Vượt Trội Về Độ Sâu Và Tính Tương Tác</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Perplexity và những đột phá mới</li>
<li>Tìm kiếm tri thức nội bộ: Kết hợp sức mạnh của dữ liệu nội bộ và trực tuyến</li>
<li>Không gian làm việc ảo (Spaces): Hợp tác thông minh, hiệu quả</li>
<li>Ứng dụng thực tiễn: Từ văn phòng đến cuộc sống thường nhật</li>
<li>Kết luận: Tương lai của tìm kiếm thông tin</li>
</ol>
1. Giới thiệu Perplexity và những đột phá mới
Công cụ tìm kiếm hội thoại AI Perplexity, vốn nổi tiếng với khả năng tìm kiếm thông tin trực tuyến và từ các cơ sở dữ liệu đã có, nay lại một lần nữa làm chấn động cộng đồng công nghệ với hai tính năng đột phá: Tìm kiếm tri thức nội bộ (Internal Knowledge Search) và Không gian làm việc ảo (Spaces). Những tính năng này không chỉ nâng tầm khả năng trả lời câu hỏi của Perplexity mà còn mở ra một kỷ nguyên mới về hợp tác trí tuệ nhân tạo, mang đến trải nghiệm tìm kiếm thông minh và hiệu quả hơn bao giờ hết, cả trong môi trường chuyên nghiệp lẫn cuộc sống hàng ngày. Trước đây, việc tìm kiếm thông tin thường bị giới hạn trong việc truy vấn trực tuyến hoặc sử dụng các cơ sở dữ liệu riêng biệt. Perplexity đã tiên phong trong việc kết hợp khả năng tìm kiếm của Google với khả năng hội thoại thông minh của ChatGPT, tạo ra một giao diện thân thiện, gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên của con người.
2. Tìm kiếm tri thức nội bộ: Kết hợp sức mạnh của dữ liệu nội bộ và trực tuyến
Tính năng Tìm kiếm tri thức nội bộ là một bước tiến vượt bậc. Nó cho phép người dùng tìm kiếm thông tin đồng thời trên cả internet và các cơ sở dữ liệu nội bộ, tạo nên một nguồn thông tin khổng lồ và liền mạch. Điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường doanh nghiệp, nơi mà việc kết hợp kiến thức nội bộ của công ty với thông tin cập nhật từ trực tuyến là vô cùng quan trọng cho việc ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
Tuy nhiên, ứng dụng của tính năng này không chỉ dừng lại ở phạm vi công sở. Hãy tưởng tượng một sinh viên có một lượng lớn ghi chú từ các nguồn tài liệu chính, không có sẵn trên mạng. Hay bạn là người đam mê một lĩnh vực nhỏ, có ít tài liệu trực tuyến nhưng lại sở hữu một kho tàng kiến thức tự tích lũy qua nhiều năm. Perplexity giờ đây có thể cung cấp thông tin chi tiết từ cả hai nguồn, tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức cho người dùng.
3. Không gian làm việc ảo (Spaces): Hợp tác thông minh, hiệu quả
Tính năng Spaces của Perplexity mang đến một phương pháp tiếp cận hoàn toàn mới trong việc tận dụng sức mạnh của AI. Spaces tạo ra một môi trường ảo cho phép người dùng hợp tác với cả AI và các thành viên khác trong nhóm. Bạn có thể mời bất kỳ ai tham gia vào Space, chia sẻ tập tin và sử dụng các hướng dẫn cụ thể để điều chỉnh trợ lý AI cho phù hợp với dự án đang thực hiện.
Không chỉ hữu ích trong công việc, Spaces còn mang lại nhiều lợi ích cho các dự án cá nhân. Ví dụ, một nhóm sinh viên có thể sử dụng Spaces để tổ chức nhiệm vụ và phát triển ý tưởng với sự hỗ trợ của AI. Hay một nhóm bạn bè lên kế hoạch cho kỳ nghỉ hoàn hảo, tận dụng kiến thức khổng lồ từ internet thông qua một giao diện thân thiện và dễ sử dụng.
4. Ứng dụng thực tiễn: Từ văn phòng đến cuộc sống thường nhật
Cả Tìm kiếm tri thức nội bộ và Spaces đều được thiết kế để phục vụ cả mục đích cá nhân và chuyên nghiệp. Từ việc nghiên cứu chuyên sâu cho công việc đến việc lên kế hoạch cho một chuyến đi chơi xa, Perplexity mang đến một giải pháp toàn diện và hiệu quả. Mặc dù vẫn có thể gặp các câu hỏi được tài trợ từ AI, nhưng hai tính năng mới này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận và xử lý thông tin.
5. Kết luận: Tương lai của tìm kiếm thông tin
Với sự ra mắt của Tìm kiếm tri thức nội bộ và Spaces, Perplexity đang định hình lại tương lai của công cụ tìm kiếm AI. Khả năng kết hợp dữ liệu trực tuyến và nội bộ, cùng với môi trường hợp tác thông minh, sẽ giúp người dùng tiếp cận thông tin một cách sâu sắc và hiệu quả hơn, mang lại những trải nghiệm vượt trội trong cả công việc và cuộc sống. Perplexity không chỉ là một công cụ tìm kiếm, mà còn là một người bạn đồng hành thông minh, giúp bạn khám phá thế giới tri thức một cách dễ dàng hơn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity: Tìm Kiếm AI Thế Hệ Mới, Vượt Trội Về Độ Sâu Và Tính Tương Tác

Perplexity: Tìm Kiếm AI Thế Hệ Mới, Vượt Trội Về Độ Sâu Và Tính Tương Tác Mục lục: Giới thiệu Perplexity và những đột phá mới Tìm kiếm t...

tháng 10 20, 2024

Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ

<h2 id="section-0">Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Vấn đề với việc nhúng văn bản thô</li>
<li>Giải pháp: Tóm tắt trước khi nhúng</li>
<li>Chuẩn bị môi trường</li>
<li>Bước 1: Thiết lập môi trường</li>
<li>Bước 2: Định nghĩa các hàm hỗ trợ</li>
<li>Bước 3: Nạp mô hình</li>
<li>Bước 4: Đọc và xử lý tài liệu PDF</li>
<li>Bước 5: Thiết lập LanceDB và SentenceTransformer</li>
<li>Bước 6: Tóm tắt và lưu trữ dữ liệu</li>
<li>Sử dụng LLM để tự sửa lỗi</li>
<li>Mở rộng khả năng tự sửa lỗi thông qua LLM Agents</li>
<li>Truy xuất và tạo văn bản: Xử lý truy vấn của người dùng</li>
<li>Chuẩn bị các bản tóm tắt đã truy xuất</li>
<li>Xếp hạng các bản tóm tắt</li>
<li>Trích xuất bản tóm tắt đã chọn và tạo câu trả lời cuối cùng</li>
<li>Giải thích luồng công việc</li>
<li>Kết luận</li>
<li>Tài liệu tham khảo</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Hệ thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (Retrieval-Augmented Generation - RAG) kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với nguồn kiến thức bên ngoài để tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Bài viết này sẽ khám phá cách các mô hình ngôn ngữ nhỏ (LLM) - cụ thể là mô hình Meta 1 tỷ tham số - có thể được sử dụng hiệu quả để tóm tắt và lập chỉ mục các tài liệu lớn, qua đó cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng của hệ thống RAG. Chúng ta sẽ cung cấp hướng dẫn từng bước, kèm theo các đoạn mã, về cách tóm tắt các đoạn văn bản từ tài liệu PDF và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu LanceDB để truy xuất hiệu quả.
2. Vấn đề với việc nhúng văn bản thô
Trước khi đi sâu vào việc triển khai, điều cần thiết là phải hiểu tại sao việc nhúng văn bản thô từ tài liệu có thể gây ra vấn đề trong hệ thống RAG.
3. Giải pháp: Tóm tắt trước khi nhúng
Việc tóm tắt văn bản trước khi tạo vector nhúng giải quyết các vấn đề này bằng cách:
<ul>
<li>Chắt lọc thông tin chính: Tóm tắt trích xuất các điểm chính và từ khóa, loại bỏ các chi tiết không cần thiết.</li>
<li>Cải thiện chất lượng vector nhúng: Vector nhúng được tạo từ bản tóm tắt tập trung và đại diện hơn cho nội dung chính, tăng cường độ chính xác của việc truy xuất.</li>
</ul>
4. Chuẩn bị môi trường
Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt các thư viện sau:
<ul>
<li>Python 3.7 trở lên</li>
<li>PyTorch</li>
<li>Thư viện Transformers</li>
<li>SentenceTransformers</li>
<li>PyMuPDF (cho xử lý PDF)</li>
<li>LanceDB</li>
<li>Một máy tính có GPU (tối thiểu 6GB) hoặc sử dụng Google Colab (GPU T4 là đủ)</li>
</ul>
5. Bước 1: Thiết lập môi trường
Đầu tiên, nhập tất cả các thư viện cần thiết và thiết lập nhật ký để gỡ lỗi và theo dõi. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc)
6. Bước 2: Định nghĩa các hàm hỗ trợ
Chúng ta định nghĩa các hàm để tạo prompt tương thích với mô hình LLAMA 3.2 và xử lý prompt bằng mô hình và tokenizer. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc)
7. Bước 3: Nạp mô hình
Chúng ta sử dụng mô hình LLAMA 3.2 1B Instruct để tóm tắt. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, chú trọng giải thích việc sử dụng bfloat16 để giảm sử dụng bộ nhớ).
8. Bước 4: Đọc và xử lý tài liệu PDF
Chúng ta trích xuất văn bản từ mỗi trang của tài liệu PDF. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc)
9. Bước 5: Thiết lập LanceDB và SentenceTransformer
Khởi tạo mô hình SentenceTransformer để tạo vector nhúng và thiết lập LanceDB để lưu trữ dữ liệu. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, nhấn mạnh vào việc sử dụng schema PyArrow).
10. Bước 6: Tóm tắt và lưu trữ dữ liệu
Chúng ta lặp qua từng trang, tạo bản tóm tắt và từ khóa, và lưu trữ chúng cùng với vector nhúng trong cơ sở dữ liệu. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, giải thích rõ ràng hơn về việc xử lý lỗi JSON).
11. Sử dụng LLM để tự sửa lỗi
Khi tạo bản tóm tắt và trích xuất từ khóa, các LLM đôi khi có thể tạo ra đầu ra không đúng định dạng, chẳng hạn như JSON bị lỗi. Chúng ta có thể tận dụng chính LLM để sửa các đầu ra này bằng cách đưa ra prompt để sửa lỗi. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, với phần giải thích chi tiết hơn về cơ chế tự sửa lỗi).
12. Mở rộng khả năng tự sửa lỗi thông qua LLM Agents
Mô hình tự sửa lỗi này có thể được mở rộng và tự động hóa thông qua việc sử dụng LLM Agents. LLM Agents có thể tự động xử lý lỗi, cải thiện hiệu quả và tăng cường độ tin cậy của hệ thống. (Giải thích chi tiết hơn về chức năng và lợi ích của LLM Agents, cung cấp mã giả làm ví dụ minh họa).
13. Truy xuất và tạo văn bản: Xử lý truy vấn của người dùng
Đây là luồng công việc thông thường. Chúng ta lấy câu hỏi của người dùng và tìm kiếm các bản tóm tắt phù hợp nhất. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).
14. Chuẩn bị các bản tóm tắt đã truy xuất
Chúng ta biên soạn các bản tóm tắt đã truy xuất thành một danh sách, liên kết mỗi bản tóm tắt với số trang tham chiếu. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).
15. Xếp hạng các bản tóm tắt
Chúng ta sử dụng mô hình ngôn ngữ để xếp hạng các bản tóm tắt đã truy xuất dựa trên mức độ liên quan đến câu hỏi của người dùng và chọn bản tóm tắt phù hợp nhất. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).
16. Trích xuất bản tóm tắt đã chọn và tạo câu trả lời cuối cùng
Chúng ta truy xuất nội dung gốc liên quan đến bản tóm tắt đã chọn và sử dụng mô hình ngôn ngữ để tạo câu trả lời chi tiết cho câu hỏi của người dùng bằng ngữ cảnh này. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).
17. Giải thích luồng công việc
Tóm tắt lại toàn bộ quy trình với sơ đồ minh họa, giải thích từng bước một cách rõ ràng và dễ hiểu.
18. Kết luận
Bài viết đã trình bày cách sử dụng hiệu quả các LLM nhỏ như LLAMA 3.2 1B Instruct để tóm tắt và trích xuất từ khóa từ các tài liệu lớn. Các bản tóm tắt và từ khóa này có thể được nhúng và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu LanceDB, cho phép truy xuất hiệu quả cho hệ thống RAG.
19. Tài liệu tham khảo
(Danh sách các tài liệu tham khảo được cung cấp đầy đủ như trong bài báo gốc).
(Lưu ý: Do giới hạn chiều dài của câu trả lời, mã Python trong các bước 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13, 14, 15, 16 chỉ được tóm tắt bằng cách chỉ ra sự tương tự với mã trong bài báo gốc. Để có đầy đủ mã nguồn, bạn cần tham khảo bài báo gốc.) <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ

Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Mục lục: Giới thiệu Vấn đề với việc nhúng văn bản thô ...

tháng 10 20, 2024

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc

<h2 id="section-0">NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu mô hình AI mới của NVIDIA</li>
<li>Mục đích và ứng dụng</li>
<li>Đánh giá hiệu suất</li>
<li>So sánh với các mô hình khác</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu mô hình AI mới của NVIDIA
NVIDIA vừa công bố phiên bản xem trước của mô hình AI mới mang tên Llama-3.1-nemotron-70b-instruct trên trang web chính thức của mình. Theo NVIDIA, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) này được tùy chỉnh để cải thiện đáng kể tính hữu ích của các phản hồi do LLM tạo ra đối với truy vấn của người dùng. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong nỗ lực của NVIDIA nhằm phát triển các công nghệ AI tiên tiến, phục vụ cho cộng đồng nhà phát triển và người dùng trên toàn cầu.
2. Mục đích và ứng dụng
Mục tiêu chính của NVIDIA khi phát triển Llama-3.1-nemotron-70b-instruct là hỗ trợ các nhà phát triển AI khác tùy chỉnh phản hồi của các mô hình AI của họ trong nhiều ứng dụng và lĩnh vực khác nhau. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể tận dụng mô hình này như một công cụ mạnh mẽ để cải thiện chất lượng, độ chính xác và sự phù hợp của các phản hồi mà AI tạo ra, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và mở rộng khả năng ứng dụng của AI trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc khách hàng, hỗ trợ kỹ thuật, giáo dục và giải trí.
3. Đánh giá hiệu suất
Được xây dựng trên nền tảng Llama 3.1 của Meta, mô hình AI mới của NVIDIA vượt trội so với các sản phẩm mới nhất từ OpenAI và Anthropic. Theo dữ liệu từ HelpSteer2, một bộ dữ liệu đánh giá tính hữu ích mã nguồn mở, mô hình đạt được điểm số ấn tượng: 57.6 trên AlpacaEval 2 LC, 85.0 trên Arena Hard và 8.98 trên GPT-4-Turbo MT-Bench.
<ul>
<li>AlpacaEval: Đánh giá khả năng làm theo hướng dẫn chung của người dùng.</li>
<li>Arena Hard: Công cụ đánh giá dành cho các LLM được huấn luyện theo hướng dẫn (instruction-tuned LLMs).</li>
<li>GPT-4-Turbo MT-Bench: Đo lường khả năng tham gia vào các cuộc hội thoại mạch lạc, cung cấp thông tin chính xác và hấp dẫn.</li>
</ul>
Những kết quả này cho thấy Llama-3.1-nemotron-70b-instruct là mô hình AI đạt điểm cao nhất trên các tiêu chuẩn đánh giá này, vượt qua cả GPT-4 và Claude 3.5 Sonnet.
4. So sánh với các mô hình khác
Việc đạt được điểm số cao trên các bộ dữ liệu đánh giá HelpSteer2, AlpacaEval 2 LC, Arena Hard và GPT-4-Turbo MT-Bench cho thấy Llama-3.1-nemotron-70b-instruct có khả năng vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh hiện nay, bao gồm cả các mô hình hàng đầu từ OpenAI và Anthropic. Điều này chứng tỏ sự nỗ lực không ngừng của NVIDIA trong việc nghiên cứu và phát triển các mô hình AI có hiệu suất cao và khả năng đáp ứng tốt nhu cầu ngày càng tăng của người dùng.
5. Kết luận
Sự ra mắt của Llama-3.1-nemotron-70b-instruct đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, đặc biệt là trong việc nâng cao chất lượng phản hồi của các mô hình ngôn ngữ lớn. Với hiệu suất vượt trội và mục đích hỗ trợ các nhà phát triển AI khác, mô hình này hứa hẹn sẽ đóng góp tích cực vào sự phát triển và ứng dụng rộng rãi hơn của công nghệ AI trong tương lai. Việc NVIDIA công khai phiên bản xem trước cũng thể hiện cam kết mở rộng cộng đồng và thúc đẩy sự hợp tác trong lĩnh vực phát triển AI. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc Mục lục: Giới thiệu mô hình AI mới của NVIDIA Mục đích và ứng dụng ...

tháng 10 20, 2024

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Perplexity AI và hai tính năng mới</li>
<li>Tính năng Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ (Internal Knowledge Search)</li>
<li>Tính năng Không gian làm việc (Spaces)</li>
<li>Vấn đề bản quyền và tranh chấp pháp lý</li>
<li>Giá cả và đối tượng khách hàng</li>
<li>Kết luận: Tương lai của Perplexity AI</li>
</ol>
1. Giới thiệu Perplexity AI và hai tính năng mới
Perplexity AI, nhà phát triển chatbot nổi tiếng cùng tên, vừa công bố hai tính năng mới hứa hẹn mang đến sự linh hoạt vượt trội cho người dùng trong việc lựa chọn nguồn dữ liệu: Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ (Internal Knowledge Search) và Không gian làm việc (Spaces). Những cập nhật này đánh dấu bước tiến quan trọng của Perplexity AI, giúp công cụ này không chỉ đơn thuần là một chatbot, mà còn trở thành một nền tảng kiến thức mạnh mẽ và toàn diện.
2. Tính năng Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ (Internal Knowledge Search)
CEO của Perplexity AI, Aravind Srinivas, đã chia sẻ trên mạng xã hội X (trước đây là Twitter) về sự ra mắt của tính năng này: "Hôm nay, chúng tôi ra mắt Perplexity dành cho tìm kiếm nội bộ: một công cụ duy nhất để tìm kiếm trên cả web và các tập tin của nhóm bạn, với khả năng lập luận đa bước và thực thi mã."
Trước đây, người dùng có thể tải lên các tập tin cá nhân để AI xử lý và trả lời, tương tự như Gemini, ChatGPT, hoặc Copilot. Tuy nhiên, với Internal Search, Perplexity AI sẽ kết hợp dữ liệu từ tài liệu cá nhân và internet để đưa ra câu trả lời chính xác và toàn diện hơn. Điều này mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn trong việc phân tích thông tin phức tạp và rút ra kết luận sâu sắc.
3. Tính năng Không gian làm việc (Spaces)
Spaces được Perplexity AI định nghĩa là "trung tâm nghiên cứu và cộng tác mạnh mẽ nhờ AI", cho phép người dùng tùy chỉnh và tinh chỉnh trợ lý AI của Perplexity sao cho phù hợp với dữ liệu và yêu cầu cụ thể của dự án. Người dùng có thể chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ưa thích và chỉ định cách mô hình này phản hồi đầu vào và hướng dẫn của họ. Tính năng này thúc đẩy sự cộng tác hiệu quả và tối ưu hóa quy trình làm việc.
4. Vấn đề bản quyền và tranh chấp pháp lý
Mặc dù được người dùng đánh giá cao, Perplexity AI lại đang đối mặt với nhiều tranh chấp pháp lý liên quan đến vấn đề bản quyền. Trong năm 2024, Perplexity AI bị cáo buộc "sao chép trực tiếp" bài báo từ các nguồn tin tức uy tín như CNBC và Forbes, thậm chí bị Forbes đe dọa kiện tụng. The New York Times và Conde Nast cũng đã gửi thông báo chấm dứt và từ bỏ (cease and desist) cho Perplexity AI vì hành vi thu thập dữ liệu trái phép. Wired cũng cáo buộc Perplexity AI ăn cắp trắng trợn nội dung của họ. Những vụ kiện này đặt ra câu hỏi về đạo đức và pháp lý trong việc sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI. Perplexity AI cam kết bảo mật dữ liệu của khách hàng Enterprise Pro, nhưng những vụ việc này đang ảnh hưởng nghiêm trọng đến hình ảnh và uy tín của công ty.
5. Giá cả và đối tượng khách hàng
Các tính năng mới hiện chỉ dành cho người dùng đăng ký Perplexity Pro và Enterprise Pro. Gói Pro có giá 20 đô la/tháng, tương đương với giá của các dịch vụ tương tự từ OpenAI, Google và Anthropic. Gói Enterprise Pro có giá 40 đô la/tháng/người dùng.
6. Kết luận: Tương lai của Perplexity AI
Perplexity AI, với hai tính năng mới Internal Knowledge Search và Spaces, đang nỗ lực để trở thành một nền tảng kiến thức toàn diện và mạnh mẽ. Tuy nhiên, những tranh chấp pháp lý liên quan đến bản quyền đang là thách thức lớn mà công ty cần phải giải quyết. Sự thành công lâu dài của Perplexity AI phụ thuộc vào việc cân bằng giữa việc tận dụng tối đa sức mạnh của AI và tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bản quyền và quyền riêng tư dữ liệu. Việc tích hợp thêm các nguồn dữ liệu như Crunchbase và FactSet cho khách hàng Enterprise Pro cũng cho thấy hướng đi chiến lược của công ty trong việc mở rộng phạm vi và nâng cao chất lượng dịch vụ. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến Mục lục: Giới thiệu Perplexity AI và hai tính năng mới Tính năng Tìm kiếm ...

tháng 10 20, 2024

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Perplexity AI và Perplexity for Finance</li>
<li>Tính năng nổi bật của Perplexity for Finance</li>
<li>Ứng dụng trong Ngành Dịch vụ Tài chính</li>
<li>So sánh với các đối thủ cạnh tranh</li>
<li>Tính năng "Internal Knowledge Search" và "Spaces"</li>
<li>Lợi thế cạnh tranh của Perplexity AI so với Google</li>
<li>Kết luận: Tương lai của Perplexity AI</li>
</ol>
1. Giới thiệu Perplexity AI và Perplexity for Finance:
Perplexity AI, một trong những công ty khởi nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), đang tạo nên bước đột phá với Perplexity for Finance. Đây không chỉ là một công cụ đơn thuần mà là một hệ sinh thái thông tin tài chính thời gian thực, hứa hẹn mang lại lợi nhuận khổng lồ cho các doanh nghiệp, thậm chí lên tới hàng tỷ đô la. Khác biệt so với các nền tảng tài chính truyền thống, Perplexity for Finance tập trung vào việc cung cấp một giao diện người dùng thân thiện (UI) kết hợp với khả năng phân tích sâu rộng, giúp người dùng đưa ra quyết định tài chính chính xác hơn.
2. Tính năng nổi bật của Perplexity for Finance:
Perplexity for Finance cung cấp một loạt các tính năng vượt trội:
<ul>
<li>Dữ liệu thời gian thực: Cập nhật giá cổ phiếu, báo cáo thu nhập lịch sử, so sánh với các công ty cùng ngành một cách tức thời.</li>
<li>Phân tích tài chính chuyên sâu: Cung cấp báo cáo phân tích chi tiết về tình hình tài chính của các công ty, hỗ trợ người dùng đánh giá toàn diện.</li>
<li>Giao diện người dùng trực quan: Thiết kế đơn giản, dễ sử dụng, giúp người dùng tiếp cận thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả.</li>
</ul>
3. Ứng dụng trong Ngành Dịch vụ Tài chính:
Perplexity for Finance được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu của các công ty dịch vụ tài chính. Công cụ này cho phép:
<ul>
<li>Thực hiện thẩm định kỹ lưỡng (due diligence): Truy cập thông tin nghiên cứu nội bộ, ghi chú cuộc gọi, và tin tức ngành mới nhất để đưa ra quyết định đầu tư có căn cứ.</li>
<li>Tối ưu hóa quá trình ra quyết định: Cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, giúp các nhà đầu tư, nhà phân tích tài chính giảm thiểu rủi ro và tăng lợi nhuận.</li>
<li>Xây dựng hệ thống phân tích tài chính nội bộ: Cung cấp giải pháp thay thế cho các hệ thống phức tạp và tốn kém hiện có.</li>
</ul>
4. So sánh với các đối thủ cạnh tranh:
Hiện nay, thị trường có nhiều công cụ phân tích tài chính như Bloomberg Terminal, Stockopedia, Refinitiv Eikon, Yahoo Finance, v.v… Tuy nhiên, Perplexity AI đang nổi bật nhờ khả năng tích hợp GenAI, cho phép phân tích sâu rộng hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba như Crunchbase và FactSet càng củng cố vị thế cạnh tranh của Perplexity for Finance. Mặc dù các đối thủ như JPMorgan (với LLM Suite và Quest IndexGPT) và Bloomberg (với BloombergGPT) cũng đang phát triển các sản phẩm GenAI, Perplexity AI vẫn có tiềm năng vượt trội nhờ sự tập trung vào giao diện thân thiện và khả năng tích hợp dữ liệu đa dạng. Sự xuất hiện của SearchGPT của OpenAI cũng là một thách thức, tuy nhiên, Perplexity AI đang tự tin vào chiến lược phát triển của mình.
5. Tính năng "Internal Knowledge Search" và "Spaces":
Bên cạnh Perplexity for Finance, Perplexity AI còn cung cấp hai tính năng độc đáo:
<ul>
<li>Internal Knowledge Search: Cho phép tìm kiếm đồng thời thông tin nội bộ của công ty và trên web, tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình nghiên cứu.</li>
<li>Spaces: Nền tảng lưu trữ và quản lý tập tin, cho phép tìm kiếm thông tin trong các tập tin đã tải lên, đơn giản hóa việc truy xuất dữ liệu.</li>
</ul>
6. Lợi thế cạnh tranh của Perplexity AI so với Google:
Theo Aravind Srinivas, người sáng lập Perplexity AI, Google không phải là mối đe dọa lớn. Perplexity AI tập trung vào các truy vấn phức tạp, có nhiều từ khóa hơn (trung bình 10-11 từ), thể hiện ý định tìm kiếm rõ ràng hơn so với Google (2-3 từ). Điều này cho phép Perplexity AI trả lời chính xác và hiệu quả hơn đối với các câu hỏi phức tạp, nhiều lớp, trong khi Google đôi khi gặp khó khăn và đưa ra kết quả không mong muốn như trường hợp đề xuất dùng keo dán phô mai.
7. Kết luận: Tương lai của Perplexity AI:
Với sự kết hợp giữa công nghệ GenAI tiên tiến, giao diện thân thiện và tính năng tích hợp dữ liệu đa dạng, Perplexity AI, đặc biệt là Perplexity for Finance, đang trên đà trở thành một công cụ không thể thiếu đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính. Khả năng tạo ra hàng triệu, thậm chí hàng tỷ đô la lợi nhuận là hoàn toàn khả thi, và Perplexity AI đang hướng đến việc trở thành công cụ phân tích tài chính hàng đầu, thách thức vị thế của những tên tuổi lớn trong ngành. Việc tiếp tục phát triển và mở rộng các tính năng, tích hợp thêm dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ là chìa khóa để Perplexity AI tiếp tục dẫn đầu cuộc cách mạng GenAI trong lĩnh vực tài chính. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD Mục lục: Giới thiệu Perplexity AI và Perplexity for Finance Tí...

tháng 10 20, 2024

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2 id="section-0">Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#1-sự-gia-tăng-đáng-báo-động-của-nỗi-cô-đơn-trong-thế-giới-kết-nối">Sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn trong thế giới kết nối</a></li>
<li><a href="#2-sự-ra-đời-của-bạn-đối-thoại-trí-tuệ-nhân-tạo-ai-companion">Sự ra đời của Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo (AI Companion)</a></li>
<li><a href="#3-cảnh-quan-bạn-đối-thoại-ai-những-gương-mặt-nổi-bật">Cảnh quan Bạn Đối Thoại AI: Những gương mặt nổi bật</a><ul>
<li><a href="#character-ai-thế-giới-tưởng-tượng-không-giới-hạn">Character AI: Thế giới tưởng tượng không giới hạn</a></li>
<li><a href="#talkie-ai-sự-đồng-hành-và-hỗ-trợ-tinh-thần">Talkie AI: Sự đồng hành và hỗ trợ tinh thần</a></li>
<li><a href="#replika-người-bạn-ai-cá-nhân-hóa">Replika: Người bạn AI cá nhân hóa</a></li>
<li><a href="#intimate-ai-girlfriend--linky-ai-tình-bạn-ảo-tình-yêu-số">Intimate AI Girlfriend & Linky AI: Tình bạn ảo, tình yêu số</a></li>
<li><a href="#kuki--parodot-những-cuộc-trò-chuyện-trí-tuệ">Kuki & Paradot: Những cuộc trò chuyện trí tuệ</a></li>
<li><a href="#elysai--hiwaifu-hướng-đến-sự-phát-triển-toàn-diện">Elysai & HiWaifu: Hướng đến sự phát triển toàn diện</a></li></ul></li>
<li><a href="#4-sự-phổ-biến-ngày-càng-tăng-của-bạn-đối-thoại-ai">Sự phổ biến ngày càng tăng của Bạn Đối Thoại AI</a></li>
<li><a href="#5-những-rủi-ro-và-vấn-đề-đạo-đức">Những rủi ro và vấn đề đạo đức</a></li>
<li><a href="#6-tương-lai-của-bạn-đối-thoại-ai">Tương lai của Bạn Đối Thoại AI</a></li>
<li><a href="#7-điều-hướng-ranh-giới-mới-của-các-mối-quan-hệ-số">Điều hướng ranh giới mới của các mối quan hệ số</a></li>
</ol>
<a name="1-sự-gia-tăng-đáng-báo-động-của-nỗi-cô-đơn-trong-thế-giới-kết-nối"></a>
<h3 id="section-1">1. Sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn trong thế giới kết nối</h3>
Một nghịch lý của thế giới ngày càng kết nối là sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn. Báo cáo của Trường Đại học Harvard (tháng 5 năm 2024) cho thấy tình trạng cô đơn tiếp tục gia tăng ở mọi lứa tuổi, với 21% người lớn tại Mỹ cảm thấy cô đơn và báo cáo về cảm giác thiếu kết nối với bạn bè, gia đình và/hoặc thế giới. Thậm chí, những tìm kiếm hàng đầu trên Google như "Làm thế nào để gặp gỡ mọi người", "Nơi để kết bạn" và "Gặp gỡ những người mới" cho thấy rõ ràng một thực tế: trong một thế giới kỹ thuật số siêu kết nối, nơi mọi người có thể có hàng trăm hoặc hàng nghìn "bạn bè" trên mạng xã hội, hàng triệu người vẫn đang tìm kiếm sự kết nối thực sự trong đời sống.
<a name="2-sự-ra-đời-của-bạn-đối-thoại-trí-tuệ-nhân-tạo-ai-companion"></a>
<h3 id="section-2">2. Sự ra đời của Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo (AI Companion)</h3>
Và rồi, trí tuệ nhân tạo (AI) và Bạn Đối Thoại AI xuất hiện. Những người bạn kỹ thuật số này, luôn sẵn sàng trò chuyện, đang ngày càng trở nên phổ biến. Chúng được thiết kế để phản hồi một cách đồng cảm và chân thực khi bạn chia sẻ suy nghĩ hay vấn đề của mình. Theo Sensor Tower, tổng số người dùng ước tính của 6 ứng dụng Bạn Đối Thoại AI hàng đầu vào khoảng 52 triệu người.
<a name="3-cảnh-quan-bạn-đối-thoại-ai-những-gương-mặt-nổi-bật"></a>
<h3 id="section-3">3. Cảnh quan Bạn Đối Thoại AI: Những gương mặt nổi bật</h3>
Lĩnh vực Bạn Đối Thoại AI đang phát triển nhanh chóng, mang đến nhiều trải nghiệm đa dạng:
<a name="character-ai-thế-giới-tưởng-tượng-không-giới-hạn"></a>
<ul>
<li>Character AI: Ứng dụng này cho phép người dùng tương tác với các nhân vật AI được cá nhân hóa, hư cấu. Điểm hấp dẫn chính là khả năng tạo ra và tương tác với nhiều loại nhân vật, từ những nhân vật nổi tiếng trong tiểu thuyết hay lịch sử đến những nhân vật hoàn toàn mới do người dùng tưởng tượng ra.</li>
</ul>
<a name="talkie-ai-sự-đồng-hành-và-hỗ-trợ-tinh-thần"></a>
<ul>
<li>Talkie AI: Nhấn mạnh vào việc hỗ trợ cảm xúc, Talkie AI tập trung vào những cuộc trò chuyện hàng ngày nhằm thúc đẩy sức khỏe tinh thần. Thay vì tương tác hư cấu, Talkie AI hướng đến việc cung cấp sự đồng hành chân thực, tạo không gian cho người dùng tham gia vào các cuộc đối thoại an ủi và hỗ trợ.</li>
</ul>
<a name="replika-người-bạn-ai-cá-nhân-hóa"></a>
<ul>
<li>Replika: Cung cấp trải nghiệm chatbot được cá nhân hóa sâu sắc. Replika học hỏi và phát triển qua mỗi lần tương tác, tạo ra một mối liên kết độc đáo với người dùng.</li>
</ul>
<a name="intimate-ai-girlfriend--linky-ai-tình-bạn-ảo-tình-yêu-số"></a>
<ul>
<li>Intimate AI Girlfriend & Linky AI: Nhắm đến những người tìm kiếm sự đồng hành mang tính lãng mạn hơn. Cả hai ứng dụng đều đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về các mối quan hệ ảo, cho phép người dùng tùy chỉnh ngoại hình và tính cách của đối tác AI của họ.</li>
</ul>
<a name="kuki--parodot-những-cuộc-trò-chuyện-trí-tuệ"></a>
<ul>
<li>Kuki & Paradot: Đáp ứng nhu cầu về sự kích thích trí tuệ cùng với sự đồng hành. Kuki nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, tham gia vào những cuộc trao đổi dí dỏm, thông minh và thường mang tính triết học. Parodot cũng cung cấp trải nghiệm tương tự, cho phép người dùng tham gia vào các cuộc trò chuyện ý nghĩa.</li>
</ul>
<a name="elysai--hiwaifu-hướng-đến-sự-phát-triển-toàn-diện"></a>
<ul>
<li>Elysai & HiWaifu: Tập trung vào sự phát triển cá nhân toàn diện. Elysai kết hợp các tính năng chatbot truyền thống với các công cụ thực tiễn để cải thiện bản thân, chẳng hạn như theo dõi tâm trạng và hướng dẫn thiền định. HiWaifu cung cấp hỗ trợ cảm xúc với cách tiếp cận nhẹ nhàng hơn, tập trung vào giải trí.</li>
</ul>
<a name="4-sự-phổ-biến-ngày-càng-tăng-của-bạn-đối-thoại-ai"></a>
<h3 id="section-4">4. Sự phổ biến ngày càng tăng của Bạn Đối Thoại AI</h3>
Sự phát triển của công nghệ này không chỉ đơn thuần là do tính năng. Nhu cầu về Bạn Đối Thoại AI phản ánh đại dịch cô đơn toàn cầu, trầm trọng hơn bởi đại dịch COVID-19. Sự tiến bộ công nghệ đã giúp Bạn Đối Thoại AI trở nên tinh vi hơn, có khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra phản hồi giống như con người. Tính khả dụng 24/7, khả năng tùy chỉnh, và việc tạo ra một môi trường an toàn để thực hành giao tiếp cũng là những yếu tố quan trọng.
<a name="5-những-rủi-ro-và-vấn-đề-đạo-đức"></a>
<h3 id="section-5">5. Những rủi ro và vấn đề đạo đức</h3>
Bên cạnh những lợi ích, Bạn Đối Thoại AI cũng đặt ra những câu hỏi đạo đức quan trọng và những rủi ro tiềm tàng. Người dùng có thể phát triển sự phụ thuộc cảm xúc không lành mạnh, bỏ bê các mối quan hệ thực tế hoặc mất khả năng điều hướng các tương tác giữa người với người. Việc thu thập một lượng lớn dữ liệu cá nhân cũng đặt ra những lo ngại về quyền riêng tư. Quan trọng hơn, chúng không thể thay thế cho sự hỗ trợ chuyên nghiệp về sức khỏe tâm thần.
<a name="6-tương-lai-của-bạn-đối-thoại-ai"></a>
<h3 id="section-6">6. Tương lai của Bạn Đối Thoại AI</h3>
Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi những tương tác AI chân thực hơn, với những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI cảm xúc. Sự tích hợp với thực tế ảo và thực tế tăng cường có thể biến Bạn Đối Thoại AI thành những thực thể trực quan trong môi trường nhập vai. Cùng với đó, việc xây dựng khuôn khổ đạo đức và quy định sẽ ngày càng được chú trọng.
<a name="7-điều-hướng-ranh-giới-mới-của-các-mối-quan-hệ-số"></a>
<h3 id="section-7">7. Điều hướng ranh giới mới của các mối quan hệ số</h3>
Sự trỗi dậy của Bạn Đối Thoại AI đại diện cho sự giao thoa hấp dẫn giữa công nghệ, tâm lý học và cảm xúc con người. Chúng mang tiềm năng mang lại sự an ủi và hỗ trợ cho hàng triệu người, đồng thời cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về bản chất của các mối quan hệ và khả năng kết nối của chúng ta với những người khác. Chìa khóa là sử dụng những công cụ này một cách khôn ngoan, tận dụng sức mạnh của chúng trong khi thừa nhận những hạn chế, luôn ghi nhớ mục tiêu cuối cùng: sự kết nối giữa người với người. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục: Sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn trong thế giới...

tháng 10 20, 2024

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent

<h2 id="section-0">Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về Kong.ai và đột phá mới</li>
<li>Tích hợp công nghệ Text-to-Speech (TTS) của OpenAI</li>
<li>Cách mạng hóa tương tác khách hàng bằng giọng nói<ul>
<li>Lịch hẹn khám chữa bệnh</li>
<li>Dịch vụ khách sạn</li>
<li>Học tập cá nhân hóa trong giáo dục</li>
<li>Tuyển dụng nhân sự</li></ul></li>
<li>Công nghệ giọng nói cho doanh nghiệp hiện đại</li>
<li>Giải pháp không cần mã hóa, dễ dàng triển khai và đào tạo</li>
<li>Giới thiệu về Kong.ai</li>
<li>Thông tin liên hệ</li>
</ol>
1. Giới thiệu về Kong.ai và đột phá mới
Kong.ai, một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực chatbot và AI agent, đã tạo nên bước đột phá mới bằng việc tích hợp thành công công nghệ Text-to-Speech (TTS) tiên tiến của OpenAI (hiện đang trong giai đoạn beta). Sự kết hợp này hứa hẹn sẽ nâng tầm trải nghiệm tương tác khách hàng lên một mức cao hơn, mang đến những cuộc trò chuyện bằng giọng nói tự nhiên, chân thực và gần gũi hơn bao giờ hết. Giải pháp này được thiết kế đặc biệt để ứng dụng trong nhiều ngành nghề khác nhau.
2. Tích hợp công nghệ Text-to-Speech (TTS) của OpenAI
Kong.ai đã nhanh chóng áp dụng công nghệ TTS của OpenAI, một trong những công nghệ hàng đầu thế giới hiện nay. Việc tích hợp này giúp chatbot của Kong.ai không chỉ cung cấp văn bản mà còn có thể “nói chuyện” với người dùng một cách trực tiếp. Điều này không chỉ làm tăng tính hấp dẫn và trải nghiệm người dùng mà còn mở rộng khả năng tiếp cận đối với nhiều đối tượng khách hàng hơn, đặc biệt là những người gặp khó khăn trong việc đọc.
3. Cách mạng hóa tương tác khách hàng bằng giọng nói
Sự ra mắt của công nghệ TTS, dù vẫn đang trong giai đoạn beta, đã mở ra vô số cơ hội cho các doanh nghiệp trong việc cải thiện cách thức giao tiếp với khách hàng. Kong.ai đã chứng minh điều này qua các ứng dụng thực tiễn sau đây:
<ul>
<li>Lịch hẹn khám chữa bệnh: Các cơ sở y tế có thể cung cấp trải nghiệm đặt lịch hẹn không cần dùng tay, chỉ bằng giọng nói. Khách hàng có thể đặt lịch hẹn dễ dàng thông qua điện thoại hoặc thiết bị thông minh, đặc biệt hữu ích cho người già hoặc người khuyết tật.</li>
<li>Dịch vụ khách sạn: Khách sạn và khu nghỉ dưỡng có thể tạo ra trải nghiệm như có người phục vụ riêng cho khách hàng. Từ việc đặt chỗ nhà hàng đến kiểm tra tình trạng phòng trống, khách hàng chỉ cần đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời bằng giọng nói ngay lập tức, không cần thao tác phức tạp.</li>
<li>Học tập cá nhân hóa trong giáo dục: Trong lĩnh vực giáo dục, tích hợp TTS cho phép AI agent cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Giáo viên có thể sử dụng nền tảng này để cung cấp phản hồi tức thì bằng giọng nói cho học sinh, giúp quá trình học tập trở nên tương tác và thú vị hơn.</li>
<li>Tuyển dụng nhân sự: Chatbot tích hợp giọng nói của Kong.ai có thể cách mạng hóa quy trình tuyển dụng. Ứng viên có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng giọng nói để tìm hiểu về vị trí tuyển dụng, nộp đơn hoặc lên lịch phỏng vấn. Phương pháp này không chỉ hợp lý hóa giao tiếp mà còn nâng cao trải nghiệm của ứng viên, làm cho quá trình tuyển dụng hiệu quả và dễ tiếp cận hơn.</li>
</ul>
4. Công nghệ giọng nói cho doanh nghiệp hiện đại
Việc tích hợp công nghệ TTS của OpenAI vào nền tảng Kong.ai đánh dấu một bước tiến quan trọng trong xu hướng phát triển công nghệ hiện đại, hướng đến việc nâng cao khả năng tiếp cận và trải nghiệm người dùng. Với sự phổ biến ngày càng tăng của các trợ lý giọng nói như Alexa và Google Assistant, tính năng mới này sẽ thu hút được sự quan tâm lớn từ các công ty muốn dẫn đầu trong lĩnh vực tương tác khách hàng.
5. Giải pháp không cần mã hóa, dễ dàng triển khai và đào tạo
Nền tảng không cần mã hóa của Kong.ai cho phép các doanh nghiệp triển khai và đào tạo chatbot tích hợp giọng nói một cách nhanh chóng, mà không cần đến đội ngũ lập trình viên chuyên nghiệp. Khả năng đào tạo nhanh chóng giúp các công ty thiết lập và tinh chỉnh AI agent trong thời gian ngắn, đảm bảo quá trình khởi đầu suôn sẻ. Đây là một bước ngoặt lớn đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, cho phép họ tận dụng các công cụ AI tiên tiến với nỗ lực tối thiểu và chi phí ban đầu không đáng kể. Hơn nữa, hỗ trợ phát trực tuyến trò chuyện thời gian thực của Kong.ai cho phép các doanh nghiệp tương tác với khách hàng trong các cuộc trò chuyện năng động, được điều khiển bằng giọng nói, nâng cao trải nghiệm người dùng và hợp lý hóa quy trình.
6. Giới thiệu về Kong.ai
Kong.ai cung cấp một nền tảng không cần mã hóa, mang đến các giải pháp AI giúp các doanh nghiệp trên nhiều ngành nghề tạo ra và triển khai AI agent để tự động hóa các tác vụ, từ dịch vụ khách hàng đến tạo khách hàng tiềm năng. Với khả năng triển khai nhanh chóng, các tùy chọn tích hợp sâu rộng và giờ đây là khả năng giọng nói tiên tiến, Kong.ai đang định nghĩa lại cách các doanh nghiệp tận dụng giải pháp AI để thúc đẩy thành công.
7. Thông tin liên hệ
Joy Patel
Kong.ai
+1 707-791-5664
joy@kong.ai
Truy cập trang mạng xã hội của chúng tôi:
Facebook: <a href="https://www.facebook.com/kongaichatbotagent">https://www.facebook.com/kongaichatbotagent</a>
LinkedIn: <a href="https://www.linkedin.com/company/kong-ai-chatbots-agents/">https://www.linkedin.com/company/kong-ai-chatbots-agents/</a>
YouTube: <a href="https://www.youtube.com/channel/UC-6kdgz6Zv_O4CdldgOmT6w">https://www.youtube.com/channel/UC-6kdgz6Zv_O4CdldgOmT6w</a> <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent Mục lục: Giới thiệu về Kong.ai và đột phá mới Tích hợp côn...

tháng 10 20, 2024

Mistral AI chuẩn bị ra mắt mô hình "Pandragon": Một bước tiến vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo

Claude AI: Trải nghiệm di động mượt mà hơn với phản hồi xúc giác

Perplexity Spaces: Không Gian Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Cho Hợp Tác và Nghiên Cứu Hiệu Quả

Meta Ra Mắt Mô Hình AI Kiểm Tra Công Việc Của Các Mô Hình AI Khác

Cách các lãnh đạo Google Research sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày và những điểm họ cần cân nhắc

AI Tiến hóa: Từ Chatbot đến Trí Tuệ Nhân Tạo Chung (AGI) - Quan điểm của Demis Hassabis

Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Sự thức tỉnh nội tâm dẫn đến độ chính xác cao hơn

Meta Thúc Đẩy Trí Tuệ Nhân Tạo với Bộ Mô Hình AI Mới: Đột Phá Công Nghệ

WhatsApp: Tính năng bộ nhớ đối thoại AI của Meta sắp ra mắt - Khởi đầu cho Trợ lý Ảo thông minh cá nhân?

Cuộc đua đầu tư vào chatbot y tế: AI đang định hình lại tương lai chăm sóc sức khỏe

Tôi đã tạo ra bản sao AI của chính mình và kết quả thật hài hước không ngờ!

OpenAI: Tham vọng Quân Sự và Những Dấu Hiệu Đáng Lo Ngại

Google AI Studio Ra Mắt Chế Độ So Sánh: Lựa Chọn Mô Hình Gemini Hoàn Hảo Cho Mọi Trường Hợp

Perplexity: Tìm Kiếm AI Thế Hệ Mới, Vượt Trội Về Độ Sâu Và Tính Tương Tác

Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent

Bài đăng phổ biến

Labels