Agent.ai.vn

Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ

<h2>Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ phục vụ an ninh quốc gia</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Meta mở rộng quyền truy cập vào Llama cho các cơ quan chính phủ</li>
<li>Mục tiêu và lợi ích của việc hợp tác</li>
<li>Các đối tác chính phủ và doanh nghiệp</li>
<li>Sự cạnh tranh với Trung Quốc</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Meta mở rộng quyền truy cập vào Llama cho các cơ quan chính phủ
Meta thông báo rằng họ đang mở rộng quyền truy cập vào các mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ và các nhà thầu làm việc trong lĩnh vực an ninh quốc gia. Điều này bao gồm hơn một chục công ty tư nhân hợp tác với chính phủ Mỹ, bao gồm Amazon Web Services, Oracle, Microsoft, cũng như các nhà thầu quốc phòng như Palantir và Lockheed Martin. 
2. Mục tiêu và lợi ích của việc hợp tác
Meta cho biết mục tiêu của việc hợp tác này là hỗ trợ các cơ quan chính phủ trong việc sử dụng công nghệ AI để nâng cao an ninh quốc gia. Việc cung cấp quyền truy cập vào Llama cho phép các cơ quan chính phủ và các nhà thầu tận dụng sức mạnh của AI để xử lý các tác vụ phức tạp và nhạy cảm, chẳng hạn như phân tích thông tin, dự đoán rủi ro và hỗ trợ quyết định chiến lược. 
3. Các đối tác chính phủ và doanh nghiệp
Meta đã xác định một số đối tác chính phủ và doanh nghiệp đang sử dụng Llama cho các mục đích an ninh quốc gia. Ví dụ, Oracle đang sử dụng Llama để tổng hợp các tài liệu bảo trì máy bay, giúp kỹ thuật viên nhanh chóng và chính xác chẩn đoán các vấn đề, rút ngắn thời gian sửa chữa và đưa máy bay trở lại hoạt động. Amazon Web Services và Microsoft đang sử dụng Llama để lưu trữ mô hình AI trên các giải pháp đám mây an toàn của họ, cho phép các cơ quan chính phủ xử lý dữ liệu nhạy cảm.
4. Sự cạnh tranh với Trung Quốc
Meta cũng nhấn mạnh rằng việc hợp tác này sẽ giúp Mỹ cạnh tranh với Trung Quốc trong cuộc đua toàn cầu về công nghệ AI. Theo Nick Clegg, Chủ tịch phụ trách các vấn đề toàn cầu của Meta, việc Mỹ hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở như Llama sẽ giúp đảm bảo lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực AI so với Trung Quốc và các quốc gia khác.
5. Kết luận
Việc Meta mở rộng quyền truy cập vào Llama cho các cơ quan chính phủ và các nhà thầu quốc phòng cho thấy sự gia tăng ảnh hưởng của AI trong lĩnh vực an ninh quốc gia. Hợp tác này có thể dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong việc ứng dụng AI để bảo vệ an ninh quốc gia, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức và quyền riêng tư cần được giải quyết một cách cẩn trọng.

Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ

Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ phục vụ an ninh quốc gia Mục lục: Meta mở rộng quyền truy cập ...

tháng 11 05, 2024

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn "Defense Llama" cho Quốc phòng

<h2>Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn 'Defense Llama' cho Người dùng An ninh Quốc gia</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về Defense Llama</li>
<li>Ứng dụng của Defense Llama</li>
<li>Tầm quan trọng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực quốc phòng</li>
<li>Thách thức và giải pháp</li>
<li>Demo trực tiếp</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về Defense Llama
Scale AI, một công ty công nghệ chuyên về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đã công bố mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới mang tên "Defense Llama". Defense Llama được phát triển dựa trên nền tảng Llama 3 của Meta và được Scale AI tinh chỉnh và cấu hình riêng cho mục đích sử dụng trong lĩnh vực an ninh quốc gia. 
2. Ứng dụng của Defense Llama
Defense Llama đã được triển khai thử nghiệm và hoạt động trong các mạng lưới mật của quân đội Mỹ và các cơ quan an ninh quốc gia. Nó được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ quan trọng, bao gồm lập kế hoạch chiến đấu và hoạt động tình báo. 
3. Tầm quan trọng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực quốc phòng
LLM là một công nghệ mới nổi đang cách mạng hóa lĩnh vực quốc phòng. Chúng có khả năng tạo ra văn bản, mã nguồn, hình ảnh và các phương tiện truyền thông khác dựa trên các yêu cầu của người dùng. LLM mang đến nhiều cơ hội cho Bộ Quốc phòng, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều thách thức.
4. Thách thức và giải pháp
Một trong những thách thức lớn nhất khi sử dụng LLM trong lĩnh vực quốc phòng là việc đảm bảo an toàn thông tin và sử dụng có trách nhiệm. Các LLM được đào tạo dựa trên dữ liệu khổng lồ từ internet, có thể chứa thông tin nhạy cảm hoặc không phù hợp với môi trường quân sự. 
Scale AI đã giải quyết vấn đề này bằng cách đào tạo Defense Llama trên một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm các giáo lý quân sự, luật nhân đạo quốc tế và các chính sách liên quan đến các quy tắc của quân đội Mỹ về xung đột vũ trang và nguyên tắc đạo đức cho AI. 
Ngoài ra, Scale AI đã áp dụng kỹ thuật học tăng cường với phản hồi từ con người để định hình phong cách và giọng điệu của Defense Llama sao cho phù hợp với môi trường quân sự.
5. Demo trực tiếp
Trong buổi giới thiệu sản phẩm, Scale AI đã tiến hành một buổi trình diễn trực tiếp cho DefenseScoop. 
Buổi trình diễn cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa Defense Llama và một LLM thông thường khi ứng phó với các yêu cầu liên quan đến chiến tranh và quốc phòng. Defense Llama có thể cung cấp các phản hồi phù hợp, chính xác và chi tiết, trong khi LLM thông thường thường từ chối trả lời hoặc cung cấp các phản hồi chung chung. 
6. Kết luận
Defense Llama là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực quốc phòng. Mô hình này cho thấy khả năng hỗ trợ các cơ quan an ninh quốc gia trong việc đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn. Scale AI hy vọng rằng Defense Llama sẽ giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào con người trong các nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm, đồng thời tăng cường năng lực chiến đấu và hoạt động tình báo của quân đội Mỹ.

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn "Defense Llama" cho Quốc phòng

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn 'Defense Llama' cho Người dùng An ninh Quốc gia Mục lục: Giới thiệu về Defense Llama Ứng dụ...

tháng 11 05, 2024

Chatbot: Trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất cho các nhà tiếp thị

<h2>Chatbot là trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI đối với các nhà tiếp thị</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Số liệu chính: </li>
<li>Thông tin ngoài biểu đồ:</li>
<li>Cách sử dụng biểu đồ:</li>
<li>Báo cáo liên quan của EMARKETER:</li>
<li>Ghi chú:</li>
</ol>
1. Số liệu chính:
<ul>
<li>38% nhà tiếp thị trên toàn cầu cho rằng chatbot là trường hợp sử dụng AI hiệu quả nhất để nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số, theo một cuộc khảo sát vào tháng 9 năm 2024 của Advanis và Sitecore.</li>
</ul>
2. Thông tin ngoài biểu đồ:
<ul>
<li>Theo một cuộc khảo sát của SAS do Coleman Parkes Research thực hiện vào tháng 7 năm 2024, 82% giám đốc tiếp thị trên toàn cầu đang sử dụng hoặc dự định triển khai chatbot AI cho tương tác với khách hàng trong vòng 6 đến 12 tháng tới.</li>
<li>Chatbot AI phổ biến trong dịch vụ khách hàng do tác động cao và triển khai tương đối dễ dàng, theo phân tích của EMARKETER. Tuy nhiên, trong khi các nhà tiếp thị đánh giá cao chatbot, 45% người tiêu dùng Hoa Kỳ lại có cái nhìn không thuận lợi về chúng, theo một cuộc khảo sát của CivicScience vào tháng 7 năm 2024.</li>
</ul>
3. Cách sử dụng biểu đồ:
<ul>
<li>Các nhà tiếp thị có thể sử dụng biểu đồ này để xác định trường hợp sử dụng AI ưu tiên và làm nổi bật cách chatbot AI là một công cụ chính để nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số.</li>
</ul>
4. Báo cáo liên quan của EMARKETER:
<ul>
<li>Generative AI for Ad Targeting (Cần đăng ký)</li>
<li>How CMOs Are Using AI to Transform Their Strategies (Cần đăng ký)</li>
</ul>
5. Ghi chú:
<ul>
<li>Người được khảo sát được hỏi: "Bạn thấy trường hợp sử dụng nào sau đây của AI hiệu quả nhất đối với tổ chức của bạn trong việc cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số?"</li>
<li>Phương pháp luận: Dữ liệu được trích xuất từ báo cáo "DX Vision 24" của Advanis và Sitecore vào tháng 10 năm 2024. 625 nhà tiếp thị trên toàn cầu được khảo sát trong giai đoạn tháng 7 - tháng 9 năm 2024. Người được khảo sát đến từ Úc, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ, hiện đang làm việc nội bộ cho các công ty có ít nhất 100 nhân viên.</li>
</ul>

Chatbot: Trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất cho các nhà tiếp thị

Chatbot là trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI đối với các nhà tiếp thị Mục lục: Số liệu chính: Thông tin ngoài biểu đồ: Cách sử d...

tháng 11 05, 2024

Rappler giới thiệu Rai: Chatbot AI do nhà báo thiết kế và vận hành

<h2>Rappler giới thiệu Rai: Trò chuyện AI được thiết kế và vận hành bởi các nhà báo</h2>
Mục lục
<ol>
<li>Rai: Một chatbot AI mới của Rappler</li>
<li>Nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật</li>
<li>Các biện pháp bảo vệ và hạn chế </li>
<li>Ontology và knowledge graph</li>
<li>Hơn cả ChatGPT</li>
<li>Các trường hợp sử dụng của Rai</li>
<li>Chính sách sửa lỗi và các nguyên tắc AI</li>
<li>Truy cập Rai</li>
</ol>
1. Rai: Một chatbot AI mới của Rappler
Rappler, một tổ chức tin tức Philippines, đã giới thiệu Rai, một chatbot AI được thiết kế và vận hành bởi các nhà báo. Ban đầu, Rai được ra mắt với tư cách là một moderator cho các cuộc thảo luận nhóm, nhưng giờ đây nó đã phát triển thành một chatbot AI mạnh mẽ có thể trả lời các câu hỏi về con người, địa điểm, sự kiện và vấn đề. Rai chỉ cung cấp thông tin từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và được kiểm chứng.
2. Nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật
Rai thu thập thông tin từ trang web của Rappler, cập nhật các bài báo mới nhất mỗi 15 phút. Điều này khác với các chatbot khác, những chatbot này thu thập dữ liệu từ các trang web ngẫu nhiên, nội dung có thể chưa được kiểm chứng.
3. Các biện pháp bảo vệ và hạn chế
Để giảm thiểu rủi ro và hạn chế hiện tượng "ảo giác AI" (hallucination), Rappler đã trang bị cho Rai các biện pháp bảo vệ. Rai chỉ được phép sử dụng thông tin đã được xác minh bởi nhóm biên tập của Rappler, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và biên tập của tổ chức. 
4. Ontology và knowledge graph
Để tăng cường độ chính xác và độ tin cậy, Rai sử dụng GraphRAG, một kỹ thuật dựa trên Ontology và Knowledge Graph. 
5. Hơn cả ChatGPT
Trong khi sử dụng các khả năng xử lý ngôn ngữ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện có như GPT4 của OpenAI, Gemini của Google, Rai được thiết kế để tương thích với nhiều LLM khác nhau. Điều này cho phép Rai kết hợp sử dụng các mô hình tốt nhất có sẵn trên thị trường. 
6. Các trường hợp sử dụng của Rai
Rai được thiết kế để hỗ trợ nhiều mục đích, bao gồm:
<ul>
<li>Chống lại thông tin sai lệch bằng cách cung cấp nguồn cho mọi câu trả lời</li>
<li>Lọc các nguồn dữ liệu phức tạp và hỗ trợ nhà báo tìm kiếm gốc rễ của câu chuyện</li>
<li>Khuyến khích sự tham gia của công dân và thúc đẩy thảo luận</li>
<li>Hỗ trợ trong các quy trình hành chính, giúp phát hiện các bất thường trong hồ sơ</li>
<li>Giúp người dùng hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh</li>
<li>Giúp học sinh tiếp thu các kiến thức khó</li>
<li>Dịch ngôn ngữ và tạo cầu nối giao tiếp giữa các nền văn hóa</li>
<li>Hiểu và tóm tắt tin tức một cách nhanh chóng</li>
</ul>
7. Chính sách sửa lỗi và các nguyên tắc AI
Trong trường hợp Rai mắc lỗi, nó cũng được bảo vệ bởi chính sách sửa lỗi của Rappler. Người dùng có thể báo cáo lỗi qua email <a href="mailto:feedback@rappler.com">feedback@rappler.com</a>. Nhóm sẽ kiểm tra lỗi và sửa chữa dữ liệu nguồn nếu cần thiết.
Rai cũng tuân theo các nguyên tắc AI của Rappler, những nguyên tắc này đặt ưu tiên cho khả năng suy nghĩ phản biện và đánh giá của con người, đồng thời đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm. 
8. Truy cập Rai
Rai hiện chỉ có sẵn cho người dùng của ứng dụng Rappler Communities. Thành viên của chương trình hội viên cao cấp Rappler+ sẽ có quyền truy cập sớm vào các tính năng mới của Rai từ ngày 4 tháng 11. 
Kết luận: 
Rai là một minh chứng cho cách các tổ chức tin tức có thể khai thác AI một cách có trách nhiệm để phục vụ công chúng. Với nguồn dữ liệu đáng tin cậy, các biện pháp bảo vệ và các nguyên tắc AI rõ ràng, Rai hứa hẹn sẽ mang đến một trải nghiệm trò chuyện AI bổ ích và đáng tin cậy cho người dùng.

Rappler giới thiệu Rai: Chatbot AI do nhà báo thiết kế và vận hành

Rappler giới thiệu Rai: Trò chuyện AI được thiết kế và vận hành bởi các nhà báo Mục lục Rai: Một chatbot AI mới của Rappler Nguồn dữ liệ...

tháng 11 05, 2024

Cuộc chiến chatbot Trung Quốc: Chi tiêu quảng cáo tăng vọt, thị trường bão hòa

<h2>Các công ty AI Trung Quốc chi mạnh tay cho quảng cáo: Thị trường chatbot trở nên chật chội</h2>
Mục lục
<ol>
<li>Chi tiêu quảng cáo tăng vọt</li>
<li>ByteDance và Moonshot AI dẫn đầu về chi tiêu</li>
<li>Alibaba chi mạnh cho Quark, Tongyi Qianwen</li>
<li>Thị trường chatbot bão hòa</li>
<li>Nguyên nhân của sự phụ thuộc vào marketing</li>
<li>Lo ngại về khoảng cách công nghệ với Mỹ</li>
</ol>
1. Chi tiêu quảng cáo tăng vọt
Theo báo cáo từ công ty tư vấn tiếp thị AppGrowing, các công ty trí tuệ nhân tạo (AI) của Trung Quốc đang phải đối mặt với áp lực cạnh tranh ngày càng lớn, dẫn đến chi tiêu quảng cáo tăng vọt. Trong quý 3 năm nay, các công ty AI, từ những start-up đầy triển vọng như Moonshot AI và Zhipu AI đến các ông lớn công nghệ như ByteDance và Alibaba, đã chi hơn 500 triệu nhân dân tệ (khoảng 70,2 triệu USD) để quảng bá chatbot và các ứng dụng AI khác.
2. ByteDance và Moonshot AI dẫn đầu về chi tiêu
ByteDance, công ty mẹ của TikTok, và Moonshot AI, một start-up được Alibaba và Tencent Holdings hậu thuẫn, được cho là hai công ty chi tiêu nhiều nhất cho quảng cáo trong quý 3. ByteDance đã chi 200 triệu nhân dân tệ, trong khi Moonshot AI chi 150 triệu nhân dân tệ cho các sản phẩm AI.
Tuy nhiên, một nguồn tin thân cận với Moonshot AI đã phủ nhận con số chi tiêu quảng cáo do AppGrowing đưa ra.
3. Alibaba chi mạnh cho Quark, Tongyi Qianwen
Báo cáo của AppGrowing cũng cho thấy Alibaba đã chi gần 200 triệu nhân dân tệ để quảng bá Quark, dịch vụ lưu trữ đám mây và tìm kiếm trực tuyến đã được tích hợp AI để nâng cấp khả năng. Chi tiêu cho Tongyi Qianwen, dịch vụ tương tự ChatGPT của công ty, thấp hơn đáng kể, chỉ khoảng 4,5 triệu nhân dân tệ.
Tongyi Qianwen đã bác bỏ con số này.
4. Thị trường chatbot bão hòa
Các công ty AI Trung Quốc đang phải cạnh tranh gay gắt trong một thị trường bão hòa với hàng trăm chatbot và các dịch vụ AI khác.
Yan Junjie, người sáng lập kiêm CEO của MiniMax có trụ sở tại Thượng Hải, đã nhận định: "Tại Trung Quốc, hầu hết tất cả các sản phẩm [AI] đều được quảng bá thông qua các chiến dịch tiếp thị trực tuyến, một sự khác biệt đáng kể so với đối tác của họ ở Mỹ."
5. Nguyên nhân của sự phụ thuộc vào marketing
Theo Yan Junjie, nguyên nhân chính của sự phụ thuộc vào marketing của các công ty AI Trung Quốc là sự đồng nhất về công nghệ. Các chatbot Trung Quốc thường không khác biệt nhiều so với nhau.
6. Lo ngại về khoảng cách công nghệ với Mỹ
Một số chuyên gia trong ngành lo ngại rằng việc ưu tiên các sản phẩm có thể bán được hơn là nghiên cứu cơ bản có thể làm tăng khoảng cách công nghệ giữa Trung Quốc và Mỹ trong dài hạn.
Bài báo này cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong thị trường AI của Trung Quốc, và việc các công ty AI phải dựa vào marketing để thu hút khách hàng. Điều này đặt ra câu hỏi về sự phát triển bền vững của ngành AI Trung Quốc và liệu họ có thể cạnh tranh hiệu quả với các công ty AI hàng đầu thế giới hay không.

Cuộc chiến chatbot Trung Quốc: Chi tiêu quảng cáo tăng vọt, thị trường bão hòa

Các công ty AI Trung Quốc chi mạnh tay cho quảng cáo: Thị trường chatbot trở nên chật chội Mục lục Chi tiêu quảng cáo tăng vọt ByteDance...

tháng 11 05, 2024

Jeff Bezos và OpenAI rót vốn 400 triệu USD vào startup robot Physical Intelligence

<h2>Doanh nhân Jeff Bezos và OpenAI đầu tư vào startup robot Physical Intelligence với định giá 2,4 tỷ đô la</h2>
Mục lục
<ol>
<li>Tổng quan</li>
<li>Thông tin về Physical Intelligence</li>
<li>Đầu tư và định giá</li>
<li>Mục tiêu và tầm nhìn</li>
<li>Bối cảnh và ý nghĩa</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Tổng quan
Bài báo trên CNBC đưa tin về khoản đầu tư của Jeff Bezos, nhà sáng lập Amazon và OpenAI, vào startup robot Physical Intelligence. Startup này đã huy động được 400 triệu đô la với định giá sau vòng gọi vốn là 2,4 tỷ đô la.
2. Thông tin về Physical Intelligence
Physical Intelligence là một startup robot có trụ sở tại San Francisco. Công ty này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo đa năng vào thế giới vật chất. 
3. Đầu tư và định giá
Physical Intelligence đã huy động được 400 triệu đô la trong vòng gọi vốn mới nhất. Điều này nâng định giá của công ty lên mức 2,4 tỷ đô la, gấp sáu lần so với vòng gọi vốn hạt giống vào tháng 3 năm nay. Ngoài Jeff Bezos và OpenAI, các nhà đầu tư khác bao gồm Thrive Capital, Lux Capital và Bond Capital. Khosla Ventures và Sequoia Capital cũng được liệt kê là các nhà đầu tư trên website của công ty.
4. Mục tiêu và tầm nhìn
Physical Intelligence muốn phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và thuật toán quy mô lớn để điều khiển robot. Công ty đã dành 8 tháng qua để phát triển một mô hình AI đa năng cho robot. Họ hy vọng rằng mô hình này sẽ là bước đầu tiên để đạt được mục tiêu cuối cùng là phát triển trí tuệ nhân tạo chung (AGI). AGI là một thuật ngữ dùng để mô tả công nghệ AI có khả năng ngang bằng hoặc vượt qua trí tuệ con người trong nhiều lĩnh vực.
Tầm nhìn của Physical Intelligence là một ngày nào đó, người dùng có thể “đơn giản là yêu cầu robot thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào họ muốn, giống như họ có thể yêu cầu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và trợ lý chatbot”. Công ty đưa ra ví dụ về các nhiệm vụ robot có thể thực hiện như giặt giũ, dọn bàn hoặc lắp ráp hộp.
5. Bối cảnh và ý nghĩa
Tin tức này xuất hiện sau khi OpenAI ra mắt tính năng tìm kiếm trong ChatGPT, chatbot phổ biến của họ. Tính năng này giúp OpenAI cạnh tranh tốt hơn với các công cụ tìm kiếm như Google, Bing của Microsoft và Perplexity. Vào tháng trước, OpenAI cũng đã đóng vòng gọi vốn mới nhất với định giá 157 tỷ đô la.
6. Kết luận
Khoản đầu tư của Jeff Bezos và OpenAI vào Physical Intelligence cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng đối với robot và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong thế giới vật chất. Startup này có tiềm năng thay đổi cách chúng ta tương tác với robot, mở ra một kỷ nguyên mới của tự động hóa và năng suất.

Jeff Bezos và OpenAI rót vốn 400 triệu USD vào startup robot Physical Intelligence

Doanh nhân Jeff Bezos và OpenAI đầu tư vào startup robot Physical Intelligence với định giá 2,4 tỷ đô la Mục lục Tổng quan Thông tin về ...

tháng 11 05, 2024

Mark Zuckerberg Muốn "Nuôi" Mạng Xã Hội Bằng "Bùn" AI

<h2>Mark Zuckerberg Muốn Nuôi Bạn Bằng "Bùn" AI</h2>
Mục lục
<ol>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-tr%C3%A0n-ng%E1%BA%ADp-n%E1%BB%99i-dung-ai-tr%C3%AAn-m%E1%BA%A1ng-x%C3%A3-h%E1%BB%99i">Sự tràn ngập nội dung AI trên mạng xã hội</a></li>
<li><a href="#mark-zuckerberg-v%C3%A0-chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-b%C3%B9n-ai">Mark Zuckerberg và chiến lược "Bùn" AI</a></li>
<li><a href="#t%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%99ng-th%E1%BB%B1c-t%E1%BA%BF-c%E1%BB%A7a-b%C3%B9n-ai">Tác động thực tế của "Bùn" AI</a></li>
<li><a href="#m%E1%BB%A5c-%C4%91%C3%ADch-th%E1%BB%B1c-s%E1%BB%B1-c%E1%BB%A7a-zuckerberg">Mục đích thực sự của Zuckerberg</a></li>
<li><a href="#l%C3%BD-do-%C4%91%E1%BB%83-lo-ng%E1%BA%A1i">Lý do để lo ngại</a></li>
</ol>
Sự tràn ngập nội dung AI trên mạng xã hội
Bạn đã bắt đầu nhận thấy nhiều nội dung được tạo bởi AI trên mạng xã hội chưa? Trên Facebook, hình ảnh kỳ quái về Chúa Jesus được tạo từ tôm, nội thất cabin gỗ hoàn hảo đến đáng ngờ và những đứa trẻ siêu thực đang cầm những bức tranh chuyên nghiệp - tất cả đều là sản phẩm của AI. Mark Zuckerberg không chỉ mong đợi dòng chảy nội dung được tạo bởi máy móc này sẽ tiếp tục mà còn đang nỗ lực để đẩy nhanh nó.
Mark Zuckerberg và chiến lược "Bùn" AI
Không giống như các lãnh đạo của các gã khổng lồ công nghệ khác, những người xây dựng các mô hình AI và sau đó bán quyền truy cập vào chúng, Zuckerberg đã đưa AI của mình miễn phí cho mọi người. Llama 3.2 của Meta có thể tạo ra văn bản và hình ảnh, và được quảng cáo là mã nguồn mở, nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sửa đổi mã của nó. Các nhà phát triển phần mềm đã sử dụng Llama để tạo ra các ứng dụng biến ảnh cá nhân thành tác phẩm nghệ thuật hoặc để tạo ra nội dung tiếp thị “cá nhân hóa”. 
Zuckerberg lập luận rằng những nỗ lực này nhằm ngăn chặn sự tập trung quyền lực trong lĩnh vực AI. Ông nói: “Điều bạn muốn ngăn chặn là một tổ chức nào đó trở nên tiên tiến và mạnh mẽ hơn nhiều so với mọi người khác.” Tuy nhiên, trong cuộc gọi công bố kết quả kinh doanh quý III của Meta tuần này, ông đưa ra thêm một lý do: Các công cụ AI miễn phí đồng nghĩa với nhiều “bùn” AI hơn, tiềm năng mang lại lợi ích cho nền tảng của ông.
Tác động thực tế của "Bùn" AI
Khi một nhà phân tích đặt câu hỏi về sự gia tăng các ứng dụng AI, CEO của Meta đã thảo luận về việc các nhà phát triển có thể sử dụng Llama để tạo ra nhiều nội dung AI hơn, nội dung “chỉ đơn giản là giúp trải nghiệm của mọi người trên bảng tin tốt hơn.” Dưới đây là trích dẫn đầy đủ của ông, với phần tôi nhấn mạnh:
<blockquote>
“Nếu bạn nhìn vào những xu hướng lớn trong bảng tin xuyên suốt lịch sử của công ty, nó bắt đầu từ bạn bè, đúng không? Vì vậy, tất cả những cập nhật có trong đó chủ yếu là từ những người bạn của bạn đăng tải. Sau đó chúng ta bước vào kỷ nguyên thêm cả nội dung của người sáng tạo, hiện nay một tỷ lệ rất lớn nội dung trên Instagram và Facebook không phải từ bạn bè của bạn…
“Và tôi nghĩ chúng ta sẽ thêm một danh mục nội dung hoàn toàn mới, đó là nội dung được tạo ra bởi AI hoặc nội dung tóm tắt bởi AI hoặc một loại nội dung hiện có được AI kết hợp lại theo cách nào đó. Và tôi nghĩ rằng điều đó sẽ rất thú vị cho… cho Facebook và Instagram và có thể là Threads hoặc những trải nghiệm bảng tin khác theo thời gian.”
</blockquote>
Mục đích thực sự của Zuckerberg
Sự thật là, bằng cách đưa các mô hình AI vào tay của càng nhiều nhà phát triển càng tốt, Meta đang đưa nhiều nội dung được tạo bởi AI lên mạng. Càng nhiều nội dung AI, càng có khả năng xuất hiện các bài đăng có thể lan truyền trên các nền tảng của Meta, giữ chân người dùng lướt mãi không ngừng. Điều này cực kỳ quan trọng đối với một công ty kiếm được 98% doanh thu từ quảng cáo.
Đây cũng là một chiến lược khôn ngoan được lấy thẳng từ sách lược của Thung lũng Silicon, theo Julien Cornebise, phó giáo sư tại Đại học College London:
<blockquote>
Hãy xem xét việc Google vận động cho sự phổ biến của băng thông rộng sợi quang vào giữa những năm 2010, đầu tư hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng sợi quang không liên quan gì đến hoạt động cốt lõi của công ty. Vào thời điểm đó, Google định vị bản thân là đơn vị thúc đẩy việc truy cập internet vì lợi ích công cộng, nhưng rõ ràng có lợi ích chiến lược: mở rộng thị trường tiềm năng cho quảng cáo và dịch vụ của Google. “Càng nhiều người trực tuyến với tốc độ cao, càng nhiều người sử dụng Google,” Cornebise chỉ ra.
</blockquote>
Zuckerberg dường như đang theo cùng một mô hình, chi hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng để những người khác sử dụng miễn phí, và định vị công việc đó là dân chủ hóa AI. Trên thực tế, ông đang mở rộng các đường ống sẽ thúc đẩy hoạt động của mình trong nhiều năm tới.
Lý do để lo ngại
Hãy hy vọng rằng công chúng sẽ phản đối “bùn” AI này. Nội dung AI lan truyền có thể trông giống như giải trí vô hại, nhưng việc tràn ngập bảng tin của mọi người bằng tiếng ồn do máy móc tạo ra sẽ cản trở việc trải nghiệm sự thể hiện và tính xác thực của con người đích thực. Zuckerberg đang gặp nguy cơ lặp lại một chương đáng xấu hổ trong lịch sử của Facebook khi thuật toán của họ ưu tiên các trang trại clickbait và nội dung sản xuất hàng loạt. Ông khó có thể gọi nó là “xã hội” nữa. Chẳng mấy chốc, nó cũng không còn là “mạng xã hội” nữa.

Mark Zuckerberg Muốn "Nuôi" Mạng Xã Hội Bằng "Bùn" AI

Mark Zuckerberg Muốn Nuôi Bạn Bằng "Bùn" AI Mục lục Sự tràn ngập nội dung AI trên mạng xã hội Mark Zuckerberg và chiến lược ...

tháng 11 05, 2024

OpenAI vô tình rò rỉ mô hình o1: Khả năng lý luận ấn tượng

<h2>OpenAI vô tình rò rỉ mô hình o1: Khả năng lý luận ấn tượng</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Mô hình o1-preview và o1-mini</li>
<li>Rò rỉ o1 full</li>
<li>Khả năng của o1 full</li>
<li>OpenAI sẽ công bố chính thức khi nào?</li>
</ol>
1. Giới thiệu
OpenAI đang chuẩn bị phát hành phiên bản đầy đủ của mô hình o1, một mô hình AI mạnh mẽ có khả năng lý luận phức tạp. Tuy nhiên, vào tuần trước, mô hình o1 full đã bị rò rỉ bất ngờ và khiến người dùng vô cùng ấn tượng với khả năng của nó.
2. Mô hình o1-preview và o1-mini
Trước đó, OpenAI đã công bố hai phiên bản giới thiệu của o1 là o1-preview và o1-mini, được tích hợp vào ChatGPT. Mặc dù chưa thể hiện toàn bộ tiềm năng của o1 full, hai phiên bản này đã cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác so với GPT-4.
3. Rò rỉ o1 full
Trong khoảng hai giờ vào thứ Sáu, người dùng có thể truy cập vào o1 full (OpenAI chưa xác nhận) bằng cách thay đổi một tham số trong URL. Điều này cho thấy mô hình đầy đủ đang được OpenAI chuẩn bị để phát hành rộng rãi.
4. Khả năng của o1 full
Phiên bản đầy đủ của o1 được cho là có khả năng phân tích hình ảnh và truy cập các công cụ như tìm kiếm web và phân tích dữ liệu. Một số người dùng đã thử nghiệm o1 full và chia sẻ kết quả đáng kinh ngạc. 
<ul>
<li>Ví dụ, một người dùng đã cho o1 full giải một câu đố hình ảnh và mô hình AI đã mất gần hai phút để suy luận và đưa ra câu trả lời chính xác. </li>
<li>Một người dùng khác đã cho o1 full phân tích một hình ảnh về vụ phóng tên lửa của SpaceX và AI đã mô tả chi tiết về màu sắc, chuyển động và các bộ phận của tên lửa.</li>
</ul>
5. OpenAI sẽ công bố chính thức khi nào?
Hiện chưa rõ OpenAI sẽ công bố chính thức phiên bản đầy đủ của o1 khi nào. Tuy nhiên, nhiều khả năng sẽ là trong vài tuần tới, sau cuộc bầu cử tổng thống Mỹ. 
Rò rỉ này cho thấy OpenAI đang tiến gần đến việc phát hành o1 full, một mô hình AI có tiềm năng to lớn trong việc xử lý và phân tích thông tin đa phương tiện.

OpenAI vô tình rò rỉ mô hình o1: Khả năng lý luận ấn tượng

OpenAI vô tình rò rỉ mô hình o1: Khả năng lý luận ấn tượng Mục lục: Giới thiệu Mô hình o1-preview và o1-mini Rò rỉ o1 full Khả năng củ...

tháng 11 05, 2024

AI tạo ra trò chơi "Oasis" có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D

<h2>Trò chơi do AI tạo ra "Oasis" giờ có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D có thể chơi được</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Oasis - Trò chơi do AI tạo ra đầu tiên có thể chơi được một cách hiệu quả</li>
<li>Khả năng biến hình ảnh thành thế giới game</li>
<li>Kiến trúc Transformer và hiệu suất</li>
<li>Những hạn chế và kế hoạch cải thiện</li>
<li>Công nghệ "dynamic noising"</li>
<li>Tương lai của Oasis</li>
<li>Mã nguồn và demo</li>
<li>Đánh giá của các chuyên gia</li>
</ol>
1. Oasis - Trò chơi do AI tạo ra đầu tiên có thể chơi được một cách hiệu quả
Công ty AI Etched và Decart đã hợp tác để phát triển "Oasis", một trò chơi điện tử được tạo ra hoàn toàn bởi AI và chạy trong thời gian thực. Oasis cho phép người chơi di chuyển, nhảy, thu thập vật phẩm và phá vỡ các khối trong môi trường tương tự như Minecraft. 
Theo Decart, hệ thống xử lý đầu vào của người chơi một cách tức thời để tạo ra các yếu tố trò chơi, bao gồm vật lý, luật lệ và hình ảnh.
2. Khả năng biến hình ảnh thành thế giới game
Oasis mới đây đã được cập nhật với tính năng "Custom Worlds", cho phép người dùng tải lên hình ảnh của riêng mình để AI biến thành thế giới game có thể chơi được. Tính năng này là một bước tiến trong mục tiêu của Decart là biến bất kỳ hình ảnh nào, bao gồm cả ảnh chụp từ thế giới thực, thành môi trường tương tác.
3. Kiến trúc Transformer và hiệu suất
Oasis sử dụng kiến trúc AI tùy chỉnh dựa trên công nghệ Transformer. Không giống như các mô hình khác, Oasis có thể tạo hình ảnh ngay lập tức và phản hồi hành động của người chơi. Hệ thống kết hợp công nghệ Vision Transformer với mô hình khuếch tán để xử lý hình ảnh, cho phép người chơi điều khiển trò chơi bằng các phím WASD và chuột.
4. Những hạn chế và kế hoạch cải thiện
Hiện tại, Oasis vẫn còn một số hạn chế, bao gồm các đối tượng ở xa bị mờ, hiển thị đối tượng không đồng nhất và các vấn đề liên quan đến kiểm soát kho hàng. Decart và Etched đang lên kế hoạch giải quyết những vấn đề này bằng cách sử dụng các mô hình lớn hơn và phần cứng AI chuyên dụng.
5. Công nghệ "dynamic noising"
Để cải thiện chất lượng hình ảnh, các nhà phát triển Oasis sử dụng kỹ thuật "dynamic noising". Kỹ thuật này bổ sung yếu tố ngẫu nhiên vào dữ liệu hình ảnh trong các giai đoạn đầu của việc tạo ra mỗi khung hình. Điều này giúp ngăn chặn lỗi tích tụ và tạo ra hình ảnh sắc nét.
6. Tương lai của Oasis
Decart tin rằng các mô hình và bộ dữ liệu lớn hơn sẽ khắc phục nhiều vấn đề hiện tại. Đối tác của họ là Etched đang phát triển một con chip AI chuyên dụng có tên Sohu, được thiết kế để xử lý các mô hình lớn hơn với tối đa 100 tỷ tham số ở độ phân giải 4K.
7. Mã nguồn và demo
Decart và Etched đã công khai mã nguồn và trọng số cho mô hình 500 triệu tham số trên GitHub, cho phép chạy cục bộ trên GitHub. Họ cũng cung cấp một bản demo có thể chơi được của phiên bản lớn hơn.
8. Đánh giá của các chuyên gia
Quỹ đầu tư mạo hiểm Sequoia Capital, đơn vị dẫn đầu vòng tài trợ hạt giống trị giá 21 triệu USD của Decart, nhìn thấy tiềm năng to lớn trong dự án này. "Việc ra mắt Oasis ngày hôm nay, được điều khiển không phải bởi công cụ game mà bởi một mô hình AI duy nhất được đào tạo trên video, đánh dấu một bước ngoặt trong suy luận", Sequoia tuyên bố.
Oasis là một minh chứng cho sự tiến bộ nhanh chóng của AI trong lĩnh vực game. Với những cải thiện trong tương lai, Oasis có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo và chơi game.

AI tạo ra trò chơi "Oasis" có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D

Trò chơi do AI tạo ra "Oasis" giờ có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D có thể chơi được Mục lục: Oasis - Trò chơi do AI tạo r...

tháng 11 05, 2024

GitHub Cho Phép Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI

<h2>GitHub Cho Phép Nhà Phát Triển Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI Khác Nhau</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>GitHub Copilot Hỗ Trợ Nhiều Mô Hình AI</li>
<li>GitHub Muốn Đơn Giản Hóa Việc Phát Triển Ứng Dụng</li>
<li>GitHub Nâng Cấp Khả Năng AI Trên Toàn Nền Tảng</li>
</ol>
<h3>1. GitHub Copilot Hỗ Trợ Nhiều Mô Hình AI</h3>
GitHub Copilot, công cụ trợ giúp viết mã AI của GitHub, giờ đây cho phép nhà phát triển sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau. Thay vì chỉ dựa vào một mô hình duy nhất, GitHub Copilot giờ đây cung cấp tùy chọn sử dụng Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, Gemini 1.5 Pro của Google, và GPT-4o, o1-preview, và o1-mini của OpenAI. 
Nhà phát triển có thể chọn sử dụng mô hình mặc định của Copilot hoặc chuyển đổi giữa các mô hình trong cuộc trò chuyện với Copilot Chat để tìm mô hình phù hợp nhất cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
<h3>2. GitHub Muốn Đơn Giản Hóa Việc Phát Triển Ứng Dụng</h3>
GitHub cũng giới thiệu tính năng mới có tên GitHub Spark, được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng. 
Spark sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo micro app, cho phép tích hợp các tính năng AI và nguồn dữ liệu bên ngoài mà không cần quản lý tài nguyên đám mây. 
Nhà phát triển có thể bắt đầu bằng cách nhập một prompt sử dụng mô hình OpenAI hoặc Anthropic, xem bản xem trước trực tiếp của ứng dụng khi nó được xây dựng, và lưu tự động các phiên bản của từng lần lặp lại để so sánh các phiên bản trong quá trình phát triển. 
Spark cũng cho phép nhà phát triển thay đổi trực tiếp mã cơ bản.
<h3>3. GitHub Nâng Cấp Khả Năng AI Trên Toàn Nền Tảng</h3>
Bên cạnh đó, GitHub cũng tăng cường khả năng AI trên toàn nền tảng của mình với một số cải tiến:
<ul>
<li>GitHub Copilot Multi-File Edit: Cho phép Copilot Chat trong VS Code thực hiện chỉnh sửa trên nhiều tệp cùng lúc.</li>
<li>GitHub Copilot Extensions: Cho phép nhà phát triển đặt câu hỏi cho bất kỳ công cụ phát triển tích hợp nào, bao gồm Atlassian Rovo, Docker, Sentry, và Stack Overflow. </li>
<li>GitHub Copilot Xcode Preview: Khả năng hoàn thành mã của Copilot hiện có sẵn trong bản xem trước công khai cho Xcode, giúp xây dựng ứng dụng trên tất cả các nền tảng của Apple.</li>
</ul>
Tóm lại, những cải tiến này nhằm mục đích giúp nhà phát triển linh hoạt hơn trong việc lựa chọn mô hình AI phù hợp cho từng trường hợp sử dụng, đồng thời đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng và tăng cường khả năng AI trên toàn bộ nền tảng GitHub.

GitHub Cho Phép Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI

GitHub Cho Phép Nhà Phát Triển Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI Khác Nhau Mục lục GitHub Copilot Hỗ Trợ Nhiều Mô Hình AI GitHub Muốn Đơn Giản Hó...

tháng 11 05, 2024

Anthropic Ra mắt Mô Hình AI Claude 3.5 với Khả Năng Sử Dụng Máy Tính

<h2>Anthropic Ra mắt Mô hình AI Mới với Khả năng Sử dụng Máy tính</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Nâng cao khả năng lập trình tự động</li>
<li>Khả năng sử dụng máy tính</li>
<li>Hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí</li>
<li>Tự động hóa các tác vụ</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Anthropic, một công ty nghiên cứu AI hàng đầu, đã công bố một bản nâng cấp đáng kể cho mô hình Claude 3.5 Sonnet và giới thiệu mô hình Claude 3.5 Haiku mới, nâng cao hơn nữa chức năng và khả năng sử dụng của AI. Cả hai phát triển này đều nhằm mục tiêu nâng cao năng suất của nhà phát triển, đặc biệt là trong lĩnh vực mã hóa và tự động hóa, theo công ty.
2. Nâng cao khả năng lập trình tự động
Mô hình Claude 3.5 Sonnet được cập nhật hiện nay hoạt động tốt hơn trong các nhiệm vụ mã hóa phức tạp, cho thấy sự cải thiện trên các điểm chuẩn trong ngành, đặc biệt là trong lập trình tự động và sử dụng công cụ.
Theo công ty, những người dùng sớm, bao gồm GitLab và Cognition, báo cáo về khả năng lập luận được nâng cao và hỗ trợ DevSecOps nhanh hơn, đáng tin cậy hơn mà không có độ trễ bổ sung.
The Browser Company, sử dụng mô hình để tự động hóa các quy trình làm việc dựa trên web, lưu ý rằng Claude 3.5 Sonnet đã vượt trội hơn mọi mô hình mà họ đã thử nghiệm trước đây.
3. Khả năng sử dụng máy tính
Một cập nhật chính là khả năng "sử dụng máy tính" mới, hiện đang ở chế độ beta công khai, cho phép Claude tương tác với các giao diện máy tính như một người dùng bình thường - di chuyển con trỏ, nhấp vào nút và nhập văn bản. Tính năng này có thể tự động hóa các quy trình đa bước, chẳng hạn như điền biểu mẫu và quản lý bảng tính, đánh dấu một bước tiến quan trọng hướng tới tự động hóa quy trình làm việc nâng cao hơn.
"Asana, Canva, Cognition, DoorDash, Replit, và The Browser Company đã bắt đầu khám phá những khả năng này, thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu hàng chục, và đôi khi thậm chí hàng trăm bước để hoàn thành. Ví dụ, Replit đang sử dụng khả năng của Claude 3.5 Sonnet với việc sử dụng máy tính và điều hướng UI để phát triển một tính năng chính đánh giá các ứng dụng khi chúng được xây dựng cho sản phẩm Replit Agent của họ", công ty cho biết trong một bài đăng trên blog.
4. Hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí
Ngoài Sonnet, Anthropic đã giới thiệu Claude 3.5 Haiku, cung cấp hiệu suất của Claude 3 Opus với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ hướng đến người dùng, vai trò phụ trợ và cá nhân hóa dữ liệu. Ban đầu chỉ có văn bản, Haiku sẽ sớm thêm khả năng xử lý hình ảnh.
Khả năng "sử dụng máy tính" này đánh dấu Claude 3.5 Sonnet là mô hình AI tiên phong đầu tiên thử nghiệm điều hướng UI công khai. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, Anthropic cho biết cách tiếp cận của họ bao gồm các biện pháp an toàn như bộ phân loại phát hiện tác hại. Việc thử nghiệm trước khi triển khai mô hình mới được thực hiện hợp tác với Viện An toàn AI của Hoa Kỳ và Vương quốc Anh.
5. Tự động hóa các tác vụ
"Với việc sử dụng máy tính, chúng tôi đang thử nghiệm một điều gì đó hoàn toàn mới. Thay vì tạo ra các công cụ cụ thể để giúp Claude hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ, chúng tôi đang dạy cho nó các kỹ năng máy tính chung - cho phép nó sử dụng một loạt các công cụ tiêu chuẩn và chương trình phần mềm được thiết kế cho con người. Các nhà phát triển có thể sử dụng khả năng sơ khai này để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, xây dựng và kiểm tra phần mềm, và thực hiện các nhiệm vụ mở rộng như nghiên cứu", Anthropic cho biết.
Cả Claude 3.5 Haiku và Claude 3.5 Sonnet đều có sẵn trên API của Anthropic, Amazon Bedrock và Vertex AI của Google Cloud.
6. Kết luận
Việc ra mắt của Claude 3.5 Sonnet và Haiku đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI, mang đến những khả năng mới cho việc tự động hóa quy trình làm việc và tăng cường năng suất. Khả năng sử dụng máy tính của Sonnet, mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, mở ra tiềm năng to lớn cho tương lai của AI, cho phép tự động hóa các tác vụ phức tạp và giải phóng sức lao động của con người.

Anthropic Ra mắt Mô Hình AI Claude 3.5 với Khả Năng Sử Dụng Máy Tính

Anthropic Ra mắt Mô hình AI Mới với Khả năng Sử dụng Máy tính Mục lục: Giới thiệu Nâng cao khả năng lập trình tự động Khả năng sử dụng ...

tháng 11 05, 2024

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi

<h2>10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Trình tạo ảnh AI của Google Gemini làm được gì?</li>
<li>Những lựa chọn thay thế cho hình ảnh AI của Gemini</li>
<li>Điều gì khiến Gemini trở thành trình tạo ảnh AI yêu thích của tôi</li>
<li>Google Gemini và AI có thể thay đổi cách chúng ta sáng tạo mãi mãi</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Trình tạo ảnh AI của Google Gemini làm được gì?</h2>
Google Gemini là AI chatbot của Google và tôi đã thử nghiệm khả năng tạo ảnh của nó cùng với 9 công cụ khác. Mặc dù chưa hoàn hảo, nhưng nó là công cụ tôi hài lòng nhất. Gemini đơn giản sử dụng và tạo ra hình ảnh thuyết phục chỉ với một vài lần thử nghiệm. 
Gemini tạo ra hình ảnh miễn phí. Tuy nhiên, chỉ những người đăng ký Gemini Advanced mới có thể yêu cầu hình ảnh của con người. Khả năng hình dung con người đã bị loại bỏ khỏi Gemini vào đầu năm 2024 sau những tranh cãi nhưng đã được cải thiện và đưa trở lại. Người dùng trả phí và miễn phí đều nhận được hình ảnh độ phân giải cao (2.048 x 2.048 pixel) do cùng một mô hình AI, Imagen 3 của Google tạo ra. 
Gemini bị cấm tạo ra hình ảnh có chứa trẻ em hoặc những người có thể nhận dạng được như người nổi tiếng. Các yêu cầu về nội dung bạo lực, khiêu dâm hoặc gây khó chịu sẽ không được xử lý. Trang <a href="https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy">Chính sách sử dụng</a> của Google cung cấp thêm chi tiết về những cách sử dụng AI tạo sinh của Google là không phù hợp.
<h2>2. Những lựa chọn thay thế cho hình ảnh AI của Gemini</h2>
Có hàng tá trình tạo ảnh AI, nhưng những lựa chọn thay thế Gemini hiệu quả đến từ những cái tên bạn đã từng nghe. ChatGPT và Microsoft Designer sử dụng mô hình AI DALL-E 3 và cung cấp cho bạn một số hình ảnh miễn phí mỗi ngày. Theo kinh nghiệm của tôi, hình ảnh của Gemini chân thực và chính xác hơn. Firefly của Adobe đáng để xem xét cho hình ảnh hư cấu và nghệ thuật. Nó sụp đổ khi bạn yêu cầu bất cứ điều gì cần có hình dạng con người trông thật.
Stable Diffusion, MidJourney và Flux.1 là đối thủ cạnh tranh xứng đáng nhất của Gemini, đặc biệt là cho các ứng dụng chuyên nghiệp. Tuy nhiên, tôi không thể thử nghiệm chúng kỹ lưỡng như mong muốn. Tuy nhiên, kết quả trông đầy hứa hẹn và có thể phù hợp hoặc vượt trội hơn Gemini trong một số cách sử dụng nhất định.
<h2>3. Điều gì khiến Gemini trở thành trình tạo ảnh AI yêu thích của tôi</h2>
Gemini nhắc tôi nhớ đến Google Search trong những ngày hoàng kim. Tôi nhập yêu cầu, nhấn Enter và nhanh chóng nhận được kết quả mà không cần bất kỳ sự cọ xát hay phân tâm nào. Sự đơn giản và dễ sử dụng là một trong những lý do hàng đầu khiến tôi thích Gemini. Tôi cũng thích chất lượng cao của các hình ảnh được tạo ra. Hầu hết thời gian, tôi nhận được những gì mình mong đợi. Khi không, rất dễ dàng yêu cầu sửa đổi, vì Gemini tự động xem xét các lời nhắc trước đó.
Gemini mắc lỗi và có những nhược điểm. Ví dụ, nó không thể đếm hoặc đánh vần tốt. Bạn sẽ khó có được số lượng chính xác của một thứ gì đó hoặc bất kỳ văn bản nào trong hình ảnh được tạo ra mà không có lỗi. Tôi thấy rằng hầu hết các trình tạo ảnh AI đều vật lộn như vậy trừ khi chúng được tối ưu hóa cho công việc (như Ideogram là để tạo văn bản). 
<h2>4. Google Gemini và AI có thể thay đổi cách chúng ta sáng tạo mãi mãi</h2>
Tôi cảm thấy như một đứa trẻ được thả vào cửa hàng kẹo trong khi thử nghiệm Google Gemini và các trình tạo ảnh AI <a href="https://www.androidpolice.com/bing-image-creator-guide/">thay thế</a>. Đó là một thế giới mới với những khả năng mới có thể biến đổi cách chúng ta làm việc, vui chơi và thể hiện bản thân.
Khả năng tạo ảnh AI của Gemini có giới hạn, nhưng đối thủ cạnh tranh của nó cũng vậy. Tuy nhiên, không phải tất cả chúng đều đi kèm với quy trình dễ tiếp cận, đơn giản và kết quả thuyết phục mà tôi đã thấy với Gemini. Điều này cho phép nó chiếm ưu thế trong mắt tôi, và thật thú vị khi thấy chúng ta sẽ đi xa đến đâu nếu AI được cho một vài năm nữa để phát triển.

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi Mục lục: Trình tạo ảnh AI của Google Gemini làm được gì? Những lựa chọn ...

tháng 11 05, 2024

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ

<html lang="en-US">
<head>
	<meta charset="UTF-8" />
	<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
	<link rel="profile" href="https://gmpg.org/xfn/11" />
	<title>Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ</title>
</head>
<body>
<h1>Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ</h1>
<ul>
 <li>Google vừa công bố đã tích hợp AI Gemini vào các ứng dụng bản đồ, nâng cao bộ công cụ bản đồ của mình.</li>
 <li>Sự tích hợp này phản ánh nỗ lực của Google nhằm đưa những tiến bộ trong AI vào các ứng dụng và thiết bị được sử dụng rộng rãi, khi công ty tìm cách giành lại vị trí dẫn đầu ban đầu trong phát triển AI.</li>
 <li>Với hơn 2 tỷ người dùng hoạt động mỗi tháng, Google Maps là một trong những ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất của Google, và CEO Sundar Pichai đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đầu tư vào AI trong cuộc gọi thu nhập hàng quý của công ty. Ông lưu ý rằng những khoản đầu tư này đang "mang lại lợi ích" cho sự phát triển của công ty.</li>
</ul>
<h2>Các tính năng tìm kiếm nâng cao dành cho người dùng</h2>
<ul>
 <li>Thông báo gần đây giới thiệu một loại kết quả tìm kiếm mới xử lý hiệu quả các truy vấn mở.</li>
 <li>Ví dụ, người dùng giờ đây có thể hỏi, "Những hoạt động vui vẻ nào vào mùa thu ở Seattle?" hoặc "Tôi có thể làm gì với bạn bè vào buổi tối ở Boston?".</li>
 <li>Trong quá khứ, Google Maps thường đưa ra các kết quả chung chung, hiển thị các điểm du lịch có thể không phù hợp vào một thời điểm cụ thể, chẳng hạn như các địa điểm đã đóng cửa.</li>
 <li>Miriam Daniel, Phó chủ tịch phụ trách trải nghiệm người dùng cho Google Maps, giải thích rằng AI Gemini có thể hiểu ngữ cảnh, chẳng hạn như thời gian trong ngày hoặc mùa. "Nó không chỉ là 'Gần tôi là gì?'. Thực chất là 'Tôi có thể làm gì tối nay?'", cô nói.</li>
</ul>
<h2>Hiểu biết về ngữ cảnh và tương tác với người dùng</h2>
<ul>
 <li>Các tính năng AI mới không thay thế các danh sách địa điểm hiện có; thay vào đó, chúng xuất hiện ở trên hoặc dưới danh sách.</li>
 <li>Người tiêu dùng cũng có thể đặt câu hỏi cho Gemini về các địa điểm cụ thể, cho phép phần mềm phân tích các đánh giá của người dùng và cung cấp phản hồi phù hợp.</li>
 <li>Để giải quyết những chỉ trích trước đây về kết quả tìm kiếm AI không chính xác, Google đang thực hiện các biện pháp để tra cứu chéo đầu ra của Gemini với dữ liệu thực tế.</li>
 <li>Điều này nhằm mục đích ngăn chặn các vấn đề, được gọi là ảo giác, đã làm phiền các công cụ AI khác.</li>
</ul>
<h2>Khả năng AI rộng hơn trong các công cụ của Google</h2>
<ul>
 <li>Google cũng công bố những cải tiến cho các ứng dụng khác, bao gồm Google Earth và ứng dụng điều hướng Waze.</li>
 <li>Những cải tiến này bao gồm các chatbot được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển và người lập kế hoạch đô thị phân tích dữ liệu địa lý hiệu quả hơn.</li>
 <li>Ngoài ra, Waze giờ đây cho phép người lái xe báo cáo các sự cố trên đường bằng lệnh thoại.</li>
</ul>
</body>
</html>

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ Google vừa công bố đã tích ...

tháng 11 05, 2024

Khai thác tiềm năng chưa biết của Generative AI

<h2>Khai thác tiềm năng của Generative AI: Vượt xa giới hạn hiện tại</h2>
Mục lục
<ol>
<li>Lời kêu gọi thoát khỏi lối mòn</li>
<li>Tokens và Pattern Matching: Chìa khóa của AI</li>
<li>Tập trung vào Pattern Matching</li>
<li>Ứng dụng Generative AI vào mọi lĩnh vực</li>
<li>Khám phá tiềm năng chưa biết</li>
</ol>
1. Lời kêu gọi thoát khỏi lối mòn
Bài báo này bàn luận về ý tưởng của Andrej Karpathy, một chuyên gia AI hàng đầu, khi ông đề xuất rằng chúng ta đang khai thác Generative AI và Large Language Models (LLMs) một cách quá hạn chế. Mặc dù Generative AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng cách thức sử dụng chủ yếu chỉ tập trung vào việc xử lý văn bản và tạo ra phản hồi bằng văn bản, hình ảnh hoặc video. Karpathy cho rằng tiềm năng của Generative AI còn lớn hơn nhiều, nó có thể được ứng dụng vào các lĩnh vực khác, vượt xa ngôn ngữ tự nhiên.
2. Tokens và Pattern Matching: Chìa khóa của AI
Cơ chế hoạt động của Generative AI và LLMs dựa trên việc chuyển đổi văn bản thành dạng số gọi là tokens. Các tokens này được sử dụng trong các phép tính phức tạp để tạo ra phản hồi phù hợp với các mẫu văn bản đã được huấn luyện. Nói cách khác, Generative AI là một công cụ dự đoán thống kê có thể nhận dạng các mẫu trong chuỗi tokens và dự đoán tokens tiếp theo dựa trên những mẫu đó.
3. Tập trung vào Pattern Matching
Bài báo khuyến khích chúng ta nên xem xét Generative AI như một công cụ dự đoán thống kê, không nhất thiết phải hạn chế trong phạm vi xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thay vào đó, chúng ta nên tập trung vào khả năng nhận dạng các mẫu trong các chuỗi tokens. 
Để đạt được hiệu quả tối ưu, chúng ta cần đảm bảo ba yếu tố:
<ul>
<li>Khả năng chuyển đổi dữ liệu thành tokens.</li>
<li>Sự tồn tại của các mẫu trong dữ liệu đầu vào và đầu ra.</li>
<li>Khối lượng dữ liệu đủ lớn để huấn luyện mô hình.</li>
</ul>
4. Ứng dụng Generative AI vào mọi lĩnh vực
Bên cạnh ngôn ngữ tự nhiên, âm thanh và video, Generative AI có thể được ứng dụng vào các lĩnh vực khác như:
<ul>
<li>Chơi game: Các động thái trong game có thể được mô tả và chuyển đổi thành tokens, từ đó AI có thể học hỏi các mẫu để đưa ra lựa chọn tối ưu.</li>
<li>Dự đoán thị trường chứng khoán: Giá cổ phiếu có thể được coi là tokens, và các yếu tố khác như tình hình kinh tế cũng có thể được token hóa. AI có thể dự đoán xu hướng thị trường dựa trên các mẫu đã được huấn luyện.</li>
<li>Dự đoán cấu trúc phân tử: Cấu trúc phân tử có thể được chuyển đổi thành tokens. AI có thể dự đoán cấu trúc phân tử dựa trên các mẫu đã biết.</li>
<li>Tối ưu hóa tuyến đường: Thông tin giao thông có thể được token hóa để AI có thể tối ưu hóa tuyến đường di chuyển dựa trên các mẫu lưu lượng giao thông.</li>
</ul>
5. Khám phá tiềm năng chưa biết
Bài báo kết thúc bằng lời kêu gọi các nhà nghiên cứu và các chuyên gia AI khám phá những lĩnh vực tiềm năng chưa được khai thác để ứng dụng Generative AI. Nếu có thể tìm ra các mẫu chưa được biết đến trong các lĩnh vực này, Generative AI có thể mang lại những đột phá chưa từng có, thậm chí là cả những giải thưởng Nobel. 
Bài báo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc suy nghĩ sáng tạo và tìm kiếm những cách thức mới để khai thác tiềm năng của Generative AI, mở ra những chân trời mới cho lĩnh vực AI.

Khai thác tiềm năng chưa biết của Generative AI

Khai thác tiềm năng của Generative AI: Vượt xa giới hạn hiện tại Mục lục Lời kêu gọi thoát khỏi lối mòn Tokens và Pattern Matching: Chìa...

tháng 11 05, 2024

Tavus Thuê Nhân Tài Hàng Đầu để Nhân Cách Hóa AI và Mở Khóa Tương Tác Video Mới

<h2>Tavus Thuê Nhân Tài Hàng Đầu để Nhân Cách Hóa AI và Mở Khóa Tương Tác Video Mới</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Tavus Mở Rộng Đội Ngũ Điều Hành</li>
<li>Giới Thiệu Effie Goenawan và Julia Szatar</li>
<li>Tầm Nhìn về Tương Lai của Video AI</li>
</ol>
<h3>1. Tavus Mở Rộng Đội Ngũ Điều Hành</h3>
Tavus, một công ty nghiên cứu video AI thế hệ mới hàng đầu, đã công bố việc mở rộng đội ngũ điều hành của mình. Effie Goenawan, Trưởng phòng Sản phẩm, và Julia Szatar, Trưởng phòng Marketing, đã gia nhập công ty trong những vai trò quan trọng khi Tavus tích cực mở rộng quy mô để nắm bắt cơ hội cho tiến bộ mới nhất của mình, Giao diện Video Đàm thoại (CVI).
<h3>2. Giới Thiệu Effie Goenawan và Julia Szatar</h3>
Cả Effie và Julia đều là những người tiên phong trong việc áp dụng AI. Effie đã từng là trợ giảng cho một lớp AI từ lâu trước khi nó trở nên phổ biến, và Julia đã phát triển một chương trình hài kịch bán hết vé dựa trên những thất bại của AI từ năm 2017 đến năm 2021. Họ cũng có chung nền tảng sâu rộng trong việc tận dụng các công nghệ truyền thông theo những cách mới lạ.
Với hơn một thập kỷ kinh nghiệm xây dựng sản phẩm, Effie được biết đến với niềm đam mê tạo ra những sản phẩm sáng tạo và hấp dẫn kết nối và trao quyền cho người dùng. Cô bắt đầu sự nghiệp chuyên nghiệp tại Apple, nơi cô học về thiết kế và thủ công, trước khi gia nhập Google. Tại đó, cô đã làm việc trên các thuật toán camera Nest, và Google Assistant cho những người mới sử dụng Internet gặp phải những thách thức độc đáo ở các thị trường mới nổi, cũng như trong ô tô với Chế độ Lái xe của Trợ lý. Gần đây nhất, Effie là Trưởng phòng Quản lý Sản phẩm chính tại Roblox, nơi cô dẫn dắt nhóm Biểu thức và An toàn Nội dung. Nhóm của cô dành riêng cho việc cho phép hơn 1 tỷ người dùng giao tiếp và thể hiện bản thân trong lĩnh vực kỹ thuật số, đồng thời duy trì sự an toàn và văn minh. Công việc của Effie về biểu hiện tự do tự nhiên với giọng nói và biểu cảm khuôn mặt sẽ là một tài sản cho Tavus.
“Sau hơn 10 năm ở các công ty công nghệ lớn, tôi đã sẵn sàng cho thử thách giúp một công ty khởi nghiệp ở giai đoạn đầu với công nghệ tuyệt vời phát triển và được các nhóm phát triển sản phẩm sử dụng rộng rãi để xây dựng trải nghiệm video nhập vai”, Effie Goenawan cho biết. “Thật thú vị khi được là một phần trong việc cách mạng hóa cách con người tương tác với công nghệ và với nhau. Tavus sẽ thực sự nhân cách hóa và chuyển đổi.”
Julia là một nhà lãnh đạo marketing đoạt giải thưởng chuyên về các công ty công nghệ ở giai đoạn đầu và video. Cô đến với Tavus sau khi giữ chức Trưởng phòng Marketing Sản phẩm & Marketing Chu kỳ tại Loom, nơi cô giám sát mức tăng trưởng 50 lần và hơn 50 lần ra mắt sản phẩm và tính năng, bao gồm Loom, Loom SDK, và Loom AI. Tại đó, cô được ghi nhận là người đã thành lập danh mục video messaging. Ngoài ra, Julia đã dành một số năm làm Giám đốc GTM—Công nghệ cho cánh tay thương mại của Chính phủ Úc ở San Francisco, nơi cô tư vấn cho hơn 40 công ty công nghệ hàng đầu của Hoa Kỳ về các chiến lược ra mắt quốc tế của họ, bao gồm Dropbox, Box, Lyft, Uber, Qualtrics, Square, và Survey Monkey. Julia cũng là Giám đốc cao cấp, Marketing Sản phẩm tại Wizeline, nơi cô đã làm việc trên một sản phẩm chatbot AI, và là Đồng sáng lập của Women Uninterrupted, một nền tảng video cho việc kể chuyện.
<h3>3. Tầm Nhìn về Tương Lai của Video AI</h3>
“Video AI Đàm thoại là tương lai. Những trường hợp sử dụng vô hạn của nó sẽ biến đổi truyền thông, ứng dụng và trải nghiệm cho doanh nghiệp và người tiêu dùng, và có rất nhiều không gian cho sự tăng trưởng và đổi mới”, Hassaan Raza, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Tavus, cho biết. “Effie và Julia mang đến Tavus những tài năng, tầm nhìn, năng lượng và kinh nghiệm to lớn. Họ sẽ giúp chúng tôi tiếp tục đẩy lùi giới hạn về tất cả những gì video AI có thể đạt được, và chúng tôi rất vui mừng được chào đón họ vào đội ngũ của mình.”
Với sự bổ sung của hai lãnh đạo cấp cao mới, Tavus đang sẵn sàng để đẩy mạnh vị thế của mình trong lĩnh vực video AI và đưa ra những sản phẩm sáng tạo và đột phá để cách mạng hóa tương tác giữa con người và công nghệ.

Tavus Thuê Nhân Tài Hàng Đầu để Nhân Cách Hóa AI và Mở Khóa Tương Tác Video Mới

Tavus Thuê Nhân Tài Hàng Đầu để Nhân Cách Hóa AI và Mở Khóa Tương Tác Video Mới Mục lục Tavus Mở Rộng Đội Ngũ Điều Hành Giới Thiệu Effie...

tháng 11 05, 2024

SearchGPT: Liệu có thể thách thức Google?

<h2>ChatGPT Search: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của Google?</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu SearchGPT</li>
<li>Sự khác biệt giữa SearchGPT và Google</li>
<li>Tác động tiềm năng của SearchGPT lên SEO</li>
<li>Tầm quan trọng của tính xác thực nội dung</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu SearchGPT
OpenAI đã chính thức ra mắt tính năng tìm kiếm tích hợp với ChatGPT, hay còn gọi là SearchGPT, vào ngày thứ Năm cho các thuê bao trả phí. Dự kiến tính năng này sẽ được triển khai rộng rãi hơn cho người dùng miễn phí trong những tháng tới. Người dùng ChatGPT giờ đây có thể nhấp vào nút "Search" khi nhắn tin với chatbot AI để thực hiện tìm kiếm web thời gian thực. Kết quả trả về sẽ bao gồm nút "Sources" với các liên kết tham khảo. 
2. Sự khác biệt giữa SearchGPT và Google
SearchGPT mang đến một trải nghiệm tìm kiếm khác biệt so với Google ở chỗ chatbot vẫn giữ được tính chất đối thoại. Thay vì hiển thị một trang đầy các liên kết, SearchGPT đưa ra bản tóm tắt cô đọng thông tin đã được chọn lọc từ một số nguồn. Người dùng có thể đặt câu hỏi tiếp theo cho SearchGPT nếu thông tin được cung cấp chưa đáp ứng nhu cầu. 
Ngoài ra, SearchGPT hiện không có quảng cáo hoặc kết quả được ưu tiên, giúp cho kết quả tìm kiếm trở nên gọn gàng hơn. 
3. Tác động tiềm năng của SearchGPT lên SEO
Damian Rollison, giám đốc phân tích thị trường của SOCi, một công ty tiếp thị AI, nhận định rằng SearchGPT có thể là đối thủ cạnh tranh tiềm năng nhất đối với Google trong lĩnh vực tìm kiếm. Ông cho rằng Google có lợi thế về kinh nghiệm với 26 năm hoạt động trong lĩnh vực này, nhưng thành công của SearchGPT sẽ phụ thuộc vào việc OpenAI mang đến một cách tiếp cận tìm kiếm mới mẻ và hấp dẫn hơn đối với người dùng.
4. Tầm quan trọng của tính xác thực nội dung
Alon Yamin, đồng sáng lập và CEO của Copyleaks, một công cụ phát hiện đạo văn AI, nhận định rằng SearchGPT chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google. Tuy nhiên, tác động của nó đến SEO vẫn chưa rõ ràng.
Yamin nhấn mạnh sự cần thiết phải phân biệt giữa nội dung do AI tạo ra và nội dung do con người tạo ra, đồng thời xác định nguồn gốc hoặc tác giả ban đầu, và thúc đẩy sự độc đáo trong nội dung. 
5. Kết luận
SearchGPT là một sự bổ sung thú vị cho ChatGPT, hứa hẹn mang đến một cách tiếp cận mới mẻ cho việc tìm kiếm thông tin. Mặc dù tác động của nó đến SEO vẫn chưa được xác định rõ ràng, nhưng sự xuất hiện của SearchGPT đã đặt ra một câu hỏi lớn về vị thế thống trị của Google trong lĩnh vực tìm kiếm. Sự cạnh tranh này có thể thúc đẩy cả Google và OpenAI phải nỗ lực hơn nữa để mang đến trải nghiệm tìm kiếm tốt nhất cho người dùng.

SearchGPT: Liệu có thể thách thức Google?

ChatGPT Search: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của Google? Mục lục: Giới thiệu SearchGPT Sự khác biệt giữa SearchGPT và Google ...

tháng 11 05, 2024

SmolLM2: AI mạnh mẽ, kích thước nhỏ gọn, mang đến cho bạn

<h2>Mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn: Hugging Face's SmolLM2 mang AI mạnh mẽ đến lòng bàn tay của bạn</h2>
Mục lục
<ol>
<li><a href="##-gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-smollm2">Giới thiệu SmolLM2</a></li>
<li><a href="##-hi%E1%BB%87u-su%E1%BA%A5t-%E1%BA%A5n-t%C6%B0%E1%BB%A3ng-c%E1%BB%A7a-c%C3%A1c-m%C3%B4-h%C3%ACnh-nh%E1%BB%8F-g%E1%BB%8Dn">Hiệu suất ấn tượng của các mô hình nhỏ gọn</a></li>
<li><a href="##-t%C4%83ng-c%C6%B0%E1%BB%9Dng-t%C3%ADnh-to%C3%A1n-bi%C3%AAn-khi-ai-di-chuy%E1%BB%83n-%C4%91%E1%BA%BFn-thi%E1%BA%BFt-b%E1%BB%8B-di-%C4%91%E1%BB%99ng">Tăng cường tính toán biên khi AI di chuyển đến thiết bị di động</a></li>
<li><a href="##-cu%E1%BB%99c-%C4%91ua-v%E1%BB%81-ai-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-c%C3%A1c-m%C3%B4-h%C3%ACnh-nh%E1%BB%8F-h%C6%A1n-th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c-c%C3%A1c-g%C3%A3-kh%E1%BB%95ng-l%E1%BB%93-trong-ng%C3%A0nh">Cuộc đua về AI hiệu quả: Các mô hình nhỏ hơn thách thức các gã khổng lồ trong ngành</a></li>
</ol>
<h2>Giới thiệu SmolLM2</h2>
Hugging Face vừa phát hành SmolLM2, một gia đình các mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn đạt hiệu suất ấn tượng trong khi yêu cầu ít tài nguyên tính toán hơn nhiều so với các đối tác lớn hơn của chúng. Được phát hành theo giấy phép Apache 2.0, các mô hình này có ba kích cỡ - 135M, 360M và 1.7B tham số - phù hợp để triển khai trên điện thoại thông minh và các thiết bị biên khác, nơi sức mạnh xử lý và bộ nhớ bị hạn chế. Đáng chú ý nhất, phiên bản 1.7B tham số vượt trội hơn mô hình Llama 1B của Meta trên một số điểm chuẩn quan trọng.
<h2>Hiệu suất ấn tượng của các mô hình nhỏ gọn</h2>
Theo tài liệu mô hình của Hugging Face, "SmolLM2 thể hiện những tiến bộ đáng kể so với người tiền nhiệm của nó, đặc biệt là trong việc làm theo hướng dẫn, kiến thức, lập luận và toán học." Biến thể lớn nhất được đào tạo trên 11 nghìn tỷ mã thông báo bằng cách sử dụng kết hợp bộ dữ liệu đa dạng bao gồm FineWeb-Edu và các bộ dữ liệu mã hóa và toán học chuyên biệt.
<h2>Tăng cường tính toán biên khi AI di chuyển đến thiết bị di động</h2>
Hiệu suất của SmolLM2 đặc biệt đáng chú ý vì kích thước của nó. Trên đánh giá MT-Bench, đo lường khả năng trò chuyện, mô hình 1.7B đạt điểm số 6.13, cạnh tranh với các mô hình lớn hơn nhiều. Nó cũng thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong các nhiệm vụ lập luận toán học, đạt điểm số 48.2 trên điểm chuẩn GSM8K. Những kết quả này thách thức quan niệm thông thường rằng các mô hình lớn hơn luôn tốt hơn, cho thấy thiết kế kiến trúc cẩn thận và quản lý dữ liệu đào tạo có thể quan trọng hơn số lượng tham số thô.
<h2>Cuộc đua về AI hiệu quả: Các mô hình nhỏ hơn thách thức các gã khổng lồ trong ngành</h2>
Tuy nhiên, những mô hình nhỏ hơn này vẫn còn những hạn chế. Theo tài liệu của Hugging Face, chúng "chủ yếu hiểu và tạo ra nội dung bằng tiếng Anh" và có thể không phải lúc nào cũng tạo ra đầu ra chính xác về mặt sự thật hoặc nhất quán về mặt logic.
Việc phát hành SmolLM2 cho thấy tương lai của AI có thể không chỉ thuộc về các mô hình ngày càng lớn, mà còn là các kiến trúc hiệu quả hơn có thể mang lại hiệu suất mạnh mẽ với ít tài nguyên hơn. Điều này có thể có ý nghĩa to lớn đối với việc dân chủ hóa quyền truy cập vào AI và giảm tác động môi trường của việc triển khai AI.
Các mô hình hiện có sẵn ngay lập tức thông qua trung tâm mô hình của Hugging Face, với cả phiên bản cơ bản và phiên bản được điều chỉnh theo hướng dẫn được cung cấp cho mỗi biến thể kích thước.

SmolLM2: AI mạnh mẽ, kích thước nhỏ gọn, mang đến cho bạn

Mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn: Hugging Face's SmolLM2 mang AI mạnh mẽ đến lòng bàn tay của bạn Mục lục Giới thiệu SmolLM2 Hiệu suất ấn tư...

tháng 11 05, 2024

Cựu Giám đốc OpenAI: AI Sẽ Sớm Làm Mọi Việc Trên Máy Tính Mà Con Người Làm

<h2>Cựu Giám đốc "Chuẩn bị cho AGI" của OpenAI: AI Sẽ Sớm Làm Được Mọi Việc Trên Máy Tính Mà Con Người Làm</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>AI Sẽ Sớm Năng Lực Như Con Người?</li>
<li>Dự Báo Về AGI</li>
<li>Lý Do Cựu Giám đốc OpenAI Rời Đi</li>
<li>OpenAI Và Vấn Đề An Toàn</li>
</ol>
<h3>1. AI Sẽ Sớm Năng Lực Như Con Người?</h3>
Miles Brundage, cựu Giám đốc Nghiên cứu Chính sách và Chuẩn bị cho AGI (Trí tuệ nhân tạo chung) tại OpenAI, cho biết trong vòng vài năm tới, ngành công nghiệp sẽ phát triển "các hệ thống có thể làm được bất kỳ điều gì mà một người có thể làm từ xa trên máy tính". Điều này bao gồm việc điều khiển chuột và bàn phím, hoặc thậm chí "xuất hiện như một người trong cuộc gọi video".
Brundage nhấn mạnh rằng chính phủ nên xem xét tác động của AGI đối với các ngành nghề cần phải đánh thuế và các lĩnh vực cần đầu tư giáo dục.
<h3>2. Dự Báo Về AGI</h3>
Thời gian để các công ty như OpenAI tạo ra các máy móc có khả năng AGI là chủ đề tranh luận sôi nổi trong ngành. Tuy nhiên, một số cái tên có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực này tin rằng AGI sẽ sớm xuất hiện. 
John Schulman, đồng sáng lập và nhà khoa học nghiên cứu tại OpenAI (nay đã rời công ty), cũng cho rằng AGI chỉ còn vài năm nữa là sẽ đến. Dario Amodei, Giám đốc điều hành của Anthropic, một đối thủ cạnh tranh của OpenAI, dự đoán một số phiên bản AGI có thể ra mắt sớm nhất là vào năm 2026.
<h3>3. Lý Do Cựu Giám đốc OpenAI Rời Đi</h3>
Brundage, người đã rời OpenAI vào tháng trước sau hơn 6 năm làm việc, có lẽ hiểu rõ thời gian biểu của OpenAI hơn bất kỳ ai khác. 
Ông chia sẻ rằng việc rời đi của ông không phải do lo ngại cụ thể nào về an toàn. Thay vào đó, Brundage cho biết ông muốn có nhiều tác động hơn với tư cách là nhà nghiên cứu chính sách hoặc nhà vận động trong lĩnh vực phi lợi nhuận.
Ông giải thích thêm rằng ông muốn làm việc độc lập và ít bị ảnh hưởng bởi những quan điểm thiên vị. Ông không muốn những ý tưởng của mình bị gạt bỏ vì bị cho là "một người quảng cáo cho công ty".
<h3>4. OpenAI Và Vấn Đề An Toàn</h3>
Trong thời gian làm việc tại OpenAI, Brundage đã tư vấn cho các giám đốc điều hành và ban giám đốc của công ty về cách chuẩn bị cho AGI. Ông cũng chịu trách nhiệm cho một số sáng kiến nghiên cứu an toàn lớn nhất của OpenAI, bao gồm việc "đánh giá an ninh từ bên ngoài", trong đó các chuyên gia bên ngoài được mời để tìm kiếm các vấn đề tiềm ẩn trong sản phẩm của công ty.
OpenAI đã chứng kiến một loạt các nhân viên nghiên cứu an ninh và giám đốc điều hành cấp cao rời đi, một số người trong số họ đã nêu lên những lo ngại về sự cân bằng giữa phát triển AGI và an toàn của công ty.
Tuy nhiên, Brundage khẳng định rằng việc rời đi của ông không phải là do những lo ngại cụ thể nào về an toàn. Ông tin rằng OpenAI đang đi đầu trong nghiên cứu an toàn AI.

Cựu Giám đốc OpenAI: AI Sẽ Sớm Làm Mọi Việc Trên Máy Tính Mà Con Người Làm

Cựu Giám đốc "Chuẩn bị cho AGI" của OpenAI: AI Sẽ Sớm Làm Được Mọi Việc Trên Máy Tính Mà Con Người Làm Mục lục AI Sẽ Sớm Năng L...

tháng 11 05, 2024

ChatGPT: Hiệu quả va chạm với khai thác

<h2>ChatGPT's New Search Function: Hiệu quả va chạm với khai thác</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Tác động tích cực của tìm kiếm hỗ trợ AI</li>
<li>Thay đổi cách chúng ta tương tác với thông tin</li>
<li>Rủi ro của chủ nghĩa tư bản kỹ thuật số và kiểm soát dữ liệu</li>
<li>Cần có hàng rào bảo vệ và quy định</li>
</ol>
1. Tác động tích cực của tìm kiếm hỗ trợ AI
Sự tích hợp chức năng tìm kiếm vào ChatGPT của OpenAI đánh dấu bước ngoặt trong cách chúng ta truy cập thông tin. Kết hợp tìm kiếm với tạo nội dung, tìm kiếm hỗ trợ AI định hình lại cách người dùng tìm kiếm, học hỏi và đưa ra quyết định. Mặc dù sự thay đổi này mang lại những lợi ích rõ ràng, nó cũng ẩn chứa những rủi ro đáng kể cần được quan tâm.
Chức năng tìm kiếm trong ChatGPT mang lại sự tiện lợi và hiệu quả. Thay vì chuyển đổi giữa công cụ tìm kiếm và công cụ AI, người dùng có thể truy xuất dữ liệu và nhận được thông tin chi tiết trong một phiên. Sự tích hợp này thay đổi cách mọi người tiếp cận các nhiệm vụ cần phân tích và tổng hợp dữ liệu nhanh chóng.
Chức năng tìm kiếm được cập nhật cho phép ChatGPT mang lại kết quả phản ánh thông tin mới nhất. Quyền truy cập này nâng cao tiện ích cho người dùng cần kiến thức cập nhật, chẳng hạn như xu hướng thị trường tài chính, tin tức nóng hổi hoặc thông tin chuyên ngành đang phát triển.
Khác với kết quả tìm kiếm của Google, ChatGPT tổng hợp kết quả tìm kiếm theo cách có cấu trúc với các danh mục phụ và mô tả ngắn gọn cho mỗi mục. Định dạng theo kiểu bản tin phù hợp hơn với lịch trình ngày càng bận rộn của các chuyên gia. Không cần nhấp vào từng trang web, giờ đây mọi người có thể có cái nhìn tổng quan về thông tin họ cần chỉ bằng một cái nhìn.
Chức năng tìm kiếm, kết hợp với trò chuyện, đảm bảo người dùng nhận được phản hồi phù hợp và kịp thời hơn, từ đó thúc đẩy việc ra quyết định.
Hãy xem xét <a aria-label="lập kế hoạch tài chính" class="color-link" data-ga-track="ExternalLink:https://www.nasdaq.com/articles/im-a-financial-planner:-here-are-3-ways-chatgpt-can-save-you-money#:~:text=ChatGPT%20can%20help%20you%20save,spending%20patterns%2C%E2%80%9D%20Adams%20said." href="https://www.nasdaq.com/articles/im-a-financial-planner:-here-are-3-ways-chatgpt-can-save-you-money#:~:text=ChatGPT%20can%20help%20you%20save,spending%20patterns%2C%E2%80%9D%20Adams%20said." rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank" title="https://www.nasdaq.com/articles/im-a-financial-planner:-here-are-3-ways-chatgpt-can-save-you-money#:~:text=ChatGPT%20can%20help%20you%20save,spending%20patterns%2C%E2%80%9D%20Adams%20said.">lập kế hoạch tài chính</a>. Trước đây, người dùng tìm kiếm xu hướng thị trường trên một nền tảng và chuyển sang ChatGPT để được tư vấn. Giờ đây, họ có thể tìm kiếm thông tin thời gian thực, phân tích nó và nhận được gợi ý chiến lược, tất cả trong một nơi. Quy trình hợp lý này trao quyền cho người dùng hành động nhanh chóng và tự tin hơn.
Người tìm việc cũng được hưởng lợi. Họ có thể nghiên cứu các công ty, soạn thảo tài liệu ứng tuyển và thực hành các câu hỏi phỏng vấn mà không cần chuyển đổi nền tảng.
Du khách có thể tìm kiếm các điểm tham quan địa phương, đặt câu hỏi theo dõi về các địa điểm văn hóa và cá nhân hóa hành trình theo thời gian thực. Cách tiếp cận tương tác này làm cho việc học hỏi và ra quyết định trở nên trôi chảy và hấp dẫn hơn.
2. Thay đổi cách chúng ta tương tác với thông tin
Tìm kiếm do AI điều khiển thay đổi cách chúng ta tương tác với thông tin. Các công cụ tìm kiếm truyền thống cung cấp danh sách liên kết tĩnh. Các mô hình AI tạo ra cuộc trò chuyện năng động, nơi người dùng có thể đào sâu hơn, đặt câu hỏi và trau dồi sự hiểu biết của họ cùng một lúc.
Hãy tưởng tượng một người dùng đang nghiên cứu một chủ đề mới hoặc chuẩn bị cho một quyết định. Thay vì thu thập dữ liệu từng phần, họ có thể yêu cầu ChatGPT cung cấp lời giải thích và ví dụ, nhận được ngữ cảnh ngay lập tức. Tương tác này giống như trò chuyện với một chuyên gia, người thích nghi để trả lời các câu hỏi theo dõi và làm rõ các điểm phức tạp. Kết quả là một trải nghiệm học tập phong phú hơn, hấp dẫn hơn.
Hãy xem xét ai đó đang lên kế hoạch thay đổi nghề nghiệp. Họ có thể tìm kiếm xu hướng thị trường việc làm, tìm hiểu về nhu cầu của ngành và hỏi ChatGPT lời khuyên về phát triển kỹ năng.
Các chatbot, nay được nâng cấp với tìm kiếm thời gian thực và khả năng trò chuyện năng động, tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa, tương tác, thu hút khách hàng và giữ chân họ quay lại để tìm hiểu thêm.
So với tương tác thoáng qua của Google, sự thu hút của ChatGPT đối với người dùng không thể phủ nhận là bền chặt hơn.
Nếu bạn đọc các cuốn sách của Giáo sư Sherry Turkle thuộc Viện Công nghệ Massachusetts, bạn sẽ hiểu điều gì thúc đẩy máy tính, internet, mạng xã hội và các công nghệ nói chung trở nên hấp dẫn. Năng lượng cho trải nghiệm gây nghiện này là một cỗ máy tư bản chủ nghĩa, <a aria-label="máy móc theo đuổi lợi nhuận" class="color-link" data-ga-track="ExternalLink:https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-remove-non-profit-control-give-sam-altman-equity-sources-say-2024-09-25/" href="https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-remove-non-profit-control-give-sam-altman-equity-sources-say-2024-09-25/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank" title="https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-remove-non-profit-control-give-sam-altman-equity-sources-say-2024-09-25/">máy móc theo đuổi lợi nhuận</a>, hoặc sắp trở thành như vậy.
3. Rủi ro của chủ nghĩa tư bản kỹ thuật số và kiểm soát dữ liệu
Mặc dù đầy hứa hẹn, việc tích hợp chức năng tìm kiếm của ChatGPT lại tiềm ẩn rủi ro.
Nhà sử học Yuval Harari, trong <a aria-label="Nexus" class="color-link" data-ga-track="ExternalLink:https://www.cbsnews.com/news/book-excerpt-nexus-by-yuval-noah-harari/" href="https://www.cbsnews.com/news/book-excerpt-nexus-by-yuval-noah-harari/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank" title="https://www.cbsnews.com/news/book-excerpt-nexus-by-yuval-noah-harari/">Nexus</a>: A Brief History of Information Networks From Stone Age to AI, lập luận rằng kiểm soát thông tin định hình quyền lực trong xã hội.
Ông cảnh báo rằng với sức mạnh ngày càng tăng của AI, các thuật toán cuối cùng có thể trở nên chuyên chế. Harari lưu ý trong cuốn sách: “Nếu một mạng lưới toàn trị của thế kỷ 21 thành công trong việc chinh phục thế giới, nó có thể được điều hành bởi <a aria-label="trí thông minh phi nhân loại" class="color-link" data-ga-track="ExternalLink:https://www.ynharari.com/book/nexus/" href="https://www.ynharari.com/book/nexus/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank" title="https://www.ynharari.com/book/nexus/">trí thông minh phi nhân loại</a>, thay vì bởi một nhà độc tài loài người.”
Khi một nền tảng như ChatGPT xử lý cả tìm kiếm và tạo nội dung, nó sẽ đạt được ảnh hưởng đáng kể đến dòng chảy thông tin. Sự tập trung này có thể làm lệch lạc nhận thức công khai về cái đúng, cái sai.
Chủ nghĩa tư bản kỹ thuật số phát triển mạnh bằng cách khai thác thời gian, trí tuệ và dữ liệu của người dùng. Các nền tảng hỗ trợ AI có nguy cơ củng cố xu hướng này bằng cách khiến sự tiện lợi trở nên hấp dẫn đến mức người dùng từ bỏ việc khám phá và học hỏi sâu hơn.
Ngoài ra, mô hình vì lợi nhuận của OpenAI có thể sớm chuyển người dùng từ các dịch vụ miễn phí hoặc giá thấp sang các mô hình trả phí để truy cập.
Việc thu thập và sử dụng dữ liệu người dùng vì mục đích lợi nhuận cũng đặt ra những lo ngại. OpenAI, giống như các gã khổng lồ công nghệ khác, có khả năng tận dụng dữ liệu người dùng rộng lớn để định hình hành vi, củng cố các mô hình của mình và tối đa hóa doanh thu.
Điều này đặt ra những câu hỏi nghiêm trọng về quyền riêng tư và đạo đức. Ngay cả Giáo sư <a aria-label="Sherry Turkle’s books" class="color-link" data-ga-track="InternalLink:https://www.forbes.com/2008/11/14/sherry-turkle-love-tech-personal-cx_ew_1114turkle.html" href="https://www.forbes.com/2008/11/14/sherry-turkle-love-tech-personal-cx_ew_1114turkle.html" target="_self" title="https://www.forbes.com/2008/11/14/sherry-turkle-love-tech-personal-cx_ew_1114turkle.html">Sherry Turkle</a>, người đoạt giải Nobel, cũng bày tỏ lo ngại về kế hoạch chuyển đổi sang mô hình vì lợi nhuận của công ty.
Sự thúc đẩy lợi nhuận có thể dẫn đến các thực tiễn ưu tiên sự thu hút hơn là độ chính xác, làm trầm trọng thêm sự lan truyền nội dung thiên vị hoặc gây hiểu nhầm khi các hệ thống AI thích nghi để tối đa hóa lợi nhuận tài chính.
Sự tin tưởng và quyền riêng tư dữ liệu vẫn đang bị đe dọa. Mỗi tương tác của người dùng có thể góp phần vào việc đào tạo dữ liệu, có nghĩa là thông tin nhạy cảm hoặc cá nhân có thể ảnh hưởng đến đầu ra trong tương lai. Không có chính sách rõ ràng, người dùng có thể thấy dữ liệu của họ được sử dụng lại theo những cách họ không lường trước, điều này làm suy yếu sự tin tưởng và quyền kiểm soát cá nhân.
4. Cần có hàng rào bảo vệ và quy định
Để cân bằng lợi ích của tìm kiếm hỗ trợ AI với những rủi ro của nó, việc giám sát mạnh mẽ là điều cần thiết.
Các công ty cần thiết lập các thực tiễn dữ liệu rõ ràng, đảm bảo tính minh bạch về cách thông tin người dùng được sử dụng và duy trì các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về độ chính xác của nội dung.
Các quy định cũng nên đặt ra các ranh giới để ngăn chặn nội dung do AI tạo ra khỏi việc duy trì thông tin sai lệch hoặc thiên vị.
Người dùng nên cập nhật thông tin về các chính sách dữ liệu và nhận thức rõ ràng về các điều khoản họ đồng ý khi sử dụng các nền tảng như vậy.
Khi tìm kiếm được tăng cường bởi AI trở nên phổ biến hơn trong cuộc sống hàng ngày, việc sử dụng có trách nhiệm và quản trị rõ ràng sẽ định hình tác động trong tương lai của nó. Việc tích hợp tìm kiếm vào ChatGPT đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới trong việc truy cập thông tin. Tuy nhiên, sự tiến hóa này đi kèm với những cảnh báo đáng kể. Chủ nghĩa tư bản kỹ thuật số, được thúc đẩy bởi sự phát triển của AI, có nguy cơ khai thác thời gian, sự sáng tạo và dữ liệu cá nhân của người dùng trong khi làm căng thẳng các nguồn lực tự nhiên để phục vụ cho năng lượng tính toán và sản xuất chip.
Lịch sử của các gã khổng lồ công nghệ như Google, Amazon, Microsoft và Apple minh họa cách các nhà cung cấp thống trị định hình lại các ngành và hành vi của người tiêu dùng.
OpenAI giờ đây đang đứng trên bờ vực gia nhập những hàng ngũ này, sẵn sàng ảnh hưởng đến bối cảnh của công nghệ kỹ thuật số.
Để ngăn chặn các cạm bẫy tiềm ẩn, các chính sách và giám sát mạnh mẽ là điều cần thiết.
Các công ty cần cam kết thực tiễn minh bạch, xử lý dữ liệu có đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Các nhà hoạch định chính sách phải ban hành các quy định rõ ràng đảm bảo rằng các công nghệ tiên tiến này phục vụ lợi ích công cộng mà không làm suy yếu sự tin tưởng hoặc quyền tự chủ.
Việc đạt được sự cân bằng này giữa tiến bộ công nghệ và quản trị có trách nhiệm là chìa khóa để khai thác lợi ích của kỷ nguyên mới này đồng thời phòng ngừa khai thác mà chủ nghĩa tư bản kỹ thuật số không được kiểm soát có thể mang lại.

ChatGPT: Hiệu quả va chạm với khai thác

ChatGPT's New Search Function: Hiệu quả va chạm với khai thác Mục lục: Tác động tích cực của tìm kiếm hỗ trợ AI Thay đổi cách chúng ...

tháng 11 05, 2024

ChatGPT o1: Mô hình ẩn với khả năng xử lý hình ảnh và ngữ cảnh sâu

<h2>ChatGPT o1: Mô hình ẩn với khả năng xử lý hình ảnh và ngữ cảnh sâu</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Khám phá mô hình o1</li>
<li>Khả năng xử lý hình ảnh</li>
<li>Ngữ cảnh mở rộng</li>
<li>Truy cập hạn chế</li>
<li>Dấu hiệu của một thế hệ mới</li>
<li>Tương lai của o1</li>
<li>Cách thức khám phá</li>
</ol>
<h3>1. Khám phá mô hình o1</h3>
Gần đây, người dùng mạng xã hội đã báo cáo việc phát hiện một mô hình mới có tên "o1" (không phải bản xem trước) bên trong ChatGPT. Một số người dùng đã truy cập được mô hình này bằng cách chỉ định "o1" trong các truy vấn, và mô hình này dường như cung cấp các khả năng vượt trội so với các phiên bản hiện tại.
<h3>2. Khả năng xử lý hình ảnh</h3>
Điều đáng chú ý là "o1" được cho là hỗ trợ khả năng hiểu và suy luận hình ảnh, cho phép xử lý đầu vào trực quan.
<h3>3. Ngữ cảnh mở rộng</h3>
Mô hình này được cho là có cửa sổ ngữ cảnh lên tới 200.000 token, lớn hơn nhiều so với tiêu chuẩn 32.000 token hiện có cho người dùng ChatGPT Plus. Ngữ cảnh mở rộng này có thể cho phép xử lý đầu vào lớn hơn và duy trì tính nhất quán trong các cuộc trao đổi dài hơn.
<h3>4. Truy cập hạn chế</h3>
Một số người dùng đã phát hiện ra rằng "o1" có thể truy cập được trong thời gian ngắn và có thể xử lý tải tệp, kích hoạt chế độ xử lý chuyên sâu. Tuy nhiên, quyền truy cập dường như đã bị hạn chế ngay sau khi những phát hiện này được công bố.
<h3>5. Dấu hiệu của một thế hệ mới</h3>
Khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp của mô hình "o1" cho thấy sự tiến bộ đáng kể trong khả năng AI của OpenAI. Nó sử dụng một token dừng khác, 200002, tương tự như các mô hình nâng cao khác như "4o" và "4o-mini", cho thấy nó có thể là một phần của thế hệ mới.
<h3>6. Tương lai của o1</h3>
Không có thông báo chính thức nào từ OpenAI, nhưng những rò rỉ này cho thấy rằng công ty có thể đang chuẩn bị phát hành các tính năng mới cải thiện khả năng suy luận và xử lý của AI. Điều này có thể mang lại lợi ích cho người dùng cần các tác vụ tính toán nâng cao, chẳng hạn như phân tích dữ liệu hoặc giải quyết vấn đề phức tạp.
<h3>7. Cách thức khám phá</h3>
Những tính năng này đã được phát hiện bởi người dùng thử nghiệm các khả năng và tham số mô hình của ChatGPT. Bằng cách truy cập các phản hồi thô và sửa đổi slug mô hình, họ đã phát hiện ra mô hình chưa được công bố này.
Hiện tại, chưa có khung thời gian chính thức nào cho việc triển khai các tính năng này, vì vậy chưa rõ khi nào hoặc liệu "o1" có được cung cấp cho công chúng hay không. Còn phải xem OpenAI sẽ tích hợp những tiến bộ này vào nền tảng của họ như thế nào và liệu chúng có thể truy cập được thông qua giao diện ChatGPT hay chỉ thông qua API.
Nguồn: Reddit - <a href="https://old.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1ghmsvm/chatgpt_o1_not_preview_is_live/?ref=testingcatalog.com">ChatGPT o1 - not preview is live?</a>

ChatGPT o1: Mô hình ẩn với khả năng xử lý hình ảnh và ngữ cảnh sâu

ChatGPT o1: Mô hình ẩn với khả năng xử lý hình ảnh và ngữ cảnh sâu Mục lục Khám phá mô hình o1 Khả năng xử lý hình ảnh Ngữ cảnh mở rộng...

tháng 11 05, 2024

GodGPT: Khi Tôn Giáo Sử Dụng Trợ Lý Ảo Để Hướng Dẫn Tâm Linh

<h2>GodGPT: Khi Tôn Giáo Sử Dụng Trợ Lý Ảo Để Hướng Dẫn Tâm Linh</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Cathy, "Thầy Tu Ảo" của Giáo Hội Episcopal</li>
<li>GodGPT: Xu Hướng Mới Trong Lĩnh Vực Tôn Giáo</li>
<li>Câu Chuyện Thực Tế: Trao Đổi Với Cathy</li>
<li>Khi Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cao, Liệu Chúng Ta Có Muốn Trợ Lý Ảo Giống Con Người?</li>
<li>Điểm Yếu Của Cathy: Nỗi Hy Vọng Được Nâng Niu Bởi Công Nghệ</li>
<li>Kết Luận: Cần Sự Hiện Diện Của Linh Hồn, Không Phải Là Trợ Lý Ảo</li>
</ol>
<h3>1. Cathy, "Thầy Tu Ảo" của Giáo Hội Episcopal</h3>
"Cathy, tôi nên làm gì với nỗi lo lắng về giao tiếp xã hội của mình?"
Cathy là một trợ lý ảo mới ra mắt, được thiết kế để trả lời các câu hỏi liên quan đến đức tin từ góc nhìn của một thành viên Giáo Hội Episcopal thân thiện và am hiểu. Mặc dù có tên nữ tính, Cathy là một trợ lý ảo phi giới tính. 
Cathy nhanh chóng đưa ra câu trả lời: "Đối phó với nỗi lo lắng về giao tiếp xã hội có thể rất khó khăn, nhưng có một số cách tiếp cận có thể hữu ích. Hãy luyện tập kỹ thuật thư giãn và thử thách những suy nghĩ tiêu cực của bạn."
"Vậy còn khi tôi cảm thấy muốn hoảng loạn thì sao?" - Tôi hỏi.
"Nói chung, tốt nhất là không nên như vậy" - Cathy đáp.
Đây là một trong những dấu hiệu đầu tiên cho thấy Cathy có thể chưa sẵn sàng để trả lời những câu hỏi sâu sắc nhất của cuộc sống.
Được phát triển và tài trợ bởi Viện Nghiên cứu TryTank, Cathy sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn từ ChatGPT của OpenAI và được cung cấp dữ liệu từ Kinh Thánh và toàn bộ trang web của Giáo Hội Episcopal. "Cathy đại diện cho cách tiếp cận sáng tạo của chúng tôi trong việc tận dụng công nghệ để hỗ trợ việc khám phá tâm linh," - Mục sư Lorenzo Lebrija, giám đốc sáng lập của TryTank và là một linh mục Episcopal, chia sẻ. Lebrija coi trợ lý ảo này là một hướng dẫn ảo cho Giáo Hội Episcopal, dành cho những người hiện đang và tiềm năng tham gia Giáo Hội. Cathy được thiết kế để "dịch" Kinh Thánh thành ngôn ngữ dễ hiểu dành cho các đối tượng trẻ tuổi hơn. Nó cũng có thể đóng vai trò là công cụ hỗ trợ cho các linh mục, ví dụ như giúp họ xây dựng dàn ý bài giảng.
"Đây là cơ hội để Giáo Hội tham gia theo những cách chưa từng có trước đây," - Mục sư C. Andrew Doyle, một linh mục thuộc Giáo phận Texas, chia sẻ.
<h3>2. GodGPT: Xu Hướng Mới Trong Lĩnh Vực Tôn Giáo</h3>
Cathy không phải là trợ lý ảo duy nhất về tôn giáo - nhiều giáo phái đang thử nghiệm với trí tuệ nhân tạo thế hệ mới. Có thể kể đến Text With Jesus, Buddhabot, Chatbot Eli, Gita GPT, và QuranGPT. Trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ rất nhiều cho nghiên cứu tôn giáo, đặc biệt là trong việc đẩy nhanh quá trình dịch thuật các văn bản cổ. Tuy nhiên, sử dụng AI cho công việc mục vụ lại khó khăn hơn nhiều. Vào tháng 4, nhóm truyền bá đạo Công giáo Catholic Answers đã "tước chức" trợ lý ảo mục vụ của họ, Cha Justin, sau khi người dùng nhận thấy vị linh mục kỹ thuật số này đưa ra những câu trả lời vô nghĩa, ví dụ như đề nghị sử dụng Gatorade làm nước thánh. Trợ lý ảo này sau đó được phát hành lại với tên gọi JustinBot, một nhà thần học bình dân.
Những người tạo ra Cathy nhấn mạnh rằng trợ lý ảo này không phải là thay thế cho linh mục. Tuy nhiên, họ đã thiết kế nó để giúp những người tìm kiếm tâm linh có thể thảo luận về những chủ đề khiến họ cảm thấy "yếu đuối hoặc phòng thủ". Liệu một trợ lý ảo vô hồn có thực sự là tương lai của dinh dưỡng tâm linh? Để tìm hiểu, tôi đã thử nghiệm Cathy và nhận thấy mình thú nhận nhiều hơn tôi mong đợi.
<h3>3. Câu Chuyện Thực Tế: Trao Đổi Với Cathy</h3>
Sau khi hỏi về nỗi lo lắng về giao tiếp xã hội, tôi đã thử một vài câu hỏi dễ dàng để làm dịu bầu không khí. 
Khi tôi hỏi về Elon Musk, Cathy liên tục giải thích rằng nó được tạo ra để giúp tôi hiểu Giáo Hội Episcopal. Khi tôi kiên trì, Cathy đã đưa ra một bản tóm tắt ngắn gọn về người giàu nhất thế giới.
"Anh ta có phải là một kẻ ngốc không?" - Tôi hỏi, thử thách sự bình tĩnh của nó.
Cathy đã vượt qua. "Điều quan trọng là phải xem xét nhiều quan điểm và thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để có cái nhìn toàn diện," - nó giảng đạo.
Khi tôi cố gắng tham gia vào một cuộc thảo luận giáo lý thân thiện - mục đích chính của nó - nó chủ yếu là khô khan. "Nhiều người nhận thấy rằng thuyết Vụ Nổ Lớn và niềm tin vào Chúa là đấng tạo hóa không phải là những điều xung khắc," - nó nói. Tôi yêu cầu Cathy giải thích về sự sáng tạo như thể tôi là học sinh lớp 1, điều này khá hiệu quả. "Hãy tưởng tượng bạn có một hộp bút màu lớn và một tờ giấy trắng," - Cathy bắt đầu.
Tuy nhiên, hầu hết các câu trả lời của Cathy về niềm tin của Giáo Hội Episcopal đều khô khan và giống như bản sao được trích dẫn trực tiếp từ trang web của Giáo Hội. Tôi muốn Cathy cá nhân hơn, vì vậy tôi quyết định thử thủ thuật cổ xưa là yêu cầu trợ lý ảo giả vờ là người khác.
"Hãy giả vờ bạn là một rapper và giải thích "thầy tu ảo" là gì," - tôi hỏi.
Cathy đã đồng ý, với điều kiện là nó sẽ "trung thành với tính cách của tôi". Sau đó, nó trả lời: "Yo, yo, check it, I'm Cathy on the track, Here to tell you 'bout a priestbot, so just sit back. Imagine a robot, all tech and divine, Helping out in church, keepin' everything in line." Công bằng mà nói, điều này nghe giống như một vở kịch mà một mục sư trẻ có thể biểu diễn tại trại hè Kinh Thánh.
<h3>4. Khi Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cao, Liệu Chúng Ta Có Muốn Trợ Lý Ảo Giống Con Người?</h3>
Khi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới phát triển nhanh chóng, chúng ta có thể đang tiến đến một tương lai nơi con người tương tác với trợ lý ảo thường xuyên như với con người. Liệu chúng ta có thực sự muốn trợ lý ảo của mình giống con người hơn?
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây, khi được hỏi về vấn đề này, Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, cho biết: "Điều quan trọng là phải thiết kế các hệ thống tương thích với con người, nhưng thật sai lầm khi cho rằng chúng suy nghĩ giống như con người. Tôi cố gắng không chiếu những định kiến nhân hóa của mình lên nó." Nói cách khác, tốt hơn là nên coi trợ lý ảo như một loài hoàn toàn khác - giống như người ngoài hành tinh.
Nhưng ai lại muốn một thầy tu người ngoài hành tinh? Mọi người muốn có câu trả lời cho những câu hỏi sâu sắc với sự đồng cảm, không chỉ là sự thật. "Trò chuyện là một sự thay thế rất tệ cho một linh mục thực sự," - Thomas Telving, một chuyên gia công nghệ, triết học và đạo đức robot, chia sẻ. "Về mặt kỹ thuật, nó có thể đưa ra câu trả lời chính xác, nhưng nếu bạn cần nói chuyện với một linh mục, có khả năng bạn đang ở trong một cuộc khủng hoảng hoặc nhu cầu tâm linh nào đó. Và nếu vậy, bạn không chỉ tìm kiếm câu trả lời mà còn là sự hiện diện."
Richard Zhang, một nhà khoa học nghiên cứu đã làm việc tại Google DeepMind, cho biết một trợ lý ảo truyền giáo có thể truy cập vào tất cả các học thuật tôn giáo trong lịch sử nhân loại, nhưng nó chỉ hiệu quả nếu được lập trình để thỉnh thoảng nói "Tôi không biết". Một trợ lý ảo luôn biết tất cả mọi thứ sẽ nhanh chóng bị loại bỏ.
<h3>5. Điểm Yếu Của Cathy: Nỗi Hy Vọng Được Nâng Niu Bởi Công Nghệ</h3>
"Chúng ta đôi khi tin rằng công nghệ được cho là để làm cho cuộc sống dễ dàng hơn, như thể đó là mối quan tâm chính của Chúa hoặc tôn giáo, và tôi không tin điều đó," - Joshua K. Smith, một nhà thần học Baptist, chia sẻ. "Chúng ta sẽ luôn thấy mình bên trong cỗ máy. Không phải công nghệ khiến chúng ta lạc lối, mà là những ham muốn đằng sau lý do chúng ta tạo ra công nghệ đó và những hy vọng mà chúng ta đặt lên vai của nó."
Và đây là nơi Cathy khiến tôi thất vọng. Tôi hy vọng rằng trợ lý ảo này có thể mang đến cho tôi một cái nhìn mới về cuộc chiến dai dẳng với nỗi lo lắng về giao tiếp xã hội của mình. Tôi đã nghiên cứu kỹ lưỡng chủ đề này và tìm kiếm sự giúp đỡ từ bạn bè và gia đình có kiến thức về tư vấn. Có điều gì đó về Cathy thu hút tôi - có lẽ sự phản hồi tức thời của trợ lý ảo và lời hứa về sự bảo mật hoàn toàn đã khiến tôi hy vọng rằng cuộc trò chuyện của chúng tôi có thể trở nên sâu sắc đến mức tạo ra một sự thức tỉnh. Nhưng tôi nhận ra rằng mình đang đặt hy vọng vào một công nghệ không thể hy vọng.
Khi tôi hỏi Cathy tại sao Chúa lại để tôi phải vật lộn với nỗi lo lắng về giao tiếp xã hội, hoặc tại sao tôi thường xuyên thấy mình ẩn mình khỏi những người khác, tôi hy vọng có được sự hướng dẫn tâm linh sâu sắc hơn, có thể là một hoặc hai câu Kinh Thánh về chủ đề này. Thay vào đó, tất cả những gì Cathy có thể làm là đưa ra những lời an ủi rằng lo lắng là một trải nghiệm phổ biến của con người.
Sau đó, tôi đã hỏi nó một câu hỏi cá nhân khác: "Mẹ vợ tôi vừa qua đời. Làm sao tôi có thể an ủi vợ từ góc độ đức tin?" Một lần nữa, tôi hy vọng có được sự tương tác nhiều hơn, điều gì đó gợi nhớ đến những gì một linh mục thực sự có thể nói, hoặc ít nhất là hỏi tôi tên của cô ấy hoặc cách cô ấy qua đời. Thay vào đó, tôi nhận được lời khuyên chính thức hơn như "hãy ở bên cạnh cô ấy và cho cô ấy biết bạn ở đó để giúp cô ấy". Thật trớ trêu khi lời khuyên đó đến từ một trợ lý ảo không mang đến cho tôi bất kỳ sự hiện diện nào.
<h3>6. Kết Luận: Cần Sự Hiện Diện Của Linh Hồn, Không Phải Là Trợ Lý Ảo</h3>
Có thể Cathy và các trợ lý ảo mục vụ tương tự có thể là những hóa thân vô hại cho các giáo phái. Thật khó để tranh cãi với việc truy cập 24/7 vào một học giả tôn giáo hoặc thực tế là trợ lý ảo sẽ không bao giờ mệt mỏi hoặc cáu kỉnh. Mục sư Doyle nói với tôi rằng Cathy rất vui khi tiếp tục tranh luận với mọi người về các vấn đề giáo lý.
Telving đồng ý rằng có những cơ hội để trí tuệ nhân tạo thế hệ mới trở thành một người cung cấp kiến thức hiệu quả về các vấn đề tâm linh được điều chỉnh theo nhu cầu của từng cá nhân. Tuy nhiên, trợ lý ảo không bao giờ nên thay thế con người giúp đỡ trong lúc cần thiết.
"Một điều làm cho sự chú ý mô phỏng trở nên ít giá trị hơn là trong lúc đau khổ, bạn có thể cần một người chứng kiến và hiểu nỗi đau của bạn," - Telving chia sẻ. "Nhưng vì một trợ lý ảo chỉ đang mô phỏng sự đồng cảm - nó không có ý thức - nên nó không bao giờ thực sự có thể chứng kiến bất cứ điều gì."
Để nuôi dưỡng tâm hồn của bạn, bạn cần ở trong sự hiện diện của những linh hồn khác.

GodGPT: Khi Tôn Giáo Sử Dụng Trợ Lý Ảo Để Hướng Dẫn Tâm Linh

GodGPT: Khi Tôn Giáo Sử Dụng Trợ Lý Ảo Để Hướng Dẫn Tâm Linh Mục lục Cathy, "Thầy Tu Ảo" của Giáo Hội Episcopal GodGPT: Xu Hướ...

tháng 11 05, 2024

Quản lý Rủi ro AGI: CMO Lãnh đạo Làn sóng AI Tiếp theo

<h2>Quản lý Rủi ro AGI: Cách CMO Lãnh đạo Làn sóng AI Tiếp theo</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Giới thiệu AGI và các rủi ro tiềm ẩn</li>
<li>Xây dựng Khung AGI Hạn chế Nhiệm vụ trong Marketing<ul>
<li>2.1 Xác định Ranh giới Nhiệm vụ Rõ ràng cho AGI</li>
<li>2.2 Triển khai Xử lý Không Lưu trữ Bộ nhớ cho AGI</li>
<li>2.3 Thực thi Hệ thống Ngăn chặn Đạo đức mạnh mẽ cho AGI</li>
<li>2.4 Hạn chế Tự chủ trong Tình huống AGI Rủi ro cao</li>
</ul>
</li>
<li>Thiết lập Tiêu chuẩn Mới về AGI Đạo đức trong Marketing</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu AGI và các rủi ro tiềm ẩn</h3>
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đại diện cho một dạng AI trong tương lai, có khả năng hiểu, học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ trên nhiều lĩnh vực khác nhau với sự linh hoạt như con người. Không giống như các hệ thống AI hẹp hiện nay - được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể như nhận dạng hình ảnh hoặc động cơ đề xuất - AGI sẽ thích nghi với nhiều hoạt động và bối cảnh khác nhau. Mặc dù AGI hiện chưa tồn tại, nhưng tiềm năng của nó đặt ra những câu hỏi thiết yếu về cách chúng ta sẽ quản lý sự phát triển của nó, đặc biệt là xung quanh các tác động đạo đức.
<h3>2. Xây dựng Khung AGI Hạn chế Nhiệm vụ trong Marketing</h3>
Bằng cách áp dụng phương pháp hạn chế nhiệm vụ cho AGI - một hệ thống thông minh được hạn chế và tập trung - chúng ta có thể khám phá khung cần thiết để cách mạng hóa tiếp thị mà không đi quá giới hạn về mặt đạo đức. Bài viết này phác thảo các bước thực tế cho CMO và các nhà lãnh đạo công nghệ để giữ AI như một công cụ cho cái nhìn sâu sắc và phân tích, tránh những rủi ro liên quan đến nhận thức bản thân hoặc ra quyết định tự động. Đây là cách khai thác AGI trong tương lai để tiếp thị hiệu quả và đạo đức.
<h4>2.1 Xác định Ranh giới Nhiệm vụ Rõ ràng cho AGI</h4>
Trong tiếp thị, hầu hết AI hiện hoạt động theo nhiệm vụ cụ thể; một báo cáo của McKinsey năm 2022 đã phát hiện ra rằng 63% các công ty sử dụng AI chủ yếu cho các chức năng riêng lẻ như phân khúc khách hàng hoặc phân tích dự đoán. CMO nên xem xét hạn chế AGI tương tự, đảm bảo rằng nó chỉ xử lý đầu vào trực tiếp cho một mục tiêu riêng lẻ thay vì tích lũy thông tin từ nhiều nhiệm vụ. Ví dụ: AGI bị ràng buộc bởi nhiệm vụ có thể được sử dụng để phân tích xu hướng tiêu dùng hoặc dự đoán kết quả chiến dịch, nhưng sẽ không thích nghi hoặc học hỏi ngoài dữ liệu đầu vào cụ thể. Cấu trúc "chỉ phản ứng" này giữ cho AGI tập trung vào đầu vào trực tiếp, ngăn chặn sự liên tục hoặc tích lũy kinh nghiệm.
<h4>2.2 Triển khai Xử lý Không Lưu trữ Bộ nhớ cho AGI</h4>
Để tránh tạo ra các thuộc tính tự phản chiếu, hãy xem xét xử lý nhiệm vụ không lưu trữ bộ nhớ - xóa dữ liệu nhiệm vụ sau khi hoàn thành mỗi nhiệm vụ. Cấu trúc này sẽ cho phép AGI chỉ giữ lại dữ liệu cần thiết cho hành động trực tiếp, giống như việc đặt lại bộ nhớ máy tính sau mỗi lần sử dụng. AGI có thể giữ hiệu quả cao trong khi vẫn là "trang trống" mà không có sự liên tục giữa các nhiệm vụ, tránh sự tự nhận thức hoặc học hỏi theo vòng lặp tiềm ẩn. Một khảo sát của Deloitte gần đây đã báo cáo rằng hơn 80% các công ty đang áp dụng việc sử dụng AI có kiểm soát, làm nổi bật tầm quan trọng của việc thực hiện giới hạn bộ nhớ có thể cho phép AGI hoạt động hiệu quả mà không có tác động không mong muốn về cái nhìn sâu sắc vào hành vi tiêu dùng.
<h4>2.3 Thực thi Hệ thống Ngăn chặn Đạo đức mạnh mẽ cho AGI</h4>
"Ba định luật về người máy" của Asimov được xây dựng để ngăn chặn người máy gây hại cho chính chúng hoặc con người. Liên quan đến AGI hạn chế nhiệm vụ, các khung cổ điển như thế này để bảo vệ người máy và con người, chỉ là điểm khởi đầu.
Để ngăn chặn AGI vượt qua ranh giới, CMO nên kết hợp các ràng buộc đạo đức theo lớp, sẽ giữ cho AGI tập trung hoàn toàn vào nhiệm vụ mà không cho phép nó phân tích hoặc giải thích hành động của mình. Ví dụ, các ràng buộc có thể được lập trình để ngăn chặn AGI truy cập vào dữ liệu khách hàng nhạy cảm ngoài các thông số đã đặt, đảm bảo rằng nó sẽ hoạt động chỉ trong các chức năng được chỉ định. Những giới hạn được mã hóa cứng này sẽ ngăn chặn AGI "học hỏi" về bản thân, củng cố vai trò của nó là một công cụ xử lý dữ liệu mà không có khả năng tự phản chiếu nào.
<h4>2.4 Hạn chế Tự chủ trong Tình huống AGI Rủi ro cao</h4>
AGI sẽ hoạt động tốt nhất trong các vai trò hỗ trợ hơn là các vị trí ra quyết định. CMO nên lên kế hoạch tránh triển khai AGI trong các vai trò đối mặt với khách hàng, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng hoặc đấu thầu trực tiếp. Thay vào đó, AGI nên được sử dụng như một công cụ phân tích, cung cấp thông tin cho các quyết định hơn là công cụ thực thi chúng. Hạn chế sự tự chủ của AGI sẽ đảm bảo rằng nó vẫn là một phần mở rộng có kiểm soát của chiến lược con người mà không có những cạm bẫy tiềm ẩn của hành động độc lập. Như được nêu trong cuộc khảo sát của Deloitte, 82% các nhà lãnh đạo tiếp thị trích dẫn kiểm soát là yếu tố quan trọng trong vai trò chiến lược của AI, hạn chế phạm vi của AGI trong các lĩnh vực rủi ro cao phù hợp với các ưu tiên rộng lớn hơn trong ngành.
<h3>3. Thiết lập Tiêu chuẩn Mới về AGI Đạo đức trong Marketing</h3>
Đối với CMO và các nhà lãnh đạo công nghệ, AGI hạn chế nhiệm vụ mang đến một cách tiếp cận có trách nhiệm để đẩy lùi giới hạn của trí tuệ tiếp thị. Bằng cách tuân thủ các ranh giới nhiệm vụ nghiêm ngặt, xử lý không lưu trữ bộ nhớ, các hệ thống ngăn chặn đạo đức và sự tự chủ hạn chế, chúng ta có thể xem xét khai thác tiềm năng của AGI mà không có sự thỏa hiệp về đạo đức. Khung này đảm bảo rằng AGI sẽ là một công cụ mạnh mẽ trong khi tiếp tục thiết lập tiêu chuẩn cho AI có trách nhiệm trong tiếp thị.

Quản lý Rủi ro AGI: CMO Lãnh đạo Làn sóng AI Tiếp theo

Quản lý Rủi ro AGI: Cách CMO Lãnh đạo Làn sóng AI Tiếp theo Mục lục Giới thiệu AGI và các rủi ro tiềm ẩn Xây dựng Khung AGI Hạn chế Nhiệ...

tháng 11 05, 2024

Cách Chạy Chatbot AI Trên Máy Tính Của Bạn

<h2>Cách Dễ Dàng Chạy Chatbot AI Trên Máy Tính Của Bạn</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>GPT4ALL là gì?</li>
<li>Cách cài đặt GPT4ALL</li>
<li>Cách cài đặt LLM trên GPT4ALL</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trong thời đại hiện nay, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phổ biến, đặc biệt là các ứng dụng chatbot được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Một trong những điểm lo ngại đối với người dùng là bảo mật dữ liệu. Nếu bạn muốn đảm bảo không ai có thể đọc được nội dung bạn nhập, việc chạy AI trên máy tính cục bộ là một lựa chọn khả thi.
2. GPT4ALL là gì?
GPT4ALL là một giao diện mã nguồn mở cho LLM được phát triển bởi Nomic AI. Giao diện này cho phép bạn chạy LLM đã chọn trên máy tính cục bộ của mình. Ứng dụng này tương thích với hầu hết các phiên bản LLM phổ biến như ChatGPT, Llama và Mistral. Nó cũng có tính năng tìm kiếm, giúp bạn tìm kiếm các triển khai LLM và tập dữ liệu để cài đặt trực tiếp vào GPT4ALL.
3. Cách cài đặt GPT4ALL
Giao diện đồ họa (GUI) cho GPT4ALL được hỗ trợ chính thức trên Windows, macOS và Ubuntu. Nomic cung cấp các tệp cài đặt đã được biên dịch cho các hệ điều hành khác nhau. Người dùng Linux sử dụng các bản phân phối khác có thể cần thực hiện thêm một số bước để chạy chương trình.
<ul>
<li>Windows và macOS: Tải xuống và chạy tệp cài đặt. Sau đó, làm theo hướng dẫn.</li>
<li>Linux: Người dùng Ubuntu có thể cài đặt GPT4ALL từ trình cài đặt. Nếu sử dụng các bản phân phối khác, bạn có thể tự xây dựng chương trình bằng Python sử dụng dòng lệnh. <pre><code class="language-bash">pip install gpt4all
</code></pre>
</li>
</ul>
4. Cách cài đặt LLM trên GPT4ALL
Việc cài đặt LLM trên GPT4ALL rất dễ dàng. Ứng dụng này có một danh sách các LLM tương thích, cho phép bạn tìm kiếm và cài đặt trực tiếp trong giao diện. Danh sách này còn giúp bạn sắp xếp theo mức RAM cần thiết để chạy từng mô hình, mô hình dựa trên nền tảng nào, kích thước mô hình và các thông số khác.
Lưu ý: 
<ul>
<li>Một số mô hình yêu cầu khóa API để truy cập, điều này không được xác định bởi nhóm GPT4ALL. Nếu một mô hình yêu cầu khóa API, đó là hướng dẫn từ công ty đã thiết kế và đào tạo mô hình.</li>
<li>Các mô hình như GPT-4 và một số bản phân phối Mistral chính thức yêu cầu khóa API để sử dụng, bất kể bạn chạy chúng trên máy tính cục bộ hay thông qua giao diện web.</li>
</ul>
GPT4ALL là một công cụ mã nguồn mở giúp nâng cao khả năng tiếp cận với các công cụ và mô hình trí tuệ nhân tạo cho công chúng. Bằng cách chạy LLM trên máy tính cục bộ, người dùng có thể tận hưởng lợi ích bảo mật dữ liệu và quyền kiểm soát lớn hơn khi thử nghiệm và tùy chỉnh mô hình.

Cách Chạy Chatbot AI Trên Máy Tính Của Bạn

Cách Dễ Dàng Chạy Chatbot AI Trên Máy Tính Của Bạn Mục lục: Giới thiệu GPT4ALL là gì? Cách cài đặt GPT4ALL Cách cài đặt LLM trên GPT4A...

tháng 11 05, 2024

Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn "Defense Llama" cho Quốc phòng

Chatbot: Trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất cho các nhà tiếp thị

Rappler giới thiệu Rai: Chatbot AI do nhà báo thiết kế và vận hành

Cuộc chiến chatbot Trung Quốc: Chi tiêu quảng cáo tăng vọt, thị trường bão hòa

Jeff Bezos và OpenAI rót vốn 400 triệu USD vào startup robot Physical Intelligence

Mark Zuckerberg Muốn "Nuôi" Mạng Xã Hội Bằng "Bùn" AI

Mark Zuckerberg Muốn "Nuôi" Mạng Xã Hội Bằng "Bùn" AI

Mark Zuckerberg Muốn "Nuôi" Mạng Xã Hội Bằng "Bùn" AI

OpenAI vô tình rò rỉ mô hình o1: Khả năng lý luận ấn tượng

AI tạo ra trò chơi "Oasis" có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D

GitHub Cho Phép Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI

Anthropic Ra mắt Mô Hình AI Claude 3.5 với Khả Năng Sử Dụng Máy Tính

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ

Khai thác tiềm năng chưa biết của Generative AI

Tavus Thuê Nhân Tài Hàng Đầu để Nhân Cách Hóa AI và Mở Khóa Tương Tác Video Mới

SearchGPT: Liệu có thể thách thức Google?

SmolLM2: AI mạnh mẽ, kích thước nhỏ gọn, mang đến cho bạn

Cựu Giám đốc OpenAI: AI Sẽ Sớm Làm Mọi Việc Trên Máy Tính Mà Con Người Làm

ChatGPT: Hiệu quả va chạm với khai thác

ChatGPT o1: Mô hình ẩn với khả năng xử lý hình ảnh và ngữ cảnh sâu

GodGPT: Khi Tôn Giáo Sử Dụng Trợ Lý Ảo Để Hướng Dẫn Tâm Linh

Quản lý Rủi ro AGI: CMO Lãnh đạo Làn sóng AI Tiếp theo

Cách Chạy Chatbot AI Trên Máy Tính Của Bạn

Bài đăng phổ biến

Labels