Agent.ai.vn

AI nguồn mở: Không có bất lợi về thương mại, theo Yann LeCun

<h2>Mở nguồn AI: Không có bất lợi về mặt thương mại, theo Yann LeCun</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Yann LeCun: Mở nguồn AI không mang lại bất lợi về thương mại</li>
<li>Meta: Khuyến khích mở nguồn AI</li>
<li>Báo cáo nội bộ của Google: Lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của AI mở nguồn</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>1. Yann LeCun: Mở nguồn AI không mang lại bất lợi về thương mại</h3>
Yann LeCun, nhà khoa học trưởng về AI của Meta, đã khẳng định rằng việc chia sẻ AI không mang lại bất lợi về mặt thương mại. Ông nói: "Thực sự không có bất lợi về mặt thương mại nào khi chia sẻ AI cho người khác. Nếu bạn nghiên cứu AI một cách bí mật, bạn sẽ bị tụt hậu."
LeCun đã chia sẻ quan điểm này tại một sự kiện của nhóm nghiên cứu Lab FAIR của Meta vào ngày 30 tháng 11.
<h3>2. Meta: Khuyến khích mở nguồn AI</h3>
Meta đã công bố một số công cụ AI sáng tạo mã nguồn mở có thể sử dụng miễn phí, bao gồm Code Llama, một dịch vụ AI để viết mã máy tính. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở ban đầu của Meta được phát hành vào tháng 7 năm nay.
LeCun và Mike Schroepfer, nhà nghiên cứu cấp cao của Meta, cho biết họ cảm thấy rằng các công ty đang bắt đầu trở nên kín tiếng về công nghệ AI của mình khi cạnh tranh ngày càng tăng.
<h3>3. Báo cáo nội bộ của Google: Lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của AI mở nguồn</h3>
Tuy nhiên, không phải tất cả các công ty công nghệ lớn đều đồng ý với quan điểm này. Một tài liệu nội bộ bị rò rỉ của Google được viết bởi một nhân viên vào tháng 5 năm nay đã thể hiện sự do dự khi nói đến việc mở nguồn AI.
"Mặc dù các mô hình của chúng tôi vẫn có lợi thế nhỏ về chất lượng, nhưng khoảng cách [giữa AI mã nguồn mở và Big Tech] đang thu hẹp lại một cách đáng kinh ngạc," tài liệu này viết. "Các mô hình mã nguồn mở nhanh hơn, có thể tùy chỉnh hơn, riêng tư hơn và hiệu quả hơn."
<h3>4. Kết luận</h3>
Sự phát triển nhanh chóng của AI mã nguồn mở đã làm dấy lên những tranh luận về lợi ích và rủi ro của việc chia sẻ công nghệ này. Trong khi một số công ty công nghệ lớn tỏ ra lo ngại về sự cạnh tranh từ các mô hình AI mã nguồn mở, những người ủng hộ cho rằng việc mở nguồn sẽ đẩy nhanh nghiên cứu và phát triển AI, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. 
Cuối cùng, việc mở nguồn AI sẽ tiếp tục là một chủ đề tranh luận trong cộng đồng AI trong thời gian tới.

AI nguồn mở: Không có bất lợi về thương mại, theo Yann LeCun

Mở nguồn AI: Không có bất lợi về mặt thương mại, theo Yann LeCun Mục lục Yann LeCun: Mở nguồn AI không mang lại bất lợi về thương mại Me...

tháng 11 11, 2024

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách ở Nam Phi

<h2>Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tham gia hội thảo về trí tuệ nhân tạo</li>
<li>Vai trò của mô hình ngôn ngữ lớn trong hoạch định chính sách</li>
<li>Thách thức và cơ hội</li>
<li>Cam kết của Đại học Stellenbosch</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài viết này sẽ phân tích bài báo "Rethinking policymaking in the era of AI" được đăng tải trên trang web của Đại học Stellenbosch, tập trung vào vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc hoạch định chính sách. Bài báo đề cập đến sự tham gia của Giáo sư Willem Fourie, người đứng đầu Phòng thí nghiệm Đổi mới Chính sách của Đại học Stellenbosch, tại hội thảo nghiên cứu thường niên của Cộng đồng Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mở của Meta.
2. Tham gia hội thảo về trí tuệ nhân tạo
Hội thảo được tổ chức tại văn phòng Meta ở London vào cuối tháng 10, thu hút các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tại đây, Giáo sư Fourie đã trình bày về việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để nâng cao tư vấn chính sách. Ông chia sẻ cả những lợi ích tiềm năng và những thách thức liên quan đến việc tích hợp LLMs vào quy trình hoạch định chính sách của Nam Phi. 
3. Vai trò của mô hình ngôn ngữ lớn trong hoạch định chính sách
Giáo sư Fourie nhận định rằng AI thế hệ mở có thể đẩy nhanh tốc độ đổi mới một cách đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh rằng các phương pháp hoạch định chính sách truyền thống, thường phản ứng chậm và tốn thời gian, không phù hợp để thúc đẩy tác động tích cực về mặt công nghệ và xã hội. 
4. Thách thức và cơ hội
Hội thảo tập trung vào việc phân tích sâu rộng về Llama 3 của Meta, ứng dụng AI trong y tế và nông nghiệp, cũng như những ảnh hưởng xã hội của AI do các chuyên gia toàn cầu trình bày. Các quan điểm của Giáo sư Fourie về đổi mới chính sách do AI thúc đẩy đã nhấn mạnh cam kết của Đại học Stellenbosch trong việc khai thác công nghệ để tiến bộ xã hội.
5. Cam kết của Đại học Stellenbosch
Là người đứng đầu Phòng thí nghiệm Đổi mới Chính sách của Đại học Stellenbosch, sáng kiến đầu tiên của loại hình này ở Châu Phi, được thành lập với sự hợp tác của Văn phòng Tổng thống, Chính phủ Đức và Quỹ Bill & Melinda Gates, Giáo sư Fourie nghiên cứu cách các công cụ khoa học dữ liệu và AI có thể giải quyết các thách thức trong bối cảnh hoạch định chính sách. 
6. Kết luận
Sự tham gia của Giáo sư Fourie tại hội thảo cho thấy Đại học Stellenbosch cam kết tích hợp công nghệ tiên tiến vào phát triển chính sách, đảm bảo rằng những tiến bộ trong AI đóng góp tích cực cho xã hội. Những quan điểm của ông về các tác động đạo đức của AI trong hoạch định chính sách mang đến những kiến thức quý giá cho cả Nam Phi và cộng đồng quốc tế.

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách ở Nam Phi

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách Mục lục: Giới thiệu Tham gia hội thảo về trí tuệ nhân tạo Vai trò của mô hình ngôn ...

tháng 11 11, 2024

Meta Đang Phát Triển Robot Hợp Tác với Cảm Giác Chạm và AI

<h2>Meta Đang Phát Triển Cảm Giác Chạm, Khéo Léo và Hợp Tác Robot-Con Người với AI</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Meta và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực robot</li>
<li>Ba dự án đột phá của Meta<ul>
<li>Sparsh: Cảm giác chạm dựa trên thị giác</li>
<li>Digit 360: Cảm biến hình dạng ngón tay</li>
<li>Digit Plexus: Nền tảng phần cứng-phần mềm đa năng</li>
</ul>
</li>
<li>PARTNR: Tiêu chuẩn đánh giá khả năng hỗ trợ của AI trong hợp tác robot-con người</li>
<li>Tầm nhìn của Meta về tương lai robot</li>
</ol>
1. Meta và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực robot
Meta đang dấn thân vào tương lai của robot với tầm nhìn đầy tham vọng về "AI hữu hình" – công nghệ giúp robot bắt chước tương tác giống con người thông qua cảm giác chạm, cảm nhận và suy luận. Thông qua việc hợp tác với GelSight (Mỹ) và Wonik Robotics (Hàn Quốc), Meta đang phát triển các cảm biến xúc giác cho phép robot hiểu và phản ứng với cảm giác vật lý, giúp chúng hiệu quả và nhạy bén hơn trong môi trường thực tế.
2. Ba dự án đột phá của Meta
Meta đã công bố ba dự án đột phá trong lĩnh vực này: Sparsh, Digit 360 và Digit Plexus. Những sáng tạo này nhằm nâng cao sự khéo léo của robot và tương tác robot-con người thông qua nhận thức và suy luận cảm giác chạm nâng cao.
<ul>
<li>Sparsh: Hợp tác với Đại học Washington và Đại học Carnegie Mellon, Sparsh tập trung vào việc cho phép robot "cảm nhận" môi trường xung quanh. Sử dụng cảm biến xúc giác dựa trên thị giác, Sparsh giúp robot xác định lượng áp lực có thể tác dụng lên vật thể mà không gây hư hại – kỹ năng cần thiết cho các nhiệm vụ như thao tác vật thể tinh tế.
</li>
<li>Digit 360: Nâng cảm biến xúc giác lên một tầm cao mới với cảm biến hình dạng ngón tay tích hợp hơn 18 khả năng cảm biến và hơn 8 triệu taxel (TActile piXELs). Điều này cho phép robot phát hiện và phản ứng với biến dạng đa hướng với độ chính xác cao. Điểm khác biệt của Digit 360 là các mô hình AI tích hợp, cho phép xử lý dữ liệu chạm nhanh hơn, cục bộ – tương tự như cách con người phản ứng nhanh chóng với kích thích.
</li>
<li>Digit Plexus: Là một nền tảng phần cứng-phần mềm linh hoạt, tích hợp nhiều cảm biến xúc giác vào một bàn tay robot duy nhất. Meta dự định chia sẻ thiết kế và mã nguồn cho Digit Plexus, nhằm thúc đẩy nghiên cứu về sự khéo léo của robot.
</li>
</ul>
3. PARTNR: Tiêu chuẩn đánh giá khả năng hỗ trợ của AI trong hợp tác robot-con người
Ngoài các cảm biến này, Meta còn công bố PARTNR, một tiêu chuẩn mới được thiết kế để kiểm tra khả năng của AI trong việc hỗ trợ hợp tác robot-con người. Được xây dựng trên nền tảng Habitat của Meta, PARTNR đánh giá khả năng AI hỗ trợ con người thực hiện các nhiệm vụ trong gia đình. Với 100.000 nhiệm vụ và 5.800 vật thể, tiêu chuẩn này giúp đo lường hiệu quả AI trong việc làm theo hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên và suy luận qua các nhiệm vụ phức tạp.
4. Tầm nhìn của Meta về tương lai robot
Với những sáng tạo này, Meta đang định vị mình là người dẫn đầu trong giai đoạn tiếp theo của robot – nơi AI không chỉ đóng vai trò là công cụ, mà còn là đối tác thực sự trong hợp tác.

Meta Đang Phát Triển Robot Hợp Tác với Cảm Giác Chạm và AI

Meta Đang Phát Triển Cảm Giác Chạm, Khéo Léo và Hợp Tác Robot-Con Người với AI Mục lục: Meta và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực robo...

tháng 11 11, 2024

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

<h2>Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Khi nào nên tinh chỉnh LLM?</li>
<li>Các cách tiếp cận thay thế</li>
<li>Chuẩn bị dữ liệu</li>
<li>Tinh chỉnh Mistral 7B với Axolotl</li>
<li>Các siêu tham số và ảnh hưởng của chúng</li>
<li>Tài nguyên bổ sung</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu</h3>
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rất hiệu quả trong việc tạo văn bản và cung cấp thông tin. Tuy nhiên, chúng bị giới hạn bởi lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện. 
Nếu bạn muốn LLM xử lý thông tin đặc thù cho doanh nghiệp của bạn, mô hình được huấn luyện sẵn sẽ không thể đáp ứng. Bạn có thể huấn luyện một mô hình mới, nhưng điều này đòi hỏi tài nguyên khổng lồ.
Tin tốt là bạn có thể sử dụng một mô hình hiện có như Llama, Mistral hoặc Phi và mở rộng kiến thức hoặc điều chỉnh hành vi và phong cách của nó bằng cách sử dụng dữ liệu riêng của bạn thông qua một quá trình gọi là tinh chỉnh.
Quá trình này vẫn cần nhiều tài nguyên tính toán so với suy luận, nhưng nhờ những tiến bộ như Low Rank Adaptation (LoRA) và biến thể lượng tử QLoRA, bạn có thể tinh chỉnh mô hình bằng một GPU duy nhất.
<h3>2. Khi nào nên tinh chỉnh LLM?</h3>
Tinh chỉnh có thể hữu ích trong các trường hợp sau:
<ul>
<li>Thay đổi hành vi hoặc phong cách của mô hình</li>
<li>Cải thiện khả năng xử lý thông tin cụ thể</li>
<li>Ứng dụng mô hình cho các nhiệm vụ chuyên biệt</li>
</ul>
<h3>3. Các cách tiếp cận thay thế</h3>
Ngoài tinh chỉnh, bạn có thể sử dụng các cách tiếp cận khác để mở rộng khả năng và hành vi của LLM:
<ul>
<li>Tìm kiếm tăng cường tạo (RAG): Cung cấp cho mô hình một thư viện hoặc cơ sở dữ liệu để tham khảo. Cách tiếp cận này dễ thiết lập, ít tốn kém về mặt tính toán và có thể trích dẫn nguồn.</li>
<li>Kỹ thuật nhắc nhở: Dạy mô hình cách cư xử thông qua việc thiết lập các nhắc nhở. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu mô hình tránh trả lời các câu hỏi về sức khỏe hoặc tài chính.</li>
</ul>
<h3>4. Chuẩn bị dữ liệu</h3>
Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong tinh chỉnh LLM. Dữ liệu cần được:
<ul>
<li>Chuẩn bị cẩn thận: Làm sạch, xử lý và sắp xếp dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán.</li>
<li>Phù hợp với mục tiêu tinh chỉnh: Chọn dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ bạn muốn thực hiện.</li>
</ul>
<h3>5. Tinh chỉnh Mistral 7B với Axolotl</h3>
Hướng dẫn này sử dụng QLoRA để tinh chỉnh Mistral 7B. Axolotl là một công cụ mã nguồn mở giúp bạn tinh chỉnh LLM một cách dễ dàng.
<h3>6. Các siêu tham số và ảnh hưởng của chúng</h3>
Trong tinh chỉnh LLM, có nhiều siêu tham số ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện. Hiểu cách các siêu tham số hoạt động giúp bạn điều chỉnh hiệu suất của mô hình.
<h3>7. Tài nguyên bổ sung</h3>
Nhiều tài nguyên trực tuyến có thể giúp bạn tinh chỉnh LLM hiệu quả hơn. 
Lưu ý: Hướng dẫn này cung cấp thông tin tổng quan về tinh chỉnh LLM. Để tìm hiểu thêm về các khía cạnh cụ thể, hãy tham khảo các tài liệu và hướng dẫn chi tiết hơn.

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà Mục lục: Giới thiệu Khi nào nên tinh chỉnh LLM? Các cách tiếp cận thay thế Chuẩn bị dữ l...

tháng 11 11, 2024

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp sức khỏe tâm thần: Chatbot AI đã sẵn sàng?

<h2>Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Liệu chatbot AI đã sẵn sàng cho những cuộc đối thoại thực sự?</h2>
Mục lục
<ol>
<li>Khó khăn trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần</li>
<li>Nghiên cứu của HMRI về AI chatbot</li>
<li>Kết quả nghiên cứu ban đầu</li>
<li>Mục tiêu nghiên cứu</li>
<li>Cách thức tham gia nghiên cứu</li>
<li>Lời kết</li>
</ol>
1. Khó khăn trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần
Hiện nay, nhu cầu hỗ trợ sức khỏe tâm thần, đặc biệt là trong lĩnh vực nghiện ma túy và rượu, đang rất lớn. Tuy nhiên, việc đáp ứng nhu cầu này bằng con người là điều bất khả thi. Danh sách chờ của các nhà tâm lý học rất dài, và thời gian chờ đợi giữa các cuộc hẹn cũng rất lâu.
2. Nghiên cứu của HMRI về AI chatbot
Để giải quyết vấn đề này, Viện Nghiên cứu Y khoa Hunter (HMRI) đang tiến hành nghiên cứu đào tạo AI chatbot. Mục tiêu là tạo ra những chatbot có thể phản hồi tin nhắn một cách phù hợp và đồng cảm, từ đó cung cấp hỗ trợ sức khỏe tâm thần 24/7.
Dưới sự dẫn dắt của Tiến sĩ Louise Thornton, Tiến sĩ Dara Sampson và Tiến sĩ Jamin Day từ Chương trình Nghiên cứu Sức khỏe Tâm thần HMRI, nhóm nghiên cứu đang tìm cách xác định xem liệu mọi người có thích trò chuyện với AI chatbot được đào tạo hay với chuyên viên sức khỏe tâm thần.
3. Kết quả nghiên cứu ban đầu
Nghiên cứu đang tuyển dụng 100 người tham gia vào một thử nghiệm mù nhằm đánh giá phản hồi của AI và con người đối với các câu hỏi liên quan đến sức khỏe tâm thần và nghiện ma túy và rượu. 
Tiến sĩ Louise Thornton cho biết: "Chat GPT đang trở nên rất tinh vi trong giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể đưa ra câu trả lời được viết tốt, ngữ pháp chính xác cho các câu hỏi phức tạp. Tuy nhiên, điều chúng tôi chưa biết là nó giỏi đến mức nào trong việc hiểu các tình huống phức tạp có thể liên quan đến sắc thái, mỉa mai và đọc hiểu ẩn ý."
"Hỗ trợ nghiện ma túy và rượu cũng như sức khỏe tâm thần là vấn đề nhạy cảm. Điều chúng tôi muốn tìm hiểu là liệu AI có thể cung cấp phản hồi đồng cảm và phù hợp như các chuyên viên sức khỏe tâm thần?"
4. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này đặt AI cạnh tranh trực tiếp với các nhà tâm lý lâm sàng và nhân viên xã hội giàu kinh nghiệm. 
"Chúng tôi rất háo hức muốn xem kết quả vì chúng tôi có một trang web mạng xã hội được gọi là Breathing Space, nơi mọi người có thể đến với nhau. Trang web này được quản lý thủ công, đòi hỏi rất nhiều tài nguyên. Điều này khiến việc mở rộng quy mô trở nên khó khăn," Tiến sĩ Thornton chia sẻ.
"Chúng tôi đã cố gắng thiết lập AI để thành công bằng cách đào tạo mô hình AI bằng cách cung cấp cho nó quyền truy cập vào các chương trình điều trị trực tuyến của chúng tôi về sức khỏe tâm thần và vấn đề nghiện ma túy và rượu, sau đó yêu cầu nó tạo ra phản hồi cho các loại câu hỏi và nhận xét mà chúng tôi thường nhận được trên trang web Breathing Space của chúng tôi."
"Chúng tôi không bao giờ muốn thay thế con người nhưng chúng tôi muốn mở rộng quy mô. Điều chúng tôi hy vọng hiểu được là làm thế nào AI có thể được sử dụng để tăng cường những gì chúng tôi đang làm, để mở rộng tác động của nó."
"Chúng tôi sẽ không bao giờ mơ tưởng đến việc triển khai nó cho đến khi nó đủ tốt. Chúng tôi muốn chắc chắn rằng nó sẽ không bị ảo giác hoặc đi chệch hướng. Nếu chúng tôi sử dụng nó, sẽ có một lời xác nhận rằng đó là một AI đang phản hồi."
"Chúng tôi biết rằng điều đó không chỉ là cung cấp thông tin. Đó là về các phản hồi có sắc thái, cá nhân hóa, đồng cảm, thông minh. Liệu một chatbot có thể xây dựng lòng tin và sự đồng cảm như một con người? Và liệu nó vẫn hoạt động nếu người đó biết đó là một chatbot?
"Đây chỉ là một mảnh ghép trong bức tranh. Nó không phải là một giải pháp toàn diện. Chúng tôi muốn biết làm thế nào chúng ta có thể tận dụng công nghệ này để cải thiện phạm vi tiếp cận và tác động," Tiến sĩ Thornton nói.
5. Cách thức tham gia nghiên cứu
Nghiên cứu về AI đang tuyển dụng ngay bây giờ. Đó là một cuộc khảo sát mở cửa cho những người trên 18 tuổi. Tất cả những gì bạn phải làm là đánh giá các tin nhắn được tạo bởi cả chatbot và các chuyên viên.
6. Lời kết
Nghiên cứu của HMRI về AI chatbot là một bước tiến quan trọng trong việc tìm kiếm giải pháp hiệu quả cho vấn đề thiếu hụt dịch vụ hỗ trợ sức khỏe tâm thần. Kết quả nghiên cứu này sẽ mang đến những thông tin quý báu về tiềm năng của AI trong việc nâng cao chất lượng và khả năng tiếp cận dịch vụ hỗ trợ sức khỏe tâm thần.

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp sức khỏe tâm thần: Chatbot AI đã sẵn sàng?

Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Liệu chatbot AI đã sẵn sàng cho những cuộc đối thoại thực sự? Mục lục Khó khăn trong hỗ trợ sức kh...

tháng 11 11, 2024

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

<h2>Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Ra Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh Trên LLM Tại Địa Phương</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision</li>
<li>Khả năng của Llama 3.2 Vision</li>
<li>Lợi ích của Ollama trong Xử Lý Hình Ảnh</li>
<li>Cập nhật mới nhất của Ollama</li>
<li>Vấn đề bảo mật của Ollama</li>
</ol>
1. Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision
Ollama là một nền tảng mã nguồn mở cho phép người dùng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại địa phương trên máy tính của họ. Nền tảng này vừa mới được cập nhật để hỗ trợ Llama 3.2 Vision - một mô hình đa phương thức có khả năng nhận diện, lý giải và chú thích hình ảnh.
Llama 3.2 Vision là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương thức được phát triển bởi Meta, có khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Nó có thể thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh như nhận diện đối tượng, phân tích nội dung và tạo chú thích. 
2. Khả năng của Llama 3.2 Vision
Llama 3.2 Vision có thể xử lý nhiều nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh, bao gồm:
<ul>
<li>Nhận diện chữ viết tay: Phân biệt và chuyển đổi văn bản chữ viết tay thành văn bản in.</li>
<li>Nhận diện đối tượng: Xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh.</li>
<li>Tạo chú thích: Mô tả ngắn gọn và chính xác về nội dung của hình ảnh.</li>
<li>Phân tích trực quan dữ liệu: Phân tích và tóm tắt thông tin trong các biểu đồ và biểu đồ.</li>
<li>Hỗ trợ câu hỏi và trả lời: Trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung của hình ảnh.</li>
</ul>
3. Lợi ích của Ollama trong Xử Lý Hình Ảnh
Việc Ollama hỗ trợ Llama 3.2 Vision mang lại nhiều lợi ích cho người dùng:
<ul>
<li>Xử lý hình ảnh tại địa phương: Ollama cho phép người dùng chạy các mô hình LLM tại địa phương trên thiết bị của họ, loại bỏ sự cần thiết phải tải hình ảnh lên đám mây, do đó bảo mật dữ liệu của người dùng.</li>
<li>Hỗ trợ đa dạng các tác vụ: Ollama cung cấp khả năng xử lý hình ảnh đa dạng, từ nhận diện chữ viết tay đến tạo chú thích và phân tích dữ liệu trực quan.</li>
<li>Hoạt động hiệu quả: Ollama được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và mang lại kết quả nhanh chóng.</li>
</ul>
4. Cập nhật mới nhất của Ollama
Phiên bản v0.4 của Ollama đã được phát hành, mang đến nhiều cải tiến, bao gồm:
<ul>
<li>Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Người dùng giờ đây có thể sử dụng Llama 3.2 Vision trong cả hai phiên bản 11B và 90B.</li>
<li>Nâng cao tốc độ: Ollama đã tối ưu hóa tốc độ xử lý cho các yêu cầu tiếp theo đến mô hình vision.</li>
<li>Hỗ trợ Safetensors: Ollama có thể nhập các mô hình từ Safetensors mà không cần Modelfile khi chạy "ollama create my-model".</li>
</ul>
5. Vấn đề bảo mật của Ollama
Mặc dù Ollama có nhiều ưu điểm, nhưng gần đây, một báo cáo đã phát hiện ra 6 lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trong nền tảng này, trong đó 4 lỗ hổng đã được vá trong bản cập nhật mới. Hai lỗ hổng còn lại đang được các nhà phát triển Ollama điều tra.
Các lỗ hổng bảo mật này có thể cho phép kẻ tấn công thực hiện nhiều hành động độc hại, bao gồm tấn công từ chối dịch vụ (DoS), đầu độc mô hình, đánh cắp mô hình và nhiều hơn nữa.
Kết luận:
Ollama là một công cụ mạnh mẽ cho phép người dùng chạy LLM tại địa phương trên máy tính của họ. Việc hỗ trợ Llama 3.2 Vision mở rộng thêm khả năng xử lý hình ảnh cho nền tảng này. Tuy nhiên, các lỗ hổng bảo mật gần đây cần được giải quyết để đảm bảo an ninh và bảo mật cho người dùng.

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Ra Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh Trên LLM Tại Địa Phương Mục lục: Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision ...

tháng 11 11, 2024

Chạy Chatbot AI Tại Nhà Với Ollama

<h2>Chạy chatbot AI tại nhà với Ollama</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Tại sao nên chạy chatbot tại nhà?</li>
<li>Những điểm cần lưu ý khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn</li>
<li>Cài đặt và sử dụng Ollama<ul>
<li>Cài đặt Ollama</li>
<li>Chạy mô hình AI Ollama đầu tiên</li>
<li>Chạy các mô hình khác</li>
<li>Các lệnh khác cần biết</li>
</ul>
</li>
<li>Một số điều bạn có thể thử</li>
<li>Lời kết</li>
</ol>
<hr>
<h3>1. Tại sao nên chạy chatbot tại nhà?</h3>
Chatbot AI như ChatGPT và Claude ngày càng phổ biến. Việc chạy một chatbot AI tại nhà mang lại một số lợi ích đáng kể:
<ul>
<li>Bảo mật dữ liệu: Dữ liệu của bạn sẽ được lưu trữ trên thiết bị của bạn, đảm bảo thông tin cá nhân không bị chia sẻ với các máy chủ bên ngoài hoặc dịch vụ đám mây.</li>
<li>Sử dụng ngoại tuyến: Bạn có thể sử dụng chatbot AI mà không cần kết nối internet, tiện lợi trong trường hợp kết nối internet bị hạn chế hoặc không ổn định.</li>
<li>Tùy chỉnh: Bạn có thể tinh chỉnh chatbot để phù hợp với nhu cầu cụ thể hoặc tích hợp nó với các bộ dữ liệu riêng biệt.</li>
<li>Hiệu quả chi phí: Nhiều dịch vụ AI dựa trên đám mây tính phí cho việc sử dụng API hoặc có phí đăng ký. Chạy mô hình tại nhà là hoàn toàn miễn phí.</li>
<li>Giảm độ trễ: Không cần yêu cầu từ máy chủ bên ngoài, chatbot AI có thể phản hồi nhanh hơn, tạo trải nghiệm mượt mà và thú vị hơn.</li>
<li>Thực nghiệm và học hỏi: Bạn có thể thoải mái thử nghiệm các cài đặt, tinh chỉnh mô hình hoặc thử các phiên bản khác nhau của AI. Điều này rất hữu ích cho các nhà phát triển và những người đam mê muốn có trải nghiệm thực tế với công nghệ AI.</li>
</ul>
<h3>2. Những điểm cần lưu ý khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn</h3>
Các mô hình ngôn ngữ lớn, dù lớn hay nhỏ, đều có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên. Chúng thường yêu cầu phần cứng mạnh mẽ như GPU để xử lý, nhiều RAM để lưu trữ mô hình trong bộ nhớ và dung lượng lưu trữ đáng kể cho các bộ dữ liệu ngày càng lớn.
<ul>
<li>Tham số: Các tham số là những giá trị mà mô hình điều chỉnh trong quá trình huấn luyện. Nhiều tham số hơn dẫn đến khả năng hiểu ngôn ngữ tốt hơn, nhưng mô hình lớn hơn yêu cầu nhiều tài nguyên và thời gian huấn luyện hơn. Đối với các nhiệm vụ đơn giản hơn, các mô hình có ít tham số hơn, như 2B (tỷ) hoặc 8B, có thể đủ và nhanh hơn để huấn luyện.</li>
<li>Token: Token là những đoạn văn bản mà mô hình xử lý. Giới hạn token của một mô hình ảnh hưởng đến lượng văn bản mà nó có thể xử lý cùng lúc, vì vậy khả năng lớn hơn cho phép hiểu tốt hơn các đầu vào phức tạp.</li>
<li>Kích thước bộ dữ liệu: Các bộ dữ liệu nhỏ và cụ thể - như những bộ được sử dụng cho các chatbot dịch vụ khách hàng - huấn luyện nhanh hơn. Các bộ dữ liệu lớn hơn, mặc dù phức tạp hơn, mất nhiều thời gian hơn để huấn luyện. Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện sẵn với dữ liệu chuyên biệt thường hiệu quả hơn là bắt đầu từ đầu.</li>
</ul>
<h3>3. Cài đặt và sử dụng Ollama</h3>
Ollama là một nền tảng AI thân thiện với người dùng, cho phép bạn chạy các mô hình AI tại nhà trên máy tính của mình.
<h4>3.1 Cài đặt Ollama</h4>
Bạn có thể cài đặt Ollama trên Linux, macOS và Windows (hiện đang trong giai đoạn xem xét).
<ul>
<li>macOS và Windows: Tải xuống chương trình cài đặt từ trang web Ollama và làm theo các bước cài đặt như bất kỳ ứng dụng nào khác.</li>
<li>Linux: Mở terminal và chạy lệnh sau:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
</code></pre>
Sau khi cài đặt, bạn đã sẵn sàng thử nghiệm chatbot AI tại nhà.
<h4>3.2 Chạy mô hình AI Ollama đầu tiên</h4>
Sau khi cài đặt Ollama, mở terminal trên Linux hoặc macOS, hoặc PowerShell trên Windows. Chúng ta sẽ chạy một mô hình LLM phổ biến được phát triển bởi Meta có tên là Llama 3.1:
<pre><code class="language-bash">ollama run llama3.1
</code></pre>
Vì đây là lần đầu tiên bạn sử dụng Ollama, nó sẽ tự động tải xuống mô hình llama 3.1, cài đặt nó và cung cấp lời nhắc để bạn bắt đầu đặt câu hỏi.
<h4>3.3 Chạy các mô hình khác</h4>
Llama 3.1 là một điểm khởi đầu tuyệt vời, nhưng bạn có thể muốn khám phá các mô hình khác, ví dụ, những mô hình nhẹ hơn phù hợp hơn với hiệu suất hệ thống của bạn. 
Để tải xuống Phi 3:
<pre><code class="language-bash">ollama run phi3
</code></pre>
Ollama sẽ tự động tải xuống, cài đặt và chạy nó.
<h4>3.4 Các lệnh khác cần biết</h4>
Ollama có một số lệnh khác bạn có thể sử dụng, nhưng đây là một vài lệnh chúng tôi nghĩ bạn có thể muốn biết:
<ul>
<li>Loại bỏ mô hình: Các mô hình chiếm khá nhiều dung lượng đĩa. Để dọn dẹp dung lượng, hãy xóa các mô hình không sử dụng bằng lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama rm modelname
</code></pre>
<ul>
<li>Xem danh sách mô hình: Để xem danh sách các mô hình đã tải xuống, hãy chạy lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama list
</code></pre>
<ul>
<li>Dừng mô hình: Nếu bạn muốn dừng một mô hình để giải phóng tài nguyên, hãy sử dụng lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama stop
</code></pre>
<ul>
<li>Xem danh sách lệnh: Để xem danh sách các lệnh của Ollama, hãy chạy lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama --help
</code></pre>
<h3>4. Một số điều bạn có thể thử</h3>
Nếu bạn đã do dự trong việc thử chatbot AI vì lo ngại về bảo mật hoặc quyền riêng tư, thì đây là lúc bạn thử nghiệm. Dưới đây là một số ý tưởng để bắt đầu:
<ul>
<li>Tạo danh sách việc cần làm: Yêu cầu Ollama tạo danh sách việc cần làm cho ngày hôm nay.</li>
<li>Lên kế hoạch bữa trưa cho cả tuần: Bạn cần trợ giúp lên kế hoạch bữa ăn cho cả tuần? Hãy hỏi Ollama.</li>
<li>Tóm tắt bài báo: Ít thời gian? Dán bài báo vào Ollama và yêu cầu tóm tắt.</li>
</ul>
Hãy thử nghiệm và xem Ollama có thể hỗ trợ bạn trong việc giải quyết vấn đề, sáng tạo hoặc trong các nhiệm vụ hàng ngày như thế nào. 
<h3>5. Lời kết</h3>
Chúc mừng bạn đã thiết lập chatbot AI tại nhà! Bạn đã thực hiện những bước đầu tiên vào thế giới AI đầy thú vị, tạo ra một công cụ mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Bằng cách chạy mô hình tại nhà, bạn đã đảm bảo quyền riêng tư tốt hơn, phản hồi nhanh hơn và khả năng tinh chỉnh AI cho các tác vụ tùy chỉnh.

Chạy Chatbot AI Tại Nhà Với Ollama

Chạy chatbot AI tại nhà với Ollama Mục lục: Tại sao nên chạy chatbot tại nhà? Những điểm cần lưu ý khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn ...

tháng 11 11, 2024

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Doubao

<h2>ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Ứng Dụng Trò Chuyện AI Doubao Phổ Biến Nhất Trung Quốc</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>ByteDance Mở Rộng Doubao</li>
<li>Doubao: Ứng Dụng AI Phổ Biến Nhất Trung Quốc</li>
<li>Động Lực Phía Sau Sự Phát Triển của AI Tạo</li>
<li>Cạnh Tranh Trong Thị Trường Tạo Video Hỗ Trợ AI</li>
</ol>
<h3>1. ByteDance Mở Rộng Doubao</h3>
ByteDance, công ty mẹ của TikTok, đang bổ sung khả năng tạo video vào Doubao, một ứng dụng trò chuyện AI thay thế ChatGPT. Hành động này thể hiện tham vọng của gã khổng lồ video ngắn trong việc khẳng định vị thế dẫn đầu trên thị trường AI tạo đang phát triển nhanh chóng tại Trung Quốc.
Doubao, được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cùng tên, đã bắt đầu thử nghiệm chức năng video mới. Chức năng này cho phép chuyển đổi văn bản hoặc hình ảnh thành các đoạn video chân thực, dựa trên khả năng "hiểu ngữ nghĩa xuất sắc" của ứng dụng, theo giới thiệu của Doubao.
<h3>2. Doubao: Ứng Dụng AI Phổ Biến Nhất Trung Quốc</h3>
Hiện tại, chức năng video mới chỉ khả dụng cho một nhóm người dùng thử nghiệm sớm. Tính năng này hỗ trợ các chuyển động camera nâng cao và nhiều phong cách nghệ thuật khác nhau, theo mô tả.
ByteDance hy vọng sẽ củng cố vị thế dẫn đầu của Doubao trên thị trường. Dịch vụ này được xếp hạng là ứng dụng AI phổ biến nhất tại Trung Quốc trong tháng trước bởi Aicpb.com, một trang web theo dõi sự phổ biến của các sản phẩm AI trên toàn thế giới. Đây là một chiến thắng cho ByteDance, một công ty vốn chậm chân trong việc xây dựng LLM mặc dù đã đầu tư vào AI từ rất sớm.
<h3>3. Động Lực Phía Sau Sự Phát Triển của AI Tạo</h3>
ByteDance đã nỗ lực đẩy mạnh AI tạo vào đầu năm nay sau khi CEO Liang Rubo khiển trách các nhân viên vì quá chậm chạp trong việc ứng phó với sự xuất hiện của các công nghệ mới. Vào tháng 2, Kelly Zhang Nan, một nhân vật kỳ cựu của công ty, đã từ chức vị trí CEO của Douyin, nền tảng tương tự TikTok của Trung Quốc, để dành nhiều thời gian cho ứng dụng chỉnh sửa video CapCut. Bà cho rằng "công nghệ AI sẽ phá vỡ cách thức sáng tạo nội dung".
CapCut và Doubao đều ghi nhận nhiều lượt tải xuống toàn cầu hơn ChatGPT của OpenAI vào tháng 7, theo báo cáo của công ty nghiên cứu ngành Unique Capital.
<h3>4. Cạnh Tranh Trong Thị Trường Tạo Video Hỗ Trợ AI</h3>
ByteDance cũng đã giới thiệu một loạt sản phẩm video AI mới. Vào thứ Sáu, Jimeng AI, một ứng dụng video ra mắt vào giữa năm 2024, đã phát hành bản nâng cấp bao gồm lần lặp thứ hai của mô hình video Seaweed, cho phép tạo ra các đoạn video nhanh hơn với chi tiết phong phú hơn.
Seaweed và PixelDance, một mô hình video khác, đã được bổ sung vào gia đình LLM của Doubao vào tháng 9. Tại sự kiện ra mắt, Tan Dai, giám đốc điều hành của ByteDance, cho biết kinh nghiệm tích lũy được bởi Douyin trong nhiều năm qua đã giúp cải thiện khả năng tạo video của các mô hình này.
Tuy nhiên, ByteDance đang phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng gia tăng trong lĩnh vực này. Kuaishou Technologies, đối thủ cạnh tranh của ByteDance, đã trở thành công ty công nghệ lớn đầu tiên tại Trung Quốc ra mắt nền tảng tạo video AI với việc phát hành Kling vào tháng 6. Các công ty khởi nghiệp Zhipu AI và Shengshu AI đã theo sau vào tháng 7 với các công cụ tương ứng của họ.
Thị trường tạo video hỗ trợ AI của Trung Quốc dự kiến sẽ đạt 9,3 tỷ nhân dân tệ (1,3 tỷ USD) vào năm 2026, theo công ty nghiên cứu LeadLeo.

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Doubao

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Ứng Dụng Trò Chuyện AI Doubao Phổ Biến Nhất Trung Quốc Mục lục ByteDance Mở Rộng Doubao Doubao: Ứ...

tháng 11 11, 2024

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Grok

<h2>X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Trò Chuyện Trí Tuệ Nhân Tạo Grok</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Grok Miễn Phí Đang Được Thử Nghiệm</li>
<li>Giới Hạn Sử Dụng</li>
<li>Yêu Cầu Để Sử Dụng Grok Miễn Phí</li>
<li>Mục Tiêu Của xAI</li>
<li>Kết Luận</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu</h3>
Mạng xã hội X hiện đang giới hạn chatbot AI Grok (được xây dựng bởi xAI, một công ty khác của Elon Musk) cho người dùng trả phí. Tuy nhiên, nền tảng này dường như đang chuẩn bị mở rộng chatbot cho người dùng miễn phí.
<h3>2. Grok Miễn Phí Đang Được Thử Nghiệm</h3>
Trong tuần qua, một số nhà nghiên cứu ứng dụng và người dùng đã đăng bài về việc một phiên bản miễn phí của Grok đã được cung cấp cho người dùng ở một số khu vực.
TechCrunch đã xác nhận rằng X đang thử nghiệm quyền truy cập vào Grok cho người dùng miễn phí ở New Zealand.
<h3>3. Giới Hạn Sử Dụng</h3>
Theo một nhà nghiên cứu có tên Swak trên X, hiện tại có giới hạn về việc sử dụng: 10 truy vấn trong hai giờ với mô hình Grok-2, 20 truy vấn trong hai giờ với mô hình Grok-2 mini, và ba câu hỏi phân tích hình ảnh mỗi ngày.
<h3>4. Yêu Cầu Để Sử Dụng Grok Miễn Phí</h3>
Để sử dụng Grok miễn phí, tài khoản của bạn phải ít nhất 7 ngày tuổi và được liên kết với số điện thoại.
<h3>5. Mục Tiêu Của xAI</h3>
xAI đã ra mắt Grok-2 vào tháng 8 với khả năng tạo hình ảnh, được hỗ trợ bởi mô hình FLUX.1 của Black Forest Labs. Cuối tháng trước, công ty cũng đã cung cấp cho mô hình khả năng hiểu hình ảnh.
Tất cả các tính năng này chỉ dành cho người dùng Premium và Premium+ cho đến nay. Bằng cách mở Grok cho người dùng miễn phí, xAI có thể đang tìm kiếm một cơ sở người dùng lớn hơn và chu kỳ phản hồi nhanh hơn cho các sản phẩm của mình, để có thể cạnh tranh tốt hơn với các mô hình khác trên thị trường như ChatGPT, Claude và Gemini.
Tháng trước, The Wall Street Journal đã đưa tin rằng xAI đang đàm phán để huy động vài tỷ đô la với mức định giá 40 tỷ đô la.
<h3>6. Kết Luận</h3>
Việc X thử nghiệm phiên bản miễn phí của Grok là một bước tiến quan trọng đối với xAI trong việc mở rộng phạm vi tiếp cận và thu thập phản hồi từ người dùng. Điều này có thể giúp xAI nâng cao hiệu quả và cạnh tranh tốt hơn trên thị trường chatbot AI đang phát triển nhanh chóng.

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Grok

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Trò Chuyện Trí Tuệ Nhân Tạo Grok Mục lục Giới thiệu Grok Miễn Phí Đang Được Thử Nghiệm Giới Hạ...

tháng 11 11, 2024

Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

<h2>Khoa học máy học đang hướng đến một con đường mới để tạo ra AI thông minh hơn</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hạn chế của phương pháp hiện tại</li>
<li>Kỹ thuật "Test-time compute" và mô hình O1</li>
<li>Tác động đến ngành công nghiệp AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài báo này của Reuters đề cập đến những thay đổi đang diễn ra trong ngành công nghiệp AI khi các công ty như OpenAI đang phải đối mặt với những thách thức và chậm trễ trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng lớn hơn. 
2. Hạn chế của phương pháp hiện tại
Trong quá khứ, việc đào tạo các LLM thường tập trung vào việc tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và sức mạnh tính toán, với quan điểm "lớn hơn là tốt hơn". Tuy nhiên, theo nhiều nhà nghiên cứu, chiến lược này đang đạt đến giới hạn.
<ul>
<li>Cải thiện nhỏ: Việc tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và sức mạnh tính toán đã mang lại kết quả ấn tượng, nhưng hiệu quả đang giảm dần, đặc biệt là với lượng dữ liệu ngày càng khan hiếm và vấn đề về năng lượng.</li>
<li>Chi phí cao: Việc đào tạo một LLM lớn có thể tốn hàng chục triệu đô la và cần hàng trăm chip hoạt động đồng thời, làm tăng khả năng xảy ra lỗi phần cứng.</li>
<li>Thời gian dài: Quá trình đào tạo kéo dài nhiều tháng, và hiệu quả của mô hình chỉ có thể được đánh giá vào cuối quá trình.</li>
</ul>
3. Kỹ thuật "Test-time compute" và mô hình O1
Để khắc phục những hạn chế trên, các nhà nghiên cứu đang tập trung vào kỹ thuật "Test-time compute". Kỹ thuật này cho phép các mô hình AI "suy luận" (inference) theo cách tương tự như con người, bằng cách sử dụng nhiều bước xử lý và đánh giá để đưa ra quyết định tốt nhất.
<ul>
<li>Mô hình O1: OpenAI đã áp dụng kỹ thuật "Test-time compute" trong mô hình O1 (trước đây gọi là Q* và Strawberry). Mô hình O1 có khả năng suy luận đa bước, tương tự như suy luận của con người. Nó cũng được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được tuyển chọn từ các chuyên gia trong lĩnh vực.</li>
<li>Lợi ích: Kỹ thuật "Test-time compute" cho phép các mô hình AI giải quyết các bài toán phức tạp hơn, chẳng hạn như toán học, lập trình, hoặc các vấn đề đòi hỏi khả năng suy luận và ra quyết định tương tự con người.</li>
</ul>
4. Tác động đến ngành công nghiệp AI
Sự thay đổi này có thể thay đổi bản đồ cạnh tranh trong lĩnh vực phần cứng AI, nơi Nvidia hiện đang chiếm ưu thế. Các công ty đầu tư mạo hiểm như Sequoia và Andreessen Horowitz đang theo dõi sát sao sự thay đổi này và đánh giá lại các khoản đầu tư của họ.
<ul>
<li>Xu hướng mới: Thị trường sẽ chuyển từ tập trung vào các cụm đào tạo (training clusters) sang các cụm suy luận (inference clouds) dựa trên đám mây. </li>
<li>Tăng cường cạnh tranh: Nvidia có thể phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh tranh hơn trong thị trường chip suy luận.</li>
</ul>
5. Kết luận
Ngành công nghiệp AI đang chuyển hướng từ việc tập trung vào việc tăng cường kích thước mô hình sang việc nâng cao khả năng suy luận. Kỹ thuật "Test-time compute" hứa hẹn sẽ mang lại những tiến bộ đáng kể trong AI, dẫn đến sự phát triển của các mô hình thông minh hơn, hiệu quả hơn và có khả năng xử lý các bài toán phức tạp hơn. Sự thay đổi này cũng sẽ tạo ra những cơ hội mới và thách thức mới cho các công ty công nghệ và nhà đầu tư.

Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

Khoa học máy học đang hướng đến một con đường mới để tạo ra AI thông minh hơn Mục lục: Giới thiệu Hạn chế của phương pháp hiện tại Kỹ t...

tháng 11 11, 2024

LinkedIn ra mắt tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng

<h2>Tin tức công nghệ kinh doanh: LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng</li>
<li>Các công ty phải đưa ra quyết định quan trọng về CRM dựa trên AI, ISG cho biết</li>
<li>Claude AI giờ đây có thể phân tích PDF – cách thử nghiệm (và lý do bạn sẽ muốn dùng nó)</li>
<li>Bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ? Tin tặc có thể đang nhắm mục tiêu vào bạn</li>
<li>Tại sao tôi chuyển từ Windows sang Chromebook và chưa bao giờ hối hận</li>
</ol>
1. LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng
LinkedIn đã giới thiệu một tính năng mới cho phép các doanh nghiệp tăng cường các bài đăng hữu cơ để thu hút khách hàng tiềm năng. Công cụ này cho phép các công ty chuyển đổi bài đăng thành quảng cáo có mục tiêu nhằm thu hút khách hàng tiềm năng chất lượng cao, sử dụng dữ liệu gốc của LinkedIn để tiếp cận nhiều hơn người theo dõi. Việc thiết lập bao gồm chọn một bài đăng, đặt ngân sách và đối tượng mục tiêu, và thêm biểu mẫu dẫn để thu thập thông tin. Tính năng này hiện đã có sẵn trên toàn cầu trên cả nền tảng di động và máy tính để bàn. (Nguồn: Search Engine Land)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Nếu bạn hoạt động trong lĩnh vực B2B như tôi, LinkedIn là một nguồn lực cần thiết. Tôi sử dụng nó để tương tác, đăng bài và tạo khách hàng tiềm năng. Tôi chưa thực hiện bất kỳ quảng cáo nào trên nền tảng này, nhưng tính năng này sẽ thúc đẩy tôi thử nghiệm. Giống như mọi thứ khác, tôi đặt cược rằng nó không dễ dàng vì không có gì trên mạng xã hội là dễ dàng cả. Cần thời gian để tìm hiểu quy trình, thử nghiệm, thất bại, thử nghiệm lại một lần nữa và một lần nữa. Và nó không hề rẻ. Nhưng nếu đó là nơi khách hàng của tôi đang ở, đó cũng là nơi tôi cần phải có mặt.
2. Các công ty phải đưa ra quyết định quan trọng về CRM dựa trên AI, ISG cho biết
Một báo cáo gần đây của Information Services Group (ISG) nêu bật quyết định quan trọng mà các doanh nghiệp phải đưa ra khi các khả năng CRM dựa trên AI ngày càng mở rộng. Theo báo cáo, các công ty phải hiện đại hóa hệ thống CRM của họ vào năm 2026 để tận dụng AI cho các chức năng bán hàng, dịch vụ và tiếp thị nâng cao. Như giám đốc nghiên cứu của ISG, Stephen Hurrell đã tuyên bố, "Công nghệ AI dựa trên dữ liệu mới là cần thiết để có được thông tin chi tiết về thị trường và cạnh tranh, tương tác hiệu quả và đạt được kết quả tối ưu." (Nguồn: MarTech Cube)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Tôi không thể đồng ý hơn. Các công ty không cần phải "hiện đại hóa" miễn là họ đang sử dụng một ứng dụng CRM chính thống tốt. Các nhà cung cấp ứng dụng là những người đang "hiện đại hóa" bằng cách đầu tư hàng triệu đô la vào các tính năng mới dựa trên AI để biện minh cho phí hàng tháng của họ. AI chỉ là một tính năng của các sản phẩm này. Là người tiêu dùng, nhiệm vụ của chúng ta là hiểu khả năng AI của nền tảng CRM và đầu tư nhiều vào đào tạo – đúng, đào tạo – để nhân viên của chúng ta có thể tận dụng chúng một cách chính xác.
3. Claude AI giờ đây có thể phân tích PDF – cách thử nghiệm (và lý do bạn sẽ muốn dùng nó)
Lance Whitney của ZDNet đã báo cáo về tính năng mới nhất của Anthropic, Visual PDFs trong mô hình AI Claude 3.5 Sonnet. Tính năng này cho phép AI phân tích cả văn bản và các yếu tố trực quan – hình ảnh, biểu đồ và đồ thị – trong các tệp PDF. AI cũng có thể trích xuất các chi tiết quan trọng từ tài liệu pháp lý và dịch nội dung sang các ngôn ngữ khác. Sau khi tải lên một tệp – không lớn hơn 32MG – người dùng có thể hỏi AI về bất kỳ văn bản, hình ảnh hoặc biểu đồ nào có trong tệp đó. Công cụ mới này có thể truy cập thông qua đăng ký Claude Pro của Anthropic với giá $20/tháng. (Nguồn: ZDNet)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Điều này được áp dụng như thế nào trong đời thực? Hãy nghĩ về các tệp phức tạp bạn nhận được từ khách hàng, nhà cung cấp, cần được giải thích rõ ràng hơn. Hoặc các bài nghiên cứu. Hoặc sơ đồ cho thiết bị. Hoặc các đề xuất, ước tính và các tài liệu khác đến từ các kỹ sư, kiến trúc sư, kế toán và luật sư. Tính năng mới của Anthropic sẽ cho phép chúng ta lấy những thông tin kỹ thuật nhất và có được lời giải thích rõ ràng hơn.
4. Bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ? Tin tặc có thể đang nhắm mục tiêu vào bạn
Nhà quản lý mật khẩu NordPass đã đăng báo cáo xu hướng vi phạm dữ liệu của họ, trong đó họ phát hiện ra rằng các doanh nghiệp nhỏ là mục tiêu chính của tin tặc. Trong số các lý do, quan niệm sai lầm phổ biến của chủ doanh nghiệp là "doanh nghiệp của họ quá nhỏ để trở thành mục tiêu" dẫn đến việc ít chính sách bảo mật hơn được áp dụng. Ngoài ra, tin tặc coi các thực thể nhỏ hơn là điểm cầu nối tiềm năng đến các tổ chức lớn hơn, tận dụng chúng làm điểm đầu vào để xâm nhập vào các công ty lớn hơn. (Nguồn: Tom’s Guide)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Để bảo vệ khỏi những mối đe dọa này, NordPass khuyến khích các doanh nghiệp nhỏ áp dụng các thực hành bảo mật mạng cơ bản, bao gồm xác thực đa yếu tố, đào tạo nhân viên thường xuyên về lừa đảo, sao lưu dữ liệu và làm việc với các công ty bảo mật mạng để được hỗ trợ thêm. Ồ, và mua sản phẩm của họ nữa.
5. Tại sao tôi chuyển từ Windows sang Chromebook và chưa bao giờ hối hận
Dave Parrack của PCWorld đã chia sẻ hành trình của mình khi sử dụng Windows hơn 30 năm và chuyển sang ChromeOS. Parrack nói rằng "anh ấy chưa bao giờ hối hận" vì sự đơn giản, tốc độ, bảo mật và cập nhật của Chrome. Anh ấy dựa vào Chromebook cho các tác vụ hàng ngày và chỉ ra rằng anh ấy đã "ít căng thẳng hơn về phần mềm độc hại và các vấn đề bảo mật" vì Windows thường là mục tiêu hàng đầu trong số các tin tặc. Để biết báo cáo chi tiết của Parrack, hãy truy cập liên kết. (Nguồn: PCWorld)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Mỗi năm tôi đều suy nghĩ về điều này, và sau đó tôi lại tiêu tốn một nghìn đô la cho một thiết bị Windows khác. Tại sao? Do sự lười biếng và kháng cự thay đổi. Ai đó xin hãy giúp tôi :D

LinkedIn ra mắt tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng

Tin tức công nghệ kinh doanh: LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng Mục lục: LinkedIn tung ra tí...

tháng 11 11, 2024

API Đếm Token Mới Của Anthropic AI

<h2>Anthropic AI Giới thiệu API Đếm Token Mới</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tại sao đếm token lại quan trọng?</li>
<li>API Đếm Token của Anthropic</li>
<li>Các tính năng chính và lợi ích</li>
<li>Trường hợp sử dụng thực tế</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu</h3>
Bài viết này giới thiệu API Đếm Token mới của Anthropic AI, một công cụ giúp các nhà phát triển quản lý hiệu quả việc sử dụng token trong khi tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). API này cung cấp thông tin chi tiết về lượng token được sử dụng, giúp tối ưu hóa hiệu quả và kiểm soát tương tác với LLM.
<h3>2. Tại sao đếm token lại quan trọng?</h3>
Token là các đơn vị cơ bản của các mô hình ngôn ngữ - bao gồm chữ cái, dấu câu hoặc từ được sử dụng để tạo ra các phản hồi. Việc quản lý token ảnh hưởng đến:
<ul>
<li>Hiệu quả chi phí: Token quyết định chi phí API. Quản lý token hiệu quả giúp giảm thiểu chi phí không cần thiết.</li>
<li>Kiểm soát chất lượng: Giới hạn token ảnh hưởng đến tính đầy đủ của phản hồi. Đếm token giúp tạo ra các lời nhắc tối ưu.</li>
<li>Trải nghiệm người dùng: Hiểu rõ việc sử dụng token đảm bảo tương tác suôn sẻ, điều này rất quan trọng đối với chatbot và các cuộc hội thoại dài.</li>
</ul>
<h3>3. API Đếm Token của Anthropic</h3>
API Đếm Token của Anthropic đơn giản hóa việc đo lường và quản lý việc sử dụng token, mang đến cho các nhà phát triển khả năng kiểm soát tốt hơn trong việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ.
Các mô hình được hỗ trợ:
<ul>
<li>Claude 3.5 Sonnet</li>
<li>Claude 3.5 Haiku</li>
<li>Claude 3 Haiku</li>
<li>Claude 3 Opus</li>
</ul>
Cách hoạt động:
Các nhà phát triển có thể gửi văn bản đầu vào, và API sẽ tính toán số lượng token. Ước tính này cho phép điều chỉnh lời nhắc trước khi thực hiện các cuộc gọi API tốn kém. API Đếm Token tương thích với nhiều mô hình Anthropic, đảm bảo theo dõi token nhất quán trong suốt các bản cập nhật.
<h3>4. Các tính năng chính và lợi ích</h3>
<ul>
<li>Ước tính chính xác: API cung cấp số lượng token chính xác cho các lời nhắc, giúp các nhà phát triển tinh chỉnh đầu vào để nằm trong giới hạn token, đảm bảo tính đầy đủ và hiệu quả.</li>
<li>Tối ưu hóa việc sử dụng: Đối với các trường hợp sử dụng phức tạp như tạo ra dựa trên việc truy xuất hoặc hệ thống hỗ trợ khách hàng, API giúp quản lý việc sử dụng token, ngăn chặn phản hồi không đầy đủ và cải thiện độ tin cậy.</li>
<li>Hiệu quả chi phí: Hiểu rõ việc sử dụng token giúp tối ưu hóa các cuộc gọi API và độ dài của lời nhắc, giảm thiểu chi phí - đặc biệt có lợi cho các công ty khởi nghiệp và các dự án nhạy cảm về chi phí.</li>
</ul>
<h3>5. Trường hợp sử dụng thực tế</h3>
<ul>
<li>Chatbot hỗ trợ khách hàng: Đảm bảo các cuộc hội thoại mạch lạc mà không bị gián đoạn đột ngột.</li>
<li>Tóm tắt tài liệu: Điều chỉnh đầu vào để tạo ra các bản tóm tắt hiệu quả bất kể giới hạn token.</li>
<li>Công cụ học tập tương tác: Duy trì các lời nhắc hiệu quả và các phản hồi hữu ích cho mục đích giáo dục.</li>
</ul>
<h3>6. Kết luận</h3>
API Đếm Token giải quyết một thách thức lâu dài của các nhà phát triển - ước tính việc sử dụng token trước khi tương tác với mô hình. Cách tiếp cận chủ động này giúp tránh giới hạn token gây phiền toái trong quá trình tương tác, nâng cao hiệu quả quy trình làm việc.
API phù hợp với mục tiêu của Anthropic về an toàn và minh bạch cho người dùng, mang đến cho các nhà phát triển khả năng kiểm soát tốt hơn đối với các mô hình của họ và củng cố cam kết về các công cụ AI dễ quản lý.
API Đếm Token trao quyền cho các nhà phát triển bằng cách cung cấp thông tin chi tiết chính xác về token, dẫn đến việc sử dụng mô hình thông minh hơn và phát triển ứng dụng hiệu quả hơn. API hỗ trợ các tương tác AI minh bạch và dự đoán được, cho phép các nhà phát triển tạo ra các lời nhắc tốt hơn, giảm thiểu chi phí và mang đến trải nghiệm người dùng suôn sẻ hơn.
Khi các mô hình ngôn ngữ tiếp tục phát triển, các công cụ như API Đếm Token của Anthropic sẽ rất cần thiết để tích hợp AI hiệu quả, giúp tối ưu hóa các dự án và tiết kiệm thời gian cũng như tài nguyên.

API Đếm Token Mới Của Anthropic AI

Anthropic AI Giới thiệu API Đếm Token Mới Mục lục Giới thiệu Tại sao đếm token lại quan trọng? API Đếm Token của Anthropic Các tính nă...

tháng 11 11, 2024

Claude 3.5: Nâng Cao Cá Nhân Hóa Trong Trải Nghiệm Kỹ Thuật Số

<h1>Claude 3.5: Nâng cao Cá nhân hóa trong Trải nghiệm Kỹ thuật số</h1>
<h2>Mục lục</h2>
<ol>
<li>Giới thiệu Claude 3.5</li>
<li>Nâng cao Cá nhân hóa trong Ứng dụng</li>
<li>Nâng cao Hiệu quả Phát triển với AI</li>
<li>Claude 3.5 hoạt động như thế nào?</li>
<li>Các Công cụ và Công nghệ Hỗ trợ</li>
<li>Vượt qua Những Thách thức trong Phát triển</li>
<li>Tương lai của AI trong Phát triển</li>
<li>Cơ hội học tập tương tác</li>
</ol>
<h2>Giới thiệu Claude 3.5</h2>
Claude 3.5, một công cụ AI tiên tiến do Anthropic phát triển, đang cách mạng hóa cách thức ứng dụng và trang web được phát triển. Công cụ này không chỉ thay đổi cách thức phát triển mà còn mở đường cho một kỷ nguyên cá nhân hóa cao độ trong trải nghiệm kỹ thuật số. Claude 3.5 tự động hóa các tác vụ mã hóa phức tạp, tạo ra các trải nghiệm được thiết kế riêng biệt cho từng người dùng. 
<h2>Nâng cao Cá nhân hóa trong Ứng dụng</h2>
Kỷ nguyên của những trải nghiệm kỹ thuật số chung chung đang dần kết thúc. Các đại lý AI như Claude 3.5 đang dẫn đầu một kỷ nguyên mới của cá nhân hóa cao độ trong ứng dụng và nền tảng web. Công nghệ này cho phép tạo ra các tính năng có thể tùy chỉnh theo sở thích và nhu cầu độc đáo của bạn. 
Ví dụ về cá nhân hóa được Claude 3.5 hỗ trợ:
<ul>
<li>Một trình theo dõi tiền điện tử theo thời gian thực hiển thị dữ liệu thị trường trực tiếp cho các loại tiền điện tử bạn đã chọn</li>
<li>Một trình tổng hợp tin tức học hỏi từ thói quen đọc của bạn để sắp xếp các bài báo liên quan</li>
<li>Một ứng dụng thể dục điều chỉnh các khuyến nghị tập luyện dựa trên tiến độ và mục tiêu của bạn</li>
</ul>
Những trải nghiệm cá nhân hóa này được đạt được thông qua khả năng của AI trong việc tạo ra và tích hợp liền mạch các thành phần phù hợp với yêu cầu cụ thể của bạn. Kết quả là trải nghiệm kỹ thuật số hấp dẫn và liên quan hơn được thiết kế riêng cho từng người dùng.
<h2>Nâng cao Hiệu quả Phát triển với AI</h2>
Claude 3.5 nổi bật trong việc tự động hóa các tác vụ mã hóa phức tạp, đẩy nhanh đáng kể quy trình phát triển. Khả năng của nó bao gồm:
<ul>
<li>Tạo và xác thực mã React cho chức năng mạnh mẽ</li>
<li>Viết, xác thực và cài đặt các gói cần thiết</li>
<li>Tích hợp các thành phần vào các nền tảng hiện có</li>
</ul>
Sự tự động hóa này giảm bớt nỗ lực thủ công, cho phép các nhà phát triển tập trung vào đổi mới và giải quyết vấn đề sáng tạo. Bằng cách xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, Claude 3.5 cho phép triển khai nhanh hơn các tính năng và bản cập nhật mới.
<h2>Claude 3.5 hoạt động như thế nào?</h2>
Quy trình phát triển do AI điều khiển với Claude 3.5 tuân theo một quy trình hợp lý:
<ol>
<li>Bạn đưa ra các yêu cầu tính năng cụ thể thông qua các lời nhắc</li>
<li>Claude 3.5 giải thích yêu cầu và tạo ra mã phù hợp</li>
<li>AI xác thực mã để đảm bảo chức năng và hiệu quả</li>
<li>Các gói cần thiết được cài đặt tự động</li>
<li>Các thành phần mới được tích hợp liền mạch vào nền tảng</li>
</ol>
Quá trình này làm nổi bật hiệu quả của AI trong việc xử lý các tác vụ phát triển phức tạp, dẫn đến thời gian hoàn thành nhanh hơn và giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi do con người.
<h2>Các Công cụ và Công nghệ Hỗ trợ</h2>
Claude 3.5 sử dụng một bộ công cụ và công nghệ để hỗ trợ khả năng của nó:
<ul>
<li>Công cụ sử dụng máy tính CLA: Hỗ trợ tương tác với môi trường phát triển</li>
<li>Trình soạn thảo văn bản: Cho phép thao tác và quản lý mã</li>
<li>Công cụ Bash: Thực hiện các thao tác dòng lệnh cho các tác vụ cấp hệ thống</li>
<li>API: Cho phép lấy dữ liệu theo thời gian thực và cập nhật động trong ứng dụng</li>
</ul>
Những công cụ này hoạt động cùng nhau để tạo ra một hệ sinh thái phát triển mạnh mẽ, nâng cao khả năng của Claude 3.5 trong việc tạo ra và triển khai các tính năng phức tạp.
<h2>Vượt qua Những Thách thức trong Phát triển</h2>
Mặc dù phát triển do AI điều khiển mang lại nhiều lợi ích, nhưng nó cũng đưa ra những thách thức độc đáo:
<ul>
<li>Lỗi cài đặt gói</li>
<li>Lỗi xác thực mã</li>
<li>Sai lệch trong việc giải thích các lời nhắc phức tạp</li>
</ul>
Để giải quyết những vấn đề này, cần tạo ra những lời nhắc chính xác và chi tiết để hướng dẫn AI thực hiện các tác vụ chính xác. Các nhà phát triển cũng phải thận trọng trong việc xem xét mã do AI tạo ra và khắc phục sự cố bất kỳ lỗi nào phát sinh.
<h2>Tương lai của AI trong Phát triển</h2>
Sự tích hợp của AI trong phát triển phần mềm đang được định hướng để tiếp tục phát triển và đổi mới. Những tiến bộ trong tương lai có thể bao gồm:
<ul>
<li>Tạo và tùy chỉnh tính năng theo thời gian thực phức tạp hơn</li>
<li>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao cho tương tác trực quan hơn giữa nhà phát triển và AI</li>
<li>Khả năng tối ưu hóa mã và tinh chỉnh hiệu suất được cải thiện</li>
</ul>
Khi các đại lý AI như Claude 3.5 phát triển, chúng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tạo ra các trải nghiệm phần mềm năng động, nhạy bén và được cá nhân hóa hơn.
<h2>Cơ hội học tập tương tác</h2>
Đối với những người muốn khám phá phát triển do AI điều khiển, nhiều nền tảng mã hóa tương tác cung cấp các tài nguyên giá trị:
<ul>
<li>Các khóa học trực tuyến tập trung vào AI trong phát triển web</li>
<li>Môi trường hộp cát để thử nghiệm các công cụ mã hóa AI</li>
<li>Diễn đàn cộng đồng để chia sẻ kinh nghiệm và thực hành tốt nhất</li>
</ul>
Những nền tảng này cung cấp kinh nghiệm thực hành với các công cụ AI, giúp bạn hiểu rõ sự phức tạp của phát triển do AI điều khiển và các ứng dụng thực tế của nó.
Sự tích hợp của các đại lý AI như Claude 3.5 vào phát triển web và ứng dụng đánh dấu một sự thay đổi đáng kể hướng tới các trải nghiệm kỹ thuật số được cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Bằng cách tự động hóa các quy trình mã hóa, cho phép tích hợp dữ liệu theo thời gian thực và tạo điều kiện thuận lợi cho tùy chỉnh, AI đang biến đổi tương tác của người dùng với công nghệ. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, nó hứa hẹn sẽ mang đến các giải pháp kỹ thuật số được thiết kế riêng và nhạy bén hơn, định hình một tương lai mà ứng dụng của bạn thực sự hiểu và thích nghi với nhu cầu của bạn.

Claude 3.5: Nâng Cao Cá Nhân Hóa Trong Trải Nghiệm Kỹ Thuật Số

Claude 3.5: Nâng cao Cá nhân hóa trong Trải nghiệm Kỹ thuật số Mục lục Giới thiệu Claude 3.5 Nâng cao Cá nhân hóa trong Ứng dụng Nâng c...

tháng 11 11, 2024

Hướng dẫn chọn chatbot AI tốt nhất năm 2024

<h2>Hướng dẫn lựa chọn chatbot AI tốt nhất năm 2024</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Tổng quan về chatbot AI</li>
<li>Chatbot tốt nhất: ChatGPT</li>
<li>Thay thế tốt nhất cho ChatGPT: Microsoft Copilot</li>
<li>Chatbot tốt nhất cho giải quyết vấn đề: Claude AI</li>
<li>Chatbot tốt nhất cho tạo ảnh: Meta AI</li>
<li>Chatbot tốt nhất cho trò chuyện: Google Gemini</li>
</ol>
1. Tổng quan về chatbot AI:
Sự bùng nổ của chatbot AI đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ, cung cấp các công cụ đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau. Cho dù bạn đang tìm kiếm sự hỗ trợ trong việc giải quyết vấn đề, tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp, tạo nội dung hấp dẫn, nâng cao năng suất, hay đơn giản là tham gia vào một cuộc trò chuyện thông minh, thì đều có một chatbot AI được thiết kế riêng cho bạn. Tuy nhiên, với rất nhiều lựa chọn có sẵn, điều quan trọng là phải hiểu nền tảng nào phù hợp với mục tiêu và sở thích của bạn.
2. Chatbot tốt nhất: ChatGPT:
ChatGPT đã trở thành một điểm nổi bật trong thế giới AI đàm thoại kể từ khi ra mắt vào tháng 11 năm 2022 bởi OpenAI. Sự kết hợp độc đáo của các tính năng nâng cao như Advanced Voice và khả năng tìm kiếm trên web mang đến sự linh hoạt và khả năng truy cập dễ dàng, biến ChatGPT thành một trợ lý AI vững chắc. 
<ul>
<li>Điểm mạnh:
<ul>
<li>Truy cập thông tin nhanh chóng</li>
<li>Khả năng thực hiện đa dạng các nhiệm vụ</li>
<li>Nguồn lực hiệu quả về chi phí</li>
</ul>
</li>
<li>Điểm yếu:
<ul>
<li>Đôi khi thiếu chính xác</li>
<li>Thiếu khả năng hiểu cảm xúc</li>
</ul>
</li>
<li>Giá cả: Phiên bản miễn phí có sẵn cho mọi người, nhưng phiên bản ChatGPT Plus có giá $20/tháng và cung cấp các tính năng nâng cao với GPT-4o.
</li>
</ul>
3. Thay thế tốt nhất cho ChatGPT: Microsoft Copilot:
Đối với những người tìm kiếm chatbot AI có chức năng tương đương ChatGPT, Microsoft Copilot nổi lên là một sự thay thế mạnh mẽ. Với sự tích hợp sâu sắc vào hệ sinh thái của Microsoft, khả năng truy cập miễn phí và các khả năng nâng cao được hỗ trợ bởi GPT-4 Turbo của OpenAI, Copilot kết hợp sự dễ sử dụng với công nghệ AI hàng đầu, biến nó thành một lựa chọn hấp dẫn cho nhiều loại người dùng.
<ul>
<li>Điểm mạnh:
<ul>
<li>Khả năng truy cập</li>
<li>Khả năng đa dạng</li>
<li>Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái của Google</li>
</ul>
</li>
<li>Điểm yếu:
<ul>
<li>Phụ thuộc vào hệ sinh thái của Google</li>
<li>Mối quan tâm về quyền riêng tư</li>
</ul>
</li>
<li>Giá cả: Phiên bản miễn phí có sẵn cho mọi người thông qua Bing hoặc trang web, không yêu cầu thiết lập tài khoản. Đối với các tính năng nâng cao, gói đăng ký Microsoft Copilot Pro có giá $20/tháng bao gồm quyền truy cập nâng cao vào các công cụ Microsoft 365, mang lại giá trị tuyệt vời so với các dịch vụ AI tương tự.
</li>
</ul>
4. Chatbot tốt nhất cho giải quyết vấn đề: Claude AI:
Khi nói đến việc giải quyết các vấn đề phức tạp, Claude AI, được phát triển bởi Anthropic, nổi bật là chatbot AI tốt nhất cho giải quyết vấn đề. Phong cách đàm thoại giống con người, khả năng lập luận nâng cao và các tính năng độc đáo bao gồm ứng dụng dành cho máy tính để bàn mới và hỗ trợ đọc chữ, biến nó thành một công cụ vô giá cho người dùng cần hỗ trợ với các nhiệm vụ từ mã hóa đến nghiên cứu, viết và hơn thế nữa.
<ul>
<li>Điểm mạnh:
<ul>
<li>Khả năng giải quyết vấn đề vượt trội</li>
<li>Tương tác giống con người</li>
<li>Hiệu quả trong công việc</li>
</ul>
</li>
<li>Điểm yếu:
<ul>
<li>Chức năng đa dạng hạn chế</li>
<li>Giới hạn tin nhắn trong phiên bản miễn phí</li>
<li>Phụ thuộc vào các tính năng chuyên nghiệp</li>
</ul>
</li>
<li>Giá cả: Mặc dù phiên bản miễn phí của Claude cung cấp các khả năng linh hoạt, nhưng gói đăng ký Claude Pro có giá $20/tháng là một nâng cấp đáng giá cho những người dùng cần giới hạn sử dụng cao hơn và quyền truy cập vào mô hình Opus để có chức năng nâng cao hơn.
</li>
</ul>
5. Chatbot tốt nhất cho tạo ảnh: Meta AI:
Meta AI đã nhanh chóng khẳng định vị thế của mình là một thế lực hàng đầu trong thế giới AI tạo sinh, đặc biệt là trong việc tạo ảnh. Được xây dựng dựa trên mô hình Llama 3.2 tiên tiến của Meta, Meta AI cung cấp sự dễ sử dụng, tích hợp trên các nền tảng quen thuộc như Facebook và Instagram, cũng như các tính năng đột phá biến nó thành chatbot AI tốt nhất cho việc tạo ảnh.
<ul>
<li>Điểm mạnh:
<ul>
<li>Miễn phí</li>
<li>Chất lượng hình ảnh vượt trội</li>
<li>Tích hợp liền mạch vào nền tảng</li>
</ul>
</li>
<li>Điểm yếu:
<ul>
<li>Mối quan tâm về quyền riêng tư</li>
<li>Mối quan tâm đạo đức tiềm ẩn</li>
</ul>
</li>
<li>Giá cả: Không giống như các đối thủ cạnh tranh, Meta AI hoàn toàn miễn phí sử dụng. Cho dù được truy cập thông qua chatbot độc lập tại meta.ai hay trong các ứng dụng của Meta bao gồm Facebook, Instagram và WhatsApp, người dùng có thể khám phá việc tạo ảnh nâng cao mà không phải trả bất kỳ khoản phí nào. Việc phổ biến hóa các công cụ AI này đảm bảo rằng khả năng sáng tạo nằm trong tầm tay với tất cả mọi người.
</li>
</ul>
6. Chatbot tốt nhất cho trò chuyện: Google Gemini:
Google Gemini, mô hình AI thế hệ tiếp theo của gã khổng lồ công nghệ, đang định nghĩa lại tiêu chuẩn cho việc tương tác dựa trên văn bản. Là bước tiến hóa mới nhất của khả năng AI của Google, Gemini kết hợp sự trôi chảy trong đàm thoại, khả năng lập luận nâng cao và tích hợp sâu sắc vào hệ sinh thái của Google. Thiết kế thân thiện với người dùng và các tính năng tiên tiến của nó biến nó thành chatbot AI tốt nhất để tham gia vào các cuộc trò chuyện văn bản thông minh.
<ul>
<li>Điểm mạnh:
<ul>
<li>Độ chính xác cao</li>
<li>Tích hợp đa dạng</li>
<li>Tích hợp sâu sắc vào hệ sinh thái</li>
</ul>
</li>
<li>Điểm yếu:
<ul>
<li>Mối quan tâm về quyền riêng tư</li>
<li>Phụ thuộc vào hệ sinh thái của Google</li>
</ul>
</li>
<li>Giá cả: Lớp miễn phí của Google Gemini cung cấp các khả năng mạnh mẽ phù hợp với hầu hết người dùng, biến AI đàm thoại nâng cao trở nên phổ biến rộng rãi. Đối với những người dùng chuyên nghiệp, gói đăng ký cao cấp mở khóa sức mạnh xử lý lớn hơn, khả năng ghi nhớ nâng cao và quyền truy cập ưu tiên vào các tính năng mới, đảm bảo Gemini luôn đi đầu trong cuộc cạnh tranh.</li></ul><ul>
</ul>
Kết luận:
Mỗi chatbot AI đều có điểm mạnh riêng. Bạn cần cân nhắc mục đích sử dụng của mình để lựa chọn chatbot phù hợp. ChatGPT là lựa chọn tốt nhất cho mục đích sử dụng đa dạng, Microsoft Copilot là thay thế tốt nhất cho ChatGPT với sự tích hợp liền mạch, Claude AI tốt nhất cho giải quyết vấn đề phức tạp, Meta AI tốt nhất cho tạo ảnh, và Google Gemini tốt nhất cho trò chuyện.

Hướng dẫn chọn chatbot AI tốt nhất năm 2024

Hướng dẫn lựa chọn chatbot AI tốt nhất năm 2024 Mục lục: Tổng quan về chatbot AI Chatbot tốt nhất: ChatGPT Thay thế tốt nhất cho ChatGP...

tháng 11 11, 2024

Claude AI và Cuộc Cách Mạng Phân Tích Tài Liệu

<h2>Claude AI và Cuộc Cách Mạng Phân Tích Tài Liệu</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Sự Tiến Bộ của AI</li>
<li>Claude AI: Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Tài Liệu</li>
<li>ChatGPT: Nâng Cao Khả Năng Tiếp Cận và Tương Tác</li>
<li>Cuộc Cách Mạng Tìm Kiếm AI: Tốc Độ và Độ Chính Xác</li>
<li>Cách Mạng Phát Triển Trò Chơi và Tạo Video</li>
<li>Cá Nhân Hóa: Biên Giới Mới của AI</li>
<li>Tương Lai của AI: Avatar Giọng Nói và Hơn Thế Nữa</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trong một thế giới mà công nghệ đang tiến bộ với tốc độ chóng mặt, việc theo kịp những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cảm giác như đuổi theo một đoàn tàu đang chạy. AI Advantage mang đến cho bạn những cập nhật AI mới nhất để giúp bạn nắm bắt được những phát triển thú vị nhất đang định hình lại bối cảnh này. Từ khả năng giải thích trực quan mới của Anthropic với Claude AI đến những bước đi chiến lược của OpenAI với ChatGPT, bài báo này cung cấp cái nhìn tổng quan về những tiến bộ đáng chú ý trong ngành AI.
2. Sự Tiến Bộ của AI
Thế giới đã chứng kiến một loạt các bản cập nhật từ các công ty AI lớn trong thời gian gần đây, điều này cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt và những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Những phát triển này không chỉ là những cải tiến nhỏ mà còn là những bước tiến đáng kể về khả năng và trải nghiệm người dùng của AI.
3. Claude AI: Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Tài Liệu
Anthropic đã công bố một bản cập nhật đột phá cho Claude AI, cho phép nó giải thích trực quan bên trong các tài liệu PDF. Tính năng này thể hiện một bước tiến đáng kể trong khả năng của AI để hiểu và phân tích nội dung phức tạp. Người dùng giờ đây có thể trích xuất thông tin từ biểu đồ, biểu đồ và hình ảnh được nhúng trong tài liệu, cung cấp sự hiểu biết toàn diện hơn về thông tin được trình bày.
Khả năng giải thích trực quan mở ra những khả năng mới cho:
<ul>
<li>Phân tích dữ liệu nâng cao trong nghiên cứu và kinh doanh.</li>
<li>Nâng cao khả năng tiếp cận cho người dùng khiếm thị.</li>
<li>Xử lý tài liệu hiệu quả hơn trong các lĩnh vực pháp lý và tài chính.</li>
</ul>
Cùng với tính năng này, Anthropic đã giới thiệu Hau 3.5, đi kèm với mức giá tăng đáng kể. Bước đi này trái ngược với xu hướng giảm giá trong ngành AI, cho thấy sự chuyển dịch sang mô hình định giá cao cấp cho các khả năng tiên tiến. Nó đặt ra những câu hỏi về các mô hình định giá trong tương lai trong ngành AI và cách các công ty sẽ cân bằng đổi mới với khả năng chi trả.
4. ChatGPT: Nâng Cao Khả Năng Tiếp Cận và Tương Tác
ChatGPT của OpenAI tiếp tục phá vỡ giới hạn tương tác của người dùng với AI. Việc mua lại miền chat.com là một bước đi chiến lược để đơn giản hóa việc truy cập nền tảng của họ, có khả năng mở rộng cơ sở người dùng. Việc mua lại miền này có thể dẫn đến:
<ul>
<li>Nâng cao nhận diện thương hiệu và sự tin tưởng của người dùng.</li>
<li>Đơn giản hóa việc truy cập cho những người dùng ít am hiểu về công nghệ.</li>
<li>Khả năng cho các tính năng và dịch vụ mới dưới một miền thống nhất.</li>
</ul>
Việc giới thiệu nhập liệu bằng giọng nói trong ứng dụng di động của ChatGPT đánh dấu một bước tiến nữa hướng tới tương tác tự nhiên hơn giữa người và AI. Mặc dù các tính năng đầu ra giọng nói nâng cao vẫn đang được phát triển, nhưng bản cập nhật này đặt nền tảng cho những cải tiến trong tương lai trong giao tiếp AI dựa trên giọng nói.
5. Cuộc Cách Mạng Tìm Kiếm AI: Tốc Độ và Độ Chính Xác
Cuộc đua thống trị tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI đang trở nên gay gắt hơn, với các đối thủ lớn đang tinh chỉnh các dịch vụ của họ. Google đã mở rộng các tính năng của mình để giải quyết các vấn đề về độ chính xác trước đây, chứng minh cam kết của công ty trong việc duy trì vị thế thống trị tìm kiếm trong kỷ nguyên AI.
Chức năng tìm kiếm của ChatGPT, mặc dù chậm hơn, nhưng đang thu hút sự chú ý vì kết quả chất lượng cao. Điều này làm nổi bật một sự đánh đổi quan trọng trong tìm kiếm AI:
<ul>
<li>Tốc độ: Cần thiết cho sự hài lòng của người dùng và các ứng dụng thời gian thực.</li>
<li>Độ chính xác: Cần thiết để xây dựng lòng tin và cung cấp thông tin có giá trị.</li>
<li>Toàn diện: Khả năng hiểu và phản hồi các truy vấn phức tạp.</li>
</ul>
Khi khả năng tìm kiếm AI phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy thêm những đổi mới nhằm tối ưu hóa cả tốc độ và độ chính xác.
6. Cách Mạng Phát Triển Trò Chơi và Tạo Video
Việc ra mắt công cụ trò chơi thế hệ đầu tiên đánh dấu một bước chuyển đổi trong phát triển trò chơi. Công nghệ đột phá này cho phép tạo ra các yếu tố trò chơi trong thời gian thực mà không cần mã hóa sẵn có, tiềm năng thay đổi cách các trò chơi được thiết kế và sản xuất. Hậu quả của công nghệ này rất sâu rộng:
<ul>
<li>Nhanh chóng tạo mẫu và lặp lại trong phát triển trò chơi.</li>
<li>Nâng cao khả năng tiếp cận cho các nhà phát triển độc lập.</li>
<li>Tiềm năng cho các trải nghiệm trò chơi năng động và được cá nhân hóa hơn.</li>
</ul>
Trong lĩnh vực tạo video, Gen 3 của Runway giới thiệu các điều khiển camera chi tiết, nâng cao khả năng video AI. Phát triển này cung cấp cho các nhà sáng tạo sự linh hoạt chưa từng có trong việc tạo ra và thao tác nội dung video do AI tạo ra, tiềm năng biến đổi các ngành như quảng cáo, điện ảnh và tạo nội dung truyền thông xã hội.
7. Cá Nhân Hóa: Biên Giới Mới của AI
Công cụ "Learn About" của Google, hiện có sẵn ở Hoa Kỳ, là một bước tiến đáng kể hướng tới việc tiếp thu kỹ năng được cá nhân hóa. Nền tảng học tập được hỗ trợ bởi AI này điều chỉnh trải nghiệm giáo dục phù hợp với nhu cầu cá nhân, phản ánh xu hướng chung về cá nhân hóa trong các ứng dụng AI.
Những lợi ích tiềm năng của việc học tập AI được cá nhân hóa bao gồm:
<ul>
<li>Tiếp thu kỹ năng hiệu quả và hiệu quả hơn.</li>
<li>Tăng cường sự tham gia và động lực cho người học.</li>
<li>Khả năng thích ứng với các phong cách và tốc độ học tập khác nhau.</li>
</ul>
Trong khi đó, nền tảng Grog của XAI giới thiệu một sân chơi API mới, mặc dù hiện tại nó vẫn tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh về tính năng và khả năng sử dụng. Phát triển này nhấn mạnh những nỗ lực đang diễn ra để làm cho AI trở nên dễ tiếp cận và có thể tùy chỉnh hơn cho các nhà phát triển và doanh nghiệp.
8. Tương Lai của AI: Avatar Giọng Nói và Hơn Thế Nữa
Việc Eleven Labs giới thiệu một tính năng tạo ra các avatar giọng nói độc đáo từ hồ sơ Twitter cho thấy tiềm năng sáng tạo của AI trong việc cá nhân hóa tương tác kỹ thuật số. Đổi mới này chỉ ra một tương lai nơi AI có thể tạo ra các bản trình bày giọng nói thực tế và được cá nhân hóa cao, với các ứng dụng tiềm năng trong:
<ul>
<li>Trợ lý ảo và dịch vụ khách hàng.</li>
<li>Tạo nội dung được cá nhân hóa.</li>
<li>Các công cụ trợ năng cho những người gặp khó khăn về giọng nói.</li>
</ul>
9. Kết luận
Những phát triển gần đây trong công nghệ AI cho thấy sự tiến bộ nhanh chóng của ngành và các ứng dụng đa dạng của trí tuệ nhân tạo trên nhiều lĩnh vực. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy thêm những đổi mới nâng cao trải nghiệm người dùng, mở rộng khả năng AI và phá vỡ giới hạn của những gì có thể trong tương tác giữa người và AI. Bối cảnh cạnh tranh đang thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng, hứa hẹn một tương lai nơi AI ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày và quy trình làm việc của chúng ta.<ul>
</ul>

Claude AI và Cuộc Cách Mạng Phân Tích Tài Liệu

Claude AI và Cuộc Cách Mạng Phân Tích Tài Liệu Mục lục: Giới thiệu Sự Tiến Bộ của AI Claude AI: Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Tài Liệu Ch...

tháng 11 11, 2024

AI nguồn mở: Không có bất lợi về thương mại, theo Yann LeCun

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách ở Nam Phi

Meta Đang Phát Triển Robot Hợp Tác với Cảm Giác Chạm và AI

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp sức khỏe tâm thần: Chatbot AI đã sẵn sàng?

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

Chạy Chatbot AI Tại Nhà Với Ollama

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Doubao

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Grok

Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

LinkedIn ra mắt tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng

API Đếm Token Mới Của Anthropic AI

Claude 3.5: Nâng Cao Cá Nhân Hóa Trong Trải Nghiệm Kỹ Thuật Số

Hướng dẫn chọn chatbot AI tốt nhất năm 2024

Claude AI và Cuộc Cách Mạng Phân Tích Tài Liệu

Bài đăng phổ biến

Labels