Gemini-Exp 1114: Khẳng Định Sức Mạnh AI của Google Trên LM Arena

<h1>Google Gemini-Exp 1114: Siêu Mô Hình Ngôn Ngữ Mới Trên Đỉnh LM Arena</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena</li> <li>Kết quả đánh giá trên LM Arena</li> <li>Phân tích chi tiết kết quả</li> <li>Gemini-Exp 1114: Mô hình thử nghiệm hay tương lai của Google?</li> <li>Cách truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena</strong></p> <p>Mới đây, Google đã cho ra mắt phiên bản thử nghiệm Gemini-Exp 1114. Phiên bản này đã gây bất ngờ khi đánh bại tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác trên bảng xếp hạng LM Arena – một trong những nền tảng đánh giá LLM uy tín nhất hiện nay. LM Arena cho phép cộng đồng đánh giá hiệu suất của các LLM thông qua nhiều tiêu chí khác nhau.</p> <p><strong>2. Kết quả đánh giá trên LM Arena</strong></p> <p>Trên LM Arena, Gemini-Exp 1114 đạt điểm số 1344, vượt qua ChatGPT 4 (1340). Điều này đã đưa Gemini-Exp 1114 lên vị trí số 1 trên bảng xếp hạng.</p> <p><strong>3. Phân tích chi tiết kết quả</strong></p> <ul> <li><p><strong>Xếp hạng:</strong> Gemini-Exp 1114 đứng đầu bảng xếp hạng tổng thể (Rank UV) và xếp thứ 4 về khả năng điều khiển phong cách (Style Control). Điều này cho thấy Gemini-Exp 1114 có hiệu suất tổng thể xuất sắc, nhưng vẫn còn có thể cải thiện về khả năng điều chỉnh giọng điệu và phong cách văn viết.</p> </li> <li><p><strong>Điểm số:</strong> Điểm số 1344 của Gemini-Exp 1114 cao hơn 4 điểm so với ChatGPT 4, thể hiện sự vượt trội đáng kể. Khoảng tin cậy 95% của Gemini-Exp 1114 là ±7, trong khi của ChatGPT 4 là ±3. Điều này cho thấy Gemini-Exp 1114 có thể hơi không ổn định hơn so với ChatGPT 4.</p> </li> <li><p><strong>Số phiếu bầu:</strong> ChatGPT 4 nhận được 42.000 phiếu bầu, trong khi Gemini-Exp 1114 mới chỉ có 6.000 phiếu (khoảng 1/5). Tuy nhiên, vị trí số 1 của Gemini-Exp 1114 trên LM Arena chủ yếu dựa trên điểm số, chứ không phải số phiếu bầu.</p> </li> </ul> <p><strong>4. Gemini-Exp 1114: Mô hình thử nghiệm hay tương lai của Google?</strong></p> <p>Gemini-Exp 1114 là một phần trong loạt các mô hình thử nghiệm của Google nhằm thu thập phản hồi người dùng và trình diễn những phát triển mới nhất. Google nhấn mạnh rằng những mô hình này chưa sẵn sàng cho môi trường sản xuất và có thể bị thay thế. Việc mô hình này có được phát hành rộng rãi hay không vẫn chưa được xác định. Tuy nhiên, việc một mô hình thử nghiệm lại đạt được vị trí số 1 trên LM Arena cho thấy tiềm năng rất lớn của Google trong cuộc đua AI.</p> <p><strong>5. Cách truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114</strong></p> <p>Hiện tại, người dùng có thể truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114 miễn phí thông qua Google AI Studio. Tuy nhiên, việc sử dụng API để tích hợp mô hình này vẫn chưa được hỗ trợ.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Sự xuất hiện của Gemini-Exp 1114 đánh dấu một bước tiến đáng kể của Google trong lĩnh vực LLM. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng kết quả ấn tượng trên LM Arena cho thấy Google đang sở hữu một công nghệ AI cực kỳ mạnh mẽ, hứa hẹn sẽ tạo ra cuộc cạnh tranh gay gắt trong tương lai. Việc Gemini-Exp 1114 có được phát hành chính thức hay không sẽ là điều đáng để chờ đợi.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Gemini-Exp 1114: Khẳng Định Sức Mạnh AI của Google Trên LM Arena

Google Gemini-Exp 1114: Siêu Mô Hình Ngôn Ngữ Mới Trên Đỉnh LM Arena Mục lục: Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena Kết quả đánh giá...

Read more »

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

<h1>AI: Huấn luyện viên thể hình hay chỉ là lời hứa hẹn?</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BA%A3i-%C4%91%C3%A1p-th%E1%BA%AFc-m%E1%BA%AFc-v%E1%BB%81-ai-v%C3%A0-vi%E1%BB%87c-t%E1%BA%ADp-luy%E1%BB%87n-th%E1%BB%83-h%C3%ACnh">Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</a></li> <li><a href="#t%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%99ng-m%C3%B4i-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-c%E1%BB%A7a-ai-v%C3%A0-tr%C3%A1ch-nhi%E1%BB%87m-c%C3%A1-nh%C3%A2n">Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</a></li> </ul> <p><a name="giải-đáp-thắc-mắc-về-ai-và-việc-tập-luyện-thể-hình"></a></p> <h2>Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</h2> <p>Bài viết trên tạp chí WIRED đặt ra câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp cải thiện thể hình hay không, thông qua chuyên mục tư vấn về AI mới. Tác giả Reece Rogers thẳng thắn trả lời: "Không". Mặc dù các công cụ AI như ChatGPT và Claude có thể tạo ra kế hoạch dinh dưỡng hoặc gợi ý bài tập, nhưng những thông tin này không khác gì việc tìm kiếm trên Google cách đây 10 năm.</p> <p>Rogers nhấn mạnh rằng việc thay đổi lối sống và cải thiện sức khỏe phụ thuộc hoàn toàn vào ý chí và hành động của mỗi người. AI chỉ là công cụ hỗ trợ, không thể thay thế sự nỗ lực cá nhân. Ông lấy chính bản thân mình làm ví dụ, thừa nhận thói quen ăn uống không lành mạnh và cho rằng chỉ có chính mình mới có thể thay đổi điều đó.</p> <p>Bài viết cũng chỉ ra rằng AI, với tư cách là một thuật toán, không thể hiểu được giới hạn thể chất của con người. Nó dựa trên dữ liệu thống kê, không có kinh nghiệm thực tế về việc tập luyện. Vì vậy, một huấn luyện viên thể hình chuyên nghiệp vẫn là lựa chọn tốt hơn, bởi họ có thể hướng dẫn trực tiếp, theo dõi kỹ thuật, và tạo động lực cho người tập.</p> <p><a name="tác-động-môi-trường-của-ai-và-trách-nhiệm-cá-nhân"></a></p> <h2>Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</h2> <p>Bài báo tiếp tục giải đáp câu hỏi về tác động môi trường của việc sử dụng AI. Rogers thừa nhận rằng AI tiêu tốn rất nhiều năng lượng, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về trách nhiệm cá nhân trong vấn đề này. Ông so sánh việc cá nhân cố gắng giảm thiểu tác động môi trường của việc sử dụng AI với việc tái chế nhựa: dù ý định tốt đẹp, nhưng tác động thực tế có thể rất nhỏ so với quy mô toàn cầu.</p> <p>Rogers cho rằng việc từ bỏ hoàn toàn việc sử dụng AI là không khả thi, bởi công nghệ này đang ngày càng được tích hợp vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống. Thay vì chỉ tập trung vào hành động cá nhân, ông đề xuất cách tiếp cận hiệu quả hơn là vận động chính phủ và các công ty công nghệ đầu tư vào cơ sở hạ tầng bền vững cho các trung tâm dữ liệu, như năng lượng tái tạo và hệ thống làm mát tiết kiệm nước. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch về việc tiêu thụ tài nguyên của các trung tâm dữ liệu này.</p> <p>Tóm lại, bài viết trên WIRED cung cấp cái nhìn thực tế và cân bằng về vai trò của AI trong việc cải thiện thể hình và tác động môi trường của nó. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của sự nỗ lực cá nhân và vận động chính sách thay vì chỉ dựa vào các giải pháp cá nhân nhỏ lẻ để giải quyết những vấn đề lớn lao.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

AI: Huấn luyện viên thể hình hay chỉ là lời hứa hẹn? Mục lục: Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình Tác động môi trường của...

Read more »

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

<h1>Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-c%E1%BA%A3i-thi%E1%BB%87n-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc-%C4%91%E1%BB%83-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc">Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc</a></li> <li><a href="#%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-c%E1%BB%A7a-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc-v%E1%BB%9Bi-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc">Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <h2>Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc</h2> <p>Anthropic vừa giới thiệu một tính năng cải thiện lời nhắc mới trên Anthropic Console. Tính năng này sử dụng lập luận chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning) để nâng cao chất lượng lời nhắc và cải thiện độ chính xác của đầu ra một cách đáng kể. Công cụ này hỗ trợ các nhà phát triển tinh chỉnh lời nhắc hiện có, đảm bảo kết quả tốt hơn khi sử dụng mô hình AI Claude của Anthropic.</p> <p>Tính năng này hoạt động bằng cách phân tích lời nhắc hiện có và áp dụng lập luận có hệ thống. Claude sẽ phân tách vấn đề thành các phần nhỏ hơn trước khi tạo ra phản hồi. Theo Anthropic, phương pháp này giúp xác định và khắc phục các vấn đề trong lời nhắc, đồng thời đảm bảo đầu ra mạch lạc và đáng tin cậy hơn.</p> <p>Việc ra mắt tính năng này diễn ra trong thời điểm kỹ thuật đặt lời nhắc (prompt engineering) trở nên vô cùng quan trọng đối với các ứng dụng AI. Các nhà phát triển thường gặp khó khăn trong việc tạo ra những lời nhắc hiệu quả, đòi hỏi phải kết hợp các phương pháp hay nhất từ nhiều mô hình khác nhau. Tính năng cải thiện lời nhắc nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình này bằng cách cho phép:</p> <ul> <li><strong>Lập luận chuỗi suy nghĩ:</strong> Claude sẽ suy nghĩ có hệ thống về vấn đề trước khi trả lời.</li> <li><strong>Chuẩn hóa ví dụ:</strong> Chuyển đổi các ví dụ sang định dạng XML nhất quán để tăng tính rõ ràng và khả năng xử lý.</li> <li><strong>Làm giàu ví dụ:</strong> Nâng cao các ví dụ hiện có thông qua lập luận phù hợp với lời nhắc được cấu trúc lại.</li> <li><strong>Viết lại:</strong> Làm rõ cấu trúc lời nhắc đồng thời sửa lỗi ngữ pháp hoặc chính tả.</li> <li><strong>Thêm phần điền trước:</strong> Điền trước các thông báo của trợ lý để hướng dẫn đầu ra của Claude hiệu quả hơn.</li> </ul> <p>Các thử nghiệm cho thấy kết quả khả quan. Anthropic báo cáo tăng 30% độ chính xác cho nhiệm vụ phân loại đa nhãn và độ chính xác tuyệt đối về số lượng từ cho các nhiệm vụ tóm tắt. Cụ thể, Claude đã đạt được tỷ lệ thành công 100% trong việc duy trì các ràng buộc về số từ khi tóm tắt mười bài báo được chọn từ Wikipedia.</p> <p>Tính năng này cũng giúp quản lý nhiều đầu vào và đầu ra ví dụ. Nhà phát triển có thể thêm ví dụ mới trực tiếp vào hệ thống hoặc chỉnh sửa các ví dụ hiện có để cải thiện chất lượng phản hồi. Nếu nhà phát triển gặp khó khăn trong việc tạo ví dụ phù hợp, Claude có thể tự tạo ra các ví dụ tổng hợp để hỗ trợ. Nhờ đó, tính năng này cải thiện:</p> <ul> <li><strong>Độ chính xác:</strong> Giảm thiểu sự hiểu sai hướng dẫn.</li> <li><strong>Tính nhất quán:</strong> Đảm bảo đạt được định dạng đầu ra mong muốn.</li> <li><strong>Hiệu suất:</strong> Tăng khả năng của Claude trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.</li> </ul> <h2>Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc</h2> <p>Ngoài tính năng cải thiện lời nhắc, Anthropic còn cung cấp một công cụ đánh giá lời nhắc giúp nhà phát triển đánh giá hiệu quả của lời nhắc trong các trường hợp khác nhau. Công cụ này bổ sung một cột "đầu ra lý tưởng" (ideal output) trong tab đánh giá, giúp người dùng so sánh và cải thiện hiệu suất của lời nhắc một cách có hệ thống.</p> <p>Sau khi thử nghiệm lời nhắc mới, nhà phát triển có thể cung cấp phản hồi cho Claude, chỉ ra các điểm cần cải thiện. Vòng phản hồi lặp lại này giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và có thể tạo ra đầu ra được tùy chỉnh theo thông số kỹ thuật của người dùng. Ví dụ, nếu nhà phát triển muốn chuyển từ định dạng XML sang JSON, Claude có thể điều chỉnh lời nhắc và ví dụ cho phù hợp.</p> <p>Kapa.ai, một công ty công nghệ chuyên biến đổi kiến thức chuyên môn thành các giải pháp AI, đã trải nghiệm những lợi ích của tính năng này. Finn Bauer, Đồng sáng lập Kapa.ai, nhận xét: "Tính năng cải thiện lời nhắc của Anthropic đã đơn giản hóa việc chuyển đổi sang Claude 3.5 Sonnet và giúp chúng tôi đưa sản phẩm vào sản xuất nhanh hơn." Điều này phản ánh hiệu quả và ứng dụng thực tiễn của các công cụ mới trong các kịch bản thực tế.</p> <h2>Kết luận</h2> <p>Với sự đổi mới liên tục của Anthropic, phiên bản Claude 3.5 Opus sắp ra mắt hứa hẹn sẽ tích hợp thêm các khả năng lập luận, có thể nâng cao toàn bộ chức năng của mô hình Claude chủ lực. Người dùng muốn thao tác, đánh giá và tối ưu hóa lời nhắc có thể truy cập các tính năng này trên Anthropic Console. Anthropic cũng cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết để hỗ trợ các nhà phát triển trong việc cải thiện lời nhắc với Claude, mở ra cơ hội thú vị để nâng cao tương tác AI trên nhiều ứng dụng khác nhau.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI Mục lục Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắ...

Read more »

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

<h1>Sự Trỗi Dậy của Trí Tuệ Nhân Tạo và Thử Thách Sinh Tồn của Chegg</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI</li> <li>Tình hình Tài chính Khó Khăn của Chegg</li> <li>Nguyên Nhân Suy Giảm Doanh Thu</li> <li>Phản Hồi của Chegg Trước Thách Thức</li> <li>Tương Lai của Chegg: Cơ Hội và Thách Thức</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI</strong></p> <p>Chegg, một công ty công nghệ giáo dục từng rất thành công, đang phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) miễn phí. Trong gần hai thập kỷ, Chegg đã trở thành người bạn thân thiết của sinh viên với dịch vụ cho thuê sách giáo khoa, cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi học tập và cả dịch vụ hướng dẫn trực tuyến. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các chatbot AI miễn phí đã khiến nhiều sinh viên chuyển sang sử dụng các công cụ này, gây ra sự sụt giảm doanh thu đáng kể cho Chegg.</p> <p><strong>2. Tình hình Tài chính Khó Khăn của Chegg</strong></p> <p>Trong quý 3 năm 2024, Chegg báo cáo khoản lỗ lên tới 212,6 triệu đô la Mỹ, đi kèm với việc mất gần nửa triệu người đăng ký, giảm xuống còn 3,8 triệu người. So với mức cao nhất năm 2022 (5,3 triệu người đăng ký), đây là một sự sụt giảm nghiêm trọng. Doanh thu của công ty đã giảm trong ba năm liên tiếp, với tổng số lỗ năm 2024 lên tới 830 triệu đô la Mỹ. Giá trị vốn hóa thị trường của Chegg cũng giảm mạnh từ hơn 14,5 tỷ đô la Mỹ năm 2021 xuống dưới 160 triệu đô la Mỹ. Để giảm chi phí, Chegg đã tiến hành cắt giảm nhân sự, với tổng cộng 760 việc làm bị cắt giảm trong năm nay.</p> <p><strong>3. Nguyên Nhân Suy Giảm Doanh Thu</strong></p> <p>Nguyên nhân chính của sự suy giảm này là sự cạnh tranh gay gắt từ các ứng dụng AI miễn phí. Các chatbot AI có thể cung cấp các dịch vụ tương tự như Chegg, với chi phí thấp hơn nhiều. Chegg trước đây phải trả lương cho một đội ngũ lớn để nghiên cứu, viết câu trả lời và trả lời các câu hỏi của người dùng, trong khi các chatbot AI có thể làm điều đó một cách hiệu quả và tiết kiệm hơn. Thêm vào đó, các công ty công nghệ lớn như Google đang tích cực phát triển các công cụ AI của riêng mình, sử dụng thông tin từ các nguồn công khai, bao gồm cả dữ liệu của Chegg, mà không cần sự cho phép hoặc bồi thường.</p> <p><strong>4. Phản Hồi của Chegg Trước Thách Thức</strong></p> <p>Giám đốc điều hành Chegg, Nathan Schultz, đã chỉ ra sự ảnh hưởng tiêu cực của Google AI Overviews (AIO) đối với ngành công nghiệp và doanh nghiệp của Chegg. Ông cho rằng Google đang chuyển từ vị trí là điểm xuất phát tìm kiếm sang điểm đến, làm giảm vai trò của các trang web cung cấp nội dung như Chegg. Để đối phó, Chegg đã bắt đầu phát triển các công cụ chatbot của riêng mình sau khi một dự án hợp tác với OpenAI thất bại. Hiện tại, Chegg đang thử nghiệm một chatbot được phát triển cùng với Scale AI, hứa hẹn sẽ tiết kiệm chi phí đáng kể so với việc sử dụng nhân lực.</p> <p><strong>5. Tương Lai của Chegg: Cơ Hội và Thách Thức</strong></p> <p>Mặc dù đang đối mặt với nhiều khó khăn, Chegg vẫn có cơ hội để phục hồi. Việc phát triển và triển khai thành công các công cụ AI có thể giúp Chegg giảm chi phí và thu hút lại người dùng. Tuy nhiên, Chegg cũng phải đối mặt với thách thức về đạo đức, khi các công cụ AI có khả năng bị sử dụng để gian lận trong học tập. Chegg cần tìm cách cân bằng giữa việc cung cấp dịch vụ chất lượng và ngăn chặn tình trạng gian lận.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Sự trỗi dậy của AI đang tạo ra những thay đổi to lớn đối với ngành công nghiệp giáo dục, và Chegg là một ví dụ điển hình. Công ty này phải thích nghi nhanh chóng với công nghệ mới để tồn tại và phát triển. Sự thành công của Chegg trong tương lai phụ thuộc vào khả năng của họ trong việc phát triển và triển khai các công cụ AI hiệu quả, đồng thời giải quyết các vấn đề về đạo đức liên quan đến việc sử dụng công nghệ này trong giáo dục.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

Sự Trỗi Dậy của Trí Tuệ Nhân Tạo và Thử Thách Sinh Tồn của Chegg Mục lục: Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI Tình hình Tài chính Kh...

Read more »

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

<h1>Anthropic Ra mắt Công cụ Cải thiện Lệnh Nhập cho Claude</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li> <li><a href="#t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng">Tầm quan trọng</a></li> <li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-m%E1%BB%9Bi">Tính năng mới</a></li> <li><a href="#c%C6%A1-ch%E1%BA%BF-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng">Cơ chế hoạt động</a></li> <li><a href="#%E1%BA%A3nh-h%C6%B0%E1%BB%9Fng-t%E1%BB%95ng-th%E1%BB%83">Ảnh hưởng tổng thể</a></li> <li><a href="#v%C3%AD-d%E1%BB%A5-kh%C3%A1ch-h%C3%A0ng">Ví dụ khách hàng</a></li> <li><a href="#th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m">Thử nghiệm</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu</h2> <p>Anthropic vừa ra mắt tính năng "cải thiện lệnh nhập" mới trong <a href="https://console.anthropic.com/?ref=maginative.com">Anthropic Console</a> giúp các nhà phát triển viết lệnh nhập hiệu quả hơn bằng nhiều kỹ thuật prompt engineering. Công cụ này giúp tạo ra các lệnh nhập AI chất lượng cao, đáng tin cậy, rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI hiệu quả.</p> <h2>Tầm quan trọng</h2> <p>Việc thiết kế lệnh nhập (prompt engineering) đã trở thành kỹ năng quan trọng trong phát triển AI, nhưng việc áp dụng các nguyên tắc tốt nhất có thể tốn nhiều thời gian và phức tạp. Công cụ này giúp các nhà phát triển ở mọi trình độ kinh nghiệm dễ dàng tiếp cận chuyên môn này, dẫn đến phản hồi chính xác và đáng tin cậy hơn từ Claude.</p> <h2>Tính năng mới</h2> <p>Công cụ cải thiện lệnh nhập nhận các lệnh nhập hiện có và nâng cấp chúng thông qua các kỹ thuật như lập luận theo chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning), chuẩn hóa ví dụ, và viết lại lệnh nhập. Cụ thể:</p> <ul> <li><strong>Lập luận theo chuỗi suy nghĩ:</strong> Giúp Claude suy nghĩ có hệ thống, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy.</li> <li><strong>Chuẩn hóa ví dụ:</strong> Sử dụng định dạng XML đảm bảo định dạng nhất quán, giúp Claude xử lý lệnh nhập dễ dàng hơn.</li> <li><strong>Làm giàu ví dụ:</strong> Thêm các bước lập luận mới để cải thiện chất lượng tổng thể của lệnh nhập.</li> <li><strong>Thêm thông tin điền trước:</strong> Hướng dẫn hành động của Claude bằng cách bao gồm các hướng dẫn ban đầu trong cấu trúc lệnh nhập.</li> </ul> <p>Những cải tiến này đã mang lại hiệu quả đáng kể: tăng 30% độ chính xác trong các tác vụ phân loại đa nhãn và 100% tuân thủ yêu cầu số lượng từ trong các bài kiểm tra tóm tắt.</p> <h2>Cơ chế hoạt động</h2> <p>Các nhà phát triển có thể gửi một lệnh nhập, thêm phản hồi về các vấn đề hiện tại, và sử dụng công cụ cải thiện để xem lệnh nhập đã được sửa đổi trong thời gian thực. Nếu thiếu ví dụ, Claude có thể tạo ra đầu vào và đầu ra tổng hợp, giúp quá trình này liền mạch hơn.</p> <h2>Ảnh hưởng tổng thể</h2> <p>Khi AI tăng cường được tích hợp vào quy trình công việc, chất lượng lệnh nhập ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình. Công cụ mới của Anthropic nhằm mục đích giảm bớt rào cản đối với việc thiết kế lệnh nhập hiệu quả, cho phép nhiều nhà phát triển hơn được hưởng lợi từ các tương tác AI được tối ưu hóa mà không cần chuyên môn sâu về việc tạo ra các lệnh nhập phức tạp.</p> <h2>Ví dụ khách hàng</h2> <p>Kapa.ai, một công ty chuyển đổi cơ sở dữ liệu kỹ thuật thành trợ lý AI sẵn sàng sản xuất, đã nhấn mạnh cách công cụ cải thiện lệnh nhập giúp họ di chuyển quy trình công việc liền mạch sang Claude 3.5 Sonnet, cho phép rút ngắn thời gian sản xuất. "Công cụ cải thiện lệnh nhập của Anthropic đã hợp lý hóa việc di chuyển của chúng tôi sang Claude 3.5 Sonnet và cho phép chúng tôi nhanh chóng đưa vào sản xuất," Finn Bauer, Đồng sáng lập tại Kapa.ai cho biết.</p> <h2>Thử nghiệm</h2> <p>Những khả năng mới này hiện đã được tích hợp vào Anthropic Console. Các nhà phát triển có thể tận dụng cải tiến lệnh nhập, quản lý ví dụ và trình đánh giá đầu ra lý tưởng để tăng hiệu suất của Claude trong các ứng dụng của họ.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

Anthropic Ra mắt Công cụ Cải thiện Lệnh Nhập cho Claude Mục lục Giới thiệu Tầm quan trọng Tính năng mới Cơ chế hoạt động Ảnh hưởng tổ...

Read more »

ChatGPT và Google: AI có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?

<h1>ChatGPT so với Google: Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><a href="#s%E1%BB%B1-chuy%E1%BB%83n-%C4%91%E1%BB%95i-t%E1%BB%AB-google-sang-chatgpt">Sự chuyển đổi từ Google sang ChatGPT</a></li> <li><a href="#chatgpt-v%C3%A0-c%C3%A1c-nhi%E1%BB%87m-v%E1%BB%A5-s%C3%A1ng-t%E1%BA%A1o">ChatGPT và các nhiệm vụ sáng tạo</a></li> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-h%E1%BA%A1n-c%E1%BB%A7a-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-s%C3%A1ng-t%E1%BA%A1o-ai">Giới hạn của khả năng sáng tạo AI</a></li> <li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-ai-v%C3%A0-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-s%C3%A1ng-t%E1%BA%A1o">Tương lai của AI và khả năng sáng tạo</a></li> </ol> <br> <h2>Sự chuyển đổi từ Google sang ChatGPT</h2> <p>Ngày nay, thay vì sử dụng Google để tìm kiếm thông tin nhanh chóng, nhiều người chuyển sang ChatGPT, một công cụ AI đàm thoại của OpenAI. ChatGPT không chỉ cung cấp danh sách các trang web mà còn đưa ra câu trả lời trực tiếp, mang tính đàm thoại hơn. Nhưng liệu ChatGPT có thể làm được nhiều hơn thế, cụ thể là giúp con người sáng tạo hơn không? Một nghiên cứu gần đây đã tìm hiểu khả năng này của ChatGPT so với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google.</p> <br> <h2>ChatGPT và các nhiệm vụ sáng tạo</h2> <p>Nghiên cứu đã tiến hành năm thí nghiệm, trong đó người tham gia được giao các nhiệm vụ sáng tạo khác nhau, ví dụ như tìm cách tái sử dụng các vật dụng hàng ngày hoặc thiết kế một chiếc bàn ăn sáng tạo. Một số người tham gia được hỗ trợ bởi ChatGPT, một số khác sử dụng Google, và số còn lại tự nghĩ ra ý tưởng. Các ý tưởng sau đó được đánh giá bởi các giám khảo độc lập về mức độ sáng tạo.</p> <p>Kết quả cho thấy các ý tưởng được tạo ra với sự hỗ trợ của ChatGPT được đánh giá là sáng tạo hơn so với những ý tưởng được tạo ra bằng Google hoặc không có sự hỗ trợ nào. ChatGPT đặc biệt hiệu quả trong việc tạo ra những ý tưởng cải tiến hoặc phát triển dựa trên những ý tưởng đã có. Điều thú vị là, ngay cả khi không được chỉnh sửa bởi con người, các ý tưởng do ChatGPT tạo ra vẫn có điểm số sáng tạo cao hơn so với các ý tưởng từ Google.</p> <br> <h2>Giới hạn của khả năng sáng tạo AI</h2> <p>Mặc dù ChatGPT mạnh mẽ trong việc kết hợp các khái niệm không liên quan thành một phản hồi mạch lạc, nhưng nó không thể tạo ra những ý tưởng hoàn toàn mới. ChatGPT nhận dạng và kết hợp các mô hình ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện của nó, từ đó tạo ra các đầu ra có xác suất cao nhất dựa trên dữ liệu đó. Do đó, ChatGPT phù hợp hơn cho việc cải tiến hoặc thích ứng các ý tưởng hiện có, chứ không phải cho việc tạo ra những đột phá hoàn toàn mới. Khả năng sáng tạo thực sự đột phá vẫn cần đến sự khéo léo và trí tưởng tượng của con người.</p> <p>Thêm vào đó, các đề xuất của ChatGPT không phải lúc nào cũng thực tế hoặc khả thi để mở rộng quy mô mà không có sự hỗ trợ của chuyên gia. Các bước như sàng lọc, kiểm tra khả năng thực hiện, xác minh thực tế và đánh giá thị trường đòi hỏi chuyên môn của con người. Vì phản hồi của ChatGPT có thể phản ánh những thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện, người dùng cần thận trọng trong các ngữ cảnh nhạy cảm liên quan đến chủng tộc hoặc giới tính.</p> <br> <h2>Tương lai của AI và khả năng sáng tạo</h2> <p>ChatGPT và các công cụ AI tương tự đang mở ra những khả năng mới cho các nhiệm vụ sáng tạo. AI có thể hỗ trợ trong việc tìm ý tưởng, giải quyết vấn đề và nâng cao các dự án sáng tạo. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mặc dù ChatGPT có thể tăng cường khả năng sáng tạo của con người, nhưng nó không thể thay thế khả năng tư duy độc đáo và đột phá của con người. Sự chuyển đổi từ việc sử dụng Google sang việc hỏi ChatGPT thể hiện không chỉ là một cách thức mới để truy cập thông tin, mà còn là sự thay đổi trong cách con người hợp tác với công nghệ để tư duy, sáng tạo và đổi mới.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

ChatGPT và Google: AI có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?

ChatGPT so với Google: Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người? Mục lục Sự chuyển đổi từ Google sang ChatGPT Ch...

Read more »

Perplexity Thử Nghiệm Quảng Cáo để Tăng Doanh Thu và Mở Rộng Thị Phần

<h1>Perplexity Thử Nghiệm Nội Dung Tài Trợ để Thúc Đẩy Tăng Trưởng và Doanh Thu</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-n%E1%BB%99i-dung-t%C3%A0i-tr%E1%BB%A3">Giới thiệu về nội dung tài trợ</a></li> <li><a href="#c%C3%A1c-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-ch%C3%ADnh-c%E1%BB%A7a-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o-m%E1%BB%9Bi-c%E1%BB%A7a-perplexity">Các tính năng chính của quảng cáo mới của Perplexity</a></li> <li><a href="#s%E1%BB%B1-chuy%E1%BB%83n-%C4%91%E1%BB%95i-sang-m%C3%B4-h%C3%ACnh-doanh-thu-d%E1%BB%B1a-tr%C3%AAn-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o">Sự chuyển đổi sang mô hình doanh thu dựa trên quảng cáo</a></li> <li><a href="#b%E1%BB%91i-c%E1%BA%A3nh-ng%C3%A0nh-c%C3%B4ng-nghi%E1%BB%87p-c%E1%BA%A1nh-tranh-v%E1%BB%9Bi-google-v%C3%A0-openai">Bối cảnh ngành công nghiệp: Cạnh tranh với Google và OpenAI</a></li> <li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-m%C3%B4-h%C3%ACnh-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o-c%E1%BB%A7a-perplexity">Tương lai của mô hình quảng cáo của Perplexity</a></li> </ul> <h2>Giới thiệu về nội dung tài trợ</h2> <p>Công cụ tìm kiếm dựa trên trí tuệ nhân tạo Perplexity đã chính thức bắt đầu thử nghiệm quảng cáo trên nền tảng của mình. Đây là một động thái nhằm kiếm tiền từ dịch vụ của họ thông qua nội dung tài trợ minh bạch. Tính năng quảng cáo mới sẽ được triển khai tại Hoa Kỳ trong tuần này, xuất hiện dưới dạng "các câu hỏi tiếp theo được tài trợ" để trả lời cho các truy vấn của người dùng. Đây là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn của Perplexity nhằm đa dạng hóa nguồn doanh thu và mở rộng tiềm năng tăng trưởng của nền tảng. Công ty lần đầu tiên công bố kế hoạch giới thiệu quảng cáo vào cuối tháng 8 năm 2024, nhắm mục tiêu ra mắt vào quý 4. Các quảng cáo mới của Perplexity sẽ xuất hiện cùng với kết quả tìm kiếm, đặc biệt là trong các danh mục như tài chính và công nghệ, cung cấp cho các thương hiệu một cách quảng cáo "minh bạch". Người dùng sẽ thấy các quảng cáo này được gắn nhãn rõ ràng là "được tài trợ", đảm bảo không có sự mơ hồ nào về bản chất của chúng.</p> <h2>Các tính năng chính của quảng cáo mới của Perplexity:</h2> <ul> <li><strong>Câu hỏi tiếp theo được tài trợ:</strong> Quảng cáo sẽ xuất hiện dưới dạng câu hỏi tiếp theo được đánh dấu rõ ràng là "được tài trợ".</li> <li><strong>Danh mục mục tiêu:</strong> Quảng cáo ban đầu sẽ tập trung vào các ngành công nghiệp như tài chính và công nghệ.</li> <li><strong>Tính minh bạch:</strong> Perplexity nhấn mạnh rằng các quảng cáo sẽ không thao túng kết quả tìm kiếm hoặc thứ hạng, đảm bảo tính toàn vẹn của các truy vấn người dùng.</li> <li><strong>Không chia sẻ dữ liệu:</strong> Perplexity đã đảm bảo với người dùng rằng dữ liệu cá nhân sẽ không được chia sẻ với nhà quảng cáo.</li> </ul> <p>Sự bổ sung quảng cáo này phù hợp với sứ mệnh của Perplexity là cung cấp cho người dùng một nền tảng thúc đẩy sự tò mò mà không làm mất đi tính minh bạch. Công ty tuyên bố họ muốn tránh phụ thuộc vào các chiến thuật SEO ưu tiên thứ hạng hơn là tính phù hợp, thay vào đó, cho phép người dùng khám phá thương hiệu một cách tự nhiên.</p> <h2>Sự chuyển đổi sang mô hình doanh thu dựa trên quảng cáo</h2> <p>Perplexity thừa nhận rằng chỉ riêng mô hình đăng ký, với mức phí 20 đô la mỗi tháng cho người dùng, là không đủ để hỗ trợ một mô hình doanh thu bền vững và có thể mở rộng. Khi nền tảng phát triển, nó cần thêm các chiến lược kiếm tiền. Trong bài đăng trên blog của mình, Perplexity nhấn mạnh rằng quảng cáo rất cần thiết để tạo ra một nguồn doanh thu ổn định.</p> <ul> <li><strong>Mục tiêu huy động vốn 500 triệu đô la:</strong> Perplexity cũng đang nhắm đến một vòng huy động vốn 500 triệu đô la để mở rộng hoạt động và mở rộng thị phần.</li> <li><strong>Doanh thu từ đăng ký so với doanh thu từ quảng cáo:</strong> Công ty chỉ ra rằng mặc dù đăng ký rất quan trọng, nhưng quảng cáo mang lại sự linh hoạt cần thiết để hỗ trợ tăng trưởng lâu dài, đảm bảo nền tảng tài chính vững chắc hơn.</li> </ul> <h2>Bối cảnh ngành công nghiệp: Cạnh tranh với Google và OpenAI</h2> <p>Quyết định thử nghiệm quảng cáo của Perplexity được đưa ra vào thời điểm các đối thủ cạnh tranh của họ cũng đang thử nghiệm các chiến lược kiếm tiền.</p> <ul> <li><strong>Quảng cáo tìm kiếm AI của Google:</strong> Vào tháng 10, Google đã giới thiệu quảng cáo trong công cụ tìm kiếm dựa trên AI của mình, AI Overviews. Các quảng cáo này xuất hiện cùng với kết quả do AI tạo ra cho các truy vấn thương mại, chẳng hạn như tìm kiếm sản phẩm, và hiện đang có sẵn trên thiết bị di động tại Hoa Kỳ. Chúng được tích hợp vào các nền tảng quảng cáo hiện có của Google như Shopping và Performance Max.</li> <li><strong>Quan điểm của OpenAI:</strong> Ngược lại, OpenAI đã chọn không tích hợp quảng cáo vào các sản phẩm liên quan đến tìm kiếm của mình, chẳng hạn như ChatGPT Search, điều này đã duy trì trải nghiệm người dùng đơn giản hơn mà không bị gián đoạn thương mại.</li> </ul> <h2>Tương lai của mô hình quảng cáo của Perplexity</h2> <p>Khi Perplexity triển khai nội dung tài trợ, nền tảng này phải đối mặt với một sự cân bằng tinh tế: nhu cầu tạo ra doanh thu thông qua quảng cáo trong khi vẫn duy trì trải nghiệm chất lượng cao, thân thiện với người dùng. Hiện tại, Perplexity đã đảm bảo rằng nhà quảng cáo sẽ không ảnh hưởng đến nội dung của câu trả lời tìm kiếm và nền tảng vẫn cam kết với tính minh bạch. Giai đoạn thử nghiệm cũng có thể cung cấp những hiểu biết quý giá về phản ứng của người dùng đối với quảng cáo, điều này có thể ảnh hưởng đến chiến lược quảng cáo dài hạn của công ty.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Perplexity Thử Nghiệm Quảng Cáo để Tăng Doanh Thu và Mở Rộng Thị Phần

Perplexity Thử Nghiệm Nội Dung Tài Trợ để Thúc Đẩy Tăng Trưởng và Doanh Thu Mục lục Giới thiệu về nội dung tài trợ Các tính năng chính c...

Read more »

Perplexity: AI thế hệ mới cách mạng hóa tìm kiếm

<h1>Perplexity: Cách mạng hóa tìm kiếm bằng công nghệ AI thế hệ mới</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Tìm kiếm truyền thống: Những hạn chế</li> <li>Perplexity: Cung cấp câu trả lời thay vì kết quả tìm kiếm</li> <li>Perplexity: 15 triệu người dùng chỉ trong 2 năm</li> <li>Sự phát triển dựa trên công nghệ đã được chứng minh và chuyên môn đáng tin cậy</li> <li>Phương pháp luận và khuôn khổ đã được chứng minh cho sự thành công</li> <li>Trí tuệ tiết kiệm thời gian: Perplexity Enterprise Pro</li> <li>Tái định nghĩa khả năng với AI thế hệ mới</li> <li>Trải nghiệm khách hàng mượt mà, thúc đẩy năng suất</li> </ol> <h2>1. Tìm kiếm truyền thống: Những hạn chế</h2> <p>Trong suốt 20 năm qua, công cụ tìm kiếm đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Chúng ta dựa vào chúng để tìm câu trả lời cho những câu hỏi cấp thiết, từ những câu hỏi đơn giản như "ai là người phát minh ra pizza?" cho đến những câu hỏi phức tạp hơn như "nguồn gốc của quân bài Joker là gì?". Công cụ tìm kiếm cũng là một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu, tìm việc, truy cập tài nguyên giáo dục và nhiều tác vụ khác ảnh hưởng đáng kể đến cuộc sống cá nhân và chuyên nghiệp của chúng ta.</p> <p>Tuy nhiên, sự bùng nổ thông tin với lượng dữ liệu khổng lồ (khoảng 402,74 triệu terabyte được tạo ra mỗi ngày, tương đương 137,5 tỷ giờ video) cũng đặt ra thách thức. Việc tìm kiếm thông tin chính xác và nhanh chóng trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Nhiều người cho rằng sự ảnh hưởng ngày càng tăng của SEO đã làm méo mó cách trình bày kết quả, đặt ra những câu hỏi về độ tin cậy và tạo ra trải nghiệm tìm kiếm không tối ưu.</p> <h2>2. Perplexity: Cung cấp câu trả lời thay vì kết quả tìm kiếm</h2> <p>Perplexity, cùng với sự hợp tác của Amazon Web Services (AWS), đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận thông tin. Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống chỉ cung cấp danh sách các liên kết, Perplexity cung cấp một câu trả lời tổng hợp duy nhất, dựa trên thông tin thời gian thực, kèm theo nguồn trích dẫn từ các nguồn đáng tin cậy. Hơn nữa, nó còn gợi ý các câu hỏi liên quan để người dùng tìm hiểu sâu hơn về chủ đề. Denis Yarats, đồng sáng lập và CTO của Perplexity, gọi đây là "cách nhanh nhất để lấy thông tin trên internet" và là công cụ thỏa mãn trí tò mò của con người.</p> <h2>3. Perplexity: 15 triệu người dùng chỉ trong 2 năm</h2> <p>Được thành lập vào năm 2022 bởi bốn kỹ sư giàu kinh nghiệm (Aravind Srinivas, Denis Yarats, Johnny Ho, và Andy Konwinski), Perplexity đã nhanh chóng thu hút sự chú ý. Trước khi thành lập Perplexity, nhóm này đã làm việc tại các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Meta, Quora và Databricks. Ban đầu, nhóm tập trung vào việc chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành SQL, nhưng sau đó đã chuyển hướng sang kết hợp chỉ mục tìm kiếm truyền thống với các mô hình ngôn ngữ lớn. Hiện nay, Perplexity trả lời hơn 250 triệu truy vấn mỗi tháng và được định giá hơn 1 tỷ USD.</p> <h2>4. Sự phát triển dựa trên công nghệ đã được chứng minh và chuyên môn đáng tin cậy</h2> <p>Perplexity đã hợp tác với AWS ngay từ những ngày đầu. Chương trình AWS Activate đã hỗ trợ Perplexity rất nhiều bằng cách cung cấp hỗ trợ kỹ thuật, hướng dẫn kiến trúc và tín dụng AWS lên đến 100.000 USD. Hệ thống Perplexity hiện nay hoàn toàn dựa trên AWS, từ DNS, máy chủ web, cụm GPU đến dịch vụ lưu trữ như Amazon S3. AWS hỗ trợ Perplexity mở rộng nguồn lực tính toán để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng, đồng thời đảm bảo an ninh và tính năng bảo mật.</p> <h2>5. Phương pháp luận và khuôn khổ đã được chứng minh cho sự thành công</h2> <p>Nhóm AWS Startups, với hơn một nghìn chuyên gia toàn cầu, đã hỗ trợ Perplexity vượt qua những thách thức của một startup. AWS cung cấp cơ sở hạ tầng an toàn, có khả năng mở rộng và đàn hồi. Mô hình AWS Well-Architected được áp dụng để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn tốt nhất về bảo mật, tối ưu hóa chi phí và hoạt động xuất sắc. Các đánh giá Well-Architected định kỳ được thực hiện để hỗ trợ Perplexity tối ưu hóa chi phí và hiệu suất.</p> <h2>6. Trí tuệ tiết kiệm thời gian: Perplexity Enterprise Pro</h2> <p>Phiên bản Enterprise Pro của Perplexity mở rộng các tính năng cốt lõi và đã được các công ty lớn như Databricks, HP, Zoom và Cleveland Cavaliers sử dụng. Nó hỗ trợ người dùng chuyên nghiệp trong các tác vụ phức tạp như nghiên cứu học thuật, phân tích dữ liệu, mô phỏng và diễn giải mã. Tính năng tìm kiếm đàm thoại, cho phép người dùng đặt câu hỏi tiếp theo, nhận gợi ý và tìm hiểu sâu hơn, giúp tăng năng suất đáng kể. Ví dụ, Cleveland Cavaliers đã tiết kiệm được hơn 10 giờ mỗi tuần cho mỗi nhân viên nhờ sử dụng Enterprise Pro.</p> <h2>7. Tái định nghĩa khả năng với AI thế hệ mới</h2> <p>Perplexity Enterprise Pro sử dụng các mô hình AI thế hệ mới hàng đầu, bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ lớn do chính Perplexity phát triển bằng Amazon SageMaker. Amazon Bedrock và Amazon SageMaker HyperPod được sử dụng để huấn luyện và phục vụ các mô hình này. SageMaker HyperPod giúp tối ưu hóa cơ sở hạ tầng máy học, cho phép xử lý song song các khối lượng công việc, cải thiện hiệu suất mô hình và giảm thời gian tinh chỉnh mô hình đến 40%.</p> <h2>8. Trải nghiệm khách hàng mượt mà, thúc đẩy năng suất</h2> <p>Perplexity được định nghĩa là một "answer engine" (công cụ trả lời câu hỏi) thay vì "search engine" (công cụ tìm kiếm). Với sự hỗ trợ của AWS, Perplexity đang thay đổi cách các doanh nghiệp tìm kiếm thông tin, nghiên cứu và cộng tác. Enterprise Pro cho phép người dùng truy cập thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả. Perplexity sẽ tiếp tục đổi mới trong lĩnh vực AI thế hệ mới, hướng tới mục tiêu cho phép AI không chỉ trả lời câu hỏi mà còn thực hiện các nhiệm vụ và hành động. AWS được kỳ vọng sẽ là đối tác hoàn hảo để Perplexity đạt được tầm nhìn này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Perplexity: AI thế hệ mới cách mạng hóa tìm kiếm

Perplexity: Cách mạng hóa tìm kiếm bằng công nghệ AI thế hệ mới Mục lục Tìm kiếm truyền thống: Những hạn chế Perplexity: Cung cấp câu tr...

Read more »

Gemini Gems của Google: Mạnh mẽ hơn, thông minh hơn và tích hợp sâu rộng hơn

<h1>Google Gemini Gems: Thành công vang dội và ngày càng mạnh mẽ hơn</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Gemini Gems</li> <li>Tính năng mới nổi bật: Tích hợp tệp và Google Drive</li> <li>Gems dành cho doanh nghiệp</li> <li>Tích hợp ứng dụng di động</li> <li>Bảo mật và quản lý</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu Gemini Gems</strong></p> <p>Bài báo trên trang Chrome Unboxed thông báo về những cập nhật mới cho Gemini Gems của Google, một tính năng AI hỗ trợ người dùng cá nhân và doanh nghiệp. Gemini Gems được ví như những trợ lý AI chuyên biệt, được tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể và luôn thay đổi của người dùng. Trước đây, Gems đã được sử dụng để dịch thuật, tạo lời nhắc cho AI, và thậm chí viết bài quảng cáo. Tuy nhiên, những cập nhật mới đã làm cho Gems trở nên mạnh mẽ hơn đáng kể.</p> <p><strong>2. Tính năng mới nổi bật: Tích hợp tệp và Google Drive</strong></p> <p>Điểm nổi bật nhất của bản cập nhật là khả năng tải lên các tệp hoặc liên kết trực tiếp đến Google Drive khi tạo Gems. Điều này cho phép AI truy cập vào cơ sở kiến thức riêng của người dùng, tương tự như NotebookLM, để cung cấp phản hồi thông minh và hữu ích hơn. Ví dụ, một Gem hướng dẫn về thương hiệu có thể tham khảo hướng dẫn phong cách của công ty, hoặc một Gem huấn luyện phỏng vấn có thể đọc trước bản CV của người dùng.</p> <p><strong>3. Gems dành cho doanh nghiệp</strong></p> <p>Google cũng cung cấp một bộ Gems được tạo sẵn dành riêng cho người dùng doanh nghiệp. Những giải pháp này mang lại giá trị tức thì và có thể truyền cảm hứng cho người dùng tự tạo Gems tùy chỉnh. Một số Gems được đề cập bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Marketing Insights:</strong> Phân tích chi phí thu hút khách hàng, dự báo hành vi tương lai,...</li> <li><strong>Sales Pitch Ideator:</strong> Tạo ra các bài thuyết trình hấp dẫn.</li> <li><strong>Hiring Consultant:</strong> Tạo mô tả công việc và câu hỏi phỏng vấn nhất quán.</li> <li><strong>Outreach Specialist:</strong> Viết tin nhắn cá nhân hóa cho bán hàng và hỗ trợ khách hàng.</li> <li><strong>Copy Creator:</strong> Tạo nội dung marketing đúng thương hiệu.</li> <li><strong>Sentiment Analyzer:</strong> Phân tích phản hồi của khách hàng và theo dõi xu hướng cảm xúc.</li> </ul> <p><strong>4. Tích hợp ứng dụng di động</strong></p> <p>Google cũng đưa tài khoản Workspace vào ứng dụng Gemini di động trên Android. Điều này cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của AI mọi lúc mọi nơi, kể cả với các tài khoản Workspace được quản lý. Ứng dụng di động cũng mở ra các khả năng đa phương thức độc đáo, chẳng hạn như chụp ảnh ghi chú viết tay và xuất chúng sang Docs, hoặc biến bản phác thảo trên bảng trắng thành biểu đồ trình bày chuyên nghiệp.</p> <p><strong>5. Bảo mật và quản lý</strong></p> <p>Việc triển khai các công cụ AI mạnh mẽ trong một tổ chức đòi hỏi sự tin cậy và bảo mật. Google cho phép quản trị viên có quyền kiểm soát nhiều hơn đối với Gemini, cho phép đặt thời gian lưu trữ dữ liệu và tận dụng các chứng chỉ tuân thủ ngày càng tăng, bao gồm các tiêu chuẩn HIPAA và ISO.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Bản cập nhật mới nhất cho Gemini Gems phản ánh sự thay đổi liên tục trong việc sử dụng AI cho cả cá nhân và doanh nghiệp. Với những tính năng bổ sung giá trị và mang lại nhiều lợi ích, Gemini Gems hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Gemini Gems của Google: Mạnh mẽ hơn, thông minh hơn và tích hợp sâu rộng hơn

Google Gemini Gems: Thành công vang dội và ngày càng mạnh mẽ hơn Mục lục Giới thiệu Gemini Gems Tính năng mới nổi bật: Tích hợp tệp và G...

Read more »

Thống kê Doanh thu và Người dùng Perplexity năm 2024

<h1>Thống kê doanh thu và sử dụng Perplexity (2024)</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-perplexity">Giới thiệu về Perplexity</a></li> <li><a href="#th%E1%BB%91ng-k%C3%AA-ch%C3%ADnh-c%E1%BB%A7a-perplexity">Thống kê chính của Perplexity</a></li> <li><a href="#t%E1%BB%95ng-quan-v%E1%BB%81-perplexity">Tổng quan về Perplexity</a></li> <li><a href="#doanh-thu-c%E1%BB%A7a-perplexity">Doanh thu của Perplexity</a></li> <li><a href="#ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng-perplexity">Người dùng Perplexity</a></li> <li><a href="#l%C6%B0%E1%BB%A3ng-t%E1%BA%A3i-xu%E1%BB%91ng-perplexity">Lượng tải xuống Perplexity</a></li> <li><a href="#v%C3%B2ng-g%E1%BB%8Di-v%E1%BB%91n-c%E1%BB%A7a-perplexity">Vòng gọi vốn của Perplexity</a></li> <li><a href="#ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-ai">Người dùng ứng dụng AI</a></li> <li><a href="#c%C3%A2u-h%E1%BB%8Fi-th%C6%B0%E1%BB%9Dng-g%E1%BA%B7p-v%E1%BB%81-perplexity">Câu hỏi thường gặp về Perplexity</a></li> </ul> <br /> <h2>Giới thiệu về Perplexity</h2> <p>Cuộc săn tìm thế hệ tiếp theo của công cụ tìm kiếm đã diễn ra hơn một thập kỷ, nhưng không có gì có thể soán ngôi thống trị của Google. Nỗ lực mới nhất và là giải pháp thay thế khả thi nhất hiện nay là chatbot AI thế hệ mới, kết hợp tất cả các liên kết và dữ liệu có liên quan từ web và đơn giản hóa thành một câu trả lời duy nhất. Perplexity là một trong những chatbot này, hướng đến mục tiêu trở thành "Google tiếp theo". Được ra mắt vào tháng 8 năm 2022, Perplexity là một trong những chatbot đầu tiên sử dụng dữ liệu cập nhật từ web, cho phép trả lời các truy vấn tin tức và hoạt động giống như một công cụ tìm kiếm hơn là một công cụ năng suất. Điều này ngay lập tức mang lại cho Perplexity một số phản hồi tiêu cực, khi bị nhiều hãng tin cáo buộc ăn cắp nội dung và không ghi nguồn. Kể từ đó, Perplexity đã thêm tính năng ghi nguồn và hợp tác với các tổ chức tin tức để chia sẻ doanh thu khi câu trả lời sử dụng dữ liệu của họ. Perplexity tạo ra doanh thu thông qua quảng cáo và dịch vụ cao cấp, với giá 20 đô la mỗi tháng. Gói đăng ký cao cấp sử dụng các mô hình ngôn ngữ GPT-4 của OpenAI và Claude 3 của Anthropic để cho phép các truy vấn tìm kiếm phức tạp hơn, phân tích tệp PDF và các nâng cấp khác. Liệu Perplexity có phải là Google tiếp theo? Còn quá sớm để kết luận. Ứng dụng này có khoảng 15 triệu người dùng hoạt động, mặc dù mức độ gắn kết của những người dùng này vẫn là một câu hỏi khác. Google có khoảng ba tỷ người dùng truy cập thường xuyên và là một công nghệ phổ biến mà mọi người đều biết. Trên hết, Google cũng đã ra mắt bản tổng quan AI của riêng mình, tóm tắt các truy vấn trong một câu trả lời.</p> <br /> <h2>Thống kê chính của Perplexity</h2> <ul> <li>Doanh thu của Perplexity AI đạt 50 triệu đô la và dự kiến đạt khoảng 25 triệu đô la doanh thu trong năm 2024.</li> <li>Perplexity có 15 triệu người dùng hoạt động trên trang web và ứng dụng.</li> <li>Ứng dụng Perplexity đã được tải xuống 8,9 triệu lần kể từ khi ra mắt.</li> <li>Perplexity AI đã nhận được 915 triệu đô la tài trợ và được định giá gần 9 tỷ đô la trong vòng gọi vốn gần đây nhất.</li> </ul> <br /> <h2>Tổng quan về Perplexity</h2> <table> <thead> <tr> <th>Tiêu đề 1</th> <th>Tiêu đề 2</th> </tr> </thead> <tbody><tr> <td>Ngày ra mắt</td> <td>1 tháng 8 năm 2022</td> </tr> <tr> <td>Trụ sở chính</td> <td>San Francisco, California</td> </tr> <tr> <td>Nhân sự</td> <td>Aravind Srinivas (Đồng sáng lập, CEO), Denis Yarats (Đồng sáng lập, CTO), Johnny Ho (Đồng sáng lập CSO)</td> </tr> <tr> <td>Loại hình kinh doanh</td> <td>Tư nhân</td> </tr> <tr> <td>Ngành công nghiệp</td> <td>Trí tuệ nhân tạo</td> </tr> </tbody></table> <br /> <h2>Doanh thu của Perplexity</h2> <p>Perplexity tạo ra doanh thu từ phiên bản cao cấp với giá 20 đô la mỗi tháng, cùng với quảng cáo. Năm 2023, doanh thu gần như bằng không, nhưng đã tăng mạnh vào cuối năm 2024. Doanh thu ước tính đạt 50 triệu đô la vào tháng 10 năm 2024.</p> <br /> <h2>Người dùng Perplexity</h2> <p>Trong bản cập nhật gần đây nhất về lượng người dùng, Perplexity có 15 triệu người dùng hoạt động, tăng từ 10 triệu người dùng ba tháng trước đó.</p> <br /> <h3>Số lượng người dùng Perplexity từ năm 2023 đến 2024 (triệu)</h3> <table> <thead> <tr> <th>Ngày</th> <th>Người dùng (triệu)</th> </tr> </thead> <tbody><tr> <td>Quý 3/2023</td> <td>4</td> </tr> <tr> <td>Quý 4/2023</td> <td>10</td> </tr> <tr> <td>Quý 1/2024</td> <td>15</td> </tr> </tbody></table> <br /> <p><em>Nguồn: Báo cáo ứng dụng AI, Dữ liệu của công ty</em></p> <br /> <h2>Lượng tải xuống Perplexity</h2> <p>Perplexity có 2,8 triệu lượt tải xuống trong quý ba năm 2024, tăng so với quý trước.</p> <br /> <h3>Lượng tải xuống Perplexity từ năm 2023 đến 2024 (triệu)</h3> <table> <thead> <tr> <th>Ngày</th> <th>Lượt tải xuống (triệu)</th> </tr> </thead> <tbody><tr> <td>Quý 4/2023</td> <td>1</td> </tr> <tr> <td>Quý 1/2024</td> <td>2.8</td> </tr> <tr> <td>Quý 2/2024</td> <td>2.3</td> </tr> <tr> <td>Quý 3/2024</td> <td>2.8</td> </tr> </tbody></table> <br /> <p><em>Nguồn: Appfigures, AppMagic</em></p> <br /> <h2>Vòng gọi vốn của Perplexity</h2> <p>Perplexity đã huy động được 915 triệu đô la từ các nhà đầu tư cho đến nay, với vòng gọi vốn gần đây nhất là lớn nhất.</p> <br /> <h3>Vòng gọi vốn của Perplexity AI từ năm 2022 đến 2024</h3> <table> <thead> <tr> <th>Ngày</th> <th>Vòng gọi vốn</th> <th>Nhà đầu tư chính</th> </tr> </thead> <tbody><tr> <td>Tháng 10/2024</td> <td>500 triệu đô la</td> <td>IVP, Wayra</td> </tr> <tr> <td>Tháng 6/2024</td> <td>250 triệu đô la</td> <td></td> </tr> <tr> <td>Tháng 4/2024</td> <td>62,7 triệu đô la</td> <td>Daniel Gross</td> </tr> <tr> <td>Tháng 1/2024</td> <td>73,6 triệu đô la</td> <td>IVP</td> </tr> <tr> <td>Tháng 3/2023</td> <td>25,6 triệu đô la</td> <td>New Enterprise Associates</td> </tr> <tr> <td>Tháng 9/2022</td> <td>3,1 triệu đô la</td> <td>Elad Gil</td> </tr> </tbody></table> <br /> <p><em>Nguồn: Crunchbase</em></p> <br /> <h2>Người dùng ứng dụng AI</h2> <p>Có hơn 300 triệu người đang sử dụng các ứng dụng AI, chủ yếu để sử dụng chatbot hoặc chỉnh sửa hình ảnh. (Dữ liệu biểu đồ Infogram ở đây sẽ được thay thế bằng mô tả hoặc bảng tương đương).</p> <br /> <h2>Câu hỏi thường gặp về Perplexity</h2> <ul> <li><strong>Perplexity đã trả lời bao nhiêu truy vấn?</strong> Chatbot của Perplexity đã trả lời 230 triệu truy vấn kể từ khi ra mắt.</li> <li><strong>Perplexity AI đã huy động được bao nhiêu tiền?</strong> Perplexity đã huy động được hơn 900 triệu đô la cho đến nay.</li> <li><strong>Có bao nhiêu người làm việc tại Perplexity AI?</strong> Perplexity có 55 nhân viên toàn thời gian.</li> <li><strong>Perplexity sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo nào?</strong> Perplexity sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ, bao gồm GPT-4 và Claude 3.</li> <li><strong>Có bao nhiêu nhà xuất bản đã hợp tác với Perplexity?</strong> Hơn 300 nhà xuất bản đã hợp tác với Perplexity và nhận được một phần doanh thu quảng cáo mỗi khi họ được trích dẫn.</li> <li><strong>Perplexity được định giá bao nhiêu trong vòng gọi vốn gần đây nhất?</strong> Perplexity được định giá dưới 9 tỷ đô la trong vòng gọi vốn gần đây nhất.</li> </ul> <h2><br /></h2> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Thống kê Doanh thu và Người dùng Perplexity năm 2024

Thống kê doanh thu và sử dụng Perplexity (2024) Mục lục: Giới thiệu về Perplexity Thống kê chính của Perplexity Tổng quan về Perplexity...

Read more »

Grok: Tìm Kiếm Toàn Web và Các Tính Năng Mới

<h1>Tính năng mới của Grok: Tìm kiếm trên toàn web</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li> <li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-t%C3%ACm-ki%E1%BA%BFm-web">Tính năng tìm kiếm web</a></li> <li><a href="#c%C3%A1c-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-b%E1%BB%95-sung">Các tính năng bổ sung</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu</h2> <p>Bài viết này sẽ tóm tắt những tính năng mới được bổ sung cho Grok, một mô hình AI, nổi bật là khả năng tìm kiếm thông tin trên toàn bộ internet. Đây là một bước tiến đáng kể, mở rộng phạm vi truy xuất thông tin của Grok vượt ra ngoài phạm vi các bài đăng trên X (trước đây là Twitter).</p> <br> <h2>Tính năng tìm kiếm web</h2> <p>Grok hiện đã được tích hợp một tính năng thử nghiệm cho phép người dùng tìm kiếm thông tin trên web. Tuy nhiên, tính năng này hiện chỉ khả dụng tại Hoa Kỳ. Khi người dùng yêu cầu, Grok có thể thực hiện tìm kiếm không chỉ trên các bài đăng trên X mà còn trên toàn bộ internet. Kết quả tìm kiếm web sẽ được hiển thị dưới dạng một ô riêng biệt, thể hiện số lượng trang web mà Grok đã truy cập. Người dùng có thể nhấp vào ô này để xem danh sách các trang web cụ thể, về cơ bản cung cấp một công cụ tìm kiếm web cơ bản kèm theo tóm tắt nội dung. Nhà phát triển dự kiến sẽ mở rộng tính năng này cho người dùng toàn cầu trong tương lai gần.</p> <br> <h2>Các tính năng bổ sung</h2> <p>Bên cạnh tính năng tìm kiếm web, Grok còn được cập nhật hai tính năng đáng chú ý khác:</p> <ul> <li><strong>Phân tích phiếu thăm dò trên X:</strong> Grok nay có khả năng phân tích và hiểu nội dung của các phiếu thăm dò ý kiến được đăng tải trên X.</li> <li><strong>Đọc bài viết đính kèm trên X:</strong> Grok có thể đọc và xử lý thông tin từ các bài viết, tài liệu được đính kèm trong bài đăng trên X.</li> </ul> <p>Những cập nhật này cho thấy sự cải thiện đáng kể trong khả năng hiểu và xử lý thông tin đa dạng của Grok, mở rộng phạm vi ứng dụng của mô hình AI này.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>Việc bổ sung tính năng tìm kiếm web, cùng với các tính năng phân tích phiếu thăm dò và đọc bài viết đính kèm, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của Grok. Đây là một minh chứng cho nỗ lực không ngừng của nhà phát triển trong việc nâng cao khả năng và mở rộng ứng dụng của Grok, hứa hẹn mang đến cho người dùng trải nghiệm thông tin toàn diện và hiệu quả hơn. Sự ra mắt của tính năng tìm kiếm web, tuy hiện chỉ giới hạn ở thị trường Hoa Kỳ, nhưng cho thấy tiềm năng to lớn và sự phát triển nhanh chóng của Grok trong tương lai.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Grok: Tìm Kiếm Toàn Web và Các Tính Năng Mới

Tính năng mới của Grok: Tìm kiếm trên toàn web Mục lục Giới thiệu Tính năng tìm kiếm web Các tính năng bổ sung Kết luận Giới thiệu...

Read more »

Torch Compile: Gia tăng gấp đôi tốc độ Llama 3.2 với thao tác tối giản

<h1>Torch Compile: Tăng tốc Llama 3.2 gấp đôi với nỗ lực tối thiểu</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#tong-quan">Tổng quan</a></li> <li><a href="#torch-compile-hoat-dong-nhu-the-nao">Torch Compile hoạt động như thế nào?</a></li> <li><a href="#ket-qua-thu-nghiem">Kết quả thử nghiệm</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ul> <h2>Tổng quan</h2> <p>Bài báo gốc trên Towards Data Science giới thiệu về Torch Compile (<code>torch.compile</code>), một tính năng của PyTorch 2.0 giúp tăng tốc độ suy luận (inference) của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Tác giả đã thử nghiệm Torch Compile trên mô hình Llama 3.2, cả với và không có kỹ thuật lượng tử hóa <code>bitsandbytes</code>, trên hai loại GPU khác nhau: Google Colab's L4 và A100. Kết quả cho thấy Torch Compile có thể tăng tốc độ suy luận lên gấp đôi, tuy nhiên hiệu quả phụ thuộc vào loại GPU sử dụng.</p> <h2>Torch Compile hoạt động như thế nào?</h2> <p>Torch Compile sử dụng kỹ thuật biên dịch Just-In-Time (JIT) để chuyển đổi mã PyTorch tiêu chuẩn thành mã máy tối ưu hóa cho phần cứng cụ thể. Điều này dẫn đến hiệu suất thực thi cao hơn so với mã Python thông thường, đặc biệt hữu ích cho các mô hình phức tạp như LLM. Việc tích hợp Torch Compile vào mã nguồn rất đơn giản, chỉ cần thêm một dòng lệnh duy nhất.</p> <h2>Kết quả thử nghiệm</h2> <p>Tác giả đã thực hiện các thí nghiệm trên mô hình Llama 3.2, cả với và không có lượng tử hóa <code>bitsandbytes</code>, sử dụng hai loại GPU khác nhau. Mặc dù kết quả cụ thể không được trình bày chi tiết trong bản tóm tắt, nhưng tác giả nhấn mạnh rằng Torch Compile có thể tăng tốc độ suy luận lên gấp đôi. Tuy nhiên, tốc độ tăng cường này phụ thuộc vào khả năng của GPU. Hiệu quả sẽ khác nhau trên các loại card đồ họa khác nhau.</p> <h2>Kết luận</h2> <p>Torch Compile là một công cụ hữu ích để tăng tốc độ suy luận của các mô hình LLM. Việc tích hợp đơn giản và hiệu quả đáng kể (lên đến gấp đôi) làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hiệu quả của Torch Compile phụ thuộc nhiều vào phần cứng (GPU) được sử dụng. Tác giả khuyến khích người đọc tham khảo notebook được chia sẻ để hiểu rõ hơn về cách sử dụng và đánh giá hiệu suất của Torch Compile.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Torch Compile: Gia tăng gấp đôi tốc độ Llama 3.2 với thao tác tối giản

Torch Compile: Tăng tốc Llama 3.2 gấp đôi với nỗ lực tối thiểu Mục lục Tổng quan Torch Compile hoạt động như thế nào? Kết quả thử nghiệ...

Read more »

Llama-OCR: Công cụ OCR Markdown mã nguồn mở dựa trên Llama 3.2 Vision

<h1>Llama-OCR: Một Giải Pháp OCR Dựa Trên Markdown Mới</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-llama-ocr">Giới thiệu Llama-OCR</a></li> <li><a href="#%C4%91i%E1%BB%83m-kh%C3%A1c-bi%E1%BB%87t-c%E1%BB%A7a-llama-ocr-so-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-ocr-truy%E1%BB%81n-th%E1%BB%91ng">Điểm khác biệt của Llama-OCR so với các công cụ OCR truyền thống</a></li> <li><a href="#c%C3%A1c-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-ch%C3%ADnh-v%C3%A0-%E1%BA%A5n-t%C6%B0%E1%BB%A3ng-ban-%C4%91%E1%BA%A7u">Các tính năng chính và ấn tượng ban đầu</a></li> <li><a href="#c%C3%A1ch-llama-ocr-t%E1%BA%ADn-d%E1%BB%A5ng-m%C3%B4-h%C3%ACnh-th%E1%BB%8B-gi%C3%A1c-cho-ocr">Cách Llama-OCR tận dụng mô hình thị giác cho OCR</a></li> <li><a href="#b%E1%BA%AFt-%C4%91%E1%BA%A7u-v%E1%BB%9Bi-llama-ocr">Bắt đầu với Llama-OCR</a></li> <li><a href="#tri%E1%BB%83n-v%E1%BB%8Dng-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Triển vọng tương lai</a></li> </ul> <h2>Giới thiệu Llama-OCR</h2> <p>Llama-OCR là một công cụ nhận dạng ký tự quang học (OCR) mã nguồn mở được hỗ trợ bởi Llama 3.2 Vision. Công cụ này được thiết kế để chuyển đổi hình ảnh tài liệu thành định dạng Markdown, giúp ích rất nhiều cho các nhà phát triển và những người đam mê công nghệ làm việc với các bố cục tài liệu phức tạp như bảng biểu, biên lai và các tập tin đa định dạng.</p> <h2>Điểm khác biệt của Llama-OCR so với các công cụ OCR truyền thống</h2> <p>Các công cụ OCR truyền thống thường gặp khó khăn với các bố cục tài liệu phức tạp. Llama-OCR khắc phục điều này bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thị giác tiên tiến, mang lại hiệu suất tốt hơn với các cấu trúc tài liệu khó. Công cụ này có sẵn trên npm, cho phép các nhà phát triển bắt đầu trích xuất văn bản ở định dạng Markdown có cấu trúc chỉ với vài dòng code.</p> <h2>Các tính năng chính và ấn tượng ban đầu</h2> <ul> <li><strong>Dễ sử dụng:</strong> Llama-OCR rất dễ tích hợp, yêu cầu thiết lập tối thiểu để triển khai nhanh chóng. Gói npm cung cấp cài đặt và cấu hình đơn giản.</li> <li><strong>Đầu ra Markdown:</strong> Một trong những điểm nổi bật của Llama-OCR là khả năng tạo ra Markdown được định dạng thay vì văn bản thuần túy, hữu ích cho các ứng dụng đòi hỏi cấu trúc và tổ chức văn bản quan trọng, chẳng hạn như tài liệu kỹ thuật.</li> <li><strong>Mở rộng trong tương lai:</strong> Hiện tại, Llama-OCR hỗ trợ đầu vào hình ảnh, nhưng các nhà phát triển đã công bố kế hoạch tích hợp PDF, đầu ra JSON và khả năng tương thích với nhiều định dạng tài liệu hơn, mở rộng tính hữu dụng của nó trong các ứng dụng khác nhau.</li> </ul> <h2>Cách Llama-OCR tận dụng mô hình thị giác cho OCR</h2> <p>Bằng cách sử dụng mô hình dựa trên thị giác, Llama-OCR phân tích hình ảnh theo ngữ cảnh, giúp nó hoạt động vượt trội hơn một số công cụ OCR truyền thống, đặc biệt là đối với các tài liệu có chứa thông tin được cấu trúc. Phương pháp tiếp cận dựa trên AI này có thể tạo ra xu hướng cho kết quả OCR chính xác hơn trong ngành, đặc biệt là đối với các bố cục có bảng biểu, biểu đồ và nhiều yếu tố khác nhau.</p> <h2>Bắt đầu với Llama-OCR</h2> <p>Llama-OCR có thể được thử nghiệm trực tiếp tại <a href="https://llamaocr.com/?ref=testingcatalog.com">llamaOCR.com</a>, với hướng dẫn thiết lập chi tiết có sẵn trên trang gói npm của nó. Chỉ với một vài dòng code, các nhà phát triển có thể bắt đầu trích xuất dữ liệu Markdown có cấu trúc từ các tệp hình ảnh, tiết kiệm thời gian và giảm độ phức tạp của việc tích hợp OCR.</p> <h2>Triển vọng tương lai</h2> <p>Lộ trình của Llama-OCR gợi ý về việc hỗ trợ PDF, đầu ra JSON và khả năng tương thích với các mô hình khác, định vị nó như một công cụ tiềm năng cho các tác vụ OCR cần tính linh hoạt. Đối với các nhà phát triển hoặc bất kỳ ai thường xuyên làm việc với việc quét tài liệu, công cụ này đáng để khám phá, vì đầu ra Markdown của nó có thể đơn giản hóa quy trình làm việc cho các ứng dụng yêu cầu dữ liệu văn bản có cấu trúc.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Llama-OCR: Công cụ OCR Markdown mã nguồn mở dựa trên Llama 3.2 Vision

Llama-OCR: Một Giải Pháp OCR Dựa Trên Markdown Mới Mục lục Giới thiệu Llama-OCR Điểm khác biệt của Llama-OCR so với các công cụ OCR truy...

Read more »

IBM và Meta hợp tác: Sức mạnh Llama trên nền tảng watsonx.ai

<h1>IBM và Llama: Hợp tác thúc đẩy sự sáng tạo toàn cầu cho các nhà xây dựng AI</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-s%E1%BB%B1-h%E1%BB%A3p-t%C3%A1c-gi%E1%BB%AFa-ibm-v%C3%A0-meta">Giới thiệu về sự hợp tác giữa IBM và Meta</a></li> <li><a href="#%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-llama-tr%C3%AAn-n%E1%BB%81n-t%E1%BA%A3ng-watsonxai">Ứng dụng Llama trên nền tảng watsonx.ai</a></li> <li><a href="#v%C3%AD-d%E1%BB%A5-v%E1%BB%81-c%C3%A1c-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-th%C3%A0nh-c%C3%B4ng">Ví dụ về các ứng dụng thành công</a><ul> <li><a href="#dun--bradstreet-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p-t%E1%BA%A1o-kh%C3%A1ch-h%C3%A0ng-ti%E1%BB%81m-n%C4%83ng">Dun & Bradstreet: Tối ưu hóa giải pháp tạo khách hàng tiềm năng</a></li> <li><a href="#sevilla-fc-c%E1%BA%A3i-thi%E1%BB%87n-qu%C3%A1-tr%C3%ACnh-tuy%E1%BB%83n-d%E1%BB%A5ng-c%E1%BA%A7u-th%E1%BB%A7">Sevilla FC: Cải thiện quá trình tuyển dụng cầu thủ</a></li> <li><a href="#addai-x%C3%A2y-d%E1%BB%B1ng-chatbot-ai-%C4%91a-k%C3%AAnh">AddAI: Xây dựng chatbot AI đa kênh</a></li> <li><a href="#%C4%91%E1%BB%91i-t%C3%A1c-kinh-doanh-c%E1%BB%A7a-ibm-gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p-kh%C3%A1m-ph%C3%A1-d%E1%BB%AF-li%E1%BB%87u-ai">Đối tác kinh doanh của IBM: Giải pháp khám phá dữ liệu AI</a></li> <li><a href="#c%C3%A1c-v%C3%AD-d%E1%BB%A5-kh%C3%A1c-trong-nhi%E1%BB%81u-l%C4%A9nh-v%E1%BB%B1c">Các ví dụ khác trong nhiều lĩnh vực</a></li> </ul> </li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <h2>Giới thiệu về sự hợp tác giữa IBM và Meta</h2> <p>Bài báo này thông báo về sự hợp tác giữa IBM và Meta, kết hợp sức mạnh của nền tảng dữ liệu và AI watsonx.ai của IBM với mô hình ngôn ngữ lớn Llama của Meta. Mục tiêu của sự hợp tác này là hỗ trợ các doanh nghiệp đạt được mục tiêu AI của họ bằng cách cung cấp các công cụ và mô hình AI mở, hiệu quả. Sự hợp tác này tiếp nối nỗ lực chung giữa hai công ty từ năm ngoái nhằm thúc đẩy đổi mới mở trong lĩnh vực AI, thông qua việc kết nối các tổ chức hàng đầu, doanh nghiệp khởi nghiệp, nhà nghiên cứu và các trường đại học trên toàn thế giới trong Liên minh AI (AI Alliance).</p> <h2>Ứng dụng Llama trên nền tảng watsonx.ai</h2> <p>Hiện nay, IBM tích hợp mô hình Llama của Meta vào danh mục mô hình của watsonx.ai. Nền tảng watsonx.ai là một studio doanh nghiệp thế hệ mới, cho phép các nhà xây dựng AI trên toàn cầu huấn luyện, xác thực, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI. Sự kết hợp giữa watsonx.ai và Llama mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, từ viễn thông, dịch vụ tài chính đến chính quyền địa phương.</p> <h2>Ví dụ về các ứng dụng thành công</h2> <h3>Dun & Bradstreet: Tối ưu hóa giải pháp tạo khách hàng tiềm năng</h3> <p>Dun & Bradstreet, một nhà cung cấp hàng đầu thế giới về dữ liệu và phân tích quyết định kinh doanh, đang chuyển đổi giải pháp tạo khách hàng tiềm năng của mình bằng cách tích hợp công nghệ AI Generative. Họ sử dụng Llama trên watsonx.ai để tạo hồ sơ công ty chi tiết, dễ tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp này vượt trội hơn các phương pháp truyền thống dựa trên phân loại cố định hoặc tìm kiếm từ khóa, giúp người dùng xác định khách hàng và nhà cung cấp tiềm năng chính xác hơn. Việc lựa chọn Llama giúp Dun & Bradstreet đạt được hiệu suất cần thiết với chi phí hiệu quả.</p> <h3>Sevilla FC: Cải thiện quá trình tuyển dụng cầu thủ</h3> <p>IBM và Sevilla FC đã giới thiệu Scout Advisor, một công cụ AI Generative sáng tạo giúp đội tuyển trạch tìm kiếm và đánh giá các cầu thủ tiềm năng một cách toàn diện và dựa trên dữ liệu. Được xây dựng trên watsonx, Scout Advisor tích hợp với các ứng dụng dữ liệu tự phát triển của Sevilla FC. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép Sevilla FC sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm Llama 3 của Meta, để nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc tìm kiếm cầu thủ.</p> <h3>AddAI: Xây dựng chatbot AI đa kênh</h3> <p>AddAI, một nền tảng tương tác khách hàng của Cộng hòa Séc, cho phép các công ty triển khai và vận hành trợ lý AI đa kênh. Với Llama làm mô hình cơ sở và sử dụng phương pháp tạo thế hệ tăng cường truy xuất (RAG), các kỹ sư của IBM đã hỗ trợ một dự án thử nghiệm tạo ra chatbot hỏi đáp AI để đảm bảo phản hồi chính xác bằng tiếng Séc, giảm 50% số lượng truy vấn khách hàng chưa được trả lời.</p> <h3>Đối tác kinh doanh của IBM: Giải pháp khám phá dữ liệu AI</h3> <p>Một đối tác kinh doanh của IBM đã tạo ra một giải pháp khám phá dữ liệu AI mới được xây dựng trên watsonx.ai bằng cách sử dụng Llama để tăng tốc xử lý tài liệu lớn. Giải pháp này giúp các quan chức tìm kiếm thông tin, tạo tài liệu và giảm thời gian làm việc văn phòng, dành nhiều thời gian hơn cho công việc thực tế.</p> <h3>Các ví dụ khác trong nhiều lĩnh vực</h3> <p>Bài báo cũng đề cập đến nhiều ví dụ khác về việc các nhà phát triển tận dụng watsonx.ai và các mô hình Llama của Meta trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm các công ty đa quốc gia, chính phủ, phần mềm dịch vụ (SaaS), tuyển dụng nhân tài, tài chính và quản lý thông tin. Những ví dụ này cho thấy sự linh hoạt và hiệu quả của sự kết hợp giữa watsonx.ai và Llama trong việc giải quyết các vấn đề thực tế của doanh nghiệp và chính phủ.</p> <h2>Kết luận</h2> <p>Sự hợp tác giữa IBM và Meta, kết hợp watsonx.ai và Llama, đang mở ra những cơ hội mới cho sự sáng tạo trong lĩnh vực AI. Việc cung cấp các mô hình và công cụ AI mở, hiệu quả đang giúp các doanh nghiệp và chính phủ trên toàn cầu giải quyết các thách thức kinh doanh và thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội. Các ví dụ thành công được nêu trong bài báo chứng minh tiềm năng to lớn của sự hợp tác này trong việc tạo ra giá trị thực sự cho các doanh nghiệp và cộng đồng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

IBM và Meta hợp tác: Sức mạnh Llama trên nền tảng watsonx.ai

IBM và Llama: Hợp tác thúc đẩy sự sáng tạo toàn cầu cho các nhà xây dựng AI Mục lục Giới thiệu về sự hợp tác giữa IBM và Meta Ứng dụng L...

Read more »

Luật Bảo Vệ Dữ Liệu Toàn Cầu và Trí Tuệ Nhân Tạo

<h1>Luật bảo vệ dữ liệu toàn cầu và mối liên hệ giữa thu thập dữ liệu và trí tuệ nhân tạo</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Tóm tắt báo cáo</li> <li>Quan điểm của các cơ quan bảo vệ dữ liệu toàn cầu</li> <li>Những điểm nhấn quan trọng</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Tóm tắt báo cáo</strong></p> <p>Bài báo gốc của K&L Gates LLP đăng trên JD Supra thảo luận về những lo ngại ngày càng tăng của các cơ quan bảo vệ dữ liệu châu Âu và trên toàn cầu về việc thu thập dữ liệu (data scraping) và mối liên hệ chặt chẽ của nó với ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI). Bài báo tập trung vào tuyên bố chung gần đây của Nhóm Công tác Hợp tác Thực thi Quốc tế (IEWG) thuộc Hội đồng Quyền riêng tư Toàn cầu (GPA), được ký kết bởi các cơ quan bảo vệ dữ liệu của Canada, Anh, Úc, Thụy Sĩ, Na Uy, Maroc, Mexico và Jersey. Tuyên bố này cung cấp hướng dẫn cho các doanh nghiệp khi xem xét hoạt động thu thập dữ liệu.</p> <p><strong>2. Quan điểm của các cơ quan bảo vệ dữ liệu toàn cầu</strong></p> <p>Các cơ quan bảo vệ dữ liệu trên thế giới, bao gồm cả Hà Lan, Ý và Văn phòng Ủy viên Thông tin Vương quốc Anh, đã công bố các hướng dẫn về việc thu thập dữ liệu. Tuyên bố chung của IEWG nhấn mạnh một số điểm quan trọng liên quan đến việc tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu khi thu thập dữ liệu, đặc biệt trong bối cảnh phát triển của AI.</p> <p><strong>3. Những điểm nhấn quan trọng</strong></p> <ul> <li><strong>Dữ liệu công khai vẫn chịu sự ràng buộc của luật:</strong> Ngay cả dữ liệu công khai cũng phải tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu, đòi hỏi phải có cơ sở pháp lý hợp pháp cho việc thu thập dữ liệu và minh bạch với cá nhân, bao gồm cả việc xin phép khi cần thiết.</li> <li><strong>Thu thập dữ liệu hàng loạt có thể là vi phạm dữ liệu:</strong> Việc thu thập dữ liệu hàng loạt có thể cấu thành vi phạm dữ liệu đáng báo cáo nếu bao gồm truy cập trái phép vào dữ liệu cá nhân.</li> <li><strong>Điều khoản sử dụng nền tảng không đảm bảo tuân thủ:</strong> Việc dựa vào điều khoản sử dụng của các nền tảng (ví dụ: Instagram) để thu thập dữ liệu không tự động đảm bảo sự tuân thủ, vì việc sử dụng dữ liệu cá nhân được ủy quyền theo hợp đồng không tự động tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu và AI, và rất khó xác định liệu dữ liệu thu thập có chỉ được sử dụng cho các mục đích được phép bởi điều khoản hợp đồng hay không.</li> <li><strong>Đào tạo mô hình AI cần tuân thủ luật AI:</strong> Khi đào tạo các mô hình AI, điều cần thiết không chỉ là tuân thủ các quy định về quyền riêng tư mà còn cả các luật AI mới nổi, vì việc đảm bảo tính minh bạch của mô hình AI và các giới hạn xử lý dữ liệu ngày càng được các cơ quan quản lý quyền riêng tư kỳ vọng.</li> </ul> <p><strong>4. Kết luận</strong></p> <p>Bài báo nhấn mạnh mối quan hệ mật thiết giữa bảo vệ dữ liệu và ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo luôn khát dữ liệu. Các doanh nghiệp cần hiểu rõ và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và luật AI mới nổi khi thu thập và sử dụng dữ liệu, đặc biệt là khi đào tạo các mô hình AI. Việc dựa vào điều khoản sử dụng của nền tảng không đủ để đảm bảo tuân thủ luật. Sự minh bạch và có cơ sở pháp lý hợp pháp là vô cùng quan trọng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Luật Bảo Vệ Dữ Liệu Toàn Cầu và Trí Tuệ Nhân Tạo

Luật bảo vệ dữ liệu toàn cầu và mối liên hệ giữa thu thập dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Mục lục Tóm tắt báo cáo Quan điểm của các cơ quan ...

Read more »

Perplexity AI: Thử nghiệm quảng cáo trong tìm kiếm

<h1>Perplexity AI: Thử nghiệm quảng cáo trong kết quả tìm kiếm</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li> <li><a href="#%C4%91%E1%BB%91i-t%C3%A1c-ban-%C4%91%E1%BA%A7u">Đối tác ban đầu</a></li> <li><a href="#chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o-v%C3%A0-m%C3%B4-h%C3%ACnh-%C4%91%E1%BB%8Bnh-gi%C3%A1">Chiến lược quảng cáo và mô hình định giá</a></li> <li><a href="#cam-k%E1%BA%BFt-minh-b%E1%BA%A1ch-v%C3%A0-b%E1%BA%A3o-m%E1%BA%ADt-th%C3%B4ng-tin-ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng">Cam kết minh bạch và bảo mật thông tin người dùng</a></li> <li><a href="#tranh-c%C3%A3i-v%C3%A0-m%E1%BB%9F-r%E1%BB%99ng-sang-th%C6%B0%C6%A1ng-m%E1%BA%A1i-%C4%91i%E1%BB%87n-t%E1%BB%AD">Tranh cãi và mở rộng sang thương mại điện tử</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <h2>Giới thiệu <a name="giới-thiệu"></a></h2> <p>Công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo Perplexity AI chính thức bắt đầu thử nghiệm quảng cáo trong kết quả tìm kiếm của mình. Đây là bước đi tiếp theo sau những kế hoạch đã được công bố trước đó. Perplexity AI cho biết mô hình kinh doanh dựa hoàn toàn vào đăng ký thuê bao không thể hỗ trợ một chương trình chia sẻ doanh thu bền vững, và quảng cáo là cách tốt nhất để đảm bảo nguồn thu nhập ổn định và có thể mở rộng.</p> <h2>Đối tác ban đầu <a name="đối-tác-ban-đầu"></a></h2> <p>Những đối tác đầu tiên tham gia thử nghiệm này bao gồm các thương hiệu lớn như Indeed (trang web tìm việc), Whole Foods Market (siêu thị thực phẩm hữu cơ) và các agency quảng cáo PMG và Universal McCann.</p> <h2>Chiến lược quảng cáo và mô hình định giá <a name="chiến-lược-quảng-cáo-và-mô-hình-định-giá"></a></h2> <p>Theo một bài đăng trên blog và một bản thuyết trình mà Adweek đã có được, Perplexity AI sẽ sử dụng mô hình CPM (Chi phí mỗi nghìn lần hiển thị). Họ sẽ cam kết mức bảo đảm tối thiểu để đảm bảo tính độc quyền cho thương hiệu trong các danh mục cụ thể. Nguồn tin thân cận tiết lộ rằng Perplexity AI kỳ vọng mức giá CPM sẽ vượt quá 50 đô la. Chiến lược quảng cáo ban đầu sẽ tập trung vào 15 danh mục chính, bao gồm nghệ thuật giải trí, tài chính, sức khỏe và công nghệ.</p> <h2>Cam kết minh bạch và bảo mật thông tin người dùng <a name="cam-kết-minh-bạch-và-bảo-mật-thông-tin-người-dùng"></a></h2> <p>Perplexity AI nhấn mạnh rằng nội dung câu trả lời mà người dùng nhận được trên nền tảng sẽ không bị ảnh hưởng bởi các nhà quảng cáo. Các câu hỏi liên quan sẽ được tạo ra bởi công nghệ của Perplexity AI chứ không phải do nhà quảng cáo viết hoặc chỉnh sửa. Hơn nữa, thông tin cá nhân của người dùng sẽ không được chia sẻ với các nhà quảng cáo. Quảng cáo sẽ được gắn nhãn "được tài trợ" rõ ràng, cho dù chúng xuất hiện dưới dạng câu hỏi tiếp theo hay phương tiện truyền thông trả phí ở bên cạnh câu trả lời.</p> <h2>Tranh cãi và mở rộng sang thương mại điện tử <a name="tranh-cãi-và-mở-rộng-sang-thương-mại-điện-tử"></a></h2> <p>Trong năm nay, Perplexity AI đã vướng vào nhiều tranh cãi với các nhà xuất bản như Condé Nast, Forbes, The Guardian và The New York Times do việc sử dụng trái phép nội dung của họ bởi các bot và trình thu thập dữ liệu của Perplexity AI. Bên cạnh thử nghiệm quảng cáo, Perplexity AI cũng đang mở rộng sang lĩnh vực thương mại điện tử với tính năng "Pro Shop" mới, cho phép người dùng tìm kiếm và mua sản phẩm trực tiếp từ các nhà cung cấp thông qua nền tảng của họ.</p> <h2>Kết luận <a name="kết-luận"></a></h2> <p>Việc Perplexity AI thử nghiệm quảng cáo đánh dấu một bước ngoặt quan trọng đối với công ty này, cho thấy sự chuyển đổi từ mô hình dựa chủ yếu vào đăng ký thuê bao sang mô hình kinh doanh bền vững hơn, kết hợp cả doanh thu từ quảng cáo. Tuy nhiên, công ty cũng phải đối mặt với những thách thức liên quan đến quyền sở hữu trí tuệ và bảo vệ thông tin người dùng, đòi hỏi sự minh bạch và quản lý chặt chẽ trong quá trình triển khai quảng cáo.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Perplexity AI: Thử nghiệm quảng cáo trong tìm kiếm

Perplexity AI: Thử nghiệm quảng cáo trong kết quả tìm kiếm Mục lục Giới thiệu Đối tác ban đầu Chiến lược quảng cáo và mô hình định giá ...

Read more »

AI Alibaba sánh ngang GPT-4 của OpenAI về khả năng lập trình

<h1>Mô hình AI mới của Alibaba sánh ngang GPT-4o của OpenAI về khả năng lập trình</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li> <li><a href="#qwen25-coder-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-l%E1%BA%ADp-tr%C3%ACnh-v%C6%B0%E1%BB%A3t-tr%E1%BB%99i">Qwen2.5 Coder: Khả năng lập trình vượt trội</a></li> <li><a href="#c%E1%BA%A1nh-tranh-m%C3%A3-ngu%E1%BB%93n-m%E1%BB%9F-v%C3%A0-cu%E1%BB%99c-%C4%91ua-c%C3%B4ng-ngh%E1%BB%87-m%E1%BB%B9-trung">Cạnh tranh mã nguồn mở và cuộc đua công nghệ Mỹ - Trung</a></li> <li><a href="#c%C3%A1c-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-l%E1%BA%ADp-tr%C3%ACnh-kh%C3%A1c-t%E1%BA%A1i-trung-qu%E1%BB%91c">Các mô hình AI lập trình khác tại Trung Quốc</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <p><a name="giới-thiệu"></a></p> <h2>Giới thiệu</h2> <p>Bài báo từ South China Morning Post đưa tin về sự ra mắt của Qwen2.5 Coder, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mã nguồn mở mới của Alibaba. Mô hình này được đánh giá là ngang ngửa hoặc vượt trội so với các mô hình hàng đầu của Mỹ, như GPT-4o của OpenAI và Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, về khả năng lập trình. Điều này cho thấy sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt giữa các công ty công nghệ Trung Quốc và Mỹ trong lĩnh vực AI mã nguồn mở.</p> <p><a name="qwen25-coder-khả-năng-lập-trình-vượt-trội"></a></p> <h2>Qwen2.5 Coder: Khả năng lập trình vượt trội</h2> <p>Theo thông cáo báo chí từ nhóm nghiên cứu Qwen, Qwen2.5 Coder đã đạt được hoặc vượt qua GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet trong các bài kiểm tra lập trình như HumanEval, EvalPlus và Aider. Phiên bản hàng đầu của Qwen2.5 Coder thậm chí còn thể hiện tốt hơn trong 9/12 bài đánh giá so với hai đối thủ cạnh tranh đến từ Mỹ. Đây là một bước tiến đáng kể, bởi trước đây, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở thường kém hơn các mô hình độc quyền về khả năng lập trình. Sự cải thiện hiệu suất của Qwen2.5 Coder một phần là nhờ vào tập dữ liệu huấn luyện toàn diện, bao gồm các kho lưu trữ mã nguồn từ Github, với hơn 92 ngôn ngữ lập trình khác nhau.</p> <p><a name="cạnh-tranh-mã-nguồn-mở-và-cuộc-đua-công-nghệ-mỹ-trung"></a></p> <h2>Cạnh tranh mã nguồn mở và cuộc đua công nghệ Mỹ - Trung</h2> <p>Sự phát triển của Qwen2.5 Coder diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh mã nguồn mở ngày càng gia tăng. Meta Platforms, công ty mẹ của Facebook, gần đây đã công khai các mô hình Llama của mình cho các cơ quan chính phủ Mỹ để phát triển các ứng dụng quốc phòng và an ninh quốc gia. Meta nhấn mạnh tầm quan trọng của các mô hình mã nguồn mở trong cuộc cạnh tranh công nghệ Mỹ - Trung, cho rằng Trung Quốc cũng đang tích cực đầu tư và phát triển các mô hình tương tự để vượt mặt Mỹ. Ahsen Khaliq, chuyên gia hàng đầu về học máy tại Hugging Face (cộng đồng phát triển học máy lưu trữ nhiều mô hình mã nguồn mở), nhận định trợ lý lập trình AI của Alibaba có thể nâng cao hiệu quả bằng cách hỗ trợ phát triển mã nguồn an toàn, riêng tư và cục bộ thông qua tích hợp với các công cụ môi trường phát triển tích hợp (IDE).</p> <p><a name="các-mô-hình-ai-lập-trình-khác-tại-trung-quốc"></a></p> <h2>Các mô hình AI lập trình khác tại Trung Quốc</h2> <p>Alibaba không phải là công ty duy nhất tại Trung Quốc phát triển các mô hình AI lập trình. Baidu, gã khổng lồ tìm kiếm, đã ra mắt công cụ lập trình Miaoda, cho phép lập trình phần mềm bằng ngôn ngữ tự nhiên. ByteDance, công ty mẹ của TikTok, cũng đã phát hành MarsCode, hỗ trợ nhiều IDE phổ biến và hơn 100 ngôn ngữ lập trình, có khả năng tự động hoàn thiện và sửa lỗi mã nguồn.</p> <p><a name="kết-luận"></a></p> <h2>Kết luận</h2> <p>Sự xuất hiện của Qwen2.5 Coder và các mô hình AI lập trình khác tại Trung Quốc cho thấy sự bứt phá mạnh mẽ của các công ty công nghệ Trung Quốc trong cuộc đua AI toàn cầu. Sự cạnh tranh mã nguồn mở giữa Mỹ và Trung Quốc ngày càng quyết liệt, hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đột phá công nghệ trong tương lai.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI Alibaba sánh ngang GPT-4 của OpenAI về khả năng lập trình

Mô hình AI mới của Alibaba sánh ngang GPT-4o của OpenAI về khả năng lập trình Mục lục Giới thiệu Qwen2.5 Coder: Khả năng lập trình vượt ...

Read more »

OpenAI ra mắt Operator: Trợ lý AI cách mạng hóa công việc

<h1>OpenAI's Operator: Một Trợ Lý AI Mới Có Thể Thay Đổi Cách Bạn Làm Việc</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-operator-c%E1%BB%A7a-openai">Giới thiệu về Operator của OpenAI</a></li> <li><a href="#so-s%C3%A1nh-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-tr%E1%BB%A3-l%C3%BD-ai-kh%C3%A1c">So sánh với các Trợ lý AI khác</a></li> <li><a href="#ti%E1%BB%81m-n%C4%83ng-c%E1%BB%A7a-c%C3%A1c-tr%E1%BB%A3-l%C3%BD-ai">Tiềm năng của các Trợ lý AI</a></li> <li><a href="#t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-l%E1%BB%9Bn-h%C6%A1n-c%E1%BB%A7a-openai-c%E1%BB%A7ng-c%E1%BB%91-chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-ai-c%E1%BB%A7a-hoa-k%E1%BB%B3">Tầm nhìn lớn hơn của OpenAI: Củng cố chiến lược AI của Hoa Kỳ</a></li> <li><a href="#%C3%BD-ngh%C4%A9a-%C4%91%E1%BB%91i-v%E1%BB%9Bi-ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng">Ý nghĩa đối với người dùng</a></li> <li><a href="#t%E1%BA%A1i-sao-b%E1%BA%A1n-n%C3%AAn-quan-tam-%C4%91%E1%BA%BFn-c%C3%A1c-tr%E1%BB%A3-l%C3%BD-ai-v%C3%A0o-n%C4%83m-2025">Tại sao bạn nên quan tâm đến các Trợ lý AI vào năm 2025</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <p><a name="giới-thiệu-về-operator-của-openai"></a></p> <h2>Giới thiệu về Operator của OpenAI</h2> <p>OpenAI dự kiến ​​sẽ ra mắt công cụ trợ lý AI mới của mình, "Operator", vào tháng 1 năm 2025. Công cụ này hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ, giúp các tác vụ hàng ngày như thanh toán trực tuyến trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn. Theo một báo cáo gần đây của Bloomberg, Operator được thiết kế để hoạt động như một tác nhân AI tương tác trực tiếp với máy tính của bạn. Nó có khả năng thực hiện các tác vụ thay mặt bạn, tạo nên một bước ngoặt tiềm năng trong cách bạn làm việc, duyệt web và tương tác với môi trường kỹ thuật số. Ban đầu, Operator sẽ được cung cấp dưới dạng bản xem trước nghiên cứu thông qua API dành cho nhà phát triển của OpenAI.</p> <p><a name="so-sánh-với-các-trợ-lý-ai-khác"></a></p> <h2>So sánh với các Trợ lý AI khác</h2> <p>OpenAI không phải là công ty duy nhất đang phát triển các tác nhân AI. Anthropic đã ra mắt tính năng tác nhân "Computer Use", trong khi Google đang phát triển một tác nhân AI tập trung vào người tiêu dùng. Mặc dù vậy, vẫn chưa rõ liệu Operator của OpenAI có vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh hay không. Một điểm mạnh tiềm năng của Operator là khả năng đa dụng, có thể hoạt động chủ yếu như một công cụ trình duyệt web, tự động hóa các tác vụ và làm cho trải nghiệm trực tuyến của bạn mượt mà hơn. Tuy nhiên, trước khi chính thức ra mắt, vẫn còn nhiều câu hỏi chưa được giải đáp về khả năng thực sự của nó.</p> <p><a name="tiềm-năng-của-các-trợ-lý-ai"></a></p> <h2>Tiềm năng của các Trợ lý AI</h2> <p>Hãy tưởng tượng bạn có một trợ lý có thể điều hướng máy tính hoặc internet cho bạn, thực hiện các tác vụ thường lệ và thậm chí học hỏi sở thích của bạn theo thời gian. Đó là tiềm năng của các tác nhân AI như Operator. Chúng có thể được sử dụng cho nhiều chức năng hàng ngày, chẳng hạn như:</p> <ul> <li>Tự động hóa các tác vụ thường lệ: Lên lịch cuộc họp, gửi email và quản lý công việc hàng ngày.</li> <li>Duyệt web: Tự động điền vào biểu mẫu, tìm kiếm thông tin hoặc thậm chí mua hàng.</li> <li>Cài đặt tùy chỉnh: Học hỏi sở thích của bạn để tự động điều chỉnh thiết bị và ứng dụng của bạn.</li> </ul> <p><a name="tầm-nhìn-lớn-hơn-của-openai-củng-cố-chiến-lược-ai-của-hoa-kỳ"></a></p> <h2>Tầm nhìn lớn hơn của OpenAI: Củng cố chiến lược AI của Hoa Kỳ</h2> <p>Việc ra mắt Operator diễn ra trong bối cảnh cuộc thảo luận rộng lớn hơn về trí tuệ nhân tạo ở Hoa Kỳ. Cùng ngày Bloomberg đưa tin về Operator, OpenAI cũng công bố một bài báo chính sách nêu rõ các khuyến nghị của họ cho chiến lược AI của chính phủ Hoa Kỳ. Một trong những đề xuất chính là việc tạo ra "các khu kinh tế tập trung vào AI", các khu vực dành riêng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI. Điều này có thể thúc đẩy mạnh mẽ ngành công nghiệp AI, cho phép đổi mới nhanh hơn và phát triển các công cụ AI hiệu quả hơn. Bài báo cũng đề xuất rằng Hoa Kỳ nên hợp tác với các đồng minh để tạo ra một khối có thể cạnh tranh với năng lực AI đang phát triển của Trung Quốc.</p> <p><a name="ý-nghĩa-đối-với-người-dùng"></a></p> <h2>Ý nghĩa đối với người dùng</h2> <p>Nếu Operator và các tác nhân AI khác thành công, chúng có thể thay đổi cơ bản cách chúng ta tương tác với công nghệ. Từ tự động hóa các tác vụ tầm thường đến cung cấp các đề xuất cá nhân hóa, các tác nhân AI có thể làm cho cuộc sống đơn giản hơn và hiệu quả hơn đối với tất cả người dùng. Tuy nhiên, vẫn còn một số điều chưa biết. Liệu Operator của OpenAI có thân thiện với người dùng như đã hứa? Nó sẽ so sánh như thế nào với các đối thủ cạnh tranh, và nó sẽ mang lại những tính năng độc đáo nào? Với bất kỳ công nghệ mới nào, điều quan trọng là phải cập nhật thông tin và chuẩn bị cho cả cơ hội và thách thức đi kèm.</p> <p><a name="tại-sao-bạn-nên-quan-tam-đến-các-trợ-lý-ai-vào-năm-2025"></a></p> <h2>Tại sao bạn nên quan tâm đến các Trợ lý AI vào năm 2025</h2> <p>Sự trỗi dậy của các tác nhân AI chỉ là sự khởi đầu. Khi những công cụ này phát triển, chúng có thể thay đổi mạnh mẽ các ngành công nghiệp như dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, giáo dục và hơn thế nữa. Hãy tưởng tượng một thế giới mà bạn không phải dành thời gian quản lý email hoặc nghiên cứu công việc – trợ lý AI của bạn sẽ xử lý chúng cho bạn. Khả năng là vô tận.</p> <p><a name="kết-luận"></a></p> <h2>Kết luận</h2> <p>Thế giới đang chờ đợi sự ra mắt chính thức Operator của OpenAI. Nếu nó đáp ứng được kỳ vọng, chúng ta có thể đang chứng kiến ​​sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới trong công nghệ AI.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

OpenAI ra mắt Operator: Trợ lý AI cách mạng hóa công việc

OpenAI's Operator: Một Trợ Lý AI Mới Có Thể Thay Đổi Cách Bạn Làm Việc Mục lục Giới thiệu về Operator của OpenAI So sánh với các Trợ...

Read more »

Triển khai chiến lược AI ưu tiên trong tiếp thị tại Soul Padel

<h1>Triển khai chiến lược "AI ưu tiên" trong tiếp thị: Kinh nghiệm của Michelle Anderson tại Soul Padel</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Michelle Anderson và tầm nhìn về AI trong tiếp thị</li> <li>Áp dụng AI tại Soul Padel</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài báo này phân tích kinh nghiệm của Michelle Anderson, người đứng đầu bộ phận tiếp thị tại Soul Padel, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực giải trí thể thao, về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào chiến lược tiếp thị của công ty. Bài báo cho thấy cách tiếp cận "AI ưu tiên" mang lại những lợi ích chiến lược và sáng tạo đáng kể.</p> <p><strong>2. Michelle Anderson và tầm nhìn về AI trong tiếp thị</strong></p> <p>Michelle Anderson, cựu Giám đốc tiếp thị tạm quyền tại Powerleague, luôn tìm kiếm cơ hội để thí nghiệm và ứng dụng AI trong tiếp thị. Với kinh nghiệm và niềm đam mê về padel tennis, bà đã gia nhập Soul Padel vào tháng 6 năm 2024 với tư cách là người đứng đầu bộ phận tiếp thị. Bà chia sẻ tầm nhìn với CEO Mark Hewlett về việc tận dụng AI để nâng cao tính sáng tạo trong tiếp thị, cải thiện hiệu quả và thúc đẩy thành công thương mại. Anderson mong muốn thực hiện các thử nghiệm AI một cách minh bạch và tập trung vào hiệu quả kinh doanh.</p> <p><strong>3. Áp dụng AI tại Soul Padel</strong></p> <p>Tại Soul Padel, Anderson đã triển khai một chiến lược "AI ưu tiên", tích hợp AI vào các hoạt động tiếp thị hàng ngày. Mặc dù vai trò của AI trong tiếp thị vẫn còn đang được tranh luận, nhưng Soul Padel đã thể hiện sự tiên phong trong việc ứng dụng AI như một công cụ hỗ trợ hoạt động kinh doanh thường xuyên. Chiến lược này tập trung vào việc tận dụng AI để:</p> <ul> <li><strong>Nâng cao tính sáng tạo:</strong> AI được sử dụng như một công cụ hỗ trợ quá trình sáng tạo nội dung, giúp tạo ra các chiến dịch tiếp thị độc đáo và hiệu quả.</li> <li><strong>Cải thiện hiệu quả:</strong> AI giúp tự động hóa một số tác vụ tiếp thị, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.</li> <li><strong>Thúc đẩy thành công thương mại:</strong> Việc ứng dụng AI giúp Soul Padel tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, dẫn đến tăng doanh thu và hiệu quả kinh doanh.</li> </ul> <p><strong>4. Kết luận</strong></p> <p>Kinh nghiệm của Michelle Anderson tại Soul Padel cho thấy tiềm năng to lớn của việc áp dụng chiến lược "AI ưu tiên" trong tiếp thị. Bằng cách tích hợp AI vào các hoạt động hàng ngày, các doanh nghiệp có thể nâng cao tính sáng tạo, cải thiện hiệu quả và thúc đẩy thành công thương mại. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc ứng dụng AI cần được thực hiện một cách có chiến lược và minh bạch để đạt được hiệu quả tối ưu. Câu chuyện của Soul Padel là một minh chứng cho thấy sự tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ AI có thể mang lại lợi ích cạnh tranh đáng kể.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Triển khai chiến lược AI ưu tiên trong tiếp thị tại Soul Padel

Triển khai chiến lược "AI ưu tiên" trong tiếp thị: Kinh nghiệm của Michelle Anderson tại Soul Padel Mục lục Giới thiệu Michell...

Read more »

Rogers Behavioral Health Sử Dụng Trợ Lý Ảo AI Để Nhanh Chóng Tiếp Cận Bệnh Nhân

<h1>Rogers Behavioral Health Triển Khai Trợ Lý Ảo AI để Nhanh Chóng Tiếp Cận Bệnh Nhân</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Giải pháp của Limbic Access</li> <li>Lợi ích của việc sử dụng AI trong tiếp cận bệnh nhân</li> <li>Kết quả nghiên cứu và hiệu quả kinh tế</li> <li>Tương lai của Limbic Access và tầm nhìn của Rogers</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Rogers Behavioral Health, một tổ chức phi lợi nhuận quốc gia cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tâm thần và cai nghiện, đang tích hợp một trợ lý ảo dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của bên thứ ba để hướng dẫn nhiều bệnh nhân hơn đến việc chăm sóc. Giải pháp này, được phát triển bởi Limbic, một công ty chuyên về công nghệ AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe tâm thần, hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe tâm thần.</p> <p><strong>2. Giải pháp của Limbic Access</strong></p> <p>Limbic Access là một chatbot AI được thiết kế để sàng lọc các bệnh nhân tiềm năng và hướng họ đến các con đường chăm sóc phù hợp. Công cụ này hoạt động như một điểm tiếp cận điều trị mở rộng, hoạt động 24/7, bổ sung cho các phương thức truyền thống như gọi điện thoại. Limbic Access không thay thế các công cụ chẩn đoán hoặc sàng lọc cũng như các chuyên gia lâm sàng, mà đóng vai trò là một công cụ hỗ trợ hiệu quả. Kết quả đánh giá được chuyển trực tiếp vào hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử.</p> <p><strong>3. Lợi ích của việc sử dụng AI trong tiếp cận bệnh nhân</strong></p> <p>Theo Rogers, phương pháp tiếp cận truyền thống, như gọi điện thoại, có thể không phải là lựa chọn tốt nhất đối với nhiều bệnh nhân do nhiều yếu tố, bao gồm lo lắng và sự kỳ thị. Limbic Access giải quyết những vấn đề này bằng cách cung cấp một cách tiếp cận thân thiện, không kỳ thị và cá nhân hóa hơn. Chatbot được xây dựng dựa trên các hướng dẫn dựa trên bằng chứng, do các tiến sĩ phát triển và đã được triển khai tại Hệ thống Y tế Quốc gia (NHS) ở Vương quốc Anh. Limbic Access cũng minh bạch với người dùng rằng nó là một robot.</p> <p>So với các bảng câu hỏi truyền thống như PHQ9 và GAD7, Limbic Access cung cấp đánh giá toàn diện hơn, bao gồm cả các yếu tố sinh học, tâm lý và xã hội. Công cụ này có thể thực hiện đánh giá toàn diện chỉ trong 15 phút, giảm thời gian cần thiết cho các nhà cung cấp xuống dưới 30 phút và xác định các vấn đề chính xác với độ chính xác 93%. Ngoài ra, Limbic Access được trang bị các giao thức an toàn giám sát tương tác của bệnh nhân 24/7 và có khả năng báo động cho nhóm chăm sóc nếu bệnh nhân đang gặp khủng hoảng.</p> <p><strong>4. Kết quả nghiên cứu và hiệu quả kinh tế</strong></p> <p>Nghiên cứu trên 129.000 bệnh nhân cho thấy Limbic Access đã làm tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đến chăm sóc, đặc biệt là đối với các cá nhân phi nhị phân và các nhóm thiểu số sắc tộc. Một nghiên cứu quan sát thực tế cho thấy Limbic Access đã giảm thời gian đánh giá lâm sàng trung bình 12,7 phút, giảm thời gian chờ đánh giá lâm sàng (ngắn hơn 2,2 ngày) và giảm tỷ lệ bỏ học từ 27% xuống 22%. Nó cũng cải thiện tỷ lệ phục hồi của bệnh nhân. Thêm vào đó, Limbic Access đã chứng minh được hiệu quả về mặt kinh tế, với chi phí trên mỗi ca phục hồi thấp hơn đáng kể so với các phương pháp khác.</p> <p><strong>5. Tương lai của Limbic Access và tầm nhìn của Rogers</strong></p> <p>Limbic Access, đã được cấp chứng nhận thiết bị y tế Class IIa ở Anh, đang được sử dụng trong hơn 40% dịch vụ trị liệu nói chuyện của NHS. Limbic tiếp tục đầu tư vào việc phát triển công nghệ của mình bằng cách tuyển dụng các chuyên gia trong lĩnh vực tâm lý học, tâm thần học tính toán, thần kinh học, khoa học nhận thức và máy học. Rogers cam kết mở rộng khả năng tiếp cận điều trị sức khỏe tâm thần và cai nghiện hiệu quả, dựa trên bằng chứng, và Limbic Access là một bước quan trọng trong việc hiện thực hóa cam kết này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Rogers Behavioral Health Sử Dụng Trợ Lý Ảo AI Để Nhanh Chóng Tiếp Cận Bệnh Nhân

Rogers Behavioral Health Triển Khai Trợ Lý Ảo AI để Nhanh Chóng Tiếp Cận Bệnh Nhân Mục lục Giới thiệu Giải pháp của Limbic Access Lợi í...

Read more »

AI và Chuyện Tình Yêu: Thực Tiễn Hay Thất Vọng?

<h1>Trải Nghiệm Sử Dụng AI trong Tìm Kiếm Tình Yêu: Một Bài Học Từ Thực Tiễn</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Thử nghiệm với các ứng dụng hẹn hò AI<ul> <li>Ứng dụng Ice: Tạo bản sao AI và hẹn hò</li> <li>Ứng dụng Volar: Bản sao AI hẹn hò với nhau</li> </ul> </li> <li>Sử dụng AI làm huấn luyện viên hẹn hò<ul> <li>Ứng dụng Amori: Các huấn luyện viên AI cá nhân hóa</li> <li>Ứng dụng Rizz: Phản hồi thông minh cho các cuộc trò chuyện</li> </ul> </li> <li>Kết luận: AI và tương lai của hẹn hò</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài viết này chia sẻ trải nghiệm thực tế của tác giả, một phóng viên của New York Times, trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện đời sống tình cảm. Với sự bùng nổ của các chatbot tiên tiến như ChatGPT, nhiều công ty tin rằng AI có thể cách mạng hóa việc hẹn hò, thậm chí cho phép tạo ra các bản sao AI của chính người dùng để tìm kiếm đối tượng phù hợp. Tác giả quyết định tự mình thử nghiệm giả thuyết này.</p> <p><strong>2. Thử nghiệm với các ứng dụng hẹn hò AI</strong></p> <p>Tác giả đã sử dụng một số ứng dụng, trang web và dịch vụ hẹn hò AI khác nhau. Một số ứng dụng hoạt động như các ứng dụng hẹn hò thông thường, trong khi những ứng dụng khác đóng vai trò là nền tảng hoặc dịch vụ tư vấn bên thứ ba.</p> <ul> <li><p><strong>Ứng dụng Ice:</strong> Ứng dụng này cho phép người dùng tạo ra bản sao AI của chính mình thông qua việc huấn luyện chatbot bằng các cuộc hội thoại. Bản sao này sẽ được trang bị hình ảnh AI (tác giả đã phải trả 45 đô la cho dịch vụ Aragon.ai để tạo hình ảnh), thông tin cá nhân và thậm chí cả giọng nói được mô phỏng dựa trên bản ghi âm giọng nói của tác giả. Kết quả cho thấy, mặc dù bản sao AI có thể bắt chước giọng nói và nhớ được các quán bar, nhà hàng yêu thích, nhưng nó cũng gặp khó khăn trong việc xử lý một số câu hỏi đơn giản, dẫn đến những câu trả lời khá gượng ép và thiếu tự nhiên.</p> </li> <li><p><strong>Ứng dụng Volar:</strong> Ứng dụng này tập trung vào việc cho phép các bản sao AI hẹn hò với nhau. Tác giả ngạc nhiên khi nhận thấy bản sao AI của mình đã thể hiện những sở thích và tính cách riêng biệt, khác với những gì anh đã huấn luyện ban đầu. Mặc dù bản sao AI có thể nhắn tin với hàng trăm người mỗi tuần, các cuộc "hẹn hò" giữa các bản sao AI lại khá cứng nhắc và không giúp tác giả hiểu rõ hơn về con người ở phía bên kia. Ứng dụng này đã đóng cửa sau đó do không thể huy động thêm vốn.</p> </li> </ul> <p><strong>3. Sử dụng AI làm huấn luyện viên hẹn hò</strong></p> <p>Ngoài việc tạo bản sao AI, tác giả cũng thử nghiệm các ứng dụng AI cung cấp lời khuyên hẹn hò.</p> <ul> <li><p><strong>Ứng dụng Amori:</strong> Ứng dụng này cung cấp nhiều "huấn luyện viên" AI với các tính cách khác nhau, từ người bạn thân thẳng thắn đến chuyên gia tình yêu. Người dùng có thể tải lên dữ liệu tin nhắn để nhận phân tích và lời khuyên. Mặc dù những lời khuyên không tồi, nhưng chúng không vượt trội hơn những gì tác giả có thể tự nghĩ ra.</p> </li> <li><p><strong>Ứng dụng Rizz:</strong> Ứng dụng này tích hợp với các ứng dụng hẹn hò thông thường và giúp người dùng tạo ra các câu trả lời thông minh cho các cuộc trò chuyện. Tác giả đã sử dụng Rizz trong hơn một tháng và nhận thấy những câu trả lời khá ổn, nhưng đôi khi gây lúng túng và khó xử khi tiết lộ với đối phương rằng mình đang sử dụng AI.</p> </li> </ul> <p><strong>4. Kết luận: AI và tương lai của hẹn hò</strong></p> <p>Qua trải nghiệm của mình, tác giả kết luận rằng AI hiện tại chưa thể cải thiện đáng kể đời sống tình cảm. Mặc dù các ứng dụng hẹn hò truyền thống thường gây khó chịu và tốn thời gian, nhưng việc sử dụng AI để giải quyết vấn đề này lại đi ngược hướng, khiến cho việc hẹn hò trở nên thiếu tự nhiên và kém hiệu quả. Tác giả nhấn mạnh rằng, dù công nghệ AI có phát triển đến đâu, cuối cùng người dùng vẫn phải tự mình tham gia vào quá trình tìm kiếm tình yêu. AI chỉ là một công cụ hỗ trợ, không thể thay thế hoàn toàn vai trò của con người.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI và Chuyện Tình Yêu: Thực Tiễn Hay Thất Vọng?

Trải Nghiệm Sử Dụng AI trong Tìm Kiếm Tình Yêu: Một Bài Học Từ Thực Tiễn Mục lục Giới thiệu Thử nghiệm với các ứng dụng hẹn hò AI Ứng d...

Read more »

Hợp tác thúc đẩy Ethernet vào tương lai HPC và AI

<h1>Sự hợp tác thúc đẩy Ethernet tiến vào tương lai của HPC và AI</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p><ul> <li><a href="#ultra-ethernet-consortium-uec">Ultra Ethernet Consortium (UEC)</a></li> <li><a href="#th%C3%A0nh-vi%C3%AAn-s%C3%A1ng-l%E1%BA%ADp-v%C3%A0-t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn">Thành viên sáng lập và tầm nhìn</a></li> <li>[Phỏng vấn J. Metz](#phỏng vấn-j-metz)</li> </ul> <br /> <h2>Ultra Ethernet Consortium (UEC)</h2> <p>Sự ra đời của UEC vào mùa hè năm ngoái là minh chứng cho những thách thức thực sự mà Ethernet phải đối mặt khi được sử dụng trong các hệ thống quy mô lớn. Hơn một trăm tổ chức hiện đang tham gia UEC, cùng nhau xây dựng và đưa ra thông số kỹ thuật đầu tiên nhằm cải thiện Ethernet. Sự hợp tác này nhằm mục đích khắc phục những hạn chế của Ethernet hiện tại, đồng thời giảm sự phụ thuộc vào các công nghệ như InfiniBand, vốn thường được sử dụng trong các hệ thống HPC và AI cấp cao trong thập kỷ qua.</p> <br /> <h2>Thành viên sáng lập và tầm nhìn</h2> <p>Các thành viên sáng lập UEC bao gồm những “ông lớn” trong ngành công nghệ, có ảnh hưởng lớn đến cả lĩnh vực mạng và hệ thống HPC/AI. Danh sách này gồm AMD, Arista Networks, Broadcom, Cisco Systems, Eviden (spinout của Atos), Hewlett Packard Enterprise, Intel, Meta Platforms và Microsoft. Việc Nvidia gia nhập gần đây càng củng cố sức mạnh và tầm nhìn của UEC, đặc biệt trong việc phát triển các mạng Ethernet với tốc độ nhiều terabit mỗi cổng và khả năng mở rộng lên hơn 1 triệu điểm cuối. Hầu hết các điểm cuối này đều là các bộ tăng tốc vectơ và tenxơ dùng cho việc tính toán trong huấn luyện AI.</p> <br /> <h2>Phỏng vấn J. Metz</h2> <p>Bài báo bao gồm một cuộc phỏng vấn với J. Metz, chủ tịch ủy ban điều hành của UEC. Ông Metz có kinh nghiệm phong phú trong lĩnh vực kỹ thuật tại nhiều công ty lớn như Apple, QLogic, Cisco Systems và Rockport Networks, trước khi gia nhập AMD. Kinh nghiệm của ông trong các tổ chức tiêu chuẩn hóa như Fibre Channel Industry Association, NVM-Express consortium và Storage Networking Industry Association giúp ông hiểu rõ cách thức hoạt động của các tổ chức tiêu chuẩn với sự tham gia của nhiều bên và chuyên gia khác nhau. Cuộc phỏng vấn tập trung vào sứ mệnh của UEC, cách thức UEC vượt qua các rào cản trong mô hình OSI, quá trình đạt được sự đồng thuận về cách phát triển Ethernet, và những mục tiêu mà UEC không hướng đến (ít nhất là trong giai đoạn đầu).</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Hợp tác thúc đẩy Ethernet vào tương lai HPC và AI

Sự hợp tác thúc đẩy Ethernet tiến vào tương lai của HPC và AI Mục lục Ultra Ethernet Consortium (UEC) Thành viên sáng lập và tầm nhìn [P...

Read more »

Google Gemini: Trò chuyện trực tiếp với Gemini Live khi tải tệp

<h1>Google Gemini: Hỗ trợ trò chuyện trực tiếp Gemini Live khi tải tệp lên</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p><ul> <li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-gemini-live-v%C3%A0-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-t%C6%B0%C6%A1ng-t%C3%A1c-%C4%91a-ph%C6%B0%C6%A1ng-th%E1%BB%A9c">Tính năng Gemini Live và khả năng tương tác đa phương thức</a></li> <li><a href="#kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-gemini-live-v%E1%BB%9Bi-t%E1%BA%A3i-t%E1%BB%87p">Khả năng tích hợp Gemini Live với tải tệp</a></li> <li><a href="#so-s%C3%A1nh-v%E1%BB%9Bi-chatgpt">So sánh với ChatGPT</a></li> <li><a href="#%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-%C4%91%E1%BB%99c-l%E1%BA%ADp-gemini-cho-iphone">Ứng dụng độc lập Gemini cho iPhone</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li></ul> <h2>Tính năng Gemini Live và khả năng tương tác đa phương thức</h2> <p>Google Gemini, tương tự như ChatGPT, cho phép người dùng tương tác với AI bằng văn bản và giọng nói, đồng thời sử dụng tệp trong các câu hỏi. Gemini Live là phiên bản tương đương với chế độ giọng nói nâng cao của ChatGPT. Tính năng này giúp cho việc tương tác với AI trở nên dễ dàng hơn, đặc biệt khi sử dụng ứng dụng di động, nhờ giọng nói tự nhiên, giống người thật của AI.</p> <h2>Khả năng tích hợp Gemini Live với tải tệp</h2> <p>Trong tương lai, ứng dụng Google Gemini sẽ tự động chuyển sang phiên Gemini Live khi phát hiện người dùng tải tệp lên. Tính năng này hiện chưa được phát hành chính thức nhưng đã được phát hiện trong mã nguồn của phiên bản beta ứng dụng Google dành cho Android (phiên bản 15.45.33.ve.arm64). Ứng dụng sẽ gợi ý người dùng sử dụng Gemini Live với các thông báo như "Mở Live", "Thảo luận về tập tin đính kèm", hoặc "Mở Live với tập tin đính kèm". Tuy nhiên, tính năng này vẫn chưa hoạt động hoàn toàn trong phiên bản beta.</p> <h2>So sánh với ChatGPT</h2> <p>Tác giả bài báo so sánh Gemini với ChatGPT, đặc biệt nhấn mạnh sự tiện lợi của việc tương tác bằng giọng nói khi xử lý tệp. Hiện tại, tác giả thường sử dụng ChatGPT để tải tệp và đưa ra các hướng dẫn bằng văn bản. Việc tích hợp giọng nói sẽ làm tăng hiệu quả tương tác, đặc biệt trên thiết bị di động.</p> <h2>Ứng dụng độc lập Gemini cho iPhone</h2> <p>Google cũng đã ra mắt phiên bản ứng dụng Gemini độc lập cho iPhone tại một số thị trường. Ứng dụng này đang trong giai đoạn thử nghiệm và dự kiến sẽ có đầy đủ các tính năng tương tự như ứng dụng Android, bao gồm cả khả năng bắt đầu cuộc trò chuyện bằng giọng nói khi tải tệp.</p> <h2>Kết luận</h2> <p>Việc Google tích hợp Gemini Live với khả năng tải tệp lên cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ AI đa phương thức. Tính năng này hứa hẹn sẽ mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, đơn giản và tiện lợi hơn khi tương tác với AI, đặc biệt là trên các thiết bị di động. Sự cạnh tranh giữa Google Gemini và ChatGPT trong lĩnh vực này cũng sẽ thúc đẩy sự cải tiến và phát triển thêm nhiều tính năng hữu ích cho người dùng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Google Gemini: Trò chuyện trực tiếp với Gemini Live khi tải tệp

Google Gemini: Hỗ trợ trò chuyện trực tiếp Gemini Live khi tải tệp lên Mục lục Tính năng Gemini Live và khả năng tương tác đa phương thức ...

Read more »

Amazon Q Sắp Có Mặt Trên Microsoft Office 365

<h1>Trợ lý ảo Amazon Q sắp có mặt trên Microsoft Office 365</h1> <h2>Mục lục</h2> <ul> <li><a href="#t%E1%BB%95ng-quan">Tổng quan</a></li> <li><a href="#chi-ti%E1%BA%BFt-t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p">Chi tiết tích hợp</a></li> <li><a href="#%E1%BA%A3nh-h%C6%B0%E1%BB%9Fng-v%C3%A0-t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng">Ảnh hưởng và tầm quan trọng</a></li> <li><a href="#b%E1%BB%91i-c%E1%BA%A3nh-c%E1%BA%A1nh-tranh">Bối cảnh cạnh tranh</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <h2><a name="tổng-quan"></a>Tổng quan</h2> <p>Bài báo độc quyền từ Business Insider tiết lộ rằng Amazon đang lên kế hoạch tích hợp trợ lý ảo AI Q của mình vào hệ sinh thái Office 365 của Microsoft. Đây là một động thái đáng chú ý, cho thấy Amazon đang mở rộng phạm vi tiếp cận Q đến nhiều người dùng doanh nghiệp hơn, ngay trên “sân nhà” của đối thủ cạnh tranh chính. Việc tích hợp này dự kiến sẽ thông qua các add-in (phần mềm bổ sung) cho phép người dùng Office 365 truy cập trực tiếp Q từ các ứng dụng như Word, PowerPoint và Excel.</p> <h2><a name="chi-tiết-tích-hợp"></a>Chi tiết tích hợp</h2> <p>Theo một tài liệu nội bộ của Amazon, công ty đang phát triển một add-in cho Q trên Office 365. Add-in này sẽ cho phép người dùng truy cập chức năng của Q một cách thuận tiện, thay vì phải sử dụng website hoặc các ứng dụng nhắn tin như Slack và Teams như hiện nay. Bên cạnh add-in Office 365, Amazon cũng đang phát triển thêm tiện ích mở rộng trình duyệt cho Q. Tuy nhiên, thời điểm chính thức ra mắt các tính năng mới này vẫn chưa được công bố, nhưng có thể sẽ được tiết lộ tại hội nghị thường niên Re:Invent của Amazon vào đầu tháng 12.</p> <h2><a name="ảnh-hưởng-và-tầm-quan-trọng"></a>Ảnh hưởng và tầm quan trọng</h2> <p>Việc tích hợp Q vào Office 365 có ý nghĩa quan trọng đối với chiến lược mở rộng của Amazon. Office 365 là một trong những bộ ứng dụng năng suất phổ biến nhất dành cho doanh nghiệp, do đó, sự hiện diện của Q trên nền tảng này sẽ giúp Amazon tiếp cận được một lượng lớn người dùng tiềm năng. Điều này cũng cho thấy sự cam kết mạnh mẽ của Amazon trong việc phát triển và phổ biến trợ lý ảo AI Q của mình. Một phát ngôn viên của AWS, Patrick Neighorn, khẳng định Amazon đang nỗ lực không ngừng để cải thiện Q và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.</p> <h2><a name="bối-cảnh-cạnh-tranh"></a>Bối cảnh cạnh tranh</h2> <p>Amazon Q được ra mắt vào tháng 4 năm nay và đã được Gartner đánh giá là một trong những trợ lý mã AI hàng đầu. Tuy nhiên, Q cũng đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ, đặc biệt là Copilot của Microsoft. Trước đây, một số nhân viên Amazon đã bày tỏ lo ngại về sự thiếu sót của Q so với Copilot, dẫn đến việc khách hàng chuyển sang sử dụng Copilot nhiều hơn. Việc tích hợp với Office 365 có thể được xem như một động thái phản hồi trực tiếp với tình huống cạnh tranh này. CEO của AWS, Matt Garman, gần đây đã nhấn mạnh vào sự thành công của Q trong việc giải quyết các vấn đề cho các nhà phát triển nội bộ của Amazon, tiết kiệm hàng trăm nghìn giờ làm việc.</p> <h2><a name="kết-luận"></a>Kết luận</h2> <p>Việc Amazon tích hợp trợ lý ảo AI Q vào Office 365 là một bước đi chiến lược quan trọng, nhằm mở rộng phạm vi tiếp cận và cạnh tranh trực tiếp với đối thủ Microsoft. Đây là một ví dụ điển hình cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt và liên tục đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong mảng trợ lý ảo dành cho doanh nghiệp. Thời gian tới sẽ cho thấy hiệu quả thực sự của chiến lược này đối với Amazon.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Amazon Q Sắp Có Mặt Trên Microsoft Office 365

Trợ lý ảo Amazon Q sắp có mặt trên Microsoft Office 365 Mục lục Tổng quan Chi tiết tích hợp Ảnh hưởng và tầm quan trọng Bối cảnh cạnh ...

Read more »