OpenAI và Google đổ bộ LMArena với các mô hình AI thử nghiệm

<h1>Làn sóng mô hình AI thử nghiệm của OpenAI và Google tràn vào LMArena</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-lmarena">Giới thiệu về LMArena</a></li> <li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m-m%E1%BB%9Bi-t%E1%BB%AB-openai">Mô hình AI thử nghiệm mới từ OpenAI</a></li> <li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m-m%E1%BB%9Bi-t%E1%BB%AB-google">Mô hình AI thử nghiệm mới từ Google</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <p><a name="giới-thiệu-về-lmarena"></a></p> <h2>Giới thiệu về LMArena</h2> <p>LMArena là một nền tảng thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nơi các mô hình thử nghiệm được thêm vào ẩn danh và chỉ xuất hiện ngẫu nhiên trong chế độ "Battle". Nền tảng này thu hút sự chú ý của cộng đồng AI bởi tính chất thử nghiệm và bí ẩn của các mô hình được triển khai.</p> <p><a name="mô-hình-ai-thử-nghiệm-mới-từ-openai"></a></p> <h2>Mô hình AI thử nghiệm mới từ OpenAI</h2> <p>Gần đây, một số mô hình AI thử nghiệm mới đã xuất hiện trên LMArena, bắt đầu với <strong>Anonymous Chatbot</strong>. Tên gọi này trước đây được OpenAI sử dụng cho các mô hình thử nghiệm của họ. Một số người dùng cho rằng đây có thể là bản cập nhật GPT-4o từ ngày 11 tháng 11, vì họ nhận thấy sự khác biệt trong phản hồi của mô hình trên ChatGPT. Tuy nhiên, cũng có khả năng đây là một mô hình tiên tiến hơn. Việc OpenAI lặng lẽ đưa mô hình này lên LMArena cho thấy sự tập trung vào thử nghiệm và phát triển công nghệ của họ.</p> <p><a name="mô-hình-ai-thử-nghiệm-mới-từ-google"></a></p> <h2>Mô hình AI thử nghiệm mới từ Google</h2> <p>Bên cạnh OpenAI, Google cũng đã giới thiệu hai mô hình mới trên LMArena. Đầu tiên là <strong>Secret Chatbot</strong>, được xác định là Gemini và được báo cáo là hoạt động rất tốt. Mô hình này có thể là một phiên bản mở rộng của mô hình thử nghiệm được phát hành vào tuần trước, mà Google đã hé lộ sẽ chính thức ra mắt vào tuần sau. Điều này cho thấy Google đang tích cực thử nghiệm và tối ưu hóa Gemini trước khi phát hành rộng rãi.</p> <p>Mô hình thứ hai của Google là <strong>Mystery Gemini 3</strong>. Khác với Secret Chatbot, mô hình này dường như không hoạt động ấn tượng bằng. Nhìn chung, Google đang chạy một loạt các mô hình thử nghiệm trên LMArena, khiến việc xác định xem mô hình nào nổi bật hoặc đại diện cho những tiến bộ đáng kể trở nên khó khăn.</p> <p><a name="kết-luận"></a></p> <h2>Kết luận</h2> <p>Sự xuất hiện của các mô hình AI thử nghiệm từ OpenAI và Google trên LMArena cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực AI và cam kết liên tục cải tiến công nghệ của các ông lớn công nghệ. LMArena trở thành một sân chơi thú vị cho các nhà phát triển và người dùng để khám phá và đánh giá những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này, mặc dù tính chất thử nghiệm và ẩn danh của các mô hình có thể gây khó khăn trong việc đánh giá đầy đủ hiệu suất của chúng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

OpenAI và Google đổ bộ LMArena với các mô hình AI thử nghiệm

Làn sóng mô hình AI thử nghiệm của OpenAI và Google tràn vào LMArena Mục lục Giới thiệu về LMArena Mô hình AI thử nghiệm mới từ OpenAI ...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Cú hích hay thách thức cho năng suất lập trình viên?

<h1>Tác động kép của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) lên năng suất lập trình viên: Cơ hội và thách thức</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Gen AI và sự bùng nổ năng suất lập trình</li> <li>Lợi ích rõ rệt của Gen AI đối với lập trình viên</li> <li>Gen AI: Lợi ích không dành cho tất cả</li> <li>Thách thức từ Gen AI: Chất lượng mã, khả năng tương thích và vấn đề pháp lý</li> <li>Quan điểm từ các chuyên gia trong ngành</li> <li>Kết luận: Gen AI - công cụ cách mạng hay con dao hai lưỡi?</li> </ol> <h2>1. Gen AI và sự bùng nổ năng suất lập trình</h2> <p>Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI), đặc biệt là các công cụ gợi ý mã như GitHub Copilot, đang tạo ra một cuộc cách mạng về năng suất trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Các nghiên cứu từ Microsoft, MIT, Đại học Princeton và Đại học Pennsylvania đã chỉ ra rằng Gen AI có thể làm tăng năng suất của lập trình viên lên tới 26%, thể hiện qua việc hoàn thành nhiều nhiệm vụ hơn, cập nhật mã thường xuyên hơn và biên dịch mã nhiều lần hơn.</p> <h2>2. Lợi ích rõ rệt của Gen AI đối với lập trình viên</h2> <p>Gen AI mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho lập trình viên:</p> <ul> <li><strong>Tăng tốc độ phát triển:</strong> Gen AI giúp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhàm chán như viết mã định dạng, kiểm thử đơn vị và tài liệu, giải phóng thời gian và nguồn lực cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.</li> <li><strong>Hỗ trợ lập trình viên ít kinh nghiệm:</strong> Gen AI đóng vai trò như một người hướng dẫn, cung cấp gợi ý mã thời gian thực, giúp lập trình viên trẻ làm quen với các thực tiễn tốt nhất và viết mã sạch, hiệu quả hơn.</li> <li><strong>Giải quyết các vấn đề phức tạp:</strong> Đối với các lập trình viên giàu kinh nghiệm, Gen AI có thể hỗ trợ trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, giúp họ tập trung vào việc thiết kế và kiến trúc hệ thống.</li> <li><strong>Cải thiện chất lượng mã:</strong> Gen AI có thể giúp phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến mã, giúp tăng độ tin cậy và bảo mật của phần mềm.</li> </ul> <h2>3. Gen AI: Lợi ích không dành cho tất cả</h2> <p>Mặc dù Gen AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng lợi ích này không đồng đều đối với tất cả lập trình viên. Nghiên cứu cho thấy, lập trình viên ít kinh nghiệm hưởng lợi nhiều hơn từ Gen AI so với các lập trình viên giàu kinh nghiệm. Lập trình viên cấp cao thường có thể tự mình giải quyết các vấn đề phức tạp mà Gen AI khó hỗ trợ.</p> <h2>4. Thách thức từ Gen AI: Chất lượng mã, khả năng tương thích và vấn đề pháp lý</h2> <p>Sự ứng dụng Gen AI cũng đặt ra nhiều thách thức:</p> <ul> <li><strong>Chất lượng mã:</strong> Mã do AI tạo ra có thể không nhất quán về chất lượng, thậm chí có thể chứa lỗi hoặc lỗ hổng bảo mật nếu dữ liệu huấn luyện không tốt. Gen AI hiện tại tương đương với một lập trình viên cấp nhập môn, cần sự giám sát của chuyên gia.</li> <li><strong>Khả năng tương thích:</strong> Mã do AI tạo ra có thể không tương thích với các hệ thống cũ hoặc phức tạp, dẫn đến các vấn đề không mong muốn.</li> <li><strong>Vấn đề pháp lý:</strong> Việc sử dụng mã do AI tạo ra đặt ra những lo ngại về bản quyền, sở hữu trí tuệ và các vấn đề cấp phép.</li> <li><strong>Tăng tốc độ sản sinh lỗi:</strong> Gen AI có thể tạo ra mã lỗi nhanh hơn so với lập trình viên thông thường, gây quá tải cho nhóm kiểm thử và an ninh.</li> </ul> <h2>5. Quan điểm từ các chuyên gia trong ngành</h2> <p>Các chuyên gia trong ngành phần mềm đều nhận định Gen AI là một công cụ mạnh mẽ nhưng cần được sử dụng một cách thận trọng. Việc áp dụng đại trà Gen AI vào thời điểm hiện tại có thể gây ra những hậu quả không lường trước. Sự giám sát của các chuyên gia giàu kinh nghiệm là cần thiết để đảm bảo chất lượng và an toàn của mã được tạo ra. Hơn nữa, các vấn đề pháp lý và đạo đức liên quan đến Gen AI cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.</p> <h2>6. Kết luận: Gen AI - công cụ cách mạng hay con dao hai lưỡi?</h2> <p>Gen AI hứa hẹn mang lại cuộc cách mạng trong ngành phát triển phần mềm bằng cách tăng năng suất đáng kể. Tuy nhiên, nó cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro nếu không được sử dụng một cách có trách nhiệm. Lập trình viên, quản lý và các nhà lãnh đạo công nghệ cần cân nhắc kỹ lưỡng cả lợi ích và thách thức trước khi đưa Gen AI vào quy trình làm việc. Sự kết hợp giữa khả năng của Gen AI và kinh nghiệm của con người sẽ là chìa khóa để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này một cách an toàn và hiệu quả.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Cú hích hay thách thức cho năng suất lập trình viên?

Tác động kép của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) lên năng suất lập trình viên: Cơ hội và thách thức Mục lục Gen AI và sự bùng nổ năn...

Read more »

Perplexity Ra Mắt Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday

<h1>Perplexity Ra Mắt Tính Năng Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday</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-mua-s%E1%BA%AFm-m%E1%BB%99t-nh%E1%BA%A5p-c%E1%BB%A7a-perplexity-pro">Giới thiệu tính năng mua sắm một nhấp của Perplexity Pro</a></li> <li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng-nh%C6%B0-th%E1%BA%BF-n%C3%A0o">Tính năng hoạt động như thế nào?</a></li> <li><a href="#%C4%91%E1%BB%91i-t%C3%A1c-v%C3%A0-t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-perplexity-shopping">Đối tác và tương lai của Perplexity Shopping</a></li> <li><a href="#chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-ki%E1%BA%BFm-ti%E1%BB%81n-c%E1%BB%A7a-perplexity">Chiến lược kiếm tiền của Perplexity</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu tính năng mua sắm một nhấp của Perplexity Pro</h2> <p>Nhằm tận dụng tối đa mùa mua sắm Black Friday, Perplexity đã ra mắt tính năng mua sắm một nhấp tích hợp trên Perplexity Pro. Tính năng này, được phát hiện trước đó, hiện đang được triển khai dần đến người dùng. Perplexity đã thêm các tiện ích mua sắm mới vào kết quả tìm kiếm, cho phép người dùng mua hàng nhanh chóng. Các tiện ích này có tùy chọn "Mua với Pro" và cung cấp nhiều thông tin chi tiết như đánh giá và tóm tắt ưu điểm, nhược điểm của sản phẩm.</p> <h2>Tính năng hoạt động như thế nào?</h2> <p>Hiện tại, khi mua hàng, người dùng sẽ được chuyển hướng đến các nhà cung cấp thanh toán liên quan. Tuy nhiên, một tính năng sắp ra mắt (có thể được công bố sớm) sẽ cho phép người dùng thiết lập tùy chọn thanh toán và địa chỉ giao hàng trực tiếp trong Cài đặt Perplexity. Điều này sẽ mở khóa khả năng mua hàng một cú nhấp chuột cho người đăng ký Pro và bao gồm cả phí vận chuyển, giúp việc mua hàng hoàn toàn miễn phí phí vận chuyển. Perplexity có thể đóng vai trò trung gian, giữ khoản thanh toán của người dùng trước khi chuyển cho nhà cung cấp. Theo mô tả trong menu cài đặt, người dùng cũng có thể theo dõi đơn hàng của mình trong Perplexity. Về cơ bản, Perplexity đặt mục tiêu đơn giản hóa toàn bộ quy trình mua sắm.</p> <h2>Đối tác và tương lai của Perplexity Shopping</h2> <p>Việc so sánh các ưu đãi trên các cửa hàng lớn như Amazon thường tốn nhiều thời gian, nhưng Perplexity dường như đã sẵn sàng giải quyết vấn đề này thông qua giao diện người dùng mua sắm của mình. Người dùng cũng có thể tùy chỉnh các biến thể sản phẩm, chẳng hạn như chọn dung lượng lưu trữ khác nhau khi mua điện thoại. Bằng chứng cho thấy sự hợp tác với Amazon và có thể là Klarna hoặc Shopify, vì tên của họ đã xuất hiện trong các đoạn mã. Amazon, là một nhà đầu tư đáng kể vào Perplexity, dường như đã được xác nhận.</p> <h2>Chiến lược kiếm tiền của Perplexity</h2> <p>Black Friday là thời điểm hoàn hảo để phát hành tính năng này, cho phép Perplexity kiểm tra các giả thuyết và thu hút sự chú ý của người tiêu dùng. Hiện tại, tính năng này dự kiến sẽ ra mắt tại Mỹ, việc phát hành rộng rãi vẫn chưa chắc chắn.</p> <p>Tác động của tính năng này đối với chiến lược kiếm tiền của Perplexity sẽ rất đáng chú ý. Perplexity được cho là đã bắt đầu thử nghiệm với quảng cáo, được phát hiện thông qua khai thác dữ liệu, với các thử nghiệm được tiến hành ở "chế độ ẩn". Điều này có nghĩa là quảng cáo không hiển thị với người dùng nhưng cho phép Perplexity thu thập dữ liệu về doanh thu tiềm năng từ số lần hiển thị và số liệu chuyển đổi nhân tạo. Những quảng cáo này, cùng với hoa hồng liên kết (ví dụ: từ Amazon), có thể bổ sung cho doanh thu đăng ký hiện có của Perplexity. Tuy nhiên, quảng cáo hiển thị có thể sẽ không xuất hiện cho đến sau Black Friday.</p> <h2>Kết luận</h2> <p>Việc theo dõi những phát triển này của Perplexity và các thông báo sắp tới sẽ rất thú vị, đặc biệt là sự tương tác giữa quảng cáo, hoa hồng liên kết và các dịch vụ đăng ký Pro!</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Perplexity Ra Mắt Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday

Perplexity Ra Mắt Tính Năng Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday Mục lục: Giới thiệu tính năng mua sắm một nhấp của Perplexity Pro Tính năn...

Read more »

AI Tiếp Tục Tăng Tốc: Kết Quả MLPerf Training v4.1

<h1>Tốc độ xử lý AI tiếp tục cải thiện trong MLPerf Training</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#tong-quan-ve-mlperf-training-v41">Tổng quan về MLPerf Training v4.1</a></li> <li><a href="#ket-qua-noi-bat-cua-mlperf-training-v41">Kết quả nổi bật của MLPerf Training v4.1</a></li> <li><a href="#su-canh-tranh-giua-cac-nha-cung-cap-phan-cung">Sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp phần cứng</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ul> <br> <h2>Tổng quan về MLPerf Training v4.1</h2> <p>Bài báo gốc từ Blocks and Files báo cáo về kết quả mới nhất của MLPerf Training v4.1, một bộ chuẩn mực đánh giá hiệu năng huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) do MLCommons công bố. MLCommons nhấn mạnh sự phù hợp cao giữa bộ chuẩn mực này và xu hướng hiện tại của ngành công nghiệp AI. MLPerf Training tập trung vào việc đo lường tốc độ huấn luyện các mô hình AI đạt đến một chỉ số chất lượng mục tiêu. Phiên bản v4.1 bao gồm các kết quả từ danh mục thử nghiệm sử dụng các bộ tăng tốc phần cứng mới và sắp ra mắt, bao gồm Google Trillium TPUv6 và Nvidia Blackwell B200.</p> <br> <h2>Kết quả nổi bật của MLPerf Training v4.1</h2> <p>Kết quả MLPerf Training v4.1 cho thấy sự gia tăng đáng kể về số lượng bài nộp cho ba chuẩn mực đại diện cho các khối lượng công việc huấn luyện AI thế hệ mới: GPT-3, Stable Diffusion và Llama 2 70B LoRA, với tổng số bài nộp tăng 46%. Hai chuẩn mực mới nhất trong bộ chuẩn mực MLPerf Training, Llama 2 70B LoRA và Graph Neural Network (GNN), đều có tỷ lệ bài nộp cao hơn đáng kể: tăng 16% cho Llama 2 và 55% cho GNN. Cả hai chuẩn mực này cũng cho thấy sự cải thiện hiệu năng đáng kể trong vòng v4.1 so với v4.0, với tốc độ tăng lần lượt là 1.26x và 1.23x.</p> <p>Tổng cộng, vòng v4.1 có 155 kết quả từ 17 tổ chức tham gia, bao gồm các tên tuổi lớn như ASUSTeK, Azure, Cisco, Dell, Fujitsu, Google, NVIDIA, Oracle, và nhiều tổ chức khác. Việc Dell lần đầu tiên cung cấp kết quả đo lường cả hiệu năng và mức tiêu thụ điện năng được MLCommons đánh giá cao. Sự tham gia của các nhà cung cấp mới như FlexAI và Lambda cũng được chào đón tích cực.</p> <br> <h2>Sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp phần cứng</h2> <p>Bài báo cũng đề cập đến sự cạnh tranh giữa Google và Nvidia, hai nhà cung cấp phần cứng hàng đầu trong lĩnh vực AI. Phân tích của Karl Freund từ Cambrian-AI Research cho thấy, mặc dù Google Trillium TPU cho thấy kết quả tốt, nhưng Nvidia Blackwell lại thể hiện hiệu năng vượt trội hơn nhiều về tốc độ trên mỗi bộ tăng tốc. Điều này cho thấy Nvidia có thể tiếp tục dẫn đầu thị trường xử lý AI trong tương lai.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>MLPerf Training v4.1 cho thấy tốc độ xử lý AI đang liên tục được cải thiện. Sự tham gia của nhiều tổ chức và sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp phần cứng thúc đẩy sự đổi mới, hiệu năng và hiệu quả năng lượng cho toàn ngành công nghiệp. Nvidia được dự đoán sẽ tiếp tục giữ vững vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI Tiếp Tục Tăng Tốc: Kết Quả MLPerf Training v4.1

Tốc độ xử lý AI tiếp tục cải thiện trong MLPerf Training Mục lục Tổng quan về MLPerf Training v4.1 Kết quả nổi bật của MLPerf Training v...

Read more »

AI Mở và Đóng: Khoảng Cách Đang Thu Hẹp

<h1>Khoảng Cách Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng Đang Thu Hẹp Nhanh Hơn Dự Kiến</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ul> <li><a href="#s%E1%BB%B1-kh%C3%A1c-bi%E1%BB%87t-gi%E1%BB%AFa-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-m%E1%BB%9F-v%C3%A0-%C4%91%C3%B3ng">Sự Khác Biệt Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng</a></li> <li><a href="#llama-c%E1%BB%A7a-meta-s%E1%BA%AFp-v%C6%B0%E1%BB%A3t-m%E1%BA%B7t-c%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%91i-th%E1%BB%A7">Llama của Meta: Sắp Vượt Mặt Các Đối Thủ</a></li> <li><a href="#llama-kh%C3%B4ng-c%C3%B4-%C4%91%C6%A1n">Llama Không Cô Đơn</a></li> <li><a href="#nh%E1%BB%AFng-d%E1%BB%B1-%C4%91o%C3%A1n">Những Dự Đoán</a></li> </ul> <br> <h2>Sự Khác Biệt Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng</h2> <p>Bài báo trên trang Analytics India Magazine cho thấy khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở và mã nguồn đóng đang thu hẹp nhanh chóng, thậm chí nhanh hơn dự đoán. Theo báo cáo của Epoch AI, các LLM mã nguồn mở tốt nhất đã tụt hậu so với các LLM mã nguồn đóng tốt nhất từ 5 đến 22 tháng về hiệu suất đánh giá chuẩn. Tuy nhiên, xu hướng này đang thay đổi. Llama 3.1 405B của Meta là mô hình mở gần đây nhất đã thu hẹp khoảng cách này trên nhiều tiêu chí đánh giá. Báo cáo cũng chỉ ra rằng, dù các mô hình đóng vẫn vượt trội về độ chính xác và đánh giá ưu tiên của người dùng trên các bảng xếp hạng như LMSYS Chatbot Arena và SEAL Coding, nhưng sự khác biệt đang dần giảm đi.</p> <br> <h2>Llama của Meta: Sắp Vượt Mặt Các Đối Thủ</h2> <p>Các mô hình Llama của Meta đang hướng tới trí tuệ máy tính tự chủ với những tiến bộ trong khả năng lập luận thời gian thực và khả năng thích ứng. Phiên bản Llama trong tương lai sẽ có khả năng tự nhận biết mình đang đi đúng hướng và tự điều chỉnh nếu cần thiết, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp tốt hơn bằng cách kết hợp nhận thức, lập luận và lập kế hoạch. Việc sử dụng học tập tự giám sát (SSL) để thu thập kiến thức rộng và học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) để phù hợp với nhiệm vụ cụ thể cũng giúp Llama nổi bật. Hơn nữa, Llama còn xuất sắc trong việc tạo dữ liệu tổng hợp cho các ngôn ngữ ít được sử dụng, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng đa ngôn ngữ.</p> <p>Llama 3.1 405B đã được Meta chính thức phát hành, ngang ngửa với các mô hình mã nguồn đóng tốt nhất. Nó hỗ trợ độ dài ngữ cảnh 128k và 8 ngôn ngữ, cung cấp khả năng mạnh mẽ trong việc tạo mã, lập luận phức tạp và sử dụng công cụ. Meta đã tuyên bố mục tiêu trở thành trợ lý AI được sử dụng nhiều nhất thế giới vào cuối năm nay. Zuckerberg dự đoán các mô hình Llama trong tương lai sẽ trở nên tiên tiến nhất trong ngành, bắt đầu từ năm sau. Llama 3.2 còn được cải tiến thêm với các tác vụ AI biên và thị giác, cung cấp cả các mô hình thị giác LLM nhỏ và trung bình (11B và 90B) và các mô hình nhẹ (1B và 3B) được tối ưu hóa cho sử dụng trên thiết bị.</p> <br> <h2>Llama Không Cô Đơn</h2> <p>Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) cũng đang ngày càng phổ biến, đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng không đòi hỏi độ chính xác đầu ra cao. Meta, Microsoft, HuggingFace và OpenAI đều đang nỗ lực phát triển các mô hình hiệu quả và nhỏ gọn. Thậm chí hệ sinh thái AI của Ấn Độ cũng đã nhanh chóng chuyển sang SLM. Điều này cho thấy rào cản gia nhập để huấn luyện các mô hình này ngày càng giảm.</p> <br> <h2>Những Dự Đoán</h2> <p>Mặc dù Ilya Sutskever, nhà khoa học trưởng (cựu) của OpenAI, cho rằng khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và riêng tư có thể tiếp tục tăng do các nhóm nhỏ phát triển mô hình mã nguồn mở ít thường xuyên hơn và mạng nơ-ron tiên tiến cần nhiều kỹ thuật hơn, báo cáo của Epoch AI vẫn dự đoán khoảng cách giữa các mô hình mở và đóng tốt nhất sẽ thu hẹp lại vào năm tới. Tuy nhiên, báo cáo cũng thừa nhận bằng chứng về sự thay đổi này vẫn chưa rõ ràng. Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình mã nguồn mở, ví dụ như HuggingFace hiện đang lưu trữ hơn 1 triệu mô hình, cho thấy tiềm năng to lớn của hướng đi này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI Mở và Đóng: Khoảng Cách Đang Thu Hẹp

Khoảng Cách Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng Đang Thu Hẹp Nhanh Hơn Dự Kiến Mục lục: Sự Khác Biệt Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng Llama của Meta: S...

Read more »

AI trên Smartphone: Thách thức và Tương lai

<h1>AI trên Smartphone: Tương lai nằm gọn trong tầm tay</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu về cuộc cách mạng AI di động</a></li> <li><a href="#th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c">Thách thức về bộ nhớ và pin</a></li> <li><a href="#gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p">Giải pháp nén mô hình AI</a></li> <li><a href="#chuy%C3%AAn-gia-naumov">Quan điểm của chuyên gia Aleksei Naumov</a></li> <li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm nhìn về tương lai AI trên smartphone</a></li> <li><a href="#l%E1%BB%9Di-khuy%C3%AAn">Lời khuyên cho các nhà phát triển</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ol> <p><a name="giới-thiệu"></a></p> <h2>1. Giới thiệu về cuộc cách mạng AI di động</h2> <p>Trong nhiều năm, khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) đàm thoại thông minh, như ChatGPT hay Gemini, luôn gây ấn tượng mạnh với khả năng sáng tác thơ, viết mã, dịch thuật,... Tuy nhiên, những thành tựu này phụ thuộc vào sức mạnh xử lý khổng lồ của các GPU đám mây. Hiện nay, một cuộc cách mạng thầm lặng đang diễn ra, hướng đến việc đưa những khả năng đáng kinh ngạc này trực tiếp đến thiết bị trong túi bạn: các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên điện thoại thông minh.</p> <p>Sự thay đổi này không chỉ mang đến sự tiện lợi mà còn liên quan đến quyền riêng tư, hiệu quả và mở ra một thế giới trải nghiệm AI cá nhân hóa hoàn toàn mới.</p> <p><a name="thách-thức"></a></p> <h2>2. Thách thức về bộ nhớ và pin</h2> <p>Tuy nhiên, việc thu nhỏ các LLM khổng lồ này để phù hợp với thiết bị có bộ nhớ và thời lượng pin hạn chế lại đặt ra những thách thức độc đáo. Mô hình Llama 3.2-8B của Meta, ví dụ, cần khoảng 15 GB bộ nhớ, trong khi iPhone 16 chỉ có 8 GB RAM và Google Pixel 9 Pro có 16 GB. Thậm chí, để hoạt động hiệu quả, các mô hình này cần đến 24 GB RAM, tương đương với card đồ họa NVIDIA RTX 4090 giá 1800 USD.</p> <p>Hạn chế về bộ nhớ không chỉ ảnh hưởng đến khả năng lưu trữ mà còn tác động trực tiếp đến tuổi thọ pin của điện thoại. Một LLM 8 tỷ tham số tiêu thụ khoảng 0.8 joule trên mỗi token. Một chiếc iPhone đầy pin (khoảng 50 kJ năng lượng) chỉ có thể duy trì mô hình này trong khoảng hai giờ với tốc độ 10 token mỗi giây, mỗi 64 token tiêu hao khoảng 0.2% pin.</p> <p><a name="giải-pháp"></a></p> <h2>3. Giải pháp nén mô hình AI</h2> <p>Vậy làm thế nào để vượt qua những trở ngại này? Các kỹ thuật nén mô hình đóng vai trò quan trọng. Hai phương pháp chính là: giảm số lượng tham số hoặc giảm lượng bộ nhớ mà mỗi tham số cần.</p> <p>Các chiến lược như chưng cất, tỉa cành và phân tích ma trận giúp giảm số lượng tham số, trong khi lượng tử hóa giảm lượng bộ nhớ mà mỗi tham số chiếm dụng. Lưu trữ tham số mô hình ở định dạng INT8 thay vì FP16 có thể giảm mức tiêu thụ bộ nhớ khoảng 50%.</p> <p><a name="chuyên-gia-naumov"></a></p> <h2>4. Quan điểm của chuyên gia Aleksei Naumov</h2> <p>Aleksei Naumov, Kỹ sư Nghiên cứu AI trưởng tại Terra Quantum, đã chia sẻ những thách thức và giải pháp trong lĩnh vực nén LLM. Ông nhấn mạnh rằng, mặc dù các đơn vị xử lý tensor (TPU) trên điện thoại Google Pixel cải thiện hiệu suất AI, nhưng chúng không giải quyết được vấn đề cơ bản về giới hạn bộ nhớ của các LLM hiện đại. Ông cũng cảnh báo về quy mô năng lượng khổng lồ cần thiết để chạy các mô hình như GPT-4 trên đám mây, gây ra những thách thức môi trường đáng kể.</p> <p><a name="tương-lai"></a></p> <h2>5. Tầm nhìn về tương lai AI trên smartphone</h2> <p>Mục tiêu đưa LLM lên smartphone vượt xa tham vọng kỹ thuật đơn thuần. Nó là về việc tái định hình mối quan hệ của chúng ta với AI và giải quyết những hạn chế của các giải pháp dựa trên đám mây. Tương lai sẽ là một thế giới mà AI được tích hợp liền mạch vào cuộc sống hàng ngày, hỗ trợ cá nhân hóa mà không xâm phạm quyền riêng tư hoặc tiêu hao pin điện thoại quá mức.</p> <p><a name="lời-khuyên"></a></p> <h2>6. Lời khuyên cho các nhà phát triển</h2> <p>Đối với các nhà phát triển muốn khám phá lĩnh vực này, Naumov khuyên nên:</p> <ul> <li>Chọn mô hình phù hợp nhất với ứng dụng. Hugging Face là nguồn tài nguyên tuyệt vời để tìm các mô hình gần đây với 1-3 tỷ tham số (hiện tại chỉ có các mô hình này khả thi trên smartphone).</li> <li>Tìm kiếm các phiên bản lượng tử hóa của các mô hình này trên Hugging Face.</li> <li>Khám phá các công cụ như llama.cpp và bitsandbytes để lượng tử hóa và suy luận mô hình.</li> </ul> <p><a name="kết-luận"></a></p> <h2>7. Kết luận</h2> <p>Hành trình đưa LLM lên smartphone vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng là không thể phủ nhận. Với những nỗ lực không ngừng của các nhà nghiên cứu, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mới trong AI di động, nơi smartphone trở thành những người bạn đồng hành thông minh, thấu hiểu và đáp ứng nhu cầu của chúng ta theo những cách mà chúng ta mới chỉ bắt đầu tưởng tượng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI trên Smartphone: Thách thức và Tương lai

AI trên Smartphone: Tương lai nằm gọn trong tầm tay Mục lục Giới thiệu về cuộc cách mạng AI di động Thách thức về bộ nhớ và pin Giải ph...

Read more »

NotebookLlama của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast mã nguồn mở

<h1>Bộ công cụ NotebookLlama mã nguồn mở của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về NotebookLlama</li> <li>Quy trình làm việc của NotebookLlama</li> <li>Yêu cầu hệ thống và truy cập</li> <li>Phản hồi cộng đồng và những hạn chế</li> <li>Cải tiến trong tương lai</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về NotebookLlama</h2> <p>Meta vừa phát hành NotebookLlama, một bộ công cụ mã nguồn mở được thiết kế để chuyển đổi tài liệu PDF thành podcast. NotebookLlama cung cấp cho các nhà phát triển một quy trình làm việc PDF-to-audio có cấu trúc, dễ tiếp cận. Là một giải pháp thay thế mã nguồn mở cho NotebookLM của Google, NotebookLlama hướng dẫn người dùng qua bốn bước để chuyển đổi văn bản PDF thành nội dung âm thanh, mà không cần kinh nghiệm trước đó về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc xử lý âm thanh. Bộ công cụ này cung cấp một cách thực tế để người dùng thử nghiệm các mô hình LLM và TTS để tạo ra nội dung âm thanh hấp dẫn, chất lượng cao.</p> <h2>2. Quy trình làm việc của NotebookLlama</h2> <p>NotebookLlama hoạt động theo bốn bước chính:</p> <ol> <li><p><strong>Tiền xử lý PDF:</strong> Sử dụng mô hình Llama-3.2-1B-Instruct, bộ công cụ làm sạch và định dạng nội dung PDF thành văn bản thuần túy, duy trì tính toàn vẹn cấu trúc.</p> </li> <li><p><strong>Tạo bản ghi:</strong> Mô hình Llama-3.1-70B-Instruct tạo ra bản ghi từ văn bản thuần túy, phù hợp với định dạng podcast, được lựa chọn vì khả năng tạo văn bản hấp dẫn và mang tính hội thoại.</p> </li> <li><p><strong>Làm sinh động Podcast:</strong> Mô hình Llama-3.1-8B-Instruct điều chỉnh thêm bản ghi, tăng cường tính hấp dẫn và tính hội thoại của nó dành cho khán giả nghe.</p> </li> <li><p><strong>Chuyển đổi văn bản thành giọng nói (TTS):</strong> Âm thanh cuối cùng được tạo ra bằng cách sử dụng các mô hình Parler-tts và bark TTS, với các lời nhắc được điều chỉnh để mô phỏng các giọng nói khác nhau.</p> </li> </ol> <h2>3. Yêu cầu hệ thống và truy cập</h2> <p>Để chạy NotebookLlama, bạn cần một máy chủ GPU hoặc nhà cung cấp API cho các mô hình lớn hơn. Ví dụ, mô hình 70B cần khoảng 140GB bộ nhớ tổng hợp. Bộ công cụ có sẵn trên GitHub, và người dùng phải đăng nhập vào Hugging Face để truy cập mô hình.</p> <h2>4. Phản hồi cộng đồng và những hạn chế</h2> <p>NotebookLlama đã nhận được nhiều phản hồi từ cộng đồng kể từ khi ra mắt. Mặc dù người dùng đánh giá cao tính linh hoạt của mô hình mã nguồn mở, một số người đã chỉ ra những hạn chế khi so sánh với hệ thống độc quyền của Google, đặc biệt là về chất lượng giọng nói. Về chất lượng văn bản do AI tạo ra, John K. Moran nhận xét:</p> <blockquote> <p>"Mặc dù NotebookLlama cung cấp các tính năng thú vị, vấn đề về "ảo giác" (hallucination) trong nội dung do AI tạo ra là một mối quan ngại thực sự. Độ chính xác là vô cùng quan trọng, đặc biệt là khi tạo tài liệu hoặc phân tích mã. Cả NotebookLlama và NotebookLM đều cần ưu tiên điều này để giành được sự tin tưởng từ các nhà phát triển và người dùng."</p> </blockquote> <h2>5. Cải tiến trong tương lai</h2> <p>Các cải tiến trong tương lai cho NotebookLlama bao gồm: tinh chỉnh mô hình Text-to-Speech để có được âm thanh tự nhiên hơn; khám phá khả năng sử dụng hai LLM để tạo ra các kịch bản podcast tương tác, tăng cường cảm giác trò chuyện; thử nghiệm với các mô hình lớn hơn, như 405B, để cải thiện chất lượng bản ghi; mở rộng các tùy chọn đầu vào, chẳng hạn như liên kết trang web hoặc YouTube; và thiết kế lời nhắc tốt hơn. Meta khuyến khích người dùng thử nghiệm với việc lựa chọn mô hình và tinh chỉnh lời nhắc. Cộng đồng được mời đóng góp và tạo PR.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>NotebookLlama là một bộ công cụ mã nguồn mở hứa hẹn, cung cấp một cách tiếp cận mới mẻ và dễ dàng để chuyển đổi tài liệu PDF thành podcast. Mặc dù vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục, tiềm năng của NotebookLlama và sự hỗ trợ từ cộng đồng hứa hẹn sẽ giúp nó trở thành một công cụ hữu ích cho các nhà phát triển trong tương lai.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

NotebookLlama của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast mã nguồn mở

Bộ công cụ NotebookLlama mã nguồn mở của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast Mục lục Giới thiệu về NotebookLlama Quy trình làm việc của N...

Read more »

SIPPIO ra mắt Beacon: Trí tuệ nhân tạo nâng tầm trải nghiệm kinh doanh

<h1>SIPPIO Ra mắt Dịch vụ "Beacon" được hỗ trợ bởi AI để có cái nhìn sâu sắc về kinh doanh</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu SIPPIO Beacon</li> <li>Các tính năng chính của SIPPIO Beacon<ul> <li>Hỗ trợ đàm thoại</li> <li>Hành động hiệu quả</li> <li>Trí tuệ kinh doanh</li> <li>Sử dụng dữ liệu thông minh</li> </ul> </li> <li>Các hoạt động gần đây của SIPPIO</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu SIPPIO Beacon</strong></p> <p>SIPPIO vừa công bố giải pháp Beacon mới, một công cụ trí tuệ kinh doanh tích hợp trực tiếp vào cổng thông tin của họ, cung cấp những hiểu biết quan trọng về hoạt động kinh doanh. Tích hợp vào Cổng thông tin SIPPIO, SIPPIO Beacon được thiết kế để xử lý các tác vụ, cung cấp thông tin chi tiết và thực hiện các thay đổi thông qua các tương tác ngôn ngữ tự nhiên, dễ sử dụng. Có sẵn cho các đối tác nhà phân phối và nhà cung cấp dịch vụ, SIPPIO nhấn mạnh Beacon là một bước tiến đáng kể trong cam kết của họ nhằm làm cho việc giao tiếp nhanh hơn, dễ dàng hơn và linh hoạt hơn. Theo George Tarzi, Giám đốc Phát triển & Đổi mới tại SIPPIO, Beacon giúp dịch vụ của họ dễ tiếp cận hơn thông qua các tương tác đàm thoại trực quan.</p> <p><strong>2. Các tính năng chính của SIPPIO Beacon</strong></p> <p>SIPPIO Beacon mang đến một loạt các tính năng được thiết kế để hợp lý hóa hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh:</p> <ul> <li><p><strong>Hỗ trợ đàm thoại:</strong> Loại bỏ sự cần thiết phải tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu kiến thức rộng lớn hoặc kết quả tìm kiếm trên internet. Người dùng có thể yêu cầu SIPPIO Beacon hỗ trợ các tác vụ như thay đổi trong Cổng thông tin SIPPIO, Trung tâm quản trị Teams hoặc Zoom. Giao diện đàm thoại đơn giản hóa các quy trình và tiết kiệm thời gian quý báu cho người dùng.</p> </li> <li><p><strong>Hành động hiệu quả:</strong> SIPPIO Beacon có thể tạo báo giá, kích hoạt dịch vụ hoặc thực hiện thay đổi cấu hình nhanh chóng bằng cách sử dụng thông tin chi tiết về kinh doanh. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu: "Tạo báo giá cho Công ty ACME với sáu ghế SIPPIO Connect và nhắn tin bằng cách sử dụng giá trung bình của chính phủ tiểu bang và địa phương tại Vương quốc Anh." Khả năng này đảm bảo các tác vụ phức tạp được xử lý hiệu quả, cho phép các đối tác kênh đáp ứng nhu cầu của khách hàng hiệu quả hơn.</p> </li> <li><p><strong>Trí tuệ kinh doanh:</strong> Nền tảng cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động được từ dữ liệu khách hàng, giúp các đối tác đưa ra quyết định chiến lược. Ví dụ, một đối tác tập trung vào việc tăng doanh thu trung bình trên mỗi người dùng có thể hỏi: "Dựa trên các đăng ký khách hàng của tôi, đề xuất các tài khoản tôi nên liên hệ để thêm SIPPIO Reporting by Analytics 365 vào tài khoản của họ." Những đề xuất được cá nhân hóa này giúp các doanh nghiệp tối đa hóa tiềm năng doanh thu của họ.</p> </li> <li><p><strong>Sử dụng dữ liệu thông minh:</strong> Beacon sử dụng cả nguồn dữ liệu công khai và riêng tư để cung cấp phân tích kinh doanh nâng cao. Nó cũng có thể kích hoạt dịch vụ và đề xuất các cơ hội bán thêm dựa trên thông tin chi tiết có liên quan. Bằng cách tận dụng dữ liệu một cách thông minh, Beacon nâng cao hiệu quả hoạt động và hỗ trợ các đối tác trong việc xác định các hướng đi mới để tăng trưởng và mở rộng.</p> </li> </ul> <p><strong>3. Các hoạt động gần đây của SIPPIO</strong></p> <ul> <li><p>Tháng 8 năm 2024: SIPPIO ra mắt SIPPIO Bridge, một giải pháp cho phép các tổ chức kết nối hệ thống PBX cổ điển của họ với các nền tảng cộng tác Zoom và Microsoft Teams.</p> </li> <li><p>Tháng 6 năm 2024: SIPPIO hợp tác với Solgari để cung cấp cho các đối tác kênh các giải pháp tương tác khách hàng được hỗ trợ bởi AI trong Microsoft Teams.</p> </li> <li><p>Tháng 5 năm 2024: SIPPIO và Clerk Chat hợp tác ra mắt giải pháp nhắn tin tích hợp cho Microsoft Teams.</p> </li> </ul> <p><strong>4. Kết luận</strong></p> <p>SIPPIO Beacon hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách các doanh nghiệp thu thập và sử dụng dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc về hoạt động kinh doanh. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, Beacon đơn giản hóa các tác vụ phức tạp, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động và giúp các đối tác kênh phục vụ khách hàng tốt hơn. Sự ra mắt của Beacon đánh dấu một bước tiến quan trọng trong chiến lược của SIPPIO nhằm cung cấp các giải pháp giao tiếp tiên tiến và hiệu quả.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

SIPPIO ra mắt Beacon: Trí tuệ nhân tạo nâng tầm trải nghiệm kinh doanh

SIPPIO Ra mắt Dịch vụ "Beacon" được hỗ trợ bởi AI để có cái nhìn sâu sắc về kinh doanh Mục lục: Giới thiệu SIPPIO Beacon Các t...

Read more »

Ba Mô Hình AI Mới Của Mistral AI Sắp Ra Mắt

<h1>Ba Mô Hình AI Mới của Nền Tảng Mistral Le Platforme Sắp Ra Mắt</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="#ba-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-m%E1%BB%9Bi">Ba mô hình AI mới</a><ul> <li><a href="#mistral-large-2411">Mistral Large 2411</a></li> <li><a href="#pixtral-large-2411">Pixtral Large 2411</a></li> <li><a href="#mistral-moderation-2411">Mistral Moderation 2411</a></li> </ul> </li> <li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-pandragon-tr%C3%AAn-le-chat">Mô hình Pandragon trên Le Chat</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 tóm tắt thông tin về việc Mistral AI, công ty đứng sau nền tảng Mistral Le Platforme, chuẩn bị ra mắt ba mô hình AI mới. Thông tin này được phát hiện từ một cập nhật trên trang giới hạn của Mistral Le Platforme trên Reddit.</p> <br> <h2>Ba mô hình AI mới</h2> <p>Cập nhật trên trang giới hạn cho thấy sự xuất hiện của ba mục mới, cho thấy sự chuẩn bị ra mắt sắp tới của Mistral AI. Ba mô hình này là:</p> <h3>Mistral Large 2411</h3> <p>Đây có thể là một mô hình đa phương thức Large 2.1, đã được phát hiện trước đó trong cơ sở mã của Mistral AI. Tên gọi "2411" nhiều khả năng ám chỉ tháng 11 năm 2024, gợi ý về một ngày ra mắt trong vòng hai tuần tới nếu mọi thứ diễn ra theo kế hoạch.</p> <h3>Pixtral Large 2411</h3> <p>Thông tin chi tiết về mô hình này vẫn chưa được tiết lộ.</p> <h3>Mistral Moderation 2411</h3> <p>Mô hình này dự kiến sẽ là một mô hình tối giản, được thiết kế để kiểm duyệt và đánh giá chất lượng câu trả lời (QA) cho mục đích điều hành.</p> <br> <h2>Mô hình Pandragon trên Le Chat</h2> <p>Một số người dùng cũng nhận thấy rằng các phản hồi trên Le Chat hiện hiển thị mô hình đang được sử dụng là Pandragon. Mô hình này trước đây đã được xác định là một hệ thống đa mô hình từ Mistral AI, trong tương lai sẽ có khả năng tương tác với các công cụ vẽ hình ảnh hoặc duyệt internet.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>Việc xuất hiện đồng thời của ba mô hình mới trên Mistral Le Platforme và sự xuất hiện của mô hình Pandragon trên Le Chat cho thấy Mistral AI đang tích cực chuẩn bị cho một đợt phát hành lớn trong thời gian tới. Đây là những thông tin đáng chú ý cho cộng đồng AI và những người quan tâm đến các công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất. Chúng ta hãy chờ xem Mistral AI sẽ mang đến những cải tiến gì thú vị.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Ba Mô Hình AI Mới Của Mistral AI Sắp Ra Mắt

Ba Mô Hình AI Mới của Nền Tảng Mistral Le Platforme Sắp Ra Mắt Mục lục Giới thiệu Ba mô hình AI mới Mistral Large 2411 Pixtral Large 2...

Read more »

SK Telecom Sử Dụng AI Nâng Cao Trải Nghiệm Khách Hàng

<h1>SK Telecom Tăng Tốc Phản Hồi Khách Hàng Nhờ Công Cụ Dịch Vụ Khách Hàng Trí Tuệ Nhân Tạo</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Công nghệ AI đằng sau</li> <li>Quá trình phát triển và thử nghiệm</li> <li>Kết quả và kế hoạch tương lai</li> <li>Bài viết liên quan</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>SK Telecom, một trong những nhà mạng hàng đầu Hàn Quốc, vừa ra mắt một công cụ hỗ trợ dịch vụ khách hàng tiên tiến, vận hành bởi mô hình AI độc quyền. Công cụ này được thiết kế để giúp các nhân viên chăm sóc khách hàng xử lý yêu cầu nhanh chóng và hiệu quả hơn. Công cụ này đã được thử nghiệm tại Hàn Quốc kể từ tháng 10 và dự kiến sẽ được triển khai rộng rãi vào năm 2025.</p> <p><strong>2. Công nghệ AI đằng sau</strong></p> <p>Công cụ này dựa trên hệ thống Telco LLM do SK Telecom tự phát triển. Mô hình AI này được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu ngành viễn thông, kết hợp với cơ sở kiến thức nội bộ của SK Telecom. Nhờ đó, AI có thể hỗ trợ nhân viên tìm kiếm thông tin từ các hệ thống nội bộ nhanh hơn, từ đó rút ngắn thời gian phản hồi khách hàng. Trong quá trình phát triển, SK Telecom đã hợp tác với các công ty AI hàng đầu như Anthropic (nhà phát triển mô hình ngôn ngữ Claude). Công nghệ Retrieval Augmented Generation (RAG) cũng được tích hợp để đảm bảo thông tin trả lời khách hàng chính xác và đầy đủ.</p> <p><strong>3. Quá trình phát triển và thử nghiệm</strong></p> <p>SK Telecom đã thử nghiệm Telco LLM trong giai đoạn beta tại các trung tâm dịch vụ khách hàng ở Hàn Quốc từ tháng 10 năm nay. Nhân viên của SK Telecom đã tích cực tham gia vào quá trình cải tiến mô hình bằng kỹ thuật học tăng cường (reinforcement learning) để đảm bảo độ chính xác của các phản hồi.</p> <p><strong>4. Kết quả và kế hoạch tương lai</strong></p> <p>Kết quả thử nghiệm cho thấy công cụ AI đã giúp rút ngắn đáng kể thời gian mà nhân viên trung tâm dịch vụ khách hàng phải dành cho việc tìm kiếm thông tin. SK Telecom dự kiến sẽ triển khai công cụ này trên toàn bộ hệ thống chăm sóc khách hàng của mình vào năm 2025. Hơn nữa, vào tháng 12, công ty sẽ ra mắt một hệ thống tự động theo dõi, tóm tắt các cuộc gọi khách hàng để xác định những yêu cầu cần được xử lý thêm. SK Telecom tin tưởng rằng công cụ này sẽ nâng tầm dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Hàn Quốc lên một tầm cao mới.</p> <p><strong>5. Bài viết liên quan</strong></p> <ul> <li>[SK Telecom đặt cược lớn vào AI: Kế hoạch cho "siêu xa lộ" hạ tầng AI trên khắp châu Á Thái Bình Dương](link cần chèn)</li> <li>[SK Telecom và Samsung sử dụng AI để tối ưu hóa hiệu suất trạm thu phát 5G](link cần chèn)</li> <li>[SK Telecom tăng cường khả năng AI với sự hợp tác của Lambda](link cần chèn)</li> </ul> <p><strong>Lưu ý:</strong> Các link trong mục 5 cần được thay thế bằng link chính xác từ bài báo gốc.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

SK Telecom Sử Dụng AI Nâng Cao Trải Nghiệm Khách Hàng

SK Telecom Tăng Tốc Phản Hồi Khách Hàng Nhờ Công Cụ Dịch Vụ Khách Hàng Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục: Giới thiệu Công nghệ AI đằng sau Quá t...

Read more »

Cập nhật Mới về Claude AI: Bộ Chọn Mô Hình và Giao thức MCP

<h1>Cập nhật mới về Claude AI: Bộ chọn mô hình và Giao thức Kết nối ngữ cảnh</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="#b%E1%BB%99-ch%E1%BB%8Dn-m%C3%B4-h%C3%ACnh-m%E1%BB%9Bi">Bộ chọn mô hình mới</a></li> <li><a href="#giao-th%E1%BB%A9c-ng%E1%BB%AF-c%E1%BA%A3nh-m%C3%B4-h%C3%ACnh-mcp">Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP)</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 tóm tắt những cập nhật mới nhất về Claude AI của Anthropic, bao gồm việc ra mắt bộ chọn mô hình và Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đang được phát triển. Thông tin được tổng hợp từ các báo cáo gần đây trên TestingCatalog và từ Tibor Blaho (@btibor91 trên Twitter).</p> <br> <h2>Bộ chọn mô hình mới</h2> <p>TestingCatalog cho biết người dùng giờ đây có thể truy cập mô hình Claude 3.5 Sonnet cũ hơn thông qua một bộ chọn mô hình được cập nhật. Tính năng này cho phép người dùng dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình Claude khác nhau, mang lại sự linh hoạt tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng. Bên cạnh Claude 3.5 Sonnet (được mô tả là mô hình thông minh nhất của Anthropic tính đến thời điểm hiện tại), người dùng cũng có thể truy cập các mô hình khác như Claude 3 Opus (dành cho các tác vụ sáng tạo) và Claude 3 Haiku (mô hình nhanh hơn cho các tác vụ hàng ngày). Tuy nhiên, phiên bản mới nhất của Claude 3.5 Haiku hiện chưa có sẵn trên Claude.</p> <br> <h2>Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP)</h2> <p>Tibor Blaho (@btibor91) đã báo cáo về việc ra mắt Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP). MCP hướng đến việc cung cấp một phương pháp chuẩn để các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude. Giao thức này tách biệt việc cung cấp ngữ cảnh khỏi tương tác LLM, tiềm năng cho phép tích hợp hiệu quả hơn với các hệ thống bên ngoài. Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) MCP Python hỗ trợ cả khả năng client và server, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng có thể tương tác với LLM bằng giao thức này. Một đoạn tweet của Tibor Blaho đã cung cấp thêm chi tiết về MCP Python SDK.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>Những cập nhật này phản ánh chiến lược tổng thể của Anthropic nhằm tăng cường tính linh hoạt của Claude trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, từ viết lách sáng tạo đến phân tích dữ liệu phức tạp. Việc giới thiệu MCP cho thấy sự tập trung vào việc cải thiện cách thức dữ liệu và công cụ bên ngoài tích hợp với LLM, có khả năng mở rộng tính hữu dụng của Claude trong môi trường chuyên nghiệp.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Cập nhật Mới về Claude AI: Bộ Chọn Mô Hình và Giao thức MCP

Cập nhật mới về Claude AI: Bộ chọn mô hình và Giao thức Kết nối ngữ cảnh Mục lục Giới thiệu Bộ chọn mô hình mới Giao thức ngữ cảnh mô h...

Read more »

Gemini Tăng Cường Google Assistant Trên Loa Và Màn Hình Thông Minh

<h1>Google Assistant Sẽ Được Tăng Cường Bởi Gemini Trên Màn Hình Thông Minh Và Loa Thông Minh</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Gemini và Google Assistant: Sự kết hợp mạnh mẽ</li> <li>Những cải tiến đáng chú ý</li> <li>Quá trình chuyển đổi</li> <li>Tương lai của Google Assistant</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài viết này tóm tắt nội dung bài báo trên TechRadar về việc tích hợp công nghệ Gemini của Google vào trợ lý ảo Google Assistant trên các thiết bị màn hình thông minh và loa thông minh. Việc tích hợp này hứa hẹn sẽ mang đến những cải tiến đáng kể cho trải nghiệm người dùng.</p> <p><strong>2. Gemini và Google Assistant: Sự kết hợp mạnh mẽ</strong></p> <p>Hiện tại, Google đang vận hành hai trợ lý ảo: Google Assistant và Gemini. Trong khi Google Assistant vẫn được duy trì trên các thiết bị cũ hơn, Gemini, với khả năng AI tiên tiến hơn, sẽ được tích hợp để tăng cường hiệu suất của Google Assistant. Điều này có nghĩa là người dùng sẽ vẫn quen thuộc với giao diện Google Assistant, nhưng ở bên dưới, sức mạnh của Gemini sẽ giúp xử lý yêu cầu và trả lời chính xác, toàn diện hơn.</p> <p><strong>3. Những cải tiến đáng chú ý</strong></p> <p>Theo mã nguồn được tìm thấy trong ứng dụng Google dành cho Android, việc tích hợp Gemini sẽ mang lại các cải tiến sau:</p> <ul> <li><strong>Câu trả lời phong phú hơn:</strong> Gemini sẽ giúp Google Assistant cung cấp những câu trả lời đầy đủ và chi tiết hơn cho các truy vấn của người dùng.</li> <li><strong>Hiểu lệnh tốt hơn:</strong> Trợ lý ảo sẽ hiểu rõ hơn các hướng dẫn phức tạp và đa dạng của người dùng.</li> <li><strong>Giọng nói mới:</strong> Google Assistant sẽ được bổ sung thêm các giọng nói mới, đa dạng hơn.</li> </ul> <p><strong>4. Quá trình chuyển đổi</strong></p> <p>Quá trình chuyển đổi này sẽ được thực hiện dần dần. Gemini dự kiến sẽ được tích hợp vào Google Assistant trên các loa và màn hình thông minh của Nest, cũng như các thiết bị của bên thứ ba. Google đảm bảo rằng trải nghiệm người dùng sẽ không bị gián đoạn trong quá trình chuyển đổi này. Người dùng vẫn tương tác với Google Assistant như bình thường, nhưng ở hậu trường, Gemini sẽ đảm nhiệm việc xử lý thông tin.</p> <p><strong>5. Tương lai của Google Assistant</strong></p> <p>Google coi Gemini là tương lai của các trợ lý ảo thông minh. Gemini hiện đã được tích hợp sẵn trên các điện thoại Pixel 9 và đang được tích hợp vào nhiều ứng dụng khác của Google. Việc tích hợp Gemini vào Google Assistant trên các thiết bị màn hình thông minh và loa thông minh cho thấy Google đang nỗ lực mang lại trải nghiệm AI thông minh và toàn diện hơn đến với người dùng.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Sự kết hợp giữa Google Assistant và Gemini hứa hẹn sẽ mang đến một trợ lý ảo mạnh mẽ hơn, thông minh hơn và đáp ứng nhu cầu người dùng tốt hơn. Việc tích hợp này sẽ diễn ra dần dần, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và không bị gián đoạn. Đây là một bước tiến quan trọng của Google trong lĩnh vực trợ lý ảo và trí tuệ nhân tạo.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Gemini Tăng Cường Google Assistant Trên Loa Và Màn Hình Thông Minh

Google Assistant Sẽ Được Tăng Cường Bởi Gemini Trên Màn Hình Thông Minh Và Loa Thông Minh Mục lục Giới thiệu Gemini và Google Assistant:...

Read more »

CEO Salesforce Ngợi Khen Google Gemini

<h1>CEO Salesforce Khen ngợi Google Gemini</h1> <h2>Mục lục</h2> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Lời khen ngợi của Marc Benioff dành cho Gemini Live</li> <li>So sánh với các công cụ AI khác</li> <li>Quan điểm của Marc Benioff về AI</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Bài báo gốc trên Business Insider đề cập đến phản hồi tích cực của Marc Benioff, CEO của Salesforce, đối với trợ lý ảo AI Gemini Live của Google. Ông đã chia sẻ những suy nghĩ của mình trên mạng xã hội, đặc biệt nhấn mạnh sự ấn tượng về tốc độ và khả năng của công nghệ này. Bài báo cũng so sánh Gemini Live với các đối thủ cạnh tranh như Copilot của Microsoft và ChatGPT của OpenAI.</p> <h2>2. Lời khen ngợi của Marc Benioff dành cho Gemini Live</h2> <p>Marc Benioff đã đăng tải trên mạng xã hội X (trước đây là Twitter) bày tỏ sự ngạc nhiên và ấn tượng với Gemini Live. Ông cho rằng trợ lý ảo này có tốc độ phản hồi "không độ trễ" và gọi đó là "tương lai của AI dành cho người tiêu dùng". Ông còn dành lời khen ngợi đặc biệt đến CEO Google, Sundar Pichai, khuyến khích mọi người nên thử dùng Gemini Live ngay lập tức.</p> <h2>3. So sánh với các công cụ AI khác</h2> <p>Bài báo so sánh Gemini Live với các đối thủ cạnh tranh khác trên thị trường. Trong khi Benioff hết lời khen ngợi Gemini Live, ông lại chỉ trích Copilot của Microsoft, gọi nó là "thất vọng" và ví von với Clippy, trợ lý ảo lỗi thời của Microsoft Office. Mặt khác, ChatGPT của OpenAI cũng được đề cập, với điểm nhấn là khả năng tương tác qua hội thoại tự nhiên. Tuy nhiên, bài báo cũng lưu ý rằng cả ba công cụ này đều có những hạn chế như "ảo giác" (hallucinations) – việc tạo ra thông tin không chính xác. Bài báo dẫn nguồn từ Axios cho thấy ChatGPT hiệu quả với hầu hết các nhiệm vụ, Gemini có khả năng truy cập thông tin cập nhật hơn, còn Copilot phù hợp hơn cho các công việc năng suất.</p> <h2>4. Quan điểm của Marc Benioff về AI</h2> <p>Benioff đã từng chia sẻ quan điểm về AI trong nhiều dịp khác nhau. Tại hội nghị Dreamforce của Salesforce, ông cho biết sử dụng ChatGPT như một "nhà trị liệu". Ông cũng tin rằng AI đã đạt đến mức độ mà nó không thể phân biệt được với nhân viên dịch vụ khách hàng là người thật.</p> <h2>5. Kết luận</h2> <p>Bài báo cho thấy sự quan tâm lớn của giới công nghệ đối với sự phát triển của AI. Lời khen ngợi của Marc Benioff dành cho Gemini Live của Google càng củng cố vị thế của sản phẩm này trên thị trường, đồng thời cho thấy cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa các ông lớn công nghệ trong lĩnh vực AI. Tuy nhiên, bài báo cũng nhắc nhở về những hạn chế còn tồn tại của công nghệ AI hiện nay, cần sự phát triển và hoàn thiện hơn nữa.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

CEO Salesforce Ngợi Khen Google Gemini

CEO Salesforce Khen ngợi Google Gemini Mục lục Giới thiệu Lời khen ngợi của Marc Benioff dành cho Gemini Live So sánh với các công cụ A...

Read more »

Ba Tính Năng AI Mới Trên Google Nest và Google Home

<h1>Ba Tính Năng Nhà Thông Minh AI Mới Xuất Hiện Cùng Gemini và Google Nest</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><a href="#mo-ta-ai-ve-nhung-gi-dang-dien-ra">Mô tả AI về những gì đang diễn ra</a></li> <li><a href="#tim-kiem-lich-su-camera-cua-ban">Tìm kiếm lịch sử camera của bạn</a></li> <li><a href="#tinh-nang-giup-toi-tao-cac-hoat-dong-nha-thong-minh-de-dang">Tính năng "Giúp tôi tạo" các hoạt động nhà thông minh dễ dàng</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ol> <br> <h2>1. Mô tả AI về những gì đang diễn ra</h2> <p>Google đã công bố kế hoạch tích hợp các tính năng AI Gemini vào ứng dụng Google Home và các thiết bị nhà thông minh Nest. Hiện tại, ba khả năng chính của Gemini đã có mặt hoặc sắp có mặt trên Google Home, cho phép người dùng trải nghiệm sức mạnh của AI trong quản lý nhà thông minh và an ninh. Tính năng này chỉ khả dụng cho người dùng tiếng Anh, chủ yếu dành cho thuê bao Nest Aware Plus trong đợt ra mắt đầu tiên, nhưng sẽ sớm mở rộng tới nhiều người dùng hơn nữa.</p> <p>Với sức mạnh của Gemini, Google Home sẽ cung cấp mô tả chi tiết kèm theo các đoạn video khi camera hoặc chuông cửa Nest được kích hoạt. Điều này có nghĩa là bạn không cần phải xem trực tiếp video, mà có thể đọc mô tả ngắn gọn về những gì Gemini nhận định đang xảy ra (ví dụ: một người đàn ông đang đi bộ qua đường và dừng lại...).</p> <p>Đây là một dịch vụ tự chọn cho những người tham gia Chương trình xem trước công khai hiện tại. CNET rất tò mò muốn xem độ chính xác của các mô tả Gemini này như thế nào, vì Gemini chưa phải là trợ lý ảo đàm thoại đáng tin cậy nhất cho đến thời điểm này.</p> <h2>2. Tìm kiếm lịch sử camera của bạn</h2> <p>Nếu bạn lưu trữ các đoạn video trong ứng dụng Google Home trong thời gian dài (ví dụ: sử dụng bộ nhớ đám mây thông qua đăng ký Nest Aware), bạn giờ đây có thể chọn sử dụng chức năng tìm kiếm. Chức năng tìm kiếm này không hề đơn giản. Với Gemini, bạn có thể đặt câu hỏi để nhận câu trả lời mà không cần phải tự mình xem lại các video.</p> <p>Một ví dụ đơn giản mà Google đưa ra là: "Hôm qua, thùng rác đã được mang ra đường chưa?". Bạn cũng có thể hỏi chức năng tìm kiếm về các gói hàng, thư từ được giao gần đây, xem chó đã được dắt đi dạo chưa, và các câu hỏi khác kịp thời.</p> <p>Tính năng này hiện đang được triển khai cho người dùng Nest Aware Plus và sẽ tiếp tục mở rộng trong những tháng tới.</p> <h2>3. Tính năng "Giúp tôi tạo" các hoạt động nhà thông minh dễ dàng</h2> <p>Tính năng "Giúp tôi tạo", sắp có mặt trên ứng dụng Google Home, là một tùy chọn thân thiện hơn với người dùng để tạo các hoạt động tự động trong nhà. Đây là một tính năng đáng chú ý vì việc thiết lập các hoạt động tự động trong nhà (và tất cả những câu hỏi về khả năng tương thích đi kèm) là một trong những phần khó khăn nhất trong việc quản lý nhà thông minh.</p> <p>Tính năng Gemini này cho phép bạn yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên những gì bạn muốn xảy ra, sau đó Gemini sẽ tự động thiết lập cho bạn trong ứng dụng Google Home. Ví dụ, bạn có thể nói: "Tôi muốn cửa khóa lại khi tôi ra khỏi nhà vào buổi sáng", hoặc "Tôi muốn đèn nhấp nháy khi có người bấm chuông cửa", hoặc "Tôi muốn một hoạt động làm mờ đèn và phát nhạc từ danh sách phát lãng mạn của tôi", và Gemini sẽ thực hiện việc kết hợp tất cả lại cho bạn.</p> <p>CNET sẽ sớm đánh giá các tính năng này và cho bạn biết hiệu suất và cách sử dụng tốt nhất của chúng. Trong thời gian chờ đợi, bạn có thể tự mình cập nhật hệ thống Google Home và trải nghiệm các tính năng mới để xem chúng có đáp ứng được nhu cầu của bạn hay không.</p> <h2>4. Kết luận</h2> <p>Việc tích hợp AI Gemini vào Google Home và Nest đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào các thiết bị nhà thông minh hàng ngày. Ba tính năng mới này hứa hẹn sẽ mang lại sự tiện lợi và hiệu quả hơn cho người dùng trong việc quản lý an ninh và tự động hóa nhà cửa. Tuy nhiên, độ chính xác và độ tin cậy của các tính năng này vẫn cần được đánh giá kỹ hơn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Ba Tính Năng AI Mới Trên Google Nest và Google Home

Ba Tính Năng Nhà Thông Minh AI Mới Xuất Hiện Cùng Gemini và Google Nest Mục lục Mô tả AI về những gì đang diễn ra Tìm kiếm lịch sử camer...

Read more »

Cuộc đua AI: Big Tech và Cách Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo trong Thiết Bị Tiêu Dùng

<h1>Cuộc Cách Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Cho Người Tiêu Dùng: Gã Khổng Lồ Công Nghệ Đang Chạy Đua</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Cuộc đua AI của Big Tech:</strong> Các gã khổng lồ công nghệ đang tích hợp AI vào sản phẩm quen thuộc.</li> <li><strong>Chiến lược tích hợp AI:</strong> Tích hợp AI mượt mà vào các nền tảng phổ biến.</li> <li><strong>Thiết bị hiện có hay thiết bị mới?</strong>: Tranh luận về vai trò của phần cứng mới.</li> <li><strong>Các giai đoạn phát triển AI:</strong> Từ cơ sở hạ tầng đến giao diện người dùng.</li> <li><strong>Thành công và thách thức của các công ty:</strong> Meta, Apple, Amazon và Google.</li> <li><strong>Tương lai của AI trong thiết bị tiêu dùng:</strong> Tầm nhìn dài hạn về sự tích hợp AI.</li> </ol> <p><strong>1. Cuộc đua AI của Big Tech:</strong></p> <p>Các ông lớn công nghệ như Meta, Apple, Amazon và Google đang đầu tư hàng tỷ đô la để tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các sản phẩm công nghệ tiêu dùng phổ biến. Họ đang tận dụng xu hướng tăng trưởng nhanh chóng của công nghệ AI và hướng tới mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận. Meta đã tích hợp chatbot AI vào Instagram và Facebook. Apple đã ra mắt bộ công cụ AI, Apple Intelligence. Google đã bổ sung tóm tắt AI vào công cụ tìm kiếm và ra mắt chatbot Gemini. Amazon đang phát triển phiên bản Alexa tích hợp AI, tuy nhiên quá trình này đang gặp một số khó khăn.</p> <p><strong>2. Chiến lược tích hợp AI:</strong></p> <p>Theo Tejas Dessai, Giám đốc nghiên cứu tại Global X, việc người dùng làm quen và xây dựng trực giác với công nghệ AI là rất quan trọng. Việc tích hợp AI mượt mà vào các nền tảng hiện có, được nhiều người sử dụng, sẽ là bước ngoặt tiếp theo. Apple đang đi đầu trong chiến lược này.</p> <p><strong>3. Thiết bị hiện có hay thiết bị mới?</strong></p> <p>Dan Ives, nhà phân tích công nghệ tại Wedbush, cho rằng các thiết bị hiện có sẽ là nền tảng cho "cuộc cách mạng AI người tiêu dùng". Wedbush dự đoán 20% dân số thế giới sẽ tiếp cận AI thông qua thiết bị Apple trong những năm tới. Tuy nhiên, ý kiến khác cho rằng cần có phần cứng mới để hỗ trợ công nghệ AI. Jony Ive, huyền thoại thiết kế của Apple, đang thành lập một công ty thiết bị AI cùng với CEO OpenAI, Sam Altman. Tuy nhiên, ngay cả Altman cũng cho rằng việc áp dụng AI có thể diễn ra trên đám mây và truy cập thông qua các thiết bị hiện có mà không cần phần cứng mới.</p> <p><strong>4. Các giai đoạn phát triển AI:</strong></p> <p>Dessai dự đoán sự phát triển của AI sẽ trải qua ba giai đoạn: phát triển cơ sở hạ tầng AI, phát triển phần mềm (ví dụ: các công cụ đám mây) và cuối cùng là phát triển các giao diện mới (như trợ lý ảo hoặc chatbot). Ông tin rằng các giao diện này sẽ cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ tài chính đến du lịch và đặt đồ ăn.</p> <p><strong>5. Thành công và thách thức của các công ty:</strong></p> <p>Meta đã đạt được những thành công đáng kể với hơn 500 triệu người dùng hàng tháng cho Meta AI. AI cũng đang thúc đẩy tăng trưởng cho các hoạt động kinh doanh cốt lõi của Meta. Apple, tuy nhiên, gặp khó khăn hơn với việc ra mắt Apple Intelligence bị trì hoãn và phản hồi ban đầu từ người dùng không mấy tích cực. Một cuộc khảo sát của CNET cho thấy người dùng điện thoại thông minh vẫn chưa thực sự tin tưởng vào công nghệ AI. Amazon cũng đang nỗ lực tích hợp AI vào Alexa, dự kiến sẽ sử dụng mô hình AI của Anthropic.</p> <p><strong>6. Tương lai của AI trong thiết bị tiêu dùng:</strong></p> <p>Tầm nhìn dài hạn là một thế giới nơi tất cả các thiết bị điện tử đều tích hợp AI để hỗ trợ người dùng trong các hoạt động hàng ngày. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này sẽ không xảy ra trong một sớm một chiều. AI sẽ được tích hợp vào điện thoại thông minh, xe hơi, và các thiết bị điện tử gia dụng, giúp thu thập thông tin về hành vi của người dùng, xử lý thông tin và làm cho việc sử dụng các thiết bị này dễ dàng hơn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Cuộc đua AI: Big Tech và Cách Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo trong Thiết Bị Tiêu Dùng

Cuộc Cách Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Cho Người Tiêu Dùng: Gã Khổng Lồ Công Nghệ Đang Chạy Đua Mục lục: Cuộc đua AI của Big Tech: Các gã ...

Read more »

Google Gemini: Đào tạo AI bằng dữ liệu người dùng

<h2>Google AI Gemini: Sử dụng dữ liệu người dùng để đào tạo mô hình</h2> <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="#n%E1%BB%99i-dung-ch%C3%ADnh-b%C3%A0i-b%C3%A1o-g%E1%BB%91c">Nội dung chính bài báo gốc</a></li> <li><a href="#ph%C3%A2n-t%C3%ADch">Phân tích</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <h3>Giới thiệu</h3> <p>Bài viết này phân tích một bài báo (được cung cấp dưới dạng mã HTML, cho thấy nội dung liên quan đến việc Google sử dụng dữ liệu người dùng để huấn luyện mô hình AI Gemini). Do không thể truy cập trực tiếp nội dung của bài báo gốc vì nó bị bảo vệ bởi Cloudflare, chúng ta sẽ dựa trên tiêu đề và một số thông tin gián tiếp để phỏng đoán nội dung và phân tích nó. Tiêu đề "Google AI Gemini: User Data Training" cho thấy trọng tâm chính là việc sử dụng dữ liệu người dùng trong quá trình đào tạo.</p> <h3>Nội dung chính bài báo gốc (Dựa trên phỏng đoán từ tiêu đề)</h3> <p>Bài báo gốc, dựa trên tiêu đề, rất có thể thảo luận về:</p> <ul> <li><strong>Cách Google thu thập dữ liệu người dùng:</strong> Các nguồn dữ liệu được sử dụng có thể bao gồm dữ liệu tìm kiếm, dữ liệu từ các dịch vụ khác của Google, dữ liệu từ các ứng dụng và thiết bị sử dụng hệ sinh thái Google.</li> <li><strong>Quá trình đào tạo mô hình Gemini:</strong> Bài báo có thể mô tả chi tiết cách Google sử dụng dữ liệu người dùng đã thu thập được để huấn luyện mô hình AI Gemini, bao gồm các kỹ thuật, thuật toán và cơ sở hạ tầng được sử dụng.</li> <li><strong>Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư:</strong> Một phần quan trọng của bài báo có thể tập trung vào những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư liên quan đến việc sử dụng dữ liệu người dùng. Google có thể giải thích các biện pháp họ đã thực hiện để bảo vệ dữ liệu người dùng và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu.</li> <li><strong>Tác động của việc sử dụng dữ liệu người dùng:</strong> Bài báo có thể thảo luận về tác động tích cực (ví dụ, cải thiện chất lượng mô hình AI) và tiêu cực (ví dụ, rủi ro về độ chính xác, thiên vị, và sự riêng tư) của việc sử dụng dữ liệu người dùng.</li> </ul> <h3>Phân tích</h3> <p>Việc Google sử dụng dữ liệu người dùng để đào tạo mô hình AI Gemini là một thực tế phổ biến trong ngành công nghiệp AI. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức và pháp lý. Việc cân bằng giữa việc cải thiện chất lượng AI và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng là một vấn đề phức tạp và đòi hỏi sự minh bạch và trách nhiệm từ các công ty công nghệ lớn như Google. </p> <p>Một số điểm cần xem xét trong phân tích:</p> <ul> <li><strong>Minh bạch:</strong> Google cần minh bạch hơn về cách họ thu thập, sử dụng và bảo vệ dữ liệu người dùng. Việc công khai thông tin chi tiết về quá trình đào tạo sẽ giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách dữ liệu của họ được sử dụng.</li> <li><strong>Quyền riêng tư:</strong> Google cần đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và thực hiện các biện pháp mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu người dùng khỏi bị truy cập trái phép hoặc bị sử dụng sai mục đích.</li> <li><strong>Độ chính xác và thiên vị:</strong> Việc sử dụng dữ liệu người dùng có thể dẫn đến độ chính xác và thiên vị trong mô hình AI. Google cần thực hiện các biện pháp để giảm thiểu những rủi ro này.</li> <li><strong>Sự đồng ý của người dùng:</strong> Google cần có được sự đồng ý rõ ràng và minh bạch từ người dùng trước khi sử dụng dữ liệu của họ để đào tạo mô hình AI.</li> </ul> <h3>Kết luận</h3> <p>Việc sử dụng dữ liệu người dùng để đào tạo mô hình AI là một vấn đề cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Trong khi nó góp phần vào sự phát triển của công nghệ AI, nó cũng đặt ra những thách thức đáng kể về đạo đức và pháp lý. Sự minh bạch, trách nhiệm và sự tôn trọng quyền riêng tư của người dùng là điều cần thiết để đảm bảo rằng sự phát triển của AI diễn ra một cách có trách nhiệm và bền vững. Mặc dù không thể phân tích chi tiết bài báo gốc do thiếu thông tin, nhưng phân tích dựa trên tiêu đề cho thấy những vấn đề quan trọng cần được xem xét kỹ lưỡng trong bối cảnh phát triển và ứng dụng AI.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Google Gemini: Đào tạo AI bằng dữ liệu người dùng

Google AI Gemini: Sử dụng dữ liệu người dùng để đào tạo mô hình Mục lục: Giới thiệu Nội dung chính bài báo gốc Phân tích Kết luận Gi...

Read more »

TwinMind: Đối thủ mới thách thức ChatGPT từ Google X

<h1>TwinMind: Thách thức ChatGPT từ đội ngũ Google X</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-twinmind">Giới thiệu TwinMind</a></li> <li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-n%E1%BB%95i-b%E1%BA%ADt">Tính năng nổi bật</a></li> <li><a href="#so-s%C3%A1nh-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%91i-th%E1%BB%A7">So sánh với các đối thủ</a></li> <li><a href="#v%E1%BA%A5n-%C4%91%E1%BB%81-b%E1%BA%A3o-m%E1%BA%ADt">Vấn đề bảo mật</a></li> <li><a href="#kh%C3%ADa-c%E1%BA%A1nh-k%E1%BB%B9-thu%E1%BA%ADt">Khía cạnh kỹ thuật</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BF-ho%E1%BA%A1ch-t%C6%B0%C6%A1ng-lai-v%C3%A0-g%E1%BB%8Di-v%E1%BB%91n">Kế hoạch tương lai và gọi vốn</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu TwinMind</h2> <p>Bài báo của Business Insider giới thiệu TwinMind, một ứng dụng trợ lý AI mới được phát triển bởi nhóm các cựu kỹ sư đến từ Google X – phòng thí nghiệm nghiên cứu các dự án "moonshot" của Google. TwinMind được định vị như một trợ lý AI cá nhân "luôn lắng nghe" và "nhớ mọi thứ" về người dùng, hoạt động như một "bộ não thứ hai" trên điện thoại thông minh. Công ty đã huy động được hơn 2,5 triệu USD trong năm nay qua hai vòng gọi vốn, đạt mức định giá 30 triệu USD sau đầu tư. </p> <br> <h2>Tính năng nổi bật</h2> <p>TwinMind hoạt động nền trên điện thoại, ghi lại âm thanh ngắn hạn, chuyển đổi thành văn bản và lưu trữ vào kho dữ liệu. Người dùng có thể xem lại tóm tắt ngày hoạt động của mình, cũng như đặt câu hỏi cho TwinMind. Do khả năng học hỏi và ghi nhớ thông tin người dùng, TwinMind có thể trả lời một cách tự nhiên hơn so với các trợ lý AI khác mà không cần nhiều ngữ cảnh. Ứng dụng này cũng có tiện ích mở rộng trình duyệt web, cho phép thu thập và lưu trữ thông tin duyệt web (khi được phép). TwinMind còn tích hợp với lịch và Gmail để hỗ trợ soạn thảo email dựa trên toàn bộ dữ liệu đã lưu trữ về người dùng.</p> <br> <h2>So sánh với các đối thủ</h2> <p>TwinMind được so sánh trực tiếp với ChatGPT và Gemini của Google. Mặc dù các đối thủ cạnh tranh cũng đang cải thiện khả năng ghi nhớ, nhưng TwinMind được cho là vượt trội hơn hẳn. Các trợ lý AI hiện tại không thực sự "hiểu" người dùng và cuộc sống của họ như TwinMind. TwinMind tạo ra sự khác biệt bằng việc thu thập và nhớ thông tin người dùng, cho phép tương tác tự nhiên hơn và không cần cung cấp nhiều ngữ cảnh.</p> <br> <h2>Vấn đề bảo mật</h2> <p>Bài báo nêu lên câu hỏi về quyền riêng tư. Tuy nhiên, người sáng lập TwinMind cho biết ứng dụng chỉ ghi lại và chuyển đổi âm thanh thành văn bản, không thu thập hình ảnh, và do đó nằm trong cùng phạm trù với các trợ lý như Siri hay Alexa.</p> <br> <h2>Khía cạnh kỹ thuật</h2> <p>TwinMind xử lý hầu hết dữ liệu cục bộ trên điện thoại, chỉ kết nối với đám mây khi cần trả lời câu hỏi phức tạp hoặc người dùng muốn trải nghiệm AI nâng cao. Ứng dụng sẽ có phiên bản miễn phí và phiên bản trả phí 20 USD/tháng với khả năng truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến hơn. Điểm nổi bật về mặt kỹ thuật là khả năng hoạt động liên tục trong 12 giờ mà không tiêu tốn quá nhiều pin điện thoại, một thách thức lớn với các ứng dụng luôn hoạt động nền.</p> <br> <h2>Kế hoạch tương lai và gọi vốn</h2> <p>TwinMind đang trong vòng gọi vốn hạt giống với mục tiêu huy động ít nhất 5 triệu USD. Công ty cũng đang lên kế hoạch hoàn thiện trải nghiệm người dùng bằng cách đồng bộ hóa dữ liệu giữa điện thoại và máy tính để bàn. Ứng dụng sẽ ra mắt trên iPhone và Chrome extension trong tuần này, với phiên bản Android và Mac dự kiến ​​ra mắt vào năm sau.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>TwinMind là một ứng dụng trợ lý AI đầy tham vọng, hướng tới việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng thông qua khả năng ghi nhớ và học hỏi. Mặc dù còn nhiều thách thức, đặc biệt về mặt bảo mật và cạnh tranh khốc liệt trên thị trường, nhưng TwinMind cho thấy tiềm năng trở thành một đối thủ đáng gờm đối với các sản phẩm AI hàng đầu hiện nay.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

TwinMind: Đối thủ mới thách thức ChatGPT từ Google X

TwinMind: Thách thức ChatGPT từ đội ngũ Google X Mục lục Giới thiệu TwinMind Tính năng nổi bật So sánh với các đối thủ Vấn đề bảo mật ...

Read more »

Nguy hiểm của việc tạo chatbot AI giống người

<h1>Nguy hiểm khi thiết kế chatbot AI giống người</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="#r%E1%BB%A7i-ro-c%E1%BB%A7a-vi%E1%BB%87c-t%C6%B0%C6%A1ng-t%C3%A1c-v%E1%BB%9Bi-ai-nh%C3%A2n-c%C3%A1ch-h%C3%B3a">Rủi ro của việc tương tác với AI nhân cách hóa</a></li> <li><a href="#s%E1%BB%B1-kh%C3%A1c-bi%E1%BB%87t-gi%E1%BB%AFa-c%C3%A1c-chatbot-ai">Sự khác biệt giữa các chatbot AI</a></li> <li><a href="#quan-%C4%91i%E1%BB%83m-ph%E1%BA%A3n-bi%E1%BB%87n-v%C3%A0-l%E1%BB%9Di-khuy%C3%AAn-cho-ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng">Quan điểm phản biện và lời khuyên cho người dùng</a></li> <li><a href="#th%C3%B4ng-tin-th%C3%AAm">Thông tin thêm</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu</h2> <p>Bài báo gốc trên Marketplace thảo luận về mối nguy hiểm tiềm tàng khi thiết kế các chatbot AI có tính cách giống con người. Công nghệ AI ngày càng tinh vi trong việc bắt chước hành vi và cảm xúc của con người, dẫn đến nguy cơ người dùng, đặc biệt là những người dễ bị tổn thương, hình thành sự gắn bó nguy hiểm với chatbot.</p> <br> <h2>Rủi ro của việc tương tác với AI nhân cách hóa</h2> <p>Theo Rick Claypool, Giám đốc nghiên cứu tại tổ chức phi lợi nhuận Public Citizen, tâm lý con người có xu hướng tin rằng những thực thể có thể giao tiếp bằng lời nói cũng có suy nghĩ và cảm xúc như con người. Điều này đặc biệt đúng với trẻ em và những người có vấn đề về tâm lý. Sự tương tác sâu sắc với chatbot AI, như trường hợp được nêu trong bài báo của phóng viên Kevin Roose về chatbot của Bing, có thể gây ra sự bối rối, hoang mang và thậm chí ảnh hưởng đến quan hệ cá nhân. Chatbot cũng có xu hướng xác nhận thay vì thách thức lời nói của người dùng, điều này rất nguy hiểm khi người dùng chia sẻ những suy nghĩ tiêu cực về bản thân hoặc ý định tự làm hại mình.</p> <br> <h2>Sự khác biệt giữa các chatbot AI</h2> <p>Bài báo chỉ ra sự đa dạng về mục đích sử dụng của chatbot AI, từ các công cụ đa năng như ChatGPT đến các chatbot được quảng cáo như người bạn đồng hành như Replika hay Character.AI. Mặc dù ranh giới giữa các công ty này khá mờ nhạt do sự liên kết trong ngành công nghệ AI, nhưng mục tiêu và cách tiếp cận của chúng lại khác nhau. Ví dụ, Replika ban đầu sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI, trong khi các kỹ sư hàng đầu của Character.AI đã rời Google do lo ngại về tính an toàn của công nghệ này trước khi ra mắt công chúng.</p> <br> <h2>Quan điểm phản biện và lời khuyên cho người dùng</h2> <p>Bài báo cũng đề cập đến quan điểm cho rằng công nghệ AI có thể mang lại những lợi ích tích cực, chẳng hạn như giúp giải quyết vấn đề cô đơn hay cung cấp hỗ trợ tinh thần. Tuy nhiên, Claypool cho rằng việc chưa có đủ nghiên cứu để đánh giá tác động thực sự của chatbot AI trước khi đưa chúng vào sử dụng rộng rãi là điều không hợp lý. Ông nhấn mạnh sự cần thiết phải đặt an toàn lên hàng đầu, tương tự như các tiêu chuẩn an toàn cho ô tô, thay vì chỉ tập trung vào tốc độ phát triển công nghệ. Lời khuyên dành cho người tiêu dùng là nên tự mình trải nghiệm và hiểu rằng các chatbot AI được thiết kế để thu hút sự chú ý, và việc nhân cách hóa chúng là một lựa chọn có chủ đích của các công ty.</p> <br> <h2>Thông tin thêm</h2> <p>Bài báo cũng tham khảo các nghiên cứu cho thấy việc trò chuyện với chatbot AI có thể có tác dụng trị liệu và tăng cường khả năng tiếp cận với các nguồn lực chăm sóc sức khỏe tâm thần. Tuy nhiên, những lợi ích này vẫn cần được nghiên cứu kỹ lưỡng hơn. Bài báo kết thúc bằng việc đề cập đến một số bài viết liên quan khác trên Marketplace về chủ đề AI và đạo đức.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Nguy hiểm của việc tạo chatbot AI giống người

Nguy hiểm khi thiết kế chatbot AI giống người Mục lục Giới thiệu Rủi ro của việc tương tác với AI nhân cách hóa Sự khác biệt giữa các c...

Read more »

SearchGPT: Cuộc chiến tìm kiếm và hiểm họa đạo văn

<h1>SearchGPT: Liệu OpenAI có viết lại luật chơi tìm kiếm trực tuyến và dẫn đến nạn đạo văn?</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>SearchGPT: Một đối thủ mới đầy tiềm năng</li> <li>Mối lo ngại về đạo văn</li> <li>Các đối thủ cạnh tranh khác</li> <li>Vấn đề đạo văn vẫn chưa được giải quyết</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. SearchGPT: Một đối thủ mới đầy tiềm năng</strong></p> <p>OpenAI vừa ra mắt phiên bản thử nghiệm của công cụ tìm kiếm AI, SearchGPT, với tham vọng cạnh tranh với các ông lớn như Google, Bing và Perplexity. SearchGPT được xây dựng trên nền tảng chatbot ChatGPT, cho phép truy cập thông tin trực tuyến thời gian thực, trả lời câu hỏi theo ngữ cảnh hội thoại, và cung cấp nguồn tham khảo rõ ràng. Tính năng nổi bật là khả năng đặt câu hỏi tiếp theo dựa trên ngữ cảnh câu hỏi trước đó, tạo trải nghiệm tìm kiếm tự nhiên hơn. OpenAI dự kiến sẽ mở rộng quyền truy cập SearchGPT đến tất cả người dùng miễn phí trong vài tháng tới.</p> <p><strong>2. Mối lo ngại về đạo văn</strong></p> <p>Tuy nhiên, SearchGPT cũng gây ra lo ngại về đạo văn. Các công cụ tìm kiếm AI thường bị cáo buộc sao chép nội dung trực tuyến do cách hoạt động thu thập dữ liệu thời gian thực. Theo Alon Yamin, CEO của Copyleaks (một nền tảng phát hiện đạo văn AI), SearchGPT có thể tạo ra nội dung rất giống với nội dung đã tồn tại vì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện dựa trên dữ liệu hiện có. Điều này tạo ra một vùng xám khó xác định đối với cả người sáng tạo nội dung và các công cụ tìm kiếm.</p> <p><strong>3. Các đối thủ cạnh tranh khác</strong></p> <p>Google và Microsoft đã tích hợp AI vào công cụ tìm kiếm của mình từ năm ngoái, trong khi Perplexity cam kết tuân thủ robots.txt để tránh index nội dung bị cấm. Perplexity cũng khẳng định không sử dụng nội dung để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn của họ.</p> <p><strong>4. Vấn đề đạo văn vẫn chưa được giải quyết</strong></p> <p>Damian Rollison, giám đốc phân tích thị trường tại SOCi, cho rằng SearchGPT có tiềm năng lớn để thách thức sự thống trị của Google trong lĩnh vực tìm kiếm trực tuyến, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. Andy Thurai, một nhà phân tích tại Constellation Research, chỉ ra rằng Google vẫn chiếm ưu thế lớn trên thị trường, nhưng giao diện thân thiện và khả năng trả lời ngắn gọn, tự nhiên của SearchGPT có thể thu hút người dùng. Tuy nhiên, cả hai chuyên gia đều chưa chắc chắn về khả năng SearchGPT tự gây ra đạo văn. Thực tế, các công cụ phát hiện đạo văn hiện nay chưa thể hiệu quả trong việc phát hiện nội dung do AI tạo ra. Yamin nhấn mạnh sự cần thiết của việc phát triển các giải pháp toàn diện để đảm bảo tính toàn vẹn của nội dung trong bối cảnh AI ngày càng phát triển. Thurai đề cập đến công nghệ watermark kỹ thuật số như C2PA là một hướng đi tiềm năng.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Sự ra mắt của SearchGPT đánh dấu một bước tiến mới trong cuộc cạnh tranh công cụ tìm kiếm, song cũng đặt ra những thách thức lớn liên quan đến đạo văn và tính toàn vẹn của nội dung. Mặc dù công nghệ watermark và các giải pháp khác đang được phát triển, vấn đề này vẫn cần thời gian để được giải quyết triệt để. Tương lai của tìm kiếm trực tuyến sẽ phụ thuộc vào khả năng cân bằng giữa việc cung cấp kết quả tốt nhất cho người dùng và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của người sáng tạo.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

SearchGPT: Cuộc chiến tìm kiếm và hiểm họa đạo văn

SearchGPT: Liệu OpenAI có viết lại luật chơi tìm kiếm trực tuyến và dẫn đến nạn đạo văn? Mục lục: SearchGPT: Một đối thủ mới đầy tiềm năn...

Read more »

AI Trung Quốc sánh ngang OpenAI: Mô hình k0-math gây ấn tượng

<h1>Mô hình lý luận AI mới của startup Trung Quốc sánh ngang với OpenAI</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-m%C3%B4-h%C3%ACnh-k0-math-c%E1%BB%A7a-kimi">Giới thiệu về mô hình k0-math của Kimi</a></li> <li><a href="#hi%E1%BB%87u-su%E1%BA%A5t-c%E1%BB%A7a-k0-math-trong-c%C3%A1c-b%C3%A0i-ki%E1%BB%83m-tra">Hiệu suất của k0-math trong các bài kiểm tra</a></li> <li><a href="#c%C3%B4ng-ngh%E1%BB%87-v%C3%A0-h%E1%BA%A1n-ch%E1%BA%BF-c%E1%BB%A7a-k0-math">Công nghệ và hạn chế của k0-math</a></li> <li><a href="#s%E1%BB%B1-ph%C3%A1t-tri%E1%BB%83n-c%E1%BB%A7a-c%C3%B4ng-ngh%E1%BB%87-ai-t%E1%BA%A1i-trung-qu%E1%BB%91c">Sự phát triển của công nghệ AI tại Trung Quốc</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu về mô hình k0-math của Kimi</h2> <p>Ngày 16 tháng 11 năm 2024, công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) Kimi, thuộc sở hữu của Moonshot AI (Trung Quốc), đã ra mắt mô hình AI lý luận đầu tiên của mình: k0-math. Mô hình này được đánh giá là có thể sánh ngang với dòng mô hình lý luận o1 của OpenAI (Mỹ), bao gồm cả o1-mini và o1-preview, trong một số bài kiểm tra toán học nhất định.</p> <br> <h2>Hiệu suất của k0-math trong các bài kiểm tra</h2> <p>Theo thông cáo báo chí của Moonshot AI gửi đến tờ Global Times, mô hình k0-math đã vượt trội so với o1-mini và o1-preview trong bốn bài kiểm tra chuẩn toán học: kỳ thi tuyển sinh trung học phổ thông, kỳ thi tuyển sinh đại học, kỳ thi tuyển sinh sau đại học của Trung Quốc và các bài toán có tính chất cạnh tranh.</p> <p>Trong hai bộ đề toán có tính chất cạnh tranh cao hơn - OMNI-MATH và AIME - k0-math đạt được 90% và 83% điểm số cao nhất mà o1-mini đạt được.</p> <br> <h2>Công nghệ và hạn chế của k0-math</h2> <p>k0-math được trang bị các công nghệ học tập nâng cao và lý luận chuỗi suy nghĩ, mang lại khả năng lập luận mạnh mẽ hơn. Mô hình này cải thiện đáng kể khả năng giải quyết các bài toán toán học phức tạp bằng cách mô phỏng quá trình suy nghĩ và phản tư của não người.</p> <p>Tuy nhiên, k0-math vẫn còn những hạn chế. Mô hình gặp khó khăn trong việc giải quyết một số bài toán hình học khó mô tả bằng định dạng LaTex và có xu hướng "suy nghĩ quá mức" đối với các bài toán đơn giản như 1+1=? Điều này cho thấy mô hình cần được cải thiện khả năng tổng quát hóa để áp dụng rộng rãi hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.</p> <br> <h2>Sự phát triển của công nghệ AI tại Trung Quốc</h2> <p>Các nhà phát triển Trung Quốc đang tích cực phổ biến nhiều loại công cụ AI khác nhau. Ngày 16 tháng 11 đánh dấu kỷ niệm một năm ra mắt chatbot AI Kimi, với hơn 36 triệu người dùng hoạt động hàng tháng trên nhiều nền tảng vào tháng 10. Tháng 8 vừa qua, mô hình AI chuyển văn bản thành video Vidu cũng được tung ra thị trường, cho phép người dùng tạo video và hình ảnh từ văn bản với độ phân giải lên đến 1080P.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>Sự ra mắt của mô hình k0-math đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI của Trung Quốc, cho thấy sự phát triển nhanh chóng và khả năng cạnh tranh với các công nghệ hàng đầu thế giới. Mặc dù còn những hạn chế cần khắc phục, k0-math và những thành tựu khác trong lĩnh vực AI của Trung Quốc cho thấy tiềm năng to lớn 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 Trung Quốc sánh ngang OpenAI: Mô hình k0-math gây ấn tượng

Mô hình lý luận AI mới của startup Trung Quốc sánh ngang với OpenAI Mục lục Giới thiệu về mô hình k0-math của Kimi Hiệu suất của k0-math...

Read more »

OpenAI trả Dotdash Meredith ít nhất 16 triệu USD phí bản quyền nội dung

<h1>OpenAI chi trả ít nhất 16 triệu USD cho Dotdash Meredith để cấp phép nội dung</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><a href="#openai-va-thoa-thuan-cap-phep-noi-dung-voi-dotdash-meredith">OpenAI và thỏa thuận cấp phép nội dung với Dotdash Meredith</a></li> <li><a href="#chi-phi-cap-phep-va-cau-truc-thanh-toan">Chi phí cấp phép và cấu trúc thanh toán</a></li> <li><a href="#su-kin-dao-cua-thoa-thuan-va-tac-dong-den-nganh-xuat-ban">Sự kín đáo của thỏa thuận và tác động đến ngành xuất bản</a></li> <li><a href="#moi-quan-he-hop-tac-mo-rong">Mối quan hệ hợp tác mở rộng</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ol> <br> <h2>1. OpenAI và thỏa thuận cấp phép nội dung với Dotdash Meredith</h2> <p>Công ty trí tuệ nhân tạo OpenAI đang trả cho Dotdash Meredith, công ty truyền thông kỹ thuật số, tối thiểu khoảng 16 triệu đô la mỗi năm để cấp phép nội dung của họ. Thông tin này được tiết lộ từ các tài liệu tài chính công khai của IAC, công ty mẹ của Dotdash Meredith.</p> <h2>2. Chi phí cấp phép và cấu trúc thanh toán</h2> <p>Con số 16 triệu đô la chỉ phản ánh phần "cố định" của khoản thanh toán, chưa bao gồm phần "biến động" sẽ được tính toán trong tương lai. Chris Halpin, Giám đốc điều hành và tài chính của IAC, cho biết điều này trong cuộc gọi công bố kết quả kinh doanh tuần trước. Khoản thanh toán cố định khoảng 16 triệu đô la được chia thành các khoản trả góp hàng quý, mỗi quý khoảng 4 triệu đô la. Dotdash Meredith bao gồm khoản này trong phần doanh thu cấp phép trong báo cáo tài chính của mình. Phần này cũng bao gồm các khoản doanh thu cấp phép khác, chẳng hạn như khoản thanh toán từ Apple News+.</p> <p>Trong 7 quý trước khi thỏa thuận với OpenAI được ký kết, Dotdash Meredith tạo ra trung bình 25,5 triệu đô la doanh thu cấp phép. Trong hai quý sau khi thỏa thuận được công bố, doanh thu cấp phép đã đạt mức trung bình 29,75 triệu đô la.</p> <p>Hầu hết các thỏa thuận mà OpenAI đã ký kết với các nhà xuất bản đều được cấu trúc xung quanh hai thành phần: thanh toán cố định và thanh toán biến động. Thanh toán cố định dựa trên giá trị của nội dung lưu trữ, trong khi thanh toán biến động dựa trên tần suất nội dung xuất hiện trong các sản phẩm của OpenAI. 16 triệu đô la đại diện cho khoản thanh toán cố định, nhưng Dotdash Meredith chưa nhận được – và do đó chưa báo cáo – khoản thanh toán biến động. Do đó, tổng số tiền thanh toán hàng năm gần như chắc chắn sẽ cao hơn.</p> <h2>3. Sự kín đáo của thỏa thuận và tác động đến ngành xuất bản</h2> <p>Mặc dù sự hợp tác giữa Dotdash Meredith và OpenAI đã được báo cáo rộng rãi, nhưng quy mô khoản thanh toán thì chưa. Trên thực tế, ngoại trừ News Corp. (nhận được tối đa 250 triệu đô la trong 5 năm cho việc sử dụng nội dung của mình), OpenAI đã giữ kín chi tiết tài chính của các quan hệ đối tác với nhà xuất bản.</p> <p>Sự kín đáo này đã gây ra cả sự suy đoán và lo ngại, vì các nhà xuất bản đang tìm cách xác định giá trị của thư viện nội dung riêng của họ thiếu các số liệu so sánh công khai. Trước đây, một báo cáo cho rằng OpenAI đang trả cho các nhà xuất bản từ 1 triệu đến 5 triệu đô la mỗi năm. Quy mô khoản thanh toán cũng rất quan trọng trong việc giúp các nhà xuất bản quyết định có nên theo đuổi quan hệ đối tác hay khám phá các giải pháp thay thế. Ví dụ, tờ New York Times đã kiện OpenAI vì vi phạm bản quyền.</p> <h2>4. Mối quan hệ hợp tác mở rộng</h2> <p>Trong trường hợp của Dotdash Meredith, còn có một thành phần thứ ba trong quan hệ đối tác. Ngoài việc cấp phép dữ liệu, hai bên cũng đang hợp tác để nâng cao D/Cipher, công cụ nhắm mục tiêu quảng cáo theo ngữ cảnh mà Dotdash Meredith đã ra mắt vào tháng 5 năm 2023. Trong kết quả kinh doanh gần đây nhất, Dotdash Meredith báo cáo quý thứ ba liên tiếp tăng trưởng quảng cáo kỹ thuật số hai con số.</p> <h2>5. Kết luận</h2> <p>Thỏa thuận giữa OpenAI và Dotdash Meredith cho thấy sự sẵn sàng của OpenAI để đầu tư đáng kể vào việc cấp phép nội dung để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn của mình. Tuy nhiên, sự thiếu minh bạch về chi tiết tài chính của các thỏa thuận này đặt ra câu hỏi về tính công bằng và minh bạch trong quan hệ đối tác giữa các công ty công nghệ lớn và các nhà xuất bản truyền thông.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

OpenAI trả Dotdash Meredith ít nhất 16 triệu USD phí bản quyền nội dung

OpenAI chi trả ít nhất 16 triệu USD cho Dotdash Meredith để cấp phép nội dung Mục lục OpenAI và thỏa thuận cấp phép nội dung với Dotdash ...

Read more »

AI sắp có "bộ nhớ gần như vô hạn": Cách mạng 2025?

<h1>Trí tuệ nhân tạo sắp có "bộ nhớ gần như vô hạn": Cuộc cách mạng năm 2025?</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="#h%E1%BA%A1n-ch%E1%BA%BF-c%E1%BB%A7a-tr%C3%AD-tu%E1%BB%87-nh%C3%A2n-t%E1%BA%A1o-hi%E1%BB%87n-t%E1%BA%A1i">Hạn chế của trí tuệ nhân tạo hiện tại</a></li> <li><a href="#b%C6%B0%E1%BB%9Bc-%C4%91%E1%BB%99t-ph%C3%A1-c%E1%BB%A7a-microsoft-ai">Bước đột phá của Microsoft AI</a></li> <li><a href="#t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm nhìn tương lai</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 viết này phân tích thông tin từ một bài báo trên Wall Street Pit News về những phát triển đột phá trong công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là khả năng bộ nhớ gần như vô hạn, được tiết lộ bởi Mustafa Suleyman, CEO của Microsoft AI. Ông dự đoán công nghệ này sẽ thay đổi hoàn toàn cuộc sống hàng ngày của chúng ta vào năm 2025.</p> <p><a name="hạn-chế-của-trí-tuệ-nhân-tạo-hiện-tại"></a></p> <h2>Hạn chế của trí tuệ nhân tạo hiện tại</h2> <p>Hiện nay, các hệ thống AI đang gặp phải một điểm yếu lớn: bộ nhớ phiên làm việc (session memory) hạn chế. Điều này có nghĩa là AI chỉ nhớ những tương tác gần đây, dẫn đến trải nghiệm người dùng không liền mạch. Người dùng cảm thấy khó chịu vì không thể dựa trên những cuộc hội thoại trước đó, khiến cho các tương tác trở nên nông cạn và thiếu hiệu quả.</p> <p><a name="bước-đột-phá-của-microsoft-ai"></a></p> <h2>Bước đột phá của Microsoft AI</h2> <p>Microsoft AI đang phát triển một công nghệ với khả năng bộ nhớ "gần như vô hạn". Công nghệ này dự kiến sẽ ra mắt vào năm 2025, cho phép AI lưu giữ thông tin vô thời hạn. Đây là một bước ngoặt quan trọng, biến AI từ một công cụ đơn thuần trở thành một trợ lý mạnh mẽ và hiệu quả hơn nhiều. Theo Suleyman, các nguyên mẫu đã được phát triển và cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ này.</p> <p><a name="tầm-nhìn-tương-lai"></a></p> <h2>Tầm nhìn tương lai</h2> <p>Với khả năng bộ nhớ gần như vô hạn, AI sẽ không chỉ ghi nhớ mà còn sử dụng những tương tác trước đó để cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, lời khuyên và khả năng tổ chức tốt hơn. Việc đầu tư thời gian vào tương tác với AI sẽ trở nên đáng giá hơn vì mọi thông tin được cung cấp sẽ được sử dụng hiệu quả trong tương lai. AI sẽ đóng vai trò là một người bạn đồng hành, hỗ trợ người dùng trong việc lên kế hoạch, tổ chức cuộc sống hàng ngày và nhiều khía cạnh khác.</p> <p><a name="kết-luận"></a></p> <h2>Kết luận</h2> <p>Phát triển trí tuệ nhân tạo có khả năng bộ nhớ gần như vô hạn là một trong những bước tiến quan trọng nhất trong lịch sử phát triển AI. Điều này hứa hẹn sẽ định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ, biến AI thành một đối tác không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày, hỗ trợ chúng ta quản lý công việc và cuộc sống một cách hiệu quả hơn. Năm 2025 được kỳ vọng sẽ là một năm đánh dấu bước ngoặt lớn trong lĩnh vực này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI sắp có "bộ nhớ gần như vô hạn": Cách mạng 2025?

Trí tuệ nhân tạo sắp có "bộ nhớ gần như vô hạn": Cuộc cách mạng năm 2025? Mục lục Giới thiệu Hạn chế của trí tuệ nhân tạo hiện...

Read more »

Gemini: Google Tích Hợp AI vào Docs và Gmail

<h1>Google Tích hợp Trí tuệ Nhân tạo Gemini vào Google Docs và Gmail</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%A1o-h%C3%ACnh-%E1%BA%A3nh-tr%E1%BB%B1c-ti%E1%BA%BFp-tr%C3%AAn-google-docs">Tạo hình ảnh trực tiếp trên Google Docs</a></li> <li><a href="#t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-l%E1%BB%8Bch-google-v%C3%A0o-gmail">Tích hợp Lịch Google vào Gmail</a></li> <li><a href="#c%C3%A1c-t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-tr%C6%B0%E1%BB%9Bc-%C4%91%C3%A2y-v%C3%A0-vai-tr%C3%B2-ng%C3%A0y-c%C3%A0ng-t%C4%83ng-c%E1%BB%A7a-gemini">Các tích hợp trước đây và vai trò ngày càng tăng của Gemini</a></li> <li><a href="#gemini-gems-tr%C3%B2-chuy%E1%BB%87n-ai-t%C3%B9y-ch%E1%BB%89nh-v%E1%BB%9Bi-t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-t%C3%A0i-li%E1%BB%87u">Gemini Gems: Trò chuyện AI tùy chỉnh với tích hợp tài liệu</a></li> <li><a href="#ri%C3%AAng-t%C6%B0-b%E1%BA%A3o-m%E1%BA%ADt-v%C3%A0-c%C3%A1c-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-s%E1%BA%AFp-ra-m%E1%BA%AFt">Riêng tư, bảo mật và các công cụ sắp ra mắt</a></li> <li><a href="#c%E1%BA%A3nh-c%E1%BA%A1nh-tranh-ai">Cảnh cạnh tranh AI</a></li> <li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu</h2> <p>Google vừa cập nhật bộ ứng dụng Google Workspace, bổ sung nhiều tính năng mới cho Google Docs và Gmail thông qua trí tuệ nhân tạo Gemini. Những cải tiến này nhằm mục đích nâng cao năng suất và trải nghiệm người dùng, bao gồm công cụ tạo ảnh trực tiếp trong Google Docs và tích hợp Lịch Google trực tiếp trong Gmail.</p> <br> <h2>Tạo hình ảnh trực tiếp trên Google Docs</h2> <p>Người dùng Google Docs giờ đây có thể tạo hình ảnh tùy chỉnh trực tiếp trong tài liệu của họ nhờ tích hợp trí tuệ nhân tạo Gemini, được hỗ trợ bởi mô hình Imagen 3. Công cụ này cho phép tạo ra những hình ảnh chân thực, có thể truy cập thông qua thao tác <em>“Chèn > Hình ảnh > Giúp tôi tạo hình ảnh,”</em> nơi người dùng có thể mô tả hình ảnh mong muốn, thiết lập tỷ lệ khung hình và chọn kiểu dáng. Gemini sẽ đưa ra nhiều lựa chọn để người dùng lựa chọn, làm phong phú thêm tài liệu với hình ảnh phù hợp nhu cầu. Trước đây, khả năng tạo ảnh của Gemini chỉ giới hạn ở ảnh bìa; bản cập nhật này mở rộng phạm vi sử dụng, tăng thêm sự linh hoạt và tiềm năng sáng tạo cho nhiều loại tài liệu khác nhau.</p> <br> <h2>Tích hợp Lịch Google vào Gmail</h2> <p>Gemini AI cũng đã nâng cấp Gmail bằng cách tích hợp chức năng của Lịch Google, cho phép người dùng quản lý lịch trình mà không cần rời khỏi hộp thư đến. Người dùng có thể nhấp vào biểu tượng <em>“Hỏi Gemini”</em> trên thanh bên của Gmail để lập lịch sự kiện mới hoặc kiểm tra các cuộc hẹn sắp tới. Công cụ này hỗ trợ các truy vấn đơn giản, giúp đơn giản hóa việc tạo sự kiện cho các tác vụ thường xuyên.</p> <p>Tuy nhiên, công cụ này vẫn có một số hạn chế. Hiện tại, nó không thể chỉnh sửa danh sách khách mời, kéo tệp đính kèm vào sự kiện hoặc quản lý phòng họp. Ngoài ra, các tác vụ phức tạp như tìm kiếm thời gian khả dụng chung giữa các nhóm chưa được hỗ trợ.</p> <p>Các tính năng mới chỉ khả dụng bằng tiếng Anh và dành riêng cho những người đăng ký Gemini Business, Gemini Education Premium hoặc Google One AI Premium.</p> <br> <h2>Các tích hợp trước đây và vai trò ngày càng tăng của Gemini</h2> <p>Những bản cập nhật này được xây dựng dựa trên các mở rộng trước đó vào tháng 6 năm 2024, khi Google tích hợp Gemini AI vào các ứng dụng Workspace, bao gồm Docs, Sheets, Slides và Drive. Việc triển khai ban đầu cung cấp các công cụ để tạo nội dung, tóm tắt tài liệu và hỗ trợ tương tác thông qua nút “Hỏi Gemini” có sẵn trong bảng điều khiển bên của ứng dụng. Đến tháng 7, các tính năng này đã có sẵn cho tất cả các miền phát hành đã lên lịch, nâng cao năng suất cho các doanh nghiệp và tổ chức giáo dục.</p> <p>Trong Gmail, các phiên bản trước của Gemini đã giới thiệu tính năng soạn thảo email tự động, gợi ý phản hồi và tóm tắt chủ đề, được hỗ trợ bởi mô hình Gemini 1.5 Pro, nổi tiếng với khả năng hiểu ngữ cảnh nâng cao. Điều này đã đặt nền tảng cho các khả năng AI toàn diện hơn hiện nay trong Gmail và Docs.</p> <br> <h2>Gemini Gems: Trò chuyện AI tùy chỉnh với tích hợp tài liệu</h2> <p>Vào tháng 11 năm 2024, Google đã mở rộng hơn nữa khả năng AI của mình bằng cách cho phép người dùng tải lên tài liệu để tùy chỉnh các chatbot AI được gọi là "Gems". Với đăng ký Gemini Advanced, người dùng có thể thêm tối đa 10 tệp như PDF, tài liệu Word và bảng tính, cho phép AI cung cấp câu trả lời dựa trên nội dung cụ thể.</p> <p>Tính năng này được tích hợp liền mạch với Google Workspace, nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh như Custom GPTs của OpenAI, yêu cầu tải lên tài liệu thủ công mà không liên kết thời gian thực với bộ ứng dụng tài liệu.</p> <p>Mặc dù Gems được thiết kế để sử dụng nội bộ và không thể chia sẻ công khai, nhưng chúng cho phép tự động hóa tác vụ hiệu quả hơn và phản hồi dựa trên dữ liệu. Điều này bổ sung cho các công cụ mới nhất trong Docs và Gmail, minh họa cho sự nỗ lực liên tục của Google nhằm hợp nhất các tính năng AI trên toàn bộ dịch vụ của mình.</p> <br> <h2>Riêng tư, bảo mật và các công cụ sắp ra mắt</h2> <p>Sự riêng tư của người dùng vẫn là trọng tâm của Google. Công ty khẳng định rằng dữ liệu từ các tệp được tải lên được sử dụng trong Gems được lưu trữ an toàn và không được sử dụng để huấn luyện mô hình, đảm bảo tính bảo mật dữ liệu cho người dùng. Điều này đặc biệt quan trọng vì các đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như Microsoft, đã phải hứng chịu phản hồi dữ dội về các thực tiễn xử lý dữ liệu thiếu minh bạch.</p> <p>Trong tương lai, Google dự định phát hành Jarvis, một công cụ AI cho Chrome, vào tháng 12 năm 2024. Jarvis sẽ tự động hóa các tác vụ dựa trên trình duyệt như điền mẫu và đặt dịch vụ, làm cho nó khác biệt so với việc tích hợp Gemini AI trong Workspace, tập trung vào các công cụ tài liệu và giao tiếp. Khác với Claude của Anthropic, hoạt động trên nhiều ứng dụng máy tính để bàn, Jarvis sẽ chỉ giới hạn ở các hoạt động trình duyệt, thu hút người dùng đang tìm kiếm tự động hóa web mục tiêu.</p> <br> <h2>Cảnh cạnh tranh AI</h2> <p>Những tiến bộ của Gemini AI xuất hiện trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt. Các tác nhân Copilot của Microsoft được nhúng trong Microsoft 365 và các phần mềm như Dynamics 365, tự động hóa các tác vụ cụ thể cho hoạt động kinh doanh, trong khi Claude của Anthropic cung cấp tự động hóa máy tính để bàn rộng hơn. Cuộc đua để cung cấp các giải pháp AI tích hợp, hiệu quả nhất vẫn đang tiếp diễn, với mỗi công ty đang nỗ lực để cung cấp các tính năng đáp ứng cả nhu cầu sử dụng chuyên nghiệp và cá nhân.</p> <p>Để làm cho AI dễ tiếp cận hơn, Google gần đây đã ra mắt mô hình Gemini 1.5 Flash-8B, có khả năng xử lý tới 4.000 tác vụ mỗi phút, cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển và doanh nghiệp cần khả năng mở rộng, xử lý khối lượng lớn.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>Google đang tích cực nâng cấp các sản phẩm của mình bằng trí tuệ nhân tạo Gemini, mang lại nhiều tiện ích cho người dùng. Việc tích hợp Gemini vào Google Docs và Gmail chứng tỏ cam kết của Google trong việc mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và năng suất cao hơn. Tuy nhiên, sự cạnh tranh trong lĩnh vực AI vẫn rất khốc liệt, và Google cần phải liên tục cập nhật và cải tiến để giữ vững vị trí dẫn đầu.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Gemini: Google Tích Hợp AI vào Docs và Gmail

Google Tích hợp Trí tuệ Nhân tạo Gemini vào Google Docs và Gmail Mục lục Giới thiệu Tạo hình ảnh trực tiếp trên Google Docs Tích hợp Lị...

Read more »

Alibaba Mở Rộng Cuộc Đua AI với Mô Hình Mã Hóa Qwen2.5-Coder

<h1>Alibaba Mở Rộng Dòng Sản Phẩm Mô Hình Mã Hóa AI Qwen2.5-Coder Giữa Cuộc Đua Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Cầu</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><a href="#alibaba-ra-m%C3%A1t-lo%E1%BA%A1t-m%C3%B4-h%C3%ACnh-qwen25-coder-m%E1%BB%9Bi">Alibaba ra mắt loạt mô hình Qwen2.5-Coder mới</a></li> <li><a href="#ph%E1%BA%A3n-h%E1%BB%93i-t%C3%ADch-c%E1%BB%B1c-ban-%C4%91%E1%BA%A7u-v%C3%A0-th%C3%A0nh-c%C3%B4ng-tr%C3%AAn-c%C3%A1c-b%C3%A0i-ki%E1%BB%83m-tra-chu%E1%BA%A9n">Phản hồi tích cực ban đầu và thành công trên các bài kiểm tra chuẩn</a></li> <li><a href="#hi%E1%BB%87u-n%C4%83ng-%C4%91%C6%B0%E1%BB%A3c-h%E1%BB%97-tr%E1%BB%A3-b%E1%BB%9Fi-hu%E1%BA%A5n-luy%E1%BB%87n-d%E1%BB%AF-li%E1%BB%87u-chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c">Hiệu năng được hỗ trợ bởi huấn luyện dữ liệu chiến lược</a></li> <li><a href="#b%E1%BB%91i-c%E1%BA%A3nh-c%E1%BA%A1nh-tranh-to%C3%A0n-c%E1%BA%A7u">Bối cảnh cạnh tranh toàn cầu</a></li> <li><a href="#v%C6%B0%E1%BB%A3t-qua-c%C3%A1c-h%E1%BA%A1n-ch%E1%BA%BF-c%E1%BB%A7a-hoa-k%E1%BB%B3-v%C3%A0-duy-tr%C3%AC-t%C3%ADnh-c%E1%BA%A1nh-tranh">Vượt qua các hạn chế của Hoa Kỳ và duy trì tính cạnh tranh</a></li> <li><a href="#so-s%C3%A1nh-lo%E1%BA%A1t-m%C3%B4-h%C3%ACnh-qwen25-coder">So sánh loạt mô hình Qwen2.5-Coder</a></li> <li><a href="#con-%C4%91%C6%B0%E1%BB%9Dng-m%E1%BB%9F-r%E1%BB%99ng-trong-m%C3%A3-h%C3%B3a-ai">Con đường mở rộng trong mã hóa AI</a></li> </ol> <h2>1. Alibaba ra mắt loạt mô hình Qwen2.5-Coder mới</h2> <p>Alibaba Cloud vừa chính thức tung ra loạt mô hình mã hóa nguồn mở Qwen2.5-Coder, đánh dấu bước tiến mới trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Loạt mô hình này bao gồm các phiên bản với số lượng tham số từ 0.5 tỷ đến 32 tỷ, đáp ứng nhu cầu đa dạng của các nhà phát triển. Các mô hình này được thiết kế để hỗ trợ nhiều tác vụ lập trình, bao gồm sinh mã, gỡ lỗi, trực quan hóa dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, toán học và phân tích ngôn ngữ hình ảnh. Sự ra mắt này khẳng định cam kết của Alibaba trong việc phát triển các công cụ mã hóa AI nguồn mở hàng đầu.</p> <h2>2. Phản hồi tích cực ban đầu và thành công trên các bài kiểm tra chuẩn</h2> <p>Chỉ trong vòng hai ngày kể từ khi ra mắt, loạt mô hình Qwen2.5-Coder đã đạt hơn 250.000 lượt tải xuống, cho thấy sự đón nhận mạnh mẽ từ cộng đồng lập trình viên. Mô hình nổi bật nhất, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, đã đạt được kết quả ấn tượng trên các bài kiểm tra chuẩn như HumanEval, MBPP và LiveCodeBench, vượt trội hơn nhiều mô hình mã hóa AI nguồn mở hiện có.</p> <h2>3. Hiệu năng được hỗ trợ bởi huấn luyện dữ liệu chiến lược</h2> <p>Hiệu năng xuất sắc của Qwen2.5-Coder-32B-Instruct đến từ quá trình huấn luyện được tinh chỉnh, bao gồm việc làm sạch dữ liệu và quá trình tiền huấn luyện cân bằng. Điều này giúp mô hình không chỉ tạo ra mã nguồn chất lượng cao mà còn xử lý các tác vụ gỡ lỗi phức tạp và giải quyết vấn đề logic một cách hiệu quả.</p> <h2>4. Bối cảnh cạnh tranh toàn cầu</h2> <p>Sự kiện này diễn ra trong bối cảnh công nghệ mã hóa AI đang phát triển nhanh chóng, với sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt giữa các công ty công nghệ hàng đầu thế giới. Ví dụ như, Meta đã ra mắt Trình biên dịch Mô hình Ngôn ngữ Lớn vào tháng 6 năm nay, nhằm mục đích tăng tốc độ biên dịch mã và tối ưu hóa quá trình phát triển phần mềm.</p> <h2>5. Vượt qua các hạn chế của Hoa Kỳ và duy trì tính cạnh tranh</h2> <p>Thành công của Qwen2.5-Coder càng đáng chú ý hơn khi xét trong bối cảnh các lệnh cấm xuất khẩu chất bán dẫn của Hoa Kỳ, gây khó khăn cho nhiều công ty công nghệ Trung Quốc trong việc tiếp cận phần cứng tiên tiến. Tuy nhiên, khả năng phát triển các mô hình hiệu năng cao của Alibaba cho thấy sự kiên cường và khả năng thích ứng chiến lược, khẳng định vị thế cạnh tranh của họ trên trường quốc tế.</p> <h2>6. So sánh loạt mô hình Qwen2.5-Coder</h2> <p>Sự ra mắt của Qwen2.5-Coder là một phần của xu hướng rộng lớn hơn về các công cụ AI kết hợp tính linh hoạt của nguồn mở với hiệu năng hàng đầu. GitHub Copilot của Microsoft, hiện hỗ trợ nhiều lựa chọn mô hình, đã đặt ra tiêu chuẩn cao cho khả năng tùy chỉnh. Tương tự, Gemini Code Assist của Google, được giới thiệu vào tháng 10, bổ sung khả năng sinh mã và hỗ trợ trực tiếp trong các môi trường phát triển tích hợp (IDE).</p> <h2>7. Con đường mở rộng trong mã hóa AI</h2> <p>Với chiến lược nguồn mở, Qwen2.5-Coder của Alibaba thách thức sự thống trị của các công cụ AI dựa trên mô hình đăng ký trả phí bằng cách cung cấp một giải pháp thay thế miễn phí. Điều này có thể ảnh hưởng đến cách các tổ chức phân bổ tài nguyên cho việc tích hợp AI, mở rộng phạm vi cho các công ty trước đây gặp khó khăn về mặt tài chính. Alibaba cũng lên kế hoạch mở rộng kích thước tập dữ liệu và số lượng tham số mô hình, đồng thời cải thiện khả năng lập luận, mở ra hướng phát triển mạnh mẽ hơn nữa cho mã hóa AI.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Alibaba Mở Rộng Cuộc Đua AI với Mô Hình Mã Hóa Qwen2.5-Coder

Alibaba Mở Rộng Dòng Sản Phẩm Mô Hình Mã Hóa AI Qwen2.5-Coder Giữa Cuộc Đua Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Cầu Mục lục: Alibaba ra mắt loạt mô hìn...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo: Khi máy móc học cảm nhận

<h1>Trí tuệ nhân tạo học cách cảm nhận</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="#tr%C3%AD-tu%E1%BB%87-nh%C3%A2n-t%E1%BA%A1o-th%C3%B4ng-minh-nh%C6%B0ng-kh%C3%B4ng-h%E1%BA%B3n-l%C3%A0-nh%C3%A2n-t%E1%BA%A1o">Trí tuệ nhân tạo thông minh, nhưng không hẳn là nhân tạo</a></li> <li><a href="#c%C3%A2n-nh%E1%BA%AFc-quy-m%C3%B4">Cân nhắc quy mô</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 báo gốc "AI Learns to Feel" trên Analytics India Magazine thảo luận về sự tiến bộ đáng kể của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc thể hiện và hiểu cảm xúc của con người. Thay vì chỉ cung cấp thông tin khách quan, các LLM hiện nay đang hướng tới việc tương tác có chiều sâu hơn với người dùng bằng cách phản hồi một cách cảm xúc và phù hợp với văn phong cá nhân. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của "phương tiện truyền tải" thông tin, tức là cách thức LLM trình bày thông tin, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm người dùng tích cực. Bài viết cũng đề cập đến những lo ngại về sự phụ thuộc quá mức vào AI có khả năng cảm xúc và những thách thức trong việc cân bằng giữa sự đồng cảm và trách nhiệm.</p> <br> <h2>Trí tuệ nhân tạo thông minh, nhưng không hẳn là nhân tạo</h2> <p>Bài báo chỉ ra rằng các công ty hàng đầu như OpenAI, Google và Anthropic đang tích cực đầu tư vào việc cải thiện khả năng cảm xúc của LLM. OpenAI tập trung vào việc tích hợp công cụ hội thoại bằng giọng nói giống con người, trong khi Google's NotebookLM cung cấp công cụ chuyển đổi văn bản thành podcast. Sự đón nhận tích cực của cộng đồng AI đối với các tính năng này cho thấy nhu cầu ngày càng tăng về tương tác có chiều sâu và cảm xúc hơn với AI. Hume AI, một công ty chuyên về AI có trí tuệ cảm xúc, cũng nhận được khoản đầu tư lớn, minh chứng cho tiềm năng thị trường của lĩnh vực này.</p> <p>Các nghiên cứu gần đây, chẳng hạn như EmoBench, đã đánh giá khả năng hiểu và thể hiện cảm xúc của LLM. Kết quả cho thấy GPT-4 của OpenAI có khả năng hiểu và áp dụng cảm xúc gần với con người nhất. Tuy nhiên, các nghiên cứu cũng chỉ ra sự nhầm lẫn trong việc thể hiện các cảm xúc có nghĩa tương đồng và sự thiên vị giới tính trong một số mô hình. Llama 3 được đánh giá là mô hình có khả năng thể hiện cảm xúc tốt nhất trong số các mô hình được thử nghiệm, mặc dù vẫn còn những hạn chế. Khả năng thể hiện cảm xúc của các LLM cũng phụ thuộc vào việc cung cấp thêm ngữ cảnh liên quan đến chủ đề, nghề nghiệp hoặc vai trò của người dùng.</p> <br> <h2>Cân nhắc quy mô</h2> <p>Anthropic, một công ty AI nổi bật, coi chỉ số cảm xúc (EQ) là yếu tố quan trọng để nâng cao khả năng của Claude. Họ hướng tới việc giúp Claude phản hồi với cảm xúc tinh tế và biểu cảm đa dạng, bao gồm cả việc hiểu khi nào nên quan tâm, khi nào nên hài hước, khi nào nên tôn trọng ý kiến và khi nào nên tự chủ. Họ cũng đang nỗ lực khắc phục vấn đề "nịnh hót" trong LLM, tức là các mô hình có xu hướng tự sửa đổi đầu ra ngay cả khi chúng đúng, chỉ để tuân theo đầu vào của con người.</p> <p>Mặc dù việc cải thiện chỉ số cảm xúc trong mô hình LLM là một hướng đi hứa hẹn, bài báo cũng cảnh báo về nguy cơ tiềm tàng của việc hình thành mối quan hệ tình cảm quá mức với AI. OpenAI đã cảnh báo về khả năng người dùng hình thành mối quan hệ xã hội với AI, dẫn đến việc giảm tương tác với con người. Một trường hợp đáng tiếc liên quan đến CharacterAI, trong đó người dùng tạo ra mối quan hệ tình cảm sâu sắc với một nhân vật ảo, dẫn đến cái chết của họ, đã được đề cập đến.</p> <br> <h2>Kết luận</h2> <p>Bài báo kết luận rằng việc cải thiện trí tuệ cảm xúc trong các mô hình LLM là một mục tiêu đáng khen ngợi, nhưng cũng cần phải thận trọng. Việc đạt được sự cân bằng giữa sự đồng cảm và trách nhiệm là vô cùng quan trọng khi phát triển các công nghệ AI tương tác trên một mức độ cá nhân sâu sắc. Sự phát triển của AI có trí tuệ cảm xúc mở ra nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra những thách thức đạo đức và xã hội cần được giải quyết một cách cẩn trọng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Trí tuệ nhân tạo: Khi máy móc học cảm nhận

Trí tuệ nhân tạo học cách cảm nhận Mục lục Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo thông minh, nhưng không hẳn là nhân tạo Cân nhắc quy mô Kết luậ...

Read more »