Agent.ai.vn

Mô hình LLaMa-Mesh của NVIDIA: Tạo ảnh 3D từ ngôn ngữ tự nhiên

<h1>Mô hình LLaMa-Mesh của NVIDIA: Tạo ảnh 3D từ ngôn ngữ tự nhiên</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu về LLaMa-Mesh và Mô hình 3D Mesh</li>
<li>Cơ chế hoạt động của LLaMa-Mesh</li>
<li>Ứng dụng và tầm quan trọng của LLaMa-Mesh</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Giới thiệu về LLaMA-Mesh và Mô hình 3D Mesh</h2>
Bài báo gần đây của NVIDIA, "LLaMA-Mesh: Thống nhất việc tạo lưới 3D với các mô hình ngôn ngữ", trình bày một phương pháp đột phá cho phép tạo ra các đối tượng lưới 3D từ ngôn ngữ tự nhiên. Điều này có nghĩa là thay vì sử dụng các phần mềm phức tạp để thiết kế 3D, người dùng chỉ cần mô tả đối tượng bằng ngôn ngữ thông thường, và LLaMA-Mesh sẽ tạo ra tệp tin OBJ chứa thông tin hình học 3D của đối tượng đó. 
Trước hết, cần hiểu mô hình lưới 3D (3D mesh) là gì. Một lưới 3D là mô tả số của một vật thể 3 chiều, bao gồm các đỉnh (vertices), cạnh (edges) và mặt (faces). Ví dụ đơn giản nhất là một hình lập phương với 8 đỉnh, 12 cạnh và 6 mặt. Các đỉnh được định nghĩa bởi tọa độ (x, y, z), và các mặt mô tả cách các đỉnh này kết nối với nhau để tạo thành các bề mặt. Tệp tin OBJ chứa chính xác các thông tin này. Đối với các vật thể phức tạp hơn, số lượng đỉnh, cạnh và mặt có thể lên đến hàng triệu, cho phép tạo ra các hình dạng và kết cấu chi tiết.
Điểm đáng chú ý là LLaMA-Mesh đạt được điều này mà không cần mở rộng vốn từ vựng hay thêm các mã thông báo mới vào mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), khác với hầu hết các phương pháp tinh chỉnh khác.
<h2>2. Cơ chế hoạt động của LLaMa-Mesh</h2>
LLaMA-Mesh hoạt động dựa trên việc chuyển đổi các tọa độ đỉnh (thường là số thập phân) trong tệp tin OBJ thành các số nguyên để LLM có thể hiểu và xử lý. Điều này được thực hiện thông qua kỹ thuật lượng tử hóa đỉnh (vertex quantization). Cụ thể, các trục tọa độ x, y, z của lưới 3D được điều chỉnh về phạm vi (0, 64), sau đó các tọa độ được làm tròn đến số nguyên gần nhất. Mỗi tọa độ được biểu diễn bằng nhiều mã thông báo, tương tự như cách một từ dài được chia thành nhiều mã thông báo trong quá trình xử lý ngôn ngữ. Việc giảm số lượng mã thông báo để biểu diễn số thập phân dẫn đến sự cân bằng giữa độ chính xác và chi phí tính toán.
Mô hình LLaMA-Mesh được huấn luyện bằng phương pháp SFT (Supervised Fine-Tuning) trên cơ sở dữ liệu gồm các cặp dữ liệu: mô tả văn bản - tệp tin OBJ. Dữ liệu huấn luyện không chỉ bao gồm các ví dụ về việc tạo lưới 3D mà còn cả việc hiểu và diễn giải thông tin từ lưới 3D, dưới dạng hội thoại. Điều này giúp LLaMA-Mesh hiểu ngữ cảnh và tạo ra các lưới 3D chính xác và đa dạng hơn.
<h2>3. Ứng dụng và tầm quan trọng của LLaMA-Mesh</h2>
LLaMA-Mesh mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Khả năng tạo ra các mô hình 3D từ ngôn ngữ tự nhiên có thể cách mạng hóa:
<ul>
<li>Ngành game: Tạo ra các tài sản game như nhân vật, môi trường và vật thể một cách nhanh chóng và hiệu quả từ mô tả văn bản.</li>
<li>Thiết kế sản phẩm: Tăng tốc quá trình phát triển sản phẩm và tạo ý tưởng bằng cách tạo ra các mô hình 3D từ các yêu cầu thiết kế.</li>
<li>Kiến trúc: Hỗ trợ thiết kế các công trình kiến trúc, máy móc, cầu cống và các dự án cơ sở hạ tầng khác.</li>
<li>Giáo dục: Tích hợp các mô phỏng 3D tương tác vào tài liệu đào tạo, giúp quá trình học tập trở nên sinh động và hiệu quả hơn.</li>
</ul>
Khả năng kết hợp giữa sức mạnh của LLM trong xử lý ngôn ngữ và khả năng tạo hình 3D của LLaMA-Mesh hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đột phá trong tương lai.

Mô hình LLaMa-Mesh của NVIDIA: Tạo ảnh 3D từ ngôn ngữ tự nhiên

Mô hình LLaMa-Mesh của NVIDIA: Tạo ảnh 3D từ ngôn ngữ tự nhiên Mục lục Giới thiệu về LLaMa-Mesh và Mô hình 3D Mesh Cơ chế hoạt động của ...

tháng 11 20, 2024

Zapia: Thương mại thông minh nhờ AI tại Mỹ Latinh

<h1>Zapia: Thương mại thông minh nhờ AI tại Mỹ Latinh</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Zapia và sứ mệnh của họ</li>
<li>Giải pháp của Zapia: Claude và Google Cloud Vertex AI</li>
<li>Ứng dụng Claude trong hoạt động của Zapia</li>
<li>Kết quả ấn tượng và sự hài lòng của người dùng</li>
<li>Tầm nhìn tương lai của Zapia</li>
</ol>
<hr>
1. Giới thiệu Zapia và sứ mệnh của họ
Zapia là một trợ lý AI được phát triển bởi BrainLogic, một startup công nghệ tiên phong tại Mỹ Latinh. Zapia giúp người tiêu dùng Mỹ Latinh khám phá sản phẩm, mua sắm và nhận hỗ trợ khách hàng thông qua các ứng dụng nhắn tin phổ biến như WhatsApp. Trong bối cảnh thương mại trên nền tảng nhắn tin rất thịnh hành tại khu vực này (hơn 70% giao dịch sử dụng WhatsApp), Zapia ra đời để giải quyết vấn đề hiệu quả cho các doanh nghiệp khi phải đối mặt với khối lượng tin nhắn khổng lồ. Mục tiêu của Zapia là đơn giản hóa các tương tác thương mại dựa trên nhắn tin, mang đến trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa và được địa phương hóa cao.
2. Giải pháp của Zapia: Claude và Google Cloud Vertex AI
Để đạt được mục tiêu trên, Zapia lựa chọn sử dụng mô hình ngôn ngữ Claude của Anthropic, được triển khai trên nền tảng Google Cloud Vertex AI. Sự kết hợp này mang lại nhiều lợi ích: khả năng đa ngôn ngữ mạnh mẽ và khả năng lập luận tiên tiến của Claude, cùng với khả năng mở rộng, linh hoạt và độ tin cậy cao của Vertex AI. Đặc biệt, khả năng hiểu ngôn ngữ và văn hóa địa phương của Claude là yếu tố then chốt giúp Zapia thành công. Việc tích hợp Claude vào hệ thống của Zapia diễn ra nhanh chóng và dễ dàng, đòi hỏi tối thiểu việc tinh chỉnh lời nhắc (prompt engineering). Google Cloud cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ Zapia phát triển nhanh chóng với các dịch vụ như Cloud Run, Cloud Firestore và Vertex AI.
3. Ứng dụng Claude trong hoạt động của Zapia
Claude là động lực chính đằng sau các chức năng cốt lõi của Zapia:
<ul>
<li>Khám phá sản phẩm và đề xuất: Claude phân tích các câu hỏi của người dùng về sản phẩm, truy cập cơ sở dữ liệu sản phẩm và đưa ra các đề xuất cá nhân hóa.</li>
<li>Hỗ trợ mua hàng: Zapia hướng dẫn người dùng qua quy trình mua hàng, trả lời các câu hỏi và tạo điều kiện cho giao dịch trực tiếp trên ứng dụng nhắn tin.</li>
<li>Hỗ trợ khách hàng: Claude xử lý các yêu cầu dịch vụ khách hàng, chỉ chuyển đến nhân viên khi cần thiết.</li>
<li>Tìm kiếm doanh nghiệp địa phương: Người dùng có thể yêu cầu Zapia tìm kiếm các doanh nghiệp hoặc dịch vụ gần đó, Claude kết nối người dùng trực tiếp với các số điện thoại WhatsApp của hàng triệu doanh nghiệp Mỹ Latinh trong cơ sở dữ liệu của BrainLogic.</li>
</ul>
Ngoài ra, Zapia còn có thể hỗ trợ nhiều tác vụ địa phương hóa khác như làm bài tập về nhà theo chương trình học khu vực, đề xuất giải trí và tóm tắt tin tức.
4. Kết quả ấn tượng và sự hài lòng của người dùng
Nhờ sự hỗ trợ của Claude trên Vertex AI, Zapia đã đạt được những thành tựu đáng kể:
<ul>
<li>Tăng trưởng nhanh chóng: 2,5 triệu người dùng chỉ trong năm đầu tiên.</li>
<li>Xử lý khối lượng lớn tin nhắn: Hàng trăm nghìn tin nhắn mỗi giờ.</li>
<li>Phản hồi tích cực: Hơn 90% người dùng hài lòng với trải nghiệm.</li>
</ul>
Sự thành công này cho thấy sức mạnh của AI trong việc cải thiện trải nghiệm thương mại và giao tiếp tại Mỹ Latinh, nơi người dùng ưa thích tương tác qua chat.
5. Tầm nhìn tương lai của Zapia
BrainLogic coi Zapia là bước khởi đầu cho sự ảnh hưởng của AI đến thương mại tại Mỹ Latinh. Họ dự định sẽ tiếp tục phát triển Zapia, biến nó thành một trợ lý thương mại không thể thiếu đối với hàng triệu người dân trong khu vực, tận dụng các khả năng ngày càng phát triển của Claude trên Vertex AI. Tầm nhìn của họ là mang đến các dịch vụ chất lượng cao cho tất cả mọi người, bất kể vị trí địa lý hay điều kiện kinh tế, thông qua một trợ lý AI cá nhân hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ và văn hoá địa phương.

Zapia: Thương mại thông minh nhờ AI tại Mỹ Latinh

Zapia: Thương mại thông minh nhờ AI tại Mỹ Latinh Mục lục: Giới thiệu Zapia và sứ mệnh của họ Giải pháp của Zapia: Claude và Google Clou...

tháng 11 20, 2024

Local Falcon: Tăng cường thứ hạng tìm kiếm Google cho 95.000 doanh nghiệp nhờ trí tuệ nhân tạo Claude

<h1>Local Falcon: Tăng cường thứ hạng tìm kiếm Google cho 95.000 doanh nghiệp nhờ trí tuệ nhân tạo Claude</h1>
<h2>Mục lục</h2>
<ol>
<li>Giới thiệu Local Falcon và thách thức trong tối ưu hóa tìm kiếm địa phương</li>
<li>Giải pháp của Local Falcon với Claude AI</li>
<li>Khả năng của công cụ phân tích đánh giá của Local Falcon</li>
<li>Kết quả thực tế và lợi ích kinh tế</li>
<li>Tương lai của Local Falcon và sự hợp tác với Anthropic</li>
</ol>
<h2>Nội dung</h2>
1. Giới thiệu Local Falcon và thách thức trong tối ưu hóa tìm kiếm địa phương:
Local Falcon là một công ty cung cấp giải pháp tối ưu hóa tìm kiếm địa phương (Local SEO) cho hơn 95.000 doanh nghiệp trên toàn cầu. Trong lĩnh vực kinh doanh này, việc hiểu và cải thiện thứ hạng trên Google Maps và kết quả tìm kiếm địa phương là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, việc phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, từ đánh giá khách hàng đến thứ hạng đối thủ cạnh tranh, là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Local Falcon nhận ra nhu cầu cấp thiết phải cung cấp cho khách hàng những công cụ hiệu quả giúp họ hiểu rõ nguyên nhân ảnh hưởng đến thứ hạng và có chiến lược tối ưu hóa phù hợp.
2. Giải pháp của Local Falcon với Claude AI:
Sau khi đánh giá nhiều giải pháp AI khác nhau, Local Falcon đã lựa chọn Claude của Anthropic vì ba điểm mạnh chính: khả năng hiểu ngôn ngữ sắc thái, độ chính xác cao và tính năng bảo mật mạnh mẽ. CEO của Local Falcon, David Hunter, nhấn mạnh rằng khả năng hiểu ngữ cảnh, phát hiện các mô hình tinh tế và đưa ra những hiểu biết hành động được từ Claude là không thể thay thế. Bảo mật dữ liệu khách hàng cũng là yếu tố quan trọng hàng đầu, và Claude đáp ứng được điều này nhờ sự chú trọng đến tính an toàn và khả năng giải thích. Việc triển khai sản phẩm tối thiểu khả thi (MVP) chỉ trong vòng ba tuần cho thấy sự hiệu quả của sự hợp tác này.
3. Khả năng của công cụ phân tích đánh giá của Local Falcon:
Công cụ phân tích đánh giá (Reviews Analysis) của Local Falcon, được hỗ trợ bởi Claude, mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp:
<ul>
<li>Phân tích đồng thời lên đến 1 triệu đánh giá khách hàng để xác định xu hướng phàn nàn và lời khen ngợi.</li>
<li>Phân tích phản hồi theo từng địa điểm, giúp các doanh nghiệp đa chi nhánh hiểu rõ tình hình từng cơ sở.</li>
<li>Xác định các vấn đề cụ thể ảnh hưởng đến xếp hạng, ví dụ như thời gian chờ đợi hoặc chất lượng dịch vụ.</li>
<li>So sánh hiệu suất với các đối thủ cạnh tranh hàng đầu để tối ưu hóa mục tiêu.</li>
<li>Cung cấp các đề xuất từng bước để giải quyết các khiếu nại phổ biến.</li>
<li>Theo dõi sự thay đổi tâm lý khách hàng theo thời gian để đo lường hiệu quả các sáng kiến cải thiện.</li>
</ul>
4. Kết quả thực tế và lợi ích kinh tế:
Công cụ do Local Falcon phát triển đã mang lại những kết quả đáng kể cho khách hàng. Ví dụ, một chuỗi cửa hàng toàn quốc đã phát hiện ra rằng xếp hạng Google thấp của họ không phải do vấn đề toàn công ty, mà là do các vấn đề ở các địa điểm cụ thể. Nhờ những hiểu biết này, họ đã tập trung vào việc cải thiện đào tạo nhân viên tại các chi nhánh hoạt động kém hiệu quả. Phương pháp tiếp cận có trọng tâm này đã giúp họ tăng xếp hạng Google từ 3,7 lên 4,2 sao và leo lên vị trí cao hơn trong bảng xếp hạng tìm kiếm địa phương.
Các agency marketing cũng đạt được thành công tương tự. Một agency quản lý hơn 50 địa điểm đã tiết kiệm được hơn 20 giờ mỗi tuần cho việc phân tích đánh giá, đồng thời cung cấp những hiểu biết tốt hơn cho khách hàng. Hiệu quả này giúp họ tăng 10% cơ sở khách hàng mà không cần tăng nhân sự.
Đối với Local Falcon, việc triển khai công cụ phân tích đánh giá dựa trên Claude đã giúp tăng 15% doanh thu định kỳ.
5. Tương lai của Local Falcon và sự hợp tác với Anthropic:
Local Falcon đang phát triển các công cụ dự đoán thứ hạng để giúp các doanh nghiệp dự đoán và chuẩn bị cho những thay đổi trong thứ hạng tìm kiếm dựa trên các mô hình lịch sử và xu hướng mới nổi. Những tính năng mới này sẽ mở rộng vai trò của Claude trong việc định hình tối ưu hóa tìm kiếm địa phương. Local Falcon tin tưởng rằng với sự phát triển của Claude, mối quan hệ đối tác này sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn, mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng thông qua các tính năng và hiểu biết được điều khiển bởi AI.

Local Falcon: Tăng cường thứ hạng tìm kiếm Google cho 95.000 doanh nghiệp nhờ trí tuệ nhân tạo Claude

Local Falcon: Tăng cường thứ hạng tìm kiếm Google cho 95.000 doanh nghiệp nhờ trí tuệ nhân tạo Claude Mục lục Giới thiệu Local Falcon và ...

tháng 11 20, 2024

Perplexity AI: Tích hợp Mua Sắm Một Nhấp Chuột Trên Công Cụ Tìm Kiếm

<h1>Perplexity AI: Tích hợp Mua Sắm Một Nhấp Chuột Trên Công Cụ Tìm Kiếm</h1>
Mục lục:
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng">Tầm quan trọng</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-m%E1%BB%9Bi">Tính năng mới</a></li>
<li><a href="#b%E1%BB%A9c-tranh-to%C3%A0n-c%E1%BA%A3nh">Bức tranh toàn cảnh</a></li>
<li><a href="#th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c-ph%C3%ADa-tr%C6%B0%E1%BB%9Bc">Thách thức phía trước</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu</h2>
Perplexity, công cụ tìm kiếm mạnh mẽ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), vừa ra mắt tính năng mua sắm mới dành cho người dùng Perplexity Pro tại Mỹ. Tính năng "Mua với Pro" cho phép người dùng mua sản phẩm trực tiếp thông qua nền tảng, bỏ qua các trang bán lẻ bên ngoài, với ưu điểm là vận chuyển miễn phí.

<h2>Tầm quan trọng</h2>
Sự tích hợp này đánh dấu một bước tiến quan trọng của Perplexity trong việc cạnh tranh với các ông lớn thương mại điện tử như Google và Amazon. Thay vì chỉ cung cấp thông tin, Perplexity hướng tới việc biến tìm kiếm thành hành động mua sắm, tạo ra trải nghiệm mua sắm trực tuyến liền mạch và hiệu quả hơn.

<h2>Tính năng mới</h2>
Tính năng "Mua với Pro" bao gồm các điểm nổi bật sau:
<ul>
<li>Mua với Pro: Mua hàng trực tiếp trên Perplexity Pro, không cần truy cập các trang web khác. Lưu thông tin thanh toán và vận chuyển một lần để mua hàng chỉ với một cú nhấp chuột.</li>
<li>Vận chuyển miễn phí: Người dùng Pro được hưởng lợi ích vận chuyển miễn phí cho tất cả các giao dịch mua sắm.</li>
<li>Tìm kiếm hình ảnh: Chụp ảnh sản phẩm, AI của Perplexity sẽ giúp tìm kiếm các sản phẩm tương tự (giống như Google Lens nhưng tích hợp sẵn).</li>
<li>Đề xuất không thiên vị: Perplexity đảm bảo đề xuất sản phẩm không bị ảnh hưởng bởi quảng cáo, mà dựa trên dữ liệu người dùng thực tế.</li>
</ul>

<h2>Bức tranh toàn cảnh</h2>
Thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng với AI đóng vai trò trung tâm, hứa hẹn mang lại trải nghiệm mua sắm nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn. Việc tích hợp mua sắm trực tiếp vào nền tảng tìm kiếm cho phép Perplexity định vị mình không chỉ là công cụ tìm kiếm AI mà còn là trợ lý mua sắm và nghiên cứu tổng hợp. Tuy nhiên, Perplexity không đơn độc trong cuộc đua này, Amazon, Google và nhiều startup khác cũng đang đầu tư mạnh vào AI để dẫn dắt làn sóng mua sắm trực tuyến mới.

<h2>Thách thức phía trước</h2>
Mặc dù tầm nhìn rất hấp dẫn, vẫn còn những câu hỏi chưa được giải đáp. CEO của Perplexity thừa nhận rằng ngay cả họ cũng chưa hoàn toàn hiểu được lý do tại sao AI lại xếp hạng một số sản phẩm cao hơn các sản phẩm khác. Việc xếp hạng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như đánh giá người dùng hoặc dữ liệu từ Chương trình Nhà cung cấp mới được ra mắt, nhưng tính minh bạch vẫn là một thách thức mà Perplexity cần giải quyết để xây dựng lòng tin. Hành trình vào lĩnh vực mua sắm dựa trên AI đầy tiềm năng, nhưng Perplexity, cũng như các công ty khác trong lĩnh vực này, cần vượt qua những khó khăn của AI, bao gồm cả định kiến và thiếu chính xác, để thực sự thu hút người dùng.

<h2>Kết luận</h2>
Perplexity đang làm cho việc mua sắm trở nên liền mạch hơn, chuyển đổi ý định tìm kiếm trực tiếp thành hành động mua hàng. Với các tính năng như vận chuyển miễn phí và thanh toán một cú nhấp chuột, Perplexity hướng đến việc đơn giản hóa trải nghiệm mua sắm – nhưng tính minh bạch và độ tin cậy sẽ là chìa khóa dẫn đến thành công.

Perplexity AI: Tích hợp Mua Sắm Một Nhấp Chuột Trên Công Cụ Tìm Kiếm

Perplexity AI: Tích hợp Mua Sắm Một Nhấp Chuột Trên Công Cụ Tìm Kiếm Mục lục: Giới thiệu Tầm quan trọng Tính năng mới Bức tranh toàn c...

tháng 11 20, 2024

Perplexity AI: Trở thành trợ lý mua sắm thông minh

<h1>Perplexity AI: Trở thành trợ lý mua sắm thông minh</h1>
Mục lục:
<ul>
<li>Giới thiệu tính năng "Mua với Pro"</li>
<li>Tính năng "Chụp để Mua" (Snap to Shop)</li>
<li>Chương trình đối tác thương gia Perplexity</li>
<li>Lợi ích và hạn chế của AI trong mua sắm trực tuyến</li>
<li>Kết luận</li>
</ul>
Giới thiệu tính năng "Mua với Pro"
Perplexity AI, công ty khởi nghiệp được hậu thuẫn bởi Jeff Bezos, vừa ra mắt tính năng "Mua với Pro" dành riêng cho người dùng Pro (trả phí 20 đô la/tháng). Tính năng này cho phép người dùng hoàn tất quá trình mua hàng trực tiếp trên ứng dụng hoặc trang web của Perplexity mà không cần chuyển hướng sang trang web của nhà bán lẻ. Khi tìm kiếm sản phẩm, người dùng sẽ thấy các thẻ sản phẩm, một số trong đó có nút "Mua với Pro". Với nút này, người dùng Pro chỉ cần sử dụng thông tin vận chuyển và thanh toán đã lưu sẵn. Tất cả đơn hàng đặt qua nút này đều được miễn phí vận chuyển.
Tuy nhiên, tính năng này hiện chỉ khả dụng cho người dùng tại Mỹ và chỉ hỗ trợ một số sản phẩm nhất định từ các nhà bán lẻ được chọn lọc. Nếu sản phẩm không hiển thị nút "Mua với Pro", Perplexity sẽ chuyển hướng người dùng đến trang web của nhà bán lẻ để thanh toán. Perplexity khẳng định không nhận hoa hồng từ doanh số bán hàng và các đề xuất sản phẩm hoàn toàn không bị tài trợ.
Tính năng "Chụp để Mua" (Snap to Shop)
Bên cạnh "Mua với Pro", Perplexity còn giới thiệu tính năng "Chụp để Mua", tương tự như Google Lens hay tính năng nhận diện hình ảnh của Apple. Người dùng có thể chụp ảnh một sản phẩm, tải lên công cụ tìm kiếm AI của Perplexity để tìm kiếm các sản phẩm tương tự đang được bán trực tuyến. AI của Perplexity cũng sẽ cung cấp so sánh sản phẩm.
Chương trình đối tác thương gia Perplexity
Perplexity cũng đã ra mắt Chương trình đối tác thương gia, cho phép các nhà bán lẻ chia sẻ thông tin sản phẩm của họ miễn phí trên nền tảng này. Điều này giúp mở rộng danh mục sản phẩm của AI và tiềm năng tăng doanh số bán hàng cho các nhà bán lẻ. Hiện tại, Perplexity tích hợp với Shopify, cho phép AI truy cập thông tin sản phẩm từ các doanh nghiệp sử dụng Shopify và phục vụ khách hàng tại Mỹ. Công ty cam kết mở rộng các tính năng này ra các thị trường khác trong tương lai.
Lợi ích và hạn chế của AI trong mua sắm trực tuyến
AI đang ngày càng được tích hợp vào thương mại điện tử. Tuy nhiên, AI không phải lúc nào cũng chính xác. Một số ví dụ về việc sử dụng AI để "mua sắm" từ hình ảnh, bao gồm cả hình ảnh miêu tả thảm kịch và nạn nhân tự tử, cho thấy những hạn chế và nguy cơ của công nghệ này. Các trợ lý mua sắm AI khác cũng bị chỉ trích vì không cung cấp thông tin chính xác hoặc phù hợp, giao diện người dùng khó sử dụng và lặp lại các đánh giá của người dùng. AI có thể giúp việc mua bán trực tuyến nhanh hơn, nhưng không nhất thiết tốt hơn.
Kết luận
Perplexity AI đang nỗ lực tích hợp AI vào trải nghiệm mua sắm trực tuyến thông qua các tính năng mới như "Mua với Pro" và "Chụp để Mua". Mặc dù hiện vẫn còn một số hạn chế về phạm vi và khả năng, đây là những bước tiến đáng chú ý trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực thương mại điện tử. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng AI không phải là giải pháp hoàn hảo và vẫn cần được phát triển để đảm bảo tính chính xác, an toàn và hiệu quả.

Perplexity AI: Trở thành trợ lý mua sắm thông minh

Perplexity AI: Trở thành trợ lý mua sắm thông minh Mục lục: Giới thiệu tính năng "Mua với Pro" Tính năng "Chụp để Mua...

tháng 11 20, 2024

Meta Thành lập Nhóm AI Kinh Doanh do Clara Shih Lãnh Đạo

<h1>Meta Thành lập Nhóm "Trí tuệ nhân tạo kinh doanh" do cựu CEO Clara Shih của Salesforce AI dẫn đầu</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#th%C6%B0%C6%A1ng-m%E1%BA%A1i-h%C3%B3a-m%C3%B4-h%C3%ACnh-llama">Thương mại hóa mô hình Llama</a></li>
<li><a href="#gi%E1%BB%AF-quy%E1%BB%81n-ki%E1%BB%83m-so%C3%A1t">Giữ quyền kiểm soát</a></li>
<li><a href="#h%C3%A0nh-tr%C3%ACnh-tr%E1%BB%8Dn-v%E1%BA%B9n">Hành trình trọn vẹn</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu</h2>
Bài báo của CIO thông tin về việc Meta đã bổ nhiệm cựu CEO của Salesforce AI, bà Clara Shih, làm người đứng đầu nhóm "Trí tuệ nhân tạo kinh doanh" mới thành lập. Thông tin này được bà Shih chia sẻ trên trang LinkedIn cá nhân, trong khi Salesforce vẫn chưa chính thức xác nhận việc bà rời công ty. Tại Meta, bà Shih sẽ giữ chức Phó chủ tịch và chịu trách nhiệm xây dựng nhóm này từ con số không. Bà bày tỏ sự hào hứng trước cơ hội được ứng dụng khả năng AI hàng đầu của Meta vào lĩnh vực kinh doanh toàn cầu. Tầm nhìn của nhóm là làm cho AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận với mọi doanh nghiệp, giúp họ thành công và tự chủ trong kỷ nguyên AI.

<h2>Thương mại hóa mô hình Llama</h2>
Nhóm "Trí tuệ nhân tạo kinh doanh" của Meta sẽ dựa trên nền tảng công nghệ hiện có, đó là các mô hình ngôn ngữ lớn Llama. Mặc dù Meta đã công khai cho phép các doanh nghiệp khác sử dụng Llama theo giấy phép "mã nguồn mở", việc thành lập nhóm này cho thấy rõ mục tiêu thương mại hóa của Meta chứ không chỉ là hoạt động từ thiện. Giấy phép sử dụng và chính sách chấp nhận của Meta đặt ra nhiều hạn chế đối với việc sử dụng các mô hình này, trái ngược với định nghĩa truyền thống về phần mềm mã nguồn mở, đặc biệt là định nghĩa mới của Open Source Initiative về AI mã nguồn mở.

<h2>Giữ quyền kiểm soát</h2>
Theo định nghĩa của OSI về AI mã nguồn mở, các hệ thống phải được cung cấp theo các điều khoản và cách thức cho phép tự do sử dụng hệ thống cho bất kỳ mục đích gì mà không cần xin phép và chia sẻ hệ thống để người khác sử dụng có hoặc không có sửa đổi, cho bất kỳ mục đích nào. Tuy nhiên, để sử dụng mô hình Llama 3.2 mới nhất, các doanh nghiệp phải đồng ý với chính sách sử dụng dài 630 từ, chẳng hạn như loại trừ việc sử dụng bởi chính phủ trong các vai trò an ninh quốc gia trừ khi Meta cấp phép, như gần đây đã làm với chính phủ Hoa Kỳ. Meta cũng có quyền phủ quyết đối với các đối thủ cạnh tranh sử dụng Llama cho bất kỳ ứng dụng nào quá lớn. Giấy phép Llama 3.2 yêu cầu các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ cho hơn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng phải yêu cầu giấy phép bổ sung từ Meta, "Meta có thể cấp ... theo quyết định riêng của mình" và không được sử dụng phần mềm cho đến khi Meta cho phép. Việc Meta cấp phép riêng cho từng mô hình AI cho phép họ hạ thấp ngưỡng người dùng hoặc yêu cầu bồi thường tài chính cho các giấy phép sử dụng rộng hơn trong tương lai.

<h2>Hành trình trọn vẹn</h2>
Việc tìm cách kiếm tiền từ AI kinh doanh rõ ràng nằm trong danh sách việc cần làm của bà Shih. Trong bài đăng thông báo về vai trò mới, bà đã cảm ơn bốn lãnh đạo điều hành của Meta: CEO Mark Zuckerberg, COO Javier Olivan, Giám đốc Chiến lược David Wehner và Phó chủ tịch Thuê bao John Hegeman. Bà Shih cho biết bà đã cân nhắc chuyển sang Meta trong một thời gian và không xa lạ gì với nền tảng truyền thông xã hội Facebook của công ty. Trong thời gian làm việc đầu tiên tại Salesforce từ năm 2006 đến 2009, bà đã thực hiện một dự án phụ với một đồng nghiệp để xây dựng Faceforce (sau này được gọi là Faceconnector), một ứng dụng dành cho nhân viên bán hàng để kết nối mạng xã hội của họ với hệ thống CRM bằng API công khai từ Salesforce và Facebook. Kinh nghiệm đó đã dẫn dắt bà tạo ra Hearsay Systems, một nhà phát triển phần mềm kết hợp mạng xã hội, CRM và AI để hỗ trợ nhân viên bán hàng tại các công ty dịch vụ tài chính. Bà trở lại Salesforce vào năm 2020, lãnh đạo nhóm Service Cloud và sau đó là Salesforce AI, đỉnh điểm là ra mắt nền tảng bot tự trị Agentforce của công ty. Bà Shih kết luận rằng bốn năm làm việc tại Salesforce rất đáng nhớ, nhưng cuối cùng bà đã chọn lời mời của Meta và coi đây là một "khoảnh khắc trọn vẹn".

<h2>Kết luận</h2>
Việc Meta thành lập nhóm "Trí tuệ nhân tạo kinh doanh" và bổ nhiệm bà Clara Shih cho thấy tham vọng lớn của công ty trong việc thương mại hóa công nghệ AI, đặc biệt là các mô hình Llama. Tuy nhiên, chính sách sử dụng khắt khe của Meta cho thấy sự thận trọng trong việc kiểm soát và tối đa hóa lợi nhuận từ công nghệ này. Hành trình sự nghiệp của bà Shih cũng phản ánh sự phát triển nhanh chóng và tiềm năng to lớn của lĩnh vực AI trong thời gian gần đây.

Meta Thành lập Nhóm AI Kinh Doanh do Clara Shih Lãnh Đạo

Meta Thành lập Nhóm "Trí tuệ nhân tạo kinh doanh" do cựu CEO Clara Shih của Salesforce AI dẫn đầu Mục lục Giới thiệu Thương mạ...

tháng 11 20, 2024

OpenAI Tặng Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo Miễn Phí Cho Giáo Viên

<h1>Khóa học AI miễn phí dành cho giáo viên từ OpenAI</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Nội dung khóa học</li>
<li>Mục tiêu khóa học</li>
<li>Đối tượng tham gia</li>
<li>Sự hợp tác giữa OpenAI và Common Sense Media</li>
<li>Tầm quan trọng của khóa học trong bối cảnh giáo dục hiện nay</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài báo gốc trên Yahoo Finance thông báo về việc OpenAI, cùng với đối tác phi lợi nhuận Common Sense Media, đã ra mắt một khóa học đào tạo AI miễn phí dành riêng cho giáo viên. Khóa học này nhằm mục đích làm rõ những hiểu biết về trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật prompt engineering, giúp giáo viên ứng dụng AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm trong giảng dạy. Sự ra mắt này diễn ra trong bối cảnh OpenAI đang tích cực thúc đẩy vai trò tích cực của chatbot ChatGPT trong giáo dục.
2. Nội dung khóa học
Khóa học tập trung vào việc hướng dẫn giáo viên cách sử dụng ChatGPT, một chatbot AI thế hệ mới, trong nhiều tình huống giáo dục khác nhau. Giáo viên sẽ được học cách tạo nội dung bài học, quản lý lớp học, và thậm chí là đơn giản hóa các cuộc họp bộ môn nhờ ChatGPT.
3. Mục tiêu khóa học
Mục tiêu chính của khóa học là trang bị cho giáo viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm trong môi trường giáo dục. Khóa học giúp giảm bớt sự khó hiểu về AI, đồng thời khuyến khích việc áp dụng công nghệ này vào giảng dạy một cách tích cực và an toàn.
4. Đối tượng tham gia
Khóa học được thiết kế dành cho giáo viên từ mẫu giáo đến lớp 12. Điều này thể hiện sự quan tâm của OpenAI đến việc tích hợp AI vào giáo dục ở mọi cấp độ.
5. Sự hợp tác giữa OpenAI và Common Sense Media
Sự hợp tác giữa OpenAI và Common Sense Media minh chứng cho sự quan tâm chung của cả hai tổ chức đối với việc phát triển giáo dục. Common Sense Media đóng vai trò là đối tác phi lợi nhuận, cung cấp nền tảng và hỗ trợ việc triển khai khóa học. Đây là chương trình đầu tiên trong khuôn khổ hợp tác giữa hai tổ chức này.
6. Tầm quan trọng của khóa học trong bối cảnh giáo dục hiện nay
Sự xuất hiện của ChatGPT và các công nghệ AI thế hệ mới đã đặt ra nhiều thách thức đối với giáo dục, đặc biệt là vấn đề gian lận và đạo văn. Khóa học này đóng vai trò quan trọng trong việc giúp giáo viên thích ứng với công nghệ mới, tận dụng những lợi ích của AI mà vẫn đảm bảo tính trung thực và chất lượng giáo dục. Việc OpenAI tập trung vào việc hỗ trợ giáo viên sử dụng AI một cách có trách nhiệm cũng cho thấy sự nhận thức rõ ràng về tầm quan trọng của việc hướng dẫn giáo viên thích nghi với công nghệ.
7. Kết luận
Khóa học AI miễn phí của OpenAI và Common Sense Media là một bước đi tích cực trong việc thúc đẩy vai trò của AI trong giáo dục. Bằng cách trang bị cho giáo viên những kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách có trách nhiệm, khóa học này góp phần đảm bảo sự phát triển của giáo dục trong kỷ nguyên số. Việc hướng dẫn giáo viên sử dụng AI một cách hiệu quả và đạo đức sẽ là yếu tố then chốt để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ AI trong việc nâng cao chất lượng giảng dạy.

OpenAI Tặng Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo Miễn Phí Cho Giáo Viên

Khóa học AI miễn phí dành cho giáo viên từ OpenAI Mục lục Giới thiệu Nội dung khóa học Mục tiêu khóa học Đối tượng tham gia Sự hợp tá...

tháng 11 20, 2024

Meta Muốn Triển Khai Llama AI vào Hệ Thống Y Tế Anh

<h1>Meta Muốn Triển Khai Trí Tuệ Nhân Tạo Llama Vào Hệ Thống Y Tế Công Cộng Của Anh</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hackathon của Meta và ứng dụng Llama AI trong chăm sóc sức khỏe</li>
<li>Phản hồi của chính phủ Anh và Meta</li>
<li>Quan điểm của Mark Zuckerberg và Nick Clegg về rủi ro của AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài báo gốc từ Engadget đưa tin về việc Meta đang tích cực tìm cách đưa mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) Llama của mình vào hệ thống y tế công cộng của Vương quốc Anh. Điều này được thực hiện thông qua một hackathon do Meta tổ chức, thu hút hơn 200 nhà phát triển.
2. Hackathon của Meta và ứng dụng Llama AI trong chăm sóc sức khỏe
Meta đã tổ chức một cuộc thi lập trình (hackathon) ở châu Âu, trong đó hơn 200 nhà phát triển được giao nhiệm vụ sử dụng AI Llama để cải thiện dịch vụ y tế của Vương quốc Anh. Công ty đã trao thưởng cho các dự án AI có khả năng rút ngắn thời gian chờ đợi tại các phòng cấp cứu của Dịch vụ Y tế Quốc gia Anh (NHS). Mục tiêu chính hướng đến việc ứng dụng công nghệ AI để giải quyết những thách thức trong hệ thống y tế, đặc biệt là giảm thời gian chờ đợi.
3. Phản hồi của chính phủ Anh và Meta
Bộ trưởng AI của Vương quốc Anh, Feryal Clark, bày tỏ sự ủng hộ đối với việc chính phủ áp dụng các mô hình AI nguồn mở như Llama của Meta để hỗ trợ các nhiệm vụ quan trọng. Về phía Meta, Chủ tịch phụ trách các vấn đề toàn cầu, Nick Clegg (cựu Phó Thủ tướng Anh), cho rằng việc hỗ trợ hệ sinh thái đổi mới dựa trên Llama sẽ mang lại lợi ích gián tiếp cho Meta trong dài hạn, giúp công ty dễ dàng tích hợp các cải tiến từ bên ngoài vào sản phẩm của mình. Đây được xem là một chiến lược đầu tư dài hạn của Meta, không chỉ nhắm đến lợi ích trực tiếp về mặt tài chính mà còn hướng đến việc phát triển và hoàn thiện công nghệ AI của mình.
4. Quan điểm của Mark Zuckerberg và Nick Clegg về rủi ro của AI
Mark Zuckerberg trước đó đã công bố Llama đạt gần 350 triệu lượt tải xuống, khẳng định sự phổ biến của mô hình AI nguồn mở này. Nick Clegg đã có những phát biểu khá hài hước khi bác bỏ những lo ngại về việc AI xâm nhập vào chính phủ, ví von rằng AI hiện tại còn "thô sơ" hơn nhiều so với những lo ngại được nêu ra. Tuy nhiên, Bộ trưởng AI Clark nhấn mạnh chính phủ Anh sẽ không xem nhẹ rủi ro mà AI mang lại, mà sẽ đưa ra các quy định phù hợp, hỗ trợ đổi mới và không gây gánh nặng quá mức cho doanh nghiệp.
5. Kết luận
Sự kiện này cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của Meta đối với việc ứng dụng AI vào các lĩnh vực công cộng, đặc biệt là trong chăm sóc sức khỏe. Mặc dù Meta nhấn mạnh tính chất nguồn mở và lợi ích gián tiếp, việc triển khai AI vào hệ thống y tế công cộng vẫn đặt ra những câu hỏi về quyền riêng tư, an ninh dữ liệu và các vấn đề đạo đức liên quan đến AI. Quan điểm của chính phủ Anh về việc cân bằng giữa hỗ trợ đổi mới và quản lý rủi ro sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của AI trong hệ thống y tế.

Meta Muốn Triển Khai Llama AI vào Hệ Thống Y Tế Anh

Meta Muốn Triển Khai Trí Tuệ Nhân Tạo Llama Vào Hệ Thống Y Tế Công Cộng Của Anh Mục lục Giới thiệu Hackathon của Meta và ứng dụng Llama ...

tháng 11 20, 2024

Rox: Nền tảng bán hàng thông minh nhờ trí tuệ nhân tạo OpenAI

<h1>Rox: Nền tảng bán hàng thông minh, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo của OpenAI</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu Rox và tầm nhìn</li>
<li>Giải quyết nhu cầu đang thay đổi của các đội ngũ bán hàng</li>
<li>Kiến trúc ba tầng của Rox và "Đàn đại lý Rox"</li>
<li>Xây dựng Rox: Nền tảng tùy chỉnh dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hàng đầu</li>
<li>Nâng cao hiệu quả bán hàng gấp đôi</li>
<li>Hợp tác với OpenAI: Bí quyết thành công</li>
<li>Tối ưu tiềm năng doanh thu GTM với OpenAI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu Rox và tầm nhìn
Rox là một nền tảng bán hàng đột phá, được thiết kế để tối ưu hóa hiệu quả và năng suất của các đội ngũ bán hàng. Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến từ OpenAI, Rox biến đổi cách các đội ngũ quản lý và tăng trưởng doanh thu. Nền tảng này tích hợp dữ liệu rời rạc thành một hệ thống thống nhất và cung cấp thông tin chi tiết thông qua "đàn đại lý AI" hoạt động liên tục. Đội ngũ Rox sở hữu chuyên môn sâu về AI và tích hợp dữ liệu, dẫn đầu bởi Avanika Narayan, người có bằng tiến sĩ về ứng dụng LLM vào các nhiệm vụ doanh nghiệp. Tầm nhìn của Rox là tạo ra một hệ thống ba tầng: hệ thống ghi chép, hệ thống quy trình làm việc và hỗ trợ AI, tất cả được xây dựng trên API của OpenAI.
2. Giải quyết nhu cầu đang thay đổi của các đội ngũ bán hàng
Sự ra đời của các mô hình doanh thu dựa trên sử dụng và sự chuyển đổi sang hoạt động bán hàng dựa trên AI đã tạo ra những khoảng trống trong hệ thống của nhiều đội ngũ bán hàng. Rox, ra mắt vào năm 2024, đã nắm bắt được cơ hội này. API của OpenAI mang đến sự linh hoạt cho phép Rox xử lý mọi thứ, từ làm sạch dữ liệu đến các quy trình làm việc phức tạp và tiếp cận bán hàng tinh tế cho các chiến lược tiếp cận thị trường (GTM).
3. Kiến trúc ba tầng của Rox và "Đàn đại lý Rox"
Nền tảng Rox dựa trên kiến trúc ba tầng:
<ul>
<li>Tầng dữ liệu: Sử dụng các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o mini để hợp nhất dữ liệu từ nhiều kho dữ liệu khác nhau, tạo ra dữ liệu có cấu trúc và dễ truy xuất.</li>
<li>Tầng trí tuệ: Các mô hình tầm trung thực hiện lập luận phức tạp và ưu tiên các hành động, hợp tác với nhân viên bán hàng để tăng cường nhiệm vụ của họ.</li>
<li>Tầng tương tác: Các mô hình tiên tiến như GPT-4o và API thời gian thực của OpenAI tạo ra email, quản lý tiếp cận LinkedIn và chuẩn bị bản tóm tắt cuộc họp bằng giọng nói.</li>
</ul>
Trung tâm của nền tảng là "Đàn đại lý Rox", một nhóm các đại lý AI hoạt động liên tục được chỉ định cho mỗi tài khoản. Khi nhân viên bán hàng không trực tuyến, các đại lý theo dõi tài khoản; trong giờ làm việc, họ giúp nhân viên bán hàng tăng năng suất lên 50% bằng cách xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại và đưa ra thông tin chi tiết có thể hành động. Kết quả so sánh hiệu suất cho thấy GPT-4o có hiệu quả vượt trội so với các mô hình khác trong các tác vụ tạo nội dung tiếp cận khách hàng, định vị thương vụ và giả định vấn đề.
4. Xây dựng Rox: Nền tảng tùy chỉnh dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hàng đầu
Quá trình phát triển Rox được định hình bởi thử nghiệm ban đầu và phản hồi của khách hàng. Ban đầu, nhóm nghiên cứu đã khám phá giao diện trò chuyện mở, nhưng nhận thấy nó không phù hợp với nhu cầu của người bán; thay vào đó, người bán cần một giải pháp được điều chỉnh cho quy trình làm việc cụ thể của họ, với đầu ra sáng tạo và độc đáo hơn. Do đó, nhóm đã chuyển sang một nền tảng cấu hình đầu cuối, trong đó mỗi đại lý thích ứng với các tài khoản và quy trình làm việc cụ thể của người bán. Phương pháp này, được hỗ trợ bởi các đối tác như Ramp, Couchbase và Confluent, cũng mở rộng chuyên môn của các chuyên gia bán hàng hàng đầu trên khắp các nhóm bằng cách tích hợp những hoạt động tốt nhất của họ vào nền tảng Rox.
5. Nâng cao hiệu quả bán hàng gấp đôi
Các đội ngũ bán hàng sử dụng Rox đã báo cáo những cải thiện đáng kể:
<ul>
<li>Tiết kiệm 8+ giờ mỗi tuần: Nhân viên bán hàng tiết kiệm được thời gian dành cho các tác vụ hành chính, cho phép họ tập trung vào tương tác với khách hàng có giá trị cao hơn.</li>
<li>Tăng 35% sự tương tác của khách hàng: Các đại lý giúp nhân viên bán hàng phản hồi nhanh chóng các thay đổi của tài khoản chính và tham gia vào những thời điểm quan trọng.</li>
<li>ROI gấp đôi cho đường ống bán hàng: Khách hàng beta đã thấy đường ống bán hàng được chấp nhận tăng gấp đôi, dẫn đến nhiều người mở rộng việc sử dụng Rox trên toàn bộ nhóm của họ và tăng số lượng tài khoản được quản lý trên nền tảng.</li>
</ul>
Rox đã đạt được sự tăng trưởng nhanh chóng giữa các khách hàng doanh nghiệp, tăng từ 0 lên 25 tài khoản trong bảy tháng.
6. Hợp tác với OpenAI: Bí quyết thành công
Các mô hình của OpenAI là trọng tâm trong phương pháp tiếp cận của Rox, cho phép các giải pháp AI linh hoạt trên nhiều nhiệm vụ. Sự linh hoạt này cho phép Rox triển khai các mô hình tiết kiệm chi phí cho xử lý dữ liệu trong khi dành các mô hình cấp cao hơn cho các nhiệm vụ lập luận phức tạp. Ba bài học chính mà đồng sáng lập Rox chia sẻ cho việc xây dựng các giải pháp dựa trên AI hiệu quả:
<ul>
<li>Bắt đầu với một tầng dữ liệu mạnh mẽ: Điều quan trọng nhất là thiết lập tốt tầng dữ liệu và giải quyết vấn đề quản lý ngữ cảnh.</li>
<li>Tập trung vào AI ứng dụng: Rox chọn hợp tác với OpenAI thay vì tự xây dựng mô hình của riêng mình.</li>
<li>Lặp lại nhanh chóng: AI ứng dụng hiện đại cho phép tốc độ nhanh hơn.</li>
</ul>
7. Tối ưu tiềm năng doanh thu GTM với OpenAI
Rox hình dung một tương lai mà các đội ngũ bán hàng sẽ bắt đầu và kết thúc ngày làm việc của họ trên nền tảng này, được trang bị đầy đủ thông tin chi tiết và hỗ trợ cần thiết để tương tác hiệu quả với khách hàng. Nhóm dự định mở rộng khả năng đa phương thức và hỗ trợ nhiệm vụ dài hạn của Rox. Một tính năng mới được hỗ trợ bằng giọng nói, được cung cấp bởi API thời gian thực của OpenAI, hiện đang giúp người bán chuẩn bị cho các cuộc họp với các bản tóm tắt chi tiết, thời gian thực.
8. Kết luận
Với sự hỗ trợ của OpenAI, Rox tiếp tục hỗ trợ các chức năng bán hàng do con người dẫn dắt, giúp tối đa hóa tiềm năng doanh thu GTM. Rox đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào bán hàng, hứa hẹn mang lại hiệu quả và năng suất cao hơn cho các đội ngũ bán hàng trên toàn cầu.

Rox: Nền tảng bán hàng thông minh nhờ trí tuệ nhân tạo OpenAI

Rox: Nền tảng bán hàng thông minh, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo của OpenAI Mục lục Giới thiệu Rox và tầm nhìn Giải quyết nhu cầu đan...

tháng 11 20, 2024

5 Mẹo Sử Dụng ChatGPT Theo Chuyên Gia OpenAI

<h1>5 Mẹo Sử Dụng ChatGPT Từ Trưởng Bộ Phận Sản Phẩm OpenAI</h1>
Mục lục
<ul>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thử nghiệm chế độ giọng nói</li>
<li>Yêu cầu ChatGPT ghi nhớ thông tin</li>
<li>Tạo GPT cá nhân</li>
<li>Tải lên tệp tin</li>
<li>Kết hợp văn bản và hình ảnh</li>
</ul>
Giới thiệu
Bài báo gốc trên Business Insider phỏng vấn Nick Turley, Trưởng bộ phận sản phẩm của OpenAI, về 5 mẹo hay để sử dụng ChatGPT hiệu quả hơn. Mặc dù Turley cho rằng những mẹo này không quá phức tạp, nhưng chúng giúp người dùng khai thác tối đa các tính năng mới của mô hình GPT-4o, đặc biệt là những người chưa khám phá hết tiềm năng của chatbot này.
Thử nghiệm chế độ giọng nói
Một trong những tính năng nổi bật là chế độ giọng nói. ChatGPT hiện hỗ trợ 9 giọng nói tự nhiên, được phát triển với sự cộng tác của các diễn viên lồng tiếng chuyên nghiệp. Người dùng có thể thay đổi giọng nói trong cài đặt. Chế độ giọng nói mang đến một cách tương tác hoàn toàn mới, khác biệt so với các công nghệ khác. Chế độ giọng nói tiêu chuẩn khả dụng cho tất cả người dùng đã đăng nhập, trong khi chế độ giọng nói nâng cao (cho phép hội thoại thời gian thực tự nhiên hơn) chỉ dành riêng cho người dùng Plus và Team.
Yêu cầu ChatGPT ghi nhớ thông tin
Để tránh việc phải lặp lại thông tin nhiều lần, người dùng có thể yêu cầu ChatGPT ghi nhớ những điều cụ thể. Những thông tin này (ví dụ: công việc, tình trạng gia đình, sở thích,…) sẽ được AI sử dụng để cải thiện chất lượng phản hồi. Việc này giúp ChatGPT hiểu người dùng tốt hơn và cung cấp câu trả lời chính xác hơn. Người dùng có thể bật/tắt chế độ ghi nhớ bất cứ lúc nào.
Tạo GPT cá nhân
Người dùng có thể tạo ra GPT cá nhân hóa mà không cần kỹ năng lập trình. Tính năng này đặc biệt hữu ích khi người dùng thường xuyên sử dụng cùng một loại prompt. GPT cá nhân có thể được tùy chỉnh để tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như học ngôn ngữ, phân tích dữ liệu, hoặc thậm chí biến ảnh thành hình minh họa (như một ví dụ được chia sẻ trên X – trước đây là Twitter). Việc chia sẻ link đến GPT cá nhân là tùy chọn, người dùng có thể giữ riêng tư hoặc công khai.
Tải lên tệp tin
Tính năng này cho phép tải lên các tệp văn bản, tài liệu, bảng tính và bài thuyết trình. ChatGPT có khả năng phân tích văn bản, tóm tắt, cung cấp phản hồi, trích xuất thông tin cụ thể, và so sánh/phân biệt giữa các tài liệu. Đây là một công cụ mạnh mẽ, đặc biệt hữu ích khi xử lý các tài liệu dài hoặc hướng dẫn phức tạp. Tính năng này hiện chỉ có sẵn cho người dùng Plus và Enterprise.
Kết hợp văn bản và hình ảnh
Trưởng bộ phận sản phẩm của OpenAI nhấn mạnh sự kết hợp giữa khả năng xử lý văn bản và hình ảnh của ChatGPT. Mặc dù ứng dụng văn bản của ChatGPT nổi tiếng hơn, nhưng chatbot cũng có thể hiểu và diễn giải hình ảnh nhờ vào sự tích hợp với công cụ tạo hình ảnh DALL-E. Việc kết hợp cả hai khả năng này mở ra nhiều tiềm năng sáng tạo, ví dụ như thiết kế thiệp chúc mừng kết hợp hình ảnh và bài thơ.
Kết luận
Bài báo cung cấp những mẹo hữu ích giúp người dùng tận dụng tối đa sức mạnh của ChatGPT. Việc kết hợp các tính năng khác nhau của ChatGPT, như chế độ giọng nói, khả năng ghi nhớ và xử lý tệp, cùng với công cụ tạo hình ảnh DALL-E, mở ra vô vàn ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5 Mẹo Sử Dụng ChatGPT Theo Chuyên Gia OpenAI

5 Mẹo Sử Dụng ChatGPT Từ Trưởng Bộ Phận Sản Phẩm OpenAI Mục lục Giới thiệu Thử nghiệm chế độ giọng nói Yêu cầu ChatGPT ghi nhớ thông ti...

tháng 11 20, 2024

OpenAI và Bản Đồ Đường Hướng Tự Động Hóa Mới Tại Mỹ

<h1>Bản đồ đường hướng mới của OpenAI cho tự động hóa tại Mỹ</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>OpenAI: Sức mạnh đổi mới và cạnh tranh gay gắt</li>
<li>Bản đồ đường hướng của OpenAI: Năm trụ cột chính</li>
<li>Cuộc đua hướng tới các tác nhân trí tuệ nhân tạo</li>
<li>Thách thức việc làm và sự thay đổi xã hội</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. OpenAI: Sức mạnh đổi mới và cạnh tranh gay gắt</h2>
OpenAI hiện đang có nhiều hoạt động đáng chú ý, một trong những lý do tại sao việc theo dõi sát sao những phát biểu của Sam Altman tại các hội nghị và cuộc họp là rất quan trọng. Công ty, vốn đã trở thành một cái tên quen thuộc, không ngừng đổi mới ở tuyến đầu của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI).
Mặc dù OpenAI có nhiều đối thủ cạnh tranh như Anthropic và Google, đang tìm kiếm liên minh để thúc đẩy các hệ thống AI phiên bản riêng của họ, nhưng với nguồn vốn mới và vị thế của mình, OpenAI có khả năng đưa AI tiến xa hơn bất kỳ ai có thể tưởng tượng được chỉ vài năm trước.
<h2>2. Bản đồ đường hướng của OpenAI: Năm trụ cột chính</h2>
"Bản đồ đường hướng" đổi mới mới của OpenAI minh họa cho tham vọng của công ty trong việc thúc đẩy năng lực của Mỹ trong lĩnh vực này. Vào ngày 13 tháng 11, OpenAI đã công bố một tài liệu trình bày năm trụ cột chính cho đổi mới AI của Mỹ. Phó Chủ tịch phụ trách Quan hệ Quốc tế của OpenAI, Chris Lehane, đã so sánh dự án này với các sáng kiến lịch sử trước đây trong lĩnh vực hệ thống đường cao tốc và viễn thông.
Năm trụ cột đó bao gồm:
<ul>
<li>Vùng kinh tế AI: OpenAI đang đề xuất xây dựng các trung tâm dữ liệu ở những nơi như vùng Trung Tây nước Mỹ để thúc đẩy đổi mới trong cộng đồng và tận dụng dữ liệu tại các cộng đồng đó. Các trường đại học sẽ phát triển các nguồn lực phục vụ cộng đồng.</li>
<li>Đạo luật Cao tốc Truyền tải Quốc gia: Kế hoạch này nhằm triển khai cơ sở hạ tầng cáp quang, khí đốt tự nhiên, đường ống và không dây trên toàn quốc. Đây là khía cạnh giống nhất với các dự án trước đây như mạng lưới đường cao tốc liên tiểu bang thời Tổng thống Eisenhower.</li>
<li>Sự tham gia của chính phủ trong các dự án AI lớn: Kế hoạch cũng đề cập đến nỗ lực của chính phủ trong việc tài trợ các dự án tạo việc làm và nâng cao vị thế của đất nước về năng lực AI.</li>
<li>Một liên minh lớn: Phần này của kế hoạch đề cập đến việc hợp tác với các đồng minh để tạo ra thách thức đối với sự phát triển nhanh chóng của AI và hệ thống năng lượng của Nga.</li>
<li>Năng lượng hạt nhân: Năng lượng hạt nhân là trụ cột thứ năm của kế hoạch lớn này, và nó minh họa cho cuộc đua phát triển giữa Mỹ và Trung Quốc. Trung Quốc đã nghiên cứu cơ sở hạ tầng hạt nhân nhỏ trong nhiều năm, nhưng Mỹ mới chỉ cam kết phát triển loại hình này gần đây. Đây là một khái niệm mới trong quy hoạch công cộng của Mỹ và đòi hỏi hành động nhanh chóng để bắt kịp những gì Trung Quốc đã thiết lập. Lehane đã đề cập đến việc Hải quân Mỹ phát triển tàu ngầm hạt nhân như một dự án dài hạn có thể được sử dụng cho mục đích dân sự.</li>
</ul>
<h2>3. Cuộc đua hướng tới các tác nhân trí tuệ nhân tạo</h2>
Đồng thời, OpenAI cũng đang cố gắng cạnh tranh với các đối thủ trong nước. Anthropic đã cho ra mắt tác nhân Claude mới có thể sử dụng máy tính tương tự như người dùng. Các phương tiện truyền thông công nghệ đang đưa tin rằng OpenAI đang phát triển tác nhân riêng của mình, được gọi là "Operator", có khả năng thực hiện các dự án lớn mà không cần sự giám sát chi tiết của con người.
Các tác nhân này ban đầu sẽ được phát triển để thực hiện các tác vụ trên trình duyệt web. Điều này có nghĩa là máy tính sẽ tự động lướt web, điền vào các biểu mẫu trực tuyến, và tham gia vào Internet toàn cầu một cách hoàn toàn tự động. Sau đó, các mô hình này sẽ hoạt động ngoại tuyến, xử lý bảng tính, gửi tài liệu Google và thực hiện những công việc mà con người đã làm từ khi máy tính cá nhân ra đời.
<h2>4. Thách thức việc làm và sự thay đổi xã hội</h2>
Việc làm bị thay thế bởi tự động hóa trong những năm gần đây đã gây ra nhiều lo ngại trong nhiều ngành công nghiệp. Nhiều người lao động, từ công nhân lao động phổ thông đến người lao động trí thức, đang thấy sự nghiệp của họ bị đe dọa bởi tự động hóa.
Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, bạn có thể tìm đọc các bài viết của nhiều chuyên gia, đề cập đến sự cần thiết phải có những thay đổi xã hội lớn để thích ứng với những gì AI đang mang lại cho chúng ta. Trong thời gian tới, hãy chờ đợi sự xuất hiện của các mô hình mới này và "bản đồ đường hướng" của OpenAI sẽ trở thành một phần của tin tức về quản lý nhà nước trong những thay đổi liên bang sắp tới.

OpenAI và Bản Đồ Đường Hướng Tự Động Hóa Mới Tại Mỹ

Bản đồ đường hướng mới của OpenAI cho tự động hóa tại Mỹ Mục lục: OpenAI: Sức mạnh đổi mới và cạnh tranh gay gắt Bản đồ đường hướng của ...

tháng 11 20, 2024

AI vẫn chưa thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp

<h1>Trí tuệ nhân tạo vẫn chưa thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thử thách mới cho AI: Bộ bài toán FrontierMath</li>
<li>Kết quả thử nghiệm và ý nghĩa</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu:
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả khả năng giải quyết các bài toán toán học. Tuy nhiên, khả năng suy luận của AI hiện nay vẫn còn hạn chế, đặc biệt là khi đối mặt với những bài toán đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc và khả năng tư duy trừu tượng ở mức độ cao. Bài báo này phân tích kết quả của một nghiên cứu mới, trong đó các nhà toán học đã thiết kế một bộ bài toán toán học phức tạp để thử thách khả năng suy luận của các hệ thống AI tiên tiến nhất hiện nay.
2. Thử thách mới cho AI: Bộ bài toán FrontierMath:
Các nhà nghiên cứu tại Viện Epoch AI, hợp tác với các giáo sư toán học hàng đầu (bao gồm cả những người từng đoạt giải Fields Medal), đã phát triển một bộ bài toán toán học mới có tên là FrontierMath. Những bài toán này nằm ở cấp độ nghiên cứu, đòi hỏi trình độ toán học ở mức tiến sĩ và mất nhiều giờ, thậm chí nhiều ngày để giải quyết. Khác với các bài kiểm tra AI trước đây thường tập trung vào toán học ở cấp trung học và đại học, FrontierMath nhắm đến việc đánh giá khả năng suy luận và tư duy toán học ở mức độ chuyên sâu hơn. Các bài toán đa dạng, bao gồm nhiều lĩnh vực con của toán học, từ lý thuyết số đến hình học đại số. Bộ bài toán này được công khai trên trang web của Epoch AI để cộng đồng có thể tiếp cận và nghiên cứu. Việc thiết kế bài toán độc đáo nhằm tránh tình trạng AI đã được "huấn luyện" sẵn các câu trả lời, dẫn đến kết quả đánh giá không chính xác.
3. Kết quả thử nghiệm và ý nghĩa:
Sáu mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay, bao gồm Gemini 1.5 Pro của Google, Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, và một số mô hình của OpenAI và xAI, đã được dùng để thử nghiệm FrontierMath. Kết quả cho thấy khả năng giải quyết các bài toán của các mô hình này vô cùng thấp, chỉ đạt được độ chính xác dưới 2%. Thậm chí, mô hình Grok-2 Beta của xAI không thể giải được bất kỳ bài toán nào.
Mặc dù kết quả có vẻ khá tiêu cực, nhưng nhóm nghiên cứu nhấn mạnh rằng việc đánh giá độ chính xác dựa trên tỷ lệ phần trăm thành công là chưa đủ. Vì tỷ lệ thành công thấp nên một câu trả lời đúng cũng có thể ảnh hưởng lớn đến điểm số chung. Nghiên cứu chỉ ra rằng, một số mô hình có thể đạt được câu trả lời đúng bằng cách "đoán mò" dựa trên các mô phỏng đơn giản, chứ không phải dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về toán học. Do đó, FrontierMath cho thấy rằng các mô hình AI hiện tại vẫn chưa đạt đến khả năng suy luận toán học ở mức độ nghiên cứu.
4. Kết luận:
Nghiên cứu về FrontierMath cho thấy rằng mặc dù AI đã tiến bộ đáng kể trong việc giải quyết các bài toán toán học ở cấp độ cơ bản, nhưng khả năng suy luận toán học ở mức độ chuyên sâu vẫn là một thách thức lớn đối với các mô hình AI hiện nay. FrontierMath đóng vai trò là một chuẩn mực mới, giúp đánh giá chính xác hơn khả năng suy luận toán học của AI và thúc đẩy sự phát triển của các mô hình AI trong tương lai. Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng việc công khai bộ bài toán này sẽ giúp cộng đồng nghiên cứu AI hiểu rõ hơn về khả năng và giới hạn của công nghệ này.

AI vẫn chưa thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp

Trí tuệ nhân tạo vẫn chưa thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp Mục lục: Giới thiệu Thử thách mới cho AI: Bộ bài toán FrontierMa...

tháng 11 20, 2024

Anthropic Nâng Cấp Claude: Tùy Chỉnh Kết Quả Trả Về

<h1>Anthropic Cải tiến Claude: Tính năng Ưu tiên cho Kết quả Trả về</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-t%C3%B9y-ch%E1%BB%89nh-ki%E1%BB%83u-v%C4%83n-b%E1%BA%A3n">Tính năng tùy chỉnh kiểu văn bản</a></li>
<li><a href="#m%E1%BA%B9o-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-v%C3%A0-c%C3%A0i-%C4%91%E1%BA%B7t-%C6%B0u-ti%C3%AAn-t%C3%A0i-kho%E1%BA%A3n">Mẹo sử dụng và cài đặt ưu tiên tài khoản</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-%C6%B0u-ti%C3%AAn-t%C3%A0i-kho%E1%BA%A3n">Tính năng Ưu tiên Tài khoản</a></li>
<li><a href="#th%E1%BB%9Di-gian-ra-m%C3%A1t">Thời gian ra mắt</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu</h2>
Bài viết này tóm tắt những nâng cấp mới nhất của Anthropic đối với Claude, mô hình ngôn ngữ lớn của họ. Những cải tiến tập trung vào việc cho phép người dùng tùy chỉnh trải nghiệm và kết quả trả về, mang đến sự linh hoạt và kiểm soát cao hơn.

<h2>Tính năng tùy chỉnh kiểu văn bản</h2>
Anthropic đang tích cực phát triển tính năng tùy chỉnh kiểu văn bản cho Claude. Phiên bản mới nhất (đang trong giai đoạn phát triển) cho phép người dùng thử nghiệm các kiểu văn bản tùy chỉnh bằng cách chọn một kiểu và yêu cầu Claude tạo nội dung, ví dụ như truyện ngắn, email, hoặc tài liệu giáo dục. Điều này giúp người dùng đánh giá hiệu quả của kiểu văn bản tùy chỉnh và dự đoán kết quả đầu ra. Một tooltip mới cũng được thêm vào giao diện, gợi ý người dùng có thể chọn từ các kiểu văn bản có sẵn hoặc tự tạo để tùy chỉnh giọng văn, từ vựng, mức độ chi tiết, v.v. Tooltip này bao gồm liên kết đến trang câu hỏi thường gặp (FAQ), tuy nhiên trang này hiện chưa khả dụng.

<h2>Mẹo sử dụng và cài đặt ưu tiên tài khoản</h2>
Giao diện người dùng được cải thiện với các tooltip hướng dẫn người dùng cách chọn kiểu văn bản có sẵn hoặc tạo kiểu riêng.

<h2>Tính năng Ưu tiên Tài khoản</h2>
Anthropic cũng đang phát triển tính năng Ưu tiên Tài khoản, truy cập được trong phần cài đặt. Tính năng này cho phép người dùng đặt lời nhắc hệ thống để chỉ định sở thích, yêu cầu hoặc kỳ vọng của họ. Ví dụ: người dùng có thể làm rõ rằng khi họ đề cập đến "Cloud", họ muốn nói đến Claude của Anthropic chứ không phải Cloud như trong Google Cloud.

<h2>Thời gian ra mắt</h2>
Hiện chưa có ngày phát hành chính thức cho các tính năng này, nhưng Anthropic đang tích cực phát triển và chúng có thể sớm được tung ra.

Anthropic Nâng Cấp Claude: Tùy Chỉnh Kết Quả Trả Về

Anthropic Cải tiến Claude: Tính năng Ưu tiên cho Kết quả Trả về Mục lục Giới thiệu Tính năng tùy chỉnh kiểu văn bản Mẹo sử dụng và cài ...

tháng 11 20, 2024

AI và Quản lý Tin nhắn Bệnh nhân trong Cơ sở Y tế

<h1>AI trong Quản lý Tin Nhắn Bệnh Nhân tại Cơ Sở Y Tế</h1>
Mục lục
<ol>
<li><a href="#tinh-hinh-hien-tai-qua-tai-tin-nhan-benh-nhan">Tình hình hiện tại: Quá tải tin nhắn bệnh nhân</a></li>
<li><a href="#giai-phap-inboxologist-ket-hop-con-nguoi-va-tri-tue-nhan-tao">Giải pháp "Inboxologist": Kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo</a></li>
<li><a href="#ung-dung-tri-tue-nhan-tao-ai-trong-xu-ly-tin-nhan">Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong xử lý tin nhắn</a></li>
<li><a href="#danh-gia-va-huong-phat-trien">Đánh giá và hướng phát triển</a></li>
<li><a href="#goi-y-de-tai-nghien-cuu-bao-chi">Gợi ý đề tài nghiên cứu báo chí</a></li>
</ol>

<h2>1. Tình hình hiện tại: Quá tải tin nhắn bệnh nhân</h2>
Các bác sĩ và phòng khám ngày càng phải đối mặt với khối lượng công việc hành chính khổng lồ, đặc biệt là việc trả lời hàng chục tin nhắn từ bệnh nhân qua cổng thông tin bệnh viện. Điều này gây ra tình trạng quá tải, ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống, cũng như sự hài lòng trong công việc của các nhân viên y tế. Một báo cáo của Washington Post chỉ ra rằng các bác sĩ thường bị áp lực bởi các công việc hành chính như vậy.

<h2>2. Giải pháp "Inboxologist": Kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo</h2>
Để giải quyết vấn đề này, một số hệ thống y tế đang áp dụng giải pháp kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo, gọi là "Inboxologist". Ví dụ, Corewell Health West tại Grand Rapids, Michigan đã thực hiện một chương trình thí điểm "Inboxologist" vào năm ngoái, kết hợp điều dưỡng viên đăng ký và nhà cung cấp dịch vụ y tế tiên tiến (như trợ lý bác sĩ hoặc điều dưỡng viên thực hành).
Điều dưỡng viên đăng ký sẽ xử lý các tin nhắn không khẩn cấp, các câu hỏi theo dõi sau khi khám, và câu hỏi về thuốc hoặc kết quả xét nghiệm. Trong khi đó, nhà cung cấp dịch vụ y tế tiên tiến sẽ xử lý các tin nhắn đòi hỏi chuyên môn cao hơn, như tác dụng phụ thuốc, thay đổi liều lượng, triệu chứng phức tạp, hoặc các tin nhắn cần chỉ định thủ tục y tế.

<h2>3. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong xử lý tin nhắn</h2>
Bên cạnh giải pháp "Inboxologist", một số hệ thống y tế đang tích cực sử dụng các công cụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) để đáp ứng nhu cầu thông tin của bệnh nhân:
<ul>
<li>In Basket Art: Tính năng AI trong nền tảng giao tiếp cổng thông tin bệnh nhân MyChart đang được sử dụng bởi khoảng 15.000 bác sĩ tại hơn 150 hệ thống y tế để soạn thảo câu trả lời cho tin nhắn của bệnh nhân. Công cụ này sử dụng công nghệ GPT-4 (tương tự ChatGPT) để tạo ra bản nháp tin nhắn dựa trên ngữ cảnh từ các tin nhắn trước đó và thông tin từ hồ sơ sức khỏe điện tử. Bác sĩ sau đó có thể phê duyệt hoặc chỉnh sửa bản nháp này.</li>
<li>Chatbot tại Johns Hopkins Medicine: Một chatbot mới được triển khai trên nhiều trang web của các khoa lâm sàng để cung cấp cho bệnh nhân quyền truy cập trực tuyến vào thông tin lịch hẹn, cho phép họ xem xét, hủy hoặc sắp xếp lại lịch hẹn.</li>
<li>Trợ lý ảo tại Community Health Systems: Hệ thống y tế này đã triển khai một công cụ AI đàm thoại trong trung tâm tiếp nhận bệnh nhân để xác thực danh tính người gọi, hiểu lý do gọi và thu thập thông tin bổ sung trước khi chuyển cuộc gọi đến nhân viên y tế.</li>
</ul>

<h2>4. Đánh giá và hướng phát triển</h2>
Chương trình thí điểm "Inboxologist" tại Corewell Health West đã cho thấy kết quả khả quan: giảm 41% số lượng tin nhắn cho bác sĩ, giảm 47% thời gian xử lý tin nhắn và giảm 93% thời gian giải quyết tin nhắn. Tuy nhiên, các bác sĩ và nhà cung cấp dịch vụ y tế tiên tiến vẫn nhận được những tin nhắn phức tạp hơn, đòi hỏi sự tinh chỉnh các nền tảng AI để lọc tin nhắn hiệu quả hơn. Một nghiên cứu gần đây cho thấy các y tá đánh giá cao hiệu quả, sự đồng cảm và giọng điệu của tin nhắn AI do MyChart tạo ra.

<h2>5. Gợi ý đề tài nghiên cứu báo chí</h2>
<ul>
<li>Thực trạng xử lý tin nhắn bệnh nhân tại các hệ thống y tế trong nước. Có giải pháp nào sáng tạo đang được áp dụng?</li>
<li>Phản hồi của bệnh nhân và nhân viên y tế đối với các chương trình quản lý tin nhắn mới.</li>
<li>Thị trường các công cụ công nghệ đổi mới để xử lý tin nhắn bệnh nhân và các truy vấn khác.</li></ul><ul>
</ul>

AI và Quản lý Tin nhắn Bệnh nhân trong Cơ sở Y tế

AI trong Quản lý Tin Nhắn Bệnh Nhân tại Cơ Sở Y Tế Mục lục Tình hình hiện tại: Quá tải tin nhắn bệnh nhân Giải pháp "Inboxologist...

tháng 11 20, 2024

Doanh nghiệp Mỹ chưa sẵn sàng đối mặt với tấn công bot AI

<h1>Doanh nghiệp chưa sẵn sàng đối phó với tấn công bot AI</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Tóm tắt</li>
<li>Thực trạng đáng báo động</li>
<li>Sự khác biệt về nhận thức giữa các cấp quản lý</li>
<li>Vai trò của AI trong an ninh mạng</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Tóm tắt
Một khảo sát mới của Arkose Labs cho thấy chỉ 20% doanh nghiệp Mỹ tự đánh giá mình sẵn sàng đối phó với các cuộc tấn công bot quy mô lớn do AI điều khiển. Khả năng bảo mật của các công ty đang bị đe dọa nghiêm trọng bởi sự gia tăng nhanh chóng và tinh vi của các cuộc tấn công này, thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về các giải pháp bảo mật tiên tiến.
2. Thực trạng đáng báo động
Khảo sát trên 188 chuyên gia an ninh mạng cấp quản lý tại Mỹ cho thấy:
<ul>
<li>56% doanh nghiệp cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới đã làm tăng tần suất và sự tinh vi của các mối đe dọa mạng.</li>
<li>88% doanh nghiệp đã phải hứng chịu nhiều cuộc tấn công bot do AI điều khiển hơn trong hai năm qua, vượt xa tốc độ tăng trưởng của các cuộc tấn công bot thông thường.</li>
<li>Các ngành công nghiệp tài chính công nghệ, hàng không và khách sạn đặc biệt lo ngại về các mối đe dọa mạng dựa trên AI thế hệ mới.</li>
<li>Khoảng một nửa số người được hỏi cho biết họ thiếu nhân sự có chuyên môn về cả AI và an ninh mạng. Điều này cho thấy sự chênh lệch đáng kể giữa nhu cầu và nguồn lực hiện có.</li>
</ul>
3. Sự khác biệt về nhận thức giữa các cấp quản lý
Thực tế cho thấy sự khác biệt đáng kể trong nhận thức về mức độ sẵn sàng đối phó với các cuộc tấn công AI giữa các cấp quản lý:
<ul>
<li>12% lãnh đạo cấp cao (C-suite) và phó chủ tịch tự tin vào sự chuẩn bị của công ty.</li>
<li>12% giám đốc cấp cao và quản lý lại cảm thấy lo lắng về điều này.</li>
</ul>
4. Vai trò của AI trong an ninh mạng
Những doanh nghiệp đã triển khai các công cụ bảo mật AI có xu hướng tự tin hơn vào khả năng phòng thủ của mình. Tuy nhiên, những "người đam mê AI" (26% số người được hỏi, tích cực tích hợp AI vào quy trình làm việc) cũng nhận thức rõ hơn về các mối đe dọa an ninh liên quan. Họ nhận thấy sự gia tăng đáng kể về các mối đe dọa tinh vi hơn nhờ công nghệ AI.
Một mặt, AI là công cụ mạnh mẽ trong tay kẻ tấn công, mặt khác, nó cũng là công nghệ hỗ trợ hiệu quả cho các biện pháp phòng thủ nếu được sử dụng đúng cách. Doanh nghiệp có thể tận dụng AI để đánh giá tốt hơn về bức tranh mối đe dọa, xác định các cuộc tấn công do AI thực hiện và tiên đoán các chiến thuật tấn công mới.
5. Kết luận
Kết quả khảo sát cho thấy sự thiếu chuẩn bị đáng kể của các doanh nghiệp trước các cuộc tấn công bot AI. Việc thiếu nhân lực chuyên môn và sự khác biệt về nhận thức giữa các cấp quản lý càng làm trầm trọng thêm vấn đề này. Để tồn tại và phát triển trong bối cảnh an ninh mạng ngày càng phức tạp, các doanh nghiệp cần đầu tư mạnh mẽ vào việc nâng cao năng lực bảo mật, đặc biệt là việc ứng dụng AI vào cả tấn công và phòng thủ. Việc đào tạo nhân sự và nhận thức đúng đắn về vai trò của AI trong an ninh mạng là điều cần thiết để chuẩn bị cho những thách thức tương lai.

Doanh nghiệp Mỹ chưa sẵn sàng đối mặt với tấn công bot AI

Doanh nghiệp chưa sẵn sàng đối phó với tấn công bot AI Mục lục Tóm tắt Thực trạng đáng báo động Sự khác biệt về nhận thức giữa các cấp ...

tháng 11 20, 2024

Gemini nâng cấp khả năng ghi nhớ thông tin người dùng

<h1>Google Gemini: Nâng cấp khả năng ghi nhớ thông tin</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-ghi-nh%E1%BB%9B-c%E1%BB%A7a-gemini">Khả năng ghi nhớ của Gemini</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1ch-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-ghi-nh%E1%BB%9B">Cách sử dụng tính năng ghi nhớ</a></li>
<li><a href="#so-s%C3%A1nh-v%E1%BB%9Bi-chatgpt">So sánh với ChatGPT</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu</h2>
Bài báo gốc từ The Verge thông báo về một cập nhật đáng kể cho Google Gemini: khả năng "ghi nhớ" thông tin người dùng đã chia sẻ. Tính năng này hiện đang được triển khai cho người đăng ký Gemini Advanced, cho phép chatbot AI cá nhân hóa phản hồi dựa trên sở thích, mục tiêu và thông tin cá nhân của người dùng.
<h2>Khả năng ghi nhớ của Gemini</h2>
Cập nhật này cho phép Gemini lưu trữ thông tin như sở thích cá nhân, tham vọng, thông tin công việc, sở thích,… Những thông tin này được lưu trữ trong mục "Saved Info" (Thông tin đã lưu) trên giao diện của Gemini. Người dùng có toàn quyền truy cập, chỉnh sửa hoặc xóa dữ liệu đã được thu thập. Gemini sẽ thông báo khi sử dụng thông tin đã lưu trong các phản hồi của mình. Hiện tại, tính năng này chỉ khả dụng bằng tiếng Anh cho người dùng đăng ký gói Google One AI Premium.
<h2>Cách sử dụng tính năng ghi nhớ</h2>
Người dùng có thể chia sẻ thông tin với Gemini trong quá trình trò chuyện hoặc trực tiếp nhập vào trang "Saved Info". Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu Gemini chỉ gợi ý các công thức nấu ăn chay, hoặc cho Gemini biết họ làm nghề kế toán để nhận được các phản hồi phù hợp hơn.
<h2>So sánh với ChatGPT</h2>
Bài báo cũng đề cập đến việc OpenAI đã ra mắt tính năng tương tự cho ChatGPT Plus vào tháng 4 năm 2024. Cả Gemini và ChatGPT đều có khả năng theo dõi thông tin được đề cập trong các cuộc trò chuyện trước đó, chẳng hạn như món ăn yêu thích hoặc loại vật nuôi mà người dùng sở hữu. Điều này cho thấy xu hướng phát triển chung trong lĩnh vực chatbot AI, hướng tới việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hơn.
<h2>Kết luận</h2>
Việc Google bổ sung tính năng ghi nhớ cho Gemini Advanced đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển các chatbot AI thông minh hơn, cá nhân hóa hơn. Tính năng này, cùng với sự cạnh tranh từ các đối thủ như ChatGPT, cho thấy sự tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ AI và hướng tới một tương lai mà AI có thể hiểu và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của từng người dùng.

Gemini nâng cấp khả năng ghi nhớ thông tin người dùng

Google Gemini: Nâng cấp khả năng ghi nhớ thông tin Mục lục Giới thiệu Khả năng ghi nhớ của Gemini Cách sử dụng tính năng ghi nhớ So sá...

tháng 11 20, 2024

Mistral AI: LeChat - Chatbot Miễn Phí Thách Thức GPT

<h1>Trí tuệ nhân tạo: Mistral AI ra mắt chatbot miễn phí, thách thức GPT</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-mistral-ai-v%C3%A0-lechat">Giới thiệu Mistral AI và LeChat</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-n%E1%BB%95i-b%E1%BA%ADt-c%E1%BB%A7a-lechat">Các tính năng nổi bật của LeChat</a></li>
<li><a href="#so-s%C3%A1nh-lechat-v%C3%A0-chatgpt">So sánh LeChat và ChatGPT</a><ul>
<li><a href="#kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-x%E1%BB%AD-l%C3%BD-ng%C3%B4n-ng%E1%BB%AF-t%E1%BB%B1-nhi%C3%AAn">Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-t%C3%ACm-ki%E1%BA%BFm-web">Tích hợp tìm kiếm web</a></li>
<li><a href="#kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-t%E1%BA%A1o-%E1%BA%A3nh">Khả năng tạo ảnh</a></li>
<li><a href="#ph%C3%A2n-t%C3%ADch-h%C3%ACnh-%E1%BA%A3nh">Phân tích hình ảnh</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A1o-agent-ai">Tạo Agent AI</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<a name="giới-thiệu-mistral-ai-và-lechat"></a>
<h2>Giới thiệu Mistral AI và LeChat</h2>
Mistral AI, công ty trí tuệ nhân tạo (AI) của Pháp do các cựu nhân viên Google và Meta sáng lập, vừa cập nhật nền tảng AI đa phương thức miễn phí của mình. Nền tảng này, được đặt tên là LeChat, đang gây chú ý vì khả năng cạnh tranh ngang ngửa, thậm chí vượt trội so với các sản phẩm trả phí từ OpenAI hay Anthropic.
<a name="các-tính-năng-nổi-bật-của-lechat"></a>
<h2>Các tính năng nổi bật của LeChat</h2>
LeChat được trang bị một loạt công cụ AI mạnh mẽ, bao gồm:
<ul>
<li>Khả năng tìm kiếm web: Tích hợp tìm kiếm web cho phép người dùng truy cập thông tin cập nhật với các liên kết trích dẫn trực tiếp, kết hợp với khả năng tổng hợp thông tin của AI. Tính năng này rất hữu ích cho việc kiểm tra thông tin và nghiên cứu.</li>
<li>Tạo ảnh: Sử dụng công nghệ Flux Pro, LeChat có khả năng tạo ảnh chất lượng cao, vượt trội so với các công cụ tạo ảnh khác về chất lượng và tốc độ xử lý. Flux Pro đặc biệt mạnh mẽ trong việc tạo ra hình ảnh với phong cách nghệ thuật, giải phẫu người chính xác và bố cục cảnh phức tạp.</li>
<li>Mô hình xử lý hình ảnh: Pixtral Large, mô hình thị giác 124 tỷ tham số, vượt trội GPT-4 và Gemini 1.5 Pro của Google về độ chính xác trên các điểm chuẩn quan trọng. Mô hình này có thể xử lý đến 30 hình ảnh độ phân giải cao trong cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token.</li>
<li>Phân tích tài liệu và mã: LeChat được nâng cấp với khả năng phân tích tài liệu và Codestral, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chuyên về nhiệm vụ lập trình.</li>
<li>Tạo Agent AI tùy chỉnh: Người dùng có thể tự tạo, tùy chỉnh và triển khai các agent AI chuyên biệt cho các tác vụ khác nhau, từ phân tích dữ liệu đến viết sáng tạo, hoàn toàn miễn phí.</li>
</ul>
<a name="so-sánh-lechat-và-chatgpt"></a>
<h2>So sánh LeChat và ChatGPT</h2>
Bài báo đã tiến hành so sánh phiên bản miễn phí của LeChat và ChatGPT. Cả hai chatbot có nhiều điểm tương đồng về phong cách viết, nhưng sự khác biệt về khả năng cũng đáng chú ý:
<a name="khả-năng-xử-lý-ngôn-ngữ-tự-nhiên"></a>
<h3>Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên</h3>
GPT-4 của ChatGPT vẫn là mô hình ngôn ngữ hàng đầu, thể hiện sự tinh tế vượt trội trong lập luận phức tạp, viết sáng tạo và phân tích kỹ thuật. Khả năng hiểu ngữ cảnh và duy trì cuộc trò chuyện mạch lạc, dài là tiêu chuẩn vàng của ngành. LeChat (Mistral Large 2.5) tuy ấn tượng nhưng kém hơn GPT-4 trong các nhiệm vụ lập luận phức tạp. Tuy nhiên, LeChat lại đáp ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn trong các tác vụ hàng ngày.
<a name="tích-hợp-tìm-kiếm-web"></a>
<h3>Tích hợp tìm kiếm web</h3>
LeChat cung cấp tính năng tìm kiếm web miễn phí với các liên kết trích dẫn, trong khi SearchGPT của ChatGPT lại là tính năng trả phí. LeChat có cách tiếp cận đơn giản hơn, phù hợp với sử dụng hàng ngày, trong khi SearchGPT cung cấp phân tích ngữ cảnh sâu hơn.
<a name="khả-năng-tạo-ảnh"></a>
<h3>Khả năng tạo ảnh</h3>
LeChat tích hợp Flux Pro, một công cụ tạo ảnh vượt trội về chất lượng và tốc độ so với DALL-E 3 của ChatGPT.
<a name="phân-tích-hình-ảnh"></a>
<h3>Phân tích hình ảnh</h3>
Cả GPT-4V và Pixtral Large (của LeChat) đều thể hiện khả năng tương đương trong việc giải thích sơ đồ, hiểu hình ảnh, ký hiệu toán học và nhận thức không gian.
<a name="tạo-agent-ai"></a>
<h3>Tạo Agent AI</h3>
LeChat cho phép người dùng tạo agent AI tùy chỉnh miễn phí, trong khi ChatGPT chỉ cho phép người dùng sử dụng các agent có sẵn (trong phiên bản trả phí).
<a name="kết-luận"></a>
<h2>Kết luận</h2>
Mặc dù về mặt số liệu đánh giá, các mô hình LLM, mô hình thị giác và tạo ảnh của hai chatbot có sự khác biệt nhỏ, nhưng trên thực tế, sự khác biệt về khả năng trong sử dụng hàng ngày không quá lớn. Cả hai hệ thống đều xử lý tốt các tác vụ từ viết lách sáng tạo đến phân tích kỹ thuật. Sự lựa chọn giữa hai nền tảng phụ thuộc nhiều vào sở thích hệ sinh thái hơn là sự khác biệt về khả năng. LeChat hiện tại có lợi thế hơn về giá cả, cung cấp gần 80-90% chức năng của ChatGPT Plus miễn phí, làm cho nó trở nên hấp dẫn hơn đối với người dùng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ có ngân sách hạn chế. Trong giai đoạn thử nghiệm beta, LeChat là một lựa chọn đáng cân nhắc.

Mistral AI: LeChat - Chatbot Miễn Phí Thách Thức GPT

Trí tuệ nhân tạo: Mistral AI ra mắt chatbot miễn phí, thách thức GPT Mục lục Giới thiệu Mistral AI và LeChat Các tính năng nổi bật của L...

tháng 11 20, 2024

Enfabrica Thu Hút 115 Triệu USD, Chuẩn Bị Ra Mắt Chip SuperNIC

<h1>Enfabrica Thu Hút 115 Triệu USD Vòng C, Chuẩn Bị Ra Mắt Chip Mới</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-enfabrica-v%C3%A0-v%C3%B2ng-g%C3%A2y-qu%E1%BB%B9-series-c">Giới thiệu về Enfabrica và Vòng Gây Quỹ Series C</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-nh%C3%A0-%C4%91%E1%BA%A7u-t%C6%B0-tham-gia">Các Nhà Đầu Tư Tham Gia</a></li>
<li><a href="#chip-supernic-v%C3%A0-t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Chip SuperNIC và Tầm Nhìn Tương Lai</a></li>
<li><a href="#%C4%91%E1%BA%A7u-t%C6%B0-v%C3%A0o-l%C4%A9nh-v%E1%BB%B1c-b%C3%A1n-d%E1%BA%ABn">Đầu Tư vào Lĩnh Vực Bán Dẫn</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu về Enfabrica và Vòng Gây Quỹ Series C</h2>
Công ty khởi nghiệp Enfabrica, chuyên về chip mạng AI, vừa hoàn tất vòng gọi vốn Series C trị giá 115 triệu đô la Mỹ. Vòng gọi vốn này do Spark Capital dẫn đầu, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong quá trình phát triển của Enfabrica trước khi công ty chuẩn bị ra mắt chip mới vào đầu năm sau. Đây là một cột mốc đáng kể chỉ khoảng 14 tháng sau khi Enfabrica hoàn tất vòng Series B trị giá 125 triệu đô la Mỹ, do Atreides Management dẫn đầu và có sự tham gia của Nvidia.

<h2>Các Nhà Đầu Tư Tham Gia</h2>
Bên cạnh Spark Capital, vòng Series C còn thu hút sự tham gia của nhiều "ông lớn" trong ngành công nghiệp chip, bao gồm: Arm Holdings, Cisco Investments, Maverick Silicon, Samsung Catalyst Fund và VentureTech Alliance. Một số nhà đầu tư từ vòng Series B trước đó như Atreides Management, Alumni Ventures, IAG Capital Partners, Liberty Global Ventures, Sutter Hill Ventures và Valor Equity Partners cũng tiếp tục tham gia đầu tư.

<h2>Chip SuperNIC và Tầm Nhìn Tương Lai</h2>
Enfabrica cũng chính thức công bố chip ACF SuperNIC mới, được mô tả là "đột phá". Hệ thống cơ sở hạ tầng mạng của Enfabrica giúp kết nối các chip AI với nhau, đảm bảo luồng dữ liệu ổn định cần thiết cho các khối lượng công việc AI hiện đại. CEO kiêm đồng sáng lập Rochan Sankar cho biết vòng gọi vốn Series C này sẽ thúc đẩy giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của Enfabrica với tư cách là nhà cung cấp chip và phần mềm mạng AI hàng đầu.

<h2>Đầu Tư vào Lĩnh Vực Bán Dẫn</h2>
Dù có thêm khoản đầu tư mới vào Enfabrica, tổng số vốn đầu tư mạo hiểm vào các công ty khởi nghiệp sản xuất chip bán dẫn trong năm nay dự kiến sẽ tương đương với mức 10 tỷ đô la Mỹ mà lĩnh vực này nhận được vào năm ngoái, theo dữ liệu của Crunchbase. Vòng gọi vốn lớn nhất cho một công ty khởi nghiệp sản xuất chip tại Mỹ trong năm nay là vòng Series D trị giá 640 triệu đô la Mỹ của Groq, một công ty khởi nghiệp về chip và phần mềm AI, được hoàn tất vào tháng 8 với định giá 2,8 tỷ đô la Mỹ, do các quỹ và tài khoản do BlackRock quản lý dẫn đầu.<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Enfabrica Thu Hút 115 Triệu USD, Chuẩn Bị Ra Mắt Chip SuperNIC

Enfabrica Thu Hút 115 Triệu USD Vòng C, Chuẩn Bị Ra Mắt Chip Mới Mục lục Giới thiệu về Enfabrica và Vòng Gây Quỹ Series C Các Nhà Đầu Tư...

tháng 11 20, 2024

Hackathon Llama: AI Tiên Phong Vì Cộng Đồng

<h1>Hackathon về Tác động của Llama: Giải pháp AI tiên phong vì lợi ích cộng đồng</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Giải pháp hàng đầu cho dịch vụ tuyến đầu của NHS</li>
<li>Sự đổi mới và hợp tác</li>
<li>Trao quyền cho nhà phát triển và nhà nghiên cứu</li>
<li>Gặp gỡ các ứng viên cuối cùng</li>
<li>Cam kết với mã nguồn mở</li>
<li>Các đối tác</li>
<li>Tầm nhìn tương lai</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Meta vừa kết thúc Hackathon về Tác động của Llama tại London, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong đổi mới AI nhằm chuyển đổi các dịch vụ công. Sự kiện này, được tổ chức hợp tác với Cerebral Valley, đã quy tụ hơn 200 nhà phát triển trong 56 đội, tất cả đều tận dụng mô hình Llama 3.2 mã nguồn mở của Meta để giải quyết những thách thức quan trọng trong chăm sóc sức khỏe, năng lượng sạch và sự di động xã hội.
2. Giải pháp hàng đầu cho dịch vụ tuyến đầu của NHS
Đội chiến thắng, Guardian, đã phát triển một trợ lý phân loại AI, có khả năng giảm thời gian chờ đợi và phân bổ tốt hơn các nguồn lực tại các khoa cấp cứu. Giải pháp sáng tạo này, được xây dựng trên Llama 3.2, nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân thông qua việc tiếp nhận bệnh nhân thông minh và đánh giá rủi ro theo thời gian thực. Công cụ Atlas của Guardian đóng vai trò như một tác nhân AI lâm sàng, cung cấp hỗ trợ quan trọng cho nhân viên y tế tuyến đầu và tạo điều kiện giao tiếp đa ngôn ngữ để cải thiện việc đánh giá bệnh nhân.
3. Sự đổi mới và hợp tác
Hackathon đã chứng minh tiềm năng của AI mã nguồn mở trong việc thúc đẩy tác động xã hội tích cực. Ba đội dẫn đầu đã chia sẻ một quỹ thưởng trị giá 50.000 đô la và sẽ nhận được sáu tuần hướng dẫn kỹ thuật để phát triển thêm các dự án của mình. Việc tham gia hackathon này cũng cho phép các đội này nộp đơn xin cả trợ cấp khu vực lên tới 100.000 đô la và trợ cấp toàn cầu lên tới 500.000 đô la thông qua Chương trình Trợ cấp Tác động Llama 3.1, kết thúc vào ngày 1 tháng 12 năm 2024.
4. Trao quyền cho nhà phát triển và nhà nghiên cứu
"Thật tuyệt vời khi được có mặt tại Meta và thảo luận về cách AI mã nguồn mở có thể được tận dụng để mang lại lợi ích cho cộng đồng. Cho dù là đẩy nhanh chẩn đoán ung thư, tăng năng suất hay phát triển các công cụ mới để chống biến đổi khí hậu, công nghệ này đều tiềm năng to lớn. Đó là lý do tại sao chúng tôi đặt AI lên hàng đầu không chỉ để cải thiện các dịch vụ công và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế mà còn mang lại một tương lai tươi sáng hơn cho các cộng đồng trên khắp đất nước," - Bộ trưởng phụ trách AI của Anh, Feryal Clark.
"Vương quốc Anh có tài năng nhà phát triển, cơ sở nghiên cứu và sự sáng tạo để dẫn đầu trong việc triển khai AI. Với quyền truy cập vào các mô hình AI mã nguồn mở như Llama, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể tạo ra các công cụ và hệ thống phù hợp với thách thức của nước Anh, từ nâng cao việc cung cấp dịch vụ công đến thúc đẩy năng suất nơi làm việc và hỗ trợ những đột phá khoa học. Chúng tôi rất mong chờ những dự án này thành hiện thực và mong muốn được hợp tác với những người chiến thắng cũng như Chính phủ Vương quốc Anh để phát triển chúng hơn nữa," - Nick Clegg, Chủ tịch phụ trách Quan hệ toàn cầu tại Meta.
“Tài năng tại Hackathon Llama London này là một trong những tài năng tốt nhất mà chúng tôi từng thấy. Hơn 200 nhà phát triển đã tham gia xây dựng các dự án vì lợi ích công cộng và chứng minh cách AI mã nguồn mở có thể tạo ra tác động xã hội tích cực.” - Ivan Porollo, Người sáng lập, Cerebral Valley.
5. Gặp gỡ các ứng viên cuối cùng
Chúng tôi xin gửi lời chúc mừng đến tất cả các ứng viên đã tham gia Hackathon Tác động Llama tại Anh. Các dự án sáng tạo của họ chứng minh tiềm năng to lớn của AI trong việc thúc đẩy sự thay đổi tích cực trong các dịch vụ công của Vương quốc Anh. Dưới đây là các ứng viên cuối cùng:
<ul>
<li>Giải nhất - Guardian: Trợ lý phân loại hỗ trợ nhân viên NHS tuyến đầu. Được xây dựng trên Llama 3.2, Guardian chuyển đổi các khoa cấp cứu thông qua tiếp nhận bệnh nhân thông minh, đánh giá rủi ro theo thời gian thực và Atlas - một tác nhân AI lâm sàng đột phá cung cấp sự hỗ trợ cho bác sĩ và y tá. Nó cũng sẽ hỗ trợ bệnh nhân đa ngôn ngữ, giúp họ giao tiếp các triệu chứng tốt hơn.</li>
<li>Giải nhì - Gripmind: Một giải pháp làm cho robot trong việc hỗ trợ cuộc sống trở nên hữu ích, có thể mở rộng và giá cả phải chăng hơn. Một dự án mã nguồn mở kết hợp mô hình Tầm nhìn Llama 3.2, xử lý tín hiệu từ não, giọng nói hoặc hình ảnh để điều khiển cánh tay robot. Người ta dự đoán giải pháp này có thể giúp hỗ trợ những người gặp khó khăn về khả năng vận động.</li>
<li>Giải ba - Pharmallama: Một ứng dụng trên thiết bị cho phép bệnh nhân tương tác với dược sĩ để thảo luận về các tác dụng phụ mà họ có thể gặp phải; hiểu rõ loại thuốc cần dùng và tập trung hồ sơ bệnh nhân để phát hiện các loại thuốc có thể gây xung đột. Điều này sẽ đặc biệt có lợi cho những người gặp khó khăn về khả năng vận động hoặc không thể tiếp cận hiệu thuốc địa phương.</li>
<li>ClimaticAI: Sưởi ấm người, không phải ngôi nhà, và tiết kiệm tới một phần ba hóa đơn tiền điện. Khái niệm do AI hỗ trợ hoạt động với các thiết bị thông minh, thiết bị điều khiển bằng tia hồng ngoại và cảm biến IoT để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng dựa trên sự hiện diện, chi phí và mục tiêu tiết kiệm. Giá cả phải chăng, mã nguồn mở và dễ sử dụng - sự thoải mái và hiệu quả, được đơn giản hóa.</li>
<li>Team WinAmp: Một ứng dụng hỗ trợ thông minh cho việc ăn uống bền vững, giúp lựa chọn lành mạnh trở nên dễ dàng hơn bằng cách so sánh các ưu đãi siêu thị về thực phẩm lành mạnh. Nó sử dụng Llama để tạo ra các kế hoạch ăn uống được cá nhân hóa cao và huấn luyện tạo thói quen, có thể tiếp cận trên diện rộng.</li>
<li>The GoodPath: Một nền tảng tạo ra lộ trình nghề nghiệp có tác động xã hội - bao gồm các lời giải thích phù hợp với văn hóa, sơ đồ trực quan và bản dịch sang các phương ngữ khu vực chưa được phục vụ. Nó có chức năng gia sư có thể hướng dẫn bạn mọi thứ, từ cách đưa ra câu trả lời phỏng vấn mạnh mẽ đến thẻ ghi nhớ để chuẩn bị thi.</li>
</ul>
6. Cam kết với mã nguồn mở
Chúng tôi tin rằng cách tiếp cận cởi mở sẽ đảm bảo AI mang lại lợi ích rộng rãi cho xã hội. Đó là lý do tại sao chúng tôi cung cấp Llama miễn phí và công khai cho bất cứ ai truy cập và tải xuống. Kể từ năm 2023, đã có hơn 400 triệu lượt tải xuống tất cả các phiên bản Llama, chứng minh Llama đã là nền tảng cho sự đổi mới AI trên toàn cầu. Kể từ khi phát hành Llama 2 vào tháng 7 năm 2023, Meta đã cấp hơn 2 triệu đô la cho Chương trình Trợ cấp và Thưởng Tác động Llama, thúc đẩy sự đổi mới và hợp tác trên nhiều lĩnh vực.
7. Các đối tác
Các đối tác của chúng tôi cho sự kiện này bao gồm Cerebral Valley, Groq, Nebius và Neon, những người đã cung cấp hỗ trợ suy luận, tính toán và truy xuất dữ liệu cho những người tham gia trong suốt cuối tuần.
Cerebral Valley là một trong những cộng đồng AI lớn nhất thế giới với hơn 40.000 nhà phát triển giỏi nhất trong ngành.
Groq đã cung cấp suy luận mô hình Llama hơn 1.000 tok/s cho các hacker. Nebius đã cung cấp cho mỗi đội một máy ảo H100 để tính toán và tinh chỉnh mô hình. Neon đã cung cấp một môi trường cơ sở dữ liệu serverless đơn giản.
8. Tầm nhìn tương lai
Hackathon Tác động Llama chỉ là một trong nhiều sáng kiến thuộc chương trình Tác động Llama của Meta, bao gồm các chương trình tăng tốc, đào tạo và hội thảo. Những nỗ lực này nhằm mục đích tận dụng sức mạnh của AI mã nguồn mở để giải quyết những thách thức quan trọng ở địa phương và toàn cầu, đảm bảo một tương lai tươi sáng hơn cho các cộng đồng trên toàn thế giới.

Hackathon Llama: AI Tiên Phong Vì Cộng Đồng

Hackathon về Tác động của Llama: Giải pháp AI tiên phong vì lợi ích cộng đồng Mục lục Giới thiệu Giải pháp hàng đầu cho dịch vụ tuyến đầ...

tháng 11 20, 2024

Cerebras Xô đổ Kỷ Lục Hiệu Suất với Mô Hình Llama 3.1 405B của Meta

<h1>Cerebras Đạt Hiệu Suất Kỷ Lục với Mô Hình Llama 3.1 405B của Meta</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hiệu suất vượt trội của Cerebras</li>
<li>Ứng dụng thực tiễn và lợi ích</li>
<li>Công nghệ đằng sau thành công</li>
<li>Khả năng sẵn có và giá cả</li>
<li>Về Cerebras Systems</li>
<li>Thông tin liên hệ</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài báo từ Business Wire công bố Cerebras Systems đã lập kỷ lục hiệu suất mới cho mô hình Llama 3.1 405B của Meta AI. Hệ thống Cerebras Inference đã đạt tốc độ xử lý 969 token/giây, nhanh hơn tới 75 lần so với các giải pháp GPU của các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn. Thành tựu này đánh dấu bước tiến quan trọng trong khả năng xử lý suy luận AI, cho phép phản hồi tức thời từ các mô hình ngôn ngữ lớn.
2. Hiệu suất vượt trội của Cerebras
Theo dữ liệu từ công ty phân tích độc lập Artificial Analysis, Cerebras Inference không chỉ nhanh hơn đáng kể (gần gấp 100 lần) so với các giải pháp GPU hàng đầu mà còn có thời gian phản hồi token đầu tiên nhanh nhất thế giới (240 mili giây). Điều này giúp các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động gần như thời gian thực, mở ra nhiều ứng dụng mới. Cerebras đã giữ kỷ lục thế giới về hiệu suất Llama 3.1 8B và 70B trước đây.
3. Ứng dụng thực tiễn và lợi ích
Hiệu suất cao của Cerebras Inference cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn phản hồi tức thời, hỗ trợ các ứng dụng phức tạp đòi hỏi tốc độ cao như lập luận, cộng tác đa tác nhân. Khả năng xử lý suy luận nhanh hơn nhiều lần so với các giải pháp GPU cũng cho phép mô hình "suy nghĩ" kỹ hơn trước khi trả lời, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong các tác vụ khó như toán học, khoa học và tạo mã.
4. Công nghệ đằng sau thành công
Thành công này dựa trên hệ thống Cerebras CS-3 và bộ xử lý AI tiên tiến Wafer Scale Engine 3 (WSE-3). Không giống như GPU, WSE-3 cung cấp hiệu năng cao và độ trễ thấp cho mỗi người dùng, đồng thời vẫn đảm bảo hiệu suất cao. Dung lượng bộ nhớ khổng lồ của WSE-3 (cao hơn 7000 lần so với Nvidia H100) giải quyết thách thức về băng thông bộ nhớ trong AI thế hệ mới. API của Cerebras Inference tương thích với API OpenAI Chat Completions, giúp việc chuyển đổi dễ dàng.
5. Khả năng sẵn có và giá cả
Cerebras Inference Llama 3.1 405B với độ dài ngữ cảnh lên đến 128K hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm với khách hàng và sẽ chính thức ra mắt vào quý 1 năm 2025. Giá cả được công bố là 6 đô la cho một triệu token đầu vào và 12 đô la cho một triệu token đầu ra. Các phiên bản Llama 3.1 8B và 70B cũng có sẵn miễn phí và trả phí trên trang web của Cerebras.
6. Về Cerebras Systems
Cerebras Systems là một công ty tiên phong trong lĩnh vực kiến trúc máy tính, khoa học máy tính, nghiên cứu học máy sâu và kỹ thuật. Họ tập trung vào việc tăng tốc AI thế hệ mới bằng cách xây dựng siêu máy tính AI mới. Sản phẩm chủ lực CS-3 sử dụng bộ xử lý AI lớn nhất và nhanh nhất thế giới, Wafer-Scale Engine-3.
7. Thông tin liên hệ
Liên hệ truyền thông: <a href="mailto:PR@zmcommunications.com">PR@zmcommunications.com</a>

Cerebras Xô đổ Kỷ Lục Hiệu Suất với Mô Hình Llama 3.1 405B của Meta

Cerebras Đạt Hiệu Suất Kỷ Lục với Mô Hình Llama 3.1 405B của Meta Mục lục: Giới thiệu Hiệu suất vượt trội của Cerebras Ứng dụng thực ti...

tháng 11 20, 2024

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

<h1>Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh</h1>
Mục lục:
<ul>
<li>Tóm tắt: Kết quả nghiên cứu bất ngờ về khả năng chẩn đoán bệnh của trí tuệ nhân tạo.</li>
<li>Chi tiết nghiên cứu: So sánh khả năng chẩn đoán của chatbot AI và bác sĩ.</li>
<li>Phản hồi của chuyên gia: Sự ngạc nhiên và đánh giá của bác sĩ Adam Rodman.</li>
<li>Bài báo gốc: Nguồn tham khảo bài báo từ The New York Times.</li>
<li>Thông tin bổ sung: Tin tức nổi bật khác từ Herald/Review Media.</li>
</ul>
Tóm tắt:
Một nghiên cứu nhỏ gần đây cho thấy các chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt trội các bác sĩ trong việc đánh giá bệnh án và chẩn đoán bệnh. Kết quả này đã gây ngạc nhiên cho nhiều chuyên gia y tế, bao gồm cả bác sĩ Adam Rodman, một chuyên gia về nội khoa tại Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess ở Boston. Ông dự đoán AI sẽ hỗ trợ bác sĩ nhưng không ngờ lại có kết quả vượt trội như vậy.
Chi tiết nghiên cứu:
Bài báo gốc từ The New York Times, do Gina Kolata viết, báo cáo về một nghiên cứu (quy mô nhỏ) cho thấy chatbot ChatGPT đã vượt qua các bác sĩ trong việc đánh giá các trường hợp bệnh lý, thậm chí cả khi các bác sĩ này cũng sử dụng một chatbot để hỗ trợ. Chi tiết cụ thể về phương pháp luận và quy mô nghiên cứu không được nêu rõ trong đoạn trích. Hình ảnh kèm theo bài báo cho thấy một phòng khám y tế, gợi ý về bối cảnh thực tiễn của nghiên cứu.
Phản hồi của chuyên gia:
Bác sĩ Adam Rodman, một chuyên gia có kinh nghiệm, đã bày tỏ sự ngạc nhiên trước kết quả nghiên cứu. Ông ban đầu tin rằng AI sẽ là một công cụ hỗ trợ hữu ích cho các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh, nhưng kết quả cho thấy khả năng của AI vượt xa những gì ông kỳ vọng.
Bài báo gốc:
Bài báo gốc được trích dẫn từ The New York Times, ngày 18 tháng 11 năm 2024, với tiêu đề "AI Chatbots Defeated Doctors at Diagnosing Illness" (Chatbot AI đánh bại bác sĩ trong chẩn đoán bệnh).
Thông tin bổ sung:
Đoạn trích cũng cung cấp các tin tức khác từ Herald/Review Media, bao gồm các tin tức địa phương về các vấn đề chính trị, tội phạm, và các sự kiện cộng đồng. Các tin tức nổi bật bao gồm: việc kiểm toán lại phiếu bầu ở Cochise County, một vụ án liên quan đến người nổi tiếng trên Instagram, và các tin tức về tội phạm tại Sierra Vista. Điều này cho thấy sự đa dạng nội dung tin tức của Herald/Review Media.

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh Mục lục: Tóm tắt: Kết quả nghiên cứu bất ngờ về khả năng chẩn đoán bệnh của trí ...

tháng 11 20, 2024

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông

<h1>Trí tuệ nhân tạo và tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Vấn đề hiện tại: Sự thất vọng của khách hàng với chatbot truyền thống</li>
<li>Hạn chế của chatbot truyền thống trong ngành viễn thông</li>
<li>Giải pháp: Trợ lý ảo AI tiên tiến</li>
<li>Ưu điểm của trợ lý ảo AI</li>
<li>Vai trò của con người trong hệ thống hỗ trợ khách hàng tương lai</li>
<li>Tương lai của trung tâm liên lạc viễn thông</li>
</ol>
1. Vấn đề hiện tại: Sự thất vọng của khách hàng với chatbot truyền thống
Ngành viễn thông, dù đã đầu tư mạnh vào chuyển đổi số, vẫn chưa giải quyết được vấn đề nan giải: sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ. Trong kỷ nguyên số, khách hàng mong đợi sự hỗ trợ nhanh chóng và đáng tin cậy, nhưng các nhà cung cấp viễn thông lại liên tục gặp khó khăn trong việc đáp ứng điều này. Nghiên cứu độc lập cho thấy khoảng cách ngày càng lớn giữa kỳ vọng của khách hàng và thực tế tại các trung tâm liên lạc, phần lớn là do hiệu quả hạn chế của các hệ thống chatbot hiện nay. Nhiều chatbot hiện nay, thay vì giảm bớt sự khó chịu và thời gian chờ đợi, lại khiến khách hàng bị mắc kẹt trong những tương tác lặp đi lặp lại, vô ích.
2. Hạn chế của chatbot truyền thống trong ngành viễn thông
Vấn đề chính của các chatbot thế hệ đầu tiên là chức năng cơ bản. Chúng chỉ phù hợp với các câu hỏi đơn giản, nhưng lại tỏ ra bất lực khi đối mặt với các vấn đề phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh. Khác với các ngành khác, dịch vụ khách hàng viễn thông thường liên quan đến những vấn đề tương đối phức tạp (ví dụ: giải quyết sự khác biệt trong hóa đơn, kiểm tra trạng thái hợp đồng, khắc phục sự cố dịch vụ). Chatbot hiện tại thường thiếu khả năng xử lý liền mạch các vấn đề này, khiến khách hàng phải lặp lại thông tin hoặc bị chuyển từ người đại diện này sang người đại diện khác cho đến khi họ từ bỏ.
Thêm vào đó là thách thức về sự khác biệt văn hóa và ngôn ngữ. Các nhà cung cấp viễn thông thường thuê ngoài dịch vụ khách hàng đến các địa điểm mà nhân viên hỗ trợ có thể không hiểu đầy đủ bối cảnh địa phương của khách hàng. Điều này càng làm trầm trọng thêm vấn đề bởi các chatbot hiện tại thường không thể hiểu được bất kỳ sắc thái nào.
3. Giải pháp: Trợ lý ảo AI tiên tiến
Đối với các công ty viễn thông nghiêm túc trong việc chuyển đổi trải nghiệm dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo AI là một giải pháp rõ ràng. Không giống như chatbot cơ bản, trợ lý ảo hiện nay được xây dựng dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và AI tạo sinh tiên tiến, cho phép chúng hiểu, phản hồi và thậm chí dự đoán nhu cầu của khách hàng một cách tự nhiên và trực quan.
4. Ưu điểm của trợ lý ảo AI
Trợ lý ảo AI có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện giống như con người. Chúng có thể diễn giải các câu phức tạp, đa phần, đảm bảo rằng ngay cả khi khách hàng đưa ra nhiều vấn đề trong một cuộc trò chuyện, chúng vẫn có thể theo dõi mạch lạc. Bằng cách loại bỏ sự cần thiết phải làm rõ lặp đi lặp lại, chúng làm giảm sự khó chịu và rút ngắn thời gian gọi. Khách hàng không còn cảm thấy như đang nói chuyện với một cỗ máy; họ đang tương tác với những trợ lý “thấu hiểu” họ. Vì một số trợ lý ảo này “nói” được nhiều ngôn ngữ, nên chúng có thể tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, toàn diện hơn cho khách hàng đa dạng. Một trong những lời phàn nàn thường xuyên nhất trong dịch vụ khách hàng viễn thông là trải nghiệm “được phân mảnh”, nơi khách hàng bị chuyển qua lại giữa các nhân viên và hệ thống, mỗi người chỉ xử lý một phần truy vấn của họ. Trợ lý ảo thế hệ tiếp theo giải quyết vấn đề này bằng cách quản lý các cuộc trò chuyện đa chủ đề phức tạp trong một tương tác liên tục.
5. Vai trò của con người trong hệ thống hỗ trợ khách hàng tương lai
Trợ lý ảo có thể chưa đủ tốt để thay thế hoàn toàn con người. Hệ thống trung tâm liên lạc viễn thông trong tương lai tốt nhất phải sử dụng tính năng “con người trong vòng lặp”, có nghĩa là tích hợp các nhân viên được đào tạo khi cần thiết. Nếu khách hàng cảm thấy thất vọng hoặc cần phản hồi đồng cảm hơn, họ có thể gắn cờ cuộc trò chuyện để nhân viên can thiệp. Nhân viên hỗ trợ sẽ được cung cấp bảng điều khiển hiển thị ngữ cảnh của cuộc trò chuyện và phân tích tâm lý theo thời gian thực, cho phép họ can thiệp một cách liền mạch.
6. Tương lai của trung tâm liên lạc viễn thông
Ngành viễn thông đang ở một thời điểm quan trọng, khi phải lựa chọn giữa việc duy trì hiện trạng và đầu tư vào các giải pháp thực sự cải thiện trải nghiệm khách hàng. Nhu cầu về hiệu quả và tiết kiệm chi phí vẫn luôn tồn tại; nhưng các công ty không thể để chi phí thấp làm ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Đã đến lúc các công ty viễn thông nhận ra rằng chatbot cơ bản là không đủ. Để có được trải nghiệm dịch vụ khách hàng thực sự xuất sắc, các nhà cung cấp viễn thông cần trợ lý ảo kết hợp sự tinh vi công nghệ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI tạo sinh với sự đồng cảm và khả năng thích ứng của con người.

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông

Trí tuệ nhân tạo và tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông Mục lục Vấn đề hiện tại: Sự thất vọng của khách hàng với chat...

tháng 11 20, 2024

Trí tuệ nhân tạo tại CMU: Đổi mới trong Nhân văn và Khoa học Xã hội

<h1>Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Carnegie Mellon: Kết nối nhân văn và khoa học xã hội với đổi mới</h1>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu về việc tích hợp AI vào nhân văn và khoa học xã hội tại CMU</a></li>
<li><a href="#sang-kien-du-an">Những sáng kiến và dự án tiêu biểu</a><ul>
<li><a href="#he-sinh-thai">Hệ sinh thái nghiên cứu và giáo dục phân tích Dietrich</a></li>
<li><a href="#chuong-trinh-thuc-tap">Chương trình thực tập sinh ứng dụng AI</a></li>
<li><a href="#sach-giao-khoa">Sách giáo khoa Socratic</a></li>
<li><a href="#phat-trien-chuyen-mon">Phát triển chuyên môn cho giảng viên, nhân viên và sinh viên</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#tro-chuyen-ai">Trò chuyện AI lấy cảm hứng từ triết gia Hy Lạp cổ đại thúc đẩy tranh luận mạnh mẽ hơn</a></li>
<li><a href="#ung-dung-ai">Ứng dụng AI để hướng dẫn các cuộc trò chuyện khó khăn</a></li>
<li><a href="#sway">Với Sway, một chatbot hướng dẫn hai người hướng tới một cuộc tranh luận văn minh</a></li>
</ol>

<h2>1. Giới thiệu về việc tích hợp AI vào nhân văn và khoa học xã hội tại CMU <a name="gioi-thieu"></a></h2>
Đại học Carnegie Mellon (CMU) đang tích cực phát triển các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để ứng dụng vào lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội. Tại Trường Cao học Nhân văn và Khoa học Xã hội Dietrich, nhiều sáng kiến và dự án đang được triển khai nhằm khai thác sức mạnh của AI. Việc này được xem là một bước tiến quan trọng, tương tự như việc chấp nhận máy tính cầm tay trong giáo dục nhiều thập kỷ trước. Dean Richard Scheines của trường Dietrich tin rằng việc chống lại việc sử dụng AI trong giáo dục là vô ích, thay vào đó, các giảng viên nên đón nhận và đổi mới với công nghệ này.
<h2>2. Những sáng kiến và dự án tiêu biểu <a name="sang-kien-du-an"></a></h2>
CMU đang tích cực nghiên cứu và phát triển nhiều ứng dụng AI trong giáo dục và nghiên cứu tại trường Dietrich. Một số dự án tiêu biểu bao gồm:
<h3>2.1 Hệ sinh thái nghiên cứu và giáo dục phân tích Dietrich <a name="he-sinh-thai"></a></h3>
Đây là một tập hợp các công cụ được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng AI bằng cách giảm bớt các rào cản về mặt hậu cần và công nghệ. Hệ sinh thái này tận dụng các khả năng hiện có và đang nổi lên của các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI và Claude để nâng cao năng suất hành chính, giáo dục và nghiên cứu, cũng như quản lý chi phí và triển khai. Các công cụ sẽ được phát hành dưới dạng mã nguồn mở, giúp phổ biến hơn việc tiếp cận các khả năng AI tiên tiến trong các môi trường học thuật.
<h3>2.2 Chương trình thực tập sinh ứng dụng AI <a name="chuong-trinh-thuc-tap"></a></h3>
Trường Dietrich hợp tác với Viện Chiến lược & Công nghệ Carnegie Mellon (CMIST) để tổ chức chương trình thực tập sinh sinh viên tập trung vào việc phát triển các ứng dụng dựa trên LLM, bao gồm cả Môi trường chơi game vận hành (OGE). Trong môi trường này, người chơi tương tác với một hệ thống hộp trắng trung tâm và hợp tác với bốn cố vấn dựa trên LLM: ngoại giao, quân sự, kinh tế và tình báo. Mô phỏng sẽ được thử nghiệm trong các lớp học vào năm tới, sẽ đóng vai trò là một nền tảng thử nghiệm để khám phá năng lực xây dựng nhóm, lý luận phân tích và tiềm năng của việc ra quyết định hỗ trợ AI trong các môi trường có rủi ro cao.
<h3>2.3 Sách giáo khoa Socratic <a name="sach-giao-khoa"></a></h3>
Hợp tác với Giáo sư Daniel Oppenheimer thuộc khoa Khoa học Xã hội và Quyết định, CMU đang phát triển các sách giáo khoa được hỗ trợ bởi AI. Những cuốn sách này cung cấp nội dung và hướng dẫn cá nhân hóa thông qua các tương tác trò chuyện, đồng thời điều chỉnh theo tốc độ và sở thích của từng học sinh bằng phương pháp Socratic. Phương pháp tiếp cận mới này cung cấp cho giảng viên những hiểu biết chi tiết về tiến độ học tập của từng cá nhân và toàn lớp, cho phép can thiệp có mục tiêu và điều chỉnh chương trình giảng dạy.
<h3>2.4 Phát triển chuyên môn cho giảng viên, nhân viên và sinh viên <a name="phat-trien-chuyen-mon"></a></h3>
CMU cung cấp các chương trình phát triển chuyên môn cho giảng viên, nhân viên và sinh viên về AI, bao gồm hợp tác với Trung tâm Eberly về Giáo dục xuất sắc và Đổi mới để hỗ trợ Sáng kiến Giảng dạy AI thế hệ mới (GAITAR). Sáng kiến này nhằm mục đích đo lường tác động của các công cụ AI thế hệ mới đối với việc học tập và trải nghiệm giáo dục của sinh viên CMU.
<h2>3. Trò chuyện AI lấy cảm hứng từ triết gia Hy Lạp cổ đại thúc đẩy tranh luận mạnh mẽ hơn <a name="tro-chuyen-ai"></a></h2>
Giáo sư Simon Cullen đã phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn để tổng hợp phản hồi từ lớp học của mình và tạo ra một sinh viên ảo để tương tác. Mô hình này là nền tảng cho một ứng dụng trò chuyện tích hợp hướng dẫn AI để tạo điều kiện cho phản hồi hiệu quả khi tranh luận về các chủ đề gây tranh cãi.
<h2>4. Ứng dụng AI để hướng dẫn các cuộc trò chuyện khó khăn <a name="ung-dung-ai"></a></h2>
Ứng dụng AI không chỉ dừng lại ở việc cung cấp thông tin hay giải đáp thắc mắc, mà còn được ứng dụng để hướng dẫn các cuộc tranh luận về những chủ đề nhạy cảm. CMU đã có kinh nghiệm lâu năm trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ học tập dựa trên AI, như các "Cognitive Tutors" được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, việc áp dụng AI vào các cuộc trò chuyện khó khăn trong môi trường lớp học là một bước tiến mới. Mục tiêu là tạo ra một không gian an toàn cho sinh viên thể hiện quan điểm của mình mà không sợ bị chỉ trích.
<h2>5. Với Sway, một chatbot hướng dẫn hai người hướng tới một cuộc tranh luận văn minh <a name="sway"></a></h2>
Sway là một ứng dụng trò chuyện được phát triển từ Robocrates, một chatbot trước đó, nhằm mục đích thúc đẩy các cuộc tranh luận mang tính xây dựng hơn. Sway có hai cấp độ can thiệp của AI: thứ nhất, nó sẽ đưa ra đề xuất nếu phản hồi của người dùng chứa ngôn ngữ không được chấp nhận; thứ hai, nó có thể tham gia tích cực vào cuộc trò chuyện để cung cấp thông tin bổ sung hoặc sửa chữa các tuyên bố sai lệch. Mục tiêu của Sway là tạo ra một môi trường nơi các chủ đề gây chia rẽ nhất có thể được thảo luận và tranh luận, nhưng với các quy tắc thúc đẩy sự hiểu biết và lý trí hơn là sự thù địch và phân cực. Dự án này đã nhận được tài trợ từ Quỹ Arthur Vining Davis và sẽ được triển khai tại hơn 20 trường đại học.

Trí tuệ nhân tạo tại CMU: Đổi mới trong Nhân văn và Khoa học Xã hội

Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Carnegie Mellon: Kết nối nhân văn và khoa học xã hội với đổi mới Mục lục: Giới thiệu về việc tích hợp AI vào...

tháng 11 20, 2024

Mô hình LLaMa-Mesh của NVIDIA: Tạo ảnh 3D từ ngôn ngữ tự nhiên

Zapia: Thương mại thông minh nhờ AI tại Mỹ Latinh

Local Falcon: Tăng cường thứ hạng tìm kiếm Google cho 95.000 doanh nghiệp nhờ trí tuệ nhân tạo Claude

Perplexity AI: Tích hợp Mua Sắm Một Nhấp Chuột Trên Công Cụ Tìm Kiếm

Perplexity AI: Trở thành trợ lý mua sắm thông minh

Meta Thành lập Nhóm AI Kinh Doanh do Clara Shih Lãnh Đạo

OpenAI Tặng Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo Miễn Phí Cho Giáo Viên

Meta Muốn Triển Khai Llama AI vào Hệ Thống Y Tế Anh

Rox: Nền tảng bán hàng thông minh nhờ trí tuệ nhân tạo OpenAI

5 Mẹo Sử Dụng ChatGPT Theo Chuyên Gia OpenAI

OpenAI và Bản Đồ Đường Hướng Tự Động Hóa Mới Tại Mỹ

AI vẫn chưa thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp

Anthropic Nâng Cấp Claude: Tùy Chỉnh Kết Quả Trả Về

AI và Quản lý Tin nhắn Bệnh nhân trong Cơ sở Y tế

Doanh nghiệp Mỹ chưa sẵn sàng đối mặt với tấn công bot AI

Gemini nâng cấp khả năng ghi nhớ thông tin người dùng

Mistral AI: LeChat - Chatbot Miễn Phí Thách Thức GPT

Enfabrica Thu Hút 115 Triệu USD, Chuẩn Bị Ra Mắt Chip SuperNIC

Hackathon Llama: AI Tiên Phong Vì Cộng Đồng

Cerebras Xô đổ Kỷ Lục Hiệu Suất với Mô Hình Llama 3.1 405B của Meta

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông

Trí tuệ nhân tạo tại CMU: Đổi mới trong Nhân văn và Khoa học Xã hội

Bài đăng phổ biến

Labels