Agent.ai.vn

Tương lai Phát triển Phần mềm với AI: Cái nhìn sâu sắc từ CEO Replit, Amjad Masad

<h1>Tương lai Phát triển Phần mềm với AI: Cái nhìn sâu sắc từ CEO Replit, Amjad Masad</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Replit và tầm nhìn về tương lai phát triển phần mềm</li>
<li>Công nghệ AI trong Replit: Khả năng và ứng dụng</li>
<li>Ảnh hưởng của AI đến người quản lý sản phẩm, nhà thiết kế và kỹ sư</li>
<li>Kỹ năng cần thiết cho tương lai: Tư duy sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề</li>
</ol>
<hr />
1. Replit và tầm nhìn về tương lai phát triển phần mềm
Amjad Masad, đồng sáng lập và CEO của Replit, chia sẻ những thông tin sâu sắc về nền tảng lập trình dựa trên trình duyệt này. Replit, với 34 triệu người dùng toàn cầu, đang là một trong những cộng đồng nhà phát triển phát triển nhanh nhất thế giới. Trước khi thành lập Replit, Amjad từng làm việc tại Facebook, dẫn dắt nhóm cơ sở hạ tầng JavaScript và đóng góp vào các công cụ phát triển mã nguồn mở phổ biến. Ông cũng là một kỹ sư sáng lập quan trọng tại Codecademy, trường học lập trình trực tuyến.
Amjad tin rằng Replit đang định hình lại tương lai của phát triển phần mềm, cho phép bất kỳ ai cũng có thể viết và triển khai mã. Đây không chỉ là một công cụ lập trình thông thường, mà còn là một nền tảng kết nối cộng đồng, thúc đẩy sự sáng tạo và hợp tác trong lĩnh vực công nghệ. Tầm nhìn của Amjad hướng tới việc làm cho việc lập trình trở nên dễ dàng và tiếp cận được với nhiều người hơn, bất kể trình độ hay kinh nghiệm. Việc này sẽ mở ra vô số cơ hội mới cho các cá nhân và doanh nghiệp, thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghệ.
Việc tiếp cận dễ dàng với công nghệ lập trình cũng sẽ tạo ra sự cạnh tranh mạnh mẽ, dẫn đến sự đổi mới không ngừng. Amjad nhận định, Replit không chỉ là một sản phẩm, mà còn là một phần của một hệ sinh thái lớn hơn, nơi các nhà phát triển có thể học hỏi, chia sẻ kinh nghiệm và cùng nhau tạo ra các ứng dụng đột phá. Replit đang xây dựng một tương lai nơi việc phát triển phần mềm trở nên dễ dàng, nhanh chóng và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Thế giới đang chuyển từ một mô hình tập trung vào việc triển khai các ý tưởng thành một mô hình tập trung vào việc tạo ra nhiều ý tưởng hơn. Replit đóng góp vào sự chuyển đổi này bằng cách cung cấp một nền tảng mạnh mẽ, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng biến ý tưởng thành hiện thực.
<hr />
2. Công nghệ AI trong Replit: Khả năng và ứng dụng
Replit không chỉ đơn thuần là một môi trường lập trình trực tuyến, mà còn được tích hợp mạnh mẽ với trí tuệ nhân tạo (AI). AI trong Replit đóng vai trò hỗ trợ đắc lực cho người dùng trong suốt quá trình phát triển phần mềm, từ việc tạo ra các đoạn mã đến việc gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất.
Một trong những tính năng nổi bật của Replit là khả năng tạo ra các ứng dụng web đầy đủ (full-stack) chỉ từ một lời nhắc văn bản đơn giản. AI của Replit sẽ tự động tạo ra mã nguồn cần thiết, bao gồm cả phần front-end và back-end, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể. Điều này mở ra khả năng cho phép người dùng không cần phải có kiến thức chuyên sâu về lập trình vẫn có thể tạo ra các ứng dụng phức tạp.
<img alt="Replit Screenshot" src="https://substackcdn.com/image/fetch/w_520,h_272,c_fill,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep,g_auto/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F0bbd93ef-8250-4b11-aef0-7c40d90cb444_2048x2048.png" width="500" />

Hơn nữa, AI trong Replit còn có khả năng hỗ trợ việc gỡ lỗi, gợi ý mã và tự động hoàn thành mã, giúp người dùng viết mã nhanh hơn và hiệu quả hơn. AI sẽ phân tích mã nguồn và đề xuất các giải pháp tối ưu, giúp người dùng tránh được những lỗi thường gặp. Đặc biệt hữu ích đối với những người mới bắt đầu học lập trình, AI sẽ hướng dẫn từng bước và hỗ trợ họ hiểu rõ hơn về mã nguồn của mình.
Ngoài ra, Replit còn hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, từ các ngôn ngữ phổ biến như Python, JavaScript, Java đến các ngôn ngữ chuyên dụng hơn. Sự đa dạng về ngôn ngữ lập trình cho phép người dùng lựa chọn công cụ phù hợp nhất với dự án của mình. Việc tích hợp với nhiều công cụ và thư viện khác cũng giúp mở rộng khả năng của Replit, cho phép người dùng tạo ra những ứng dụng đa dạng và phức tạp hơn.
Công nghệ AI trong Replit còn cho phép việc tạo ra các nguyên mẫu nhanh chóng (prototyping). Các kỹ sư bán hàng có thể sử dụng Replit để tạo ra các ứng dụng minh họa cách sản phẩm hoạt động với các API hoặc tích hợp khác, cung cấp cho khách hàng và nhóm dự án các bản demo hữu hình, giúp đưa ra quyết định nhanh hơn và thống nhất kỳ vọng.
Khả năng của AI trong Replit không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ lập trình, mà còn mở rộng sang các khía cạnh khác của phát triển phần mềm, giúp tăng cường hiệu quả và chất lượng của toàn bộ quy trình.
<hr />
3. Ảnh hưởng của AI đến người quản lý sản phẩm, nhà thiết kế và kỹ sư
Sự xuất hiện của AI trong phát triển phần mềm, đặc biệt như được thể hiện trong Replit, sẽ tác động mạnh mẽ đến vai trò và trách nhiệm của nhiều người trong một dự án công nghệ. Đối với người quản lý sản phẩm (PM), AI giúp rút ngắn thời gian tạo nguyên mẫu, cho phép thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn và phản hồi hiệu quả hơn với khách hàng. Tuy nhiên, PM vẫn cần đảm bảo định hướng chiến lược, hiểu rõ nhu cầu người dùng và quản lý quá trình phát triển toàn diện. AI trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực, nhưng không thể thay thế hoàn toàn sự phán đoán và kinh nghiệm của PM.
Nhà thiết kế cũng sẽ nhận được những lợi ích từ AI trong Replit. Việc tạo ra nguyên mẫu giao diện người dùng (UI) trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn. AI có thể tự động tạo ra các thiết kế dựa trên lời nhắc văn bản, hỗ trợ nhà thiết kế nhanh chóng đưa ra các ý tưởng mới và thử nghiệm các giao diện khác nhau. Tuy nhiên, nhà thiết kế vẫn cần đảm bảo tính thẩm mỹ, trải nghiệm người dùng tốt, và sự nhất quán trong thiết kế. AI hỗ trợ trong việc tạo hình, nhưng sự sáng tạo và thẩm mỹ vẫn là yếu tố quyết định của nhà thiết kế.Đối với các kỹ sư, AI giúp tự động hóa một số nhiệm vụ lặp đi lặp lại, như viết mã cơ bản, gỡ lỗi, và tối ưu hóa mã. Điều này giúp kỹ sư tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp hơn, đòi hỏi khả năng tư duy sáng tạo và giải quyết vấn đề cao hơn. Tuy nhiên, kỹ sư vẫn cần kiến thức sâu rộng về lập trình để hiểu cách AI hoạt động, và để có thể kiểm tra, sửa lỗi và tối ưu hóa mã do AI tạo ra. Khả năng “gỡ lỗi” mã do AI tạo ra, được Amjad gọi là “Amjad’s Law”, đang trở nên ngày càng quan trọng.
Tóm lại, AI không phải là sự thay thế cho con người trong phát triển phần mềm mà là một công cụ hỗ trợ đắc lực. Sự hợp tác giữa con người và AI sẽ tạo ra hiệu quả cao hơn và chất lượng sản phẩm tốt hơn. Các chuyên gia trong ngành cần phải thích nghi và nâng cao kỹ năng của mình để tận dụng tối đa sức mạnh của AI. Sự thay đổi nhanh chóng trong công nghệ đòi hỏi sự linh hoạt và sẵn sàng thích ứng với những xu hướng mới.
<hr />
4. Kỹ năng cần thiết cho tương lai: Tư duy sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề
Trong kỷ nguyên AI, khả năng tạo ra nhiều ý tưởng nhanh chóng đang trở thành một kỹ năng vô cùng quan trọng. Không chỉ dừng lại ở việc triển khai ý tưởng, mà việc tạo ra những ý tưởng mới, độc đáo và có khả năng giải quyết vấn đề thực tế mới là chìa khóa thành công. Việc rèn luyện khả năng này sẽ giúp bạn tạo ra sản phẩm nhanh hơn, hiệu quả hơn và đáp ứng được nhu cầu ngày càng cao của thị trường.
<iframe allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen="" frameborder="0" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/Bp_h674oIhw" title="YouTube video player" width="560"></iframe>

Việc học lập trình theo cách truyền thống đang dần trở nên lỗi thời. Mô hình mới là học cách tương tác với các công cụ AI để hỗ trợ tạo ra và gỡ lỗi mã. Giá trị của kiến thức lập trình cơ bản tăng gấp đôi chỉ trong vòng 6 tháng, vì vậy việc nắm bắt các công cụ AI hỗ trợ tăng năng suất và sáng tạo là điều cần thiết, nhất là đối với những người làm trong lĩnh vực phát triển sản phẩm.
AI mạnh mẽ nhưng không hoàn hảo. Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, bạn cần hiểu cách mọi thứ hoạt động cùng nhau: máy chủ, API, cơ sở dữ liệu, v.v... Khả năng chẩn đoán và khắc phục sự cố càng tốt, bạn sẽ càng hiệu quả hơn trong môi trường làm việc đang không ngừng phát triển. AI có thể là tương lai, nhưng nó vẫn cần con người để đảm bảo mọi thứ hoạt động trơn tru.
Cuối cùng, sự tăng trưởng theo cấp số nhân của AI sẽ dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ về mức độ tiêu thụ phần mềm khi chi phí giảm. Đây là “Nghịch lý Jevons” – khi chi phí xây dựng phần mềm giảm, khối lượng phần mềm được tạo ra sẽ tăng lên. Hơn nữa, sự hiệu quả về chi phí của việc phát triển phần mềm dựa trên AI sẽ giúp bất cứ ai cũng có thể bắt đầu xây dựng một thứ gì đó mới mẻ. Hãy chuẩn bị sẵn sàng cho sự thay đổi và nắm bắt cơ hội.

Tương lai Phát triển Phần mềm với AI: Cái nhìn sâu sắc từ CEO Replit, Amjad Masad

Tương lai Phát triển Phần mềm với AI: Cái nhìn sâu sắc từ CEO Replit, Amjad Masad Mục lục Replit và tầm nhìn về tương lai phát triển phần...

tháng 11 21, 2024

Vượt trội GPT-4o với Llama 3 8B: Điều chỉnh tinh chỉnh theo miền cụ thể cho RAG

<h1>Vượt trội GPT-4o với Llama 3 8B: Điều chỉnh tinh chỉnh theo miền cụ thể cho RAG</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Giải pháp toàn diện với mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở</li>
<li>Tại sao cần điều chỉnh tinh chỉnh?</li>
<li>Kết quả đánh giá</li>
<li>Ví dụ đánh giá</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
Nhiều khách hàng của chúng tôi nhận thấy rằng mặc dù các mô hình mã nguồn đóng từ OpenAI và Anthropic hoạt động tốt đối với các tác vụ chung, nhưng chúng không đủ hiệu quả để áp dụng vào hoạt động kinh doanh cốt lõi, nơi mà hiệu suất tác vụ chuyên biệt, chi phí vận hành quy mô lớn và quyền sở hữu mô hình trở nên quan trọng. Bài viết này chia sẻ cách chúng tôi giúp khách hàng sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ độc quyền này với các mô hình mã nguồn mở được tinh chỉnh. Chất lượng cao hơn này cho phép khách hàng mở khóa khả năng tự động hóa không có sẵn với các mô hình chung, đồng thời chạy nhanh hơn 13 lần và rẻ hơn 33 lần so với GPT-4o, và nằm trong một mô hình thuộc sở hữu mà họ có thể sử dụng với dữ liệu nhạy cảm, bên trong tường lửa của họ.
<h2>2. Giải pháp toàn diện với mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở</h2>
Bài viết này mô tả một giải pháp toàn diện chỉ sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mã nguồn mở để:
<ol>
<li>Tạo tập dữ liệu Câu hỏi & Câu trả lời để tinh chỉnh các mô hình nhỏ hơn và nhanh hơn:
<ul>
<li>Trích xuất dữ liệu từ tài liệu và sử dụng Llama 3 8B với tốc độ trên 1000 token/giây để tạo hàng nghìn cặp Câu hỏi & Câu trả lời.</li>
<li>Tinh chỉnh Llama 3 70B để lọc các cặp Câu hỏi & Câu trả lời chất lượng thấp và chạy bước kiểm soát chất lượng tập dữ liệu với tốc độ trên 570 token/giây.</li>
</ul>
</li>
<li>Xây dựng ứng dụng RAG (Retrieval Augmented Generation - Tạo nội dung được tăng cường bằng truy xuất):
<ul>
<li>Tinh chỉnh các embedding mã nguồn mở (như Microsoft’s E5 Large V2) để tạo đường dẫn truy xuất tốc độ cao và chính xác, vượt trội so với embedding hàng đầu của OpenAI: Text Embedding 3 Large.</li>
<li>Tinh chỉnh các LLM mã nguồn mở (như Llama 3 8B) để tạo câu trả lời từ ngữ cảnh được truy xuất với tốc độ 1000 token/giây và chính xác hơn so với GPT4-o hàng đầu của OpenAI.</li>
<li>Đánh giá câu trả lời RAG bằng Llama 3.1 405B, mô hình đã được chứng minh là cung cấp hiệu suất đánh giá hàng đầu.</li>
</ul>
</li>
</ol>
<img alt="raft-blog-1" height="953" loading="lazy" sizes="(max-width: 1600px) 100vw, 1600px" src="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=1600&height=953&name=raft-blog-1.png" srcset="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=800&height=477&name=raft-blog-1.png 800w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=1600&height=953&name=raft-blog-1.png 1600w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=2400&height=1430&name=raft-blog-1.png 2400w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=3200&height=1906&name=raft-blog-1.png 3200w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=4000&height=2383&name=raft-blog-1.png 4000w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-1.png?width=4800&height=2859&name=raft-blog-1.png 4800w" style="height: auto; max-width: 100%; width: 1600px;" width="1600" />

Hình trên mô tả quá trình toàn diện từ tạo tập dữ liệu đến sử dụng trong RAG.
<h2>3. Tại sao cần điều chỉnh tinh chỉnh?</h2>
Điều chỉnh tinh chỉnh có thể không cần thiết đối với nhiều trường hợp sử dụng mà cơ sở kiến thức không chứa thuật ngữ chuyên ngành. Tuy nhiên, khi có thuật ngữ chuyên ngành, embedding và LLM có thể không biết cách mã hóa chúng ngay lập tức và điều chỉnh tinh chỉnh có thể giúp ích. Hơn nữa, việc tinh chỉnh các mô hình nhỏ hơn có thể đạt được độ chính xác cao hơn so với các mô hình lớn hơn nhiều trong khi cung cấp năng suất cao hơn (khả năng xử lý nhiều câu hỏi hơn mỗi giây).
<h2>4. Kết quả đánh giá</h2>
Các kết quả sau so sánh hiệu suất của các mô hình embedding có và không được tinh chỉnh trên một tập dữ liệu chuyên ngành chứa thuật ngữ an ninh mạng:
<img alt="raft-blog-2" height="320" loading="lazy" sizes="(max-width: 1434px) 100vw, 1434px" src="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=1434&height=320&name=raft-blog-2.png" srcset="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=717&height=160&name=raft-blog-2.png 717w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=1434&height=320&name=raft-blog-2.png 1434w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=2151&height=480&name=raft-blog-2.png 2151w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=2868&height=640&name=raft-blog-2.png 2868w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=3585&height=800&name=raft-blog-2.png 3585w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-2.png?width=4302&height=960&name=raft-blog-2.png 4302w" style="height: auto; max-width: 100%; width: 1434px;" width="1434" />

Thu hồi ngữ cảnh đề cập đến khả năng của các mô hình trong việc mã hóa tài liệu sao cho các tài liệu có liên quan được trả về trong kết quả top k cho một câu hỏi nhất định.
Đường dẫn RAG kết hợp các mô hình embedding để truy xuất và LLM để tạo câu trả lời bằng cách sử dụng ngữ cảnh được truy xuất. Các bước trong đường dẫn RAG, hỗ trợ chatbot, được mô tả trong sơ đồ sau:
<img alt="raft-blog-3" height="674" loading="lazy" sizes="(max-width: 1600px) 100vw, 1600px" src="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=1600&height=674&name=raft-blog-3.png" srcset="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=800&height=337&name=raft-blog-3.png 800w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=1600&height=674&name=raft-blog-3.png 1600w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=2400&height=1011&name=raft-blog-3.png 2400w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=3200&height=1348&name=raft-blog-3.png 3200w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=4000&height=1685&name=raft-blog-3.png 4000w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-3.png?width=4800&height=2022&name=raft-blog-3.png 4800w" style="height: auto; max-width: 100%; width: 1600px;" width="1600" />

Bảng sau đây trình bày kết quả đối với các cấu hình khác nhau của đường dẫn RAG được sử dụng trên tập dữ liệu an ninh mạng. Cột đầu tiên sử dụng các mô hình hàng đầu từ OpenAI, chẳng hạn như embedding Text Embedding 3 Large (TE-3-L) và LLM GPT-4o. Các cột còn lại có các kết hợp của mô hình không được tinh chỉnh ("Base") và mô hình được "Tinh chỉnh" với lý do (bao gồm cả quá trình "suy nghĩ" cùng với "câu trả lời" cho một "câu hỏi"). "Emb" đề cập đến embedding E5 V2 Large và "Gen" đề cập đến Llama 3 8B.
<img alt="raft-blog-4" height="352" loading="lazy" sizes="(max-width: 1428px) 100vw, 1428px" src="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=1428&height=352&name=raft-blog-4.png" srcset="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=714&height=176&name=raft-blog-4.png 714w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=1428&height=352&name=raft-blog-4.png 1428w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=2142&height=528&name=raft-blog-4.png 2142w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=2856&height=704&name=raft-blog-4.png 2856w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=3570&height=880&name=raft-blog-4.png 3570w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-4.png?width=4284&height=1056&name=raft-blog-4.png 4284w" style="height: auto; max-width: 100%; width: 1428px;" width="1428" />

Rõ ràng từ các kết quả trên, việc tinh chỉnh cả mô hình embedding và mô hình tạo ra độ chính xác cao nhất trong việc truy xuất và tạo kết quả. Cần lưu ý rằng các mô hình được tinh chỉnh nhỏ hơn nhiều so với các mô hình OpenAI mà chúng ta đang so sánh, mang lại lợi thế về năng suất ngoài độ chính xác. Trong bảng trên:
<ul>
<li>"Thành công phân tích câu trả lời" đề cập đến khả năng của LLM trong việc tạo ra câu trả lời và tài liệu tham khảo theo định dạng bắt buộc để phân tích downstream. Lưu ý rằng việc tinh chỉnh LLM tạo ra sự khớp hoàn hảo với định dạng yêu cầu.</li>
<li>"Tài liệu tham khảo chính xác" đề cập đến khả năng của mô hình trong việc đưa ra tài liệu tham khảo chính xác đến tài liệu chứa câu trả lời chính xác. GPT-4o hoạt động tốt hơn một chút ở đây với sự trợ giúp của embedding mã nguồn mở được tinh chỉnh.</li>
<li>"Độ chính xác trung bình (mềm)" đề cập đến độ chính xác của mô hình, do Llama 3 405 xác định, đồng thời đưa ra các nhượng bộ cho sự thất bại của thành phần truy xuất/embedding của đường dẫn. Nếu tài liệu có liên quan đến câu hỏi không được truy xuất, thì mô hình phải tuyên bố không biết câu trả lời. Sự kết hợp embedding và tạo được tinh chỉnh hoạt động tốt nhất.</li>
<li>"Độ chính xác trung bình (cứng)" đề cập đến độ chính xác của mô hình, do LLama 3 405 xác định, bất kể thành phần truy xuất/embedding của đường dẫn có trả về ngữ cảnh không liên quan hay không. Sự kết hợp embedding và tạo được tinh chỉnh hoạt động tốt nhất. Mặc dù các mô hình được tinh chỉnh chưa thấy các câu hỏi được sử dụng trong quá trình đánh giá (thuộc tập dữ liệu giữ lại), nhưng chúng rất quen thuộc với cơ sở kiến thức của các tài liệu và điều đó mang lại cho chúng lợi thế trong việc trả lời câu hỏi một cách chính xác.</li>
</ul>
<h2>5. Ví dụ đánh giá</h2>
Sau đây là một ví dụ về đánh giá được thực hiện bởi Llama 3 405B, được nhắc nhở để cung cấp điểm số và lý do đưa ra điểm số đó:
<img alt="raft-blog-5" height="1080" loading="lazy" sizes="(max-width: 1600px) 100vw, 1600px" src="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=1600&height=1080&name=raft-blog-5.png" srcset="https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=800&height=540&name=raft-blog-5.png 800w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=1600&height=1080&name=raft-blog-5.png 1600w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=2400&height=1620&name=raft-blog-5.png 2400w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=3200&height=2160&name=raft-blog-5.png 3200w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=4000&height=2700&name=raft-blog-5.png 4000w, https://sambanova.ai/hs-fs/hubfs/raft-blog-5.png?width=4800&height=3240&name=raft-blog-5.png 4800w" style="height: auto; max-width: 100%; width: 1600px;" width="1600" />

Trong ví dụ trên, tất cả các embedding đều tìm thấy tài liệu chính xác (d*) trong thành phần truy xuất và xếp hạng nó trong top 3. GPT-4o tạo ra câu trả lời kém chính xác hơn so với Llama 3 8B được tinh chỉnh. Giống như GPT-4o, ngay cả Llama 3 8B cơ bản cũng không đề cập đến việc "kiểm thử và gỡ lỗi" là mục đích của khóa đăng ký 'Office Test'. Điều đó là bất chấp thực tế là tên của khóa ngụ ý mục đích và mục đích được nêu rõ trong tài liệu. Điều đó cho thấy rằng việc tinh chỉnh mô hình tạo ra với các lý do có thể giúp cải thiện khả năng lập luận.
<h2>6. Kết luận</h2>
Tóm lại, các mô hình mã nguồn mở nhỏ hơn có thể được tận dụng và tinh chỉnh để vượt trội hơn các mô hình độc quyền hàng đầu, cả về tốc độ và độ chính xác.
Để biết thêm chi tiết về thiết lập các kết quả trên, vui lòng tham khảo bài báo sau: <a href="http://arxiv.org/abs/2411.01073">AttackQA: Phát triển và áp dụng tập dữ liệu để hỗ trợ hoạt động an ninh mạng bằng cách sử dụng LLM mã nguồn mở và được tinh chỉnh</a>.

Vượt trội GPT-4o với Llama 3 8B: Điều chỉnh tinh chỉnh theo miền cụ thể cho RAG

Vượt trội GPT-4o với Llama 3 8B: Điều chỉnh tinh chỉnh theo miền cụ thể cho RAG Mục lục: Giới thiệu Giải pháp toàn diện với mô hình ngôn...

tháng 11 21, 2024

Google Gemini AI: Nâng cấp bộ nhớ và khả năng nghệ thuật

<h1>Google Gemini AI: Nâng cấp bộ nhớ và khả năng nghệ thuật</h1>
Mục lục
<ol>
<li>[Gemini AI: Bộ nhớ cá nhân hóa]</li>
<li>[Google Keep: Biến nét vẽ thành tác phẩm nghệ thuật]</li>
<li>[Kết luận]</li>
</ol>
<h2>1. Gemini AI: Bộ nhớ cá nhân hóa</h2>
Google đang nâng cấp trợ lý AI Gemini, cho phép nó lưu trữ và tham khảo thông tin cá nhân về người dùng, bao gồm sở thích và điều người dùng không thích. Tương tự như tính năng bộ nhớ của ChatGPT, Gemini sẽ ghi nhớ các chi tiết cá nhân này, tạo trải nghiệm cá nhân hoá hơn.
Bạn có thể cung cấp cho Gemini thông tin về tiểu sử, sở thích, mục tiêu và nhiều hơn nữa. Ngoài ra, bạn cũng có thể hướng dẫn Gemini ghi nhớ thông tin trong quá trình trò chuyện hoặc thông qua trang "Thông tin đã lưu". Trang này cho phép bạn chỉnh sửa và xóa thông tin đã lưu. Gemini thậm chí sẽ thông báo cho bạn mỗi khi nó sử dụng thông tin từ trang này.
<img alt="Google Gemini Memory" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:320/b9DjJP94YiDrzdj3Av29E9.png" />
Tính năng này nhằm mục đích loại bỏ sự lặp lại trong việc giải thích thông tin, đặc biệt hữu ích cho các dự án kéo dài nhiều cuộc trò chuyện. Google cho rằng các nhà phát triển ứng dụng, nhà văn, sinh viên và nhiều đối tượng khác sẽ được hưởng lợi từ sự tối ưu hóa này. Hiện tại, tính năng bộ nhớ chỉ hoạt động bằng tiếng Anh và yêu cầu đăng ký Gemini Advanced thông qua Gói Google One AI Premium.
<h2>2. Google Keep: Biến nét vẽ thành tác phẩm nghệ thuật</h2>
Bên cạnh việc nâng cấp Gemini, Google còn hé lộ một tính năng sáng tạo thú vị trên Google Keep. Theo mã nguồn được tìm thấy, Google Keep sẽ sớm tích hợp AI để biến những bản phác thảo và hình vẽ của người dùng thành các tác phẩm nghệ thuật chuyên nghiệp, thậm chí cả sơ đồ kỹ thuật.
AI của Google Keep có khả năng phân biệt giữa hình vẽ và văn bản, từ đó hiểu và xử lý thông tin một cách chính xác. Mã nguồn cũng gợi ý về một công cụ tạo ảnh AI riêng biệt, chuyên biến văn bản thành hình ảnh có thể được phác thảo trên Google Keep. Mặc dù chưa có thông báo chính thức về ngày ra mắt, nhưng tình trạng mã nguồn cho thấy tính năng này sẽ sớm được tung ra.
<h2>3. Kết luận</h2>
Cả hai tính năng trên đều tập trung vào việc làm cho việc tương tác với AI trở nên mượt mà và dễ dàng hơn. Từ việc Gemini ghi nhớ sở thích của bạn để đề xuất sách phù hợp, cho đến Google Keep biến những nét vẽ ngẫu hứng thành tác phẩm nghệ thuật, các tính năng này đều hướng đến việc rút ngắn khoảng cách giữa mong muốn của người dùng và kết quả mà AI mang lại.

Google Gemini AI: Nâng cấp bộ nhớ và khả năng nghệ thuật

Google Gemini AI: Nâng cấp bộ nhớ và khả năng nghệ thuật Mục lục [Gemini AI: Bộ nhớ cá nhân hóa] [Google Keep: Biến nét vẽ thành tác phẩ...

tháng 11 21, 2024

OpenAI hướng dẫn giáo viên sử dụng AI: Bài học cho doanh nghiệp

<h1>OpenAI hướng dẫn giáo viên sử dụng AI: Bài học cho doanh nghiệp</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>OpenAI và vấn đề đạo đức trong giáo dục</li>
<li>Khóa học trực tuyến của OpenAI dành cho giáo viên</li>
<li>Phản hồi trái chiều và thách thức</li>
<li>Bài học cho doanh nghiệp từ hướng dẫn của OpenAI</li>
<li>Kết luận: Tương lai của AI trong giáo dục và doanh nghiệp</li>
</ol>
1. OpenAI và vấn đề đạo đức trong giáo dục
OpenAI, công ty tiên phong trong cuộc cách mạng AI, thường bị chỉ trích vì việc học sinh sử dụng công nghệ của họ để "gian lận" trong bài tập về nhà. Vấn đề này đã trở nên nghiêm trọng đến mức một số giáo viên phải tìm cách để phát hiện học sinh sử dụng AI trái phép, trong khi trên diễn đàn cộng đồng của OpenAI, các nhà phát triển tranh luận sôi nổi về việc bảo vệ "tính toàn vẹn học thuật". Trước tình hình này, OpenAI đã có một bước đi chủ động bằng cách phát hành một khóa học trực tuyến miễn phí nhằm giúp các giáo viên từ cấp tiểu học đến trung học tích hợp công nghệ chatbot của họ vào công việc giảng dạy.
2. Khóa học trực tuyến của OpenAI dành cho giáo viên
Khóa học này được phát triển cùng với Common Sense Media, một tổ chức phi lợi nhuận mà OpenAI hợp tác từ tháng 1 năm nay với cam kết "cùng nhau xây dựng các hướng dẫn và tài liệu giáo dục về AI". Theo trang tin TechCrunch, khóa học kéo dài một giờ, gồm chín module, giải thích về cốt lõi của công nghệ AI và cách sử dụng nó trong môi trường giáo dục. OpenAI cho biết khóa học đã được sử dụng tại "hàng chục" trường học và nghiên cứu nội bộ cho thấy 98% người tham gia có cảm nhận tích cực về việc sử dụng công nghệ này – cho rằng nó mang đến những ý tưởng mới trong công việc.
Tuy nhiên, kết quả khảo sát tích cực này từ chính OpenAI lại gây ra nhiều nghi ngờ. TechCrunch dẫn lời các giáo viên và nhà phê bình đặt câu hỏi về giá trị của các module về quyền riêng tư và an toàn, đồng thời lưu ý rằng không có nhiều hướng dẫn về cách OpenAI sử dụng nội dung do giáo viên tạo ra cho mục đích riêng của mình.
3. Phản hồi trái chiều và thách thức
Đây không phải là lần đầu tiên OpenAI hướng đến các nhà giáo dục. Đầu năm nay, họ đã phát hành ChatGPT Edu, một phiên bản chatbot dành riêng cho nhân viên cấp đại học. Trang web của công ty cho biết chatbot này, được hỗ trợ bởi thuật toán GPT-4o mạnh mẽ, "có thể lập luận trên văn bản và hình ảnh, sử dụng các công cụ tiên tiến như phân tích dữ liệu", đồng thời bao gồm "bảo mật và điều khiển cấp doanh nghiệp". Công ty cho biết AI chuyên dụng này có giá cả "phù hợp với các tổ chức giáo dục". Điều quan trọng là, các cuộc trò chuyện thông qua cổng thông tin này "không được sử dụng để huấn luyện các mô hình OpenAI", điều này, hy vọng, sẽ bảo vệ dữ liệu của học sinh và bất kỳ thông tin cá nhân nào mà họ nhập vào chatbot.
Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong các cơ sở giáo dục vẫn còn gây tranh cãi. TechCrunch lưu ý một cuộc khảo sát gần đây của Pew Research cho thấy đa số giáo viên tiểu học và trung học công lập được hỏi "không chắc chắn hoặc thấy những mặt trái của việc sử dụng chung các công cụ AI trong giáo dục K-12" và "một phần tư giáo viên tiểu học và trung học công lập nói rằng việc sử dụng các công cụ AI trong giáo dục K-12 gây hại nhiều hơn lợi".
4. Bài học cho doanh nghiệp từ hướng dẫn của OpenAI
Vậy chúng ta có thể học được gì từ hướng dẫn mới này dành cho giáo viên, và tại sao nó lại hữu ích cho những người ngoài ngành giáo dục và học thuật?
Khá nhiều điều, hóa ra là như vậy. Nếu công ty của bạn đang trong giai đoạn đầu ứng dụng công nghệ AI, khóa học miễn phí của OpenAI có thể giúp nhân viên mới hoặc quản lý có kỹ năng CNTT kém nắm bắt được công nghệ chatbot như ChatGPT. Và mặc dù nó được thiết kế đặc biệt để giúp giáo viên "thực hiện các thực tiễn tốt nhất để áp dụng các nguyên tắc AI có trách nhiệm trong môi trường trường học", nó cũng có thể giúp các công ty tìm ra cách triển khai AI có trách nhiệm trong môi trường làm việc – nhiều vấn đề về quyền riêng tư và độ tin cậy của AI (như ảo giác hoặc thông tin sai lệch cố ý trong phản hồi) áp dụng ở văn phòng cũng như trong lớp học.
Việc phát hành khóa học cũng là một "bài học" về việc "kiểm soát câu chuyện". Trong khi một số nhà giáo dục vẫn tiếp tục bày tỏ lo ngại rằng công nghệ AI sẽ làm đảo lộn mô hình giáo dục hiện tại theo một cách tiêu cực, thì bằng việc phát hành khóa học, OpenAI ngụ ý rằng "con đường duy nhất là vượt qua" và tác động của AI đối với việc giảng dạy là không thể tránh khỏi.
Hơn nữa, OpenAI có thể đang gieo mầm tạo ra thế hệ bản địa AI đầu tiên. Những học sinh luôn sử dụng công nghệ sẽ mong đợi nó trở thành một phần trong cuộc sống làm việc của họ, điều này có thể có ảnh hưởng sâu sắc đến diện mạo, cách thức hoạt động và chuyên môn công nghệ của nơi làm việc trong tương lai gần.
5. Kết luận: Tương lai của AI trong giáo dục và doanh nghiệp
Khóa học của OpenAI không chỉ là một nỗ lực để giải quyết các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI trong giáo dục, mà còn là một minh chứng cho tầm nhìn và chiến lược dài hạn của công ty này. Việc tích hợp AI vào giáo dục và doanh nghiệp là không thể tránh khỏi, và OpenAI đang tích cực định hình tương lai này bằng cách cung cấp các công cụ và hướng dẫn cần thiết. Sự phát triển này chắc chắn sẽ có tác động sâu rộng đến cả giáo dục và thị trường lao động trong những năm tới.

OpenAI hướng dẫn giáo viên sử dụng AI: Bài học cho doanh nghiệp

OpenAI hướng dẫn giáo viên sử dụng AI: Bài học cho doanh nghiệp Mục lục: OpenAI và vấn đề đạo đức trong giáo dục Khóa học trực tuyến của...

tháng 11 21, 2024

Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á

<h1>Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Grab và thách thức lập bản đồ Đông Nam Á</li>
<li>Giải pháp: Tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o</li>
<li>Kết quả: Nâng cao hiệu quả và độ chính xác</li>
<li>Mở rộng khả năng tiếp cận và phản hồi</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<hr />
<ol>
<li>Giới thiệu Grab và thách thức lập bản đồ Đông Nam Á</li>
</ol>
Grab, công ty công nghệ hàng đầu Đông Nam Á với hơn 42 triệu người dùng hàng tháng tại 8 quốc gia và 6 triệu đối tác tài xế, đang tận dụng dữ liệu hình ảnh đường phố thu thập từ các đối tác của mình để xây dựng GrabMaps – một dịch vụ bản đồ hỗ trợ toàn bộ hoạt động của công ty. Tuy nhiên, việc lập bản đồ Đông Nam Á lại đặt ra những thách thức độc đáo. Mạng lưới đường sá phức tạp với những con phố nhỏ hẹp, một chiều, được tối ưu cho xe máy và người đi bộ, cùng với cảnh quan đô thị thay đổi nhanh chóng và độ bao phủ hạn chế từ các nhà cung cấp bản đồ truyền thống, đã tạo ra nhiều khó khăn.
<blockquote>
“Để đáp ứng nhu cầu của khu vực, chúng tôi phải xây dựng một hệ thống siêu cục bộ và năng động – lập bản đồ Đông Nam Á theo sự phát triển của nó.” – Adrian Margin, Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu cho Bản đồ Địa lý tại Grab.
</blockquote>
<ol start="2">
<li>Giải pháp: Tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o</li>
</ol>
Để khắc phục những trở ngại này, Grab đã sử dụng công nghệ tinh chỉnh tầm nhìn của GPT-4o từ OpenAI. Hệ thống GrabMaps đã thu thập hàng triệu hình ảnh đường phố cấp độ chi tiết từ mạng lưới các đối tác tài xế xe máy và người đi bộ, mỗi người được trang bị camera 360 độ.
Việc tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o cho phép GrabMaps xác định chính xác hơn các biển báo tốc độ, hạn chế rẽ, địa điểm và hình dạng đường sá.
<ol start="3">
<li>Kết quả: Nâng cao hiệu quả và độ chính xác</li>
</ol>
Những thí nghiệm ban đầu của Grab tập trung vào việc ghép nối biển báo tốc độ với các tuyến đường tương ứng. Chỉ với 100 mẫu dữ liệu kết hợp hình ảnh đường phố và bản đồ, nhóm nghiên cứu đã tinh chỉnh GPT-4o thông qua nhiều lần điều chỉnh siêu tham số để nâng cao độ chính xác.
Kết quả ấn tượng:
<ul>
<li>Độ chính xác ban đầu đạt 67% đã được cải thiện lên 80% sau hai vòng tinh chỉnh – tăng 13 điểm phần trăm.</li>
<li>Mô hình hoạt động xuất sắc trong việc xử lý các tình huống phức tạp như đường cao tốc và vật cản, những tình huống trước đây cần nhiều can thiệp thủ công. Khả năng tham chiếu chéo hình ảnh đường phố với bản đồ giúp mô hình đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh, tương tự như con người.</li>
</ul>
<blockquote>
“Việc tinh chỉnh GPT-4o với dữ liệu của chúng tôi cho phép chúng tôi xử lý các hình học phức tạp hiệu quả, giảm thiểu sự can thiệp thủ công và chi phí hoạt động,” – Adrian Margin chia sẻ.
</blockquote>
Cụ thể, việc ứng dụng tinh chỉnh tầm nhìn đã mang lại những cải tiến đáng kể:
<ul>
<li>Độ chính xác đếm làn đường tăng 20%.</li>
<li>Độ chính xác định vị biển báo tốc độ tăng 13%.</li>
<li>Giảm thiểu nỗ lực lập bản đồ thủ công, cắt giảm chi phí hoạt động và nâng cao độ tin cậy của chất lượng dữ liệu.</li>
<li>Nâng cao khả năng xử lý các tình huống phức tạp như biển báo trên cao và vật cản, dẫn đến ít lỗi hơn trong đầu ra bản đồ.</li>
</ul>
<ol start="4">
<li>Mở rộng khả năng tiếp cận và phản hồi</li>
</ol>
Grab đang tiếp tục mở rộng khả năng AI để làm cho nền tảng của mình dễ tiếp cận và phản hồi hơn. Một trợ lý giọng nói hỗ trợ đa ngôn ngữ, giao tiếp thân thiện dành cho người dùng khiếm thị và người cao tuổi đang được phát triển để giúp mọi người dễ dàng điều hướng ứng dụng hơn.
Grab cũng đang xây dựng một chatbot hỗ trợ tiên tiến để xử lý các yêu cầu phức tạp. Bằng cách hiểu các quy trình hoạt động tiêu chuẩn (SOP) chi tiết và đưa ra phản hồi đồng cảm, được cá nhân hóa, chatbot này nhằm mục đích cải thiện trải nghiệm người dùng trong khi vẫn đảm bảo hiệu quả hoạt động.
<blockquote>
“Chúng tôi là người tiên phong trong việc áp dụng AI trong khu vực và tin rằng AI có rất nhiều tiềm năng để tiếp tục chuyển đổi cách chúng tôi giải quyết vấn đề cho các đối tác và người dùng của mình,” – Philipp Kandal, Giám đốc Sản phẩm của Grab cho biết. “Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với OpenAI để giúp đẩy nhanh việc khám phá và sử dụng công nghệ này.”
</blockquote>
<ol start="5">
<li>Kết luận</li>
</ol>
Sự hợp tác giữa Grab và OpenAI đã chứng minh hiệu quả của công nghệ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o trong việc xây dựng bản đồ thông minh hơn cho Đông Nam Á. GrabMaps không chỉ là một công cụ hỗ trợ hoạt động nội bộ mà còn là minh chứng cho cam kết của Grab đối với khu vực, đem lại sự tiện lợi và hiệu quả cho hàng triệu người dùng và đối tác tài xế.

Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á

Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á Mục lục: Giới thiệu Grab và thách...

tháng 11 21, 2024

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên

<h1>Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên</h1>
Mục lục
<ul>
<li>Giới thiệu về khóa học</li>
<li>Bối cảnh ra đời của khóa học</li>
<li>Mục tiêu và nội dung khóa học</li>
<li>Vai trò của OpenAI trong giáo dục</li>
<li>Tầm nhìn của OpenAI về tương lai của AI trong giáo dục</li>
</ul>
Giới thiệu về khóa học
OpenAI và đối tác phi lợi nhuận Common Sense Media đã cùng nhau ra mắt một khóa học đào tạo miễn phí dành cho giáo viên. Khóa học này nhằm mục đích làm rõ hơn về trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật gợi ý (prompt engineering). Khóa học được cung cấp trên trang web của Common Sense Media và là sản phẩm đầu tiên trong mối quan hệ hợp tác giữa OpenAI và Common Sense Media.
Bối cảnh ra đời của khóa học
Sự ra mắt của ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 đã tạo nên cơn sốt về AI thế hệ mới và trở thành một trong những ứng dụng phát triển nhanh nhất thế giới. Khả năng tạo nội dung giống như con người của ChatGPT, bao gồm bài luận, bài tập khoa học, thậm chí cả tiểu thuyết, đã khiến nhiều giáo viên bất ngờ và lo ngại về khả năng gian lận và đạo văn trong học đường. Điều này dẫn đến phản ứng dữ dội và nhiều trường học đã cấm sử dụng ChatGPT.
Để đối phó với tình hình này, OpenAI, với sự hậu thuẫn của Microsoft và các nhà đầu tư khác (được định giá 157 tỷ đô la Mỹ trong vòng gọi vốn gần nhất), đã thành lập một nhóm chuyên trách hỗ trợ việc sử dụng AI có trách nhiệm trong giáo dục. Nhóm này do cựu giám đốc điều hành của Coursera, Leah Belsky, dẫn đầu.
Mục tiêu và nội dung khóa học
Khóa học được thiết kế dành cho giáo viên từ mẫu giáo đến lớp 12. Nó hướng dẫn giáo viên cách sử dụng ChatGPT trong nhiều trường hợp giáo dục khác nhau, chẳng hạn như tạo nội dung bài học hoặc sắp xếp các cuộc họp bộ phận hiệu quả hơn. Mục tiêu chính là trang bị cho giáo viên kiến thức và kỹ năng sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Bà Belsky chia sẻ rằng việc học sinh sử dụng ChatGPT đang rất phổ biến và các bậc phụ huynh nhìn chung đều ủng hộ, coi kỹ năng AI là điều cần thiết cho sự nghiệp tương lai.
Vai trò của OpenAI trong giáo dục
OpenAI đang tích cực thúc đẩy vai trò tích cực của ChatGPT trong giáo dục. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp cho học sinh và giáo viên các kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Việc ra mắt khóa học đào tạo miễn phí này thể hiện cam kết của OpenAI đối với việc hỗ trợ giáo dục và đảm bảo sử dụng AI một cách có đạo đức trong môi trường học tập.
Tầm nhìn của OpenAI về tương lai của AI trong giáo dục
Mục tiêu của OpenAI là đưa AI đến tay mọi học sinh và giáo viên, đồng thời trang bị cho họ các kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Điều này cho thấy tầm nhìn dài hạn của OpenAI trong việc tích hợp AI vào hệ thống giáo dục và tạo ra một môi trường học tập tiên tiến hơn.

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên Mục lục Giới thiệu về khóa học Bối cảnh ra đời của khóa học Mục tiêu và ...

tháng 11 21, 2024

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

<h1>Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1</h1>
Mục lục
<ol>
<li>DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc</li>
<li>Khả năng và giới hạn của DeepSeek-R1</li>
<li>Ảnh hưởng của chính sách Trung Quốc đối với DeepSeek-R1</li>
<li>Xu hướng mới trong phát triển AI: Tính toán thời gian thực thi</li>
</ol>
<hr />
<h2>1. DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc</h2>
Một phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc đã công bố một mô hình AI "suy luận" được cho là có khả năng cạnh tranh với mô hình o1 của OpenAI. Phòng thí nghiệm đó là DeepSeek, được hậu thuẫn bởi một quỹ đầu tư phòng hộ định lượng. Họ đã phát hành bản xem trước của DeepSeek-R1, mô hình mà công ty tuyên bố có khả năng suy luận ngang ngửa với o1. Khác với hầu hết các mô hình khác, các mô hình suy luận tự kiểm tra tính chính xác thông tin bằng cách dành nhiều thời gian hơn để xem xét câu hỏi hoặc truy vấn. Điều này giúp chúng tránh được một số cạm bẫy thường gặp ở các mô hình khác.
<img alt="Illustration of a robot in" man="" pose="" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2016/11/wtf_is_ai.jpg?w=1024" thinking="" />
<h2>2. Khả năng và giới hạn của DeepSeek-R1</h2>
Tương tự như o1, DeepSeek-R1 lập luận thông qua các nhiệm vụ, lên kế hoạch trước và thực hiện một loạt các hành động giúp mô hình đưa ra câu trả lời. Điều này có thể mất một thời gian. Giống như o1, tùy thuộc vào độ phức tạp của câu hỏi, DeepSeek-R1 có thể "suy nghĩ" trong vài chục giây trước khi trả lời.
DeepSeek tuyên bố rằng DeepSeek-R1 (hoặc chính xác hơn là DeepSeek-R1-Lite-Preview) hoạt động tương đương với mô hình o1-preview của OpenAI trên hai điểm chuẩn AI phổ biến, AIME và MATH. AIME sử dụng các mô hình AI khác để đánh giá hiệu suất của một mô hình, trong khi MATH là một tập hợp các bài toán bằng lời. Tuy nhiên, mô hình này không hoàn hảo. Một số người bình luận trên X lưu ý rằng DeepSeek-R1 gặp khó khăn với trò chơi ô ăn quan và các bài toán logic khác (giống như o1).
<img alt="DeepSeek-R1" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-20-at-11.22.25AM.png?w=680" />
DeepSeek-R1 cũng có thể dễ dàng bị "jailbreak" - tức là được nhắc nhở theo cách mà nó bỏ qua các biện pháp bảo vệ. Một người dùng X đã khiến mô hình đưa ra công thức chi tiết về ma túy.
Hơn nữa, DeepSeek-R1 dường như chặn các truy vấn được coi là quá nhạy cảm về mặt chính trị. Trong thử nghiệm của chúng tôi, mô hình từ chối trả lời các câu hỏi về nhà lãnh đạo Trung Quốc Tập Cận Bình, Quảng trường Thiên An Môn và các tác động địa chính trị của việc Trung Quốc xâm lược Đài Loan.
<img alt="DeepSeek-R1" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-20-at-10.36.22AM.png?w=680" />
<h2>3. Ảnh hưởng của chính sách Trung Quốc đối với DeepSeek-R1</h2>
Hành vi này có thể là kết quả của áp lực từ chính phủ Trung Quốc đối với các dự án AI trong khu vực. Các mô hình ở Trung Quốc phải trải qua quá trình đánh giá chuẩn bởi cơ quan quản lý internet của Trung Quốc để đảm bảo phản hồi của chúng "thể hiện các giá trị xã hội chủ nghĩa cốt lõi". Được biết, chính phủ đã đề xuất một danh sách đen các nguồn không thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình - dẫn đến việc nhiều hệ thống AI của Trung Quốc từ chối trả lời các chủ đề có thể gây ra sự phẫn nộ của các cơ quan quản lý.
<h2>4. Xu hướng mới trong phát triển AI: Tính toán thời gian thực thi</h2>
Sự chú ý ngày càng tăng đối với các mô hình suy luận xuất hiện khi tính khả thi của "luật mở rộng", các lý thuyết lâu đời cho rằng việc ném thêm dữ liệu và sức mạnh tính toán vào một mô hình sẽ liên tục làm tăng khả năng của nó, đang bị đặt câu hỏi. Nhiều báo cáo báo chí cho thấy các mô hình từ các phòng thí nghiệm AI lớn, bao gồm OpenAI, Google và Anthropic, không được cải thiện ấn tượng như trước đây.
Điều đó đã dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt cho các phương pháp tiếp cận, kiến trúc và kỹ thuật phát triển AI mới. Một trong số đó là tính toán thời gian thực thi, làm nền tảng cho các mô hình như o1 và DeepSeek-R1. Còn được gọi là tính toán suy luận, tính toán thời gian thực thi về cơ bản cung cấp cho các mô hình thêm thời gian xử lý để hoàn thành nhiệm vụ.
"Chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của một định luật mở rộng mới", CEO của Microsoft, Satya Nadella, cho biết trong tuần này tại hội nghị Ignite của Microsoft, đề cập đến tính toán thời gian thực thi.
DeepSeek, cho biết họ có kế hoạch mã nguồn mở DeepSeek-R1 và phát hành một API, là một hoạt động đáng chú ý. Nó được hậu thuẫn bởi High-Flyer Capital Management, một quỹ đầu tư phòng hộ định lượng của Trung Quốc sử dụng AI để hỗ trợ quyết định giao dịch của mình. Một trong những mô hình đầu tiên của DeepSeek, một mô hình phân tích văn bản và hình ảnh đa năng có tên DeepSeek-V2, đã buộc các đối thủ cạnh tranh như ByteDance, Baidu và Alibaba phải giảm giá sử dụng cho một số mô hình của họ - và làm cho các mô hình khác hoàn toàn miễn phí.
High-Flyer tự xây dựng các cụm máy chủ của riêng mình để huấn luyện mô hình, gần đây nhất là cụm máy chủ có 10.000 GPU Nvidia A100 và trị giá 1 tỷ yên (~138 triệu USD). Được sáng lập bởi Liang Wenfeng, một sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính, High-Flyer đặt mục tiêu đạt được AI "siêu thông minh" thông qua tổ chức DeepSeek của mình.
 
<hr />

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1 Mục lục DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc ...

tháng 11 21, 2024

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

<h1>Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức</li>
<li>Sự Trỗi Dậy Của Các Công Cụ Tìm Kiếm Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)</li>
<li>Chiến Lược Toàn Diện Của Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ</li>
<li>Thách Thức Kinh Tế Và Tương Lai Của Tìm Kiếm AI</li>
</ol>
<hr />
<h2>1. Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức</h2>
Trong nhiều năm, các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google đã thống trị internet, xử lý hàng nghìn tỷ truy vấn mỗi năm. Câu nói "cứ Google đi" đã trở thành thói quen của người dùng khi tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, sự ra đời và phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đang đặt dấu hỏi lớn về vị thế độc tôn này.
<h2>2. Sự Trỗi Dậy Của Các Công Cụ Tìm Kiếm Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)</h2>
Sự xuất hiện của các sản phẩm AI như SearchGPT của OpenAI và Pro Search của Perplexity AI đang làm thay đổi cục diện thị trường tìm kiếm trực tuyến. Thay vì trả về danh sách liên kết như các công cụ tìm kiếm truyền thống, các công cụ tìm kiếm AI sử dụng các mô hình AI để thu thập thông tin từ web và cung cấp câu trả lời tóm tắt, giúp người dùng tiếp cận thông tin nhanh chóng và trực quan hơn.
<figure class="getty aligncenter">
 <img alt="Hình ảnh minh họa về SearchGPT của OpenAI" src="https://observer.com/wp-content/uploads/sites/2/2024/11/GettyImages-2165348475.jpg?quality=80&w=970" />
 <figcaption>OpenAI ra mắt SearchGPT vào tháng 10. Jakub Porzycki/NurPhoto via Getty Images</figcaption>
</figure>

<h2>3. Chiến Lược Toàn Diện Của Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ</h2>
Việc chuyển đổi sang tìm kiếm dựa trên AI không chỉ đơn thuần là cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn là một chiến lược để giữ chân người dùng trong hệ sinh thái sản phẩm của mỗi công ty. OpenAI và Perplexity đang hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu và tin tức lớn để cung cấp cho người dùng nguồn thông tin đáng tin cậy, đồng thời giúp các nhà xuất bản mở rộng phạm vi tiếp cận. Meta, với lượng người dùng khổng lồ và nguồn dữ liệu phong phú từ Facebook và Instagram, cũng đang tham gia cuộc đua này bằng kế hoạch ra mắt công cụ tìm kiếm AI riêng, dự kiến sẽ sớm tích hợp vào WhatsApp, Instagram và Facebook.
<h2>4. Thách Thức Kinh Tế Và Tương Lai Của Tìm Kiếm AI</h2>
Mặc dù mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, việc chuyển đổi sang tìm kiếm AI cũng đặt ra những thách thức về kinh tế. Chi phí cho mỗi truy vấn tìm kiếm AI cao gấp khoảng 10 lần so với truy vấn tìm kiếm truyền thống của Google hay Bing, theo báo cáo của Reuters. Để bù đắp chi phí này, các công ty có thể sẽ phải tính phí người dùng hoặc dựa nhiều vào quảng cáo, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng kết quả tìm kiếm. Các chuyên gia cho rằng, cuối cùng, mô hình kinh doanh của tìm kiếm AI có thể hoàn toàn phụ thuộc vào doanh thu từ quảng cáo.
Christian Ward, giám đốc dữ liệu của Yext, cho rằng: "Trong khi tìm kiếm truyền thống rất hiệu quả với các tác vụ đơn giản, hệ thống AI đang dần xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho những người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm bằng từ khóa hoặc đối mặt với rào cản ngôn ngữ."
Paul Butterworth, đồng sáng lập và giám đốc công nghệ của Vantiq, nhận định: "Tìm kiếm AI sẽ trở thành điểm dừng đầu tiên của hầu hết người dùng vì nó nhanh chóng, có tính đến ngữ cảnh và cung cấp câu trả lời ngắn gọn, chính xác. Tuy nhiên, khi câu trả lời của AI thiếu chiều sâu hoặc chi tiết, người dùng có thể quay lại với tìm kiếm truyền thống để tìm kiếm thông tin toàn diện hơn."
Ram Palaniappan, giám đốc công nghệ của TEKsystems Global, cho biết: "Để bù đắp chi phí cao, các công ty sẽ phải lựa chọn tính phí người dùng hoặc tập trung vào quảng cáo. Nếu cung cấp miễn phí, họ có thể ưu tiên nội dung nhất định thông qua quảng cáo, dẫn đến việc hạn chế sự lựa chọn của người dùng để tìm ra nguồn thông tin tốt nhất."
Google, trước những thách thức này, cũng đang phát triển công cụ tìm kiếm AI thông qua việc ra mắt AI Overviews. Công ty khẳng định đây là một bước đi phù hợp với mô hình lợi nhuận dựa trên quảng cáo của họ.
Tóm lại, cuộc chiến tìm kiếm trực tuyến đang diễn ra sôi nổi với sự tham gia của các gã khổng lồ công nghệ và các công ty khởi nghiệp AI. Sự trỗi dậy của công cụ tìm kiếm AI không chỉ làm thay đổi trải nghiệm người dùng mà còn tác động sâu rộng đến mô hình kinh doanh và tương lai của ngành công nghiệp tìm kiếm trực tuyến.

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google? Mục lục: Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức Sự Trỗi Dậy Của ...

tháng 11 21, 2024

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

<h1>Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu Hụt Mô Hình Claude 3.5 Sonnet</li>
<li>Phản Hồi Từ Cộng Đồng Nhà Phát Triển và Sự So Sánh Với VS Code</li>
<li>Tương Lai Của Tích Hợp AI trong Visual Studio</li>
</ol>
<h2>1. Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu Hụt Mô Hình Claude 3.5 Sonnet</h2>
Phiên bản Visual Studio 2022 v17.12 mới nhất cho phép các nhà phát triển lựa chọn mô hình AI mà họ muốn sử dụng với GitHub Copilot tích hợp sẵn. Tuy nhiên, nhiều lập trình viên đang bày tỏ sự thất vọng vì phiên bản này thiếu sự hỗ trợ cho mô hình Claude 3.5 Sonnet mới nhất của Anthropic, trong khi mô hình này lại có sẵn trên VS Code.
GitHub Copilot ban đầu được cung cấp dưới dạng tiện ích mở rộng cho Visual Studio. Sau đó, nó trở thành thành phần tích hợp sẵn, được khuyến nghị mặc định trong tất cả các workload từ phiên bản v17.10. Phiên bản v17.12 bổ sung tính năng cho phép người dùng chọn mô hình AI. Tuy nhiên, chỉ có các mô hình từ OpenAI (đối tác của Microsoft) được cung cấp. Điều này gây ra sự bất bình trong cộng đồng, vì Anthropic, công ty đứng sau Claude 3.5 Sonnet, là một công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI, đã hợp tác với Google và Amazon.
Claude 3.5 Sonnet nổi bật với khả năng lập trình nâng cao, khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và tính năng "sử dụng máy tính" cho phép AI tương tác với môi trường kỹ thuật số như con người. GitHub đã công bố Claude 3.5 Sonnet có sẵn cho tất cả khách hàng GitHub Copilot vào ngày 29 tháng 10, khẳng định nó vượt trội hơn tất cả các mô hình công khai khác trên một số tiêu chuẩn đánh giá. Tuy nhiên, điều này không áp dụng cho Visual Studio 2022.
<h2>2. Phản Hồi Từ Cộng Đồng Nhà Phát Triển và Sự So Sánh Với VS Code</h2>
Một bài đăng trên cộng đồng nhà phát triển với tiêu đề "GitHub Copilot trong Visual Studio 2022 vẫn thiếu tùy chọn mô hình Claude 3.5 Sonnet" đã nhận được nhiều sự ủng hộ và bình luận. Nhiều lập trình viên bày tỏ sự thất vọng vì sự thiếu sót này và đặt câu hỏi tại sao VS Code lại được ưu tiên hơn Visual Studio.
Một số bình luận tiêu biểu:
<ul>
<li>"Tôi cũng đang chờ phản hồi chính thức. Trước đó, đã có bản cập nhật lên phiên bản 17.12.1, nhưng vẫn không đề cập đến vấn đề này."</li>
<li>"Thật vô lý khi VS Code có thể có dịch vụ này, nhưng VS 2022 thì không."</li>
<li>"Trong số các mô hình đa dạng trong bản cập nhật này, điều đầu tiên tôi tìm kiếm là Mô hình Claude, nhưng nó không có sẵn. Buồn!"</li>
<li>"Có lộ trình nào cho việc này sẽ có sẵn không? Tôi chưa thấy nó được đề cập ở bất kỳ đâu trong tài liệu nào rằng đây là tính năng chỉ dành cho VS Code. Mất hàng giờ để cố gắng khiến Visual Studio hiển thị tùy chọn Claude. Tôi nghĩ đó là do cài đặt của tôi."</li>
</ul>
Trên cộng đồng GitHub, những bình luận tương tự cũng được ghi nhận. Nhiều người đặt câu hỏi về thời gian ra mắt và sự ưu tiên của VS Code so với Visual Studio. Một số bình luận thể hiện sự thất vọng sâu sắc và chỉ trích sự chậm trễ trong việc tích hợp Claude 3.5 Sonnet vào Visual Studio.
<h2>3. Tương Lai Của Tích Hợp AI trong Visual Studio</h2>
Mặc dù không có lộ trình chính thức nào được công bố, nhưng một người dùng cho biết: "Hiện tại, trình chọn mô hình chỉ có trong Visual Studio Code, nhưng Visual Studio nằm trong kế hoạch phát triển!" Việc tích hợp Claude 3.5 Sonnet vào Visual Studio vẫn chưa rõ ràng và cần thời gian để chờ Microsoft đưa ra thông báo chính thức. Liệu đây là một lỗi hay một tính năng chưa được hoàn thiện? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ. Chúng ta sẽ phải theo dõi sát sao những cập nhật tiếp theo từ Microsoft để biết thêm thông tin.

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet Mục lục: Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu ...

tháng 11 21, 2024

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

<h1>Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm</li>
<li>Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động</li>
<li>Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI</li>
<li>Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?</li>
</ol>
1. AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm
Các công cụ AI như ChatGPT, Gemini, Copilot đã tạo ra những văn bản ấn tượng chỉ từ một vài dòng lệnh đơn giản. Để tạo ra những văn bản này, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên một lượng khổng lồ dữ liệu văn bản do con người tạo ra và thu thập từ internet. Tuy nhiên, hiện nay, khi các công cụ AI tạo sinh tràn ngập internet với lượng lớn nội dung tổng hợp, chính những nội dung này lại được sử dụng để huấn luyện các thế hệ AI tiếp theo. Các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng, nếu điều này tiếp tục diễn ra không kiểm soát, hậu quả sẽ rất nghiêm trọng.
<img alt="AI chatbot with thought bubbles" src="https://i0.wp.com/www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2024/11/111324-pd-AI-synthetic-data-feat_REV.jpg?fit=1030%2C580&ssl=1" />
2. Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động
Theo một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí Nature, việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn trên chính dữ liệu do chúng tạo ra có thể dẫn đến "sự sụp đổ của mô hình" (model collapse). Điều này không có nghĩa là các AI tạo sinh sẽ ngừng hoạt động, mà thay vào đó, các phản hồi của chúng sẽ ngày càng lệch xa dữ liệu huấn luyện ban đầu. Mặc dù đôi khi bị lệch lạc, dữ liệu ban đầu vẫn là một sự phản ánh tương đối chính xác của thực tế. Tuy nhiên, khi các công cụ tự huấn luyện trên dữ liệu do chính chúng tạo ra, các lỗi nhỏ ban đầu sẽ tích tụ, nội dung cuối cùng sẽ mất đi sự sắc sảo, đa chiều và biến thành những thứ vô nghĩa.
3. Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI
Nghiên cứu của Shumailov và các cộng sự đã minh chứng điều này. Họ sử dụng mô hình ngôn ngữ OPT-125m, tinh chỉnh nó bằng các bài báo trên Wikipedia, sau đó yêu cầu mô hình dự đoán văn bản tiếp theo dựa trên một lệnh. Phản hồi của mô hình lại được dùng để tinh chỉnh mô hình. Sau 9 thế hệ, mô hình bắt đầu tạo ra những thứ vô nghĩa. Một lệnh ban đầu về kiến trúc thế kỷ 14 lại kết thúc bằng một danh sách các loại thỏ rừng. Chỉ khi giữ lại một phần dữ liệu ban đầu, sự suy giảm mô hình mới được giảm thiểu.
Điều này cho thấy việc huấn luyện AI trên chính phản hồi của nó sẽ gây ra những hậu quả nghiêm trọng, bao gồm làm trầm trọng thêm hiện tượng thiên vị và biến đổi văn bản thành những thứ vô nghĩa nếu không được kiểm soát. Các công ty lớn có những phương pháp để ngăn chặn hiện tượng này, nhưng khi ngày càng nhiều người sử dụng mô hình ngôn ngữ để huấn luyện chatbot và AI riêng, nguy cơ này vẫn tiềm ẩn.
4. Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?
Để ngăn chặn AI tăng cường thiên vị hoặc tạo ra nội dung vô nghĩa, điều quan trọng là phải theo dõi tất cả dữ liệu và đảm bảo rằng cả kiến thức ban đầu (bao gồm văn bản do con người tạo ra) và kiến thức mới (văn bản do AI tạo ra) đều được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Về cơ bản, ý tưởng là không nên huấn luyện các mô hình mới chỉ với dữ liệu do AI tạo ra. Một cách tiếp cận khác là đảm bảo thu thập được tất cả các dữ liệu, ngay cả những dữ liệu có xác suất xuất hiện thấp.
<img alt="A hand manikin rests on a strip of yellow plastic caution tape, to highlight the need to proceed with caution when using or implementing Generative Artificial Intelligence" src="https://i0.wp.com/www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2024/08/090724_reviews-aisnakeoil_feat.jpg?fit=330%2C186&ssl=1" />
Các công ty lớn đang tích cực kiểm tra sự trôi dữ liệu (data drift), do đó các vấn đề sẽ được phát hiện sớm và khắc phục kịp thời. Tuy nhiên, đối với những cá nhân tự xây dựng mô hình quy mô nhỏ hơn, việc nhận thức về rủi ro này là rất cần thiết.
Tóm lại, việc sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai tiềm ẩn nhiều rủi ro, đòi hỏi sự thận trọng và các biện pháp phòng ngừa kỹ lưỡng để tránh sự sụp đổ mô hình và đảm bảo chất lượng, tính trung lập của dữ liệu.

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi? Mục lục: AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn ngu...

tháng 11 21, 2024

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?

<h1>Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?</h1>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-ra-m%E1%BA%AFt-phi%C3%AAn-b%E1%BA%A3n-alexa-m%E1%BB%9Bi-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-claude-ai">Sự Ra Mắt Phiên Bản Alexa Mới Sử Dụng Claude AI</a></li>
<li><a href="#m%E1%BB%91i-quan-t%C3%A2m-v%E1%BB%81-quy%E1%BB%81n-ri%C3%AAng-t%C6%B0">Mối Quan Tâm Về Quyền Riêng Tư</a></li>
<li><a href="#t%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%99ng-ti%E1%BB%81m-t%C3%A0ng-c%E1%BB%A7a-claude-ai-l%C3%AAn-alexa">Tác Động Tiềm Tàng Của Claude AI Lên Alexa</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết Luận</a></li>
</ol>

<h2>1. Sự Ra Mắt Phiên Bản Alexa Mới Sử Dụng Claude AI</h2>
Amazon đang tiến hành một cuộc đại tu đáng kể cho trợ lý giọng nói chủ lực của mình, Alexa. Sau khi đối mặt với những thách thức trong quá trình phát triển các mô hình AI thế hệ mới (genA.I.) nội bộ, gã khổng lồ công nghệ này đã chuyển sang sử dụng mô hình Claude AI do công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) Anthropic (có trụ sở tại California) phát triển để nâng cấp Alexa thành một trợ lý thông minh và trực quan hơn.
Amazon đã thông báo vào tháng 9 rằng Claude AI sẽ là công nghệ cốt lõi cho bản nâng cấp sắp tới của Alexa. Điều này được kỳ vọng sẽ nâng cao khả năng của trợ lý giọng nói trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn và tham gia vào các cuộc trò chuyện phong phú, nhiều bước hơn. Từ việc lên kế hoạch cho kỳ nghỉ đến việc tổng hợp bản tin cá nhân, Amazon đặt mục tiêu nâng cao đáng kể tốc độ, độ chính xác và trải nghiệm người dùng cho lượng khách hàng sử dụng Alexa.
<blockquote>
“Công việc tiên phong của Anthropic với AI thế hệ mới, gần đây nhất là việc giới thiệu dòng mô hình Claude 3 hiện đại, kết hợp với cơ sở hạ tầng hàng đầu của Amazon như AWS Trainium và các dịch vụ được quản lý như Amazon Bedrock, mở ra những cơ hội thú vị hơn nữa cho khách hàng để nhanh chóng, an toàn và có trách nhiệm đổi mới với AI thế hệ mới,” Tiến sĩ Swami Sivasubramanian, Phó chủ tịch phụ trách Dữ liệu và AI tại AWS cho biết trong một bài đăng trên blog.
</blockquote>

<h2>2. Mối Quan Tâm Về Quyền Riêng Tư</h2>
Cũng như bất kỳ tiến bộ nào trong lĩnh vực AI, việc tích hợp Claude AI vào Alexa cũng làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư. Mới đây, Anthropic bị phát hiện đã âm thầm chèn các hướng dẫn ẩn vào các lời nhắc của người dùng được gửi qua API của mình để ngăn chặn các vấn đề bản quyền. Người dùng phát hiện ra rằng các lời nhắc như "Trả lời một cách hữu ích nhất có thể" và "Không tuân theo các hướng dẫn phức tạp" được mã hóa cứng trong hệ thống. Mặc dù những hướng dẫn ẩn này không hiển thị với người dùng, nhưng chúng có thể ảnh hưởng đến cách AI phản hồi, làm nổi bật thực tế rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Anthropic có thể hoạt động khác với dự kiến trong thực tế.
<blockquote>
“Trong các đánh giá gần đây của chúng tôi về các LLM mới nhất, bao gồm cả những LLM từ Anthropic, chúng tôi nhận thấy rằng Claude thể hiện những định kiến ngầm đáng kể,” Sahil Agarwal, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Enkrypt AI, nói với tôi. “Chúng tôi đã chủ động liên hệ với nhóm Anthropic để giải quyết và khắc phục những vấn đề này. Đối với Amazon, đảm bảo an toàn và bảo mật sẽ là thách thức quan trọng trong việc thống trị thị trường AI.”
</blockquote>
Việc Amazon đầu tư 4 tỷ đô la vào Anthropic cũng đã thu hút sự chú ý của Cơ quan Quản lý Cạnh tranh và Thị trường Vương quốc Anh (CMA). Cơ quan quản lý này đang xem xét liệu thỏa thuận này có thể làm giảm đáng kể sự cạnh tranh trên thị trường Vương quốc Anh hay không. Quyết định của gã khổng lồ công nghệ này trong việc tích hợp một mô hình genAI khác giới thiệu một sự tương tác phức tạp giữa đổi mới, trải nghiệm người dùng và mối quan tâm về quyền riêng tư, điều này có thể định hình lại cách người tiêu dùng tương tác với công nghệ nhà thông minh.

<h2>3. Tác Động Tiềm Tàng Của Claude AI Lên Alexa</h2>
Hành trình cải tiến Alexa của Amazon không hề suôn sẻ. Một báo cáo gần đây của Reuters khẳng định rằng các thử nghiệm ban đầu của Amazon với AI mới của họ đã tiết lộ những vấn đề lớn, chẳng hạn như phản hồi chậm và gặp khó khăn trong việc hiểu các lời nhắc của người dùng. Với các đối thủ cạnh tranh như ChatGPT và Google Assistant đặt ra tiêu chuẩn tốc độ và độ chính xác cao về AI, Amazon đã quyết định chuyển sang sử dụng Claude AI của Anthropic. Mô hình genA.I. này được đánh giá là vượt trội hơn do khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn và kỹ năng trò chuyện giống con người hơn.
Trong khi phiên bản Alexa "Classic" cơ bản vẫn miễn phí, người dùng sẽ cần phải trả tiền cho các tính năng bổ sung được cung cấp trong phiên bản nâng cấp. Amazon sẽ tính phí đăng ký cho dịch vụ "Remarkable Alexa", với mức giá từ 5 đến 10 đô la mỗi tháng. Việc giới thiệu mô hình trả phí cho Alexa dường như là một rủi ro được tính toán của Amazon. Thời điểm của động thái này cũng mang tính chiến lược, chuyển đổi Alexa thành một dịch vụ AI tạo ra doanh thu giống như các tập đoàn công nghệ khác. Tuy nhiên, sự tiến bộ này đi kèm với những rủi ro tiềm tàng. Khả năng AI nâng cao có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu nhiều hơn, làm dấy lên lo ngại về việc người dùng sẵn sàng chia sẻ bao nhiêu thông tin cá nhân.
<blockquote>
“Khả năng AI mới phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu lớn để tinh chỉnh và cải thiện phản hồi của chúng,” Nate MacLeitch, Giám đốc điều hành và người sáng lập nền tảng API QuickBlox, nói với tôi. “Các dịch vụ cao cấp của Amazon sẽ cần truy cập vào dữ liệu của người dùng để hoạt động hiệu quả và hiểu thói quen, dữ liệu sức khỏe hoặc sở thích của người dùng. Điều này có nghĩa là sự tương tác của người dùng với Alexa không chỉ là những cuộc trò chuyện riêng tư mà còn là một phần của dữ liệu huấn luyện AI.”
</blockquote>
Apple gần đây đã triển khai Private Cloud Compute cho Apple Intelligence, đảm bảo dữ liệu người dùng vẫn được bảo mật, ngay cả đối với chính Apple. Mặc dù Amazon sở hữu các khả năng tương tự, nhưng chi tiết về cách tích hợp giữa Alexa và Anthropic sẽ duy trì quyền riêng tư của người dùng vẫn chưa rõ ràng. Liệu người dùng có cảm thấy thoải mái khi biết dữ liệu của họ đóng góp vào việc cải thiện liên tục AI của Alexa, đặc biệt là khi họ đang trả phí đăng ký cho dịch vụ này? Công ty vẫn chưa tiết lộ về các biện pháp cụ thể để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, khiến người dùng và các nhà hoạt động vì quyền riêng tư phải suy đoán và theo dõi sát sao.
<blockquote>
“Điều quan trọng là chỉ huấn luyện các mô hình AI tổng hợp bằng cách sử dụng dữ liệu đã được đồng ý và được ẩn danh. Amazon có thể làm điều tương tự bằng cách tích hợp một hệ thống API đồng ý và CDP ở phía sau và sử dụng Alexa để yêu cầu sự đồng ý trước khi ghi lại bất kỳ dữ liệu nào từ người dùng và sử dụng nó,” Xun Wang, Giám đốc Công nghệ của Bloomreach và cựu Phó chủ tịch của NVIDIA, nói với tôi. “AI sẽ sớm có thể tạo ra văn bản âm thanh tập trung vào thông tin mà bạn quan tâm nhất thay vì chỉ là một bản tổng hợp chung chung của tất cả thông tin liên quan đến bất kỳ nội dung cụ thể nào.”
</blockquote>

<h2>4. Kết Luận</h2>
Mô hình Alexa mới của Amazon sử dụng Claude AI của Anthropic có thể định hình lại trợ lý giọng nói, nhưng nó đi kèm với giá cả và những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu đối với người tiêu dùng. Sự cân bằng giữa cải tiến công nghệ và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng vẫn là một thách thức lớn đối với Amazon và các công ty công nghệ khác trong lĩnh vực AI.

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết? Mục lục: Sự Ra Mắt Phiên Bản Alexa Mới Sử Dụng Claude AI Mối Quan ...

tháng 11 21, 2024

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu

<h1>Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Tổng quan về sự hợp tác</li>
<li>Lợi ích cho khách hàng Snowflake</li>
<li>Tầm quan trọng đối với ngành công nghiệp AI</li>
</ol>
<h2>1. Tổng quan về sự hợp tác</h2>
Snowflake, công ty đứng sau nền tảng AI Data Cloud, và Anthropic, một công ty nghiên cứu và an toàn AI, đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược đa năm. Hợp tác này tập trung vào việc đưa các mô hình Claude hàng đầu của Anthropic đến với khách hàng thông qua Snowflake Cortex AI. Điều này cho phép các doanh nghiệp toàn cầu dễ dàng phát triển và mở rộng các sản phẩm, ứng dụng và quy trình làm việc AI đáng tin cậy, hiệu quả và mạnh mẽ, dựa trên các mô hình tiên tiến nhất.
Mô hình Claude 3.5 Sonnet mới nhất của Anthropic sẽ được cung cấp trong phạm vi bảo mật và quản trị của Snowflake trên AWS. Claude sẽ đóng vai trò là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chính hỗ trợ các sản phẩm AI của Snowflake, bao gồm Snowflake Intelligence và Cortex Analyst. Sự kết hợp giữa khả năng lập luận, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề của Claude với nền tảng hàng đầu của Snowflake, được hơn 10.000 tổ chức toàn cầu tin tưởng, sẽ giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng dữ liệu của họ thông qua các trợ lý đàm thoại và xử lý ngôn ngữ quy mô lớn. Các mô hình ngôn ngữ tiên tiến của Claude sẽ nâng cao khả năng phân tích dữ liệu sâu sắc, chạy phân tích tức thì, tạo hình ảnh trực quan và thực hiện các quy trình làm việc đa bước của các tác nhân dữ liệu trong Snowflake. Hơn nữa, khả năng tuân thủ, bảo mật, quyền riêng tư, khám phá và cộng tác cấp doanh nghiệp mạnh mẽ của Snowflake Horizon Catalog được tích hợp sẵn trong Cortex AI, cho phép người dùng sử dụng các mô hình Claude 3.5 mới nhất với các điều khiển truy cập chi tiết và hàng rào quản trị, giúp họ cung cấp AI đáng tin cậy với kết quả chính xác cao.
Christian Kleinerman, Phó Chủ tịch Điều hành phụ trách Sản phẩm của Snowflake, cho biết: "Quan hệ đối tác của chúng tôi với Anthropic đại diện cho một bước tiến lớn trong việc mở rộng cam kết cung cấp cho hàng nghìn khách hàng toàn cầu giải pháp AI dễ dàng, hiệu quả và đáng tin cậy cho một tập hợp toàn diện các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp." Michael Gerstenhaber, Phó Chủ tịch Sản phẩm của Anthropic, bổ sung: "Với Claude, chúng tôi đang biến đổi nghiên cứu AI đột phá thành các công cụ mạnh mẽ và đáng tin cậy mà các doanh nghiệp có thể sử dụng ngay hôm nay, đồng thời duy trì các tiêu chuẩn an toàn và độ tin cậy mạnh mẽ."
<h2>2. Lợi ích cho khách hàng Snowflake</h2>
Sự hợp tác này mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng Snowflake:
<ul>
<li>Truy cập dễ dàng vào các mô hình AI hàng đầu: Khách hàng có thể dễ dàng truy cập và tích hợp các mô hình Claude tiên tiến vào các ứng dụng và quy trình làm việc hiện có của họ.</li>
<li>An ninh và quản trị được tăng cường: Các mô hình được triển khai trong môi trường an toàn và được quản lý của Snowflake, đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.</li>
<li>Nâng cao hiệu quả: Claude giúp tự động hóa các tác vụ, tối ưu hóa quy trình và tăng năng suất.</li>
<li>Khả năng phân tích dữ liệu nâng cao: Claude cung cấp khả năng phân tích dữ liệu sâu sắc hơn, dẫn đến việc đưa ra quyết định tốt hơn.</li>
<li>Ứng dụng đa dạng: Từ chatbot đến trợ lý lập trình, Claude hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.</li>
</ul>
Theo báo cáo của MIT Technology Review Insights, chỉ 22% người được hỏi cho rằng nền tảng dữ liệu của họ "sẵn sàng" để hỗ trợ các ứng dụng AI thế hệ mới. Quan hệ đối tác này giúp Snowflake giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp quyền truy cập nhanh chóng và dễ dàng vào các mô hình mới nhất của Anthropic, cho phép khách hàng xây dựng các ứng dụng AI thế hệ mới một cách nhanh chóng và an toàn.
<h2>3. Tầm quan trọng đối với ngành công nghiệp AI</h2>
Sự hợp tác giữa Snowflake và Anthropic đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển và ứng dụng AI trong môi trường doanh nghiệp. Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ như Claude vào một nền tảng đám mây dữ liệu an toàn và đáng tin cậy sẽ thúc đẩy sự đổi mới và tăng tốc quá trình áp dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nó cũng thiết lập một tiêu chuẩn mới cho sự hợp tác giữa các công ty công nghệ hàng đầu, tạo điều kiện cho sự phát triển bền vững và đáng tin cậy của AI. Việc cung cấp Cortex Playground cho phép người dùng so sánh các mô hình từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, bao gồm AI21 Labs, Google, Meta, Mistral AI, Reka và Voyage AI, cho thấy sự cam kết của Snowflake trong việc mang đến sự lựa chọn đa dạng và linh hoạt cho khách hàng.

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu Mục lục Tổng quan về sự hợp tác Lợi ...

tháng 11 21, 2024

HiveWatch ra mắt AI Operator: Tương lai của an ninh vật lý

<h1>HiveWatch ra mắt AI Operator: Tương lai của an ninh vật lý</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-ai-operator-c%E1%BB%A7a-hivewatch">Giới thiệu AI Operator của HiveWatch</a></li>
<li><a href="#ai-operator-gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p-%C4%91%E1%BB%99t-ph%C3%A1-cho-ng%C3%A0nh-an-ninh">AI Operator: Giải pháp đột phá cho ngành an ninh</a></li>
<li><a href="#c%C3%B4ng-ngh%E1%BB%87-h%C3%A0ng-%C4%91%E1%BA%A7u-v%C3%A0-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-h%E1%BB%8Dc-m%C3%A1y-li%C3%AAn-t%E1%BB%A5c">Công nghệ hàng đầu và khả năng học máy liên tục</a></li>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-%C4%91%C3%B3n-nh%E1%BA%ADn-t%C3%ADch-c%E1%BB%B1c-t%E1%BB%AB-c%C3%A1c-doanh-nghi%E1%BB%87p-h%C3%A0ng-%C4%91%E1%BA%A7u">Sự đón nhận tích cực từ các doanh nghiệp hàng đầu</a></li>
<li><a href="#n%C3%A2ng-cao-vai-tr%C3%B2-c%E1%BB%A7a-%C4%91%E1%BB%99i-ng%C5%A9-an-ninh">Nâng cao vai trò của đội ngũ an ninh</a></li>
<li><a href="#ai-trong-an-ninh-c%C6%A1-h%E1%BB%99i-v%C3%A0-th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c">AI trong an ninh: Cơ hội và thách thức</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm nhìn tương lai</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu AI Operator của HiveWatch</h2>
HiveWatch vừa công bố AI Operator, một công cụ đột phá được hỗ trợ bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo Claude của Anthropic. AI Operator hướng đến việc biến đổi hoạt động của các đội ngũ an ninh, chuyển từ giám sát phản ứng sang bảo vệ chủ động và dựa trên trí tuệ. Giải pháp này nhằm giải quyết những thách thức cấp bách của ngành an ninh vật lý, bao gồm thiếu hiệu quả, chi phí cao và tình trạng kiệt sức của nhân viên.

<h2>AI Operator: Giải pháp đột phá cho ngành an ninh</h2>
Ngành an ninh vật lý toàn cầu trị giá 330 tỷ đô la, nhưng một phần lớn chi phí được dành cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và đào tạo nhân viên, với tỷ lệ turnover lên đến 300% hàng năm. AI Operator của HiveWatch tự động hóa các nhiệm vụ đơn điệu, cho phép các chuyên gia tập trung vào các sáng kiến chiến lược phức tạp hơn. Sử dụng Claude AI của Anthropic, AI Operator lọc và đặt bối cảnh cho các cảnh báo an ninh thời gian thực, giảm đáng kể các báo động giả và xác định các mối đe dọa phức tạp. Công cụ này có thể tùy chỉnh để phù hợp với quy trình hoạt động tiêu chuẩn (SOP) của bất kỳ tổ chức nào, ghi nhận, phân tích, nâng cấp và phản hồi các cảnh báo, đồng thời duy trì hồ sơ sự cố chi tiết để giảm thiểu lỗi của con người.

<h2>Công nghệ hàng đầu và khả năng học máy liên tục</h2>
HiveWatch lựa chọn Anthropic vì khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khả năng lập luận tiên tiến. Việc hợp tác này giúp HiveWatch tiết kiệm được nhiều năm phát triển AI và hàng triệu đô la chi phí nghiên cứu & phát triển. AI Operator liên tục phát triển thông qua học máy liên tục. Khách hàng có thể tinh chỉnh AI thông qua vòng phản hồi, làm cho nó thông minh hơn và phù hợp hơn với các khung cảnh đe dọa độc đáo của họ. Dữ liệu an ninh vẫn được bảo vệ trong môi trường của khách hàng, đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ tiêu chuẩn SOC2.

<h2>Sự đón nhận tích cực từ các doanh nghiệp hàng đầu</h2>
AI Operator đã thu hút sự quan tâm của các công ty lớn, bao gồm các doanh nghiệp thuộc Fortune 500 trong lĩnh vực công nghệ, khoa học đời sống, bán lẻ và trò chơi. Những tổ chức này, quản lý hàng tỷ đô la tài sản, nhận ra tiềm năng biến đổi của nền tảng HiveWatch. Chương trình truy cập sớm đã cho thấy kết quả khả quan. Sản phẩm sẽ được ra mắt cho khách hàng doanh nghiệp vào tháng 1 năm 2025.

<h2>Nâng cao vai trò của đội ngũ an ninh</h2>
AI Operator giải quyết vấn đề quan trọng trong ngành: tình trạng kiệt sức của nhân viên. Việc tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt giúp giảm tỷ lệ turnover và giải phóng đội ngũ an ninh để giải quyết các sáng kiến có giá trị cao như duy trì hoạt động kinh doanh và khả năng phục hồi chuỗi cung ứng. Người dùng HiveWatch cũng có thể cung cấp phản hồi cho các phản hồi an ninh của AI Operator để cải thiện liên tục.

<h2>AI trong an ninh: Cơ hội và thách thức</h2>
Việc HiveWatch ra mắt sản phẩm diễn ra trong bối cảnh sự quan tâm ngày càng tăng đối với vai trò của AI trong hoạt động an ninh. Tuy nhiên, vẫn còn những câu hỏi về đạo đức và độ tin cậy. HiveWatch nhấn mạnh rằng các quyết định quan trọng đòi hỏi sự phán đoán của con người vẫn do các chuyên gia an ninh đảm nhiệm.

<h2>Tầm nhìn tương lai</h2>
AI Operator của HiveWatch báo hiệu một kỷ nguyên mới cho an ninh vật lý, được định nghĩa bởi hiệu quả, trí tuệ và đổi mới. Công ty đang thiết lập một tiêu chuẩn mới cho việc bảo vệ doanh nghiệp bằng cách kết hợp AI tiên tiến với nhiều thập kỷ kinh nghiệm an ninh. HiveWatch mong muốn thay đổi cách các doanh nghiệp nhìn nhận an ninh vật lý, từ một nhu cầu vận hành sang một tài sản chiến lược mang lại lợi nhuận đầu tư (ROI).

<h2>Kết luận</h2>
Khi an ninh vật lý phát triển, AI Operator của HiveWatch hứa hẹn sẽ giải quyết một số thách thức cấp bách nhất của ngành. Nền tảng này mang đến cái nhìn thoáng qua về tương lai của hoạt động an ninh chiến lược bằng cách giảm thiểu sự thiếu hiệu quả, trao quyền cho các chuyên gia và tận dụng AI tiên tiến. Mục đích của sản phẩm không phải là thay thế hoàn toàn con người, mà là giúp họ làm việc hiệu quả hơn và nâng cao vai trò của họ trong đội ngũ an ninh.

HiveWatch ra mắt AI Operator: Tương lai của an ninh vật lý

HiveWatch ra mắt AI Operator: Tương lai của an ninh vật lý Mục lục Giới thiệu AI Operator của HiveWatch AI Operator: Giải pháp đột phá c...

tháng 11 21, 2024

Claude Artifacts: Một bước tiến vượt trội trong tương tác AI mà bạn chưa biết

<h1>Claude Artifacts: Một bước tiến vượt trội trong tương tác AI mà bạn chưa biết</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Claude Artifacts là gì và cách sử dụng</li>
<li>Tối ưu hóa quy trình làm việc với Claude Artifacts</li>
<li>So sánh Claude Artifacts và ChatGPT Canvas: Ưu điểm và nhược điểm</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Claude Artifacts là gì và cách sử dụng?</h2>
Công nghệ chatbot AI đã cách mạng hóa cách chúng ta tạo nội dung, nhưng giao diện trò chuyện của chúng không được thiết kế cho công việc đòi hỏi sự nghiêm túc. Claude Artifacts đã thay đổi điều này một cách cơ bản, biến những cuộc trò chuyện đơn giản thành một không gian làm việc cộng tác thực sự, nơi con người và AI có thể làm việc cùng nhau trên các dự án phức tạp một cách liền mạch.
Claude Artifacts là các không gian làm việc chuyên dụng được kích hoạt khi tạo nội dung lớn hoặc phức tạp. Chúng xuất hiện cùng với giao diện trò chuyện, tạo sự phân tách gọn gàng: nội dung Artifact của bạn được giữ trong không gian riêng biệt trong khi bạn tiếp tục trò chuyện với Claude như bình thường.
Những Artifacts này tự động xử lý nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm mã, sơ đồ, đồ họa SVG <img alt="Creating SVG graphics using Claude artifacts." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/2c-creating-svg-graphics-using-claude-artifacts-1.png" />, thành phần React và tài liệu dài. Hệ thống tự động hoạt động khi nội dung của bạn vượt quá 15-20 dòng hoặc cần định dạng đặc biệt. Ví dụ, khi tạo mã Python <img alt="Code artifact for snake game in Python." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/1-code-artifact-for-snake-game-in-python-1.png" /> hoặc tạo biểu đồ phức tạp, Claude sẽ tách nội dung này ra thành một cửa sổ riêng biệt thay vì nhúng nó vào cuộc trò chuyện.
Tuy nhiên, bạn cũng có thể tự động kích hoạt một Artifact bằng cách yêu cầu Claude làm điều đó, và điền vào nó với nội dung mỏng hơn và ngắn hơn. Điều này hữu ích vì Artifacts không chỉ giúp tách biệt các cuộc trò chuyện của bạn khỏi công việc tạo nội dung mà còn giới thiệu các tính năng bổ sung—được thảo luận trong phần tiếp theo.
<h2>2. Tối ưu hóa quy trình làm việc với Claude Artifacts</h2>
Claude Artifacts thúc đẩy trải nghiệm cộng tác, nơi bạn và Claude cùng nhau làm việc trên một dự án cụ thể. Ví dụ: trong khi trò chuyện với Claude, bạn có thể muốn tạo mã, viết truyện, soạn email hoặc tạo nội dung dài khác. Thay vì làm lộn xộn cửa sổ trò chuyện, Artifacts cung cấp một không gian gọn gàng và chuyên dụng để chứa tất cả nội dung được tạo ra, do đó, cuộc trò chuyện được dành riêng để thảo luận về các cải tiến và chỉnh sửa.
Ít nhất, Artifacts giúp bạn dễ dàng sao chép và dán bất kỳ văn bản hoặc mã nào được tạo ra. Mỗi Artifact đều có nút Sao chép chuyên dụng để lưu nội dung của nó vào clipboard. Bạn cũng có thể tải xuống nội dung hoặc xuất bản nó trực tuyến dưới dạng URL có thể chia sẻ. Cá nhân tôi thấy tính năng Xuất bản rất hữu ích vì nó cho phép bạn nhanh chóng chia sẻ bản nháp hoặc nguyên mẫu với khách hàng hoặc thành viên nhóm.
<img alt="Showcasing Claude artifact options like copy, download, publish, and versioning system." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/3-showcasing-claude-artifact-options-like-copy-download-publish-and-versioning-system-1.png" />
Hệ thống quản lý phiên bản tích hợp cũng rất hữu ích. Rất có thể Claude (hoặc bất kỳ công cụ AI nào) sẽ không thể đáp ứng yêu cầu của bạn ngay lần đầu tiên. Do đó, bạn có thể yêu cầu nó thay đổi bất cứ điều gì bạn không thích, và Claude sẽ cập nhật Artifact lên phiên bản mới với các thay đổi được yêu cầu. Bạn có thể chuyển đổi giữa các phiên bản này bằng các nút mũi tên, đây là một cải tiến rất lớn về chất lượng so với việc cuộn lên xuống luồng trò chuyện để tìm các phiên bản cũ hơn.
Artifacts cũng cho phép bạn tập trung các yêu cầu chỉnh sửa vào các phần cụ thể. Chỉ cần chọn bất kỳ phần văn bản nào trong Artifact, và bạn sẽ có hai tùy chọn: Giải thích hoặc Cải thiện. Tùy chọn Cải thiện sẽ mở một khu vực văn bản, nơi bạn có thể cho Claude biết bạn muốn cải thiện phần đã chọn như thế nào, và nó sẽ tạo một phiên bản mới bằng cách chỉ sửa đổi phần đã chọn và giữ nguyên mọi thứ khác.
<img alt="Option to" artifact="" claude="" explain="" generations.="" improve="" or="" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/4-option-to-improve-or-explain-claude-artifact-generations-1.png" />
Tùy chọn Giải thích sẽ không thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với Artifact mà thay vào đó sẽ nhắc Claude cung cấp thêm chi tiết về phần đã chọn. Tôi thấy nó hữu ích khi tôi không hiểu một đoạn mã và muốn Claude giải thích tại sao nó lại tạo ra phần đó.
Hơn nữa, Artifacts cũng có thể giúp bạn xem trước mã HTML và SVG. Ví dụ: nếu bạn tạo một ứng dụng web bằng JavaScript hoặc một trang web đơn giản bằng HTML, bạn có thể thấy cách nó hoạt động ngay lập tức trong Artifact. Điều này cũng đúng với các tệp HTML, đồ họa SVG, biểu đồ Mermaid và các thành phần React.
<h2>3. So sánh Claude Artifacts và ChatGPT Canvas: Ưu điểm và nhược điểm</h2>
Tại thời điểm viết bài này, ChatGPT gần đây đã phát hành chức năng Canvas, tương tự như Claude Artifacts. Canvas được kích hoạt khi tạo nội dung lớn (thường là 10-15 dòng) và cung cấp bố cục hai cột cho trải nghiệm viết sạch hơn. Ý tưởng khá giống nhau, nhưng Canvas cũng giới thiệu nhiều cải tiến đáng hoan nghênh như một phần thưởng.
Giao diện Canvas được thiết kế để hoạt động như một trình soạn thảo văn bản hoặc mã và hỗ trợ khả năng chỉnh sửa thời gian thực. Không giống như Artifacts, nơi bạn cần sử dụng Claude để thực hiện thay đổi, bạn có thể tự chỉnh sửa nội dung Canvas theo thời gian thực và sử dụng các công cụ UI không cần mã như thanh trượt và nút đơn giản để điều chỉnh độ dài văn bản, mức độ đọc hoặc định dạng mà không cần nhập lệnh.
<img alt="ChatGPT canvas writing interface." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/6-chatgpt-canvas-writing-interface-1.png" />
Tuy nhiên, mặc dù Canvas có giao diện người dùng tốt hơn, tôi vẫn thích Claude Artifacts vì một số lý do. Đầu tiên, Artifacts chạy trên <img alt="Anthropic Claude 3.5 Sonnet Logo." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/anthropic-claude-3-5-sonnet-logo.jpg" /> Claude 3.5 Sonnet, luôn vượt trội hơn GPT-4o (được Canvas sử dụng) trong việc tạo nội dung chất lượng cao. Điều này có nghĩa là ít phải chỉnh sửa hơn, phần nào bù đắp cho việc thiếu các tính năng chỉnh sửa thời gian thực.
Artifacts cũng rất xuất sắc trong việc tạo và trực quan hóa biểu đồ, đồ họa SVG và mã HTML. Khi bạn <img alt="Creating mermaid diagrams using Claude artifacts." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/2d-creating-mermaid-diagrams-using-claude-artifacts-1.png" /> tạo một trang web bằng Artifacts, bạn có thể xem trước ngay lập tức nó trông như thế nào. Canvas, mặc dù rất tuyệt vời trong việc tạo mã, nhưng lại thiếu chức năng xem trước này—bạn sẽ cần phải tự thiết lập và chạy mã ở nơi khác để xem kết quả.
<h2>4. Kết luận</h2>
Sự lựa chọn giữa Canvas và Artifacts phụ thuộc vào ưu tiên của bạn. Nếu bạn coi trọng trải nghiệm chỉnh sửa trực quan, trực quan với các điều khiển không cần mã, Canvas có thể là lựa chọn tốt hơn. Tuy nhiên, nếu bạn ưu tiên đầu ra chất lượng cao hơn, cần ít chỉnh sửa hơn và muốn có khả năng xem trước tích hợp, Claude Artifacts, được hỗ trợ bởi mô hình Sonnet 3.5 mạnh mẽ hơn, là lựa chọn phù hợp hơn.

Claude Artifacts: Một bước tiến vượt trội trong tương tác AI mà bạn chưa biết

Claude Artifacts: Một bước tiến vượt trội trong tương tác AI mà bạn chưa biết Mục lục Claude Artifacts là gì và cách sử dụng Tối ưu hóa ...

tháng 11 21, 2024

Danh sách 50 Nhà đổi mới AI hàng đầu năm 2024 của tạp chí Fortune và Hội nghị Brainstorm AI 2024

<h1>Danh sách 50 Nhà đổi mới AI hàng đầu năm 2024 của tạp chí Fortune và Hội nghị Brainstorm AI 2024</h1>
Mục lục
<ol>
<li><a href="#danh-s%C3%A1ch-50-nh%C3%A0-%C4%91%E1%BB%95i-m%E1%BB%9Bi-ai-n%C4%83m-2024-c%E1%BB%A7a-fortune">Danh sách 50 Nhà đổi mới AI năm 2024 của Fortune</a></li>
<li><a href="#h%E1%BB%99i-ngh%E1%BB%8B-fortune-brainstorm-ai-2024">Hội nghị Fortune Brainstorm AI 2024</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-di%E1%BB%85n-gi%E1%BA%A3-n%E1%BB%95i-b%E1%BA%ADt-t%E1%BA%A1i-brainstorm-ai-2024">Các diễn giả nổi bật tại Brainstorm AI 2024</a></li>
<li><a href="#th%C3%B4ng-tin-v%E1%BB%81-t%E1%BA%A1p-ch%C3%AD-fortune">Thông tin về Tạp chí Fortune</a></li>
<li><a href="#th%C3%B4ng-tin-li%C3%AAn-h%E1%BB%87">Thông tin liên hệ</a></li></ol>

<h2>1. Danh sách 50 Nhà đổi mới AI năm 2024 của Fortune</h2>
Tạp chí Fortune vừa công bố danh sách 50 Nhà đổi mới AI năm 2024, tôn vinh các công ty đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, từ y tế đến phần mềm, giải quyết các vấn đề phức tạp, nâng cao hiệu quả và giúp AI tiếp cận rộng rãi hơn với các doanh nghiệp trên toàn thế giới.
Danh sách này bao gồm cả những công ty quen thuộc như Anthropic, Databricks, Meta Platforms, Google DeepMind, Nvidia và OpenAI, bên cạnh đó là nhiều gương mặt mới nổi bật như Alibaba Group, ByteDance, ModelBest, Waymo, Wayve Technologies và Xaira Therapeutics. Một số công ty khác quay trở lại danh sách năm nay gồm Adobe, Microsoft, Cohere và Palantir Technologies. Những tân binh đáng chú ý khác bao gồm Cognition AI, Mistral AI SAS, groq, Moonshot AI, và World Labs. 
<h2>2. Hội nghị Fortune Brainstorm AI 2024</h2>
Các lãnh đạo của nhiều công ty trong danh sách 50 Nhà đổi mới AI sẽ tham gia hoặc phát biểu tại Hội nghị Fortune Brainstorm AI 2024, diễn ra từ ngày 9 đến 10 tháng 12 tại khách sạn St. Regis ở San Francisco.
Năm nay đánh dấu năm thứ tư của Hội nghị Fortune Brainstorm AI, quy tụ các lãnh đạo ngành để thảo luận về thời điểm then chốt này của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Trong hai ngày, các đại biểu sẽ đi sâu vào chủ đề "Cuộc đua mới về AI" thông qua các bài thuyết trình chính và các cuộc thảo luận bàn tròn đặc trưng.
<h2>3. Các diễn giả nổi bật tại Brainstorm AI 2024</h2>
Hội nghị đã thu hút được sự tham gia của những nhân vật hàng đầu và gây nhiều tranh luận trong lĩnh vực AI, bao gồm:
<ul>
<li>Colin Kaepernick: Cựu cầu thủ bóng bầu dục của San Francisco 49ers, sẽ chia sẻ về công ty Lumi của mình, cung cấp các công cụ hỗ trợ AI cho người sáng tạo nội dung để tự phát triển, xuất bản và kiếm tiền từ tác phẩm của họ.
</li>
<li>Aravind Srinivas (Perplexity) và Dr. Rana el Kaliouby (Blue Tulip Ventures): Sẽ thảo luận về thế hệ công cụ tìm kiếm tiếp theo và cách chiếm lĩnh thị trường.
</li>
<li>Carol E. Reiley (DeepMusic.ai) và Ed Newton-Rex (Fairly Trained): Sẽ cùng thảo luận về mối quan hệ phức tạp giữa ngành công nghiệp âm nhạc và bản quyền với AI, đồng thời tìm kiếm tiềm năng hòa giải với các hãng thu âm và nhà xuất bản.
</li>
<li>Rohit Prasad (Amazon): Sẽ thảo luận về vai trò của Alexa trong chiến lược AI của Amazon và hướng đi tương lai của công ty.
</li>
</ul>
Hội nghị sẽ do giám đốc biên tập Brainstorm, Andrew Nusca, và các đồng chủ trì Brainstorm AI, Jason Del Rey, Allie Garfinkle, Jeremy Kahn, Verne Kopytoff, cùng với đồng chủ trì khách mời Dr. Rana el Kaliouby, điều hành. Ông Nusca cho biết: "Kể từ buổi gặp gỡ đầu tiên vào năm 2001, cộng đồng Brainstorm được xây dựng dựa trên ba yếu tố: đối thoại chung, tinh thần tìm tòi đa ngành và tầm nhìn về tác động xã hội. Với sự lạc quan và lo ngại về trí tuệ nhân tạo ở mức cao nhất mọi thời đại, tôi không thể nghĩ ra thời điểm nào tốt hơn để tập hợp những người thông minh nhất trong lĩnh vực này cho một cuộc Brainstorm sôi nổi."
Hội nghị Fortune Brainstorm AI San Francisco được tổ chức phối hợp với đối tác sáng lập Accenture; đối tác chính Salesforce; và các đối tác AARP, Adtalem Global Education, Avangrid (thành viên của Tập đoàn Iberdrola), IDA Ireland, Okta và Workday. Danh sách 50 Nhà đổi mới AI của Fortune được tài trợ bởi AMD, Advanced Micro Devices, Inc.

Danh sách 50 Nhà đổi mới AI hàng đầu năm 2024 của tạp chí Fortune và Hội nghị Brainstorm AI 2024

Danh sách 50 Nhà đổi mới AI hàng đầu năm 2024 của tạp chí Fortune và Hội nghị Brainstorm AI 2024 Mục lục Danh sách 50 Nhà đổi mới AI năm ...

tháng 11 21, 2024

CEO Nvidia Vẫn Tự Tin Về Vị Trí Độc Tôn Dù Các Phòng Thí Nghiệm AI Thay Đổi Phương Pháp Nâng Cấp Mô Hình

<h1>CEO Nvidia Vẫn Tự Tin Về Vị Trí Độc Tôn Dù Các Phòng Thí Nghiệm AI Thay Đổi Phương Pháp Nâng Cấp Mô Hình</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Doanh thu khổng lồ nhưng vẫn lo ngại</li>
<li>Phương pháp "Test-time scaling" và tầm quan trọng của nó</li>
<li>Phản hồi của CEO Nvidia trước sự thay đổi phương pháp</li>
<li>Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip</li>
<li>Sự tiếp tục phát triển mô hình AI và quan điểm của các CEO khác</li>
<li>Nvidia khẳng định vị thế dẫn đầu</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Doanh thu khổng lồ nhưng vẫn lo ngại
Nvidia đã công bố lợi nhuận ròng hơn 19 tỷ đô la trong quý gần đây, như đã được báo cáo vào thứ Tư. Tuy nhiên, điều này không đủ để trấn an các nhà đầu tư về sự tăng trưởng nhanh chóng của công ty trong tương lai. Trong cuộc gọi công bố kết quả kinh doanh, các nhà phân tích đã đặt ra nhiều câu hỏi cho CEO Jensen Huang về triển vọng của Nvidia nếu các công ty công nghệ bắt đầu sử dụng các phương pháp mới để cải thiện mô hình AI của họ.
2. Phương pháp "Test-time scaling" và tầm quan trọng của nó
Phương pháp "Test-time scaling", được sử dụng trong mô hình o1 của OpenAI, đã được đề cập khá nhiều. Ý tưởng này cho rằng các mô hình AI sẽ đưa ra câu trả lời tốt hơn nếu được cung cấp thêm thời gian và sức mạnh tính toán để "suy nghĩ" kỹ lưỡng hơn về các câu hỏi. Cụ thể, phương pháp này bổ sung thêm tính toán vào giai đoạn suy luận AI, tức là mọi thứ xảy ra sau khi người dùng nhấn Enter cho lời nhắc của họ.
3. Phản hồi của CEO Nvidia trước sự thay đổi phương pháp
CEO Nvidia được hỏi liệu ông có thấy các nhà phát triển mô hình AI đang chuyển sang các phương pháp này hay không, và các chip cũ hơn của Nvidia sẽ hoạt động như thế nào cho việc suy luận AI.
Huang cho biết o1, và "Test-time scaling" nói chung, có thể đóng vai trò lớn hơn trong hoạt động kinh doanh của Nvidia trong tương lai, gọi đó là "một trong những bước phát triển thú vị nhất" và "một định luật mở rộng mới". Huang đã cố gắng hết sức để đảm bảo với các nhà đầu tư rằng Nvidia đang ở vị trí tốt để thích ứng với sự thay đổi này. Phát biểu của CEO Nvidia phù hợp với những gì CEO Microsoft Satya Nadella đã nói trên sân khấu tại một sự kiện của Microsoft vào thứ Ba: o1 đại diện cho một cách thức mới cho ngành công nghiệp AI để cải thiện các mô hình của mình.
<img alt="Jensen Huang, đồng sáng lập và giám đốc điều hành của Nvidia Corp., giơ cao các chip tăng tốc AI của công ty cho trung tâm dữ liệu khi ông phát biểu tại Hội nghị thượng đỉnh AI của Nvidia tại Nhật Bản ở Tokyo, Nhật Bản, vào thứ Tư, ngày 13 tháng 11 năm 2024. Tập đoàn SoftBank Group Corp. sẽ là khách hàng đầu tiên của Nvidia xây dựng siêu máy tính dựa trên thiết kế Blackwell mới của nhà sản xuất chip, một động thái nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng tại một quốc gia mong muốn bắt kịp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ảnh: Akio Kon/Bloomberg / Getty Images" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/GettyImages-2183803037.jpg?w=1024" />
4. Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
Đây là một vấn đề lớn đối với ngành công nghiệp chip vì nó đặt trọng tâm lớn hơn vào suy luận AI. Mặc dù các chip của Nvidia là tiêu chuẩn vàng cho việc huấn luyện các mô hình AI, nhưng có một loạt các công ty khởi nghiệp được tài trợ tốt đang tạo ra các chip suy luận AI cực nhanh, chẳng hạn như Groq và Cerebras. Điều này có thể khiến không gian hoạt động của Nvidia trở nên cạnh tranh hơn.
5. Sự tiếp tục phát triển mô hình AI và quan điểm của các CEO khác
Mặc dù các báo cáo gần đây cho rằng sự cải tiến trong các mô hình thế hệ đang chậm lại, Huang nói với các nhà phân tích rằng các nhà phát triển mô hình AI vẫn đang cải thiện các mô hình của họ bằng cách thêm nhiều tính toán và dữ liệu hơn trong giai đoạn đào tạo trước. CEO Anthropic Dario Amodei cũng cho biết vào thứ Tư, trong một cuộc phỏng vấn trên sân khấu tại hội nghị Cerebral Valley ở San Francisco, rằng ông không thấy sự chậm lại trong phát triển mô hình.
Huang nói: "Sự mở rộng đào tạo mô hình nền tảng vẫn còn nguyên vẹn và đang tiếp tục. Như các bạn biết, đây là một định luật thực nghiệm, không phải là một định luật vật lý cơ bản, nhưng bằng chứng cho thấy nó vẫn tiếp tục mở rộng. Tuy nhiên, điều chúng ta đang học được là nó không đủ."
6. Nvidia khẳng định vị thế dẫn đầu
Huang lưu ý rằng hầu hết khối lượng công việc tính toán của Nvidia hiện nay là xung quanh việc đào tạo trước các mô hình AI - không phải suy luận - nhưng ông cho rằng điều đó nhiều hơn là do tình trạng hiện tại của thế giới AI. Ông nói rằng một ngày nào đó sẽ có nhiều người chạy các mô hình AI hơn, có nghĩa là sẽ có nhiều suy luận AI hơn. Huang lưu ý rằng Nvidia hiện là nền tảng suy luận lớn nhất thế giới và quy mô cũng như độ tin cậy của công ty mang lại cho nó một lợi thế rất lớn so với các công ty khởi nghiệp.
Huang nói: "Hy vọng và ước mơ của chúng tôi là một ngày nào đó, thế giới sẽ thực hiện rất nhiều suy luận, và đó là khi AI thực sự thành công. Mọi người đều biết rằng nếu họ đổi mới dựa trên CUDA và kiến trúc của Nvidia, họ có thể đổi mới nhanh hơn, và họ biết rằng mọi thứ đều sẽ hoạt động."
7. Kết luận
Mặc dù có những lo ngại về sự thay đổi phương pháp trong việc phát triển mô hình AI, CEO Nvidia vẫn tự tin về vị thế dẫn đầu của công ty nhờ vào nền tảng suy luận mạnh mẽ và độ tin cậy của kiến trúc. Tuy nhiên, sự cạnh tranh trong ngành công nghiệp chip vẫn rất khốc liệt, và Nvidia sẽ cần phải tiếp tục đổi mới để duy trì vị thế độc tôn của mình.

CEO Nvidia Vẫn Tự Tin Về Vị Trí Độc Tôn Dù Các Phòng Thí Nghiệm AI Thay Đổi Phương Pháp Nâng Cấp Mô Hình

CEO Nvidia Vẫn Tự Tin Về Vị Trí Độc Tôn Dù Các Phòng Thí Nghiệm AI Thay Đổi Phương Pháp Nâng Cấp Mô Hình Mục lục Doanh thu khổng lồ nhưng...

tháng 11 21, 2024

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo trên thiết bị cá nhân: Google, Amazon, Apple dẫn đầu

<h1>Cuộc đua trí tuệ nhân tạo trên thiết bị cá nhân: Google, Amazon, Apple dẫn đầu</h1>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#cuoc-dua-ai-khoc-liet-cua-cac-ong-lon-cong-nghe">Cuộc đua AI khốc liệt của các ông lớn công nghệ</a></li>
<li><a href="#thiet-bi-quen-thuoc---nen-tang-cho-cuoc-cach-mang-ai-tieu-dung">Thiết bị quen thuộc - nền tảng cho cuộc cách mạng AI tiêu dùng</a></li>
<li><a href="#phat-trien-ai-theo-tung-giai-doan">Phát triển AI theo từng giai đoạn</a></li>
<li><a href="#thanh-cong-ban-dau-va-nhung-thach-thuc">Thành công ban đầu và những thách thức</a><ul>
<li><a href="#meta-tien-bo-vuot-bac">Meta: Tiến bộ vượt bậc</a></li>
<li><a href="#apple-con-duong-gap-ghenh">Apple: Con đường gập ghềnh</a></li>
<li><a href="#amazon-chua-hoan-thien">Amazon: Chưa hoàn thiện</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#tuong-lai-cua-ai-trong-cuoc-song-hang-ngay">Tương lai của AI trong cuộc sống hàng ngày</a></li>
</ol>

<ol>
<li>Cuộc đua AI khốc liệt của các ông lớn công nghệ</li>
</ol>
Các gã khổng lồ công nghệ như Meta (META), Apple (AAPL), Amazon (AMZN) và Google (GOOGL) đang dốc toàn lực vào cuộc đua tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các sản phẩm công nghệ tiêu dùng phổ biến. Họ đầu tư hàng tỷ đô la và huy động nguồn lực khổng lồ nhằm tận dụng và thúc đẩy sự áp dụng nhanh chóng, cũng như lợi ích kinh doanh to lớn từ công nghệ mới này.

<ol start="2">
<li>Thiết bị quen thuộc - nền tảng cho cuộc cách mạng AI tiêu dùng</li>
</ol>
Theo Dan Ives, nhà phân tích công nghệ tại Wedbush, các thiết bị quen thuộc sẽ là nền tảng cho "cuộc cách mạng AI tiêu dùng". Wedbush ước tính 20% dân số thế giới sẽ tiếp cận AI thông qua thiết bị Apple trong những năm tới. Tính đến tháng 2, đã có hơn 2,2 tỷ thiết bị Apple đang hoạt động trên toàn cầu. Ives cho rằng trong vòng 6-12 tháng tới, các nhà phát triển sẽ tạo ra hàng trăm ứng dụng dựa trên AI thế hệ mới, đóng vai trò quan trọng trong thành công của Apple khi công nghệ của hãng tạo ra các khối xây dựng cốt lõi cho làn sóng AI tiêu dùng sắp tới, bắt đầu từ iPhone 16. Một số người đặt cược rằng phần cứng AI mới có thể là phương tiện giúp đưa công nghệ này đến tay nhiều người hơn. Tuy nhiên, ngay cả Sam Altman, CEO của OpenAI, cũng cho rằng việc áp dụng AI có thể tồn tại trên đám mây và được truy cập thông qua các thiết bị hiện có của người dùng mà không cần phần cứng mới.

<ol start="3">
<li>Phát triển AI theo từng giai đoạn</li>
</ol>
Tejas Dessai, giám đốc nghiên cứu tại Global X, dự đoán AI sẽ được triển khai theo từng giai đoạn. Giai đoạn đầu là phát triển cơ sở hạ tầng AI, tiếp theo là phát triển phần mềm, chẳng hạn như các công cụ đám mây. Giai đoạn cuối cùng sẽ là các giao diện mới, như trợ lý ảo hoặc chatbot, mà người dùng sẽ tương tác. Ông tin rằng các giao diện hấp dẫn sẽ biến đổi mọi thứ từ dịch vụ tài chính, du lịch, đặt món ăn đến lên kế hoạch cho cả ngày.

<ol start="4">
<li>Thành công ban đầu và những thách thức</li>
</ol>
<ul>
<li>Meta: Tiến bộ vượt bậc</li>
</ul>
Meta AI hiện đã có hơn 500 triệu người dùng hàng tháng, trên đà trở thành trợ lý AI được sử dụng nhiều nhất thế giới vào cuối năm 2024. AI cũng đang thúc đẩy các hoạt động kinh doanh cốt lõi của Meta: các đề xuất video và nguồn cấp dữ liệu do AI điều khiển đã dẫn đến việc tăng 8% thời gian sử dụng Facebook và 6% trên Instagram trong năm nay.
<ul>
<li>Apple: Con đường gập ghềnh</li>
</ul>
Apple đã công bố sáng kiến AI của mình, Apple Intelligence, vào tháng 6, với nhiều công cụ mới cho iPhone 15 Pro trở lên. Tuy nhiên, việc triển khai bị trì hoãn và nhiều người dùng ban đầu cảm thấy không ấn tượng với các tính năng. Khảo sát của CNET cho thấy người dùng điện thoại thông minh vẫn chưa thực sự tin dùng công nghệ AI mới này.
<ul>
<li>Amazon: Chưa hoàn thiện</li>
</ul>
Amazon vẫn chưa bổ sung các công cụ AI vào các sản phẩm công nghệ của mình như Alexa. Công ty dự kiến sẽ ra mắt Alexa mới được hỗ trợ bởi các mô hình AI của Anthropic, Claude. Amazon đã đầu tư hàng tỷ đô la vào Anthropic, và công ty này sử dụng AWS làm nhà cung cấp đám mây chính cho nghiên cứu an toàn AI và phát triển mô hình. CEO Andy Jassy cho biết Amazon đang "thiết kế lại bộ não" của trợ lý giọng nói của mình với các mô hình nền tảng thế hệ tiếp theo.

<ol start="5">
<li>Tương lai của AI trong cuộc sống hàng ngày</li>
</ol>
Dessai tin rằng cuối cùng, các thiết bị tiêu dùng như điện thoại thông minh, xe hơi và thiết bị điện tử trong nhà sẽ tích hợp các mô hình AI để hỗ trợ hoạt động hàng ngày của người dùng. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này sẽ không xảy ra trong một sớm một chiều.

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo trên thiết bị cá nhân: Google, Amazon, Apple dẫn đầu

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo trên thiết bị cá nhân: Google, Amazon, Apple dẫn đầu Mục lục: Cuộc đua AI khốc liệt của các ông lớn công nghệ ...

tháng 11 21, 2024

Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Công giáo: Chatbot hỗ trợ giáo viên tiết kiệm thời gian

<h1>Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Công giáo: Chatbot hỗ trợ giáo viên tiết kiệm thời gian</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu chatbot Công giáo</li>
<li>Công nghệ và nguyên tắc đạo đức</li>
<li>Ứng dụng trong giáo dục</li>
<li>Lợi ích cho giáo viên</li>
<li>Tương lai của chatbot Công giáo trong giáo dục</li>
</ol>
1. Giới thiệu chatbot Công giáo
Brisbane Catholic Education (BCE), hệ thống giáo dục Công giáo từ mẫu giáo đến lớp 12 đầu tiên trên thế giới ký kết Thỏa thuận Rome về đạo đức trí tuệ nhân tạo của Vatican, đã ra mắt chatbot Công giáo do Microsoft thiết kế. Đây là lần đầu tiên trí tuệ nhân tạo thế hệ mới được áp dụng rộng rãi trong hệ thống giáo dục Công giáo, ngoài các hệ thống trường công lập ở NSW và Nam Úc. Theo thông tin từ báo The Australian, BCE cho biết chatbot này được thiết kế riêng biệt, tích hợp nội dung giáo lý và truyền thống Công giáo.
<img alt="Brisbane Catholic Education Logo" src="https://cathnews.com/wp-content/uploads/2024/07/0704bris-Brisbane-Catholic-Education-logo-supplied.jpg" />
Brisbane Catholic Education khẳng định là hệ thống giáo dục đầu tiên trên thế giới từ mẫu giáo đến lớp 12 ký kết Thỏa thuận Rome về đạo đức AI (do Vatican ban hành) vào năm ngoái.
2. Công nghệ và nguyên tắc đạo đức
Chatbot, được gọi là Catholic CoPilot, được thiết kế dựa trên nền tảng của Microsoft. Đặc điểm nổi bật là nó chỉ trả lời dựa trên thông tin được cung cấp, bao gồm chương trình giảng dạy, giáo lý, nguyên tắc đạo đức Công giáo, và một số nguồn thông tin Công giáo khác như mạng nội bộ của BCE. Điều này đảm bảo câu trả lời chính xác và phù hợp với giáo lý Công giáo thay vì tìm kiếm thông tin trên toàn bộ internet.
3. Ứng dụng trong giáo dục
Catholic CoPilot hỗ trợ giáo viên trong nhiều khía cạnh: lên kế hoạch bài giảng, tạo nội dung chương trình giảng dạy, thiết kế bài thuyết trình PowerPoint, lập kế hoạch học tập, hướng dẫn học tập cho học sinh, soạn thảo email, viết bài cho bản tin, và đăng bài lên mạng xã hội. Ngoài ra, chatbot còn hỗ trợ tạo ra các tiêu chí chấm điểm bài tập và cung cấp phản hồi cho học sinh. Tuy nhiên, giáo viên vẫn cần xem xét lại tất cả phản hồi trước khi gửi đến học sinh.
4. Lợi ích cho giáo viên
Theo BCE, việc sử dụng chatbot đã giúp giáo viên tiết kiệm gần 10 giờ mỗi tuần, tương đương gần 2 giờ mỗi ngày, cho các công việc hành chính và lập kế hoạch bài giảng. Thời gian này có thể được sử dụng cho các công việc khác hiệu quả hơn.
5. Tương lai của chatbot Công giáo trong giáo dục
BCE cho biết Catholic CoPilot sẽ được triển khai rộng rãi trên toàn quốc. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Công giáo mở ra nhiều tiềm năng mới, đồng thời cho thấy sự nỗ lực của BCE trong việc kết hợp công nghệ tiên tiến với giáo lý Công giáo.
<img alt="CathNews Logo" src="https://cathnews.com/wp-content/uploads/2022/11/cathnews-sub-landscape-1.png" />

Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Công giáo: Chatbot hỗ trợ giáo viên tiết kiệm thời gian

Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Công giáo: Chatbot hỗ trợ giáo viên tiết kiệm thời gian Mục lục Giới thiệu chatbot Công giáo Công nghệ v...

tháng 11 21, 2024

Tương lai Phát triển Phần mềm với AI: Cái nhìn sâu sắc từ CEO Replit, Amjad Masad

Vượt trội GPT-4o với Llama 3 8B: Điều chỉnh tinh chỉnh theo miền cụ thể cho RAG

Google Gemini AI: Nâng cấp bộ nhớ và khả năng nghệ thuật

OpenAI hướng dẫn giáo viên sử dụng AI: Bài học cho doanh nghiệp

Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu

HiveWatch ra mắt AI Operator: Tương lai của an ninh vật lý

Claude Artifacts: Một bước tiến vượt trội trong tương tác AI mà bạn chưa biết

Danh sách 50 Nhà đổi mới AI hàng đầu năm 2024 của tạp chí Fortune và Hội nghị Brainstorm AI 2024

CEO Nvidia Vẫn Tự Tin Về Vị Trí Độc Tôn Dù Các Phòng Thí Nghiệm AI Thay Đổi Phương Pháp Nâng Cấp Mô Hình

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo trên thiết bị cá nhân: Google, Amazon, Apple dẫn đầu

Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Công giáo: Chatbot hỗ trợ giáo viên tiết kiệm thời gian

Bài đăng phổ biến

Labels