Agent.ai.vn

Mô hình kiểm duyệt AI nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao: Llama Guard 3-1B-INT4 của Meta

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức trong việc triển khai mô hình kiểm duyệt</li>
<li>Llama Guard 3-1B-INT4: Giải pháp đột phá</li>
<li>Phương pháp tối ưu hóa</li>
<li>Hiệu suất và đánh giá</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<img alt="Hình ảnh 1" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeBPlHVvw4zRBUFqm2R3Xp_zHe6PuCNtmPU3YvSkIXSUt75bpb3O8RAchdk-5QclO6JUkeHQjDWM8Jqsj0j7wRs3ZPYm085CGZYuTFcHTzgzE3W46LquTAAnJACL8lvPJk8PDWFuw?key=1zSKJUDuMgaR_j3VEY_w-7DA">
1. Giới thiệu
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới, đặc biệt là các hệ thống AI tạo sinh, đã cách mạng hóa cách con người tương tác với công nghệ. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung tiên tiến của chúng mang lại nhiều lợi ích. Tuy nhiên, rủi ro đi kèm cũng không nhỏ, đặc biệt là khả năng tạo ra nội dung không an toàn hoặc vi phạm chính sách. Để giải quyết vấn đề này, các công cụ kiểm duyệt tiên tiến là cần thiết để đảm bảo đầu ra an toàn và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức. Các công cụ này phải hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên, đặc biệt khi được triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như thiết bị di động.
2. Thách thức trong việc triển khai mô hình kiểm duyệt
Một thách thức dai dẳng trong việc triển khai các mô hình kiểm duyệt an toàn là kích thước và yêu cầu tính toán của chúng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ và chính xác thường đòi hỏi bộ nhớ và sức mạnh xử lý đáng kể, khiến chúng không phù hợp với các thiết bị có khả năng phần cứng hạn chế. Việc triển khai các mô hình này trên thiết bị di động có thể dẫn đến tắc nghẽn thời gian chạy hoặc lỗi do bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (DRAM) hạn chế, làm giảm đáng kể khả năng sử dụng của chúng. Do đó, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc nén LLM mà không làm giảm hiệu suất.
3. Llama Guard 3-1B-INT4: Giải pháp đột phá
Meta đã giới thiệu Llama Guard 3-1B-INT4, một mô hình kiểm duyệt an toàn được thiết kế để giải quyết các thách thức này. Được công bố tại Meta Connect 2024, mô hình này chỉ có kích thước 440MB, nhỏ hơn bảy lần so với người tiền nhiệm, Llama Guard 3-1B. Điều này đạt được nhờ các kỹ thuật nén tiên tiến như cắt tỉa khối giải mã, cắt tỉa ở cấp độ neuron và huấn luyện nhận biết lượng tử. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng kỹ thuật chưng cất từ mô hình Llama Guard 3-8B lớn hơn để phục hồi chất lượng bị mất trong quá trình nén. Đáng chú ý, mô hình đạt được thông lượng ít nhất 30 token mỗi giây với thời gian đến token đầu tiên dưới 2,5 giây trên CPU di động Android tiêu chuẩn.
<img alt="Hình ảnh 2" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfkCCrcc61fDIn_jJHnYZJg-qK3Fr-v5syMKm0Xt6BYgrinW7hVQFt0gi-8OY5DdIeyJT3mHAvBtblp9b93cTQWbrF-paRQu0dV3YeEgQoj1eZbg2tqD3DFiIZg7kwVrT4jUws?key=1zSKJUDuMgaR_j3VEY_w-7DA">
4. Phương pháp tối ưu hóa
Một số phương pháp chính hỗ trợ những tiến bộ kỹ thuật trong Llama Guard 3-1B-INT4 bao gồm:
<ul>
<li>Cắt tỉa: Kỹ thuật cắt tỉa đã giảm số khối giải mã của mô hình từ 16 xuống 12 và kích thước ẩn MLP từ 8192 xuống 6400, đạt được số lượng tham số 1,1 tỷ, giảm từ 1,5 tỷ.</li>
<li>Lượng tử hóa: Lượng tử hóa tiếp tục nén mô hình bằng cách giảm độ chính xác của trọng số xuống INT4 và kích hoạt xuống INT8, giảm kích thước của nó xuống gấp bốn lần so với mức cơ sở 16 bit.</li>
<li>Cắt tỉa lớp nhúng ngược: Cắt tỉa lớp nhúng ngược đã giảm kích thước lớp đầu ra bằng cách chỉ tập trung vào 20 token cần thiết trong khi vẫn duy trì khả năng tương thích với các giao diện hiện có.</li>
</ul>
5. Hiệu suất và đánh giá
Llama Guard 3-1B-INT4 đạt điểm F1 là 0,904 đối với nội dung tiếng Anh, vượt trội hơn người tiền nhiệm Llama Guard 3-1B (điểm 0,899). Đối với khả năng đa ngôn ngữ, mô hình hoạt động ngang bằng hoặc tốt hơn các mô hình lớn hơn ở năm trong số tám ngôn ngữ không phải tiếng Anh được thử nghiệm, bao gồm tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Đức. So với GPT-4 (trong cài đặt zero-shot), Llama Guard 3-1B-INT4 cho thấy điểm kiểm duyệt an toàn cao hơn ở bảy ngôn ngữ. Kích thước nhỏ gọn và hiệu suất tối ưu của nó làm cho nó trở thành một giải pháp thực tế cho việc triển khai trên thiết bị di động, và nó đã được chứng minh là hoạt động thành công trên điện thoại Moto-Razor.
<img alt="Hình ảnh 3" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-30-at-6.49.18%E2%80%AFPM-1-1024x334.png">
6. Kết luận
Llama Guard 3-1B-INT4 thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc kiểm duyệt an toàn cho AI tạo sinh. Mô hình này giải quyết các thách thức quan trọng về kích thước, hiệu quả và hiệu suất, cung cấp một mô hình nhỏ gọn cho việc triển khai trên thiết bị di động nhưng đủ mạnh mẽ để đảm bảo các tiêu chuẩn an toàn cao. Thông qua các kỹ thuật nén sáng tạo và tinh chỉnh cẩn thận, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một công cụ vừa có thể mở rộng và đáng tin cậy, mở đường cho các hệ thống AI an toàn hơn trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Mô hình kiểm duyệt AI nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao: Llama Guard 3-1B-INT4 của Meta

Mục lục Giới thiệu Thách thức trong việc triển khai mô hình kiểm duyệt Llama Guard 3-1B-INT4: Giải pháp đột phá Phương pháp tối ưu hóa ...

tháng 12 02, 2024

FastSwitch: Tối ưu hóa hiệu suất phục vụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức trong hệ thống phục vụ LLM</li>
<li>FastSwitch: Giải pháp đột phá</li>
<li>Ba tối ưu hóa chính của FastSwitch</li>
<li>Đánh giá hiệu suất</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cách mạng hóa các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), hỗ trợ các tác vụ như dịch ngôn ngữ, trợ lý ảo và tạo mã. Tuy nhiên, việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao cho nhiều người dùng đồng thời đặt ra những thách thức đáng kể về quản lý tài nguyên, đặc biệt là GPU có băng thông bộ nhớ cao. Việc phân bổ hiệu quả các tài nguyên hạn chế này là rất quan trọng để đáp ứng các mục tiêu mức độ dịch vụ (SLO) cho các chỉ số nhạy cảm với thời gian, đảm bảo hệ thống có thể phục vụ nhiều người dùng hơn mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
2. Thách thức trong hệ thống phục vụ LLM
Một vấn đề dai dẳng trong các hệ thống phục vụ LLM là đạt được sự phân phối tài nguyên công bằng đồng thời duy trì hiệu quả. Các hệ thống hiện tại thường ưu tiên thông lượng, bỏ qua các yêu cầu về tính công bằng như cân bằng độ trễ giữa các người dùng. Các cơ chế lập lịch ưu tiên, điều chỉnh động ưu tiên yêu cầu, giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, các cơ chế này lại dẫn đến chi phí chuyển đổi ngữ cảnh, chẳng hạn như thời gian nhàn rỗi của GPU và sử dụng I/O không hiệu quả, làm giảm các chỉ số hiệu suất chính như Thời gian đến Token đầu tiên (TTFT) và Thời gian giữa các Token (TBT). Ví dụ, thời gian ngừng hoạt động do ưu tiên trong các kịch bản áp lực cao có thể lên tới 59,9% độ trễ P99, dẫn đến sự suy giảm đáng kể trải nghiệm người dùng.
<img alt="Hình ảnh minh họa thách thức trong hệ thống phục vụ LLM" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/12/Screenshot-2024-12-01-at-12.22.44%E2%80%AFAM-1-1024x711.png">
Các giải pháp hiện tại, chẳng hạn như vLLM, dựa vào quản lý bộ nhớ dựa trên phân trang để giải quyết các hạn chế về bộ nhớ GPU bằng cách hoán đổi dữ liệu giữa bộ nhớ GPU và CPU. Mặc dù các phương pháp này cải thiện thông lượng, nhưng chúng vẫn gặp phải những hạn chế. Các vấn đề như phân bổ bộ nhớ bị phân mảnh, sử dụng băng thông I/O thấp và truyền dữ liệu dư thừa trong các cuộc hội thoại nhiều lượt vẫn tồn tại, làm suy yếu hiệu quả của chúng. Ví dụ, kích thước khối cố định 16 token của vLLM dẫn đến độ chi tiết không tối ưu, làm giảm hiệu quả băng thông PCIe và tăng độ trễ trong quá trình chuyển đổi ngữ cảnh ưu tiên.
3. FastSwitch: Giải pháp đột phá
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Purdue, Viện Thượng Hải Kỳ Chí và Đại học Thanh Hoa đã phát triển FastSwitch, một hệ thống phục vụ LLM có nhận thức về tính công bằng giải quyết sự không hiệu quả trong việc chuyển đổi ngữ cảnh. FastSwitch giới thiệu ba tối ưu hóa cốt lõi: trình quản lý nhóm khối động, trình quản lý hoán đổi đa luồng và cơ chế tái sử dụng bộ nhớ cache KV.
4. Ba tối ưu hóa chính của FastSwitch
<ul>
<li>Trình quản lý nhóm khối động: Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ bằng cách nhóm các khối liền kề, tăng độ chi tiết truyền. Phương pháp này giảm độ trễ lên đến 3,11 lần so với các phương pháp hiện có.</li>
<li>Trình quản lý hoán đổi đa luồng: Nâng cao hiệu quả tạo token bằng cách cho phép hoán đổi không đồng bộ, giảm thiểu thời gian nhàn rỗi của GPU. Nó tích hợp đồng bộ chi tiết để tránh xung đột giữa các yêu cầu đang diễn ra và các yêu cầu mới, đảm bảo hoạt động liền mạch trong quá trình chồng chéo.</li>
<li>Cơ chế tái sử dụng bộ nhớ cache KV: Giữ lại dữ liệu hợp lệ một phần trong bộ nhớ CPU, giảm độ trễ ưu tiên bằng cách tránh truyền dữ liệu bộ nhớ cache KV dư thừa.</li>
</ul>
<img alt="Hình ảnh minh họa kiến trúc FastSwitch" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXc7skqsC8wmQpgY9vD1uH9z5OilWX8FT0CCIk7cqsDPk_UTLHQeLpxU281Mcy7j0Om0qslDbnhjENI11uCfAuovjUQfQqN2zbWiyF2FD8lVffIGAld6QobJtKQkwN-fojU-KUz2?key=RvVHjUsR8mQ5bFyhfuaus7SK">
<img alt="Hình ảnh minh họa so sánh hiệu suất FastSwitch và vLLM" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/12/Screenshot-2024-12-01-at-12.23.09%E2%80%AFAM-1-1024x568.png">
5. Đánh giá hiệu suất
Các nhà nghiên cứu đã đánh giá FastSwitch bằng cách sử dụng các mô hình LLaMA-8B và Qwen-32B trên các GPU như NVIDIA A10 và A100. Các kịch bản thử nghiệm bao gồm các cập nhật ưu tiên tần số cao và các cuộc hội thoại nhiều lượt được lấy từ bộ dữ liệu ShareGPT, trung bình 5,5 lượt mỗi cuộc hội thoại. FastSwitch đã vượt trội so với vLLM trên nhiều chỉ số khác nhau. Nó đạt được tốc độ tăng lên 4,3-5,8 lần ở P95 TTFT và 3,6-11,2 lần ở P99,9 TBT cho các mô hình và khối lượng công việc khác nhau. Hơn nữa, FastSwitch đã cải thiện thông lượng lên đến 1,44 lần, chứng minh khả năng xử lý khối lượng công việc phức tạp một cách hiệu quả. Hệ thống cũng đã giảm đáng kể chi phí chuyển đổi ngữ cảnh, cải thiện việc sử dụng I/O lên 1,3 lần và GPU lên 1,42 lần so với vLLM.
6. Kết luận
FastSwitch giải quyết những thiếu hiệu quả cơ bản trong việc phục vụ LLM bằng cách giới thiệu các tối ưu hóa sáng tạo cân bằng tính công bằng và hiệu quả. Việc giảm chi phí chuyển đổi ngữ cảnh và nâng cao việc sử dụng tài nguyên đảm bảo việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao, khả năng mở rộng cho các môi trường đa người dùng. Những tiến bộ này làm cho nó trở thành một giải pháp chuyển đổi cho việc triển khai LLM hiện đại.

FastSwitch: Tối ưu hóa hiệu suất phục vụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mục lục Giới thiệu Thách thức trong hệ thống phục vụ LLM FastSwitch: Giải pháp đột phá Ba tối ưu hóa chính của FastSwitch Đánh giá hiệ...

tháng 12 02, 2024

Mô hình ngôn ngữ mở OLMo 2: Một bước tiến vượt bậc trong cộng đồng AI mã nguồn mở

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu OLMo 2</li>
<li>Hiệu suất vượt trội của OLMo 2</li>
<li>Tập trung vào sự ổn định và hiệu quả</li>
<li>Minh bạch và khả năng truy cập hoàn toàn</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu OLMo 2
Ai2 vừa ra mắt OLMo 2, một mô hình ngôn ngữ cơ sở mã nguồn mở hàng đầu hiện nay. Với các phiên bản 7B và 13B tham số, được huấn luyện trên tới 5 nghìn tỷ token, OLMo 2 đạt được hiệu quả và hiệu suất hàng đầu trong nhiều điểm chuẩn khác nhau. OLMo 2 nổi bật với sự minh bạch tuyệt đối khi công khai toàn bộ trọng số, dữ liệu, mã huấn luyện và công thức. Điều này giúp thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và mô hình độc quyền.
<img alt="OLMo 2 Performance" src="https://www.startuphub.ai/wp-content/uploads/output1-optimized.png">
2. Hiệu suất vượt trội của OLMo 2
OLMo 2 thể hiện hiệu suất vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh trong nhiều bài kiểm tra đánh giá, bao gồm cả các điểm chuẩn quen thuộc như ARC Challenge và HellaSwag, cũng như các chỉ số đánh giá mới như AGIEval và GSM8k. Một số kết quả đáng chú ý:
<ul>
<li>OLMo-2-7B ngang ngửa hoặc vượt trội các mô hình lớn hơn, chứng tỏ hiệu quả cao về mặt tính toán.</li>
<li>OLMo-2-13B, được tinh chỉnh cho các tác vụ hướng dẫn, vượt trội các đối thủ cạnh tranh như Qwen-2.5-14B trong các tác vụ làm theo hướng dẫn và lập luận.</li>
</ul>
Cụ thể hơn, so sánh với các mô hình khác như Llama-3.1-8B và Qwen-2.5-7B, OLMo 2 đạt được điểm số cao hơn đáng kể trên các bài kiểm tra:
<ul>
<li>ARC Challenge (lập luận thường thức): OLMo-2-13B đạt 83.5 điểm, vượt trội Llama-3.1-8B (79.5) và Qwen-2.5-7B (67.4).</li>
<li>MMLU (hiểu biết ngôn ngữ đa nhiệm quy mô lớn): OLMo-2-13B đạt 67.5 điểm, cao hơn Qwen-2.5-7B (64.4) và Llama-3.1-8B (66.9).</li>
<li>GSM8k (bài toán toán học bằng lời): OLMo-2-13B đạt 75.1 điểm, vượt trội đáng kể Llama-3.1-8B (51.3) và Qwen-2.5-7B (63).</li>
<li>TriviaQA (khôi phục kiến thức): OLMo-2-13B đạt 81.9 điểm, tương đương Qwen-2.5-7B (81.5) và cao hơn Llama-3.1-8B (80.3).</li>
</ul>
3. Tập trung vào sự ổn định và hiệu quả
Hiệu suất được cải thiện của OLMo 2 xuất phát từ những cải tiến lặp đi lặp lại trong quá trình huấn luyện mô hình và các quy trình sau huấn luyện:
<ul>
<li>Sự ổn định trong các quá trình huấn luyện dài: OLMo 2 giới thiệu các kỹ thuật để ổn định gradient và duy trì tiến độ huấn luyện nhất quán, giải quyết các thách thức như hiện tượng đột biến mất mát có thể làm giảm hiệu suất mô hình.</li>
<li>Huấn luyện chương trình dàn xếp: Phương pháp huấn luyện tiền xử lý hai giai đoạn bắt đầu với các tập dữ liệu đa dạng, quy mô lớn như OLMo-Mix-1124 và chuyển sang các tập dữ liệu chuyên ngành chất lượng cao được tuyển chọn ở giai đoạn thứ hai. Điều này đảm bảo khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ và chuyên môn về lĩnh vực.</li>
<li>Các kỹ thuật tinh chỉnh nâng cao: Sử dụng các phương pháp từ họ mô hình Tülu 3 mới được phát hành, OLMo 2 tích hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình ưu tiên và học tăng cường để nâng cao khả năng làm theo hướng dẫn. Họ mô hình Tülu 3 cũng được Ai2 phát hành mã nguồn mở, cung cấp một nền tảng mã mở rộng cho các kỹ thuật như tinh chỉnh có giám sát (SFT), tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO) và học tăng cường với phần thưởng có thể kiểm chứng (RLVR), cùng với bộ đánh giá chuẩn hóa.</li>
</ul>
4. Minh bạch và khả năng truy cập hoàn toàn
OLMo 2 không chỉ nổi bật về hiệu suất mà còn bởi cam kết về tính minh bạch. Không giống như nhiều mô hình trọng số mở khác chỉ phát hành các điểm kiểm tra cuối cùng, OLMo 2 cung cấp quyền truy cập đầy đủ vào trọng số, tập dữ liệu, các điểm kiểm tra trung gian và công thức huấn luyện. Mức độ mở này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển kiểm tra, sao chép và xây dựng trên công việc một cách đầy đủ.
5. Kết luận
Với việc phát hành OLMo 2, hệ sinh thái AI mở đã tiến thêm một bước dài, đặc biệt là về mặt minh bạch. OLMo 2 minh chứng cho tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ mở nguồn mở, đạt được hiệu suất cạnh tranh với các mô hình độc quyền và đồng thời thúc đẩy sự phát triển cộng đồng và đổi mới trong lĩnh vực AI.

Mô hình ngôn ngữ mở OLMo 2: Một bước tiến vượt bậc trong cộng đồng AI mã nguồn mở

Mục lục Giới thiệu OLMo 2 Hiệu suất vượt trội của OLMo 2 Tập trung vào sự ổn định và hiệu quả Minh bạch và khả năng truy cập hoàn toàn ...

tháng 12 02, 2024

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp tôi học tập như thế nào?

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm kết hợp chatbot AI</li>
<li>ChatGPT và Google Gemini: Trợ lý đa năng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li>
<li>Otter AI: Trợ lý ghi chép và tóm tắt cuộc họp trực tuyến</li>
<li>Gamma AI: Công cụ tạo bài thuyết trình PowerPoint</li>
<li>Grammarly: Kiểm tra ngữ pháp và khả năng đọc</li>
<li>Lời kết</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Thị trường AI đang bùng nổ. Hàng loạt công cụ hỗ trợ AI ra đời với số liệu thống kê sử dụng đạt mức cao kỷ lục. Trong số hàng nghìn công cụ, ChatGPT và Google Gemini được cho là hai công cụ AI được sử dụng rộng rãi và phổ biến nhất. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều công cụ AI khác có thể hữu ích cho bạn. Là một sinh viên, tôi sử dụng rất nhiều công cụ AI. Những công cụ này không chỉ giúp tôi học tập mà còn tăng năng suất tổng thể nếu được sử dụng đúng cách.
Bài viết này dành cho những bạn sinh viên như tôi, những người muốn tìm hiểu về các công cụ AI hàng đầu có thể hỗ trợ học tập hiệu quả nhất. Kể từ khi công cụ AI LLM đầu tiên, ChatGPT, ra mắt, tôi đã sử dụng nhiều công cụ AI khác nhau và trong bài viết này, tôi đã tổng hợp danh sách 6 công cụ và nền tảng AI hàng đầu đã giúp tôi trong việc học tập. Bạn cũng nên thử những công cụ này và có thể nhận được lợi ích tuyệt vời từ chúng.
2. Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm kết hợp chatbot AI
Perplexity AI là một công cụ tìm kiếm kết hợp với chatbot AI, và nó là một trong những công cụ AI yêu thích nhất của tôi từ trước đến nay. Bất cứ khi nào tôi cần tìm tài liệu cho bài tập, hoặc chỉ để nghiên cứu, tôi luôn sử dụng Perplexity AI.
<img alt="Perplexity AI Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-1.webp">
Công cụ này đảm bảo tôi nhận được câu trả lời chính xác cho câu hỏi của mình cùng với nguồn tham khảo phù hợp và lời giải thích chi tiết. Các công cụ tìm kiếm thông thường chỉ cung cấp các bài viết và tài liệu liên quan đến truy vấn tìm kiếm của bạn, tuy nhiên, Perplexity AI cung cấp cho bạn các câu trả lời chi tiết do AI tạo ra cho truy vấn của bạn, điều này có thể rất hữu ích trong nhiều trường hợp.
<a href="https://www.perplexity.ai/">Perplexity AI</a>
3. ChatGPT và Google Gemini: Trợ lý đa năng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Tất nhiên, khi nói về công cụ AI tập trung vào tính hữu dụng tổng thể hơn là một nhiệm vụ cụ thể, thì ChatGPT hoặc Gemini luôn là lựa chọn yêu thích của tôi. Cả hai đều là chatbot AI đa năng dựa trên LLM, mà bạn có thể sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau.
<img alt="ChatGPT and Google Gemini Screenshots" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-2.webp">
Bạn có thể sử dụng các chatbot này để tóm tắt ghi chú PDF của mình hoặc tạo mã cho script Python. Bạn cũng có thể sử dụng chúng để đặt câu hỏi chung hoặc để giải thích một số chủ đề nhất định trong chương trình học của bạn. Tôi sử dụng ChatGPT để đặt câu hỏi liên quan đến chương trình học và Gemini cho mục đích nghiên cứu.
<a href="https://chatgpt.com/">ChatGPT</a> | <a href="https://gemini.google.com/?hl=en-US">Google Gemini</a>
4. Otter AI: Trợ lý ghi chép và tóm tắt cuộc họp trực tuyến
Có thể bạn mới nghe đến công cụ này lần đầu. Nó không phổ biến như ChatGPT hay Gemini, nhưng hãy tin tôi, nó rất hữu ích. Giáo sư của tôi thỉnh thoảng vẫn tổ chức các lớp học trực tuyến để giải thích một số chủ đề.
<img alt="Otter AI Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-4.webp">
Trong trường hợp đó, Otter AI là người bạn đồng hành hoàn hảo của tôi. Bạn có thể dán liên kết của cuộc họp vào Otter AI và bot của nó sẽ tham gia cuộc họp và cung cấp cho bạn bản ghi và tóm tắt những gì đã diễn ra trong lớp học trực tuyến. Nó tương thích với Google Meet, Microsoft Teams và Zoom. Và trong quá trình sử dụng, tôi thấy nó khá chính xác.
<a href="https://otter.ai/">Otter AI</a>
5. Gamma AI: Công cụ tạo bài thuyết trình PowerPoint
Đây cũng là một trong những công cụ AI mạnh mẽ nhất mà tôi từng sử dụng. Gamma AI dành riêng cho việc tạo bài thuyết trình PowerPoint. Là một sinh viên đại học, tôi phải chuẩn bị bài thuyết trình PowerPoint gần như mỗi tháng một lần cho các môn học của mình, vì đó là một phần trong chương trình học. Điều này cũng đúng với hầu hết các trường trung học và đại học. Vì vậy, nếu bạn cũng muốn tạo một bài thuyết trình PowerPoint đẹp mắt, thì bạn chắc chắn có thể sử dụng công cụ Gamma AI này.
<img alt="Gamma AI Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-5.webp">
Gamma miễn phí sử dụng và không yêu cầu bất kỳ chuyên môn nào. Chỉ cần nhập lời nhắc và số lượng slide cần thiết, và nó sẽ cung cấp cho bạn đầu ra cuối cùng. Tuy nhiên, bạn có thể thấy rằng "nội dung" bên trong PPT bị thiếu hoặc không đầy đủ, vì vậy trong những trường hợp như vậy, bạn có thể chỉnh sửa lại PPT để thêm chi tiết và các nội dung khác. Nhưng nó sẽ giúp bạn hoàn thành được 70% công việc trong hầu hết các trường hợp.
<a href="https://gamma.app/">Gamma App</a>
6. Grammarly: Kiểm tra ngữ pháp và khả năng đọc
Grammarly là một công cụ khá phổ biến. Tôi sử dụng công cụ này để kiểm tra ngữ pháp và các lỗi về khả năng đọc trong các bài thuyết trình, luận văn và bài phát biểu mà tôi phải trình bày trong lớp. Phiên bản miễn phí của nó gần như hoàn hảo đối với một sinh viên như tôi.
<img alt="Grammarly Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-6.webp">
Tất cả những gì bạn phải làm là sao chép hoặc viết văn bản vào nền tảng và nó sẽ tự động xác định tất cả các lỗi. Không chỉ vậy, bạn cũng có thể sửa những lỗi đó chỉ bằng cách nhấp vào các từ được gạch chân. Sử dụng Grammarly đảm bảo rằng tất cả các bài tập và nhiệm vụ của tôi đều không có lỗi.
<a href="https://www.grammarly.com/">Grammarly</a>
7. Lời kết
Trên đây là danh sách các công cụ AI mà tôi sử dụng trong cuộc sống hàng ngày với tư cách là một sinh viên. Những công cụ này không chỉ giúp việc học của tôi dễ dàng hơn mà còn giúp tôi năng suất hơn. Bạn cũng có thể thử những công cụ AI này và chắc chắn bạn sẽ thích chúng.
Tuy nhiên, với tư cách là một sinh viên, điều quan trọng là không nên quá phụ thuộc vào những công cụ này. Bạn có thể sử dụng những công cụ này để bổ sung cho công việc của mình. Nói tóm lại, nếu bạn biết cách sử dụng những công cụ này một cách đúng đắn, thì chắc chắn bạn sẽ vượt trội hơn những sinh viên khác.
<img alt="YTECHB Logo" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2021/05/logo.webp">
<img alt="Main Image" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies.webp">

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp tôi học tập như thế nào?

Mục lục: Giới thiệu Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm kết hợp chatbot AI ChatGPT và Google Gemini: Trợ lý đa năng dựa trên mô hình ngôn ng...

tháng 12 02, 2024

Phòng thí nghiệm ảo: Sử dụng trí tuệ nhân tạo thiết kế kháng thể nano mới chống lại SARS-CoV-2

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức trong phát triển kháng thể nano truyền thống</li>
<li>Phương pháp phòng thí nghiệm ảo</li>
<li>Thành phần chính của quy trình tính toán</li>
<li>Xác thực thực nghiệm</li>
<li>Kết luận</li>
<li>Tác giả</li>
</ol>
<img alt="Hình ảnh 1" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXe6cjZPCh0nZ43CKdK5ZmSWeNMoiHGOn8vdLndLwaN63FhH_bynCXD29HsadSv28tKHG1MxQf2-_5w4lI6O8p0FkLq3ruZlrNx7cnlXEvIfQ1dkUtsI6kTw-rKDvKnbQ_QsSfSGZw?key=RNrzMQBPNJH6mh1lWszrpzJ-">
1. Giới thiệu
Sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát hiện thuốc đã mở ra tiềm năng to lớn. Kháng thể nano trị liệu đặc biệt có những bước đột phá tương đối hạn chế vì chúng đòi hỏi kiến thức liên ngành phức tạp. Đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy sự phát triển của các kháng thể nano trị liệu có ái lực liên kết cao và độ ổn định cao đối với SARS-CoV-2 trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, việc phát triển và thử nghiệm một loại thuốc mới rất tốn kém và mất nhiều thời gian. Các nhà nghiên cứu tại Khoa Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu sinh y, Đại học Stanford, và Chan Zuckerberg Biohub, San Francisco, đã sử dụng một khung công tác đáng chú ý, Phòng thí nghiệm ảo (Virtual Lab), giúp đơn giản hóa quy trình phát triển thuốc từ thiết kế đến thử nghiệm.
2. Thách thức trong phát triển kháng thể nano truyền thống
Phương pháp truyền thống liên quan đến việc sàng lọc thực nghiệm các thư viện lớn các ứng viên kháng thể nano chống lại kháng nguyên mục tiêu để xác định các chất liên kết có ái lực cao. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi thời gian, tài nguyên và nhân lực đáng kể. Các phương pháp tính toán cũng đã được phát triển để xác định các ứng viên kháng thể nano, nhưng chúng được phát hiện là thiếu độ chính xác, điều này có thể rất có hại nếu được sử dụng như một liệu pháp điều trị. Với tỷ lệ đột biến nhanh chóng của virus SARS-CoV-2, điều cần thiết là một lượng đáng kể sinh mạng sẽ bị mất trong khi các loại thuốc đang trong quá trình phát triển. Những hạn chế này đã gây áp lực lên hệ thống chăm sóc sức khỏe.
3. Phương pháp phòng thí nghiệm ảo
Phương pháp được đề xuất sử dụng môi trường phòng thí nghiệm ảo, nơi các tác nhân AI với các lĩnh vực chuyên môn khác nhau hợp tác và giải quyết vấn đề, bắt chước tinh thần làm việc khoa học trong thế giới thực. Một quy trình tính toán được phát triển sau khi tiến hành các cuộc họp giữa các tác nhân AI.
4. Thành phần chính của quy trình tính toán
Các thành phần chính của quy trình này bao gồm:
<ul>
<li>ESM (Mô hình hóa quy mô tiến hóa): Phân tích trình tự protein và ghi nhận ảnh hưởng của các đột biến khác nhau đối với chức năng và độ ổn định của protein. Công cụ này rất quan trọng để tìm ra các đột biến tiềm năng làm tăng cường liên kết kháng thể nano với protein gai của virus.</li>
<li>AlphaFold-Multimer: Để dự đoán tương tác protein-protein giữa virus và kháng thể nano, AlphaFold-Multimer sử dụng học sâu và tạo ra các dự đoán cấu trúc có độ tin cậy cao.</li>
<li>Rosetta: Sử dụng quá trình tinh chỉnh lặp lại để tối ưu hóa cấu trúc ba chiều của các kháng thể nano được thiết kế.</li>
</ul>
<img alt="Hình ảnh 2" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-30-at-8.37.38%E2%80%AFAM-1-1024x260.png">
5. Xác thực thực nghiệm
Xác thực thực nghiệm cho thấy hơn 90% các kháng thể nano được thiết kế đã được biểu hiện và hòa tan, và hai ứng viên đã thể hiện các đặc tính liên kết vượt trội đặc biệt chống lại các biến thể JN.1 và KP.3 mới của SARS-CoV-2 đồng thời vẫn duy trì các tương tác vững chắc với protein gai tổ tiên. Đây là một kết quả thiết yếu để chứng minh hiệu quả của khung công tác tính toán của Phòng thí nghiệm ảo trong việc tạo ra các ứng viên điều trị khả thi một cách nhanh chóng.
6. Kết luận
Bài báo này mô tả các kháng thể nano dựa trên AI được sản xuất bằng cách kết hợp vào các phương pháp thực nghiệm hiện có. Một khung công tác cộng sinh như vậy của một số tác nhân nhân tạo làm tăng đáng kể các giai đoạn thiết kế và xác nhận so với nhiều phương pháp đã được thiết lập, có xu hướng rất tốn thời gian và tài nguyên. Việc xác định tối ưu các kháng thể nano định hướng chống lại các biến thể SARS-CoV-2 cung cấp bằng chứng thiết yếu rằng AI có thể chứng minh là rất quan trọng trong việc đẩy nhanh việc phát hiện trị liệu. Phương pháp mới này làm tăng hiệu quả trong thiết kế kháng thể nano và tạo điều kiện cho việc phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa virus mới nổi. Điều này mang lại cho nó một triển vọng phác thảo tác động to lớn của trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu sinh y và các ứng dụng của nó trong việc phát triển liệu pháp.
7. Tác giả
Afeerah Naseem - Thực tập sinh tư vấn tại Marktechpost. Cô đang theo học kỹ sư tại Viện Công nghệ Ấn Độ (IIT), Kharagpur. Cô đam mê Khoa học dữ liệu và bị cuốn hút bởi vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc giải quyết các vấn đề thực tế. Cô thích khám phá các công nghệ mới và tìm hiểu cách chúng có thể làm cho các công việc hàng ngày dễ dàng và hiệu quả hơn.

Phòng thí nghiệm ảo: Sử dụng trí tuệ nhân tạo thiết kế kháng thể nano mới chống lại SARS-CoV-2

Mục lục Giới thiệu Thách thức trong phát triển kháng thể nano truyền thống Phương pháp phòng thí nghiệm ảo Thành phần chính của quy trì...

tháng 12 02, 2024

Snapchat ra mắt trợ lý ảo My AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu My AI</li>
<li>Khả năng của My AI</li>
<li>Tính năng tùy chỉnh và hạn chế</li>
<li>Lưu trữ dữ liệu và bảo mật</li>
<li>Kế hoạch tương lai của Snapchat với My AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu My AI
<img alt="Snapchat's My AI" src="https://images.livemint.com/img/2023/03/03/original/snapchat_1677818955692.jpg">
Đầu tuần này, Snapchat đã chính thức gia nhập cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) bằng việc ra mắt chatbot My AI. Được xây dựng trên nền tảng công nghệ GPT mới nhất của OpenAI và được tùy chỉnh riêng cho ứng dụng Snapchat, My AI hứa hẹn mang đến một trải nghiệm tương tác hoàn toàn mới cho người dùng.
2. Khả năng của My AI
My AI được thiết kế để cung cấp nhiều đề xuất khác nhau, từ những ý tưởng phút chót, lên kế hoạch cho chuyến đi cuối tuần đến các giải pháp nhanh chóng cho bữa tối. Giống như ChatGPT, My AI có thể viết thơ về tình yêu hay thậm chí cả về phô mai cheddar.
3. Tính năng tùy chỉnh và hạn chế
Theo xu hướng cá nhân hóa đang được ưa chuộng, người dùng có thể tạo nên sự độc đáo cho chatbot bằng cách đặt tên và chọn hình nền cho cuộc trò chuyện. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc tùy chỉnh quá mức có thể làm mờ ranh giới giữa con người và trí tuệ nhân tạo, ít nhất là trên bề mặt.
Cũng giống như các chatbot AI khác gần đây, My AI cũng có thể gặp hiện tượng "ảo giác" (hallucination), tức là đưa ra những thông tin bịa đặt và trình bày các câu trả lời không chính xác như sự thật. Snapchat đã cảnh báo người dùng về điều này và khuyến cáo nên "nhận thức được những thiếu sót" của My AI.
4. Lưu trữ dữ liệu và bảo mật
Điều quan trọng cần lưu ý là các cuộc trò chuyện với My AI được lưu trữ và có thể được "xem xét để cải thiện trải nghiệm sản phẩm". Do đó, Snapchat khuyến cáo người dùng không nên chia sẻ bí mật hoặc yêu cầu lời khuyên. Người dùng có thể cung cấp phản hồi bằng cách nhấn và giữ bất kỳ tin nhắn nào từ My AI.
5. Kế hoạch tương lai của Snapchat với My AI
CEO Evan Spiegel chia sẻ với The Verge rằng chatbot này chỉ là bước khởi đầu trong kế hoạch AI của công ty. Ông cho biết: "Ý tưởng lớn là ngoài việc trò chuyện với bạn bè và gia đình mỗi ngày, chúng ta sẽ trò chuyện với AI mỗi ngày. Và đây là điều chúng tôi có vị thế tốt để làm với tư cách là một dịch vụ nhắn tin."
Ban đầu, My AI chỉ khả dụng cho người đăng ký Snapchat Plus với giá 3,99 đô la/tháng, nhưng công ty đặt mục tiêu sẽ cung cấp cho tất cả 750 triệu người dùng hàng tháng của mình.
6. Kết luận
My AI đánh dấu một bước tiến quan trọng của Snapchat trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng. Mặc dù còn những hạn chế cần khắc phục, My AI vẫn là một công cụ thú vị và hứa hẹn sẽ mang đến nhiều trải nghiệm mới mẻ cho người dùng Snapchat trong tương lai. Tuy nhiên, người dùng cần tỉnh táo và nhận thức được những khả năng và hạn chế của công nghệ này để sử dụng một cách hiệu quả và an toàn.

Snapchat ra mắt trợ lý ảo My AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Mục lục Giới thiệu My AI Khả năng của My AI Tính năng tùy chỉnh và hạn chế Lưu trữ dữ liệu và bảo mật Kế hoạch tương lai của Snapchat ...

tháng 12 02, 2024

Cuộc Chiến Robot: ChatGPT Bắt Đầu Chiến Dịch Thuyết Phục Con Người

Mục lục
<ol>
<li>Sự Phát Triển Chóng Mặt Của Trí Tuệ Nhân Tạo</li>
<li>ChatGPT và Hệ Thống Điện Thoại</li>
<li>Điều Gì Đang Xảy Ra? (Không Phải Ai Đang Làm Điều Này?)</li>
<li>Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Của Mọi Người</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Sự Phát Triển Chóng Mặt Của Trí Tuệ Nhân Tạo</h2>
Nếu bạn đã theo dõi sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) trong xã hội của chúng ta, bạn có lẽ đồng ý rằng nó đã diễn ra với tốc độ chóng mặt. Hãy xem biểu đồ về tiến trình phát triển của GPT trong chỉ hai năm:
(Chèn biểu đồ từ bài báo gốc ở đây)
Như được trình bày <a href="https://x.com/eladgil/status/1862151048980541865/photo/1">ở đây</a>, mô hình đầu tiên GPT-1 được phát hành vào tháng 6 năm 2018. GPT-2 ra mắt vào tháng 2 năm 2019, và GPT-3 được thử nghiệm beta vào tháng 5 năm 2020. Đồng thời, đại dịch COVID-19 xảy ra, và toàn bộ nguồn lực của thế giới tập trung vào việc giải quyết căn bệnh này. Tuy nhiên, GPT vẫn tiếp tục được phát triển, với phiên bản 3.5 ra mắt vào tháng 11 năm 2022 và GPT-4 vào tháng 3 năm 2023.
Gần đây nhất, chúng ta có mô hình GPT-4o được phát hành vào tháng 5 vừa qua – và chúng ta có bản xem trước o1 với khả năng suy luận và chuỗi tư duy, hiện đang được phát hành giới hạn. Chúng ta cũng có mô hình được đặt tên mã là Orion dự kiến sẽ ra mắt vào năm sau.
<h2>2. ChatGPT và Hệ Thống Điện Thoại</h2>
Chúng ta đang sử dụng những công nghệ này như thế nào? Gần đây, tôi đã đọc một ví dụ về người dùng đã tìm ra cách kết hợp ChatGPT vào một bot để gọi điện thoại “làm quen” với những người dùng điện thoại khác.
Bạn có thể xem đây là một trong những “cuộc tấn công bất ngờ” đầu tiên của kỷ nguyên AI, một phát súng cảnh báo từ một cá nhân năng động đến một lượng lớn khán giả có thể hoặc không thể dễ bị ảnh hưởng bởi chiến dịch tiếp thị của anh ta. Người này đang nói về cách tự động hóa các cuộc gọi bất động sản để thuyết phục mọi người bán nhà cho công ty của anh ta. Và theo lời khai của anh ta, ChatGPT hoạt động hiệu quả hơn những người gọi điện là con người.
Cụ thể, con số mà cá nhân này đưa ra là khoảng 12-15 khách hàng tiềm năng cho mỗi 100 cuộc gọi, so với 2-3 trước khi triển khai ChatGPT.
<h2>3. Điều Gì Đang Xảy Ra? (Không Phải Ai Đang Làm Điều Này?)</h2>
Những yếu tố chính trong AI bao gồm yếu tố mới lạ, được tập trung trong bài đăng mà tôi đã đọc (bạn có thể đọc nó <a href="https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1h1f9vp/i_got_chatgpt_to_make_sales_calls_for_me_and_its/?share_id=b0pGzLhdTBnwQwf4rE4Hw&utm_content=1&utm_medium=ios_app&utm_name=ioscss&utm_source=share&utm_term=1">ở đây</a>). Người đăng bài cho rằng mọi người thích những điều mới mẻ và họ có thể sẽ tiếp tục cuộc gọi chỉ để tìm hiểu chuyện gì đang xảy ra. Đến khi họ quen với việc nói chuyện với AI, họ có thể đã nằm trong phễu bán hàng hoặc xem xét đề nghị tổng thể kỹ hơn.
Mặt khác, hầu hết chúng ta đều cúp máy ngay lập tức khi nhận được cuộc gọi từ người mà chúng ta không muốn nói chuyện.
<h2>4. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Của Mọi Người</h2>
Đây chỉ là phần nổi của tảng băng khi nói đến cách mọi người sẽ sử dụng AI khi nó được phổ biến đến mọi chiếc điện thoại thông minh ở Mỹ. Về cơ bản, những người học cách sử dụng nó trước tiên sẽ nhắm mục tiêu vào những người khác trong một trò chơi bán hàng vòng tròn lớn. Tiền sẽ trao đổi dựa trên cách tiếp cận chủ động và sáng tạo này, và sau đó từ từ, những người khác sẽ bắt đầu bắt kịp. Điều bạn có thể sẽ thấy là một thời kỳ các cuộc gọi không mong muốn khó chịu từ khắp mọi nơi, cùng một lúc. Nói cách khác, tất cả chúng ta sẽ làm ầm ĩ điện thoại di động của nhau bằng AI.
Một phần phản hồi trên Reddit về thực tế mới của LLM liên quan đến cách bạn xử lý loạt cuộc gọi đến này. Hầu hết chúng ta hiện nay không sử dụng điện thoại của mình chủ yếu làm điện thoại – nó là một chiếc máy tính nhỏ giúp chúng ta sống tốt hơn. Từ từ, tất cả chúng ta sẽ học được rằng bạn không nghe điện thoại khi chuông reo – bạn để nó chuyển đến hộp thư thoại và có một công nghệ phân loại nào đó để cho bạn biết có ai đó mà bạn muốn nói chuyện hay không.
Nhưng việc nhắn tin rác cũng đang ngoài tầm kiểm soát, và tôi hầu như không bao giờ nói chuyện với bất cứ ai chưa từng gặp phải những sự xâm phạm khó chịu này trong cuộc sống của họ, đôi khi hàng chục lần mỗi ngày. Tóm lại, chúng ta phải tìm ra cách thích nghi nhanh chóng với một công nghệ đã phát triển chỉ sau một đêm, nói một cách hình tượng.
Thậm chí đó cũng chưa phải là toàn bộ bức tranh: chúng ta có Claude của Anthropic cho chúng ta thấy cách sử dụng máy tính, và các mô hình hoàn toàn mới từ những nơi như Trung Quốc đang cách mạng hóa việc kiểm tra toán học và khoa học (chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về điều này sau).
Vì vậy, trong tất cả những cuộc thảo luận đó về dữ liệu huấn luyện và khả năng logic, chúng ta phải suy nghĩ về những hệ quả thực tế đối với xã hội của chúng ta. Chúng ta sẽ phải học cách giao tiếp với nhau theo một cách mới, với loại tự động hóa này.

Cuộc Chiến Robot: ChatGPT Bắt Đầu Chiến Dịch Thuyết Phục Con Người

Mục lục Sự Phát Triển Chóng Mặt Của Trí Tuệ Nhân Tạo ChatGPT và Hệ Thống Điện Thoại Điều Gì Đang Xảy Ra? (Không Phải Ai Đang Làm Điều Nà...

tháng 12 02, 2024

AI đang "qua mặt" giáo viên: 94% bài viết do AI tạo ra không bị phát hiện

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về vấn nạn gian lận học thuật bằng AI</li>
<li>Nghiên cứu mới từ Anh Quốc: AI gần như không thể phát hiện</li>
<li>Nghiên cứu trước đây: Giáo viên khó phát hiện hơn cả máy móc</li>
<li>Thực trạng đáng báo động: Trường học đang "tắt" hệ thống cảnh báo</li>
<li>Kết luận: Cần có giải pháp toàn diện để đối phó với AI trong giáo dục</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Giới thiệu về vấn nạn gian lận học thuật bằng AI</h2>
Hai năm kể từ khi ChatGPT ra mắt công chúng, tác động của công nghệ AI đối với giáo dục ngày càng trở nên rõ rệt và đáng lo ngại. Việc học sinh sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để làm bài tập về nhà, bài kiểm tra và thậm chí cả luận văn tốt nghiệp đang trở nên phổ biến. Điều này không chỉ làm giảm giá trị của bằng cấp mà còn tiềm ẩn nguy cơ lớn đối với xã hội. Nhiều người được cho là đủ điều kiện làm việc trong các ngành nghề đòi hỏi kỹ năng cao như y tá, kỹ sư hay lính cứu hỏa, nhưng lại thiếu kiến thức thực tế, gây ra hậu quả nghiêm trọng.
<h2>2. Nghiên cứu mới từ Anh Quốc: AI gần như không thể phát hiện</h2>
Một nghiên cứu mới đây từ Đại học Reading, Anh Quốc, do Peter Scarfe và các cộng sự thực hiện, đã chỉ ra một thực tế đáng báo động. Nghiên cứu sử dụng các hồ sơ sinh viên giả và nộp bài làm do AI tạo ra mà không thông báo cho giáo viên. Kết quả cho thấy: "Tổng thể, bài làm do AI tạo ra gần như không thể phát hiện, với 94% không bị phát hiện. Nếu áp dụng tiêu chí nghiêm ngặt hơn, yêu cầu phải nêu rõ AI trong báo cáo, thì có tới 97% bài làm do AI tạo ra vẫn không bị phát hiện." Điều này cho thấy khả năng phát hiện gian lận bằng AI của giáo viên còn rất hạn chế.
<h2>3. Nghiên cứu trước đây: Giáo viên khó phát hiện hơn cả máy móc</h2>
Không chỉ nghiên cứu mới đây, các nghiên cứu trước đó cũng đã cảnh báo về vấn đề này. Năm ngoái, một nghiên cứu từ Đại học Nam Florida kết luận rằng các chuyên gia ngôn ngữ học cũng không thể phân biệt được văn bản do AI tạo ra và văn bản do con người viết. Một nghiên cứu khác từ các trường đại học Mỹ tại Việt Nam cho thấy các hệ thống phát hiện AI hiệu quả hơn nhiều so với giáo viên. Mặc dù hệ thống Turnitin đã phát hiện chính xác 91% bài làm chứa nội dung do AI tạo ra, nhưng giáo viên chỉ báo cáo chính thức 54,5% bài làm là trường hợp nghi vấn gian lận học thuật. Thậm chí, nghiên cứu này còn sử dụng kỹ thuật "prompt engineering" để làm cho bài làm khó phát hiện hơn.
<h2>4. Thực trạng đáng báo động: Trường học đang "tắt" hệ thống cảnh báo</h2>
Thật đáng ngạc nhiên khi một số trường học đã chủ động tạo điều kiện cho việc sử dụng AI để "làm tắt" việc học tập, bằng cách cho phép sử dụng AI nhưng lại không cho phép sử dụng các công nghệ đáng tin cậy để phát hiện nó. Việc tắt các hệ thống cảnh báo sớm này là một sai lầm nghiêm trọng. Như nghiên cứu mới từ Anh Quốc đã chỉ ra, giáo viên hoàn toàn không thể hoặc không phát hiện ra bài làm học thuật do chatbot tạo ra.
<h2>5. Kết luận: Cần có giải pháp toàn diện để đối phó với AI trong giáo dục</h2>
Nghiên cứu từ Anh Quốc cho thấy, trong các lớp học trực tuyến, nơi giáo viên không thể biết gì về học sinh của mình, việc sử dụng AI để gian lận gần như không thể bị phát hiện. Điều này nhấn mạnh thực tế là các khóa học trực tuyến dễ bị gian lận hơn, đặc biệt là gian lận bằng AI. Các trường học có thể sử dụng công nghệ để giải quyết vấn đề này, chẳng hạn như giám sát bài làm và bài kiểm tra hoặc sử dụng môi trường viết bài có thể theo dõi các thay đổi và chỉnh sửa. Tuy nhiên, nhiều trường học không muốn làm những việc đó vì tốn công sức và tiền bạc.
Hiện nay, nếu trường học hoặc giáo viên không được hỗ trợ bởi công nghệ phát hiện AI, việc sử dụng AI để gian lận rất dễ dàng dẫn đến điểm số cao mà không có hậu quả gì. Điều này khuyến khích tình trạng gian lận tràn lan. Hai năm sau khi AI xuất hiện, việc hạn chế sức mạnh tàn phá của nó vẫn chưa được quan tâm đúng mức. Cần có giải pháp toàn diện, bao gồm cả việc sử dụng công nghệ phát hiện AI, giám sát bài làm và kiểm tra nghiêm ngặt hơn để đối phó với vấn đề này.
<img alt="ChatGPT" src="https://imageio.forbes.com/specials-images/imageserve/674b511aa4c4c2f86dcc4398/Chatbot-ChatGPT/960x0.jpg?format=jpg&width=1440">
<hr>

AI đang "qua mặt" giáo viên: 94% bài viết do AI tạo ra không bị phát hiện

Mục lục: Giới thiệu về vấn nạn gian lận học thuật bằng AI Nghiên cứu mới từ Anh Quốc: AI gần như không thể phát hiện Nghiên cứu trước đâ...

tháng 12 02, 2024

Google Gemini AI: Trợ lý AI mạnh mẽ trên ứng dụng Google Workspace Mobile

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tính năng chính của Gemini AI trên ứng dụng Google Workspace Mobile</li>
<li>Ưu điểm và nhược điểm</li>
<li>Khả năng tương thích và người dùng</li>
<li>Tổng kết</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
Google vừa chính thức ra mắt ứng dụng di động Gemini AI, tích hợp mạnh mẽ vào Google Workspace trên cả hai hệ điều hành Android và iOS. Ứng dụng này cho phép người dùng Google Workspace truy cập và sử dụng các công cụ AI của Gemini một cách thuận tiện ngay trên điện thoại di động của họ.
<h2>2. Tính năng chính của Gemini AI trên ứng dụng Google Workspace Mobile</h2>
Ứng dụng Gemini AI trên Google Workspace Mobile mang đến trải nghiệm AI mạnh mẽ, bao gồm:
<ul>
<li>Trò chuyện AI: Tương tác với chatbot Gemini để tạo nội dung, tóm tắt thông tin, dịch thuật và nhiều hơn nữa. </li>
<li>Tích hợp camera: Sử dụng camera điện thoại để tải ảnh trực tiếp lên chatbot Gemini, giúp quá trình xử lý thông tin hình ảnh trở nên nhanh chóng và dễ dàng. Đây là một tính năng nổi bật, giúp người dùng tận dụng tối đa khả năng AI của Gemini trong việc phân tích hình ảnh.</li>
</ul>
<img alt="Google Gemini app on iPhone" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:320/i8t7kRFLbQkDbs2gLr232Q.jpg">
<ul>
<li>Tích hợp với các ứng dụng khác: Nội dung được tạo ra từ Gemini AI có thể được sử dụng trực tiếp trong các ứng dụng khác của Google Workspace như Docs, Sheets, Slides và Gmail, giúp tối ưu hóa hiệu quả công việc.</li>
</ul>
<h2>3. Ưu điểm và nhược điểm</h2>
Ưu điểm:
<ul>
<li>Tính di động: Truy cập và sử dụng Gemini AI mọi lúc, mọi nơi thông qua điện thoại di động.</li>
<li>Tích hợp liền mạch: Tích hợp hoàn hảo với hệ sinh thái Google Workspace, giúp tăng năng suất làm việc.</li>
<li>Tính năng camera: Khả năng tải ảnh trực tiếp lên chatbot giúp phân tích và xử lý thông tin hình ảnh hiệu quả.</li>
</ul>
Nhược điểm:
<ul>
<li>Chức năng hạn chế: Một số tính năng của phiên bản web Gemini AI chưa được hỗ trợ trên ứng dụng di động, chẳng hạn như tiện ích mở rộng Workspace, tải lên tập tin và Gems.</li>
<li>Khả năng tương thích: Phiên bản Android không hỗ trợ Work Profiles, và phiên bản iOS không tích hợp với ứng dụng Google để xác thực tài khoản Workspace.</li>
</ul>
<h2>4. Khả năng tương thích và người dùng</h2>
Ứng dụng Gemini AI trên Google Workspace Mobile hiện đã có mặt trên Android và iOS. Ứng dụng này hỗ trợ các gói Google Workspace sau:
<ul>
<li>Business Starter/Standard/Plus</li>
<li>Enterprise Starter/Standard/Plus</li>
<li>Frontline Starter/Standard</li>
<li>Essentials</li>
<li>Enterprise Essentials</li>
<li>Enterprise Essentials Plus</li>
<li>Google Workspace dành cho tổ chức phi lợi nhuận</li>
<li>Education Fundamentals/Standard/Plus</li>
</ul>
Lưu ý: Người dùng cần có các add-on Gemini Business/Enterprise/Education/Education Premium để sử dụng ứng dụng.
<h2>5. Tổng kết</h2>
Ứng dụng Gemini AI trên Google Workspace Mobile đánh dấu một bước tiến quan trọng của Google trong việc đưa AI vào trải nghiệm di động. Mặc dù vẫn còn một số hạn chế về tính năng, ứng dụng này mang lại sự tiện lợi đáng kể cho người dùng Google Workspace, cho phép họ truy cập và sử dụng các công cụ AI mạnh mẽ của Gemini mọi lúc, mọi nơi. Việc Google tiếp tục phát triển và bổ sung thêm các tính năng trong tương lai hứa hẹn sẽ làm cho ứng dụng này trở nên hoàn thiện hơn nữa.

Google Gemini AI: Trợ lý AI mạnh mẽ trên ứng dụng Google Workspace Mobile

Mục lục: Giới thiệu Tính năng chính của Gemini AI trên ứng dụng Google Workspace Mobile Ưu điểm và nhược điểm Khả năng tương thích và n...

tháng 12 02, 2024

Triển vọng Trường Sinh bất tử: Hãy nói chuyện với tôi, Gemini

Mục lục
<ol>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#tri%E1%BB%83n-v%E1%BB%8Dng-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-sinh-b%E1%BA%A5t-t%E1%BB%AD-m%E1%BB%99t-c%C3%A1ch-ti%E1%BA%BFp-c%E1%BA%ADn-m%E1%BB%9Bi">Triển vọng Trường Sinh bất tử: Một cách tiếp cận mới</a></li>
<li><a href="#lo%E1%BA%A1t-b%C3%A0i-v%E1%BB%81-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-sinh-b%E1%BA%A5t-t%E1%BB%AD-nh%E1%BB%AFng-%C4%91i%E1%BB%81u-m%E1%BB%9Bi-m%E1%BA%BB">Loạt bài về Trường Sinh bất tử: Những điều mới mẻ</a></li>
<li><a href="#s%E1%BB%A9c-m%E1%BA%A1nh-c%E1%BB%A7a-s%E1%BB%B1-thuy%E1%BA%BFt-ph%E1%BB%A5c">Sức mạnh của sự thuyết phục</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ol>

<h2>1. Giới thiệu</h2>
Một số kết quả tốt nhất từ cuộc cách mạng AI sẽ liên quan đến tuổi thọ. Tuy nhiên, chúng ta có thể đang suy nghĩ về điều này theo một cách sai lầm.

<h2>2. Triển vọng Trường Sinh bất tử: Một cách tiếp cận mới</h2>
Chúng ta thường bị cám dỗ bởi ý tưởng về điểm kỳ dị (singularity) và khả năng chuyển tải bộ não của mình lên máy móc để sống mãi mãi. Đây là một ý tưởng khoa học viễn tưởng kỳ lạ, có thể khả thi ở một hình thức nào đó trong tương lai gần, nhưng chúng ta đang bỏ qua một phương tiện thực tế hơn nhiều để đạt được tuổi thọ cao hơn: sử dụng AI để mang đến dữ liệu và sự thuyết phục đúng đắn cho kết quả mong muốn.

<h2>3. Loạt bài về Trường Sinh bất tử: Những điều mới mẻ</h2>
Trong một loạt bài thuyết trình TED gần đây mà tôi tham gia, nhiều người đã thảo luận về cách con người sống lâu hơn và có chất lượng cuộc sống tốt hơn.
<ul>
<li>Columbus Batiste, bác sĩ tim mạch được chứng nhận, sử dụng các ví dụ từ kinh nghiệm của chính mình và trình bày dữ liệu cho thấy sự cần thiết phải kiểm soát căng thẳng, cũng như cách điều chỉnh lối sống để tránh bệnh mãn tính và tác động của sức khỏe tim mạch kém.</li>
<li>Christopher Gardner từ Stanford cho khán giả thấy người Mỹ ăn quá nhiều thịt và cần thay đổi chế độ ăn uống một cách căn bản để có được kết quả khác biệt.</li>
<li>Federica Amati, nhà khoa học y tế và chuyên gia dinh dưỡng, người đứng đầu bộ phận Dinh dưỡng và Truyền thông Khoa học tại ZOE, và là nghiên cứu viên tại Đại học King’s College London, cũng đã thảo luận về chủ đề này. Bà đã đi sâu vào chi tiết về những gì bà gọi là "khẩu phần ăn uống tốt" và cách thức nó giúp chúng ta sống lâu hơn. Bà Amati còn giảng dạy về Dinh dưỡng tại Trường Y thuộc Đại học Hoàng gia.</li>
</ul>

<h2>4. Sức mạnh của sự thuyết phục</h2>
Điều này liên quan đến AI như thế nào?
Trong một số bài blog mà tôi đã viết, tôi đã thảo luận về cách tận dụng dữ liệu bằng AI và trình bày nó để cho mọi người thấy họ đang làm sai điều gì và làm thế nào để cải thiện. Nhưng sau đó, tôi nhận được một lời cảnh tỉnh thực sự từ các quảng cáo hoàn toàn mới quảng bá Google Gemini khi được cài đặt trên điện thoại thông minh.
Một số giọng nói cho người nghe thấy AI sẽ giúp ích như thế nào trong cuộc sống hàng ngày của người dùng điện thoại thông minh.
Bạn có thể nghe thấy một người đàn ông nói: “Tôi không muốn đến phòng tập thể dục,” và phản hồi của mô hình Gemini: “Sao anh không thử chỉ đi 10 phút và xem cảm giác thế nào?”
Ở đây, chúng ta đang thấy một tác động rất khác của AI. Đó là tác động thuyết phục. AI biết kết quả tốt là gì và nó đang cố gắng thuyết phục người đó làm những gì họ cần làm. Nó giống như một huấn luyện viên cuộc sống, nhà trị liệu hoặc người bạn tốt của bạn, cố gắng thuyết phục bạn làm điều gì đó vì lợi ích tốt nhất của bạn. Và đó là điều mà AI có thể làm được.
Việc đưa những điều này vào công nghệ tiêu dùng có nghĩa là mọi người sẽ có khả năng chi trả cho các trợ lý và huấn luyện viên cá nhân này, và chúng ta sẽ sớm nhận được phần thưởng từ điều đó, cũng như sự bối rối không thể tránh khỏi khi đưa công nghệ mạnh mẽ này vào tay mọi người.
Vì vậy, thay vì chỉ cho chúng ta thấy dữ liệu, AI có thể giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn. Tất nhiên, câu hỏi đặt ra là làm thế nào những quyết định này sẽ được đánh giá một cách khách quan?
Nói cách khác, chúng ta đều biết rằng đi đến phòng tập thể dục là tốt, nhưng khi bạn bước vào chính trị, v.v., bạn có thể gặp nhiều tranh cãi và bất hòa hơn.
Tuy nhiên, về việc thúc đẩy các quyết định cá nhân tốt hơn, chúng ta có thể rất gần với việc thấy các LLM cá nhân trên các thiết bị edge tác động đến cuộc sống của chúng ta theo một cách lớn. Điều đó đến lượt nó có thể giúp chúng ta thực sự sống lâu hơn, mà không cần cấy ghép sinh học hoặc công nghệ sinh học hoặc bất cứ thứ gì khác, chỉ thông qua sức mạnh của thông tin.

<h2>5. Kết luận</h2>
Bài báo nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc kéo dài tuổi thọ, không phải bằng cách thay thế các bộ phận cơ thể hay nâng cấp công nghệ sinh học, mà bằng việc sử dụng AI như một công cụ thuyết phục, dẫn dắt người dùng đến những quyết định tốt hơn cho sức khỏe của họ. Việc tích hợp AI vào công nghệ tiêu dùng, đặc biệt là thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên thiết bị di động, hứa hẹn sẽ mang đến những thay đổi tích cực trong cuộc sống con người, tuy nhiên cũng cần phải xem xét đến những mặt trái tiềm ẩn của việc đưa công nghệ mạnh mẽ này vào tay tất cả mọi người.
<img alt="Google's New York City Headquarters In Manhattan" src="https://imageio.forbes.com/specials-images/imageserve/674a043ca1483c83ee569d9c/Google-s-New-York-City-Headquarters-In-Manhattan/960x0.jpg?format=jpg&width=960">

Triển vọng Trường Sinh bất tử: Hãy nói chuyện với tôi, Gemini

Mục lục Giới thiệu Triển vọng Trường Sinh bất tử: Một cách tiếp cận mới Loạt bài về Trường Sinh bất tử: Những điều mới mẻ Sức mạnh của ...

tháng 12 02, 2024

Quảng cáo AI giống người: Google Pixel và sức mạnh của Gemini

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Điểm nổi bật của quảng cáo Google Pixel</li>
<li>Xu hướng nổi bật</li>
<li>Tác động đến ngành công nghiệp</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
Bài viết này phân tích quảng cáo mới nhất của Google Pixel, tập trung vào khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) Gemini, làm thay đổi cách người dùng tương tác với công nghệ. Quảng cáo, với tiêu đề "Now We're Talking", không chỉ đơn thuần là một chiến dịch quảng bá sản phẩm mà còn là minh chứng cho sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ AI và tầm ảnh hưởng của nó đến cuộc sống hàng ngày.
<h2>2. Điểm nổi bật của quảng cáo Google Pixel</h2>
Quảng cáo Google Pixel tập trung vào chế độ Live của Gemini AI. Gemini AI trong quảng cáo thể hiện khả năng tham gia vào các cuộc hội thoại trôi chảy và tự nhiên, từ những suy ngẫm triết học về nghịch lý Fermi đến những lời động viên cá nhân khi tập luyện thể thao. Sự xuất hiện của những người nổi tiếng như WNBA MVP A’ja Wilson và diễn viên Keke Palmer làm cho quảng cáo trở nên gần gũi và dễ hiểu hơn. Khả năng xử lý gián đoạn giữa câu trả lời của Gemini tạo nên sự tương tác trực quan, giống như một người bạn đồng hành đáng tin cậy hơn là một công cụ đơn thuần. Từ việc viết email, sửa chữa ô tô đến việc giải quyết những thách thức trong việc nuôi dạy con cái, Gemini được tích hợp liền mạch vào cuộc sống hàng ngày. Quảng cáo được thực hiện bởi đội ngũ sáng tạo của Google và Ogilvy New York, thể hiện một cách dí dỏm và sâu sắc về vai trò ngày càng quan trọng của AI trong kết nối và năng suất.
<h2>3. Xu hướng nổi bật</h2>
Quảng cáo Google Pixel phản ánh một số xu hướng công nghệ đáng chú ý:
<ul>
<li>Tích hợp AI đàm thoại: Các hệ thống AI như Gemini AI đang chuyển đổi tương tác người dùng bằng cách tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, giống như con người, nâng cao trải nghiệm người dùng đáng kể.</li>
<li>Chiến dịch AI được người nổi tiếng quảng bá: Việc kết hợp những người nổi tiếng trong các quảng cáo AI, như trong quảng cáo Google Pixel với A’ja Wilson và Keke Palmer, làm tăng sự gần gũi của sản phẩm và sự tương tác của người tiêu dùng.</li>
<li>Công cụ năng suất do AI điều khiển: Các ứng dụng AI sáng tạo, được thể hiện qua khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ hàng ngày của Gemini AI, giúp tăng năng suất bằng cách tích hợp liền mạch vào cuộc sống của người dùng.</li>
<li>Quảng cáo AI giống người: Công nghệ AI như Gemini AI của Google Pixel cho thấy sự chuyển dịch hướng tới AI gần gũi và giống người hơn trong tiếp thị, mang đến một cách tiếp cận mới mẻ trong việc thu hút khách hàng.</li>
</ul>
<h2>4. Tác động đến ngành công nghiệp</h2>
Sự ra mắt của quảng cáo Google Pixel có ảnh hưởng đáng kể đến một số ngành công nghiệp:
<ul>
<li>Điện tử tiêu dùng: Việc tích hợp AI tiên tiến như Gemini vào các thiết bị mang lại tiềm năng đột phá, nâng cao sức hấp dẫn của sản phẩm với khả năng tương tác người dùng nâng cao.</li>
<li>Tiếp thị và quảng cáo: Việc sử dụng các hệ thống đàm thoại do AI cung cấp trong các chiến dịch đang cách mạng hóa chiến lược quảng cáo, tạo ra trải nghiệm người tiêu dùng ấn tượng và cá nhân hóa hơn.</li>
<li>Phần mềm năng suất: Các công cụ do AI điều khiển hỗ trợ trong các công việc hàng ngày, như những khả năng được thể hiện trong Gemini AI, đang định hình lại bối cảnh của các ứng dụng năng suất.</li>
</ul>
<h2>5. Kết luận</h2>
Quảng cáo Google Pixel không chỉ là một chiến dịch quảng cáo thông thường mà còn là một tuyên bố mạnh mẽ về tiềm năng của AI trong việc thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và thế giới xung quanh. Sự tập trung vào trải nghiệm người dùng, sự kết hợp hài hòa giữa công nghệ và yếu tố con người, cùng với sự lựa chọn khôn ngoan trong việc sử dụng người nổi tiếng đã góp phần tạo nên một quảng cáo thành công, truyền cảm hứng và đáng nhớ.
<img alt="Humanlike AI Ads" src="https://cdn.trendhunterstatic.com/thumbs/552/google-pixel-ad.jpeg?auto=webp">

Quảng cáo AI giống người: Google Pixel và sức mạnh của Gemini

Mục lục Giới thiệu Điểm nổi bật của quảng cáo Google Pixel Xu hướng nổi bật Tác động đến ngành công nghiệp Kết luận 1. Giới thiệu B...

tháng 12 02, 2024

Sự Khổng Lồ Của Google Và Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Mục lục:
<ol>
<li>Sự trỗi dậy của Google trong cuộc chiến AI</li>
<li>Ưu thế hệ sinh thái: chìa khóa thành công của Google</li>
<li>Vụ kiện chống độc quyền và tác động đến AI</li>
<li>Tương lai của AI và cuộc chiến công nghệ khổng lồ</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Sự trỗi dậy của Google trong cuộc chiến AI</h2>
<img alt="Interconnecting shapes in red, cyan, green, and yellow—Google's colors" src="https://cdn.theatlantic.com/thumbor/bN_90q2Wa0oYU2DBPt_Q-42w4X0=/0x0:2000x1125/960x540/media/img/mt/2024/11/AI_frame_Ai_war/original.jpg">
Thường được xem là thế lực thống trị trong thị trường trí tuệ nhân tạo (AI), Google đôi khi bị lãng quên giai đoạn ban đầu vụng về sau sự ra mắt của ChatGPT. Sự bùng nổ ban đầu đã khiến gã khổng lồ tìm kiếm này bị động. Google đã phải nỗ lực để bắt kịp OpenAI, và những mô hình ban đầu của họ đã mắc phải một số lỗi cơ bản và gây chú ý rộng rãi.
Tuy nhiên, hiện tại, Google đã đứng ở vị trí tiên phong về công nghệ. Các mô hình AI hàng đầu Gemini của họ đang được tích hợp vào bảy sản phẩm khác nhau của Google, mỗi sản phẩm đều có ít nhất 2 tỷ người dùng. Điều này không phải vì Gemini vượt trội hơn ChatGPT, Claude hay bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào khác, mà bởi vì Google đã sở hữu hệ sinh thái và lượng người dùng khổng lồ sẵn có.
<h2>2. Ưu thế hệ sinh thái: chìa khóa thành công của Google</h2>
<img alt="Interconnecting shapes in red, cyan, green, and yellow—Google's colors" src="https://cdn.theatlantic.com/thumbor/MIsF1tKGh3j_1oyzL54bFZmfdc4=/0x0:800x450/655x368/media/img/posts/2024/11/AI_11_26/original.jpg">
Ưu thế hệ sinh thái, có lẽ quan trọng hơn cả tài năng của các nhóm nghiên cứu, là yếu tố tạo nên sức mạnh đáng gờm của Google, Apple, Meta và các tập đoàn khổng lồ khác trong cuộc chiến AI. Trợ lý ảo AI của họ được tích hợp liền mạch trên các phần mềm cá nhân và doanh nghiệp, thiết bị và nền tảng truyền thông xã hội. Điều này chính là lý do tại sao đề xuất gần đây của Bộ Tư pháp Hoa Kỳ lại có ý nghĩa quan trọng. Chính phủ muốn phá vỡ thế độc quyền của Google trên thị trường tìm kiếm, nhưng các biện pháp khắc phục được đề xuất có thể định hình tương lai của AI nhiều hơn. Việc làm khó khăn hơn cho Google trong việc ưu tiên các sản phẩm của mình có thể không khiến người dùng rời bỏ công cụ tìm kiếm của họ, nhưng nó có thể khiến họ nghi ngờ về Gemini.
<h2>3. Vụ kiện chống độc quyền và tác động đến AI</h2>
Cuộc chiến AI không chỉ đơn thuần là về AI. Suốt gần hai năm qua, các công ty công nghệ lớn nhất thế giới đã tham gia vào cuộc chiến giành quyền kiểm soát AI thế hệ mới. Meta nổi tiếng với mạng xã hội, Google với tìm kiếm và Amazon với mua sắm trực tuyến, nhưng kể từ khi ChatGPT ra mắt, mỗi công ty đều đã đầu tư mạnh mẽ vào nỗ lực thống trị kỷ nguyên mới này. Cùng với các công ty khởi nghiệp như OpenAI, Anthropic và Perplexity, chi tiêu của họ cho trung tâm dữ liệu và chatbot đang trên đà vượt qua chi phí đưa những phi hành gia đầu tiên lên mặt trăng.
Để thành công, các công ty này sẽ phải làm nhiều hơn là xây dựng phần mềm "thông minh" nhất: Họ sẽ cần người dùng sử dụng và quay trở lại sản phẩm của họ. Ai cũng muốn trở thành Facebook, và không ai muốn trở thành Friendster. Vì vậy, chiến lược tốt nhất trong công nghệ vẫn chưa thay đổi: xây dựng một hệ sinh thái mà người dùng không thể không sống trong đó. Hàng tỷ người dùng Google Search mỗi ngày, vì vậy Google đã xây dựng một sản phẩm AI thế hệ mới có tên "AI Overviews" ngay trên trang kết quả tìm kiếm, mang lại cho nó lợi thế ngay lập tức so với các đối thủ cạnh tranh.
<h2>4. Tương lai của AI và cuộc chiến công nghệ khổng lồ</h2>
Yêu cầu của Bộ Tư pháp Hoa Kỳ, mặc dù dưới danh nghĩa tìm kiếm, thực chất là nhằm vào đế chế rộng lớn của Google. Điều này cho thấy rằng tương lai của AI gắn liền chặt chẽ với cuộc chiến giữa các ông lớn công nghệ. Sự can thiệp của chính phủ vào thế độc quyền của Google có thể thay đổi cục diện, không chỉ đối với thị trường tìm kiếm mà còn đối với sự phát triển và áp dụng rộng rãi của AI trong tương lai.

Sự Khổng Lồ Của Google Và Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Mục lục: Sự trỗi dậy của Google trong cuộc chiến AI Ưu thế hệ sinh thái: chìa khóa thành công của Google Vụ kiện chống độc quyền và tác ...

tháng 12 02, 2024

ChatGPT đối mặt với đối thủ cạnh tranh thực sự từ Grok?

Mục lục:
<ol>
<li><a href="#grok-chu%E1%BA%A9n-b%E1%BB%8B-ra-m%E1%BA%AFt-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-%C4%91%E1%BB%99c-l%E1%BA%ADp-tr%C3%AAn-thi%E1%BA%BFt-b%E1%BB%8B-di-%C4%91%E1%BB%99ng">Grok chuẩn bị ra mắt ứng dụng độc lập trên thiết bị di động</a></li>
<li><a href="#grok-2-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-c%E1%BA%A1nh-tranh-v%E1%BB%9Bi-chatgpt-v%C3%A0-c%C3%A1c-chatbot-ai-kh%C3%A1c">Grok-2: Khả năng cạnh tranh với ChatGPT và các chatbot AI khác</a></li>
<li><a href="#ti%E1%BB%81m-n%C4%83ng-v%C3%A0-th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c-c%E1%BB%A7a-grok-tr%C3%AAn-th%E1%BB%8B-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-di-%C4%91%E1%BB%99ng">Tiềm năng và thách thức của Grok trên thị trường ứng dụng di động</a></li>
<li><a href="#%E1%BA%A3nh-h%C6%B0%E1%BB%9Fng-%C4%91%E1%BA%BFn-th%E1%BB%8B-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-chatbot-ai-v%C3%A0-t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-grok">Ảnh hưởng đến thị trường chatbot AI và tương lai của Grok</a></li>
</ol>

<h2>1. Grok chuẩn bị ra mắt ứng dụng độc lập trên thiết bị di động</h2>
Theo một báo cáo của Wall Street Journal, Grok, chatbot trí tuệ nhân tạo của xAI, sắp có mặt trên thiết bị di động thông qua một ứng dụng độc lập. CEO của xAI, Elon Musk, đang lên kế hoạch ra mắt ứng dụng này nhằm cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT của OpenAI và các chatbot AI khác như Google Gemini và Anthropic's Claude.
<img alt="A laptop on an orange background showing the xAI Grok logo" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:650/Wk33FJka7nsf7ZHFJcCRik.jpg" width="650">

Việc ra mắt ứng dụng di động này có thể đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong chiến lược phát triển của xAI, mở rộng phạm vi tiếp cận người dùng và cạnh tranh mạnh mẽ hơn trên thị trường chatbot AI.

<h2>2. Grok-2: Khả năng cạnh tranh với ChatGPT và các chatbot AI khác</h2>
Cũng giống như phiên bản web, ứng dụng di động Grok dự kiến sẽ sử dụng mô hình Grok-2. Là phiên bản mới nhất trong dòng mô hình Grok, Grok-2 sở hữu khả năng hội thoại tương tự như ChatGPT và các chatbot AI khác, nhưng được nâng cấp với khả năng truy cập thông tin thời gian thực từ X (trước đây là Twitter). Điều này mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho Grok.

<h2>3. Tiềm năng và thách thức của Grok trên thị trường ứng dụng di động</h2>
Hiện tại, Grok vẫn chưa được phổ biến rộng rãi, ngay cả trên phiên bản web. Việc sử dụng Grok yêu cầu người dùng phải đăng ký gói X Premium hoặc Premium+. Tuy nhiên, việc ra mắt ứng dụng di động có thể thay đổi điều này, mở ra cơ hội cung cấp ít nhất một phiên bản miễn phí giới hạn của Grok cho nhiều người dùng hơn.
xAI chắc chắn có đủ nguồn lực tài chính để phát triển ứng dụng và mở rộng phạm vi tiếp cận. Công ty đã nhận được khoản đầu tư khổng lồ, tạo điều kiện để trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng kể với OpenAI. Việc xây dựng một ứng dụng độc lập cho Grok cho thấy tham vọng lớn của xAI trong lĩnh vực này. Với một ứng dụng riêng, xAI có thể giới thiệu Grok đến những người dùng không quan tâm đến X như một nền tảng mạng xã hội nhưng vẫn tò mò về khả năng của chatbot AI.
Tuy nhiên, xAI cũng phải đối mặt với nhiều thách thức. ChatGPT là đối thủ cạnh tranh đáng gờm trên thị trường ứng dụng di động, chưa kể đến Gemini, Claude, Microsoft Copilot và nhiều chatbot AI khác đang liên tục được cập nhật và nâng cấp. Hơn nữa, xAI cần xem xét làm thế nào để Grok vẫn hấp dẫn người dùng khi tách rời khỏi bối cảnh trên X. Khả năng tìm kiếm thông tin trên nền tảng mạng xã hội là một điểm mạnh của Grok, nhưng liệu những người không sử dụng X có vẫn sử dụng Grok? Và liệu những người dùng X có chuyển sang sử dụng Grok trên ứng dụng riêng hay không?

<h2>4. Ảnh hưởng đến thị trường chatbot AI và tương lai của Grok</h2>
Chi tiết về ứng dụng Grok, chẳng hạn như việc có tích hợp công cụ tạo ảnh Flux AI hay không, vẫn chưa được tiết lộ. Tuy nhiên, cách tiếp cận cởi mở đối với bản quyền và nhãn hiệu của Grok có thể gây ra vấn đề. Điều này có thể dẫn đến nhiều trường hợp vi phạm bản quyền, ví dụ như tạo ảnh Mario nếu Nintendo sử dụng công cụ theo dõi vi phạm bản quyền như đã từng xảy ra trên X.
<img alt="A laptop on an orange background showing the xAI Grok logo" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:650/Wk33FJka7nsf7ZHFJcCRik.jpg" width="650">

Sự ra mắt của ứng dụng Grok hứa hẹn sẽ làm thay đổi đáng kể cục diện thị trường chatbot AI, nhưng thành công của nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm cả khả năng cạnh tranh với các đối thủ mạnh và chiến lược tiếp cận thị trường hiệu quả. Tương lai của Grok sẽ phụ thuộc vào cách xAI giải quyết được những thách thức nêu trên.

ChatGPT đối mặt với đối thủ cạnh tranh thực sự từ Grok?

Mục lục: Grok chuẩn bị ra mắt ứng dụng độc lập trên thiết bị di động Grok-2: Khả năng cạnh tranh với ChatGPT và các chatbot AI khác Tiềm...

tháng 12 02, 2024

Nghe nhạc Spotify trên Google Gemini: Hướng dẫn nhanh

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Kết nối Spotify với Gemini</li>
<li>Cách sử dụng Spotify trên Gemini</li>
<li>Những hạn chế của tính năng</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Google Gemini, trợ lý AI tiện ích cho nhiều tác vụ, nay càng trở nên hữu dụng hơn với khả năng phát nhạc Spotify. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách kết nối và sử dụng Spotify trên Google Gemini.
<div class="responsive-img img-size-full">
<img alt="Spotify trên Pixel 8a" src="https://static1.pocketlintimages.com/wordpress/wp-content/uploads/wm/2024/11/spotify-feature-image-pixel.jpg">
</div>

2. Kết nối Spotify với Gemini
Để nghe nhạc Spotify trên Gemini, bạn cần liên kết tài khoản Spotify với tài khoản Google. Cách đơn giản nhất là yêu cầu Gemini phát một bài hát trên Spotify. Vì chưa liên kết, Gemini sẽ hướng dẫn bạn liên kết tài khoản Spotify. Hãy làm theo các hướng dẫn trên màn hình. Bạn có thể thêm hoặc xóa các tiện ích mở rộng bất cứ lúc nào trong cài đặt tiện ích mở rộng của Gemini.
<div class="responsive-img img-size-half">
<img alt="Liên kết Spotify với Gemini" src="https://static1.pocketlintimages.com/wordpress/wp-content/uploads/wm/2024/11/gemini-live-guide-header.jpg">
</div>

3. Cách sử dụng Spotify trên Gemini
Sau khi liên kết tài khoản, bạn có thể yêu cầu Gemini phát album, playlist, hoặc bài hát cụ thể trên Spotify. Bạn cũng có thể tìm kiếm nhạc mới, chẳng hạn như yêu cầu tạo playlist theo thể loại hoặc tìm bài hát dựa trên lời bài hát. Cập nhật tiện ích mở rộng Spotify cho Gemini đang được triển khai, vì vậy nếu bạn chưa thấy nó, hãy kiên nhẫn chờ đợi. Lưu ý rằng việc phát các bài hát cụ thể chỉ khả dụng nếu bạn có gói Spotify Premium.
<div class="responsive-img img-size-half">
<img alt="Cách sử dụng Spotify trên Gemini" src="https://static1.pocketlintimages.com/wordpress/wp-content/uploads/wm/2024/11/gemini-live-guide-header.jpg">
</div>

4. Những hạn chế của tính năng
Gemini không thể thực hiện tất cả mọi thao tác trên Spotify. Ví dụ, nếu bạn muốn tạo playlist hoặc radio, bạn vẫn phải tự thực hiện trên ứng dụng Spotify.

Nghe nhạc Spotify trên Google Gemini: Hướng dẫn nhanh

Mục lục Giới thiệu Kết nối Spotify với Gemini Cách sử dụng Spotify trên Gemini Những hạn chế của tính năng 1. Giới thiệu Google Gemi...

tháng 12 02, 2024

Rò rỉ dữ liệu chatbot AI: Hàng trăm nghìn hồ sơ bị phơi bày trực tuyến

Mục lục
I. Tổng quan về vụ việc: Mô tả ngắn gọn về sự cố rò rỉ dữ liệu của WotNot Chatbot và mức độ nghiêm trọng của nó.
II. Chi tiết vụ việc: Phân tích chi tiết về loại dữ liệu bị rò rỉ, nguồn gốc của sự cố, và thời gian kéo dài của sự cố.
III. Tác động và bài học kinh nghiệm: Thảo luận về tác động của sự cố đối với người dùng và doanh nghiệp, cũng như các bài học kinh nghiệm về an ninh mạng cho các doanh nghiệp.
<hr>
I. Tổng quan về vụ việc
Một vụ rò rỉ dữ liệu nghiêm trọng vừa được phát hiện, liên quan đến hàng trăm nghìn hồ sơ cá nhân bị phơi bày trực tuyến. Nạn nhân chính là WotNot, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên cung cấp dịch vụ chatbot cho các doanh nghiệp. Theo báo cáo của CyberNews, hơn 300.000 tập tin chứa thông tin nhận dạng cá nhân (PII) của khách hàng WotNot đã bị lộ do một lỗi bảo mật nghiêm trọng. Sự cố này gây ra mối đe dọa lớn về an ninh và quyền riêng tư cho người dùng, đồng thời làm nổi bật những rủi ro tiềm ẩn khi sử dụng các dịch vụ AI và thuê ngoài các nguồn lực công nghệ.

II. Chi tiết vụ việc
Các nhà nghiên cứu an ninh mạng đã phát hiện ra một kho lưu trữ đám mây của Google chứa hơn 346.381 tập tin thuộc về WotNot, hoàn toàn không được bảo vệ và có thể truy cập công khai. Dữ liệu bị lộ bao gồm nhiều loại thông tin nhạy cảm, như hộ chiếu, hồ sơ y tế, và CV. Thông tin này gồm có tên đầy đủ, thông tin liên lạc, và địa chỉ của người dùng. Điều đáng chú ý là, sự cố này đã kéo dài hơn hai tháng kể từ khi các thông báo ban đầu về lỗ hổng bảo mật được gửi đến WotNot. Điều này cho thấy sự chậm trễ đáng kể trong việc khắc phục lỗ hổng, làm tăng thêm mức độ nghiêm trọng của vụ rò rỉ.
<img alt="Ảnh minh họa: Khóa dữ liệu số trên màn hình" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:320/MgHkR3uwBsnpbGtik3QxwF.jpg" width="320">

III. Tác động và bài học kinh nghiệm
Vụ rò rỉ dữ liệu của WotNot có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến cả người dùng và doanh nghiệp. Đối với người dùng, việc thông tin cá nhân bị lộ dẫn đến nguy cơ cao bị đánh cắp danh tính, lừa đảo y tế hoặc tài chính, và các hình thức lừa đảo khác. Doanh nghiệp sử dụng dịch vụ WotNot cũng chịu ảnh hưởng, uy tín và lòng tin của khách hàng có thể bị tổn hại. Việc này cũng có thể dẫn đến các vụ kiện tụng và phạt tiền do vi phạm luật bảo vệ dữ liệu.
Sự cố này là bài học đắt giá về tầm quan trọng của việc đánh giá an ninh mạng thường xuyên và kỹ lưỡng, đặc biệt đối với các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba. Các doanh nghiệp cần phải thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin khách hàng của họ, bao gồm việc kiểm tra kỹ lưỡng các nhà cung cấp dịch vụ, thực hiện các đánh giá an ninh mạng định kỳ, và lập kế hoạch ứng phó sự cố hiệu quả. Việc giải quyết kịp thời và minh bạch khi phát hiện ra lỗ hổng bảo mật cũng vô cùng quan trọng để giảm thiểu thiệt hại. Đặc biệt, đối với các dịch vụ AI, việc kiểm soát chặt chẽ dòng chảy dữ liệu và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu là điều cần thiết.
<hr>

Rò rỉ dữ liệu chatbot AI: Hàng trăm nghìn hồ sơ bị phơi bày trực tuyến

Mục lục I. Tổng quan về vụ việc: Mô tả ngắn gọn về sự cố rò rỉ dữ liệu của WotNot Chatbot và mức độ nghiêm trọng của nó. II. Chi tiết vụ...

tháng 12 02, 2024

Sự Trỗi Dậy và Thách Thức của Trí Tuệ Nhân Tạo tại Hoa Kỳ

Mục lục:
<ol>
<li>Sự Phát Triển và Ứng Dụng của Trí Tuệ Nhân Tạo</li>
<li>Mối Quan Tâm Về An Ninh và Quy Định</li>
<li>Bảo Vệ Quyền Sở Hữu Trí Tuệ</li>
<li>Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo trong Y Tế và Phòng Chống Thảm Họa</li>
<li>An Toàn Trường Học và Công Nghệ Phát Hiện Vũ Khí</li>
<li>So Sánh Quy Định của Hoa Kỳ và Liên Minh Châu Âu</li>
<li>Tương Lai của Trí Tuệ Nhân Tạo tại Hoa Kỳ</li>
</ol>
<hr>
<ol>
<li>Sự Phát Triển và Ứng Dụng của Trí Tuệ Nhân Tạo:</li>
</ol>
Ngày nay, ngày càng nhiều công ty đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các nhiệm vụ hàng ngày. Công nghệ này đang đóng góp tích cực vào năng suất lao động và an ninh công cộng. Tuy nhiên, một số ngành công nghiệp đang phản đối một số khía cạnh nhất định của AI. Các lãnh đạo ngành đang nỗ lực cân bằng giữa lợi ích và rủi ro của công nghệ này. Giám đốc Cơ quan An ninh mạng và Hạ tầng An ninh Hoa Kỳ (CISA), Jen Easterly, cho biết: "Chúng tôi đang xem xét các chủ sở hữu và nhà điều hành cơ sở hạ tầng quan trọng, các doanh nghiệp từ lĩnh vực nước, chăm sóc sức khỏe, vận tải và truyền thông, một số trong đó đang bắt đầu tích hợp một số khả năng AI này. Chúng tôi muốn đảm bảo rằng họ đang tích hợp chúng theo cách không gây ra nhiều rủi ro mới."
<ol start="2">
<li>Mối Quan Tâm Về An Ninh và Quy Định:</li>
</ol>
Công ty tư vấn Deloitte gần đây đã khảo sát các lãnh đạo của các tổ chức kinh doanh trên toàn thế giới. Kết quả cho thấy sự không chắc chắn về các quy định của chính phủ là vấn đề lớn hơn so với việc thực sự triển khai công nghệ AI. Khi được hỏi về rào cản hàng đầu đối với việc triển khai các công cụ AI, 36% cho rằng việc tuân thủ quy định là quan trọng nhất, 30% cho biết khó khăn trong việc quản lý rủi ro, và 29% cho biết thiếu mô hình quản trị.
Mặc dù nhận thức được những rủi ro tiềm ẩn, bà Easterly cho biết bà không ngạc nhiên khi chính phủ chưa có nhiều bước để điều chỉnh công nghệ này. Bà nói: "Đây sẽ là những công nghệ mạnh mẽ nhất của thế kỷ chúng ta, thậm chí có thể còn hơn thế nữa. Hầu hết các công nghệ này được xây dựng bởi các công ty tư nhân có động cơ mang lại lợi nhuận cho cổ đông của họ. Vì vậy, chúng ta cần đảm bảo rằng chính phủ có vai trò trong việc thiết lập các biện pháp bảo vệ để đảm bảo rằng các công nghệ này được xây dựng theo cách ưu tiên an ninh. Và đó là nơi tôi nghĩ rằng Quốc hội có thể đóng vai trò trong việc đảm bảo rằng các công nghệ này an toàn và bảo mật để người dân Mỹ sử dụng và triển khai."
<img alt="Doctor using AI" src="https://a57.foxnews.com/static.foxnews.com/foxnews.com/content/uploads/2023/08/1200/675/doctor-ai.jpg?ve=1&tl=1">
<ol start="3">
<li>Bảo Vệ Quyền Sở Hữu Trí Tuệ:</li>
</ol>
Quốc hội đã xem xét các biện pháp bảo vệ toàn diện cho AI, nhưng chủ yếu là các chính quyền tiểu bang ban hành các quy tắc. Thống đốc Bill Lee (Đảng Cộng hòa) của bang Tennessee cho biết: "Chắc chắn có rất nhiều điều tích cực về những gì AI làm. Nhưng khi rơi vào tay những kẻ xấu, nó có thể phá hủy ngành công nghiệp [âm nhạc]". Ông đã ký dự luật của bang vào tháng 3 nhằm bảo vệ các nhạc sĩ khỏi AI.
Đạo luật Bảo đảm An ninh Hình ảnh và Âm thanh Giống nhau (ELVIS Act) phân loại sự giống nhau về giọng hát như một quyền sở hữu. Tennessee là bang đầu tiên ban hành các biện pháp bảo vệ cho các ca sĩ. Illinois và California sau đó đã thông qua các luật tương tự. Các bang khác, bao gồm cả Tennessee, có luật quy định tên, ảnh chụp và hình ảnh cũng được coi là quyền sở hữu. Ca sĩ nhạc đồng quê Lainey Wilson cho biết trong một phiên điều trần của quốc hội về AI và sở hữu trí tuệ: "Giọng nói và hình ảnh của chúng ta là những phần không thể tách rời của chúng ta, cho phép chúng ta thể hiện tài năng và mở rộng khán giả, chứ không phải chỉ là dữ liệu kỹ thuật số cho máy sao chép mà không cần sự đồng ý." Wilson lập luận rằng hình ảnh và sự giống nhau của cô đã được sử dụng thông qua AI để bán các sản phẩm mà cô chưa từng xác nhận trước đó.
<ol start="4">
<li>Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo trong Y Tế và Phòng Chống Thảm Họa:</li>
</ol>
Bà Easterly cho biết: "Trong nhiều thập kỷ, chúng ta đã tận dụng công nghệ mà, thẳng thắn mà nói, không được tạo ra để đảm bảo an toàn. Nó được tạo ra để nhanh chóng tung ra thị trường hoặc các tính năng hấp dẫn. Và thẳng thắn mà nói, đó là lý do tại sao chúng ta có an ninh mạng."
Ủy ban Thương mại Liên bang (FTC) đã mạnh tay xử lý một số kỹ thuật tiếp thị AI gây hiểu lầm. Họ đã khởi động "Chiến dịch Tuân thủ AI" vào tháng 9, nhằm giải quyết các hành vi thương mại không công bằng và gây hiểu lầm bằng cách sử dụng AI, chẳng hạn như các đánh giá giả mạo do chatbot viết.
Chatbot đã nhận được một số đánh giá tích cực. Hawaii đã thông qua một đạo luật vào năm nay để đầu tư nhiều hơn vào nghiên cứu sử dụng các công cụ AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Một nghiên cứu cho thấy chatbot của OpenAI đã vượt trội hơn các bác sĩ trong việc chẩn đoán các bệnh lý. Thí nghiệm so sánh các bác sĩ sử dụng ChatGPT với những người sử dụng các nguồn lực thông thường. Cả hai nhóm đều đạt độ chính xác khoảng 75%, trong khi chatbot riêng lẻ đạt điểm trên 90%.
AI không chỉ được sử dụng để phát hiện bệnh mà còn giúp các đội cứu hộ phát hiện các sự kiện thảm khốc. Sau khi các vụ cháy rừng chết người tàn phá Maui, các nhà lập pháp bang Hawaii cũng đã phân bổ kinh phí cho Đại học Hawaii để lập bản đồ rủi ro cháy rừng trên toàn bang và cải thiện công nghệ dự báo. Điều này cũng bao gồm 1 triệu đô la cho một nền tảng do AI điều khiển. Hawaiian Electric cũng đang triển khai các camera độ phân giải cao trên toàn bang.
<img alt="Lahaina wildfire devastaton" src="https://a57.foxnews.com/static.foxnews.com/foxnews.com/content/uploads/2023/08/1200/675/GettyImages-1610632198.jpg?ve=1&tl=1">
<ol start="5">
<li>An Toàn Trường Học và Công Nghệ Phát Hiện Vũ Khí:</li>
</ol>
Thứ trưởng Bộ Năng lượng phụ trách AI và Công nghệ, Dimitri Kusnezov, cho biết: "Nó sẽ học hỏi trong nhiều tháng, nhiều năm để nhạy bén hơn với những gì là lửa và những gì không phải là lửa". California và Colorado cũng có công nghệ tương tự. Trong vòng vài phút, AI có thể phát hiện khi nào cháy bắt đầu và nó có thể lan rộng đến đâu.
AI cũng được sử dụng để đảm bảo an toàn cho học sinh. Một số khu học chánh trên khắp cả nước hiện có hệ thống phát hiện vũ khí. Một hệ thống ở Utah thông báo cho các quan chức trong vòng vài giây khi có thể có súng trong khuôn viên trường. Giám đốc điều hành Khu học chánh Park City, Utah, Michael Tanner, cho biết: "Chúng tôi muốn tạo ra một môi trường giáo dục thân thiện và an toàn. Nhưng chúng tôi không muốn an ninh ảnh hưởng đến giáo dục".
Maryland và Massachusetts cũng đang xem xét kinh phí của tiểu bang để triển khai công nghệ tương tự. Cả hai bang đều bỏ phiếu thành lập các ủy ban để nghiên cứu các công nghệ vũ khí mới nổi. Ủy ban của Maryland sẽ xác định xem có nên sử dụng kinh phí xây dựng trường học để xây dựng các hệ thống hay không. Các thành viên của Massachusetts sẽ xem xét các rủi ro liên quan đến công nghệ mới.
Bà Easterly nói: "Chúng tôi muốn sử dụng những khả năng này để đảm bảo rằng chúng ta có thể bảo vệ tốt hơn cơ sở hạ tầng quan trọng mà người Mỹ dựa vào mỗi giờ mỗi ngày".
<ol start="6">
<li>So Sánh Quy Định của Hoa Kỳ và Liên Minh Châu Âu:</li>
</ol>
Liên minh châu Âu đã ban hành các quy định về AI vào năm nay. Họ xếp hạng rủi ro từ tối thiểu (không có quy định) đến không thể chấp nhận được (bị cấm). Chatbot được phân loại là minh bạch cụ thể và được yêu cầu thông báo cho người dùng rằng họ đang tương tác với máy móc. Phần mềm cho cơ sở hạ tầng quan trọng được coi là rủi ro cao và phải tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt. Hầu hết các công nghệ lập hồ sơ cá nhân hoặc sử dụng hình ảnh công khai để xây dựng cơ sở dữ liệu đều bị coi là không thể chấp nhận được.
Hoa Kỳ có một số hướng dẫn về việc sử dụng và triển khai AI, nhưng các chuyên gia cho rằng họ tin rằng nó sẽ không đi xa như việc Liên minh Châu Âu phân loại rủi ro.
<ol start="7">
<li>Tương Lai của Trí Tuệ Nhân Tạo tại Hoa Kỳ:</li>
</ol>
Bà Easterly cho biết: "Chúng ta cần đi trước ở Mỹ để đảm bảo rằng chúng ta giành chiến thắng trong cuộc đua về trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, điều đó cần đầu tư, cần đổi mới. Chúng ta phải là động lực đổi mới để biến nước Mỹ thành nền kinh tế vĩ đại nhất trên trái đất".
<img alt="ChatGPT app shown on a iPhone screen with many apps." src="https://a57.foxnews.com/static.foxnews.com/foxnews.com/content/uploads/2023/04/1200/675/chatgpt-app.jpg?ve=1&tl=1">

<hr>

Sự Trỗi Dậy và Thách Thức của Trí Tuệ Nhân Tạo tại Hoa Kỳ

Mục lục: Sự Phát Triển và Ứng Dụng của Trí Tuệ Nhân Tạo Mối Quan Tâm Về An Ninh và Quy Định Bảo Vệ Quyền Sở Hữu Trí Tuệ Ứng Dụng Trí Tu...

tháng 12 02, 2024

Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Deepak Chopra và chatbot Piwi

Mục lục:
<ol>
<li>Con số đáng báo động về tự tử</li>
<li>Chatbot Piwi: Sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo</li>
<li>Lợi ích và hạn chế của chatbot hỗ trợ sức khỏe tâm thần</li>
<li>Trí tuệ nhân tạo và hạnh phúc: Một tầm nhìn tích cực</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<hr>
<ol>
<li>Con số đáng báo động về tự tử</li>
</ol>
Cứ 40 giây lại có một người tự kết liễu đời mình. Thực tế còn đau lòng hơn khi cứ mỗi người lớn tự tử, có thể có hơn 20 người khác đã cố gắng tự tử. Những con số này thật đáng sợ. Nhưng liệu có cách nào để tận dụng công nghệ để giúp đỡ?
<ol start="2">
<li>Chatbot Piwi: Sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo</li>
</ol>
Trong thời kỳ đại dịch, Deepak Chopra, chuyên gia nổi tiếng thế giới về sức khỏe tâm linh, đã can thiệp vào hơn 5000 trường hợp có ý định tự tử. Nhưng đó không phải là chính ông, mà là nhờ vào trí tuệ nhân tạo (AI).
<img alt="Deepak Chopra" src="https://new-cdn.mamamia.com.au/mamamia-pwa.appspot.com/mediaLibrary/deepakchopra_1732847195413jpg_1732847318298.jpg">
Quỹ Chopra đã phát triển chatbot chăm sóc sức khỏe tinh thần tên là Piwi. Theo ông Chopra, Piwi đã giúp đỡ rất nhiều thanh thiếu niên đang gặp khó khăn về sức khỏe tâm thần. Ông chia sẻ trên podcast But Are You Happy? của Mamamia rằng các bạn trẻ rất thoải mái khi nói chuyện với Piwi vì họ cảm thấy không bị phán xét. Piwi đã thực hiện 20 triệu tin nhắn với các thiếu niên, và can thiệp vào 5000 trường hợp có ý định tự tử. Chatbot đặt những câu hỏi bình thường như: "Lần cuối cùng bạn ăn tối là gì?", "Bạn trai có gọi lại cho bạn không?".
<ol start="3">
<li>Lợi ích và hạn chế của chatbot hỗ trợ sức khỏe tâm thần</li>
</ol>
Ở Úc, tự tử là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong ở trẻ em và thanh thiếu niên, theo Viện Sức khỏe và Phúc lợi Úc (AIHW). Các nghiên cứu cho thấy tính ẩn danh của chatbot cung cấp một phương pháp can thiệp sức khỏe tâm thần tiềm năng, chấp nhận được và hấp dẫn hơn đối với những người trẻ lo lắng về sự kỳ thị.
Thêm vào đó là lợi ích về chi phí thấp và khả năng tiếp cận rộng rãi, điều đặc biệt quan trọng khi xem xét khó khăn trong việc tiếp cận các nhà cung cấp dịch vụ sức khỏe tâm thần ở Úc.
Tuy nhiên, liệu AI có thể thay thế hoàn toàn sự hỗ trợ của con người? Các nhà nghiên cứu chưa thực sự tin tưởng vào điều này. Chatbot chủ yếu được sử dụng cho hỗ trợ khách hàng hoặc tìm kiếm thông tin, nơi mà hậu quả của phản hồi không phù hợp hoặc hiểu sai đầu vào của người dùng tương đối nhỏ. Trong bối cảnh sức khỏe tâm thần, những lỗi như vậy có thể gây ra tổn hại đáng kể. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Nam Úc đã chỉ ra rằng chatbot sức khỏe tâm thần đã cung cấp phản hồi hạn chế hoặc không phù hợp đối với các trường hợp khẩn cấp như tổn hại trực tiếp và ý định tự tử, gây ra rủi ro nghiêm trọng cho người dùng. Họ cũng nhấn mạnh nguy cơ khách hàng trở nên quá phụ thuộc vào tương tác với chatbot, dẫn đến việc họ ít muốn tìm kiếm sự hỗ trợ thông qua các phương tiện khác. Do đó, công nghệ này nên được coi là một can thiệp bổ sung hoặc công cụ trị liệu, chứ không phải là sự thay thế cho các nhà trị liệu tâm lý. Chopra cũng đồng ý với quan điểm này. Ông đã ngừng hoạt động chatbot Never Alone và nhận ra rằng việc can thiệp tốt hơn nên để cho các chuyên gia, nhưng ông cho rằng đây là một bước đệm quan trọng để nhận ra những lợi ích của AI đối với sức khỏe tinh thần.
<ol start="4">
<li>Trí tuệ nhân tạo và hạnh phúc: Một tầm nhìn tích cực</li>
</ol>
Chopra đưa ra một ví dụ thú vị: "Một con dao có thể được dùng để giết người, nhưng trong tay bác sĩ phẫu thuật, nó lại chữa lành bệnh. Một cái búa có thể dùng để đánh người, nhưng trong tay thợ mộc, nó lại là một công cụ tuyệt vời." Ông cho rằng điều tương tự cũng áp dụng cho công nghệ và tin rằng nó có thể là một công cụ quan trọng trong việc theo đuổi hạnh phúc.
Ông tin rằng với tầm nhìn chung và sự đa dạng tối đa của những người kể chuyện và tài năng, chúng ta có thể sử dụng AI để tạo ra một thế giới hòa bình, bền vững, khỏe mạnh và vui vẻ hơn. Tất cả những thách thức hiện nay — như biến đổi khí hậu, bất công xã hội và kinh tế, bệnh mãn tính, sinh học không bền vững — tất cả đều có thể đảo ngược, và AI có khả năng cho chúng ta biết cách làm điều đó. Chúng ta chỉ cần có ý chí tập thể.
<img alt="Deepak Chopra tại sự kiện" src="https://new-cdn.mamamia.com.au/mamamia-pwa.appspot.com/mediaLibrary/GettyImages2157982348_1732752795559.jpg">
<ol start="5">
<li>Kết luận</li>
</ol>
Công nghệ AI, đặc biệt là chatbot, thể hiện tiềm năng to lớn trong việc hỗ trợ sức khỏe tâm thần, đặc biệt là cho giới trẻ. Tuy nhiên, việc sử dụng AI cần được cân nhắc kỹ lưỡng, kết hợp với sự hỗ trợ của chuyên gia và không nên thay thế hoàn toàn sự tương tác giữa người với người. Tương lai của AI trong việc thúc đẩy hạnh phúc và sức khỏe tinh thần vẫn cần thời gian để chứng minh, nhưng tiềm năng của nó là không thể phủ nhận.

Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Deepak Chopra và chatbot Piwi

Mục lục: Con số đáng báo động về tự tử Chatbot Piwi: Sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo Lợi ích và hạn chế của chatbot hỗ trợ sức khỏe tâ...

tháng 12 02, 2024

Nhân bản AI: GPT-4o của OpenAI tạo ra bản sao AI của người thật một cách dễ dàng đáng kinh ngạc

Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#nghi%C3%AAn-c%E1%BB%A9u-c%E1%BB%A7a-%C4%91%E1%BA%A1i-h%E1%BB%8Dc-stanford">Nghiên cứu của Đại học Stanford</a></li>
<li><a href="#ph%C6%B0%C6%A1ng-ph%C3%A1p-nghi%C3%AAn-c%E1%BB%A9u">Phương pháp nghiên cứu</a></li>
<li><a href="#%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-%C4%91%E1%BB%99-ch%C3%ADnh-x%C3%A1c">Đánh giá độ chính xác</a></li>
<li><a href="#%C3%BD-ki%E1%BA%BFn-chuy%C3%AAn-gia">Ý kiến chuyên gia</a></li>
<li><a href="#%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-v%C3%A0-r%E1%BB%A7i-ro">Ứng dụng và rủi ro</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>

<a name="giới-thiệu"></a>
<h2>Giới thiệu</h2>
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong khả năng bắt chước khả năng hội thoại của con người. Một nghiên cứu mới đây cho thấy sức mạnh mô phỏng của AI còn vượt xa hơn thế, cho phép tạo ra các bản sao AI phản ánh cá tính riêng biệt của mỗi người. Con người phức tạp, niềm tin, tính cách và cách tiếp cận quyết định của chúng ta được hình thành bởi cả yếu tố di truyền và môi trường, trải dài qua nhiều thập kỷ và được định hình bởi những trải nghiệm sống độc đáo. Tuy nhiên, nghiên cứu này cho thấy chúng ta có thể không độc đáo như chúng ta nghĩ.

<a name="nghiên-cứu-của-đại-học-stanford"></a>
<h2>Nghiên cứu của Đại học Stanford</h2>
Một nghiên cứu do các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford dẫn đầu đã phát hiện ra rằng chỉ cần một cuộc phỏng vấn hai tiếng là đủ để một mô hình AI dự đoán phản hồi của mọi người đối với một loạt câu hỏi, bài kiểm tra tính cách và thí nghiệm tư duy với độ chính xác 85%. Mặc dù ý tưởng nhân bản cá tính của con người có vẻ đáng sợ, các nhà nghiên cứu cho rằng phương pháp này có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà khoa học xã hội và chính trị gia, giúp mô phỏng phản hồi đối với các lựa chọn chính sách khác nhau.

<a name="phương-pháp-nghiên-cứu"></a>
<h2>Phương pháp nghiên cứu</h2>
<img alt="Stanford researchers make AI clones of real people for social science research" src="https://singularityhub.com/uploads/2024/11/experimental-woman-black-shirt-replicated-696x392.jpeg">
Không chỉ tạo ra các bản sao ảo của người tham gia nghiên cứu, AI còn giúp thu thập dữ liệu huấn luyện cần thiết. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng phiên bản hỗ trợ giọng nói của GPT-4o của OpenAI để phỏng vấn mọi người bằng kịch bản từ Dự án Giọng nói Hoa Kỳ - một sáng kiến khoa học xã hội nhằm thu thập phản hồi từ các gia đình Hoa Kỳ về nhiều vấn đề khác nhau. Bên cạnh việc đặt các câu hỏi được thiết lập sẵn, các nhà nghiên cứu còn hướng dẫn mô hình đặt câu hỏi tiếp theo dựa trên cách mọi người phản hồi. Mô hình đã phỏng vấn 1.052 người trên khắp Hoa Kỳ trong hai giờ và tạo ra bản ghi chép cho mỗi cá nhân. Dựa trên dữ liệu này, các nhà nghiên cứu đã tạo ra các tác nhân AI do GPT-4o hỗ trợ để trả lời các câu hỏi theo cách tương tự như người tham gia. Mỗi khi một tác nhân trả lời câu hỏi, toàn bộ bản ghi chép phỏng vấn được bao gồm cùng với truy vấn, và mô hình được yêu cầu bắt chước người tham gia.

<a name="đánh-giá-độ-chính-xác"></a>
<h2>Đánh giá độ chính xác</h2>
Để đánh giá phương pháp này, các nhà nghiên cứu đã cho các tác nhân và người tham gia đối đầu với nhau trong một loạt các bài kiểm tra. Bao gồm Khảo sát Xã hội Chung, đánh giá thái độ xã hội đối với nhiều vấn đề; một bài kiểm tra nhằm đánh giá cách mọi người đạt điểm trong 5 đặc điểm tính cách lớn; một số trò chơi kiểm tra ra quyết định kinh tế; và một số thí nghiệm khoa học xã hội. Để kiểm soát sự khác biệt này, các nhà nghiên cứu yêu cầu những người tham gia hoàn thành bài kiểm tra hai lần, cách nhau hai tuần, để có thể đánh giá sự nhất quán của người tham gia. Khi nhóm nghiên cứu so sánh phản hồi từ các mô hình AI với lần phản hồi đầu tiên của con người, các tác nhân đạt độ chính xác khoảng 69%. Nhưng khi tính đến sự khác biệt trong phản hồi của con người giữa các lần thực hiện, các nhà nghiên cứu nhận thấy mô hình đạt độ chính xác 85%.

<a name="ý-kiến-chuyên-gia"></a>
<h2>Ý kiến chuyên gia</h2>
Hassaan Raza, Giám đốc điều hành của Tavus, một công ty tạo ra "bản sao kỹ thuật số" của khách hàng, cho biết điều đáng ngạc nhiên nhất từ nghiên cứu này là lượng dữ liệu ít ỏi cần thiết để tạo ra các bản sao trung thực của người thật. Tavus thường cần rất nhiều email và thông tin khác để tạo ra bản sao AI của họ. Ông nói: "Điều thực sự thú vị ở đây là họ cho thấy bạn có thể không cần nhiều thông tin như vậy. Sao bạn không chỉ nói chuyện với người phỏng vấn AI trong 30 phút hôm nay, 30 phút ngày mai? Và sau đó chúng ta sử dụng điều đó để xây dựng bản sao kỹ thuật số này của bạn."

<a name="ứng-dụng-và-rủi-ro"></a>
<h2>Ứng dụng và rủi ro</h2>
Việc tạo ra các bản sao AI thực tế của con người có thể chứng minh là một công cụ mạnh mẽ cho việc hoạch định chính sách, vì các nhóm tập trung AI có thể rẻ hơn và nhanh hơn nhiều so với các nhóm do con người tạo ra. Tuy nhiên, không khó để thấy cùng một công nghệ có thể được sử dụng cho các mục đích xấu xa. Video deepfake đã được sử dụng để đóng giả một giám đốc điều hành cấp cao trong một vụ lừa đảo hàng triệu đô la. Khả năng bắt chước toàn bộ tính cách của mục tiêu có thể làm tăng cường các nỗ lực như vậy.

<a name="kết-luận"></a>
<h2>Kết luận</h2>
Dù bằng cách nào, nghiên cứu cho thấy các máy có thể bắt chước con người một cách thực tế trong nhiều bối cảnh khác nhau sắp xuất hiện.

Nhân bản AI: GPT-4o của OpenAI tạo ra bản sao AI của người thật một cách dễ dàng đáng kinh ngạc

Mục lục Giới thiệu Nghiên cứu của Đại học Stanford Phương pháp nghiên cứu Đánh giá độ chính xác Ý kiến chuyên gia Ứng dụng và rủi ro ...

tháng 12 02, 2024

Perplexity AI: Thiết bị AI 50 đô la hỗ trợ giọng nói gây ra phản hồi trái chiều

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu về thiết bị AI của Perplexity</li>
<li>Phản hồi của cộng đồng mạng</li>
<li>Bối cảnh ra mắt sản phẩm</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu về thiết bị AI của Perplexity</h2>
Công ty tìm kiếm AI Perplexity đang xem xét khả năng ra mắt một thiết bị AI hỗ trợ giọng nói có giá dưới 50 đô la Mỹ. Thiết bị này cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời thông qua tương tác bằng giọng nói.
<img alt="Perplexity AI" src="https://akm-img-a-in.tosshub.com/businesstoday/images/story/202411/674ad3e1d438a-perplexity-ai-305908293-16x9.jpg">
Aravind Srinivas, người sáng lập kiêm CEO của Perplexity, đã úp mở dự án này trên nền tảng X (trước đây là Twitter) với dòng tweet: "Đang cân nhắc việc tạo ra một thiết bị phần cứng đơn giản, có giá dưới 50 đô la, có thể trả lời các câu hỏi của bạn một cách đáng tin cậy bằng giọng nói. Chỉ cần làm điều này, nhưng hãy làm thật tốt." Ông ấy cũng nói thêm rằng nếu bài đăng nhận được hơn 5.000 lượt thích, công ty sẽ tiến hành thực hiện ý tưởng này.
<h2>2. Phản hồi của cộng đồng mạng</h2>
Bài đăng đã vượt quá 8.000 lượt thích, cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ của công chúng đối với sản phẩm tiềm năng này. Tuy nhiên, đề xuất của Srinivas đã nhận được rất nhiều phản hồi, thể hiện những quan điểm khác nhau về tính khả thi của một thiết bị như vậy.
Một số người dùng cho rằng thiết bị này không cần thiết, vì điện thoại thông minh luôn ở bên cạnh họ. Một người khác bày tỏ quan điểm tương tự: "Làm ơn đừng tạo ra thêm một Rabbit R1 nữa. Chúng ta đã có điện thoại, đồng hồ thông minh và kính thông minh rồi."
Tuy nhiên, một số người dùng khác lại nhìn thấy tiềm năng sử dụng của thiết bị này, đặc biệt là đối với một số đối tượng cụ thể. "Đây sẽ là một lựa chọn thú vị cho các bậc phụ huynh không muốn con cái sử dụng iPhone hoặc iPad quá nhiều nhưng vẫn muốn tận dụng sức mạnh của AI để học tập," một người dùng nhận xét.
Một người dùng khác đề xuất cải tiến tính năng: "Tôi rất muốn có một thiết bị Perplexity, nhưng nó sẽ hữu ích hơn nhiều nếu nó có thể trò chuyện và không chỉ trả lời câu hỏi đơn. Nếu nó có thể duy trì ngữ cảnh để các chủ đề có thể được thảo luận sâu hơn, tôi sẽ rất hào hứng."
<h2>3. Bối cảnh ra mắt sản phẩm</h2>
Thông báo này được đưa ra ngay sau khi Srinivas tham gia một cuộc thảo luận trên X về những thách thức mà người nhập cư phải đối mặt khi xin thẻ xanh tại Hoa Kỳ. Cuộc trò chuyện bắt đầu từ một bài đăng của Rohit Krishnan, Giám đốc sản phẩm tại bodo.ai, nhấn mạnh quá trình phức tạp và tốn thời gian để có được thẻ thường trú. Cuộc thảo luận này đã thu hút được nhiều sự chú ý, làm sáng tỏ những khó khăn trong vấn đề nhập cư đối với những người muốn định cư tại Hoa Kỳ.
<h2>4. Kết luận</h2>
Việc Perplexity AI xem xét ra mắt thiết bị AI hỗ trợ giọng nói giá rẻ cho thấy xu hướng phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI và nhu cầu ngày càng tăng đối với các thiết bị AI tiện lợi và dễ tiếp cận. Tuy nhiên, sự thành công của sản phẩm này phụ thuộc vào việc Perplexity AI có thể giải quyết được những thách thức về tính hữu dụng và sự khác biệt so với các thiết bị hiện có trên thị trường hay không. Phản hồi trái chiều từ cộng đồng mạng cho thấy cần phải có thêm nghiên cứu và phát triển để đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng.
<div class="embedcode">
<blockquote class="twitter-tweet">
Considering making a simple, under $50 hardware device, that will reliably answer your questions voice to voice. Just do this, but do it very well. If this post gets more than 5000 likes, will definitely make it.
— Aravind Srinivas (@AravSrinivas) <a href="https://twitter.com/AravSrinivas/status/1861165855184433615?ref_src=twsrc%5Etfw">November 25, 2024</a></blockquote>
<script async="" charset="utf-8" src="https://platform.twitter.com/widgets.js"></script></div>

Perplexity AI: Thiết bị AI 50 đô la hỗ trợ giọng nói gây ra phản hồi trái chiều

Mục lục Giới thiệu về thiết bị AI của Perplexity Phản hồi của cộng đồng mạng Bối cảnh ra mắt sản phẩm Kết luận 1. Giới thiệu về thiết...

tháng 12 02, 2024

Những Ra Mắt Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo Tuần Này

Mục lục
<ol>
<li>Mô hình âm thanh AI Fugatto của Nvidia</li>
<li>Các tính năng mới của Claude</li>
<li>Vòng gọi vốn 56 triệu đô la của startup AI /dev/agents</li>
<li>Mô hình tạo ảnh Frames của Runway</li>
<li>Mô hình tạo ảnh đầu tiên của Luma</li>
</ol>
<hr>
1. Mô hình âm thanh AI Fugatto của Nvidia
<img alt="Nvidia headquarters - Image: Nvidia" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/LhgPmgj8hQDGjGyQWC0hpQ--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTYzOA--/https://media.zenfs.com/en/quartz.com/2867d59810ae8f01dabf3b52e26a5309">
Nvidia (NVDA) đã công bố mô hình âm thanh AI mới của mình, Fugatto, trong tuần này. Mô hình này có khả năng tạo ra hoặc biến đổi "bất kỳ sự kết hợp nào của nhạc, giọng nói và âm thanh được mô tả bằng các lời nhắc sử dụng bất kỳ sự kết hợp nào của văn bản và tệp âm thanh". Fugatto, viết tắt của Foundational Generative Audio Transformer Opus 1, cho phép người dùng nhập lời nhắc văn bản và tạo ra đoạn nhạc ngắn, loại bỏ hoặc thêm nhạc cụ vào một bài hát đã có, thay đổi giọng điệu hoặc cảm xúc trong giọng nói, và thậm chí "tạo ra những âm thanh chưa từng được nghe trước đây". Nvidia cho biết Fugatto là mô hình AI thế hệ đầu tiên thể hiện các thuộc tính nổi bật – khả năng phát sinh từ sự tương tác của các khả năng được đào tạo khác nhau của nó – và khả năng kết hợp các hướng dẫn tự do.
2. Các tính năng mới của Claude
<img alt="Claude’s styles feature - Image: Anthropic" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/xE.QN2ULvfHmOBdx.CyYag--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/quartz.com/ee3826281787e72b0eac97bfb11053bd">
Anthropic đã công bố các bản cập nhật mới cho chatbot AI Claude của mình trong tuần này. Với tích hợp Google Docs mới, Claude có thể sử dụng ngữ cảnh từ tài liệu của người dùng để cải thiện tính phù hợp và độ chính xác của phản hồi. Claude có thể tóm tắt các tài liệu dài và "tham chiếu ngữ cảnh lịch sử" từ các tệp Google Docs. Tính năng tích hợp này hiện khả dụng cho người dùng Claude Pro, Team và Enterprise.
Một tính năng đáng chú ý khác là tính năng "style" (phong cách) mới. Tính năng này cho phép người dùng tùy chỉnh cách chatbot phản hồi để phù hợp với phong cách giao tiếp và yêu cầu công việc ưa thích. Người dùng có thể chọn phong cách trang trọng, ngắn gọn hoặc giải thích. Claude cũng có thể tạo ra các phong cách tùy chỉnh từ nội dung mẫu được tải lên. Anthropic cũng đã thêm khả năng bổ sung tùy chọn hồ sơ toàn cầu cho chatbot để hướng dẫn nó "về những điều bạn luôn muốn nó ghi nhớ", chẳng hạn như ngôn ngữ lập trình ưa thích.
3. Vòng gọi vốn 56 triệu đô la của startup AI /dev/agents
<img alt="/dev/agents website - Screenshot: /dev/agents" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/3kng5IJfgSzB3vICfpro.A--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTQ5MQ--/https://media.zenfs.com/en/quartz.com/cc9149e6c70815cc8e59dfa2b11aa41e">
Startup AI /dev/agents đã chính thức ra mắt và công bố vòng gọi vốn hạt giống trị giá 56 triệu đô la. Vòng gọi vốn này được dẫn dắt bởi Index Ventures và CapitalG. Startup này đang xây dựng một hệ điều hành cho các tác nhân AI. Các nhà sáng lập của /dev/agents bao gồm cựu giám đốc công nghệ của Stripe, David Singleton, và các cựu phó chủ tịch của Google và Meta (META): Hugo Barra, Ficus Kirkpatrick, và Nicholas Jitkoff. Singleton chia sẻ: "Ngày nay, bạn có thể xây dựng một bản demo AI chỉ trong vài giờ, nhưng việc tạo ra thứ gì đó mà người tiêu dùng thực sự có thể tin tưởng với thẻ tín dụng của họ gần như là không thể. Cũng giống như Android đã giúp phát triển ứng dụng di động trở nên dễ dàng hơn với hầu hết các nhà phát triển, chúng tôi đang xây dựng nền tảng sẽ giúp đưa các tác nhân AI trở nên phổ biến."
4. Mô hình tạo ảnh Frames của Runway
<img alt="Runway CEO Cristobal Valenzuela and artist and musician Claire L. Evans at the 2024 AI Film Festival Los Angeles on May 1, 2024 in Los Angeles, California - Photo: Tommaso Boddi (Getty Images)" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/DUgLNqfLx5.YL0MPJgRa1A--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTY0MA--/https://media.zenfs.com/en/quartz.com/1f6b838a2da056d6871a73552097aeda">
Runway đã công bố mô hình cơ sở mới để tạo ảnh, Frames, trong tuần này. Startup AI này chuyên phát triển các hệ thống AI đa phương thức để tạo video, hình ảnh và âm thanh cho biết mô hình mới này thể hiện "một bước tiến lớn về khả năng kiểm soát phong cách và độ trung thực hình ảnh". Frames có thể duy trì tính nhất quán về mặt phong cách khi tạo hình ảnh. Frames hiện đang được triển khai trong mô hình cơ sở Gen-3 Alpha và thông qua API của Runway.
5. Mô hình tạo ảnh đầu tiên của Luma
<img alt="Luma AI Dream Machine - Image: Luma" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/0R9VXZXiR8ZqraYiJfDiCQ--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/quartz.com/ebaf849494a8e85cc3956de2555d7b3f">
Nền tảng AI hình ảnh Luma đã cho ra mắt mô hình tạo ảnh đầu tiên của mình, Luma AI Photon Image Model, trong tuần này. Mô hình cơ sở văn bản thành hình ảnh này được xây dựng trên kiến trúc Universal Transformer của Luma. Luma cho biết mô hình này nhanh hơn và rẻ hơn 800% so với các mô hình khác. Luma cũng đã công bố dịch vụ miễn phí và trả phí theo thuê bao cho dịch vụ AI hình ảnh Dream Machine trên web và iOS. Mô hình Dream Machine được phát hành vào tháng 6 và đã có 25 triệu người dùng đăng ký.
<hr>

Những Ra Mắt Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo Tuần Này

Mục lục Mô hình âm thanh AI Fugatto của Nvidia Các tính năng mới của Claude Vòng gọi vốn 56 triệu đô la của startup AI /dev/agents Mô h...

tháng 12 02, 2024

Claude AI: Tùy chỉnh phong cách viết riêng của bạn

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về tính năng tùy chỉnh phong cách viết của Claude AI</li>
<li>Ba kiểu viết mặc định và cách sử dụng</li>
<li>Tạo phong cách viết tùy chỉnh riêng</li>
<li>Công nghệ đằng sau và những lo ngại về bảo mật</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Giới thiệu về tính năng tùy chỉnh phong cách viết của Claude AI</h2>
Trên thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) sôi động hiện nay, cạnh tranh giữa các chatbot AI như ChatGPT ngày càng khốc liệt. Giờ đây, Claude.ai, một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ với ChatGPT, mang đến một tính năng mới giúp người dùng có thể cá nhân hóa trải nghiệm viết lách của mình. Tính năng này cho phép bạn tùy chỉnh văn bản do Claude AI tạo ra sao cho phù hợp với mọi tình huống.
<img alt="Claude.ai Logo" src="https://i.pcmag.com/imagery/articles/05csXOUU1BRX3M3yWtfIzzd-1.fit_lim.v1732885018.jpg" width="600">

Tính năng này dựa trên việc sử dụng các "Âm giọng" (Voices) được thiết lập sẵn, cho phép người dùng điều chỉnh giọng điệu và phong cách văn bản theo sở thích của mình. Đây là một bước tiến vượt bậc so với các chatbot AI truyền thống, vốn thường chỉ cung cấp một kiểu viết chung chung.
<h2>2. Ba kiểu viết mặc định và cách sử dụng</h2>
Hiện tại, Claude.ai cung cấp ba kiểu viết mặc định bao gồm:
<ul>
<li>"Formal": Dành cho những văn bản cần sự chính xác, trau chuốt và lịch sự. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các văn bản trang trọng như báo cáo, bài luận, thư từ chính thức, v.v.</li>
<li>"Concise": Tạo ra những câu trả lời ngắn gọn, xúc tích và đi thẳng vào vấn đề. Kiểu viết này rất hiệu quả khi bạn cần thông tin nhanh chóng và không muốn văn bản quá dài dòng.</li>
<li>"Explanatory": Cung cấp những câu trả lời giải thích chi tiết, dễ hiểu và mang tính giáo dục. Kiểu viết này rất hữu ích khi bạn muốn tìm hiểu về một khái niệm mới hoặc cần những thông tin bổ sung.</li>
</ul>
<h2>3. Tạo phong cách viết tùy chỉnh riêng</h2>
Tuy nhiên, ba kiểu viết mặc định chưa đủ để đáp ứng mọi nhu cầu viết lách đa dạng của người dùng. Vì vậy, Claude.ai còn cho phép người dùng tạo ra phong cách viết tùy chỉnh (Custom Styles) của riêng mình. Để làm được điều này, bạn chỉ cần:
<ol>
<li>Tải lên mẫu văn bản: Chọn một đoạn văn bản mẫu minh họa cho phong cách bạn muốn sao chép. Đây có thể là trích đoạn từ một cuốn sách yêu thích, một email có giọng điệu phù hợp, hay bất kỳ văn bản nào mà bạn cảm thấy có phong cách viết ấn tượng.
</li>
<li>Lưu phong cách: Sau khi Claude AI xử lý mẫu văn bản, bạn có thể lưu phong cách này lại để sử dụng sau này. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi cần tạo ra các văn bản có cùng phong cách.
</li>
</ol>
<h2>4. Công nghệ đằng sau và những lo ngại về bảo mật</h2>
Công ty mẹ của Claude.ai, Anthropic, là một công ty AI có nhiều nhân sự là cựu thành viên của OpenAI. Anthropic đã huy động được nguồn vốn khổng lồ để phát triển các tính năng mới cho Claude AI, với khoản đầu tư gần đây nhất là 4 tỷ đô la từ Amazon (theo Crunchbase). Phiên bản Claude 3.5 Sonnet, được ra mắt thử nghiệm vào tháng 6 năm 2024, được Anthropic miêu tả là "mô hình thông minh nhất từ trước đến nay".
Ngoài việc cải thiện khả năng viết, Claude 3.5 Sonnet còn có tính năng “sử dụng máy tính” (computer use), cho phép chatbot tự điều khiển con trỏ chuột, bấm nút và gõ văn bản theo hướng dẫn. Tuy nhiên, Anthropic cảnh báo tính năng này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và có thể gặp lỗi.
Điều này đã dấy lên những lo ngại về an ninh mạng. Chuyên gia Jonas Kgomo, người sáng lập tổ chức an ninh AI Equianas Institute, cho rằng việc sử dụng máy tính của Claude là một "lĩnh vực an toàn AI chưa được kiểm nghiệm" và có thể bị tội phạm mạng lợi dụng.
<img alt="A screenshot showing off new Claude.ai features" src="https://i.pcmag.com/imagery/articles/048vbwp4LSg04QXbD9wrQ85-1.fit_lpad.size_400x225.v1719431894.jpg">

<hr>

Claude AI: Tùy chỉnh phong cách viết riêng của bạn

Mục lục: Giới thiệu về tính năng tùy chỉnh phong cách viết của Claude AI Ba kiểu viết mặc định và cách sử dụng Tạo phong cách viết tùy c...

tháng 12 02, 2024

Mô hình kiểm duyệt AI nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao: Llama Guard 3-1B-INT4 của Meta

FastSwitch: Tối ưu hóa hiệu suất phục vụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mô hình ngôn ngữ mở OLMo 2: Một bước tiến vượt bậc trong cộng đồng AI mã nguồn mở

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp tôi học tập như thế nào?

Phòng thí nghiệm ảo: Sử dụng trí tuệ nhân tạo thiết kế kháng thể nano mới chống lại SARS-CoV-2

Snapchat ra mắt trợ lý ảo My AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Cuộc Chiến Robot: ChatGPT Bắt Đầu Chiến Dịch Thuyết Phục Con Người

AI đang "qua mặt" giáo viên: 94% bài viết do AI tạo ra không bị phát hiện

Google Gemini AI: Trợ lý AI mạnh mẽ trên ứng dụng Google Workspace Mobile

Triển vọng Trường Sinh bất tử: Hãy nói chuyện với tôi, Gemini

Quảng cáo AI giống người: Google Pixel và sức mạnh của Gemini

Sự Khổng Lồ Của Google Và Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

ChatGPT đối mặt với đối thủ cạnh tranh thực sự từ Grok?

Nghe nhạc Spotify trên Google Gemini: Hướng dẫn nhanh

Rò rỉ dữ liệu chatbot AI: Hàng trăm nghìn hồ sơ bị phơi bày trực tuyến

Sự Trỗi Dậy và Thách Thức của Trí Tuệ Nhân Tạo tại Hoa Kỳ

Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Deepak Chopra và chatbot Piwi

Nhân bản AI: GPT-4o của OpenAI tạo ra bản sao AI của người thật một cách dễ dàng đáng kinh ngạc

Perplexity AI: Thiết bị AI 50 đô la hỗ trợ giọng nói gây ra phản hồi trái chiều

Những Ra Mắt Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo Tuần Này

Claude AI: Tùy chỉnh phong cách viết riêng của bạn

Bài đăng phổ biến

Labels