Perplexity: Tiềm Năng Bùng Nổ với Gemini và Các Tính Năng Mới

<p><strong>Mục Lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới Thiệu:</strong> Perplexity hé lộ những cập nhật đáng chú ý.</li> <li><strong>Nâng Cấp Mô Hình:</strong> O1 và Gemini có thể sớm xuất hiện.</li> <li><strong>Tính Năng Lọc Thời Gian Tìm Kiếm:</strong> Tối ưu trải nghiệm với Spaces.</li> <li><strong>Cải Tiến Giao Diện:</strong> Tab Spaces chuyên biệt trên ứng dụng di động.</li> <li><strong>Ưu Đãi Mới:</strong> Dùng thử Perplexity Pro miễn phí.</li> <li><strong>Kết Luận:</strong> Perplexity đang ngày càng hoàn thiện.</li> </ol> <hr> <h2>1. Giới Thiệu: Perplexity hé lộ những cập nhật đáng chú ý</h2> <p>Perplexity, một công cụ tìm kiếm và tổng hợp thông tin dựa trên AI, vừa qua đã công bố một vài cập nhật nhỏ nhưng lại ẩn chứa nhiều tiềm năng phát triển vượt trội. Những thay đổi này không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn mở ra những khả năng mới đầy thú vị. Chúng ta hãy cùng nhau khám phá những điểm mới nổi bật này.</p> <h2>2. Nâng Cấp Mô Hình: O1 và Gemini có thể sớm xuất hiện</h2> <p>Một trong những thông tin được mong chờ nhất chính là việc Perplexity có thể sẽ mở rộng danh sách các mô hình AI cho người dùng Pro. Trong đó, đáng chú ý nhất là sự xuất hiện của <strong>O1</strong>, mô hình lý luận mới nhất của OpenAI. Trước đây, O1 chỉ được sử dụng hạn chế cho các truy vấn phức tạp và việc áp dụng cũng do Perplexity quyết định. Tuy nhiên, trong tương lai, người dùng Pro có thể chủ động yêu cầu Perplexity sử dụng O1 cho các truy vấn của mình, một cải tiến vô cùng hữu ích và được mong đợi.</p> <center> <img alt="Giao diện Perplexity" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/size/w2000/2024/12/screenshot-www_perplexity_ai-2024_12_23-22_22_36.png"> </center> <p>Ngoài ra, Perplexity cũng đã bắt đầu gắn nhãn "mô hình sắp ra mắt". Theo mô tả, mô hình này vẫn đang trong quá trình thử nghiệm và nhiều nguồn tin nội bộ cho thấy đó có thể là <strong>Gemini</strong>. Nếu điều này trở thành sự thật, Perplexity sẽ sớm bổ sung một trong các mô hình Gemini vào danh sách cung cấp của mình, mang đến một nâng cấp đáng kể cho người dùng Pro. Hiện chưa rõ phiên bản Gemini nào sẽ được tích hợp, có thể là một trong những phiên bản thử nghiệm trên AI Studio hoặc một phiên bản hoàn toàn mới như Gemini 2.0 Pro chưa từng được công bố. Việc bổ sung Gemini sẽ là một cột mốc quan trọng, vì mô hình này đã được thử nghiệm trong một thời gian dài nhưng chưa chính thức ra mắt trên Perplexity.</p> <h2>3. Tính Năng Lọc Thời Gian Tìm Kiếm: Tối ưu trải nghiệm với Spaces</h2> <p>Perplexity đang phát triển một tính năng mới cho phép người dùng Spaces lọc kết quả tìm kiếm theo thời gian. Các tùy chọn như "mọi thời điểm," "hôm nay," "tuần trước," "tháng trước," và "năm trước" sẽ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm thông tin mới nhất hoặc mở rộng phạm vi nghiên cứu. Tính năng này, khi kết hợp với khả năng giới hạn tìm kiếm trong các miền cụ thể, sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu chuyên sâu và hiệu quả. Tuy nhiên, tính năng này hiện vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa được phát hành.</p> <center> <img alt="Giao diện Perplexity" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/size/w1600/2024/12/screenshot-www_perplexity_ai-2024_12_23-23_01_05.png"> </center> <h2>4. Cải Tiến Giao Diện: Tab Spaces chuyên biệt trên ứng dụng di động</h2> <p>Một bản cập nhật gần đây cho ứng dụng iOS và Android đã giới thiệu một tab chuyên dụng cho Spaces, tương tự như giao diện WebUI. Tab này giúp người dùng dễ dàng truy cập và quản lý các không gian làm việc của mình. Ngoài ra, Perplexity cũng đã thêm tùy chọn chọn ngôn ngữ trong chế độ nhập liệu bằng giọng nói, cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng đa ngôn ngữ.</p> <center> <img alt="Giao diện Perplexity" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/size/w1600/2024/12/screenshot-www_perplexity_ai-2024_12_23-21_20_08.jpeg"> </center> <h2>5. Ưu Đãi Mới: Dùng thử Perplexity Pro miễn phí</h2> <p>Để thu hút người dùng mới, Perplexity hiện đang cung cấp một tháng dùng thử miễn phí phiên bản Pro. Nếu bạn bị khóa truy cập nền tảng, có thể bạn sẽ thấy một biểu ngữ cung cấp cơ hội nhận ưu đãi này. Đây là một cơ hội tuyệt vời để khám phá những tính năng cao cấp mà Perplexity Pro mang lại.</p> <h2>6. Kết Luận: Perplexity đang ngày càng hoàn thiện</h2> <p>Với những cập nhật đáng chú ý như khả năng tích hợp mô hình O1 và Gemini, tính năng lọc thời gian tìm kiếm, cải tiến giao diện và ưu đãi dùng thử miễn phí, Perplexity đang cho thấy nỗ lực không ngừng để cải thiện và hoàn thiện nền tảng của mình. Trong tương lai, Perplexity hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ tìm kiếm và nghiên cứu mạnh mẽ, hữu ích cho mọi người.</p>

Perplexity: Tiềm Năng Bùng Nổ với Gemini và Các Tính Năng Mới

Mục Lục Giới Thiệu: Perplexity hé lộ những cập nhật đáng chú ý. Nâng Cấp Mô Hình: O1 và Gemini có thể sớm xuất hiện. Tính Năng Lọc Thờ...

Read more »

Sự Tiến Hóa của AI: Từ Chatbot Đến Các Nhóm AI Đa Tác Vụ

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Mở Đầu: Kỷ Nguyên Cộng Tác Giữa Người và Máy</strong></li> <li><strong>Hệ Thống AI Đa Tác Vụ (MAS): Sức Mạnh của Đội Nhóm AI</strong><ul> <li>Các Loại AI Agent và Vai Trò Của Con Người</li> </ul> </li> <li><strong>Bắt Đầu Xây Dựng Hệ Thống AI Đa Tác Vụ:</strong><ul> <li>Các Bước Cần Thực Hiện</li> </ul> </li> <li><strong>Những Thách Thức Thường Gặp và Cách Vượt Qua</strong></li> <li><strong>Kết luận: Cuộc Đua Đã Bắt Đầu</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. <strong>Mở Đầu: Kỷ Nguyên Cộng Tác Giữa Người và Máy</strong></h2> <p>Hãy tưởng tượng một thế giới nơi máy tính và con người làm việc ăn ý với nhau trong một đội. Với sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI, chúng ta đã chứng kiến một cuộc cách mạng trong cách khai thác dữ liệu. Giờ đây, các thuật toán phổ quát có thể hiểu và ngày càng có khả năng suy luận về các đầu vào như văn bản, âm thanh hoặc video. Một công cụ phù hợp có thể giúp công việc hiệu quả hơn và nâng cao chất lượng đầu ra.</p> <p><img alt="User added image" src="https://imageio.forbes.com/specials-images/imageserve/67656b6c5e0696364b48a749/Young-Real-Estate-Agent-Working-on-a-Laptop/960x0.jpg?format=jpg&width=1440"></p> <h2>2. <strong>Hệ Thống AI Đa Tác Vụ (MAS): Sức Mạnh của Đội Nhóm AI</strong></h2> <p>Hiện tại, hầu hết các ứng dụng dựa trên AI đều sử dụng một LLM duy nhất với kiến thức tổng quát được nhúng sẵn, tương tự như việc thuê một nhân viên được đào tạo đa năng. Mặc dù điều này rất tốt, liệu bạn có muốn doanh nghiệp của mình chỉ dựa vào một nhân viên cho tất cả các nhiệm vụ không? Hay bạn muốn có một đội ngũ nhân viên lành nghề với các kỹ năng, kinh nghiệm và chi phí chuyên biệt?</p> <p>Khái niệm tương tự có thể áp dụng cho AI. Xây dựng một đội ngũ AI Agent để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp là ý tưởng đằng sau các hệ thống LLM đa tác vụ (MAS). Trong một MAS, các LLM khác nhau với các lời nhắc, quy trình làm việc và nguồn kiến thức riêng biệt sẽ làm việc cùng nhau dựa trên lời nhắc của người dùng. Trong một đội ngũ AI như vậy, bạn có những "nhân viên" có khả năng trích xuất thông tin hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau, cùng với các chuyên gia có kiến thức chuyên sâu trong các lĩnh vực như quản lý sản phẩm hoặc chiến lược.</p> <p>Những AI Agent chuyên gia này mang lại chuyên môn và cũng có thể đưa ra các quan điểm khác nhau về một ngữ cảnh cụ thể. Ví dụ, một AI Agent tư vấn pháp lý có thể tập trung vào các rủi ro liên quan đến thị trường như các quy định về quyền riêng tư của khách hàng ở các quốc gia khác nhau, trong khi một AI Agent marketing có thể giúp tạo ra các tài liệu truyền thông xã hội mới hoặc thực hiện xác thực chân dung người dùng.</p> <h3>Các Loại AI Agent và Vai Trò Của Con Người</h3> <p>Trong môi trường này, một AI Agent quản lý sẽ điều phối quá trình cộng tác, tích hợp các đầu vào từ con người và các AI Agent khác nhau để thúc đẩy đầu ra và các quyết định.</p> <ul> <li><p><strong>AI Agent kiến thức:</strong> Khai thác khả năng từ các loại LLM khác nhau (LLM tổng quát và LLM chuyên dụng, tinh chỉnh) truy cập vào các tài liệu nội bộ cụ thể theo lĩnh vực như hướng dẫn, nghiên cứu, cơ sở dữ liệu kinh doanh, thông tin bên ngoài như xu hướng thị trường hoặc tìm kiếm trên internet.</p> </li> <li><p><strong>AI Agent điều phối:</strong> Được đào tạo để tuân theo các quy trình và thủ tục cụ thể.</p> </li> <li><p><strong>AI Agent bảo vệ:</strong> Ngoài AI Agent quản lý, một AI Agent bảo vệ sẽ can thiệp vào tất cả các AI Agent khác nếu chúng nhận thấy bất kỳ hình thức phân biệt đối xử, ảo giác hoặc sai lệch nào so với yêu cầu của người dùng.</p> </li> </ul> <p>Các AI Agent kiến thức và điều phối khác nhau sẽ cộng tác và có thể giúp đưa ra danh sách rộng rãi các chuyên môn, mở rộng tư duy phản biện và tạo ra đầu ra. Nhiều quy trình có thể được hưởng lợi từ MAS để tự động hóa hoặc tăng cường các quyết định và tạo ra đầu ra, bao gồm marketing, bán hàng, lập kế hoạch hoặc quy trình đấu thầu.</p> <p>Các nhóm người có thể cải thiện độ tin cậy của các AI Agent kiến thức cụ thể bằng cách tinh chỉnh các nguồn dữ liệu và lời nhắc. Ví dụ, bộ phận pháp lý có thể thường xuyên tối ưu hóa và cập nhật dữ liệu đầu vào và cách làm việc của AI Agent của họ, giống như cách một thành viên nhóm cấp dưới được đào tạo và nhận phản hồi từ người quản lý và đồng nghiệp.</p> <h2>3. <strong>Bắt Đầu Xây Dựng Hệ Thống AI Đa Tác Vụ:</strong></h2> <p>Đây không chỉ là một tầm nhìn tương lai mà còn là một sự tiến hóa tự nhiên từ các quy trình làm việc LLM ngày nay, nơi các nhiệm vụ cụ thể thường được giải quyết từng bước bằng một AI Agent LLM.</p> <p>Khi công nghệ tiến bộ, các công ty nên xem xét việc có được kinh nghiệm thực tế với khung MAS mới này. Chọn một bộ phận có tư duy tiến bộ và sẵn sàng chấp nhận sự thay đổi có thể là bước đầu tiên để khám phá tiềm năng của các hệ thống AI đa tác vụ.</p> <h3>Các Bước Cần Thực Hiện</h3> <p>Khung sau đây phác thảo các bước chính để xây dựng một MAS:</p> <ol> <li><p><strong>Xác định các điểm đau:</strong> Bắt đầu từ những việc nhỏ và để phản hồi thực tế và việc sử dụng hướng dẫn việc mở rộng, không chỉ là các trường hợp sử dụng giả định. Thêm các khả năng dựa trên nhu cầu thực tế đã được nghiên cứu và đánh giá kỹ lưỡng.</p> </li> <li><p><strong>Tích hợp kiến thức chuyên môn:</strong> Quên đi kiến thức chung trên internet. Các hệ thống AI hiện đại có thể sử dụng kiến thức chuyên môn trong các cách tiếp cận như RAG (tạo sinh tăng cường truy xuất) cho mọi thứ từ thông số kỹ thuật đến khung pháp lý. Cung cấp cho AI của bạn quyền truy cập vào kiến thức cốt lõi để có hiệu suất tối ưu.</p> </li> <li><p><strong>Thiết kế sự phối hợp:</strong> Tạo một AI Agent quản lý có thể đưa các AI Agent kiến thức chuyên biệt khác nhau vào một bản giao hưởng với các quy trình làm việc và lý luận dựa trên các quy tắc, phương pháp và quy trình của công ty.</p> </li> <li><p><strong>Cho phép truy cập vào các hệ thống giao dịch:</strong> Sử dụng phần mềm trung gian để cho phép AI Agent của bạn truy cập trực tiếp vào các nền tảng như SAP, Salesforce và các cơ sở dữ liệu khác, làm phong phú AI bằng các điểm dữ liệu liên quan.</p> </li> <li><p><strong>Cho phép xử lý tài liệu:</strong> Cho phép phần phụ trợ của AI Agent của bạn truy cập các tài liệu như PDF, Excel và Word để các tệp thô được chuyển đổi thành thông tin tình báo có thể hành động để xử lý thêm.</p> </li> <li><p><strong>Xem xét điều chỉnh vai trò của AI Agent:</strong> Thêm cá nhân hóa để điều chỉnh độ sâu kỹ thuật và phong cách giao tiếp dựa trên việc nó tương tác với CEO hay một nhà phân tích cấp dưới.</p> </li> <li><p><strong>Làm phong phú thêm bộ nhớ và ngữ cảnh:</strong> Cho phép truy cập vào các cuộc hội thoại trước đây, các xu hướng tổ chức hiện tại và tin tức. Điều này có thể bao gồm bộ nhớ dự án trung hạn và hướng dẫn kinh doanh gần đây.</p> </li> <li><p><strong>Xác thực an toàn và tuân thủ:</strong> Thêm các lớp bảo mật phù hợp để đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có quyền truy cập vào kiến thức được bảo vệ và thực hiện các biện pháp bảo vệ để đảm bảo AI vẫn tuân thủ và không bị lạm dụng.</p> </li> </ol> <h2>4. <strong>Những Thách Thức Thường Gặp và Cách Vượt Qua</strong></h2> <p>Làm chủ các hệ thống đa tác vụ và đưa chúng vào sự hòa hợp là một điều phức tạp. Một khía cạnh quan trọng là đảm bảo rằng các AI Agent của bạn được điều chỉnh và thích ứng một cách nhất quán. Nếu không, các AI Agent có thể hoạt động không thể đoán trước hoặc đi chệch khỏi các yêu cầu ban đầu.</p> <p>Ngoài ra, khi số lượng AI Agent hoạt động trong một tổ chức tăng lên (về số lượng và khả năng), độ phức tạp về tính toán cũng tăng theo. Nhiều tác vụ xử lý hơn sẽ dẫn đến chi phí tăng lên. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược rõ ràng về cách điều phối một mạng lưới AI Agent hiệu quả.</p> <p>Để đảm bảo các AI Agent tương tác liền mạch, cần có một nền tảng tiêu chuẩn. Điều này cũng cho phép thử nghiệm và xác thực mạnh mẽ, cho phép các tổ chức đo lường hiệu quả hoạt động của các AI Agent trong các điều kiện khác nhau.</p> <p>Cuối cùng, MAS là các mạng lưới tổ chức phức tạp—thật khó để theo dõi tổng quan về những gì AI Agent có quyền truy cập và khả năng. Việc thiết lập một khuôn khổ quản trị mạnh mẽ với quyền sở hữu rõ ràng để đặt ra các quy tắc dứt khoát cho hành vi của AI Agent và trách nhiệm giải trình cho các nhóm quản lý AI Agent trở nên tối quan trọng.</p> <p>Bằng cách hiểu những thách thức này và chuẩn bị cho chúng, các tổ chức có thể đang trên đường thiết lập một hệ thống đa tác vụ mạnh mẽ hoạt động trôi chảy và hiệu quả.</p> <h2>5. <strong>Kết luận: Cuộc Đua Đã Bắt Đầu</strong></h2> <p>Tôi nghĩ điều đó đã rõ ràng: Sự tiến hóa của AI sẽ không dừng lại. Trong khi những người khác tranh luận về tương lai của AI, các công ty thông minh đang bắt đầu khám phá và xây dựng nó. Các tổ chức có thể xây dựng chuyên môn trong việc tạo và quản lý các AI Agent và xây dựng các hệ thống cộng tác, nơi các AI Agent và con người có thể hợp tác. Người lao động nên tham gia chặt chẽ trong quá trình thiết kế và được tiếp cận sớm để bắt đầu thử nghiệm trong việc khám phá các cách tiếp cận mới để giải quyết những thách thức của ngày mai.</p> <p>Cuộc đua đã bắt đầu.</p>

Sự Tiến Hóa của AI: Từ Chatbot Đến Các Nhóm AI Đa Tác Vụ

Mục lục Mở Đầu: Kỷ Nguyên Cộng Tác Giữa Người và Máy Hệ Thống AI Đa Tác Vụ (MAS): Sức Mạnh của Đội Nhóm AI Các Loại AI Agent và Vai Trò ...

Read more »

Trợ Lý AI "Illuminate" của Google: Biến Nghiên Cứu Khoa Học Phức Tạp Thành Cuộc Trò Chuyện Dễ Hiểu

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu:</strong> Google Illuminate là gì?</li> <li><strong>Sức mạnh của Illuminate:</strong> Chuyển hóa văn bản thành âm thanh</li> <li><strong>Khám phá cách Illuminate hoạt động:</strong><ul> <li>Thử nghiệm thực tế</li> <li>Tùy chỉnh trải nghiệm nghe</li> <li>Quản lý và chia sẻ audio</li> </ul> </li> <li><strong>Ứng dụng của Illuminate:</strong> Hỗ trợ đắc lực cho ai?</li> <li><strong>Cách truy cập Illuminate:</strong> Bắt đầu sử dụng</li> <li><strong>Lời kết:</strong> Lưu ý và đánh giá chung</li> <li><strong>Hình ảnh minh họa</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. <strong>Giới thiệu: Google Illuminate là gì?</strong></h2> <p>Bạn đã bao giờ cảm thấy choáng ngợp trước những bài nghiên cứu khoa học dày đặc, đầy những thuật ngữ chuyên ngành khó hiểu? Google hiểu được nỗi trăn trở này và đã cho ra đời một công cụ AI đầy tiềm năng mang tên "Illuminate". Đây là một công cụ thử nghiệm, sử dụng trí tuệ nhân tạo để chuyển đổi các bài báo, công trình nghiên cứu phức tạp thành các cuộc trò chuyện audio dễ tiếp thu. Google mô tả Illuminate là "công nghệ thử nghiệm sử dụng AI để điều chỉnh nội dung theo sở thích học tập của bạn".</p> <h2>2. <strong>Sức mạnh của Illuminate: Chuyển hóa văn bản thành âm thanh</strong></h2> <p>Illuminate hoạt động tương tự như NotebookLM, một công cụ AI khác của Google, nhưng được thiết kế riêng cho các tài liệu chuyên ngành và giới hạn ở một số định dạng nhất định. Điểm đặc biệt của Illuminate là khả năng chuyển đổi văn bản thành các cuộc trò chuyện âm thanh, với hai giọng AI cùng thảo luận về các điểm chính của tài liệu. Hiện tại, Illuminate được tối ưu hóa cho các bài báo khoa học về lĩnh vực khoa học máy tính.</p> <p><img alt="User added image" src="https://www.zdnet.com/a/img/resize/7c5db561be961b75b0fbf998ebbb71d87bf4812f/2024/12/23/c7a61a27-2e7e-463e-871e-8c44a9f6af5e/ifa.jpg?auto=webp&width=1280"></p> <h2>3. <strong>Khám phá cách Illuminate hoạt động:</strong></h2> <h3><em>Thử nghiệm thực tế</em></h3> <p>Để trải nghiệm Illuminate, bạn chỉ cần đăng nhập bằng tài khoản Google và tải lên link PDF của tài liệu. Ví dụ, tôi đã thử với bài báo "Mind the Gap: Foundation Models and the Covert Proliferation of Military Intelligence, Surveillance, and Targeting". Sau khi tải link, bạn có thể tùy chỉnh phong cách cuộc trò chuyện (ví dụ: trang trọng, tự do, hướng dẫn...) và nhấn "Generate". Quá trình này có thể mất một khoảng thời gian tùy thuộc vào độ dài tài liệu và lưu lượng truy cập.</p> <h3><em>Tùy chỉnh trải nghiệm nghe</em></h3> <p>Sau khi quá trình tạo audio hoàn tất, bạn có thể nghe trực tiếp và lưu vào thư viện cá nhân. Các cuộc trò chuyện audio sẽ bị xóa sau 30 ngày nếu không được lưu. Bạn cũng có thể xem bản ghi của cuộc trò chuyện và chia sẻ với người khác.</p> <h3><em>Quản lý và chia sẻ audio</em></h3> <p>Thư viện của bạn được chia làm hai phần: "Cá nhân" và "Công khai". Điều này cho phép bạn quản lý các audio của mình và chia sẻ chúng với cộng đồng.</p> <h2>4. <strong>Ứng dụng của Illuminate: Hỗ trợ đắc lực cho ai?</strong></h2> <p>Với khả năng chuyển đổi văn bản thành audio một cách dễ dàng, Illuminate thực sự là một trợ lý đắc lực cho:</p> <ul> <li><strong>Nhà nghiên cứu:</strong> Giúp nắm bắt nhanh chóng các ý chính của các bài báo khoa học dài.</li> <li><strong>Sinh viên:</strong> Hỗ trợ việc học tập và nghiên cứu hiệu quả hơn.</li> <li><strong>Nhà văn:</strong> Đưa ra cái nhìn tổng quan về chủ đề đang tìm hiểu.</li> </ul> <p>Công cụ này đặc biệt hữu ích khi bạn gặp khó khăn trong việc hiểu rõ các điểm chính của tài liệu và cần một sự hỗ trợ để nắm bắt tốt hơn.</p> <h2>5. <strong>Cách truy cập Illuminate: Bắt đầu sử dụng</strong></h2> <p>Bạn có thể truy cập Illuminate tại địa chỉ illuminate.google.com. Lưu ý, bạn cần có tài khoản Google để đăng nhập. Vì Illuminate vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, bạn có thể gặp phải một số lỗi hoặc hạn chế.</p> <h2>6. <strong>Lời kết: Lưu ý và đánh giá chung</strong></h2> <p>Illuminate là một công cụ đầy hứa hẹn, mở ra một phương pháp mới để tiếp cận các tài liệu nghiên cứu phức tạp. Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn thử nghiệm và có thể gặp một vài lỗi nhỏ, nhưng tiềm năng của nó là không thể phủ nhận. Nếu bạn thường xuyên phải làm việc với các bài nghiên cứu khoa học, hãy thử trải nghiệm Illuminate để cảm nhận sự khác biệt.</p> <hr>

Trợ Lý AI "Illuminate" của Google: Biến Nghiên Cứu Khoa Học Phức Tạp Thành Cuộc Trò Chuyện Dễ Hiểu

Mục lục: Giới thiệu: Google Illuminate là gì? Sức mạnh của Illuminate: Chuyển hóa văn bản thành âm thanh Khám phá cách Illuminate hoạt...

Read more »

Tận Dụng Sức Mạnh của Gemini AI trong Google Sheets: Nâng Cao Hiệu Quả Công Việc

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về sự kết hợp giữa Gemini AI và Google Sheets</li> <li>Những cách Gemini AI cải thiện quy trình làm việc trong Google Sheets</li> <li>Hướng dẫn sử dụng Gemini AI trong Google Sheets</li> <li>Những điều cần cân nhắc và kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về sự kết hợp giữa Gemini AI và Google Sheets</h2> <p>Google Sheets, một công cụ bảng tính quen thuộc, nay đã trở nên thông minh và hiệu quả hơn nhờ tích hợp Gemini AI. Với khả năng phân tích dữ liệu, đề xuất và tự động hóa các tác vụ, Gemini AI biến Google Sheets từ một công cụ đơn thuần thành một trợ lý đắc lực, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất.</p> <p>Ví dụ, thay vì mất thời gian tìm kiếm loại biểu đồ phù hợp, Gemini AI sẽ tự động phân tích dữ liệu và đưa ra những gợi ý trực quan nhất. Bài viết này sẽ khám phá những cách mà Gemini AI có thể đơn giản hóa quy trình làm việc và cải thiện trải nghiệm Google Sheets của bạn.</p> <h2>2. Những cách Gemini AI cải thiện quy trình làm việc trong Google Sheets</h2> <h3>Tóm tắt xu hướng dữ liệu và tạo báo cáo</h3> <p>Gemini AI giảm thiểu thời gian và công sức cho việc phân tích dữ liệu và tạo báo cáo. Chỉ cần một cú nhấp chuột vào biểu tượng Gemini, bạn sẽ nhận được bản tóm tắt dữ liệu nhanh chóng, hoặc đặt câu hỏi để hiểu sâu hơn về thông tin trong bảng tính.</p> <p><img alt="Gemini AI trong Google Sheets" src="https://thecondia.com/wp-content/uploads/2024/12/6cae09ec-24d7-4cd5-a8a2-3969b9560813.webp"></p> <p><em>Gemini AI có thể tóm tắt dữ liệu thô trong Google Sheets một cách dễ dàng.</em></p> <h3>Tự động tạo công thức</h3> <p>Gemini AI có thể tạo công thức và cung cấp hướng dẫn từng bước cho các phép tính phức tạp. Người dùng chỉ cần mô tả phép tính bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ như "Tính trung bình số người tham gia mỗi lớp", và Gemini sẽ đề xuất các công thức phù hợp, giảm thiểu lỗi và tiết kiệm thời gian.</p> <h3>Xây dựng chiến lược toàn diện</h3> <p>Các chủ doanh nghiệp nhỏ và quản lý dự án có thể sử dụng Gemini để tạo ra các kế hoạch hành động chi tiết. Chỉ cần nhập một yêu cầu như "Tạo chiến lược ra mắt sản phẩm mới", Gemini sẽ đưa ra một bản phân tích chi tiết, bao gồm thời gian, ngân sách và phân bổ nguồn lực.</p> <h3>Tạo bảng biểu tự động</h3> <p>Gemini AI có thể tạo bảng biểu từ đầu hoặc dựa trên yêu cầu của bạn. Ví dụ, người làm marketing có thể yêu cầu một "bảng hiệu suất chiến dịch" với các cột như lượt hiển thị, lượt nhấp và tỷ lệ chuyển đổi, Gemini sẽ tự động điền cấu trúc, giúp bạn tập trung vào chiến lược.</p> <h3>Theo dõi trạng thái dự án</h3> <p>Gemini có thể đơn giản hóa việc nhập dữ liệu bằng cách chuyển đổi các ô hoặc cột thành các chip thả xuống để đảm bảo tính nhất quán. Điều này giúp dễ dàng theo dõi trạng thái dự án, phân tích các xu hướng lặp lại và đưa ra quyết định sáng suốt.</p> <h3>Phát hiện và sửa lỗi tự động</h3> <p>Gemini có khả năng phát hiện và sửa lỗi, giúp bạn quản lý dữ liệu lớn chính xác hơn. Nó xác định các bất thường, giá trị bị thiếu hoặc các mục nhập không chính xác.</p> <h3>Trình bày dữ liệu phức tạp một cách hấp dẫn</h3> <p>Các đội ngũ bán hàng có thể sử dụng Gemini để tạo biểu đồ ngay lập tức trong Google Sheets, hiển thị tăng trưởng doanh thu hoặc hình dung phân bổ ngân sách.</p> <h2>3. Hướng dẫn sử dụng Gemini AI trong Google Sheets</h2> <p>Để tích hợp Gemini AI vào Google Sheets, bạn cần thực hiện các bước sau:</p> <ol> <li><strong>Đăng nhập</strong>: Truy cập Google Sheets và đăng nhập vào tài khoản Google của bạn.</li> <li><strong>Tạo bảng tính</strong>: Tạo một bảng tính mới hoặc mở một bảng tính hiện có.</li> <li><strong>Kích hoạt Gemini AI</strong>: Nhấp vào biểu tượng Gemini AI để kích hoạt nó.</li> <li><strong>Nhập lệnh</strong>: Nhập câu hỏi hoặc lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.</li> <li><strong>Sử dụng tính năng</strong>: Sử dụng các tính năng do Gemini AI cung cấp và phản hồi để cải thiện tương tác.</li> </ol> <h2>4. Những điều cần cân nhắc và kết luận</h2> <h3>Tại sao Gemini AI tích hợp trong Google Sheets đáng giá?</h3> <ul> <li><strong>Hỗ trợ đưa ra quyết định tốt hơn</strong>: Gemini AI giúp bạn phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt.</li> <li><strong>Tiết kiệm thời gian</strong>: Gemini AI tự động hóa nhiều tác vụ, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tăng năng suất.</li> <li><strong>Trải nghiệm thân thiện</strong>: Ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể sử dụng dễ dàng.</li> </ul> <h3>Những điều cần cân nhắc:</h3> <ul> <li><strong>Khả năng có lỗi</strong>: AI có thể mắc lỗi đôi khi, hãy kiểm tra lại kết quả.</li> <li><strong>Bảo mật</strong>: Gemini AI dựa vào dữ liệu của bạn, hãy cân nhắc về quyền riêng tư và bảo mật.</li> <li><strong>Sự phụ thuộc</strong>: Lạm dụng tự động hóa có thể làm giảm khả năng tư duy phản biện và giải quyết vấn đề.</li> </ul> <h3>Giá cả và tính khả dụng</h3> <p>Để tích hợp Gemini AI với Google Sheets, bạn cần đăng ký một gói trong Google Workspace.</p> <ul> <li><strong>Gói Gemini Business:</strong> Có giá 20 đô la mỗi người mỗi tháng, cung cấp quyền truy cập vào các công cụ AI thiết yếu.</li> <li><strong>Gói Gemini Enterprise:</strong> Có giá 30 đô la mỗi người mỗi tháng, cung cấp nhiều tính năng hơn, bao gồm phân tích dữ liệu bằng AI, tạo công thức, nhập dữ liệu thông minh và dịch thuật thời gian thực.</li> </ul> <p>Cả hai gói thường yêu cầu cam kết một năm.</p> <h3>Kết luận</h3> <p>Gemini AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc với dữ liệu, tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả. Dù vẫn còn một số hạn chế, Gemini AI hứa hẹn sẽ là một công cụ không thể thiếu cho người dùng Google Sheets. Bạn thấy tính năng nào thú vị nhất? Hãy cho chúng tôi biết ở phần bình luận nhé!</p>

Tận Dụng Sức Mạnh của Gemini AI trong Google Sheets: Nâng Cao Hiệu Quả Công Việc

Mục lục Giới thiệu về sự kết hợp giữa Gemini AI và Google Sheets Những cách Gemini AI cải thiện quy trình làm việc trong Google Sheets H...

Read more »

Bước Nhảy Đột Phá của AI: Mô Hình o3 của OpenAI và Cái Giá Phải Trả

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu:</strong> Kỷ Nguyên Mới của Luật Mở Rộng AI</li> <li><strong>o3: Bước Tiến Vượt Bậc?</strong></li> <li><strong>Test-Time Scaling: Bí Quyết Đằng Sau Thành Công của o3</strong></li> <li><strong>Cái Giá Của Hiệu Năng:</strong> Chi Phí Tính Toán Tăng Vọt</li> <li><strong>Ứng Dụng và Tương Lai của o3</strong></li> <li><strong>Những Câu Hỏi Vẫn Còn Bỏ Ngỏ</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu: Kỷ Nguyên Mới của Luật Mở Rộng AI</h2> <p>Thế giới AI đang chứng kiến những bước chuyển mình mạnh mẽ. Các phương pháp cải tiến mô hình AI truyền thống đang dần bộc lộ những hạn chế, và các nhà nghiên cứu, đầu tư đang hướng sự chú ý đến một kỷ nguyên mới của "luật mở rộng". Trong đó, một phương pháp đầy hứa hẹn được gọi là "test-time scaling" đang nổi lên như một giải pháp tiềm năng. Đây cũng chính là công nghệ được cho là đứng đằng sau hiệu suất ấn tượng của mô hình AI mới nhất từ OpenAI - o3. Tuy nhiên, đi kèm với đó là những thách thức không nhỏ về chi phí.</p> <h2>2. o3: Bước Tiến Vượt Bậc?</h2> <p>Tháng vừa qua, sự ra mắt của o3 đã làm dấy lên một làn sóng phấn khích trong cộng đồng AI. Nhiều người coi đây là bằng chứng cho thấy sự phát triển của AI vẫn chưa "chạm trần". o3 đã vượt trội so với các mô hình khác trên nhiều bài kiểm tra chuẩn, đặc biệt là trong bài kiểm tra khả năng tổng quát ARC-AGI và bài kiểm tra toán học khó. Dù vậy, các chuyên gia vẫn còn thận trọng cho đến khi có thể tự mình trải nghiệm và đánh giá o3.</p> <p><img alt="Ảnh Sam Altman, CEO của OpenAI, người đại diện cho sự phát triển của AI" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/12/GettyImages-2188251582.jpg?resize=1200,800"></p> <p><em>Ảnh: Sam Altman, CEO của OpenAI</em></p> <p>Noam Brown, đồng sáng tạo của các mô hình o-series của OpenAI, đã chỉ ra rằng o3 ra mắt chỉ ba tháng sau o1, một khoảng thời gian ngắn đáng ngạc nhiên cho một bước nhảy vọt về hiệu suất như vậy. Jack Clark, đồng sáng lập Anthropic, cũng nhận định rằng o3 là dấu hiệu cho thấy sự phát triển của AI sẽ còn nhanh hơn trong năm 2025 so với năm 2024.</p> <h2>3. Test-Time Scaling: Bí Quyết Đằng Sau Thành Công của o3</h2> <p>Vậy điều gì đã tạo nên sự khác biệt của o3? Câu trả lời có lẽ nằm ở "test-time scaling". Phương pháp này sử dụng nhiều tài nguyên tính toán hơn trong giai đoạn suy luận, tức là thời điểm sau khi người dùng nhập yêu cầu. Cụ thể, OpenAI có thể đang sử dụng nhiều chip máy tính hơn, chip suy luận mạnh mẽ hơn hoặc kéo dài thời gian tính toán lên đến 10-15 phút trước khi AI đưa ra câu trả lời.</p> <h2>4. Cái Giá Của Hiệu Năng: Chi Phí Tính Toán Tăng Vọt</h2> <p>Mặc dù "test-time scaling" có vẻ đầy hứa hẹn, nó đi kèm với một nhược điểm lớn: chi phí. Để đạt được hiệu suất vượt trội, o3 cần một lượng tài nguyên tính toán chưa từng có, điều này có nghĩa là giá thành cho mỗi câu trả lời sẽ tăng lên đáng kể. Một số nguồn tin cho biết, để đạt được số điểm 88% trong bài kiểm tra ARC-AGI, phiên bản hiệu suất cao của o3 đã tiêu tốn hơn 1.000 đô la chi phí tính toán cho mỗi nhiệm vụ. Trong khi đó, các mô hình o1 chỉ tốn khoảng 5 đô la và o1-mini chỉ vài xu.</p> <p>François Chollet, người tạo ra bài kiểm tra ARC-AGI, cho biết OpenAI đã sử dụng lượng tài nguyên tính toán gấp 170 lần so với phiên bản hiệu quả cao của o3 để đạt được số điểm cao hơn 12%. Điều này cho thấy, dù o3 là một bước đột phá, chi phí để vận hành nó vẫn còn là một rào cản lớn.</p> <h2>5. Ứng Dụng và Tương Lai của o3</h2> <p>Với chi phí vận hành cao như vậy, o3 có lẽ không phải là một công cụ "hàng ngày" như GPT-4o hay Google Search. Thay vào đó, nó có thể phù hợp hơn cho những yêu cầu phức tạp, đòi hỏi khả năng suy luận chuyên sâu, ví dụ như giải quyết các vấn đề chiến lược trong kinh doanh, tài chính hoặc nghiên cứu khoa học.</p> <p>Giáo sư Ethan Mollick của Wharton cũng nhận định rằng o3 có thể quá đắt đối với hầu hết người dùng, nhưng nó có thể hữu ích trong các lĩnh vực như học thuật, tài chính và công nghiệp, nơi mà chi phí hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn đô la cho một câu trả lời thành công là chấp nhận được.</p> <h2>6. Những Câu Hỏi Vẫn Còn Bỏ Ngỏ</h2> <p>Sự ra đời của o3 đặt ra nhiều câu hỏi: Liệu mô hình này thực sự dành cho mục đích gì? Chi phí tính toán cần thiết để đạt được những bước tiến tiếp theo trong tương lai là bao nhiêu? Quan trọng hơn, o3 vẫn chưa giải quyết được vấn đề "ảo giác" của các mô hình ngôn ngữ lớn, điều này cho thấy chúng ta vẫn còn một chặng đường dài để đi trước khi đạt được AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) thực sự.</p> <p>Để giải quyết vấn đề chi phí, các công ty đang phát triển các chip AI chuyên dụng, hiệu quả hơn về chi phí. Đây là một hướng đi hứa hẹn trong tương lai.</p> <h2>7. Kết luận</h2> <p>Mặc dù o3 là một bước tiến đáng kể, nó cũng cho thấy rõ những thách thức mà ngành AI đang phải đối mặt. "Test-time scaling" có thể là con đường dẫn đến những mô hình AI mạnh mẽ hơn, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi một nguồn lực tính toán khổng lồ. Câu hỏi đặt ra là liệu chúng ta có thể tìm ra một giải pháp cân bằng giữa hiệu suất và chi phí hay không.</p> <p>Sự phát triển của AI vẫn còn là một hành trình dài và đầy thú vị, và những bước tiến như o3 sẽ tiếp tục định hình tương lai của công nghệ này.</p>

Bước Nhảy Đột Phá của AI: Mô Hình o3 của OpenAI và Cái Giá Phải Trả

Mục lục Giới thiệu: Kỷ Nguyên Mới của Luật Mở Rộng AI o3: Bước Tiến Vượt Bậc? Test-Time Scaling: Bí Quyết Đằng Sau Thành Công của o3 C...

Read more »

Gemini Deep Research: Bước đột phá mới trong trải nghiệm tìm kiếm thông tin

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Deep Research của Gemini là gì?</li> <li>Cách Deep Research hoạt động</li> <li>Lợi ích của Deep Research</li> <li>Cách sử dụng Deep Research</li> <li>Gói đăng ký và chi phí</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trong kỷ nguyên số, việc tìm kiếm thông tin trên internet trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, đôi khi chúng ta lại bị "ngợp" trước biển thông tin khổng lồ, khó khăn trong việc xác định nguồn tin chất lượng và tổng hợp thông tin một cách hiệu quả. Thấu hiểu điều đó, Google đã cho ra mắt tính năng Deep Research trong Gemini Advanced, hứa hẹn mang đến một trải nghiệm tìm kiếm hoàn toàn mới.</p> <p><img alt="User added image" src="https://www.zdnet.com/a/img/resize/eb55a725ad8ae82db60816380472b359cce2c593/2024/12/23/43067542-9a07-4d3b-be88-2583ee7a7073/beetlejuice.jpg?auto=webp&width=1280"></p> <h2>2. Deep Research của Gemini là gì?</h2> <p>Deep Research là một tính năng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến, được tích hợp trong Gemini Advanced, đóng vai trò như một trợ lý nghiên cứu thông minh. Tính năng này giúp người dùng thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu về một chủ đề cụ thể, thay vì chỉ trả về kết quả tìm kiếm thông thường.</p> <h2>3. Cách Deep Research hoạt động</h2> <p>Khác với cách tìm kiếm truyền thống, Deep Research hoạt động theo quy trình mô phỏng quá trình nghiên cứu của con người:</p> <ol> <li><strong>Đặt câu hỏi:</strong> Người dùng đưa ra câu hỏi hoặc chủ đề muốn tìm hiểu.</li> <li><strong>Lập kế hoạch:</strong> AI sẽ tự động tạo ra một kế hoạch nghiên cứu chi tiết, bao gồm các bước tìm kiếm, các từ khóa liên quan, và các nguồn thông tin tiềm năng.</li> <li><strong>Thực hiện tìm kiếm:</strong> Sau khi kế hoạch được phê duyệt, AI sẽ tự động duyệt web, thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.</li> <li><strong>Tổng hợp và phân tích:</strong> AI sẽ phân tích các thông tin thu thập được, loại bỏ các thông tin nhiễu, và tổ chức lại một cách khoa học.</li> <li><strong>Báo cáo:</strong> Cuối cùng, Deep Research sẽ tạo ra một báo cáo toàn diện, bao gồm các thông tin chính, các liên kết đến nguồn tin gốc, và các gợi ý để người dùng tiếp tục khám phá sâu hơn.</li> </ol> <h2>4. Lợi ích của Deep Research</h2> <ul> <li><strong>Tiết kiệm thời gian:</strong> Deep Research giúp người dùng tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức trong việc tìm kiếm và tổng hợp thông tin.</li> <li><strong>Đảm bảo tính chính xác:</strong> Với khả năng phân tích và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, Deep Research giúp người dùng có được thông tin chính xác và đầy đủ nhất.</li> <li><strong>Khám phá chuyên sâu:</strong> Người dùng có thể sử dụng báo cáo được tạo ra để đặt thêm các câu hỏi phụ, từ đó tiếp tục đào sâu vào chủ đề quan tâm.</li> <li><strong>Tổ chức khoa học:</strong> Thông tin được sắp xếp và trình bày một cách rõ ràng, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và sử dụng.</li> <li><strong>Xuất báo cáo:</strong> Người dùng có thể xuất báo cáo ra Google Docs để dễ dàng chia sẻ và chỉnh sửa.</li> </ul> <h2>5. Cách sử dụng Deep Research</h2> <p>Deep Research hiện đã có mặt trên phiên bản web của Gemini Advanced trên cả máy tính và thiết bị di động. Trong tương lai gần, tính năng này sẽ được tích hợp vào ứng dụng di động. Để sử dụng Deep Research, bạn chỉ cần chọn "1.5 pro with Deep Research" từ menu thả xuống trong Gemini Advanced.</p> <h2>6. Gói đăng ký và chi phí</h2> <p>Để sử dụng Gemini Advanced và tính năng Deep Research, người dùng cần đăng ký gói Google One AI Premium, với mức phí 20 đô la mỗi tháng. Ngoài Deep Research, gói này còn cung cấp nhiều ưu đãi khác như dung lượng lưu trữ 2TB, các tính năng chỉnh sửa ảnh nâng cao trên Google Photos, giảm 10% khi mua sắm trên Google Store, và các tính năng video call cao cấp của Google Meet, cũng như quyền truy cập Gemini for Workspace. Người dùng có thể trải nghiệm thử gói này miễn phí trong hai tháng đầu.</p> <h2>7. Kết luận</h2> <p>Deep Research là một bước tiến mới trong việc sử dụng AI để hỗ trợ con người trong công việc nghiên cứu. Với khả năng tìm kiếm và tổng hợp thông tin một cách thông minh, tính năng này hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta tiếp cận thông tin trên internet. Hãy thử trải nghiệm Deep Research để cảm nhận sự khác biệt!</p>

Gemini Deep Research: Bước đột phá mới trong trải nghiệm tìm kiếm thông tin

Mục lục Giới thiệu Deep Research của Gemini là gì? Cách Deep Research hoạt động Lợi ích của Deep Research Cách sử dụng Deep Research ...

Read more »

Bước Tiến Mới cho AI: Cảm Xúc và Tư Duy Đa Giác Quan

<h2>Mục Lục</h2> <ol> <li>Giới Thiệu</li> <li>AGI: Không Phải Chuyện Một Sớm Một Chiều</li> <li>Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đang Gặp Giới Hạn</li> <li>Con Đường Đến Với AI Thông Minh Hơn</li> <li>Vai Trò Của Cảm Xúc Trong AI</li> <li>AI Và Vấn Đề Tin Giả</li> <li>Kết Luận</li> </ol> <h2>1. Giới Thiệu</h2> <p>Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), một cuộc tranh luận sôi nổi đang diễn ra về tương lai của các hệ thống AI, đặc biệt là về khả năng đạt được Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Yann LeCun, Giám đốc AI của Meta, đã lên tiếng phản bác những kỳ vọng quá cao gần đây về AGI, cho rằng chúng ta còn cách xa mục tiêu này hơn nhiều người nghĩ. Bài viết này sẽ phân tích quan điểm của LeCun, đồng thời làm sáng tỏ những thách thức và hướng đi mới trong nghiên cứu AI.</p> <h2>2. AGI: Không Phải Chuyện Một Sớm Một Chiều</h2> <p>Theo LeCun, việc tạo ra một AI có trí thông minh tương đương con người không phải là chuyện có thể đạt được trong một sớm một chiều. Ông cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện tại, mặc dù rất ấn tượng, không phải là con đường duy nhất để đạt được AGI. <img alt="User added image" src="https://the-decoder.com/wp-content/uploads/2024/12/lecun_screenshot_johns_hopkins_university-1-1200x675.png"> <em>Yann LeCun tại một buổi thảo luận của Trung tâm Bloomberg, Đại học Johns Hopkins.</em></p> <p>LeCun cho rằng một số người đang đánh giá quá cao khả năng của các mô hình mới nhất, ví dụ như mô hình o3 của OpenAI, vốn được cho là có thể đạt được một số khả năng của AGI. Tuy nhiên, theo LeCun, việc định nghĩa AGI cũng đang gây tranh cãi, khi mà có người coi AGI là trí tuệ linh hoạt như con người, trong khi các công ty lại coi đó là khả năng AI có thể đảm nhận hầu hết các công việc của con người.</p> <h2>3. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đang Gặp Giới Hạn</h2> <p>LeCun cho rằng LLM đang chạm đến giới hạn của mình, vì các phòng thí nghiệm AI đang dần cạn kiệt dữ liệu văn bản tự nhiên để huấn luyện. Ông đã khẳng định quan điểm này trong nhiều năm, và ngày càng có nhiều người đồng tình với ông. Thậm chí, những người từng ủng hộ mạnh mẽ việc mở rộng quy mô mô hình văn bản để đạt được AGI, ví dụ như Ilya Sutskever của OpenAI, cũng đã thay đổi quan điểm.</p> <h2>4. Con Đường Đến Với AI Thông Minh Hơn</h2> <p>Theo LeCun, để đạt được AI giống con người, chúng ta cần phải kết hợp việc học hỏi qua giác quan, cảm xúc, và khả năng mô hình hóa thế giới. Ông chỉ ra rằng việc thiếu robot gia đình có khả năng là một minh chứng cho sự hạn chế về trí thông minh của AI hiện tại. Dự án V-JEPA của ông nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng dữ liệu video về cách các vật thể và môi trường tương tác với nhau.</p> <p>LeCun nhấn mạnh rằng một đứa trẻ bốn tuổi xử lý lượng thông tin thị giác trong 16.000 giờ thức giấc tương đương với lượng thông tin văn bản mà các LLM lớn nhất xử lý. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc học hỏi qua giác quan trong việc phát triển trí thông minh.</p> <h2>5. Vai Trò Của Cảm Xúc Trong AI</h2> <p>Một quan điểm thú vị mà LeCun đưa ra là vai trò của cảm xúc trong AI. Ông tin rằng các hệ thống AI trong tương lai cần có cảm xúc để đặt mục tiêu và hiểu được hậu quả của hành động. Theo ông, cảm xúc không phải là một yếu tố tùy chọn mà là một phần không thể thiếu trong thiết kế của AI. Đây là một phần quan trọng trong tầm nhìn của Meta về AI trong những năm tới, cùng với khả năng mô hình hóa thế giới, suy luận và lập kế hoạch.</p> <h2>6. AI Và Vấn Đề Tin Giả</h2> <p>Về vấn đề tin giả do AI tạo ra, LeCun có quan điểm ít lo ngại hơn. Ông cho rằng AI không phải là nguyên nhân gây ra ngôn từ thù hận và thông tin sai lệch, mà thực tế AI có thể là công cụ tốt nhất để chống lại chúng. Theo LeCun, miễn là những người chống lại thông tin sai lệch có quyền truy cập vào các hệ thống AI tinh vi hơn những người tạo ra nó, thì chúng ta có thể kiểm soát được tình hình.</p> <p>LeCun cũng chỉ trích phản ứng thái quá của OpenAI khi ban đầu họ giấu mô hình GPT-2 vì lo ngại về tin giả nguy hiểm. Ông cho rằng phản ứng này là "nực cười" vì khả năng của GPT-2 còn khiêm tốn. Thực tế, đã có nhiều hệ thống mạnh hơn tương tự được cung cấp miễn phí trong nhiều năm mà không gây ra các vấn đề như đã dự đoán.</p> <h2>7. Kết Luận</h2> <p>Bài phát biểu của Yann LeCun đã cung cấp một cái nhìn thực tế hơn về tương lai của AI. Ông đã nhấn mạnh rằng để đạt được AGI, chúng ta không chỉ cần tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn mà còn phải tích hợp khả năng học hỏi qua giác quan, cảm xúc, và khả năng tư duy. Quan điểm của LeCun không chỉ thách thức các giả định hiện tại về AI mà còn mở ra những hướng đi mới đầy tiềm năng cho nghiên cứu và phát triển AI trong tương lai.</p>

Bước Tiến Mới cho AI: Cảm Xúc và Tư Duy Đa Giác Quan

Mục Lục Giới Thiệu AGI: Không Phải Chuyện Một Sớm Một Chiều Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đang Gặp Giới Hạn Con Đường Đến Với AI Thông Minh Hơn ...

Read more »

Kỷ Nguyên AI Tự Động: Bước Chuyển Mình Mới Của Công Nghệ

<h2>Mục Lục</h2> <ol> <li>Giới thiệu: AI Agent - Sự Thay Đổi Mang Tính Đột Phá</li> <li>So Sánh AI Agent và Chatbot Truyền Thống</li> <li>Tác Động Đa Chiều Của AI Agent<ul> <li>Thay đổi trong công việc</li> <li>Kết hợp với thực tế tăng cường (AR)</li> <li>Ảnh hưởng đến phát triển cá nhân và nghề nghiệp</li> </ul> </li> <li>Kết Luận: Bình Minh của AI Tự Động</li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu: AI Agent - Sự Thay Đổi Mang Tính Đột Phá</h2> <p><img alt="User added image" src="https://www.okoone.com/wp-content/uploads/2024/12/Tech-innovation-282-400x300.jpg"></p> <p>AI Agent (đại lý AI) đang tạo ra một cuộc cách mạng trong mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Không còn là những công cụ thụ động, phần mềm giờ đây có thể tự chủ lập kế hoạch, thực hiện và thích ứng trong thời gian thực. Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch từ phần mềm như một công cụ sang phần mềm như một cộng tác viên.</p> <p>Trước đây, phần mềm luôn cần sự chỉ dẫn của chúng ta. Nhưng với AI Agent, phần mềm sẽ "cầm lái", tự động thực hiện các tác vụ một cách hiệu quả. Hãy tưởng tượng về một phần mềm không chỉ là công cụ mà còn là cộng sự, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần chúng ta "cầm tay chỉ việc".</p> <p>Ví dụ điển hình là OpenAI’s Operator, dự kiến ra mắt vào tháng 1 năm nay. Operator không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi đơn thuần như chatbot thông thường, mà có thể xử lý các công việc thực tế như viết code phức tạp, sắp xếp lịch trình hay đặt vé máy bay. Nó có thể tương tác trực tiếp với các ứng dụng trên máy tính của bạn hoặc kết nối với các dịch vụ đám mây. Quá trình diễn ra mượt mà, giống như có một trợ lý điều hành chuyên nghiệp làm việc 24/7.</p> <p>Một ví dụ khác là mô hình Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, được trang bị khả năng "Sử dụng Máy tính" (Computer Use). Claude có thể điều khiển chuột, nhấp vào biểu tượng và gõ lệnh một cách độc lập. Giống như có một nhân viên ảo làm việc trên máy tính của bạn, biến các mệnh lệnh thành các tác vụ hoàn chỉnh.</p> <p>Những công cụ này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng chúng cho thấy một tương lai rõ ràng: phần mềm sẽ làm việc song hành cùng chúng ta như một đối tác, thực hiện các kế hoạch mà chúng ta đã đề ra.</p> <hr> <h2>2. So Sánh AI Agent và Chatbot Truyền Thống</h2> <p>Điều gì làm nên sự khác biệt giữa AI Agent và chatbot truyền thống? Đó chính là khả năng tư duy, hành động và ghi nhớ. Những yếu tố này tạo nên lợi thế vượt trội của AI Agent.</p> <ul> <li><strong>Tư duy:</strong> AI Agent không chỉ "nhại" lại các câu trả lời được lập trình sẵn. Thay vào đó, chúng phân tích yêu cầu của bạn, chia nhỏ thành các phần dễ quản lý và xây dựng một kế hoạch logic. Dù nhiệm vụ đơn giản hay phức tạp, agent đều giải thích các bước của mình, mang lại sự minh bạch và xây dựng lòng tin.</li> <li><strong>Hành động:</strong> Không giống như các chatbot tĩnh, AI Agent tương tác với hệ sinh thái số xung quanh. Chúng thực hiện tìm kiếm trên web, truy vấn cơ sở dữ liệu, chạy code và thậm chí cộng tác với các phần mềm khác. Bạn cần một báo cáo tài chính? Agent sẽ tự thu thập dữ liệu, tính toán và cung cấp kết quả.</li> <li><strong>Ghi nhớ:</strong> Khả năng truy cập bộ nhớ giúp AI Agent cá nhân hóa hành vi của mình. Nếu trước đó bạn đã thảo luận về mục tiêu kinh doanh, agent sẽ ghi nhớ và điều chỉnh để mỗi tương tác tiếp theo đều dựa trên những gì đã diễn ra trước đó.</li> </ul> <p>Ví dụ, khả năng "Sử dụng Máy tính" của Anthropic cho phép agent xử lý các giao diện thực tế được thiết kế cho con người. Chúng có thể điều hướng giao diện một cách chính xác, biến phần mềm từ những hệ thống cứng nhắc thành những trợ lý linh hoạt.</p> <p>Bộ ba yếu tố tư duy, hành động và ghi nhớ được hỗ trợ bởi khuôn khổ ReACT – một vòng phản hồi của lập kế hoạch, thực hiện và tinh chỉnh. Phương pháp lặp đi lặp lại này đảm bảo agent liên tục tối ưu hóa cách chúng làm việc, mang lại kết quả phù hợp với kỳ vọng của người dùng.</p> <hr> <h2>3. Tác Động Đa Chiều Của AI Agent</h2> <h3>Thay đổi trong công việc</h3> <p>AI Agent sẽ thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động, làm thay đổi cơ bản quy trình làm việc.</p> <p>Hãy hình dung một nơi làm việc mà các công việc lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, sắp xếp lịch trình hay tạo báo cáo không còn do nhân viên thực hiện. Thay vào đó, AI Agent sẽ tự động đảm nhận những công việc này. Tài năng của con người sẽ được tập trung vào những công việc sáng tạo, chiến lược, thúc đẩy sự tăng trưởng.</p> <p>Việc ứng dụng AI Agent sẽ tạo ra các vai trò mới. Các chuyên gia sẽ cần thiết để đào tạo và giám sát các hệ thống này, mở ra cơ hội trong các lĩnh vực như quản lý và giám sát hệ thống agent. An ninh mạng cũng sẽ có những thay đổi lớn. Khi kẻ tấn công sử dụng AI agent, doanh nghiệp sẽ phải triển khai agent của riêng mình để chống lại. Đó là một cuộc chơi cờ vua của tự động hóa.</p> <p>Hiệu quả công việc sẽ tăng lên đáng kể, nhưng cũng đi kèm những thách thức. AI Agent không phải là một công cụ "cắm là chạy", mà là những hệ thống phức tạp cần được tích hợp cẩn thận. Tuy nhiên, những lợi ích mà chúng mang lại rất rõ ràng: một lực lượng lao động tinh gọn và thông minh hơn, nơi con người và agent làm việc cộng tác một cách liền mạch.</p> <h3>Kết hợp với thực tế tăng cường (AR)</h3> <p>Việc kết hợp AI Agent với thực tế tăng cường là một bước phát triển tự nhiên. Hãy tưởng tượng bạn đang đeo kính AR khi đi dạo trong thành phố. Bạn nhìn thấy một tấm poster quảng cáo buổi hòa nhạc và kính AR ghi lại hình ảnh đó. Bạn chỉ cần nói "Đặt vé cho tôi", và agent sẽ lo tất cả. Nó sẽ đặt vé, kiểm tra lịch của bạn, gửi lời mời cho người thân, đặt chỗ cho người trông trẻ và sắp xếp xe tự lái cho buổi tối.</p> <p>AI Agent làm cho AR trở nên trực quan và cực kỳ hữu ích. Thông qua việc kết hợp đầu vào hình ảnh, âm thanh và giọng nói, các hệ thống này giúp bạn dễ dàng kiểm soát các tương tác hàng ngày. Dự đoán cho thấy, kính AR tích hợp AI có thể thay thế smartphone, trở thành trung tâm kết nối cá nhân và chuyên nghiệp.</p> <p>Tiềm năng này còn vượt xa sự tiện lợi. Các chuyên gia có thể sử dụng kính AR để quản lý các công việc thời gian thực, ví dụ như kỹ sư nhận được hướng dẫn từng bước khi sửa chữa thiết bị phức tạp, hoặc các nhà điều hành xem xét dữ liệu kinh doanh trực tiếp trong cuộc họp.</p> <h3>Ảnh hưởng đến phát triển cá nhân và nghề nghiệp</h3> <p>AI Agent sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển cá nhân và nghề nghiệp theo những cách khác nhau, tùy thuộc vào cách chúng ta sử dụng.</p> <p>Với một số người, agent có thể trở thành "cái nạng". Tại sao phải học một kỹ năng mới hay thu thập thông tin khi agent có thể làm điều đó cho bạn? Điều này có thể dẫn đến một xu hướng đáng lo ngại, khi mọi người mất động lực phát triển, giao phó tư duy phản biện và giải quyết vấn đề cho trợ lý ảo.</p> <p>Tuy nhiên, với những người khác, câu chuyện sẽ hoàn toàn khác. Họ sẽ tận dụng agent để đẩy nhanh quá trình phát triển. Hãy hình dung bạn có thể truy cập ngay lập tức vào các thông tin chi tiết, kế hoạch đào tạo được thiết kế riêng và kiến thức theo ngữ cảnh bất cứ khi nào bạn cần. Agent có thể hướng dẫn các chuyên gia học phần mềm mới, làm chủ các ngành nghề mới hoặc cập nhật các xu hướng toàn cầu trong thời gian thực.</p> <p>Vấn đề thực sự nằm ở sự cân bằng. Liệu chúng ta sẽ sử dụng những công cụ này để tăng cường năng lực của mình hay để trốn tránh các thử thách? Câu trả lời nằm ở cách chúng ta tích hợp agent vào cuộc sống, sử dụng chúng như những đối tác trong quá trình phát triển, thay vì là sự thay thế cho nỗ lực.</p> <hr> <h2>4. Kết Luận: Bình Minh của AI Tự Động</h2> <p>Chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên công nghệ mới, một kỷ nguyên định nghĩa lại ranh giới tương tác giữa người và máy. Những công cụ như Operator của OpenAI và Claude 3.5 của Anthropic chỉ là sự khởi đầu.</p> <p>Từ việc tự động hóa các công việc hàng ngày đến việc thúc đẩy sự đổi mới trong AR và an ninh mạng, tiềm năng của AI Agent là vô hạn. Chúng sẽ định hình các ngành công nghiệp, định nghĩa lại năng suất cá nhân và thách thức chúng ta suy nghĩ lại về cách chúng ta làm việc, học tập và phát triển. Và tất cả bắt đầu từ bây giờ.</p>

Kỷ Nguyên AI Tự Động: Bước Chuyển Mình Mới Của Công Nghệ

Mục Lục Giới thiệu: AI Agent - Sự Thay Đổi Mang Tính Đột Phá So Sánh AI Agent và Chatbot Truyền Thống Tác Động Đa Chiều Của AI Agent Th...

Read more »

Cuộc Cách Mạng AI Trong Phát Triển Phần Mềm: Claude Của Anthropic Dẫn Đầu Cuộc Chơi

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Sự Trỗi Dậy Của AI Trong Phát Triển Phần Mềm:</strong> Claude Thúc Đẩy Đổi Mới</li> <li><strong>Cuộc Đua Tranh Giữa Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ:</strong> Ai Sẽ Thống Trị Thị Trường Công Cụ AI Cho Lập Trình?</li> <li><strong>Hơn Cả Việc Viết Mã: AI Trở Thành Đối Tác Phát Triển:</strong> Khả Năng Tư Duy và Hiệu Quả Vượt Trội</li> <li><strong>Thách Thức và Cơ Hội:</strong> Rủi Ro Bảo Mật, Ảnh Hưởng Đến Việc Làm và Sự Thay Đổi Trong Giáo Dục</li> <li><strong>Tương Lai Của Phát Triển Phần Mềm:</strong> Sự Hợp Nhất Giữa Người và Máy, Mở Ra Kỷ Nguyên Mới</li> </ol> <hr> <h2>1. Sự Trỗi Dậy Của AI Trong Phát Triển Phần Mềm: Claude Thúc Đẩy Đổi Mới</h2> <p>Lĩnh vực phát triển phần mềm đang chứng kiến sự thay đổi lớn nhất kể từ khi mã nguồn mở ra đời. Các trợ lý trí tuệ nhân tạo, từng bị các nhà phát triển chuyên nghiệp hoài nghi, giờ đây đã trở thành công cụ không thể thiếu trong thị trường phần mềm toàn cầu trị giá 736.96 tỷ đô la. Trong số đó, Claude của Anthropic nổi lên như một "người thay đổi cuộc chơi" thực sự.</p> <p><img alt="User added image" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2024/12/nuneybits_Vector_art_of_a_retro_computer_a_white_sunburst_on_a__3c5d6417-c7d2-455b-acc5-b7b8d8356fbc.webp?w=750"></p> <p>Claude là một mô hình AI đã thu hút sự chú ý của các nhà phát triển trên toàn thế giới và châm ngòi cho một cuộc chiến khốc liệt giữa các gã khổng lồ công nghệ để giành quyền thống trị trong lĩnh vực lập trình bằng AI. Việc áp dụng Claude đã tăng vọt trong năm nay, với doanh thu liên quan đến mã hóa tăng 1000% chỉ trong ba tháng qua.</p> <p>Hiện nay, phát triển phần mềm chiếm hơn 10% tổng số tương tác với Claude, trở thành trường hợp sử dụng phổ biến nhất của mô hình này. Sự tăng trưởng này đã giúp Anthropic đạt mức định giá 18 tỷ đô la và thu hút hơn 7 tỷ đô la vốn đầu tư từ các ông lớn trong ngành như Google, Amazon và Salesforce.</p> <h2>2. Cuộc Đua Tranh Giữa Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ: Ai Sẽ Thống Trị Thị Trường Công Cụ AI Cho Lập Trình?</h2> <p>Sự thành công của Claude không khỏi thu hút sự chú ý của các đối thủ cạnh tranh. OpenAI đã ra mắt mô hình o3 với các khả năng mã hóa nâng cao, trong khi Gemini của Google và Llama 3.1 của Meta cũng đã tăng cường các công cụ dành cho nhà phát triển.</p> <p>Cuộc cạnh tranh ngày càng gay gắt này đánh dấu một sự thay đổi đáng kể trong trọng tâm của ngành AI - từ chatbot và tạo ảnh sang các công cụ thiết thực tạo ra giá trị kinh doanh ngay lập tức. Kết quả là sự tăng tốc nhanh chóng về khả năng, mang lại lợi ích cho toàn bộ ngành phần mềm.</p> <p>Alex Albert, người đứng đầu bộ phận quan hệ nhà phát triển của Anthropic, cho rằng sự thành công của Claude là nhờ cách tiếp cận độc đáo của nó. "Doanh thu mã hóa của chúng tôi đã tăng gấp 10 lần trong ba tháng qua," ông nói. "Các mô hình thực sự gây được tiếng vang với các nhà phát triển vì họ thấy nhiều giá trị hơn so với các mô hình trước đây."</p> <h2>3. Hơn Cả Việc Viết Mã: AI Trở Thành Đối Tác Phát Triển: Khả Năng Tư Duy và Hiệu Quả Vượt Trội</h2> <p>Điều làm nên sự khác biệt của Claude không chỉ là khả năng viết mã, mà còn là khả năng tư duy như một nhà phát triển giàu kinh nghiệm. Mô hình này có thể phân tích tới 200.000 token ngữ cảnh - tương đương khoảng 150.000 từ hoặc một cơ sở mã nhỏ - trong khi vẫn duy trì sự hiểu biết trong suốt phiên phát triển.</p> <p>"Claude là một trong số ít các mô hình mà tôi thấy có thể duy trì sự mạch lạc trong suốt hành trình đó," Albert giải thích. "Nó có thể xử lý nhiều tệp, thực hiện các chỉnh sửa ở đúng vị trí và quan trọng nhất, biết khi nào nên xóa mã thay vì chỉ thêm vào."</p> <p>Cách tiếp cận này đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể về năng suất. Theo Anthropic, GitLab báo cáo cải thiện hiệu quả từ 25-50% giữa các nhóm phát triển sử dụng Claude. Sourcegraph, một nền tảng thông tin mã, đã thấy tỷ lệ chèn mã tăng 75% sau khi chuyển sang Claude làm mô hình AI chính.</p> <p>Đáng chú ý hơn cả, Claude đang thay đổi người có thể viết phần mềm. Các nhóm marketing giờ đây tự xây dựng các công cụ tự động hóa và các bộ phận bán hàng tùy chỉnh hệ thống của họ mà không cần chờ đợi sự giúp đỡ của bộ phận IT. Những gì từng là một nút thắt kỹ thuật đã trở thành cơ hội để mọi bộ phận giải quyết các vấn đề của riêng mình. Điều này thể hiện một sự thay đổi cơ bản trong cách các doanh nghiệp hoạt động - các kỹ năng kỹ thuật không còn bị giới hạn cho các lập trình viên.</p> <h2>4. Thách Thức và Cơ Hội: Rủi Ro Bảo Mật, Ảnh Hưởng Đến Việc Làm và Sự Thay Đổi Trong Giáo Dục</h2> <p>Tuy nhiên, sự chuyển đổi nhanh chóng này đã làm dấy lên những lo ngại. Trung tâm An ninh và Công nghệ Mới nổi (CSET) của Georgetown cảnh báo về các rủi ro bảo mật tiềm ẩn từ mã do AI tạo ra, trong khi các nhóm lao động đặt câu hỏi về tác động lâu dài đến công việc của các nhà phát triển. Stack Overflow, trang web hỏi đáp lập trình phổ biến, đã báo cáo sự sụt giảm đáng kể về số lượng câu hỏi mới kể từ khi các trợ lý lập trình AI được áp dụng rộng rãi.</p> <p>Nhưng sự trỗi dậy của AI trong lập trình không loại bỏ công việc của các nhà phát triển - nó dường như đang nâng cao nhiều trong số đó. Khi AI xử lý các tác vụ mã hóa thông thường, các nhà phát triển được giải phóng để tập trung vào kiến trúc hệ thống, chất lượng mã và đổi mới.</p> <p>Sự thay đổi này phản ánh các chuyển đổi công nghệ trước đây trong phát triển phần mềm: Giống như các ngôn ngữ lập trình cấp cao không loại bỏ nhu cầu về các nhà phát triển, các trợ lý AI đang trở thành một lớp trừu tượng khác giúp phát triển dễ dàng hơn đồng thời tạo ra các cơ hội mới để chuyên môn hóa.</p> <h2>5. Tương Lai Của Phát Triển Phần Mềm: Sự Hợp Nhất Giữa Người và Máy, Mở Ra Kỷ Nguyên Mới</h2> <p>Các chuyên gia trong ngành dự đoán AI sẽ thay đổi cơ bản cách phần mềm được tạo ra trong tương lai gần. Gartner dự báo rằng đến năm 2028, 75% kỹ sư phần mềm doanh nghiệp sẽ sử dụng trợ lý mã AI, một bước nhảy vọt đáng kể so với dưới 10% vào đầu năm 2023.</p> <p>Anthropic đang chuẩn bị cho tương lai này với các tính năng mới như bộ nhớ cache prompt, giúp cắt giảm chi phí API 90% và khả năng xử lý hàng loạt lên tới 100.000 truy vấn cùng một lúc.</p> <p>"Tôi nghĩ rằng các mô hình này sẽ ngày càng bắt đầu sử dụng cùng các công cụ mà chúng ta đang sử dụng," Albert dự đoán. "Chúng ta sẽ không cần phải thay đổi nhiều mô hình làm việc của mình mà thay vào đó, các mô hình sẽ thích nghi với cách chúng ta làm việc."</p> <p>Tác động của trợ lý lập trình AI vượt xa các nhà phát triển cá nhân, với các công ty công nghệ lớn báo cáo những lợi ích đáng kể. Amazon, chẳng hạn, đã sử dụng trợ lý phát triển phần mềm do AI cung cấp, Amazon Q Developer, để di chuyển hơn 30.000 ứng dụng sản xuất từ Java 8 hoặc 11 sang Java 17. Nỗ lực này đã mang lại khoản tiết kiệm tương đương 4.500 năm công việc phát triển và giảm chi phí hàng năm 260 triệu đô la do cải thiện hiệu suất.</p> <p>Tuy nhiên, tác động của trợ lý lập trình AI không đồng đều trên toàn ngành. Một nghiên cứu của Uplevel cho thấy không có sự cải thiện đáng kể về năng suất đối với các nhà phát triển sử dụng GitHub Copilot. Đáng lo ngại hơn, nghiên cứu báo cáo tăng 41% lỗi được đưa vào khi sử dụng công cụ AI. Điều này cho thấy rằng mặc dù AI có thể tăng tốc một số tác vụ phát triển nhất định, nhưng nó cũng có thể gây ra những thách thức mới về chất lượng mã và bảo trì.</p> <p>Trong khi đó, bối cảnh giáo dục phần mềm đang thay đổi. Các trại huấn luyện mã hóa truyền thống đang chứng kiến số lượng đăng ký giảm khi các chương trình phát triển tập trung vào AI trở nên phổ biến. Xu hướng này cho thấy một tương lai nơi kiến thức kỹ thuật trở nên cơ bản như đọc và viết, nhưng với AI đóng vai trò là một phiên dịch viên phổ quát giữa ý định của con người và hướng dẫn của máy móc.</p> <p>Albert thấy sự phát triển này là tự nhiên và không thể tránh khỏi. "Tôi nghĩ nó sẽ tiếp tục di chuyển lên chuỗi giá trị, giống như chúng ta không hoạt động ở cấp độ ngôn ngữ assembly mọi lúc," ông nói. "Chúng ta đã tạo ra các trừu tượng hóa trên nó. Chúng ta đã chuyển sang C và sau đó là Python, và tôi nghĩ nó sẽ tiếp tục di chuyển lên và lên."</p> <p>Khả năng làm việc ở các cấp độ kỹ thuật khác nhau sẽ vẫn quan trọng, ông nói thêm. "Điều đó không có nghĩa là bạn không thể đi xuống các cấp độ thấp hơn và tương tác với nó. Tôi chỉ nghĩ rằng các lớp trừu tượng sẽ tiếp tục xếp chồng lên trên, giúp những người mới bước vào lĩnh vực này dễ dàng hơn."</p> <p>Trong tầm nhìn về tương lai này, ranh giới giữa các nhà phát triển và người dùng bắt đầu mờ đi. Mã, có vẻ như, chỉ là sự khởi đầu.</p>

Cuộc Cách Mạng AI Trong Phát Triển Phần Mềm: Claude Của Anthropic Dẫn Đầu Cuộc Chơi

Mục lục Sự Trỗi Dậy Của AI Trong Phát Triển Phần Mềm: Claude Thúc Đẩy Đổi Mới Cuộc Đua Tranh Giữa Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ: Ai Sẽ Thốn...

Read more »