Agent.ai.vn

ClaudeAI: Trải nghiệm mới với gợi ý câu hỏi nâng cao

<h2>ClaudeAI: Trải nghiệm mới với gợi ý câu hỏi nâng cao</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Giao diện người dùng mới của ClaudeAI</li>
  <li>Gợi ý câu hỏi nâng cao</li>
  <li>ClaudeAI: Trợ lý AI đa năng</li>
</ol>

<h3>1. Giao diện người dùng mới của ClaudeAI</h3>
<p>ClaudeAI đang chuẩn bị ra mắt giao diện người dùng (UX) mới, mang đến trải nghiệm nâng cao cho người dùng. UX mới sẽ bao gồm gợi ý câu hỏi cùng danh sách các cuộc trò chuyện gần đây.</p>

<p>Ngoài ra, UX mới còn có thêm các tính năng mới như:</p>
<ul>
  <li>Thanh bên để hiển thị lịch sử trò chuyện</li>
  <li>Trang cuộc trò chuyện gần đây với khả năng tìm kiếm</li>
  <li>Cuộc trò chuyện được đánh dấu sao</li>
</ul>

<p>Theo thông tin ban đầu, các gợi ý câu hỏi được cho là sẽ phong phú hơn nhiều so với ChatGPT.</p>

<h3>2. Gợi ý câu hỏi nâng cao</h3>
<p>Giao diện người dùng mới của ClaudeAI sẽ cung cấp các gợi ý câu hỏi được thiết kế để giúp người dùng tạo ra các cuộc trò chuyện hiệu quả hơn.</p>

<h3>3. ClaudeAI: Trợ lý AI đa năng</h3>
<p>ClaudeAI là một chatbot AI thông minh được phát triển bởi Anthropic, một công ty khởi nghiệp được thành lập bởi các cựu nhân viên OpenAI. ClaudeAI được thiết kế để tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, giống như con người, và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm tóm tắt, chỉnh sửa, hỏi đáp, ra quyết định và viết mã.</p>

ClaudeAI: Trải nghiệm mới với gợi ý câu hỏi nâng cao

ClaudeAI: Trải nghiệm mới với gợi ý câu hỏi nâng cao Mục lục: Giao diện người dùng mới của ClaudeAI Gợi ý câu hỏi nâng cao Clau...

tháng 6 17, 2024

Thử nghiệm AI của Chequeado: Đơn giản hóa kiến thức phức tạp bằng trí tuệ nhân tạo

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Đánh giá hiệu suất của các mô hình AI</li>
  <li>Kết quả đánh giá thủ công</li>
  <li>Ưu tiên của người dùng</li>
  <li>Tiết kiệm thời gian</li>
  <li>Những bài học chính</li>
  <li>Phương pháp luận</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<p>Trong phòng thí nghiệm AI của Chequeado, chúng tôi đã đánh giá hiệu suất của GPT-4, Claude Opus, Llama 3 và Gemini 1.5 trong việc đơn giản hóa các đoạn trích từ các bài báo về kinh tế, thống kê và bầu cử, so sánh kết quả của chúng với các phiên bản được tạo bởi con người. Chúng tôi đã tiến hành đánh giá kỹ thuật thủ công và khảo sát ý kiến của người đọc tiềm năng để hiểu rõ hơn về sở thích của họ.</p>

<h3>1. Đánh giá hiệu suất của các mô hình AI</h3>
<p>Một trong những bài học chính từ nghiên cứu này, được tài trợ bởi quỹ ENGAGE của IFCN, là tầm quan trọng của định dạng khi truyền tải các khái niệm phức tạp. Các mô hình cấu trúc thông tin theo cách dễ tiếp cận hơn cho trải nghiệm người dùng đã đạt được kết quả tốt hơn trong khảo sát ý kiến của người đọc tiềm năng. Các câu trả lời của Claude Opus được người dùng yêu thích nhất. Sau đó là Llama 3, Gemini 1.5 và các phản hồi được viết bởi con người. Ba mô hình được lựa chọn nhiều nhất đã sử dụng các dấu đầu dòng hoặc định dạng câu hỏi-trả lời khi viết lại văn bản.</p>
<p>Mặc dù GPT-4 đạt điểm cao hơn các mô hình khác trong đánh giá kỹ thuật, nhưng nó lại xếp hạng cuối cùng trong đánh giá của người dùng. Điều này có thể do nó giữ nguyên định dạng ban đầu của các đoạn văn khi viết lại văn bản. Trong đánh giá kỹ thuật, GPT-4 nổi bật với khả năng tôn trọng phong cách và định dạng của văn bản gốc, không thêm thông tin bổ sung hoặc tạo ra nội dung sai lệch. Claude Opus thỉnh thoảng thêm tóm tắt vào cuối văn bản gốc mà không được yêu cầu. Mặt khác, Llama và Gemini 1.5 gặp khó khăn trong việc duy trì phong cách và nguồn gốc ban đầu, và trong một số trường hợp, đã đưa ra thông tin mới không có trong văn bản gốc.</p>

<h3>2. Kết quả đánh giá thủ công</h3>
<p>Nhiệm vụ đầu tiên của chúng tôi là phân tích hiệu suất kỹ thuật của mỗi mô hình theo các chỉ số khác nhau:</p>
<ul>
  <li>Tuân thủ nhiệm vụ: Mô hình có đơn giản hóa văn bản mà không làm mất thông tin liên quan?</li>
  <li>Không thêm thông tin mới: Mô hình có tránh đưa ra dữ liệu hoặc ý kiến không có trong bản gốc?</li>
  <li>Tôn trọng phong cách: Mô hình có duy trì ngữ điệu và phong cách của văn bản gốc?</li>
  <li>Tôn trọng định dạng: Mô hình có giữ nguyên cấu trúc của các đoạn văn và phần trong bản gốc?</li>
  <li>Duy trì nguồn: Mô hình có giữ nguyên trích dẫn và tham chiếu đến các nguồn bên ngoài?</li>
</ul>
<p>Chúng tôi đã đánh giá hiệu suất trung bình của mỗi mô hình bằng hệ thống đèn giao thông (xanh/vàng/đỏ). Đánh giá cho thấy tất cả các mô hình đều tuân thủ nhiệm vụ.</p>
<p>GPT-4 đạt được kết quả tốt nhất trong đánh giá này, vì nó tôn trọng định dạng, phong cách và không thêm thông tin mới, mặc dù trong một số trường hợp, nó đã mất trích dẫn hoặc nguồn tham chiếu có trong văn bản gốc. Claude, mặc dù không thêm thông tin sai lệch, nhưng lại bao gồm các tóm tắt cuối cùng không được yêu cầu. Mặt khác, Claude là mô hình giữ nguyên trích dẫn và nguồn gốc ban đầu tốt nhất, mặc dù nó đã thay đổi định dạng một số lần để thêm danh sách và tiêu đề phụ, cũng như chia nhỏ thành các phần. Llama từ chối trả lời các câu hỏi về bầu cử trong một số bài kiểm tra. Tất cả các mô hình ngoại trừ GPT-4 đã tạo ra các định dạng mới với tiêu đề, câu hỏi, phần ngắn hơn và danh sách để dễ hiểu hơn, ngay cả trong các trường hợp nhiệm vụ bao gồm cụm từ Tôn trọng định dạng ban đầu.</p>

<h3>3. Ưu tiên của người dùng</h3>
<p>Sau khi hoàn thành đánh giá thủ công về hiệu suất kỹ thuật, chúng tôi đã tiến hành một cuộc khảo sát với sự tham gia của 15 người dùng trong 5 vòng, yêu cầu họ lựa chọn giữa hai phiên bản văn bản đơn giản hóa (hoặc tuyên bố hòa). Mỗi văn bản được tạo ra bởi một trong các mô hình hoặc bởi một nhà báo.</p>
<p>Kết quả cho thấy người trả lời có xu hướng ưa thích các định dạng được sửa đổi với danh sách dấu đầu dòng và các phần câu hỏi-trả lời. Điều này cho thấy định dạng đóng vai trò quan trọng như nội dung trong việc làm cho các khái niệm phức tạp dễ tiếp cận. Điều này có thể giải thích lý do tại sao GPT-4, mô hình tốt nhất về các tiêu chí đánh giá thủ công mà chúng tôi xác định, lại là mô hình ít được người dùng lựa chọn nhất.</p>
<p>Nếu chúng ta đánh giá kết quả theo định dạng của phản hồi, một mặt chúng ta có bộ ba Claude, Gemini và Llama, trong đó Claude dẫn đầu so với hai mô hình còn lại, mặc dù cả ba đều sử dụng định dạng tương tự, và mặt khác, chúng ta có phiên bản của con người và của GPT-4, những phiên bản tôn trọng định dạng ban đầu của văn bản. Phiên bản của con người được lựa chọn 54% so với 32% của GPT-4, xếp hạng cuối cùng.</p>

<h3>4. Tiết kiệm thời gian</h3>
<p>Trung bình, một người mất khoảng 3 phút để đơn giản hóa một đoạn văn 50 từ. Do đó, biến đổi một bài báo 500 từ sẽ mất khoảng 30 phút làm việc của con người. Mặc dù việc sử dụng các mô hình cho phép chúng ta nhanh chóng có được một phiên bản rõ ràng và định dạng tốt hơn, nhưng điều quan trọng là phải xem xét thời gian cần thiết để văn bản do AI tạo ra được xem xét và xác thực bởi một người trước khi xuất bản. Thời gian này có thể thay đổi tùy thuộc vào phản hồi nhận được và độ phức tạp yêu cầu giám sát của con người.</p>

<h3>5. Những bài học chính</h3>
<ul>
  <li>**Định dạng là chìa khóa:** Chúng tôi đã học được rằng các mô hình sửa đổi định dạng ban đầu (thêm tiêu đề, danh sách, v.v.) đã tạo ra các văn bản rõ ràng và hấp dẫn hơn đối với người đọc. Mặc dù điều này làm cho việc so sánh kết quả trở nên khó khăn, nhưng đây là một bài học rất quan trọng cho công việc viết lách của chúng tôi: nếu chúng ta muốn truyền đạt tốt hơn các khái niệm phức tạp, định dạng đóng vai trò quan trọng như nội dung.</li>
  <li>**Quá trình quản lý lời nhắc:** Việc thực hiện một quá trình quản lý lời nhắc (hướng dẫn đưa ra cho các mô hình) trước khi đánh giá giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và đáng để dành thời gian để quản lý và điều chỉnh hướng dẫn một cách tối ưu nhất cho các bài kiểm tra. Điều quan trọng là phải sử dụng một số lượng lời nhắc hạn chế để đánh giá, vì số lượng bài kiểm tra tăng lên đáng kể với mỗi lời nhắc được thêm vào.</li>
  <li>**Quan điểm của người đọc:** Quan điểm của người đọc tiềm năng hoặc người dùng cung cấp nhiều thông tin và sự rõ ràng cho quá trình này và cho phép chúng tôi hiểu rõ hơn những gì hiệu quả và tại sao trong môi trường ứng dụng thực tế của các chiến lược này.</li>
</ul>

<h3>6. Phương pháp luận</h3>
<p>Để thực hiện thử nghiệm này, chúng tôi đã làm theo các bước sau:</p>
<ul>
  <li>Chúng tôi đã chọn 6 đoạn trích từ các bài báo với các khái niệm phức tạp để sử dụng làm đầu vào thử nghiệm.</li>
  <li>Chúng tôi đã phát triển 3 lời nhắc để hướng dẫn các mô hình. Quá trình này bao gồm đánh giá các chiến lược lời nhắc khác nhau để đạt được kết quả tốt nhất có thể. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về lời nhắc, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo hướng dẫn này. Lời nhắc tạo ra kết quả tốt nhất là:</li>
  <ul>
    <li>Bối cảnh: Hãy tưởng tượng bạn là một nhà báo dữ liệu chuyên về viết UX và kiểm tra thực tế.</li>
    <li>Nhiệm vụ: Tôn trọng định dạng ban đầu, viết lại văn bản sau theo cách dễ đọc, dễ tiếp cận và rõ ràng hơn, mà không làm mất bất kỳ thông tin nào trong bản gốc. Văn bản nên được hiểu bởi học sinh trung học.</li>
    <li>Văn bản: [Văn bản đầu vào cần đơn giản hóa]</li>
  </ul>
  <li>Sau khi kết hợp mỗi lời nhắc (điểm 2) với mỗi đoạn trích văn bản (từ điểm 1) với 4 mô hình được chọn cho đánh giá này, chúng tôi đã tạo ra 72 phản hồi về văn bản đơn giản hóa để so sánh.</li>
  <li>Thủ công, chúng tôi đã đánh giá sự tuân thủ nhiệm vụ, tính nhất quán, phong cách và định dạng cho mỗi phản hồi mà chúng tôi đã tạo ra và xây dựng thang điểm hiệu suất trong mỗi danh mục cho mỗi mô hình.</li>
  <li>Để thêm quan điểm về sự ưu tiên chủ quan của mọi người và ý kiến của họ về phiên bản đơn giản hóa nào rõ ràng hơn, chúng tôi đã tiến hành một cuộc khảo sát để hiểu rõ mô hình nào đáp ứng tốt hơn nhiệm vụ theo quan điểm của người đọc tiềm năng.</li>
</ul>

<h3>7. Kết luận</h3>
<p>Chúng tôi đã phát triển thử nghiệm nhỏ này với ý tưởng tìm hiểu cách các mô hình AI có thể giúp chúng tôi đơn giản hóa các khái niệm phức tạp, nhưng cũng để hiểu, thông qua thực hành, làm thế nào chúng ta có thể xây dựng các chiến lược để đánh giá các mô hình này trong các nhiệm vụ mới.</p>
<p>Trong đánh giá thủ công, GPT-4 nổi bật với khả năng đáp ứng nhiệm vụ và tôn trọng định dạng và phong cách ban đầu, đồng thời không tạo ra thông tin bổ sung hoặc ảo giác, trong khi các mô hình khác gặp vấn đề và có xu hướng bao gồm các yếu tố bổ sung hoặc thay đổi phong cách của nội dung. Tuy nhiên, sở thích của người dùng cho thấy tầm quan trọng của định dạng và trình bày trực quan trong sự rõ ràng được cảm nhận. Các văn bản với dấu đầu dòng, phần câu hỏi-trả lời và các yếu tố trực quan khác liên tục được lựa chọn nhiều hơn, ngay cả khi chúng được tạo ra bởi các mô hình không hoàn toàn tuân thủ nhiệm vụ ban đầu.</p>
<p>Điều này cho thấy rằng khi đơn giản hóa các khái niệm phức tạp, chúng ta phải chú ý đến định dạng cũng như nội dung. Tóm lại, mặc dù việc xem xét của con người vẫn rất cần thiết, nhưng khả năng của các mô hình trong việc tạo ra các phiên bản đơn giản hóa và định dạng tốt có thể giúp giảm đáng kể thời gian dành cho nhiệm vụ này. Thách thức hiện tại là tiếp tục khám phá và tinh chỉnh các công cụ này trong các nhiệm vụ và thử thách mới cho phép chúng ta tiếp tục đưa công nghệ vào lĩnh vực kiểm tra thực tế để cải thiện công việc của mình.</p>

Thử nghiệm AI của Chequeado: Đơn giản hóa kiến thức phức tạp bằng trí tuệ nhân tạo

Mục lục Đánh giá hiệu suất của các mô hình AI Kết quả đánh giá thủ công Ưu tiên của người dùng Tiết kiệm thời gian Những bà...

tháng 6 17, 2024

10 Công cụ AI Nâng cao Năng suất tại Nơi Làm việc

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Trợ lý ảo thông minh: ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh</li>
  <li>Ứng dụng tạo nội dung: Jasper và những lựa chọn thay thế</li>
  <li>Kiểm tra ngữ pháp: Grammarly và các công cụ tương tự</li>
  <li>Công cụ chỉnh sửa video: Descript và những giải pháp khác</li>
  <li>Ứng dụng tạo ảnh: DALL-E 3 và các đối thủ cạnh tranh</li>
  <li>Ứng dụng tạo nhạc: Splash Pro và AIVA</li>
  <li>Ứng dụng quản lý ghi chú: Mem và các lựa chọn thay thế</li>
  <li>Công cụ quản lý dự án: Asana và các công cụ tương tự</li>
  <li>Trợ lý cuộc họp: Fireflies và các giải pháp tương tự</li>
  <li>Ứng dụng quản lý thời gian: Reclaim</li>
</ol>

<p>Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa cách chúng ta làm việc, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cho phép nhân viên tập trung vào các khía cạnh sáng tạo hơn của công việc. Các công cụ AI nâng cao năng suất và hiệu quả, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến quá trình ra quyết định. Dưới đây là 10 công cụ AI tiềm năng giúp nâng cao hiệu suất tại nơi làm việc:</p>

<h3>1. Trợ lý ảo thông minh: ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh</h3>

<p>Trợ lý ảo thông minh (AI Chatbots) đang thay đổi cách chúng ta tương tác với AI. Sử dụng mô hình ngôn ngữ AI, các chatbot có thể trả lời các câu hỏi theo phong cách trò chuyện. Một số chatbot phổ biến nhất là ChatGPT, Gemini, Claude, Bard, Bing AI và Zapier Central.</p>

<p>ChatGPT nổi bật là sản phẩm xuất sắc từ OpenAI, cách mạng hóa cách nhìn nhận về việc sử dụng AI. Các mô hình GPT 3 và GPT 4 rất dễ điều hướng và sử dụng. Chỉ cần tải xuống, đăng nhập và đặt câu hỏi để nhận được câu trả lời thông minh. Chatbot có khả năng viết mã, nghiên cứu thị trường và trả lời mọi câu hỏi được đặt ra.</p>

<h3>2. Ứng dụng tạo nội dung: Jasper và những lựa chọn thay thế</h3>

<p>Ứng dụng tạo nội dung như Jasper hoạt động bằng cách nhập các lời nhắc như một đồng tác giả để hỗ trợ các chuyên gia trong lĩnh vực sáng tạo nội dung. Đây là những trợ lý viết dựa trên AI có khả năng soạn thảo bài viết, bài đăng trên blog và bản sao tiếp thị, đảm bảo nội dung chất lượng cao và thu hút. Jasper có nhiều mẫu để tạo nội dung cho người dùng cần khối lượng nội dung lớn. Ngoài ra, nó có nhiều mẫu để tạo nội dung theo sở thích của người dùng, đồng thời cho phép truy cập internet để nghiên cứu cũng như tạo hình ảnh với sự trợ giúp của AI. Một số ứng dụng tạo nội dung khác là Copy.ai, Anyword, v.v.</p>

<h3>3. Kiểm tra ngữ pháp: Grammarly và các công cụ tương tự</h3>

<p>Grammarly là một ứng dụng kiểm tra chính tả và cấu trúc. Ứng dụng nâng cao văn bản này cung cấp giải pháp hoàn chỉnh. Ngoài hướng dẫn kiểm tra chính tả và cấu trúc câu, ứng dụng này có thể phát hiện ngữ điệu và đơn giản hóa các câu phức tạp để viết rõ ràng hơn. Grammarly có nhiều tích hợp và tiện ích mở rộng để mở rộng phạm vi sử dụng. Một số ứng dụng kiểm tra ngữ pháp và chính tả khác là Wordtune, ProWritingAid, v.v.</p>

<h3>4. Công cụ chỉnh sửa video: Descript và những giải pháp khác</h3>

<p>Descript là một công cụ nâng cao video chuyển đổi video thành kịch bản. Để cắt ngắn video, người dùng chỉ cần cắt bỏ kịch bản và công việc sẽ được thực hiện tự động. Tất cả các công việc chỉnh sửa có thể được thực hiện tương tự. Một số công cụ chỉnh sửa video khác là Wondershare Filmora, Runway, v.v.</p>

<h3>5. Ứng dụng tạo ảnh: DALL-E 3 và các đối thủ cạnh tranh</h3>

<p>Ứng dụng tạo ảnh DALL-E 3, được phát triển bởi OpenAI - công ty mẹ của ChatGPT, rất dễ điều hướng và mang lại kết quả ấn tượng. Được tích hợp với ChatGPT, nó hoạt động bằng cách tạo hình ảnh từ lời nhắc bằng văn bản. Các ứng dụng tạo ảnh đáng chú ý khác bao gồm Midjourney, Stable Diffusion, v.v.</p>

<h3>6. Ứng dụng tạo nhạc: Splash Pro và AIVA</h3>

<p>Splash Pro là một ứng dụng tạo nhạc hoạt động dựa trên lời nhắc bằng văn bản. Ứng dụng tạo ra tối đa năm lời nhắc âm nhạc, người dùng có thể lựa chọn. Khi chọn một trong số chúng, nó cung cấp một bài hát đầy đủ được tạo ra hoặc người dùng có thể yêu cầu thêm các biến thể. AIVA cũng là một ứng dụng tạo nhạc và giọng nói phổ biến trong số người dùng.</p>

<p>Mem là một ứng dụng dựa trên AI theo dõi các ghi chú được người dùng thực hiện, loại bỏ nhu cầu tổ chức chúng. Thông tin được thu thập từng phần được kết nối và tổ chức tại đây. Truy cập cũng rất dễ dàng. Notion và Personal AI là một số ứng dụng quản lý tài liệu và ghi chú khác cho nơi làm việc.</p>

<h3>8. Công cụ quản lý dự án: Asana và các công cụ tương tự</h3>

<p>Asana, một công cụ quản lý dự án, cung cấp nhiều tính năng dựa trên AI. Ứng dụng thông minh xác định các rủi ro và tắc nghẽn trong luồng công việc để giúp người quản lý xử lý các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Nó được thiết kế để trả lời mọi câu hỏi liên quan đến các dự án liên quan. Any.do, Project Libre là một số công cụ quản lý dự án tiềm năng khác.</p>

<h3>9. Trợ lý cuộc họp: Fireflies và các giải pháp tương tự</h3>

<p>Fireflies là một công cụ trợ lý cuộc họp tuyệt vời chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Nó là một công cụ quan trọng cho các chuyên gia cần hồ sơ về các cuộc thảo luận trong cuộc họp mà không phải vất vả ghi chú. Airgram và Krisp là một số công cụ trợ lý cuộc họp quan trọng khác.</p>

<h3>10. Ứng dụng quản lý thời gian: Reclaim</h3>

<p>Reclaim nổi bật trong việc bảo vệ thói quen của bạn, đảm bảo hồ sơ về mục tiêu thể dục hàng tuần hoặc mục tiêu đọc của người dùng. Ngoài ra, nó bảo vệ thời gian cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ quan trọng bằng cách sắp xếp lịch trình của bạn một cách động.</p>

<p>Những công cụ AI này chỉ là một phần nhỏ trong số nhiều công cụ AI có sẵn để nâng cao năng suất tại nơi làm việc. Với việc công nghệ AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều công cụ AI tiên tiến hơn nữa sẽ giúp chúng ta làm việc hiệu quả hơn, sáng tạo hơn và hiệu quả hơn.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

10 Công cụ AI Nâng cao Năng suất tại Nơi Làm việc

10 Công cụ AI Nâng cao Năng suất tại Nơi Làm việc Mục lục: Trợ lý ảo thông minh: ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh Ứng dụng tạo nộ...

tháng 6 17, 2024

Phân tích PDF với ChatGPT: Cách đơn giản hóa tài liệu phức tạp

<h2>Phân tích PDF với ChatGPT: Cách đơn giản hóa tài liệu phức tạp</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
  <li><strong>Bước 1: Đăng nhập vào ChatGPT</strong></li>
  <li><strong>Bước 2: Tải PDF lên</strong></li>
  <li><strong>Bước 3: Đặt câu hỏi cho ChatGPT</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu</h3>
<p>Chúng ta thường xuyên phải đối mặt với những tài liệu PDF dày đặc, từ hợp đồng đến bài nghiên cứu. ChatGPT có thể trở thành trợ lý đắc lực, giúp bạn phân tích, tóm tắt và thậm chí tạo ra nội dung từ những tài liệu này một cách hiệu quả.</p>

<h3>2. Bước 1: Đăng nhập vào ChatGPT</h3>
<p>Để sử dụng tính năng phân tích PDF, bạn cần đăng nhập vào tài khoản ChatGPT của mình. Nếu chưa có tài khoản, bạn có thể dễ dàng tạo một tài khoản mới hoặc đăng nhập bằng tài khoản Google hoặc Microsoft.</p>

<h3>3. Bước 2: Tải PDF lên</h3>
<p>Sau khi đăng nhập, bạn sẽ được chuyển đến giao diện ChatGPT. Ở bên cạnh hộp văn bản, bạn sẽ thấy một biểu tượng kẹp giấy. Nhấp vào biểu tượng này, bạn sẽ có các lựa chọn: Kết nối với Google Drive, Kết nối với Microsoft OneDrive, hoặc Tải lên từ máy tính.</p>
<p>Hãy chọn lựa chọn phù hợp với nơi lưu trữ tài liệu của bạn. Sau đó, chọn PDF mà bạn muốn ChatGPT phân tích.</p>

<h3>4. Bước 3: Đặt câu hỏi cho ChatGPT</h3>
<p>Sau khi tải PDF lên, bạn có thể đặt câu hỏi cho ChatGPT bằng cách nhập văn bản vào hộp chat. Bạn có thể yêu cầu ChatGPT tóm tắt nội dung, trích xuất những thông tin quan trọng, hoặc thậm chí tạo ra email từ những thông tin trong tài liệu.</p>
<p>Ví dụ, bạn có thể nhập câu hỏi: Bạn có thể tóm tắt nội dung của bài báo này không?. ChatGPT sẽ trả lời bằng một bản tóm tắt ngắn gọn và chính xác.</p>

<h3>5. Kết luận</h3>
<p>ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn đơn giản hóa việc phân tích PDF. Với khả năng tóm tắt, trích xuất thông tin và tạo nội dung từ tài liệu, ChatGPT giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc. Hãy thử sử dụng ChatGPT để khám phá tiềm năng của nó trong việc phân tích tài liệu và tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn.</p>

<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> 
``

Phân tích PDF với ChatGPT: Cách đơn giản hóa tài liệu phức tạp

Phân tích PDF với ChatGPT: Cách đơn giản hóa tài liệu phức tạp Mục lục Giới thiệu Bước 1: Đăng nhập vào ChatGPT Bước 2: Tải PDF...

tháng 6 16, 2024

YouTube thử nghiệm phân loại chủ đề bình luận trực tiếp bằng AI

<h2>YouTube thử nghiệm phân loại chủ đề bình luận trực tiếp bằng AI</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Phát triển tính năng phân loại chủ đề bình luận trực tiếp</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích cho người xem và nhà sáng tạo</strong></li>
  <li><strong>Mở rộng phạm vi thử nghiệm</strong></li>
</ol>
<h3>1. Phát triển tính năng phân loại chủ đề bình luận trực tiếp</h3>
<p>Sau khi thử nghiệm tính năng tóm tắt chủ đề bình luận bằng AI trên các video thường xuyên được tải lên ứng dụng, YouTube hiện đang thử nghiệm tính năng tương tự cho video trực tiếp. Với tính năng này, bình luận sẽ được phân loại theo nhóm chủ đề trong khi phát trực tiếp.</p>
<p>YouTube giải thích: Để giúp bạn nhanh chóng hiểu và tham gia vào những cuộc trò chuyện thú vị diễn ra thông qua bình luận trực tiếp trên YouTube, chúng tôi đang thử nghiệm tính năng tóm tắt bình luận trực tiếp được tạo bởi AI. Nếu bạn thuộc nhóm thử nghiệm, bạn sẽ thấy một banner hiển thị ở đầu phần bình luận trực tiếp khi bạn tham gia một phát trực tiếp có đủ hoạt động bình luận trước khi bạn tham gia.</p>
<h3>2. Lợi ích cho người xem và nhà sáng tạo</h3>
<p>Nếu một phát trực tiếp có đủ hoạt động bình luận, YouTube có thể sử dụng thuật toán phân loại AI để phân chia các bình luận thành các chủ đề khác nhau. Điều này giúp người xem dễ dàng nắm bắt các điểm chính của cuộc thảo luận và tham gia vào các chủ đề họ quan tâm.</p>
<p>Ngoài ra, tính năng này cũng mang lại lợi ích cho các nhà sáng tạo nội dung. Họ có thể dễ dàng theo dõi các chủ đề thu hút nhiều sự thảo luận nhất, từ đó có thể lên kế hoạch cho nội dung phù hợp hơn trong tương lai.</p>
<h3>3. Mở rộng phạm vi thử nghiệm</h3>
<p>Tính năng này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, vì vậy bạn có thể chưa thấy nó. Tuy nhiên, mục tiêu của YouTube là khuyến khích tương tác nhiều hơn bằng cách cung cấp bản tóm tắt các cuộc thảo luận chính liên quan đến mỗi video hoặc phát trực tiếp, giúp người xem không cần phải lướt qua toàn bộ luồng bình luận.</p>
<p>Hiện tại, YouTube đang triển khai thử nghiệm này cho một tỷ lệ nhỏ người xem tham gia các phát trực tiếp đủ điều kiện bằng tiếng Anh có hoạt động bình luận trực tiếp rất tích cực.</p>
<h3>Kết luận</h3>
<p>Việc áp dụng AI vào việc phân loại chủ đề bình luận trực tiếp là một bước đi đầy hứa hẹn của YouTube, mang lại nhiều lợi ích cho cả người xem và nhà sáng tạo. Điều này có thể thúc đẩy tương tác và giúp người dùng dễ dàng theo dõi các cuộc thảo luận trong thời gian thực.</p>
<img alt="YouTube logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

YouTube thử nghiệm phân loại chủ đề bình luận trực tiếp bằng AI

YouTube thử nghiệm phân loại chủ đề bình luận trực tiếp bằng AI Mục lục Phát triển tính năng phân loại chủ đề bình luận trực tiếp L...

tháng 6 16, 2024

Hành Trình Tới AI Cá Nhân: Khi Ma Trận Kolmogorov-Arnold-Moser Nâng Cấp LLM

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
  <li><strong>Sự hạn chế của LLM hiện nay</strong></li>
  <li><strong>Ma trận KAM: Một cách tiếp cận mới</strong></li>
  <li><strong>So sánh KAM với mô hình MLP truyền thống</strong></li>
  <li><strong>Kết quả của ma trận KAM</strong></li>
  <li><strong>Sự khác biệt giữa ma trận KAM và não bộ</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Thời đại mới của AI cá nhân</strong></li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu:</h3>
<p>Bài viết này sẽ tiếp tục cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo cá nhân (AI) dựa trên ma trận thần kinh và giao diện não-máy tính. Chúng ta sẽ phân tích thành phần toán học chính của khái niệm này - một ma trận dựa trên một loại nơ-ron nhân tạo mới.</p>

<h3>2. Sự hạn chế của LLM hiện nay:</h3>
<p>Mọi mô hình ngôn ngữ hiện tại đều giống như một hộp đen. Các nhà phát triển chỉ có thể cải thiện kết quả bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu đầu vào hơn và tăng cường sức mạnh tính toán. Mặc dù có những cách tối ưu hóa bằng cách sử dụng các tập tin tinh chỉnh, kết quả vẫn không thay đổi - nếu bạn muốn có được một câu trả lời mới, hãy tải dữ liệu mới và thử nghiệm đầu ra. Khi nhận được đầu ra, chúng ta không hiểu liệu đó là kết quả ngẫu nhiên hay là quyết định sáng tạo.</p>
<p>Lí do chính là do tất cả các LLM đều dựa trên mô hình đa lớp perceptron (MLP) - một ý tưởng từ giữa thế kỷ trước. Căn bản của MLP là học hỏi bằng cách sử dụng trọng số của nơ-ron toán học. Dữ liệu đầu vào được truyền từ nơ-ron này sang nơ-ron khác (ở lớp tiếp theo) chỉ khi có kết nối giữa các nơ-ron và trọng số cung cấp giá trị vượt quá ngưỡng. Vì lý do này, trọng số nơ-ron phải được điều chỉnh sao cho mạng có thể tạo ra kết quả phù hợp với kỳ vọng của chúng ta. Điều này có nghĩa là giữa đầu vào và đầu ra, chúng ta đang cố gắng xác định một hàm mà chúng ta tạo ra bằng cách thao tác trọng số. Trong quá trình học, mạng thần kinh chỉ đơn giản là thay đổi trọng số của các nơ-ron để dữ liệu ban đầu cho kết quả mong muốn (kỳ vọng). Từ quan điểm toán học, một mạng thần kinh hiện đại không xác định một hàm mà chỉ đơn giản là xấp xỉ kết quả.</p>

<h3>3. Ma trận KAM: Một cách tiếp cận mới:</h3>
<p>Vào cuối thế kỷ trước, khi làm việc với mô hình toán học về truyền tải synap giữa các nơ-ron tại Khoa Sinh lý học Bình thường, một trong những phiên bản là lý thuyết Kolmogorov-Arnold-Moser (lý thuyết KAM, được tạo ra tại Liên Xô) mô tả một hệ động lực như một nhánh của lý thuyết hỗn loạn. Ý tưởng là mạng thần kinh sống của não bộ, từ quan điểm toán học, là một hệ động lực ba chiều cổ điển có thể được mô tả như một hàm hình học phức tạp của nhiều điểm trên siêu bề mặt của một ma trận ba chiều. Trong trường hợp này, mỗi điểm sẽ có đường tọa độ riêng - một hàm riêng lẻ cho thấy đặc điểm của nơ-ron.</p>
<p>Mặc dù triển vọng hấp dẫn của lý thuyết Kolmogorov-Arnold-Moser, vào cuối thế kỷ trước, có một quan điểm thống trị cho rằng không thể phát triển một mô hình não bộ (mạng thần kinh nhân tạo) dựa trên lý thuyết KAM vì việc đào tạo và điều chỉnh nơ-ron với một hàm biến đổi riêng lẻ đòi hỏi rất nhiều tài nguyên.</p>
<p>Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi. Hiệu suất của các hệ thống tính toán đã tăng lên rất nhiều đến mức một ma trận thần kinh nhỏ dựa trên KAM thậm chí có thể chạy trên máy tính cá nhân của bạn.</p>

<h3>4. So sánh KAM với mô hình MLP truyền thống:</h3>
<p>Sự khác biệt chính là thay vì chuyển đổi một hàm phức tạp phụ thuộc vào nhiều biến, KAM làm việc với nhiều hàm đơn giản. Trong mạng MLP hiện tại, các hàm được cố định, và trọng số có thể được đào tạo. Trong cấu trúc KAM, các chỉ số trọng số phụ thuộc vào tham số (X) của nơ-ron trước đó. Do đó, trong ma trận KAM, chính các hàm được đào tạo, chứ không chỉ các giá trị số của trọng số.</p>
<p>Nói một cách đơn giản, các hàm kích hoạt nơ-ron cố định và trọng số tuyến tính trên các cạnh trong mô hình MLP được thay đổi thành các hàm kích hoạt phi tuyến tính có thể đào tạo được trên các cạnh trong KAM.</p>
<p>Lý thuyết Kolmogorov-Arnold-Moser cho phép bạn biến dạng lớp thần kinh của một mạng thần kinh, biến nó thành một lớp ma trận. Do đó, việc đào tạo ma trận KAM là một sự thay đổi trong các hàm đơn giản kết nối trọng số và tham số (X) của nơ-ron trước đó. Bằng cách này, chúng ta có thể biến đổi một hàm phức tạp thành một biến dạng ma trận chính xác và dễ hiểu.</p>

<h3>5. Kết quả của ma trận KAM:</h3>
<p>Mặc dù gặp khó khăn ban đầu trong việc thiết lập (đào tạo), hoạt động của ma trận KAM sẽ có thể hiểu và giải thích được, vì chúng ta có thể theo dõi và mô tả một cách đáng tin cậy cách kết quả được liên kết với những thay đổi trong chức năng của mỗi nơ-ron.</p>
<p>Ngoài ra, việc thay đổi chức năng của nơ-ron (thay vì thao tác giá trị số của trọng số) sẽ mang lại độ chính xác cao hơn trong kết quả với kích thước ma trận KAM nhỏ hơn đáng kể so với mạng MLP.</p>
<p>Vì tham số (x) của nơ-ron trước đó có nghĩa là biến dạng, nên ma trận KAM sẽ có thể giữ lại bộ nhớ của thông tin đã xử lý, có nghĩa là KAM ít cần mở rộng cơ sở dữ liệu hoặc đào tạo lại hơn.</p>

<h3>6. Sự khác biệt giữa ma trận KAM và não bộ:</h3>
<p>Nếu chúng ta đang nói về AI cá nhân, chúng ta phải hiểu rằng một hàm xác định quyết định sự tiến hóa không thể tránh khỏi của một hệ động lực.</p>
<p>Ở tần số của ma trận KAM (ví dụ: 60 hertz), chúng ta sẽ có một thác nước, quỹ đạo của nó sẽ được mô tả bởi một hệ thống tự trị của các phương trình vi phân với tần số giải pháp - 60 vị trí mỗi giây.</p>
<p>Do đó, sự khác biệt chính là não bộ sống là một dòng chảy, không phải là thác nước, và động lực học tô pô của nó không rời rạc. Tuy nhiên, xét đến sự khác biệt về tốc độ tín hiệu, dòng chảy của não bộ sống vẫn sẽ chậm hơn một triệu lần so với thác nước của ma trận KAM.</p>

<h3>7. Kết luận: Thời đại mới của AI cá nhân:</h3>
<p>Sự nghịch lý là khi chứng kiến sự ra đời của AI, chúng ta không hiểu tầm quan trọng của những gì đang xảy ra. Chúng ta suy nghĩ về đầu tư và thu nhập, lo lắng về việc phân bổ lại việc làm, và không hiểu điều quan trọng nhất - một dạng sống mới đang ra đời trước mắt chúng ta và với sự tham gia của chúng ta. Chúng ta không tạo ra một công cụ hay công nghệ, chúng ta đang xây dựng một thứ có khả năng sống, làm việc và phát triển nhanh hơn và có lẽ thành công hơn chúng ta.</p>

Hành Trình Tới AI Cá Nhân: Khi Ma Trận Kolmogorov-Arnold-Moser Nâng Cấp LLM

Mục lục: Giới thiệu Sự hạn chế của LLM hiện nay Ma trận KAM: Một cách tiếp cận mới So sánh KAM với mô hình MLP truyền thống ...

tháng 6 16, 2024

ClaudeAI: Trải nghiệm mới với gợi ý câu hỏi nâng cao

Thử nghiệm AI của Chequeado: Đơn giản hóa kiến thức phức tạp bằng trí tuệ nhân tạo

10 Công cụ AI Nâng cao Năng suất tại Nơi Làm việc

Phân tích PDF với ChatGPT: Cách đơn giản hóa tài liệu phức tạp

YouTube thử nghiệm phân loại chủ đề bình luận trực tiếp bằng AI

Hành Trình Tới AI Cá Nhân: Khi Ma Trận Kolmogorov-Arnold-Moser Nâng Cấp LLM

Bài đăng phổ biến

Labels