Agent.ai.vn

NV-Embed-V1: Mở Rộng Khả Năng Hiểu Biết Ngôn Ngữ Của Máy

<h2>NV-Embed-V1: Mở Rộng Khả Năng Hiểu Biết Ngôn Ngữ Của Máy</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu về Text Embeddings</strong></li>
  <li><strong>NV-Embed-V1: Nâng Cao Hiệu Năng với Tìm Kiếm Vector</strong></li>
  <li><strong>Tìm Kiếm Vector và Vai Trò Quan Trọng</strong></li>
  <li><strong>Cách Mạng Hóa Hệ Thống RAG</strong></li>
  <li><strong>Đánh Giá Hiệu Năng của NV-Embed-V1</strong></li>
  <li><strong>Thử Nghiệm NV-Embed-V1: Câu Hỏi về Sherlock Holmes</strong></li>
  <li><strong>Yêu Cầu VRAM</strong></li>
  <li><strong>Nỗ Lực Quantization</strong></li>
  <li><strong>Tác Động Đến Người Dùng</strong></li>
  <li><strong>Kết Luận</strong></li>
</ol>
<h4>1. Giới thiệu về Text Embeddings</h4>
<p>Text embeddings là công cụ mạnh mẽ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được sử dụng để chuyển đổi các từ, câu hoặc đoạn văn thành các vector số. Phương pháp này giúp máy móc hiểu ngôn ngữ giống như con người, mở ra nhiều khả năng trong các lĩnh vực khác nhau.</p>
<p>Text embeddings nắm bắt ý nghĩa cốt lõi của dữ liệu văn bản, cho phép máy tính xử lý các nhiệm vụ phức tạp một cách chính xác và hiệu quả. Những nhiệm vụ này bao gồm các chức năng như tìm kiếm ngữ nghĩa, dịch ngôn ngữ và khám phá nội dung bằng cách trích xuất ý nghĩa tiềm ẩn từ dữ liệu văn bản.</p>
<h4>2. NV-Embed-V1: Nâng Cao Hiệu Năng với Tìm Kiếm Vector</h4>
<p>NV-Embed-v1, được phát triển bởi NVIDIA, sử dụng kiến trúc mô hình ngôn ngữ lớn chỉ có bộ giải mã, được chứng minh là vượt trội hơn các mô hình trước đó như BERT hoặc T5 trong các nhiệm vụ nhúng văn bản. Mô hình này sử dụng một lớp chú ý tiềm ẩn mới để đạt được các nhúng chính xác và có ý nghĩa hơn. Lớp chú ý tiềm ẩn cho phép NV-Embed-v1 hợp nhất các nhúng trên một chuỗi các token hiệu quả, từ đó nâng cao cả độ chính xác của việc truy xuất và các nhiệm vụ hạ nguồn.</p>
<h4>3. Tìm Kiếm Vector và Vai Trò Quan Trọng</h4>
<p>Tìm kiếm vector, là một phần không thể thiếu trong chức năng của NV-Embed-v1, liên quan đến việc truy vấn và truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu bằng cách so sánh các vector thay vì văn bản. Cách tiếp cận này hiệu quả và chính xác hơn nhiều trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn, nơi việc truy xuất dựa trên văn bản truyền thống có thể gặp khó khăn. Khả năng nhúng nâng cao của NV-Embed-v1 làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác và tốc độ cao trong việc truy xuất thông tin, chẳng hạn như trong các công cụ tìm kiếm và hệ thống đề xuất.</p>
<h4>4. Cách Mạng Hóa Hệ Thống RAG</h4>
<p>Hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) kết hợp việc truy xuất nội dung thông tin với các mô hình tạo để tạo ra các phản hồi dựa trên dữ liệu bên ngoài. Chất lượng nhúng vượt trội của NV-Embed-v1 cải thiện đáng kể độ chính xác của nội dung đã truy xuất, từ đó nâng cao hiệu suất tổng thể của các hệ thống RAG. Với NV-Embed-v1, các nhà phát triển có thể xây dựng các hệ thống RAG không chỉ truy xuất thông tin liên quan chính xác hơn mà còn tạo ra các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh và sâu sắc hơn.</p>
<h4>5. Đánh Giá Hiệu Năng của NV-Embed-V1</h4>
<p>NV-Embed-v1 đã thể hiện hiệu suất vượt trội trên nhiều điểm chuẩn nhúng văn bản, thiết lập kỷ lục mới và vượt trội hơn các mô hình trước đó.</p>
<h4>6. Thử Nghiệm NV-Embed-V1: Câu Hỏi về Sherlock Holmes</h4>
<p>Cơ hội thử nghiệm NV-Embed-v1 của NVIDIA trực tiếp đã mang lại những hiểu biết có giá trị về ứng dụng thực tế và hiệu quả của mô hình. Bắt đầu bằng việc thử nghiệm mô hình bằng cách sử dụng mã Python ví dụ được cung cấp trên trang Hugging Face của mô hình. Tập dữ liệu bao gồm 100 đoạn văn về thám tử Sherlock Holmes. Thực hiện thử nghiệm này để đánh giá mức độ mô hình có thể truy xuất thông tin và cung cấp câu trả lời chính xác trong một lĩnh vực cụ thể.</p>
<h4>7. Yêu Cầu VRAM</h4>
<p>NV-Embed-v1 không phải là một món đồ chơi, và việc triển khai của nó yêu cầu phần cứng khá mạnh. Thử nghiệm cho thấy mô hình cần khoảng 40GB VRAM để chạy mà không gặp phải lỗi torch.cuda.OutOfMemoryError: Lỗi bộ nhớ CUDA. Hệ thống 24GB VRAM gần như đủ để tải mô hình, nhưng chắc chắn là không đủ để thực sự sử dụng nó. Tuy nhiên, đừng để điều này ngăn cản bạn thử nghiệm, hãy thuê một vài A100 trong buổi chiều để chạy nó qua các bước của nó.</p>
<h4>8. Nỗ Lực Quantization</h4>
<p>Trong nỗ lực giảm kích thước của mô hình và làm cho nó dễ quản lý hơn cho việc triển khai, đã thử nghiệm quantize NV-Embed-v1 thành một mô hình ONNX.</p>
<p>Quantization là một quy trình có thể giúp nén mô hình mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của nó bằng cách giảm độ chính xác của dữ liệu số. Tuy nhiên, nỗ lực này không thành công.</p>
<h4>9. Tác Động Đến Người Dùng</h4>
<p>Những thách thức này làm nổi bật một khía cạnh quan trọng của việc sử dụng các mô hình AI tiên tiến: yêu cầu về tài nguyên tính toán đáng kể và các vấn đề về khả năng tương thích công cụ tiềm ẩn. Đối với những người quan tâm đến NV-Embed-v1, đặc biệt là những người có quyền truy cập hạn chế vào phần cứng cao cấp, điều quan trọng là phải tính đến những khía cạnh này trong quá trình lập kế hoạch và thực hiện dự án.</p>
<h4>10. Kết Luận</h4>
<p>NV-Embed-v1 của NVIDIA thiết lập một điểm chuẩn mới trong lĩnh vực nhúng văn bản với kiến trúc và phương pháp đào tạo tiên tiến. Sự ra mắt của nó là một sự phát triển đầy hứa hẹn cho các ứng dụng NLP, đặc biệt là trong việc nâng cao khả năng và độ chính xác của các hệ thống RAG. Khi công nghệ này trở nên dễ sử dụng hơn, nó sẽ dẫn đến tiến bộ lớn trong cách máy móc nắm bắt và giao tiếp bằng ngôn ngữ con người. Điều này sẽ mở ra những khả năng tự động hóa mới và những hiểu biết về AI trong các lĩnh vực khác nhau.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NV-Embed-V1: Mở Rộng Khả Năng Hiểu Biết Ngôn Ngữ Của Máy

NV-Embed-V1: Mở Rộng Khả Năng Hiểu Biết Ngôn Ngữ Của Máy Mục lục: Giới thiệu về Text Embeddings NV-Embed-V1: Nâng Cao Hiệu Năng với...

tháng 6 17, 2024

Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá

<html>
<head>
  <title>Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá</title>
</head>
<body>
  <h2>Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><strong>Sakana AI: Vượt lên vị thế kỳ lân</strong></li>
    <li><strong>Đội ngũ sáng lập và nguồn vốn</strong></li>
    <li><strong>Chiến lược AI tổng quát dựa trên sự tiến hóa sinh học</strong></li>
    <li><strong>Sự bùng nổ của AI tổng hợp và sự cạnh tranh toàn cầu</strong></li>
    <li><strong>Tương lai của Sakana AI và thị trường AI Nhật Bản</strong></li>
  </ol>

<h3>1. Sakana AI: Vượt lên vị thế kỳ lân</h3>
  <p>Sakana AI, công ty khởi nghiệp do các nhà nghiên cứu cũ của Google đồng sáng lập, đang lên kế hoạch cho một vòng gọi vốn trong tháng này với mức định giá dự kiến đạt hơn 1 tỷ USD. Điều này sẽ đưa Sakana trở thành kỳ lân nhanh nhất trong lịch sử kinh doanh của các công ty Nhật Bản.</p>
  <p>Theo hãng tin Nikkei, Sakana Ai đang đàm phán với các công ty đầu tư mạo hiểm New Enterprise Associates, Khosla Ventures và Lux Capital của Hoa Kỳ để huy động 125 triệu USD với mức định giá hơn 1,1 tỷ USD.</p>

<h3>2. Đội ngũ sáng lập và nguồn vốn</h3>
  <p>Sakana được thành lập vào tháng 7 năm 2023 bởi David Ha và Llion Jones, những người trước đây từng làm việc về nghiên cứu AI tại Google và Ren Ito, cựu quan chức Bộ Ngoại giao Nhật Bản và giám đốc điều hành tại nền tảng thương mại điện tử Mercari. Vào tháng 1/2024, công ty khởi nghiệp này đã huy động được 30 triệu USD từ Khosla, Lux và các nhà đầu tư khác bao gồm NTT Group, KDDI và Sony Group.</p>

<h3>3. Chiến lược AI tổng quát dựa trên sự tiến hóa sinh học</h3>
  <p>Số tiền thu được từ vòng gọi vốn mới sẽ được sử dụng để tăng tốc nghiên cứu AI tổng quát. Trong khi các công ty công nghệ lớn của Hoa Kỳ như Google và OpenAI (người tạo ra ChatGPT) đầu tư số tiền khổng lồ để tạo ra và đào tạo các hệ thống AI quy mô lớn, mạnh mẽ, Sakana theo đuổi một chiến lược khác dựa trên sự tiến hóa sinh học. Công ty cho biết vào tháng 3 rằng họ đã phát triển công nghệ hợp nhất nhiều mô hình AI nhỏ để tạo ra các hệ thống phức tạp hơn một cách hiệu quả. Cách tiếp cận này, với yêu cầu về chi phí và năng lượng tương đối thấp, đã thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư toàn cầu.</p>

<h3>4. Sự bùng nổ của AI tổng hợp và sự cạnh tranh toàn cầu</h3>
  <p>Lĩnh vực AI tổng hợp đã phát triển nhanh chóng kể từ khi ChatGPT ra mắt vào năm 2022 và nguồn vốn mạo hiểm đang thu hút người chơi trong lĩnh vực này. Theo CB Insights, định giá của OpenAI đạt 80 tỷ USD vào tháng 2. Sáu trong số 10 kỳ lân (công ty được định giá trên 1 tỷ USD) AI có khả năng sáng tạo hàng đầu thế giới đã huy động được tiền trong năm nay. Chỉ trong tháng này, Mistral AI của Pháp đã huy động được vốn với mức định giá cao hơn gấp ba lần trước đó, trong khi Cohere của Canada đã tăng hơn gấp đôi định giá. Nhật Bản cũng chứng kiến các công ty khởi nghiệp AI đầy hứa hẹn đang nổi lên, trong đó Preferred Networks cũng đạt được trạng thái kỳ lân.</p>

<h3>5. Tương lai của Sakana AI và thị trường AI Nhật Bản</h3>
  <p>Với việc thu hút được nguồn vốn đầu tư lớn và chiến lược phát triển AI độc đáo, Sakana AI hứa hẹn sẽ là một trong những lực lượng tiên phong trong lĩnh vực AI tổng hợp toàn cầu. Điều này cũng cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ của thị trường AI Nhật Bản trong tương lai, thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư và các công ty công nghệ trên thế giới.</p>

</body>
</html>

Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá

Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá Mục lục: ...

tháng 6 17, 2024

AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 0;
        }

h1, h2, h3 {
            text-align: center;
        }

h1 {
            font-size: 2.5rem;
            margin-bottom: 1rem;
        }

h2 {
            font-size: 1.8rem;
            margin-bottom: 0.5rem;
        }

h3 {
            font-size: 1.5rem;
            margin-bottom: 0.2rem;
        }

ul {
            list-style-type: none;
            padding: 0;
            margin: 0;
        }

li {
            margin-bottom: 0.5rem;
        }

.content {
            padding: 2rem;
        }

.image-container {
            text-align: center;
            margin-bottom: 1rem;
        }

img {
            max-width: 100%;
            height: auto;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc</h1>
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li><a href="#vai-tro-cua-ai">1. Vai trò của AI trong Phát hiện Thuốc</a></li>
        <li><a href="#cong-nghe-tien-phong">2. Công nghệ tiên phong: AlphaFold 3 và AI thế hệ</a></li>
        <li><a href="#nhung-ong-lon">3. Những ông lớn dẫn đầu cuộc cách mạng</a></li>
        <li><a href="#tac-dong-vuot-troi">4. Tác động vượt trội của AI</a></li>
        <li><a href="#cau-hoi-thuong-gap">5. Câu hỏi thường gặp</a></li>
    </ul>

<div class='content'>
        <p>Trong những năm gần đây, AI đã khẳng định vị thế là động lực đột phá cho ngành công nghiệp dược phẩm, hứa hẹn cách mạng hóa quá trình phát hiện thuốc. Bài viết này sẽ đi sâu vào tác động của AI, làm nổi bật những công nghệ, công ty và những tiến bộ đáng chú ý trong lĩnh vực này.</p>

<h2 id='vai-tro-cua-ai'>1. Vai trò của AI trong Phát hiện Thuốc</h2>
        <p>Phát hiện thuốc truyền thống là một hành trình dài và đầy rủi ro, thường mất hơn một thập kỷ và hàng tỷ đô la để đưa một loại thuốc mới ra thị trường. AI bước vào cuộc chơi với mục tiêu hợp lý hóa quá trình này, mang đến những lợi ích đáng kể:</p>
        <ul>
            <li><strong>Phân tích dữ liệu hiệu quả:</strong> Các thuật toán AI tiên tiến và kỹ thuật học máy được sử dụng để phân tích khối lượng dữ liệu sinh học khổng lồ, giúp phát hiện ra những mẫu và những hiểu biết mà con người khó có thể nhận ra.</li>
            <li><strong>Dự đoán chính xác:</strong> AI có thể dự đoán các ứng viên thuốc tiềm năng, đánh giá hiệu quả của chúng và tối ưu hóa quá trình phát triển thuốc, giúp giảm thiểu nhu cầu thử nghiệm và sai sót, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí.</li>
        </ul>

<h2 id='cong-nghe-tien-phong'>2. Công nghệ tiên phong: AlphaFold 3 và AI thế hệ</h2>
        <p>Hai công nghệ AI nổi bật đang định hình tương lai của phát hiện thuốc:</p>
        <ul>
            <li><strong>AlphaFold 3:</strong> Được phát triển bởi DeepMind, AlphaFold 3 là một hệ thống AI tiên tiến có khả năng dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác chưa từng có. Hiểu về cấu trúc protein là chìa khóa để thiết kế thuốc hiệu quả, bởi vì nó cho phép các nhà nghiên cứu xác định cách thức thuốc tương tác với mục tiêu của chúng. AlphaFold 3 đã tạo ra bước đột phá trong việc dự đoán cấu trúc protein, giúp đẩy nhanh quá trình phát hiện thuốc và mở ra những tiềm năng mới cho nghiên cứu.</li>
            <li><strong>AI thế hệ:</strong> Các mô hình AI thế hệ, chẳng hạn như GAN (Mạng đối kháng thế hệ) và VAE (Máy mã hóa tự động biến phân), có khả năng tạo ra các phân tử giống thuốc từ đầu. Những mô hình này học hỏi từ dữ liệu hóa học hiện có để tạo ra các hợp chất mới với cấu trúc độc đáo nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả sinh học. AI thế hệ có tiềm năng to lớn trong việc thiết kế phân tử, phân tích dự đoán, xác định mục tiêu thuốc và tối ưu hóa các hợp chất dẫn đầu.</li>
        </ul>

<h2 id='nhung-ong-lon'>3. Những ông lớn dẫn đầu cuộc cách mạng</h2>
        <p>Nhiều công ty hàng đầu đã ứng dụng AI vào lĩnh vực phát hiện thuốc, góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp dược phẩm:</p>
        <ul>
            <li><strong>Insilico Medicine:</strong> Sử dụng AI để đẩy nhanh quá trình phát hiện và phát triển thuốc, tập trung vào lão hóa và các bệnh liên quan đến tuổi tác.</li>
            <li><strong>Atomwise:</strong> Sử dụng mạng nơ-ron xoắn và các thuật toán học sâu để dự đoán tương tác thuốc-protein, góp phần sàng lọc nhanh các ứng viên thuốc tiềm năng.</li>
            <li><strong>BenevolentAI:</strong> Kết hợp AI và học máy với dữ liệu sinh y học để khám phá các phương pháp điều trị mới, đặc biệt chú trọng vào các bệnh thoái hóa thần kinh.</li>
            <li><strong>Exscientia:</strong> Kết hợp AI với tự động hóa để thiết kế và tối ưu hóa các phân tử thuốc mới, đã phát triển loại thuốc đầu tiên do AI thiết kế tham gia vào các thử nghiệm trên người.</li>
            <li><strong>Recursion Pharmaceuticals:</strong> Kết hợp AI với sinh học thông lượng cao để tạo ra các tập dữ liệu khổng lồ, hỗ trợ xác định các con đường điều trị mới và các ứng viên thuốc.</li>
        </ul>

<h2 id='tac-dong-vuot-troi'>4. Tác động vượt trội của AI</h2>
        <p>Sự ứng dụng của AI mang lại những tác động tích cực cho ngành công nghiệp dược phẩm:</p>
        <ul>
            <li><strong>Tốc độ và hiệu quả:</strong> AI làm tăng tốc quá trình phát hiện thuốc, giúp giảm thời gian cần thiết để xác định và phát triển các loại thuốc mới.</li>
            <li><strong>Giảm chi phí:</strong> AI giúp giảm chi phí liên quan đến phát hiện thuốc truyền thống bằng cách giảm thiểu thử nghiệm và sai sót.</li>
            <li><strong>Y học chính xác:</strong> AI cho phép phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa, được điều chỉnh theo hồ sơ bệnh nhân cá nhân.</li>
            <li><strong>Phân tích dữ liệu được nâng cao:</strong> AI có thể phân tích khối lượng dữ liệu sinh học khổng lồ, phát hiện ra những mẫu và những hiểu biết mà con người không thể nhận ra.</li>
        </ul>

<h2 id='cau-hoi-thuong-gap'>5. Câu hỏi thường gặp</h2>
        <ul>
            <li><strong>AI trong phát hiện thuốc là gì?</strong> AI trong phát hiện thuốc là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo để đẩy nhanh và nâng cao quá trình khám phá các loại thuốc trị liệu mới.</li>
            <li><strong>Ví dụ về các loại thuốc do AI phát hiện là gì?</strong>  Insilico Medicine đã phát triển loại thuốc điều trị xơ hóa nhờ AI.</li>
            <li><strong>Tỷ lệ thành công của việc phát hiện thuốc bằng AI là bao nhiêu?</strong> Tỷ lệ thành công của việc phát hiện thuốc bằng AI vẫn đang được đánh giá, nhưng AI đã chứng minh hiệu quả trong việc rút ngắn thời gian và giảm chi phí phát triển thuốc.</li>
            <li><strong>Có bao nhiêu công ty phát hiện thuốc bằng AI?</strong> Có rất nhiều công ty đang ứng dụng AI trong lĩnh vực phát hiện thuốc, với những công ty mới nổi lên thường xuyên.</li>
        </ul>

<p>AI đang cách mạng hóa ngành công nghiệp dược phẩm, cung cấp các giải pháp nhanh hơn, rẻ hơn và hiệu quả hơn để phát triển các loại thuốc mới.  Với những tiến bộ trong các công nghệ như AlphaFold 3 và AI thế hệ, tiềm năng cho những khám phá đột phá là rất lớn. Các công ty hàng đầu về phát hiện thuốc bằng AI đang dẫn đầu, tận dụng AI để biến đổi y học và cải thiện kết quả của bệnh nhân. Khi AI tiếp tục phát triển, tác động của nó lên phát hiện và phát triển thuốc sẽ chỉ tăng lên, báo hiệu một kỷ nguyên mới trong chăm sóc sức khỏe.</p>

AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc

AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc Mục lục: 1. Vai...

tháng 6 17, 2024

ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa

<html>
<head>
  <title>ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }
    h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
      font-weight: bold;
    }
    ul {
      list-style-type: disc;
      margin-left: 20px;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><h3><a href="#chatgpt-robotics">ChatGPT và Robotics: Cặp đôi hoàn hảo cho tự động hóa</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#loi-ich">Lợi ích của việc tích hợp ChatGPT vào Robotics</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#ung-dung">Ứng dụng của Robotics được tăng cường bởi ChatGPT</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#thach-thuc">Thách thức và cân nhắc</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#ket-luan">Kết luận</a></h3></li>
  </ul>
  <h2 id='chatgpt-robotics'>1. ChatGPT và Robotics: Cặp đôi hoàn hảo cho tự động hóa</h2>
  <p>Việc kết hợp ChatGPT vào hệ thống robot là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tự động hóa. Nó mở ra nhiều khả năng mới cho tương tác giữa con người và máy móc, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động của robot trong nhiều lĩnh vực.</p>
  <h2 id='loi-ich'>2. Lợi ích của việc tích hợp ChatGPT vào Robotics</h2>
  <ul>
    <li>Tương tác trực quan, dễ dàng: ChatGPT cho phép robot hiểu và phản hồi các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng không cần kỹ thuật có thể sử dụng và quản lý robot một cách dễ dàng.</li>
    <li>Tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp: ChatGPT hỗ trợ robot thực hiện các nhiệm vụ thời gian thực, bao gồm theo dõi hệ thống, bảo trì dự đoán và khắc phục sự cố.</li>
    <li>Hiệu quả hoạt động cao hơn: Tự động hóa các nhiệm vụ mang lại hiệu quả hoạt động cao hơn, giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa tài nguyên.</li>
    <li>Hỗ trợ đa ngôn ngữ: ChatGPT cho phép robot hiểu và phản hồi các câu hỏi từ nhiều ngôn ngữ khác nhau, mở rộng khả năng ứng dụng của robot trên toàn cầu.</li>
  </ul>
  <h2 id='ung-dung'>3. Ứng dụng của Robotics được tăng cường bởi ChatGPT</h2>
  <ul>
    <li>Sản xuất: Robot được hỗ trợ bởi ChatGPT giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý tài nguyên hiệu quả, giảm thiểu tắc nghẽn và nâng cao kiểm soát chất lượng.</li>
    <li>Logistics & Quản lý Chuỗi Cung ứng: Robot giúp quản lý kho bãi, xử lý đơn hàng và theo dõi lô hàng chính xác, tối ưu hóa tuyến đường giao hàng và đảm bảo giao hàng đúng giờ.</li>
    <li>Chăm sóc sức khỏe: Robot hỗ trợ ChatGPT mang lại hiệu quả cho các thủ tục y tế, cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân tốt hơn, và nâng cao sự tuân thủ các giao thức điều trị.</li>
    <li>Dịch vụ khách hàng: Robot cung cấp hỗ trợ khách hàng cá nhân hóa, xử lý các truy vấn hiệu quả và cung cấp giải pháp phù hợp với nhu cầu của khách hàng.</li>
    <li>Xây dựng & Quản lý Xây dựng: Robot giúp tăng năng suất, an toàn và hiệu quả quản lý dự án, thực hiện các nhiệm vụ như kiểm tra địa điểm và quản lý vật liệu.</li>
    <li>Giáo dục & Đào tạo: Robot hỗ trợ học tập cá nhân hóa, cung cấp lời giải thích phù hợp và phản hồi thời gian thực về bài tập và đánh giá.</li>
    <li>Hỗ trợ cá nhân: Robot giúp quản lý các nhiệm vụ hàng ngày, hỗ trợ các công việc gia đình và cung cấp lời nhắc cho các cuộc hẹn.</li>
    <li>Xe tự hành: Robot giúp cải thiện độ chính xác của điều hướng, nâng cao tính năng an toàn và tối ưu hóa hành vi lái xe.</li>
    <li>Tự động hóa kho: Robot giúp hợp lý hóa các hoạt động kho, giảm thời gian hoàn thành và tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho.</li>
    <li>Nghiên cứu & Phát triển: Robot hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu lớn, giúp tạo ra giả thuyết và đẩy nhanh đổi mới.</li>
  </ul>
  <h2 id='thach-thuc'>4. Thách thức và cân nhắc</h2>
  <p>Mặc dù tiềm năng to lớn, việc tích hợp ChatGPT vào Robotics cũng đặt ra một số thách thức và cân nhắc:</p>
  <ul>
    <li>Sự phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên: Chuyển đổi khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên của ChatGPT sang ngôn ngữ nói là một thách thức.</li>
    <li>Môi trường thay đổi liên tục: ChatGPT cần phải được thích nghi với các tình huống động để đảm bảo độ tin cậy và tính hữu dụng của robot.</li>
    <li>Tích hợp với Robotics: Việc kết hợp khả năng AI của ChatGPT với các khía cạnh vật lý và hoạt động của robot đòi hỏi sự phối hợp cẩn thận.</li>
    <li>Tài nguyên tính toán và độ trễ: Cần cân bằng nhu cầu tính toán của ChatGPT với các yêu cầu thời gian thực của hoạt động robot.</li>
  </ul>
  <h2 id='ket-luan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Sự hợp tác giữa ChatGPT và Robotics mở ra một kỷ nguyên tự động hóa thông minh, nâng cao năng suất và khả năng của con người. Mặc dù còn những thách thức, nhưng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI và Robotics hứa hẹn sẽ mang đến một tương lai nơi các máy móc thông minh hợp tác hài hòa với con người để tạo ra một thế giới năng suất hơn, kết nối hơn và đổi mới hơn.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa

ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa ...

tháng 6 17, 2024

10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ: Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang diễn ra

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ</title>
</head>
<body>
  <h1>10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ: Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang diễn ra</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><a href="#gioithieu">Giới thiệu</a></li>
    <li><a href="#openai">OpenAI: Hành trình đi đầu trong trí tuệ nhân tạo</a></li>
    <li><a href="#microsoft">Microsoft: Azure Cognitive Services - Nền tảng AI toàn diện</a></li>
    <li><a href="#google">Google: LaMDA và Imagen - Những đột phá đáng kinh ngạc</a></li>
    <li><a href="#amazon">Amazon: Amazon Comprehend - Nâng cao sức mạnh cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên</a></li>
    <li><a href="#nvidia">NVIDIA: Động lực cho Generative AI - Nâng cao hiệu năng AI</a></li>
    <li><a href="#anthropic">Anthropic: Mang lại sự an toàn và trách nhiệm cho AI</a></li>
    <li><a href="#glean">Glean: Khơi thông giá trị từ dữ liệu khách hàng</a></li>
    <li><a href="#jasper">Jasper: Đưa AI vào dòng chính với công cụ viết nội dung</a></li>
    <li><a href="#huggingface">Hugging Face: Nền tảng mã nguồn mở cho AI - Thúc đẩy đổi mới</a></li>
    <li><a href="#inflectionai">Inflection AI: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng</a></li>
    <li><a href="#ketluan">Kết luận</a></li>
  </ol>

<h2 id='gioithieu'>Giới thiệu</h2>
  <p>Generative AI là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của trí tuệ nhân tạo, và Mỹ là nơi tập trung nhiều công ty tiên phong trong cuộc cách mạng này. Các tổ chức này đang dẫn đầu việc biến đổi các ngành công nghiệp bằng cách sử dụng các mạng lưới thần kinh tiên tiến để tạo ra hình ảnh và văn bản thực tế, đồng thời hỗ trợ tăng cường khả năng sáng tạo của con người. Bài viết này sẽ giới thiệu 10 công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ, những người đang định hình tương lai của ứng dụng AI.</p>

<h2 id='openai'>OpenAI: Hành trình đi đầu trong trí tuệ nhân tạo</h2>
  <p>OpenAI, một tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận do Sam Altman và Elon Musk thành lập, tập trung vào việc phát triển trí tuệ nhân tạo chung (AGI) an toàn và có lợi. GPT-3, một mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI, có khả năng tạo ra văn bản chất lượng cao, dịch ngôn ngữ, viết nhiều loại nội dung sáng tạo và trả lời các câu hỏi một cách đầy đủ. OpenAI cũng cung cấp quyền truy cập API vào các mô hình của mình để các nhà phát triển có thể tích hợp khả năng Generative AI vào các ứng dụng của họ.</p>

<h2 id='microsoft'>Microsoft: Azure Cognitive Services - Nền tảng AI toàn diện</h2>
  <p>Gã khổng lồ công nghệ Microsoft đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong phát triển Generative AI. Azure Cognitive Services là một nền tảng AI chứa nhiều công cụ, bao gồm mô tả hình ảnh, tạo giọng nói tổng hợp thực tế và dịch ngôn ngữ. Microsoft sử dụng Generative AI để cung cấp chức năng tự động hoàn thành mã và đóng vai trò là trợ lý AI tuyệt vời cho các lập trình viên trong môi trường phát triển Visual Studio Code.</p>

<h2 id='google'>Google: LaMDA và Imagen - Những đột phá đáng kinh ngạc</h2>
  <p>Generative AI là một trong những lĩnh vực trọng tâm của Google AI, nhánh nghiên cứu của Google. Một số thành tựu đáng kinh ngạc bao gồm LaMDA, một mô hình ngôn ngữ thực tế có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện mở rộng, cung cấp thông tin; hoặc các mô hình tạo hình ảnh từ văn bản như Imagen, có thể tạo ra các hình ảnh độ nét cao dựa trên mô tả văn bản.</p>

<h2 id='amazon'>Amazon: Amazon Comprehend - Nâng cao sức mạnh cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên</h2>
  <p>Trong Amazon Web Services (AWS), Amazon Comprehend là một bộ công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) rộng lớn bao gồm Generative AI. Nó cung cấp một nhóm công cụ cho phép phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản, tạo ra các thông tin tóm tắt, dịch ngôn ngữ và thậm chí trả lời các câu hỏi chi tiết liên quan đến nội dung chỉ trong chốc lát.</p>

<h2 id='nvidia'>NVIDIA: Động lực cho Generative AI - Nâng cao hiệu năng AI</h2>
  <p>NVIDIA hiện là nhà thiết kế hàng đầu thế giới về bộ xử lý đồ họa (GPU), thiết bị cần thiết cho việc đào tạo và triển khai các mô hình AI phức tạp, bao gồm cả các mô hình Generative AI. Các nhà nghiên cứu của NVIDIA đang làm việc để phát triển các công cụ phần cứng và phần mềm đặc biệt có thể tăng cường khả năng tính toán học sâu, giúp đào tạo và triển khai các mô hình Generative AI nhanh hơn.</p>

<h2 id='anthropic'>Anthropic: Mang lại sự an toàn và trách nhiệm cho AI</h2>
  <p>Anthropic là một công ty nghiên cứu được thành lập bởi các nhà nghiên cứu của OpenAI, tập trung vào việc phát triển và triển khai an toàn các hệ thống AI mạnh mẽ. Công việc của họ tập trung vào việc tạo ra các thế hệ mạnh mẽ, đáng tin cậy có thể tránh được các rủi ro do các mô hình ngôn ngữ khổng lồ gây ra. Anthropic đang định hình tương lai cho AI an toàn, có trách nhiệm và có khả năng tạo ra.</p>

<h2 id='glean'>Glean: Khơi thông giá trị từ dữ liệu khách hàng</h2>
  <p>Glean giúp các doanh nghiệp nắm bắt thông tin ẩn chứa trong khối lượng lớn dữ liệu khách hàng họ thu thập. Công ty sử dụng Generative AI để tự động phân tích tất cả các đánh giá khách hàng, cuộc trò chuyện trên mạng xã hội và các dữ liệu văn bản khác để cung cấp những thông tin chi tiết và báo cáo có giá trị, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên mô hình kinh doanh của họ.</p>

<h2 id='jasper'>Jasper: Đưa AI vào dòng chính với công cụ viết nội dung</h2>
  <p>Trước đây được biết đến với tên gọi Jarvis, Jasper là nhà cung cấp hàng đầu về công cụ viết nội dung AI. Các doanh nghiệp có thể tạo ra nội dung tiếp thị, bài đăng trên blog, mạng xã hội và các định dạng văn bản sáng tạo khác thông qua nền tảng Jasper bằng cách nhận gợi ý về những gì cần viết hoặc bằng cách nâng cao nội dung hiện có. Jasper đang đưa các công cụ Generative AI trở nên phổ biến hơn cho nhiều đối tượng.</p>

<h2 id='huggingface'>Hugging Face: Nền tảng mã nguồn mở cho AI - Thúc đẩy đổi mới</h2>
  <p>Hugging Face là một nền tảng do cộng đồng điều khiển, nơi chia sẻ mã nguồn mở cho nhiều loại mô hình AI, bao gồm cả các mô hình tạo. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập công khai vào các mô hình đã được đào tạo trước và các bộ dữ liệu để các nhà phát triển có thể thử nghiệm và xây dựng dựa trên nghiên cứu hiện có. Cách tiếp cận do cộng đồng điều khiển này thúc đẩy sự đổi mới và đồng thời đẩy nhanh quá trình phát triển các công nghệ Generative AI.</p>

<h2 id='inflectionai'>Inflection AI: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng</h2>
  <p>Inflection AI là một nền tảng cá nhân hóa chiến dịch tiếp thị và thương mại điện tử dựa vào Generative AI để tự động tạo ra các mô tả sản phẩm hấp dẫn và tùy chỉnh; tạo ra nội dung tiếp thị qua email được cá nhân hóa; và phát triển bản sao trang web tùy chỉnh cho mọi phân khúc khách hàng bằng cách sử dụng nền tảng Inflection AI. Nền tảng này giúp các doanh nghiệp thực hiện cá nhân hóa giao tiếp một cách triệt để và thu thập phản hồi tốt hơn từ khách hàng.</p>

<h2 id='ketluan'>Kết luận</h2>
  <p>Generative AI đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và 10 công ty hàng đầu được giới thiệu trong bài viết này là những minh chứng rõ ràng. Với sự phát triển nhanh chóng của Generative AI, chúng ta có thể kỳ vọng nhiều ứng dụng và tiến bộ đột phá hơn nữa trong tương lai. Các công ty này đang dẫn dắt cuộc cách mạng này, định hình tương lai của ứng dụng AI và mở ra những khả năng vô hạn cho thế giới.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ: Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang diễn ra

10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ 10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ: Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đa...

tháng 6 17, 2024

Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến

<html>
<head>
<title>Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến</title>
</head>
<body>

<h1>Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
<ul>
<li><a href="#gioithieu">Giới thiệu về Gemini</a></li>
<li><a href="#khanang">Khả năng của Gemini</a></li>
<li><a href="#cosohathang">Vai trò của cơ sở hạ tầng và nền tảng</a></li>
<li><a href="#an ninh">An ninh và trách nhiệm</a></li>
<li><a href="#ketluan">Kết luận</a></li>
</ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu về Gemini</h2>

<p>Seema Ramachandra, Trưởng bộ phận Kỹ thuật Khách hàng tại Google, đã chia sẻ những cách mà các nhà phát triển có thể tận dụng bộ công cụ của Google để tạo ra các giải pháp AI thông minh hơn, nhanh hơn và dễ dàng hơn. Bà phát biểu tại DevSparks 2024, một hội nghị thượng đỉnh tập trung vào công nghệ được tổ chức bởi YourStory, quy tụ các nhà lãnh đạo công nghệ, những người có tầm nhìn và chuyên gia trên một nền tảng chung.</p>

<p>Trong bài phát biểu chính của mình, Ramachandra nhấn mạnh sự tập trung lâu dài của Google vào phân tích dữ liệu và AI, trích dẫn các ví dụ như các đề xuất được dẫn dắt bởi ML của Google Search và dịch vụ dịch thuật của công ty với 130 ngôn ngữ khác nhau từ năm 2006. Sau đó, bà giới thiệu sáng tạo mới nhất của Google, Gemini, một mô hình đa phương thức mạnh mẽ có cửa sổ ngữ cảnh lên đến một triệu mã thông báo.</p>

<p>Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể xử lý một giờ video, 30.000 dòng mã và khoảng 700.000 từ tất cả trong một luồng duy nhất khi xây dựng lời nhắc cho Gemini, Ramachandra cho biết. Gemini là đa phương thức bản địa, giảm bớt nhu cầu xử lý văn bản, hình ảnh và video bằng các mô hình khác nhau. Nó cũng vượt qua kết quả hiện tại của ngành trên 30 trong số 32 điểm chuẩn ngành, có khả năng lập luận tinh vi và vượt trội hơn các chuyên gia con người về MMLU, bao gồm hơn 16.000 câu hỏi trên 57 môn học, bà nói thêm.</p>

<h2 id='khanang'>2. Khả năng của Gemini</h2>

<p>Gemini có thể được sử dụng trong giai đoạn thiết kế để tạo ra một PRD (Tài liệu Yêu cầu Sản phẩm) cho bạn. Nó có thể tạo văn bản, tóm tắt văn bản và mang đến cho bạn một cách dễ tiêu thụ trong giai đoạn thiết kế. Trong giai đoạn xây dựng, Gemini có thể xây dựng mã cho bạn, giúp hoàn thành mã, ghi lại mã, dịch mã và tạo trường hợp thử nghiệm. Sau khi triển khai, nó có thể đề xuất môi trường sản xuất tối ưu và giúp giải quyết các hoạt động sau triển khai như giám sát và xử lý nhật ký thường chạy vào terabyte, Ramachandra cho biết.</p>

<p>Ramachandra nhấn mạnh tầm quan trọng của cơ sở hạ tầng và nền tảng cho phát triển AI, giải quyết các nhu cầu trọn gói bao gồm xây dựng đường ống dữ liệu trọn gói, kỹ thuật đặc điểm để phù hợp với tập hợp các tham số phù hợp trong mô hình, xây dựng mô hình, tinh chỉnh để cải thiện độ chính xác, triển khai và quan trọng nhất là giám sát liên tục theo cách tự động để kích hoạt đào tạo lại mô hình khi có sự trôi dạt.</p>

<p>Tất cả những điều này rất quan trọng khi xử lý các mô hình ở quy mô lớn, đó là lý do tại sao Google cung cấp một bộ công cụ tích hợp đầy đủ theo chiều dọc bao gồm cơ sở hạ tầng, mô hình và nền tảng được gọi là Vertex AI cho các hoạt động ML trọn gói, Ramachandra cho biết. Bộ công cụ này bao gồm các Đơn vị Xử lý Tensor (TPU), được xây dựng đặc biệt để tăng tốc các tác vụ học máy đào tạo và suy luận Tỷ lệ giá:hiệu suất của bạn sẽ tăng đáng kể khi làm việc với TPU của chúng tôi, bà nói thêm. Ngoài ra, Google cung cấp quyền truy cập vào một loạt các mô hình trong một cửa sổ duy nhất, thông qua Vườn Mô hình trong Vertex AI. Điều này bao gồm các mô hình từ Google và hơn 130 mô hình từ Hệ sinh thái Nguồn mở và Đối tác của Google. Các mô hình của Google trải rộng trên các mô hình nền tảng như Gemini, PaLM, Imagen, v.v., các mô hình dành riêng cho nhiệm vụ cho Chuyển đổi giọng nói sang văn bản, Chuyển đổi văn bản sang giọng nói, Trí thông minh video, v.v. và các mô hình dành riêng cho lĩnh vực như MedLM cho Chăm sóc sức khỏe và Sec PaLM cho An ninh.</p>

<h2 id='an ninh'>4. An ninh và trách nhiệm</h2>

<p>Ramachandra cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của an ninh và trách nhiệm trong phát triển AI. Google đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng không được sử dụng để đào tạo các mô hình nền tảng của Google. Tất cả dữ liệu và mô hình đều nằm trong người thuê Google của khách hàng với quyền truy cập được yêu cầu rõ ràng. Điều này cung cấp khả năng kiểm tra và minh bạch hoàn toàn.  bà nói thêm.</p>

<p>Kết luận, Ramachandra nhấn mạnh rằng việc xây dựng các mô hình tuyệt vời trên các nền tảng tuyệt vời mới chỉ bắt đầu trở nên mạnh mẽ và có khả năng mở rộng hơn, biến chúng thành một công cụ không thể thiếu để đẩy lùi ranh giới của những gì có thể với công nghệ. Sự tập trung của Google vào đổi mới và trách nhiệm trong phát triển AI đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể xây dựng các giải pháp AI thông minh hơn, nhanh hơn và dễ dàng hơn trong khi duy trì mức độ bảo mật cao nhất.</p>

Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến

Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh h...

tháng 6 17, 2024

NV-Embed-V1: Mở Rộng Khả Năng Hiểu Biết Ngôn Ngữ Của Máy

Sakana AI: Kỳ lân AI của Nhật Bản với chiến lược đột phá

AI - Động lực mới cho Phát hiện Thuốc

ChatGPT và Robotics: Hợp tác đột phá cho tương lai tự động hóa

10 Công ty hàng đầu về Generative AI tại Mỹ: Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang diễn ra

Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến

Bài đăng phổ biến

Labels