Agent.ai.vn

Thế hệ trẻ tin tưởng vào AI trong giáo dục: Nghiên cứu mới

<h2>Thế hệ trẻ tin tưởng vào AI trong giáo dục: Nghiên cứu mới</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Khảo sát về thái độ của học sinh, phụ huynh và gia sư</strong></li>
  <li><strong>Học sinh trung học và đại học lạc quan hơn về AI</strong></li>
  <li><strong>Gia sư và phụ huynh vẫn nghi ngờ về AI</strong></li>
  <li><strong>Học sinh ưu tiên gia sư trực tiếp và khóa học trực tuyến</strong></li>
  <li><strong>Hệ thống giáo dục truyền thống đang thất bại?</strong></li>
  <li><strong>Học tập hiệu quả: học tập chủ động và theo dõi thường xuyên</strong></li>
  <li><strong>Gia sư nhận thấy những lỗ hổng kiến thức cơ bản</strong></li>
  <li><strong>ChatGPT và các công cụ AI khác hỗ trợ học tập</strong></li>
</ol>

<h3>Khảo sát về thái độ của học sinh, phụ huynh và gia sư</h3>
<p>Công ty gia sư Superprof đã thực hiện một cuộc khảo sát với hơn 1,500 gia sư và hơn 300 học sinh, phụ huynh về trải nghiệm học tập mùa hè của họ. Kết quả cho thấy sự hoài nghi về khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) nói chung, tuy nhiên, học sinh trung học lại lạc quan hơn về tương lai của AI.</p>

<h3>Học sinh trung học và đại học lạc quan hơn về AI</h3>
<p>Trong khi 74% gia sư, 78% phụ huynh và 67% người học trưởng thành cho rằng AI sẽ không bao giờ đủ tốt để thay thế gia sư con người, thì 60% học sinh trung học và đại học lại không đồng ý.</p>

<h3>Gia sư và phụ huynh vẫn nghi ngờ về AI</h3>
<p>Học sinh cũng cho thấy sự ưu tiên rõ ràng đối với gia sư trực tiếp hơn là AI và các khóa học trực tuyến hơn là ứng dụng giáo dục. Khi được hỏi về nguồn lực hữu ích nhất cho mục tiêu học tập mùa hè, 60% học sinh chọn các buổi gia sư. Các khóa học và hướng dẫn trực tuyến xếp thứ hai với 21%, tiếp theo là các ứng dụng hoặc phần mềm giáo dục với 10%.</p>

<h3>Hệ thống giáo dục truyền thống đang thất bại?</h3>
<p>Đa số gia sư, học sinh và phụ huynh tham gia khảo sát đều cho rằng hệ thống giáo dục truyền thống đang thất bại trong việc chuẩn bị cho học sinh đối mặt với những thách thức trong đời thực.</p>

<h3>Học tập hiệu quả: học tập chủ động và theo dõi thường xuyên</h3>
<p>Cả ba nhóm đều báo cáo rằng các cơ hội học tập linh hoạt, tự định hướng với kiểm tra thường xuyên là hiệu quả nhất cho việc học tập mùa hè. Học sinh cho biết họ gặp khó khăn trong việc quản lý thời gian và động lực.</p>

<h3>Gia sư nhận thấy những lỗ hổng kiến thức cơ bản</h3>
<p>Gia sư Superprof cho biết họ theo dõi sự tiến bộ của học sinh bằng cách giám sát sự tham gia và tương tác, cung cấp bài kiểm tra và đánh giá thường xuyên, tìm kiếm phản hồi từ học sinh và phụ huynh, và theo dõi các bài tập. Gia sư cũng báo cáo rằng họ nhận thấy những lỗ hổng trong kiến thức cơ bản có thể ảnh hưởng đến thành tích học tập của học sinh. Các môn học được ưu tiên hàng đầu là toán học, nghệ thuật ngôn ngữ tiếng Anh và ngoại ngữ.</p>

<h3>ChatGPT và các công cụ AI khác hỗ trợ học tập</h3>
<p>Một cuộc khảo sát khác được thực hiện bởi Intelligent.com vào tháng 5 năm 2023 với 801 học sinh và phụ huynh đã phát hiện ra rằng những người sử dụng cả ChatGPT và gia sư trực tiếp lại ưu tiên chatbot AI. Nghiên cứu này cho thấy 85% học sinh và 96% học sinh và phụ huynh tin rằng việc học với ChatGPT là phương pháp hiệu quả hơn hoặc tốt hơn để cải thiện điểm số. Ngoài ChatGPT, các tài nguyên trực tuyến như Quizlet và Course Hero cũng đã bổ sung các tính năng AI để hỗ trợ người dùng đạt được mục tiêu học tập.</p>

Thế hệ trẻ tin tưởng vào AI trong giáo dục: Nghiên cứu mới

Thế hệ trẻ tin tưởng vào AI trong giáo dục: Nghiên cứu mới Mục lục: Khảo sát về thái độ của học sinh, phụ huynh và gia sư Học sinh...

tháng 7 04, 2024

Microsoft và cuộc chiến đạo đức trong thế giới AI

<h2>Microsoft và cuộc chiến đạo đức trong thế giới AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Luận điểm của Mustafa Suleyman: Luật chơi mới trong thế giới số?</strong></li>
  <li><strong>Fair Use - Vấn đề pháp lý và đạo đức</strong></li>
  <li><strong>Sự bất bình của các nhà sáng tạo</strong></li>
  <li><strong>Vấn đề đạo đức của DeepMind</strong></li>
  <li><strong>Microsoft và sự thiếu rào chắn đạo đức</strong></li>
  <li><strong>Hiệu quả của AI - Vẫn là dấu hỏi lớn</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: AI - Lối thoát hay thảm họa?</strong></li>
</ol>

<h3>1. Luận điểm của Mustafa Suleyman: Luật chơi mới trong thế giới số?</h3>
<p>Mustafa Suleyman, người đứng đầu mảng AI của Microsoft, đã đưa ra một luận điểm gây tranh cãi: Việc thu thập dữ liệu từ internet để đào tạo AI là fair use (sử dụng hợp lý). Ông cho rằng, kể từ thập niên 90, nội dung trực tuyến được coi là freeware (miễn phí) và ai cũng có thể sao chép, tái tạo và sử dụng nó. Luận điểm này được so sánh với hành vi ăn cắp dữ liệu, tương tự như việc download nhạc MP3 trái phép cách đây 20 năm.</p>

<h3>2. Fair Use - Vấn đề pháp lý và đạo đức</h3>
<p>Tuy nhiên, khái niệm fair use trong luật bản quyền Mỹ lại không đơn giản như Suleyman tuyên bố. Đây là một khái niệm phức tạp, chỉ áp dụng trong những trường hợp đặc biệt và không có hiệu lực ở hầu hết các quốc gia khác. Luận điểm về hợp đồng xã hội (social contract) mà Suleyman đưa ra cũng không có cơ sở pháp lý và đạo đức vững chắc.</p>

<h3>3. Sự bất bình của các nhà sáng tạo</h3>
<p>Hành động thu thập dữ liệu của các công ty AI đã gây ra làn sóng phản đối dữ dội từ các nhà sáng tạo, đặc biệt là các nghệ sĩ và nhạc sĩ. Họ cho rằng, các công ty này đang tận dụng thành quả lao động của họ để tạo ra lợi nhuận khổng lồ mà không có sự cho phép và bù đắp hợp lý.</p>

<h3>4. Vấn đề đạo đức của DeepMind</h3>
<p>DeepMind, một công ty AI được thành lập bởi Suleyman và các cộng sự, đã từng vướng phải scandal đạo đức khi thu thập trái phép dữ liệu y tế của hàng triệu bệnh nhân NHS. Điều này cho thấy, vấn đề đạo đức trong lĩnh vực AI không phải là điều mới mẻ, và Suleyman đã có những kinh nghiệm đau thương trong quá khứ.</p>

<h3>5. Microsoft và sự thiếu rào chắn đạo đức</h3>
<p>Ngoài vấn đề thu thập dữ liệu, Microsoft còn vấp phải chỉ trích về việc thiếu rào chắn đạo đức trong sản phẩm của mình. Ví dụ, tính năng Copilot của Windows đã bị phát hiện là bí mật thu thập dữ liệu màn hình của người dùng, bao gồm cả thông tin nhạy cảm như mật khẩu ngân hàng và nội dung khiêu dâm.</p>

<h3>6. Hiệu quả của AI - Vẫn là dấu hỏi lớn</h3>
<p>Bên cạnh những vấn đề đạo đức, hiệu quả thực tế của AI cũng đang bị đặt dấu hỏi. Nhiều doanh nghiệp đã thử nghiệm AI nhưng kết quả lại không khả quan. Các dự án AI thường gặp lỗi, hiệu quả thấp và không mang lại lợi nhuận như kỳ vọng.</p>

<h3>7. Kết luận: AI - Lối thoát hay thảm họa?</h3>
<p>AI đang là một lĩnh vực đầy tiềm năng, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro về đạo đức và hiệu quả. Để AI thực sự trở thành lối thoát cho nhân loại, các công ty cần chú trọng đến đạo đức, bảo mật và hiệu quả của sản phẩm. Thay vì ăn cắp thành quả của người khác để kiếm lời, họ cần hợp tác và tôn trọng các nhà sáng tạo.</p>

Microsoft và cuộc chiến đạo đức trong thế giới AI

Microsoft và cuộc chiến đạo đức trong thế giới AI Mục lục: Luận điểm của Mustafa Suleyman: Luật chơi mới trong thế giới số? Fair Us...

tháng 7 04, 2024

Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích

<html>
<head>
  <title>Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích</title>
</head>
<body>
  <h1>Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><strong>Mô hình dự đoán:</strong>
      <ul>
        <li>Cách thức hoạt động</li>
        <li>Lợi ích</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Khám phá địa điểm:</strong>
      <ul>
        <li>Cách thức hoạt động</li>
        <li>Lợi ích</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Phân tích hiện vật:</strong>
      <ul>
        <li>Cách thức hoạt động</li>
        <li>Lợi ích</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Tương lai của AI trong khảo cổ học:</strong>
      <ul>
        <li>Thách thức và cân nhắc</li>
        <li>Kết luận</li>
      </ul>
    </li>
  </ul>
  <h3>Mô hình dự đoán:</h3>
  <p>Công nghệ AI đang thay đổi cách chúng ta khám phá lịch sử cổ đại. Mô hình dự đoán sử dụng thuật toán AI để phân tích lượng lớn dữ liệu nhằm dự đoán vị trí tiềm năng của các địa điểm khảo cổ.</p>
  <h4>Cách thức hoạt động:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Thu thập dữ liệu:</strong> Quá trình này bắt đầu với việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như ảnh vệ tinh, hệ thống thông tin địa lý (GIS), dữ liệu khí hậu, bản đồ thành phần đất, thậm chí là hồ sơ và văn bản lịch sử.</li>
    <li><strong>Nhận diện mẫu:</strong> Các thuật toán học máy phân tích các tập dữ liệu để xác định các mẫu và mối tương quan. Ví dụ, nếu một số lượng đáng kể các khu định cư cổ được tìm thấy gần nguồn nước hoặc trên một số loại địa hình nhất định, AI sẽ phát hiện ra những xu hướng này và sử dụng chúng để đưa ra dự đoán.</li>
    <li><strong>Dự đoán:</strong> AI có thể sử dụng các mẫu được xác định để dự đoán vị trí của các địa điểm khảo cổ chưa được phát hiện. Nó tạo ra bản đồ nhiệt hoặc mô hình dự đoán làm nổi bật các địa điểm khai quật tiềm năng. Nó cũng ưu tiên các khu vực có khả năng cao nhất mang lại những phát hiện đáng kể.</li>
  </ul>
  <h4>Lợi ích:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Hiệu quả:</strong> Các phương pháp khảo cổ truyền thống có thể tốn thời gian và tốn nhiều công sức. Tuy nhiên, mô hình dự đoán giúp đẩy nhanh quá trình bằng cách hướng dẫn các nhà khảo cổ đến những địa điểm hứa hẹn nhất.</li>
    <li><strong>Hiệu quả về chi phí:</strong> Tập trung nỗ lực vào các địa điểm khai quật có khả năng cao giúp giảm chi phí cho các cuộc khai quật thăm dò. Điều này cho phép phân bổ tài nguyên và kinh phí tốt hơn, giúp các dự án khảo cổ bền vững hơn.</li>
    <li><strong>Bảo tồn:</strong> Mô hình dự đoán giúp bảo tồn các hiện vật và cấu trúc lịch sử mỏng manh bằng cách xác định các địa điểm mà không cần khai quật rộng rãi. Cách tiếp cận không xâm lấn này đảm bảo rằng các địa điểm vẫn nguyên vẹn cho các nghiên cứu và du lịch trong tương lai.</li>
    <li><strong>Phạm vi rộng:</strong> AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu mà con người khó phân tích thủ công. Khả năng này cho phép khám phá các khu vực rộng lớn, hẻo lánh có thể vẫn chưa được nghiên cứu.</li>
  </ul>
  <h3>Khám phá địa điểm:</h3>
  <p>Khám phá địa điểm do AI điều khiển liên quan đến việc sử dụng các công nghệ tiên tiến như máy bay không người lái và cảm biến từ xa để xác định các địa điểm khảo cổ. Những công nghệ này cung cấp hình ảnh độ phân giải cao và dữ liệu phân tích bởi AI để phát hiện các bất thường và các đặc điểm cho thấy hoạt động của con người.</p>
  <h4>Cách thức hoạt động:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Ảnh vệ tinh và cảm biến từ xa:</strong> Các thuật toán AI phân tích ảnh vệ tinh và dữ liệu cảm biến từ xa để phát hiện các bất thường tinh vi trên bề mặt Trái đất. Những bất thường này thường cho thấy sự hiện diện của các cấu trúc hoặc hiện vật bị chôn vùi. Ví dụ, những thay đổi trong mô hình thực vật hoặc thành phần đất có thể nhìn thấy trong ảnh hồng ngoại hoặc đa phổ có thể báo hiệu hoạt động của con người từ nhiều thế kỷ hoặc thiên niên kỷ trước.</li>
    <li><strong>Hệ thống thông tin địa lý (GIS):</strong> Tích hợp AI với GIS cho phép phân lớp nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như bản đồ địa hình, dữ liệu khí hậu và hồ sơ lịch sử. Cách tiếp cận phân lớp này giúp xác định chính xác các khu vực phù hợp với điều kiện môi trường và địa lý của các địa điểm cổ được biết đến.</li>
    <li><strong>Công nghệ LIDAR:</strong> Công nghệ Phát hiện và Ranging bằng tia sáng (LIDAR), sử dụng xung laser để tạo ra bản đồ 3D chi tiết về bề mặt đất, đặc biệt hiệu quả ở những khu vực rừng rậm hoặc cỏ dại. AI có thể xử lý dữ liệu LIDAR để tiết lộ các cấu trúc ẩn, chẳng hạn như tàn tích Maya rộng lớn được phát hiện dưới tán rừng ở Guatemala.</li>
    <li><strong>Mô hình dự đoán:</strong> Giống như đã đề cập trước đây, AI sử dụng dữ liệu lịch sử và môi trường để xây dựng mô hình dự đoán. Những mô hình này làm nổi bật các khu vực có khả năng cao chứa các địa điểm chưa được phát hiện, hướng dẫn các nhà khảo cổ đến những địa điểm hứa hẹn nhất.</li>
  </ul>
  <h4>Lợi ích:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Độ chính xác được nâng cao:</strong> Khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác của AI dẫn đến các dự đoán địa điểm đáng tin cậy hơn. Điều này làm giảm nhu cầu khai quật đầu cơ và tăng khả năng phát hiện ra những khám phá quan trọng.</li>
    <li><strong>Hiệu quả về chi phí:</strong> Các khảo sát và khai quật khảo cổ truyền thống có thể tốn kém và tốn thời gian. AI hợp lý hóa quá trình này bằng cách thu hẹp phạm vi tìm kiếm, giúp các dự án dễ quản lý hơn và khả thi về mặt tài chính.</li>
    <li><strong>Khả năng tiếp cận các khu vực hẻo lánh:</strong> Nhiều địa điểm khảo cổ tiềm năng nằm ở các khu vực hẻo lánh hoặc khó tiếp cận. AI, kết hợp với các công nghệ như máy bay không người lái và LIDAR, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những khu vực này mà không cần các nhóm trên mặt đất rộng lớn.</li>
    <li><strong>Khám phá không xâm lấn:</strong> Các phương pháp do AI điều khiển thường dựa vào cảm biến từ xa và phân tích dữ liệu, giảm thiểu nhu cầu khai quật xâm phạm. Cách tiếp cận không xâm lấn này giúp bảo tồn tính toàn vẹn của các địa điểm và hiện vật.</li>
  </ul>
  <h3>Phân tích hiện vật:</h3>
  <p>Phân tích hiện vật là một lĩnh vực khác mà AI đang tạo ra những bước tiến đáng kể. Các thuật toán AI có thể phân loại và phân tích hiện vật với độ chính xác đáng kinh ngạc, xác định vật liệu, tuổi tác và ý nghĩa văn hóa một cách nhanh chóng và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.</p>
  <h4>Cách thức hoạt động:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Nhận diện và phân loại hình ảnh:</strong> Các công cụ nhận diện hình ảnh do AI hỗ trợ có thể phân loại hiện vật một cách nhanh chóng và chính xác. Những công cụ này phân tích hình ảnh độ phân giải cao của hiện vật, xác định các đặc điểm như hình dạng, hoa văn và vật liệu. Ví dụ, AI có thể phân biệt giữa các kiểu gốm, dụng cụ và vật phẩm trang trí, cung cấp thông tin có giá trị về nguồn gốc và cách sử dụng của hiện vật.</li>
    <li><strong>Mô hình hóa và tái tạo 3D:</strong> Các thuật toán AI có thể tạo ra các mô hình 3D chi tiết của hiện vật từ ảnh hoặc quét. Những mô hình này giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ cấu trúc và chức năng của hiện vật mà không cần xử lý vật lý, điều này có thể gây nguy hiểm. Trong một số trường hợp, AI thậm chí có thể tái tạo các hiện vật bị vỡ, ghép các mảnh gốm hoặc tượng bị vỡ lại với nhau để tiết lộ hình dạng ban đầu của chúng.</li>
    <li><strong>Phân tích vật liệu:</strong> AI hỗ trợ phân tích thành phần của hiện vật. Bằng cách kiểm tra dữ liệu từ các kỹ thuật như quang phổ và huỳnh quang tia X, AI có thể xác định các vật liệu được sử dụng để tạo ra một hiện vật. Thông tin này giúp các nhà khảo cổ hiểu rõ quy trình sản xuất và mạng lưới thương mại cổ đại.</li>
    <li><strong>Phân tích ngữ cảnh:</strong> AI có thể phân tích ngữ cảnh mà hiện vật được tìm thấy, xem xét các yếu tố như vị trí của chúng trong một địa điểm, thành phần đất xung quanh và các hiện vật liên quan. Phân tích ngữ cảnh này cung cấp thông tin chi tiết về cách và lý do sử dụng hiện vật, cũng như ý nghĩa của chúng trong khuôn khổ văn hóa rộng lớn hơn.</li>
  </ul>
  <h4>Lợi ích:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Tăng hiệu quả:</strong> AI giúp đẩy nhanh quá trình phân tích hiện vật, cho phép các nhà nghiên cứu xử lý và giải thích khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng. Hiệu quả này đặc biệt có giá trị trong các cuộc khai quật quy mô lớn, nơi họ khai quật được hàng nghìn hiện vật.</li>
    <li><strong>Độ chính xác được nâng cao:</strong> Các thuật toán AI có thể phân tích hiện vật với độ chính xác cao, giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi do con người. Độ chính xác này đảm bảo rằng các giải thích và phân loại dựa trên dữ liệu khách quan hơn là phán đoán chủ quan.</li>
    <li><strong>Bảo tồn và khả năng tiếp cận:</strong> Mô hình hóa 3D và lưu trữ kỹ thuật số do AI điều khiển cho phép bảo tồn các hồ sơ chi tiết về hiện vật. Những hồ sơ kỹ thuật số này có thể được chia sẻ với các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới, thúc đẩy hợp tác và mở rộng quyền truy cập vào các phát hiện khảo cổ.</li>
    <li><strong>Những khám phá sáng tạo:</strong> Khả năng phát hiện các mẫu và mối liên kết có thể bị các nhà nghiên cứu bỏ qua của AI dẫn đến những khám phá và giải thích mới. Ví dụ, AI có thể xác định một mối liên kết chưa được công nhận trước đây giữa các hiện vật từ các nền văn hóa hoặc thời kỳ khác nhau.</li>
  </ul>
  <h3>Tương lai của AI trong khảo cổ học:</h3>
  <p>Việc tích hợp AI vào khảo cổ học vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là vô cùng lớn. Những phát triển trong tương lai có thể bao gồm các mô hình dự đoán tinh vi hơn, các công nghệ hình ảnh nâng cao và các thuật toán cải tiến cho phân tích hiện vật. Mục tiêu là tạo ra một sự hiểu biết hiệu quả, chính xác và toàn diện hơn về lịch sử loài người.</p>
  <h4>Thách thức và cân nhắc:</h4>
  <ul>
    <li><strong>Chất lượng dữ liệu:</strong> Độ chính xác của các dự đoán AI phụ thuộc vào chất lượng và độ đầy đủ của dữ liệu.</li>
    <li><strong>Mối quan tâm về đạo đức:</strong> Việc sử dụng AI trong khảo cổ học phải được cân bằng với sự tôn trọng di sản văn hóa và quyền lợi của các cộng đồng bản địa.</li>
    <li><strong>Hợp tác liên ngành:</strong> Triển khai AI thành công trong khảo cổ học đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà khảo cổ, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI.</li>
  </ul>
  <h4>Kết luận:</h4>
  <p>AI đang cách mạng hóa khảo cổ học, giúp chúng ta khám phá và phân tích các địa điểm và hiện vật lịch sử với tốc độ và độ chính xác chưa từng có. Bằng cách tận dụng mô hình dự đoán, khám phá địa điểm và phân tích hiện vật, AI đang giúp chúng ta khám phá những bí mật của quá khứ và hiểu sâu hơn về lịch sử loài người.</p>
  <p>Khi công nghệ tiếp tục phát triển, tiềm năng của AI trong khảo cổ học là vô hạn. Chúng ta có thể mong đợi những khám phá và hiểu biết thú vị trong những năm tới.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" width="200">
</body>
</html>

Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích

Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích Mục lục: ...

tháng 7 04, 2024

Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong, nhưng có phín

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      line-height: 1.6;
    }
    h1, h2 {
      text-align: center;
    }
    h2 {
      margin-top: 3rem;
    }
    ul {
      list-style: none;
      padding: 0;
    }
    li {
      margin-bottom: 1rem;
    }
    img {
      display: block;
      margin: 3rem auto;
      max-width: 100%;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li>Giới thiệu Runway Gen-3 Alpha</li>
    <li>Khả năng tạo video độ nét cao</li>
    <li>Điều khiển nâng cao và tính chính xác</li>
    <li>Giao diện thân thiện với người dùng</li>
    <li>Ứng dụng đa dạng</li>
    <li>Cách sử dụng Runway Gen-3 Alpha</li>
    <li>Gói đăng ký Runway</li>
    <li>Liệu Runway Gen-3 Alpha có đáng giá?</li>
  </ul>

<h2>Giới thiệu Runway Gen-3 Alpha</h2>
  <p>Runway Gen-3 Alpha là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế để tạo ra video độ nét cao từ nhiều loại đầu vào như văn bản, hình ảnh hoặc video.</p>

<h2>Khả năng tạo video độ nét cao</h2>
  <p>Gen-3 Alpha nổi bật trong việc tạo ra video với chuyển động chân thực và các yếu tố hình ảnh ổn định, đảm bảo sản phẩm cuối cùng hoàn hảo.</p>

<h2>Điều khiển nâng cao và tính chính xác</h2>
  <p>Người dùng có thể chỉ định các chi tiết phức tạp trong lời nhắc của họ, bao gồm mô tả hình ảnh, chuyển động của máy quay và chuyển tiếp. Mức độ kiểm soát này cho phép tạo khung chính xác và tùy chỉnh các yếu tố của cảnh.</p>

<h2>Giao diện thân thiện với người dùng</h2>
  <p>Mặc dù có khả năng tiên tiến, Gen-3 Alpha được thiết kế để truy cập cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia. Giao diện đơn giản hóa quy trình tạo video, loại bỏ nhu cầu về kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.</p>

<h2>Ứng dụng đa dạng</h2>
  <p>Runway Gen-3 Alpha có tính linh hoạt trong nhiều lĩnh vực sáng tạo như làm phim, tạo nội dung truyền thông xã hội, thực tế ảo, trò chơi và mục đích giáo dục. Tính linh hoạt này làm cho nó phù hợp với nhiều dự án và ngành nghề.</p>

<h2>Cách sử dụng Runway Gen-3 Alpha</h2>
  <p>Để bắt đầu sử dụng Gen-3 Alpha, người dùng cần tạo tài khoản Runway trả phí. Sau đó, họ có thể truy cập mô hình thông qua nền tảng của Runway, chọn nó từ công cụ văn bản hoặc hình ảnh sang video và nhập lời nhắc chi tiết mô tả video mong muốn. Sau khi xác định thời lượng video, người dùng khởi tạo quy trình tạo, thường mất khoảng 60 đến 90 giây tùy thuộc vào độ dài của video.</p>

<h2>Gói đăng ký Runway</h2>
  <p>Runway cung cấp một số cấp độ đăng ký để truy cập Gen-3 Alpha:</p>
  <ul>
    <li><strong>Basic:</strong> Miễn phí, với số lượng tín dụng sử dụng hạn chế.</li>
    <li><strong>Standard:</strong> 12 đô la một tháng (thanh toán hàng năm) hoặc 15 đô la một tháng (thanh toán hàng tháng), cung cấp 625 tín dụng mỗi tháng.</li>
    <li><strong>Pro:</strong> 28 đô la một tháng, cung cấp nhiều tín dụng hơn và quyền truy cập vào các công cụ AI bổ sung.</li>
    <li><strong>Unlimited:</strong> 76 đô la một tháng, cung cấp hạn mức tín dụng cao nhất và quyền truy cập đầy đủ vào tất cả các tính năng.</li>
  </ul>

<h2>Liệu Runway Gen-3 Alpha có đáng giá?</h2>
  <p>Việc quyết định xem Runway Gen-3 Alpha có đáng giá hay không phụ thuộc vào nhu cầu sáng tạo và ngân sách của bạn. Nếu bạn yêu cầu tạo video chất lượng cao, có thể tùy chỉnh với các tính năng thân thiện với người dùng và ứng dụng đa dạng, Gen-3 Alpha cung cấp giá trị đáng kể. Hãy đánh giá khả năng của nó so với yêu cầu của dự án để xác định xem khoản đầu tư có phù hợp với mục tiêu của bạn về sản xuất nội dung do AI điều khiển nâng cao hay không.</p>

</body>
</html>

Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong, nhưng có phín

Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong Mục lục ...

tháng 7 04, 2024

Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hình AI lớn hơn

<html>
<head>
  <title>Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hình AI lớn hơn</title>
</head>
<body>

<h1>Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hình AI lớn hơn</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><b>xLAM-1B: Kẻ khổng lồ tí hon</b></li>
    <li><b>Dấu ấn của APIGen - Curation thông minh</b></li>
    <li><b>Hiệu quả vượt trội của xLAM-1B</b></li>
    <li><b>Thay đổi tư duy AI: Quy mô nhỏ, hiệu quả cao</b></li>
    <li><b>Hành trình từ đám mây đến thiết bị</b></li>
    <li><b>Bước tiến lớn của AI: Tương lai sáng hơn</b></li>
  </ul>

<h2>1. xLAM-1B: Kẻ khổng lồ tí hon</h2>
  <p>Salesforce đã giới thiệu xLAM-1B, một mô hình AI nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, hứa hẹn thay đổi cách thức ứng dụng AI trên thiết bị. Mặc dù chỉ có 1 tỷ tham số, xLAM-1B vượt trội hơn các mô hình lớn hơn trong nhiệm vụ gọi hàm (function-calling), thậm chí còn đánh bại các đối thủ đến từ OpenAI và Anthropic.</p>

<h2>2. Dấu ấn của APIGen - Curation thông minh</h2>
  <p>Thành công của xLAM-1B là kết quả của cách tiếp cận sáng tạo trong việc thu thập dữ liệu của Salesforce AI Research. Họ phát triển APIGen, một hệ thống tự động tạo ra tập dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có thể kiểm chứng để đào tạo mô hình AI cho các ứng dụng gọi hàm.</p>

<h2>3. Hiệu quả vượt trội của xLAM-1B</h2>
  <p>Theo bài báo nghiên cứu, mô hình được đào tạo với tập dữ liệu do APIGen tạo ra, thậm chí chỉ với 7 tỷ tham số, đã đạt hiệu suất hàng đầu trên chuẩn đánh giá Berkeley Function-Calling Benchmark, vượt qua nhiều mô hình GPT-4. xLAM-1B, với chỉ 1 tỷ tham số, đã thể hiện hiệu suất vượt trội, đánh bại cả GPT-3.5-Turbo và Claude-3 Haiku.</p>

<h2>4. Thay đổi tư duy AI: Quy mô nhỏ, hiệu quả cao</h2>
  <p>Thành tích của xLAM-1B là bằng chứng cho thấy việc tập trung vào chất lượng dữ liệu thay vì quy mô mô hình có thể tạo ra hệ thống AI hiệu quả hơn. Salesforce đã chứng minh rằng một mô hình nhỏ gọn có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với hiệu suất đáng kinh ngạc, thách thức quan niệm về lớn hơn là tốt hơn trong ngành AI.</p>

<h2>5. Hành trình từ đám mây đến thiết bị</h2>
  <p>Sự thành công của xLAM-1B mở ra cánh cửa cho AI trên thiết bị. Hiện nay, nhiều tính năng AI tiên tiến dựa vào máy tính đám mây do quy mô và độ phức tạp của mô hình. Với xLAM-1B, chúng ta có thể kỳ vọng các trợ lý AI mạnh mẽ hơn, chạy trực tiếp trên thiết bị người dùng, giúp cải thiện thời gian phản hồi và giải quyết các vấn đề về bảo mật liên quan đến AI dựa trên đám mây.</p>

<h2>6. Bước tiến lớn của AI: Tương lai sáng hơn</h2>
  <p>Salesforce đã chia sẻ tập dữ liệu gồm 60.000 ví dụ gọi hàm chất lượng cao để cộng đồng nghiên cứu tiếp tục phát triển. Việc này có thể thúc đẩy tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Giám đốc điều hành Salesforce, Marc Benioff, đã thể hiện sự phấn khích về tiềm năng của AI tự động trên thiết bị. xLAM-1B có thể là bước ngoặt, thách thức quan niệm mô hình lớn hơn là tốt hơn và mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI trong môi trường hạn chế tài nguyên.</p>

<p>Trong tương lai, khi máy tính cạnh và thiết bị IoT phổ biến hơn, nhu cầu về AI trên thiết bị mạnh mẽ sẽ tăng vọt. xLAM-1B có thể là động lực cho một làn sóng phát triển AI mới, tập trung vào việc tạo ra các mô hình siêu hiệu quả, được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể thay vì các mô hình một size fit all khổng lồ. Điều này có thể dẫn đến một hệ sinh thái AI phân tán, nơi các mô hình chuyên biệt phối hợp hoạt động trên mạng lưới thiết bị, cung cấp dịch vụ AI mạnh mẽ, nhạy bén và bảo mật hơn. </p>

<p>Sự phát triển này có thể mang AI đến gần hơn với mọi người, cho phép các công ty nhỏ và nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI phức tạp mà không cần nguồn lực tính toán khổng lồ. Nó cũng có thể giải quyết mối lo ngại ngày càng tăng về lượng khí thải carbon của AI, vì các mô hình nhỏ cần ít năng lượng hơn để đào tạo và chạy.</p>

<p>Trong thế giới AI, David đã chứng minh rằng anh ta không chỉ có thể cạnh tranh với Goliath mà còn có thể khiến Goliath trở nên lỗi thời. Tương lai của AI có thể không ở trên đám mây - nó có thể ngay trong lòng bàn tay bạn.</p>

Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hình AI lớn hơn

Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hình AI lớn hơn Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hì...

tháng 7 04, 2024

Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản - Sáng tạo hay vi phạm bản quyền?

<h2>Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản - Sáng tạo hay vi phạm bản quyền?</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản</li>
  <li>Tranh chấp pháp lý với RIAA</li>
  <li>Tính năng chính của Suno</li>
  <li>Các kế hoạch và quyền sở hữu</li>
  <li>Phản hồi của Suno</li>
  <li>Các công ty khác và cách tiếp cận AI</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>1. Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản</h3>
<p>Suno, ứng dụng tạo nhạc bằng AI, đã chính thức ra mắt trên iOS. Ứng dụng này cho phép người dùng tạo ra các bản nhạc dựa trên văn bản mô tả. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu Suno tạo ra một bài hát metal theo phong cách những năm 2000 về chủ đề thỏ.</p>

<h3>2. Tranh chấp pháp lý với RIAA</h3>
<p>Ngay sau khi ra mắt, Suno đã bị Hiệp hội Công nghiệp Thu âm Hoa Kỳ (RIAA) kiện cáo vì đã đào tạo AI bằng dữ liệu âm nhạc của các nghệ sĩ mà không có sự cho phép. RIAA cáo buộc Suno và Udio (một ứng dụng đối thủ) cố gắng che giấu hành vi vi phạm bản quyền bằng cách sử dụng AI để tạo ra các bài hát có sự tương đồng đáng kể với các bài hát nổi tiếng của các nghệ sĩ như Abba, The Beach Boys, Jerry Lee Lewis và Chuck Berry.</p>

<h3>3. Tính năng chính của Suno</h3>
<p>Ứng dụng Suno hoạt động tương tự như trang web của nó. Người dùng nhập văn bản mô tả loại bài hát họ muốn tạo và Suno sẽ tạo ra nó. Ngoài ra, ứng dụng còn có một số tính năng bổ sung như:</p>
<ul>
  <li>Sử dụng giọng nói của người dùng để tạo nhạc</li>
  <li>Chia sẻ các bài hát</li>
  <li>Sắp xếp các lệnh nhắc nhở vào thư viện</li>
  <li>Tìm kiếm nhạc dựa trên tâm trạng</li>
</ul>

<h3>4. Các kế hoạch và quyền sở hữu</h3>
<p>Ứng dụng Suno sử dụng phiên bản 3.5, trước đây chỉ dành cho người dùng trả phí. Người dùng miễn phí có thể sử dụng 50 tín dụng miễn phí mỗi ngày. Gói Pro trị giá 10 đô la mỗi tháng nâng cấp lên 2.500 tín dụng mỗi ngày, trong khi gói 30 đô la nâng cấp lên 10.000 tín dụng mỗi ngày. Điều thú vị là Suno cho phép người dùng giữ quyền thương mại đối với các bài hát được tạo ra nếu họ sử dụng một trong các gói trả phí, nhưng Suno sở hữu các bài hát được tạo ra nếu người dùng sử dụng gói miễn phí.</p>

<h3>5. Phản hồi của Suno</h3>
<p>Keenan Freyberg, đồng sáng lập Suno, cho biết họ không muốn tạo ra âm nhạc tốt hơn, nhanh hơn hoặc rẻ hơn. Mục tiêu của Suno là khám phá những cách thức hoàn toàn mới để trải nghiệm và tương tác với âm nhạc.</p>

<h3>6. Các công ty khác và cách tiếp cận AI</h3>
<p>TikTok đã cố gắng tránh kiện cáo tương tự bằng cách hứa hẹn các rào chắn AI trong thỏa thuận với Universal Music Group. Trong khi đó, YouTube đang tìm cách trả tiền cho các studio để đào tạo AI của họ.</p>

<h3>7. Kết luận</h3>
<p>Suno là một ứng dụng đầy tiềm năng, cho phép người dùng tạo ra âm nhạc bằng cách sử dụng AI. Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu âm nhạc chưa được cấp phép đã tạo ra tranh chấp pháp lý nghiêm trọng.  Với những thách thức pháp lý này, Suno và các công ty khác đang phải tìm cách cân bằng giữa sự sáng tạo và việc tuân thủ luật bản quyền.</p>

Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản - Sáng tạo hay vi phạm bản quyền?

Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản - Sáng tạo hay vi phạm bản quyền? Mục lục: Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản Tranh c...

tháng 7 04, 2024

Thế hệ trẻ tin tưởng vào AI trong giáo dục: Nghiên cứu mới

Microsoft và cuộc chiến đạo đức trong thế giới AI

Cách mạng AI trong khảo cổ học: Từ tìm kiếm đến phân tích

Runway Gen-3 Alpha: Công cụ tạo video AI tiên phong, nhưng có phín

Salesforce: Kẻ khổng lồ tí hon - xLAM-1B thách thức mô hình AI lớn hơn

Suno: Ứng dụng AI tạo nhạc bằng văn bản - Sáng tạo hay vi phạm bản quyền?

Bài đăng phổ biến

Labels