Agent.ai.vn

WhatsApp chuẩn bị ra mắt tính năng AI tạo avatar cá nhân hóa Imagine Me

<h2>WhatsApp chuẩn bị ra mắt tính năng AI tạo avatar cá nhân hóa Imagine Me</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Tìm hiểu về tính năng Imagine Me</li>
  <li>Cách thức hoạt động của tính năng</li>
  <li>Bảo mật và quyền kiểm soát dữ liệu</li>
  <li>Thời gian phát hành và những suy đoán</li>
</ol>

<h3>1. Tìm hiểu về tính năng Imagine Me</h3>
<p>WhatsApp đang phát triển tính năng AI mới cho phép người dùng tạo ra avatar cá nhân hóa. Tính năng này được phát hiện trong phiên bản Beta mới nhất của WhatsApp dành cho Android 2.24.14.7 bởi WABetaInfo. Nó sẽ sử dụng hình ảnh của người dùng, lời nhắc bằng văn bản và mô hình AI Llama của Meta để tạo ra các avatar này.</p>

<h3>2. Cách thức hoạt động của tính năng</h3>
<p>Với Imagine Me, người dùng có thể hình dung bản thân trong nhiều bối cảnh khác nhau, từ một khu rừng rậm rạp đến không gian bao la. Tính năng này được so sánh với các ứng dụng AI như Lensa AI và tính năng Dreams của Snapchat, nhằm mang đến mức độ tùy chỉnh tương tự cho WhatsApp.</p>

<p>Để tạo avatar, người dùng cần tải lên một bộ ảnh để đào tạo AI của Meta. Sau khi thiết lập ban đầu, người dùng có thể tạo avatar cá nhân bằng cách nhập Imagine me theo sau là mô tả về bối cảnh mong muốn trong cuộc trò chuyện Meta AI. Ngoài ra, trong các cuộc trò chuyện WhatsApp thông thường, họ có thể sử dụng lệnh @Meta AI imagine me....</p>

<h3>3. Bảo mật và quyền kiểm soát dữ liệu</h3>
<p>Tính năng này dự kiến sẽ là tùy chọn, yêu cầu người dùng kích hoạt nó thông qua cài đặt WhatsApp. Hơn nữa, người dùng sẽ kiểm soát các hình ảnh tham chiếu của mình, với tùy chọn xóa chúng thông qua cài đặt Meta AI bất kỳ lúc nào.</p>

<h3>4. Thời gian phát hành và những suy đoán</h3>
<p>Hiện tại, chưa có khung thời gian cụ thể cho việc phát hành rộng rãi tính năng Imagine AI này. Tuy nhiên, với việc WhatsApp đang triển khai hỗ trợ chatbot Meta AI và tạo ảnh AI thời gian thực tại Hoa Kỳ, có thể mất một thời gian để tính năng avatar được cung cấp rộng rãi. Meta có thể đang áp dụng cách tiếp cận thận trọng, rút kinh nghiệm từ các vấn đề trước đây với các công cụ AI tạo sinh của mình, để đảm bảo trải nghiệm người dùng suôn sẻ và an toàn.</p>

WhatsApp chuẩn bị ra mắt tính năng AI tạo avatar cá nhân hóa Imagine Me

WhatsApp chuẩn bị ra mắt tính năng AI tạo avatar cá nhân hóa Imagine Me Mục lục Tìm hiểu về tính năng Imagine Me Cách thức hoạt độ...

tháng 7 07, 2024

Cải thiện bộ nhớ của AI với Retrieval Augmented Generation (RAG)

<h2>Cải thiện bộ nhớ của AI với Retrieval Augmented Generation (RAG)</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
  <li><strong>Cải thiện bộ nhớ AI</strong></li>
  <li><strong>Cách hoạt động của RAG</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tế của RAG</strong></li>
  <li><strong>Ưu điểm của RAG</strong></li>
  <li><strong>Thực hiện RAG với Pine Cone</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu</h3>
<p>Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo (AI), khả năng ghi nhớ và truy xuất thông tin là một yếu tố quan trọng để tạo ra các ứng dụng và chatbot thông minh hơn. Hãy tưởng tượng bạn đang trò chuyện với một chatbot dịch vụ khách hàng về một đơn hàng gần đây và nó nhớ mọi chi tiết từ các cuộc trò chuyện trước đó. Không còn phải lặp lại thông tin hoặc phải đối mặt với những phản hồi chung chung. AI sẽ biết chính xác bạn đang nói gì và cung cấp thông tin cũng như phản hồi hữu ích cho yêu cầu của bạn. Trải nghiệm liền mạch này có thể được thực hiện nhờ một công nghệ hấp dẫn gọi là <strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)</strong>.</p>
<h3>2. Cải thiện bộ nhớ AI</h3>
<p>Fine-tuning, mặc dù thường được sử dụng để truyền đạt kiến thức cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng nó có những hạn chế riêng. Mặc dù fine-tuning cho phép điều chỉnh các tham số của mô hình dựa trên các tập dữ liệu cụ thể, nhưng nó lại thiếu khả năng mở rộng khi tích hợp lượng lớn thông tin mới. Hơn nữa, LLMs bị giới hạn bởi các cửa sổ ngữ cảnh hạn chế của chúng, có thể nhanh chóng bị bão hòa, khiến việc lưu trữ khối lượng lớn thông tin trực tiếp trong các lời nhắc trở nên kém hiệu quả.</p>
<h3>3. Cách hoạt động của RAG</h3>
<p>RAG hoạt động bằng cách cho phép LLMs truy vấn các cơ sở dữ liệu bên ngoài để tìm kiếm thông tin liên quan đến nhiệm vụ hiện tại. Cách tiếp cận này hiệu quả duy trì bộ nhớ dài hạn cho mô hình và đảm bảo quyền truy cập vào kiến thức cập nhật. Bằng cách truy vấn các nguồn bên ngoài, LLMs có thể khai thác một lượng lớn thông tin mà không bị giới hạn bởi các cửa sổ ngữ cảnh bên trong của chúng.</p>
<p>Luồng công việc kỹ thuật của RAG bao gồm một số thành phần quan trọng:</p>
<ul>
  <li><strong>Mô hình nhúng:</strong> Được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu văn bản thành các vector số.</li>
  <li><strong>Cơ sở dữ liệu vector:</strong> Lưu trữ các vector này.</li>
  <li><strong>Truy vấn:</strong> Khi một truy vấn được đưa ra, nó sẽ được chuyển đổi thành một vector nhúng.</li>
  <li><strong>Kết hợp:</strong> Vector nhúng của truy vấn được so sánh với dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector để tìm ra thông tin liên quan nhất.</li>
</ul>
<p>Quá trình này đảm bảo truy xuất thông tin chính xác và hiệu quả, cho phép LLMs cung cấp các phản hồi được thông báo và phù hợp với ngữ cảnh hơn.</p>
<h3>4. Ứng dụng thực tế của RAG</h3>
<p>RAG được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, mang lại lợi ích đáng kể trong các tình huống khác nhau. Một số ví dụ đáng chú ý bao gồm:</p>
<ul>
  <li><strong>Chatbot dịch vụ khách hàng:</strong> RAG cho phép chatbot lưu trữ lịch sử cuộc trò chuyện, cho phép chúng cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa và nhạy bén với ngữ cảnh hơn cho các câu hỏi của khách hàng.</li>
  <li><strong>Cơ sở kiến thức nội bộ:</strong> LLMs được hỗ trợ bởi RAG có thể truy cập vào các tài liệu của công ty, đảm bảo rằng nhân viên có quyền truy cập dễ dàng vào thông tin cần thiết để thực hiện công việc hiệu quả.</li>
  <li><strong>Cập nhật thông tin thời gian thực:</strong> RAG có thể liên tục cập nhật LLMs với thông tin mới nhất, chẳng hạn như báo cáo thu nhập gần đây hoặc bài báo tin tức, đảm bảo rằng các mô hình luôn cung cấp dữ liệu chính xác và cập nhật nhất.</li>
</ul>
<p>Bằng cách tận dụng RAG, các tổ chức có thể khai thác tiềm năng thực sự của LLMs, cho phép chúng cung cấp những hiểu biết thông minh, được thông báo và khả thi hơn.</p>
<h3>5. Ưu điểm của RAG</h3>
<p>RAG mang lại một số lợi thế hấp dẫn so với các phương pháp truyền thống:</p>
<ul>
  <li><strong>Tận dụng hiệu quả các cửa sổ ngữ cảnh:</strong> RAG cho phép LLMs truy cập vào một phạm vi thông tin rộng lớn hơn mà không bị giới hạn bởi kích thước của các cửa sổ ngữ cảnh bên trong của chúng.</li>
  <li><strong>Giảm nguy cơ ảo giác:</strong> Bằng cách cung cấp thông tin chính xác và liên quan từ các nguồn bên ngoài, RAG giảm thiểu sự xuất hiện của ảo giác, nơi mô hình tạo ra các phản hồi không chính xác hoặc vô nghĩa.</li>
  <li><strong>Truy xuất thông tin có thể mở rộng và nhanh chóng:</strong> RAG cho phép truy xuất thông tin hiệu quả từ các cơ sở dữ liệu quy mô lớn, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ để nâng cao khả năng của LLMs.</li>
</ul>
<h3>6. Thực hiện RAG với Pine Cone</h3>
<p>Pine Cone, một sản phẩm cơ sở dữ liệu vector hàng đầu, đơn giản hóa việc triển khai RAG, khiến nó có thể truy cập được với nhiều người dùng, ngay cả những người không có chuyên môn kỹ thuật sâu rộng. Với Pine Cone, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi tài liệu thành các vector nhúng, lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu vector và truy vấn cơ sở dữ liệu để tìm kiếm thông tin liên quan khi cần. Quy trình hợp lý này trao quyền cho các tổ chức khai thác sức mạnh của RAG và nâng cao LLMs của họ với kiến thức bên ngoài một cách hiệu quả.</p>
<h3>7. Kết luận</h3>
<p>Retrieval Augmented Generation (RAG) là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách giải quyết các hạn chế của fine-tuning và các cửa sổ ngữ cảnh, RAG cho phép LLMs cung cấp các phản hồi chính xác, cập nhật và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Với sự trợ giúp của các công cụ như Pine Cone, việc triển khai RAG đã trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, mở ra những khả năng mới cho các tổ chức đang tìm cách khai thác đầy đủ tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ của họ. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, RAG được định vị để đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cải thiện bộ nhớ của AI với Retrieval Augmented Generation (RAG)

Cải thiện bộ nhớ của AI với Retrieval Augmented Generation (RAG) Mục lục Giới thiệu Cải thiện bộ nhớ AI Cách hoạt động của RAG ...

tháng 7 07, 2024

Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính năng cửa sổ kép

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính năng cửa sổ kép</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 0;
        }

h1, h2 {
            text-align: center;
        }

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

h2 {
            font-size: 1.5rem;
            margin-top: 2rem;
            margin-bottom: 1rem;
        }

p {
            line-height: 1.6;
            margin-bottom: 1rem;
            text-align: justify;
        }

ul {
            list-style-type: none;
            padding: 0;
            margin-bottom: 2rem;
        }

li {
            margin-bottom: 0.5rem;
        }

.container {
            max-width: 800px;
            margin: 2rem auto;
            padding: 1rem;
        }

img {
            display: block;
            margin: 2rem auto;
            max-width: 100%;
        }
    </style>
</head>
<body>

<div class='container'>
        <h1>Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính năng cửa sổ kép</h1>
        <h2>Mục lục:</h2>
        <ul>
            <li>Từ cửa sổ bật lên đến sức mạnh đa nhiệm</li>
            <li>Mở khóa thực tế song song với Gemini: Sức mạnh của cờ hiệu</li>
            <li>Nhân đôi Gemini, nhân đôi hiệu quả</li>
            <li>Gấp lại và hơn thế nữa: Nhìn thoáng qua tương lai của tính năng</li>
            <li>Con đường đến bản phát hành ổn định: Khi nào chúng ta có thể mong đợi điều kỳ diệu?</li>
            <li>Samsung độc quyền đầu tiên?</li>
            <li>Tương lai của đa nhiệm với Gemini AI</li>
        </ul>

<h2>1. Từ cửa sổ bật lên đến sức mạnh đa nhiệm</h2>
        <p>Google đã giới thiệu Gemini AI, một trợ lý AI tiên tiến được thiết kế để nâng cao hiệu quả trong nhiều tác vụ. Trước đây, tương tác với Gemini bao gồm sử dụng một cửa sổ bật lên ở cuối màn hình. Cách tiếp cận này đã giới hạn khả năng đa nhiệm.</p>
        <p>Tuy nhiên, một phát hiện gần đây từ các chuyên gia mã hóa tại Assemble Debug đã hé lộ một tính năng ẩn trong phiên bản beta mới nhất của Gemini (phiên bản 15.26.34) dành cho Android, theo Android Authority. Tính năng này gợi ý tiềm năng cho chức năng đa cửa sổ cách mạng.</p>

<h2>2. Mở khóa thực tế song song với Gemini: Sức mạnh của cờ hiệu</h2>
        <p>Bằng cách bật một cờ cụ thể trong phiên bản beta, người dùng có thể mở khóa khả năng mở Gemini ở chế độ cửa sổ kép. Tính năng này giới thiệu một tay cầm đặt phía trên cửa sổ bật lên tiêu chuẩn của Gemini.</p>
        <p>Nắm giữ lâu tay cầm này, bạn có quyền kiểm soát vị trí của cửa sổ. Kéo nó lên đỉnh màn hình và thả tay sẽ kích hoạt việc tạo ra một phiên bản Gemini độc lập thứ hai.</p>

<h2>3. Nhân đôi Gemini, nhân đôi hiệu quả</h2>
        <p>Như được hiển thị trong một video bị rò rỉ, chức năng cửa sổ kép này cho phép bạn sử dụng hai phiên bản riêng biệt của Gemini cùng một lúc. Điều này cho phép bạn quản lý nhiều cuộc hội thoại một cách liền mạch, mà không có cuộc hội thoại nào ảnh hưởng đến cuộc hội thoại khác.</p>
        <p>Hãy tưởng tượng bạn chuyển đổi liền mạch giữa việc động não một dự án với đồng nghiệp và tìm kiếm thông tin liên quan ngay lập tức - tất cả đều trong giao diện Gemini quen thuộc.</p>

<h2>4. Gấp lại và hơn thế nữa: Nhìn thoáng qua tương lai của tính năng</h2>
        <p>Lợi ích tiềm năng của tính năng này vượt xa điện thoại thông minh tiêu chuẩn. Những người dùng sử dụng các thiết bị có thể gập lại như máy tính bảng sẽ thấy tính năng này đặc biệt hữu ích. Khả năng quản lý hai phiên bản riêng biệt của Gemini song song trên một màn hình lớn mở ra cánh cửa cho năng suất được nâng cao và quy trình công việc được hợp lý hóa.</p>

<h2>5. Con đường đến bản phát hành ổn định: Khi nào chúng ta có thể mong đợi điều kỳ diệu?</h2>
        <p>Trong khi ngày phát hành chính thức vẫn chưa được xác nhận, việc hoàn thành rõ ràng của tính năng trong phiên bản beta cho thấy thời gian chờ đợi tương đối ngắn. Các nhà phát triển có thể đang sửa chữa những lỗi nhỏ trước khi giới thiệu nó cho công chúng rộng rãi.</p>

<h2>6. Samsung độc quyền đầu tiên?</h2>
        <p>Một khả năng hấp dẫn khác là khả năng độc quyền nền tảng cho tính năng này. Một chuỗi được tìm thấy trong mã beta dường như ám chỉ một mối liên kết giữa chế độ cửa sổ kép và các thiết bị Samsung, theo Android Police.</p>
        <p>Xét đến vị thế thống trị của Samsung trong thị trường điện thoại có thể gập lại, việc triển khai ban đầu của tính năng này có thể ưu tiên các thiết bị của họ. Điều này phù hợp với sự hiện diện của tên Samsung được tìm thấy cùng với các tham chiếu đến chế độ cửa sổ kép trong mã ứng dụng.</p>

<h2>7. Tương lai của đa nhiệm với Gemini AI</h2>
        <p>Sự xuất hiện tiềm năng của chức năng đa cửa sổ cho Gemini AI đánh dấu một bước tiến đáng kinh ngạc trong khả năng của trợ lý AI này.</p>
        <p>Từ năng suất được nâng cao đến trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa hơn, tính năng này hứa hẹn sẽ định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với Gemini và mở khóa mức độ hiệu quả mới trong các tác vụ hàng ngày của chúng ta.</p>

</body>
</html>

Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính năng cửa sổ kép

Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính năng cửa sổ kép Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính ...

tháng 7 05, 2024

Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI

<html>
<head>
  <title>Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI</title>
</head>
<body>
  <h1>Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#robots-txt'>Khắc phục Vấn đề Vượt Qua Robots.txt</a></li>
    <li><a href='#phat-hien'>Cách Cloudflare Phát Hiện Bot AI</a></li>
    <li><a href='#bao-cao'>Xử Lý Bot AI Bằng Cách Báo cáo</a></li>
    <li><a href='#tam-quan-trong'>Tầm Quan Trọng của Việc Chống Bot AI</a></li>
    <li><a href='#thach-thuc'>Thách Thức Khi Chặn Bot AI</a></li>
  </ul>
  <h2 id='robots-txt'>1. Khắc phục Vấn đề Vượt Qua Robots.txt</h2>
  <p>Mặc dù một số nhà cung cấp AI, bao gồm Google, OpenAI và Apple, cho phép chủ sở hữu trang web chặn các bot họ sử dụng để thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình bằng cách sửa đổi tệp robots.txt, Cloudflare nhận thấy rằng không phải tất cả các bot thu thập dữ liệu AI đều tuân thủ quy tắc này.</p>
  <p>Cloudflare viết trên blog chính thức của họ: Khách hàng không muốn bot AI truy cập trang web của họ, đặc biệt là những bot hành động không trung thực. Chúng tôi lo ngại rằng một số công ty AI có ý định bỏ qua các quy tắc để truy cập nội dung sẽ liên tục thích nghi để trốn tránh phát hiện bot.</p>
  <h2 id='phat-hien'>2. Cách Cloudflare Phát Hiện Bot AI</h2>
  <p>Để giải quyết vấn đề này, Cloudflare đã phân tích lưu lượng truy cập bot và trình thu thập dữ liệu AI để tinh chỉnh các mô hình phát hiện bot tự động. Các mô hình này xem xét, trong số các yếu tố khác, liệu bot AI có cố gắng trốn tránh phát hiện bằng cách bắt chước giao diện và hành vi của người dùng trình duyệt web hay không.</p>
  <p>Cloudflare giải thích: Khi những kẻ tấn công cố gắng thu thập dữ liệu web quy mô lớn, họ thường sử dụng các công cụ và khung công tác mà chúng tôi có thể xác định dấu vân tay. Dựa trên các tín hiệu này, các mô hình của chúng tôi có thể phù hợp gắn cờ lưu lượng truy cập từ bot AI trốn tránh là bot.</p>
  <h2 id='bao-cao'>3. Xử Lý Bot AI Bằng Cách Báo cáo</h2>
  <p>Cloudflare đã thiết lập một biểu mẫu để chủ sở hữu trang web báo cáo các bot và trình thu thập dữ liệu AI đáng ngờ và cho biết họ sẽ tiếp tục liệt kê đen các bot AI thủ công theo thời gian.</p>
  <h2 id='tam-quan-trong'>4. Tầm Quan Trọng của Việc Chống Bot AI</h2>
  <p>Vấn đề bot AI trở nên nghiêm trọng hơn khi sự bùng nổ của AI thế hệ tiếp theo thúc đẩy nhu cầu về dữ liệu đào tạo mô hình. Nhiều trang web, lo ngại về việc các nhà cung cấp AI đào tạo mô hình trên nội dung của họ mà không thông báo hoặc bồi thường cho họ, đã chọn chặn trình thu thập dữ liệu và bot AI.</p>
  <p>Theo một nghiên cứu, khoảng 26% trong số 1.000 trang web hàng đầu trên web đã chặn bot của OpenAI; một nghiên cứu khác phát hiện ra rằng hơn 600 nhà xuất bản tin tức đã chặn bot này.</p>
  <h2 id='thach-thuc'>5. Thách Thức Khi Chặn Bot AI</h2>
  <p>Tuy nhiên, chặn không phải là biện pháp bảo vệ chắc chắn. Như đã đề cập trước đó, một số nhà cung cấp dường như đang bỏ qua các quy tắc loại trừ bot tiêu chuẩn để có được lợi thế cạnh tranh trong cuộc đua AI.</p>
  <p>Công cụ tìm kiếm AI Perplexity gần đây bị cáo buộc đã giả mạo khách truy cập hợp pháp để thu thập dữ liệu từ các trang web, và OpenAI và Anthropic được cho là đã bỏ qua các quy tắc robots.txt ở một số thời điểm.</p>
  <p>Trong một bức thư gửi cho các nhà xuất bản vào tháng trước, công ty khởi nghiệp cấp phép nội dung TollBit cho biết thực tế họ thấy rất nhiều tác nhân AI bỏ qua tiêu chuẩn robots.txt.</p>
  <p>Các công cụ như của Cloudflare có thể hữu ích - nhưng chỉ khi chúng được chứng minh là chính xác trong việc phát hiện bot AI bí mật. Và chúng sẽ không giải quyết được vấn đề nan giải hơn là các nhà xuất bản có nguy cơ hy sinh lưu lượng truy cập giới thiệu từ các công cụ AI như Google AI Overviews, công cụ này loại trừ các trang web khỏi việc đưa vào nếu họ chặn các trình thu thập dữ liệu AI cụ thể.</p>
  <img alt="Logo Cloudflare" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI

Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI Mục lục: Khắc phục Vấn đề Vượt Qua Robot...

tháng 7 05, 2024

Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI: Liệu AGI có xuất hiện trong thập kỷ này?

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI</title>
</head>
<body>
  <h2>Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI: Liệu AGI có xuất hiện trong thập kỷ này?</h2>
  <h3>Mục lục:</h3>
  <ul>
    <li><a href='#agi'>AGI: Bước ngoặt hay viễn cảnh xa vời?</a></li>
    <li><a href='#aschenbrenner'>Leopold Aschenbrenner: AGI sẽ đến trong vòng 5 năm</a></li>
    <li><a href='#hoai-nghi'>Phe hoài nghi: Lý do để nghi ngờ AGI</a></li>
    <li><a href='#bill-gates'>Bill Gates: Hai vòng xoay và nhu cầu metacognition</a></li>
    <li><a href='#su-that-phu-phang'>Sự thật phũ phàng: AGI chưa phải ưu tiên</a></li>
    <li><a href='#ket-luan'>Kết luận: AI là công cụ bổ trợ, không phải thay thế con người</a></li>
  </ul>
  <h3 id='agi'>1. AGI: Bước ngoặt hay viễn cảnh xa vời?</h3>
  <p>Hiện nay, giới khoa học đang tranh luận sôi nổi về khả năng đạt được Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). AGI là một mô hình AI có thể thực hiện mọi nhiệm vụ nhận thức như con người, thậm chí còn vượt trội hơn. Liệu AGI có thể đạt được trong thập kỷ này hay không? Câu trả lời vẫn chưa có, và bài viết này sẽ trình bày hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI.</p>
  <h3 id='aschenbrenner'>2. Leopold Aschenbrenner: AGI sẽ đến trong vòng 5 năm</h3>
  <p>Leopold Aschenbrenner, một cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, tin rằng AGI sẽ xuất hiện trong vòng hai đến năm năm tới. Trong tác phẩm Nhận thức tình huống (Situational Awareness), ông lập luận rằng mỗi năm, tính toán hiệu quả (effective compute) - bao gồm cả quy mô của mô hình AI và sự cải tiến trong hiệu suất - tăng gấp 3 lần. Cộng dồn lại, trong vòng 4 năm, tính toán hiệu quả sẽ tăng gấp 100 lần.</p>
  <p>Ngoài ra, ông còn đưa ra khái niệm loại bỏ gông cùm (unhobbling) để chỉ các phương pháp giúp AI hoạt động tốt hơn trong những nhiệm vụ mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) gặp khó khăn. Ông tin rằng sự kết hợp giữa tính toán hiệu quả và loại bỏ gông cùm sẽ giúp AI đạt được khả năng vượt trội vào năm 2027.</p>
  <h3 id='hoai-nghi'>3. Phe hoài nghi: Lý do để nghi ngờ AGI</h3>
  <p>Tuy nhiên, một số chuyên gia AI khác lại hoài nghi về khả năng đạt được AGI trong thời gian ngắn. Gary Marcus, một chuyên gia AI lâu năm, cho rằng deep learning - công nghệ AI dựa trên mạng thần kinh - chưa đủ để tạo ra AGI. Ông cho rằng LLM hiện nay là những cỗ máy sao chép không đáng tin cậy, sản sinh nội dung kém chất lượng và không phù hợp với các nhiệm vụ thực tế đòi hỏi độ chính xác cao.</p>
  <p>Yann LeCun, nhà khoa học trưởng về AI của Meta, cũng đồng tình rằng LLM là một ngõ cụt. Ông cho rằng những vấn đề về độ tin cậy, xác thực, đạo văn và việc tuân thủ các nguyên tắc của LLM hiện nay là do cấu trúc cơ bản của mô hình. Việc tăng cường quy mô hoặc áp dụng các kỹ thuật mới không thể giải quyết những vấn đề này.</p>
  <h3 id='bill-gates'>4. Bill Gates: Hai vòng xoay và nhu cầu metacognition</h3>
  <p>Bill Gates, đồng sáng lập Microsoft, cho rằng việc xây dựng LLM ngày càng lớn có thể tiếp tục được trong hai vòng xoay nữa. Tuy nhiên, ông cũng chỉ ra rằng chúng ta sẽ thiếu dữ liệu để huấn luyện những LLM khổng lồ này trước khi đạt được AGI. Ông nhấn mạnh nhu cầu về metacognition - khả năng của AI để suy luận về quá trình suy nghĩ và học tập của chính nó - để tiến đến AGI.</p>
  <h3 id='su-that-phu-phang'>5. Sự thật phũ phàng: AGI chưa phải ưu tiên</h3>
  <p>Dù AGI có vẻ là mục tiêu hấp dẫn, nhưng thực tế hiện nay, LLM vẫn đang được áp dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, từ dịch vụ khách hàng, tạo mã code đến ghi chú cuộc họp. Tuy nhiên, để LLM phát huy hết tiềm năng, chúng ta cần giải quyết vấn đề về độ tin cậy và hiệu quả.</p>
  <p>Việc tập trung quá nhiều vào AGI có thể khiến chúng ta lãng phí nguồn lực và thời gian. Thay vì đặt kỳ vọng vào một AGI hoàn hảo, chúng ta nên hướng đến việc phát triển AI để giải quyết các vấn đề thực tế.</p>
  <h3 id='ket-luan'>6. Kết luận: AI là công cụ bổ trợ, không phải thay thế con người</h3>
  <p>Trong khi giới khoa học tranh luận về AGI, chúng ta cần nhớ rằng AI là một công cụ bổ trợ, không phải thay thế con người. Mục tiêu của AI là giúp chúng ta giải quyết các vấn đề và nâng cao năng suất, không phải là thay thế hoàn toàn con người.</p>
  <p>Chúng ta nên hướng đến một tương lai mà AI và con người cùng cộng tác để tạo ra giá trị, thay vì cạnh tranh với nhau.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI: Liệu AGI có xuất hiện trong thập kỷ này?

Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI: Liệu AGI có xuất hiện trong thập kỷ này? ...

tháng 7 05, 2024

OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc gia và Sự Trỗi dậy của Trung Quốc

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc gia và Sự Trỗi dậy của Trung Quốc</title>
</head>
<body>
    <h1>OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc gia và Sự Trỗi dậy của Trung Quốc</h1>

<h2>Mục lục</h2>
    <ol>
        <li><a href='#vu-hack-va-nhung-thong-tin-bi-danh-cap'>Vụ hack và những thông tin bị đánh cắp</a></li>
        <li><a href='#lo-ngai-ve-an-ninh-quoc-gia-va-su-chia-re-noi-bo'>Lo ngại về an ninh quốc gia và sự chia rẽ nội bộ</a></li>
        <li><a href='#phan-hoi-cua-openai-va-nhung-lo-ngai-ve-nhan-su'>Phản hồi của OpenAI và những lo ngại về nhân sự</a></li>
        <li><a href='#openai-khong-don-doc-quan-diem-ve-su-chia-se-ma-nguon-mo'>OpenAI không đơn độc: Quan điểm về sự chia sẻ mã nguồn mở</a></li>
        <li><a href='#moi-nguy-hiem-tiem-an-va-nhung-bien-phap-phong-ngu'>Mối nguy hiểm tiềm ẩn và những biện pháp phòng ngừa</a></li>
        <li><a href='#su-canh-tranh-tu-trung-quoc-va-nhung-loi-keu-goi-kiem-soat'>Sự cạnh tranh từ Trung Quốc và những lời kêu gọi kiểm soát</a></li>
    </ol>

<h2 id='vu-hack-va-nhung-thong-tin-bi-danh-cap'>1. Vụ hack và những thông tin bị đánh cắp</h2>
    <p>Vào đầu năm ngoái, một hacker đã xâm nhập vào hệ thống nhắn tin nội bộ của OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT. Kẻ tấn công đã đánh cắp những chi tiết về thiết kế của các công nghệ AI của OpenAI, bao gồm các cuộc thảo luận trong một diễn đàn trực tuyến nơi các nhân viên thảo luận về các công nghệ mới nhất. Tuy nhiên, hacker không truy cập vào các hệ thống lưu trữ và phát triển AI của công ty.</p>

<h2 id='lo-ngai-ve-an-ninh-quoc-gia-va-su-chia-re-noi-bo'>2. Lo ngại về an ninh quốc gia và sự chia rẽ nội bộ</h2>
    <p>Sự kiện này đã khiến một số nhân viên OpenAI lo ngại rằng các đối thủ cạnh tranh nước ngoài như Trung Quốc có thể đánh cắp công nghệ AI của Mỹ, vốn có thể gây nguy hiểm cho an ninh quốc gia. Điều này cũng đặt ra câu hỏi về cách OpenAI đang xử lý vấn đề bảo mật và đã làm lộ ra những bất đồng nội bộ về rủi ro của AI.</p>

<h2 id='phan-hoi-cua-openai-va-nhung-lo-ngai-ve-nhan-su'>3. Phản hồi của OpenAI và những lo ngại về nhân sự</h2>
    <p>OpenAI đã thông báo về sự việc với ban giám đốc và nhân viên, nhưng đã quyết định không công khai thông tin vì không có thông tin nào về khách hàng hoặc đối tác bị đánh cắp. Công ty cũng khẳng định rằng vụ hack không phải là mối đe dọa đối với an ninh quốc gia vì tin rằng hacker là một cá nhân và không có liên kết nào với chính phủ nước ngoài.</p>
    <p>Leopold Aschenbrenner, một cựu nhà nghiên cứu OpenAI và là người quản lý chương trình kỹ thuật, đã bày tỏ sự lo ngại về vấn đề bảo mật của OpenAI trong một podcast gần đây. Ông cho rằng công ty không đủ bảo mật để bảo vệ chống lại việc đánh cắp thông tin quan trọng nếu các tác nhân nước ngoài xâm nhập. OpenAI đã bác bỏ những cáo buộc này, cho rằng việc Aschenbrenner bị sa thải là do việc rò rỉ thông tin bên ngoài, không liên quan đến vụ hack.</p>

<h2 id='openai-khong-don-doc-quan-diem-ve-su-chia-se-ma-nguon-mo'>4. OpenAI không đơn độc: Quan điểm về sự chia sẻ mã nguồn mở</h2>
    <p>OpenAI không phải là công ty duy nhất đang phát triển các hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ. Một số công ty, bao gồm Meta, đang chia sẻ thiết kế của họ với thế giới như phần mềm mã nguồn mở. Họ tin rằng những mối nguy hiểm do các công nghệ AI hiện nay là không đáng kể và việc chia sẻ mã cho phép các kỹ sư và nhà nghiên cứu trong ngành xác định và khắc phục các vấn đề.</p>

<h2 id='moi-nguy-hiem-tiem-an-va-nhung-bien-phap-phong-ngu'>5. Mối nguy hiểm tiềm ẩn và những biện pháp phòng ngừa</h2>
    <p>Các hệ thống AI hiện nay có thể giúp lan truyền thông tin sai lệch trực tuyến, bao gồm văn bản, hình ảnh tĩnh và video. Chúng cũng bắt đầu chiếm mất một số công việc. OpenAI và các đối thủ cạnh tranh như Anthropic và Google đang cố gắng ngăn chặn việc sử dụng AI để lan truyền thông tin sai lệch hoặc gây ra các vấn đề khác.</p>
    <p>Tuy nhiên, vẫn chưa có nhiều bằng chứng cho thấy các công nghệ AI hiện nay là mối nguy hiểm lớn đối với an ninh quốc gia. Các nghiên cứu của OpenAI, Anthropic và các tổ chức khác cho thấy AI không nguy hiểm hơn công cụ tìm kiếm.</p>

<h2 id='su-canh-tranh-tu-trung-quoc-va-nhung-loi-keu-goi-kiem-soat'>6. Sự cạnh tranh từ Trung Quốc và những lời kêu gọi kiểm soát</h2>
    <p>Các công ty Trung Quốc đang phát triển các hệ thống AI tương tự như các hệ thống hàng đầu của Mỹ. Theo một số số liệu, Trung Quốc đã vượt qua Mỹ trở thành nhà sản xuất tài năng AI lớn nhất, với quốc gia này sản sinh ra gần một nửa số nhà nghiên cứu AI hàng đầu thế giới.</p>
    <p>Một số nhà nghiên cứu và lãnh đạo an ninh quốc gia cho rằng các thuật toán toán học nằm ở cốt lõi của các hệ thống AI hiện nay, mặc dù không nguy hiểm trong hiện tại, có thể trở nên nguy hiểm trong tương lai. Họ kêu gọi kiểm soát chặt chẽ hơn đối với các phòng thí nghiệm AI.</p>
    <p>Vụ hack OpenAI là một lời cảnh tỉnh về những nguy cơ tiềm ẩn liên quan đến AI và sự cần thiết phải bảo vệ các bí mật công nghệ. Nó cũng làm nổi bật sự cạnh tranh ngày càng gia tăng giữa Mỹ và Trung Quốc trong lĩnh vực AI, và tầm quan trọng của việc xác định các biện pháp phù hợp để quản lý công nghệ mạnh mẽ này.</p>

OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc gia và Sự Trỗi dậy của Trung Quốc

OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc gia và Sự Trỗi dậy của Trung Quốc OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc g...

tháng 7 05, 2024

WhatsApp chuẩn bị ra mắt tính năng AI tạo avatar cá nhân hóa Imagine Me

Cải thiện bộ nhớ của AI với Retrieval Augmented Generation (RAG)

Gemini AI: Sẵn sàng cho đa nhiệm với tính năng cửa sổ kép

Cloudflare Ra Mắt Công Cụ Chống Bot AI

Hai quan điểm đối lập về tiến bộ của AI: Liệu AGI có xuất hiện trong thập kỷ này?

OpenAI Bị Hack: Lo ngại về An ninh Quốc gia và Sự Trỗi dậy của Trung Quốc

Bài đăng phổ biến

Labels