Agent.ai.vn

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI

<h2>Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Grok-2: Ra mắt vào tháng 8, hướng đến cải thiện dữ liệu huấn luyện</li>
  <li>Grok-3: Mục tiêu đặc biệt với 100.000 chip H100 của Nvidia</li>
  <li>Chi phí khổng lồ cho Grok-3: 3-4 tỷ đô la</li>
  <li>xAI và Oracle: Hợp tác thuê máy chủ đám mây</li>
</ol>

<h3>Grok-2: Ra mắt vào tháng 8, hướng đến cải thiện dữ liệu huấn luyện</h3>
<p>Elon Musk, nhà sáng lập xAI, đã chia sẻ thông tin về hai phiên bản chatbot tiếp theo của công ty: Grok-2 và Grok-3.  Grok-2 dự kiến ra mắt vào tháng 8, với mục tiêu cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện. Musk thừa nhận, việc loại bỏ dữ liệu không phù hợp từ mạng Internet là một nhiệm vụ khó khăn, nhưng Grok-2 sẽ là một bước tiến lớn trong việc giải quyết vấn đề này.</p>

<h3>Grok-3: Mục tiêu đặc biệt với 100.000 chip H100 của Nvidia</h3>
<p>Elon Musk đã tiết lộ rằng Grok-3, dự kiến ra mắt vào cuối năm nay, sẽ được huấn luyện trên 100.000 chip H100 của Nvidia. Con số này gấp 5 lần số lượng chip H100 được sử dụng để huấn luyện Grok-2, cho thấy tham vọng lớn của xAI trong việc tạo ra một chatbot AI tiên tiến. Musk hy vọng Grok-3 sẽ trở thành một điều gì đó thực sự đặc biệt.</p>

<h3>Chi phí khổng lồ cho Grok-3: 3-4 tỷ đô la</h3>
<p>H100 là chip xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến nhất hiện nay của Nvidia. Mỗi chip H100 có giá khoảng 30.000 đến 40.000 đô la. Điều này có nghĩa là xAI sẽ phải bỏ ra từ 3 đến 4 tỷ đô la để mua hoặc thuê 100.000 chip H100 cho việc huấn luyện Grok-3.</p>

<h3>xAI và Oracle: Hợp tác thuê máy chủ đám mây</h3>
<p>Theo một báo cáo, xAI đang đàm phán với Oracle để thuê máy chủ đám mây với giá 10 tỷ đô la trong nhiều năm. Điều này cho thấy xAI đang đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng cần thiết để hỗ trợ việc huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn như Grok-3.</p>

<p>Sự phát triển của xAI và Grok-3 cho thấy cuộc đua trong lĩnh vực AI chatbot đang ngày càng trở nên gay gắt. Với nguồn lực và tham vọng lớn, xAI đang nỗ lực để tạo ra một chatbot AI có khả năng cạnh tranh với những đối thủ mạnh như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google.</p>

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI Mục lục: Grok-2: Ra mắt vào tháng 8, hướng đến cải thiện dữ liệu huấn luyện Gro...

tháng 7 07, 2024

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }

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

h2 {
      font-size: 2em;
    }

h3 {
      font-size: 1.5em;
    }

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

li {
      padding: 10px 0;
    }
  </style>
</head>
<body>

<h1>Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến</h1>

<ul>
    <li>
      <h3>Sự xâm nhập của Chatbot: Những câu trả lời giả mạo trong các nhóm Facebook</h3>
    </li>
    <li>
      <h3>Kết nối con người: Giá trị của cộng đồng trực tuyến</h3>
    </li>
    <li>
      <h3>Con người giả: Khi chatbot đe dọa sự gắn kết trong các nhóm hỗ trợ</h3>
    </li>
    <li>
      <h3>Giữ chatbot trong giới hạn của chúng: Vai trò của AI trong cộng đồng trực tuyến</h3>
    </li>
  </ul>

<h2>1. Sự xâm nhập của Chatbot: Những câu trả lời giả mạo trong các nhóm Facebook</h2>

<p>Trên một nhóm Facebook dành cho cha mẹ có con em vừa tài năng vừa khuyết tật, một câu hỏi được đặt ra: Có ai có con vừa tài năng vừa khuyết tật và có kinh nghiệm với trường công lập ở thành phố New York?. Một câu trả lời dường như hữu ích đã được đưa ra, mô tả một số đặc điểm của một trường học cụ thể, bắt đầu bằng lời giới thiệu: Tôi có một đứa con cũng là 2e, nghĩa là hai lần đặc biệt.</p>

<p>Trên một nhóm Facebook khác dành cho việc trao đổi đồ dùng không cần thiết gần Boston, một người dùng đang tìm kiếm những mặt hàng cụ thể đã nhận được lời đề nghị một chiếc máy ảnh Canon đã qua sử dụng và một chiếc máy điều hòa không khí di động gần như mới mà tôi không bao giờ sử dụng.</p>

<p>Cả hai câu trả lời này đều là giả mạo. Đứa trẻ đó không tồn tại và cũng không có máy ảnh hay máy điều hòa không khí. Câu trả lời đến từ một chatbot trí tuệ nhân tạo.</p>

<p>Theo trang trợ giúp của Meta, Meta AI sẽ trả lời một bài đăng trong nhóm nếu ai đó gắn thẻ nó một cách rõ ràng hoặc nếu ai đó đặt câu hỏi trong một bài đăng và không ai trả lời trong vòng một giờ. Tính năng này chưa có sẵn ở tất cả các khu vực hoặc cho tất cả các nhóm. Đối với các nhóm có sẵn tính năng này, người quản trị có thể tắt và bật nó bất cứ lúc nào.</p>

<p>Meta AI cũng đã được tích hợp vào các tính năng tìm kiếm trên Facebook và Instagram, và người dùng không thể tắt nó.</p>

<h2>2. Kết nối con người: Giá trị của cộng đồng trực tuyến</h2>

<p>Vào năm 1993, Howard Rheingold đã xuất bản cuốn sách Cộng đồng ảo: Nông trại trên biên giới điện tử về WELL, một cộng đồng trực tuyến sớm và có ý nghĩa về mặt văn hóa. Chương đầu tiên mở đầu với một câu hỏi về nuôi dạy con cái: Làm gì với một con vật bị đầy máu đang hút máu trên da đầu của em bé của chúng ta?</p>

<p>Rheingold đã nhận được câu trả lời từ một người có kiến thức trực tiếp về việc xử lý ve và đã giải quyết vấn đề trước khi nhận được cuộc gọi lại từ phòng khám của bác sĩ nhi khoa. Về trải nghiệm này, ông viết: Điều khiến tôi kinh ngạc không chỉ là tốc độ mà chúng tôi đã có được chính xác thông tin chúng tôi cần biết, ngay khi chúng tôi cần biết nó. Đó còn là cảm giác an toàn bên trong vô cùng to lớn khi phát hiện ra rằng những người thực sự - hầu hết là cha mẹ, một số là y tá, bác sĩ và nữ hộ sinh - luôn sẵn sàng, suốt ngày đêm, nếu bạn cần họ.</p>

<p>Khía cạnh người thực sự của các cộng đồng trực tuyến vẫn tiếp tục là điều quan trọng trong ngày nay. Hãy tưởng tượng lý do tại sao bạn có thể đặt câu hỏi cho một nhóm Facebook thay vì một công cụ tìm kiếm: bởi vì bạn muốn câu trả lời từ một người có kinh nghiệm thực tế hoặc bạn muốn phản hồi của con người mà câu hỏi của bạn có thể gợi ra - sự đồng cảm, phẫn nộ, chia sẻ - hoặc cả hai.</p>

<p>Hàng thập kỷ nghiên cứu cho thấy thành phần con người của các cộng đồng trực tuyến là điều khiến chúng trở nên có giá trị như vậy cho cả việc tìm kiếm thông tin và hỗ trợ xã hội. Ví dụ, những người cha có thể cảm thấy khó xử khi yêu cầu lời khuyên về nuôi dạy con cái đã tìm thấy một nơi ẩn náu trong các không gian trực tuyến riêng tư dành riêng cho bố.</p>

<p>Giới trẻ LGBTQ+ thường tham gia các cộng đồng trực tuyến để tìm kiếm các nguồn lực quan trọng một cách an toàn đồng thời giảm bớt cảm giác cô lập. Các diễn đàn hỗ trợ sức khỏe tâm thần cung cấp cho những người trẻ tuổi sự thuộc về và xác nhận ngoài lời khuyên và hỗ trợ xã hội.</p>

<h2>3. Con người giả: Khi chatbot đe dọa sự gắn kết trong các nhóm hỗ trợ</h2>

<p>Những lợi ích quan trọng nhất của các không gian trực tuyến này, như được mô tả bởi những người tham gia của chúng tôi, có thể bị suy yếu nghiêm trọng bởi những phản hồi đến từ chatbot thay vì con người.</p>

<p>Là một bệnh nhân tiểu đường type 1, tôi theo dõi một số nhóm Facebook liên quan được nhiều bậc cha mẹ mới bắt đầu điều trị cho con nhỏ mắc bệnh tiểu đường lui tới thường xuyên. Các câu hỏi thường xuyên được đặt ra: Điều này có nghĩa là gì? Tôi nên xử lý nó như thế nào? Kinh nghiệm của bạn với điều này là gì? Câu trả lời đến từ kinh nghiệm cá nhân, nhưng chúng cũng thường đi kèm với lòng trắc ẩn: Điều này rất khó. Bạn đang làm hết sức mình. Và tất nhiên: Chúng ta đã từng trải qua điều đó.</p>

<p>Một phản hồi từ một chatbot tuyên bố nói từ kinh nghiệm thực tế của việc chăm sóc một đứa trẻ bị tiểu đường, thể hiện sự đồng cảm, sẽ không chỉ không phù hợp mà còn gần như tàn nhẫn.</p>

<p>Tuy nhiên, điều đó hoàn toàn có lý do khi những phản hồi này là những gì mà một chatbot sẽ cung cấp. Các mô hình ngôn ngữ lớn, một cách đơn giản, hoạt động giống như tự động hoàn thành hơn là công cụ tìm kiếm.</p>

<p>Đối với một mô hình được đào tạo trên hàng triệu và hàng triệu bài đăng và bình luận trong các nhóm Facebook, câu trả lời tự động hoàn thành cho một câu hỏi trong một cộng đồng hỗ trợ chắc chắn là một câu trả lời gợi lên kinh nghiệm cá nhân và thể hiện sự đồng cảm - giống như câu trả lời tự động hoàn thành trong một nhóm Facebook Mua không cần có thể là cung cấp cho ai đó một chiếc máy ảnh đã qua sử dụng.</p>

<h2>4. Giữ chatbot trong giới hạn của chúng: Vai trò của AI trong cộng đồng trực tuyến</h2>

<p>Điều này không có nghĩa là chatbot không hữu ích cho bất cứ điều gì - chúng thậm chí có thể rất hữu ích trong một số cộng đồng trực tuyến, trong một số ngữ cảnh. Vấn đề là, trong bối cảnh hiện tại của sự bùng nổ AI thế hệ mới, có xu hướng cho rằng chatbot có thể và nên làm mọi thứ.</p>

<p>Có rất nhiều nhược điểm khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như hệ thống truy xuất thông tin, và những nhược điểm này chỉ ra các ngữ cảnh không phù hợp để sử dụng chúng. Một nhược điểm là khi thông tin không chính xác có thể gây nguy hiểm: ví dụ như đường dây trợ giúp rối loạn ăn uống hoặc tư vấn pháp lý cho doanh nghiệp nhỏ.</p>

<p>Nghiên cứu đang chỉ ra những cân nhắc quan trọng về cách thức và thời điểm thiết kế và triển khai chatbot. Ví dụ, một bài báo được xuất bản gần đây tại một hội nghị tương tác giữa người và máy tính lớn đã phát hiện ra rằng mặc dù các cá nhân LGBTQ+ thiếu hỗ trợ xã hội đôi khi chuyển sang chatbot để được giúp đỡ với nhu cầu sức khỏe tâm thần, nhưng những chatbot đó thường không nắm bắt được sự tinh tế của những thách thức cụ thể của LGBTQ+.</p>

<p>Một nghiên cứu khác đã phát hiện ra rằng mặc dù một nhóm những người tham gia mắc chứng tự kỷ thấy giá trị trong việc tương tác với chatbot để được tư vấn về giao tiếp xã hội, nhưng chatbot đó cũng đưa ra những lời khuyên đáng ngờ. Và một nghiên cứu khác đã phát hiện ra rằng mặc dù chatbot hữu ích như một công cụ tư vấn trước khi thăm khám trong bối cảnh sức khỏe, nhưng bệnh nhân đôi khi thấy những biểu hiện của sự đồng cảm là không chân thành hoặc gây khó chịu.</p>

<p>Sự phát triển và triển khai AI có trách nhiệm không chỉ có nghĩa là kiểm tra các vấn đề như thiên vị và thông tin sai lệch, mà còn dành thời gian để hiểu các ngữ cảnh nào AI phù hợp và mong muốn đối với con người sẽ tương tác với chúng.</p>

<p>Hiện tại, nhiều công ty đang sử dụng AI thế hệ mới như một cái búa, và kết quả là, mọi thứ đều giống như một cái đinh. Nhiều ngữ cảnh, chẳng hạn như các cộng đồng hỗ trợ trực tuyến, tốt nhất nên để cho con người.</p>

</body>
</html>
`

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối co...

tháng 7 07, 2024

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT

<html>
<head>
  <title>Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT</title>
</head>
<body>
  <h1>Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu Moshi</a></li>
    <li><a href='#khanang'>Khả năng của Moshi</a></li>
    <li><a href='#phattrien'>Phát triển Moshi</a></li>
    <li><a href='#muctieu'>Mục tiêu và tác động của Moshi</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu Moshi</h2>
  <p>OpenAI trì hoãn ra mắt chế độ giọng nói của ChatGPT đã khiến nhiều người hâm mộ AI thất vọng. Tuy nhiên, sự chờ đợi đó có thể sớm kết thúc với sự xuất hiện của Moshi, trợ lý giọng nói AI được phát triển bởi Kyutai, một công ty AI đến từ Pháp.</p>

<h2 id='khanang'>2. Khả năng của Moshi</h2>
  <p>Moshi được thiết kế để tạo ra những cuộc trò chuyện chân thực với người dùng thông qua giọng nói, tương tự như Alexa hay Google Assistant. Nó được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nằm sau ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó, trong trường hợp này là mô hình Helium 7B.</p>
  <p>Theo Kyutai, Moshi có thể nói bằng nhiều giọng điệu khác nhau và sở hữu 70 phong cách cảm xúc và nói chuyện khác biệt. Hơn nữa, AI này có thể xử lý hai luồng âm thanh đồng thời, cho phép Moshi vừa nghe vừa nói cùng lúc.</p>

<h2 id='phattrien'>3. Phát triển Moshi</h2>
  <p>Kyutai đã dành nhiều thời gian để huấn luyện Moshi với hơn 100.000 cuộc đối thoại tổng hợp được tạo ra bằng công nghệ Text-to-Speech (TTS). Mục tiêu là giúp Moshi học hỏi những sắc thái và tông giọng trong giao tiếp của con người. Hãng thậm chí đã hợp tác với một nghệ sĩ lồng tiếng chuyên nghiệp để nâng cao chất lượng giọng nói của Moshi.</p>
  <p>Trợ lý AI này tích hợp cả huấn luyện văn bản và âm thanh, được tối ưu hóa cho nhiều nền tảng, nghĩa là nó có thể chạy trên các thiết bị như máy tính xách tay mà không cần kết nối với đám mây. Kyutai quảng cáo đây là cách để bảo mật thông tin cá nhân bằng cách ngăn chặn việc truyền dữ liệu nhạy cảm qua internet. Bạn có thể xem demo của Moshi tại đây.</p>

<h2 id='muctieu'>4. Mục tiêu và tác động của Moshi</h2>
  <p>Kyutai tuyên bố Moshi sẽ là một dự án mã nguồn mở, bao gồm mã và khung của mô hình, tạo nền tảng cho sự đổi mới trong tương lai. Cách tiếp cận mã nguồn mở này cũng có thể giúp giảm bớt những lời phàn nàn về vấn đề an toàn và đạo đức của các công ty AI lớn hơn liên quan đến các mô hình đóng. Các nhà đầu tư của Kyutai, bao gồm tỷ phú người Pháp Xavier Niel, đang thúc đẩy phương pháp mã nguồn mở này.</p>
  <p>Kyutai cũng đang phát triển các hệ thống nhận dạng âm thanh AI, đánh dấu nước và theo dõi chữ ký để tích hợp vào Moshi. Những tính năng này sẽ giúp xác định âm thanh do AI tạo ra, thúc đẩy trách nhiệm và khả năng truy xuất nguồn gốc, đồng thời đảm bảo nội dung do AI tạo ra có thể được theo dõi và xác minh.</p>
  <p>Moshi vẫn đang trong quá trình phát triển, nhưng chế độ giọng nói trong bản giới thiệu rất ấn tượng. Cách tiếp cận giọng nói có thể đóng vai trò như một chất xúc tác cho các phiên bản hỗ trợ giọng nói khác của các đối thủ cạnh tranh của ChatGPT hoặc đẩy nhanh việc bổ sung LLM vào Alexa và các trợ lý giọng nói khác nếu Moshi trở nên phổ biến.</p>

<h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Sự xuất hiện của Moshi là một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực AI và hứa hẹn sẽ mang đến nhiều thay đổi cho tương lai của các trợ lý giọng nói. Với khả năng giao tiếp chân thực, tính năng bảo mật cao và phương pháp mã nguồn mở, Moshi có tiềm năng trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng gờm với ChatGPT và các đối thủ khác.</p>

</body>
</html>

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT Mục lục Giới thiệ...

tháng 7 07, 2024

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng

<h2>X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tích hợp Grok sâu hơn vào X</strong></li>
  <li><strong>Các tính năng mới của Grok</strong></li>
  <li><strong>Những vấp ngã của Grok</strong></li>
</ol>

<h3>1. Tích hợp Grok sâu hơn vào X</h3>
<p>App researcher Nima Owji đã phát hiện ra mã nguồn trên website của X cho thấy những kế hoạch sắp tới của công ty đối với chatbot AI Grok. Dù các tính năng này chưa được công bố, nhưng khám phá của Owji đã cho người dùng cái nhìn thoáng qua về mức độ Elon Musk muốn dựa vào AI cho nền tảng mạng xã hội của mình.</p>
<p>Cần lưu ý rằng các tính năng liên quan đến Grok sắp tới có khả năng sẽ bị thu phí, tương tự như cách Grok AI đang được cấu trúc hiện tại. Ban đầu người dùng cần trả $16 mỗi tháng cho gói Premium+ để sử dụng Grok, nhưng X đã đưa Grok ra cho những người trả $8 cho gói X Premium.</p>

<h3>2. Các tính năng mới của Grok</h3>
<p>Theo phát hiện của Owji, X đang lên kế hoạch ra mắt ít nhất ba tính năng mới trên nền tảng được hỗ trợ bởi Grok.</p>
<ul>
  <li>X sẽ cho phép người đăng ký X Premium và Premium+ bôi đen văn bản trên nền tảng và sau đó hỏi Grok về phần đã chọn qua một cửa sổ bật lên mà không cần phải rời khỏi trang. Owji đã tìm thấy mã nguồn trong X cho thấy một thông báo bật lên Hỏi Grok được hiển thị khi văn bản được bôi đen.</li>
  <li>Một tính năng sắp tới khác của X cho phép người dùng truy cập Grok mà không cần phải rời khỏi trang là Thông tin thêm về tài khoản này. Theo nghiên cứu của Owji, X sẽ sớm cho phép người dùng trả phí hỏi Grok thông tin nền tảng về một tài khoản X cụ thể thông qua nút Grok hiển thị trên thẻ hồ sơ người dùng X.</li>
  <li>Có một mô hình rõ ràng ở đây, X đang cố gắng thúc đẩy việc sử dụng Grok trên toàn bộ nền tảng mạng xã hội - và tính năng sắp tới cuối cùng được phát hiện gần đây này làm cho điều đó trở nên khả thi hoàn toàn. X đang muốn cho phép người đăng ký truy cập Grok ở bất kỳ đâu trên X thông qua một ngăn kéo Grok. Điều này cơ bản cho phép một cửa sổ chatbot AI nổi lên trên nền tảng X và giữ nguyên khả năng truy cập - bất kể người dùng đi đâu trên trang web.</li>
</ul>

<h3>3. Những vấp ngã của Grok</h3>
<p>Tuy nhiên, Grok đã gặp phải một số khó khăn.</p>
<p>Vào tháng 4, X đã ra mắt lại tab Khám phá và biến tính năng này phụ thuộc vào Grok, hiện giờ tạo ra tiêu đề tin tức và tóm tắt dựa trên xu hướng trên nền tảng. Như Mashable đã đưa tin trước đây, chatbot AI của Musk đã phát tán thông tin sai lệch nguy hiểm như tạo ra một câu chuyện giả về việc Iran tấn công Tel Aviv, Israel bằng tên lửa. Trong một ví dụ khác về sự thất bại của Grok, chatbot AI đã lấy những câu chuyện cười do người dùng đăng trên X và tạo ra một câu chuyện giả về việc NYPD được điều động vào tàu điện ngầm của thành phố New York để đối đầu với động đất.</p>
<p>Cũng trong tháng đó, Fortune đưa tin rằng Musk thực sự muốn tích hợp Grok sâu hơn vào X, thậm chí muốn chatbot AI tạo bài đăng cho người dùng. Vì vậy, trong khi ba tính năng Grok sắp tới này chưa phải là như vậy, nhưng rõ ràng là X đang tiếp tục đẩy Grok lên người dùng trên toàn bộ nền tảng.</p>

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng Mục lục: Tích hợp Grok sâu hơn vào X Các tính năng mới của Grok Những vấp ngã ...

tháng 7 07, 2024

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo

<html>
<head>
  <title>Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }

h1, h2, h3 {
      margin-top: 30px;
    }

ul {
      list-style: disc;
      margin-left: 20px;
    }
  </style>
</head>
<body>

<h1>Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo</h1>

<ul>
    <li>Udacity: Hành trình Trở Thành Chuyên Gia AI</li>
    <li>Khóa Học Nổi Bật:
      <ul>
        <li>Lập Trình AI với Python</li>
        <li>Lập Trình cho Khoa học Dữ liệu với Python</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo</li>
        <li>Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu</li>
        <li>Khoa Học Dữ Liệu</li>
        <li>Kỹ Sư DevOps Học Máy</li>
        <li>Học Máy Tăng Cường Sâu</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh</li>
        <li>Phân Tích và Trực Quan Dữ Liệu với Microsoft Power BI</li>
        <li>Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao với Power BI</li>
        <li>Phân Tích Dự Đoán cho Doanh Nghiệp</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo cho Ngành Y Tế</li>
        <li>Trí Tuệ Nhân Tạo cho Lãnh Đạo Doanh Nghiệp</li>
      </ul>
    </li>
  </ul>

<p>Udacity mang đến cho bạn những khóa học toàn diện về AI, trang bị cho bạn những kỹ năng thiết yếu trong lĩnh vực này. Các khóa học bao gồm các chủ đề nền tảng như thuật toán học máy, kiến trúc học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, học máy tăng cường và đạo đức AI.</p>

<p>Với các dự án thực hành và ứng dụng thực tế, các khóa học AI của Udacity cung cấp kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng và triển khai các giải pháp AI, chuẩn bị cho bạn những vai trò trong phát triển và nghiên cứu AI.</p>

<p><strong>Bài viết này giới thiệu danh sách các khóa học AI/ML/Khoa học dữ liệu hàng đầu trên Udacity, bao gồm các yếu tố:</strong></p>

<ul>
    <li>Hướng dẫn của chuyên gian</li>
    <li>Dự án có liên quan đến ngành nghề</li>
    <li>Chứng chỉ</li>
  </ul>

<p>Các khóa học phù hợp cho cả người mới bắt đầu và người học nâng cao, những người mong muốn thành thạo các công nghệ và ứng dụng AI.</p>

<h3>1. Lập Trình AI với Python</h3>

<p>Khóa học Nanodegree Lập Trình AI với Python là khóa học thân thiện cho người mới bắt đầu, bao gồm các nội dung Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch và Đại số tuyến tính. Nó bao gồm các dự án thực tế như xây dựng mạng nơ-ron và bộ phân loại hình ảnh, kết thúc bằng chứng chỉ hoàn thành.</p>

<h3>2. Lập Trình cho Khoa học Dữ liệu với Python</h3>

<p>Loạt khóa học này dạy các kỹ năng lập trình thiết yếu cho phân tích dữ liệu, bao gồm kiến thức cơ bản SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu và kiến thức cơ bản về shell Unix. Học viên cũng học lập trình Python, từ cơ bản đến thao tác dữ liệu với NumPy và Pandas, cùng với kiểm soát phiên bản bằng Git. Các dự án thực tế nâng cao kỹ năng làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, kết thúc bằng tích hợp GitHub và các hoạt động tập trung vào nghề nghiệp như tối ưu hóa hồ sơ trực tuyến.</p>

<p>Khóa học Nanodegree Trí tuệ nhân tạo là một chương trình nâng cao bao gồm các khái niệm AI cốt lõi, bao gồm các thuật toán tối ưu hóa, mạng Bayesian và tìm kiếm đối kháng. Nó liên quan đến các dự án thực tế như xây dựng một trình giải Sudoku và các tác nhân chơi game. Chương trình học cũng bao gồm tìm kiếm cổ điển, lập kế hoạch tự động và mô hình đồ thị xác suất cho đào tạo AI toàn diện.</p>

<h3>4. Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu</h3>

<p>Loạt khóa học này trang bị cho học viên những kỹ năng phân tích dữ liệu thiết yếu bằng cách sử dụng thư viện Pandas và NumPy của Python. Họ học toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu, khám phá, trực quan hóa bằng Matplotlib và Seaborn, và truyền đạt hiệu quả các phát hiện. Các dự án thực tế cung cấp kinh nghiệm thực hành trong việc điều tra các tập dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ làm sạch dữ liệu nâng cao.</p>

<p>Chương trình Nanodegree Khoa học dữ liệu, được phát triển với IBM, kéo dài bốn tháng và tập trung vào các kỹ năng thực tế trong đường ống dữ liệu, thiết kế thử nghiệm và hệ thống đề xuất. Nó bao gồm các chủ đề nâng cao, bao gồm scikit-learn cho học máy, mô hình thống kê, thực hành kỹ thuật phần mềm và kỹ thuật dữ liệu với đường ống ETL và NLP. Chương trình kết thúc bằng một dự án luận án, nơi học viên áp dụng kỹ năng của mình để giải quyết một thách thức khoa học dữ liệu thực tế.</p>

<h3>6. Kỹ Sư DevOps Học Máy</h3>

<p>Khóa học này dạy các kiến thức cơ bản về kỹ thuật phần mềm để triển khai và tự động hóa các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Học viên sẽ đạt được các kỹ năng trong việc tự động hóa các giai đoạn khác nhau của việc xây dựng và giám sát mô hình.</p>

<h3>7. Học Máy Tăng Cường Sâu</h3>

<p>Khóa học này bao gồm bốn lĩnh vực: Giới thiệu về học máy tăng cường sâu, Phương pháp dựa trên giá trị, Phương pháp dựa trên chính sách và RL đa tác nhân. Học viên học cách triển khai các phương pháp giải quyết cổ điển, xác định các khái niệm chính như quy trình quyết định Markov và phương trình Bellman, và áp dụng các kỹ thuật như lập trình động và RL sâu. Học viên học cách huấn luyện các tác nhân cho điều hướng ảo, tạo ra các chiến lược giao dịch tài chính và giải quyết các tình huống RL đa tác nhân.</p>

<p>Khóa học này đưa bạn vào một hành trình biến đổi về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, bắt đầu từ các lý thuyết nền tảng và tiến tới thành thạo việc tạo văn bản và hình ảnh. Bạn sẽ học cách xây dựng các chatbot và tác nhân AI tinh vi, đạt được các kỹ năng sẵn sàng cho công việc trong lĩnh vực thú vị này.</p>

<h3>9. Phân Tích và Trực Quan Dữ Liệu với Microsoft Power BI</h3>

<p>Loạt khóa học này trang bị cho học viên những kỹ năng toàn diện về phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Power BI. Bắt đầu từ việc chuẩn bị và mô hình hóa dữ liệu, bao gồm các biểu thức DAX, học viên tiến tới tạo ra các hình ảnh trực quan ấn tượng và báo cáo tương tác. Các chủ đề nâng cao bao gồm phân tích thống kê, chuyển đổi dữ liệu tùy chỉnh và tối ưu hóa hình ảnh trực quan để truyền đạt dữ liệu hiệu quả.</p>

<h3>10. Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao với Power BI</h3>

<p>Khóa học này là phần tiếp nối của khóa học trước, tập trung vào việc truy xuất, phân tích và trực quan hóa dữ liệu nâng cao bằng cách sử dụng Power BI. Nó bao gồm các chủ đề như thống kê mô tả và suy luận, biểu đồ phân bố tần số, hồi quy tuyến tính, tương quan và xác suất, và sử dụng M cho chuyển đổi dữ liệu tùy chỉnh, DAX cho phân tích và nâng cao hình ảnh trực quan để truyền đạt dữ liệu hiệu quả.</p>

<h3>11. Phân Tích Dự Đoán cho Doanh Nghiệp</h3>

<p>Chương trình Nanodegree Phân tích Dự đoán cho Doanh nghiệp trang bị cho học viên những kỹ năng trong việc giải quyết vấn đề thông qua phân tích, nhấn mạnh việc làm sạch dữ liệu và các kỹ thuật mô hình dự đoán khác nhau như hồi quy tuyến tính, mô hình phân loại và dự báo chuỗi thời gian. Nó cũng bao gồm thử nghiệm A/B, phân khúc và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bằng Tableau để kể chuyện dữ liệu và bảng điều khiển tương tác.</p>

<h3>12. Trí Tuệ Nhân Tạo cho Ngành Y Tế</h3>

<p>Khóa học này cung cấp hai phần tập trung vào việc áp dụng AI vào dữ liệu hình ảnh y tế 2D và 3D. Phần đầu tiên bao gồm các kỹ năng để làm việc với hình ảnh 2D, bao gồm huấn luyện các mô hình AI và có được sự chấp thuận của cơ quan quản lý, kết thúc bằng một dự án để phân loại tia X ngực cho viêm phổi. Phần thứ hai đi sâu vào hình ảnh 3D, các nguyên tắc cơ bản về lâm sàng và tích hợp AI vào quy trình làm việc lâm sàng, dạy học viên cách rút ra những hiểu biết có ý nghĩa lâm sàng từ dữ liệu hình ảnh y tế.</p>

<h3>13. Trí Tuệ Nhân Tạo cho Lãnh Đạo Doanh Nghiệp</h3>

<p>Khóa học này trang bị cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp một sự hiểu biết sâu sắc nhưng dễ tiếp cận về các đổi mới AI và học máy. Thông qua các bài tập thực hành và một dự án cuối cùng, học viên học cách đánh giá và triển khai các trường hợp sử dụng AI cho các kịch bản kinh doanh khác nhau.</p>

<p><strong>Udacity là nền tảng học tập trực tuyến hàng đầu, cam kết cung cấp các khóa học chất lượng cao và phù hợp với nhu cầu của thị trường lao động. Với Udacity, bạn sẽ được trang bị những kỹ năng cần thiết để gặt hái thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.</strong></p>

</body>
</html>

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục: Udaci...

tháng 7 07, 2024

Tiêu đề bài viết là: AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
        }
        h1, h2 {
            text-align: center;
        }
        h2 {
            margin-top: 30px;
        }
        .container {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
            padding: 20px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class='container'>
        <h1>AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford</h1>
        <h2>Mục lục:</h2>
        <ul>
            <li><a href='#gioithieu'>1. Giới thiệu</a></li>
            <li><a href='#thachthuc'>2. Thách thức của các quy luật tăng trưởng truyền thống</a></li>
            <li><a href='#nghiencuu'>3. Nghiên cứu mới về quy luật tăng trưởng dữ liệu cá nhân hóa</a></li>
            <li><a href='#thiexperiment'>4. Thí nghiệm và Kết quả</a></li>
            <li><a href='#ungdung'>5. Ứng dụng và Ý nghĩa</a></li>
        </ul>
        
        <h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu</h2>
        <p>Sự phát triển của các mô hình học máy trong lĩnh vực thị giác và ngôn ngữ đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong thời gian gần đây, nhờ vào kích thước mô hình lớn hơn và lượng dữ liệu đào tạo chất lượng cao khổng lồ. Các nghiên cứu đã chứng minh rằng việc tăng cường dữ liệu đào tạo có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô hình, dẫn đến các quy luật tăng trưởng mô tả mối liên hệ giữa tỷ lệ lỗi và kích thước tập dữ liệu. Tuy nhiên, các quy luật này thường xem xét toàn bộ tập dữ liệu, bỏ qua giá trị riêng biệt của mỗi điểm dữ liệu.</p>

<h2 id='thachthuc'>2. Thách thức của các quy luật tăng trưởng truyền thống</h2>
        <p>Nhược điểm của việc xem xét tập dữ liệu như một khối thống nhất là một số điểm dữ liệu có giá trị hơn những điểm khác, đặc biệt là trong các tập dữ liệu nhiễu thu thập từ web. Điều này dẫn đến nhu cầu hiểu rõ hơn về cách mỗi điểm dữ liệu hoặc nguồn ảnh hưởng đến quá trình đào tạo mô hình.</p>

<h2 id='nghiencuu'>3. Nghiên cứu mới về quy luật tăng trưởng dữ liệu cá nhân hóa</h2>
        <p>Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã giới thiệu một cách tiếp cận mới bằng cách điều tra hành vi tăng trưởng của giá trị mỗi điểm dữ liệu riêng lẻ. Họ phát hiện ra rằng sự đóng góp của một điểm dữ liệu cho hiệu suất của mô hình giảm dần một cách dự đoán được khi kích thước tập dữ liệu tăng lên, tuân theo một mô hình logarit-tuyến tính. Tuy nhiên, mức độ giảm này khác nhau giữa các điểm dữ liệu, có nghĩa là một số điểm hữu ích hơn trong các tập dữ liệu nhỏ hơn, trong khi những điểm khác trở nên có giá trị hơn trong các tập dữ liệu lớn hơn.</p>
        <p>Để học hiệu quả các mô hình riêng lẻ này từ một số lượng nhỏ quan sát nhiễu cho mỗi điểm dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu hai phương pháp ước lượng: ước lượng khả năng tối đa và ước lượng trung bình.</p>

<h2 id='thiexperiment'>4. Thí nghiệm và Kết quả</h2>
        <p>Các thí nghiệm đã được thực hiện để cung cấp bằng chứng cho quy luật tăng trưởng tham số, tập trung vào ba loại mô hình: hồi quy logistic, SVM và MLP (cụ thể là mạng ReLU hai lớp). Các mô hình này được kiểm tra trên ba tập dữ liệu: MiniBooNE, CIFAR-10 và đánh giá phim IMDB. Các nhúng được đào tạo trước như ResNet-50 bị đóng băng và BERT được sử dụng để tăng tốc quá trình đào tạo và ngăn ngừa việc suy khớp cho CIFAR-10 và IMDB tương ứng. Hiệu suất của mỗi mô hình được đo bằng cách sử dụng mất mát entropy chéo trên một tập dữ liệu kiểm tra gồm 1000 mẫu.</p>

<h2 id='ungdung'>5. Ứng dụng và Ý nghĩa</h2>
        <p>Kết quả nghiên cứu cho thấy quy luật tăng trưởng mới có thể dự đoán chính xác hành vi của các điểm dữ liệu trong các tập dữ liệu lớn hơn so với những tập dữ liệu ban đầu được thử nghiệm. Tuy nhiên, việc đo lường hành vi này cho toàn bộ tập dữ liệu đào tạo là tốn kém, do đó các nhà nghiên cứu đã phát triển các cách để đo lường các tham số tăng trưởng bằng cách sử dụng một số lượng nhỏ quan sát nhiễu cho mỗi điểm dữ liệu.</p>
        <p>Nghiên cứu này mang lại một cách tiếp cận mới để tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình bằng cách hiểu rõ hơn về giá trị của mỗi điểm dữ liệu. Nó có thể giúp lựa chọn dữ liệu hiệu quả hơn, cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy và mở ra những hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực học máy.</p>

Tiêu đề bài viết là: **AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford**

AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ...

tháng 7 07, 2024

Elon Musk: Grok-3, AI Chatbot Tiến Bước Mới của xAI

Chatbot xâm nhập: Khi AI phá vỡ kết nối con người trong cộng đồng trực tuyến

Moshi: Trợ lý giọng nói AI cạnh tranh với ChatGPT

X: Tích hợp AI Chatbot Grok sâu hơn vào nền tảng

Udacity: Nơi Nâng Tầm Kiến Thức Trí Tuệ Nhân Tạo

Tiêu đề bài viết là: AI và Quy luật Tăng trưởng Dữ liệu - Nghiên cứu mới từ Đại học Stanford

Bài đăng phổ biến

Labels