Agent.ai.vn

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên

<h2>OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Lỗ hổng bảo mật trong ChatGPT</li>
  <li>Vụ tấn công mạng chưa từng được tiết lộ</li>
  <li>Lo ngại về việc đánh cắp bí mật</li>
  <li>OpenAI ngày càng thống trị trong lĩnh vực AI</li>
</ol>

<h3>1. Lỗ hổng bảo mật trong ChatGPT</h3>
<p>Vào ngày 2 tháng 7, kỹ sư Pedro José Pereira Vieito đã phát hiện ra một lỗi bảo mật nghiêm trọng trong phiên bản ChatGPT dành cho máy Mac. Lỗi này cho phép tin tặc đọc được các cuộc hội thoại của người dùng mà không cần nỗ lực nào.</p>
<p>Nguyên nhân chính là do ứng dụng ChatGPT được tải xuống trực tiếp từ trang web của OpenAI, bỏ qua các quy trình bảo mật của Apple. OpenAI đã khắc phục lỗi này bằng cách mã hóa các cuộc hội thoại.</p>

<h3>2. Vụ tấn công mạng chưa từng được tiết lộ</h3>
<p>Báo New York Times đã đưa tin về một vụ tấn công mạng nhắm vào OpenAI, trong đó tin tặc đã truy cập vào hệ thống nhắn tin nội bộ của công ty và lấy được thông tin về công nghệ của OpenAI. Vụ tấn công xảy ra vào năm 2023 nhưng chưa từng được công khai.</p>

<h3>3. Lo ngại về việc đánh cắp bí mật</h3>
<p>Leopold Aschenbrenner, một nhà quản lý chương trình kỹ thuật của OpenAI, đã gửi một bản ghi nhớ cho hội đồng quản trị bày tỏ lo ngại rằng công ty không làm đủ để ngăn chặn các đối thủ chính phủ nước ngoài đánh cắp bí mật. Aschenbrenner sau đó đã bị sa thải. OpenAI cho biết việc sa thải không liên quan đến bản ghi nhớ, nhưng theo The Information, ông bị sa thải vì cáo buộc rò rỉ thông tin cho các nhà báo.</p>

<h3>4. OpenAI ngày càng thống trị trong lĩnh vực AI</h3>
<p>Bất chấp những vấn đề về bảo mật, OpenAI đang ngày càng thống trị trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Công ty được Microsoft hậu thuẫn và đã ký kết nhiều hợp đồng với các công ty truyền thông để đưa nội dung của họ vào các mô hình ngôn ngữ lớn.</p>

<p>Những vấn đề bảo mật được tiết lộ vào thời điểm OpenAI đang trở nên ngày càng nổi tiếng và gây nhiều tranh luận. Điều này đặt ra những câu hỏi về khả năng của OpenAI trong việc bảo mật dữ liệu người dùng và bí mật kinh doanh của họ.</p>

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên Mục lục: Lỗ hổng bảo mật trong ChatGPT Vụ tấn công mạng chưa t...

tháng 7 07, 2024

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI

<html>
<head>
  <title>5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI</title>
</head>
<body>
  <h1>5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI</h1>
  <h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li>Trò chơi phiêu lưu văn bản</li>
    <li>Trò chơi đố vui ở quán rượu</li>
    <li>Trò chơi Countdown</li>
    <li>Trò chơi platform đơn giản</li>
    <li>Trò chơi quản lý tài nguyên</li>
  </ol>
  <p>Claude 3.5 Sonnet là một mô hình trí tuệ nhân tạo đáng kinh ngạc, và khi kết hợp với tính năng Artifacts của nền tảng Claude AI, nó có thể trở thành một công cụ năng suất hữu ích.</p>
  <p>Artifacts là một trong những sáng tạo AI tốt nhất trong năm, bởi vì nó cho phép bạn chạy mã hoặc xem trang được tạo bởi Claude trong một thanh bên cạnh chatbot. Điều này cho phép bạn thấy bất kỳ thay đổi nào bạn yêu cầu Claude thực hiện gần như theo thời gian thực.</p>
  <p>Trong khi Artifacts có thể được sử dụng để tạo các bảng điều khiển dữ liệu đơn giản, các công cụ theo dõi thông tin hoặc thậm chí là chi phí, hoặc như một cách để tạo mẫu nhanh chóng các ý tưởng mới, nó cũng có thể được sử dụng để tạo trò chơi.</p>
  <p>Tôi đã thấy các phiên bản rất cơ bản của Doom, các trò chơi trí nhớ đơn giản và thậm chí cả Pong được tạo bởi Claude và có thể chơi được trong Artifact. Vì vậy, đây là một số lời nhắc để bạn tự thử.</p>
  <h3>Tạo lời nhắc cho Artifacts</h3>
  <p>Cuối tuần này, tôi đã tập hợp 5 lời nhắc bạn có thể sử dụng với Claude AI để tạo ra các trò chơi có thể chơi ngay trong Artifact. Tôi đã phải làm việc với Claude để xây dựng trò chơi và sau đó biến nó thành một lời nhắc có thể sử dụng.</p>
  <p>Hy vọng rằng việc dán lời nhắc vào Claude sẽ tạo ra thứ gì đó gần giống với trò chơi mà tôi hình dung và đã tự mình chơi. Nếu vì lý do nào đó nó không hoạt động, chỉ cần nói rằng nó không hoạt động, và Claude sẽ sửa nó.</p>
  <p>Tuy nhiên, AI là không thể đoán trước, vì vậy tôi không hứa gì nếu chúng hoàn toàn thất bại - chúng đã hoạt động khi tôi thử nghiệm.</p>
  <h3>1. Trò chơi phiêu lưu văn bản</h3>
  <p>Trước tiên, tôi đã yêu cầu Claude tạo một giao diện chatbot đơn giản cho một trò chơi phiêu lưu văn bản. Nó rất điển hình của thể loại này - bạn khám phá một biệt thự cũ và giải quyết một số câu đố cơ bản.</p>
  <pre><code>nTạo một trò chơi phiêu lưu văn bản dựa trên React là một thành phần độc lập. Nhập React, useState và các thành phần shadcn / ui (Input, Button, ScrollArea, Card, CardContent). Định nghĩa một đối tượng 'phòng' với bốn phòng được kết nối (bắt đầu, hành lang, ban công, thư viện), mỗi phòng có mô tả, lối thoát và các vật phẩm. Sử dụng các móc useState cho trạng thái trò chơi (currentRoom, input, output, inventory, chestUnlocked). Thực hiện một hàm handleCommand xử lý các lệnh: look, move (north / south / east / west), take, inventory, read, unlock. Bao gồm các yếu tố câu đố: yêu cầu đọc sách để vào thư viện và tìm chìa khóa để mở rương. Tạo một mảng commandKey liệt kê tất cả các lệnh. Cấu trúc giao diện người dùng với bố cục flex: ScrollArea để xuất bản trò chơi, Card cho phím lệnh và Input với Button cho các lệnh của người dùng. Sử dụng kiểu dáng với các lớp Tailwind. Khởi tạo với một thông điệp chào mừng. Thực hiện tất cả logic trò chơi trong handleCommand, bao gồm quản lý vật phẩm, chuyển đổi phòng và giải quyết câu đố. Đảm bảo giao diện phản hồi. Trò chơi nên hướng dẫn người chơi khám phá các phòng, thu thập các vật phẩm, giải quyết câu đố và cuối cùng mở khóa rương trong thư viện.n</code></pre>
  <p>Điều tôi thích về các trò chơi như thế này trong Claude là đây chỉ là điểm khởi đầu. Một khi bạn có hệ thống cốt lõi trong Artifact, bạn có thể yêu cầu Claude thay đổi nó thành, ví dụ, một trò chơi được đặt trên một con tàu vũ trụ hoặc trong một tàu ngầm biển sâu.</p>
  <h3>2. Trò chơi đố vui ở quán rượu</h3>
  <p>Tiếp theo là trò chơi đố vui ở quán rượu. Mặc dù tôi không thể nắm bắt được đầy đủ vẻ đẹp của một trò chơi đố vui truyền thống ở quán rượu trong một lời nhắc một đoạn, nhưng điều này sẽ cung cấp cho bạn một phác thảo sơ bộ để làm việc. Lời nhắc cung cấp tối đa 10 câu hỏi có thời gian, một điểm cho câu trả lời đúng, trừ một điểm cho câu trả lời sai.</p>
  <pre><code>nTạo một trò chơi đố vui tương tác dưới dạng thành phần React. Trò chơi nên có một kho 50 câu hỏi lựa chọn nhiều câu trả lời đa dạng bao gồm các chủ đề như lịch sử, khoa học, địa lý và văn học. Đối với mỗi phiên chơi, hãy chọn ngẫu nhiên 10 câu hỏi từ kho này. Thực hiện một bộ hẹn giờ 15 giây cho mỗi câu hỏi, được hiển thị dưới dạng thanh tiến trình. Hệ thống ghi điểm nên trao 1 điểm cho câu trả lời chính xác và trừ 1 điểm cho câu trả lời sai hoặc hết giờ. Trò chơi tiếp tục cho đến khi chính xác 10 câu hỏi được trả lời, bất kể đúng hay sai. Hiển thị điểm số hiện tại trong suốt trò chơi và hiển thị điểm số cuối cùng ở cuối. Bao gồm một nút Chơi lại để khởi động lại trò chơi với một tập hợp các câu hỏi ngẫu nhiên mới. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái và bao gồm các thành phần giao diện người dùng cho hiển thị câu hỏi, các nút trả lời, bộ hẹn giờ và điểm số. Đảm bảo trò chơi hấp dẫn về mặt hình ảnh và phản hồi, sử dụng bố cục thẻ với kiểu chữ rõ ràng. Thực hiện các chức năng để xáo trộn các câu hỏi, xử lý các câu trả lời của người dùng và quản lý luồng trò chơi. Thành phần cuối cùng nên có thể chơi hoàn toàn trong một giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm đố vui hấp dẫn và đầy thử thách.n</code></pre>
  <p>Nếu bạn muốn cải thiện điều này, bạn có thể yêu cầu Claude chia các câu hỏi thành các vòng cụ thể, có thể là năm câu hỏi mỗi vòng và yêu cầu nó bao gồm một vòng nhạc.</p>
  <h3>3. Trò chơi Countdown</h3>
  <p>Ở Vương quốc Anh, có một chương trình trò chơi ban ngày được gọi là Countdown với ba trò chơi - chữ cái, số và câu đố. Trong mỗi trò chơi, bạn có 30 giây để giải quyết vấn đề, vì vậy lời nhắc này được lấy cảm hứng một cách lỏng lẻo từ trò chơi đó - mặc dù bạn có 120 giây để giải quyết cả ba.</p>
  <pre><code>nTạo một thành phần trò chơi Countdown dựa trên React với ba loại vòng: Chữ cái, Số và Câu đố. Thực hiện một giao diện tab để chuyển đổi giữa các vòng. Đối với vòng Chữ cái, hãy tạo 9 chữ cái ngẫu nhiên (hỗn hợp nguyên âm và phụ âm) và cho phép người chơi nhập từ dài nhất của họ. Trong vòng Số, hãy cung cấp 6 số ngẫu nhiên (2 số lớn, 4 số nhỏ) và một số mục tiêu từ 100-999 để người chơi đạt được bằng cách sử dụng phép tính cơ bản. Vòng Câu đố nên đưa ra một từ bị xáo trộn gồm 9 chữ cái từ một danh sách được xác định trước. Mỗi vòng có một bộ hẹn giờ 120 giây được hiển thị ở định dạng phút:giây. Bao gồm các trường nhập liệu cho câu trả lời của người chơi và các nút gửi cho mỗi vòng. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái. Thực hiện một hệ thống ghi điểm trao điểm dựa trên độ dài của câu trả lời. Hiển thị điểm số hiện tại và cung cấp tùy chọn Chơi lại sau mỗi vòng. Đảm bảo trò chơi hấp dẫn về mặt hình ảnh với kiểu chữ rõ ràng, sử dụng bố cục thẻ cho container chính. Thành phần nên có thể chơi hoàn toàn trong một artifact giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm Countdown hấp dẫn.n</code></pre>
  <p>Đối với chữ cái, bạn được cung cấp một bộ nguyên âm và phụ âm được tạo ngẫu nhiên, và bạn phải tạo từ dài nhất có thể. Đối với số, bạn phải sử dụng năm số được tạo ngẫu nhiên để bằng với số mục tiêu. Cuối cùng, câu đố là một từ bị xáo trộn để giải quyết.</p>
  <h3>4. Trò chơi platform đơn giản</h3>
  <p>Điều mà hầu hết các nhà phát triển trò chơi thử nghiệm khi lần đầu tiên học cách tạo trò chơi là một trò chơi platform đơn giản. Hãy nghĩ đến Mario hoặc Sonic, nhưng với các hình dạng nguyên thủy thay vì thợ sửa ống nước người Ý. Vì vậy, với lời nhắc này, tôi đã giao cho Claude nhiệm vụ chính xác đó - một trò chơi platform đơn giản.</p>
  <pre><code>nTạo một thành phần trò chơi platform 2D dựa trên React bằng cách sử dụng HTML5 canvas. Trò chơi nên có một nhân vật người chơi (hình chữ nhật màu đỏ) có thể di chuyển sang trái, phải và nhảy bằng cách sử dụng các phím mũi tên. Thực hiện ba cấp độ khó tăng dần, mỗi cấp độ có các nền tảng (hình chữ nhật màu xanh lá cây), các đồng xu có thể thu thập (hình tròn màu vàng) và các chướng ngại vật (hình chữ nhật màu tím) để tránh. Sử dụng nền màu xanh da trời. Trò chơi nên có một hệ thống ghi điểm, với người chơi thu thập các đồng xu để tăng điểm số của họ và tiến lên cấp độ tiếp theo. Thực hiện phát hiện va chạm cho các nền tảng, đồng xu và chướng ngại vật. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái, bao gồm trạng thái trò chơi, điểm số và cấp độ hiện tại. Tạo một vòng lặp trò chơi bằng cách sử dụng requestAnimationFrame để hiển thị và cập nhật trạng thái trò chơi liên tục. Thực hiện một nút bắt đầu / khởi động lại và hiển thị điểm số hiện tại và cấp độ. Sử dụng kiểu dáng cho container trò chơi bằng cách sử dụng nền gradient và góc bo tròn cho giao diện bóng bẩy. Đảm bảo trò chơi có thể chơi hoàn toàn trong một artifact giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm platformer hấp dẫn mà không cần dựa vào hình ảnh hoặc tài nguyên bên ngoài.n</code></pre>
  <p>Bạn có thể yêu cầu Claude tùy chỉnh trò chơi, làm cho nó phức tạp hơn hoặc thậm chí thêm các cấp độ hoặc thử thách mới vào trò chơi. Bạn thậm chí có thể yêu cầu nó cung cấp cho trò chơi một chủ đề.</p>
  <h3>5. Trò chơi quản lý tài nguyên</h3>
  <p>Cuối cùng, loại trò chơi yêu thích của tôi - quản lý tài nguyên và xây dựng đế chế. Ở đây, Claude sẽ tạo ra một trò chơi cho phép bạn tuyển mộ quân lính, tổ chức trận chiến và quản lý lãnh thổ chống lại một đối thủ do AI điều khiển.</p>
  <pre><code>nTạo một trò chơi chiến lược dựa trên React được gọi là Empire Tactics có thể chơi được trong một Artifact. Trò chơi nên có một bản đồ lưới 5x5 nơi người chơi và AI kiểm soát các lãnh thổ, được biểu diễn bằng các ô vuông màu xanh lam và đỏ tương ứng. Người chơi quản lý vàng và tài nguyên quân đội. Thực hiện bốn hành động chính: Tuyển mộ (10 vàng cho 1 đơn vị quân đội), Mở rộng (50 vàng và 5 đơn vị quân đội để chiếm giữ một lãnh thổ trống liền kề), Trận chiến (chiến đấu dựa trên cơ hội để chiếm giữ lãnh thổ của kẻ thù) và Kết thúc lượt. AI nên đưa ra các quyết định đơn giản để tuyển mộ, mở rộng hoặc chiến đấu mỗi lượt. Bao gồm một hệ thống theo lượt, nơi người chơi nhận được thu nhập dựa trên các lãnh thổ được kiểm soát. Sử dụng các móc React cho quản lý trạng thái. Hiển thị bản đồ, tài nguyên của người chơi và AI, các nút hành động và thông báo trò chơi. Thực hiện các điều kiện chiến thắng, nơi trò chơi kết thúc khi một bên kiểm soát tất cả các lãnh thổ. Đảm bảo trò chơi hấp dẫn về mặt hình ảnh với bố cục thẻ, kiểu chữ rõ ràng và thiết kế phản hồi. Làm cho nó có thể chơi hoàn toàn trong giao diện trò chuyện, cung cấp một trải nghiệm chiến lược hấp dẫn mà không cần dựa vào tài nguyên bên ngoài.n</code></pre>
  <p>Đây là trò chơi phức tạp nhất có thể được tạo ra và vẫn có thể chơi được trong Artifact. Vấn đề là, để mã hoạt động trong Artifact, nó phải được tạo ra đầy đủ trong một tin nhắn duy nhất, và điều này đã sử dụng gần như tất cả các ký tự có sẵn. Bạn có thể điều chỉnh hoặc đơn giản hóa nó, nhưng nếu bạn muốn làm cho nó hấp dẫn hơn hoặc phức tạp hơn, bạn sẽ phải chạy nó trên máy tính của mình.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />
</body>
</html>

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI 5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI Mục lục Trò chơi phiêu lưu văn bản Trò ...

tháng 7 07, 2024

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }
    h1, h2, h3 {
      margin-top: 30px;
    }
    h2 {
      font-size: 24px;
    }
    p {
      line-height: 1.6;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li><a href='#twelve-labs'>Twelve Labs: Nâng cao khả năng hiểu video</a></li>
    <li><a href='#langgraph'>LangGraph: Khung làm việc linh hoạt cho các ứng dụng đa tác nhân</a></li>
    <li><a href='#jockey'>Jockey: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Twelve Labs và LangGraph</a></li>
    <li><a href='#kien-truc'>Kiến trúc đa tác nhân nâng cao của Jockey</a></li>
    <li><a href='#mo-rong'>Khả năng mở rộng và tùy chỉnh</a></li>
    <li><a href='#ket-luan'>Kết luận</a></li>
  </ol>

<h2 id='twelve-labs'>1. Twelve Labs: Nâng cao khả năng hiểu video</h2>
  <p>Twelve Labs cung cấp các API hiểu video hiện đại có thể trích xuất thông tin chi tiết toàn diện từ các cảnh quay video. Thay vì dựa vào chú thích được tạo trước, các API của Twelve Labs hoạt động trực tiếp với dữ liệu video, phân tích hình ảnh, âm thanh, văn bản trên màn hình và các mối tương quan theo thời gian. Cách tiếp cận toàn diện này giúp hiểu video một cách chính xác và theo ngữ cảnh hơn.</p>

<h2 id='langgraph'>2. LangGraph: Khung làm việc linh hoạt cho các ứng dụng đa tác nhân</h2>
  <p>LangGraph, được phát hành bởi LangChain, là một khung làm việc thích nghi để tạo các ứng dụng đa tác nhân. Với API có thể tùy chỉnh cho các kiến trúc nhận thức, LangGraph cho phép các nhà phát triển kiểm soát chính xác luồng mã, lời nhắc và các cuộc gọi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hơn so với LangChain AgentExecutor, phiên bản tiền nhiệm của nó. Ngoài ra, LangGraph cho phép phê duyệt của con người trước khi thực hiện nhiệm vụ và cung cấp khả năng du hành thời gian để thay đổi và tiếp tục các hoạt động của tác nhân, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác giữa con người và tác nhân.</p>

<h2 id='jockey'>3. Jockey: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Twelve Labs và LangGraph</h2>
  <p>Jockey, ở phiên bản phát hành gần đây nhất, v1.1, đã trải qua một sự thay đổi đáng kể so với phiên bản dựa trên LangChain ban đầu. Bằng cách sử dụng LangGraph, Jockey tự hào có khả năng mở rộng và chức năng được cải thiện trong cả hoạt động phía trước và phía sau. Sự thay đổi này đã tối ưu hóa kiến trúc của Jockey, cho phép kiểm soát chính xác và hiệu quả hơn đối với các quy trình làm việc video phức tạp.</p>
  <p>Jockey kết hợp cơ bản các lợi thế của LLM với cấu trúc có thể tùy chỉnh của LangGraph để cung cấp các API video từ Twelve Labs. Mạng lưới nút phức tạp tạo nên LangGraph, bao gồm các yếu tố như Nút giám sát, lập kế hoạch, chỉnh sửa video, tìm kiếm video và tạo văn bản video, hỗ trợ trong việc ra quyết định của Jockey. Cấu hình này đảm bảo thực thi trơn tru các hoạt động liên quan đến video và xử lý nhanh chóng các yêu cầu của người dùng.</p>

<h2 id='kien-truc'>4. Kiến trúc đa tác nhân nâng cao của Jockey</h2>
  <p>Kiến trúc tiên tiến của Jockey sử dụng hệ thống đa tác nhân để quản lý các hoạt động phức tạp liên quan đến video. Giám sát, Lập kế hoạch và Người lao động là ba phần chính của kiến trúc. Giám sát, với tư cách là điều phối viên chính, giám sát quy trình và phân công nhiệm vụ cho các nút khác. Nó quản lý khôi phục lỗi, đảm bảo kế hoạch được tuân theo và bắt đầu lập kế hoạch lại khi cần thiết.</p>
  <p>Lập kế hoạch chịu trách nhiệm phân tách các yêu cầu phức tạp của người dùng thành các phần có thể xử lý được mà Người lao động có thể thực hiện. Phần này rất cần thiết để quản lý các quy trình làm việc, bao gồm nhiều bước trong xử lý video. Người lao động thực hiện các hoạt động theo chiến lược của lập kế hoạch và bao gồm các tác nhân chuyên biệt cho tìm kiếm video, tạo văn bản video và chỉnh sửa video.</p>

<h2 id='mo-rong'>5. Khả năng mở rộng và tùy chỉnh</h2>
  <p>Kiến trúc mô-đun của Jockey giúp việc mở rộng và tùy chỉnh dễ dàng hơn. Để đáp ứng các kịch bản phức tạp hơn, các nhà phát triển có thể mở rộng trạng thái, thay đổi lời nhắc hoặc thêm người lao động bổ sung cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Nhờ tính thích nghi, Jockey cung cấp một nền tảng linh hoạt để phát triển các ứng dụng AI video phức tạp.</p>

<h2 id='ket-luan'>6. Kết luận</h2>
  <p>Jockey là một sự kết hợp tuyệt vời giữa các API diễn giải video tiên tiến từ Twelve Labs và khung làm việc tác nhân thích nghi từ LangGraph. Sự kết hợp này tạo ra các cơ hội mới cho sự tương tác và xử lý video thông minh.</p>

</body>
</html>

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ b...

tháng 7 07, 2024

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng</title>
</head>
<body>
  <h1>Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><strong>Sự trỗi dậy của chatbot và AI thế hệ mới</strong></li>
    <li><strong>Phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp cụ thể</strong></li>
    <li><strong>Đảm bảo phản hồi chính xác và sâu sắc</strong></li>
    <li><strong>Đo lường hiệu quả và thành công</strong></li>
  </ol>
  <h2>1. Sự trỗi dậy của chatbot và AI thế hệ mới</h2>
  <p>Doanh nghiệp ngày càng áp dụng chatbot dựa trên AI và giao diện người dùng đàm thoại (CUI) để quản lý nhiều khía cạnh của tổ chức, thường tập trung vào nhu cầu dịch vụ khách hàng. Ví dụ, chatbot trong lĩnh vực ngân hàng đang chuyển đổi thành những đại lý luôn sẵn sàng, có thể tiếp nhận thông tin, sắp xếp và phân tích nó, đồng thời đưa ra khuyến nghị cho khách hàng liên hệ với chatbot để được hỗ trợ hoặc giải đáp các câu hỏi về hoạt động ngân hàng của họ.</p>
  <p>Để triển khai CUI một cách hiệu quả, các công ty cần đảm bảo có các phương pháp thu thập dữ liệu để thu thập hiệu quả và hiệu quả dữ liệu cần thiết để thúc đẩy công nghệ. CUI thường dựa trên AI, và thành công của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu.</p>
  <h2>2. Phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp cụ thể</h2>
  <p>CUI hiệu quả nhất là những CUI được thiết kế để giải quyết các thách thức cụ thể trong một tổ chức, thay vì là một đại lý ảo bao quát toàn bộ tổ chức. Khi một chatbot có thể được tạo ra với những kết quả và nhiệm vụ cụ thể, nó có thể đảm bảo chất lượng dữ liệu mà nó phân tích có mục tiêu và liên quan hơn, mang lại kết quả liên quan hơn cho người dùng.</p>
  <p>Các tổ chức nên bắt đầu bằng cách xác định kết quả mong muốn của nỗ lực tự động hóa trải nghiệm khách hàng (CX), sử dụng điều này để hướng dẫn một phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp sử dụng, chỉ định khi nào và ở đâu để bắt đầu. Sau khi lập bản đồ những trường hợp sử dụng này, điều quan trọng là phải vượt qua các giai đoạn thử nghiệm truyền thống và nhanh chóng phản hồi dữ liệu thời gian thực về ma sát hành trình khách hàng, hiệu suất kết quả và sự hài lòng của khách hàng.</p>
  <h2>3. Đảm bảo phản hồi chính xác và sâu sắc</h2>
  <p>GenAI có thể đặc biệt hữu ích bằng cách xác định chính xác các khoảnh khắc trong cuộc trò chuyện mà khách hàng không hài lòng và xác định lý do đằng sau sự không hài lòng của họ. Nhờ những tiến bộ trong công nghệ AI, ngành CX hiện nay không chỉ đo lường độ chính xác mà còn cần hiểu những lý do đằng sau sự không hài lòng của khách hàng.</p>
  <p>Để đảm bảo CUI cung cấp phản hồi chính xác và hữu ích, điều quan trọng là đường ống phải bao gồm nhiều kỹ thuật để giảm ảo giác và cải thiện chất lượng đầu ra. Một số kỹ thuật phổ biến bao gồm lớp điều tiết để kiểm tra thực tế các câu trả lời, đưa hệ thống vào kiến thức nguồn như trung tâm trợ giúp, thiết kế đường ống để tìm thông tin liên quan thường xuyên nhất bằng cách sử dụng các công nghệ như RAG, bảo vệ chống lại tiêm lệnh và quản lý tính cách và giọng điệu của hệ thống.</p>
  <h2>4. Đo lường hiệu quả và thành công</h2>
  <p>Mặc dù CUI đóng vai trò quan trọng trong trải nghiệm khách hàng, nhưng việc đánh giá LLM là điều cần thiết để các doanh nghiệp đảm bảo họ đáp ứng hiệu quả kỳ vọng của khách hàng. Để thiết lập kỳ vọng của khách hàng đối với một hệ thống LLM, điều cần thiết là phải hiểu những gì khách hàng mong đợi và xác định rõ ràng các mục tiêu và mục tiêu dựa trên nhu cầu của họ.</p>
  <p>Việc lựa chọn các số liệu đánh giá phù hợp là rất quan trọng, với các số liệu như độ chính xác của câu trả lời, sự tương đồng về ngữ nghĩa và ảo giác giúp định lượng hiệu suất của LLM. Các số liệu thường được sử dụng bao gồm sự liên quan, độ chính xác của câu trả lời, tính độc hại và các số liệu cụ thể về việc truy xuất, sử dụng cả phương pháp đánh giá trực tuyến và ngoại tuyến.</p>
  <p>Việc đánh giá là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi phải cải thiện liên tục bộ dữ liệu đánh giá theo thời gian. Các tổ chức nên triển khai cơ sở hạ tầng đánh giá mạnh mẽ để đánh giá hiệu suất của LLM trong suốt vòng đời của nó.</p>
  <h2>Kết luận:</h2>
  <p>Sự tích hợp của CUI mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, từ nâng cao hiệu quả đến cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách áp dụng những nguyên tắc được đề cập trong bài viết, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa việc sử dụng CUI, mang lại những giá trị thực tiễn cho hoạt động kinh doanh của mình.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>
`

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng Tích hợp giao diện người dùng đàm ...

tháng 7 07, 2024

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

OpenAI đối mặt với nhiều vấn đề về bảo mật khi sự giám sát tăng lên

5 Trò Chơi Được Tạo Ra Bởi Claude AI

Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

Tích hợp giao diện người dùng đàm thoại: Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng

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

Bài đăng phổ biến

Labels