Agent.ai.vn

Meta Quest 3: Tham gia vào cuộc cách mạng VR với giá cả phải chăng

<h2>Meta Quest 3: Tham gia vào cuộc cách mạng VR với giá cả phải chăng</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Meta Quest 3: Giá cả phải chăng hơn bao giờ hết</strong></li>
  <li><strong>Nội dung trong gói Meta Quest 3</strong></li>
  <li><strong>Meta Quest+: Mở rộng trải nghiệm VR</strong></li>
  <li><strong>Lựa chọn phù hợp với bạn</strong></li>
  <li><strong>Lưu ý khi sử dụng dịch vụ trả góp</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Meta Quest 3: Giá cả phải chăng hơn bao giờ hết</h3>
<p>Meta vừa tung ra một ưu đãi hấp dẫn cho những ai đang muốn thử sức với thế giới game thực tế ảo (VR). Bạn có thể sở hữu Meta Quest 3 cùng với thư viện game VR với giá chỉ 25 đô la mỗi tháng.</p>

<h3>2. Nội dung trong gói Meta Quest 3</h3>
<p>Gói này bao gồm tai nghe VR Meta Quest 3 - một trong những tai nghe VR tốt nhất với khả năng hỗn hợp thực tế tuyệt vời. Phiên bản 128GB có giá 500 đô la, trong khi phiên bản 512GB cho phép bạn tải nhiều game hơn với giá 650 đô la.</p>

<h3>3. Meta Quest+: Mở rộng trải nghiệm VR</h3>
<p>Hệ điều hành Horizon của Meta đi kèm với trình duyệt web có thể hiển thị tối đa sáu cửa sổ cùng lúc, trình phát đa phương tiện với nhiều nội dung 360 và VR, trình xem video và toàn cảnh không gian, trò chuyện trực tiếp với bạn bè trong VR và Horizon Worlds với một số game miễn phí.</p>
<p>Để có thêm những trò chơi hành động hấp dẫn, phiêu lưu nhập vai và mô phỏng, bạn có thể đăng ký Meta Quest+ với giá 8 đô la mỗi tháng. Dịch vụ này cung cấp quyền truy cập vào một danh sách luân phiên 16 game hàng đầu cho Quest 3, bao gồm Red Matter, Demeo, Espire, Wallace and Gromit in the Grand Getaway và Walkabout Mini Golf.</p>

<h3>4. Lựa chọn phù hợp với bạn</h3>
<p>Nếu bạn là một game thủ Quest lâu năm, bạn có thể đã sở hữu nhiều game trong danh sách. Tuy nhiên, nếu bạn mới sử dụng Quest, dịch vụ này là cách tuyệt vời để khám phá đa dạng game VR.</p>
<p>Gói Trả trước, trả sau của Meta có giá 24,99 đô la và kéo dài 24 tháng, tổng cộng là 599,76 đô la, gần 100 đô la thấp hơn so với mua Quest 3 128GB và hai năm sử dụng Quest+.</p>
<p>Bạn có thể lựa chọn phiên bản 512GB với giá 35 đô la mỗi tháng, tổng cộng 839,76 đô la, chỉ thấp hơn một chút so với việc mua riêng tai nghe và dịch vụ đăng ký game. Bạn vẫn được hưởng lợi từ việc tài trợ 0%, cho phép bạn thanh toán tai nghe trong vòng hai năm.</p>

<h3>5. Lưu ý khi sử dụng dịch vụ trả góp</h3>
<p>Điều khoản duy nhất cần lưu ý là Affirm có thể kiểm tra tín dụng để xác minh bạn đủ điều kiện mua hàng.</p>

<h3>6. Kết luận</h3>
<p>Meta dự kiến sẽ ra mắt tai nghe Quest 3S VR giá rẻ hơn vào mùa thu này, nhưng nó sẽ không đẹp bằng Quest 3. Nếu bạn đang muốn sở hữu một chiếc Quest 3 cho bản thân hoặc làm quà tặng, ưu đãi đăng ký của Meta là cách tiết kiệm để tham gia vào cuộc cách mạng VR.</p>

<img alt="Logo Meta Quest 3" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

Meta Quest 3: Tham gia vào cuộc cách mạng VR với giá cả phải chăng

Meta Quest 3: Tham gia vào cuộc cách mạng VR với giá cả phải chăng Mục lục: Meta Quest 3: Giá cả phải chăng hơn bao giờ hết Nội du...

tháng 7 09, 2024

AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM</title>
</head>
<body>
    <h1>AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM</h1>
    <h2>Mục lục</h2>
    <ol>
        <li>Tích Hợp Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) với Dữ Liệu Giọng Nói</li>
        <li>Mở Rộng Tích Hợp Để Nâng Cao Chức Năng</li>
        <li>Hướng Dẫn Mới và Tài Nguyên</li>
        <li>Các Hướng Dẫn YouTube Nổi Bật</li>
    </ol>
    <p>AssemblyAI đã công bố một loạt tính năng và tích hợp mới nhằm tăng cường khả năng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho giọng nói. Những cải tiến này bao gồm việc tận dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) và hợp tác với các nền tảng hàng đầu như LangChain, LlamaIndex, Twilio và AWS, theo AssemblyAI.</p>
    <h2>1. Tích Hợp Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) với Dữ Liệu Giọng Nói</h2>
    <p>AssemblyAI đang giới thiệu các hướng dẫn mới để giúp các nhà phát triển khai thác tối đa dữ liệu giọng nói của họ bằng cách sử dụng LLM. Những hướng dẫn này cung cấp thông tin chi tiết về cách đặt câu hỏi, tóm tắt, trích xuất và tạo nội dung từ dữ liệu âm thanh. Các hướng dẫn là một phần trong cam kết của AssemblyAI trong việc cung cấp các tài nguyên toàn diện cho các nhà phát triển muốn nâng cao ứng dụng của họ bằng các khả năng AI tiên tiến.</p>
    <h2>2. Mở Rộng Tích Hợp Để Nâng Cao Chức Năng</h2>
    <p>Một khía cạnh quan trọng trong bản cập nhật mới nhất của AssemblyAI là việc giới thiệu các tích hợp với các nền tảng hàng đầu. Các nhà phát triển hiện có thể xây dựng các ứng dụng LLM xử lý dữ liệu âm thanh bằng LangChain, tạo kho lưu trữ âm thanh có thể tìm kiếm bằng LlamaIndex và cải thiện việc phiên âm cuộc gọi bằng Twilio. Thông tin chi tiết về các tích hợp này có sẵn trên trang tích hợp của AssemblyAI.</p>
    <p>Những tích hợp này được thiết kế để giúp các nhà phát triển dễ dàng kết hợp các khả năng AI giọng nói tiên tiến vào ứng dụng của họ, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và mở rộng các trường hợp sử dụng tiềm năng cho công nghệ của AssemblyAI.</p>
    <h2>3. Hướng Dẫn Mới và Tài Nguyên</h2>
    <p>AssemblyAI cũng đã phát hành một số hướng dẫn và tài nguyên mới để giúp các nhà phát triển tận dụng tối đa công nghệ của họ. Bao gồm:</p>
    <ul>
        <li>Tạo phụ đề đa ngôn ngữ với AssemblyAI và DeepL: Hướng dẫn này hướng dẫn các nhà phát triển cách xây dựng một ứng dụng web bằng Go sử dụng AssemblyAI để phiên âm các tệp video và tạo phụ đề.</li>
        <li>Xây dựng ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với Next.js và Stream: Tìm hiểu cách tạo ứng dụng hội nghị truyền hình hỗ trợ phiên âm trực tiếp và trợ lý cuộc họp dựa trên LLM.</li>
        <li>Triển khai phát hiện từ khóa với Streaming Speech-to-Text và Go: Hướng dẫn này trình bày cách tạo hệ thống phát hiện từ khóa bằng API Streaming Speech-to-Text của AssemblyAI.</li>
    </ul>
    <h2>4. Các Hướng Dẫn YouTube Nổi Bật</h2>
    <p>Ngoài các hướng dẫn viết, AssemblyAI cũng chia sẻ các hướng dẫn YouTube nổi bật để giúp các nhà phát triển khám phá đầy đủ tiềm năng của công nghệ của họ. Điểm nổi bật bao gồm:</p>
    <ul>
        <li>Tạo phụ đề dựa trên người nói cho video với AI (Hướng dẫn Python): Một hướng dẫn về phân chia người nói AI để tạo phụ đề thay đổi màu sắc động dựa trên người nói.</li>
        <li>Xây dựng trình dịch giọng nói AI (Hướng dẫn Python + Gradio): Tìm hiểu cách xây dựng trình dịch giọng nói có thể dịch giọng nói sang hơn 30 ngôn ngữ.</li>
        <li>Tạo AI Chat Bot trong Java: Hướng dẫn này hướng dẫn cách xây dựng AI Chat Bot trong Java chấp nhận đầu vào âm thanh thời gian thực làm lời nhắc bằng AssemblyAI và Claude.</li>
    </ul>
    <p>AssemblyAI tiếp tục phát triển các khả năng AI giọng nói của mình, cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ và tài nguyên cần thiết để tạo ra các ứng dụng sáng tạo và nâng cao.</p>
    <img alt="Logo AssemblyAI" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM

AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tu...

tháng 7 09, 2024

Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người dùng tạo và chia sẻ ứng dụng web

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người dùng tạo và chia sẻ ứng dụng web</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      line-height: 1.6;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }

h1, h2, h3 {
      margin-top: 2em;
    }

h2 {
      font-size: 1.5em;
    }

h3 {
      font-size: 1.2em;
    }

ul {
      list-style: disc;
      padding-left: 20px;
    }

li {
      margin-bottom: 10px;
    }

img {
      display: block;
      margin: 20px auto;
      max-width: 100%;
      height: auto;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người dùng tạo và chia sẻ ứng dụng web</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>Poe giới thiệu tính năng Previews</li>
    <li>Previews: Tạo ứng dụng web tương tác</li>
    <li>So sánh Previews với Artifacts</li>
    <li>Hỗ trợ đa chatbot</li>
    <li>Lời khen và phản hồi</li>
    <li>Tranh cãi về Poe</li>
    <li>Kết luận</li>
  </ul>

<h2>1. Poe giới thiệu tính năng Previews</h2>
  <p>Poe, nền tảng trò chuyện AI dựa trên đăng ký, đa nền tảng của Quora, dành cho các chatbot AI như Claude của Anthropic và GPT-4o của OpenAI, đã ra mắt tính năng Previews. Tính năng này cho phép người dùng tạo ứng dụng web tương tác trực tiếp trong cuộc trò chuyện với chatbot.</p>

<h2>2. Previews: Tạo ứng dụng web tương tác</h2>
  <p>Previews cho phép người dùng Poe xây dựng các hình ảnh trực quan dữ liệu, trò chơi và thậm chí là máy trống bằng cách nhập các câu lệnh như: Phân tích thông tin trong báo cáo này và biến nó thành một bài thuyết trình tương tác dễ hiểu để giúp tôi hiểu nó. Các ứng dụng có thể được tạo bằng nhiều chatbot (ví dụ: Llama 3 của Meta và GPT-4o) và khai thác thông tin từ các tệp tải lên, bao gồm video, và có thể chia sẻ với bất kỳ ai thông qua một liên kết.</p>

<h2>3. So sánh Previews với Artifacts</h2>
  <p>Previews tương tự như Artifacts, một tính năng gần đây của Anthropic, là các không gian làm việc chuyên dụng cho phép người dùng chỉnh sửa và thêm vào nội dung do AI tạo ra như mã và tài liệu. Tuy nhiên, Artifacts bị giới hạn trong các mô hình của Anthropic, trong khi Previews hỗ trợ đầu ra HTML - với chức năng CSS và JavaScript hiện tại (và nhiều hơn nữa sẽ được cung cấp trong tương lai, Quora cam kết) - từ bất kỳ chatbot nào.</p>

<h2>4. Hỗ trợ đa chatbot</h2>
  <p>Quora cho biết Previews hoạt động tốt nhất với các chatbot xuất sắc về lập trình, như Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o và Gemini 1.5 Pro của Google.</p>

<h2>5. Lời khen và phản hồi</h2>
  <p>Mặc dù không thể thử nghiệm việc tạo ứng dụng với Previews, yêu cầu thanh toán $20 mỗi tháng cho gói cao cấp của Poe, nhưng một số bản demo trên web - đơn giản, được tạo bởi nhóm Poe - hoạt động tương đối chính xác như được quảng cáo.</p>

<h2>6. Tranh cãi về Poe</h2>
  <p>Previews được tung ra vào thời điểm khá nhạy cảm đối với Poe; một cuộc điều tra của Wired hồi tháng trước phát hiện ra rằng Poe cho phép người dùng tải xuống các bài báo trả phí từ các ấn phẩm tin tức theo yêu cầu. Wired tuyên bố rằng họ đã có được các bản sao của các bài báo từ các nhà xuất bản như The New York Times và The Atlantic bằng cách sử dụng chatbot Assistant do Quora xây dựng. Quora đã bác bỏ - và vẫn bác bỏ - rằng họ đã sai.</p>

<h2>7. Kết luận</h2>
  <p>Tính năng Previews là một bổ sung thú vị cho Poe, cho phép người dùng tạo ứng dụng web tương tác trực tiếp trong cuộc trò chuyện với chatbot. Tuy nhiên, cần chú ý đến những tranh cãi gần đây xung quanh Poe và tính năng tải xuống bài báo trả phí.</p>

Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người dùng tạo và chia sẻ ứng dụng web

Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người dùng tạo và chia sẻ ứng dụng web Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người d...

tháng 7 09, 2024

Meta AI Mở Rộng Tiềm Năng của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn với LLM Compiler

<h2>Meta AI Mở Rộng Tiềm Năng của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn với LLM Compiler</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu về LLM Compiler</li>
  <li>Cách thức hoạt động của LLM Compiler</li>
  <li>Ứng dụng và Hiệu quả của LLM Compiler</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu về LLM Compiler</h3>

<p>Trong bối cảnh ngày càng nhiều ứng dụng của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) trong các tác vụ kỹ thuật phần mềm, như tạo mã, dịch mã và kiểm tra mã, việc tận dụng LLM cho tối ưu hóa mã và biên dịch vẫn là một lĩnh vực chưa được khai thác.</p>

<p>Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu Meta AI đã giới thiệu LLM Compiler - một bộ các mô hình được đào tạo sẵn, mạnh mẽ và có sẵn công khai, được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ tối ưu hóa mã. Mục tiêu của LLM Compiler là cung cấp một nền tảng mở rộng và hiệu quả về chi phí để phục vụ cho nghiên cứu và phát triển trong tối ưu hóa biên dịch.</p>

<h3>2. Cách thức hoạt động của LLM Compiler</h3>

<p>LLM Compiler bao gồm các mô hình nền tảng được đào tạo để hiểu ngữ nghĩa của các biểu diễn trung gian (IR) và các tập hợp lệnh của trình biên dịch, mô phỏng hoạt động của trình biên dịch. Những mô hình này có thể được điều chỉnh tinh vi với lượng dữ liệu tối thiểu cho các tác vụ tối ưu hóa biên dịch cụ thể.</p>

<p>LLM Compiler dựa trên phiên bản chuyên biệt của Code Llama, được đào tạo trên 546 tỷ mã thông báo dữ liệu tập trung vào trình biên dịch, trải qua hai giai đoạn:</p>

<ul>
  <li>Giai đoạn đầu tiên: Mô hình được đào tạo chủ yếu trên các IR và mã tập hợp của trình biên dịch chưa được gắn nhãn.</li>
  <li>Giai đoạn tiếp theo: Mô hình trải qua quá trình tinh chỉnh hướng dẫn để dự đoán kết quả và hiệu quả của tối ưu hóa.</li>
</ul>

<p>Các mô hình LLM Compiler FTD được tinh chỉnh thêm trên 164 tỷ mã thông báo dữ liệu của các tác vụ tinh chỉnh cờ và phân tích mã, tổng cộng 710 tỷ mã thông báo đào tạo. Trong bốn giai đoạn đào tạo, 15% dữ liệu từ các tác vụ trước được giữ lại.</p>

<h3>3. Ứng dụng và Hiệu quả của LLM Compiler</h3>

<p>Nhóm nghiên cứu đã áp dụng LLM Compiler cho hai tác vụ biên dịch: tinh chỉnh cờ trình biên dịch để tối ưu hóa kích thước mã và phân tích mã x86_64 và ARM thành LLVM-IR. Các mô hình LLM Compiler FTD được phát hành cho cộng đồng với giấy phép thương mại riêng biệt.</p>

<p>So với kỹ thuật tự điều chỉnh mà nó được đào tạo, LLM Compiler FTD đạt được 77% tiềm năng tối ưu hóa mà không yêu cầu biên dịch bổ sung. Khi phân tích mã, nó tạo ra phân tích mã chính xác 14% thời gian. Trong cả hai tác vụ, các mô hình LLM Compiler FTD vượt trội đáng kể so với các LLM tương đương, như Code Llama và GPT-4 Turbo.</p>

<p>Nhóm nghiên cứu khẳng định rằng LLM Compiler mở ra những khả năng mới để khám phá tiềm năng chưa được khai thác của LLM trong lĩnh vực tối ưu hóa mã và biên dịch. Bài báo về LLM Compiler đã được đăng trên arXiv. , cùng với ảnh trong link sau: <a href='https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg'>https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg</a> ở phần cuối bài viết.</p>

Meta AI Mở Rộng Tiềm Năng của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn với LLM Compiler

Meta AI Mở Rộng Tiềm Năng của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn với LLM Compiler Mục lục Giới thiệu về LLM Compiler Cách thức hoạt động của LLM...

tháng 7 09, 2024

Tương lai của AI: Cẩn trọng với những nguy cơ tiềm ẩn

<h2>Tương lai của AI: Cẩn trọng với những nguy cơ tiềm ẩn</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Sự lo ngại về tác động của AI đối với thông tin</li>
  <li>Báo cáo nghiên cứu của Google về lạm dụng AI</li>
  <li>Google AI Overviews: Tiềm năng và hạn chế</li>
  <li>Công cụ kiểm tra thông tin cho thời đại AI</li>
  <li>Meta cập nhật chính sách dán nhãn AI</li>
  <li>Morgan Freeman lên tiếng về việc sao chép giọng nói</li>
  <li>YouTube cho phép gỡ bỏ nội dung AI giả mạo</li>
  <li>AI trong âm nhạc: DJ Paz đối mặt với thử thách</li>
</ol>

<h3>1. Sự lo ngại về tác động của AI đối với thông tin</h3>

<p>Trong bối cảnh tranh luận về tác động của AI đối với nhân loại, một báo cáo nghiên cứu mới đưa ra lời cảnh báo về nguy cơ sản xuất hàng loạt nội dung tổng hợp chất lượng thấp, spam và độc hại bởi AI. Điều này có thể dẫn đến sự mất niềm tin vào thông tin kỹ thuật số và gây ra sự mệt mỏi cho người dùng khi phải liên tục kiểm tra tính xác thực của những gì họ đọc, xem và nghe trên mạng.</p>

<h3>2. Báo cáo nghiên cứu của Google về lạm dụng AI</h3>

<p>Báo cáo Generative AI Misuse: A Taxonomy of Tactics and Insights From Real-World Data được công bố vào tháng 6, được đồng tác giả bởi các nhà nghiên cứu từ Google DeepMind, Google.org và Jigsaw. Báo cáo chỉ ra rằng AI được sử dụng một cách thiếu trách nhiệm để lừa đảo, thay đổi suy nghĩ của người dùng hoặc kiếm tiền.</p>

<h3>3. Google AI Overviews: Tiềm năng và hạn chế</h3>

<p>Google AI Overviews, được giới thiệu tại hội nghị nhà phát triển của Google vào tháng 5, là tính năng sử dụng AI để tự động tạo câu trả lời cho các câu hỏi tìm kiếm bằng cách tổng hợp hoặc tham chiếu các nguồn đáng tin cậy từ trên mạng. Tuy nhiên, việc phát hành tính năng này đã gặp một số vấn đề khi người dùng báo cáo các câu trả lời sai lệch hoặc vô dụng.</p>

<h3>4. Công cụ kiểm tra thông tin cho thời đại AI</h3>

<p>Trong bối cảnh thông tin giả mạo ngày càng phổ biến, việc kiểm tra thông tin là điều cần thiết. Một số trang web kiểm tra thông tin phổ biến bao gồm FactCheck.org, PolitiFact, RumorGuard, Snopes và The Fact Checker.</p>

<h3>5. Meta cập nhật chính sách dán nhãn AI</h3>

<p>Sau khi bị một số nghệ sĩ và người sáng tạo nội dung lên tiếng về việc nhầm lẫn dán nhãn tác phẩm của họ là do AI tạo ra, Meta đã thông báo về việc thay đổi cách dán nhãn cho các bài đăng trên mạng xã hội được cho là do AI hỗ trợ.</p>

<h3>6. Morgan Freeman lên tiếng về việc sao chép giọng nói</h3>

<p>Diễn viên Morgan Freeman đã lên tiếng phản đối việc một người dùng TikTok sử dụng AI để sao chép giọng nói của ông mà không có sự cho phép.</p>

<h3>7. YouTube cho phép gỡ bỏ nội dung AI giả mạo</h3>

<p>YouTube đã đưa ra chính sách mới cho phép người dùng yêu cầu gỡ bỏ nội dung AI được tạo ra hoặc nội dung tổng hợp mô phỏng khuôn mặt hoặc giọng nói của họ.</p>

<h3>8. AI trong âm nhạc: DJ Paz đối mặt với thử thách</h3>

<p>DJ Paz, trong series Expert vs. AI của CNET, đã thử nghiệm các công cụ AI MusicFX của Google để sáng tạo âm nhạc. Kết quả cho thấy AI MusicFX là một công cụ mạnh mẽ nhưng vẫn cần cải thiện để đáp ứng nhu cầu của các DJ chuyên nghiệp.</p>

Tương lai của AI: Cẩn trọng với những nguy cơ tiềm ẩn

Tương lai của AI: Cẩn trọng với những nguy cơ tiềm ẩn Mục lục: Sự lo ngại về tác động của AI đối với thông tin Báo cáo nghiên cứu ...

tháng 7 08, 2024

YouTube Music Sắp Ra Mắt Trạm Radio AI Tạo Nội Dung

<h2>YouTube Music Sắp Ra Mắt Trạm Radio AI Tạo Nội Dung</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Trạm Radio AI Tạo Nội Dung Của YouTube Music</li>
  <li>Cách Sử Dụng Trạm Radio AI Tạo Nội Dung</li>
  <li>Những Gì Bạn Có Thể Mong Đợi Từ Trạm Radio AI Tạo Nội Dung</li>
  <li>YouTube Music Và Những Cải Tiến Gần Đây</li>
</ol>

<h3>1. Trạm Radio AI Tạo Nội Dung Của YouTube Music</h3>
<p>YouTube Music đang thử nghiệm một tính năng mới, tập trung vào trạm radio AI tạo nội dung, có khả năng tạo ra các trạm dựa trên các gợi ý của người dùng. Tính năng này được phát hiện trong các trải nghiệm thử nghiệm mới nhất của YouTube Music và sẽ được cung cấp trên trang chủ của ứng dụng.</p>

<h3>2. Cách Sử Dụng Trạm Radio AI Tạo Nội Dung</h3>
<p>Sau khi nhấp vào Yêu cầu nhạc theo cách bạn muốn, người dùng sẽ được đưa đến một giao diện người dùng mới với một hộp thoại tương tự như chatbot, nơi họ có thể nhập các gợi ý của mình. YouTube Music cũng cung cấp các gợi ý có sẵn mà người dùng có thể nhấp vào để tạo trạm mới, hoặc họ có thể để AI tự do lựa chọn với Bất ngờ tôi đi!.</p>

<h3>3. Những Gì Bạn Có Thể Mong Đợi Từ Trạm Radio AI Tạo Nội Dung</h3>
<p>Trạm radio trong các nền tảng phát trực tuyến âm nhạc thường được biết đến với việc cung cấp một trải nghiệm mới thay vì tạo danh sách phát theo cách thủ công. Trạm radio AI tạo nội dung này sẽ được lưu trữ dưới một danh sách phát mới được đặt tên theo gợi ý của người dùng. Danh sách phát này sẽ có nhãn Được tạo cho bạn để phân loại đó là một trạm do AI tạo ra, và nó sẽ cung cấp cho người dùng mô tả về các bài hát được chọn.</p>

<h3>4. YouTube Music Và Những Cải Tiến Gần Đây</h3>
<p>Kể từ khi đảm nhận vai trò là nền tảng phát trực tuyến âm nhạc chính của Google và YouTube, YouTube Music đã chứng kiến những nâng cấp đáng kể để mang đến những trải nghiệm phong phú cho mọi thứ liên quan đến âm nhạc. Tính năng Radio của nó cũng đã được nâng cấp đáng kể theo thời gian, là một trạm hứa hẹn tất cả các bài hát liên quan trước đây dựa trên thuật toán của người dùng.</p>
<p>Nền tảng này cũng là nơi dành riêng cho mọi thứ âm thanh, khi công ty mẹ của nó đã đóng cửa nền tảng phát trực tuyến riêng biệt trước đây được biết đến là Google Podcasts. Kể từ tháng 4 năm ngoái, YouTube Music Podcasts đã đảm nhận vai trò mang lại nhiều hơn cho người dùng khi dịch vụ được tích hợp vào nền tảng của nó, cung cấp các tính năng mới đáng kể như lọc nội dung, đề xuất và hơn thế nữa.</p>
<p>Google cũng không ngần ngại cung cấp các trải nghiệm AI tạo nội dung trên YouTube Music trong những tháng qua khi nó trở thành trung tâm phát triển cho gã khổng lồ Mountain View. Mới nhất trong sự tích hợp AI quy mô lớn này là Radio do AI tạo nội dung, sẽ mang đến trải nghiệm tốt hơn trong việc tạo ra các trạm hiện được thiết kế phù hợp với sở thích âm nhạc cụ thể của người dùng.</p>

YouTube Music Sắp Ra Mắt Trạm Radio AI Tạo Nội Dung

YouTube Music Sắp Ra Mắt Trạm Radio AI Tạo Nội Dung Mục lục: Trạm Radio AI Tạo Nội Dung Của YouTube Music Cách Sử Dụng Trạm Radio ...

tháng 7 08, 2024

Meta Quest 3: Tham gia vào cuộc cách mạng VR với giá cả phải chăng

AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM

Poe: Nền tảng trò chuyện AI cho phép người dùng tạo và chia sẻ ứng dụng web

Meta AI Mở Rộng Tiềm Năng của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn với LLM Compiler

Tương lai của AI: Cẩn trọng với những nguy cơ tiềm ẩn

YouTube Music Sắp Ra Mắt Trạm Radio AI Tạo Nội Dung

Bài đăng phổ biến

Labels