Agent.ai.vn

Groq: Động Cơ LLM Siêu Tốc, Nâng Tầm Trải Nghiệm AI

<h2>Groq: Động Cơ LLM Siêu Tốc, Nâng Tầm Trải Nghiệm AI</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Groq: Tốc Độ Mới Cho LLMs</strong></li>
  <li><strong>Trải Nghiệm Thực Tế: Tốc Độ Và Khả Năng</strong></li>
  <li><strong>Groq: Công Nghệ Tiên Tiến Và Lợi Ích</strong></li>
  <li><strong>Tương Lai Của Groq: Tầm Nhìn Và Kế Hoạch</strong></li>
</ol>

<h3>1. Groq: Tốc Độ Mới Cho LLMs</h3>
<p>Groq đã giới thiệu một động cơ LLM cực kỳ nhanh chóng, cho phép người dùng thực hiện các truy vấn và nhiệm vụ với tốc độ đáng kinh ngạc trực tiếp trên trang web của Groq. Khả năng này đã được giới thiệu một cách lặng lẽ vào tuần trước, mang đến kết quả nhanh hơn và thông minh hơn so với các bản demo trước đây của Groq. Người dùng có thể nhập truy vấn bằng cách gõ hoặc sử dụng lệnh thoại.</p>

<h3>2. Trải Nghiệm Thực Tế: Tốc Độ Và Khả Năng</h3>
<p>Trong các thử nghiệm, Groq đã phản hồi với tốc độ khoảng 1256,54 token mỗi giây, một tốc độ gần như tức thời, điều mà các chip GPU của các công ty như Nvidia không thể đạt được. Tốc độ này đã tăng đáng kể so với tốc độ 800 token mỗi giây mà Groq đã giới thiệu vào tháng 4.</p>
<p>Theo mặc định, động cơ trang web của Groq sử dụng mô hình LLM mã nguồn mở Llama3-8b-8192 của Meta. Người dùng cũng có thể lựa chọn từ các mô hình lớn hơn như Llama3-70b, một số mô hình Gemma (Google) và Mistral, và Groq sẽ hỗ trợ thêm các mô hình khác trong tương lai.</p>

<h3>3. Groq: Công Nghệ Tiên Tiến Và Lợi Ích</h3>
<p>Groq đã thu hút sự chú ý bởi lời hứa về việc thực hiện các nhiệm vụ AI nhanh hơn và tiết kiệm hơn so với các đối thủ cạnh tranh. Điều này được cho là khả thi nhờ đơn vị xử lý ngôn ngữ (LPU) của Groq, hiệu quả hơn nhiều so với GPU trong các nhiệm vụ như vậy, một phần bởi vì LPU hoạt động tuyến tính. Trong khi GPU quan trọng cho việc huấn luyện mô hình, khi các ứng dụng AI thực sự được triển khai - suy luận đề cập đến các hành động mà mô hình thực hiện - chúng đòi hỏi hiệu quả hơn ở độ trễ thấp hơn.</p>
<p>Groq đã cung cấp dịch vụ của mình để cung cấp sức mạnh cho khối lượng công việc LLM miễn phí, và đã nhận được sự hưởng ứng nhiệt tình từ các nhà phát triển, với hơn 282.000 nhà phát triển hiện nay. Groq đã ra mắt dịch vụ này cách đây 16 tuần.</p>
<p>Groq cung cấp một giao diện điều khiển cho các nhà phát triển để xây dựng ứng dụng của họ, tương tự như những gì các nhà cung cấp suy luận khác cung cấp. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là Groq cho phép các nhà phát triển xây dựng ứng dụng trên OpenAI chuyển ứng dụng của họ sang Groq trong vài giây, bằng cách sử dụng một số bước đơn giản.</p>

<h3>4. Tương Lai Của Groq: Tầm Nhìn Và Kế Hoạch</h3>
<p>Jonathan Ross, CEO của Groq, cho biết việc sử dụng LLM sẽ tăng lên hơn nữa khi mọi người nhận thấy việc sử dụng chúng trên động cơ tốc độ cao của Groq dễ dàng như thế nào. Các doanh nghiệp lớn đang chuyển sang triển khai các ứng dụng AI và yêu cầu xử lý hiệu quả hơn cho khối lượng công việc của họ.</p>
<p>Groq cho biết công nghệ của họ sử dụng khoảng một phần ba năng lượng của GPU trong trường hợp xấu nhất, nhưng hầu hết khối lượng công việc của họ chỉ sử dụng một phần mười năng lượng. Trong một thế giới mà khối lượng công việc LLM dường như không bao giờ ngừng mở rộng, và nhu cầu năng lượng chỉ tiếp tục tăng lên, hiệu quả của Groq là một thách thức đối với hệ sinh thái tính toán do GPU thống trị.</p>
<p>Ross khẳng định rằng vào năm tới, hơn một nửa các hoạt động tính toán suy luận trên toàn cầu sẽ chạy trên chip của họ. Ross sẽ có câu trả lời và nhiều điều hơn nữa tại sự kiện VentureBeat's Transform 2024.</p>
<img alt="Groq Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Groq: Động Cơ LLM Siêu Tốc, Nâng Tầm Trải Nghiệm AI

Groq: Động Cơ LLM Siêu Tốc, Nâng Tầm Trải Nghiệm AI Mục lục Groq: Tốc Độ Mới Cho LLMs Trải Nghiệm Thực Tế: Tốc Độ Và Khả Năng Gr...

tháng 7 09, 2024

Perplexity AI: Cách mạng hóa tìm kiếm với trí tuệ nhân tạo

<h2>Perplexity AI: Cách mạng hóa tìm kiếm với trí tuệ nhân tạo</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Perplexity AI: Đối thủ cạnh tranh với ChatGPT</strong></li>
  <li><strong>Nâng cấp Pro Search: Tìm kiếm chuyên sâu và chính xác hơn</strong></li>
  <li><strong>Khả năng suy luận đa bước: Tìm kiếm toàn diện hơn</strong></li>
  <li><strong>Tích hợp Wolfram|Alpha: Mở rộng khả năng toán học và lập trình</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tế của Pro Search</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Perplexity AI: Đối thủ cạnh tranh với ChatGPT</h3>
<p>Perplexity AI, một chatbot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, đang nỗ lực để tách biệt khỏi ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh khác trong không gian ngày càng cạnh tranh. Nền tảng này cung cấp hai tùy chọn tìm kiếm riêng biệt: Quick Search và Pro Search.</p>

<h3>2. Nâng cấp Pro Search: Tìm kiếm chuyên sâu và chính xác hơn</h3>
<p>Pro Search được thiết kế cho những tìm kiếm sâu hơn, giống như việc thuê một trợ lý nghiên cứu chuyên gia để tìm kiếm dữ liệu và giải thích chúng cho bạn. Phiên bản nâng cấp của Pro Search mang lại kết quả tìm kiếm tốt hơn, khai thác sâu hơn và liên kết đến nhiều nguồn rộng hơn.</p>

<h3>3. Khả năng suy luận đa bước: Tìm kiếm toàn diện hơn</h3>
<p>Perplexity AI đã được trang bị khả năng suy luận đa bước tiên tiến. Điều này cho phép chatbot hiểu khi nào một câu hỏi yêu cầu một cách tiếp cận đa chiều và xử lý các mục tiêu từng bước một.</p>

<h3>4. Tích hợp Wolfram|Alpha: Mở rộng khả năng toán học và lập trình</h3>
<p>Việc tích hợp Wolfram|Alpha giúp Perplexity AI giải quyết các câu hỏi toán học phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này hữu ích không chỉ cho việc giải quyết một phương trình đơn lẻ mà còn cho việc phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực như kỹ thuật, ngân hàng hay dịch vụ khách hàng.</p>

<h3>5. Ứng dụng thực tế của Pro Search</h3>
<p>Perplexity AI cho rằng Pro Search có thể mang lại lợi ích cho nhiều ngành nghề. Ví dụ, luật sư có thể sử dụng công cụ này để xác định các luật vụ án, chuyên viên tiếp thị có thể tóm tắt các phân tích xu hướng và các nhà phát triển có thể gỡ lỗi mã.</p>

<h3>6. Kết luận</h3>
<p>Với các cải tiến mới, Pro Search của Perplexity AI cung cấp một cách thức mạnh mẽ để tìm kiếm thông tin và giải quyết vấn đề. Khả năng suy luận đa bước, tích hợp Wolfram|Alpha và khả năng tìm kiếm chuyên sâu giúp chatbot này trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng gờm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.</p>

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

Perplexity AI: Cách mạng hóa tìm kiếm với trí tuệ nhân tạo

Perplexity AI: Cách mạng hóa tìm kiếm với trí tuệ nhân tạo Mục lục: Perplexity AI: Đối thủ cạnh tranh với ChatGPT Nâng cấp Pro Sea...

tháng 7 09, 2024

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

<h2>Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự cần thiết của trải nghiệm khách hàng</strong></li>
  <li><strong>Thách thức trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng</strong></li>
  <li><strong>Công nghệ hỗ trợ</strong></li>
  <li><strong>Học hỏi từ những thất bại</strong></li>
  <li><strong>Xây dựng tổ chức dịch vụ hỗ trợ dựa trên AI</strong>
    <ul>
      <li><strong>Công nghệ phù hợp, thời điểm phù hợp, cách thức phù hợp</strong></li>
      <li><strong>Kết hợp công nghệ với các biện pháp cải tiến doanh nghiệp truyền thống</strong></li>
      <li><strong>Trang bị cho nhân viên những kỹ năng cần thiết</strong></li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Ví dụ thực tế</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Sự cần thiết của trải nghiệm khách hàng</h3>
<p>Trải nghiệm khách hàng là một yếu tố quan trọng thúc đẩy sự tăng trưởng. Các công ty có xếp hạng trải nghiệm khách hàng cao nhất đạt mức tăng trưởng doanh thu gấp đôi so với các đối thủ cạnh tranh.</p>

<h3>2. Thách thức trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng</h3>
<p>Tuy nhiên, việc cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt, như dịch vụ phản hồi nhanh và cá nhân hóa, thường rất tốn kém. Điều này đòi hỏi đội ngũ nhân viên tuyến đầu đông đảo, có kỹ năng và năng động, được sự hỗ trợ của các nhà quản lý và chuyên gia chuyên môn, cùng với các nguồn lực kỹ thuật chuyên sâu để phân tích liên tục các thông tin liên quan đến khách hàng.</p>

<h3>3. Công nghệ hỗ trợ</h3>
<p>Trong bối cảnh hiện nay, khi nhiều công ty đang tìm cách cắt giảm chi phí, các công nghệ mới nổi trong dịch vụ khách hàng kỹ thuật số hứa hẹn sẽ mang đến những cải thiện đáng kể về hiệu quả và năng suất. Đồng thời, công nghệ này cũng cho phép cá nhân hóa sâu hơn, biến những tương tác dịch vụ hàng ngày thành trải nghiệm tuyệt vời. Ví dụ, Generative AI (gen AI) giúp các công ty tạo ra các thông điệp nhắm mục tiêu dựa trên sở thích cá nhân và lịch sử mua hàng của khách hàng. Các chatbot tương tác được hỗ trợ bởi gen AI hoặc hệ thống nhận dạng giọng nói tương tác (IVR) có thể xử lý các truy vấn phức tạp một cách nhanh chóng và thân thiện với người dùng.</p>

<h3>4. Học hỏi từ những thất bại</h3>
<p>Tuy nhiên, khi các công ty đẩy mạnh việc áp dụng những công nghệ mới, họ cần tránh những cạm bẫy đã cản trở nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số trước đây. Nhiều nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số đã không đạt được hiệu quả như mong đợi, chỉ tạo ra 31% mức tăng doanh thu dự kiến và 25% mức tiết kiệm chi phí dự kiến.</p>

<h3>5. Xây dựng tổ chức dịch vụ hỗ trợ dựa trên AI</h3>
<p>Để tránh những cạm bẫy này, các công ty cần thực hiện đúng ba điều cần thiết:</p>
<ul>
  <li><strong>Công nghệ phù hợp, thời điểm phù hợp, cách thức phù hợp:</strong> Dịch vụ kỹ thuật số hiệu quả không nên được xây dựng dựa trên một công nghệ duy nhất, mà thay vào đó được lắp ráp từ một bộ công cụ các thành phần công nghệ. Gen AI cung cấp cho các công ty một cách thức mạnh mẽ để tóm tắt và xử lý các thông điệp và đầu vào ngôn ngữ tự nhiên khác. Tuy nhiên, đối với các tác vụ yêu cầu xử lý dữ liệu có cấu trúc, tự động hóa quy trình robot có thể là giải pháp nhanh hơn, rẻ hơn và đáng tin cậy hơn. Việc triển khai công nghệ theo cách tích hợp thực sự có thể giúp khuếch đại tác động.</li>
  <li><strong>Kết hợp công nghệ với các biện pháp cải tiến doanh nghiệp truyền thống:</strong> Công nghệ không thể khắc phục các vấn đề do quy trình dịch vụ bị hỏng, và việc tạo ra một quy trình nhanh chóng, hợp lý và hiệu quả nhưng vẫn mang lại kết quả không thỏa mãn cho khách hàng là vô ích. Đó là lý do tại sao những chuyển đổi kỹ thuật số thành công yêu cầu tích hợp liền mạch công nghệ và các biện pháp cải tiến doanh nghiệp truyền thống.</li>
  <li><strong>Trang bị cho nhân viên những kỹ năng cần thiết:</strong> Con người là thành phần bí mật trong bất kỳ chuyển đổi kỹ thuật số nào. Các tổ chức đã đạt được tiến bộ trong việc triển khai AI dự kiến sẽ đào tạo lại một phần lớn lực lượng lao động của họ trong vòng ba năm tới, với 73% công ty nhắm mục tiêu nâng cao kỹ năng cho hơn 30% nhân viên của họ trong thời gian đó.</li>
</ul>

<h3>6. Ví dụ thực tế</h3>
<ul>
  <li>Một công ty quản lý tài sản ở Bắc Mỹ đã sử dụng một loạt công nghệ để đạt được mức tiết kiệm hiệu quả đáng kể. Công ty này đã tự động hóa năm quy trình hoạt động end-to-end, bắt đầu bằng việc trích xuất tài liệu, xác minh và nhập dữ liệu cho tất cả các quy trình đó.</li>
  <li>Một công ty dịch vụ chuyên nghiệp đa quốc gia đã thực hiện phương pháp tiếp cận end-to-end để cải thiện trung tâm hỗ trợ kỹ thuật back-office của mình.</li>
</ul>

<h3>7. Kết luận</h3>
<p>Công nghệ kỹ thuật số tiên tiến có thể mở ra một mục tiêu khó nắm bắt cho các tổ chức dịch vụ, cho phép họ cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn với chi phí thấp hơn. Con đường đến với mô hình dịch vụ dựa trên công nghệ đầy rẫy những thách thức. Để thành công, các công ty cần chọn đúng công nghệ, triển khai chúng ở giai đoạn phù hợp của quá trình chuyển đổi và áp dụng chúng theo cách phù hợp.</p>

<p>Ngoài ra, họ cũng cần suy nghĩ vượt ra ngoài công nghệ, áp dụng các công cụ kỹ thuật số cùng với các phương pháp luận chuyển đổi và cải tiến truyền thống, đồng thời trao quyền cho các đội của họ nắm lấy cải tiến liên tục. Nếu được thực hiện đúng, dịch vụ xuất sắc được hỗ trợ bởi kỹ thuật số có thể tạo ra một vòng tròn luẩn quẩn, giải phóng nguồn lực để đầu tư vào các cải tiến và đổi mới dịch vụ, giúp tổ chức khác biệt hóa so với các đối thủ cạnh tranh, thúc đẩy tăng trưởng và góp phần vào lợi thế cạnh tranh bền vững.</p>

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn Mục lục Sự cần thiết của trải nghiệm khách hàng Thách th...

tháng 7 09, 2024

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT</title>
</head>
<body>
  <h1>Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu về Moshi</a></li>
    <li><a href='#netdocdao'>Nét độc đáo của Moshi</a></li>
    <li><a href='#phattrien'>Quá trình phát triển và thử nghiệm</a></li>
    <li><a href='#loichi'>Lợi ích và khả năng của Moshi</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ol>
  <h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu về Moshi</h2>
  <p>Moshi là trợ lý ảo giọng nói thông minh được phát triển bởi công ty AI Pháp Kyutai, ra mắt thị trường như một đối thủ cạnh tranh của ChatGPT. Moshi được thiết kế để mang đến những cuộc hội thoại tự nhiên, giống như cách chúng ta giao tiếp hàng ngày.</p>
  <h2 id='netdocdao'>2. Nét độc đáo của Moshi</h2>
  <ul>
    <li>Nói với nhiều giọng điệu và phong cách khác nhau, lên tới 70 cách biểu đạt cảm xúc và giọng nói.</li>
    <li>Hiểu được ngữ điệu và cảm xúc trong giọng nói của người dùng.</li>
    <li>Xử lý hai luồng âm thanh cùng lúc, cho phép Moshi vừa nghe vừa trả lời.</li>
  </ul>
  <h2 id='phattrien'>3. Quá trình phát triển và thử nghiệm</h2>
  <p>Moshi được phát triển dựa trên quá trình tinh chỉnh chuyên sâu, sử dụng hơn 100.000 đoạn hội thoại tổng hợp được tạo ra bởi công nghệ Text-to-Speech (TTS). Kyutai cũng hợp tác với nghệ sĩ lồng tiếng chuyên nghiệp để đảm bảo Moshi có giọng nói tự nhiên và thu hút.</p>
  <h2 id='loichi'>4. Lợi ích và khả năng của Moshi</h2>
  <p>Kyutai miêu tả Moshi là một cách đột phá để giao tiếp với AI một cách mượt mà, tự nhiên và giàu cảm xúc. Moshi mang đến sự tương tác gần gũi, thân thiện hơn với người dùng, mở ra một bước tiến mới trong lĩnh vực AI.</p>
  <p>Hiện tại, người dùng có thể trải nghiệm bản demo của Moshi với thời lượng tối đa 5 phút tại <a href='us.moshi.chat'>us.moshi.chat</a>.</p>
  <h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Moshi là một sự lựa chọn thú vị cho những ai muốn khám phá tương tác giọng nói với AI. Với những tính năng tiên tiến và khả năng đáp ứng tự nhiên, Moshi hứa hẹn sẽ thay đổi tiêu chuẩn cho trợ lý ảo giọng nói trong tương lai.</p>
  <img alt="Logo Moshi" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tran...

tháng 7 09, 2024

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm

<html>
<head>
  <title>George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm</title>
</head>
<body>

<h2>George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu</a></li>
    <li><a href='#congnghe'>Công nghệ AI chatbot</a></li>
    <li><a href='#muctieu'>Mục tiêu của dự án</a></li>
    <li><a href='#cachthuc'>Cách thức hoạt động của chatbot</a></li>
    <li><a href='#tacdong'>Tác động tích cực</a></li>
    <li><a href='#doingu'>Đội ngũ nghiên cứu</a></li>
    <li><a href='#nguontaichinh'>Nguồn tài trợ</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ol>

<h3 id='gioithieu'>1. Giới thiệu</h3>
  <p>Khoa Y tế Công cộng của Đại học George Mason đã nhận được khoản tài trợ từ chương trình AIM-AHEAD của Viện Y tế Quốc gia (NIH) để thử nghiệm một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho người Mỹ gốc Phi mắc chứng trầm cảm.</p>

<h3 id='congnghe'>2. Công nghệ AI chatbot</h3>
  <p>Giáo sư Farrokh Alemi sẽ nâng cấp công cụ AI dựa trên bằng chứng đầu tiên của mình để giải quyết nhu cầu về thuốc của người Mỹ gốc Phi mắc chứng trầm cảm. Công cụ AI hiện tại đưa ra khuyến nghị về thuốc chống trầm cảm cho 16.775 nhóm bệnh nhân phổ biến, mỗi nhóm đại diện cho một sự kết hợp duy nhất về tiền sử bệnh. Dự án hiện tại sẽ phân tích hiệu quả và tính phù hợp của các khuyến nghị đối với người Mỹ gốc Phi, sử dụng cơ sở dữ liệu NIH All of Us và các tài liệu đã được công bố.</p>

<h3 id='muctieu'>3. Mục tiêu của dự án</h3>
  <p>Theo kiến thức của các nhà nghiên cứu, đây là nghiên cứu đầu tiên tập trung vào việc phát triển và đánh giá một hệ thống khuyến nghị thuốc chống trầm cảm cho người Mỹ gốc Phi.</p>

<h3 id='cachthuc'>4. Cách thức hoạt động của chatbot</h3>
  <p>Các nhà nghiên cứu sẽ phát triển một Hệ thống Đối thoại Khuyến nghị Thuốc chống trầm cảm được nâng cao bằng Kiến thức (KARDS), hệ thống này sẽ tương tác với người dùng trong một cuộc hội thoại qua lại để thu thập thông tin bệnh nhân cần thiết để xác định loại thuốc chống trầm cảm phù hợp. AI sẽ cung cấp cho bệnh nhân danh sách các loại thuốc được khuyến nghị, danh sách các nghiên cứu liên quan và lời giải thích cho các quyết định về thuốc. Hệ thống sẽ tự động gửi cho bác sĩ của bệnh nhân một khuyến nghị và lời giải thích ngắn gọn tại điểm chăm sóc, với tùy chọn kiểm tra hồ sơ đầy đủ về cuộc hội thoại và bằng chứng hỗ trợ.</p>

<h3 id='tacdong'>5. Tác động tích cực</h3>
  <p>Chatbot sẽ giúp cải thiện quy trình thu thập tiền sử bệnh chi tiết, tốn thời gian và cung cấp tóm tắt tại điểm chăm sóc và khuyến nghị kê toa cho bác sĩ của bệnh nhân. Chatbot sẽ giúp bệnh nhân cảm thấy thoải mái hơn vì giao diện ngôn ngữ tự nhiên cung cấp một giao diện trực quan, đồng cảm, không bị kỳ thị.</p>

<h3 id='doingu'>6. Đội ngũ nghiên cứu</h3>
  <p>Giáo sư Alemi sẽ dẫn dắt nhóm nghiên cứu, bao gồm Janusz Wojtusiak, giáo sư Tin học Y tế của Đại học George Mason và giám đốc Phòng thí nghiệm Máy học và Suy luận, và Kevin Lybarger, trợ lý giáo sư tại Khoa Khoa học và Công nghệ Thông tin trong Khoa Kỹ thuật và Máy tính của Đại học George Mason. Cả ba thành viên đều từng hợp tác trước đây để chẩn đoán COVID tại nhà từ các triệu chứng biểu hiện.</p>

<h3 id='nguontaichinh'>7. Nguồn tài trợ</h3>
  <p>Khoản tài trợ 70.906 đô la là một phần của chương trình AIM-AHEAD (Liên minh Trí tuệ Nhân tạo/Học Máy để Thúc đẩy Bình đẳng Y tế và Đa dạng Nhà nghiên cứu) của NIH, chương trình này nhằm mục đích thành lập các mối quan hệ đối tác cùng có lợi và phối hợp để tăng cường sự tham gia và đại diện của các nhà nghiên cứu và cộng đồng hiện đang bị thiếu đại diện trong việc phát triển các mô hình AI/học máy và nâng cao khả năng của công nghệ mới nổi này, bắt đầu từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử.</p>

<h3 id='ketluan'>8. Kết luận</h3>
  <p>Dự án chatbot trí tuệ nhân tạo này là một bước tiến quan trọng trong việc giải quyết bất bình đẳng về chăm sóc sức khỏe và cải thiện kết quả điều trị cho người Mỹ gốc Phi mắc chứng trầm cảm. Việc phát triển chatbot sẽ giúp cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe, nâng cao kết quả điều trị và thúc đẩy sự đa dạng trong nghiên cứu AI.</p>

</body>
</html>

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm George Mason University Phát...

tháng 7 09, 2024

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?</title>
</head>
<body>
  <h1>Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#chatbot'>Từ chatbot đơn giản đến AI thế hệ mới</a></li>
    <li><a href='#thachthuc'>Thách thức của AI trong dịch vụ công: Sai sót và thiếu minh bạch</a></li>
    <li><a href='#estonia'>Estonia: Mô hình chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên</a></li>
    <li><a href='#luachon'>Lựa chọn nào cho tương lai?</a></li>
  </ul>

<h2 id='chatbot'>1. Từ chatbot đơn giản đến AI thế hệ mới</h2>
  <p>Trước khi ChatGPT xuất hiện, các chính phủ đã rất muốn sử dụng chatbot để tự động hóa dịch vụ và tư vấn của họ. Những chatbot ban đầu thường đơn giản, với khả năng trò chuyện hạn chế. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI thế hệ mới trong hai năm qua đã hồi sinh tầm nhìn về dịch vụ công hiệu quả hơn, nơi các cố vấn giống con người có thể làm việc mọi lúc, trả lời các câu hỏi về phúc lợi, thuế và các lĩnh vực khác nơi chính phủ tương tác với công chúng.</p>
  <p>AI thế hệ mới đủ tinh vi để đưa ra phản hồi giống con người, và nếu được đào tạo trên dữ liệu chất lượng đủ lớn, về mặt lý thuyết nó có thể xử lý mọi loại câu hỏi về dịch vụ công.</p>

<h2 id='thachthuc'>2. Thách thức của AI trong dịch vụ công: Sai sót và thiếu minh bạch</h2>
  <p>Tuy nhiên, AI thế hệ mới cũng nổi tiếng với việc mắc lỗi hoặc thậm chí đưa ra câu trả lời vô nghĩa - những gì được gọi là ảo giác. Tại Anh, Dịch vụ Kỹ thuật số Chính phủ (GDS) đã tiến hành thử nghiệm chatbot dựa trên ChatGPT có tên GOV.UK Chat, nhằm trả lời các câu hỏi của công dân về một loạt vấn đề liên quan đến dịch vụ công.</p>
  <p>Trong một bài đăng trên blog về những phát hiện ban đầu của họ, cơ quan này lưu ý rằng gần 70% những người tham gia thử nghiệm thấy các phản hồi hữu ích. Tuy nhiên, đã có vấn đề với một số trường hợp hệ thống tạo ra thông tin không chính xác và trình bày nó như một sự thật. Bài đăng cũng bày tỏ lo ngại rằng có thể có sự tin tưởng nhầm lẫn vào một hệ thống có thể sai trong một số trường hợp.</p>
  <p>Nói chung, các câu trả lời không đạt đến mức độ chính xác cao nhất được yêu cầu cho một trang web như GOV.UK, nơi chính xác về mặt thực tế là rất quan trọng. Chúng tôi đang nhanh chóng lặp lại thử nghiệm này để giải quyết các vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy, GDS cho biết.</p>

<h2 id='estonia'>3. Estonia: Mô hình chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên</h2>
  <p>Nếu ChatGPT và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) khác chưa sẵn sàng để đưa ra lời khuyên quan trọng, thì có lẽ chúng ta có thể nhìn vào Estonia để tìm giải pháp thay thế.</p>
  <p>Khi nói đến việc số hóa dịch vụ công, Estonia là một trong những nước đi đầu. Từ đầu những năm 1990, nước này đã xây dựng các dịch vụ kỹ thuật số, và vào năm 2002 đã giới thiệu thẻ căn cước kỹ thuật số cho phép công dân truy cập các dịch vụ của nhà nước. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi Estonia đi đầu trong việc giới thiệu chatbot.</p>
  <p>Nước này hiện đang phát triển một bộ chatbot cho các dịch vụ của nhà nước với tên gọi Bürokratt. Tuy nhiên, chatbot của Estonia không dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT hoặc Gemini của Google. Thay vào đó, chúng sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), một công nghệ đã xuất hiện trước làn sóng AI gần đây.</p>
  <p>Thuật toán NLP của Estonia phân chia yêu cầu thành các đoạn nhỏ, xác định các từ khóa và từ đó suy ra những gì người dùng muốn. Tại Bürokratt, các bộ phận sử dụng dữ liệu của họ để đào tạo chatbot và kiểm tra câu trả lời của chúng.</p>
  <p>Nếu Bürokratt không biết câu trả lời, cuộc trò chuyện sẽ được chuyển cho nhân viên hỗ trợ khách hàng, người sẽ tiếp quản cuộc trò chuyện và trả lời bằng cách thủ công, Kai Kallas, trưởng bộ phận Dịch vụ Cá nhân tại Cơ quan Hệ thống Thông tin của Estonia, cho biết.</p>
  <p>Đây là một hệ thống có tiềm năng hạn chế hơn so với hệ thống dựa trên ChatGPT, vì các mô hình NLP bị giới hạn trong khả năng bắt chước lời nói của con người và phát hiện những gợi ý tinh tế trong ngôn ngữ. Tuy nhiên, chúng không có khả năng đưa ra câu trả lời sai hoặc gây hiểu nhầm.</p>

<h2 id='luachon'>4. Lựa chọn nào cho tương lai?</h2>
  <p>Một số chatbot ban đầu đã buộc công dân phải lựa chọn các tùy chọn cho các câu hỏi. Đồng thời, nó cho phép kiểm soát và minh bạch cao hơn về cách chatbot hoạt động và trả lời, Colin van Noordt giải thích.</p>
  <p>Các chatbot dựa trên LLM thường có chất lượng trò chuyện tốt hơn nhiều và có thể đưa ra các câu trả lời tinh tế hơn. Tuy nhiên, nó đi kèm với chi phí là kiểm soát ít hơn đối với hệ thống, và nó cũng có thể đưa ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi, ông nói thêm.</p>
  <p>AI hứa hẹn mang đến nhiều lợi ích cho dịch vụ công, nhưng cần phải thận trọng trong việc triển khai và đảm bảo độ chính xác, minh bạch và trách nhiệm giải trình.</p>

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn? Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch ...

tháng 7 09, 2024

Groq: Động Cơ LLM Siêu Tốc, Nâng Tầm Trải Nghiệm AI

Perplexity AI: Cách mạng hóa tìm kiếm với trí tuệ nhân tạo

Xây dựng dịch vụ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Moshi: Trợ lý ảo giọng nói thông minh, đối thủ cạnh tranh của ChatGPT

George Mason University Phát Triển Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Người Mỹ Phi Châu Chống Trầm Cảm

Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

Bài đăng phổ biến

Labels