Agent.ai.vn

Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới

<h2>Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu về tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích của tính năng tối ưu hóa</strong></li>
  <li><strong>Các kỹ thuật tối ưu hóa được cung cấp</strong></li>
  <li><strong>Hỗ trợ và tích hợp</strong></li>
  <li><strong>Khả năng sử dụng và khu vực hỗ trợ</strong></li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu về tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới</h3>
<p>Amazon SageMaker vừa công bố tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới, mang đến khả năng tăng hiệu suất xử lý lên gấp đôi và giảm chi phí tối đa 50% cho các mô hình AI thế hệ mới như Llama 3, Mistral và Mixtral.</p>

<h3>2. Lợi ích của tính năng tối ưu hóa</h3>
<p>Với tính năng tối ưu hóa này, người dùng có thể đạt được hiệu quả xử lý cao hơn đáng kể. Ví dụ, với mô hình Llama 3-70B, tốc độ xử lý có thể đạt tới 2400 token/giây trên instance ml.p5.48xlarge, so với 1200 token/giây trước khi tối ưu hóa.</p>

<h3>3. Các kỹ thuật tối ưu hóa được cung cấp</h3>
<p>Người dùng có thể lựa chọn từ nhiều kỹ thuật tối ưu hóa tiên tiến, bao gồm:</p>
<ul>
  <li><strong>Giải mã dự đoán (Speculative decoding):</strong>  Giải pháp này được SageMaker kiểm tra kỹ lưỡng về hiệu suất và được hỗ trợ sẵn cho các mô hình mã nguồn mở phổ biến, hoặc người dùng có thể tự tạo giải pháp riêng.</li>
  <li><strong>Lượng tử hóa (Quantization):</strong> SageMaker đảm bảo tính tương thích và hỗ trợ các kiểu độ chính xác trên các kiến trúc mô hình khác nhau.</li>
  <li><strong>Biên dịch (Compilation):</strong> Cơ sở hạ tầng thời gian chạy của SageMaker đảm bảo việc tải và lưu trữ hiệu quả các mô hình đã tối ưu hóa để giảm thời gian tự động mở rộng quy mô.</li>
</ul>

<h3>4. Hỗ trợ và tích hợp</h3>
<p>Người dùng có thể tận dụng tính năng này thông qua AWS SDK cho Python (Boto3), SageMaker Python SDK hoặc giao diện dòng lệnh AWS (AWS CLI).</p>

<h3>5. Khả năng sử dụng và khu vực hỗ trợ</h3>
<p>Tính năng này hiện đã có sẵn ở các khu vực sau: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), Canada (Central), Europe (Frankfurt), Europe (Ireland), Europe (London), Europe (Paris), Europe (Stockholm) và South America (Sao Paulo).</p>

<p>Để biết thêm thông tin, hãy truy cập trang tài liệu và blog AWS ML.</p>

Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới

Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới Mục lục: Giới thiệu về tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới Lợi ...

tháng 7 11, 2024

LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI

<html>
<head>
  <title>LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI</title>
</head>
<body>
  <h2>LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI</h2>
  <h3>Mục lục:</h3>
  <ul>
    <li><b>Giới thiệu về LPU</b></li>
    <li><b>Sự khác biệt của LPU với GPU</b></li>
    <li><b>Hiệu quả năng lượng vượt trội của LPU</b></li>
    <li><b>Kết luận</b></li>
  </ul>

<h3>1. Giới thiệu về LPU</h3>
  <p>Công nghệ Groq LPU™ là một giải pháp mới cho việc tính toán AI, mang đến hiệu suất vượt trội so với các giải pháp truyền thống như GPU. LPU hoạt động theo mô hình dây chuyền lắp ráp, tương tự cách Henry Ford cách mạng hóa ngành sản xuất ô tô hơn một thế kỷ trước. Mỗi giai đoạn trong việc xử lý dữ liệu AI được thực hiện bởi một nhóm chip chuyên biệt, đảm bảo hiệu quả tối ưu.</p>

<h3>2. Sự khác biệt của LPU với GPU</h3>
  <p>Sự khác biệt lớn nhất giữa LPU và GPU nằm ở cách tiếp cận xử lý dữ liệu. GPU thường sử dụng các nhóm chip nhỏ để thực hiện tất cả các giai đoạn tính toán. Điều này dẫn đến việc di chuyển dữ liệu liên tục giữa các chip, gây lãng phí năng lượng và thời gian. Ngược lại, LPU phân chia mô hình AI thành các phần nhỏ hơn, được xử lý bởi các nhóm chip chuyên biệt. Dữ liệu được lưu trữ trực tiếp trên chip, giảm thiểu tối đa việc di chuyển dữ liệu và nâng cao hiệu quả năng lượng.</p>

<h3>3. Hiệu quả năng lượng vượt trội của LPU</h3>
  <p>LPU đạt hiệu quả năng lượng cao hơn GPU lên đến 10 lần. Điều này là do kiến trúc của LPU tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu, loại bỏ các hoạt động di chuyển dữ liệu không cần thiết. Ngoài ra, LPU sử dụng bộ nhớ SRAM on-chip, cho phép truy xuất dữ liệu nhanh hơn và tiêu thụ ít năng lượng hơn so với bộ nhớ HBM off-chip.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
  <p>Công nghệ Groq LPU™ mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tính toán AI, với hiệu suất vượt trội về tốc độ, chất lượng và hiệu quả năng lượng. LPU đang thay đổi cách thức chúng ta sử dụng AI, giúp giải quyết những thách thức về năng lượng và chi phí trong việc vận hành các mô hình AI phức tạp.</p>

LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI

LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI Mục lục: Giới thiệu về LPU...

tháng 7 11, 2024

Phyron thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Phyron - Nền tảng AI tạo nội dung cho đại lý xe hơi thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B</title>
</head>
<body>
  <h1>Phyron - Nền tảng AI tạo nội dung cho đại lý xe hơi thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li>Phyron thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B</li>
    <li>Vòng gọi vốn được dẫn dắt bởi Round2 Capital</li>
    <li>Phyron: Nền tảng AI tạo nội dung cho đại lý xe hơi</li>
    <li>Mục tiêu sử dụng vốn đầu tư</li>
    <li>Giới thiệu về Round2 Capital</li>
    <li>Vai trò của AI và tự động hóa trong ngành công nghiệp ô tô</li>
  </ol>

<h2>Phyron thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B</h2>
  <p>Nền tảng AI tạo nội dung cho đại lý xe hơi Phyron, có trụ sở tại Stockholm, đã thành công trong việc huy động 10 triệu Euro trong vòng gọi vốn Series B. Vòng gọi vốn này được dẫn dắt bởi Round2 Capital, một công ty đầu tư có trụ sở tại London và Vienna.</p>

<h2>Vòng gọi vốn được dẫn dắt bởi Round2 Capital</h2>
  <p>Round2 Capital đã góp vốn thông qua cả tài chính dựa trên doanh thu và đầu tư cổ phần. Vòng gọi vốn cũng có sự tham gia của các nhà đầu tư hiện tại và Peter Vardy - một tập đoàn bán lẻ ô tô lớn.</p>

<h2>Phyron: Nền tảng AI tạo nội dung cho đại lý xe hơi</h2>
  <p>Phyron được thành lập vào năm 2019 và đã phát triển phần mềm dựa trên AI tự động tạo video sản phẩm, giúp các đại lý xe hơi bán hàng nhanh hơn và giảm chi phí tạo nội dung. Phần mềm sử dụng AI để xác định điểm bán hàng tốt nhất của mỗi chiếc xe, kết hợp hình ảnh tĩnh từ nguồn dữ liệu, thông tin liên quan về xe, hình ảnh thương hiệu và dịch vụ bán lẻ thành những video hiệu quả và hấp dẫn. Cách tiếp cận sáng tạo này cho phép các đại lý nâng cao kênh mua xe với video tự động và hình ảnh nâng cao với chi phí thấp hơn một tách cà phê cho mỗi chiếc xe. Kể từ tháng 1 năm 2021, các video được tạo bởi khách hàng của Phyron đã thu hút hơn 250 triệu lượt xem.</p>

<h2>Mục tiêu sử dụng vốn đầu tư</h2>
  <p>Vốn huy động mới sẽ cho phép Phyron đẩy nhanh phát triển công nghệ AI và tự động hóa, mở rộng đội ngũ với những tài năng hàng đầu trong ngành và thâm nhập thị trường mới, đặc biệt nhắm mục tiêu vào Hoa Kỳ. Johan Sundstrand, Giám đốc điều hành kiêm đồng sáng lập Phyron cho biết: Chúng tôi muốn AI và tự động hóa trở thành công cụ tiếp thị chủ lực cho ngành bán lẻ ô tô. Vòng gọi vốn mới này có nghĩa là chúng tôi có thể đầu tư nhiều hơn vào công nghệ của mình và phát triển đội ngũ của mình ở những lĩnh vực cốt lõi, với mục tiêu nâng cao trải nghiệm AI cho tất cả mọi người. Sundstrand cũng bày tỏ sự phấn khích về việc tiếp tục mối quan hệ của họ với Round2 và hợp tác với Peter Vardy, người mang đến hàng thập kỷ kinh nghiệm bán lẻ ô tô tại Vương quốc Anh và sự quan tâm sâu sắc đến công nghệ mới nổi.</p>

<h2>Giới thiệu về Round2 Capital</h2>
  <p>Round2 Capital là một công ty đầu tư toàn châu Âu với 180 triệu Euro tài sản quản lý. Được thành lập vào năm 2017, công ty chuyên hỗ trợ các doanh nghiệp kỹ thuật số và bền vững thông qua tài chính dựa trên doanh thu và đầu tư cổ phần tăng trưởng trên khắp châu Âu. Cho đến nay, Round2 Capital đã hỗ trợ 36 công ty khởi nghiệp phần mềm và công nghệ khác nhau trên chín khu vực tài phán. Công ty được hỗ trợ bởi Quỹ Đầu tư châu Âu (EIF) để củng cố các công ty công nghệ trong Liên minh châu Âu. Cụ thể, Round2 Capital Partners II nhận được sự hỗ trợ từ Mezzanin Dachfonds für Deutschland Fazilität 2, do EIF quản lý cho ERP Sondervermögen, được đại diện bởi Bộ Kinh tế và Năng lượng Liên bang Đức, LfA-Gesellschaft für Vermögensverwaltung mbH và NRW.Bank Anstalt des öffentlichen Rechts.</p>

<h2>Vai trò của AI và tự động hóa trong ngành công nghiệp ô tô</h2>
  <p>Vòng đầu tư đáng kể vào Phyron cho thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của AI và tự động hóa trong ngành công nghiệp ô tô. Khi Phyron tiếp tục đổi mới và mở rộng, họ được định vị để trở thành một lực lượng hàng đầu trong việc chuyển đổi cách các đại lý xe hơi tiếp thị và bán xe của họ. Vòng gọi vốn mới sẽ không chỉ hỗ trợ sự tiến bộ về công nghệ mà còn thúc đẩy nỗ lực mở rộng toàn cầu của công ty, định vị họ để tăng trưởng bền vững trong một thị trường luôn thay đổi.</p>
  <img alt="Phyron Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Phyron thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B

Phyron - Nền tảng AI tạo nội dung cho đại lý xe hơi thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B Phyron - Nền tảng AI tạo nộ...

tháng 7 09, 2024

Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với tốc độ xử lý chóng mặt

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với tốc độ xử lý chóng mặt</title>
</head>
<body>
  <h1>Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với tốc độ xử lý chóng mặt</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#toc1'>Tốc độ xử lý vượt trội</a></li>
    <li><a href='#toc2'>Ứng dụng đa dạng và linh hoạt</a></li>
    <li><a href='#toc3'>Hiệu quả vượt trội so với GPU</a></li>
    <li><a href='#toc4'>Tầm nhìn cho tương lai của AI</a></li>
    <li><a href='#toc5'>Trải nghiệm người dùng mượt mà</a></li>
  </ul>
  <h2 id='toc1'>Tốc độ xử lý vượt trội</h2>
  <p>Groq, công ty nổi tiếng với đơn vị xử lý ngôn ngữ hiệu quả (LPU), đã giới thiệu khả năng xử lý truy vấn và thực hiện các nhiệm vụ với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu một cách nhanh chóng trên trang web của mình. Khả năng mới này cho phép người dùng nhập hoặc nói các truy vấn của họ bằng lệnh thoại. Theo Groq, tốc độ xử lý các truy vấn nhanh hơn nhiều so với những gì chip GPU từ các công ty như Nvidia có thể đạt được.</p>
  <h2 id='toc2'>Ứng dụng đa dạng và linh hoạt</h2>
  <p>Công cụ của Groq sử dụng LLM mã nguồn mở Llama3-8b-8192 của Meta làm mặc định, nhưng cũng cung cấp các mô hình lớn hơn như Llama3-70b, Gemma và Mistral, với hỗ trợ cho các mô hình khác sẽ sớm được thêm vào.</p>
  <p>Sự phát triển này rất quan trọng vì nó thể hiện tốc độ và tính linh hoạt của chatbot LLM, thu hút cả nhà phát triển và người dùng thông thường. Giám đốc điều hành Jonathan Ross tin rằng việc sử dụng LLM sẽ tăng lên khi mọi người nhận ra sự dễ dàng sử dụng chúng trên công cụ nhanh chóng của Groq. Bản demo cho thấy nhiều nhiệm vụ có thể được thực hiện dễ dàng với tốc độ này, chẳng hạn như tạo bài đăng tuyển dụng hoặc bài báo và thực hiện thay đổi theo thời gian thực.</p>
  <h2 id='toc3'>Hiệu quả vượt trội so với GPU</h2>
  <p>Hiệu quả của Groq trong các nhiệm vụ AI được quy cho LPU của nó, hiệu quả hơn GPU cho các hành động suy luận. Trong khi GPU rất cần thiết cho việc đào tạo mô hình, việc triển khai các ứng dụng AI đòi hỏi hiệu quả và độ trễ thấp. Groq đã thu hút sự chú ý bằng cách cung cấp dịch vụ miễn phí để hỗ trợ tải trọng LLM và đã thu hút hơn 282.000 nhà phát triển. Công ty cung cấp một giao diện điều khiển cho các nhà phát triển để xây dựng ứng dụng của họ và cho phép chuyển đổi liền mạch từ các ứng dụng OpenAI sang Groq với các bước đơn giản.</p>
  <h2 id='toc4'>Tầm nhìn cho tương lai của AI</h2>
  <p>Chuẩn bị cho bài phát biểu của mình tại VB Transform, Giám đốc điều hành của Groq, Jonathan Ross, đã nhấn mạnh trọng tâm của công ty vào lĩnh vực doanh nghiệp. Các công ty lớn ngày càng triển khai các ứng dụng AI và đòi hỏi xử lý hiệu quả hơn cho tải trọng của họ. Công nghệ của Groq sử dụng ít năng lượng hơn đáng kể so với GPU, là một thách thức đối với ngành tính toán do GPU thống trị. Ross dự đoán rằng vào năm tới, hơn một nửa số lượng tính toán suy luận trên toàn cầu sẽ chạy trên chip của Groq.</p>
  <h2 id='toc5'>Trải nghiệm người dùng mượt mà</h2>
  <p>Về trải nghiệm người dùng, công cụ của Groq cho phép cả truy vấn được nhập và nói. Đối với các truy vấn thoại, Groq sử dụng mô hình Whisper Large V3 từ OpenAI để dịch giọng nói của người dùng thành văn bản, sau đó được sử dụng làm lời nhắc cho LLM.</p>
  <p>Tóm lại, những tiến bộ của Groq trong các truy vấn LLM nhanh và hiệu quả mang đến cho người dùng trải nghiệm liền mạch và mạnh mẽ. Với tiềm năng cách mạng hóa các nhiệm vụ AI và được áp dụng rộng rãi, Groq được định vị để đóng một vai trò quan trọng trong tương lai của tính toán AI.</p>
  <img alt="Logo Groq" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với tốc độ xử lý chóng mặt

Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với tốc độ xử lý chóng mặt Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với ...

tháng 7 09, 2024

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

Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới

LPU: Cách mạng mới cho hiệu suất tính toán AI

Phyron thu hút 10 triệu Euro vòng gọi vốn Series B

Groq: Nâng tầm hiệu năng cho Trí tuệ nhân tạo với tốc độ xử lý chóng mặt

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

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

Bài đăng phổ biến

Labels