Agent.ai.vn

Claude 3 Haiku: Nâng cao hiệu suất và tùy chỉnh AI cho doanh nghiệp

<h2>Claude 3 Haiku: Nâng cao hiệu suất và tùy chỉnh AI cho doanh nghiệp</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu về khả năng fine-tuning Claude 3 Haiku</li>
  <li>Tổng quan về fine-tuning</li>
  <li>Lợi ích của fine-tuning Claude 3 Haiku</li>
  <li>Khách hàng tiêu biểu</li>
  <li>Bắt đầu sử dụng fine-tuning</li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu về khả năng fine-tuning Claude 3 Haiku</h3>
<p>Anthropic vừa công bố rằng khách hàng có thể fine-tune Claude 3 Haiku, mô hình nhanh nhất và hiệu quả nhất của công ty, trên Amazon Bedrock. Khả năng mới này cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh kiến thức và khả năng của mô hình, làm cho nó hiệu quả hơn cho các tác vụ chuyên biệt.</p>

<h3>2. Tổng quan về fine-tuning</h3>
<p>Fine-tuning là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi để nâng cao hiệu suất của mô hình bằng cách tạo ra một phiên bản tùy chỉnh phù hợp với các quy trình công việc cụ thể. Để fine-tune Claude 3 Haiku, người dùng cần chuẩn bị một bộ các cặp prompt-completion chất lượng cao, là đầu ra lý tưởng cho các tác vụ đã cho. API fine-tuning, hiện đang ở giai đoạn xem trước, sử dụng dữ liệu này để tạo ra mô hình Claude 3 Haiku tùy chỉnh. Doanh nghiệp có thể thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình tùy chỉnh của họ thông qua bảng điều khiển hoặc API của Amazon Bedrock cho đến khi nó đáp ứng được mục tiêu hiệu suất và sẵn sàng triển khai.</p>

<h3>3. Lợi ích của fine-tuning Claude 3 Haiku</h3>
<ul>
  <li>Kết quả tốt hơn cho các tác vụ chuyên biệt: Nâng cao hiệu suất cho các hành động cụ thể theo lĩnh vực, chẳng hạn như phân loại và tương tác với API tùy chỉnh, bằng cách mã hóa kiến thức của công ty và lĩnh vực.</li>
  <li>Tốc độ nhanh hơn với chi phí thấp hơn: Giảm chi phí cho việc triển khai sản xuất và đạt được kết quả nhanh hơn so với các mô hình khác như Sonnet hoặc Opus.</li>
  <li>Định dạng nhất quán, phù hợp với thương hiệu: Tạo ra đầu ra có cấu trúc nhất quán phù hợp với các yêu cầu cụ thể, đảm bảo tuân thủ các quy định và quy trình nội bộ.</li>
  <li>API dễ sử dụng: Cho phép các công ty ở mọi quy mô đổi mới hiệu quả mà không cần chuyên môn AI chuyên sâu trong nội bộ. Fine-tuning có thể truy cập được mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.</li>
  <li>An toàn và bảo mật: Giữ dữ liệu đào tạo độc quyền trong môi trường AWS của khách hàng, bảo toàn rủi ro thấp về đầu ra có hại của họ hàng mô hình Claude 3. Anthropic đã chứng minh hiệu quả của fine-tuning bằng cách điều tiết các bình luận trực tuyến trên các diễn đàn internet, cải thiện độ chính xác phân loại từ 81,5% lên 99,6% và giảm token mỗi truy vấn xuống 85%.</li>
</ul>

<h3>4. Khách hàng tiêu biểu</h3>
<ul>
  <li>SK Telecom, một trong những nhà khai thác viễn thông lớn nhất Hàn Quốc, đã đào tạo một mô hình Claude tùy chỉnh để cải thiện quy trình hỗ trợ và nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách tận dụng chuyên môn cụ thể của ngành. Eric Davis, Phó chủ tịch của Nhóm Hợp tác Công nghệ AI, đã lưu ý sự gia tăng 73% về phản hồi tích cực đối với phản hồi của đại lý và cải thiện 37% về các chỉ số hiệu suất chính cho các tác vụ liên quan đến viễn thông.</li>
  <li>Thomson Reuters, một công ty công nghệ và nội dung toàn cầu, cũng đã chứng kiến kết quả tích cực với Claude 3 Haiku. Joel Hron, Trưởng phòng AI và Phòng thí nghiệm tại Thomson Reuters, đã nhấn mạnh mục tiêu của công ty là cung cấp trải nghiệm người dùng chính xác, nhanh chóng và nhất quán bằng cách fine-tune Claude dựa trên chuyên môn và yêu cầu cụ thể của ngành. Hron dự đoán sự cải thiện đáng kể và tốc độ nhanh hơn trong kết quả AI.</li>
</ul>

<h3>5. Bắt đầu sử dụng fine-tuning</h3>
<p>Fine-tuning cho Claude 3 Haiku trong Amazon Bedrock hiện đã có sẵn ở chế độ xem trước trong vùng AWS Tây Hoa Kỳ (Oregon). Ban đầu, fine-tuning dựa trên văn bản với độ dài ngữ cảnh lên đến 32K token được hỗ trợ, với kế hoạch giới thiệu khả năng thị giác trong tương lai. Chi tiết bổ sung có sẵn trong blog khởi chạy của AWS và tài liệu.</p>

<p>Để yêu cầu quyền truy cập, hãy liên hệ với nhóm tài khoản AWS của bạn hoặc gửi vé hỗ trợ trong Bảng điều khiển quản lý AWS.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude 3 Haiku: Nâng cao hiệu suất và tùy chỉnh AI cho doanh nghiệp

Claude 3 Haiku: Nâng cao hiệu suất và tùy chỉnh AI cho doanh nghiệp Mục lục Giới thiệu về khả năng fine-tuning Claude 3 Haiku Tổng...

tháng 7 12, 2024

Groq: Startup AI với tốc độ phát triển chóng mặt

<h2>Groq: Startup AI với tốc độ phát triển chóng mặt</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Tốc độ phát triển kỷ lục</li>
  <li>Công nghệ đột phá: Chip không cần bộ nhớ</li>
  <li>Thách thức từ nhu cầu tăng đột biến</li>
  <li>Mục tiêu táo bạo: thống trị thị trường AI</li>
  <li>Lấy cảm hứng từ Google: Tương lai của phần cứng AI</li>
  <li>Kết luận: Cú nhảy vọt của Groq</li>
</ol>

<h3>1. Tốc độ phát triển kỷ lục</h3>
<p>Groq, công ty khởi nghiệp chuyên về chip AI, đã ghi nhận tốc độ phát triển chưa từng có trong ngành phần cứng. Chỉ trong vòng 4 tháng, họ đã thu hút được 280.000 nhà phát triển cho nền tảng của mình. Jonathan Ross, đồng sáng lập Groq, khẳng định đây là con số không tưởng trong lịch sử ngành công nghiệp.</p>

<h3>2. Công nghệ đột phá: Chip không cần bộ nhớ</h3>
<p>Thành công của Groq đến từ kiến trúc chip độc đáo, loại bỏ hoàn toàn bộ nhớ bên ngoài, yếu tố mà Ross cho rằng là nút thắt cổ chai trong việc xử lý dữ liệu AI.  Với thiết kế này, chip Groq có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn nhiều so với GPU truyền thống.</p>

<h3>3. Thách thức từ nhu cầu tăng đột biến</h3>
<p>Sự tăng trưởng đột phá của Groq cũng đi kèm với những thách thức. Nhu cầu sản phẩm tăng cao khiến đội ngũ của họ phải chạy đua để đáp ứng.</p>

<h3>4. Mục tiêu táo bạo: thống trị thị trường AI</h3>
<p>Groq đặt mục tiêu tham vọng: chiếm 50% thị phần toàn cầu về xử lý dữ liệu AI vào cuối năm sau. Để đạt được điều này, họ dự định triển khai 1,7 triệu bộ xử lý AI, gấp 3 lần con số mà Nvidia đã đạt được trong năm ngoái.</p>

<h3>5. Lấy cảm hứng từ Google: Tương lai của phần cứng AI</h3>
<p>Ross, người từng làm việc tại Google, chia sẻ rằng ông lấy cảm hứng từ dự án TPU (Tensor Processing Unit) để phát triển Groq. Mục tiêu của Groq là mang AI đến với mọi người trên thế giới.</p>

<h3>6. Kết luận: Cú nhảy vọt của Groq</h3>
<p>Groq đang khẳng định vị thế là một đối thủ cạnh tranh tiềm năng trong thị trường chip AI. Với tốc độ tăng trưởng chóng mặt và những tham vọng táo bạo, Groq hứa hẹn sẽ tạo ra những đột phá trong lĩnh vực này.</p>

Groq: Startup AI với tốc độ phát triển chóng mặt

Groq: Startup AI với tốc độ phát triển chóng mặt Mục lục Tốc độ phát triển kỷ lục Công nghệ đột phá: Chip không cần bộ nhớ Thác...

tháng 7 12, 2024

AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng

<html>
<head>
  <title>AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng</title>
</head>
<body>
  <h1>AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>Giấc mơ DIY và thực tế phũ phàng</li>
    <li>Thử nghiệm với các chatbot AI
      <ul>
        <li>ChatGPT và Gemini: Những lời khuyên chung chung</li>
        <li>Ikea AI Assistant: Cố gắng bán hàng hơn là thiết kế</li>
      </ul>
    </li>
    <li>Các ứng dụng thiết kế AI: Kỳ vọng và thất vọng
      <ul>
        <li>Spacely AI: Biến lemon thành quả trứng xanh</li>
        <li>Decoratly: Phong cách đặc trưng nhưng thiếu linh hoạt</li>
        <li>RoomGPT: Nỗ lực tối thiểu và kết quả đáng thất vọng</li>
      </ul>
    </li>
    <li>Kết luận: AI chưa sẵn sàng cho thiết kế nội thất</li>
  </ul>

<h2>1. Giấc mơ DIY và thực tế phũ phàng</h2>
  <p>Chuyển đến căn hộ mới, tôi muốn biến ước mơ DIY của mình thành hiện thực, thiết kế ngôi nhà theo ý thích. Tuy nhiên, việc thuê một nhà thiết kế chuyên nghiệp lại nằm ngoài khả năng của tôi. Tôi quyết định thử nghiệm một số ứng dụng thiết kế AI đang thịnh hành trên mạng.</p>

<h2>2. Thử nghiệm với các chatbot AI</h2>
  <h3>2.1 ChatGPT và Gemini: Những lời khuyên chung chung</h3>
  <p>Hai chatbot này không được thiết kế riêng cho việc thiết kế, do đó tôi chỉ kỳ vọng những gợi ý chung chung và có thể chỉnh sửa ảnh. Kết quả là cả hai chatbot đều cung cấp những gợi ý về giải pháp lưu trữ. ChatGPT còn đưa ra lời khuyên về vật liệu phù hợp để giữ cho căn phòng theo phong cách Midcentury Modern. Tuy nhiên, cả hai đều không thể thay đổi ảnh của tôi hoặc tạo ra thiết kế phòng khách theo phong cách tôi lựa chọn.</p>

<h3>2.2 Ikea AI Assistant: Cố gắng bán hàng hơn là thiết kế</h3>
  <p>Ikea đã tạo ra một phiên bản ChatGPT riêng vào tháng 2 năm ngoái để giúp người mua sắm tìm kiếm thông tin về việc trang trí nhà cửa và nhận gợi ý về phong cách và đồ nội thất. Tôi đã tải lên một bức ảnh góc phòng khách của mình (hơi bừa bộn với đồ tập, đĩa vinyl, giá sách và những thứ lặt vặt), và thử nghiệm các gợi ý của chatbot.</p>
  <p>Để cất gọn thảm tập yoga (và một chiếc gối du lịch mà nó nhầm là thảm yoga), chatbot của Ikea gợi ý tôi nên mua giá đựng đồ và một số vật phẩm trang trí khác. (Nó cũng gợi ý tôi thêm một giá sách mặc dù trong ảnh đã có một cái).</p>
  <p>Như mong đợi, sau khi gợi ý giải pháp lưu trữ, Ikea muốn tôi mua sản phẩm của họ. Tôi đã cung cấp cho nó kích thước sơ bộ của khu vực và nói rằng tôi muốn những món đồ mang phong cách Midcentury Modern nhưng với màu gỗ tối. Nó đã trả lời với những hình ảnh của sản phẩm và chỉ cho tôi nơi tìm mua chúng. Mặc dù vậy, nó vẫn cảm giác giống như một công cụ tìm kiếm hơn là ứng dụng thiết kế.</p>
  <p>Thay vào đó, ứng dụng di động của Ikea không dựa trên ChatGPT có thể là lựa chọn tốt hơn, nó sử dụng thực tế tăng cường để giúp bạn hình dung không gian sẽ như thế nào bằng cách đặt sản phẩm của nó vào nhà của bạn.</p>

<h2>3. Các ứng dụng thiết kế AI: Kỳ vọng và thất vọng</h2>
  <h3>3.1 Spacely AI: Biến lemon thành quả trứng xanh</h3>
  <p>Một trong những nền tảng thiết kế AI được đề xuất nhiều nhất trên mạng xã hội là Spacely AI. Sau khi tải lên một bức ảnh hoặc chọn từ mẫu, người dùng có thể thiết kế lại không gian, trang trí phòng trống hoặc chỉnh sửa ảnh thông qua các lời nhắc văn bản.</p>
  <p>Tôi yêu cầu Spacely tái hiện không gian của tôi theo phong cách Midcentury Modern với chủ yếu là đồ nội thất bằng gỗ. Spacely có thể tùy chỉnh hơn các nền tảng khác, cho phép tôi kiểm soát mức độ mô hình của nó tuân theo lời nhắc của tôi (như phong cách ưu tiên, bảng màu, v.v.). Tuy nhiên, các tùy chọn tùy chỉnh bị hạn chế rất nhiều trong phiên bản miễn phí. Nếu bạn muốn làm gì nhiều hơn là chỉ thử nghiệm, bạn sẽ cần phải nâng cấp lên gói trả phí.</p>
  <p>Spacely có thể hiểu cơ bản những gì tôi muốn, nhưng những hình ảnh nó tạo ra không thực sự đáp ứng yêu cầu của tôi. Ví dụ, tôi đã tải lên một bức ảnh có hai hộp nhựa và một quả chanh, và máy phát điện AI đã biến đổi hai vật thể đó thành… vật phẩm trang trí, tôi đoán vậy. Các hộp nhựa trở thành các hình trụ bằng gỗ và quả chanh hoặc là một tảng đá hoặc là một trái cây bị thối. (Thật không may, việc những thứ kỳ lạ xuất hiện trong hình ảnh do AI tạo ra vẫn là điều bình thường.)</p>

<h3>3.2 Decoratly: Phong cách đặc trưng nhưng thiếu linh hoạt</h3>
  <p>Decoratly cũng biến đổi ảnh thành phong cách cụ thể. Nó rất hạn chế đối với người dùng miễn phí. Trước khi tôi đăng ký, tôi chỉ có thể tải lên ảnh của mình và nhấn nút thiết kế lại nhanh để tạo ra một thiết kế chung chung với đồ nội thất trắng đen và không có tính cách.</p>
  <p>Khi tôi nâng cấp lên tài khoản Pro, tôi có thể sử dụng tính năng Tạo lời nhắc và bộ lọc ảnh của Decoratly, cho phép bạn đưa ra hướng dẫn về những gì bạn muốn ứng dụng tạo ra. Không giống như các công cụ tạo lời nhắc AI khác mà tôi đã thử, Decoratly không cho phép tôi tự viết lời nhắc của mình. Thay vào đó, tôi phải chọn từ một tập hợp các từ được chuẩn bị sẵn để mô tả phong cách, màu sắc, chất liệu và kết cấu mà tôi muốn nhìn thấy trong ảnh đã được biến đổi.</p>
  <p>Tôi đã chọn các từ Midcentury Modern, tối, xám, gỗ, kim loại, mịn và trung tính cho phòng của mình. Bức ảnh mới nó tạo ra có cảm giác gần gũi với một căn phòng thực tế với phong cách riêng biệt hơn những bức ảnh tôi nhận được từ các ứng dụng khác, mặc dù một số lựa chọn của nó có thể kỳ lạ - như đặt một loại bàn nào đó lên trên hình trụ mà nó đã biến đổi quạt điện của tôi thành. Ngoài ra, nó đã đặt cây monstera của tôi vào một chậu rất nhỏ, sẽ bị ngã trong vòng năm giây.</p>

<h3>3.3 RoomGPT: Nỗ lực tối thiểu và kết quả đáng thất vọng</h3>
  <p>Trong số các nền tảng thiết kế AI chuyên dụng mà tôi đã thử, RoomGPT là ứng dụng gây thất vọng nhất.</p>
  <p>Tôi cảm thấy như ứng dụng đã thực hiện tối thiểu trong việc thiết kế lại không gian của tôi. Nó đã thay đổi một vài vật phẩm để phù hợp với yêu cầu - ví dụ, thêm một chiếc ghế sofa vào một căn phòng mà không có - nhưng nó cũng loại bỏ TV và kệ truyền thông của tôi hoàn toàn và không bao giờ biến đổi căn phòng để phù hợp với phong cách tôi muốn.</p>
  <p>RoomGPT chạy trên hệ thống tín dụng, nơi mỗi bản dựng là một tín dụng. Phiên bản miễn phí cung cấp hai tín dụng miễn phí. Sau đó, có ba cấp độ trả phí dựa trên số lượng tín dụng hoặc thiết kế phòng: 9 đô la cho 30 thiết kế phòng; 19 đô la cho 100 thiết kế và 29 đô la cho 200 tín dụng.</p>

<h2>4. Kết luận: AI chưa sẵn sàng cho thiết kế nội thất</h2>
  <p>Tóm lại, không có ứng dụng AI nào mà tôi đã thử thực sự giúp tôi thiết kế nơi ở của mình. Điều tối đa chúng làm là cho tôi thấy loại đồ nội thất phù hợp với phong cách tôi đang tìm kiếm, mà tôi đã có thể làm được với một tìm kiếm nhanh trên Google. Không có ứng dụng nào trong số chúng có khả năng tìm ra một phong cách mới cho không gian của tôi hoặc thực sự tái tạo lại căn hộ của tôi. Cũng giống như những thứ khác, AI vẫn chưa thực sự sẵn sàng để thiết kế không gian sống của chúng ta.</p>

</body>
</html>
`

AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng

AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng Mục lục: ...

tháng 7 12, 2024

DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng trí tuệ nhân tạo

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng trí tuệ nhân tạo</title>
</head>
<body>
    <h1>DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng trí tuệ nhân tạo</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu về DreamFlare AI</a></li>
        <li><a href='#cochehoatdong'>Cơ chế hoạt động của DreamFlare AI</a></li>
        <li><a href='#muctieu'>Mục tiêu của DreamFlare AI</a></li>
        <li><a href='#lanhdao'>Lãnh đạo của DreamFlare AI</a></li>
        <li><a href='#baoccao'>Báo cáo về DreamFlare AI trên LinkedIn</a></li>
    </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu về DreamFlare AI</h2>
    <p>DreamFlare AI là một công ty được thành lập bởi cựu nhân viên Google, Josh Liss, nhằm mục tiêu cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Nền tảng của DreamFlare AI cho phép người dùng kết nối với những người kể chuyện chuyên nghiệp và các công cụ AI bên thứ ba để tạo ra các video hoạt hình.</p>

<h2 id='cochehoatdong'>2. Cơ chế hoạt động của DreamFlare AI</h2>
    <p>DreamFlare AI cung cấp một nền tảng giúp người dùng kết nối với những người kể chuyện chuyên nghiệp và các công cụ AI bên thứ ba. Những công cụ này được sử dụng để tạo ra các video hoạt hình chất lượng cao. Các video này sau đó được phân phối trực tuyến thông qua hình thức đăng ký trả phí, mang đến cho các nhà sáng tạo cơ hội kiếm thu nhập từ sản phẩm của mình.</p>

<h2 id='muctieu'>3. Mục tiêu của DreamFlare AI</h2>
    <p>Theo Josh Liss, mục tiêu của DreamFlare AI là dân chủ hóa việc kể chuyện. Liss cho rằng nền tảng này sẽ cung cấp cho mọi người cơ hội sử dụng AI để sáng tạo nội dung hấp dẫn và độc đáo.</p>

<h2 id='lanhdao'>4. Lãnh đạo của DreamFlare AI</h2>
    <p>Josh Liss, đồng sáng lập DreamFlare AI, đã rời Google vào tháng 3 năm ngoái để bắt đầu dự án này cùng với nhà làm phim tài liệu Robert Bralver. Trước khi gia nhập DreamFlare AI, Liss là người đứng đầu nhóm chiến lược cho Android Business Messages của Google, một nền tảng thương mại đối thoại dựa trên AI.</p>

<h2 id='baoccao'>5. Báo cáo về DreamFlare AI trên LinkedIn</h2>
    <p>Vào ngày 12/06/2024, Liss đã đăng một bài viết trên LinkedIn để thông báo về sự ra mắt của DreamFlare AI. Liss khẳng định rằng sự ra mắt này là một bước ngoặt quan trọng trong sứ mệnh của công ty: tạo ra cơ hội cho mọi người và lan tỏa niềm vui.</p>

<p>DreamFlare AI đang nhận được sự chú ý lớn từ giới truyền thông và công chúng. Công ty đang đối mặt với những thách thức liên quan đến vấn đề bản quyền và đạo đức trong việc sử dụng AI để sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, DreamFlare AI tin tưởng rằng họ có thể giải quyết những thách thức này và mang đến một cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp điện ảnh.</p>

DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng trí tuệ nhân tạo

DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng trí tuệ nhân tạo DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành cô...

tháng 7 12, 2024

Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI

<html>
<head>
  <title>Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI</title>
</head>
<body>

<h1>Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li><strong>Proscia - Nâng cao vị thế dẫn đầu thị trường</strong></li>
    <li><strong>Concentriq - Nền tảng phần mềm mang lại giá trị tức thì</strong></li>
    <li><strong>Nghiên cứu Quest Diagnostics chứng minh khả năng mở rộng của Concentriq</strong></li>
    <li><strong>Phê duyệt của FDA mở ra thị trường bệnh lý chẩn đoán tại Hoa Kỳ cho Proscia</strong></li>
  </ol>

<h2>1. Proscia - Nâng cao vị thế dẫn đầu thị trường</h2>

<p>Là một trong những đơn vị tiên phong toàn cầu trong lĩnh vực cung cấp giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI cho y học chính xác, Proscia đã củng cố vững chắc vị thế dẫn đầu trong thị trường bệnh lý chẩn đoán. Trong năm qua, công ty đã chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc về cơ sở khách hàng lâm sàng, tăng hơn 100%. Bên cạnh đó, Proscia còn được vinh danh bởi KLAS Research trong báo cáo Emerging Company Spotlight vào tháng 6 năm 2024 và công bố kết quả nghiên cứu về tác động của quy trình làm việc hỗ trợ AI, được thực hiện cùng với Quest Diagnostics - một trong những nhà cung cấp dịch vụ thông tin chẩn đoán hàng đầu.</p>

<h2>2. Concentriq - Nền tảng phần mềm mang lại giá trị tức thì</h2>

<p>Sự phát triển mạnh mẽ của Proscia diễn ra trong bối cảnh nhu cầu về bệnh lý kỹ thuật số gia tăng trên toàn cầu. Các phòng thí nghiệm ngày càng tìm kiếm cách mở rộng hoạt động kinh doanh bằng cách khai thác dữ liệu thực tế được tạo ra từ việc chuyển đổi từ kính hiển vi sang hình ảnh. Mỗi hình ảnh toàn bộ slide chứa hơn 1 tỷ pixel, có tiềm năng thúc đẩy các liệu pháp đột phá tiếp theo. Nền tảng phần mềm Concentriq® của Proscia cho phép các phòng thí nghiệm tận dụng tối đa dữ liệu của họ, đồng thời tối ưu hóa hoạt động và tạo nền tảng để khám phá những hiểu biết mới với các ứng dụng AI.</p>

<p>Dữ liệu ban đầu từ KLAS cho thấy phần lớn khách hàng của Proscia được khảo sát đã nhận thấy lợi ích tức thời từ Concentriq và tất cả khách hàng này đều đạt được kết quả trong vòng 6 tháng sau khi triển khai nền tảng bệnh lý doanh nghiệp. Những tác động được nêu bật bao gồm: cải thiện thời gian hoàn thành, thu hút thêm nhân tài và tạo ra kho lưu trữ dữ liệu thực tế để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển.</p>

<p>Báo cáo của KLAS cũng tiết lộ rằng các khách hàng này rất ấn tượng với mức độ hỗ trợ họ nhận được và chuyên môn về bệnh lý của Proscia. Họ cũng trao cho Proscia xếp hạng A + cho sự tham gia của đội ngũ điều hành. Hợp tác với một đối tác đáng tin cậy cung cấp nền tảng phần mềm đẳng cấp thế giới đã khiến 100% khách hàng của Proscia được khảo sát cho biết họ sẽ mua lại.</p>

<h2>3. Nghiên cứu Quest Diagnostics chứng minh khả năng mở rộng của Concentriq</h2>

<p>Sử dụng quy trình làm việc hỗ trợ AI của Concentriq cùng với giải pháp Prostate* cấp độ lâm sàng, hỗ trợ AI của Ibex, các nhà bệnh lý tại Quest Diagnostics đã có thể ký kết 2,9 trường hợp mỗi giờ thay vì 1,2 trường hợp trước đây. Giải pháp này được thiết kế để hỗ trợ các nhà bệnh lý cải thiện việc phát hiện và phân loại ung thư tuyến tiền liệt bằng cách hợp lý hóa việc xem xét các mẫu mô đã được quét ở độ phân giải cao để tạo ra các slide kỹ thuật số, hoặc hình ảnh toàn bộ slide (WSI), mà các nhà bệnh lý có thể xem xét sau đó.</p>

<p>Nghiên cứu bao gồm 180 trường hợp tuyến tiền liệt được ngẫu nhiên từ các đối tượng trưởng thành (từ 21 tuổi trở lên). 100% các nhà bệnh lý tham gia nghiên cứu cho biết họ sẽ có nhiều khả năng áp dụng AI hơn khi nghiên cứu kết thúc. Quest Diagnostics, thông qua các doanh nghiệp bệnh lý chuyên ngành AmeriPath và Dermpath Diagnostics, sử dụng hơn 400 nhà bệnh lý tại mạng lưới phòng thí nghiệm lâm sàng trên toàn quốc.</p>

<p>“Chúng tôi rất vui mừng được góp phần chứng minh tác động của bệnh lý do AI điều khiển thông qua nghiên cứu này với Proscia và Ibex Medical Analytics,” Kristie Dolan, Phó Chủ tịch cấp cao và Tổng Giám đốc của Oncology & Pathology tại Quest Diagnostics chia sẻ. “Những phát hiện này cung cấp thêm bằng chứng cho thấy bệnh lý đang trải qua một cuộc cách mạng chưa từng có, và chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác với các công ty đẳng cấp thế giới để giữ vững vị trí tiên phong trong đổi mới này.”</p>

<h2>4. Phê duyệt của FDA mở ra thị trường bệnh lý chẩn đoán tại Hoa Kỳ cho Proscia</h2>

<p>Vào tháng 2, Proscia đã nhận được phê duyệt 510(k) của FDA cho giải pháp Concentriq AP-Dx** của mình cho mục đích chẩn đoán chính. Thành tựu này không chỉ mở ra thị trường bệnh lý chẩn đoán tại Hoa Kỳ cho Proscia mà còn cho phép các đối tác phân phối của họ là Agilent Technologies và Siemens Healthineers cung cấp phần mềm của họ cho các khách hàng tại Hoa Kỳ.</p>

<p>Phê duyệt 510(k) của Proscia tiếp tục củng cố uy tín về quy định của công ty. Họ là công ty đầu tiên nhận được chứng nhận CE-IVDR để thúc đẩy chẩn đoán chính bệnh lý kỹ thuật số tại Liên minh Châu Âu và có các sản phẩm được cấp phép tại Canada và được phê duyệt tại Vương quốc Anh cùng với các quốc gia khác.</p>

<p>“Ngày càng nhiều phòng thí nghiệm đang đặt niềm tin vào Proscia để giúp họ cung cấp kết quả nhanh hơn, đưa ra chẩn đoán chính xác hơn và mở rộng hoạt động kinh doanh, đặc biệt là khi chúng tôi đã có được sự phê duyệt của FDA,” David West, Giám đốc điều hành của công ty cho biết. “Thật tuyệt vời khi thấy được tác động mà nền tảng Concentriq và đội ngũ của chúng tôi mang lại. Điều này thể hiện rõ ràng qua phản hồi tích cực của khách hàng chia sẻ với KLAS cũng như kết quả nghiên cứu ấn tượng của Quest Diagnostics.”</p>

<p>*Bộ sản phẩm Ibex bao gồm các giải pháp dành cho mục đích nghiên cứu (RUO) tại Hoa Kỳ và chưa được FDA phê duyệt. Nhiều giải pháp được đánh dấu CE (IVDD và IVDR) và được đăng ký với UK MHRA. Để biết thêm thông tin, bao gồm chỉ định sử dụng và phê duyệt quy định tại các quốc gia khác, vui lòng liên hệ với Ibex Medical Analytics.</p>

<p><strong>Concentriq AP-Dx được phê duyệt (K230839) để sử dụng lâm sàng với máy quét slide Hamamatsu NanoZoomer S360MD tại Hoa Kỳ.</strong></p>

</body>
</html>

Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI

Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh l...

tháng 7 12, 2024

Tiêu đề bài viết là: TheoremLlama: Khung Khung Toàn Diện Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Cho Chứng Minh Định Lý Lean4

<h2>TheoremLlama: Khung Khung Toàn Diện Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Cho Chứng Minh Định Lý Lean4</h2>
<br>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
  <li><strong>Thách thức trong Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn cho Chứng Minh Định Lý</strong></li>
  <li><strong>TheoremLlama: Giải pháp đột phá</strong>
    <ul>
      <li><strong>Tạo Bộ Dữ Liệu Đồng Bộ NL-FL</strong></li>
      <li><strong>Huấn Luyện Chính Thức cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Chứng Minh Định Lý</strong></li>
      <li><strong>Viết Chứng Minh Lean4 bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</strong></li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Kết quả</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>
<br>
<h3>1. Giới thiệu</h3>
<p>Ngôn ngữ chính thức có thể kiểm chứng bằng máy tính như Lean được sử dụng để chứng minh các định lý toán học, góp phần quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác và nhất quán trong các kết quả toán học. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) được huấn luyện trên các chứng minh ngôn ngữ tự nhiên (NL) để tạo ra chứng minh chính thức toàn diện là một phương pháp đầy hứa hẹn cho chứng minh định lý chính thức.</p>
<br>
<h3>2. Thách thức trong Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn cho Chứng Minh Định Lý</h3>
<p>Tuy nhiên, việc thiếu dữ liệu đồng bộ giữa NL và Ngôn Ngữ Chính Thức (FL) trong chứng minh định lý thường khiến các LLM hiện đại gặp khó khăn trong việc hoạt động hiệu quả nhất. Thiếu nguồn lực cản trở sự phát triển của các phương pháp và chiến lược huấn luyện hiệu quả để tận dụng tối đa tiềm năng của LLM trong việc tạo ra chứng minh toán học chính thức.</p>
<br>
<h3>3. TheoremLlama: Giải pháp đột phá</h3>
<p>Để khắc phục những hạn chế này, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông và Đại học Illinois Urban-Champagin đã giới thiệu TheoremLlama, một khung toàn diện được tạo ra để chuyên môn hóa một LLM đa năng trong việc chứng minh định lý Lean4.</p>
<br>
<h4>3.1 Tạo Bộ Dữ Liệu Đồng Bộ NL-FL</h4>
<p>TheoremLlama trình bày các kỹ thuật để tạo bộ dữ liệu đồng bộ NL-FL nhằm khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu. Bộ dữ liệu này, được gọi là Open Bootstrapped Theorems (OBT), sử dụng kỹ thuật khởi động để kết hợp các chứng minh NL vào mã Lean4. Bằng cách tích hợp suy luận NL vào các kịch bản Lean4, khung làm việc cải thiện khả năng hiểu và thực thi suy luận chính thức của LLM.</p>
<br>
<h4>3.2 Huấn Luyện Chính Thức cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Chứng Minh Định Lý</h4>
<p>Hệ thống áp dụng các chiến lược huấn luyện mới để giúp LLM trở thành những nhà chứng minh định lý Lean4 thành công. Các phương pháp như huấn luyện khối và phân loại dữ liệu theo chương trình đã được sử dụng để nâng cao khả năng học trong ngữ cảnh của LLM và đảm bảo huấn luyện đáng tin cậy trên bộ dữ liệu OBT.</p>
<br>
<h4>3.3 Viết Chứng Minh Lean4 bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</h4>
<p>Phần này tập trung vào việc cải thiện khả năng của LLM trong việc tự viết chứng minh chính thức trong Lean4. LLM tinh chỉnh khả năng suy luận chính thức của mình một cách lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng các chứng minh được tạo ra chính xác làm ví dụ.</p>
<br>
<h3>4. Kết quả</h3>
<p>Phương pháp khởi động NL-FL của TheoremLlama là một phát minh quan trọng, cho phép huấn luyện hiệu quả bằng cách phối hợp suy luận ngôn ngữ tự nhiên với các ràng buộc ngôn ngữ toán học chính thức. Hiệu quả của khung làm việc đã được chứng minh bằng các phát hiện thực nghiệm, cho thấy độ chính xác tích lũy tương ứng là 36,48% và 33,61% trên các bộ dữ liệu MiniF2F-Valid và Test. Những kết quả này vượt trội so với kết quả cơ bản của GPT-4, đạt độ chính xác tương ứng là 22,95% và 25,41% trên cùng các bộ dữ liệu.</p>
<br>
<h3>5. Kết luận</h3>
<p>TheoremLlama là một bước tiến quan trọng hướng tới việc sử dụng khả năng ngôn ngữ tự nhiên của LLM để chính thức hóa chứng minh định lý trong Lean4, cải thiện suy luận toán học và giải quyết các vấn đề chính liên quan đến sự đồng bộ dữ liệu và các phương pháp huấn luyện.</p>
<br>
<img alt="Logo TheoremLlama" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Tiêu đề bài viết là: **TheoremLlama: Khung Khung Toàn Diện Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Cho Chứng Minh Định Lý Lean4**

TheoremLlama: Khung Khung Toàn Diện Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Cho Chứng Minh Định Lý Lean4 Mục lục: Giới thiệu Thách thức tr...

tháng 7 12, 2024

Claude 3 Haiku: Nâng cao hiệu suất và tùy chỉnh AI cho doanh nghiệp

Groq: Startup AI với tốc độ phát triển chóng mặt

AI và ước mơ thiết kế căn hộ của tôi: Thực tế phũ phàng

DreamFlare AI: Cách mạng hóa ngành công nghiệp điện ảnh bằng trí tuệ nhân tạo

Proscia củng cố vị thế dẫn đầu thị trường giải pháp bệnh lý hỗ trợ AI

Tiêu đề bài viết là: TheoremLlama: Khung Khung Toàn Diện Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Cho Chứng Minh Định Lý Lean4

Bài đăng phổ biến

Labels