Agent.ai.vn

Character.AI: Cuộc Cách Mạng Giao Tiếp Với AI

<h2>Character.AI: Cuộc Cách Mạng Giao Tiếp Với AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Từ Chatbot Đến Giao Tiếp Thoại</li>
  <li>Character Voice: Bước Đột Phá trong Giao Tiếp AI</li>
  <li>Character Call: Giao Tiếp Thoại với AI Dễ Dàng Hơn Bao Giờ Hết</li>
  <li>Ứng Dụng đa dạng của Character Call</li>
  <li>Giới hạn của tính năng nhóm trò chuyện</li>
</ol>

<h3>1. Từ Chatbot Đến Giao Tiếp Thoại</h3>
<p>Character.AI, một công ty khởi nghiệp nổi tiếng với những avatar kỹ thuật số, đã dành nhiều năm để phát triển chatbot thông minh, thu hút người dùng tham gia vào cuộc trò chuyện tương tác. Từ khi thành lập năm 2021, người dùng chỉ có thể tương tác với các nhân vật này qua văn bản, giống như bất kỳ chatbot nào khác như Gemini hay Claude.</p>

<h3>2. Character Voice: Bước Đột Phá trong Giao Tiếp AI</h3>
<p>Tháng 3 năm 2024, Character.AI đã giới thiệu Character Voice, một bộ công cụ miễn phí bao gồm thư viện hơn một triệu giọng nói AI được tạo ra bởi cả nhóm Character.AI và cộng đồng người dùng. Điều này cho phép người dùng nói chuyện với avatar được lựa chọn trong các cuộc trò chuyện một đối một.</p>

<h3>3. Character Call: Giao Tiếp Thoại với AI Dễ Dàng Hơn Bao Giờ Hết</h3>
<p>Thông báo mới nhất của Character.AI đã đơn giản hóa quy trình bắt đầu một cuộc trò chuyện. Sử dụng ứng dụng Character.AI, người dùng chỉ cần gọi điện cho avatar mà họ yêu thích. Mặc dù Character Voice ban đầu chỉ có sẵn bằng tiếng Anh, các avatar trên Character Call có thể nói tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nga, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Trung, và nhiều ngôn ngữ khác, theo công ty.</p>

<h3>4. Ứng Dụng đa dạng của Character Call</h3>
<p>Character.AI hình dung mọi người sẽ sử dụng tính năng này cho nhiều nhiệm vụ khác nhau (không rõ ràng, tất nhiên), từ luyện tập ngoại ngữ đến tập luyện bài phát biểu cho cuộc phỏng vấn xin việc sắp tới, đến việc tăng cường sự tự tin cho các tương tác xã hội căng thẳng - thậm chí thêm một thành viên nhóm do AI tạo ra cho chiến dịch D&D tiếp theo của họ.</p>

<h3>5. Giới hạn của tính năng nhóm trò chuyện</h3>
<p>Thật không may, chúng ta sẽ không thể thấy sự trở lại của các đường dây nhóm phổ biến trong những năm 1970, vì công ty gần đây đã loại bỏ tính năng phòng trò chuyện nhóm khỏi phiên bản dựa trên web. Tuy nhiên, có một cách giải quyết đơn giản nếu bạn vẫn muốn thử nó cho chính mình.</p>

Character.AI: Cuộc Cách Mạng Giao Tiếp Với AI

Character.AI: Cuộc Cách Mạng Giao Tiếp Với AI Mục lục: Từ Chatbot Đến Giao Tiếp Thoại Character Voice: Bước Đột Phá trong Giao Tiếp...

tháng 7 16, 2024

Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh

<html>
<head>
  <title>Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh</title>
</head>
<body>
  <h1>Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li>
      <a href="#gioithieu">Giới thiệu Internxt</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#banggia">Bảng giá và ưu đãi</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#tinhnang">Tính năng, trải nghiệm và bảo mật</a>
      <ul>
        <li>
          <a href="#giaodienweb">Giao diện web Internxt</a>
        </li>
        <li>
          <a href="#chiasesu">Chia sẻ tập tin</a>
        </li>
        <li>
          <a href="#xemtruoc">Xem trước tệp tin</a>
        </li>
        <li>
          <a href="#baomat">Bảo mật và mã hóa</a>
        </li>
      </ul>
    </li>
    <li>
      <a href="#cli">Giao diện dòng lệnh (CLI)</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#ketluan">Kết luận</a>
    </li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu Internxt</h2>
  <p>Internxt là một dịch vụ lưu trữ đám mây tập trung vào quyền riêng tư và bảo mật với mức giá cạnh tranh và tính năng tuyệt vời. Nó có ứng dụng web, máy tính để bàn và di động, và hỗ trợ CLI, rất hữu ích để lưu trữ bộ dữ liệu và mô hình khi tôi viết các ứng dụng máy học và LLM.</p>

<h2 id='banggia'>2. Bảng giá và ưu đãi</h2>
  <p>Internxt cung cấp 1GB dung lượng lưu trữ miễn phí khi bạn mở tài khoản mới. Bạn nhận được thêm 1GB dung lượng lưu trữ khi hoàn thành các nhiệm vụ như cài đặt ứng dụng web hoặc máy tính để bàn, chia sẻ liên kết hoặc mời bạn bè.</p>
  <p>Khách hàng cá nhân có thể đăng ký 200GB (€4.99/tháng hoặc €45.99/năm), 2TB (€9.99/tháng hoặc €109.99/năm), 5TB (€19.99/tháng hoặc €199.99/năm) hoặc 10TB (€29.99/tháng hoặc €299.99/năm). Ngoài ra, còn có các gói trọn đời được giảm giá, đây là một lựa chọn thú vị nếu bạn không muốn nhận email thanh toán hàng tháng hoặc hàng năm.</p>
  <p>Internxt cũng có kế hoạch Doanh nghiệp sắp ra mắt.</p>
  <p>Tính đến tháng 7 năm 2024, các gói của Internxt được giảm giá 80%, đây là một đề nghị giá trị tuyệt vời, đặc biệt là nếu bạn đang cân nhắc gói trọn đời. Bạn có thể nhận được 2TB dung lượng lưu trữ trọn đời với €180 và 5TB với €380, đây là một giao dịch mua một lần tuyệt vời, đặc biệt là khi tốc độ internet ngày càng tăng.</p>
  <p>Tất cả các gói đều đi kèm với bảo hành hoàn tiền trong 30 ngày.</p>

<h2 id='tinhnang'>3. Tính năng, trải nghiệm và bảo mật</h2>

<h3 id='giaodienweb'>Giao diện web Internxt</h3>
  <p>Ngoài trang web, Internxt còn có ứng dụng máy tính để bàn và di động, và có thể tự động đồng bộ hóa tệp của bạn trên các thiết bị. Internxt cũng hỗ trợ truy cập ngoại tuyến khi bạn không có kết nối internet. Quá trình tạo tài khoản rất dễ dàng và việc tải xuống ứng dụng cũng rất trực quan. Trải nghiệm trên các giao diện khác nhau là liền mạch và dễ dàng.</p>

<h3 id='chiasesu'>Chia sẻ tập tin</h3>
  <p>Internxt có các tính năng chia sẻ khá tốt. Bạn có thể chia sẻ tệp và thư mục dưới dạng liên kết công khai hoặc cung cấp cho người dùng Internxt cụ thể và xác định quyền đọc/ghi. Nó cũng có tính năng bảo vệ bằng mật khẩu mà bạn có thể kích hoạt cho các tệp cụ thể.</p>

<h3 id='xemtruoc'>Xem trước tệp tin</h3>
  <p>Một trong những tính năng đơn giản nhưng tuyệt vời của Internxt là khả năng xem trước tệp trực tuyến trước khi tải xuống (tôi ngạc nhiên khi nhiều nền tảng lưu trữ trực tuyến bỏ qua tính năng đơn giản này). Bạn có thể xem trước tệp PDF, tài liệu .docx và các định dạng hình ảnh khác nhau (lạ thay, bạn không thể xem trước tệp .txt).</p>

<h3 id='baomat'>Bảo mật và mã hóa</h3>
  <p>Internxt sử dụng lưu trữ tệp zero-knowledge để cung cấp quyền riêng tư và bảo mật tuyệt đối cho tệp của bạn. Khi bạn tải lên một tệp trên Internxt, nó được mã hóa trên thiết bị của bạn bằng khóa riêng của bạn trước khi được gửi lên đám mây. Điều này trái ngược với các dịch vụ khác, mã hóa dữ liệu của khách hàng khi đang truyền tải. Dịch vụ sử dụng mô hình mã hóa AES-256 CTR, đảm bảo rằng chỉ bạn mới có thể giải mã và truy cập các tệp.</p>
  <p>Internxt cũng chia nhỏ dữ liệu thành các phần khác nhau và lưu trữ chúng ở các vị trí khác nhau để tránh có điểm lỗi duy nhất.</p>
  <p>Để bảo mật tài khoản của bạn, bạn có thể bật xác thực hai yếu tố (2FA) thông qua các ứng dụng tạo mã OTP (không may, không hỗ trợ các khóa vật lý như Yubikey).</p>
  <p>Internxt đã phát hành mã nguồn được sử dụng để tạo ứng dụng của mình để cộng đồng bảo mật có thể xác minh bảo mật của cơ chế mã hóa và phân mảnh. Bằng cách từ chối kế hoạch bảo mật bằng sự mơ hồ, Internxt cho thấy họ không có gì phải giấu về nền tảng của mình.</p>

<h2 id='cli'>4. Giao diện dòng lệnh (CLI)</h2>
  <p>Một trong những tính năng tôi thực sự thích ở Internxt là giao diện CLI, cho phép bạn kết nối với lưu trữ trực tuyến của mình một cách lập trình.</p>
  <p>Tôi đã thử nghiệm nó và thấy nó rất hữu ích để tạo các dự án máy học. Ví dụ: tôi có thể kết nối trực tiếp với nó thông qua Google Colab để tải lên hoặc tải xuống bộ dữ liệu và mô hình của mình. Các tính năng quyền riêng tư và bảo mật của Internxt mang lại sự đảm bảo cho việc lưu trữ an toàn các bộ dữ liệu nhạy cảm của tôi. Thư viện CLI cũng cho phép tôi tạo các đường ống CI/CD để tự động cập nhật mô hình và bộ dữ liệu của mình thông qua GitHub hoặc các nền tảng DevOps khác.</p>

<h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Internxt là một nền tảng đang lên rất tốt cho nhiều ứng dụng. Với mức giá cạnh tranh và ưu đãi hiện tại, đây là thời điểm tốt để bạn cân nhắc đăng ký.</p>

Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh

Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh Mục lục ...

tháng 7 16, 2024

Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tảng với Việc Thu Mua Valdi, Nhà Cung Cấp Tính Toán AI Hàng Đầu

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <title>Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tảng với Việc Thu Mua Valdi, Nhà Cung Cấp Tính Toán AI Hàng Đầu</title>
</head>
<body>
    <h1>Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tảng với Việc Thu Mua Valdi, Nhà Cung Cấp Tính Toán AI Hàng Đầu</h1>
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ol>
        <li><strong>Storj & Valdi: Sự Hợp Nhất Hoàn Hảo Cho AI</strong></li>
        <li><strong>Storj: Tiến Về Nền Tảng Điện Toán Phân Tán Toàn Diện</strong></li>
        <li><strong>Valdi: Giải Pháp Tính Toán GPU Hiệu Năng Cao Cho Nhu Cầu AI</strong></li>
        <li><strong>Storj & Valdi: Cung Cấp Giải Pháp Toàn Diện Cho AI Thế Hệ Mới</strong></li>
        <li><strong>Kết Luận: Storj & Valdi Tạo Ra Sức Mạnh Mới Cho AI</strong></li>
    </ol>
    <h2>1. Storj & Valdi: Sự Hợp Nhất Hoàn Hảo Cho AI</h2>
    <p>Storj, một công ty dẫn đầu trong lĩnh vực lưu trữ đối tượng đám mây phân tán, đã công bố một bước tiến mới trong đổi mới đám mây phân tán với việc mua lại Valdi. Storj đang phá vỡ thị trường lưu trữ đám mây trị giá 100 tỷ đô la, mang đến cho khách hàng mức tiết kiệm chi phí lên tới 90% và giảm 90% lượng khí thải carbon. Valdi là nhà cung cấp dịch vụ tính toán đám mây hiệu suất cao theo yêu cầu (GPU) được sử dụng rộng rãi cho việc đào tạo và suy luận AI trong các ngành công nghiệp sử dụng dữ liệu lớn như công nghệ, nghiên cứu và khoa học đời sống.</p>
    <h2>2. Storj: Tiến Về Nền Tảng Điện Toán Phân Tán Toàn Diện</h2>
    <p>Valdi đang giải quyết tình trạng thiếu GPU nghiêm trọng do sự phát triển của thị trường AI bằng cách cung cấp chúng ngay lập tức với quy mô lớn và giá cả cạnh tranh. Storj đang nắm bắt cơ hội để đẩy nhanh đổi mới ở quy mô lớn với các giải pháp lưu trữ đám mây và GPU tích hợp, đây là một bước tiến lớn hướng tới việc phát triển một giải pháp đám mây phân tán đầy đủ.</p>
    <h2>3. Valdi: Giải Pháp Tính Toán GPU Hiệu Năng Cao Cho Nhu Cầu AI</h2>
    <p>Cũng giống như Storj đã phá vỡ ngành lưu trữ bằng cách cho phép khách hàng sử dụng dung lượng lưu trữ chưa được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu ở hơn 100 quốc gia trên toàn thế giới, Valdi đang phá vỡ ngành GPU, cho phép khách hàng sử dụng chu kỳ tính toán GPU có sẵn trong các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu. Sự kết hợp này là lý tưởng bởi vì hầu hết các khối lượng công việc AI đều yêu cầu tính toán GPU, lưu trữ và di chuyển lượng dữ liệu lớn.</p>
    <h2>4. Storj & Valdi: Cung Cấp Giải Pháp Toàn Diện Cho AI Thế Hệ Mới</h2>
    <p>Colby Winegar, Giám đốc Doanh thu của Storj cho biết: Các doanh nghiệp ngày nay đòi hỏi các giải pháp đám mây hiệu suất cao mới để đổi mới một cách hợp lý và bền vững. Mạng lưới toàn cầu các trung tâm dữ liệu của Valdi với tính toán đám mây hiệu suất cao là một phần mở rộng tự nhiên của đám mây phân tán của Storj và đặc biệt thú vị vì sản phẩm lưu trữ và GPU chung của chúng tôi được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI thế hệ mới.</p>
    <p>Chi tiêu AI tăng thêm dự kiến sẽ đạt 1 nghìn tỷ đô la trong thập kỷ tới, với hơn 70% doanh nghiệp cuối cùng sẽ theo đuổi các trường hợp sử dụng AI.</p>
    <p>Trong lĩnh vực AI thế hệ mới đang phát triển nhanh chóng, khả năng mở rộng hiệu quả trong suốt các giai đoạn khác nhau của phát triển và triển khai mô hình là điều quan trọng. Cơ sở hạ tầng tính toán toàn cầu của Valdi cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng và thương mại hóa các ứng dụng AI thế hệ mới của riêng họ một cách dễ dàng, có khả năng mở rộng và kinh tế.</p>
    <h2>5. Kết Luận: Storj & Valdi Tạo Ra Sức Mạnh Mới Cho AI</h2>
    <p>GPU hiệu suất cao của Valdi và lưu trữ đối tượng đám mây phân tán tương thích S3 của Storj có khả năng mở rộng vô hạn và nhanh chóng, và có sẵn ở hầu hết mọi nơi trên thế giới. Với khả năng đàn hồi, Storj loại bỏ các thách thức về chuỗi cung ứng, sản xuất và bảo trì sử dụng nhiều tài nguyên, đồng thời mang đến tốc độ, khả năng mở rộng, bảo mật, độ tin cậy và tính bền vững theo thiết kế. Valdi cũng hoạt động thông qua một kiến trúc phân tán, cho phép các tổ chức đổi mới nhanh chóng và hợp lý trong AI/ML.</p>
    <p>Nikhil Jain, Giám đốc điều hành của Valdi cho biết: Nền tảng tính toán đám mây toàn cầu của Valdi cho phép nó vượt qua các phương pháp tiếp cận truyền thống đối với việc cung cấp GPU, đặc biệt là khi phải đối mặt với nhu cầu chưa từng có. Khách hàng của chúng tôi cũng có nhu cầu lưu trữ đáng kể cho khối lượng công việc AI của họ, vì vậy việc hợp nhất các tổ chức của chúng tôi mang lại lợi ích cho khách hàng đồng thời trao quyền cho chúng tôi phát triển nhanh hơn.</p>
    <p>Các tổ chức bao gồm Caltech và USC/ISI sử dụng nền tảng tính toán đám mây của Valdi cho khối lượng công việc AI của họ. Storj và Valdi chứng minh cho doanh nghiệp thấy rằng các tiêu chuẩn hiệu suất cao nhất có thể được cung cấp và mở rộng với một phần chi phí tài chính và carbon của các phương pháp tiếp cận truyền thống, nhờ vào các kiến trúc phân tán.</p>
    <p>Valdi giúp dễ dàng khởi chạy các cụm GPU mạnh mẽ trong các cấu hình linh hoạt chỉ trong vài giây mà không cần hợp đồng và với mức giá rất hợp lý. Mạng Valdi có hơn 16.000 GPU trên toàn cầu.</p>
    <p>Ben Golub, Giám đốc điều hành của Storj, cho biết: Storj được tạo ra để xây dựng một đám mây mới cho một kỷ nguyên điện toán mới. Khoảng 20 năm trước, AWS bắt đầu với lưu trữ đối tượng S3 tiếp theo là tính toán dựa trên CPU EC2 và các dịch vụ khác. Ngày nay, Storj xây dựng dựa trên nền tảng vững chắc về lưu trữ đối tượng đám mây phân tán của chúng tôi. Việc mua lại Valdi mở rộng giá trị của các giải pháp phân tán của chúng tôi cho doanh nghiệp bằng cách cho phép một sản phẩm đám mây đầy đủ cho phạm vi rộng lớn khách hàng toàn cầu của chúng tôi.</p>
    <img alt="Storj logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tảng với Việc Thu Mua Valdi, Nhà Cung Cấp Tính Toán AI Hàng Đầu

Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tảng với Việc Thu Mua Valdi, Nhà Cung Cấp Tính Toán AI Hàng Đầu Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tả...

tháng 7 15, 2024

Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ xử lý Instinct MI300X

<html>
<head>
  <title>Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ xử lý Instinct MI300X</title>
</head>
<body>
  <h1>Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ xử lý Instinct MI300X</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li>Hợp tác chiến lược giữa Dell và AMD: Khai thác tiềm năng của AI</li>
    <li>PowerEdge XE9680: Nâng cao hiệu suất AI với MI300X</li>
    <li>Thiết kế hợp lệ cho AI thế hệ mới: Hỗ trợ các giải pháp GenAI</li>
    <li>Nâng cao hiệu quả với giải pháp phần cứng và phần mềm</li>
    <li>Tương lai của AI: Hỗ trợ các ứng dụng thế hệ tiếp theo</li>
  </ol>

<h2>Hợp tác chiến lược giữa Dell và AMD: Khai thác tiềm năng của AI</h2>
  <p>Dell và AMD đang cùng hợp tác để mang đến những giải pháp AI mạnh mẽ hơn cho doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa công nghệ nguồn mở và khả năng tăng tốc phần cứng hàng đầu giúp thúc đẩy sự đổi mới trong ngành. Các giải pháp cơ sở hạ tầng tại chỗ do Dell Technologies và AMD cung cấp hiệu quả hơn 75% so với dịch vụ IaaS đám mây công cộng, tối ưu hóa cho các ứng dụng AI thế hệ mới trong doanh nghiệp.</p>

<h2>PowerEdge XE9680: Nâng cao hiệu suất AI với MI300X</h2>
  <p>Dell PowerEdge XE9680, hiện đang được phân phối với bộ tăng tốc AMD Instinct MI300X, là một minh chứng cho sự hợp tác chiến lược này. Với 8 bộ tăng tốc MI300X, bộ nhớ HBM3 lên đến 1.5 TB và hiệu suất FP8 lý thuyết tối đa 42 petaFLOPS, XE9680 mang đến khả năng xử lý mạnh mẽ, giúp các doanh nghiệp huấn luyện và suy luận các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả hơn, từ đó cung cấp những thông tin dựa trên AI và các ứng dụng sáng tạo.</p>

<h2>Thiết kế hợp lệ cho AI thế hệ mới: Hỗ trợ các giải pháp GenAI</h2>
  <p>Được công bố vào tháng 5 và hiện đã có sẵn, thiết kế hợp lệ cho AI thế hệ mới của Dell với AMD là bước tiếp theo trong các giải pháp AI thế hệ mới của Dell, giúp các tổ chức dễ dàng triển khai GenAI đáng tin cậy. Hướng dẫn thiết kế này cung cấp cho các tổ chức và nhà phát triển những hướng dẫn toàn diện để triển khai suy luận LLM và tùy chỉnh mô hình, cũng như các kỹ thuật nâng cao như tinh chỉnh và tạo ra thế hệ được tăng cường truy xuất (RAG). Được xây dựng trên các tiêu chuẩn mở và giảm nhu cầu về các bộ phần mềm AI độc quyền, các nhà phát triển có thể đơn giản hóa quá trình phát triển và tùy chỉnh luồng công việc một cách tự do với các mô hình LLM nguồn mở từ các đối tác bao gồm Hugging Face và Meta.</p>

<h2>Nâng cao hiệu quả với giải pháp phần cứng và phần mềm</h2>
  <p>Bên cạnh sức mạnh phần cứng, các giải pháp AI thế hệ mới của Dell còn được hỗ trợ bởi hệ sinh thái phần mềm nguồn mở và các khung công tác được hỗ trợ bởi AMD ROCm. Dell Omnia tối ưu hóa việc tạo và quản lý các cụm AI, tự động hóa cấu hình để xử lý khối lượng công việc hiệu quả. Phân phối Enterprise SONiC của Dell Technologies mang đến giải pháp mạng có khả năng mở rộng, kết hợp nền tảng SONiC nguồn mở với Dell PowerSwitch, cung cấp các tính năng nâng cao và hỗ trợ cấp doanh nghiệp.</p>

<h2>Tương lai của AI: Hỗ trợ các ứng dụng thế hệ tiếp theo</h2>
  <p>Thiết kế hợp lệ cho AI thế hệ mới của Dell giúp khách hàng Dell dễ dàng xây dựng các nền tảng GenAI phù hợp với nhu cầu của họ, loại bỏ sự phức tạp trong việc tích hợp, hiệu suất và cân nhắc về quy mô. Sự hợp tác giữa Dell và AMD hứa hẹn mang đến những giải pháp đột phá, hỗ trợ các ứng dụng AI thế hệ tiếp theo, giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của AI và dẫn đầu cuộc cách mạng công nghệ.</p>

Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ xử lý Instinct MI300X

Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ xử lý Instinct MI300X Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ x...

tháng 7 15, 2024

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)

<h2>Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu về Generative AI và cơ hội nghề nghiệp</li>
  <li>Các vị trí việc làm hấp dẫn trong Generative AI
    <ul>
      <li>Generative AI Engineer</li>
      <li>Consultant – Generative AI Engineer</li>
      <li>Generative AI Research—Research Engineer</li>
      <li>Generative AI Developer</li>
      <li>Generative AI Engineer</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu về Generative AI và cơ hội nghề nghiệp</h3>
<p>Lĩnh vực Generative AI đang phát triển nhanh chóng, mở ra nhiều cơ hội cho các chuyên gia có chuyên môn trong lĩnh vực máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ liên quan. Các công ty trong nhiều ngành nghề đang tìm kiếm nhân tài để phát triển và triển khai các mô hình Generative AI, mang đến sự đổi mới và hiệu quả cho hoạt động kinh doanh.</p>
<h3>2. Các vị trí việc làm hấp dẫn trong Generative AI</h3>
<p>Dưới đây là một số vị trí việc làm hấp dẫn trong lĩnh vực Generative AI, với thông tin chi tiết về yêu cầu công việc, vị trí địa lý và công ty tuyển dụng:</p>
<h4>2.1. Generative AI Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> Deloitte</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Bangalore</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kinh nghiệm trong các thuật toán máy học nâng cao, học sâu, thống kê, các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI và Llama2. Nắm vững các khung công tác như Langchain, Llamaindex, kỹ năng Python ở mức trung bình trở lên. Kiến thức về Numpy, Pandas, Scikit-learn, triển khai mô hình, kỹ thuật đặc trưng, tiền xử lý dữ liệu. Kinh nghiệm triển khai mô hình sản xuất cho các giải pháp ML.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.2. Consultant – Generative AI Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> Genpact</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Noida</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kiến thức về các mô hình và thuật toán Generative AI, đặc biệt là Vector Search Utility và Retrieval-Augmented Generation Techniques. Nắm vững ít nhất một trong các mô hình Generative AI như OpenAI ChatGPT, Llama hoặc Claude 2. Kiến thức về máy học, Python, Flask/Django, microservices, và một nền tảng đám mây. Kinh nghiệm với Vector Search Utility, Rag. Kiến thức về khai thác thông tin từ nhiều nguồn, bao gồm Salesforce, ServiceNow, và Confluence. Chuyên môn về kỹ thuật prompt engineering. Kinh nghiệm về phân tích và giải quyết vấn đề ở mức độ cao, khả năng giao tiếp và cộng tác tốt.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.3. Generative AI Research—Research Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> Citi</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Pune</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kinh nghiệm chuyên sâu về kỹ thuật phần mềm. Hoạt động hiệu quả trong môi trường tập trung vào kết quả. Có niềm đam mê nghiên cứu máy học và Generative AI. Tham gia vào nhóm Tech Strategy, dẫn dắt các nỗ lực xung quanh nhiều sản phẩm AI được xây dựng từ đầu. Tham gia vào việc định hình và xây dựng các sản phẩm chất lượng cao và đáng tin cậy. Tham gia vào nhóm phát triển các sản phẩm Generative AI đầu tiên tại Citi.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.4. Generative AI Developer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> TCS</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Hyderabad</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kỹ năng lập trình bằng các ngôn ngữ như Python, Java, hoặc C++. Kinh nghiệm với các khung học sâu như TensorFlow, PyTorch, hoặc scikit-learn. Kinh nghiệm với các nền tảng điện toán đám mây, ưu tiên Microsoft Azure, AWS hoặc Google Cloud Platform. Kinh nghiệm với NLP, GAN, VAE, Diffusion Models, Data Visualization. Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình Generative AI tiên tiến. Tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Làm việc với các nhóm chức năng để xác định mục tiêu dự án và đưa ra các giải pháp sáng tạo.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.5. Generative AI Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> ZIDEA</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Remote</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình máy học bằng Amazon SageMaker. Phát triển các hệ thống hỏi đáp thông minh bằng Amazon Q. Tích hợp các dịch vụ back-end cho các ứng dụng AI sử dụng các dịch vụ AWS liên quan như Lambda và S3. Cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML để chuyển đổi yêu cầu kinh doanh thành thông số kỹ thuật. Tối ưu hóa các mô hình AI và theo dõi hiệu suất. Viết mã sạch và hiệu quả, thực hiện thử nghiệm đơn vị và xem xét mã. Kinh nghiệm tối thiểu 3 năm trong phát triển phần mềm, ưu tiên kiến thức chuyên sâu về các ngôn ngữ lập trình cấp cao như Python hoặc Java. Kinh nghiệm với OpenSearch và Amazon Bedrock.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h3>3. Kết luận</h3>
<p>Với sự phát triển nhanh chóng của Generative AI, nhu cầu về nhân tài có chuyên môn trong lĩnh vực này đang ngày càng tăng cao. Nếu bạn có đam mê với AI và mong muốn làm việc trong một môi trường năng động, đầy thử thách, hãy thử sức mình với những cơ hội việc làm hấp dẫn trong Generative AI.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) Mục lục Giới thiệu về Generative AI và cơ hội nghề nghiệ...

tháng 7 15, 2024

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI

<h2>Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu về Google Gemma 27B</strong></li>
  <li><strong>Những điểm nổi bật của Gemma 27B:</strong>
    <ul>
      <li>Hiệu suất vượt trội</li>
      <li>Hiệu quả và tiết kiệm chi phí</li>
      <li>Tốc độ xử lý nhanh chóng trên nhiều nền tảng phần cứng</li>
      <li>Mở rộng khả năng truy cập và ứng dụng</li>
      <li>Khả năng tương thích đa dạng</li>
      <li>Triển khai dễ dàng</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Ưu điểm và hạn chế của Gemma 27B:</strong>
    <ul>
      <li>Ưu điểm:
        <ul>
          <li>Khả năng mã hóa</li>
          <li>Logic cơ bản</li>
        </ul>
      </li>
      <li>Hạn chế:
        <ul>
          <li>Khả năng suy luận phức tạp</li>
          <li>Nhất quán đầu ra</li>
        </ul>
      </li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Đánh giá hiệu suất so sánh:</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tế và khả năng tùy chỉnh:</strong></li>
  <li><strong>Kết luận:</strong></li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu về Google Gemma 27B:</h3>
<p>Google đã chính thức phát hành mô hình AI Gemma 2 cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển. Gemma 2 là một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) mạnh mẽ, được cung cấp với hai kích thước: 9 tỷ và 27 tỷ tham số. Phiên bản 27 tỷ tham số, đặc biệt, đã trải qua các thử nghiệm nghiêm ngặt để đánh giá hiệu suất và khả năng của nó.</p>

<h3>2. Những điểm nổi bật của Gemma 27B:</h3>
<ul>
  <li><strong>Hiệu suất vượt trội:</strong> Gemma 27B mang đến hiệu suất tốt nhất trong phân khúc kích thước của nó, thậm chí cạnh tranh với các mô hình có kích thước lớn hơn gấp đôi. Phiên bản 9 tỷ tham số của Gemma 2 cũng đạt hiệu suất hàng đầu, vượt trội so với Llama 3 8B và các mô hình mở khác trong cùng phân khúc.</li>
  <li><strong>Hiệu quả và tiết kiệm chi phí:</strong> Gemma 27B được thiết kế để chạy suy luận hiệu quả ở độ chính xác đầy đủ trên một máy chủ Google Cloud TPU, NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU hoặc NVIDIA H100 Tensor Core GPU, giúp giảm chi phí đáng kể mà vẫn duy trì hiệu suất cao. Điều này cho phép triển khai AI dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn.</li>
  <li><strong>Tốc độ xử lý nhanh chóng trên nhiều nền tảng phần cứng:</strong> Gemma 2 được tối ưu hóa để chạy nhanh chóng trên nhiều loại phần cứng, từ máy tính xách tay chơi game mạnh mẽ và máy tính để bàn cao cấp đến các thiết lập dựa trên đám mây. Bạn có thể thử Gemma 2 ở độ chính xác đầy đủ trong Google AI Studio, mở khóa hiệu suất cục bộ với phiên bản lượng tử với Gemma.cpp trên CPU của bạn, hoặc thử nó trên máy tính gia đình của bạn với NVIDIA RTX hoặc GeForce RTX thông qua Hugging Face Transformers.</li>
  <li><strong>Mở rộng khả năng truy cập và ứng dụng:</strong> Giống như các mô hình Gemma ban đầu, Gemma 2 được cung cấp theo giấy phép Gemma thân thiện với thương mại, cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu chia sẻ và thương mại hóa các sáng tạo của họ.</li>
  <li><strong>Khả năng tương thích đa dạng:</strong> Dễ dàng sử dụng Gemma 2 với các công cụ và quy trình làm việc ưa thích của bạn nhờ khả năng tương thích với các khung AI chính như Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch và TensorFlow thông qua Keras 3.0, vLLM, Gemma.cpp, Llama.cpp và Ollama. Ngoài ra, Gemma được tối ưu hóa với NVIDIA TensorRT-LLM để chạy trên cơ sở hạ tầng được tăng tốc bởi NVIDIA hoặc dưới dạng dịch vụ vi mô suy luận NVIDIA NIM, với tối ưu hóa cho NVIDIA’s NeMo sắp được tung ra. Bạn có thể tinh chỉnh ngay hôm nay với Keras và Hugging Face. Chúng tôi đang tích cực làm việc để kích hoạt các tùy chọn tinh chỉnh hiệu quả tham số bổ sung.</li>
  <li><strong>Triển khai dễ dàng:</strong> Bắt đầu từ tháng sau, khách hàng của Google Cloud sẽ có thể dễ dàng triển khai và quản lý Gemma 2 trên Vertex AI.</li>
</ul>

<h3>3. Ưu điểm và hạn chế của Gemma 27B:</h3>
<ul>
  <li><strong>Ưu điểm:</strong>
    <ul>
      <li><strong>Khả năng mã hóa:</strong> Gemma 27B đã thể hiện khả năng mã hóa ấn tượng trong quá trình thử nghiệm. Nó đã thực thi thành công các kịch bản Python và cung cấp lời giải thích rõ ràng, cho thấy khả năng hiểu và tạo mã.</li>
      <li><strong>Logic cơ bản:</strong> Ngoài ra, mô hình này đã hoạt động tốt trong các bài kiểm tra logic và toán học cơ bản, cho thấy khả năng xử lý các tác vụ đơn giản.</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Hạn chế:</strong>
    <ul>
      <li><strong>Khả năng suy luận phức tạp:</strong> Mặc dù Gemma 27B nổi bật trong nhiều lĩnh vực, nhưng nó gặp khó khăn khi xử lý các tác vụ suy luận và logic phức tạp. Mô hình này gặp khó khăn trong việc tạo ra kết quả chính xác nhất quán trong những trường hợp đòi hỏi khắt khe hơn. Hạn chế này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của nó trong các ứng dụng yêu cầu khả năng suy luận nâng cao.</li>
      <li><strong>Nhất quán đầu ra:</strong> Một lĩnh vực khác mà Gemma 27B gặp khó khăn là tạo ra các định dạng đầu ra cụ thể, chẳng hạn như JSON, một cách nhất quán. Sự không nhất quán trong định dạng đầu ra có thể yêu cầu tinh chỉnh bổ sung hoặc xử lý hậu kỳ để đảm bảo đạt được cấu trúc mong muốn.</li>
    </ul>
  </li>
</ul>

<h3>4. Đánh giá hiệu suất so sánh:</h3>
<p>Để đánh giá hiệu suất của Gemma 27B trong một bối cảnh rộng hơn, các thử nghiệm đánh giá hiệu suất đã được thực hiện. Kết quả cho thấy Gemma 27B vượt trội so với các mô hình khác trong cùng phân khúc kích thước, thể hiện hiệu quả và hiệu quả của nó. Đáng chú ý, nó thậm chí còn cho thấy hiệu suất cạnh tranh khi so sánh với các mô hình lớn hơn như Llama 3, nhấn mạnh khả năng vượt trội của nó.</p>

<h3>5. Ứng dụng thực tế và khả năng tùy chỉnh:</h3>
<p>Tính chất mã nguồn mở và khả năng chạy không lượng tử trên cơ sở hạ tầng đám mây hiệu suất cao của Gemma 27B làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn để phát triển các ứng dụng AI và thử nghiệm các mô hình tiên tiến. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể tận dụng khả năng của nó để khám phá những chân trời mới trong trí tuệ nhân tạo.</p>
<p>Sự linh hoạt của mô hình cho phép tùy chỉnh và thích ứng rộng rãi với các nhu cầu cụ thể. Bằng cách tinh chỉnh Gemma 27B trên dữ liệu chuyên ngành hoặc tích hợp nó với các thành phần AI khác, các nhà phát triển có thể tạo ra các giải pháp mạnh mẽ và được điều chỉnh cho nhiều ngành nghề và trường hợp sử dụng.</p>

<h3>6. Kết luận:</h3>
<p>Mô hình AI Gemma 27B của Google đã thể hiện hiệu suất và tiềm năng ấn tượng trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn. Điểm mạnh của nó trong mã hóa, logic cơ bản và hiệu quả suy luận làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Mặc dù nó gặp khó khăn trong suy luận phức tạp và nhất quán đầu ra, nhưng tính chất mã nguồn mở và các tùy chọn tùy chỉnh của nó cung cấp nhiều cơ hội để cải thiện và thích ứng.</p>
<p>Khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, các mô hình như Gemma 27B sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự hiểu biết và ứng dụng của chúng ta về mô hình ngôn ngữ. Bằng cách tận dụng khả năng của nó và giải quyết các hạn chế của nó, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể mở khóa những khả năng mới và thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực. Để biết thêm thông tin chi tiết về phân tích hiệu suất, hãy xem báo cáo kỹ thuật.</p>

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI Mục lục: Giới thiệu về Google Gemma 27B Những điểm nổi bật của Gemma 27B: Hi...

tháng 7 15, 2024

Character.AI: Cuộc Cách Mạng Giao Tiếp Với AI

Internxt: Lưu trữ đám mây an toàn với mức giá cạnh tranh

Storj Mở Rộng Khả Năng Nền Tảng với Việc Thu Mua Valdi, Nhà Cung Cấp Tính Toán AI Hàng Đầu

Dell hợp tác với AMD: Mang đến AI mạnh mẽ hơn với bộ xử lý Instinct MI300X

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI

Bài đăng phổ biến

Labels