Agent.ai.vn

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi

<h2>Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi</h2>

<h3>Mục Lục:</h3>
<ul>
  <li>Tai Nạn Bất Ngờ Mở Ra Cách Làm Việc Mới</li>
  <li>Claude AI: Trợ Thủ Lập Trình Đắc Lực</li>
  <li>Bí Quyết Huấn Luyện AI Lập Trình Hiệu Quả</li>
  <li>Từ Lái Thử Đến Trao Quyền Điều Khiển Cho AI</li>
  <li>Cảm Quan Kỹ Thuật: Chìa Khóa Cho Sự Hợp Tác Ăn Ý</li>
  <li>Tương Lai Của Lập Trình: Kỷ Nguyên Của Kỹ Sư AI?</li>
</ul>

<p>Vài tháng trước, Erik Schluntz - kỹ sư tại Anthropic - gặp tai nạn gãy tay phải. Không thể gõ phím như thường lệ, Erik phải tìm cách khác để tiếp tục công việc. Điều bất ngờ là chính tai nạn này đã mở ra cho anh một phương thức làm việc mới hiệu quả với AI.</p>

<p>Suốt hai tháng liền, Erik đã hợp tác với Claude AI - một mô hình ngôn ngữ lớn do Anthropic phát triển - để viết mã. Bằng cách kết hợp công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản, Erik đã dạy Claude hiểu ý mình và tạo ra những đoạn mã ưng ý. Thật đáng kinh ngạc, Erik và Claude đã hoàn thành tới 3.000 dòng mã chỉ trong vòng một tuần!</p>

<p>Vậy làm cách nào Erik huấn luyện Claude trở thành trợ thủ đắc lực đến vậy? Anh đã chia sẻ những kinh nghiệm quý báu của mình:</p>

<h3><strong>Sự rõ ràng và ví dụ cụ thể là chìa khóa:</strong></h3>
<p>Thay vì đưa ra những yêu cầu chung chung, Erik cung cấp cho Claude những chỉ dẫn chi tiết về đầu vào, đầu ra mong muốn, thư viện cần sử dụng,... Anh cũng nhận thấy việc lặp lại yêu cầu ở đầu và cuối đoạn mã giúp AI không quên ngữ cảnh quan trọng.</p>

<h3><strong>Nên đưa cả bánh mì chứ đừng chỉ đưa từng miếng bánh mì vụn:</strong></h3>
<p>Thay vì yêu cầu AI xử lý từng phần nhỏ một, Erik nhận ra hiệu quả bất ngờ khi giao phó cho Claude toàn bộ nhiệm vụ với đầy đủ các khối mã cơ bản. Cách làm này đặc biệt hữu ích với những tác vụ phức tạp, đòi hỏi AI phải tự động phân tích và chia nhỏ quy trình.</p>

<h3><strong>Cảm quan kỹ thuật là yếu tố không thể thiếu:</strong></h3>
<p> Qua quá trình làm việc, Erik đã mài giũa được khả năng phán đoán chính xác giới hạn của AI. Anh biết khi nào nên can thiệp, khi nào nên để Claude tự do sáng tạo, nhờ đó tối ưu hóa hiệu suất công việc.</p>

<p>Erik tin rằng, trải nghiệm của bản thân là minh chứng cho thấy kỷ nguyên của kỹ sư AI đang đến rất gần. Trong tương lai, các kỹ sư phần mềm sẽ dành nhiều thời gian hơn để tư duy ở tầng khái niệm, giải quyết các vấn đề phức tạp, còn những công việc lập trình thông thường sẽ do AI đảm nhiệm.</p>

<p>Câu chuyện của Erik Schluntz là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng to lớn của AI trong lĩnh vực lập trình. Liệu trong tương lai, lập trình viên có còn cần thiết khi AI đã đủ thông minh để thay thế?</p>

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

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi Mục Lục: Tai Nạn Bất Ngờ Mở Ra Cách Làm Việc Mới Claude AI: Trợ Thủ Lập Trìn...

tháng 8 08, 2024

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp

<h2>Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp</h2>

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Thách thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trong Doanh nghiệp</li>
  <li>Tùy chỉnh LLM: Giải pháp từ Amazon Bedrock
    <ul>
      <li>Kỹ thuật Xây dựng Prompt (Prompt Engineering)</li>
      <li>Tạo Kết quả Tốt hơn với RAG (Retrieval Augmented Generation)</li>
      <li>Nâng cao Hiệu suất với Tùy chỉnh Mô hình (Model Customization)</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Ví dụ Thực tế về Tùy chỉnh LLM với Amazon Bedrock</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>Giới thiệu</h3>

<p>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đang cách mạng hóa cách chúng ta sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ, LLM có khả năng hiểu và tạo văn bản một cách ấn tượng. Tuy nhiên, các mô hình chung này thường thiếu kiến thức chuyên môn cần thiết để giải quyết các vấn đề cụ thể trong doanh nghiệp. Amazon Bedrock ra đời để giải quyết thách thức này bằng cách cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ cho phép tùy chỉnh LLM, biến chúng thành giải pháp phù hợp với nhu cầu riêng biệt của từng doanh nghiệp.</p>

<h3>Thách thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trong Doanh nghiệp</h3>

<p>Mặc dù LLM có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và tạo phản hồi liên quan trong nhiều lĩnh vực, từ tóm tắt nội dung đến trả lời câu hỏi, chúng thường thiếu kiến thức chuyên môn để giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể. Ví dụ, một LLM chung có thể không quen thuộc với thuật ngữ, quy trình hoặc thông tin nội bộ cụ thể của một ngành hoặc công ty.</p>

<h3>Tùy chỉnh LLM: Giải pháp từ Amazon Bedrock</h3>

<p>Amazon Bedrock cung cấp một bộ công cụ toàn diện để tùy chỉnh LLM, cho phép doanh nghiệp biến đổi chúng từ giải pháp chung chung thành giải pháp được thiết kế riêng cho nhu cầu của họ. Dưới đây là ba kỹ thuật tùy chỉnh LLM chính trong Amazon Bedrock:</p>

<ul>
  <li><strong>Kỹ thuật Xây dựng Prompt (Prompt Engineering):</strong> Đây là kỹ thuật tạo ra các hướng dẫn chi tiết và cụ thể để LLM tạo ra phản hồi mong muốn. Bedrock hỗ trợ nhiều kỹ thuật xây dựng prompt, bao gồm few-shot prompting (cung cấp ví dụ cho mô hình), zero-shot prompting (cung cấp mô tả nhiệm vụ mà không cần ví dụ) và chain-of-thought prompting (hướng dẫn mô hình suy luận theo từng bước).</li>
  <li><strong>Tạo Kết quả Tốt hơn với RAG (Retrieval Augmented Generation):</strong> RAG cho phép LLM truy cập và sử dụng thông tin từ cơ sở kiến thức bên ngoài để tạo phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Amazon Bedrock cung cấp tính năng Knowledge Bases, cho phép kết nối LLM với dữ liệu nội bộ của công ty.</li>
  <li><strong>Nâng cao Hiệu suất với Tùy chỉnh Mô hình (Model Customization):</strong> Kỹ thuật này bao gồm tinh chỉnh (fine-tuning) và tiếp tục đào tạo trước (continued pre-training) mô hình trên tập dữ liệu chuyên biệt. Tinh chỉnh cải thiện hiệu suất của mô hình trên các tác vụ cụ thể bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn. Tiếp tục đào tạo trước cho phép mô hình học hỏi từ dữ liệu không được gắn nhãn, giúp nó hiểu rõ hơn về một lĩnh vực hoặc ngành cụ thể.</li>
</ul>

<h3>Ví dụ Thực tế về Tùy chỉnh LLM với Amazon Bedrock</h3>

<ul>
  <li><strong>Thomson Reuters</strong> sử dụng Amazon Bedrock để tinh chỉnh mô hình Claude 3 Haiku, giúp cung cấp hỗ trợ AI nhanh hơn và phù hợp hơn cho khách hàng trong lĩnh vực pháp lý, thuế, kế toán và truyền thông.</li>
  <li><strong>Buy with Prime</strong> của Amazon tận dụng khả năng tùy chỉnh dựa trên RAG của Bedrock để xây dựng giải pháp chatbot xử lý các truy vấn hỗ trợ sản phẩm, mang đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và hiệu quả hơn.</li>
</ul>

<p>Tùy chỉnh là chìa khóa để khai thác toàn bộ tiềm năng của LLM trong doanh nghiệp. Amazon Bedrock cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ và toàn diện cho phép các tổ chức điều chỉnh LLM cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, từ đó tạo ra các giải pháp AI hiệu quả và tác động mạnh mẽ đến hoạt động kinh doanh.</p>

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

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp Mục lục Giới thiệu Thách thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM...

tháng 8 08, 2024

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT

<h2>OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><a href='#co-che-hoat-dong'>Cơ Chế Hoạt Động Của Watermark</a></li>
  <li><a href='#dac-diem-chinh'>Đặc Điểm Chính Của Watermark OpenAI</a></li>
  <li><a href='#ly-do-tranh-cai'>Lý Do Gây Tranh Cãi</a></li>
  <li><a href='#giai-phap-thay-the'>Giải Pháp Thay Thế: Nhúng Metadata</a></li>
  <li><a href='#tac-dong-giao-duc'>Tác Động Tiềm Năng Đến Giáo Dục</a></li>
  <li><a href='#phan-ung-nguoi-dung'>Phản Ứng Và Lo Ngại Của Người Dùng</a></li>
  <li><a href='#uu-nhuoc-diem'>Ưu Nhược Điểm Của Nhúng Metadata</a></li>
  <li><a href='#ket-luan'>Kết Luận</a></li>
</ol>

<h3 id='co-che-hoat-dong'>Cơ Chế Hoạt Động Của Watermark</h3>
<p>Watermark hoạt động bằng cách điều chỉnh khả năng dự đoán từ của AI để tạo ra một mẫu nhận dạng đặc biệt mà không ảnh hưởng đến chất lượng văn bản. Điều này cho phép các nhà giáo dục dễ dàng xác định nội dung do AI tạo ra trong bài tập của học sinh. Một cuộc khảo sát của OpenAI cho thấy mọi người trên toàn cầu ủng hộ việc sử dụng công cụ phát hiện AI với tỷ lệ ủng hộ cao gấp 4 lần so với tỷ lệ phản đối.</p>

<h3 id='dac-diem-chinh'>Đặc Điểm Chính Của Watermark OpenAI</h3>
<ul>
  <li><strong>Hiệu quả:</strong> Watermark của OpenAI được cho là có hiệu quả lên đến 99,9%.</li>
  <li><strong>Khả năng Bị Vượt Qua:</strong> Hệ thống có thể bị vượt qua bằng cách diễn đạt lại nội dung bằng các mô hình AI khác.</li>
  <li><strong>Ảnh hưởng đến Người dùng:</strong> Gần 30% người dùng ChatGPT cho biết họ sẽ sử dụng phần mềm ít hơn nếu watermark được triển khai.</li>
</ul>

<h3 id='ly-do-tranh-cai'>Lý Do Gây Tranh Cãi</h3>
<p>Mặc dù có độ chính xác cao, nhưng watermark có thể bị vượt qua. OpenAI cũng lo ngại về việc watermark có thể ảnh hưởng đến những người không sử dụng tiếng Anh là ngôn ngữ mẹ đẻ, những người thường phụ thuộc vào các công cụ AI. Hơn nữa, một số nhân viên OpenAI muốn áp dụng các phương pháp ít gây tranh cãi hơn, mặc dù hiệu quả của những phương pháp này vẫn chưa được chứng minh.</p>

<h3 id='giai-phap-thay-the'>Giải Pháp Thay Thế: Nhúng Metadata</h3>
<p>OpenAI đang nghiên cứu việc nhúng metadata như một giải pháp thay thế. Metadata có thể được mã hóa để tránh trường hợp dương tính giả. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn đầu và chưa có gì đảm bảo về sự thành công của nó.</p>

<h3 id='tac-dong-giao-duc'>Tác Động Tiềm Năng Đến Giáo Dục</h3>
<p>Watermark có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với các nhà giáo dục, giúp đảm bảo tính trung thực trong học tập. Tuy nhiên, học sinh có thể tìm cách để vượt qua hệ thống, điều này đặt ra câu hỏi về hiệu quả lâu dài của nó.</p>

<h3 id='phan-ung-nguoi-dung'>Phản Ứng Và Lo Ngại Của Người Dùng</h3>
<ul>
  <li><strong>Ảnh hưởng đến Người Không Sử dụng Tiếng Anh Là Ngôn Ngữ Mẹ Đẻ:</strong> Việc triển khai watermark có thể ảnh hưởng đến khả năng sử dụng các công cụ AI của những người này, làm dấy lên lo ngại về tính bao hàm.</li>
  <li><strong>Giảm Lượng Người Sử dụng:</strong> Gần 30% người dùng ChatGPT cho biết họ sẽ sử dụng phần mềm ít hơn nếu watermark được triển khai.</li>
</ul>

<h3 id='uu-nhuoc-diem'>Ưu Nhược Điểm Của Nhúng Metadata</h3>
<ul>
  <li><strong>Ưu điểm:</strong> Tránh dương tính giả, ít gây tranh cãi hơn.</li>
  <li><strong>Nhược điểm:</strong> Vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển, hiệu quả chưa được chứng minh.</li>
</ul>

<h3 id='ket-luan'>Kết Luận</h3>
<p>Hệ thống watermark của OpenAI cho văn bản do ChatGPT tạo ra là một bước tiến quan trọng hướng tới sự minh bạch. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với những thách thức. Trong khi OpenAI tiếp tục khám phá các giải pháp thay thế như nhúng metadata, cuộc tranh luận về cách tiếp cận tốt nhất cho vấn đề minh bạch AI vẫn tiếp tục.</p>

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

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT Mục lục: Cơ Chế Hoạt Động Của Watermark Đặc Điểm Chính Của Watermark OpenAI L...

tháng 8 08, 2024

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức

<h2>Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức</h2>

<div>
  <strong>Mục lục:</strong>
  <ol>
    <li><a href='#groq'>Groq - Ngôi sao mới nổi với khoản đầu tư khổng lồ</a></li>
    <li><a href='#nvidia'>NVIDIA vấp ngã: Trì hoãn ra mắt chip AI do lỗi thiết kế</a></li>
    <li><a href='#intel'>Intel tái cấu trúc, tập trung vào mảng PC tích hợp AI</a></li>
    <li><a href='#amazon-meta'>Gã khổng lồ công nghệ Amazon và Meta tham gia cuộc chơi</a></li>
    <li><a href='#tong-quan'>Tổng quan thị trường: Cạnh tranh khốc liệt và tiềm năng phát triển</a></li>
  </ol>
</div>

<h3 id='groq'>1. Groq - Ngôi sao mới nổi với khoản đầu tư khổng lồ:</h3>

<p>Startup chip AI Groq vừa nhận được khoản đầu tư trị giá 640 triệu USD để phát triển chip xử lý dòng Tensor (TSP) thế hệ mới mang tên Linear Processing Units (LPUs). Vòng gọi vốn do BlackRock dẫn đầu đã nâng mức định giá của Groq lên 2,8 tỷ USD.</p>

<p>Với mục tiêu tối ưu hóa AI inference, Groq muốn tạo ra kiến trúc chip mới mang đến hiệu suất và tốc độ vượt trội, từ đó thách thức vị thế thống trị của các nhà sản xuất chip lớn. Groq đặt mục tiêu triển khai hơn 108.000 LPUs vào cuối quý 1 năm 2025.</p>

<p>Với sự hậu thuẫn từ các nhà đầu tư lớn như Type One Ventures, Neuberger Berman và các nhà đầu tư chiến lược như KDDI, Cisco và Samsung Catalyst Fund, Groq được kỳ vọng sẽ trở thành đối thủ đáng gờm của các nhà sản xuất như NVIDIA, đặc biệt trong mảng AI inference.</p>

<h3 id='nvidia'>2. NVIDIA vấp ngã: Trì hoãn ra mắt chip AI do lỗi thiết kế:</h3>

<p>Trong khi Groq tiến những bước vững chắc, NVIDIA lại gặp phải trở ngại lớn khi công bố trì hoãn ra mắt dòng chip AI Blackwell do lỗi thiết kế. Dự kiến ra mắt vào cuối năm 2024, dòng chip Blackwell B200 với hiệu suất gấp 30 lần so với thế hệ H100 trước đó sẽ bị dời lịch sang đầu năm 2025.</p>

<p>Điều này khiến NVIDIA khó lòng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về phần cứng AI hiệu suất cao, đồng thời tạo cơ hội cho các đối thủ cạnh tranh và những tay chơi mới nổi trong thị trường chip AI.</p>

<h3 id='intel'>3. Intel tái cấu trúc, tập trung vào mảng PC tích hợp AI:</h3>

<p>Sau khoản lỗ 1,6 tỷ USD trong báo cáo quý 2, Intel đang thực hiện tái cấu trúc quy mô lớn để cải thiện vị thế trên thị trường phần cứng AI. Hãng sẽ tập trung mạnh mẽ vào mảng PC tích hợp AI và các ứng dụng liên quan.</p>

<p>Tuy nhiên, Intel đang gặp khó khăn do tình trạng thiếu hụt nguồn cung và sản lượng chip mới thấp, ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận. Dự kiến bán ra khoảng 40 triệu PC tích hợp AI trong năm nay, Intel sẽ ra mắt dòng chip máy tính để bàn thế hệ thứ 15 với tên gọi Arrow Lake-S vào tháng 10.</p>

<h3 id='amazon-meta'>4. Gã khổng lồ công nghệ Amazon và Meta tham gia cuộc chơi:</h3>

<p>Không đứng ngoài cuộc đua, Meta và Amazon cũng đang có những bước tiến riêng trong việc phát triển chip AI. Meta đang đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, bao gồm chip AI thế hệ mới, nhằm hỗ trợ các sáng kiến trí tuệ nhân tạo của mình.</p>

<p>Trong khi đó, Amazon đang nỗ lực phát triển chip AI rẻ và nhanh hơn so với sản phẩm của NVIDIA. Các dòng chip mới nhất của hãng, bao gồm Trainium và Inferentia, được thiết kế để nâng cao hiệu quả và tính kinh tế trong việc huấn luyện và triển khai mô hình AI.</p>

<h3 id='tong-quan'>5. Tổng quan thị trường: Cạnh tranh khốc liệt và tiềm năng phát triển:</h3>

<p>Thị trường phần cứng AI đang thay đổi nhanh chóng với các khoản đầu tư khổng lồ, những đột phá công nghệ và cả những thách thức. Sự xuất hiện của Groq hứa hẹn tạo nên làn sóng cạnh tranh mới, trong khi sự chậm trễ của NVIDIA cho thấy những khó khăn mà các ông lớn phải đối mặt để duy trì vị thế dẫn đầu.</p>

<p>Sự tập trung của Intel, Meta và Amazon vào AI cho thấy xu hướng chung của các công ty công nghệ trong việc đầu tư vào lĩnh vực đầy tiềm năng này. Thị trường phần cứng AI dự kiến sẽ còn sôi động hơn nữa trong thời gian tới.</p>

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức Mục lục: Groq - Ngôi sao mới nổi với khoản đầu tư khổng lồ NVIDIA vấp ngã...

tháng 8 08, 2024

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột Phá

<h2>SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột phá</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Kết quả kinh doanh quý 2</li>
  <li>Tăng trưởng các mảng kinh doanh mới</li>
  <li>Đầu tư mạnh vào AI</li>
  <li>Hợp tác chiến lược</li>
  <li>Tương lai của AI tại SK Telecom</li>
</ol>
<h3>Nội dung</h3>
<p>Nhà mạng Hàn Quốc SK Telecom (SKT) công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm 2024 với lợi nhuận tăng nhẹ nhưng chưa đạt như kỳ vọng. Doanh thu quý đạt 350,2 tỷ won (tương đương 254 triệu USD), tăng 0.7% so với cùng kỳ năm trước, cao hơn một chút so với dự đoán 251 triệu USD của các nhà phân tích.</p>
<p>Mặc dù lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh tăng 16% nhưng chủ yếu là do khoản thu bất thường từ bằng sáng chế. Doanh thu tăng 2.7%, trong đó mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu tăng trưởng 21%, dịch vụ đám mây tăng 28% và doanh nghiệp tăng 11%. Các mảng di động và băng thông rộng truyền thống đều tăng trưởng 2.3% nhờ lượng thuê bao tăng, trong đó 5G chiếm 70% tổng số thuê bao di động.</p>
<p>Giám đốc tài chính Kim Yang-seob cho biết công ty đặt mục tiêu đạt doanh thu hơn 60 tỷ won (44 triệu USD) trong năm nay từ các giải pháp AI thế hệ mới, trung tâm dữ liệu AI và AI hướng đến các ngành dọc chủ chốt. Ông cho biết các trung tâm dữ liệu AI sẽ cung cấp GPU dưới dạng dịch vụ và giải pháp năng lượng, đồng thời đưa công ty thoát khỏi hoạt động kinh doanh trung tâm dữ liệu truyền thống.</p>
<p>Nhận thức được tốc độ phát triển chóng mặt của AI đòi hỏi khoản đầu tư khổng lồ, chiến lược của SKT là hợp tác với các công ty AI trong và ngoài nước, đồng thời thực hiện các khoản đầu tư quy mô nhỏ để đảm bảo năng lực cốt lõi.</p>
<p>Gần đây nhất, SKT đã đầu tư 200 triệu USD vào SGH, nhà cung cấp giải pháp và điện toán AI được niêm yết trên sàn Nasdaq, nhằm thúc đẩy hoạt động kinh doanh trung tâm dữ liệu AI toàn cầu. Các khoản đầu tư khác bao gồm 100 triệu USD vào Anthropic, công ty LLM ở Thung lũng Silicon; 20 triệu USD vào Lambda, công ty khởi nghiệp đám mây GPU; và 10 triệu USD vào Perplexity, công cụ tìm kiếm AI.</p>
<p>Trợ lý ảo AI của SKT có tên A. (phát âm là 'A dot'), ra mắt đầu năm nay, hiện có 4,6 triệu người dùng. Công ty hy vọng sẽ đưa A. ra toàn cầu thông qua quan hệ đối tác với Perplexity vào cuối năm nay.</p>
<p>SKT cũng kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu quả mạng lưới từ việc phát triển các trạm gốc biên được hỗ trợ bởi AI. Công ty đang hợp tác với các nhà cung cấp toàn cầu và các công ty viễn thông khác để xây dựng mạng RAN AI có thể hỗ trợ cả dịch vụ AI và viễn thông.</p>
<p>Tuy nhiên, ông Kim bày tỏ lo ngại rằng những nỗ lực của SKT trong mảng kinh doanh AI và mảng kinh doanh truyền thống vẫn chưa được phản ánh đúng mức vào định giá của công ty trên thị trường chứng khoán. Trong trung và dài hạn, công ty sẽ xem xét tăng lợi nhuận cho cổ đông tương xứng với mức tăng trưởng lợi nhuận đáng kể.</p>
<p>Cổ phiếu SKT trên sàn giao dịch Seoul đã giảm 0,19% vào thứ Ba.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> 
`

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột Phá

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột phá Mục lục Kết quả kinh doanh quý 2 Tăng trưởng các mảng kinh doa...

tháng 8 08, 2024

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

<h2>Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu</h2>

<ol>
  <li><a href='#buoc-tien'>Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI</a></li>
  <li><a href='#suc-manh'>Sức Mạnh Tiềm Ẩn của Video AI</a></li>
  <li><a href='#han-che'>Hạn Chế Hiện Tại</a></li>
  <li><a href='#nguyen-nhan'>Nguyên Nhân Gây Ra Hạn Chế</a></li>
  <li><a href='#giai-phap'>Giải Pháp Nằm Ở Dữ Liệu</a></li>
  <li><a href='#tuong-lai'>Tương Lai của Video AI</a></li>
</ol>

<h3 id='buoc-tien'>1. Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI</h3>

<p>Trong vòng hai năm qua, công nghệ AI đã có những bước tiến vượt bậc trong việc tạo ra nội dung trực quan. Các mô hình AI đã trở nên phổ biến hơn và được cải thiện đáng kể, mang đến khả năng tái tạo hình ảnh chân thực đến kinh ngạc.  Sự phát triển của các mô hình text-to-video tinh vi, điển hình như Sora của OpenAI, Vidu của Shengshu Technology, hay các ứng dụng như Runway và LTX Studio của Lightricks, đã mở ra cánh cửa cho phép tạo ra video chất lượng chuyên nghiệp một cách dễ dàng.</p>

<h3 id='suc-manh'>2. Sức Mạnh Tiềm Ẩn của Video AI</h3>

<p>Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn sơ khai, video do AI tạo ra đã cho thấy tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực:</p>

<ul>
  <li><strong>Tái tạo hiện tượng tự nhiên:</strong> AI có khả năng tái tạo các hiện tượng tự nhiên như lửa, thời tiết, sóng biển một cách chân thực đến kinh ngạc.</li>
  <li><strong>Quay cảnh khó:</strong> AI có thể tạo ra những thước phim ấn tượng về cảnh quay trên không, đám đông, thiên nhiên – những cảnh quay thường tốn kém và khó thực hiện bằng phương pháp truyền thống.</li>
  <li><strong>Đồng nhất nhân vật:</strong> Các mô hình AI hiện tại có thể tạo và duy trì nhận diện cũng như phong cách của các nhân vật riêng biệt trong nhiều khung hình và bối cảnh khác nhau.</li>
  <li><strong>Khả năng điều khiển camera:</strong> AI cung cấp cho các nhà làm phim công cụ mạnh mẽ để kiểm soát chuyển động của camera, ánh sáng và bố cục.</li>
</ul>

<p>Bên cạnh những thành tựu đáng kể, công nghệ video AI vẫn còn một số hạn chế:</p>

<ul>
  <li><strong>Tạo hình nhân vật:</strong>  AI gặp khó khăn trong việc tạo ra các nhân vật người trông tự nhiên và chân thực. Khuôn mặt, cử chỉ và cảm xúc của con người vẫn chưa được AI tái hiện một cách thuyết phục.</li>
  <li><strong>Thung lũng kỳ lạ:</strong> Nhân vật AI tạo ra thường rơi vào trạng thái thung lũng kỳ lạ - trông giả tạo và khó gần gũi - do thiếu đi sự tinh tế và chân thực.</li>
</ul>

<h3 id='nguyen-nhan'>4. Nguyên Nhân Gây Ra Hạn Chế</h3>

<p>Hạn chế của video AI chủ yếu xuất phát từ:</p>

<ul>
  <li><strong>Thiếu dữ liệu huấn luyện:</strong> Các mô hình AI cần được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Hiện tại, chưa có đủ thông tin chất lượng cao và không thiên vị để AI có thể học hỏi và tạo ra nội dung hoàn hảo.</li>
  <li><strong>Thiên kiến trong dữ liệu:</strong> Sự thiếu đa dạng trong dữ liệu huấn luyện dẫn đến việc AI tái tạo các nhân vật rập khuôn và thiếu công bằng.</li>
  <li><strong>Sự phức tạp của con người:</strong> Việc tái tạo con người một cách nhân tạo đòi hỏi phải phản ánh hàng trăm sắc thái tinh tế như biểu cảm khuôn mặt và cử chỉ, điều mà AI hiện tại chưa thể làm được do thiếu dữ liệu.</li>
</ul>

<p>Giải pháp cho những hạn chế của video AI nằm ở việc thu thập và sử dụng dữ liệu:</p>

<ul>
  <li><strong>Tăng cường dữ liệu chất lượng cao:</strong>  Cần thu thập thêm nhiều dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, bao gồm cả dữ liệu thực tế và dữ liệu được tạo ra bằng công nghệ CGI.</li>
  <li><strong>Kết hợp AI và CGI:</strong> Sử dụng CGI để bổ sung cho những điểm yếu của AI, ví dụ như tạo ra râu, tóc, biểu cảm phức tạp,...  trong khi AI có thể tập trung vào những chi tiết khó khăn hơn như đôi mắt.</li>
</ul>

<h3 id='tuong-lai'>6. Tương Lai của Video AI</h3>

<p>Công nghệ tạo video AI có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra nội dung. Với nỗ lực cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện, AI hứa hẹn sẽ mang đến những trải nghiệm video chân thực và ấn tượng hơn bao giờ hết trong tương lai.</p>

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu Mục lục Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI Sức Mạnh Tiềm ...

tháng 8 08, 2024

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột Phá

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

Bài đăng phổ biến

Labels