Agent.ai.vn

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu

<h2>Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Cuộc chiến mã nguồn mở: Exaone 3.0 đối đầu với các cường quốc AI Trung Quốc và Trung Đông</strong></li>
  <li><strong>Chiến lược mã nguồn mở: Đòn bân của LG nhằm thúc đẩy điện toán đám mây và đổi mới AI</strong></li>
  <li><strong>Exaone 3.0: Bước nhảy vọt của Hàn Quốc vào đấu trường AI toàn cầu</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Exaone 3.0 và tác động tiềm năng</strong></li>
</ol>

<hr>

<p>Hàn Quốc đã chính thức bước vào cuộc đua AI toàn cầu đầy cạnh tranh với Exaone 3.0, mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở đầu tiên của đất nước, do LG AI Research phát triển. Mô hình 7,8 tỷ tham số này, nổi trội trong cả nhiệm vụ ngôn ngữ tiếng Hàn và tiếng Anh, nhằm mục đích thúc đẩy nghiên cứu AI và góp phần xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ tại Hàn Quốc. Động thái này đánh dấu sự chuyển dịch chiến lược của LG, vốn được biết đến với các sản phẩm điện tử tiêu dùng, khi định vị mình ở vị trí tiên phong trong đổi mới AI.</p>

<h3>Cuộc chiến mã nguồn mở: Exaone 3.0 đối đầu với các cường quốc AI Trung Quốc và Trung Đông</h3>

<p>Exaone 3.0 gia nhập một lĩnh vực đông đúc gồm các mô hình AI mã nguồn mở, bao gồm Qwen của Trung Quốc từ Alibaba và Falcon của UAE. Qwen, được cập nhật lớn vào tháng 6, đã đạt được sức hút đáng kể với hơn 90.000 khách hàng doanh nghiệp và đứng đầu bảng xếp hạng hiệu suất trên các nền tảng như Hugging Face, vượt qua Llama 3.1 của Meta và Phi-3 của Microsoft. </p>

<p>Tương tự, Viện đổi mới Công nghệ của UAE đã phát hành Falcon 2, một mô hình 11 tỷ tham số vào tháng 5, tuyên bố nó vượt trội hơn Llama 3 của Meta trên một số điểm chuẩn. Những phát triển này cho thấy sự cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt trong lĩnh vực AI, với các quốc gia ngoài Hoa Kỳ đang có những bước tiến đáng kể. Sự xuất hiện của các mô hình này từ châu Á và Trung Đông đã khẳng định sự dịch chuyển trong bối cảnh AI, thách thức quan niệm về sự thống trị của phương Tây trong lĩnh vực này.</p>

<h3>Chiến lược mã nguồn mở: Đòn bân của LG nhằm thúc đẩy điện toán đám mây và đổi mới AI</h3>

<p>Cách tiếp cận của LG phản ánh cách tiếp cận của các công ty Trung Quốc như Alibaba, những công ty đang sử dụng AI mã nguồn mở như một chiến lược để phát triển hoạt động kinh doanh đám mây và đẩy nhanh thương mại hóa. Chiến lược này phục vụ mục đích kép: cho phép LG nhanh chóng lặp lại và cải thiện các mô hình AI của mình thông qua sự đóng góp của cộng đồng đồng thời cũng tạo ra cơ sở khách hàng tiềm năng cho các dịch vụ đám mây của mình. Bằng cách cung cấp một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ, LG có thể thu hút các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng ứng dụng trên nền tảng của mình, từ đó thúc đẩy việc áp dụng cơ sở hạ tầng AI và đám mây rộng lớn hơn của mình.</p>

<p>Exaone 3.0 tự hào có hiệu quả được cải thiện, với LG tuyên bố giảm 56% thời gian suy luận, giảm 35% mức sử dụng bộ nhớ và giảm 72% chi phí vận hành so với phiên bản tiền nhiệm. Những cải tiến này là rất quan trọng trong bối cảnh AI cạnh tranh, nơi hiệu quả có thể chuyển trực tiếp thành việc tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp và cải thiện trải nghiệm người dùng cho người tiêu dùng. Mô hình này đã được đào tạo trên 60 triệu trường hợp dữ liệu chuyên môn liên quan đến bằng sáng chế, mã, toán học và hóa học, với kế hoạch mở rộng lên 100 triệu trường hợp trên nhiều lĩnh vực khác nhau vào cuối năm, cho thấy cam kết của LG trong việc tạo ra một hệ thống AI linh hoạt và mạnh mẽ.</p>

<h3>Exaone 3.0: Bước nhảy vọt của Hàn Quốc vào đấu trường AI toàn cầu</h3>

<p>Nước tiến của LG vào AI mã nguồn mở có khả năng định hình lại bối cảnh AI, mang đến một sự thay thế cho sự thống trị của những gã khổng lồ như OpenAI, Microsoft và Google. Nó cũng thể hiện khả năng của Hàn Quốc trong việc tạo ra các mô hình AI tiên tiến có thể cạnh tranh trên quy mô toàn cầu. Sự phát triển này đặc biệt có ý nghĩa đối với Hàn Quốc, một quốc gia được biết đến với sự đổi mới công nghệ nhưng cho đến nay vẫn tương đối im ắng trong lĩnh vực AI mã nguồn mở.</p>

<h3>Tương lai của Exaone 3.0 và tác động tiềm năng</h3>

<p>Sự thành công của Exaone 3.0 có thể có ý nghĩa sâu rộng. Đối với LG, nó có thể đánh dấu sự đa dạng hóa thành công sang dịch vụ AI và đám mây, có khả năng mở ra các dòng doanh thu mới. Đối với Hàn Quốc, nó thể hiện một bước tiến táo bạo vào sân khấu AI toàn cầu, có khả năng thu hút nhân tài và đầu tư quốc tế. Trên quy mô rộng hơn, sự phổ biến của các mô hình mã nguồn mở như Exaone 3.0 có thể dân chủ hóa khả năng tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến, thúc đẩy đổi mới trên các ngành và khu vực địa lý.</p>

<p>Khi cuộc đua AI ngày càng gay gắt, thước đo thực sự về tác động của Exaone 3.0 sẽ không chỉ nằm ở thông số kỹ thuật của nó mà còn ở khả năng xúc tác cho một hệ sinh thái thịnh vượng gồm các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp tận dụng năng lực của nó. Những tháng tới sẽ là rất quan trọng trong việc xác định xem canh bạc đầy tham vọng của LG có được đền đáp hay không, có khả năng định hình lại bối cảnh AI toàn cầu trong quá trình này. </p>

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu Mục lục Cuộc chiến mã nguồn mở: Exaone 3.0 đối đầu với các cường quốc AI T...

tháng 8 10, 2024

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân

<h2>Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân</h2>
<h3>Giới Thiệu</h3>
<p>Bạn đang lo lắng về chi phí dữ liệu cao và những rủi ro về quyền riêng tư khi sử dụng các mô hình AI dựa trên đám mây? Đã có giải pháp cho bạn: chạy các mô hình AI cục bộ trên máy tính cá nhân, bất kể là macOS, Linux hay Windows. </p>
<p>Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách thiết lập mô hình AI Llama 3.1 trên các hệ điều hành phổ biến, giúp bạn khai thác sức mạnh của AI mà không cần kết nối internet, đảm bảo dữ liệu của bạn luôn được an toàn và tránh được các khoản phí phát sinh.</p>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Lợi ích của việc chạy AI cục bộ</strong></li>
  <li><strong>Hướng dẫn cài đặt từng bước</strong></li>
  <li><strong>Yêu cầu phần cứng</strong></li>
  <li><strong>Chuyển đổi giao diện người dùng</strong></li>
  <li><strong>Quản lý mô hình AI</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tiễn</strong></li>
</ol>
<h3>Lợi ích của việc chạy AI cục bộ</h3>
<ul>
  <li><strong>Bảo mật quyền riêng tư:</strong> Xử lý dữ liệu trên thiết bị của riêng bạn, tránh việc gửi thông tin nhạy cảm qua internet, đảm bảo dữ liệu của bạn luôn được bảo mật và an toàn.</li>
  <li><strong>Tiết kiệm chi phí:</strong> Loại bỏ nhu cầu sử dụng dịch vụ đám mây, vốn có thể rất tốn kém theo thời gian, đặc biệt là đối với các tác vụ AI sử dụng nhiều tài nguyên.</li>
</ul>
<h3>Hướng dẫn cài đặt từng bước</h3>
<p>Quá trình cài đặt mô hình AI Llama 3.1 trên macOS, Linux hoặc Windows bao gồm các bước tương tự nhau:</p>
<ol>
  <li><strong>Tải xuống mô hình:</strong> Tải xuống mô hình Llama 3.1 từ nguồn đáng tin cậy.</li>
  <li><strong>Cài đặt các phần phụ thuộc:</strong> Cài đặt Python, TensorFlow hoặc PyTorch (tùy thuộc vào yêu cầu của mô hình).</li>
  <li><strong>Thiết lập môi trường ảo:</strong> Tạo môi trường ảo để quản lý các phần phụ thuộc của mô hình.</li>
  <li><strong>Chạy tập lệnh cài đặt:</strong> Chạy tập lệnh được cung cấp để cài đặt mô hình trên hệ thống của bạn.</li>
  <li><strong>Xác minh cài đặt:</strong> Chạy thử nghiệm để đảm bảo mô hình hoạt động chính xác.</li>
</ol>
<h3>Yêu cầu phần cứng</h3>
<ul>
  <li><strong>RAM:</strong> Tối thiểu 16GB RAM.</li>
  <li><strong>CPU:</strong> CPU hiện đại.</li>
  <li><strong>GPU:</strong> Khuyến nghị sử dụng GPU chuyên dụng cho các mô hình AI phức tạp hoặc lớn hơn.</li>
</ul>
<h3>Chuyển đổi giao diện người dùng</h3>
<p>Bạn có thể chuyển đổi từ giao diện dòng lệnh sang giao diện web thân thiện với người dùng hơn bằng cách sử dụng các công cụ như Flask hoặc Django. Điều này cho phép người dùng nhập dữ liệu, điều chỉnh tham số và xem kết quả dễ dàng hơn.</p>
<h3>Quản lý mô hình AI</h3>
<ul>
  <li><strong>Lựa chọn mô hình phù hợp:</strong> Chọn mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.</li>
  <li><strong>Cập nhật mô hình:</strong> Cập nhật mô hình cục bộ của bạn để tận dụng các tính năng, cải tiến hiệu suất và bản sửa lỗi mới nhất.</li>
  <li><strong>Chuyển đổi giữa các mô hình:</strong> Chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau tùy thuộc vào tác vụ cần thực hiện.</li>
</ul>
<h3>Ứng dụng thực tiễn</h3>
<ul>
  <li><strong>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):</strong> Phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và dịch ngôn ngữ.</li>
  <li><strong>Nhận dạng hình ảnh:</strong> Phân tích và phân loại hình ảnh dựa trên nội dung của chúng.</li>
  <li><strong>Phân tích dự đoán:</strong> Dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai.</li>
</ul>
<h3>Kết luận</h3>
<p>Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể cài đặt và chạy thành công các mô hình AI trên máy tính cá nhân của mình, tận dụng lợi ích về quyền riêng tư và tiết kiệm chi phí. Cho dù bạn đang sử dụng macOS, Linux hay Windows, các bước được nêu ở trên sẽ giúp bạn bắt đầu với các ứng dụng AI ngoại tuyến. Với khả năng chạy mô hình cục bộ, bạn có thể giải phóng toàn bộ tiềm năng của AI mà vẫn kiểm soát được dữ liệu và tài nguyên của mình.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân Giới Thiệu Bạn đang lo lắng về chi phí dữ liệu cao và những rủi ro về quyền riêng tư khi sử dụng c...

tháng 8 10, 2024

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng

<h2>Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng</h2>

<ol>
  <li><strong>Vòng gọi vốn khổng lồ và tham vọng của Anduril</strong></li>
  <li><strong>Chuyển dịch trong tư duy quân sự</strong></li>
  <li><strong>Arsenal: Nền tảng sản xuất vũ khí AI của tương lai</strong></li>
  <li><strong>Bài học từ Tesla và cuộc đua sản xuất vũ khí tự động</strong></li>
  <li><strong>Ảnh hưởng của cuộc chiến Ukraine và sự trỗi dậy của drone giá rẻ</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Tương lai của chiến tranh và vai trò của Anduril</strong></li>
</ol>

<p>Công ty khởi nghiệp công nghệ quốc phòng Anduril, được thành lập bởi Palmer Luckey, nhà sáng lập Oculus VR, vừa công bố huy động thành công 1,5 tỷ USD để sản xuất hàng chục nghìn vũ khí tự động mỗi năm. Vòng gọi vốn này, dẫn đầu bởi Founders Fund và Sands Capital, đánh dấu bước chuyển mình của Anduril từ một công ty non trẻ thành nhà thầu quốc phòng tiềm năng của Hoa Kỳ.</p>

<p>Việc Anduril nhận được khoản đầu tư khổng lồ phản ánh sự thay đổi lớn trong tư duy quân sự. Các nhà hoạch định chính sách đang phải thích nghi với viễn cảnh chiến trường tương lai, nơi không chỉ có xe tăng và máy bay chiến đấu mà còn có sự thống trị của máy bay không người lái (drone) và trí tuệ nhân tạo (AI). Hoa Kỳ đang nỗ lực tăng cường năng lực sản xuất phần cứng quân sự để cạnh tranh với các đối thủ tiềm năng như Trung Quốc.</p>

<p>Để hiện thực hóa tham vọng của mình, Anduril đang phát triển một nền tảng sản xuất dựa trên AI có tên là Arsenal. Nền tảng này được thiết kế để tăng tốc quá trình sản xuất kho vũ khí drone và các thiết bị phần cứng khác của công ty. Anduril tin rằng cách tiếp cận tinh gọn và hiệu quả của ngành công nghệ sẽ tạo ra một phương thức sản xuất vũ khí quy mô lớn hoàn toàn mới. </p>

<p>Lấy cảm hứng từ mô hình sản xuất công nghệ cao của Apple và Tesla, Anduril tập trung vào việc thiết kế sản phẩm hướng đến tối ưu hóa quy trình sản xuất. Công ty cũng chú trọng xây dựng chuỗi cung ứng linh hoạt, chủ yếu từ Hoa Kỳ và các quốc gia đồng minh. Dự kiến, nhà máy Arsenal-1 đầu tiên của Anduril sẽ được xây dựng với kinh phí hàng trăm triệu USD.</p>

<p>Trong bản tuyên ngôn Tái thiết Kho vũ khí Dân chủ, Anduril nhấn mạnh tầm quan trọng của việc khắc phục điểm yếu chí mạng của quân đội Hoa Kỳ, đó là sự thiếu hụt vũ khí trầm trọng. Báo cáo cho biết kho dự trữ đạn dược quan trọng của Hoa Kỳ sẽ mất nhiều năm để sản xuất lại và theo các cuộc diễn tập quân sự, quân đội Hoa Kỳ có thể cạn kiệt vũ khí chỉ trong vòng chưa đầy một tuần nếu xảy ra chiến tranh với Trung Quốc.</p>

<p>Anduril lấy Tesla làm nguồn cảm hứng với cách tiếp cận dựa trên phần mềm trong thiết kế xe hơi và khả năng mở rộng quy mô sản xuất xe điện nhanh chóng. Công ty tin rằng phần mềm là chìa khóa để thiết kế, phát triển và sản xuất phần cứng theo những cách thức hoàn toàn mới.</p>

<p>Động thái của Anduril cũng phù hợp với sáng kiến Replicator của Lầu Năm Góc, được khởi động vào tháng 8 năm ngoái, nhằm rót tiền vào các công ty có khả năng sản xuất hàng nghìn hệ thống tự động có thể tiêu hao mỗi năm. Chương trình đã tài trợ cho AeroVironment, công ty sản xuất drone Switchblade, và các nhà sản xuất tàu mặt nước tự động.</p>

<p>Cuộc chiến ở Ukraine đã chứng minh tầm quan trọng của drone giá rẻ được trang bị phần mềm AI. Vào tháng 5, Anduril đã giành được hợp đồng phát triển một loại drone mới có tên là Collaborative Combat Aircraft cho Lực lượng Không quân và Hải quân Hoa Kỳ. Dự án này cho thấy cách tiếp cận mới của Bộ Quốc phòng, lấy cảm hứng từ cuộc xâm lược Ukraine của Nga và những lo ngại về nguy cơ Trung Quốc tấn công Đài Loan.</p>

<p>Sự trỗi dậy của Anduril và những khoản đầu tư khổng lồ vào lĩnh vực vũ khí tự động cho thấy một tương lai mới của chiến tranh, nơi công nghệ và AI đóng vai trò then chốt. Liệu Anduril có thành công trong việc cách mạng hóa ngành công nghiệp quốc phòng và định hình lại chiến trường tương lai? Chỉ có thời gian mới trả lời được. </p>

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng Mục lục Vòng gọi vốn khổng lồ và tham vọ...

tháng 8 10, 2024

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

<h2>Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI</h2>

<ol>
  <li><strong>Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Nghệ</strong></li>
  <li><strong>Dữ Liệu Tổng Hợp: Giải Pháp Hay Vấn Nạn?</strong></li>
  <li><strong>Hạn Chế Của Dữ Liệu Tổng Hợp và Nguy Cơ Habsburg AI</strong></li>
  <li><strong>Tương Lai Nào Cho AI: Dữ Liệu Lai và Những Tiếp Cận Mới</strong></li>
</ol>

<p>Ngành công nghiệp AI đang đứng trước một thách thức lớn: Nguồn dữ liệu thực, vốn là yếu tố sống còn để huấn luyện các mô hình AI ngày càng thông minh hơn, đang dần cạn kiệt. </p>

<h3>1. Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Nghệ</h3>

<p>Trong nhiều năm qua, các ông lớn công nghệ như OpenAI và Google đã thu thập dữ liệu từ internet để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nền tảng cho các công cụ và tính năng AI của họ. Các LLM này tiêu hóa lượng lớn văn bản, video và các dữ liệu trực tuyến khác do con người tạo ra trong nhiều thế kỷ.</p>

<p>Tuy nhiên, nguồn cung dữ liệu thực, do con người tạo ra đang cạn kiệt dần. Công ty nghiên cứu Epoch AI dự đoán dữ liệu văn bản có thể cạn kiệt vào năm 2028. Các công ty đã khai thác mọi ngóc ngách của internet để tìm kiếm dữ liệu huấn luyện, đôi khi vi phạm chính sách của họ, đang phải đối mặt với những hạn chế ngày càng tăng đối với dữ liệu còn lại.</p>

<p>Trước tình hình đó, dữ liệu tổng hợp, hay còn gọi là dữ liệu giả, được xem là một giải pháp thay thế đầy tiềm năng. Thay vì được lấy từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp được tạo ra bởi các hệ thống AI đã được huấn luyện trên dữ liệu thực.</p>

<p>Những người ủng hộ dữ liệu tổng hợp đưa ra nhiều lý do cho việc sử dụng nó. Dữ liệu do con người tạo ra thường lộn xộn, đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải mất nhiều thời gian và công sức để làm sạch và dán nhãn trước khi sử dụng. Trong khi đó, dữ liệu tổng hợp có thể lấp đầy những lỗ hổng mà dữ liệu của con người không thể. Ví dụ, Meta đã sử dụng dữ liệu tổng hợp để cải thiện hiệu suất của Llama 3.1 trong việc lập trình và giải toán.</p>

<h3>3. Hạn Chế Của Dữ Liệu Tổng Hợp và Nguy Cơ Habsburg AI</h3>

<p>Tuy nhiên, dữ liệu tổng hợp cũng tiềm ẩn những hạn chế nghiêm trọng. Nghiên cứu cho thấy việc sử dụng dữ liệu tổng hợp một cách bừa bãi trong huấn luyện mô hình có thể gây ra những khiếm khuyết không thể đảo ngược, được gọi là sụp đổ mô hình. </p>

<p>Jathan Sadowski, một nhà nghiên cứu cấp cao tại Đại học Monash, đã đặt ra thuật ngữ Habsburg AI để chỉ hiện tượng này. Giống như triều đại Habsburg của Áo được cho là đã tự hủy hoại do hôn nhân cận huyết, các mô hình AI được huấn luyện quá nhiều trên dữ liệu do AI tạo ra có thể bị đột biến và suy thoái.</p>

<h3>4. Tương Lai Nào Cho AI: Dữ Liệu Lai và Những Tiếp Cận Mới</h3>

<p>Câu hỏi đặt ra là liệu có giải pháp nào để khắc phục những hạn chế của dữ liệu tổng hợp hay không. Một số công ty đang đặt cược vào tương lai của dữ liệu lai, kết hợp cả dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực để ngăn chặn mô hình bị lệch hướng.</p>

<p>Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng đang tìm kiếm những cách tiếp cận mới, chẳng hạn như phương pháp kết hợp giữa mạng nơ-ron và logic biểu tượng, được sử dụng trong hệ thống AI AlphaGeometry của Google DeepMind.</p>

<p>Sự kết hợp giữa dữ liệu lai và các phương pháp tiếp cận mới được kỳ vọng sẽ giúp giải quyết cuộc khủng hoảng dữ liệu và thúc đẩy sự phát triển của AI trong tương lai.</p>

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Ngh...

tháng 8 10, 2024

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ

<h2>Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#Claude-3'>Claude 3 - Làn gió mới trong lĩnh vực AI y tế</a></li>
  <li><a href='#Phuong-phap'>Phương pháp nghiên cứu và kết quả</a></li>
  <li><a href='#Tuong-lai'>Tương lai của Claude 3 trong chẩn đoán ung thư</a></li>
</ol>

<p>Kết quả nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Lưu trữ Châu Âu về Tai Mũi Họng cho thấy một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới mang tên Claude 3 Opus đã thể hiện hiệu suất vượt trội trong việc chẩn đoán ung thư biểu mô tế bào vảy đầu và cổ (HNSCC) so với ChatGPT.</p>

<h3 id='Claude-3'>Claude 3 - Làn gió mới trong lĩnh vực AI y tế</h3>

<p>Nghiên cứu đã đánh giá việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Claude 3 Opus mới được công bố và so sánh nó với LLM ChatGPT 4.0 tiên tiến nhất hiện nay trong việc chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị HNSCC nguyên phát.</p>

<h3 id='Phuong-phap'>Phương pháp nghiên cứu và kết quả</h3>

<p>Phân tích được thực hiện vào tháng 3 năm 2024 trên 50 trường hợp ung thư đầu và cổ nguyên phát liên tiếp. Các thông số chẩn đoán và khuyến nghị được so sánh với các khuyến nghị của Claude 3 Opus và ChatGPT 4.0 cho các thông số sau: khuyến nghị lâm sàng, giải thích và tóm tắt, ngoài ra còn có Công cụ Đánh giá Hiệu suất Trí tuệ Nhân tạo (AIPI).</p>

<p>Kết quả cho thấy Claude 3 đạt được điểm số thành công vượt trội hơn ChatGPT 4.0 trong việc chẩn đoán bệnh nhân và đưa ra các khuyến nghị điều trị bao gồm phẫu thuật, hóa trị và xạ trị. Ngoài ra, đối với các khuyến nghị lâm sàng, giải thích và tóm tắt, Claude 3 đạt điểm tương tự như ChatGPT 4.0.</p>

<h3 id='Tuong-lai'>Tương lai của Claude 3 trong chẩn đoán ung thư</h3>

<p>Các nhà nghiên cứu kết luận: Nghiên cứu này là phân tích đầu tiên về Claude 3 đối với các trường hợp ung thư đầu và cổ nguyên phát và cho thấy hiệu suất vượt trội trong chẩn đoán HNSCC so với ChatGPT 4.0 và kết quả tương tự đối với các khuyến nghị về trị liệu. Điều này đánh dấu sự ra đời của một mô hình AI tiên tiến mới ra mắt có thể vượt trội hơn ChatGPT 4.0 trong việc đánh giá các trường hợp ung thư đầu và cổ nguyên phát và có thể hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng và thiết lập MDT.</p>

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ Mục Lục Claude 3 - Làn gió mới trong lĩnh vực AI y tế Phương pháp ...

tháng 8 10, 2024

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?

<h2>Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Google Gemini: Từ điện thoại đến tai nghe</strong></li>
  <li><strong>Pixel Buds Pro 2: Thiết bị đầu tiên sở hữu Gemini?</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Gemini: Không chỉ dừng lại ở tai nghe</strong></li>
</ol>

<p>Google đang có những bước tiến lớn trong việc phát triển trợ lý AI của mình với dự án mang tên Gemini. Không chỉ dừng lại ở việc tích hợp trên điện thoại, Google được cho là đang thử nghiệm Gemini trên các thiết bị tai nghe, mở ra tiềm năng cho một tương lai tương tác rảnh tay hoàn toàn mới.</p>

<h3>Google Gemini: Từ điện thoại đến tai nghe</h3>
<p>Dù Google Assistant đã là trợ lý giọng nói mặc định trên các thiết bị của hãng, Google dường như đang hướng tới một tương lai với Gemini - chatbot AI do chính họ phát triển.  Mục tiêu của Google là mang Gemini đến với nhiều thiết bị hơn, vượt ra khỏi giới hạn của điện thoại và website. Tai nghe là một trong những thiết bị được nhắm đến, cho phép người dùng tương tác với chatbot mà không cần điện thoại.</p>
<p>Bằng chứng cho thấy sự hiện diện của Gemini trên tai nghe đã xuất hiện trong ứng dụng Google phiên bản 15.31, với dòng chữ 'Talk to Gemini on earbuds' (Trò chuyện với Gemini trên tai nghe).  Một đoạn mã khác trong ứng dụng cũng cho thấy trợ lý AI mới sẽ hoạt động trên tai nghe.</p>

<h3>Pixel Buds Pro 2: Thiết bị đầu tiên sở hữu Gemini?</h3>
<p>Google được cho là sẽ ra mắt Pixel Buds Pro 2 cùng với dòng Pixel 9 vào cuối tháng này. Nhiều khả năng đây sẽ là thiết bị đầu tiên được tích hợp Gemini, cho phép người dùng trải nghiệm trợ lý AI mới mẻ này.</p>
<p>Tuy nhiên, vẫn chưa rõ liệu Gemini có được tích hợp trên các tai nghe hỗ trợ Google Assistant hiện có hay không, và Google cũng chưa tiết lộ gì về các tính năng phần mềm của thiết bị đeo sắp ra mắt.</p>

<h3>Tương lai của Gemini: Không chỉ dừng lại ở tai nghe</h3>
<p>Trước đó, Google đã công bố Gemini sẽ có mặt trên Pixel Tablet.  Phiên bản beta hiện tại của Gemini trên máy tính bảng cho phép người dùng yêu cầu trợ lý thực hiện các tác vụ như học điều mới, lên kế hoạch sự kiện, viết thiệp cảm ơn, v.v.</p>
<p>Có vẻ như Google đang đặt nhiều kỳ vọng vào Gemini, và việc tích hợp trợ lý AI này trên tai nghe chỉ là bước khởi đầu cho một kế hoạch lớn hơn.  Rất có thể trong tương lai, Gemini sẽ trở thành trợ lý AI chủ đạo trên tất cả các thiết bị của Google, thay thế cho Google Assistant.</p>

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro? Mục lục Google Gemini: Từ điện thoại đến tai nghe Pixel B...

tháng 8 10, 2024

Exaone 3.0: LG đưa Hàn Quốc gia nhập đường đua AI toàn cầu

Chạy AI Miễn Phí Trên Máy Tính Cá Nhân

Từ VR đến Vũ khí AI: Hành trình tỷ đô của Anduril và Tham vọng Thay đổi Lĩnh vực Quốc phòng

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

Claude 3: Vượt Mặt ChatGPT trong Chẩn đoán Ung Thư Đầu & Cổ

Google Gemini: Trợ lý AI mới sẽ sớm có mặt trên tai nghe Pixel Buds Pro?

Bài đăng phổ biến

Labels