Agent.ai.vn

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2>Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li>Từ Ý Tưởng Đơn Giản Đến Nền Tảng Trí Tuệ Nhân Tạo Pháp Lý</li>
  <li>Mục Tiêu Táo Bạo: Chinh Phục Những Gã Khổng Lồ</li>
  <li>Vượt Qua Thách Thức, Khẳng Định Vị Thế</li>
  <li>Đối Mặt Với Cạnh Tranh, Nắm Bắt Cơ Hội</li>
  <li>Tương Lai Nào Cho Harvey Và Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Ngành Luật?</li>
</ol>

<p>Hai tuần trước cuộc gọi định mệnh vào ngày Quốc Khánh Mỹ năm 2022, Winston Weinberg, chàng trai 27 tuổi và người bạn Gabe Pereyra đã gửi email cho OpenAI về chatbot do họ phát triển. Công cụ này có khả năng trả lời các câu hỏi pháp lý từ kho dữ liệu trực tuyến công khai với độ chính xác lên đến 86%. Ấn tượng trước tiềm năng to lớn, đội ngũ lãnh đạo OpenAI đã không ngần ngại sắp xếp một cuộc gọi ngay trong ngày lễ.</p>

<p>Cuộc gọi ấy đã đánh dấu sự khởi đầu cho Harvey, nền tảng AI pháp lý cho phép luật sư tải lên tài liệu, yêu cầu AI thực hiện các tác vụ như phân tích tài liệu, tổng hợp nghiên cứu hoặc theo dõi năng suất. Harvey nhanh chóng thu hút sự chú ý từ các nhà đầu tư lớn, gọi vốn thành công 216 triệu USD, trong đó có 100 triệu USD từ vòng gọi vốn Series C với sự tham gia của Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia Capital và nhà đầu tư công nghệ Elad Gil. Thương vụ mới nhất định giá Harvey ở mức 1,5 tỷ USD, đưa Harvey trở thành startup giá trị nhất trong danh mục đầu tư của OpenAI.</p>

<p>Ý tưởng về Harvey được hình thành từ chính trải nghiệm của Weinberg khi còn là luật sư tập sự. Anh nhận ra rằng nhiều công việc của luật sư tập sự có thể được tự động hóa. Sau khi tốt nghiệp, Weinberg bắt đầu sử dụng ChatGPT để xử lý các công việc lặp đi lặp lại, nhàm chán. Từ đó, anh nảy sinh ý tưởng tạo ra một công cụ tự động hóa các tác vụ pháp lý, giải phóng thời gian cho luật sư tập trung vào các công việc ý nghĩa hơn như xây dựng lập luận sắc bén cho thân chủ. </p>

<p>Khác với nhiều công ty công nghệ hướng đến doanh nghiệp thường nhắm đến các công ty nhỏ hơn khi mới thành lập, Harvey lại chọn hướng đi táo bạo hơn: chinh phục những ông lớn trong ngành. Weinberg tin rằng việc có được sự tin tưởng của những tên tuổi lớn ngay từ đầu là chìa khóa thành công cho Harvey, đặc biệt là khi công ty đang phát triển công nghệ AI nhạy cảm, đòi hỏi sự bảo mật cao. </p>

<p>Để thuyết phục những khách hàng khó tính, Weinberg đã tìm kiếm các tài liệu pháp lý công khai gần đây nhất của họ và sử dụng Harvey để tạo ra các lập luận phản biện tiềm năng có thể được sử dụng để chống lại họ tại tòa án. Cách tiếp cận cá nhân hóa này đã phát huy tác dụng.  Chỉ cần một hoặc hai cái tên lớn đặt niềm tin, hiệu ứng domino sẽ diễn ra. Và quả thực, sau A&O Shearman và PwC, Harvey đã nhanh chóng thu hút thêm nhiều hãng luật danh tiếng khác như O’Melveny & Myers, Vinson & Elkins, Gleiss Lutz, ReedSmith, Macfarlanes...</p>

<p>Tuy nhiên, hành trình của Harvey không phải lúc nào cũng trải đầy hoa hồng.  AI vẫn là một lĩnh vực tương đối mới và chưa được kiểm soát chặt chẽ. Các sự cố liên quan đến tính bảo mật và thông tin sai lệch do AI tạo ra đã gióng lên hồi chuông cảnh tỉnh cho cả các hãng luật và startup về việc ứng dụng công nghệ một cách thận trọng. </p>

<p>Để vượt qua rào cản, Weinberg đã chiêu mộ những chuyên gia giàu kinh nghiệm trong ngành như Andrew Hyman và John LaBarre, hai luật sư kỳ cựu của Google, gia nhập Harvey với tư cách là cố vấn chung, và Gordon Moodie, cựu thành viên của Wachtell, trở thành giám đốc sản phẩm của Harvey. Weinberg cho biết vòng gọi vốn mới nhất sẽ giúp Harvey thu hút thêm nhiều luật sư và kỹ sư chất lượng cao để tiếp tục đào tạo mô hình AI của họ trở nên chuyên biệt hơn, đồng thời duy trì độ chính xác và bảo mật dữ liệu.</p>

<p>Mặc dù phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ như Casetext (được Thomson Reuters mua lại với giá 650 triệu USD), Harvey vẫn tự tin vào vị thế dẫn đầu của mình. Brad Lightcap, COO của OpenAI, nhận định tốc độ phát triển và tầm nhìn của Harvey là điều khiến họ nổi bật. “Bạn đưa ra cho họ một chút thông tin và lời khuyên, và một tuần sau, họ quay lại với sự thông minh gấp 20 lần”, Lightcap nói. “Họ không xem mình chỉ là người bán phần mềm, mà là đối tác của cả một ngành.”</p>

<p>Sarah Guo, một trong những nhà đầu tư đầu tiên của Harvey, tin rằng sự lạc quan của những người sáng lập về giá trị của AI sẽ giúp họ vượt qua mọi thách thức. “Hãy tưởng tượng bạn có thể đảm nhận nhiều công việc của khách hàng hơn vì bạn đã tự động hóa rất nhiều công việc của luật sư tập sự, hoặc thắng kiện thường xuyên hơn vì quy trình khám phá của bạn chỉ mất một ngày thay vì nhiều tháng”, Guo nói. “Đến một lúc nào đó, AI sẽ tác động đến năng suất của bạn và tạo ra lợi thế cạnh tranh đến mức bạn không thể không áp dụng nó.” </p>

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

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Mục Lục Từ Ý Tưởng Đơn Giản Đến Nền Tảng Trí Tuệ Nhân Tạo ...

tháng 8 10, 2024

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình

<h2>GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#gpt4o-va-the-he-thong'>GPT-4o và Thẻ Hệ thống (System Card)</a></li>
  <li><a href='#danh-gia-rui-ro'>Đánh giá rủi ro: Trung bình</a></li>
  <li><a href='#song-gio-xung-quanh-openai'>Sóng gió xung quanh OpenAI và vấn đề minh bạch</a></li>
  <li><a href='#thach-thuc-tu-danh-gia'>Thách thức tự đánh giá và tương lai của GPT-4o</a></li>
</ol>

<h3 id='gpt4o-va-the-he-thong'>GPT-4o và Thẻ Hệ thống (System Card)</h3>

<p>GPT-4o, mô hình AI mới nhất của OpenAI, đã được ra mắt công chúng vào tháng 5 năm nay. Trước khi ra mắt, OpenAI đã áp dụng quy trình kiểm tra tiêu chuẩn bằng cách sử dụng nhóm Red Team - các chuyên gia bảo mật độc lập có nhiệm vụ tìm kiếm lỗ hổng trong hệ thống. Nhóm này đã xem xét các rủi ro tiềm ẩn như khả năng GPT-4o tạo ra bản sao giọng nói trái phép, nội dung khiêu dâm và bạo lực, hoặc sao chép nội dung âm thanh có bản quyền. Kết quả của quá trình kiểm tra này được công bố trong Thẻ Hệ thống (System Card) của GPT-4o, một tài liệu nghiên cứu phác thảo các biện pháp an toàn và đánh giá rủi ro mà OpenAI đã thực hiện.</p>

<h3 id='danh-gia-rui-ro'>Đánh giá rủi ro: Trung bình</h3>

<p>Theo khung đánh giá của OpenAI, GPT-4o được xếp ở mức nguy cơ trung bình. Mức độ rủi ro tổng thể được xác định dựa trên bốn hạng mục chính: an ninh mạng, nguy cơ sinh học, khả năng thuyết phục và tính tự chủ của mô hình. Tất cả các hạng mục đều được đánh giá ở mức rủi ro thấp, ngoại trừ khả năng thuyết phục. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng một số đoạn văn bản do GPT-4o tạo ra có khả năng tác động đến quan điểm của người đọc tốt hơn so với văn bản do con người viết, mặc dù nhìn chung, khả năng thuyết phục của mô hình không vượt trội hơn.</p>

<h3 id='song-gio-xung-quanh-openai'>Sóng gió xung quanh OpenAI và vấn đề minh bạch</h3>

<p>Việc phát hành Thẻ Hệ thống cho GPT-4o diễn ra trong bối cảnh OpenAI đang phải đối mặt với nhiều chỉ trích về tiêu chuẩn an toàn, từ chính nhân viên của họ đến các thượng nghị sĩ. Ngay trước khi Thẻ Hệ thống được công bố, The Verge đã độc quyền đăng tải một lá thư ngỏ từ Thượng nghị sĩ Elizabeth Warren và Hạ nghị sĩ Lori Trahan, yêu cầu OpenAI giải trình về cách thức xử lý các khiếu nại và đánh giá an toàn. Lá thư này nêu bật nhiều lo ngại về an toàn đã được công khai, bao gồm cả việc CEO Sam Altman bị sa thải ngắn ngủi vào năm 2023 do lo ngại của hội đồng quản trị, và sự ra đi của một giám đốc an toàn, người cho rằng văn hóa và quy trình an toàn đã bị đặt sau các sản phẩm hào nhoáng.</p>

<p>Hơn nữa, việc OpenAI phát hành một mô hình đa phương thức với khả năng cao ngay trước cuộc bầu cử tổng thống Mỹ cũng đặt ra nhiều rủi ro tiềm ẩn. Mô hình có thể vô tình lan truyền thông tin sai lệch hoặc bị các đối tượng xấu lợi dụng, mặc dù OpenAI khẳng định họ đang thử nghiệm các tình huống thực tế để ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích.</p>

<p>Nhiều ý kiến kêu gọi OpenAI minh bạch hơn, không chỉ về dữ liệu đào tạo mô hình (liệu nó có được đào tạo trên YouTube?) mà còn về quy trình kiểm tra an toàn. Tại California, nơi OpenAI và nhiều phòng thí nghiệm AI hàng đầu khác đặt trụ sở, Thượng nghị sĩ Scott Wiener đang thúc đẩy thông qua dự luật nhằm điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm các điều khoản quy định trách nhiệm pháp lý của các công ty nếu AI của họ được sử dụng cho mục đích gây hại.</p>

<h3 id='thach-thuc-tu-danh-gia'>Thách thức tự đánh giá và tương lai của GPT-4o</h3>

<p>Điểm đáng chú ý nhất từ Thẻ Hệ thống của GPT-4o là việc đánh giá phần lớn dựa vào chính OpenAI, mặc dù có sự tham gia của nhóm Red Team và các bên kiểm tra độc lập. Điều này đặt ra câu hỏi về tính khách quan và mức độ tin cậy của những đánh giá này. Liệu OpenAI có thực sự minh bạch và nghiêm túc trong việc đảm bảo an toàn cho mô hình AI của mình? Tương lai của GPT-4o và những mô hình AI tiên tiến khác sẽ phụ thuộc rất nhiều vào câu trả lời cho câu hỏi này.</p>

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình Mục lục GPT-4o và Thẻ Hệ thống (System Card) Đánh gi...

tháng 8 10, 2024

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

Harvey: Kỳ Lân Công Nghệ Pháp Lý Tự Tin Vào Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

GPT-4o: Mô hình AI mới nhất của OpenAI được đánh giá ở mức nguy cơ trung bình

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

Bài đăng phổ biến

Labels