Agent.ai.vn

Cách AI Biến Đổi Việc Lập Kế Hoạch và Đánh Giá Bài Giảng

<h2 id="section-0">Cách AI Biến Đổi Việc Lập Kế Hoạch và Đánh Giá Bài Giảng</h2>
Giáo dục đang đối mặt với nhiều thách thức, từ ngân sách eo hẹp, hạ tầng công nghệ hạn chế đến chương trình giảng dạy liên tục thay đổi. Giữa vô vàn khó khăn đó, giáo viên còn phải đối mặt với một nhiệm vụ đầy thách thức: lập kế hoạch và xây dựng bài giảng sao cho phù hợp, hấp dẫn và hiệu quả. 
Sự phát triển như vũ bão của trí tuệ nhân tạo (AI) càng đặt ra yêu cầu cấp thiết cho việc đổi mới phương pháp giảng dạy. Các công cụ AI ra đời như một giải pháp tiềm năng giúp giáo viên tạo ra những bài giảng không chỉ cập nhật kiến thức mới nhất mà còn kích thích tư duy, tạo hứng thú học tập cho học sinh.
Bài viết này sẽ giới thiệu cách AI có thể cách mạng hóa việc lập kế hoạch và đánh giá bài giảng, trang bị cho giáo viên công cụ đắc lực để nâng cao chất lượng dạy và học.
<h3 id="section-1">1. Lập Kế Hoạch Bài Giảng</h3>
Một kế hoạch bài giảng chi tiết chính là chìa khóa then chốt cho sự thành công của cả khóa học. Tuy nhiên, giáo viên thường thiếu thời gian và nguồn lực để đầu tư cho công việc này. Các phần mềm lập kế hoạch bài giảng ứng dụng AI như Shiksha Copilot của Microsoft và MagicSchool.ai ra đời như một giải pháp tối ưu, giúp giáo viên tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.
• Shiksha Copilot: Được thiết kế dành riêng cho giáo viên và học sinh Ấn Độ, Shiksha Copilot tích hợp sâu với Hội đồng Giáo dục Trung học Ấn Độ (CBSE), cho phép giáo viên dễ dàng tạo kế hoạch bài giảng chi tiết chỉ với vài thao tác đơn giản.
• MagicSchool.ai: Linh hoạt và đa năng hơn, MagicSchool.ai cho phép giáo viên tùy chỉnh kế hoạch bài giảng theo nhiều tiêu chí khác nhau, từ chủ đề, trình độ học sinh đến các yêu cầu đặc biệt như khả năng tiếp cận hoặc phân tích chuyên sâu về khía cạnh đạo đức.
Điểm mạnh chung của cả hai công cụ này là khả năng tùy chỉnh linh hoạt. Giáo viên có thể tinh chỉnh kế hoạch bài giảng được tạo tự động bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, từ đó đảm bảo bài giảng phù hợp nhất với nhu cầu của học sinh.
<h3 id="section-2">2. Xây Dựng Nội Dung Bài Giảng</h3>
Sau khi đã có kế hoạch chi tiết, giáo viên có thể sử dụng các công cụ thiết kế và đa phương tiện (bao gồm cả công cụ AI và công cụ thông thường) để hiện thực hóa ý tưởng của mình. Phương pháp giảng dạy kết hợp - sử dụng cả đa phương tiện và văn bản - đang ngày càng phổ biến nhờ khả năng tạo ra trải nghiệm học tập hấp dẫn và hiệu quả hơn.
• MagicSchool.ai: Không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ lập kế hoạch, MagicSchool.ai còn cho phép giáo viên tạo ra các tài liệu học tập và bài viết chất lượng cao chỉ với một cú nhấp chuột, trực tiếp từ kế hoạch bài giảng đã tạo trước đó.
• Quizlet Magic Notes: Cho phép giáo viên tải lên ghi chú bài giảng của mình và biến chúng thành bộ thẻ ghi nhớ flashcard chính xác. Flashcard là một công cụ ôn tập hiệu quả, giúp học sinh ghi nhớ kiến thức dễ dàng hơn.
• Các công cụ thiết kế: Canva, Microsoft Designer, Adobe Firefly và DALLE-3 của OpenAI là những công cụ hỗ trợ đắc lực cho việc tạo ra hình ảnh và slide trình chiếu đẹp mắt và chuyên nghiệp. 
• Canva: Giao diện thân thiện, dễ sử dụng, đặc biệt là tính năng "Magic Studio" cho phép tạo bài thuyết trình chỉ bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.
• Microsoft Designer: Tạo ra các thiết kế riêng lẻ có thể được kết nối với nhau để tạo thành bài giảng hoàn chỉnh.
• Adobe Firefly và DALLE-3: Tạo ra hình ảnh chân thực đến kinh ngạc. DALLE-3 được tích hợp với ChatGPT, giúp việc tạo hình ảnh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Sử dụng kết hợp các công cụ này sẽ giúp giáo viên tối ưu hóa quy trình xây dựng nội dung bài giảng, tạo ra những bài giảng chất lượng cao và thu hút học sinh.
<h3 id="section-3">3. Tạo Bài Kiểm Tra và Đánh Giá</h3>
Việc tạo ra các bài kiểm tra, bài thi giữa kỳ và cuối kỳ thường là một thách thức lớn đối với giáo viên. AI một lần nữa chứng minh được tiềm năng của mình trong lĩnh vực này. 
• MagicSchool.ai: Tạo bài kiểm tra trắc nghiệm và xuất sang Google Forms một cách dễ dàng.
• ChatGPT: Tạo ra các bài kiểm tra toàn diện hơn, bao gồm cả câu hỏi khách quan và tự luận. Giáo viên có thể tải bài giảng lên ChatGPT dưới dạng PDF hoặc tệp văn bản, sau đó yêu cầu ChatGPT tạo bài kiểm tra dựa trên nội dung đó. 
• Chatterbot AI: Lý tưởng cho việc tạo bài kiểm tra Toán học, Vật lý và các môn học phân tích khác, nhờ khả năng xử lý toán học chính xác và cơ sở dữ liệu kiến thức khổng lồ. Chatterbot AI thậm chí có thể tạo biểu đồ, đồ thị và sơ đồ để bổ sung cho bài kiểm tra.
Lưu ý: 
<ul>
<li>Giáo viên cần đưa ra yêu cầu rõ ràng và cụ thể khi sử dụng các công cụ AI để tạo bài kiểm tra. Nên tập trung tạo số lượng câu hỏi ít hơn trong một lần yêu cầu để đảm bảo chất lượng câu hỏi. </li>
<li>Tham khảo bộ câu hỏi mẫu của AI for Education để biết cách thiết kế câu hỏi hiệu quả.</li>
</ul>
<h3 id="section-4">4. Cá Nhân Hóa Phản Hồi</h3>
Cá nhân hóa phản hồi trên quy mô lớn là một trong những lợi ích vượt trội mà AI mang lại cho giáo dục. Giáo viên có thể sử dụng chatbot AI chuyên dụng để chấm điểm, đánh dấu và đưa ra phản hồi cho từng học sinh một cách hiệu quả và chính xác.
• ChatGPT, Chatterbot AI, Claude: Giáo viên có thể sử dụng các chatbot này kết hợp với câu hỏi mẫu của AI for Education để tạo phản hồi cá nhân hóa cho học sinh.
• Google Cloud Document AI, Mathpix: Chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản kỹ thuật số, hỗ trợ chấm điểm bài kiểm tra viết tay.
<h3 id="section-5">Kết Luận</h3>
Sự kết hợp giữa công nghệ và giáo dục đang mở ra những cơ hội chưa từng có. AI không thay thế giáo viên, mà là công cụ hỗ trợ đắc lực giúp giáo viên nâng cao chất lượng dạy và học. 
Để khai thác tối đa tiềm năng của AI trong giáo dục, giáo viên cần chủ động tìm hiểu, áp dụng và không ngừng đổi mới phương pháp giảng dạy. Tin rằng, với sự hỗ trợ của AI, giáo dục sẽ ngày càng phát triển, mang lại lợi ích thiết thực cho cả giáo viên và học sinh. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cách AI Biến Đổi Việc Lập Kế Hoạch và Đánh Giá Bài Giảng

Cách AI Biến Đổi Việc Lập Kế Hoạch và Đánh Giá Bài Giảng Giáo dục đang đối mặt với nhiều thách thức , từ ngân sách eo hẹp, hạ tầng công ngh...

tháng 8 14, 2024

Flux: Bước đột phá mới của Black Forest Labs trong lĩnh vực mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh - Liệu có vượt trội hơn Midjourney?

<h2 id="section-0">Flux: Bước đột phá mới của Black Forest Labs trong lĩnh vực mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh - Liệu có vượt trội hơn Midjourney?</h2>
Black Forest Labs, đội ngũ đứng sau mô hình Stable Diffusion đột phá, đã chính thức ra mắt Flux – bộ sưu tập các mô hình AI tiên tiến hứa hẹn sẽ tái định nghĩa khả năng tạo hình ảnh bằng AI. Nhưng liệu Flux có thực sự là một bước nhảy vọt trong lĩnh vực này và nó so sánh như thế nào với các đối thủ hàng đầu như Midjourney? Hãy cùng chúng ta đi sâu vào thế giới của Flux và khám phá tiềm năng của nó trong việc định hình tương lai của nghệ thuật và truyền thông do AI tạo ra.
<h3 id="section-1">Nguồn gốc của Black Forest Labs</h3>
Trước khi đi sâu vào các khía cạnh kỹ thuật của Flux, điều quan trọng là phải hiểu rõ về đội ngũ tài năng đằng sau mô hình sáng tạo này. Black Forest Labs không chỉ là một startup AI thông thường; đó là một tập hợp của những cá nhân xuất sắc với bảng thành tích ấn tượng trong việc phát triển các mô hình AI tạo sinh nền tảng. Đội ngũ này bao gồm những người tạo ra VQGAN, Latent Diffusion và gia đình mô hình Stable Diffusion đã gây bão trong thế giới nghệ thuật AI.
Với vòng gọi vốn Series Seed thành công trị giá 31 triệu đô la do Andreessen Horowitz dẫn đầu và sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư thiên thần đáng chú ý, Black Forest Labs đã khẳng định vị thế tiên phong trong nghiên cứu AI tạo sinh. Nhiệm vụ của họ rất rõ ràng: phát triển và nâng cao các mô hình học sâu tạo sinh tiên tiến cho các phương tiện truyền thông như hình ảnh và video, đồng thời thúc đẩy ranh giới của sự sáng tạo, hiệu quả và đa dạng.
<h3 id="section-2">Giới thiệu về gia đình mô hình Flux</h3>
Black Forest Labs đã giới thiệu bộ sưu tập mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh FLUX.1, được thiết kế để thiết lập các tiêu chuẩn mới về chi tiết hình ảnh, tuân thủ lời nhắc, đa dạng phong cách và độ phức tạp của cảnh. Gia đình Flux bao gồm ba biến thể, mỗi biến thể được thiết kế riêng cho các trường hợp sử dụng và mức độ truy cập khác nhau:
<ul>
<li>FLUX.1 [pro]: Mô hình hàng đầu, cung cấp hiệu suất vượt trội trong việc tạo hình ảnh với khả năng tuân thủ lời nhắc, chất lượng hình ảnh, chi tiết hình ảnh và tính đa dạng đầu ra vượt trội. Có sẵn thông qua API, nó được định vị là tùy chọn cao cấp cho mục đích sử dụng chuyên nghiệp và doanh nghiệp.</li>
<li>FLUX.1 [dev]: Mô hình chưng cất hướng dẫn, có trọng số mở cho các ứng dụng phi thương mại. Nó được thiết kế để đạt được chất lượng và khả năng tuân thủ lời nhắc tương tự như phiên bản pro trong khi hiệu quả hơn.</li>
<li>FLUX.1 [schnell]: Mô hình nhanh nhất trong bộ, được tối ưu hóa cho phát triển cục bộ và sử dụng cá nhân. Nó được cung cấp miễn phí theo giấy phép Apache 2.0, giúp nó có thể truy cập được cho nhiều ứng dụng và thử nghiệm khác nhau.</li>
</ul>
Dưới đây là một số ví dụ về lời nhắc độc đáo và sáng tạo thể hiện khả năng của FLUX.1. Những lời nhắc này sẽ làm nổi bật điểm mạnh của mô hình trong việc xử lý văn bản, bố cục phức tạp và các yếu tố đầy thử thách như bàn tay.
<ul>
<li>Kết hợp phong cách nghệ thuật với văn bản: "Tạo một bức chân dung Vincent van Gogh theo phong cách đặc trưng của ông, nhưng thay thế bộ râu của ông bằng những nét cọ xoáy tạo thành chữ 'Đêm đầy sao' theo kiểu chữ thảo."</li>
<li>Cảnh hành động năng động với tích hợp văn bản: "Một siêu anh hùng xé toạc trang truyện tranh. Các đường hành động và hiệu ứng âm thanh sẽ tạo thành tên của anh hùng là 'FLUX FORCE' theo kiểu chữ in đậm, năng động."</li>
<li>Khái niệm siêu thực với vị trí đối tượng chính xác: "Cận cảnh một chú mèo dễ thương với màu nâu và trắng dưới ánh nắng mặt trời bên cửa sổ. Lấy nét rõ nét vào kết cấu và màu sắc của mắt. Ánh sáng tự nhiên để ghi lại độ sâu và độ sáng bóng của mắt chân thực."</li>
</ul>
Những lời nhắc này được thiết kế để thử thách khả năng của FLUX.1 trong việc hiển thị văn bản, bố cục cảnh phức tạp và tạo đối tượng chi tiết, đồng thời thể hiện tiềm năng của nó trong việc tạo hình ảnh sáng tạo và độc đáo.
<h3 id="section-3">Những đột phá kỹ thuật đằng sau Flux</h3>
Nằm ở trung tâm của khả năng ấn tượng của Flux là một loạt các cải tiến kỹ thuật giúp nó khác biệt với những người tiền nhiệm và đối thủ cạnh tranh:
<h4 id="section-4">Mô hình Flow được hỗ trợ bởi Transformer ở quy mô lớn</h4>
Tất cả các mô hình FLUX.1 công khai đều được xây dựng trên kiến trúc lai kết hợp các khối biến đổi khuếch tán đa phương thức và song song, được mở rộng lên tới 12 tỷ tham số ấn tượng. Điều này thể hiện một bước nhảy vọt về quy mô và độ phức tạp của mô hình so với nhiều mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh hiện có.
Các mô hình Flux cải tiến dựa trên các mô hình khuếch tán tiên tiến trước đó bằng cách kết hợp kết hợp luồng, một phương pháp chung và đơn giản về mặt khái niệm để đào tạo các mô hình tạo sinh. Kết hợp luồng cung cấp một khuôn khổ linh hoạt hơn cho mô hình hóa tạo sinh, với các mô hình khuếch tán là một trường hợp đặc biệt trong phương pháp tiếp cận rộng hơn này.
Để nâng cao hiệu suất của mô hình và hiệu quả phần cứng, Black Forest Labs đã tích hợp các nhúng vị trí xoay vòng và các lớp chú ý song song. Các kỹ thuật này cho phép xử lý tốt hơn các mối quan hệ không gian trong hình ảnh và xử lý dữ liệu quy mô lớn hiệu quả hơn.
<h4 id="section-5">Những đổi mới về kiến trúc</h4>
Hãy chia nhỏ một số yếu tố kiến trúc chính góp phần vào hiệu suất của Flux:
<ul>
<li>Kiến trúc lai: Bằng cách kết hợp các khối biến đổi khuếch tán đa phương thức và song song, Flux có thể xử lý hiệu quả cả thông tin văn bản và hình ảnh, dẫn đến sự liên kết tốt hơn giữa lời nhắc và hình ảnh được tạo.</li>
<li>Kết hợp luồng: Phương pháp này cho phép đào tạo các mô hình tạo sinh linh hoạt và hiệu quả hơn. Nó cung cấp một khuôn khổ thống nhất bao gồm các mô hình khuếch tán và các kỹ thuật tạo sinh khác, có khả năng dẫn đến việc tạo hình ảnh mạnh mẽ và linh hoạt hơn.</li>
<li>Nhúng vị trí xoay vòng: Các nhúng này giúp mô hình hiểu và duy trì tốt hơn các mối quan hệ không gian trong hình ảnh, điều này rất quan trọng để tạo ra nội dung trực quan mạch lạc và chi tiết.</li>
<li>Các lớp chú ý song song: Kỹ thuật này cho phép xử lý hiệu quả hơn các cơ chế chú ý, điều này rất quan trọng để hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau trong cả lời nhắc văn bản và hình ảnh được tạo.</li>
<li>Mở rộng lên 12 tỷ tham số: Quy mô tuyệt đối của mô hình cho phép nó nắm bắt và tổng hợp các mẫu và mối quan hệ phức tạp hơn, có khả năng dẫn đến chất lượng cao hơn và đầu ra đa dạng hơn.</li>
</ul>
<h3 id="section-6">Đánh giá Flux: Một tiêu chuẩn mới trong tổng hợp hình ảnh</h3>
Black Forest Labs tuyên bố rằng FLUX.1 thiết lập các tiêu chuẩn mới trong tổng hợp hình ảnh, vượt qua các mô hình phổ biến như Midjourney v6.0, DALL·E 3 (HD) và SD3-Ultra ở một số khía cạnh chính:
<ul>
<li>Chất lượng hình ảnh: Flux nhằm mục đích tạo ra hình ảnh có độ trung thực cao hơn, chi tiết chân thực hơn và tổng thể thẩm mỹ đẹp hơn.</li>
<li>Tuân thủ lời nhắc: Mô hình được thiết kế để tuân thủ chặt chẽ hơn các lời nhắc văn bản đã cho, tạo ra hình ảnh phản ánh chính xác hơn ý định của người dùng.</li>
<li>Khả năng thay đổi kích thước/tỷ lệ khung hình: Flux hỗ trợ nhiều tỷ lệ khung hình và độ phân giải khác nhau, từ 0,1 đến 2,0 megapixel, mang đến sự linh hoạt cho các trường hợp sử dụng khác nhau.</li>
<li>Kiểu chữ: Mô hình cho thấy khả năng được cải thiện trong việc tạo và hiển thị văn bản trong hình ảnh, một thách thức phổ biến đối với nhiều mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh.</li>
<li>Tính đa dạng đầu ra: Flux được tinh chỉnh đặc biệt để duy trì toàn bộ tính đa dạng đầu ra từ quá trình đào tạo trước, mang đến nhiều khả năng sáng tạo hơn.</li>
</ul>
<h3 id="section-7">Flux so với Midjourney: Phân tích so sánh</h3>
Bây giờ, hãy giải quyết câu hỏi nóng bỏng: Liệu Flux có tốt hơn Midjourney? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần xem xét một số yếu tố:
<h4 id="section-8">Chất lượng hình ảnh và thẩm mỹ</h4>
Cả Flux và Midjourney đều được biết đến với việc tạo ra những hình ảnh chất lượng cao, ấn tượng trực quan. Midjourney đã được khen ngợi vì phong cách nghệ thuật và khả năng tạo ra hình ảnh có sức hấp dẫn thẩm mỹ khác biệt. Flux, với kiến trúc tiên tiến và số lượng tham số lớn hơn, nhằm mục đích phù hợp hoặc vượt quá mức chất lượng này.
Những ví dụ ban đầu từ Flux cho thấy chi tiết ấn tượng, kết cấu chân thực và nắm bắt tốt về ánh sáng và bố cục. Tuy nhiên, bản chất chủ quan của nghệ thuật khiến cho việc khẳng định dứt khoát về tính ưu việt trong lĩnh vực này là điều khó khăn. Người dùng có thể thấy rằng mỗi mô hình đều có điểm mạnh trong các phong cách hoặc loại hình ảnh khác nhau.
<h4 id="section-9">Tuân thủ lời nhắc</h4>
Một lĩnh vực mà Flux có khả năng vượt trội hơn Midjourney là khả năng tuân thủ lời nhắc. Black Forest Labs đã nhấn mạnh trọng tâm của họ vào việc cải thiện khả năng giải thích và thực hiện chính xác các lời nhắc đã cho của mô hình. Điều này có thể dẫn đến những hình ảnh được tạo ra phù hợp hơn với ý định của người dùng, đặc biệt là đối với những yêu cầu phức tạp hoặc tinh tế.
Midjourney đôi khi bị chỉ trích vì đã tự do sáng tạo với lời nhắc, điều này có thể dẫn đến kết quả đẹp mắt nhưng bất ngờ. Phương pháp của Flux có thể mang lại khả năng kiểm soát chính xác hơn đối với đầu ra được tạo.
<h4 id="section-10">Tốc độ và hiệu quả</h4>
Với việc giới thiệu FLUX.1 [schnell], Black Forest Labs đang nhắm mục tiêu vào một trong những lợi thế chính của Midjourney: tốc độ. Midjourney được biết đến với thời gian tạo nhanh chóng, điều này đã khiến nó trở nên phổ biến cho các quy trình sáng tạo lặp đi lặp lại. Nếu Flux có thể phù hợp hoặc vượt quá tốc độ này trong khi vẫn duy trì chất lượng, thì đó có thể là một điểm bán hàng đáng kể.
<h4 id="section-11">Khả năng truy cập và dễ sử dụng</h4>
Midjourney đã trở nên phổ biến một phần nhờ giao diện thân thiện với người dùng và tích hợp với Discord. Flux, là sản phẩm mới hơn, có thể cần có thời gian để phát triển các giao diện dễ truy cập tương tự. Tuy nhiên, bản chất nguồn mở của các mô hình FLUX.1 [schnell] và [dev] có thể dẫn đến nhiều công cụ và tích hợp do cộng đồng phát triển, có khả năng vượt qua Midjourney về các tùy chọn linh hoạt và tùy chỉnh.
<h4 id="section-12">Khả năng kỹ thuật</h4>
Kiến trúc tiên tiến và quy mô mô hình lớn hơn của Flux cho thấy rằng nó có thể có nhiều khả năng thô hơn về mặt hiểu các lời nhắc phức tạp và tạo ra các chi tiết phức tạp. Phương pháp kết hợp luồng và kiến trúc lai có thể cho phép Flux xử lý nhiều loại tác vụ hơn và tạo ra nhiều đầu ra đa dạng hơn.
<h4 id="section-13">Cân nhắc về đạo đức và giảm thiểu sai lệch</h4>
Cả Flux và Midjourney đều phải đối mặt với thách thức giải quyết các lo ngại về đạo đức trong hình ảnh do AI tạo ra, chẳng hạn như sai lệch, thông tin sai lệch và các vấn đề về bản quyền. Trọng tâm của Black Forest Labs về tính minh bạch và cam kết của họ trong việc biến các mô hình có thể truy cập rộng rãi có khả năng dẫn đến sự giám sát của cộng đồng mạnh mẽ hơn và cải thiện nhanh hơn trong các lĩnh vực này.
<h3 id="section-14">Triển khai mã và triển khai</h3>
<h4 id="section-15">Sử dụng Flux với Diffusers</h4>
Các mô hình Flux có thể dễ dàng được tích hợp vào quy trình công việc hiện có bằng cách sử dụng thư viện Hugging Face Diffusers. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để sử dụng FLUX.1 [dev] hoặc FLUX.1 [schnell] với Diffusers:
<ol>
<li>Đầu tiên, cài đặt hoặc nâng cấp thư viện Diffusers:</li>
</ol>
<pre><code class="python language-python">!pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
</code></pre>
<ol start="2">
<li>Sau đó, bạn có thể sử dụng <code>FluxPipeline</code> để chạy mô hình:</li>
</ol>
<pre><code class="python language-python">import torch
from diffusers import FluxPipeline

# Tải mô hình
pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
# Kích hoạt dỡ tải CPU để tiết kiệm VRAM (tùy chọn)
pipe.enable_model_cpu_offload()
# Tạo hình ảnh
prompt = "Một con mèo cầm một tấm biển có nội dung chào thế giới"
image = pipe(
 prompt,
 height=1024,
 width=1024,
 guidance_scale=3.5,
 output_type="pil",
 num_inference_steps=50,
 max_sequence_length=512,
 generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
# Lưu hình ảnh được tạo
image.save("flux-dev.png")
</code></pre>
Đoạn mã này cho thấy cách tải mô hình FLUX.1 [dev], tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản và lưu kết quả.
<h4 id="section-16">Triển khai Flux dưới dạng API với LitServe</h4>
Đối với những người muốn triển khai Flux như một dịch vụ API có thể mở rộng, Black Forest Labs cung cấp một ví dụ sử dụng LitServe, một công cụ suy luận hiệu suất cao. Dưới đây là bảng phân tích quy trình triển khai:
<h5 id="section-17">Xác định máy chủ mô hình:</h5>
<pre><code class="python language-python">from io import BytesIO
from fastapi import Response
import torch
import time
import litserve as ls
from optimum.quanto import freeze, qfloat8, quantize
from diffusers import FlowMatchEulerDiscreteScheduler, AutoencoderKL
from diffusers.models.transformers.transformer_flux import FluxTransformer2DModel
from diffusers.pipelines.flux.pipeline_flux import FluxPipeline
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer, T5EncoderModel, T5TokenizerFast

class FluxLitAPI(ls.LitAPI):
    def setup(self, device):
        # Tải các thành phần mô hình
        scheduler = FlowMatchEulerDiscreteScheduler.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", subfolder="scheduler")
        text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", torch_dtype=torch.bfloat16)
        tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", torch_dtype=torch.bfloat16)
        text_encoder_2 = T5EncoderModel.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", subfolder="text_encoder_2", torch_dtype=torch.bfloat16)
        tokenizer_2 = T5TokenizerFast.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", subfolder="tokenizer_2", torch_dtype=torch.bfloat16)
        vae = AutoencoderKL.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", subfolder="vae", torch_dtype=torch.bfloat16)
        transformer = FluxTransformer2DModel.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", subfolder="transformer", torch_dtype=torch.bfloat16)
        # Lượng tử hóa thành 8 bit để vừa với GPU L4
        quantize(transformer, weights=qfloat8)
        freeze(transformer)
        quantize(text_encoder_2, weights=qfloat8)
        freeze(text_encoder_2)
        # Khởi tạo đường ống Flux
        self.pipe = FluxPipeline(
            scheduler=scheduler,
            text_encoder=text_encoder,
            tokenizer=tokenizer,
            text_encoder_2=None,
            tokenizer_2=tokenizer_2,
            vae=vae,
            transformer=None,
        )
        self.pipe.text_encoder_2 = text_encoder_2
        self.pipe.transformer = transformer
        self.pipe.enable_model_cpu_offload()

def decode_request(self, request):
        return request["prompt"]

def predict(self, prompt):
        image = self.pipe(
            prompt=prompt, 
            width=1024,
            height=1024,
            num_inference_steps=4, 
            generator=torch.Generator().manual_seed(int(time.time())),
            guidance_scale=3.5,
        ).images[0]
        return image

def encode_response(self, image):
        buffered = BytesIO()
        image.save(buffered, format="PNG")
        return Response(content=buffered.getvalue(), headers={"Content-Type": "image/png"})

# Khởi động máy chủ
if __name__ == "__main__":
 api = FluxLitAPI()
 server = ls.LitServer(api, timeout=False)
 server.run(port=8000)
</code></pre>
Mã này thiết lập API LitServe cho Flux, bao gồm tải mô hình, xử lý yêu cầu, tạo hình ảnh và mã hóa phản hồi.
<h5 id="section-18">Khởi động máy chủ:</h5>
<pre><code>python server.py
</code></pre>
<h5 id="section-19">Sử dụng API mô hình:</h5>
Bạn có thể kiểm tra API bằng cách sử dụng tập lệnh máy khách đơn giản:
<pre><code class="python language-python">import requests
import json

url = "http://localhost:8000/predict"
prompt = "một robot đang ngồi trên ghế vẽ một bức tranh trên giá vẽ về một cảnh quan thành phố tương lai, nghệ thuật đại chúng"
response = requests.post(url, json={"prompt": prompt})
with open("generated_image.png", "wb") as f:
 f.write(response.content)
print("Hình ảnh được tạo và lưu dưới dạng generated_image.png")
</code></pre>
<h5 id="section-20">Các tính năng chính của triển khai</h5>
<ul>
<li>Kiến trúc không máy chủ: Thiết lập LitServe cho phép triển khai không máy chủ, có thể mở rộng, có thể thu nhỏ về 0 khi không sử dụng.</li>
<li>API riêng tư: Bạn có thể triển khai Flux như một API riêng tư trên cơ sở hạ tầng của riêng mình.</li>
<li>Hỗ trợ đa GPU: Thiết lập được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên nhiều GPU.</li>
<li>Lượng tử hóa: Mã thể hiện cách lượng tử hóa mô hình thành độ chính xác 8 bit, cho phép nó chạy trên phần cứng kém mạnh hơn như GPU NVIDIA L4.</li>
<li>Dỡ tải CPU: Phương thức <code>enable_model_cpu_offload()</code> được sử dụng để bảo toàn bộ nhớ GPU bằng cách dỡ bỏ các phần của mô hình sang CPU khi không sử dụng.</li>
</ul>
<h3 id="section-21">Ứng dụng thực tế của Flux</h3>
Tính linh hoạt và sức mạnh của Flux mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong các ngành khác nhau:
<ul>
<li>Ngành công nghiệp sáng tạo: Các nhà thiết kế đồ họa, họa sĩ minh họa và nghệ sĩ có thể sử dụng Flux để nhanh chóng tạo ra nghệ thuật ý tưởng, bảng tâm trạng và cảm hứng trực quan.</li>
<li>Tiếp thị và quảng cáo: Các nhà tiếp thị có thể tạo hình ảnh tùy chỉnh cho các chiến dịch, nội dung truyền thông xã hội và bản mô phỏng sản phẩm với tốc độ và chất lượng chưa từng có.</li>
<li>Phát triển trò chơi: Các nhà thiết kế trò chơi có thể sử dụng Flux để nhanh chóng tạo nguyên mẫu môi trường, nhân vật và tài sản, hợp lý hóa quy trình sản xuất trước.</li>
<li>Kiến trúc và thiết kế nội thất: Các kiến trúc sư và nhà thiết kế có thể tạo ra hình ảnh trực quan chân thực về không gian và cấu trúc dựa trên mô tả bằng văn bản.</li>
<li>Giáo dục: Các nhà giáo dục có thể tạo ra các phương tiện trực quan và hình ảnh minh họa tùy chỉnh để nâng cao tài liệu học tập và làm cho các khái niệm phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn.</li>
<li>Phim và hoạt hình: Các nghệ sĩ storyboard và họa sĩ hoạt hình có thể sử dụng Flux để nhanh chóng hình dung các cảnh và nhân vật, tăng tốc quy trình hình dung trước.</li>
</ul>
<h3 id="section-22">Tương lai của Flux và tạo văn bản thành hình ảnh</h3>
Black Forest Labs đã nói rõ rằng Flux chỉ là khởi đầu cho tham vọng của họ trong lĩnh vực AI tạo sinh. Họ đã công bố kế hoạch phát triển các hệ thống chuyển đổi văn bản thành video cạnh tranh, hứa hẹn khả năng tạo và chỉnh sửa chính xác ở độ nét cao và tốc độ chưa từng có.
Lộ trình này cho thấy rằng Flux không chỉ là một sản phẩm độc lập mà là một phần của hệ sinh thái rộng lớn hơn các công cụ AI tạo sinh. Khi công nghệ phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy:
<ul>
<li>Tích hợp được cải thiện: Quy trình công việc liền mạch giữa tạo văn bản thành hình ảnh và tạo văn bản thành video, cho phép tạo nội dung phức tạp và năng động hơn.</li>
<li>Tùy chỉnh nâng cao: Kiểm soát chi tiết hơn đối với nội dung được tạo, có thể thông qua các kỹ thuật kỹ thuật lời nhắc nâng cao hoặc giao diện người dùng trực quan.</li>
<li>Tạo theo thời gian thực: Khi các mô hình như FLUX.1 [schnell] tiếp tục được cải thiện, chúng ta có thể thấy khả năng tạo hình ảnh theo thời gian thực có thể cách mạng hóa việc tạo nội dung trực tiếp và phương tiện tương tác.</li>
<li>Tạo đa phương thức: Khả năng tạo và thao tác nội dung trên nhiều phương thức (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh) một cách gắn kết và tích hợp.</li>
<li>Phát triển AI có đạo đức: Tiếp tục tập trung vào việc phát triển các mô hình AI không chỉ mạnh mẽ mà còn có trách nhiệm và đúng đắn về mặt đạo đức.</li>
</ul>
<h3 id="section-23">Kết luận: Flux có tốt hơn Midjourney không?</h3>
Câu hỏi liệu Flux có “tốt hơn” Midjourney hay không không dễ dàng được trả lời bằng cách đơn giản là có hoặc không. Cả hai mô hình đều đại diện cho rìa tiên tiến của công nghệ tạo văn bản thành hình ảnh, mỗi mô hình đều có điểm mạnh và đặc điểm riêng.
Flux, với kiến trúc tiên tiến và trọng tâm là tuân thủ lời nhắc, có thể mang lại khả năng kiểm soát chính xác hơn và chất lượng có khả năng cao hơn trong một số tình huống nhất định. Các biến thể nguồn mở của nó cũng cung cấp cơ hội cho việc tùy chỉnh và tích hợp có thể rất có giá trị đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.
Mặt khác, Midjourney có một lịch sử đã được chứng minh, một lượng người dùng lớn và tích cực, và một phong cách nghệ thuật đặc biệt mà nhiều người dùng yêu thích. Việc tích hợp với Discord và giao diện thân thiện với người dùng đã giúp nó có thể truy cập cao đối với những người sáng tạo ở mọi cấp độ kỹ năng kỹ thuật.
Cuối cùng, mô hình “tốt hơn” có thể phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể, sở thích cá nhân và khả năng phát triển của từng nền tảng. Điều rõ ràng là Flux đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI tạo sinh, giới thiệu các kỹ thuật sáng tạo và thúc đẩy ranh giới của những gì có thể trong tổng hợp văn bản thành hình ảnh. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Flux: Bước đột phá mới của Black Forest Labs trong lĩnh vực mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh - Liệu có vượt trội hơn Midjourney?

Flux: Bước đột phá mới của Black Forest Labs trong lĩnh vực mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh - Liệu có vượt trội hơn Midjourney? B...

tháng 8 14, 2024

Hàng loạt startup công nghệ gọi vốn thành công

<h2 id="section-0">Hàng loạt startup công nghệ gọi vốn thành công</h2>
Ngày 13/08/2024 - Báo cáo mới nhất cho thấy nhiều startup công nghệ nổi bật, bao gồm DevRev, Groq, MYAVANA, UptimeAI, PICit, đã công bố các khoản gọi vốn đáng kể để hỗ trợ cho quá trình đổi mới và phát triển kinh doanh.
DevRev huy động 100 triệu USD, định giá 1,15 tỷ USD
DevRev, nền tảng AI-native kết nối dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm, đã huy động thành công 100,8 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A, nâng định giá công ty lên 1,15 tỷ USD. Vòng gọi vốn này được dẫn dắt bởi Khosla Ventures, Mayfield Fund và Param Hansa Values - công ty gia đình của Dheeraj Pandey, cùng với sự tham gia của nhiều quỹ đầu tư mạo hiểm và văn phòng gia đình của các CEO và nhà đầu tư công nghệ. 
DevRev nổi bật với nền tảng AgentOS, tận dụng sức mạnh của GenAI trong doanh nghiệp bằng cách cho phép di chuyển dữ liệu chỉ với 1 cú nhấp chuột từ các hệ thống cũ và các AI agent gọn nhẹ.
MYAVANA gọi vốn 5,9 triệu USD cho giải pháp chăm sóc tóc cá nhân hóa
MYAVANA, startup công nghệ trong lĩnh vực chăm sóc tóc cá nhân hóa dựa trên AI, đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống với số tiền 5,9 triệu USD. Các nhà đầu tư bao gồm Prisma Ventures, H/L Ventures, New Age Capital, BrainTrust, Duo Partners, REFASHIOND Ventures, Resilient Ventures, Amazon, Reform Ventures và NGC Capital.
UptimeAI thu hút 14 triệu USD để mở rộng hoạt động tại Bắc Mỹ
UptimeAI, công ty tiên phong trong lĩnh vực phần mềm giám sát nhà máy dựa trên AI dành cho các doanh nghiệp công nghiệp, đã huy động được 14 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A nhằm thúc đẩy hoạt động tại thị trường Bắc Mỹ. WestBridge Capital dẫn đầu vòng gọi vốn này, với sự tham gia của Emergent Ventures và Aditya Birla Ventures.
Groq nhận đầu tư chiến lược từ BlackRock
Groq, công ty công nghệ AI chuyên phát triển chip xử lý các mô hình AI tạo sinh nhanh hơn so với các bộ xử lý thông thường, đã nhận được khoản đầu tư chiến lược từ Global Alternative Investment Management. Trước đó, Groq đã huy động được 640 triệu USD trong vòng gọi vốn Series D với mức định giá 2,8 tỷ USD. Vòng gọi vốn này được dẫn dắt bởi các quỹ và tài khoản do BlackRock Private Equity Partners quản lý, với sự tham gia của cả các nhà đầu tư hiện tại và mới, bao gồm Neuberger Berman, Type One Ventures và các nhà đầu tư chiến lược như Cisco Investments, KDDI Open Innovation Fund III của Global Brain và Samsung Catalyst Fund.
PICit nhận đầu tư từ Arcadea Group
PICit, công ty hàng đầu về phần mềm quản lý logistics cảng biển, đường sắt và liên phương thức, đã nhận được khoản đầu tư từ Arcadea Group, nhà đầu tư vào các doanh nghiệp phần mềm toàn cầu. PICit sẽ sử dụng khoản tài trợ này để thúc đẩy tăng trưởng mạnh mẽ tại thị trường trong nước và quốc tế, đồng thời đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm.
Kết luận
Các thương vụ gọi vốn thành công này cho thấy sự tin tưởng của các nhà đầu tư vào tiềm năng phát triển của các công nghệ đột phá, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hứa hẹn một tương lai sôi động cho ngành công nghiệp công nghệ. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Hàng loạt startup công nghệ gọi vốn thành công

Hàng loạt startup công nghệ gọi vốn thành công Ngày 13/08/2024 - Báo cáo mới nhất cho thấy nhiều startup công nghệ nổi bật, bao gồm DevRe...

tháng 8 14, 2024

Trợ lý lập trình AI xuất sắc nhất 2024: Bảng so sánh chi tiết và khuyến nghị lựa chọn

<h2 id="section-0">Trợ lý lập trình AI xuất sắc nhất 2024: Bảng so sánh chi tiết và khuyến nghị lựa chọn</h2>
Trong thời đại bùng nổ công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang len lỏi vào mọi lĩnh vực, và lập trình không phải là ngoại lệ. Các chatbot AI hỗ trợ lập trình ngày càng xuất hiện nhiều, hứa hẹn sẽ là cánh tay đắc lực cho các lập trình viên. 
Để giúp bạn đọc có cái nhìn tổng quan về thị trường chatbot AI hỗ trợ lập trình, bài viết này sẽ phân tích ưu nhược điểm của 10 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu, dựa trên kết quả kiểm tra thực tế từ chuyên gia David Gewirtz của ZDNET.
Bảng so sánh hiệu suất chatbot AI:
| Tên Chatbot | Hỗ trợ Lập trình | Hỗ trợ Nghiên cứu | Miễn phí | Trả phí | Ưu điểm nổi bật | Nhược điểm |
|-----------------------|-------------------|-------------------|----------|----------|-------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| ChatGPT Plus | Xuất sắc | Tốt | ✖ | ✔ | Vượt qua mọi bài kiểm tra, ứng dụng riêng cho Mac, hỗ trợ nhiều tính năng. | Gặp ảo giác, chưa có ứng dụng Windows. |
| Perplexity Pro | Xuất sắc | Rất tốt | ✖ | ✔ | Hỗ trợ đa dạng LLM, hiển thị tiêu chí tìm kiếm rõ ràng, nguồn tham khảo đáng tin cậy. | Đăng nhập bằng email, chưa có ứng dụng desktop. |
| ChatGPT Free | Tốt | Tốt | ✔ | ✖ | Miễn phí, vượt qua hầu hết bài kiểm tra. | Giới hạn truy vấn, có thể bị gián đoạn khi sử dụng. |
| Perplexity Free | Tốt | Rất tốt | ✔ | ✖ | Miễn phí, vượt qua hầu hết bài kiểm tra, nhiều công cụ nghiên cứu hữu ích. | Giới hạn LLM, giới hạn truy vấn. |
| Không nên sử dụng: | | | | | | |
| Meta AI | Kém | Trung bình | ✔ | ✖ | Tạo giao diện người dùng đẹp mắt. | Khả năng xử lý logic hạn chế. |
| Meta Code Llama | Kém | Trung bình | ✔ | ✖ | - | Kết quả không ổn định, khả năng xử lý logic hạn chế. |
| Claude 3.5 Sonnet | Kém | Tốt | ✖ | ✔ | Xử lý file tải lên, xử lý nhiều từ hơn ChatGPT Free, truy cập website. | Khả năng lập trình hạn chế. |
| Gemini Advanced | Kém | Trung bình | ✖ | ✔ | Hiểu biết về một số ngôn ngữ lập trình ít phổ biến. | Khả năng xử lý logic hạn chế. |
| Microsoft Copilot | Rất kém | Trung bình | ✖ | ✔ | - | Khả năng lập trình rất hạn chế. |
Phân tích chi tiết:
Chatbot nên sử dụng:
<ul>
<li>ChatGPT Plus (GPT-4/4o): Xứng đáng là lựa chọn hàng đầu với khả năng vượt qua mọi bài kiểm tra, tạo mã nguồn chất lượng cao. Điểm cộng là ứng dụng riêng cho Mac giúp tối ưu trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, chatbot này vẫn còn gặp "ảo giác" (hallucination) và chưa có ứng dụng dành cho Windows.</li>
<li>Perplexity Pro: Ưu điểm nổi bật là hỗ trợ nhiều LLM, cho phép người dùng linh hoạt lựa chọn và so sánh kết quả từ các mô hình khác nhau. Giao diện trực quan, hiển thị rõ ràng tiêu chí tìm kiếm và nguồn tham khảo đáng tin cậy là điểm cộng lớn. Tuy nhiên, điểm trừ là chỉ hỗ trợ đăng nhập bằng email và chưa có ứng dụng desktop.</li>
</ul>
Chatbot miễn phí:
<ul>
<li>ChatGPT Free & Perplexity Free: Đều là lựa chọn thay thế miễn phí tốt cho ChatGPT Plus & Perplexity Pro. Tuy nhiên, người dùng sẽ bị giới hạn số lượng truy vấn và có thể bị gián đoạn khi sử dụng do lưu lượng truy cập cao. </li>
</ul>
Chatbot không nên sử dụng (cho mục đích lập trình):
<ul>
<li>Meta AI, Meta Code Llama, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Advanced, Microsoft Copilot: Mặc dù được quảng bá là có khả năng hỗ trợ lập trình, nhưng những chatbot này đều cho kết quả không khả quan khi kiểm tra thực tế. </li>
</ul>
Kết luận:
Sự phát triển chóng mặt của AI hứa hẹn sẽ mang đến nhiều công cụ hỗ trợ lập trình mạnh mẽ hơn trong tương lai. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, ChatGPT Plus và Perplexity Pro là hai lựa chọn tối ưu nhất cho cả lập trình viên chuyên nghiệp và người mới bắt đầu.
Lưu ý: Bài viết mang tính chất tham khảo, bạn đọc nên tự mình trải nghiệm và lựa chọn chatbot phù hợp với nhu cầu sử dụng. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Trợ lý lập trình AI xuất sắc nhất 2024: Bảng so sánh chi tiết và khuyến nghị lựa chọn

Trợ lý lập trình AI xuất sắc nhất 2024: Bảng so sánh chi tiết và khuyến nghị lựa chọn Trong thời đại bùng nổ công nghệ, trí tuệ nhân tạo (A...

tháng 8 14, 2024

Bước tiến mới trong lĩnh vực AI, quảng cáo và bán lẻ

<h2 id="section-0">Bước tiến mới trong lĩnh vực AI, quảng cáo và bán lẻ</h2>
Perplexity AI - Bảy lần tăng trưởng chỉ trong nửa năm
Kể từ đầu năm đến nay, Perplexity AI, một công cụ tìm kiếm dựa trên trí tuệ nhân tạo, đã ghi nhận mức tăng trưởng ấn tượng với cả lượng người dùng và doanh thu hàng tháng đều tăng gấp bảy lần. Cụ thể, chỉ trong tháng trước, Perplexity AI đã trả lời khoảng 250 triệu câu hỏi, một con số khổng lồ so với tổng số 500 triệu câu hỏi được xử lý trong cả năm 2023. Được thành lập vào tháng 8 năm 2022, Perplexity AI đang cho thấy tiềm năng cạnh tranh mạnh mẽ trong lĩnh vực công cụ tìm kiếm AI, đặc biệt là sau khi ChatGPT của OpenAI ra mắt.
Snapchat đơn giản hóa quy trình quảng cáo
Snapchat đang nỗ lực cải thiện trải nghiệm cho các nhà quảng cáo bằng cách đơn giản hóa quy trình thiết lập và tạo chiến dịch quảng cáo trên nền tảng Ad Manager. Thay vì 11 mục tiêu chiến dịch như trước đây, giờ đây các nhà quảng cáo chỉ cần lựa chọn từ 5 mục tiêu chính bao gồm: Nhận thức & Tương tác, Lưu lượng truy cập, Khách hàng tiềm năng, Quảng bá ứng dụng và Bán hàng. Động thái này được kỳ vọng sẽ thu hút thêm nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ đến với Snapchat, đặc biệt là khi nền tảng này đã ghi nhận mức tăng trưởng 85% số lượng nhà quảng cáo SMB trong quý 1 năm 2024 nhờ vào quy trình tạo quảng cáo được đơn giản hóa.
Tesco tiên phong trong minh bạch chuỗi cung ứng thời trang
Hướng tới mục tiêu phát triển bền vững, Tesco sẽ triển khai "hộ chiếu kỹ thuật số" cho dòng sản phẩm thời trang F&F của mình. Mỗi bộ quần áo thuộc bộ sưu tập F&F sẽ có một mã QR riêng, cho phép người tiêu dùng truy cập vào thông tin chi tiết về chuỗi cung ứng của sản phẩm, bao gồm nguồn gốc nguyên liệu, quy trình sản xuất và tác động đến môi trường. Đây được xem là bước đi chiến lược của Tesco nhằm đáp ứng các quy định về minh bạch chuỗi cung ứng ngày càng được siết chặt, đặc biệt là tại thị trường EU.
Kết luận:
Những thông tin trên cho thấy những thay đổi và bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực công nghệ, từ sự trỗi dậy của AI, nỗ lực tối ưu hóa trải nghiệm quảng cáo cho đến cam kết phát triển bền vững trong ngành bán lẻ. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Bước tiến mới trong lĩnh vực AI, quảng cáo và bán lẻ

Bước tiến mới trong lĩnh vực AI, quảng cáo và bán lẻ Perplexity AI - Bảy lần tăng trưởng chỉ trong nửa năm Kể từ đầu năm đến nay, Perplexi...

tháng 8 14, 2024

Công cụ tìm kiếm AI Perplexity bắt tay với "ông lớn" thị trường dự đoán Polymarket

<h2 id="section-0">Công cụ tìm kiếm AI Perplexity bắt tay với "ông lớn" thị trường dự đoán Polymarket</h2>
Perplexity AI, công cụ tìm kiếm đột phá kết hợp sức mạnh của công nghệ tìm kiếm truyền thống và trí tuệ nhân tạo, đã công bố hợp tác chiến lược với Polymarket, nền tảng tiên phong trong lĩnh vực thị trường dự đoán.
Sự kết hợp này hứa hẹn sẽ tạo ra một bước tiến lớn trong việc cung cấp thông tin và dự đoán cho người dùng. Theo đó, Perplexity sẽ tích hợp dữ liệu và chức năng của Polymarket vào nền tảng tìm kiếm của mình. Điều này cho phép người dùng Perplexity:
<ul>
<li>Truy cập thông tin chi tiết về các thị trường dự đoán đang diễn ra trên Polymarket trực tiếp từ kết quả tìm kiếm. </li>
<li>Nắm bắt được tâm lý đám đông và dự đoán của cộng đồng về các sự kiện trong tương lai.</li>
<li>Đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu và phân tích khách quan.</li>
</ul>
Ví dụ, khi người dùng tìm kiếm thông tin về giá Bitcoin trong tương lai, Perplexity không chỉ hiển thị các bài viết phân tích mà còn cung cấp thông tin về thị trường dự đoán giá Bitcoin trên Polymarket. Nhờ đó, người dùng có cái nhìn đa chiều và đầy đủ hơn về tương lai của đồng tiền mã hóa này.
Sự hợp tác giữa Perplexity và Polymarket đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc kết nối thế giới thông tin với trí tuệ của đám đông. Đây hứa hẹn sẽ là tiền đề cho sự phát triển của các ứng dụng tìm kiếm và dự đoán thế hệ mới, mang lại giá trị thiết thực cho người dùng. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Công cụ tìm kiếm AI Perplexity bắt tay với "ông lớn" thị trường dự đoán Polymarket

Công cụ tìm kiếm AI Perplexity bắt tay với "ông lớn" thị trường dự đoán Polymarket Perplexity AI, công cụ tìm kiếm đột phá kết hợ...

tháng 8 14, 2024

Cách AI Biến Đổi Việc Lập Kế Hoạch và Đánh Giá Bài Giảng

Flux: Bước đột phá mới của Black Forest Labs trong lĩnh vực mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh - Liệu có vượt trội hơn Midjourney?

Hàng loạt startup công nghệ gọi vốn thành công

Trợ lý lập trình AI xuất sắc nhất 2024: Bảng so sánh chi tiết và khuyến nghị lựa chọn

Bước tiến mới trong lĩnh vực AI, quảng cáo và bán lẻ

Công cụ tìm kiếm AI Perplexity bắt tay với "ông lớn" thị trường dự đoán Polymarket

Bài đăng phổ biến

Labels