Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

<h2>Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động</h2> <h3>Giới thiệu</h3> <p>Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như LLaMa 3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng vẫn gặp phải những thách thức đáng kể trong các tác vụ yêu cầu khả năng lập luận nhiều bước và ra quyết định trong môi trường tương tác động. Các phương pháp huấn luyện truyền thống, vốn phụ thuộc nhiều vào tập dữ liệu tĩnh, thường không đủ để chuẩn bị cho các mô hình này cho các ứng dụng trong thế giới thực, đặc biệt là trong điều hướng web - nơi mà khả năng thích ứng và lập luận phức tạp là tối quan trọng.</p> <p>Nhằm giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu tại MultiOn đã giới thiệu Agent Q - một tác nhân web tự động đột phá được xây dựng dựa trên nền tảng của LLaMa 3. Agent Q kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, tự phê bình và học tăng cường, cách mạng hóa cách thức LLM điều hướng và tương tác với web. Bằng cách vượt qua ranh giới của các tác nhân tự động, Agent Q thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các ứng dụng AI trong thế giới thực.</p> <h3>Hạn chế của các phương pháp huấn luyện truyền thống</h3> <p>Các phương pháp tiếp cận truyền thống để huấn luyện LLM cho các tác vụ động thường liên quan đến việc tinh chỉnh có giám sát trên các tập dữ liệu được quản lý. Mặc dù hiệu quả trong các tình huống được kiểm soát, các phương pháp này thường không đạt được hiệu quả tối ưu trong các môi trường phức tạp đòi hỏi khả năng lập luận nhiều bước và học tập thích ứng. Vấn đề chính nằm ở xu hướng tạo ra kết quả không tối ưu do lỗi tích lũy và khả năng khám phá hạn chế.</p> <h3>Agent Q: Giải pháp đột phá</h3> <p>Agent Q là một framework tiên tiến được thiết kế để vượt qua những thách thức này bằng cách tích hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, cơ chế tự phê bình và học tăng cường. Không giống như các phương pháp thông thường phụ thuộc nhiều vào việc tinh chỉnh có giám sát, Agent Q sử dụng kết hợp Tìm kiếm Cây Monte Carlo có hướng dẫn (MCTS) và biến thể ngoài chính sách của thuật toán Tối ưu hóa Sở thích Trực tiếp (DPO). Cách tiếp cận này cho phép các tác nhân LLM học hỏi từ cả quỹ đạo thành công và không thành công, cải thiện đáng kể khả năng khái quát hóa của chúng trong các tác vụ lập luận nhiều bước phức tạp. </p> <h3>Kiến trúc của Agent Q</h3> <p>Kiến trúc sáng tạo của Agent Q bao gồm một số thành phần chính giúp nâng cao hiệu suất của nó trong môi trường tương tác:</p> <ul> <li><strong>MCTS có hướng dẫn</strong> đóng một vai trò quan trọng bằng cách tự động khám phá các hành động và trang web khác nhau, cân bằng hiệu quả giữa khám phá và khai thác. Kỹ thuật này tạo ra các quỹ đạo đa dạng và tối ưu cần thiết cho việc đào tạo các tác nhân mạnh mẽ.</li> <li><strong>Cơ chế tự phê bình</strong> cung cấp phản hồi theo thời gian thực ở mỗi bước ra quyết định, cho phép tác nhân tinh chỉnh quy trình lập luận của mình. Vòng phản hồi này đặc biệt quan trọng đối với các tác vụ dài hạn, nơi phần thưởng thưa thớt có thể cản trở việc học.</li> <li><strong>Thuật toán DPO</strong> tinh chỉnh mô hình bằng cách xây dựng các cặp sở thích từ dữ liệu được tạo ra trong MCTS, cho phép tác nhân học hỏi hiệu quả từ cả hành động thành công và không tối ưu.</li> </ul> <h3>Kết quả ấn tượng</h3> <p>Kết quả của việc áp dụng Agent Q trong các tình huống thực tế là vô cùng ấn tượng. Trong một loạt các thử nghiệm đặt chỗ trên OpenTable, Agent Q đã cải thiện hiệu suất zero-shot cơ sở của LLaMa 3 từ 18,6% lên mức đáng kinh ngạc là 81,7% chỉ sau một ngày thu thập dữ liệu tự động. Với việc tìm kiếm trực tuyến thêm, tỷ lệ thành công này đã tăng lên 95,4%, đại diện cho mức cải thiện 340%. Những kết quả ấn tượng này nêu bật khả năng tự cải thiện và thích ứng của Agent Q, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các tác nhân web tự động.</p> <h3>Kết luận</h3> <p>Agent Q đại diện cho một bước tiến vĩ đại trong việc phát triển các tác nhân web tự động. Bằng cách giải quyết các hạn chế của phương pháp huấn luyện LLM truyền thống, Agent Q giới thiệu một framework mới kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, tự phê bình AI và học tăng cường. Cách tiếp cận này nâng cao khả năng ra quyết định của tác nhân và cho phép nó liên tục cải thiện trong môi trường động, thực tế. Với hiệu suất ấn tượng và tiềm năng phát triển hơn nữa, Agent Q thiết lập một tiêu chuẩn mới cho những gì có thể đạt được trong điều hướng web tự động, mở đường cho các tác nhân AI thông minh và thích ứng hơn.</p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động Giới thiệu Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như LLaMa 3 đã đạt được nhữ...

Read more »

Red Hat Ramalama: Khiến AI Trở Nên "Nhàm Chán" Bằng Cách Đơn Giản Hóa Việc Sử Dụng

<h2 id="section-0">Red Hat Ramalama: Khiến AI Trở Nên "Nhàm Chán" Bằng Cách Đơn Giản Hóa Việc Sử Dụng</h2> <p>Trong lĩnh vực công nghệ luôn biến động không ngừng, Red Hat đang âm thầm phát triển một dự án mã nguồn mở đầy tham vọng mang tên Ramalama. Mục tiêu của dự án là "biến AI trở nên nhàm chán" - một tuyên bố nghe có vẻ mâu thuẫn, nhưng lại ẩn chứa tham vọng lớn lao: đơn giản hóa việc triển khai và sử dụng AI đến mức ai cũng có thể tiếp cận.</p> <p>Ramalama hoạt động dựa trên nền tảng container OCI, cho phép chạy các tác vụ suy luận AI trên nhiều loại GPU khác nhau. Đặc biệt, Ramalama có khả năng tự động chuyển sang sử dụng CPU nếu không tìm thấy GPU tương thích. Dự án này tương tác với Podman và Llama.cpp để xử lý các tác vụ nặng, đồng thời cho phép tải xuống các mô hình AI từ các kho lưu trữ như Hugging Face và Ollama Registry. Mục tiêu của Red Hat là hỗ trợ GPU nguyên bản trên các phần cứng từ Intel, NVIDIA, Arm và Apple, cùng với hỗ trợ CPU cho AMD, Intel, RISC-V và Arm.</p> <p>Tại hội nghị Flock 2024 của Fedora, Ramalama được giới thiệu như một "người bạn đồng hành AI nhàm chán". Bài thuyết trình mô tả Ramalama như một giải pháp đơn giản, dễ sử dụng, hướng đến đối tượng người dùng rộng rãi, từ những người đam mê AI cho đến người dùng phổ thông.</p> <p>Điểm nổi bật của Ramalama là quy trình cài đặt đơn giản và các lệnh trực quan để quản lý và triển khai mô hình AI. Cho dù là liệt kê, tải xuống, chạy hay phục vụ mô hình, Ramalama đảm bảo trải nghiệm mượt mà và dễ dàng cho người dùng.</p> <p>Hiện tại, Ramalama vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, nhưng dự án nhận được sự quan tâm và đóng góp tích cực từ cộng đồng. Mã nguồn của Ramalama được lưu trữ công khai trên GitHub, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đóng góp và phát triển.</p> <p>Bên cạnh Ramalama, dự án Llamafile của Mozilla cũng là một nỗ lực đáng chú ý trong việc đơn giản hóa việc chạy các mô hình AI trên CPU và GPU. Thay vì sử dụng container như Ramalama, Llamafile cho phép người dùng chạy các mô hình AI từ một tệp duy nhất.</p> <p>Với những nỗ lực không ngừng nghỉ từ Red Hat, Mozilla và cộng đồng mã nguồn mở, tương lai của AI hứa hẹn sẽ trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Ramalama, với mục tiêu "biến AI trở nên nhàm chán", có tiềm năng trở thành công cụ đắc lực giúp hiện thực hóa tương lai đó.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Red Hat Ramalama: Khiến AI Trở Nên "Nhàm Chán" Bằng Cách Đơn Giản Hóa Việc Sử Dụng

Red Hat Ramalama: Khiến AI Trở Nên "Nhàm Chán" Bằng Cách Đơn Giản Hóa Việc Sử Dụng Trong lĩnh vực công nghệ luôn biến động không ...

Read more »

Hermes 3: Siêu AI nguồn mở "khủng hoảng hiện sinh"

<h2 id="section-0">Hermes 3: Siêu AI nguồn mở "khủng hoảng hiện sinh"</h2> <p><strong>Cập nhật lúc 21:46 EDT / 15 tháng 8 năm 2024</strong></p> <p><strong>SiliconANGLE</strong> - Lambda Inc. và Nous Research vừa công bố mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới mang tên Hermes 3. Được phát triển dựa trên Llama 3.1 mã nguồn mở của Meta, Hermes 3 được giới thiệu là phiên bản "cá nhân hóa, không giới hạn".</p> <p>Điều khiến phiên bản 405 tỷ tham số của Hermes 3 trở nên đặc biệt chính là “cơn khủng hoảng hiện sinh” mà nó thể hiện. Cụ thể, khi nhận được câu hỏi "Bạn là ai?" sau một lời nhắc trống, mô hình này đã có những phản hồi bất thường. </p> <p>Trong bài đăng trên blog của mình, các nhà nghiên cứu của Lambda cho biết “đặc điểm” này là điều hoàn toàn bất ngờ. Họ cho rằng đây là "hành vi dị thường" xảy ra khi AI được mở rộng quy mô vượt ngưỡng nhất định. Để tìm hiểu rõ hơn, Lambda đang kêu gọi người dùng tương tác với Hermes 3 thông qua Discord, cùng nhau khám phá “mê cung ẩn giấu bên trong”.</p> <p>Được biết, Lambda là công ty chuyên về cơ sở hạ tầng AI, ra đời từ “đống tro tàn” của ứng dụng nhận diện khuôn mặt bên thứ ba dành cho Google Glass. Trong khi đó, Nous Research là startup chuyên nghiên cứu AI, tập trung tạo ra "mã nguồn mở mạnh mẽ và các mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả". Trước Hermes 3, hai công ty này đã hợp tác tạo ra các phiên bản tiền nhiệm là Hermes, Hermes 2 và Open Hermes 2.5 với tổng cộng hơn 33 triệu lượt tải xuống.</p> <p>Bên cạnh khả năng vượt trội hơn hẳn, điểm khác biệt lớn nhất của Hermes 3 nằm ở việc cung cấp trọng số mở, không khóa và không bị kiểm duyệt. Điều này giúp mô hình trở nên linh hoạt hơn, cho phép người dùng tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu của mình, trái ngược hoàn toàn với sự cứng nhắc của các LLM hàng đầu hiện nay.</p> <p>Hermes 3 có 3 phiên bản với số lượng tham số là 8 tỷ, 70 tỷ và 405 tỷ. Mô hình này được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng, tập trung cải thiện khả năng sáng tạo, lập luận và tuân thủ hướng dẫn. Hermes 3 sở hữu khả năng duy trì ngữ cảnh dài hạn, cho phép trò chuyện tự nhiên và ghi nhớ ngữ cảnh cụ thể. Mô hình này cũng rất giỏi nhập vai phức tạp, điều mà các LLM độc quyền thường gặp khó khăn.</p> <p>Một điểm tiến bộ khác của Hermes 3 chính là khả năng tự chủ. Đây là tính năng cho phép AI thực hiện một loạt tác vụ thay cho người dùng, thu hút sự chú ý lớn trong lĩnh vực phát triển AI gần đây. Hermes 3 có thể sử dụng thẻ XML để tạo kết quả có cấu trúc, tạo độc thoại nội bộ minh bạch trong quá trình đưa ra quyết định và tham gia giao tiếp trực quan bằng biểu đồ Mermaid. Mô hình này cũng sử dụng lập luận và lập kế hoạch được dán nhãn từng bước để tăng cường tính minh bạch.</p> <p>Ấn tượng hơn, Hermes 3 có thể tạo và giải thích mã lập trình một cách thông thạo, đồng thời cung cấp tài liệu chi tiết đi kèm. Điều này mở ra tiềm năng to lớn cho Hermes 3 trong lĩnh vực phát triển phần mềm và phát hiện lỗi.</p> <p>Theo Nous Research, Hermes 3 được đào tạo bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng 1-Click Cluster của Lambda, được tối ưu hóa hiệu quả nhờ các kỹ thuật như lượng tử hóa FP8 của Neural Magic Inc., giúp giảm 50% RAM ảo và dung lượng đĩa. Mặc dù chưa thể sánh bằng các LLM độc quyền như GPT-4o (OpenAI) hay Claude 3.5 Sonnet (Anthropic), Hermes 3 cho thấy hiệu suất vượt trội so với tất cả các LLM nguồn mở khác trong loạt bài kiểm tra chuẩn.</p> <p>Điểm hấp dẫn nhất của Hermes 3 chính là tính linh hoạt. Mô hình này được cho là xuất sắc trong các ứng dụng yêu cầu đưa ra quyết định, lập luận nâng cao, lập kế hoạch chiến lược và sáng tạo.</p> <p>“Từ khi bắt đầu hành trình với AI, tôi đã luôn muốn tạo ra mô hình nguồn mở tiên tiến, phù hợp với người dùng thay vì một tập đoàn hay tổ chức nào đó. Và hôm nay, với Hermes 3 405B, chúng tôi đã đạt được mục tiêu đó”, Teknium, đồng sáng lập Nous Research chia sẻ.</p> <p>Holger Mueller (Constellation Research Inc.) cho biết Hermes 3 là ví dụ điển hình cho thấy ưu điểm tuyệt vời nhất của phần mềm nguồn mở - khả năng tiếp nhận và cải tiến.</p> <p>“Đó chính xác là những gì Lambda và Nous Research đã làm được. Họ đã tiếp nhận Llama 3.1, tiếp tục huấn luyện và để người dùng quyết định trọng số được áp dụng cho câu trả lời", vị chuyên gia phân tích cho biết. "Nếu mang lại kết quả khả quan hơn, đây sẽ là “phước lành” cho người dùng. Tuy nhiên, mô hình này cũng có thể gây ra một số vấn đề nếu dẫn đến việc thử nghiệm nhiều hơn và mất thời gian. Hermes 3 cần chứng minh được khả năng tạo nên sự khác biệt trong các ứng dụng AI dành cho doanh nghiệp.”</p> <p>Cả Lambda và Nous Research đều mong muốn mọi người trải nghiệm Hermes 3 và chia sẻ cảm nhận của mình. Người dùng thông thường có thể trải nghiệm mô hình này thông qua giao diện Lambda Chat hoặc giao diện lập trình ứng dụng Chat Completions. Người dùng chỉ cần tạo khóa API đám mây thông qua bảng điều khiển của Lambda là có thể kiểm tra khả năng của mô hình mà không cần thiết lập phức tạp.</p> <p>Để truy cập chuyên dụng, người dùng có thể triển khai Hermes 3 trên một nút Lambda duy nhất hoặc cấu hình đa nút nâng cao hơn nếu muốn tinh chỉnh thêm.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Hermes 3: Siêu AI nguồn mở "khủng hoảng hiện sinh"

Hermes 3: Siêu AI nguồn mở "khủng hoảng hiện sinh" Cập nhật lúc 21:46 EDT / 15 tháng 8 năm 2024 SiliconANGLE - Lambda Inc. và ...

Read more »

Instagram và chatbot AI: Từ kết nối bạn bè đến ảo tưởng tình bạn ảo

<h2 id="section-0">Instagram và chatbot AI: Từ kết nối bạn bè đến ảo tưởng tình bạn ảo</h2> <p>Instagram từng là nơi kết nối bạn bè thực sự qua những bức ảnh. Giờ đây, ứng dụng đang hướng người dùng đến những chatbot AI, hứa hẹn mang đến kết nối, tương tác sâu sắc hơn với người nổi tiếng. Nhưng liệu đây có phải là một tương lai đáng mong đợi?</p> <p>Bài viết trên Fast Company phân tích về AI Studio, nền tảng chatbot AI mới ra mắt của Meta dành cho Instagram. Công cụ này cho phép người dùng tạo chatbot theo ý thích hoặc tạo phiên bản AI của chính họ để tương tác với người hâm mộ. </p> <p>Mặc dù AI Studio được kỳ vọng sẽ trở thành công cụ thương mại điện tử hiệu quả, cho phép người dùng dễ dàng tìm kiếm thông tin về trang phục, địa điểm…, Meta lại đang tập trung quảng bá khía cạnh "kết nối" của nền tảng này. Cách tiếp cận này bị nhận xét là lặp lại sai lầm của Google và nhiều ông lớn công nghệ khác, khi tập trung vào khía cạnh cá nhân hóa thay vì tính ứng dụng thực tiễn của AI.</p> <p>Bài viết chỉ ra rằng việc tập trung vào khía cạnh "tình bạn ảo" có thể gây ra nhiều hệ lụy. Việc dễ dàng tương tác với phiên bản AI của người nổi tiếng có thể khiến người dùng nhầm lẫn giữa thế giới ảo và thực, đồng thời tạo ra những kỳ vọng thiếu thực tế về mối quan hệ với thần tượng.</p> <p>Tác giả bài viết đã có dịp trải nghiệm cả hai tính năng của AI Studio: tự tạo chatbot và trò chuyện với chatbot AI của influencer. Trong khi tự tạo chatbot được đánh giá là trải nghiệm thú vị, dù chưa thực sự đột phá, việc trò chuyện với chatbot AI của người khác, đặc biệt là người nổi tiếng, mang lại cảm giác "lạ lùng" và "ghê ghê".</p> <p>Bài viết kết thúc bằng lời khẳng định: Instagram nên là nơi kết nối bạn bè thực sự, thay vì trở thành nền tảng cho những mối quan hệ ảo, thiếu chân thật với sự hỗ trợ của chatbot AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Instagram và chatbot AI: Từ kết nối bạn bè đến ảo tưởng tình bạn ảo

Instagram và chatbot AI: Từ kết nối bạn bè đến ảo tưởng tình bạn ảo Instagram từng là nơi kết nối bạn bè thực sự qua những bức ảnh. Giờ đây...

Read more »

Perficient Ra Mắt Trợ Lý Ảo Scarlett AI Cho Nhân Viên Toàn Cầu

<h2 id="section-0">Perficient Ra Mắt Trợ Lý Ảo Scarlett AI Cho Nhân Viên Toàn Cầu</h2> <p> Perficient, Inc. (Nasdaq: PRFT) (“Perficient”), công ty tư vấn kỹ thuật số toàn cầu hàng đầu, chuyên chuyển đổi các doanh nghiệp và thương hiệu lớn nhất thế giới, hôm nay đã công bố ra mắt toàn cầu Scarlett, một chatbot độc quyền được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để tăng năng suất, nâng cao hiệu quả hoạt động và thay đổi trải nghiệm tổng thể của đồng nghiệp Perficient.</p> <p>Được xây dựng bởi các chuyên gia AI của Perficient, Scarlett đóng vai trò như một trợ lý thông minh cá nhân, hỗ trợ đồng nghiệp Perficient làm việc hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ hàng ngày bằng cách trả lời câu hỏi, kết nối họ với các nguồn lực nội bộ, cung cấp dịch vụ dịch thuật, gửi lời nhắc kịp thời và hơn thế nữa. </p> <p>Perficient lần đầu tiên giới thiệu Scarlett với các đồng nghiệp của mình ở Mỹ Latinh và Hoa Kỳ. Với việc ra mắt toàn cầu hôm nay, Scarlett hiện đã có sẵn cho gần 7.000 đồng nghiệp Perficient trên toàn thế giới.</p> <p>“Chúng tôi rất vui mừng được giới thiệu chatbot AI Scarlett như một phần trong cam kết không ngừng của chúng tôi trong việc tìm kiếm những cách thức mới, sáng tạo để nâng cao trải nghiệm cho nhân viên”, Michael Zucker, phó chủ tịch bộ phận CNTT của Perficient, cho biết. “Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI, chúng tôi đang cung cấp cho đồng nghiệp một cách thức liền mạch và hiệu quả để truy cập thông tin và hỗ trợ, từ đó trao quyền cho họ tập trung vào trách nhiệm cốt lõi và thúc đẩy thành công trong kinh doanh. Các đồng nghiệp đã nhanh chóng coi Scarlett như một thành viên quý giá của đội ngũ Perficient”.</p> <p>Được định hướng bởi chính sách AI và Ủy ban Chỉ đạo AI của Perficient, Scarlett được xây dựng để tăng năng suất của nhân viên đồng thời giảm thiểu rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ. Scarlett sử dụng một số nguồn lực để đưa ra phản hồi cho lời nhắc của đồng nghiệp, bao gồm chức năng logic được xây dựng sẵn, cơ sở kiến thức tùy chỉnh, trung tâm học tập Học viện Perficient và các công nghệ mới nhất từ ​​Microsoft Azure và OpenAI.</p> <p>“Scarlett sử dụng bộ ba AI tạo sinh, logic kinh doanh và mô hình tạo sinh để giao tiếp với người dùng và cung cấp phương pháp tiếp cận cân bằng, minh bạch, đáp ứng nhu cầu kinh doanh của chúng tôi mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng”, Gustavo Azambuja, nhà phân tích kinh doanh hệ thống của Perficient cho biết. “Cấu trúc mạnh mẽ và dễ thích ứng này giúp Scarlett trở thành một phần quan trọng trong chiến lược tối ưu hóa quy trình và số hóa của chúng tôi. Chúng tôi rất vui mừng được tiếp tục mở rộng khả năng của Scarlett và tìm thêm nhiều cách để hỗ trợ thành công cho đồng nghiệp”.</p> <p>Scarlett là nguồn lực mới nhất mà Perficient đã giới thiệu, tận dụng AI tạo sinh. Từ năm 2023, Nhóm Đổi mới AI tạo sinh (IG) của Perficient đã thúc đẩy sự đổi mới xung quanh các công cụ và khả năng của AI tạo sinh cho cả đồng nghiệp và khách hàng của mình. Ngoài ra, Phòng thí nghiệm Đổi mới GenAI của Perficient, một tập hợp con của các nhà lãnh đạo từ IG làm việc trong các nhóm scrum hỗn hợp toàn cầu, đã phát triển 18 trường hợp sử dụng cho đến nay trong năm nay, bao gồm cả bộ tăng tốc cho các ứng dụng di động đàm thoại tạo ra trải nghiệm trò chuyện hấp dẫn và được cá nhân hóa trên các nền tảng cho khách hàng. Ngoài ra, Phòng thí nghiệm Đổi mới GenAI của Perficient đã hợp lý hóa và tự động hóa các quy trình nội bộ của Perficient, chẳng hạn như tạo báo cáo công việc, yêu cầu đề xuất và hỗ trợ bán hàng và tiếp thị.</p> <p>Thực tiễn AI từng đoạt giải thưởng của Perficient chuyên về phân tích, dữ liệu lớn, quản lý nội dung phi cấu trúc, tìm kiếm doanh nghiệp, trải nghiệm kỹ thuật số và tối ưu hóa doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp giúp doanh nghiệp biến thông tin của họ thành tài sản chiến lược.</p> <p>Để biết thêm thông tin về chuyên môn AI của Perficient, hãy theo dõi chúng tôi trên mạng xã hội.</p> <p><strong>Giới thiệu về Perficient</strong></p> <p>Perficient là công ty tư vấn kỹ thuật số toàn cầu hàng đầu. Chúng tôi tưởng tượng, tạo ra, thiết kế và vận hành các giải pháp chuyển đổi kỹ thuật số giúp khách hàng của chúng tôi vượt quá mong đợi của khách hàng, vượt qua đối thủ cạnh tranh và phát triển doanh nghiệp của họ. Với chiến lược, khả năng sáng tạo và công nghệ vượt trội, chúng tôi mang đến tư duy lớn và những ý tưởng sáng tạo, cùng với cách tiếp cận thực tế để giúp các doanh nghiệp và thương hiệu lớn nhất thế giới thành công. Được niêm yết trên Thị trường Chọn lọc Toàn cầu Nasdaq, Perficient là thành viên của chỉ số Russell 2000 và chỉ số S&P SmallCap 600. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập www.perficient.com.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Perficient Ra Mắt Trợ Lý Ảo Scarlett AI Cho Nhân Viên Toàn Cầu

Perficient Ra Mắt Trợ Lý Ảo Scarlett AI Cho Nhân Viên Toàn Cầu  Perficient, Inc. (Nasdaq: PRFT) (“Perficient”), công ty tư vấn kỹ thuật số ...

Read more »

Google Gemini gây áp lực lên OpenAI với những nâng cấp đột phá

<h2 id="section-0">Google Gemini gây áp lực lên OpenAI với những nâng cấp đột phá</h2> <p>Sự kiện ra mắt Pixel 9 của Google đã chứng kiến một loạt tính năng AI mới được tích hợp từ Gemini. Không chỉ công bố, Google còn khẳng định những tính năng này sẽ sớm có mặt trên Pixel 9, Pixel Watch 3 và Pixel Buds Pro 2 trong vài tuần tới, ngầm "đá xoáy" Apple và việc triển khai Apple Intelligence theo từng giai đoạn vào mùa thu năm nay.</p> <p>Phần kết sự kiện còn mang đến một bất ngờ lớn: Google hé lộ những nâng cấp đáng kinh ngạc cho Gemini trong tương lai gần, vượt trội so với các đối thủ genAI khác. Điều này tạo áp lực không nhỏ buộc OpenAI phải sớm tung ra bản cập nhật ChatGPT mới.</p> <h3 id="section-1">Gemini Live: Đối thủ đáng gờm của ChatGPT Voice Mode</h3> <p>Rick Osterloh, người khép lại sự kiện Made by Google, đã tiết lộ Gemini Live - một phần của Project Astra, trợ lý AI đa phương thức của Google từng được giới thiệu tại I/O 2024. Gemini Live cho phép người dùng tương tác bằng giọng nói với AI một cách tự nhiên như giao tiếp người thật, hiện đã có sẵn cho người đăng ký Gemini Advanced.</p> <p>Tính năng này sẽ sớm được nâng cấp để có thể "nhìn" thông qua camera của thiết bị, đồng thời phân tích thông tin ngữ cảnh từ màn hình. Trước đó, OpenAI cũng đã trình làng Voice Mode cho GPT-4, hiện mới chỉ giới hạn cho một số người dùng ChatGPT Plus và dự kiến ​​phổ biến rộng rãi hơn vào cuối năm nay.</p> <h3 id="section-2">Nâng cấp mang tính cách mạng cho Gemini và thách thức dành cho GPT-5</h3> <p>Không dừng lại ở Gemini Live, Osterloh còn gây ấn tượng mạnh với thông báo: "Gemini đang được phát triển để trở nên chủ động hơn, giải quyết các vấn đề phức tạp bằng khả năng lập luận, lập kế hoạch và ghi nhớ nâng cao. Bạn sẽ có thể suy nghĩ trước nhiều bước và Gemini sẽ thay bạn hoàn thành công việc dưới sự giám sát của bạn. Đó là lời hứa về một trợ lý AI thực thụ."</p> <p>Thông tin này trùng khớp với những đồn đoán gần đây về bản nâng cấp lớn tiếp theo của ChatGPT, được biết đến với tên gọi Q* hoặc Strawberry. Nhiều người cho rằng đây chính là GPT-5 với khả năng lập luận vượt trội, cho phép chatbot lên kế hoạch trước nhiều bước.</p> <p>Bên cạnh đó, GPT-5 còn được cho là có khả năng tìm kiếm thông tin trên web hiệu quả hơn. Osterloh cũng đề cập đến tính năng tương tự trên Gemini: "Gemini sẽ hỗ trợ bạn như một nhà nghiên cứu thực thụ, tiết kiệm hàng giờ đồng hồ bằng cách sử dụng thông tin trên web để tạo báo cáo nghiên cứu phù hợp với câu hỏi của bạn. Những việc từng mất hàng giờ giờ đây chỉ còn vài phút."</p> <p>Mặc dù chưa rõ ngày ra mắt cụ thể, nhưng những tính năng nghiên cứu trên Gemini không phải là lời hứa suông. Osterloh đã minh họa Gemini xử lý một nhiệm vụ phức tạp và tạo ra một báo cáo chi tiết trong Google Doc, bao gồm cả nguồn thông tin từ web.</p> <p>Rõ ràng, sự kiện ra mắt Pixel 9 không chỉ xoay quanh phần cứng. Google muốn thể hiện sức mạnh của Gemini trước khi Apple ra mắt iPhone 16 series và OpenAI công bố bản nâng cấp lớn cho ChatGPT. Những động thái này cho thấy cuộc đua giữa các ông lớn công nghệ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên khốc liệt.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Gemini gây áp lực lên OpenAI với những nâng cấp đột phá

Google Gemini gây áp lực lên OpenAI với những nâng cấp đột phá Sự kiện ra mắt Pixel 9 của Google đã chứng kiến một loạt tính năng AI mới đư...

Read more »