AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024

<h2 id="section-0">AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024</h2> <p>Hội nghị GenAI Summit 2024 vừa diễn ra tại TP.HCM đã trở thành tâm điểm chú ý khi các chuyên gia hàng đầu thế giới cùng thảo luận về bước tiến mới của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là khả năng tự lập luận của AI. </p> <p>Tiến sĩ Lê Viết Quốc, "quái kiệt AI" tại Google, đã dẫn chứng việc AI giải toán Olympic quốc tế như minh chứng cho thấy máy móc đã bước đầu biết cách tự lập luận. Ông khẳng định: "Đừng đánh giá thấp khả năng lập luận của AI trong vài năm tới". </p> <p>Dựa trên việc phân tích bộ dữ liệu toán học đồ sộ, AI đã giải được những bài toán mà chính con người còn chưa tìm ra lời giải. Điều này khiến chính những nhà khoa học như Tiến sĩ Quốc Lê và cộng sự tại Google Brain phải ngỡ ngàng. Họ đã kiểm tra kỹ lưỡng dữ liệu huấn luyện nhưng không hề tìm thấy bất kỳ hướng dẫn hay tài liệu nào giúp AI giải bài toán. </p> <p>Mặc dù khả năng tự lập luận của AI hiện tại mới đạt 3/10, nhưng theo ông, 10 năm nữa, chúng ta sẽ chứng kiến những tiến bộ “không thể hình dung” trong lĩnh vực này. </p> <p>Tuy nhiên, bước tiến đột phá này cũng đi kèm với những góc khuất cần được giải quyết. Tiến sĩ Thắng Lương, nhà nghiên cứu cấp cao tại Google DeepMind, cho rằng AI có thể rơi vào "ảo giác" khi tự lập luận quá nhiều, đặc biệt khi xử lý các vấn đề phức tạp chưa có lời giải. </p> <p>Theo ông, AI sử dụng phương pháp suy luận dựa trên logic, mỗi bước đi đều được phân tích đúng sai. Tuy nhiên, khi thiếu dữ liệu, AI sẽ đi đường vòng và dễ dẫn đến kết quả sai lệch. </p> <p>Vậy làm thế nào để giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" của AI?</p> <p>Theo Jeff Dean, Giám đốc Khoa học của Google, cần thay đổi mô hình đào tạo AI từ "đoán và nối từ" sang việc cung cấp bối cảnh cụ thể cho từng thông tin. Việc trộn lẫn dữ liệu trong quá trình huấn luyện khiến AI dễ bị "loạn" và đưa ra kết quả sai lệch.</p> <p>Trong khi đó, Tiến sĩ Lê Viết Quốc đề xuất giải pháp sử dụng công cụ tìm kiếm để kiểm chứng câu trả lời của AI. Bằng cách "băm nhỏ" câu trả lời thành nhiều mệnh đề và truy vấn ngược, chúng ta có thể phát hiện ra những dữ liệu không chính xác và từ đó hạn chế "ảo giác" cho AI.</p> <p>GenAI Summit 2024 đã khép lại, nhưng những dư âm về bước tiến đột phá của AI và cả những thách thức đặt ra vẫn còn đó. Việc tìm ra giải pháp kiểm soát "ảo giác" của AI sẽ là chìa khóa then chốt để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này trong tương lai. Bên cạnh đó, hội nghị cũng khẳng định vị thế dẫn đầu của Việt Nam trong lĩnh vực nghiên cứu AI tại khu vực Đông Nam Á, mở ra nhiều cơ hội phát triển cho ngành công nghiệp công nghệ cao của đất nước. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024

AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024 Hội nghị GenAI Summit 2024 vừa diễn ra tại TP.HCM đã trở thành ...

Read more »

Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot!

<h2 id="section-0">Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot!</h2> <p><strong>Thực hành:</strong> Trợ lý lập trình AI đang ngày càng thu hút sự chú ý như một ứng dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt sau khi Microsoft ra mắt GitHub Copilot. Tuy nhiên, nếu bạn không muốn chia sẻ mã nguồn của mình với Microsoft hoặc trả 10 đô la mỗi tháng cho dịch vụ này, bạn hoàn toàn có thể tự xây dựng một trợ lý lập trình cho riêng mình.</p> <p>Mặc dù Microsoft là một trong những công ty đầu tiên thương mại hóa và tích hợp trợ lý lập trình AI vào IDE, nhưng đây không phải là lựa chọn duy nhất. Trên thực tế, có rất nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện chuyên biệt cho việc tạo mã.</p> <p>Hơn nữa, rất có thể chiếc máy tính bạn đang sử dụng đủ khả năng để chạy các mô hình này. Vấn đề nằm ở việc tích hợp chúng vào IDE một cách hiệu quả.</p> <p>Đó là lúc các ứng dụng như Continue phát huy tác dụng. Trợ lý lập trình mã nguồn mở này được thiết kế để kết nối với các IDE phổ biến như JetBrains hoặc Visual Studio Code và các trình chạy LLM quen thuộc như Ollama, Llama.cpp và LM Studio.</p> <p>Giống như các trợ lý lập trình khác, Continue hỗ trợ hoàn thiện và tạo mã, cũng như tối ưu hóa, chú thích và tái cấu trúc mã cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Ngoài ra, Continue còn có chatbot tích hợp với chức năng RAG, cho phép bạn "trò chuyện" với cơ sở mã của mình.</p> <p>Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn sử dụng Continue với Ollama. Tuy nhiên, ứng dụng này cũng hoạt động với một số mô hình độc quyền – bao gồm OpenAI và Anthropic – thông qua API của họ, nếu bạn muốn trả phí cho mỗi token thay vì phí hàng tháng cố định.</p> <p><strong>Yêu cầu:</strong></p> <ol> <li><strong>Máy tính:</strong> Một hệ thống có bộ xử lý tương đối mới, lý tưởng nhất là card đồ họa Nvidia, AMD hoặc Intel có ít nhất 6GB vRAM. Đối với người dùng Mac, bất kỳ hệ thống Apple Silicon nào, bao gồm cả M1, đều hoạt động tốt – nhưng nên có ít nhất 16GB RAM.</li> <li><strong>Ollama:</strong> Bạn cần cài đặt và chạy Ollama trên máy. Tham khảo hướng dẫn cài đặt <a href="https://www.theregister.com/2024/03/17/ai_pc_local_llm/?td=rt-3a">tại đây</a> (tiếng Anh).</li> <li><strong>IDE tương thích:</strong> Continue hỗ trợ cả JetBrains và Visual Studio Code (hoặc VSCodium - bản build mã nguồn mở).</li> </ol> <p><strong>Cài đặt Continue:</strong></p> <ol> <li>Mở VSCodium, vào mục Extensions và tìm kiếm "Continue".</li> <li>Sau khi cài đặt, Continue sẽ khởi chạy trình hướng dẫn thiết lập, yêu cầu bạn chọn giữa việc lưu trữ mô hình cục bộ hoặc sử dụng API của bên thứ ba. Chọn "Local models".</li> <li>Continue sẽ được cấu hình để sử dụng các mô hình sau:<ul> <li><strong>Llama 3 8B:</strong> LLM đa năng của Meta, được sử dụng để chú thích, tối ưu hóa và/hoặc tái cấu trúc mã.</li> <li><strong>Nomic-embed-text:</strong> Mô hình nhúng được sử dụng để lập chỉ mục cơ sở mã cục bộ của bạn, cho phép bạn tham chiếu cơ sở mã khi nhắc chatbot.</li> <li><strong>Starcoder2:3B:</strong> Mô hình tạo mã của BigCode, cung cấp chức năng tự động hoàn thành tab của Continue.</li></ul></li> <li>Nếu Continue bỏ qua trình hướng dẫn, bạn có thể tự tải xuống các mô hình này bằng Ollama: <code> ollama pull llama3 ollama pull nomic-embed-text ollama pull starcoder2:3b </code></li> </ol> <p><strong>Cảnh báo về dữ liệu telemetry:</strong></p> <p>Theo mặc định, Continue thu thập dữ liệu telemetry ẩn danh bao gồm:</p> <ul> <li>Bạn chấp nhận hoặc từ chối đề xuất (không bao gồm mã hoặc lời nhắc);</li> <li>Tên của mô hình và lệnh được sử dụng;</li> <li>Số lượng token được tạo;</li> <li>Tên hệ điều hành và IDE của bạn;</li> <li>Lượt xem trang.</li> </ul> <p>Bạn có thể tắt tính năng này bằng cách sửa đổi tệp <code>.continue</code> trong thư mục chính hoặc bỏ chọn "Continue: Telemetry Enabled" trong cài đặt VS Code.</p> <p><strong>Sử dụng Continue:</strong></p> <ul> <li><strong>Tạo đoạn mã:</strong> Nhấn <code>Ctrl-I</code> hoặc <code>Command-I</code> và nhập lời nhắc của bạn. Continue sẽ tải mô hình liên quan và hiển thị đoạn mã được đề xuất. </li> <li><strong>Chỉnh sửa mã:</strong> Chọn đoạn mã, nhấn <code>Ctrl-I</code> và nhập lời nhắc để tái cấu trúc, chú thích, tối ưu hóa,… Continue sẽ đề xuất thay đổi với mã mới được đánh dấu màu xanh lục và mã bị xóa được đánh dấu màu đỏ.</li> <li><strong>Tự động hoàn thành tab:</strong> Khi bạn gõ, Continue sẽ tự động cung cấp các đề xuất để hoàn thành chuỗi hoặc hàm. Chấp nhận đề xuất bằng cách nhấn <code>Tab</code>.</li> <li><strong>Chatbot:</strong> Sử dụng các lệnh sau để tương tác với chatbot:<ul> <li><code>@docs [tên ứng dụng/dịch vụ] [câu hỏi]</code> để tìm kiếm tài liệu.</li> <li><code>@codebase [câu hỏi]</code> để truy vấn thư mục làm việc.</li> <li><code>@files [chọn tệp]</code> để thêm tệp vào ngữ cảnh của mô hình.</li> <li><code>Ctrl-L</code> để thêm mã đã chọn vào chatbot.</li> <li><code>Ctrl-Shift-R</code> để gửi lỗi từ terminal emulator của VS Code đến chatbot.</li></ul></li> </ul> <p><strong>Thay đổi mô hình:</strong></p> <p>Bạn có thể thay đổi mô hình được sử dụng bằng cách chọn từ menu lựa chọn của Continue hoặc sử dụng phím tắt <code>Ctrl-'</code>. Để thay đổi mô hình tự động hoàn thành tab, bạn cần sửa đổi tệp cấu hình của plugin.</p> <p><strong>Tinh chỉnh mô hình mã tùy chỉnh:</strong></p> <p>Continue tự động thu thập dữ liệu về cách bạn viết mã và có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình tùy chỉnh dựa trên phong cách và quy trình làm việc của bạn. Dữ liệu này được lưu trữ cục bộ và không được bao gồm trong dữ liệu telemetry.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot!

Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot! Thực hành: Trợ lý lập trình AI đang ngày càng thu hút sự chú ý như...

Read more »

Gemini Trở Nên Thông Minh Hơn Với Bản Cập Nhật Mới

<h2 id="section-0">Gemini Trở Nên Thông Minh Hơn Với Bản Cập Nhật Mới</h2> <p><strong>Bản cập nhật gần đây của Gemini, phát hành vào ngày 2 tháng 8, hứa hẹn mang đến một AI thông minh hơn, có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp đòi hỏi tư duy logic và giải quyết bài tập tốt hơn.</strong> </p> <p>Mặc dù Google chưa chính thức xác nhận phiên bản mô hình cụ thể nào đứng sau bản cập nhật này, nhưng trải nghiệm của người dùng cho thấy nó có thể là mô hình Gemini "Thử nghiệm" đã từng gây ấn tượng mạnh mẽ trên đấu trường lmsys với hiệu suất vượt trội.</p> <h3 id="section-1">Cải Tiến Đáng Kể Về Khả Năng Lý Luận và Cung Cấp Thông Tin</h3> <p>Bản cập nhật mang đến những cải tiến đáng chú ý, đặc biệt là khả năng trả lời các câu hỏi dựa trên kiến ​​thức. Người dùng cho biết Gemini hiện cung cấp thông tin chính xác và cập nhật hơn. </p> <p>Ví dụ, khi được hỏi về "Trang web TestingCatalog", câu trả lời của AI chi tiết và phù hợp hơn hẳn so với trước đây.</p> <p><strong>Google cũng chia sẻ thông tin về bản cập nhật này:</strong></p> <blockquote> <p><strong>Gemini 1.5 Pro trong Gemini Advanced đã trở nên mạnh mẽ hơn</strong></p> <p><strong>Có gì mới:</strong> Gemini Advanced, với 1.5 Pro, hiện cung cấp phản hồi tốt hơn cho các lời nhắc liên quan đến lý luận và viết mã. Cho dù bạn đang tìm kiếm sự hỗ trợ của Gemini để giải quyết các thử thách logic nhiều bước đòi hỏi nhiều kiến ​​thức chuyên môn hơn hay để phân tích và tạo mã chính xác hơn, Gemini Advanced sẽ giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn.</p> <p><strong>Tại sao:</strong> Chúng tôi tin tưởng vào việc lặp lại nhanh chóng và mang đến những gì tốt nhất của Gemini cho thế giới. Thông qua phản hồi của người dùng và đào tạo mô hình, chúng tôi đã mở khóa phiên bản Gemini 1.5 Pro có khả năng hơn và theo thời gian, Gemini Advanced sẽ tiếp tục trở nên tốt hơn nữa.</p> </blockquote> <h3 id="section-2">Trải Nghiệm Người Dùng Tích Cực</h3> <p>Mặc dù rất khó để đánh giá một cách toàn diện tất cả những thay đổi, nhưng nhìn chung, người dùng đều đồng ý rằng Gemini đã trở nên thông minh và có khả năng hơn rất nhiều. AI dường như hiểu và phản hồi tốt hơn các truy vấn phức tạp, thể hiện khả năng lý luận được cải thiện.</p> <p><strong>Điểm nổi bật của bản cập nhật:</strong></p> <ul> <li>Khả năng xử lý tác vụ phức tạp đòi hỏi tư duy logic tốt hơn.</li> <li>Giải quyết bài tập hiệu quả hơn.</li> <li>Cung cấp thông tin chính xác và cập nhật hơn.</li> <li>Hiểu và phản hồi tốt hơn các truy vấn phức tạp.</li> </ul> <p>Có thể nói, bản cập nhật mới đã đánh dấu một bước tiến đáng kể của Gemini trong việc trở thành một trợ lý AI thực sự hữu ích và thông minh. Sự cải tiến này hứa hẹn sẽ mang đến cho người dùng những trải nghiệm tuyệt vời hơn trong tương lai. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Gemini Trở Nên Thông Minh Hơn Với Bản Cập Nhật Mới

Gemini Trở Nên Thông Minh Hơn Với Bản Cập Nhật Mới Bản cập nhật gần đây của Gemini, phát hành vào ngày 2 tháng 8, hứa hẹn mang đến một AI t...

Read more »

Perplexity bổ sung mô hình Flux.1, nâng cấp Playground lên v3 cho người dùng Pro

<h2 id="section-0">Perplexity bổ sung mô hình Flux.1, nâng cấp Playground lên v3 cho người dùng Pro</h2> <p><strong>Nền tảng tìm kiếm AI Perplexity vừa giới thiệu hai mô hình tạo hình ảnh mới dành cho người dùng gói Pro, đồng thời cập nhật phiên bản mới cho công cụ Playground.</strong></p> <p>Cụ thể, người dùng Perplexity Pro khi sử dụng trình chỉnh sửa trang web giờ đây có thể tạo hình ảnh minh họa dựa trên nội dung bài viết với sự hỗ trợ của mô hình Flux.1. </p> <p>Flux.1 là mô hình tạo hình ảnh mã nguồn mở, được đánh giá có khả năng sánh ngang với các mô hình tiên tiến như Midjourney. Trước đó, Grok 2 cũng đã tích hợp mô hình này trong bản cập nhật gần đây.</p> <p>Bên cạnh đó, Perplexity cũng đang phát triển một phiên bản nâng cao của Flux.1 có tên là "Schnell", hứa hẹn mang đến những kết quả khả quan hơn nữa.</p> <p>Không chỉ dừng lại ở đó, Playground AI - một công cụ tạo hình ảnh khác được tích hợp vào Perplexity - cũng đã được nâng cấp lên phiên bản 3 beta. Phiên bản này cũng có sẵn trên trang web của Playground, mang đến những kết quả đầu ra khác biệt đôi chút.</p> <p>Như vậy, người dùng Perplexity hiện có thể lựa chọn giữa 4 mô hình tạo hình ảnh khác nhau, bao gồm:</p> <ol> <li>Playground v3</li> <li>Flux.1</li> <li>DALL·E 3 từ OpenAI</li> <li>Stable Diffusion XL</li> </ol> <p>Trong số đó, Flux được đánh giá là mô hình tiên tiến nhất hiện nay. </p> <p>Ngoài ra, Perplexity cũng thực hiện một thay đổi nhỏ về giao diện người dùng, cho phép người dùng điều chỉnh lời nhắc tạo hình ảnh một cách chi tiết hơn bằng cách chỉ định phong cách cụ thể. Điều này sẽ giúp tạo ra kết quả hình ảnh ưng ý hơn.</p> <p><img alt="Perplexity model options" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/2024/08/screenshot-www.perplexity.ai-2024.08.17-16_59_29.png" /></p> <p><img alt="Perplexity Flux example" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/2024/08/screenshot-www.perplexity.ai-2024.08.17-16_59_56.png" /></p> <p>Với những cập nhật đáng chú ý này, Perplexity tiếp tục khẳng định vị thế là một trong những nền tảng tìm kiếm và sáng tạo nội dung bằng AI hàng đầu hiện nay.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Perplexity bổ sung mô hình Flux.1, nâng cấp Playground lên v3 cho người dùng Pro

Perplexity bổ sung mô hình Flux.1, nâng cấp Playground lên v3 cho người dùng Pro Nền tảng tìm kiếm AI Perplexity vừa giới thiệu hai mô hình...

Read more »

Sự chuyển dịch lao động trong kỷ nguyên AI: Cơ hội hay thách thức?

<h2>Sự chuyển dịch lao động trong kỷ nguyên AI: Cơ hội hay thách thức?</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Bình minh của tự động hóa:</strong></li> <li><strong>Sự chuyển dịch nghề nghiệp, chứ không phải là thay thế:</strong></li> <li><strong>Thích ứng để phát triển:</strong></li> <li><strong>Vai trò của doanh nghiệp và chính sách:</strong></li> <li><strong>Tái định nghĩa Công việc trong tương lai:</strong></li> </ol> <hr> <h3>1. Bình minh của tự động hóa:</h3> <p>Một nghiên cứu gần đây trên tạp chí Science cho thấy viễn cảnh tự động hóa một nửa công việc không còn là điều viển vông, mà đang đến rất gần với gần một nửa dân số thế giới. Nghiên cứu của OpenAI, Trung tâm Quản trị AI và Trường Wharton đã chỉ ra rằng khoảng 1,8% công việc có thể bị ảnh hưởng bởi AI với hơn một nửa số nhiệm vụ được tự động hóa, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại như ChatGPT hay Google Gemini. Con số này được dự đoán sẽ tăng lên đến 46% với sự phát triển của các phần mềm hỗ trợ AI trong tương lai gần.</p> <p>Điều đáng ngạc nhiên là những công việc đòi hỏi trình độ chuyên môn cao như luật sư, dược sĩ hay quản trị cơ sở dữ liệu lại dễ bị ảnh hưởng bởi AI hơn so với những công việc giản đơn. </p> <h3>2. Sự chuyển dịch nghề nghiệp, chứ không phải là thay thế:</h3> <p>Tuy nhiên, bị ảnh hưởng không đồng nghĩa với việc mất việc làm. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng tác động của AI chủ yếu là sự chuyển đổi chứ không phải là thay thế hoàn toàn. Nhiều nhiệm vụ trong công việc sẽ được hỗ trợ hoặc tự động hóa bởi AI, dẫn đến sự thay đổi vai trò công việc thay vì loại bỏ hoàn toàn. Vấn đề quan trọng là tốc độ thay đổi này diễn ra nhanh như thế nào và chúng ta đã sẵn sàng thích nghi ra sao.</p> <h3>3. Thích ứng để phát triển:</h3> <p>Đối với người lao động, khả năng thích ứng là yếu tố sống còn. Phát triển các kỹ năng bổ trợ cho AI thay vì cạnh tranh với nó là điều cần thiết, chẳng hạn như tập trung vào khả năng sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và giải quyết vấn đề phức tạp - những khả năng độc nhất của con người.</p> <h3>4. Vai trò của doanh nghiệp và chính sách:</h3> <p>Doanh nghiệp cần lên kế hoạch cho việc ứng dụng AI vào lực lượng lao động ngay từ bây giờ. Điều này không chỉ đơn thuần là áp dụng công nghệ mới mà còn là tái cấu trúc quy trình kinh doanh và vai trò công việc để tận dụng tối ưu sức mạnh của con người và AI.</p> <p>Các nhà hoạch định chính sách cũng đối mặt với thách thức cấp bách. Nghiên cứu kêu gọi đầu tư công vào việc theo dõi việc áp dụng AI và tác động của nó đến thị trường lao động. Các chính sách mạnh mẽ là cần thiết để đảm bảo lợi ích của AI được phân phối rộng rãi và hỗ trợ người lao động trong quá trình chuyển đổi nhanh chóng.</p> <h3>5. Tái định nghĩa Công việc trong tương lai:</h3> <p>Tác động tiềm tàng của AI đòi hỏi chúng ta phải suy nghĩ lại về tương lai của công việc một cách căn bản. Đây không chỉ là thích nghi với AI mà còn là tái định nghĩa ý nghĩa của công việc trong một thế giới được tăng cường bởi AI. Chúng ta cần tự hỏi: Làm thế nào để xác định lại năng suất và giá trị gia tăng? Những hình thức công việc mới nào sẽ xuất hiện? Làm thế nào để đảm bảo lợi ích của AI được phân phối công bằng trong xã hội?</p> <p>Sự thay đổi này cần diễn ra ở mọi cấp độ. Cá nhân cần xem xét vai trò của mình có thể thay đổi như thế nào và những kỹ năng nào sẽ cần thiết trong môi trường giàu AI. Doanh nghiệp phải đánh giá lại cơ cấu tổ chức và cách thức tận dụng tốt nhất sự hợp tác giữa con người và AI. Các nhà hoạch định chính sách và giáo dục phải đại tu hệ thống giáo dục và đào tạo để trang bị cho mọi người kiến thức và kỹ năng cho thế giới công việc mới này.</p> <p>Câu hỏi đặt ra không phải là liệu AI có thay đổi công việc của chúng ta hay không, mà là nó sẽ thay đổi nhanh và mạnh mẽ đến mức nào. Thách thức và cũng là cơ hội của chúng ta là khai thác tiềm năng của AI để tạo ra một thế giới công việc hiệu quả, công bằng và trọn vẹn hơn cho tất cả mọi người. Điều này đòi hỏi không chỉ sự thích nghi mà còn là sự tái định nghĩa táo bạo về bản thân công việc. Giờ là lúc để suy ngẫm về điều này trước khi sự thay đổi vượt qua chúng ta. </p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> ``

Sự chuyển dịch lao động trong kỷ nguyên AI: Cơ hội hay thách thức?

Sự chuyển dịch lao động trong kỷ nguyên AI: Cơ hội hay thách thức? Mục lục Bình minh của tự động hóa: Sự chuyển dịch nghề nghiệp,...

Read more »

Công cụ AI Phân tích PDF Miễn Phí: Nâng Cao Hiệu Suất Làm Việc Với Tài Liệu

<h2>Công cụ AI Phân tích PDF Miễn Phí: Nâng Cao Hiệu Suất Làm Việc Với Tài Liệu</h2> <h3>Mục Lục</h3> <ol> <li><strong>ChatGPT</strong></li> <li><strong>Claude</strong></li> <li><strong>Perplexity AI</strong></li> <li><strong>Microsoft Copilot</strong></li> <li><strong>HuggingChat</strong></li> </ol> <h3>1. ChatGPT</h3> <p>Ra mắt tính năng tải lên tài liệu vào tháng 5 năm 2024, ChatGPT của OpenAI cho phép người dùng phân tích PDF trực tiếp mà không cần đăng ký gói premium.</p> <strong>Ưu điểm:</strong> <ul> <li>Giao diện thân thiện, dễ sử dụng</li> <li>Tóm tắt, trả lời câu hỏi, trích xuất thông tin từ PDF</li> <li>Cho phép tải lên tối đa 10 tệp tin mỗi lần, dung lượng mỗi tệp tin tối đa 512KB</li> </ul> <strong>Hạn chế:</strong> <ul> <li>Người dùng miễn phí có giới hạn tin nhắn với mô hình GPT-4o.</li> </ul> <h3>2. Claude</h3> <p>Được phát triển bởi Anthropic, Claude là một trợ lý AI mạnh mẽ, đặc biệt xuất sắc trong việc phân tích PDF.</p> <strong>Ưu điểm:</strong> <ul> <li>Phân tích và xử lý văn bản hiệu quả</li> <li>Tóm tắt, trích xuất điểm chính, kiểm tra tính nhất quán của tài liệu</li> <li>Phù hợp để phân tích tài liệu đơn giản</li> </ul> <strong>Hạn chế:</strong> <ul> <li>Phiên bản miễn phí giới hạn kích thước tệp tin tối đa 30MB và số lượng tệp tin tối đa 5 tệp mỗi lần.</li> <li>Giới hạn token, ảnh hưởng đến lượng văn bản Claude có thể xử lý.</li> <li>Không thể diễn giải hình ảnh, biểu đồ hoặc đồ thị.</li> </ul> <h3>3. Perplexity AI</h3> <p>Ra mắt vào năm 2022, Perplexity AI là một công cụ tìm kiếm dạng hỏi đáp sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-4o, Llama và Claude.</p> <strong>Ưu điểm:</strong> <ul> <li>Cung cấp thông tin đáng tin cậy với trích dẫn nguồn</li> <li>Tóm tắt, hiệu đính, làm rõ các chủ đề phức tạp và khám phá các lĩnh vực liên quan</li> <li>Ghi nhớ ngữ cảnh trò chuyện, cho phép các cuộc hội thoại liền mạch</li> </ul> <strong>Hạn chế:</strong> <ul> <li>Chỉ có thể đọc các tệp tin dựa trên văn bản, không thể xử lý hình ảnh hoặc văn bản được scan.</li> <li>Giới hạn tải lên tối đa ba tệp tin mỗi ngày, mỗi tệp tin không quá 25MB.</li> </ul> <h3>4. Microsoft Copilot</h3> <p>Khác với các công cụ khác, phiên bản miễn phí của Microsoft Copilot không cho phép tải lên PDF trực tiếp.</p> <strong>Ưu điểm:</strong> <ul> <li>Tích hợp vào Microsoft Edge, Word, Excel và PowerPoint (yêu cầu đăng ký Microsoft 365)</li> <li>Tóm tắt tài liệu hiệu quả</li> <li>Xử lý truy vấn dài tới 18.000 - 20.000 từ</li> </ul> <strong>Hạn chế:</strong> <ul> <li>Yêu cầu mở PDF trong Microsoft Edge để sử dụng Copilot.</li> <li>PDF cần chứa ít nhất 300 từ để tạo tóm tắt có ý nghĩa.</li> </ul> <h3>5. HuggingChat</h3> <p>Là một chatbot mã nguồn mở, HuggingChat sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để diễn giải và phản hồi truy vấn của người dùng.</p> <strong>Ưu điểm:</strong> <ul> <li>Cho phép tải lên PDF trực tiếp và phân tích nội dung bằng các mô hình khác nhau</li> <li>Cung cấp nhiều lựa chọn LLM, bao gồm Llama 70B, Llama 3.1 405B và Mistral 7B</li> </ul> <strong>Hạn chế:</strong> <ul> <li>Giới hạn kích thước tệp tin tối đa 1MB.</li> </ul> <h3>Kết luận</h3> <p>Trên đây là 5 công cụ AI miễn phí giúp bạn phân tích PDF hiệu quả. Tùy thuộc vào nhu cầu và loại tài liệu, bạn có thể lựa chọn công cụ phù hợp nhất. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng không có chatbot AI nào có thể phân tích tài liệu một cách hoàn hảo, do đó, hãy luôn kiểm tra lại thông tin trước khi sử dụng.</p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> `

Công cụ AI Phân tích PDF Miễn Phí: Nâng Cao Hiệu Suất Làm Việc Với Tài Liệu

Công cụ AI Phân tích PDF Miễn Phí: Nâng Cao Hiệu Suất Làm Việc Với Tài Liệu Mục Lục ChatGPT Claude Perplexity AI Microsoft Co...

Read more »