Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank

<h2 id="section-0">Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank</h2> <p><strong>Together.ai vừa công bố ra mắt API Together Rerank không cần server và quyền truy cập độc quyền vào mô hình LlamaRank của Salesforce, nâng cao khả năng tìm kiếm doanh nghiệp và hệ thống Tạo Nội dung được hỗ trợ bởi Truy vấn (RAG).</strong></p> <p><strong>Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp</strong></p> <p>API Together Rerank mới là một điểm cuối không cần server được thiết kế để tích hợp liền mạch với các ứng dụng doanh nghiệp. API này đơn giản hóa quy trình cho các nhà phát triển, cho phép kết hợp các mô hình reranker được hỗ trợ với mã tối thiểu. Các tính năng chính của API bao gồm:</p> <ul> <li>Hỗ trợ hàng đầu cho mô hình LlamaRank của Salesforce</li> <li>Hỗ trợ dữ liệu JSON và bảng</li> <li>Bối cảnh dài 8K cho mỗi tài liệu</li> <li>Độ trễ thấp cho các truy vấn tìm kiếm nhanh</li> <li>Khả năng tương thích với API Rerank của Cohere</li> </ul> <p><strong>Truy cập độc quyền vào LlamaRank</strong></p> <p>LlamaRank, được phát triển bởi Salesforce AI Research, đã thể hiện hiệu suất vượt trội so với các mô hình rerank hàng đầu khác như Cohere Rerank v3 và Mistral-7B. Mô hình này nâng cao khả năng xếp hạng tài liệu, do đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc truy xuất thông tin trong cả hệ thống RAG và tìm kiếm truyền thống. LlamaRank hỗ trợ các tài liệu có độ dài lên tới 8.000 token và đặc biệt hiệu quả đối với dữ liệu bán cấu trúc như JSON, email, bảng và mã.</p> <p><strong>Mô hình Reranker là gì?</strong></p> <p>Reranker là một mô hình chuyên biệt giúp cải thiện tính liên quan của tìm kiếm bằng cách đánh giá lại và sắp xếp lại một tập hợp tài liệu dựa trên tính liên quan của chúng với một truy vấn nhất định. Ví dụ, trong kịch bản hỗ trợ kỹ thuật, một truy vấn của người dùng về việc đặt lại mật khẩu sẽ dẫn đến reranker ưu tiên các tài liệu liên quan nhất, do đó nâng cao kết quả tìm kiếm.</p> <p><strong>Cách reranking cải thiện tìm kiếm và RAG</strong></p> <p>Reranking là một thành phần quan trọng trong các hệ thống tìm kiếm và RAG hiện đại, đóng vai trò như một bộ lọc chất lượng đánh giá lại các tài liệu được truy xuất ban đầu. Bước này nâng cao chất lượng thông tin được cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ, giảm khả năng xảy ra kết quả không chính xác hoặc không liên quan. Các reranker đặc biệt có giá trị trong các thiết lập doanh nghiệp, nơi khối lượng dữ liệu lớn ở nhiều định dạng yêu cầu việc truy xuất chính xác và chính xác cho việc ra quyết định.</p> <p><strong>Salesforce LlamaRank: Mô hình Reranker doanh nghiệp chính xác hơn</strong></p> <p>Mô hình LlamaRank của Salesforce là một phiên bản được tinh chỉnh của Llama3-8B-Instruct, được đào tạo bằng cả dữ liệu tổng hợp và dữ liệu được dán nhãn bằng con người từ các nhà phân tích dữ liệu nội bộ của Salesforce. Mô hình này xuất sắc trong việc xếp hạng cả tài liệu chung và mã, khiến nó rất hữu ích cho nhiều ứng dụng doanh nghiệp. Salesforce đã đánh giá LlamaRank trên các bộ dữ liệu công khai như SQuAD, TriviaQA, Neural Code Search và TrailheadQA, nơi nó thể hiện hiệu suất vượt trội.</p> <p><strong>API Together Rerank</strong></p> <p>API Together Rerank được thiết kế để cung cấp trải nghiệm nhà phát triển liền mạch cho việc xây dựng các ứng dụng RAG. Nó cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mô hình reranker được hỗ trợ vào các ứng dụng doanh nghiệp của họ. API nhận một truy vấn và một tập hợp tài liệu, trả về điểm số liên quan và chỉ mục sắp xếp cho mỗi tài liệu. Nó cũng có thể lọc các phản hồi để chỉ hiển thị các tài liệu liên quan nhất.</p> <p><strong>Cách bắt đầu</strong></p> <p>Để bắt đầu, các nhà phát triển có thể tạo khóa API với Together AI và làm theo các bước trong tài liệu khởi động nhanh để thử mô hình LlamaRank của Salesforce. Đối với việc triển khai quy mô sản xuất, các doanh nghiệp được khuyến khích liên hệ với nhóm bán hàng của Together.ai.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>API Together Rerank và quyền truy cập độc quyền vào LlamaRank đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tìm kiếm doanh nghiệp và RAG. Với khả năng reranking nâng cao, các doanh nghiệp giờ đây có thể truy xuất thông tin chính xác và hiệu quả hơn, dẫn đến ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt hơn. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank

Together.ai: Cách mạng hóa tìm kiếm doanh nghiệp với API Rerank và Salesforce LlamaRank Together.ai vừa công bố ra mắt API Together Rerank ...

Read more »

Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết

<h2 id="section-0">Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết</h2> <p><strong>Bắc Kinh –</strong> Trung Quốc đang tiến bộ nhanh chóng về trí tuệ nhân tạo (AI) và có khả năng sẽ sớm vượt qua Mỹ về đổi mới trong lĩnh vực này. Đây là kết luận của một báo cáo mới được công bố bởi Viện Nghiên cứu Công nghệ Thông tin và Đổi mới (ITIF).</p> <p>Báo cáo "Đổi mới AI của Trung Quốc: Thực trạng và Hướng phát triển" chỉ ra rằng nỗ lực không ngừng nghỉ và đầu tư chiến lược của Trung Quốc vào AI đã tạo ra một hệ sinh thái đổi mới cạnh tranh với Mỹ. Các mô hình AI tiên tiến của Trung Quốc hiện nay đang sánh ngang hoặc thậm chí vượt trội so với các mô hình tương tự trên thế giới.</p> <p>Tác giả báo cáo, Hodan Omaar, chuyên gia chính sách cao cấp tại ITIF, cho biết: “Quan niệm cho rằng Trung Quốc chỉ là một kẻ sao chép là sai lầm và lỗi thời. Trung Quốc đã phát triển một hệ sinh thái đổi mới AI cạnh tranh với Mỹ, tạo ra các mô hình AI tiên tiến vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh toàn cầu. Nếu xu hướng này tiếp tục, Mỹ có thể sớm phải đối mặt với tình trạng sao chép Trung Quốc."</p> <p>Mặc dù Mỹ đã thực hiện nhiều nỗ lực nhằm hạn chế quyền truy cập của Trung Quốc vào công nghệ tiên tiến thông qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu, những nỗ lực này lại đạt hiệu quả hạn chế. Trên thực tế, chúng còn có tác dụng ngược, thúc đẩy Trung Quốc phát triển hệ sinh thái nội địa, với các công ty tìm cách lách luật bằng cách đào tạo AI trên các nền tảng điện toán đám mây công cộng hoặc sử dụng các giải pháp điện toán đám mây riêng như sản phẩm "AI-in-a-box" của Huawei.</p> <p><strong>Báo cáo nêu bật một số phát hiện quan trọng:</strong></p> <ul> <li>Trung Quốc dẫn đầu về số lượng bài báo nghiên cứu AI và cạnh tranh mạnh mẽ trong lĩnh vực AI tạo sinh, mặc dù các bài báo của Mỹ có tác động lớn hơn, với nhiều trích dẫn hơn và sự tham gia của khu vực tư nhân nhiều hơn.</li> <li>Đại học Thanh Hoa là trung tâm chính cho các startup AI hàng đầu của Trung Quốc, bao gồm các "con hổ AI" như Zhipu AI, Baichuan AI, Moonshot AI và MiniMax, được thành lập bởi các giảng viên và cựu sinh viên của trường.</li> <li>Các mô hình ngôn ngữ lớn của Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách về hiệu suất với các mô hình của Mỹ, với một số mô hình vượt trội trong các điểm chuẩn song ngữ.</li> <li>Mặc dù đầu tư tư nhân vào AI ở Trung Quốc thấp hơn so với Mỹ, đầu tư nước ngoài, đặc biệt là từ Aramco của Ả Rập Saudi, đang tăng lên trong lĩnh vực AI tạo sinh của Trung Quốc.</li> <li>Các quỹ do nhà nước quản lý và hỗ trợ tài chính hiệu quả hỗ trợ các công ty đầy tiềm năng ở các khu vực chưa được đầu tư đầy đủ của Trung Quốc.</li> </ul> <p>Các startup Trung Quốc thậm chí còn ảnh hưởng đến các tổ chức hàng đầu của phương Tây. Một tranh cãi gần đây tại Đại học Stanford đã tiết lộ rằng mô hình AI của trường, Llama 3-V, rất giống với MiniCPM-Llama3-V 2.5, được phát triển bởi Phòng thí nghiệm Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên của Đại học Thanh Hoa và ModelBest. Liu Zhiyuan, đồng sáng lập của ModelBest, lưu ý rằng có một khoảng cách đáng kể giữa các mô hình AI tạo sinh của Trung Quốc và các dự án phương Tây như GPT-4, nhưng nhấn mạnh rằng Trung Quốc đã nhanh chóng phát triển thành một động lực chính cho đổi mới công nghệ AI chỉ trong hơn một thập kỷ.</p> <p>Để tăng cường phát triển AI và thúc đẩy việc áp dụng AI, Omaar khuyến nghị các nhà hoạch định chính sách của Mỹ:</p> <ul> <li>Thúc đẩy đầu tư tư nhân vào nghiên cứu và phát triển AI.</li> <li>Tái tạo quy trình tài trợ của liên bang cho AI.</li> <li>Tránh các chính sách làm suy yếu vị thế dẫn đầu của Mỹ về AI và củng cố các đối thủ cạnh tranh của Trung Quốc.</li> <li>Phát triển một chiến lược dữ liệu quốc gia để mở rộng đáng kể khả năng tiếp cận dữ liệu cho việc đào tạo các mô hình AI.</li> <li>Tạo ra một lộ trình AI quốc gia cho việc áp dụng.</li> <li>Ưu tiên việc áp dụng AI nhanh chóng trong chính phủ liên bang.</li> <li>Hỗ trợ chuyển đổi kỹ thuật số.</li> <li>Khuyến khích đầu tư vào đào tạo nhân lực AI.</li> </ul> <p>Omaar kết luận: “Mỹ là quốc gia dẫn đầu về phát triển AI trên toàn cầu nhưng phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ Trung Quốc. Việc tập trung vào việc kìm hãm sự phát triển của Trung Quốc sẽ không thể ngăn chặn tiến bộ của họ trong thời gian dài. Thay vào đó, Mỹ nên tập trung vào việc duy trì, thậm chí là mở rộng vị thế dẫn đầu của mình. Điều quan trọng là Quốc hội và Nhà Trắng phải xây dựng và tài trợ một chiến lược AI quốc gia toàn diện nhằm giải quyết hai mục tiêu song song: tăng cường phát triển và áp dụng AI."</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết

Trung Quốc Sẽ Sớm Trở Thành Quốc Gia Hàng Đầu Về Đổi Mới Trí Tuệ Nhân Tạo, Báo Cáo Mới Cho Biết Bắc Kinh – Trung Quốc đang tiến bộ nhanh c...

Read more »

NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan

<h2 id="section-0">NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan</h2> <p><strong>NVIDIA vừa công bố ra mắt 4 dịch vụ vi mô NVIDIA NIM mới, nhằm hỗ trợ các nhà phát triển xây dựng và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) hiệu quả hơn.</strong> Những dịch vụ này đặc biệt nhắm đến việc thúc đẩy AI chủ quyền (Sovereign AI), giúp các quốc gia phát triển các hệ thống AI dựa trên cơ sở hạ tầng, dữ liệu, nguồn nhân lực và mạng lưới kinh doanh riêng của mình, đảm bảo sự phù hợp với các giá trị, luật pháp và lợi ích địa phương.</p> <p><strong>Trong bối cảnh AI thế hệ mới đang bùng nổ, thị trường phần mềm AI thế hệ mới tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương dự kiến ​​sẽ đạt mức doanh thu 48 tỷ USD vào năm 2030, tăng từ 5 tỷ USD hiện nay (theo ABI Research).</strong> NVIDIA nhận thấy nhu cầu cấp thiết về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trên dữ liệu địa phương để nâng cao hiệu quả của AI trong việc hiểu và phản hồi văn hóa và ngôn ngữ bản địa một cách chính xác hơn. </p> <p><strong>Bốn dịch vụ vi mô NIM mới được NVIDIA giới thiệu bao gồm:</strong></p> <ul> <li><strong>Llama-3-Swallow-70B:</strong> Đào tạo trên dữ liệu tiếng Nhật, giúp hiểu sâu hơn về luật pháp, quy định và phong tục địa phương.</li> <li><strong>Llama-3-Taiwan-70B:</strong> Được đào tạo trên dữ liệu tiếng Mandarin, cung cấp khả năng hiểu biết về văn hóa và ngôn ngữ Đài Loan.</li> <li><strong>RakutenAI 7B (Chat & Instruct):</strong> Được xây dựng dựa trên Mistral-7B và được đào tạo trên tập dữ liệu tiếng Anh và tiếng Nhật, đạt điểm số cao trong bảng xếp hạng LM Evaluation Harness benchmark cho các mô hình ngôn ngữ tiếng Nhật mở.</li> </ul> <p><strong>Các mô hình này mang đến hiệu suất vượt trội so với các LLM cơ bản như Llama 3 trong việc hiểu ngôn ngữ tiếng Nhật và tiếng Mandarin, xử lý các nhiệm vụ pháp lý khu vực, trả lời câu hỏi, dịch và tóm tắt ngôn ngữ.</strong></p> <p><strong>NVIDIA NIM hỗ trợ các nhà phát triển dễ dàng triển khai các mô hình AI chủ quyền, được đóng gói dưới dạng dịch vụ vi mô, vào sản xuất với hiệu suất được tối ưu hóa.</strong> Dịch vụ vi mô này có sẵn với NVIDIA AI Enterprise và được tối ưu hóa cho quá trình suy luận với thư viện mã nguồn mở NVIDIA TensorRT-LLM.</p> <p><strong>Với NVIDIA NIM, các tổ chức có thể xây dựng các ứng dụng AI như trợ lý ảo, chatbot và các hệ thống AI hỗ trợ chuyên nghiệp, đáp ứng nhu cầu địa phương một cách hiệu quả.</strong> Ví dụ, Viện Công nghệ Tokyo đã sử dụng Llama-3-Swallow 70B để phát triển một mô hình chuyên ngành y tế, được đào tạo trên tập dữ liệu y tế tiếng Nhật độc quyền, đạt điểm số cao trong kỳ thi tuyển chọn bác sĩ quốc gia Nhật Bản. </p> <p><strong>Bên cạnh đó, NVIDIA AI Foundry cung cấp một giải pháp trọn gói để tạo ra các mô hình cơ bản tùy chỉnh, được đóng gói dưới dạng dịch vụ vi mô NIM.</strong> Nền tảng này kết hợp các mô hình cơ bản phổ biến, NVIDIA NeMo để tinh chỉnh mô hình và sức mạnh tính toán chuyên dụng trên NVIDIA DGX Cloud, giúp các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng và triển khai các dịch vụ vi mô NIM ngôn ngữ khu vực tùy chỉnh của riêng mình.</p> <p><strong>Sự ra mắt của các dịch vụ vi mô NIM dành cho AI chủ quyền là một bước tiến quan trọng của NVIDIA trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI tại Nhật Bản, Đài Loan và các quốc gia khác trên thế giới.</strong> Bằng cách cung cấp các công cụ và dịch vụ cần thiết để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI hiệu quả, NVIDIA hỗ trợ các doanh nghiệp, cơ quan chính phủ và các trường đại học tạo ra các giải pháp AI phù hợp với văn hóa và ngôn ngữ địa phương, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế và xã hội.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan

NVIDIA Ra Mắt Dịch vụ Vi mô NIM cho Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới tại Nhật Bản và Đài Loan NVIDIA vừa công bố ra mắt 4 dịch vụ vi mô NVIDIA N...

Read more »

Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web!

<h2 id="section-0">Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web!</h2> <p><strong>Character AI</strong>, nền tảng cho phép người dùng tương tác với các nhân vật AI thông qua cả văn bản và giọng nói, đã mở rộng tính năng cuộc gọi thoại của mình lên web. Trước đây, tính năng này chỉ dành riêng cho thiết bị di động, nhưng vào tháng 6 năm nay, nó đã được phát hành cho web. Cập nhật này cho phép người dùng trò chuyện bằng giọng nói trực tiếp với các nhân vật AI, tạo nên trải nghiệm tương tự như một cuộc gọi điện thoại. Tuy nhiên, ngoài chức năng chính này, không có thêm tính năng nào khác được tích hợp vào trải nghiệm cuộc gọi.</p> <p>Người dùng giờ đây có thể dễ dàng khởi động cuộc gọi thoại thông qua một nút trên giao diện web. Mặc dù đây là một cập nhật đáng chú ý, nhưng nó dường như đã bị bỏ qua bởi phần lớn người dùng. </p> <p><strong>Tương lai của Character AI</strong> vẫn còn nhiều điều chưa chắc chắn, đặc biệt là sau khi các nhà sáng lập của nó quay trở lại Google. Ảnh hưởng của động thái này đối với sự phát triển của nền tảng vẫn chưa rõ ràng, khiến nhiều người đặt câu hỏi về tương lai của dịch vụ này.</p> <p><strong>Character AI</strong> hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và hướng đến việc tạo ra những trải nghiệm AI hấp dẫn và cá nhân hóa cho người dùng. Nền tảng này có tiềm năng rất lớn để cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với AI.</p> <p><strong>Mặc dù Character AI đang trong quá trình phát triển và có nhiều cải tiến đang được thực hiện, nhưng tính năng cuộc gọi thoại trên web là một bước tiến quan trọng đối với việc đưa AI vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web!

Character AI: Cuộc gọi thoại giờ đã có mặt trên web! Character AI , nền tảng cho phép người dùng tương tác với các nhân vật AI thông qua cả...

Read more »

Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học

<h2 id="section-0">Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học</h2> <p>Đại học Florida (UF) vừa công bố ra mắt NaviGator AI, một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong các tổ chức giáo dục đại học của Hoa Kỳ. Nền tảng này cung cấp cho sinh viên, giảng viên và nhân viên quyền truy cập vào các dịch vụ AI an toàn và đa dạng, đồng thời đẩy mạnh ứng dụng AI vào các hoạt động giáo dục và kinh doanh hàng ngày của trường.</p> <p>NaviGator AI bao gồm các tính năng chatbot, bộ công cụ và trợ lý. NaviGator AI Chat được thiết kế riêng để cho phép giảng viên, sinh viên và nhân viên của UF tương tác với dữ liệu của họ trong môi trường riêng tư, giống như GPT, bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà họ lựa chọn. Bộ công cụ NaviGator AI cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào một số LLM cung cấp năng lượng cho các ứng dụng khác nhau trên toàn trường.</p> <p>Kể từ khi ra mắt thử nghiệm vào tháng 7, gần 1.000 giảng viên, sinh viên và nhân viên đã tạo ra lượng thông tin tương đương với 3,4 triệu trang. Môi trường riêng tư đảm bảo dữ liệu người dùng không được sử dụng để đào tạo bất kỳ mô hình nào hiện có. Mỗi LLM được mã hóa với các giá trị và mục tiêu của con người để đảm bảo phản hồi không gây hại hoặc bất hợp pháp và đáng tin cậy nhất có thể.</p> <p>NaviGator AI Chat có thể tạo ra tóm tắt ngắn gọn về tài liệu, xem xét bản nháp văn bản, chẳng hạn như ghi chú bài học, email, sách và bài báo nghiên cứu. Người dùng cũng có thể tạo tác phẩm nghệ thuật và logo, lập kế hoạch học tập, viết mã và nhận trợ giúp về các chủ đề khó khăn. Để bắt đầu sử dụng NaviGator AI, hãy truy cập https://it.ufl.edu/ai/uf-navigator-ai/ và đăng nhập bằng GatorLink của bạn.</p> <p>"Việc ra mắt NaviGator AI đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong hành trình AI của chúng tôi," ông Elias Eldayrie, Phó chủ tịch kiêm Giám đốc thông tin của UF cho biết. "Sáng kiến này phản ánh cam kết của chúng tôi trong việc nâng cao nghiên cứu, giáo dục và trải nghiệm học tập tổng thể."</p> <p>NaviGator AI được cung cấp bởi siêu máy tính HiPerGator của UF - siêu máy tính đầu tiên và mạnh nhất được sở hữu và vận hành bởi một trường đại học Hoa Kỳ. HiPerGator có 1.120 GPU NVIDIA A100 dung lượng 80 gigabyte. Quan hệ đối tác UF-NVIDIA, được thành lập vào năm 2019, cho phép UF mở rộng hệ sinh thái siêu máy tính của mình để bao gồm khả năng tính toán AI thông qua HiPerGator.</p> <p>Hiện tại, NaviGator AI lưu trữ 26 LLM, bao gồm NVIDIA Inference Microservices (NIM) cho Llama của Meta, Mistral và ESMFold protein; GPT và DALL-E của OpenAI; Gemini của Google; Stable Diffusion của Stability AI; và Claude của Anthropic.</p> <p>NaviGator AI là thành tựu mới nhất trong vị thế dẫn đầu quốc gia của UF về đổi mới AI và duy trì tầm nhìn của trường trong việc chuẩn bị cho mọi sinh viên, giảng viên và nhân viên trở thành người dùng AI được trao quyền. Quan hệ đối tác UF-NVIDIA đã định hình UF trở thành trường đại học AI đầu tiên. Kể từ đó, UF đã tiên phong trong việc tích hợp AI trên toàn bộ chương trình giảng dạy thông qua hỗ trợ giảng viên, giải pháp dạy học và học tập sáng tạo, và các cơ hội đào tạo AI dành cho tất cả các thành viên của trường.</p> <p>Đại học Florida Information Technology đang mở rộng bộ sản phẩm để đẩy nhanh quá trình áp dụng này và đưa trường tiến gần hơn đến việc AI trở thành một thực hành phổ biến.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học

Đại học Florida ra mắt NaviGator AI, nền tảng AI tự phục vụ toàn diện đầu tiên trong giáo dục đại học Đại học Florida (UF) vừa công bố ra m...

Read more »

Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực?

<h2>Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực?</h2> <h3>Mục lục:</h3> <ul> <li><strong>Sự Trỗi Dậy Của Lập Trình Hỗ Trợ Bởi AI</strong></li> <li><strong>Cursor AI: Làn Gió Mới Cho Giới Lập Trình?</strong></li> <li><strong>Những Ý Kiến Trái Chiều</strong></li> <li><strong>Tương Lai Nào Cho Lập Trình Truyền Thống?</strong></li> </ul> <p>Trong một bài đăng gần đây, Andrej Karpathy, cựu giám đốc chương trình Autopilot của Tesla và là nhà nghiên cứu cũ của OpenAI, đã chia sẻ sự phấn khích của mình về công cụ lập trình hỗ trợ bởi AI - Cursor. Ông cho biết việc sử dụng VS Code Cursor với Sonnet 3.5 mang lại hiệu quả vượt trội so với GitHub Copilot và gọi đó là một chiến thắng rõ ràng.</p> <p>Karpathy mô tả quy trình lập trình hiện tại của ông chủ yếu xoay quanh việc viết bằng tiếng Anh, xem xét và chỉnh sửa mã được tạo, và tham gia vào cái mà ông gọi là lập trình một nửa. Quá trình này bao gồm việc viết phần đầu tiên của mã, sau đó comment bằng tiếng Anh để mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiểu và hoàn thành, rồi lặp lại để tinh chỉnh kết quả đầu ra. </p> <p>Quan điểm của Karpathy phản ánh một xu hướng ngày càng tăng trong ngành công nghệ, nơi AI đang được sử dụng để tự động hóa các tác vụ mã hóa. Giám đốc điều hành Amazon Web Services, Matt Garman, gần đây đã dự đoán rằng trong tương lai gần, hầu hết các nhà phát triển có thể sẽ không còn viết mã theo cách truyền thống nữa. Trợ lý AI của Amazon đã giúp giảm đáng kể thời gian nâng cấp phần mềm, tiết kiệm hàng nghìn giờ làm việc.</p> <p>Lời khen ngợi dành cho Cursor AI không chỉ dừng lại ở Karpathy. Jordan Singer từ Figma cũng đồng tình: <em>Tất cả những lời bàn tán về Claude + Cursor và khả năng xây dựng bất cứ thứ gì bạn nghĩ đến (bất kể kỹ năng của bạn) đều có lý do của nó. Nếu đây là tương lai, tôi muốn sống trong đó.</em></p> <p>Tuy nhiên, không phải ai cũng sẵn sàng đón nhận hoàn toàn việc lập trình hỗ trợ bởi AI. Sebastian Raschka, một kỹ sư nghiên cứu LLM tại Lightning AI, lưu ý rằng mặc dù sử dụng công cụ này rất thú vị, nhưng đôi khi ông vẫn thích lập trình theo cách truyền thống hơn, ví nó giống như việc lái xe số sàn.</p> <p>Cursor AI, công ty đứng sau công cụ dành cho nhà phát triển AI phổ biến này, gần đây đã huy động được 60 triệu đô la tài trợ do Andreessen Horowitz dẫn đầu, với sự đóng góp từ các nhân vật đáng chú ý trong ngành AI. Công ty hiện được định giá 400 triệu đô la và đã thu hút hơn 30.000 khách hàng, bao gồm các kỹ sư tại các công ty như Perplexity, Scale AI, Shopify và Instacart.</p> <p>Khi thị trường mã hóa AI tiếp tục phát triển, với nhiều công ty khởi nghiệp phát triển các công cụ tương tự, Cursor dường như có vị thế tốt để tạo ra tác động đáng kể. Sự nhiệt tình dành cho tiềm năng của nó là điều hiển nhiên, với những người dùng như Shyamal Anadkat ca ngợi khả năng giải quyết lỗi và xây dựng nguyên mẫu nhanh chóng của công cụ.</p> <p>Sự phát triển nhanh chóng của lập trình hỗ trợ bởi AI đang thay đổi cách các nhà phát triển làm việc, và như Karpathy đã tuyên bố hơn một năm trước, <em>Ngôn ngữ lập trình mới hot nhất là tiếng Anh</em>. Với những công cụ như Cursor AI, tuyên bố này đang dần trở thành hiện thực.</p> <img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực?

Lập Trình Bằng Tiếng Anh: Giấc Mơ Đang Trở Thành Hiện Thực? Mục lục: Sự Trỗi Dậy Của Lập Trình Hỗ Trợ Bởi AI Cursor AI: Làn Gió Mớ...

Read more »