Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI

<h2 id="section-0">Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI</h2> <p><strong>Cerebras vừa công bố nền tảng Wafer-Scale Engine (WSE) của mình, đánh bại Groq để trở thành hệ thống xử lý suy luận AI nhanh nhất thế giới.</strong> Với WSE, Cerebras đạt tốc độ xử lý lên tới 1.800 token mỗi giây khi chạy mô hình Llama 3.1 8B và 450 token mỗi giây với mô hình Llama 3.1 70B lớn hơn. Trong khi đó, Groq chỉ đạt 750 T/s và 250 T/s cho cùng hai mô hình tương ứng.</p> <p><strong>Sự vượt trội của Cerebras đến từ bộ vi xử lý wafer-scale được thiết kế riêng, tích hợp gần 900.000 lõi tối ưu hóa AI và bộ nhớ SRAM lên tới 44GB trên chip.</strong> Điều này cho phép mô hình AI được lưu trữ trực tiếp trên chipset, tạo ra băng thông chưa từng có. Ngoài ra, Cerebras sử dụng trọng số đầy đủ 16-bit của Meta, đảm bảo độ chính xác tối ưu cho mô hình.</p> <p>Kết quả thử nghiệm độc lập của Artificial Analysis cho thấy Cerebras WSE thực sự mang lại tốc độ xử lý suy luận AI vượt trội. Cerebras Inference hiện đang được cung cấp miễn phí cho các nhà phát triển, cho phép họ trải nghiệm sức mạnh của nền tảng này.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Cerebras đã chính thức gia nhập cuộc đua xử lý AI với một cú bứt phá ngoạn mục. WSE của Cerebras là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này, mang lại hiệu suất chưa từng có và mở ra nhiều khả năng mới cho việc ứng dụng AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI

Cerebras Vượt Mặt Groq, Giành Ngôi Vua Tốc Độ Xử Lý AI Cerebras vừa công bố nền tảng Wafer-Scale Engine (WSE) của mình, đánh bại Groq để tr...

Read more »

Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài?

<h2 id="section-0">Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài?</h2> <p>Trong thời đại công nghệ bùng nổ, chatbot AI ngày càng phổ biến, thay thế con người trong nhiều vai trò phục vụ khách hàng. Tuy nhiên, một thách thức lớn đối với chatbot là khả năng hiểu tiếng Anh của người nước ngoài - tiếng Anh “có giọng”.</p> <p>Tôi, giống như phần lớn người nói tiếng Anh trên thế giới, cũng học tiếng Anh như một ngôn ngữ thứ hai. Lớn lên ở Ba Lan, sau đó chuyển sang Đức và đến Mỹ vào tuổi 20, tôi mang theo giọng nói đặc trưng của mình. Và điều này thường khiến tôi gặp khó khăn khi giao tiếp với chatbot. Chúng thường không hiểu tôi, buộc tôi phải lặp lại nhiều lần, thậm chí là vô ích. </p> <p>Điều này không chỉ là vấn đề cá nhân của tôi. Nhiều người dùng tiếng Anh trên thế giới gặp phải tình trạng tương tự khi giao tiếp với chatbot. Trên thực tế, sự thiếu hụt khả năng hiểu tiếng Anh “có giọng” đang là một vấn đề phổ biến trong lĩnh vực giao tiếp doanh nghiệp. </p> <p>Theo nghiên cứu của Tiến sĩ Sunyoung Park, Đại học Sejong, Hàn Quốc, các hệ thống AI thường gặp khó khăn khi xử lý các biến thể ngôn ngữ, giọng nói và phương ngữ phổ biến trong số người nói tiếng Anh không phải bản ngữ. Điều này dẫn đến sự bất bình đẳng trong việc tiếp cận các dịch vụ AI, bao gồm cả hệ thống nhận diện giọng nói, công cụ dịch thuật và các quy trình tự động hóa ra quyết định. </p> <p>Đối với doanh nghiệp, rào cản này có thể dẫn đến mất doanh thu đáng kể. Theo WordsRated, chỉ khoảng 1/4 người nói tiếng Anh học ngôn ngữ này từ nhỏ. Số liệu ước tính cho thấy khoảng 380 triệu người nói tiếng Anh bản ngữ, trong khi con số này vượt quá 1 tỷ người đối với người học tiếng Anh như ngôn ngữ thứ hai. </p> <p>Việc huấn luyện chatbot để hiểu đa dạng giọng nói là điều cần thiết để tiếp cận khách hàng toàn cầu. Nếu các tổ chức không giải quyết thách thức này, họ sẽ không chỉ mất doanh thu mà còn có thể gây hại cho mối quan hệ lâu dài với khách hàng trên toàn thế giới.</p> <p>Một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Journal of Consumer Behavior đã cho thấy những phản ứng tiêu cực của người dùng khi gặp khó khăn trong việc giao tiếp với trợ lý ảo AI. Người dùng cảm thấy tức giận và thất vọng khi trợ lý ảo không thể hiểu giọng nói của họ. </p> <p>Để giải quyết vấn đề này, cần phải điều chỉnh các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mà chatbot dựa vào. Nghiên cứu của Claire Pajot và Sasha Harrison, Đại học Stanford, đã chứng minh khả năng nâng cao hiệu suất của mạng nơ ron sâu đối với giọng nói tiếng Anh “có giọng” bằng cách thay đổi cấu trúc huấn luyện.</p> <p>Tin tốt là tình hình đang dần cải thiện. Tôi ngày càng ít phải “giật mình” khi sử dụng chatbot. Thậm chí, đôi khi chúng còn hoạt động hiệu quả hơn cả nhân viên hỗ trợ khách hàng. </p> <p>Ngoài ra, các công ty đang nỗ lực giải quyết vấn đề từ một hướng khác: sử dụng AI tạo sinh để “loại bỏ” giọng nói của nhân viên tổng đài. Các công nghệ tương tự có thể được sử dụng để “loại bỏ” giọng nói của những người như tôi khi chúng tôi giao tiếp với chatbot, giúp chúng hiểu rõ hơn. </p> <p>Việc tập trung vào vấn đề này là điều cần thiết cho bất kỳ doanh nghiệp nào hoạt động trên phạm vi quốc tế. Tiếng Anh vẫn là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất, mở ra nhiều cơ hội kinh doanh. Nghiên cứu của Konstantin G Filimonov đã ước tính “GDP” của tiếng Anh là 24 nghìn tỷ đô la, tiếp theo là tiếng Trung với 16,5 nghìn tỷ đô la. </p> <p>Các tổ chức nào nhanh chóng thích ứng và giao tiếp hiệu quả với mọi giọng nói sẽ có cơ hội tăng trưởng mạnh mẽ trên toàn cầu. Họ sẽ dẫn đầu thời đại giao tiếp kinh doanh mới, tiến vào tương lai.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài?

Thách thức “tiếng Anh có giọng” đối với chatbot: Vì sao chatbot cần học cách hiểu tiếng Anh của người nước ngoài? Trong thời đại công nghệ ...

Read more »

FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới

<h2 id="section-0">FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới</h2> <p><strong>FuriosaAI, một công ty bán dẫn AI mới nổi, đã ra mắt bộ tăng tốc AI RNGD tại Hội nghị Hot Chips 2024.</strong> Chip RNGD được định vị là bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu hiệu quả cho suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và đa phương thức hiệu suất cao.</p> <p>Thành lập vào năm 2017 bởi ba kỹ sư có kinh nghiệm tại AMD, Qualcomm và Samsung, công ty đã theo đuổi một chiến lược tập trung vào đổi mới nhanh chóng và cung cấp sản phẩm, dẫn đến việc công bố và phát triển nhanh chóng của RNGD.</p> <p>Furiosa đã hoàn thành việc đưa RNGD vào hoạt động đầy đủ sau khi nhận được các mẫu silicon đầu tiên từ đối tác của họ, TSMC. Với con chip thế hệ đầu tiên, được giới thiệu vào năm 2021, Furiosa đã có thể gửi kết quả điểm chuẩn MLPerf đầu tiên của họ trong vòng 3 tuần sau khi nhận được silicon và đạt được hiệu suất tăng 113% trong lần gửi tiếp theo thông qua các cải tiến của trình biên dịch.</p> <p>Các thử nghiệm ban đầu của RNGD đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn với các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-J và Llama 3.1. Một thẻ PCIe RNGD duy nhất mang lại hiệu suất thông lượng từ 2.000 đến 3.000 token mỗi giây (tùy thuộc vào độ dài ngữ cảnh) cho các mô hình có khoảng 10 tỷ tham số.</p> <p>“Việc ra mắt RNGD là kết quả của nhiều năm đổi mới, dẫn đến thành công về silicon một lần và quy trình đưa vào hoạt động cực kỳ nhanh chóng. RNGD là một giải pháp tính toán AI bền vững và có thể truy cập được, đáp ứng nhu cầu thực tế của ngành đối với suy luận,” June Paik, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của FuriosaAI, cho biết. "Với phần cứng của chúng tôi giờ đây bắt đầu chạy LLM ở hiệu suất cao, chúng tôi đang bước vào một giai đoạn tiến bộ liên tục đầy thú vị. Tôi vô cùng tự hào và biết ơn đội ngũ vì sự chăm chỉ và cống hiến không ngừng của họ."</p> <p><strong>RNGD có các đổi mới chính bao gồm:</strong></p> <ul> <li>Kiến trúc dựa trên Bộ xử lý co rút Tensor (TCP) không phải matmul, cho phép sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu quả, khả năng lập trình và hiệu suất.</li> <li>Khả năng lập trình thông qua trình biên dịch mạnh mẽ được đồng thiết kế để tối ưu hóa cho TCP, xử lý toàn bộ mô hình như các thao tác hợp nhất duy nhất.</li> <li>Hiệu quả, với TDP là 150W so với 1000W+ cho các GPU hàng đầu.</li> <li>Hiệu suất cao, với bộ nhớ HBM3 48GB cung cấp khả năng chạy các mô hình như Llama 3.1 8B hiệu quả trên một thẻ duy nhất.</li> </ul> <p>Con chip hiện đang được cung cấp cho các khách hàng truy cập sớm, với khả năng cung cấp rộng rãi dự kiến vào đầu năm 2025.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới

FuriosaAI ra mắt chip AI suy luận mới FuriosaAI, một công ty bán dẫn AI mới nổi, đã ra mắt bộ tăng tốc AI RNGD tại Hội nghị Hot Chips 2024....

Read more »

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ

<h2 id="section-0">Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ</h2> <p><strong>Amazon sắp giới thiệu chatbot Rufus, trợ lý mua sắm thông minh sử dụng công nghệ AI, đến với khách hàng tại Ấn Độ.</strong> Gã khổng lồ thương mại điện tử này đang nỗ lực tích hợp trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) vào hoạt động kinh doanh của mình, và Rufus là minh chứng rõ ràng cho chiến lược này. </p> <p>Rufus, theo mô tả của Amazon, là một <strong>trợ lý mua sắm đàm thoại được hỗ trợ bởi AI thế hệ mới.</strong> Chức năng chính của Rufus là <strong>giúp người dùng tìm kiếm sản phẩm, đưa ra lời khuyên, cập nhật thông tin và hiểu rõ nhu cầu cá nhân của họ.</strong> Rufus có thể cung cấp các đề xuất sản phẩm, tư vấn về danh sách mua sắm, so sánh các danh mục sản phẩm, gợi ý quà tặng cho các dịp đặc biệt, và thậm chí trả lời các câu hỏi chi tiết từ khách hàng. </p> <p>Theo Amazon, <strong>Rufus có khả năng trả lời đa dạng các câu hỏi.</strong> Bên cạnh các truy vấn liên quan đến mua sắm, người dùng có thể đặt những câu hỏi không trực tiếp liên quan đến mua bán như "Cần những gì để nấu món dal makhani?". </p> <p><strong>Rufus hiện đang được thử nghiệm beta với một số khách hàng sử dụng ứng dụng Amazon.in trên thiết bị di động.</strong> Dự kiến, Rufus sẽ được cung cấp rộng rãi hơn đến với người dùng tại Ấn Độ trong vài tuần tới.</p> <p>Amazon cũng thừa nhận rằng <strong>Rufus có thể chưa luôn đưa ra được những phản hồi hoàn hảo.</strong> Họ khuyến khích người dùng <strong>để lại phản hồi</strong> sau khi trải nghiệm chatbot để giúp cải thiện hiệu quả của Rufus trong tương lai.</p> <p><strong>Trước đó, Amazon đã triển khai các tính năng dựa trên AI như "Review highlights"</strong> nhằm cung cấp cho người mua hàng cái nhìn tổng quan ngắn gọn về những đánh giá của khách hàng trước khi họ mua sản phẩm.</p> <p>Với việc giới thiệu Rufus, Amazon chứng tỏ sự đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ AI để nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng. Rufus hứa hẹn sẽ tạo ra những thay đổi tích cực trong cách người dùng mua sắm trực tuyến tại Ấn Độ và trên toàn thế giới. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ

Amazon ra mắt trợ lý mua sắm thông minh Rufus dựa trên AI tại Ấn Độ Amazon sắp giới thiệu chatbot Rufus, trợ lý mua sắm thông minh sử dụng ...

Read more »

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 »