Startup AI Ấn Độ Cách Mạng Hóa Việc Chấm Điểm Trong Trường Học Anh

<h2 id="section-0">Startup AI Ấn Độ Cách Mạng Hóa Việc Chấm Điểm Trong Trường Học Anh</h2> <p><strong>Một startup AI được thành lập bởi hai nhà sáng tạo đến từ Bengaluru, Ấn Độ đang tạo nên làn sóng thay đổi trong cách giáo viên chấm điểm tại các trường trung học ở Vương quốc Anh.</strong></p> <p>sAInaptic, được đồng sáng lập bởi hai nhà khoa học dữ liệu là Tiến sĩ Rajeshwari Iyer và Kavitha Ravindran, đã gọi vốn được gần 1 triệu bảng Anh từ các nhà đầu tư. Ứng dụng của họ sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để chấm điểm câu trả lời của học sinh và đưa ra phản hồi cá nhân hóa. Hiện tại, sAInaptic đang trong quá trình bắt đầu một vòng gọi vốn mới.</p> <p>"Giáo viên có thể dành khoảng một ngày mỗi tuần để chấm điểm và đưa ra phản hồi cho bài làm của học sinh. Ứng dụng của chúng tôi có thể chấm điểm chính xác câu trả lời của học sinh và cung cấp phản hồi tức thì, giúp giáo viên có thêm thời gian trên lớp", Tiến sĩ Iyer, người từng theo học Tiến sĩ về Khoa học Thần kinh Tính toán tại Đại học Hoàng gia London, cho biết.</p> <p>"Chúng tôi đã chứng kiến ​​tác động của AI trong các lĩnh vực khác và giờ đây, AI có cơ hội to lớn để cách mạng hóa giáo dục", bà nói thêm.</p> <p>Hai nhà đồng sáng lập, cả hai đều ở độ tuổi 40, ước tính rằng ứng dụng này có thể giúp giáo viên tiết kiệm hàng trăm giờ mỗi năm dành cho việc chấm điểm, từ đó giải phóng thêm thời gian cho việc giảng dạy. Ứng dụng sáng tạo này đã được triển khai tại hơn 50 trường trung học trên khắp Vương quốc Anh và hiện đang thu hút sự quan tâm từ các trường học và hội đồng thi trên toàn thế giới.</p> <p>Ben Mumby-Croft, Giám đốc Khởi nghiệp tại Đại học Hoàng gia London, cho biết: "Thật tuyệt vời khi thấy cựu sinh viên của chúng tôi biến tầm nhìn của họ thành một doanh nghiệp thú vị có thể tác động đến xã hội. Imperial Enterprise Lab có lịch sử thành công trong việc hỗ trợ các startup thử nghiệm ý tưởng mới và ra mắt các sản phẩm, dịch vụ và dự án giải quyết các vấn đề thực tế."</p> <p>Với tư cách là CEO của sAInaptic, cựu sinh viên của Imperial, Tiến sĩ Iyer là một nhà khoa học nghiên cứu giàu kinh nghiệm với bằng Thạc sĩ Triết học về Sinh học Tính toán từ Đại học Cambridge. Bà có hơn 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực mô hình hóa tính toán và khoa học dữ liệu, cùng với nền tảng về phát triển phần mềm.</p> <p>Trong khi đó, với tư cách là Giám đốc Nội dung, bà Kavitha Ravindran có bằng PGCE về khoa học trung học từ Đại học Cambridge, với hơn 12 năm kinh nghiệm làm giáo viên khoa học trung học và giám khảo GCSE. Bà chịu trách nhiệm chỉ đạo việc phát triển nội dung của sAInaptic phù hợp với các chương trình giảng dạy khác nhau và dẫn dắt các khía cạnh sư phạm của nền tảng.</p> <p>sAInaptic là cách chơi chữ của từ synapse, là khớp nối giữa các tế bào thần kinh giúp truyền thông tin từ tế bào thần kinh này sang tế bào thần kinh tiếp theo. Sức mạnh của mạng lưới synap trong não người quyết định việc củng cố thông tin từ trí nhớ ngắn hạn sang trí nhớ dài hạn.</p> <p>Hai nhà đồng sáng lập giải thích rằng nền tảng được thiết kế dễ sử dụng, có nghĩa là việc bắt đầu rất đơn giản và nhanh chóng, với "giao diện thân thiện với người dùng giúp việc điều hướng hệ thống trở nên dễ dàng".</p> <p>"Việc thiết lập quy trình chấm điểm của bạn chỉ mất vài cú nhấp chuột và bạn đã sẵn sàng để bắt đầu. AI của chúng tôi xử lý phần lớn công việc, chấm điểm hàng trăm câu trả lời của học sinh một cách nhanh chóng và chính xác trong vòng vài giây", họ lưu ý.</p> <p>sAInaptic sắp bắt đầu một vòng gọi vốn mới và giới thiệu Chứng chỉ Giáo dục Trung học Đại cương Quốc tế (IGCSE) - bằng cấp trung học dựa trên tiếng Anh dành cho học sinh từ 14-16 tuổi - được cung cấp cho các trường quốc tế và mở rộng sang lĩnh vực dạy nghề và chứng chỉ.</p> <p>Đại học Hoàng gia London cho biết Enterprise Lab của trường hỗ trợ hơn 2.000 sinh viên mỗi năm với các chương trình cố vấn, tiếp cận chuyên gia và tài trợ. Các startup được Imperial Enterprise Lab hỗ trợ là một trong những startup thành công nhất ở Châu Âu với tỷ lệ tồn tại trong ba năm là 72%, trường đại học hàng đầu của Vương quốc Anh cho biết.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Startup AI Ấn Độ Cách Mạng Hóa Việc Chấm Điểm Trong Trường Học Anh

Startup AI Ấn Độ Cách Mạng Hóa Việc Chấm Điểm Trong Trường Học Anh Một startup AI được thành lập bởi hai nhà sáng tạo đến từ Bengaluru, Ấn ...

Read more »

Khám phá 5 khóa học tự học về AI sáng tạo từ "ông lớn" Nvidia

<h2 id="section-0">Khám phá 5 khóa học tự học về AI sáng tạo từ "ông lớn" Nvidia</h2> <p><strong>Bạn đang có ý định theo đuổi lĩnh vực AI sáng tạo (Generative AI) đầy tiềm năng?</strong> Hãy tham khảo 5 khóa học tự học (self-paced) chất lượng cao do Nvidia, một trong những "ông lớn" công nghệ hàng đầu thế giới, cung cấp. </p> <p><strong>AI sáng tạo</strong> đang là xu hướng công nghệ nổi bật, cho phép máy móc tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và video. Nắm bắt được tiềm năng này, Nvidia đã phát triển các khóa học trực tuyến giúp người học tiếp cận kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển trong lĩnh vực này.</p> <p><strong>5 khóa học tự học của Nvidia bao gồm:</strong></p> <ul> <li><strong>Giới thiệu về AI sáng tạo:</strong> Khóa học này có thể cung cấp cái nhìn tổng quan về AI sáng tạo, các ứng dụng và kỹ thuật cơ bản.</li> <li><strong>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM):</strong> Tìm hiểu về cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT và BERT, cũng như cách ứng dụng chúng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.</li> <li><strong>Mạng đối kháng sinh (GAN):</strong> Khám phá cách GAN được sử dụng để tạo ra hình ảnh, video và các nội dung đa phương tiện khác.</li> <li><strong>AI sáng tạo trong nghệ thuật và thiết kế:</strong> Tìm hiểu cách ứng dụng AI sáng tạo trong sáng tạo nghệ thuật, thiết kế đồ họa và các lĩnh vực sáng tạo khác.</li> <li><strong>AI sáng tạo trong kinh doanh:</strong> Khám phá tiềm năng ứng dụng AI sáng tạo trong các lĩnh vực kinh doanh như marketing, quảng cáo và dịch vụ khách hàng.</li> </ul> <p><strong>Lợi ích của việc tham gia các khóa học tự học của Nvidia:</strong></p> <ul> <li><strong>Linh hoạt về thời gian:</strong> Bạn có thể học bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu, phù hợp với lịch trình cá nhân.</li> <li><strong>Nội dung chất lượng cao:</strong> Các khóa học được thiết kế bởi các chuyên gia hàng đầu của Nvidia, đảm bảo kiến thức chuyên sâu và cập nhật.</li> <li><strong>Học tập thực hành:</strong> Các khóa học thường bao gồm các bài tập thực hành và dự án giúp bạn áp dụng kiến thức vào thực tế.</li> <li><strong>Cộng đồng học tập:</strong> Bạn có thể kết nối với những người học khác, trao đổi kinh nghiệm và hỗ trợ lẫn nhau.</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Các khóa học tự học về AI sáng tạo của Nvidia là một lựa chọn tuyệt vời cho những ai muốn khám phá và phát triển trong lĩnh vực đầy tiềm năng này. Với nội dung chất lượng cao, phương pháp học tập linh hoạt và sự hỗ trợ từ cộng đồng, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc để chinh phục những đỉnh cao mới trong sự nghiệp.</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Khám phá 5 khóa học tự học về AI sáng tạo từ "ông lớn" Nvidia

Khám phá 5 khóa học tự học về AI sáng tạo từ "ông lớn" Nvidia Bạn đang có ý định theo đuổi lĩnh vực AI sáng tạo (Generative AI) đ...

Read more »

OpenAI Cân Nhắc Thay Đổi Cấu Trúc Doanh Nghiệp Để Thu Hút Nhà Đầu Tư

<h2 id="section-0">OpenAI Cân Nhắc Thay Đổi Cấu Trúc Doanh Nghiệp Để Thu Hút Nhà Đầu Tư</h2> <p><strong>OpenAI, công ty tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đang xem xét việc điều chỉnh cấu trúc doanh nghiệp của mình để trở nên đơn giản và hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư.</strong></p> <p>Hiện tại, OpenAI cấp vốn cho các nhà đầu tư thông qua công ty con hoạt động vì lợi nhuận, nhưng công ty này lại chịu sự quản lý của hội đồng quản trị phi lợi nhuận, nơi “lợi ích chính là nhân loại, chứ không phải nhà đầu tư của OpenAI”, theo báo cáo của Financial Times (FT) vào thứ Sáu (30/8).</p> <p>Một trong những thay đổi mà OpenAI đang cân nhắc là loại bỏ giới hạn hiện tại về lợi nhuận mà nhà đầu tư có thể thu được. Tuy nhiên, công ty chưa đưa ra quyết định cuối cùng về việc có hay không, và nếu có thì sẽ thay đổi như thế nào, báo cáo cho biết, trích dẫn các nguồn tin giấu tên.</p> <p>Đáp lại những thông tin này, OpenAI cho biết với FT: “Chúng tôi vẫn tập trung vào việc xây dựng AI mang lại lợi ích cho tất cả mọi người và như chúng tôi đã chia sẻ trước đây, chúng tôi đang làm việc với hội đồng quản trị để đảm bảo rằng chúng tôi có vị thế tốt nhất để thành công trong sứ mệnh của mình. Tổ chức phi lợi nhuận là cốt lõi của sứ mệnh của chúng tôi và sẽ tiếp tục tồn tại.”</p> <p>Báo cáo này được đưa ra trong bối cảnh OpenAI được cho là đang đặt mục tiêu huy động “vài tỷ đô la” trong một vòng gọi vốn mới, với mức định giá dự kiến trên 100 tỷ đô la. </p> <p>Vào cuối năm 2023, công ty đã được định giá 86 tỷ đô la khi nhân viên bán cổ phiếu. Hiện tại, chatbot ChatGPT của OpenAI có hàng trăm triệu người dùng hàng tháng.</p> <p>Vòng gọi vốn tiếp theo của OpenAI được cho là do công ty đầu tư mạo hiểm Thrive Capital dẫn đầu, với sự tham gia của Apple, Nvidia và Microsoft. Microsoft đã đầu tư 13 tỷ đô la vào OpenAI kể từ năm 2019.</p> <p>OpenAI cũng đang phải đối mặt với một vụ kiện từ Elon Musk, người đồng sáng lập công ty vào năm 2015. Musk cáo buộc OpenAI và các đồng sáng lập Sam Altman và Greg Brockman đã vi phạm các nguyên tắc sáng lập của công ty bằng cách ưu tiên lợi nhuận hơn lợi ích chung của cộng đồng.</p> <p>Musk cho rằng Altman và Brockman đã từ bỏ sứ mệnh ban đầu của công ty là tập trung vào AI vì lợi ích của nhân loại khi họ hợp tác với Microsoft.</p> <p>Trước đây, OpenAI đã tuyên bố rằng họ có kế hoạch bác bỏ vụ kiện, rằng họ nhận ra trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) sẽ yêu cầu “nhiều nguồn lực hơn so với dự đoán ban đầu”, rằng công ty và Musk đã đồng ý vào năm 2017 rằng một tổ chức vì lợi nhuận sẽ cần thiết để có được những nguồn lực đó, và rằng họ thúc đẩy sứ mệnh của mình bằng cách xây dựng các công cụ hữu ích được phổ biến rộng rãi.</p> <p><strong>Những điểm chính:</strong></p> <ul> <li>OpenAI đang xem xét thay đổi cấu trúc doanh nghiệp để thu hút thêm vốn đầu tư.</li> <li>Công ty có thể loại bỏ giới hạn lợi nhuận cho nhà đầu tư.</li> <li>OpenAI khẳng định tổ chức phi lợi nhuận vẫn là cốt lõi của sứ mệnh.</li> <li>Vòng gọi vốn tiếp theo có thể định giá OpenAI trên 100 tỷ đô la.</li> <li>OpenAI đang đối mặt với vụ kiện từ Elon Musk về việc ưu tiên lợi nhuận.</li> </ul> <p><strong>Phân tích:</strong></p> <p>Việc OpenAI cân nhắc thay đổi cấu trúc doanh nghiệp cho thấy sự phát triển nhanh chóng của công ty và nhu cầu ngày càng tăng về vốn đầu tư để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển AI. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra câu hỏi về việc liệu OpenAI có thể duy trì cam kết ban đầu của mình với lợi ích của nhân loại hay không khi áp lực từ các nhà đầu tư ngày càng tăng. Vụ kiện từ Elon Musk càng làm nổi bật thêm những lo ngại này. Sẽ rất thú vị để theo dõi những thay đổi tiếp theo của OpenAI và tác động của chúng đối với tương lai của AI. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI Cân Nhắc Thay Đổi Cấu Trúc Doanh Nghiệp Để Thu Hút Nhà Đầu Tư

OpenAI Cân Nhắc Thay Đổi Cấu Trúc Doanh Nghiệp Để Thu Hút Nhà Đầu Tư OpenAI, công ty tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đang ...

Read more »

Meta AI trên WhatsApp có thể sớm được trang bị chế độ trò chuyện thoại mới

<h2 id="section-0">Meta AI trên WhatsApp có thể sớm được trang bị chế độ trò chuyện thoại mới</h2> <p>Theo thông tin từ Livemint, Meta đang phát triển chế độ trò chuyện thoại mới cho AI trên WhatsApp. Tính năng này hứa hẹn sẽ mang đến trải nghiệm tương tác thú vị và tiện lợi hơn cho người dùng.</p> <p><strong>Tuy nhiên, hiện tại chúng ta chưa thể tiếp cận được nội dung chi tiết của bài báo từ Livemint do gặp phải lỗi "Access Denied".</strong> Điều này có thể do bài báo đã bị gỡ xuống, yêu cầu đăng nhập hoặc giới hạn truy cập dựa trên vị trí địa lý. </p> <p><strong>Dựa trên những thông tin ít ỏi hiện có, chúng ta có thể phỏng đoán một số khả năng về chế độ trò chuyện thoại mới này:</strong></p> <ul> <li><strong>Trò chuyện thoại trực tiếp với AI:</strong> Người dùng có thể trò chuyện bằng giọng nói với AI tích hợp trong WhatsApp, tương tự như các trợ lý ảo như Siri hay Google Assistant.</li> <li><strong>Chuyển đổi văn bản thành giọng nói:</strong> AI có thể đọc to các tin nhắn văn bản, giúp người dùng tiếp nhận thông tin dễ dàng hơn, đặc biệt là khi đang bận rộn.</li> <li><strong>Dịch giọng nói theo thời gian thực:</strong> AI có thể dịch các cuộc trò chuyện thoại sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, hỗ trợ giao tiếp đa văn hóa.</li> <li><strong>Tạo ghi chú bằng giọng nói:</strong> Người dùng có thể ghi chú bằng giọng nói và AI sẽ tự động chuyển đổi thành văn bản.</li> </ul> <p><strong>Việc tích hợp chế độ trò chuyện thoại vào AI trên WhatsApp sẽ mang lại nhiều lợi ích cho người dùng:</strong></p> <ul> <li><strong>Tiện lợi và nhanh chóng:</strong> Giao tiếp bằng giọng nói thường nhanh hơn và thuận tiện hơn so với việc gõ văn bản.</li> <li><strong>Trải nghiệm tự nhiên hơn:</strong> Trò chuyện thoại tạo cảm giác tương tác tự nhiên và thân thiện hơn.</li> <li><strong>Hỗ trợ người dùng khuyết tật:</strong> Chế độ trò chuyện thoại sẽ giúp người dùng gặp khó khăn trong việc đọc hoặc gõ văn bản có thể sử dụng WhatsApp một cách dễ dàng hơn.</li> </ul> <p><strong>Tuy nhiên, cũng cần lưu ý đến một số thách thức:</strong></p> <ul> <li><strong>Bảo mật thông tin:</strong> Việc thu thập và xử lý dữ liệu giọng nói cần được thực hiện một cách an toàn và bảo mật.</li> <li><strong>Độ chính xác của nhận dạng giọng nói:</strong> AI cần có khả năng nhận dạng giọng nói chính xác trong nhiều môi trường khác nhau và với nhiều giọng nói khác nhau.</li> <li><strong>Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng:</strong> Giao diện và tính năng của chế độ trò chuyện thoại cần được thiết kế sao cho dễ sử dụng và thân thiện với người dùng.</li> </ul> <p><strong>Tóm lại, chế độ trò chuyện thoại mới cho AI trên WhatsApp là một tính năng tiềm năng có thể mang lại nhiều lợi ích cho người dùng. Tuy nhiên, Meta cần phải giải quyết các thách thức về bảo mật, độ chính xác và trải nghiệm người dùng để đảm bảo tính năng này hoạt động hiệu quả và được đón nhận rộng rãi.</strong></p> <p><strong>Chúng ta hãy cùng chờ đợi những thông tin chính thức từ Meta về chế độ trò chuyện thoại mới này trong thời gian tới.</strong></p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Meta AI trên WhatsApp có thể sớm được trang bị chế độ trò chuyện thoại mới

Meta AI trên WhatsApp có thể sớm được trang bị chế độ trò chuyện thoại mới Theo thông tin từ Livemint, Meta đang phát triển chế độ trò chuy...

Read more »

Chatbot AI cần phải học cách "cầu cứu"! - Lời khuyên từ Phó chủ tịch Microsoft

<h2 id="section-0">Chatbot AI cần phải học cách "cầu cứu"! - Lời khuyên từ Phó chủ tịch Microsoft</h2> <p><strong>Từ việc mơ mộng hão huyền đến khả năng tự nhận thức giới hạn của bản thân, Chatbot AI đang trên đà tiến hóa để trở nên hữu ích hơn cho doanh nghiệp.</strong></p> <p>Vik Singh, Phó chủ tịch Microsoft, khẳng định rằng các công cụ AI tạo sinh (Generative AI) sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc cho doanh nghiệp, ngay cả khi chúng phải học cách thừa nhận những lúc "bí" và cần sự trợ giúp từ con người.</p> <p>Trong một cuộc phỏng vấn với AFP, Singh thẳng thắn chia sẻ: "Điều thực sự còn thiếu sót ở các mô hình AI hiện nay là chúng không biết giơ tay lên và nói 'Này, tôi không chắc lắm, tôi cần giúp đỡ'."</p> <p>Kể từ năm ngoái, Microsoft, Google và các đối thủ cạnh tranh đã nhanh chóng triển khai các ứng dụng AI tạo sinh như ChatGPT, có khả năng tạo ra nội dung theo yêu cầu và mang đến cho người dùng cảm giác chúng biết tất cả mọi thứ. </p> <p>Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ vượt bậc, các chatbot vẫn còn gặp phải hiện tượng "ảo giác", hay nói cách khác là bịa đặt ra câu trả lời. </p> <p>Đây là một vấn đề quan trọng mà Singh - người đứng đầu dự án Copilot - cần giải quyết. Bởi vì các khách hàng doanh nghiệp của ông không thể chấp nhận rủi ro chatbot AI của họ "lệch đường ray", dù chỉ là thỉnh thoảng.</p> <p>Marc Benioff, Giám đốc điều hành của Salesforce, gần đây cho biết ông nhận thấy nhiều khách hàng của mình ngày càng thất vọng với những "lời nói dông dài" của Copilot do Microsoft phát triển.</p> <p>Singh khẳng định rằng các chuyên gia đang nỗ lực tìm cách để chatbot có thể tự nhận biết "khi nào nó không biết câu trả lời chính xác và yêu cầu trợ giúp".</p> <h3 id="section-1">Lợi ích từ sự khiêm tốn</h3> <p>Một mô hình AI khiêm tốn hơn sẽ không kém phần hữu ích, theo quan điểm của Singh. Ngay cả khi chatbot phải "cầu cứu" con người trong 50% trường hợp, nó vẫn giúp doanh nghiệp "tiết kiệm rất nhiều tiền".</p> <p>Ông chia sẻ ví dụ về một khách hàng của Microsoft: "Mỗi khi có yêu cầu mới, họ phải trả 8 đô la để nhân viên dịch vụ khách hàng trả lời, do đó chatbot AI vẫn mang lại khoản tiết kiệm đáng kể, đồng thời mang đến trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng vì họ nhận được phản hồi nhanh hơn."</p> <p>Singh gia nhập Microsoft vào tháng 1 và trong mùa hè này, ông đã tiếp quản vị trí lãnh đạo các nhóm phát triển "Copilot", trợ lý AI của Microsoft chuyên về bán hàng, kế toán và dịch vụ trực tuyến.</p> <p>Các ứng dụng này có nhiệm vụ to lớn là tạo ra doanh thu và chứng minh cho khoản đầu tư khổng lồ vào AI tạo sinh.</p> <p>Ở đỉnh cao của cơn sốt AI, các công ty khởi nghiệp thúc đẩy công nghệ này đã hứa hẹn những hệ thống tiên tiến đến mức chúng sẽ "nâng cao nhân loại", theo lời của Sam Altman, người đứng đầu OpenAI - công ty được Microsoft tài trợ chính.</p> <p>Nhưng hiện tại, công nghệ mới chủ yếu được sử dụng để tăng năng suất lao động, và hy vọng là lợi nhuận.</p> <p>Theo Microsoft, Copilot có thể thực hiện nghiên cứu thị trường cho nhân viên bán hàng, giải phóng thời gian để họ gọi điện cho khách hàng. Lumen, một công ty viễn thông, đã "tiết kiệm khoảng 50 triệu đô la mỗi năm" nhờ sử dụng Copilot, Singh cho biết.</p> <p>Các nhóm của Singh đang nỗ lực tích hợp Copilot trực tiếp vào phần mềm của Microsoft và giúp nó hoạt động tự động hơn.</p> <p>"Giả sử tôi là một nhân viên bán hàng và tôi có một cuộc gọi với khách hàng", ông lấy ví dụ. Hai tuần sau, mô hình AI có thể "nhắc nhở nhân viên bán hàng tiếp tục theo dõi khách hàng, hoặc thậm chí tự động gửi email thay mặt nhân viên bán hàng vì chatbot đã được cấp quyền thực hiện việc đó."</p> <h3 id="section-2">Ván đầu tiên trong cuộc chơi dài</h3> <p>Nói cách khác, trước khi tìm ra giải pháp cho vấn đề nóng lên toàn cầu, AI được kỳ vọng sẽ giải phóng con người khỏi những công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại.</p> <p>"Chúng ta đang ở ván đầu tiên", Singh nhận định. "Rất nhiều ứng dụng AI hiện nay tập trung vào việc nâng cao năng suất, nhưng rõ ràng chúng mang lại lợi ích to lớn."</p> <p>Liệu tất cả những lợi ích về năng suất này có dẫn đến tình trạng mất việc làm?</p> <p>Các nhà lãnh đạo của các công ty lớn, như K Krithivasan, ông chủ của gã khổng lồ CNTT Ấn Độ TCS, đã tuyên bố rằng AI tạo sinh sẽ xóa sổ các trung tâm cuộc gọi.</p> <p>Nhưng Singh, giống như nhiều giám đốc điều hành ở Thung lũng Silicon, tin tưởng rằng công nghệ sẽ giúp con người trở nên sáng tạo hơn và thậm chí tạo ra những công việc mới.</p> <p>Ông nhớ lại kinh nghiệm của mình tại Yahoo vào năm 2008, khi có 12 biên tập viên chịu trách nhiệm lựa chọn bài viết cho trang chủ.</p> <p>"Chúng tôi đã nảy ra ý tưởng sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình này, và một số người đã hỏi 'Ôi trời ơi, điều gì sẽ xảy ra với các nhân viên?'", Singh kể lại.</p> <p>Hệ thống tự động cho phép cập nhật nội dung nhanh hơn, do đó làm tăng số lần nhấp vào liên kết, đồng thời làm tăng nhu cầu về các bài viết mới.</p> <p>"Cuối cùng", vị giám đốc điều hành cho biết, "chúng tôi đã phải tuyển dụng thêm biên tập viên."</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Chatbot AI cần phải học cách "cầu cứu"! - Lời khuyên từ Phó chủ tịch Microsoft

Chatbot AI cần phải học cách "cầu cứu"! - Lời khuyên từ Phó chủ tịch Microsoft Từ việc mơ mộng hão huyền đến khả năng tự nhận thứ...

Read more »

Cuộc Chiến Chip AI: Những Đối Thủ Đáng Gờm Của Nvidia

<h2 id="section-0">Cuộc Chiến Chip AI: Những Đối Thủ Đáng Gờm Của Nvidia</h2> <p>Nvidia đã ghi tên mình vào câu lạc bộ những công ty có giá trị thị trường 3 nghìn tỷ USD vào tháng 6 năm nay, vượt qua cả Apple và Microsoft. Sự tăng trưởng ngoạn mục này đến từ vị thế thống trị của Nvidia trong lĩnh vực GPU và phần cứng AI. Tuy nhiên, Nvidia không phải là công ty duy nhất sản xuất chip cho khối lượng công việc AI ngày càng tăng. Nhiều ông lớn như Intel, Google, Amazon và các công ty khác đang nỗ lực phát triển chip tùy chỉnh cho việc huấn luyện và suy luận mô hình AI. Hãy cùng điểm qua những đối thủ tiềm năng của Nvidia trong cuộc chiến phần cứng AI.</p> <h3 id="section-1">AMD - Kẻ Thách Thức Mạnh Mẽ</h3> <p>Trong lĩnh vực bộ tăng tốc AI hiệu năng cao, AMD đang cạnh tranh trực tiếp với Nvidia, cả về huấn luyện và suy luận. Mặc dù các nhà phân tích cho rằng Nvidia chiếm 70% đến 90% thị phần phần cứng AI, AMD đã bắt đầu củng cố vị thế của mình.</p> <p>Vào tháng 12 năm 2023, AMD đã giới thiệu bộ tăng tốc <strong>Instinct MI300X</strong> dành cho khối lượng công việc AI và HPC (Điện toán hiệu năng cao). AMD tuyên bố rằng MI300X mang lại hiệu suất suy luận tốt hơn 1,6 lần so với Nvidia H100 và hiệu suất huấn luyện gần tương đương. </p> <p>Không chỉ vậy, MI300X còn cung cấp dung lượng bộ nhớ HBM3 (Bộ nhớ băng thông cao) lên đến 192GB, cao hơn nhiều so với 80GB của Nvidia H100. Băng thông bộ nhớ của MI300X lên đến 5,3 TBps, cũng vượt trội hơn 3,4 TBps của H100.</p> <p>AMD đang thực sự tạo ra một cuộc cạnh tranh gay gắt với Nvidia. Tuy nhiên, AMD vẫn còn một chặng đường dài để khẳng định mình là đối thủ lớn của Nvidia. Chìa khóa nằm ở phần mềm. <strong>Lợi thế cạnh tranh của Nvidia là CUDA</strong>, nền tảng điện toán cho phép các nhà phát triển tương tác trực tiếp với GPU Nvidia để xử lý song song tăng tốc.</p> <p>Nền tảng CUDA sở hữu một lượng lớn thư viện, SDK, bộ công cụ, trình biên dịch và công cụ gỡ lỗi, đồng thời được hỗ trợ bởi các framework học sâu phổ biến như PyTorch và TensorFlow. Hơn nữa, CUDA đã tồn tại gần hai thập kỷ, các nhà phát triển quen thuộc hơn với GPU Nvidia và cách thức hoạt động của chúng, đặc biệt trong lĩnh vực học máy. Nvidia đã tạo ra một cộng đồng lớn xung quanh CUDA với tài liệu và tài nguyên đào tạo tốt hơn.</p> <p>Mặc dù vậy, AMD đang đầu tư mạnh vào nền tảng phần mềm <strong>ROCm (Radeon Open Compute)</strong>, hỗ trợ PyTorch, TensorFlow và các framework mở khác. Công ty cũng đã quyết định mở mã nguồn một phần của ROCm. Tuy nhiên, các nhà phát triển đã chỉ trích ROCm vì cung cấp trải nghiệm rời rạc và thiếu tài liệu toàn diện. </p> <p>AMD cần phải thống nhất nền tảng phần mềm của mình và thu hút các nhà nghiên cứu và phát triển ML bằng cách cải thiện tài liệu và hỗ trợ ROCm. Việc các ông lớn như Microsoft, Meta, OpenAI và Databricks đang triển khai bộ tăng tốc MI300X trên ROCm là một tín hiệu đáng mừng.</p> <h3 id="section-2">Intel - Nỗ Lực Vươn Lên</h3> <p>Nhiều nhà phân tích đang loại Intel khỏi cuộc đua chip AI, nhưng Intel đã từng là một trong những công ty dẫn đầu về suy luận với các máy chủ Xeon dựa trên CPU. Gần đây, Intel đã ra mắt bộ tăng tốc AI <strong>Gaudi 3</strong>, một chip ASIC (Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng) không dựa trên thiết kế CPU hoặc GPU truyền thống. Nó cung cấp cả khả năng huấn luyện và suy luận cho khối lượng công việc AI tạo sinh.</p> <p>Intel tuyên bố rằng Gaudi 3 nhanh hơn 1,5 lần so với Nvidia H100 về cả huấn luyện và suy luận. <strong>Tensor Processor Cores (TPC)</strong> và MME Engines của nó được chuyên biệt hóa cho các phép toán ma trận, cần thiết cho khối lượng công việc học sâu.</p> <p>Về phần mềm, Intel đang đi theo hướng mã nguồn mở với OpenVINO và bộ phần mềm riêng của mình. Bộ phần mềm Gaudi tích hợp các framework, công cụ, trình điều khiển và thư viện, hỗ trợ các framework mở như PyTorch và TensorFlow. Về CUDA của Nvidia, Giám đốc điều hành Intel, Pat Gelsinger, gần đây đã tuyên bố:</p> <blockquote> <p>"Bạn biết đấy, toàn bộ ngành công nghiệp đều muốn loại bỏ thị trường CUDA. Chúng tôi cho rằng con hào CUDA nông và nhỏ."</p> </blockquote> <p>Intel cùng với Google, Arm, Qualcomm, Samsung và các công ty khác đã thành lập một nhóm có tên là <strong>Unified Acceleration Foundation (UXL)</strong>. Nhóm này đặt mục tiêu tạo ra một nền tảng mã nguồn mở thay thế cho nền tảng phần mềm CUDA độc quyền của Nvidia. Nhiệm vụ là tạo ra một nền tảng độc lập với silicon để huấn luyện và chạy mô hình trên bất kỳ chip nào. Điều này sẽ ngăn các nhà phát triển bị khóa vào nền tảng CUDA của Nvidia.</p> <p>Tương lai sẽ ra sao, chỉ có thời gian mới trả lời được. Nhưng nỗ lực của Intel nhằm lật đổ CUDA đã bắt đầu.</p> <h3 id="section-3">Google - Gã Khổng Lồ Tự Cung Tự Cấp</h3> <p>Nếu có một gã khổng lồ AI không phụ thuộc vào Nvidia, đó chính là Google. Google đã phát triển TPU (Tensor Processing Unit) nội bộ của riêng mình từ năm 2015 dựa trên thiết kế ASIC. TPU v5p mạnh mẽ của Google nhanh hơn 2,8 lần so với Nvidia H100 trong việc huấn luyện mô hình AI và có hiệu suất suy luận cao. Và <strong>Trillium TPU thế hệ thứ sáu</strong> thậm chí còn mạnh mẽ hơn. Google sử dụng TPU cho huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận.</p> <p>Tại sự kiện Google Cloud Next 2024, Patrick Moorhead, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Moor Insights & Strategy, đã nhận được xác nhận từ Google rằng <strong>mô hình Gemini của họ đã được huấn luyện hoàn toàn trên TPU</strong>. Google cung cấp TPU thông qua Google Cloud cho nhiều loại khối lượng công việc AI. Trên thực tế, <strong>các mô hình AI của Apple</strong> đã được huấn luyện trên TPU của Google. Theo nghĩa đó, Google là một đối thủ thực sự của Nvidia, và với chip tùy chỉnh của mình, Google đánh bại các nhà sản xuất chip khác cả về huấn luyện và suy luận.</p> <p>Không giống như Microsoft, Google không quá phụ thuộc vào Nvidia. Gần đây, Google đã giới thiệu <strong>bộ xử lý Axion</strong> dựa trên Arm. Nó mang lại hiệu quả vượt trội cho trung tâm dữ liệu và có thể xử lý huấn luyện và suy luận AI dựa trên CPU.</p> <p>Cuối cùng, về hỗ trợ phần mềm, Google cũng chiếm ưu thế. Google hỗ trợ các framework như JAX, Keras, PyTorch và TensorFlow ngay lập tức.</p> <h3 id="section-4">Amazon - Tham Vọng Trên Mây</h3> <p>Amazon điều hành AWS (Amazon Web Services), cung cấp nền tảng điện toán đám mây cho các doanh nghiệp. Để phục vụ các công ty cho khối lượng công việc AI, Amazon đã phát triển hai chip ASIC tùy chỉnh cho huấn luyện và suy luận. <strong>AWS Trainium</strong> có thể xử lý huấn luyện học sâu cho các mô hình lên đến 100 tỷ tham số. Và <strong>AWS Inferentia</strong> được sử dụng cho suy luận AI.</p> <p>Mục tiêu của chip tùy chỉnh AWS là <strong>cung cấp chi phí thấp và hiệu suất cao</strong>. Amazon đang nỗ lực mở rộng quy mô nội bộ để khẳng định vị thế trong lĩnh vực phần cứng AI. Công ty cũng có AWS Neuron SDK riêng của mình, tích hợp các framework phổ biến như PyTorch và TensorFlow.</p> <h3 id="section-5">Microsoft - Nỗ Lực Giảm Sự Phụ Thuộc</h3> <p>Tương tự như Google, Microsoft cũng đang đẩy mạnh nỗ lực phát triển chip tùy chỉnh trong nội bộ công ty. Vào tháng 11 năm 2023, Microsoft đã giới thiệu chip <strong>MAIA 100</strong> dành cho khối lượng công việc AI và Cobalt 100 (CPU dựa trên Arm) cho cơ sở hạ tầng đám mây Azure của mình. Gã khổng lồ Redmond đang cố gắng tránh sự phụ thuộc quá mức vào Nvidia cho nhu cầu điện toán AI của mình.</p> <p>Chip MAIA 100 được phát triển trên thiết kế ASIC, được sử dụng riêng cho <strong>suy luận và huấn luyện AI</strong>. Theo báo cáo, chip MAIA 100 hiện đang được thử nghiệm cho suy luận GPT-3.5 Turbo. Microsoft có quan hệ đối tác sâu rộng với Nvidia và AMD cho nhu cầu cơ sở hạ tầng đám mây của mình. </p> <p>Chúng ta chưa biết mối quan hệ này sẽ diễn biến như thế nào khi Microsoft và các công ty khác bắt đầu triển khai chip tùy chỉnh của họ một cách rộng rãi.</p> <h3 id="section-6">Qualcomm - Tập Trung Vào Hiệu Quả Năng Lượng</h3> <p>Qualcomm đã phát hành bộ tăng tốc Cloud AI 100 vào năm 2020 cho suy luận AI, nhưng nó đã không thành công như mong đợi. Công ty đã làm mới nó với Cloud AI 100 Ultra vào tháng 11 năm 2023. Qualcomm tuyên bố rằng Cloud AI 100 Ultra được chế tạo tùy chỉnh (ASIC) cho các ứng dụng AI tạo sinh. Nó có thể xử lý <strong>mô hình 100 tỷ tham số</strong> trên một card duy nhất với TDP chỉ 150W.</p> <p>Qualcomm đã phát triển bộ AI stack và SDK AI đám mây của riêng mình. Công ty chủ yếu <strong>quan tâm đến suy luận</strong> hơn là huấn luyện. Lời hứa của Qualcomm Cloud AI 100 Ultra là hiệu quả năng lượng vượt trội. Nó cung cấp lên đến 870 TOPS trong khi thực hiện các phép toán INT8.</p> <p>Hewlett Packard Enterprise (HPE) đang sử dụng Qualcomm Cloud AI 100 Ultra để cung cấp năng lượng cho khối lượng công việc AI tạo sinh trên các máy chủ của mình. Qualcomm cũng đã hợp tác với <strong>Cerebras</strong> để cung cấp huấn luyện và suy luận mô hình đầu cuối trên một nền tảng duy nhất.</p> <h3 id="section-7">Cerebras - Khởi Nghiệp Tham Vọng</h3> <p>Ngoài các ông lớn, Cerebras là một công ty khởi nghiệp đang nghiên cứu huấn luyện các hệ thống AI quy mô lớn. <strong>Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3)</strong> của họ thực sự là một <strong>bộ xử lý quy mô wafer lớn</strong> có thể xử lý các mô hình lên đến 24 nghìn tỷ tham số, gấp 10 lần kích thước của GPT-4. </p> <p>Nó có <strong>4 nghìn tỷ bóng bán dẫn</strong> đáng kinh ngạc vì nó là một con chip khổng lồ sử dụng gần như toàn bộ wafer. Không cần kết nối nhiều chip và bộ nhớ. Nó cũng giúp giảm điện năng vì dữ liệu di chuyển ít hơn giữa các thành phần khác nhau. Nó đánh bại GPU Blackwell tiên tiến nhất của Nvidia về petaflop trên mỗi watt.</p> <p>Chip <strong>Cerebras WSE-3</strong> nhắm mục tiêu vào các tập đoàn lớn muốn xây dựng các <strong>hệ thống AI lớn và mạnh mẽ</strong> bằng cách loại bỏ điện toán phân tán. Cerebras đã có được các khách hàng như AstraZeneca, GSK, The Mayo Clinic và các tổ chức tài chính lớn của Hoa Kỳ.</p> <p>Hơn nữa, công ty gần đây đã ra mắt API cho <strong>Cerebras Inference</strong>, cung cấp hiệu suất vượt trội trên các mô hình Llama 3.1 8B và 70B.</p> <h3 id="section-8">Groq - Hiệu Năng Suy Luận Ấn Tượng</h3> <p>Groq đã gây bão trong ngành AI vào đầu năm nay với bộ tăng tốc LPU (Language Processing Unit) của mình. Nó tạo ra 300 đến 400 token mỗi giây khi chạy mô hình Llama 3 70B. Sau Cerebras, đây là <strong>giải pháp suy luận AI nhanh thứ hai</strong> mà các nhà phát triển có thể sử dụng trong các ứng dụng và dịch vụ sản xuất của họ.</p> <p>Groq là một chip ASIC, được chế tạo riêng cho các ứng dụng AI tạo sinh bởi các kỹ sư TPU cũ của Google. Nó mở khóa tính song song ở quy mô lớn. Và về chi phí, <strong>chạy mô hình AI trên LPU của Groq rẻ hơn</strong> so với GPU Nvidia. Đối với các mô hình tương đối nhỏ hơn, LPU của Groq hoạt động tốt. Chúng ta cần xem nó hoạt động như thế nào khi chạy các mô hình 500B+ hoặc quy mô nghìn tỷ.</p> <h3 id="section-9">Kết Luận</h3> <p>Trên đây là những nhà sản xuất chip cạnh tranh với Nvidia trong lĩnh vực phần cứng AI. SambaNova cũng đang cung cấp dịch vụ huấn luyện, nhưng chúng ta chưa thấy bất kỳ điểm chuẩn định lượng nào của bộ tăng tốc AI để đưa ra đánh giá. Ngoài ra, Tenstorrent hiện đang chuyển sang cấp phép IP dựa trên <strong>RISC-V</strong> cho các thiết kế chip của mình.</p> <p>Nhìn chung, ngành công nghiệp AI đang hướng tới chip tùy chỉnh và phát triển bộ tăng tốc AI nội bộ được chế tạo riêng. Mặc dù đối với huấn luyện, Nvidia vẫn là lựa chọn ưa thích do CUDA được áp dụng rộng rãi, nhưng trong những năm tới, xu hướng này có thể thay đổi khi các bộ tăng tốc chuyên dụng hơn trưởng thành. Đối với suy luận, đã có nhiều giải pháp vượt trội hơn Nvidia vào lúc này.</p> <p>Cảnh quan AI về mặt phần mềm đang thay đổi nhanh chóng. Giờ là lúc để <strong>bộ tăng tốc AI</strong> đánh dấu một bước chuyển đổi mô hình.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Cuộc Chiến Chip AI: Những Đối Thủ Đáng Gờm Của Nvidia

Cuộc Chiến Chip AI: Những Đối Thủ Đáng Gờm Của Nvidia Nvidia đã ghi tên mình vào câu lạc bộ những công ty có giá trị thị trường 3 nghìn tỷ ...

Read more »