Chip nội bộ đầu tiên của OpenAI sẽ được phát triển bởi TSMC trên quy trình A16 Angstrom, thúc đẩy doanh số bán thiết bị Apple

<h2 id="section-0">Chip nội bộ đầu tiên của OpenAI sẽ được phát triển bởi TSMC trên quy trình A16 Angstrom, thúc đẩy doanh số bán thiết bị Apple</h2> <p><strong>TSMC vẫn chưa bắt đầu sản xuất hàng loạt quy trình A16 Angstrom, nhưng những tin đồn về sự vượt trội của nó đang lan rộng. Không có gì ngạc nhiên khi Apple đã đặt hàng trước đối tác sản xuất của mình. Tuy nhiên, thông tin mới nhất cho thấy OpenAI cũng đang phát triển một con chip tùy chỉnh trên cùng công nghệ này, nhằm tăng cường khả năng tạo video của Sora.</strong></p> <p>Theo các nguồn tin trong ngành, OpenAI đã đàm phán tích cực với TSMC để phát triển một nhà máy sản xuất chuyên dụng cho con chip tùy chỉnh của mình, nhưng kế hoạch này đã bị hủy bỏ. Cuộc đua AI đã buộc các gã khổng lồ công nghệ đáng chú ý phải theo đuổi các giải pháp tùy chỉnh để giữ vị trí dẫn đầu. Ví dụ, ByteDance, công ty mẹ của TikTok, gần đây được cho là đã hợp tác với Broadcom, một công ty Mỹ, để sản xuất một con chip AI nội bộ trên quy trình 5nm của TSMC. OpenAI đặt mục tiêu cao hơn, theo báo cáo của Economic Daily News, họ đang thảo luận với TSMC về việc xây dựng một nhà máy sản xuất mới để phát triển con chip này.</p> <p>Tuy nhiên, sau khi cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố, bao gồm lợi nhuận, kế hoạch này cuối cùng đã bị hủy bỏ. Mặc dù ChatGPT được tích hợp với Apple Intelligence, quyết định của OpenAI chuyển sang quy trình A16 Angstrom của TSMC có thể có lý do sâu xa hơn. Được biết, con chip nội bộ này sẽ tăng cường khả năng tạo video của Sora, có thể giúp thúc đẩy doanh số bán thiết bị của Apple khi tính năng này được tích hợp vào bộ tính năng AI tạo sinh của công ty.</p> <p>Có thể OpenAI và Apple đang hợp tác chặt chẽ trong dự án này, vì Apple có nhiều năm kinh nghiệm trong việc phát triển bộ vi xử lý vượt trội hơn đối thủ, nhưng chưa có thông tin xác nhận nào. Tuy nhiên, việc sản xuất hàng loạt con chip này sẽ mất một thời gian, vì TSMC dự kiến sẽ không sản xuất hàng loạt quy trình A16 Angstrom cho đến năm 2026.</p> <p>So với quy trình N2P thế hệ tiếp theo, A16 cung cấp sự gia tăng tốc độ từ 8-10% ở cùng điện áp hoạt động, cùng với giảm tiêu thụ điện năng lên đến 20% khi chạy ở cùng tốc độ. Ngoài ra, quy trình sản xuất này có mật độ tăng 110%, có nghĩa là nó được thiết kế dành cho máy chủ.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Chip nội bộ đầu tiên của OpenAI sẽ được phát triển bởi TSMC trên quy trình A16 Angstrom, thúc đẩy doanh số bán thiết bị Apple

Chip nội bộ đầu tiên của OpenAI sẽ được phát triển bởi TSMC trên quy trình A16 Angstrom, thúc đẩy doanh số bán thiết bị Apple TSMC vẫn chưa...

Read more »

AI có thể không cướp đi nhiều công việc, mà chỉ làm cho người lao động hiệu quả hơn

<h2 id="section-0">AI có thể không cướp đi nhiều công việc, mà chỉ làm cho người lao động hiệu quả hơn</h2> <p>Hãy tưởng tượng một trung tâm dịch vụ khách hàng có thể giao tiếp với bạn bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Alorica, một công ty tại Irvine, California, vận hành các trung tâm dịch vụ khách hàng trên toàn thế giới, đã giới thiệu công cụ dịch thuật trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các đại diện của họ giao tiếp với khách hàng bằng 200 ngôn ngữ và 75 phương ngữ khác nhau.</p> <p>Nhờ đó, một đại diện Alorica chỉ nói tiếng Tây Ban Nha có thể xử lý khiếu nại từ một khách hàng nói tiếng Quảng Đông ở Hong Kong. Alorica sẽ không cần phải thuê thêm một đại diện nói tiếng Quảng Đông.</p> <p>Đó là sức mạnh của AI. Và, tiềm ẩn là một mối đe dọa: Có lẽ các công ty sẽ không cần thuê nhiều nhân viên - và thậm chí cắt giảm một số công việc - nếu các chatbot có thể xử lý khối lượng công việc thay thế. Tuy nhiên, Alorica không cắt giảm công việc. Họ vẫn đang tuyển dụng tích cực.</p> <p>Trải nghiệm tại Alorica - và tại các công ty khác, bao gồm nhà bán lẻ đồ nội thất IKEA - cho thấy AI có thể không phải là kẻ hủy diệt công việc như nhiều người lo ngại. Thay vào đó, công nghệ này có thể giống như những đột phá trong quá khứ - động cơ hơi nước, điện, internet: Nó loại bỏ một số công việc đồng thời tạo ra những công việc mới. Và có thể làm cho người lao động năng suất hơn nói chung, cuối cùng mang lại lợi ích cho bản thân họ, công ty của họ và nền kinh tế.</p> <p>Nick Bunker, một nhà kinh tế tại Indeed Hiring Lab, cho rằng AI "sẽ ảnh hưởng đến rất nhiều công việc - có thể gián tiếp đến mọi công việc ở một mức độ nào đó. Nhưng tôi không nghĩ rằng nó sẽ dẫn đến tình trạng thất nghiệp hàng loạt. Chúng ta đã chứng kiến các sự kiện công nghệ lớn khác trong lịch sử, và những sự kiện đó không dẫn đến sự gia tăng lớn về tỷ lệ thất nghiệp. Công nghệ phá hủy nhưng cũng tạo ra. Sẽ có những công việc mới xuất hiện".</p> <p>Cơ bản, trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ trước đây được cho là đòi hỏi trí thông minh của con người. Công nghệ này đã tồn tại dưới dạng nguyên mẫu trong nhiều thập kỷ, bắt nguồn từ chương trình máy tính giải quyết vấn đề Logic Theorist được phát triển vào những năm 1950 tại Đại học Carnegie Mellon (nay là trường Đại học Carnegie Mellon). Gần đây hơn, hãy nghĩ đến các trợ lý giọng nói như Siri và Alexa. Hoặc máy tính chơi cờ của IBM, Deep Blue, đã đánh bại nhà vô địch thế giới Garry Kasparov năm 1997.</p> <p>AI thực sự bùng nổ vào năm 2022 khi OpenAI giới thiệu ChatGPT, công cụ AI tạo nội dung có thể trò chuyện, viết mã máy tính, sáng tác nhạc, soạn thảo bài luận và cung cấp vô số thông tin. Sự xuất hiện của AI tạo nội dung đã gây ra lo ngại rằng chatbot sẽ thay thế các nhà văn tự do, biên tập viên, lập trình viên, nhân viên bán hàng điện thoại, đại diện dịch vụ khách hàng, luật sư và nhiều nghề nghiệp khác.</p> <p>"AI sẽ loại bỏ rất nhiều công việc hiện tại và điều này sẽ thay đổi cách thức hoạt động của rất nhiều công việc hiện tại", Sam Altman, CEO của OpenAI, cho biết trong một cuộc thảo luận tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) vào tháng 5.</p> <p>Tuy nhiên, giả định rộng rãi rằng chatbot AI chắc chắn sẽ thay thế những người làm việc trong lĩnh vực dịch vụ, giống như cách robot vật lý đã chiếm lĩnh nhiều công việc trong nhà máy và kho hàng, không trở thành hiện thực ở bất kỳ quy mô nào - ít nhất là chưa. Và có lẽ nó sẽ không bao giờ xảy ra.</p> <p>Hội đồng cố vấn kinh tế của Nhà Trắng cho biết tháng trước rằng họ đã tìm thấy "ít bằng chứng cho thấy AI sẽ tác động tiêu cực đến việc làm nói chung". Các cố vấn lưu ý rằng lịch sử cho thấy công nghệ thường làm cho các công ty năng suất hơn, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và tạo ra các loại công việc mới theo những cách không ngờ tới.</p> <p>Họ trích dẫn một nghiên cứu năm nay do David Autor, một nhà kinh tế hàng đầu của MIT, thực hiện: Nghiên cứu kết luận rằng 60% công việc mà người Mỹ đảm nhiệm vào năm 2018 thậm chí không tồn tại vào năm 1940, do các công nghệ mới xuất hiện sau đó.</p> <p>Công ty tư vấn việc làm Challenger, Gray & Christmas, theo dõi các đợt cắt giảm việc làm, cho biết họ chưa thấy nhiều bằng chứng về việc sa thải có thể được quy cho AI tiết kiệm lao động.</p> <p>"Tôi không nghĩ rằng chúng ta đã bắt đầu thấy các công ty nói rằng họ đã tiết kiệm được rất nhiều tiền hoặc cắt giảm công việc mà họ không còn cần nữa vì AI", Andy Challenger, người đứng đầu đội bán hàng của công ty, cho biết. "Điều đó có thể xảy ra trong tương lai. Nhưng nó vẫn chưa diễn ra".</p> <p>Đồng thời, nỗi sợ hãi rằng AI sẽ là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với một số loại công việc không phải là vô căn cứ.</p> <p>Hãy xem xét trường hợp của Suumit Shah, một doanh nhân người Ấn Độ, đã gây ra một làn sóng tranh cãi vào năm ngoái khi tự hào tuyên bố rằng ông đã thay thế 90% nhân viên hỗ trợ khách hàng của mình bằng một chatbot tên là Lina. Động thái này tại công ty của Shah, Dukaan, giúp hỗ trợ khách hàng thiết lập trang web thương mại điện tử, đã giảm thời gian phản hồi cho một truy vấn từ 1 phút 44 giây xuống "ngay lập tức". Nó cũng giảm thời gian trung bình để giải quyết các vấn đề từ hơn hai giờ xuống hơn ba phút.</p> <p>"Tất cả đều xoay quanh khả năng của AI trong việc xử lý các truy vấn phức tạp một cách chính xác", Shah cho biết qua email.</p> <p>Chi phí hỗ trợ khách hàng, ông nói, đã giảm 85%.</p> <p>"Khó khăn? Có. Cần thiết? Hoàn toàn", Shah đăng trên X.</p> <p>Dukaan đã mở rộng việc sử dụng AI cho bán hàng và phân tích. Các công cụ, Shah nói, đang ngày càng mạnh mẽ hơn.</p> <p>"Nó giống như việc nâng cấp từ Corolla lên Tesla", ông nói. "Những gì trước đây mất hàng giờ bây giờ chỉ mất vài phút. Và độ chính xác ở một cấp độ hoàn toàn mới".</p> <p>Tương tự, các nhà nghiên cứu tại Trường Kinh doanh Harvard, Viện Nghiên cứu Kinh tế Đức và Trường Kinh doanh Imperial College London đã tìm thấy trong một nghiên cứu năm ngoái rằng các bài đăng tuyển dụng cho các nhà văn, lập trình viên và nghệ sĩ đã giảm mạnh trong vòng tám tháng kể từ khi ChatGPT xuất hiện.</p> <p>Một nghiên cứu năm 2023 của các nhà nghiên cứu tại Đại học Princeton, Đại học Pennsylvania và Đại học New York kết luận rằng nhân viên bán hàng điện thoại và giáo viên tiếng Anh và ngoại ngữ là những nghề nghiệp dễ bị tổn thương nhất bởi các mô hình ngôn ngữ AI kiểu ChatGPT. Nhưng việc tiếp xúc với AI không nhất thiết có nghĩa là bạn sẽ mất việc làm vì nó. AI cũng có thể thực hiện công việc lặp đi lặp lại, giải phóng con người để thực hiện các nhiệm vụ sáng tạo hơn. </p> <p>Ví dụ, nhà bán lẻ đồ nội thất Thụy Điển IKEA đã giới thiệu một chatbot dịch vụ khách hàng vào năm 2021 để xử lý các truy vấn đơn giản. Thay vì cắt giảm việc làm, IKEA đã đào tạo lại 8.500 nhân viên dịch vụ khách hàng để xử lý các tác vụ như tư vấn cho khách hàng về thiết kế nội thất và xử lý các cuộc gọi phức tạp của khách hàng.</p> <p>Chatbot cũng có thể được triển khai để làm cho người lao động hiệu quả hơn, bổ sung cho công việc của họ thay vì loại bỏ nó. Một nghiên cứu của Erik Brynjolfsson tại Đại học Stanford và Danielle Li và Lindsey Raymond tại MIT đã theo dõi 5.200 nhân viên hỗ trợ khách hàng của một công ty Fortune 500 sử dụng trợ lý dựa trên AI tạo nội dung. Công cụ AI đã cung cấp các đề xuất có giá trị để xử lý khách hàng. Nó cũng cung cấp các liên kết đến các tài liệu nội bộ liên quan.</p> <p>Theo nghiên cứu, những người sử dụng chatbot đã chứng minh năng suất cao hơn 14% so với đồng nghiệp không sử dụng. Họ xử lý nhiều cuộc gọi hơn và hoàn thành chúng nhanh hơn. Sự gia tăng năng suất lớn nhất - 34% - đến từ những nhân viên ít kinh nghiệm và ít kỹ năng nhất.</p> <p>Tại một trung tâm gọi điện của Alorica ở Albuquerque, New Mexico, một đại diện dịch vụ khách hàng đã gặp khó khăn trong việc truy cập thông tin cần thiết để xử lý các cuộc gọi một cách nhanh chóng. Sau khi Alorica huấn luyện cô ấy sử dụng các công cụ AI, "thời gian xử lý" của cô ấy - thời gian cần thiết để giải quyết các cuộc gọi của khách hàng - đã giảm trung bình 14 phút mỗi cuộc gọi xuống còn hơn bảy phút.</p> <p>Trong vòng sáu tháng, các công cụ AI đã giúp 850 đại diện Alorica giảm thời gian xử lý trung bình xuống còn sáu phút, từ hơn tám phút. Giờ đây, họ có thể xử lý 10 cuộc gọi mỗi giờ thay vì tám cuộc gọi - thêm 16 cuộc gọi trong một ngày làm việc tám giờ.</p> <p>Các đại diện của Alorica có thể sử dụng các công cụ AI để nhanh chóng truy cập thông tin về khách hàng gọi đến - để kiểm tra lịch sử đơn đặt hàng của họ, chẳng hạn, hoặc xác định xem họ đã gọi trước đó và treo máy vì thất vọng.</p> <p>Giả sử, Mike Clifton, đồng CEO của Alorica, nói, một khách hàng phàn nàn rằng cô ấy đã nhận được sản phẩm sai. Đại diện có thể "nhấn thay thế, và sản phẩm sẽ đến vào ngày mai", ông nói. "‘Còn gì nữa tôi có thể giúp bạn? Không?’ Nhấp chuột. Xong. Ba mươi giây vào và ra".</p> <p>Bây giờ, công ty đang bắt đầu sử dụng công cụ Dịch thuật ngôn ngữ bằng giọng nói thời gian thực của mình, cho phép khách hàng và các đại diện của Alorica nói chuyện và nghe nhau bằng ngôn ngữ riêng của họ.</p> <p>"Nó cho phép (các đại diện của Alorica) xử lý mọi cuộc gọi họ nhận được", Rene Paiz, Phó chủ tịch dịch vụ khách hàng, nói. "Tôi không cần phải thuê bên ngoài" chỉ để tìm người nói một ngôn ngữ cụ thể".</p> <p>Tuy nhiên, Alorica không cắt giảm việc làm. Họ tiếp tục tuyển dụng - ngày càng nhiều những người cảm thấy thoải mái với công nghệ mới.</p> <p>"Chúng tôi vẫn đang tích cực tuyển dụng", Paiz nói. "Có rất nhiều việc cần làm ở ngoài kia".</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

AI có thể không cướp đi nhiều công việc, mà chỉ làm cho người lao động hiệu quả hơn

AI có thể không cướp đi nhiều công việc, mà chỉ làm cho người lao động hiệu quả hơn Hãy tưởng tượng một trung tâm dịch vụ khách hàng có thể...

Read more »

ChatGPT hé lộ lên đến 8 giọng đọc mới

<h2 id="section-0">ChatGPT hé lộ lên đến 8 giọng đọc mới</h2> <p><strong>Tin tức về ChatGPT:</strong></p> <p>Gần đây, các báo cáo phân tích ngược cho thấy ChatGPT có thể sớm bổ sung thêm các giọng đọc mới. Sau khi biểu tượng nút đọc to được cập nhật, người dùng nhận thấy giọng đọc được sử dụng trở nên tự nhiên và biểu cảm hơn. Ngoài ra, có những dấu hiệu cho thấy lên đến 8 giọng đọc mới có thể được cung cấp trong tương lai. Mỗi giọng đọc này đều có một biệt danh độc đáo. Hiện tại, các giọng đọc mới này chưa được truy cập chính thức và chỉ có thể được sử dụng thông qua việc phân tích ngược.</p> <p>Điều đáng lưu ý là nếu tất cả các giọng đọc hiện có được liệt kê trong danh sách cài đặt, chúng sẽ không thể hiển thị hết trên màn hình. Điều này có thể có nghĩa là giao diện người dùng của ChatGPT sẽ được cập nhật hoặc chúng ta có thể không nhận được tất cả các giọng đọc mới cùng một lúc.</p> <p>Một tính năng thú vị khác của các giọng đọc mới là khả năng thể hiện âm thanh một cách tự nhiên hơn, chẳng hạn như tiếng động của động vật hoặc các âm thanh phi ngôn ngữ khác. Hơn nữa, chúng có thể truyền tải hoặc nhấn mạnh các cảm xúc cụ thể khi đọc văn bản được in đậm hoặc nghiêng. Tuy nhiên, cần nhớ rằng đây vẫn là các giọng đọc TTS (text-to-speech) và rất có thể không liên quan đến chế độ giọng nói nâng cao hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm.</p> <p><strong>Một số thông tin thú vị:</strong></p> <p>Một số người dùng đã có thể nghe thử các giọng đọc mới này và cho biết chúng có chất lượng tốt, với khả năng diễn đạt cảm xúc và ngữ điệu rất ấn tượng. Các giọng đọc mới được cho là có thể thể hiện các âm thanh giống như động vật hoặc các hiệu ứng âm thanh khác, mang lại trải nghiệm nghe thú vị hơn cho người dùng. </p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Việc ChatGPT bổ sung các giọng đọc mới hứa hẹn sẽ mang lại trải nghiệm nghe độc đáo và thú vị cho người dùng. Sự tự nhiên và biểu cảm của các giọng đọc mới được kỳ vọng sẽ tạo ra những nội dung nghe hấp dẫn và dễ tiếp thu hơn.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

ChatGPT hé lộ lên đến 8 giọng đọc mới

ChatGPT hé lộ lên đến 8 giọng đọc mới Tin tức về ChatGPT: Gần đây, các báo cáo phân tích ngược cho thấy ChatGPT có thể sớm bổ sung thêm cá...

Read more »

Vượt Qua LLM: Lý Do Tại Sao Các Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2 id="section-0">Vượt Qua LLM: Lý Do Tại Sao Các Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo</h2> <p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã tạo nên một làn sóng mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) với sự ra mắt của ChatGPT của OpenAI. Kể từ đó, nhiều công ty khác cũng đã tung ra các LLM của riêng mình, nhưng hiện nay, nhiều người đang hướng đến các <strong>mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM)</strong>.</p> <p>SLM đang ngày càng phổ biến, nhưng chúng là gì và khác biệt với LLM như thế nào?</p> <h2 id="section-1">Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ (SLM) là gì?</h2> <p>Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) là một loại mô hình AI với số lượng tham số (có thể hiểu đơn giản là các giá trị trong mô hình được học trong quá trình huấn luyện) ít hơn. Giống như các mô hình ngôn ngữ lớn, SLM có thể tạo ra văn bản và thực hiện các tác vụ khác. Tuy nhiên, SLM sử dụng ít dữ liệu hơn cho quá trình huấn luyện, có số lượng tham số ít hơn và yêu cầu ít sức mạnh tính toán hơn để huấn luyện và vận hành.</p> <p>SLM tập trung vào các chức năng chính, và kích thước nhỏ của chúng cho phép triển khai trên các thiết bị khác nhau, kể cả những thiết bị không có phần cứng cao cấp như điện thoại di động. Ví dụ, Google Nano là một SLM trên thiết bị được xây dựng từ đầu, chạy trên các thiết bị di động. Do kích thước nhỏ, Nano có thể chạy cục bộ với hoặc không kết nối mạng, theo công ty.</p> <p>Ngoài Nano, còn nhiều SLM khác từ các công ty hàng đầu và mới nổi trong lĩnh vực AI. Một số SLM phổ biến bao gồm Phi-3 của Microsoft, GPT-4o mini của OpenAI, Claude 3 Haiku của Anthropic, Llama 3 của Meta và Mixtral 8x7B của Mistral AI.</p> <h2 id="section-2">Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ so với Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</h2> <p>Khi nói đến SLM, chúng ta không thể bỏ qua những người anh em lớn của chúng: LLM. Sự khác biệt chính giữa SLM và LLM là kích thước của mô hình, được đo bằng số lượng tham số. </p> <p>Cho đến nay, chưa có sự đồng thuận trong ngành AI về số lượng tham số tối đa để xem xét một mô hình là SLM hoặc số lượng tham số tối thiểu cần thiết để được coi là LLM. Tuy nhiên, SLM thường có hàng triệu đến vài tỷ tham số, trong khi LLM có nhiều hơn, lên tới hàng nghìn tỷ. Ví dụ, GPT-3, được phát hành vào năm 2020, có 175 tỷ tham số (và người ta đồn rằng mô hình GPT-4 có khoảng 1,76 nghìn tỷ tham số), trong khi các SLM Phi-3-mini, Phi-3-small và Phi-3-medium của Microsoft vào năm 2024 có 3,8 tỷ, 7 tỷ và 14 tỷ tham số, tương ứng.</p> <p>Ngoài ra, lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện cũng là một yếu tố khác biệt giữa SLM và LLM. SLM được huấn luyện với số lượng dữ liệu nhỏ hơn, trong khi LLM sử dụng các tập dữ liệu lớn. Sự khác biệt này cũng ảnh hưởng đến khả năng của mô hình trong việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Do sử dụng lượng dữ liệu lớn trong quá trình huấn luyện, LLM phù hợp hơn để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp khác nhau đòi hỏi suy luận nâng cao, trong khi SLM phù hợp hơn cho các nhiệm vụ đơn giản hơn. Không giống như LLM, SLM sử dụng ít dữ liệu huấn luyện hơn, nhưng dữ liệu được sử dụng phải có chất lượng cao hơn để đạt được nhiều khả năng của LLM trong một gói nhỏ.</p> <h2 id="section-3">Tại Sao Các Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Tương Lai?</h2> <p>Đối với hầu hết các trường hợp sử dụng, SLM có vị trí tốt hơn để trở thành các mô hình chính được các công ty và người tiêu dùng sử dụng để thực hiện nhiều loại tác vụ khác nhau. Tất nhiên, LLM có những lợi thế của riêng mình và phù hợp hơn cho một số trường hợp sử dụng, chẳng hạn như giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Tuy nhiên, SLM là tương lai cho hầu hết các trường hợp sử dụng do các lý do sau:</p> <h3 id="section-4">1. Chi phí huấn luyện và bảo trì thấp hơn</h3> <p>SLM cần ít dữ liệu để huấn luyện hơn LLM, điều này làm cho chúng trở thành lựa chọn khả thi nhất cho các cá nhân và các công ty vừa và nhỏ với dữ liệu huấn luyện hạn chế, tài chính hạn chế hoặc cả hai. LLM đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện lớn và, theo đó, cần các nguồn lực tính toán khổng lồ để cả huấn luyện và chạy.</p> <p>Để minh họa, CEO của OpenAI, Sam Altman, đã xác nhận rằng họ đã chi hơn 100 triệu đô la để huấn luyện GPT-4 trong một sự kiện tại MIT (theo Wired). Một ví dụ khác là OPT-175B LLM của Meta. Meta cho biết nó được huấn luyện bằng cách sử dụng 992 GPU NVIDIA A100 80GB, mỗi chiếc có giá khoảng 10.000 đô la, theo CNBC. Điều đó đưa chi phí lên khoảng 9 triệu đô la, mà không bao gồm các chi phí khác như năng lượng, lương và nhiều hơn nữa.</p> <p>Với những con số như vậy, các công ty vừa và nhỏ không thể huấn luyện LLM. Ngược lại, SLM có rào cản đầu vào về nguồn lực thấp hơn và chi phí vận hành thấp hơn, do đó nhiều công ty hơn sẽ áp dụng chúng.</p> <h3 id="section-5">2. Hiệu suất tốt hơn</h3> <p>Về hiệu suất, SLM vượt trội hơn LLM do kích thước nhỏ gọn của chúng. SLM có độ trễ thấp hơn và phù hợp hơn cho các kịch bản yêu cầu phản hồi nhanh hơn, chẳng hạn như các ứng dụng thời gian thực. Ví dụ, các trợ lý kỹ thuật số như Siri hoặc Alexa mong muốn phản hồi nhanh. </p> <p>Việc chạy trên thiết bị cũng có nghĩa là yêu cầu của bạn không phải đi qua các máy chủ trực tuyến và trở lại để phản hồi truy vấn của bạn, dẫn đến phản hồi nhanh hơn.</p> <h3 id="section-6">3. Chính xác hơn</h3> <p>Khi nói đến AI tạo sinh, một điều luôn đúng: rác vào, rác ra. LLM hiện tại được huấn luyện bằng cách sử dụng các tập dữ liệu lớn từ internet thô. Do đó, chúng có thể không chính xác trong mọi tình huống. Đây là một trong những vấn đề của ChatGPT và các mô hình tương tự, và lý do tại sao bạn không nên tin vào mọi thứ mà một chatbot AI nói. Mặt khác, SLM được huấn luyện bằng dữ liệu chất lượng cao hơn so với LLM và do đó có độ chính xác cao hơn.</p> <p>SLM cũng có thể được tinh chỉnh thêm với việc huấn luyện tập trung vào các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong các lĩnh vực đó so với các mô hình tổng quát lớn hơn.</p> <h3 id="section-7">4. Có thể chạy trên thiết bị</h3> <p>SLM cần ít sức mạnh tính toán hơn LLM và do đó phù hợp cho các trường hợp tính toán biên. Chúng có thể được triển khai trên các thiết bị biên như điện thoại thông minh và xe tự lái, không có sức mạnh hoặc tài nguyên tính toán lớn. Mô hình Nano của Google có thể chạy trên thiết bị, cho phép nó hoạt động ngay cả khi bạn không có kết nối internet.</p> <p>Khả năng này mang lại lợi ích cho cả các công ty và người tiêu dùng. Đầu tiên, đó là một lợi ích về quyền riêng tư vì dữ liệu người dùng được xử lý cục bộ thay vì được gửi lên đám mây, điều này rất quan trọng khi ngày càng có nhiều AI được tích hợp vào điện thoại thông minh của chúng ta, chứa gần như mọi chi tiết về chúng ta. Nó cũng là một lợi ích cho các công ty vì họ không cần triển khai và vận hành các máy chủ lớn để xử lý các tác vụ AI.</p> <p>SLM đang nhận được nhiều sự chú ý, với các nhà cung cấp AI lớn nhất như OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic và Meta đã phát hành các mô hình như vậy. Các mô hình này phù hợp hơn với các tác vụ đơn giản hơn, điều này là điều mà hầu hết chúng ta sử dụng LLM cho; do đó, chúng là tương lai.</p> <p>Tuy nhiên, LLM sẽ không biến mất đâu. Thay vào đó, chúng sẽ được sử dụng cho các ứng dụng tiên tiến kết hợp thông tin từ các lĩnh vực khác nhau để tạo ra thứ gì đó mới, chẳng hạn như trong nghiên cứu y tế.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Vượt Qua LLM: Lý Do Tại Sao Các Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Vượt Qua LLM: Lý Do Tại Sao Các Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã tạo nên một làn só...

Read more »

OpenAI Không Còn Độc Quyền: Khung Cảnh Cạnh Tranh Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo 2024

<h2 id="section-0">OpenAI Không Còn Độc Quyền: Khung Cảnh Cạnh Tranh Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo 2024</h2> <p>Trong một thời gian dài, OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, đã thống trị thế giới Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) tạo sinh. Tuy nhiên, khi năm 2024 đang dần khép lại, rõ ràng là khung cảnh đang thay đổi chóng mặt. Sự thống trị của OpenAI đang bị đe dọa bởi một loạt đối thủ mới nổi, cả từ các gã khổng lồ công nghệ và các startup năng động. Bài viết này sẽ khám phá sự cạnh tranh ngày càng tăng, những thay đổi chiến lược trong ngành và ý nghĩa của điều này đối với tương lai của AI.</p> <h3 id="section-1">Sự Xuất Hiện Của Những Thách Thức Mới</h3> <p>Lĩnh vực AI không còn là sân chơi riêng của OpenAI nữa. Các gã khổng lồ công nghệ như Meta, Google, và Amazon, cùng với hàng loạt startup, đang ngày càng xâm nhập vào thị trường mà OpenAI từng độc chiếm. Theo <em>The Wall Street Journal</em>, các đối thủ này đang tận dụng cả mô hình mã nguồn mở và những đổi mới độc quyền để thách thức sự thống trị của OpenAI.</p> <p>Meta, ví dụ, đã thực hiện một bước đi táo bạo với mô hình AI mã nguồn mở Llama. Không giống như cách tiếp cận đóng của OpenAI, chiến lược của Meta là cung cấp Llama miễn phí cho các nhà phát triển. Mark Zuckerberg, CEO của Meta, nhấn mạnh tầm quan trọng của tính khả dụng trong một bức thư gần đây, cho biết: "Cách tiếp cận mã nguồn mở này sẽ đảm bảo nhiều người trên thế giới có quyền truy cập vào lợi ích và cơ hội của AI." Triết lý này trái ngược hoàn toàn với mô hình kinh doanh của OpenAI, nơi kiếm lợi nhuận bằng cách thu phí truy cập vào các mô hình của mình.</p> <p>Google cũng tham gia cuộc chơi với các sáng kiến AI mã nguồn mở của riêng mình, mặc dù các sản phẩm của họ chưa đạt được độ phức tạp của Llama của Meta. Tuy nhiên, sự tham gia của Google cho thấy cuộc chiến giành ưu thế AI đang trở nên gay gắt hơn.</p> <h4 id="section-2">Một Nhìn Tổng Quan Về Các Nhà Cung Cấp</h4> <p>Tính đến năm 2024, khung cảnh cạnh tranh của OpenAI trong ngành AI, đặc biệt là AI tạo sinh, bao gồm một số người chơi đáng chú ý:</p> <ul> <li><strong>Anthropic:</strong> Nổi tiếng với mô hình AI Claude, Anthropic được biết đến với những tiến bộ của mình và thường được nhắc đến cùng với OpenAI do tập trung vào AI hội thoại và phát triển AI có đạo đức.</li> <li><strong>Google:</strong> Với các dự án như Gemini, LaMDA và những đóng góp của DeepMind, Google vẫn là một đối thủ đáng gờm. Tài chính dồi dào, khả năng nghiên cứu rộng lớn và tích hợp vào nhiều dịch vụ mang đến cho họ một vị thế vững chắc.</li> <li><strong>Microsoft:</strong> Mặc dù truyền thống không được xem là một công ty AI, sự tích hợp của Microsoft với OpenAI và các phát triển AI của riêng mình, như bộ phận AI do cựu đồng sáng lập Inflection AI lãnh đạo, đã đưa họ vào vị trí vừa là đối tác vừa là đối thủ cạnh tranh với OpenAI.</li> <li><strong>Meta:</strong> Các nỗ lực của Meta về AI, bao gồm Llama 2 và các mô hình khác, cho thấy cam kết của họ với AI, đặc biệt trong các ứng dụng mạng xã hội, có thể giao thoa với các ứng dụng AI rộng hơn của OpenAI.</li> <li><strong>xAI:</strong> Là một người chơi mới với sứ mệnh hiểu rõ bản chất thực sự của vũ trụ, xAI, được hậu thuẫn bởi những nhân vật như Elon Musk, nhắm đến việc cạnh tranh trong không gian AI với một trọng tâm độc đáo, có thể chồng lấn với tham vọng của OpenAI về AI tổng quát.</li> <li><strong>Hugging Face:</strong> Mặc dù có tính chất cộng đồng hơn, nền tảng của họ để chia sẻ và triển khai các mô hình học máy đặt họ ở vị trí người chơi quan trọng, đặc biệt trong AI mã nguồn mở, có thể thách thức các mô hình độc quyền như những mô hình của OpenAI.</li> <li><strong>Inflection AI:</strong> Mặc dù không được nhắc đến thường xuyên như OpenAI về cạnh tranh trực tiếp, trọng tâm của họ là tạo ra AI hỗ trợ và cung cấp thông tin có thể tạo ra một thị phần độc đáo, cuối cùng có thể cạnh tranh trực tiếp hơn.</li> <li><strong>Amazon:</strong> Với việc AWS hậu thuẫn các startup AI và các sáng kiến AI của riêng mình, tiềm năng của Amazon trong AI, đặc biệt là tích hợp với các dịch vụ đám mây, khiến họ trở thành một đối thủ trong tương lai.</li> </ul> <h4 id="section-3">Xu hướng và Những Điều Cần Xem Xét:</h4> <p>Tương lai của cuộc cạnh tranh AI có thể không chỉ phụ thuộc vào ai có mô hình tốt nhất mà còn vào sự tích hợp, trải nghiệm người dùng, các cân nhắc về đạo đức và cách các công nghệ này được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số xu hướng và điều cần xem xét:</p> <ul> <li><strong>Mô hình mã nguồn mở so với mô hình độc quyền:</strong> Cuộc tranh luận giữa AI mã nguồn mở (như những mô hình được hỗ trợ bởi các nền tảng như Hugging Face) và các mô hình độc quyền (như của OpenAI) sẽ ảnh hưởng đến sự cạnh tranh. Mã nguồn mở có thể thúc đẩy đổi mới thông qua đóng góp của cộng đồng nhưng có thể chậm hơn về tích hợp và hoàn thiện.</li> <li><strong>AI có đạo đức và An toàn:</strong> Các công ty như Anthropic tập trung vào an toàn AI có thể hấp dẫn hơn các doanh nghiệp và người dùng quan tâm đến đạo đức AI, có thể mang lại lợi thế trong một số thị trường nhất định.</li> <li><strong>Tích hợp và Ứng dụng:</strong> Các công ty có thể tích hợp AI liền mạch hơn vào các ứng dụng hàng ngày (như Google với tìm kiếm, Microsoft với các công cụ năng suất hoặc Meta với mạng xã hội) có thể thấy sự chấp nhận rộng rãi hơn.</li> <li><strong>Tốc độ đưa ra thị trường và Đổi mới:</strong> Lợi thế của OpenAI một phần là khả năng đưa các mô hình ra thị trường nhanh chóng với các giao diện thân thiện với người dùng. Các đối thủ cạnh tranh tập trung vào chu kỳ phát triển nhanh và trải nghiệm người dùng có thể thách thức điều này.</li> <li><strong>Dữ liệu và tương tác người dùng:</strong> Như đã lưu ý trong các cuộc thảo luận, khối lượng dữ liệu từ các tương tác người dùng mang lại lợi thế đáng kể. Các công ty có cơ sở người dùng khổng lồ hoặc các chiến lược dữ liệu sáng tạo có thể khai thác điều này để huấn luyện AI tốt hơn.</li> </ul> <p>Tóm lại, trong khi OpenAI đã đặt ra một tiêu chuẩn cao với các mô hình như ChatGPT và DALL-E, khung cảnh AI đang phát triển nhanh chóng với các đối thủ cạnh tranh tập trung vào các khía cạnh khác nhau như hiệu suất mô hình, các cân nhắc về đạo đức, tích hợp hoặc hỗ trợ cộng đồng mã nguồn mở. Tương lai có thể chứng kiến một hệ sinh thái AI đa dạng hơn nơi các nhà cung cấp khác nhau xuất sắc trong các lĩnh vực khác nhau thay vì một người chơi thống trị duy nhất. Việc OpenAI có thể thích ứng với thực tế mới này sẽ quyết định vị trí của họ trong khung cảnh AI trong nhiều năm tới.</p> <h3 id="section-4">Grok: Một Lựa Chọn Mới</h3> <p>Grok, được phát triển bởi xAI, đại diện cho một sự tham gia đáng kể vào thị trường chatbot AI với một số tính năng và trọng tâm phát triển độc đáo tính đến năm 2024:</p> <ul> <li><p><strong>Phát triển và Tính Năng:</strong></p> <ul> <li><strong>Kiến trúc mô hình:</strong> Grok-2 và phiên bản nhỏ hơn, Grok-2 mini, là các phiên bản mới nhất, cho thấy cam kết của xAI trong việc nâng cao khả năng của AI. Các mô hình này được thiết kế với các khả năng suy luận tiên tiến, nhằm phá vỡ ranh giới về những gì AI có thể hiểu và xử lý.</li> <li><strong>Tích hợp dữ liệu thời gian thực:</strong> Một trong những tính năng nổi bật của Grok là khả năng truy cập thông tin thời gian thực từ X (trước đây là Twitter). Sự tích hợp này cho phép Grok cung cấp cái nhìn sâu sắc nhanh chóng, khiến nó đặc biệt hữu ích cho tin tức, xu hướng hoặc bất kỳ truy vấn nào dựa trên dữ liệu thời gian thực.</li> <li><strong>Tính cách và Tông giọng:</strong> Grok được thiết kế với một chút nổi loạn và hài hước, nhằm phân biệt nó với các chatbot AI khác bằng cách cung cấp các phản hồi có thể được coi là "cay đắng" hoặc hài hước. Cách tiếp cận này nhằm làm cho tương tác hấp dẫn hơn và hạn chế hơn sự lịch sự thông thường của AI.</li> <li><strong>Khả năng đa phương thức:</strong> Các kế hoạch bao gồm mở rộng khả năng của Grok để bao gồm nhận diện hình ảnh và âm thanh, cho thấy một bước đi hướng tới mô hình tương tác AI toàn diện hơn nơi văn bản, hình ảnh và có thể giọng nói có thể được xử lý và phản hồi.</li> <li><strong>Tích hợp gốc trong Tesla:</strong> Có đề cập đến một phiên bản Grok chạy bản địa trong xe Tesla, khai thác sức mạnh tính toán cục bộ, có thể cách mạng hóa giải trí trong xe và chức năng bằng cách cung cấp trợ giúp AI nhạy cảm với ngữ cảnh theo thời gian thực.</li></ul></li> <li><p><strong>Vị trí thị trường và Cạnh tranh:</strong></p> <ul> <li><strong>Thái độ chống lại “woke”:</strong> Elon Musk đã định vị Grok là một AI “chống woke”, gợi ý một triết lý thiết kế có thể ít được lọc hơn về nội dung hoặc chính trị, nhằm thu hút những người dùng thích thông tin trực tiếp, không được lọc.</li> <li><strong>Lợi thế cạnh tranh:</strong> Trong khi Grok nhắm đến việc cạnh tranh với ChatGPT bằng cách cung cấp tích hợp dữ liệu thời gian thực và phong cách tương tác độc đáo, phương pháp phát triển AI của nó tập trung vào việc lặp lại nhanh chóng và tương tác người dùng thông qua hài hước và trực tiếp.</li></ul></li> <li><p><strong>Các Cân nhắc về đạo đức và hoạt động:</strong></p> <ul> <li><strong>Bảo mật và AI có đạo đức:</strong> Mặc dù có giọng điệu nổi loạn, Grok cam kết bảo mật và sử dụng có trách nhiệm, mặc dù phương pháp điều tiết nội dung của nó dường như ít hạn chế hơn, có thể thu hút những người dùng coi trọng tự do ngôn luận hơn là điều tiết nội dung.</li> <li><strong>Hiệu quả hoạt động:</strong> Đối với các doanh nghiệp, nền tảng AIOps của Grok mang lại lợi thế đáng kể trong việc quản lý cơ sở hạ tầng CNTT, giảm chi phí hoạt động và nâng cao dịch vụ thông qua cái nhìn sâu sắc và tự động hóa do AI thúc đẩy.</li></ul></li> <li><p><strong>Triển vọng trong Tương Lai:</strong></p> <ul> <li><strong>Đổi mới và Mở rộng:</strong> Với các kế hoạch cho các khả năng đa phương thức và tích hợp vào các thiết bị hàng ngày như xe Tesla, tương lai của Grok dường như hướng tới việc trở thành một trợ lý AI tích hợp trong cuộc sống hàng ngày, không chỉ là một chatbot mà còn là một trợ lý AI toàn diện.</li> <li><strong>Cộng đồng và Cơ sở người dùng:</strong> Do sự tích hợp với X, Grok có thể trở thành một công cụ quan trọng cho việc phân phối thông tin thời gian thực, có thể thay đổi cách người dùng tương tác với tin tức, giải trí và thậm chí hỗ trợ cá nhân trên các nền tảng xã hội.</li></ul></li> </ul> <p>Grok không chỉ là một chatbot AI khác; đó là một dự án đầy tham vọng nhằm định nghĩa lại tương tác AI thông qua truy cập dữ liệu thời gian thực, hài hước và cách tiếp cận không được lọc hơn đối với thông tin, đồng thời cạnh tranh trong một không gian được thống trị bởi những gã khổng lồ như OpenAI. Đường hướng phát triển của nó cho thấy một tương lai nơi AI có thể được tích hợp liền mạch hơn vào cuộc sống hàng ngày, cung cấp thông tin, giải trí và hiệu quả hoạt động với một chút hài hước.</p> <h3 id="section-5">Sự Phức tạp của Perplexity ChatAI</h3> <p>Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về ưu điểm và nhược điểm của Perplexity ChatAI dựa trên phản hồi và phân tích chung của người dùng cho đến năm 2024:</p> <h4 id="section-6">Ưu điểm của Perplexity ChatAI:</h4> <ul> <li>Perplexity ChatAI nổi bật với sự tập trung mạnh mẽ vào việc nâng cao khả năng tìm kiếm, biến nó thành một công cụ đáng gờm đối với bất kỳ ai tham gia nghiên cứu hoặc cần thông tin chi tiết, có nguồn gốc. Thiết kế của nó nhấn mạnh việc cung cấp các câu trả lời toàn diện, thường tóm tắt nội dung từ nhiều nguồn web thành những hiểu biết dễ tiêu hóa. Tính năng này đặc biệt có lợi cho người dùng cần truy cập nhanh chóng vào dữ liệu đáng tin cậy mà không phải sàng lọc qua nhiều trang web.</li> <li>Một trong những lợi thế nổi bật của Perplexity là khả năng cung cấp thông tin theo thời gian thực. Không giống như một số mô hình AI dựa trên tập dữ liệu tĩnh, Perplexity nhằm mục đích giữ cho người dùng được cập nhật với dữ liệu mới nhất có sẵn, điều này vô cùng quý giá trong các lĩnh vực mà thông tin thay đổi nhanh chóng, chẳng hạn như công nghệ, tài chính hoặc các sự kiện hiện tại.</li> </ul> <h4 id="section-7">Cung cấp trích dẫn và liên kết nghiêm ngặt:</h4> <ul> <li>Giao diện người dùng của Perplexity được thiết kế cho sự đơn giản và hiệu quả, thu hút cả người dùng mới và người dùng dày dặn. Sự dễ sử dụng này được bổ sung bởi tính minh bạch trong việc cung cấp nguồn; Perplexity thường bao gồm các trích dẫn hoặc liên kết đến các nguồn gốc ban đầu, thúc đẩy sự tin cậy và cho phép người dùng khám phá các chủ đề sâu hơn nếu muốn.</li> <li>Từ góc độ chi phí, Perplexity đặt mình là một lựa chọn tiết kiệm hơn, đặc biệt với mô hình đăng ký của nó, có thể hấp dẫn hơn so với việc tính phí theo lần sử dụng của một số đối thủ cạnh tranh. Ngoài ra, các tính năng như tạo bộ sưu tập, luồng và trang nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cho phép tổ chức và tích hợp tốt hơn vào các quy trình làm việc cá nhân hoặc chuyên nghiệp.</li> </ul> <h4 id="section-8">Nhược điểm của Perplexity ChatAI:</h4> <ul> <li>Mặc dù có những điểm mạnh, Perplexity ChatAI không hoàn toàn không có nhược điểm. Một mối quan tâm đáng kể là khả năng sai lệch hoặc thông tin lỗi thời, tùy thuộc vào các nguồn mà nó tham chiếu. Mặc dù nó phấn đấu vì độ chính xác, bản chất năng động của nội dung web luôn tiềm ẩn rủi ro về việc cung cấp thông tin sai lệch hoặc dữ liệu lỗi thời.</li> <li>Đối với những người dùng tìm kiếm câu trả lời nhanh chóng, đơn giản, cách tiếp cận của Perplexity đôi khi có thể cảm thấy quá phức tạp hoặc chi tiết. Độ sâu này, mặc dù hữu ích cho việc nghiên cứu, có thể áp đảo đối với các truy vấn đơn giản nơi một phản hồi ngắn gọn, tức thì là điều mong muốn.</li> </ul> <h4 id="section-9">Xuất sắc trong các truy vấn dựa trên dữ liệu thực tế:</h4> <ul> <li>Hiệu quả của Perplexity trong việc xử lý các nhiệm vụ sáng tạo hoặc mang tính chủ quan cao là hạn chế. Nó xuất sắc trong các truy vấn dựa trên dữ liệu thực tế nhưng có thể không đạt được trong các lĩnh vực đòi hỏi sự hiểu biết tinh tế của con người, sự sáng tạo hoặc trí thông minh cảm xúc, chẳng hạn như thơ ca, viết tiểu thuyết hoặc lời khuyên cá nhân sâu sắc.</li> <li>Sự phụ thuộc của công cụ vào kết nối internet để lấy dữ liệu thời gian thực có thể là một hạn chế trong các khu vực có truy cập internet kém hoặc trong các kịch bản nơi chức năng ngoại tuyến là điều cần thiết. Sự phụ thuộc này cũng đặt ra các mối quan tâm về quyền riêng tư, giống như bất kỳ AI nào xử lý truy vấn và lấy thông tin từ web, về cách xử lý dữ liệu người dùng và truy vấn.</li> <li>Cuối cùng, trong khi mô hình đăng ký của nó cung cấp lợi ích về chi phí, nó có thể không hấp dẫn với tất cả mọi người. Những người dùng thích thanh toán một lần hoặc các dịch vụ hoàn toàn miễn phí có thể thấy khía cạnh này ít thuận lợi hơn, mặc dù đây là xu hướng phổ biến đối với nhiều nền tảng AI đang chuyển sang các dịch vụ dựa trên đăng ký.</li> </ul> <h4 id="section-10">Một Công Cụ Chuyên Biệt:</h4> <p>Perplexity ChatAI nổi lên như một công cụ chuyên biệt trong khung cảnh chatbot AI, đặc biệt có lợi cho những người cần thông tin chi tiết, có nguồn gốc và theo thời gian thực. Ưu điểm của nó khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà nghiên cứu, chuyên gia hoặc bất kỳ ai cần cái nhìn sâu sắc chi tiết. Tuy nhiên, nhược điểm của nó cho thấy nó có thể không phù hợp nhất cho người dùng thông thường hoặc những người cần đầu ra sáng tạo. Việc hiểu rõ những khía cạnh này giúp trong việc quyết định xem Perplexity ChatAI có phù hợp với nhu cầu cụ thể của ai đó trong thế giới AI đang phát triển không ngừng về việc truy xuất thông tin.</p> <h3 id="section-11">Kinh tế của AI: Một Sự Chuyển Đổi Hướng Tới Tính Tiết Kiệm</h3> <p>Một trong những yếu tố chính thúc đẩy sự nổi lên của các đối thủ cạnh tranh của OpenAI là kinh tế của việc triển khai AI. Khi AI trở nên quan trọng hơn đối với hoạt động kinh doanh, các công ty ngày càng tìm kiếm các giải pháp có chi phí hiệu quả có thể được tùy chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Julien Launay, CEO của startup Adaptive ML, chỉ ra rằng: “Đối với nhiều ứng dụng hàng ngày, AI được huấn luyện để thực hiện chỉ các tác vụ cụ thể có thể hoạt động tốt hơn và rẻ hơn.” Công ty của ông sử dụng Llama của Meta để huấn luyện các AI nhỏ, được tùy chỉnh, cung cấp một giải pháp thay thế có chi phí thấp hơn so với các mô hình tổng quát lớn hơn, như ChatGPT.</p> <p>Xu hướng này đặc biệt rõ ràng trong các ngành công nghiệp đòi hỏi các ứng dụng AI chuyên biệt. Các công ty như DoorDash, Shopify, Goldman Sachs và Zoom đều đã báo cáo sử dụng các AI mã nguồn mở cho các tác vụ từ chăm sóc khách hàng đến tóm tắt cuộc họp. Khả năng tùy chỉnh các mô hình này cho các tác vụ cụ thể khiến chúng trở thành một lựa chọn hấp dẫn so với các giải pháp tổng quát hóa hơn, và thường đắt hơn, được cung cấp bởi OpenAI.</p> <h3 id="section-12">Đối tác Chiến lược và Ý nghĩa đối với OpenAI</h3> <p>Mặc dù đang phải đối mặt với những thách thức ngày càng tăng, OpenAI tiếp tục thu hút đầu tư đáng kể từ một số tên tuổi lớn nhất trong lĩnh vực công nghệ. Apple, Nvidia và Microsoft được cho là đang đàm phán để đầu tư vào vòng tài trợ tiếp theo của OpenAI, có thể định giá công ty ở mức 100 tỷ USD. Lượng vốn tiềm năng này nhấn mạnh niềm tin của một số người rằng công nghệ của OpenAI vẫn là một nền tảng cốt lõi của ngành AI.</p> <p>Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra những lo ngại về xung đột lợi ích tiềm ẩn. Với Microsoft đã tích hợp sâu rộng với OpenAI thông qua nền tảng đám mây Azure của mình, và giờ đây Apple và Nvidia có thể tham gia vào, có những câu hỏi về việc các mối quan hệ đối tác này có thể làm lệch lạc khung cảnh cạnh tranh hay không. Ví dụ, John M., một nhà bình luận trên bài báo <em>The Wall Street Journal</em>, đã thẳng thắn nói: “Thật khó chịu khi không có IPO và họ tiếp tục huy động vốn tư nhân và cách tiếp cận kiểu ‘người đứng sau màn hình’ này.”</p> <p>Hơn nữa, các khoản đầu tư tài chính liên quan đến các mối quan hệ đối tác này có thể dẫn đến các quyết định chiến lược ưu tiên lợi ích của các gã khổng lồ công nghệ này hơn là đổi mới rộng rãi hơn trong lĩnh vực AI. Sự tập trung quyền lực trong một vài công ty có thể kìm hãm tinh thần cạnh tranh đã thúc đẩy nhiều tiến bộ gần đây trong AI.</p> <h3 id="section-13">Vai trò của Mã nguồn mở trong việc định hình tương lai của AI</h3> <p>Sự nổi lên của các mô hình AI mã nguồn mở là một trong những phát triển quan trọng nhất trong ngành trong năm nay. Llama của Meta đang dẫn đầu cuộc chơi, nhưng nó không đơn độc. Các nền tảng như Hugging Face và các startup như Mistral AI cũng đang góp phần tạo ra một hệ sinh thái AI mã nguồn mở đang phát triển nhanh chóng.</p> <p>Phong trào mã nguồn mở này không chỉ nhằm mục đích làm cho AI dễ tiếp cận hơn mà còn thúc đẩy sự đổi mới. Bằng cách cho phép các nhà phát triển sửa đổi và cải thiện các mô hình AI, các nền tảng mã nguồn mở có thể tăng tốc độ tiến bộ công nghệ. Như David Guarrera, giám đốc điều hành tại EY Americas Technology Consulting giải thích: "Những mô hình này đang trở nên mạnh mẽ hơn và chúng đang định vị mình như một loại hình thay thế cho các mô hình dựa trên API trả phí lớn này."</p> <p>Tuy nhiên, AI mã nguồn mở cũng không phải là không có thách thức. Tính minh bạch đi kèm với các mô hình mã nguồn mở có thể là con dao hai lưỡi. Trong khi nó cho phép sự giám sát chặt chẽ hơn và tiềm năng cải thiện nhanh chóng, nó cũng mở ra cánh cửa cho việc lạm dụng bởi những kẻ xấu. Ali Farhadi, CEO của Viện Trí Tuệ Nhân Tạo Allen, lập luận rằng: "Mức độ minh bạch cao hơn so với hầu hết các mô hình AI mã nguồn mở sẽ cần thiết khi nói đến các hệ thống AI cho các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và bảo hiểm."</p> <h3 id="section-14">Sân Chơi Đạo đức và Luật pháp</h3> <p>Khi AI ngày càng được tích hợp vào nhiều lĩnh vực, các mối quan tâm về đạo đức và pháp lý ngày càng được đưa ra. OpenAI đã phải đối mặt với nhiều vụ kiện bản quyền, đáng chú ý nhất là từ các tác giả cáo buộc tác phẩm của họ đã được sử dụng mà không có sự cho phép để huấn luyện các mô hình của mình. Các cuộc chiến pháp lý này có thể có những hậu quả rộng lớn đối với toàn bộ ngành, đặc biệt là liên quan đến cách các mô hình AI được huấn luyện và dữ liệu mà chúng sử dụng.</p> <p>Ngoài ra, câu hỏi về việc điều chỉnh AI đang trở nên cấp bách hơn. Luật AI của EU và các sắc lệnh điều hành khác ở Hoa Kỳ đang bắt đầu định hình môi trường quản lý mà các công ty AI hoạt động. Các quy định này có thể làm chậm đổi mới hoặc tạo ra những rào cản mới cho các nhà chơi nhỏ hơn.</p> <p>Bill Wong, một giám đốc nghiên cứu chính tại Info-Tech Research Group, nhấn mạnh tầm quan trọng của các thực tiễn AI có trách nhiệm: “Các rào cản… cho phép bạn giám sát và thay đổi hoặc tinh chỉnh hoặc ngăn chặn một số lời nhắc được chấp nhận và quản lý các phản hồi bạn nhận lại.” Các công cụ như vậy đang trở nên ngày càng quan trọng khi các hệ thống AI được triển khai trong các môi trường nhạy cảm và có rủi ro cao hơn.</p> <h4 id="section-15">Tương Lai của OpenAI?</h4> <p>Trong khi OpenAI vẫn là một lực lượng thống trị trong ngành AI, con đường phía trước đầy thách thức. Sự nổi lên của các mô hình mã nguồn mở, sự xuất hiện của các đối thủ mới và những trở ngại về đạo đức và pháp lý đối với ngành đều cho thấy khung cảnh sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng.</p> <p>Đối với OpenAI, việc duy trì vị thế lãnh đạo sẽ đòi hỏi không chỉ đổi mới liên tục mà còn phải cân bằng cẩn thận các mối quan hệ đối tác và cam kết phát triển AI có đạo đức. Khi ngày càng nhiều công ty và nhà phát triển chuyển sang các lựa chọn thay thế mã nguồn mở, OpenAI có thể cần xem xét lại mô hình kinh doanh của mình để duy trì tính cạnh tranh.</p> <p>Khi ngành AI trưởng thành, rõ ràng rằng tương lai sẽ không được thống trị bởi một người chơi duy nhất. Thay vào đó, chúng ta có thể mong đợi một thị trường phân mảnh hơn nơi các mô hình và nền tảng khác nhau cùng tồn tại, mỗi nền tảng phục vụ các nhu cầu và trường hợp sử dụng khác nhau. Liệu OpenAI có thể thích nghi với thực tế mới này hay không sẽ quyết định vị trí của họ trong khung cảnh AI trong nhiều năm tới.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI Không Còn Độc Quyền: Khung Cảnh Cạnh Tranh Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo 2024

OpenAI Không Còn Độc Quyền: Khung Cảnh Cạnh Tranh Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo 2024 Trong một thời gian dài, OpenAI, công ty đứng sau Ch...

Read more »

Perplexity AI: Liệu có phải là tương lai của tìm kiếm, vượt mặt cả Google?

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Liệu có phải là tương lai của tìm kiếm, vượt mặt cả Google?</h2> <p>Trong thế giới công nghệ tìm kiếm trực tuyến, Google từ lâu đã là "bá chủ" không thể thay thế, gần như đồng nghĩa với chính khái niệm tìm kiếm. Tuy nhiên, một cuộc cách mạng âm thầm đang diễn ra, hứa hẹn sẽ tái định nghĩa cách chúng ta tìm kiếm và tương tác với thông tin. Đó chính là sự xuất hiện của Perplexity AI, một công cụ tìm kiếm thế hệ mới đang nhanh chóng thu hút sự chú ý như một lựa chọn thay thế vượt trội so với Google. Theo đánh giá của cả chuyên gia và người dùng, Perplexity AI không chỉ là một đối thủ mới, mà còn là một "kẻ thay đổi cuộc chơi" có khả năng soán ngôi Google trong tương lai không xa. </p> <p>Vậy điều gì khiến Perplexity AI được đánh giá cao đến vậy? Hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao công cụ này được kỳ vọng sẽ tạo nên một cuộc cách mạng trong lĩnh vực tìm kiếm.</p> <p><strong>Vấn đề của các công cụ tìm kiếm truyền thống</strong></p> <p>Trong nhiều năm, Google là nền tảng tìm kiếm web được ưa chuộng nhất, nhưng không phải là không có khuyết điểm. Người dùng thường phải mất thời gian sàng lọc qua hàng loạt kết quả không liên quan, đối mặt với "ma trận" quảng cáo và tự mình tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Ruben Hassid, một chuyên gia công nghệ kỳ cựu, đã tóm tắt sự thất vọng này một cách ngắn gọn: "Mọi người đều đã chán ngấy với việc Google. Bạn dành 15 phút để lướt từ trang web này sang trang web khác, cố gắng tự mình tóm tắt và loại bỏ quảng cáo."</p> <p>Mô hình công cụ tìm kiếm truyền thống, mà Google là đại diện tiêu biểu, ngày càng trở nên cồng kềnh. Bất chấp những tiến bộ, trải nghiệm người dùng vẫn trì trệ, bị ảnh hưởng bởi lượng quảng cáo quá tải và nội dung không phải lúc nào cũng đáp ứng đúng nhu cầu. "Google cung cấp cho bạn 'các kết quả có thể' chứ không nhất thiết là 'câu trả lời bạn đang tìm kiếm’", Izzy Piyale-Sheard, một người dùng, đã nêu lên một phàn nàn phổ biến.</p> <p><strong>Perplexity AI: Tốc độ và độ chính xác là cốt lõi</strong></p> <p>Ngược lại, Perplexity AI được thiết kế để giải quyết những vấn đề này. Ưu điểm nổi bật nhất của nó nằm ở tốc độ và độ chính xác, cung cấp câu trả lời chính xác cho các truy vấn phức tạp mà không cần phải sàng lọc thông tin không liên quan. Như Ruben Hassid đã chỉ ra, "Tất cả là về tốc độ và độ chính xác." Điều này khiến Perplexity AI trở nên đặc biệt hấp dẫn đối với những người dùng coi trọng hiệu quả và độ chính xác.</p> <p>Axelle Malek, một người dùng thường xuyên, chia sẻ kinh nghiệm của mình: "Perplexity cung cấp cho bạn câu trả lời trực tiếp. Không còn quảng cáo và việc cuộn vô tận." Sự thay đổi này hướng tới việc cung cấp câu trả lời tức thì, phù hợp đã tạo nên sự khác biệt cho Perplexity AI, biến nó thành một công cụ không chỉ nhanh hơn mà còn lấy người dùng làm trung tâm.</p> <p><strong>Trải nghiệm tìm kiếm chuyên biệt cho doanh nghiệp</strong></p> <p>Một trong những khía cạnh hấp dẫn nhất của Perplexity AI là khả năng cung cấp trải nghiệm tìm kiếm chuyên biệt, đặc biệt là cho người dùng doanh nghiệp. Không giống như Google, Perplexity AI vượt trội trong việc xử lý các truy vấn phức tạp, chuyên sâu, lý tưởng cho các tác vụ nghiên cứu chuyên sâu. "Perplexity AI tốt hơn Google cho nghiên cứu cấp chuyên gia", một người dùng trên X (trước đây là Twitter) đã khẳng định, thể hiện quan điểm của nhiều người trong cộng đồng công nghệ.</p> <p>Các công nghệ AI tiên tiến của Perplexity AI, bao gồm tích hợp với các mô hình như ChatGPT-4o và Claude 3.5, cho phép nó cung cấp kết quả được điều chỉnh không chỉ phù hợp mà còn nhận biết ngữ cảnh. Khả năng này rất quan trọng đối với người dùng doanh nghiệp, những người yêu cầu thông tin chuyên sâu, tập trung thay vì thông tin hời hợt.</p> <p><strong>Kết quả được điều chỉnh và tương tác người dùng</strong></p> <p>Kết quả được điều chỉnh của Perplexity AI là một điểm thu hút đáng kể khác. Nền tảng này được thiết kế để xử lý các chủ đề chuyên biệt một cách trực quan, cung cấp câu trả lời chính xác ngay cả cho những câu hỏi phức tạp nhất. Điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường chuyên nghiệp, nơi thời gian và độ chính xác là điều cốt yếu. "Perplexity dường như là một bước nhảy vọt – tốc độ, độ chính xác và không có quảng cáo? Tôi tham gia!", Gurveer Jaidka, một chuyên gia tiếp thị kỹ thuật số đã thốt lên.</p> <p>Hơn nữa, Perplexity AI có một vòng lặp phản hồi và tương tác người dùng mạnh mẽ, liên tục tinh chỉnh kết quả dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. Cách tiếp cận năng động này đảm bảo rằng trải nghiệm tìm kiếm liên tục được cải thiện, phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng.</p> <p><strong>Đổi mới trong bảo mật dữ liệu</strong></p> <p>Trong thời đại mà quyền riêng tư dữ liệu ngày càng được quan tâm, Perplexity AI tạo nên sự khác biệt bằng cách ưu tiên quyền riêng tư của người dùng thông qua các đổi mới như quyền riêng tư khác biệt và học liên kết. Các công nghệ này đảm bảo thu thập dữ liệu nhạy cảm ở mức tối thiểu, mang đến trải nghiệm tìm kiếm an toàn hơn. "Chính sách bảo mật mà họ có là lớp kem trên cùng", Sharon John, một chuyên gia an ninh mạng, nhấn mạnh tầm quan trọng của bảo vệ dữ liệu trong thời đại kỹ thuật số.</p> <p><strong>Trải nghiệm không quảng cáo: Một làn gió mới</strong></p> <p>Một trong những khía cạnh mới mẻ nhất của Perplexity AI là giao diện không quảng cáo. Đối với những người dùng đã quá mệt mỏi với việc "lội" qua vô số quảng cáo trong kết quả tìm kiếm của Google, Perplexity AI mang đến một trải nghiệm tìm kiếm trong lành và tập trung hơn. "Perplexity thực sự là một 'kẻ thay đổi cuộc chơi' trong tìm kiếm. Thật tuyệt khi biết bạn đang tận hưởng nó như thế nào và nó đang nâng cao quy trình làm việc của bạn ra sao", Ashfaq Yousafzai chia sẻ, phản ánh cảm xúc chung của người dùng đã chuyển sang sử dụng Perplexity AI.</p> <p>Việc không có quảng cáo không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn nâng cao độ chính xác của kết quả tìm kiếm, vì chúng không bị ảnh hưởng bởi vị trí trả phí. Điều này đặc biệt quan trọng đối với người dùng doanh nghiệp, những người cần thông tin khách quan để ra quyết định.</p> <p><strong>Giao diện chuẩn hóa và độ chính xác cao</strong></p> <p>Giao diện chuẩn hóa, thân thiện với người dùng của Perplexity AI là một yếu tố khác góp phần vào sự phổ biến ngày càng tăng của nó. Không giống như giao diện ngày càng lộn xộn của Google, Perplexity AI cung cấp trải nghiệm người dùng nhất quán và trực quan, không có cửa sổ bật lên gây phiền nhiễu và bố cục khó đọc. "Kết quả nhanh chóng và gọn gàng!! Cũng tuyệt vời cho những mẩu thông tin nhỏ", Peter Belanger nhận xét, nêu bật cách tiếp cận tinh gọn của nền tảng.</p> <p>Về độ chính xác, Perplexity AI đã chứng minh bản thân trong các thử nghiệm mở rộng, liên tục cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi phức tạp. Độ tin cậy này rất quan trọng đối với các chuyên gia, những người cần thông tin đáng tin cậy một cách nhanh chóng. "Sự tập trung của Perplexity AI vào tốc độ, độ chính xác và trải nghiệm người dùng là một 'kẻ thay đổi cuộc chơi' trong ngành công nghiệp tìm kiếm", Abdullah Al Numan, một người dùng thường xuyên, khẳng định.</p> <p><strong>Tiềm năng cách mạng hóa tìm kiếm</strong></p> <p>Có lẽ khía cạnh quan trọng nhất của Perplexity AI là tiềm năng cách mạng hóa bức tranh toàn cảnh của công cụ tìm kiếm. Bằng cách cung cấp một phương pháp tiếp cận độc đáo được hỗ trợ bởi AI tiên tiến, Perplexity AI thách thức sự thống trị của Google, đẩy ranh giới của những gì mà công cụ tìm kiếm có thể làm. "Perplexity AI là tương lai của tìm kiếm", Ruben Hassid tuyên bố, nắm bắt được sự phấn khích xung quanh công nghệ mới nổi này.</p> <p>Khi ngày càng có nhiều người dùng khám phá ra lợi ích của Perplexity AI, sự phổ biến của nền tảng này dự kiến sẽ tăng lên, có khả năng dẫn đến một sự thay đổi đáng kể trong thị trường công cụ tìm kiếm. "Perplexity là công cụ tìm kiếm mặc định của tôi. Tôi cảm thấy nó mang lại trí thông minh trở lại cho người dùng", Vikram Bhaskar nói, phản ánh xu hướng ngày càng tăng trong số những người dùng đang từ bỏ Google để chuyển sang các lựa chọn thay thế sáng tạo hơn.</p> <p><strong>Thách thức và con đường phía trước</strong></p> <p>Mặc dù Perplexity AI mang đến nhiều lợi thế, nhưng nó không phải là không có thách thức. Một trong những rào cản lớn nhất là vượt qua sự thống trị vững chắc của Google, công cụ tìm kiếm mặc định cho hàng tỷ người dùng trên toàn thế giới. Tuy nhiên, khi ngày càng có nhiều người nhận thức được những hạn chế của công cụ tìm kiếm truyền thống, sức hấp dẫn của phương pháp tiếp cận sáng tạo của Perplexity AI có thể sẽ tăng lên.</p> <p>Hơn nữa, Perplexity AI phải tiếp tục phát triển, kết hợp các công nghệ và tính năng mới để dẫn đầu trong cuộc cạnh tranh. Điều này bao gồm tinh chỉnh các mô hình AI, mở rộng các sáng kiến bảo mật dữ liệu và nâng cao khả năng tương tác người dùng. Khi nền tảng trưởng thành, nó sẽ cần giải quyết mọi thiếu sót, chẳng hạn như sự thiếu chính xác đôi khi hoặc hạn chế trong một số loại tìm kiếm nhất định, để phát huy hết tiềm năng của mình.</p> <p><strong>Tương lai của tìm kiếm</strong></p> <p>Khi chúng ta tiến sâu hơn vào thời đại kỹ thuật số, cách chúng ta tìm kiếm thông tin đang thay đổi. Perplexity AI đại diện cho một bước tiến đáng kể, mang đến một giải pháp thay thế nhanh hơn, chính xác hơn và lấy người dùng làm trung tâm cho các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google. Với công nghệ AI tiên tiến, trải nghiệm không quảng cáo và cam kết bảo mật dữ liệu, Perplexity AI có đủ tiềm năng để dẫn đầu làn sóng đổi mới tiếp theo trong lĩnh vực tìm kiếm.</p> <p>Đặc biệt đối với người dùng doanh nghiệp, lợi ích của Perplexity AI là rất rõ ràng. Khả năng cung cấp thông tin chi tiết chính xác, nhận biết ngữ cảnh của nền tảng này biến nó thành một công cụ vô giá cho các tác vụ nghiên cứu chuyên sâu, trong khi giao diện thân thiện với người dùng và các biện pháp bảo mật mạnh mẽ đảm bảo trải nghiệm tìm kiếm liền mạch và an toàn. Khi ngày càng có nhiều tổ chức nhận ra tiềm năng của Perplexity AI, chúng ta có thể sẽ chứng kiến sự dịch chuyển khỏi Google và hướng tới một kỷ nguyên tìm kiếm mới, một kỷ nguyên ưu tiên tốc độ, độ chính xác và sự hài lòng của người dùng hơn bất cứ điều gì khác. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity AI: Liệu có phải là tương lai của tìm kiếm, vượt mặt cả Google?

Perplexity AI: Liệu có phải là tương lai của tìm kiếm, vượt mặt cả Google? Trong thế giới công nghệ tìm kiếm trực tuyến, Google từ lâu đã l...

Read more »