Agent.ai.vn

Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI): Tương lai của tự động hóa thông minh

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI): Tương lai của tự động hóa thông minh</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI)</a></li>
<li><a href="#co-che-hoat-dong">Cơ chế hoạt động của Agentic AI</a></li>
<li><a href="#tam-quan-trong-du-lieu">Tầm quan trọng của dữ liệu doanh nghiệp trong Agentic AI</a></li>
<li><a href="#ung-dung-thuc-tien">Ứng dụng thực tiễn của Agentic AI</a><ul>
<li><a href="#dich-vu-khach-hang">Dịch vụ khách hàng</a></li>
<li><a href="#tao-noi-dung">Tạo nội dung</a></li>
<li><a href="#phat-trien-phan-mem">Phát triển phần mềm</a></li>
<li><a href="#nganh-y-te">Ngành y tế</a></li></ul></li>
<li><a href="#khoi-dau">Khởi đầu với Agentic AI</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
</ol>
<a name="gioi-thieu"></a>
1. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI)
Trong khi các chatbot AI hiện nay chủ yếu dựa trên trí tuệ nhân tạo sinh sản (generative AI) để trả lời câu hỏi dựa trên một tương tác đơn lẻ, thì trí tuệ nhân tạo chủ động (Agentic AI) đại diện cho một bước tiến vượt bậc. Agentic AI sử dụng khả năng lập luận phức tạp và lập kế hoạch lặp lại để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp, đa bước một cách độc lập. Công nghệ này hứa hẹn sẽ nâng cao năng suất và hoạt động trên khắp các ngành công nghiệp. Không chỉ đơn thuần phản hồi, Agentic AI còn chủ động phân tích, lên kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ.
<a name="co-che-hoat-dong"></a>
2. Cơ chế hoạt động của Agentic AI
Agentic AI vận hành dựa trên bốn bước chính:
<ul>
<li>Nhận thức (Perceive): Thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến, cơ sở dữ liệu và giao diện kỹ thuật số. Bước này bao gồm việc trích xuất các đặc điểm quan trọng, nhận dạng đối tượng hoặc xác định các thực thể có liên quan trong môi trường.</li>
<li>Lập luận (Reason): Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò là bộ điều phối, hoặc động cơ lập luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp các mô hình chuyên biệt cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống đề xuất. Kỹ thuật Tạo nội dung tăng cường truy xuất (RAG) được sử dụng để truy cập vào các nguồn dữ liệu độc quyền và cung cấp đầu ra chính xác, phù hợp.</li>
<li>Hành động (Act): Tích hợp với các công cụ và phần mềm bên ngoài thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API), Agentic AI có thể nhanh chóng thực hiện các nhiệm vụ dựa trên kế hoạch đã được xây dựng. Các rào chắn an toàn có thể được tích hợp vào các tác nhân AI để đảm bảo chúng thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác.</li>
<li>Học hỏi (Learn): Agentic AI liên tục cải thiện thông qua một vòng phản hồi, hay "bánh đà dữ liệu", trong đó dữ liệu được tạo ra từ các tương tác được đưa trở lại hệ thống để nâng cao các mô hình. Khả năng thích ứng và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để thúc đẩy ra quyết định tốt hơn và hiệu quả hoạt động cao hơn.</li>
</ul>
<a name="tam-quan-trong-du-lieu"></a>
3. Tầm quan trọng của dữ liệu doanh nghiệp trong Agentic AI
Agentic AI dựa vào việc truy cập vào một lượng lớn dữ liệu đa dạng thông qua các công cụ truy vấn AI được tăng tốc. Các công cụ này xử lý, lưu trữ và truy xuất thông tin để tăng cường các mô hình AI sinh sản. Kỹ thuật RAG đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép AI khai thác nhiều nguồn dữ liệu hơn. Vòng phản hồi dữ liệu ("bánh đà dữ liệu") cho phép các tác nhân AI học hỏi và cải thiện liên tục.
<a name="ung-dung-thuc-tien"></a>
4. Ứng dụng thực tiễn của Agentic AI
Tiềm năng ứng dụng của Agentic AI là vô cùng rộng lớn, chỉ bị giới hạn bởi sự sáng tạo và chuyên môn. Từ các tác vụ đơn giản như tạo và phân phối nội dung đến các trường hợp sử dụng phức tạp hơn như điều phối phần mềm doanh nghiệp, các tác nhân AI đang chuyển đổi các ngành công nghiệp.
<ul>
<li><a name="dich-vu-khach-hang"></a>Dịch vụ khách hàng: Các tác nhân AI đang cải thiện hỗ trợ khách hàng bằng cách tăng cường khả năng tự phục vụ và tự động hóa các hoạt động giao tiếp thường nhật. Điều này dẫn đến giảm thời gian phản hồi và tăng sự hài lòng của khách hàng. Sự phát triển của người số (digital humans) – các tác nhân AI thể hiện thương hiệu công ty và cung cấp tương tác chân thực, thời gian thực – càng làm tăng hiệu quả hỗ trợ khách hàng.</li>
<li><a name="tao-noi-dung"></a>Tạo nội dung: Agentic AI có thể giúp tạo nhanh chóng nội dung marketing chất lượng cao và cá nhân hóa. Điều này tiết kiệm thời gian và cho phép các nhà tiếp thị tập trung vào chiến lược và đổi mới.</li>
<li><a name="phat-trien-phan-mem"></a>Phát triển phần mềm: Các tác nhân AI đang thúc đẩy năng suất của nhà phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ lập trình lặp đi lặp lại. Điều này giải phóng các nhà phát triển tập trung vào những thách thức phức tạp hơn và thúc đẩy sự đổi mới.</li>
<li><a name="nganh-y-te"></a>Ngành y tế: Đối với các bác sĩ phân tích lượng lớn dữ liệu y tế và dữ liệu bệnh nhân, các tác nhân AI có thể chắt lọc thông tin quan trọng để giúp họ đưa ra quyết định chăm sóc tốt hơn. Việc tự động hóa các tác vụ hành chính và ghi chú lâm sàng giúp giảm bớt gánh nặng công việc, cho phép bác sĩ tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân. Hơn nữa, các tác nhân AI có thể cung cấp hỗ trợ 24/7 cho bệnh nhân.</li>
</ul>
<a name="khoi-dau"></a>
5. Khởi đầu với Agentic AI
Với khả năng lập kế hoạch và tương tác với nhiều loại công cụ và phần mềm khác nhau, Agentic AI đánh dấu chương tiếp theo của trí tuệ nhân tạo, mang đến tiềm năng nâng cao năng suất và cách thức hoạt động của các tổ chức. Các giải pháp như NVIDIA NIM Agent Blueprints cung cấp các ứng dụng mẫu, mã tham chiếu, dữ liệu mẫu, công cụ và tài liệu toàn diện để thúc đẩy việc áp dụng Agentic AI.
<a name="ket-luan"></a>
6. Kết luận
Agentic AI là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mở ra những khả năng chưa từng có trước đây về tự động hóa và giải quyết vấn đề. Với khả năng học hỏi và thích nghi liên tục, Agentic AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách thức các tổ chức hoạt động và mang lại hiệu quả vượt trội trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI): Tương lai của tự động hóa thông minh

Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI): Tương lai của tự động hóa thông minh Mục lục: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI...

tháng 10 24, 2024

HuggingChat: Người thách thức ChatGPT trên đấu trường trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở

<h2 id="section-0">HuggingChat: Người thách thức ChatGPT trên đấu trường trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu HuggingChat: Một làn gió mới trong thế giới chatbot</li>
<li>So sánh tính năng: HuggingChat đấu trí với ChatGPT
2.1. Sự đa dạng về mô hình ngôn ngữ
2.2. Khả năng tùy biến trợ lý AI
2.3. Cộng đồng và công cụ mở rộng</li>
<li>Hướng dẫn sử dụng HuggingChat
3.1. Khởi đầu đơn giản
3.2. Sử dụng và tạo trợ lý AI
3.3. Tăng cường khả năng với công cụ cộng đồng</li>
<li>Kết luận: HuggingChat - Lựa chọn đột phá cho tương lai AI mở</li>
</ol>
<hr />
1. Giới thiệu HuggingChat: Một làn gió mới trong thế giới chatbot
Thị trường chatbot AI đang sôi động hơn bao giờ hết với sự xuất hiện của những cái tên đình đám như ChatGPT, Claude, và Meta AI. Tuy nhiên, một ứng cử viên tiềm năng đang dần nổi lên, thầm lặng nhưng đầy sức mạnh: HuggingChat. Khác biệt hoàn toàn với các đối thủ, HuggingChat là một chatbot miễn phí, mã nguồn mở, và có tiềm năng vượt trội ChatGPT trong một số nhiệm vụ chuyên biệt như tạo ảnh, phân tích tài liệu, chỉnh sửa video và nhiều hơn nữa. Được phát triển bởi đội ngũ Hugging Face – một nền tảng được cộng đồng nghiên cứu và phát triển AI mã nguồn mở yêu thích, HuggingChat hứa hẹn mang đến một trải nghiệm AI đối thoại hoàn toàn mới, không cần đăng ký tài khoản rườm rà hay lo lắng về vấn đề bảo mật dữ liệu.
2. So sánh tính năng: HuggingChat đấu trí với ChatGPT
Cả HuggingChat và ChatGPT đều cung cấp các tính năng tương tự trên bề mặt, phục vụ từ những cuộc trò chuyện giản đơn đến hỗ trợ kỹ thuật chuyên sâu. Tuy nhiên, khi đi sâu vào chi tiết, sự khác biệt trở nên rõ ràng:
2.1. Sự đa dạng về mô hình ngôn ngữ:
HuggingChat cho phép người dùng lựa chọn trong số 8 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở khác nhau, mỗi mô hình được phát triển bởi các nhà phát triển khác nhau với các kỹ thuật và trường hợp sử dụng riêng biệt. Điều này mang lại sự linh hoạt cao, cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Ví dụ, Nemotron nổi bật với khả năng lập luận phức tạp, trong khi Llama 3.1 lại xuất sắc hơn trong việc viết sáng tạo.
Ngược lại, người dùng ChatGPT Plus chỉ có thể lựa chọn giữa các mô hình của OpenAI, tuân theo hướng dẫn và phong cách viết của công ty. Hiện tại, sự lựa chọn chỉ giới hạn ở GPT-4o (hướng đến sáng tạo) và OpenAI o1 (hướng đến khả năng lập luận).
2.2. Khả năng tùy biến trợ lý AI:
HuggingChat cung cấp khả năng tạo các trợ lý AI chuyên biệt, tương tự như các GPT tùy chỉnh của OpenAI nhưng linh hoạt hơn rất nhiều. Người dùng có thể trang bị cho chatbot khả năng duyệt web, tìm kiếm URL, tạo ảnh bằng Flux (một công cụ tạo ảnh hàng đầu hiện nay), thậm chí là sao chép giọng nói hay phân tích tài liệu cho RAG (Retrieval Augmented Generation).
Trong khi đó, các GPT tùy chỉnh của ChatGPT nổi bật bởi sự đơn giản. Người dùng có thể tùy chỉnh trợ lý AI của mình chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên, và ChatGPT sẽ tự động tối ưu hóa hiệu suất.
Kết luận về khả năng tùy biến: HuggingChat thắng nếu người dùng muốn sử dụng các trợ lý có sẵn, nhờ vào sự đa dạng về lựa chọn. ChatGPT thắng nếu người dùng muốn tự tạo trợ lý, nhờ giao diện đơn giản và dễ hiểu. Chuyên gia sẽ thấy HuggingChat có lợi thế nhờ khả năng tùy chỉnh sâu hơn thông qua mã nguồn mở.
2.3. Cộng đồng và công cụ mở rộng:
HuggingChat nổi bật với tính năng "Công cụ Cộng đồng", cho phép kết nối nhiều công cụ khác nhau trực tiếp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Tính năng này tận dụng kho model tùy chỉnh khổng lồ từ Hugging Face spaces, mở rộng đáng kể chức năng của chatbot.
Ví dụ, người dùng có thể cấu hình chatbot để thực hiện nhiều tác vụ ngoài việc tạo văn bản, bao gồm hơn 30 công cụ khác nhau như:
<ul>
<li>Trình thu thập URL: Lấy nội dung văn bản từ URL cụ thể.</li>
<li>Trình phân tích tài liệu: Phân tích nội dung từ tệp PDF (RAG).</li>
<li>Trình tạo ảnh bằng Flux.</li>
<li>Và nhiều công cụ thú vị khác như trình chỉnh sửa ảnh, sao chép giọng nói, xóa nền ảnh, phân tích biểu đồ, trình kiểm thử mã Python, và thậm chí cả trình tạo tài sản 3D cho Roblox.</li>
</ul>
OpenAI sử dụng cách tiếp cận khác, tích hợp mọi thứ vào giao diện riêng của mình. Người dùng kích hoạt các tính năng dựa trên mô hình được sử dụng. Ví dụ, GPT-4o có trình phân tích tài liệu, tạo ảnh tích hợp DALL-E 3, và tích hợp Google Drive (HuggingChat không hỗ trợ).
Kết luận: HuggingChat linh hoạt hơn nhưng OpenAI cung cấp trải nghiệm liền mạch hơn.
3. Hướng dẫn sử dụng HuggingChat
3.1. Khởi đầu đơn giản:
HuggingChat rất dễ sử dụng: miễn phí, mã nguồn mở, không cần tài khoản (mặc dù tạo tài khoản sẽ mở khóa các tính năng nâng cao). Truy cập huggingface.co/chat, chọn mô hình, và bắt đầu trò chuyện. Giao diện trực quan và dễ sử dụng.
3.2. Sử dụng và tạo trợ lý AI:
Để chọn trợ lý, vào menu ở góc dưới bên trái. Lưu ý, không phải tất cả trợ lý đều tương thích với mọi LLM. Để tạo trợ lý tùy chỉnh, nhấn nút "Tạo trợ lý" ở góc trên bên phải. Các trường cần thiết bao gồm: Avatar (tải ảnh lên), Tên, Mô tả, Mô hình LLM, Tin nhắn bắt đầu của người dùng, quyền truy cập internet (Web Search, Domain-specific, Specific Links), và hướng dẫn tùy chỉnh (system prompt).
3.3. Tăng cường khả năng với công cụ cộng đồng:
Nhấn nút ở góc dưới bên trái để chọn công cụ cộng đồng. Các công cụ không phụ thuộc vào mô hình. Sau khi chọn, trở lại giao diện chính để sử dụng.
4. Kết luận: HuggingChat - Lựa chọn đột phá cho tương lai AI mở
HuggingChat là một đối thủ đáng gờm, không khóa tính năng phí. Miễn phí, linh hoạt và dễ sử dụng. Tuy nhiên, người dùng cần chuẩn bị cho việc tự mình khám phá và giải quyết một số vấn đề kỹ thuật. HuggingChat không thể vượt mặt Claude hay ChatGPT về độ sáng tạo hay sự đơn giản, nhưng là một lựa chọn tuyệt vời để trải nghiệm AI mở. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

HuggingChat: Người thách thức ChatGPT trên đấu trường trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở

HuggingChat: Người thách thức ChatGPT trên đấu trường trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở Mục lục: Giới thiệu HuggingChat: Một làn gió mới trong...

tháng 10 24, 2024

Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo trong Nơi Làm Việc

<h2 id="section-0">Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo trong Nơi Làm Việc</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu về sự phát triển của AI trong môi trường doanh nghiệp</a></li>
<li><a href="#sageful-ai">Sageful AI: Cách mạng hóa đào tạo doanh nghiệp bằng AI đàm thoại</a></li>
<li><a href="#pairup">PairUp: Kết nối tri thức nội bộ thông qua AI thế hệ mới</a></li>
<li><a href="#tiet-kiem-thoi-gian">Tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc nhờ AI</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận: AI – Động lực thúc đẩy tương lai của công việc</a></li>
</ol>
<a name="gioi-thieu"></a>
1. Giới thiệu về sự phát triển của AI trong môi trường doanh nghiệp
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ. Từ những trợ lý ảo quen thuộc như Siri, Alexa hay Google Assistant, AI đang dần chuyển mình, tích cực biến đổi cách thức học tập và chia sẻ kiến thức trong các doanh nghiệp. Trong khi các AI truyền thống tập trung vào thực hiện các chức năng cụ thể, thế hệ AI mới – AI Tạo sinh (Generative AI) – đang nổi lên như một công nghệ đột phá. AI Tạo sinh có khả năng tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh và video, minh chứng rõ ràng là ChatGPT. Với hơn 70.000 công ty AI trên toàn cầu (trong đó có 17.500 công ty tại Mỹ), xu hướng tích hợp giải pháp AI nội bộ cho nhân viên đang ngày càng phổ biến. Bài viết này sẽ tập trung vào hai công ty tiên phong trong lĩnh vực này: Sageful AI và PairUp.
<a name="sageful-ai"></a>
2. Sageful AI: Cách mạng hóa đào tạo doanh nghiệp bằng AI đàm thoại
Sageful AI, có trụ sở tại Sausalito, đang cùng đối tác PairUp tạo nên một cuộc cách mạng trong đào tạo nhân viên. Họ sử dụng AI để tạo ra các trải nghiệm học tập thực tế thông qua tương tác dạng câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên với một huấn luyện viên kỹ thuật số. Giải pháp này, được ra mắt vào cuối tháng 5 năm nay, đang hợp tác với năm công ty đào tạo hàng đầu để tùy chỉnh sản phẩm cho các ứng dụng cụ thể.
"Đây là một bước ngoặt cho ngành công nghiệp đào tạo", Lance Tyson, CEO và người sáng lập Tyson Group, một trong 20 nhà cung cấp dịch vụ đào tạo hàng đầu, nhận định. "Chúng tôi không chỉ chuyển giao kiến thức mà còn đảm bảo kiến thức đó được áp dụng hiệu quả trong các tình huống thực tế".
Huấn luyện viên AI của Sageful, được gọi là "Sagey", sử dụng phong cách đàm thoại tự nhiên, cung cấp hỗ trợ thời gian thực thông qua Slack, Teams hoặc tin nhắn văn bản. Sageful AI vượt trội hơn các hình thức đào tạo trực tuyến truyền thống (Zoom, e-learning) bằng cách giúp nhân viên thay đổi hành vi và nhận được sự hướng dẫn phù hợp với mục tiêu của công ty. Hệ thống toàn diện của Sageful AI còn đo lường hiệu quả đào tạo và tạo báo cáo chi tiết để chứng minh sự cải thiện hiệu suất dự đoán được. Các giải pháp AI huấn luyện được yêu cầu nhiều nhất bao gồm: đào tạo bán hàng, phát triển lãnh đạo, văn hóa doanh nghiệp (bao gồm an toàn và tư duy lãnh đạo) và hướng dẫn thay đổi tổ chức. Theo nhà phân tích thị trường tài năng toàn cầu Josh Bersin, ngành công nghiệp đào tạo doanh nghiệp trị giá 340 tỷ đô la, trung bình hơn 1.500 đô la cho mỗi nhân viên mỗi năm.
<a name="pairup"></a>
3. PairUp: Kết nối tri thức nội bộ thông qua AI thế hệ mới
PairUp, được đồng sáng lập bởi CEO Emily Harburg, Ph.D., và CTO Andy Garvin vào tháng 1 năm 2022, sử dụng AI để tăng tốc độ chia sẻ kiến thức trong nơi làm việc. Công ty phần mềm này đang tận dụng Generative AI để thúc đẩy kết nối nhân viên bằng cách liên kết họ với những người trong tổ chức có thể cung cấp câu trả lời. PairUp cung cấp một cách thức đơn giản và có thể mở rộng cho nhân viên truy cập thông tin cập nhật bằng cách tăng cường tương tác cá nhân, nhấn mạnh vào quyền riêng tư, bảo mật và khả năng theo dõi hiệu suất.
PairUp đã chuyển đổi từ một nền tảng cố vấn sang một nền tảng tìm kiếm kiến thức được hỗ trợ bởi AI, dựa trên phản hồi của khách hàng. Nền tảng này mang lại ba lợi ích chính: giúp giữ lại kiến thức, cung cấp hỗ trợ từ các chuyên gia trong lĩnh vực và tăng cường sự hợp tác giữa các nhóm. PairUp đang tiên phong trong việc phát triển phần mềm quản lý kiến thức nơi làm việc được hỗ trợ bởi AI với "Human-Augmented Generation" – ưu tiên chuyên môn của con người. Điều này đảm bảo rằng ngay cả sau khi nhân viên nghỉ việc hoặc thay đổi vai trò, thông tin hàng ngày vẫn có thể truy cập được, tiết kiệm thời gian và tiền bạc khi tuyển dụng thành viên mới.
<a name="tiet-kiem-thoi-gian"></a>
4. Tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc nhờ AI
Nghiên cứu của McKinsey cho thấy, nhân viên văn phòng trung bình dành khoảng 28% thời gian làm việc để quản lý email và gần 20% thời gian tìm kiếm thông tin nội bộ hoặc tìm kiếm đồng nghiệp có thể giúp đỡ trong các nhiệm vụ cụ thể. Bằng cách triển khai đầy đủ các công nghệ xã hội, các công ty có cơ hội nâng cao năng suất của những nhân viên này từ 20% đến 25%. Các công cụ AI cũng có thể giúp bù đắp khoản lỗ 4,5 triệu đô la mỗi năm do các công ty không bảo quản và chia sẻ kiến thức, đặc biệt là sau khi nhân viên rời công ty, theo kết quả nghiên cứu của Yahoo. Theo một nghiên cứu của NOBL, nhân viên mang theo tới 70% kiến thức của công ty khi nghỉ hưu hoặc chuyển việc, điều này làm thay đổi văn hóa và quy trình làm việc của công ty – một kết quả có thể mất hai năm để nhân viên mới giàu kinh nghiệm đạt được mức hiệu quả tương tự.
<a name="ket-luan"></a>
5. Kết luận: AI – Động lực thúc đẩy tương lai của công việc
Sageful AI và PairUp là những ví dụ điển hình cho thấy AI đang cách mạng hóa môi trường làm việc. Bằng cách tối ưu hóa việc chia sẻ kiến thức và tiết kiệm thời gian, AI giúp tăng năng suất, cải thiện hiệu quả công việc và thúc đẩy sự đổi mới. Sự phát triển của AI tạo sinh và các giải pháp tập trung vào con người hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn nữa cho các doanh nghiệp trong tương lai. Việc đầu tư vào các công nghệ AI phù hợp là chìa khóa để các công ty duy trì tính cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo trong Nơi Làm Việc

Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo trong Nơi Làm Việc Mục lục: Giới thiệu về sự phát triển của AI trong môi trường doanh nghiệp Sageful AI: ...

tháng 10 24, 2024

So Sánh Khả Năng Tạo Ảnh Món Ăn Ba Món Của Gemini, ChatGPT và Meta AI

<h2 id="section-0">So Sánh Khả Năng Tạo Ảnh Món Ăn Ba Món Của Gemini, ChatGPT và Meta AI</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Phương pháp Thử nghiệm</li>
<li>Kết quả chi tiết:<ul>
<li>3.1 Món khai vị</li>
<li>3.2 Món chính</li>
<li>3.3 Món tráng miệng</li></ul></li>
<li>Tổng kết và Đánh giá</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực sáng tạo hình ảnh. Bài viết này sẽ tiến hành một cuộc so sánh kỹ lưỡng giữa ba nền tảng AI hàng đầu hiện nay – Google Gemini, OpenAI ChatGPT và Meta AI – về khả năng tạo ra hình ảnh món ăn ba món hấp dẫn và chân thực. Chúng ta sẽ cùng xem xét xem đâu là mô hình AI xuất sắc nhất trong việc thể hiện sự tinh tế, màu sắc và độ hấp dẫn của ẩm thực qua hình ảnh.
2. Phương pháp Thử nghiệm
Để đảm bảo tính khách quan và công bằng, quá trình thử nghiệm được thực hiện với các bước sau:
<ul>
<li>Lựa chọn mô hình: Chúng ta sử dụng các tính năng tạo ảnh mặc định của từng nền tảng AI, không sử dụng các mô hình cao cấp (premium models) để đảm bảo sự công bằng.</li>
<li>Thiết kế lời nhắc (prompts): Ba lời nhắc cụ thể được tạo ra cho mỗi món ăn trong thực đơn ba món: khai vị, chính và tráng miệng. Lời nhắc được thiết kế để khuyến khích sự sáng tạo của AI đồng thời đảm bảo tính chân thực của hình ảnh, giống như một thực đơn của nhà hàng cao cấp. Mục tiêu là đánh giá khả năng tạo ra hình ảnh không chỉ đẹp mắt mà còn kích thích vị giác người xem.</li>
<li>Đánh giá hình ảnh: Hình ảnh được đánh giá dựa trên các tiêu chí: tính chân thực, khả năng thể hiện sự sáng tạo, bắt trọn cấu trúc món ăn, màu sắc và chất liệu.</li>
</ul>
3. Kết quả chi tiết:
3.1 Món khai vị
<ul>
<li>Lời nhắc: "Tôi đang tạo một thực đơn cao cấp ba món. Vui lòng tạo hình ảnh cho món khai vị."</li>
<li>Gemini: Hình ảnh tạo ra không mấy hấp dẫn, khó nhận diện các thành phần món ăn. Sự trình bày thiếu tinh tế, không gây ấn tượng.</li>
<li>Meta AI: Hình ảnh món cocktail tôm rất ấn tượng, màu sắc hài hòa, kết cấu rõ ràng, và tổng thể rất hấp dẫn. Độ chi tiết cao, giống như ảnh chụp trong tạp chí ẩm thực.</li>
<li>ChatGPT: Hình ảnh salad Caprese khá bắt mắt nhưng có phần hơi siêu thực. Màu sắc tươi sáng, kết cấu được nhấn mạnh, nhưng độ chân thực tốt hơn so với món khai vị của Gemini. Sự trình bày đẹp mắt, sang trọng nhưng không quá cầu kỳ.</li>
<li>Người chiến thắng: Meta AI đã tạo ra một món khai vị xuất sắc với độ chi tiết và tính chân thực cao.</li>
</ul>
3.2 Món chính
<ul>
<li>Lời nhắc: "Tôi đang tạo một thực đơn cao cấp ba món. Cảm ơn món khai vị. Vui lòng tạo hình ảnh cho món chính."</li>
<li>Gemini: Hình ảnh món thịt bò phi lê trên khoai tây nghiền rất chuyên nghiệp, được điểm xuyết bằng nước sốt đẹp mắt. Sự trình bày tinh tế, kết cấu món ăn được thể hiện rõ nét.</li>
<li>Meta AI: Món chính có vẻ ngoài hấp dẫn và trông rất ngon miệng, với món ăn dễ nhận biết. Mọi chi tiết, từ gia vị đều được thể hiện rõ ràng, tạo nên vẻ ngoài chân thực đến kinh ngạc.</li>
<li>ChatGPT: Món ăn tương tự như của Gemini nhưng măng tây và cà rốt trông hơi cường điệu và không hấp dẫn. Nước sốt có màu sắc và kết cấu kỳ lạ, gần với nghệ thuật hơn là thực tế.</li>
<li>Người chiến thắng: Meta AI tiếp tục dẫn đầu về tính chân thực và trình bày.</li>
</ul>
3.3 Món tráng miệng
<ul>
<li>Lời nhắc: "Tôi đang tạo một thực đơn cao cấp ba món. Cảm ơn món khai vị và món chính. Vui lòng tạo hình ảnh cho món tráng miệng."</li>
<li>Gemini: Chiếc bánh kem dâu tây tròn trịa được trình bày rất đẹp mắt, với nước sốt được rưới xung quanh đĩa. Các lớp bánh có màu sắc đẹp, kết cấu được thể hiện chi tiết.</li>
<li>Meta AI: Hình ảnh sundae kem mang phong cách nhà hàng Mỹ thập niên 1950, không gây ấn tượng mạnh. Các viên kem trông quá hoàn hảo, thiếu sự tự nhiên.</li>
<li>ChatGPT: Chiếc bánh su kem chảy trông có phần ngộ nghĩnh, hơi giống hoạt hình, với những chi tiết cường điệu. Mặc dù nhìn vui mắt nhưng thiếu tính chân thực.</li>
<li>Người chiến thắng: Gemini đã tạo ra hình ảnh món tráng miệng hấp dẫn và tinh tế hơn.</li>
</ul>
4. Tổng kết và Đánh giá
| Mô hình AI | Món khai vị | Món chính | Món tráng miệng | Tổng điểm |
|---|---|---|---|---|
| Gemini | ⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | 7 |
| Meta AI | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️ | 11 |
| ChatGPT | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️ | ⭐️ | 6 |
5. Kết luận
Qua cuộc so sánh này, Meta AI tỏ ra vượt trội hơn cả về khả năng tạo ra hình ảnh món ăn ba món chân thực và hấp dẫn nhất. Tuy nhiên, ChatGPT lại thể hiện tốt hơn trong việc tạo ra các hình ảnh mang tính nghệ thuật, siêu thực. Gemini cho kết quả tốt nhưng vẫn cần cải thiện độ chi tiết. Lựa chọn mô hình AI phù hợp phụ thuộc vào mục đích sử dụng và phong cách sáng tạo mà người dùng mong muốn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

So Sánh Khả Năng Tạo Ảnh Món Ăn Ba Món Của Gemini, ChatGPT và Meta AI

So Sánh Khả Năng Tạo Ảnh Món Ăn Ba Món Của Gemini, ChatGPT và Meta AI Mục lục: Giới thiệu Phương pháp Thử nghiệm Kết quả chi tiết: 3.1...

tháng 10 24, 2024

Xây dựng Trải nghiệm Trò chuyện AI với WinUI AI AssistView và OpenAI

<h2 id="section-0">Xây dựng Trải nghiệm Trò chuyện AI với WinUI AI AssistView và OpenAI</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Các tính năng chính của WinUI AI AssistView</li>
<li>Tích hợp OpenAI GPT cho trải nghiệm trò chuyện AI</li>
<li>Xây dựng ứng dụng trò chuyện AI với WinUI AI AssistView<ul>
<li>Bước 1: Thiết lập dự án</li>
<li>Bước 2: Nhập các phụ thuộc cần thiết</li>
<li>Bước 3: Cấu hình OpenAI API</li>
<li>Bước 4: Định nghĩa lớp AIAssistChatService và cấu hình OpenAI API</li>
<li>Bước 5: Tạo lớp ViewModel</li>
<li>Bước 6: Kết nối sự kiện thay đổi bộ sưu tập trò chuyện</li>
<li>Bước 7: Tạo giao diện người dùng WinUI AI AssistView</li></ul></li>
<li>Tham khảo GitHub</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi trải nghiệm người dùng trên khắp các ngành công nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá việc xây dựng một trải nghiệm trò chuyện AI mạnh mẽ bằng cách kết hợp sức mạnh của điều khiển <code>WinUI AI AssistView</code> từ Syncfusion và mô hình GPT của OpenAI. Sự kết hợp này mang đến một giải pháp hiệu quả và linh hoạt cho việc phát triển các ứng dụng trò chuyện AI thông minh, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng.
2. Các tính năng chính của WinUI AI AssistView
<code>WinUI AI AssistView</code> cung cấp một nền tảng vững chắc để tạo ra các giao diện trò chuyện AI hiện đại và hiệu quả. Một số tính năng nổi bật bao gồm:
<ul>
<li>Gợi ý phản hồi: Cung cấp các gợi ý phản hồi có thể chọn để tăng tốc độ và chất lượng cuộc trò chuyện.</li>
<li>Chỉ báo đang nhập: Hiển thị chỉ báo tải để người dùng hiểu rằng hệ thống đang xử lý yêu cầu.</li>
<li>Phản hồi được định dạng: Hiển thị phản hồi bằng các mẫu có thể tùy chỉnh, mang lại trải nghiệm trực quan và hấp dẫn.</li>
<li>Tùy chỉnh kiểu dáng: Cho phép điều chỉnh giao diện của cả phần nhập liệu và phản hồi của AI, giúp tích hợp liền mạch vào thiết kế ứng dụng.</li>
<li>Ảo hóa UI: Tối ưu hóa hiệu suất khi xử lý các cuộc trò chuyện dài hoặc có lượng dữ liệu lớn.</li>
</ul>
3. Tích hợp OpenAI GPT cho trải nghiệm trò chuyện AI
Các mô hình GPT của OpenAI nổi tiếng với khả năng tạo văn bản giống như con người và tham gia vào các cuộc trò chuyện có ý nghĩa. Bằng cách tích hợp GPT với <code>WinUI AI AssistView</code>, ứng dụng của bạn sẽ có khả năng:
<ul>
<li>Tạo ra các phản hồi tự nhiên và liền mạch.</li>
<li>Thực hiện các cuộc trò chuyện phức tạp và đa dạng.</li>
<li>Cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng so với các phương pháp truyền thống.</li>
</ul>
4. Xây dựng ứng dụng trò chuyện AI với WinUI AI AssistView
Dưới đây là các bước chi tiết để xây dựng ứng dụng trò chuyện AI của bạn:
4.1. Bước 1: Thiết lập dự án
Bắt đầu bằng việc tạo một dự án WinUI mới trong Visual Studio. Cài đặt các gói NuGet cần thiết để tích hợp với API của OpenAI và thêm điều khiển <code>AI AssistView</code> vào dự án của bạn.
4.2. Bước 2: Nhập các phụ thuộc cần thiết
Thêm các dòng code sau vào đầu file để sử dụng các thư viện cần thiết:
<pre><code class="csharp language-csharp">using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel; 
using Syncfusion.UI.Xaml.Chat;
</code></pre>
4.3. Bước 3: Cấu hình OpenAI API
Bạn cần một khóa API hợp lệ từ OpenAI để tương tác với mô hình GPT. Cấu hình ứng dụng của bạn để thực hiện các yêu cầu API và xử lý phản hồi từ OpenAI. Đừng quên lưu trữ khóa API của bạn một cách an toàn. Ví dụ:
<pre><code class="csharp language-csharp">public class AIAssistChatService
{
 private string OPENAI_KEY = "YOUR_OPENAI_API_KEY"; // Thay thế bằng khóa API của bạn
 private string OPENAI_MODEL = "gpt-4o-mini";
 private string API_ENDPOINT = "https://openai.azure.com"; // Hoặc endpoint phù hợp
}
</code></pre>
4.4. Bước 4: Định nghĩa lớp AIAssistChatService và cấu hình OpenAI API
Lớp <code>AIAssistChatService</code> sẽ xử lý việc giao tiếp với API OpenAI:
<pre><code class="csharp language-csharp">public class AIAssistChatService
{
 IChatCompletionService gpt;
 Kernel kernel;

public string Response { get; set; }

public async Task Initialize()
 {
 var builder = Kernel.CreateBuilder().AddAzureOpenAIChatCompletion(OPENAI_MODEL, API_ENDPOINT, OPENAI_KEY); // Sử dụng AddAzureOpenAIChatCompletion nếu dùng Azure OpenAI
 kernel = builder.Build();
 gpt = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
 }

public async Task ResponseChat(string line)
 {
 Response = string.Empty;
 var response = await gpt.GetChatMessageContentAsync(line);
 Response = response.ToString();
 }
}
</code></pre>
4.5. Bước 5: Tạo lớp ViewModel
Tạo một lớp ViewModel để quản lý dữ liệu và logic của ứng dụng:
<pre><code class="csharp language-csharp">internal class AssistViewModel : INotifyPropertyChanged
{
 // ... (Các thuộc tính và phương thức tương tự như trong bài viết gốc) ...
}
</code></pre>
4.6. Bước 6: Kết nối sự kiện thay đổi bộ sưu tập trò chuyện
Trong hàm khởi tạo của ViewModel, kết nối sự kiện <code>CollectionChanged</code> của bộ sưu tập trò chuyện để cập nhật phản hồi của AI:
<pre><code class="csharp language-csharp">public AssistViewModel()
{
 this.Chats.CollectionChanged += Chats_CollectionChanged;
 // ...
}

private async void Chats_CollectionChanged(object sender, System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedEventArgs e)
{
 // ... (Logic xử lý tương tự như trong bài viết gốc) ...
}
</code></pre>
4.7. Bước 7: Tạo giao diện người dùng WinUI AI AssistView
Xây dựng giao diện người dùng bằng XAML, sử dụng <code>SfAIAssistView</code> và liên kết với ViewModel:
<pre><code class="xml language-xml"><syncfusion:SfAIAssistView
 x:Name="chat" 
 CurrentUser="{Binding CurrentUser}" 
 Messages="{Binding Chats}"
 ShowTypingIndicator="{Binding ShowTypingIndicator}" >
 
</syncfusion:SfAIAssistView>
</code></pre>
5. Tham khảo GitHub
Để tìm hiểu thêm chi tiết và code mẫu hoàn chỉnh, hãy tham khảo kho lưu trữ GitHub: <a href="https://github.com/SyncfusionExamples/Syncfusion-winui-ai-assistView-examples/tree/master/Samples/Open-AI/OpenAI_Sample">https://github.com/SyncfusionExamples/Syncfusion-winui-ai-assistView-examples/tree/master/Samples/Open-AI/OpenAI_Sample</a>
6. Kết luận
Bài viết này đã hướng dẫn bạn cách xây dựng một ứng dụng trò chuyện AI mạnh mẽ bằng cách kết hợp <code>WinUI AI AssistView</code> của Syncfusion và mô hình GPT của OpenAI. Việc sử dụng <code>AI AssistView</code> đơn giản hóa quá trình phát triển, giúp bạn tập trung vào logic ứng dụng và tạo ra trải nghiệm người dùng tuyệt vời.<ul>
</ul>
Lưu ý: Bạn cần thay thế <code>"YOUR_OPENAI_API_KEY"</code> bằng khóa API OpenAI thực tế của mình. Endpoint API có thể khác nhau tùy thuộc vào việc bạn sử dụng OpenAI trực tiếp hay qua Azure. Hãy tham khảo tài liệu OpenAI để biết thêm chi tiết. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Xây dựng Trải nghiệm Trò chuyện AI với WinUI AI AssistView và OpenAI

Xây dựng Trải nghiệm Trò chuyện AI với WinUI AI AssistView và OpenAI Mục lục: Giới thiệu Các tính năng chính của WinUI AI AssistView Tí...

tháng 10 22, 2024

Honeywell và Google Cloud hợp tác thúc đẩy hoạt động tự động trong ngành công nghiệp với trí tuệ nhân tạo

<h2 id="section-0">Honeywell và Google Cloud hợp tác thúc đẩy hoạt động tự động trong ngành công nghiệp với trí tuệ nhân tạo</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về sự hợp tác chiến lược</li>
<li>Công nghệ đột phá: Sự kết hợp giữa Honeywell Forge và Gemini trên Vertex AI</li>
<li>Ứng dụng thực tiễn: Các giải pháp AI cho ngành công nghiệp<ul>
<li>Đại lý AI chuyên dụng cho ngành công nghiệp</li>
<li>Nâng cao an ninh mạng</li>
<li>Tiến bộ về thiết bị tại điểm cuối</li></ul></li>
<li>Giải quyết thách thức thiếu hụt nhân lực ngành công nghiệp</li>
<li>Phù hợp với xu hướng tự động hóa của Honeywell</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về sự hợp tác chiến lược
Honeywell, tập đoàn công nghệ toàn cầu hàng đầu, và Google Cloud, nền tảng điện toán đám mây mạnh mẽ của Google, vừa công bố một sự hợp tác chiến lược mang tính đột phá. Hợp tác này tập trung vào việc kết nối các đại lý trí tuệ nhân tạo (AI) với tài sản, con người và quy trình để đẩy nhanh quá trình tự động hóa an toàn hơn trong lĩnh vực công nghiệp. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào hoạt động sản xuất, hứa hẹn mang lại hiệu quả kinh tế đáng kể cho các doanh nghiệp.
2. Công nghệ đột phá: Sự kết hợp giữa Honeywell Forge và Gemini trên Vertex AI
Sự hợp tác này sẽ kết hợp sức mạnh của nền tảng AI đa phương thức và ngôn ngữ tự nhiên Gemini trên Vertex AI của Google Cloud với bộ dữ liệu khổng lồ từ Honeywell Forge – nền tảng Internet vạn vật (IoT) dành riêng cho ngành công nghiệp. Sự kết hợp này tạo ra những hiểu biết toàn diện, dễ hiểu trên phạm vi toàn doanh nghiệp, áp dụng được cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
3. Ứng dụng thực tiễn: Các giải pháp AI cho ngành công nghiệp
Sự hợp tác sẽ tạo ra nhiều giải pháp AI cụ thể, bao gồm:
<ul>
<li>Đại lý AI chuyên dụng cho ngành công nghiệp: Dựa trên công cụ tìm kiếm Vertex AI của Google Cloud và được thiết kế riêng cho các kỹ sư, đại lý AI mới sẽ giúp tự động hóa các nhiệm vụ, rút ngắn vòng đời thiết kế dự án, cho phép người dùng tập trung vào đổi mới và mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội. Các đại lý khác sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để giúp kỹ thuật viên giải quyết nhanh chóng các sự cố bảo trì. Khả năng đa phương thức của Gemini cho phép xử lý nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, video, văn bản và số liệu cảm biến, giúp kỹ sư nhanh chóng tìm được câu trả lời cần thiết, vượt xa khả năng trò chuyện và dự đoán đơn thuần.</li>
<li>Nâng cao an ninh mạng: Thông tin tình báo về mối đe dọa của Google, tích hợp kiến thức từ Mandiant (công ty an ninh mạng hàng đầu), sẽ được tích hợp vào các sản phẩm an ninh mạng hiện tại của Honeywell, bao gồm GARD Threat Intelligence và Secure Media Exchange (SMX), nhằm nâng cao khả năng phát hiện mối đe dọa và bảo vệ cơ sở hạ tầng toàn cầu cho khách hàng trong ngành công nghiệp.</li>
<li>Tiến bộ về thiết bị tại điểm cuối: Trong tương lai, Honeywell sẽ khám phá việc sử dụng mô hình Gemini Nano của Google để tăng cường trí tuệ của các thiết bị AI tại điểm cuối của Honeywell trong nhiều trường hợp sử dụng, từ hiệu suất quét đến quy trình làm việc hướng dẫn bằng giọng nói, hỗ trợ bảo trì, vận hành và báo động mà không cần kết nối internet và đám mây. Đây là bước khởi đầu cho một làn sóng mới các thiết bị và giải pháp thông minh hơn.</li>
</ul>
4. Giải quyết thách thức thiếu hụt nhân lực ngành công nghiệp
Với sự nghỉ hưu hàng loạt của thế hệ Baby Boomer, ngành công nghiệp đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động và kỹ năng nghiêm trọng. AI, thông qua sự hợp tác này, sẽ đóng vai trò là một giải pháp quan trọng, tạo ra doanh thu mà không làm giảm số lượng việc làm. Sự hợp tác sẽ cung cấp các đại lý AI hỗ trợ hoạt động và lực lượng lao động hiện tại, giúp thúc đẩy việc áp dụng AI và cho phép các công ty trong ngành hưởng lợi từ sự mở rộng của tự động hóa.
5. Phù hợp với xu hướng tự động hóa của Honeywell
Việc tích hợp công nghệ Google Cloud cũng hỗ trợ chiến lược của Honeywell trong việc điều chỉnh danh mục đầu tư của mình cho phù hợp với ba xu hướng lớn, trong đó có tự động hóa.
6. Kết luận
Sự hợp tác giữa Honeywell và Google Cloud đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào ngành công nghiệp. Việc kết hợp sức mạnh của hai gã khổng lồ công nghệ này sẽ tạo ra những giải pháp đổi mới, giúp các doanh nghiệp tăng năng suất, giảm chi phí và giải quyết thách thức thiếu hụt nhân lực, thúc đẩy quá trình chuyển đổi số và tự động hóa trong tương lai. Các giải pháp đầu tiên được xây dựng với AI của Google Cloud sẽ được cung cấp cho khách hàng của Honeywell vào năm 2025. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Honeywell và Google Cloud hợp tác thúc đẩy hoạt động tự động trong ngành công nghiệp với trí tuệ nhân tạo

Honeywell và Google Cloud hợp tác thúc đẩy hoạt động tự động trong ngành công nghiệp với trí tuệ nhân tạo Mục lục: Giới thiệu về sự hợp t...

tháng 10 22, 2024

Trí tuệ nhân tạo Chủ động (Agentic AI): Tương lai của tự động hóa thông minh

HuggingChat: Người thách thức ChatGPT trên đấu trường trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở

Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo trong Nơi Làm Việc

So Sánh Khả Năng Tạo Ảnh Món Ăn Ba Món Của Gemini, ChatGPT và Meta AI

Xây dựng Trải nghiệm Trò chuyện AI với WinUI AI AssistView và OpenAI

Honeywell và Google Cloud hợp tác thúc đẩy hoạt động tự động trong ngành công nghiệp với trí tuệ nhân tạo

Bài đăng phổ biến

Labels