Agent.ai.vn

Google sử dụng AI để tạo ra phần lớn mã nguồn của mình

<h2>Google sử dụng AI để tạo ra một phần lớn mã nguồn của mình</h2>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li><strong>Google đang sử dụng AI để xây dựng sản phẩm và dịch vụ của mình</strong></li>
<li><strong>Hơn một phần tư mã nguồn mới của Google được tạo bởi AI</strong></li>
<li><strong>Google đang phát triển công nghệ AI của riêng mình</strong></li>
<li><strong>Tác động của AI đối với ngành công nghiệp phần mềm</strong></li>
<li><strong>Google đang đối mặt với những thách thức pháp lý</strong></li>
<li><strong>Google đang giảm chi phí cho AI Overviews</strong></li>
<li><strong>Google giới thiệu Project Astra</strong></li>
</ol>
<p><strong>Nội dung:</strong></p>
<h3>1. Google đang sử dụng AI để xây dựng sản phẩm và dịch vụ của mình</h3>
<p>Google không chỉ tích hợp AI vào các sản phẩm và dịch vụ của mình, mà còn sử dụng AI để xây dựng chúng. Điều này được thể hiện trong cuộc gọi thu nhập quý 3 của công ty vào ngày thứ Ba, khi CEO Sundar Pichai tuyên bố rằng hơn một phần tư mã nguồn mới của Google được tạo ra bởi AI.</p>
<h3>2. Hơn một phần tư mã nguồn mới của Google được tạo bởi AI</h3>
<p>Theo Pichai, AI tạo ra hơn 25% mã nguồn mới tại Google, sau đó được các kỹ sư xem xét và chấp nhận. Ông cho biết AI đang được sử dụng để cải thiện quy trình lập trình của Google, dẫn đến tăng năng suất và hiệu quả. </p>
<h3>3. Google đang phát triển công nghệ AI của riêng mình</h3>
<p>Google đã tạo ra nền tảng AI Gemini của riêng mình, trở thành cả nhà sản xuất và người sử dụng các công cụ AI. Gemini là trung tâm của nhiều sản phẩm của Google, bao gồm điện thoại Pixel, công cụ tìm kiếm, Google Maps và chatbot Gemini.</p>
<h3>4. Tác động của AI đối với ngành công nghiệp phần mềm</h3>
<p>Việc AI tham gia vào công việc lập trình vẫn chưa rõ ràng là tốt, xấu hay trung lập đối với các kỹ sư phần mềm. Tuy nhiên, như Connie Guglielmo của CNET đã chỉ ra hồi đầu tuần này, nếu các kỹ sư phần mềm cần phải bắt đầu suy nghĩ lại về công việc của mình, thì có lẽ đã đến lúc tất cả chúng ta suy ngẫm về cách AI sẽ thay đổi công việc của chúng ta trong tương lai gần.</p>
<h3>5. Google đang đối mặt với những thách thức pháp lý</h3>
<p>Google đang phải đối mặt với những thách thức pháp lý sau phán quyết vào tháng 8 cho rằng doanh nghiệp tìm kiếm và quảng cáo của họ là một "độc quyền". Một trong những kết quả tiềm năng nghiêm trọng hơn có thể là việc chia tách công ty và giám sát quy định có thể ảnh hưởng đến cách thức Google tích hợp và mở rộng các dịch vụ do AI điều khiển.</p>
<h3>6. Google đang giảm chi phí cho AI Overviews</h3>
<p>Google đang nỗ lực giảm chi phí liên quan đến việc cung cấp năng lượng cho AI, đặc biệt là khi chạy AI Overviews, các bản tóm tắt do AI viết cho các truy vấn tìm kiếm của Google xuất hiện ở đầu kết quả tìm kiếm. Theo Pichai, chi phí này đã giảm hơn 90% gần đây, nhờ vào "phần cứng, kỹ thuật và đột phá kỹ thuật".</p>
<h3>7. Google giới thiệu Project Astra</h3>
<p>Pichai cũng hé lộ về Project Astra, được thiết kế để cho phép AI "nhìn và lý luận về thế giới xung quanh bạn", và nói rằng những trải nghiệm như vậy có thể được cung cấp sớm nhất là vào năm tới.</p>
<p><strong>Kết luận:</strong></p>
<p>Bài báo này cho thấy Google đang sử dụng AI để tăng cường các quy trình nội bộ và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. AI đang thay đổi ngành công nghiệp phần mềm và các ngành nghề khác, đồng thời Google phải đối mặt với các thách thức pháp lý và chi phí liên quan đến việc triển khai AI. Dù vậy, Google vẫn lạc quan về tương lai của AI và dự kiến sẽ tiếp tục đầu tư vào công nghệ này.</p>

Google sử dụng AI để tạo ra phần lớn mã nguồn của mình

Google sử dụng AI để tạo ra một phần lớn mã nguồn của mình Mục lục: Google đang sử dụng AI để xây dựng sản phẩm và dịch vụ của mình Hơn ...

tháng 11 05, 2024

Manda: Gia sư AI hỗ trợ Meta Llama 3, đào tạo bởi giáo viên Anh

<html lang="vi">
<head>
  <meta charset="utf-8" />
  <title>Manda: Gia sư AI đầu tiên được hỗ trợ bởi Meta Llama 3, đào tạo bởi giáo viên Anh cho toán và tiếng Anh ở bậc THCS và THPT</title>
</head>
<body>

<h1>Manda: Gia sư AI đầu tiên được hỗ trợ bởi Meta Llama 3, đào tạo bởi giáo viên Anh cho toán và tiếng Anh ở bậc THCS và THPT</h1>

<ul>
<li>Giới thiệu về Manda</li>
<li>Cách thức hoạt động của Manda</li>
<li>Các tính năng chính của Manda</li>
<li>Bảo mật và quyền riêng tư</li>
<li>Lời kết</li>
</ul>
<h2>Giới thiệu về Manda</h2>

<p>TLC LIVE, một công ty dạy kèm trực tuyến, đã giới thiệu Manda, một gia sư AI được thiết kế để dạy toán và tiếng Anh cho học sinh lớp 7 đến lớp 12 theo chương trình giáo dục quốc gia của Vương quốc Anh. </p>
<h2>Cách thức hoạt động của Manda</h2>

<p>Manda được hỗ trợ bởi mô hình Llama 3 của Meta và được đào tạo dựa trên hơn 550.000 phút ghi âm các phiên dạy kèm của 300 giáo viên Anh có bằng cấp. </p>
<h2>Các tính năng chính của Manda</h2>

<ul>
<li>Cung cấp dạy kèm AI giá cả phải chăng cho trẻ em ở mọi nơi với mức giá £10 mỗi tháng hoặc £100 mỗi năm.</li>
<li>Được thiết kế để bổ sung, chứ không phải thay thế, dạy kèm truyền thống.</li>
<li>Sử dụng các phương pháp luận được phê duyệt theo chương trình giáo dục quốc gia.</li>
<li>Được cập nhật thường xuyên bởi đội ngũ học thuật của TLC LIVE để nâng cao khả năng giải thích và đảm bảo độ chính xác.</li>
</ul>
<h2>Bảo mật và quyền riêng tư</h2>

<ul>
<li>Mô hình AI chỉ tạo ra phản hồi dựa trên văn bản và không cung cấp các chức năng tương tác ngoài văn bản.</li>
<li>Tất cả các tương tác với AI đều được kiểm tra với danh sách đen các thuật ngữ bị cấm và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu được mã hóa.</li>
<li>Không sử dụng dữ liệu người dùng Meta hoặc thông tin cá nhân từ các phiên dạy kèm của TLC LIVE để đào tạo Manda.</li>
<li>AI tích hợp Llama Guard để tăng cường các biện pháp bảo mật.</li>
</ul>
<h2>Lời kết</h2>

<p>Mặc dù AI trong giáo dục vẫn đang phát triển, Manda nổi bật với việc cung cấp giáo dục thực sự do giáo viên có bằng cấp dẫn dắt, chứ không chỉ đơn thuần là câu trả lời tự động hoặc dựa trên dữ liệu. TLC LIVE cam kết tiếp tục hoàn thiện Manda để đảm bảo nó hỗ trợ và nâng cao vai trò của giáo viên.</p>
</body>
</html>

Manda: Gia sư AI hỗ trợ Meta Llama 3, đào tạo bởi giáo viên Anh

Manda: Gia sư AI đầu tiên được hỗ trợ bởi Meta Llama 3, đào tạo bởi giáo viên Anh cho toán và tiếng Anh ở bậc THCS và THPT Manda...

tháng 11 05, 2024

Google Mở Rộng AI Overviews Đến Hơn 100 Quốc Gia và Lãnh Thổ

<h2>Google Mở Rộng AI Overviews Đến Hơn 100 Quốc Gia và Lãnh Thổ</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li><a href="#ai-overviews-mo-rong-toan-cau">AI Overviews Tiếp Tục Mở Rộng Toàn Cầu</a></li>
<li><a href="#doi-thu-canh-tranh-va-rui-ro-cua-ai-trong-tim-kiem">Đối Thủ Cạnh Tranh và Rủi Ro của AI trong Tìm Kiếm</a></li>
</ol>
<h3><span class="ez-toc-section" id="ai-overviews-mo-rong-toan-cau"></span> AI Overviews Tiếp Tục Mở Rộng Toàn Cầu <span class="ez-toc-section-end"></span></h3>
<p>Tính đến ngày 28 tháng 10, người dùng ở hơn 100 quốc gia và lãnh thổ có thể truy cập AI Overviews, tiện ích giải thích, tạo nội dung của Google xuất hiện phía trên một số kết quả tìm kiếm.</p>
<p>Gã khổng lồ công nghệ ban đầu đã ra mắt tính năng này tại Hoa Kỳ trước khi dần dần mở rộng sang các khu vực khác. Với việc mở rộng gần đây nhất, AI Overviews hiện có thể truy cập ở Canada, châu Phi, khu vực châu Á - Thái Bình Dương, châu Âu, Trung Đông, Colombia, Chile, và nhiều địa điểm khác.</p>
<p>"Với AI Overviews trong Tìm kiếm, việc tìm kiếm thông tin cần thiết và khám phá các trang web liên quan trên toàn cầu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, mở ra nhiều cơ hội kết nối với nhà xuất bản, doanh nghiệp và người sáng tạo", Phó chủ tịch Google về chất lượng tìm kiếm Srinivasan (Cheenu) Venkatachary viết trong một thông cáo báo chí.</p>
<h3><span class="ez-toc-section" id="doi-thu-canh-tranh-va-rui-ro-cua-ai-trong-tim-kiem"></span> Đối Thủ Cạnh Tranh và Rủi Ro của AI trong Tìm Kiếm <span class="ez-toc-section-end"></span></h3>
<p>Các câu trả lời do AI tạo ra cho các truy vấn tìm kiếm đã trở thành một chủ đề nóng kể từ khi AI tạo nội dung trở nên phổ biến. Microsoft đã kết hợp chatbot Copilot của mình vào Bing Search. Perplexity AI đã xây dựng một robot tìm kiếm hội thoại, AI-first dựa trên thông tin từ Google và Bing. Trình duyệt Arc cung cấp các đoạn văn do AI tạo ra để trả lời các câu hỏi trong Arc Search.</p>
<p>Tuy nhiên, các công cụ tìm kiếm chạy bằng AI lại thể hiện những điểm yếu của AI tạo nội dung trong một môi trường đòi hỏi thông tin chính xác là tối quan trọng. Google AI Overviews đã từng tạo ra những câu trả lời vô nghĩa hoặc nguy hiểm khi lần đầu tiên ra mắt. Các chức năng tìm kiếm AI tạo nội dung đôi khi gặp khó khăn trong việc phân biệt chính xác giữa các sự kiện hiện tại và quá khứ, hoặc để trả lời các câu hỏi tương đối hiếm gặp.</p>
<p>Tôi nhận thấy Google AI Overviews có xu hướng trả lời các câu hỏi "làm cách nào" hoặc "cái gì" ngay cả khi tôi gõ câu hỏi "tại sao". Đôi khi, nó có thể được cảm nhận như một lớp đệm giữa câu hỏi ban đầu của tôi và câu trả lời mà Google từng cung cấp ngay lập tức. AI Overviews có thể hy sinh ngữ cảnh và uy tín, dẫn đến việc người dùng chuyển sang các công cụ tìm kiếm hoặc diễn đàn khác như Reddit.</p>
<p>"Phản hồi mà chúng tôi nhận được về AI Overviews rất tích cực", theo Venkatachary. "Mọi người thích sử dụng Tìm kiếm với AI Overviews, và họ thấy kết quả tìm kiếm của mình hữu ích hơn".</p>
<p>AI Overviews đã gây tranh cãi với các nhà xuất bản truyền thông, những người lo ngại rằng nó sẽ lấy đi lượng người xem từ các trang web. Để đáp lại, Google đã thêm các liên kết nguồn ở phía bên phải của bảng điều khiển, giúp người dùng dễ dàng nhấp vào các nguồn thông tin gốc. Vào tháng 10, Google đã thêm các liên kết nội tuyến vì những lý do tương tự.</p>
<p>"Trong thử nghiệm của chúng tôi, những cập nhật này đã thúc đẩy tăng lưu lượng truy cập vào các trang web hỗ trợ so với thiết kế trước đây", Venkatachary viết.</p>
<p>Mặc dù chưa chắc chắn liệu AI Overviews có tồn tại lâu dài hay không, việc Google mở rộng triển khai cho thấy sự cam kết mạnh mẽ hiện tại đối với tính năng này.</p>

Google Mở Rộng AI Overviews Đến Hơn 100 Quốc Gia và Lãnh Thổ

Google Mở Rộng AI Overviews Đến Hơn 100 Quốc Gia và Lãnh Thổ Mục lục AI Overviews Tiếp Tục Mở Rộng Toàn Cầu Đối Thủ Cạnh Tranh và Rủi Ro...

tháng 11 05, 2024

NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết

<html lang="en">
<head>
<title>NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết</title>
</head>
<body>

<h1>NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết</h1>
<h2>Mục lục</h2>
<ol>
<li>Perplexity Spaces là gì?</li>
<li>NotebookLM: Trợ lý nghiên cứu AI của Google</li>
<li>Nên sử dụng công cụ nào?</li>
</ol>
<h2>Perplexity Spaces là gì?</h2>
<p>Perplexity Spaces là một tính năng mới của Perplexity AI. Hãy tưởng tượng một công cụ có thể kết hợp thông tin từ cả web và các tệp của riêng bạn thành một "không gian" được tổ chức. Điều này có nghĩa là bạn có thể tạo các trung tâm kiến thức cụ thể cho các dự án của mình, giúp dễ dàng tìm kiếm, đặt câu hỏi và sắp xếp dữ liệu dựa trên các tệp của bạn.</p>
<p><strong>Với Perplexity Spaces, bạn có thể:</strong></p>
<ul>
<li>Tạo các không gian kiến thức riêng biệt.</li>
<li>Kết hợp tìm kiếm web với các tệp cá nhân. Nó hỗ trợ Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), Word (DOCX), PDF và CSV. Mỗi tệp có thể có kích thước tối đa là 25 MB.</li>
<li>Cho phép cộng tác thông qua các không gian chia sẻ.</li>
<li>Cung cấp câu trả lời toàn diện dựa trên cả dữ liệu của bạn và các nguồn trên internet.</li>
<li>Chọn các mô hình AI khác nhau để tinh chỉnh tìm kiếm.</li>
</ul>
<p><strong>Công cụ này rất linh hoạt, phù hợp với các tác vụ như:</strong></p>
<ul>
<li>Lên kế hoạch cho chiến dịch tiếp thị.</li>
<li>Phát triển kế hoạch kinh doanh.</li>
<li>Tổ chức các phiên đào tạo.</li>
<li>Quản lý khóa học của sinh viên.</li>
<li>Cộng tác dự án nhóm.</li>
<li>Vv.</li>
</ul>
<h3>Cài đặt không gian đầu tiên của bạn trong Perplexity</h3>
<p>Tạo một không gian trong Perplexity Spaces rất đơn giản:</p>
<ol>
<li>Truy cập trang web Perplexity và tìm "Spaces" trong menu bên trái.</li>
<li>Nhấp vào "Create" để bắt đầu tạo không gian mới.</li>
<li>Tùy chỉnh không gian với tiêu đề, mô tả và các lời nhắc cụ thể.</li>
<li>Thêm tệp: Bạn có thể tải lên các tài liệu như PDF, CSV, PowerPoint, tài liệu Word, v.v. (tối đa 25 MB mỗi tệp).</li>
</ol>
<p>Sau khi thiết lập, bạn có thể bắt đầu sử dụng AI để đặt câu hỏi hoặc truy xuất thông tin dựa trên dữ liệu đã tải lên của mình. Nếu bạn muốn kiểm tra xem AI đã lấy nguồn câu trả lời từ đâu, bạn có thể nhấp vào tùy chọn "View Sources", giúp bạn có cái nhìn minh bạch về tất cả các tài liệu tham khảo được sử dụng.</p>
<h3>Perplexity Spaces có giá bao nhiêu?</h3>
<p>Perplexity Spaces có sẵn với đăng ký Pro, có nghĩa là để sử dụng nó, bạn cần đăng ký gói cao cấp, có giá <strong>20 USD mỗi tháng</strong>.</p>
<h3>Cách sử dụng Perplexity Spaces</h3>
<p>Bạn có thể tìm hiểu thêm về Perplexity Spaces bằng cách xem hướng dẫn này trên YouTube: <a href="https://youtu.be/ZFexMDSbb4U?si=3-OAcDTLxamoqdDl&t=114">Perplexity Spaces Guide</a></p>
<h2>NotebookLM: Trợ lý nghiên cứu AI của Google</h2>
<p>NotebookLM là trợ lý nghiên cứu do AI cung cấp của Google, giúp người dùng xử lý và hiểu các tài liệu. Google đã phát triển nó, thay đổi cách chúng ta tiếp cận phân tích tài liệu và nghiên cứu. Công cụ do AI cung cấp này tích hợp liền mạch với Google Workspace và cung cấp một số tính năng thú vị.</p>
<h3>Các tính năng chính của NotebookLM</h3>
<ul>
<li><strong>Tích hợp nguồn:</strong> Người dùng có thể tải lên nhiều loại tài liệu, chẳng hạn như Google Docs, PDF, Google Slides, và thậm chí là URL. NotebookLM sau đó xử lý các nguồn này để cho phép tương tác với nội dung.</li>
<li><strong>Tóm tắt và thông tin chi tiết do AI cung cấp:</strong> Công cụ tự động tạo tóm tắt nội dung đã tải lên, làm nổi bật các chủ đề chính và gợi ý các câu hỏi để khám phá thêm. Điều này giúp người dùng hiểu rõ hơn các tài liệu phức tạp một cách nhanh chóng.</li>
<li><strong>Chức năng hỏi và trả lời:</strong> Người dùng có thể đặt các câu hỏi cụ thể về các tài liệu đã tải lên của họ, và NotebookLM sẽ cung cấp câu trả lời dựa trên nội dung, thường với trích dẫn nội tuyến liên kết trở lại các nguồn ban đầu.</li>
<li><strong>Tạo ý tưởng sáng tạo:</strong> Ngoài tóm tắt và hỏi đáp, NotebookLM cũng có thể hỗ trợ trong việc động não các ý tưởng mới dựa trên nội dung của người dùng. Ví dụ: nó có thể giúp tạo kịch bản hoặc gợi ý các câu hỏi tiềm năng mà nhà đầu tư có thể đặt ra dựa trên bài thuyết trình kinh doanh.</li>
<li><strong>Hướng dẫn âm thanh và podcast:</strong> Một trong những tính năng nổi bật của nó là khả năng biến văn bản thành tóm tắt âm thanh hoặc tường thuật theo phong cách podcast, giúp người dùng dễ dàng tiếp nhận thông tin khi di chuyển. Đây là tính năng yêu thích của tôi.</li>
</ul>
<h3>NotebookLM đặc biệt hữu ích cho:</h3>
<ul>
<li><strong>Học sinh và giáo viên:</strong> Nó giúp tạo tài liệu học tập, tóm tắt các bài báo học thuật và sắp xếp các tài liệu nghiên cứu.</li>
<li><strong>Nhà nghiên cứu và người lao động tri thức:</strong> Công cụ đơn giản hóa quy trình tổng hợp một lượng lớn thông tin từ nhiều nguồn.</li>
<li><strong>Người tạo nội dung và chuyên nghiệp:</strong> Nó hỗ trợ trong việc tạo ra ý tưởng sáng tạo, tổ chức tài liệu dự án, hoặc thậm chí chuẩn bị bản trình bày bằng cách tóm tắt các điểm chính từ nhiều tài liệu.</li>
<li><strong>Phân tích kinh doanh:</strong> Phân tích tài liệu, báo cáo và dữ liệu khác mà không phải dành hàng giờ để xem xét thủ công từng tài liệu.</li>
<li>Vv.</li>
</ul>
<h3>NotebookLM có giá bao nhiêu?</h3>
<p>Hiện tại, NotebookLM có sẵn miễn phí. Điều đó có nghĩa là mọi người có thể sử dụng nó mà không có bất kỳ hạn chế chức năng nào. Nếu bạn muốn thử, hãy truy cập <a href="https://notebooklm.google.com/">https://notebooklm.google.com/</a>.</p>
<h3>Cách sử dụng NotebookLM</h3>
<p>Trong video này, bạn sẽ tìm thấy hướng dẫn đơn giản về cách sử dụng công cụ này.</p>
<p><a href="https://youtu.be/ZFexMDSbb4U?si=vQ5ssjjFJ52aa37r&t=258">NotebookLM Guide</a></p>
<h2>Nên sử dụng công cụ nào?</h2>
<p>Mặc dù có một số chồng chéo về chức năng, nhưng chúng không phải là sự thay thế trực tiếp cho nhau. Cả Perplexity Spaces và Notebook LM đều có những ưu điểm riêng biệt, vì vậy việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu của bạn:</p>
<ul>
<li><strong>Sử dụng Perplexity Spaces</strong> nếu bạn cần một trung tâm được tổ chức cho các dự án cộng tác hoặc nếu bạn cần truy cập vào cả dữ liệu cá nhân và trực tuyến ở một nơi với khả năng chọn các mô hình AI khác nhau.</li>
<li><strong>Sử dụng Notebook LM</strong> nếu bạn cần tóm tắt tài liệu, thông tin chi tiết hoặc nếu bạn cần chuyển đổi văn bản thành âm thanh để học tập hoặc xem xét.</li>
</ul>
<p>NotebookLM xuất sắc trong phân tích tài liệu và nghiên cứu, trong khi Perplexity Spaces cung cấp chức năng rộng hơn với tích hợp tìm kiếm web và các tính năng cộng tác.</p>
<p>Hãy thử nghiệm và cho tôi biết về trải nghiệm của bạn với Perplexity Spaces hoặc NotebookLM trong phần bình luận.</p>
<p>Chúc vui vẻ! ;)</p>
</body>
</html>

NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết

NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết Mục lục ...

tháng 11 05, 2024

OpenAI hợp tác với Broadcom phát triển chip AI chuyên dụng

<h2>OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip xử lý AI</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Hợp tác phát triển chip AI</li>
<li>OpenAI và Broadcom hợp tác với TSMC</li>
<li>Mục tiêu của OpenAI</li>
<li>Lợi ích của Broadcom</li>
<li>OpenAI đẩy mạnh đầu tư vào trung tâm dữ liệu</li>
</ol>
<p><strong>1. Hợp tác phát triển chip AI</strong></p>
<p>Theo nguồn tin từ hai người quen thuộc với vấn đề, OpenAI đang hợp tác với Broadcom Inc. để phát triển một con chip trí tuệ nhân tạo mới, chuyên biệt cho việc chạy các mô hình AI sau khi chúng được huấn luyện. </p>
<p><strong>2. OpenAI và Broadcom hợp tác với TSMC</strong></p>
<p>OpenAI và Broadcom cũng đang hợp tác với Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), nhà sản xuất chip hợp đồng lớn nhất thế giới. TSMC sẽ hỗ trợ sản xuất chip do OpenAI và Broadcom thiết kế.</p>
<p><strong>3. Mục tiêu của OpenAI</strong></p>
<p>OpenAI ít quan tâm đến việc sử dụng đơn vị xử lý đồ họa (GPU) - loại chip được dùng để huấn luyện và xây dựng các mô hình AI thế hệ mới - thị trường mà hiện tại đang được Nvidia Corp. thống trị. Thay vào đó, OpenAI đang tìm kiếm một con chip chuyên biệt để chạy phần mềm và phản hồi yêu cầu của người dùng, một quá trình được gọi là suy luận (inference). </p>
<p><strong>4. Lợi ích của Broadcom</strong></p>
<p>Broadcom là nhà thiết kế lớn nhất của các mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) - loại chip được thiết kế để phục vụ một mục đích duy nhất do khách hàng yêu cầu. Khách hàng lớn nhất của Broadcom trong lĩnh vực này là Google của Alphabet Inc. Broadcom cũng hợp tác với Meta Platforms Inc. và ByteDance Ltd., công ty sở hữu TikTok.</p>
<p><strong>5. OpenAI đẩy mạnh đầu tư vào trung tâm dữ liệu</strong></p>
<p>OpenAI cũng đang tích cực lên kế hoạch đầu tư và hợp tác với các trung tâm dữ liệu, nơi sẽ đặt các chip AI này. Ban lãnh đạo của OpenAI đã đề xuất với chính phủ Hoa Kỳ về nhu cầu về thêm nhiều trung tâm dữ liệu quy mô lớn và CEO Sam Altman đã tiếp cận các nhà đầu tư toàn cầu, bao gồm một số nhà đầu tư ở Trung Đông, để tài trợ cho dự án này.</p>
<p><strong>Kết luận</strong></p>
<p>Hợp tác giữa OpenAI và Broadcom nhằm mục tiêu phát triển một con chip AI chuyên biệt cho suy luận (inference), phục vụ nhu cầu ngày càng tăng của các công ty công nghệ trong việc sử dụng các mô hình AI để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn. Dự án này có thể tạo ra một làn sóng mới trong ngành công nghiệp chip AI, với OpenAI và Broadcom cạnh tranh với Nvidia và các công ty khác. </p>

OpenAI hợp tác với Broadcom phát triển chip AI chuyên dụng

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip xử lý AI Mục lục Hợp tác phát triển chip AI OpenAI và Broadcom hợp tác với TSMC Mục tiêu của...

tháng 11 05, 2024

Công cụ Whisper của OpenAI: Ảo giác nguy hiểm trong lĩnh vực y tế

<h2>Công cụ phiên âm Whisper của OpenAI bị "ảo giác". Bệnh viện vẫn đang sử dụng nó</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li><strong>Whisper bị phát hiện "ảo giác" trong các bản ghi âm</strong></li>
<li><strong>Nguy cơ trong lĩnh vực y tế</strong></li>
<li><strong>Whisper "ảo giác" là do đâu?</strong><ul>
<li><strong>Cơ chế hoạt động của Whisper</strong></li>
<li><strong>Dữ liệu huấn luyện</strong></li>
<li><strong>Hiện tượng "quá khớp" (overfitting)</strong></li>
</ul>
</li>
<li><strong>Lời khuyên từ OpenAI</strong></li>
<li><strong>Mối nguy hiểm tiềm ẩn</strong></li>
<li><strong>Cần có quy định và chứng nhận cho AI trong y tế</strong></li>
</ol>
<p><strong>1. Whisper bị phát hiện "ảo giác" trong các bản ghi âm</strong></p>
<p>Một cuộc điều tra của Associated Press (AP) đã phát hiện ra rằng công cụ phiên âm Whisper của OpenAI tạo ra văn bản bịa đặt trong các bản ghi âm y tế và kinh doanh, bất chấp những cảnh báo chống lại việc sử dụng nó cho các mục đích này. AP đã phỏng vấn hơn 12 kỹ sư phần mềm, nhà phát triển và nhà nghiên cứu, những người đã phát hiện ra rằng mô hình thường xuyên sáng tạo ra văn bản mà người nói không bao giờ nói ra, một hiện tượng thường được gọi là "ảo giác" hoặc "bịa đặt" trong lĩnh vực AI.</p>
<p>Khi được phát hành vào năm 2022, OpenAI tuyên bố rằng Whisper đạt đến độ chính xác "gần như con người" trong phiên âm. Tuy nhiên, một nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan cho biết Whisper đã tạo ra văn bản sai trong 80% các bản ghi âm cuộc họp công khai mà họ đã kiểm tra. Một nhà phát triển khác, giấu tên trong báo cáo của AP, tuyên bố đã tìm thấy nội dung bịa đặt trong gần như tất cả 26.000 bản ghi âm thử nghiệm của họ.</p>
<p><strong>2. Nguy cơ trong lĩnh vực y tế</strong></p>
<p>Những phát hiện này đặt ra những nguy cơ đặc biệt trong lĩnh vực y tế. Mặc dù OpenAI đã đưa ra cảnh báo chống lại việc sử dụng Whisper cho các "lĩnh vực nguy hiểm", nhưng hơn 30.000 nhân viên y tế hiện đang sử dụng các công cụ dựa trên Whisper để phiên âm các cuộc khám bệnh, theo báo cáo của AP. Phòng khám Mankato ở Minnesota và Bệnh viện Nhi đồng Los Angeles là hai trong số 40 hệ thống chăm sóc sức khỏe sử dụng dịch vụ AI copilot do công ty công nghệ y tế Nabla cung cấp, được hỗ trợ bởi Whisper và được tinh chỉnh dựa trên thuật ngữ y tế.</p>
<p>Nabla thừa nhận Whisper có thể "ảo giác", nhưng họ cũng xóa bản ghi âm gốc "vì lý do an toàn dữ liệu". Điều này có thể gây ra vấn đề bổ sung, vì bác sĩ không thể kiểm tra độ chính xác của bản ghi âm so với tài liệu nguồn. Bệnh nhân khiếm thính có thể bị ảnh hưởng nặng nề bởi bản ghi âm bị sai, vì họ không có cách nào biết bản ghi âm có chính xác hay không.</p>
<p><strong>3. Whisper "ảo giác" là do đâu?</strong></p>
<p><strong>- Cơ chế hoạt động của Whisper</strong></p>
<p>Whisper được dựa trên công nghệ được thiết kế để dự đoán "token" tiếp theo (một mẩu dữ liệu) có khả năng xuất hiện nhất sau một chuỗi "token" được cung cấp bởi người dùng. ChatGPT sử dụng "token" văn bản làm đầu vào, trong khi Whisper sử dụng dữ liệu âm thanh được "token hóa" làm đầu vào.</p>
<p>Kết quả phiên âm của Whisper là một dự đoán về khả năng cao nhất, chứ không phải là chính xác nhất. Độ chính xác trong kết quả của các mô hình Transformer thường tỷ lệ thuận với sự hiện diện của dữ liệu chính xác liên quan trong bộ dữ liệu huấn luyện, nhưng điều này không bao giờ được đảm bảo. Nếu có trường hợp thiếu thông tin ngữ cảnh trong mạng nơ-ron của Whisper để đưa ra dự đoán chính xác về cách phiên âm một đoạn âm thanh cụ thể, mô hình sẽ dựa vào những gì nó "biết" về mối quan hệ giữa âm thanh và từ ngữ mà nó đã học được từ dữ liệu huấn luyện.</p>
<p><strong>- Dữ liệu huấn luyện</strong></p>
<p>OpenAI cho biết vào năm 2022, Whisper đã học được những mối quan hệ thống kê đó từ "680.000 giờ dữ liệu giám sát đa ngôn ngữ và đa nhiệm thu thập từ web". Nhưng hiện nay chúng ta biết thêm một chút về nguồn gốc. Xét đến xu hướng quen thuộc của Whisper trong việc tạo ra các kết quả cụ thể như "cảm ơn bạn đã theo dõi", "thích và đăng ký" hoặc "viết bình luận trong phần bên dưới" khi được cung cấp đầu vào im lặng hoặc không rõ ràng, có khả năng OpenAI đã huấn luyện Whisper trên hàng nghìn giờ âm thanh có chú thích thu thập từ video YouTube. (Các nhà nghiên cứu cần âm thanh được ghép nối với chú thích hiện có để huấn luyện mô hình.)</p>
<p><strong>- Hiện tượng "quá khớp" (overfitting)</strong></p>
<p>Ngoài ra, còn có một hiện tượng được gọi là "quá khớp" trong các mô hình AI, trong đó thông tin (trong trường hợp này, văn bản được tìm thấy trong bản ghi âm) được gặp thường xuyên hơn trong dữ liệu huấn luyện có khả năng được tái tạo cao hơn trong kết quả. Trong trường hợp Whisper gặp phải âm thanh chất lượng kém trong ghi chú y tế, mô hình AI sẽ tạo ra những gì mạng nơ-ron dự đoán là kết quả có khả năng nhất, ngay cả khi kết quả đó không chính xác. Và kết quả có khả năng nhất đối với bất kỳ video YouTube nào, vì rất nhiều người nói điều đó, là "cảm ơn đã theo dõi".</p>
<p>Trong các trường hợp khác, Whisper dường như dựa vào ngữ cảnh của cuộc trò chuyện để điền vào những gì sẽ đến tiếp theo, điều này có thể dẫn đến vấn đề vì dữ liệu huấn luyện của nó có thể bao gồm bình luận phân biệt chủng tộc hoặc thông tin y tế không chính xác. Ví dụ, nếu nhiều ví dụ về dữ liệu huấn luyện có người nói cụm từ "tội phạm của tội phạm da đen", khi Whisper gặp phải một mẫu âm thanh "tội phạm của [âm thanh không rõ ràng] tội phạm", mô hình có khả năng điền vào bản ghi âm bằng "da đen".</p>
<p>Trong bản mô tả mô hình Whisper gốc, các nhà nghiên cứu của OpenAI đã viết về hiện tượng này: "Bởi vì các mô hình được huấn luyện theo cách giám sát yếu bằng cách sử dụng dữ liệu nhiễu quy mô lớn, các dự đoán có thể bao gồm văn bản không thực sự được nói trong đầu vào âm thanh (ví dụ: ảo giác). Chúng tôi giả định rằng điều này xảy ra bởi vì, dựa trên kiến thức chung về ngôn ngữ, các mô hình kết hợp việc cố gắng dự đoán từ tiếp theo trong âm thanh với việc cố gắng phiên âm chính xác âm thanh đó."</p>
<p>Vì vậy, theo nghĩa đó, Whisper "biết" một số điều về nội dung của những gì được nói và theo dõi ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, điều này có thể dẫn đến các vấn đề như trường hợp Whisper xác định hai phụ nữ là người da đen mặc dù thông tin đó không có trong bản ghi âm gốc. Về lý thuyết, kịch bản sai sót này có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng một mô hình AI thứ hai được huấn luyện để chọn ra những khu vực âm thanh khó hiểu, nơi mô hình Whisper có khả năng "ảo giác" và gắn cờ bản ghi âm ở vị trí đó, để con người có thể kiểm tra độ chính xác của những trường hợp đó sau đó.</p>
<p><strong>4. Lời khuyên từ OpenAI</strong></p>
<p>Rõ ràng, lời khuyên của OpenAI là không sử dụng Whisper trong các lĩnh vực nguy hiểm, chẳng hạn như hồ sơ y tế quan trọng, là một lời khuyên tốt. Nhưng các công ty chăm sóc sức khỏe luôn bị thúc đẩy bởi nhu cầu giảm chi phí bằng cách sử dụng các công cụ AI dường như "đủ tốt" - như chúng ta đã thấy với Epic Systems sử dụng GPT-4 cho hồ sơ y tế và UnitedHealth sử dụng mô hình AI có lỗi cho quyết định bảo hiểm. Hoàn toàn có thể mọi người đã và đang phải chịu đựng những hậu quả tiêu cực do lỗi của AI, và việc khắc phục chúng có khả năng sẽ liên quan đến một số quy định và chứng nhận đối với các công cụ AI được sử dụng trong lĩnh vực y tế. </p>
<p><strong>5. Mối nguy hiểm tiềm ẩn</strong></p>
<p>Tác động của việc "ảo giác" của Whisper trong lĩnh vực y tế có thể rất nghiêm trọng. Một bản ghi âm sai có thể dẫn đến chẩn đoán sai, điều trị không phù hợp và thậm chí tử vong. Việc xóa bản ghi âm gốc cũng gây thêm khó khăn cho việc xác minh độ chính xác của bản ghi âm. </p>
<p><strong>6. Cần có quy định và chứng nhận cho AI trong y tế</strong></p>
<p>Những phát hiện này cho thấy việc sử dụng các công cụ AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế cần phải có sự thận trọng và kiểm soát chặt chẽ. Cần có những quy định và chứng nhận cho các công cụ AI được sử dụng trong y tế để đảm bảo độ chính xác và an toàn cho bệnh nhân. </p>
<p><strong>Kết luận</strong></p>
<p>Công cụ phiên âm Whisper của OpenAI, mặc dù có những tuyên bố ban đầu về độ chính xác cao, lại dễ bị "ảo giác" và tạo ra văn bản bịa đặt. Điều này đặc biệt đáng lo ngại trong lĩnh vực y tế, nơi độ chính xác là cực kỳ quan trọng. Cần có những biện pháp quản lý và chứng nhận chặt chẽ để đảm bảo an toàn và hiệu quả của các công cụ AI trong y tế.</p>

Công cụ Whisper của OpenAI: Ảo giác nguy hiểm trong lĩnh vực y tế

Công cụ phiên âm Whisper của OpenAI bị "ảo giác". Bệnh viện vẫn đang sử dụng nó Mục lục Whisper bị phát hiện "ảo giác...

tháng 11 05, 2024

Google sử dụng AI để tạo ra phần lớn mã nguồn của mình

Manda: Gia sư AI hỗ trợ Meta Llama 3, đào tạo bởi giáo viên Anh

Google Mở Rộng AI Overviews Đến Hơn 100 Quốc Gia và Lãnh Thổ

NotebookLM và Perplexity Spaces: Tất cả những gì bạn cần biết

OpenAI hợp tác với Broadcom phát triển chip AI chuyên dụng

Công cụ Whisper của OpenAI: Ảo giác nguy hiểm trong lĩnh vực y tế

Bài đăng phổ biến

Labels