Sparsh: Đại diện xúc giác tự giám sát cho cảm biến xúc giác dựa trên thị giác

<h2>Sparsh: Đại diện xúc giác tự giám sát cho cảm biến xúc giác dựa trên thị giác</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Tóm tắt</strong></li> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>Phương pháp tiếp cận</strong><ul> <li>Mô hình học tập tự giám sát Sparsh</li> <li>TacBench: Chuẩn mực đánh giá cho cảm biến và mô hình</li> </ul> </li> <li><strong>Đánh giá</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Tóm tắt</strong></p> <p>Bài báo giới thiệu về Sparsh, một mô hình học tập tự giám sát (SSL) hỗ trợ nhiều loại cảm biến xúc giác dựa trên thị giác. Sparsh giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu xúc giác có nhãn bằng cách đào tạo trước trên hơn 460.000 hình ảnh xúc giác với kỹ thuật che mặt và tự chưng cất trong không gian pixel và ẩn. Bài báo cũng giới thiệu TacBench, một bộ chuẩn mực đánh giá cho cảm biến và mô hình, bao gồm sáu nhiệm vụ từ nhận biết tính chất xúc giác đến cho phép nhận thức vật lý và lập kế hoạch thao tác. Đánh giá cho thấy Sparsh vượt trội so với đào tạo đầu cuối đặc trưng cho nhiệm vụ và cảm biến.</p> <p><strong>2. Giới thiệu</strong></p> <p>Cảm biến xúc giác dựa trên thị giác ngày càng phổ biến, đóng vai trò bổ sung quan trọng cho thị giác trong thao tác robot. Tuy nhiên, các giải pháp hiện tại thường dựa vào các mô hình nhận thức được chế tạo thủ công, cụ thể cho nhiệm vụ và cảm biến. Thu thập dữ liệu thực tế với nhãn ground truth liên quan đến nhiệm vụ, như lực tiếp xúc và trượt, là một thách thức, đặc biệt là với cảm biến có nhiều hình dạng khác nhau, khác biệt về ánh sáng và dấu gel.</p> <p><strong>3. Phương pháp tiếp cận</strong></p> <ul> <li><strong>Mô hình học tập tự giám sát Sparsh:</strong> Sparsh là một họ mô hình SSL, được đào tạo trước trên tập dữ liệu lớn hình ảnh xúc giác. Mô hình học cách biểu diễn xúc giác hiệu quả mà không cần nhãn ground truth bằng cách sử dụng kỹ thuật che mặt và tự chưng cất trong không gian pixel và ẩn.</li> <li><strong>TacBench: Chuẩn mực đánh giá cho cảm biến và mô hình:</strong> TacBench cung cấp một bộ chuẩn mực tiêu chuẩn hóa cho phép đánh giá hiệu suất của các mô hình đại diện xúc giác trên nhiều cảm biến khác nhau. TacBench bao gồm sáu nhiệm vụ, bao gồm:<ul> <li>Nhận biết tính chất xúc giác</li> <li>Nhận thức vật lý</li> <li>Lập kế hoạch thao tác</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>4. Đánh giá</strong></p> <p>Kết quả đánh giá cho thấy việc đào tạo trước SSL cho đại diện xúc giác mang lại hiệu suất vượt trội so với đào tạo đầu cuối đặc trưng cho nhiệm vụ và cảm biến. Sparsh (DINO) và Sparsh (IJEPA) là các mô hình hiệu quả nhất, chứng minh lợi ích của việc học trong không gian ẩn cho hình ảnh xúc giác.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Sparsh là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực cảm biến xúc giác dựa trên thị giác. Mô hình học tập tự giám sát này giúp giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu có nhãn và cung cấp đại diện xúc giác hiệu quả hơn, phù hợp với nhiều cảm biến khác nhau. TacBench là một bộ chuẩn mực hữu ích cho phép đánh giá tiêu chuẩn hóa các mô hình đại diện xúc giác. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Sparsh: Đại diện xúc giác tự giám sát cho cảm biến xúc giác dựa trên thị giác

Sparsh: Đại diện xúc giác tự giám sát cho cảm biến xúc giác dựa trên thị giác Mục lục: Tóm tắt Giới thiệu Phương pháp tiếp cận Mô hình...

Read more »

Google Gemini API và AI Studio tích hợp Google Search

<h2>Google Gemini API và AI Studio được kết nối với Google Search</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>Grounding trong Gemini API và AI Studio</strong></li> <li><strong>Chế độ so sánh trong AI Studio</strong></li> <li><strong>Cài đặt Grounding</strong></li> <li><strong>Lợi ích của Grounding</strong></li> <li><strong>AI Studio: Hơn cả một công cụ điều chỉnh lời nhắc</strong></li> </ol> <h3>1. Giới thiệu</h3> <p>Google vừa công bố cập nhật mới cho Gemini API và Google AI Studio, cho phép các nhà phát triển kết nối các lời nhắc của họ với Google Search, từ đó mang lại kết quả chính xác hơn. </p> <h3>2. Grounding trong Gemini API và AI Studio</h3> <p>Grounding là khả năng kết nối kết quả của các lời nhắc với dữ liệu từ Google Search. Điều này giúp cho các ứng dụng AI như dịch vụ và chatbot dựa trên AI có thể truy cập vào thông tin cập nhật hơn, dẫn đến các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.</p> <h3>3. Chế độ so sánh trong AI Studio</h3> <p>AI Studio hiện cung cấp chế độ so sánh tích hợp, cho phép các nhà phát triển dễ dàng so sánh kết quả của các truy vấn được grounding với các truy vấn dựa vào dữ liệu riêng của mô hình. Điều này giúp các nhà phát triển đánh giá hiệu quả của grounding và đưa ra quyết định về việc sử dụng nó trong các ứng dụng của mình.</p> <h3>4. Cài đặt Grounding</h3> <p>Việc kích hoạt grounding đơn giản như bật một công tắc và điều chỉnh cài đặt "dynamic retrieval" để xác định tần suất API sử dụng grounding. Các nhà phát triển có thể lựa chọn bật grounding cho mọi lời nhắc hoặc sử dụng một mô hình nhỏ hơn để đánh giá lời nhắc và quyết định xem nó có cần grounding hay không.</p> <h3>5. Lợi ích của Grounding</h3> <p>Grounding giúp các nhà phát triển:</p> <ul> <li><strong>Tăng độ chính xác của các phản hồi</strong>: Grounding cung cấp thông tin mới nhất, đảm bảo các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh và dữ liệu thực tế.</li> <li><strong>Mang lại chi tiết phong phú</strong>: Grounding cho phép các chatbot và dịch vụ AI truy cập vào thông tin chi tiết từ Google Search, nâng cao chất lượng của các phản hồi.</li> <li><strong>Dễ dàng kiểm tra và đánh giá</strong>: Chế độ so sánh tích hợp giúp các nhà phát triển dễ dàng so sánh kết quả của các truy vấn được grounding với các truy vấn dựa vào dữ liệu riêng của mô hình.</li> </ul> <h3>6. AI Studio: Hơn cả một công cụ điều chỉnh lời nhắc</h3> <p>AI Studio hiện đang là một công cụ mạnh mẽ hơn, giúp các nhà phát triển không chỉ điều chỉnh lời nhắc mà còn thử nghiệm và phát triển các ứng dụng AI hiệu quả hơn. Mục tiêu của AI Studio là hỗ trợ các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI hữu ích và thực tiễn, từ đó khuyến khích họ thử nghiệm với các mô hình mới và tiếp tục phát triển các ứng dụng AI của mình.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Google Gemini API và AI Studio tích hợp Google Search

Google Gemini API và AI Studio được kết nối với Google Search Mục lục Giới thiệu Grounding trong Gemini API và AI Studio Chế độ so sánh...

Read more »

Trung Quốc Biến Mô Hình AI Llama của Meta Thành Công Cụ Quân Sự

<h2>Trung Quốc Biến Mô Hình AI Llama của Meta Thành Công Cụ Quân Sự</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Viện nghiên cứu Trung Quốc chuyển đổi Llama thành công cụ quân sự</li> <li>ChatBIT: Mục tiêu và năng lực</li> <li>Meta phản hồi về việc sử dụng trái phép</li> <li>Lo ngại về AI quân sự và sự cạnh tranh quốc tế</li> <li>Bối cảnh rộng lớn hơn: Sự phát triển AI toàn cầu</li> </ol> <p><strong>1. Viện nghiên cứu Trung Quốc chuyển đổi Llama thành công cụ quân sự</strong></p> <p>Các viện nghiên cứu Trung Quốc có liên kết với Quân đội Giải phóng Nhân dân (PLA) được cho là đã chuyển đổi mô hình AI mã nguồn mở Llama của Meta thành một công cụ cho các ứng dụng quân sự. Điều này dựa trên các nghiên cứu học thuật và phân tích chuyên gia.</p> <p><strong>2. ChatBIT: Mục tiêu và năng lực</strong></p> <p>Vào tháng 6, các nhà nghiên cứu từ các viện nghiên cứu có liên kết với PLA, bao gồm Học viện Khoa học Quân sự, đã trình bày cách họ sử dụng một phiên bản Llama sơ khai làm nền tảng cho "ChatBIT". </p> <p>Bằng cách kết hợp các tham số cụ thể, họ đã xây dựng ChatBIT để thu thập thông tin tình báo, hỗ trợ ra quyết định và thực hiện các cuộc đối thoại có định hướng quân sự. </p> <p>Theo bài báo, ChatBIT đã hoạt động tốt trong các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi trong bối cảnh quân sự, mặc dù các nhà nghiên cứu không chỉ định rõ ràng cách sử dụng thực tế của nó.</p> <p><strong>3. Meta phản hồi về việc sử dụng trái phép</strong></p> <p>Meta đã chia sẻ nhiều mô hình AI của mình công khai để khuyến khích đổi mới mở, với một số hạn chế, bao gồm lệnh cấm sử dụng cho mục đích quân sự. </p> <p>Tuy nhiên, do tính mã nguồn mở của các mô hình, việc thực thi những quy tắc này tỏ ra khó khăn.</p> <p>Meta khẳng định rằng việc PLA sử dụng Llama là không được phép và không phù hợp với chính sách của họ. Công ty lập luận rằng, trong khi các mô hình của họ thúc đẩy sự minh bạch, thì khoản đầu tư đáng kể của Trung Quốc vào AI vượt xa giá trị tiềm năng của bất kỳ mô hình mã nguồn mở nào.</p> <p><strong>4. Lo ngại về AI quân sự và sự cạnh tranh quốc tế</strong></p> <p>Sự tiến bộ của Trung Quốc trong AI, bao gồm các ứng dụng quân sự và an ninh trong nước, đã làm dấy lên mối quan tâm ở Mỹ. </p> <p>Tổng thống Biden gần đây đã ký một sắc lệnh điều chỉnh sự phát triển AI. Tuần này, Washington đã đề xuất các quy tắc để kiểm soát đầu tư vào AI của Trung Quốc và các lĩnh vực khác được coi là có ý nghĩa đối với an ninh quốc gia của Mỹ.</p> <p>Lầu Năm Góc cho biết, các mô hình mã nguồn mở mang lại cả cơ hội và rủi ro, và họ đang theo dõi chặt chẽ sự tiến bộ của các đối thủ cạnh tranh toàn cầu.</p> <p>William Hannas từ Trung tâm An ninh và Công nghệ Mới nổi của Đại học Georgetown nhận xét rằng, khi Trung Quốc đẩy nhanh nghiên cứu AI, việc hạn chế quyền truy cập sẽ ngày càng khó khăn do sự hợp tác liên tục giữa các nhà khoa học Trung Quốc và phương Tây.</p> <p><strong>5. Bối cảnh rộng lớn hơn: Sự phát triển AI toàn cầu</strong></p> <p>Sự phát triển của ChatBIT và sự phản ứng của Meta cho thấy một xu hướng ngày càng tăng trong việc sử dụng AI cho các mục đích quân sự, đặc biệt là ở Trung Quốc. </p> <p>Sự cạnh tranh quốc tế trong lĩnh vực AI đang gia tăng, với cả Mỹ và Trung Quốc đều đang đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển.</p> <p>Cần lưu ý rằng, các mô hình AI như Llama, mặc dù là mã nguồn mở, vẫn có khả năng được sử dụng cho các mục đích bất hợp pháp hoặc nguy hiểm. </p> <p>Điều này đặt ra những thách thức về đạo đức và an ninh cho các nhà phát triển và người sử dụng AI trên toàn thế giới.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Trung Quốc Biến Mô Hình AI Llama của Meta Thành Công Cụ Quân Sự

Trung Quốc Biến Mô Hình AI Llama của Meta Thành Công Cụ Quân Sự Mục lục Viện nghiên cứu Trung Quốc chuyển đổi Llama thành công cụ quân sự...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo của Meta đạt mốc 500 triệu người dùng trong năm đầu tiên

<h2>Trí tuệ nhân tạo của Meta đạt 500 triệu người dùng trong năm đầu tiên và không có dấu hiệu dừng lại</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Meta AI đạt 500 triệu người dùng</li> <li>Chi tiêu lớn cho cơ sở hạ tầng AI</li> <li>Tăng thời gian sử dụng Facebook và Instagram</li> <li>Threads tiếp tục phát triển</li> <li>Mô hình AI mã nguồn mở Llama</li> </ol> <h3>Meta AI đạt 500 triệu người dùng</h3> <p>Trí tuệ nhân tạo của Meta (Meta AI), trợ lý ảo của công ty, đã thu hút hơn 500 triệu người dùng hoạt động chỉ sau một năm ra mắt. Trong cuộc gọi thu nhập vào thứ Tư, Giám đốc điều hành Mark Zuckerberg cho biết sự tăng trưởng nhanh chóng của Meta AI nhấn mạnh sự tập trung liên tục của công ty vào việc thúc đẩy AI và phát triển các công cụ liên quan.</p> <p>Giám đốc tài chính của Meta, Susan Li, cho biết: "Meta AI rõ ràng là ở giai đoạn rất sớm, nhưng nó đang tiếp tục trên đà trở thành trợ lý AI được sử dụng nhiều nhất trên thế giới vào cuối năm nay."</p> <h3>Chi tiêu lớn cho cơ sở hạ tầng AI</h3> <p>Mốc 500 triệu người dùng của Meta AI cũng phản ánh hy vọng của công ty về việc trở thành nhà lãnh đạo thống trị trong lĩnh vực AI tiêu dùng khi họ mở rộng khả năng trên toàn hệ sinh thái của mình. Mặc dù công ty cho biết họ dự kiến sẽ có lợi nhuận đầu tư mạnh mẽ trong vài năm tới liên quan đến AI, Zuckerberg đã cảnh báo chi tiêu vốn sẽ tăng lên do AI yêu cầu "cơ sở hạ tầng nghiêm túc".</p> <p>Zuckerberg cho biết: "Tôi dự kiến sẽ tiếp tục đầu tư đáng kể vào đó. Chúng tôi vẫn chưa quyết định ngân sách cuối cùng, nhưng đó là một số xu hướng định hướng mà tôi đang thấy."</p> <h3>Tăng thời gian sử dụng Facebook và Instagram</h3> <p>Zuckerberg lưu ý trong cuộc gọi rằng những cải tiến đối với nguồn cấp dữ liệu do AI điều khiển và các khuyến nghị video của Meta đã thúc đẩy sự gia tăng 8% thời gian dành cho Facebook và 6% trên Instagram trong năm nay. Điều này nhấn mạnh chiến lược của Meta nhằm cải thiện sự tham gia và tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa hơn.</p> <h3>Threads tiếp tục phát triển</h3> <p>Meta cũng đã chứng kiến sự tăng trưởng xung quanh Threads, nền tảng mạng xã hội mới nhất của họ, hiện có gần 275 triệu người dùng hoạt động hàng tháng và hơn 1 triệu lượt đăng ký mỗi ngày. Zuckerberg cho biết: "Sự tham gia cũng đang tăng lên. Vì vậy, chúng tôi tiếp tục trên đà trở thành ứng dụng mạng xã hội chính tiếp theo của chúng tôi."</p> <h3>Mô hình AI mã nguồn mở Llama</h3> <p>Mô hình AI mã nguồn mở Llama của Meta cũng tiếp tục tăng trưởng về mức độ phổ biến với phiên bản Llama 4 dự kiến ​​sẽ được phát hành vào đầu năm sau. Theo công ty, Meta đang đào tạo các mô hình Llama thế hệ tiếp theo trên một cụm máy tính, được biết đến là một nhóm các mô hình học máy, mà Zuckerberg tuyên bố là "lớn hơn bất cứ điều gì tôi đã thấy được báo cáo cho những gì những người khác đang làm".</p> <p>Zuckerberg cho biết: "Tôi khá phấn khích về tất cả những gì chúng tôi đang làm ngay bây giờ. Đây có thể là thời điểm năng động nhất mà tôi từng thấy trong ngành của chúng tôi, và tôi tập trung vào việc đảm bảo rằng chúng tôi xây dựng một số điều tuyệt vời và tận dụng tối đa cơ hội phía trước."</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Trí tuệ nhân tạo của Meta đạt mốc 500 triệu người dùng trong năm đầu tiên

Trí tuệ nhân tạo của Meta đạt 500 triệu người dùng trong năm đầu tiên và không có dấu hiệu dừng lại Mục lục Meta AI đạt 500 triệu người d...

Read more »

Meta Hỗ trợ Chính phủ Mỹ Sử dụng AI Llama

<h2>Meta Hỗ trợ Chính phủ Mỹ Sử dụng Mô hình AI trong các Bộ phận Khác nhau</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li><strong>Meta hợp tác với chính phủ Mỹ để ứng dụng AI</strong></li> <li><strong>Mark Zuckerberg thúc đẩy chính phủ sử dụng mô hình Llama</strong></li> <li><strong>Mục đích và ứng dụng của Llama trong chính phủ</strong></li> <li><strong>Cơ sở hợp tác và vấn đề đạo đức</strong></li> <li><strong>Chiến lược của Meta và những lo ngại</strong></li> </ol> <h3>Nội dung</h3> <p><strong>1. Meta hợp tác với chính phủ Mỹ để ứng dụng AI</strong></p> <p>Meta, công ty mẹ của Facebook, vừa thông báo về việc hợp tác với chính phủ Mỹ để triển khai mô hình AI Llama trong các bộ phận khác nhau. Mục tiêu của sáng kiến này là nâng cao hiệu quả hoạt động của chính phủ bằng cách tích hợp các tính năng do AI hỗ trợ. </p> <p><strong>2. Mark Zuckerberg thúc đẩy chính phủ sử dụng mô hình Llama</strong></p> <p>Trong cuộc gọi thu nhập quý 3 của Meta, CEO Mark Zuckerberg đã đề cập đến sự hợp tác với chính phủ, khiến nhiều người đặt câu hỏi về chi tiết cụ thể. Hiện chưa rõ bộ phận nào của chính phủ sẽ sử dụng Llama và mục đích ứng dụng là gì.</p> <p><strong>3. Mục đích và ứng dụng của Llama trong chính phủ</strong></p> <p>Llama, một mô hình ngôn ngữ lớn do Meta phát triển, có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như:</p> <ul> <li>Quản lý dữ liệu</li> <li>Nghiên cứu chính sách</li> <li>Giám sát môi trường</li> </ul> <p>Tuy nhiên, hiện tại chưa có thông tin rõ ràng về việc Llama có được sử dụng cho mục đích quân sự hay không. </p> <p><strong>4. Cơ sở hợp tác và vấn đề đạo đức</strong></p> <p>Theo phát ngôn viên của Meta, Faith Eischen, hợp tác với chính phủ được thực hiện trên cơ sở phi lợi nhuận. Ví dụ, Meta đang hợp tác với Bộ Ngoại giao Mỹ để sử dụng Llama nhằm giải quyết các vấn đề như hệ thống điện đáng tin cậy và tiếp cận nước sạch. </p> <p>Hợp tác này cũng đặt ra một số vấn đề đạo đức, đặc biệt là liên quan đến việc ứng dụng AI trong lĩnh vực quốc phòng và tình báo.</p> <p><strong>5. Chiến lược của Meta và những lo ngại</strong></p> <p>Meta đang nỗ lực thúc đẩy chính phủ Mỹ sử dụng Llama, bất chấp tình hình chính trị căng thẳng hiện tại. Hành động này có thể giúp giảm bớt căng thẳng và mở rộng phạm vi hoạt động của Meta trong lĩnh vực AI. Tuy nhiên, nó cũng có thể thu hút thêm sự giám sát và nghi ngờ từ phía công chúng.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Hợp tác giữa Meta và chính phủ Mỹ là một dấu hiệu cho thấy AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả dịch vụ công cộng. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo việc ứng dụng AI tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và an toàn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Meta Hỗ trợ Chính phủ Mỹ Sử dụng AI Llama

Meta Hỗ trợ Chính phủ Mỹ Sử dụng Mô hình AI trong các Bộ phận Khác nhau Mục lục Meta hợp tác với chính phủ Mỹ để ứng dụng AI Mark Zucker...

Read more »

Xây dựng và Triển khai Ứng dụng RAG Đa Tệp Lên Web

<h2>Xây dựng và triển khai ứng dụng RAG đa tệp lên web</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Giới thiệu về RAG và Gradio</li> <li>Triển khai ứng dụng RAG lên Hugging Face Spaces<ul> <li>Bước 1: Tạo tài khoản Hugging Face</li> <li>Bước 2: Tạo Space mới</li> <li>Bước 3: Cài đặt môi trường và triển khai ứng dụng</li> <li>Bước 4: Cấu hình và chia sẻ Space</li> </ul> </li> </ol> <h3>1. Giới thiệu về RAG và Gradio</h3> <p><strong>RAG (Retrieval-Augmented Generation)</strong> là một kỹ thuật AI cho phép mô hình ngôn ngữ truy xuất thông tin từ một kho dữ liệu văn bản và sử dụng thông tin đó để tạo ra phản hồi chính xác và có ngữ cảnh hơn.</p> <p><strong>Gradio</strong> là một thư viện Python đơn giản hóa việc xây dựng giao diện người dùng (GUI) cho các ứng dụng AI. Gradio cho phép bạn tạo các ứng dụng web trực quan cho mã Python của mình mà không cần kiến thức về HTML, CSS hay Javascript.</p> <h3>2. Triển khai ứng dụng RAG lên Hugging Face Spaces</h3> <p><strong>Hugging Face Spaces</strong> là một nền tảng web miễn phí cho phép bạn chia sẻ và triển khai các ứng dụng AI của mình. </p> <p><strong>Bước 1: Tạo tài khoản Hugging Face</strong></p> <p>Truy cập trang web <a href="https://huggingface.co/">https://huggingface.co/</a> và tạo tài khoản miễn phí.</p> <p><strong>Bước 2: Tạo Space mới</strong></p> <p>Đăng nhập vào tài khoản Hugging Face và nhấp vào nút "New Space". Chọn "Gradio" làm loại ứng dụng và đặt tên cho Space của bạn.</p> <p><strong>Bước 3: Cài đặt môi trường và triển khai ứng dụng</strong></p> <ul> <li><strong>Cài đặt môi trường:</strong> Trong Space của bạn, bạn có thể thêm các thư viện Python cần thiết cho ứng dụng RAG của mình. </li> <li><strong>Triển khai ứng dụng:</strong> Dán mã Python cho ứng dụng RAG của bạn vào tệp <code>app.py</code>. </li> <li><strong>Lưu ý:</strong> Mã Python nên được lưu trong tệp <code>app.py</code> và sử dụng thư viện Gradio để tạo giao diện người dùng.</li> </ul> <p><strong>Bước 4: Cấu hình và chia sẻ Space</strong></p> <ul> <li><strong>Cấu hình:</strong> Cài đặt các tùy chọn cho Space của bạn, chẳng hạn như tên hiển thị, mô tả và hình ảnh đại diện.</li> <li><strong>Chia sẻ:</strong> Khi Space của bạn đã được cấu hình, bạn có thể chia sẻ nó với thế giới bằng cách sao chép liên kết Space.</li> </ul> <h3>Kết luận</h3> <p>Hugging Face Spaces cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để triển khai ứng dụng RAG lên web. Bằng cách sử dụng Gradio, bạn có thể dễ dàng tạo giao diện người dùng trực quan cho ứng dụng của mình, và với Hugging Face Spaces, bạn có thể chia sẻ và triển khai ứng dụng của mình một cách nhanh chóng và dễ dàng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Xây dựng và Triển khai Ứng dụng RAG Đa Tệp Lên Web

Xây dựng và triển khai ứng dụng RAG đa tệp lên web Mục lục Giới thiệu về RAG và Gradio Triển khai ứng dụng RAG lên Hugging Face Spaces ...

Read more »