AI tạo ra trò chơi "Oasis" có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D

<h2>Trò chơi do AI tạo ra "Oasis" giờ có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D có thể chơi được</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Oasis - Trò chơi do AI tạo ra đầu tiên có thể chơi được một cách hiệu quả</strong></li> <li><strong>Khả năng biến hình ảnh thành thế giới game</strong></li> <li><strong>Kiến trúc Transformer và hiệu suất</strong></li> <li><strong>Những hạn chế và kế hoạch cải thiện</strong></li> <li><strong>Công nghệ "dynamic noising"</strong></li> <li><strong>Tương lai của Oasis</strong></li> <li><strong>Mã nguồn và demo</strong></li> <li><strong>Đánh giá của các chuyên gia</strong></li> </ol> <p><strong>1. Oasis - Trò chơi do AI tạo ra đầu tiên có thể chơi được một cách hiệu quả</strong></p> <p>Công ty AI Etched và Decart đã hợp tác để phát triển "Oasis", một trò chơi điện tử được tạo ra hoàn toàn bởi AI và chạy trong thời gian thực. Oasis cho phép người chơi di chuyển, nhảy, thu thập vật phẩm và phá vỡ các khối trong môi trường tương tự như Minecraft. </p> <p>Theo Decart, hệ thống xử lý đầu vào của người chơi một cách tức thời để tạo ra các yếu tố trò chơi, bao gồm vật lý, luật lệ và hình ảnh.</p> <p><strong>2. Khả năng biến hình ảnh thành thế giới game</strong></p> <p>Oasis mới đây đã được cập nhật với tính năng "Custom Worlds", cho phép người dùng tải lên hình ảnh của riêng mình để AI biến thành thế giới game có thể chơi được. Tính năng này là một bước tiến trong mục tiêu của Decart là biến bất kỳ hình ảnh nào, bao gồm cả ảnh chụp từ thế giới thực, thành môi trường tương tác.</p> <p><strong>3. Kiến trúc Transformer và hiệu suất</strong></p> <p>Oasis sử dụng kiến trúc AI tùy chỉnh dựa trên công nghệ Transformer. Không giống như các mô hình khác, Oasis có thể tạo hình ảnh ngay lập tức và phản hồi hành động của người chơi. Hệ thống kết hợp công nghệ Vision Transformer với mô hình khuếch tán để xử lý hình ảnh, cho phép người chơi điều khiển trò chơi bằng các phím WASD và chuột.</p> <p><strong>4. Những hạn chế và kế hoạch cải thiện</strong></p> <p>Hiện tại, Oasis vẫn còn một số hạn chế, bao gồm các đối tượng ở xa bị mờ, hiển thị đối tượng không đồng nhất và các vấn đề liên quan đến kiểm soát kho hàng. Decart và Etched đang lên kế hoạch giải quyết những vấn đề này bằng cách sử dụng các mô hình lớn hơn và phần cứng AI chuyên dụng.</p> <p><strong>5. Công nghệ "dynamic noising"</strong></p> <p>Để cải thiện chất lượng hình ảnh, các nhà phát triển Oasis sử dụng kỹ thuật "dynamic noising". Kỹ thuật này bổ sung yếu tố ngẫu nhiên vào dữ liệu hình ảnh trong các giai đoạn đầu của việc tạo ra mỗi khung hình. Điều này giúp ngăn chặn lỗi tích tụ và tạo ra hình ảnh sắc nét.</p> <p><strong>6. Tương lai của Oasis</strong></p> <p>Decart tin rằng các mô hình và bộ dữ liệu lớn hơn sẽ khắc phục nhiều vấn đề hiện tại. Đối tác của họ là Etched đang phát triển một con chip AI chuyên dụng có tên Sohu, được thiết kế để xử lý các mô hình lớn hơn với tối đa 100 tỷ tham số ở độ phân giải 4K.</p> <p><strong>7. Mã nguồn và demo</strong></p> <p>Decart và Etched đã công khai mã nguồn và trọng số cho mô hình 500 triệu tham số trên GitHub, cho phép chạy cục bộ trên GitHub. Họ cũng cung cấp một bản demo có thể chơi được của phiên bản lớn hơn.</p> <p><strong>8. Đánh giá của các chuyên gia</strong></p> <p>Quỹ đầu tư mạo hiểm Sequoia Capital, đơn vị dẫn đầu vòng tài trợ hạt giống trị giá 21 triệu USD của Decart, nhìn thấy tiềm năng to lớn trong dự án này. "Việc ra mắt Oasis ngày hôm nay, được điều khiển không phải bởi công cụ game mà bởi một mô hình AI duy nhất được đào tạo trên video, đánh dấu một bước ngoặt trong suy luận", Sequoia tuyên bố.</p> <p>Oasis là một minh chứng cho sự tiến bộ nhanh chóng của AI trong lĩnh vực game. Với những cải thiện trong tương lai, Oasis có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo và chơi game.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI tạo ra trò chơi "Oasis" có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D

Trò chơi do AI tạo ra "Oasis" giờ có thể biến hình ảnh thành thế giới 3D có thể chơi được Mục lục: Oasis - Trò chơi do AI tạo r...

Read more »

GitHub Cho Phép Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI

<h2>GitHub Cho Phép Nhà Phát Triển Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI Khác Nhau</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>GitHub Copilot Hỗ Trợ Nhiều Mô Hình AI</li> <li>GitHub Muốn Đơn Giản Hóa Việc Phát Triển Ứng Dụng</li> <li>GitHub Nâng Cấp Khả Năng AI Trên Toàn Nền Tảng</li> </ol> <h3>1. GitHub Copilot Hỗ Trợ Nhiều Mô Hình AI</h3> <p>GitHub Copilot, công cụ trợ giúp viết mã AI của GitHub, giờ đây cho phép nhà phát triển sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau. Thay vì chỉ dựa vào một mô hình duy nhất, GitHub Copilot giờ đây cung cấp tùy chọn sử dụng Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, Gemini 1.5 Pro của Google, và GPT-4o, o1-preview, và o1-mini của OpenAI. </p> <p>Nhà phát triển có thể chọn sử dụng mô hình mặc định của Copilot hoặc chuyển đổi giữa các mô hình trong cuộc trò chuyện với Copilot Chat để tìm mô hình phù hợp nhất cho các trường hợp sử dụng cụ thể.</p> <h3>2. GitHub Muốn Đơn Giản Hóa Việc Phát Triển Ứng Dụng</h3> <p>GitHub cũng giới thiệu tính năng mới có tên GitHub Spark, được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng. </p> <p>Spark sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo micro app, cho phép tích hợp các tính năng AI và nguồn dữ liệu bên ngoài mà không cần quản lý tài nguyên đám mây. </p> <p>Nhà phát triển có thể bắt đầu bằng cách nhập một prompt sử dụng mô hình OpenAI hoặc Anthropic, xem bản xem trước trực tiếp của ứng dụng khi nó được xây dựng, và lưu tự động các phiên bản của từng lần lặp lại để so sánh các phiên bản trong quá trình phát triển. </p> <p>Spark cũng cho phép nhà phát triển thay đổi trực tiếp mã cơ bản.</p> <h3>3. GitHub Nâng Cấp Khả Năng AI Trên Toàn Nền Tảng</h3> <p>Bên cạnh đó, GitHub cũng tăng cường khả năng AI trên toàn nền tảng của mình với một số cải tiến:</p> <ul> <li><strong>GitHub Copilot Multi-File Edit:</strong> Cho phép Copilot Chat trong VS Code thực hiện chỉnh sửa trên nhiều tệp cùng lúc.</li> <li><strong>GitHub Copilot Extensions:</strong> Cho phép nhà phát triển đặt câu hỏi cho bất kỳ công cụ phát triển tích hợp nào, bao gồm Atlassian Rovo, Docker, Sentry, và Stack Overflow. </li> <li><strong>GitHub Copilot Xcode Preview:</strong> Khả năng hoàn thành mã của Copilot hiện có sẵn trong bản xem trước công khai cho Xcode, giúp xây dựng ứng dụng trên tất cả các nền tảng của Apple.</li> </ul> <p>Tóm lại, những cải tiến này nhằm mục đích giúp nhà phát triển linh hoạt hơn trong việc lựa chọn mô hình AI phù hợp cho từng trường hợp sử dụng, đồng thời đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng và tăng cường khả năng AI trên toàn bộ nền tảng GitHub.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

GitHub Cho Phép Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI

GitHub Cho Phép Nhà Phát Triển Sử Dụng Nhiều Mô Hình AI Khác Nhau Mục lục GitHub Copilot Hỗ Trợ Nhiều Mô Hình AI GitHub Muốn Đơn Giản Hó...

Read more »

Anthropic Ra mắt Mô Hình AI Claude 3.5 với Khả Năng Sử Dụng Máy Tính

<h2>Anthropic Ra mắt Mô hình AI Mới với Khả năng Sử dụng Máy tính</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Nâng cao khả năng lập trình tự động</li> <li>Khả năng sử dụng máy tính</li> <li>Hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí</li> <li>Tự động hóa các tác vụ</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Anthropic, một công ty nghiên cứu AI hàng đầu, đã công bố một bản nâng cấp đáng kể cho mô hình Claude 3.5 Sonnet và giới thiệu mô hình Claude 3.5 Haiku mới, nâng cao hơn nữa chức năng và khả năng sử dụng của AI. Cả hai phát triển này đều nhằm mục tiêu nâng cao năng suất của nhà phát triển, đặc biệt là trong lĩnh vực mã hóa và tự động hóa, theo công ty.</p> <p><strong>2. Nâng cao khả năng lập trình tự động</strong></p> <p>Mô hình Claude 3.5 Sonnet được cập nhật hiện nay hoạt động tốt hơn trong các nhiệm vụ mã hóa phức tạp, cho thấy sự cải thiện trên các điểm chuẩn trong ngành, đặc biệt là trong lập trình tự động và sử dụng công cụ.</p> <p>Theo công ty, những người dùng sớm, bao gồm GitLab và Cognition, báo cáo về khả năng lập luận được nâng cao và hỗ trợ DevSecOps nhanh hơn, đáng tin cậy hơn mà không có độ trễ bổ sung.</p> <p>The Browser Company, sử dụng mô hình để tự động hóa các quy trình làm việc dựa trên web, lưu ý rằng Claude 3.5 Sonnet đã vượt trội hơn mọi mô hình mà họ đã thử nghiệm trước đây.</p> <p><strong>3. Khả năng sử dụng máy tính</strong></p> <p>Một cập nhật chính là khả năng "sử dụng máy tính" mới, hiện đang ở chế độ beta công khai, cho phép Claude tương tác với các giao diện máy tính như một người dùng bình thường - di chuyển con trỏ, nhấp vào nút và nhập văn bản. Tính năng này có thể tự động hóa các quy trình đa bước, chẳng hạn như điền biểu mẫu và quản lý bảng tính, đánh dấu một bước tiến quan trọng hướng tới tự động hóa quy trình làm việc nâng cao hơn.</p> <p>"Asana, Canva, Cognition, DoorDash, Replit, và The Browser Company đã bắt đầu khám phá những khả năng này, thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu hàng chục, và đôi khi thậm chí hàng trăm bước để hoàn thành. Ví dụ, Replit đang sử dụng khả năng của Claude 3.5 Sonnet với việc sử dụng máy tính và điều hướng UI để phát triển một tính năng chính đánh giá các ứng dụng khi chúng được xây dựng cho sản phẩm Replit Agent của họ", công ty cho biết trong một bài đăng trên blog.</p> <p><strong>4. Hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí</strong></p> <p>Ngoài Sonnet, Anthropic đã giới thiệu Claude 3.5 Haiku, cung cấp hiệu suất của Claude 3 Opus với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ hướng đến người dùng, vai trò phụ trợ và cá nhân hóa dữ liệu. Ban đầu chỉ có văn bản, Haiku sẽ sớm thêm khả năng xử lý hình ảnh.</p> <p>Khả năng "sử dụng máy tính" này đánh dấu Claude 3.5 Sonnet là mô hình AI tiên phong đầu tiên thử nghiệm điều hướng UI công khai. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, Anthropic cho biết cách tiếp cận của họ bao gồm các biện pháp an toàn như bộ phân loại phát hiện tác hại. Việc thử nghiệm trước khi triển khai mô hình mới được thực hiện hợp tác với Viện An toàn AI của Hoa Kỳ và Vương quốc Anh.</p> <p><strong>5. Tự động hóa các tác vụ</strong></p> <p>"Với việc sử dụng máy tính, chúng tôi đang thử nghiệm một điều gì đó hoàn toàn mới. Thay vì tạo ra các công cụ cụ thể để giúp Claude hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ, chúng tôi đang dạy cho nó các kỹ năng máy tính chung - cho phép nó sử dụng một loạt các công cụ tiêu chuẩn và chương trình phần mềm được thiết kế cho con người. Các nhà phát triển có thể sử dụng khả năng sơ khai này để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, xây dựng và kiểm tra phần mềm, và thực hiện các nhiệm vụ mở rộng như nghiên cứu", Anthropic cho biết.</p> <p>Cả Claude 3.5 Haiku và Claude 3.5 Sonnet đều có sẵn trên API của Anthropic, Amazon Bedrock và Vertex AI của Google Cloud.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Việc ra mắt của Claude 3.5 Sonnet và Haiku đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI, mang đến những khả năng mới cho việc tự động hóa quy trình làm việc và tăng cường năng suất. Khả năng sử dụng máy tính của Sonnet, mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, mở ra tiềm năng to lớn cho tương lai của AI, cho phép tự động hóa các tác vụ phức tạp và giải phóng sức lao động của con người.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Anthropic Ra mắt Mô Hình AI Claude 3.5 với Khả Năng Sử Dụng Máy Tính

Anthropic Ra mắt Mô hình AI Mới với Khả năng Sử dụng Máy tính Mục lục: Giới thiệu Nâng cao khả năng lập trình tự động Khả năng sử dụng ...

Read more »

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi

<h2>10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Trình tạo ảnh AI của Google Gemini làm được gì?</li> <li>Những lựa chọn thay thế cho hình ảnh AI của Gemini</li> <li>Điều gì khiến Gemini trở thành trình tạo ảnh AI yêu thích của tôi</li> <li>Google Gemini và AI có thể thay đổi cách chúng ta sáng tạo mãi mãi</li> </ol> <hr> <h2>1. Trình tạo ảnh AI của Google Gemini làm được gì?</h2> <p>Google Gemini là AI chatbot của Google và tôi đã thử nghiệm khả năng tạo ảnh của nó cùng với 9 công cụ khác. Mặc dù chưa hoàn hảo, nhưng nó là công cụ tôi hài lòng nhất. Gemini đơn giản sử dụng và tạo ra hình ảnh thuyết phục chỉ với một vài lần thử nghiệm. </p> <p>Gemini tạo ra hình ảnh miễn phí. Tuy nhiên, chỉ những người đăng ký Gemini Advanced mới có thể yêu cầu hình ảnh của con người. Khả năng hình dung con người đã <strong>bị loại bỏ khỏi Gemini vào đầu năm 2024</strong> sau những tranh cãi nhưng đã được cải thiện và đưa trở lại. Người dùng trả phí và miễn phí đều nhận được hình ảnh độ phân giải cao (2.048 x 2.048 pixel) do cùng một mô hình AI, Imagen 3 của Google tạo ra. </p> <p>Gemini bị cấm tạo ra hình ảnh có chứa trẻ em hoặc những người có thể nhận dạng được như người nổi tiếng. Các yêu cầu về nội dung bạo lực, khiêu dâm hoặc gây khó chịu sẽ không được xử lý. Trang <a href="https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy">Chính sách sử dụng</a> của Google cung cấp thêm chi tiết về những cách sử dụng AI tạo sinh của Google là không phù hợp.</p> <h2>2. Những lựa chọn thay thế cho hình ảnh AI của Gemini</h2> <p>Có hàng tá trình tạo ảnh AI, nhưng những lựa chọn thay thế Gemini hiệu quả đến từ những cái tên bạn đã từng nghe. ChatGPT và Microsoft Designer sử dụng mô hình AI DALL-E 3 và cung cấp cho bạn một số hình ảnh miễn phí mỗi ngày. Theo kinh nghiệm của tôi, hình ảnh của Gemini chân thực và chính xác hơn. Firefly của Adobe đáng để xem xét cho hình ảnh hư cấu và nghệ thuật. Nó sụp đổ khi bạn yêu cầu bất cứ điều gì cần có hình dạng con người trông thật.</p> <p>Stable Diffusion, MidJourney và Flux.1 là đối thủ cạnh tranh xứng đáng nhất của Gemini, đặc biệt là cho các ứng dụng chuyên nghiệp. Tuy nhiên, tôi không thể thử nghiệm chúng kỹ lưỡng như mong muốn. Tuy nhiên, kết quả trông đầy hứa hẹn và có thể phù hợp hoặc vượt trội hơn Gemini trong một số cách sử dụng nhất định.</p> <h2>3. Điều gì khiến Gemini trở thành trình tạo ảnh AI yêu thích của tôi</h2> <p>Gemini nhắc tôi nhớ đến Google Search trong những ngày hoàng kim. Tôi nhập yêu cầu, nhấn Enter và nhanh chóng nhận được kết quả mà không cần bất kỳ sự cọ xát hay phân tâm nào. Sự đơn giản và dễ sử dụng là một trong những lý do hàng đầu khiến tôi thích Gemini. Tôi cũng thích chất lượng cao của các hình ảnh được tạo ra. Hầu hết thời gian, tôi nhận được những gì mình mong đợi. Khi không, rất dễ dàng yêu cầu sửa đổi, vì Gemini tự động xem xét các lời nhắc trước đó.</p> <p>Gemini mắc lỗi và có những nhược điểm. Ví dụ, nó không thể đếm hoặc đánh vần tốt. Bạn sẽ khó có được số lượng chính xác của một thứ gì đó hoặc bất kỳ văn bản nào trong hình ảnh được tạo ra mà không có lỗi. Tôi thấy rằng hầu hết các trình tạo ảnh AI đều vật lộn như vậy trừ khi chúng được tối ưu hóa cho công việc (như Ideogram là để tạo văn bản). </p> <h2>4. Google Gemini và AI có thể thay đổi cách chúng ta sáng tạo mãi mãi</h2> <p>Tôi cảm thấy như một đứa trẻ được thả vào cửa hàng kẹo trong khi thử nghiệm Google Gemini và các trình tạo ảnh AI <a href="https://www.androidpolice.com/bing-image-creator-guide/">thay thế</a>. Đó là một thế giới mới với những khả năng mới có thể biến đổi cách chúng ta làm việc, vui chơi và thể hiện bản thân.</p> <p>Khả năng tạo ảnh AI của Gemini có giới hạn, nhưng đối thủ cạnh tranh của nó cũng vậy. Tuy nhiên, không phải tất cả chúng đều đi kèm với quy trình dễ tiếp cận, đơn giản và kết quả thuyết phục mà tôi đã thấy với Gemini. Điều này cho phép nó chiếm ưu thế trong mắt tôi, và thật thú vị khi thấy chúng ta sẽ đi xa đến đâu nếu AI được cho một vài năm nữa để phát triển. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi

10 Trình tạo ảnh AI: Google Gemini là lựa chọn tốt nhất của tôi Mục lục: Trình tạo ảnh AI của Google Gemini làm được gì? Những lựa chọn ...

Read more »

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ

<!--doctype html--> <html lang="en-US"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" /> <link rel="profile" href="https://gmpg.org/xfn/11" /> <title>Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ</title> </head> <body> <h1>Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ</h1> <ul> <li>Google vừa công bố đã tích hợp AI Gemini vào các ứng dụng bản đồ, nâng cao bộ công cụ bản đồ của mình.</li> <li>Sự tích hợp này phản ánh nỗ lực của Google nhằm đưa những tiến bộ trong AI vào các ứng dụng và thiết bị được sử dụng rộng rãi, khi công ty tìm cách giành lại vị trí dẫn đầu ban đầu trong phát triển AI.</li> <li>Với hơn 2 tỷ người dùng hoạt động mỗi tháng, Google Maps là một trong những ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất của Google, và CEO Sundar Pichai đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đầu tư vào AI trong cuộc gọi thu nhập hàng quý của công ty. Ông lưu ý rằng những khoản đầu tư này đang "mang lại lợi ích" cho sự phát triển của công ty.</li> </ul> <h2>Các tính năng tìm kiếm nâng cao dành cho người dùng</h2> <ul> <li>Thông báo gần đây giới thiệu một loại kết quả tìm kiếm mới xử lý hiệu quả các truy vấn mở.</li> <li>Ví dụ, người dùng giờ đây có thể hỏi, "Những hoạt động vui vẻ nào vào mùa thu ở Seattle?" hoặc "Tôi có thể làm gì với bạn bè vào buổi tối ở Boston?".</li> <li>Trong quá khứ, Google Maps thường đưa ra các kết quả chung chung, hiển thị các điểm du lịch có thể không phù hợp vào một thời điểm cụ thể, chẳng hạn như các địa điểm đã đóng cửa.</li> <li>Miriam Daniel, Phó chủ tịch phụ trách trải nghiệm người dùng cho Google Maps, giải thích rằng AI Gemini có thể hiểu ngữ cảnh, chẳng hạn như thời gian trong ngày hoặc mùa. "Nó không chỉ là 'Gần tôi là gì?'. Thực chất là 'Tôi có thể làm gì tối nay?'", cô nói.</li> </ul> <h2>Hiểu biết về ngữ cảnh và tương tác với người dùng</h2> <ul> <li>Các tính năng AI mới không thay thế các danh sách địa điểm hiện có; thay vào đó, chúng xuất hiện ở trên hoặc dưới danh sách.</li> <li>Người tiêu dùng cũng có thể đặt câu hỏi cho Gemini về các địa điểm cụ thể, cho phép phần mềm phân tích các đánh giá của người dùng và cung cấp phản hồi phù hợp.</li> <li>Để giải quyết những chỉ trích trước đây về kết quả tìm kiếm AI không chính xác, Google đang thực hiện các biện pháp để tra cứu chéo đầu ra của Gemini với dữ liệu thực tế.</li> <li>Điều này nhằm mục đích ngăn chặn các vấn đề, được gọi là ảo giác, đã làm phiền các công cụ AI khác.</li> </ul> <h2>Khả năng AI rộng hơn trong các công cụ của Google</h2> <ul> <li>Google cũng công bố những cải tiến cho các ứng dụng khác, bao gồm Google Earth và ứng dụng điều hướng Waze.</li> <li>Những cải tiến này bao gồm các chatbot được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển và người lập kế hoạch đô thị phân tích dữ liệu địa lý hiệu quả hơn.</li> <li>Ngoài ra, Waze giờ đây cho phép người lái xe báo cáo các sự cố trên đường bằng lệnh thoại.</li> </ul> </body> </html> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ

Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ Google tích hợp AI Gemini vào ứng dụng bản đồ Google vừa công bố đã tích ...

Read more »

Khai thác tiềm năng chưa biết của Generative AI

<h2>Khai thác tiềm năng của Generative AI: Vượt xa giới hạn hiện tại</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Lời kêu gọi thoát khỏi lối mòn</li> <li>Tokens và Pattern Matching: Chìa khóa của AI</li> <li>Tập trung vào Pattern Matching</li> <li>Ứng dụng Generative AI vào mọi lĩnh vực</li> <li>Khám phá tiềm năng chưa biết</li> </ol> <p><strong>1. Lời kêu gọi thoát khỏi lối mòn</strong></p> <p>Bài báo này bàn luận về ý tưởng của Andrej Karpathy, một chuyên gia AI hàng đầu, khi ông đề xuất rằng chúng ta đang khai thác Generative AI và Large Language Models (LLMs) một cách quá hạn chế. Mặc dù Generative AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng cách thức sử dụng chủ yếu chỉ tập trung vào việc xử lý văn bản và tạo ra phản hồi bằng văn bản, hình ảnh hoặc video. Karpathy cho rằng tiềm năng của Generative AI còn lớn hơn nhiều, nó có thể được ứng dụng vào các lĩnh vực khác, vượt xa ngôn ngữ tự nhiên.</p> <p><strong>2. Tokens và Pattern Matching: Chìa khóa của AI</strong></p> <p>Cơ chế hoạt động của Generative AI và LLMs dựa trên việc chuyển đổi văn bản thành dạng số gọi là tokens. Các tokens này được sử dụng trong các phép tính phức tạp để tạo ra phản hồi phù hợp với các mẫu văn bản đã được huấn luyện. Nói cách khác, Generative AI là một công cụ dự đoán thống kê có thể nhận dạng các mẫu trong chuỗi tokens và dự đoán tokens tiếp theo dựa trên những mẫu đó.</p> <p><strong>3. Tập trung vào Pattern Matching</strong></p> <p>Bài báo khuyến khích chúng ta nên xem xét Generative AI như một công cụ dự đoán thống kê, không nhất thiết phải hạn chế trong phạm vi xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thay vào đó, chúng ta nên tập trung vào khả năng nhận dạng các mẫu trong các chuỗi tokens. </p> <p>Để đạt được hiệu quả tối ưu, chúng ta cần đảm bảo ba yếu tố:</p> <ul> <li>Khả năng chuyển đổi dữ liệu thành tokens.</li> <li>Sự tồn tại của các mẫu trong dữ liệu đầu vào và đầu ra.</li> <li>Khối lượng dữ liệu đủ lớn để huấn luyện mô hình.</li> </ul> <p><strong>4. Ứng dụng Generative AI vào mọi lĩnh vực</strong></p> <p>Bên cạnh ngôn ngữ tự nhiên, âm thanh và video, Generative AI có thể được ứng dụng vào các lĩnh vực khác như:</p> <ul> <li><strong>Chơi game:</strong> Các động thái trong game có thể được mô tả và chuyển đổi thành tokens, từ đó AI có thể học hỏi các mẫu để đưa ra lựa chọn tối ưu.</li> <li><strong>Dự đoán thị trường chứng khoán:</strong> Giá cổ phiếu có thể được coi là tokens, và các yếu tố khác như tình hình kinh tế cũng có thể được token hóa. AI có thể dự đoán xu hướng thị trường dựa trên các mẫu đã được huấn luyện.</li> <li><strong>Dự đoán cấu trúc phân tử:</strong> Cấu trúc phân tử có thể được chuyển đổi thành tokens. AI có thể dự đoán cấu trúc phân tử dựa trên các mẫu đã biết.</li> <li><strong>Tối ưu hóa tuyến đường:</strong> Thông tin giao thông có thể được token hóa để AI có thể tối ưu hóa tuyến đường di chuyển dựa trên các mẫu lưu lượng giao thông.</li> </ul> <p><strong>5. Khám phá tiềm năng chưa biết</strong></p> <p>Bài báo kết thúc bằng lời kêu gọi các nhà nghiên cứu và các chuyên gia AI khám phá những lĩnh vực tiềm năng chưa được khai thác để ứng dụng Generative AI. Nếu có thể tìm ra các mẫu chưa được biết đến trong các lĩnh vực này, Generative AI có thể mang lại những đột phá chưa từng có, thậm chí là cả những giải thưởng Nobel. </p> <p>Bài báo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc suy nghĩ sáng tạo và tìm kiếm những cách thức mới để khai thác tiềm năng của Generative AI, mở ra những chân trời mới cho lĩnh vực AI. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Khai thác tiềm năng chưa biết của Generative AI

Khai thác tiềm năng của Generative AI: Vượt xa giới hạn hiện tại Mục lục Lời kêu gọi thoát khỏi lối mòn Tokens và Pattern Matching: Chìa...

Read more »