Agent.ai.vn

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

<h2>Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Ra Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh Trên LLM Tại Địa Phương</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision</li>
<li>Khả năng của Llama 3.2 Vision</li>
<li>Lợi ích của Ollama trong Xử Lý Hình Ảnh</li>
<li>Cập nhật mới nhất của Ollama</li>
<li>Vấn đề bảo mật của Ollama</li>
</ol>
1. Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision
Ollama là một nền tảng mã nguồn mở cho phép người dùng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại địa phương trên máy tính của họ. Nền tảng này vừa mới được cập nhật để hỗ trợ Llama 3.2 Vision - một mô hình đa phương thức có khả năng nhận diện, lý giải và chú thích hình ảnh.
Llama 3.2 Vision là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương thức được phát triển bởi Meta, có khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Nó có thể thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh như nhận diện đối tượng, phân tích nội dung và tạo chú thích. 
2. Khả năng của Llama 3.2 Vision
Llama 3.2 Vision có thể xử lý nhiều nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh, bao gồm:
<ul>
<li>Nhận diện chữ viết tay: Phân biệt và chuyển đổi văn bản chữ viết tay thành văn bản in.</li>
<li>Nhận diện đối tượng: Xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh.</li>
<li>Tạo chú thích: Mô tả ngắn gọn và chính xác về nội dung của hình ảnh.</li>
<li>Phân tích trực quan dữ liệu: Phân tích và tóm tắt thông tin trong các biểu đồ và biểu đồ.</li>
<li>Hỗ trợ câu hỏi và trả lời: Trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung của hình ảnh.</li>
</ul>
3. Lợi ích của Ollama trong Xử Lý Hình Ảnh
Việc Ollama hỗ trợ Llama 3.2 Vision mang lại nhiều lợi ích cho người dùng:
<ul>
<li>Xử lý hình ảnh tại địa phương: Ollama cho phép người dùng chạy các mô hình LLM tại địa phương trên thiết bị của họ, loại bỏ sự cần thiết phải tải hình ảnh lên đám mây, do đó bảo mật dữ liệu của người dùng.</li>
<li>Hỗ trợ đa dạng các tác vụ: Ollama cung cấp khả năng xử lý hình ảnh đa dạng, từ nhận diện chữ viết tay đến tạo chú thích và phân tích dữ liệu trực quan.</li>
<li>Hoạt động hiệu quả: Ollama được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và mang lại kết quả nhanh chóng.</li>
</ul>
4. Cập nhật mới nhất của Ollama
Phiên bản v0.4 của Ollama đã được phát hành, mang đến nhiều cải tiến, bao gồm:
<ul>
<li>Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Người dùng giờ đây có thể sử dụng Llama 3.2 Vision trong cả hai phiên bản 11B và 90B.</li>
<li>Nâng cao tốc độ: Ollama đã tối ưu hóa tốc độ xử lý cho các yêu cầu tiếp theo đến mô hình vision.</li>
<li>Hỗ trợ Safetensors: Ollama có thể nhập các mô hình từ Safetensors mà không cần Modelfile khi chạy "ollama create my-model".</li>
</ul>
5. Vấn đề bảo mật của Ollama
Mặc dù Ollama có nhiều ưu điểm, nhưng gần đây, một báo cáo đã phát hiện ra 6 lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trong nền tảng này, trong đó 4 lỗ hổng đã được vá trong bản cập nhật mới. Hai lỗ hổng còn lại đang được các nhà phát triển Ollama điều tra.
Các lỗ hổng bảo mật này có thể cho phép kẻ tấn công thực hiện nhiều hành động độc hại, bao gồm tấn công từ chối dịch vụ (DoS), đầu độc mô hình, đánh cắp mô hình và nhiều hơn nữa.
Kết luận:
Ollama là một công cụ mạnh mẽ cho phép người dùng chạy LLM tại địa phương trên máy tính của họ. Việc hỗ trợ Llama 3.2 Vision mở rộng thêm khả năng xử lý hình ảnh cho nền tảng này. Tuy nhiên, các lỗ hổng bảo mật gần đây cần được giải quyết để đảm bảo an ninh và bảo mật cho người dùng.

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Ra Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh Trên LLM Tại Địa Phương Mục lục: Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision ...

tháng 11 11, 2024

Chạy Chatbot AI Tại Nhà Với Ollama

<h2>Chạy chatbot AI tại nhà với Ollama</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Tại sao nên chạy chatbot tại nhà?</li>
<li>Những điểm cần lưu ý khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn</li>
<li>Cài đặt và sử dụng Ollama<ul>
<li>Cài đặt Ollama</li>
<li>Chạy mô hình AI Ollama đầu tiên</li>
<li>Chạy các mô hình khác</li>
<li>Các lệnh khác cần biết</li>
</ul>
</li>
<li>Một số điều bạn có thể thử</li>
<li>Lời kết</li>
</ol>
<hr>
<h3>1. Tại sao nên chạy chatbot tại nhà?</h3>
Chatbot AI như ChatGPT và Claude ngày càng phổ biến. Việc chạy một chatbot AI tại nhà mang lại một số lợi ích đáng kể:
<ul>
<li>Bảo mật dữ liệu: Dữ liệu của bạn sẽ được lưu trữ trên thiết bị của bạn, đảm bảo thông tin cá nhân không bị chia sẻ với các máy chủ bên ngoài hoặc dịch vụ đám mây.</li>
<li>Sử dụng ngoại tuyến: Bạn có thể sử dụng chatbot AI mà không cần kết nối internet, tiện lợi trong trường hợp kết nối internet bị hạn chế hoặc không ổn định.</li>
<li>Tùy chỉnh: Bạn có thể tinh chỉnh chatbot để phù hợp với nhu cầu cụ thể hoặc tích hợp nó với các bộ dữ liệu riêng biệt.</li>
<li>Hiệu quả chi phí: Nhiều dịch vụ AI dựa trên đám mây tính phí cho việc sử dụng API hoặc có phí đăng ký. Chạy mô hình tại nhà là hoàn toàn miễn phí.</li>
<li>Giảm độ trễ: Không cần yêu cầu từ máy chủ bên ngoài, chatbot AI có thể phản hồi nhanh hơn, tạo trải nghiệm mượt mà và thú vị hơn.</li>
<li>Thực nghiệm và học hỏi: Bạn có thể thoải mái thử nghiệm các cài đặt, tinh chỉnh mô hình hoặc thử các phiên bản khác nhau của AI. Điều này rất hữu ích cho các nhà phát triển và những người đam mê muốn có trải nghiệm thực tế với công nghệ AI.</li>
</ul>
<h3>2. Những điểm cần lưu ý khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn</h3>
Các mô hình ngôn ngữ lớn, dù lớn hay nhỏ, đều có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên. Chúng thường yêu cầu phần cứng mạnh mẽ như GPU để xử lý, nhiều RAM để lưu trữ mô hình trong bộ nhớ và dung lượng lưu trữ đáng kể cho các bộ dữ liệu ngày càng lớn.
<ul>
<li>Tham số: Các tham số là những giá trị mà mô hình điều chỉnh trong quá trình huấn luyện. Nhiều tham số hơn dẫn đến khả năng hiểu ngôn ngữ tốt hơn, nhưng mô hình lớn hơn yêu cầu nhiều tài nguyên và thời gian huấn luyện hơn. Đối với các nhiệm vụ đơn giản hơn, các mô hình có ít tham số hơn, như 2B (tỷ) hoặc 8B, có thể đủ và nhanh hơn để huấn luyện.</li>
<li>Token: Token là những đoạn văn bản mà mô hình xử lý. Giới hạn token của một mô hình ảnh hưởng đến lượng văn bản mà nó có thể xử lý cùng lúc, vì vậy khả năng lớn hơn cho phép hiểu tốt hơn các đầu vào phức tạp.</li>
<li>Kích thước bộ dữ liệu: Các bộ dữ liệu nhỏ và cụ thể - như những bộ được sử dụng cho các chatbot dịch vụ khách hàng - huấn luyện nhanh hơn. Các bộ dữ liệu lớn hơn, mặc dù phức tạp hơn, mất nhiều thời gian hơn để huấn luyện. Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện sẵn với dữ liệu chuyên biệt thường hiệu quả hơn là bắt đầu từ đầu.</li>
</ul>
<h3>3. Cài đặt và sử dụng Ollama</h3>
Ollama là một nền tảng AI thân thiện với người dùng, cho phép bạn chạy các mô hình AI tại nhà trên máy tính của mình.
<h4>3.1 Cài đặt Ollama</h4>
Bạn có thể cài đặt Ollama trên Linux, macOS và Windows (hiện đang trong giai đoạn xem xét).
<ul>
<li>macOS và Windows: Tải xuống chương trình cài đặt từ trang web Ollama và làm theo các bước cài đặt như bất kỳ ứng dụng nào khác.</li>
<li>Linux: Mở terminal và chạy lệnh sau:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
</code></pre>
Sau khi cài đặt, bạn đã sẵn sàng thử nghiệm chatbot AI tại nhà.
<h4>3.2 Chạy mô hình AI Ollama đầu tiên</h4>
Sau khi cài đặt Ollama, mở terminal trên Linux hoặc macOS, hoặc PowerShell trên Windows. Chúng ta sẽ chạy một mô hình LLM phổ biến được phát triển bởi Meta có tên là Llama 3.1:
<pre><code class="language-bash">ollama run llama3.1
</code></pre>
Vì đây là lần đầu tiên bạn sử dụng Ollama, nó sẽ tự động tải xuống mô hình llama 3.1, cài đặt nó và cung cấp lời nhắc để bạn bắt đầu đặt câu hỏi.
<h4>3.3 Chạy các mô hình khác</h4>
Llama 3.1 là một điểm khởi đầu tuyệt vời, nhưng bạn có thể muốn khám phá các mô hình khác, ví dụ, những mô hình nhẹ hơn phù hợp hơn với hiệu suất hệ thống của bạn. 
Để tải xuống Phi 3:
<pre><code class="language-bash">ollama run phi3
</code></pre>
Ollama sẽ tự động tải xuống, cài đặt và chạy nó.
<h4>3.4 Các lệnh khác cần biết</h4>
Ollama có một số lệnh khác bạn có thể sử dụng, nhưng đây là một vài lệnh chúng tôi nghĩ bạn có thể muốn biết:
<ul>
<li>Loại bỏ mô hình: Các mô hình chiếm khá nhiều dung lượng đĩa. Để dọn dẹp dung lượng, hãy xóa các mô hình không sử dụng bằng lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama rm modelname
</code></pre>
<ul>
<li>Xem danh sách mô hình: Để xem danh sách các mô hình đã tải xuống, hãy chạy lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama list
</code></pre>
<ul>
<li>Dừng mô hình: Nếu bạn muốn dừng một mô hình để giải phóng tài nguyên, hãy sử dụng lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama stop
</code></pre>
<ul>
<li>Xem danh sách lệnh: Để xem danh sách các lệnh của Ollama, hãy chạy lệnh:</li>
</ul>
<pre><code class="language-bash">ollama --help
</code></pre>
<h3>4. Một số điều bạn có thể thử</h3>
Nếu bạn đã do dự trong việc thử chatbot AI vì lo ngại về bảo mật hoặc quyền riêng tư, thì đây là lúc bạn thử nghiệm. Dưới đây là một số ý tưởng để bắt đầu:
<ul>
<li>Tạo danh sách việc cần làm: Yêu cầu Ollama tạo danh sách việc cần làm cho ngày hôm nay.</li>
<li>Lên kế hoạch bữa trưa cho cả tuần: Bạn cần trợ giúp lên kế hoạch bữa ăn cho cả tuần? Hãy hỏi Ollama.</li>
<li>Tóm tắt bài báo: Ít thời gian? Dán bài báo vào Ollama và yêu cầu tóm tắt.</li>
</ul>
Hãy thử nghiệm và xem Ollama có thể hỗ trợ bạn trong việc giải quyết vấn đề, sáng tạo hoặc trong các nhiệm vụ hàng ngày như thế nào. 
<h3>5. Lời kết</h3>
Chúc mừng bạn đã thiết lập chatbot AI tại nhà! Bạn đã thực hiện những bước đầu tiên vào thế giới AI đầy thú vị, tạo ra một công cụ mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Bằng cách chạy mô hình tại nhà, bạn đã đảm bảo quyền riêng tư tốt hơn, phản hồi nhanh hơn và khả năng tinh chỉnh AI cho các tác vụ tùy chỉnh.

Chạy Chatbot AI Tại Nhà Với Ollama

Chạy chatbot AI tại nhà với Ollama Mục lục: Tại sao nên chạy chatbot tại nhà? Những điểm cần lưu ý khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn ...

tháng 11 11, 2024

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Doubao

<h2>ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Ứng Dụng Trò Chuyện AI Doubao Phổ Biến Nhất Trung Quốc</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>ByteDance Mở Rộng Doubao</li>
<li>Doubao: Ứng Dụng AI Phổ Biến Nhất Trung Quốc</li>
<li>Động Lực Phía Sau Sự Phát Triển của AI Tạo</li>
<li>Cạnh Tranh Trong Thị Trường Tạo Video Hỗ Trợ AI</li>
</ol>
<h3>1. ByteDance Mở Rộng Doubao</h3>
ByteDance, công ty mẹ của TikTok, đang bổ sung khả năng tạo video vào Doubao, một ứng dụng trò chuyện AI thay thế ChatGPT. Hành động này thể hiện tham vọng của gã khổng lồ video ngắn trong việc khẳng định vị thế dẫn đầu trên thị trường AI tạo đang phát triển nhanh chóng tại Trung Quốc.
Doubao, được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cùng tên, đã bắt đầu thử nghiệm chức năng video mới. Chức năng này cho phép chuyển đổi văn bản hoặc hình ảnh thành các đoạn video chân thực, dựa trên khả năng "hiểu ngữ nghĩa xuất sắc" của ứng dụng, theo giới thiệu của Doubao.
<h3>2. Doubao: Ứng Dụng AI Phổ Biến Nhất Trung Quốc</h3>
Hiện tại, chức năng video mới chỉ khả dụng cho một nhóm người dùng thử nghiệm sớm. Tính năng này hỗ trợ các chuyển động camera nâng cao và nhiều phong cách nghệ thuật khác nhau, theo mô tả.
ByteDance hy vọng sẽ củng cố vị thế dẫn đầu của Doubao trên thị trường. Dịch vụ này được xếp hạng là ứng dụng AI phổ biến nhất tại Trung Quốc trong tháng trước bởi Aicpb.com, một trang web theo dõi sự phổ biến của các sản phẩm AI trên toàn thế giới. Đây là một chiến thắng cho ByteDance, một công ty vốn chậm chân trong việc xây dựng LLM mặc dù đã đầu tư vào AI từ rất sớm.
<h3>3. Động Lực Phía Sau Sự Phát Triển của AI Tạo</h3>
ByteDance đã nỗ lực đẩy mạnh AI tạo vào đầu năm nay sau khi CEO Liang Rubo khiển trách các nhân viên vì quá chậm chạp trong việc ứng phó với sự xuất hiện của các công nghệ mới. Vào tháng 2, Kelly Zhang Nan, một nhân vật kỳ cựu của công ty, đã từ chức vị trí CEO của Douyin, nền tảng tương tự TikTok của Trung Quốc, để dành nhiều thời gian cho ứng dụng chỉnh sửa video CapCut. Bà cho rằng "công nghệ AI sẽ phá vỡ cách thức sáng tạo nội dung".
CapCut và Doubao đều ghi nhận nhiều lượt tải xuống toàn cầu hơn ChatGPT của OpenAI vào tháng 7, theo báo cáo của công ty nghiên cứu ngành Unique Capital.
<h3>4. Cạnh Tranh Trong Thị Trường Tạo Video Hỗ Trợ AI</h3>
ByteDance cũng đã giới thiệu một loạt sản phẩm video AI mới. Vào thứ Sáu, Jimeng AI, một ứng dụng video ra mắt vào giữa năm 2024, đã phát hành bản nâng cấp bao gồm lần lặp thứ hai của mô hình video Seaweed, cho phép tạo ra các đoạn video nhanh hơn với chi tiết phong phú hơn.
Seaweed và PixelDance, một mô hình video khác, đã được bổ sung vào gia đình LLM của Doubao vào tháng 9. Tại sự kiện ra mắt, Tan Dai, giám đốc điều hành của ByteDance, cho biết kinh nghiệm tích lũy được bởi Douyin trong nhiều năm qua đã giúp cải thiện khả năng tạo video của các mô hình này.
Tuy nhiên, ByteDance đang phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng gia tăng trong lĩnh vực này. Kuaishou Technologies, đối thủ cạnh tranh của ByteDance, đã trở thành công ty công nghệ lớn đầu tiên tại Trung Quốc ra mắt nền tảng tạo video AI với việc phát hành Kling vào tháng 6. Các công ty khởi nghiệp Zhipu AI và Shengshu AI đã theo sau vào tháng 7 với các công cụ tương ứng của họ.
Thị trường tạo video hỗ trợ AI của Trung Quốc dự kiến sẽ đạt 9,3 tỷ nhân dân tệ (1,3 tỷ USD) vào năm 2026, theo công ty nghiên cứu LeadLeo.

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Doubao

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Ứng Dụng Trò Chuyện AI Doubao Phổ Biến Nhất Trung Quốc Mục lục ByteDance Mở Rộng Doubao Doubao: Ứ...

tháng 11 11, 2024

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Grok

<h2>X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Trò Chuyện Trí Tuệ Nhân Tạo Grok</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Grok Miễn Phí Đang Được Thử Nghiệm</li>
<li>Giới Hạn Sử Dụng</li>
<li>Yêu Cầu Để Sử Dụng Grok Miễn Phí</li>
<li>Mục Tiêu Của xAI</li>
<li>Kết Luận</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu</h3>
Mạng xã hội X hiện đang giới hạn chatbot AI Grok (được xây dựng bởi xAI, một công ty khác của Elon Musk) cho người dùng trả phí. Tuy nhiên, nền tảng này dường như đang chuẩn bị mở rộng chatbot cho người dùng miễn phí.
<h3>2. Grok Miễn Phí Đang Được Thử Nghiệm</h3>
Trong tuần qua, một số nhà nghiên cứu ứng dụng và người dùng đã đăng bài về việc một phiên bản miễn phí của Grok đã được cung cấp cho người dùng ở một số khu vực.
TechCrunch đã xác nhận rằng X đang thử nghiệm quyền truy cập vào Grok cho người dùng miễn phí ở New Zealand.
<h3>3. Giới Hạn Sử Dụng</h3>
Theo một nhà nghiên cứu có tên Swak trên X, hiện tại có giới hạn về việc sử dụng: 10 truy vấn trong hai giờ với mô hình Grok-2, 20 truy vấn trong hai giờ với mô hình Grok-2 mini, và ba câu hỏi phân tích hình ảnh mỗi ngày.
<h3>4. Yêu Cầu Để Sử Dụng Grok Miễn Phí</h3>
Để sử dụng Grok miễn phí, tài khoản của bạn phải ít nhất 7 ngày tuổi và được liên kết với số điện thoại.
<h3>5. Mục Tiêu Của xAI</h3>
xAI đã ra mắt Grok-2 vào tháng 8 với khả năng tạo hình ảnh, được hỗ trợ bởi mô hình FLUX.1 của Black Forest Labs. Cuối tháng trước, công ty cũng đã cung cấp cho mô hình khả năng hiểu hình ảnh.
Tất cả các tính năng này chỉ dành cho người dùng Premium và Premium+ cho đến nay. Bằng cách mở Grok cho người dùng miễn phí, xAI có thể đang tìm kiếm một cơ sở người dùng lớn hơn và chu kỳ phản hồi nhanh hơn cho các sản phẩm của mình, để có thể cạnh tranh tốt hơn với các mô hình khác trên thị trường như ChatGPT, Claude và Gemini.
Tháng trước, The Wall Street Journal đã đưa tin rằng xAI đang đàm phán để huy động vài tỷ đô la với mức định giá 40 tỷ đô la.
<h3>6. Kết Luận</h3>
Việc X thử nghiệm phiên bản miễn phí của Grok là một bước tiến quan trọng đối với xAI trong việc mở rộng phạm vi tiếp cận và thu thập phản hồi từ người dùng. Điều này có thể giúp xAI nâng cao hiệu quả và cạnh tranh tốt hơn trên thị trường chatbot AI đang phát triển nhanh chóng.

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Grok

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Trò Chuyện Trí Tuệ Nhân Tạo Grok Mục lục Giới thiệu Grok Miễn Phí Đang Được Thử Nghiệm Giới Hạ...

tháng 11 11, 2024

Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

<h2>Khoa học máy học đang hướng đến một con đường mới để tạo ra AI thông minh hơn</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hạn chế của phương pháp hiện tại</li>
<li>Kỹ thuật "Test-time compute" và mô hình O1</li>
<li>Tác động đến ngành công nghiệp AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài báo này của Reuters đề cập đến những thay đổi đang diễn ra trong ngành công nghiệp AI khi các công ty như OpenAI đang phải đối mặt với những thách thức và chậm trễ trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng lớn hơn. 
2. Hạn chế của phương pháp hiện tại
Trong quá khứ, việc đào tạo các LLM thường tập trung vào việc tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và sức mạnh tính toán, với quan điểm "lớn hơn là tốt hơn". Tuy nhiên, theo nhiều nhà nghiên cứu, chiến lược này đang đạt đến giới hạn.
<ul>
<li>Cải thiện nhỏ: Việc tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và sức mạnh tính toán đã mang lại kết quả ấn tượng, nhưng hiệu quả đang giảm dần, đặc biệt là với lượng dữ liệu ngày càng khan hiếm và vấn đề về năng lượng.</li>
<li>Chi phí cao: Việc đào tạo một LLM lớn có thể tốn hàng chục triệu đô la và cần hàng trăm chip hoạt động đồng thời, làm tăng khả năng xảy ra lỗi phần cứng.</li>
<li>Thời gian dài: Quá trình đào tạo kéo dài nhiều tháng, và hiệu quả của mô hình chỉ có thể được đánh giá vào cuối quá trình.</li>
</ul>
3. Kỹ thuật "Test-time compute" và mô hình O1
Để khắc phục những hạn chế trên, các nhà nghiên cứu đang tập trung vào kỹ thuật "Test-time compute". Kỹ thuật này cho phép các mô hình AI "suy luận" (inference) theo cách tương tự như con người, bằng cách sử dụng nhiều bước xử lý và đánh giá để đưa ra quyết định tốt nhất.
<ul>
<li>Mô hình O1: OpenAI đã áp dụng kỹ thuật "Test-time compute" trong mô hình O1 (trước đây gọi là Q* và Strawberry). Mô hình O1 có khả năng suy luận đa bước, tương tự như suy luận của con người. Nó cũng được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được tuyển chọn từ các chuyên gia trong lĩnh vực.</li>
<li>Lợi ích: Kỹ thuật "Test-time compute" cho phép các mô hình AI giải quyết các bài toán phức tạp hơn, chẳng hạn như toán học, lập trình, hoặc các vấn đề đòi hỏi khả năng suy luận và ra quyết định tương tự con người.</li>
</ul>
4. Tác động đến ngành công nghiệp AI
Sự thay đổi này có thể thay đổi bản đồ cạnh tranh trong lĩnh vực phần cứng AI, nơi Nvidia hiện đang chiếm ưu thế. Các công ty đầu tư mạo hiểm như Sequoia và Andreessen Horowitz đang theo dõi sát sao sự thay đổi này và đánh giá lại các khoản đầu tư của họ.
<ul>
<li>Xu hướng mới: Thị trường sẽ chuyển từ tập trung vào các cụm đào tạo (training clusters) sang các cụm suy luận (inference clouds) dựa trên đám mây. </li>
<li>Tăng cường cạnh tranh: Nvidia có thể phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh tranh hơn trong thị trường chip suy luận.</li>
</ul>
5. Kết luận
Ngành công nghiệp AI đang chuyển hướng từ việc tập trung vào việc tăng cường kích thước mô hình sang việc nâng cao khả năng suy luận. Kỹ thuật "Test-time compute" hứa hẹn sẽ mang lại những tiến bộ đáng kể trong AI, dẫn đến sự phát triển của các mô hình thông minh hơn, hiệu quả hơn và có khả năng xử lý các bài toán phức tạp hơn. Sự thay đổi này cũng sẽ tạo ra những cơ hội mới và thách thức mới cho các công ty công nghệ và nhà đầu tư.

Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

Khoa học máy học đang hướng đến một con đường mới để tạo ra AI thông minh hơn Mục lục: Giới thiệu Hạn chế của phương pháp hiện tại Kỹ t...

tháng 11 11, 2024

LinkedIn ra mắt tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng

<h2>Tin tức công nghệ kinh doanh: LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng</li>
<li>Các công ty phải đưa ra quyết định quan trọng về CRM dựa trên AI, ISG cho biết</li>
<li>Claude AI giờ đây có thể phân tích PDF – cách thử nghiệm (và lý do bạn sẽ muốn dùng nó)</li>
<li>Bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ? Tin tặc có thể đang nhắm mục tiêu vào bạn</li>
<li>Tại sao tôi chuyển từ Windows sang Chromebook và chưa bao giờ hối hận</li>
</ol>
1. LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng
LinkedIn đã giới thiệu một tính năng mới cho phép các doanh nghiệp tăng cường các bài đăng hữu cơ để thu hút khách hàng tiềm năng. Công cụ này cho phép các công ty chuyển đổi bài đăng thành quảng cáo có mục tiêu nhằm thu hút khách hàng tiềm năng chất lượng cao, sử dụng dữ liệu gốc của LinkedIn để tiếp cận nhiều hơn người theo dõi. Việc thiết lập bao gồm chọn một bài đăng, đặt ngân sách và đối tượng mục tiêu, và thêm biểu mẫu dẫn để thu thập thông tin. Tính năng này hiện đã có sẵn trên toàn cầu trên cả nền tảng di động và máy tính để bàn. (Nguồn: Search Engine Land)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Nếu bạn hoạt động trong lĩnh vực B2B như tôi, LinkedIn là một nguồn lực cần thiết. Tôi sử dụng nó để tương tác, đăng bài và tạo khách hàng tiềm năng. Tôi chưa thực hiện bất kỳ quảng cáo nào trên nền tảng này, nhưng tính năng này sẽ thúc đẩy tôi thử nghiệm. Giống như mọi thứ khác, tôi đặt cược rằng nó không dễ dàng vì không có gì trên mạng xã hội là dễ dàng cả. Cần thời gian để tìm hiểu quy trình, thử nghiệm, thất bại, thử nghiệm lại một lần nữa và một lần nữa. Và nó không hề rẻ. Nhưng nếu đó là nơi khách hàng của tôi đang ở, đó cũng là nơi tôi cần phải có mặt.
2. Các công ty phải đưa ra quyết định quan trọng về CRM dựa trên AI, ISG cho biết
Một báo cáo gần đây của Information Services Group (ISG) nêu bật quyết định quan trọng mà các doanh nghiệp phải đưa ra khi các khả năng CRM dựa trên AI ngày càng mở rộng. Theo báo cáo, các công ty phải hiện đại hóa hệ thống CRM của họ vào năm 2026 để tận dụng AI cho các chức năng bán hàng, dịch vụ và tiếp thị nâng cao. Như giám đốc nghiên cứu của ISG, Stephen Hurrell đã tuyên bố, "Công nghệ AI dựa trên dữ liệu mới là cần thiết để có được thông tin chi tiết về thị trường và cạnh tranh, tương tác hiệu quả và đạt được kết quả tối ưu." (Nguồn: MarTech Cube)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Tôi không thể đồng ý hơn. Các công ty không cần phải "hiện đại hóa" miễn là họ đang sử dụng một ứng dụng CRM chính thống tốt. Các nhà cung cấp ứng dụng là những người đang "hiện đại hóa" bằng cách đầu tư hàng triệu đô la vào các tính năng mới dựa trên AI để biện minh cho phí hàng tháng của họ. AI chỉ là một tính năng của các sản phẩm này. Là người tiêu dùng, nhiệm vụ của chúng ta là hiểu khả năng AI của nền tảng CRM và đầu tư nhiều vào đào tạo – đúng, đào tạo – để nhân viên của chúng ta có thể tận dụng chúng một cách chính xác.
3. Claude AI giờ đây có thể phân tích PDF – cách thử nghiệm (và lý do bạn sẽ muốn dùng nó)
Lance Whitney của ZDNet đã báo cáo về tính năng mới nhất của Anthropic, Visual PDFs trong mô hình AI Claude 3.5 Sonnet. Tính năng này cho phép AI phân tích cả văn bản và các yếu tố trực quan – hình ảnh, biểu đồ và đồ thị – trong các tệp PDF. AI cũng có thể trích xuất các chi tiết quan trọng từ tài liệu pháp lý và dịch nội dung sang các ngôn ngữ khác. Sau khi tải lên một tệp – không lớn hơn 32MG – người dùng có thể hỏi AI về bất kỳ văn bản, hình ảnh hoặc biểu đồ nào có trong tệp đó. Công cụ mới này có thể truy cập thông qua đăng ký Claude Pro của Anthropic với giá $20/tháng. (Nguồn: ZDNet)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Điều này được áp dụng như thế nào trong đời thực? Hãy nghĩ về các tệp phức tạp bạn nhận được từ khách hàng, nhà cung cấp, cần được giải thích rõ ràng hơn. Hoặc các bài nghiên cứu. Hoặc sơ đồ cho thiết bị. Hoặc các đề xuất, ước tính và các tài liệu khác đến từ các kỹ sư, kiến trúc sư, kế toán và luật sư. Tính năng mới của Anthropic sẽ cho phép chúng ta lấy những thông tin kỹ thuật nhất và có được lời giải thích rõ ràng hơn.
4. Bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ? Tin tặc có thể đang nhắm mục tiêu vào bạn
Nhà quản lý mật khẩu NordPass đã đăng báo cáo xu hướng vi phạm dữ liệu của họ, trong đó họ phát hiện ra rằng các doanh nghiệp nhỏ là mục tiêu chính của tin tặc. Trong số các lý do, quan niệm sai lầm phổ biến của chủ doanh nghiệp là "doanh nghiệp của họ quá nhỏ để trở thành mục tiêu" dẫn đến việc ít chính sách bảo mật hơn được áp dụng. Ngoài ra, tin tặc coi các thực thể nhỏ hơn là điểm cầu nối tiềm năng đến các tổ chức lớn hơn, tận dụng chúng làm điểm đầu vào để xâm nhập vào các công ty lớn hơn. (Nguồn: Tom’s Guide)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Để bảo vệ khỏi những mối đe dọa này, NordPass khuyến khích các doanh nghiệp nhỏ áp dụng các thực hành bảo mật mạng cơ bản, bao gồm xác thực đa yếu tố, đào tạo nhân viên thường xuyên về lừa đảo, sao lưu dữ liệu và làm việc với các công ty bảo mật mạng để được hỗ trợ thêm. Ồ, và mua sản phẩm của họ nữa.
5. Tại sao tôi chuyển từ Windows sang Chromebook và chưa bao giờ hối hận
Dave Parrack của PCWorld đã chia sẻ hành trình của mình khi sử dụng Windows hơn 30 năm và chuyển sang ChromeOS. Parrack nói rằng "anh ấy chưa bao giờ hối hận" vì sự đơn giản, tốc độ, bảo mật và cập nhật của Chrome. Anh ấy dựa vào Chromebook cho các tác vụ hàng ngày và chỉ ra rằng anh ấy đã "ít căng thẳng hơn về phần mềm độc hại và các vấn đề bảo mật" vì Windows thường là mục tiêu hàng đầu trong số các tin tặc. Để biết báo cáo chi tiết của Parrack, hãy truy cập liên kết. (Nguồn: PCWorld)
Tại sao điều này quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn:
Mỗi năm tôi đều suy nghĩ về điều này, và sau đó tôi lại tiêu tốn một nghìn đô la cho một thiết bị Windows khác. Tại sao? Do sự lười biếng và kháng cự thay đổi. Ai đó xin hãy giúp tôi :D

LinkedIn ra mắt tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng

Tin tức công nghệ kinh doanh: LinkedIn tung ra tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng Mục lục: LinkedIn tung ra tí...

tháng 11 11, 2024

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

Chạy Chatbot AI Tại Nhà Với Ollama

ByteDance Thêm Tính Năng Tạo Video Vào Doubao

X Đang Thử Nghiệm Phiên Bản Miễn Phí Cho Grok

Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

LinkedIn ra mắt tính năng tăng cường bài đăng để thu hút khách hàng tiềm năng

Bài đăng phổ biến

Labels