Agent.ai.vn

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

<h1>AI: Huấn luyện viên thể hình hay chỉ là lời hứa hẹn?</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BA%A3i-%C4%91%C3%A1p-th%E1%BA%AFc-m%E1%BA%AFc-v%E1%BB%81-ai-v%C3%A0-vi%E1%BB%87c-t%E1%BA%ADp-luy%E1%BB%87n-th%E1%BB%83-h%C3%ACnh">Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</a></li>
<li><a href="#t%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%99ng-m%C3%B4i-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-c%E1%BB%A7a-ai-v%C3%A0-tr%C3%A1ch-nhi%E1%BB%87m-c%C3%A1-nh%C3%A2n">Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</a></li>
</ul>
<p><a name="giải-đáp-thắc-mắc-về-ai-và-việc-tập-luyện-thể-hình"></a></p>
<h2>Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</h2>
<p>Bài viết trên tạp chí WIRED đặt ra câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp cải thiện thể hình hay không, thông qua chuyên mục tư vấn về AI mới.  Tác giả Reece Rogers thẳng thắn trả lời: "Không".  Mặc dù các công cụ AI như ChatGPT và Claude có thể tạo ra kế hoạch dinh dưỡng hoặc gợi ý bài tập, nhưng những thông tin này không khác gì việc tìm kiếm trên Google cách đây 10 năm.</p>
<p>Rogers nhấn mạnh rằng việc thay đổi lối sống và cải thiện sức khỏe phụ thuộc hoàn toàn vào ý chí và hành động của mỗi người.  AI chỉ là công cụ hỗ trợ, không thể thay thế sự nỗ lực cá nhân. Ông lấy chính bản thân mình làm ví dụ, thừa nhận thói quen ăn uống không lành mạnh và cho rằng chỉ có chính mình mới có thể thay đổi điều đó.</p>
<p>Bài viết cũng chỉ ra rằng AI, với tư cách là một thuật toán, không thể hiểu được giới hạn thể chất của con người.  Nó dựa trên dữ liệu thống kê, không có kinh nghiệm thực tế về việc tập luyện.  Vì vậy, một huấn luyện viên thể hình chuyên nghiệp vẫn là lựa chọn tốt hơn, bởi họ có thể hướng dẫn trực tiếp, theo dõi kỹ thuật, và tạo động lực cho người tập.</p>
<p><a name="tác-động-môi-trường-của-ai-và-trách-nhiệm-cá-nhân"></a></p>
<h2>Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</h2>
<p>Bài báo tiếp tục giải đáp câu hỏi về tác động môi trường của việc sử dụng AI. Rogers thừa nhận rằng AI tiêu tốn rất nhiều năng lượng, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về trách nhiệm cá nhân trong vấn đề này. Ông so sánh việc cá nhân cố gắng giảm thiểu tác động môi trường của việc sử dụng AI với việc tái chế nhựa:  dù ý định tốt đẹp, nhưng tác động thực tế có thể rất nhỏ so với quy mô toàn cầu.</p>
<p>Rogers cho rằng việc từ bỏ hoàn toàn việc sử dụng AI là không khả thi, bởi công nghệ này đang ngày càng được tích hợp vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống.  Thay vì chỉ tập trung vào hành động cá nhân, ông đề xuất cách tiếp cận hiệu quả hơn là vận động chính phủ và các công ty công nghệ đầu tư vào cơ sở hạ tầng bền vững cho các trung tâm dữ liệu, như năng lượng tái tạo và hệ thống làm mát tiết kiệm nước.  Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch về việc tiêu thụ tài nguyên của các trung tâm dữ liệu này.</p>
<p>Tóm lại, bài viết trên WIRED cung cấp cái nhìn thực tế và cân bằng về vai trò của AI trong việc cải thiện thể hình và tác động môi trường của nó.  Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của sự nỗ lực cá nhân và vận động chính sách thay vì chỉ dựa vào các giải pháp cá nhân nhỏ lẻ để giải quyết những vấn đề lớn lao.</p>

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

AI: Huấn luyện viên thể hình hay chỉ là lời hứa hẹn? Mục lục: Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình Tác động môi trường của...

tháng 11 15, 2024

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

<h1>Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-c%E1%BA%A3i-thi%E1%BB%87n-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc-%C4%91%E1%BB%83-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc">Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc</a></li>
<li><a href="#%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-c%E1%BB%A7a-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc-v%E1%BB%9Bi-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc">Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc</h2>
<p>Anthropic vừa giới thiệu một tính năng cải thiện lời nhắc mới trên Anthropic Console. Tính năng này sử dụng lập luận chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning) để nâng cao chất lượng lời nhắc và cải thiện độ chính xác của đầu ra một cách đáng kể.  Công cụ này hỗ trợ các nhà phát triển tinh chỉnh lời nhắc hiện có, đảm bảo kết quả tốt hơn khi sử dụng mô hình AI Claude của Anthropic.</p>
<p>Tính năng này hoạt động bằng cách phân tích lời nhắc hiện có và áp dụng lập luận có hệ thống. Claude sẽ phân tách vấn đề thành các phần nhỏ hơn trước khi tạo ra phản hồi.  Theo Anthropic, phương pháp này giúp xác định và khắc phục các vấn đề trong lời nhắc, đồng thời đảm bảo đầu ra mạch lạc và đáng tin cậy hơn.</p>
<p>Việc ra mắt tính năng này diễn ra trong thời điểm kỹ thuật đặt lời nhắc (prompt engineering) trở nên vô cùng quan trọng đối với các ứng dụng AI.  Các nhà phát triển thường gặp khó khăn trong việc tạo ra những lời nhắc hiệu quả, đòi hỏi phải kết hợp các phương pháp hay nhất từ nhiều mô hình khác nhau.  Tính năng cải thiện lời nhắc nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình này bằng cách cho phép:</p>
<ul>
<li><strong>Lập luận chuỗi suy nghĩ:</strong> Claude sẽ suy nghĩ có hệ thống về vấn đề trước khi trả lời.</li>
<li><strong>Chuẩn hóa ví dụ:</strong> Chuyển đổi các ví dụ sang định dạng XML nhất quán để tăng tính rõ ràng và khả năng xử lý.</li>
<li><strong>Làm giàu ví dụ:</strong> Nâng cao các ví dụ hiện có thông qua lập luận phù hợp với lời nhắc được cấu trúc lại.</li>
<li><strong>Viết lại:</strong> Làm rõ cấu trúc lời nhắc đồng thời sửa lỗi ngữ pháp hoặc chính tả.</li>
<li><strong>Thêm phần điền trước:</strong> Điền trước các thông báo của trợ lý để hướng dẫn đầu ra của Claude hiệu quả hơn.</li>
</ul>
<p>Các thử nghiệm cho thấy kết quả khả quan. Anthropic báo cáo tăng 30% độ chính xác cho nhiệm vụ phân loại đa nhãn và độ chính xác tuyệt đối về số lượng từ cho các nhiệm vụ tóm tắt.  Cụ thể, Claude đã đạt được tỷ lệ thành công 100% trong việc duy trì các ràng buộc về số từ khi tóm tắt mười bài báo được chọn từ Wikipedia.</p>
<p>Tính năng này cũng giúp quản lý nhiều đầu vào và đầu ra ví dụ.  Nhà phát triển có thể thêm ví dụ mới trực tiếp vào hệ thống hoặc chỉnh sửa các ví dụ hiện có để cải thiện chất lượng phản hồi.  Nếu nhà phát triển gặp khó khăn trong việc tạo ví dụ phù hợp, Claude có thể tự tạo ra các ví dụ tổng hợp để hỗ trợ.  Nhờ đó, tính năng này cải thiện:</p>
<ul>
<li><strong>Độ chính xác:</strong> Giảm thiểu sự hiểu sai hướng dẫn.</li>
<li><strong>Tính nhất quán:</strong> Đảm bảo đạt được định dạng đầu ra mong muốn.</li>
<li><strong>Hiệu suất:</strong> Tăng khả năng của Claude trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.</li>
</ul>
<h2>Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc</h2>
<p>Ngoài tính năng cải thiện lời nhắc, Anthropic còn cung cấp một công cụ đánh giá lời nhắc giúp nhà phát triển đánh giá hiệu quả của lời nhắc trong các trường hợp khác nhau.  Công cụ này bổ sung một cột "đầu ra lý tưởng" (ideal output) trong tab đánh giá, giúp người dùng so sánh và cải thiện hiệu suất của lời nhắc một cách có hệ thống.</p>
<p>Sau khi thử nghiệm lời nhắc mới, nhà phát triển có thể cung cấp phản hồi cho Claude, chỉ ra các điểm cần cải thiện.  Vòng phản hồi lặp lại này giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và có thể tạo ra đầu ra được tùy chỉnh theo thông số kỹ thuật của người dùng.  Ví dụ, nếu nhà phát triển muốn chuyển từ định dạng XML sang JSON, Claude có thể điều chỉnh lời nhắc và ví dụ cho phù hợp.</p>
<p>Kapa.ai, một công ty công nghệ chuyên biến đổi kiến thức chuyên môn thành các giải pháp AI, đã trải nghiệm những lợi ích của tính năng này. Finn Bauer, Đồng sáng lập Kapa.ai, nhận xét: "Tính năng cải thiện lời nhắc của Anthropic đã đơn giản hóa việc chuyển đổi sang Claude 3.5 Sonnet và giúp chúng tôi đưa sản phẩm vào sản xuất nhanh hơn."  Điều này phản ánh hiệu quả và ứng dụng thực tiễn của các công cụ mới trong các kịch bản thực tế.</p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Với sự đổi mới liên tục của Anthropic, phiên bản Claude 3.5 Opus sắp ra mắt hứa hẹn sẽ tích hợp thêm các khả năng lập luận, có thể nâng cao toàn bộ chức năng của mô hình Claude chủ lực.  Người dùng muốn thao tác, đánh giá và tối ưu hóa lời nhắc có thể truy cập các tính năng này trên Anthropic Console.  Anthropic cũng cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết để hỗ trợ các nhà phát triển trong việc cải thiện lời nhắc với Claude, mở ra cơ hội thú vị để nâng cao tương tác AI trên nhiều ứng dụng khác nhau.</p>

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI Mục lục Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắ...

tháng 11 15, 2024

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

<h1>Sự Trỗi Dậy của Trí Tuệ Nhân Tạo và Thử Thách Sinh Tồn của Chegg</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI</li>
<li>Tình hình Tài chính Khó Khăn của Chegg</li>
<li>Nguyên Nhân Suy Giảm Doanh Thu</li>
<li>Phản Hồi của Chegg Trước Thách Thức</li>
<li>Tương Lai của Chegg: Cơ Hội và Thách Thức</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><strong>1. Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI</strong></p>
<p>Chegg, một công ty công nghệ giáo dục từng rất thành công, đang phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) miễn phí. Trong gần hai thập kỷ, Chegg đã trở thành người bạn thân thiết của sinh viên với dịch vụ cho thuê sách giáo khoa, cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi học tập và cả dịch vụ hướng dẫn trực tuyến. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các chatbot AI miễn phí đã khiến nhiều sinh viên chuyển sang sử dụng các công cụ này, gây ra sự sụt giảm doanh thu đáng kể cho Chegg.</p>
<p><strong>2. Tình hình Tài chính Khó Khăn của Chegg</strong></p>
<p>Trong quý 3 năm 2024, Chegg báo cáo khoản lỗ lên tới 212,6 triệu đô la Mỹ, đi kèm với việc mất gần nửa triệu người đăng ký, giảm xuống còn 3,8 triệu người.  So với mức cao nhất năm 2022 (5,3 triệu người đăng ký), đây là một sự sụt giảm nghiêm trọng.  Doanh thu của công ty đã giảm trong ba năm liên tiếp, với tổng số lỗ năm 2024 lên tới 830 triệu đô la Mỹ. Giá trị vốn hóa thị trường của Chegg cũng giảm mạnh từ hơn 14,5 tỷ đô la Mỹ năm 2021 xuống dưới 160 triệu đô la Mỹ. Để giảm chi phí, Chegg đã tiến hành cắt giảm nhân sự, với tổng cộng 760 việc làm bị cắt giảm trong năm nay.</p>
<p><strong>3. Nguyên Nhân Suy Giảm Doanh Thu</strong></p>
<p>Nguyên nhân chính của sự suy giảm này là sự cạnh tranh gay gắt từ các ứng dụng AI miễn phí. Các chatbot AI có thể cung cấp các dịch vụ tương tự như Chegg, với chi phí thấp hơn nhiều. Chegg trước đây phải trả lương cho một đội ngũ lớn để nghiên cứu, viết câu trả lời và trả lời các câu hỏi của người dùng, trong khi các chatbot AI có thể làm điều đó một cách hiệu quả và tiết kiệm hơn. Thêm vào đó, các công ty công nghệ lớn như Google đang tích cực phát triển các công cụ AI của riêng mình, sử dụng thông tin từ các nguồn công khai, bao gồm cả dữ liệu của Chegg, mà không cần sự cho phép hoặc bồi thường.</p>
<p><strong>4. Phản Hồi của Chegg Trước Thách Thức</strong></p>
<p>Giám đốc điều hành Chegg, Nathan Schultz, đã chỉ ra sự ảnh hưởng tiêu cực của Google AI Overviews (AIO) đối với ngành công nghiệp và doanh nghiệp của Chegg. Ông cho rằng Google đang chuyển từ vị trí là điểm xuất phát tìm kiếm sang điểm đến, làm giảm vai trò của các trang web cung cấp nội dung như Chegg.  Để đối phó, Chegg đã bắt đầu phát triển các công cụ chatbot của riêng mình sau khi một dự án hợp tác với OpenAI thất bại. Hiện tại, Chegg đang thử nghiệm một chatbot được phát triển cùng với Scale AI, hứa hẹn sẽ tiết kiệm chi phí đáng kể so với việc sử dụng nhân lực.</p>
<p><strong>5. Tương Lai của Chegg: Cơ Hội và Thách Thức</strong></p>
<p>Mặc dù đang đối mặt với nhiều khó khăn, Chegg vẫn có cơ hội để phục hồi. Việc phát triển và triển khai thành công các công cụ AI có thể giúp Chegg giảm chi phí và thu hút lại người dùng. Tuy nhiên, Chegg cũng phải đối mặt với thách thức về đạo đức, khi các công cụ AI có khả năng bị sử dụng để gian lận trong học tập. Chegg cần tìm cách cân bằng giữa việc cung cấp dịch vụ chất lượng và ngăn chặn tình trạng gian lận.</p>
<p><strong>6. Kết luận</strong></p>
<p>Sự trỗi dậy của AI đang tạo ra những thay đổi to lớn đối với ngành công nghiệp giáo dục, và Chegg là một ví dụ điển hình. Công ty này phải thích nghi nhanh chóng với công nghệ mới để tồn tại và phát triển.  Sự thành công của Chegg trong tương lai phụ thuộc vào khả năng của họ trong việc phát triển và triển khai các công cụ AI hiệu quả, đồng thời giải quyết các vấn đề về đạo đức liên quan đến việc sử dụng công nghệ này trong giáo dục.</p>

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

Sự Trỗi Dậy của Trí Tuệ Nhân Tạo và Thử Thách Sinh Tồn của Chegg Mục lục: Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI Tình hình Tài chính Kh...

tháng 11 15, 2024

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

<h1>Anthropic Ra mắt Công cụ Cải thiện Lệnh Nhập cho Claude</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng">Tầm quan trọng</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-m%E1%BB%9Bi">Tính năng mới</a></li>
<li><a href="#c%C6%A1-ch%E1%BA%BF-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng">Cơ chế hoạt động</a></li>
<li><a href="#%E1%BA%A3nh-h%C6%B0%E1%BB%9Fng-t%E1%BB%95ng-th%E1%BB%83">Ảnh hưởng tổng thể</a></li>
<li><a href="#v%C3%AD-d%E1%BB%A5-kh%C3%A1ch-h%C3%A0ng">Ví dụ khách hàng</a></li>
<li><a href="#th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m">Thử nghiệm</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Giới thiệu</h2>
<p>Anthropic vừa ra mắt tính năng "cải thiện lệnh nhập" mới trong <a href="https://console.anthropic.com/?ref=maginative.com">Anthropic Console</a> giúp các nhà phát triển viết lệnh nhập hiệu quả hơn bằng nhiều kỹ thuật prompt engineering. Công cụ này giúp tạo ra các lệnh nhập AI chất lượng cao, đáng tin cậy, rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI hiệu quả.</p>
<h2>Tầm quan trọng</h2>
<p>Việc thiết kế lệnh nhập (prompt engineering) đã trở thành kỹ năng quan trọng trong phát triển AI, nhưng việc áp dụng các nguyên tắc tốt nhất có thể tốn nhiều thời gian và phức tạp. Công cụ này giúp các nhà phát triển ở mọi trình độ kinh nghiệm dễ dàng tiếp cận chuyên môn này, dẫn đến phản hồi chính xác và đáng tin cậy hơn từ Claude.</p>
<h2>Tính năng mới</h2>
<p>Công cụ cải thiện lệnh nhập nhận các lệnh nhập hiện có và nâng cấp chúng thông qua các kỹ thuật như lập luận theo chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning), chuẩn hóa ví dụ, và viết lại lệnh nhập.  Cụ thể:</p>
<ul>
<li><strong>Lập luận theo chuỗi suy nghĩ:</strong> Giúp Claude suy nghĩ có hệ thống, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy.</li>
<li><strong>Chuẩn hóa ví dụ:</strong> Sử dụng định dạng XML đảm bảo định dạng nhất quán, giúp Claude xử lý lệnh nhập dễ dàng hơn.</li>
<li><strong>Làm giàu ví dụ:</strong> Thêm các bước lập luận mới để cải thiện chất lượng tổng thể của lệnh nhập.</li>
<li><strong>Thêm thông tin điền trước:</strong> Hướng dẫn hành động của Claude bằng cách bao gồm các hướng dẫn ban đầu trong cấu trúc lệnh nhập.</li>
</ul>
<p>Những cải tiến này đã mang lại hiệu quả đáng kể: tăng 30% độ chính xác trong các tác vụ phân loại đa nhãn và 100% tuân thủ yêu cầu số lượng từ trong các bài kiểm tra tóm tắt.</p>
<h2>Cơ chế hoạt động</h2>
<p>Các nhà phát triển có thể gửi một lệnh nhập, thêm phản hồi về các vấn đề hiện tại, và sử dụng công cụ cải thiện để xem lệnh nhập đã được sửa đổi trong thời gian thực. Nếu thiếu ví dụ, Claude có thể tạo ra đầu vào và đầu ra tổng hợp, giúp quá trình này liền mạch hơn.</p>
<h2>Ảnh hưởng tổng thể</h2>
<p>Khi AI tăng cường được tích hợp vào quy trình công việc, chất lượng lệnh nhập ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình.  Công cụ mới của Anthropic nhằm mục đích giảm bớt rào cản đối với việc thiết kế lệnh nhập hiệu quả, cho phép nhiều nhà phát triển hơn được hưởng lợi từ các tương tác AI được tối ưu hóa mà không cần chuyên môn sâu về việc tạo ra các lệnh nhập phức tạp.</p>
<h2>Ví dụ khách hàng</h2>
<p>Kapa.ai, một công ty chuyển đổi cơ sở dữ liệu kỹ thuật thành trợ lý AI sẵn sàng sản xuất, đã nhấn mạnh cách công cụ cải thiện lệnh nhập giúp họ di chuyển quy trình công việc liền mạch sang Claude 3.5 Sonnet, cho phép rút ngắn thời gian sản xuất. "Công cụ cải thiện lệnh nhập của Anthropic đã hợp lý hóa việc di chuyển của chúng tôi sang Claude 3.5 Sonnet và cho phép chúng tôi nhanh chóng đưa vào sản xuất," Finn Bauer, Đồng sáng lập tại Kapa.ai cho biết.</p>
<h2>Thử nghiệm</h2>
<p>Những khả năng mới này hiện đã được tích hợp vào Anthropic Console. Các nhà phát triển có thể tận dụng cải tiến lệnh nhập, quản lý ví dụ và trình đánh giá đầu ra lý tưởng để tăng hiệu suất của Claude trong các ứng dụng của họ.</p>

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

Anthropic Ra mắt Công cụ Cải thiện Lệnh Nhập cho Claude Mục lục Giới thiệu Tầm quan trọng Tính năng mới Cơ chế hoạt động Ảnh hưởng tổ...

tháng 11 15, 2024

ChatGPT và Google: AI có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?

<h1>ChatGPT so với Google: Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-chuy%E1%BB%83n-%C4%91%E1%BB%95i-t%E1%BB%AB-google-sang-chatgpt">Sự chuyển đổi từ Google sang ChatGPT</a></li>
<li><a href="#chatgpt-v%C3%A0-c%C3%A1c-nhi%E1%BB%87m-v%E1%BB%A5-s%C3%A1ng-t%E1%BA%A1o">ChatGPT và các nhiệm vụ sáng tạo</a></li>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-h%E1%BA%A1n-c%E1%BB%A7a-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-s%C3%A1ng-t%E1%BA%A1o-ai">Giới hạn của khả năng sáng tạo AI</a></li>
<li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-ai-v%C3%A0-kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-s%C3%A1ng-t%E1%BA%A1o">Tương lai của AI và khả năng sáng tạo</a></li>
</ol>
<br>

<h2>Sự chuyển đổi từ Google sang ChatGPT</h2>
<p>Ngày nay, thay vì sử dụng Google để tìm kiếm thông tin nhanh chóng, nhiều người chuyển sang ChatGPT, một công cụ AI đàm thoại của OpenAI.  ChatGPT không chỉ cung cấp danh sách các trang web mà còn đưa ra câu trả lời trực tiếp, mang tính đàm thoại hơn.  Nhưng liệu ChatGPT có thể làm được nhiều hơn thế, cụ thể là giúp con người sáng tạo hơn không?  Một nghiên cứu gần đây đã tìm hiểu khả năng này của ChatGPT so với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google.</p>
<br>

<h2>ChatGPT và các nhiệm vụ sáng tạo</h2>
<p>Nghiên cứu đã tiến hành năm thí nghiệm, trong đó người tham gia được giao các nhiệm vụ sáng tạo khác nhau, ví dụ như tìm cách tái sử dụng các vật dụng hàng ngày hoặc thiết kế một chiếc bàn ăn sáng tạo.  Một số người tham gia được hỗ trợ bởi ChatGPT, một số khác sử dụng Google, và số còn lại tự nghĩ ra ý tưởng.  Các ý tưởng sau đó được đánh giá bởi các giám khảo độc lập về mức độ sáng tạo.</p>
<p>Kết quả cho thấy các ý tưởng được tạo ra với sự hỗ trợ của ChatGPT được đánh giá là sáng tạo hơn so với những ý tưởng được tạo ra bằng Google hoặc không có sự hỗ trợ nào.  ChatGPT đặc biệt hiệu quả trong việc tạo ra những ý tưởng cải tiến hoặc phát triển dựa trên những ý tưởng đã có.  Điều thú vị là, ngay cả khi không được chỉnh sửa bởi con người, các ý tưởng do ChatGPT tạo ra vẫn có điểm số sáng tạo cao hơn so với các ý tưởng từ Google.</p>
<br>

<h2>Giới hạn của khả năng sáng tạo AI</h2>
<p>Mặc dù ChatGPT mạnh mẽ trong việc kết hợp các khái niệm không liên quan thành một phản hồi mạch lạc, nhưng nó không thể tạo ra những ý tưởng hoàn toàn mới. ChatGPT nhận dạng và kết hợp các mô hình ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện của nó, từ đó tạo ra các đầu ra có xác suất cao nhất dựa trên dữ liệu đó.  Do đó, ChatGPT phù hợp hơn cho việc cải tiến hoặc thích ứng các ý tưởng hiện có, chứ không phải cho việc tạo ra những đột phá hoàn toàn mới.  Khả năng sáng tạo thực sự đột phá vẫn cần đến sự khéo léo và trí tưởng tượng của con người.</p>
<p>Thêm vào đó, các đề xuất của ChatGPT không phải lúc nào cũng thực tế hoặc khả thi để mở rộng quy mô mà không có sự hỗ trợ của chuyên gia. Các bước như sàng lọc, kiểm tra khả năng thực hiện, xác minh thực tế và đánh giá thị trường đòi hỏi chuyên môn của con người.  Vì phản hồi của ChatGPT có thể phản ánh những thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện, người dùng cần thận trọng trong các ngữ cảnh nhạy cảm liên quan đến chủng tộc hoặc giới tính.</p>
<br>

<h2>Tương lai của AI và khả năng sáng tạo</h2>
<p>ChatGPT và các công cụ AI tương tự đang mở ra những khả năng mới cho các nhiệm vụ sáng tạo. AI có thể hỗ trợ trong việc tìm ý tưởng, giải quyết vấn đề và nâng cao các dự án sáng tạo. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mặc dù ChatGPT có thể tăng cường khả năng sáng tạo của con người, nhưng nó không thể thay thế khả năng tư duy độc đáo và đột phá của con người.  Sự chuyển đổi từ việc sử dụng Google sang việc hỏi ChatGPT thể hiện không chỉ là một cách thức mới để truy cập thông tin, mà còn là sự thay đổi trong cách con người hợp tác với công nghệ để tư duy, sáng tạo và đổi mới.</p>

ChatGPT và Google: AI có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?

ChatGPT so với Google: Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người? Mục lục Sự chuyển đổi từ Google sang ChatGPT Ch...

tháng 11 15, 2024

Perplexity Thử Nghiệm Quảng Cáo để Tăng Doanh Thu và Mở Rộng Thị Phần

<h1>Perplexity Thử Nghiệm Nội Dung Tài Trợ để Thúc Đẩy Tăng Trưởng và Doanh Thu</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-n%E1%BB%99i-dung-t%C3%A0i-tr%E1%BB%A3">Giới thiệu về nội dung tài trợ</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-ch%C3%ADnh-c%E1%BB%A7a-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o-m%E1%BB%9Bi-c%E1%BB%A7a-perplexity">Các tính năng chính của quảng cáo mới của Perplexity</a></li>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-chuy%E1%BB%83n-%C4%91%E1%BB%95i-sang-m%C3%B4-h%C3%ACnh-doanh-thu-d%E1%BB%B1a-tr%C3%AAn-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o">Sự chuyển đổi sang mô hình doanh thu dựa trên quảng cáo</a></li>
<li><a href="#b%E1%BB%91i-c%E1%BA%A3nh-ng%C3%A0nh-c%C3%B4ng-nghi%E1%BB%87p-c%E1%BA%A1nh-tranh-v%E1%BB%9Bi-google-v%C3%A0-openai">Bối cảnh ngành công nghiệp: Cạnh tranh với Google và OpenAI</a></li>
<li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-m%C3%B4-h%C3%ACnh-qu%E1%BA%A3ng-c%C3%A1o-c%E1%BB%A7a-perplexity">Tương lai của mô hình quảng cáo của Perplexity</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu về nội dung tài trợ</h2>
<p>Công cụ tìm kiếm dựa trên trí tuệ nhân tạo Perplexity đã chính thức bắt đầu thử nghiệm quảng cáo trên nền tảng của mình.  Đây là một động thái nhằm kiếm tiền từ dịch vụ của họ thông qua nội dung tài trợ minh bạch. Tính năng quảng cáo mới sẽ được triển khai tại Hoa Kỳ trong tuần này, xuất hiện dưới dạng "các câu hỏi tiếp theo được tài trợ" để trả lời cho các truy vấn của người dùng.  Đây là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn của Perplexity nhằm đa dạng hóa nguồn doanh thu và mở rộng tiềm năng tăng trưởng của nền tảng.  Công ty lần đầu tiên công bố kế hoạch giới thiệu quảng cáo vào cuối tháng 8 năm 2024, nhắm mục tiêu ra mắt vào quý 4.  Các quảng cáo mới của Perplexity sẽ xuất hiện cùng với kết quả tìm kiếm, đặc biệt là trong các danh mục như tài chính và công nghệ, cung cấp cho các thương hiệu một cách quảng cáo "minh bạch". Người dùng sẽ thấy các quảng cáo này được gắn nhãn rõ ràng là "được tài trợ", đảm bảo không có sự mơ hồ nào về bản chất của chúng.</p>
<h2>Các tính năng chính của quảng cáo mới của Perplexity:</h2>
<ul>
<li><strong>Câu hỏi tiếp theo được tài trợ:</strong> Quảng cáo sẽ xuất hiện dưới dạng câu hỏi tiếp theo được đánh dấu rõ ràng là "được tài trợ".</li>
<li><strong>Danh mục mục tiêu:</strong> Quảng cáo ban đầu sẽ tập trung vào các ngành công nghiệp như tài chính và công nghệ.</li>
<li><strong>Tính minh bạch:</strong> Perplexity nhấn mạnh rằng các quảng cáo sẽ không thao túng kết quả tìm kiếm hoặc thứ hạng, đảm bảo tính toàn vẹn của các truy vấn người dùng.</li>
<li><strong>Không chia sẻ dữ liệu:</strong> Perplexity đã đảm bảo với người dùng rằng dữ liệu cá nhân sẽ không được chia sẻ với nhà quảng cáo.</li>
</ul>
<p>Sự bổ sung quảng cáo này phù hợp với sứ mệnh của Perplexity là cung cấp cho người dùng một nền tảng thúc đẩy sự tò mò mà không làm mất đi tính minh bạch.  Công ty tuyên bố họ muốn tránh phụ thuộc vào các chiến thuật SEO ưu tiên thứ hạng hơn là tính phù hợp, thay vào đó, cho phép người dùng khám phá thương hiệu một cách tự nhiên.</p>
<h2>Sự chuyển đổi sang mô hình doanh thu dựa trên quảng cáo</h2>
<p>Perplexity thừa nhận rằng chỉ riêng mô hình đăng ký, với mức phí 20 đô la mỗi tháng cho người dùng, là không đủ để hỗ trợ một mô hình doanh thu bền vững và có thể mở rộng. Khi nền tảng phát triển, nó cần thêm các chiến lược kiếm tiền. Trong bài đăng trên blog của mình, Perplexity nhấn mạnh rằng quảng cáo rất cần thiết để tạo ra một nguồn doanh thu ổn định.</p>
<ul>
<li><strong>Mục tiêu huy động vốn 500 triệu đô la:</strong> Perplexity cũng đang nhắm đến một vòng huy động vốn 500 triệu đô la để mở rộng hoạt động và mở rộng thị phần.</li>
<li><strong>Doanh thu từ đăng ký so với doanh thu từ quảng cáo:</strong> Công ty chỉ ra rằng mặc dù đăng ký rất quan trọng, nhưng quảng cáo mang lại sự linh hoạt cần thiết để hỗ trợ tăng trưởng lâu dài, đảm bảo nền tảng tài chính vững chắc hơn.</li>
</ul>
<h2>Bối cảnh ngành công nghiệp: Cạnh tranh với Google và OpenAI</h2>
<p>Quyết định thử nghiệm quảng cáo của Perplexity được đưa ra vào thời điểm các đối thủ cạnh tranh của họ cũng đang thử nghiệm các chiến lược kiếm tiền.</p>
<ul>
<li><strong>Quảng cáo tìm kiếm AI của Google:</strong> Vào tháng 10, Google đã giới thiệu quảng cáo trong công cụ tìm kiếm dựa trên AI của mình, AI Overviews. Các quảng cáo này xuất hiện cùng với kết quả do AI tạo ra cho các truy vấn thương mại, chẳng hạn như tìm kiếm sản phẩm, và hiện đang có sẵn trên thiết bị di động tại Hoa Kỳ. Chúng được tích hợp vào các nền tảng quảng cáo hiện có của Google như Shopping và Performance Max.</li>
<li><strong>Quan điểm của OpenAI:</strong> Ngược lại, OpenAI đã chọn không tích hợp quảng cáo vào các sản phẩm liên quan đến tìm kiếm của mình, chẳng hạn như ChatGPT Search, điều này đã duy trì trải nghiệm người dùng đơn giản hơn mà không bị gián đoạn thương mại.</li>
</ul>
<h2>Tương lai của mô hình quảng cáo của Perplexity</h2>
<p>Khi Perplexity triển khai nội dung tài trợ, nền tảng này phải đối mặt với một sự cân bằng tinh tế: nhu cầu tạo ra doanh thu thông qua quảng cáo trong khi vẫn duy trì trải nghiệm chất lượng cao, thân thiện với người dùng.  Hiện tại, Perplexity đã đảm bảo rằng nhà quảng cáo sẽ không ảnh hưởng đến nội dung của câu trả lời tìm kiếm và nền tảng vẫn cam kết với tính minh bạch.  Giai đoạn thử nghiệm cũng có thể cung cấp những hiểu biết quý giá về phản ứng của người dùng đối với quảng cáo, điều này có thể ảnh hưởng đến chiến lược quảng cáo dài hạn của công ty.</p>

Perplexity Thử Nghiệm Quảng Cáo để Tăng Doanh Thu và Mở Rộng Thị Phần

Perplexity Thử Nghiệm Nội Dung Tài Trợ để Thúc Đẩy Tăng Trưởng và Doanh Thu Mục lục Giới thiệu về nội dung tài trợ Các tính năng chính c...

tháng 11 15, 2024

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

ChatGPT và Google: AI có thể thúc đẩy khả năng sáng tạo của con người?

Perplexity Thử Nghiệm Quảng Cáo để Tăng Doanh Thu và Mở Rộng Thị Phần

Bài đăng phổ biến

Labels