Agent.ai.vn

Sự trỗi dậy của AI Agent: Trợ lý ảo thông minh hơn chatbot

<h1>Sự trỗi dậy của các AI Agent: Hơn cả chatbot</h1>
Mục lục
<ol>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#ai-agent-l%C3%A0-g%C3%AC">AI Agent là gì?</a></li>
<li><a href="#ai-%C4%91ang-ph%C3%A1t-tri%E1%BB%83n-ai-agent">Ai đang phát triển AI Agent?</a></li>
<li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-ai-agent">Tương lai của AI Agent</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ol>
<a name="giới-thiệu"></a>
<h2>Giới thiệu</h2>
Thời đại trợ lý ảo được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) dường như đang đến rất gần. Trong khi các ông lớn công nghệ và các startup AI đang chạy đua để cho ra mắt những chatbot AI thông minh nhất, thì những sản phẩm AI gần đây lại cho thấy một sự chuyển hướng sang phát triển những trợ lý AI hữu ích nhất - hay như một số người trong ngành công nghệ gọi chúng là AI Agent.
Điều này không nên nhầm lẫn với trợ lý AI, hay còn gọi là trợ lý ảo (co-pilots), thường hoạt động cùng con người để hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ nhưng thường không hoạt động tự chủ. Thuật ngữ xung quanh những công nghệ này vẫn đang thay đổi, với các công ty sử dụng các nhãn hiệu khác nhau để phân biệt sản phẩm của họ.
<a name="ai-agent-là-gì"></a>
<h2>AI Agent là gì?</h2>
Nói một cách đơn giản, AI Agent là phần mềm có thể tự động hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.
Cho đến nay, hầu hết các công cụ AI đều là trợ lý ảo (co-pilots) giúp người dùng làm việc hiệu quả hơn. Ví dụ, ChatGPT của OpenAI là một trợ lý ảo. Người dùng có thể tương tác và làm việc cùng ChatGPT, nhưng nó vẫn chỉ là một trợ lý cần được hướng dẫn liên tục.
Với AI Agent, người dùng có thể giao việc cho công cụ, sau đó kiểm tra xem nó có cần hỗ trợ hay đã hoàn thành công việc chưa. Công ty của Vassilev, Relevance, phát triển lực lượng lao động ảo gồm các AI Agent được sử dụng bởi các công ty lớn như Activision và Roku.
Rebecca Greene, đồng sáng lập và giám đốc công nghệ của Regal, cho biết AI Agent "giống như con người", có thể được giao cho các nhân cách và công việc khác nhau. Tuy nhiên, Greene nói thêm, AI Agent không nhằm mục đích đánh lừa khách hàng để họ nghĩ rằng họ đang nói chuyện với một người thật. Các AI Agent biết chính xác mục tiêu, nhiệm vụ và tính cách của chúng.
<a name="ai-đang-phát-triển-ai-agent"></a>
<h2>Ai đang phát triển AI Agent?</h2>
Microsoft đã ra mắt các AI Agent được xây dựng riêng trong Microsoft 365 Copilot tại Ignite 2024. Các AI Agent này có thể xử lý các nhiệm vụ đơn giản hoặc phức tạp, nhiều bước, với hoặc thay mặt cho một nhóm hoặc tổ chức.
Các AI Agent mới bao gồm Interpreter Agent cho phép phiên dịch thời gian thực lên đến chín ngôn ngữ trong các cuộc họp Microsoft Teams. Interpreter Agent (sẽ được xem trước vào đầu năm sau) cho phép người tham gia cuộc họp nói và nghe cuộc họp bằng ngôn ngữ họ chọn, thậm chí có thể mô phỏng giọng nói của người tham gia.
Project Manager Agent (đang được xem trước) có thể tự động hóa các tác vụ quản lý dự án trong Microsoft Planner. Agent này có thể tự động tạo các kế hoạch mới từ đầu hoặc từ mẫu, phân công nhiệm vụ, theo dõi tiến độ dự án và gửi cập nhật trạng thái cho người tham gia.
Trong Copilot Studio, Microsoft cho phép khách hàng xây dựng các Agent tự trị của riêng họ có thể tự động thực hiện hành động mà không cần nhắc nhở. Thư viện Agent cung cấp các mẫu AI Agent phổ biến để người dùng phát triển dựa trên đó.
Tháng 10, Microsoft thông báo sẽ tung ra các AI Agent với khả năng "dự đoán chính xác hơn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao và hỗ trợ ra quyết định tốt hơn".
Tại SIGGRAPH 2024, Mark Zuckerberg, CEO của Meta, đã công bố việc triển khai rộng rãi nền tảng AI Studio của Meta, cho phép người dùng và người tạo nội dung tạo ra các nhân vật AI của chính họ, có thể đóng vai trò là trợ lý cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm cả tương tác với cộng đồng. Tầm nhìn của Meta, Zuckerberg cho biết, là trao quyền cho người dùng, từ người sáng tạo đến các doanh nghiệp nhỏ, để tự tạo ra các Agent cho riêng mình.
OpenAI được cho là đang chuẩn bị ra mắt một AI Agent có tên mã là "Operator", có thể thực hiện các nhiệm vụ thay mặt cho người dùng, bao gồm lập trình và đặt vé du lịch. Startup này cũng được cho là sắp hoàn thành dự án AI Agent khác có thể thực hiện các tác vụ trên trình duyệt web.
<a name="tương-lai-của-ai-agent"></a>
<h2>Tương lai của AI Agent</h2>
Khi các công ty bắt đầu áp dụng AI Agent, họ có thể sẽ đầu tư vào việc xây dựng AI Agent riêng của mình, phù hợp với các trường hợp sử dụng trong ngành và được đào tạo trên dữ liệu của họ.
Vassilev cho rằng trọng tâm sẽ là những phần ít rủi ro hơn của doanh nghiệp, chẳng hạn như các tác vụ lặp đi lặp lại, đơn điệu mà người lao động không muốn làm.
Vì các công ty nhận ra rằng "năm 2025 sẽ là năm của AI Agent", Vassilev dự đoán sự gia tăng sản phẩm AI Agent. Song song với đó, con người sẽ phải xây dựng lòng tin với AI Agent giống như với đồng nghiệp.
<a name="kết-luận"></a>
<h2>Kết luận</h2>
AI Agent đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, vượt xa khả năng của chatbot thông thường. Sự phát triển và ứng dụng rộng rãi của AI Agent hứa hẹn sẽ cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, từ quản lý dự án đến dịch vụ khách hàng, đồng thời đặt ra những thách thức mới về mặt đạo đức và lòng tin. Việc xây dựng lòng tin và quản lý rủi ro sẽ là chìa khóa để AI Agent phát triển bền vững và có lợi cho xã hội.

Sự trỗi dậy của AI Agent: Trợ lý ảo thông minh hơn chatbot

Sự trỗi dậy của các AI Agent: Hơn cả chatbot Mục lục Giới thiệu AI Agent là gì? Ai đang phát triển AI Agent? Tương lai của AI Agent K...

tháng 11 20, 2024

Mỹ đẩy mạnh truy cập dữ liệu công cộng bằng trí tuệ nhân tạo

<h1>Chính phủ Mỹ thúc đẩy truy cập dữ liệu: Trò chuyện AI là một phần trong kế hoạch</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#tong-quan-ve-du-an-nsds-va-muc-tieu-cai-thien-truy-cap-du-lieu">Tổng quan về dự án NSDS và mục tiêu cải thiện truy cập dữ liệu</a></li>
<li><a href="#vai-tro-cua-chatbot-ai-trong-viec-truyen-du-lieu">Vai trò của chatbot AI trong việc truy vấn dữ liệu</a></li>
<li><a href="#thach-thuc-hien-tai-trong-viec-truy-cap-va-lien-ket-du-lieu-chinh-phu">Thách thức hiện tại trong việc truy cập và liên kết dữ liệu chính phủ</a></li>
<li><a href="#du-an-nsds-mot-giai-phap-toan-dien">Dự án NSDS: Một giải pháp toàn diện</a></li>
<li><a href="#cac-du-an-dang-trien-khai-va-hop-dong-da-duoc-ky-ket">Các dự án đang triển khai và hợp đồng đã được ký kết</a></li>
<li><a href="#tuong-lai-cua-nsds-va-cac-buoc-tiep-theo">Tương lai của NSDS và các bước tiếp theo</a></li>
</ul>

<h2>Tổng quan về dự án NSDS và mục tiêu cải thiện truy cập dữ liệu</h2>
Bài báo của FedScoop thông tin về dự án Thí điểm Dịch vụ Dữ liệu An toàn Quốc gia (NSDS) do Quỹ Khoa học Quốc gia (NSF) của Mỹ khởi xướng. Dự án này, bắt nguồn từ Luật CHIPS và Khoa học năm 2022, nhằm mục đích tối ưu hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu của chính phủ liên bang, tạo điều kiện truy cập dễ dàng hơn cho dữ liệu công cộng và thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên bằng chứng. NSDS đặt mục tiêu loại bỏ các rào cản hiện tại trong việc truy cập dữ liệu, bao gồm cả việc tìm kiếm thông tin và liên kết dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

<h2>Vai trò của chatbot AI trong việc truy vấn dữ liệu</h2>
Một trong những sáng kiến quan trọng của NSDS là phát triển một chatbot AI. Chatbot này được thiết kế để trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên về thông tin thống kê từ các trang web và nguồn dữ liệu công khai của các cơ quan thống kê. Chatbot sẽ không chỉ cung cấp câu trả lời mà còn trích dẫn nguồn dữ liệu đáng tin cậy. Ví dụ, người dùng có thể hỏi về số lượng sinh viên tốt nghiệp ngành STEM ở một tiểu bang cụ thể, ảnh hưởng của thay đổi quy hoạch đô thị đến tình hình giao thông, hay khu vực nào nằm trong vùng ngập lụt.

<h2>Thách thức hiện tại trong việc truy cập và liên kết dữ liệu chính phủ</h2>
Hiện nay, việc tiếp cận dữ liệu chính phủ gặp nhiều khó khăn. Việc tìm kiếm thông tin phù hợp tốn nhiều thời gian, đặc biệt là đối với dữ liệu vi mô (microdata) bảo mật. Một số dữ liệu cần phải trả phí để truy cập, và các nhà nghiên cứu học thuật thậm chí còn phải tốn chi phí đi lại để có quyền truy cập. Quá trình liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cũng phức tạp và tốn kém do các rào cản về quản trị và pháp lý, cũng như việc ký kết các biên bản ghi nhớ (MOU) để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật thông tin.

<h2>Dự án NSDS: Một giải pháp toàn diện</h2>
NSDS được kỳ vọng sẽ giải quyết vấn đề "không có cửa nào sai" khi truy cập hệ sinh thái dữ liệu. Dự án đang triển khai 30 dự án nhỏ hơn, bao gồm xây dựng trang web .gov, phát triển môi trường tính toán an toàn để hỗ trợ liên kết và phân tích dữ liệu, nghiên cứu các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư và môi trường tính toán an toàn hiện đại. Ngoài chatbot AI, NSDS còn phát triển "người hướng dẫn dữ liệu" (data concierge) tương tác trực tiếp với người dùng để hỗ trợ tìm kiếm thông tin và các hướng dẫn sử dụng dịch vụ cho các nhóm người dùng khác nhau, chẳng hạn như nhà hoạch định chính sách.

<h2>Các dự án đang triển khai và hợp đồng đã được ký kết</h2>
Một số dự án đã được giao cho các nhà thầu, bao gồm chatbot AI (hợp đồng 1,4 triệu đô la với BrightQuery, Inc.), môi trường tính toán an toàn (hợp đồng gần 9 triệu đô la với NORC tại Đại học Chicago), cải thiện khả năng tạo dữ liệu tổng hợp (hợp đồng gần 1 triệu đô la với Westat), và hỗ trợ chính quyền tiểu bang, địa phương và lãnh thổ (hợp đồng khoảng 1,3 triệu đô la với BrightQuery). BrightQuery cũng nhận được một hợp đồng khác (gần 1 triệu đô la) để chuẩn bị dữ liệu cho AI, bổ sung cho dự án chatbot.

<h2>Tương lai của NSDS và các bước tiếp theo</h2>
NSDS đang trong giai đoạn xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao để thử nghiệm các nguyên mẫu. Dự án hợp tác với Ủy ban Liên ngành về Chính sách Thống kê để chọn lọc các trường hợp sử dụng này. Dự án thí điểm NSDS sẽ kết thúc vào năm 2027, với mục tiêu hoàn thành sản phẩm tối thiểu khả thi vào tháng 8 năm đó. Những nỗ lực này hướng tới việc xây dựng một NSDS đầy đủ, đáp ứng nhu cầu thực tiễn và hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Mỹ đẩy mạnh truy cập dữ liệu công cộng bằng trí tuệ nhân tạo

Chính phủ Mỹ thúc đẩy truy cập dữ liệu: Trò chuyện AI là một phần trong kế hoạch Mục lục Tổng quan về dự án NSDS và mục tiêu cải thiện tr...

tháng 11 20, 2024

Fireworks AI ra mắt f1: Mô hình AI tổng hợp đột phá khả năng lập luận phức tạp

<h1>Mô hình AI tổng hợp f1 của Fireworks AI: Một bước tiến vượt bậc trong khả năng lập luận phức tạp</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Thách thức hiện nay trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo</li>
<li>Giới thiệu mô hình AI tổng hợp f1</li>
<li>Chi tiết kỹ thuật của f1</li>
<li>Tầm quan trọng của f1 và kết quả đánh giá</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Thách thức hiện nay trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, tuy nhiên vẫn còn nhiều thách thức đáng kể trong việc phát triển và ứng dụng các hệ thống AI, đặc biệt là trong lập luận phức tạp. Nhiều giải pháp AI hiện nay, bao gồm cả các mô hình tiên tiến như GPT-4 và Claude 3.5 Sonnet, vẫn gặp khó khăn với các nhiệm vụ lập trình phức tạp, các cuộc trò chuyện sâu sắc và lập luận toán học. Hạn chế của các mô hình riêng lẻ, dù tinh vi đến đâu, vẫn dẫn đến những điểm mù và thiếu sót. Thêm vào đó, nhu cầu về các mô hình AI chuyên biệt cho các nhiệm vụ cụ thể đang ngày càng tăng, nhưng việc tích hợp nhiều mô hình chuyên biệt vào một hệ thống thống nhất vẫn là một thách thức kỹ thuật và tốn nhiều công sức. Điều này đòi hỏi một phương pháp tiếp cận mới đối với AI, một phương pháp kết hợp sức mạnh của nhiều mô hình đồng thời đơn giản hóa việc tích hợp và phát triển của chúng.
2. Giới thiệu mô hình AI tổng hợp f1
Để giải quyết những thách thức này, Fireworks AI đã giới thiệu f1, một mô hình AI tổng hợp được thiết kế cho các nhiệm vụ lập luận phức tạp. f1 tích hợp nhiều mô hình mở tại lớp suy luận, đạt được hiệu suất cải thiện trên nhiều lĩnh vực như lập trình, trò chuyện và giải quyết vấn đề toán học. Không giống như các mô hình AI thông thường dựa trên một hệ thống suy luận duy nhất, f1 kết hợp sức mạnh của nhiều mô hình chuyên biệt, cung cấp cho các nhà phát triển một giao diện nhắc nhở mạnh mẽ nhưng đơn giản. Phiên bản này phản ánh tầm nhìn của Fireworks AI về tương lai của AI - các hệ thống kết hợp các công cụ và mô hình chuyên biệt để nâng cao hiệu suất, độ tin cậy và khả năng kiểm soát.
3. Chi tiết kỹ thuật của f1
Về cơ bản, f1 là một hệ thống lập luận dựa trên mô hình mở, được thiết kế để vượt trội hơn cả các mô hình mạnh mẽ nhất hiện nay như GPT-4 và Claude 3.5 Sonnet trong các nhiệm vụ phức tạp. Phương pháp tổng hợp được Fireworks AI sử dụng có nghĩa là thay vì sử dụng một mô hình khổng lồ để giải quyết mọi vấn đề, f1 sẽ động chọn mô hình mở phù hợp nhất cho từng phần cụ thể của vấn đề. Điều này cho phép quá trình giải quyết được tối ưu hóa, cả về hiệu quả và hiệu suất. Các nhà phát triển có thể tương tác với f1 thông qua một cơ chế nhắc nhở đơn giản, về cơ bản coi các nhắc nhở như một ngôn ngữ lập trình phổ quát cho các ứng dụng AI. Với f1, các nhà phát triển có thể mô tả những gì họ muốn đạt được mà không cần đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật, nhờ đó giảm thời gian và công sức phát triển các ứng dụng AI. Hiện tại, Fireworks AI cung cấp hai phiên bản của f1: f1 tiêu chuẩn và phiên bản nhẹ hơn gọi là f1-mini. Cả hai đều có sẵn trong bản xem trước, truy cập được thông qua Fireworks AI Playground, cho phép các nhà phát triển tự mình thử nghiệm khả năng của mô hình tổng hợp.
4. Tầm quan trọng của f1 và kết quả đánh giá
Sức mạnh của f1 nằm ở việc tích hợp nhiều mô hình tại lớp suy luận. Bằng cách tận dụng nhiều mô hình mở, f1 phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, mỗi nhiệm vụ được xử lý bởi mô hình phù hợp nhất. Ví dụ, trong một kịch bản lập trình khó khăn, f1 có thể sử dụng một mô hình để hiểu mã và một mô hình khác để gỡ lỗi. Tính mô đun này cho phép f1 giải quyết vấn đề với độ chính xác cao hơn và đảm bảo rằng mỗi bước đều được tối ưu hóa về hiệu suất. Thêm vào đó, f1 đơn giản hóa việc sử dụng AI phức tạp, giúp nó dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển. Cơ chế nhắc nhở thu hẹp khoảng cách giữa các mục tiêu cấp cao và việc thực thi chi tiết, cho phép các nhà phát triển ở các trình độ kỹ năng khác nhau sử dụng AI tổng hợp mà không cần chuyên môn sâu về máy học.
Các bài kiểm tra đánh giá cho thấy f1 vượt trội hơn GPT-4 và Claude 3.5 Sonnet trong các bài kiểm tra lập trình khó, trò chuyện và toán học - những lĩnh vực mà các mô hình AI truyền thống thường gặp khó khăn. Sự tiến bộ này chứng minh tiềm năng của các hệ thống AI tổng hợp không chỉ trong việc đạt được hiệu suất cao hơn mà còn trong việc cung cấp độ tin cậy và khả năng kiểm soát tốt hơn. Bằng cách tích hợp nhiều mô hình một cách thống nhất, f1 tận dụng được những lợi ích của chuyên môn hóa đồng thời giảm thiểu những hạn chế của các mô hình riêng lẻ. Hơn nữa, Fireworks AI đã thiết kế f1 với trọng tâm là tính khả dụng. Các nhà phát triển có thể truy cập sớm vào API f1 bằng cách tham gia danh sách chờ, cho phép họ tích hợp khả năng của f1 vào các dự án của mình trước khi phát hành chính thức. Fireworks AI Playground cũng cung cấp trải nghiệm thực hành miễn phí với cả f1 và f1-mini cho những người quan tâm đến việc khám phá tiềm năng của nó.
5. Kết luận
Mô hình f1 của Fireworks AI giải quyết các hạn chế của các mô hình AI hiện tại bằng cách sử dụng phương pháp tổng hợp kết hợp nhiều mô hình mở chuyên biệt để nâng cao khả năng lập luận. Bằng cách đơn giản hóa cách các nhà phát triển tương tác với các khả năng này thông qua một giao diện nhắc nhở phổ quát, f1 vẫn mạnh mẽ và dễ tiếp cận. Khi AI tiếp tục phát triển, phương pháp tổng hợp của f1 gợi ý một tương lai mà các mô hình chuyên biệt sẽ hợp tác để giải quyết các thách thức phức tạp, mang lại trải nghiệm hiệu quả hơn cho các nhà phát triển. Với việc phát hành f1, Fireworks AI đặt mục tiêu tạo ra các ứng dụng AI linh hoạt và hiệu quả hơn, đánh dấu một bước quan trọng hướng tới việc định hình lại cách chúng ta tương tác với AI.

Fireworks AI ra mắt f1: Mô hình AI tổng hợp đột phá khả năng lập luận phức tạp

Mô hình AI tổng hợp f1 của Fireworks AI: Một bước tiến vượt bậc trong khả năng lập luận phức tạp Mục lục Thách thức hiện nay trong lĩnh v...

tháng 11 20, 2024

Claude của Anthropic: Đối thủ đáng gờm của ChatGPT

<h1>Claude của Anthropic: Cạnh tranh đáng gờm với ChatGPT</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Claude là gì?</li>
<li>Claude có thể làm gì?</li>
<li>Làm thế nào để đăng ký sử dụng Claude?</li>
<li>So sánh Claude với các đối thủ cạnh tranh</li>
<li>Những tranh cãi xung quanh Claude</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Claude là gì?</h2>
Claude là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển bởi Anthropic, tương tự như Gemini, Copilot và ChatGPT. Nó dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ được sử dụng để huấn luyện. Điểm khác biệt của Claude nằm ở việc được huấn luyện và điều chỉnh để tuân thủ khuôn khổ "Trí tuệ nhân tạo Hiến pháp" (Constitutional AI) gồm 73 điểm. Khuôn khổ này nhằm mục đích đảm bảo các phản hồi của AI vừa hữu ích vừa vô hại. Quá trình huấn luyện bao gồm học có giám sát (supervised learning) và học tăng cường (reinforcement learning) sử dụng dữ liệu đánh giá của chính AI thay vì con người.
Anthropic đã phát hành nhiều phiên bản Claude, từ Claude ban đầu (tháng 3/2023) đến Claude 2 (tháng 7/2023), và gần đây nhất là dòng Claude 3.0 (Haiku, Sonnet, Opus) vào tháng 3/2024 và Claude 3.5 Sonnet (new) vào tháng 10 năm 2024. Các phiên bản mới nhất, đặc biệt là Claude 3.5 Sonnet, đã vượt trội hơn GPT-3.5, GPT-4 và Gemini trong nhiều bài đánh giá chuẩn. Claude 3.5 Sonnet được đánh giá là nhanh hơn gấp đôi so với Claude 2 và Claude 2.1, và rất lý tưởng cho các tác vụ đòi hỏi phản hồi nhanh chóng. Phiên bản Claude 3.5 Haiku nhỏ gọn hơn, phù hợp với các nhiệm vụ đơn giản và lặp đi lặp lại.
<h2>2. Claude có thể làm gì?</h2>
Không giống như ChatGPT và Gemini tập trung vào trả lời câu hỏi đa dạng, Claude nổi bật ở khả năng lập trình, toán học và lập luận phức tạp. Anthropic quảng bá Claude 3.5 Sonnet là "mô hình tầm nhìn mạnh mẽ nhất từ trước đến nay". Phiên bản này có thể thực hiện nhiều tác vụ dựa trên hình ảnh, ví dụ như giải mã văn bản từ ảnh mờ hoặc phân tích biểu đồ.
Claude cũng là chatbot LLM đầu tiên cung cấp không gian cộng tác chuyên dụng bên ngoài cuộc trò chuyện. Tính năng Artifacts (ra mắt tháng 9/2024) cho phép người dùng xem, chỉnh sửa và xây dựng trên nội dung do Claude tạo ra trong thời gian thực. OpenAI cũng đã giới thiệu một tính năng tương tự cho ChatGPT, nhưng chỉ dành cho người dùng Plus và Enterprise.
Ngoài ra, Claude có thể tương tác trực tiếp với các ứng dụng máy tính để bàn khác thông qua API "Sử dụng máy tính" (Computer Use). Claude có thể "nhìn thấy" những gì đang diễn ra trên màn hình và sử dụng các công cụ phần mềm để thực hiện các tác vụ bằng cách mô phỏng thao tác chuột và bàn phím của người dùng.
<h2>3. Làm thế nào để đăng ký sử dụng Claude?</h2>
Bạn có thể thử Claude thông qua trang web của Anthropic, cũng như ứng dụng Android và iOS. Việc sử dụng là miễn phí, hỗ trợ tải lên hình ảnh và tài liệu, và cung cấp quyền truy cập vào mô hình Claude 3.5 Sonnet (new). Anthropic cũng cung cấp gói Pro với giá 20 đô la/tháng, cho phép sử dụng nhiều hơn, truy cập vào Claude 3 Opus và Haiku, và tính năng Projects để tinh chỉnh AI trên các tập tin cụ thể.
<h2>4. So sánh Claude với các đối thủ cạnh tranh</h2>
Claude 3.5 Sonnet có một số ưu điểm so với ChatGPT, chẳng hạn như cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (200.000 ký tự so với 128.000), cho phép tạo các lời nhắc chi tiết hơn. Kiến trúc Constitutional AI giúp Claude trả lời chính xác hơn là sáng tạo. Claude cũng có thể tóm tắt tài liệu nghiên cứu, tạo báo cáo dựa trên dữ liệu tải lên và giải thích các câu hỏi toán học và khoa học phức tạp một cách dễ hiểu. Tuy nhiên, Claude hiện chưa có tính năng tương tự như chế độ giọng nói nâng cao của OpenAI và không thể tạo hình ảnh.
<h2>5. Những tranh cãi xung quanh Claude</h2>
Việc phát triển Claude cũng không tránh khỏi những tranh cãi. Một báo cáo của Proof News vào tháng 7 đã cáo buộc Anthropic (cùng với Nvidia, Apple và Salesforce) sử dụng tập dữ liệu gồm 173.536 phụ đề video YouTube để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn của họ.
Tính năng Computer Use của Claude cũng gặp một số vấn đề. Claude thực hiện hướng dẫn quá một cách triệt để, khiến AI dễ bị tấn công bằng cách tiêm lời nhắc (prompt injection), điều này đã được chứng minh trong một bản demo.

Claude của Anthropic: Đối thủ đáng gờm của ChatGPT

Claude của Anthropic: Cạnh tranh đáng gờm với ChatGPT Mục lục Claude là gì? Claude có thể làm gì? Làm thế nào để đăng ký sử dụng Claude...

tháng 11 20, 2024

Gemini trên Android Studio: Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ lập trình viên

<h1>Google tích hợp tính năng AI Gemini vào Android Studio</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tính năng hỗ trợ lập trình AI</li>
<li>Tính năng tái cấu trúc và lập tài liệu</li>
<li>Phân tích báo cáo lỗi và đề xuất sửa lỗi</li>
<li>Tính năng hỗ trợ viết test</li>
<li>Bảo mật và quyền riêng tư</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài viết này tóm tắt thông tin về việc Google cập nhật Android Studio bằng cách tích hợp các tính năng AI của Gemini, nhằm tăng năng suất cho nhà phát triển. Gemini mang AI đến mọi giai đoạn trong vòng đời phát triển phần mềm, từ viết code, tái cấu trúc, tạo tài liệu cho đến phân tích, kiểm thử và đề xuất sửa lỗi.
2. Tính năng hỗ trợ lập trình AI
Gemini cho phép nhà phát triển đưa ra gợi ý trực tiếp từ trình soạn thảo code để đề xuất, tối ưu hóa hoặc thêm code. Có nhiều cách để gọi Gemini:
<ul>
<li>Click chuột phải vào trình soạn thảo code và chọn Gemini > Generate code.</li>
<li>Chọn đoạn code cần sửa đổi, click chuột phải và chọn Gemini > Transform code.</li>
<li>Nhấn tổ hợp phím CTRL+\ (Command+\ trên macOS).</li>
</ul>
Sau khi nhận được mô tả yêu cầu, Gemini sẽ xử lý và hiển thị sự khác biệt code (code diff), cho phép nhà phát triển tinh chỉnh yêu cầu hoặc chấp nhận toàn bộ thay đổi. Tính năng tự động hoàn thành code (AI code completion) cũng được tích hợp, giúp nhà phát triển hoàn thành code nhanh hơn bằng cách gợi ý các hàm đầy đủ. Khi bật tính năng này, Gemini có thể gửi thêm thông tin ngữ cảnh đến LLM, bao gồm các đoạn code, kiểu file và thông tin khác để đưa ra gợi ý phù hợp hơn. Để sử dụng AI code completion, hãy mở dự án Android Studio, chọn View > Tool Windows > Gemini, đăng nhập tài khoản Google và cho phép Gemini truy cập code.
3. Tính năng tái cấu trúc và lập tài liệu
Gemini hỗ trợ các tính năng tái cấu trúc và lập tài liệu mạnh mẽ:
<ul>
<li>Tạo tài liệu: Chọn một đoạn code, click chuột phải và chọn Gemini > Document Function để tạo bản nháp tài liệu cho các hàm.</li>
<li>Đổi tên thông minh: Gemini đưa ra gợi ý đổi tên biến, lớp và phương thức dựa trên ngữ cảnh, đảm bảo tính nhất quán trong dự án khi sử dụng chức năng Refactor > Rename.</li>
<li>Tinh chỉnh tên biến: Gemini gợi ý tên biến hoặc phương thức trực quan và mô tả hơn dựa trên ngữ cảnh code. Truy cập bằng cách click chuột phải và chọn Gemini > Rethink variable names.</li>
<li>Gợi ý tin nhắn commit: Gemini tạo tin nhắn commit chi tiết dựa trên thay đổi code. Click nút Suggest commit message trong cửa sổ Commit.</li>
</ul>
4. Phân tích báo cáo lỗi và đề xuất sửa lỗi
Gemini phân tích báo cáo lỗi ứng dụng, tạo tóm tắt lỗi và đề xuất các bước tiếp theo, bao gồm code mẫu, hướng dẫn và liên kết đến tài liệu liên quan. Báo cáo lỗi từ Android Vitals và Firebase Crashlytics có thể được phân tích trong cửa sổ App Quality Insights.
5. Tính năng hỗ trợ viết test
Gemini hỗ trợ viết unit test bằng cách gợi ý các trường hợp kiểm thử dựa trên ngữ cảnh code. Gemini tạo tên và mô tả chi tiết cho các test, giúp hiểu rõ hơn từng test được gợi ý. Nhà phát triển vẫn cần tự triển khai logic của test. Để tạo test, click chuột phải vào một lớp và chọn Gemini > Unit test scenarios.
6. Bảo mật và quyền riêng tư
Google khẳng định Android Studio không gửi code nguồn lên server mà không có sự đồng ý của người dùng, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật. Nhà phát triển có thể bật/tắt tính năng Gemini và kiểm soát dữ liệu của mình. Google cam kết sử dụng AI có trách nhiệm.
7. Kết luận
Việc tích hợp Gemini vào Android Studio đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào quá trình phát triển ứng dụng Android, giúp tăng năng suất và hiệu quả cho các lập trình viên. Các tính năng đa dạng của Gemini hứa hẹn sẽ tối ưu hóa mọi khía cạnh của quá trình phát triển phần mềm.

Gemini trên Android Studio: Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ lập trình viên

Google tích hợp tính năng AI Gemini vào Android Studio Mục lục: Giới thiệu Tính năng hỗ trợ lập trình AI Tính năng tái cấu trúc và lập ...

tháng 11 20, 2024

Perplexity Cho Phép Mua Hàng Trực Tiếp Trên Công Cụ Tìm Kiếm AI

<h1>Công cụ tìm kiếm AI Perplexity giờ đây có thể mua hàng trực tiếp</h1>
Mục lục
<ul>
<li>Giới thiệu tính năng "Mua với Pro"</li>
<li>Tính năng "Mua với Pro" hoạt động như thế nào?</li>
<li>Lợi ích dành cho người dùng</li>
<li>Tính năng mua sắm AI cập nhật khác</li>
<li>Chương trình dành cho nhà bán lẻ</li>
<li>Kết luận</li>
</ul>
Giới thiệu tính năng "Mua với Pro"
Bài báo từ The Verge thông báo về việc Perplexity, một công cụ tìm kiếm AI, đã ra mắt tính năng "Mua với Pro" dành cho người dùng đăng ký gói Pro tại Mỹ. Tính năng này cho phép người dùng mua sản phẩm trực tiếp trên Perplexity mà không cần chuyển sang trang web của nhà bán lẻ.
Tính năng "Mua với Pro" hoạt động như thế nào?
Khi tìm kiếm sản phẩm trên Perplexity, người dùng Pro sẽ thấy nút "Mua với Pro". Việc nhấn vào nút này sẽ tự động đặt hàng sản phẩm bằng thông tin thanh toán và vận chuyển đã được lưu trước đó. Perplexity cam kết giao hàng miễn phí cho tất cả các sản phẩm mua thông qua tính năng này. Đối với những sản phẩm không hỗ trợ "Mua với Pro", người dùng sẽ được chuyển hướng đến trang web của nhà bán lẻ để hoàn tất quá trình mua hàng.
Lợi ích dành cho người dùng
Tính năng "Mua với Pro" mang lại sự tiện lợi cho người dùng, giúp họ tiết kiệm thời gian và công sức trong việc mua sắm trực tuyến. Việc tích hợp mua hàng trực tiếp vào công cụ tìm kiếm giúp quá trình mua sắm trở nên liền mạch và đơn giản hơn. Thêm vào đó, việc được hưởng miễn phí vận chuyển là một điểm cộng đáng kể.
Tính năng mua sắm AI cập nhật khác
Ngoài "Mua với Pro", Perplexity cũng cập nhật các tính năng mua sắm AI khác, bao gồm:
<ul>
<li>Thẻ sản phẩm mới: Hiển thị hình ảnh sản phẩm, giá cả, tóm tắt các tính năng chính và đánh giá do AI viết. Tính năng này hiện có sẵn cho tất cả người dùng tại Mỹ.</li>
<li>Công cụ tìm kiếm "Snap to Shop": Cho phép người dùng chụp ảnh sản phẩm và đặt câu hỏi về sản phẩm đó. Tính năng này chỉ dành riêng cho người dùng Pro khi ra mắt.</li>
</ul>
Chương trình dành cho nhà bán lẻ
Perplexity cũng đang triển khai một chương trình mới dành cho các nhà bán lẻ. Chương trình này cung cấp cho người bán cái nhìn sâu sắc về xu hướng tìm kiếm và mua sắm, giúp họ hiểu rõ hơn nhu cầu khách hàng và tăng khả năng sản phẩm của họ được Perplexity đề xuất.
Kết luận
Việc Perplexity tích hợp tính năng mua sắm trực tiếp vào công cụ tìm kiếm AI đánh dấu một bước tiến mới trong lĩnh vực thương mại điện tử. Tính năng "Mua với Pro" cùng các cập nhật khác hứa hẹn mang lại trải nghiệm mua sắm trực tuyến tiện lợi và hiệu quả hơn cho người dùng, đồng thời hỗ trợ các nhà bán lẻ tiếp cận khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, việc tính năng này chỉ có sẵn cho người dùng trả phí gói Pro là một điểm cần lưu ý.

Perplexity Cho Phép Mua Hàng Trực Tiếp Trên Công Cụ Tìm Kiếm AI

Công cụ tìm kiếm AI Perplexity giờ đây có thể mua hàng trực tiếp Mục lục Giới thiệu tính năng "Mua với Pro" Tính năng "Mu...

tháng 11 20, 2024

Sự trỗi dậy của AI Agent: Trợ lý ảo thông minh hơn chatbot

Mỹ đẩy mạnh truy cập dữ liệu công cộng bằng trí tuệ nhân tạo

Fireworks AI ra mắt f1: Mô hình AI tổng hợp đột phá khả năng lập luận phức tạp

Claude của Anthropic: Đối thủ đáng gờm của ChatGPT

Gemini trên Android Studio: Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ lập trình viên

Perplexity Cho Phép Mua Hàng Trực Tiếp Trên Công Cụ Tìm Kiếm AI

Bài đăng phổ biến

Labels