Agent.ai.vn

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

<h1>Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ul>
<li><strong>Tóm tắt:</strong>  Kết quả nghiên cứu bất ngờ về khả năng chẩn đoán bệnh của trí tuệ nhân tạo.</li>
<li><strong>Chi tiết nghiên cứu:</strong>  So sánh khả năng chẩn đoán của chatbot AI và bác sĩ.</li>
<li><strong>Phản hồi của chuyên gia:</strong>  Sự ngạc nhiên và đánh giá của bác sĩ Adam Rodman.</li>
<li><strong>Bài báo gốc:</strong> Nguồn tham khảo bài báo từ The New York Times.</li>
<li><strong>Thông tin bổ sung:</strong>  Tin tức nổi bật khác từ Herald/Review Media.</li>
</ul>
<p><strong>Tóm tắt:</strong></p>
<p>Một nghiên cứu nhỏ gần đây cho thấy các chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt trội các bác sĩ trong việc đánh giá bệnh án và chẩn đoán bệnh. Kết quả này đã gây ngạc nhiên cho nhiều chuyên gia y tế, bao gồm cả bác sĩ Adam Rodman, một chuyên gia về nội khoa tại Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess ở Boston.  Ông dự đoán AI sẽ hỗ trợ bác sĩ nhưng không ngờ lại có kết quả vượt trội như vậy.</p>
<p><strong>Chi tiết nghiên cứu:</strong></p>
<p>Bài báo gốc từ The New York Times, do Gina Kolata viết, báo cáo về một nghiên cứu (quy mô nhỏ) cho thấy chatbot ChatGPT đã vượt qua các bác sĩ trong việc đánh giá các trường hợp bệnh lý, thậm chí cả khi các bác sĩ này cũng sử dụng một chatbot để hỗ trợ.  Chi tiết cụ thể về phương pháp luận và quy mô nghiên cứu không được nêu rõ trong đoạn trích.  Hình ảnh kèm theo bài báo cho thấy một phòng khám y tế, gợi ý về bối cảnh thực tiễn của nghiên cứu.</p>
<p><strong>Phản hồi của chuyên gia:</strong></p>
<p>Bác sĩ Adam Rodman, một chuyên gia có kinh nghiệm, đã bày tỏ sự ngạc nhiên trước kết quả nghiên cứu. Ông ban đầu tin rằng AI sẽ là một công cụ hỗ trợ hữu ích cho các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh, nhưng kết quả cho thấy khả năng của AI vượt xa những gì ông kỳ vọng.</p>
<p><strong>Bài báo gốc:</strong></p>
<p>Bài báo gốc được trích dẫn từ The New York Times, ngày 18 tháng 11 năm 2024,  với tiêu đề "AI Chatbots Defeated Doctors at Diagnosing Illness" (Chatbot AI đánh bại bác sĩ trong chẩn đoán bệnh).</p>
<p><strong>Thông tin bổ sung:</strong></p>
<p>Đoạn trích cũng cung cấp các tin tức khác từ Herald/Review Media, bao gồm các tin tức địa phương về các vấn đề chính trị, tội phạm, và các sự kiện cộng đồng.  Các tin tức nổi bật bao gồm: việc kiểm toán lại phiếu bầu ở Cochise County, một vụ án liên quan đến người nổi tiếng trên Instagram, và các tin tức về tội phạm tại Sierra Vista.  Điều này cho thấy sự đa dạng nội dung tin tức của Herald/Review Media.</p>

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh Mục lục: Tóm tắt: Kết quả nghiên cứu bất ngờ về khả năng chẩn đoán bệnh của trí ...

tháng 11 20, 2024

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông

<h1>Trí tuệ nhân tạo và tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Vấn đề hiện tại: Sự thất vọng của khách hàng với chatbot truyền thống</li>
<li>Hạn chế của chatbot truyền thống trong ngành viễn thông</li>
<li>Giải pháp: Trợ lý ảo AI tiên tiến</li>
<li>Ưu điểm của trợ lý ảo AI</li>
<li>Vai trò của con người trong hệ thống hỗ trợ khách hàng tương lai</li>
<li>Tương lai của trung tâm liên lạc viễn thông</li>
</ol>
<p><strong>1. Vấn đề hiện tại: Sự thất vọng của khách hàng với chatbot truyền thống</strong></p>
<p>Ngành viễn thông, dù đã đầu tư mạnh vào chuyển đổi số, vẫn chưa giải quyết được vấn đề nan giải: sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ. Trong kỷ nguyên số, khách hàng mong đợi sự hỗ trợ nhanh chóng và đáng tin cậy, nhưng các nhà cung cấp viễn thông lại liên tục gặp khó khăn trong việc đáp ứng điều này. Nghiên cứu độc lập cho thấy khoảng cách ngày càng lớn giữa kỳ vọng của khách hàng và thực tế tại các trung tâm liên lạc, phần lớn là do hiệu quả hạn chế của các hệ thống chatbot hiện nay.  Nhiều chatbot hiện nay, thay vì giảm bớt sự khó chịu và thời gian chờ đợi, lại khiến khách hàng bị mắc kẹt trong những tương tác lặp đi lặp lại, vô ích.</p>
<p><strong>2. Hạn chế của chatbot truyền thống trong ngành viễn thông</strong></p>
<p>Vấn đề chính của các chatbot thế hệ đầu tiên là chức năng cơ bản. Chúng chỉ phù hợp với các câu hỏi đơn giản, nhưng lại tỏ ra bất lực khi đối mặt với các vấn đề phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh. Khác với các ngành khác, dịch vụ khách hàng viễn thông thường liên quan đến những vấn đề tương đối phức tạp (ví dụ: giải quyết sự khác biệt trong hóa đơn, kiểm tra trạng thái hợp đồng, khắc phục sự cố dịch vụ). Chatbot hiện tại thường thiếu khả năng xử lý liền mạch các vấn đề này, khiến khách hàng phải lặp lại thông tin hoặc bị chuyển từ người đại diện này sang người đại diện khác cho đến khi họ từ bỏ.</p>
<p>Thêm vào đó là thách thức về sự khác biệt văn hóa và ngôn ngữ. Các nhà cung cấp viễn thông thường thuê ngoài dịch vụ khách hàng đến các địa điểm mà nhân viên hỗ trợ có thể không hiểu đầy đủ bối cảnh địa phương của khách hàng. Điều này càng làm trầm trọng thêm vấn đề bởi các chatbot hiện tại thường không thể hiểu được bất kỳ sắc thái nào.</p>
<p><strong>3. Giải pháp: Trợ lý ảo AI tiên tiến</strong></p>
<p>Đối với các công ty viễn thông nghiêm túc trong việc chuyển đổi trải nghiệm dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo AI là một giải pháp rõ ràng. Không giống như chatbot cơ bản, trợ lý ảo hiện nay được xây dựng dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và AI tạo sinh tiên tiến, cho phép chúng hiểu, phản hồi và thậm chí dự đoán nhu cầu của khách hàng một cách tự nhiên và trực quan.</p>
<p><strong>4. Ưu điểm của trợ lý ảo AI</strong></p>
<p>Trợ lý ảo AI có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện giống như con người. Chúng có thể diễn giải các câu phức tạp, đa phần, đảm bảo rằng ngay cả khi khách hàng đưa ra nhiều vấn đề trong một cuộc trò chuyện, chúng vẫn có thể theo dõi mạch lạc. Bằng cách loại bỏ sự cần thiết phải làm rõ lặp đi lặp lại, chúng làm giảm sự khó chịu và rút ngắn thời gian gọi. Khách hàng không còn cảm thấy như đang nói chuyện với một cỗ máy; họ đang tương tác với những trợ lý “thấu hiểu” họ.  Vì một số trợ lý ảo này “nói” được nhiều ngôn ngữ, nên chúng có thể tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, toàn diện hơn cho khách hàng đa dạng.  Một trong những lời phàn nàn thường xuyên nhất trong dịch vụ khách hàng viễn thông là trải nghiệm “được phân mảnh”, nơi khách hàng bị chuyển qua lại giữa các nhân viên và hệ thống, mỗi người chỉ xử lý một phần truy vấn của họ. Trợ lý ảo thế hệ tiếp theo giải quyết vấn đề này bằng cách quản lý các cuộc trò chuyện đa chủ đề phức tạp trong một tương tác liên tục.</p>
<p><strong>5. Vai trò của con người trong hệ thống hỗ trợ khách hàng tương lai</strong></p>
<p>Trợ lý ảo có thể chưa đủ tốt để thay thế hoàn toàn con người.  Hệ thống trung tâm liên lạc viễn thông trong tương lai tốt nhất phải sử dụng tính năng “con người trong vòng lặp”, có nghĩa là tích hợp các nhân viên được đào tạo khi cần thiết. Nếu khách hàng cảm thấy thất vọng hoặc cần phản hồi đồng cảm hơn, họ có thể gắn cờ cuộc trò chuyện để nhân viên can thiệp. Nhân viên hỗ trợ sẽ được cung cấp bảng điều khiển hiển thị ngữ cảnh của cuộc trò chuyện và phân tích tâm lý theo thời gian thực, cho phép họ can thiệp một cách liền mạch.</p>
<p><strong>6. Tương lai của trung tâm liên lạc viễn thông</strong></p>
<p>Ngành viễn thông đang ở một thời điểm quan trọng, khi phải lựa chọn giữa việc duy trì hiện trạng và đầu tư vào các giải pháp thực sự cải thiện trải nghiệm khách hàng. Nhu cầu về hiệu quả và tiết kiệm chi phí vẫn luôn tồn tại; nhưng các công ty không thể để chi phí thấp làm ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.  Đã đến lúc các công ty viễn thông nhận ra rằng chatbot cơ bản là không đủ. Để có được trải nghiệm dịch vụ khách hàng thực sự xuất sắc, các nhà cung cấp viễn thông cần trợ lý ảo kết hợp sự tinh vi công nghệ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI tạo sinh với sự đồng cảm và khả năng thích ứng của con người.</p>

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông

Trí tuệ nhân tạo và tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông Mục lục Vấn đề hiện tại: Sự thất vọng của khách hàng với chat...

tháng 11 20, 2024

Trí tuệ nhân tạo tại CMU: Đổi mới trong Nhân văn và Khoa học Xã hội

<h1>Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Carnegie Mellon: Kết nối nhân văn và khoa học xã hội với đổi mới</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu về việc tích hợp AI vào nhân văn và khoa học xã hội tại CMU</a></li>
<li><a href="#sang-kien-du-an">Những sáng kiến và dự án tiêu biểu</a><ul>
<li><a href="#he-sinh-thai">Hệ sinh thái nghiên cứu và giáo dục phân tích Dietrich</a></li>
<li><a href="#chuong-trinh-thuc-tap">Chương trình thực tập sinh ứng dụng AI</a></li>
<li><a href="#sach-giao-khoa">Sách giáo khoa Socratic</a></li>
<li><a href="#phat-trien-chuyen-mon">Phát triển chuyên môn cho giảng viên, nhân viên và sinh viên</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#tro-chuyen-ai">Trò chuyện AI lấy cảm hứng từ triết gia Hy Lạp cổ đại thúc đẩy tranh luận mạnh mẽ hơn</a></li>
<li><a href="#ung-dung-ai">Ứng dụng AI để hướng dẫn các cuộc trò chuyện khó khăn</a></li>
<li><a href="#sway">Với Sway, một chatbot hướng dẫn hai người hướng tới một cuộc tranh luận văn minh</a></li>
</ol>
<br>

<h2>1. Giới thiệu về việc tích hợp AI vào nhân văn và khoa học xã hội tại CMU <a name="gioi-thieu"></a></h2>
<p>Đại học Carnegie Mellon (CMU) đang tích cực phát triển các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để ứng dụng vào lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội.  Tại Trường Cao học Nhân văn và Khoa học Xã hội Dietrich, nhiều sáng kiến và dự án đang được triển khai nhằm khai thác sức mạnh của AI.  Việc này được xem là một bước tiến quan trọng, tương tự như việc chấp nhận máy tính cầm tay trong giáo dục nhiều thập kỷ trước. Dean Richard Scheines của trường Dietrich tin rằng việc chống lại việc sử dụng AI trong giáo dục là vô ích, thay vào đó, các giảng viên nên đón nhận và đổi mới với công nghệ này.</p>
<h2>2. Những sáng kiến và dự án tiêu biểu <a name="sang-kien-du-an"></a></h2>
<p>CMU đang tích cực nghiên cứu và phát triển nhiều ứng dụng AI trong giáo dục và nghiên cứu tại trường Dietrich.  Một số dự án tiêu biểu bao gồm:</p>
<h3>2.1 Hệ sinh thái nghiên cứu và giáo dục phân tích Dietrich <a name="he-sinh-thai"></a></h3>
<p>Đây là một tập hợp các công cụ được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng AI bằng cách giảm bớt các rào cản về mặt hậu cần và công nghệ. Hệ sinh thái này tận dụng các khả năng hiện có và đang nổi lên của các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI và Claude để nâng cao năng suất hành chính, giáo dục và nghiên cứu, cũng như quản lý chi phí và triển khai. Các công cụ sẽ được phát hành dưới dạng mã nguồn mở, giúp phổ biến hơn việc tiếp cận các khả năng AI tiên tiến trong các môi trường học thuật.</p>
<h3>2.2 Chương trình thực tập sinh ứng dụng AI <a name="chuong-trinh-thuc-tap"></a></h3>
<p>Trường Dietrich hợp tác với Viện Chiến lược & Công nghệ Carnegie Mellon (CMIST) để tổ chức chương trình thực tập sinh sinh viên tập trung vào việc phát triển các ứng dụng dựa trên LLM, bao gồm cả Môi trường chơi game vận hành (OGE).  Trong môi trường này, người chơi tương tác với một hệ thống hộp trắng trung tâm và hợp tác với bốn cố vấn dựa trên LLM: ngoại giao, quân sự, kinh tế và tình báo.  Mô phỏng sẽ được thử nghiệm trong các lớp học vào năm tới, sẽ đóng vai trò là một nền tảng thử nghiệm để khám phá năng lực xây dựng nhóm, lý luận phân tích và tiềm năng của việc ra quyết định hỗ trợ AI trong các môi trường có rủi ro cao.</p>
<h3>2.3 Sách giáo khoa Socratic <a name="sach-giao-khoa"></a></h3>
<p>Hợp tác với Giáo sư Daniel Oppenheimer thuộc khoa Khoa học Xã hội và Quyết định, CMU đang phát triển các sách giáo khoa được hỗ trợ bởi AI.  Những cuốn sách này cung cấp nội dung và hướng dẫn cá nhân hóa thông qua các tương tác trò chuyện, đồng thời điều chỉnh theo tốc độ và sở thích của từng học sinh bằng phương pháp Socratic.  Phương pháp tiếp cận mới này cung cấp cho giảng viên những hiểu biết chi tiết về tiến độ học tập của từng cá nhân và toàn lớp, cho phép can thiệp có mục tiêu và điều chỉnh chương trình giảng dạy.</p>
<h3>2.4 Phát triển chuyên môn cho giảng viên, nhân viên và sinh viên <a name="phat-trien-chuyen-mon"></a></h3>
<p>CMU cung cấp các chương trình phát triển chuyên môn cho giảng viên, nhân viên và sinh viên về AI, bao gồm hợp tác với Trung tâm Eberly về Giáo dục xuất sắc và Đổi mới để hỗ trợ Sáng kiến Giảng dạy AI thế hệ mới (GAITAR).  Sáng kiến này nhằm mục đích đo lường tác động của các công cụ AI thế hệ mới đối với việc học tập và trải nghiệm giáo dục của sinh viên CMU.</p>
<h2>3. Trò chuyện AI lấy cảm hứng từ triết gia Hy Lạp cổ đại thúc đẩy tranh luận mạnh mẽ hơn <a name="tro-chuyen-ai"></a></h2>
<p>Giáo sư Simon Cullen đã phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn để tổng hợp phản hồi từ lớp học của mình và tạo ra một sinh viên ảo để tương tác. Mô hình này là nền tảng cho một ứng dụng trò chuyện tích hợp hướng dẫn AI để tạo điều kiện cho phản hồi hiệu quả khi tranh luận về các chủ đề gây tranh cãi.</p>
<h2>4. Ứng dụng AI để hướng dẫn các cuộc trò chuyện khó khăn <a name="ung-dung-ai"></a></h2>
<p>Ứng dụng AI không chỉ dừng lại ở việc cung cấp thông tin hay giải đáp thắc mắc, mà còn được ứng dụng để hướng dẫn các cuộc tranh luận về những chủ đề nhạy cảm.  CMU đã có kinh nghiệm lâu năm trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ học tập dựa trên AI, như các "Cognitive Tutors" được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, việc áp dụng AI vào các cuộc trò chuyện khó khăn trong môi trường lớp học là một bước tiến mới.  Mục tiêu là tạo ra một không gian an toàn cho sinh viên thể hiện quan điểm của mình mà không sợ bị chỉ trích.</p>
<h2>5. Với Sway, một chatbot hướng dẫn hai người hướng tới một cuộc tranh luận văn minh <a name="sway"></a></h2>
<p>Sway là một ứng dụng trò chuyện được phát triển từ Robocrates, một chatbot trước đó, nhằm mục đích thúc đẩy các cuộc tranh luận mang tính xây dựng hơn.  Sway có hai cấp độ can thiệp của AI:  thứ nhất, nó sẽ đưa ra đề xuất nếu phản hồi của người dùng chứa ngôn ngữ không được chấp nhận; thứ hai,  nó có thể tham gia tích cực vào cuộc trò chuyện để cung cấp thông tin bổ sung hoặc sửa chữa các tuyên bố sai lệch.  Mục tiêu của Sway là tạo ra một môi trường nơi các chủ đề gây chia rẽ nhất có thể được thảo luận và tranh luận, nhưng với các quy tắc thúc đẩy sự hiểu biết và lý trí hơn là sự thù địch và phân cực.  Dự án này đã nhận được tài trợ từ Quỹ Arthur Vining Davis và sẽ được triển khai tại hơn 20 trường đại học.</p>

Trí tuệ nhân tạo tại CMU: Đổi mới trong Nhân văn và Khoa học Xã hội

Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Carnegie Mellon: Kết nối nhân văn và khoa học xã hội với đổi mới Mục lục: Giới thiệu về việc tích hợp AI vào...

tháng 11 20, 2024

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>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<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>
<p><a name="giới-thiệu"></a></p>
<h2>Giới thiệu</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><a name="ai-agent-là-gì"></a></p>
<h2>AI Agent là gì?</h2>
<p>Nói một cách đơn giản, AI Agent là phần mềm có thể tự động hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><a name="ai-đang-phát-triển-ai-agent"></a></p>
<h2>Ai đang phát triển AI Agent?</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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".</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><a name="tương-lai-của-ai-agent"></a></p>
<h2>Tương lai của AI Agent</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><a name="kết-luận"></a></p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>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.</p>

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>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<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>
<br>

<h2>Tổng quan về dự án NSDS và mục tiêu cải thiện truy cập dữ liệu</h2>
<p>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.</p>
<br>

<h2>Vai trò của chatbot AI trong việc truy vấn dữ liệu</h2>
<p>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.</p>
<br>

<h2>Thách thức hiện tại trong việc truy cập và liên kết dữ liệu chính phủ</h2>
<p>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.</p>
<br>

<h2>Dự án NSDS: Một giải pháp toàn diện</h2>
<p>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.</p>
<br>

<h2>Các dự án đang triển khai và hợp đồng đã được ký kết</h2>
<p>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.</p>
<br>

<h2>Tương lai của NSDS và các bước tiếp theo</h2>
<p>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.</p>

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>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<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>
<p><strong>1. Thách thức hiện nay trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo</strong></p>
<p>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.</p>
<p><strong>2. Giới thiệu mô hình AI tổng hợp f1</strong></p>
<p>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.</p>
<p><strong>3. Chi tiết kỹ thuật của f1</strong></p>
<p>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.</p>
<p><strong>4. Tầm quan trọng của f1 và kết quả đánh giá</strong></p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><strong>5. Kết luận</strong></p>
<p>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.</p>

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

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông

Trí tuệ nhân tạo tại CMU: Đổi mới trong Nhân văn và Khoa học Xã hội

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

Bài đăng phổ biến

Labels