Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á

<h1>Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Grab và thách thức lập bản đồ Đông Nam Á</li> <li>Giải pháp: Tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o</li> <li>Kết quả: Nâng cao hiệu quả và độ chính xác</li> <li>Mở rộng khả năng tiếp cận và phản hồi</li> <li>Kết luận</li> </ol> <hr /> <ol> <li><strong>Giới thiệu Grab và thách thức lập bản đồ Đông Nam Á</strong></li> </ol> <p>Grab, công ty công nghệ hàng đầu Đông Nam Á với hơn 42 triệu người dùng hàng tháng tại 8 quốc gia và 6 triệu đối tác tài xế, đang tận dụng dữ liệu hình ảnh đường phố thu thập từ các đối tác của mình để xây dựng GrabMaps – một dịch vụ bản đồ hỗ trợ toàn bộ hoạt động của công ty. Tuy nhiên, việc lập bản đồ Đông Nam Á lại đặt ra những thách thức độc đáo. Mạng lưới đường sá phức tạp với những con phố nhỏ hẹp, một chiều, được tối ưu cho xe máy và người đi bộ, cùng với cảnh quan đô thị thay đổi nhanh chóng và độ bao phủ hạn chế từ các nhà cung cấp bản đồ truyền thống, đã tạo ra nhiều khó khăn.</p> <blockquote> <p>“Để đáp ứng nhu cầu của khu vực, chúng tôi phải xây dựng một hệ thống siêu cục bộ và năng động – lập bản đồ Đông Nam Á theo sự phát triển của nó.” – Adrian Margin, Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu cho Bản đồ Địa lý tại Grab.</p> </blockquote> <ol start="2"> <li><strong>Giải pháp: Tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o</strong></li> </ol> <p>Để khắc phục những trở ngại này, Grab đã sử dụng công nghệ tinh chỉnh tầm nhìn của GPT-4o từ OpenAI. Hệ thống GrabMaps đã thu thập hàng triệu hình ảnh đường phố cấp độ chi tiết từ mạng lưới các đối tác tài xế xe máy và người đi bộ, mỗi người được trang bị camera 360 độ.</p> <p>Việc tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o cho phép GrabMaps xác định chính xác hơn các biển báo tốc độ, hạn chế rẽ, địa điểm và hình dạng đường sá.</p> <ol start="3"> <li><strong>Kết quả: Nâng cao hiệu quả và độ chính xác</strong></li> </ol> <p>Những thí nghiệm ban đầu của Grab tập trung vào việc ghép nối biển báo tốc độ với các tuyến đường tương ứng. Chỉ với 100 mẫu dữ liệu kết hợp hình ảnh đường phố và bản đồ, nhóm nghiên cứu đã tinh chỉnh GPT-4o thông qua nhiều lần điều chỉnh siêu tham số để nâng cao độ chính xác.</p> <p>Kết quả ấn tượng:</p> <ul> <li>Độ chính xác ban đầu đạt 67% đã được cải thiện lên 80% sau hai vòng tinh chỉnh – tăng 13 điểm phần trăm.</li> <li>Mô hình hoạt động xuất sắc trong việc xử lý các tình huống phức tạp như đường cao tốc và vật cản, những tình huống trước đây cần nhiều can thiệp thủ công. Khả năng tham chiếu chéo hình ảnh đường phố với bản đồ giúp mô hình đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh, tương tự như con người.</li> </ul> <blockquote> <p>“Việc tinh chỉnh GPT-4o với dữ liệu của chúng tôi cho phép chúng tôi xử lý các hình học phức tạp hiệu quả, giảm thiểu sự can thiệp thủ công và chi phí hoạt động,” – Adrian Margin chia sẻ.</p> </blockquote> <p>Cụ thể, việc ứng dụng tinh chỉnh tầm nhìn đã mang lại những cải tiến đáng kể:</p> <ul> <li>Độ chính xác đếm làn đường tăng 20%.</li> <li>Độ chính xác định vị biển báo tốc độ tăng 13%.</li> <li>Giảm thiểu nỗ lực lập bản đồ thủ công, cắt giảm chi phí hoạt động và nâng cao độ tin cậy của chất lượng dữ liệu.</li> <li>Nâng cao khả năng xử lý các tình huống phức tạp như biển báo trên cao và vật cản, dẫn đến ít lỗi hơn trong đầu ra bản đồ.</li> </ul> <ol start="4"> <li><strong>Mở rộng khả năng tiếp cận và phản hồi</strong></li> </ol> <p>Grab đang tiếp tục mở rộng khả năng AI để làm cho nền tảng của mình dễ tiếp cận và phản hồi hơn. Một trợ lý giọng nói hỗ trợ đa ngôn ngữ, giao tiếp thân thiện dành cho người dùng khiếm thị và người cao tuổi đang được phát triển để giúp mọi người dễ dàng điều hướng ứng dụng hơn.</p> <p>Grab cũng đang xây dựng một chatbot hỗ trợ tiên tiến để xử lý các yêu cầu phức tạp. Bằng cách hiểu các quy trình hoạt động tiêu chuẩn (SOP) chi tiết và đưa ra phản hồi đồng cảm, được cá nhân hóa, chatbot này nhằm mục đích cải thiện trải nghiệm người dùng trong khi vẫn đảm bảo hiệu quả hoạt động.</p> <blockquote> <p>“Chúng tôi là người tiên phong trong việc áp dụng AI trong khu vực và tin rằng AI có rất nhiều tiềm năng để tiếp tục chuyển đổi cách chúng tôi giải quyết vấn đề cho các đối tác và người dùng của mình,” – Philipp Kandal, Giám đốc Sản phẩm của Grab cho biết. “Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với OpenAI để giúp đẩy nhanh việc khám phá và sử dụng công nghệ này.”</p> </blockquote> <ol start="5"> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p>Sự hợp tác giữa Grab và OpenAI đã chứng minh hiệu quả của công nghệ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o trong việc xây dựng bản đồ thông minh hơn cho Đông Nam Á. GrabMaps không chỉ là một công cụ hỗ trợ hoạt động nội bộ mà còn là minh chứng cho cam kết của Grab đối với khu vực, đem lại sự tiện lợi và hiệu quả cho hàng triệu người dùng và đối tác tài xế.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á

Bản đồ thông minh hơn nhờ tinh chỉnh tầm nhìn GPT-4o: Grab và OpenAI hợp tác xây dựng bản đồ Đông Nam Á Mục lục: Giới thiệu Grab và thách...

Read more »

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên

<h1>Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li>Giới thiệu về khóa học</li> <li>Bối cảnh ra đời của khóa học</li> <li>Mục tiêu và nội dung khóa học</li> <li>Vai trò của OpenAI trong giáo dục</li> <li>Tầm nhìn của OpenAI về tương lai của AI trong giáo dục</li> </ul> <p><strong>Giới thiệu về khóa học</strong></p> <p>OpenAI và đối tác phi lợi nhuận Common Sense Media đã cùng nhau ra mắt một khóa học đào tạo miễn phí dành cho giáo viên. Khóa học này nhằm mục đích làm rõ hơn về trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật gợi ý (prompt engineering). Khóa học được cung cấp trên trang web của Common Sense Media và là sản phẩm đầu tiên trong mối quan hệ hợp tác giữa OpenAI và Common Sense Media.</p> <p><strong>Bối cảnh ra đời của khóa học</strong></p> <p>Sự ra mắt của ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 đã tạo nên cơn sốt về AI thế hệ mới và trở thành một trong những ứng dụng phát triển nhanh nhất thế giới. Khả năng tạo nội dung giống như con người của ChatGPT, bao gồm bài luận, bài tập khoa học, thậm chí cả tiểu thuyết, đã khiến nhiều giáo viên bất ngờ và lo ngại về khả năng gian lận và đạo văn trong học đường. Điều này dẫn đến phản ứng dữ dội và nhiều trường học đã cấm sử dụng ChatGPT.</p> <p>Để đối phó với tình hình này, OpenAI, với sự hậu thuẫn của Microsoft và các nhà đầu tư khác (được định giá 157 tỷ đô la Mỹ trong vòng gọi vốn gần nhất), đã thành lập một nhóm chuyên trách hỗ trợ việc sử dụng AI có trách nhiệm trong giáo dục. Nhóm này do cựu giám đốc điều hành của Coursera, Leah Belsky, dẫn đầu.</p> <p><strong>Mục tiêu và nội dung khóa học</strong></p> <p>Khóa học được thiết kế dành cho giáo viên từ mẫu giáo đến lớp 12. Nó hướng dẫn giáo viên cách sử dụng ChatGPT trong nhiều trường hợp giáo dục khác nhau, chẳng hạn như tạo nội dung bài học hoặc sắp xếp các cuộc họp bộ phận hiệu quả hơn. Mục tiêu chính là trang bị cho giáo viên kiến thức và kỹ năng sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Bà Belsky chia sẻ rằng việc học sinh sử dụng ChatGPT đang rất phổ biến và các bậc phụ huynh nhìn chung đều ủng hộ, coi kỹ năng AI là điều cần thiết cho sự nghiệp tương lai.</p> <p><strong>Vai trò của OpenAI trong giáo dục</strong></p> <p>OpenAI đang tích cực thúc đẩy vai trò tích cực của ChatGPT trong giáo dục. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp cho học sinh và giáo viên các kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Việc ra mắt khóa học đào tạo miễn phí này thể hiện cam kết của OpenAI đối với việc hỗ trợ giáo dục và đảm bảo sử dụng AI một cách có đạo đức trong môi trường học tập.</p> <p><strong>Tầm nhìn của OpenAI về tương lai của AI trong giáo dục</strong></p> <p>Mục tiêu của OpenAI là đưa AI đến tay mọi học sinh và giáo viên, đồng thời trang bị cho họ các kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Điều này cho thấy tầm nhìn dài hạn của OpenAI trong việc tích hợp AI vào hệ thống giáo dục và tạo ra một môi trường học tập tiên tiến hơn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên

Khóa học đào tạo AI miễn phí mới của OpenAI dành cho giáo viên Mục lục Giới thiệu về khóa học Bối cảnh ra đời của khóa học Mục tiêu và ...

Read more »

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

<h1>Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1</h1> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc</li> <li>Khả năng và giới hạn của DeepSeek-R1</li> <li>Ảnh hưởng của chính sách Trung Quốc đối với DeepSeek-R1</li> <li>Xu hướng mới trong phát triển AI: Tính toán thời gian thực thi</li> </ol> <hr /> <h2>1. DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc</h2> <p>Một phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc đã công bố một mô hình AI "suy luận" được cho là có khả năng cạnh tranh với mô hình o1 của OpenAI. Phòng thí nghiệm đó là DeepSeek, được hậu thuẫn bởi một quỹ đầu tư phòng hộ định lượng. Họ đã phát hành bản xem trước của DeepSeek-R1, mô hình mà công ty tuyên bố có khả năng suy luận ngang ngửa với o1. Khác với hầu hết các mô hình khác, các mô hình suy luận tự kiểm tra tính chính xác thông tin bằng cách dành nhiều thời gian hơn để xem xét câu hỏi hoặc truy vấn. Điều này giúp chúng tránh được một số cạm bẫy thường gặp ở các mô hình khác.</p> <p><img alt="Illustration of a robot in" man="" pose="" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2016/11/wtf_is_ai.jpg?w=1024" thinking="" /></p> <h2>2. Khả năng và giới hạn của DeepSeek-R1</h2> <p>Tương tự như o1, DeepSeek-R1 lập luận thông qua các nhiệm vụ, lên kế hoạch trước và thực hiện một loạt các hành động giúp mô hình đưa ra câu trả lời. Điều này có thể mất một thời gian. Giống như o1, tùy thuộc vào độ phức tạp của câu hỏi, DeepSeek-R1 có thể "suy nghĩ" trong vài chục giây trước khi trả lời.</p> <p>DeepSeek tuyên bố rằng DeepSeek-R1 (hoặc chính xác hơn là DeepSeek-R1-Lite-Preview) hoạt động tương đương với mô hình o1-preview của OpenAI trên hai điểm chuẩn AI phổ biến, AIME và MATH. AIME sử dụng các mô hình AI khác để đánh giá hiệu suất của một mô hình, trong khi MATH là một tập hợp các bài toán bằng lời. Tuy nhiên, mô hình này không hoàn hảo. Một số người bình luận trên X lưu ý rằng DeepSeek-R1 gặp khó khăn với trò chơi ô ăn quan và các bài toán logic khác (giống như o1).</p> <p><img alt="DeepSeek-R1" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-20-at-11.22.25AM.png?w=680" /></p> <p>DeepSeek-R1 cũng có thể dễ dàng bị "jailbreak" - tức là được nhắc nhở theo cách mà nó bỏ qua các biện pháp bảo vệ. Một người dùng X đã khiến mô hình đưa ra công thức chi tiết về ma túy.</p> <p>Hơn nữa, DeepSeek-R1 dường như chặn các truy vấn được coi là quá nhạy cảm về mặt chính trị. Trong thử nghiệm của chúng tôi, mô hình từ chối trả lời các câu hỏi về nhà lãnh đạo Trung Quốc Tập Cận Bình, Quảng trường Thiên An Môn và các tác động địa chính trị của việc Trung Quốc xâm lược Đài Loan.</p> <p><img alt="DeepSeek-R1" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-20-at-10.36.22AM.png?w=680" /></p> <h2>3. Ảnh hưởng của chính sách Trung Quốc đối với DeepSeek-R1</h2> <p>Hành vi này có thể là kết quả của áp lực từ chính phủ Trung Quốc đối với các dự án AI trong khu vực. Các mô hình ở Trung Quốc phải trải qua quá trình đánh giá chuẩn bởi cơ quan quản lý internet của Trung Quốc để đảm bảo phản hồi của chúng "thể hiện các giá trị xã hội chủ nghĩa cốt lõi". Được biết, chính phủ đã đề xuất một danh sách đen các nguồn không thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình - dẫn đến việc nhiều hệ thống AI của Trung Quốc từ chối trả lời các chủ đề có thể gây ra sự phẫn nộ của các cơ quan quản lý.</p> <h2>4. Xu hướng mới trong phát triển AI: Tính toán thời gian thực thi</h2> <p>Sự chú ý ngày càng tăng đối với các mô hình suy luận xuất hiện khi tính khả thi của "luật mở rộng", các lý thuyết lâu đời cho rằng việc ném thêm dữ liệu và sức mạnh tính toán vào một mô hình sẽ liên tục làm tăng khả năng của nó, đang bị đặt câu hỏi. Nhiều báo cáo báo chí cho thấy các mô hình từ các phòng thí nghiệm AI lớn, bao gồm OpenAI, Google và Anthropic, không được cải thiện ấn tượng như trước đây.</p> <p>Điều đó đã dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt cho các phương pháp tiếp cận, kiến trúc và kỹ thuật phát triển AI mới. Một trong số đó là tính toán thời gian thực thi, làm nền tảng cho các mô hình như o1 và DeepSeek-R1. Còn được gọi là tính toán suy luận, tính toán thời gian thực thi về cơ bản cung cấp cho các mô hình thêm thời gian xử lý để hoàn thành nhiệm vụ.</p> <p>"Chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của một định luật mở rộng mới", CEO của Microsoft, Satya Nadella, cho biết trong tuần này tại hội nghị Ignite của Microsoft, đề cập đến tính toán thời gian thực thi.</p> <p>DeepSeek, cho biết họ có kế hoạch mã nguồn mở DeepSeek-R1 và phát hành một API, là một hoạt động đáng chú ý. Nó được hậu thuẫn bởi High-Flyer Capital Management, một quỹ đầu tư phòng hộ định lượng của Trung Quốc sử dụng AI để hỗ trợ quyết định giao dịch của mình. Một trong những mô hình đầu tiên của DeepSeek, một mô hình phân tích văn bản và hình ảnh đa năng có tên DeepSeek-V2, đã buộc các đối thủ cạnh tranh như ByteDance, Baidu và Alibaba phải giảm giá sử dụng cho một số mô hình của họ - và làm cho các mô hình khác hoàn toàn miễn phí.</p> <p>High-Flyer tự xây dựng các cụm máy chủ của riêng mình để huấn luyện mô hình, gần đây nhất là cụm máy chủ có 10.000 GPU Nvidia A100 và trị giá 1 tỷ yên (~138 triệu USD). Được sáng lập bởi Liang Wenfeng, một sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính, High-Flyer đặt mục tiêu đạt được AI "siêu thông minh" thông qua tổ chức DeepSeek của mình.</p> <p><br /></p> <hr /> <p><br /></p>

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1 Mục lục DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc ...

Read more »

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

<h1>Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức</li> <li>Sự Trỗi Dậy Của Các Công Cụ Tìm Kiếm Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)</li> <li>Chiến Lược Toàn Diện Của Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ</li> <li>Thách Thức Kinh Tế Và Tương Lai Của Tìm Kiếm AI</li> </ol> <hr /> <h2>1. Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức</h2> <p>Trong nhiều năm, các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google đã thống trị internet, xử lý hàng nghìn tỷ truy vấn mỗi năm. Câu nói "cứ Google đi" đã trở thành thói quen của người dùng khi tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, sự ra đời và phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đang đặt dấu hỏi lớn về vị thế độc tôn này.</p> <h2>2. Sự Trỗi Dậy Của Các Công Cụ Tìm Kiếm Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)</h2> <p>Sự xuất hiện của các sản phẩm AI như SearchGPT của OpenAI và Pro Search của Perplexity AI đang làm thay đổi cục diện thị trường tìm kiếm trực tuyến. Thay vì trả về danh sách liên kết như các công cụ tìm kiếm truyền thống, các công cụ tìm kiếm AI sử dụng các mô hình AI để thu thập thông tin từ web và cung cấp câu trả lời tóm tắt, giúp người dùng tiếp cận thông tin nhanh chóng và trực quan hơn.</p> <figure class="getty aligncenter"> <img alt="Hình ảnh minh họa về SearchGPT của OpenAI" src="https://observer.com/wp-content/uploads/sites/2/2024/11/GettyImages-2165348475.jpg?quality=80&w=970" /> <figcaption>OpenAI ra mắt SearchGPT vào tháng 10. <span class="media-credit">Jakub Porzycki/NurPhoto via Getty Images</span></figcaption> </figure> <h2>3. Chiến Lược Toàn Diện Của Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ</h2> <p>Việc chuyển đổi sang tìm kiếm dựa trên AI không chỉ đơn thuần là cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn là một chiến lược để giữ chân người dùng trong hệ sinh thái sản phẩm của mỗi công ty. OpenAI và Perplexity đang hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu và tin tức lớn để cung cấp cho người dùng nguồn thông tin đáng tin cậy, đồng thời giúp các nhà xuất bản mở rộng phạm vi tiếp cận. Meta, với lượng người dùng khổng lồ và nguồn dữ liệu phong phú từ Facebook và Instagram, cũng đang tham gia cuộc đua này bằng kế hoạch ra mắt công cụ tìm kiếm AI riêng, dự kiến ​​sẽ sớm tích hợp vào WhatsApp, Instagram và Facebook.</p> <h2>4. Thách Thức Kinh Tế Và Tương Lai Của Tìm Kiếm AI</h2> <p>Mặc dù mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, việc chuyển đổi sang tìm kiếm AI cũng đặt ra những thách thức về kinh tế. Chi phí cho mỗi truy vấn tìm kiếm AI cao gấp khoảng 10 lần so với truy vấn tìm kiếm truyền thống của Google hay Bing, theo báo cáo của Reuters. Để bù đắp chi phí này, các công ty có thể sẽ phải tính phí người dùng hoặc dựa nhiều vào quảng cáo, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng kết quả tìm kiếm. Các chuyên gia cho rằng, cuối cùng, mô hình kinh doanh của tìm kiếm AI có thể hoàn toàn phụ thuộc vào doanh thu từ quảng cáo.</p> <p>Christian Ward, giám đốc dữ liệu của Yext, cho rằng: "Trong khi tìm kiếm truyền thống rất hiệu quả với các tác vụ đơn giản, hệ thống AI đang dần xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho những người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm bằng từ khóa hoặc đối mặt với rào cản ngôn ngữ."</p> <p>Paul Butterworth, đồng sáng lập và giám đốc công nghệ của Vantiq, nhận định: "Tìm kiếm AI sẽ trở thành điểm dừng đầu tiên của hầu hết người dùng vì nó nhanh chóng, có tính đến ngữ cảnh và cung cấp câu trả lời ngắn gọn, chính xác. Tuy nhiên, khi câu trả lời của AI thiếu chiều sâu hoặc chi tiết, người dùng có thể quay lại với tìm kiếm truyền thống để tìm kiếm thông tin toàn diện hơn."</p> <p>Ram Palaniappan, giám đốc công nghệ của TEKsystems Global, cho biết: "Để bù đắp chi phí cao, các công ty sẽ phải lựa chọn tính phí người dùng hoặc tập trung vào quảng cáo. Nếu cung cấp miễn phí, họ có thể ưu tiên nội dung nhất định thông qua quảng cáo, dẫn đến việc hạn chế sự lựa chọn của người dùng để tìm ra nguồn thông tin tốt nhất."</p> <p>Google, trước những thách thức này, cũng đang phát triển công cụ tìm kiếm AI thông qua việc ra mắt AI Overviews. Công ty khẳng định đây là một bước đi phù hợp với mô hình lợi nhuận dựa trên quảng cáo của họ.</p> <p>Tóm lại, cuộc chiến tìm kiếm trực tuyến đang diễn ra sôi nổi với sự tham gia của các gã khổng lồ công nghệ và các công ty khởi nghiệp AI. Sự trỗi dậy của công cụ tìm kiếm AI không chỉ làm thay đổi trải nghiệm người dùng mà còn tác động sâu rộng đến mô hình kinh doanh và tương lai của ngành công nghiệp tìm kiếm trực tuyến.</p> <p><br /></p>

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google? Mục lục: Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức Sự Trỗi Dậy Của ...

Read more »

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

<h1>Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu Hụt Mô Hình Claude 3.5 Sonnet</li> <li>Phản Hồi Từ Cộng Đồng Nhà Phát Triển và Sự So Sánh Với VS Code</li> <li>Tương Lai Của Tích Hợp AI trong Visual Studio</li> </ol> <h2>1. Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu Hụt Mô Hình Claude 3.5 Sonnet</h2> <p>Phiên bản Visual Studio 2022 v17.12 mới nhất cho phép các nhà phát triển lựa chọn mô hình AI mà họ muốn sử dụng với GitHub Copilot tích hợp sẵn. Tuy nhiên, nhiều lập trình viên đang bày tỏ sự thất vọng vì phiên bản này thiếu sự hỗ trợ cho mô hình Claude 3.5 Sonnet mới nhất của Anthropic, trong khi mô hình này lại có sẵn trên VS Code.</p> <p>GitHub Copilot ban đầu được cung cấp dưới dạng tiện ích mở rộng cho Visual Studio. Sau đó, nó trở thành thành phần tích hợp sẵn, được khuyến nghị mặc định trong tất cả các workload từ phiên bản v17.10. Phiên bản v17.12 bổ sung tính năng cho phép người dùng chọn mô hình AI. Tuy nhiên, chỉ có các mô hình từ OpenAI (đối tác của Microsoft) được cung cấp. Điều này gây ra sự bất bình trong cộng đồng, vì Anthropic, công ty đứng sau Claude 3.5 Sonnet, là một công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI, đã hợp tác với Google và Amazon.</p> <p>Claude 3.5 Sonnet nổi bật với khả năng lập trình nâng cao, khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và tính năng "sử dụng máy tính" cho phép AI tương tác với môi trường kỹ thuật số như con người. GitHub đã công bố Claude 3.5 Sonnet có sẵn cho tất cả khách hàng GitHub Copilot vào ngày 29 tháng 10, khẳng định nó vượt trội hơn tất cả các mô hình công khai khác trên một số tiêu chuẩn đánh giá. Tuy nhiên, điều này không áp dụng cho Visual Studio 2022.</p> <h2>2. Phản Hồi Từ Cộng Đồng Nhà Phát Triển và Sự So Sánh Với VS Code</h2> <p>Một bài đăng trên cộng đồng nhà phát triển với tiêu đề "GitHub Copilot trong Visual Studio 2022 vẫn thiếu tùy chọn mô hình Claude 3.5 Sonnet" đã nhận được nhiều sự ủng hộ và bình luận. Nhiều lập trình viên bày tỏ sự thất vọng vì sự thiếu sót này và đặt câu hỏi tại sao VS Code lại được ưu tiên hơn Visual Studio.</p> <p>Một số bình luận tiêu biểu:</p> <ul> <li>"Tôi cũng đang chờ phản hồi chính thức. Trước đó, đã có bản cập nhật lên phiên bản 17.12.1, nhưng vẫn không đề cập đến vấn đề này."</li> <li>"Thật vô lý khi VS Code có thể có dịch vụ này, nhưng VS 2022 thì không."</li> <li>"Trong số các mô hình đa dạng trong bản cập nhật này, điều đầu tiên tôi tìm kiếm là Mô hình Claude, nhưng nó không có sẵn. Buồn!"</li> <li>"Có lộ trình nào cho việc này sẽ có sẵn không? Tôi chưa thấy nó được đề cập ở bất kỳ đâu trong tài liệu nào rằng đây là tính năng chỉ dành cho VS Code. Mất hàng giờ để cố gắng khiến Visual Studio hiển thị tùy chọn Claude. Tôi nghĩ đó là do cài đặt của tôi."</li> </ul> <p>Trên cộng đồng GitHub, những bình luận tương tự cũng được ghi nhận. Nhiều người đặt câu hỏi về thời gian ra mắt và sự ưu tiên của VS Code so với Visual Studio. Một số bình luận thể hiện sự thất vọng sâu sắc và chỉ trích sự chậm trễ trong việc tích hợp Claude 3.5 Sonnet vào Visual Studio.</p> <h2>3. Tương Lai Của Tích Hợp AI trong Visual Studio</h2> <p>Mặc dù không có lộ trình chính thức nào được công bố, nhưng một người dùng cho biết: "Hiện tại, trình chọn mô hình chỉ có trong Visual Studio Code, nhưng Visual Studio nằm trong kế hoạch phát triển!" Việc tích hợp Claude 3.5 Sonnet vào Visual Studio vẫn chưa rõ ràng và cần thời gian để chờ Microsoft đưa ra thông báo chính thức. Liệu đây là một lỗi hay một tính năng chưa được hoàn thiện? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ. Chúng ta sẽ phải theo dõi sát sao những cập nhật tiếp theo từ Microsoft để biết thêm thông tin.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet Mục lục: Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu ...

Read more »

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

<h1>Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?</h1> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm</li> <li>Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động</li> <li>Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI</li> <li>Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?</li> </ol> <p><strong>1. AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm</strong></p> <p>Các công cụ AI như ChatGPT, Gemini, Copilot đã tạo ra những văn bản ấn tượng chỉ từ một vài dòng lệnh đơn giản. Để tạo ra những văn bản này, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên một lượng khổng lồ dữ liệu văn bản do con người tạo ra và thu thập từ internet. Tuy nhiên, hiện nay, khi các công cụ AI tạo sinh tràn ngập internet với lượng lớn nội dung tổng hợp, chính những nội dung này lại được sử dụng để huấn luyện các thế hệ AI tiếp theo. Các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng, nếu điều này tiếp tục diễn ra không kiểm soát, hậu quả sẽ rất nghiêm trọng.</p> <p><img alt="AI chatbot with thought bubbles" src="https://i0.wp.com/www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2024/11/111324-pd-AI-synthetic-data-feat_REV.jpg?fit=1030%2C580&ssl=1" /></p> <p><strong>2. Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động</strong></p> <p>Theo một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí <em>Nature</em>, việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn trên chính dữ liệu do chúng tạo ra có thể dẫn đến "sự sụp đổ của mô hình" (<em>model collapse</em>). Điều này không có nghĩa là các AI tạo sinh sẽ ngừng hoạt động, mà thay vào đó, các phản hồi của chúng sẽ ngày càng lệch xa dữ liệu huấn luyện ban đầu. Mặc dù đôi khi bị lệch lạc, dữ liệu ban đầu vẫn là một sự phản ánh tương đối chính xác của thực tế. Tuy nhiên, khi các công cụ tự huấn luyện trên dữ liệu do chính chúng tạo ra, các lỗi nhỏ ban đầu sẽ tích tụ, nội dung cuối cùng sẽ mất đi sự sắc sảo, đa chiều và biến thành những thứ vô nghĩa.</p> <p><strong>3. Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI</strong></p> <p>Nghiên cứu của Shumailov và các cộng sự đã minh chứng điều này. Họ sử dụng mô hình ngôn ngữ OPT-125m, tinh chỉnh nó bằng các bài báo trên Wikipedia, sau đó yêu cầu mô hình dự đoán văn bản tiếp theo dựa trên một lệnh. Phản hồi của mô hình lại được dùng để tinh chỉnh mô hình. Sau 9 thế hệ, mô hình bắt đầu tạo ra những thứ vô nghĩa. Một lệnh ban đầu về kiến trúc thế kỷ 14 lại kết thúc bằng một danh sách các loại thỏ rừng. Chỉ khi giữ lại một phần dữ liệu ban đầu, sự suy giảm mô hình mới được giảm thiểu.</p> <p>Điều này cho thấy việc huấn luyện AI trên chính phản hồi của nó sẽ gây ra những hậu quả nghiêm trọng, bao gồm làm trầm trọng thêm hiện tượng thiên vị và biến đổi văn bản thành những thứ vô nghĩa nếu không được kiểm soát. Các công ty lớn có những phương pháp để ngăn chặn hiện tượng này, nhưng khi ngày càng nhiều người sử dụng mô hình ngôn ngữ để huấn luyện chatbot và AI riêng, nguy cơ này vẫn tiềm ẩn.</p> <p><strong>4. Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?</strong></p> <p>Để ngăn chặn AI tăng cường thiên vị hoặc tạo ra nội dung vô nghĩa, điều quan trọng là phải theo dõi tất cả dữ liệu và đảm bảo rằng cả kiến thức ban đầu (bao gồm văn bản do con người tạo ra) và kiến thức mới (văn bản do AI tạo ra) đều được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Về cơ bản, ý tưởng là không nên huấn luyện các mô hình mới chỉ với dữ liệu do AI tạo ra. Một cách tiếp cận khác là đảm bảo thu thập được tất cả các dữ liệu, ngay cả những dữ liệu có xác suất xuất hiện thấp.</p> <p><img alt="A hand manikin rests on a strip of yellow plastic caution tape, to highlight the need to proceed with caution when using or implementing Generative Artificial Intelligence" src="https://i0.wp.com/www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2024/08/090724_reviews-aisnakeoil_feat.jpg?fit=330%2C186&ssl=1" /></p> <p>Các công ty lớn đang tích cực kiểm tra sự trôi dữ liệu (<em>data drift</em>), do đó các vấn đề sẽ được phát hiện sớm và khắc phục kịp thời. Tuy nhiên, đối với những cá nhân tự xây dựng mô hình quy mô nhỏ hơn, việc nhận thức về rủi ro này là rất cần thiết.</p> <p>Tóm lại, việc sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai tiềm ẩn nhiều rủi ro, đòi hỏi sự thận trọng và các biện pháp phòng ngừa kỹ lưỡng để tránh sự sụp đổ mô hình và đảm bảo chất lượng, tính trung lập của dữ liệu.</p>

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi? Mục lục: AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn ngu...

Read more »