Agent.ai.vn

AdSkate: Nền tảng Trò chuyện Sáng tạo AI Đầu tiên trên Thế giới dành cho Marketer

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu về AdSkate</li>
<li>Khám phá Nền tảng Trò chuyện Sáng tạo AI</li>
<li>Ưu điểm của AdSkate</li>
<li>Thách thức trong Ngành Quảng cáo Hiện nay</li>
<li>Giải pháp của AdSkate</li>
<li>Lời kết</li>
<li>Thông tin liên hệ</li>
</ol>
<img alt="AdSkate Logo" src="https://cdn.prod.website-files.com/66637482ff7f75a2fd034496/67374570328027a758ba3de6_Untitled%20design%20(30)-p-500.png">
1. Giới thiệu về AdSkate
AdSkate, một startup có trụ sở tại Pittsburgh, được thành lập vào năm 2020 với sự hỗ trợ từ Đại học Carnegie Mellon và Innovation Works, vừa ra mắt nền tảng trò chuyện sáng tạo AI đầu tiên trên thế giới dành cho các marketer. Mục tiêu của AdSkate là thu hẹp khoảng cách giữa tiếp thị định lượng và định tính, mang đến một giải pháp tối ưu hóa quảng cáo số thông qua trí tuệ nhân tạo.
2. Khám phá Nền tảng Trò chuyện Sáng tạo AI
Nền tảng AdSkate sử dụng trí tuệ nhân tạo độc quyền và phân tích sáng tạo để cho phép các marketer tương tác với chiến dịch quảng cáo của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, người dùng chỉ cần hỏi: "Yếu tố sáng tạo nào đang thúc đẩy nhiều chuyển đổi nhất?" để nhận được thông tin chi tiết tức thì. Nền tảng này tích hợp nhiều tính năng tiên tiến như:
<ul>
<li>Trí tuệ nhân tạo về văn hóa: Phân tích và hiểu bối cảnh văn hóa để tạo ra nội dung quảng cáo phù hợp.</li>
<li>Tối ưu hóa sự chú ý: Tối ưu hóa nội dung quảng cáo để thu hút sự chú ý của người xem.</li>
<li>Phân tích sáng tạo: Đánh giá hiệu quả của các nội dung quảng cáo.</li>
<li>Kiểm tra tuân thủ FDA và ISI: Đảm bảo tuân thủ các quy định về quảng cáo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.</li>
</ul>
3. Ưu điểm của AdSkate
AdSkate tập trung vào chất lượng sáng tạo – yếu tố chiếm hơn một nửa lợi nhuận đầu tư (ROI) của quảng cáo (theo nghiên cứu của Nielsen). Nền tảng này giúp các marketer:
<ul>
<li>Tối ưu hóa tài sản sáng tạo theo thời gian thực: Điều chỉnh chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu.</li>
<li>Tăng ROI: Cải thiện hiệu quả quảng cáo bằng cách tối ưu hóa nội dung.</li>
<li>Giảm chi phí thu hút khách hàng (CPA): Tăng hiệu quả chi tiêu quảng cáo.</li>
<li>Tránh hiện tượng quảng cáo nhàm chán: Tạo ra các chiến dịch quảng cáo hấp dẫn và mới mẻ.</li>
</ul>
4. Thách thức trong Ngành Quảng cáo Hiện nay
Thị trường quảng cáo hiện nay đang phát triển nhanh chóng, song song với đó là những thách thức:
<ul>
<li>Mối quan tâm về quyền riêng tư: Người dùng ngày càng quan tâm đến việc bảo vệ thông tin cá nhân.</li>
<li>Hiện tượng quảng cáo nhàm chán: Khách hàng dễ dàng bỏ qua các quảng cáo lặp đi lặp lại.</li>
<li>Khối lượng thông điệp quá lớn: Khó khăn để các thương hiệu nổi bật giữa vô số thông tin quảng cáo.</li>
</ul>
5. Giải pháp của AdSkate
AdSkate giải quyết những thách thức này bằng cách đánh giá, phân tích và tối ưu hóa tài sản sáng tạo để đạt hiệu quả tối đa. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc truyền tải thông điệp chính xác đến đúng đối tượng mục tiêu, thay vì chỉ tập trung vào việc tiếp cận đối tượng. Việc sử dụng nội dung sáng tạo chất lượng thấp không chỉ kém hiệu quả mà còn gây hại cho hiệu suất chiến dịch, dẫn đến tăng CPA, quảng cáo nhàm chán và làm giảm nhận thức thương hiệu.
6. Lời kết
AdSkate cung cấp một giải pháp toàn diện, giúp các marketer tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo của mình bằng cách tập trung vào chất lượng sáng tạo. Bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu, AdSkate giúp các thương hiệu tạo ra các chiến dịch quảng cáo hiệu quả và thu hút hơn.
7. Thông tin liên hệ
Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập <a href="www.AdSkate.com">www.AdSkate.com</a>.

AdSkate: Nền tảng Trò chuyện Sáng tạo AI Đầu tiên trên Thế giới dành cho Marketer

Mục lục Giới thiệu về AdSkate Khám phá Nền tảng Trò chuyện Sáng tạo AI Ưu điểm của AdSkate Thách thức trong Ngành Quảng cáo Hiện nay G...

tháng 12 15, 2024

Doanh nghiệp Nhật Bản bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới cho tìm kiếm thông tin

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tìm kiếm thông tin truyền thống gặp khó khăn</li>
<li>Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) mang lại giải pháp hiệu quả</li>
<li>Ứng dụng Generative AI trong doanh nghiệp Nhật Bản</li>
<li>Kết luận</li>
<li>Hình ảnh</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trên toàn cầu, trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) đang được áp dụng rộng rãi. Tại Nhật Bản, các doanh nghiệp tư nhân cũng bắt đầu ứng dụng công nghệ tìm kiếm thông tin liên quan đến Generative AI để nâng cao hiệu quả hoạt động.
2. Tìm kiếm thông tin truyền thống gặp khó khăn
Phương pháp tìm kiếm thông tin truyền thống đòi hỏi người dùng phải nhập các từ khóa liên quan và tự tìm kiếm trên các trang web đã chọn. Tuy nhiên, quá trình này tốn nhiều thời gian và người dùng không phải lúc nào cũng tìm được nội dung chính xác họ cần.
3. Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) mang lại giải pháp hiệu quả
Ngược lại, tìm kiếm bằng Generative AI cho phép người dùng nhập truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc hình ảnh. Sau khi hiểu được yêu cầu của người dùng, AI sẽ truy xuất thông tin liên quan từ các trang web và nguồn khác, cung cấp câu trả lời ngắn gọn, tự nhiên.
4. Ứng dụng Generative AI trong doanh nghiệp Nhật Bản
Việc áp dụng Generative AI đang dần trở nên phổ biến trong các doanh nghiệp Nhật Bản. Công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể trong việc tìm kiếm thông tin từ các cơ sở dữ liệu nội bộ khổng lồ. AI có khả năng phân tích và tổng hợp thông tin một cách nhanh chóng và chính xác hơn so với phương pháp truyền thống, từ đó giúp đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.
5. Kết luận
Generative AI đang trở thành một công cụ quan trọng giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp Nhật Bản. Việc áp dụng công nghệ này hứa hẹn sẽ tiếp tục tăng mạnh trong tương lai, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế của đất nước.
<img alt="Generative artificial intelligence search technology is proving valuable for searching corporate databases." src="https://cdn4.premiumread.com/?url=https://www.japantimes.co.jp/japantimes/uploads/images/2024/12/03/437728.jpg?v=3.1&w=1000&q=100&f=jpg&t=1.51"> Công nghệ tìm kiếm thông tin trí tuệ nhân tạo thế hệ mới đang chứng minh giá trị to lớn trong việc tìm kiếm các cơ sở dữ liệu doanh nghiệp.

Doanh nghiệp Nhật Bản bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới cho tìm kiếm thông tin

Mục lục Giới thiệu Tìm kiếm thông tin truyền thống gặp khó khăn Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) mang lại giải pháp hiệu quả ...

tháng 12 15, 2024

Cerebras Vượt Trội So Với Các Ông Lớn Điện Toán Đám Mây Về Hiệu Suất AI

Mục lục:
<ol>
<li><a href="#hieu-suat-vuot-troi-cua-cerebras-inference-tren-mo-hinh-llama-31-405b">Hiệu suất vượt trội của Cerebras Inference trên mô hình Llama 3.1 405B</a></li>
<li><a href="#cong-nghe-dot-pha-cua-cerebras-systems">Công nghệ đột phá của Cerebras Systems</a></li>
<li><a href="#phan-hoi-tich-cuc-tu-meta">Phản hồi tích cực từ Meta</a></li>
<li><a href="#kha-nang-ung-dung-va-gia-ca">Khả năng ứng dụng và giá cả</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
</ol>

<ol>
<li>Hiệu suất vượt trội của Cerebras Inference trên mô hình Llama 3.1 405B</li>
</ol>
Công ty Cerebras Systems vừa công bố một bước đột phá đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Hệ thống Cerebras Inference đã đạt được tốc độ xử lý mô hình ngôn ngữ lớn Llama 3.1 405B của Meta với hiệu suất chưa từng có: 969 token/giây. Theo công ty phân tích hiệu năng độc lập Artificial Analysis, tốc độ này nhanh hơn tới 75 lần so với các giải pháp dựa trên GPU của các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây hàng đầu như AWS (13 token/giây), Azure (20 token/giây), và gần 6 lần so với SambaNova (164 token/giây) và hơn 14 lần so với Google Vertex (30 token/giây). 
<img alt="Cerebras WSE-3" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:320/poNodEShAPABxW4ErZcVeR.jpg" width="600">

Không chỉ về tốc độ, Cerebras Inference còn ghi nhận thời gian phản hồi cực nhanh: chỉ 240 mili giây để tạo ra token đầu tiên. Con số này nhanh gấp đôi so với Google Vertex (430 mili giây) và vượt xa AWS (1770 mili giây).
<img alt="Cerebras tokens per second on Llama 3.1 405B" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/chmVcFT5Y5VjVZTBzEiJUj-320-80.jpg" width="600">

<ol start="2">
<li>Công nghệ đột phá của Cerebras Systems</li>
</ol>
Thành tựu ấn tượng này đến từ hệ thống Cerebras Inference, được xây dựng trên siêu máy tính CS-3 và bộ xử lý AI Wafer Scale Engine 3 (WSE-3). WSE-3, được mệnh danh là "con chip AI nhanh nhất thế giới", sở hữu 44GB bộ nhớ SRAM tích hợp, 4 nghìn tỷ transistor, và 900.000 lõi được tối ưu hóa cho AI. Nó đạt hiệu năng AI đỉnh cao 125 petaflops và sở hữu băng thông bộ nhớ cao hơn gấp 7000 lần so với Nvidia H100.

<ol start="3">
<li>Phản hồi tích cực từ Meta</li>
</ol>
Ahmad Al-Dahle, Phó Chủ tịch mảng GenAI của Meta, đã đánh giá cao kết quả mà Cerebras đạt được: "Việc mở rộng khả năng suy luận là vô cùng quan trọng để thúc đẩy đổi mới AI và mã nguồn mở. Nhờ nỗ lực đáng kinh ngạc của đội ngũ Cerebras, Llama 3.1 405B hiện là mô hình tiên tiến nhanh nhất thế giới. Thông qua sức mạnh của Llama và cách tiếp cận mở của chúng tôi, việc suy luận siêu nhanh và giá cả phải chăng giờ đây đã nằm trong tầm tay của nhiều nhà phát triển hơn bao giờ hết."

<ol start="4">
<li>Khả năng ứng dụng và giá cả</li>
</ol>
Việc chạy các mô hình lớn với tốc độ "tức thì" mở ra nhiều ứng dụng mới đầy tiềm năng, bao gồm khả năng lập luận và hợp tác đa tác nhân trong nhiều lĩnh vực AI. Cerebras hiện đang tiến hành thử nghiệm hệ thống cho khách hàng, với kế hoạch ra mắt chính thức vào quý 1 năm 2025. Giá khởi điểm là 6 đô la Mỹ cho một triệu token đầu vào và 12 đô la Mỹ cho một triệu token đầu ra.

<ol start="5">
<li>Kết luận</li>
</ol>
Cerebras Systems đã chứng minh sức mạnh vượt trội của hệ thống Cerebras Inference so với các đối thủ cạnh tranh hàng đầu trong lĩnh vực AI. Với tốc độ và hiệu quả đáng kinh ngạc, Cerebras Inference hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách thức chúng ta tương tác và ứng dụng AI trong tương lai.

Cerebras Vượt Trội So Với Các Ông Lớn Điện Toán Đám Mây Về Hiệu Suất AI

Mục lục: Hiệu suất vượt trội của Cerebras Inference trên mô hình Llama 3.1 405B Công nghệ đột phá của Cerebras Systems Phản hồi tích cực...

tháng 12 15, 2024

Doanh nghiệp đang vật lộn với AI thế hệ mới, các nhà đầu tư mạo hiểm nói

Mục lục:
<ol>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-%C4%91%E1%BA%A7u-t%C6%B0-m%E1%BA%A1nh-m%E1%BA%BD-v%C3%A0o-ai-nh%C6%B0ng-thi%E1%BA%BFu-chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-r%C3%B5-r%C3%A0ng">Sự đầu tư mạnh mẽ vào AI nhưng thiếu chiến lược rõ ràng</a></li>
<li><a href="#chi-ti%C3%AAu-%C4%91%E1%BB%99t-bi%E1%BA%BFn-cho-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-ai-v%C3%A0-c%C3%A1c-m%C3%B4-h%C3%ACnh-n%E1%BB%81n-t%E1%BA%A3ng">Chi tiêu đột biến cho ứng dụng AI và các mô hình nền tảng</a></li>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-gia-t%C4%83ng-m%E1%BA%A1nh-m%E1%BA%BD-c%E1%BB%A7a-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-ai">Sự gia tăng mạnh mẽ của ứng dụng AI</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-h%E1%BB%A3p-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-ai-ch%E1%BB%A7-%C4%91%E1%BA%A1o">Các trường hợp sử dụng AI chủ đạo</a></li>
<li><a href="#anthropic-%C4%91ang-thu-h%C3%BAt-s%E1%BB%B1-ch%C3%BA-%C3%BD-t%E1%BB%AB-c%C3%A1c-doanh-nghi%E1%BB%87p">Anthropic đang thu hút sự chú ý từ các doanh nghiệp</a></li>
<li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-modern-ai-stack-c%C6%A1-s%E1%BB%9F-h%E1%BA%A1-t%E1%BA%A7ng-cho-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Mô hình "Modern AI Stack": Cơ sở hạ tầng cho tương lai</a></li>
<li><a href="#ba-d%E1%BB%B1-%C4%91o%C3%A1n-cho-t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-ai-doanh-nghi%E1%BB%87p">Ba dự đoán cho tương lai của AI doanh nghiệp</a></li>
</ol>

<h2>1. Sự đầu tư mạnh mẽ vào AI nhưng thiếu chiến lược rõ ràng</h2>
Năm 2024 chứng kiến một làn sóng đầu tư khổng lồ từ các doanh nghiệp vào trí tuệ nhân tạo (AI), đạt gần 14 tỷ đô la. Tuy nhiên, theo một khảo sát của công ty đầu tư mạo hiểm Menlo Ventures, một phần đáng kể các công ty vẫn chưa rõ ràng về cách thức áp dụng công nghệ này. Theo báo cáo, hơn một phần ba số người được khảo sát không có tầm nhìn rõ ràng về cách thức triển khai AI thế hệ mới (Gen AI) trong tổ chức của họ.
Báo cáo đầy đủ, 2024: Tình trạng của AI thế hệ mới trong Doanh nghiệp, được thực hiện dựa trên phản hồi của 600 nhà hoạch định chiến lược CNTT trong tháng 9 và tháng 10, có thể được tìm thấy trên trang web của Menlo Ventures. Các tác giả của báo cáo, các đối tác của Menlo Ventures là Tim Tully và Joff Redfern, cùng nhà đầu tư Derek Xiao, đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Claude Sonnet 3.5 của Anthropic để biên soạn báo cáo này. Sự không chắc chắn xung quanh Gen AI cho thấy chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của một cuộc chuyển đổi quy mô lớn.

<h2>2. Chi tiêu đột biến cho ứng dụng AI và các mô hình nền tảng</h2>
Bỏ qua chi phí cho chip AI từ Nvidia và các công ty khác, tổng chi phí cho "các mô hình nền tảng, đào tạo và triển khai mô hình, cơ sở hạ tầng dữ liệu cụ thể cho AI và các ứng dụng AI thế hệ mới" đã đạt 13,8 tỷ đô la vào năm 2024, tăng hơn sáu lần so với tổng số năm 2023 (2,3 tỷ đô la). Sự bùng nổ chi tiêu này phản ánh sự lạc quan của các tổ chức, với 72% người đưa ra quyết định dự đoán việc áp dụng rộng rãi hơn các công cụ AI thế hệ mới trong tương lai gần.
Lĩnh vực chi tiêu lớn nhất là các mô hình nền tảng, cụ thể là các LLM được phát triển bởi Anthropic, OpenAI và các công ty khác, đã tăng vọt từ 1 tỷ đô la năm 2023 lên 6,8 tỷ đô la trong năm nay. Ngược lại, chi tiêu nhỏ nhất là cho dữ liệu và cơ sở hạ tầng, chỉ ở mức 400 triệu đô la.

<h2>3. Sự gia tăng mạnh mẽ của ứng dụng AI</h2>
Tuy nhiên, mức tăng trưởng ấn tượng nhất thuộc về ứng dụng AI, tăng gấp tám lần lên 4,6 tỷ đô la. Con số này bao gồm ba loại: AI dọc, AI theo bộ phận và AI ngang. Các nhà nghiên cứu cho rằng lĩnh vực ứng dụng đang "nóng lên". Mặc dù đầu tư vào mô hình nền tảng vẫn chiếm ưu thế, nhưng lớp ứng dụng đang phát triển nhanh hơn, hưởng lợi từ các mô hình thiết kế ngày càng hoàn thiện ở cấp độ cơ sở hạ tầng.

<h2>4. Các trường hợp sử dụng AI chủ đạo</h2>
Các trường hợp sử dụng AI nổi bật bao gồm:
<ul>
<li>Sinh mã: thông qua các công cụ hỗ trợ lập trình như GitHub Copilot của Microsoft (hiện đang trên đà đạt doanh thu hàng năm 300 triệu đô la).</li>
<li>Trò chuyện hỗ trợ: chatbot hỗ trợ khách hàng.</li>
<li>Tìm kiếm và truy xuất thông tin doanh nghiệp.</li>
<li>Tóm tắt cuộc họp tự động.</li>
</ul>

<h2>5. Anthropic đang thu hút sự chú ý từ các doanh nghiệp</h2>
Menlo có lợi ích tài chính trực tiếp từ chi tiêu cho AI, vì công ty này hỗ trợ nhiều công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực này, bao gồm Anthropic và nhà sản xuất cơ sở dữ liệu vector Pinecone. Theo báo cáo, Anthropic đang dần vượt qua OpenAI, thu hút người dùng chuyển từ GPT sang Claude. Tỷ lệ thị phần doanh nghiệp của OpenAI đã giảm từ 50% xuống còn 34%, trong khi Anthropic đã tăng gấp đôi lên 24%.

<h2>6. Mô hình "Modern AI Stack": Cơ sở hạ tầng cho tương lai</h2>
Phần đáng chú ý nhất của báo cáo đề cập đến "Modern AI Stack", các lớp công nghệ cơ sở hạ tầng được sử dụng để xây dựng ứng dụng. Các nhà nghiên cứu nhận thấy các doanh nghiệp đang tập trung vào các khối xây dựng cốt lõi cấu thành kiến trúc thời gian chạy của hầu hết các hệ thống AI sản xuất. Cách tiếp cận này bao gồm các mô hình nền tảng, dịch vụ dữ liệu ở phía trên, như Pinecone, các khung phát triển phần mềm để dàn xếp các tác nhân AI như LangChain, và các công cụ tích hợp ở cấp độ cao nhất, chẳng hạn như từ Composio.
<img alt="menlo-ventures-2024-ai-spending-by-category" src="https://www.zdnet.com/a/img/resize/376614ee01b7374fb0e628d9c617c996673710e2/2024/12/02/07f5e670-a6b6-4fce-b758-5629c13bfe7a/menlo-ventures-2024-ai-spending-by-category.jpg?auto=webp&width=1280">

<h2>7. Ba dự đoán cho tương lai của AI doanh nghiệp</h2>
Báo cáo đưa ra ba dự đoán cho năm tới:
<ol>
<li>Các tác nhân AI sẽ làm gián đoạn thị trường phần mềm doanh nghiệp trị giá 400 tỷ đô la, dẫn đầu là các nền tảng như Clay và Forge, giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước vượt xa khả năng của các hệ thống hiện tại tập trung vào tạo nội dung và truy xuất kiến thức.
</li>
<li>Các công ty phần mềm đã được thiết lập có thể bị phá vỡ, giống như nhà bán sách Chegg và công ty thảo luận IT Stack Overflow. Các công ty dịch vụ gia công CNTT như Cognizant và các công ty tự động hóa truyền thống như UiPath nên chuẩn bị cho những thách thức mới từ các đối thủ dựa trên AI. Theo thời gian, ngay cả các gã khổng lồ phần mềm như Salesforce và Autodesk cũng sẽ phải đối mặt với những thách thức tương tự.
</li>
<li>Sẽ có "sự thiếu hụt nhân tài trầm trọng" khi các hệ thống AI trở nên phổ biến hơn, dẫn đến sự thiếu hụt các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia lĩnh vực. Cạnh tranh sẽ tăng cao và mức lương có thể tăng gấp 2-3 lần so với mức lương hiện tại của các kiến trúc sư AI.
</li>
</ol>

Doanh nghiệp đang vật lộn với AI thế hệ mới, các nhà đầu tư mạo hiểm nói

Mục lục: Sự đầu tư mạnh mẽ vào AI nhưng thiếu chiến lược rõ ràng Chi tiêu đột biến cho ứng dụng AI và các mô hình nền tảng Sự gia tăng m...

tháng 12 15, 2024

Tích hợp Charity Navigator vào tìm kiếm AI của Perplexity: Đơn giản hóa quy trình quyên góp từ thiện

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hợp tác giữa Perplexity AI và Charity Navigator</li>
<li>Tính năng mới và lợi ích cho người dùng</li>
<li>Perplexity AI: Cam kết sử dụng AI vì lợi ích xã hội</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trong bối cảnh ngày càng nhiều người quan tâm đến hoạt động từ thiện, việc tìm kiếm thông tin chính xác và đáng tin cậy về các tổ chức phi lợi nhuận (NPO) trở nên vô cùng quan trọng. Perplexity AI, một công cụ tìm kiếm AI tiên phong, đã hợp tác với Charity Navigator, một tổ chức uy tín trong lĩnh vực đánh giá NPO tại Mỹ, để mang đến giải pháp tối ưu cho vấn đề này. Hợp tác này đặc biệt ý nghĩa khi diễn ra vào Ngày Từ thiện Toàn cầu (Giving Tuesday), một phong trào khuyến khích mọi người trên thế giới tham gia hoạt động từ thiện.
2. Hợp tác giữa Perplexity AI và Charity Navigator
Perplexity AI và Charity Navigator đã chính thức bắt tay hợp tác nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình nghiên cứu và quyên góp cho các NPO tại Mỹ. Qua sự kết hợp này, người dùng Perplexity giờ đây có thể truy cập trực tiếp thông tin chi tiết về các NPO khác nhau ngay trên nền tảng của Perplexity, tận dụng cơ sở dữ liệu khổng lồ của Charity Navigator.
3. Tính năng mới và lợi ích cho người dùng
Tính năng mới này tích hợp nguồn tài nguyên của Charity Navigator vào khả năng tìm kiếm của Perplexity. Nhờ đó, người dùng có thể:
<ul>
<li>Truy cập nhanh chóng thông tin chi tiết: Nhận được thông tin toàn diện về tình hình tài chính, trách nhiệm giải trình và tính minh bạch của các tổ chức phi lợi nhuận.</li>
<li>Đánh giá và lựa chọn hiệu quả: Dựa trên xếp hạng và đánh giá của Charity Navigator để đưa ra quyết định quyên góp sáng suốt.</li>
<li>Quyên góp một cách có trách nhiệm: Đảm bảo đóng góp của mình được sử dụng hiệu quả và minh bạch cho các hoạt động từ thiện.</li>
</ul>
<img alt="Hình ảnh minh họa Perplexity AI" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/size/w2000/2024/12/cX00Phwi9L0CQyA4tm0sWqZxY.jpg">
4. Perplexity AI: Cam kết sử dụng AI vì lợi ích xã hội
Hợp tác với Charity Navigator không chỉ là một bước tiến công nghệ của Perplexity AI, mà còn khẳng định cam kết của công ty trong việc sử dụng AI để tạo ra giá trị tích cực cho xã hội. Trước đây, Perplexity AI đã hỗ trợ báo chí thông qua các công cụ AI và chia sẻ doanh thu với các nhà xuất bản. Tính năng mới này tiếp tục nhấn mạnh nỗ lực của Perplexity trong việc thúc đẩy sự minh bạch và hiệu quả của các hoạt động từ thiện bằng cách tăng cường khả năng tiếp cận thông tin cho những người muốn quyên góp.
5. Kết luận
Sự hợp tác giữa Perplexity AI và Charity Navigator đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc sử dụng công nghệ AI để hỗ trợ hoạt động từ thiện. Tính năng mới này không chỉ mang lại sự tiện lợi cho người dùng mà còn góp phần nâng cao tính minh bạch và hiệu quả của quy trình quyên góp, khuyến khích mọi người tham gia vào các hoạt động thiện nguyện một cách có trách nhiệm hơn. Đây là một ví dụ điển hình về cách công nghệ AI có thể được ứng dụng để giải quyết các vấn đề xã hội và tạo ra tác động tích cực.

Tích hợp Charity Navigator vào tìm kiếm AI của Perplexity: Đơn giản hóa quy trình quyên góp từ thiện

Mục lục Giới thiệu Hợp tác giữa Perplexity AI và Charity Navigator Tính năng mới và lợi ích cho người dùng Perplexity AI: Cam kết sử dụ...

tháng 12 15, 2024

Gemini trên Android: Liệu Google có mang "át chủ bài" NotebookLM lên hệ sinh thái di động?

Mục lục
<ol>
<li><a href="#t%C3%B3m-t%E1%BA%AFt-n%E1%BB%99i-dung-ch%C3%ADnh">Tóm tắt nội dung chính</a></li>
<li><a href="#audio-overviews-h%C6%A1n-c%E1%BA%A3-%C4%91%E1%BB%8Dc-chuy%E1%BB%83n-n%C3%B3i">Audio Overviews: Hơn cả đọc-chuyển-nói</a></li>
<li><a href="#gemini-tr%C3%AAn-android-d%E1%BA%A5u-hi%E1%BB%87u-t%C3%ADch-c%E1%BB%B1c-t%E1%BB%AB-b%E1%BA%A3n-beta">Gemini trên Android: Dấu hiệu tích cực từ bản Beta</a></li>
<li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-gemini-v%C3%A0-audio-overviews">Tương lai của Gemini và Audio Overviews</a></li>
</ol>

<ol>
<li>Tóm tắt nội dung chính:</li>
</ol>
Bài báo gốc đề cập đến khả năng Google sẽ sớm tích hợp tính năng Audio Overviews của NotebookLM vào ứng dụng Gemini trên hệ điều hành Android. Tính năng này cho phép chuyển đổi tài liệu văn bản thành các bản tóm tắt dạng audio sống động, được dẫn dắt bởi các nhân vật AI. Dựa trên các đoạn mã tìm thấy trong bản beta của ứng dụng Google, Android Police dự đoán tính năng này sẽ sớm được triển khai rộng rãi, mang đến trải nghiệm nghe thay vì đọc, đặc biệt hữu ích với các tài liệu phức tạp. Hiện tại, Gemini chủ yếu sử dụng tóm tắt văn bản dựa trên trí tuệ nhân tạo của Google.

<ol start="2">
<li>Audio Overviews: Hơn cả đọc-chuyển-nói:</li>
</ol>
Audio Overviews không đơn thuần chỉ là công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói. Nó sử dụng các nhân vật AI để tạo ra những cuộc trò chuyện sinh động xung quanh nội dung tài liệu. Những "người dẫn chương trình" ảo này sẽ phân tích các ý tưởng phức tạp, kết nối các khái niệm và tạo sự hứng thú bằng những câu chuyện hài hước và lời bình luận tự nhiên. Mục đích là để làm cho việc học tập và nghiên cứu trở nên thú vị và dễ tiếp cận hơn, phù hợp với những người thích nghe hơn là đọc, hay những người muốn đa nhiệm hoặc nghe nội dung khi đang di chuyển. Tuy nhiên, việc cân bằng giữa tính giải trí và sự nghiêm túc khi trình bày các chủ đề nghiêm túc vẫn là một thách thức.

<ol start="3">
<li>Gemini trên Android: Dấu hiệu tích cực từ bản Beta:</li>
</ol>
Một số dòng mã trong bản beta mới nhất của ứng dụng Google (phiên bản 15.48.33.sa.arm64) đã được phát hiện, cho thấy Audio Overviews đang được phát triển để tích hợp vào Gemini trên Android. Tuy nhiên, thời điểm chính thức ra mắt và cách thức hoạt động cụ thể vẫn chưa được tiết lộ. Android Police nhận định rằng khi tính năng này được kích hoạt, Gemini sẽ tự động đề xuất Audio Overviews cho các tài liệu tương thích. Người dùng chỉ cần chọn tùy chọn, và Gemini sẽ tự động xử lý và chuyển đổi nội dung thành dạng audio.

<ol start="4">
<li>Tương lai của Gemini và Audio Overviews:</li>
</ol>
Việc tích hợp Audio Overviews vào Gemini trên Android được kỳ vọng sẽ mở ra một hướng tiếp cận thông tin mới mẻ, linh hoạt và hấp dẫn hơn. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào trải nghiệm người dùng di động. Tuy nhiên, Google vẫn cần hoàn thiện thêm tính năng này, đặc biệt là khả năng điều chỉnh giọng điệu cho phù hợp với từng loại nội dung, nhằm đảm bảo sự chính xác và phù hợp với mọi đối tượng người dùng.

Gemini trên Android: Liệu Google có mang "át chủ bài" NotebookLM lên hệ sinh thái di động?

Mục lục Tóm tắt nội dung chính Audio Overviews: Hơn cả đọc-chuyển-nói Gemini trên Android: Dấu hiệu tích cực từ bản Beta Tương lai của ...

tháng 12 15, 2024

AdSkate: Nền tảng Trò chuyện Sáng tạo AI Đầu tiên trên Thế giới dành cho Marketer

Doanh nghiệp Nhật Bản bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới cho tìm kiếm thông tin

Cerebras Vượt Trội So Với Các Ông Lớn Điện Toán Đám Mây Về Hiệu Suất AI

Doanh nghiệp đang vật lộn với AI thế hệ mới, các nhà đầu tư mạo hiểm nói

Tích hợp Charity Navigator vào tìm kiếm AI của Perplexity: Đơn giản hóa quy trình quyên góp từ thiện

Gemini trên Android: Liệu Google có mang "át chủ bài" NotebookLM lên hệ sinh thái di động?

Bài đăng phổ biến

Labels