Cerebras CePO: Tăng cường Khả năng Lập Luận cho Mô Hình Llama AI

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về CePO</li> <li>Hiệu suất vượt trội của CePO</li> <li>Cơ chế hoạt động của CePO</li> <li>Tầm nhìn và kế hoạch tương lai của Cerebras</li> <li>Thông tin về Cerebras Systems</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về CePO</strong></p> <p>Cerebras Systems, công ty tiên phong trong lĩnh vực tăng tốc AI thế hệ mới, đã công bố Cerebras Planning and Optimization (CePO) tại hội nghị NeurIPS 2024. CePO là một khung công nghệ mạnh mẽ, giúp nâng cao đáng kể khả năng lập luận của dòng mô hình Llama của Meta. Sử dụng các kỹ thuật tính toán tinh vi trong quá trình suy luận, CePO cho phép mô hình Llama 3.3-70B vượt trội so với mô hình Llama 3.1-405B lớn hơn và các mô hình mã nguồn đóng hàng đầu trên các chuẩn đánh giá khó khăn, đồng thời duy trì tốc độ tương tác 100 token mỗi giây – một thành tựu tiên phong trong các mô hình lập luận thời gian thử nghiệm.</p> <p>CePO đánh dấu một bước đột phá quan trọng trong việc đưa khả năng lập luận tiên tiến đến cộng đồng AI mã nguồn mở. Trong khi các mô hình như OpenAI o1 và Alibaba QwQ đã chứng minh sức mạnh của việc tính toán bổ sung trong thời gian suy luận, CePO mang những khả năng này đến với Llama – dòng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở phổ biến nhất thế giới.</p> <p><strong>2. Hiệu suất vượt trội của CePO</strong></p> <p>CePO cải thiện đáng kể khả năng lập luận của Llama 3.3-70B, giúp nó vượt trội hơn Llama 3.1-405B trên các chuẩn đánh giá quan trọng bao gồm MATH, MMLU-Pro (Toán), GPQA và CRUX.</p> <p><img alt="CePO significantly enhances Llama 3.3. 70B's reasoning capabilities, enabling it to outperform the larger Llama 3.1 405B model across key benchmarks including MATH, MMLU-Pro (Math), GPQA and CRUX." src="https://mms.businesswire.com/media/20241210664485/en/2328097/4/CePO_graph.jpg"></p> <p>Khi so sánh trực tiếp với GPT-4 Turbo và Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.3-70B kết hợp với CePO đạt được hiệu suất tương đương trong các chuẩn đánh giá CRUZ, LiveCodeBench và GPQA, đồng thời vượt trội đáng kể trong các đánh giá MATH. Khung công nghệ này cũng cho thấy thành công đáng kể trong các thử thách lập luận cổ điển như Bài kiểm tra Dâu tây và bài toán Roulette Nga được sửa đổi, chứng minh khả năng lập luận thực sự chứ không chỉ là khớp mẫu.</p> <p><strong>3. Cơ chế hoạt động của CePO</strong></p> <p>Khung công nghệ lập luận CePO đạt được những cải tiến này thông qua một đường dẫn bốn giai đoạn sáng tạo:</p> <ul> <li><strong>Lập kế hoạch từng bước:</strong> Phân tích bài toán phức tạp thành các bước nhỏ hơn.</li> <li><strong>Nhiều đường dẫn thực thi:</strong> Đảm bảo tính chắc chắn của giải pháp.</li> <li><strong>Phân tích chéo thực thi:</strong> Xác định và sửa chữa các mâu thuẫn.</li> <li><strong>Đánh giá độ tin cậy có cấu trúc:</strong> Trong khuôn khổ Best-of-N.</li> </ul> <p>CePO sử dụng sự kết hợp các kỹ thuật lập luận, tạo ra nhiều kế hoạch và tự kiểm tra công việc của mình, tiêu thụ nhiều token đầu ra hơn (10-20 lần) so với các phương pháp one-shot. Tuy nhiên, nhờ tối ưu hóa phần cứng của Cerebras, nó vẫn đạt tốc độ 100 token mỗi giây – tương đương với các ứng dụng trò chuyện tốt nhất hiện nay như GPT-4 Turbo và Claude 3.5 Sonnet.</p> <p><strong>4. Tầm nhìn và kế hoạch tương lai của Cerebras</strong></p> <p>Cerebras sẽ mã nguồn mở khung công nghệ CePO để các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn thế giới có thể xây dựng và nâng cao những kỹ thuật đột phá này. Kế hoạch phát triển của công ty bao gồm việc phát triển các khung công nghệ gợi ý nâng cao tận dụng khả năng lập luận so sánh, tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp được tối ưu hóa cho việc tính toán thời gian suy luận và xây dựng các cơ chế xác minh nâng cao cho chuỗi lập luận phức tạp.</p> <p><strong>5. Thông tin về Cerebras Systems</strong></p> <p>Cerebras Systems là một nhóm các kiến trúc sư máy tính, nhà khoa học máy tính, nhà nghiên cứu học sâu và kỹ sư tiên phong. Sản phẩm chủ lực của họ, hệ thống CS-3, được cung cấp sức mạnh bởi bộ xử lý AI lớn nhất và nhanh nhất trên thị trường hiện nay, Wafer-Scale Engine-3. Các hệ thống CS-3 dễ dàng được kết nối với nhau để tạo ra các siêu máy tính AI lớn nhất thế giới. Giải pháp Cerebras Inference cung cấp tốc độ suy luận đột phá, giúp khách hàng tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến.</p> <p>Thông tin liên hệ truyền thông: <a href="mailto:PR@zmcommunications.com">PR@zmcommunications.com</a></p>

Cerebras CePO: Tăng cường Khả năng Lập Luận cho Mô Hình Llama AI

Mục lục: Giới thiệu về CePO Hiệu suất vượt trội của CePO Cơ chế hoạt động của CePO Tầm nhìn và kế hoạch tương lai của Cerebras Thông t...

Read more »

Mô hình lập luận o1 của OpenAI: Liệu có thực sự thay đổi thế giới?

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về mô hình lập luận o1 của OpenAI</li> <li>Khả năng và hạn chế của mô hình o1</li> <li>Giải pháp của Cerebras: CePO – mô hình lập luận thời gian thực</li> <li>Nhận định và kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về mô hình lập luận o1 của OpenAI</strong></p> <p>OpenAI đã ra mắt Strawberry (tên gọi khác của mô hình o1) vào ngày 12 tháng 9 năm 2024, bao gồm cả phiên bản đầy đủ o1-preview và phiên bản giá rẻ hơn o1-mini. Mô hình này thể hiện cách AI có thể được cải thiện đáng kể bằng cách phân tách truy vấn thành các bước lập luận theo chuỗi (chain-of-thought reasoning). Phương pháp này hoạt động giống như con người, bằng cách phân chia vấn đề thành các phần nhỏ hơn và giải quyết tuần tự từng phần. Đặc biệt hữu ích trong các bài toán STEM và toán học, o1 đã thu hút được rất nhiều sự quan tâm.</p> <p><img alt="Standard promoting vs. the chain-of-thought approach of OpenAI's o1 reasoning model" src="https://imageio.forbes.com/specials-images/imageserve/67585fc3020bf120cc5d2fa8/The-Cerebras-Wafer-Scale-Engine/960x0.jpg?format=jpg&width=1440"></p> <p><strong>2. Khả năng và hạn chế của mô hình o1</strong></p> <p>Mô hình o1 của OpenAI thực sự ấn tượng. Mặc dù hầu hết mọi người đều cho rằng nó chưa phải là AI tổng quát, nhưng nó đạt được 83% điểm trong Olympic Toán học, hoạt động ở mức độ chính xác của tiến sĩ, so với 13% của GPT4.0.</p> <p>Tuy nhiên, o1 có ba vấn đề chính: 1. Nó rất chậm; 2. Nó đắt gấp bốn lần (60 đô la cho một triệu token so với 15 đô la cho GPT4); và 3. Nó chỉ hoạt động với văn bản. Vấn đề thứ ba có thể dễ dàng được OpenAI giải quyết. Hai vấn đề còn lại cũng có thể được cải thiện, nhưng việc giải quyết vấn đề từng bước và lặp lại để tìm ra câu trả lời "tốt nhất" cần rất nhiều khả năng tính toán. Đây là một vấn đề không dễ giải quyết.</p> <p><strong>3. Giải pháp của Cerebras: CePO – mô hình lập luận thời gian thực</strong></p> <p>Hai vấn đề về tốc độ và chi phí đang được Cerebras Systems (Thông tin tiết lộ: Cerebras là khách hàng của công ty tôi, Cambrian-ai Research) giải quyết. Tại hội nghị NeurIPS hàng năm, Cerebras đã công bố mã nguồn mở một phiên bản của Llama có tên CePO (Cerebras Planning and Optimization) dựa trên Llama 3.3-70B, bổ sung khả năng lập luận kiểu o1 cho các mô hình Llama. Cerebras tuyên bố đây là mô hình lập luận đầu tiên và duy nhất có thể chạy thời gian thực, cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi phức tạp trong vài giây thay vì vài phút như mô hình o1 của OpenAI.</p> <p><img alt="Cerebras' new CePO ,odel is faster than the 405B model, which is seven times larger than Llama 3.3-70B." src="https://imageio.forbes.com/specials-images/imageserve/67585fc3020bf120cc5d2fa8/The-Cerebras-Wafer-Scale-Engine/960x0.jpg?format=jpg&width=1440"></p> <p>CePO giúp Llama 70B của Meta chính xác hơn Llama 405B và đối với nhiều vấn đề, chính xác hơn cả GPT4. Cerebras chưa thương mại hóa mô hình mới này, nhưng có thể thêm nó vào danh mục dịch vụ suy luận được công bố hồi đầu năm nay. Mô hình CePO mới của Cerebras nhanh hơn mô hình 405B, vốn lớn hơn Llama 3.3-70B gấp bảy lần. Cerebras cũng đã chỉ ra dữ liệu hiệu suất cho thấy CePO của họ vượt trội hơn cả Llama-3.3 70B hiện tại và thậm chí cả mô hình Llama 3.1 405B.</p> <p><strong>4. Nhận định và kết luận</strong></p> <p>Kiểu lập luận của o1 rất mạnh mẽ nhưng đòi hỏi khả năng tính toán nhiều hơn GPT 4.0. Dựa trên mô hình định giá hiện tại của OpenAI, nó có thể cần nhiều khả năng tính toán gấp bốn lần. Đó là lúc mà Hệ thống Wafer-Scale Engine của Cerebras phát huy tác dụng, với hàng tấn lõi và bộ nhớ SRAM trên "chip" có kích thước bằng đĩa bay.</p>

Mô hình lập luận o1 của OpenAI: Liệu có thực sự thay đổi thế giới?

Mục lục: Giới thiệu về mô hình lập luận o1 của OpenAI Khả năng và hạn chế của mô hình o1 Giải pháp của Cerebras: CePO – mô hình lập luận...

Read more »

OpenAI Ra Mắt Sora: Công Cụ Tạo Video Trí Tuệ Nhân Tạo Đáng Chú Ý

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li>Giới thiệu Sora và Khả năng tạo video</li> <li>Khả năng hoạt động và tính năng của Sora</li> <li>Phát hành và tính khả dụng của Sora</li> <li>Quan điểm của OpenAI về việc sử dụng và bảo mật</li> <li>Vị thế của OpenAI trên thị trường AI</li> <li>Tranh cãi và phản hồi từ cộng đồng nghệ sĩ</li> <li>Tầm nhìn đa phương thức của OpenAI</li> <li>Kết luận</li> </ul> <p><strong>Giới thiệu Sora và Khả năng tạo video</strong></p> <p>OpenAI, nổi tiếng với ChatGPT, đã chính thức ra mắt Sora, công cụ tạo video AI gây được nhiều sự chú ý. Được công bố lần đầu vào tháng Hai, Sora cuối cùng cũng được tung ra thị trường tại Mỹ và nhiều quốc gia khác vào ngày 9 tháng 12 năm 2024. Cũng giống như DALL-E, công cụ tạo ảnh AI của OpenAI, Sora cho phép người dùng nhập mô tả văn bản về cảnh quay mong muốn và trả về một đoạn video độ phân giải cao. Khả năng tạo video của Sora mở ra một chân trời mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.</p> <p><img alt="User added image" src="https://i0.wp.com/www.techwrix.com/wp-content/uploads/2024/04/image.png?resize=915%2C596&ssl=1"></p> <p><strong>Khả năng hoạt động và tính năng của Sora</strong></p> <p>Sora không chỉ đơn thuần tạo video từ văn bản. Nó còn có khả năng tạo video dựa trên hình ảnh tĩnh, mở rộng video hiện có hoặc lấp đầy các khung hình bị thiếu. Các tính năng nổi bật được OpenAI giới thiệu bao gồm "Blend" – cho phép kết hợp hai cảnh quay theo hướng dẫn của người dùng, và khả năng tạo video lặp lại vô hạn. Tất cả những tính năng này đều được tích hợp sẵn trong tài khoản ChatGPT Plus và Pro, mà không cần trả thêm phí.</p> <p><strong>Phát hành và tính khả dụng của Sora</strong></p> <p>Ban đầu, Sora chỉ được cung cấp cho một nhóm nhỏ người dùng thử nghiệm, nhằm mục đích kiểm tra các lỗ hổng về mặt an toàn, như thông tin sai lệch và định kiến. Việc ra mắt chính thức đã được mong chờ từ lâu, sau nhiều câu hỏi từ cộng đồng người dùng về thời gian phát hành. OpenAI cho biết hiện nay Sora đã có mặt tại Mỹ và "hầu hết các quốc gia trên thế giới", ngoại trừ châu Âu, Vương quốc Anh và một số quốc gia khác, mà công ty chưa đưa ra thời gian phát hành cụ thể.</p> <p><strong>Quan điểm của OpenAI về việc sử dụng và bảo mật</strong></p> <p>OpenAI nhận thức rõ tầm quan trọng của việc kiểm soát và ngăn chặn việc sử dụng trái phép công nghệ. Rohan Sahai, trưởng nhóm sản phẩm Sora, đã nhấn mạnh rằng OpenAI đang đặt trọng tâm vào việc cân bằng giữa khả năng sáng tạo của công nghệ và việc ngăn chặn các hành vi vi phạm pháp luật.</p> <p><strong>Vị thế của OpenAI trên thị trường AI</strong></p> <p>Với vòng gọi vốn gần đây đạt mức định giá 157 tỷ đô la, bao gồm 6,6 tỷ đô la từ các công ty đầu tư và công nghệ lớn, OpenAI đang thể hiện tham vọng lớn trong thị trường AI. Việc bổ sung chức năng tìm kiếm vào ChatGPT, cùng với việc tuyển dụng giám đốc tiếp thị đầu tiên, cho thấy OpenAI đang đầu tư mạnh vào việc mở rộng thị phần và cạnh tranh với các đối thủ như Google, Meta, Amazon và xAI của Elon Musk. Sora được xem là một bước tiến quan trọng trong cuộc cạnh tranh này, đặc biệt trong lĩnh vực tạo video AI.</p> <p><strong>Tranh cãi và phản hồi từ cộng đồng nghệ sĩ</strong></p> <p>Việc ra mắt Sora không tránh khỏi những tranh cãi. Một nhóm nghệ sĩ tham gia chương trình truy cập sớm của Sora đã công khai lên tiếng chỉ trích OpenAI vì không hỗ trợ nghệ sĩ một cách đầy đủ, coi việc tham gia chương trình chỉ là "giặt trắng" hình ảnh. Họ cho rằng OpenAI đã lợi dụng lao động không công của hàng trăm nghệ sĩ trong việc kiểm tra lỗi và cung cấp phản hồi, trong khi chỉ thưởng cho một số ít người chiến thắng cuộc thi với phần thưởng không tương xứng.</p> <p><strong>Tầm nhìn đa phương thức của OpenAI</strong></p> <p>OpenAI đã đặt mục tiêu tạo ra các mô hình AI đa phương thức, kết hợp khả năng tạo văn bản, hình ảnh và video. Sora chính là một minh chứng rõ ràng cho tham vọng này.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Sora là một công cụ tạo video AI mạnh mẽ, hứa hẹn mở ra nhiều tiềm năng sáng tạo. Tuy nhiên, OpenAI cần giải quyết những lo ngại về mặt đạo đức và sự công bằng đối với nghệ sĩ để đảm bảo sự phát triển bền vững của công nghệ này. Việc cân bằng giữa khả năng sáng tạo và các mối quan ngại về thông tin sai lệch và sử dụng trái phép sẽ là thách thức lớn mà OpenAI cần vượt qua trong tương lai.</p>

OpenAI Ra Mắt Sora: Công Cụ Tạo Video Trí Tuệ Nhân Tạo Đáng Chú Ý

Mục lục Giới thiệu Sora và Khả năng tạo video Khả năng hoạt động và tính năng của Sora Phát hành và tính khả dụng của Sora Quan điểm củ...

Read more »

Lỗ Hổng An Ninh Nguy hiểm trong Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới (GenAI)

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ul> <li>Giới thiệu</li> <li>Vụ việc tấn công Claude Computer Use</li> <li>Phương pháp tấn công: Prompt Injection</li> <li>Phạm vi ảnh hưởng và các nguy cơ tiềm ẩn</li> <li>Biện pháp phòng ngừa và kết luận</li> </ul> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Các nhà nghiên cứu an ninh mạng gần đây đã phát hiện ra một lỗ hổng nghiêm trọng trong các công cụ Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới (GenAI), cho phép tin tặc lợi dụng để thực hiện các cuộc tấn công nguy hiểm. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về một vụ việc cụ thể liên quan đến Claude Computer Use của Anthropic, đồng thời làm rõ các phương pháp tấn công và những rủi ro tiềm ẩn đối với người dùng.</p> <p><img alt="User added image" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:650/ooLxpyydYBD8tHziFt78k.jpg.webp"></p> <p><strong>Vụ việc tấn công Claude Computer Use:</strong></p> <p>Vào giữa tháng 10 năm 2024, Anthropic đã ra mắt Claude Computer Use, một mô hình AI cho phép Claude điều khiển thiết bị. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu an ninh mạng nhanh chóng phát hiện ra lỗ hổng cho phép lợi dụng tính năng này. Johann Rehnberger, một chuyên gia an ninh mạng, đã thành công trong việc khiến Claude tải xuống và chạy phần mềm độc hại, đồng thời liên lạc với cơ sở hạ tầng C2 (Command and Control) của tin tặc, tất cả chỉ thông qua các lệnh nhắc (prompt). Rehnberger gọi phương pháp khai thác này là "ZombAIs".</p> <p>Mặc dù Claude Computer Use vẫn đang trong giai đoạn beta và Anthropic đã cảnh báo về rủi ro tiềm ẩn liên quan đến "prompt injection", sự việc này cho thấy khả năng dễ bị tổn thương nghiêm trọng của các công cụ AI trước các cuộc tấn công tinh vi.</p> <p><strong>Phương pháp tấn công: Prompt Injection:</strong></p> <p>Vụ tấn công trên sử dụng kỹ thuật "prompt injection", một loại tấn công khá phổ biến nhắm vào các công cụ AI. Trong trường hợp này, tin tặc đã khéo léo xây dựng các câu lệnh nhắc (prompt) nhằm điều khiển Claude thực hiện các hành động không mong muốn, bao gồm tải xuống và chạy phần mềm độc hại như Sliver – một framework C2 nguồn mở thường bị lạm dụng bởi tội phạm mạng để thiết lập quyền truy cập vào hệ thống bị xâm nhập. Rehnberger nhấn mạnh đây không phải là phương pháp duy nhất, mà còn có vô số cách khác để tấn công, ví dụ như khiến Claude tự viết, biên dịch và chạy mã độc. Thậm chí, các LLM (Large Language Models) có thể xuất ra mã ANSI escape, dùng để chiếm quyền điều khiển terminal hệ thống. Một cuộc tấn công kiểu này được gọi là Terminal DiLLMa. The Hacker News cũng cho thấy chatbot DeepSeek AI cũng dễ bị tấn công bằng prompt injection.</p> <p><strong>Phạm vi ảnh hưởng và các nguy cơ tiềm ẩn:</strong></p> <p>Sự việc này làm nổi bật những rủi ro nghiêm trọng mà các công cụ GenAI có thể gây ra nếu không được bảo mật đúng cách. Việc tin tặc có thể điều khiển các thiết bị thông qua AI có thể dẫn đến hậu quả khôn lường, bao gồm đánh cắp dữ liệu, gây rối loạn hệ thống, và thậm chí là gây thiệt hại vật chất. Khả năng GenAI viết, biên dịch và chạy mã độc từ đầu càng làm tăng thêm mức độ nguy hiểm của các cuộc tấn công này.</p> <p><strong>Biện pháp phòng ngừa và kết luận:</strong></p> <p>Các nhà phát triển AI cần phải ưu tiên vấn đề an ninh và tăng cường các biện pháp phòng ngừa để ngăn chặn các cuộc tấn công prompt injection. Người dùng cũng cần nâng cao nhận thức về các mối đe dọa này và tuân thủ các khuyến cáo an ninh, chẳng hạn như tránh cung cấp thông tin nhạy cảm cho các công cụ AI và cách ly chúng khỏi các hệ thống quan trọng. Sự việc này cho thấy rằng, trong khi GenAI mang lại nhiều tiềm năng to lớn, vấn đề an ninh vẫn là một thách thức cần được giải quyết ngay lập tức để đảm bảo an toàn cho người dùng và hệ thống.</p>

Lỗ Hổng An Ninh Nguy hiểm trong Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Mới (GenAI)

Mục lục: Giới thiệu Vụ việc tấn công Claude Computer Use Phương pháp tấn công: Prompt Injection Phạm vi ảnh hưởng và các nguy cơ tiềm ẩ...

Read more »

Kính thông minh Solos AirGo Vision tích hợp trí tuệ nhân tạo Gemini của Google chính thức ra mắt

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ul> <li>Giới thiệu kính thông minh Solos AirGo Vision</li> <li>Tính năng nổi bật và khả năng tích hợp AI</li> <li>Giá bán và thông tin đặt mua</li> <li>Kết luận</li> </ul> <p><strong>Giới thiệu kính thông minh Solos AirGo Vision</strong></p> <p>Solos, một cái tên không còn xa lạ trong lĩnh vực kính thông minh, đã chính thức trình làng sản phẩm mới nhất của mình: AirGo Vision. Ra mắt lần đầu hồi đầu năm nay, AirGo Vision hiện là mẫu kính thông minh đầu tiên trên thị trường tích hợp trí tuệ nhân tạo Gemini của Google. Đây là một bước tiến đáng kể trong việc kết hợp công nghệ kính thông minh với khả năng AI mạnh mẽ.</p> <p><img alt="User added image" src="https://i0.wp.com/9to5google.com/wp-content/uploads/sites/4/2024/06/solos-airgo-vision-3.jpg?w=1500&quality=82&strip=all&ssl=1"></p> <p>Trước đó, vào tháng 6 năm 2024, Solos đã công bố AirGo Vision với khả năng tương tác AI đa phương thức thông qua mô hình xử lý hình ảnh GPT-4o của OpenAI. Tuy nhiên, điểm nhấn chính của sản phẩm này nằm ở khả năng tích hợp với Gemini của Google.</p> <p>Solos giải thích: "Thiết kế kiến trúc mở độc đáo của AirGo Vision hỗ trợ các framework AI phổ biến như Claude của Anthropic và Gemini của Google, đảm bảo tính tương thích trên tất cả các nền tảng di động chính, giúp kính thông minh và khả năng AI trở nên phổ biến đối với tất cả người tiêu dùng."</p> <p>Mặc dù hiện tại Gemini chưa được kích hoạt ngay khi ra mắt, Solos cho biết tính năng này sẽ sớm được bổ sung. Trong thời điểm hiện tại, GPT-4o sẽ xử lý tất cả các yêu cầu của người dùng.</p> <p><strong>Tính năng nổi bật và khả năng tích hợp AI</strong></p> <p>AirGo Vision được trang bị camera và loa tích hợp, cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng giọng nói hoặc sử dụng camera để tạo các lời nhắc đa phương thức cho AI. Kính cũng hỗ trợ các tính năng dịch thuật, phát nhạc trực tuyến và thực hiện cuộc gọi thoại.</p> <p><strong>Giá bán và thông tin đặt mua</strong></p> <p>AirGo Vision chính thức được bán ra từ hôm nay với mức giá khởi điểm là 299 đô la Mỹ trên trang web của Solos hoặc Amazon. Một mô-đun độc lập bao gồm camera và khung kính có giá 149 đô la Mỹ, được thiết kế để sử dụng với kính thông minh AirGo3 hiện có. Các gói sản phẩm với các kiểu khung bổ sung sẽ có giá từ 349 đô la Mỹ.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Sự ra mắt của kính thông minh Solos AirGo Vision đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết bị đeo thông minh. Với sự tích hợp Gemini (sắp được bổ sung) và các tính năng đa dạng, AirGo Vision hứa hẹn mang đến trải nghiệm người dùng hoàn toàn mới mẻ và tiện ích. Sự kết hợp giữa công nghệ hiện đại và thiết kế thông minh chắc chắn sẽ thu hút sự quan tâm của đông đảo người tiêu dùng.</p>

Kính thông minh Solos AirGo Vision tích hợp trí tuệ nhân tạo Gemini của Google chính thức ra mắt

Mục lục: Giới thiệu kính thông minh Solos AirGo Vision Tính năng nổi bật và khả năng tích hợp AI Giá bán và thông tin đặt mua Kết luận ...

Read more »

Mô hình ngôn ngữ mở Llama 3.3 70B: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Llama 3.3 70B</li> <li>Tại sao Llama 3.3 70B lại quan trọng?</li> <li>Những tính năng mới của Llama 3.3 70B</li> <li>Thành công của mô hình mở và tác động đến thị trường</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Llama 3.3 70B</strong></p> <p>Meta vừa chính thức ra mắt mô hình Llama 3.3 70B, tiếp tục khẳng định sức mạnh của các mô hình mở nguồn trong cuộc đua cạnh tranh với các đối thủ sở hữu độc quyền. Mặc dù chỉ có phiên bản 70B tham số, hiệu năng của nó trong các bài kiểm tra chuẩn đã cho thấy khả năng cạnh tranh sít sao với Llama 3.1 405B (phiên bản cũ hơn, có nhiều tham số hơn), thậm chí còn vượt trội hơn cả GPT-4o của OpenAI và Gemini Pro 1.5 của Google ở một số hạng mục.</p> <p><img alt="Llama 3.3B" src="https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/v2/t:0,l:0,cw:0,ch:0,q:80,w:650/qyFMABKoT4uCuA4gwTqPsR.png.webp" /></p> <p>Mô hình mới có thể được tải xuống và cài đặt tại Ollama, Hugging Face hoặc trang web chính thức của Meta dành cho Llama.</p> <p><strong>2. Tại sao Llama 3.3 70B lại quan trọng?</strong></p> <p>Đối với các nhà phát triển và những người muốn sử dụng mô hình AI trên máy tính cá nhân thay vì dựa vào đám mây, Llama 3.3 70B là một bước tiến lớn. Mỗi phiên bản Llama mới đều chứng minh khả năng cạnh tranh, thậm chí vượt trội của các mô hình mở nguồn nhỏ hơn so với các mô hình hàng đầu khác.</p> <p>Meta công khai cho rằng mô hình mở nguồn là giải pháp tốt nhất để ngăn chặn nguy cơ lạm dụng từ các sản phẩm độc quyền. Kích thước mô hình nhỏ hơn cho phép người dùng sử dụng card đồ họa rẻ hơn, ít VRAM hơn mà vẫn đạt được hiệu năng AI tốt. Khả năng phản hồi nhanh chóng là yếu tố then chốt để AI có thể sử dụng được trên máy tính cá nhân. AI tốt nhất thế giới cũng vô dụng nếu phải mất hàng giờ để trả lời một câu hỏi.</p> <p>Việc cho phép người dùng tùy chỉnh và nâng cao các mô hình Llama cơ bản cũng giúp các mô hình mở nguồn duy trì tốc độ phát triển ngang bằng, thậm chí vượt trội so với các mô hình đóng.</p> <p><strong>3. Những tính năng mới của Llama 3.3 70B</strong></p> <p>Mô hình mới hỗ trợ tám ngôn ngữ, bao gồm tiếng Tây Ban Nha, tiếng Hindi và tiếng Thái, và được thiết kế để các nhà phát triển có thể tinh chỉnh và bổ sung thêm các khả năng hoặc ngôn ngữ khác theo nhu cầu.</p> <p><strong>4. Thành công của mô hình mở và tác động đến thị trường</strong></p> <p>Sự thành công của các mô hình mở nguồn này thể hiện hai xu hướng nổi bật:</p> <ul> <li>Nhiều công ty lớn nhỏ muốn kiểm soát tốt hơn quá trình tích hợp sản phẩm AI.</li> <li>Cộng đồng những người đam mê và chuyên gia AI đang ngày càng tăng, họ muốn chạy các mô hình nhỏ hơn trên phần cứng tiêu dùng thông thường.</li> </ul> <p>Hiện có hơn 60.000 mô hình phái sinh trên Hugging Face, cho thấy nhu cầu tinh chỉnh mô hình Llama rất lớn. Ngoài ra, các doanh nghiệp lớn như Goldman Sachs, Accenture và Shopify cũng đang sử dụng Llama trong nội bộ.</p> <p>Nhiều doanh nghiệp lớn sử dụng phiên bản Llama trên đám mây, nhưng Llama cũng đang xây dựng một cộng đồng người dùng đông đảo cho các mô hình mạnh mẽ hơn. Các công ty như Zoom và DoorDash đang sử dụng Llama trong nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm hỗ trợ khách hàng, kỹ thuật phần mềm và phân tích dữ liệu.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Hệ sinh thái Llama đang phát triển mạnh mẽ là một chiến lược thông minh của Meta. Không chỉ khẳng định sức mạnh của Meta trong lĩnh vực AI đa năng, mà còn tạo ra hiệu ứng marketing tích cực cho sản phẩm AI nội bộ Meta AI.</p> <p>Với hơn 350 triệu lượt tải xuống mô hình Llama trên toàn thế giới, Meta đã trở thành một trong những công ty AI hàng đầu thế giới. Trợ lý AI của Meta, Meta AI, đã vượt qua mốc 600 triệu người dùng hàng tháng. Con số này dự kiến sẽ tăng vọt khi Llama 4 được phát hành vào đầu năm sau như dự kiến.</p>

Mô hình ngôn ngữ mở Llama 3.3 70B: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI

Mục lục Giới thiệu về Llama 3.3 70B Tại sao Llama 3.3 70B lại quan trọng? Những tính năng mới của Llama 3.3 70B Thành công của mô hình ...

Read more »