Gemini 2.0 Flash: Biến Phân Tích Kinh Doanh Hàng Giờ Thành Phút Nhờ Sức Mạnh AI

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Lời Mở Đầu: Giải Phóng Thời Gian Cho Các Chuyên Gia Phân Tích</strong></li> <li><strong>AI: Nâng Cao Tốc Độ và Độ Chính Xác Cho Phân Tích Kinh Doanh</strong></li> <li><strong>Gemini 2.0 Flash: Bước Tiến Mới Của Google Trong Phân Tích Dữ Liệu</strong></li> <li><strong>Thử Nghiệm Thực Tế: Gemini 2.0 Flash "Chinh Phục" Bài Toán Phức Tạp</strong></li> <li><strong>Kết Quả Ấn Tượng: Phân Tích Chuyên Sâu Trong Vài Phút</strong></li> <li><strong>AI: Công Cụ Giải Phóng Tiềm Năng Thực Sự Cho Các Chuyên Gia Phân Tích</strong></li> <li><strong>Kết Luận: Đã Đến Lúc Tận Dụng Sức Mạnh của AI</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Lời Mở Đầu: Giải Phóng Thời Gian Cho Các Chuyên Gia Phân Tích</h2> <p>Bất kỳ ai từng làm công việc đòi hỏi phân tích chuyên sâu đều hiểu rằng, mỗi phút tiết kiệm được đều quý giá. Các công cụ tự động hóa, đặc biệt là những công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), đang trở thành cánh tay đắc lực cho các nhà phân tích kinh doanh, giúp họ xử lý lượng lớn dữ liệu và truyền đạt thông tin một cách hiệu quả.</p> <h2>2. AI: Nâng Cao Tốc Độ và Độ Chính Xác Cho Phân Tích Kinh Doanh</h2> <p>Theo một phân tích gần đây của Gartner, các doanh nghiệp tiên tiến đang tận dụng AI để tăng tốc độ, độ chính xác và quy mô của công việc phân tích, nhằm thúc đẩy ba mục tiêu cốt lõi: tăng trưởng kinh doanh, thành công của khách hàng và hiệu quả chi phí. Thông tin tình báo cạnh tranh đóng vai trò trung tâm trong quá trình này.</p> <p><img alt="User added image" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2024/12/figure-1.jpg?resize=1536,718"></p> <h2>3. Gemini 2.0 Flash: Bước Tiến Mới Của Google Trong Phân Tích Dữ Liệu</h2> <p>Google vừa cho ra mắt Gemini 2.0 Flash, một công cụ mang lại tốc độ và sự linh hoạt cao hơn cho các nhà phân tích khi viết script Python để thực hiện các phân tích phức tạp. Công cụ này giúp họ kiểm soát kết quả một cách chính xác hơn. Gemini 2.0 Flash được xây dựng dựa trên thành công của 1.5 Flash, mô hình được các nhà phát triển sử dụng nhiều nhất của Google.</p> <p>Theo Google, Gemini 2.0 Flash vượt trội hơn 1.5 Pro ở các tiêu chí đánh giá quan trọng, mang lại tốc độ nhanh gấp đôi. Ngoài ra, nó hỗ trợ đầu vào đa phương thức (hình ảnh, video, âm thanh) và đầu ra đa phương thức (hình ảnh do AI tạo ra, văn bản và âm thanh đa ngôn ngữ). Công cụ này cũng có thể gọi các tính năng như Google Search, thực thi code và các hàm do người dùng định nghĩa.</p> <h2>4. Thử Nghiệm Thực Tế: Gemini 2.0 Flash "Chinh Phục" Bài Toán Phức Tạp</h2> <p>VentureBeat đã tiến hành thử nghiệm Gemini 2.0 Flash bằng một loạt các yêu cầu script Python ngày càng phức tạp để đánh giá tốc độ, độ chính xác và khả năng xử lý các sắc thái của thị trường an ninh mạng.</p> <p>Sử dụng Google AI Studio để truy cập mô hình, VentureBeat bắt đầu với các yêu cầu script đơn giản, sau đó tăng dần độ phức tạp, tập trung vào thị trường an ninh mạng.</p> <p>Điều đáng chú ý nhất là tốc độ nhanh chóng của Gemini 2.0 Flash khi cung cấp các script Python. Mô hình này tạo ra script chỉ trong vài giây, nhanh hơn đáng kể so với 1.5 Pro, Claude và ChatGPT khi xử lý các yêu cầu phức tạp.</p> <h2>5. Kết Quả Ấn Tượng: Phân Tích Chuyên Sâu Trong Vài Phút</h2> <p>VentureBeat đã yêu cầu Gemini 2.0 Flash thực hiện một tác vụ điển hình của nhà phân tích kinh doanh: tạo một ma trận so sánh các nhà cung cấp và phân tích cách AI được sử dụng trong sản phẩm của mỗi công ty.</p> <p>Thông thường, việc tạo các bảng biểu so sánh này có thể mất nhiều giờ, thậm chí nhiều ngày. Tuy nhiên, với Gemini 2.0 Flash, quá trình này trở nên nhanh chóng hơn nhiều. VentureBeat yêu cầu Gemini 2.0 Flash phân tích 13 nhà cung cấp XDR, đồng thời đưa ra thông tin chi tiết về cách AI giúp họ xử lý dữ liệu telemetry. Sau đó, họ yêu cầu tạo một file Excel chứa kết quả.</p> <p>Dưới đây là yêu cầu cụ thể:</p> <blockquote> <p>"Viết một script Python để phân tích các nhà cung cấp an ninh mạng sau, những người đã tích hợp AI vào nền tảng XDR của họ và xây dựng một bảng so sánh sự khác biệt trong cách họ triển khai AI. Cột đầu tiên là tên công ty, cột thứ hai là các sản phẩm của công ty có tích hợp AI, cột thứ ba là những điểm độc đáo của họ và cột thứ tư là cách AI giúp xử lý dữ liệu telemetry của nền tảng XDR một cách chi tiết, kèm theo ví dụ. Không sử dụng web scraping. Tạo một file Excel chứa kết quả và định dạng văn bản trong file Excel sao cho rõ ràng, loại bỏ các dấu ngoặc {}, dấu nháy ‘ và bất kỳ mã HTML nào để tăng khả năng đọc. Đặt tên file Excel là 'Gemini 2 flash test'."</p> </blockquote> <p>Kết quả là, Gemini 2.0 Flash đã tạo ra script Python trong vài giây, và sau khi chạy trên Google Colab, nó đã tạo ra một file Excel chứa kết quả hoàn chỉnh và chính xác trong vòng chưa đầy hai giây.</p> <p>Tổng thời gian để hoàn thành bảng biểu này, từ khi gửi yêu cầu đến khi tải file Excel về và định dạng, chỉ mất chưa đầy bốn phút.</p> <h2>6. AI: Công Cụ Giải Phóng Tiềm Năng Thực Sự Cho Các Chuyên Gia Phân Tích</h2> <p>Đối với nhiều chuyên gia phân tích kinh doanh, AI là công cụ khuếch đại sức mạnh mà họ đã tìm kiếm để giảm bớt thời gian cho các công việc lặp đi lặp lại. AI giúp họ tập trung vào việc sử dụng trực giác, trí thông minh và hiểu biết để đưa ra những ý tưởng có giá trị.</p> <p>Các nhà quản lý và lãnh đạo các đội nhóm phân tích nên cân nhắc cách các tiến bộ nhanh chóng của mô hình AI, như Google Gemini 2.0 Flash, có thể giúp nhóm của họ kiểm soát khối lượng công việc ngày càng tăng. Việc giảm bớt gánh nặng công việc sẽ giúp các nhà phân tích có cơ hội làm những gì họ yêu thích và giỏi nhất, đó là sử dụng khả năng phân tích để mang lại những giá trị thực sự.</p> <h2>7. Kết Luận: Đã Đến Lúc Tận Dụng Sức Mạnh của AI</h2> <p>Gemini 2.0 Flash của Google là một minh chứng rõ ràng cho tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa công việc phân tích kinh doanh. Với khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác và linh hoạt, AI đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi các chuyên gia phân tích có thể tập trung vào tư duy chiến lược và sáng tạo, thay vì bị sa lầy vào các công việc tẻ nhạt. Đã đến lúc các doanh nghiệp nên tận dụng sức mạnh của AI để nâng cao hiệu quả và năng suất làm việc.</p>

Gemini 2.0 Flash: Biến Phân Tích Kinh Doanh Hàng Giờ Thành Phút Nhờ Sức Mạnh AI

Mục lục Lời Mở Đầu: Giải Phóng Thời Gian Cho Các Chuyên Gia Phân Tích AI: Nâng Cao Tốc Độ và Độ Chính Xác Cho Phân Tích Kinh Doanh Gemin...

Read more »

Gemini 2.0 của Google: Hứa hẹn về khả năng tự chủ trong tương lai

<pre><code><meta charset="UTF-8"> <title>Gemini 2.0 của Google: Hứa hẹn về khả năng tự chủ trong tương lai</title> </code></pre> <h1>Gemini 2.0 của Google: Hứa hẹn về khả năng tự chủ trong tương lai</h1> <h2>Mục lục</h2> <ol> <li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu</a></li> <li><a href="#ai-agent-va-thuong-mai">AI Agent và Thương mại</a></li> <li><a href="#cuoc-dua-tu-chu-ai">Cuộc đua tự chủ AI</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ol> <h2>1. Giới thiệu <a name="gioi-thieu"></a></h2> <p>Một sự thay đổi tinh tế nhưng có khả năng mang tính bước ngoặt đang diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Máy móc đang tiến xa hơn việc chỉ xử lý các lệnh, mà còn đảm nhận các công việc với tính tự chủ cao hơn.</p> <p><img alt="Google Gemini 2.0" src="https://www.pymnts.com/wp-content/uploads/2024/12/Google-Gemini-2.0.jpg?w=768"></p> <p>Việc Google phát hành Gemini 2.0 có thể đánh dấu một bước ngoặt trong quá trình phát triển này, giới thiệu các hệ thống AI có thể tự điều hướng các tác vụ phức tạp trên nhiều nền tảng khác nhau. Ví dụ, Gemini 2.0 cung cấp sức mạnh cho các dự án như Astra, một trợ lý đa năng cho các thiết bị Android, và Mariner, một agent có khả năng tự điều hướng web.</p> <p>Những phát triển này cho thấy hệ thống có thể thay đổi cách tương tác của người dùng và tự động hóa các tác vụ. Đối với các doanh nghiệp, những tiến bộ như vậy cho thấy khả năng AI có thể tác động đến các hoạt động từ quản lý kho đến dịch vụ khách hàng.</p> <p>Theo Prashant Kelker, Giám đốc chiến lược, đối tác và trưởng nhóm tư vấn, tìm nguồn cung ứng và chuyển đổi tại khu vực Châu Mỹ của công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ toàn cầu ISG: "Gemini 2.0 cải thiện các hệ thống AI trước đây bằng cách nâng cao khả năng ra quyết định tự chủ thông qua việc tích hợp các AI agent tinh vi hơn, tận dụng xử lý dữ liệu thời gian thực và các mô hình học tập thích ứng."</p> <p>Ông còn cho biết thêm: “Do đó, các doanh nghiệp sẽ cần tăng cường sự liên kết đa chức năng giữa các nhóm công nghệ, kinh doanh và tuân thủ. Khi AI agent đi vào sản xuất, chúng tôi kỳ vọng các khả năng điện toán đám mây và biên sẽ mở rộng.”</p> <h2>2. AI Agent và Thương mại <a name="ai-agent-va-thuong-mai"></a></h2> <p>Sự đổi mới chính nằm ở khả năng của Gemini 2.0 trong việc xử lý các quy trình nhiều bước với sự giám sát của con người ít hơn. Không giống như AI truyền thống phản hồi các lệnh cụ thể, hệ thống này nhằm mục đích tự động phối hợp trên các nền tảng, có khả năng quản lý hàng tồn kho hoặc xử lý đơn hàng.</p> <p>Dev Nag, Giám đốc điều hành của QueryPal, một công ty tự động hóa hỗ trợ, chia sẻ: “Thay vì thiết kế lại hoàn toàn hệ thống thương mại điện tử của mình, các doanh nghiệp có thể sẽ mở rộng khả năng truy cập hiện có và các tiêu chuẩn dữ liệu có cấu trúc để tạo ra một lớp ‘HTML nâng cao AI’ nằm giữa các giao diện trực quan thuần túy và API đầy đủ.”</p> <p>Một đặc điểm nổi bật của Gemini 2.0 là cách tiếp cận thống nhất để xử lý các loại thông tin khác nhau. Trong khi các hệ thống trước đây thường yêu cầu các công cụ riêng biệt để xử lý văn bản, hình ảnh và âm thanh, mô hình mới này được cho là tích hợp chúng — một sự phát triển được xem là rất quan trọng đối với các ứng dụng thực tế, nơi dữ liệu thường trải rộng trên nhiều định dạng.</p> <p>Đối với các nhà bán lẻ và các công ty logistics, những tiến bộ như vậy có thể quản lý chuỗi cung ứng, từ theo dõi các lô hàng đến dự đoán nhu cầu tồn kho, đồng thời xử lý các tương tác với khách hàng trên nhiều kênh. Các tổ chức tài chính có thể cân nhắc triển khai nó để tăng cường hệ thống phát hiện gian lận, có khả năng cho phép các nhà phân tích con người tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược.</p> <p>Kevin Green, COO của Hapax, một AI dành cho ngành dịch vụ tài chính, cho rằng, với sự phát triển hơn nữa, cách tiếp cận agent của Gemini có thể mang lại hữu ích to lớn cho các tác vụ tiêu dùng thiết thực và không hiệu quả. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý một vài điều quan trọng cần lưu ý:</p> <p>“Đầu tiên, agent không phải là một làn sóng lớn. Nó sẽ không đến và tác động đến mọi khía cạnh của cuộc sống người tiêu dùng. Phần lớn những gì chúng ta làm đã cực kỳ hiệu quả và sẽ không được cải thiện, hoặc ít nhất là không cải thiện nhanh chóng, bởi các agent.</p> <p>“Ví dụ như mua sắm trực tuyến. Mặc dù AI có thể cho phép chúng ta nhanh chóng tìm thấy những gì mình đang tìm kiếm hoặc giới thiệu cho chúng ta những sản phẩm mới tốt hơn, nhưng hành động mua hàng trên Amazon đã cực kỳ hiệu quả nên các sản phẩm như người mua sắm AI không phải là thứ mà tôi mong đợi sẽ chiếm lĩnh.”</p> <h2>3. Cuộc đua tự chủ AI <a name="cuoc-dua-tu-chu-ai"></a></h2> <p>Gemini 2.0 có thể là một dấu hiệu của những thay đổi lớn hơn trong hoạt động kinh doanh. Khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu và đưa ra quyết định một cách tự chủ có thể có ý nghĩa đối với các ngành bán lẻ và sản xuất.</p> <p>Một số người chấp nhận sớm đã khám phá các ứng dụng. Ví dụ: các công ty logistics đang thử nghiệm các AI agent cho các tác vụ như theo dõi các lô hàng và định tuyến lại chúng dựa trên các điều kiện thời gian thực và sở thích của khách hàng.</p> <p>Tương tự, Salesforce gần đây đã công bố Agentforce 2.0, một nền tảng được thiết kế để tăng cường bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng thông qua các giải pháp do AI điều khiển. Các bộ phận dịch vụ khách hàng đang thử nghiệm các agent có khả năng giải quyết các vấn đề hỗ trợ phức tạp bằng cách truy cập nhiều hệ thống mà không cần sự can thiệp của con người.</p> <p>Tuy nhiên, những tiến bộ này làm dấy lên những lo ngại. Khi các hệ thống AI ngày càng có nhiều quyền tự chủ, việc đảm bảo an ninh của chúng trở nên rất quan trọng. Một AI agent bị xâm phạm có thể làm gián đoạn chuỗi cung ứng hoặc thực hiện các quyết định tài chính trái phép.</p> <p>Tiềm năng tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả là đáng kể nhưng không được đảm bảo. Bằng cách tự động hóa các quy trình thường xuyên, các công ty có thể giảm chi phí hoạt động và cải thiện thời gian phản hồi, mặc dù mức độ của những lợi ích này vẫn còn phải xem xét.</p> <p>Ví dụ, công nghệ thoại của SoundHound AI, được sử dụng trong ngành ô tô và nhà hàng, làm nổi bật sự quan tâm đến các giải pháp do AI điều khiển nhưng cũng nhấn mạnh những thách thức trong việc mở rộng quy mô các hệ thống như vậy một cách hiệu quả.</p> <p>Đối với các doanh nghiệp, triển vọng rất phức tạp. AI tự chủ không còn chỉ là một viễn cảnh lý thuyết — nó đang bắt đầu ảnh hưởng đến cách các công ty hoạt động và cạnh tranh. Tuy nhiên, thành công có thể sẽ phụ thuộc vào việc cân bằng tự động hóa với sự giám sát thích hợp của con người. Các công ty bắt đầu triển khai quy mô nhỏ ngay bây giờ có thể định vị tốt hơn khi các công nghệ này phát triển.</p> <h2>4. Kết luận <a name="ket-luan"></a></h2> <p>Gemini 2.0 đại diện cho một bước tiến quan trọng trong khả năng tự chủ của AI, hứa hẹn thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt động và tương tác với khách hàng. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra những thách thức mới, đặc biệt là về an ninh và sự cần thiết phải cân bằng giữa tự động hóa và sự giám sát của con người. Các doanh nghiệp cần chuẩn bị sẵn sàng để thích ứng với sự phát triển này, tận dụng tối đa các cơ hội mà nó mang lại trong khi vẫn giải quyết các rủi ro liên quan.</p>

Gemini 2.0 của Google: Hứa hẹn về khả năng tự chủ trong tương lai

<meta charset="UTF-8"> <title>Gemini 2.0 của Google: Hứa hẹn về khả năng tự chủ trong tương lai</title> Gemini ...

Read more »

ChatGPT Mở Rộng Tính Năng Tìm Kiếm Miễn Phí và Các Cập Nhật Mới Nhất

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>Tìm kiếm ChatGPT: Từ trả phí đến miễn phí</strong></li> <li><strong>Cơ chế hoạt động của tính năng tìm kiếm</strong></li> <li><strong>Nghiên cứu về độ chính xác của tìm kiếm ChatGPT</strong></li> <li><strong>Những cập nhật khác trong "12 Ngày của OpenAI"</strong></li> <li><strong>Tính năng Canvas cho tất cả người dùng</strong></li> <li><strong>Ra mắt mô hình tạo video AI Sora</strong></li> <li><strong>Gói đăng ký ChatGPT Pro mới có giá 200 đô la một tháng</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Những ngày cuối năm 2024 chứng kiến sự bùng nổ của hàng loạt cập nhật mới từ OpenAI, đặc biệt là trong sự kiện "12 Ngày của OpenAI". Một trong những thông báo đáng chú ý nhất là việc mở rộng tính năng tìm kiếm của ChatGPT sang phiên bản miễn phí, hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác với thông tin trực tuyến. Bên cạnh đó, OpenAI cũng giới thiệu nhiều cải tiến khác, từ mô hình lý luận mới, tính năng Canvas đến cả mô hình tạo video AI Sora đầy ấn tượng. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về những thay đổi này, đồng thời đánh giá về tính hiệu quả của chúng.</p> <h2>2. Tìm kiếm ChatGPT: Từ trả phí đến miễn phí</h2> <p>Trước đây, tính năng tìm kiếm trên ChatGPT chỉ dành riêng cho người dùng trả phí thuộc gói ChatGPT Plus hoặc Pro. Tuy nhiên, trong sự kiện "12 Ngày của OpenAI", OpenAI đã chính thức đưa tính năng này đến với tất cả người dùng miễn phí. Kevin Weil, giám đốc sản phẩm của OpenAI, cho biết: <em>"Tôi không thể tưởng tượng ChatGPT mà không có Tìm kiếm. Tôi sử dụng nó rất thường xuyên. Tôi rất vui mừng mang nó đến với tất cả các bạn miễn phí ngay từ hôm nay."</em></p> <p><img alt="User added image" src="https://www.digitaltrends.com/wp-content/uploads/2024/11/chatgpt-search2.jpeg?resize=1000%2C600&p=1"></p> <h2>3. Cơ chế hoạt động của tính năng tìm kiếm</h2> <p>Tính năng tìm kiếm của ChatGPT được thiết kế để tìm kiếm thông tin trên Internet, trích xuất dữ liệu từ các trang web liên quan và tổng hợp thành câu trả lời theo dạng hội thoại. Điều này giúp người dùng không cần phải tự nhấp vào từng kết quả tìm kiếm để tìm thông tin mình cần. Về cơ bản, nó tương tự như những gì mà Perplexity AI cung cấp, giúp ChatGPT cạnh tranh tốt hơn trên thị trường.</p> <p>Ông Weil cũng chia sẻ thêm: <em>"Chúng tôi cũng đang đưa Tìm kiếm vào Chế độ giọng nói nâng cao khi bạn ở trong ChatGPT. Nó hiện đã có sẵn cho tất cả người dùng trên toàn cầu trên mọi nền tảng."</em></p> <h2>4. Nghiên cứu về độ chính xác của tìm kiếm ChatGPT</h2> <p>Mặc dù OpenAI tỏ ra rất lạc quan về giá trị của tính năng tìm kiếm, một nghiên cứu gần đây của Trung tâm Báo chí Kỹ thuật số thuộc Đại học Columbia lại cho thấy rằng tính năng này vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác.</p> <p>Nghiên cứu cho thấy, ChatGPT thường đưa ra những câu trả lời "tự tin sai". Các nhà nghiên cứu đã chọn ra 10 bài báo từ 20 nhà xuất bản khác nhau và trích dẫn các câu cụ thể. Những câu này, khi tìm kiếm bằng các công cụ như Google hay Bing, thường cho kết quả chính xác là bài báo gốc trong top 3. Tuy nhiên, khi yêu cầu ChatGPT tìm kiếm, kết quả cho thấy chatbot này thường đưa ra những phản hồi không chính xác hoặc không tìm được nguồn.</p> <p>Nghiên cứu chỉ ra rằng ChatGPT đã đưa ra câu trả lời sai một phần hoặc hoàn toàn trong 153 trường hợp, nhưng chỉ thừa nhận không thể trả lời chính xác trong 7 trường hợp.</p> <h2>5. Những cập nhật khác trong "12 Ngày của OpenAI"</h2> <p>"12 Ngày của OpenAI" không chỉ là sự kiện ra mắt tính năng tìm kiếm miễn phí. Trong suốt sự kiện này, công ty đã giới thiệu hàng loạt cập nhật quan trọng khác:</p> <ul> <li><strong>Mô hình lý luận o1:</strong> Phiên bản đầy đủ của mô hình lý luận o1 đã được ra mắt.</li> <li><strong>Gói đăng ký Pro:</strong> Gói đăng ký ChatGPT Pro với mức giá 200 đô la một tháng đã được giới thiệu.</li> <li><strong>Tính năng Dự án:</strong> Tính năng Dự án giúp tổ chức các cuộc trò chuyện và công việc một cách dễ dàng hơn.</li> <li><strong>Nâng cấp chế độ giọng nói nâng cao:</strong> Chế độ giọng nói nâng cao có thêm khả năng xử lý video.</li> <li><strong>Cập nhật tính năng Canvas:</strong> Cải tiến và mở rộng tính năng Canvas cho tất cả người dùng.</li> <li><strong>Mô hình Sora:</strong> Mô hình tạo video AI Sora lần đầu tiên được ra mắt.</li> </ul> <h2>6. Tính năng Canvas cho tất cả người dùng</h2> <p>Trước đây, tính năng Canvas, một giao diện cộng tác cho phép xem trước trực quan phản hồi AI cho văn bản hoặc yêu cầu mã hóa, chỉ dành cho người dùng trả phí. Tuy nhiên, OpenAI đã chính thức đưa tính năng này đến với tất cả người dùng, kể cả người dùng miễn phí. Bên cạnh đó, Canvas cũng được tích hợp trực tiếp vào mô hình GPT-4o, giúp người dùng trải nghiệm mượt mà hơn.</p> <h2>7. Ra mắt mô hình tạo video AI Sora</h2> <p>Một trong những sự kiện đáng chú ý nhất trong "12 Ngày của OpenAI" là sự ra mắt của Sora, mô hình tạo video AI thế hệ mới. OpenAI đã hứa hẹn về Sora từ tháng 2, và đến nay, phiên bản chính thức đã được công bố. CEO Sam Altman cho biết đây là một phần quan trọng trong lộ trình phát triển AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) của OpenAI.</p> <p>![Một bức ảnh AI tạo ra một người phụ nữ đi trên đường phố Tokyo.]</p> <h2>8. Gói đăng ký ChatGPT Pro mới có giá 200 đô la một tháng</h2> <p>Để truy cập không giới hạn vào các tính năng và khả năng mới nhất của ChatGPT, người dùng có thể lựa chọn gói đăng ký ChatGPT Pro với mức giá 200 đô la một tháng. Gói Pro này cung cấp quyền truy cập vào mô hình lý luận o1, một mô hình có khả năng tự kiểm tra tính chính xác của thông tin trước khi trả lời, giúp giảm thiểu tình trạng "ảo giác" của AI.</p> <h2>9. Kết luận</h2> <p>"12 Ngày của OpenAI" thực sự là một sự kiện bùng nổ với hàng loạt cập nhật và cải tiến đáng chú ý. Việc mở rộng tính năng tìm kiếm sang phiên bản miễn phí của ChatGPT là một bước tiến quan trọng, tuy nhiên cần phải tiếp tục cải thiện độ chính xác của công cụ này. Bên cạnh đó, những tính năng mới như Canvas, Sora và mô hình o1 cũng cho thấy sự đầu tư mạnh mẽ của OpenAI vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hứa hẹn sẽ mang lại những trải nghiệm thú vị cho người dùng trong tương lai.</p>

ChatGPT Mở Rộng Tính Năng Tìm Kiếm Miễn Phí và Các Cập Nhật Mới Nhất

Mục lục Giới thiệu Tìm kiếm ChatGPT: Từ trả phí đến miễn phí Cơ chế hoạt động của tính năng tìm kiếm Nghiên cứu về độ chính xác của tìm...

Read more »

ChatGPT Search: Trải Nghiệm Tìm Kiếm AI Mở Rộng Cho Mọi Người

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li><strong>Mở Rộng Quyền Truy Cập ChatGPT Search</strong></li> <li><strong>Những Cải Tiến Mới Nhất</strong></li> <li><strong>Thách Thức và Phản Hồi</strong></li> <li><strong>Tiếp Cận Mới Của OpenAI</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Mở Rộng Quyền Truy Cập ChatGPT Search</h2> <p> Giờ đây, mọi người dùng ChatGPT đều có thể trải nghiệm công cụ tìm kiếm web do AI cung cấp, được gọi là ChatGPT Search. Trước đây, tính năng này chỉ dành riêng cho người dùng trả phí. OpenAI đã quyết định mở rộng phạm vi tiếp cận, cho phép tất cả mọi người khám phá khả năng tìm kiếm thông tin trực tuyến được nâng cao bởi trí tuệ nhân tạo. </p> <p> <img alt="ChatGPT Search on iOS" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/12/Screenshot_2024-12-16_at_2.27.15_PM-removebg-preview.png"></p> <h2>2. Những Cải Tiến Mới Nhất</h2> <p> ChatGPT Search không chỉ mở rộng quyền truy cập mà còn đi kèm với những cải tiến đáng kể:</p> <ul> <li><strong>Tự động Định Tuyến:</strong> ChatGPT có khả năng tự động xác định khi nào cần sử dụng ChatGPT Search để trả lời câu hỏi, hoặc người dùng có thể kích hoạt thủ công bằng biểu tượng "Tìm kiếm trên web" mới trong giao diện.</li> <li><strong>Kết Quả Phong Phú:</strong> Công cụ này cung cấp kết quả tìm kiếm tóm tắt từ nhiều nguồn trực tuyến khác nhau, kèm theo nội dung đa phương tiện như ảnh và video YouTube.</li> <li><strong>Tốc Độ và Tính Linh Hoạt:</strong> ChatGPT Search đã được cải thiện tốc độ và có thể được đặt làm công cụ tìm kiếm mặc định cho bất kỳ trình duyệt web nào.</li> <li><strong>Trải Nghiệm Di Động Tối Ưu:</strong> Trên thiết bị di động, người dùng sẽ thấy thông tin doanh nghiệp được tổ chức tốt hơn, bao gồm địa chỉ (tích hợp Apple Maps trên ứng dụng iOS) và số điện thoại.</li> <li><strong>Tích Hợp Chế Độ Giọng Nói Nâng Cao:</strong> ChatGPT Search hiện cũng có mặt trong Chế độ Giọng nói Nâng cao, cho phép người dùng truy cập thông tin web cập nhật theo thời gian thực trên cả thiết bị di động và máy tính.</li> </ul> <h2>3. Thách Thức và Phản Hồi</h2> <p> Mặc dù ChatGPT Search mang đến nhiều tiện ích, nhưng nó cũng đối mặt với những thách thức. Một số nhà xuất bản đã bày tỏ lo ngại về các công cụ tìm kiếm AI như ChatGPT Search, Perplexity và Google AI Overviews, cho rằng chúng có thể làm giảm lưu lượng truy cập đến trang web của họ. Một nghiên cứu cho thấy AI Overviews có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khoảng 25% lưu lượng truy cập của các nhà xuất bản.</p> <p> Tuy nhiên, OpenAI khẳng định họ đã tiếp thu phản hồi từ các đối tác, đặc biệt là về cách ChatGPT Search quyết định mức độ liên quan của bài viết, độ dài tóm tắt và trích dẫn.</p> <h2>4. Tiếp Cận Mới Của OpenAI</h2> <p> OpenAI đang nỗ lực không ngừng để cải tiến ChatGPT Search, coi đây là một hướng đi quan trọng cho sự phát triển của công ty. Họ hy vọng rằng những cải tiến và mở rộng này sẽ mang lại trải nghiệm tìm kiếm tốt hơn cho người dùng trên toàn thế giới.</p> <h2>5. Kết luận</h2> <p> Việc mở rộng ChatGPT Search cho tất cả người dùng là một bước tiến quan trọng của OpenAI. Với những cải tiến về tốc độ, tính năng và trải nghiệm người dùng, công cụ tìm kiếm này hứa hẹn sẽ mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tìm kiếm thông tin trên internet. Tuy nhiên, những thách thức về mặt tác động đến các nhà xuất bản và độ chính xác thông tin vẫn cần tiếp tục được OpenAI giải quyết trong tương lai.</p> <hr>

ChatGPT Search: Trải Nghiệm Tìm Kiếm AI Mở Rộng Cho Mọi Người

Mục lục Mở Rộng Quyền Truy Cập ChatGPT Search Những Cải Tiến Mới Nhất Thách Thức và Phản Hồi Tiếp Cận Mới Của OpenAI Kết luận 1. Mở...

Read more »

Tăng Tốc Phát Triển Ứng Dụng AI với Cerebras và DataRobot

<pre><code> </code></pre> <h2>Mục lục</h2> <ol> <li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu</a></li> <li><a href="#nen-tang-cho-viec-phat-trien-va-thu-nghiem-llm">Nền tảng cho việc phát triển và thử nghiệm LLM</a></li> <li><a href="#toi-uu-hoa-toc-do-llm-ma-khong-anh-huong-den-chat-luong">Tối ưu hóa tốc độ LLM mà không ảnh hưởng đến chất lượng</a></li> <li><a href="#anh-huong-cua-kich-thuoc-mo-hinh-len-toc-do-va-hieu-suat-llm">Ảnh hưởng của kích thước mô hình lên tốc độ và hiệu suất LLM</a></li> <li><a href="#huong-dan-tung-buoc-tich-hop-va-trien-khai-llama-31-70b">Hướng dẫn từng bước tích hợp và triển khai Llama 3.1-70B</a></li> <li><a href="#mo-rong-gioi-han-suy-luan-llm-cho-cac-ung-dung-ai">Mở rộng giới hạn suy luận LLM cho các ứng dụng AI</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ol> <p><a id="gioi-thieu"></a></p> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trong thế giới phát triển ứng dụng AI ngày nay, người dùng luôn mong đợi trải nghiệm nhanh chóng, thông minh và phản hồi tốt. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường chậm chạp trong việc phản hồi, gây ảnh hưởng không nhỏ đến trải nghiệm người dùng. Mỗi mili giây đều có giá trị!</p> <p>Với các điểm cuối suy luận tốc độ cao của Cerebras, bạn có thể giảm thiểu độ trễ, tăng tốc độ phản hồi của mô hình và duy trì chất lượng ở quy mô lớn với các mô hình như Llama 3.1-70B. Chỉ với một vài bước đơn giản, bạn sẽ có thể tùy chỉnh và triển khai LLM của riêng mình, tối ưu hóa cả về tốc độ và chất lượng.</p> <p>Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu cách:</p> <ul> <li>Thiết lập Llama 3.1-70B trong <a href="https://www.datarobot.com/product/generative-ai/">DataRobot LLM Playground</a>.</li> <li>Tạo và áp dụng khóa API để tận dụng Cerebras cho suy luận.</li> <li>Tùy chỉnh và triển khai các ứng dụng thông minh, nhanh chóng hơn.</li> </ul> <p>Đến cuối bài viết, bạn sẽ sẵn sàng triển khai các LLM mang lại tốc độ, độ chính xác và khả năng phản hồi thời gian thực.</p> <p><a id="nen-tang-cho-viec-phat-trien-va-thu-nghiem-llm"></a></p> <h2>2. Nền tảng cho việc phát triển và thử nghiệm LLM</h2> <p>Việc tạo mẫu và thử nghiệm các mô hình AI tạo sinh thường yêu cầu một loạt các công cụ rời rạc. Tuy nhiên, với một môi trường <a href="https://www.datarobot.com/product/ai-platform/">thống nhất, tích hợp cho LLM</a>, các kỹ thuật truy xuất và các chỉ số đánh giá, bạn có thể chuyển từ ý tưởng đến nguyên mẫu làm việc nhanh hơn và ít rào cản hơn.</p> <p><a id="toi-uu-hoa-toc-do-llm-ma-khong-anh-huong-den-chat-luong"></a></p> <h2>3. Tối ưu hóa tốc độ LLM mà không ảnh hưởng đến chất lượng</h2> <p>Độ trễ thấp là yếu tố cần thiết để xây dựng các ứng dụng AI nhanh chóng, phản hồi tốt. Tuy nhiên, tốc độ phản hồi tăng lên không nhất thiết phải đánh đổi bằng chất lượng. <a href="https://cerebras.ai/inference">Cerebras Inference</a> vượt trội hơn các nền tảng khác về tốc độ, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng mượt mà, phản hồi tốt và thông minh.</p> <p>Khi kết hợp với trải nghiệm phát triển trực quan, bạn có thể:</p> <ul> <li><strong>Giảm độ trễ LLM</strong> để tương tác người dùng nhanh hơn.</li> <li><strong>Thử nghiệm hiệu quả hơn</strong> với các mô hình và quy trình mới.</li> <li><strong>Triển khai các ứng dụng</strong> phản hồi tức thì với các hành động của người dùng.</li> </ul> <p>Các biểu đồ dưới đây cho thấy hiệu suất của Cerebras trên Llama 3.1-70B, minh họa thời gian phản hồi nhanh hơn và độ trễ thấp hơn so với các nền tảng khác. Điều này cho phép lặp lại nhanh chóng trong quá trình phát triển và hiệu suất thời gian thực trong sản xuất.</p> <figure> <img alt="Image showing output speed of llama 3.1 70B with Cerebras" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-showing-output-speed-of-llama-3.1-70B-with-Cerebras-1024x443.png" /> <figcaption>Tốc độ đầu ra của Llama 3.1-70B với Cerebras</figcaption> </figure> <figure> <img alt="Image showing response time of llama 3.1 70B with Cerebras" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-showing-response-time-of-llama-3.1-70B-with-Cerebras-1024x396.png" /> <figcaption>Thời gian phản hồi của Llama 3.1-70B với Cerebras</figcaption> </figure> <p><a id="anh-huong-cua-kich-thuoc-mo-hinh-len-toc-do-va-hieu-suat-llm"></a></p> <h2>4. Ảnh hưởng của kích thước mô hình lên tốc độ và hiệu suất LLM</h2> <p>Khi LLM ngày càng lớn hơn và phức tạp hơn, đầu ra của chúng trở nên phù hợp và toàn diện hơn — nhưng điều này đi kèm với một chi phí: tăng độ trễ. Cerebras giải quyết thách thức này bằng các phép tính tối ưu hóa, truyền dữ liệu hợp lý và giải mã thông minh được thiết kế để đạt tốc độ.</p> <p>Những cải tiến về tốc độ này đã và đang thay đổi các ứng dụng AI trong các ngành như dược phẩm và AI giọng nói. Ví dụ:</p> <ul> <li><a href="https://cerebras.ai/chip/glaxosmithkline-and-cerebras-are-advancing-the-state-of-the-art-in-ai-for-drug-discovery/">GlaxoSmithKline</a> (GSK) sử dụng Cerebras Inference để tăng tốc độ khám phá thuốc, thúc đẩy năng suất cao hơn.</li> <li>LiveKit đã tăng hiệu suất của quy trình chế độ giọng nói của ChatGPT, đạt được thời gian phản hồi nhanh hơn so với các giải pháp suy luận truyền thống.</li> </ul> <p>Kết quả là có thể đo lường được. Trên Llama 3.1-70B, Cerebras cung cấp khả năng suy luận nhanh hơn 70 lần so với GPU thông thường, cho phép tương tác thời gian thực mượt mà hơn và chu kỳ thử nghiệm nhanh hơn.</p> <p>Hiệu suất này được cung cấp bởi Wafer-Scale Engine (WSE-3) thế hệ thứ ba của Cerebras, một bộ xử lý tùy chỉnh được thiết kế để tối ưu hóa các hoạt động đại số tuyến tính thưa thớt, dựa trên tensor, vốn là động lực của suy luận LLM.</p> <p>Bằng cách ưu tiên hiệu suất, hiệu quả và tính linh hoạt, WSE-3 đảm bảo kết quả nhanh hơn, nhất quán hơn trong quá trình hoạt động của mô hình.</p> <p>Tốc độ của Cerebras Inference làm giảm độ trễ của các ứng dụng AI được cung cấp bởi các mô hình của họ, cho phép suy luận sâu hơn và trải nghiệm người dùng nhạy bén hơn. Việc truy cập vào các mô hình được tối ưu hóa này rất đơn giản — chúng được lưu trữ trên Cerebras và có thể truy cập thông qua một điểm cuối duy nhất, vì vậy bạn có thể bắt đầu tận dụng chúng với thiết lập tối thiểu.</p> <figure> <img alt="Image showing tokens per second on Cerebras Inference" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-showing-tokens-per-second-on-Cerebras-Inference-1024x439.png" /> <figcaption>Số lượng tokens mỗi giây trên Cerebras Inference</figcaption> </figure> <p><a id="huong-dan-tung-buoc-tich-hop-va-trien-khai-llama-31-70b"></a></p> <h2>5. Hướng dẫn từng bước tích hợp và triển khai Llama 3.1-70B</h2> <p>Việc tích hợp LLM như Llama 3.1-70B từ Cerebras vào <a href="https://www.datarobot.com/product/ai-foundation/">DataRobot</a> cho phép bạn tùy chỉnh, thử nghiệm và triển khai các mô hình AI chỉ trong một vài bước. Quá trình này hỗ trợ phát triển nhanh hơn, thử nghiệm tương tác và kiểm soát tốt hơn việc tùy chỉnh LLM.</p> <ol> <li>Tạo khóa API cho Llama 3.1-70B trên nền tảng Cerebras.</li> </ol> <figure> <img alt="Image showing generating and API key on Cerebras" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-showing-generating-and-API-key-on-Cerebras-1024x690.png" /> <figcaption>Tạo khóa API trên Cerebras</figcaption> </figure> <ol start="2"> <li>Trong DataRobot, tạo mô hình tùy chỉnh trong Model Workshop gọi đến điểm cuối Cerebras nơi Llama 3.1 70B được lưu trữ.</li> </ol> <figure> <img alt="Image of the model workshop on DataRobot (1)" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-of-the-model-workshop-on-DataRobot-1-1024x505.png" /> <figcaption>Model Workshop trên DataRobot</figcaption> </figure> <ol start="3"> <li>Trong mô hình tùy chỉnh, đặt khóa API Cerebras vào file custom.py.</li> </ol> <figure> <img alt="Image of putting Cerebras API key into custom py file in DataRobot (1)" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-of-putting-Cerebras-API-key-into-custom-py-file-in-DataRobot-1-1024x505.png" /> <figcaption>Thêm khóa API Cerebras vào file custom.py trong DataRobot</figcaption> </figure> <ol start="4"> <li>Triển khai mô hình tùy chỉnh đến một điểm cuối trong DataRobot Console, cho phép các bản thiết kế LLM tận dụng nó cho suy luận.</li> </ol> <figure> <img alt="Image of deploying llama 3.1 70B on Cerebras in DataRobot" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-of-deploying-llama-3.1-70B-on-Cerebras-in-DataRobot-1024x358.png" /> <figcaption>Triển khai Llama 3.1-70B trên Cerebras trong DataRobot</figcaption> </figure> <ol start="5"> <li>Thêm LLM Cerebras đã triển khai vào bản thiết kế LLM trong DataRobot LLM Playground để bắt đầu trò chuyện với Llama 3.1 -70B.</li> </ol> <figure> <img alt="Image of adding an LLM to the playground in DataRobot" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-of-adding-an-LLM-to-the-playground-in-DataRobot-1024x496.png" /> <figcaption>Thêm LLM vào playground trong DataRobot</figcaption> </figure> <ol start="6"> <li>Sau khi LLM được thêm vào bản thiết kế, hãy kiểm tra phản hồi bằng cách điều chỉnh các tham số nhắc và truy xuất, đồng thời so sánh đầu ra với các LLM khác trực tiếp trong giao diện DataRobot.</li> </ol> <figure> <img alt="Image of the DataRobot playground" src="https://www.datarobot.com/wp-content/uploads/2024/12/Image-of-the-DataRobot-playground-1024x503.png" /> <figcaption>DataRobot Playground</figcaption> </figure> <p><a id="mo-rong-gioi-han-suy-luan-llm-cho-cac-ung-dung-ai"></a></p> <h2>6. Mở rộng giới hạn suy luận LLM cho các ứng dụng AI</h2> <p>Triển khai các LLM như Llama 3.1-70B với độ trễ thấp và khả năng phản hồi thời gian thực không phải là một nhiệm vụ nhỏ. Tuy nhiên, với các công cụ và quy trình làm việc phù hợp, bạn có thể đạt được cả hai.</p> <p>Bằng cách tích hợp LLM vào LLM Playground của DataRobot và tận dụng khả năng suy luận tối ưu hóa của Cerebras, bạn có thể đơn giản hóa việc tùy chỉnh, tăng tốc độ thử nghiệm và giảm độ phức tạp — đồng thời duy trì hiệu suất mà người dùng của bạn mong đợi.</p> <p>Khi LLM ngày càng lớn hơn và mạnh mẽ hơn, việc có một quy trình hợp lý để thử nghiệm, tùy chỉnh và tích hợp sẽ là điều cần thiết cho các nhóm muốn dẫn đầu.</p> <p><a id="ket-luan"></a></p> <h2>7. Kết luận</h2> <p>Hãy tự mình khám phá. Truy cập <a href="https://cerebras.ai/inference">Cerebras Inference</a>, tạo khóa API và bắt đầu xây dựng <a href="https://www.datarobot.com/product/ai-apps/">ứng dụng AI trong DataRobot</a>.</p> <hr />

Tăng Tốc Phát Triển Ứng Dụng AI với Cerebras và DataRobot

Mục lục Giới thiệu Nền tảng cho việc phát triển và thử nghiệm LLM Tối ưu hóa tốc độ LLM mà không ảnh hưởng đến chất lượng Ảnh hưởng c...

Read more »

Thế giới "Công nghệ sâu": Tiềm năng khổng lồ và những thách thức dài hơi

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về "Công nghệ sâu" (Deep Tech)</li> <li>Ví dụ về "Công nghệ sâu"</li> <li>Lý do các nhà đầu tư yêu thích "Công nghệ sâu"</li> <li>Nơi phát triển "Công nghệ sâu"</li> <li>"Công nghệ sâu" và tương lai</li> <li>Kết luận: Cân nhắc đầu tư và triển vọng tương lai</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về "Công nghệ sâu" (Deep Tech)</strong></p> <p>Thuật ngữ "Công nghệ sâu" (Deep Tech) thường được dùng để chỉ các công ty khởi nghiệp đang phát triển những giải pháp công nghệ mang lại lợi ích dài hạn hoặc giải quyết những thách thức cực kỳ phức tạp. Nó bao gồm những lĩnh vực đòi hỏi thời gian và nỗ lực đáng kể để giải quyết bằng khoa học và kỹ thuật tiên tiến. Khác với đa số các công ty khởi nghiệp tập trung vào sản phẩm hoặc dịch vụ có thể nhanh chóng tung ra thị trường, "Công nghệ sâu" hướng đến tầm nhìn dài hạn. Các nhà sáng lập thường kỳ vọng có được sản phẩm cụ thể sau vài năm, chứ không phải vài tháng.</p> <p><img alt="Hình ảnh: Hologram bàn tay với bộ não phía trên và chữ " công="" nghệ="" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/12/hologram-of-a-hand-with-a-brain-above-it-and-deep-tech-written-next-to-it.jpg?q=49&fit=crop&w=1100&h=618&dpr=2"></p> <p><strong>2. Ví dụ về "Công nghệ sâu"</strong></p> <p>"Công nghệ sâu" là một thuật ngữ khá mơ hồ, nên khó có thể đưa ra danh sách chính xác những gì thuộc và không thuộc về nó. Tuy nhiên, ta có thể hình dung nó như bất cứ điều gì có thể tìm thấy trong các câu chuyện khoa học viễn tưởng. Nếu nó có thể được sử dụng hàng ngày trên tàu USS Enterprise (trong phim Star Trek), thì đó có lẽ là "Công nghệ sâu".</p> <p><img alt="Hình ảnh: Cảnh tái hiện từ phim Star Trek" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_1128389573.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2"></p> <p>Một vài ví dụ điển hình bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Điện toán lượng tử:</strong> Thách thức mạnh mẽ hiện trạng và đặt ra những khó khăn nghiêm trọng cho các nhà phát triển. Con đường phát triển dài hơi, với một số phòng thí nghiệm nghiên cứu hàng chục năm (ví dụ như IBM).</li> <li><strong>Du hành vũ trụ:</strong> Mặc dù đã có những nỗ lực trong nhiều thập kỷ, tiến trình vẫn chậm. Dự án Starlink với hàng nghìn vệ tinh nhỏ là một ví dụ về "Công nghệ sâu" thành công.</li> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo (AI), robot học và quang điện:</strong> Những công nghệ này có khả năng thay đổi cách chúng ta sống, nhưng cần nhiều thời gian để phát triển đầy đủ.</li> </ul> <p><img alt="Hình ảnh: Bầu trời đêm với mưa sao băng Lyrid" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/04/night-with-the-sky-showing-the-lyrid-meteor-shower.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2"></p> <p><strong>3. Lý do các nhà đầu tư yêu thích "Công nghệ sâu"</strong></p> <p>Do tính chất của nó, "Công nghệ sâu" cần rất nhiều tiền, nhưng không phải nhà đầu tư nào cũng hào hứng. Mặc dù tiềm năng lợi nhuận rất lớn, thời gian và chi phí cần thiết khiến nhiều người e ngại vì không thể dự đoán khi nào (hoặc có) lợi nhuận.</p> <p><img alt="Hình ảnh: Mô phỏng máy tính lượng tử" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/12/an-artist-s-impression-of-a-quantum-computer.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2"></p> <p>Tuy nhiên, tiềm năng lợi nhuận khổng lồ trong dài hạn là động lực thu hút các nhà đầu tư mạo hiểm (Venture Capital - VC). Họ sẵn sàng đầu tư một khoản lớn với hy vọng thu được lợi nhuận lớn trong tương lai. "Công nghệ sâu" trở thành mảnh đất màu mỡ cho các quỹ VC, với nhiều quỹ chuyên đầu tư vào các lĩnh vực khác nhau của "Công nghệ sâu".</p> <p><strong>4. Nơi phát triển "Công nghệ sâu"</strong></p> <p>Do số vốn đầu tư khổng lồ, hầu hết các dự án "Công nghệ sâu" đều được thực hiện tại các phòng thí nghiệm của chính phủ và các trường đại học. Điện toán lượng tử ra đời từ các khoa vật lý trên toàn cầu, trong khi nhiều ứng dụng trong robot học và AI cũng được phát triển trong môi trường học thuật. Đối với du hành vũ trụ, phần lớn công nghệ tên lửa của Mỹ được NASA phát triển và vẫn tiếp tục như vậy.</p> <p><img alt="Hình ảnh: Tên lửa phóng lên trời" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/09/spacex.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2"></p> <p>Nhiều công ty khởi nghiệp "Công nghệ sâu" do những người có bằng cấp học thuật cao lãnh đạo.</p> <p><strong>5. "Công nghệ sâu" và tương lai</strong></p> <p>"Công nghệ sâu" là nơi tạo nên tương lai của nhân loại. Mặc dù tốn kém và chậm chạp, nhưng không thể phủ nhận tầm quan trọng của nó trong việc định hình tương lai.</p> <p><strong>6. Kết luận: Cân nhắc đầu tư và triển vọng tương lai</strong></p> <p>Sự phát triển của "Công nghệ sâu" tương tự như quá trình phát triển của máy bay hay ô tô: ban đầu chậm chạp nhưng sau đó bùng nổ khi nhu cầu xã hội tăng lên. Tuy nhiên, một số công nghệ vẫn còn trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển, tiềm năng chưa được chứng minh. Vì vậy, cần có sự thận trọng khi đầu tư và đánh giá kỹ lưỡng tính khả thi của mỗi dự án. Mặc dù rủi ro cao, nhưng tiềm năng lợi nhuận to lớn của "Công nghệ sâu" vẫn thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư và các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới.</p>

Thế giới "Công nghệ sâu": Tiềm năng khổng lồ và những thách thức dài hơi

Mục lục Giới thiệu về "Công nghệ sâu" (Deep Tech) Ví dụ về "Công nghệ sâu" Lý do các nhà đầu tư yêu thích "Công...

Read more »