Chinh Phục Vũ Trụ Ứng Dụng Cá Nhân: Hành Trình Tạo "Nhật Ký Thuyền Trưởng" Không Cần Viết Code

<p><strong>Mục Lục</strong></p> <ol> <li><strong>Lời Mở Đầu: AI Mở Ra Kỷ Nguyên Ứng Dụng Cá Nhân</strong></li> <li><strong>Hành Trình "Phát Triển" Ứng Dụng:</strong><ul> <li>2.1. Ý Tưởng và Lựa Chọn Công Nghệ</li> <li>2.2. "Lập Trình Viên" AI: Hợp Tác Hay "Dạy Dỗ"?</li> <li>2.3. Vượt Qua Thử Thách: Đồng Bộ Dữ Liệu và Siri</li> </ul> </li> <li><strong>Thành Quả: "Nhật Ký Thuyền Trưởng" Phiên Bản Cá Nhân</strong></li> <li><strong>Tương Lai Thiết Kế Phần Mềm: AI Nắm Quyền Chủ Đạo</strong></li> <li><strong>Lời Kết</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Lời Mở Đầu: AI Mở Ra Kỷ Nguyên Ứng Dụng Cá Nhân</h2> <p>Bạn có bao giờ mơ ước về một ứng dụng được thiết kế riêng cho nhu cầu và sở thích cá nhân, một công cụ hoàn hảo mà bạn vẫn luôn ao ước nhưng chưa bao giờ đủ điều kiện để xây dựng? Mùa hè năm 2024, Stephen Peacock, Trưởng bộ phận AI mảng game tại Keywords Studios, đã hiện thực hóa giấc mơ đó, không phải bằng những dòng code khô khan mà bằng sự hợp tác thú vị với trí tuệ nhân tạo (AI) Claude 3.5 Sonnet. Trong vòng 4 ngày ngắn ngủi, thay vì hơn 10 ngày như ước tính, anh đã tạo ra một ứng dụng "Nhật ký Thuyền trưởng" (Captain's Log) lấy cảm hứng từ bộ phim Star Trek huyền thoại, hoàn toàn không cần đến một dòng code nào do chính mình viết ra. Đây không chỉ là một thử nghiệm công nghệ, mà còn là minh chứng cho thấy AI sẽ thay đổi cách chúng ta phát triển phần mềm, mở ra kỷ nguyên của những ứng dụng cá nhân hóa mà trước đây không thể nghĩ tới.</p> <p><img alt="Một hình ảnh về không gian tương lai retro bên trong con tàu vũ trụ. Một người đàn ông trong bộ đồ phi hành gia màu đen đội mũ bảo hiểm đứng ở phía trước. Bên cạnh anh ta là một robot đầy màu sắc." src="https://www.keywordsstudios.com/images/uploads/c1868b20b65c6dd5196b02b7a764a619.jpg"></p> <p>Điểm mấu chốt ở đây là: Khi AI đảm nhận các công việc lập trình mang tính lặp đi lặp lại, rào cản kỹ thuật sẽ không còn là vấn đề, thay vào đó, giới hạn duy nhất sẽ là trí tưởng tượng của chúng ta.</p> <h2>2. Hành Trình "Phát Triển" Ứng Dụng:</h2> <h3>2.1. Ý Tưởng và Lựa Chọn Công Nghệ</h3> <p>Stephen Peacock quyết định tạo ra ứng dụng "Nhật ký Thuyền trưởng" trên hệ điều hành iOS bằng thư viện mới nhất của Apple, một "mảnh đất" mà AI chưa có nhiều kinh nghiệm và dữ liệu đào tạo. Anh không đơn thuần tìm kiếm một ứng dụng sao chép từ những cái có sẵn, mà muốn mô phỏng quá trình một nhà phát triển xây dựng một hệ thống hoàn toàn mới.</p> <h3>2.2. "Lập Trình Viên" AI: Hợp Tác Hay "Dạy Dỗ"?</h3> <p>Quá trình làm việc với Claude tương tự như việc "ngồi ghế sau" và chỉ đạo một lập trình viên "không mấy xuất sắc" và hay quên. Anh mô tả những gì mình muốn, cung cấp tài liệu tham khảo, rồi sau đó dành thời gian sửa lỗi và chỉnh sửa những hiểu lầm của AI. Mặc dù đôi lúc cảm thấy bực mình, Stephen vẫn kiên trì với mục tiêu nghiên cứu và phát triển, tin tưởng rằng những hạn chế này sẽ nhanh chóng được khắc phục.</p> <h3>2.3. Vượt Qua Thử Thách: Đồng Bộ Dữ Liệu và Siri</h3> <p>Hai thử thách lớn nhất trong quá trình này là: đồng bộ dữ liệu với iCloud trên nhiều thiết bị, và tạo liên kết với Siri để ghi âm nhanh bằng giọng nói. Mỗi giải pháp đều đòi hỏi việc cung cấp tài liệu Apple mới nhất cho Claude, cùng với quá trình điều chỉnh liên tục. Điều này không chỉ cho thấy những hạn chế hiện tại của AI mà còn hé lộ tiềm năng phát triển của nó.</p> <h2>3. Thành Quả: "Nhật Ký Thuyền Trưởng" Phiên Bản Cá Nhân</h2> <p>Bất chấp những khó khăn, Stephen Peacock đã hoàn thành một ứng dụng "Nhật ký Thuyền trưởng" cá nhân hóa, hoạt động đúng như mong muốn. Anh có thể chạm hai lần vào điện thoại, đọc ghi chú và mọi thứ diễn ra một cách suôn sẻ. Đây là một công cụ anh luôn muốn có, nhưng trước đây chưa bao giờ dám nghĩ tới việc tự xây dựng.</p> <h2>4. Tương Lai Thiết Kế Phần Mềm: AI Nắm Quyền Chủ Đạo</h2> <p>Khi AI ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn với nhiều hình thức đầu vào khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và giọng nói, khoảng cách giữa trí tưởng tượng và hiện thực sẽ ngày càng thu hẹp. Chúng ta sẽ sớm có thể cho AI xem video về cách chúng ta muốn phần mềm hoạt động, diễn giải sở thích của mình thông qua trò chuyện tự nhiên, và chứng kiến AI tạo ra chính xác những gì chúng ta hình dung.</p> <p>Stephen Peacock cũng chia sẻ về kế hoạch cho phiên bản 2 của "Nhật ký Thuyền trưởng". Thay vì cung cấp mã nguồn gốc, anh sẽ ghi lại quá trình sử dụng phiên bản 1, mô tả những điểm tốt và chưa tốt, cũng như những tính năng mới mong muốn. AI sẽ tạo ra một ứng dụng hoàn toàn mới, sử dụng các thư viện và ngôn ngữ mới nhất, không bị ảnh hưởng bởi những đoạn code cũ kỹ. Lúc này, trọng tâm sẽ hoàn toàn chuyển sang trải nghiệm người dùng và thiết kế tính năng, thay vì những chi tiết kỹ thuật phức tạp.</p> <h2>5. Lời Kết</h2> <p>Câu chuyện của Stephen Peacock và ứng dụng "Nhật ký Thuyền trưởng" không chỉ là một ví dụ về khả năng của AI, mà còn là một cái nhìn thoáng qua về tương lai của ngành phát triển phần mềm. Trong tương lai không xa, chúng ta có thể sẽ chứng kiến sự bùng nổ của những ứng dụng cá nhân hóa, nơi mọi người có thể hiện thực hóa ý tưởng của mình mà không cần phải có kiến thức lập trình chuyên sâu. AI đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi sức mạnh của công nghệ nằm trong tay mỗi người.</p>

Chinh Phục Vũ Trụ Ứng Dụng Cá Nhân: Hành Trình Tạo "Nhật Ký Thuyền Trưởng" Không Cần Viết Code

Mục Lục Lời Mở Đầu: AI Mở Ra Kỷ Nguyên Ứng Dụng Cá Nhân Hành Trình "Phát Triển" Ứng Dụng: 2.1. Ý Tưởng và Lựa Chọn Công Nghệ ...

Read more »

Gemini 2.0 Flash Xuất Hiện Trên Android: Trải Nghiệm AI Mới Với Khả Năng Chuyển Đổi Mô Hình Dễ Dàng

<h2>Mục Lục</h2> <ol> <li>Giới Thiệu</li> <li>Gemini 2.0 Flash Đã Có Mặt Trên Android</li> <li>Bộ Chọn Mô Hình AI Mới</li> <li>Khả Năng Của Gemini 2.0 Flash</li> <li>Cách Thử Nghiệm Gemini 2.0 Flash</li> <li>Kết Luận</li> </ol> <h2>1. Giới Thiệu</h2> <p>Google vừa mang đến một tin vui cho người dùng Android: mô hình AI mới nhất của họ, Gemini 2.0 Flash, đã chính thức có mặt trên ứng dụng Gemini dành cho di động. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các thiết bị cầm tay, mở ra nhiều khả năng mới mẻ cho người dùng.</p> <h2>2. Gemini 2.0 Flash Đã Có Mặt Trên Android</h2> <p>Tuần trước, Google đã công bố Gemini 2.0, một mô hình AI được thiết kế đặc biệt với khả năng xử lý hình ảnh và âm thanh vượt trội. Sau khi ra mắt trên phiên bản web của Gemini vào ngày 11 tháng 12, mô hình này đã chính thức có mặt trên ứng dụng Gemini cho Android, mang đến cho người dùng di động trải nghiệm AI tiên tiến hơn.</p> <p><img alt="User added image" src="https://static1.anpoimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/12/gemini-model-switcher-drop-down.jpg?q=70&fit=crop&w=825&dpr=1"></p> <h2>3. Bộ Chọn Mô Hình AI Mới</h2> <p>Điểm đáng chú ý nhất trong bản cập nhật này là việc Google đã giới thiệu một bộ chọn mô hình AI mới ngay trên giao diện chính của ứng dụng Gemini. Nếu bạn đã quen với việc sử dụng Gemini trên web, bạn sẽ thấy bộ chọn này rất quen thuộc. Trước đây, người dùng ứng dụng Gemini chỉ có thể lựa chọn giữa Gemini và Gemini Advanced, còn việc kiểm soát chi tiết các mô hình AI lại chỉ giới hạn ở phiên bản web. Giờ đây, với bản cập nhật mới, người dùng Android có thể dễ dàng chuyển đổi giữa ba mô hình: Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash và Gemini 2.0 Flash (đang trong giai đoạn thử nghiệm).</p> <h2>4. Khả Năng Của Gemini 2.0 Flash</h2> <p>Điều đặc biệt là bộ chọn mô hình AI và Gemini 2.0 Flash có mặt trên tất cả các gói dịch vụ, nghĩa là bạn sẽ có thể trải nghiệm mô hình mới ngay cả khi không đăng ký Gemini Advanced. Tuy nhiên, người dùng miễn phí sẽ không có quyền truy cập vào Gemini 1.5 Pro. Điều này không quá quan trọng bởi Gemini 2.0 Flash đã cho thấy hiệu năng vượt trội so với 1.5 Pro ở nhiều tiêu chí quan trọng. Mặc dù vậy, 1.5 Pro vẫn tỏ ra nhỉnh hơn ở hai khía cạnh: đánh giá khả năng hiểu ngữ cảnh dài và dịch giọng nói tự động.</p> <h2>5. Cách Thử Nghiệm Gemini 2.0 Flash</h2> <p>Hiện tại, bộ chọn mô hình và Gemini 2.0 Flash chưa có mặt trên phiên bản chính thức (stable) của ứng dụng Google (phiên bản 15.39.32). Để trải nghiệm sớm các tính năng mới này, bạn cần cài đặt thủ công (sideload) phiên bản Google app 15.50.39. Sau khi cập nhật, bạn có thể sẽ cần phải tắt ứng dụng Google và Gemini rồi mở lại để bộ chọn mô hình và Gemini 2.0 Flash hiển thị. Để làm điều này, bạn có thể vào <em>Cài đặt → Ứng dụng → Xem tất cả ứng dụng → Google → Buộc dừng</em> (và lặp lại với ứng dụng Gemini).</p> <h2>6. Kết Luận</h2> <p>Sự xuất hiện của Gemini 2.0 Flash trên Android là một bước tiến đáng kể, mang đến cho người dùng trải nghiệm AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Với bộ chọn mô hình mới, việc chuyển đổi giữa các mô hình AI trở nên dễ dàng, giúp người dùng tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động hàng ngày. Nếu bạn là một người yêu thích công nghệ và muốn trải nghiệm những tính năng AI mới nhất, hãy nhanh chóng cập nhật và khám phá những điều thú vị mà Gemini 2.0 Flash mang lại.</p>

Gemini 2.0 Flash Xuất Hiện Trên Android: Trải Nghiệm AI Mới Với Khả Năng Chuyển Đổi Mô Hình Dễ Dàng

Mục Lục Giới Thiệu Gemini 2.0 Flash Đã Có Mặt Trên Android Bộ Chọn Mô Hình AI Mới Khả Năng Của Gemini 2.0 Flash Cách Thử Nghiệm Gemini...

Read more »

Cuộc Đua AI: Google Ra Mắt Nền Tảng Doanh Nghiệp, Rủi Ro Đánh Cắp Mô Hình Trỗi Dậy

<p><strong>Mục Lục</strong></p> <ol> <li><strong>Google Khai Pháo Nền Tảng AI Doanh Nghiệp:</strong><ul> <li>Sức Mạnh của Google Agentspace</li> <li>NotebookLM Plus - Trợ Thủ Đắc Lực Phân Tích Dữ Liệu</li> <li>Agent Tìm Kiếm Thông Minh Đa Năng</li> <li>Tự Động Hóa Với Agent AI Tùy Chỉnh</li> <li>Khách Hàng Thực Tế: Banco BV Ứng Dụng Thành Công</li> </ul> </li> <li><strong>Rủi Ro Đánh Cắp Mô Hình AI: Thách Thức Mới Trong Cuộc Chiến Công Nghệ</strong><ul> <li>Phương Pháp Đánh Cắp Mới: "Nghe Lén" Tín Hiệu Điện Từ</li> <li>Hậu Quả Nghiêm Trọng của Việc Đánh Cắp Mô Hình AI</li> <li>Giải Pháp Nào Để Đối Phó Với Nguy Cơ Đánh Cắp?</li> <li>AI Cũng Có Thể Tăng Cường An Ninh</li> </ul> </li> <li><strong>Kết Luận</strong></li> </ol> <hr> <h2><strong>1. Google Khai Pháo Nền Tảng AI Doanh Nghiệp</strong></h2> <h3><em>Sức Mạnh của Google Agentspace</em></h3> <p>Ngày 16 tháng 12 năm 2024, Google chính thức giới thiệu Google Agentspace, một nền tảng AI mới dành cho doanh nghiệp. Nền tảng này kết hợp sức mạnh của mô hình AI Gemini, khả năng tìm kiếm của Google và dữ liệu của chính doanh nghiệp, dù dữ liệu đó được lưu trữ ở đâu.</p> <center> <img alt="Google Logo" src="https://www.pymnts.com/wp-content/uploads/2024/09/Google.jpg?w=768"> </center> <p>Theo Saurabh Tiwary, phó chủ tịch và tổng giám đốc của Google Cloud AI, Google Agentspace sẽ giúp nhân viên đạt năng suất cao hơn bằng cách hỗ trợ họ thực hiện các công việc phức tạp, bao gồm lập kế hoạch, nghiên cứu, tạo nội dung và thực hiện các hành động – tất cả chỉ với một lệnh duy nhất.</p> <h3><em>NotebookLM Plus - Trợ Thủ Đắc Lực Phân Tích Dữ Liệu</em></h3> <p>Một trong những công cụ quan trọng của nền tảng này là NotebookLM Plus, một công cụ mới có khả năng tổng hợp thông tin, khám phá những hiểu biết sâu sắc, cung cấp bản tóm tắt âm thanh và các cách khác để tương tác với dữ liệu doanh nghiệp. Hiện chương trình truy cập sớm đang được triển khai cho công cụ này.</p> <h3><em>Agent Tìm Kiếm Thông Minh Đa Năng</em></h3> <p>Google Agentspace còn cung cấp một agent tìm kiếm đa phương thức, được gắn thương hiệu của công ty. Agent này có khả năng khám phá thông tin từ dữ liệu có cấu trúc (như bảng biểu), dữ liệu không có cấu trúc (như tài liệu và email) và các ứng dụng bên thứ ba phổ biến (như Google Drive). Sử dụng thông tin của công ty, agent tìm kiếm này có thể cung cấp hỗ trợ đàm thoại, trả lời các câu hỏi phức tạp và đưa ra các gợi ý chủ động.</p> <h3><em>Tự Động Hóa Với Agent AI Tùy Chỉnh</em></h3> <p>Nền tảng này cũng cho phép doanh nghiệp triển khai các agent AI tùy chỉnh, có khả năng tự động hóa các chức năng như nghiên cứu, soạn thảo nội dung và các công việc lặp đi lặp lại. Khả năng này cũng đang được thử nghiệm thông qua chương trình truy cập sớm. Trong tương lai gần, Google Agentspace sẽ được bổ sung thêm khả năng giúp nhân viên tự xây dựng và tinh chỉnh các agent AI của riêng mình.</p> <h3><em>Khách Hàng Thực Tế: Banco BV Ứng Dụng Thành Công</em></h3> <p>Ngân hàng Banco BV của Brazil là một trong những khách hàng đầu tiên sử dụng Google Agentspace. Ngân hàng này cho biết, nền tảng này đang giúp họ tìm kiếm, hỗ trợ và thực hiện các hành động trên tất cả hệ thống của mình một cách an toàn và tuân thủ các quy định.</p> <h2><strong>2. Rủi Ro Đánh Cắp Mô Hình AI: Thách Thức Mới Trong Cuộc Chiến Công Nghệ</strong></h2> <h3><em>Phương Pháp Đánh Cắp Mới: "Nghe Lén" Tín Hiệu Điện Từ</em></h3> <p>Trong khi Google đang tập trung vào việc phát triển AI, một mối đe dọa mới đã xuất hiện. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh một phương pháp tiềm năng để đánh cắp các mô hình AI bằng cách thu thập các tín hiệu điện từ từ máy tính. Phương pháp này được cho là có độ chính xác lên tới hơn 99%.</p> <h3><em>Hậu Quả Nghiêm Trọng của Việc Đánh Cắp Mô Hình AI</em></h3> <p>Việc đánh cắp mô hình AI có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho doanh nghiệp. Theo Lars Nyman, giám đốc marketing của CUDO Compute, "Việc đánh cắp AI không chỉ là mất mô hình. Đó còn là thiệt hại dây chuyền tiềm ẩn, chẳng hạn như các đối thủ cạnh tranh lợi dụng kết quả nghiên cứu và phát triển nhiều năm, các cơ quan quản lý điều tra việc xử lý sai IP nhạy cảm, các vụ kiện từ khách hàng khi nhận ra 'tính độc đáo' của AI của bạn không còn độc đáo nữa."</p> <h3><em>Giải Pháp Nào Để Đối Phó Với Nguy Cơ Đánh Cắp?</em></h3> <p>Các chuyên gia cho rằng, cần có các biện pháp bảo vệ tốt hơn để ngăn chặn tình trạng đánh cắp mô hình AI. Một trong những biện pháp đó là chuyển sang các công nghệ tính toán tập trung và an toàn hơn, hoặc các công nghệ thay thế ít bị đánh cắp hơn. Tuy nhiên, giải pháp có khả năng xảy ra nhất là các công ty sẽ đầu tư mạnh vào việc cải thiện an ninh.</p> <h3><em>AI Cũng Có Thể Tăng Cường An Ninh</em></h3> <p>Một nghịch lý là, trong khi AI có thể bị đánh cắp, thì chính AI cũng có thể giúp tăng cường an ninh. Theo báo cáo của PYMNTS, AI đang tăng cường an ninh mạng bằng cách tự động phát hiện các mối đe dọa và hợp lý hóa việc ứng phó sự cố thông qua nhận dạng mẫu và phân tích dữ liệu.</p> <h2><strong>3. Kết Luận</strong></h2> <p>Sự ra mắt của Google Agentspace đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của AI cũng đi kèm với những rủi ro mới, đặc biệt là nguy cơ đánh cắp mô hình AI. Các doanh nghiệp cần phải chủ động có các biện pháp bảo vệ để bảo vệ tài sản trí tuệ và duy trì lợi thế cạnh tranh của mình trong kỷ nguyên số.</p>

Cuộc Đua AI: Google Ra Mắt Nền Tảng Doanh Nghiệp, Rủi Ro Đánh Cắp Mô Hình Trỗi Dậy

Mục Lục Google Khai Pháo Nền Tảng AI Doanh Nghiệp: Sức Mạnh của Google Agentspace NotebookLM Plus - Trợ Thủ Đắc Lực Phân Tích Dữ Liệu A...

Read more »

Tóm Lược: Những Bước Đột Phá Công Nghệ Mới Nhất từ ARK Invest

<h2>Mục Lục</h2> <ol> <li><strong>Trình Làng Gemini 2.0 Flash và Dự Án Mariner: Tăng Tốc Trải Nghiệm Duyệt Web</strong></li> <li><strong>Máy Tính Lượng Tử Tiến Gần Hơn với Thực Tế, Gây Lo Ngại về Công Nghệ Blockchain</strong></li> <li><strong>Trí Tuệ Nhân Tạo Thay Đổi Kinh Tế Ngành Dược Phẩm</strong></li> </ol> <h2>1. Trình Làng Gemini 2.0 Flash và Dự Án Mariner: Tăng Tốc Trải Nghiệm Duyệt Web</h2> <p><em>Tác giả: Jozef Soja</em></p> <p>Gần đây, Google đã giới thiệu Gemini 2.0 Flash, phiên bản đầu tiên trong dòng mô hình Gemini 2.0. So với Gemini 1.5 Pro, phiên bản Flash có kích thước nhỏ hơn, hoạt động nhanh hơn nhưng lại vượt trội hơn trong hầu hết các tiêu chuẩn đánh giá, đặc biệt là trong bài kiểm tra khả năng lập trình tự động SWE-bench Verified, nơi nó đạt được 51.8%, cao hơn một chút so với Claude 3.5 Sonnet và gần bằng Amazon Q.</p> <p><img alt="User added image" src="https://assets.arkinvest.com/media-8e522a83-1b23-4d58-a202-792712f8d2d3/f045fd1c-98b3-4506-8ffd-c14b9d79cc77/SNL-12-16-Chart-01.png"></p> <p>Dựa trên hiệu suất ấn tượng này, Google đang phát triển các sản phẩm mới xoay quanh Gemini 2.0. Một trong số đó là Dự án Mariner, một AI agent có khả năng tương tác với trình duyệt web, sử dụng bàn phím và chuột để thực hiện các tác vụ phức tạp như mua sắm. Mariner có thể tự động tìm kiếm thông tin liên hệ của các công ty trong bảng tính do người dùng cung cấp, hoặc thậm chí xác định các kết hợp màu sắc độc đáo trong tranh của Van Gogh và thêm vật tư vào giỏ hàng Etsy. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, Project Mariner đã cho thấy tiềm năng tăng tốc năng suất làm việc và thúc đẩy chi tiêu trực tuyến lên đến hàng nghìn tỷ đô la.</p> <h2>2. Máy Tính Lượng Tử Tiến Gần Hơn với Thực Tế, Gây Lo Ngại về Công Nghệ Blockchain</h2> <p><em>Tác giả: Frank Downing</em></p> <p>Tuần qua, Google đã công bố chi tiết về Willow, một chip lượng tử đánh dấu bước tiến đáng kể trong lĩnh vực điện toán lượng tử. Các hệ thống lượng tử trước đây thường gặp phải vấn đề về tỷ lệ lỗi cao, dẫn đến tính toán không chính xác. Thông thường, khi hệ thống lớn hơn - đo bằng qubit - và thời gian tính toán dài hơn, vấn đề lỗi càng trở nên nghiêm trọng. Tuy nhiên, Willow đã đạt được một cột mốc quan trọng: tỷ lệ lỗi của nó thực sự cải thiện khi số lượng qubit tăng lên.</p> <p>Việc vượt qua ngưỡng sửa lỗi là một bước ngoặt quan trọng cho điện toán lượng tử. Tuy nhiên, để đạt được khả năng chịu lỗi "thực sự", nhóm nghiên cứu của Google vẫn cần cải thiện tỷ lệ lỗi thêm vài bậc - từ 10^-3 lên 10^-6. Mặc dù Willow có thể hoàn thành một công việc trong 5 phút mà một máy tính cổ điển sẽ mất hàng septillion (10²⁵) năm để làm, nhưng các ứng dụng thương mại vẫn còn nằm ngoài tầm với của máy tính lượng tử hiện đại.</p> <p>Tiến bộ của Google đã làm dấy lên cuộc tranh luận trong cộng đồng tiền điện tử, vì máy tính lượng tử có khả năng phá vỡ các hệ thống mã hóa được sử dụng trong xác thực giao dịch và khai thác Proof-of-Work. Mặc dù đã có các hệ thống mã hóa chống lượng tử, và các mạng như Ethereum đã cam kết nâng cấp code để trở nên an toàn trước các cuộc tấn công lượng tử, những người tham gia Bitcoin đang đối mặt với một vấn đề nan giải: làm thế nào để duy trì tính "bất biến" của Bitcoin đồng thời giải quyết các rủi ro tiềm ẩn đối với các chức năng cốt lõi của mạng, đặc biệt là những rủi ro liên quan đến ~4.6% nguồn cung BTC ban đầu vẫn nằm trong ví của người sáng lập Bitcoin, Satoshi Nakamoto. May mắn thay, những nhà phát triển Bitcoin lâu năm như Jameson Lopp đang nghiên cứu và giải thích các rủi ro, gợi ý rằng một giải pháp có thể sẽ xuất hiện trước khi quá muộn.</p> <h2>3. Trí Tuệ Nhân Tạo Thay Đổi Kinh Tế Ngành Dược Phẩm</h2> <p><em>Tác giả: Brett Winton</em></p> <p>Relation Therapeutics gần đây đã ký một thỏa thuận hợp tác quan trọng với gã khổng lồ dược phẩm GlaxoSmithKline để phát triển các phương pháp điều trị mới cho các bệnh xơ hóa và viêm xương khớp. Đây có thể là một trong những thỏa thuận lớn nhất từ trước đến nay đối với một công ty công nghệ sinh học giai đoạn đầu, có khả năng tạo ra hàng trăm triệu đô la tiền thanh toán theo từng mục tiêu.</p> <p>Relation sử dụng phương pháp tiếp cận "Lab-in-the-Loop" độc đáo, tích hợp dữ liệu đa phương thức từ bệnh nhân, các thử nghiệm can thiệp nâng cao và học máy tiên tiến để tăng tốc quá trình khám phá các liệu pháp hiệu quả hơn. Kết hợp với sức mạnh tính toán hiệu năng cao của NVIDIA, Relation đang thay đổi mốc thời gian phát triển thuốc.</p> <p>Relation là một trong số ít các công ty đang tích cực theo đuổi chiến lược thiết kế thuốc dựa trên AI, có khả năng thay đổi kinh tế của ngành dược phẩm. Quá trình khám phá thuốc hiện nay tốn rất nhiều thời gian và chi phí. Bao gồm chi phí vốn và các chương trình thất bại, việc phát triển một loại thuốc thương mại thường yêu cầu khoảng 2.4 tỷ đô la và mất khoảng 14 năm.</p> <p>Tuy nhiên, với sự phát triển của AI, tình hình đang dần thay đổi. Theo nghiên cứu của ARK, chi phí cho các loại thuốc do AI thiết kế đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm độc tính trên người có thể giảm xuống còn ~1.5 tỷ đô la, thấp hơn 40% so với phương pháp truyền thống. Bằng cách sử dụng AI để thiết kế các phân tử tốt hơn ngay từ đầu, các công ty có thể đưa các phân tử vào thử nghiệm trên người nhanh hơn và với ít nguy cơ thất bại hơn. Trong số các loại thuốc do AI thiết kế đã bước vào thử nghiệm độc tính, chỉ có 12.5% thất bại, giảm 4 lần so với quá trình phát triển thuốc truyền thống. Recursion Pharmaceuticals là một trong những công ty tiên phong đã đưa các mục tiêu thuốc đến giai đoạn này.</p> <p>Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng hiệu quả của thiết kế thuốc dựa trên AI sẽ tiếp tục tăng lên. Tiến độ trong quá trình tiền lâm sàng có thể được đẩy nhanh, giảm một nửa thời gian thử nghiệm trên người và tiết kiệm ít nhất 4-5 năm trong toàn bộ quá trình. Hơn nữa, tỷ lệ thành công khi bắt đầu thử nghiệm trên người cũng có thể được cải thiện. Tổng cộng, chi phí thương mại hóa một loại thuốc có thể giảm tới 75% so với hiện tại, cho phép các công ty ưu tiên AI đưa thuốc ra thị trường với chi phí khoảng 600 triệu đô la.</p> <p>Nếu nghiên cứu của chúng tôi thành hiện thực, lợi tức từ các khoản đầu tư R&D trong lĩnh vực này có thể tăng đáng kể so với mức trung bình 4% hiện tại. Để bù đắp chi phí phát triển 2.4 tỷ đô la, các loại thuốc phải đạt doanh thu hàng năm đỉnh điểm khoảng 600 triệu đô la. Với cơ hội doanh thu tương tự, các loại thuốc do AI thiết kế đang thử nghiệm lâm sàng có thể tăng gấp ba lần lợi tức đầu tư R&D so với mức trung bình của ngành hiện tại, và những loại thuốc đang thử nghiệm tiền lâm sàng có thể cải thiện lợi nhuận lên đến 8 lần.</p> <p>Những ước tính này chưa bao gồm doanh thu vượt trội mà chúng tôi tin rằng sẽ có được khi các loại thuốc do AI thiết kế được thương mại hóa sớm hơn trong vòng đời bằng sáng chế, cho phép kéo dài dòng tiền trước khi các loại thuốc generic và biosimilar xuất hiện. Khi những lợi ích này trở nên rõ ràng hơn, các mối quan hệ hợp tác sẽ mang lại lợi ích cho các công ty đang tích cực khai thác tiềm năng của AI. Quan trọng nhất, bệnh nhân sẽ có quyền tiếp cận các loại thuốc tốt hơn, chính xác hơn, nhắm vào nhiều loại bệnh và rối loạn hơn.</p> <hr>

Tóm Lược: Những Bước Đột Phá Công Nghệ Mới Nhất từ ARK Invest

Mục Lục Trình Làng Gemini 2.0 Flash và Dự Án Mariner: Tăng Tốc Trải Nghiệm Duyệt Web Máy Tính Lượng Tử Tiến Gần Hơn với Thực Tế, Gây Lo N...

Read more »

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 »