Nvidia Bước Chân Vào Thị Trường AI Đại Lý với Llama Nemotron LLMs

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li><strong>Giới Thiệu</strong></li> <li><strong>Nvidia Ra Mắt Llama Nemotron LLMs</strong><ul> <li>Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) được đào tạo cho AI đại lý</li> <li>Các công cụ và giải pháp hỗ trợ</li> </ul> </li> <li><strong>Accenture và AI Refinery for Industry</strong></li> <li><strong>Xu Hướng AI Đại Lý trong Doanh Nghiệp</strong></li> <li><strong>Chiến Lược của Nvidia với Các Đối Tác</strong></li> <li><strong>Các Mô Hình Llama Nemotron và Ứng Dụng</strong></li> <li><strong>Kết Luận</strong></li> </ol> <h2>1. Giới Thiệu</h2> <p>Trong thế giới công nghệ đang phát triển nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên quan trọng hơn trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Bài viết này sẽ khám phá các bước tiến mới nhất của Nvidia trong lĩnh vực AI đại lý, đặc biệt là việc ra mắt các mô hình ngôn ngữ lớn Llama Nemotron, cũng như tác động của chúng đến các doanh nghiệp. Chúng ta cũng sẽ xem xét sự tham gia của các công ty công nghệ khác trong việc thúc đẩy AI đại lý và cách các giải pháp này đang được triển khai trong thế giới thực.</p> <h2>2. Nvidia Ra Mắt Llama Nemotron LLMs</h2> <p>Tại triển lãm CES ở Las Vegas, Nvidia đã gây chú ý khi giới thiệu gia đình mô hình ngôn ngữ lớn Llama Nemotron. Những mô hình này được xây dựng dựa trên nền tảng Llama của Meta, và được đào tạo đặc biệt để cung cấp sức mạnh cho các giải pháp AI đại lý cấp doanh nghiệp.</p> <h3>Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) được đào tạo cho AI đại lý</h3> <p><img alt="Nvidia CEO Jensen Huang delivers a keynote address during the Nvidia GTC Artificial Intelligence Conference at SAP Center on March 18, 2024 in San Jose, California." src="https://imgproxy.divecdn.com/zFCJlKK48EZ63hewOOYGxxKd06HVj2AB6H1spu67FUU/g:ce/rs:fill:1200:675:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0yMDk1MTg5Njk2LmpwZw==.webp"></p> <p>Sự kiện ra mắt này đánh dấu một bước tiến quan trọng của Nvidia trong lĩnh vực AI, không chỉ tập trung vào phần cứng mà còn mở rộng sang phần mềm và các ứng dụng thực tế. Các LLMs này không chỉ giúp các công ty xây dựng các công cụ tự động hóa mà còn có thể cải thiện hiệu quả làm việc trên nhiều lĩnh vực.</p> <h3>Các công cụ và giải pháp hỗ trợ</h3> <p>Nvidia cũng đã công bố một bản thiết kế "PDF-to-podcast" cho các ứng dụng tóm tắt tài liệu. Ngoài ra, họ đang hợp tác với các đối tác trong hệ sinh thái để tạo ra các bản thiết kế riêng cho từng ngành, giúp tự động hóa các chức năng kinh doanh khác nhau như hỗ trợ khách hàng, phát hiện gian lận, và quản lý chuỗi cung ứng.</p> <h2>3. Accenture và AI Refinery for Industry</h2> <p>Trong một diễn biến liên quan, Accenture, một đối tác của Nvidia, đã ra mắt nền tảng AI Refinery for Industry. Nền tảng này sử dụng phần mềm doanh nghiệp của Nvidia để đơn giản hóa việc triển khai AI đại lý. Accenture có kế hoạch phát triển hơn 100 trường hợp sử dụng trong năm nay, và sẽ cung cấp 12 giải pháp đại lý vào tháng Hai.</p> <h2>4. Xu Hướng AI Đại Lý trong Doanh Nghiệp</h2> <p>Theo CEO của Nvidia, Jensen Huang, “Dịch vụ AI lớn tiếp theo chính là mã hóa phần mềm”. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ dừng lại ở việc viết code mà còn được sử dụng để giải quyết một loạt các tác vụ kinh doanh. Trong những tháng cuối năm 2024, chúng ta đã thấy sự bùng nổ của các ứng dụng AI đại lý trên nền tảng cloud, cụ thể:</p> <ul> <li>Microsoft đã chuẩn bị Copilot cho các giải pháp tự động hóa.</li> <li>AWS đã ra mắt một trợ lý AI giúp đơn giản hóa việc di chuyển Windows.</li> <li>Google Cloud triển khai Agentspace, một công cụ tìm kiếm và tóm tắt thông tin tăng cường bởi AI.</li> </ul> <h2>5. Chiến Lược của Nvidia với Các Đối Tác</h2> <p>Chiến lược AI đại lý của Nvidia tập trung vào việc hợp tác với các công ty công nghệ khác. Các đối tác như SAP và ServiceNow dự kiến sẽ là những nhà cung cấp đầu tiên sử dụng mô hình Llama Nemotron. Jensen Huang nhấn mạnh rằng các công nghệ AI của Nvidia đã được tích hợp vào ngành công nghiệp IT.</p> <h2>6. Các Mô Hình Llama Nemotron và Ứng Dụng</h2> <p>Các mô hình Llama Nemotron có nhiều kích thước khác nhau (nhỏ, vừa và lớn) để triển khai trên máy tính cá nhân, thiết bị đầu cuối cũng như trên nền tảng đám mây riêng và công cộng. Mô hình lớn được thiết kế cho các ứng dụng trung tâm dữ liệu và có thể được sử dụng để đánh giá và điều chỉnh các mô hình nhỏ hơn.</p> <h2>7. Kết Luận</h2> <p>Việc Nvidia ra mắt Llama Nemotron LLMs là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI đại lý, mở ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình làm việc và tăng cường hiệu quả. Sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm của Nvidia, cùng với sự hợp tác từ các đối tác như Accenture, hứa hẹn sẽ mang lại những giải pháp AI mạnh mẽ và linh hoạt. Sự phát triển này không chỉ thay đổi cách các doanh nghiệp vận hành mà còn định hình tương lai của ngành công nghệ thông tin.</p>

Nvidia Bước Chân Vào Thị Trường AI Đại Lý với Llama Nemotron LLMs

Mục lục Giới Thiệu Nvidia Ra Mắt Llama Nemotron LLMs Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) được đào tạo cho AI đại lý Các công cụ và giải pháp hỗ...

Read more »

Assembled: Biến đổi hoạt động hỗ trợ khách hàng với sức mạnh của Claude

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li>Giới thiệu về Assembled và Claude</li> <li>Thách thức trong hỗ trợ khách hàng hiện đại</li> <li>Tại sao Assembled lựa chọn Claude?</li> <li>Claude hỗ trợ hoạt động hỗ trợ thông minh như thế nào?</li> <li>Assembled thay đổi hoạt động hỗ trợ cho các thương hiệu hàng đầu</li> <li>Xây dựng tương lai hỗ trợ nâng cao bằng AI</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về Assembled và Claude</h2> <p>Assembled, một nền tảng vận hành hỗ trợ toàn diện, đã tận dụng Claude, một AI mạnh mẽ, cho Assist, trợ lý AI đa kênh của họ. Nền tảng của Assembled giúp các công ty hàng đầu như Brooks, Warner Brothers, Robinhood và Stripe cung cấp dịch vụ hỗ trợ tuyệt vời trên quy mô lớn, phối hợp giữa con người và các tác nhân AI.</p> <p><img alt="ảnh nền tảng Assembled" src="https://www.anthropic.com/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww-cdn.anthropic.com%2Fimages%2F4zrzovbb%2Fwebsite%2Fc473a5d3d3aa05924638180b8a175164f2632b62-2880x1620.png&w=3840&q=75"></p> <p>Với sự hỗ trợ của Claude, Assembled Assist đã đạt được những thành tựu đáng kể:</p> <ul> <li><strong>Tăng 20%</strong> sự hài lòng của khách hàng đồng thời giảm chi phí hỗ trợ.</li> <li><strong>Giảm hơn 50%</strong> các trường hợp leo thang.</li> <li><strong>Cải thiện hơn 30%</strong> số ca được giải quyết mỗi giờ.</li> <li><strong>Tự động hóa hơn 50%</strong> các ca trong khi vẫn duy trì trên <strong>90%</strong> sự hài lòng của khách hàng.</li> <li>Chuyển sang sử dụng Claude trong <strong>20 phút</strong> trong một sự cố nghiêm trọng.</li> </ul> <h2>2. Thách thức trong hỗ trợ khách hàng hiện đại</h2> <p>Các đội ngũ hỗ trợ hiện đại đang đối mặt với một thách thức lớn: làm thế nào để cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, chất lượng cao trên quy mô lớn? Các nhà sáng lập của Assembled đã trải nghiệm điều này khi xây dựng hệ thống hỗ trợ tại Stripe.</p> <p>John Wang, đồng sáng lập của Assembled, chia sẻ: "Trong những ngày đầu của Stripe, Patrick & John [Collison] thường mời mọi người đến căn hộ của họ để luân phiên xử lý các phiếu hỗ trợ. Có một quan niệm rằng hỗ trợ là một trung tâm chi phí - nhưng mọi công ty tuyệt vời đều bắt đầu với sự ám ảnh về khách hàng như vậy. Chúng tôi nhận thấy rằng việc mở rộng quy mô hỗ trợ tuyệt vời là một vấn đề đặc biệt khó khăn khi doanh nghiệp thành công và trở nên phức tạp hơn."</p> <p>Assembled nhận ra rằng hỗ trợ hiệu quả thực sự đòi hỏi sự phối hợp chu đáo giữa AI và nhân viên hỗ trợ, trong khi nhiều đối thủ chỉ tập trung vào tự động hóa. Wang nhấn mạnh: "Rất nhiều người chơi mới đang đơn giản hóa quá mức vấn đề hỗ trợ. Họ đưa các tác nhân AI vào và nghĩ rằng điều đó sẽ giải quyết được mọi thứ. Chúng tôi hiểu sâu sắc về hoạt động bên trong của hỗ trợ khách hàng. Thay vì giảm tải công việc có giá trị thấp, độ phức tạp thấp, chúng tôi tập trung vào việc xây dựng các hệ thống để giải quyết tốt hơn các vấn đề phức tạp từ Cấp độ 2 trở lên – các vấn đề đòi hỏi phân tích, hành động và sự đồng cảm. Một số vấn đề này có thể được tự động hóa từ đầu đến cuối, và những vấn đề khác liên quan đến việc cung cấp siêu năng lực AI cho nhân viên hỗ trợ. Bất cứ điều gì cần thiết để mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng.” Sự hiểu biết sâu sắc của Assembled về các hoạt động hỗ trợ đã giúp họ xây dựng một sản phẩm vượt xa cả tự động hóa đơn giản. Thay vì thay thế nhân viên hỗ trợ, Assembled Assist phối hợp các nỗ lực của AI và con người để mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, đồng thời giảm chi phí và sự phức tạp.</p> <h2>3. Tại sao Assembled lựa chọn Claude?</h2> <p>Assembled đã chọn Claude vì khả năng lý luận vượt trội, độ tin cậy và giọng điệu trò chuyện tự nhiên. Những phẩm chất này đã được kiểm chứng trong một sự cố nghiêm trọng của đối thủ cạnh tranh, khi Assembled cần nhanh chóng chuyển đổi nền tảng của mình để duy trì dịch vụ cho khách hàng doanh nghiệp.</p> <p>"Chúng tôi đã chuyển tất cả các quy trình làm việc LLM sang Claude trong thời gian thực, điều này rất quan trọng đối với chúng tôi vì chúng tôi có thể vượt qua sự cố kéo dài năm đến sáu giờ mà không làm gián đoạn khách hàng," Wang cho biết. "Claude hoạt động tốt đến mức chúng tôi đang đánh giá lại toàn bộ cơ sở hạ tầng mô hình của mình. Khả năng lý luận tốt hơn đáng kể và giọng điệu trò chuyện tự nhiên hơn rất nhiều ngay cả khi không cần điều chỉnh."</p> <p>Assembled cũng khám phá ra giá trị của Claude trong các hoạt động nội bộ ngoài các ứng dụng hỗ trợ khách hàng. Wang cho biết: "Khi chúng tôi sử dụng Claude nội bộ, chúng tôi đã sử dụng nó rộng rãi để giúp đào tạo đội ngũ bán hàng của mình về sản phẩm của chúng tôi. Ban đầu, đội ngũ bán hàng của chúng tôi đã sử dụng bot Slack của Claude để trả lời các câu hỏi về sản phẩm trong các cuộc gọi bán hàng. Điều này hiệu quả đến mức chúng tôi hiện cung cấp cho tất cả nhân viên một ngân sách LLM hàng tháng - họ có thể chọn bất kỳ mô hình AI nào, nhưng nhiều người thích Claude vì các tương tác tự nhiên, đồng cảm của nó."</p> <p>Đội ngũ Assembled đã sử dụng một hệ thống đánh giá tinh vi để đo lường hiệu suất của mô hình AI. Mọi phản hồi của nhân viên hỗ trợ đều trải qua hệ thống đánh giá, tạo ra một tập dữ liệu vàng để so sánh. Khi nhân viên sửa đổi các phản hồi do AI tạo ra, hệ thống sẽ phân tích những thay đổi này để liên tục cải thiện độ chính xác. Cách tiếp cận này đã giúp đạt được những cải tiến đáng kể - đối với một khách hàng lớn, độ chính xác đã tăng từ 62% lên 90% trên hàng trăm danh mục.</p> <h2>4. Claude hỗ trợ hoạt động hỗ trợ thông minh như thế nào?</h2> <p>Assembled Assist sử dụng Claude để nâng cao khả năng hỗ trợ thông qua:</p> <ul> <li><strong>Phân loại phiếu yêu cầu</strong> động sử dụng meta-prompting, có thể điều chỉnh theo phân loại riêng của từng khách hàng.</li> <li><strong>Định tuyến thông minh</strong> giữa các tác nhân AI và con người dựa trên độ phức tạp của trường hợp và cảm xúc của khách hàng.</li> <li><strong>Kiến trúc đa mô hình</strong> cho phép chuyển đổi dự phòng liền mạch trong thời gian mất điện.</li> <li><strong>Tạo và nâng cao phản hồi</strong> theo thời gian thực.</li> <li><strong>Kiến trúc chuyển đổi dự phòng an toàn</strong> cho độ tin cậy của doanh nghiệp.</li> </ul> <h2>5. Assembled thay đổi hoạt động hỗ trợ cho các thương hiệu hàng đầu</h2> <p>Tác động của Assembled không chỉ giới hạn ở các số liệu tự động hóa - họ đang thay đổi căn bản cách các đội hỗ trợ hoạt động. Wang chia sẻ: "Ngay cả các công ty AI hàng đầu vẫn sử dụng nhân viên hỗ trợ cho dịch vụ hỗ trợ của riêng họ. Ý tưởng quan trọng không phải là thay thế con người mà là thay đổi cách họ làm việc. Chúng tôi tập trung vào việc xác định những nhiệm vụ nào AI nên xử lý, cách leo thang hiệu quả và nơi chuyên môn của con người mang lại giá trị lớn nhất."</p> <p>Cách tiếp cận của họ đã được các công ty hàng đầu trong ngành đón nhận. Đối với các công ty này, việc duy trì dịch vụ hỗ trợ chất lượng cao trong khi mở rộng quy mô trên toàn cầu không chỉ là vấn đề hiệu quả mà còn rất quan trọng đối với danh tiếng thương hiệu và lòng trung thành của khách hàng.</p> <p>Một số ví dụ:</p> <ul> <li><strong>Một công ty phần mềm tiêu dùng hàng đầu:</strong> Chỉ trong hai tuần đầu tiên sử dụng Assembled Assist, họ đã thấy sự cải thiện đáng kể về cả thời gian xử lý trung bình mỗi ca và CSAT (Chỉ số hài lòng của khách hàng). Họ có kế hoạch tự động hóa ít nhất 25% tổng số phiếu hỗ trợ như một phần trong nỗ lực tăng trưởng trên toàn công ty.</li> <li><strong>Thrasio:</strong> Tự động hóa hơn 50% phiếu hỗ trợ với Assembled Assist, giúp tiết kiệm gần 2 triệu đô la chi phí và giảm 50% thời gian giải quyết toàn bộ.</li> <li><strong>Honeylove:</strong> Nhận thấy những lợi ích to lớn về năng suất và hiệu quả chỉ sau 5 tháng sử dụng Assembled Assist - số ca giải quyết mỗi giờ tăng 54%, số ca leo thang giảm 20% và CSAT cho các phản hồi do AI cung cấp tăng 18%.</li> </ul> <h2>6. Xây dựng tương lai hỗ trợ nâng cao bằng AI</h2> <p>Assembled đang phát triển các tính năng để giúp các công ty triển khai đúng nguồn lực vào đúng thời điểm, sử dụng Claude 3.5 Sonnet cho các tác vụ lý luận phức tạp và Claude 3 Haiku cho các hoạt động tốc độ cao. Nền tảng của họ phân tích các kỹ năng cần thiết cho các loại vấn đề khác nhau và tự động định tuyến các ca đến người xử lý tối ưu - có thể là một tác nhân AI hoặc một người có chuyên môn cụ thể.</p> <p>Wang kết luận: "Chúng tôi không chỉ chơi một trò chơi giảm tải, bởi vì hỗ trợ phức tạp hơn thế. Đó cũng là công việc tốn thời gian và tốn kém, đặc biệt là ở quy mô toàn cầu. Chúng tôi đang xây dựng một thứ thực sự cung cấp công việc tốt hơn, nhanh hơn cho các đội hỗ trợ và khách hàng của họ; ví dụ, chúng tôi đang nỗ lực tận dụng LLM để loại bỏ các rào cản ngôn ngữ khỏi việc cung cấp hỗ trợ toàn cầu. Thông qua công việc của họ với Anthropic, Assembled mong muốn biến tầm nhìn này thành hiện thực - biến hỗ trợ khách hàng từ một trung tâm chi phí thành một lợi thế chiến lược xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn giữa các công ty và khách hàng của họ.</p> <h2>7. Kết luận</h2> <p>Assembled đang cách mạng hóa hoạt động hỗ trợ khách hàng thông qua sự kết hợp mạnh mẽ giữa trí tuệ nhân tạo và con người. Bằng việc sử dụng Claude, họ không chỉ tăng hiệu quả hoạt động mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, biến trung tâm hỗ trợ từ một trung tâm chi phí thành một lợi thế cạnh tranh chiến lược.</p>

Assembled: Biến đổi hoạt động hỗ trợ khách hàng với sức mạnh của Claude

Mục lục Giới thiệu về Assembled và Claude Thách thức trong hỗ trợ khách hàng hiện đại Tại sao Assembled lựa chọn Claude? Claude hỗ trợ ...

Read more »

Jellypod: Nâng Tầm Podcast AI Với Khả Năng Tùy Biến Vượt Trội

<p><strong>Mục Lục</strong></p> <ol> <li><strong>Lời Mở Đầu:</strong> Hành Trình Từ NotebookLM Đến Jellypod</li> <li><strong>Jellypod: Sức Mạnh Tùy Biến Trong Tầm Tay</strong><ul> <li>Tạo Dựng Host AI Của Riêng Bạn</li> <li>Đa Dạng Hóa Số Lượng Và Giọng Điệu Host</li> </ul> </li> <li><strong>Quy Trình Tạo Podcast Với Jellypod</strong><ul> <li>Nhập Liệu Dễ Dàng</li> <li>Chỉnh Sửa Kịch Bản Linh Hoạt</li> <li>Xuất Audio Tiện Lợi</li> </ul> </li> <li><strong>Gói Cước Và Tiềm Năng Phát Triển</strong><ul> <li>Gói Miễn Phí và Gói Pro</li> <li>Tương Lai Của Podcast AI</li> </ul> </li> <li><strong>Kết Luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Lời Mở Đầu: Hành Trình Từ NotebookLM Đến Jellypod</h2> <p>Năm ngoái, sự xuất hiện của NotebookLM từ Google đã gây ấn tượng mạnh mẽ với khả năng tạo podcast AI từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như bài báo, video YouTube và file PDF. Điểm đặc biệt của NotebookLM là khả năng tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên giữa hai host AI, khiến người nghe cảm thấy như đang lắng nghe một cuộc trò chuyện thực sự. Tuy nhiên, NotebookLM vẫn tồn tại một số hạn chế về khả năng tùy biến.</p> <h2>2. Jellypod: Sức Mạnh Tùy Biến Trong Tầm Tay</h2> <p>Nếu NotebookLM là một bước đột phá, thì Jellypod tiếp tục nâng tầm trải nghiệm podcast AI với những tùy chọn linh hoạt hơn.</p> <h3>Tạo Dựng Host AI Của Riêng Bạn</h3> <p>Một trong những điểm khác biệt lớn nhất của Jellypod so với NotebookLM là khả năng cho phép người dùng tự tạo host AI. Bạn có thể đặt tên, xây dựng câu chuyện nền cho host, và chọn lựa từ một danh sách các giọng nói khác nhau. Thậm chí, Jellypod còn cho phép bạn nhân bản giọng nói của chính mình, tạo ra một phiên bản AI của bạn để tham gia vào podcast!</p> <h3>Đa Dạng Hóa Số Lượng Và Giọng Điệu Host</h3> <p>Không chỉ dừng lại ở việc tùy chỉnh cá nhân từng host, Jellypod còn cho phép bạn lựa chọn số lượng host tham gia cuộc trò chuyện. Bạn có thể tạo ra một podcast với ba host nữ hoặc bất kỳ sự kết hợp nào mà bạn muốn.</p> <h2>3. Quy Trình Tạo Podcast Với Jellypod</h2> <p>Quy trình tạo podcast với Jellypod khá đơn giản và trực quan:</p> <h3>Nhập Liệu Dễ Dàng</h3> <p>Tương tự như NotebookLM, bạn có thể cung cấp dữ liệu đầu vào cho Jellypod bằng cách sao chép và dán URL, video YouTube hoặc tải lên file.</p> <h3>Chỉnh Sửa Kịch Bản Linh Hoạt</h3> <p>Sau khi nhập liệu, Jellypod sẽ tạo ra một dàn ý cho podcast, chia thành các chương khác nhau. Bạn có thể thêm chương mới nếu cần, đồng thời thêm mô tả chi tiết cho từng chương. Tiếp theo, Jellypod sẽ tạo ra một bản transcript. Tại bước này, bạn hoàn toàn có thể chỉnh sửa nội dung transcript, kiểm soát chính xác những gì host AI sẽ nói.</p> <p><img alt="User added image" src="https://img-s-msn-com.akamaized.net/tenant/amp/entityid/AA1x78wV.img?w=768&h=432&m=6"></p> <p><em>Giao diện tạo podcast trên Jellypod.</em></p> <h3>Xuất Audio Tiện Lợi</h3> <p>Sau khi hài lòng với bản transcript, bạn chỉ cần nhấn nút "Generate audio" để tạo file audio podcast.</p> <h2>4. Gói Cước Và Tiềm Năng Phát Triển</h2> <h3>Gói Miễn Phí và Gói Pro</h3> <p>Jellypod cung cấp gói miễn phí với 1.000 credit ban đầu, mỗi phút audio sử dụng 60 credit. Nếu bạn muốn nhiều hơn, gói Pro với mức phí khởi điểm $29 (tương đương 23 bảng Anh, 46 đô la Úc) mỗi tháng sẽ cung cấp nhiều credit hơn, không giới hạn độ dài chương trình, nhiều giọng nói và quyền sử dụng cho mục đích thương mại. Gói Pro cũng cho phép bạn tải podcast lên các nền tảng như Spotify.</p> <h3>Tương Lai Của Podcast AI</h3> <p>Jellypod là một minh chứng rõ ràng cho những gì công nghệ AI có thể làm được trong lĩnh vực podcast hiện nay. Chắc chắn trong tương lai, chúng ta sẽ còn chứng kiến những bước tiến vượt bậc hơn nữa.</p> <h2>5. Kết Luận</h2> <p>Jellypod đã chứng minh rằng sự linh hoạt và khả năng tùy biến là yếu tố quan trọng trong việc phát triển công nghệ AI. Với những tính năng độc đáo, Jellypod không chỉ là một công cụ tạo podcast AI, mà còn là một nền tảng sáng tạo, mở ra những khả năng mới mẻ cho người dùng.</p>

Jellypod: Nâng Tầm Podcast AI Với Khả Năng Tùy Biến Vượt Trội

Mục Lục Lời Mở Đầu: Hành Trình Từ NotebookLM Đến Jellypod Jellypod: Sức Mạnh Tùy Biến Trong Tầm Tay Tạo Dựng Host AI Của Riêng Bạn Đa ...

Read more »

Perplexity AI: "Kẻ Ngoại Đạo" Đầy Tiềm Năng Thách Thức "Gã Khổng Lồ" Google

<p><strong>Mục Lục</strong></p> <ol> <li>Cuộc Chiến AI: Google và Microsoft Đối Đầu</li> <li>Perplexity AI: "Kẻ Ngoại Đạo" Xuất Hiện</li> <li>Tại Sao Perplexity AI Có Thể Thành Công?</li> <li>Hành Trình Phía Trước: Vẫn Còn Thử Thách</li> </ol> <hr> <p><strong>1. Cuộc Chiến AI: Google và Microsoft Đối Đầu</strong></p> <p>Hai năm qua, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) chủ yếu là cuộc đua song mã giữa Google (Alphabet Inc.) và OpenAI (được Microsoft Corp. hậu thuẫn). Trong khi Amazon.com Inc. và Meta Platforms Inc. chỉ là những người chơi nhỏ, cuộc đua này đã củng cố quyền lực và tài sản của sáu công ty công nghệ lớn nhất, nâng giá trị thị trường của họ lên 8 nghìn tỷ đô la kể từ khi ChatGPT ra mắt hai năm trước. Tuy nhiên, trong bối cảnh đó, một công ty mới nổi lên như một "kẻ ngoại đạo" đầy triển vọng, có khả năng thách thức thế độc quyền này.</p> <p><strong>2. Perplexity AI: "Kẻ Ngoại Đạo" Xuất Hiện</strong></p> <p>Công ty đó chính là Perplexity AI. Với hơn 15 triệu người dùng thường xuyên, Perplexity AI tự nhận mình là một "công cụ trả lời" cạnh tranh trực tiếp với công cụ tìm kiếm và quảng cáo của Google. Website và ứng dụng của họ đã tăng trưởng nhanh chóng trong năm 2024, từ mức định giá 1 tỷ đô la vào đầu năm lên 9 tỷ đô la vào tháng 12, khi họ hoàn thành vòng gọi vốn 500 triệu đô la. Người sáng lập Aravind Srinivas là một nhà đàm phán tài ba, đã xây dựng mối quan hệ sâu rộng với giới công nghệ ở Thung lũng Silicon, đồng thời xoa dịu căng thẳng với các đối thủ và những người chỉ trích.</p> <p><img alt="User added image" src="https://justainews.com/wp-content/uploads/2024/11/perplexity-1.jpg"></p> <p><strong>3. Tại Sao Perplexity AI Có Thể Thành Công?</strong></p> <p>Việc đối đầu với Google luôn được xem là nhiệm vụ bất khả thi. Google chiếm khoảng 90% số lượt tìm kiếm trực tuyến toàn cầu. Dù đã tích hợp ChatGPT vào hai năm trước, Bing của Microsoft cũng khó lòng giành được thị phần đáng kể, chỉ giữ ở mức 4%. Yahoo cũng đang dần tàn lụi. Và Neeva, một startup AI đầy hứa hẹn do một cựu giám đốc quảng cáo của Google điều hành, đã phải đóng cửa vào năm 2023 sau bốn năm nỗ lực cạnh tranh với Google.</p> <p>Tuy nhiên, Perplexity AI đã huy động được nhiều vốn hơn đáng kể so với Neeva (913 triệu đô la so với 77 triệu đô la, theo Pitchbook). Các câu trả lời rõ ràng và toàn diện của Perplexity AI đang thu hút những người dùng cảm thấy khó chịu với kết quả tìm kiếm chứa quá nhiều quảng cáo của Google. Phản hồi trên Twitter, Reddit và các diễn đàn mạng xã hội khác đều cho thấy sự hài lòng của người dùng. Perplexity AI hiện đang kiếm tiền từ các gói đăng ký hàng tháng trị giá 20 đô la, tạo ra doanh thu định kỳ hàng năm 30 triệu đô la chỉ trong một năm. Ngoài ra, Srinivas cũng đang bắt đầu lấn sân sang lĩnh vực kinh doanh cốt lõi của Google: quảng cáo.</p> <p><strong>4. Hành Trình Phía Trước: Vẫn Còn Thử Thách</strong></p> <p>Mặc dù Perplexity AI đã có những bước tiến đáng kể và cho thấy tiềm năng thách thức vị thế thống trị của Google, con đường phía trước vẫn còn nhiều khó khăn. Việc cạnh tranh với một "gã khổng lồ" như Google đòi hỏi sự nỗ lực không ngừng và một chiến lược phát triển sáng tạo. Tuy nhiên, sự xuất hiện của Perplexity AI đã mang đến một làn gió mới cho thị trường AI, cho thấy rằng không có gì là không thể trong thế giới công nghệ đầy biến động này.</p>

Perplexity AI: "Kẻ Ngoại Đạo" Đầy Tiềm Năng Thách Thức "Gã Khổng Lồ" Google

Mục Lục Cuộc Chiến AI: Google và Microsoft Đối Đầu Perplexity AI: "Kẻ Ngoại Đạo" Xuất Hiện Tại Sao Perplexity AI Có Thể Thành ...

Read more »

eSelf: Cuộc Cách Mạng Chatbot Video Với Tầm Nhìn AI Từ Snap

<h2>Mục Lục</h2> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>eSelf AI: Nền tảng chatbot video đột phá</strong></li> <li><strong>Hậu Thuẫn bởi chuyên gia AI từ Snap</strong></li> <li><strong>Công nghệ và cách tiếp cận khác biệt</strong></li> <li><strong>Ứng dụng đa dạng và tiềm năng phát triển</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Bài viết này sẽ khám phá về eSelf, một nền tảng AI video đầy hứa hẹn, đang tạo nên những bước tiến mới trong lĩnh vực chatbot. Được thành lập bởi Tiến sĩ Alan Bekker, người từng đứng sau chatbot "My AI" của Snap, eSelf hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ AI, mang đến những trải nghiệm chân thực và sống động hơn. <img alt="User added image" src="https://newsroom.submitmypressrelease.com/system/media_files/images/000/058/998/original_jpeg/eSelf_Logo.jpg"></p> <h2>2. eSelf AI: Nền tảng chatbot video đột phá</h2> <p>eSelf là một nền tảng AI tập trung vào các tác nhân hội thoại dựa trên video thời gian thực. Không giống như các chatbot truyền thống dựa trên văn bản, eSelf tạo ra các tương tác sống động và chân thực hơn thông qua video, mang lại trải nghiệm gần gũi như đang giao tiếp với một người thật. Với khả năng tương tác theo thời gian thực và độ trễ phản hồi cực thấp (dưới 1.7 giây), eSelf đang định nghĩa lại các tiêu chuẩn của một tác nhân hội thoại AI.</p> <h2>3. Hậu Thuẫn bởi chuyên gia AI từ Snap</h2> <p>Tiến sĩ Alan Bekker, người sáng lập eSelf, là một chuyên gia về học sâu, trước đây đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển chatbot "My AI" của Snap. Sau khi rời Snap, Tiến sĩ Bekker đã nhìn thấy tiềm năng của các tác nhân AI video và quyết định tạo ra eSelf. Với sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư hàng đầu, bao gồm cả Explorer Investments của Bồ Đào Nha, eSelf đã nhận được 4,5 triệu đô la vốn hạt giống để phát triển nền tảng của mình.</p> <h2>4. Công nghệ và cách tiếp cận khác biệt</h2> <p>eSelf cung cấp một studio sáng tạo "không cần code", cho phép khách hàng tự thiết kế các tác nhân AI của riêng mình. Các tác nhân này có thể tương tác với các ứng dụng phổ biến như Calendly và Salesforce để lên lịch hẹn, truy cập nội dung và tham khảo dữ liệu, hoạt động tương tự như một trợ lý ảo. Thay vì xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu, eSelf tinh chỉnh các mô hình hiện có như Llama của Meta. Điều này cho phép eSelf đạt được tốc độ phản hồi nhanh hơn và tích hợp dễ dàng hơn với các khuôn khổ chatbot hiện có của khách hàng.</p> <h2>5. Ứng dụng đa dạng và tiềm năng phát triển</h2> <p>eSelf đang hướng đến các ngành công nghiệp đa dạng như giáo dục, bán hàng, dịch vụ tài chính, bất động sản, sức khỏe và chăm sóc sức khỏe. Với khả năng tạo ra các tương tác tự nhiên và hấp dẫn, eSelf có tiềm năng cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng và nhân viên. Thực tế, một số khách hàng nổi bật đã sử dụng eSelf, bao gồm cả Christie's Real Estate và ngân hàng AGI của Brazil.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>eSelf đang đặt ra một tiêu chuẩn mới cho các tác nhân hội thoại AI với sự kết hợp giữa công nghệ video thời gian thực và AI tiên tiến. Với đội ngũ sáng lập tài năng, sự hậu thuẫn vững chắc từ các nhà đầu tư và một cách tiếp cận khác biệt, eSelf đang trên đà phát triển để trở thành một trong những nền tảng hàng đầu trong lĩnh vực chatbot AI.</p> <hr>

eSelf: Cuộc Cách Mạng Chatbot Video Với Tầm Nhìn AI Từ Snap

Mục Lục Giới thiệu eSelf AI: Nền tảng chatbot video đột phá Hậu Thuẫn bởi chuyên gia AI từ Snap Công nghệ và cách tiếp cận khác biệt Ứ...

Read more »

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo, Chatbot và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Nghiên Cứu Phẫu Thuật

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li> <li>Các yếu tố cần cân nhắc trong quản lý dữ liệu</li> <li>Các yếu tố cần cân nhắc trong phân tích dữ liệu</li> <li>Các yếu tố cần cân nhắc về công bằng sức khỏe</li> <li>Kết luận</li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Bài viết này tập trung vào việc khám phá những tiềm năng và thách thức khi áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI), chatbot và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong nghiên cứu phẫu thuật. Từ những chatbot sơ khai của Joseph Weizenbaum đến các LLM hiện đại, công nghệ này đã có những bước tiến vượt bậc. LLM, dựa trên các mô hình học sâu, có khả năng xử lý và tạo ra văn bản một cách đáng kinh ngạc, mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực y tế.</p> <p>Trong phẫu thuật, LLM có thể đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin về yếu tố nguy cơ và kết quả phẫu thuật từ các báo cáo lâm sàng, hỗ trợ tiên lượng và ra quyết định, cũng như cung cấp các công cụ giáo dục để tóm tắt khái niệm, thực hành truy xuất kiến thức và mô phỏng phẫu thuật ảo.</p> <img alt="Ảnh minh họa về AI và LLM trong y tế" src="https://pbs.twimg.com/media/GeN8TYRWwAALw3o?format=jpg&name=4096x4096"> <p>Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích tiềm năng, việc sử dụng AI và LLM trong nghiên cứu phẫu thuật cũng đặt ra nhiều thách thức và hạn chế cần được xem xét cẩn thận.</p> <h2>2. Những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h2> <p>Một trong những hạn chế đáng kể của LLM là xu hướng "ảo giác" (hallucination), khi chúng tạo ra thông tin sai lệch nhưng có vẻ hợp lý. Điều này tương tự như việc bộ nhớ con người có thể tạo ra những "ký ức" giả để lấp đầy những khoảng trống thông tin. Các biện pháp kỹ thuật để giảm thiểu tình trạng này bao gồm sử dụng dữ liệu đào tạo chất lượng cao, kết hợp khả năng truy xuất thông tin từ các cơ sở dữ liệu bên ngoài, và phát hiện, đánh dấu, chỉnh sửa các kết quả sai.</p> <p>Ngoài ra, việc các LLM thương mại (như GPT-4, Gemini) không công khai dữ liệu đào tạo và kiến trúc mô hình gây khó khăn cho việc kiểm tra, đánh giá và xây dựng lòng tin thông qua khoa học mở.</p> <h2>3. Các yếu tố cần cân nhắc trong quản lý dữ liệu</h2> <p>Kích thước tối ưu của tập dữ liệu đào tạo phụ thuộc vào mục đích sử dụng, chất lượng, tính đa dạng của dữ liệu và khả năng tinh chỉnh mô hình. Thay vì xác định kích thước mẫu một cách cảm tính, việc tạo ra các đường cong học tập của mô hình có thể giúp xác định điểm mà việc thêm dữ liệu không còn cải thiện hiệu suất. Kích thước tập dữ liệu thường được đo bằng token (đơn vị rời rạc mà văn bản được chia nhỏ, thường dựa trên các từ hoặc từ gốc). Số lượng token và tham số của mô hình cần tương xứng với nhau để đảm bảo hiệu quả đào tạo.</p> <p>Vấn đề bảo mật dữ liệu cũng là một yếu tố quan trọng. Các LLM thương mại có thể gây rủi ro rò rỉ dữ liệu nhạy cảm. Do đó, cần sử dụng các nền tảng điện toán đám mây an toàn (như Azure) hoặc các môi trường nghiên cứu cục bộ để đảm bảo dữ liệu không bị chia sẻ trái phép.</p> <p>Để đảm bảo tính tổng quát, LLM cần được đào tạo trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các cơ sở y tế nhỏ và cộng đồng, nơi thường phục vụ các nhóm dân số dễ bị tổn thương. Các phương pháp học liên kết (federated learning), cho phép chia sẻ các tham số mô hình giữa các địa điểm khác nhau mà không chia sẻ trực tiếp dữ liệu bệnh nhân, có thể là giải pháp hữu ích trong trường hợp này.</p> <h2>4. Các yếu tố cần cân nhắc trong phân tích dữ liệu</h2> <p>Việc đào tạo LLM đòi hỏi năng lực tính toán đáng kể, trong khi việc tinh chỉnh một LLM đã được đào tạo trước đó tốn ít tài nguyên hơn. Các mô hình được đào tạo trước thường không được huấn luyện trên văn bản lâm sàng, điều này làm tăng độ phức tạp trong việc ứng dụng chúng trong y tế.</p> <p>Việc thiết kế câu hỏi (prompt engineering) đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra kết quả mong muốn từ LLM. Các phương pháp tốt nhất bao gồm cung cấp bối cảnh đầy đủ, hướng dẫn rõ ràng về những gì cần được cung cấp, đưa ra các ràng buộc và đánh giá mức độ chắc chắn của câu trả lời, đồng thời loại bỏ các thông tin không liên quan.</p> <h2>5. Các yếu tố cần cân nhắc về công bằng sức khỏe</h2> <p>LLM, giống như các dạng trí tuệ nhân tạo khác, có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng trong sức khỏe nếu chúng được đào tạo trên dữ liệu phản ánh sự thiên vị của con người. Mặc dù việc quản lý cẩn thận dữ liệu đào tạo có thể giảm thiểu rủi ro về sự thiên vị rõ ràng, nhưng rất khó để xác định và giảm thiểu các rủi ro về sự thiên vị ngầm. Bên cạnh đó, LLM có thể hoạt động kém hiệu quả trong các môi trường có nguồn lực kỹ thuật số hạn chế, gây bất lợi cho các nhóm dân số dễ bị tổn thương. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của nghiên cứu dựa vào cộng đồng, bao gồm dữ liệu và ý kiến của các bên liên quan từ tất cả các môi trường.</p> <p>Ngược lại, nếu LLM đạt được độ chính xác cao và tránh được các "ảo giác", chúng có tiềm năng giải quyết sự bất bình đẳng về sức khỏe bằng cách đưa ra các quyết định khách quan, chống lại sự chủ quan, thiên vị và sai sót trong quá trình suy luận. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống hạn chế về thời gian, thiếu thông tin hoặc khi thông tin quá phức tạp để con người xử lý hiệu quả.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>Việc ứng dụng AI, chatbot và LLM trong nghiên cứu phẫu thuật mang đến nhiều tiềm năng to lớn, nhưng cũng đi kèm với nhiều thách thức và hạn chế cần được giải quyết. Cần có những đánh giá kỹ lưỡng về sự sẵn sàng của công nghệ, thử nghiệm độ bền của mô hình trong môi trường lâm sàng và tạo ra các bằng chứng chất lượng cao từ các thử nghiệm lâm sàng thực tế. Chỉ khi đó, LLM mới có thể thực sự biến đổi nghiên cứu và chăm sóc phẫu thuật một cách tích cực.</p>

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo, Chatbot và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Nghiên Cứu Phẫu Thuật

Mục lục Giới thiệu Những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Các yếu tố cần cân nhắc trong quản lý dữ liệu Các yếu tố cần cân nhắc t...

Read more »