Gemini AI "Đổ Bộ" Lên TV và Đồng Hồ Thông Minh: CES 2025

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Gemini trên Google TV</li> <li>Gemini trên Đồng hồ thông minh</li> <li>Ưu thế cạnh tranh của Google</li> <li>Thời điểm ra mắt</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Tại triển lãm CES 2025 ở Las Vegas, Google đã công bố một bước tiến quan trọng trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các thiết bị hàng ngày. Cụ thể, mô hình AI Gemini cao cấp của Google sẽ được đưa vào TV Google và đồng hồ thông minh Android và Pixel, hứa hẹn mang đến những trải nghiệm người dùng mới mẻ và trực quan hơn.</p> <p><img alt="User added image" src="https://www.crn.com/news/cloud/2025/media_1dcf71ac3ce39891b3b843b8c2926f585fd9993cf.jpeg?width=2000&format=webply&optimize=medium"></p> <h2>2. Gemini trên Google TV</h2> <p>Google TV sẽ được trang bị trợ lý giọng nói nâng cấp dựa trên Gemini, cho phép người dùng tương tác với TV bằng giọng nói một cách tự nhiên hơn mà không cần phải sử dụng remote. Mục tiêu của Google là biến việc tìm kiếm và tương tác với TV trở nên trực quan và hữu ích hơn nhờ sức mạnh của mô hình AI Gemini.</p> <p>Matthew Wirsta, CEO của Wirsta Corp., một đối tác của Google Cloud, nhận định rằng việc đưa Gemini đến với hàng triệu người dùng TV Google và đồng hồ thông minh là một cách tuyệt vời để mọi người làm quen với công nghệ này. Ông tin rằng khi người dùng tương tác với AI của Google trong cuộc sống hàng ngày, mức độ nhận biết và tin tưởng vào AI sẽ tăng lên đáng kể.</p> <h2>3. Gemini trên Đồng hồ thông minh</h2> <p>Không chỉ dừng lại ở TV, Gemini còn được dự kiến sẽ thay thế Google Assistant trên đồng hồ thông minh Android và Pixel. Với việc tích hợp Gemini vào hệ điều hành Wear OS, người dùng sẽ có những trải nghiệm giao tiếp tự nhiên và trực quan hơn. Thay vì chỉ cung cấp các thông tin đơn giản như dự báo thời tiết hay nhắc nhở, Gemini sẽ mang đến những tương tác thông minh và phức tạp hơn.</p> <p>Google cũng đã hé lộ sẽ công bố một tính năng mới cho các thiết bị Wear OS vào tháng 3 năm 2025, càng củng cố thêm tin đồn về việc Gemini sắp xuất hiện trên đồng hồ thông minh.</p> <h2>4. Ưu thế cạnh tranh của Google</h2> <p>Theo Wirsta, việc Google sở hữu một danh mục lớn các thiết bị gia đình và cá nhân sẽ mang lại lợi thế lớn cho Gemini so với các đối thủ cạnh tranh, đặc biệt là những công ty chủ yếu tập trung vào thị trường doanh nghiệp. Gemini đã được tích hợp vào các thiết bị nhà thông minh của Google như camera Nest và thiết bị quản lý Google Home. Việc mở rộng sự hiện diện của Gemini lên TV và đồng hồ thông minh sẽ giúp nhiều người dùng làm quen và tin tưởng vào công nghệ AI này hơn.</p> <h2>5. Thời điểm ra mắt</h2> <p>Google cho biết các tính năng mới dựa trên Gemini sẽ được triển khai trên một số thiết bị Google TV chọn lọc vào cuối năm 2025. Hiện chưa rõ thời điểm chính thức Gemini sẽ xuất hiện trên đồng hồ thông minh, tuy nhiên, những thông tin rò rỉ từ CES 2025 cho thấy điều này sẽ sớm trở thành hiện thực.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>Việc tích hợp Gemini AI vào TV và đồng hồ thông minh là một bước đi quan trọng của Google, đánh dấu sự nỗ lực trong việc đưa AI đến gần hơn với người dùng hàng ngày. Với sức mạnh của Gemini, Google hứa hẹn sẽ mang đến những trải nghiệm người dùng thông minh và trực quan hơn, đồng thời tạo lợi thế cạnh tranh lớn trên thị trường AI đang ngày càng phát triển.</p>

Gemini AI "Đổ Bộ" Lên TV và Đồng Hồ Thông Minh: CES 2025

Mục lục Giới thiệu Gemini trên Google TV Gemini trên Đồng hồ thông minh Ưu thế cạnh tranh của Google Thời điểm ra mắt Kết luận 1. G...

Read more »

Chín Dự Đoán Về AI Năm 2025: Bước Ngoặt và Thách Thức Mới

<p><strong>Mục Lục</strong></p> <ol> <li><strong>Lời Mở Đầu</strong></li> <li><strong>Chủ Đề 1: Bài Toán Năng Lượng của AI</strong><ul> <li>2.1. Trung Tâm Dữ Liệu "Tắt Đèn"</li> <li>2.2. Hiệu Quả Năng Lượng Lên Bàn Nghị Sự</li> </ul> </li> <li><strong>Chủ Đề 2: AI Tự Động và Suy Luận</strong><ul> <li>3.1. Suy Luận Vượt Lên Dẫn Đầu</li> <li>3.2. AI Tự Động Được Giải Phóng</li> <li>3.3. GPU Gặp Thử Thách Thực Sự Đầu Tiên</li> </ul> </li> <li><strong>Chủ Đề 3: Sự Trỗi Dậy của Mô Hình Mã Nguồn Mở</strong><ul> <li>4.1. Mô Hình Mở Thống Trị</li> <li>4.2. AI Chủ Quyền Vươn Ra Toàn Cầu</li> </ul> </li> <li><strong>Chủ Đề 4: Bước Tiến Lớn về Bộ Nhớ</strong><ul> <li>5.1. Tối Ưu Hóa Bộ Nhớ Thúc Đẩy AI</li> <li>5.2. Hiệu Quả Năng Lượng Định Nghĩa Lại Phần Cứng AI</li> </ul> </li> <li><strong>Lời Kết</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Lời Mở Đầu</h2> <p>Năm 2024 đã chứng kiến những bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), và năm 2025 hứa hẹn sẽ là một năm bùng nổ với nhiều đột phá mang tính cách mạng hơn nữa. Để khởi đầu năm mới, chúng ta hãy cùng điểm qua 9 xu hướng đáng chú ý, được phân thành 4 chủ đề chính:</p> <ul> <li><strong>Chủ Đề 1:</strong> Những thách thức về năng lượng mà các trung tâm dữ liệu đang đối mặt.</li> <li><strong>Chủ Đề 2:</strong> Sự trỗi dậy của kỷ nguyên AI tự động và sự chuyển dịch sang suy luận.</li> <li><strong>Chủ Đề 3:</strong> Sự lên ngôi của các mô hình mã nguồn mở.</li> <li><strong>Chủ Đề 4:</strong> Những tiến bộ trong bộ nhớ và cách chúng thúc đẩy AI.</li> </ul> <h2>2. Chủ Đề 1: Bài Toán Năng Lượng của AI</h2> <h3>2.1. Trung Tâm Dữ Liệu "Tắt Đèn"</h3> <p>Tình trạng thiếu điện sẽ gây ra những hậu quả nghiêm trọng, khiến nhiều giá chứa máy chủ trở nên trống rỗng. Các nhà khai thác phụ thuộc vào GPU sẽ phải tìm cách di dời đến gần các nhà máy điện, thậm chí xây dựng nhà máy điện riêng để đáp ứng nhu cầu AI tăng vọt. Đến cuối năm, các cuộc thảo luận về việc triển khai AI quy mô lớn sẽ tập trung vào những khó khăn trong việc thích ứng với tình trạng thiếu điện và nhu cầu về hiệu suất năng lượng cao hơn. Những đổi mới mới sẽ giúp ích, nhưng các chính phủ và các công ty điện lực trên toàn thế giới sẽ phải chịu áp lực đẩy nhanh việc cải thiện lưới điện.</p> <p>Chúng ta đã thấy trước điều này khi chip Blackwell của Nvidia gây ra những thách thức lớn trong việc triển khai. Rất ít trung tâm dữ liệu có thể hỗ trợ chip với mật độ năng lượng của Blackwell.</p> <p><img alt="User added image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhh_AKldnJnV1m4WKTq__K9zu1sB4HIshC6WkgNVSqoA9fRaqhjiFXZ2ZrV_bnFYhq_yKYuY72RfMA8nR04fEvSRzamRYLl9JaIJ2yR3r-H_ppJI5CPDGvL2A3duOGzxX5eblChBwjqWI3ZbVegqXjUQatxUQYr1_Vc2-Lm8Cegkk-N-iqUypTswTt0UHnq/s16000/2af28ada-3170-4e9c-90aa-e10b4ceec379.jpg"></p> <h3>2.2. Hiệu Quả Năng Lượng Lên Bàn Nghị Sự</h3> <p>Khi cuộc khủng hoảng năng lượng diễn ra, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với áp lực từ hội đồng quản trị trong việc triển khai AI một cách hiệu quả. Điều này đòi hỏi sự cân bằng giữa yêu cầu về lợi tức đầu tư (ROI), chi phí năng lượng ngày càng tăng và các mục tiêu giảm lượng khí thải carbon.</p> <h2>3. Chủ Đề 2: AI Tự Động và Suy Luận</h2> <h3>3.1. Suy Luận Vượt Lên Dẫn Đầu</h3> <p>Năm 2025 sẽ chứng kiến suy luận vượt qua việc đào tạo mô hình AI để trở thành khối lượng công việc AI chủ đạo. Khi các ứng dụng AI thời gian thực trở nên phổ biến, khối lượng công việc trên đám mây và trung tâm dữ liệu sẽ chuyển sang suy luận, phần lớn nhờ vào sự tăng trưởng của AI tự động.</p> <h3>3.2. AI Tự Động Được Giải Phóng</h3> <p>Các tác nhân AI sẽ trở nên tự chủ. Nhờ những cải tiến gần đây về tốc độ LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và phần cứng chuyên dụng, chúng ta có thể kỳ vọng các tác nhân AI có khả năng lập kế hoạch, suy luận và nhận thức thông tin theo thời gian thực. Các tác nhân này sẽ sử dụng nhiều loại đầu vào để thực hiện các dự án phức tạp, đa bước thay cho bạn mà không cần sự can thiệp nhiều từ phía người dùng.</p> <h3>3.3. GPU Gặp Thử Thách Thực Sự Đầu Tiên</h3> <p>Sự chuyển dịch sang suy luận và sự trỗi dậy của AI tự động sẽ dẫn đến một sân chơi bình đẳng hơn. Các giải pháp phần cứng thay thế sẽ xuất hiện, và sự thống trị của GPU trong hệ thống phần cứng AI sẽ bộc lộ những điểm yếu khi những đối thủ cạnh tranh tiết kiệm điện hơn và phù hợp hơn cho suy luận xuất hiện.</p> <p>Những hệ lụy cho thị trường AI là rất lớn. Trong khi thị trường AI dự kiến sẽ tăng trưởng khoảng 200% vào năm tới, sự chuyển dịch sang suy luận có thể khiến Nvidia mất tới 5% thị phần, tương đương với doanh thu giảm tới 10 tỷ đô la. Thị trường sẽ hiểu rằng có những nền tảng tốt hơn cho suy luận, và động lực thị trường sẽ điều chỉnh theo đó.</p> <h2>4. Chủ Đề 3: Sự Trỗi Dậy của Mô Hình Mã Nguồn Mở</h2> <h3>4.1. Mô Hình Mở Thống Trị</h3> <p>AI mã nguồn mở sẽ thống trị vào năm 2025, vượt qua các mô hình độc quyền về mức độ ứng dụng. Khả năng thích ứng và hiệu quả chi phí của chúng sẽ dân chủ hóa sự đổi mới và chuyển đổi các ngành công nghiệp. Khi Llama 4 của Meta được phát hành, nó về cơ bản sẽ ngang bằng với GPT-5 về khả năng, và cuộc tranh luận về việc cái nào tốt hơn sẽ chỉ mang tính học thuật. Hàng loạt các bản phát hành Llama trong năm sẽ khẳng định vị thế của nó và các mô hình mã nguồn mở nói chung như một tiêu chuẩn công nghiệp thực tế. Các mô hình Llama sẽ đạt một tỷ lượt tải xuống vào mùa hè.</p> <h3>4.2. AI Chủ Quyền Vươn Ra Toàn Cầu</h3> <p>Nhiều quốc gia và doanh nghiệp sẽ xây dựng AI Chủ quyền của riêng mình và coi việc triển khai chúng là một mệnh lệnh chiến lược để đảm bảo tương lai kinh tế của họ và duy trì khả năng cạnh tranh trên quốc tế. Hoa Kỳ có thể tham gia câu lạc bộ bằng cách xây dựng AI quốc gia riêng, nhưng không phải ngay lập tức. Họ sẽ coi AI như một phương tiện để đạt được lợi thế địa chính trị và các động thái chính sách liên quan đến AI sẽ đáng chú ý ở Washington như một ví dụ hiếm hoi về sự đồng thuận lưỡng đảng trong Quốc hội.</p> <h2>5. Chủ Đề 4: Bước Tiến Lớn về Bộ Nhớ</h2> <h3>5.1. Tối Ưu Hóa Bộ Nhớ Thúc Đẩy AI</h3> <p>Năm 2025 là năm mà bộ nhớ lớn và tối ưu hóa sẽ chuyển đổi AI. Những tiến bộ trong bộ nhớ chip và kiến trúc mô hình sẽ cho phép các hệ thống duy trì ngữ cảnh rộng lớn, thúc đẩy AI tự động, có thể dự đoán, lập kế hoạch và thực hiện với quyền tự chủ lớn hơn. Các hệ thống tự động sẽ thúc đẩy nhu cầu về bộ nhớ lớn này vì chúng sẽ đòi hỏi nhận thức theo ngữ cảnh.</p> <h3>5.2. Hiệu Quả Năng Lượng Định Nghĩa Lại Phần Cứng AI</h3> <p>Kiến trúc bộ nhớ được tối ưu hóa sẽ giảm mức tiêu thụ năng lượng trong các hệ thống AI, giảm chi phí vận hành và giảm bớt áp lực lên các trung tâm dữ liệu. Điều này sẽ rất quan trọng khi nhu cầu điện bắt đầu vượt quá nguồn cung vào cuối năm, và các nhà cung cấp phần cứng sẽ cạnh tranh để tăng hiệu quả năng lượng.</p> <h2>6. Lời Kết</h2> <p>Năm 2025 hứa hẹn sẽ là một năm đầy thú vị cho sự đổi mới. Chúng ta hãy cùng chờ đón những bước phát triển mới trong lĩnh vực AI và những tác động mà chúng mang lại.</p>

Chín Dự Đoán Về AI Năm 2025: Bước Ngoặt và Thách Thức Mới

Mục Lục Lời Mở Đầu Chủ Đề 1: Bài Toán Năng Lượng của AI 2.1. Trung Tâm Dữ Liệu "Tắt Đèn" 2.2. Hiệu Quả Năng Lượng Lên Bàn Ngh...

Read more »

Bước Đột Phá Mới: Siêu Máy Tính AI Cá Nhân Của Nvidia Chỉ Với $3000

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Project Digits - Siêu máy tính AI cá nhân</li> <li>Sức mạnh của Project Digits</li> <li>Ai sẽ là người dùng của Project Digits?</li> <li>Tổng kết</li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Thế giới công nghệ đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI). Với những bước tiến vượt bậc, AI ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công việc. Nắm bắt được xu hướng này, Nvidia, một trong những công ty hàng đầu về phần cứng AI, đã cho ra mắt một sản phẩm mang tính đột phá: <strong>Project Digits</strong>, một siêu máy tính AI cá nhân có giá chỉ $3000. Sự kiện này đánh dấu một bước tiến mới trong việc dân chủ hóa AI, đưa sức mạnh tính toán khổng lồ đến gần hơn với người dùng cá nhân và các nhà phát triển.</p> <h2>2. Project Digits - Siêu máy tính AI cá nhân</h2> <p>CEO của Nvidia, Jensen Huang, đã công bố Project Digits trong bài phát biểu tại CES 2025. Dự án này được xem là phiên bản thu nhỏ của DGX-1, một hệ thống deep learning mạnh mẽ mà Nvidia đã cung cấp cho OpenAI vào năm 2016. Thay vì một cỗ máy cồng kềnh và đắt đỏ, Project Digits được thiết kế nhỏ gọn, dễ dàng đặt trên bàn làm việc và có thể kết nối với nguồn điện dân dụng.</p> <p><img alt="Nvidia’s AI supercomputer Project Digits" src="https://img-cdn.inc.com/image/upload/f_webp,c_fit,w_828,q_auto/vip/2025/01/nvidia-project-digits-ai-supercomputer-inc.jpg"></p> <p><em>Hình ảnh: Siêu máy tính AI cá nhân Project Digits của Nvidia</em></p> <p>Theo Jensen Huang, trong tương lai gần, bất kỳ ai sử dụng máy tính như một công cụ đều sẽ cần một siêu máy tính AI cá nhân. Project Digits ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu này. Nó không chỉ là một cỗ máy tính thông thường mà còn là một trạm làm việc PC mạnh mẽ, có khả năng chạy các mô hình AI phức tạp.</p> <h2>3. Sức mạnh của Project Digits</h2> <p>Project Digits được trang bị chip siêu cấp GB10 Grace Blackwell, cung cấp sức mạnh tính toán lên đến một petaflop (một triệu tỷ phép tính mỗi giây). Với sức mạnh này, người dùng có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn với hàng trăm tỷ tham số, chẳng hạn như mô hình Llama 3.2 của Meta (90 tỷ tham số). Bên cạnh đó, Project Digits còn cho phép người dùng xếp chồng nhiều máy lại với nhau để tăng khả năng xử lý.</p> <p>Sức mạnh của Project Digits mở ra những khả năng mới cho việc phát triển các ứng dụng AI. Người dùng có thể thử nghiệm và phát triển các hệ thống AI phức tạp mà trước đây chỉ có các tập đoàn lớn mới đủ khả năng.</p> <h2>4. Ai sẽ là người dùng của Project Digits?</h2> <p>Nvidia nhắm đến nhiều đối tượng người dùng khác nhau cho Project Digits:</p> <ul> <li><strong>Các nhà phát triển tại các công ty công nghệ lớn:</strong> Có thể sử dụng Project Digits để xây dựng nguyên mẫu các hệ thống AI mới, sau đó triển khai trên quy mô lớn bằng các dịch vụ đám mây hoặc trung tâm dữ liệu.</li> <li><strong>Các nhà phát triển độc lập:</strong> Project Digits là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các ứng dụng mới dựa trên các mô hình AI mà trước đây quá đắt đỏ để sử dụng.</li> <li><strong>Các nhà nghiên cứu và khoa học dữ liệu:</strong> Có thể sử dụng Project Digits để chạy các mô hình AI phức tạp trên máy tính cá nhân mà không cần đến các cơ sở hạ tầng đắt tiền.</li> </ul> <h2>5. Tổng kết</h2> <p>Project Digits không chỉ là một sản phẩm công nghệ mà còn là một bước tiến quan trọng trong việc dân chủ hóa AI. Với giá thành phải chăng và sức mạnh vượt trội, nó mở ra cánh cửa cho nhiều người tiếp cận và phát triển AI, góp phần thúc đẩy sự phát triển của công nghệ trong tương lai. Dự kiến ra mắt vào tháng 5, Project Digits hứa hẹn sẽ làm thay đổi cách chúng ta tương tác với AI.</p>

Bước Đột Phá Mới: Siêu Máy Tính AI Cá Nhân Của Nvidia Chỉ Với $3000

Mục lục Giới thiệu Project Digits - Siêu máy tính AI cá nhân Sức mạnh của Project Digits Ai sẽ là người dùng của Project Digits? Tổng ...

Read more »

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 »