Agent.ai.vn

Muốn sử dụng AI, bắt đầu từ đâu?

<h2>Muốn sử dụng AI, bắt đầu từ đâu?</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự bỡ ngỡ về AI</strong></li>
  <li><strong>Con đường tiếp cận AI hiệu quả</strong></li>
  <li><strong>AI cho mọi người</strong></li>
</ol>
<h3>1. Sự bỡ ngỡ về AI</h3>
<p>Ngày nay, AI (trí tuệ nhân tạo) đã len lỏi vào mọi ngõ ngách cuộc sống. Tuy nhiên, nhiều người vẫn bỡ ngỡ về AI, không biết bắt đầu từ đâu để sử dụng nó.</p>
<p>Lê Thị Mai Xuân (26 tuổi), nhân viên ngân hàng, chia sẻ: Mình thường nghe mọi người nói về AI, rằng sắp đến thời đại làm việc và sống cùng AI. Mình cũng muốn biết AI là gì, sử dụng như thế nào, nhưng mình giống như tờ giấy trắng, chẳng biết gì về AI cả.</p>
<p>Giống như Mai Xuân, nhiều bạn trẻ khác cũng đang trong tình trạng lơ tơ mơ về AI. Họ biết AI đang tác động mạnh mẽ đến cuộc sống, nhưng vẫn chưa hiểu rõ về AI và cách sử dụng nó.</p>
<h3>2. Con đường tiếp cận AI hiệu quả</h3>
<p>Anh Hồ Phạm Minh Nhật, giáo sư bậc 1 của ĐH Texas - Austin, Mỹ, chuyên gia nghiên cứu và giảng dạy về khoa học dữ liệu, học máy, thống kê và AI, khẳng định người trẻ hiện nay có nhiều cách để tiếp cận AI hiệu quả.</p>
<p>Anh Nhật chia sẻ: Hiện nay, có rất nhiều khóa học trực tuyến về AI trên các nền tảng như Coursera, Udemy, Khan Academy... Những khóa học này thường không yêu cầu kiến thức nền tảng về lập trình, cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao. Nhờ đó, người trẻ có thể hiểu những khái niệm cơ bản về AI và những ứng dụng mà AI có thể mang lại.</p>
<p>Ngoài ra, anh Nhật cho biết: Đã và đang có rất nhiều diễn đàn, trường đại học, công ty tổ chức hội thảo cả trực tiếp lẫn trực tuyến miễn phí về AI mà người trẻ có thể tham gia để hiểu tổng quan về AI và có cơ hội mở mang kiến thức.</p>
<p>Website như Kaggle cung cấp các bài tập và dự án nhỏ liên quan đến AI. Tham gia vào những bài tập và dự án nhỏ này sẽ giúp người trẻ thực hành, hiểu rõ hơn về cách AI được sử dụng trong thực tế.</p>
<p>Anh Nhật cũng khuyến khích người trẻ học các ngôn ngữ lập trình cơ bản, chẳng hạn như Python, ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực AI hiện nay. Điều này giúp người trẻ làm quen với việc lập trình và viết các chương trình AI đơn giản.</p>
<h3>3. AI cho mọi người</h3>
<p>Tiến sĩ Ngô Di Lân, tác giả của hai cuốn sách Canh bạc AI và 1% mỗi ngày, cho rằng khi bắt đầu tìm hiểu về AI, nên bắt đầu bằng cách tìm hiểu các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tế của AI trong cuộc sống hằng ngày.</p>
<p>Tiến sĩ Lân chia sẻ: Hãy bắt đầu bằng cách sử dụng các công cụ AI phổ biến như Chatbot, trợ lý ảo và các ứng dụng đề xuất. Cũng có thể đọc về cách các công ty và ngành công nghiệp đang áp dụng AI. Hoặc nên tham gia các khóa học trực tuyến, hội thảo, hội nghị về AI để học hỏi từ các chuyên gia.</p>
<p>Tiến sĩ Lân cũng ví dụ: Một gia đình gồm bố mẹ, con đã đi làm, con là sinh viên, con là học sinh. Và mỗi thành viên có thể tiếp cận AI theo những cách phù hợp với nhu cầu, sở thích của bản thân...</p>
<p>Bố mẹ có thể tìm hiểu về cách AI đang được sử dụng trong công việc và ngành của họ, bằng cách tham gia các khóa đào tạo do công ty tổ chức.</p>
<p>Người đã đi làm thì tập trung vào các kỹ năng sử dụng AI liên quan đến công việc. Có thể tìm kiếm các chứng chỉ, bằng cấp chuyên sâu về AI.</p>
<p>Sinh viên có thể tham gia các dự án, câu lạc bộ, khóa học về AI được tổ chức tại trường đại học, hoặc thử nghiệm với các dự án AI cá nhân.</p>
<p>Còn học sinh thử đăng ký vào các hoạt động ngoại khóa, trại hè, hội thảo khoa học liên quan đến STEM, AI. Học cách code và tạo các mô hình AI đơn giản.</p>
<p>Chị Nguyễn Thúy Hằng, chuyên viên chương trình VinAI Residency Program, hướng dẫn: Để bắt đầu tìm hiểu về AI rất đơn giản, là tìm kiếm trên Google. Chẳng hạn tìm kiếm các công cụ AI hữu ích để biết thêm hoặc theo nhu cầu như: viết luận, tra cứu sách, lập kế hoạch... Ngoài ra, hoàn toàn có thể trau dồi kiến thức của bản thân về AI thông qua các video giới thiệu. Điều quan trọng là cần tìm nguồn nội dung chỉn chu, người chia sẻ uy tín để tìm hiểu.</p>
<p>Chị Hằng chia sẻ: Một trong những công cụ AI nổi tiếng nhất và nhiều người biết đến là ChatGPT. Học sinh, sinh viên hoàn toàn có thể bắt đầu với ChatGPT để tham khảo viết các đoạn dài, chỉnh sửa luận. Hay có thể truy cập website poe.com để sử dụng những công cụ khác tương tự ChatGPT như: Claude, Assistant, Llama... Tại đây cũng có công cụ tạo ảnh theo yêu cầu như Dall-E, StableDiffusion, Playground...</p>
<p>Chị Hằng cũng cho biết: Để sử dụng AI trong cuộc sống, có thể tra cứu trên Copilot, Gemini. Nếu tạo các bài thuyết trình thì có thể sử dụng Tome AI. Nếu thích thiết kế hoặc tạo ảnh, có thể lên Canva xem tính năng AI của ứng dụng ấy...</p>
<p>AI đang ngày càng phổ biến và trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống. Việc tiếp cận AI một cách hiệu quả sẽ giúp người trẻ không bị bỏ lại phía sau trong kỷ nguyên AI.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Muốn sử dụng AI, bắt đầu từ đâu?

Muốn sử dụng AI, bắt đầu từ đâu? Mục lục: Sự bỡ ngỡ về AI Con đường tiếp cận AI hiệu quả AI cho mọi người 1. Sự bỡ ngỡ về AI ...

tháng 6 13, 2024

NVIDIA NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản hàng đầu trên bảng xếp hạng MTEB

<h2>NVIDIA NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản hàng đầu trên bảng xếp hạng MTEB</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản mạnh mẽ</li>
  <li>Hiểu rõ các tiêu chuẩn đánh giá mô hình nhúng</li>
  <li>MTEB và BEIR: Tiêu chuẩn đánh giá cho các ứng dụng thu thập thông tin</li>
  <li>Hiệu suất vượt trội của NV-Embed</li>
  <li>Ứng dụng thực tế của NV-Embed</li>
  <li>Bắt đầu sử dụng NV-Embed</li>
</ol>
<h3>1. NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản mạnh mẽ</h3>
<p>Mô hình nhúng văn bản mới nhất của NVIDIA, NV-Embed, đã thiết lập kỷ lục về độ chính xác nhúng với điểm số 69,32 trên tiêu chuẩn đánh giá Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), bao gồm 56 tác vụ nhúng.</p>
<p>Các mô hình chính xác và hiệu quả như NV-Embed đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ thành những thông tin có thể hành động được. NVIDIA cung cấp các mô hình hiệu suất cao thông qua danh mục API của NVIDIA.</p>
<h3>2. Hiểu rõ các tiêu chuẩn đánh giá mô hình nhúng</h3>
<p>Để đánh giá độ chính xác của các mô hình nhúng, chúng ta cần xem xét các tiêu chuẩn đánh giá chính:</p>
<ul>
  <li><strong>Normalized discounted cumulative gain (NDCG):</strong> Là tiêu chuẩn đánh giá dựa trên thứ hạng, đo lường độ liên quan và thứ tự của thông tin được thu thập.</li>
  <li><strong>Recall:</strong> Là tiêu chuẩn đánh giá không dựa trên thứ hạng, đo lường phần trăm kết quả liên quan được thu thập.</li>
</ul>
<h3>3. MTEB và BEIR: Tiêu chuẩn đánh giá cho các ứng dụng thu thập thông tin</h3>
<p>Hai tiêu chuẩn đánh giá được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực thu thập thông tin là:</p>
<ul>
  <li><strong>MTEB:</strong> Bao gồm 56 tác vụ khác nhau, bao gồm thu thập thông tin, phân loại, sắp xếp lại, phân cụm, tóm tắt và nhiều hơn nữa.</li>
  <li><strong>BEIR:</strong> Tập trung vào tác vụ thu thập thông tin và thêm độ phức tạp về các loại và lĩnh vực câu hỏi, chẳng hạn như kiểm tra thực tế, câu hỏi sinh học hoặc phát hiện câu hỏi trùng lặp.</li>
</ul>
<h3>4. Hiệu suất vượt trội của NV-Embed</h3>
<p>NV-Embed đạt được điểm số NDCG@10 là 69,32 trên MTEB, cao hơn so với các mô hình hàng đầu khác. Một số cải tiến chính giúp NV-Embed đạt được hiệu quả vượt trội:</p>
<ul>
  <li><strong>Lớp chú ý tiềm ẩn mới:</strong> Giúp đơn giản hóa quá trình kết hợp các đại diện toán học (nhúng) của một chuỗi từ (chuỗi mã thông báo).</li>
  <li><strong>Quá trình học hai giai đoạn:</strong> Giai đoạn đầu sử dụng các cặp âm tính trong lô và các cặp âm tính khó để học tương phản. Giai đoạn hai kết hợp dữ liệu từ các tác vụ không phải thu thập thông tin để học tương phản và vô hiệu hóa huấn luyện âm tính trong lô.</li>
</ul>
<h3>5. Ứng dụng thực tế của NV-Embed</h3>
<p>NV-Embed có thể được sử dụng để nâng cao hiệu suất của các ứng dụng thu thập thông tin, chẳng hạn như:</p>
<ul>
  <li><strong>Nói chuyện với dữ liệu (Talk to your data):</strong> Cho phép người dùng đặt câu hỏi cho dữ liệu không cấu trúc và nhận được câu trả lời chính xác.</li>
  <li><strong>Hỗ trợ tìm kiếm:</strong> Cung cấp kết quả tìm kiếm liên quan hơn và chính xác hơn.</li>
</ul>
<h3>6. Bắt đầu sử dụng NV-Embed</h3>
<p>Bạn có thể trải nghiệm NV-Embed thông qua danh mục API của NVIDIA. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng bộ sưu tập vi dịch vụ NVIDIA NeMo Retriever, được thiết kế để cho phép các tổ chức kết nối liền mạch các mô hình tùy chỉnh với dữ liệu kinh doanh đa dạng và cung cấp phản hồi chính xác cao.</p>
<img alt="NVIDIA logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản hàng đầu trên bảng xếp hạng MTEB

NVIDIA NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản hàng đầu trên bảng xếp hạng MTEB Mục lục NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản mạnh mẽ Hiểu rõ các...

tháng 6 13, 2024

Reallusion và NVIDIA: Nâng tầm hoạt hình kỹ thuật số với AI

<h2>Reallusion và NVIDIA: Nâng tầm hoạt hình kỹ thuật số với AI</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Khắc phục thách thức trong hoạt hình khuôn mặt</li>
  <li>Audio2Face: Tạo hoạt hình khuôn mặt chân thực từ âm thanh</li>
  <li>AccuFACE: Công nghệ mocap AI thế hệ tiếp theo</li>
  <li>Tính khả dụng và tài nguyên liên quan</li>
</ol>
<h3>1. Khắc phục thách thức trong hoạt hình khuôn mặt</h3>
<p>Trong quá trình sản xuất nội dung kỹ thuật số, tạo ra những nhân vật hoạt hình chân thực là điều tối quan trọng đối với các nhà làm phim, nhà phát triển trò chơi và những người sáng tạo nội dung. Reallusion là một trong những đơn vị đi đầu trong lĩnh vực này, sử dụng công nghệ AI mạnh mẽ như NVIDIA Audio2Face và NVIDIA Maxine để tạo ra những nhân vật kỹ thuật số sống động.</p>
<p>Một trong những thách thức lớn là tạo ra hoạt hình khuôn mặt đồng bộ với âm thanh trong một lần xử lý. Reallusion đã giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng Maxine AR, giúp loại bỏ sự đồng bộ phức tạp giữa nhiều luồng dữ liệu.</p>
<h3>2. Audio2Face: Tạo hoạt hình khuôn mặt chân thực từ âm thanh</h3>
<p>Audio2Face là công nghệ AI tiên tiến có khả năng tạo ra hoạt hình khuôn mặt và lip-syncing tự động từ đầu vào âm thanh hoặc văn bản. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và có thể hoạt hình hóa nhân vật đang nói hoặc thậm chí đang hát.</p>
<p>Ngoài việc đồng bộ môi với âm thanh, Audio2Face còn có thể tạo ra các biểu cảm khuôn mặt chân thực. Các nhà hoạt hình có thể sử dụng thanh trượt và các điều khiển keyframe để tạo ra những biểu cảm phức tạp nhất, thể hiện cảm xúc và tính cách của nhân vật thông qua các biểu cảm khuôn mặt.</p>
<p>Reallusion đã tích hợp Audio2Face vào các ứng dụng Character Creator và iClone thông qua các plugin, cho phép tạo ra quy trình làm việc hoạt hình hỗ trợ AI liền mạch. Chỉ với một cú nhấp chuột, bạn có thể chuẩn bị tài sản cho hoạt hình, tạo ra các chuyển động khuôn mặt trực tiếp phù hợp với bất kỳ bản nhạc giọng nói nào được cung cấp. Hoạt hình thu được sau đó có thể được chuyển trực tiếp vào iClone, cho phép chỉnh sửa thêm và tinh chỉnh trước khi render để sử dụng trong các ứng dụng 3D, công cụ trò chơi và các môi trường sản xuất khác.</p>
<h3>3. AccuFACE: Công nghệ mocap AI thế hệ tiếp theo</h3>
<p>Hoạt hình khuôn mặt chân thực không chỉ là đồng bộ môi, mà còn cần thể hiện các biểu cảm tinh tế và phù hợp với cảm xúc được thể hiện trong lời nói. Ví dụ, biểu cảm khuôn mặt đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải sự mỉa mai.</p>
<p>AccuFACE là giải pháp của Reallusion sử dụng NVIDIA Maxine AR SDK để mang đến khả năng chụp khuôn mặt thời gian thực chưa từng có. Được hỗ trợ bởi GPU NVIDIA với Tensor Cores, Maxine AR SDK cung cấp theo dõi và mô hình hóa khuôn mặt 3D do AI điều khiển, ước tính tư thế cơ thể và hơn thế nữa.</p>
<p>Các tính năng chính của AccuFACE bao gồm:</p>
<ul>
  <li>Bản đồ điểm mốc chính xác</li>
  <li>Theo dõi tư thế đầu và biến dạng</li>
  <li>Tái tạo lưới khuôn mặt</li>
  <li>Phát hiện và định vị khuôn mặt mạnh mẽ</li>
</ul>
<p>Bằng cách tận dụng công nghệ Maxine tiên tiến, AccuFACE chuyển đổi dữ liệu khuôn mặt được chụp thành hoạt hình kỹ thuật số liền mạch và cho phép bạn tạo ra các hoạt hình khuôn mặt biểu cảm, điều khiển các avatar 3D phản hồi trong thời gian thực và tạo điều kiện cho các cuộc trò chuyện ảo tương tác.</p>
<h3>4. Tính khả dụng và tài nguyên liên quan</h3>
<p>NVIDIA Maxine cung cấp giao tiếp video chất lượng cao cho tất cả các chuyên gia, từ nâng cao nhu cầu hội nghị video hàng ngày đến tích hợp công nghệ AI.</p>
<p>Phiên bản sản xuất mới nhất của Maxine được bao gồm độc quyền với NVIDIA AI Enterprise, cho phép bạn khai thác các tính năng sẵn sàng cho sản xuất như Triton Inference Server, hỗ trợ doanh nghiệp và hơn thế nữa.</p>
<p>Nếu bạn quan tâm đến quyền truy cập sớm, với quyền truy cập không phải sản xuất vào sản xuất và các tính năng sắp ra mắt, hãy xem chương trình Maxine Early Access (yêu cầu đăng nhập).</p>
<p>Để giúp cải thiện các tính năng trong các bản phát hành sắp tới, hãy cung cấp phản hồi về khảo sát ứng dụng NVIDIA Maxine và NVIDIA Broadcast.</p>
<p>Ngoài ra, bạn có thể tìm hiểu thêm thông tin qua các tài nguyên sau:</p>
<ul>
  <li>Phiên GTC: Generative AI Theater: AI Decoded - Generative AI Spotlight Art With RTX PCs and Workstations</li>
  <li>Phiên GTC: One-Click Creation of Hyper-Realistic 3D Characters from AI-Powered Conversations and Designs</li>
  <li>Phiên GTC: Enabling Multi-Character Motion Capture and Real-Rime Rendering (Presented by Z by HP)</li>
  <li>SDK: Path Tracing SDK</li>
  <li>SDK: NVIDIA Real-Time Denoisers (NRD) SDK</li>
  <li>SDK: RTX Direct Illumination (RTXDI) SDK</li>
</ul>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Reallusion và NVIDIA: Nâng tầm hoạt hình kỹ thuật số với AI

Reallusion và NVIDIA: Nâng tầm hoạt hình kỹ thuật số với AI Mục lục Khắc phục thách thức trong hoạt hình khuôn mặt Audio2Face: Tạo ...

tháng 6 13, 2024

LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI</title>
</head>
<body>
  <h1>LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><strong>AI hỗ trợ tìm việc mới trên LinkedIn</strong></li>
    <li><strong>Các tính năng AI mới</strong></li>
    <li><strong>Tác động của AI đối với thị trường việc làm</strong></li>
    <li><strong>Kết luận</strong></li>
  </ol>
  <h3>1. AI hỗ trợ tìm việc mới trên LinkedIn</h3>
  <p>LinkedIn đang giới thiệu các tính năng AI mới nhằm hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm và ứng tuyển công việc. Các tính năng này bao gồm chatbot AI dựa trên chuyên gia nghề nghiệp thực tế, công cụ viết lại sơ yếu lý lịch và thư giới thiệu, và các công cụ đánh giá khả năng ứng tuyển.</p>
  <h3>2. Các tính năng AI mới</h3>
  <ul>
    <li><strong>Chatbot AI:</strong> LinkedIn đang thử nghiệm tính năng tư vấn chuyên gia AI, cho phép người dùng hỏi những câu hỏi liên quan đến nghề nghiệp như 'Làm cách nào để thương lượng mức lương?'. Các chatbot được đào tạo dựa trên các khóa học của các chuyên gia thực tế, được trả lương bởi LinkedIn để đóng gói lại nội dung của họ.</li>
    <li><strong>Công cụ viết lại:</strong> Người dùng LinkedIn Premium có thể sử dụng AI để viết thư giới thiệu và sơ yếu lý lịch, điều chỉnh chúng phù hợp với từng công việc cụ thể.</li>
    <li><strong>Hỗ trợ tìm kiếm:</strong> Công cụ AI giúp người dùng tìm kiếm công việc dựa trên tiêu chí như vị trí, mức lương và ngành nghề.</li>
  </ul>
  <h3>3. Tác động của AI đối với thị trường việc làm</h3>
  <p>AI đang ngày càng phổ biến trong cả việc tìm kiếm và tuyển dụng. LinkedIn tin tưởng AI có thể giúp các nhà tuyển dụng tìm kiếm những viên ngọc ẩn, hay những ứng viên chưa thể hiện được đầy đủ khả năng qua các phương thức truyền thống. Tuy nhiên, việc tích hợp AI vào các nền tảng tìm việc như LinkedIn cũng đặt ra những câu hỏi về tác động của nó đối với sự công bằng trong việc tuyển dụng. Liệu AI có thể giúp các ứng viên từ các nhóm thiểu số nâng cao hồ sơ và ứng tuyển thành công hay nó sẽ lặp lại các định kiến trong việc tuyển dụng?</p>
  <h3>4. Kết luận</h3>
  <p>LinkedIn đang nỗ lực tích cực để tận dụng sức mạnh của AI, biến nền tảng của mình trở thành hơn cả một trang web tìm việc. Các tính năng AI mới có tiềm năng hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm và ứng tuyển công việc hiệu quả hơn, nhưng cũng cần cân nhắc tác động của AI đối với sự công bằng trong việc tuyển dụng.</p>
  <img alt="Logo LinkedIn" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI

LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI Mục lục: AI hỗ trợ tìm việc mới trên LinkedIn ...

tháng 6 13, 2024

Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh thiết: Phân tích hình ảnh kính hiển vi, trao đổi với bác sĩ về khối u

<html>
<head>
<title>Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh thiết: Phân tích hình ảnh kính hiển vi, trao đổi với bác sĩ về khối u</title>
</head>
<body>

<h2>Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh thiết: Phân tích hình ảnh kính hiển vi, trao đổi với bác sĩ về khối u</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
<li>LLaVA-Med: Trí tuệ nhân tạo phân tích hình ảnh kính hiển vi</li>
<li>Sự khác biệt giữa LLaVA 1.5 và LLaVA-Med</li>
<li>GPT4: Chính xác nhưng thiếu hữu ích</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>1. LLaVA-Med: Trí tuệ nhân tạo phân tích hình ảnh kính hiển vi</h3>
<p>LLaVA 1.5, một mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở, đã phân tích một hình ảnh kính hiển vi và xác định các tế bào có nguồn gốc từ má. Tuy nhiên, LLaVA-Med, một phiên bản được huấn luyện trên thông tin y tế, đã đưa ra kết luận chính xác hơn: các tế bào đến từ mô vú.</p>

<h3>2. Sự khác biệt giữa LLaVA 1.5 và LLaVA-Med</h3>
<p>Kết quả này cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa LLaVA 1.5 và LLaVA-Med. Trong khi LLaVA 1.5 chỉ có thể phân tích hình ảnh dựa trên kiến thức chung, LLaVA-Med được đào tạo chuyên sâu về thông tin y tế, giúp nó đưa ra kết luận chính xác hơn trong lĩnh vực y học.</p>

<h3>3. GPT4: Chính xác nhưng thiếu hữu ích</h3>
<p>GPT4, một mô hình ngôn ngữ lớn khác, đã xác định chính xác hình ảnh là một slide mô nhuộm hematoxylin và eosin. Tuy nhiên, câu trả lời này quá chung chung và thiếu thông tin hữu ích cho các nhà nghiên cứu.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
<p>Sự phát triển của LLaVA-Med và các công nghệ AI tương tự hứa hẹn một tương lai đầy tiềm năng cho việc phân tích hình ảnh kính hiển vi trong y học. Bằng cách kết hợp sức mạnh của AI với kiến thức chuyên môn của các chuyên gia y tế, chúng ta có thể nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán và điều trị bệnh.</p>

</body>
</html>

Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh thiết: Phân tích hình ảnh kính hiển vi, trao đổi với bác sĩ về khối u

Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh thiết: Phân tích hình ảnh kính hiển vi, trao đổi với bác sĩ về khối u Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh th...

tháng 6 13, 2024

AI đang viết lại Internet: Từ ChatGPT đến Gemini

<h2>AI đang viết lại Internet: Từ ChatGPT đến Gemini</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Sự bùng nổ của công nghệ AI chatbot</li>
  <li>Cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li>
  <li>Khả năng của AI: Viết, dịch thuật và thậm chí là vu khống</li>
</ol>

<h3>1. Sự bùng nổ của công nghệ AI chatbot</h3>
<p>Các ông lớn công nghệ như Microsoft với Copilot, Google với Gemini và OpenAI với GPT-4 đang mở rộng truy cập đến công nghệ AI chatbot, vốn từng bị giới hạn trong các phòng thí nghiệm. Điều này mang đến cho công chúng những cơ hội mới để tương tác với AI và trải nghiệm những khả năng của nó.</p>

<h3>2. Cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h3>
<p>OpenAI's GPT-3 cho biết AI sử dụng một loạt các chương trình tự động hoàn thành kiểu như để học ngôn ngữ và những chương trình này phân tích các thuộc tính thống kê của ngôn ngữ để đưa ra những dự đoán dựa trên các từ mà bạn đã nhập trước đó.</p>
<p>Theo James Vincent, một chuyên gia về AI: Những công cụ AI này là những hệ thống tự động hoàn thành khổng lồ, được đào tạo để dự đoán từ nào sẽ đi sau từ nào trong một câu bất kỳ. Do đó, chúng không có cơ sở dữ liệu 'sự thật' được mã hóa cứng - chỉ có khả năng viết ra những câu nói hợp lý. Điều này có nghĩa là chúng có xu hướng trình bày thông tin sai lệch như sự thật bởi vì việc một câu nào đó nghe có vẻ hợp lý không đảm bảo tính xác thực của nó.</p>

<h3>3. Khả năng của AI: Viết, dịch thuật và thậm chí là vu khống</h3>
<p>Các nhà nghiên cứu của OpenAI đã nhận ra tiềm năng của mô hình ngôn ngữ của họ khi nó viết một bài luận thuyết phục về một chủ đề mà họ không đồng ý. Họ đã thử nghiệm hệ thống AI mới bằng cách cung cấp cho nó các lời nhắc văn bản, khiến nó hoàn thành các câu và đoạn văn bịa đặt. Sau đó, David Luan, Phó chủ tịch kỹ thuật tại phòng thí nghiệm California, cho biết họ đã nghĩ đến việc yêu cầu nó tranh luận về một điểm mà họ cho là phản trực giác. Trong trường hợp này: tại sao tái chế lại có hại cho thế giới.</p>
<p>Và nó đã viết bài luận này thực sự có năng lực, thực sự hợp lý, Luan nói với The Verge. Đây là thứ bạn có thể nộp cho kỳ thi SAT của Mỹ và đạt điểm cao.</p>

<p>Tóm lại, AI đang thay đổi cách chúng ta tương tác với Internet. Từ chatbot thông minh đến các hệ thống tự động hoàn thành mạnh mẽ, AI đang tạo ra những trải nghiệm mới và đầy tiềm năng cho người dùng. Tuy nhiên, chúng ta cũng cần nhận thức được những hạn chế của AI, đặc biệt là khả năng tạo ra thông tin sai lệch.</p>

AI đang viết lại Internet: Từ ChatGPT đến Gemini

AI đang viết lại Internet: Từ ChatGPT đến Gemini Mục lục: Sự bùng nổ của công nghệ AI chatbot Cách thức hoạt động của các mô hình n...

tháng 6 13, 2024

Muốn sử dụng AI, bắt đầu từ đâu?

NVIDIA NV-Embed: Mô hình nhúng văn bản hàng đầu trên bảng xếp hạng MTEB

Reallusion và NVIDIA: Nâng tầm hoạt hình kỹ thuật số với AI

LinkedIn: Hỗ trợ tìm việc bằng AI

Trí tuệ nhân tạo mới cho sinh thiết: Phân tích hình ảnh kính hiển vi, trao đổi với bác sĩ về khối u

AI đang viết lại Internet: Từ ChatGPT đến Gemini

Bài đăng phổ biến

Labels