Agent.ai.vn

Copilot Voice: Trợ lý giọng nói AI vượt trội về tính khả dụng

<h2 id="section-0">Copilot Voice: Trợ lý giọng nói AI vượt trội về tính khả dụng</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu">Giới thiệu về cuộc đua trợ lý giọng nói AI</a></li>
<li><a href="#copilot-voice">Copilot Voice: Tính năng nổi bật và sự khác biệt</a></li>
<li><a href="#trai-nghiem">Trải nghiệm thực tế với Copilot Voice</a></li>
<li><a href="#so-sanh">So sánh với Gemini Live và ChatGPT Voice Mode</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận và hướng dẫn sử dụng</a></li>
</ol>
<a name="gioi-thieu"></a>
1. Giới thiệu về cuộc đua trợ lý giọng nói AI
Chỉ vài năm trước, chatbot AI được xem là công nghệ đỉnh cao. Tuy nhiên, hiện nay, trợ lý AI đa phương thức (multimodal AI assistants), đặc biệt là trợ lý giọng nói, đang dẫn đầu cuộc đua công nghệ. Các công ty lớn đang đổ xô phát triển và tung ra thị trường những trợ lý giọng nói được hỗ trợ bởi AI. Microsoft là một trong những "người chơi" mới nhất tham gia vào cuộc đua này.
<a name="copilot-voice"></a>
2. Copilot Voice: Tính năng nổi bật và sự khác biệt
Hôm thứ Ba vừa qua, Microsoft đã ra mắt phiên bản Copilot cập nhật, với điểm nhấn chính là Copilot Voice – một trợ lý giọng nói AI. Điểm nổi bật của Copilot Voice là khả năng:
<ul>
<li>Hỗ trợ hội thoại đa lượt: Người dùng có thể ngắt lời và tiếp tục cuộc trò chuyện một cách tự nhiên.</li>
<li>Nhận diện cảm xúc: Copilot Voice có khả năng phản hồi dựa trên cảm xúc của người dùng.</li>
<li>Bốn giọng nói đa dạng: Copilot Voice cung cấp bốn tùy chọn giọng nói khác nhau: Wave, Meadow, Grove và Canyon.</li>
<li>Khả dụng trên nhiều nền tảng: Copilot Voice hoạt động trên ứng dụng độc lập, trang web riêng biệt và cả hệ điều hành Windows.</li>
<li>Hoàn toàn miễn phí: Đây là điểm khác biệt lớn nhất so với các đối thủ cạnh tranh. Không giống như ChatGPT Voice Mode (tính phí 20 đô la/tháng) hay Gemini Live (chỉ dành cho người dùng Android), Copilot Voice hoàn toàn miễn phí cho tất cả người dùng.</li>
</ul>
<a name="trai-nghiem"></a>
3. Trải nghiệm thực tế với Copilot Voice
Tôi đã có cơ hội trải nghiệm Copilot Voice tại sự kiện Microsoft Copilot và Windows ở thành phố New York. Tôi thực sự ấn tượng với khả năng của nó. Khi sử dụng giọng nói "Wave" (giọng nam vui vẻ), tôi ngạc nhiên bởi sự nhanh nhạy và nhiệt tình của trợ lý. Ngay cả trong môi trường ồn ào, Copilot Voice vẫn hiểu rõ từng câu nói của tôi mà không cần tôi phải nói quá rõ ràng như thường lệ với các trợ lý giọng nói khác. Các phản hồi của nó nhanh chóng, dí dỏm, chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Đây là một điểm mạnh vượt trội, bởi vì nhiều trợ lý giọng nói khác thường gặp khó khăn trong việc hiểu ý đồ của người dùng và đưa ra những câu trả lời không liên quan.
Trong một demo khác, đại diện của Microsoft đã sử dụng Copilot Voice để giải quyết vấn đề muốn nhận nuôi chó nhưng chưa được người yêu đồng ý. Copilot Voice đã xử lý tình huống này một cách khéo léo, bằng cách đặt câu hỏi để hiểu rõ hơn vấn đề và đưa ra các giải pháp khả thi, gần như tương tự như cách một con người sẽ làm.
<a name="so-sanh"></a>
4. So sánh với Gemini Live và ChatGPT Voice Mode
Theo trải nghiệm của tôi, Copilot Voice có chất lượng tương đương với Gemini Live và ChatGPT Voice Mode. Sự khác biệt lớn nhất nằm ở tính khả dụng: Copilot Voice hoàn toàn miễn phí và hoạt động trên nhiều nền tảng khác nhau, trong khi hai đối thủ còn lại có những hạn chế về giá cả hoặc thiết bị.
<a name="ket-luan"></a>
5. Kết luận và hướng dẫn sử dụng
Copilot Voice là một trợ lý giọng nói AI đáng chú ý, sở hữu khả năng hội thoại tự nhiên, nhận diện cảm xúc và khả năng xử lý thông tin xuất sắc. Đặc biệt, tính khả dụng miễn phí trên nhiều nền tảng đã tạo nên một lợi thế cạnh tranh lớn. Nếu bạn muốn trải nghiệm Copilot Voice, hãy tạo một tài khoản Microsoft, tải xuống ứng dụng Copilot miễn phí (nếu sử dụng trên điện thoại) hoặc cập nhật ứng dụng nếu bạn đã cài đặt sẵn. Hiện tại, tôi đã sử dụng Copilot cập nhật trên iPhone 16 Pro của mình thông qua tài khoản miễn phí. Copilot Voice hứa hẹn sẽ là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trợ lý giọng nói AI. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Copilot Voice: Trợ lý giọng nói AI vượt trội về tính khả dụng

Copilot Voice: Trợ lý giọng nói AI vượt trội về tính khả dụng Mục lục: Giới thiệu về cuộc đua trợ lý giọng nói AI Copilot Voice: Tính nă...

tháng 10 02, 2024

Google Gemini: Chia sẻ hình ảnh với AI giờ đây nhanh hơn bao giờ hết

<h2 id="section-0">Google Gemini: Chia sẻ hình ảnh với AI giờ đây nhanh hơn bao giờ hết</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về bản cập nhật mới của Google Gemini</li>
<li>Tính năng chia sẻ hình ảnh cải tiến</li>
<li>Cách sử dụng tính năng chia sẻ hình ảnh mới</li>
<li>So sánh với các phương pháp chia sẻ hình ảnh khác</li>
<li>Google Gemini: Những cải tiến đáng chú ý khác</li>
<li>Lời khuyên dành cho người dùng</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về bản cập nhật mới của Google Gemini:
Google vừa phát hành bản cập nhật mới nhất cho trợ lý AI Gemini, tập trung vào việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, đặc biệt là trong việc chia sẻ hình ảnh. Bản cập nhật này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc làm cho Gemini trở nên thân thiện và dễ sử dụng hơn. Với phiên bản Google Gemini v1.0.668480831, việc chia sẻ hình ảnh với AI giờ đây đã nhanh chóng và tiện lợi hơn đáng kể. Bản cập nhật này được triển khai tự động cho tất cả người dùng sau khi họ nâng cấp lên phiên bản mới nhất.
2. Tính năng chia sẻ hình ảnh cải tiến:
Điểm nổi bật của bản cập nhật này chính là tính năng chia sẻ hình ảnh được cải tiến. Thay vì phải tải ảnh lên hoặc thực hiện các bước phức tạp, người dùng giờ đây chỉ cần thao tác đơn giản là nhấn nút chia sẻ trong bất kỳ ứng dụng nào khác. Một biểu tượng Gemini mới sẽ xuất hiện trong bảng chia sẻ (share sheet), cho phép người dùng gửi trực tiếp hình ảnh đó đến ứng dụng Gemini. Việc tích hợp liền mạch này giúp tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể.
3. Cách sử dụng tính năng chia sẻ hình ảnh mới:
Quá trình sử dụng tính năng này vô cùng đơn giản:
<ol>
<li>Mở ứng dụng chứa hình ảnh bạn muốn chia sẻ với Gemini.</li>
<li>Nhấn vào nút "Chia sẻ" (Share).</li>
<li>Chọn biểu tượng Gemini trong bảng chia sẻ (share sheet) xuất hiện.</li>
<li>Ứng dụng Gemini sẽ tự động mở ra, hiển thị hình ảnh đã được chia sẻ. Bạn có thể đặt câu hỏi liên quan đến hình ảnh đó ngay lập tức.</li>
</ol>
(Xem video minh họa tại <a href="https://www.androidauthority.com/gemini-android-share-images-sharesheet-3486792/">link video Android Authority</a> để hiểu rõ hơn về quá trình này.)
4. So sánh với các phương pháp chia sẻ hình ảnh khác:
Trước đây, người dùng có thể chia sẻ hình ảnh với Gemini bằng cách đính kèm vào cuộc trò chuyện hoặc sử dụng tính năng "Hỏi về màn hình này" (Ask about this screen). Tuy nhiên, phương pháp mới này nhanh chóng hơn và trực quan hơn nhiều, đặc biệt phù hợp với những người dùng muốn nhanh chóng nhận được thông tin từ AI dựa trên hình ảnh.
5. Google Gemini: Những cải tiến đáng chú ý khác:
Bản cập nhật này không chỉ tập trung vào việc chia sẻ hình ảnh. Trong những tháng gần đây, Google đã liên tục cải tiến Gemini, bao gồm việc phát hành Gemini Live miễn phí cho tất cả người dùng Android. Gemini Live cho phép người dùng có các cuộc hội thoại liên tục, không bị gián đoạn với AI. (Tham khảo bài viết đánh giá 24 giờ trải nghiệm Gemini Live của Richard Priday tại <a href="https://www.tomsguide.com/ai/google-gemini/i-tested-gemini-live-for-24-hours-the-good-the-bad-and-the-weird">link bài viết Tom's Guide</a>).
6. Lời khuyên dành cho người dùng:
Để tận hưởng tối đa trải nghiệm với Google Gemini, đặc biệt là với tính năng chia sẻ hình ảnh mới, hãy đảm bảo bạn đang sử dụng phiên bản Gemini mới nhất và một thiết bị Android mạnh mẽ. Tom's Guide khuyến khích bạn tham khảo danh sách điện thoại Android tốt nhất hiện nay để lựa chọn thiết bị phù hợp (<a href="https://www.tomsguide.com/us/best-android-phones,review-6051.html">link danh sách điện thoại Android</a>).
7. Kết luận:
Bản cập nhật mới của Google Gemini mang đến một tính năng chia sẻ hình ảnh vô cùng tiện lợi và nhanh chóng, phản ánh nỗ lực không ngừng của Google trong việc cải thiện và tối ưu hóa trợ lý AI này. Với những cải tiến liên tục, Gemini đang ngày càng khẳng định vị thế là một công cụ AI mạnh mẽ và hữu ích cho người dùng. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Gemini: Chia sẻ hình ảnh với AI giờ đây nhanh hơn bao giờ hết

Google Gemini: Chia sẻ hình ảnh với AI giờ đây nhanh hơn bao giờ hết Mục lục: Giới thiệu về bản cập nhật mới của Google Gemini Tính năng...

tháng 10 02, 2024

Neil Patel: Tái định nghĩa tìm kiếm và sự kết thúc của "Nội dung là Vua"

<h2 id="section-0">Neil Patel: Tái định nghĩa tìm kiếm và sự kết thúc của "Nội dung là Vua"</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu: Neil Patel và tầm ảnh hưởng</li>
<li>Tìm kiếm "mọi nơi" (Search Everywhere Optimization): Sự thay đổi của thói quen tìm kiếm</li>
<li>Nội dung chất lượng vẫn là chìa khóa: Thực trạng và vai trò của nội dung trong kỷ nguyên AI</li>
<li>AI và Tương lai của SEO: Phân tích kết quả nghiên cứu của NP Digital</li>
<li>Sử dụng AI để nâng cao hiệu quả Marketing: Những ứng dụng thực tiễn và lời khuyên từ các chuyên gia</li>
<li>Thách thức và rủi ro khi sử dụng AI trong Marketing: Bản quyền, độ chính xác và uy tín thương hiệu</li>
<li>Kết luận: Hài hòa giữa AI và con người trong chiến lược nội dung</li>
</ol>
1. Giới thiệu: Neil Patel và tầm ảnh hưởng
Neil Patel, đồng sáng lập NP Digital, một trong những chuyên gia hàng đầu thế giới về marketing kỹ thuật số, đã đưa ra những quan điểm sắc bén về sự thay đổi mạnh mẽ của ngành SEO và marketing nội dung trong bài phát biểu tại sự kiện Inbound 2024 của HubSpot. Với kinh nghiệm dày dặn cùng thành công vang dội với các công ty như Crazy Egg và KISSmetrics, Patel đã tư vấn cho nhiều tập đoàn lớn như Amazon, NBC và General Motors. Những chia sẻ của ông luôn được các marketer toàn cầu hết sức chú trọng.
2. Tìm kiếm "mọi nơi" (Search Everywhere Optimization): Sự thay đổi của thói quen tìm kiếm
Patel nhấn mạnh rằng SEO không còn đơn thuần là "tối ưu hóa công cụ tìm kiếm" (Search Engine Optimization) nữa. Sự xuất hiện của các công cụ AI thế hệ mới như ChatGPT, SearchGPT, Perplexity AI và sự trỗi dậy của các nền tảng mạng xã hội như TikTok đã làm thay đổi hoàn toàn thói quen tìm kiếm thông tin của người dùng. Thay vì chỉ dựa vào Google, người dùng giờ đây tìm kiếm nội dung trên nhiều nền tảng khác nhau. Do đó, khái niệm "tối ưu hóa tìm kiếm mọi nơi" (Search Everywhere Optimization) ra đời, đòi hỏi chiến lược marketing toàn diện hơn bao giờ hết.
3. Nội dung chất lượng vẫn là chìa khóa: Thực trạng và vai trò của nội dung trong kỷ nguyên AI
Mặc dù thói quen tìm kiếm đã thay đổi, Google vẫn xử lý tới 8,5 tỷ tìm kiếm mỗi ngày. Điều này cho thấy tầm quan trọng không thể phủ nhận của nội dung chất lượng cao. Nghiên cứu của NP Digital cho thấy các website sử dụng chiến lược marketing nội dung (blog, podcast,…) có lượng truy cập organic cao hơn 75,29%, nhiều backlink hơn 48,43% và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 8,16% so với các website không sử dụng.
4. AI và Tương lai của SEO: Phân tích kết quả nghiên cứu của NP Digital
Tuy nhiên, sự bùng nổ của AI tạo nội dung đặt ra thách thức mới. Các doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào những chiến lược nội dung cũ. Thực tế, nghiên cứu của NP Digital cho thấy bài viết do con người viết hiệu quả hơn gấp 5,4 lần so với bài viết do AI tạo ra về lượng truy cập. Hơn nữa, người dùng giảm tương tác đáng kể khi phát hiện ra nội dung được tạo bởi AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của yếu tố con người. Theo Patel, Google sẽ dễ dàng tích hợp AI vào khả năng tìm kiếm hiện có hơn là các nền tảng AI tìm kiếm mới nổi như SearchGPT, vẫn còn thiếu nhiều tính năng cơ bản.
5. Sử dụng AI để nâng cao hiệu quả Marketing: Những ứng dụng thực tiễn và lời khuyên từ các chuyên gia
Patel cho rằng AI có thể đóng vai trò quan trọng trong quá trình sáng tạo. AI có thể giúp tăng tốc độ sản xuất chiến dịch marketing, hỗ trợ quá trình tư duy sáng tạo và đặc biệt hiệu quả trong việc điều chỉnh chiến dịch thành công cho nhiều khu vực và ngôn ngữ khác nhau. Ví dụ, Tracksuit, một nền tảng Martech, sử dụng AI để tự động hóa việc tạo ý tưởng và thực hiện, giúp giải phóng thời gian cho các hoạt động chiến lược cấp cao hơn.
6. Thách thức và rủi ro khi sử dụng AI trong Marketing: Bản quyền, độ chính xác và uy tín thương hiệu
Tuy nhiên, sử dụng AI trong marketing cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Kết quả khảo sát của World Federation of Advertisers cho thấy 80% thương hiệu đa quốc gia lo ngại về việc sử dụng AI của các agency, đặc biệt là vấn đề bản quyền, đạo đức và uy tín thương hiệu. Độ chính xác thấp của nội dung do AI tạo ra cũng là một mối đe dọa lớn. Patel khuyên các doanh nghiệp nên tập trung sử dụng AI cho các nhiệm vụ ít "thu hút" hơn như phân tích dữ liệu, thay vì các khía cạnh sáng tạo. Kipp Bodnar, CMO của HubSpot, bổ sung rằng việc đào tạo AI giống như tuyển dụng nhân viên mới, đòi hỏi hướng dẫn rõ ràng và tài liệu thương hiệu đầy đủ.
7. Kết luận: Hài hòa giữa AI và con người trong chiến lược nội dung
Trong thời đại bùng nổ thông tin, sự kết hợp hài hòa giữa AI và con người mới là chìa khóa thành công. AI là một công cụ hỗ trợ đắc lực, nhưng không thể thay thế hoàn toàn con người. Chiến lược marketing thành công không chỉ dựa vào số lượng nội dung mà còn phải chú trọng đến tính liên quan, chất lượng và khả năng thu hút người dùng. Như Patel đã kết luận: "Hãy tận dụng AI cho việc tạo ý tưởng, nhưng hãy đảm bảo sự đóng góp của con người vẫn giữ vai trò cốt lõi để duy trì tính xác thực và sự tương tác." <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Neil Patel: Tái định nghĩa tìm kiếm và sự kết thúc của "Nội dung là Vua"

Neil Patel: Tái định nghĩa tìm kiếm và sự kết thúc của "Nội dung là Vua" Mục lục: Giới thiệu: Neil Patel và tầm ảnh hưởng Tìm ...

tháng 10 02, 2024

Tương lai của tìm kiếm: 5 Công cụ Tìm kiếm AI hàng đầu và Bí quyết Thành công của chúng

<h2 id="section-0">Tương lai của tìm kiếm: 5 Công cụ Tìm kiếm AI hàng đầu và Bí quyết Thành công của chúng</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Cuộc cách mạng tìm kiếm: Từ khớp từ khóa đến hiểu ý định người dùng</li>
<li>Tiêu chí đánh giá công cụ tìm kiếm AI thành công</li>
<li>Top 5 công cụ tìm kiếm AI dẫn đầu ngành<ul>
<li>3.1 Google Gemini: Tổng hợp thông tin, tóm tắt và trả lời câu hỏi chính xác</li>
<li>3.2 Microsoft Copilot: Tìm kiếm tương tác thời gian thực</li>
<li>3.3 You.com: Tìm kiếm riêng tư, không quảng cáo</li>
<li>3.4 Perplexity AI: Tìm kiếm ngữ nghĩa, hiểu bối cảnh</li>
<li>3.5 Brave Search: Tìm kiếm ưu tiên quyền riêng tư</li></ul></li>
<li>Bí quyết thành công của các công cụ tìm kiếm AI</li>
<li>Tương lai của công cụ tìm kiếm AI: Xu hướng và dự báo</li>
<li>AI có thay thế hoàn toàn công cụ tìm kiếm truyền thống?</li>
<li>Sức mạnh biến đổi của công cụ tìm kiếm AI</li>
</ol>
1. Cuộc cách mạng tìm kiếm: Từ khớp từ khóa đến hiểu ý định người dùng
Thế giới số ngày nay chứng kiến sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin trực tuyến. Các công cụ tìm kiếm truyền thống chủ yếu dựa trên việc khớp từ khóa, phương pháp này tuy mang tính đột phá thời điểm ban đầu, nhưng cũng tồn tại những hạn chế đáng kể. Kết quả tìm kiếm thường không liên quan, gây ra sự khó chịu và thiếu hiệu quả cho người dùng.
Sự xuất hiện của AI đã làm thay đổi hoàn toàn cục diện. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy học (Machine Learning), và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 đã cho phép các công cụ tìm kiếm hiểu được ngữ cảnh, sắc thái ngôn ngữ, và thậm chí dự đoán nhu cầu tìm kiếm của người dùng trước khi họ hoàn thành cú pháp. RankBrain của Google, ví dụ điển hình, là một trong những hệ thống tiên phong sử dụng AI, tập trung vào ý định người dùng thay vì chỉ dựa trên từ khóa, từ đó mang lại bước ngoặt trong việc cung cấp kết quả tìm kiếm.
2. Tiêu chí đánh giá công cụ tìm kiếm AI thành công
Một công cụ tìm kiếm AI thành công không chỉ đơn thuần là sự kết hợp của các công nghệ tiên tiến, mà còn phải nâng cao trải nghiệm tìm kiếm cho người dùng. Dưới đây là những tiêu chí quan trọng:
<ul>
<li>Tính liên quan và tốc độ: Cung cấp kết quả chính xác, nhanh chóng. Khả năng hiểu ngữ cảnh và sắc thái của truy vấn người dùng là rất quan trọng. Thuật toán AI giúp tăng cường điều này bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực.</li>
<li>Trải nghiệm người dùng: Giao diện thân thiện, dễ sử dụng và điều hướng mượt mà. AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm tìm kiếm, tạo sự trực quan và dễ dàng hơn.</li>
<li>Tôn trọng quyền riêng tư và không quảng cáo: Với lo ngại ngày càng tăng về bảo mật dữ liệu, các công cụ tìm kiếm ưu tiên quyền riêng tư và không hiển thị quảng cáo đang ngày càng thu hút người dùng.</li>
<li>Tích hợp với hệ sinh thái rộng lớn: Các công cụ tìm kiếm AI không hoạt động độc lập mà là một phần của hệ sinh thái rộng lớn hơn bao gồm các công cụ tìm kiếm, ứng dụng và dịch vụ khác. Việc tích hợp này giúp nâng cao trải nghiệm và đa dạng hóa chức năng tìm kiếm.</li>
<li>Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO): Các công cụ tìm kiếm AI tốt nhất cũng xem xét các thực tiễn SEO để đảm bảo người dùng nhận được thông tin liên quan nhất trên trang kết quả đầu tiên.</li>
</ul>
3. Top 5 công cụ tìm kiếm AI dẫn đầu ngành
Dưới đây là 5 công cụ tìm kiếm AI đang làm mưa làm gió trong ngành:
Trước khi đi vào chi tiết, hãy xem xét công dụng nổi bật của từng công cụ:
<ul>
<li>Google Gemini: Tuyệt vời để tạo ra các câu trả lời chi tiết và tóm tắt bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tăng cường trải nghiệm tìm kiếm.</li>
<li>Microsoft Copilot: Lý tưởng cho tìm kiếm tương tác với các cuộc trò chuyện thời gian thực, nhờ tích hợp với ChatGPT.</li>
<li>You.com: Tốt nhất cho người dùng ưu tiên quyền riêng tư, muốn có trải nghiệm tìm kiếm cá nhân hóa, không quảng cáo và kiểm soát dữ liệu của mình.</li>
<li>Perplexity AI: Vượt trội trong tìm kiếm ngữ nghĩa, cung cấp kết quả liên quan theo ngữ cảnh bằng cách hiểu ý nghĩa đằng sau truy vấn.</li>
<li>Brave Search: Hoàn hảo cho người dùng ưu tiên quyền riêng tư, cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác mà không theo dõi hoặc thu thập dữ liệu cá nhân.</li>
</ul>
3.1 Google Gemini:
Trước đây được biết đến với tên gọi Bard, Google Gemini là một trong những công cụ tìm kiếm AI nổi bật. Điểm mạnh của Gemini là khả năng tạo nội dung liên quan và đơn giản hóa truy vấn tìm kiếm. Sử dụng các mô hình AI tiên tiến, Gemini không chỉ cung cấp liên kết đến các trang web mà còn tạo ra tóm tắt, trả lời câu hỏi và thậm chí gợi ý cho việc khám phá thêm. Khả năng hiểu và xử lý các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên là một trong những tính năng độc đáo của Gemini.
3.2 Microsoft Copilot:
Microsoft đã tích hợp AI vào công cụ tìm kiếm của mình, Copilot (trước đây là Bing AI). Copilot tận dụng sự hợp tác sâu rộng với OpenAI để tăng cường kết quả tìm kiếm và tương tác người dùng. Công cụ tìm kiếm AI này vượt xa việc khớp từ khóa đơn giản bằng cách hiểu ý định và ngữ cảnh của người dùng. Tính năng nổi bật là tích hợp với ChatGPT, cho phép người dùng tham gia vào các cuộc trò chuyện thời gian thực với công cụ tìm kiếm.
3.3 You.com:
You.com có cách tiếp cận khác biệt bằng cách ưu tiên quyền riêng tư của người dùng và cung cấp trải nghiệm không quảng cáo. Công cụ tìm kiếm AI này sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chatbot AI để cung cấp kết quả chất lượng cao, liên quan.
3.4 Perplexity AI:
Perplexity AI nổi bật nhờ sử dụng công nghệ tìm kiếm ngữ nghĩa, tập trung vào việc hiểu ý nghĩa đằng sau các truy vấn tìm kiếm thay vì chỉ khớp từ khóa. Cách tiếp cận này đảm bảo người dùng nhận được kết quả chính xác và liên quan đến ngữ cảnh hơn.
3.5 Brave Search:
Brave Search nổi tiếng với phương pháp ưu tiên quyền riêng tư. Công cụ tìm kiếm AI này sử dụng các tính năng tìm kiếm thông minh để cung cấp kết quả chính xác mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của người dùng. Không giống như nhiều công cụ tìm kiếm khác, Brave Search không theo dõi người dùng hoặc thu thập dữ liệu cá nhân.
4. Bí quyết thành công của các công cụ tìm kiếm AI
Các công cụ tìm kiếm AI này đã tạo dựng được vị thế của mình bằng cách vượt trội ở các lĩnh vực cụ thể. Dưới đây là những yếu tố then chốt:
<ul>
<li>Thuật toán AI tiên tiến: Sử dụng các mô hình AI tinh vi để tăng cường độ chính xác và tính liên quan của kết quả tìm kiếm. Hiểu ngữ cảnh, ý định và sở thích của người dùng giúp cung cấp kết quả phù hợp hơn.</li>
<li>Cá nhân hóa và tùy chỉnh: AI cho phép các công cụ tìm kiếm này điều chỉnh trải nghiệm tìm kiếm phù hợp với từng người dùng.</li>
<li>Quyền riêng tư và lòng tin: Trong thời đại mà quyền riêng tư dữ liệu là mối quan tâm lớn, các công cụ tìm kiếm ưu tiên quyền riêng tư và trải nghiệm không quảng cáo đang dần chiếm được lòng tin và sự trung thành của người dùng.</li>
<li>Tích hợp với các công cụ AI: Việc tích hợp các công cụ AI, như chatbot và tìm kiếm bằng giọng nói, tăng thêm sự tiện lợi và chức năng cho trải nghiệm tìm kiếm.</li>
</ul>
5. Tương lai của công cụ tìm kiếm AI: Xu hướng và dự báo
Công cụ tìm kiếm AI trong tương lai sẽ trở nên tiên tiến hơn nữa và trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày. Một số phát triển tiềm năng bao gồm:
<ul>
<li>Tìm kiếm bằng giọng nói nâng cao: AI sẽ hiểu tốt hơn các giọng nói, phương ngữ và ngữ cảnh, giúp người dùng tương tác tự nhiên hơn.</li>
<li>Thông tin thời gian thực: Cung cấp thông tin cập nhật tức thì về các sự kiện, thời tiết, thị trường chứng khoán hay tin tức nóng.</li>
<li>Tương tác trực quan hơn: Có khả năng dự đoán nhu cầu người dùng trước khi họ đặt câu hỏi.</li>
<li>Cân bằng giữa quyền riêng tư và cá nhân hóa: Tìm kiếm cách thức cung cấp kết quả tùy chỉnh dựa trên sở thích người dùng nhưng vẫn bảo vệ dữ liệu cá nhân.</li>
</ul>
6. AI có thay thế hoàn toàn công cụ tìm kiếm truyền thống?
AI đang thay đổi cách chúng ta truy cập và xử lý thông tin, nhưng không thể thay thế hoàn toàn công cụ tìm kiếm. Thay vào đó, AI sẽ nâng cao khả năng tìm kiếm. Tuy nhiên, công cụ tìm kiếm vẫn là nền tảng chủ chốt để tổ chức và lập chỉ mục lượng thông tin khổng lồ trên web.
7. Sức mạnh biến đổi của công cụ tìm kiếm AI
Tóm lại, công cụ tìm kiếm AI đã cách mạng hóa việc tìm kiếm thông tin, cung cấp kết quả liên quan, cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Sự thành công của chúng nằm ở khả năng tận dụng thuật toán AI tiên tiến, ưu tiên trải nghiệm người dùng và tập trung vào quyền riêng tư. Tương lai của công cụ tìm kiếm AI rất tươi sáng với những tiến bộ công nghệ đáng kinh ngạc. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Tương lai của tìm kiếm: 5 Công cụ Tìm kiếm AI hàng đầu và Bí quyết Thành công của chúng

Tương lai của tìm kiếm: 5 Công cụ Tìm kiếm AI hàng đầu và Bí quyết Thành công của chúng Mục lục: Cuộc cách mạng tìm kiếm: Từ khớp từ khóa...

tháng 10 02, 2024

Lammafactory: Hướng dẫn cài đặt và thiết lập chi tiết

<h2 id="section-0">Lammafactory: Hướng dẫn cài đặt và thiết lập chi tiết</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Lammafactory</li>
<li>Các mô hình và định dạng dữ liệu được hỗ trợ<ul>
<li>Dữ liệu tiền huấn luyện</li>
<li>Dữ liệu tinh chỉnh có giám sát (SFT)</li>
<li>Dữ liệu mô hình phần thưởng (Reward Modeling)</li></ul></li>
<li>Cài đặt và thiết lập</li>
<li>Tinh chỉnh LLM (Fine-tuning)<ul>
<li>Cấu hình tập dữ liệu</li>
<li>Cấu hình quá trình huấn luyện</li>
<li>Bắt đầu huấn luyện</li></ul></li>
<li>Suy luận (Inference)</li>
<li>Giao diện người dùng (WebUI) - LlamaBoard</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu Lammafactory
Huấn luyện các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) luôn là một công việc phức tạp và tốn nhiều thời gian. Ngay cả với sự hỗ trợ rộng rãi từ các nền tảng công khai như HuggingFace, quá trình này vẫn đòi hỏi phải thiết lập nhiều script khác nhau cho từng giai đoạn của pipeline. Từ chuẩn bị dữ liệu cho giai đoạn tiền huấn luyện, tinh chỉnh, hoặc RLHF cho đến việc cấu hình mô hình, lượng tử hóa và LORAs, huấn luyện một LLM đòi hỏi nỗ lực thủ công và tinh chỉnh tỉ mỉ.
LLama-Factory ra mắt vào năm 2024 nhằm giải quyết chính xác vấn đề này. Kho lưu trữ trên GitHub này làm cho việc thiết lập huấn luyện mô hình cho tất cả các giai đoạn trong vòng đời của một LLM trở nên cực kỳ thuận tiện. Từ tiền huấn luyện đến SFT và thậm chí cả RLHF, kho lưu trữ này cung cấp hỗ trợ tích hợp cho việc thiết lập và huấn luyện tất cả các LLM mới nhất hiện có.
2. Các mô hình và định dạng dữ liệu được hỗ trợ
LLama-Factory hỗ trợ hầu hết các mô hình hiện đại, bao gồm LLama, LLava, Mixtral Mixture-of-Experts, Qwen, Phi, và Gemma cùng nhiều mô hình khác. Danh sách đầy đủ có thể được tìm thấy <a href="https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/src/llamafactory/extras/constants.py">tại đây</a>. Nó hỗ trợ tiền huấn luyện, SFT, và các kỹ thuật RL chính bao gồm DPO, PPO, và ORPO, cho phép tất cả các phương pháp mới nhất từ tinh chỉnh đầy đủ đến tinh chỉnh cố định, LORAs, QLoras, và Agent Tuning.
Hơn nữa, LLama-Factory cũng cung cấp các tập dữ liệu mẫu cho mỗi bước huấn luyện. Các tập dữ liệu mẫu thường tuân theo mẫu Alpaca, mặc dù định dạng ShareGPT cũng được hỗ trợ. Chúng ta sẽ làm rõ định dạng dữ liệu Alpaca bên dưới để hiểu rõ hơn về cách thiết lập dữ liệu độc quyền của bạn.
Lưu ý quan trọng: Khi sử dụng dữ liệu của riêng bạn, bạn phải chỉnh sửa và thêm thông tin về tệp dữ liệu của mình vào tệp <code>dataset_info.json</code> trong thư mục <code>Llama-Factory/data</code>. (<a href="https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/dataset_info.json">Link</a>)
<ul>
<li>Dữ liệu tiền huấn luyện: Dữ liệu được lưu trữ trong tệp JSON và chỉ cột <code>text</code> được sử dụng để huấn luyện LLM. Định dạng dữ liệu cần như sau:</li>
</ul>
<pre><code class="json language-json">[
 {"text": "văn bản 1"},
 {"text": "văn bản 2"}
]
</code></pre>
<ul>
<li>Dữ liệu tinh chỉnh có giám sát (SFT): Trong dữ liệu SFT, có ba tham số bắt buộc: <code>instruction</code> (hướng dẫn), <code>input</code> (đầu vào), và <code>output</code> (đầu ra). Tuy nhiên, <code>system</code> (lời nhắc hệ thống) và <code>history</code> (lịch sử) có thể được truyền tùy chọn và sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình nếu được cung cấp trong tập dữ liệu. Định dạng Alpaca chung cho dữ liệu SFT như sau:</li>
</ul>
<pre><code class="json language-json">[
 {
 "instruction": "Hướng dẫn của người dùng (bắt buộc)",
 "input": "Đầu vào của người dùng (tùy chọn)",
 "output": "Phản hồi của mô hình (bắt buộc)",
 "system": "Lời nhắc hệ thống (tùy chọn)",
 "history": [
 ["Hướng dẫn vòng 1 (tùy chọn)", "Phản hồi vòng 1 (tùy chọn)"],
 ["Hướng dẫn vòng 2 (tùy chọn)", "Phản hồi vòng 2 (tùy chọn)"]
 ]
 }
]
</code></pre>
<ul>
<li>Dữ liệu mô hình phần thưởng (Reward Modeling): LLama-Factory hỗ trợ huấn luyện LLM để sắp xếp ưu tiên bằng RLHF. Định dạng dữ liệu phải cung cấp hai phản hồi khác nhau cho cùng một hướng dẫn, làm nổi bật sự ưu tiên của việc sắp xếp. Phản hồi được sắp xếp tốt hơn được chuyển đến khóa <code>chosen</code> và phản hồi kém hơn được chuyển đến tham số <code>rejected</code>. Định dạng dữ liệu như sau:</li>
</ul>
<pre><code class="json language-json">[
 {
 "instruction": "Hướng dẫn của người dùng (bắt buộc)",
 "input": "Đầu vào của người dùng (tùy chọn)",
 "chosen": "Câu trả lời được chọn (bắt buộc)",
 "rejected": "Câu trả lời bị loại bỏ (bắt buộc)"
 }
]
</code></pre>
3. Cài đặt và thiết lập
Kho lưu trữ GitHub (<a href="https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory">Link</a>) cung cấp hỗ trợ cài đặt dễ dàng bằng <code>setup.py</code> và tệp yêu cầu. Tuy nhiên, nên sử dụng môi trường Python sạch khi thiết lập kho lưu trữ để tránh xung đột giữa các gói.
Mặc dù Python 3.8 là yêu cầu tối thiểu, nhưng nên cài đặt Python 3.11 trở lên. Sao chép kho lưu trữ từ GitHub bằng lệnh sau:
<pre><code class="bash language-bash">git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
</code></pre>
Tạo một môi trường Python mới:
<pre><code class="bash language-bash">python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
</code></pre>
Cài đặt các gói cần thiết:
<pre><code class="bash language-bash">pip install -e ".[torch,metrics]"
</code></pre>
Điều này sẽ cài đặt tất cả các gói phụ thuộc cần thiết, bao gồm torch, trl, accelerate, và các gói khác. Để đảm bảo cài đặt chính xác, bạn nên có thể sử dụng giao diện dòng lệnh của LLama-Factory. Chạy lệnh sau sẽ hiển thị thông tin trợ giúp về cách sử dụng trên terminal:
<pre><code class="bash language-bash">llamafactory-cli
</code></pre>
4. Tinh chỉnh LLM (Fine-tuning)
Bây giờ, bạn có thể bắt đầu huấn luyện LLM! Điều này rất đơn giản, chỉ cần tạo một tệp cấu hình và gọi lệnh bash.
Lưu ý: Bạn cần GPU để huấn luyện LLM bằng LLama-factory.
Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thực hiện SFT dựa trên LORA cho Phi3-mini-Instruct. Chúng ta sẽ tạo một tệp cấu hình YAML, nhưng bạn cũng có thể sử dụng tệp JSON.
Tạo tệp <code>config.yaml</code> như sau (bạn có thể tìm thấy nhiều ví dụ khác nhau trong thư mục <code>examples</code> của kho lưu trữ):
<pre><code class="yaml language-yaml">### model
model_name_or_path: microsoft/Phi-3.5-mini-instruct

### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all

### dataset
dataset: alpaca_en_demo
template: llama3
cutoff_len: 1024
max_samples: 1000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16

### output
output_dir: saves/phi-3/lora/sft
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true

### train
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 1.0e-4
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: true
ddp_timeout: 180000000

### eval
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 500
</code></pre>
<ul>
<li>Cấu hình tập dữ liệu: Tên tập dữ liệu được chỉ định trong <code>dataset: alpaca_en_demo</code> là một tham số quan trọng. Các chi tiết khác về tập dữ liệu cần được thêm vào tệp <code>dataset_info.json</code> trong thư mục <code>data</code>. Thông tin này bao gồm đường dẫn tệp dữ liệu, định dạng dữ liệu và các cột được sử dụng. Trong hướng dẫn này, chúng ta sử dụng tập dữ liệu <code>alpaca_en_demo</code> (<a href="https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/alpaca_en_demo.json">Link</a>).</li>
<li>Cấu hình quá trình huấn luyện: Việc thay đổi loại huấn luyện trong LLama-Factory rất dễ dàng, chỉ cần thay đổi tham số cấu hình. Như đã thấy ở trên, chúng ta chỉ cần các tham số sau để thiết lập SFT dựa trên LORA cho LLM.</li>
</ul>
<pre><code class="yaml language-yaml">### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all
</code></pre>
Bạn có thể thay thế SFT bằng tiền huấn luyện và reward modeling với các tệp cấu hình chính xác có sẵn trong thư mục <code>examples</code>.
<ul>
<li>Bắt đầu huấn luyện: Gọi lệnh sau để bắt đầu huấn luyện:</li>
</ul>
<pre><code class="bash language-bash">llamafactory-cli train config.yaml
</code></pre>
Chương trình sẽ tự động thiết lập tất cả các tập dữ liệu, mô hình và pipeline cần thiết cho quá trình huấn luyện.
5. Suy luận (Inference)
Quá trình suy luận thậm chí còn đơn giản hơn huấn luyện mô hình. Bạn cần một tệp cấu hình tương tự như huấn luyện, cung cấp mô hình cơ sở và đường dẫn đến bộ điều hợp LORA đã được huấn luyện.
Tạo tệp <code>infer_config.yaml</code>:
<pre><code class="yaml language-yaml">model_name_or_path: microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
adapter_name_or_path: saves/phi3-8b/lora/sft/ # Đường dẫn đến mô hình đã huấn luyện
template: llama3
finetuning_type: lora
</code></pre>
Trò chuyện với mô hình đã được huấn luyện trên dòng lệnh:
<pre><code class="bash language-bash">llamafactory-cli chat infer_config.yaml
</code></pre>
6. Giao diện người dùng (WebUI) - LlamaBoard
LLama-factory cung cấp tùy chọn huấn luyện và suy luận không cần mã với LlamaBoard.
Khởi động GUI bằng lệnh:
<pre><code class="bash language-bash">llamafactory-cli webui
</code></pre>
7. Kết luận
LLama-factory đang nhanh chóng trở nên phổ biến với hơn 30.000 sao trên GitHub. Nó làm cho việc cấu hình và huấn luyện LLM từ đầu trở nên đơn giản hơn đáng kể, loại bỏ nhu cầu thiết lập thủ công pipeline huấn luyện cho các phương pháp khác nhau. Nó hỗ trợ tất cả các phương pháp và mô hình mới nhất và tuyên bố nhanh hơn 3,7 lần so với P-Tuning của ChatGLM đồng thời sử dụng ít bộ nhớ GPU hơn. Điều này giúp người dùng bình thường và những người đam mê dễ dàng huấn luyện LLM của họ bằng mã tối thiểu. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Lammafactory: Hướng dẫn cài đặt và thiết lập chi tiết

Lammafactory: Hướng dẫn cài đặt và thiết lập chi tiết Mục lục: Giới thiệu Lammafactory Các mô hình và định dạng dữ liệu được hỗ trợ Dữ ...

tháng 10 02, 2024

Trí tuệ nhân tạo (AI) hữu hình: Sắp xuất hiện và tầm quan trọng của nó

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo (AI) hữu hình: Sắp xuất hiện và tầm quan trọng của nó</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Từ AI ảo đến AI hữu hình: Một bước ngoặt lịch sử</li>
<li>Thân xác định hình tâm trí: Vai trò của hiện thân trong AI</li>
<li>"Bộ não trong lọ": Giới hạn của AI phi vật thể</li>
<li>Học hỏi trong mô phỏng: Con đường đến hiện thân</li>
<li>Trải nghiệm thực tế: Tương lai của AI hữu hình</li>
</ol>
1. Từ AI ảo đến AI hữu hình: Một bước ngoặt lịch sử
Hiện nay, khi nhắc đến AI, ta thường nghĩ đến các ứng dụng trò chuyện trên điện thoại, hoặc các công cụ tạo ảnh từ mô tả văn bản. Tuy nhiên, AI là một lĩnh vực rộng lớn và đa dạng. Với những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực robot học, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng: AI hữu hình – những người bạn AI với thân xác thực sự. Sự phát triển này hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo.
2. Thân xác định hình tâm trí: Vai trò của hiện thân trong AI
Hãy thử tưởng tượng não bộ của bạn được đặt vào thân thể một con cá heo, một con gấu, hay bất kỳ loài động vật nào khác. Cách bạn nhìn nhận thế giới, cơ chế hoạt động của cơ thể, và bản chất hiện diện vật lý sẽ tác động mạnh mẽ đến tâm lý, đúng không? Ngay cả việc sử dụng thực tế ảo (VR) để "đổi" giới tính trong vài phút cũng có thể ảnh hưởng đến <a href="https://www.nature.com/articles/s41598-021-94869-z" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">quyết định của bạn</a>.
Đây là ví dụ về "nhận thức hữu hình" (embodied cognition) – một hướng tiếp cận trong tâm lý học nhấn mạnh vai trò của cơ thể và giác quan trong việc định hình trí tuệ. Bản chất vật lý của một sinh vật, theo đó, sẽ quyết định cách thức tư duy, ra quyết định và nhìn nhận thế giới của nó. Mặc dù không thể so sánh hoàn toàn giữa động vật và AI đang phát triển, nhưng việc "hiện thân hóa" AI có thể thay đổi bản chất của chính nó.
3. "Bộ não trong lọ": Giới hạn của AI phi vật thể
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Language Model) như một "bộ não trong lọ". Chúng là những mạng lưới thần kinh nhân tạo khổng lồ, được huấn luyện trên các khái niệm trừu tượng như từ ngữ, ngữ pháp, logic… Chúng thiếu giác quan và khả năng tương tác với thế giới bên ngoài, ngoại trừ những lời nhắc (prompt) từ con người.
4. Học hỏi trong mô phỏng: Con đường đến hiện thân
Trước khi AI được tích hợp vào robot thực tế, một bước trung gian quan trọng là cho phép AI học hỏi trong môi trường mô phỏng. Hiện nay, điều này đang trở nên phổ biến. Việc cho phép AI điều khiển robot ảo trong một thế giới ảo giúp rút ngắn thời gian học tập đáng kể. Phương pháp này không chỉ tăng tốc quá trình AI học cách điều khiển cơ thể trong môi trường mà còn tiết kiệm chi phí đáng kể so với việc sử dụng robot thật, vốn có giá thành rất cao và dễ bị hư hỏng trong quá trình học tập.
5. Trải nghiệm thực tế: Tương lai của AI hữu hình
Phần lớn các mô hình AI hiện đại được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ, mang tính trừu tượng. Quá trình học hỏi của chúng chủ yếu là gián tiếp, thông qua sách vở hay video. Tuy nhiên, khi AI được "hiện thân hóa", quá trình học tập sẽ chuyển từ gián tiếp sang trực tiếp, dựa trên trải nghiệm thực tế.
Hãy tưởng tượng hàng nghìn <a href="https://www.howtogeek.com/751118/tesla-bot-explained-do-you-need-a-household-robot/" target="_blank">robot gia đình</a> thu thập dữ liệu từ thế giới thực để cải thiện phần mềm điều khiển chúng. Dữ liệu này, dựa trên trải nghiệm trực tiếp, sẽ định hình lại các mô hình AI. Sự thay đổi định tính này sẽ tác động mạnh mẽ đến bản chất của AI.
Chúng ta chỉ còn cách vài năm nữa là công nghệ robot tiên tiến sẽ trở nên phổ biến và giá cả phải chăng hơn. Những robot tự hành đa năng như <a href="https://www.figure.ai/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Figure 02</a> hiện đang được thử nghiệm trong các nhà máy. Vì vậy, đừng ngạc nhiên nếu bạn bắt đầu nhìn thấy các máy móc thực hiện đủ loại công việc khác nhau trong cuộc sống hàng ngày, học hỏi và trưởng thành từ những kinh nghiệm thực tế, giống như con người. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Trí tuệ nhân tạo (AI) hữu hình: Sắp xuất hiện và tầm quan trọng của nó

Trí tuệ nhân tạo (AI) hữu hình: Sắp xuất hiện và tầm quan trọng của nó Mục lục: Từ AI ảo đến AI hữu hình: Một bước ngoặt lịch sử Thân xá...

tháng 10 02, 2024

Copilot Voice: Trợ lý giọng nói AI vượt trội về tính khả dụng

Google Gemini: Chia sẻ hình ảnh với AI giờ đây nhanh hơn bao giờ hết

Neil Patel: Tái định nghĩa tìm kiếm và sự kết thúc của "Nội dung là Vua"

Tương lai của tìm kiếm: 5 Công cụ Tìm kiếm AI hàng đầu và Bí quyết Thành công của chúng

Lammafactory: Hướng dẫn cài đặt và thiết lập chi tiết

Trí tuệ nhân tạo (AI) hữu hình: Sắp xuất hiện và tầm quan trọng của nó

Bài đăng phổ biến

Labels