Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ

<h2>Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ phục vụ an ninh quốc gia</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Meta mở rộng quyền truy cập vào Llama cho các cơ quan chính phủ</strong></li> <li><strong>Mục tiêu và lợi ích của việc hợp tác</strong></li> <li><strong>Các đối tác chính phủ và doanh nghiệp</strong></li> <li><strong>Sự cạnh tranh với Trung Quốc</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Meta mở rộng quyền truy cập vào Llama cho các cơ quan chính phủ</strong></p> <p>Meta thông báo rằng họ đang mở rộng quyền truy cập vào các mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ và các nhà thầu làm việc trong lĩnh vực an ninh quốc gia. Điều này bao gồm hơn một chục công ty tư nhân hợp tác với chính phủ Mỹ, bao gồm Amazon Web Services, Oracle, Microsoft, cũng như các nhà thầu quốc phòng như Palantir và Lockheed Martin. </p> <p><strong>2. Mục tiêu và lợi ích của việc hợp tác</strong></p> <p>Meta cho biết mục tiêu của việc hợp tác này là hỗ trợ các cơ quan chính phủ trong việc sử dụng công nghệ AI để nâng cao an ninh quốc gia. Việc cung cấp quyền truy cập vào Llama cho phép các cơ quan chính phủ và các nhà thầu tận dụng sức mạnh của AI để xử lý các tác vụ phức tạp và nhạy cảm, chẳng hạn như phân tích thông tin, dự đoán rủi ro và hỗ trợ quyết định chiến lược. </p> <p><strong>3. Các đối tác chính phủ và doanh nghiệp</strong></p> <p>Meta đã xác định một số đối tác chính phủ và doanh nghiệp đang sử dụng Llama cho các mục đích an ninh quốc gia. Ví dụ, Oracle đang sử dụng Llama để tổng hợp các tài liệu bảo trì máy bay, giúp kỹ thuật viên nhanh chóng và chính xác chẩn đoán các vấn đề, rút ngắn thời gian sửa chữa và đưa máy bay trở lại hoạt động. Amazon Web Services và Microsoft đang sử dụng Llama để lưu trữ mô hình AI trên các giải pháp đám mây an toàn của họ, cho phép các cơ quan chính phủ xử lý dữ liệu nhạy cảm.</p> <p><strong>4. Sự cạnh tranh với Trung Quốc</strong></p> <p>Meta cũng nhấn mạnh rằng việc hợp tác này sẽ giúp Mỹ cạnh tranh với Trung Quốc trong cuộc đua toàn cầu về công nghệ AI. Theo Nick Clegg, Chủ tịch phụ trách các vấn đề toàn cầu của Meta, việc Mỹ hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở như Llama sẽ giúp đảm bảo lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực AI so với Trung Quốc và các quốc gia khác.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Việc Meta mở rộng quyền truy cập vào Llama cho các cơ quan chính phủ và các nhà thầu quốc phòng cho thấy sự gia tăng ảnh hưởng của AI trong lĩnh vực an ninh quốc gia. Hợp tác này có thể dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong việc ứng dụng AI để bảo vệ an ninh quốc gia, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức và quyền riêng tư cần được giải quyết một cách cẩn trọng.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ

Meta mở rộng quyền truy cập vào mô hình AI Llama cho các cơ quan chính phủ phục vụ an ninh quốc gia Mục lục: Meta mở rộng quyền truy cập ...

Read more »

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn "Defense Llama" cho Quốc phòng

<h2>Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn 'Defense Llama' cho Người dùng An ninh Quốc gia</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu về Defense Llama</strong></li> <li><strong>Ứng dụng của Defense Llama</strong></li> <li><strong>Tầm quan trọng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực quốc phòng</strong></li> <li><strong>Thách thức và giải pháp</strong></li> <li><strong>Demo trực tiếp</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Defense Llama</strong></p> <p>Scale AI, một công ty công nghệ chuyên về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đã công bố mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới mang tên "Defense Llama". Defense Llama được phát triển dựa trên nền tảng Llama 3 của Meta và được Scale AI tinh chỉnh và cấu hình riêng cho mục đích sử dụng trong lĩnh vực an ninh quốc gia. </p> <p><strong>2. Ứng dụng của Defense Llama</strong></p> <p>Defense Llama đã được triển khai thử nghiệm và hoạt động trong các mạng lưới mật của quân đội Mỹ và các cơ quan an ninh quốc gia. Nó được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ quan trọng, bao gồm lập kế hoạch chiến đấu và hoạt động tình báo. </p> <p><strong>3. Tầm quan trọng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực quốc phòng</strong></p> <p>LLM là một công nghệ mới nổi đang cách mạng hóa lĩnh vực quốc phòng. Chúng có khả năng tạo ra văn bản, mã nguồn, hình ảnh và các phương tiện truyền thông khác dựa trên các yêu cầu của người dùng. LLM mang đến nhiều cơ hội cho Bộ Quốc phòng, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều thách thức.</p> <p><strong>4. Thách thức và giải pháp</strong></p> <p>Một trong những thách thức lớn nhất khi sử dụng LLM trong lĩnh vực quốc phòng là việc đảm bảo an toàn thông tin và sử dụng có trách nhiệm. Các LLM được đào tạo dựa trên dữ liệu khổng lồ từ internet, có thể chứa thông tin nhạy cảm hoặc không phù hợp với môi trường quân sự. </p> <p>Scale AI đã giải quyết vấn đề này bằng cách đào tạo Defense Llama trên một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm các giáo lý quân sự, luật nhân đạo quốc tế và các chính sách liên quan đến các quy tắc của quân đội Mỹ về xung đột vũ trang và nguyên tắc đạo đức cho AI. </p> <p>Ngoài ra, Scale AI đã áp dụng kỹ thuật học tăng cường với phản hồi từ con người để định hình phong cách và giọng điệu của Defense Llama sao cho phù hợp với môi trường quân sự.</p> <p><strong>5. Demo trực tiếp</strong></p> <p>Trong buổi giới thiệu sản phẩm, Scale AI đã tiến hành một buổi trình diễn trực tiếp cho DefenseScoop. </p> <p>Buổi trình diễn cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa Defense Llama và một LLM thông thường khi ứng phó với các yêu cầu liên quan đến chiến tranh và quốc phòng. Defense Llama có thể cung cấp các phản hồi phù hợp, chính xác và chi tiết, trong khi LLM thông thường thường từ chối trả lời hoặc cung cấp các phản hồi chung chung. </p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Defense Llama là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực quốc phòng. Mô hình này cho thấy khả năng hỗ trợ các cơ quan an ninh quốc gia trong việc đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn. Scale AI hy vọng rằng Defense Llama sẽ giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào con người trong các nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm, đồng thời tăng cường năng lực chiến đấu và hoạt động tình báo của quân đội Mỹ.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn "Defense Llama" cho Quốc phòng

Scale AI Ra mắt Mô hình Ngôn ngữ Lớn 'Defense Llama' cho Người dùng An ninh Quốc gia Mục lục: Giới thiệu về Defense Llama Ứng dụ...

Read more »

Chatbot: Trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất cho các nhà tiếp thị

<h2>Chatbot là trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI đối với các nhà tiếp thị</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Số liệu chính:</strong> </li> <li><strong>Thông tin ngoài biểu đồ:</strong></li> <li><strong>Cách sử dụng biểu đồ:</strong></li> <li><strong>Báo cáo liên quan của EMARKETER:</strong></li> <li><strong>Ghi chú:</strong></li> </ol> <p><strong>1. Số liệu chính:</strong></p> <ul> <li>38% nhà tiếp thị trên toàn cầu cho rằng <strong>chatbot</strong> là trường hợp sử dụng AI hiệu quả nhất để nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số, theo một cuộc khảo sát vào tháng 9 năm 2024 của Advanis và Sitecore.</li> </ul> <p><strong>2. Thông tin ngoài biểu đồ:</strong></p> <ul> <li>Theo một cuộc khảo sát của SAS do Coleman Parkes Research thực hiện vào tháng 7 năm 2024, 82% giám đốc tiếp thị trên toàn cầu đang sử dụng hoặc dự định triển khai <strong>chatbot AI</strong> cho tương tác với khách hàng trong vòng 6 đến 12 tháng tới.</li> <li><strong>Chatbot AI</strong> phổ biến trong <strong>dịch vụ khách hàng</strong> do tác động cao và triển khai tương đối dễ dàng, theo phân tích của EMARKETER. Tuy nhiên, trong khi các nhà tiếp thị đánh giá cao chatbot, 45% người tiêu dùng Hoa Kỳ lại có cái nhìn không thuận lợi về chúng, theo một cuộc khảo sát của CivicScience vào tháng 7 năm 2024.</li> </ul> <p><strong>3. Cách sử dụng biểu đồ:</strong></p> <ul> <li>Các nhà tiếp thị có thể sử dụng biểu đồ này để xác định trường hợp sử dụng AI ưu tiên và làm nổi bật cách <strong>chatbot AI</strong> là một công cụ chính để nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số.</li> </ul> <p><strong>4. Báo cáo liên quan của EMARKETER:</strong></p> <ul> <li><strong>Generative AI for Ad Targeting</strong> <em>(Cần đăng ký)</em></li> <li><strong>How CMOs Are Using AI to Transform Their Strategies</strong> <em>(Cần đăng ký)</em></li> </ul> <p><strong>5. Ghi chú:</strong></p> <ul> <li>Người được khảo sát được hỏi: "Bạn thấy trường hợp sử dụng nào sau đây của AI hiệu quả nhất đối với tổ chức của bạn trong việc cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số?"</li> <li>Phương pháp luận: Dữ liệu được trích xuất từ báo cáo "DX Vision 24" của Advanis và Sitecore vào tháng 10 năm 2024. 625 nhà tiếp thị trên toàn cầu được khảo sát trong giai đoạn tháng 7 - tháng 9 năm 2024. Người được khảo sát đến từ Úc, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ, hiện đang làm việc nội bộ cho các công ty có ít nhất 100 nhân viên.</li> </ul> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Chatbot: Trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất cho các nhà tiếp thị

Chatbot là trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI đối với các nhà tiếp thị Mục lục: Số liệu chính: Thông tin ngoài biểu đồ: Cách sử d...

Read more »

Rappler giới thiệu Rai: Chatbot AI do nhà báo thiết kế và vận hành

<h2>Rappler giới thiệu Rai: Trò chuyện AI được thiết kế và vận hành bởi các nhà báo</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Rai: Một chatbot AI mới của Rappler</li> <li>Nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật</li> <li>Các biện pháp bảo vệ và hạn chế </li> <li>Ontology và knowledge graph</li> <li>Hơn cả ChatGPT</li> <li>Các trường hợp sử dụng của Rai</li> <li>Chính sách sửa lỗi và các nguyên tắc AI</li> <li>Truy cập Rai</li> </ol> <p><strong>1. Rai: Một chatbot AI mới của Rappler</strong></p> <p>Rappler, một tổ chức tin tức Philippines, đã giới thiệu Rai, một chatbot AI được thiết kế và vận hành bởi các nhà báo. Ban đầu, Rai được ra mắt với tư cách là một moderator cho các cuộc thảo luận nhóm, nhưng giờ đây nó đã phát triển thành một chatbot AI mạnh mẽ có thể trả lời các câu hỏi về con người, địa điểm, sự kiện và vấn đề. Rai chỉ cung cấp thông tin từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và được kiểm chứng.</p> <p><strong>2. Nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật</strong></p> <p>Rai thu thập thông tin từ trang web của Rappler, cập nhật các bài báo mới nhất mỗi 15 phút. Điều này khác với các chatbot khác, những chatbot này thu thập dữ liệu từ các trang web ngẫu nhiên, nội dung có thể chưa được kiểm chứng.</p> <p><strong>3. Các biện pháp bảo vệ và hạn chế</strong></p> <p>Để giảm thiểu rủi ro và hạn chế hiện tượng "ảo giác AI" (hallucination), Rappler đã trang bị cho Rai các biện pháp bảo vệ. Rai chỉ được phép sử dụng thông tin đã được xác minh bởi nhóm biên tập của Rappler, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và biên tập của tổ chức. </p> <p><strong>4. Ontology và knowledge graph</strong></p> <p>Để tăng cường độ chính xác và độ tin cậy, Rai sử dụng GraphRAG, một kỹ thuật dựa trên Ontology và Knowledge Graph. </p> <p><strong>5. Hơn cả ChatGPT</strong></p> <p>Trong khi sử dụng các khả năng xử lý ngôn ngữ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện có như GPT4 của OpenAI, Gemini của Google, Rai được thiết kế để tương thích với nhiều LLM khác nhau. Điều này cho phép Rai kết hợp sử dụng các mô hình tốt nhất có sẵn trên thị trường. </p> <p><strong>6. Các trường hợp sử dụng của Rai</strong></p> <p>Rai được thiết kế để hỗ trợ nhiều mục đích, bao gồm:</p> <ul> <li>Chống lại thông tin sai lệch bằng cách cung cấp nguồn cho mọi câu trả lời</li> <li>Lọc các nguồn dữ liệu phức tạp và hỗ trợ nhà báo tìm kiếm gốc rễ của câu chuyện</li> <li>Khuyến khích sự tham gia của công dân và thúc đẩy thảo luận</li> <li>Hỗ trợ trong các quy trình hành chính, giúp phát hiện các bất thường trong hồ sơ</li> <li>Giúp người dùng hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh</li> <li>Giúp học sinh tiếp thu các kiến thức khó</li> <li>Dịch ngôn ngữ và tạo cầu nối giao tiếp giữa các nền văn hóa</li> <li>Hiểu và tóm tắt tin tức một cách nhanh chóng</li> </ul> <p><strong>7. Chính sách sửa lỗi và các nguyên tắc AI</strong></p> <p>Trong trường hợp Rai mắc lỗi, nó cũng được bảo vệ bởi chính sách sửa lỗi của Rappler. Người dùng có thể báo cáo lỗi qua email <a href="mailto:feedback@rappler.com">feedback@rappler.com</a>. Nhóm sẽ kiểm tra lỗi và sửa chữa dữ liệu nguồn nếu cần thiết.</p> <p>Rai cũng tuân theo các nguyên tắc AI của Rappler, những nguyên tắc này đặt ưu tiên cho khả năng suy nghĩ phản biện và đánh giá của con người, đồng thời đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm. </p> <p><strong>8. Truy cập Rai</strong></p> <p>Rai hiện chỉ có sẵn cho người dùng của ứng dụng Rappler Communities. Thành viên của chương trình hội viên cao cấp Rappler+ sẽ có quyền truy cập sớm vào các tính năng mới của Rai từ ngày 4 tháng 11. </p> <p><strong>Kết luận:</strong> </p> <p>Rai là một minh chứng cho cách các tổ chức tin tức có thể khai thác AI một cách có trách nhiệm để phục vụ công chúng. Với nguồn dữ liệu đáng tin cậy, các biện pháp bảo vệ và các nguyên tắc AI rõ ràng, Rai hứa hẹn sẽ mang đến một trải nghiệm trò chuyện AI bổ ích và đáng tin cậy cho người dùng. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Rappler giới thiệu Rai: Chatbot AI do nhà báo thiết kế và vận hành

Rappler giới thiệu Rai: Trò chuyện AI được thiết kế và vận hành bởi các nhà báo Mục lục Rai: Một chatbot AI mới của Rappler Nguồn dữ liệ...

Read more »

Cuộc chiến chatbot Trung Quốc: Chi tiêu quảng cáo tăng vọt, thị trường bão hòa

<h2>Các công ty AI Trung Quốc chi mạnh tay cho quảng cáo: Thị trường chatbot trở nên chật chội</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Chi tiêu quảng cáo tăng vọt</li> <li>ByteDance và Moonshot AI dẫn đầu về chi tiêu</li> <li>Alibaba chi mạnh cho Quark, Tongyi Qianwen</li> <li>Thị trường chatbot bão hòa</li> <li>Nguyên nhân của sự phụ thuộc vào marketing</li> <li>Lo ngại về khoảng cách công nghệ với Mỹ</li> </ol> <p><strong>1. Chi tiêu quảng cáo tăng vọt</strong></p> <p>Theo báo cáo từ công ty tư vấn tiếp thị AppGrowing, các công ty trí tuệ nhân tạo (AI) của Trung Quốc đang phải đối mặt với áp lực cạnh tranh ngày càng lớn, dẫn đến chi tiêu quảng cáo tăng vọt. Trong quý 3 năm nay, các công ty AI, từ những start-up đầy triển vọng như Moonshot AI và Zhipu AI đến các ông lớn công nghệ như ByteDance và Alibaba, đã chi hơn 500 triệu nhân dân tệ (khoảng 70,2 triệu USD) để quảng bá chatbot và các ứng dụng AI khác.</p> <p><strong>2. ByteDance và Moonshot AI dẫn đầu về chi tiêu</strong></p> <p>ByteDance, công ty mẹ của TikTok, và Moonshot AI, một start-up được Alibaba và Tencent Holdings hậu thuẫn, được cho là hai công ty chi tiêu nhiều nhất cho quảng cáo trong quý 3. ByteDance đã chi 200 triệu nhân dân tệ, trong khi Moonshot AI chi 150 triệu nhân dân tệ cho các sản phẩm AI.</p> <p>Tuy nhiên, một nguồn tin thân cận với Moonshot AI đã phủ nhận con số chi tiêu quảng cáo do AppGrowing đưa ra.</p> <p><strong>3. Alibaba chi mạnh cho Quark, Tongyi Qianwen</strong></p> <p>Báo cáo của AppGrowing cũng cho thấy Alibaba đã chi gần 200 triệu nhân dân tệ để quảng bá Quark, dịch vụ lưu trữ đám mây và tìm kiếm trực tuyến đã được tích hợp AI để nâng cấp khả năng. Chi tiêu cho Tongyi Qianwen, dịch vụ tương tự ChatGPT của công ty, thấp hơn đáng kể, chỉ khoảng 4,5 triệu nhân dân tệ.</p> <p>Tongyi Qianwen đã bác bỏ con số này.</p> <p><strong>4. Thị trường chatbot bão hòa</strong></p> <p>Các công ty AI Trung Quốc đang phải cạnh tranh gay gắt trong một thị trường bão hòa với hàng trăm chatbot và các dịch vụ AI khác.</p> <p>Yan Junjie, người sáng lập kiêm CEO của MiniMax có trụ sở tại Thượng Hải, đã nhận định: "Tại Trung Quốc, hầu hết tất cả các sản phẩm [AI] đều được quảng bá thông qua các chiến dịch tiếp thị trực tuyến, một sự khác biệt đáng kể so với đối tác của họ ở Mỹ."</p> <p><strong>5. Nguyên nhân của sự phụ thuộc vào marketing</strong></p> <p>Theo Yan Junjie, nguyên nhân chính của sự phụ thuộc vào marketing của các công ty AI Trung Quốc là sự đồng nhất về công nghệ. Các chatbot Trung Quốc thường không khác biệt nhiều so với nhau.</p> <p><strong>6. Lo ngại về khoảng cách công nghệ với Mỹ</strong></p> <p>Một số chuyên gia trong ngành lo ngại rằng việc ưu tiên các sản phẩm có thể bán được hơn là nghiên cứu cơ bản có thể làm tăng khoảng cách công nghệ giữa Trung Quốc và Mỹ trong dài hạn.</p> <p>Bài báo này cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong thị trường AI của Trung Quốc, và việc các công ty AI phải dựa vào marketing để thu hút khách hàng. Điều này đặt ra câu hỏi về sự phát triển bền vững của ngành AI Trung Quốc và liệu họ có thể cạnh tranh hiệu quả với các công ty AI hàng đầu thế giới hay không.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Cuộc chiến chatbot Trung Quốc: Chi tiêu quảng cáo tăng vọt, thị trường bão hòa

Các công ty AI Trung Quốc chi mạnh tay cho quảng cáo: Thị trường chatbot trở nên chật chội Mục lục Chi tiêu quảng cáo tăng vọt ByteDance...

Read more »

Jeff Bezos và OpenAI rót vốn 400 triệu USD vào startup robot Physical Intelligence

<h2>Doanh nhân Jeff Bezos và OpenAI đầu tư vào startup robot Physical Intelligence với định giá 2,4 tỷ đô la</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Tổng quan</strong></li> <li><strong>Thông tin về Physical Intelligence</strong></li> <li><strong>Đầu tư và định giá</strong></li> <li><strong>Mục tiêu và tầm nhìn</strong></li> <li><strong>Bối cảnh và ý nghĩa</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Tổng quan</strong></p> <p>Bài báo trên CNBC đưa tin về khoản đầu tư của Jeff Bezos, nhà sáng lập Amazon và OpenAI, vào startup robot Physical Intelligence. Startup này đã huy động được 400 triệu đô la với định giá sau vòng gọi vốn là 2,4 tỷ đô la.</p> <p><strong>2. Thông tin về Physical Intelligence</strong></p> <p>Physical Intelligence là một startup robot có trụ sở tại San Francisco. Công ty này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo đa năng vào thế giới vật chất. </p> <p><strong>3. Đầu tư và định giá</strong></p> <p>Physical Intelligence đã huy động được 400 triệu đô la trong vòng gọi vốn mới nhất. Điều này nâng định giá của công ty lên mức 2,4 tỷ đô la, gấp sáu lần so với vòng gọi vốn hạt giống vào tháng 3 năm nay. Ngoài Jeff Bezos và OpenAI, các nhà đầu tư khác bao gồm Thrive Capital, Lux Capital và Bond Capital. Khosla Ventures và Sequoia Capital cũng được liệt kê là các nhà đầu tư trên website của công ty.</p> <p><strong>4. Mục tiêu và tầm nhìn</strong></p> <p>Physical Intelligence muốn phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và thuật toán quy mô lớn để điều khiển robot. Công ty đã dành 8 tháng qua để phát triển một mô hình AI đa năng cho robot. Họ hy vọng rằng mô hình này sẽ là bước đầu tiên để đạt được mục tiêu cuối cùng là phát triển trí tuệ nhân tạo chung (AGI). AGI là một thuật ngữ dùng để mô tả công nghệ AI có khả năng ngang bằng hoặc vượt qua trí tuệ con người trong nhiều lĩnh vực.</p> <p>Tầm nhìn của Physical Intelligence là một ngày nào đó, người dùng có thể “đơn giản là yêu cầu robot thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào họ muốn, giống như họ có thể yêu cầu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và trợ lý chatbot”. Công ty đưa ra ví dụ về các nhiệm vụ robot có thể thực hiện như giặt giũ, dọn bàn hoặc lắp ráp hộp.</p> <p><strong>5. Bối cảnh và ý nghĩa</strong></p> <p>Tin tức này xuất hiện sau khi OpenAI ra mắt tính năng tìm kiếm trong ChatGPT, chatbot phổ biến của họ. Tính năng này giúp OpenAI cạnh tranh tốt hơn với các công cụ tìm kiếm như Google, Bing của Microsoft và Perplexity. Vào tháng trước, OpenAI cũng đã đóng vòng gọi vốn mới nhất với định giá 157 tỷ đô la.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Khoản đầu tư của Jeff Bezos và OpenAI vào Physical Intelligence cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng đối với robot và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong thế giới vật chất. Startup này có tiềm năng thay đổi cách chúng ta tương tác với robot, mở ra một kỷ nguyên mới của tự động hóa và năng suất. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Jeff Bezos và OpenAI rót vốn 400 triệu USD vào startup robot Physical Intelligence

Doanh nhân Jeff Bezos và OpenAI đầu tư vào startup robot Physical Intelligence với định giá 2,4 tỷ đô la Mục lục Tổng quan Thông tin về ...

Read more »