Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm

<h2>Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu về chatbot AI mới của Microsoft</strong></li> <li><strong>Chiến lược AI của Microsoft và ảnh hưởng đến Xbox</strong></li> <li><strong>Tích hợp AI vào Xbox Dashboard</strong></li> <li><strong>Sự hợp tác của Microsoft với Inworld AI</strong></li> <li><strong>So sánh với PS5 Pro của Sony</strong></li> <li><strong>Xbox tương lai được hỗ trợ bởi AI</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về chatbot AI mới của Microsoft</strong></p> <p>Microsoft vừa ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, theo báo cáo từ The Verge. Chatbot AI này được thiết kế để xử lý các câu hỏi hỗ trợ trực tuyến và đánh dấu một bước tiến trong việc tích hợp AI vào hệ thống chơi game của Microsoft.</p> <p><strong>2. Chiến lược AI của Microsoft và ảnh hưởng đến Xbox</strong></p> <p>Sự ra mắt chatbot AI này là một phần trong chiến lược AI toàn diện của Microsoft, do CEO Satya Nadella dẫn dắt. Mục tiêu của Microsoft là đưa AI vào trọng tâm của các hoạt động, tuy nhiên cho đến nay, Xbox vẫn chưa được hưởng lợi nhiều từ chiến lược này.</p> <p>Theo báo cáo, điều này là do nhận thức tiêu cực về AI từ phía game thủ và các nhà sáng tạo. Tuy nhiên, Microsoft đã sử dụng AI trong việc kiểm duyệt nội dung trên Xbox trong nhiều năm và không vội vàng tích hợp Copilot (trợ lý AI) vào hệ thống.</p> <p><strong>3. Tích hợp AI vào Xbox Dashboard</strong></p> <p>Bên cạnh chatbot AI mới, Microsoft cũng sẽ sớm cập nhật Xbox Dashboard với tính năng tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên được hỗ trợ bởi AI. Tính năng này cho phép người dùng tìm kiếm nội dung như “trò chơi giải đố cho trẻ em” và xử lý lỗi chính tả và từ viết tắt.</p> <p><strong>4. Sự hợp tác của Microsoft với Inworld AI</strong></p> <p>Năm ngoái, Microsoft đã hợp tác với Inworld AI để phát triển các công cụ Xbox cho phép các nhà phát triển tạo ra các nhân vật, câu chuyện và nhiệm vụ được hỗ trợ bởi AI.</p> <p><strong>5. So sánh với PS5 Pro của Sony</strong></p> <p>Sự ra mắt của chatbot AI mới cho Xbox diễn ra trong bối cảnh Sony vừa ra mắt PS5 Pro với tính năng PlayStation Spectral Super Resolution được hỗ trợ bởi AI. Tính năng này là một kỹ thuật nâng cấp khung hình và chất lượng hình ảnh, tương tự như DLSS của Nvidia.</p> <p><strong>6. Xbox tương lai được hỗ trợ bởi AI</strong></p> <p>Microsoft đã hé lộ về một Xbox tương lai mạnh mẽ hơn với AI vào đầu năm nay. Chủ tịch Xbox, Sarah Bond, tuyên bố rằng nó sẽ là “bước tiến kỹ thuật lớn nhất mà bạn từng thấy trong một thế hệ phần cứng.”</p> <p><strong>7. Kết luận</strong></p> <p>Sự ra mắt của chatbot AI mới cho Xbox đánh dấu một bước tiến trong việc tích hợp AI vào hệ thống chơi game của Microsoft. Dù chiến lược AI của Microsoft đối với Xbox đang diễn ra chậm, nhưng công ty đang nỗ lực tích hợp AI vào Xbox Dashboard và các công cụ phát triển trò chơi, đồng thời hé lộ về một Xbox tương lai được hỗ trợ bởi AI. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm

Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm Mục lục Giới thiệu về chatbot AI mới của Microsoft Chiến lư...

Read more »

Tôi đã trò chuyện với bản sao AI 60 tuổi của mình được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp

<h2>Tôi đã trò chuyện với phiên bản AI của bản thân 60 tuổi được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Future You</li> <li>Trải nghiệm trò chuyện với Future You</li> <li>Báo động về định kiến trong AI</li> <li>Kết luận và suy nghĩ về Future You</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Future You</strong></p> <p>Future You là một chatbot được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), nhằm tạo ra một ảo giác trò chuyện với phiên bản 60 tuổi của chính bản thân người dùng. Chatbot này dựa trên các câu trả lời khảo sát từ người tham gia kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) AI, cụ thể là GPT3.5 từ OpenAI. Mục tiêu của dự án là hỗ trợ thanh thiếu niên hình dung về tương lai của họ. </p> <p><strong>2. Trải nghiệm trò chuyện với Future You</strong></p> <p>Tác giả bài báo đã thử nghiệm chatbot Future You bằng cách trả lời các câu hỏi khảo sát về hiện tại và mong muốn của mình trong tương lai. Sau đó, tác giả đã tải lên một bức ảnh rõ nét của khuôn mặt để chatbot thêm hiệu ứng lão hóa. Tác giả cảm thấy khá hào hứng khi Future You giới thiệu bản thân là "Jess" và bắt đầu trò chuyện với những đoạn văn dài giống như phong cách của tác giả. </p> <p>Tuy nhiên, một tin nhắn cụ thể từ Future You đã làm tác giả phải hoài nghi. Mặc dù trong khảo sát tác giả đã khẳng định không muốn có con, Future You lại cho biết "đã lập gia đình". Điều này cho thấy AI có thể tái tạo định kiến từ bộ dữ liệu nó được cung cấp. Khi tác giả truy vấn thêm về việc không muốn có con, Future You đã phản ứng theo một cách thiếu nhạy cảm, khiến tác giả cảm thấy khó chịu.</p> <p><strong>3. Báo động về định kiến trong AI</strong></p> <p>Sự việc này một lần nữa cho thấy AI có thể phản ánh định kiến tồn tại trong bộ dữ liệu nó được đào tạo. Chatbot Future You đã đưa ra những quan điểm thiếu tôn trọng đối với những người lựa chọn không có con, khiến tác giả nghi ngờ về tính khách quan của chatbot này. </p> <p><strong>4. Kết luận và suy nghĩ về Future You</strong></p> <p>Mặc dù tác giả có chút xúc động khi Future You khẳng định niềm tin vào khả năng hoàn thành tiểu thuyết của mình, nhưng những phát ngôn về việc "thay đổi suy nghĩ" về con cái đã khiến tác giả hoài nghi về mục đích giáo dục của chatbot này. Tác giả băn khoăn về việc những giới hạn trong khả năng tạo ra ký ức nhân tạo của chatbot có thể giới hạn trí tưởng tượng của các bạn trẻ khi sử dụng Future You để tìm kiếm lời khuyên về tương lai. </p> <p><strong>Tóm lại, bài báo này nêu lên những hạn chế và rủi ro tiềm ẩn của việc sử dụng AI trong giáo dục, đặc biệt là trong việc tạo ra những ảo giác về tương lai. Định kiến có thể tồn tại trong bộ dữ liệu của AI, ảnh hưởng đến cách chatbot phản hồi và tạo ra những kỳ vọng sai lệch cho người dùng.</strong> </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Tôi đã trò chuyện với bản sao AI 60 tuổi của mình được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp

Tôi đã trò chuyện với phiên bản AI của bản thân 60 tuổi được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp Mục lục Giới thiệu về Future You Trả...

Read more »

Từ Chatbot Đến Concierge AI: Cách Mạng Hỗ Trợ Khách Hàng

<h2>Từ Chatbot Đến Concierge AI: Tương Lai Của Hỗ Trợ Khách Hàng</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Tiến hóa của chatbot</li> <li>Concierge AI: Hỗ trợ phi đồng bộ</li> <li>Kết luận</li> <li>Về tác giả</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài báo "Chatbots Walked So AI Concierges Could Run" của Dr. Peter Graf, Phó Chủ tịch Chiến lược của Genesys, đưa ra một cái nhìn về tương lai của hỗ trợ khách hàng, nơi trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng vai trò trung tâm, chuyển từ chatbot đơn giản sang concierge AI thông minh và nhạy cảm.</p> <p><strong>2. Tiến hóa của chatbot</strong></p> <ul> <li><strong>Chatbot thế hệ đầu:</strong> Dựa trên lập trình sẵn, khả năng xử lý hạn chế, chỉ phù hợp với các câu hỏi đơn giản.</li> <li><strong>Virtual Agent:</strong> Được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến hơn, có thể giải quyết các vấn đề phức tạp hơn như khắc phục sự cố, tra cứu thông tin sản phẩm.</li> <li><strong>Empathetic Virtual Agent:</strong> Khả năng nhận biết cảm xúc và ngữ điệu, cung cấp trải nghiệm giao tiếp tự nhiên hơn, phù hợp với các chủ đề nhạy cảm.</li> <li><strong>Personal Virtual Concierge:</strong> Tiến hóa từ các chatbot trước, có khả năng dự đoán nhu cầu của khách hàng, tự động hóa các quy trình phức tạp, cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa và nhạy cảm.</li> </ul> <p><strong>3. Concierge AI: Hỗ trợ phi đồng bộ</strong></p> <ul> <li>Concierge AI mang đến khả năng hỗ trợ phi đồng bộ, cho phép khách hàng giải quyết vấn đề mà không cần phải trực tuyến.</li> <li>Concierge AI hoạt động ở chế độ nền, giải quyết các vấn đề, cập nhật tiến độ và thông báo khi vấn đề được giải quyết.</li> <li>Ví dụ: Concierge AI có thể xử lý yêu cầu bảo hiểm sau tai nạn ô tô, bao gồm chụp ảnh, nộp đơn, liên lạc với xưởng sửa chữa, đặt xe thuê, tất cả mà không cần khách hàng phải can thiệp.</li> </ul> <p><strong>4. Kết luận</strong></p> <ul> <li>Chatbot ngày nay chỉ là bước khởi đầu cho việc ứng dụng AI trong hỗ trợ khách hàng.</li> <li>Concierge AI sẽ cách mạng hóa cách khách hàng tương tác, xây dựng mối quan hệ và giải quyết vấn đề với các thương hiệu.</li> <li>Concierge AI sẽ giải phóng nhân viên hỗ trợ khách hàng, cho phép họ tập trung vào các cuộc trò chuyện phức tạp và nhạy cảm hơn, trong khi đa số khách hàng được hưởng lợi từ việc hỗ trợ phi đồng bộ.</li> </ul> <p><strong>5. Về tác giả</strong></p> <p>Dr. Peter Graf là Phó Chủ tịch Chiến lược tại Genesys. Ông có hơn 25 năm kinh nghiệm trong ngành công nghiệp phần mềm doanh nghiệp toàn cầu, đóng vai trò lãnh đạo trong các lĩnh vực chiến lược, phát triển và tiếp thị. Ông có bằng tiến sĩ về trí tuệ nhân tạo và bằng thạc sĩ về khoa học máy tính và kinh tế từ Đại học Saarland và Đại học Kỹ thuật Kaiserslautern ở Đức.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Từ Chatbot Đến Concierge AI: Cách Mạng Hỗ Trợ Khách Hàng

Từ Chatbot Đến Concierge AI: Tương Lai Của Hỗ Trợ Khách Hàng Mục lục: Giới thiệu Tiến hóa của chatbot Concierge AI: Hỗ trợ phi đồng bộ ...

Read more »

Nous Chat: Trò chuyện với Mô hình Ngôn ngữ Hermes 3-70B

<h2>Nous Chat: Trò chuyện với mô hình ngôn ngữ Hermes 3-70B</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu về Nous Research</strong></li> <li><strong>Nous Chat: Trò chuyện với Hermes 3-70B</strong></li> <li><strong>Ấn tượng ban đầu về Nous Chat</strong></li> <li><strong>Hạn chế và điểm cần cải thiện</strong></li> <li><strong>Hướng đi tiếp theo của Nous Research</strong></li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về Nous Research</h2> <p>Nous Research là một nhóm nghiên cứu AI tập trung vào việc tạo ra các mô hình AI "cá nhân hóa, không bị hạn chế", nhằm mục tiêu cung cấp một lựa chọn thay thế cho các tập đoàn AI lớn như OpenAI, Anthropic, Google, Meta. Họ đã phát hành một số mô hình mã nguồn mở trong dòng sản phẩm Hermes, cùng với các phương pháp huấn luyện AI hiệu quả hơn.</p> <h2>2. Nous Chat: Trò chuyện với Hermes 3-70B</h2> <p>Nous Chat là chatbot đầu tiên được phát hành bởi Nous Research, cho phép người dùng truy cập vào mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Hermes 3-70B, một biến thể được tinh chỉnh từ Llama 3.1 của Meta. Giao diện của Nous Chat khá quen thuộc, tương tự ChatGPT, Hugging Chat, với ô nhập văn bản ở dưới và không gian hiển thị kết quả ở trên.</p> <h2>3. Ấn tượng ban đầu về Nous Chat</h2> <ul> <li>Giao diện tối giản, sử dụng phông chữ và ký tự cổ điển, gợi nhớ đến các thiết bị đầu cuối PC thời kỳ đầu.</li> <li>Hỗ trợ chế độ tối và sáng, có thể chuyển đổi dễ dàng.</li> <li>Cung cấp các gợi ý hoặc ví dụ về lời nhắc, chia thành các nhóm "Kiến thức & Phân tích", "Viết sáng tạo", "Giải quyết vấn đề", "Nghiên cứu & Tổng hợp".</li> </ul> <h2>4. Hạn chế và điểm cần cải thiện</h2> <ul> <li>Không có nhiều tính năng nâng cao như đính kèm tệp, phân tích và tạo hình ảnh, bảng điều khiển tương tác cho mã.</li> <li>Model Hermes 3-70B có ngày cắt giảm kiến thức là tháng 4 năm 2023, hạn chế trong việc truy vấn thông tin thời sự.</li> <li>Mặc dù Nous Research tuyên bố Hermes 3 không bị hạn chế về nội dung, nhưng Nous Chat vẫn có một số rào chắn, ví dụ như ngăn chặn việc tạo ra công thức sản xuất ma túy.</li> </ul> <h2>5. Hướng đi tiếp theo của Nous Research</h2> <p>Nous Research đang có kế hoạch bổ sung thêm các tính năng trong những tháng tới, bao gồm:</p> <ul> <li>Nâng cao khả năng suy luận</li> <li>Thêm các tính năng chatbot truyền thống như tìm kiếm web và phân tích tệp</li> </ul> <p>Nous Chat là một thử nghiệm thú vị và đáng để trải nghiệm. Với việc bổ sung thêm các tính năng, Nous Chat có tiềm năng trở thành một lựa chọn thay thế hấp dẫn cho các chatbot và mô hình AI của các tập đoàn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Nous Chat: Trò chuyện với Mô hình Ngôn ngữ Hermes 3-70B

Nous Chat: Trò chuyện với mô hình ngôn ngữ Hermes 3-70B Mục lục Giới thiệu về Nous Research Nous Chat: Trò chuyện với Hermes 3-70B Ấn t...

Read more »

Công cụ AI mới của Google: Trợ thủ học tập miễn phí dành cho bạn

<h2>Công cụ AI mới của Google có thể là trợ thủ học tập yêu thích của bạn - và hoàn toàn miễn phí</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>Công cụ Learn About là gì?</strong></li> <li><strong>Cách sử dụng Learn About</strong></li> <li><strong>Cách truy cập Learn About</strong></li> <li><strong>Bài viết liên quan</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Trong quá trình học tập, việc tiếp cận và hiểu rõ các chủ đề phức tạp bên ngoài vùng an toàn là một thách thức lớn. Ngay cả với tư cách là một nhà báo công nghệ, việc nhanh chóng nắm bắt những chủ đề mới là kỹ năng cần thiết trong công việc.</p> <p><strong>2. Công cụ Learn About là gì?</strong></p> <p>Gần đây, Google đã phát triển một loạt công cụ hỗ trợ AI mới nhằm nâng cao hiệu quả học tập và nghiên cứu cho học sinh, giáo viên và chuyên gia. Learn About, sản phẩm mới nhất trong hệ thống Google Learning, được Google mô tả là một "trợ lý học tập thông minh, thích ứng, trò chuyện và được hỗ trợ bởi AI." Công cụ này hoạt động tương tự như một chatbot AI hay công cụ tìm kiếm, nhưng được cá nhân hóa dựa trên khả năng và nhu cầu học tập của người dùng.</p> <p><strong>3. Cách sử dụng Learn About</strong></p> <p>Để bắt đầu, bạn cần đăng nhập bằng tài khoản Google của mình. Bạn có thể bắt đầu bằng cách đặt câu hỏi trong ô tìm kiếm, tải lên hình ảnh, tài liệu hoặc khám phá các chủ đề được sắp xếp sẵn bên dưới.</p> <p><strong>4. Cách truy cập Learn About</strong></p> <p>Bạn có thể truy cập Learn About tại learning.google.com/experiments/learn-about. </p> <p><strong>5. Bài viết liên quan:</strong></p> <ul> <li>Google's new AI tool transforms dense research papers into accessible conversations</li> <li>Google's new AI course will teach you to write more effective prompts</li> <li>How to use ChatGPT to write a better cover letter</li> <li>Gemini Live is available to all Android phones - for free. Here's why you should try it</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Learn About là một công cụ hỗ trợ AI đầy tiềm năng, hứa hẹn mang đến cho người dùng một trải nghiệm học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Với khả năng trò chuyện, cung cấp thông tin chuyên sâu và hướng dẫn tương tác, Learn About là một công cụ hữu ích cho cả học sinh, người học suốt đời và bất kỳ ai muốn nâng cao kiến thức của mình. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Công cụ AI mới của Google: Trợ thủ học tập miễn phí dành cho bạn

Công cụ AI mới của Google có thể là trợ thủ học tập yêu thích của bạn - và hoàn toàn miễn phí Mục lục: Giới thiệu Công cụ Learn About là...

Read more »

Nâng cao hiệu quả trợ lý mã AI với mô hình Gemini có ngữ cảnh dài

<h2>Nâng cao hiệu suất Trợ lý mã AI với ngữ cảnh dài của mô hình Gemini</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Cách tiếp cận và kết quả của Sourcegraph</li> <li>Trao đổi và hướng phát triển trong tương lai</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Giới thiệu</h3> <p>Ngữ cảnh dài là một trong những bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI, đặc biệt trong lĩnh vực tạo mã và hiểu mã. Các bộ mã nguồn lớn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ và phụ thuộc phức tạp, điều mà các mô hình AI truyền thống gặp khó khăn. Bằng cách mở rộng khối lượng mã với ngữ cảnh dài, chúng ta có thể mở khóa một cấp độ độ chính xác và hữu ích mới trong việc tạo mã và hiểu mã.</p> <h3>2. Cách tiếp cận và kết quả của Sourcegraph</h3> <p>Sourcegraph, nhà phát triển của trợ lý mã AI Cody, đã hợp tác với Google để khám phá tiềm năng của ngữ cảnh dài trong các kịch bản mã hóa thực tế. Sourcegraph tập trung vào việc tích hợp tìm kiếm mã và trí thông minh vào việc tạo mã AI, và Cody đã được triển khai thành công cho các doanh nghiệp có bộ mã nguồn lớn và phức tạp, khiến Sourcegraph trở thành đối tác lý tưởng cho khám phá này.</p> <p>Sourcegraph đã so sánh hiệu suất của Cody với ngữ cảnh dài 1M token (sử dụng Gemini 1.5 Flash) với phiên bản sản xuất của nó. So sánh trực tiếp này cho phép họ cô lập lợi ích của ngữ cảnh mở rộng. Họ tập trung vào việc trả lời câu hỏi kỹ thuật, một nhiệm vụ quan trọng đối với các nhà phát triển làm việc với bộ mã nguồn lớn. Họ đã sử dụng một bộ dữ liệu các câu hỏi khó đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về mã.</p> <p>Kết quả thật ấn tượng. Ba tiêu chí chính của Sourcegraph - Essential Recall, Essential Concision và Helpfulness - cho thấy sự cải thiện đáng kể khi sử dụng ngữ cảnh dài.</p> <ul> <li><strong>Essential Recall:</strong> Tỷ lệ các thông tin quan trọng trong phản hồi tăng lên đáng kể.</li> <li><strong>Essential Concision:</strong> Tỷ lệ các thông tin quan trọng được chuẩn hóa theo độ dài phản hồi cũng được cải thiện, cho thấy câu trả lời ngắn gọn và liên quan hơn.</li> <li><strong>Helpfulness:</strong> Điểm hữu ích tổng thể được chuẩn hóa theo độ dài phản hồi tăng lên đáng kể, cho thấy trải nghiệm thân thiện với người dùng hơn.</li> </ul> <p>Ngoài ra, việc sử dụng mô hình ngữ cảnh dài đã làm giảm đáng kể tỷ lệ ảo giác (việc tạo ra thông tin không chính xác). Tỷ lệ ảo giác giảm từ 18,97% xuống 10,48%, một cải thiện đáng kể về độ chính xác và độ tin cậy.</p> <h3>3. Trao đổi và hướng phát triển trong tương lai</h3> <p>Mặc dù lợi ích của ngữ cảnh dài là đáng kể, nhưng có những điểm cần trao đổi. Thời gian đến token đầu tiên tăng lên tuyến tính với độ dài ngữ cảnh. Để giảm thiểu điều này, Sourcegraph đã triển khai một cơ chế lấy trước và một kiến trúc mô hình ngữ cảnh nhiều lớp để lưu trữ trạng thái thực thi mô hình. Với Gemini 1.5 Flash và Pro long-context models, điều này đã tối ưu hóa thời gian đến token đầu tiên từ 30-40 giây xuống khoảng 5 giây cho ngữ cảnh 1MB - một cải thiện đáng kể cho việc tạo mã và hỗ trợ kỹ thuật theo thời gian thực.</p> <p>Sự hợp tác này cho thấy tiềm năng chuyển đổi của các mô hình ngữ cảnh dài trong việc cách mạng hóa việc hiểu và tạo mã. Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với các công ty như Sourcegraph để tiếp tục mở khóa các ứng dụng và mô hình sáng tạo hơn với các ngữ cảnh dài.</p> <h3>4. Kết luận</h3> <p>Kết quả của Sourcegraph cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất của các trợ lý mã AI khi sử dụng ngữ cảnh dài. Việc sử dụng các mô hình này mang lại câu trả lời chính xác hơn, ngắn gọn hơn và hữu ích hơn, đồng thời giảm thiểu tỷ lệ ảo giác. Mặc dù có một số thách thức kỹ thuật cần giải quyết, nhưng lợi ích của ngữ cảnh dài là rõ ràng và hứa hẹn một tương lai đầy tiềm năng cho việc tạo mã và hiểu mã AI.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Nâng cao hiệu quả trợ lý mã AI với mô hình Gemini có ngữ cảnh dài

Nâng cao hiệu suất Trợ lý mã AI với ngữ cảnh dài của mô hình Gemini Mục lục Giới thiệu Cách tiếp cận và kết quả của Sourcegraph Trao đổ...

Read more »