Agent.ai.vn

Tận dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo: Tạo ứng dụng thị giác AI miễn phí với Flowise và Llama 3.2 Vision

<h1></h1>
Mục lục
<ol>
<li>Tổng quan</li>
<li>FlowiseAI & Llama 3.2 Vision: Sự kết hợp hoàn hảo</li>
<li>Mô hình đa phương thức miễn phí: Cách mạng hóa phát triển AI</li>
<li>Ứng dụng thực tế: Biến đổi các ngành công nghiệp</li>
<li>Hướng dẫn tạo ứng dụng thị giác AI</li>
<li>Tạo trợ lý đàm thoại thông minh</li>
<li>Tối ưu hóa với luồng đa tác nhân nâng cao</li>
<li>Khía cạnh kỹ thuật</li>
<li>Khám phá tiềm năng ứng dụng</li>
<li>Bắt đầu ngay hôm nay</li>
</ol>
<hr />
<ol>
<li>Tổng quan</li>
</ol>
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo các ứng dụng thị giác AI (AI Vision) miễn phí bằng cách kết hợp sức mạnh của Flowise AI và Llama 3.2 Vision. Sự kết hợp này mang đến khả năng xử lý hình ảnh tiên tiến và mở ra vô vàn khả năng cho nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp. Bạn sẽ khám phá cách sử dụng các công cụ này để tự động hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm người dùng và vượt qua giới hạn trong phát triển AI.
<ol start="2">
<li>FlowiseAI & Llama 3.2 Vision: Sự kết hợp hoàn hảo</li>
</ol>
<img alt="Explore free AI vision tools with Flowise and Llama 3.2 Vision" src="https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/uploads/2024/11/flowwise-llama-vision-ai-tools.webp" />
Việc tích hợp Llama 3.2 Vision vào Flowise AI mang đến một nền tảng mã nguồn mở, miễn phí cho việc phát triển ứng dụng AI. Điều này cho phép bạn:
<ul>
<li>Khám phá các chức năng AI tiên tiến mà không bị hạn chế về ngân sách.</li>
<li>Thử nghiệm với các tác vụ xử lý hình ảnh phức tạp.</li>
<li>Phát triển các ứng dụng sáng tạo vốn trước đây rất tốn kém.</li>
</ul>
Sự kết hợp này giúp phổ cập công nghệ AI, tạo điều kiện bình đẳng cho các nhà phát triển và tổ chức ở mọi quy mô. Việc loại bỏ rào cản tài chính khuyến khích đổi mới và thử nghiệm trong lĩnh vực AI.
<ol start="3">
<li>Mô hình đa phương thức miễn phí: Cách mạng hóa phát triển AI</li>
</ol>
Llama 3.2 Vision, được tích hợp trong Flowise AI, cung cấp khả năng xử lý hình ảnh tiên tiến, cho phép truy cập rộng rãi vào công nghệ AI. Nền tảng này giúp bạn:
<ul>
<li>Tiết kiệm chi phí đáng kể trong quá trình phát triển.</li>
<li>Tăng tốc độ quá trình phát triển ứng dụng.</li>
<li>Mở ra những khả năng mới trong ứng dụng AI.</li>
</ul>
<ol start="4">
<li>Ứng dụng thực tế: Biến đổi các ngành công nghiệp</li>
</ol>
Các ứng dụng thực tế của mô hình đa phương thức miễn phí này rất đa dạng và phong phú. Bạn có thể:
<ul>
<li>Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ hình ảnh: Tự động hóa việc trích xuất thông tin từ hóa đơn, biên lai và các tài liệu hình ảnh khác. Khả năng này giúp hợp lý hóa việc nhập dữ liệu, giảm lỗi và đẩy nhanh quy trình kinh doanh.</li>
<li>Cho phép tương tác đàm thoại với hình ảnh: Tạo các trợ lý AI có thể thảo luận và phân tích nội dung trực quan, tăng cường sự tương tác của người dùng và cung cấp giao diện trực quan hơn cho các ứng dụng dựa trên hình ảnh.</li>
<li>Tích hợp AI thị giác vào quy trình làm việc đa tác nhân: Kết hợp khả năng xử lý hình ảnh với các chức năng AI khác để tạo ra các hệ thống thông minh phức tạp mà không cần kiến thức lập trình chuyên sâu.</li>
</ul>
Những tính năng này có tiềm năng biến đổi các ngành công nghiệp như tài chính, y tế và thương mại điện tử bằng cách tự động hóa xử lý dữ liệu hình ảnh và nâng cao tương tác với khách hàng.
<ol start="5">
<li>Hướng dẫn tạo ứng dụng thị giác AI</li>
</ol>
<img alt="Watch this video on YouTube" src="https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/plugins/wp-youtube-lyte/lyteCache.php?origThumbUrl=%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FE5KckBhMWlo%2Fmaxresdefault.jpg" />
Để bắt đầu sử dụng các công cụ mạnh mẽ này, hãy làm theo các bước sau:
<ol>
<li>Tải xuống và cài đặt Ollama để truy cập các mô hình Llama 3.2 Vision.
</li>
<li>Thiết lập luồng trò chuyện trong Flowise AI để hỗ trợ trích xuất dữ liệu hình ảnh.
</li>
<li>Sử dụng các nút và chuỗi để chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành các định dạng có cấu trúc như JSON.
</li>
<li>Cấu hình quy trình làm việc của bạn để đảm bảo sự tích hợp và sử dụng dữ liệu liền mạch.
</li>
<li>Tạo trợ lý đàm thoại thông minh
</li>
</ol>
Với Llama 3.2 Vision và Flowise AI, bạn có thể phát triển các tác nhân AI tinh vi có khả năng:
<ul>
<li>Tương tác với hình ảnh theo cách tự nhiên, giống như đàm thoại.</li>
<li>Kết hợp bộ nhớ và ngữ cảnh để đưa ra phản hồi phù hợp hơn.</li>
<li>Cung cấp phân tích và bình luận sâu sắc về nội dung trực quan.</li>
</ul>
Những trợ lý đàm thoại này có thể nâng cao trải nghiệm người dùng trên nhiều ứng dụng, từ đề xuất sản phẩm thương mại điện tử đến các công cụ giáo dục giải thích các khái niệm trực quan phức tạp.
<ol start="7">
<li>Tối ưu hóa với luồng đa tác nhân nâng cao</li>
</ol>
Để tối đa hóa tiềm năng của các ứng dụng thị giác AI, hãy xem xét việc triển khai quy trình làm việc phức tạp với các tác nhân tuần tự. Cách tiếp cận này cho phép bạn:
<ul>
<li>Tạo và chọn tiêu đề nội dung tối ưu: Phân tích hình ảnh để tạo ra các tiêu đề hấp dẫn và liên quan cho bài viết, sản phẩm hoặc bài đăng trên mạng xã hội.</li>
<li>Nâng cao sự liên quan và tác động của nội dung: Sử dụng phân tích hình ảnh để điều chỉnh nội dung cho phù hợp với đối tượng hoặc ngữ cảnh cụ thể, cải thiện sự tương tác và hiệu quả.</li>
<li>Hợp lý hóa quy trình sáng tạo: Tự động hóa các khía cạnh của việc xem xét thiết kế và tạo nội dung, thúc đẩy năng suất cho các chuyên gia sáng tạo.</li>
</ul>
<ol start="8">
<li>Khía cạnh kỹ thuật</li>
</ol>
Để tinh chỉnh các ứng dụng thị giác AI của bạn, hãy khám phá các khía cạnh kỹ thuật sau:
<ul>
<li>Sử dụng các nút LLM và mô hình trò chuyện cho các tác vụ cụ thể.</li>
<li>Cấu hình lời nhắc hệ thống để hướng dẫn hành vi của AI.</li>
<li>Điều chỉnh cài đặt tham số để tối ưu hóa hiệu suất.</li>
</ul>
Mức độ linh hoạt kỹ thuật này cho phép bạn tùy chỉnh các ứng dụng AI để đáp ứng các yêu cầu chính xác, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả trong việc thực hiện nhiệm vụ.
<ol start="9">
<li>Khám phá tiềm năng ứng dụng</li>
</ol>
Sự kết hợp giữa Llama 3.2 Vision và Flowise AI mở ra một thế giới đầy tiềm năng:
<ul>
<li>Phát triển các sản phẩm ISaaS (Image Software as a Service): Tạo ra các giải pháp sáng tạo sử dụng khả năng xử lý hình ảnh tiên tiến cho nhiều ngành công nghiệp.</li>
<li>Thiết kế các trợ lý AI hỗ trợ tác vụ sáng tạo: Xây dựng các công cụ có thể phân tích các yếu tố trực quan, cung cấp phản hồi và tạo ra ý tưởng cho các nhà thiết kế và người tạo nội dung.</li>
<li>Nâng cao phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Phát triển các ứng dụng có thể giải thích dữ liệu trực quan phức tạp và trình bày thông tin chi tiết theo định dạng dễ hiểu.</li>
</ul>
Bằng cách tận dụng sức mạnh của các mô hình đa phương thức miễn phí này, bạn có thể tạo ra các giải pháp có tác động lớn và sáng tạo để giải quyết các thách thức thực tế trên nhiều lĩnh vực.
<ol start="10">
<li>Bắt đầu ngay hôm nay</li>
</ol>
Việc tích hợp các mô hình Llama 3.2 Vision trong <a href="https://flowiseai.com">Flowise</a> cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng AI tinh vi với khả năng xử lý hình ảnh tiên tiến. Bằng cách làm theo các bước đã nêu và sử dụng các công cụ có sẵn, bạn có thể khai thác tiềm năng của các công nghệ này để tạo ra các giải pháp mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí, thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả trong lĩnh vực của bạn.

Tận dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo: Tạo ứng dụng thị giác AI miễn phí với Flowise và Llama 3.2 Vision

Mục lục Tổng quan FlowiseAI & Llama 3.2 Vision: Sự kết hợp hoàn hảo Mô hình đa phương thức miễn phí: Cách mạng hóa phát triển AI Ứ...

tháng 11 24, 2024

Google Điều Chỉnh Chiến Lược AI Giữa Những Thách Thức Về Hiệu Suất của Gemini

<h1></h1>
Mục lục
<ol>
<li><a href="#hi%E1%BB%87u-su%E1%BA%A5t-ai-google-%C4%91%E1%BB%91i-m%E1%BA%B7t-v%E1%BB%9Bi-kh%C3%B3-kh%C4%83n">Hiệu suất AI: Google đối mặt với khó khăn</a></li>
<li><a href="#hi%E1%BB%87u-su%E1%BA%A5t-ai-kh%C3%B3-kh%C4%83n-chung">Hiệu suất AI: Khó khăn chung</a></li>
<li><a href="#xem-x%C3%A9t-l%E1%BA%A1i-quy-lu%E1%BA%ADt-m%E1%BB%9F-r%E1%BB%99ng-ai">Xem xét lại quy luật mở rộng AI</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ol>
<h2>1. Hiệu suất AI: Google đối mặt với khó khăn</h2>
Mới đây, Google đang xem xét lại chiến lược trí tuệ nhân tạo (AI) của mình sau những báo cáo cho thấy công cụ AI đàm thoại Gemini không đạt được những bước tiến về hiệu suất như mong đợi. Sự tiến bộ chậm chạp của mô hình ngôn ngữ lớn này đã dẫn đến những tranh luận về quỹ đạo tương lai của AI thế hệ mới và tốc độ cải tiến đang chậm lại.
Theo báo cáo của The Information, tốc độ cải tiến của phát triển AI của Google đang chậm lại so với các phiên bản mô hình trước đó. Các mô hình trước đây cho thấy tốc độ cải thiện nhanh hơn với nhiều dữ liệu huấn luyện và sức mạnh tính toán hơn. Tuy nhiên, mô hình AI hiện tại đang cải thiện chậm hơn, ngay cả khi sử dụng nhiều dữ liệu xử lý và chip AI chuyên dụng hơn.
Để giải quyết sự chậm lại trong tiến bộ của mô hình AI, các nhà nghiên cứu của Google đã thay đổi chiến lược, tập trung vào các phương pháp mới để tăng hiệu suất công nghệ AI đồng thời vẫn tập trung vào đổi mới AI đa phương thức, mô hình lập luận AI và khả năng huấn luyện dữ liệu tổng hợp.
<img alt="News graphic featuring the logo of Google" src="https://assets.eweek.com/uploads/2024/11/ew_20241121-google-gemini-shift-strategy-amid-performance-challenges-696x447.png" />
<h2>2. Hiệu suất AI: Khó khăn chung</h2>
Google không phải là công ty duy nhất gặp phải sự chậm lại trong phát triển mô hình. Những thách thức về hiệu suất AI của Google đi theo xu hướng tương tự mà một số nhà phát triển AI hàng đầu gần đây đã gặp phải.
OpenAI trong quá trình đánh giá mô hình mới nhất của mình, Orion, chỉ tìm thấy những cải tiến khiêm tốn về khả năng lập trình và ít cải tiến mới so với các mô hình trước đó. Anthropic cũng đang gặp phải sự chậm trễ trong phát triển mô hình AI Claude 3.5 Opus. Khi các công ty cạnh tranh gặp khó khăn trong việc phát triển các mô hình mới nhất của họ, mỗi công ty đã nỗ lực thay đổi chiến lược AI của mình. Anthropic đã lùi lịch phát hành Opus, và các nhà nghiên cứu của OpenAI đã phát minh ra các kỹ thuật mới để bù đắp cho sự tiến bộ chậm lại.
Một người phát ngôn của Google giải thích rằng công ty đang xem xét lại các phương pháp huấn luyện mô hình và đầu tư vào dữ liệu, áp dụng dữ liệu tổng hợp do AI tạo ra, video và âm thanh trong quá trình huấn luyện mô hình. Tuy nhiên, bất chấp việc dành nhiều tài nguyên tính toán và dữ liệu huấn luyện hơn, mô hình mới vẫn chưa tiến bộ với tốc độ đáp ứng kỳ vọng.
<h2>3. Xem xét lại quy luật mở rộng AI</h2>
Khi các công ty gặp phải những trở ngại trong nỗ lực phát triển các mô hình AI tiên tiến hơn, các nhà phân tích ngành lo ngại về những điểm nghẽn này có thể báo hiệu điều gì cho tương lai của công nghệ AI thế hệ mới.
Những kinh nghiệm phát triển AI gần đây đang thách thức sự hiểu biết tổng thể về sự cải thiện mô hình AI, còn được gọi là quy luật mở rộng. Quan điểm trước đây cho rằng các mô hình mới sẽ cho thấy tốc độ cải thiện tương tự nếu các nhà phát triển sử dụng nhiều chip AI chuyên dụng hơn và xử lý nhiều dữ liệu hơn.
Khi khái niệm về quy luật mở rộng được kiểm chứng, tốc độ và hiệu suất của việc triển khai mô hình AI mới có thể giảm đi cho đến khi phát hiện ra các phương pháp mới để cải thiện chúng. Trong khi đó, đà giảm tốc độ tiến bộ của AI thế hệ mới trong các công ty công nghệ lớn có thể mang lại lợi ích cho các công ty AI nhỏ hơn. Khi Google, OpenAI và các công ty lớn khác đang nỗ lực để vượt qua những thách thức về mô hình của họ, các nhà phát triển nhỏ hơn có thể có thời gian để bắt kịp về chất lượng AI của riêng họ.
<h2>4. Kết luận</h2>
Bài báo cho thấy Google đang phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc cải thiện hiệu suất của mô hình AI Gemini. Điều này dẫn đến việc công ty phải điều chỉnh chiến lược, phản ánh xu hướng tương tự đang diễn ra trong ngành công nghiệp AI rộng lớn hơn. Sự chậm lại này đặt ra câu hỏi về độ chính xác của các quy luật mở rộng AI và mở ra cơ hội cho các công ty AI nhỏ hơn.

Google Điều Chỉnh Chiến Lược AI Giữa Những Thách Thức Về Hiệu Suất của Gemini

Mục lục Hiệu suất AI: Google đối mặt với khó khăn Hiệu suất AI: Khó khăn chung Xem xét lại quy luật mở rộng AI Kết luận 1. Hiệu suất...

tháng 11 24, 2024

Google công bố kết quả Cuộc thi Phát triển API Gemini

<h1></h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-c%E1%BB%A7a-api-gemini">Ứng dụng của API Gemini</a></li>
<li><a href="#video-c%C3%B4ng-b%E1%BB%91-k%E1%BA%BFt-qu%E1%BA%A3">Video công bố kết quả</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu</h2>
Bài viết này tóm tắt thông tin về Cuộc thi Phát triển API Gemini do Google tổ chức và công bố kết quả của cuộc thi này. Google đã mở quyền truy cập vào API Gemini trên Google AI Studio và nhận được hàng nghìn bài dự thi từ các nhà phát triển trên toàn thế giới.

<h2>Ứng dụng của API Gemini</h2>
Các ứng dụng được phát triển dựa trên API Gemini đã chứng minh được khả năng của trí tuệ nhân tạo trong việc:
<ul>
<li>Nâng cao năng suất: Tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt, cung cấp gợi ý mã thông minh và hợp lý hóa quy trình làm việc. Một số ví dụ bao gồm trợ lý cá nhân Jayu, ứng dụng huấn luyện bán hàng cá nhân hóa Prospera và trợ lý mua sắm thông minh Beefair.</li>
<li>Thắp sáng khả năng sáng tạo: Tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc và trải nghiệm kể chuyện tương tác, mở rộng ranh giới của khả năng biểu đạt sáng tạo. Các ví dụ nổi bật bao gồm trò chơi OutDraw, ứng dụng thực tế tăng cường everies và ứng dụng hợp tác viết kịch bản StudioBerry.</li>
<li>Giải quyết các vấn đề thực tế: Ứng dụng API Gemini trong chăm sóc sức khỏe, giáo dục, khả năng tiếp cận và nhiều lĩnh vực khác, giúp giải quyết các thách thức cấp bách của thế giới. Một số ví dụ đáng chú ý là Vite Vere, Gaze Link và EcoTrack.</li>
</ul>

<h2>Video công bố kết quả</h2>
Hãy xem video dưới đây để tìm hiểu thêm về các ứng dụng xuất sắc và kết quả của Cuộc thi Phát triển API Gemini:
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=yeAu6ZQC0zc">Video YouTube</a>
<img alt="Christopher Lloyd helps announce the winners of the Gemini API Developer Competition." src="https://i.ytimg.com/vi_webp/yeAu6ZQC0zc/default.webp" />

<h2>Kết luận</h2>
Việc Google mở rộng quyền truy cập vào API Gemini trên Google AI Studio cho phép các nhà phát triển tạo ra các trải nghiệm mạnh mẽ dựa trên trí tuệ nhân tạo. Google mong chờ và háo hức được thấy những ứng dụng mới mà các nhà phát triển sẽ tạo ra trong tương lai. Việc tiếp tục thử nghiệm, khám phá và xây dựng với các mô hình AI của Google sẽ mở ra nhiều cơ hội hơn nữa để ứng dụng AI phục vụ con người.

Google công bố kết quả Cuộc thi Phát triển API Gemini

Mục lục Giới thiệu Ứng dụng của API Gemini Video công bố kết quả Kết luận Giới thiệu Bài viết này tóm tắt thông tin về Cuộc thi P...

tháng 11 24, 2024

Google Gemini Soán Ngôi ChatGPT: 7 Lý Do Tại Sao Gemini Ưu Việt Hơn

<h1></h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Gemini cung cấp nhiều phản hồi cho mỗi truy vấn</li>
<li>Phản hồi ngắn gọn và súc tích</li>
<li>Khả năng hiểu các truy vấn phức tạp</li>
<li>Dễ dàng truy cập trên thiết bị Android</li>
<li>Tích hợp liền mạch với các dịch vụ của Google</li>
<li>Gói miễn phí cho phép tạo ảnh không giới hạn</li>
<li>Gói trả phí mang lại nhiều giá trị hơn</li>
</ol>
<hr />
1. Gemini cung cấp nhiều phản hồi cho mỗi truy vấn
Hình ảnh: <img alt="Gemini's multiple response for one query" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/6VCYzs12kBAzY9e5.deSBg--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/4d588a2ff097be033a21559e3106b193" />
Trong khi ChatGPT chỉ cung cấp một phản hồi duy nhất cho mỗi câu hỏi, Gemini lại tạo ra ba phản hồi khác nhau ngay từ đầu. Bạn chỉ cần nhấn vào nút "Xem bản nháp" để xem các câu trả lời thay thế. Với ChatGPT, bạn phải tự nhấn nút tạo lại nếu muốn có phản hồi khác. Tính năng này rất hữu ích cho các tác vụ sáng tạo, như soạn thảo email hoặc tài liệu, vì nó cung cấp nhiều lựa chọn ngay lập tức để bạn lựa chọn. Ví dụ, khi được yêu cầu viết đơn xin nghỉ phép, Gemini đã đưa ra ba phản hồi độc đáo với các phong cách khác nhau.
2. Phản hồi ngắn gọn và súc tích
Hình ảnh: <img alt="Asking Gemini about how vaccines work" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/vjBz7XGNkQgPgSrQSbVjyw--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/5ab2bc8f59e0acfcaebe620556a301e1" />
Về phong cách trả lời, Gemini thường cung cấp các câu trả lời ngắn gọn, đi thẳng vào vấn đề hơn so với ChatGPT. ChatGPT có xu hướng dài dòng hơn, ngay cả với những câu hỏi đơn giản. Mặc dù bạn có thể yêu cầu ChatGPT rút ngắn hoặc tóm tắt, nhưng nếu bạn thích các phản hồi nhanh chóng và dễ hiểu, Gemini là lựa chọn tốt hơn. Ví dụ, khi được hỏi về cách thức hoạt động của vắc-xin, câu trả lời của ChatGPT dài khoảng 350 từ, trong khi Gemini chỉ đưa ra câu trả lời ngắn hơn nhưng vẫn bao gồm tất cả các điểm chính.
3. Khả năng hiểu các truy vấn phức tạp
Hình ảnh: <img alt="Google Gemini on an Android phone." src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/cemRkk3lKTCMS9u57hGqww--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/26be66793d14471502cb02e55f8b93de" />
Một trong những lợi thế nổi bật của Gemini so với ChatGPT là cửa sổ ngữ cảnh (giới hạn token) cao hơn đáng kể. Trong khi mô hình GPT-4 của OpenAI có thể xử lý tối đa 128.000 token, Google Gemini 1.5 Pro tự hào có giới hạn token lên tới một triệu. Nói một cách đơn giản, điều này có nghĩa là Gemini có thể xử lý các truy vấn dài hơn và phức tạp hơn một cách dễ dàng. Nó có thể đi sâu hơn vào yêu cầu của bạn, nắm bắt được những chi tiết có thể bị bỏ sót trong các mô hình có giới hạn token thấp hơn. Ví dụ, nếu bạn cần làm việc với các tệp PDF dài hoặc muốn chatbot AI tóm tắt một tài liệu văn bản lớn, Gemini sẽ xử lý công việc hiệu quả hơn ChatGPT.
4. Dễ dàng truy cập trên thiết bị Android
Hình ảnh: <img alt="A live demonstration of the Google Pixel 9 Pro XL and Google Gemini AI" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/I3AqaX5IdgzcOzNgq.WDcg--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MQ--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/ca11ad5470c98295acfc826361995510" />
Điều tốt nhất khi sử dụng Gemini là khả năng sẵn có liền mạch trên các thiết bị Android. Mặc dù Google cung cấp ứng dụng Gemini độc lập, bạn cũng có thể truy cập nó bằng cách chuyển trợ lý mặc định của mình sang Gemini trong cài đặt Android. Trên các thiết bị mới hơn như dòng Pixel 9, Google thậm chí còn cung cấp Gemini làm trợ lý mặc định, thay thế Google Assistant. Ngược lại, việc sử dụng ChatGPT trên Android yêu cầu tải xuống một ứng dụng riêng từ Play Store, điều này không tiện lợi bằng Gemini. Hơn nữa, Gemini đang được tích hợp trên nhiều ứng dụng và dịch vụ của Google (xem chi tiết bên dưới).
5. Tích hợp liền mạch với các dịch vụ của Google
Hình ảnh: <img alt="Asking Gemini about flights taken this year" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/TWAdq69M_pQxaq.GNwMYVw--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/564f26460f243e5dfd17bf5050e3ab12" />
Là một sản phẩm của Google, Gemini được hưởng lợi từ việc tích hợp liền mạch với nhiều dịch vụ của Google mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Google đã tung ra các tiện ích mở rộng Gemini cho YouTube, Gmail, Docs, Drive, v.v., trong những tháng gần đây, cho phép Gemini hoạt động tự nhiên trong các ứng dụng này. Vì Gemini kết nối thông qua tài khoản Google của bạn, nên nó đã có thông tin cần thiết. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu Gemini tìm một email cụ thể, tóm tắt một email dài hoặc chèn phản hồi của nó trực tiếp vào Google Docs mà không cần sao chép và dán. Bạn thậm chí có thể yêu cầu nó tóm tắt video YouTube hoặc tìm ảnh từ các chuyến đi trước. Tôi đã yêu cầu Gemini tìm thông tin về các chuyến bay gần đây của tôi với một hãng hàng không cụ thể, và nó đã hiển thị chính xác những gì tôi cần mà không phải mất công tìm kiếm thủ công trong Gmail. Với những tích hợp này, Gemini mang đến trải nghiệm kết nối hơn ChatGPT, vốn thiếu hỗ trợ tích hợp cho các dịch vụ phổ biến và thường yêu cầu bạn nhập thông tin thủ công.
6. Gói miễn phí cho phép tạo ảnh không giới hạn
Hình ảnh: <img alt="google gemini image generation on a phone in hand" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/0gGQwQCc5m52smNdQHmBvQ--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/09afe6caaf862c102723d64a63d24b87" />
Nếu bạn thường sử dụng chatbot AI để tạo ảnh, Gemini có thể là lựa chọn tốt nhất. Ngay cả ở gói miễn phí, Google cũng cho phép tạo ảnh không giới hạn với nhiều điều chỉnh tùy thích. Không chỉ vậy, công ty còn cung cấp quyền truy cập vào mô hình AI Imagen 3 mới nhất mà không có bất kỳ hạn chế nào. Trong khi đó, gói miễn phí của ChatGPT chỉ giới hạn người dùng ở ba hình ảnh mỗi 24 giờ, có thể là không đủ cho nhiều người.
7. Gói trả phí mang lại nhiều giá trị hơn
Hình ảnh: <img alt="google gemini advanced subscription price on phone close-up" src="https://s.yimg.com/ny/api/res/1.2/IvWRqUNdEWs0eLsgw7oJ1Q--/YXBwaWQ9aGlnaGxhbmRlcjt3PTk2MDtoPTU0MA--/https://media.zenfs.com/en/android_police_756/4e9f5d84b45b7d30c0c275e39d7699c5" />
Mặc dù cả ChatGPT và Gemini đều cung cấp gói trả phí với giá 20 đô la mỗi tháng, nhưng gói AI One Premium của Google lại mang lại nhiều giá trị hơn đáng kể. Với cùng một mức giá, bạn sẽ được truy cập vào Gemini Advanced (được hỗ trợ bởi mô hình Gemini Pro hiệu suất cao) và thêm 2TB dung lượng lưu trữ Google, có thể sử dụng trên Drive, Photos và các dịch vụ khác. Với gói trả phí, bạn cũng được hưởng lợi từ việc tích hợp Gemini vào các ứng dụng Google Workspace như Docs và Gmail. Thêm nữa, Google cung cấp bản dùng thử miễn phí hai tháng cho phiên bản trả phí của Gemini, trong khi ChatGPT không cung cấp bất kỳ bản dùng thử miễn phí nào. Gói trả phí của ChatGPT chỉ đơn giản là cấp quyền truy cập vào tất cả các mô hình AI với mức sử dụng tăng lên, mà không có bất kỳ lợi ích bổ sung nào.
Tóm lại, mặc dù OpenAI có thể đã dẫn đầu trong cuộc đua chatbot AI, nhưng Google đã nhanh chóng thu hẹp khoảng cách. Với sự tích hợp liền mạch vào các dịch vụ Google không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày, Gemini có một lợi thế đáng kể so với ChatGPT. Gemini chắc chắn là một trong những lựa chọn thay thế tốt nhất cho ChatGPT hiện nay.

Google Gemini Soán Ngôi ChatGPT: 7 Lý Do Tại Sao Gemini Ưu Việt Hơn

Mục lục: Gemini cung cấp nhiều phản hồi cho mỗi truy vấn Phản hồi ngắn gọn và súc tích Khả năng hiểu các truy vấn phức tạp Dễ dàng tru...

tháng 11 24, 2024

Cải tiến Trợ lý Ảo AI của IRS: Đề xuất từ Hội đồng Tư vấn

<h1></h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thực trạng hệ thống trợ lý ảo AI của IRS</li>
<li>Nhận định của Hội đồng Tư vấn IRS (IRSAC)</li>
<li>Tám đề xuất cải tiến</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Hội đồng Tư vấn Dịch vụ Thuế (IRSAC) mới đây đã công bố báo cáo thường niên, trong đó nêu bật những hạn chế của hệ thống trợ lý ảo AI (bao gồm chatbot và voicebot) hiện đang được sử dụng tại Cơ quan Thuế vụ Hoa Kỳ (IRS). Báo cáo đưa ra tám đề xuất cụ thể nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng thông qua việc nâng cấp công nghệ này.
2. Thực trạng hệ thống trợ lý ảo AI của IRS
Hiện nay, IRS đang sử dụng một hệ thống voicebot nhận dạng giọng nói để tiếp nhận cuộc gọi của người nộp thuế trên đường dây nóng chính. Hệ thống này chủ yếu trả lời các câu hỏi hoặc hướng người gọi đến nguồn thông tin phù hợp. Bên cạnh đó, một chatbot được triển khai trên trang web của IRS, giúp người nộp thuế tìm kiếm thông tin về tình trạng hoàn thuế. Tuy nhiên, cả hai hệ thống này đều chủ yếu cung cấp các dịch vụ không cần xác thực danh tính người dùng. Báo cáo chỉ ra rằng các trợ lý ảo này “không được thiết kế để cung cấp câu trả lời trực tiếp cho người nộp thuế, mà thay vào đó lại chuyển hướng họ đến thông tin chung, có thể không hữu ích cho câu hỏi cụ thể của họ.”
<img alt="IRS, Internal Revenue Service" src="https://fedscoop.com/wp-content/uploads/sites/5/2021/12/GettyImages-483634142.jpg?w=1013" />
3. Nhận định của Hội đồng Tư vấn IRS (IRSAC)
IRSAC bày tỏ quan ngại về việc IRS sử dụng nhiều nhà cung cấp khác nhau cho công nghệ trợ lý ảo. Điều này dẫn đến việc “tạo ra các kênh bot song song, nhiều điểm truy cập, gây nhầm lẫn cho người nộp thuế và có thể ngăn cản bot học hỏi hiệu quả các câu hỏi thường gặp và cung cấp phản hồi thỏa đáng.” Việc này cũng ảnh hưởng đến khả năng mở rộng việc sử dụng học máy và thuật toán AI của IRS, những công nghệ cần thiết để đáp ứng nhu cầu của người nộp thuế một cách tốt hơn.
4. Tám đề xuất cải tiến
Dựa trên những phân tích trên, IRSAC đưa ra tám đề xuất chính nhằm cải thiện hệ thống trợ lý ảo của IRS:
<ul>
<li>Tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho chatbot để cải thiện khả năng trả lời câu hỏi trực tiếp và chính xác hơn.</li>
<li>Đơn giản hóa điểm truy cập: Tạo một điểm truy cập duy nhất cho chatbot trên tất cả các trang web liên quan, kèm theo hướng dẫn sử dụng rõ ràng.</li>
<li>Kết nối với nhân viên hỗ trợ trực tiếp: Cho phép người dùng được chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ trực tiếp hoặc nhận cuộc gọi lại sau một loạt yêu cầu chưa rõ ràng.</li>
<li>Cung cấp thời gian chờ ước tính: Thông báo rõ ràng thời gian chờ đợi và đảm bảo chatbot có khả năng xử lý lượng truy cập cao điểm.</li>
<li>Nâng cao khả năng AI: Đầu tư thêm vào khả năng AI của chatbot để trả lời trực tiếp câu hỏi của người nộp thuế thay vì chỉ hướng dẫn họ tìm đọc thông tin trên trang web.</li>
<li>Cải thiện giao diện người dùng: Tuân thủ các hướng dẫn trải nghiệm người dùng (UX) trong ngành, sử dụng phông chữ, kích thước và độ phản hồi cửa sổ chuẩn hóa.</li>
<li>Hỗ trợ hướng dẫn người dùng: Cung cấp hướng dẫn trực quan trên màn hình giúp người dùng tương tác với chatbot dễ dàng hơn.</li>
<li>Kiểm thử đa dạng: Thực hiện kiểm thử chatbot với nhiều đối tượng người dùng khác nhau, bao gồm cả những người không sử dụng tiếng Anh và người khuyết tật.</li>
</ul>
5. Kết luận
Báo cáo của IRSAC nhấn mạnh sự cần thiết phải cải tiến hệ thống trợ lý ảo AI của IRS để nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng. Việc áp dụng tám đề xuất trên sẽ giúp IRS cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn, hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn cho tất cả người nộp thuế.

Cải tiến Trợ lý Ảo AI của IRS: Đề xuất từ Hội đồng Tư vấn

Mục lục: Giới thiệu Thực trạng hệ thống trợ lý ảo AI của IRS Nhận định của Hội đồng Tư vấn IRS (IRSAC) Tám đề xuất cải tiến Kết luận ...

tháng 11 24, 2024

Tại sao chatbot AI lại có cảm giác "như người"? Nguyên tắc thầm lặng trong giao tiếp

<h1></h1>
Mục lục
<ol>
<li>Vụ việc đáng chú ý ở Hồng Kông</li>
<li>Vì sao AI lại gây sốt?</li>
<li>Ngôn ngữ và tư duy</li>
<li>Các nguyên tắc của giao tiếp</li>
<li>Tìm kiếm sự liên quan bằng mọi giá</li>
<li>Ý chí hợp tác</li>
</ol>
<hr />
<ol>
<li>Vụ việc đáng chú ý ở Hồng Kông</li>
</ol>
<img alt="Hình ảnh mô tả" src="https://images.theconversation.com/files/632837/original/file-20241119-15-dv4gt1.jpg?ixlib=rb-4.1.0&rect=0%2C101%2C4000%2C1999&q=45&auto=format&w=1356&h=668&fit=crop" />

Đầu năm nay, một nhân viên tài chính ở Hồng Kông đã bị lừa mất 25 triệu đô la Mỹ do những kẻ lừa đảo sử dụng công nghệ deepfake để giả mạo giám đốc tài chính của công ty trong một cuộc gọi video. Tin tưởng những hình ảnh trên màn hình là đồng nghiệp của mình, người này đã cho phép chuyển khoản hàng triệu đô la cho những kẻ lừa đảo.
Đây là một ví dụ điển hình, nhưng người nhân viên tài chính này không phải là trường hợp duy nhất bị lừa bởi AI sinh sản. Công nghệ này, dựa rất nhiều vào các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ để học hỏi và dự đoán các mẫu ngôn ngữ, đã trở nên phổ biến rộng rãi kể từ khi ChatGPT ra mắt vào năm 2022.
Làm thế nào để giải thích tại sao một số người tương tác với chatbot AI sinh sản lại dễ dàng tin rằng họ đang trò chuyện với một con người? Câu trả lời có thể nằm trong chính các quy tắc của giao tiếp – và cách chúng ăn sâu vào cách chúng ta tương tác với thế giới.
<ol start="2">
<li>Vì sao AI lại gây sốt?</li>
</ol>
Các hệ thống AI sinh sản dựa trên mô hình ngôn ngữ tạo ra văn bản mà một nhà ngôn ngữ học gọi là "thiếu căn cứ": nó thiếu sự hiểu biết lẫn nhau, một thành phần thiết yếu của các cuộc trò chuyện giữa người với người. Tuy nhiên, khi con người tham gia vào một tương tác, chúng ta có xu hướng cho rằng người bạn đồng hành của mình có một tâm trí.
Chúng ta được lập trình để nhân cách hoá các đối tượng không phải con người mà chúng ta tương tác. Trước những bước tiến gần đây trong AI sinh sản, điều này chủ yếu là động vật.
Giờ đây là máy móc. Trước khi có AI sinh sản, các tương tác của chúng ta với máy tính thường bao gồm việc trao đổi ngôn ngữ tối thiểu. Tuy nhiên, với AI sinh sản, các hệ thống máy tính thừa nhận chúng ta theo một cách có vẻ thực tế. Sự "có vẻ thực tế" này là một phần rất lớn trong sự thành công của công nghệ.
Vậy nó hoạt động như thế nào?
<ol start="3">
<li>Ngôn ngữ và tư duy</li>
</ol>
Trong một bài báo gần đây, các nhà khoa học Mỹ Kyle Mahowald, Anna Ivanova và các cộng sự lập luận rằng chúng ta đang lẫn lộn ngôn ngữ và tư duy. Bởi vì các hệ thống AI sinh sản có thể sử dụng ngôn ngữ khá trôi chảy, chúng ta tin rằng chúng có thể suy nghĩ. (Trên thực tế, chúng không thể.)
Các tác giả phân biệt giữa năng lực ngôn ngữ hình thức (kiến thức về các quy tắc và mô hình thống kê trong ngôn ngữ) và năng lực ngôn ngữ chức năng (cách sử dụng ngôn ngữ trong các tình huống thực tế).
Chỉ tạo ra các câu tuân theo quy tắc là chưa đủ. Chúng cũng phải được sử dụng một cách phù hợp trong ngữ cảnh. Trong ví dụ này (được tạo ra với sự hỗ trợ của ChatGPT-4 khi được nhắc tạo ra một ví dụ về phản hồi hội thoại chính xác nhưng không phù hợp), Alex đưa ra một phản hồi có thể đúng về mặt thực tế nhưng không giải quyết được nhu cầu hỗ trợ của bạn mình.
<blockquote>
Bạn: Tớ đang rất lo lắng về bài thuyết trình ngày mai.
Alex: Căng thẳng kích hoạt phản ứng chiến đấu hoặc bỏ chạy của cơ thể, làm tăng nhịp tim và mức cortisol.
</blockquote>
Mahowald và các cộng sự nói rằng niềm tin của chúng ta vào trí thông minh của các hệ thống AI sinh sản đến từ khả năng sử dụng ngôn ngữ của chúng. Tuy nhiên, một phần quan trọng của vấn đề là điều gì xảy ra với con người khi chúng ta tương tác với công nghệ.
<ol start="4">
<li>Các nguyên tắc của giao tiếp</li>
</ol>
Chìa khóa để hiểu sức hấp dẫn của chatbot AI sinh sản đối với con người nằm ở thể loại mà các bot thể hiện: cuộc trò chuyện. Cuộc trò chuyện được điều chỉnh bởi các quy tắc và thói quen.
Các thói quen hội thoại khác nhau giữa các nền văn hóa, và các kỳ vọng khác nhau được đặt ra. Trong các nền văn hóa phương Tây, ít nhất, các nhà ngôn ngữ học thường coi cuộc trò chuyện diễn ra theo <a href="https://www.ucl.ac.uk/ls/studypacks/Grice-Logic.pdf">bốn nguyên tắc hoặc "tối đa"</a> được nêu ra vào năm 1975 bởi nhà triết học ngôn ngữ người Anh Paul Grice.
<ul>
<li>Tối đa về chất lượng: hãy trung thực; đừng đưa ra thông tin sai lệch hoặc không được hỗ trợ bằng bằng chứng.</li>
<li>Tối đa về số lượng: hãy cung cấp thông tin nhiều như cần thiết; đừng cung cấp quá nhiều hoặc quá ít thông tin.</li>
<li>Tối đa về sự liên quan: chỉ cung cấp thông tin liên quan đến chủ đề đang được thảo luận.</li>
<li>Tối đa về cách thức: hãy rõ ràng, ngắn gọn và có trật tự; tránh sự khó hiểu và mơ hồ.</li>
</ul>
<ol start="5">
<li>Tìm kiếm sự liên quan bằng mọi giá</li>
</ol>
Chatbot AI sinh sản thường hoạt động tốt về số lượng (đôi khi sai lệch về việc cung cấp quá nhiều thông tin), và chúng có xu hướng liên quan và rõ ràng (lý do mọi người sử dụng chúng để cải thiện kỹ năng viết).
Tuy nhiên, chúng thường không đáp ứng được tối đa về chất lượng. Chúng có xu hướng bị ảo giác, đưa ra những câu trả lời có vẻ uy tín nhưng thực tế là sai sự thật.
Tuy nhiên, trọng tâm của sự thành công của AI sinh sản nằm ở tuyên bố của Grice rằng bất kỳ ai tham gia vào giao tiếp có ý nghĩa sẽ tuân theo những tối đa này và sẽ cho rằng những người khác cũng đang tuân theo chúng.
Ví dụ, lý do nói dối có hiệu quả là vì những người tương tác với người nói dối sẽ cho rằng người kia đang nói thật. Những người tương tác với người đưa ra nhận xét không liên quan sẽ cố gắng tìm kiếm sự liên quan bằng mọi giá.
Nguyên tắc hợp tác của Grice cho rằng cuộc trò chuyện được thúc đẩy bởi ý chí bao trùm của chúng ta là hiểu nhau.
<ol start="6">
<li>Ý chí hợp tác</li>
</ol>
Sự thành công của AI sinh sản, do đó, một phần phụ thuộc vào nhu cầu hợp tác trong cuộc trò chuyện của con người, và được thu hút bản năng vào tương tác. Cách tương tác này thông qua cuộc trò chuyện, được học hỏi từ thời thơ ấu, trở thành thói quen.
Grice lập luận rằng "sẽ cần rất nhiều nỗ lực để có một sự thay đổi triệt để so với thói quen đó".
Vì vậy, lần tới khi bạn tương tác với AI sinh sản, hãy thận trọng. Hãy nhớ rằng nó chỉ là một mô hình ngôn ngữ. Đừng để nhu cầu hợp tác trong cuộc trò chuyện của bạn chấp nhận một cỗ máy như một người đồng loại.

Tại sao chatbot AI lại có cảm giác "như người"? Nguyên tắc thầm lặng trong giao tiếp

Mục lục Vụ việc đáng chú ý ở Hồng Kông Vì sao AI lại gây sốt? Ngôn ngữ và tư duy Các nguyên tắc của giao tiếp Tìm kiếm sự liên quan b...

tháng 11 24, 2024

Tận dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo: Tạo ứng dụng thị giác AI miễn phí với Flowise và Llama 3.2 Vision

Google Điều Chỉnh Chiến Lược AI Giữa Những Thách Thức Về Hiệu Suất của Gemini

Google công bố kết quả Cuộc thi Phát triển API Gemini

Google Gemini Soán Ngôi ChatGPT: 7 Lý Do Tại Sao Gemini Ưu Việt Hơn

Cải tiến Trợ lý Ảo AI của IRS: Đề xuất từ Hội đồng Tư vấn

Tại sao chatbot AI lại có cảm giác "như người"? Nguyên tắc thầm lặng trong giao tiếp

Bài đăng phổ biến

Labels