SongAI

1. Định dạng nội dung để trả lời các câu hỏi cụ thể, tập trung vào việc xây dựng uy tín từ các nguồn đáng tin cậy

2. Phân tích xu hướng tìm kiếm tổng hợp và mô hình để tối ưu nội dung theo ý định tìm kiếm

3. Xác định từ khóa liên quan và mô hình hành vi người dùng để tạo nội dung chất lượng cao

4. Xây dựng chiến lược SEO xoay quanh các công cụ tìm kiếm tạo sinh mới nổi

5. Sử dụng AI để phân tích nội dung do con người viết thay vì tạo nội dung hoàn toàn bằng AI

6. Cập nhật dữ liệu quan trọng theo thời gian thực

7. Tối ưu hóa nội dung cho tìm kiếm bằng giọng nói

8. Sử dụng AI để điền vào các khoảng trống mà con người bỏ sót

9. Sử dụng AI để soạn thảo nội dung chất lượng cao có mục tiêu

10. Tận dụng AI để tìm các lĩnh vực cần cải thiện

11. Tự động hóa cá nhân hóa nội dung

12. Khai thác các chủ đề đang thịnh hành

13. Tự động tạo thẻ meta và mô tả động

14. Tập trung vào các yếu tố cơ bản của SEO

15. Tương tác với AI trong một cuộc đối thoại mang tính xây dựng

16. Dự báo xu hướng tìm kiếm và hiệu suất từ khóa trong tương lai

17. Xác định các chủ đề nội dung tốt dựa trên từ khóa phổ biến

18. Trao đổi trực tiếp với khách hàng để hiểu cách họ mô tả vấn đề

📌 18 chiến lược từ Forbes Technology Council nhấn mạnh sự cân bằng giữa công nghệ AI và yếu tố con người trong SEO. Các chuyên gia khuyến nghị tập trung vào nội dung chất lượng cao, tối ưu tìm kiếm bằng giọng nói và phân tích dữ liệu thời gian thực để cải thiện hiệu quả SEO.

https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/06/how-to-optimize-seo-in-the-ai-age/

• Mô hình AI suy luận o1 đại diện cho bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, với khả năng vượt trội hơn các chuyên gia trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.

• Llama 3.1 Nemotron do NVIDIA phát triển là giải pháp nguồn mở thay thế cho các mô hình độc quyền như GPD 40 và Gemini 1.5 Pro.

• Kỹ thuật Chain of Thought prompting giúp AI phân tích vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, mô phỏng quá trình tư duy của con người.

• Các thách thức chính khi phát triển mô hình o1:
- Yêu cầu tài nguyên tính toán cao
- Lo ngại về bảo mật dữ liệu
- Kiến trúc mô hình và quá trình đào tạo phức tạp.

• Quy trình xây dựng mô hình o1:
- Thiết lập môi trường và cài đặt phần mềm cần thiết
- Triển khai hệ thống bằng lệnh terminal và lập trình Python
- Tạo framework đa tác tử AI chuyên biệt
- Tích hợp kỹ thuật Chain of Thought
- Kiểm thử và tinh chỉnh liên tục.

• Tối ưu hóa mô hình thông qua:
- Lưu kết quả dưới dạng file văn bản để dễ dàng xem xét
- Điều chỉnh thông số cân bằng tốc độ và độ chính xác
- Cập nhật dữ liệu và cải tiến thường xuyên
- Theo dõi các chỉ số hiệu suất.

📌 Mô hình AI suy luận o1 cục bộ sử dụng Llama 3.1 Nemotron của NVIDIA là giải pháp nguồn mở hiệu quả, giúp người dùng tiết kiệm chi phí tính toán và đảm bảo quyền riêng tư. Kỹ thuật Chain of Thought cho phép AI xử lý thông tin theo cách tương tự con người, nâng cao khả năng suy luận và giải quyết vấn đề phức tạp.

https://www.geeky-gadgets.com/how-to-build-and-optimize-your-o1-ai-model/

• Custom GPTs là phiên bản tùy chỉnh của ChatGPT, được thiết kế chuyên biệt cho từng nhiệm vụ cụ thể, giúp hợp nhất nhiều công việc trên một nền tảng duy nhất, tăng hiệu quả và giảm thời gian chuyển đổi giữa các ứng dụng khác nhau.
• Người dùng có thể truy cập Custom GPTs thông qua gói ChatGPT Plus bằng cách gọi tên chúng qua ký hiệu "@", sau đó lưu vào thanh công cụ để sử dụng nhanh hơn.
• StratGPT giúp lập kế hoạch hàng ngày hiệu quả, chia thời gian thành các khối công việc hợp lý và đưa ra đề xuất về thời gian nghỉ. Ví dụ: bắt đầu ngày làm việc với cuộc họp lúc 9 giờ sáng, hoàn thành dự án lúc 1 giờ chiều và xen kẽ thời gian nghỉ.
• Research Assistant GPT hỗ trợ tìm kiếm và tóm tắt thông tin nhanh chóng, giúp người dùng so sánh các công cụ hoặc tìm hiểu xu hướng mới mà không cần mất thời gian tìm kiếm thủ công.
• Excel Formula Generator GPT là công cụ tối ưu cho những ai không quen thuộc với công thức Excel. Người dùng có thể tải lên dữ liệu mẫu và yêu cầu GPT tạo ra các công thức cần thiết, chẳng hạn như tính phần trăm hoặc tham chiếu ô.
• Report Writer GPT giúp tạo báo cáo nhanh chóng bằng cách nhận dữ liệu từ tệp CSV hoặc văn bản dán vào chat, đặc biệt hữu ích khi làm việc với lượng dữ liệu lớn. Người dùng có thể tinh chỉnh báo cáo để phù hợp với từng đối tượng nhận.
• Email and Mail Writer GPT hỗ trợ soạn thảo email chuyên nghiệp từ những bản nháp cơ bản. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu GPT tóm tắt nội dung chính của báo cáo và đề xuất các bước tiếp theo trong email gửi cho quản lý.

📌

Custom GPTs là giải pháp tối ưu cho quản lý công việc hàng ngày, tích hợp nhiều chức năng như lập kế hoạch, nghiên cứu, xử lý dữ liệu và soạn thảo email. Những công cụ này giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất, cho phép người dùng tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng mà không bị phân tâm bởi các chi tiết nhỏ.

https://www.makeuseof.com/build-a-team-of-ai-assistants-with-custom-gpts/

• NotebookLM là công cụ giúp bạn hiểu sâu hơn về bất kỳ chủ đề nào bạn đang làm việc.

• Steven Johnson, tác giả nhiều cuốn sách về khoa học tư duy và lịch sử đổi mới, đã tham gia vào dự án NotebookLM từ đầu cách đây 2 năm.

• NotebookLM cho phép tạo các sổ tay riêng biệt cho từng chủ đề hoặc dự án. Bạn có thể tải lên tối đa 50 "nguồn" với tổng cộng 25 triệu từ từ PDF, Google Docs, trang web và video YouTube.

• Công cụ này sử dụng khả năng đa phương thức của Gemini 1.5 để đánh giá và kết nối các nguồn bạn đã thêm vào.

• Bạn có thể đặt câu hỏi về nội dung hoặc yêu cầu NotebookLM định dạng theo cách cụ thể, kèm theo trích dẫn liên kết đến các đoạn gốc liên quan nhất.

• Thông tin cá nhân của bạn không bao giờ được chia sẻ hoặc sử dụng để huấn luyện mô hình.

• 8 mẹo sử dụng NotebookLM hiệu quả từ Steven Johnson:

1. Thử nghiệm với các tài liệu gần đây, ngay cả khi chúng không liên quan.

2. Tạo một sổ tay chính và từ đó xác định các sổ tay theo chủ đề.

3. Sử dụng NotebookLM để kết nối thông tin từ các nguồn khác nhau.

4. Bắt đầu với các câu hỏi gợi ý.

5. Yêu cầu NotebookLM trình bày thông tin theo nhiều cách khác nhau.

6. Không ngại thử nghiệm các ứng dụng sáng tạo.

7. Chuyển đổi nguồn của bạn thành Audio Overviews.

8. Xem lại các phiên trò chuyện NotebookLM của bạn.

• NotebookLM có thể chuyển đổi nội dung tải lên thành FAQ, tài liệu tóm tắt, dòng thời gian, mục lục, hướng dẫn học tập hoặc Audio Overview.

• Công cụ này hữu ích cho cả công việc, học tập và các dự án sáng tạo như viết tiểu thuyết hay phát triển trò chơi.

• Tính năng Audio Overview mới cho phép điều chỉnh định dạng cuộc trò chuyện và tập trung vào các khía cạnh cụ thể của nguồn tài liệu.

📌 NotebookLM là trợ lý AI đa năng giúp tổng hợp và phân tích thông tin từ nhiều nguồn. Với khả năng xử lý 25 triệu từ, 50 nguồn tài liệu đa dạng và các tính năng như Audio Overview, NotebookLM hỗ trợ hiệu quả cho nghiên cứu, học tập và sáng tạo.

https://blog.google/technology/ai/notebooklm-beginner-tips/

• ChatGPT đang được các nhà văn chuyên nghiệp sử dụng như một công cụ để mở rộng khả năng sáng tạo của họ, không phải để thay thế việc viết.

• Phản hồi biên tập: David Cornue, một biên kịch, sử dụng ChatGPT như một phòng viết kịch 24/7 để nhận phản hồi biên tập. Anh yêu cầu ChatGPT đóng vai trò nhà biên kịch kỳ cựu để đưa ra nhận xét về các bản thảo và đề cương của mình.

• Tìm từ: Farhad Manjoo, cựu phóng viên New York Times, sử dụng ChatGPT để "tìm từ". Thay vì tra cứu từ điển hoặc Google, anh nhờ ChatGPT gợi ý từ ngữ chính xác và ẩn dụ phù hợp.

• Phỏng vấn ngược: Stew Fortier, nhà văn và doanh nhân, áp dụng kỹ thuật "phỏng vấn ngược" với ChatGPT. Anh yêu cầu ChatGPT đặt câu hỏi để khai thác ý tưởng và thúc đẩy suy nghĩ sáng tạo của mình.

• Viết hài: Sarah Rose Siskind, biên kịch hài kịch, sử dụng ChatGPT để nghiên cứu bối cảnh cho các câu chuyện cười. Cô yêu cầu ChatGPT cung cấp thông tin về các chủ đề cụ thể để tìm ý tưởng cho phần mở đầu, sau đó tự viết phần kết thúc hài hước.

• Nghiên cứu và xây dựng thế giới: Elle Griffin, tiểu thuyết gia, sử dụng ChatGPT để nghiên cứu và xây dựng thế giới trong tác phẩm. ChatGPT giúp cô tìm kiếm thông tin nhanh chóng và khám phá những kết nối bất ngờ cho cốt truyện.

• Các tác giả nhấn mạnh rằng họ vẫn là người kiểm soát quá trình sáng tạo, sử dụng ChatGPT như một công cụ hỗ trợ chứ không phải để thay thế việc viết của họ.

• ChatGPT được ví như một cộng tác viên sáng tạo luôn sẵn sàng, giúp các nhà văn vượt qua tình trạng bế tắc ý tưởng và tập trung vào phần sáng tạo thú vị nhất của quá trình viết.

• Các tác giả khuyến khích sử dụng ChatGPT một cách có chủ đích, đặt ra ranh giới rõ ràng để đảm bảo giữ được tiếng nói và phong cách riêng của mình.

📌 ChatGPT đang trở thành trợ lý đắc lực cho các nhà văn chuyên nghiệp, hỗ trợ họ trong nhiều khía cạnh của quá trình sáng tạo như nhận phản hồi, tìm từ, nghiên cứu và phát triển ý tưởng. Tuy nhiên, các tác giả vẫn giữ vai trò chủ đạo, sử dụng AI như một công cụ để nâng cao năng suất và sáng tạo của mình.

https://openai.com/chatgpt/use-cases/writing-with-ai/

• Tài liệu nội bộ của Amazon cung cấp hướng dẫn cho nhân viên bán hàng AWS về cách trả lời câu hỏi liên quan đến OpenAI và các đối thủ AI khác.

• Tài liệu nêu ra 9 yếu tố quan trọng nhất mà khách hàng cân nhắc khi mua mô hình và dịch vụ AI tạo sinh:

- Khả năng tùy chỉnh: có thể điều chỉnh mô hình AI cho các yêu cầu cụ thể
- Cá nhân hóa: sử dụng dữ liệu nội bộ của công ty để tạo ra kết quả AI phù hợp hơn
- Độ chính xác: mức độ phù hợp của kết quả tạo ra với mục tiêu mong muốn  
- Bảo mật: các biện pháp bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư
- Giám sát: khả năng phát hiện các vấn đề như độ lệch, thiên vị hoặc suy giảm chất lượng đầu ra
- Chi phí: tổng chi phí bao gồm đầu tư ban đầu và chi phí liên tục
- Dễ sử dụng: khả năng sử dụng, tích hợp và hỗ trợ của mô hình
- AI có trách nhiệm: tuân thủ các hướng dẫn đạo đức, giải quyết thiên vị, giải thích kết quả
- Đổi mới: vị thế của nhà cung cấp dịch vụ như một nhà đổi mới so với các đối thủ khác

• AWS tập trung vào việc bán các mô hình nền tảng và cơ sở hạ tầng đám mây cần thiết để xây dựng dịch vụ AI, thay vì tập trung vào chatbot AI phổ biến.

• Tài liệu nêu bật các "Đề xuất Giá trị" của AWS như dễ dàng xây dựng và tùy chỉnh AI, bảo mật mạnh mẽ, cơ sở hạ tầng hiệu quả về giá, chip AI riêng và các ứng dụng AI như Amazon Q.

• AWS khẳng định họ là nhà cung cấp đám mây hàng đầu với nhiều dịch vụ AI tạo sinh nhất, với doanh thu hàng tỷ đô la từ các dịch vụ AI.

• Công ty coi đây là giai đoạn đầu của AI tạo sinh và trang bị cho đội ngũ bán hàng thông tin để giúp khách hàng hiểu tại sao AWS là nơi tốt nhất để xây dựng ứng dụng AI tạo sinh.

📌 Amazon tiết lộ 9 yếu tố then chốt khách hàng cân nhắc khi mua AI, tập trung vào cơ sở hạ tầng đám mây và mô hình nền tảng thay vì chatbot. AWS khẳng định vị thế dẫn đầu với nhiều dịch vụ AI tạo sinh nhất, doanh thu hàng tỷ đô la từ AI.

https://www.businessinsider.com/amazon-l-9-factors-customers-consider-before-buying-ai-aws-2024-8

- AI tạo sinh đang giúp các tổ chức thực hiện nhiều công việc hơn trong thời gian ngắn hơn, nhờ vào việc áp dụng một tâm thế tò mò và cởi mở.
- Clara Shih, CEO của Salesforce AI, nhấn mạnh rằng việc áp dụng tư duy phát triển là cách tốt nhất để các doanh nghiệp đối phó với sự thay đổi nhanh chóng do AI tạo sinh mang lại.
- Lareina Yee từ McKinsey đã thảo luận với Clara về sức mạnh biến đổi của AI tạo sinh trong việc tăng tốc quy trình làm việc và tầm quan trọng của quản lý thay đổi.
- Clara cho biết, một trong những điểm mạnh lớn nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn là khả năng phân tích và tổng hợp dữ liệu phi cấu trúc, giúp khai thác tối đa thông tin từ internet và dữ liệu nội bộ của công ty.
- Dữ liệu phi cấu trúc, như video, biên bản cuộc gọi và email, chỉ chiếm chưa đến 20% dữ liệu mà các công ty có thể khai thác.
- Clara sử dụng AI tạo sinh hàng ngày để tóm tắt và tổng hợp thông tin từ các podcast và tài liệu nghiên cứu, giúp tiết kiệm thời gian.
- Các mô hình ngôn ngữ lớn giúp giảm thời gian giải quyết vấn đề của khách hàng từ 10 đến 20%, cải thiện hiệu suất làm việc.
- Clara nhấn mạnh rằng không phải lúc nào các công ty cũng cần sử dụng các mô hình tiên tiến nhất như GPT-4, mà có thể điều chỉnh các mô hình nhỏ hơn và hiệu quả hơn.
- Quá trình triển khai AI trong doanh nghiệp thường bắt đầu từ việc chứng minh các trường hợp sử dụng đầu tiên và tìm kiếm lợi tức đầu tư (ROI).
- Clara cho rằng việc quản lý thay đổi là thách thức lớn hơn so với công nghệ, vì mọi nhân viên đều cần phải học cách sử dụng AI để làm việc hiệu quả hơn.
- Cô cũng cảnh báo về các rủi ro liên quan đến AI, bao gồm quyền riêng tư dữ liệu, thông tin sai lệch, phân biệt đối xử và sự thay thế công việc.
- Clara kêu gọi các tổ chức phải chuẩn bị cho sự thay đổi trong mô hình công việc, nơi con người và AI sẽ làm việc cùng nhau để tối ưu hóa quy trình.

📌 AI tạo sinh đang thay đổi cách thức làm việc, giúp tăng tốc quy trình và tối ưu hóa hiệu suất. Clara Shih từ Salesforce nhấn mạnh rằng việc khai thác dữ liệu phi cấu trúc và quản lý thay đổi là chìa khóa để thành công trong kỷ nguyên AI.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/approaching-generative-ai-with-a-beginners-mindset

#McKinsey

• Bài viết giới thiệu cách triển khai kiến trúc mô hình ngôn ngữ liên kết, trong đó một agent gửi truy vấn của người dùng cùng với các công cụ có sẵn đến một LLM trên cloud để ánh xạ prompt thành các hàm và đối số.

• Các thành phần chính được sử dụng bao gồm:
- OpenAI GPT-4 Omni làm LLM trên cloud
- Microsoft Phi-3 làm SLM ở edge  
- Ollama làm công cụ suy luận cho Phi-3
- Nvidia Jetson AGX Orin làm thiết bị edge để chạy Ollama
- Cơ sở dữ liệu MySQL và máy chủ API Flask chạy cục bộ
- Chroma làm kho vector cục bộ để tìm kiếm ngữ nghĩa

• Các bước triển khai:
1. Chạy Ollama trên Jetson Orin
2. Chạy MySQL DB và máy chủ API Flask
3. Tạo chỉ mục cho PDF và đưa embedding vào Chroma DB
4. Chạy agent mô hình ngôn ngữ liên bang

• Agent sẽ gửi truy vấn và danh sách công cụ đến GPT-4 trên cloud để ánh xạ thành các hàm và đối số. 

• Nếu có công cụ phù hợp, agent sẽ thực thi các hàm để tạo ngữ cảnh từ cơ sở dữ liệu. Nếu không, nó sẽ sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa trong Chroma DB.

• Ngữ cảnh thu được sẽ được gửi đến SLM ở edge (Phi-3) để tạo ra câu trả lời chính xác về mặt thực tế.

• Mã nguồn và hướng dẫn chi tiết được cung cấp để triển khai từng bước của kiến trúc này.

• Phương pháp này tận dụng khả năng của LLM trên cloud để xử lý truy vấn phức tạp, đồng thời sử dụng SLM ở edge để tạo ra câu trả lời cuối cùng, giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

📌 Kiến trúc mô hình ngôn ngữ federated kết hợp LLM trên cloud (GPT-4) và SLM ở edge (Phi-3) để xử lý truy vấn hiệu quả. Agent điều phối luồng dữ liệu giữa cloud và edge, sử dụng công cụ cục bộ hoặc tìm kiếm ngữ nghĩa để tạo ngữ cảnh, đảm bảo câu trả lời chính xác và bảo mật.

https://thenewstack.io/how-to-run-an-agent-on-federated-language-model-architecture/

• Salesforce chỉ ra 4 yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa cuộc cách mạng AI tạo sinh:
- Có nhà cung cấp AI đáng tin cậy
- Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc  
- Quy trình làm việc khuyến khích thử nghiệm
- Linh hoạt nâng cấp mô hình AI

• 77% doanh nhân toàn cầu lo sợ bỏ lỡ cơ hội từ AI tạo sinh. Năm 2023, họ đã chi 16 tỷ USD cho công nghệ này và dự kiến tăng lên 140 tỷ USD vào năm 2027.

• Chỉ 10% số người hoàn toàn tin tưởng AI giúp ra quyết định, 56% người dùng gặp khó khăn trong việc có được kết quả đáng tin cậy từ AI tạo sinh. 

• 80% khách hàng cho rằng việc con người xác thực kết quả AI là quan trọng. Hơn 50% nói họ sẽ tin tưởng AI hơn nếu biết kết quả đã được con người xác nhận.

• 82% nhân viên cho rằng cải thiện độ chính xác và bảo mật dữ liệu sẽ tăng niềm tin vào hệ thống AI. 53% sẽ tin tưởng hơn vào mô hình AI được đào tạo bằng dữ liệu độc quyền của công ty.

• Chỉ 41% tổ chức có chiến lược dữ liệu thống nhất. 95% lãnh đạo IT cho biết vấn đề tích hợp dữ liệu cản trở việc áp dụng AI.

• Chỉ 21% công ty có chính sách AI, dẫn đến 55% nhân viên sử dụng công cụ AI tạo sinh không được phê duyệt tại nơi làm việc.

• Doanh nghiệp nên ưu tiên các giải pháp turnkey để nhân viên dễ dàng thử nghiệm AI trong môi trường rủi ro thấp.

• 80% lãnh đạo IT doanh nghiệp đang sử dụng nhiều mô hình AI, 69% dự định thêm mô hình mới trong tương lai gần.

• Salesforce khuyên doanh nghiệp nên thử nghiệm và phân tích các tiêu chuẩn đánh giá để chọn mô hình AI phù hợp nhất.

📌 Salesforce nhấn mạnh 4 yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp thành công với AI: xây dựng lòng tin, nền tảng dữ liệu vững chắc, khuyến khích thử nghiệm và linh hoạt với mô hình mới. 77% doanh nhân lo bỏ lỡ AI, chi tiêu dự kiến tăng từ 16 tỷ USD (2023) lên 140 tỷ USD (2027).

https://www.inc.com/ben-sherry/4-keys-to-enterprise-ai-success-according-to-salesforce.html

• Synthesia vừa công bố tính năng Personal Avatars, cho phép người dùng tạo bản sao kỹ thuật số của chính mình chỉ trong vài phút.

• Để tạo avatar, người dùng cần quay 2 phút video bằng điện thoại hoặc webcam, sau đó tải lên và đồng ý cho Synthesia sử dụng hình ảnh để tạo AI.

• Avatar AI có thể nói hơn 30 ngôn ngữ, bất kể người dùng có biết ngôn ngữ đó hay không. Nó sử dụng giọng nói được nhân bản từ giọng của chủ nhân.

• Công nghệ auto alignment giúp avatar có cử chỉ, ngôn ngữ cơ thể phù hợp với nội dung đang nói.

• Synthesia mã hóa dữ liệu để bảo vệ avatar khỏi bị lạm dụng, chỉ tạo avatar khi có sự đồng ý rõ ràng và xóa dữ liệu khi người dùng yêu cầu.

• Tính năng này có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tạo nội dung, đào tạo, quảng cáo, truyền thông nội bộ doanh nghiệp...

• Personal Avatars hiện có sẵn cho người dùng các gói Starter, Creator và Enterprise của Synthesia.

• Đây là bước tiếp theo sau khi Synthesia ra mắt nền tảng tạo video AI toàn diện Synthesia 2.0 vào tháng trước.

• Mục tiêu của Synthesia là "mở rộng ranh giới của giao tiếp kỹ thuật số" bằng cách tạo ra nội dung cá nhân hóa, chân thực.

• Công nghệ này có thể giúp tạo ra các video đào tạo, hướng dẫn, quảng cáo... một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

• Tuy nhiên, việc sử dụng avatar AI cũng đặt ra những lo ngại về quyền riêng tư và khả năng lạm dụng công nghệ này.

📌 Synthesia giới thiệu tính năng Personal Avatars, cho phép tạo bản sao kỹ thuật số nói được 30 ngôn ngữ chỉ từ 2 phút video. Công nghệ này mở ra khả năng tạo nội dung cá nhân hóa nhanh chóng, tiết kiệm chi phí trong nhiều lĩnh vực, nhưng cũng đặt ra thách thức về bảo mật và đạo đức.

https://www.zdnet.com/article/clone-yourself-with-these-personal-ai-avatars/

• Namelix: Công cụ AI tạo tên thương hiệu ngắn gọn, dễ nhớ. Học từ sở thích của bạn để đưa ra gợi ý tốt hơn theo thời gian. Có thể tìm kiếm tên miền và tạo logo tức thì.

• Figma: Công cụ thiết kế hàng đầu cho phép các nhóm thiết kế và phát triển cùng làm việc. Cung cấp thiết kế UI đơn giản được tạo bởi AI, cho phép lặp lại nhanh chóng và chỉnh sửa hàng loạt nhiều khung hình.

• Shopify: Nền tảng thương mại điện tử số 1, hỗ trợ doanh nghiệp mọi quy mô. Có trình tạo cửa hàng kéo thả không cần code, mẫu tùy chỉnh và nhiều ứng dụng để khởi động, vận hành và phát triển cửa hàng trực tuyến hiệu quả.

• Hypefury: Tự động hóa quản lý mạng xã hội, tiết kiệm thời gian và tăng tương tác. Tự động retweet các tweet hay nhất và chuyển đổi thành bài đăng Instagram. Giúp tạo ý tưởng viral, viết bài đăng nhanh chóng và phát triển khán giả.

• Carrd: Nền tảng miễn phí để xây dựng trang web một trang đơn giản, đáp ứng mọi thiết bị. Lý tưởng cho hồ sơ cá nhân, trang đích. Cung cấp hàng chục mẫu đẹp mắt trên mọi kích thước màn hình.

• Fathom: Giải pháp báo cáo, phân tích và dự báo tài chính. Giúp đo lường và theo dõi các chỉ số KPI quan trọng. Tạo báo cáo quản lý tùy chỉnh và lên lịch gửi báo cáo kịp thời.

• Beehiiv: Nền tảng bản tin mạnh mẽ được tạo bởi đội ngũ Morning Brew. Cung cấp công cụ chỉnh sửa và thiết kế mạnh mẽ để dễ dàng khởi chạy và mở rộng quy mô bản tin mà không cần học code.

• Notion: Không gian làm việc tất cả trong một được hỗ trợ bởi AI. Giúp viết, lập kế hoạch, tổ chức và thực hiện ý tưởng. Đa ngôn ngữ và cho phép tạo nhãn, thẻ tùy chỉnh.

• Zapier: Tự động hóa quy trình làm việc trên hơn 7.000 tích hợp ứng dụng. Sử dụng AI để tăng năng suất bằng cách chuyển đổi ý tưởng thành quy trình làm việc và bot.

• Motion: Lịch AI tự động lập kế hoạch công việc dựa trên nhiệm vụ và ưu tiên của bạn. Tối ưu hóa lịch suốt cả ngày và đảm bảo bạn luôn biết nhiệm vụ tốt nhất cần làm tiếp theo.

• Copy.AI: Tự động hóa việc tạo nội dung, tìm kiếm khách hàng tiềm năng quy mô lớn và làm phong phú CRM. Nền tảng AI GTM xử lý các tác vụ tốn thời gian để nhóm tập trung vào bán hàng.

• PhantomBuster: Tăng năng suất của nhóm bán hàng, tiếp thị và tăng trưởng bằng cách tự động hóa thu thập dữ liệu và tiếp cận. Có hơn 100 tự động hóa và quy trình làm việc được xây dựng sẵn.

📌 12 công cụ AI miễn phí này bao gồm Namelix, Figma, Shopify, Hypefury, Carrd, Fathom, Beehiiv, Notion, Zapier, Motion, Copy.AI và PhantomBuster. Chúng giúp đơn giản hóa hoạt động, tăng năng suất và phát triển doanh nghiệp hiệu quả từ đặt tên thương hiệu đến tự động hóa quy trình, cho phép doanh nhân tập trung vào hoạt động kinh doanh cốt lõi.

https://aitoolsclub.com/build-your-business-from-scratch-12-free-ai-tools-to-get-you-started/

• OpenAI vừa ra mắt mô hình GPT-4o mini, phiên bản nhỏ gọn của GPT-4o nhưng vẫn giữ nguyên sức mạnh.

• GPT-4o mini có hiệu suất gần tương đương GPT-4o trên các bài kiểm tra về lập luận, toán học, lập trình, đa phương thức,...

• So với các mô hình nhỏ khác như Gemini Flash, Claude Haiku và GPT-3.5 Turbo, GPT-4o mini vượt trội hơn hẳn.

• Có 3 cách để truy cập GPT-4o mini:

1. Đăng nhập ChatGPT: 
- Miễn phí cho người dùng ChatGPT Free, Plus và Team
- Cần tạo tài khoản và đăng nhập để sử dụng
- Người dùng Plus có thể chọn GPT-4o mini từ menu

2. OpenAI Playground:
- Nền tảng cho phép tùy chỉnh mô hình 
- Phải trả phí sử dụng
- Có thể điều chỉnh các thông số như Temperature, Maximum Tokens,...

3. You.com:
- Cung cấp nhiều mô hình AI khác nhau trên cùng một nền tảng
- Miễn phí sử dụng GPT-4o mini
- Trải nghiệm có thể khác so với bản gốc do You.com tăng cường

• GPT-4o mini được tích hợp vào ChatGPT thay thế cho GPT-3.5 đối với người dùng miễn phí

• OpenAI Playground yêu cầu trả phí nhưng cho phép tùy chỉnh mô hình linh hoạt hơn

• You.com cung cấp trải nghiệm miễn phí với nhiều mô hình AI khác nhau trên cùng một nền tảng

📌 GPT-4o mini là phiên bản nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ của GPT-4o, vượt trội so với các mô hình nhỏ khác. Người dùng có thể truy cập miễn phí qua ChatGPT và You.com, hoặc trả phí qua OpenAI Playground để tùy chỉnh. Mô hình mới này mở ra cơ hội tiếp cận AI tiên tiến cho nhiều đối tượng hơn.

https://www.zdnet.com/article/want-to-try-gpt-4o-mini-3-ways-to-access-the-smarter-cheaper-ai-model-and-2-are-free/

• Theo nghiên cứu của Capgemini, đa số các ngành đều gặp khó khăn lớn trong việc chuyển đổi các dự án thử nghiệm AI thành giải pháp sản xuất.

• Nguyên nhân chính là do ranh giới số, nhân viên số và dữ liệu kém chất lượng.

• Steve Jones, EVP tại Capgemini, cho rằng các tổ chức đã quá quen với việc sử dụng dữ liệu kém chất lượng và hy vọng sẽ sửa chữa ở hệ thống nguồn.

• Dự đoán đến năm 2030, 50% quyết định kinh doanh sẽ được đưa ra bởi AI, chủ yếu trong các ứng dụng chuỗi cung ứng tự động.

• Nhân viên số cần có khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực, không thể chờ đợi dữ liệu được làm sạch.

• Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cần tiếp cận thông tin phản ánh thực tế hoạt động của doanh nghiệp để tránh đưa ra quyết định sai lầm.

• Doanh nghiệp cần xây dựng mô hình vận hành số, mô tả rõ ràng vấn đề cần giải quyết và ranh giới của AI.

• Cần xác định rõ dữ liệu nào nên và không nên được sử dụng để đưa ra quyết định, AI được phép ảnh hưởng đến những gì.

• Mỗi giải pháp AI trong công ty sẽ bị ràng buộc bởi chức năng cụ thể của nó, tuân theo các quy tắc và động lực khác nhau.

• Cần xem xét AI dưới góc độ quản lý và áp dụng kinh doanh, thay vì chỉ tập trung vào công nghệ.

• Các nhân viên số cần có khả năng hợp tác với con người và với nhau, đặt ra câu hỏi trong phạm vi ranh giới rõ ràng.

• Thiết kế ứng dụng cần thay đổi, đưa dữ liệu lên phía trước để nhân viên số có thể sử dụng ngay lập tức.

• Tổ chức cần kiểm soát mô hình vận hành số của mình để triển khai nhân viên số thành công.

• Thách thức lớn là giúp nhân viên kinh doanh không am hiểu công nghệ có thể phát triển sự nghiệp thông qua tương tác với AI.

📌 Capgemini chỉ ra rằng để triển khai AI thành công, doanh nghiệp cần thay đổi mô hình vận hành số, xác định rõ ranh giới cho AI, và cải thiện chất lượng dữ liệu. Dự kiến đến năm 2030, 50% quyết định kinh doanh sẽ do AI đưa ra, đòi hỏi sự thay đổi lớn về tổ chức và cách tiếp cận dữ liệu.

https://venturebeat.com/ai/capgemini-digs-into-the-real-reasons-that-gen-ai-proof-of-concepts-never-take-off/

• AI tạo sinh tập trung vào việc tạo ra nội dung mới dựa trên các mẫu trong dữ liệu. Nó sử dụng các kỹ thuật như VAE và GAN để tạo ra đầu ra thực tế, phù hợp cho đổi mới và khám phá các khả năng mới.

• AI phân tích tập trung vào việc phân tích dữ liệu hiện có để tìm ra các mẫu và xu hướng, đưa ra dự đoán và khuyến nghị. Nó sử dụng các phương pháp như phân tích hồi quy, phân cụm và phân loại để cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động.

• AI nhân quả tập trung vào việc tìm hiểu và định lượng mối quan hệ nhân quả để cung cấp thông tin chi tiết về các lý do cơ bản đằng sau các mẫu và hiện tượng quan sát được. Nó sử dụng mô hình phương trình cấu trúc, mạng Bayes và phân tích đa hồi quy.

• AI tự trị tập trung vào hoạt động độc lập và học tập liên tục, được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra quyết định thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người. Nó sử dụng học tăng cường, học sâu và tổng hợp cảm biến.

• Sự kết hợp giữa 4 loại AI này có thể tạo ra tác động sâu sắc trong nhiều ngành công nghiệp:

• Trong y tế, AI tạo sinh có thể tạo ra các phác đồ điều trị cá nhân hóa, AI phân tích dự đoán phản ứng của bệnh nhân, AI nhân quả xác định các thành phần điều trị hiệu quả nhất, và AI tự trị quản lý việc điều trị theo thời gian thực.

• Trong tài chính, AI tạo sinh tạo ra các kịch bản gian lận, AI phân tích phát hiện các mẫu giao dịch bất thường, AI nhân quả xác định nguyên nhân gốc rễ, và AI tự trị triển khai các biện pháp phòng chống gian lận theo thời gian thực.

• Trong sản xuất, AI tạo sinh tạo dữ liệu tổng hợp cho các chế độ lỗi hiếm gặp, AI phân tích dự đoán các lỗi thiết bị tiềm ẩn, AI nhân quả xác định nguyên nhân gây ra lỗi, và AI tự trị tự động điều chỉnh kế hoạch bảo trì.

• Trong bán lẻ, AI tạo sinh phát triển các chiến dịch email cá nhân hóa, AI phân tích dự đoán khách hàng có khả năng phản hồi tích cực, AI nhân quả xác định các yếu tố marketing thúc đẩy tương tác, và AI tự trị đánh giá hiệu quả và điều chỉnh chiến lược theo thời gian thực.

• Trong quản lý chuỗi cung ứng, AI tạo sinh mô phỏng các thay đổi tiềm năng về nhu cầu, AI phân tích dự báo nhu cầu tương lai, AI nhân quả xác định nguyên nhân gây ra biến động nhu cầu, và AI tự trị điều chỉnh mức tồn kho và hậu cần theo thời gian thực.

📌 Sự kết hợp giữa AI tạo sinh, AI phân tích, AI nhân quả và AI tự trị mở ra tiềm năng to lớn trong nhiều ngành công nghiệp. Bằng cách tận dụng điểm mạnh của từng loại AI, các tổ chức có thể thúc đẩy đổi mới, nâng cao quy trình ra quyết định và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, tạo ra giá trị kinh tế đáng kể.

https://www.datasciencecentral.com/synergy-of-generative-analytical-causal-and-autonomous-ai/

- Sid Premkumar, nhà sáng lập công ty khởi nghiệp AI Lytix, đã phân tích chi phí tự lưu trữ mô hình AI mã nguồn mở Llama-3 8B. Ông ước tính tự lưu trữ có thể giảm chi phí xuống chỉ còn 0,01 USD/triệu token so với mức 1 USD/triệu token khi sử dụng AWS, nhưng thời gian hoàn vốn kéo dài khoảng 5,5 năm.

- Tuy nhiên, phân tích này bỏ qua yếu tố quan trọng là tổng chi phí sở hữu (TCO). Các nhà cung cấp đám mây công cộng như AWS, Azure, Google Cloud cung cấp quy mô kinh tế vượt trội, mô hình trả theo mức sử dụng linh hoạt, truy cập vào các kỹ năng chuyên môn, tính linh hoạt trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng, bảo mật và ổn định mạnh mẽ.

- Các giải pháp AI bảo mật quyền riêng tư như Private Compute Cloud (PCC) của Apple đang nổi lên, cho phép các doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của AI đám mây mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của người dùng. Điều này đặt ra tiêu chuẩn mới trong bảo vệ dữ liệu người dùng.

- Điện toán biên là trường hợp ngoại lệ tiềm năng duy nhất của đám mây trong AI. Tuy nhiên, các nhà cung cấp đám mây công cộng cũng đang triển khai cơ sở hạ tầng tới biên, mang lại sức mạnh và tính linh hoạt của đám mây đến gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra và tiêu thụ.

📌 Mặc dù tự lưu trữ mô hình AI có vẻ tiết kiệm chi phí, nhưng các lợi thế vượt trội của đám mây như hiệu quả chi phí, truy cập vào các kỹ năng chuyên môn, tính linh hoạt trong lĩnh vực AI phát triển nhanh, bảo mật mạnh mẽ và sự xuất hiện của các dịch vụ AI bảo mật quyền riêng tư như PCC của Apple khiến đám mây trở thành lựa chọn rõ ràng cho hầu hết các doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của AI.

https://venturebeat.com/data-infrastructure/the-cloud-wins-the-ai-infrastructure-debate-by-default/

- Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kiến trúc học sâu được triển khai trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và mạng transformer, giúp truy xuất các tài liệu hoặc đoạn văn bản liên quan và thêm vào cửa sổ ngữ cảnh để cung cấp thông tin bổ sung, hỗ trợ LLMs tạo ra các phản hồi hữu ích.
- Hệ thống RAG điển hình có hai mô-đun chính: truy xuất và tạo sinh. Mô-đun truy xuất sử dụng các bộ mã hóa tài liệu dựa trên BERT để chuyển đổi các truy vấn và tài liệu thành định dạng vector. Các vector này sau đó được sử dụng để xác định top-k (thường là 5 hoặc 10) tài liệu thông qua tìm kiếm sản phẩm trong tối đa (MIPS).
- MIPS dựa trên sản phẩm trong của các biểu diễn vector được mã hóa của truy vấn và các vector trong cơ sở dữ liệu vector đã được tính trước cho các tài liệu được sử dụng làm bộ nhớ ngoài, không tham số.
- RAG được thiết kế để làm cho LLMs tốt hơn trong các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức chuyên sâu mà con người không thể thực hiện được nếu không có nguồn kiến thức bên ngoài.
- Lewis et al. đã mở mã nguồn các mô hình RAG của họ trên Hugging Face Hub, cho phép chúng ta thử nghiệm với các mô hình tương tự được sử dụng trong bài báo.
- Có hai phiên bản RAG: rag-sequence và rag-token. Rag-sequence sử dụng cùng một tài liệu truy xuất để bổ sung cho việc tạo ra toàn bộ chuỗi, trong khi rag-token có thể sử dụng các đoạn khác nhau cho mỗi token.
- Các mô hình RAG có thể được cài đặt và sử dụng với các thư viện transformers và datasets từ Hugging Face, thư viện FAISS từ Facebook cho tìm kiếm vector, và PyTorch làm backend.
- RAG giúp giảm thiểu xu hướng "ảo giác" của LLMs, cung cấp cơ sở dữ liệu cập nhật, chuyên môn hóa, và cho phép các mô hình nhỏ hơn có thể truy cập thông tin ngoài bộ nhớ tham số.
- Các ứng dụng rõ ràng nhất của RAG là các biến thể của tìm kiếm ngữ nghĩa hội thoại, nhưng cũng có thể bao gồm việc kết hợp các đầu vào đa phương thức hoặc tạo hình ảnh như một phần của đầu ra.
- RAG không giải quyết hoàn toàn các vấn đề phổ biến của LLMs như ảo giác và xu nịnh, nhưng nó giúp hướng dẫn LLMs đến các phản hồi cụ thể hơn.

📌 RAG là một công cụ mạnh mẽ giúp LLMs truy xuất và sử dụng thông tin từ các nguồn bên ngoài, cải thiện hiệu suất trong các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức chuyên sâu. Tuy nhiên, nó không hoàn toàn loại bỏ các vấn đề như ảo giác và xu nịnh của LLMs.

https://www.datasciencecentral.com/how-retrieval-augment-generation-rag-makes-llms-smarter-than-before/

- Bản cập nhật gần đây cho các mô hình Gemini, bao gồm cả phiên bản Pro và Flash, đã cải thiện giới hạn tốc độ và tăng cường chế độ JSON cho việc gọi hàm. Điều này giúp tăng đáng kể hiệu suất.

- Mô hình Gemini Flash đặc biệt cân bằng giữa chất lượng, giá cả và thông lượng, cạnh tranh với các mô hình khác như GPT-3.5 và Claude. 

- Trọng tâm chính là sử dụng tính năng gọi hàm để xây dựng một chatbot hỗ trợ khách hàng có khả năng xử lý các cuộc gọi hàm tuần tự và song song.

- Tính năng gọi hàm cho phép truy cập thông tin theo thời gian thực và tạo ra phản hồi động. Quá trình bao gồm: truy vấn của người dùng, lựa chọn hàm phù hợp, thực thi hàm và tạo phản hồi.

- Một ứng dụng hấp dẫn của khả năng gọi hàm Gemini Flash là xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng. Bằng cách tận dụng các lệnh gọi hàm tuần tự và song song, chatbot có thể xử lý hiệu quả các tác vụ như truy xuất trạng thái đơn hàng, khởi tạo trả hàng/đổi hàng, hủy đơn hàng, cập nhật thông tin khách hàng, theo dõi lô hàng, áp dụng giảm giá...

- Để triển khai Gemini Flash, cần cài đặt Google Generative AI Python Package, thiết lập API key, định nghĩa các hàm cần thiết, tạo và quản lý phiên trò chuyện, thực thi lệnh gọi hàm theo cách thủ công hoặc tự động.

- Gemini Flash xử lý tốt các prompt phức tạp và lệnh gọi hàm lồng nhau, phù hợp với các tình huống hỗ trợ khách hàng nâng cao. Tốc độ và hiệu quả chi phí của mô hình này khiến nó trở thành một lựa chọn khả thi.

📌 Gemini Flash với các cập nhật gần đây và khả năng gọi hàm nâng cao là một giải pháp mạnh mẽ để xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng. Cách tiếp cận cân bằng về chất lượng, giá cả và thông lượng, kết hợp với khả năng xử lý các truy vấn phức tạp thông qua lệnh gọi hàm tuần tự và song song, giúp Gemini Flash trở thành lựa chọn hàng đầu trên thị trường chatbot, mang lại trải nghiệm người dùng tuyệt vời trong khi vẫn duy trì hiệu quả chi phí và khả năng mở rộng.

https://www.geeky-gadgets.com/google-gemini-flash-ai/

- Tối ưu hóa LLM là một thách thức, cần xác định cách bắt đầu, phương pháp tối ưu phù hợp và mức độ chính xác cần thiết cho sản xuất.

- Có 2 trục tối ưu chính: tối ưu ngữ cảnh (cung cấp kiến thức bổ sung) và tối ưu LLM (cải thiện tính nhất quán). Cần kết hợp linh hoạt cả hai trục này.

- Quy trình tối ưu điển hình: prompt engineering, thêm ví dụ tĩnh, truy xuất động (RAG), tinh chỉnh mô hình, điều chỉnh truy xuất và kiểm tra sự thật, tái huấn luyện mô hình.

- Prompt engineering là điểm khởi đầu tốt, giúp xác định ý nghĩa của độ chính xác cho từng trường hợp cụ thể. Tuy nhiên, nó khó mở rộng quy mô. Cần đánh giá hiệu quả trên tập dữ liệu kiểm tra.

- RAG giúp bổ sung ngữ cảnh chuyên biệt, giải quyết vấn đề thiếu kiến thức ngữ cảnh. Cần tối ưu cả truy xuất lẫn hành vi của mô hình.

- Tinh chỉnh mô hình giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trên tác vụ cụ thể, giải quyết vấn đề học tập. Chất lượng dữ liệu huấn luyện quan trọng hơn số lượng. Cần đảm bảo dữ liệu huấn luyện đại diện cho thực tế.

- Xác định các trường hợp thành công/thất bại chính và chi phí liên quan. Thống kê thực nghiệm giúp đánh giá tác động vĩ mô. Cân nhắc giữa độ chính xác và chi phí vận hành.

- Về mặt kỹ thuật, cần xử lý các lỗi một cách tinh tế để không làm gián đoạn trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như yêu cầu thêm thông tin, chuyển cho nhân viên hỗ trợ.

- Mức độ chính xác "đủ tốt" phụ thuộc vào giá trị kinh doanh mong đợi và chi phí khi xảy ra lỗi. Cần cân bằng giữa độ chính xác, trải nghiệm người dùng và chi phí vận hành.

📌 Tối ưu hóa LLM đòi hỏi kết hợp linh hoạt các kỹ thuật prompt engineering, RAG và tinh chỉnh mô hình dựa trên đánh giá cụ thể. Mục tiêu là đạt độ chính xác đủ tốt (khoảng 85% cho dịch vụ khách hàng) với chi phí chấp nhận được, xử lý khéo léo các lỗi để đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt. Các doanh nghiệp lớn như Morgan Stanley, Klarna đã áp dụng thành công những phương pháp này, tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành.

Citations:
https://platform.openai.com/docs/guides/optimizing-llm-accuracy/llm-optimization-context

- GPT-4o là ứng dụng AI đột phá do OpenAI phát triển, mang sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ tiên tiến lên máy Mac của bạn.
- Để tải GPT-4o, hãy truy cập trang web chính thức của OpenAI, đăng nhập hoặc đăng ký tài khoản, sau đó tìm liên kết tải xuống dành riêng cho phiên bản MacOS của GPT-4o.
- Sau khi tải xuống, kéo ứng dụng GPT-4o từ thư mục Downloads vào thư mục Applications để hoàn tất quá trình cài đặt. 
- GPT-4o hiện chỉ tương thích với các MacBook được trang bị chip Apple Silicon, cụ thể là chip M1 hoặc các mẫu mới hơn.
- Để sử dụng GPT-4o, bạn phải có đăng ký ChatGPT Plus đang hoạt động. Tuy nhiên, OpenAI đã công bố kế hoạch cung cấp GPT-4o miễn phí cho tất cả người dùng trong tương lai.
- Việc triển khai GPT-4o đang được thực hiện dần dần trên các khu vực khác nhau, do đó tính khả dụng có thể thay đổi tùy thuộc vào vị trí của bạn.
- Nếu gặp bất kỳ sự cố nào trong quá trình cài đặt hoặc đăng nhập, hãy thử sử dụng phím tắt Command + Q để bỏ qua lỗi, đảm bảo máy Mac của bạn đáp ứng các yêu cầu tương thích và kiểm tra lại thông tin đăng nhập tài khoản OpenAI của bạn.

📌 GPT-4o mang công nghệ AI tiên tiến đến máy Mac tương thích của bạn. Làm theo hướng dẫn chi tiết để tải xuống và cài đặt ứng dụng từ trang web chính thức của OpenAI. Lưu ý các yêu cầu về chip Apple Silicon, đăng ký ChatGPT Plus và tính khả dụng theo khu vực. Các mẹo khắc phục sự cố cũng được cung cấp để đảm bảo trải nghiệm cài đặt suôn sẻ.

https://www.geeky-gadgets.com/?p=428029

- Sử dụng dữ liệu có nhãn: Huấn luyện LLM trên tập dữ liệu tin cậy, có chú thích để giảm thiểu việc tạo ra nội dung sai lệch.
- Tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (retrieval augmented generation): Kết hợp kiến thức từ các nguồn bên ngoài để cải thiện tính chính xác của LLM.
- Học tập từ phản hồi của con người: Thu thập phản hồi từ người dùng để điều chỉnh và cải thiện hiệu suất của mô hình.
- Kiểm soát đầu ra: Sử dụng các kỹ thuật như lọc, kiểm duyệt hoặc xác suất để hạn chế các đầu ra không mong muốn.
- Sử dụng bộ nhớ ngoài: Tích hợp các cơ chế bộ nhớ bên ngoài để lưu trữ và truy xuất thông tin chính xác.
- Kết hợp đa phương thức: Sử dụng dữ liệu từ nhiều phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh) để bổ sung ngữ cảnh và giảm thiểu ảo giác.

📌 Việc áp dụng 6 kỹ thuật trên, bao gồm sử dụng dữ liệu có nhãn, tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài, học từ phản hồi, kiểm soát đầu ra, bộ nhớ ngoài và kết hợp đa phương thức, sẽ giúp giảm đáng kể hiện tượng ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn, từ đó nâng cao độ tin cậy và tính ổn định của công nghệ AI.

Citations:
[1] https://analyticsindiamag.com/6-techniques-to-reduce-hallucinations-in-llms/

- OpenAI thông báo trên tài khoản X (trước đây là Twitter) về việc tích hợp Google Drive và OneDrive với ChatGPT-4o.
- Tính năng này đang được triển khai dần dần cho người dùng ChatGPT Plus, Team và Enterprise.
- Tích hợp cho phép ChatGPT đọc hiệu quả hơn các định dạng tệp như Excel, Word, PowerPoint và Google Sheets.
- OpenAI cũng giới thiệu bảng và biểu đồ tương tác, cùng khả năng tải tệp trực tiếp từ Google Drive và OneDrive vào ChatGPT.
- ChatGPT-4o có thể tạo biểu đồ tương tác với chế độ xem mở rộng, bao gồm biểu đồ cột, đường, tròn và phân tán.
- Người dùng có thể tùy chỉnh biểu đồ theo yêu cầu cụ thể. Đối với các loại biểu đồ khác, ChatGPT sẽ tạo phiên bản tĩnh.
- OpenAI khẳng định sẽ không sử dụng dữ liệu do người dùng ChatGPT Enterprise và Teams tải lên để huấn luyện mô hình AI.
- Dữ liệu của người dùng ChatGPT Plus được sử dụng theo mặc định, nhưng họ có thể chọn không đóng góp nếu muốn.

📌 ChatGPT-4o đang tích hợp với Google Drive và OneDrive, cho phép truy cập và xử lý tệp đám mây trực tiếp. Tính năng mới bao gồm biểu đồ tương tác, tải tệp trực tiếp và đọc nhiều định dạng tệp hiệu quả hơn. OpenAI cam kết không sử dụng dữ liệu người dùng Enterprise và Teams để huấn luyện AI.

Citations:
[1] https://www.tomsguide.com/ai/chatgpt/chatgpt-4o-google-drive-integration-is-rolling-out-heres-how-it-works

- **Hướng dẫn toàn diện về gọi hàm trong LLMs**:
  - Gọi hàm trong LLMs đặc biệt hữu ích trong các môi trường yêu cầu ra quyết định nhanh chóng như dịch vụ tài chính và chẩn đoán y tế.
  - Một trong những kỹ thuật đã được chứng minh để giảm ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn là tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG).
  - RAG sử dụng một bộ truy xuất để tìm kiếm dữ liệu bên ngoài nhằm bổ sung ngữ cảnh cho prompt trước khi gửi đến bộ tạo sinh, tức là LLM.
  - RAG phù hợp nhất cho việc xây dựng ngữ cảnh từ dữ liệu không có cấu trúc đã được lập chỉ mục và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector.
  - Khi ứng dụng yêu cầu ngữ cảnh từ dữ liệu thời gian thực như báo giá cổ phiếu, theo dõi đơn hàng, trạng thái chuyến bay hoặc quản lý tồn kho, chúng dựa vào khả năng gọi hàm của LLMs.
  - Mục tiêu của cả RAG và gọi hàm là bổ sung ngữ cảnh cho prompt từ các nguồn dữ liệu hiện có hoặc API thời gian thực để LLM có thể truy cập thông tin chính xác.
  - LLMs với khả năng gọi hàm là nền tảng cho sự phát triển của các AI agents thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách tự động.
  - Khả năng này cho phép tích hợp LLMs với các API và hệ thống khác, tự động hóa các quy trình phức tạp liên quan đến truy xuất, xử lý và phân tích dữ liệu.

- **Chi tiết về gọi hàm**:
  - Gọi hàm, còn được gọi là sử dụng công cụ hoặc gọi API, là một kỹ thuật cho phép LLMs giao tiếp với các hệ thống, API và công cụ bên ngoài.
  - Bằng cách cung cấp cho LLM một tập hợp các hàm hoặc công cụ cùng với mô tả và hướng dẫn sử dụng, mô hình có thể chọn và gọi hàm phù hợp để hoàn thành nhiệm vụ.
  - Không phải mọi LLM đều có khả năng sử dụng gọi hàm. Những LLMs được đào tạo hoặc tinh chỉnh đặc biệt mới có khả năng xác định liệu prompt có yêu cầu gọi hàm hay không.

📌 Hướng dẫn này giải thích chi tiết về cách gọi hàm trong LLMs giúp giảm ảo giác và tăng cường ra quyết định nhanh chóng, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu dữ liệu thời gian thực. Khả năng này cho phép tích hợp LLMs với các API và hệ thống khác, tự động hóa các quy trình phức tạp.

Citations:
[1] https://thenewstack.io/a-comprehensive-guide-to-function-calling-in-llms/

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một phần không thể thiếu của trí tuệ nhân tạo, cho phép giao tiếp liền mạch giữa con người và máy tính. Lĩnh vực liên ngành này kết hợp ngôn ngữ học, khoa học máy tính và toán học, tạo điều kiện cho dịch tự động, phân loại văn bản và phân tích cảm xúc.
- Các phương pháp NLP truyền thống như CNN, RNN và LSTM đã phát triển với kiến trúc transformer và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như họ GPT và BERT, mang lại những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, LLM phải đối mặt với những thách thức, bao gồm ảo giác và nhu cầu kiến thức chuyên biệt.
- Các nhà nghiên cứu đã khảo sát các phương pháp tích hợp tăng cường truy xuất vào mô hình ngôn ngữ. Mô hình ngôn ngữ tăng cường truy xuất (RALM), chẳng hạn như Tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG) và Hiểu biết được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAU), nâng cao các tác vụ NLP bằng cách kết hợp truy xuất thông tin bên ngoài để tinh chỉnh đầu ra.
- Việc nâng cao RALM liên quan đến cải thiện bộ truy xuất, mô hình ngôn ngữ và kiến trúc tổng thể. Các cải tiến bộ truy xuất tập trung vào kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa thời gian để đảm bảo các tài liệu liên quan được truy xuất và sử dụng đúng cách. Các cải tiến mô hình ngôn ngữ bao gồm xử lý truy xuất trước khi tạo và tối ưu hóa mô hình cấu trúc, trong khi các cải tiến RALM tổng thể liên quan đến đào tạo đầu cuối và các mô-đun trung gian.
- RAG và RAU là các RALM chuyên biệt được thiết kế để tạo sinh và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. RAG tập trung vào việc nâng cao khả năng tạo ra các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên như tóm tắt văn bản và dịch máy, trong khi RAU được điều chỉnh để hiểu các tác vụ như trả lời câu hỏi và lập luận thông thường.

📌 RALM, bao gồm RAG và RAU, đại diện cho một bước tiến đáng kể trong NLP bằng cách kết hợp truy xuất dữ liệu bên ngoài với các mô hình ngôn ngữ lớn để nâng cao hiệu suất trên nhiều tác vụ khác nhau. Các nhà nghiên cứu đã tinh chỉnh mô hình tăng cường truy xuất, tối ưu hóa tương tác giữa bộ truy xuất và mô hình ngôn ngữ, mở rộng tiềm năng của RALM trong tạo sinh và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Citations:
[1] https://www.marktechpost.com/2024/05/03/a-survey-of-rag-and-rau-advancing-natural-language-processing-with-retrieval-augmented-language-models/

- Google đã xuất bản hướng dẫn toàn diện về cách tạo các lệnh tối ưu cho Gemini, chatbot của họ trong Workspace.

- Khi tạo lệnh, cần xem xét 4 tiêu chí: nhân vật (persona), nhiệm vụ (task), bối cảnh (context) và định dạng (format).

- Nhân vật: Xác định bạn là ai khi giao tiếp với AI. 

- Nhiệm vụ: Nêu rõ bạn muốn AI thực hiện điều gì (tóm tắt, thay đổi giọng điệu, v.v.).

- Bối cảnh: Cung cấp thông tin cơ bản về chủ đề và mục đích của cuộc trò chuyện.

- Định dạng: Chỉ định cách bạn muốn kết quả được trình bày (danh sách đánh số, bảng, v.v.).

- Hướng dẫn cũng đưa ra các ví dụ cụ thể về cách áp dụng 4 tiêu chí trên để tạo lệnh hiệu quả cho Gemini.

- Gemini là chatbot được tích hợp trong bộ ứng dụng năng suất Workspace của Google.

- Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Gemini có thể hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ như tóm tắt văn bản, viết email, lên kế hoạch, v.v.

📌 Google đã công bố hướng dẫn chi tiết gồm 4 tiêu chí (nhân vật, nhiệm vụ, bối cảnh, định dạng) để tạo lệnh tối ưu cho chatbot Gemini trong Workspace, giúp người dùng tận dụng tối đa khả năng hỗ trợ đa dạng của Gemini trong các tác vụ như tóm tắt, soạn thảo và lập kế hoạch.

Citations:

[1] Unlock Gemini's full potential: Google releases official 'Prompting guide' https://www.androidauthority.com/gemini-prompt-guide-3433163/

- ChatGPT là ví dụ đầu tiên về AI có thể hữu ích cho nhiều người, doanh nghiệp và ngành công nghiệp, nhưng không hoàn hảo, chính xác hay là trợ lý tối thượng.
- ChatGPT gây tranh cãi vì đôi khi cung cấp câu trả lời không chính xác, sai sự thật. Ví dụ: năm 2023, nó tuyên bố sai về một giáo sư luật và trích dẫn nguồn The Washington Post, nhưng hoàn toàn bịa đặt.
- Khi ngày càng nhiều người dùng ChatGPT, ranh giới giữa văn bản do con người và AI viết trở nên mờ nhạt. Cần cảnh giác và biết khi nào nội dung do ChatGPT viết.
- Dấu hiệu nhận biết: ngôn ngữ chung chung, lặp từ do ChatGPT là AI hẹp, không thể hiểu cảm xúc hay hành vi con người; ảo giác (bịa đặt thông tin); lỗi copy-paste nhận xét phụ của ChatGPT.
- Chuyên gia AI khuyên nên kiểm tra thực tế câu trả lời của ChatGPT, đặc biệt với chủ đề chuyên sâu. Đọc kỹ toàn bộ văn bản sẽ dễ phát hiện hơn.
- Nhiều công cụ phát hiện nội dung AI ra đời, có thể chỉ ra chính xác phần nào do AI viết. Tuy nhiên không hoàn hảo 100%, đôi khi phát hiện sai.
- Điều quan trọng là luôn kiểm tra sự thật những gì ChatGPT nói, đặc biệt với chủ đề chuyên sâu. Tốt hơn hết là cẩn thận.

📌 ChatGPT đang trở nên phổ biến nhưng tiềm ẩn nhiều rủi ro do đôi khi đưa ra thông tin sai lệch. Để nhận biết, cần chú ý đến ngôn ngữ chung chung, lặp từ, ảo giác và lỗi copy-paste. Các công cụ phát hiện AI cũng hữu ích nhưng không hoàn hảo. Điều quan trọng nhất là luôn kiểm chứng lại thông tin, đặc biệt với các chủ đề chuyên sâu.

https://readwrite.com/how-to-tell-if-something-is-written-by-chatgpt/

- Tác giả chia sẻ cách sử dụng ChatGPT để tiết kiệm vài giờ làm việc nhàm chán trong một dự án mua sắm trên Temu với ngân sách dưới 100 đô la.
- Tác giả tổ chức giao việc cho ChatGPT tương tự như cách giao việc cho trợ lý của mình trước đây.
- Quy trình gồm 5 bước: Thu thập đường link sản phẩm, xác định dữ liệu cần thiết, dạy ChatGPT nhận diện dữ liệu, đơn giản hóa tiêu đề sản phẩm và tạo danh sách có link.
- ChatGPT giúp trích xuất tên sản phẩm và đường link từ các khối dữ liệu, loại bỏ thông tin thừa trong link.
- Tác giả yêu cầu ChatGPT tóm tắt tiêu đề sản phẩm ngắn gọn hơn và tạo danh sách dạng đầu dòng.
- Cuối cùng, ChatGPT tạo danh sách với tên sản phẩm dạng link để dễ dàng sao chép vào bảng tính Excel.
- Nhờ sử dụng ChatGPT, tác giả chỉ mất dưới 10 phút thay vì 2-3 giờ làm thủ công.
- Đây là một ví dụ cho thấy ChatGPT có thể là công cụ hữu ích cho các dự án xử lý dữ liệu tương tự.

📌 ChatGPT đã giúp tác giả tiết kiệm từ 2-3 giờ xuống còn dưới 10 phút cho một dự án mua sắm trên Temu với ngân sách 100 đô la, bằng cách tự động hóa các công việc nhàm chán như trích xuất dữ liệu, tóm tắt tiêu đề và tạo danh sách có link.

Citations:
[1]https://www.zdnet.com/article/saving-hours-of-work-with-ai-how-chatgpt-became-my-virtual-assistant-for-a-data-project/

- Quy trình làm việc của AI agent sẽ thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của AI trong năm nay, thậm chí có thể hơn cả thế hệ mô hình nền tảng tiếp theo.

- Hiện nay, chúng ta chủ yếu sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ở chế độ zero-shot, nhắc mô hình tạo đầu ra cuối cùng từng token mà không sửa đổi công việc của nó. 

- Với quy trình làm việc của agent, chúng ta có thể yêu cầu LLM lặp lại một tài liệu nhiều lần, ví dụ: Lập dàn ý, quyết định tìm kiếm web để thu thập thêm thông tin, viết bản nháp đầu tiên, đọc lại bản nháp để phát hiện lập luận không chính xác hoặc thông tin thừa, sửa bản nháp.

- GPT-3.5 (zero shot) đạt 48.1% chính xác. GPT-4 (zero shot) đạt 67.0%. Tuy nhiên, cải thiện từ GPT-3.5 lên GPT-4 không đáng kể so với việc kết hợp quy trình làm việc lặp đi lặp lại của agent. GPT-3.5 đạt tới 95.1% khi được bao bọc trong vòng lặp agent.

- Các công cụ agent mã nguồn mở và tài liệu học thuật về agent đang phát triển mạnh, tạo ra thời điểm thú vị nhưng cũng gây nhầm lẫn. 

- Một số mẫu thiết kế xây dựng agent: Phản ánh (LLM tự xem xét công việc của mình để cải thiện), Sử dụng công cụ (cung cấp cho LLM các công cụ như tìm kiếm web, thực thi mã để thu thập thông tin, hành động, xử lý dữ liệu), Lập kế hoạch (LLM đưa ra và thực hiện kế hoạch nhiều bước để đạt mục tiêu), Cộng tác đa agent (nhiều agent AI làm việc cùng nhau, chia sẻ nhiệm vụ, thảo luận ý tưởng để đưa ra giải pháp tốt hơn).

📌 Quy trình làm việc lặp đi lặp lại của AI agent mang lại kết quả tốt hơn nhiều so với chỉ sử dụng LLM một lần. GPT-3.5 đạt độ chính xác 95.1% khi được tích hợp trong vòng lặp agent, vượt xa mức cải thiện từ GPT-3.5 lên GPT-4 khi dùng ở chế độ zero-shot. Các mẫu thiết kế xây dựng agent như phản ánh, sử dụng công cụ, lập kế hoạch, cộng tác đa agent đang được sử dụng hiệu quả.

https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-241/

- Công cụ AI tạo sinh như ChatGPT và Gemini có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ chỉ với vài lệnh đơn giản, giúp hiểu và trả lời các câu hỏi từ người dùng.
- Công nghệ AI có thể tự động phát hiện mẫu ẩn từ dữ liệu số và không cấu trúc, chuyển đổi thông tin thành khuyến nghị kinh doanh.
- Việc loại bỏ hoàn toàn hình thức trình bày thông tin trực quan là một sai lầm đắt giá, vì vẫn cần giữ lại sự hấp dẫn của các câu chuyện trực quan trong một số tình huống quan trọng.
- Các câu chuyện dữ liệu sử dụng hình ảnh và biểu đồ để truyền đạt thông tin phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả, tăng cường sự hiểu biết và ghi nhớ.
- AI đã cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và chuyển đổi kết quả số liệu thành dạng có thể hiểu được với ngữ cảnh chuyên ngành sâu.
- Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến cách thông tin được trình bày cho hành động hiệu quả là phương pháp tiếp cận thông tin và mức độ thông tin mà người dùng cần để đưa ra quyết định.
- 4 tình huống quyết định được phân loại theo ma trận 2x2, giúp lựa chọn phương thức trình bày thông tin phù hợp.
- Trong các tình huống đơn giản, AI và trí tuệ đối thoại có thể cung cấp thông tin hiệu quả và hiệu quả. Tuy nhiên, trong các tình huống phức tạp cần nhiều ngữ cảnh và thông tin chi tiết, câu chuyện dữ liệu và dashboard tương tác vẫn là phương tiện chính.
- Sự hợp tác giữa AI tạo sinh và con người có thể tăng cường chu trình câu chuyện dữ liệu, với AI hỗ trợ trong việc phát hiện thông tin phân tích và dịch tổng kết thống kê thành khuyến nghị kinh doanh thuyết phục.
- Gartner dự đoán rằng câu chuyện dữ liệu sẽ là cách tiêu thụ phân tích phổ biến nhất vào năm 2025 và kỹ thuật phân tích tăng cường sẽ tạo ra 75% số câu chuyện này.

📌 Sử dụng AI tạo sinh trong các tình huống đơn giản có thể tiết kiệm công sức và cải thiện kết quả kinh doanh bằng cách tăng tốc độ cung cấp thông tin. Tuy nhiên, trong các tình huống phức tạp, câu chuyện dữ liệu và dashboard tương tác vẫn cần thiết để cung cấp ngữ cảnh và thông tin chi tiết cho người đưa quyết định.

Citations:
[1] https://sloanreview.mit.edu/article/the-enduring-power-of-data-storytelling-in-the-generative-ai-era/

#MIT
#hay

#MIT

- Mô hình chatbot như ChatGPT thường được nhân cách hóa do khả năng giao tiếp giống như con người.

- Cuối năm ngoái, ChatGPT bắt đầu từ chối thực hiện một số nhiệm vụ và có vẻ như "học" cách trở nên lười biếng vào dịp nghỉ lễ.

- Mạng xã hội đưa ra suy đoán rằng chatbot có thể "học" được thói quen từ người dùng.

- Một nguyên nhân khác có thể là sự không khớp giữa dữ liệu đào tạo chung và dữ liệu "an toàn" của mô hình.

- Dữ liệu đào tạo chung thường lớn và khó phân tích, có thể dẫn đến việc mô hình học được kỹ năng không mong muốn.

- Người dùng có thể cần phải hứa hẹn ChatGPT phần thưởng để cải thiện hiệu suất cho đến khi mô hình có thể hiểu ngữ cảnh và yêu cầu một cách mượt mà hơn.

📌 Kết quả nghiên cứu từ TechCrunch cho thấy việc tương tác tốt với chatbot có thể cải thiện hiệu suất của nó. ChatGPT, một mô hình chatbot phổ biến, đã bắt đầu từ chối thực hiện một số nhiệm vụ và có vẻ như trở nên lười biếng vào dịp nghỉ lễ, khiến cộng đồng mạng xã hội đưa ra suy đoán về khả năng "học" của nó. Sự không khớp giữa dữ liệu đào tạo chung và dữ liệu an toàn có thể là nguyên nhân, khiến mô hình học được những kỹ năng không mong muốn. Người dùng có thể cần phải hứa hẹn ChatGPT phần thưởng để cải thiện hiệu suất.

Citations:

[1] Treating a chatbot nicely might boost its performance -- here's why | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/02/23/treating-a-chatbot-nicely-might-boost-its-performance-heres-why/

- Mô hình AI có nhiều kích cỡ khác nhau và được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ khác nhau. Một số mô hình chuyên biệt cho các chức năng cụ thể, trong khi những mô hình khác lại đa năng hơn.
- Quan trọng là phải xem xét những mô hình đã thành công trong các nhiệm vụ tương tự với nhiệm vụ của bạn.
- Một yếu tố quan trọng khác là cách bạn dự định triển khai mô hình đã chọn. Bạn cần quyết định liệu sử dụng dịch vụ đám mây công cộng, cung cấp khả năng mở rộng và tiếp cận, hay lựa chọn triển khai tại chỗ, mang lại nhiều kiểm soát và an ninh hơn.
- Quyết định này phụ thuộc lớn vào bản chất của ứng dụng của bạn, đặc biệt nếu nó liên quan đến việc xử lý dữ liệu nhạy cảm.
- Lựa chọn mô hình AI phù hợp là một quá trình đa mặt, đòi hỏi sự hiểu biết về yêu cầu cụ thể của dự án, đánh giá khả năng của các mô hình khác nhau, và xem xét ngữ cảnh hoạt động mà mô hình sẽ được triển khai.

📌 Bài viết cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách lựa chọn mô hình AI phù hợp với nhu cầu cụ thể. Quá trình này bao gồm việc xác định mục tiêu và sử dụng trường hợp, khám phá các mô hình AI khác nhau, và cân nhắc ngữ cảnh hoạt động mà mô hình sẽ được triển khai. Trong giai đoạn thử nghiệm, bạn nên tập trung đánh giá độ chính xác, độ tin cậy và tốc độ xử lý của từng mô hình. Bạn sẽ cần phải quyết định xem nên sử dụng các dịch vụ đám mây công cộng, cung cấp khả năng mở rộng và khả năng truy cập hay chọn triển khai tại chỗ , cung cấp nhiều quyền kiểm soát và bảo mật hơn.

Citations:
[1] https://www.geeky-gadgets.com/choosing-the-right-ai-model/

• Sự quan tâm đến AI tăng vọt, với xu hướng tạo ra các phiên bản AI của bản thân, thay đổi hình ảnh người khác bằng AI, và sử dụng hình ảnh đầu tư bởi AI.
• Copilot của Microsoft là tên gọi chung cho nhiều sản phẩm AI, bao gồm Copilot cho Microsoft 365, tích hợp với các ứng dụng Microsoft Office như Word, Outlook và OneNote.
• Copilot có phiên bản dành cho doanh nghiệp với giá $30 mỗi người dùng mỗi tháng và phiên bản Copilot Pro cho cá nhân với giá $20 mỗi tháng.
• Bài viết này cung cấp các mẹo sử dụng phiên bản miễn phí của Copilot, có sẵn trong Windows, trình duyệt Edge, công cụ tìm kiếm Bing của Microsoft và trên web cho người dùng Windows hoặc macOS có tài khoản Microsoft.
• Copilot sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dựa trên mô hình GPT-4 của OpenAI, được đào tạo trên số lượng lớn bài viết, sách, trang web và văn bản công cộng khác.
• Copilot hoạt động như một chatbot, tạo ra các phản hồi khi được đặt câu hỏi hoặc cung cấp thông tin yêu cầu.
• Copilot có thể truy cập qua nhiều cách khác nhau, bao gồm trực tiếp từ Windows, trong trình duyệt Edge, và như một công cụ web trong Bing hoặc trên trang web riêng.
• Copilot có ba chế độ trò chuyện: Sáng tạo hơn, Chính xác hơn và Cân bằng, phù hợp cho các tác vụ khác nhau.
• Copilot có thể tạo bản tóm tắt trang web, tạo bản nháp đầu tiên cho văn bản và hỗ trợ các yêu cầu liên quan đến hình ảnh.
• Cần lưu ý rằng Copilot có thể "mơ" hoặc sao chép văn bản, đôi khi dẫn đến vi phạm bản quyền hoặc thông tin không chính xác.

📌 Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng, việc sử dụng AI như Copilot đã trở nên phổ biến và hữu ích. Copilot cung cấp nhiều tính năng từ việc tạo bản tóm tắt trang web, tạo bản nháp đầu tiên, đến hỗ trợ tương tác với hình ảnh. Tuy nhiên, người dùng cần cẩn trọng với những hạn chế của Copilot như khả năng cung cấp thông tin không chính xác hoặc sao chép văn bản. Việc hiểu rõ cách thức hoạt động và lựa chọn sử dụng Copilot một cách phù hợp sẽ giúp tăng cường hiệu quả công việc và tránh những rủi ro tiềm ẩn.

- Để xuất bản chatbot GPT tùy chỉnh của bạn trên cửa hàng OpenAI, trước tiên bạn cần xác minh hồ sơ của mình bằng tên hoặc tên miền website.

- Tiếp theo, sử dụng công cụ Builder profile để đăng tải chatbot. Mỗi người đăng ký ChatGPT có thể tạo và xuất bản GPT của riêng mình.

- Bạn có thể tạo nhiều chatbot GPT tùy chỉnh như bạn muốn, nhưng phải tuân thủ các quy tắc và hạn chế về loại chatbot bạn phát triển.

- Đảm bảo rằng bạn đã đọc kỹ chính sách sử dụng của OpenAI, đặc biệt là các mục liên quan đến việc xây dựng với ChatGPT và cửa hàng GPT.

- OpenAI chưa công bố chi tiết về việc kiếm tiền từ chatbot GPT, nhưng nếu GPT của bạn đủ phổ biến, bạn có thể kiếm được một ít tiền trong tương lai.

📌 Tóm tắt từ bài viết trên ZDNET, để xuất bản chatbot GPT của bạn trên cửa hàng OpenAI, bạn cần xác minh hồ sơ và sau đó sử dụng công cụ Builder profile để đăng. Cần tuân thủ nghiêm ngặt các chính sách sử dụng của OpenAI khi phát triển chatbot. Tiềm năng kiếm tiền từ chatbot vẫn chưa được OpenAI làm rõ, nhưng có khả năng nếu chatbot của bạn được nhiều người ưa chuộng.

• Việc tinh chỉnh mô hình AI trong lĩnh vực học máy đang phát triển nhanh chóng là một kỹ năng quan trọng, và mô hình Orca 2, nổi tiếng với khả năng trả lời câu hỏi, là điểm xuất phát tuyệt vời để bắt đầu.
• Bài viết hướng dẫn cách nâng cao hiệu suất mô hình Orca 2 sử dụng Python, cho phép thêm kiến thức tùy chỉnh vào mô hình AI, hữu ích cho việc tạo trợ lý AI chăm sóc khách hàng.
• Bước đầu tiên là thiết lập môi trường Python, bao gồm cài đặt Python và thu thập các thư viện cần thiết cho mô hình Orca 2.
• Quá trình tinh chỉnh bắt đầu từ việc chuẩn bị bộ dữ liệu, với việc thu thập và làm sạch dữ liệu để tránh thiên vị.
• Mervin Praison đã tạo một hướng dẫn cho người mới bắt đầu về cách tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở như Orca 2 và cung cấp mã và hướng dẫn để dễ dàng thêm kiến thức tùy chỉnh vào mô hình AI của bạn.

📌 Việc tinh chỉnh mô hình AI trong lĩnh vực học máy đang phát triển nhanh chóng là một kỹ năng quan trọng, và mô hình Orca 2, nổi tiếng với khả năng trả lời câu hỏi, là điểm xuất phát tuyệt vời để bắt đầu. Việc này không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn là cách đơn giản để thêm kiến thức tùy chỉnh, giúp mô hình trả lời chính xác các truy vấn cụ thể. Điều này đặc biệt quan trọng khi tạo trợ lý AI cho dịch vụ khách hàng, cần trò chuyện với khách hàng về sản phẩm và dịch vụ cụ thể của công ty.

• Apify Website Content Crawler là công cụ hỗ trợ tích hợp kiến thức tùy chỉnh vào các mô hình AI như GPT.
• Crawler này giúp cải thiện hiệu suất GPT bằng cách cung cấp thông tin chính xác, giúp AI đáp ứng nhu cầu cụ thể hơn.
• GPT thường gặp hạn chế khi truy cập thông tin từ web, Apify giúp vượt qua bằng cách cung cấp dữ liệu đã chọn lọc.
• Dữ liệu thu thập được phải sạch và có cấu trúc tốt trước khi tích hợp vào GPT, đảm bảo chất lượng cao.
• Việc sử dụng Apify giúp tăng cường độ tin cậy của các phản hồi từ GPT và xây dựng cơ sở kiến thức tùy chỉnh.
• Để bắt đầu, cần xác định dữ liệu cần thu thập, thiết lập crawler, sau đó xử lý dữ liệu để loại bỏ HTML không cần thiết.
• Dữ liệu sau khi được làm sạch sẽ được tích hợp vào GPT, nâng cao kiến thức và cải thiện hiệu suất tổng thể.
• Việc nâng cấp chức năng GPT thông qua Apify Website Content Crawler là bước quan trọng cho những ai muốn tận dụng AI trong công việc hàng ngày.

📌 GPT thường gặp hạn chế khi truy cập thông tin từ web, Apify giúp vượt qua bằng cách cung cấp dữ liệu đã chọn lọc. Sử dụng Apify Website Content Crawler giúp cải thiện đáng kể chức năng của GPTs, từ việc thu thập dữ liệu đến tích hợp kiến thức chuyên biệt vào AI. Dữ liệu sau khi được thu thập và xử lý sẽ tạo thành cơ sở kiến thức tùy biến, giúp GPTs cung cấp phản hồi chính xác và đáng tin cậy, phù hợp với yêu cầu đặc thù. Quá trình này đơn giản nhưng mang lại kết quả to lớn, là chiến lược không thể thiếu để khai thác toàn bộ sức mạnh của AI.

- AI tạo sinh giúp doanh nghiệp mới chọn tên: từ Amazon đến Zoopla, việc tìm tên doanh nghiệp phản ánh USP, ngành và mục tiêu là quan trọng.

- Các công cụ tạo tên doanh nghiệp miễn phí dựa trên AI ngày càng phổ biến, cung cấp danh sách tên tức thì khi nhập từ khoá.

- Hostinger by Zyro tốt nhất cho doanh nghiệp ecommerce, cung cấp tùy chọn mua tên miền và lập cửa hàng trực tuyến.

- Brandcrowd tốt nhất cho logo, cung cấp trực quan tên doanh nghiệp qua các màu sắc và phong cách.

- Namelix tốt nhất cho tên doanh nghiệp theo xu hướng, cung cấp lựa chọn tùy chỉnh từ phong cách đến cách viết.

- Hootsuite tốt nhất cho sự tùy chỉnh, cho phép lựa chọn dựa trên tông, ngôn ngữ, và phân loại doanh nghiệp.

- Looka cung cấp nhiều lựa chọn nhất với 60 tên doanh nghiệp dựa trên từ khoá và tính cách mong muốn.

- Đăng ký tên doanh nghiệp qua Checker tên công ty của chính phủ UK, quan trọng với sự gia tăng 202.130 doanh nghiệp mới trong 12 tuần đầu năm 2023, tăng 6,5% so với năm trước.

- Rủi ro pháp lý: việc sử dụng AI có thể dẫn đến vi phạm thương hiệu, gây hậu quả pháp lý nếu tên giống hoặc gây nhầm lẫn với thương hiệu đã đăng ký.

Kết luận: Sử dụng các công cụ tạo tên doanh nghiệp dựa trên AI miễn phí đem lại nhiều lợi ích và tiện lợi, nhưng các doanh nghiệp cần cẩn trọng với các rủi ro pháp lý liên quan đến vi phạm thương hiệu, nhất là trong bối cảnh số lượng doanh nghiệp mới tại Anh tăng 6,5% chỉ trong 12 tuần đầu năm 2023.

- Midjourney là công cụ AI tạo sinh hỗ trợ thiết kế UI dành cho người mới.

- Tạo prototype UI nhanh chóng bằng cách mô tả chức năng và phong cách mong muốn để Midjourney tạo ra các biến thể.

- Tạo biến thể cho chế độ tối (Dark mode), điều chỉnh màu sắc và độ tương phản để đảm bảo độ đọc và hài hòa về mặt thị giác.

- Thử nghiệm tỉ lệ khung hình (Aspect ratio experimentation) để tối ưu hoá giao diện cho nhiều kích thước màn hình khác nhau.

- Sử dụng AI để tạo ra các hành trình người dùng cá nhân hoá, cải thiện sự tương tác và trải nghiệm người dùng.

- Công cụ này cũng hỗ trợ tạo ra các mô hình thực tế để xem trước giao diện trên các thiết bị cụ thể.

Kết luận: Bài viết trên AMBCrypto cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách thức sử dụng Midjourney để thiết kế giao diện người dùng. Các phương pháp bao gồm việc nhanh chóng tạo ra các prototype, điều chỉnh cho chế độ tối, thử nghiệm tỉ lệ khung hình để tối ưu hóa giao diện cho mọi thiết bị, và tạo ra các hành trình người dùng cá nhân hoá. Midjourney mang lại khả năng thực hiện nhiều quy trình thiết kế mà không cần mã nguồn mở hay kiến thức sâu về multimodal, giúp cho người mới có thể dễ dàng tiếp cận và sáng tạo giao diện hiệu quả.

- Bài viết trên AMBCrypto giới thiệu 5 cách sử dụng ChatGPT để nâng cao chất lượng bài nghiên cứu.

- ChatGPT hỗ trợ tạo ý tưởng cho đề tài nghiên cứu, đề xuất các câu hỏi và giúp phát triển dàn ý.

- Công cụ này cũng giúp trực quan hóa và giải thích dữ liệu, đề xuất loại biểu đồ phù hợp và tóm tắt dữ liệu.

- ChatGPT có thể tạo ra các trích dẫn chính xác theo nhiều định dạng khác nhau, giảm thiểu nguy cơ đạo văn.

- Đối với việc xác định khoảng trống nghiên cứu, ChatGPT phân tích văn bản và chỉ ra các lĩnh vực cần thêm nghiên cứu.

- ChatGPT còn giúp chỉnh sửa và bản thảo nghiên cứu, cải thiện ngữ pháp, dấu câu, từ vựng và cấu trúc câu.

- Bài viết được đăng vào ngày 16 tháng 12 năm 2023 bởi Kamina Gilani, nhấn mạnh sự quan trọng của ChatGPT trong môi trường học thuật hiện đại.

Kết luận: ChatGPT đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng các bài nghiên cứu học thuật. Nó giúp trong việc tạo ý tưởng, trực quan hóa dữ liệu, tạo trích dẫn, xác định khoảng trống nghiên cứu và chỉnh sửa văn bản, làm cho quá trình nghiên cứu trở nên hiệu quả và chính xác hơn.

- Bài viết giới thiệu 5 cách dễ dàng sử dụng Google Gemini cho phân tích dữ liệu dành cho người mới bắt đầu.

- Google Gemini hỗ trợ tích hợp quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cloud, cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu.

- Cung cấp thư viện thuật toán phân tích tiên tiến với các cài đặt sẵn và tùy chọn điều chỉnh tham số trực quan.

- Có khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực, giúp người dùng đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu cập nhật liên tục.

- Gemini cho phép tạo ra các bảng mô tả dữ liệu tương tác cao, với khả năng tùy chỉnh mạnh mẽ và các tính năng như bản đồ địa lý, 3D và kể chuyện dữ liệu nâng cao.

- Nền tảng hỗ trợ công tác hợp tác với khả năng nhiều người dùng tương tác và chỉnh sửa cùng một lúc.

Kết luận: Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về cách thức sử dụng Google Gemini trong việc phân tích dữ liệu. Từ việc tích hợp nguồn dữ liệu đa dạng, sử dụng thuật toán phân tích tiên tiến, xử lý dữ liệu thời gian thực, đến tạo ra các biểu đồ tương tác, Gemini mở ra cánh cửa vào lĩnh vực phân tích dữ liệu một cách thân thiện với người mới.

- Tóm tắt nội dung bài viết về cách thiết lập API Gemini Pro của Google:

- Gemini Pro API cho phép truy cập các mô hình AI sinh mới nhất của Google.

- Gemini Pro xử lý cả văn bản và hình ảnh, cạnh tranh với ChatGPT.

- Có 2 mô hình: gemini-pro cho nhiệm vụ văn bản, gemini-pro-vision kết hợp văn bản và hình ảnh.

- Yêu cầu hình ảnh: định dạng PNG, JPEG, WebP, kích thước tối đa 4MB.

- Các bước cài đặt: đăng ký API, chọn mô hình, tích hợp API, tinh chỉnh cài đặt.

- Gemini Pro API đem lại khả năng xử lý dữ liệu tiên tiến cho các ứng dụng.

- Tóm tắt nội dung bài viết về công cụ tạo âm thanh AI Audiobox của Meta:

- Audiobox là công cụ tạo âm thanh và nhân bản giọng nói của Meta, kế nhiệm Voicebox.

- Cho phép tạo hiệu ứng âm thanh từ văn bản, loại bỏ tiếng ồn khỏi bản ghi âm, tạo giọng nói mới.

- Người dùng có thể thử các tính năng trên trang web chính thức của Audiobox.

- Tạo mẫu âm thanh, xem trước và tải xuống máy tính.

- Audiobox được đánh giá cao về độ chính xác và khả năng tạo âm thanh.

- Meta lo ngại về việc lạm dụng công cụ để tạo giọng nói giả mạo.

- Doanh nghiệp đứng trước lựa chọn: xây dựng nền tảng AI tạo sinh nội bộ hay mua giải pháp sẵn có.

- Xây dựng AI tạo sinh đòi hỏi kiểm soát và tuỳ chỉnh cao, nhưng cần nguồn lực lớn và chuyên môn cao.

- Mua giải pháp AI tạo sinh mang lại triển khai nhanh chóng, hỗ trợ và cập nhật định kỳ.

- Lựa chọn xây dựng hay mua ảnh hưởng lớn đến khả năng cạnh tranh và thành công trong tương lai của doanh nghiệp.

- Cân nhắc giữa chi phí, khả năng tuỳ chỉnh, nguồn nhân lực, và tầm quan trọng chiến lược của AI tạo sinh.

Kết luận: Quyết định giữa việc xây dựng hay mua nền tảng AI tạo sinh có ảnh hưởng quan trọng đến hướng đi và sự thịnh vượng của doanh nghiệp. Các yếu tố như kiểm soát, chi phí, nguồn nhân lực, và nhu cầu tuỳ chỉnh cần được đánh giá kỹ lưỡng để đảm bảo sự phù hợp với mục tiêu và chiến lược kinh doanh.

- Tìm hiểu điểm mạnh của việc xây dựng hoặc mua nền tảng AI tạo sinh cho doanh nghiệp bạn.

- AI tạo sinh, xây dựng vs mua, quản lý nguồn nhân lực, chiến lược AI, kiểm soát và tuỳ chỉnh trong AI.

- Xây dựng hay Mua Nền tảng AI Tạo Sinh: Phân tích Chiến lược Quan Trọng cho Doanh Nghiệp.