Search
By
Video gần đây đã làm sáng tỏ những đột phá đáng chú ý trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI). Từ các mô hình suy luận thông minh hơn đến khả năng xây dựng ứng dụng mà không cần viết một dòng code nào, AI đang nhanh chóng phát triển và mang lại những ứng dụng thực tế ấn tượng. Bài viết này sẽ đi sâu vào các công nghệ được đề cập trong video và giải thích cách chúng có thể tác động đến cuộc sống của chúng ta.
Các mô hình Transformer truyền thống như GPT hoặc Midjourney rất giỏi trong việc nhận dạng mẫu và hoàn thành câu, nhưng lại gặp khó khăn trong các nhiệm vụ đòi hỏi suy luận sâu. EBTs giải quyết vấn đề này bằng cách gán một "giá trị năng lượng" cho mỗi câu trả lời tiềm năng. Giá trị năng lượng thấp hơn cho thấy câu trả lời phù hợp hơn. Mô hình sẽ cải thiện câu trả lời của mình theo từng bước cho đến khi tìm được giải pháp có năng lượng thấp nhất. Điều này giúp EBTs linh hoạt hơn, có thể dành nhiều thời gian hơn cho các tác vụ phức tạp và kiểm tra độ tin cậy của câu trả lời.
Lợi ích của EBTs:
Dữ liệu thu thập từ các thiết bị đeo thông minh thường bị thiếu hụt do mất kết nối, hết pin hoặc người dùng không đeo thiết bị. Phương pháp truyền thống là loại bỏ các mẫu dữ liệu bị lỗi hoặc cố gắng điền vào chỗ trống bằng các phỏng đoán (imputation). Cả hai cách này đều không tối ưu. LSM2 của Google DeepMind sử dụng một phương pháp thông minh hơn: Adaptive and Inherited Masking (AIM). AIM đánh dấu các phần dữ liệu thực sự bị thiếu (inherited mask) và đồng thời ẩn một số dữ liệu hoạt động (adaptive part). Điều này giúp mô hình học cách xử lý cả các khoảng trống thực tế và nhân tạo.
Lợi ích của LSM2:
GitHub SparkCC là một nền tảng AI cho phép bạn tạo ra các ứng dụng hoàn chỉnh chỉ bằng cách mô tả chúng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn chỉ cần nhập những gì bạn muốn, chẳng hạn như "Tôi muốn một trang web cho phép người dùng chia sẻ công thức nấu ăn và đánh giá chúng dựa trên độ tươi của nguyên liệu", và SparkCC sẽ tạo ra toàn bộ ứng dụng cho bạn: front-end, back-end, cơ sở dữ liệu, tích hợp AI và hosting.
Lợi ích của GitHub SparkCC:
Pi Vision là một framework cho phép các mô hình AI tự viết code Python trong quá trình thực hiện nhiệm vụ. Khi được giao một bài toán, mô hình sẽ phân tích nó, viết code Python để giải quyết nó, chạy code, xem kết quả và điều chỉnh code nếu cần thiết. Quá trình này lặp lại cho đến khi mô hình hài lòng với kết quả. Pi Vision sử dụng các thư viện Python thực tế như OpenCV, NumPy và Pillow để xử lý hình ảnh và thực hiện các tác vụ thị giác khác.
Lợi ích của Pi Vision:
Những đột phá trong lĩnh vực AI được đề cập trong bài viết này cho thấy AI đang tiến gần hơn đến việc trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn và hữu ích hơn. Từ Energy-Based Transformers đến khả năng tạo ứng dụng không cần code, AI đang mở ra những cơ hội mới cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Hãy theo dõi SumoTech để cập nhật những tin tức và phân tích mới nhất về AI và các công nghệ tiên tiến khác.
`
