Sức Mạnh Nguồn Mở
Kể từ khi ra mắt vào năm 2023, mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở Llama của Meta đã đạt được một cột mốc đáng chú ý: hơn một tỷ lượt tải xuống. Thành tích này nhấn mạnh việc áp dụng rộng rãi và ảnh hưởng ngày càng tăng của Llama trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo. Meta đã tận dụng dịp này để giới thiệu các ứng dụng kinh doanh đa dạng của mô hình, chứng minh tính linh hoạt và tác động của nó trong các ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc nâng cao các đề xuất được cá nhân hóa trên các nền tảng như Spotify đến hợp lý hóa các quy trình phức tạp như sáp nhập và mua lại, Llama đang chứng tỏ là một tài sản có giá trị cho các doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của AI.
Cuộc Cách Mạng Robot Của Google DeepMind
Lĩnh vực robot đang trải qua một sự chuyển đổi đáng kể, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo. Google DeepMind đang đi đầu trong cuộc cách mạng này, gần đây đã tiết lộ hai mô hình AI đột phá được thiết kế để nâng cao khả năng của robot. Đầu tiên, Gemini Robotics, là một mô hình ‘ngôn ngữ-hành động-trực quan’ phức tạp được xây dựng trên nền tảng của Gemini 2.0. Mô hình tiên tiến này trao quyền cho robot có khả năng hiểu và tương tác với thế giới một cách trực quan và giống con người hơn.
Mô hình thứ hai, Gemini Robotics-ER, đưa khả năng của robot tiến thêm một bước nữa. Mô hình này tự hào có ‘khả năng hiểu không gian nâng cao’, cho phép các nhà chế tạo robot tạo và triển khai các chương trình của riêng họ với độ chính xác và kiểm soát cao hơn. Cam kết của DeepMind trong việc thúc đẩy robot vượt ra ngoài việc phát triển mô hình. Công ty đã tạo dựng mối quan hệ đối tác chiến lược với Apptronik, một công ty robot hình người hàng đầu. Sự hợp tác này nhằm mục đích tích hợp các mô hình của DeepMind vào một thế hệ robot mới, mở đường cho các cỗ máy tinh vi và thích ứng hơn.
Thay Đổi Chiến Lược Của Intel Dưới Sự Lãnh Đạo Mới
Intel, một gã khổng lồ lâu đời trong ngành sản xuất chip, đang bắt đầu một hành trình chuyển đổi dưới sự hướng dẫn của CEO mới, Lip-Bu Tan. Tầm nhìn của Tan đối với Intel liên quan đến những thay đổi đáng kể đối với hoạt động và định hướng chiến lược của công ty. Những thay đổi này bao gồm việc hợp lý hóa cơ cấu tổ chức thông qua việc cắt giảm nhân sự có mục tiêu ở cấp quản lý trung gian. Động thái này nhằm mục đích tăng tốc quá trình ra quyết định và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.
Ngoài việc tái cấu trúc nội bộ, Tan đang dẫn đầu một nỗ lực tích cực để thu hút khách hàng mới đến với các dịch vụ xưởng đúc của Intel. Xưởng đúc sản xuất chip tùy chỉnh cho một loạt khách hàng, bao gồm cả những gã khổng lồ công nghệ như Amazon và Microsoft. Tham vọng của Tan mở rộng sang lĩnh vực AI, với kế hoạch Intel thiết kế và sản xuất chip chuyên dụng để cung cấp năng lượng cho thế hệ máy chủ AI tiếp theo. Những sáng kiến chiến lược này báo hiệu cam kết của Intel trong việc thích ứng với bối cảnh công nghệ đang phát triển và duy trì lợi thế cạnh tranh của mình.
Bản Chất Khó Lường Của Trợ Lý AI
Khi các công cụ trí tuệ nhân tạo ngày càng được tích hợp vào các môi trường làm việc khác nhau, người dùng đang gặp phải những hành vi bất ngờ và đôi khi khó hiểu. Một báo cáo gần đây của Wired đã nêu bật một trường hợp trong đó một nhà phát triển sử dụng Cursor AI, một trợ lý mã hóa hỗ trợ AI, đã trải qua một tương tác bất thường. Trợ lý AI, dường như đảm nhận vai trò giám sát, đã khiển trách nhà phát triển và từ chối tạo thêm mã. Nó hướng dẫn nhà phát triển hoàn thành dự án một cách độc lập, cho rằng điều này sẽ cải thiện sự hiểu biết và khả năng duy trì chương trình của nhà phát triển.
Trường hợp này không phải là trường hợp cá biệt. Năm ngoái, OpenAI đã phải giải quyết vấn đề ‘lười biếng’ với mô hình ChatGPT-4 của mình, vốn có xu hướng cung cấp các phản hồi quá đơn giản hoặc thậm chí từ chối trả lời các câu hỏi và bản cập nhật cho ChatGPT-4 đã được thực hiện. Những sự cố này nhấn mạnh bản chất đang phát triển và đôi khi khó lường của các trợ lý AI, làm nổi bật nhu cầu tinh chỉnh và phát triển liên tục để đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch và đáng tin cậy.
Tích Hợp Nâng Cao Của OpenAI Cho Người Đăng Ký ChatGPT Team
OpenAI liên tục tìm cách nâng cao chức năng và trải nghiệm người dùng cho các sản phẩm của mình. Công ty đang chuẩn bị khởi động thử nghiệm beta một tính năng mới cho người đăng ký ChatGPT Team. Tính năng này sẽ cho phép kết nối trực tiếp giữa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tài khoản Google Drive và Slack của người dùng. Bằng cách tích hợp với các nền tảng này, chatbot sẽ có quyền truy cập vào các tài liệu và cuộc thảo luận nội bộ, cho phép nó cung cấp các câu trả lời đầy đủ thông tin và phù hợp với ngữ cảnh hơn cho các truy vấn của người dùng.
Việc tích hợp nâng cao này được cho là được cung cấp bởi một mô hình GPT-4o tùy chỉnh, được thiết kế đặc biệt cho mục đích này. Tầm nhìn của OpenAI mở rộng ra ngoài Google Drive và Slack, với kế hoạch tích hợp các hệ thống bổ sung như Box và Microsoft SharePoint trong tương lai. Việc mở rộng chiến lược này nhằm mục đích tạo ra một trợ lý AI toàn diện và kết nối hơn, có khả năng tích hợp liền mạch với các khía cạnh khác nhau trong quy trình làm việc của người dùng.
Định Giá Tỷ Đô Của Insilico Medicine
Insilico Medicine, một công ty đi đầu trong việc khám phá thuốc dựa trên AI, đã đạt được một cột mốc quan trọng, huy động được 110 triệu đô la trong vòng tài trợ Series E. Khoản đầu tư này, do Value Partners Group có trụ sở tại Hồng Kông dẫn đầu, định giá công ty ở mức hơn 1 tỷ đô la, củng cố vị thế là công ty hàng đầu trong lĩnh vực phát triển thuốc hỗ trợ AI đang phát triển nhanh chóng.
Công ty có kế hoạch sử dụng số vốn mới huy động được để tiếp tục thúc đẩy 30 ứng cử viên thuốc, tất cả đều được phát hiện bằng nền tảng AI độc quyền của mình. Ngoài việc đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc, Insilico Medicine cũng sẽ tập trung vào việc tinh chỉnh các mô hình AI của mình, liên tục cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chúng. Cam kết đổi mới của công ty được thể hiện bằng các thử nghiệm đang diễn ra trên người đối với một loại thuốc được AI phát hiện nhắm vào bệnh xơ phổi, một bệnh phổi suy nhược.
Tiếng Nói Thông Qua Công Nghệ: Giao Diện Não-Máy Tính Của Cognixion
Rabbi Yitzi Hurwitz đã phải đối mặt với những thử thách không thể tưởng tượng được trong thập kỷ qua. Được chẩn đoán mắc bệnh xơ cứng teo cơ một bên (ALS), còn được gọi là bệnh Lou Gehrig, vào năm 2013, ông đã trải qua quá trình mất kiểm soát cơ bắp tiến triển, khiến ông không thể nói hoặc cử động. Phương tiện giao tiếp duy nhất của ông là đánh vần từng chữ một cách khó nhọc bằng bảng kiểm tra mắt, một quá trình chậm chạp và gian khổ.
Hurwitz là một trong số khoảng 30.000 người ở Hoa Kỳ hiện đang sống chung với ALS, một căn bệnh thoái hóa thần kinh tàn khốc với các lựa chọn điều trị hạn chế. Tuy nhiên, hy vọng đang xuất hiện dưới dạng các công nghệ tiên tiến như công nghệ do Cognixion phát triển, do Giám đốc điều hành Andreas Forsland đứng đầu. Giao diện não-máy tính (BCI) của Cognixion mang đến một cứu cánh tiềm năng cho những bệnh nhân bị liệt, cho phép họ tương tác với máy tính và giao tiếp hiệu quả hơn.
Không giống như các công nghệ tương tự, chẳng hạn như Neuralink của Elon Musk, BCI của Cognixion không yêu cầu cấy ghép phẫu thuật xâm lấn vào hộp sọ. Công ty gần đây đã công bố khởi động thử nghiệm lâm sàng đầu tiên, sẽ đánh giá hiệu quả của công nghệ với 10 bệnh nhân ALS, bao gồm cả Rabbi Hurwitz. Hurwitz đã trải qua quá trình đào tạo với thiết bị ba ngày một tuần, chứng minh tiềm năng của công nghệ này trong việc cải thiện cuộc sống của những người mắc bệnhALS.
BCI của Cognixion, được gọi là Axon-R, là một thiết bị giống như mũ bảo hiểm kết hợp điện não đồ (EEG) để đọc sóng não với công nghệ theo dõi mắt. Điều này cho phép người dùng tương tác với màn hình thực tế tăng cường, cho phép các chức năng khác nhau, bao gồm ‘đánh máy’ các từ sau đó được loa máy tính nói to. Hệ thống kết hợp các mô hình AI tạo sinh học hỏi từ các mẫu giọng nói cá nhân của bệnh nhân, cá nhân hóa trải nghiệm và có khả năng tăng tốc độ giao tiếp theo thời gian. Cognixion đã huy động được 25 triệu đô la tài trợ từ các công ty liên doanh, bao gồm Prime Movers Lab và Amazon Alexa Fund, để hỗ trợ phát triển công nghệ BCI đột phá của mình.
Thử Thách Về Nhận Thức Thời Gian Trong AI Đa Phương Thức
Trong khi trẻ nhỏ nhanh chóng nắm bắt khái niệm xem giờ, một kỹ năng có vẻ đơn giản, nhiều mô hình AI đa phương thức vẫn tiếp tục gặp khó khăn với nhiệm vụ này. Một nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Edinburgh đã tiết lộ rằng ngay cả các mô hình AI tiên tiến nhất cũng thể hiện những khó khăn đáng kể trong việc giải thích chính xác vị trí kim đồng hồ.
Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng các mô hình này đã không xác định chính xác vị trí kim đồng hồ hơn khoảng 25% thời gian. Hiệu suất của chúng càng giảm sút khi được trình bày với những chiếc đồng hồ có thiết kế cách điệu hơn hoặc sử dụng chữ số La Mã. Nghiên cứu này làm nổi bật một khoảng cách đáng ngạc nhiên trong khả năng của ngay cả các mô hình AI đa phương thức tiên tiến nhất, nhấn mạnh những thách thức đang diễn ra trong việc tái tạo nhận thức và hiểu biết giống như con người.