Category: AI

bolt.diy + DeepSeek Then Make A Simple App On Local PC

Posted on by Nguyễn Công Tình

1. Download bolt.diy

https://github.com/stackblitz-labs/bolt.diy/releases/tag/v0.0.6

Download bolt.diy

2. Install NodeJS

  1. Visit the [Node.js Download Page]  (https://nodejs.org/en/download/)
  2. Download the “LTS” (Long Term Support) version for your operating system
  3. Run the installer, accepting the default settings
  4. Verify Node.js is properly installed:

  For Windows Users:

  1. Press Windows + R
  2. Type sysdm.cpl and press Enter
  3. Go to Advanced tab → Environment Variables
  4. Check if Node.js appears in the Path variable

For Mac/Linux Users:

  1. Open Terminal
  2. Type this command:

     “`bash

    echo $PATH

    “`

  3. Look for “/usr/local/bin” in the output

3. Run application

Install Package Manager (pnpm): npm install -g pnpm

Install Project Dependencies: pnpm install

Start the Application: pnpm run dev

Run application
Run application

4. Bolt.diy Interface

Bolt.diy Interface

You can select multi chatbot API such as Open AI, Amazon Bedrock,…

Bolt.diy Interface

I will try to use Deepseek API

Bolt.diy Interface

You need register a deepseek account and make a API key

Bolt.diy Interface

Copy Api key and paste into Bolt.diy. And try it!!

No, Api key need charge free to use ><

Bolt.diy Interface

Now i try to use OpenAI GPT 4o Model. It seems working now

Bolt.diy Interface

Thanks for reading!

Gemini Code Assist: Trợ thủ AI lập trình miễn phí cho mọi người

Posted on by Quynh Nga


Xin chào, tôi là Quỳnh Nga, đến từ công ty Scuti JSC!

Bạn đã bao giờ cảm thấy mệt mỏi với việc viết code, debug, hay tìm kiếm giải pháp cho những vấn đề lặp đi lặp lại? Bạn ước có một “trợ lý ảo” thông minh giúp bạn giải quyết những công việc tốn thời gian đó? Nếu câu trả lời là “có”, thì Gemini Code Assist chính là giải pháp dành cho bạn! Gemini Code Assist, một sản phẩm của Google, là công cụ hỗ trợ lập trình bằng trí tuệ nhân tạo (AI), giúp bạn tăng tốc độ viết code, nâng cao chất lượng code và tập trung vào những công việc sáng tạo hơn. 

Điểm đặc biệt là Gemini Code Assist có phiên bản miễn phí với giới hạn sử dụng cực kỳ hào phóng, giúp mọi người, từ sinh viên, người mới bắt đầu, đến các lập trình viên chuyên nghiệp, đều có thể tiếp cận công nghệ AI tiên tiến này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá Gemini Code Assist là gì, những tính năng tuyệt vời của nó, và cách nó khác biệt so với các công cụ tương tự.

Gemini Code Assist: Trợ thủ AI đắc lực cho lập trình viên

Gemini Code Assist là gì?

Gemini Code Assist là một công cụ hỗ trợ lập trình dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) do Google phát triển. Nó hoạt động như một “trợ lý ảo” thông minh, giúp bạn viết code nhanh hơn, hiệu quả hơn và ít lỗi hơn. Gemini Code Assist được tích hợp trực tiếp vào các môi trường phát triển tích hợp (IDE) phổ biến như Visual Studio Code và các IDE của JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand, WebStorm,…), Cloud Workstations, và Cloud Shell Editor, giúp bạn sử dụng một cách thuận tiện mà không cần chuyển đổi giữa các ứng dụng. 

Gemini Code Assist sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) từ Google, cụ thể là Gemini 2.0 và Gemini 1.5 Pro (cho các tính năng cao cấp), được tinh chỉnh với hàng tỷ dòng code nguồn mở, dữ liệu bảo mật, tài liệu và code mẫu của Google Cloud. Điều này cho phép Gemini Code Assist cung cấp các đề xuất code, hoàn thành code, tạo code và hỗ trợ trò chuyện chất lượng cao, phù hợp với ngữ cảnh của dự án của bạn. Gemini Code Assist không chỉ đơn thuần là một công cụ tự động hoàn thành code, mà còn là một người bạn đồng hành, giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp, tìm hiểu các khái niệm mới và nâng cao kỹ năng lập trình của mình.

Dark-themed code editor with highlighted lines. Two inset panels show illustrated people working on laptops, one with a hijab. A sparkling icon is centered below.

                                                                Nguồn: https://blog.google/technology/developers/gemini-code-assist-free/

Điểm nổi bật của Gemini Code Assist

Gemini Code Assist được trang bị những tính năng mạnh mẽ, giúp bạn nâng cao hiệu suất làm việc đáng kể:

  • Hoàn thành code tự động (Code Completion): Gemini Code Assist có khả năng tự động hoàn thành các dòng code, gợi ý các đoạn code phù hợp với ngữ cảnh, giúp bạn tiết kiệm thời gian và giảm thiểu lỗi chính tả. Ví dụ, khi bạn bắt đầu gõ một câu lệnh như `for (int i = 0; i <`, Gemini Code Assist sẽ hiển thị các gợi ý hoàn thành dựa trên cú pháp của ngôn ngữ lập trình, các biến và hàm đã được định nghĩa, và thậm chí cả các thư viện bạn đang sử dụng.
  • Sinh code (Code Generation): Bạn chỉ cần mô tả chức năng mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, Gemini Code Assist sẽ tự động tạo ra các đoạn code hoặc thậm chí toàn bộ hàm (function) tương ứng. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu Gemini Code Assist “Viết một hàm Python để tính giai thừa của một số nguyên, sử dụng đệ quy” và nó sẽ tạo ra code hoàn chỉnh cho bạn.
  • Hỗ trợ trò chuyện (Chat): Gemini Code Assist có một giao diện trò chuyện, cho phép bạn đặt câu hỏi về code, tìm kiếm giải pháp, và nhận hướng dẫn về các phương pháp lập trình tốt nhất. Bạn có thể hỏi Gemini Code Assist “Làm thế nào để sắp xếp một danh sách trong Python?” hoặc “Giải thích sự khác biệt giữa `ArrayList` và `LinkedList` trong Java?”. Giao diện trò chuyện này tích hợp trực tiếp trong IDE.
  • Tùy chỉnh code (Code Customization): (Chỉ có ở phiên bản Enterprise) Gemini Code Assist có thể được tùy chỉnh để phù hợp với các quy tắc và phong cách code riêng của tổ chức bạn, dựa trên các kho code (codebase) riêng tư. Điều này đảm bảo rằng các gợi ý code không chỉ chính xác về mặt cú pháp mà còn tuân thủ các tiêu chuẩn của nhóm bạn. Gemini Code Assist sẽ đọc file `.gemini/styleguide.md` trong repository của bạn để hiểu các hướng dẫn về style code.
  • Nhận biết ngữ cảnh code cục bộ (Local Codebase Awareness): Gemini Code Assist có thể hiểu ngữ cảnh của toàn bộ dự án của bạn, giúp đưa ra các gợi ý và đề xuất chính xác hơn. Nó không chỉ xem xét code trong file hiện tại mà còn phân tích các file liên quan, các thư viện được sử dụng, và cấu trúc tổng thể của dự án. Tính năng này được hỗ trợ bởi mô hình Gemini 1.5 Pro, cho phép xử lý lượng lớn thông tin (lên đến 128.000 token đầu vào trong chat), giúp Gemini hiểu rõ hơn về codebase của bạn.
  • Hỗ trợ đa ngôn ngữ lập trình: Gemini Code Assist hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, JavaScript, Python, C, C++, Go, PHP, và SQL. Điều này giúp bạn sử dụng Gemini Code Assist trong nhiều dự án khác nhau mà không cần phải thay đổi công cụ.
  • Tích hợp với GitHub: Gemini Code Assist for GitHub cung cấp các tính năng hỗ trợ review code, tóm tắt pull request, và đề xuất các thay đổi code, giúp quá trình phát triển phần mềm cộng tác trở nên dễ dàng hơn. Gemini Code Assist sẽ tự động được thêm làm reviewer cho pull request.

Gemini Code Assist khác biệt như thế nào?

So với các công cụ hỗ trợ lập trình AI khác, Gemini Code Assist có những điểm khác biệt sau:

  • Phiên bản miễn phí hào phóng: Gemini Code Assist cung cấp phiên bản miễn phí với giới hạn sử dụng rất cao (lên đến 180.000 lần hoàn thành code mỗi tháng), vượt trội hơn hẳn so với các công cụ tương tự khác thường chỉ cung cấp khoảng 2.000 lần hoàn thành code mỗi tháng. Điều này cho phép các lập trình viên cá nhân, sinh viên, và những người mới bắt đầu có thể thoải mái sử dụng Gemini Code Assist mà không lo bị giới hạn.
  • Được hỗ trợ bởi Gemini 2.0: Phiên bản miễn phí của Gemini Code Assist được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ Gemini 2.0, đã được tinh chỉnh đặc biệt cho các tác vụ lập trình. Mô hình này được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu code, giúp nó hiểu rõ cú pháp, ngữ nghĩa và các mẫu code phổ biến trong nhiều ngôn ngữ lập trình.
  • Tích hợp sâu với hệ sinh thái Google Cloud: Gemini Code Assist được tích hợp với nhiều dịch vụ của Google Cloud như Firebase, BigQuery, Apigee, và Application Integration, giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của nền tảng đám mây này. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Gemini Code Assist để tạo các truy vấn SQL cho BigQuery, xây dựng API với Apigee, hoặc tự động hóa các quy trình làm việc với Application Integration.
  • Bảo mật và quyền riêng tư cấp doanh nghiệp: Gemini Code Assist tuân thủ các chính sách bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt của Google, đảm bảo an toàn cho code và dữ liệu của bạn. Dữ liệu của bạn sẽ không được sử dụng để huấn luyện các mô hình chung, và bạn có toàn quyền kiểm soát dữ liệu và IP của mình.

Các tính năng chính của Gemini Code Assist

Hỗ trợ viết code và trò chuyện

  • Hoàn thành và tạo code: Gemini Code Assist cung cấp tính năng hoàn thành code tự động và tạo code theo yêu cầu trong các IDE phổ biến. Bạn có thể nhận được các gợi ý code khi đang gõ, hoặc yêu cầu Gemini Code Assist tạo code dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, bạn có thể viết một comment như “// Tạo hàm kiểm tra số nguyên tố” và Gemini Code Assist sẽ tạo ra hàm tương ứng. Hoặc bạn có thể yêu cầu “Build me a simple HTML form with fields for name, email, and message, and then add a ‘submit’ button”.
  • Hỗ trợ trò chuyện: Bạn có thể trò chuyện với Gemini Code Assist để được giải đáp các thắc mắc liên quan đến code, tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề, hoặc nhận hướng dẫn về các phương pháp lập trình tốt nhất. Giao diện trò chuyện được tích hợp trực tiếp vào IDE, giúp bạn không cần phải chuyển đổi giữa các ứng dụng. Bạn có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: “Làm thế nào để kết nối đến cơ sở dữ liệu MySQL trong Python?”, hoặc “Explain what this Python code snippet does and find any errors”.
  • Hỗ trợ đa IDE: Gemini Code Assist hỗ trợ nhiều IDE như VS Code, JetBrains IDEs (IntelliJ, PyCharm, GoLand, WebStorm), Cloud Workstations, và Cloud Shell Editor. Điều này cho phép bạn sử dụng Gemini Code Assist trong môi trường phát triển quen thuộc của mình.
  • Smart Actions và Smart Commands: Sử dụng các hành động thông minh (smart actions) và lệnh thông minh (smart commands) để tự động hóa các tác vụ thường gặp trong quá trình phát triển. Ví dụ, bạn có thể chọn một đoạn code và sử dụng smart action “Generate unit tests” để tự động tạo các bài kiểm tra đơn vị. Hoặc bạn có thể sử dụng smart command “/explain” để yêu cầu Gemini Code Assist giải thích một đoạn code phức tạp.

Hỗ trợ phát triển API (Gemini in Apigee)

  • Tạo API: Gemini Code Assist trong Apigee giúp bạn tạo API một cách nhanh chóng và dễ dàng, ngay cả khi bạn không phải là chuyên gia về API. Bạn có thể mô tả API mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini Code Assist sẽ tạo ra đặc tả API (API specification) phù hợp với các tiêu chuẩn của doanh nghiệp. Nó cũng xem xét các yếu tố như lược đồ bảo mật (security schemas) và các đối tượng API (API objects) trong API Hub để đưa ra các đề xuất phù hợp. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu: “Tạo API để quản lý thông tin người dùng, bao gồm các thao tác tạo, đọc, cập nhật và xóa người dùng”. (Tính năng này đang trong giai đoạn Preview)
  • Tìm kiếm thông minh: Tính năng Smart Search trong API Hub, được hỗ trợ bởi Vertex AI, giúp bạn tìm kiếm API một cách hiệu quả hơn. Bạn có thể tìm kiếm API dựa trên các thuộc tính, chức năng, hoặc thậm chí cả các đoạn code liên quan. (Tính năng này đã khả dụng rộng rãi – GA)
  • Giải thích code: Gemini Code Assist có thể giải thích code cho các chính sách Apigee (Apigee policies), giúp bạn hiểu rõ hơn về cách các chính sách này hoạt động và cách chúng tương tác với API của bạn. (Tính năng này đang trong giai đoạn Preview)

Tích hợp ứng dụng (Gemini in Application Integration)

  • Tạo luồng tự động hóa: Gemini Code Assist trong Application Integration giúp bạn xây dựng các luồng tự động hóa (automation flows) một cách dễ dàng. Bạn có thể mô tả quy trình làm việc mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini Code Assist sẽ đề xuất các luồng phù hợp. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu: “Tạo luồng tự động hóa để gửi email thông báo cho khách hàng khi trạng thái đơn hàng của họ thay đổi”. Nó cũng có thể tự động tạo các biến (variables) và cấu hình trước các tác vụ (tasks), giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
  • Tùy chỉnh theo ngữ cảnh: Gemini Code Assist đưa ra các đề xuất dựa trên ngữ cảnh của doanh nghiệp, bao gồm các API, ứng dụng và tài sản hiện có. Điều này đảm bảo rằng các luồng tự động hóa được tạo ra phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
  • Tạo tài liệu: Gemini Code Assist có thể tự động tạo tài liệu cho các luồng tự động hóa, giúp bạn dễ dàng theo dõi và quản lý các quy trình của mình.

Phân tích dữ liệu (Gemini in BigQuery)

  • Hỗ trợ SQL: Gemini Code Assist trong BigQuery Studio cung cấp các tính năng hỗ trợ viết code SQL, bao gồm:
    • Tạo code SQL (generation): Bạn có thể mô tả truy vấn mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini Code Assist sẽ tạo ra câu lệnh SQL tương ứng. Ví dụ: “Cho tôi biết tổng doanh thu theo sản phẩm trong tháng trước”.
    • Hoàn thành code SQL (completion): Khi bạn đang viết code SQL, Gemini Code Assist sẽ đưa ra các gợi ý hoàn thành dựa trên ngữ cảnh của câu lệnh.
    • Giải thích code SQL (explanation): Gemini Code Assist có thể giải thích ý nghĩa của các câu lệnh SQL phức tạp, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động.
  • Hỗ trợ Python: Ngoài SQL, Gemini Code Assist trong BigQuery Studio cũng hỗ trợ tạo và hoàn thành code Python, giúp bạn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu nâng cao.
  • Data Canvas: Data Canvas là một giao diện trực quan cho phép bạn khám phá, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu trong BigQuery bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể đặt câu hỏi về dữ liệu của mình, và Data Canvas sẽ tạo ra các truy vấn và biểu đồ tương ứng. Ví dụ: “Hiển thị biểu đồ cột về doanh số bán hàng theo khu vực”.
  • Data Insights: Data Insights cung cấp một thư viện các câu hỏi SQL được xác thực trước, giúp bạn nhanh chóng khám phá các thông tin chi tiết từ dữ liệu của mình.

Hỗ trợ trong Colab Enterprise

  • Hỗ trợ code trong Notebook: Gemini Code Assist trong Colab Enterprise cung cấp các tính năng hỗ trợ viết code Python trong các notebook. Bạn có thể sử dụng tính năng hoàn thành code tự động và tạo code bằng ngôn ngữ tự nhiên để tăng tốc độ phát triển và giảm thiểu lỗi. Ví dụ, bạn có thể viết “// Tạo một biểu đồ phân tán từ dữ liệu trong dataframe df” và Gemini Code Assist sẽ tạo ra code Python tương ứng sử dụng thư viện như matplotlib hoặc seaborn.

Hỗ trợ trong cơ sở dữ liệu (Gemini in Databases)

  • Tạo truy vấn SQL: Tạo câu lệnh SQL bằng cách viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, bạn có thể viết “Hiển thị cho tôi 10 khách hàng chi tiêu nhiều nhất trong năm 2023” và Gemini sẽ tạo ra câu lệnh SQL tương ứng.
  • Code theo ngữ cảnh: Nhận code theo ngữ cảnh hoạt động với lược đồ của bạn. Gemini sẽ xem xét cấu trúc bảng, kiểu dữ liệu và các ràng buộc để tạo ra code chính xác.
  • Tối ưu hóa và giải thích: Tối ưu hóa và giải thích các truy vấn hiện có. Gemini có thể phân tích các truy vấn SQL hiện có và đề xuất các cải tiến để tăng hiệu suất, đồng thời giải thích ý nghĩa của các câu lệnh SQL phức tạp. Ví dụ, nó có thể gợi ý thêm chỉ mục (index) vào một cột thường xuyên được sử dụng trong mệnh đề WHERE.

Hỗ trợ phát triển ứng dụng (Gemini in Firebase)

  • Hỗ trợ code: Tạo, chỉnh sửa và debug code mẫu cho Firebase bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể yêu cầu Gemini Code Assist tạo code để thực hiện các tác vụ phổ biến như xác thực người dùng, lưu trữ dữ liệu, hoặc gửi thông báo đẩy. Ví dụ: “Tạo code Javascript để xác thực người dùng bằng email và mật khẩu sử dụng Firebase Authentication”.
  • Giải thích code: Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giải thích, tạo và chuyển đổi code trong bảng điều khiển Gemini.
  • Kiến thức chuyên sâu: Sử dụng kiến thức chuyên sâu, các phương pháp hay nhất và chuyên môn khắc phục sự cố cho các sản phẩm và dịch vụ của Firebase. Bạn có thể hỏi Gemini Code Assist về các vấn đề liên quan đến Firebase, và nó sẽ cung cấp các giải pháp và hướng dẫn dựa trên tài liệu chính thức và các phương pháp tốt nhất. Ví dụ: “Làm thế nào để cấu hình Firebase Realtime Database để chỉ cho phép người dùng đã xác thực truy cập dữ liệu?”.
  • Phân tích chất lượng ứng dụng: Gemini in Firebase có thể tóm tắt các sự cố ứng dụng (app crashes) và cung cấp thông tin chi tiết cũng như các bước khắc phục sự cố, giúp bạn nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề về chất lượng ứng dụng.
  • Nhận biết ngữ cảnh: Sử dụng ngữ cảnh dự án và ứng dụng để hướng dẫn hỗ trợ trò chuyện, khắc phục sự cố và phân tích chất lượng ứng dụng. Gemini Code Assist sẽ xem xét các thông tin về dự án Firebase của bạn, chẳng hạn như các dịch vụ đang được sử dụng, cấu hình bảo mật, và dữ liệu người dùng, để đưa ra các đề xuất phù hợp.

Tùy chỉnh code (Chỉ có ở phiên bản Enterprise)

  • Tùy chỉnh gợi ý: Tùy chỉnh Gemini Code Assist bằng cách sử dụng các codebase riêng tư của tổ chức bạn để có hỗ trợ phù hợp hơn. Bạn có thể kết nối Gemini Code Assist với các kho code của mình trên GitHub và GitLab, và nó sẽ học hỏi từ code của bạn để đưa ra các gợi ý chính xác và phù hợp hơn. Gemini Code Assist sẽ phân tích code của bạn, bao gồm cả cấu trúc, phong cách và các thư viện được sử dụng, để đưa ra các đề xuất phù hợp với ngữ cảnh của dự án.
  • Style guide: Bạn có thể cung cấp cho Gemini Code Assist một style guide (hướng dẫn phong cách code) để đảm bảo rằng code được tạo ra tuân thủ các quy tắc của tổ chức bạn. Style guide này có thể được định nghĩa trong file `.gemini/styleguide.md` trong repository của bạn.
  • Ví dụ: Nếu codebase của bạn sử dụng một thư viện nội bộ để xử lý các yêu cầu mạng, Gemini Code Assist có thể học cách sử dụng thư viện này và đưa ra các gợi ý sử dụng nó khi bạn viết code liên quan đến mạng.

Bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ

  • Trích dẫn nguồn: Gemini Code Assist cung cấp thông tin trích dẫn nguồn khi trích dẫn trực tiếp từ một nguồn khác, giúp bạn tuân thủ các yêu cầu về bản quyền và giấy phép. Khi Gemini Code Assist tạo ra code dựa trên một nguồn cụ thể, nó sẽ cung cấp thông tin về nguồn gốc của code đó, chẳng hạn như URL của kho lưu trữ GitHub hoặc tên của một cuốn sách hoặc bài báo.
  • Bồi thường IP: Chính sách bồi thường IP của Google giúp bảo vệ người dùng Gemini Code Assist khỏi các vấn đề pháp lý tiềm ẩn liên quan đến vi phạm bản quyền. Google sẽ chịu trách nhiệm pháp lý trong trường hợp code do Gemini Code Assist tạo ra vi phạm bản quyền của bên thứ ba.
  • VPC-SC và Private Google Access: Gemini Code Assist hỗ trợ các tính năng bảo mật như VPC Service Controls (VPC-SC) và Private Google Access, giúp bạn kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu và tài nguyên của mình. VPC-SC cho phép bạn tạo một vành đai bảo mật xung quanh các dịch vụ Google Cloud của mình, trong khi Private Google Access cho phép bạn truy cập các dịch vụ Google Cloud từ các máy ảo (VMs) không có địa chỉ IP công cộng.
  • Tuân thủ: Gemini Code Assist đã đạt được nhiều chứng chỉ ngành như SOC 1/2/3, ISO/IEC 27001 (Bảo mật thông tin), 27017 (Bảo mật đám mây), 27018 (Bảo vệ PII) và 27701 (Quản lý thông tin riêng tư). Thông tin chi tiết tại: Certifications and security for Gemini.

So sánh Gemini Code Assist Standard và Enterprise

Bảng dưới đây so sánh các tính năng chính giữa hai phiên bản Gemini Code Assist Standard và Enterprise:

Tính năngStandardEnterpriseMô tả
Hoàn thành code tự độngCóCóTự động hoàn thành các dòng code, gợi ý các đoạn code phù hợp.
Sinh codeCóCóTạo code dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Hỗ trợ trò chuyệnCóCóĐặt câu hỏi và nhận hướng dẫn về code.
Tùy chỉnh codeKhôngCóTùy chỉnh theo quy tắc và phong cách code của tổ chức.
Nhận biết ngữ cảnh code cục bộCóCóHiểu ngữ cảnh toàn bộ dự án.
Hỗ trợ đa ngôn ngữCóCóHỗ trợ Java, JavaScript, Python, C, C++, Go, PHP, SQL và các ngôn ngữ khác.
Tích hợp GitHubCóCóHỗ trợ review code, tóm tắt pull request.
Hỗ trợ ApigeeKhôngCóHỗ trợ tạo và quản lý API.
Hỗ trợ Application IntegrationKhôngCóHỗ trợ tạo luồng tự động hóa.
Hỗ trợ BigQueryKhôngCóHỗ trợ viết và phân tích code SQL và Python.
Hỗ trợ Colab EnterpriseCóCóHỗ trợ code trong notebook.
Hỗ trợ DatabasesCóCóHỗ trợ tạo và tối ưu hóa truy vấn SQL.
Hỗ trợ FirebaseCóCóHỗ trợ phát triển ứng dụng Firebase.

Cách thiết lập và sử dụng Gemini Code Assist

Để bắt đầu sử dụng Gemini Code Assist, bạn cần thực hiện các bước sau:

  1. Thiết lập dự án Google Cloud: Bạn cần có một dự án Google Cloud để sử dụng Gemini Code Assist. Nếu bạn chưa có, hãy tạo một dự án mới.
  2. Kích hoạt Gemini Code Assist: Kích hoạt Gemini Code Assist cho dự án của bạn. Bạn có thể thực hiện việc này trong bảng điều khiển Google Cloud.
  3. Cài đặt tiện ích mở rộng: Cài đặt tiện ích mở rộng Gemini Code Assist cho IDE của bạn. Bạn có thể tìm thấy tiện ích mở rộng này trên marketplace của VS Code hoặc JetBrains.
  4. Kết nối với Google Cloud: Kết nối IDE của bạn với Google Cloud. Bạn sẽ cần đăng nhập bằng tài khoản Google của mình và chọn dự án Google Cloud mà bạn muốn sử dụng.

Chi tiết các bước thiết lập có thể xem tại Set up Gemini Code Assist.

Kết luận

Gemini Code Assist là một công cụ hỗ trợ lập trình AI mạnh mẽ, giúp bạn tăng tốc độ viết code, nâng cao chất lượng code và tập trung vào những công việc sáng tạo hơn. Với phiên bản miễn phí hào phóng và các tính năng tiên tiến, Gemini Code Assist là một lựa chọn tuyệt vời cho mọi lập trình viên, từ người mới bắt đầu đến chuyên gia. Gemini Code Assist không chỉ giúp bạn viết code nhanh hơn mà còn giúp bạn học hỏi và phát triển kỹ năng lập trình của mình. Nó cung cấp các giải thích code, gợi ý các phương pháp hay nhất, và giúp bạn tìm ra các lỗi sai tiềm ẩn. Hãy thử Gemini Code Assist ngay hôm nay để trải nghiệm sức mạnh của AI trong quá trình phát triển phần mềm của bạn và khám phá tiềm năng của công cụ hỗ trợ lập trình tiên tiến này!

Claude 3.7 Sonnet & Claude Code: AI Vượt Trội Cho Mọi Tác Vụ

Posted on by An Ha

 


Bạn đang tìm kiếm một mô hình AI mạnh mẽ, linh hoạt, có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mã hóa một cách hiệu quả? Claude 3.7 Sonnet và Claude Code chính là những gì bạn cần. Với khả năng suy luận mở rộng, xử lý khối lượng lớn dữ liệu và viết mã chuyên nghiệp, Claude 3.7 Sonnet và Claude Code mang đến trải nghiệm vượt trội so với các công cụ AI khác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những tính năng và ưu điểm nổi bật của chúng, từ những khái niệm cơ bản đến các ứng dụng chuyên sâu.

Claude 3.7 Sonnet & Code: Định Nghĩa Lại Trí Tuệ Nhân Tạo

Claude 3.7 Sonnet và Claude Code là gì?

Claude 3.7 Sonnet là mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến của Anthropic, được thiết kế để mang lại hiệu suất cao trong nhiều tác vụ, từ sáng tạo nội dung đến phân tích dữ liệu. Claude Code, một phần mở rộng của Sonnet, tập trung vào khả năng viết và phân tích mã, hỗ trợ đắc lực cho các nhà phát triển phần mềm. Cả hai mô hình đều được xây dựng dựa trên kiến trúc tiên tiến, cho phép xử lý thông tin hiệu quả và đưa ra kết quả chính xác. Claude 3.7 Sonnet được tối ưu hóa để mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí, phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau. Claude Code, với khả năng làm việc với nhiều ngôn ngữ lập trình, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển phần mềm. Kiến trúc của Claude 3.7 Sonnet bao gồm một mạng lưới các lớp biến đổi (transformer layers) được tối ưu hóa để xử lý các chuỗi văn bản dài. Mô hình này cũng được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và đa dạng, giúp nó có khả năng hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên hơn.

Điều gì làm nên sự khác biệt của Claude 3.7 Sonnet & Claude Code?

Claude 3.7 Sonnet & Code nổi bật với khả năng suy luận mở rộng, cho phép xử lý các tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều bước suy luận. Mô hình này cũng có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu, giúp trích xuất thông tin và tạo ra các phân tích sâu sắc. Đặc biệt, Claude Code được trang bị các công cụ và API mạnh mẽ, hỗ trợ viết mã nhanh chóng và hiệu quả. So với các mô hình AI khác, Claude 3.7 Sonnet & Code có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao hơn, đồng thời đảm bảo tính an toàn và minh bạch. Một trong những điểm khác biệt lớn nhất của Claude 3.7 Sonnet là khả năng xử lý các tác vụ suy luận phức tạp. Mô hình này có thể chia nhỏ các vấn đề lớn thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, giúp nó đưa ra các giải pháp chính xác và hiệu quả hơn.

Khám Phá Sức Mạnh Suy Luận Mở Rộng của Claude 3.7 Sonnet

Suy luận mở rộng là gì và tại sao nó quan trọng?

Suy luận mở rộng là khả năng của mô hình AI trong việc xử lý các tác vụ đòi hỏi nhiều bước suy luận, từ việc hiểu các khái niệm phức tạp đến việc giải quyết các vấn đề logic. Khả năng này giúp Claude 3.7 Sonnet vượt trội trong các tác vụ như phân tích dữ liệu, giải quyết vấn đề và sáng tạo nội dung. So với các mô hình AI khác, Claude 3.7 Sonnet có khả năng suy luận sâu sắc hơn, cho phép xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao hơn. Suy luận mở rộng cho phép Claude 3.7 Sonnet xử lý các tác vụ đòi hỏi khả năng lập kế hoạch và suy luận đa bước. Ví dụ, mô hình này có thể được sử dụng để tạo ra các kế hoạch chi tiết cho các dự án phức tạp hoặc để giải quyết các vấn đề logic đòi hỏi nhiều bước suy luận.

Ứng dụng của suy luận mở rộng trong thực tế

Khả năng suy luận mở rộng của Claude 3.7 Sonnet có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ nghiên cứu khoa học đến phát triển sản phẩm. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu, mô hình này có thể giúp phân tích các tập dữ liệu phức tạp và đưa ra các giả thuyết mới. Trong lĩnh vực phát triển sản phẩm, nó có thể giúp tạo ra các thiết kế sáng tạo và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Claude 3.7 Sonnet cũng có thể được sử dụng để tạo ra các báo cáo phân tích chi tiết, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn. Ngoài ra, Claude 3.7 Sonnet cũng có thể được sử dụng để tạo ra các nội dung sáng tạo, chẳng hạn như thơ ca, truyện ngắn hoặc kịch bản phim.

Claude Code: Công Cụ Đắc Lực Cho Nhà Phát Triển

Tổng quan về Claude Code và các tính năng nổi bật

Claude Code là một bộ công cụ và API mạnh mẽ, được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển phần mềm trong việc viết và phân tích mã. Mô hình này có khả năng hiểu và tạo ra mã trong nhiều ngôn ngữ lập trình, từ Python đến JavaScript. Claude Code cũng được trang bị các công cụ gỡ lỗi và kiểm tra mã, giúp giảm thiểu lỗi và tăng tốc quá trình phát triển. Với Claude Code, các nhà phát triển có thể dễ dàng tạo ra các ứng dụng phức tạp và tối ưu hóa hiệu suất của chúng. Claude Code được xây dựng dựa trên kiến trúc tương tự như Claude 3.7 Sonnet, nhưng được tối ưu hóa cho các tác vụ liên quan đến mã. Mô hình này được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn các đoạn mã từ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp nó có khả năng hiểu và tạo ra mã chính xác và hiệu quả.

Hướng dẫn sử dụng Claude Code cho các tác vụ lập trình

Để sử dụng Claude Code, bạn có thể truy cập vào tài liệu hướng dẫn chi tiết trên trang web của Anthropic. Tài liệu này cung cấp các ví dụ mã và hướng dẫn từng bước, giúp bạn làm quen với các tính năng của Claude Code. Bạn cũng có thể sử dụng API của Claude Code để tích hợp mô hình này vào các ứng dụng của mình. Claude Code hỗ trợ nhiều tác vụ lập trình khác nhau, từ việc tạo ra các đoạn mã cơ bản đến việc phân tích và tối ưu hóa mã phức tạp. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Claude Code để tạo ra các đoạn mã cho các chức năng thường dùng, hoặc để phân tích mã của bạn và tìm ra các lỗi tiềm ẩn.

Claude 3.7 Sonnet: Hiệu Suất Vượt Trội Trong Mọi Tác Vụ

Hiệu suất của Claude 3.7 Sonnet trong các tác vụ khác nhau

Claude 3.7 Sonnet đã được thử nghiệm và chứng minh hiệu suất vượt trội trong nhiều tác vụ, từ sáng tạo nội dung đến phân tích dữ liệu. Mô hình này có khả năng tạo ra các văn bản mạch lạc và hấp dẫn, đồng thời đưa ra các phân tích chính xác và sâu sắc. So với các mô hình AI khác, Claude 3.7 Sonnet có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao hơn, đồng thời đảm bảo tính an toàn và minh bạch. Claude 3.7 Sonnet cũng có khả năng xử lý các chuỗi văn bản dài hơn so với các mô hình AI khác, giúp nó có thể xử lý các tài liệu phức tạp và chi tiết hơn.

So sánh Claude 3.7 Sonnet với các mô hình AI khác

So với các mô hình AI khác, Claude 3.7 Sonnet nổi bật với khả năng suy luận mở rộng và xử lý khối lượng lớn dữ liệu. Mô hình này cũng được thiết kế để đảm bảo tính an toàn và minh bạch, giúp người dùng yên tâm khi sử dụng. Claude 3.7 Sonnet cũng có khả năng tùy biến cao, cho phép người dùng điều chỉnh mô hình để phù hợp với các nhu cầu cụ thể của họ. So với các mô hình AI khác, Claude 3.7 Sonnet có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao hơn, đồng thời đảm bảo tính an toàn và minh bạch. Claude 3.7 Sonnet cũng có khả năng xử lý các chuỗi văn bản dài hơn so với các mô hình AI khác, giúp nó có thể xử lý các tài liệu phức tạp và chi tiết hơn.

Kết Luận

Claude 3.7 Sonnet và Claude Code là những công cụ AI mạnh mẽ và linh hoạt, có khả năng đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau của người dùng. Với khả năng suy luận mở rộng, xử lý khối lượng lớn dữ liệu và viết mã chuyên nghiệp, Claude 3.7 Sonnet và Claude Code hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực.

GitHub Copilot và Cursor AI: Đâu Là Trợ Lý Lập Trình AI Tốt Nhất 2025?

Posted on by Chu Vụ
GitHub Copilot và Cursor AI
GitHub Copilot và Cursor AI

Trong giới lập trình ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy của các nhà phát triển. Hai trong số những trợ lý lập trình AI nổi bật hiện nay là GitHub Copilot và Cursor AI. Mỗi công cụ mang đến những trải nghiệm độc đáo, hỗ trợ lập trình viên viết mã hiệu quả và sáng tạo hơn. Hãy cùng khám phá và so sánh chi tiết hai trợ lý này để tìm ra lựa chọn phù hợp nhất cho bạn.

Sự phát triển của AI đã mở ra những chân trời mới trong lĩnh vực lập trình. Từ việc tự động hoàn thành mã đến gợi ý cấu trúc phức tạp, AI đang giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót. Trong bối cảnh đó, GitHub Copilot và Cursor AI xuất hiện như những giải pháp hàng đầu, mang đến những tính năng hỗ trợ mạnh mẽ và linh hoạt.

Tổng quan về GitHub Copilot

Github Copilot
Github Copilot

  • Lịch sử phát triển và nhà phát triển

    GitHub Copilot là sản phẩm hợp tác giữa GitHub và OpenAI, ra mắt vào năm 2021. Với sự kết hợp giữa kho mã nguồn phong phú của GitHub và mô hình ngôn ngữ tiên tiến của OpenAI, Copilot nhanh chóng trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho lập trình viên.

  • Các tính năng chính

    • Hoàn thành mã tự động: Copilot cung cấp gợi ý mã theo ngữ cảnh, giúp lập trình viên viết mã nhanh chóng và chính xác.

    • Hỗ trợ đa ngôn ngữ lập trình: Từ Python, JavaScript đến Ruby và Go, Copilot đáp ứng nhu cầu của nhiều lập trình viên với đa dạng ngôn ngữ.

    • Tích hợp sâu với Visual Studio Code: Copilot hoạt động mượt mà trong môi trường Visual Studio Code, mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

  • Ưu điểm

    • Gợi ý mã chính xác và phù hợp ngữ cảnh: Dựa trên ngữ cảnh hiện tại, Copilot đưa ra các gợi ý mã phù hợp, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

    • Học hỏi từ cộng đồng mã nguồn mở: Với quyền truy cập vào kho mã nguồn mở khổng lồ trên GitHub, Copilot liên tục cập nhật và cải thiện khả năng gợi ý.

  • Nhược điểm

    • Gợi ý đôi khi không chính xác: Mặc dù mạnh mẽ, nhưng đôi khi Copilot có thể đưa ra các gợi ý không phù hợp hoặc lỗi thời.

    • Vấn đề về bảo mật và bản quyền: Sử dụng mã gợi ý từ Copilot có thể dẫn đến lo ngại về bản quyền và bảo mật, đặc biệt khi mã được lấy từ các nguồn không rõ ràng.

Tổng quan về Cursor AI

Cursor AI
Cursor AI

  • Giới thiệu về công cụ và nhà phát triển

    Cursor AI là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) được tăng cường bởi AI, phát triển bởi Anysphere Inc. Được xây dựng dựa trên Visual Studio Code, Cursor mang đến trải nghiệm lập trình mới mẻ với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ AI.  Nằm trong top 15 AI dược đề xuất mạnh nhất hiện nay

  • Các tính năng nổi bật

    • Hoàn thành mã đa dòng: Cursor có khả năng gợi ý và hoàn thành nhiều dòng mã cùng lúc, giúp tăng tốc quá trình phát triển.

    • Tạo mã tự động với Composer: Composer của Cursor có thể tạo ra toàn bộ ứng dụng dựa trên mô tả, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình trong cùng một dự án.

    • Chức năng chat nhận biết ngữ cảnh: Tính năng chat của Cursor có khả năng hiểu ngữ cảnh và hỗ trợ cả hình ảnh, giúp lập trình viên dễ dàng tương tác và nhận gợi ý từ AI.

  • Ưu điểm

    • Tích hợp AI sâu sắc: Cursor không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn là một trình soạn thảo mã với AI tích hợp, mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

    • Khả năng tùy chỉnh cao: Người dùng có thể tùy chỉnh và mở rộng chức năng của Cursor theo nhu cầu cá nhân.

  • Nhược điểm

    • Cộng đồng người dùng còn hạn chế: So với các công cụ khác, Cursor vẫn đang trong giai đoạn phát triển và có cộng đồng người dùng nhỏ hơn.

    • Tài liệu hướng dẫn chưa phong phú: Do mới ra mắt, tài liệu và hướng dẫn sử dụng Cursor có thể chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu của người dùng.

So sánh chi tiết GitHub Copilot và Cursor AI

  • Hiệu suất và độ chính xác

    • GitHub Copilot: Được phát triển bởi GitHub và OpenAI, Copilot cung cấp gợi ý mã theo ngữ cảnh, giúp lập trình viên viết mã nhanh chóng và chính xác. Tuy nhiên, đôi khi Copilot có thể đưa ra các gợi ý không phù hợp hoặc lỗi thời.

    • Cursor AI: Là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) được tăng cường bởi AI, Cursor cung cấp gợi ý mã chính xác và phù hợp với ngữ cảnh, đặc biệt hữu ích trong việc sửa lỗi và cập nhật API. Tuy nhiên, do còn mới, Cursor có thể gặp phải các gợi ý không chính xác hoặc không đầy đủ.

  • Khả năng tích hợp và hỗ trợ môi trường phát triển

    • GitHub Copilot: Tích hợp sâu với Visual Studio Code và các IDE khác như Neovim và JetBrains, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến, mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

    • Cursor AI: Được xây dựng dựa trên Visual Studio Code, Cursor mang đến trải nghiệm lập trình mới mẻ với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ AI. Tuy nhiên, do còn mới, khả năng tích hợp của Cursor có thể chưa đa dạng bằng Copilot.

  • Giá cả và mô hình kinh doanh

    • GitHub Copilot: Cung cấp gói dịch vụ với giá 10 USD/tháng hoặc 100 USD/năm cho cá nhân. Các sinh viên và chủ sở hữu dự án mã nguồn mở nổi bật có thể được sử dụng miễn phí.

    • Cursor AI: Hiện tại, Cursor cung cấp phiên bản miễn phí và phiên bản Pro với giá 20 USD/tháng, mang lại hiệu năng và tính năng vượt trội.

Bảng so sánh GitHub Copilot và Cursor AI

Tiêu chí GitHub Copilot Cursor AI
Độ chính xác Gợi ý mã chính xác theo ngữ cảnh, nhưng đôi khi lỗi thời Gợi ý chính xác, hỗ trợ tốt trong sửa lỗi và cập nhật API
Khả năng tích hợp Hỗ trợ Visual Studio Code, Neovim, JetBrains, v.v. Dựa trên Visual Studio Code, nhưng tích hợp chưa đa dạng
Hiệu suất Nhanh, nhưng đôi khi đưa ra mã không tối ưu Gợi ý tối ưu hơn trong một số trường hợp
Ngôn ngữ lập trình Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ phổ biến Chủ yếu hỗ trợ JavaScript, Python và một số ngôn ngữ khác
Khả năng tự học Học từ dữ liệu mã nguồn mở trên GitHub Sử dụng AI để học từ code người dùng
Giá cả 10 USD/tháng hoặc 100 USD/năm (miễn phí cho sinh viên, dự án mã nguồn mở) 20 USD/tháng cho bản Pro, có bản miễn phí
Đối tượng phù hợp Lập trình viên muốn một công cụ ổn định, nhiều tính năng Những ai thích thử nghiệm môi trường phát triển mới
Hạn chế Đôi khi gợi ý mã cũ, chưa tối ưu Chưa phổ biến bằng Copilot, có thể gặp lỗi nhỏ

Kết luận

Cả  GitHub Copilot và Cursor AI đều là những trợ lý lập trình AI mạnh mẽ, mang lại nhiều lợi ích cho lập trình viên. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ đã được kiểm chứng, tích hợp tốt với nhiều IDE và có cộng đồng người dùng rộng rãi, GitHub Copilot là lựa chọn phù hợp. Ngược lại, nếu bạn muốn trải nghiệm một môi trường phát triển tích hợp với AI, cung cấp các tính năng tiên tiến và không ngại thử nghiệm công cụ mới, Cursor AI đáng để xem xét. Việc lựa chọn giữa hai công cụ này phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể và ngân sách của bạn.

Grok3: Bước nhảy vọt của AI với dữ liệu thời gian thực và hiệu suất vượt trội

Posted on by Tran Dinh Trung

Grok, đặc biệt là phiên bản Grok 3 mới nhất, đã trở thành một trong những cái tên nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) nhờ sự phát triển vượt bậc và những tuyên bố táo bạo từ công ty xAI của Elon Musk. Trong bài blog này, chúng ta sẽ khám phá Grok là gì, cách nó hoạt động, và đặc biệt là những điểm nổi bật của Grok 3 so với các mô hình AI khác như ChatGPT của OpenAI, DeepSeek, và Gemini của Google. Bài viết sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện về Grok 3, từ hiệu suất, tính năng, cho đến những hạn chế và tiềm năng trong tương lai.

Grok 3 Beta — Kỷ nguyên của các tác nhân lý luận. Ảnh: x.ai

Tổng quan về Grok

Grok là một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi xAI, một công ty do Elon Musk thành lập. Được giới thiệu lần đầu vào tháng 11 năm 2023, Grok nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tích hợp sâu vào các nền tảng như X (trước đây là Twitter) và xe điện Tesla. Tên “Grok” được lấy cảm hứng từ tiểu thuyết khoa học viễn tưởng “Stranger in a Strange Land” của Robert A. Heinlein, trong đó “grok” có nghĩa là hiểu sâu sắc và trực quan về một điều gì đó. Điều này phản ánh mục tiêu của Grok: cung cấp những câu trả lời sâu sắc, có ngữ cảnh và hiểu biết sâu rộng về các chủ đề mà người dùng quan tâm, nổi bật với tính hài hước và khả năng trả lời các câu hỏi nhạy cảm. Theo thông tin từ trang web chính thức của xAI, Grok được thiết kế để trở thành một trợ lý AI có khả năng trò chuyện, hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ khác nhau, từ trả lời câu hỏi đơn giản đến tạo nội dung phức tạp.

Grok được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản và mã code, cho phép nó xử lý nhiều loại yêu cầu khác nhau. Một điểm đặc biệt của Grok so với các mô hình AI khác là khả năng truy cập thông tin thời gian thực thông qua nền tảng X (trước đây là Twitter). Theo bài đăng trên blog của xAI ngày 17 tháng 2 năm 2025, tính năng này giúp Grok cung cấp câu trả lời cập nhật và chính xác về các sự kiện hiện tại, một lợi thế mà không phải mô hình AI nào cũng có.

Grok 3: Bước tiến vượt bậc

Vào ngày 18 tháng 2 năm 2025, xAI công bố phiên bản mới nhất của mô hình AI của mình, Grok-3. Theo Elon Musk, Grok-3 được thiết kế để vượt trội so với các mô hình AI hiện có, với sức mạnh tính toán gấp 10 lần so với phiên bản tiền nhiệm, được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ và sử dụng tài nguyên tính toán tiên tiến trên siêu máy tính Colossus bao gồm 100.000 GPU Nvidia H100. Điều này cho phép Grok-3 xử lý các tác vụ phức tạp trong lĩnh vực toán học, khoa học và lập trình một cách hiệu quả hơn.

Elon Mush va xAi livestream ra mat Grok3

Elon Musk và các thành viên xAI trong buổi livestream giới thiệu Grok 3. Video: https://x.com/xai/status/1891699715298730482

Một trong những điểm nổi bật của Grok 3 là khả năng suy luận (reasoning). Nó có thể thực hiện suy luận từng bước, rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi tư duy logic hoặc giải quyết vấn đề. Theo báo cáo benchmark trên AI Benchmarks Hub, Grok 3 Reasoning Beta và Grok 3 mini Reasoning đã vượt qua các mô hình khác trong cuộc thi toán học AIME 2025 khi được cung cấp nhiều thời gian suy nghĩ hơn. Tính năng này tương tự như các mô hình khác như o1 của OpenAI và R1 của DeepSeek, nhưng Grok 3 được cho là vượt trội hơn trong một số bài kiểm tra cụ thể. Ngoài ra, thêm điều thú vị nữa là Grok 3 có thể tạo trò chơi trực tuyến và hiểu hình ảnh, mở rộng ứng dụng vượt xa văn bản.

Các phiên bản của Grok 3

Grok 3 có nhiều phiên bản khác nhau nhằm phục vụ các nhu cầu tính toán và tối ưu chi phí:

  • Grok 3 (Think): Là phiên bản tập trung vào suy luận sâu, được huấn luyện bằng học tăng cường để tối ưu hóa khả năng giải quyết vấn đề. Với việc sử dụng sức mạnh tính toán cao, Grok 3 (Think) có thể dành thời gian suy nghĩ lâu hơn, kiểm tra lại kết quả và tối ưu cách tiếp cận bài toán. Trong bài kiểm tra AIME 2025, Grok 3 (Think) đạt 93.3%, cao hơn nhiều so với các đối thủ khác.
  • Grok 3 Mini (Think): Đây là phiên bản tối ưu chi phí, có thể thực hiện suy luận một cách hiệu quả mà không yêu cầu quá nhiều tài nguyên tính toán. Grok 3 Mini (Think) đạt 95.8% trong AIME 2024, cho thấy khả năng cạnh tranh mạnh mẽ với các mô hình lớn hơn trong các bài toán STEM yêu cầu suy luận logic.
  • Grok 3 tiêu chuẩn: Phiên bản này cân bằng giữa hiệu suất và chi phí, cung cấp khả năng xử lý mạnh mẽ mà không cần mức tính toán cao như Grok 3 (Think).

So sánh Grok 3 với các mô hình AI khác

Để hiểu rõ hơn về vị thế của Grok 3 trong làng AI, chúng ta cần so sánh nó với các mô hình hàng đầu hiện nay như ChatGPT của OpenAI, DeepSeek, và Gemini của Google.

Hiệu suất và benchmark

Grok-3 được xAI tuyên bố là “AI thông minh nhất trên Trái Đất”. Cả hai mô hình vẫn đang trong quá trình huấn luyện, nhưng đã cho thấy hiệu suất ấn tượng qua nhiều bài kiểm tra. Grok 3 cho các kết quả vượt trội so với các mô hình khác như GPT-4o, Gemini và DeepSeek-V3. 

Các phiên bản beta cho các kết quả đánh giá ấn tượng

Các phiên bản beta cho các kết quả đánh giá ấn tượng. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Khi tắt chế độ suy luận bị tắt, Grok 3 cung cấp phản hồi tức thì với chất lượng cao. Grok 3 đạt kết quả hàng đầu trong các bài kiểm tra học thuật đa dạng dành cho mô hình không sử dụng suy luận, bao gồm: kiến thức khoa học ở cấp độ sau đại học (GPQA), kiến thức tổng quát (MMLU-Pro), bài toán thi đấu toán học (AIME). Ngoài ra, Grok 3 còn vượt trội trong các nhiệm vụ hiểu hình ảnh (MMMU) và hiểu video (EgoSchema).

Grok 3 dẫn đầu trong các bài kiểm tra học thuật cho mô hình không sử dụng suy luận.

Grok 3 dẫn đầu trong các bài kiểm tra học thuật cho mô hình không sử dụng suy luận. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Grok-3 của xAI (tên mã là “chocolate”) là mô hình số 1 trong bảng xếp hạng Chatbot Arena. Bảng xếp hạng này có ý nghĩa quan trọng vì Grok-3 là mô hình đầu tiên vượt qua số điểm 1400, lập kỷ lục mới về hiệu suất chatbot AI.

Grok 3 đạt điểm Elo 1402 theo đánh giá trên Chatbot Arena, vượt trội so với nhiều mô hình khác. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Với thành tựu này, xAI đã định vị Grok-3 là công ty dẫn đầu trong lĩnh vực AI, nhưng sự cạnh tranh từ OpenAI, Google và DeepSeek vẫn còn khốc liệt. Giai đoạn tiếp theo sẽ bao gồm những cải tiến về khả năng suy luận, ứng dụng thực tế và những đổi mới do AI thúc đẩy như chơi game .

Sự thống trị của Grok-3 trong Chatbot Arena đánh dấu bước ngoặt trong cuộc đua AI — và xAI hiện đang dẫn đầu.

Grok 3 thống trí trên bảng xếp hạng của Chatbot Arena

 Grok 3 thống trí trên bảng xếp hạng của Chatbot Arena ở tất cả các hạng mục. Nguồn: https://lmarena.ai/?leaderboard

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các benchmark này chỉ phản ánh một phần của hiệu suất tổng thể. Trong thực tế, trải nghiệm người dùng có thể khác nhau tùy thuộc vào từng tác vụ cụ thể. Ví dụ, trong một số bài kiểm tra về khả năng tạo nội dung sáng tạo, Grok 3 được cho là vượt trội hơn Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, nhưng lại gặp khó khăn trong việc xử lý các tình huống đạo đức phức tạp, theo đánh giá từ MIT Technology Review ngày 22 tháng 2 năm 2025.

Tính năng độc đáo

Grok 3, phiên bản mới nhất, mở rộng quy mô lên 1.2 nghìn tỷ tham số, vượt xa phiên bản trước (800 tỷ). Cải tiến đáng chú ý là cơ chế kích hoạt thưa thớt (sparse activation), chỉ 30% neuron hoạt động mỗi tác vụ, giúp giảm 50% chi phí suy luận. Grok 3 còn thể hiện ưu thế trong các bài đánh giá lập luận phức tạp, đạt 82.5% trên MMLU (Hiểu đa nhiệm), vượt GPT-4 (80.1%). Dữ liệu đa ngôn ngữ từ X cũng giúp nó cải thiện 35% hiệu suất xử lý đa ngôn ngữ.

Giao diện màn hình Grok đơn giản nhưng có nhiều tính năng độc đáo

Giao diện màn hình Grok đơn giản nhưng có nhiều tính năng độc đáo. Ảnh: grok.com

Grok 3 sở hữu một số tính năng độc đáo mà các mô hình khác không có hoặc chưa phát triển đầy đủ:

  • DeepSearch: Đây là một công cụ nghiên cứu tích hợp, cho phép Grok 3 đọc, tổng hợp và kiểm chứng thông tin từ internet trước khi trả lời. Tính năng này tương tự như Perplexity nhưng được tối ưu hóa hơn, giúp cung cấp câu trả lời chi tiết và đáng tin cậy.
  • Think Mode: Khi kích hoạt, Grok 3 sẽ hiển thị quá trình suy luận từng bước, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách nó đưa ra câu trả lời. Điều này rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi sự minh bạch và logic chặt chẽ.
  • Big Brain Mode: Chế độ này cho phép Grok 3 sử dụng thêm tài nguyên tính toán để xử lý các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như phân tích dữ liệu lớn hoặc thực hiện các phép tính phức tạp. Điều này làm cho Grok 3 trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nghiên cứu và lập trình nâng cao.
  • Hiểu hình ảnh và tạo nội dung: Grok-3 có khả năng phân tích hình ảnh, mở rộng ứng dụng sang lĩnh vực đa phương tiện
  • Truy cập thông tin thời gian thực: Nhờ tích hợp với nền tảng X, Grok 3 có thể truy cập và sử dụng thông tin cập nhật từ các bài đăng công khai, giúp nó cung cấp câu trả lời về các sự kiện hiện tại một cách nhanh chóng và chính xác.

Trong khi đó, ChatGPT của OpenAI nổi tiếng với khả năng trò chuyện tự nhiên và linh hoạt, nhưng không có khả năng truy cập thông tin thời gian thực trực tiếp như Grok 3. DeepSeek và Gemini cũng có những điểm mạnh riêng, nhưng chưa có tính năng tích hợp thông tin thời gian thực tương tự.

  • So với GPT-4: Dù GPT-4 có 1.7 nghìn tỷ tham số và kiến thức rộng hơn, Grok3 đạt hiệu suất tương đương với ít hơn 30% tài nguyên tính toán nhờ kiến trúc MoE (OpenAI, 2023). Trong các câu hỏi thời gian thực, Grok3 vượt GPT-4 tới 15% nhờ dữ liệu live từ X. 
  • So với Claude 2: Claude 2 của Anthropic tập trung vào đạo đức AI (Constitutional AI), nhưng Grok3 phù hợp hơn cho tương tác khách hàng nhờ tính hài hước và tốc độ.
  • So với Gemini: Gemini có khả năng xử lý đa phương tiện mạnh, nhưng Grok3 tận dụng dữ liệu X để phân tích mạng xã hội, dự đoán xu hướng chính xác hơn.
  • So với DeepSeek: DeepSeek, một đối thủ từ Trung Quốc, cũng cạnh tranh mạnh, nhưng Grok-3 được xAI tuyên bố vượt trội trong các bài kiểm tra

Bảng so sánh dưới đây tóm tắt so sánh Grok 3 với các mô hình khác.

Tiêu chí Grok-3 ChatGPT (GPT-4o) Google Gemini DeepSeek V3
Suy luận Xuất sắc, có “Think”, “Big Brain” Tốt Tốt Tốt
Dữ liệu thời gian thực Có, từ X Không Có, hạn chế Không
Hiểu hình ảnh Có Có Xuất sắc Có
Chi phí 22 USD/tháng (Premium+) 20 USD/tháng (Plus) Miễn phí/đăng ký Miễn phí (open-source)
Truy cập X, ứng dụng riêng Web, ứng dụng Web, ứng dụng Web

Trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận

Grok 3 hiện chỉ cho người dùng có đăng ký X Premium+, với mức giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm cho gói SuperGrok, theo bài viết trên Engadget ngày 24 tháng 2 năm 2025. Điều này có nghĩa là không phải ai cũng có thể sử dụng nó một cách miễn phí, một hạn chế đối với những người không muốn trả phí cho dịch vụ. Trong khi đó, ChatGPT của OpenAI có phiên bản miễn phí và các gói trả phí với nhiều tính năng khác nhau, giúp nó dễ tiếp cận hơn với đa dạng người dùng.

Grok 3 được tích hợp chặt chẽ với nền tảng X

Ngoài ra, Grok 3 được tích hợp chặt chẽ với nền tảng X, điều này mang lại lợi thế về thông tin thời gian thực nhưng cũng có thể là một hạn chế nếu người dùng không sử dụng X hoặc không quen thuộc với nền tảng này.

Hạn chế và điểm yếu

Mặc dù có nhiều ưu điểm, Grok 3 cũng có những hạn chế nhất định. 

  • Khả năng tùy chỉnh: So với ChatGPT hoặc Claude, Grok 3 có ít tùy chọn tùy chỉnh hơn, điều này có thể làm giảm tính linh hoạt của nó trong một số trường hợp sử dụng cụ thể.
  • Hài hước và tính cách: Một số người dùng cho biết Grok 3 gặp khó khăn trong việc tạo ra các câu trả lời hài hước hoặc sáng tạo, thường lặp lại các trò đùa cũ giống như các mô hình AI khác.
  • Xử lý tài liệu: Grok 3 hiện không thể đọc tài liệu trực tiếp, một tính năng mà nhiều mô hình cạnh tranh đã có. Điều này có thể là một bất lợi cho các tác vụ yêu cầu phân tích tài liệu chi tiết.
  • Giá cả: Với mức giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm cho gói SuperGrok, Grok 3 có thể đắt đỏ so với một số người dùng, đặc biệt khi so sánh với các mô hình có phiên bản miễn phí hoặc giá rẻ hơn.
  • Thiên kiến dữ liệu: Nghiên cứu của MIT chỉ ra Grok có tỷ lệ thiên vị chính trị cao hơn 22% do phụ thuộc vào dữ liệu X.
  • Thông tin sai lệch: Dữ liệu thời gian thực có thể lan truyền tin giả. xAI đã bổ sung lớp kiểm chứng hai bước, giảm 35% rủi ro này.

Một số người dùng đã báo cáo rằng Grok 3 đôi khi gặp vấn đề với việc tạo ra các trích dẫn hoặc URL giả mạo, một vấn đề phổ biến với các mô hình AI. Điều này cho thấy rằng mặc dù Grok 3 mạnh mẽ, nó vẫn chưa hoàn hảo và cần được cải thiện thêm.

Tiềm năng và triển vọng tương lai

xAI đặt mục tiêu sử dụng Grok để thúc đẩy khám phá khoa học, với Grok-3 có khả năng hỗ trợ nghiên cứu phức tạp nhờ khả năng suy luận mạnh mẽ.

Sự ra mắt của Grok 3 không chỉ là một bước tiến cho xAI mà còn là một minh chứng cho sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong ngành AI. Với việc các công ty như xAI, OpenAI, DeepSeek và Google liên tục đẩy mạnh ranh giới của công nghệ AI, chúng ta có thể mong đợi những cải tiến nhanh chóng và đột phá trong tương lai gần.

Một trong những điểm đáng chú ý là tốc độ phát triển của Grok 3. Được xây dựng chỉ trong 122 ngày với sự hỗ trợ của một trong những cụm GPU lớn nhất thế giới, Grok 3 cho thấy rằng với nguồn lực tính toán khổng lồ và một đội ngũ tài năng, các công ty có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển các mô hình AI tiên tiến.

Ngoài ra, việc xAI cam kết mã nguồn mở cho các phiên bản trước đó của Grok (như Grok 2 sẽ được mã nguồn mở sau khi Grok 3 hoàn thiện) cũng là một điểm đáng khen ngợi. Điều này có thể thúc đẩy sự phát triển cộng đồng và cải tiến liên tục cho các mô hình AI.

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu Grok 3 có thực sự là “AI thông minh nhất thế giới” như Elon Musk tuyên bố hay không. Dựa trên các đánh giá từ các chuyên gia AI như Andrej Karpathy, Grok 3 có hiệu suất tương đương với các mô hình hàng đầu khác như o1-pro của OpenAI và DeepSeek-R1, nhưng vẫn còn một số điểm yếu cần cải thiện. Do đó, mặc dù Grok 3 là một bước tiến đáng kể, nó chưa chắc đã là lựa chọn tốt nhất cho mọi trường hợp sử dụng.

Kết luận

Grok 3 là một mô hình AI mạnh mẽ với nhiều tính năng tiên tiến như khả năng suy luận, truy cập thông tin thời gian thực, và các chế độ xử lý đặc biệt như DeepSearch và Big Brain Mode. Nó vượt trội so với các mô hình khác trong một số benchmark cụ thể, đặc biệt là trong các tác vụ lập trình và giải quyết vấn đề logic. Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế như thiếu khả năng tùy chỉnh, giá cả cao, và một số vấn đề về độ chính xác trong việc tạo trích dẫn.

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành AI, Grok 3 đã chứng minh rằng nó là một đối thủ đáng gờm, nhưng liệu nó có thể duy trì vị thế dẫn đầu hay không còn phụ thuộc vào sự phát triển liên tục và khả năng khắc phục các điểm yếu hiện tại. Đối với người dùng, việc lựa chọn giữa Grok 3 và các mô hình khác như ChatGPT, DeepSeek, hay Gemini sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của họ, từ khả năng truy cập thông tin thời gian thực đến độ linh hoạt và giá cả.

Hướng Dẫn Xây Dựng AI Agents (Tác Nhân AI) Hiệu Quả

Posted on by Trang Bắp

Hướng Dẫn Xây Dựng AI Agents (Tác Nhân AI) Hiệu Quả

Xin chào, tôi là Thu Trang, đến từ công ty Scuti JSC!

Bạn có đang gặp khó khăn trong việc tự động hóa công việc?

Bạn đã bao giờ ước mình có một trợ lý ảo có thể tự động hóa mọi tác vụ, từ trả lời email, đặt lịch hẹn đến phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định?

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), điều này không còn là viễn cảnh xa vời. AI Agents (tác nhân AI) chính là công nghệ đứng sau những trợ lý thông minh, giúp nâng cao hiệu suất làm việc và tối ưu hóa quy trình vận hành trong nhiều lĩnh vực.

Tuy nhiên, xây dựng một AI Agent hiệu quả không phải chuyện đơn giản. Để có thể tự động hóa thực sự và thích nghi linh hoạt, AI Agent cần được thiết kế với kiến trúc phù hợp, tích hợp công nghệ tiên tiến và áp dụng các phương pháp huấn luyện hiện đại.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá tất tần tật về AI Agents, từ khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao để tạo ra một “trợ lý ảo” đắc lực nhé!

AI Agents: “Trợ Lý Ảo” Thông Minh Cho Mọi Tác Vụ

AI Agents: "Trợ Lý Ảo" Thông Minh Cho Mọi Tác Vụ

AI Agents là gì? Khác gì với Chatbot?

AI Agents, hay tác nhân AI, là các chương trình máy tính có khả năng tự động thực hiện các hành động dựa trên dữ liệu đầu vào và mục tiêu được xác định trước. Chúng có thể tương tác với môi trường, thu thập thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện các tác vụ mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.

Điểm khác biệt lớn nhất giữa AI Agent và chatbot truyền thống là khả năng *hành động*. Chatbot thường chỉ giới hạn trong việc trả lời các câu hỏi dựa trên kịch bản có sẵn. Trong khi đó, AI Agent có thể chủ động thực hiện các tác vụ (đặt lịch hẹn, gửi email, tìm kiếm thông tin, tương tác hệ thống) và “học” / “thích nghi” tốt hơn nhờ kỹ thuật học máy và NLP. Ví dụ: AI Agent có thể tự động trả lời email (theo nội dung/ngữ cảnh), lên lịch họp (dựa trên lịch trình), phân tích dữ liệu, hoặc tự động hóa quy trình. Chatbot thường dựa trên quy tắc, còn AI Agent học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian.

Các loại AI Agents

Phân loại theo khả năng, kiến trúc, số lượng:

  • Theo khả năng:
    • Autonomous Agents (Tác nhân tự trị): Hoạt động độc lập, tự quyết định và hành động (ví dụ: robot hút bụi – *suy luận* từ các nguồn).
    • Semi-autonomous Agents (Tác nhân bán tự trị): Cần can thiệp ở mức độ nào đó (ví dụ: hệ thống gợi ý – *suy luận*).
  • Theo kiến trúc:
    • Reactive Agents (Tác nhân phản ứng): Phản ứng trực tiếp với kích thích, nhanh nhưng không có khả năng lập kế hoạch.
    • Deliberative Agents (Tác nhân suy luận): Có khả năng lập kế hoạch, suy luận, chậm hơn nhưng linh hoạt.
    • Hybrid Agents (Tác nhân lai): Kết hợp phản ứng và suy luận.
  • Theo số lượng:
    • Single-agent Systems (Đơn tác nhân): Một AI Agent.
    • Multi-agent Systems (Đa tác nhân): Nhiều AI Agents tương tác, hợp tác.

Ví dụ về AI Agents

Ứng dụng:

  • Hỗ trợ khách hàng: Trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề, chuyển tiếp.
  • Tự động hóa quy trình: Xử lý đơn hàng, quản lý kho, theo dõi dự án.
  • Game: Tạo NPC thông minh.
  • Nghiên cứu: Phân tích dữ liệu, mô phỏng.
  • Marketing/bán hàng: Cá nhân hóa, gửi email, đề xuất.
  • Y tế: Hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi, tư vấn.

Ví dụ về AI Agents

Lợi ích vượt trội của AI Agents

  • Tự động hóa: Giải phóng thời gian cho con người (ví dụ: trả lời email, xử lý đơn hàng).
  • Năng suất: Xử lý nhanh, chính xác, tăng năng suất (ví dụ: giảm thời gian xử lý từ 1 giờ xuống vài phút – *ước lượng*).
  • Trải nghiệm khách hàng: Hỗ trợ 24/7, giải quyết nhanh, tăng hài lòng.
  • Ra quyết định: Phân tích dữ liệu, hỗ trợ quyết định (ví dụ: đề xuất giá, sản phẩm, chiến lược).
  • Mở rộng: Dễ dàng mở rộng quy mô.

Các Bước Cơ Bản Để Xây Dựng AI Agents Hiệu Quả

Các Bước Cơ Bản Để Xây Dựng AI Agents Hiệu Quả

Xác định mục tiêu và phạm vi

Xác định rõ: AI Agent làm gì? Tương tác với ai? Hoạt động ở đâu? Giúp lựa chọn công nghệ, phương pháp. Ví dụ: Hỗ trợ khách hàng (giảm thời gian chờ, tăng tỷ lệ giải quyết, cải thiện hài lòng) trên website/app/mạng xã hội. Câu hỏi gợi ý:

  • Vấn đề gì?
  • Người dùng?
  • Nền tảng?
  • Dữ liệu?
  • Chỉ số đánh giá?

Lựa chọn nền tảng và công cụ

Nhiều nền tảng: mã nguồn mở (Botpress), đám mây (Google Vertex AI). Lựa chọn tùy mục tiêu, ngân sách, kỹ năng.

Các nền tảng mã nguồn mở

  • Botpress: Mã nguồn mở, giao diện trực quan, tích hợp nhiều kênh, quản lý hội thoại. *Tùy chỉnh cao*, tích hợp NLU engines khác, tạo module.
  • Rasa: Framework mã nguồn mở, tập trung NLU và quản lý hội thoại.

Các nền tảng đám mây

  • Google Vertex AI: Công cụ, dịch vụ học máy, tích hợp Google Cloud.
  • Amazon SageMaker: Tương tự Vertex AI, tích hợp AWS.
  • Microsoft Azure AI: Dịch vụ AI đa dạng, tích hợp hệ sinh thái Microsoft.

So sánh các nền tảng

Nền tảng Tính năng Chi phí Độ phức tạp
Botpress Giao diện trực quan, tích hợp, mã nguồn mở, tùy chỉnh Miễn phí/Có phí Thấp – Trung bình
Rasa Tập trung NLU, mã nguồn mở Miễn phí/Có phí Trung bình – Cao
Google Vertex AI Nhiều công cụ, tích hợp Google Cloud Trả phí Trung bình – Cao
Amazon SageMaker Tương tự Vertex AI, tích hợp AWS Trả phí Trung bình – Cao
Microsoft Azure AI Dịch vụ đa dạng, tích hợp Microsoft Trả phí Trung bình – Cao

Thiết kế luồng hội thoại và hành động

Định nghĩa cách AI Agent tương tác: kịch bản, câu hỏi/trả lời, hành động. Ví dụ (đặt lịch hẹn):

1. Người dùng:”Tôi muốn đặt lịch hẹn ngày mai.”
2. AI Agent: “Bạn muốn đặt mấy giờ?”
3. Người dùng: “Tôi muốn đặt 2 giờ chiều.”
4. AI Agent: “Bạn muốn đặt với ai?”
5. Người dùng: “Tôi muốn đặt với bác sĩ A.”
6. AI Agent: “Bạn hãy xác nhận: Bạn muốn đặt lịch hẹn với bác sĩ A, 2 giờ chiều mai đúng không?”
7. Người dùng: “Đúng”
8. AI Agent: “Đã xác nhận.”

Công cụ: Botpress Flow Editor.

Huấn luyện AI Agent

Huấn luyện để hiểu ngôn ngữ, nhận diện ý định, phản hồi. Dùng học máy và NLP (NLU, NLG).

  • NLU: Hiểu ý định (ví dụ: “đặt lịch hẹn”).
  • NLG: Tạo câu trả lời (“Bạn muốn đặt…”).

Phương pháp:

  • Supervised learning: Dữ liệu gán nhãn.
  • Unsupervised learning: Dữ liệu chưa gán nhãn.
  • Reinforcement learning: Thử và sai, thưởng/phạt.

Datasets: Chuẩn bị dữ liệu: câu hỏi/trả lời, kịch bản.

Kiểm thử và cải thiện

Kiểm thử để đảm bảo hoạt động đúng. Điều chỉnh, cải thiện.

Phương pháp:

  • A/B testing: So sánh hai phiên bản.
  • User testing: Thu thập phản hồi.

Metrics:

  • Accuracy: Tỷ lệ trả lời đúng.
  • Precision: Tỷ lệ đúng trong số trả lời AI cho là đúng.
  • Recall: Tỷ lệ đúng trong số lẽ ra phải đúng.
  • F1-score: 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Quy trình: Phân tích lỗi -> Điều chỉnh -> Huấn luyện lại -> Kiểm thử lại.

Các Kỹ Thuật Chuyên Sâu Giúp Nâng Cao Hiệu Quả AI Agents

Các Kỹ Thuật Chuyên Sâu Giúp Nâng Cao Hiệu Quả AI Agents

Sử dụng bộ nhớ và Reasoning

Trang bị khả năng ghi nhớ (memory) và suy luận (reasoning).

  • Bộ nhớ:
    • Short-term: Thông tin hiện tại.
    • Long-term: Thông tin trước đó, kiến thức.
  • Reasoning: Kết hợp thông tin, suy luận, quyết định.
  • Rule-based: Luật logic (ví dụ: trời mưa -> đường ướt).
  • Case-based: Trường hợp tương tự (ví dụ: gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua).
  • Model-based: Dựa trên mô hình.

Ví dụ: AI hỗ trợ khách hàng dùng bộ nhớ ngắn hạn (yêu cầu hiện tại) và dài hạn (giao dịch trước đó), reasoning để đưa giải pháp. (Tham khảo: `https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents`)

Tích hợp với các hệ thống khác

Tích hợp: cơ sở dữ liệu, API, ứng dụng. Giúp truy cập thông tin, thực hiện tác vụ. Ví dụ: tích hợp CRM (thông tin khách hàng), email (gửi/nhận), ứng dụng (đặt lịch, mua hàng). Dùng API.

Quản lý Context và Routing

Quản lý ngữ cảnh (context): hiểu ý định, đưa phản hồi phù hợp. Routing: chuyển hướng đến đúng agent/hệ thống.

  • Context:
    • Context window:Lưu câu nói trước đó.
    • State management: Lưu trạng thái.
  • Routing:
    • Rule-based: Quy tắc (ví dụ: yêu cầu đặt hàng -> agent đặt hàng).
    • ML-based: Mô hình học máy.

Xử lý các tình huống ngoại lệ

Xử lý: yêu cầu không rõ ràng, lỗi hệ thống. Dùng kịch bản xử lý lỗi, fallback mechanism.

  • Không rõ ràng: Yêu cầu thêm thông tin, gợi ý.
  • Lỗi: Thông báo, đề xuất thử lại, chuyển hướng.
  • Không hiểu: “Xin lỗi, tôi không hiểu…”

Prompt Engineering cho AI Agents

Tối ưu hóa câu lệnh (prompt) cho LLM. Prompt tốt giúp AI Agent hiểu rõ, phản hồi chính xác.

Kỹ thuật:

  • Few-shot prompting: Cung cấp ví dụ.
  • Chain-of-Thought (CoT) prompting: Giải thích từng bước.
  • Zero-shot prompting: Yêu cầu trực tiếp (kém hiệu quả hơn).

Các Framework Phát Triển AI Agents Phổ Biến

Frameworks giúp đơn giản hóa:

  • LangChain: Mã nguồn mở, xây dựng ứng dụng LLM. Hỗ trợ kết nối dữ liệu, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ. Cung cấp: “Chains”, “Agents”, “Tools”, “Memory”.
  • Chains: Chuỗi các lời gọi (LLMChain, SequentialChain, RouterChain).
  • Agents: Dùng LLM quyết định hành động (“zero-shot-react-description”, “react-docstore”, …).
  • Tools: Chức năng agent dùng (có thể tạo custom tools).
  • Memory: Ghi nhớ thông tin (`ConversationBufferMemory`, …).
  • LlamaIndex: Xây dựng ứng dụng LLM, truy vấn/tìm kiếm. Cung cấp: “Data Connectors”, “Index”, “Query Engine”, “Retrievers”.
    Data Connectors: Load từ PDF, web, databases.
  • Index: “ListIndex”, “VectorStoreIndex”, “TreeIndex”, “KeywordTableIndex” (ưu/nhược điểm riêng).
  • Query Engine: Truy vấn.
  • Retrievers.
  • Botpress: (Đã mô tả) Tùy chỉnh, tích hợp NLU engines khác.

Lập kế hoạch (Planning) cho AI Agent

Planning: xác định chuỗi hành động để đạt mục tiêu.

Phương pháp (gợi ý trong nguồn):

  • Hierarchical Planning: Chia nhỏ mục tiêu.
  • Case-based Planning: Dựa trên kinh nghiệm.

Sử dụng công cụ (Tool Use)

Dùng công cụ ngoài (qua API) để mở rộng khả năng:

  • Tìm kiếm: Tìm trên web.
  • Tính toán: Phép tính phức tạp.
  • Dịch thuật: Dịch văn bản.
  • API khác.

Giúp vượt qua giới hạn của mô hình.

Multi-agent Systems (Hệ thống đa tác nhân)

Nhiều AI agents tương tác, hợp tác. Khái niệm: cooperation, coordination, negotiation, communication protocols. (Không có ví dụ cụ thể trong nguồn).

Đánh giá hiệu suất AI Agent

(Đã mô tả). Phương pháp/metric: Accuracy, Precision, Recall, F1-score. Công thức: F1 = 2 * (P * R) / (P + R)

Tương Lai Của AI Agents

Tương Lai Của AI Agents

Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực

AI Agents đang ngày càng trở thành một phần quan trọng trong sự tiến bộ của công nghệ. Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, AI Agents không chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà còn ngày càng trở nên thông minh và có thể tự động hóa nhiều quy trình phức tạp. Trong tương lai, AI Agents sẽ không chỉ thực hiện các tác vụ đơn giản mà còn tham gia vào những công việc đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy chiến lược, mang lại hiệu quả và tốc độ vượt trội cho các doanh nghiệp và tổ chức.

AI Agents hiện nay đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc khách hàng, y tế, giáo dục đến tài chính và sản xuất. Với khả năng phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình, AI Agents không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ, tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng. Ví dụ, trong ngành y tế, AI Agents có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh và đưa ra phương án điều trị hiệu quả, còn trong ngành tài chính, chúng giúp phân tích xu hướng thị trường và đưa ra các dự báo tài chính chính xác.

Sự phát triển của AI Agents

AI Agents không ngừng phát triển và ngày càng trở nên thông minh hơn. Sự cải thiện trong các mô hình học máy và học sâu đã giúp AI có thể tự học và thích nghi với những tình huống mới mà không cần sự can thiệp của con người. Hệ thống AI hiện nay có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhận diện các mẫu dữ liệu, và đưa ra quyết định dựa trên các thông tin thu thập được. Nhờ vào khả năng tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình, AI Agents không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn mang lại hiệu quả vượt trội cho các tổ chức trong việc triển khai các chiến lược kinh doanh.

Trong tương lai gần, AI Agents sẽ trở nên mạnh mẽ và thông minh hơn bao giờ hết. Những tiến bộ trong lĩnh vực học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron sẽ giúp các AI Agents có khả năng hiểu và phân tích các tình huống phức tạp với mức độ chính xác cao hơn. Một trong những đặc điểm nổi bật của AI Agents là khả năng tự học và thích nghi. Thay vì chỉ làm theo những gì đã được lập trình trước, AI Agents sẽ có thể tự rút ra bài học từ những tình huống trước đó và áp dụng vào các tình huống mới, giúp nâng cao hiệu quả công việc và hỗ trợ con người trong việc ra quyết định.

AI Agent và con người

Một trong những câu hỏi lớn về AI Agents là mối quan hệ giữa chúng và con người. Thay vì thay thế con người, AI Agents sẽ đóng vai trò hỗ trợ và hợp tác với con người, giúp nâng cao khả năng làm việc và tối ưu hóa các quy trình. AI không phải là sự thay thế cho công việc của con người mà là công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp con người tập trung vào những nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy chiến lược. Cùng nhau, con người và AI Agents sẽ tạo nên một đội ngũ mạnh mẽ, góp phần thúc đẩy sự phát triển của xã hội và nền kinh tế.

VideoJAM: Tạo Video Chuyển Động Mượt Mà và Chân Thực (Meta)

Posted on by Trang Nguyen

Bạn có gặp khó khăn trong việc tạo ra các video có chuyển động tự nhiên và chân thực không? Nhiều mô hình AI hiện tại tạo ra video có hình ảnh đẹp nhưng chuyển động lại giật cục, thiếu tự nhiên. VideoJAM của Meta ra đời để giải quyết vấn đề này! VideoJAM là một framework mới giúp các mô hình tạo video không chỉ đẹp mắt mà còn có chuyển động mượt mà, sống động như thật. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu VideoJAM là gì, nó hoạt động như thế nào, tại sao nó lại vượt trội hơn so với các phương pháp khác, và tiềm năng ứng dụng của nó.

VideoJAM là gì? Tổng quan về công nghệ

Khái niệm cơ bản về VideoJAM

VideoJAM là một framework được phát triển bởi Meta, được thiết kế để cải thiện khả năng tạo video của các mô hình AI. Điểm đặc biệt của VideoJAM là nó tập trung vào việc tạo ra các chuyển động thực tế và mượt mà, thay vì chỉ tập trung vào chất lượng hình ảnh như các mô hình truyền thống. Điều này đạt được bằng cách kết hợp thông tin về cả hình ảnh và chuyển động trong quá trình huấn luyện và tạo video.

 

Điểm khác biệt của VideoJAM

Các mô hình tạo video trước đây thường chỉ tập trung vào việc tái tạo lại các pixel của video gốc, dẫn đến việc bỏ qua tính logic và tự nhiên của chuyển động. VideoJAM giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng một phương pháp gọi là “biểu diễn kết hợp hình ảnh-chuyển động” (joint appearance-motion representation). Nghĩa là, mô hình học cách liên kết hình ảnh và chuyển động với nhau, từ đó tạo ra các video có chuyển động hợp lý hơn.

Hơn nữa, VideoJAM còn sử dụng một kỹ thuật gọi là Inner-Guidance trong quá trình tạo video, giúp tăng cường tính nhất quán của chuyển động.

Cơ chế hoạt động của VideoJAM

Huấn luyện với biểu diễn kết hợp

Trong giai đoạn huấn luyện, VideoJAM không chỉ học cách tạo ra hình ảnh (appearance) mà còn học cách dự đoán chuyển động (motion) của các đối tượng trong video. Cả hai thông tin này được kết hợp lại thành một “biểu diễn kết hợp”.

Các bước trong quá trình huấn luyện:

  1. Đầu vào: Video đầu vào (x1) và chuyển động tương ứng (d1) được làm nhiễu.
  2. Nhúng: Thông tin hình ảnh và chuyển động đã được làm nhiễu được nhúng vào một không gian biểu diễn chung bằng lớp nhúng tuyến tính Win+.
  3. Mô hình Diffusion: Mô hình diffusion xử lý biểu diễn kết hợp này.
  4. Dự đoán: Hai lớp chiếu tuyến tính (Wout+) dự đoán cả hình ảnh và chuyển động từ biểu diễn kết hợp.

Inner-Guidance: Tự hướng dẫn trong quá trình tạo

Điểm độc đáo của VideoJAM là kỹ thuật Inner-Guidance được sử dụng trong quá trình tạo video (inference). Thay vì dựa vào các yếu tố bên ngoài, VideoJAM sử dụng chính dự đoán chuyển động của nó để hướng dẫn quá trình tạo video.

Các thành phần của Inner-Guidance:

  • Dự đoán chuyển động nhiễu: Mô hình tự dự đoán chuyển động ở mỗi bước tạo video.
  • Hướng dẫn động: Dự đoán chuyển động nhiễu này được sử dụng làm tín hiệu hướng dẫn động, giúp điều chỉnh quá trình tạo video để tạo ra chuyển động mượt mà và nhất quán hơn.

Điều này giúp VideoJAM tạo ra các video có chuyển động phức tạp và tự nhiên hơn so với các mô hình khác.

Kết quả và so sánh với các mô hình khác

Chất lượng chuyển động vượt trội

VideoJAM đã được thử nghiệm và so sánh với các mô hình tạo video hàng đầu hiện nay, bao gồm cả các mô hình độc quyền như Sora, Kling và Runway Gen3. Kết quả cho thấy VideoJAM vượt trội hơn hẳn về khả năng tạo ra các chuyển động thực tế và mượt mà.

Chất lượng hình ảnh được cải thiện

Không chỉ cải thiện chất lượng chuyển động, VideoJAM còn cho thấy sự cải thiện về chất lượng hình ảnh so với mô hình cơ sở (DiT-30B).

VideoJAM-bench: Thử thách về chuyển động

Để đánh giá khả năng của VideoJAM, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một bộ dữ liệu thử nghiệm đặc biệt gọi là VideoJAM-bench. Bộ dữ liệu này bao gồm các video có nhiều loại chuyển động phức tạp khác nhau.

Mô hình FVD (thấp hơn tốt hơn) IS (cao hơn tốt hơn)
VideoJAM 150 9.5
Mô hình cơ sở 200 8.0
Mô hình A 250 7.5
Mô hình B 300 7.0

Ứng dụng tiềm năng của VideoJAM

VideoJAM có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

  • Giải trí: Tạo ra các hiệu ứng đặc biệt, phim hoạt hình, và trò chơi điện tử với chuyển động chân thực hơn.
  • Quảng cáo: Tạo ra các video quảng cáo sản phẩm sống động và hấp dẫn hơn.
  • Giáo dục: Tạo ra các video mô phỏng, hướng dẫn trực quan và dễ hiểu hơn.
  • Nghiên cứu khoa học: Mô phỏng các hiện tượng tự nhiên, các quá trình vật lý, hóa học, sinh học.

Hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai

Mặc dù VideoJAM đã đạt được những kết quả ấn tượng, vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục:

  • Thời gian tạo video vẫn còn tương đối chậm.
  • Khả năng kiểm soát chuyển động chưa thực sự chính xác.
  • Độ dài video hiện tại chỉ có thể tạo ra các video ngắn.

Hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm:

  • Tăng tốc độ tạo video.
  • Cải thiện khả năng kiểm soát chuyển động.
  • Phát triển khả năng tạo video dài hơn.
  • Kết hợp với âm thanh để tạo ra video hoàn chỉnh.

Kết luận

VideoJAM của Meta là một bước tiến lớn trong lĩnh vực tạo video bằng AI, giúp giải quyết vấn đề chuyển động giật cục và thiếu tự nhiên. Bằng cách sử dụng biểu diễn kết hợp hình ảnh-chuyển động và kỹ thuật Inner-Guidance, VideoJAM có thể tạo ra những video có chuyển động mượt mà, chân thực hơn so với các mô hình trước đây. Mặc dù vẫn còn một số hạn chế, nhưng tiềm năng ứng dụng của VideoJAM trong giải trí, quảng cáo, giáo dục và nghiên cứu khoa học là rất lớn. Trong tương lai, những cải tiến về tốc độ xử lý, độ dài video và khả năng kiểm soát chuyển động sẽ giúp công nghệ này ngày càng hoàn thiện, mở ra nhiều cơ hội sáng tạo mới.

 

 

 

 

VideoJAM: Cải Tiến Chuyển Động Khi Tạo Video Bằng AI

Posted on by hello@scuti

Xin chào các bạn, tôi là Minh Hiếu!

Không ngừng phát triển và tạo ra những đột phá mới, AI đang thay đổi thế giới theo cách chưa từng có. Trong hành trình cập nhật và học hỏi, tôi đã dành thời gian tìm hiểu về VideoJAM AI. Chủ đề này mở ra nhiều góc nhìn thú vị và tiềm năng đột phá. Hãy cùng khám phá trong bài viết này nhé!

1. AI thời nay bá đạo thật, nhưng mà… vẫn chưa đủ!

Chúng ta đang sống trong thời đại mà AI có mặt ở khắp mọi nơi. Lướt Facebook, TikTok, hay bất cứ đâu trên internet, ta dễ dàng thấy những hình ảnh, video do AI tạo ra. Nó “quá thật” đến mức ai nhìn vào cũng biết ngay là do AI làm. Video của AI đẹp hơn thật, nhưng chuyển động vẫn cứng, chưa mượt mà, chưa tuân theo các quy luật vật lý. Nói trắng ra là xem vẫn thấy “giả trân”! Vậy ai sẽ đứng lên cải thiện điều đó? Xin giới thiệu Video JAM – kẻ nổi loạn mới trong làng công nghệ! Video JAM không chỉ giúp bạn tạo nội dung bằng video mà còn mang lại chuyển động mượt mà, chân thực như đời thực. Các anh lớn AI cứ ngồi đó mà nhìn nhé, vì JAM đã sẵn sàng vượt mặt nói với những công nghệ cũ và nói rằng “Cha già rồi đúng không?” – Vậy thì về vườn thôi, để JAM làm chủ cuộc chơi!

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

2. Vậy thì Video JAM có gì mà ghê vậy ?

Video JAM được thiết kế để cải thiện sự nhất quán của chuyển động trong video AI bằng cách kết hợp thông tin về ngoại hình (appearance) và chuyển động (motion) ngay từ quá trình huấn luyện.Thay vì chỉ tập trung vào độ chính xác pixel hình ảnh như những công nghệ AI đã làm trước đó, Video JAM kết hợp cả hình ảnh và chuyển động đây là 2 thứ làm nên một video ’thật’. Đội ngũ Video JAM tin rằng tin rằng chuyển động chân thực chính là chìa khóa để khai phá toàn bộ tiềm năng của nội dung do AI tạo ra, và đó là lý do họ cống hiến hết mình để hoàn thiện nó. Đội ngũ các nhà nghiên cứu và kỹ sư chuyên gia đã cùng chung một tầm nhìn: tạo ra video AI không chỉ đẹp mắt mà còn chân thực và cuốn hút.

3. Video JAM hoạt động như thế nào ?

Video JAM hoạt động bằng cách:

(a) Huấn luyện (Training):

    • Với một video đầu vào x1​ và biểu diễn chuyển động tương ứng d1d_1d1​, cả hai tín hiệu này đều được thêm nhiễu và nhúng vào một biểu diễn tiềm ẩn chung thông qua một lớp tuyến tính Win+
    • Mô hình khuếch tán (diffusion model) sau đó xử lý dữ liệu đầu vào, và hai lớp chiếu tuyến tính dự đoán cả hình ảnh lẫn chuyển động từ biểu diễn chung Wout+W_{\text{out}}^+Wout+​.

Ý nghĩa của phần huấn luyện trên là: 

Không chỉ tái tạo nội dung từng khung hình, VideoJAM còn học cách duy trì sự liên kết giữa các khung hình để đảm bảo chuyển động mượt mà hơn.

(b) Suy luận (Inference):

    • Chúng tôi đề xuất Inner-Guidance, một cơ chế trong đó chính dự đoán chuyển động nhiễu của mô hình được sử dụng để hướng dẫn quá trình tạo video tại từng bước.

Ý nghĩa của phần suy luận trên là: 

Inner-Guidance giúp mô hình tự điều chỉnh chuyển động theo từng bước thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đầu vào, khắc phục hạn chế của các mô hình trước đó.

Ảnh mô tả ở phía dưới: 

Video JAM hoạt động như thế nào

Nguồn:https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

4. So sánh Video JAM với các phương pháp cũ & Kết quả thử nghiệm

  • Trước đây:
    • Các phương pháp tạo video trước đây chủ yếu tập trung vào việc tạo từng khung hình riêng lẻ mà không quan tâm đến sự kết nối giữa chúng. Điều này khiến video có thể trông đẹp ở từng frame nhưng lại thiếu đi sự mượt mà khi chuyển động.
  • Bây giờ:
    • VideoJAM khắc phục vấn đề này bằng cách học chuyển động một cách trực tiếp, giúp video trở nên tự nhiên hơn.
  • Kết quả thử nghiệm:
    • Các thử nghiệm đã chứng minh Video JAM mang lại nhiều cải tiến quan trọng:
      🔹 Tăng tính nhất quán của chuyển động: Video ít bị giật, các khung hình có sự liên kết rõ ràng hơn.
      🔹 Cải thiện chất lượng hình ảnh: Đảm bảo hình ảnh sắc nét mà không làm mất đi động lực của video.
      🔹 Hiệu suất vượt trội: Video JAM hoạt động tốt hơn so với các mô hình cũ trong các thử nghiệm với chuyển động phức tạp như chạy, nhảy, xoay, v.v.
  • Video so sánh giữa các mô hình Runway gen 3, Sora, DiT, DiT + Video JAM
    • Runway gen 3:

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

    • Sora:

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

    • DiT

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

    • DiT + Video JAM

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

5. Video JAM rất mạnh nhưng vẫn có điểm yếu và thách thức 

Mặc dù Video JAM mang lại nhiều cải tiến, nhưng nó vẫn có một số thách thức:

  • Yêu cầu dữ liệu huấn luyện phong phú: Cần một tập dữ liệu đa dạng về chuyển động để mô hình học hiệu quả.
  • Tính toán phức tạp hơn: Mô hình có thể yêu cầu phần cứng mạnh hơn để xử lý thông tin về cả ngoại hình và chuyển động.

6. Tương lai của Video JAM và ứng dụng thực tế

VideoJAM có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

  • Sản xuất nội dung số: Tạo video AI chất lượng cao cho phim, quảng cáo, game.
  • Tăng cường công nghệ thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR).
  • Ứng dụng trong giáo dục và đào tạo, giúp tạo ra các video mô phỏng chuyển động phức tạp.

Trong tương lai, việc kết hợp Video JAM với các mô hình AI khác có thể giúp tạo ra những video siêu thực, mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành công nghệ.

7. Kết luận

Video JAM là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực tạo video bằng AI, giúp cải thiện tính nhất quán của chuyển động và nâng cao chất lượng video. Mặc dù vẫn còn một số thách thức, nhưng công nghệ này hứa hẹn sẽ đóng vai trò quan trọng trong tương lai của AI và đồ họa máy tính.

Bước tiến của AI Agent: Khả năng lập luận, lập kế hoạch, thực thi trong kỷ nguyên mới

Posted on by Quynh Nga

Xin chào các bạn, tôi là Quỳnh Nga!

AI đang là một chủ đề cực kỳ nóng hổi, thu hút sự quan tâm trên toàn cầu. Hòa cùng tinh thần “tự học” sôi nổi tại công ty, tuần này tôi đã tìm hiểu về Bước tiến của AI Agent trong kỷ nguyên mới – một chủ đề đầy thú vị và hứa hẹn nhiều đột phá. Hãy cùng khám phá trong bài viết này nhé!

1. Khả năng và hạn chế hiện tại của các hệ thống AI Agent

AI Agent, hay tác tử AI, đang nổi lên như một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Không còn dừng lại ở những tác vụ đơn giản, AI Agent được thiết kế để thực hiện các mục tiêu phức tạp, đòi hỏi khả năng lập luận, lập kế hoạch và tương tác với môi trường bên ngoài thông qua các công cụ (tool).

Khả năng

  • Lập luận (Reasoning): Các AI Agent hiện đại, đặc biệt là những agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng suy luận logic, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào.
  • Lập kế hoạch (Planning): AI Agent có thể xây dựng kế hoạch hành động chi tiết để đạt được mục tiêu, bao gồm việc chia nhỏ mục tiêu lớn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, sắp xếp thứ tự thực hiện và điều chỉnh kế hoạch khi có thông tin mới.
  • Gọi công cụ (Tool Calling): Khả năng tương tác với các công cụ bên ngoài (ví dụ: API, cơ sở dữ liệu, ứng dụng) cho phép AI Agent mở rộng phạm vi hoạt động, truy cập thông tin và thực hiện các hành động trong thế giới thực.
  • Tự học và Thích ứng: Một số AI Agent có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, tự cải thiện hiệu suất và thích ứng với các tình huống mới.

Hạn chế

  • Phụ thuộc vào Dữ liệu Huấn luyện: Hiệu suất của AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu thiên vị hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không mong muốn.
  • Khả năng Giải thích (Explainability): Việc hiểu rõ quá trình ra quyết định của AI Agent, đặc biệt là các agent dựa trên mô hình học sâu (deep learning), vẫn còn là một thách thức lớn.
  • Khả năng Tổng quát hóa (Generalization): AI Agent có thể hoạt động tốt trong các tình huống đã được huấn luyện, nhưng gặp khó khăn khi đối mặt với các tình huống mới, chưa từng gặp.
  • Vấn đề về An toàn và Đạo đức: Cần có các biện pháp kiểm soát chặt chẽ để đảm bảo AI Agent hoạt động an toàn, tuân thủ các quy tắc đạo đức và không gây hại cho con người.

2. Những hiểu biết sâu sắc từ việc quan sát các hệ thống AI Agent trong thực tế

Sơ đồ phương pháp AutoGPT+P

Việc triển khai AI Agent trong các ứng dụng thực tế đã mang lại nhiều bài học quý giá:

  • Tầm quan trọng của ngữ cảnh: Hiệu suất của AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào ngữ cảnh cụ thể của ứng dụng. Việc hiểu rõ yêu cầu, ràng buộc và mục tiêu của bài toán là yếu tố then chốt để thiết kế và triển khai AI Agent thành công.
  • Sự tương tác giữa Con người và AI Agent: Trong nhiều trường hợp, sự hợp tác giữa con người và AI Agent mang lại kết quả tốt nhất. Con người có thể cung cấp hướng dẫn, giám sát và can thiệp khi cần thiết, trong khi AI Agent đảm nhận các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian hoặc đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu lớn.
  • Vòng lặp phản hồi (Feedback Loop): Việc thu thập phản hồi từ người dùng và môi trường là rất quan trọng để cải thiện hiệu suất của AI Agent. Phản hồi có thể được sử dụng để điều chỉnh kế hoạch, cập nhật kiến thức và khắc phục các lỗi sai.
  • Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Các hệ thống AI Agent cần được thiết kế để có thể dễ dàng thích ứng với các thay đổi trong môi trường, yêu cầu của người dùng và sự phát triển của công nghệ.

3. Những cân nhắc quan trọng cho sự phát triển AI Agent trong tương lai

Để AI Agent có thể phát huy hết tiềm năng, cần tập trung vào các khía cạnh sau:

  • Nghiên cứu về các kiến trúc AI Agent mới: Cần tiếp tục khám phá các kiến trúc AI Agent tiên tiến, kết hợp các phương pháp học máy khác nhau (ví dụ: học tăng cường, học sâu, học quy nạp) để nâng cao khả năng lập luận, lập kế hoạch và ra quyết định.
  • Phát triển các công cụ và Framework hỗ trợ: Cần có các công cụ và framework mạnh mẽ để giúp các nhà phát triển xây dựng, kiểm thử và triển khai AI Agent một cách dễ dàng và hiệu quả.
  • Tăng cường khả năng Giải thích và tính Minh bạch: Cần có các phương pháp để làm cho quá trình ra quyết định của AI Agent trở nên dễ hiểu hơn đối với con người, giúp tăng cường sự tin tưởng và chấp nhận của người dùng.
  • Đảm bảo An toàn và Đạo đức: Cần có các quy tắc, tiêu chuẩn và cơ chế kiểm soát để đảm bảo AI Agent hoạt động an toàn, không gây hại và tuân thủ các giá trị đạo đức của xã hội.
  • Nghiên cứu về tương tác giữa Con người và AI Agent: Cần hiểu rõ hơn về cách con người và AI Agent có thể hợp tác hiệu quả, tận dụng thế mạnh của cả hai bên để giải quyết các vấn đề phức tạp.

4. So sánh và đối chiếu kiến trúc Single-Agent và Multi-Agent

Có hai kiến trúc chính cho AI Agent: Single-Agent (tác tử đơn) và Multi-Agent (đa tác tử). Mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại bài toán khác nhau.

  • Single-Agent:
    • Ưu điểm: Đơn giản, dễ triển khai, phù hợp với các bài toán có phạm vi hẹp, yêu cầu rõ ràng.
    • Nhược điểm: Khó giải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp của nhiều tác tử. Khó khăn trong việc mở rộng và thích ứng với các thay đổi.
    • Ví dụ: ReAct, RAISE, Reflexion, AutoGPT + P, LATS. (Xem Hình 2 ở trang 5, Hình 3 ở trang 5, Hình 4 ở trang 6 để biết thêm chi tiết).

Một ví dụ về phương pháp ReAct so với các phương pháp khác

  • Multi-Agent:
    • Ưu điểm: Có thể giải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp của nhiều tác tử. Dễ dàng mở rộng và thích ứng với các thay đổi. Tăng cường khả năng phục hồi và độ tin cậy.
    • Nhược điểm: Phức tạp hơn, khó triển khai hơn. Đòi hỏi cơ chế giao tiếp và phối hợp giữa các tác tử.
    • Phân loại:
      • Kiến trúc dọc (Vertical Architectures): Có một tác tử lãnh đạo điều phối các tác tử khác.
      • Kiến trúc ngang (Horizontal Architectures): Các tác tử bình đẳng, giao tiếp trực tiếp với nhau.

 

  • Ví dụ: Embodied LLM Agents Learn to Cooperate in Organized Teams, DyLAN, AgentVerse, MetaGPT.

Đội ngũ AI Agent với trưởng nhóm được chỉ định rõ ràng sẽ có hiệu năng cao hơn.

 

Sơ đồ phương pháp AgentVerse

5. Tầm quan trọng của Reasoning, Planning và Tool Calling trong hệ thống AI Agent

Sơ đồ thể hiện phương pháp RAISE

Reasoning (lập luận), Planning (lập kế hoạch) và Tool Calling (gọi công cụ) là ba thành phần cốt lõi của một hệ thống AI Agent mạnh mẽ.

  • Reasoning: Cho phép AI Agent suy luận logic, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào.
  • Planning: Cho phép AI Agent xây dựng kế hoạch hành động chi tiết để đạt được mục tiêu.
  • Tool Calling: Cho phép AI Agent tương tác với môi trường bên ngoài, truy cập thông tin và thực hiện các hành động.

Sự kết hợp của ba thành phần này cho phép AI Agent giải quyết các bài toán phức tạp trong thế giới thực, vượt xa khả năng của các hệ thống AI truyền thống.

6. Kết luận

AI Agent đang mở ra một kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo, với tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua, bao gồm việc cải thiện khả năng lập luận, lập kế hoạch, gọi công cụ, tăng cường khả năng giải thích, đảm bảo an toàn và đạo đức, và phát triển các kiến trúc AI Agent tiên tiến. Việc giải quyết những thách thức này sẽ giúp AI Agent trở thành một công cụ mạnh mẽ, hỗ trợ con người giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự phát triển của xã hội.

DeepSeek: Cuộc cách mạng Vertical SaaS với AI

Posted on by Quynh Nga

Chào bạn! Bạn đã bao giờ cảm thấy việc xây dựng một ứng dụng SaaS chuyên biệt (theo chiều dọc) được hỗ trợ bởi AI là cực kỳ tốn kém và phức tạp chưa? Đó là một nỗi đau chung – việc truy cập và chạy các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ đó có thể nhanh chóng làm cạn kiệt tài nguyên của bạn. DeepSeek, một mô hình AI mới, có thể là câu trả lời. Nó đang làm rung chuyển mọi thứ bằng cách cung cấp hiệu suất tương đương với những gã khổng lồ như OpenAI nhưng với chi phí thấp hơn nhiều. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào cách DeepSeek đang thay đổi cuộc chơi cho các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là trong không gian SaaS dọc.

DeepSeek và Bối cảnh Ứng dụng AI

DeepSeek là gì và tại sao nó lại là yếu tố thay đổi cuộc chơi?

DeepSeek là một nền tảng AI tiên tiến cung cấp các công cụ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và tự động hóa. Mô hình suy luận r1 của nó, được phát triển ở Trung Quốc với chi phí dưới 6 triệu đô la, đang cạnh tranh trực tiếp với các mô hình từ các công ty như OpenAI, vốn đã chi hàng trăm triệu cho việc phát triển. Sự khác biệt về giá này đặt ra một câu hỏi quan trọng: chúng ta có đang trả quá cao cho AI không? DeepSeek được thiết kế để hoạt động ở mức tương tự như các LLM tiên tiến khác nhưng đòi hỏi sức mạnh tính toán ít hơn đáng kể.

Tác động của DeepSeek đối với các công ty mô hình nền tảng

Việc phát hành mô hình r1 của DeepSeek đã gây ra nhiều cuộc thảo luận trong ngành VC và AI. Những lo ngại đang gia tăng về định giá của các công ty mô hình nền tảng như OpenAI và Mistral AI. Giá cổ phiếu của Nvidia, một nhà sản xuất chip lớn, đã giảm đáng kể sau khi DeepSeek ra mắt. Câu chuyện phần lớn tập trung vào việc mô hình hiệu quả, chi phí thấp này đe dọa hàng tỷ đô la đầu tư vào các mô hình nền tảng như thế nào (15,7 tỷ đô la trên toàn cầu trong ba quý đầu năm ngoái, theo dữ liệu của PitchBook).

Dân chủ hóa AI và giảm rào cản gia nhập

Một trong những thách thức đáng kể đối với các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI là chi phí truy cập hoặc chạy LLM. Họ phải đối mặt với phí truy cập API cao hoặc nhu cầu xây dựng sức mạnh tính toán đáng kể. DeepSeek làm giảm đáng kể những rào cản này. Bản chất nguồn mở của nó cũng cho phép tùy chỉnh dữ liệu nhiều hơn cho các trường hợp sử dụng cụ thể, làm cho nó đặc biệt có lợi cho các công ty khởi nghiệp AI dọc. Đây là những công ty tập trung vào các ngành công nghiệp thích hợp, cho phép họ xây dựng các ứng dụng có tính tùy biến cao.

Ưu điểm của DeepSeek đối với Vertical SaaS

How AI OCR Works: The Process Of Converting Images To Text

Tăng cường hiệu quả và kinh tế khởi nghiệp

Chi phí hoạt động thấp hơn của DeepSeek cho phép các công ty khởi nghiệp đưa các sản phẩm hỗ trợ AI ra thị trường nhanh hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các công ty khởi nghiệp bên ngoài Hoa Kỳ, đặc biệt là ở châu Âu, nơi thiếu vốn thường được coi là rào cản lớn đối với việc mở rộng quy mô. DeepSeek giúp san bằng sân chơi. Với một mô hình AI có giá cả phải chăng hơn, các công ty khởi nghiệp có thể đạt được các mốc quan trọng với ít kinh phí hơn, mang lại lợi ích cho các nhà đầu tư ban đầu. 

DeepSeek không chỉ giúp các startups tiết kiệm chi phí về mặt tính toán, mà còn tạo điều kiện cho việc thử nghiệm và triển khai các ý tưởng mới một cách nhanh chóng. Việc giảm bớt gánh nặng tài chính cho phép các công ty tập trung nguồn lực vào phát triển sản phẩm, marketing và các hoạt động kinh doanh cốt lõi khác. Thêm vào đó, khả năng tùy biến cao của DeepSeek cho vertical SaaS cho phép các công ty điều chỉnh mô hình theo nhu cầu riêng, thay vì phải phụ thuộc vào các giải pháp AI “một kích cỡ vừa cho tất cả”.

Hiệu suất và khả năng chưng cất của DeepSeek

Các mô hình của DeepSeek được thiết kế để hiệu quả. Điều thú vị là, việc chưng cất kiến thức từ mô hình DeepSeek R1 lớn hơn sang các mô hình nhỏ hơn thông qua Tinh chỉnh phần mềm (SFT) thường mang lại kết quả tốt hơn so với việc áp dụng trực tiếp quy trình Học tăng cường (RL). Điều này lặp lại những quan sát từ những ngày đầu của ChatGPT, nơi việc tinh chỉnh đơn giản trên dữ liệu chất lượng cao từ các mô hình lớn hơn đã tạo ra kết quả tuyệt vời.

Ứng dụng thực tế và ý kiến chuyên gia

Một số chuyên gia SaaS đã thử nghiệm DeepSeek AI trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau:

  • Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của DeepSeek cho phép trả lời nhanh chóng, nhận biết ngữ cảnh, giảm khối lượng công việc thủ công.
  • Tự động hóa tập lệnh Python: DeepSeek có thể làm sạch và cấu trúc dữ liệu khách hàng, tạo mã hiệu quả và chức năng.
  • Phân tích tài liệu pháp lý: DeepSeek có thể sàng lọc qua một lượng lớn dữ liệu pháp lý không có cấu trúc, xác định chính xác những thông tin chi tiết quan trọng một cách nhanh chóng.
  • Tạo nội dung thân thiện với SEO: DeepSeek có thể tạo các bản nháp có cấu trúc, giàu nghiên cứu, đặc biệt là cho các chủ đề kỹ thuật.
  • Tự động hóa phân tích đối thủ cạnh tranh: DeepSeek có thể quét và tóm tắt những thông tin chi tiết quan trọng từ nhiều nguồn, làm nổi bật các mô hình định giá, tình cảm của khách hàng và các xu hướng mới nổi.
  • Tăng cường các chiến lược PR kỹ thuật số: Phân tích của DeepSeek AI để điều chỉnh nội dung cho các đối tượng cụ thể và cải thiện mức độ tương tác của khán giả.
  • Thực hiện nghiên cứu thị trường trong SaaS: DeepSeek có thể tìm thấy các điểm chuẩn lương cho các vai trò kỹ thuật, bằng cách tìm các bài đăng tuyển dụng ẩn.

Nhược điểm và cân nhắc tiềm năng

The Evolution of OCR Technology: From the Past to the Present, and into the Future

Hạn chế trong các tác vụ hội thoại và nội dung sáng tạo

Mặc dù DeepSeek vượt trội trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn và tạo ra các đầu ra có cấu trúc, nhưng nó có thể gặp khó khăn với nội dung sáng tạo, hấp dẫn và các tác vụ hội thoại. Đối với nội dung tiếp thị hoặc bài đăng trên blog, nó có thể cảm thấy cứng nhắc và nặng về dữ liệu. ChatGPT thường vượt trội hơn trong việc tạo nội dung tự nhiên, thân thiện với khán giả. DeepSeek, trong một số trường hợp, có thể đưa ra các câu trả lời thiếu sắc thái hoặc không phù hợp với giọng điệu của thương hiệu.

Lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Có những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của DeepSeek, đặc biệt là liên quan đến mối liên hệ của nó với một công ty Trung Quốc và khả năng truy cập dữ liệu tiềm ẩn của chính phủ Trung Quốc. Một đánh giá của công ty tuân thủ AI LatticeFlow AI đã tìm thấy các lỗ hổng tấn công mạng đáng kể trong mô hình. Cụ thể, báo cáo của LatticeFlow AI chỉ ra rằng DeepSeek có thể dễ bị tấn công bởi các phương pháp “prompt injection” (chèn câu lệnh), trong đó kẻ tấn công có thể thao túng đầu vào của mô hình để tạo ra kết quả không mong muốn hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm. 

Ngoài ra, do DeepSeek được phát triển ở Trung Quốc, các công ty và cá nhân sử dụng nó có thể phải tuân theo luật và quy định về bảo mật dữ liệu của Trung Quốc, điều này có thể gây ra những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật cho người dùng bên ngoài Trung Quốc. Người dùng DeepSeek nên triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm kiểm tra đầu vào cẩn thận, giám sát đầu ra của mô hình và sử dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

Quy trình đào tạo của DeepSeek

DeepSeek sử dụng một quy trình đào tạo phức tạp, kết hợp nhiều kỹ thuật học máy khác nhau. Điều này bao gồm cả việc tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có, tự động hoá thu thập và gán nhãn dữ liệu. Việc hiểu rõ quy trình này giúp các nhà phát triển hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động và tối ưu hiệu quả.

Mô hình DeepSeek r10: Học tăng cường từ đầu

Mô hình DeepSeek r10 được phát triển bằng cách sử dụng Học tăng cường (RL) trực tiếp trên mô hình cơ sở DeepSeek V3, *không* sử dụng bất kỳ dữ liệu Tinh chỉnh có giám sát (SFT) nào làm khởi đầu. Điều này rất quan trọng vì nó chứng minh khả năng suy luận có thể được cải thiện đáng kể, ngay cả khi không có dữ liệu giám sát ban đầu. Một câu lệnh đơn giản đã được sử dụng để cho phép mô hình cơ sở tạo ra các thẻ cần thiết cho RL. Họ đã sử dụng các đầu ra có thể kiểm chứng (phần thưởng không-một).

Mô hình DeepSeek R1: Cách tiếp cận đa giai đoạn

Mô hình R1 sử dụng một quy trình đa giai đoạn, phức tạp hơn. Họ đã thu thập một lượng lớn dữ liệu SFT, và quy trình RLHF thông thường được áp dụng.

Điều này bao gồm:

  1. Dữ liệu Chuỗi suy nghĩ khởi đầu: Một vài nghìn ví dụ về dữ liệu Chuỗi suy nghĩ (CoT) dài được sử dụng, như đã đề cập trong bài viết nguồn.
  2. SFT: Tinh chỉnh có giám sát được thực hiện trên mô hình cơ sở.
  3. Lấy mẫu từ chối: Nhiều đầu ra được tạo ra từ mô hình, và một cơ chế lựa chọn (ví dụ: dựa trên điểm số từ một mô hình phần thưởng) được sử dụng để chọn ra đầu ra tốt nhất. Các đầu ra không được chọn sẽ bị loại bỏ.
  4. RL: Học tăng cường được áp dụng ở giai đoạn cuối cùng.

Chưng cất: Một kỹ thuật mạnh mẽ

DeepSeek cũng khám phá việc chưng cất, trong đó kiến thức từ mô hình R1 lớn hơn được chuyển sang các mô hình nhỏ hơn. Họ nhận thấy rằng việc tinh chỉnh đơn giản các mô hình nhỏ hơn trên dữ liệu do mô hình R1 tạo ra thường mang lại hiệu suất tốt hơn so với việc áp dụng toàn bộ quy trình RL. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, thường được gọi là “học sinh,” để bắt chước hành vi của mô hình lớn hơn, “giáo viên”. Mô hình học sinh học cách tạo ra các đầu ra tương tự như mô hình giáo viên, nhưng với ít tài nguyên tính toán hơn. 

Một ví dụ điển hình là việc sử dụng mô hình DeepSeek R1 để tạo ra một tập dữ liệu lớn các ví dụ, sau đó sử dụng tập dữ liệu này để huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, chẳng hạn như một biến thể của mô hình QuEN. Kết quả cho thấy mô hình nhỏ hơn, được huấn luyện thông qua chưng cất, có thể đạt được hiệu suất tương đương hoặc thậm chí vượt trội so với mô hình lớn hơn trong một số nhiệm vụ nhất định.

Chi tiết kỹ thuật của phương pháp DeepSeek

DeepSeek, trong quá trình phát triển, có thể đã sử dụng các framework như Megatron hoặc các framework tương tự để hỗ trợ quá trình huấn luyện. Điều này cho thấy sự phức tạp đáng kể trong việc xây dựng và vận hành hạ tầng tính toán.

Mô hình phần thưởng và chiến lược nhắc nhở

DeepSeek sử dụng hai phần thưởng đơn giản:

  • Phần thưởng chính xác: Kiểm tra xem câu trả lời có đúng không.
  • Phần thưởng định dạng: Khuyến khích mô hình đặt quá trình suy nghĩ của nó giữa các thẻ “think” và “think” và câu trả lời giữa các thẻ “answer” và “answer”. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng kiểm tra biểu thức chính quy.

Họ *không* sử dụng các mô hình phần thưởng kết quả hoặc quá trình, vì họ nhận thấy những điều này có thể dẫn đến hack phần thưởng.

Giải quyết việc trộn ngôn ngữ

Mô hình đôi khi thể hiện “trộn ngôn ngữ”, chuyển sang tiếng Trung Quốc ở giữa câu trả lời tiếng Anh. Để ngăn chặn điều này, một “phần thưởng nhất quán ngôn ngữ” đã được thêm vào. “Phần thưởng nhất quán ngôn ngữ” hoạt động bằng cách đo lường tỷ lệ các từ thuộc ngôn ngữ chính (ví dụ: tiếng Anh) trong phần “suy nghĩ” của mô hình. Nếu tỷ lệ này thấp hơn một ngưỡng nhất định, mô hình sẽ bị phạt. Điều này khuyến khích mô hình duy trì sự nhất quán trong ngôn ngữ được sử dụng trong suốt quá trình tạo văn bản. 

Ví dụ: nếu mô hình đang tạo một câu trả lời bằng tiếng Anh và đột nhiên chèn một cụm từ tiếng Trung Quốc vào phần “suy nghĩ”, phần thưởng nhất quán ngôn ngữ sẽ phát hiện sự không nhất quán này và áp dụng một hình phạt, làm giảm khả năng mô hình tiếp tục trộn lẫn ngôn ngữ. Ví dụ, nếu ngưỡng tỷ lệ từ tiếng Anh là 80%, và mô hình tạo ra một chuỗi suy nghĩ có 60% từ tiếng Anh và 40% từ tiếng Trung, nó sẽ nhận một hình phạt tương ứng.

Đào tạo đa giai đoạn

Quá trình đào tạo DeepSeek bao gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn tập trung vào một khía cạnh cụ thể của hiệu suất mô hình.

  1. RL ban đầu trên dữ liệu suy luận: Giai đoạn này tập trung vào việc cải thiện khả năng suy luận logic của mô hình. DeepSeek sử dụng một tập dữ liệu lớn các ví dụ suy luận, chẳng hạn như các bài toán hoặc các câu hỏi logic, và huấn luyện mô hình để tạo ra các câu trả lời chính xác.
  2. Thu thập dữ liệu từ các miền khác: Sau khi mô hình đã đạt được mức độ thành thạo nhất định trong việc suy luận, nó được sử dụng để tạo ra dữ liệu từ các miền khác, chẳng hạn như các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên tổng quát hoặc các cuộc hội thoại. 600k dữ liệu mới được thu thập từ mô hình cho vòng tiếp theo. Dữ liệu này được sử dụng để cải thiện khả năng của mô hình trong các lĩnh vực ngoài suy luận logic.
  3. RL thứ cấp: Giai đoạn cuối cùng của quá trình đào tạo liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng học tăng cường. Ở giai đoạn này, một mô hình phần thưởng được sử dụng để đánh giá chất lượng của các đầu ra của mô hình, và mô hình được huấn luyện để tạo ra các đầu ra có điểm số cao hơn. Việc kết hợp các giai đoạn này giúp mô hình học cách tạo ra các câu trả lời chính xác, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

Những gì không hoạt động

Bài báo cũng trình bày chi tiết các phương pháp *không* thành công:

  • Mô hình phần thưởng quá trình (PRM): Sử dụng PRM, như trong RLHF truyền thống, được phát hiện là kém hiệu quả hơn. Họ nghi ngờ điều này có thể là do khó khăn trong việc đào tạo một PRM đủ khả năng cho một mô hình lớn như vậy.
  • Tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS): MCTS, một thuật toán tìm kiếm được sử dụng rộng rãi trong các trò chơi và bài toán lập kế hoạch, đã không cho thấy sự cải thiện hiệu suất đáng kể khi áp dụng cho DeepSeek. Thuật toán MCTS hoạt động bằng cách xây dựng một cây tìm kiếm, trong đó các nút đại diện cho các trạng thái có thể có của hệ thống, và các cạnh đại diện cho các hành động. Thuật toán duyệt cây bằng cách mô phỏng các hành động ngẫu nhiên và sử dụng kết quả mô phỏng để ước tính giá trị của mỗi nút. Mặc dù MCTS đã rất thành công trong một số lĩnh vực, nhưng DeepSeek lại không cải thiện được. Các nhà nghiên cứu cho rằng điều này có thể do khó khăn trong việc đào tạo một mô hình đủ mạnh

Kết luận: Tương lai của các ứng dụng AI

Limitations of OCR and Future Prospects

Cuộc đua AI toàn cầu đã chuyển sang hiệu quả. Các mô hình AI sẽ cần phải tiết kiệm chi phí hơn để cạnh tranh. Trong khi các công ty mô hình nền tảng cạnh tranh để giành ưu thế, các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là trong không gian SaaS dọc, đã sẵn sàng để tăng trưởng nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ như DeepSeek. 

DeepSeek không chỉ là một công cụ; nó đại diện cho một sự thay đổi trong cách các công ty SaaS dọc có thể tiếp cận và triển khai AI. Bằng cách giảm chi phí và rào cản kỹ thuật, nó mở ra cơ hội cho sự đổi mới và cạnh tranh. Đối với các công ty vertical SaaS, DeepSeek mang lại lợi thế cạnh tranh đặc biệt. Ví dụ, một công ty SaaS trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng DeepSeek để phân tích hồ sơ bệnh án, chẩn đoán bệnh sớm, hoặc cá nhân hóa kế hoạch điều trị. Một công ty SaaS trong lĩnh vực tài chính có thể sử dụng DeepSeek để phát hiện gian lận, dự báo rủi ro, hoặc tối ưu hóa danh mục đầu tư. Việc giảm chi phí và tăng khả năng tùy chỉnh của DeepSeek giúp các công ty này tạo ra các giải pháp AI chuyên biệt, hiệu quả hơn so với việc sử dụng các mô hình AI tổng quát. 

Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều công ty SaaS dọc hơn tận dụng sức mạnh của DeepSeek và các mô hình tương tự để tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh, mang lại giá trị cao hơn cho khách hàng của họ. Sự dân chủ hóa AI này có thể dẫn đến một làn sóng các ứng dụng SaaS dọc mới, tập trung vào các ngách cụ thể và giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.

© 2015 - 2025 Scuti. All rights reserved.