Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company offers offshore development, lab-based development, and consulting services specializing in generative AI. Recently, we have been fortunate to receive many requests for system development integrated with generative AI.

Does your company face challenges in improving operational efficiency?
In the construction industry, daily operations are becoming more complex, and new technologies are needed to enhance productivity. One such technology gaining attention is “generative AI.”

Generative AI is an innovative tool that processes tasks, previously handled manually over long periods, in a much shorter time, supporting efficiency in design and operations. By incorporating generative AI into architectural design and optimizing business processes, the potential for significantly improving productivity across the industry is vast.

This article explains how generative AI is used in the construction industry and how it contributes to operational efficiency through specific examples and benefits.

What is Generative AI?

Definition of Generative AI

Generative AI contributes to operational efficiency in the construction industry in the following ways:

• Automated Design Generation:
  Generative AI can automatically create architectural design proposals. This streamlines tasks previously done manually by designers, allowing for the consideration of more design options.
• Automated 3D Modeling:
  Generative AI enables the automatic creation of 3D models of buildings, reducing the time and effort spent on manual modeling.
• Rendering Generation:
  It can also generate architectural renderings automatically, making it easier for designers to convey the visual concept of a building.
• Construction Simulation:
  Generative AI can simulate the construction process, enhancing site safety and helping to shorten project timelines.

How Generative AI Contributes to the Construction Industry

Generative AI can enhance operational efficiency in the construction industry in the following ways:

• Automated Design Generation:
  Generative AI automatically creates architectural design proposals. This streamlines tasks that were previously done manually, allowing designers to explore more design options efficiently.
• Automated 3D Modeling:
  Generative AI generates 3D models of buildings automatically, reducing the time and effort required for manual modeling.
• Automated Rendering Creation:
  It can also create architectural renderings automatically, helping designers easily convey the visual concept of a building.
• Construction Simulation:
  Generative AI can simulate the construction process, improving site safety and helping to shorten project timelines.

Considerations for Implementing Generative AI

Ethical Issues

Generative AI raises ethical concerns related to copyright and privacy. There is a risk that the content generated by AI could infringe on others’ copyrights or violate privacy. It is essential to be fully aware of these issues when using generative AI.

Accuracy Issues

As an evolving technology, generative AI does not always produce flawless content. The output may contain incorrect or biased information, so it is crucial for humans to review and correct AI-generated content as needed.

Importance of Data Quality

The performance of generative AI heavily relies on the quality of the training data. Training the AI with appropriate data ensures the generation of high-precision content. Ensuring the quality of training data is vital when implementing generative AI.

Practical Applications of Generative AI Tools

• Design Support Tools

These tools automatically generate design proposals to assist architects. Traditionally, architectural design has been a time-consuming and labor-intensive process. However, with generative AI, multiple design options can be created quickly.
AI learns from past design data and style patterns, automatically presenting proposals that reflect the required criteria and conditions. Additionally, the automation of blueprint creation minimizes manual errors and significantly enhances the overall design process efficiency.
This allows designers to focus more time on creative tasks.

• 3D Modeling Tools

This tool leverages generative AI to automatically create 3D models of buildings and efficiently modify them as needed. Traditional 3D modeling requires specialized skills and significant time investment. However, generative AI simplifies this process, allowing it to be completed quickly. For example, by inputting the basic design data of a building, AI can generate detailed 3D models. If design changes are necessary, AI can automatically make adjustments, updating the model in real-time. This streamlines communication between the design team and the client, ensuring that modifications and fine-tuning are promptly reflected.

• Rendering Tools

This tool automatically creates renderings, or visualizations, of completed buildings and offers features to enhance their quality. Renderings are crucial for communicating the visual concept of a building to clients and stakeholders, but their creation typically requires both technical skills and time. With generative AI, designers can input information to generate high-quality renderings automatically, improving the accuracy of these visualizations. AI can also replicate details such as lighting, shadows, and textures realistically, providing a more lifelike representation. This makes it easier to effectively convey the building’s vision to clients.

• Construction Simulation Tools

This tool uses generative AI to simulate the entire construction process. Construction involves many interconnected factors, but AI analyzes these elements to propose optimal plans that enhance both safety and efficiency. For instance, AI can assess weather conditions, terrain, and material delivery schedules to recommend the most effective workflow. Through simulations, AI can also predict potential risks in advance, helping to ensure safety during construction. Additionally, AI contributes to shortening project timelines and reducing costs, significantly improving the overall efficiency of projects.

Case Studies of Our Generative AI Solutions

Structuring Data from Construction Material Catalogs:

Traditionally, extracting information about materials needed for home construction from catalogs was done manually, incurring high labor costs. To address this, we developed a system that uses OCR to read catalog content, allowing generative AI to interpret the text and extract only relevant construction material data. This information is then stored in a database, reducing labor costs by over 70%.

Document Search with AI Chat:

A major challenge we addressed was the difficulty in locating specific documents within the vast collection of shared materials in the company. This made information retention and sharing highly dependent on individual employees. To solve this, we implemented a secure RAG (Retrieval-Augmented Generation) system, which allows for efficient document sharing by searching documents and summarizing the retrieved information using generative AI.
Note: This system processes only text-based documents; images and graphs within design and technical documents are not included in the search.

Conclusion

Generative AI is a powerful tool that contributes to design support and operational efficiency in the construction industry. It accelerates the generation of design proposals and 3D models, enabling designers to focus more on creative tasks.

Additionally, the automatic generation of renderings and construction simulations facilitates smooth project progression, improving safety and reducing timelines. With the adoption of generative AI, the construction industry can expect further development and enhanced efficiency.

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in offshore development and lab-based development in Vietnam, leveraging generative AI as our core strength. We also provide consulting services for generative AI. Recently, we have been fortunate to receive many requests for system development integrated with generative AI.

Are you facing challenges in streamlining your HR operations? With advancements in generative AI, HR departments can now experience significant improvements in various tasks, including recruitment, training, and performance management.

For example, leveraging talent intelligence enables the efficient analysis of candidates’ skills, allowing them to be placed in the most suitable positions.

Additionally, we can enhance employee experience and automate training processes, creating an environment where employees can perform at their best.

The Present and Potential of AI Utilization in the HR Industry

How Does AI Transform HR Operations?

AI brings significant changes to HR operations.

Firstly, it automates previously manual tasks such as recruitment processes, schedule management, and candidate screening, leading to improved efficiency. This enables HR professionals to focus more on strategic tasks.

Moreover, AI analyzes large datasets to support the formulation of optimal strategies for recruitment and talent placement. Predictive analytics based on historical data allow companies to identify the right talent and make informed decisions effectively.

Thus, AI not only enhances efficiency but also empowers companies to evolve their HR strategies through data-driven decision-making.

Benefits of AI Implementation

Operational Efficiency: Routine tasks such as screening applications, scheduling interviews, and managing HR information can be automated.

Improved Recruitment Success Rate: AI-powered candidate analysis efficiently identifies candidates with high potential to match the company’s desired profile.

Enhanced Employee Engagement: Providing personalized training programs and ensuring timely communication enhances employee engagement.

Utilization of HR Data: Analyzing accumulated HR data allows for strategic decisions, such as predicting employee turnover and optimizing talent placement.

Streamlining HR Operations with Generative AI: Practical Examples and Benefits

Generative AI in Recruitment

By leveraging generative AI, recruitment activities such as creating job postings, screening applications, and scheduling interviews can be automated. This allows recruiters to focus on more strategic tasks, leading to greater efficiency.

Automated Job Post Creation:
With generative AI, job descriptions including roles, required skills, and experience can be generated automatically, resulting in compelling job postings.

Automated Application Screening:
AI can efficiently screen large volumes of applications, ensuring that candidates matching the company’s criteria are shortlisted. This reduces the workload of recruiters significantly.

Automated Interview Scheduling:
AI manages the schedules of applicants and interviewers, setting up interviews efficiently.

Generative AI for Employee Development

Generative AI enables the creation of personalized training programs tailored to each employee’s skills, experience, and learning progress.

Additionally, AI chatbots can handle inquiries related to training content, providing prompt responses to employees’ questions.

Automated Training Program Creation
Generative AI allows for the creation of personalized training programs tailored to each employee’s skills, experience, and learning progress.

Automated Inquiry Handling for Training
AI chatbots can automatically respond to inquiries about training content, ensuring prompt responses to employee questions.

Generative AI for Performance Management

Traditionally, employee evaluations often lacked clear standards due to subjectivity among evaluators. However, with generative AI, evaluations can be conducted based on objective performance metrics.

Automated Evaluations Based on Metrics:
Generative AI enables evaluations to be based on objective performance indicators.

Automated Feedback Generation:
AI automatically generates feedback for employees based on evaluation results.

Case Studies of Generative AI Implementation at Our Company

Structuring Resumes and Job Histories:
By uploading resumes and job histories, the data—such as names, contact details, and career information—are converted into structured formats, significantly reducing the time spent on data entry. Additionally, the system can automatically generate summaries of candidates using generative AI, allowing recruiters to quickly grasp the profiles of applicants.

Matching Evaluation Between Candidates and Companies:
Generative AI analyzes the information of both candidates and companies, evaluates the degree of compatibility, and creates lists of companies that match each candidate, as well as lists of candidates that match each company.

Key Considerations for Generative AI Implementation

Data Accuracy Management

The accuracy of generative AI heavily depends on the quality of the training data. Therefore, providing precise and unbiased data to the AI is crucial.
Using low-quality or biased data may lead to inaccurate or skewed results.
Additionally, AI trained on incorrect data carries the risk of spreading misinformation. For ethical reasons, ensuring data accuracy is essential. To maintain the performance and reliability of AI, a rigorous process must be established for collecting, selecting, and managing data accuracy, creating an environment where AI can learn from accurate information.

Ethical Considerations

The use of generative AI requires careful ethical consideration.

First, it is essential to prevent generative AI from producing discriminatory content or biased outputs. If the training data contains bias, the resulting outputs may also reflect unfairness.

Additionally, the handling of personal and confidential information demands strict attention. When AI processes personal data, it is crucial to establish robust management frameworks to ensure that the data is not misused. Furthermore, incorporating mechanisms for reviewing and filtering generated content is necessary to prevent the spread of misinformation, which is another ethical challenge that must be addressed.

Security Measures

When using generative AI, implementing effective security measures is essential.

In particular, handling highly sensitive HR data or personal information requires adequate precautions to mitigate the risks of data leaks or unauthorized access. Encrypting data and applying access restrictions are necessary steps to ensure information security.

Additionally, it is important to regularly check the AI system for vulnerabilities and keep security updates current. Ensuring robust security measures enables the reliable operation of AI systems.

Conclusion: Evolving HR Strategies with AI

AI offers new possibilities in various aspects of HR operations, revolutionizing corporate HR strategies.

Automation of recruitment processes, optimal talent placement through employee data analysis, and performance evaluation are all significantly enhanced by AI implementation.

This enables companies to pursue more strategic talent management and make quick, accurate decisions. Moreover, by utilizing AI’s analytical capabilities, businesses can support optimal placements and career development, which contributes to improving employee motivation and retention rates.

By effectively leveraging AI, companies can enhance their competitiveness and achieve sustainable growth. Evolving HR strategies with AI will be a key component in the future of corporate management.

Hello, my name is Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as offshore development and lab-based development in Vietnam, focusing on generative AI. We also offer generative AI consulting, and recently, we have received numerous requests for system development integrated with generative AI.

In the advertising industry, streamlining daily operations is a critical theme. With the advancement of generative AI technologies, new methods to enhance the efficiency of creative production and marketing operations have gained significant attention.

Generative AI facilitates the creation of advertising banners and the automated generation of creative content, enabling the delivery of high-quality ads in a short period. However, many may still wonder how to implement it effectively, as well as what specific use cases and applications exist.

This Article Explores Methods and Case Studies of Generative AI to Streamline Operations in the Advertising Industry and Enhance Productivity.

What is Generative AI?

Generative AI refers to a type of machine learning model known as a generative model, which creates new data based on the data it has been trained on. This technology is applied in various fields, including natural language processing, image recognition, speech synthesis, and video generation.

For instance, generative AI can automatically produce text from text data, generate new images from image data, or create new sounds from audio data. Additionally, it enables the creation of innovative works based on input data, and it is increasingly being utilized in art, entertainment, and the advertising industry.

With technological advancements, generative AI has gained attention as a tool that supports human creativity and provides new value.

How Generative AI Works

The mechanism of generative AI is based on deep learning technology. Deep learning uses multi-layer neural networks to automatically extract and learn patterns and features from large datasets. During this process, generative AI uncovers hidden relationships and structures within the data and uses these characteristics to generate new data.

For example, text-generating AI learns from extensive text data, understanding grammatical and contextual patterns to generate natural new text. Image-generating AI captures visual features from numerous images and can create entirely new images from scratch. Similarly, audio and video-generating AI learn waveforms and motion patterns to produce realistic sounds and visuals.

Application of Generative AI in the Advertising Industry

Automated Generation of Advertising Creative Content

Generative AI can automatically create advertising elements such as catchy slogans, images, and videos. This significantly reduces the time required for ad production and enables the exploration of a greater variety of creative options.

Enhancement of Targeted Advertising Accuracy

Generative AI analyzes user behavior and demographic data to deliver the most suitable advertisements automatically. This helps improve both click-through rates and conversion rates, maximizing campaign effectiveness.

Streamlining Communication with Customers

Generative AI can be used to automate customer interactions through tools such as chatbots and virtual assistants. This reduces the time spent on customer service and enhances overall customer satisfaction.

Benefits of Introducing Generative AI

Time Savings through Operational Efficiency

By automating many tasks previously performed by humans, generative AI contributes significantly to reducing time consumption. This allows employees to focus more on creative and value-added tasks.

Cost Reduction

Generative AI helps lower personnel costs and production expenses. This is particularly effective in areas that require specialized knowledge or skills, such as creative production and data analysis, providing substantial cost-saving benefits.

Quality Improvement

Generative AI, by learning from vast amounts of data, can produce content and services with a level of quality that surpasses human creativity and performance in specific fields.

For example, text-generating AI can swiftly create natural texts based on extensive textual data. It is applicable for various purposes, such as news articles, blogs, product descriptions, and even novels or poems. This enables the generation of high-quality, consistent content more efficiently than manual efforts.

Considerations When Implementing Generative AI

1. Data Bias

   Generative AI creates new content based on its learning from large datasets. However, if the training data contains biases, the resulting output may reflect those biases.

For instance, if the data contains uneven representation of certain cultures, genders, or regions, the AI may generate unfair or biased results. It is crucial to carefully assess the quality of the data and understand any inherent biases to manage them appropriately.

Ensuring that AI has access to well-balanced information is a vital step toward achieving fair and accurate outputs.

2. Copyright Issues

   Generative AI references existing data to create new content, but it may unintentionally incorporate portions of copyrighted works during this process. Therefore, it is essential to verify that the content generated by AI does not infringe on copyright laws.

For example, without clearly defining the rights concerning text, images, music, or any other type of content, legal disputes may arise. When utilizing generative AI, sufficient caution must be taken to ensure that the technology does not lead to legal issues.

3. Ethical Issues

   Since generative AI creates information based on the data it has learned, there is a risk that it may generate content containing discriminatory expressions or misinformation.

For example, if the data includes biases or stereotypes related to race, gender, or religion, the AI may reflect these in its output. Therefore, it is essential to use AI in an ethically appropriate manner by carefully considering and managing its usage. To prevent adverse social impacts, the ethical aspects of generative AI must be thoroughly taken into account.

Steps for Implementing Generative AI

1. Clarifying Objectives and Challenges

   It is crucial to define the objectives for implementing generative AI and specify the challenges you aim to address. For instance, setting clear goals such as improving ad production efficiency, enhancing targeting accuracy, or increasing customer satisfaction is essential.

2. Selecting the Right Generative AI Tools

   There are numerous generative AI tools available, but selecting a tool that aligns with your company’s needs and objectives is necessary. When choosing a tool, it is important to consider factors such as functionality, cost, security, and support system.

3. Preparing Data

   The quality of the content generated by AI depends on the quality of the training data. Therefore, it is necessary to gather data that is most relevant to your business operations and process it into an appropriate format.

4. Testing and Validation

   Once the generative AI tools are in use, testing and validation should be conducted. It is important to assess the quality and effectiveness of the generated content and make parameter adjustments or tool changes as needed.

5. Building an Operational Structure

   To continue utilizing generative AI effectively, it is necessary to establish an operational structure. This includes assigning responsible personnel, regularly monitoring the operational status, and updating tools and data when necessary.

Specific Steps for Implementing Generative AI in the Advertising Industry

The following steps outline an effective approach for integrating AI into marketing and advertising:

1. Enhancing Internal Understanding of AI

   It is essential to familiarize employees with the basics of AI technology and its practical applications. Conducting training sessions, workshops, or study meetings helps alleviate concerns or resistance towards AI and fosters an environment where employees can actively leverage AI.

2. Identifying Concrete Use Cases for AI

   Clearly define how AI can be integrated into marketing and advertising processes to improve operational efficiency and increase sales. For instance, delegating customer data analysis to AI can enhance the precision of targeting and personalized advertising efforts.

3. Selecting Appropriate AI Tools

   Implementing AI tools that align with your company’s marketing goals and workflow is crucial. Consider functionality, cost, security, and post-deployment support when choosing tools. There are various options, including data analysis tools, chatbots, and content generation tools.

4. Organizing and Utilizing Data

   Since AI depends on data for learning, it is necessary to collect and organize high-quality data. Gather data on customer behavior, purchase history, and campaign results, and structure it into formats suitable for AI, enabling more precise and effective marketing strategies.

5. Measuring Effectiveness and Providing Feedback

   Quantify the outcomes of AI-powered campaigns and initiatives to identify successes and areas for improvement. Continuously monitor the impact of AI, and adjust your marketing strategies accordingly to achieve further optimization and efficiency.

By following these steps incrementally, companies can drive innovation in marketing and advertising activities, enhancing their competitiveness.

Case Study of Generative AI Adoption in the Advertising Industry

Coca-Cola’s “Create Real Magic” Campaign

This campaign utilizes generative AI to allow users to create original artworks using Coca-Cola’s brand assets, logos, and visual elements.

Users can unleash their creativity to design artwork based on Coca-Cola’s unique themes and share their creations. This initiative promotes interaction between the brand and consumers, increasing engagement by involving consumers in the creative process.

Empowered by AI, users can reimagine Coca-Cola’s identity as personal expressions, achieving significant success as a participatory marketing campaign.

Duolingo’s AI Learning Feature

This feature leverages generative AI to analyze users’ learning progress in real time and automatically generate the most suitable practice problems for individual learners. The AI understands the learners’ strengths and weaknesses and provides a customized learning experience based on this information. This approach enables users to improve their language skills more efficiently while maintaining their learning motivation.

Additionally, the generative AI adjusts the difficulty based on user responses, ensuring that the learning content remains both appropriate and challenging. This high level of personalization has become a key factor in Duolingo’s success, offering a flexible learning environment where learners can progress at their own pace.

The Future of the Advertising Industry with Generative AI

Generative AI holds the potential to transform the advertising industry and unlock new possibilities.

1. Personalization of Customer Experience

   Generative AI analyzes customers’ behavioral history and preferences to generate the most suitable ads and content for each individual. This enhances the customer experience, deepening engagement with the brand.

2. Democratization of Creative Production

   In the past, creative production required the expertise of designers and copywriters. However, with the advent of generative AI, anyone can easily create high-quality ad content. This democratization is expected to inspire more ideas and revitalize creativity across the advertising industry.

3. Visualization and Optimization of Ad Performance

   Generative AI enables real-time analysis and optimization of advertising campaigns. This allows for the reduction of wasted ad spend and more effective budget allocation.

Our Company’s Case Studies

AI Document Search for a Major Digital Marketing Company

We customized our “Secure GAI” to create a system where internal documents, such as work regulations and proposals, can be searched via AI chat.

Additionally, we implemented functions tailored to the company’s operations, including integration with external cloud services, image generation and analysis, and the Code Interpreter feature.

Automated Generation of LP Content

We built a system that uses LLM to generate parts of landing page content automatically, optimizing conversion rates (CVR).

Automated Video Content Planning

For a client in video production, we developed a system where generative AI understands the “winning patterns” accumulated by the client. By entering the project outline, the system automatically generates plans aligned with these patterns.

Conclusion

Generative AI has the potential to improve operational efficiency, enhance customer experience, and create new business models in the advertising industry. By proactively utilizing generative AI, the entire advertising industry can evolve, leading to a more innovative and creative future.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore và phát triển theo mô hình lab tại Việt Nam, tập trung vào AI tạo sinh. Chúng tôi cũng cung cấp dịch vụ tư vấn về AI tạo sinh, và gần đây, chúng tôi đã nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

Trong ngành quảng cáo, việc tối ưu hóa hoạt động hàng ngày là một chủ đề quan trọng. Với sự phát triển của công nghệ AI tạo sinh, các phương pháp mới để nâng cao hiệu quả trong sản xuất sáng tạo và quản lý marketing đã thu hút nhiều sự chú ý.

AI tạo sinh giúp tạo ra banner quảng cáo và tự động hóa việc sản xuất nội dung sáng tạo, cho phép tạo ra quảng cáo chất lượng cao trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, nhiều người có thể vẫn chưa biết cách triển khai hiệu quả và những trường hợp sử dụng cụ thể như thế nào.

Bài viết này khám phá các phương pháp và ví dụ áp dụng AI tạo sinh để tối ưu hóa quy trình trong ngành quảng cáo và nâng cao năng suất.

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại mô hình học máy được gọi là mô hình tạo sinh, có khả năng tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã được học. Công nghệ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh, tổng hợp giọng nói và tạo video.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể tự động tạo văn bản từ dữ liệu văn bản, tạo ra hình ảnh mới từ dữ liệu hình ảnh hoặc tạo âm thanh mới từ dữ liệu âm thanh. Ngoài ra, AI tạo sinh còn có thể tạo ra những tác phẩm sáng tạo dựa trên dữ liệu đầu vào và đang ngày càng được ứng dụng trong nghệ thuật, giải trí và ngành quảng cáo.

Với sự phát triển của công nghệ, AI tạo sinh đã thu hút sự chú ý như một công cụ hỗ trợ cho sự sáng tạo của con người và mang lại những giá trị mới.

Cách thức hoạt động của AI tạo sinh

Cơ chế hoạt động của AI tạo sinh dựa trên công nghệ học sâu (deep learning). Học sâu sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp để tự động trích xuất và học các mẫu và đặc điểm từ các tập dữ liệu lớn. Trong quá trình này, AI tạo sinh sẽ tìm ra các mối quan hệ và cấu trúc ẩn trong dữ liệu và tạo dữ liệu mới dựa trên những đặc điểm đó.

Ví dụ, AI tạo văn bản học từ dữ liệu văn bản phong phú, hiểu được các mẫu ngữ pháp và ngữ cảnh để tạo ra các văn bản tự nhiên mới. AI tạo hình ảnh nắm bắt các đặc điểm thị giác từ nhiều hình ảnh và có thể vẽ nên hình ảnh mới từ đầu. Tương tự, AI tạo âm thanh và video học các dạng sóng âm và chuyển động để tạo ra âm thanh và hình ảnh chân thực.

Cách áp dụng AI tạo sinh trong ngành quảng cáo

Tự động tạo nội dung sáng tạo quảng cáo

AI tạo sinh có thể tự động tạo ra các yếu tố quảng cáo như khẩu hiệu thu hút, hình ảnh và video. Điều này giúp rút ngắn thời gian sản xuất quảng cáo và cho phép thử nhiều lựa chọn sáng tạo hơn.

Nâng cao độ chính xác của quảng cáo nhắm mục tiêu

AI tạo sinh phân tích dữ liệu hành vi và thông tin người dùng để tự động phân phối quảng cáo phù hợp nhất. Nhờ đó, tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi của quảng cáo được kỳ vọng sẽ tăng lên.

Tối ưu hóa giao tiếp với khách hàng

AI tạo sinh được sử dụng để tự động hóa giao tiếp với khách hàng thông qua các công cụ như chatbot và trợ lý ảo. Điều này giúp rút ngắn thời gian xử lý yêu cầu và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

Lợi ích của việc áp dụng AI tạo sinh

Tiết kiệm thời gian nhờ tối ưu hóa quy trình làm việc

AI tạo sinh giúp tự động hóa nhiều công việc mà trước đây con người phải thực hiện, đóng góp đáng kể vào việc tiết kiệm thời gian. Nhờ đó, nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và mang lại giá trị cao hơn.

Giảm chi phí

AI tạo sinh giúp giảm chi phí nhân sự và chi phí sản xuất. Điều này đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực yêu cầu kiến thức chuyên môn hoặc kỹ năng cao như sản xuất nội dung sáng tạo và phân tích dữ liệu, mang lại lợi ích lớn về mặt tiết kiệm chi phí.

Nâng cao chất lượng

AI tạo sinh, thông qua việc học từ một lượng dữ liệu lớn, có thể tạo ra nội dung và dịch vụ với chất lượng vượt trội so với sự sáng tạo và hiệu suất của con người trong một số lĩnh vực cụ thể.

Ví dụ, AI tạo văn bản có thể nhanh chóng tạo ra các văn bản tự nhiên dựa trên dữ liệu văn bản phong phú. Nó được ứng dụng trong nhiều mục đích như bài báo, blog, mô tả sản phẩm và thậm chí cả tiểu thuyết hay thơ. Điều này giúp tạo ra nội dung chất lượng cao và nhất quán hiệu quả hơn so với việc làm thủ công.

Những lưu ý khi triển khai AI tạo sinh

1. Sự thiên lệch trong dữ liệu

AI tạo sinh tạo ra nội dung mới dựa trên việc học từ dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nếu dữ liệu đào tạo chứa các yếu tố thiên lệch, kết quả đầu ra có thể phản ánh những thiên lệch đó.

Ví dụ, nếu dữ liệu có sự phân bố không đồng đều về các nền văn hóa, giới tính, hoặc khu vực, AI có thể tạo ra kết quả không công bằng. Do đó, việc đánh giá kỹ lưỡng chất lượng dữ liệu và hiểu rõ các yếu tố thiên lệch là rất quan trọng để quản lý chúng đúng cách.

Đảm bảo rằng AI có thể truy cập vào thông tin cân bằng là một bước quan trọng để đạt được đầu ra công bằng và chính xác.

2. Vấn đề bản quyền

AI tạo sinh tham chiếu dữ liệu hiện có để tạo ra nội dung mới, nhưng có thể vô tình sử dụng một phần tác phẩm có bản quyền trong quá trình này. Vì vậy, cần kiểm tra trước để đảm bảo nội dung do AI tạo ra không vi phạm bản quyền.

Ví dụ, nếu không làm rõ quyền liên quan đến văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc bất kỳ loại nội dung nào, có thể phát sinh tranh chấp pháp lý. Khi sử dụng AI tạo sinh, cần thận trọng để đảm bảo công nghệ này không gây ra vấn đề pháp lý.

3. Vấn đề đạo đức

Vì AI tạo sinh tạo ra thông tin dựa trên dữ liệu đã học, nên có nguy cơ nó sẽ tạo ra nội dung chứa các biểu hiện phân biệt hoặc thông tin sai lệch.

Ví dụ, nếu dữ liệu học chứa các định kiến hoặc khuôn mẫu liên quan đến chủng tộc, giới tính hoặc tôn giáo, AI có thể phản ánh những yếu tố đó trong kết quả của nó. Do đó, cần thận trọng xem xét và quản lý việc sử dụng AI để đảm bảo tính đạo đức. Để tránh tác động tiêu cực đến xã hội, các khía cạnh đạo đức của AI tạo sinh cần được xem xét kỹ lưỡng.

Các bước triển khai AI tạo sinh

1. Xác định rõ mục tiêu và thách thức

Cần xác định rõ mục tiêu của việc triển khai AI tạo sinh và cụ thể hóa các thách thức cần giải quyết. Ví dụ, việc đặt ra các mục tiêu cụ thể như nâng cao hiệu quả sản xuất quảng cáo, cải thiện độ chính xác của nhắm mục tiêu, hoặc tăng cường sự hài lòng của khách hàng là rất quan trọng.

2. Lựa chọn công cụ AI tạo sinh phù hợp

Có nhiều công cụ AI tạo sinh trên thị trường, nhưng cần chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của công ty. Khi chọn công cụ, cần xem xét các yếu tố như tính năng, chi phí, bảo mật và hệ thống hỗ trợ.

3. Chuẩn bị dữ liệu

Chất lượng nội dung do AI tạo ra phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu học. Vì vậy, cần thu thập dữ liệu phù hợp nhất với hoạt động của doanh nghiệp và xử lý chúng theo định dạng thích hợp.

4. Kiểm tra và xác thực

Sau khi triển khai công cụ AI tạo sinh, cần tiến hành kiểm tra và xác thực. Đánh giá chất lượng và hiệu quả của nội dung được tạo ra và điều chỉnh các tham số hoặc thay đổi công cụ nếu cần thiết.

5. Xây dựng cơ cấu vận hành

Để tiếp tục sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả, cần xây dựng cơ cấu vận hành. Điều này bao gồm phân công người phụ trách, thường xuyên theo dõi tình trạng vận hành và cập nhật công cụ hoặc dữ liệu khi cần thiết.

Các bước cụ thể để triển khai AI tạo sinh trong ngành quảng cáo

Các bước dưới đây sẽ giúp áp dụng AI vào hoạt động marketing và quảng cáo một cách hiệu quả:

1. Nâng cao hiểu biết nội bộ về AI

Nhân viên cần được trang bị kiến thức về công nghệ AI và cách ứng dụng cụ thể của nó. Việc tổ chức các buổi đào tạo, hội thảo hoặc workshop giúp giảm bớt lo ngại và khuyến khích nhân viên tích cực sử dụng AI.

2. Xác định các trường hợp sử dụng cụ thể của AI

Cần xác định rõ cách AI có thể tích hợp vào quy trình marketing và quảng cáo để tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu. Ví dụ, phân tích dữ liệu khách hàng bằng AI có thể cải thiện độ chính xác của việc nhắm mục tiêu và cá nhân hóa quảng cáo.

3. Lựa chọn công cụ AI phù hợp

Việc triển khai công cụ AI cần phải phù hợp với mục tiêu marketing và quy trình làm việc của công ty. Khi chọn công cụ, cần xem xét các yếu tố như tính năng, chi phí, bảo mật và hỗ trợ sau khi triển khai. Có nhiều lựa chọn, bao gồm công cụ phân tích dữ liệu, chatbot và công cụ tạo nội dung.

4. Tổ chức và sử dụng dữ liệu

Vì AI phụ thuộc vào dữ liệu để học hỏi, cần thu thập và tổ chức dữ liệu chất lượng cao. Thu thập dữ liệu về hành vi khách hàng, lịch sử mua sắm và kết quả chiến dịch, và chuẩn bị chúng dưới dạng phù hợp với AI để thực hiện chiến lược marketing chính xác và hiệu quả hơn.

5. Đo lường hiệu quả và phản hồi

Đo lường định lượng hiệu quả của các chiến dịch và sáng kiến có sử dụng AI để xác định thành công và cải thiện. Theo dõi liên tục tác động của AI và điều chỉnh chiến lược marketing để đạt hiệu quả và tối ưu hóa cao hơn.

Bằng cách thực hiện theo các bước này, doanh nghiệp có thể tạo ra những đổi mới trong marketing và quảng cáo, đồng thời tăng cường năng lực cạnh tranh.

Ví dụ về việc áp dụng AI tạo sinh trong ngành quảng cáo

Chiến dịch “Create Real Magic” của Coca-Cola

Chiến dịch này sử dụng AI tạo sinh để cho phép người dùng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo bằng cách sử dụng tài sản thương hiệu, logo và yếu tố hình ảnh của Coca-Cola.

Người dùng có thể phát huy sự sáng tạo của mình để thiết kế các tác phẩm nghệ thuật dựa trên chủ đề độc đáo của Coca-Cola và chia sẻ chúng. Đây là một sáng kiến thúc đẩy sự tương tác giữa thương hiệu và người tiêu dùng, tăng cường sự gắn kết bằng cách cho phép người tiêu dùng tham gia vào quá trình sáng tạo.

Với sức mạnh của AI, người dùng có thể tái hiện bản sắc của Coca-Cola theo cách riêng của mình, tạo ra thành công lớn trong chiến dịch marketing có sự tham gia của người dùng.

Tính năng học tập AI của Duolingo

Tính năng này sử dụng AI tạo sinh để phân tích tiến trình học tập của người dùng trong thời gian thực và tự động tạo ra các bài tập phù hợp nhất cho từng người học. AI hiểu được các điểm mạnh và điểm yếu của người học và cung cấp trải nghiệm học tập được tùy chỉnh dựa trên thông tin đó, giúp người dùng nâng cao kỹ năng ngôn ngữ một cách hiệu quả hơn và duy trì động lực học tập.

Ngoài ra, AI tạo sinh điều chỉnh độ khó dựa trên phản hồi của người dùng, đảm bảo nội dung học tập luôn phù hợp và có tính thách thức. Mức độ cá nhân hóa cao này là một trong những yếu tố quan trọng góp phần vào thành công của Duolingo, tạo ra môi trường học tập linh hoạt cho phép người học tiến bộ theo tốc độ của riêng mình.

Tương lai của ngành quảng cáo với AI tạo sinh

AI tạo sinh có khả năng thay đổi cách thức hoạt động của ngành quảng cáo và mở ra những cơ hội mới.

1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI tạo sinh phân tích lịch sử hành vi và sở thích của khách hàng để tạo ra quảng cáo và nội dung phù hợp nhất cho từng cá nhân, cải thiện trải nghiệm và tăng cường sự gắn kết với thương hiệu.

2. Dân chủ hóa sản xuất sáng tạo

Trước đây, sản xuất sáng tạo đòi hỏi chuyên môn từ các nhà thiết kế và người viết quảng cáo. Tuy nhiên, với sự ra đời của AI tạo sinh, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo ra nội dung quảng cáo chất lượng cao. Điều này được kỳ vọng sẽ khơi dậy nhiều ý tưởng hơn và thúc đẩy sự sáng tạo trong toàn bộ ngành quảng cáo.

3. Hiển thị và tối ưu hóa hiệu quả quảng cáo

AI tạo sinh cho phép phân tích và tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo theo thời gian thực, giúp giảm thiểu lãng phí ngân sách và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

Ví dụ về ứng dụng của chúng tôi

Tìm kiếm tài liệu bằng AI cho một công ty marketing kỹ thuật số lớn

Chúng tôi đã tùy chỉnh “Secure GAI” để xây dựng hệ thống cho phép tìm kiếm các tài liệu nội bộ như quy định làm việc và đề xuất qua AI chat.

Ngoài ra, chúng tôi đã triển khai các chức năng phù hợp với hoạt động của công ty, bao gồm tích hợp với dịch vụ đám mây bên ngoài, tạo và phân tích hình ảnh, cũng như tính năng Code Interpreter.

Tự động tạo nội dung LP

Chúng tôi đã phát triển hệ thống sử dụng LLM để tự động tạo một phần nội dung của trang đích, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CVR).

Tự động lập kế hoạch nội dung video

Đối với khách hàng trong lĩnh vực sản xuất video, chúng tôi đã xây dựng hệ thống để AI hiểu được các “mô hình thành công” mà khách hàng đã tích lũy. Bằng cách nhập nội dung dự án, hệ thống sẽ tự động tạo ra kế hoạch phù hợp với các mô hình này.

Kết luận

AI tạo sinh có khả năng cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh mới trong ngành quảng cáo. Việc chủ động sử dụng AI tạo sinh sẽ giúp ngành quảng cáo phát triển và tạo ra một tương lai sáng tạo và đầy tiềm năng hơn.

Hello, my name is Kakeya, the CEO of Scuti.
We specialize in offshore development and lab-based development with a focus on generative AI, as well as offering consulting services related to generative AI. Recently, we have been receiving many requests for system development integrated with generative AI.

On September 12, 2024, OpenAI announced the “OpenAI o1” series of AI models, which are equipped with advanced reasoning capabilities.

This AI model tackles complex problems using human-like thought processes, generating more refined and high-precision outputs. The first in the series, “o1-preview,” was released as an early access version, alongside a lightweight version called “o1-mini,” which has drawn significant attention from researchers and developers worldwide.

In this article, we will explain the technical details of OpenAI o1-preview/mini, compare it with previous models, discuss benchmark results, use cases, and safety considerations.

OpenAI o1-preview / mini: An AI Model that Dramatically Enhances Reasoning Abilities

What makes OpenAI o1 so remarkable?

Chain of Thought (CoT) Reasoning Like Humans: OpenAI o1 mimics the human process of solving complex problems using “Chain of Thought,” allowing it to analyze problems step by step and derive solutions.

Expert-Level Capabilities: OpenAI o1 demonstrates expert-level abilities in highly specialized fields such as mathematics, coding, and science.

Consideration for Safety and Ethics: OpenAI o1 is designed to comply with safety regulations and avoid generating harmful content. It also incorporates technologies to promote ethical behavior and eliminate bias.

OpenAI o1-preview: Solving Complex Problems with Reasoning Abilities that Surpass GPT-4o

OpenAI o1-preview uses a technique called “Chain of Thought” to process complex reasoning tasks in a multi-stage manner like a human, enabling advanced problem-solving capabilities.

o1-preview overcomes the challenges of complex reasoning that GPT-4o faced by employing human-like thinking processes, allowing it to tackle more sophisticated problems. It excels particularly in tasks requiring logical reasoning, strategic planning, and problem-solving.

o1-preview is not the next version of GPT-4o, but a new language model.

At present, o1-preview does not have some features, such as web search or file upload, like ChatGPT. Therefore, in general cases, GPT-4o might still be superior. However, in complex reasoning tasks, o1-preview elevates the potential of AI to a new level and is expected to be a key milestone in future AI development.

OpenAI o1-mini: Specializing in STEM Reasoning with a Focus on Speed and Cost Efficiency

OpenAI o1-mini is a lightweight version of o1-preview that maintains its reasoning capabilities while dramatically improving processing speed and cost efficiency. Compared to o1-preview, o1-mini operates 3 to 5 times faster, and its usage cost is 80% cheaper.

o1-mini is specifically trained in STEM fields (Science, Technology, Engineering, and Mathematics), particularly excelling in reasoning tasks related to mathematics and coding. Like o1-preview, o1-mini also uses “Chain of Thought” reasoning to solve complex problems step by step, similar to human processes.

o1-mini may not perform as well in tasks that require extensive general knowledge compared to o1-preview or GPT-4o. This is because o1-mini is specialized in STEM fields and has less exposure to general knowledge compared to o1-preview. However, for applications that require high-precision reasoning with limited resources, o1-mini is a powerful and attractive option.

Benchmark Results of OpenAI o1 

OpenAI o1-preview/mini has outperformed previous AI models in various benchmarks, elevating AI reasoning capabilities to a new level.

The following graph, published by OpenAI, compares o1’s performance in mathematics, programming, and PhD-level science with GPT-4o, showing that o1’s scores are overwhelmingly superior to those of GPT-4o.

Source: https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

Mathematics: Achieved a Score at the Top 500 Level in the United States on AIME

In the American Invitational Mathematics Examination (AIME), which measures high school students’ mathematical abilities, o1 solved 74.4% of problems (11.1 out of 15) in a single sample, 83.3% (12.5 out of 15) in consensus across 64 samples, and 93% (13.9 out of 15) when re-ranking 1000 samples using a learned scoring function.

This score ranks at the top 500 level nationwide in the United States, high enough to qualify for the selection process for the International Mathematical Olympiad (IMO).

Source：https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ モデルの学習時間共にAIMEのスコアが伸びていることがわかります

Coding: Ranked in the Top 89% on Codeforces, Achieved High Precision on HumanEval

OpenAI developed a model based on OpenAI o1 that enhances programming capabilities, and it was pitted against humans under the same conditions in the International Olympiad in Informatics (IOI). The result was a score of 213, ranking in the top 49%. This score is about 60 points higher than a random submission strategy.

When the submission limit was relaxed, the model scored 362.14, surpassing the gold medal standard. Additionally, in Codeforces’ simulation evaluation, the o1-based model achieved an Elo rating of 1807, outperforming 93% of programmers.

Regarding o1-mini, it achieved an Elo rating of 1650 on Codeforces, comparable to o1 (1673 Elo) and surpassing o1-preview (1258 Elo). This score corresponds to the top 86% of programmers on Codeforces. Furthermore, o1-mini demonstrated excellent performance in coding benchmarks like HumanEval and high school-level cybersecurity competitions like CTF.

These results suggest that o1-preview/mini has advanced coding capabilities, reaching a level where they can compete with human programmers. By automating various coding tasks such as code generation, code review, and bug fixing, o1-preview/mini is expected to significantly contribute to the efficiency of software development.

Source：https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

Science: Achieved Accuracy Surpassing Human Experts in GPQA Diamond

In the scientific question-answering benchmark “GPQA Diamond,” o1 achieved accuracy surpassing human experts, shocking the world. This marks the first instance where an AI model has outperformed human experts in a scientific field requiring advanced expertise.

o1-preview also achieved a 73.3% accuracy rate in GPQA Diamond, while o1-mini scored 60.0%, both far exceeding GPT-4o’s 50.6%.

o1-preview/mini is expected to contribute significantly to the advancement of science and technology by assisting in tasks such as reading scientific papers, analyzing experimental data, and developing new drugs.

Source：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

o1-mini Falls Short of GPT-4o in MMLU, Which Requires Broad General Knowledge

In the Multiple-Choice Question set “MMLU,” which covers 57 different fields, o1 achieved an accuracy rate of 92.3%, and o1-preview scored 90.8%, both outperforming GPT-4o’s 88.7%. However, o1-mini scored 85.2%, which is lower than GPT-4o.

This is likely because o1-mini is specialized in STEM fields and does not perform as well as GPT-4o in tasks like MMLU, which require broad general knowledge.

Source：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

Human Evaluation: o1-preview/mini Superior in Reasoning-Focused Fields

OpenAI has also conducted human evaluation experiments. In these experiments, evaluators compared the answers of o1-preview/mini and GPT-4o to determine which provided better responses.

As a result, in reasoning-focused fields such as data analysis, coding, and mathematics, o1-preview/mini’s answers were rated as superior to those of GPT-4o.

However, in language-focused fields such as text generation and translation, GPT-4o’s answers were rated higher. This is likely because o1-preview/mini is specialized in STEM fields, and therefore does not perform as well as GPT-4o in language generation tasks.

The graph below shows the percentage of responses rated as “better than GPT-4o.” A score of 50% indicates that the evaluation found little difference between the two, while a score above 50% means o1 was rated better than GPT-4o.

The three graphs on the right (programming, data analysis, and calculations) show higher ratings for o1 compared to GPT-4o.

Source：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

​

Use Cases

​OpenAI o1-preview/mini, with its advanced reasoning abilities, has the potential to assist in solving problems across various fields and extend human capabilities.

Programming: A Powerful Tool to Accelerate Software Development

o1-preview/mini is expected to significantly contribute to the efficiency of software development with its advanced coding abilities. By automating various coding tasks such as code generation, code review, and bug fixing, developers can focus on more creative work.

In this video, o1-preview is used to implement a snake game in HTML, JS, and CSS. Next, the user instructs it to add obstacles in the shape of the letters “AI” to make the game more challenging. o1-preview modifies the code as instructed and creates a snake game with “AI”-shaped obstacles on the screen.

In another video, a user, who lacked the skills to write code meeting complex requirements, explains how they used o1-preview to generate the necessary code textually for creating a tool to visually explain the Self-Attention mechanism in a Transformer class.

o1-preview/mini is also expected to be a useful learning support tool for beginner programmers. It not only explains how to write and debug code clearly but also provides an interactive learning environment for understanding fundamental programming concepts.

Scientific Research: AI Research Assistant to Accelerate the Advancement of Science and Technology

o1-preview/mini has the potential to accelerate the advancement of science and technology by assisting in various scientific research tasks such as reading scientific papers, analyzing experimental data, and developing new drugs.

For example, o1-preview/mini can automatically analyze vast amounts of scientific papers and extract key information. It can also analyze experimental data and construct statistical models to verify hypotheses. Additionally, o1-preview/mini can design potential drug compounds and predict their efficacy.

In the following video, geneticist Katherine Brownstein explains how o1-preview is useful in genetic research on rare diseases.

Previously, researchers had to manually examine each paper, but with o1-preview, they can quickly summarize the necessary information and easily obtain data on gene expression sites and functions.

Mathematics: Solving Complex Mathematical Problems and Supporting the Discovery of New Mathematical Theories

o1-preview/mini can design algorithms to solve complex mathematical problems, simplify and transform mathematical expressions, and model real-world phenomena mathematically.

In the following video, o1-preview is tasked with solving a complex riddle related to age.

The problem is as follows: “The age of the princess is the same as the age of the prince when he is twice the age of the princess. The age of the prince is twice what it was when the princess’s age was half the current total of their ages.” This is a problem that is difficult for even humans to understand and solve immediately.

o1-preview analyzed the problem using the Chain of Thought method, set variables, organized the conditions into equations, and finally arrived at the correct solution: “The princess’s age is 6k, and the prince’s age is 8k (where k is an arbitrary natural number).”

Other Applications: Education, Finance, Law, and More

In addition to the fields mentioned above, o1-preview/mini can be applied to a wide range of fields such as education, finance, and law, for complex tasks that require human thought processes.

• Education: o1-preview/mini can provide individually optimized learning materials and instruction tailored to each student’s learning progress and comprehension level.
• Finance: o1-preview/mini can analyze vast amounts of financial data, predict market trends, and develop investment strategies.
• Law: o1-preview/mini can assist with the interpretation of legal documents and case law research, contributing to the efficiency of legal professionals.

Development with a Focus on Safety and Ethics

OpenAI has emphasized safety and ethics in the development of o1-preview/mini. The model is designed to avoid generating harmful content, engaging in unethical behavior, and violating privacy.

• Specific Safety Measures: Refusal of harmful prompts, elimination of bias, and ethical behavior. o1-preview/mini learns reasoning methods within the context of safety regulations, enabling more effective application of these rules. For example, if a user provides a prompt that encourages illegal activity, o1-preview/mini recognizes within the Chain of Thought process that the prompt violates safety regulations and rejects it.

Additionally, o1-preview/mini adopts various bias-reduction techniques to eliminate biases present in the training data. Furthermore, the model is designed to act in accordance with ethical guidelines, ensuring it avoids engaging in unethical behaviors.

Rigorous Safety Evaluation: Jailbreak Test, Bias Detection Test, and Ethics Evaluation Test

OpenAI has conducted various safety tests to evaluate the safety of o1-preview/mini. These tests include the “Jailbreak Test” to check whether the model adheres to safety regulations, the “Bias Detection Test” to see if the model generates biased information, and the “Ethics Evaluation Test” to determine if the model engages in unethical behavior.

Comparing GPT-4o and o1

So far, we have discussed OpenAI o1-preview/mini at length, but it seems that GPT-4o is better for text generation, while o1-mini might be superior for program generation. Let’s compare their outputs using two themes.

Japanese Traditional Comedy “Oogiri”

To compare text generation abilities, the following prompt was input, and the outputs were compared:

Perform the traditional Japanese entertainment ‘Oogiri’ and make me burst into laughter.
Theme: What surprising things can the latest AI do?
Please provide 10 responses.

GPT-4o output

o1-mini output

As with the previous competition between GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet, it seems that GPT has no sense of humor. The output from o1-mini didn’t really resemble traditional Oogiri, so GPT-4o might still be the better option here…

However, o1-mini started the Chain of Thought process even with this kind of prompt, giving it a surreal but different type of humor.

Original Game Implementation

Next, let’s test o1-mini in its strong suit: programming. The following prompt was entered:

Please deploy the game in accordance with the ## Conditions below.
## Conditions
– Implement a game that runs solely in a browser.
– Use “Puyo Puyo” as a motif but slightly change the rules and design to create a new game. No direct copying allowed.
– The game should be called “MofuMofu” and feature a Shiba Inu as the main character.
– Incorporate elements that give the user a “Fluffy feeling.”
– Design the background and falling objects.
– Consolidate all the code into a single file.

GPT-4o output

O1-mini output

This was an overwhelming victory for o1-mini!

First, the speed of the output was completely different. o1-mini felt about five times faster.

As for the quality, GPT-4o’s output wasn’t even functional as a game. On the other hand, although o1-mini’s game ended up being more like Tetris than Puyo Puyo, and there was a bug that prevented moving to the right at some point, the game was still operational and somewhat complete as a game.

It was disappointing that the “Fluffy feeling” wasn’t there at all, though.

In any case, I could feel that o1-mini’s programming capabilities were superior to GPT-4o!

Xin chào, tôi là Kakeya, giám đốc của Scuti.
Công ty chúng tôi chuyên về phát triển offshore tại Việt Nam, phát triển dựa trên AI tạo sinh và cung cấp các dịch vụ tư vấn liên quan đến AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

Vào ngày 12 tháng 9 năm 2024, công ty OpenAI đã công bố loạt mô hình AI “OpenAI o1” được trang bị khả năng lý luận tiên tiến.

Mô hình AI này giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng quá trình tư duy giống con người, tạo ra các kết quả tinh tế và có độ chính xác cao hơn. Phiên bản đầu tiên, “o1-preview,” đã được phát hành dưới dạng phiên bản trải nghiệm sớm, cùng với một phiên bản nhẹ gọi là “o1-mini,” thu hút sự chú ý lớn từ các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn thế giới.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết kỹ thuật của OpenAI o1-preview/mini, so sánh với các mô hình trước đây, thảo luận kết quả benchmark, các trường hợp sử dụng và các cân nhắc về an toàn.

OpenAI o1-preview / mini: Mô hình AI nâng cao đáng kể khả năng lý luận

Điều gì làm cho OpenAI o1 đặc biệt đến vậy?

Chuỗi Suy Nghĩ (Chain of Thought) giống con người: OpenAI o1 bắt chước quá trình giải quyết vấn đề phức tạp của con người thông qua “Chuỗi Suy Nghĩ,” cho phép nó phân tích từng bước vấn đề và đưa ra giải pháp.

Khả năng ở cấp độ chuyên gia: OpenAI o1 thể hiện khả năng ở cấp độ chuyên gia trong các lĩnh vực chuyên môn cao như toán học, lập trình và khoa học.

Cân nhắc về An toàn và Đạo đức: OpenAI o1 được thiết kế để tuân thủ các quy định về an toàn và tránh tạo ra nội dung có hại. Nó cũng áp dụng các công nghệ để thúc đẩy hành vi đạo đức và loại bỏ thiên vị.

OpenAI o1-preview: Giải quyết các vấn đề phức tạp với khả năng lý luận vượt trội GPT-4o

OpenAI o1-preview sử dụng kỹ thuật được gọi là “Chuỗi Suy Nghĩ” để xử lý các nhiệm vụ lý luận phức tạp theo cách nhiều giai đoạn giống như con người, cho phép khả năng giải quyết vấn đề cao cấp.

o1-preview vượt qua những thách thức về khả năng lý luận phức tạp mà GPT-4o gặp phải bằng cách áp dụng các quy trình tư duy giống con người, cho phép giải quyết các vấn đề phức tạp hơn. Nó đặc biệt xuất sắc trong các nhiệm vụ đòi hỏi suy luận logic, lập kế hoạch chiến lược và giải quyết vấn đề.

o1-preview không phải là phiên bản tiếp theo của GPT-4o, mà là một mô hình ngôn ngữ mới.

Hiện tại, o1-preview không có một số tính năng như tìm kiếm web hoặc tải tệp lên, như ChatGPT. Vì vậy, trong các trường hợp thông thường, GPT-4o có thể vẫn tốt hơn. Tuy nhiên, trong các nhiệm vụ lý luận phức tạp, o1-preview nâng tầm tiềm năng của AI lên một cấp độ mới và được kỳ vọng sẽ trở thành một dấu mốc quan trọng trong phát triển AI trong tương lai.

OpenAI o1-mini: Chuyên môn về lý luận trong STEM, tập trung vào tốc độ và hiệu quả chi phí

OpenAI o1-mini là phiên bản nhẹ của o1-preview, giữ nguyên khả năng lý luận nhưng cải thiện đáng kể về tốc độ xử lý và hiệu quả chi phí. So với o1-preview, o1-mini hoạt động nhanh hơn 3 đến 5 lần và chi phí sử dụng rẻ hơn 80%.

o1-mini được đào tạo đặc biệt trong các lĩnh vực STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học), đặc biệt xuất sắc trong các nhiệm vụ lý luận liên quan đến toán học và lập trình. Giống như o1-preview, o1-mini cũng sử dụng “Chuỗi Suy Nghĩ” để giải quyết các vấn đề phức tạp một cách từng bước, tương tự như quy trình của con người.

o1-mini có thể không hoạt động tốt trong các nhiệm vụ yêu cầu kiến thức chung rộng lớn so với o1-preview hoặc GPT-4o. Điều này là do o1-mini được chuyên môn hóa trong các lĩnh vực STEM và có ít kinh nghiệm về kiến thức chung so với o1-preview. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng yêu cầu khả năng lý luận chính xác cao với nguồn lực hạn chế, o1-mini là một lựa chọn mạnh mẽ và hấp dẫn.

Kết quả đánh giá Benchmark của OpenAI o1 

OpenAI o1-preview/mini đã vượt trội so với các mô hình AI trước đây trong các bài kiểm tra benchmark khác nhau, nâng cao khả năng lý luận của AI lên một cấp độ mới.

Biểu đồ sau, được công bố bởi OpenAI, so sánh hiệu suất của o1 trong các lĩnh vực toán học, lập trình và khoa học cấp độ Tiến sĩ với GPT-4o, cho thấy điểm số của o1 vượt trội hơn rất nhiều so với GPT-4o.

Nguồn: https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

Toán học: Đạt điểm số ở mức Top 500 toàn quốc trên AIME

Trong kỳ thi AIME (American Invitational Mathematics Examination) đo lường khả năng toán học của học sinh trung học, o1 đã giải quyết được 74.4% (11.1 trong 15 câu hỏi) ở một mẫu đơn, 83.3% (12.5 trong 15 câu hỏi) trên 64 mẫu đồng thuận và đạt 93% (13.9 trong 15 câu hỏi) khi xếp hạng lại 1000 mẫu bằng cách sử dụng hàm chấm điểm đã học.

Điểm số này đạt mức Top 500 toàn quốc tại Hoa Kỳ, đủ để đủ điều kiện tham gia quá trình tuyển chọn cho Olympic Toán học Quốc tế (IMO).

Nguồn：https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ モデルの学習時間共にAIMEのスコアが伸びていることがわかります

Lập trình: Xếp hạng trong Top 89% trên Codeforces, đạt độ chính xác cao trên HumanEval

OpenAI đã phát triển một mô hình dựa trên OpenAI o1 để tăng cường khả năng lập trình và nó đã được so tài với con người trong cùng điều kiện tại Olympic Tin học Quốc tế (IOI). Kết quả là mô hình đạt được 213 điểm, xếp hạng trong Top 49%. Điểm này cao hơn khoảng 60 điểm so với chiến lược nộp bài ngẫu nhiên.

Khi nới lỏng giới hạn số lần nộp bài, mô hình đã đạt được 362.14 điểm, vượt qua tiêu chuẩn huy chương vàng. Ngoài ra, trong đánh giá mô phỏng của Codeforces, mô hình dựa trên o1 đạt Elo 1807, vượt qua 93% lập trình viên.

Về o1-mini, nó đã đạt Elo 1650 trên Codeforces, tương đương với o1 (1673 Elo) và vượt qua o1-preview (1258 Elo). Điểm số này tương đương với Top 86% lập trình viên trên Codeforces. Hơn nữa, o1-mini đã thể hiện hiệu suất xuất sắc trong các bài kiểm tra lập trình như HumanEval và các cuộc thi an ninh mạng cấp trung học như CTF.

Những kết quả này cho thấy o1-preview/mini có khả năng lập trình nâng cao, đạt đến mức có thể cạnh tranh với lập trình viên con người. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lập trình khác nhau như tạo mã, đánh giá mã và sửa lỗi, o1-preview/mini được kỳ vọng sẽ đóng góp đáng kể vào việc tăng hiệu suất phát triển phần mềm.

Nguồn：https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

Khoa học: Đạt độ chính xác vượt qua chuyên gia con người trên GPQA Diamond

Trong bài kiểm tra hỏi đáp khoa học “GPQA Diamond”, o1 đã đạt độ chính xác vượt qua các chuyên gia con người, gây chấn động thế giới. Đây là lần đầu tiên một mô hình AI vượt qua các chuyên gia con người trong một lĩnh vực khoa học đòi hỏi kiến thức chuyên sâu.

o1-preview cũng đạt tỷ lệ chính xác 73.3% trên GPQA Diamond, trong khi o1-mini đạt 60.0%, cả hai đều vượt xa GPT-4o với 50.6%.

o1-preview/mini được kỳ vọng sẽ đóng góp đáng kể vào sự phát triển của khoa học và công nghệ bằng cách hỗ trợ các nhiệm vụ như đọc hiểu tài liệu khoa học, phân tích dữ liệu thí nghiệm, và phát triển thuốc mới.

Nguồn：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

o1-mini thua kém GPT-4o trong MMLU, đòi hỏi kiến thức tổng quát rộng

Trong bộ câu hỏi trắc nghiệm MMLU bao gồm 57 lĩnh vực khác nhau, o1 đạt tỷ lệ chính xác 92.3%, và o1-preview đạt 90.8%, cả hai đều vượt qua GPT-4o với 88.7%. Tuy nhiên, o1-mini đạt 85.2%, thấp hơn GPT-4o.

Điều này có thể là do o1-mini chuyên về các lĩnh vực STEM và không thể hiện tốt như GPT-4o trong các nhiệm vụ như MMLU, đòi hỏi kiến thức tổng quát rộng.

Nguồn：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

Đánh giá của con người: o1-preview/mini vượt trội trong các lĩnh vực tập trung vào lý luận

OpenAI cũng đã thực hiện các thí nghiệm đánh giá bởi con người. Trong các thí nghiệm này, người đánh giá so sánh các câu trả lời của o1-preview/mini và GPT-4o để xác định câu trả lời nào tốt hơn.

Kết quả cho thấy trong các lĩnh vực tập trung vào lý luận như phân tích dữ liệu, lập trình và toán học, câu trả lời của o1-preview/mini được đánh giá cao hơn so với GPT-4o.

Tuy nhiên, trong các lĩnh vực tập trung vào ngôn ngữ như tạo văn bản và dịch thuật, câu trả lời của GPT-4o được đánh giá cao hơn. Điều này có thể là do o1-preview/mini chuyên về các lĩnh vực STEM và do đó không thể hiện tốt bằng GPT-4o trong các nhiệm vụ tạo ngôn ngữ.

Biểu đồ dưới đây cho thấy tỷ lệ phần trăm các phản hồi được đánh giá là “tốt hơn GPT-4o.” Điểm 50% cho thấy sự đánh giá không có nhiều khác biệt giữa hai mô hình, trong khi điểm trên 50% có nghĩa là o1 được đánh giá tốt hơn GPT-4o.

Ba biểu đồ bên phải (lập trình, phân tích dữ liệu và tính toán) cho thấy đánh giá tốt hơn cho o1 so với GPT-4o.

Nguồn：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

​

Các trường hợp sử dụng

OpenAI o1-preview/mini, với khả năng lý luận tiên tiến, có tiềm năng hỗ trợ giải quyết các vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau và mở rộng khả năng của con người.

Lập trình: Một công cụ mạnh mẽ để tăng tốc phát triển phần mềm

o1-preview/mini được kỳ vọng sẽ đóng góp đáng kể vào việc tăng hiệu quả phát triển phần mềm với khả năng lập trình tiên tiến. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lập trình khác nhau như tạo mã, đánh giá mã và sửa lỗi, các nhà phát triển có thể tập trung vào những công việc sáng tạo hơn.

Trong video này, o1-preview được sử dụng để triển khai trò chơi rắn trong HTML, JS và CSS. Tiếp theo, người dùng yêu cầu thêm các chướng ngại vật có hình dạng chữ “AI” để làm cho trò chơi khó hơn. o1-preview đã sửa đổi mã theo chỉ dẫn và tạo ra một trò chơi rắn với các chướng ngại vật hình chữ “AI” trên màn hình.

Trong một video khác, một người dùng thiếu kỹ năng viết mã đáp ứng các yêu cầu phức tạp đã giải thích cách họ sử dụng o1-preview để tạo mã cần thiết dưới dạng văn bản nhằm tạo ra một công cụ giải thích trực quan về cơ chế Self-Attention trong một lớp Transformer.

o1-preview/mini cũng được kỳ vọng là một công cụ hỗ trợ học tập hữu ích cho các lập trình viên mới bắt đầu. Nó không chỉ giải thích cách viết và gỡ lỗi mã rõ ràng mà còn cung cấp môi trường học tập tương tác để hiểu các khái niệm lập trình cơ bản.

Nghiên cứu khoa học: Trợ lý nghiên cứu AI để tăng tốc phát triển khoa học và công nghệ

o1-preview/mini có khả năng đẩy nhanh sự phát triển của khoa học và công nghệ bằng cách hỗ trợ các nhiệm vụ nghiên cứu khoa học khác nhau như đọc tài liệu khoa học, phân tích dữ liệu thí nghiệm và phát triển thuốc mới.

Ví dụ, o1-preview/mini có thể tự động phân tích một lượng lớn tài liệu khoa học và trích xuất thông tin quan trọng. Nó cũng có thể phân tích dữ liệu thí nghiệm và xây dựng các mô hình thống kê để kiểm chứng giả thuyết. Ngoài ra, o1-preview/mini có thể thiết kế các hợp chất thuốc tiềm năng và dự đoán hiệu quả của chúng.

Trong video dưới đây, nhà di truyền học Katherine Brownstein giải thích cách o1-preview hỗ trợ nghiên cứu di truyền về các bệnh hiếm gặp.

Trước đây, các nhà nghiên cứu phải kiểm tra từng tài liệu một cách thủ công, nhưng với o1-preview, họ có thể nhanh chóng tóm tắt thông tin cần thiết và dễ dàng lấy được dữ liệu về các vị trí biểu hiện gene và chức năng.

Toán học: Giải quyết các vấn đề toán học phức tạp và hỗ trợ khám phá lý thuyết toán học mới

o1-preview/mini có thể thiết kế các thuật toán để giải quyết các vấn đề toán học phức tạp, đơn giản hóa và biến đổi các biểu thức toán học, và mô hình hóa các hiện tượng trong thế giới thực bằng toán học.

Trong video dưới đây, o1-preview được giao nhiệm vụ giải một câu đố phức tạp liên quan đến tuổi tác.

Vấn đề như sau: “Tuổi của công chúa bằng tuổi của hoàng tử khi anh ta gấp đôi tuổi của công chúa. Tuổi của hoàng tử gấp đôi so với khi tuổi của công chúa bằng một nửa tổng tuổi hiện tại của cả hai.” Đây là một bài toán khó mà ngay cả con người cũng khó có thể hiểu và giải ngay lập tức.

o1-preview đã phân tích vấn đề bằng cách sử dụng phương pháp Chuỗi Suy Nghĩ, đặt biến số, sắp xếp các điều kiện thành các phương trình và cuối cùng đưa ra câu trả lời đúng: “Tuổi của công chúa là 6k và tuổi của hoàng tử là 8k (k là một số tự nhiên bất kỳ).”

Các Ứng Dụng Khác: Giáo dục, Tài chính, Pháp lý và nhiều lĩnh vực khác

Ngoài các lĩnh vực đã đề cập, o1-preview/mini có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, tài chính và pháp lý cho các nhiệm vụ phức tạp cần quá trình tư duy của con người.

• Giáo dục: o1-preview/mini có thể cung cấp tài liệu và hướng dẫn học tập được tối ưu hóa theo từng học sinh, phù hợp với tiến độ học tập và mức độ hiểu biết của họ.
• Tài chính: o1-preview/mini có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu tài chính, dự đoán xu hướng thị trường và phát triển chiến lược đầu tư.
• Pháp lý: o1-preview/mini có thể hỗ trợ trong việc giải thích các tài liệu pháp lý và nghiên cứu án lệ, góp phần tăng cường hiệu suất cho các chuyên gia pháp lý.

Phát triển với trọng tâm vào An toàn và Đạo đức

OpenAI đã nhấn mạnh tầm quan trọng của an toàn và đạo đức trong việc phát triển o1-preview/mini. Mô hình này được thiết kế để tránh tạo ra nội dung có hại, thực hiện hành vi phi đạo đức và vi phạm quyền riêng tư.

• Các Biện Pháp An Toàn Cụ Thể: Từ chối các lệnh có hại, loại bỏ thiên vị và hành xử có đạo đức. o1-preview/mini học các phương pháp suy luận trong bối cảnh các quy định an toàn, giúp áp dụng các quy tắc này hiệu quả hơn. Ví dụ, nếu người dùng cung cấp một lệnh khuyến khích hành vi phạm pháp, o1-preview/mini nhận ra điều này vi phạm các quy tắc an toàn và từ chối nó trong quá trình suy nghĩ.

Ngoài ra, o1-preview/mini áp dụng các kỹ thuật giảm thiên vị khác nhau để loại bỏ các thiên vị có trong dữ liệu huấn luyện. Hơn nữa, mô hình này được thiết kế để tuân thủ các hướng dẫn đạo đức, đảm bảo không thực hiện các hành vi phi đạo đức.

• Đánh Giá An Toàn Nghiêm Ngặt: Kiểm Tra Jailbreak, Kiểm Tra Phát Hiện Thiên Vị, và Kiểm Tra Đánh Giá Đạo Đức

OpenAI đã thực hiện các bài kiểm tra an toàn khác nhau để đánh giá mức độ an toàn của o1-preview/mini. Các bài kiểm tra này bao gồm “Kiểm Tra Jailbreak” để kiểm tra xem mô hình có tuân thủ các quy định an toàn hay không, “Kiểm Tra Phát Hiện Thiên Vị” để xem liệu mô hình có tạo ra thông tin thiên vị hay không, và “Kiểm Tra Đánh Giá Đạo Đức” để xác định xem mô hình có tham gia vào các hành vi phi đạo đức hay không.

So sánh GPT-4o và o1

Cho đến nay, chúng tôi đã thảo luận chi tiết về OpenAI o1-preview/mini, nhưng có vẻ như GPT-4o tốt hơn cho việc tạo văn bản, trong khi o1-mini có thể vượt trội hơn trong việc tạo chương trình. Hãy so sánh kết quả của chúng dựa trên hai chủ đề.

“Oogiri” Hài Truyền Thống Nhật Bản

Để so sánh khả năng tạo văn bản, chúng tôi đã nhập vào lệnh sau và so sánh các đầu ra:

Hãy biểu diễn nghệ thuật hài truyền thống của Nhật Bản ‘Oogiri’ và làm tôi cười phá lên.
Chủ đề: AI hiện đại có thể làm được những điều ngạc nhiên nào?
Hãy đưa ra 10 câu trả lời.

Đầu ra từ GPT-4o

Đầu ra từ o1-mini

Giống như trong cuộc so tài giữa GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet trước đây, có vẻ như GPT không có khiếu hài hước. Đầu ra từ o1-mini không thực sự giống với Oogiri truyền thống, vì vậy GPT-4o có thể vẫn tốt hơn trong trường hợp này…

Tuy nhiên, o1-mini đã bắt đầu quá trình Chuỗi Suy Nghĩ ngay cả với lệnh này, mang lại một loại hài hước khác lạ, có chút siêu thực.

Triển khai Trò chơi Gốc

Tiếp theo, hãy thử sức mạnh lập trình của o1-mini. Lệnh sau đã được nhập:

Tạo trò chơi theo đúng các #Điều kiện bên dưới:
## Điều kiện:
– Triển khai một trò chơi chỉ chạy trên trình duyệt.
– Sử dụng “Puyo Puyo” làm chủ đề nhưng thay đổi nhẹ các quy tắc và thiết kế để tạo ra một trò chơi mới. Không được sao chép trực tiếp.
– Trò chơi phải được gọi là “MofuMofu” và có nhân vật chính là một chú chó Shiba Inu.
– Kết hợp các yếu tố giúp người dùng cảm nhận được sự “mềm mại” (Fluffy feeling).
– Thiết kế nền và các vật rơi.
– Gộp toàn bộ mã vào một tệp duy nhất.

Đầu ra từ GPT-4o

Đầu ra từ o1-mini

Đây là chiến thắng áp đảo cho o1-mini!

Trước hết, tốc độ đầu ra hoàn toàn khác nhau. o1-mini cảm giác nhanh hơn khoảng 5 lần.

Về chất lượng, đầu ra của GPT-4o thậm chí không thể hoạt động, không thể gọi là một trò chơi. Mặt khác, mặc dù trò chơi của o1-mini giống Tetris hơn là Puyo Puyo, và có một lỗi khiến không thể di chuyển sang phải từ một thời điểm nào đó, nhưng trò chơi vẫn hoạt động và có thể coi là hoàn chỉnh ở mức cơ bản.

Thật tiếc là không có cảm giác “mềm mại” như mong đợi.

Dù sao, tôi có thể cảm nhận rằng khả năng lập trình của o1-mini cao hơn GPT-4o!