Hello, my name is Kakeya, and I am the representative of Scuti.

Our company offers services such as Vietnam offshore development, lab-based development, and consulting, all leveraging generative AI. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development integrated with generative AI.

“There are so many AI services, I don’t know which one to choose…”

For those who share this concern, we have thoroughly compared four AI services: ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity! We have summarized key comparison points such as accuracy, price, and functionality in an easy-to-understand way. Find the perfect AI service for you and boost your daily work efficiency!

This article contains information as of August 12, 2024. Due to the rapid pace at which related services are updated, the content in this article may become outdated.

 

Comparison of Each Service

First, we created a comparison table that highlights the major differences. 

 

 

Differences in features between mobile apps and web apps:

• ChatGPT: Voice input is only available on the mobile app.
• Gemini: Voice input is only available on the mobile app.
• Claude: There is almost no difference in functionality between the mobile app and the web app.
• Perplexity: There is almost no difference in functionality between the mobile app and the web app.

So, which service is the best?

• If you want to use it for various purposes, choose ChatGPT: It performs highly in a wide range of tasks such as content creation, coding, and customer service. Its abundant features, including plugins and DALL-E 3 for image generation, are also attractive.
• If you prioritize safety and ethics, choose Claude: It is equipped with ethical guidelines and safety measures, making it suitable for sensitive use cases such as education and mental health. Personally, I find the naturalness of the generated text particularly outstanding.
• If you want to integrate with Google products, choose Gemini: It integrates powerfully with Google Search, Gmail, Docs, and other Google products. It also offers real-time access to information. Additionally, its context window is as large as 2 million tokens, making it suitable for inputting a lot of text and summarizing it.
• If you want to use it for research, choose Perplexity: It displays the sources and provides accurate answers based on the latest web information. You can also search for academic papers or specific platforms.

 

ChatGPT: A versatile AI that meets all needs

Main Features

• Supports a wide range of tasks
• Rich in features and plugins
• Custom chatbots available in the GPT Store

Provider: OpenAI

URL: https://chatgpt.com/

Language Models: GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-3.5 Turbo

Paid Plans: Plus: $20/month, Team: Contact for details, Enterprise: Contact for details

Free Plan: Available

ChatGPT is one of the most widely used AI chatbots in the world. Its popularity stems from its high versatility, supporting a wide range of tasks such as text generation, answering questions, code generation, translation, and summarization.

 

What makes ChatGPT amazing?

Supports multiple languages

ChatGPT supports not only Japanese and English but also other languages, making it useful in global business settings.

High ability to handle various tasks

ChatGPT can perform advanced tasks such as answering complex questions, creating creative content, and writing code in different programming languages. For example, marketing professionals can use ChatGPT to generate compelling ad copy or slogans, or to develop effective marketing strategies.

Evolving Features

OpenAI continuously updates ChatGPT’s features, allowing it to evolve daily. Recently, new functionalities such as high-quality image generation/analysis with DALL-E 3, web browsing, and GPTs have been added, making it even more user-friendly.

 

Useful Ways to Use ChatGPT: Practical Use Cases

Blog Article Creation

By simply inputting keywords or themes, ChatGPT can create engaging articles that are strong in SEO and captivate readers. For example, if you input the keyword “Latest AI Chatbot Trends in 2024,” ChatGPT will gather the latest information and generate an SEO-optimized article. Additionally, you can provide detailed instructions for the structure, headings, and content of the article.

Website Content Creation

ChatGPT can create various content, including landing pages and product description pages for websites. For example, when creating a product description page for an e-commerce site, simply inputting the product’s features and benefits in bullet points will allow ChatGPT to generate compelling product descriptions.

Programming Efficiency

ChatGPT supports various programming tasks such as code generation, debugging, and error correction. For example, if you want to write code in Python to implement a specific function, you can simply explain the function in natural language, and ChatGPT will automatically generate the code. Additionally, if there are bugs in existing code, you can input the code into ChatGPT, and it will point out the errors.

Business Idea Generation

When you can’t come up with new business ideas, consulting ChatGPT can be effective. For instance, if you input a theme like “new services for the elderly,” ChatGPT will suggest various ideas.

Automating Customer Support

ChatGPT can be used as a chatbot to automatically respond to frequently asked customer questions. This allows you to streamline customer support tasks and improve customer satisfaction.

 

Who Should Choose ChatGPT

Those Who Want to Utilize AI for Various Purposes

ChatGPT is recommended for those who want to harness the power of AI for various applications due to its multifunctionality.

Those Who Want to Improve Efficiency in Content Creation and Coding

ChatGPT can significantly enhance the efficiency of tasks related to content creation and coding.

Those Who Want to Experience the Latest AI Technology

ChatGPT is always equipped with the latest AI technology, allowing you to experience cutting-edge AI.

 

Claude: An Ethical AI Focused on Safety

Main Features

• Developed in accordance with ethical guidelines
• Safety ensured by Constitutional AI
• Context window of up to 1 million tokens

Provider: Anthropic
URL: https://claude.ai/
Language Models: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku
Paid Plan: Pro: $20/month
Free Plan: Available

Claude is an AI chatbot developed with a focus on safety and ethics. Anthropic, a company founded by former OpenAI members, is strongly committed to ensuring AI safety.

 

What makes Claude amazing?

Suppressing the Generation of Harmful or Biased Information

Claude uses a unique technology called “Constitutional AI,” which suppresses the generation of harmful information, such as discrimination, prejudice, and violent expressions.

This is a crucial feature to minimize the risk of generating ethically problematic information.

Context Window of Up to 1 Million Tokens

Claude has an extremely long context window of up to 1 million tokens.

This is important because it allows the AI to remember previous conversations for longer and enables more natural, human-like interactions.

For example, the AI can recall what the user talked about previously and answer related questions appropriately.

Use in Educational Settings and Mental Health Support

Due to its high level of safety and ethics, Claude is expected to be used in sensitive fields such as education and mental health support.

For example, it can be utilized as a learning support tool where students can safely use AI, or as a chatbot to assist individuals facing mental health issues.

 

Practical Use Cases for Claude

Promoting Ethical Discussions

Since Claude is developed based on ethical guidelines, it can be used as a tool to promote discussions on ethically delicate issues.

For instance, through conversations with Claude, you can gain multiple perspectives on various topics such as AI ethics, the pros and cons of gene editing, and environmental issues.

Collecting Diverse Opinions
Claude can generate various opinions without bias, maintaining a neutral stance.
This is useful in situations where diverse opinions are needed, such as in the development of new products or services or the creation of marketing strategies.
For example, when collecting opinions about the target users for a new product, Claude can generate opinions based on various age groups, professions, and lifestyles, providing more diverse perspectives.

Creating Stories and Poems
Claude also excels at creative text generation, supporting the creation of stories and poems.
For instance, when a user inputs a story idea or character settings, Claude can develop the story based on that information.
Additionally, when a user provides a theme or keywords for a poem, Claude can generate a poem that matches those criteria.

 

Who Should Choose Claude

Those Who Prioritize Safety and Ethics
Claude is an AI chatbot developed with a strong commitment to safety and ethics. It is recommended for those who prioritize safety and ethical considerations when using AI.

Those Who Want to Generate Long Texts
With its extremely long context window of up to 1 million tokens, Claude is suitable for generating long texts.
It is recommended for those who want to create long documents, such as novels, scripts, or research papers.

Those Who Want to Collect Diverse Opinions

Claude can generate various opinions without bias, maintaining a neutral stance. Therefore, it is recommended for those who want to collect diverse opinions.

 

​Gemini: A Real-Time AI Integrated with Google Services

 

Main Features

• Real-time access to information through integration with Google Search
• Integration with Google Workspace, including Gmail, Docs, and Spreadsheets
• Multimodal capabilities for understanding images, audio, and video

Provider: Google
URL: https://gemini.google.com/app
Language Models: Gemini Nano, Gemini Pro, Gemini Ultra
Paid Plan: Advanced: $19.99/month (Included in Google One AI Premium)
Free Plan: Available

Gemini, developed by Google, is an AI chatbot that leverages Google’s vast data and services. It offers real-time access to information, integration with Google Workspace, and multimodal capabilities—strengths unique to Google.

 

What makes Gemini amazing?

Providing the Latest Information through Integration with Google Search

Gemini integrates with Google Search, allowing it to provide answers that always reflect the latest information. This is extremely useful when real-time information is needed, such as for news, weather, or stock prices.

Improving Work Efficiency through Integration with Google Workspace

Gemini is integrated with various services in Google Workspace, including Gmail, Docs, and Spreadsheets. For instance, when composing an email in Gmail, Gemini can suggest subject lines and body text.

Additionally, when working in Docs, you can ask Gemini to proofread or summarize the content.

Supporting a Wide Range of Applications through Multimodal Capabilities

Gemini can understand not only text but also multimodal data such as images, audio, and video.

For example, it can describe what is shown in an image, transcribe audio into text, or summarize the content of a video.

An Impressive Context Window
Gemini has a context window of up to 2 million tokens. This means you can input the equivalent of 2 million characters of information. For example, you can input the text equivalent of several books and ask Gemini to summarize or answer questions about all that content.

 

Useful Ways to Use Gemini: Practical Use Cases

Creating Travel Plans
By simply telling Gemini your desired travel destination, it will suggest recommended sightseeing spots, hotels, and restaurants.
Additionally, it integrates with Google Maps to suggest optimal routes and transportation options, allowing you to smoothly plan your trip.
For instance, if you ask, “I want to take a family trip to Hawaii next month. Can you recommend sightseeing spots and hotels?” Gemini will suggest family-friendly spots and hotels.
If you add, “I want to rent a car for transportation,” it will provide links to car rental booking sites, recommend rental companies, and suggest driving routes.

Creating Presentation Materials
Gemini works with Google Slides to support the creation of presentation materials.
For example, by simply providing the theme and structure of your presentation, Gemini will suggest layouts and content for your slides.
You can also ask Gemini to insert images and graphs.

Learning Foreign Languages
Gemini integrates with Google Translate to support foreign language learning.
For example, if you ask about an unfamiliar word or phrase, Gemini will not only provide the translation but also example sentences and pronunciation.
Additionally, you can ask Gemini to compose a sentence in a foreign language and then request corrections.

 

Who Should Choose Gemini

Those Who Frequently Use Google Services
Gemini is integrated with various Google services, making it extremely convenient for those who regularly use Google services.

Those Who Want to Always Get the Latest Information
Gemini integrates with Google Search, allowing it to retrieve real-time information. It is recommended for those who want to always stay updated with the latest information.

Those Who Want to Utilize Multimodal Data

Gemini can understand not only text but also multimodal data such as images, audio, and video. Therefore, it is recommended for those who want to make use of various types of data.

 

Perplexity: A Research-Focused AI Leveraging the Latest Web Information

https://www.perplexity.ai/hub/blog/pro-search-upgraded-for-more-advanced-problem-solving

Main Features

• Provides accurate information with cited sources
• Access to the latest information through real-time web searches
• Specialized search for academic papers and specific platforms

Provider: Perplexity
URL: https://www.perplexity.ai/
Language Models: GPT-4o, Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Proprietary Models
Paid Plan: Pro: $20/month
Free Plan: Available

Perplexity is an AI chatbot specialized in providing accurate information and accessing the latest web information. By citing sources, it ensures the reliability of the information, and its real-time web search capability allows it to provide the most up-to-date information.

 

What makes Perplexity amazing?

High Reliability Through Source Citation
Perplexity provides answers along with the sources on which the information is based.
This allows users to verify the information and judge its reliability. It is particularly useful in fields where information accuracy is critical, such as academic research and journalism.

Efficient Information Gathering with Focus Feature
Perplexity is equipped with a feature called “Focus,” which allows users to search information specifically from platforms like Reddit, YouTube, or academic papers. This enables efficient gathering of necessary information from a large pool of data.

For example, if you want to find the latest information on a specific topic on Reddit, the Focus feature helps narrow down the search to Reddit, allowing for more efficient information collection.

Access to the Latest Information through Real-Time Web Searches
Perplexity performs real-time web searches, allowing it to provide answers that always reflect the most up-to-date information. This is useful for gathering information in rapidly changing fields or checking the latest news.

 

Useful Ways to Use Perplexity: Practical Use Cases

Academic Research
Perplexity is helpful for collecting the latest papers, research data, and expert opinions. Since it cites sources, you can use it confidently when writing academic papers.
For example, if you want to research the “latest trends in AI ethics,” you can ask Perplexity, and it will provide related papers, research data, and expert opinions along with the cited sources.

Market Research
Perplexity is also useful when collecting information about specific markets or industries.
You can obtain real-time news articles, market sizes, and competitor information.
For example, when starting a new business, using Perplexity for market research can help you understand the current state of the market and the competitive landscape, allowing you to formulate a business plan.

Fact-Checking
Perplexity is also an ideal tool when you want to verify the accuracy of information.
It provides information with cited sources, allowing you to confirm the reliability of the information.
For example, if you want to verify whether information circulating on the internet is accurate, you can ask Perplexity, and it will provide multiple sources related to the information, helping you assess its reliability.

 

Who Should Choose Perplexity

Those Who Want to Utilize AI for Research
Perplexity specializes in providing accurate information with cited sources and accessing the latest web information, making it recommended for those who want to use AI for research.

Those Who Want to Make Decisions Based on the Latest Information
Perplexity is recommended for those who want to make decisions based on the latest information, as it provides real-time information through web searches.

Those Who Want to Specialize in Researching Specific Fields
Perplexity is recommended for those who want to specialize in researching specific fields, as its “Focus Feature” allows you to narrow down your search to specific platforms.

 

Summary

ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity are AI chatbots, each with their own unique strengths.

Choose the AI chatbot that best suits your needs, whether it’s the versatile ChatGPT, safety-focused Claude, Gemini integrated with Google services, or Perplexity specialized for research and investigation, and maximize its capabilities.

Personally, I use them as follows:

• ChatGPT: For creating and using GPTs
• Claude: For enjoying with Artifacts
• Gemini: For summarizing long texts in Google AI Studio
• Perplexity: For research

Con người và AI: Hành trình từ lý thuyết đến thực tiễn

 

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua những bước tiến vượt bậc từ lý thuyết đến thực tiễn. Ban đầu, AI chỉ dừng lại ở khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, nhưng ngày nay, AI có thể tự học, thích nghi, và hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực. Các hệ thống AI hiện đại có thể nhận diện giọng nói, hình ảnh, và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, mở ra vô số ứng dụng thực tế trong cuộc sống hàng ngày. Những mô hình AI tiên tiến như GPT và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang tiếp tục phá vỡ các rào cản, mang đến khả năng xử lý và giải quyết những vấn đề phức tạp với tư duy giống như con người.

AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, từ những việc đơn giản hàng ngày cho đến các quy trình phức tạp trong y tế, giao thông, giáo dục, và thương mại.

Ứng dụng thực tiễn của AI

• Y tế: AI đã giúp thay đổi cách chúng ta tiếp cận y học. Một ví dụ điển hình là IBM Watson, hệ thống AI này có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ hàng nghìn bài nghiên cứu và hồ sơ bệnh nhân, giúp bác sĩ đưa ra những phương án điều trị chính xác và cá nhân hóa. AI cũng đã góp phần không nhỏ trong việc phát hiện sớm các căn bệnh nguy hiểm như ung thư, đột quỵ, nhờ vào khả năng phân tích hình ảnh y tế một cách nhanh chóng và chính xác.

• Giao thông: Xe tự lái của Tesla đã chứng minh tiềm năng to lớn của AI trong việc làm thay đổi cách chúng ta di chuyển. AI giúp xe nhận diện làn đường, tránh chướng ngại vật và điều chỉnh tốc độ phù hợp với giao thông. Ngoài ra, các ứng dụng như Google Maps và Waze sử dụng AI để cung cấp thông tin về tình trạng giao thông theo thời gian thực, giúp người dùng tìm ra tuyến đường nhanh nhất.

• Giáo dục: AI giúp cá nhân hóa quá trình học tập của học sinh, giúp họ đạt được hiệu quả học tập tốt nhất. Khan Academy và Duolingo sử dụng AI để theo dõi tiến trình học tập và điều chỉnh bài học sao cho phù hợp với năng lực của từng học sinh. Điều này giúp học sinh được học đúng với tốc độ của mình và không cảm thấy bị áp lực.

• Thương mại: Trải nghiệm mua sắm trực tuyến đã thay đổi nhờ vào AI. Các trang thương mại điện tử lớn như Amazon và Alibaba sử dụng AI để phân tích dữ liệu hành vi của người dùng, từ đó đề xuất các sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian cho người mua, mà còn gia tăng doanh thu cho các nhà bán lẻ.

• Ngân hàng và tài chính: AI đã cách mạng hóa lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong việc phát hiện gian lận và quản lý rủi ro. Các ngân hàng sử dụng AI để theo dõi và phân tích hành vi giao dịch bất thường nhằm ngăn chặn các vụ lừa đảo. Ngoài ra, AI còn được tích hợp trong các hệ thống hỗ trợ tài chính cá nhân, giúp người dùng quản lý tài khoản và đưa ra các quyết định đầu tư thông minh.

 

Cập nhật ChatGPT mới nhất

• Tích hợp đa phương tiện: Giờ đây, ChatGPT có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh. Điều này mang lại khả năng hỗ trợ đa dạng hơn cho người dùng. Bạn có thể gửi hình ảnh hoặc âm thanh để ChatGPT phân tích và giải thích, tạo ra một trải nghiệm giao tiếp toàn diện.

• Chế độ trí nhớ: Một trong những cập nhật quan trọng là khả năng ghi nhớ thông tin của ChatGPT từ các cuộc trò chuyện trước đó. Điều này giúp AI hiểu người dùng hơn, tạo ra các tương tác tự nhiên và cá nhân hóa, đặc biệt hữu ích khi sử dụng ChatGPT cho mục đích làm việc lâu dài.

• Hỗ trợ sáng tạo nội dung: Nhờ mô hình GPT-4, ChatGPT đã trở nên mạnh mẽ hơn trong việc hỗ trợ người dùng sáng tạo. Dù bạn cần viết văn bản, thơ ca, hay thậm chí là lên kịch bản phim, ChatGPT đều có thể trợ giúp hiệu quả. Đặc biệt, những người làm trong các lĩnh vực sáng tạo sẽ thấy công cụ này giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất làm việc.

• Tích hợp với các công cụ phát triển phần mềm: Phiên bản ChatGPT mới còn cung cấp hỗ trợ lập trình cho các nhà phát triển. AI không chỉ giúp kiểm tra lỗi và viết mã hiệu quả mà còn có thể gợi ý cách tối ưu hóa mã nguồn, giúp cải thiện chất lượng sản phẩm phần mềm.

• Khả năng xử lý ngôn ngữ tốt hơn: ChatGPT hiện hỗ trợ nhiều ngôn ngữ với độ chính xác cao hơn, đồng thời cải thiện khả năng dịch thuật. Đây là một điểm mạnh quan trọng giúp công cụ này tiếp cận và phục vụ người dùng toàn cầu một cách tốt hơn.

AI – Đối tác không thể thiếu của con người

Ngày nay, AI không chỉ là một công cụ mà còn là một đối tác hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực. Sự hợp tác giữa con người và AI đã tạo nên những sản phẩm nghệ thuật độc đáo, những phát minh đột phá, và những giải pháp thông minh. AI không thay thế con người, mà giúp chúng ta mở rộng khả năng, tạo ra nhiều giá trị hơn với ít công sức hơn.

AI trong sáng tạo: Các công cụ như DALL·E cho phép tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản, hay GPT-4 giúp tạo ra các kịch bản và văn bản sáng tạo nhanh chóng. Các nhà sáng tạo nội dung giờ đây có thể sử dụng AI như một “người trợ lý”, giúp hoàn thành những tác phẩm có chất lượng cao và độc đáo.

Thách thức và tiềm năng trong tương lai

Mặc dù AI đã và đang mang lại những lợi ích rõ rệt, nhưng việc áp dụng AI rộng rãi cũng đặt ra nhiều thách thức. Các vấn đề về quyền riêng tư, an ninh, và đạo đức trong việc sử dụng AI vẫn còn nhiều tranh cãi. Ví dụ, AI có thể gây ra sự mất cân bằng trong thị trường lao động khi dần thay thế một số công việc của con người.

Tuy nhiên, nếu được sử dụng đúng cách, AI sẽ là công cụ mạnh mẽ giúp giải quyết các vấn đề phức tạp của thế giới. Con người và AI khi hợp tác có thể cùng nhau xây dựng một tương lai tốt đẹp hơn.

ChatGPT và Claude là hai mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) được phát triển bởi OpenAI và Anthropic. Chúng có khả năng hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên, xử lý thông tin phức tạp và hỗ trợ đa dạng các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ và phân tích.

Lợi ích của việc sử dụng ChatGPT và Claude trong BA:

1. Tăng tốc quá trình thu thập yêu cầu: Sử dụng AI để tạo ra các câu hỏi phỏng vấn, phân tích use cases và tổng hợp thông tin từ các bên liên quan.
2. Cải thiện chất lượng tài liệu kỹ thuật: Tận dụng khả năng viết và chỉnh sửa của AI để tạo ra các tài liệu như đặc tả yêu cầu phần mềm, tài liệu thiết kế hệ thống và tài liệu API.
3. Hỗ trợ phân tích và thiết kế: Sử dụng AI để hỗ trợ trong việc phân tích hệ thống, tạo ra các mô hình dữ liệu và thiết kế giao diện người dùng.
4. Tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm: Áp dụng AI để phân tích và đề xuất cải tiến quy trình phát triển, testing và triển khai.
5. Hỗ trợ ra quyết định kỹ thuật: Sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ trong việc đánh giá các giải pháp kỹ thuật và lựa chọn công nghệ.

Để tận dụng tối đa khả năng của ChatGPT và Claude trong công việc của Business Analyst (BA) trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, bạn có thể sử dụng cấu trúc prompt sau:

You are a [level] Business Analyst with [number of years] experience in software development, specializing in [specific domain/industry]. Your task is to [mô tả nhiệm vụ cụ thể]. [Example of the task or context (nếu cần)]. Please provide your response [rule response (nếu cần)].

Giải thích các thành phần:

1. You are: Bắt đầu prompt bằng cách xác định vai trò cho AI.
2. [level]: Xác định cấp độ kinh nghiệm, ví dụ: “Senior”, “Lead”, “Principal”.
3. Business Analyst: Xác định vai trò cụ thể là Business Analyst.
4. [number of years]: Chỉ định số năm kinh nghiệm, ví dụ: “5 years”, “10 years”.
5. specializing in [specific domain/industry]: Xác định lĩnh vực hoặc ngành công nghiệp cụ thể, ví dụ: “e-commerce platforms”, “financial services software”, “healthcare IT systems”.
6. Your task is to [mô tả nhiệm vụ cụ thể]: Mô tả chi tiết nhiệm vụ hoặc vấn đề cần giải quyết.
7. [Example of the task or context] (tùy chọn): Cung cấp ví dụ cụ thể hoặc bối cảnh nếu cần.
8. Please provide your response [rule response] (tùy chọn): Đặt ra các quy tắc hoặc ràng buộc cho câu trả lời, ví dụ: “in bullet points”, “with a focus on user stories”, “including a simple process diagram”.

Ví dụ sử dụng:

1. Phân tích yêu cầu:
   You are a Senior Business Analyst with 8 years of experience in software development, specializing in e-commerce platforms. Your task is to analyze and refine the requirements for a new product recommendation feature. The feature should suggest products based on user browsing history and purchase patterns. Please provide your response in the form of user stories with acceptance criteria.
2. Tạo tài liệu đặc tả:
   You are a Lead Business Analyst with 10 years of experience in software development, specializing in financial services software. Your task is to create a high-level software requirements specification (SRS) for a new mobile banking app. The app should include features such as account management, fund transfers, and bill payments. Please structure your response as an outline with main sections and key points for each section.
3. Phân tích quy trình:
   You are a Principal Business Analyst with 15 years of experience in software development, specializing in healthcare IT systems. Your task is to analyze the current patient admission process in a hospital and propose improvements that can be implemented through software solutions. Please provide your response with a brief description of the current process, identified pain points, and suggested improvements, including a simple process flow diagram for the proposed solution.
   

Llama 3.2 is a new large language model (LLM) from Meta, designed to be smaller and more lightweight compared to Llama 3.1. It includes a range of models in various sizes, such as small and medium-sized vision models (11B and 90B) and lightweight text models (1B and 3B). The 1B and 3B models are specifically designed for use on edge devices and mobile platforms.

Llama 3.1, which was launched last July, is an open-source model with an extremely large parameter count of 405B, making it difficult to deploy on a large scale for widespread use. This challenge led to the development of Llama 3.2.

Llama 3.2’s 1B and 3B models are lightweight AI models specifically designed for mobile devices, which is why they only support text-based tasks. Larger models, on the other hand, are meant to handle more complex processing on cloud servers. Due to the smaller parameter count, the 1B and 3B models can operate directly on-device, capable of handling up to 128K tokens (approximately 96,240 words) for tasks like text summarization, sentence rewriting, and more. Because the processing occurs on-device, it also ensures enhanced data security, as user data remains on their own devices.

Meta’s latest Llama 3.2 models are taking a leap forward in AI technology, especially for mobile and on-device applications. The 1B and 3B models, specifically, are designed to run smoothly on hardware like smartphones or even on SoCs (System on Chips) from Qualcomm, MediaTek, and other ARM-based processors. This opens up new possibilities for bringing advanced AI capabilities directly to your pocket, without needing a powerful server.

Meta revealed that the Llama 3.2 1B and 3B models are actually optimized versions of the larger Llama 3.1 models (8B and 70B). These smaller models are created using a process called “knowledge distillation,” where larger models “teach” the smaller ones. The output of the large models is used as a target during the training of the smaller models. This process adjusts the smaller models’ weights in such a way that they maintain much of the performance of the original larger model. In simple terms, this approach helps the smaller models achieve a higher level of efficiency compared to training them from scratch.

For more complex tasks, Meta has also introduced the larger Llama 3.2 vision models, sized at 11B and 90B. These models not only handle text but also have impressive image-processing capabilities. For example, the mid-sized 11B and 90B models can be applied to tasks like understanding charts and graphs. Businesses can use these models to get deeper insights from sales data, analyzing financial reports, or even automating complex visual tasks that go beyond just text analysis.

With Llama 3.2, Meta is pushing the boundaries of AI, from mobile-optimized, secure, on-device processing to more advanced cloud-based visual intelligence.

In its earlier versions, Llama was primarily focused on processing language (text) data. However, with Llama 3.2, Meta has expanded its capabilities to handle images as well. This transformation required significant architectural changes and the addition of new components to the model. Here’s how Meta made it possible:

1. Introducing an Image Encoder: To enable Llama to process images, Meta added an image encoder to the model. This encoder translates visual data into a form that the language model can understand, effectively bridging the gap between images and text processing.

2. Adding an Adapter: To seamlessly integrate the image encoder with the existing language model, Meta introduced an adapter. This adapter connects the image encoder to the language model using cross-attention layers, which allow the model to combine information from both images and text. Cross-attention helps the model focus on relevant parts of the image while processing related textual information.

3. Training the Adapter: The adapter was trained on paired datasets consisting of images and corresponding text, allowing it to learn how to accurately link visual information to its textual context. This step is crucial for tasks like image captioning, where the model needs to interpret an image and generate a relevant description.

4. Additional Training for Better Visual Understanding: Meta took the model’s training further by feeding it various datasets, including both noisy and high-quality data. This additional training phase ensures that the model becomes proficient at understanding and reasoning about visual content, even in less-than-ideal conditions.

5. Post-Training Optimization: After the training phase, Llama 3.2 underwent optimization using several advanced techniques. One of these involved leveraging synthetic data and a reward model to fine-tune the model’s performance. These strategies help improve the overall quality of the model, allowing it to generate better outputs, especially when dealing with visual information.

With these changes, Meta has evolved Llama from a purely text-based model into a powerful multimodal AI capable of processing both text and images, broadening its potential applications across industries.

When it comes to Llama 3.2’s smaller models, both the 1B and 3B versions show promising results. The Llama 3.2 3B model, in particular, demonstrates impressive performance across a range of tasks, especially on more complex benchmarks such as MMLU, IFEval, GSM8K, and Hellaswag, where it competes favorably against Google’s Gemma 2B IT model.

Even the smaller Llama 3.2 1B model holds its own, showing respectable scores despite its size, which makes it a great option for devices with limited resources. This performance highlights the efficiency of the model, especially for mobile or edge applications where resources are constrained.

Overall, the Llama 3.2 3B model stands out as a small but highly capable language model, with the potential to perform well across a variety of language processing tasks. It’s a testament to how even compact models can achieve excellent results when optimized effectively.

Virtual Try-On is an advanced technology in the field of e-commerce and user experience, particularly in the fashion and beauty industries. This technology allows users to virtually try on products like eyeglasses, hats, jewelry, or makeup directly on their faces using a mobile device or computer.

Key Features of Virtual Try-On:

• Accurate Facial Recognition: The technology uses artificial intelligence and facial recognition algorithms to identify the user’s facial features, adjusting the product to fit perfectly.
• Interactive Viewing: Users can rotate, tilt their heads, or change their viewing angle to see the product from different perspectives, simulating a real-life try-on experience.
• Augmented Reality (AR) Technology: Often combined with AR technology, it overlays the product onto the live image from the camera, creating the impression that the product is truly present on the user’s face.
• Diverse Applications: This technology is not limited to eyewear but also applies to other products like hats, earrings, lipstick, and other makeup items.
• Enhanced Shopping Experience: By allowing users to try products before purchasing, Virtual Try-On helps minimize the risk of buying the wrong item and improves the online shopping experience.

With the rapid development of AI, there has been a fusion of Virtual Try-On technologies. Developers have created interactive spaces that allow users to virtually try on different fashion items using artificial intelligence. This application lets you see how clothes or accessories might look on you by overlaying them onto your image. It’s a tool designed to enhance the online shopping experience, making it easier for you to visualize the product before buying.

How It Works:

1. Upload an Image: Users can upload their photo or use a webcam for the system to scan and recognize their body shape or face.
2. Apply the Product: The system applies virtual products onto the user’s image, allowing them to see how the items would look when worn or used.
3. Customize and Choose: Users can adjust the size, color, and style of the product to see which option best suits their style.

Virtual Try-On aims to reduce uncertainty and boost consumer confidence when shopping online, while also improving the overall shopping experience. Currently, platforms like Github and Hugger Face offer many open-source resources that allow developers to use and advance this technology to create applications serving e-commerce and user experience.

A Simple Practical Example:

Let’s create a product, like a t-shirt with the word “Scuti,” and use this image with a model to generate a promotional image for the product.

Step 1: Upload the desired model’s image.

Step 2: Upload the desired product.

To create this promotional image, we need both the model’s image and the product image. We can use OpenAI’s DALLE 3 model to generate suitable images, then use Hugger Face’s Virtual Try-On to proceed.

Here is the result: the model is now wearing the new product you uploaded. Depending on your creativity, you can design your own products for personal or brand use.

Virtual Try-On là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực thương mại điện tử và trải nghiệm người dùng, đặc biệt là trong ngành thời trang và làm đẹp. Công nghệ này cho phép người dùng thử nghiệm các sản phẩm như kính mắt, mũ, trang sức, hoặc trang điểm trực tiếp trên khuôn mặt của mình thông qua một thiết bị di động hoặc máy tính.

Các đặc điểm chính của Virtual Try-On:

1. Nhận diện khuôn mặt chính xác: Công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo và các thuật toán nhận diện khuôn mặt để xác định các đặc điểm khuôn mặt của người dùng, từ đó điều chỉnh sản phẩm để phù hợp hoàn hảo.
2. Tương tác trực quan: Người dùng có thể xoay, nghiêng đầu hoặc thay đổi góc nhìn để xem sản phẩm từ nhiều góc độ khác nhau, giống như đang thử trực tiếp.
3. Công nghệ AR (Augmented Reality): Hugger Face thường kết hợp với công nghệ thực tế tăng cường, giúp chèn sản phẩm vào hình ảnh trực tiếp từ camera, tạo cảm giác sản phẩm thật sự hiện diện trên khuôn mặt.
4. Ứng dụng đa dạng: Công nghệ này không chỉ áp dụng cho kính mắt mà còn cho các sản phẩm khác như mũ, khuyên tai, son môi, và các sản phẩm trang điểm khác.
5. Tăng cường trải nghiệm mua sắm: Bằng cách cho phép người dùng thử trước sản phẩm, Virtual Try-On giúp giảm thiểu rủi ro mua hàng sai lầm và cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của AI, đã có những sự kết hợp giữa virtual Try-on. Các nhà phát triển đã tạo ra các không gian tương tác cho phép người dùng thử ảo các mặt hàng thời trang khác nhau bằng trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng này cho phép bạn xem quần áo hoặc phụ kiện có thể trông như thế nào trên người bạn bằng cách phủ chúng lên hình ảnh của bạn. Đây là một công cụ được thiết kế để nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến, giúp bạn dễ dàng hình dung sản phẩm trước khi mua.

Cách hoạt động:

1. Tải lên hình ảnh: Người dùng có thể tải lên hình ảnh của họ hoặc sử dụng webcam để hệ thống có thể quét và nhận diện hình dáng cơ thể hoặc khuôn mặt của họ.
2. Áp dụng sản phẩm: Hệ thống sẽ áp dụng các sản phẩm ảo lên hình ảnh của người dùng, giúp họ thấy được cách sản phẩm trông như thế nào khi được mặc hoặc sử dụng.
3. Tùy chỉnh và lựa chọn: Người dùng có thể điều chỉnh kích thước, màu sắc, và kiểu dáng của sản phẩm để xem lựa chọn nào phù hợp nhất với phong cách của họ.

Virtual Try-On đều nhằm mục đích làm giảm bớt sự không chắc chắn và tăng cường sự tự tin của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến, đồng thời cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể. Hiện tại trên Github, Hugger face hay các nền tảng khác cung cấp nhiều Opensource cho phép những nhà phát triển sử dụng và phát triển công nghệ này tạo ra các ứng dụng nhằm phục vụ lĩnh vực thương mại điện tử và trải nghiệm người dùng.

Dưới đây là một ví dụ thực tế đơn giản: Chúng ta sẽ tạo sản phẩm một chiếc áo phông, có chữ Scuti và sử dụng hình ảnh này với người mẫu để tạo ra hình ảnh quảng cáo cho sản phẩm chỉ với 2 bước cực đơn giản

・Bước 1: Upload hình ảnh người mẫu mong muốn sử dụng sản phẩm.

・Bước 2: Upload sản phẩm mong muốn

Để tạo được hình ảnh quảng cáo này chúng ta cần hình ảnh của người mẫu và hình ảnh sản phẩm. Chúng ta có thể sử dụng model DALLE 3 của OpenAI để tạo các hình ảnh phù hợp với mong muốn. Sau đó sử dụng Virtual try-on Hugger face để có thể thực hiện.

Và dưới đây là kết quả, người mẫu sẽ được thay sản phẩm mới mà bạn đã thực hiện upload. Dựa vào sự sáng tạo của bạn, bạn hoàn toàn có thể tự thiết kế những sản phẩm cho cá nhân và thương hiệu.

 

 

1. Introduction

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the way we develop software. By transforming abstract ideas into functional software, AI is helping to accelerate the development process, improve quality, and enable innovation. This blog will explore how AI is utilized  at every stage of the software development lifecycle to turn ideas into reality.

2. AI in the Ideation

AI can play a crucial role in the ideation phase by supporting brainstorming and refining ideas. Additionally, AI-powered tools can analyze market trends, customer preferences, and other relevant data to validate and optimize ideas before they move into the development phase.

3. AI in development

a. AI in the Design Phase

During the design phase, AI can assist in creating user-friendly interfaces (UI/UX) and rapid prototyping. AI-driven design tools like GitHub Copilot, TabNine, Figma’s Auto Layout, and Adobe XD can help in generating designs and code structures based on user requirements, ensuring that the software is both functional and aesthetically pleasing.

b. AI in the Development Phase

AI is transforming the development phase by enabling code generation based on specific requirements. Tools like GitHub Copilot, OpenAI Codex, and DeepCode can generate code snippets, functions, or entire classes based on natural language descriptions. Additionally, AI-powered tools assist with auto-completion, code suggestions, and refactoring, making the coding process more efficient.

c. AI in Testing and Debugging

AI tools like Testim and Mabl can automate test case generation, execute tests, and identify bugs. For debugging and securing your code, tools like DeepCode and Snyk help in identifying and fixing bugs or security vulnerabilities using AI, ensuring that the software meets quality standards.

d. AI in Deployment

In the deployment phase, AI can automate the Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) process using tools like Jenkins. These tools streamline the deployment process, ensuring that the software is deployed efficiently and with minimal human intervention.

e. AI in Maintenance and Monitoring

AI continues to play a role even after the software is developed. AI tools like Datadog and New Relic can monitor the software’s performance, detect anomalies, and suggest optimizations. These tools help in maintaining the software’s efficiency and keeping it up-to-date with minimal manual effort.

4. Conclusion

AI is undeniably transforming the software development industry. By accelerating the development process and enabling innovation, AI is helping developers turn their ideas into reality. As AI technology continues to advance, its role in software development will only grow, offering new opportunities for innovation and efficiency.

 

In the evolving landscape of artificial intelligence, ChatGPT and Gemini represent two significant milestones. These AI models, developed by OpenAI and Google respectively, highlight the progress and challenges in the field. This analysis will compare these models based on four key criteria: developer background, launch timeline, underlying technology, and intended use cases.

---

Criteria	ChatGPT	Gemini
Developer	OpenAI	Google
	– Focuses on ethical AI development and transparency.	– Backed by Google’s extensive resources and history of innovation.
	– Strengths: High ethical standards in AI.	– Strengths: Robust training capabilities due to Google’s infrastructure.
	– Weaknesses: Limited resources compared to larger tech companies.	– Weaknesses: Potential conflicts between commercial interests and ethical considerations.
Launch Date	November 2022	December 2023
	– Early model that set benchmarks in conversational AI.	– Incorporates recent advancements in AI for sophisticated capabilities.
	– Strengths: Early adoption led to significant user feedback and iterative improvements.	– Strengths: Later launch allowed for integration of more advanced AI technologies.
	– Weaknesses: Faced limitations in handling complex scenarios initially.	– Weaknesses: Lacks the extensive user testing history that ChatGPT has.
Technology	GPT-4 Architecture	Google’s Multimodal AI Framework
	– Focuses on natural language processing and conversational AI.	– Combines text, image, and voice inputs for a broader range of tasks.
	– Strengths: Excels in generating human-like text and context-aware conversations.	– Strengths: Capable of handling multimodal tasks beyond text, such as visual recognition.
	– Weaknesses: Sometimes produces verbose or less specific responses in specialized domains.	– Weaknesses: Complexity in multimodal integration may lead to inconsistencies.
Intended Use Cases	Conversational AI, Customer Support, Education, Content Creation	Versatile AI Applications Across Text, Image, and Data Analysis
	– Optimized for interactive and text-based applications.	– Suitable for diverse tasks, from business intelligence to creative arts.
	– Strengths: Highly effective in generating coherent and contextually appropriate conversations.	– Strengths: Flexibility across various domains.
	– Weaknesses: Limited in scenarios requiring multimodal data processing.	– Weaknesses: Broad scope may reduce effectiveness in specialized tasks.

---

Conclusion: Both ChatGPT and Gemini are formidable AI models with distinct strengths and weaknesses. ChatGPT, with its early market presence and refined conversational abilities, excels in interactive and text-based applications. On the other hand, Gemini’s cutting-edge multimodal technology positions it as a versatile tool capable of addressing a broader range of challenges. The choice between these models ultimately depends on the specific needs of the user—whether the priority is a robust conversational agent or a flexible, all-encompassing AI system.