Công nghệ
OpenAI tiến thêm một bước gần hơn trong việc khiến AI suy nghĩ như con người với mô hình ‘o1’ mới
Ranh giới giữa trí thông minh con người và trí tuệ nhân tạo vừa trở nên hẹp hơn. Vào hôm thứ Năm, OpenAI đã tiết lộ o1, mô hình đầu tiên trong một loạt mô hình AI mới “được thiết kế để dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn trước khi phản hồi,” công ty cho biết trong một bài đăng trên blog. Mô hình mới có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp và, so với các mô hình trước đây, giải quyết các vấn đề khó hơn trong khoa học, lập trình và toán học. Về bản chất, chúng suy nghĩ hơi giống con người hơn so với các chatbot AI hiện có.
Trong khi các phiên bản trước đây của mô hình OpenAI đã xuất sắc trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn như SAT đến “Uniform Bar Examination” (kỳ thi Luật), công ty cho biết rằng o1 đã tiến thêm một bước. Nó hoạt động “tương tự như các sinh viên tiến sĩ trong các nhiệm vụ đánh giá đầy thách thức về vật lý, hóa học và sinh học.”
Ví dụ, nó đã đánh bại GPT-4o – một mô hình đa phương thức mà OpenAI công bố vào tháng 5 – trong kỳ thi tuyển chọn cho Olympiad Toán học Quốc tế với một khoảng cách lớn. GPT-4o chỉ giải đúng 13% các bài toán trong kỳ thi, trong khi o1 đạt 83%, công ty cho biết.
Sự tăng vọt trong khả năng lập luận của o1 một phần đến từ một kỹ thuật gợi ý được gọi là “chuỗi suy nghĩ”. OpenAI cho biết o1 “học cách nhận biết và sửa chữa lỗi của mình. Nó học cách chia nhỏ các bước khó thành những bước đơn giản hơn. Nó học cách thử một phương pháp khác khi phương pháp hiện tại không hiệu quả.”
Điều đó không có nghĩa là không có sự đánh đổi nào so với các mô hình trước đây. OpenAI lưu ý rằng mặc dù người kiểm tra thích phản hồi của o1 hơn trong các danh mục đòi hỏi nhiều lập luận như phân tích dữ liệu, lập trình và toán học, GPT-4o vẫn chiến thắng trong các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên như viết cá nhân.
Nhiệm vụ chính của OpenAI từ lâu đã là tạo ra trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGI, một dạng AI vẫn còn giả thuyết mô phỏng khả năng của con người. Trong mùa hè, khi o1 vẫn đang trong quá trình phát triển, công ty đã công bố một hệ thống phân loại năm cấp mới để theo dõi tiến trình hướng tới mục tiêu đó. Các giám đốc điều hành của công ty được cho là đã nói với nhân viên rằng o1 đang tiến gần đến cấp độ hai, mà họ xác định là “những người lập luận” với khả năng giải quyết vấn đề ngang tầm con người.
Ethan Mollick, một giáo sư tại Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania, người đã có quyền truy cập vào o1 trong hơn một tháng, cho biết những tiến bộ của mô hình có lẽ được minh họa rõ nhất qua cách nó giải “crossword puzzles”. Crossword puzzles thường khó đối với các mô hình ngôn ngữ lớn vì “chúng đòi hỏi giải quyết lặp đi lặp lại: thử và loại bỏ nhiều câu trả lời ảnh hưởng lẫn nhau,” Mollick viết trong một bài đăng trên Substack củaông. Hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn “chỉ có thể thêm một token/từ mỗi lần vào câu trả lời của chúng.” Nhưng khi Mollick yêu cầu o1 giải một crossword puzzle, nó đã suy nghĩ trong “108 giây đầy đủ” trước khi trả lời. Ông nói rằng suy nghĩ của nó vừa “sáng sủa” vừa “khá ấn tượng” ngay cả khi chúng không hoàn toàn chính xác.
Tuy nhiên, các chuyên gia AI khác ít bị thuyết phục hơn. Gary Marcus, giáo sư khoa học nhận thức tại Đại học New York, nói với Business Insider rằng mô hình này là “kỹ thuậtấn tượng” nhưng không phải là một bước nhảy vọt. “Tôi chắc chắn nó sẽ được quảng cáo rầm rộ, như thường lệ, nhưng nó chắc chắn không gần với AGI,” ông nói.
Kể từ khi OpenAI ra mắt GPT-4 vào năm ngoái, họ đã liên tục phát hành các phiên bản tiếp theo trong nỗ lực phát minh ra AGI. Vào tháng 4, GPT-4 Turbo đã được cung cấp cho các người đăng ký trả phí. Một bản cập nhật bao gồm khả năng tạo ra các phản hồi “mang tính hội thoại hơn.”
Công ty đã thông báo vào tháng 7 rằng họ đang thử nghiệm một sản phẩm tìm kiếm AI có tên là SearchGPT với một nhóm người dùng hạn chế.
Tác giả: Lakshmi Varanasi và Jyoti Mann
Link bài gốc: OpenAI takes another step closer to getting AI to think like humans with new ‘o1’ model | Bài được đăng vào ngày 13/09/2024, trên báo điện tử businessinsider.com
Dịch giả: Hoàng Phan – KenkAI Nhiều thứ hay
(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.
(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.
Công nghệ
AI Cách Mạng: Khởi Nghiệp Công Nghệ Tương Lai Ngay
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Khởi nghiệp AI đang định hình tương lai kinh doanh. Với sức mạnh công nghệ, startup AI giải phóng tiềm năng sáng tạo, tối ưu hóa quy trình và mở ra những cơ hội kinh doanh chưa từng có trong kỷ nguyên số.
DeepSeek đang tạo ra một bước ngoặt mới cho Thung lũng Silicon.
Hầu như ngày nào, doanh nhân Grant Lee cũng được các nhà đầu tư thuyết phục xuống tiền. Một số người thậm chí còn gửi cho ông và những người đồng sáng lập khác nhiều giỏ quà đắt đỏ để lấy lòng.
Ông Lee, 41 tuổi, trước đây đã giúp thành lập một công ty khởi nghiệp AI có tên Gamma. Giống như nhiều startup trẻ khác ở Thung lũng Silicon, Gamma theo đuổi một chiến lược mới: sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tăng năng suất của nhân viên, từ dịch vụ khách hàng, tiếp thị đến mã hóa và nghiên cứu.
Điều đó có nghĩa là Gamma không cần thêm tiền mặt nữa, ông Lee cho biết. Công ty của ông chỉ tuyển dụng 28 người cũng có thể tạo ra hàng chục triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm với gần 50 triệu người dùng. Gamma cũng có lãi.
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Mô hình Thung lũng Silicon cũ chỉ ra rằng các công ty khởi nghiệp nên huy động một khoản tiền lớn từ các nhà đầu tư mạo hiểm, sau đó chi tiền thuê một đội ngũ nhân viên để mở rộng quy mô. Trong khi đó, Gamma vẫn kiếm được tiền và phát triển nhanh chóng dù không cần vốn tài trợ hay số lượng lớn nhân viên.
Những câu chuyện thành công này đã thu hút sự chú ý của Thung lũng Silicon. Anysphere, một công ty khởi nghiệp tạo ra phần mềm mã hóa Cursor, đạt doanh thu 100 triệu USD trong vòng chưa đầy hai năm với chỉ 20 nhân viên. ElevenLabs, một công ty A.I. công ty khởi nghiệp bằng giọng nói, cũng làm nên kỳ tích tương tự với khoảng 50 nhân sự.
Khả năng A.I. cho phép các công ty khởi nghiệp làm được nhiều việc hơn với ít nhân viên hơn đã dẫn đến những suy đoán hoang đường về tương lai. Sam Altman, giám đốc điều hành của OpenAI, dự đoán rằng một ngày nào đó có thể có một công ty một người trị giá 1 tỷ USD.
Với các công cụ A.I., một số công ty khởi nghiệp hiện đang tuyên bố ngừng tuyển dụng ở một quy mô nhất định. Runway Financial, một công ty phần mềm tài chính, cho biết chỉ tuyển tối đa 100 nhân viên vì mỗi người sẽ tăng năng suất gấp rưỡi. Agency, startup sử dụng A.I. cho dịch vụ khách hàng, cũng có kế hoạch tuyển dụng không quá 100 nhân viên.
“Mục đích là loại bỏ những vai trò không cần thiết”, Elias Torres, người sáng lập Agency, cho biết.
Ý tưởng này được thúc đẩy bởi DeepSeek, công ty khởi nghiệp A.I. của Trung Quốc xây dựng các công cụ trí tuệ nhân tạo với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thông thường. Bước đột phá, được xây dựng trên các công cụ nguồn mở có sẵn miễn phí trực tuyến, đã tạo ra sự bùng nổ của các công ty xây dựng sản phẩm mới giá rẻ.
“DeepSeek là một bước ngoặt”, Gaurav Jain, một nhà đầu tư tại công ty đầu tư mạo hiểm Afore Capital, đơn vị đã hỗ trợ Gamma, cho biết. “Chi phí điện toán sẽ giảm rất, rất nhanh, rất nhanh”.
Ông Jain so sánh các công ty khởi nghiệp A.I. mới với làn sóng cuối những năm 2000, sau khi Amazon bắt đầu cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ. Điều đó đã làm giảm chi phí thành lập công ty, dẫn đến một loạt các công ty khởi nghiệp mới có thể được xây dựng với chi phí rẻ.
Trước cơn sốt A.I. này, các công ty khởi nghiệp thường đốt 1 triệu USD để đạt được doanh thu 1 triệu USD. Bây giờ, để đạt được doanh thu 1 triệu USD, chi phí chỉ bằng 1/5 và cuối cùng có thể giảm xuống còn 1/10, theo phân tích của Afore đối với 200 công ty khởi nghiệp.
Ông Jain cho biết: “Lần này, chúng tôi đang tự động hóa con người chứ không chỉ tự động hóa các trung tâm dữ liệu”.
Tuy nhiên, nếu các công ty khởi nghiệp vẫn có thể có lãi mà không cần chi nhiều tiền, điều đó có thể trở thành vấn đề lớn đối với các nhà đầu tư mạo hiểm, những người phân bổ hàng chục tỷ USD để đầu tư vào các công ty khởi nghiệp A.I. Năm ngoái, các công ty A.I. đã huy động được 97 tỷ USD tiền tài trợ, chiếm 46% tổng số tiền đầu tư mạo hiểm tại Mỹ, theo PitchBook.
“Vốn đầu tư mạo hiểm chỉ hiệu quả nếu bạn rót tiền vào những người chiến thắng”, Terrence Rohan, một nhà đầu tư của Quỹ Otherwise, tập trung vào các công ty khởi nghiệp rất trẻ, cho biết.
“Nếu người chiến thắng trong tương lai cần ít tiền hơn, không biết dòng vốn đầu tư mạo hiểm sẽ ra sao?”.
Hiện tại, các nhà đầu tư vẫn tiếp tục đấu tranh để đầu tư vào các công ty đang phát triển mạnh nhất, nhiều công ty trong số đó không cần thêm tiền. Một số nhà đầu tư lạc quan rằng hiệu quả do A.I. thúc đẩy sẽ thôi thúc các doanh nhân thành lập nhiều công ty hơn, dẫn đến nhiều cơ hội đầu tư hơn. Họ hy vọng khi các công ty khởi nghiệp đạt đến một quy mô nhất định, họ sẽ áp dụng mô hình cũ là các nhóm lớn và tiền lớn.
Quay trở lại với Gamma.
Ông Lee cho biết ông đang có kế hoạch tăng gấp đôi lực lượng lao động trong năm nay lên 60, tuyển dụng cho bộ phận thiết kế, kỹ thuật và bán hàng. Nhân sự phải có kiến thức tổng quát có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay vì một việc như trước đây. Theo ông Lee, mô hình hiệu quả với AI đã giúp giải phóng thời gian. Bây giờ ông chỉ việc tập trung tư vấn khách hàng và cải thiện sản phẩm.
“Đó thực sự là giấc mơ của mọi nhà sáng lập”, ông Lee nói.
Theo: Financial Times, WSJ
Hashtags: #StartupAI #CongNgheKhoiNghiep #KinhDoanhCongNghe #AIKhaiPha #StartupCongNghe
Nguồn: markettimes.vn / 21-Feb-2025 / https://markettimes.vn/deepseek-khoi-phat-ky-nguyen-startup-gia-re-chi-20-nhan-su-cung-tao-ra-hang-chuc-trieu-usd-cac-cong-ty-khong-con-khat-tien-mat-77486.html
WikiTok – Ứng dụng hiển thị bài viết Wikipedia ngẫu nhiên, có thể là giải pháp cho thói quen lướt web tiêu cực.
Nếu bạn, cũng như tôi, trải qua những năm tháng định hình trên internet vào giữa thập niên 2000, chắc hẳn bạn đã từng nghe đến StumbleUpon. Trang web này có thể coi là tiền thân của ứng dụng WikiTok đang gây sốt hiện nay.
StumbleUpon, hoạt động từ 2001 đến 2018, cho phép người dùng nhập các sở thích và sau đó đề xuất các trang web ngẫu nhiên liên quan. Chỉ cần nhấn nút “StumbleUpon”, bạn sẽ bắt đầu hành trình khám phá những điều thú vị trên internet – từ nghệ sĩ vẽ phấn trên vỉa hè đến bài nghiên cứu học thuật về luật hải tặc.
Thời sinh viên, tôi dành gần như toàn bộ thời gian trong lớp để lướt qua các trang web này. Rồi tôi lớn lên, đi làm, và StumbleUpon ngừng hoạt động vào năm 2018. Tuy nhiên, đến năm 2025, một công cụ giải trí mới đã xuất hiện, mang tính giáo dục cao hơn. Đó chính là WikiTok.
Mặc dù tên gọi gợi nhớ đến ứng dụng video TikTok, nhưng WikiTok lại có cách hoạt động tương tự StumbleUpon. Điểm khác biệt là thay vì hiển thị bất kỳ trang web nào trên internet, WikiTok chỉ tập trung vào các bài viết Wikipedia.
Bạn có thể truy cập WikiTok qua trình duyệt di động. Khi tìm kiếm, bạn sẽ thấy một hình ảnh đẹp mắt kèm đoạn mở đầu của một bài viết Wikipedia – có thể là về một nhân vật, địa điểm hoặc sự vật thú vị nào đó. Bạn có thể chọn đọc thêm hoặc vuốt lên để xem bài tiếp theo. WikiTok cũng có phiên bản máy tính, nhưng trải nghiệm người dùng chưa được tối ưu lắm.
Nhà phát triển Isaac Gemal đã công bố mã nguồn của WikiTok trên GitHub. Hiện có một số ứng dụng cùng tên trên App Store và Google Play, nhưng chúng không liên quan đến WikiTok gốc.
“Tôi không có kế hoạch biến nó thành một thuật toán phức tạp như TikTok để kiếm tiền,” Gemal chia sẻ với Ars Technica. “Nếu có, nó là một ứng dụng chống lại thuật toán.” Đó chính là điểm đặc biệt mà Gemal muốn gìn giữ.
Không giống TikTok gây nghiện cao độ hay StumbleUpon đề xuất nội dung dựa trên sở thích, WikiTok không nhằm mục đích giữ chân người dùng. Nó hoàn toàn ngẫu nhiên. Có những bài viết sẽ khiến bạn thích thú, nhưng cũng có những bài khiến bạn chán ngắt.
Gemal không muốn tạo ra một thuật toán khiến người dùng dính chặt vào ứng dụng, ông cũng không có ý định kiếm tiền từ nền tảng này. Người dùng có thể đọc thoải mái, và khi gặp một bài không hứng thú – chẳng hạn như về thị trấn Pleasant Hill, Ohio, hay một loài bướm đêm nào đó – họ có thể thoải mái rời đi. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, người dùng sẽ học được nhiều điều thú vị về lịch sử, địa lý, nhân vật chính trị, người nổi tiếng và các kiến thức tạp nham khác – những thông tin có thể hữu ích cho một thí sinh Jeopardy! tương lai chẳng hạn.
Là một người có nhiều thời gian rảnh rỗi, tôi tò mò không biết phải mất bao lâu để tìm ra trang Wikipedia dẫn nhanh nhất đến trò chơi “Six Degrees of Kevin Bacon” (Sáu bước tới Kevin Bacon).
Hashtags: #WikiTok #KhamPhaWikipedia #LuotWebNgauNhien #KhamPhaTrucTuyen #RandomLearning #DigitalExploration
Keyword: WikiTok khám phá Wikipedia
Nguồn: Inc / FEB 13, 2025 / https://www.inc.com/sarah-sicard/stumbleupon-walked-so-wikitok-could-run/91147304
Thủ thuật IT
Cách Đột Phá 500 Lượt Xem Trên YouTube: Hướng Dẫn Từ Chuyên Gia
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao video YouTube của mình chưa vượt qua được ngưỡng 500 lượt xem?
-
Công nghệ1 month ago
Pluralsight tiết lộ: Xu hướng đột phá định hình công nghệ 2025 (Phần 2.2)
-
Thủ thuật IT2 weeks agoChưa đến 100 người đăng ký? Đây là cách kiếm 250.000 đô la với một kênh nhỏ
-
Góc Nhìn3 weeks agoVideo Truyền Cảm Hứng Thành Công Mạnh Mẽ Nhất
-
Khóa học6 months ago41 Tài Nguyên Về “Reinforcement Learning” (Học Tăng Cường) Tốt Nhất
-
Sách3 weeks agoChủ nghĩa khắc kỷ trỗi dậy
-
Kỹ năng4 weeks agoLời Thì Thầm Của Trí Tuệ: Làm chủ bản thân
-
Giải trí2 weeks agoSức Mạnh Lãnh Đạo: Nghệ Thuật Điều Binh Khiển Tướng Trong Kinh Doanh
-
Công nghệ2 weeks agoOpenAI chính thức từ chối ‘bán mình’ cho tỉ phú Elon Musk