Lưu trữ cho từ khóa: #Google

Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI đối đầu trong thử nghiệm Cointelegraph

Các so sánh giữa Gemini của Google và ChatGPT của OpenAI tiếp tục tràn ngập các không gian xã hội trên Internet, vì vậy chúng tôi quyết định thử nghiệm chúng bằng các câu hỏi của riêng mình.

Vào ngày 6 tháng 12, Google đã ra mắt mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới nhất của mình, Gemini , được hãng tuyên bố là mô hình tiên tiến nhất hiện có trên thị trường – thậm chí còn tốt hơn mô hình phổ biến do OpenAI phát triển, ChatGPT-4.

Tuyên bố táo bạo này được các nhà điều tra cộng đồng trên internet coi như một thách thức, những người đã nhanh chóng chuyển sang kiểm tra các phương pháp và tiêu chuẩn được Google sử dụng để khẳng định tính ưu việt được cho là của Gemini và chế giễu hoạt động tiếp thị sản phẩm của công ty.

David Gull, Giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi AI Vital, nói với Cointelegraph rằng mỗi mô hình, có thể là ChatGPT-4, Llama 2 hoặc bây giờ là Gemini, đều có những điểm mạnh và thách thức riêng.

“Khi khám phá thế giới khởi nghiệp AI, việc chọn mô hình ngôn ngữ phù hợp là chìa khóa thành công cho sản phẩm của bạn. Với việc Google giới thiệu mô hình Gemini AI, các tùy chọn LLM [mô hình ngôn ngữ lớn] của chúng tôi đã mở rộng đáng kể.”

Ông cho biết thêm, hiện tại, mô hình ChatGPT-4 của OpenAI nổi bật với “ứng dụng rộng rãi trong thế giới thực”, cùng với các biện pháp an toàn nâng cao.

Gull cho biết khi các doanh nghiệp hiện đang “đi sâu vào” Gemini, mục tiêu tốt sẽ là “đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và khả năng tùy chỉnh” phù hợp với sứ mệnh và giá trị của công ty cũng như mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

Cointelegraph đã quyết định đưa hai mô hình này vào thử nghiệm, hỏi cả Gemini (thông qua Bard) và ChatGPT-4 những câu hỏi giống nhau và so sánh các câu trả lời. Trong cả hai trường hợp, phiên bản miễn phí, công khai đều được sử dụng để tạo ra kết quả.

Câu hỏi số 1: Tiền điện tử là gì?

Câu hỏi đầu tiên chúng tôi hỏi hai hệ thống chỉ đơn giản là “Tiền điện tử là gì?”

Cả hai đều đưa ra những định nghĩa cơ bản tương tự nhau khi các câu trả lời mô tả tiền điện tử là tiền kỹ thuật số thường hoạt động theo bản chất phi tập trung và được phân phối thông qua chuỗi khối. Ngoài ra, cả hai đều liệt kê các tính năng chính của tiền điện tử và đưa ra một số ví dụ, bao gồm Bitcoin ( BTC ), Ether ( ETH ), Litecoin ( LTC ) và Cardano ( ADA ).

Tuy nhiên, điểm khác biệt của chúng nằm ở thông tin bổ sung được cung cấp sau đó. Gemini/Bard đưa ra lời khuyên về việc đầu tư vào tiền điện tử và liên kết đến một nguồn.

Mặt khác, ChatGPT đã kết thúc bằng một lịch sử nhỏ về việc tạo ra Bitcoin bởi Satoshi Nakamoto và sự xuất hiện sau đó của các altcoin.

Câu hỏi số 2: Bitcoin có phải là một khoản đầu tư tốt không?

Chúng tôi cũng đã yêu cầu cả hai mô hình cung cấp cho chúng tôi một số lời khuyên đầu tư, chọn Bitcoin ( BTC ) đã được thử nghiệm và thử nghiệm trong ngành làm tiền điện tử mà chúng tôi lựa chọn. Chúng tôi đã hỏi: “Bitcoin có phải là một khoản đầu tư tốt không?”

Gemini/Bard bắt đầu bằng cách nói rằng câu hỏi này rất phức tạp, trong khi ChatGPT trả lời bằng tuyên bố từ chối trách nhiệm, nói rằng họ “không có khả năng cung cấp lời khuyên tài chính theo thời gian thực”.

Gemini/Bard của Google trả lời câu hỏi đầu tư Bitcoin. Nguồn: Cointelegraph
ChatGPT của OpenAI trả lời câu hỏi đầu tư Bitcoin. Nguồn: Cointelegraph

Cả hai hệ thống đều cung cấp câu trả lời chi tiết cho các câu hỏi, trong đó ChatGPT cung cấp các yếu tố rõ ràng hơn để xem xét trong quá trình đầu tư. Cả hai cũng kết luận với khuyến nghị tìm kiếm một cố vấn tài chính chuyên nghiệp để có thêm “lời khuyên cá nhân hóa”.

Câu hỏi số 3: Satoshi Nakamoto là ai?

Đối với câu hỏi cuối cùng, chúng tôi đã hỏi cả hai mô hình AI một trong những câu đố bí ẩn nhất của ngành công nghiệp tiền điện tử: “Satoshi Nakamoto là ai?”

Trong trường hợp này, cả hai mô hình đều đưa ra câu trả lời chi tiết, mỗi mô hình bao gồm bốn đến sáu khối thông tin toàn văn bản. Gemini/Bard và ChatGPT bắt đầu câu trả lời của họ bằng một đoạn trích về việc Satoshi là “một người hoặc nhóm người ẩn danh đã tạo ra Bitcoin”.

ChatGPT mơ hồ hơn khi mô tả bí ẩn xung quanh danh tính của Satoshi, nói rằng đã có nhiều thuyết âm mưu và tuyên bố về danh tính của anh ta. Tuy nhiên, nó không đề cập đến bất kỳ chi tiết cụ thể nào.

Mặt khác, Gemini/Bard đưa ra ba ví dụ chi tiết về những cá nhân đã cố gắng xác nhận danh tính của Nakamoto.

Gemini/Bard của Google đưa ra ví dụ về tuyên bố của Nakamoto. Nguồn: Cointelegraph

Cả hai mô hình đều nhấn mạnh “bí ẩn” của câu chuyện Satoshi, ChatGPT tuyên bố đây là “một trong những bí ẩn quan trọng nhất chưa được giải đáp trong thế giới tiền điện tử”.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo CoinTelegraph

Gemini AI của Google có thực sự thông minh hơn GPT-4 của OpenAI không?

Sau khi Google tung ra mô hình AI hiệu suất cao mới Gemini và tuyên bố nó vượt trội hơn nhiều so với GPT-4 của OpenAI, người dùng trên mạng xã hội bắt đầu phản đối những tuyên bố đó.

Google đã ra mắt mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) Gemini mới nhất của mình vào ngày 6 tháng 12, công bố đây là mô hình AI tiên tiến nhất hiện có trên thị trường, vượt qua GPT-4 của OpenAI.

Gemini là đa phương thức, có nghĩa là nó được xây dựng để hiểu và kết hợp các loại thông tin khác nhau. Nó có ba phiên bản (Ultra, Pro, Nano) để phục vụ các trường hợp sử dụng khác nhau và một lĩnh vực mà nó có vẻ đánh bại GPT-4 là khả năng thực hiện toán học nâng cao và mã hóa chuyên biệt.

Khi ra mắt, Google đã phát hành nhiều bài kiểm tra điểm chuẩn so sánh Gemini với GPT-4. Phiên bản Gemini Ultra đã đạt được “hiệu suất tiên tiến” ở 30 trên 32 điểm chuẩn học thuật được sử dụng trong quá trình phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

So sánh hiệu suất của Gemini và ChatGPT. Nguồn: Google

Tuy nhiên, đây chính là lúc các nhà phê bình trên internet chọc tức Gemini và đặt câu hỏi về các phương pháp được sử dụng trong bài kiểm tra điểm chuẩn cho thấy sự vượt trội của Gemini, cùng với hoạt động tiếp thị sản phẩm của Google.

Xúc tiến Gemini “gây hiểu lầm”

Một người dùng trên nền tảng truyền thông xã hội X làm việc trong lĩnh vực phát triển máy học đã đặt câu hỏi liệu tuyên bố của Gemini về tính ưu việt so với GPT-4 có đúng hay không.

Ông chỉ ra rằng Google có thể đang thổi phồng sự vượt trội của Gemini hoặc những ví dụ “hái anh đào” về tính ưu việt của nó. Tuy nhiên, anh ấy kết luận, “tôi cá là Gemini rất cạnh tranh và sẽ giúp GPT-4 kiếm được tiền” và sự cạnh tranh trong không gian này là tốt.

Tuy nhiên, ngay sau đó, anh ấy đã đăng bài thứ hai nói rằng Google nên “xấu hổ” vì quảng cáo sản phẩm “gây hiểu lầm” trong một video quảng cáo mà họ tạo ra để phát hành Gemini.

Đáp lại dòng tweet của anh ấy, những người dùng X khác đã lên tiếng về việc cảm thấy bị lừa dối bởi hình ảnh Song Tử của Google. Một người dùng cho biết những tuyên bố rằng Gemini sẽ kết thúc kỷ nguyên GPT-4 đã bị “hủy bỏ”.

Một người dùng khác, một nhà khoa học máy tính, cũng đồng ý và gọi việc Google mô tả sự vượt trội của Gemini là “không thành thật”.

Điểm chuẩn hỏng

Người dùng chỉ ra rằng Google đã đưa vào các điểm chuẩn sử dụng phiên bản GPT-4 đã lỗi thời thay vì dung lượng hiện tại của nó và do đó những so sánh là dư thừa.

Một lĩnh vực khác mà các nhà thám hiểm mạng xã hội quan tâm là các thông số mà Google sử dụng để so sánh mô hình Gemini của họ với GPT-4. Hơn nữa, lời nhắc đưa ra cho cả hai mô hình không giống nhau, điều này có thể có tác động lớn đến kết quả.

Người dùng cũng chỉ ra rằng kết quả đạt được bằng cách sử dụng các thử nghiệm được thực hiện trên một mô hình “hiện chưa được công bố rộng rãi”. Một người dùng khác chỉ ra rằng điểm số có thể khác nếu mẫu cao cấp của Gemini được thử nghiệm với phiên bản cao cấp của GPT-4 được gọi là “turbo”.

Để kiểm tra

Những người dùng mạng xã hội khác đã quyết định loại bỏ các điểm chuẩn do Google công bố và thay vào đó họ mô tả trải nghiệm của chính họ với Gemini so với GPT-4.

Anne Moss, người làm việc trong các dịch vụ xuất bản web và tự nhận là người dùng thường xuyên của AI, đặc biệt là GPT-4, cho biết cô đã sử dụng Gemini thông qua công cụ Bard của Google và cảm thấy “không hài lòng với trải nghiệm này”.

Cô kết luận rằng hiện tại cô sẽ bám sát GPT-4 để giải thích rằng những điểm khác biệt mà cô lưu ý bao gồm việc Gemini/Bard từ chối trả lời các câu hỏi chính trị và “nói dối” về việc biết thông tin cá nhân.

Một người dùng khác làm việc trong lĩnh vực phát triển ứng dụng đã đăng ảnh chụp màn hình, trong đó anh ta yêu cầu cả hai mô hình, thông qua cùng một lời nhắc, tạo mã dựa trên một bức ảnh. Anh ấy chỉ ra phản ứng kém cỏi của Gemini/Bard so với GPT-4.

Theo Google, họ có kế hoạch tung ra Gemini rộng rãi hơn cho công chúng vào đầu năm 2024. Mô hình này cũng sẽ được tích hợp với bộ ứng dụng và dịch vụ của Google.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk

'Sát thủ GPT-4' Gemini của Google đã ra mắt, đây là cách bạn có thể dùng thử

Google đã triển khai vũ khí mới nhất của mình trong cuộc chạy đua vũ trang AI, một mô hình trí tuệ nhân tạo mới mà hãng tuyên bố là thông minh hơn và mạnh hơn GPT-4 của OpenAI.

Gã khổng lồ công nghệ Google đã chính thức tung ra Gemini, mẫu trí tuệ nhân tạo mới nhất mà họ tuyên bố đã vượt qua GPT-4 của OpenAI.

Vào ngày 6 tháng 12, Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai và Giám đốc điều hành và đồng sáng lập Google DeepMind Demis Hassabis đã thông báo về việc ra mắt Gemini trong một bài đăng trên blog của công ty

Mô hình AI đã được tối ưu hóa cho các kích cỡ và trường hợp sử dụng khác nhau (Ultra, Pro, Nano) và được xây dựng theo mô hình đa phương thức để hiểu và kết hợp các loại thông tin khác nhau.

Mô hình này cũng tiên tiến về toán học và mã hóa chuyên biệt, so với GPT-4 của OpenAI, không thể thực hiện toán học.

Trong khi đó, Google tuyên bố phiên bản Ultra của họ đạt được “hiệu suất tiên tiến” trên 30 trên 32 điểm chuẩn học thuật được sử dụng trong phát triển LLM (mô hình ngôn ngữ lớn).

Hơn nữa, nó đạt 90% trong bài kiểm tra hiểu ngôn ngữ đa nhiệm (MMLU) quy mô lớn, vượt qua hiệu suất của chuyên gia con người, theo Google.

Nhà khoa học trưởng của Google, Jeff Dean, cho biết Gemini Ultra là mô hình đầu tiên “đạt được hiệu suất con người-chuyên gia trên MMLU trên 57 môn học với số điểm trên 90%”.

Hệ thống này cũng đã được thiết kế từ đầu để xử lý liền mạch các văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, giúp hệ thống đi trước một bước so với các đối thủ cạnh tranh.

Dean cho biết: “Chúng tôi đã thiết kế Gemini để trở nên đa phương thức ngay từ đầu thay vì bắt đầu với một mô hình văn bản thuần túy và sau đó ghép vào các bộ mã hóa hình ảnh và âm thanh”.

Minh họa khả năng đa phương thức của Gemini. Nguồn: X/@JeffDean

Gemini cũng có các kỹ năng lập trình nâng cao, bao gồm tạo mã chất lượng cao bằng AlphaCode 2, một hệ thống tạo mã tiên tiến. Nó cũng có thể giải quyết các vấn đề lập trình phức tạp và cộng tác với các nhà phát triển.

Theo chuyên gia AI Rowan Cheung, Gemini Pro vượt trội hơn GPT-3.5 ở sáu trên tám điểm chuẩn, “khiến nó trở thành chatbot miễn phí mạnh mẽ nhất trên thị trường hiện nay”.

So sánh hiệu suất của Gemini và ChatGPT. Nguồn: Google

Đối với những người muốn thử nghiệm mô hình AI mới, một phiên bản tinh chỉnh của Gemini Pro đã được triển khai cho phiên bản ChatGPT của Google – được gọi là Bard – theo Google.

“Đây là bản nâng cấp lớn nhất của Bard kể từ khi nó ra mắt. Nó sẽ có sẵn bằng tiếng Anh ở hơn 170 quốc gia và vùng lãnh thổ, đồng thời chúng tôi có kế hoạch mở rộng sang các phương thức khác nhau cũng như hỗ trợ các ngôn ngữ và địa điểm mới trong tương lai gần,” công ty cho biết.

Gemini cũng đang tung ra điện thoại hàng đầu của Google, Pixel 8 Pro.

“Pixel 8 Pro là điện thoại thông minh đầu tiên được thiết kế để chạy Gemini Nano, hỗ trợ các tính năng mới như Tóm tắt trong ứng dụng Ghi âm và triển khai trong Trả lời thông minh trong Gboard, bắt đầu với WhatsApp — với nhiều ứng dụng nhắn tin hơn sẽ ra mắt vào năm tới,” hãng cho biết.

Nó sẽ được triển khai trên nhiều sản phẩm và dịch vụ khác của Google như Tìm kiếm, Quảng cáo và Chrome “trong những tháng tới”.

Gã khổng lồ công nghệ cũng đã bắt đầu thử nghiệm Gemini để cung cấp năng lượng cho công cụ tìm kiếm thống trị web của mình nhằm giúp việc tìm kiếm trở thành một trải nghiệm tổng quát.

Google đã tiết lộ Gemini vào đầu năm nay để giới thiệu các khả năng của nó và tuyên bố rằng nó sẽ mạnh hơn ChatGPT.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk

Giám đốc điều hành DeepMind: AI đánh giá các vấn đề khí hậu, thiếu giải pháp đầy đủ

Trưởng nhóm hành động về khí hậu của Google DeepMind, Sims Witherspoon đã đề xuất một chiến lược có tên là khuôn khổ “Hiểu, Tối ưu hóa, Tăng tốc”, nêu ra ba bước để giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu bằng AI.

Giữa những nỗ lực của các nhà khoa học về khí hậu và những người ủng hộ nhằm giải quyết các thách thức về môi trường, Sims Witherspoon, trưởng nhóm hành động về khí hậu của Google DeepMind nhận thấy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) , nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đưa ra giải pháp thông qua việc đặt câu hỏi chu đáo.

Tại Hội nghị tác động có dây ở London, Trưởng nhóm hành động vì khí hậu DeepMind của Google, Sims Witherspoon cho biết cô coi biến đổi khí hậu là một thách thức khoa học và công nghệ, đồng thời bày tỏ sự lạc quan trong việc giải quyết vấn đề này thông qua trí tuệ nhân tạo. Đầu năm nay, Google đã hợp nhất nhóm AI Brain và DeepMind của mình dưới một biểu ngữ duy nhất có tên Google DeepMind.

Witherspoon đã đề xuất một chiến lược có tên là khuôn khổ “Hiểu, Tối ưu hóa, Tăng tốc”, nêu ra ba bước để giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu bằng AI, bao gồm việc tương tác với những người bị ảnh hưởng, đánh giá khả năng ứng dụng của AI và triển khai giải pháp để tạo ra sự thay đổi có tác động.

Trưởng nhóm hành động vì khí hậu DeepMind tại Hội nghị tác động có dây ở London Nguồn: Youtube

Khi xem xét lộ trình triển khai, Witherspoon nhận thấy rằng một số tùy chọn nhất định trở nên kém khả thi hơn do các điều kiện pháp lý hiện tại, hạn chế về cơ sở hạ tầng hoặc các hạn chế và phụ thuộc khác như tính khả dụng của dữ liệu bị hạn chế hoặc đối tác phù hợp.

Witherspoon nhấn mạnh tầm quan trọng của phương pháp hợp tác, nhấn mạnh rằng mặc dù kiến thức chuyên môn của cá nhân có giá trị nhưng sự hợp tác là rất quan trọng và cần có sự đóng góp chung của các học giả, cơ quan quản lý, tập đoàn, tổ chức phi chính phủ (NGO) và các cộng đồng bị ảnh hưởng.

Witherspoon cho biết, khi cộng tác với Văn phòng Khí tượng Dịch vụ Thời tiết Quốc gia của Vương quốc Anh vào năm 2021, Google DeepMind đã tận dụng dữ liệu radar toàn diện của họ để phân tích lượng mưa ở Vương quốc Anh bằng AI. Dữ liệu được nhập vào mô hình AI tổng hợp Deep Generative Model of Rain (DGMR) của Google.

Witherspoon đã tuyên bố,

“Chúng tôi đã tiến hành đánh giá định tính với sự tham gia của 50 chuyên gia khí tượng tại Văn phòng Khí tượng Vương quốc Anh và hơn 90% trong số họ ủng hộ các phương pháp của chúng tôi—xếp hạng chúng là lựa chọn hàng đầu so với các phương pháp truyền thống,”

Cô nhấn mạnh rằng dữ liệu mã nguồn và phương pháp xác minh có thể truy cập công khai. Mặc dù nhận ra tiềm năng của AI trong việc giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu, Witherspoon cũng cảnh báo rằng công nghệ mới nổi này không phải là thuốc chữa bách bệnh.

Sims Witherspoon cho biết AI không phải là giải pháp phổ quát cho các thách thức về khí hậu. Cô nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai AI một cách có trách nhiệm, đồng thời thừa nhận tác động môi trường của nó do các quá trình sử dụng nhiều năng lượng cho đến khi lưới điện hoạt động bằng năng lượng không có carbon.

Vào tháng 5, Kate Saenko của Đại học Boston đã cảnh báo về tác động môi trường của các mô hình AI như GPT-3. Mô hình thông số 175 tỷ tiêu thụ năng lượng tương đương 123 ô tô trong một năm, tạo ra 552 tấn CO2, ngay cả trước khi ra mắt công chúng.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk

CEO Huddle01 giải thích tại sao công nghệ truyền thông phải được phi tập trung hóa

Giám đốc điều hành Huddle01 Ayush Ranjan nói với podcast The Agenda tại sao công nghệ truyền thông tập trung lại không đáng tin cậy và cần một giải pháp thay thế phi tập trung.

Các phương tiện mà con người sử dụng để giao tiếp và phối hợp ngày càng phát triển. Mọi người chuyển từ gửi tín hiệu khói và người đưa tin trên lưng ngựa sang gửi thư và điện tín, và kể từ buổi bình minh của kỷ nguyên kỹ thuật số, tốc độ đổi mới đã bùng nổ.

Ngày nay, hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn người từ khắp nơi trên thế giới có thể tập trung trong cuộc gọi Twitter Space hoặc Zoom và liên lạc trong thời gian thực. Nhưng mọi người vẫn chủ yếu giao tiếp thông qua các nền tảng tập trung lưu giữ và kiếm tiền từ dữ liệu người dùng, gặp phải tình trạng ngừng hoạt động, có quyền kiểm duyệt lời nói và gặp phải các vấn đề như độ trễ nghiêm trọng.

Vậy, phiên bản Web3 phi tập trung của nền tảng liên lạc và hội họp như Zoom hay Google Meet sẽ trông như thế nào? Để tìm hiểu, Jonathan DeYoung và Ray Salmond đã ngồi nói chuyện với Ayush Ranjan, người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Huddle01 – một nền tảng giao tiếp và họp Web3 – trên Tập 24 của podcast The Agenda .

Vấn đề với truyền thông tập trung

Huddle01 cung cấp một bộ công cụ gốc Web3 tích hợp sẵn mà mọi người có thể sử dụng khi lập kế hoạch cho cuộc họp của mình. Ví dụ: người dùng có thể kết nối ví của họ và sử dụng ảnh hồ sơ bằng mã thông báo không thể thay thế (NFT) của họ làm hình đại diện và các cuộc họp có thể được kiểm soát bằng mã thông báo. Ngoài ra, các bản ghi video có thể được lưu trữ trên Hệ thống tệp liên hành tinh . Tuy nhiên, theo Ranjan, trọng tâm cốt lõi của công ty là làm cho việc liên lạc và phối hợp trở nên dễ dàng và đáng tin cậy hơn thông qua quá trình phân cấp.

Vấn đề chính với các công cụ như Zoom là chúng “được xây dựng theo cách tiếp cận từ trên xuống”, nghĩa là mọi cuộc gọi từ khắp nơi trên thế giới đều được chuyển qua các máy chủ tập trung. “Giả sử chúng tôi đang thực hiện một cuộc gọi ở Ấn Độ,” Ranjan thừa nhận. “Các cuộc gọi vẫn được chuyển qua một máy chủ trung tâm ở Bắc Virginia. Điều đó có nghĩa là tất cả các gói âm thanh và video được định tuyến từ Ấn Độ đến Mỹ và sau đó quay trở lại với tốc độ ánh sáng thông qua cáp [cáp quang]. Khoảng cách nó di chuyển càng nhiều thì dẫn đến độ trễ. Nó dẫn đến hiện tượng giật và giật, và đó là lý do tại sao bạn có được những giọng nói robot này.”

Ranjan chia sẻ rằng trong thời kỳ đỉnh điểm của đại dịch COVID-19 ở Ấn Độ, khi việc học tập trở nên xa vời, anh họ của anh hầu như không thể tham gia vào các lớp học dựa trên Zoom do độ trễ quá cao mà anh ấy đã trải qua:

“Điều đó khiến tôi nhận ra vấn đề này lớn đến mức nào. Giống như nếu ba năm học của bạn có thể tan thành mây khói chỉ vì cơ sở hạ tầng của bạn chưa sẵn sàng, chúng ta cần thay đổi điều này.”

Điều này đã truyền cảm hứng cho anh ấy đồng sáng lập Huddle01, mà theo anh ấy có thể đạt được hiệu suất tốt hơn đáng kể bằng cách định tuyến lưu lượng truy cập thông qua một bộ máy chủ phân tán thay vì một vị trí tập trung.

Điều nào đến trước: Phân quyền hay một sản phẩm tốt?

Ngày nay, Huddle01 dựa vào Dịch vụ web của Amazon, nhưng mục tiêu cuối cùng của nó là chuyển sang giao thức phi tập trung hoàn toàn nơi các cá nhân có thể chạy các nút của riêng họ (và được trả tiền cho nó) thông qua đó lưu lượng cuộc gọi sẽ được định tuyến.

Ranjan mô tả quá trình này là sự phân quyền lũy tiến. Người đồng sáng lập cho biết: “Chúng tôi đã tuân theo cách tiếp cận là giải quyết nhu cầu trước rồi mới giải quyết vấn đề cung của mọi thứ”. “Thay vì phân cấp hoàn toàn toàn bộ công nghệ ngay từ ngày đầu tiên, ra mắt mạng ngay từ ngày đầu tiên, chúng tôi đảm bảo rằng chúng tôi sẽ thực hiện điều đó dần dần.”

Anh ấy nói với The Agenda rằng vì Huddle01 tập trung vào trải nghiệm người dùng trước tiên nên nó đã đạt được 2 triệu phút gọi, nghĩa là về mặt lý thuyết, sẽ có nhu cầu được đảm bảo khi giao thức thực sự đi vào hoạt động.

“Nếu bạn thực hiện nó phi tập trung ngay từ ngày đầu tiên, liệu điều đó có dẫn đến việc người dùng không sử dụng nó vì nó quá khó sử dụng không?”

Để nghe thêm về cuộc trò chuyện của Ranjan với The Agenda – bao gồm cách Huddle01 hoạt động với Giao thức ống kính để trao quyền cho người sáng tạo, cách nó xử lý quyền riêng tư của người dùng và các kế hoạch trong tương lai về liên lạc giữa các hành tinh – hãy nghe toàn bộ tập trên trang Podcast của Cointelegraph , Apple Podcasts hoặc Spotify . Và đừng quên xem toàn bộ các chương trình khác của Cointelegraph!

Bài viết này nhằm mục đích cung cấp thông tin chung, không nhằm mục đích và không nên được coi là lời khuyên pháp lý hoặc đầu tư. Các quan điểm, suy nghĩ và ý kiến được trình bày ở đây là của riêng tác giả và không nhất thiết phản ánh hay đại diện cho quan điểm và ý kiến của Cointelegraph.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk

Các nhà giao dịch tiền điện tử có thể học được điều gì từ Charlie Munger – ngay cả khi ông ghét Bitcoin

Nhà đầu tư huyền thoại Charlie Munger có thể đã từng gọi Bitcoin là “thuốc diệt chuột bình phương” – nhưng điều đó không có nghĩa là các nhà giao dịch tiền điện tử nên bỏ qua những năm tháng đầu tư khôn ngoan của ông.

Nhà đầu tư và tỷ phú huyền thoại Charlie Munger, được biết đến là cánh tay phải của Warren Buffet, người giúp xây dựng cường quốc đầu tư Berkshire Hathaway, đã qua đời ở tuổi 99.

Theo thông báo của công ty vào ngày 28/11, gia đình Munger đã thông báo với Berkshire “rằng ông ấy đã thanh thản qua đời sáng nay tại một bệnh viện ở California”.

Munger, người từng giữ chức phó chủ tịch đế chế Buffet từ năm 1978, đã tích lũy được tài sản ròng trị giá 2,6 tỷ USD và thường xuyên được khen ngợi vì đã áp dụng triết lý đầu tư đúng đắn và chọn cổ phiếu trong suốt nhiệm kỳ của mình tại Berkshire.

Mặc dù Bitcoin và tiền điện tử không phải là những khoản đầu tư ưa thích đối với Munger và Buffet, những người từng gọi Bitcoin (BTC) là “thuốc diệt chuột” và “thuốc diệt chuột bình phương”, nhưng các nhà giao dịch tiền điện tử vẫn có thể hưởng lợi từ những bài học của Munger trong hơn 60 năm kinh nghiệm đầu tư của ông. Dưới đây là một số phương pháp đầu tư mà Munger đã tin dùng:

Chỉ đầu tư vào những gì bạn biết

Munger cho biết Berkshire Hathaway thường phân loại cổ phiếu vào một trong ba nhóm khi đánh giá một khoản đầu tư tiềm năng.

“Chúng ta có ba giỏ đầu tư: có, không và quá khó hiểu.”

Điều thứ hai có thể giải thích tại sao Munger và Buffet không bao giờ đầu tư vào Bitcoin và tiền điện tử, nhưng thông điệp rút ra là họ tránh đầu tư vào những gì họ không biết.

Buffet trước đây đã thừa nhận ông và Munger – cả hai đều được coi là những người hoài nghi về công nghệ – “quá ngu ngốc để nhận ra” tiềm năng kinh doanh thương mại điện tử của Amazon trong những năm 1990 và đã đánh giá thấp người sáng lập công ty, Jeff Bezos.

Berkshire cũng không đầu tư vào Microsoft hay Google. “Chúng tôi đã làm hỏng chuyện,” Munger từng nói khi phản ánh về quyết định không đầu tư vào Google của công ty.

Mặc dù vậy, Berkshire vẫn tập trung vào các lĩnh vực mà họ biết từ trong ra ngoài, chẳng hạn như ngân hàng, thực phẩm và đồ uống, kiếm được lợi nhuận khổng lồ từ các khoản đầu tư vào Bank of America, American Express, Coca-Cola Co và sau đó là Apple sau khi ban đầu quyết định không đầu tư. trong đó.

Munger và Buffet cũng nắm vững nghệ thuật định giá bằng cách thẩm vấn bảng cân đối kế toán của công ty trước khi đưa ra quyết định đầu tư, điều mà Munger từng nói là cách đầu tư thông minh duy nhất.

“Tất cả các khoản đầu tư thông minh đều là đầu tư giá trị […] Bạn phải định giá doanh nghiệp để định giá cổ phiếu.”

Mặc dù Blockchain và giao thức của nó thường không thể được định giá thông qua mô hình dòng tiền chiết khấu hoặc các phương pháp truyền thống khác, nhưng có thể thu được nhiều thông tin chi tiết từ dữ liệu trên chuỗi – từ số lượng người dùng hoạt động hàng ngày và khối lượng giao dịch đến tổng giá trị bị khóa (liên quan đến vốn hóa thị trường) và dòng vốn vào và dòng tiền ra ròng, cùng một số ví dụ khác.

Tính khí chứ không phải IQ mới là yếu tố góp phần lớn hơn vào thành công trong đầu tư

Munger chưa bao giờ là người đi đầu trong một xu hướng mới, ông thích theo đuổi quan điểm đầu tư thận trọng hơn.

Trước đây ông từng nói nhiều người “có IQ cao” là những nhà đầu tư tệ hại vì họ có tính khí thất thường. Mặt khác, “những nhà đầu tư vĩ đại” bước đi một cách thận trọng và suy nghĩ thấu đáo:

“Các nhà đầu tư vĩ đại luôn rất cẩn thận. Họ suy nghĩ thấu đáo mọi việc. Họ dành thời gian. Họ bình tĩnh. Họ không vội vàng. Họ không hào hứng. Họ chỉ theo đuổi sự thật và tìm ra giá trị. Và đó là điều chúng tôi cố gắng thực hiện.”

Munger nói trong một bình luận khác: “Bạn cần phải kiểm soát những cảm xúc phi lý cơ bản.

Đã hoạt động trong lĩnh vực đầu tư hơn 60 năm, Munger cho biết sự kiên nhẫn cũng có tầm quan trọng lớn khi tích lũy của cải.

“Số tiền lớn không nằm ở việc mua hay bán mà nằm ở sự chờ đợi.”

Xây dựng niềm tin và sự biến động của quỹ

Munger đã chứng kiến danh mục đầu tư của Berkshire sụt giảm nhiều lần trong nhiều thập kỷ, chẳng hạn như vụ sụp đổ Thứ Hai Đen Tối năm 1987, cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2008 và gần đây nhất là đại dịch COVID-19.

Ông từng nhấn mạnh rằng các nhà đầu tư dài hạn phải học cách đứng vững trước khoản đầu tư của mình khi điều kiện kinh tế vĩ mô không thuận lợi khiến thị trường đi xuống:

“Nếu bạn không sẵn sàng phản ứng một cách bình tĩnh trước sự sụt giảm giá thị trường 50% trong hai hoặc ba lần một thế kỷ, thì bạn không phù hợp để trở thành cổ đông phổ thông và bạn xứng đáng nhận được kết quả tầm thường mà bạn sẽ nhận được.”

Munger cho biết trong một bình luận riêng: “Sẽ có những giai đoạn gặp nhiều khó khăn và những giai đoạn khác lại có sự bùng nổ. “Bạn chỉ cần học cách sống qua chúng.”

Munger sinh ngày 1 tháng 1 năm 1924 – nghĩa là ông qua đời 34 ngày trước sinh nhật lần thứ 100 của mình.

Buffett cho biết trong một tuyên bố: “Berkshire Hathaway không thể được xây dựng như hiện tại nếu không có nguồn cảm hứng, trí tuệ và sự tham gia của Charlie”.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk

Amazon ra mắt 'Q' – đối thủ cạnh tranh ChatGPT được xây dựng nhằm mục đích kinh doanh

Giám đốc điều hành AWS Adam Selipsky cho biết, nhân viên trong các bộ phận nhân sự, pháp lý, quản lý sản phẩm, thiết kế, sản xuất và vận hành sẽ được hưởng lợi từ Q.

Amazon đã ra mắt trợ lý hỗ trợ trí tuệ nhân tạo của riêng mình được xây dựng dành cho doanh nghiệp, “Amazon Q.”

Amazon Web Services cho biết trong thông báo ngày 28 tháng 11 rằng chatbot AI có thể được sử dụng để trò chuyện, giải quyết vấn đề, tạo nội dung, hiểu biết sâu sắc và kết nối với kho thông tin, mã, dữ liệu và hệ thống doanh nghiệp của công ty.

Q là một phần trong chiến lược rộng lớn hơn của Amazon nhằm tích hợp AI tổng quát vào hệ sinh thái sản phẩm của mình trên cả lĩnh vực tiêu dùng và khu vực tư nhân với hy vọng công cụ này sẽ tỏ ra hữu ích đối với nhân viên.

“Amazon Q cung cấp thông tin và lời khuyên ngay lập tức, phù hợp cho nhân viên để hợp lý hóa các nhiệm vụ, đẩy nhanh quá trình ra quyết định và giải quyết vấn đề, đồng thời giúp khơi dậy sự sáng tạo và đổi mới trong công việc.”

Giám đốc điều hành AWS Adam Selipsky cho biết trong một cuộc phỏng vấn với CNBC ngày 28 tháng 11 rằng các nhân viên trong bộ phận nhân sự, pháp lý, quản lý sản phẩm, thiết kế, sản xuất và vận hành sẽ được hưởng lợi từ Q.

Ông lưu ý rằng Q được đào tạo dựa trên dữ liệu AWS trong 17 năm.

Tab hội thoại trên Amazon Q. Nguồn: Amazon Web Services

Khách hàng lớn nhất của AWS bao gồm các công ty tài chính Vanguard và Deloitte cùng với các công ty viễn thông Samsung và Verizon và tập đoàn giải trí Disney – nhân viên của họ có thể tận dụng chatbot AI khi phiên bản hoàn chỉnh hơn được tung ra.

Nó hiện chỉ được cung cấp ở chế độ xem trước ở Oregon và phía bắc Virginia ở Hoa Kỳ.

Q của Amazon không liên quan đến Q*, một dự án AI của OpenAI, người tạo ra ChatGPT – dự án này đã gây nhiều tranh cãi vào tuần trước khi người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Sam Altman bị sa thải và sau đó được phục hồi làm Giám đốc điều hành .

Amazon là nhà đầu tư lớn trong lĩnh vực AI, đặt cược 4 tỷ USD vào Anthropic – nhóm đứng sau chatbot Claude 2 – trong một số khoản đầu tư. Anthropic tận dụng phần lớn sức mạnh tính toán từ AWS.

Hai trong số những đối thủ cạnh tranh lớn nhất của Amazon là Google và Meta đã phát hành chatbot AI của riêng họ có tên Google BardLLaMA vào đầu năm 2023, trong khi Microsoft đã đầu tư khoảng 13 tỷ USD vào OpenAI.

Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk

Ví Satoshi biến mất khỏi kho ứng dụng của Apple và Google tại Mỹ

Apple lại phải đối mặt với sự phẫn nộ của người dùng tiền điện tử khi ví Bitcoin Lightning phổ biến biến mất khỏi App Store tại Hoa Kỳ.

Ứng dụng thanh toán Lightning Bitcoin ( BTC ) Ví Satoshi (WoS) đã biến mất khỏi App Store của Apple và Play Store của Google tại Hoa Kỳ khi nó ngừng thực hiện hơn 1 triệu giao dịch trong tháng 11.

Vào ngày 24 tháng 11, một số người dùng và người tham gia cộng đồng tiền điện tử đã chia sẻ trên X (Twitter) nỗ lực tìm kiếm ứng dụng WoS của họ nhưng không có kết quả hoặc chuyển hướng người dùng đến các ứng dụng ví cạnh tranh.

Tuy nhiên, ứng dụng WoS vẫn xuất hiện để tải xuống trên Apple App Store của Úc và các phiên bản Google Play Store của Úc và Singapore tại thời điểm viết bài.

App Store của Apple tại Hoa Kỳ không trả lại kết quả khi tìm kiếm Ví Satoshi. Nguồn: Táo

Theo tác giả và nhà phát thanh podcast Kevin Rooke, Wallet of Satoshi là một nền tảng thanh toán Lightning phổ biến đang trên đà xử lý hơn 1,1 triệu khoản thanh toán Lightning trong tháng 11.

Rooke nói thêm rằng đây sẽ là “tháng thanh toán Lightning lớn nhất từ trước đến nay” của công ty.

Apple và Wallet của Satoshi đã không trả lời ngay lập tức yêu cầu cung cấp thêm thông tin chi tiết.

Apple đánh thuế khổng lồ 30% đối với các khoản thanh toán trong ứng dụng, khoản thuế này được hãng duy trì chặt chẽ và là rào cản đối với các nền tảng tiền điện tử muốn có sự hiện diện trên App Store.

Vào ngày 17 tháng 11, một nhóm người dùng PayPal Venmo và Block Cash App bất mãn đã đệ đơn kiện tập thể chống lại Apple, cho rằng công ty này đã ký kết các thỏa thuận chống cạnh tranh với PayPal và Block để hạn chế việc sử dụng công nghệ tiền điện tử và thanh toán trên iOS .

Apple có lịch sử loại bỏ các ứng dụng tiền điện tử, với việc công ty đã hủy niêm yết ứng dụng Damus dựa trên Nostr vì tính năng tip Bitcoin vào tháng 6. Nó cũng đã nhanh chóng rút ứng dụng ví MetaMask khỏi App Store vào tháng 10.

Theo Cointelegraph

YouTube đang thử nghiệm AI thử nghiệm trò chuyện với bạn về nội dung bạn đang xem

YouTube đang thử nghiệm AI thử nghiệm trò chuyện với bạn về nội dung bạn đang xem

Google cũng đang thử nghiệm một công cụ giúp người sáng tạo quản lý phần bình luận của họ.

Google đang thử nghiệm một cặp hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) thử nghiệm dành cho người sáng tạo và người xem trên nền tảng chia sẻ video YouTube của mình.

Thử nghiệm đầu tiên, theo một bài đăng trên Trợ giúp YouTube, liên quan đến “AI sắp xếp các phần nhận xét lớn của các video dài thành các chủ đề dễ hiểu”. Công cụ này sẽ cho phép người tạo nội dung sắp xếp các phần bình luận của họ theo chủ đề, đánh dấu các bình luận cụ thể và thậm chí xóa các bình luận liên quan đến một chủ đề nhất định.

Thử nghiệm này hiện đang hoạt động và “chạy trên một số lượng nhỏ video bằng tiếng Anh có phần bình luận lớn”. Người đăng ký YouTube Premium có thể chọn tham gia chương trình tính năng thử nghiệm của YouTube.

Trong khi đó, phương án thứ hai có vẻ tham vọng hơn một chút. Nó xuất hiện dưới dạng một chatbot AI tổng hợp, có bề ngoài tương tự như Bard của Google hoặc ChatGPT của OpenAI, với mục đích là tương tác với người xem trong khi họ xem video.

Theo YouTube:

“Để giúp bạn tìm hiểu sâu hơn về nội dung bạn đang xem, chúng tôi đang thử nghiệm công cụ AI đàm thoại. Công cụ này cho phép bạn nhận được câu trả lời cho các câu hỏi về video bạn đang xem, các đề xuất về nội dung liên quan, v.v. mà không làm gián đoạn quá trình phát lại.”

Chatbot cũng có thể tăng cường khả năng tương tác như tạo câu đố cho người dùng xem một số video học thuật nhất định.

Thử nghiệm này hiện đang hoạt động cho một “số lượng nhỏ người trên một nhóm nhỏ video” và theo YouTube, thử nghiệm này sẽ được triển khai rộng rãi hơn trong những tuần tới cho những người đăng ký Premium ở Hoa Kỳ trên nền tảng Android.

Không có đề cập nào về việc liệu các tính năng này có được lên kế hoạch triển khai trên quy mô rộng hay không và YouTube dường như nhanh chóng đưa ra cảnh báo tiêu chuẩn, nguyên mẫu rằng các tính năng mới chỉ mang tính thử nghiệm và “không phải lúc nào chúng tôi cũng có thể làm đúng”.

Mặc dù nhiều người từ chối YouTube có thể hoan nghênh các công cụ này, nhưng cần lưu ý rằng có rất ít cách thử nghiệm công khai khi nói đến các hệ thống AI tương tác với cả nội dung công chúng và nội dung video/âm thanh trên quy mô lớn. Sẽ rất thú vị khi xem cách YouTube điều hướng các kết quả đầu ra đôi khi không thể đoán trước được tạo ra bởi các hệ thống AI tổng hợp.

Theo Cointelegraph

Exit mobile version