Cuộc thi Cuộc đua số năm 2016 - 2017 có chủ đề “Xe không người lái” được FPT chính thức phát động chlịch thi đấu bóng đá hôm nay ngày mailịch thi đấu bóng đá hôm nay ngày mai、、
Cuộc thi Cuộc đua số năm 2016 - 2017 có chủ đề “Xe không người lái” được FPT chính thức phát động chiều ngày 2/11/2016 nhằm mục đích giúp các sinh viên Việt Nam xây dựng một nền tảng vững chắc để đón nhận cơ hội và thành công trong cuộc cách mạng số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn thế giới; đồng thời qua cuộc thi FPT cũng mong muốn sẽ phát hiện được những sinh viên tiềm năng cùng tập đoàn tiên phong trong cuộc cách mạng số.
Sau 1 tháng phát động,ơnsinhviênđăngkýthamgiađuaxekhôngngườilálịch thi đấu bóng đá hôm nay ngày mai thông tin từ Ban tổ chức (BTC) cho hay, “Cuộc đua số” đã có 145 đội thi với trên 500 sinh viên đến từ 26 trường đại học trên toàn quốc đăng ký tham gia. Trong đó, ĐH CNTT thuộc ĐH Quốc gia TP.HCM là trường có tỷ lệ thí sinh đăng ký tham gia nhiều nhất, với 22 đội. Tiếp đó là các trường: ĐH Bách Khoa TP.HCM (17 đội); ĐH Bách khoa Hà Nội (13 đội), Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (11 đội); 2 trường ĐH FPT và ĐH Công nghệ thuộc ĐH Quốc gia Hà Nội cùng có mỗi trường 9 đội tuyển sinh viên đăng ký dự thi...
Ban tổ chức cho biết, 6 trường đại học có số lượng sinh viên đăng ký tham dự nhiều nhất sẽ tổ chức 6 trận thi đấu để tìm ra 6 đại diện xuất sắc của trường tham dự thi chung kết toàn quốc. Ngoài ra, BTC sẽ tổ chức 2 trận sơ loại chung cho các trường để tìm ra 2 ứng cử viên còn lại tranh tài tại trận chung kết.
PGS. TS Trần Xuân Tú, Trưởng phòng Khoa học công nghệ và Hợp tác quốc tế, ĐH Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nội nhận định, “Cuộc đua số” không chỉ giúp các sinh viên áp dụng những lý thuyết học trong nhà trường vào thực tiễn mà còn trang bị cho các em nhiều kiến thức công nghệ mới như: xe không người lái, lập trình nhúng, nhận dạng vật thể trên các đường đua, xử lý ảnh theo thời gian thực… Đặc biệt, tham gia cuộc thi, sinh viên sẽ được đào tạo và thực hành các kỹ năng cần thiết cho quá trình làm việc như điều hành và làm việc nhóm, lập kế hoạch và quản trị dự án...
Tình trạng khó khăn cũng đặt dấu hỏi về mục tiêu tạo ra AI tổng quát (Artificial General Intelligence) mà các công ty theo đuổi.
Thuật ngữ này đề cập hệ thống AI giả định, có thể sánh ngang hoặc vượt trội con người trong những tác vụ vận dụng trí óc. Trước đây, lãnh đạo OpenAI và Anthropic cho rằng AGI có thể chỉ cách chúng ta vài năm nữa.
"Bong bóng AGI đang vỡ một chút", Margaret Mitchell, nhà khoa học đạo đức tại startup Hugging Face, cho biết. Bà nhấn mạnh cần có "các phương pháp đào tạo khác nhau" để mô hình AI hoạt động tốt với nhiều nhiệm vụ.
Trả lời Bloomberg, phát ngôn viên Google DeepMind cho biết công ty "hài lòng với quá trình xây dựng Gemini" và sẽ "chia sẻ thêm khi chúng tôi sẵn sàng". Trong khi đó, OpenAI và Anthropic đều từ chối bình luận.
Xây dựng AI ngày càng phức tạp
Công nghệ sau ChatGPT và nhiều chatbot AI xoay quanh dữ liệu đào tạo gồm các bài đăng trên mạng xã hội, bình luận online, sách và các thông tin khác trên Internet.
Theo Bloomberg, bộ dữ liệu trên vừa đủ để tạo ra sản phẩm biết làm thơ hay viết văn. Tuy nhiên, việc xây dựng hệ thống AI với trình độ cao hơn có thể cần nhiều nguồn dữ liệu, không chỉ Wikipedia hay YouTube.
Thời gian ra mắt một số mô hình AI lớn. Ảnh: Bloomberg.
OpenAI đã hợp tác các nhà xuất bản để sử dụng nguồn dữ liệu chất lượng cao, đồng thời giải quyết một số áp lực pháp lý ngày càng tăng từ giới xuất bản và nghệ sĩ về bản quyền dữ liệu.
Một số công ty còn tuyển dụng người có bằng sau đại học để dán nhãn dữ liệu liên quan đến ngành học, giúp cải thiện phản hồi từ chatbot khi truy vấn một số chủ đề nhất định.
So với dữ liệu từ web, các công việc trên đòi hỏi thời gian và chi phí cao hơn. Các công ty công nghệ còn dùng dữ liệu tổng hợp (synthetic), gồm văn bản/hình ảnh tạo bởi máy tính nhằm mô phỏng nội dung của người thật, song vẫn còn một số giới hạn.
"Điều này nhằm nhấn mạnh chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu thay vì số lượng.
Chúng tôi có thể tạo ra lượng lớn dữ liệu tổng hợp, nhưng lại gặp khó trong việc tạo bộ dữ liệu độc đáo, chất lượng cao mà không có sự hướng dẫn của con người, đặc biệt trong vấn đề ngôn ngữ", Lila Tretikov, Giám đốc Chiến lược AI tại New Enterprise Associates, cho biết.
CEO Dario Amodei của Anthropic. Ảnh: Bloomberg.
Dù vậy, các công ty AI vẫn theo đuổi chiến lược "càng nhiều càng tốt". Để xây dựng sản phẩm AI trình độ ngang con người, họ tìm cách tăng sức mạnh tính toán, lượng dữ liệu và thời gian đào tạo, khiến chi phí đội lên.
Theo Amodei, các công ty có thể mất 100 triệu USD để đào tạo mô hình tiên tiến nhất trong năm nay, nhưng vài năm tới số tiền có thể lên đến 100 tỷ USD.
Cách tiếp cận khác
Một dấu hỏi khác đang trở thành tâm điểm tại Thung lũng Silicon. Vào tháng 3, Anthropic ra mắt 3 mô hình mới, khẳng định tùy chọn mạnh mẽ nhất (Claude Opus) vượt trội GPT-4 và Gemini trên một số thang chấm điểm (benchmark), chẳng hạn như lý luận cấp bậc sau đại học.
Trong vài tháng tiếp theo, Anthropic cập nhật 2 mô hình Claude nhưng không phải Opus. Đến tháng 10, một số nhà phân tích nhận thấy thông tin về 3.5 Opus, gồm thời điểm ra mắt đã bị xóa khỏi website Anthropic.
Tương tự đối thủ, Anthropic đang gặp khó trong việc phát triển Claude 3.5 Opus. Sau khi đào tạo, công ty đánh giá mô hình hoạt động tốt hơn phiên bản cũ, nhưng không nhiều như mong đợi khi xét quy mô và chi phí phát triển.
Đại diện Anthropic cho biết lý do xóa một số thông tin về 3.5 Opus đến từ thay đổi trong khâu marketing, chỉ hiển thị các mô hình đã phát hành và được benchmark.
Khi được hỏi liệu Opus 3.5 có ra mắt trong năm nay hay không, phát ngôn viên Anthropic dẫn lại lời của CEO Dario Amodei trong một podcast ngày 11/11, nói rằng công ty vẫn có kế hoạch phát hành mô hình nhưng từ chối tiết lộ thời gian cụ thể.
Đại diện Google giới thiệu một số cải tiến cho mô hình Gemini. Ảnh: Google.
Các công ty cũng tranh cãi về khả năng tiếp tục vận hành hoặc nâng cấp mô hình AI cũ, trong bối cảnh mô hình mới quá tốn kém nhưng hiệu quả có thể không vượt trội.
Hồi tháng 8, Google cập nhật mô hình Gemini với khả năng tạo ảnh con người. OpenAI cũng tập trung một số bản cập nhật, chẳng hạn như nâng cấp tính năng trợ lý giọng nói, giúp người dùng tương tác trôi chảy hơn với ChatGPT.
Gần đây hơn, OpenAI ra mắt bản thử nghiệm của mô hình tập trung lý luận o1. Google cũng đang nghiên cứu cách tiếp cận tương tự cho Gemini, tập trung nâng cấp cách xử lý truy vấn và phản hồi theo thời gian.
"Tất cả mô hình đã trở nên khá phức tạp, và chúng tôi không thể song song phát hành nhiều thứ như mong muốn", CEO Sam Altman chia sẻ trong chuyên mục Ask Me Anything trên Reddit. Ông thừa nhận OpenAI đối mặt "rất nhiều hạn chế và quyết định khó khăn" để sử dụng nguồn lực tính toán hiện có.
Altman tiết lộ OpenAI dự kiến ra mắt "một số sản phẩm rất tốt" vào cuối năm nay, nhưng sẽ không có GPT-5. Tương tự Google và Anthropic, OpenAI hướng người dùng đến công cụ AI hỗ trợ các nhu cầu sử dụng cụ thể, chẳng hạn như đặt vé máy bay, gửi email thay mặt người dùng.
Những câu hỏi chúng ta phải đối mặt trong thế giới AI
Chúng ta có rất nhiều câu hỏi về thế giới AI, mà đó đều là những nghi hoặc không dễ có ngay đáp án.
Cuốn sách Thời đại AI - Và tương lai loài người chúng ta trình bày cách AI làm thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tri thức, chính trị và xã hội. Mục tiêu tối thượng của cuốn sách này là giải thích về AI và cung cấp cho độc giả những câu hỏi mà chúng ta sẽ phải đối mặt trong những năm tới lẫn bộ công cụ để bắt đầu trả lời chúng.
" width="175" height="115" alt="Chuyện gì đang xảy ra tại OpenAI, Google" />