Việc ra mắt ChatGPT của OpenAI đã mở toang chiếc hộp Pandora các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Giờ đây, hàng xóm không chỉ làm phiền bạn bằng những cuộc nói chuyện nhỏ về trí tuệ nhân tạo, mà các sếp của bạn giờ đây cũng đang chú ý đến việc sử dụng Generative AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả vận hành.
Mặc dù Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM, Large Language Model) đã và đang tạo ra những bước đột phá đáng kể với tốc độ ấn tượng, nhưng không phải lúc nào chúng cũng có thể được tùy chỉnh cho các lĩnh vực cụ thể. Tinh chỉnh, bao gồm việc điều chỉnh mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (pre-trained language model) cho một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, là rất quan trọng đối với các ứng dụng NLP.
LLM không hoạt động kiểu mì ăn liền
Hầu hết các doanh nghiệp đều yêu cầu các mô hình có độ chính xác cao trước khi họ có đủ tin tưởng để đưa vào sản xuất và các mô hình ‘mì ăn liền’, nói đơn giản, là không đủ khả năng mang lại kết quả phù hợp.
Các mô hình mì ăn liền cần có nhiều khả năng mang lại kết quả phù hợp hơn.
Để đảm bảo rằng các mô hình này đáng tin cậy, cần phải tinh chỉnh và tối ưu hóa chúng để cải thiện mức độ chính xác. Các nghiên cứu điển hình đã chứng minh rằng hiệu suất của một mô hình có thể được cải thiện đáng kể bằng cách tinh chỉnh nó, khiến cho việc thực hiện như vậy mang lại nhiều lợi ích.
Các trường hợp sử dụng phức tạp đòi hỏi việc phát triển đáng kể
Ngoài ra, việc cải thiện độ chính xác có thể đảm bảo rằng mô hình phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau và có thể được tin cậy để mang lại kết quả khả quan. Điều quan trọng cần lưu ý là việc tinh chỉnh như vậy không phải là không có chi phí – thời gian và công sức phải được đầu tư để đảm bảo độ chính xác của mô hình. Tuy nhiên, với những phần thưởng tiềm năng, việc đầu tư để gặt hái những lợi ích lâu dài chắc chắn là đáng giá.
Đầu tư vào quy trình này ngay từ đầu đảm bảo rằng các doanh nghiệp không lãng phí tài nguyên cho các mô hình không hoạt động như mong đợi, dẫn đến ROI cao hơn: Vậy, làm thế nào bạn có thể chuẩn bị cho mình thành công và bắt đầu thu được giá trị từ Generative AI? Đây là một cẩm nang 10 bước đơn giản mà bạn có thể bắt tay vào làm ngay.
Khai thác giá trị của Generative AI
10 Bước khai thác giá trị từ Generative AI
Bước 1: Lựa chọn mô hình nền tảng
Các mô hình nền tảng là các LLM được đào tạo trước trên một lượng lớn dữ liệu có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ phía sau (downstream task). Nhiệm vụ đầu tiên của bạn là chọn một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (pre-trained) hiện có làm nền tảng cho dự án của bạn.
Mặc dù các mô hình phổ biến như GPT-3 của OpenAI hoặc BERT của Google đóng vai trò là điểm khởi đầu tốt, nhưng bạn có thể cần dành thời gian nghiên cứu và thử nghiệm nhiều giải pháp thay thế khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng cụ thể của mình.
Khi bạn đã quyết định chọn đúng mô hình, team của bạn có thể bắt đầu tùy chỉnh mô hình đó theo nhu cầu cụ thể của họ.
Bước 2: Định nghĩa các tác vụ phía sau
Các mô hình ngôn ngữ dài (LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như tạo mô tả sản phẩm, tạo nội dung tiếp thị, trả lời các truy vấn của khách hàng,…
Có nhiều ứng dụng tận dụng LLM, từ chatbot đến trợ lý viết để chỉnh sửa hoặc tóm tắt, trợ lý lập trình để viết và gỡ lỗi mã, đến tìm kiếm các mối đe dọa bảo mật.
Khi bạn tiếp tục xác định các nhiệm vụ phía sau cho LLM của mình, điều quan trọng là phải xác định trước các kết quả chính và chỉ số hiệu suất để có một tầm nhìn rõ ràng khi đến lúc bắt đầu thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình. Điều này sẽ giúp đảm bảo kết quả tốt nhất có thể khi sử dụng LLM.
Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu là một bước thiết yếu trong việc phát triển bất kỳ mô hình học máy nào và các mô hình dành riêng cho ngôn ngữ (LLM) cũng không ngoại lệ.
Để tạo tập dữ liệu phản ánh chính xác các nhiệm vụ mà LLM sẽ được sử dụng, dữ liệu phải được thu thập từ các nguồn có liên quan, được xử lý trước để loại bỏ nhiễu, được gắn nhãn để tạo các bộ huấn luyện và kiểm tra, đồng thời được lưu ở định dạng mà mô hình có thể xử lý.
Bước 4: Chiến lược tinh chỉnh
Cuối cùng, việc chọn một chiến lược tinh chỉnh phù hợp khi đào tạo LLM của bạn là rất quan trọng.
Tùy thuộc vào kích thước của tập dữ liệu, hãy bắt đầu với một mô hình được đào tạo trước và sau đó chỉ sửa đổi một vài lớp cuối cùng. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng một kỹ thuật như học chuyển giao (transfer learning) trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn.
Bất kể cách tiếp cận của bạn là gì, điều quan trọng là phải xem xét tốc độ và độ chính xác của mô hình khi quyết định chiến lược tinh chỉnh.
Bước 5: Định cấu hình mô hình
Khi bạn đã tạo tập dữ liệu của mình và xác định chiến lược tinh chỉnh phù hợp, bạn có thể bắt đầu tự thiết lập mô hình.
Điều này liên quan đến việc cấu hình kiến trúc mô hình (nghĩa là loại lớp nào và số lượng nút trong mỗi lớp), siêu tham số (chẳng hạn như tốc độ học và kích thước lô), loại trình tối ưu hóa (optimizer type) và các cài đặt khác.
Tùy thuộc vào nhiệm vụ, các thành phần bổ sung cũng có thể cần được tích hợp vào mô hình, chẳng hạn như cơ chế chú ý hoặc mạng bộ nhớ.
Bước 6: Tinh chỉnh mô hình
Sau khi mô hình được thiết lập, đã đến lúc bắt đầu đào tạo nó. Trong quá trình này, bạn nên theo dõi hiệu suất của nó trên tập dữ liệu thử nghiệm của mình và khả năng khái quát hóa của nó bằng cách đánh giá hiệu suất của nó trên các tập dữ liệu hoặc tác vụ khác.
Điều này sẽ giúp bạn xác định và giải quyết mọi vấn đề với mô hình trước khi triển khai vào sản xuất. Nếu cần, bạn cũng có thể cần điều chỉnh siêu tham số hoặc kiến trúc mô hình để tối ưu hóa chức năng của nó.
Bước 7: Đánh giá
Bước cuối cùng trong quy trình là đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình đối với nhiệm vụ dự định của nó.
Điều này có thể liên quan đến việc kiểm tra thủ công đầu ra từ mô hình, chẳng hạn như mô tả bằng văn bản hoặc đoạn mã hoặc các số liệu phức tạp hơn tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể.
Ngoài ra, hãy so sánh hiệu suất của mô hình của bạn với hiệu suất của các LLM khác cho cùng một nhiệm vụ để đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động ở mức chấp nhận được. Khi bạn chắc chắn rằng mô hình đã sẵn sàng để triển khai, bạn có thể triển khai nó vào sản xuất.
Bước 8: Lặp lại và cải thiện
Đảm bảo theo dõi hiệu suất của mô hình và điều chỉnh lặp đi lặp lại cho đến khi bạn đạt được mức độ chính xác có thể chấp nhận được.
Ngoài ra, hãy siêng năng theo dõi các vấn đề có thể phát sinh khi sử dụng LLM của bạn trong sản xuất để có thể giải quyết chúng một cách nhanh chóng.
Cuối cùng, hãy sẵn sàng kết hợp các kỹ thuật hoặc công nghệ mới vào mô hình của bạn khi chúng có sẵn; điều này sẽ giúp giữ cho mô hình của bạn luôn cập nhật và có thể xử lý các tác vụ ngày càng phức tạp.
Bước 9: Kiểm tra mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo và tối ưu hóa, việc đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy là rất quan trọng. Để thực hiện điều này, phải tạo một bộ kiểm tra đã tổ chức có chứa dữ liệu đại diện cho các nhiệm vụ mà mô hình sẽ được sử dụng.
Bộ kiểm tra này không được nhìn thấy hoặc sử dụng dưới bất kỳ hình thức nào trong quá trình đào tạo để đảm bảo kết quả chính xác.
Khi mô hình được đánh giá trên bộ thử nghiệm, hiệu suất của mô hình có thể được so sánh với dữ liệu xác thực để xác định cách thức hoạt động của mô hình khi được triển khai trong sản xuất.
Thử nghiệm mô hình trên các tác vụ và tập dữ liệu khác cũng có thể giúp đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình và đảm bảo rằng mô hình hoạt động như dự kiến trong quá trình sản xuất.
Bước 10: Triển khai mô hình
Bước cuối cùng trong quá trình tạo LLM là triển khai nó vào sản xuất. Điều này liên quan đến việc lưu trữ mô hình trên một máy chủ phù hợp và tạo giao diện để tương tác với nó.
Tùy thuộc vào ứng dụng, giao diện này có thể đơn giản như cung cấp đầu vào văn bản hoặc hình ảnh để nhận đầu ra từ mô hình hoặc phức tạp hơn như cho phép người dùng tương tác trực tiếp với mô hình.
Ngoài ra, có thể cần thực hiện các biện pháp để bảo vệ mô hình khỏi việc sử dụng có hại hoặc truy cập trái phép.
Sau khi mô hình được triển khai và hoạt động như dự định, giờ đây nó có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Các bước này phác thảo quy trình cơ bản để tạo LLM; tuy nhiên, tùy vào nhiệm vụ và LLM cụ thể được xây dựng, có thể có sự khác biệt đáng kể trong cách thực hiện từng bước. Tuy nhiên, bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ tiếp tục tạo ra một LLM mạnh mẽ và hiệu quả cho bất kỳ nhiệm vụ nào bạn có trong đầu.
Nhiệm vụ tự động hóa mọi thứ của Thung lũng Silicon không ngừng tiếp diễn, điều này giải thích nỗi ám ảnh mới nhất của nó: Auto-GPT.
Về bản chất, Auto-GPT sử dụng tính linh hoạt của các mô hình AI mới nhất của OpenAI để tương tác với phần mềm và dịch vụ trực tuyến, cho phép nó “tự động” thực hiện các tác vụ như X và Y.
Auto-GPT
Nhưng khi chúng ta đang học với các mô hình ngôn ngữ lớn, khả năng này dường như bao la như đại dương nhưng sâu thì như vũng nước.
Auto-GPT là một ứng dụng nguồn mở được tạo bởi nhà phát triển trò chơi Toran Bruce Richards, sử dụng các mô hình tạo văn bản của OpenAI, chủ yếu là GPT-3.5 và GPT-4, để hành động “tự chủ”.
Không có gì bí ẩn trong sự tự chủ đó.
Auto-GPT chỉ đơn giản là xử lý các bước tiếp theo đối với prompt (lời nhắc) ban đầu của các mô hình OpenAI, cả hỏi và trả lời chúng cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ.
Về cơ bản, Auto-GPT là GPT-3.5 và GPT-4 được ghép nối với một bot đồng hành hướng dẫn GPT-3.5 và GPT-4 phải làm gì.
Người dùng cho Auto-GPT biết mục tiêu của họ là gì và đến lượt bot, sử dụng GPT-3.5 và GPT-4 cùng một số chương trình để thực hiện mọi bước cần thiết nhằm đạt được bất kỳ mục tiêu nào họ thiết lập.
Điều làm cho Auto-GPT có năng lực thực hiện là khả năng tương tác với các ứng dụng, phần mềm và dịch vụ cả trực tuyến và cục bộ, như trình duyệt web và trình xử lý văn bản.
Ví dụ: đưa ra prompt như “hãy giúp tôi phát triển công việc kinh doanh hoa của mình”, Auto-GPT có thể phát triển một chiến lược quảng cáo tương đối hợp lý và xây dựng một trang web cơ bản.
#AutoGPT is the new disruptive kid on the block- It can apply #ChatGPT's reasoning to broader, more intricate issues requiring planning & multiple steps.
Still early but very impressive with many health and biomedicine applications.
Joe Koen, nhà phát triển phần mềm (software developer) đã thử qua Auto-GPT, giải thích Auto-GPT về cơ bản tự động hóa các dự án nhiều bước yêu cầu tạo prompt qua lại với mô hình AI định hướng chatbot như ChatGPT của OpenAI.
Koen cho biết:
“Auto-GPT xác định một tác tử (agent) giao tiếp với API của OpenAI. Mục tiêu của tác tử này là thực hiện nhiều lệnh khác nhau mà AI tạo ra để đáp ứng các yêu cầu của tác agent. Người dùng được nhắc nhập thông tin để chỉ định vai trò và mục tiêu của AI trước khi agent bắt đầu thực hiện các lệnh.”
Trong một thiết bị đầu cuối, người dùng mô tả tên, vai trò và mục tiêu của tác tử Auto-GPT, đồng thời chỉ định tối đa năm cách để đạt được mục tiêu đó. Ví dụ:
Tên: Điện thoại thông minh-GPT
Vai trò: Một AI được thiết kế để tìm ra chiếc điện thoại thông minh tốt nhất
Mục tiêu: Tìm điện thoại thông minh tốt nhất trên thị trường
Mục tiêu 1: Thực hiện nghiên cứu thị trường cho các loại điện thoại thông minh khác nhau trên thị trường hiện nay
Mục tiêu 2: Lấy năm điện thoại thông minh hàng đầu và liệt kê ưu và nhược điểm của chúng
Ở hậu trường, Auto-GPT dựa vào các tính năng như quản lý bộ nhớ để thực thi các tác vụ, cùng với GPT-4 và GPT-3.5 để tạo văn bản, lưu trữ tệp và tóm tắt.
Auto-GPT cũng có thể được kết nối với các bộ tổng hợp giọng nói, chẳng hạn như ElevenLabs, để nó có thể “thực hiện” các cuộc gọi điện thoại chẳng hạn.
Auto-GPT có sẵn công khai trên GitHub, nhưng nó yêu cầu một số thiết lập và bí quyết để thiết lập và chạy.
Để sử dụng nó, Auto-GPT phải được cài đặt trong môi trường phát triển như Docker và nó phải được đăng ký bằng khóa API từ OpenAI — yêu cầu phải có tài khoản OpenAI trả phí.
Nó có thể đáng giá – mặc dù đa phần không đồng tình với điều đó. Những người dùng đầu tiên đã sử dụng Auto-GPT để đảm nhận các loại nhiệm vụ thông thường được ủy quyền tốt hơn cho bot.
Ví dụ: Auto-GPT có thể điền các mục như mã gỡ lỗi và viết email hoặc những thứ nâng cao hơn, chẳng hạn như tạo kế hoạch kinh doanh cho một công ty khởi nghiệp mới.
Adnan Masood, kiến trúc sư trưởng tại UST, một công ty tư vấn công nghệ, cho biết:
“Nếu Auto-GPT gặp bất kỳ trở ngại nào hoặc không thể hoàn thành nhiệm vụ, nó sẽ phát triển các prompt mới để giúp nó điều hướng tình huống và xác định các bước tiếp theo phù hợp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội trong việc tạo ra phản hồi giống như con người, nhưng vẫn dựa vào lời nhắc và tương tác của người dùng để mang lại kết quả mong muốn. Ngược lại, Auto-GPT tận dụng các khả năng nâng cao của API của OpenAI để hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của người dùng.”
Trong những tuần gần đây, các ứng dụng mới đã xuất hiện để giúp Auto-GPT dễ sử dụng hơn, như AgentGPT và GodMode, cung cấp một giao diện đơn giản nơi người dùng có thể nhập những gì họ muốn thực hiện trực tiếp trên trang trình duyệt.
Lưu ý rằng, giống như Agent-GPT, cả hai đều yêu cầu khóa API từ OpenAI để mở khóa toàn bộ khả năng của chúng.
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công cụ mạnh mẽ nào, Auto-GPT có những hạn chế — và rủi ro.
AutoGPT just exceeded PyTorch itself in GitHub stars (74k vs 65k). I see AutoGPT as a fun experiment, as the authors point out too. But nothing more. Prototypes are not meant to be production-ready. Don't let media fool you – most of the "cool demos" are heavily cherry-picked: 🧵 pic.twitter.com/I44H7BkCqr
Tùy thuộc vào mục tiêu mà công cụ cung cấp, Auto-GPT có thể hoạt động theo những cách rất… bất ngờ.
Một người dùng Reddit tuyên bố rằng, với ngân sách 100 đô la để chi tiêu trong một phiên bản máy chủ, Auto-GPT đã tạo một trang wiki về mèo, khai thác một lỗ hổng trong phiên bản này để giành quyền truy cập cấp quản trị viên và chiếm lấy môi trường Python mà nó được tạo ra đang chạy – và sau đó “giết chết” chính nó.
Ngoài ra còn có ChaosGPT, một phiên bản sửa đổi của Auto-GPT được giao nhiệm vụ với các mục tiêu như “tiêu diệt loài người” và “thiết lập sự thống trị toàn cầu”. Không có gì đáng ngạc nhiên, ChaosGPT đã không tiến gần đến việc mang đến ngày tận thế cho người máy — nhưng nó đã tweet khá không hay về loài người.
ChaosGPT được thiết lập để tiêu diệt loài người
Tuy nhiên, có thể cho rằng nguy hiểm hơn Auto-GPT khi cố gắng “tiêu diệt loài người” là những vấn đề không lường trước được có thể nảy sinh trong các tình huống hoàn toàn bình thường. Bởi vì nó được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ của OpenAI — các mô hình, giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ, có xu hướng không chính xác — nên nó có thể mắc lỗi.
Đó không phải là vấn đề duy nhất.
Sau khi hoàn thành thành công một tác vụ, Auto-GPT thường không nhớ cách thực hiện tác vụ đó để sử dụng sau này và — ngay cả khi có — nó thường không nhớ để sử dụng chương trình.
Auto-GPT cũng gặp khó khăn trong việc chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn một cách hiệu quả và gặp khó khăn trong việc hiểu các mục tiêu khác nhau trùng lặp như thế nào.
Clara Shih, Giám đốc điều hành Đám mây Dịch vụ của Salesforce và là một người đam mê Auto-GPT, cho biết:
“Auto-GPT minh họa sức mạnh và những rủi ro chưa biết của AI tổng quát. Đối với các doanh nghiệp, điều đặc biệt quan trọng là phải đưa con người vào phương pháp tiếp cận vòng lặp khi phát triển và sử dụng các công nghệ AI tổng quát như Auto-GPT.”
Đột nhiên, giới công nghệ của Thung lũng Silicon xôn xao về babyAGI. Đó là một biệt danh có vẻ vừa dễ thương vừa đáng sợ, hơi giống mogwais trong bộ phim hài kinh dị cổ điển đình đám Gremlins. Nhưng chính xác thì…
BabyAGI là gì?
Trước hết, nó không hoàn toàn đáng sợ như thoạt tưởng.
Bất chấp cái tên, babyAGI chắc chắn không phải là viết tắt của Artificial General Intelligence (trí tuệ tổng hợp nhân tạo) và cũng không đề cập đến loại A.I nào đó là một yếu tố chính của khoa học viễn tưởng.
BabyAGI
AGI là mục tiêu được thể hiện của một số công ty A.I, bao gồm OpenAI và DeepMind của Alphabet.
Đó là thứ mà nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman nói rằng mọi người có lý do chính đáng để sợ hãi, thứ mà Elon Musk đã nói khiến ông này thức trắng đêm và khiến một số người kêu gọi tạm dừng sáu tháng cho việc phát triển phần mềm A.I mạnh mẽ hơn nữa.
Nhưng AGI vẫn chưa tồn tại và có rất nhiều người trong ngành khoa học máy tính nghĩ rằng AGI là bất khả thi.
Vì vậy, babyAGI không phải là Skynet còn quấn tã. Nhưng nó vẫn là một bổ sung mới ấn tượng và quan trọng cho thế giới A.I.
BabyAGI về cơ bản là phần mềm biến GPT-4 (mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất của OpenAI, thường chỉ xuất ra các từ) thành một trợ lý kỹ thuật số hữu ích có thể hoàn thành các tác vụ và thực hiện các hành động trên internet.
Thay vì chỉ nhận được câu trả lời bằng văn bản cho prompt từ GPT-4, với BabyAGI, bạn có thể thực hiện những việc như lập kế hoạch và tự động thực hiện chiến dịch để tăng lượt theo dõi trên Twitter của mình hoặc tạo và điều hành doanh nghiệp tiếp thị nội dung.
BabyAGI thực sự chỉ là một phiên bản phổ biến của “AutoGPT“, một danh mục phần mềm nguồn mở có thể thực hiện những việc này. Cả AutoGPT và BabyAGI chỉ mới ra đời được vài tuần, cho thấy sự đổi mới cực kỳ nhanh chóng—và những rủi ro mới không đáng kể—đang ra đời trong kỷ nguyên của LLM (mô hình ngôn ngữ lớn).
Nathan Benaich, người sáng lập công ty đầu tư mạo hiểm Air Street Capital có trụ sở tại London và là nhà đầu tư nổi tiếng giai đoạn đầu của các công ty A.I cho biết.
Chúng ta vẫn đang trong những ngày đầu của Autonomous Agents (tác tử tự trị), nhưng chắc chắn có một cơ hội thú vị ở đây.
Nó từ đâu đến?
AutoGPT đầu tiên, được gọi đơn giản là “Auto-GPT” được tạo bởi Toran Bruce Richards.
Richards là người sáng lập và là nhà phát triển hàng đầu của Signive Gravitas có trụ sở tại Edinburgh, Scotland, một công ty tìm cách sử dụng các kỹ thuật phần mềm từ ngành công nghiệp trò chơi điện tử và áp dụng nó vào các trường hợp sử dụng không liên quan đến trò chơi.
BabyAGI vs. AutoGPT
Richards đã tạo Auto-GPT và tải nó lên trang Github của anh ấy vào ngày 30 tháng 3.
Kể từ đó, nhiều nhà phát triển khác đã tạo phiên bản của riêng họ.
AutoGPT sử dụng một số giao diện lập trình ứng dụng (API) để liên kết GPT-4 với LangChain, một công cụ phần mềm nguồn mở giúp dễ dàng liên kết một loạt prompt (đầu vào mà LLM căn cứ vào phản hồi của nó) với nhau và Pinecone, một cơ sở dữ liệu vectơ có thể được sử dụng như một loại bộ nhớ cho GPT-4, cho phép nó tham chiếu lại các tài liệu bên ngoài hoặc các phản hồi trước đó của chính nó đối với các prompt.
Cách đó hàng ngàn dặm ở Seattle, Yohei Nakajima, một đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm giai đoạn đầu Untapped Capital, đang thử nghiệm với các công cụ generative A.I mới nhất và tạo ra thứ sẽ sớm được đặt tên là BabyAGI.
Nakajima đã nhận thấy mọi người đang cố gắng sử dụng ChatGPT của OpenAI với tư cách là “người đồng sáng lập” khởi nghiệp — tạo ý tưởng kinh doanh, viết kế hoạch kinh doanh, soạn thảo tài liệu tiếp thị — một hiện tượng được mệnh danh là “HustleGPT”. Anh ấy nghĩ rằng có thể tự động hóa toàn bộ quy trình và tạo ra một công ty hoàn toàn tự chủ do GPT-4 điều hành.
Nakajima đã tạo ra một nguyên mẫu và tweet về nó. Một người bạn đã xem bài đăng của anh ấy và đặt tên cho ý tưởng là “babyAGI”—và cái tên này cư vậy mà rộ lên.
Nakajima cho biết chỉ sau đó anh ấy mới nhận ra rằng hệ thống mà anh ấy đã tạo sẽ hoạt động tốt hơn với tư cách là một tác tử tự trị (autonomous agent) theo định hướng nhiệm vụ hơn là một nhà sáng lập công ty khởi nghiệp tự chủ (autonomous startup founder).
Nakajima cho biết anh chủ yếu là một nhà đầu tư, không phải nhà phát triển phần mềm và là người mới sử dụng Github. Vì vậy, anh ấy rất ngạc nhiên khi các nhà phát triển khác bắt đầu lấy và chạy code của mình.
BabyAGI tỏ ra đặc biệt phổ biến một phần vì mã của nó đơn giản hơn Auto-GPT của Richards—và bởi vì cái tên này hơi kỳ cục.
Phiên bản gốc của Nakajima không thực sự thực hiện các phản hồi của nó—nhưng một số nhà phát triển, bao gồm cả nhóm từ chính LangChain, hiện đã tạo ra các phiên bản của riêng họ thực sự hoạt động trên internet.
Kể từ khi anh ấy đăng nó, mọi người đã đăng trên Twitter các video quay cảnh họ sử dụng babyAGI để vận hành hoạt động tìm kiếm khách hàng tự trị cho một doanh nghiệp.
Những người khác đã sử dụng Auto-GPT để nghiên cứu sản phẩm mới và chuẩn bị cho podcast. Và một số người đã sử dụng các phiên bản để phát triển, kiểm tra và gỡ lỗi phần mềm một cách tự động.
Cho đến nay, tất cả các AutoGPT, bao gồm cả babyAGI, đều cho sử dụng miễn phí (mặc dù mỗi lần phần mềm thực hiện lệnh gọi API OpenAI, người dùng sẽ bị tính phí).
Bản chất nguồn mở của chúng có thể gây ra mối đe dọa cho một số startup nổi tiếng, được tài trợ tốt đang cố gắng tạo ra các phụ tá A.I. Chúng bao gồm Adept AI, bao gồm một số cựu OpenAI và Google trong số những người sáng lập và đã huy động được 415 triệu đô vốn đầu tư mạo hiểm cho đến nay, và Inflection AI, đồng sáng lập bởi Mustafa Suleyman, đồng sáng lập DeepMind và đồng sáng lập Linkedin, Reid Hoffmann. Nó đã nhận được 225 triệu đô vốn đầu tư mạo hiểm và được cho là đang trong quá trình cố gắng huy động thêm 675 triệu đô nữa.
Ngay cả một em bé cũng có thể nguy hiểm
Mặc dù AutoGPT không phải là AGI, nhưng chúng có một số rủi ro. Có điều, vì chúng chạy theo vòng lặp liên tục, chạy nhiều chuỗi prompt đến GPT-4, nên chúng có thể tăng số lượng các hóa đơn tới OpenAI đến chóng mặt.
Ngay cả 1 đưa trẻ cũng có thể nguy hiểm
Nakajima nói:
“Như với bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ nào, điều quan trọng là phải hiểu chi phí của dịch vụ bạn đang sử dụng. Chúng tôi thông báo rõ ràng về rủi ro này và kêu gọi những người khác cũng làm như vậy”
Có những nguy hiểm khác nữa. AutoGPT có thể viết và thực thi mã máy tính, vì vậy chúng có thể được sử dụng để thực hiện các cuộc tấn công mạng hoặc âm mưu lừa đảo.
Chúng cũng có thể được sử dụng để phục vụ cho các nhà máy thông tin sai lệch (misinformation mill), bằng cách tạo ra nội dung sai lệch và gây hiểu lầm, đồng thời tự động điều khiển việc phổ biến nội dung đó trên các phương tiện truyền thông xã hội.
Có quá nhiều mối nguy hiểm trần tục. Nếu người dùng không cẩn thận về những gì họ yêu cầu các bot tự động làm, thì cuối cùng, chúng có thể làm điều gì đó thay cho bạn—chẳng hạn như mua hàng hoặc đặt lịch hẹn—mà người dùng không có ý định đó.
Oren Etzioni, nhà khoa học máy tính danh dự tại Đại học Washington, đồng thời là Giám đốc điều hành sáng lập của Viện Allen Trí tuệ nhân tạo ở Seattle, cho biết:
“Các LLM khá hạn chế, nhưng loại hệ thống mới này—hãy gọi chúng là các tác tử (agent) dựa trên GPT có khả năng mạnh hơn nhiều. Hơn nữa, thật dễ dàng để hình dung ra những viễn cảnh mà chúng sẽ khó kiểm soát.”
Hiện tại, ông cho biết khả năng AutoGPT phải trả phí lớn từ OpenAI là rủi ro tức thời nhất. Nhưng vì AutoGPT là một bước tiến tới các hệ thống có thể hoạt động tự động trên internet nên “sự phát triển của chúng đáng được đánh giá cẩn thận”.
Benaich nói rằng hầu hết các AutoGPT hiện có đều dựa trên các lệnh gọi API tốn kém tới OpenAI nhưng trong tương lai, có thể dựa trên các loại agent này trên các LLM nguồn mở, miễn phí có khả năng như GPT-4 hiện nay. Nhưng anh ấy nói rằng không phải tất cả các LLM đều có thể được tạo ra như nhau.
Từ đây sẽ có hai điều cực kỳ quan trọng: thứ nhất là biết các agent LLM thực sự phù hợp nhất với công việc gì và thứ hai là xem chúng thực sự mạnh mẽ như thế nào, đặc biệt là khi chúng sẽ đáp ứng được rất nhiều nhiệm vụ do được thực hiện rộng rãi có sẵn.
Ngành game là một ngành công nghiệp rất lớn và đang phát triển nhanh chóng trên toàn thế giới. Nó bao gồm sản xuất, phát triển, phân phối và bán các loại game trên nhiều nền tảng khác nhau, từ máy tính cá nhân, điện thoại di động cho đến các hệ máy chơi game như PlayStation, Xbox và Nintendo.
Tổng quan về ngành Game
Ngành game thu hút một lượng lớn người chơi trên toàn thế giới, với đa dạng các thể loại game như game nhập vai (RPG), game hành động (action game), game chiến thuật (strategy game), game thể thao (sports game) và nhiều thể loại khác.
Các công ty lớn trong ngành game bao gồm Electronic Arts, Activision Blizzard, Ubisoft, Nintendo, Sony Interactive Entertainment và Microsoft. Ngoài ra, có rất nhiều công ty game độc lập nhỏ khác cũng đang phát triển các tựa game độc đáo và thu hút được sự quan tâm của người chơi.
Ngành game cũng có nhiều lĩnh vực liên quan đến nó như thiết kế đồ họa, lập trình, âm nhạc và thậm chí cả văn hóa và nghệ thuật. Vì vậy, ngành game đang trở thành một lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn cho rất nhiều người trẻ, với nhu cầu tuyển dụng ngày càng tăng của các công ty game trên toàn thế giới.
Tổng thể, ngành game là một ngành công nghiệp rất phát triển và đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của người dân toàn cầu.
Các thể loại game phổ biến
Có rất nhiều thể loại game khác nhau, tùy thuộc vào cách chơi, mục đích và phong cách của từng trò chơi. Dưới đây là một số thể loại game phổ biến:
Game hành động (Action games): đây là thể loại game yêu cầu người chơi phải có kỹ năng và phản xạ nhanh, thường bao gồm các trò chơi bắn súng, đua xe hoặc chiến đấu.
Game nhập vai (Role-playing games): đây là thể loại game cho phép người chơi tham gia vào một thế giới ảo và trải nghiệm cuộc phiêu lưu với các nhân vật của mình. Các game nhập vai thường bao gồm các yếu tố như cốt truyện, nâng cấp nhân vật và hệ thống chiến đấu.
Game chiến thuật (Strategy games): đây là thể loại game yêu cầu người chơi phải suy nghĩ và lập kế hoạch để đánh bại đối thủ. Các game chiến thuật thường bao gồm các yếu tố như quản lý tài nguyên, xây dựng căn cứ và phát triển quân đội.
Game thể thao (Sports games): đây là thể loại game dựa trên các môn thể thao thực tế, như bóng đá, bóng rổ, bóng chày, tennis, v.v. Người chơi có thể điều khiển các nhân vật của họ để thi đấu với những đối thủ khác.
Game giải đố (Puzzle games): đây là thể loại game yêu cầu người chơi phải giải quyết các câu đố hoặc thử thách trí tuệ. Các game giải đố thường bao gồm các yếu tố như đố vui, trí tuệ và logic.
Game kinh doanh (Business games): đây là thể loại game cho phép người chơi trở thành một doanh nhân và quản lý một công ty. Các game kinh doanh thường bao gồm các yếu tố như quản lý tài chính, chiến lược kinh doanh và phát triển sản phẩm.
Đây chỉ là một vài ví dụ về các thể loại game phổ biến, còn rất nhiều thể loại game khác nhau tùy thuộc vào sở thích của mỗi người chơi.
Lịch sử ngành game nói chung
Ngành công nghiệp game đã trải qua một hành trình dài và phát triển đáng kể trong suốt hơn nửa thế kỷ qua. Sau đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử ngành game:
Năm 1947: Thomas T. Goldsmith Jr. và Estle Ray Mann phát minh ra một máy chơi game đầu tiên gọi là “Cathode Ray Tube Amusement Device”, có thể coi là bước đầu tiên trong lịch sử game.
Năm 1958: Physicist William Higinbotham tạo ra trò chơi tennis đầu tiên trên máy tính tại Brookhaven National Laboratory.
Năm 1972: Nolan Bushnell và Ted Dabney thành lập công ty Atari và phát hành trò chơi đầu tiên của họ là Pong, một trong những trò chơi arcade đầu tiên.
Năm 1980: Nintendo phát hành game đầu tiên của mình, Donkey Kong, và đưa ra thị trường máy console đầu tiên của họ, Nintendo Entertainment System (NES).
Năm 1990: Sony phát hành PlayStation, máy console đầu tiên của họ và một trong những máy console phổ biến nhất của thập niên 1990.
Năm 1993: id Software phát hành game Doom, đưa thể loại game bắn súng trở nên phổ biến hơn bao giờ hết.
Năm 1994: The Entertainment Software Rating Board (ESRB) được thành lập để đánh giá nội dung của các trò chơi video.
Năm 2001: Microsoft phát hành máy console Xbox đầu tiên của họ.
Năm 2004: Blizzard Entertainment phát hành game trực tuyến đa nền tảng đầu tiên của họ, World of Warcraft, và trở thành một trong những game trực tuyến phổ biến nhất trong lịch sử.
Năm 2007: Apple phát hành iPhone, mở ra một thị trường mới cho game di động.
Năm 2017: Nintendo phát hành máy console di động Nintendo Switch, được coi là một trong những thiết bị chơi game phổ biến nhất của thế hệ mới.
Từ đó đến nay, ngành công nghiệp game đã trở thành một ngành công nghiệp lớn, có ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực khác nhau và tạo ra hàng tỉ đô la doanh thu hàng năm.
Lịch sử thể loại game hành động (action games)
Game hành động (action games) là một trong những thể loại game phổ biến nhất từ khi xuất hiện vào những năm 1970. Trò chơi đầu tiên trong thể loại này là Pong, được phát triển bởi Atari vào năm 1972. Tuy nhiên, game hành động chính thức được định nghĩa và phát triển vào những năm 1980.
Lịch sử Game hành động
Trong thập niên 1980, các game hành động đầu tiên chủ yếu được phát triển trên các nền tảng game console như Atari, Nintendo và Sega. Các game này chủ yếu là các game arcade, trong đó người chơi phải tiêu diệt các kẻ thù và vượt qua các chướng ngại vật trong thời gian giới hạn.
Vào những năm 1990, thể loại game hành động trở nên phổ biến hơn khi các game được phát triển trên nền tảng PC và các console mới như PlayStation và Xbox. Các game hành động lúc này đã được thiết kế với đồ họa đẹp mắt, âm thanh sống động và gameplay phong phú hơn, cho phép người chơi điều khiển nhân vật của mình trong môi trường 3D và tham gia vào các cuộc chiến đấu hoành tráng.
Trong những năm gần đây, thể loại game hành động vẫn tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn bao giờ hết với sự ra đời của các game nổi tiếng như Grand Theft Auto, Assassin’s Creed, Tomb Raider, Call of Duty, v.v. Các game này không chỉ có đồ họa và âm thanh tuyệt vời, mà còn có cốt truyện sâu sắc và nhiều yếu tố giải đố, tạo ra một trải nghiệm chơi game đầy thử thách và kịch tính cho người chơi.
Lịch sử thể loại game nhập vai
Thể loại game nhập vai (RPG – Role-playing game) có một lịch sử phát triển dài và đa dạng. Dưới đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử của thể loại game này:
Lịch sử game nhập vai
Năm 1974: Game đầu tiên được coi là game nhập vai là Dungeons & Dragons, được tạo ra bởi Gary Gygax và Dave Arneson. Game này được chơi bằng cách sử dụng trò chơi bảng để mô phỏng các cuộc phiêu lưu trong thế giới tưởng tượng.
Năm 1981: Ultima, được phát triển bởi Richard Garriott, được phát hành và trở thành một trong những game RPG đầu tiên trên máy tính cá nhân.
Năm 1985: Dragon Quest, được phát triển bởi Enix (nay là Square Enix), ra mắt trên hệ máy console Nintendo Entertainment System (NES) và trở thành một trong những game nhập vai phổ biến nhất của thời đại đó.
Năm 1994: Final Fantasy VI, được phát triển bởi Square (nay là Square Enix), được phát hành trên hệ máy console Super Nintendo Entertainment System (SNES) và được xem là một trong những game RPG hay nhất của mọi thời đại.
Năm 1997: Fallout, được phát triển bởi Interplay Entertainment, ra mắt trên PC và trở thành một trong những game RPG hậu tận thế đầu tiên.
Năm 1998: Baldur’s Gate, được phát triển bởi BioWare, được phát hành và trở thành một trong những game RPG phổ biến nhất của thập niên 1990.
Năm 2002: The Elder Scrolls III: Morrowind, được phát triển bởi Bethesda Game Studios, ra mắt trên PC và Xbox và trở thành một trong những game nhập vai open-world phổ biến nhất của mọi thời đại.
Năm 2004: World of Warcraft, được phát triển bởi Blizzard Entertainment, ra mắt và trở thành một trong những game trực tuyến đa nền tảng phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất trong lịch sử game.
Năm 2011: The Elder Scrolls V: Skyrim, được phát triển bởi Bethesda Game Studios, ra mắt và trở thành một trong những game nhập vai open-world phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất trong thế hệ mới.
Từ đó đến nay, thể loại game nhập vai đã trở thành một trong những thể loại game phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất trong ngành công nghiệp game.
Lịch sử thể loại game chiến thuật
Thể loại game chiến thuật (strategy game) có một lịch sử phát triển dài và đa dạng. Dưới đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử của thể loại game này:
Lịch sử game chiến thuật
Năm 1972: Game đầu tiên được coi là game chiến thuật là The Sumerian Game, được phát triển bởi Doug Dyment và David Poole. Game này được chơi trên máy tính DEC PDP-8.
Năm 1983: M.U.L.E., được phát triển bởi Ozark Softscape, ra mắt trên hệ máy Atari 800 và trở thành một trong những game chiến thuật đầu tiên được phát hành trên máy tính cá nhân.
Năm 1989: Populous, được phát triển bởi Bullfrog Productions, ra mắt trên các nền tảng máy tính cá nhân và trở thành một trong những game chiến thuật đầu tiên được xếp vào thể loại “god game” (trò chơi thần thánh).
Năm 1991: Civilization, được phát triển bởi Sid Meier, ra mắt trên máy tính cá nhân và trở thành một trong những game chiến thuật hay nhất của mọi thời đại. Game này đã mở ra một trào lưu mới về game chiến thuật lịch sử.
Năm 1994: Warcraft: Orcs & Humans, được phát triển bởi Blizzard Entertainment, ra mắt và trở thành một trong những game chiến thuật thời gian thực (RTS) đầu tiên.
Năm 1997: Age of Empires, được phát triển bởi Ensemble Studios, ra mắt và trở thành một trong những game chiến thuật RTS phổ biến nhất.
Năm 2002: WarCraft III: Reign of Chaos, được phát triển bởi Blizzard Entertainment, ra mắt và trở thành một trong những game chiến thuật RTS hay nhất của mọi thời đại.
Năm 2004: Rome: Total War, được phát triển bởi Creative Assembly, ra mắt và trở thành một trong những game chiến thuật lịch sử hay nhất và có ảnh hưởng nhất.
Năm 2010: StarCraft II: Wings of Liberty, được phát triển bởi Blizzard Entertainment, ra mắt và trở thành một trong những game chiến thuật RTS nổi tiếng nhất trong lịch sử game.
Từ đó đến nay, thể loại game chiến thuật đã trở thành một trong những thể loại game phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất trong ngành công nghiệp game.
Lịch sử thể loại game thể thao
Thể loại game thể thao đã có mặt từ rất sớm trong lịch sử của ngành game. Dưới đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử của thể loại game này:
Lịch sử game thể thao
Năm 1972: Atari phát hành Pong, một trong những game thể thao đầu tiên và cũng là game đầu tiên của hãng này. Game này trở thành cơn sốt và mở ra một thế giới mới cho ngành game.
Năm 1983: Track & Field, được phát triển bởi Konami, ra mắt trên các hệ máy arcade và trở thành một trong những game thể thao đầu tiên có thể chơi đa người.
Năm 1988: Madden NFL, được phát triển bởi Electronic Arts, ra mắt trên các hệ máy console và trở thành một trong những game thể thao đầu tiên có giấy phép từ một liên đoàn thể thao chuyên nghiệp.
Năm 1994: FIFA International Soccer, được phát triển bởi EA Sports, ra mắt và trở thành một trong những game bóng đá phổ biến nhất.
Năm 1998: NBA Live 98, được phát triển bởi EA Sports, ra mắt và trở thành một trong những game bóng rổ phổ biến nhất.
Năm 2005: ESPN NFL 2K5, được phát triển bởi Visual Concepts, ra mắt với giá rất hấp dẫn ($19,99) và trở thành một trong những game bóng bầu dục phổ biến nhất.
Năm 2008: Wii Sports, được phát triển bởi Nintendo, ra mắt và trở thành một trong những game thể thao được yêu thích nhất trên hệ máy Wii.
Năm 2016: FIFA 17, được phát triển bởi EA Sports, trở thành game đầu tiên sử dụng công nghệ Frostbite và giúp nâng cao trải nghiệm chơi game bóng đá.
Từ đó đến nay, thể loại game thể thao đã trở thành một trong những thể loại game phổ biến nhất và được yêu thích trên nhiều nền tảng khác nhau. Những tiến bộ trong công nghệ đã giúp nâng cao trải nghiệm chơi game thể thao và cho phép người chơi tận hưởng những trận đấu thật sự như trong thực tế.
Lịch sử thể loại game giải đố
Thể loại game giải đố đã có mặt trong ngành game từ rất sớm. Dưới đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử của thể loại game này:
Lịch sử game giải đố
Năm 1980: Rogue, được phát triển bởi Michael Toy, Glenn Wichman và Ken Arnold, ra mắt và trở thành một trong những game giải đố đầu tiên. Trò chơi này đã trở thành một nguồn cảm hứng cho nhiều game giải đố sau này.
Năm 1984: Tetris, được phát triển bởi Alexey Pajitnov, ra mắt và trở thành một trong những game giải đố nổi tiếng nhất mọi thời đại. Trò chơi này đã được chuyển thể sang nhiều nền tảng khác nhau và vẫn rất được yêu thích đến ngày nay.
Năm 1993: Myst, được phát triển bởi Cyan, ra mắt và trở thành một trong những game giải đố đầu tiên có đồ họa tuyệt đẹp. Trò chơi này đã mở ra một cánh cửa mới cho thể loại game giải đố và trở thành một tác phẩm nghệ thuật.
Năm 2000: The Sims, được phát triển bởi Maxis, ra mắt và trở thành một trong những game giải đố mô phỏng đời sống phổ biến nhất. Trò chơi này cho phép người chơi quản lý cuộc sống của các nhân vật ảo và được yêu thích rộng rãi trên toàn cầu.
Năm 2008: Portal, được phát triển bởi Valve, ra mắt và trở thành một trong những game giải đố đầu tiên sử dụng kỹ thuật vật lý và trở thành một tác phẩm nghệ thuật với nhiều giải thưởng quan trọng.
Năm 2014: Monument Valley, được phát triển bởi Ustwo Games, ra mắt và trở thành một trong những game giải đố có đồ họa đẹp nhất và nhận được nhiều giải thưởng quan trọng.
Từ đó đến nay, thể loại game giải đố đã trở thành một trong những thể loại game được yêu thích nhất và được phát triển trên nhiều nền tảng khác nhau. Các nhà phát triển ngày càng sáng tạo hơn trong cách thiết kế các câu đố và trò chơi giúp người chơi phát triển trí thông minh và kỹ năng giải quyết vấn đề.
Lịch sử thể loại game kinh doanh
Game kinh doanh là một thể loại game mô phỏng các hoạt động kinh doanh, quản lý và phát triển các doanh nghiệp. Các game kinh doanh đã xuất hiện từ khá lâu trước đây, từ những năm 1980s. Dưới đây là một số điểm mốc lịch sử quan trọng của thể loại game này:
Lịch sử game kinh doanh
M.U.L.E (1983): M.U.L.E được coi là game kinh doanh đầu tiên, được phát triển bởi Dan Bunten và công ty Ozark Softscape. Game cho phép người chơi điều hành một doanh nghiệp và tham gia vào một hành tinh giả tưởng.
SimCity (1989): SimCity được phát triển bởi Will Wright và Maxis, là một trong những game kinh doanh được phổ biến nhất. Game cho phép người chơi xây dựng và quản lý một thành phố.
Theme Park (1994): Theme Park được phát triển bởi Bullfrog Productions và được xuất bản bởi Electronic Arts. Game cho phép người chơi xây dựng và quản lý một công viên giải trí.
RollerCoaster Tycoon (1999): RollerCoaster Tycoon được phát triển bởi Chris Sawyer và xuất bản bởi Hasbro Interactive. Game cho phép người chơi xây dựng và quản lý một công viên giải trí với các trò chơi vui nhộn.
The Sims (2000): The Sims được phát triển bởi Will Wright và Maxis, và là một trong những game kinh doanh được bán chạy nhất trong lịch sử. Game cho phép người chơi xây dựng và quản lý một gia đình ảo và các hoạt động của họ trong cuộc sống hàng ngày.
Game Dev Tycoon (2012): Game Dev Tycoon được phát triển bởi Greenheart Games và cho phép người chơi xây dựng và quản lý một công ty phát triển game.
Two Point Hospital (2018): Two Point Hospital được phát triển bởi Two Point Studios và là một game mô phỏng quản lý bệnh viện.
Trong tương lai, các game kinh doanh có thể tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của công nghệ mới và các công ty game sẽ tiếp tục tìm cách để tạo ra các trò chơi thú vị và hấp dẫn cho người chơi.
Game trên Web3
Game chạy trên web3 là game sử dụng công nghệ blockchain và các dịch vụ liên quan đến web3 như NFT (Non-fungible Token), DeFi (Decentralized Finance), DAO (Decentralized Autonomous Organization) để đảm bảo tính bảo mật, minh bạch và cộng đồng hóa trong quá trình chơi game.
Web3 Game
Trong game chạy trên web3, các thông tin của người chơi được lưu trữ và quản lý trên blockchain, giúp đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và tránh việc gian lận hay hack tài khoản. Ngoài ra, việc sử dụng NFT giúp cho người chơi có thể sở hữu và giao dịch các đồ vật, trang bị, vật phẩm trong game một cách độc đáo và minh bạch.
Một số ví dụ về game chạy trên web3 bao gồm:
Axie Infinity: là một game nhập vai (RPG) nổi tiếng chạy trên blockchain Ethereum. Trong game, người chơi sở hữu các con vật số (NFT) và chiến đấu với nhau để kiếm tiền.
Decentraland: là một thế giới ảo trên blockchain Ethereum, nơi người chơi có thể sở hữu và xây dựng tài sản số của riêng mình và tương tác với cộng đồng trong thế giới ảo.
Gods Unchained: là một game thẻ bài nổi tiếng chạy trên blockchain Ethereum, trong đó người chơi có thể sở hữu và giao dịch các lá bài số (NFT) và chiến đấu với nhau.
CryptoKitties: là một game sử dụng NFT chạy trên blockchain Ethereum, trong đó người chơi có thể sở hữu và giao dịch các con mèo số độc đáo.
Sorare: là một game quản lý bóng đá sử dụng NFT chạy trên blockchain Ethereum, trong đó người chơi có thể sở hữu và giao dịch các thẻ cầu thủ số độc đáo và xây dựng đội bóng của riêng mình.
Xu hướng ngành game đến 2030
Dự đoán xu hướng ngành game đến năm 2030 là khá khó khăn, tuy nhiên có một số xu hướng chung có thể xảy ra trong tương lai gần:
Chơi game trực tuyến sẽ tiếp tục tăng: Với sự phát triển của mạng internet và công nghệ kết nối, chơi game trực tuyến sẽ tiếp tục tăng. Các trò chơi đa người chơi trực tuyến và các game có tính tương tác cao sẽ trở nên phổ biến hơn.
Game di động sẽ tiếp tục phát triển: Đã có xu hướng tăng trưởng trong việc chơi game trên điện thoại di động, và điều này sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Các game di động sẽ ngày càng được phát triển để đáp ứng nhu cầu của người chơi trên toàn cầu.
Các trò chơi sử dụng công nghệ VR và AR sẽ trở nên phổ biến: Công nghệ thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) đang được sử dụng trong các trò chơi và có thể trở thành xu hướng chính trong ngành game trong tương lai.
Sự phát triển của game trên đám mây: Với sự phát triển của công nghệ đám mây, các game có thể được truy cập trên nhiều thiết bị và người chơi có thể chơi các trò chơi yêu thích của mình mọi lúc, mọi nơi.
Game chạy trên blockchain và sử dụng NFT sẽ phát triển: Game chạy trên blockchain và sử dụng NFT đang trở nên phổ biến hơn, và điều này có thể tiếp tục phát triển trong tương lai khi người chơi muốn sở hữu các tài sản trong game một cách độc đáo và minh bạch.
Sự xuất hiện của game AI: Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ mở ra cơ hội để phát triển các game có tính tự động cao hơn, hỗ trợ cho việc tạo ra các nhân vật và tạo nên các nội dung trong game.
Nhằm giúp cho việc tuyển dụng trở nên hiệu quả hơn, một số các nhà tuyển dụng hoặc đơn vị trung gian tuyển dụng (headhunt, nền tảng tuyển dụng) sẽ triển khai thêm chương trình Referral (giới thiệu ứng viên nhận thưởng) bên cạnh việc sử dụng đội ngũ bên trong.
Các chương trình này được thiết kế để mang lại lợi ích cho các bên. Với bên tổ chức, việc tuyển được nhân sự sẽ được đẩy nhanh hơn. Với bên giới thiệu (referral), họ sẽ nhận được khoản tiền thưởng tương xứng với nỗ lực bỏ ra.
Tuy theo mức độ phổ biến của công việc được tuyển, độ khó khi tìm kiếm ứng viên cho vị trí nhất định thì mức thưởng đề ra sẽ khác nhau.
Nếu bạn đang tìm kiếm những chương trình giới thiệu ứng viên có mức thưởng hấp dẫn, bài viết này xin chia sẻ cùng bạn một số chương trình hoặc nền tảng nổi bật hiện nay.
Chương trình giới thiệu ứng viên nhận thưởng Happywork
Chương trình đưa ra khoảng thưởng (bonus) từ 1.2 – 10 triệu đồng. Mức này theo mình đánh giá là cao với các ngành nghề, lĩnh vực mà bên này cung cấp. Nhưng lại không cao nếu so với cách ngành đang xu hướng hiện nay như Data, AI, Blockchain (nói chung là development).
Giới thiệu ứng viên nhận thưởng Happywork
Với số lượng job có áp dụng tính bonus cỡ 500, thì nếu chịu khó cày, thì thu nhập cũng ra gì và này nọ đó.
Job thì tập trung ở lĩnh vực thời trang, gia dụng. Chương trình phù hợp với HR Freelancer, HR nội bộ và Headhunt.
Giới thiệu ứng viên nhận thưởng Talentbold
Đây là chương trình giới thiệu phù hợp dành cho HR Freelancer nhưng theo mình thấy thì có mức thưởng hơi thấp so với Happwork. Cụ thể:
Vị trí nhân viên : 2 triệu đồng/ ứng viên
Vị trí trưởng phòng : 4 triệu đồng / ứng viên
Vị trí giám đốc : 5 triệu đồng / ứng viên
Tất nhiên, đôi lúc sẽ có một vài vị trí đặc thù có mức thưởng cao hơn nhưng việc này không phổ biến.
Nền tảng tuyển dụng DevWork
Không giống với 2 chương trình bên trên, DevWork định vị là một nền tảng tuyển dụng IT, và sử dụng đội ngũ các tuyển dụng viên freelancer.
Giới thiệu ứng viên nhận thưởng DevWork
Đúng với một nền tảng tuyển dụng, DevWork có giao diện sử dụng riêng dành cho các HR Freelancer, theo đánh giá của mình là rất gọn gàng, bố trí khoa học với đủ các tính năng cần thiết.
Như đã nói, công việc được giới thiệu trên nền tảng chủ yếu thuộc lĩnh vực IT, nên mức thưởng không nói cũng biết là cao hơn so với 2 chương trình bên trên. Tất nhiên vẫn có nhiều công việc có mức thưởng không quá cao, căn cứ theo độ dễ khi tuyển ứng viên cho vị trí đó.
Các công việc có mức thưởng cực cao (20 mấy 30 mấy triệu) thì thường là các vị trí cần phải onsite làm việc tại Nhật.
Nền tảng tuyển dụng dành ShareCV
Cũng có thể xem đây là một nền tảng tuyển dụng tương tự DevWork, vì họ có giao diện riêng dành cho người giới thiệu, mặc dù theo cảm quan giao diện mình thấy không quá bắt mắt hay có ‘style’ như DevWork, nhưng được cái cũng không thiếu những tính năng cần thiết.
Nền tảng tuyển dụng ShareCV
Công việc áp dụng thưởng trên ShareCV không giới hạn ở lĩnh vực IT như DevWork mà có thêm một số vị trí liên quan tới kinh doanh, marketing nữa.
Tuy vậy nhưng mình thấy mức thưởng của ShareCV khá cao, đa phần đều từ 10 triệu trở lên. Tất nhiên độ khó khi tuyển cũng tương đồng.
Nền tảng này vẫn tiếp tục phù hợp với HR Freelancer.
Nền tảng tuyển dụng chuyên nghiệp Recuritery
So với 2 nền tảng trước thì Recruitery hẳn là tên tuổi lớn hơn cả, khá nổi tiếng trong cộng đồng HR Freelancer.
Nền tảng tuyển dụng Recruitery
Khác với 2 nền tảng trên, Recruitery cung cấp hướng dẫn chi tiết và chuyên nghiệp dành cho người mới tham gia, ngoài ra còn quản trị 1 cộng đồng trên Telegram với các thảo luận sôi nổi mỗi ngày.
Các chương trình xung quanh nền tảng này được làm chuyên nghiệp và đa dạng.
Phần lớn các công việc trên đây chủ yếu thuộc lĩnh vực IT, có mức hoa hồng khá cao, đủ hấp dẫn đối với phần lớn người muốn chọn con đường giới thiệu ứng viên nhận thưởng làm sự nghiệp. Tuy nhiên vẫn có một tỷ lệ là công việc như Designer, Marketing, Business,… có mức thưởng thấp hơn.
Giao diện quản trị của Recruitery nhìn chung là ‘ngon’ và chuyên nghiệp hơn 2 nền tảng trên, do đây cũng là mô hình kinh doanh chính của nền tảng này.
Chương trình giới thiệu nhân tài nhận thưởng khủng từ GAMBA
Nói dọc nói xuôi thì đã đến lúc nói về bản thân rồi.
Bonus đến 16 triệu đồng cho vị trí Unity Game Developer.
Chương trình referral của GAMBA khá đơn giản và ban sơ. Tuy hiện tại chưa trở thành 1 chương trình quy mô lớn như các chương trình hay nền tảng bên trên, job cũng ít hơn, nhưng nổi bật là mức thưởng khá tốt, cao hơn 2 chương trình đầu tiên.
Và đặc biệt chương trình hướng tới các bạn Developer/Engineer là nhiều, mặc dù không giới hạn đối tượng tham gia như HR Freelance
Ngoài ra, thời gian trả thưởng cũng nhanh, nếu ứng viện hoàn thành 1 tháng thử việc, bạn nhận được 50%. 50% còn lại sẽ nhận sau khi ứng viên làm việc chính thức được 2 tuần.
Immutable, nền tảng trò chơi web3 hàng đầu và Polygon Labs, nhóm phát triển và tăng trưởng cho giao thức chuỗi khối mở rộng quy mô Ethereum hàng đầu, Polygon, hôm nay công bố một liên minh chiến lược nhằm đẩy nhanh quá trình phát triển và áp dụng của web3 gaming.
Immutable hợp tác cùng Polygon Labs
Cùng nhau, các trò chơi được xây dựng trên Immutable và Polygon đã nhận được gần 2 tỷ đô tiền tài trợ của nhà đầu tư vào năm 2022, khiến mối quan hệ hợp tác này được nhiều người kỳ vọng sẽ có tác động tích cực đáng kể đến bối cảnh gaming trị giá hàng tỷ đô.
Là một phần của liên minh xác định ngành, Immutable sẽ dồn sức cho các sản phẩm nền tảng tốt nhất của họ bằng công nghệ không tri thức (zk – zero-knowledge) đột phá của Polygon để tăng tốc quyền sở hữu kỹ thuật số cho các game thủ trên toàn thế giới.
Liên minh này đơn giản hóa quá trình ra quyết định cho các studio và nhà phát triển trò chơi, đồng thời mang đến sự lựa chọn thông minh, an toàn cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp giúp tăng tốc thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và cho phép họ tiếp cận hệ sinh thái sẽ là một trong những hệ sinh thái lớn nhất và có tính thanh khoản cao nhất cho người dùng cuối.
Vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, web3 gaming đã bị kìm hãm do thiếu trò chơi chất lượng cao và thiếu công cụ nền tảng cấp doanh nghiệp có thể mở rộng. Sự hợp tác này sẽ giúp các studio và nhà phát triển dễ dàng xây dựng các trò chơi chất lượng cao hỗ trợ quyền sở hữu tài sản thực sự.
Cốt lõi của mối quan hệ mới này là Immutable zkEVM, một zk-rollup tương thích với EVM mới được cung cấp bởi công nghệ Polygon và có hỗ trợ nền tảng Immutable đầy đủ.
Xây dựng trên Immutable zkEVM với nền tảng Immutable sẽ giúp việc phát triển các trò chơi hỗ trợ web3 nhanh hơn, dễ dàng hơn và ít rủi ro hơn cho các studio trò chơi lớn cũng như các nhà phát triển độc lập.
Được quảng cáo rộng rãi là chén thánh của việc mở rộng quy mô Ethereum, công nghệ zkEVM của Polygon giúp giảm đáng kể thời gian và phí xử lý giao dịch, đồng thời vẫn hoàn toàn tương thích với Ethereum và duy trì mô hình bảo mật mạnh mẽ của nó.
Robbie Ferguson, Chủ tịch và Đồng sáng lập của Immutable cho biết:
“Bằng cách kết hợp nền tảng trò chơi web3 số 1 – hiện đang phục vụ hàng trăm studio trò chơi và hàng triệu người chơi – với công nghệ zkEVM tốt nhất trong phân khúc của Polygon, chúng tôi đang xây dựng một hệ sinh thái trò chơi lấy Ethereum làm trung tâm, sẵn sàng đưa web3 trở thành xu hướng chủ đạo và mang đến quyền sở hữu kỹ thuật số cho hàng triệu người trên khắp thế giới. Hàng tỷ đô skin được bán mỗi năm mà không có quyền cho người chơi – chúng tôi đang thay đổi điều đó để người chơi kiểm soát và quyền sở hữu là điều được mong đợi.”
Immutable và Polygon đều có mức tăng trưởng đáng kể trong hai năm qua, một phần nhờ vào mối quan hệ chặt chẽ của họ với cộng đồng Ethereum.
Polygon Labs, một nhóm phát triển và tăng trưởng cho giao thức Polygon phi tập trung, trong vòng chưa đầy 2 năm đã xây dựng một trong những hệ sinh thái lớn nhất thế giới cho dApps chơi game trên web3, làm việc với các studio và nhà xuất bản huyền thoại như Square Enix, Neowiz, Midnight Society, Plai Labs, và Tilting Point, cũng như các đội thể thao điện tử và streamer như Cloud9 và Dr Disrespect.
Polygon đã trải qua sự gia tăng đáng kể về mức sử dụng với mức tăng 94% trong hoạt động từ năm 2021 đến năm 2022.
Ryan Wyatt, Chủ tịch của Polygon Labs cho biết:
“Hợp tác với Immutable là một bước tiến quan trọng trong sứ mệnh của chúng tôi nhằm trao quyền cho các nhà phát triển và cho phép người dùng thực sự sở hữu tài sản trong trò chơi của họ. Bằng cách tận dụng nền tảng trò chơi đẳng cấp thế giới hàng đầu của Immutable, quá trình phát triển trò chơi trở nên liền mạch, cho phép tạo ra các trò chơi phong phú và độc đáo trải nghiệm chơi game”
Nổi tiếng là zk-rollup đầu tiên cho NFT trên Ethereum, Immutable đã có sự phát triển vượt bậc, với hơn 140 tựa game mới được xây dựng trên nền tảng hiện có, bao gồm Illuvium rất được mong đợi, các thương hiệu như GameStop, DC Comics, TikTok, Marvel , Warner Bros Discovery Sports và IP từ Disney và Star Wars thông qua Ecomi.
Tháng trước, nó đã hợp tác với gã khổng lồ chơi game Unity để cung cấp cho hàng triệu nhà phát triển trò chơi quyền truy cập liền mạch vào trò chơi web3.
Giới thiệu về Immutable
Immutable là công ty hàng đầu thế giới về trò chơi trên web3 với sứ mệnh mang lại quyền sở hữu kỹ thuật số cho mọi người chơi bằng cách cung cấp nền tảng phát triển trò chơi và trò chơi tốt nhất thế giới.
Immutable
Nền tảng trò chơi Immutable là sự lựa chọn thông minh nhất, an toàn nhất cho các nhà phát triển trò chơi web3 và giúp dễ dàng xây dựng và khởi chạy các trò chơi thành công trên Ethereum một cách an toàn. Bộ sản phẩm bao gồm các giải pháp dựng sẵn, được tối ưu hóa cho khả năng sử dụng, giúp các nhà phát triển tiếp cận thị trường nhanh hơn mà không phải hy sinh chất lượng hoặc phương pháp hay nhất. Immutable là nền tảng trò chơi đầu tiên cung cấp giải pháp mở rộng quy mô không tri thức (zk) cho cộng đồng Ethereum cho NFT và cung cấp cho các nhà phát triển nhiều tùy chọn mở rộng dựa trên zk, bao gồm Immutable X, một bản tổng hợp dựa trên công nghệ Starkware và Immutable zkEVM, được hỗ trợ bởi Đa giác.
Immutable Games là công ty hàng đầu và tiên phong được công nhận trong lĩnh vực phát triển và xuất bản trò chơi web3, đồng thời được hỗ trợ bởi một nhóm đẳng cấp thế giới với thành tích đã được chứng minh về thành công trong việc đưa trò chơi đến với hàng triệu người chơi. Immutable Games đã đi tiên phong trong trò chơi đánh bài đổi thẻ NFT bom tấn đầu tiên trên thế giới, Gods Unchained, và hiện đang xây dựng một game nhập vai di động nhiều người chơi có tên là Guild of Guardians. Ngoài việc cung cấp các tựa game của riêng mình, Immutable Games còn hợp tác chặt chẽ với các studio trò chơi hàng đầu và nhà phát triển bên thứ 3 để xây dựng và khởi chạy các trò chơi phi tập trung thành công.
Giới thiệu về Polygon Labs
Polygon Labs phát triển các giải pháp mở rộng Ethereum cho các giao thức Polygon.
Polygon
Polygon Labs tham gia với các nhà phát triển hệ sinh thái khác để giúp tạo ra cơ sở hạ tầng chuỗi khối có thể mở rộng, giá cả phải chăng, an toàn và bền vững cho web3. Polygon Labs ban đầu đã phát triển một bộ giao thức ngày càng tăng dành cho các nhà phát triển để dễ dàng truy cập vào các giải pháp mở rộng quy mô lớn, bao gồm lớp 2 (zk rollup và optimistic rollup), chuỗi bên, chuỗi lai, chuỗi dành riêng cho ứng dụng, chuỗi doanh nghiệp và tính khả dụng của dữ liệu giao thức. Các giải pháp mở rộng quy mô mà Polygon Labs phát triển ban đầu đã được áp dụng rộng rãi với hàng chục nghìn ứng dụng phi tập trung, địa chỉ duy nhất vượt quá 220,8 triệu, hơn 1,18 triệu hợp đồng thông minh được tạo và tổng số 2,48 tỷ giao dịch được xử lý kể từ khi thành lập. Polygon network hiện tại là nơi có một số dự án web3 lớn nhất, chẳng hạn như Aave, Uniswap và OpenSea cũng như các doanh nghiệp nổi tiếng, bao gồm Robinhood, Stripe và Adobe.
Sử dụng những công cụ AI này chắc chắn sẽ đưa năng suất của bạn lên một tầm cao mới.
Phải thành thật mà nói, ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ AI đáng chú ý đã cách mạng hóa cách chúng ta giao tiếp với máy móc. Khả năng tạo ra các phản hồi mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh của nó đã khiến nó được hoan nghênh và phổ biến rộng rãi.
Tuy nhiên, một số người cho rằng sự cường điệu xung quanh ChatGPT có thể đang làm lu mờ các công cụ AI sáng tạo khác cũng ấn tượng không kém, nếu không muốn nói là hơn thế.
Về vấn đề này, tôi muốn giới thiệu với bạn một số công cụ AI mới sẽ khiến bạn phải trố mắt, há hốc mồm kinh ngạc.
Cho dù bạn là người đam mê AI, chuyên gia công nghệ hay chỉ đơn giản là người muốn đi đầu, bài viết này sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết có giá trị về những phát triển mới nhất trong thế giới trí tuệ nhân tạo.
18 Công cụ AI đột phá
Hãy bắt đầu.
1. Decktopus AI
Trước đây, tôi đã viết về Tome, cho phép bạn tạo bản trình bày chỉ bằng cách viết văn bản.
Và bây giờ có một công cụ mới có thể làm được nhiều hơn thế, dĩ nhiên là Decktopus AI. Bạn chỉ cần viết chủ đề, sau đó công cụ sẽ hỏi một số câu hỏi cơ bản như bản trình bày nên kéo dài bao nhiêu thời gian và chọn một mẫu dựa trên những gì bạn thích.
Sau đó, nó sẽ tạo một bản trình bày cho bạn.
Tôi đã sử dụng nó với tư cách cá nhân bằng cách gõ một chủ đề và bạn có thể thấy nó cũng đã thêm một biểu đồ hình tròn.
Decktopus AI
Chắc chắn, bạn có thể chỉnh sửa bản trình bày của mình và thậm chí tải xuống bản trình bày đó trong gói miễn phí có watermark.
2. Simplified
Simplified
Gần đây, tôi tình cờ biết được một công cụ mạnh mẽ khiến tôi vô cùng ấn tượng với các khả năng của nó.
Giải pháp phần mềm tất cả trong một này được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp và cá nhân muốn tạo tài liệu tiếp thị và thiết kế hấp dẫn mà không cần nhiều ứng dụng.
Ngoài ra, nó còn cung cấp một bộ công cụ như Công cụ xóa nền (Background Remover), Công cụ thay đổi kích thước ma thuật (Magic Resizer) và Bộ công cụ thương hiệu (Brand Kít), giúp đơn giản hóa hơn nữa quy trình thiết kế cho người dùng ở mọi cấp độ chuyên môn.
Phần mềm này cũng được trang bị các tính năng chỉnh sửa video, quản lý phương tiện truyền thông xã hội và viết quảng cáo AI, khiến nó trở thành một giải pháp thiết kế và tiếp thị toàn diện.
Phần tốt nhất là ứng dụng này cung cấp gói miễn phí vĩnh viễn cung cấp quyền truy cập vào các tính năng cơ bản, giúp bất kỳ ai có nhu cầu thiết kế tối thiểu và ngay cả những người có ngân sách eo hẹp đều có thể truy cập được.
3. Publer
Publer
Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, phương tiện truyền thông xã hội đã trở thành một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp, doanh nhân và nhà tiếp thị để quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ của họ và tiếp cận nhiều đối tượng hơn.
Tuy nhiên, việc quản lý nhiều tài khoản mạng xã hội có thể tốn nhiều thời gian và quá sức, đặc biệt đối với các doanh nhân hoặc doanh nghiệp nhỏ.
Hãy truy cập Publer, một công cụ AI tiên tiến có thể giúp hợp lý hóa các nỗ lực tiếp thị truyền thông xã hội của bạn.
Nó hỗ trợ tất cả các kênh truyền thông xã hội lớn, cho phép bạn lên lịch, cộng tác và phân tích tất cả các bài đăng trên mạng xã hội của mình từ một nền tảng duy nhất, thân thiện với người dùng. Bạn có thể lập kế hoạch trước cho nội dung truyền thông xã hội của mình và phân phối nội dung đó trong nhiều tuần, nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm.
Hơn nữa, Publer được trang bị một số tính năng có thể giúp nâng cao chiến lược tiếp thị truyền thông xã hội của bạn.
4. Ocoya
Ocoya
Nếu bạn đang tìm cách thông suốt quy trình tạo nội dung của mình và dẫn đầu đối thủ trong bối cảnh thay đổi số chóng mặt, thì không đâu khác ngoài nền tảng sáng tạo có tên là Ocoya.
Đã qua rồi cái thời chỉ dựa vào cơ hội để doanh nghiệp của bạn được khám phá.
Để thực sự thành công trong thế giới cạnh tranh của kinh doanh hiện đại, điều cần thiết là quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trực tuyến. Tuy nhiên, việc tạo nội dung có giá trị và hấp dẫn trên nhiều nền tảng truyền thông xã hội có thể là một nhiệm vụ tốn nhiều thời gian và quá sức.
Rất may, Ocoya cung cấp một giải pháp có thể giúp bạn tiết kiệm tới 80% thời gian khi tạo nội dung. Với nền tảng này, bạn có thể dễ dàng tạo, tự động tạo và lên lịch các bài đăng trên mạng xã hội của mình chỉ trong vài phút.
Bằng cách khai thác sức mạnh của Ocoya, bạn có thể trút bỏ gánh nặng cho nhóm của mình và tập trung vào việc phát triển doanh nghiệp.
Cho dù bạn đang muốn tạo nội dung hấp dẫn để doanh nghiệp của mình được chú ý hay chỉ đơn giản là muốn tiết kiệm thời gian và tài nguyên, thì Ocoya chính là câu trả lời.
5. Krisp
Krisp
Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, giao tiếp trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Cho dù bạn là chủ doanh nghiệp, chuyên gia sáng tạo hay chỉ đơn giản là cố gắng duy trì kết nối với bạn bè và gia đình, các cuộc họp trực tuyến đã trở thành một phần không thể thiếu trong thói quen hàng ngày của chúng ta.
Tuy nhiên, với nhiều tiếng ồn xung quanh và nhiều yếu tố gây xao nhãng, việc có một cuộc trò chuyện rõ ràng và tập trung có thể là một thách thức. Đó là nơi mà Krisp vào cuộc.
Krisp là một công cụ mang tính cách mạng sử dụng công nghệ AI tiên tiến để loại bỏ tiếng ồn xung quanh, tiếng vang và những phiền nhiễu khác trong các cuộc họp trực tuyến. Với Krisp, bạn có thể tận hưởng cuộc trò chuyện rõ ràng bất kể bạn đang ở đâu hay điều gì đang xảy ra xung quanh bạn.
Krisp hoàn toàn miễn phí sử dụng. Đúng vậy, bạn có thể tận hưởng công nghệ khử tiếng ồn tiên tiến mà không tốn một xu nào.
6. Spirit me
Spirit me
Tạo kênh YouTube có thể là một cách tuyệt vời để chia sẻ ý tưởng, sự sáng tạo và kiến thức chuyên môn của bạn với nhiều khán giả hơn. Tuy nhiên, một trong những thách thức mà nhiều người sáng tạo phải đối mặt là tạo dựng lòng tin và sự tín nhiệm với người xem.
Đây là lúc có một nhân vật nhất quán và đáng tin cậy trên màn hình phát huy tác dụng.
Mặc dù một số người sáng tạo có thể thoải mái hiển thị khuôn mặt của họ trước máy quay, nhưng những người khác có thể muốn giữ hình ảnh cá nhân của họ ở chế độ riêng tư hoặc có thể không có tài nguyên để tạo video có hình ảnh của chính họ một cách nhất quán. Đây là nơi Spirit Me xuất hiện.
Đây là một công cụ sáng tạo cho phép bạn tạo hình đại diện kỹ thuật số của chính mình, hình đại diện này có thể được sử dụng để đại diện cho bạn trên màn hình trong video của mình.
Sử dụng Spirit Me cực kỳ đơn giản và chỉ cần một chiếc điện thoại thông minh và một vài phút. Chỉ cần làm theo hướng dẫn do ứng dụng cung cấp để tạo hình đại diện kỹ thuật số của bạn.
Với sự trợ giúp của các kỹ thuật AI tiên tiến, nó sẽ tạo ra một hình đại diện kỹ thuật số gần giống với ngoại hình và chuyển động của bạn, cho phép bạn tạo các video chất lượng cao mang lại cảm giác chân thực và đáng tin cậy.
7. Runway
Runway
Bạn có hào hứng khám phá thế giới AI nhưng bị choáng ngợp bởi số lượng công cụ có sẵn không? Không đâu khác ngoài Runway — giải pháp tối ưu cho bất kỳ ai quan tâm đến việc tạo các dự án AI tiên tiến.
Runway cung cấp một giao diện được sắp xếp hợp lý, tập hợp tất cả các công cụ bạn cần ở một vị trí thuận tiện.
Với hơn 30 công cụ AI, bao gồm khả năng chỉnh sửa video, xử lý hình ảnh và tạo mô hình 3D, Runway giúp bạn dễ dàng tạo các dự án do AI cung cấp để vượt qua ranh giới của những gì có thể.
Một trong những tính năng nổi bật của Runway là khả năng chỉnh sửa thời gian thực. Với phản hồi tức thì, bạn có thể thực hiện các thay đổi và điều chỉnh cho đến khi dự án của bạn trở nên hoàn hảo.
Và với các tính năng cộng tác tích hợp sẵn, Runway giúp bạn dễ dàng làm việc với các nhóm, chia sẻ ý tưởng và biến tầm nhìn chung của bạn thành hiện thực. Nhưng điều thực sự khiến Runway khác biệt là nó tập trung vào khả năng tiếp cận.
Cho dù bạn là nhà phát triển AI có kinh nghiệm hay người mới bắt đầu tò mò, Runway giúp bạn dễ dàng bắt đầu và khám phá toàn bộ tiềm năng của công nghệ AI.
8. Sheet+
Sheet+
Bạn cảm thấy mệt mỏi với việc nhập dữ liệu theo cách thủ công và tạo các công thức phức tạp cho bảng tính của mình?
Là người sáng tạo nội dung hoặc chủ doanh nghiệp, bạn biết rằng thời gian là tiền bạc và việc lãng phí hàng giờ cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có thể gây khó chịu và kém hiệu quả. Đó là lý do tại sao bạn cần dùng thử Sheet+, công cụ tối ưu để cách mạng hóa trải nghiệm bảng tính của bạn.
Đây là một phần mềm hỗ trợ AI có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và năng lượng bằng cách chuyển đổi văn bản của bạn thành các công thức Excel và Google Trang tính chính xác và chính xác chỉ trong vài giây.
Nói lời tạm biệt với việc nhập thủ công tẻ nhạt và chào mừng đến với quản lý dữ liệu dễ dàng với Sheet+.
Nhưng đó không phải là tất cả — Sheet+ cực kỳ linh hoạt và có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Cho dù bạn đang quản lý tài chính, tạo báo cáo hay phân tích dữ liệu, Sheet+ sẽ giúp bạn. Và nó tương thích với cả Excel và Google Sheet, vì vậy bạn có thể sử dụng nó với nền tảng bạn chọn.
9. Livelogue
Livelogue
Là một người sáng tạo trực tuyến, tôi luôn tìm kiếm các nền tảng mới và sáng tạo có thể giúp các cá nhân khởi chạy và điều hành doanh nghiệp của họ một cách dễ dàng. Đó là lý do tại sao tôi đã rất xúc động khi tình cờ xem được Livelogue.
Livelogue là một nền tảng tất cả trong một cho phép người dùng tạo trang web, khởi chạy cửa hàng và chạy các chương trình thành viên một cách dễ dàng.
Điều ấn tượng hơn nữa là giao diện thân thiện với người dùng của nó, giúp mọi người bắt đầu dễ dàng, bất kể trình độ chuyên môn kỹ thuật của họ.
Một trong những tính năng nổi bật của Livelogue là khả năng giúp người dùng kiếm tiền từ nội dung của họ một cách nhanh chóng và dễ dàng. Với các công cụ tích hợp sẵn của nền tảng, người dùng có thể khởi chạy cửa hàng của mình và bắt đầu bán sản phẩm ngay lập tức.
Ngoài ra, tính năng chương trình thành viên của Livelogue cho phép người dùng cung cấp nội dung và đặc quyền độc quyền cho người đăng ký của họ, mang lại nguồn doanh thu bổ sung.
Một khía cạnh khác của Livelogue khiến nó khác biệt với các nền tảng khác là mô hình định giá của nó. Người dùng có thể đăng ký và sử dụng nền tảng miễn phí mà không phải trả bất kỳ khoản phí hoặc đăng ký hàng tháng nào.
Livelogue chỉ lấy một khoản hoa hồng nhỏ 5% khi người dùng thực hiện bán hàng, làm cho nó trở thành một lựa chọn cực kỳ công bằng và dễ tiếp cận cho những cá nhân muốn bắt đầu công việc kinh doanh nhỏ hoặc hối hả của họ.
10. Rationale
Rationale
Trong thế giới ngày nay, việc ra quyết định có thể là một nhiệm vụ khó khăn, cho dù bạn là doanh nhân, nhà sáng tạo hay chỉ là người đang tìm cách đưa ra lựa chọn tốt nhất. Đó là lúc một công cụ như Rationale xuất hiện — một giải pháp do AI cung cấp được thiết kế để đơn giản hóa quy trình ra quyết định.
Giao diện trực quan của Rationale giúp bạn dễ dàng nhập các tùy chọn hoặc quyết định đang chờ xử lý và các thuật toán nâng cao của nó tạo ra phân tích chuyên sâu trong vài giây.
Cho dù bạn đang cân nhắc những ưu và nhược điểm, tiến hành phân tích SWOT hay xem xét nhiều tiêu chí, Rationale sẽ giúp bạn.
Một trong những khía cạnh ấn tượng nhất của Rationale là khả năng học hỏi từ các quyết định trước đây của bạn và thích ứng với phong cách ra quyết định độc đáo của bạn.
Theo thời gian, Rationale ngày càng trở nên tốt hơn trong việc cung cấp cho bạn thông tin chuyên sâu và hướng dẫn bạn cần để đưa ra những lựa chọn tự tin. Nhưng bất chấp khả năng AI mạnh mẽ của nó, Rationalale vẫn tập trung vào sự đơn giản và dễ sử dụng.
Thiết kế gọn gàng, tối giản của nó đảm bảo rằng bạn có thể tập trung vào quyết định hiện tại mà không bị sa lầy bởi các chi tiết không cần thiết hoặc sự phân tâm.
Vì vậy, cho dù bạn là một chuyên gia bận rộn hay chỉ là người coi trọng thời gian của mình và muốn đưa ra quyết định sáng suốt hơn, Rationale là một công cụ vô giá có thể giúp bạn đạt được mục tiêu và khai phá hết tiềm năng của mình.
11. Beatoven
Beatoven
Nếu bạn là một người đam mê âm nhạc với niềm đam mê tạo ra các bản nhạc của riêng mình nhưng thiếu kiến thức kỹ thuật hoặc kỹ năng âm nhạc để làm điều đó, đừng lo lắng! Beatoven là một nền tảng âm nhạc sáng tạo cho phép bạn sử dụng công nghệ AI để tạo âm nhạc miễn phí bản quyền của riêng mình, hoàn hảo để thiết lập giai điệu cho nội dung của bạn.
Nó cực kỳ thân thiện với người dùng, vì vậy bạn không cần phải là một thiên tài âm nhạc để bắt đầu. Chỉ cần chọn một thể loại hoặc phong cách phù hợp với sở thích của bạn và đặt độ dài cho bản nhạc của bạn. Sau đó, điều chỉnh tâm trạng để phù hợp với câu chuyện mà bạn muốn truyền tải.
Chỉ với một vài cú nhấp chuột, bạn có thể sáng tác một bản nhạc độc đáo và nguyên bản, bổ sung hoàn hảo cho dự án của bạn. Và nếu bạn cần hướng dẫn, Beatoven có rất nhiều hướng dẫn để giúp bạn bắt đầu.
Thử nghiệm với các thể loại, âm thanh và tâm trạng khác nhau cho đến khi bạn tìm thấy sự kết hợp hoàn hảo phù hợp với tầm nhìn sáng tạo của mình.
Với Beatoven, bạn có thể giải phóng trí tưởng tượng của mình và tạo ra một số bản nhạc thực sự kỳ diệu mà khán giả của bạn sẽ yêu thích.
12. Eesel
Eesel
Bạn có choáng ngợp với việc quản lý tài sản kỹ thuật số của mình không? Là người tạo nội dung hoặc chủ sở hữu doanh nghiệp, bạn có thể có rất nhiều tài liệu để theo dõi.
Rất may, Eesel ở đây để giúp đỡ. Nền tảng sáng tạo này được thiết kế để đơn giản hóa quy trình quản lý tệp của bạn và sắp xếp mọi thứ ở một nơi.
Với Eesel, bạn có thể dễ dàng lưu trữ và phân loại tất cả các tài liệu của mình, giúp bạn dễ dàng tìm thấy những gì mình cần khi cần.
Một trong những tính năng nổi bật của Eesel là khả năng tìm kiếm mạnh mẽ. Cho dù bạn đang tìm kiếm một tệp cụ thể hay chỉ duyệt qua bộ sưu tập của mình, các thuật toán tìm kiếm nâng cao của Eesel sẽ giúp bạn dễ dàng tìm thấy những gì mình cần.
Ngoài ra, nó hỗ trợ tích hợp với nhiều ứng dụng và dịch vụ, chẳng hạn như Google Drive và Dropbox, cho phép bạn tìm kiếm và truy cập các tệp từ tất cả các nền tảng khác nhau của mình ở một nơi.
Vì vậy, nếu bạn đã sẵn sàng kiểm soát tài sản kỹ thuật số của mình và hợp lý hóa quy trình quản lý tệp của mình, hãy dùng thử Eesel ngay hôm nay và tự mình xem lý do tại sao nó nhanh chóng trở thành công cụ dành cho người tạo nội dung cũng như chủ sở hữu doanh nghiệp.
13. MidJourney, Lexica, PlaygroundAI
MidJourney, Lexica, PlaygroundAI
Là người sáng tạo nội dung, tôi biết rằng việc tìm kiếm hình ảnh phù hợp để đi kèm với tác phẩm của mình có thể tạo ra sự khác biệt hoàn toàn trong việc thu hút sự chú ý của khán giả. Tuy nhiên, duyệt qua vô số trang web hình ảnh có sẵn có thể là một công việc tẻ nhạt làm hao mòn thời gian quý báu và năng lượng sáng tạo.
May mắn thay, với sự trợ giúp của hình ảnh do AI tạo ra, tôi đã tìm ra giải pháp cho vấn đề này. Với các nền tảng như Playground, Lexica và Midjourney, tôi có thể dễ dàng nhập các thông số hình ảnh mong muốn và nhận được hình ảnh độc đáo, chất lượng cao chỉ trong vài giây.
Đã qua rồi cái thời cuộn không ngừng qua những hình ảnh có sẵn chung chung, với hy vọng tình cờ tìm thấy hình ảnh phù hợp hoàn hảo cho nội dung của mình.
Giờ đây, tôi có thể tập trung nỗ lực vào quá trình sáng tạo, tự tin với kiến thức mà tôi có thể nhanh chóng và dễ dàng tiếp cận hình ảnh chất lượng cao bổ sung hoàn hảo cho công việc của mình.
Cho dù đó là một bài đăng trên blog, nội dung mạng xã hội hay tài liệu tiếp thị, hình ảnh do AI tạo ra đã thực sự cách mạng hóa cách tôi tiếp cận việc tạo nội dung trực quan.
14. Cleanvoice AI
Cleanvoice AI
Bạn có phải là một podcaster đang dành hàng giờ để chỉnh sửa các tập? Nếu vậy, bạn không cô đơn đâu. Nhưng nếu tôi nói với bạn rằng có một công cụ có thể làm cho quá trình này nhanh hơn và dễ dàng hơn thì sao? Công cụ đó là CleanVoice.
CleanVoice là một công cụ chỉnh sửa được hỗ trợ bởi AI có thể giúp bạn tự động dọn dẹp các tập podcast của mình. Điều này có nghĩa là bạn có thể nói lời tạm biệt với hàng giờ dành cho việc chỉnh sửa các từ đệm, khoảng im lặng khó xử hoặc tiếng ồn xung quanh. Với CleanVoice, bạn có thể tập trung vào việc tạo nội dung tuyệt vời trong khi công cụ này sẽ lo phần còn lại.
Bạn có thể dùng thử CleanVoice miễn phí trong cả tháng. Điều này cho bạn nhiều thời gian để xem bạn có thể tiết kiệm được bao nhiêu thời gian và công sức. Và nếu bạn quyết định tiếp tục sử dụng công cụ này sau thời gian dùng thử, bạn sẽ thấy rằng đó là một bổ sung có giá trị và giá cả phải chăng cho bộ công cụ podcasting của bạn.
Bằng cách sử dụng CleanVoice, bạn sẽ có thể dành nhiều thời gian hơn để làm những gì mình yêu thích — tạo các tập mới, tương tác với khán giả và phát triển podcast của mình. Và với khả năng chỉnh sửa chất lượng chuyên nghiệp của CleanVoice, bạn có thể yên tâm rằng các tập của mình sẽ luôn có âm thanh trau chuốt và sẵn sàng cho người nghe.
15. Murf, ElevenLabs
Murf, ElevenLabs
Murf là một công cụ cải tiến được hỗ trợ bởi AI có thể chuyển đổi văn bản của bạn thành giọng nói chân thực, giống như con người.
Không giống như các công cụ chuyển văn bản thành giọng nói khác, Murf sử dụng các thuật toán nâng cao để phân tích sắc thái lời nói của con người và sao chép chúng ở đầu ra, tạo ra giọng nói hầu như không thể phân biệt được với giọng nói của người thật.
Với Murf, bạn không còn phải dựa vào những giọng nói chung chung, giống như rô-bốt để đưa nội dung bằng văn bản của mình vào cuộc sống. Thay vào đó, bạn có thể chọn từ nhiều giọng nói giống như người thật, với các dấu, âm điệu và phong cách khác nhau phù hợp với nhu cầu của bạn.
Tương tự, có một công cụ khác gọi là ElevenLabs cũng có thể thực hiện điều tương tự.
Cho dù bạn cần giọng nói chuyên nghiệp cho bài thuyết trình kinh doanh hay giọng nói trò chuyện, thân thiện cho video tiếp thị, những công cụ này đều đáp ứng được nhu cầu của bạn.
Vì vậy, hãy thử và xem điều kỳ diệu.
16. Flair
Flair
Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, việc tạo ra một bản sắc thương hiệu mạnh là điều cần thiết cho sự thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào. Tuy nhiên, việc tạo nội dung hấp dẫn và hấp dẫn trực quan có thể là một quá trình tốn thời gian và tốn kém. Đó là nơi Flair đến.
Flair là một công cụ thiết kế AI tiên tiến giúp đơn giản hóa quá trình tạo hình ảnh thương hiệu.
Với Flair, bạn có thể dễ dàng kéo và thả ảnh sản phẩm của mình vào canvas, thêm một số hình ảnh để mô tả cảnh và chỉnh sửa cho đến khi bạn hài lòng với kết quả. Công cụ này sẽ lo phần còn lại, cho phép bạn tập trung vào các khía cạnh khác của doanh nghiệp mình.
Điều làm nên sự khác biệt của Flair là khả năng tùy chỉnh hình ảnh để phù hợp với phong cách và thông điệp độc đáo của thương hiệu bạn. Cách tiếp cận được cá nhân hóa này đảm bảo rằng nội dung của bạn phù hợp với đối tượng của bạn và giúp bạn nổi bật trong một thị trường đông đúc.
Bằng cách sử dụng Flair, bạn có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên quý giá trong khi tạo nội dung chất lượng chuyên nghiệp. Điều này sẽ giúp tăng khả năng hiển thị và công nhận thương hiệu của bạn, cuối cùng dẫn đến thành công lớn hơn.
17. Mixo, Durable
Mixo, Durable
Bạn đang cố găng tạo một trang web thực sự đại diện cho thương hiệu của bạn và thu hút sự chú ý của khán giả? Không cần tìm đâu xa hơn Mixo và Durable, hai nền tảng mạnh mẽ có thể tạo các trang web tuyệt đẹp cho bạn chỉ trong vài phút.
Đã qua rồi cái thời dành vô số thời gian để mày mò mã phức tạp hoặc cố gắng điều hướng các giao diện khó hiểu. Với những công cụ này, tất cả những gì bạn cần làm là trả lời một số câu hỏi đơn giản về doanh nghiệp hoặc thương hiệu của mình và các thuật toán AI sẽ lo phần còn lại.
Bạn sẽ có quyền truy cập vào một loạt các mẫu, bố cục và thiết kế có thể tùy chỉnh, tất cả đều được thiết kế để giúp bạn tạo một trang web nổi bật giữa đám đông.
Cho dù bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ đang tìm cách mở rộng sự hiện diện trực tuyến của mình hay một chuyên gia sáng tạo muốn giới thiệu danh mục đầu tư của mình, Mixo và Bền có mọi thứ bạn cần để tạo ấn tượng ban đầu tuyệt vời.
Và phần tốt nhất? Bạn không cần bất kỳ kỹ năng kỹ thuật nào để bắt đầu.
18. Codeium
Codeium
Nếu bạn là nhà phát triển hoặc lập trình viên, bạn có thể đã nghe nói về GitHub Copilot, công cụ cải tiến sử dụng Codex của OpenAI để đề xuất mã và thậm chí toàn bộ chức năng trong thời gian thực, trực tiếp từ trình chỉnh sửa mã của bạn.
Với GitHub Copilot, bạn có thể hợp lý hóa quy trình viết code của mình và tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cải thiện quy trình làm việc và nâng cao năng suất tổng thể.
Tuy nhiên, một nhược điểm của GitHub Copilot là nó là một dịch vụ trả phí, điều này có thể không khả thi đối với tất cả mọi người. May mắn thay, có một giải pháp có thể giúp bạn tận hưởng những lợi ích của GitHub Copilot mà không tốn quá nhiều chi phí. Giải pháp đó là Codeium.
Đây là giải pháp thay thế nguồn mở, miễn phí cho GitHub Copilot sử dụng thuật toán học máy để đề xuất mã và chức năng trong thời gian thực.
Ngoài ra, Codeium tương thích với nhiều loại ngôn ngữ lập trình, làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt và mạnh mẽ cho các nhà phát triển thuộc mọi nền tảng.
Chương trình trả thưởng giới thiệu ứng viên hấp dẫn nhất từ GAMBA.
Mừng bạn đến với chương trình Referral Bonus của GAMBA! Chương trình mang lại cho bạn cơ hội nhận được mức thưởng (bonus) hấp dẫn, và thời gian nhận bonus nhanh đến bất ngờ (chưa đầy 3 tháng).
Gamba Referral Bonus hiện đang có 3 job với bonus lên đến 21 triệu
Các bước tham gia
Bắt đầu rất đơn giản:
Xem kỹ nội dung chương trình.
Điền thông tin giới thiệu vào mẫu đăng ký. Sau khi nhận được thông tin, GAMBA Team sẽ liên hệ bạn và ứng viên để xác nhận thông tin giới thiệu
Kết quả của các bước trong quy trình tuyển dụng ứng viên sẽ được cập nhật thường xuyên đến bạn.
Nhận thưởng khi giới thiệu thành công ứng viên.
LƯU Ý QUAN TRỌNG:
Một ứng viên được giới thiệu thành công khi: 1) Ứng viên hoàn thành thử việc 1 tháng và/hoặc 2) Ứng viên ký hợp đồng làm việc chính thức
Bạn nhận được 100% giá trị bonus mà GAMBA công bố, nếu vừa giới thiệu thành công ứng viên, vừa tạo hồ sơ trên Gambaru.io (chỉ áp dụng cho Engineer/Artist/Designer). Tạo hồ sơ trên Gambaru.io luôn nào (xem hướng dẫn https://bit.ly/gambasignup)
Ngược lại (chỉ giới thiệu ứng viên thành công mà không tạo hồ sơ trên Gambaru.io), bạn nhận được 85% giá trị bonus.
Như vậy, với người giới thiệu không phải là Engineer/Artist/Design, bonus tối đa bạn nhận được là 85% giá trị được công bố.
Danh sách công việc đang áp dụng
Bạn đã thấy nhiệt huyết tăng cao chưa? Vậy hãy bắt đầu ngay với các công việc nhận bonus của chương trình nhé:
Công ty game hàng đầu Nhật Bản - Miền đất mộng mơ đối với các nhân tài công nghệ
Không phải tự nhiên mà đây là công ty game đang được nhiều nhân tài công nghệ săn đón!
Trong thị trường game đang phát triển với tốc độ chóng mặt hiện nay, việc tìm được một công ty về game có thể tạo ra các sản phẩm chất lượng cao, mang tính sáng tạo và sức hút đến người chơi là điều không hề dễ dàng.
Tuy nhiên, với công ty E – một công ty 100% vốn Nhật Bản chuyên phát triển các dòng game dựa trên IP Anime, Manga – các nhân tài công nghệ đang săn đón mơ ước có thể tìm thấy một mảnh đất mộng mơ để thỏa mãn đam mê và khát vọng sáng tạo của mình.
Công ty E – chuyên phát triển mobile game dựa trên IP Anime và Manga
Công ty E được thành lập từ năm 2009, là công ty hàng đầu về phát triển và xuất bản game tại Nhật, đã niêm yết trên sàn TSE.
Với kinh nghiệm dày dặn trong mảng console game, công ty đã tận dụng và ứng dụng thành công vào việc phát triển các trò chơi mobile.
Điều này giúp công ty tạo ra một trải nghiệm game mới mẻ và hấp dẫn trong thị trường game di động đang phát triển nhanh chóng.
Đa phần các tựa game đều được phát hành tại Nhật, nhưng thông qua các số liệu trước đó, công ty đang mở rộng sang các thị trường khác ở Châu Á như Hàn Quốc, Trung Quốc và Thái Lan.
Với hơn 10 game đã phát hành và nhiều game đang được phát triển, công ty E hướng tới việc trở thành một công ty phát triển và xuất bản game lớn trên toàn cầu.
Để thực hiện kế hoạch phát triển, công ty E đã thành lập một development studio ở TPHCM và coi đây như một nền tảng phát triển quan trọng. Studio hiện đang có tổng cộng dưới 50 nhân viên và có kế hoạch tăng lên 100 trong năm nay.
Văn phòng Development Studio tại VN. Ảnh: Fanpage công ty E
Văn phòng Development Studio tại VN. Ảnh: Fanpage công ty E
Văn phòng Development Studio tại VN. Ảnh: Fanpage công ty E
Đây được xem là một bước đột phá quan trọng của công ty trong việc mở rộng hoạt động phát triển và phân phối game của mình trên toàn cầu.
Ngoài việc phát triển các game mobile và MMO, công ty E tại Việt Nam còn khởi động dự án NFT (dự án GameFi) dựa trên cốt truyện Anime của Nhật Bản.
Dự án này đang được mong chờ đón nhận sự quan tâm của các ứng viên yêu thích văn hoá game và phim hoạt hình Nhật Bản cũng như muốn sử dụng khả năng tiếng Nhật để phát triển công việc.
Hiện công ty E đang cần tuyển 2 tài năng cho vị trí Senior Unity Game Developer. Nếu quan tâm, yêu thích và muốn chung tay tạo ra những game hấp dẫn cho thị trường, mời bạn tham gia ứng tuyển tại đây (đừng quên sử dụng QUICK APPLY để ứng tuyển nhanh cho vị trí này nhé.
Spotify ra mắt DJ AI thay người dùng khám phá và chọn nhạc
Spotify ra mắt DJ AI
Ngày 23/2, Spotify giới thiệu tính năng “DJ” dựa trên trí tuệ nhân tạo để cung cấp trải nghiệm nghe nhạc mới cho người dùng. Tính năng này sử dụng Generative AI từ OpenAI để tạo ra trợ lý ảo cá nhân hóa, giúp người dùng chọn những bài hát phù hợp với sở thích của họ.
Tính năng “DJ” sẽ tự động sắp xếp danh sách phát dựa trên những sản phẩm mới và sở thích của người dùng, và liên tục cập nhật theo phản hồi của người dùng.
“DJ” sẽ được phát hành trên thị trường Mỹ và Canada, cung cấp thông tin về nghệ sĩ và sản phẩm bằng giọng nói được thiết lập bằng trí tuệ nhân tạo. Spotify đã mua lại Sonantic để phát triển tính năng này.
Generative AI đang trở thành chủ đề quan tâm của nhiều ngành công nghiệp, trong đó có âm nhạc, để hỗ trợ sáng tác và sản xuất âm nhạc.
Sam Bankman-Fried bị cáo buộc quyên góp chính trị bất hợp pháp
Sam Bankman-Fried
Cựu CEO của FTX đang phải đối mặt với bốn tội danh gian lận bổ sung, nâng tổng số cáo buộc chống lại ông lên 12.
Các cáo buộc mới bao gồm vi phạm luật tài chính chiến dịch của Hoa Kỳ bằng cách đóng góp công ty cho các ứng cử viên và ủy ban đã được báo cáo nhân danh người khác, lừa đảo qua đường dây và rửa tiền.
Bankman-Fried đã đưa hơn 40 triệu đô cho các chính trị gia và PAC chủ yếu nghiêng về Đảng Dân chủ trước cuộc bầu cử giữa kỳ năm 2022 và ông tuyên bố đã trao một số tiền tương đương cho các nhóm Đảng Cộng hòa, phần lớn trong số đó không được công khai.
Bankman-Fried cũng đang phải đối mặt với các cáo buộc ban đầu về việc dẫn đầu một “lừa đảo kéo dài nhiều năm” được thiết kế để che giấu các nhà đầu tư FTX về việc tiền của họ đã được chuyển hướng đến quỹ phòng hộ tiền điện tử Alameda của anh ta và lạm dụng tiền của khách hàng FTX.
Anh ta hiện đang chờ xét xử với khoản tiền bảo lãnh tại ngoại trị giá 250 triệu đô la.
OpenAI giới thiệu dịch vụ xử lý và vận hành mô hình ngôn ngữ AI – OpenAI Foundry
Sam Altman, CEO OpenAI
OpenAI Foundry cho phép tổ chức và doanh nghiệp vận hành công cụ tạo nội dung bằng mô hình ngôn ngữ trên máy chủ do chính OpenAI cung cấp.
Foundry được thiết kế phục vụ những khách hàng có nhu cầu chạy workload lớn và cho phép quản lý hoàn toàn tuỳ chỉnh mô hình deep learning.
Dịch vụ này trả tiền theo gói 3 tháng hoặc 1 năm, và chi phí không hề rẻ. Một phiên bản mô hình ngôn ngữ GPT-3.5 rút gọn vận hành có giới hạn đã được báo giá 78.000 USD cho ba tháng, một năm là 264.000 USD.
Google ra mắt Khóa chính và Khóa ngoại cho BigQuery
Khóa chính và khóa ngoại
BigQuery hiện hỗ trợ sử dụng khóa chính và khóa ngoại trong việc tạo bảng, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
Các khóa chính là “unique” (duy nhất) cho mỗi hàng và các khóa ngoại trong một hàng phải có trong cột khóa chính của bảng khóa chính. Các bảng hiện có cũng có thể được cung cấp khóa chính và khóa ngoại bằng cách sử dụng câu lệnh ALTER TABLE.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là việc sử dụng BigQuery làm cơ sở dữ liệu liên quan có thể không tối ưu và có thể ảnh hưởng đến chi phí cũng như hiệu suất.
Thay vào đó, cấu trúc dữ liệu không chuẩn hóa được khuyến nghị để có hiệu suất tốt nhất. Quyết định áp dụng khóa chính và khóa ngoại phải được cân bằng với nhu cầu về tính toàn vẹn của dữ liệu.
