Startup Stability AI tiếp tục hoàn thiện các mô hình generative AI của mình trước sự cạnh tranh ngày càng tăng — và những thách thức về mặt đạo đức.
Hôm nay, Stability AI đã công bố ra mắt Stable Diffusion XL 1.0, một mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh (text to image) mà công ty mô tả là bản phát hành “tiến bộ nhất” cho đến nay. Stable Diffusion XL 1.0 mang đến màu sắc “rực rỡ hơn” và “chính xác” cũng như độ tương phản, đổ bóng và ánh sáng tốt hơn so với phiên bản tiền nhiệm.
Chính thức ra mắt Stable Diffusion XL
Joe Penna, người đứng đầu bộ phận Machine learning ứng dụng của Stability AI cho biết Stable Diffusion XL 1.0, chứa 3,5 tỷ tham số (parameters), có thể mang lại hình ảnh có độ phân giải 1 megapixel đầy đủ “chỉ trong vài giây” ở nhiều tỷ lệ khung hình. “Tham số” là các phần của mô hình được học từ dữ liệu huấn luyện và về cơ bản xác định kỹ năng của mô hình đối với một vấn đề, trong trường hợp này là tạo ra hình ảnh.
Mô hình Stable Diffusion trước đó, rồi phiên bản Stable Diffusion XL 0.9, cũng có thể tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao hơn, nhưng yêu cầu nhiều khả năng điện toán hơn.
Penna cho biết: “Stable Diffusion XL 1.0 có thể tùy chỉnh, sẵn sàng để tinh chỉnh các khái niệm và phong cách. Nó cũng dễ sử dụng hơn, tạo được các thiết kế phức tạp với lời nhắc xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản.”
Ngoài ra, Stable Diffusion XL 1.0 còn được cải thiện trong lĩnh vực tạo văn bản. Penna cho biết, trong khi nhiều mô hình text-to-image tốt nhất gặp khó khăn trong việc tạo ra hình ảnh có logo dễ đọc, ít thư pháp hoặc phông chữ hơn, thì Stable Diffusion XL 1.0 có khả năng tạo văn bản “nâng cao” và dễ đọc.
Theo báo cáo của SiliconAngle và VentureBeat, Stable Diffusion XL 1.0 hỗ trợ inpainting (tái tạo lại các phần còn thiếu của hình ảnh), outpainting (mở rộng hình ảnh hiện có) và prompt “từ hình ảnh đến hình ảnh” (image-to-image) — nghĩa là người dùng có thể nhập hình ảnh và thêm một số lời nhắc văn bản để tạo các biến thể chi tiết hơn của hình ảnh đó. Ngoài ra, mô hình hiểu các hướng dẫn phức tạp, gồm nhiều phần được đưa ra trong các prompt ngắn, trong khi các mô hình Stable Diffusion trước đó cần các prompt dài hơn hơn.
Ông nói thêm: “Chúng tôi mong rằng qua việc phát hành mô hình nguồn mở mạnh mẽ hơn này, độ phân giải của hình ảnh sẽ không phải là thứ duy nhất tăng gấp bốn lần mà còn là những tiến bộ sẽ mang lại lợi ích to lớn cho tất cả người dùng”.
Nhưng cũng giống như các phiên bản trước của Stable Diffusion, mô hình này làm nảy sinh các vấn đề đạo đức nghiêm trọng.
Một số ảnh tạo bằng Stable Diffusion
Về lý thuyết, phiên bản mã nguồn mở của Stable Diffusion XL 1.0 có thể bị kẻ xấu sử dụng để tạo ra nội dung độc hại hoặc có hại, chẳng hạn như deepfakes không có sự đồng ý từ ‘người bị hại’. Đó là một phần phản ánh dữ liệu được sử dụng để huấn luyện nó: hàng triệu hình ảnh từ khắp nơi trên web.
Vô số hướng dẫn minh họa cách sử dụng các công cụ riêng của Stability AI, bao gồm DreamStudio, giao diện người dùng mã nguồn mở cho Stable Diffusion, để tạo deepfakes. Vô số người khác chỉ ra cách tinh chỉnh các mô hình Stable Diffusion cơ bản để tạo nội dung khiêu dâm.
Penna không phủ nhận rằng có thể xảy ra lạm dụng — và thừa nhận rằng mô hình này cũng có những thành kiến nhất định. Tuy nhiên, ông nói thêm rằng Stability AI đã thực hiện “các bước bổ sung” để giảm thiểu việc tạo nội dung có hại bằng cách lọc dữ liệu đào tạo của mô hình để tìm hình ảnh “không an toàn”, đưa ra các cảnh báo mới liên quan đến lời nhắc có vấn đề và chặn càng nhiều thuật ngữ có vấn đề trong công cụ càng tốt.
Bộ đào tạo của Stable Diffusion XL 1.0 cũng bao gồm tác phẩm nghệ thuật của các nghệ sĩ đã phản đối các công ty, trong đó có Stability AI sử dụng tác phẩm của họ làm dữ liệu đào tạo cho các mô hình Generative AI. Stability AI tuyên bố rằng nó được bảo vệ khỏi trách nhiệm pháp lý theo học thuyết sử dụng hợp lý, ít nhất là ở Mỹ. Nhưng điều đó không ngăn được một số nghệ sĩ và công ty lưu ảnh Getty Images đệ đơn kiện để ngăn chặn hoạt động này.
Stability AI, có quan hệ đối tác với công ty khởi nghiệp Spawning để tôn trọng các yêu cầu “chọn không tham gia” từ các nghệ sĩ này, nói rằng họ chưa xóa tất cả các tác phẩm nghệ thuật bị gắn cờ khỏi bộ dữ liệu đào tạo của mình nhưng nó “tiếp tục kết hợp các yêu cầu của các nghệ sĩ”.
Penna cho biết: “Chúng tôi không ngừng cải thiện chức năng an toàn của Stable Diffusion và nghiêm túc trong việc tiếp tục lặp lại các biện pháp này. Hơn nữa, chúng tôi cam kết tôn trọng các yêu cầu của nghệ sĩ về việc xóa khỏi tập dữ liệu đào tạo.”
Cùng với việc phát hành Stable Diffusion XL 1.0, Stability AI sẽ phát hành một tính năng tinh chỉnh trong bản beta cho API của mình, tính năng này sẽ cho phép người dùng sử dụng tối thiểu năm hình ảnh để “chuyên môn hóa” việc tạo cho những người, sản phẩm cụ thể… Công ty cũng đang đưa Stable Diffusion XL 1.0 lên Bedrock, nền tảng đám mây của Amazon để lưu trữ các mô hình generative AI — mở rộng dựa trên sự hợp tác đã công bố trước đó với AWS.
Việc thúc đẩy quan hệ đối tác và các khả năng mới xuất hiện khi Stability gặp khó khăn trong nỗ lực thương mại — đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ OpenAI, Midjourney và những bên khác. Vào tháng 4, Semafor báo cáo rằng Stability AI đã huy động được hơn 100 triệu đô vốn đầu tư mạo hiểm cho đến nay, đang đốt tiền – thúc đẩy việc đóng một khoản nợ chuyển đổi trị giá 25 triệu đô vào tháng 6 và một cuộc săn lùng giám đốc điều hành để giúp tăng doanh số bán hàng.
Giám đốc điều hành của Stability AI, Emad Mostaque cho biết trong một thông cáo báo chí:
“Mô hình SDXL mới nhất đại diện cho bước tiếp theo trong di sản đổi mới của Stability AI và khả năng đưa các mô hình truy cập mở tiên tiến nhất ra thị trường cho cộng đồng AI. Ra mắt phiên bản 1.0 trên Amazon Bedrock thể hiện cam kết mạnh mẽ của chúng tôi trong việc hợp tác cùng AWS để cung cấp các giải pháp tốt nhất cho nhà phát triển và khách hàng của chúng tôi.”
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.
We are thrilled to invite you to a thought-provoking event featuring Mr. Kim Pham, a prominent figure in the tech industry.
With the rapid advancement of technology and the rise of AI, many are left wondering about the future of their jobs, particularly in the field of software development.
As a leader in the industry, Mr. Pham will delve into this topic and share his insights on the potential impact of generative AI on the Vietnamese tech industry.
As the CEO and Founder of Cohost AI, Mr. Kim Pham has been at the forefront of innovative technology solutions. His impressive background includes working at Google and being the 100th engineer at Airbnb, where he accumulated over 12 years of experience in Silicon Valley.
With a wealth of experience and expertise, Mr. Kim Pham has an unparalleled understanding of the tech industry and is well-positioned to offer valuable insights into the future of AI.
This event is a must-attend for anyone interested in the future of AI and the tech industry.
You will have the opportunity to gain valuable insights from a leading industry expert, network with like-minded individuals, and participate in a lively and engaging discussion.
Don’t miss out on this exciting opportunity to gain a competitive edge in the ever-evolving tech industry!
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.
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.
