OpenAI đã công bố việc phát hành một mẫu thử nghiệm mới có tên là SearchGPT, nhằm kết hợp các điểm mạnh của các mô hình AI của họ với thông tin từ web để cung cấp câu trả lời nhanh chóng và kịp thời với các nguồn rõ ràng và liên quan.

Đặc điểm chính của SearchGPT bao gồm:

• Câu trả lời nhanh chóng và kịp thời: Mẫu thử nghiệm được thiết kế để nhanh chóng và trực tiếp phản hồi các truy vấn của người dùng, cung cấp thông tin cập nhật từ web.
• Các nguồn liên quan: SearchGPT sẽ cung cấp cho người dùng các liên kết rõ ràng đến các nguồn liên quan mà nó đã sử dụng để tạo ra các phản hồi của mình, cho phép tìm hiểu thêm.
• Tương tác hội thoại: Người dùng sẽ có thể đặt các câu hỏi tiếp theo, xây dựng trên ngữ cảnh chung với mỗi truy vấn, tương tự như một cuộc trò chuyện với một người.
• Giao diện sạch sẽ: Mẫu thử nghiệm có giao diện đơn giản và direct, giúp người dùng dễ dàng tương tác với chức năng tìm kiếm.

Đây là một động thái rõ ràng của OpenAI nhằm mở rộng phạm vi hoạt động của công ty ra ngoài các mô hình ngôn ngữ và vào thị trường tìm kiếm. Với các lợi thế tiềm năng của SearchGPT, chẳng hạn như khả năng tìm kiếm trên web và tính chất hội thoại, nó có thể đặt ra một thách thức đáng kể đối với các công cụ tìm kiếm hiện có, đặc biệt là đối với những người dùng đã quen sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT để đáp ứng nhu cầu thông tin của họ.

Mistral, công ty nghiên cứu AI, vừa công bố việc phát hành Mistral Large 2, thế hệ mới của mô hình cờ đầu của họ. So với phiên bản trước, phiên bản mới có khả năng vượt trội hơn nhiều trong các lĩnh vực như tạo ra ngôn ngữ, toán học và lập luận. Nó cũng cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ mạnh mẽ hơn và khả năng gọi hàm nâng cao.

Điểm số đánh giá cho thấy Mistral Large 2 có hiệu suất nổi bật, với độ chính xác trung bình trong việc tạo mã là 76,9%, chỉ thấp hơn một chút so với mức ấn tượng 77,9% của mô hình mạnh mẽ GPT-4. Đáng chú ý, mô hình có hiệu suất cao này lại có ít tham số hơn nhiều so với mô hình Llama 3.1 405B lớn hơn, chứng minh sự hiệu quả và khả năng của nhóm Mistral.

Mistral Large 2 được thiết kế để suy luận trên một nút duy nhất, với trọng tâm là các ứng dụng yêu cầu cửa sổ ngữ cảnh dài. Nó hỗ trợ hàng chục ngôn ngữ và có cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128k token. Mặc dù mô hình được phát hành theo giấy phép nghiên cứu của Mistral, giới hạn việc sử dụng cho mục đích nghiên cứu và phi thương mại, nhưng đây vẫn là một diễn biến đáng chú ý trong thế giới các mô hình ngôn ngữ nâng cao.

Cuộc đua để có các mô hình chất lượng cao nhưng nhỏ hơn là một xu hướng quan trọng, vì nó cho phép triển khai các hệ thống AI có khả năng hơn trên các thiết bị cạnh. Thành tựu của Mistral với Mistral Large 2 là một minh chứng cho sự tiến bộ đang được thực hiện trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ hiệu quả và mạnh mẽ.

Meta đã thông báo rằng họ sẽ không phát hành phiên bản đa phương tiện của mô hình AI Llama tại Liên minh Châu Âu do lo ngại về quy định. Quyết định này sẽ ngăn cản các công ty châu Âu tiếp cận và sử dụng các khả năng đa phương tiện nâng cao của mô hình Llama 3.1.

Lý do chính được đưa ra cho động thái này là "tính chất khó đoán của môi trường quy định châu Âu" xung quanh các công nghệ AI. EU vừa hoàn thành các thời hạn tuân thủ cho Đạo luật AI nghiêm ngặt mới của mình, theo đó sẽ yêu cầu các công ty công nghệ hoạt động tại EU tuân thủ các quy tắc về bản quyền, minh bạch và sử dụng AI cho các ứng dụng như dự đoán tội phạm.

Môi trường quy định này đã khiến Meta hoãn việc phát hành mô hình Llama đa phương tiện tại EU, mặc dù mô hình được cung cấp theo giấy phép mở. Quyết định này đi theo động thái tương tự của Apple, khi họ cho biết có thể sẽ loại trừ EU khỏi việc triển khai tính năng Apple Intelligence do lo ngại về Đạo luật Thị trường Kỹ thuật số.

Không thể tiếp cận mô hình Llama đa phương tiện là một bước lùi đáng kể đối với các công ty và nhà nghiên cứu châu Âu, những người mong muốn tận dụng các khả năng nâng cao của công nghệ này. Tính chất đa phương tiện của mô hình Llama 3.1 sẽ cho phép tích hợp văn bản, hình ảnh và các phương tiện khác, mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng.

Tình huống này nổi bật sự căng thẳng liên tục giữa mong muốn đổi mới và nhu cầu có khung pháp lý mạnh mẽ để giải quyết các rủi ro tiềm ẩn và lo ngại đạo đức xung quanh việc phát triển AI. Trong khi nỗ lực của EU để thiết lập các rào cản cho AI là có thể hiểu được, hậu quả không mong muốn là làm suy yếu khả năng tiếp cận các công nghệ tiên tiến là một mối quan ngại mà các nhà hoạch định chính sách cần giải quyết.

Stability AI đã công bố việc phát hành bài báo nghiên cứu cho Stable Audio Open, một mô hình văn bản sang âm thanh nguồn mở. Mô hình này tạo ra âm thanh stereo chất lượng cao ở 44,1 kHz từ các lời nhắc văn bản, làm cho nó hoàn hảo để tổng hợp các âm thanh và ghi âm hiện trường thực tế.

Mô hình chạy trên GPU cấp tiêu dùng, giúp nó trở nên dễ tiếp cận cho các mục đích học thuật và nghệ thuật. Nó có thể tạo ra tối đa 47 giây âm thanh, và mô hình được đào tạo bằng gần 500.000 bản ghi được cấp phép từ các nguồn như Freesound và Free Music Archive.

Người dùng có thể tinh chỉnh mô hình cục bộ với 6000 GPU, và mô hình hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng tạo âm thanh, từ âm thanh mưa rơi trên mái nhà đến các vòng trống hip-hop sôi động và logo âm thanh.

Theo bài báo, OpenAI có kế hoạch cung cấp các khả năng giọng nói nâng cao của GPT-4 cho một số nhóm người dùng được chọn vào cuối tháng này. Tác giả rất phấn khích về diễn biến này và dự định thử chế độ giọng nói mới ngay khi có quyền truy cập.

Bài báo trích dẫn một tweet từ Sam Altman, CEO của OpenAI, người đã trả lời một người dùng hỏi khi nào chế độ giọng nói sẽ có sẵn. Altman cho biết phiên bản alpha sẽ bắt đầu vào cuối tháng này, trong khi phiên bản sẵn sàng sử dụng (GA) sẽ đến sau đó một chút.

Tác giả rất mong đợi việc phát hành các khả năng giọng nói của GPT-4, vì nó sẽ cho phép anh ấy thử nghiệm và khám phá các tính năng mới. Khả năng tạo ra âm thanh chất lượng cao, giống thật từ các lời nhắc văn bản được coi là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tạo âm thanh bằng AI.

Theo các báo cáo, Open AI đang đối mặt với những thách thức tài chính đáng kể, với dự báo cho thấy có thể thua lỗ 5 tỷ USD trong năm nay. Chi phí của công ty, bao gồm khoản 4 tỷ USD đáng kể cho hóa đơn Azure, đã vượt quá doanh thu, ước tính khoảng 30 tỷ USD.

Tình hình tài chính này đã gây ra lo ngại về tính bền vững của Open AI và khả năng cạnh tranh của họ với các công ty khác cung cấp các công nghệ tương tự, đặc biệt khi Meta đang cung cấp các công nghệ tương tự miễn phí. Mặc dù Open AI vẫn là người chơi chính trong trò chơi, nhưng việc trí tuệ và AI đang trở thành hàng hóa có nghĩa là công ty cần cung cấp điều gì đó độc đáo để tạo ra sự khác biệt.

Điều này có thể bao gồm cung cấp nhiều mô hình, một lựa chọn suy luận độc đáo, hoặc các mô hình được tinh chỉnh chuyên biệt, thay vì chỉ dựa vào một mô hình tổng quát. Cạnh tranh trong thị trường AI dự kiến sẽ gia tăng, và Open AI sẽ cần tìm cách duy trì lợi thế cạnh tranh của mình và đảm bảo tính bền vững lâu dài.

Google DeepMind đã công bố một bài báo mới trong tuần này trình bày hệ thống AI của họ, AlphaProof, có thể giải quyết các bài toán Kỳ thi Toán học Quốc tế (IMO) ở mức huy chương bạc. Đây là một thành tựu đáng kể, vì những bài toán toán học này được coi là những bài toán khó nhất thế giới.

Điểm nổi bật chính của hệ thống AlphaProof bao gồm:

1. Phương pháp Học Tăng Cường: AlphaProof sử dụng một hệ thống dựa trên học tăng cường cho lý luận toán học chính thức, cho phép nó khám phá ra các thuật toán và hiểu biết mới để giải quyết các bài toán toán học mở.

2. Cải thiện Giải Hình Học: Hệ thống cũng bao gồm một phiên bản cải tiến của hệ thống giải hình học trước đó của họ, AlphaGeometry 2, cùng với AlphaProof đã có thể giải quyết 4 trong số 6 bài toán từ cuộc thi IMO gần đây nhất.

3. Mức Huy Chương Bạc: Bằng cách đạt được mức độ thực hiện tương đương với một huy chương bạc trong cuộc thi IMO, AlphaProof thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong việc xây dựng các hệ thống AI có thể hỗ trợ các nhà toán học trong công việc của họ.

4. Giới hạn trong Lập Luận và Dữ Liệu Đào Tạo: Các tác giả thừa nhận rằng các hệ thống AI hiện tại vẫn gặp khó khăn trong việc giải quyết các bài toán toán học chung do các hạn chế về kỹ