Chuyển đổi số [ Đăng ngày (16/03/2025) ]
OpenAI lại bị startup AI Trung Quốc vượt mặt lần nữa, ra mắt công nghệ AI mới có thể biến ChatGPT thành "đồ cổ"
Trong khi OpenAI và Google vẫn đang cải tiến chatbot AI như ChatGPT-4 hay Gemini, một startup Trung Quốc đã gây chấn động giới công nghệ khi ra mắt Manus – hệ thống AI có khả năng hoạt động độc lập mà không cần sự hướng dẫn từ con người. Đây được xem là một bước nhảy vọt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đánh dấu sự tiến hóa từ chatbot đơn thuần sang một "tác nhân AI" (AI Agent) thực sự có thể tự động suy nghĩ, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ phức tạp.

Sự kiện này không chỉ làm thay đổi cách con người tương tác với AI mà còn đẩy cuộc đua AI giữa Trung Quốc và Mỹ lên một cấp độ mới. Nếu như trước đây, AI chủ yếu hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin và trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu có sẵn, thì giờ đây, với sự xuất hiện của Manus, AI có thể chủ động xử lý công việc mà không cần con người can thiệp. Điều này có thể thay đổi hoàn toàn cách AI được ứng dụng vào cuộc sống và công việc hàng ngày.

Manus: Trợ lý AI không cần chỉ dẫn, làm việc như con người

Khác với ChatGPT hay Gemini của Google, vốn chỉ phản hồi dựa trên câu lệnh của người dùng, Manus hoạt động theo cách hoàn toàn mới: nó có thể tự suy nghĩ, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập. Điều này giúp nó tiến xa hơn một chatbot thông thường và trở thành một hệ thống AI có khả năng điều hướng thế giới thực giống như một nhân viên thực thụ – nhưng với hiệu suất cao hơn nhiều lần.

Nếu một nhà đầu tư muốn phân tích cổ phiếu Tesla, họ thường phải dành hàng giờ để thu thập dữ liệu về tình hình tài chính, xu hướng thị trường, doanh thu, lợi nhuận và các yếu tố rủi ro. Việc này đòi hỏi nhiều kỹ năng và kinh nghiệm để tổng hợp thông tin và đưa ra đánh giá chính xác. Tuy nhiên, với Manus, quá trình này có thể được tự động hóa hoàn toàn. Chỉ trong vài phút, nó có thể thu thập dữ liệu, phân tích các yếu tố quan trọng và cung cấp một bản báo cáo chi tiết về cơ hội đầu tư, bao gồm cả những khuyến nghị về lợi nhuận tiềm năng và rủi ro.

Không chỉ dừng lại ở phân tích tài chính, một thử nghiệm khác cho thấy Manus có thể tạo ra một trang web cá nhân chỉ trong vài phút. Rowan Cheung, một nhà văn công nghệ, đã yêu cầu Manus viết tiểu sử về anh và xây dựng một trang web cá nhân. Manus nhanh chóng thu thập thông tin từ mạng xã hội, tổng hợp lại thành một bản tóm tắt chuyên nghiệp, lập trình một trang web đầy đủ chức năng và triển khai nó lên internet. Nó thậm chí còn tự động sửa lỗi nếu gặp vấn đề về lưu trữ – mà không cần bất kỳ hướng dẫn nào thêm từ người dùng.

Công nghệ đứng sau Manus: Kiến trúc đa tác nhân

Vậy điều gì làm cho Manus trở nên mạnh mẽ đến vậy? Câu trả lời nằm ở kiến trúc đa tác nhân (multi-agent architecture) của nó.

Thay vì chỉ dựa vào một mạng nơ-ron duy nhất như các chatbot truyền thống, Manus hoạt động như một hệ thống gồm nhiều tác nhân AI nhỏ làm việc cùng nhau. Khi được giao một nhiệm vụ phức tạp, nó sẽ tự động chia nhỏ công việc, phân công từng phần cho các tác nhân phụ trách chuyên môn khác nhau, sau đó tổng hợp lại kết quả để đưa ra câu trả lời hoàn chỉnh.

Cách tiếp cận này giúp Manus có thể xử lý những quy trình nhiều bước mà trước đây đòi hỏi sự tham gia của nhiều công cụ AI riêng lẻ. Bên cạnh đó, nhờ hoạt động trên nền tảng đám mây, Manus có thể làm việc liên tục trong nền mà không cần người dùng theo dõi hay nhập lệnh liên tục – giống như một nhân viên cực kỳ hiệu quả, không bao giờ cần quản lý vi mô.

Không chỉ mạnh mẽ về mặt công nghệ, Manus còn vượt trội hơn cả các đối thủ phương Tây trong các bài kiểm tra đánh giá khả năng AI. Theo kết quả bài kiểm tra GAIA – một tiêu chuẩn đo lường năng lực của các trợ lý AI tổng quát – Manus đạt điểm cao hơn ChatGPT của OpenAI trên tất cả các cấp độ khó.

Cuộc đua AI Mỹ - Trung: Thế trận đang thay đổi

Sự xuất hiện của Manus đã tạo ra một làn sóng lo ngại tại Thung lũng Silicon, nơi các ông lớn công nghệ đang phải đối mặt với áp lực cạnh tranh ngày càng lớn từ Trung Quốc.

Trước đây, Trung Quốc chủ yếu được xem là "kẻ đuổi theo" trong cuộc đua AI, với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chỉ mới bắt kịp những gì OpenAI hay Google đã làm được. Tuy nhiên, với sự ra đời của Manus, cán cân có thể đang dần nghiêng về phía Trung Quốc. Đây không còn là một cuộc cạnh tranh về độ thông minh của AI mà là một bước tiến lớn về cách AI hoạt động – từ một công cụ hỗ trợ thụ động trở thành một hệ thống có khả năng tự hành động mà không cần con người điều khiển.

Điều này đặt ra một thách thức lớn cho các công ty công nghệ phương Tây. Nếu các hệ thống AI như Manus trở nên phổ biến, nhiều doanh nghiệp sẽ buộc phải thay đổi cách vận hành của mình, có thể dẫn đến làn sóng thay thế lao động con người bằng AI. Manus không chỉ đơn giản là một cải tiến của chatbot hiện có – nó là một mô hình trí tuệ nhân tạo hoàn toàn mới, với tiềm năng thay đổi cách con người làm việc và tương tác với công nghệ.

Liệu OpenAI, Google và các hãng công nghệ phương Tây sẽ phản ứng thế nào trước sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI Trung Quốc? Cuộc đua AI vẫn đang tiếp diễn, và dường như chúng ta chỉ mới ở những bước khởi đầu của một kỷ nguyên mới đầy biến động.





ttttien
Theo https://genk.vn/
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này