Các lập trình viên từ lâu đã là đối tượng quan tâm hàng đầu của các trợ lý AI. Một công cụ như ChatGPT có thể nhanh chóng kiểm tra mã cũng như tìm ra lỗi như dấu ngoặc mở không đóng, hoặc lý do tại sao một hàm không hoạt động. Việc tích hợp chatbot trực tiếp vào GitHub được xem là sẽ đơn giản hóa rất nhiều quy trình lập trình. Thêm vào đó, Microsoft sở hữu GitHub, công ty đã đầu tư mạnh vào OpenAI.

Khi OpenAI lần đầu công bố Deep Research, ứng dụng tập trung vào phân tích này yêu cầu một kế hoạch Pro để sử dụng. Tuy nhiên, vào tháng Hai vừa qua, công ty đã mở nó cho tất cả người dùng trả phí của ChatGPT. Việc ra mắt tính năng này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho các lập trình viên trong quá trình phát triển phần mềm.

The post Chatgpt deep research kết nối trực tiếp với github appeared first on Nhật Phúc.

Gemini 2.5 đánh dấu một cột mốc quan trọng khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang áp dụng thực tế. Tại hội nghị Google Cloud Next, công ty đã công bố sự ra mắt mô hình Gemini 2.5 Flash. Đây được cho là một phiên bản tiết kiệm hơn và nhanh hơn so với Gemini 2.5 Pro, mặc dù vẫn chưa có mặt trong ứng dụng Gemini dành cho người tiêu dùng.

Mô hình Flash được xây dựng dựa trên cùng mã nguồn với Gemini 2.5 Pro nhưng có quy mô nhỏ hơn, cho phép đưa ra câu trả lời nhanh chóng cho những truy vấn đơn giản. Google đã không tiết lộ số lượng tham số cụ thể nhưng đã xác nhận rằng phiên bản này giúp giảm chi phí đáng kể khi hoạt động.

Theo Tulsee Doshi của Google, mặc dù Gemini 2.5 Pro đã thực hiện những cải tiến lớn về khả năng “tư duy động”, nhưng mô hình này vẫn có nguy cơ “suy nghĩ quá nhiều” trong việc đưa ra phản hồi cho các câu hỏi đơn giản. Với những cải tiến ở phiên bản Flash, vấn đề này đã được khắc phục, nhờ đó các nhà phát triển có thể điều chỉnh “ngân sách tư duy” dựa trên độ phức tạp của truy vấn để cải thiện tốc độ và giảm thời gian chờ đợi.

Gemini 2.5 cũng hỗ trợ tinh chỉnh giám sát và lưu trữ ngữ cảnh cho Vertex AI, mang lại những lợi ích rõ rệt trong quản lý dữ liệu. Về phía phiên bản Pro lớn nhất, nó hiện đang vận hành công cụ Deep Research, hỗ trợ người dùng tìm hiểu sâu về các chủ đề cụ thể thông qua việc tổng hợp thông tin từ internet.

Những số liệu gần đây cho thấy Gemini 2.5 đã cải thiện đáng kể độ chính xác của công cụ Deep Research so với các đối thủ như OpenAI. Điều này chứng tỏ khả năng cạnh tranh cao hơn của Google trong lĩnh vực AI và ứng dụng công nghệ mới vào nghiên cứu và phân tích thông tin. Google đang hướng tới việc đưa nhiều sản phẩm và dịch vụ vào hệ sinh thái Gemini 2.5, từ đó giảm đáng kể chi phí và tăng hiệu quả cho người sử dụng.

The post Google công bố mô hình AI Gemini nhanh hơn và hiệu quả hơn appeared first on Nhật Phúc.

The post OpenAI sắp miễn phí chức năng deep research trên ChatGPT appeared first on Nhật Phúc.

Member of Technical Staff tại OpenAI, Isa Fulford, đã xác nhận trên diễn đàn rằng công ty đang thử nghiệm tính năng Deep Research cho khách hàng miễn phí và sẽ thông báo thêm thông tin chi tiết trong thời gian tới. “Nếu bạn chưa thử Deep Research, tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Teams, Enterprise và EDU, và chúng tôi sẽ sớm mang lại cho người dùng miễn phí,” ông Fulford cho biết.

Tuy nhiên, thời gian cụ thể tính năng này bắt đầu có mặt cho người dùng miễn phí vẫn chưa được công bố. Deep Research là một trợ lý AI hoạt động độc lập. Người dùng chỉ cần nhập vào yêu cầu, và AI sẽ tự động tìm kiếm thông tin, hiểu, phân tích và xác minh báo cáo từ hàng triệu trang web. Để bắt đầu sử dụng Deep Research, người dùng cần vào trang chatgpt.com, bắt đầu một cuộc trò chuyện mới, và sẽ thấy tùy chọn Deep Research trong trình soạn thảo tin nhắn.

Khi muốn thực hiện “deep research”, chỉ cần nhập yêu cầu như “tạo báo cáo về bệnh béo phì và nguyên nhân hoặc ảnh hưởng của nó,” công cụ Deep Research sẽ truy vấn tất cả các từ khóa có thể để đưa ra kết quả. Hiện tại, tính năng này giới hạn tại 10 yêu cầu mỗi tháng cho các thuê bao Plus, có nghĩa là người dùng chỉ có 10 nhiệm vụ Deep Research riêng biệt, không cộng dồn các tin nhắn theo dõi hay chỉnh sửa.

Hiện nay, OpenAI vẫn chưa thông báo liệu có cung cấp ít hơn 10 nhiệm vụ cho người dùng miễn phí hay không. Thông tin này sẽ giúp người dùng dễ dàng tiếp cận nội dung, nâng cao trải nghiệm khi sử dụng ChatGPT trong việc tìm kiếm thông tin chủ động mà không mất phí.

The post OpenAI ra mắt Deep Research miễn phí cho người dùng ChatGPT appeared first on Nhật Phúc.

Tính năng này yêu cầu người dùng mở giao diện website của Claude, chọn Compass trong phần soạn tin nhắn, và mô tả câu hỏi của mình. Người dùng có thể tải lên các tài liệu và bật chế độ lý luận nâng cao để nhận được kết quả tốt hơn. Compass được thiết kế để thực hiện các tác vụ như duyệt web, thu thập tài liệu và trình bày những nội dung đã được nghiên cứu.

Chúng ta có thể thấy trong các thử nghiệm gần đây rằng Compass mang lại khả năng tìm kiếm nguồn tài liệu đáng tin cậy hơn, giúp sinh viên hoặc những cá nhân đang viết các bài nghiên cứu có thể nhanh chóng đưa ra các nguồn thông tin có giá trị và chính xác.

Một điều thú vị là, trong khi Compass có thể không được chính thức gọi là tính năng nghiên cứu sâu, nhưng các quảng cáo hệ thống được liệt kê như “Tìm nguồn tài liệu đáng tin cậy cho nghiên cứu của tôi” và “Cung cấp thông tin dựa trên chứng cứ cho chủ đề của tôi” cho thấy khả năng tương tự với ChatGPT. Hiện vẫn chưa rõ thời điểm nào Compass sẽ chính thức ra mắt, nhưng có khả năng rằng nó sẽ được phát hành trước cho các khách hàng trả phí.

Tính năng Compass này được xây dựng với mục tiêu đơn giản hóa công việc cho người dùng, đồng thời cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin. Điều này khiến người dùng có thể dễ dàng tương tác và nhận được kết quả dưới dạng tài liệu nghiên cứu hoàn chỉnh, từ đó tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể.

Claude đang nhanh chóng phát triển những công nghệ giúp tối ưu hóa công việc nghiên cứu, hứa hẹn sẽ mang lại trải nghiệm tuyệt vời hơn cho người dùng như trong bối cảnh hiện đại ngày nay nơi thông tin tràn ngập.

The post Claude thử nghiệm tính năng nghiên cứu sâu giống ChatGPT với Compass appeared first on Nhật Phúc.

Hiện tại, những người dùng gói Plus có quyền truy cập vào 10 yêu cầu Deep Research mỗi tháng trong gói của họ. Đối với những người dùng Pro, OpenAI đã tăng giới hạn hàng tháng lên 120 yêu cầu, so với 100 yêu cầu trước đó. Ngoài ra, công ty cũng đã thực hiện một số cải tiến trong cách thức hoạt động của công cụ. ChatGPT giờ đây sẽ nhúng hình ảnh đi kèm với các trích dẫn nhằm cung cấp “cái nhìn sâu hơn” cho người dùng. Hệ thống cũng đã được nâng cấp để hiểu tốt hơn về các loại tệp khác nhau, điều này giúp cải thiện khả năng phân tích tài liệu.

Để thử nghiệm tính năng mới, người dùng chỉ cần viết một yêu cầu như thường lệ, sau đó nhấn vào biểu tượng Deep Research trước khi gửi yêu cầu đến OpenAI. Thời gian tạo câu trả lời của ChatGPT có thể dao động từ năm đến ba mươi phút, tùy thuộc vào độ phức tạp của câu hỏi. OpenAI đã lưu ý rằng Deep Research hiện tại là “rất nặng về tính toán”, vì vậy sẽ mất thời gian để người dùng miễn phí có thể trải nghiệm khả năng này.

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, việc OpenAI mở rộng Deep Research cho nhiều người dùng không chỉ giúp đẩy mạnh khả năng khai thác thông tin mà còn mở ra nhiều cơ hội cho nghiên cứu và học tập trong nhiều lĩnh vực. Sự quan tâm đến các công cụ AI như ChatGPT và Deep Research đang không ngừng gia tăng, củng cố vị thế của OpenAI trong ngành công nghiệp công nghệ cao. Thành công của OpenAI không chỉ ở việc phát triển công nghệ mà còn là việc cải thiện trải nghiệm người dùng, giúp họ có thể dễ dàng tiếp cận và sử dụng các công cụ mạnh mẽ này.

The post OpenAI mở rộng Deep Research cho tất cả người dùng ChatGPT trả phí appeared first on Nhật Phúc.

Tính năng nghiên cứu sâu của Perplexity cho phép người dùng thực hiện hàng chục tìm kiếm liên quan, xem xét hàng trăm nguồn tư liệu và sử dụng mô hình suy luận để xử lý từng yêu cầu một cách chi tiết. Đặc biệt, người dùng miễn phí chỉ có thể truy vấn tối đa 5 lần trong ngày, còn người sử dụng gói Pro sẽ được phép thực hiện lên đến 500 truy vấn mỗi tháng với mức phí 20 USD.

Dù đối đầu trực tiếp với OpenAI, Perplexity đã cho thấy sự vượt trội trong việc cung cấp thông tin nhanh chóng. Thời gian phản hồi của Deep Research từ Perplexity chỉ khoảng 2-4 phút, ngắn hơn nhiều so với ChatGPT của OpenAI, có thể mất tới 20 phút. Tuy nhiên, chất lượng đầu ra vẫn rất đáng chú ý. Trong một bài kiểm tra trí tuệ nhân tạo, Perplexity đạt 21,1% về độ chính xác, cao hơn nhiều so với các đối thủ như DeepSeek và Gemini.

Nghiên cứu sâu cũng kiến tạo một phương pháp mới trong việc tương tác với AI. Thay vì phải thông qua nhiều bước hỏi đáp như trước, giờ đây người dùng chỉ cần đặt câu hỏi một cách rõ ràng để nhận báo cáo tổng hợp dưới dạng PDF. Điều này không chỉ tăng tốc độ làm việc mà còn giảm bớt sự phỏng đoán cần thiết từ phía người dùng.

Bằng cách mang đến một công cụ phân tích chi tiết, Perplexity đang mở rộng khả năng cho người dùng trong việc nghiên cứu và thu thập thông tin trong thời gian ngắn hơn. Việc tải xuống báo cáo ở định dạng PDF càng làm tăng thêm tiện ích cho người dùng.

The post Perplexity ai phát triển công cụ nghiên cứu sâu miễn phí như openai appeared first on Nhật Phúc.

Hugging Face nhấn mạnh rằng trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện các rất mạnh mẽ đang có sẵn, nhưng OpenAI đã không công bố nhiều thông tin về cấu trúc tác nhân (agentic framework) của sản phẩm Deep Research. Do đó, họ đã quyết tâm thực hiện một thách thức kéo dài 24 giờ để tái tạo kết quả của họ và công bố mã nguồn của khuôn khổ tương ứng.

Giống như cả hai sản phẩm Deep Research của OpenAI và bản triển khai của Google sử dụng Gemini (ban đầu được giới thiệu vào tháng 12 năm trước), giải pháp của Hugging Face đã thêm vào một cấu trúc “agent” cho mô hình AI hiện có, cho phép nó thực hiện các tác vụ đa bước, như thu thập thông tin và xây dựng báo cáo trình bày cho người dùng.

Chỉ sau một ngày làm việc, Open Deep Research đã đạt độ chính xác 55.15% trên bài kiểm tra GAIA (General AI Assistants), kiểm tra khả năng của mô hình AI trong việc thu thập và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Trong khi đó, OpenAI’s Deep Research ghi được 67.36% độ chính xác trên cùng một bài kiểm tra.

Để trả lời một câu hỏi phức tạp trong GAIA, như việc xác định những trái cây nào trong bức tranh “Thêu từ Uzbekistan” năm 2008 được phục vụ trong thực đơn bữa sáng tháng 10 năm 1949 cho một tàu thủy mà sau đó đã được sử dụng làm đạo cụ trong bộ phim “The Last Voyage”, tác nhân AI phải thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và kết hợp chúng thành một câu trả lời hợp lý. Nhiều câu hỏi trong GAIA không phải là dễ dàng, ngay cả đối với con người, nên việc kiểm tra khả năng của AI tác nhân là cực kỳ có giá trị.

Chọn mô hình AI cốt lõi là rất quan trọng cho bất kỳ tác nhân AI nào. Hiện tại, Open Deep Research xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI như GPT-4o hoặc các mô hình lý luận giả lập (như o1 và o3-mini) thông qua API. Dù vậy, nó cũng có thể được điều chỉnh để tương thích với các mô hình AI có trọng số mở. Điều mới ở đây là cấu trúc tác nhân giữ mọi thứ lại với nhau và cho phép một mô hình ngôn ngữ AI hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu một cách tự động.

Chúng tôi đã có cuộc trao đổi với Aymeric Roucher, người dẫn dắt dự án Open Deep Research của Hugging Face, về lựa chọn mô hình AI của họ. “Chúng tôi không sử dụng mô hình có trọng số công khai vì chúng tôi đã thử nghiệm với mô hình có trọng số đóng nhưng theo tình huống cụ thể, nó hoạt động tốt. Chúng tôi sẽ giải thích toàn bộ quy trình phát triển và trình bày mã nguồn”, Roucher cho biết.

Điều quan trọng là xây dựng lớp tác nhân phù hợp, vì các bài kiểm tra cho thấy cách tiếp cận đa bước rất quan trọng trong việc cải thiện khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn. Ví dụ như GPT-4o của OpenAI cũng chỉ đạt trung bình 29% trên bài kiểm tra GAIA so với Deep Research của OpenAI ghi 67%.

Thời điểm này, các phát triển trong Open Deep Research vẫn đang trong giai đoạn hoàn thiện, với tiềm năng mở rộng hỗ trợ nhiều định dạng tệp và khả năng duyệt web dựa trên hình ảnh trong tương lai. Từ khi ra mắt, phản hồi từ cộng đồng lập trình viên cho dự án này đã rất tích cực, giúp đội ngũ phát triển quốc tế cải thiện và mở rộng các khả năng của sản phẩm này.

Dự án này không chỉ cho thấy khả năng tái tạo và chia sẻ nhanh chóng các khả năng AI mà trước đây chỉ có thể truy cập thông qua các nhà cung cấp thương mại, mà còn chứng tỏ rằng cộng đồng nghiên cứu có thể nhanh chóng nắm bắt và phát triển những công nghệ mới một cách công khai.

The post Hugging Face clone OpenAI’s deep research chỉ trong 24 giờ appeared first on Nhật Phúc.

Tính năng này lần đầu được giới thiệu tại sự kiện Made by Google 2024 vào cuối tháng Tám. Người dùng có thể đặt một câu hỏi nghiên cứu và Gemini sẽ tạo ra một kế hoạch nhiều bước. Bạn hoàn toàn có thể điều chỉnh kế hoạch này, bổ sung thêm các khía cạnh cần xem xét.

Sau khi được phê duyệt và bấm vào “Bắt đầu nghiên cứu”, Gemini sẽ tìm kiếm trên web, khám phá những thông tin thú vị và sau đó bắt đầu một cuộc tìm kiếm mới dựa trên những gì đã học được. Quá trình này được lặp đi lặp lại nhiều lần, trong khi Gemini không ngừng tinh chỉnh phân tích của mình. Kết quả cuối cùng là một “bài báo cáo tổng hợp với các phát hiện chính” được tổ chức thành các phần/đầu mục rõ ràng. Gemini cũng ghi chú lại “Các nguồn và nội dung liên quan”, cũng như liên kết đến “Các trang web đã nghiên cứu”. Người dùng sẽ tìm thấy những “hướng dẫn dễ đọc, hữu ích” và kết luận có thể được xuất ra Google Docs.

Như một “trợ lý nghiên cứu cá nhân”, Google khẳng định Gemini Deep Research chỉ mất “vài phút” thay vì tốn nhiều giờ như trước đây. Tính năng Deep Research hiện đang được triển khai cho Gemini Advanced bằng tiếng Anh trên web máy tính và di động. Trên góc trái của giao diện chọn mô hình, hãy chọn “Sử dụng 1.5 Pro với Deep Research”. Tính năng này dự kiến sẽ có mặt trên di động vào đầu năm 2025.

The post Gemini mở rộng khả năng nghiên cứu nhanh chóng với tính năng Deep Research appeared first on Nhật Phúc.