Claude 3.7 được gọi là mô hình “lý luận hybrid” đầu tiên trên thị trường, cho phép người dùng lựa chọn giữa phản hồi nhanh hoặc quy trình tư duy chi tiết, tương tự như các mô hình o1 và o3 của OpenAI, Gemini 2.0 Flash Thinking của Google và R1 của DeepSeek. Khi sử dụng API của Claude 3.7, các nhà phát triển có thể chỉ định chính xác số token mà mô hình nên sử dụng để suy nghĩ, tới giới hạn đầu ra 128.000 token.

Mô hình mới này có sẵn cho tất cả các gói đăng ký Claude, mặc dù tính năng chế độ tư duy mở rộng chỉ khả dụng trên các gói trả phí. Giá API không thay đổi, duy trì ở mức 3 USD cho triệu token đầu vào và 15 USD cho triệu token đầu ra, với tài nguyên tư duy bao gồm trong giá đầu ra do chúng là một phần của ngữ cảnh mà mô hình xem xét.

Một thông tin thú vị khác là, trong bối cảnh Claude 3.5 Sonnet đã được biết đến với sự từ chối không cần thiết trong một số tình huống, Anthropic cho biết họ đã giảm tới 45% những từ chối này trong 3.7 Sonnet. Điều này có nghĩa là 3.7 Sonnet có khả năng hoàn thành nhiệm vụ mà không phải tỏ ra e dè về các giới hạn đạo đức, mà thường xuất hiện trong những tình huống vô hại khi bị hiểu sai bởi mạng nơ-ron điều khiển bên trong Claude.

Trong các bài kiểm tra hiệu suất, mô hình mới dường như tự đứng vững, và thậm chí còn xuất sắc trong ít nhất một lĩnh vực cụ thể: lập trình. Theo Anthropic, 3.7 Sonnet đã đạt được các điểm số hàng đầu trong các bài kiểm tra SWE-bench Verified, đánh giá cách mà các mô hình AI xử lý các vấn đề phần mềm trong thế giới thực, cũng như đối với TAU-bench, mô hình thử nghiệm AI về các nhiệm vụ phức tạp với tương tác của người và công cụ.

Hướng tới các nhà phát triển phần mềm, Anthropic đã mở rộng tích hợp GitHub cho tất cả các gói Claude, cho phép các nhà phát triển kết nối các kho mã trực tiếp với Claude để sửa lỗi, phát triển tính năng và công việc tài liệu.

Trên thực tế, trong quá trình tạo các ứng dụng theo sở thích với Claude 3.5 Sonnet trong sáu tháng qua, công cụ này đã chứng tỏ hữu ích trong việc nhanh chóng tạo mẫu các dự án, nhưng chúng tôi thường gặp phải giới hạn sử dụng. Hiện tại, Anthropic chưa công bố một gói đăng ký nào vượt ra ngoài “Claude Pro” (20 USD/tháng) nhằm mở rộng giới hạn này, mặc dù nhiều khả năng các lập trình viên sẽ cần một gói tương tự như gói “ChatGPT Pro” với các tùy chọn sử dụng được mở rộng đáng kể với 200 USD mỗi tháng.

Nói về các bản nâng cấp, tên gọi cần được đề cập. Claude 3.5 Sonnet ra mắt vào tháng 6 năm 2024, nhưng đã nhận được cập nhật vào tháng 10 với tên gọi gần giống nhau mà một số người dùng phê bình là gây nhầm lẫn. Rõ ràng, Anthropic đã nhận được thông điệp về nhu cầu làm rõ trong cách đặt tên và ghi chú trong bản phát hành Claude 3.7 với dòng chữ “Bài học rút ra về đặt tên”.

Claude 3.7, với tư duy mở rộng, cố gắng giải quyết các vấn đề phức tạp hơn bằng cách cung cấp nhiều token hơn thông qua một quy trình lý luận mô phỏng. Để thử nghiệm, chúng tôi đã đưa cho nó một số nhiệm vụ đơn giản. Claude đã cung cấp một số câu chuyện hài hước nguyên gốc mặc dù hiệu suất chưa hoàn hảo. Đặc biệt, Claude 3.7 Sonnet với tư duy mở rộng đã đưa chúng tôi đến một câu trả lời rõ ràng và giải thích.

Claude Code là công cụ agentic đầu tiên của Anthropic cho phép người dùng tìm kiếm trong các kho mã, chỉnh sửa tệp, viết và thực hiện các bài kiểm tra, cam kết và đẩy mã đến các kho GitHub. Được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển trong việc gỡ lỗi và tái cấu trúc, Anthropic cho biết trong các thử nghiệm nội bộ, Claude Code đã hoàn thành các nhiệm vụ trong một phiên mà thường yêu cầu trên 45 phút làm việc bằng tay.

Claude Code hiện chỉ có sẵn dưới dạng “thử nghiệm nghiên cứu có giới hạn”, với điều kiện rằng Anthropic có kế hoạch cải tiến công cụ dựa trên phản hồi từ người dùng trong thời gian tới. Trong khi đó, Claude 3.7 Sonnet đã được cung cấp thông qua trang web Claude, ứng dụng Claude, API của Anthropic, Amazon Bedrock và Google Cloud’s Vertex AI.

The post Claude 3.7 Sonnet ra mắt với khả năng tư duy mở rộng nhằm giải quyết vấn đề phức tạp appeared first on Nhật Phúc.

Theo quan hệ đối tác mới, các nhà phát triển Replit sẽ có quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng, dịch vụ và mô hình nền tảng của Google Cloud thông qua Ghostwriter, AI phát triển phần mềm của Replit. Mặt khác, các nhà phát triển Google Cloud và Workspace sẽ có quyền truy cập vào nền tảng chỉnh sửa mã cộng tác của Replit. Với sự tích hợp này, 20 triệu nhà phát triển của Replit sẽ có thể nâng cao hiệu quả mã hóa và hoàn thành công việc của họ với tốc độ nhanh hơn nhiều so với trước đây.

Microsoft cũng đang nghiên cứu một mô hình ngôn ngữ AI có tên là Copilot. Tuy nhiên, thay vì tập trung vào phát triển phần mềm, Copilot đang được phát triển cho các ứng dụng năng suất như Word, Excel và Outlook. Với Copilot, người dùng sẽ có thể tạo bản nháp, thiết kế các bản trình bày có vẻ hấp dẫn và tổng hợp một chuỗi email dài chỉ bằng các lời nhắc từ đơn giản.

Mặc dù tiền đề cơ bản đằng sau các mô hình ngôn ngữ AI này là giống nhau, nhưng có những khác biệt trong ứng dụng và khả năng của chúng. Trí tuệ nhân tạo của Replit và Google được thiết kế đặc biệt để nâng cao hiệu quả và năng suất viết code, trong khi Microsoft Copilot tập trung vào việc nâng cao năng suất theo nghĩa tổng thể.

Khi ngành công nghiệp AI tiếp tục phát triển, những lo ngại đã được đặt ra về tốc độ phát triển. Elon Musk và những người khác đã kêu gọi hoãn nghiên cứu để đảm bảo rằng công nghệ được phát triển một cách có trách nhiệm và có đạo đức. Tuy nhiên, tiềm năng chuyển đổi đáng kể về hiệu quả và năng suất mã hóa là quá lớn để bỏ qua.

Khi phải lựa chọn giữa AI của Google & Replit và Microsoft Copilot, các nhà phát triển sẽ cần xem xét các nhu cầu và ứng dụng cụ thể của họ. Những người tập trung vào phát triển phần mềm có thể thấy Replit và trí tuệ nhân tạo tổng quát của Google phù hợp hơn, trong khi những người cần nâng cao năng suất trên các ứng dụng khác nhau có thể thích Microsoft Copilot hơn. Cũng cần lưu ý rằng mặc dù các mô hình ngôn ngữ AI có thể nâng cao hiệu quả, nhưng chúng không nên được coi là sự thay thế cho các nhà phát triển con người. Thay vào đó, chúng nên được sử dụng như một công cụ để tăng cường và hợp lý hóa quy trình viết mã.

Nhìn về phía trước, ý nghĩa của các mô hình ngôn ngữ AI trong mã hóa có thể rất đáng kể. Với việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển, những công cụ này có tiềm năng biến đổi ngành công nghệ bằng cách làm cho mã hóa trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn cho tất cả mọi người. Tuy nhiên, điều quan trọng là sự phát triển này được thực hiện một cách có đạo đức và có trách nhiệm để đảm bảo rằng lợi ích của AI được tối đa hóa trong khi giảm thiểu mọi rủi ro tiềm ẩn.

The post Google & Replit so với Microsoft Copilot: Cuộc chiến giành hiệu quả coding appeared first on Nhật Phúc.