Blog Shaip
Biết những thông tin chi tiết và giải pháp mới nhất thúc đẩy Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo & Máy học.
Tương lai của chú thích dữ liệu năm 2026 và xa hơn nữa
Tự động hóa sẽ không thay thế người chú thích dữ liệu. Nó sẽ giúp họ mạnh mẽ hơn. Chú thích dữ liệu đang phát triển từ "công việc gắn nhãn" thành các hoạt động dữ liệu AI: khả năng đánh giá cao hơn, quản trị chặt chẽ hơn, và quá trình đánh giá hiệu quả hơn.
Công nghệ OCR năm 2026: Trí tuệ nhân tạo (AI) biến mọi tài liệu thành dữ liệu mà nó có thể sử dụng để hành động
OCR là công nghệ cho phép máy đọc văn bản và hình ảnh in. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng kinh doanh, chẳng hạn như số hóa tài liệu để lưu trữ hoặc xử lý và trong các ứng dụng tiêu dùng, chẳng hạn như quét biên lai để hoàn trả chi phí.
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Khám phá đồ họa thông tin NLP của chúng tôi: Tìm hiểu cách thức hoạt động, khám phá lợi ích, thách thức, tăng trưởng thị trường, trường hợp sử dụng và xu hướng tương lai trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Dữ liệu tổng hợp so với dữ liệu thực tế cho robot: Nên mua loại nào cho dự án AI vật lý của bạn?
Trong trí tuệ nhân tạo vật lý, mô hình hiếm khi là nút thắt cổ chai — mà chính là dữ liệu. Một thuật toán robot hoạt động hoàn hảo trong bản demo nhưng sau đó bị kẹt lại.
22 Bộ dữ liệu hình ảnh miễn phí cho thị giác máy tính để thúc đẩy dự án của bạn [Cập nhật năm 2026]
Một mô hình thị giác máy tính chỉ sắc nét khi bạn sử dụng những hình ảnh để huấn luyện nó. Cung cấp cho nó một tập dữ liệu sạch, được gắn nhãn tốt, và nó sẽ học được cách...
Dữ liệu đa phương thức cho robot hình người: Thị giác, ngôn ngữ, hành động, đo từ xa và ngữ cảnh.
Nếu bạn yêu cầu một robot hình người "nhặt chiếc cốc màu đỏ bên trái và đặt vào bồn rửa", thì một lượng lớn robot sẽ phải thực hiện thao tác đó.
Nhận dạng giọng nói là gì: Tại sao bạn cần nó, các trường hợp sử dụng, ví dụ và lợi thế
Nhận dạng giọng nói là công nghệ xác định và xác thực một người dựa trên các đặc điểm riêng biệt của giọng nói đó, trong khi công nghệ tương tự nhưng có liên quan mật thiết đến nó là nhận dạng lời nói.
Chuẩn bị dữ liệu AI của bạn cho Đạo luật AI của EU: Danh sách kiểm tra dễ hiểu
Khi các công ty gặp khó khăn với Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo của EU, thường thì không phải mô hình AI thông minh làm họ vấp ngã, mà chính là các thủ tục giấy tờ phức tạp đằng sau đó.
Đánh giá LLM với chuyên gia lĩnh vực: Hướng dẫn toàn diện dành cho các nhóm doanh nghiệp
Nếu công ty của bạn đã bắt đầu sử dụng các công cụ AI tạo văn bản — chatbot, công cụ tóm tắt tài liệu, trợ lý chính sách hoặc bot dịch vụ khách hàng — thì có lẽ bạn đã nhận ra điều đó.
So sánh quy định về trí tuệ nhân tạo của EU và Anh: Một sự so sánh dễ hiểu.
Hai trong số những thị trường lớn nhất thế giới chỉ cách nhau một chuyến bay ngắn và đã đi theo những con đường gần như trái ngược nhau về trí tuệ nhân tạo. Liên minh châu Âu đã viết một bài báo lớn.
Các mốc thời gian của Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo EU năm 2026: Hướng dẫn dễ hiểu về những thay đổi vừa diễn ra.
Đạo luật AI của EU là bộ quy tắc lớn của châu Âu về trí tuệ nhân tạo. Giống như hầu hết các bộ quy tắc lớn khác, nó không có hiệu lực ngay lập tức — các quy tắc khác nhau sẽ được áp dụng.
Dữ liệu huấn luyện robot và bộ dữ liệu thao tác sẽ thúc đẩy ngành robot thực tiễn vào năm 2026 như thế nào?
Hầu hết các mô hình robot hoạt động hoàn hảo trong bản demo nhưng lại gặp trục trặc khi triển khai thực tế. Nguyên nhân hầu như không bao giờ nằm ở kiến trúc mà là ở dữ liệu.
Chiến lược dữ liệu huấn luyện robot: Điều khiển từ xa so với mô phỏng so với video do con người thực hiện cho trí tuệ nhân tạo thể hiện
Xây dựng chính sách robot hoạt động hiệu quả trong thế giới thực không còn là vấn đề của máy tính nữa mà là vấn đề của dữ liệu. Các nhóm AI có khả năng ứng dụng thực tiễn đang đối mặt với ba thách thức.
Bộ dữ liệu AI vật lý: Minh họa của con người, hành động của robot, dữ liệu VLA và các nhiệm vụ dài hạn
Hầu hết các nhóm phát triển AI vật lý đều biết họ cần dữ liệu. Nhưng ít ai biết họ cần một lượng dữ liệu khổng lồ. Khả năng của một robot hình người, xe tự lái hoặc robot kho hàng đã được triển khai là rất quan trọng.
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là gì - Ví dụ, trường hợp sử dụng, lợi ích & thách thức
Nhận dạng thực thể được đặt tên là kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tìm ra các thông tin quan trọng trong văn bản thuần túy và gắn nhãn cho chúng — ví dụ: một người,
22 bộ dữ liệu OCR mã nguồn mở tốt nhất để huấn luyện mô hình học máy của bạn vào năm 2026
Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) hiện đang hỗ trợ quét hóa đơn, xác minh danh tính, tự động hóa hóa đơn, số hóa tài liệu lưu trữ lịch sử và các ứng dụng ghi chú bằng bút cảm ứng. Thị trường OCR dự kiến sẽ đạt đến mức
Trí tuệ nhân tạo vật lý đang định nghĩa lại trí thông minh tự chủ.
Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo chủ yếu hoạt động trên màn hình. Nó trả lời câu hỏi, hoàn thành câu, sắp xếp hình ảnh và đề xuất nội dung tiếp theo nên xem.
VLM so với VLA: Tại sao mô hình ngôn ngữ thị giác không đủ cho robot
Trong các cuộc thảo luận về robot, có hai loại mô hình thường bị nhầm lẫn: mô hình thị giác-ngôn ngữ và mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động. Chúng nghe có vẻ giống nhau, cả hai đều tiếp nhận hình ảnh và văn bản, và cả hai đều xuất phát từ...
Mô hình VLA: Mô hình Ngôn ngữ-Hành động-Thị giác cần gì từ dữ liệu huấn luyện?
Sự chuyển đổi từ chatbot sang robot tuân theo các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên diễn ra thông qua một lớp mô hình duy nhất. Mô hình VLA — mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động — kết hợp thị giác
Dữ liệu cảm nhận xúc giác: Tín hiệu huấn luyện đằng sau những robot có khả năng cảm nhận thực sự.
Robot có thể nhìn thấy. Các bộ dữ liệu hình ảnh quy mô internet và một thập kỷ tinh chỉnh các mô hình đã giúp điều đó trở thành hiện thực. Nhưng hãy yêu cầu một robot thực sự nhặt một vật bị dập nát một nửa...
Cách chú thích dữ liệu robot: Đối tượng, hành động, ý định, chuyển động và các chế độ lỗi
Một con robot nhặt nhầm hộp, đứng im trước mặt người hoặc làm rơi một bộ phận dễ vỡ hiếm khi bị lỗi do mã lập trình kém.
Dữ liệu huấn luyện robot hình người: Những gì các nhóm cần trước khi triển khai
Robot hình người đang dần chuyển từ các bản trình diễn trong phòng thí nghiệm sang các nhà kho, nhà bếp và nhà máy thực tế — nhưng hầu hết các nhóm đều nhận ra phần khó khăn không phải là ở đó.
Dữ liệu huấn luyện AI vật lý: Lớp còn thiếu giữa thị giác và hành động
Một mô hình quen thuộc đã xuất hiện trong lĩnh vực robot và hệ thống tự động: một bản demo hàng đầu hoạt động hoàn hảo trên sân khấu, nhưng chính hệ thống đó lại gặp trục trặc trong môi trường kho hàng thực tế.
Tập dữ liệu vị kỷ là gì? Hướng dẫn dành cho Robot và Trí tuệ nhân tạo thể hiện
Tập dữ liệu vị kỷ là một tập hợp có cấu trúc các bản ghi video và cảm biến từ góc nhìn người thứ nhất — được thu thập từ camera gắn trên đầu, ngực hoặc cổ tay — được sử dụng để