Trung tâm tài nguyên AI
Xây dựng đường dẫn dữ liệu tốt hơn
Bài viết
Dữ liệu đào tạo để xây dựng AI hội thoại đa ngôn ngữ
Dữ liệu âm thanh chất lượng cao được lấy từ nguồn, tạo, sắp xếp và phiên âm để đào tạo AI đàm thoại bằng 27 ngôn ngữ.
Bài viết
Chú thích Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) cho NLP lâm sàng
Dữ liệu văn bản lâm sàng được chú thích tốt và Tiêu chuẩn vàng để đào tạo / phát triển NLP lâm sàng nhằm xây dựng phiên bản tiếp theo của API chăm sóc sức khỏe.
Bài viết
Bộ sưu tập & chú thích hình ảnh để nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh
Dữ liệu hình ảnh chất lượng cao được lấy nguồn và chú thích để đào tạo các mô hình nhận dạng hình ảnh cho loạt điện thoại thông minh mới.
Phương pháp tiếp cận có sự tham gia của con người trong việc đảm bảo chất lượng dữ liệu AI: hướng dẫn thực tiễn
Nếu bạn từng chứng kiến hiệu suất mô hình giảm sút sau khi làm mới bộ dữ liệu một cách "đơn giản", bạn sẽ hiểu sự thật khó chịu này: chất lượng dữ liệu không bị suy giảm đột ngột mà suy giảm dần dần.
Bộ dữ liệu lý luận được chuyên gia thẩm định cho học tăng cường: tại sao chúng nâng cao hiệu suất mô hình
Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) rất hiệu quả trong việc học cách ứng phó khi tín hiệu phần thưởng rõ ràng và môi trường thuận lợi. Nhưng nhiều tình huống thực tế lại khác.
Ghi nhãn dữ liệu nội bộ so với ghi nhãn dựa trên cộng đồng so với ghi nhãn thuê ngoài: Ưu điểm, nhược điểm và khung phân tích "phù hợp nhất".
Việc lựa chọn mô hình gắn nhãn dữ liệu thoạt nhìn có vẻ đơn giản: thuê một nhóm, sử dụng cộng đồng hoặc thuê ngoài từ một nhà cung cấp. Trên thực tế, đó là một trong những vấn đề phức tạp.
Tạo lời nhắc đối kháng: Mô hình LLM an toàn hơn với HITL
Tạo tín hiệu đầu vào mang tính đối kháng nghĩa là gì? Tạo tín hiệu đầu vào mang tính đối kháng là việc thiết kế các tín hiệu đầu vào nhằm mục đích cố tình làm cho hệ thống AI hoạt động sai lệch—ví dụ, bỏ qua
Hướng dẫn người mua thu thập dữ liệu AI
Thu thập dữ liệu bằng AI: Khái niệm và cách thức hoạt động Tìm hiểu quy trình, phương pháp, thực tiễn tốt nhất, lợi ích, thách thức, chi phí, ví dụ thực tế và cách thức thực hiện
Chú thích hình ảnh – Các trường hợp sử dụng chính, kỹ thuật và loại hình [Cập nhật năm 2026]
Chú thích hình ảnh là gì: Các loại, quy trình làm việc, kiểm thử chất lượng và danh sách nhà cung cấp [Cập nhật năm 2026] Hướng dẫn này giúp bạn chọn phương pháp chú thích phù hợp cho ứng dụng thị giác máy tính của mình.
Vì sao tính trung lập của dữ liệu lại quan trọng hơn bao giờ hết trong dữ liệu huấn luyện AI
Nếu trí tuệ nhân tạo (AI) là động cơ của doanh nghiệp bạn, thì dữ liệu huấn luyện chính là nhiên liệu. Nhưng sự thật khó chịu là: ai kiểm soát nhiên liệu đó – và bằng cách nào?
Từ A đến Z của Chú thích Dữ liệu
Chú thích dữ liệu là gì [Đã cập nhật năm 2026] – Các phương pháp hay nhất, công cụ, lợi ích, thách thức, loại, v.v. Bạn cần biết thông tin cơ bản về Chú thích dữ liệu? Đọc xong cái này
Quyết định của chuyên gia HIPAA về việc loại bỏ nhận dạng
Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA) đặt ra tiêu chuẩn để bảo vệ dữ liệu bệnh nhân trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Một khía cạnh quan trọng của việc này là khử nhận dạng được bảo vệ
Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ - Tầm quan trọng, phương pháp luận và thách thức
Internet đã trở thành một nhóm khảo sát khổng lồ, hoạt động liên tục. Khách hàng chia sẻ ý kiến của mình trong các bài đánh giá sản phẩm, bình luận trên cửa hàng ứng dụng, cuộc trò chuyện hỗ trợ, bài đăng trên mạng xã hội và cộng đồng.
Chọn bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói phù hợp cho mô hình AI của bạn
Hãy tưởng tượng bạn yêu cầu trợ lý giọng nói tóm tắt một cuộc họp dài, dịch nó sang tiếng Tây Ban Nha và cập nhật các mục hành động vào hệ thống CRM của bạn—tất cả chỉ từ một thao tác duy nhất.
Thu thập dữ liệu video: Các phương pháp hay nhất, ứng dụng và các trường hợp sử dụng AI thực tế
Nếu bạn đang xây dựng các mô hình thị giác máy tính ngày nay, bạn không còn hỏi liệu mình có cần dữ liệu video hay không nữa — mà bạn đang hỏi làm thế nào để thu thập dữ liệu video phù hợp mà không cần đến chúng.
Ngữ âm xã hội là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với AI
Có lẽ bạn đã từng trải nghiệm điều này: trợ lý giọng nói hiểu rõ bạn của bạn, nhưng lại gặp khó khăn với giọng của bạn hoặc cách nói của bố mẹ bạn. Tương tự
AI Agentic so với AI Tạo sinh: Cách Chọn Trí tuệ Phù hợp cho Doanh nghiệp của Bạn
Nếu năm 2023 là năm của AI tạo sinh, thì năm 2025 sẽ nhanh chóng trở thành năm của AI tác nhân. Các mô hình tạo sinh có thể viết email, soạn thảo mã hoặc
Đánh giá chuẩn LLM, Tái hiện: Đưa phán đoán của con người trở lại
Nếu chỉ nhìn vào điểm số tự động, hầu hết các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) đều có vẻ tốt—cho đến khi họ viết sai một cách tinh tế, mạo hiểm hoặc lạc điệu. Đó là khoảng cách giữa những gì tĩnh
AI đa phương thức: Các trường hợp sử dụng thực tế, giới hạn và những gì bạn cần
Nếu bạn đã từng giải thích về một kỳ nghỉ bằng hình ảnh, ghi chú bằng giọng nói và một bản phác thảo nhanh, bạn đã có AI đa phương thức: các hệ thống học hỏi từ và
Vai trò của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc hỗ trợ trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ
Trợ lý ảo đang phát triển vượt xa các định dạng câu hỏi và trả lời đơn giản để giải quyết các truy vấn phức tạp. Ngày nay, trợ lý ảo được điều khiển bằng AI giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ một cách dễ dàng và các mô hình ngôn ngữ lớn,
Dữ liệu xấu trong AI: Kẻ giết chết ROI thầm lặng (và cách khắc phục vào năm 2026)
Vấn đề “Dữ liệu kém chất lượng” — Càng trở nên nghiêm trọng hơn vào năm 2026. Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục chuyển đổi các ngành công nghiệp — nhưng chất lượng dữ liệu kém vẫn là trở ngại lớn nhất đối với lợi tức đầu tư thực sự. Lời hứa
Trợ lý giọng nói là gì? Siri và Alexa hiểu bạn như thế nào?
Trợ lý giọng nói là gì? Trợ lý giọng nói là phần mềm cho phép mọi người giao tiếp với công nghệ và thực hiện các công việc—đặt hẹn giờ, điều khiển đèn, kiểm tra lịch,
Phát hiện sự sống và giả mạo sinh trắc học là gì?
Nếu bạn dựa vào sinh trắc học để tích hợp hoặc xác thực, phát hiện sự sống (còn gọi là phát hiện tấn công trình bày, PAD) là rất quan trọng để ngăn chặn hành vi giả mạo sinh trắc học—từ ảnh in
“Lời nói” trong AI là gì?: Ví dụ, Bộ dữ liệu và Thực tiễn tốt nhất
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào chatbot và trợ lý ảo thức dậy khi bạn nói, 'Hey Siri' hoặc 'Alexa'? Đó là vì cách phát âm văn bản
Dữ liệu đào tạo cho Nhận dạng giọng nói: Hướng dẫn thực tế cho các nhóm AI B2B
Nếu bạn đang xây dựng giao diện giọng nói, phiên âm hoặc tác nhân đa phương thức, giới hạn của mô hình sẽ được xác định bởi dữ liệu của bạn. Trong nhận dạng giọng nói (ASR), điều đó có nghĩa là thu thập đa dạng,
Trích xuất thông tin lâm sàng quan trọng từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) bằng NLP
Đây không phải là thông tin hay số liệu thống kê mới cho thấy hơn 80% dữ liệu chăm sóc sức khỏe dành cho các bên liên quan là dữ liệu phi cấu trúc. Sự gia tăng của EHR đã tăng theo cấp số nhân.
NLP trong X quang: Ứng dụng, Lợi ích & Thách thức trong Báo cáo Hình ảnh Y khoa
Các bác sĩ X-quang ngày nay phải đối mặt với khối lượng công việc quá tải, phải dành hàng giờ để đọc và diễn giải hàng ngàn báo cáo hình ảnh y khoa tường thuật. Với nhu cầu ngày càng tăng, việc báo cáo thủ công thường dẫn đến
Trao quyền cho ngành chăm sóc sức khỏe với Gen AI: 8 trường hợp sử dụng thực tế đang thay đổi y học
Hãy tưởng tượng bạn bước vào một bệnh viện nơi bác sĩ có thể ngay lập tức đưa ra bản tóm tắt cá nhân về toàn bộ bệnh sử của bạn, giải thích MRI của bạn một cách rõ ràng
Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản là gì và nó hoạt động như thế nào trong tính năng nhận dạng giọng nói tự động
Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) đã đi một chặng đường dài. Mặc dù nó đã được phát minh từ lâu nhưng nó hầu như không được ai sử dụng. Tuy nhiên, thời gian và
Xây dựng chương trình LLM chuyên biệt cho từng lĩnh vực: AI chính xác cho mọi ngành công nghiệp
Hãy tưởng tượng việc tuyển dụng một nhân viên mới. Một ứng viên là "người biết đủ thứ" - biết một chút về mọi thứ, nhưng không chuyên sâu. Ứng viên kia thì...
Cách thu thập dữ liệu âm thanh chất lượng cao cho nhận dạng giọng nói tự động
ASR (Nhận dạng giọng nói tự động) chính xác bắt đầu với dữ liệu phù hợp—không phải "thêm" dữ liệu. Kế hoạch thu thập của bạn nên phản ánh cách người dùng thực sự nói: giọng và phương ngữ, bối cảnh
Suy nghĩ lại về Niềm tin của Nhà cung cấp AI: Tại sao Quan hệ Đối tác Đạo đức lại Quan trọng
Niềm tin luôn là thứ tiền tệ vô hình trong các mối quan hệ kinh doanh. Tuy nhiên, trong thế giới AI, niềm tin đó thậm chí còn mong manh hơn—bởi vì không giống như một sự thiếu hụt
Lợi ích của việc chuyển văn bản thành giọng nói trong các ngành
Công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là một giải pháp sáng tạo giúp chuyển đổi văn bản viết thành lời nói. Nó đã trở thành nhân tố thay đổi cuộc chơi trong một số ngành công nghiệp và đã cách mạng hóa
Dữ liệu đào tạo để xây dựng AI hội thoại đa ngôn ngữ
Dữ liệu âm thanh chất lượng cao được lấy từ nguồn, tạo, sắp xếp và phiên âm để đào tạo AI đàm thoại bằng 40 ngôn ngữ.
Thu thập dữ liệu đa ngôn ngữ để xây dựng trợ lý kỹ thuật số đa ngôn ngữ
Đã cung cấp 7M+ Utterance với hơn 22 nghìn giờ dữ liệu âm thanh để xây dựng trợ lý kỹ thuật số đa ngôn ngữ bằng 13 ngôn ngữ.
Hơn 30 nghìn tài liệu trên web đã được loại bỏ và chú thích cho Kiểm duyệt nội dung
Để xây dựng Mô hình ML kiểm duyệt nội dung tự động được chia thành các danh mục Độc hại, Người trưởng thành hoặc Khiêu dâm
Thu thập, phân đoạn và sao chép dữ liệu âm thanh bằng 8 ngôn ngữ Ấn Độ
Hơn 3 nghìn giờ Dữ liệu âm thanh được Thu thập, Phân đoạn & Phiên âm để xây dựng Công nghệ Lời nói Đa ngôn ngữ bằng 8 ngôn ngữ Ấn Độ.
Bộ sưu tập cụm từ khóa cho hệ thống kích hoạt bằng giọng nói trong xe hơi
Hơn 200 nghìn cụm từ khóa/lời nhắc thương hiệu được thu thập bằng 12 ngôn ngữ toàn cầu từ 2800 người nói trong thời gian quy định.
Hơn 8k giờ âm thanh Tự động
Speech Recognition
Để hỗ trợ khách hàng về lộ trình phát biểu Công nghệ giọng nói cho các ngôn ngữ Ấn Độ.
Bộ sưu tập & chú thích hình ảnh để nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh
Dữ liệu hình ảnh chất lượng cao được lấy nguồn và chú thích để đào tạo các mô hình nhận dạng hình ảnh cho loạt điện thoại thông minh mới.
Hội nghị AI4: Giải quyết các vấn đề về thu thập dữ liệu thị giác máy tính
Tất cả các giải pháp AI chính hiện có đều là sản phẩm của một quá trình quan trọng mà chúng tôi gọi là thu thập dữ liệu hoặc tìm nguồn cung cấp dữ liệu hoặc dữ liệu đào tạo AI. CRO của chúng tôi, ông Hardik Parikh đã có bài phát biểu quan trọng về “Giải quyết các vấn đề về thu thập dữ liệu thị giác máy tính” tại Sự kiện Ai4 2022 vừa kết thúc ở Las Vegas vào ngày 17 tháng XNUMX.
Tương lai của công nghệ giọng nói - Thách thức và cơ hội
Công nghệ Giọng nói có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta giao tiếp. Hội thảo trên web này nhằm mục đích giáo dục người tham gia về 'Cách công nghệ giọng nói có thể được sử dụng trong bất kỳ miền nào' và cách các trường hợp sử dụng AI hội thoại khác nhau được sử dụng để làm phong phú trải nghiệm người dùng cuối.
Chuyển đổi dữ liệu Chăm sóc sức khỏe
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Hội thảo trên web này nhằm mục đích giáo dục người tham gia về 'Cách dữ liệu có thể được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe' bằng cách sử dụng các nghiên cứu điển hình & về tập dữ liệu đào tạo và xử lý dữ liệu.
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của Người mua: Chú thích / Ghi nhãn Dữ liệu
Vì vậy, bạn muốn bắt đầu một sáng kiến AI / ML mới và nhận ra rằng việc tìm kiếm dữ liệu tốt sẽ là một trong những khía cạnh thách thức hơn trong hoạt động của bạn. Đầu ra của mô hình AI / ML của bạn chỉ tốt như dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo nó - vì vậy kiến thức chuyên môn bạn áp dụng để tổng hợp dữ liệu, chú thích và gắn nhãn là rất quan trọng.
Hướng dẫn của người mua: Dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao
Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo và máy học, việc đào tạo dữ liệu là không thể tránh khỏi. Đây là quá trình làm cho các mô-đun học máy chính xác, hiệu quả và đầy đủ chức năng. Hướng dẫn khám phá chi tiết dữ liệu đào tạo AI là gì, các loại dữ liệu đào tạo, chất lượng dữ liệu đào tạo, thu thập và cấp phép dữ liệu, v.v.
Hướng dẫn của người mua: Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại
Chatbot mà bạn trò chuyện chạy trên hệ thống AI đàm thoại tiên tiến được đào tạo, thử nghiệm và xây dựng bằng cách sử dụng rất nhiều bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói. Đó là quá trình cơ bản đằng sau công nghệ làm cho máy móc trở nên thông minh và đây chính là điều chúng ta sắp thảo luận và khám phá.
Hướng dẫn của Người mua: Thu thập dữ liệu AI
Máy móc không có tâm trí của riêng chúng. Họ không có ý kiến, sự kiện và các khả năng như lý luận, nhận thức, v.v. Để biến chúng thành phương tiện mạnh mẽ, bạn cần các thuật toán được phát triển dựa trên dữ liệu. Dữ liệu có liên quan, theo ngữ cảnh và gần đây. Quá trình thu thập dữ liệu như vậy cho máy được gọi là thu thập dữ liệu AI.
Hướng dẫn của Người mua: Chú thích và Ghi nhãn Video
Đó là một câu nói khá phổ biến mà tất cả chúng ta đều đã nghe. rằng một bức ảnh có thể nói cả nghìn từ, hãy tưởng tượng một đoạn video có thể nói gì? Có lẽ là cả triệu thứ. Không có ứng dụng đột phá nào mà chúng tôi đã được hứa hẹn, chẳng hạn như ô tô không người lái hoặc tính năng đăng ký bán lẻ thông minh, có thể thực hiện được mà không có chú thích video.
Hướng dẫn của Người mua: Chú thích Hình ảnh cho CV
Thị giác máy tính là tất cả về việc tạo ra ý nghĩa của thế giới thị giác để đào tạo các ứng dụng thị giác máy tính. Thành công của nó hoàn toàn bắt nguồn từ cái mà chúng ta gọi là chú thích hình ảnh - quy trình cơ bản đằng sau công nghệ giúp máy móc đưa ra các quyết định thông minh và đây chính xác là những gì chúng ta sắp thảo luận và khám phá.
Hướng dẫn của người mua: Mô hình ngôn ngữ lớn LLM
Bạn đã bao giờ vò đầu bứt tai, ngạc nhiên về cách Google hoặc Alexa dường như 'hiểu' bạn chưa? Hoặc bạn có thấy mình đang đọc một bài luận do máy tính tạo ra nghe có vẻ giống con người một cách kỳ lạ không? Bạn không cô đơn. Đã đến lúc vén bức màn và tiết lộ bí mật: Mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM.
Sách điện tử (eBook)
Chìa khóa để vượt qua những trở ngại phát triển AI
Thực sự có một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc được tạo ra mỗi ngày: 2.5 nghìn tỷ byte, theo Social Media Today. Nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả đều xứng đáng để đào tạo thuật toán của bạn. Một số dữ liệu không đầy đủ, một số có chất lượng thấp và một số khác hoàn toàn không chính xác, vì vậy, việc sử dụng bất kỳ thông tin bị lỗi nào này sẽ dẫn đến những đặc điểm giống như đổi mới dữ liệu AI (đắt tiền) của bạn.
Phương pháp tiếp cận có sự tham gia của con người trong việc đảm bảo chất lượng dữ liệu AI: hướng dẫn thực tiễn
Nếu bạn từng chứng kiến hiệu suất mô hình giảm sút sau khi làm mới bộ dữ liệu một cách "đơn giản", bạn sẽ hiểu sự thật khó chịu này: chất lượng dữ liệu không bị suy giảm đột ngột mà suy giảm dần dần.
Bộ dữ liệu lý luận được chuyên gia thẩm định cho học tăng cường: tại sao chúng nâng cao hiệu suất mô hình
Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) rất hiệu quả trong việc học cách ứng phó khi tín hiệu phần thưởng rõ ràng và môi trường thuận lợi. Nhưng nhiều tình huống thực tế lại khác.
Ghi nhãn dữ liệu nội bộ so với ghi nhãn dựa trên cộng đồng so với ghi nhãn thuê ngoài: Ưu điểm, nhược điểm và khung phân tích "phù hợp nhất".
Việc lựa chọn mô hình gắn nhãn dữ liệu thoạt nhìn có vẻ đơn giản: thuê một nhóm, sử dụng cộng đồng hoặc thuê ngoài từ một nhà cung cấp. Trên thực tế, đó là một trong những vấn đề phức tạp.
Tạo lời nhắc đối kháng: Mô hình LLM an toàn hơn với HITL
Tạo tín hiệu đầu vào mang tính đối kháng nghĩa là gì? Tạo tín hiệu đầu vào mang tính đối kháng là việc thiết kế các tín hiệu đầu vào nhằm mục đích cố tình làm cho hệ thống AI hoạt động sai lệch—ví dụ, bỏ qua
Hướng dẫn người mua thu thập dữ liệu AI
Thu thập dữ liệu bằng AI: Khái niệm và cách thức hoạt động Tìm hiểu quy trình, phương pháp, thực tiễn tốt nhất, lợi ích, thách thức, chi phí, ví dụ thực tế và cách thức thực hiện
Chú thích hình ảnh – Các trường hợp sử dụng chính, kỹ thuật và loại hình [Cập nhật năm 2026]
Chú thích hình ảnh là gì: Các loại, quy trình làm việc, kiểm thử chất lượng và danh sách nhà cung cấp [Cập nhật năm 2026] Hướng dẫn này giúp bạn chọn phương pháp chú thích phù hợp cho ứng dụng thị giác máy tính của mình.
Vì sao tính trung lập của dữ liệu lại quan trọng hơn bao giờ hết trong dữ liệu huấn luyện AI
Nếu trí tuệ nhân tạo (AI) là động cơ của doanh nghiệp bạn, thì dữ liệu huấn luyện chính là nhiên liệu. Nhưng sự thật khó chịu là: ai kiểm soát nhiên liệu đó – và bằng cách nào?
Từ A đến Z của Chú thích Dữ liệu
Chú thích dữ liệu là gì [Đã cập nhật năm 2026] – Các phương pháp hay nhất, công cụ, lợi ích, thách thức, loại, v.v. Bạn cần biết thông tin cơ bản về Chú thích dữ liệu? Đọc xong cái này
Quyết định của chuyên gia HIPAA về việc loại bỏ nhận dạng
Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA) đặt ra tiêu chuẩn để bảo vệ dữ liệu bệnh nhân trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Một khía cạnh quan trọng của việc này là khử nhận dạng được bảo vệ
Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ - Tầm quan trọng, phương pháp luận và thách thức
Internet đã trở thành một nhóm khảo sát khổng lồ, hoạt động liên tục. Khách hàng chia sẻ ý kiến của mình trong các bài đánh giá sản phẩm, bình luận trên cửa hàng ứng dụng, cuộc trò chuyện hỗ trợ, bài đăng trên mạng xã hội và cộng đồng.
Chọn bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói phù hợp cho mô hình AI của bạn
Hãy tưởng tượng bạn yêu cầu trợ lý giọng nói tóm tắt một cuộc họp dài, dịch nó sang tiếng Tây Ban Nha và cập nhật các mục hành động vào hệ thống CRM của bạn—tất cả chỉ từ một thao tác duy nhất.
Thu thập dữ liệu video: Các phương pháp hay nhất, ứng dụng và các trường hợp sử dụng AI thực tế
Nếu bạn đang xây dựng các mô hình thị giác máy tính ngày nay, bạn không còn hỏi liệu mình có cần dữ liệu video hay không nữa — mà bạn đang hỏi làm thế nào để thu thập dữ liệu video phù hợp mà không cần đến chúng.
Ngữ âm xã hội là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với AI
Có lẽ bạn đã từng trải nghiệm điều này: trợ lý giọng nói hiểu rõ bạn của bạn, nhưng lại gặp khó khăn với giọng của bạn hoặc cách nói của bố mẹ bạn. Tương tự
AI Agentic so với AI Tạo sinh: Cách Chọn Trí tuệ Phù hợp cho Doanh nghiệp của Bạn
Nếu năm 2023 là năm của AI tạo sinh, thì năm 2025 sẽ nhanh chóng trở thành năm của AI tác nhân. Các mô hình tạo sinh có thể viết email, soạn thảo mã hoặc
Đánh giá chuẩn LLM, Tái hiện: Đưa phán đoán của con người trở lại
Nếu chỉ nhìn vào điểm số tự động, hầu hết các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) đều có vẻ tốt—cho đến khi họ viết sai một cách tinh tế, mạo hiểm hoặc lạc điệu. Đó là khoảng cách giữa những gì tĩnh
AI đa phương thức: Các trường hợp sử dụng thực tế, giới hạn và những gì bạn cần
Nếu bạn đã từng giải thích về một kỳ nghỉ bằng hình ảnh, ghi chú bằng giọng nói và một bản phác thảo nhanh, bạn đã có AI đa phương thức: các hệ thống học hỏi từ và
Vai trò của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc hỗ trợ trợ lý ảo AI đa ngôn ngữ
Trợ lý ảo đang phát triển vượt xa các định dạng câu hỏi và trả lời đơn giản để giải quyết các truy vấn phức tạp. Ngày nay, trợ lý ảo được điều khiển bằng AI giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ một cách dễ dàng và các mô hình ngôn ngữ lớn,
Dữ liệu xấu trong AI: Kẻ giết chết ROI thầm lặng (và cách khắc phục vào năm 2026)
Vấn đề “Dữ liệu kém chất lượng” — Càng trở nên nghiêm trọng hơn vào năm 2026. Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục chuyển đổi các ngành công nghiệp — nhưng chất lượng dữ liệu kém vẫn là trở ngại lớn nhất đối với lợi tức đầu tư thực sự. Lời hứa
Trợ lý giọng nói là gì? Siri và Alexa hiểu bạn như thế nào?
Trợ lý giọng nói là gì? Trợ lý giọng nói là phần mềm cho phép mọi người giao tiếp với công nghệ và thực hiện các công việc—đặt hẹn giờ, điều khiển đèn, kiểm tra lịch,
Phát hiện sự sống và giả mạo sinh trắc học là gì?
Nếu bạn dựa vào sinh trắc học để tích hợp hoặc xác thực, phát hiện sự sống (còn gọi là phát hiện tấn công trình bày, PAD) là rất quan trọng để ngăn chặn hành vi giả mạo sinh trắc học—từ ảnh in
“Lời nói” trong AI là gì?: Ví dụ, Bộ dữ liệu và Thực tiễn tốt nhất
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào chatbot và trợ lý ảo thức dậy khi bạn nói, 'Hey Siri' hoặc 'Alexa'? Đó là vì cách phát âm văn bản
Dữ liệu đào tạo cho Nhận dạng giọng nói: Hướng dẫn thực tế cho các nhóm AI B2B
Nếu bạn đang xây dựng giao diện giọng nói, phiên âm hoặc tác nhân đa phương thức, giới hạn của mô hình sẽ được xác định bởi dữ liệu của bạn. Trong nhận dạng giọng nói (ASR), điều đó có nghĩa là thu thập đa dạng,
Trích xuất thông tin lâm sàng quan trọng từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) bằng NLP
Đây không phải là thông tin hay số liệu thống kê mới cho thấy hơn 80% dữ liệu chăm sóc sức khỏe dành cho các bên liên quan là dữ liệu phi cấu trúc. Sự gia tăng của EHR đã tăng theo cấp số nhân.
NLP trong X quang: Ứng dụng, Lợi ích & Thách thức trong Báo cáo Hình ảnh Y khoa
Các bác sĩ X-quang ngày nay phải đối mặt với khối lượng công việc quá tải, phải dành hàng giờ để đọc và diễn giải hàng ngàn báo cáo hình ảnh y khoa tường thuật. Với nhu cầu ngày càng tăng, việc báo cáo thủ công thường dẫn đến
Trao quyền cho ngành chăm sóc sức khỏe với Gen AI: 8 trường hợp sử dụng thực tế đang thay đổi y học
Hãy tưởng tượng bạn bước vào một bệnh viện nơi bác sĩ có thể ngay lập tức đưa ra bản tóm tắt cá nhân về toàn bộ bệnh sử của bạn, giải thích MRI của bạn một cách rõ ràng
Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản là gì và nó hoạt động như thế nào trong tính năng nhận dạng giọng nói tự động
Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) đã đi một chặng đường dài. Mặc dù nó đã được phát minh từ lâu nhưng nó hầu như không được ai sử dụng. Tuy nhiên, thời gian và
Xây dựng chương trình LLM chuyên biệt cho từng lĩnh vực: AI chính xác cho mọi ngành công nghiệp
Hãy tưởng tượng việc tuyển dụng một nhân viên mới. Một ứng viên là "người biết đủ thứ" - biết một chút về mọi thứ, nhưng không chuyên sâu. Ứng viên kia thì...
Cách thu thập dữ liệu âm thanh chất lượng cao cho nhận dạng giọng nói tự động
ASR (Nhận dạng giọng nói tự động) chính xác bắt đầu với dữ liệu phù hợp—không phải "thêm" dữ liệu. Kế hoạch thu thập của bạn nên phản ánh cách người dùng thực sự nói: giọng và phương ngữ, bối cảnh
Suy nghĩ lại về Niềm tin của Nhà cung cấp AI: Tại sao Quan hệ Đối tác Đạo đức lại Quan trọng
Niềm tin luôn là thứ tiền tệ vô hình trong các mối quan hệ kinh doanh. Tuy nhiên, trong thế giới AI, niềm tin đó thậm chí còn mong manh hơn—bởi vì không giống như một sự thiếu hụt
Lợi ích của việc chuyển văn bản thành giọng nói trong các ngành
Công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là một giải pháp sáng tạo giúp chuyển đổi văn bản viết thành lời nói. Nó đã trở thành nhân tố thay đổi cuộc chơi trong một số ngành công nghiệp và đã cách mạng hóa
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.
OCR (Nhận dạng ký tự quang học) – Định nghĩa, lợi ích, thách thức và trường hợp sử dụng [Đồ họa thông tin]
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.
Thu thập dữ liệu là gì? Mọi thứ mà người mới bắt đầu cần biết
Các mô hình # AI / #ML thông minh có ở khắp mọi nơi, có thể là, Các mô hình chăm sóc sức khỏe tiên đoán, chẩn đoán chủ động,
Ghi nhãn dữ liệu là gì? Mọi thứ một người mới bắt đầu cần biết
Tải xuống Infographics Các mô hình AI thông minh cần được đào tạo chuyên sâu để có thể xác định các mẫu, đối tượng và cuối cùng là tạo ra
Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể trợ giúp với sáng kiến AI tiếp theo của bạn.