Google Cloud Data Analytics để mở khóa giá trị AI vào năm 2025
Ngày 04 tháng 5 năm 2025
RogerLee
0
Vào năm 2025, lĩnh vực phân tích dữ liệu đã vượt qua báo cáo đơn thuần, phát triển thành một lực lượng mạnh mẽ, khi kết hợp với AI, thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh đặc biệt và giá trị khách hàng. Các giải pháp phân tích dữ liệu của Google Cloud, như BigQuery, Looker và Vertex AI, đang dẫn đầu khoản phí này, trang bị các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học và kỹ sư các công cụ để vượt ra ngoài phân tích truyền thống vào kỷ nguyên mới của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Cùng nhau, các công nghệ này đang mở khóa tiềm năng của dữ liệu để nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về các doanh nghiệp và thế giới rộng lớn hơn.
Dữ liệu và cuộc cách mạng AI trong Google Cloud Analytics
Mở khóa giá trị bằng phân tích dữ liệu do AI cung cấp
Sự hợp nhất của các phân tích dữ liệu và AI đang cách mạng hóa các hoạt động kinh doanh và ra quyết định. Khi chúng tôi tiến vào năm 2025, các công ty không còn hài lòng với việc chỉ xem xét dữ liệu lịch sử; Họ háo hức sử dụng các khả năng dự đoán và quy định của AI để tinh chỉnh các hoạt động, điều chỉnh trải nghiệm của khách hàng và khám phá các cơ hội tăng trưởng mới. Sự thay đổi này đòi hỏi một nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại có thể quản lý khối lượng dữ liệu lớn, tích hợp dễ dàng với các công cụ AI và cho phép các chuyên gia dữ liệu lấy được những hiểu biết có thể hành động.
Bằng cách tận dụng AI, dữ liệu và phân tích đang thúc đẩy sự tăng trưởng bùng nổ trong giá trị khách hàng và hiệu quả kinh doanh. Các khả năng là vô biên, chỉ bị giới hạn bởi sự sáng tạo của bạn và dữ liệu theo ý của bạn. Các công ty đang khám phá những hiểu biết mới từ dữ liệu hiện có và áp dụng những điều này theo những cách sáng tạo.
Phân tích truyền thống đã trở nên lỗi thời. Để duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp phải tiến ra ngoài các phân tích cơ bản. Bạn cần khai thác sức mạnh của dữ liệu của mình với các công cụ như BigQuery cho kho dữ liệu, tìm kiếm phân tích và BI và Vertex AI cho các khả năng của AI.
Google Data Cloud bao gồm các sản phẩm này, tạo thành xương sống để chuyển đổi kinh doanh chính hãng. Các công ty như Priceline đang sử dụng các công cụ như BigQuery và Vertex AI để hiểu rõ hơn về khách hàng của họ, tăng cường cá nhân hóa và tối ưu hóa giá cả.
Câu chuyện thành công: Tác động trong thế giới thực của Google Cloud Data Analytics
Tác động biến đổi của Google Cloud Data Analytics được thể hiện một cách sinh động thông qua những câu chuyện thành công của các công ty đã áp dụng nền tảng này. Các tổ chức này đã chứng kiến những cải tiến đáng kể trong các số liệu kinh doanh chính, cải thiện sự tham gia của khách hàng và hoạt động hiệu quả hơn, làm nổi bật sức mạnh của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Puma đã tăng giá trị đơn hàng trung bình của họ lên 19% bằng cách hiểu rõ hơn về cách điều chỉnh nội dung cho khách hàng của họ. Họ cũng có được quyền truy cập thời gian thực vào mức tồn kho nhanh hơn tới bốn lần.
Alaska Air kết nối dữ liệu thời gian thực ở BigQuery với AI để mang lại trải nghiệm khách đáng chú ý, chuyển đổi quy trình nhận phòng khách hàng của họ từ lề đường sang cổng khác trong vòng chưa đầy năm phút.
SNAP đã xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất với nhiều động cơ hoạt động trên một bản sao dữ liệu duy nhất, thúc đẩy các đường ống học máy (ML) của họ với hỗ trợ kỹ thuật tối thiểu. Hệ thống này cho phép họ mở rộng quy mô khoa học dữ liệu và thử nghiệm ML, điều chỉnh trải nghiệm được cá nhân hóa cho hơn 340 triệu người dùng.
Kenvue, một công ty y tế tiêu dùng, kết nối với 1,2 tỷ người dùng mỗi ngày thông qua các thương hiệu như Tylenol, Aveeno, Neutrogena và Band-Aid. Họ đang phát triển các ứng dụng tùy chỉnh cho người dùng để truy vấn dữ liệu và tạo trực quan hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên, tăng tốc đáng kể thời gian để hiểu rõ hơn.
Kỷ nguyên mới của quy mô với BigQuery, Looker và Vertex AI
Nền tảng đám mây Google Data đánh dấu một kỷ nguyên mới về phân tích dữ liệu, cho phép người dùng khai thác quy mô và tốc độ để ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn. Tách cạnh tranh này cho phép các công ty đổi mới nhanh chóng và đi trước trò chơi.
Đây là cách nó giúp các doanh nghiệp:
- Khách hàng đang tạo ra các nhúng với SQL bằng cách sử dụng các cuộc gọi API LLM trong BigQuery.
- Việc sử dụng Spark không có máy chủ đã tăng 500% trong năm qua.
- Quản lý dữ liệu phi cấu trúc của BigQuery đã tăng hơn 600%.
- Google Data Cloud cung cấp tiết kiệm 54% so với các lựa chọn thay thế thị trường.
Các khách hàng nói
Những hiểu biết sâu sắc từ khách hàng có giá trị của Google Cloud
Đây là những gì khách hàng thực sự đang nói về Google Data Cloud:
Richard Spencer, CIO, Belk: "Google là một đối tác xuất sắc vì họ ngay lập tức nói về các trường hợp sử dụng bán lẻ và cách chúng ta có thể nghĩ về nó."
Đài phun nước Marcus, Sr. Mgr. Tăng tốc kỹ thuật số, McCormick & Company: "Không có nền tảng dữ liệu tuyệt vời, không thể thực sự đi đến các bước tiếp theo để bạn đang cố gắng đạt được như một công ty. Google BigQuery đã là một người thay đổi trò chơi đối với chúng tôi."
Eric Higgins, VP của Khoa học dữ liệu, Công ty Estée Lauder: "Khả năng tương tác của Google Tools, như BigQuery và Vertex AI, đã cho phép chúng tôi di chuyển nhanh chóng."
Luis Uguina, Giám đốc dữ liệu, Ngân hàng Macquarie: "Cloud và AI sẽ mở khóa một thứ gì đó khá mạnh mẽ. Vô cùng mạnh mẽ. Ngân hàng sẽ có thể chạy trên Autopilot."
Igor Cherney, Giám đốc thông tin, Backcountry: "Looker và BigQuery thực sự là bộ não của doanh nghiệp của chúng tôi."
Giá đám mây dữ liệu Google
Tiết kiệm chi phí với đám mây dữ liệu Google
Google được dành riêng để cung cấp nền tảng đám mây Google Data với giá cạnh tranh nhất. Trung bình, Google Data Cloud rẻ hơn 54% so với bất kỳ thay thế thị trường nào. Mặc dù việc sử dụng cụ thể và chi tiết giá cả không được cung cấp, Google tiếp tục đổi mới để cung cấp nhiều giá trị hơn và tiết kiệm tiền của khách hàng.
Google Data Cloud: Cân nhắc các ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Tùy chọn phân tích dữ liệu giá cả phải chăng
- Động cơ AI mạnh mẽ
- Khả năng tương tác tuyệt vời
- Thông tin thời gian thực
Nhược điểm
- Kỹ năng và kiến thức dữ liệu cần thiết để sử dụng nền tảng
- Đường cong học tập dốc
- Có thể mất một vài tuần để đạt được kết quả cấp sản xuất
Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực: Các ngành công nghiệp được chuyển đổi bởi đám mây dữ liệu của Google
Các ngành công nghiệp được chuyển đổi bởi Google Cloud Data Analytics
Phân tích dữ liệu Google Cloud cho thấy tính linh hoạt của nó trong các ngành công nghiệp khác nhau, chuyển đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp, đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu quả tổng thể. Dưới đây là một số ngành công nghiệp được hưởng lợi từ Google Cloud Data Analytics:
- Bán lẻ: Các nhà bán lẻ đang truy cập thông tin thời gian thực về hàng tồn kho và sản phẩm để cung cấp các khuyến nghị được cá nhân hóa cho khách hàng.
- Sản phẩm tiêu dùng: Các công ty như McCormick đang tận dụng đám mây dữ liệu của Google để đạt đến cấp độ tiếp theo.
- Mỹ phẩm: Các công ty như Estée Lauder đang sử dụng sức mạnh của Vertex AI để đưa ra quyết định nhanh chóng.
- Ngân hàng và Tài chính: Google Cloud cho phép các tổ chức tài chính như Macquarie Bank hoạt động trên Autopilot với sức mạnh của đám mây và AI.
- Bán lẻ (Outdoor): Các công ty Trao quyền và Trao quyền BigQuery như Backcountry để thu thập thông tin cần thiết cho các quyết định hàng ngày.
Câu hỏi thường gặp về phân tích dữ liệu đám mây của Google
Đám mây dữ liệu Google là gì?
Google Data Cloud kết hợp các công cụ phân tích dữ liệu như BigQuery, Looker và Vertex AI, làm việc cùng nhau để cung cấp giá trị mới cho khách hàng, đưa ra các khuyến nghị chính xác và cung cấp những hiểu biết cần thiết cho các quyết định dựa trên dữ liệu.
BigQuery có thể làm gì?
BigQuery cung cấp nhiều chức năng, bao gồm khả năng kết nối hàng triệu điểm dữ liệu. Với các bản cập nhật gần đây, bạn có thể tạo các nhúng bằng SQL thông qua các cuộc gọi API LLM.
Những công ty nào đã thành công bằng cách sử dụng Google Data Cloud?
Các công ty như Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder công ty, Macquarie Bank và backcountry đều có thành công đáng kể với Google Data Cloud.
Các câu hỏi liên quan về phân tích dữ liệu và AI
Làm thế nào AI có thể cải thiện phân tích dữ liệu?
AI tăng cường phân tích dữ liệu bằng cách tăng tốc các quy trình ra quyết định, cung cấp những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về cơ sở khách hàng của bạn và tạo điều kiện cá nhân hóa để cung cấp đúng đề nghị cho đúng người vào đúng thời điểm.
Các mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các thuật toán AI sử dụng các kỹ thuật học tập sâu và bộ dữ liệu lớn để hiểu, tóm tắt, tạo và dự đoán nội dung mới. Các mô hình này, sử dụng hàng tỷ tham số, có thể tự động tạo nội dung như tóm tắt, dịch thuật, dự đoán và mã khi được đào tạo trên văn bản. Các ví dụ bao gồm Bert, GPT-3, Lamda và những người khác.
Bài viết liên quan
Microsoft 365 Copilot tiết lộ thiết kế lại với khả năng tìm kiếm, hình ảnh và sổ ghi chép nâng cao
Microsoft đang chuẩn bị đưa ra một ứng dụng mới của Microsoft 365 Copilot, được thiết kế để phục vụ cho nhu cầu kinh doanh đồng thời tích hợp chặt chẽ hơn với các tính năng thân thiện với người tiêu dùng của Copilot thông thường. Phiên bản được cập nhật tự hào có một tìm kiếm chạy bằng AI, tính năng 'Tạo' mới khai thác OPE
Phân tích: Trump hài hước tham gia bài phát biểu ăn tối Al Smith
Bữa tối Al Smith là một sự kiện ấp ủ được biết đến với sự trao đổi nhẹ nhàng về sự hài hước và tự ti trong các nhân vật chính trị. Tuy nhiên, sự tham gia của Donald Trump, đặc biệt là sự xuất hiện năm 2016 của ông, đã khuấy động cuộc tranh luận quan trọng về giới hạn châm biếm chính trị và vai trò của sự hài hước trước công chúng
Hướng dẫn sử dụng hình ảnh do AI cung cấp: Tạo infographics tuyệt đẹp một cách dễ dàng
Infographics đã trở thành một phương pháp để trình bày thông tin phức tạp theo cách hấp dẫn trực quan. Trong quá khứ, việc chế tạo các hình ảnh bắt mắt này đòi hỏi một sở trường cho thiết kế và phần mềm chuyên dụng. Nhưng bây giờ, nhờ các công cụ chạy bằng AI, bất cứ ai cũng có thể đánh bại Infographics tuyệt đẹp ngay lập tức, Rega
Nhận xét (0)
0/200
Ngày 04 tháng 5 năm 2025
RogerLee
0
Vào năm 2025, lĩnh vực phân tích dữ liệu đã vượt qua báo cáo đơn thuần, phát triển thành một lực lượng mạnh mẽ, khi kết hợp với AI, thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh đặc biệt và giá trị khách hàng. Các giải pháp phân tích dữ liệu của Google Cloud, như BigQuery, Looker và Vertex AI, đang dẫn đầu khoản phí này, trang bị các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học và kỹ sư các công cụ để vượt ra ngoài phân tích truyền thống vào kỷ nguyên mới của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Cùng nhau, các công nghệ này đang mở khóa tiềm năng của dữ liệu để nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về các doanh nghiệp và thế giới rộng lớn hơn.
Dữ liệu và cuộc cách mạng AI trong Google Cloud Analytics
Mở khóa giá trị bằng phân tích dữ liệu do AI cung cấp
Sự hợp nhất của các phân tích dữ liệu và AI đang cách mạng hóa các hoạt động kinh doanh và ra quyết định. Khi chúng tôi tiến vào năm 2025, các công ty không còn hài lòng với việc chỉ xem xét dữ liệu lịch sử; Họ háo hức sử dụng các khả năng dự đoán và quy định của AI để tinh chỉnh các hoạt động, điều chỉnh trải nghiệm của khách hàng và khám phá các cơ hội tăng trưởng mới. Sự thay đổi này đòi hỏi một nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại có thể quản lý khối lượng dữ liệu lớn, tích hợp dễ dàng với các công cụ AI và cho phép các chuyên gia dữ liệu lấy được những hiểu biết có thể hành động.
Bằng cách tận dụng AI, dữ liệu và phân tích đang thúc đẩy sự tăng trưởng bùng nổ trong giá trị khách hàng và hiệu quả kinh doanh. Các khả năng là vô biên, chỉ bị giới hạn bởi sự sáng tạo của bạn và dữ liệu theo ý của bạn. Các công ty đang khám phá những hiểu biết mới từ dữ liệu hiện có và áp dụng những điều này theo những cách sáng tạo.
Phân tích truyền thống đã trở nên lỗi thời. Để duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp phải tiến ra ngoài các phân tích cơ bản. Bạn cần khai thác sức mạnh của dữ liệu của mình với các công cụ như BigQuery cho kho dữ liệu, tìm kiếm phân tích và BI và Vertex AI cho các khả năng của AI.
Google Data Cloud bao gồm các sản phẩm này, tạo thành xương sống để chuyển đổi kinh doanh chính hãng. Các công ty như Priceline đang sử dụng các công cụ như BigQuery và Vertex AI để hiểu rõ hơn về khách hàng của họ, tăng cường cá nhân hóa và tối ưu hóa giá cả.
Câu chuyện thành công: Tác động trong thế giới thực của Google Cloud Data Analytics
Tác động biến đổi của Google Cloud Data Analytics được thể hiện một cách sinh động thông qua những câu chuyện thành công của các công ty đã áp dụng nền tảng này. Các tổ chức này đã chứng kiến những cải tiến đáng kể trong các số liệu kinh doanh chính, cải thiện sự tham gia của khách hàng và hoạt động hiệu quả hơn, làm nổi bật sức mạnh của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Puma đã tăng giá trị đơn hàng trung bình của họ lên 19% bằng cách hiểu rõ hơn về cách điều chỉnh nội dung cho khách hàng của họ. Họ cũng có được quyền truy cập thời gian thực vào mức tồn kho nhanh hơn tới bốn lần.
Alaska Air kết nối dữ liệu thời gian thực ở BigQuery với AI để mang lại trải nghiệm khách đáng chú ý, chuyển đổi quy trình nhận phòng khách hàng của họ từ lề đường sang cổng khác trong vòng chưa đầy năm phút.
SNAP đã xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất với nhiều động cơ hoạt động trên một bản sao dữ liệu duy nhất, thúc đẩy các đường ống học máy (ML) của họ với hỗ trợ kỹ thuật tối thiểu. Hệ thống này cho phép họ mở rộng quy mô khoa học dữ liệu và thử nghiệm ML, điều chỉnh trải nghiệm được cá nhân hóa cho hơn 340 triệu người dùng.
Kenvue, một công ty y tế tiêu dùng, kết nối với 1,2 tỷ người dùng mỗi ngày thông qua các thương hiệu như Tylenol, Aveeno, Neutrogena và Band-Aid. Họ đang phát triển các ứng dụng tùy chỉnh cho người dùng để truy vấn dữ liệu và tạo trực quan hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên, tăng tốc đáng kể thời gian để hiểu rõ hơn.
Kỷ nguyên mới của quy mô với BigQuery, Looker và Vertex AI
Nền tảng đám mây Google Data đánh dấu một kỷ nguyên mới về phân tích dữ liệu, cho phép người dùng khai thác quy mô và tốc độ để ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn. Tách cạnh tranh này cho phép các công ty đổi mới nhanh chóng và đi trước trò chơi.
Đây là cách nó giúp các doanh nghiệp:
- Khách hàng đang tạo ra các nhúng với SQL bằng cách sử dụng các cuộc gọi API LLM trong BigQuery.
- Việc sử dụng Spark không có máy chủ đã tăng 500% trong năm qua.
- Quản lý dữ liệu phi cấu trúc của BigQuery đã tăng hơn 600%.
- Google Data Cloud cung cấp tiết kiệm 54% so với các lựa chọn thay thế thị trường.
Các khách hàng nói
Những hiểu biết sâu sắc từ khách hàng có giá trị của Google Cloud
Đây là những gì khách hàng thực sự đang nói về Google Data Cloud:
Richard Spencer, CIO, Belk: "Google là một đối tác xuất sắc vì họ ngay lập tức nói về các trường hợp sử dụng bán lẻ và cách chúng ta có thể nghĩ về nó."
Đài phun nước Marcus, Sr. Mgr. Tăng tốc kỹ thuật số, McCormick & Company: "Không có nền tảng dữ liệu tuyệt vời, không thể thực sự đi đến các bước tiếp theo để bạn đang cố gắng đạt được như một công ty. Google BigQuery đã là một người thay đổi trò chơi đối với chúng tôi."
Eric Higgins, VP của Khoa học dữ liệu, Công ty Estée Lauder: "Khả năng tương tác của Google Tools, như BigQuery và Vertex AI, đã cho phép chúng tôi di chuyển nhanh chóng."
Luis Uguina, Giám đốc dữ liệu, Ngân hàng Macquarie: "Cloud và AI sẽ mở khóa một thứ gì đó khá mạnh mẽ. Vô cùng mạnh mẽ. Ngân hàng sẽ có thể chạy trên Autopilot."
Igor Cherney, Giám đốc thông tin, Backcountry: "Looker và BigQuery thực sự là bộ não của doanh nghiệp của chúng tôi."
Giá đám mây dữ liệu Google
Tiết kiệm chi phí với đám mây dữ liệu Google
Google được dành riêng để cung cấp nền tảng đám mây Google Data với giá cạnh tranh nhất. Trung bình, Google Data Cloud rẻ hơn 54% so với bất kỳ thay thế thị trường nào. Mặc dù việc sử dụng cụ thể và chi tiết giá cả không được cung cấp, Google tiếp tục đổi mới để cung cấp nhiều giá trị hơn và tiết kiệm tiền của khách hàng.
Google Data Cloud: Cân nhắc các ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Tùy chọn phân tích dữ liệu giá cả phải chăng
- Động cơ AI mạnh mẽ
- Khả năng tương tác tuyệt vời
- Thông tin thời gian thực
Nhược điểm
- Kỹ năng và kiến thức dữ liệu cần thiết để sử dụng nền tảng
- Đường cong học tập dốc
- Có thể mất một vài tuần để đạt được kết quả cấp sản xuất
Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực: Các ngành công nghiệp được chuyển đổi bởi đám mây dữ liệu của Google
Các ngành công nghiệp được chuyển đổi bởi Google Cloud Data Analytics
Phân tích dữ liệu Google Cloud cho thấy tính linh hoạt của nó trong các ngành công nghiệp khác nhau, chuyển đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp, đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu quả tổng thể. Dưới đây là một số ngành công nghiệp được hưởng lợi từ Google Cloud Data Analytics:
- Bán lẻ: Các nhà bán lẻ đang truy cập thông tin thời gian thực về hàng tồn kho và sản phẩm để cung cấp các khuyến nghị được cá nhân hóa cho khách hàng.
- Sản phẩm tiêu dùng: Các công ty như McCormick đang tận dụng đám mây dữ liệu của Google để đạt đến cấp độ tiếp theo.
- Mỹ phẩm: Các công ty như Estée Lauder đang sử dụng sức mạnh của Vertex AI để đưa ra quyết định nhanh chóng.
- Ngân hàng và Tài chính: Google Cloud cho phép các tổ chức tài chính như Macquarie Bank hoạt động trên Autopilot với sức mạnh của đám mây và AI.
- Bán lẻ (Outdoor): Các công ty Trao quyền và Trao quyền BigQuery như Backcountry để thu thập thông tin cần thiết cho các quyết định hàng ngày.
Câu hỏi thường gặp về phân tích dữ liệu đám mây của Google
Đám mây dữ liệu Google là gì?
Google Data Cloud kết hợp các công cụ phân tích dữ liệu như BigQuery, Looker và Vertex AI, làm việc cùng nhau để cung cấp giá trị mới cho khách hàng, đưa ra các khuyến nghị chính xác và cung cấp những hiểu biết cần thiết cho các quyết định dựa trên dữ liệu.
BigQuery có thể làm gì?
BigQuery cung cấp nhiều chức năng, bao gồm khả năng kết nối hàng triệu điểm dữ liệu. Với các bản cập nhật gần đây, bạn có thể tạo các nhúng bằng SQL thông qua các cuộc gọi API LLM.
Những công ty nào đã thành công bằng cách sử dụng Google Data Cloud?
Các công ty như Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder công ty, Macquarie Bank và backcountry đều có thành công đáng kể với Google Data Cloud.
Các câu hỏi liên quan về phân tích dữ liệu và AI
Làm thế nào AI có thể cải thiện phân tích dữ liệu?
AI tăng cường phân tích dữ liệu bằng cách tăng tốc các quy trình ra quyết định, cung cấp những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về cơ sở khách hàng của bạn và tạo điều kiện cá nhân hóa để cung cấp đúng đề nghị cho đúng người vào đúng thời điểm.
Các mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các thuật toán AI sử dụng các kỹ thuật học tập sâu và bộ dữ liệu lớn để hiểu, tóm tắt, tạo và dự đoán nội dung mới. Các mô hình này, sử dụng hàng tỷ tham số, có thể tự động tạo nội dung như tóm tắt, dịch thuật, dự đoán và mã khi được đào tạo trên văn bản. Các ví dụ bao gồm Bert, GPT-3, Lamda và những người khác.
Microsoft 365 Copilot tiết lộ thiết kế lại với khả năng tìm kiếm, hình ảnh và sổ ghi chép nâng cao
Microsoft đang chuẩn bị đưa ra một ứng dụng mới của Microsoft 365 Copilot, được thiết kế để phục vụ cho nhu cầu kinh doanh đồng thời tích hợp chặt chẽ hơn với các tính năng thân thiện với người tiêu dùng của Copilot thông thường. Phiên bản được cập nhật tự hào có một tìm kiếm chạy bằng AI, tính năng 'Tạo' mới khai thác OPE
Phân tích: Trump hài hước tham gia bài phát biểu ăn tối Al Smith
Bữa tối Al Smith là một sự kiện ấp ủ được biết đến với sự trao đổi nhẹ nhàng về sự hài hước và tự ti trong các nhân vật chính trị. Tuy nhiên, sự tham gia của Donald Trump, đặc biệt là sự xuất hiện năm 2016 của ông, đã khuấy động cuộc tranh luận quan trọng về giới hạn châm biếm chính trị và vai trò của sự hài hước trước công chúng
Hướng dẫn sử dụng hình ảnh do AI cung cấp: Tạo infographics tuyệt đẹp một cách dễ dàng
Infographics đã trở thành một phương pháp để trình bày thông tin phức tạp theo cách hấp dẫn trực quan. Trong quá khứ, việc chế tạo các hình ảnh bắt mắt này đòi hỏi một sở trường cho thiết kế và phần mềm chuyên dụng. Nhưng bây giờ, nhờ các công cụ chạy bằng AI, bất cứ ai cũng có thể đánh bại Infographics tuyệt đẹp ngay lập tức, Rega
