logo

Revox

Vượt rào ngôn ngữ,
khai tri thức

HomeAdminAbout
Person
  • Chris Wright

  • Andrew Ng

  • James Cham

  • Daniel Yergin

  • Michael Hopkins

  • Elon Musk

  • John F. Thompson

  • Christophe Garban

  • Lý Quang Diệu

  • Carlos Sainz

Topic
  • Công nghệ vũ trụ

  • Năng lượng

  • Trí tuệ nhân tạo

  • Tôn giáo

  • Quân đội

  • Toán học

  • Khoa học máy tính

  • Quản Trị

  • Thể thao

  • Chính trị


revox sketch
  • Home/Trang chủ
  • About/Giới thiệu
  • Donate/Quyên góp
  • Contact/Liên Hệ
  • Admin/Quản lý

© 2025 Revox. All rights reserved.

Ghé trò chơi để giải trí!

Trí tuệ nhân tạo

Các bài nói chuyện trong chủ đề Trí tuệ nhân tạo

  • Previous
  • 1
  • 2
  • Next

Ilya Sutskever - Safe Superintelligence

Ilya Sutskever, U of T honorary degree recipient, June 6, 2025

Tiếng Việt: Ilya Sutskever: AI - Thách Thức và Phần Thưởng Lớn Nhất của Nhân Loại

srcLogoUniversity of Toronto •2025-06-08 •en-CA

Trong bài phát biểu nhận bằng danh dự tại Đại học Toronto, Ilya Sutskever bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc với ngôi trường nơi ông học tập 10 năm và trưởng thành dưới sự hướng dẫn của Jeff Hinton. Ông tự hào vì góp phần vào nghiên cứu AI tiên phong. Ông khuyên mọi người chấp nhận thực tại, không hối tiếc quá khứ và tập trung vào bước tiếp theo dù đầy thử thách. Ông nhấn mạnh thời đại đặc biệt với sự phát triển của AI, tác động đến giáo dục, công việc và xã hội. Sutskever tin AI có thể làm mọi thứ con người làm, đặt ra câu hỏi lớn về tương lai. Ông coi AI là thách thức lớn nhất của nhân loại nhưng vượt qua sẽ mang lại phần thưởng to lớn, khuyến khích mọi người chú ý và chuẩn bị cho các vấn đề sắp tới.

Geoffrey Hinton - University of Toronto

Andrew Ng - Landing AI

Heroes of Deep Learning: Andrew Ng interviews Geoffrey Hinton

Tiếng Việt: Hinton về sự thay đổi quan điểm trong AI

srcLogoPreserve Knowledge •2017-08-08 •en

Trong cuộc phỏng vấn này, Andrew Ng trò chuyện cùng Geoffrey Hinton, 'Bố già của Học Sâu', về hành trình sự nghiệp và đóng góp trong AI. Hinton kể về sự quan tâm đến AI từ trung học, nghiên cứu mạng nơ-ron tại Edinburgh dù bị phản đối, và đạt bằng tiến sĩ. Ông hợp tác với David Rumelhart phát triển thuật toán lan truyền ngược, với bài báo năm 1986 trên Nature đánh dấu bước ngoặt cho học sâu. Hinton thảo luận về Máy Boltzmann, ReLU, capsules, và sự thay đổi tư duy về AI. Ông nhấn mạnh học không giám sát và khuyên người mới tin vào trực giác. Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến chuyển đổi mô hình AI từ lập trình sang dạy máy học hỏi.

Christopher Nguyễn - Aitomatic

Lê Viết Quốc - Google Brain

Talk về AI, Transformer giữa Dr. Quoc Le và Dr. Christopher Nguyen tại AISC25 ngày 13/3/2025 tại HN.

Tiếng Việt: Trò chuyện về AI và Transformer tại AISC25

srcLogoTuấn Đặng Minh •2025-03-13 •Not specified

Cuộc trò chuyện giữa Lê Viết Quốc và Christopher Nguyen tại AISC25 ngày 13/3/2025 tại Hà Nội tập trung vào hành trình nghiên cứu AI của Quốc, từ tuổi thơ thiếu thốn ở làng quê Việt Nam đến những đóng góp lớn trong trí tuệ nhân tạo. Quốc chia sẻ về sự tò mò công nghệ, hành trình học tập tại Úc, và chuyển hướng sang mạng nơ-ron dù bị phản đối. Ông nhấn mạnh tính song song trong xử lý dữ liệu, vai trò của văn bản trong AI, và sự phát triển của Transformer. Quốc cũng thảo luận về mô hình tạo sinh, tương lai Transformer, và tích hợp suy luận vào AI. Christopher đặt câu hỏi sâu sắc về hành trình cá nhân và kỹ thuật của Quốc. Cả hai trao đổi về suy luận theo chuỗi suy nghĩ, niềm tin và trực giác trong nghiên cứu AI.

Lê Viết Quốc - Google Brain

James Cham - Bloomberg Beta

Fireside Chat with Quoc Le, Google DeepMind's Distinguished Scientist

Tiếng Việt: Cuộc trò chuyện bên lửa với Quoc Le, Nhà khoa học Xuất sắc của Google DeepMind

srcLogoIndustrial AI Federation •2024-10-09 •English

Cuộc trò chuyện tại Hội nghị AI Công nghiệp Stanford 2024 giữa James Cham và Lê Viết Quốc tập trung vào tương lai và thách thức của AI. James ca ngợi dự đoán chính xác của Quốc về xu hướng AI và hỏi về hiệu quả của Google. Quốc nhấn mạnh ngôn ngữ là trung tâm của AI, đặc biệt là dự đoán từ tiếp theo, dù ý tưởng này từng gây tranh cãi. Ông giải thích cách đơn giản hóa vấn đề phức tạp và khó khăn về ý thức thông thường trong AI, như xe tự lái. Quốc cũng đề cập đến các dự án như chứng minh định lý toán và suy luận Chain of Thought. Cuộc đối thoại còn thảo luận về hạn chế dữ liệu, chi phí, năng lượng trong phát triển AI, và vai trò của startup trong đổi mới.