AI 17 - 04 - 2025

LabXperience: Setup BrowserMCP để LLM điều khiển Browser của bạn

Bài viết hướng dẫn từng bước cách thiết lập và sử dụng Browser MCP, một công cụ giúp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT hoặc Copilot tương tác trực tiếp với trình duyệt web thông qua các thao tác như truy cập trang web, điền form, click nút, trích xuất dữ liệu. . .   Biết cách cài đặt Browser MCP và cấu hình với Visual Studio Code, trình duyệt (Chrome/Edge) và Copilot. Hiểu cơ chế hoạt động của Browser MCP: cách LLM sử dụng các “tool” như browser_navigate, browser_click, browser_type,… Thực hành các truy vấn thực tế để AI thao tác trên trình duyệt như một người dùng thật. Nhận diện được tiềm năng ứng dụng của Browser MCP trong tự động hóa thao tác web, cào dữ liệu và kiểm thử phần mềm bằng AI agent.

AI 13 - 04 - 2025

Cache-Augmented Generation là gì và nó có tốt hơn RAG?

  Cách thức hoạt động: Khi mô hình nhận dữ liệu đầu vào, thay vì phải truy xuất dữ liệu hoặc tính toán mọi thứ từ đầu, nó sử dụng bộ nhớ đã được tính toán sẵn (KV-cache). Bộ nhớ này chứa các thông tin liên quan mà mô hình có thể tái sử dụng trong quá trình sinh câu trả lời. Pre-computation of Data: Trước khi sử dụng, dữ liệu sẽ được tính toán và lưu vào bộ nhớ KV. Việc này giúp giảm tải cho mô hình trong quá trình xử lý và sinh văn bản. Lợi ích: Giảm thiểu độ trễ: Vì thông tin đã được tính toán và lưu trữ sẵn, quá trình sinh văn bản trở nên nhanh hơn. Tiết kiệm tài nguyên tính toán: Mô hình không cần phải truy xuất từ các cơ sở dữ liệu hoặc tính toán lại mọi thứ từ đầu.

AI 12 - 04 - 2025

So sánh MCP Servers và Agent

Agent-based system là một mô hình trong đó các agent – những tác tử thông minh – được thiết kế để tự động thực hiện các nhiệm vụ dựa trên mục tiêu đã được xác định trước. Mỗi agent thường được trang bị khả năng lập kế hoạch (planning), bộ nhớ (memory) để ghi nhớ thông tin từ các lần tương tác trước, và đặc biệt là khả năng sử dụng công cụ (tools). Các công cụ này có thể là API, trình duyệt, máy tính, cơ sở dữ liệu, hoặc các module chức năng cụ thể mà agent có thể gọi đến khi cần thiết. Ngoài ra, một số agent còn có khả năng code execution – tức là tự sinh mã nguồn (thường bằng Python) và thực thi để giải quyết bài toán, tính toán hoặc phân tích dữ liệu ngay trong quá trình hoạt động. Phân tích yêu cầu, Gọi tool hoặc viết code để xử lý, Điểm mạnh của agent là khả năng tự định hướng hành động theo chuỗi logic đa bước mà không cần sự giám sát chặt chẽ từ con người. Tuy nhiên, điều này cũng khiến việc kiểm soát và tối ưu hành vi của agent trở nên khó khăn, nhất là khi có nhiều agent cùng hoạt động song song hoặc xử lý các tác vụ trừu tượng, phức tạp. Model Context Protocol (MCP) server là một hệ thống nằm ở phía sau, giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như Claude hay GPT có thể làm việc hiệu quả hơn. Thay vì để mô hình AI tự mình truy cập dữ liệu, chạy công cụ hay ghi nhớ toàn bộ cuộc trò chuyện, MCP server sẽ đảm nhận những việc đó. Nó giống như một trợ lý điều phối thông minh, chuyên xử lý các yêu cầu, theo dõi ngữ cảnh cuộc hội thoại và cung cấp đúng công cụ hoặc dữ liệu cần thiết cho mô hình AI sử dụng. Observation: LLM ghi lại điều đang xảy ra, ví dụ như câu hỏi của người dùng.

AI 06 - 04 - 2024

Trí tuệ nhân tạo trong tương lai: Thách thức và triển vọng

Hội thảo “Trí tuệ nhân tạo - Công nghệ hàm mũ của tương lai: Thách thức và triển vọng" được tổ chức bởi Trường Đại học Quốc tế Sài Gòn (SIU) là diễn đàn để các nhà nghiên cứu, sinh viên, học viên chia sẻ và thảo luận về những thông tin, thành tựu trong lĩnh vực AI.   Tại Hội thảo, GS. TS. Nguyễn Thanh Thủy - Chủ tịch Câu lạc bộ các Khoa, Trường, Viện CNTT-TT Việt Nam (FISU) đã cung cấp góc nhìn toàn diện về AI, từ những khái niệm cơ bản, lịch sử nghiên cứu, đến các thành tựu, ứng dụng tiên tiến của AI trên thế giới hiện nay. Từ đó, giúp sinh viên hiểu được cơ hội và những thách thức mà nhân loại có thể đối mặt với sự phát triển mạnh mẽ của “chủng tộc” robot.   Theo GS. TS. Nguyễn Thanh Thủy, những thành quả nghiên cứu về Thị giác máy, Học sâu, Dữ liệu lớn,. . . được ứng dụng trong các thiết bị công nghệ thông minh như mắt nhân tạo, tai nhân tạo, dịch thuật,. . . dần đưa trí tuệ nhân tạo thành một ngành công nghiệp với tốc độ phát triển vượt trội. Những thành tựu này mở ra cơ hội việc làm và nghiên cứu rộng lớn dành cho sinh viên, nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo không chỉ ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới.   Đặc biệt, bài báo cáo của GS. TS. Nguyễn Thanh Thủy còn mang đến thông tin hữu ích xoay quanh Chat GPT -  “cú hít” trong ứng dụng AI. Giáo sư cũng đề cập đến vấn đề đạo đức và an toàn khi sử dụng AI và lưu ý sinh viên cần chú ý trang bị kiến thức, kỹ năng để đối mặt với các thách thức này trong tương lai.    Qua hội thảo, SIU thể hiện rõ cam kết của mình trong công tác giảng dạy, đầu tư và phát triển thế hệ tương lai đúng với xu thế công nghệ thông tin thông minh toàn cầu. Đây cũng là một bước tiến quan trọng tạo động lực thúc đẩy sinh viên SIU nghiên cứu và ứng dụng khoa học công nghệ trong cuộc sống.  

Bài Đọc Nhiều Nhất

Tổng hợp các mô hình CNN nổi tiếng - Phần 1

Tổng quan ROS cơ bản

Hướng dẫn cài đặt và thực hành Spring Boot (Phần 1)