HƯỚNG DẪN công ty

Google AI

Google AI (Gemini) tập trung vào trí thông minh đa phương thức được tích hợp vào hệ sinh thái đám mây, năng suất và tìm kiếm toàn cầu.

Tổng quan

Google AI (Gemini) tập trung vào trí thông minh đa phương thức được tích hợp vào hệ sinh thái đám mây, năng suất và tìm kiếm toàn cầu.

Google AI được hiểu rõ nhất trong bối cảnh chiến lược, quyền truy cập mô hình, quyết định nền tảng và quan hệ đối tác trong hệ sinh thái.

Lặn sâu

Gemini thể hiện quá trình chuyển đổi của Google từ công ty 'Ưu tiên tìm kiếm' sang công ty 'ưu tiên AI'. Lợi thế cạnh tranh của họ nằm ở khả năng tích hợp theo chiều dọc: họ thiết kế chip AI (TPU) của riêng mình, kiểm soát chỉ mục dữ liệu lớn nhất thế giới và có mạng lưới phân phối rộng khắp thông qua Android và Workspace. Điều này cho phép Google chạy AI nguyên bản bên trong tài liệu, bảng tính và thiết bị di động theo cách mà người dùng cảm thấy vô hình.

Hiểu biết kỹ thuật

Gemini đã được xây dựng dưới dạng mô hình 'Đa phương thức nguyên bản' ngay từ ngày đầu tiên. Không giống như các mô hình được đào tạo về văn bản và sau đó được 'vá' để xem hình ảnh, Gemini được đào tạo trên một luồng video, âm thanh, mã và văn bản đan xen khổng lồ cùng một lúc. Điều này mang lại cho nó khả năng hiểu biết bẩm sinh về lý luận thời gian—khả năng hiểu điều gì xảy ra tiếp theo trong một đoạn video hoặc đoạn âm thanh.

Làm chủ Google AI

Google AI (Gemini) tập trung vào trí thông minh đa phương thức được tích hợp vào hệ sinh thái đám mây, năng suất và tìm kiếm toàn cầu. Google AI được hiểu rõ nhất trong bối cảnh chiến lược, quyền truy cập mô hình, quyết định nền tảng và quan hệ đối tác trong hệ sinh thái. Để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc, hãy coi Google AI như một mô hình vận hành chứ không phải một tính năng duy nhất: xác định kết quả mong muốn, làm rõ các giả định và tách biệt những gì hệ thống có thể thực hiện một cách đáng tin cậy với những gì vẫn cần đến sự đánh giá của chuyên gia.

Trong thực tế, các nhóm mạnh sử dụng Google AI đánh giá chiến lược của nhà cung cấp, độ tin cậy của lộ trình và rủi ro bị khóa trước khi cam kết. Họ ghi lại các tiêu chí thành công rõ ràng, kiểm tra dựa trên dữ liệu và quy trình làm việc thực tế, đồng thời lặp lại dựa trên các kiểu thất bại được quan sát thay vì chiến thắng điểm chuẩn một lần. Đây là nơi sự hiểu biết về mặt lý thuyết biến thành khả năng bền vững trên toàn bộ sản phẩm, chính sách và hoạt động.

Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo. Đồng thời, các thông báo Khởi động có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế. Cách tiếp cận linh hoạt nhất là kết hợp tốc độ thử nghiệm với kỷ luật quản trị: chạy thử nghiệm, thu thập bằng chứng, xuất bản nhật ký quyết định và liên tục cập nhật các biện pháp bảo vệ khi hành vi của mô hình, kỳ vọng của người dùng và các yêu cầu pháp lý phát triển.

Tác động chiến lược

Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.

Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.

Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.

Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.

Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.

Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.

Tương lai của Google AI

Google đang xây dựng theo hướng 'Trợ lý cá nhân toàn cầu' tích hợp với môi trường xung quanh thế giới thực của bạn. Thông qua các dự án như Project Astra và Gemini Live, họ đang hướng tới tương tác bằng giọng nói và tầm nhìn có độ trễ cực thấp cho phép bạn hiển thị động cơ bị hỏng cho điện thoại của mình và yêu cầu AI hướng dẫn bạn cách sửa chữa trong thời gian thực.

Triển khai trong thế giới thực

Sử dụng Gemini 2.0 để phân tích tài liệu quy mô lớn và lập luận đa phương thức.

Khám phá Google AI Studio để tạo nguyên mẫu và thử nghiệm mô hình nhanh chóng.

Tận dụng Vertex AI để triển khai và quản lý ML cấp doanh nghiệp.

Xây dựng quy trình làm việc AI Google có thể lặp lại với các tiêu chí thành công rõ ràng và các điểm kiểm tra đánh giá của con người.

Các mẫu triển khai

Google AI trong thực tế

Sử dụng Gemini 2.0 để phân tích tài liệu quy mô lớn và lập luận đa phương thức.

Sử dụng Gemini 2.0 để phân tích tài liệu quy mô lớn và lập luận đa phương thức Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp phức tạp và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí do lỗi theo thời gian.

Google AI trong thực tế

Khám phá Google AI Studio để tạo nguyên mẫu và thử nghiệm mô hình nhanh chóng.

Khám phá Google AI Studio để tạo nguyên mẫu nhanh và thử nghiệm mô hình Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.

Google AI trong thực tế

Tận dụng Vertex AI để triển khai và quản lý ML cấp doanh nghiệp.

Tận dụng Vertex AI để triển khai và quản lý ML cấp doanh nghiệp Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.

Google AI trong thực tế

Xây dựng quy trình làm việc AI Google có thể lặp lại với các tiêu chí thành công rõ ràng và các điểm kiểm tra đánh giá của con người.

Xây dựng quy trình làm việc AI Google có thể lặp lại với các tiêu chí thành công rõ ràng và các điểm kiểm tra đánh giá của con người. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí do lỗi theo thời gian.

Rủi ro & lan can

!

Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.

!

Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.

!

Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.

Lộ trình thực hiện

1

Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.

Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.

2

Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.

Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.

3

Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.

Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.

4

Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.

Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.

Tiếp tục khám phá