Các bạn ơi, chúc cuối tuần vui vẻ nha! Hôm nay hẹn bạn thân đi cắm trại, phân công rõ ràng, tôi chuẩn bị đồ ăn, còn cô ấy lo dụng cụ cắm trại.

Trước khi đi cô ấy còn đặc biệt nhắc tôi mang vài thùng mì gói, nói là đói có thể nấu nhanh, kết quả đến nơi mới phát hiện, chiếc ấm nhỏ cô ấy mang theo quá bé, đun gần 40 phút mới sôi nước, khiến chúng tôi cười không ngừng.

Nhưng hôm nay ngoài việc chia sẻ những câu chuyện vui về cắm trại, tôi còn muốn tiếp tục bàn về chủ đề ứng dụng giáo dục, công cụ trò chuyện hàng ngày, và đặc biệt là lĩnh vực nghiên cứu tiền mã hóa, yêu cầu về AI ở đây cao hơn nhiều so với chúng ta thường dùng.

Chẳng hạn như Delphi Digital, họ chuyên nghiên cứu tiền mã hóa cho các tổ chức, còn phát triển một trợ lý AI gọi là Delphi Oracle.

Dịch vụ của họ chủ yếu dành cho khách hàng tổ chức, câu trả lời chắc chắn phải chuyên nghiệp và chính xác, không thể sai sót chút nào, nhưng mặt khác, lượng truy vấn hàng ngày cũng không nhỏ. Nếu tất cả các câu hỏi đều xử lý bằng các mô hình lớn hàng đầu, chi phí chắc chắn sẽ rất cao. Hai nhu cầu này đặt cạnh nhau, thực sự rất khó cân bằng.

Nhưng giải pháp hợp tác của họ với @miranetwork, tôi thấy rất hay, hoàn toàn giải quyết được vấn đề này.
Đầu tiên là "định tuyến thông minh", nếu chỉ hỏi giá tiền mã hóa đơn giản, thì kết nối trực tiếp với API dữ liệu thị trường, không cần dùng mô hình lớn, chỉ khi gặp các vấn đề phức tạp cần phân tích sâu mới kích hoạt quy trình xử lý AI đầy đủ, vừa phản hồi nhanh, vừa tiết kiệm chi phí.

Tiếp theo là "bộ nhớ đệm thông minh", những câu hỏi thường gặp sẽ được tạo sẵn câu trả lời bằng các mô hình cao cấp, khi ai đó hỏi thì lấy ra dùng luôn; còn các câu hỏi ít gặp hơn thì dùng mô hình có chi phí hợp lý để xử lý, hệ thống còn tự điều chỉnh theo mức độ hot của truy vấn người dùng.

Điều tôi thấy cực kỳ thông minh là "chọn mô hình qua thử nghiệm mù".
Họ xây dựng một bộ câu hỏi về tiền mã hóa, để các mô hình trả lời, rồi các chuyên gia sẽ chấm điểm mà không biết mô hình nào trả lời, cuối cùng phát hiện ra một số mô hình nhỏ trong các câu hỏi đặc thù lại thể hiện gần như các mô hình lớn đắt tiền.

Sau đó, họ dùng cơ chế "chọn mô hình tối ưu về chi phí" cho từng câu hỏi, chọn mô hình "đáp ứng yêu cầu chất lượng mà giá rẻ nhất", cuối cùng chi phí giảm 90%, mà chất lượng vẫn không giảm.

Điều này giúp tôi hiểu rằng, AI trong lĩnh vực chuyên môn không phải cứ đắt là tốt nhất, quan trọng là tìm đúng cách.

Mira cũng không chỉ đơn thuần cung cấp API mô hình rồi bỏ mặc, mà thực sự theo sát nhu cầu cụ thể của Delphi, tùy chỉnh cả bộ giải pháp từ định tuyến, bộ nhớ đệm đến lựa chọn mô hình, từng bước giúp tối ưu hóa.

Thật ra, dù là làm ứng dụng giáo dục, công cụ trò chuyện hàng ngày hay trợ lý nghiên cứu chuyên nghiệp, các nhà phát triển khi chọn công cụ đều nhìn vào một điểm chính:
Liệu có thể giải quyết vấn đề thực tế không — tiết kiệm thời gian, giảm chi phí hoặc đảm bảo chất lượng.

Mira vừa làm được tất cả những điểm này, còn sẵn sàng cùng đội ngũ nghiên cứu, tùy chỉnh giải pháp, không làm theo kiểu cắt ghép một cách máy móc, không có gì lạ khi nhiều nhà phát triển chọn họ, thực sự rất đáng tin cậy.

Cuối cùng, nhắc nhở mọi người nhé: @BeldexCoin tháng 31 này sẽ kết thúc rồi, nhanh chân chạy đua nào!!!