Admin

Hiện tại chỉ có thể sử dụng qua API, Perplexity đã có model này.

Đã bao giờ bạn ước AI không chỉ trả lời suông mà còn tự đi tìm thông tin mới nhất rồi tổng hợp thông minh từ nhiều nguồn nó tìm được? 🤔 Template "Workflow Tự Động Nghiên Cứu & Tổng Hợp Đa Nguồn" này chính là chìa khóa! 🔑

Perplexity AI đang trở thành công cụ "cứu cánh" cho những người làm việc với nhiều nền tảng AI khác nhau, đặc biệt khi cần tra cứu cách tối ưu sử dụng mỗi nền tảng hoặc bổ sung thông tin real-time.

Chain of Draft (CoD) là một kỹ thuật prompt mạnh mẽ giúp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) suy luận hiệu quả bằng cách sử dụng bản nháp ngắn gọn thay vì giải thích dài dòng, mang lại độ chính xác tương đương hoặc tốt hơn trong khi sử dụng ít token hơn đáng kể so với phương pháp Chain-of-Thought truyền thống.

Tính năng này tương tự "Profile" trên Claude hoặc "Customize ChatGPT" trên ChatGPT

Phần Profile của Perplexity hoạt động như một trung tâm cá nhân hóa, điều chỉnh các câu trả lời AI theo sở thích và nhu cầu cụ thể của bạn, giúp bạn không cần phải lặp lại yêu cầu của mình trong mỗi lần query.

Phù hợp dùng cho Claude 3.7 Sonnet

Dưới đây là các prompt template đơn giản và trực tiếp để tận dụng tối đa khả năng reasoning của RLMs, kết hợp với các framework thinking. Mỗi template được thiết kế để tối ưu hóa quá trình lý luận có cấu trúc.

Dùng hiệu quả cho Claude 3.7 Sonnet trên Perplexity

Truy cập trang web của Gemini (link bên dưới) và đăng ký bằng tài khoản. Chọn mô hình "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental with apps". Vào Settings (cài đặt) > Extensions (Tiện ích mở rộng) > Media (Phương tiện) và bật ‘YouTube’. Vô YouTube, mở bất kỳ video nào và sao chép URL của nó. Nhập câu lệnh sau vào Gemini, dán URL video đã sao chép và nhấn Enter.

Mô Hình Ngôn Ngữ Suy Luận (RLMs) là gì?​

🌟 Giới thiệu

R1-1776 là 1 RLM với khả năng suy luận tự nhiên và Causal Chain Expansion với cấu trúc phân tích đa chiều tạo thành bộ đôi hoàn hảo cho việc phân tích hệ thống phức hợp. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc sử dụng cả hai công nghệ này cùng nhau.

Bài này mình update từ 1 bài trước đó vs các phương pháp tối ưu hơn cho RLMs

Tài liệu này cung cấp một hướng dẫn toàn diện về cách thiết kế câu hỏi tận dụng tối đa tiềm năng của RLMs, tập trung vào việc hướng dẫn quá trình suy luận phân cấp, xác thực các bước trung gian và tạo ra câu trả lời chất lượng cao.

Function này đặc biệt hữu ích khi bạn cần xác minh các văn bản, báo cáo, hoặc tài liệu bằng cách đối chiếu với các nguồn đáng tin cậy trên internet, đồng thời cho phép bạn nhận kết quả bằng ngôn ngữ khác với ngôn ngữ của tài liệu gốc.