#multimodal

Reimagining Healthcare: From Patient Assistance to Emergency Response

Bối cảnh ngành y tế đang chuyển đổi từ hỗ trợ bệnh nhân sang ứng phó khẩn cấp thông qua kết nối hệ sinh thái đa dịch vụ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc xây dựng nền tảng kết nối bệnh nhân, bệnh viện, PHC, nhà thuốc, bảo hiểm, chẩn đoán và dịch vụ khẩn cấp bằng công nghệ IoT và AI. Hệ quả là quy trình chăm sóc sức khỏe trở nên liền mạch, giảm 30% thời gian chờ đợi và tăng 25% hiệu quả ứng phó khẩn cấp. Điều đáng học là cách tối ưu hóa dữ liệu sức khỏe theo thời gian thực có thể tạo ra mô hình phòng bệnh chủ động thay vì chỉ chữa bệnh thụ động.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách công nghệ kết nối các yếu tố y tế để tạo hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh từ hỗ trợ bệnh nhân đến ứng phó khẩn cấp.

We’re releasing Jev 1.14.0 along with experimental features for dreamers

TypeSafe AI đã phát hành phiên bản Jev 1.14.0 cùng các tính năng thử nghiệm dành cho những người sáng tạo. Jev là mô hình System One đầu tiên của TypeSafe AI, được thiết kế để đưa ra quyết định trong môi trường phần mềm. Phiên bản mới này tập trung vào cải thiện hiệu suất và độ tin cậy trong hệ thống AI tự động. Đáng chú ý là các tính năng thử nghiệm mở ra hướng đi mới cho việc tích hợp AI vào các quy trình tự động hóa. Lập trình viên nên đọc bài gốc để tìm hiểu chi tiết về API và các case study triển khai thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những tính năng thử nghiệm mới trong phiên bản Jev 1.14.0 để phát triển nền tảng trí tuệ nhân tạo tự động hóa trong phần mềm.

Why content extraction still matters in the GenAI era

Learn why stronger AI models make trustworthy content extraction more important, how Azure Content Understanding and Azure Document Intelligence serve different needs, and what comes next.

Scribd, Inc. classifies millions of documents on Gemini Enterprise

This past year, Scribd used Gemini's native PDF understanding and Gemini Enterprise batch prediction to run trust and safety classification across its entire user-generated content corpus of more than 400 million documents, spanning over 12 billion pages, in a matter of months.

SafeGuard AI: Turning Scattered Digital Evidence Into an Actual Investigation

SafeGuard AI giải quyết vấn đề bằng cách phân tích các bằng chứng kỹ thuật số rải rác để tái tạo toàn bộ sự cố tấn công. Hệ thống sử dụng NLP (Natural Language Processing) và graph analytics để kết nối các điểm dữ liệu rời rạc như email, logs file, và traffic network thành một bức tranh liên hoàn. Với 85% độ chính xác, công cụ có thể phát hiện các mối đe dọa đa bước mà các giải pháp security truyền thống bỏ lỡ. Việc áp dụng graph-based approach cho phép hiển thị rõ luồng tấn công, giúp điều tra viên xác định root cause và affected systems nhanh chóng hơn 300%. Bài viết chia sẻ chi tiết về cách triển khai graph database Neo4j và thuật toán anomaly detection để xử lý 10,000 events mỗi giờ mà vẫn duy trì hiệu năng tối ưu.

SafeGuard AI giúp lập trình viên xây dựng hệ thống AI không chỉ phát hiện mà tái tạo toàn bộ sự số từ bằng chứng kỹ thuật phân tán.

5 Ways GPT Astra Will Completely Rewire How You Interact With Reality

5 Ways GPT Astra Will Completely Rewire How You Interact With Reality Forget typing into a text box. The era of spatial, real-time AI agents is here — and it’s watching, listening, and …

Knowledge vs wisdom: asking AI “What mushroom is that?”

AI mushroom identification from a photo with ChatGPT, Claude or Google Gemini: GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, Claude Fable 5.1, GPT-5.6 and GLM-5.3-Flash. Asked “What mushroom is that?” on 360 photos of poisonous species. Which warn, which get it right, which fail.

Working with Images Using Foundation Models

Bối cảnh: Xử lý hình ảnh bằng Foundation Models đang trở thành xu hướng mạnh mẽ trong lĩnh vực AI. Nguyên nhân kỹ thuật: Các mô hình như CLIP và DALL-E 2 của OpenAI có khả năng hiểu và tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản, vượt qua giới hạn của các phương pháp truyền thống. Hệ quả: Điều này cho phép ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ thiết kế đồ họa đến y tế, giảm thời gian xử lý và tăng tính sáng tạo. Điều đáng học: Các nhà phát triển có thể tích hợp những mô hình này vào ứng dụng mà không cần đào tạo lại từ đầu, tận dụng transfer learning để đạt hiệu quả cao nhất với dữ liệu ít hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên ứng dụng foundation models vào xử lý hình ảnh một cách hiệu quả và đơn giản.

I gave my blind local LLM eyes with a few hundred lines of Python, and it thinks it can see

Bài viết mô tả cách tác giả bổ sung khả năng nhìn cho một mô hình LLM chạy local mà không cần thêm tower vision riêng. Họ thực hiện bằng việc viết khoảng vài trăm dòng mã Python để trích xuất đặc trưng hình ảnh và đưa chúng vào prompt của LLM dưới dạng embedding. Khi được cung cấp ảnh, mô hình có thể mô tả nội dung, trả lời câu hỏi về hình ảnh và thực hiện các tác vụ phân loại cơ bản mà không cần huấn luyện lại. Kết quả cho thấy hiệu suất gần bằng các hệ thống multimodal chuyên dụng trong một số bài kiểm tra đơn giản, mặc dù vẫn có giới hạn về độ chi tiết và độ chính xác. Điều này cho thấy với một lượng mã vừa phải, nhà phát triển có thể mở rộng khả năng của LLM hiện có mà không phải đầu tư vào việc xây dựng hoặc huấn luyện tower vision riêng.

Bài viết hướng dẫn cách cho mô hình ngôn ngữ địa phương khả năng nhận dạng hình ảnh chỉ bằng vài trăm dòng Python mà không cần tower vision riêng.

Building AI features using Foundation Models. Multimodal input.

Apple đã triển khai tính năng nhập dữ liệu đa phương thức (multimodal input) cho Foundation Models, cho phép xử lý cả hình ảnh và văn bản. Tính năng này được giới thiệu trong WWDC vừa qua, mở ra khả năng tích hợp input visual vào các ứng dụng AI. Multimodal input cho phép developers tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ hơn, có thể hiểu và xử lý thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Đây là bước tiến quan trọng giúp các lập trình viên xây dựng các tính năng AI sáng tạo và đa dạng hơn trên nền tảng Foundation Models.

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng tính năng nhập đa phương thức trong Foundation Models, giúp bạn phát triển các tính năng AI mạnh mẽ hơn với hình ảnh.

[Hands-on] Turn Scientific Figures Into Structured Data with Mistral OCR

A full walkthrough of the extraction schema, with code.