Pedro Franceschi về lãnh đạo AI, những hiểu lầm về LLM và các mô hình suy luận

• Các CEO phải hành động như các giám đốc AI để tận dụng tối đa công nghệ trong tổ chức của họ.
• Nhiều nhà phát triển phần mềm đã vô tình coi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là quá quý giá và đắt đỏ.
• Các mô hình AI nâng cao đại diện cho một bước chuyển đổi công nghệ tương đương với phát minh ra điện.
• Việc ra mắt các mô hình suy luận đã đánh dấu một bước tiến lớn trong công nghệ AI.
• Các sản phẩm AI hiệu quả được xây dựng như những vòng lặp kết nối các công cụ, tăng năng suất.
• Việc áp dụng công nghệ hiện nay trong các dịch vụ tài chính mang tính thận trọng với rủi ro hơn mức cần thiết.
• Các giải pháp bảo mật cho các hệ thống AI nên được triển khai ở lớp mạng.
• Hệ thống bẫy cua cho phép kiểm toán và xây dựng chính sách dựa trên lưu lượng HTTP.
• Lưu lượng HTTP rất quan trọng đối với khả năng suy luận của các mô hình AI do được huấn luyện trên lượng dữ liệu web lớn.
• Việc áp dụng AI trong các công ty diễn ra ở ba cấp độ, mỗi cấp độ có mức độ tham gia khác nhau.
• Hiểu vai trò của AI trong chiến lược kinh doanh là vô cùng quan trọng đối với lãnh đạo.
• Sự thay đổi mô hình trong việc sử dụng LLMs có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của chúng.
• Các phép so sánh lịch sử giúp làm rõ tác động của những tiến bộ trong AI.
• Các mô hình suy luận đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao khả năng của AI.
• Các công cụ liên kết với nhau là yếu tố thiết yếu để thiết kế sản phẩm AI hiệu quả.

Pedro Franceschi là đồng sáng lập và CEO của Brex, nền tảng chi tiêu được hỗ trợ bởi AI dành cho doanh nghiệp. Trước khi thành lập Brex, anh là đồng sáng lập Pagar.me tại Brazil và giúp xây dựng nó trở thành một trong những nhà xử lý thanh toán lớn nhất đất nước.

• Các CEO nên đóng vai trò là giám đốc AI để hiểu đầy đủ giới hạn của công nghệ

  — Pedro Franceschi

• Sự dẫn dắt trong tích hợp AI là vô cùng quan trọng để khai thác công nghệ một cách hiệu quả.

• Đây không phải là vấn đề của đội ngũ kỹ thuật; đây là vấn đề của ban lãnh đạo

  — Pedro Franceschi

• Các CEO cần hiểu AI tốt hơn bất kỳ ai trong công ty.
• Vai trò của AI trong chiến lược kinh doanh đòi hỏi sự tham gia trực tiếp từ ban lãnh đạo cấp cao.
• Việc tích hợp AI không chỉ là một thách thức kỹ thuật mà còn là một thách thức chiến lược.

• CEO cần là giám đốc AI chính

  — Pedro Franceschi

• Việc điều chỉnh vai trò trong doanh nghiệp là cần thiết để tối đa hóa tiềm năng của AI.

• Nhiều người trong lĩnh vực phần mềm coi các LLM là quý giá và đắt đỏ, điều này hạn chế tiềm năng của chúng

  — Pedro Franceschi

• Các nhà phát triển thường đánh giá quá cao chi phí và độ phức tạp của các mô hình LLM.
• Cần một sự thay đổi mô hình trong cách nhìn nhận và sử dụng các LLM.

• Điều điên rồ nhất là nhận ra những gì tôi đã hiểu sai

  — Pedro Franceschi

• Việc coi các mô hình LLM là nguồn tài nguyên khan hiếm sẽ cản trở sự đổi mới.
• Ngành công nghiệp cần xem xét lại cách tiếp cận của mình đối với các mô hình LLM.
• Những hiểu lầm về các mô hình LLM có thể dẫn đến việc sử dụng không đầy đủ.

• Hầu hết mọi người trong lĩnh vực phần mềm vẫn đang làm sai

  — Pedro Franceschi

• Việc ra mắt các mô hình AI tiên tiến tương tự như phát minh ra điện

  — Pedro Franceschi

• Những tiến bộ trong AI đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong sự tiến hóa công nghệ.
• Các phép so sánh lịch sử giúp làm rõ ý nghĩa của những phát triển trong AI.

• Các bộ dây dẫn mã hóa thực sự hoạt động, tương tự như điện năng

  — Pedro Franceschi

• Hiểu được tác động của AI đòi hỏi phải xem xét các bước chuyển đổi công nghệ trong quá khứ.
• AI đang biến đổi các ngành công nghiệp theo những cách tương tự như điện năng.
• Sự so sánh này nhấn mạnh tiềm năng chuyển đổi của AI.

• Đó là mũi nhọn của sự tiến hóa công nghệ

  — Pedro Franceschi

• Việc ra mắt các mô hình và công cụ suy luận đã đánh dấu một bước ngoặt quan trọng

  — Pedro Franceschi

• Các mô hình suy luận nâng cao tính hữu dụng của các công nghệ AI.
• Sự tiến bộ này đại diện cho một thời điểm then chốt trong phát triển AI.

• Tất cả những thứ khác đều chỉ là những biến động nhỏ cho đến tháng Mười hai

  — Pedro Franceschi

• Các mô hình suy luận rất quan trọng để cải thiện khả năng của AI.
• Dòng thời gian của sự tiến hóa AI nhấn mạnh tầm quan trọng của những tiến bộ gần đây.
• Hiểu biết về các mô hình suy luận là chìa khóa để tận dụng AI một cách hiệu quả.

• Các mô hình suy luận khiến AI trở nên thực sự thú vị

  — Pedro Franceschi

• Các sản phẩm AI tốt hoạt động như các vòng lặp tác nhân của các công cụ

  — Pedro Franceschi

• Các công cụ liên kết chặt chẽ làm tăng đáng kể năng suất trong các sản phẩm AI.
• Nguyên tắc này là nền tảng cho thiết kế sản phẩm AI hiệu quả.

• Chúng tôi đã bắt đầu thực hiện điều này trong sản phẩm của riêng mình tại Brex

  — Pedro Franceschi

• Các vòng lặp agentic là yếu tố thiết yếu để tạo ra các giải pháp AI hiệu quả.
• Hiểu rõ khái niệm này là rất quan trọng đối với phát triển sản phẩm AI.
• Thiết kế AI hiệu quả yêu cầu một mạng lưới các công cụ liên kết với nhau.

• Các vòng lặp công cụ agentic là thực tế của các sản phẩm AI chất lượng

  — Pedro Franceschi

• Con người có xu hướng tránh rủi ro hơn so với yêu cầu của công nghệ hiện tại

  — Pedro Franceschi

• Các dịch vụ tài chính đặc biệt thận trọng trong việc áp dụng các công nghệ mới.
• Có một khoảng cách giữa khả năng công nghệ và sự sẵn sàng đổi mới.

• Công nghệ có lẽ yêu cầu họ ít e ngại rủi ro hơn

  — Pedro Franceschi

• Sự tránh rủi ro có thể cản trở tiến bộ công nghệ trong các ngành công nghiệp.
• Hiểu được động lực này là chìa khóa để thúc đẩy sự đổi mới.
• Cách tiếp cận thận trọng có thể hạn chế tiềm năng của các công nghệ mới.

• Do vị trí hiện tại của công nghệ, mọi người quá thận trọng với rủi ro

  — Pedro Franceschi

• Để giải quyết các mối quan tâm về bảo mật trong các hệ thống AI, các giải pháp phải được triển khai ở lớp mạng

  — Pedro Franceschi

• Các giải pháp cấp mạng là vô cùng quan trọng để tăng cường bảo mật AI.
• Tiếp cận này rất quan trọng để triển khai an toàn các ứng dụng AI.

• Cách duy nhất để thực sự xử lý vấn đề này là ở lớp mạng

  — Pedro Franceschi

• Hiểu rõ các thách thức bảo mật là chìa khóa để triển khai AI hiệu quả.
• Các giải pháp mạng cung cấp cách tiếp cận kỹ thuật để bảo mật AI.
• Bảo mật là yếu tố quan trọng cần xem xét khi triển khai hệ thống AI.

• Các giải pháp lớp mạng là cần thiết cho bảo mật AI

  — Pedro Franceschi

• Hệ thống bẫy cua cho phép kiểm toán và xây dựng chính sách dựa trên phân tích lưu lượng HTTP

  — Pedro Franceschi

• Hệ thống này cung cấp giải pháp kỹ thuật để bảo mật các tác nhân trong môi trường sản xuất.
• Phân tích lưu lượng HTTP là trung tâm trong chức năng của hệ thống bẫy cua.

• Bạn phân tích lưu lượng HTTP để tạo các chính sách bảo mật mạng

  — Pedro Franceschi

• Hệ thống giới thiệu một cách tiếp cận đổi mới trong quản lý lưu lượng mạng.
• Hiểu hệ thống này là rất quan trọng để triển khai bảo mật mạng.
• Hệ thống bẫy cua tăng cường bảo mật thông qua việc kiểm tra lưu lượng truy cập.

• Lưu lượng HTTP trở nên có thể kiểm toán được với hệ thống bẫy cua

  — Pedro Franceschi

• Lưu lượng HTTP là một trong những cách chính để các mô hình suy luận do được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu web

  — Pedro Franceschi

• Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu web trong việc đào tạo mô hình AI.
• Hiểu vai trò của lưu lượng HTTP là rất quan trọng đối với chức năng của AI.

• Các mô hình được huấn luyện trên hàng trăm tỷ tài liệu web

  — Pedro Franceschi

• Dữ liệu web là yếu tố thiết yếu cho khả năng suy luận của các mô hình AI.
• Phân tích lưu lượng HTTP là chìa khóa để hiểu hành vi của mô hình AI.
• Hiểu biết này rất quan trọng để nắm bắt lập luận của mô hình AI.

• Lưu lượng HTTP có lẽ là cách các mô hình suy luận nhiều hơn bất cứ điều gì khác

  — Pedro Franceschi

• Việc áp dụng AI trong các công ty thường diễn ra theo ba cấp độ, với mức độ tham gia và năng suất khác nhau

  — Pedro Franceschi

• Các vai trò khác nhau trong một công ty tương tác với AI theo những cách riêng biệt.
• Hiểu rõ các cấp độ này là hữu ích để xây dựng chiến lược triển khai AI.

• Các token master của bạn, các kỹ sư trung bình và phần còn lại của công ty

  — Pedro Franceschi

• Mỗi cấp độ có mức độ tương tác và năng suất AI khác nhau.
• Khung này giúp lên kế hoạch các chiến lược áp dụng AI hiệu quả.
• Việc nhận diện các cấp độ này có thể tối ưu hóa việc tích hợp AI trong các tổ chức.

• Tương tác với AI ở chế độ mà tôi gọi là chế độ tìm kiếm Google

  — Pedro Franceschi