Một bài viết được gán thẻ "hợp tác"

Giới thiệu​

Team-GPT là nền tảng hợp tác AI nhắm đến các đội nhóm và doanh nghiệp, được thiết kế để nâng cao năng suất bằng cách cho phép nhiều người dùng chia sẻ và hợp tác sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Nền tảng này gần đây đã huy động được 4,5 triệu đô la để củng cố các giải pháp AI cho doanh nghiệp. Báo cáo này phân tích các trường hợp sử dụng điển hình của Team-GPT, nhu cầu cốt lõi của người dùng, các tính năng nổi bật hiện có, điểm đau của người dùng và nhu cầu chưa được đáp ứng, và phân tích so sánh với các sản phẩm tương tự như Notion AI, Slack GPT và ChatHub từ góc nhìn của người quản lý sản phẩm.

I. Các Kịch Bản Sử Dụng Chính và Nhu Cầu Cốt Lõi​

1. Hợp Tác Đội Nhóm và Chia Sẻ Kiến Thức: Giá trị lớn nhất của Team-GPT nằm ở việc hỗ trợ các kịch bản ứng dụng AI cho hợp tác nhiều người dùng. Nhiều thành viên có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện với AI trên cùng một nền tảng, chia sẻ ghi chép trò chuyện và học hỏi từ các cuộc đối thoại của nhau. Điều này giải quyết vấn đề thông tin không lưu thông trong các đội nhóm dưới mô hình trò chuyện riêng tư truyền thống của ChatGPT. Như một người dùng đã nói, "Phần hữu ích nhất là có thể chia sẻ các cuộc trò chuyện của bạn với đồng nghiệp và làm việc cùng nhau trên một bản sao/nội dung." Các kịch bản điển hình cho nhu cầu hợp tác này bao gồm động não, thảo luận nhóm, và đánh giá và cải thiện lẫn nhau các lời nhắc AI, làm cho việc đồng sáng tạo nhóm trở nên khả thi.

2. Đồng Sáng Tạo Tài Liệu và Sản Xuất Nội Dung: Nhiều đội nhóm sử dụng Team-GPT để viết và chỉnh sửa các nội dung khác nhau, như bản sao tiếp thị, bài viết blog, email kinh doanh, và tài liệu sản phẩm. Tính năng "Pages" tích hợp của Team-GPT, một trình soạn thảo tài liệu được điều khiển bởi AI, hỗ trợ toàn bộ quá trình từ bản nháp đến hoàn thiện. Người dùng có thể nhờ AI chỉnh sửa đoạn văn, mở rộng hoặc nén nội dung, và hợp tác với các thành viên trong nhóm để hoàn thành tài liệu trong thời gian thực. Một quản lý tiếp thị nhận xét, "Team-GPT là công cụ tôi sử dụng hàng ngày cho các nhiệm vụ như viết email, bài viết blog, và động não. Nó là một công cụ hợp tác cực kỳ hữu ích!" Điều này cho thấy Team-GPT đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc tạo nội dung hàng ngày. Ngoài ra, các đội ngũ nhân sự và nhân viên sử dụng nó để soạn thảo tài liệu chính sách, ngành giáo dục cho việc đồng sáng tạo tài liệu giảng dạy, và các quản lý sản phẩm cho tài liệu yêu cầu và tóm tắt nghiên cứu người dùng. Được hỗ trợ bởi AI, hiệu quả tạo tài liệu được nâng cao đáng kể.

3. Quản Lý Kiến Thức Dự Án: Team-GPT cung cấp khái niệm "Dự Án," hỗ trợ tổ chức các cuộc trò chuyện và tài liệu theo dự án/chủ đề và đính kèm ngữ cảnh kiến thức liên quan đến dự án. Người dùng có thể tải lên các tài liệu nền như thông số kỹ thuật sản phẩm, sổ tay thương hiệu, và tài liệu pháp lý để liên kết với dự án, và AI sẽ tự động tham chiếu các tài liệu này trong tất cả các cuộc trò chuyện trong dự án. Điều này đáp ứng nhu cầu cốt lõi cho quản lý kiến thức nhóm—làm cho AI quen thuộc với kiến thức độc quyền của nhóm để cung cấp các câu trả lời có liên quan hơn về ngữ cảnh và giảm bớt sự phiền toái khi phải cung cấp thông tin nền nhiều lần. Ví dụ, các đội tiếp thị có thể tải lên hướng dẫn thương hiệu, và AI sẽ tuân theo giọng điệu thương hiệu khi tạo nội dung; các đội pháp lý có thể tải lên văn bản quy định, và AI sẽ tham chiếu các điều khoản liên quan khi phản hồi. Tính năng "kiến thức dự án" này giúp AI "biết ngữ cảnh của bạn," cho phép AI "suy nghĩ như một thành viên của đội bạn."

4. Ứng Dụng Đa Mô Hình và Kịch Bản Chuyên Nghiệp: Các nhiệm vụ khác nhau có thể yêu cầu các mô hình AI khác nhau. Team-GPT hỗ trợ tích hợp nhiều mô hình lớn chính thống, như OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 2, và Meta Llama, cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất dựa trên đặc điểm nhiệm vụ. Ví dụ, Claude có thể được chọn cho phân tích văn bản dài (với độ dài ngữ cảnh lớn hơn), một mô hình Code LLM chuyên biệt cho các vấn đề mã hóa, và GPT-4 cho các cuộc trò chuyện hàng ngày. Một người dùng so sánh ChatGPT nhận xét, "Team-GPT là cách hợp tác dễ dàng hơn nhiều để sử dụng AI so với ChatGPT…Chúng tôi sử dụng nó rất nhiều trong tiếp thị và hỗ trợ khách hàng"—đội nhóm không chỉ dễ dàng sử dụng nhiều mô hình mà còn áp dụng chúng rộng rãi trong các phòng ban: phòng tiếp thị tạo nội dung, và phòng dịch vụ khách hàng viết phản hồi, tất cả trên cùng một nền tảng. Điều này phản ánh nhu cầu của người dùng về việc gọi AI linh hoạt và một nền tảng thống nhất. Trong khi đó, Team-GPT cung cấp các mẫu lời nhắc được xây dựng sẵn và thư viện kịch bản sử dụng ngành, giúp người mới dễ dàng bắt đầu và chuẩn bị cho "cách làm việc trong tương lai."

5. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Hàng Ngày: Ngoài sản xuất nội dung, người dùng cũng sử dụng Team-GPT để xử lý các nhiệm vụ hàng ngày tẻ nhạt. Ví dụ, trợ lý email tích hợp có thể tạo các email phản hồi chuyên nghiệp từ ghi chú cuộc họp chỉ với một cú nhấp chuột, công cụ phân tích Excel/CSV có thể nhanh chóng trích xuất các điểm dữ liệu, và công cụ tóm tắt YouTube có thể nắm bắt tinh hoa của các video dài. Các công cụ này bao phủ các quy trình làm việc phổ biến trong văn phòng, cho phép người dùng hoàn thành phân tích dữ liệu, truy xuất thông tin, và tạo hình ảnh trong Team-GPT mà không cần chuyển đổi nền tảng. Các kịch bản này đáp ứng nhu cầu tự động hóa quy trình làm việc của người dùng, tiết kiệm thời gian đáng kể. Như một người dùng nhận xét, "Tiết kiệm thời gian quý giá trong việc soạn thảo email, phân tích dữ liệu, trích xuất nội dung, và nhiều hơn nữa với sự trợ giúp của AI," Team-GPT giúp các đội nhóm giao phó các nhiệm vụ lặp đi lặp lại cho AI và tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.

Tóm lại, nhu cầu cốt lõi của người dùng Team-GPT tập trung vào việc các đội nhóm sử dụng AI để hợp tác tạo nội dung, chia sẻ kiến thức, quản lý kiến thức dự án, và tự động hóa các nhiệm vụ hàng ngày. Những nhu cầu này được phản ánh trong các kịch bản kinh doanh thực tế, bao gồm các cuộc trò chuyện hợp tác nhiều người dùng, đồng sáng tạo tài liệu trong thời gian thực, xây dựng thư viện lời nhắc chung, quản lý thống nhất các phiên AI, và cung cấp các câu trả lời chính xác dựa trên ngữ cảnh.

II. Các Tính Năng Sản Phẩm Chính và Điểm Nổi Bật Dịch Vụ​

1. Không Gian Làm Việc AI Chia Sẻ của Đội Nhóm: Team-GPT cung cấp một không gian trò chuyện chia sẻ theo hướng đội nhóm, được người dùng khen ngợi vì thiết kế trực quan và các công cụ tổ chức. Tất cả các cuộc trò chuyện và nội dung có thể được lưu trữ và quản lý theo dự án hoặc thư mục, hỗ trợ các cấp thư mục con, giúp các đội nhóm dễ dàng phân loại và tổ chức kiến thức. Ví dụ, người dùng có thể tạo các dự án theo phòng ban, khách hàng, hoặc chủ đề, thu thập các cuộc trò chuyện và trang liên quan trong đó, giữ mọi thứ được tổ chức. Cấu trúc tổ chức này cho phép người dùng "nhanh chóng tìm thấy nội dung họ cần khi cần," giải quyết vấn đề các ghi chép trò chuyện lộn xộn và khó truy xuất khi sử dụng ChatGPT cá nhân. Ngoài ra, mỗi chuỗi trò chuyện hỗ trợ tính năng bình luận, cho phép các thành viên trong nhóm để lại bình luận bên cạnh cuộc trò chuyện để hợp tác không đồng bộ. Trải nghiệm hợp tác liền mạch này được người dùng công nhận: "Thiết kế trực quan của nền tảng cho phép chúng tôi dễ dàng phân loại các cuộc trò chuyện... nâng cao khả năng chia sẻ kiến thức và tối ưu hóa giao tiếp của chúng tôi."

2. Trình Soạn Thảo Tài Liệu Pages: Tính năng "Pages" là một điểm nổi bật của Team-GPT, tương đương với một trình soạn thảo tài liệu tích hợp với trợ lý AI. Người dùng có thể tạo tài liệu từ đầu trong Pages, với AI tham gia vào việc chỉnh sửa và viết lại từng đoạn văn. Trình soạn thảo hỗ trợ tối ưu hóa AI theo từng đoạn, mở rộng/nén nội dung, và cho phép chỉnh sửa hợp tác. AI hoạt động như một "thư ký chỉnh sửa" theo thời gian thực, hỗ trợ trong việc tinh chỉnh tài liệu. Điều này cho phép các đội nhóm "đi từ bản nháp đến hoàn thiện trong vài giây với trình chỉnh sửa AI của bạn," cải thiện đáng kể hiệu quả xử lý tài liệu. Theo trang web chính thức, Pages cho phép người dùng "đi từ bản nháp đến hoàn thiện trong vài giây với trình chỉnh sửa AI của bạn." Tính năng này đặc biệt được các đội nội dung hoan nghênh—tích hợp AI trực tiếp vào quá trình viết, loại bỏ sự phiền toái khi phải sao chép và dán nhiều lần giữa ChatGPT và phần mềm tài liệu.

3. Thư Viện Lời Nhắc: Để tạo điều kiện cho việc tích lũy và tái sử dụng các lời nhắc xuất sắc, Team-GPT cung cấp Thư Viện Lời Nhắc và Trình Xây Dựng Lời Nhắc. Các đội nhóm có thể thiết kế các mẫu lời nhắc phù hợp với doanh nghiệp của họ và lưu chúng trong thư viện để tất cả các thành viên sử dụng. Các lời nhắc có thể được tổ chức và phân loại theo chủ đề, tương tự như một "Kinh Thánh Lời Nhắc" nội bộ. Điều này rất quan trọng đối với các đội nhóm nhằm đạt được đầu ra nhất quán và chất lượng cao. Ví dụ, các đội dịch vụ khách hàng có thể lưu các mẫu phản hồi khách hàng được đánh giá cao để người mới sử dụng trực tiếp; các đội tiếp thị có thể sử dụng lại các lời nhắc sáng tạo đã tích lũy. Một người dùng nhấn mạnh điểm này: "Lưu các lời nhắc giúp chúng tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức trong việc lặp lại những gì đã hoạt động tốt với AI." Thư Viện Lời Nhắc giảm ngưỡng sử dụng AI, cho phép các thực hành tốt nhất lan rộng nhanh chóng trong đội nhóm.

4. Truy Cập và Chuyển Đổi Đa Mô Hình: Team-GPT hỗ trợ truy cập đồng thời nhiều mô hình lớn, vượt qua các nền tảng đơn mô hình về chức năng. Người dùng có thể linh hoạt chuyển đổi giữa các động cơ AI khác nhau trong các cuộc trò chuyện, như GPT-4 của OpenAI, Claude của Anthropic, Meta Llama2, và thậm chí cả các LLM do doanh nghiệp sở hữu. Sự hỗ trợ đa mô hình này mang lại độ chính xác và tính chuyên nghiệp cao hơn: chọn mô hình tối ưu cho các nhiệm vụ khác nhau. Ví dụ, phòng pháp lý có thể tin tưởng hơn vào các câu trả lời nghiêm ngặt của GPT-4, đội dữ liệu thích khả năng xử lý ngữ cảnh dài của Claude, và các nhà phát triển có thể tích hợp các mô hình mã nguồn mở. Đồng thời, đa mô hình cũng cung cấp không gian tối ưu hóa chi phí (sử dụng các mô hình rẻ hơn cho các nhiệm vụ đơn giản). Team-GPT tuyên bố rõ ràng rằng nó có thể "Mở khóa tiềm năng đầy đủ của không gian làm việc của bạn với các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ... và nhiều hơn nữa." Điều này đặc biệt nổi bật khi so sánh với phiên bản nhóm chính thức của ChatGPT, chỉ có thể sử dụng các mô hình của OpenAI, trong khi Team-GPT phá vỡ giới hạn nhà cung cấp đơn lẻ.

5. Công Cụ AI Tích Hợp Phong Phú: Để đáp ứng các kịch bản kinh doanh khác nhau, Team-GPT có một loạt các công cụ thực tế tích hợp, tương đương với các tiện ích mở rộng plugin của ChatGPT, nâng cao trải nghiệm cho các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ:

• Trợ Lý Email (Người Soạn Thảo Email): Nhập ghi chú cuộc họp hoặc nội dung email trước đó, và AI tự động tạo các email phản hồi được viết tốt. Điều này đặc biệt hữu ích cho các đội bán hàng và dịch vụ khách hàng, cho phép soạn thảo nhanh chóng các email chuyên nghiệp.
• Chuyển Đổi Hình Ảnh Thành Văn Bản: Tải lên ảnh chụp màn hình hoặc ảnh để nhanh chóng trích xuất văn bản. Tiết kiệm thời gian cho việc sao chép thủ công, tạo điều kiện cho việc tổ chức tài liệu giấy hoặc nội dung quét.
• Dẫn Đường Video YouTube: Nhập liên kết video YouTube, và AI có thể tìm kiếm nội dung video, trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung video, hoặc tạo tóm tắt. Điều này cho phép các đội nhóm thu thập thông tin từ video một cách hiệu quả cho đào tạo hoặc phân tích cạnh tranh.
• Phân Tích Dữ Liệu Excel/CSV: Tải lên các tệp dữ liệu bảng tính, và AI trực tiếp cung cấp các tóm tắt dữ liệu và phân tích so sánh. Điều này tương tự như một "Trình Giải Mã Mã" đơn giản, cho phép những người không có kỹ thuật có thể rút ra thông tin từ dữ liệu.

Ngoài các công cụ trên, Team-GPT còn hỗ trợ tải lên và phân tích tài liệu PDF, nhập nội dung web, và tạo hình ảnh từ văn bản. Các đội nhóm có thể hoàn thành toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu đến tạo nội dung trên một nền tảng mà không cần mua thêm các plugin. Khái niệm "trạm làm việc AI một cửa" này, như được mô tả trên trang web chính thức, "Hãy nghĩ về Team-GPT như trung tâm chỉ huy hợp nhất của bạn cho các hoạt động AI." So với việc sử dụng nhiều công cụ AI riêng lẻ, Team-GPT đơn giản hóa đáng kể quy trình làm việc của người dùng.

6. Khả Năng Tích Hợp Bên Thứ Ba: Xem xét các chuỗi công cụ doanh nghiệp hiện có, Team-GPT đang dần tích hợp với nhiều phần mềm thông dụng khác nhau. Ví dụ, nó đã tích hợp với Jira, hỗ trợ tạo các nhiệm vụ Jira trực tiếp từ nội dung trò chuyện; các tích hợp sắp tới với Notion sẽ cho phép AI truy cập và cập nhật trực tiếp các tài liệu Notion; và các kế hoạch tích hợp với HubSpot, Confluence, và các công cụ doanh nghiệp khác. Ngoài ra, Team-GPT cho phép truy cập API vào các mô hình lớn do sở hữu hoặc mã nguồn mở và các mô hình được triển khai trong đám mây riêng, đáp ứng nhu cầu tùy chỉnh của doanh nghiệp. Mặc dù tích hợp trực tiếp với Slack / Microsoft Teams chưa được ra mắt, người dùng rất mong đợi điều này: "Điều duy nhất tôi muốn thay đổi là tích hợp với Slack và/hoặc Teams... Nếu điều đó được thực hiện, nó sẽ là một bước ngoặt." Chiến lược tích hợp mở này làm cho Team-GPT dễ dàng tích hợp vào các môi trường hợp tác doanh nghiệp hiện có, trở thành một phần của toàn bộ hệ sinh thái văn phòng số.

7. Bảo Mật và Kiểm Soát Quyền Truy Cập: Đối với người dùng doanh nghiệp, bảo mật dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập là những yếu tố quan trọng cần xem xét. Team-GPT cung cấp bảo vệ nhiều lớp trong vấn đề này: một mặt, nó hỗ trợ lưu trữ dữ liệu trong môi trường riêng của doanh nghiệp (như đám mây riêng AWS), đảm bảo dữ liệu "không rời khỏi cơ sở"; mặt khác, quyền truy cập dự án không gian làm việc có thể được thiết lập để kiểm soát chi tiết thành viên nào có thể truy cập vào dự án nào và nội dung của chúng. Thông qua quản lý quyền truy cập dự án và cơ sở kiến thức, thông tin nhạy cảm chỉ lưu thông trong phạm vi được ủy quyền, ngăn chặn truy cập trái phép. Ngoài ra, Team-GPT tuyên bố không giữ lại dữ liệu người dùng, nghĩa là nội dung trò chuyện sẽ không được sử dụng để đào tạo mô hình hoặc cung cấp cho bên thứ ba (theo phản hồi của người dùng trên Reddit, "0 giữ lại dữ liệu" là một điểm bán hàng). Các quản trị viên cũng có thể sử dụng Báo Cáo Tiếp Nhận AI để theo dõi việc sử dụng của đội nhóm, hiểu rõ phòng ban nào thường xuyên sử dụng AI và những thành tựu đã đạt được. Điều này không chỉ giúp xác định nhu cầu đào tạo mà còn định lượng lợi ích mà AI mang lại. Kết quả là, một giám đốc khách hàng nhận xét, "Team-GPT đã đáp ứng hiệu quả tất cả các tiêu chí [bảo mật] của chúng tôi, làm cho nó trở thành lựa chọn đúng đắn cho nhu cầu của chúng tôi."

8. Hỗ Trợ Người Dùng Chất Lượng và Cải Tiến Liên Tục: Nhiều người dùng đề cập rằng hỗ trợ khách hàng của Team-GPT rất nhanh chóng và rất hữu ích. Dù là trả lời câu hỏi sử dụng hay sửa lỗi, đội ngũ chính thức thể hiện thái độ tích cực. Một người dùng thậm chí nhận xét, "hỗ trợ khách hàng của họ vượt xa những gì một khách hàng có thể yêu cầu... rất nhanh chóng và dễ dàng để liên lạc." Ngoài ra, đội ngũ sản phẩm duy trì tần suất cập nhật cao, liên tục ra mắt các tính năng và cải tiến mới (như bản cập nhật phiên bản lớn 2.0 vào năm 2024). Nhiều người dùng lâu dài nói rằng sản phẩm "tiếp tục cải tiến" và "các tính năng liên tục được tinh chỉnh." Khả năng lắng nghe phản hồi và cải tiến nhanh chóng này giữ cho người dùng tin tưởng vào Team-GPT. Kết quả là, Team-GPT nhận được đánh giá 5/5 từ người dùng trên Product Hunt (24 đánh giá); nó cũng có đánh giá tổng thể 4.6/5 trên AppSumo (68 đánh giá). Có thể nói rằng trải nghiệm và dịch vụ tốt đã giành được sự ủng hộ trung thành.

Tóm lại, Team-GPT đã xây dựng một bộ chức năng cốt lõi toàn diện từ hợp tác, sáng tạo, quản lý đến bảo mật, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng đội nhóm. Điểm nổi bật của nó bao gồm cung cấp một môi trường hợp tác mạnh mẽ và sự kết hợp phong phú của các công cụ AI trong khi xem xét bảo mật và hỗ trợ cấp doanh nghiệp. Theo thống kê, hơn 250 đội nhóm trên toàn thế giới hiện đang sử dụng Team-GPT—điều này hoàn toàn chứng minh tính cạnh tranh của nó trong trải nghiệm sản phẩm.

III. Điểm Đau Điển Hình của Người Dùng và Nhu Cầu Chưa Được Đáp Ứng​

Mặc dù Team-GPT có các tính năng mạnh mẽ và trải nghiệm tổng thể tốt, dựa trên phản hồi và đánh giá của người dùng, vẫn có một số điểm đau và lĩnh vực cần cải thiện:

1. Vấn Đề Thích Ứng Gây Ra Bởi Thay Đổi Giao Diện: Trong phiên bản Team-GPT 2.0 ra mắt vào cuối năm 2024, đã có những điều chỉnh đáng kể đối với giao diện và điều hướng, gây ra sự không hài lòng cho một số người dùng lâu năm. Một số người dùng phàn nàn rằng UX mới phức tạp và khó sử dụng: "Kể từ 2.0, tôi thường gặp phải tình trạng đóng băng giao diện trong các cuộc trò chuyện dài, và UX thực sự khó hiểu." Cụ thể, người dùng báo cáo rằng thanh bên cũ cho phép chuyển đổi dễ dàng giữa các thư mục và cuộc trò chuyện, trong khi phiên bản mới yêu cầu nhiều lần nhấp để đi sâu vào các thư mục để tìm các cuộc trò chuyện, dẫn đến các thao tác rườm rà và không hiệu quả. Điều này gây ra sự bất tiện cho người dùng cần chuyển đổi thường xuyên giữa nhiều chủ đề. Một người dùng sớm thẳng thắn nói, "Giao diện trước đây rất tuyệt... Bây giờ... bạn phải nhấp qua thư mục để tìm các cuộc trò chuyện của mình, làm cho quá trình lâu hơn và không hiệu quả." Rõ ràng rằng những thay đổi lớn về giao diện mà không có hướng dẫn có thể trở thành một điểm đau của người dùng, tăng độ khó học, và một số người dùng trung thành thậm chí giảm tần suất sử dụng của họ do đó.

2. Vấn Đề Hiệu Suất và Độ Trễ Trong Các Cuộc Trò Chuyện Dài: Người dùng nặng báo cáo rằng khi nội dung cuộc trò chuyện dài hoặc thời gian trò chuyện kéo dài, giao diện Team-GPT gặp phải tình trạng đóng băng và độ trễ. Ví dụ, một người dùng trên AppSumo đề cập đến "đóng băng trong các cuộc trò chuyện dài." Điều này cho thấy tối ưu hóa hiệu suất giao diện không đủ khi xử lý các khối lượng văn bản lớn hoặc ngữ cảnh cực dài. Ngoài ra, một số người dùng đề cập đến lỗi mạng hoặc hết thời gian trong quá trình phản hồi (đặc biệt khi gọi các mô hình như GPT-4). Mặc dù các vấn đề về tốc độ và ổn định này một phần xuất phát từ giới hạn của các mô hình bên thứ ba (như tốc độ chậm của GPT-4 và giới hạn tỷ lệ giao diện của OpenAI), người dùng vẫn mong đợi Team-GPT có các chiến lược tối ưu hóa tốt hơn, chẳng hạn như cơ chế thử lại yêu cầu và các thông báo hết thời gian thân thiện hơn với người dùng, để cải thiện tốc độ phản hồi và độ ổn định. Đối với các kịch bản yêu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn (như phân tích tài liệu lớn cùng một lúc), người dùng trên Reddit đã hỏi về hiệu suất của Team-GPT, phản ánh nhu cầu về hiệu suất cao.

3. Tính Năng Thiếu và Lỗi: Trong quá trình chuyển đổi sang phiên bản 2.0, một số tính năng gốc đã tạm thời bị thiếu hoặc có lỗi, gây ra sự không hài lòng cho người dùng. Ví dụ, người dùng chỉ ra rằng tính năng "nhập lịch sử ChatGPT" không khả dụng trong phiên bản mới; những người khác gặp phải lỗi hoặc sự cố với một số tính năng không gian làm việc. Nhập các cuộc trò chuyện lịch sử là rất quan trọng cho việc di chuyển dữ liệu của đội nhóm, và sự gián đoạn tính năng ảnh hưởng đến trải nghiệm. Ngoài ra, một số người dùng báo cáo mất quyền quản trị viên sau khi nâng cấp, không thể thêm người dùng hoặc mô hình mới, cản trở sự hợp tác của đội nhóm. Những vấn đề này chỉ ra rằng thử nghiệm không đủ trong quá trình chuyển đổi 2.0, gây ra sự bất tiện cho một số người dùng. Một người dùng thẳng thắn nói, "Hoàn toàn bị hỏng. Mất quyền quản trị viên. Không thể thêm người dùng hoặc mô hình... Một sản phẩm AppSumo khác đi vào ngõ cụt!" Mặc dù đội ngũ chính thức đã phản hồi nhanh chóng và tuyên bố họ sẽ tập trung vào việc sửa lỗi và khôi phục các tính năng bị thiếu (chẳng hạn như dành một đợt phát triển để sửa lỗi nhập trò chuyện), sự tự tin của người dùng có thể bị ảnh hưởng trong giai đoạn này. Điều này nhắc nhở đội ngũ sản phẩm rằng cần có một kế hoạch chuyển đổi và truyền thông toàn diện hơn trong các bản cập nhật lớn.

4. Điều Chỉnh Chiến Lược Giá và Khoảng Cách Kỳ Vọng của Người Dùng Sớm: Team-GPT đã cung cấp các ưu đãi giảm giá trọn đời (LTD) thông qua AppSumo trong giai đoạn đầu, và một số người ủng hộ đã mua các gói cao cấp. Tuy nhiên, khi sản phẩm phát triển, đội ngũ chính thức đã điều chỉnh chiến lược thương mại của mình, chẳng hạn như giới hạn số lượng không gian làm việc: một người dùng báo cáo rằng các không gian làm việc không giới hạn đã hứa ban đầu đã bị thay đổi thành chỉ một không gian làm việc, làm gián đoạn các "kịch bản đội nhóm/đại lý" của họ. Ngoài ra, một số tích hợp mô hình (chẳng hạn như truy cập nhà cung cấp AI bổ sung) đã được thay đổi chỉ dành cho khách hàng doanh nghiệp. Những thay đổi này khiến những người ủng hộ sớm cảm thấy "bị bỏ lại phía sau," tin rằng phiên bản mới "không thực hiện được lời hứa ban đầu." Một người dùng nhận xét, "Cảm giác như chúng tôi bị bỏ lại phía sau, và công cụ mà chúng tôi từng yêu thích giờ mang lại sự thất vọng." Những người dùng có kinh nghiệm khác bày tỏ sự thất vọng với các sản phẩm trọn đời nói chung, lo ngại rằng hoặc sản phẩm sẽ bỏ rơi những người dùng đầu tiên sau khi thành công hoặc startup sẽ nhanh chóng thất bại. Điều này chỉ ra một vấn đề với quản lý kỳ vọng của người dùng—đặc biệt khi các lời hứa không phù hợp với các dịch vụ thực tế, lòng tin của người dùng bị tổn thương. Cân bằng giữa nâng cấp thương mại trong khi xem xét quyền lợi của người dùng sớm là một thách thức mà Team-GPT cần giải quyết.

5. Nhu Cầu Cải Tiến Quy Trình Tích Hợp và Hợp Tác: Như đã đề cập trong phần trước, nhiều doanh nghiệp đã quen với việc giao tiếp trên các nền tảng IM như Slack và Microsoft Teams, hy vọng có thể trực tiếp gọi các khả năng của Team-GPT trên các nền tảng này. Tuy nhiên, Team-GPT hiện tại chủ yếu tồn tại dưới dạng một ứng dụng web độc lập, thiếu sự tích hợp sâu với các công cụ hợp tác chính thống. Sự thiếu hụt này đã trở thành một nhu cầu rõ ràng của người dùng: "Tôi hy vọng nó có thể được tích hợp vào Slack/Teams, điều này sẽ trở thành một tính năng thay đổi cuộc chơi." Sự thiếu hụt tích hợp IM có nghĩa là người dùng cần mở giao diện Team-GPT riêng biệt trong các cuộc thảo luận giao tiếp, điều này không thuận tiện. Tương tự, mặc dù Team-GPT hỗ trợ nhập tệp/trang web làm ngữ cảnh, việc đồng bộ hóa thời gian thực với các cơ sở kiến thức doanh nghiệp (chẳng hạn như cập nhật nội dung tự động với Confluence, Notion) vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa được thực hiện đầy đủ. Điều này để lại không gian cải tiến cho người dùng cần AI sử dụng kiến thức nội bộ mới nhất bất cứ lúc nào.

6. Các Rào Cản Sử Dụng Khác: Mặc dù hầu hết người dùng thấy Team-GPT dễ dàng bắt đầu, "rất dễ dàng để thiết lập và bắt đầu sử dụng," cấu hình ban đầu vẫn yêu cầu một số đầu tư cho các đội nhóm có nền tảng kỹ thuật yếu. Ví dụ, cấu hình các khóa API của OpenAI hoặc Anthropic có thể gây nhầm lẫn cho một số người dùng (một người dùng đề cập, "thiết lập các khóa API mất vài phút nhưng không phải là một vấn đề lớn"). Ngoài ra, Team-GPT cung cấp các tính năng và tùy chọn phong phú, và đối với các đội nhóm chưa từng sử dụng AI trước đây, hướng dẫn họ khám phá và sử dụng đúng các tính năng này là một thách thức. Tuy nhiên, đáng chú ý là đội ngũ Team-GPT đã ra mắt một khóa học tương tác miễn phí "ChatGPT cho Công Việc" để đào tạo người dùng (nhận được phản hồi tích cực trên ProductHunt), điều này giảm bớt độ khó học ở một mức độ nào đó. Từ góc độ sản phẩm, làm cho sản phẩm tự nó trực quan hơn (chẳng hạn như hướng dẫn tích hợp, chế độ người mới bắt đầu) cũng là một hướng cải tiến trong tương lai.

Tóm lại, các điểm đau hiện tại của người dùng Team-GPT chủ yếu tập trung vào sự khó chịu ngắn hạn gây ra bởi các nâng cấp sản phẩm (thay đổi giao diện và tính năng), một số vấn đề hiệu suất và lỗi, và sự tích hợp hệ sinh thái chưa đủ. Một số vấn đề này là những khó khăn trong quá trình phát triển (vấn đề ổn định gây ra bởi sự phát triển nhanh chóng), trong khi những vấn đề khác phản ánh kỳ vọng cao hơn của người dùng về tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc. May mắn thay, đội ngũ chính thức đã tích cực phản hồi nhiều phản hồi và hứa hẹn sửa chữa và cải tiến. Khi sản phẩm trưởng thành, các điểm đau này dự kiến sẽ được giảm bớt. Đối với các nhu cầu chưa được đáp ứng (chẳng hạn như tích hợp Slack), chúng chỉ ra các bước tiếp theo cho nỗ lực của Team-GPT.

IV. So Sánh Khác Biệt với Các Sản Phẩm Tương Tự​

Hiện tại, có nhiều giải pháp khác nhau trên thị trường áp dụng các mô hình lớn cho hợp tác đội nhóm, bao gồm các công cụ quản lý kiến thức tích hợp AI (như Notion AI), công cụ giao tiếp doanh nghiệp kết hợp AI (như Slack GPT), các công cụ tổng hợp đa mô hình cá nhân (như ChatHub), và các nền tảng AI hỗ trợ mã hóa và phân tích dữ liệu. Dưới đây là so sánh giữa Team-GPT với các sản phẩm đại diện:

1. Team-GPT vs Notion AI: Notion AI là một trợ lý AI tích hợp trong công cụ quản lý kiến thức Notion, chủ yếu được sử dụng để hỗ trợ viết hoặc chỉnh sửa tài liệu Notion. Ngược lại, Team-GPT là một nền tảng hợp tác AI độc lập với phạm vi chức năng rộng hơn. Về mặt hợp tác, trong khi Notion AI có thể giúp nhiều người dùng chỉnh sửa tài liệu chia sẻ, nó thiếu các kịch bản trò chuyện thời gian thực; Team-GPT cung cấp cả chế độ trò chuyện thời gian thực và chỉnh sửa hợp tác, cho phép các thành viên trong nhóm tham gia thảo luận xung quanh AI trực tiếp. Về ngữ cảnh kiến thức, Notion AI chỉ có thể tạo dựa trên nội dung trang hiện tại và không thể cấu hình một lượng lớn thông tin cho toàn bộ dự án như Team-GPT. Về hỗ trợ mô hình, Notion AI sử dụng một mô hình duy nhất (do OpenAI cung cấp), và người dùng không thể chọn hoặc thay thế mô hình; Team-GPT hỗ trợ gọi linh hoạt nhiều mô hình như GPT-4 và Claude. Về chức năng, Team-GPT cũng có Thư Viện Lời Nhắc, các plugin công cụ chuyên dụng (email, phân tích bảng tính, v.v.), mà Notion AI không có. Ngoài ra, Team-GPT nhấn mạnh bảo mật doanh nghiệp (lưu trữ riêng, kiểm soát quyền truy cập), trong khi Notion AI là một dịch vụ đám mây công cộng, yêu cầu doanh nghiệp tin tưởng vào việc xử lý dữ liệu của nó. Nhìn chung, Notion AI phù hợp để hỗ trợ viết cá nhân trong các kịch bản tài liệu Notion, trong khi Team-GPT giống như một trạm làm việc AI tổng quát cho các đội nhóm, bao phủ nhu cầu hợp tác từ trò chuyện đến tài liệu, đa mô hình, và nhiều nguồn dữ liệu.

2. Team-GPT vs Slack GPT: Slack GPT là tính năng AI tạo ra tích hợp trong công cụ giao tiếp doanh nghiệp Slack, với các chức năng điển hình bao gồm viết phản hồi tự động và tóm tắt thảo luận kênh. Lợi thế của nó nằm ở việc được tích hợp trực tiếp vào nền tảng giao tiếp hiện có của đội nhóm, với các kịch bản sử dụng tự nhiên xảy ra trong các cuộc trò chuyện. Tuy nhiên, so với Team-GPT, Slack GPT tập trung nhiều hơn vào hỗ trợ giao tiếp hơn là một nền tảng cho hợp tác kiến thức và sản xuất nội dung. Team-GPT cung cấp một không gian dành riêng cho các đội nhóm sử dụng AI xung quanh các nhiệm vụ (với các khái niệm như dự án và trang), trong khi Slack GPT chỉ thêm một trợ lý AI vào các cuộc trò chuyện, thiếu khả năng ngữ cảnh cơ sở kiến thức và tổ chức dự án. Thứ hai, về mặt mô hình, Slack GPT được cung cấp bởi Slack/Salesforce với các dịch vụ được cài đặt sẵn, và người dùng không thể tự do chọn mô hình, thường giới hạn ở OpenAI hoặc các mô hình đối tác; Team-GPT cho phép người dùng tự do chọn và tích hợp mô hình. Hơn nữa, từ góc độ lịch sử và chia sẻ kiến thức, mặc dù các cuộc trò chuyện của Slack liên quan đến nhiều người tham gia, chúng có xu hướng là giao tiếp tức thì, với thông tin nhanh chóng bị chôn vùi bởi các tin nhắn mới, làm cho việc quản lý có hệ thống trở nên khó khăn; Team-GPT coi mỗi tương tác AI là một tài sản kiến thức có thể được lưu trữ, tạo điều kiện phân loại, lưu trữ, và truy xuất sau này. Cuối cùng, về các kịch bản nhiệm vụ, Team-GPT cung cấp các công cụ phong phú (phân tích dữ liệu, xử lý tệp), có thể được xem như một nền tảng năng suất; trong khi Slack GPT chủ yếu cung cấp Q&A và tóm tắt trong các kịch bản trò chuyện, với các chức năng tương đối hạn chế. Do đó, đối với các đội nhóm cần sử dụng AI sâu sắc để hoàn thành các nhiệm vụ công việc, môi trường dành riêng do Team-GPT cung cấp phù hợp hơn; trong khi đối với các nhu cầu nhẹ chỉ yêu cầu gọi AI thỉnh thoảng trong giao tiếp, Slack GPT thuận tiện do tích hợp liền mạch. Đáng chú ý là hai công cụ này không loại trừ lẫn nhau—thực tế, nhiều người dùng hy vọng Team-GPT có thể được tích hợp vào Slack, mang lại các khả năng AI mạnh mẽ của Team-GPT vào giao diện Slack. Nếu đạt được, hai công cụ này sẽ bổ sung cho nhau: Slack đóng vai trò là phương tiện giao tiếp, và Team-GPT cung cấp trí tuệ AI.

3. Team-GPT vs ChatHub: ChatHub (chathub.gg) là một công cụ tổng hợp trò chuyện đa mô hình cá nhân. Nó cho phép người dùng đồng thời gọi nhiều chatbot (như GPT-4, Claude, Bard, v.v.) và so sánh câu trả lời cạnh nhau. Các tính năng của ChatHub bao gồm hỗ trợ đa mô hình toàn diện và giao diện đơn giản, phù hợp cho người dùng cá nhân nhanh chóng thử nghiệm các mô hình khác nhau trong trình duyệt. Tuy nhiên, so với Team-GPT, ChatHub không hỗ trợ hợp tác nhiều người dùng và thiếu các chức năng tổ chức dự án và cơ sở kiến thức. ChatHub giống như một "khách hàng trò chuyện phổ quát cho một người," chủ yếu giải quyết nhu cầu của cá nhân sử dụng nhiều mô hình; Team-GPT nhằm vào hợp tác đội nhóm, tập trung vào các chức năng chia sẻ, lưu trữ kiến thức, và quản lý. Ngoài ra, ChatHub không cung cấp các bộ công cụ tích hợp hoặc tích hợp quy trình kinh doanh (như Jira, email, v.v.), chỉ tập trung vào trò chuyện. Team-GPT, mặt khác, cung cấp một hệ sinh thái chức năng phong phú hơn ngoài trò chuyện, bao gồm chỉnh sửa nội dung (Pages), công cụ nhiệm vụ, tích hợp doanh nghiệp, v.v. Về bảo mật, ChatHub thường hoạt động thông qua các plugin trình duyệt hoặc các cuộc gọi giao diện công cộng, thiếu các cam kết bảo mật cấp doanh nghiệp và không thể tự lưu trữ; Team-GPT tập trung vào tuân thủ quyền riêng tư, rõ ràng hỗ trợ triển khai riêng tư doanh nghiệp và bảo vệ dữ liệu. Tóm lại, ChatHub đáp ứng nhu cầu ngách về so sánh đa mô hình cá nhân, trong khi Team-GPT có sự khác biệt đáng kể trong hợp tác đội nhóm và các chức năng đa dạng. Như so sánh chính thức của Team-GPT tuyên bố, "Team-GPT là lựa chọn thay thế ChatHub cho toàn bộ công ty của bạn"—nó nâng cấp công cụ đa mô hình cá nhân lên một nền tảng AI đội nhóm cấp doanh nghiệp, đó là sự khác biệt cơ bản trong định vị của họ.

4. Team-GPT vs Nền Tảng Hợp Tác Trình Giải Mã Mã: "Trình Giải Mã Mã" tự nó là một tính năng của OpenAI ChatGPT (nay được gọi là Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao), cho phép người dùng thực thi mã Python và xử lý tệp trong các cuộc trò chuyện. Điều này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu và các nhiệm vụ liên quan đến mã. Một số đội nhóm có thể sử dụng Trình Giải Mã Mã của ChatGPT cho phân tích hợp tác, nhưng ChatGPT gốc thiếu khả năng chia sẻ nhiều người dùng. Mặc dù Team-GPT không có một môi trường lập trình tổng quát hoàn chỉnh tích hợp, nó bao phủ các nhu cầu xử lý dữ liệu phổ biến thông qua các công cụ "Phân Tích Excel/CSV," "Tải Lên Tệp," và "Nhập Web." Ví dụ, người dùng có thể nhờ AI phân tích dữ liệu bảng tính hoặc trích xuất thông tin web mà không cần viết mã Python, đạt được trải nghiệm phân tích dữ liệu không mã tương tự như Trình Giải Mã Mã. Ngoài ra, các cuộc trò chuyện và trang của Team-GPT có thể được chia sẻ, cho phép các thành viên trong nhóm cùng xem và tiếp tục các quy trình phân tích trước đó, điều mà ChatGPT không cung cấp (trừ khi sử dụng ảnh chụp màn hình hoặc chia sẻ kết quả thủ công). Tất nhiên, đối với các nhiệm vụ lập trình tùy chỉnh cao, Team-GPT chưa phải là một nền tảng phát triển hoàn chỉnh; các công cụ AI như Replit Ghostwriter, tập trung vào hợp tác mã, chuyên nghiệp hơn trong hỗ trợ lập trình. Tuy nhiên, Team-GPT có thể bù đắp bằng cách tích hợp các LLM tùy chỉnh, chẳng hạn như kết nối với các mô hình mã của riêng doanh nghiệp hoặc giới thiệu các mô hình mã của OpenAI thông qua API của nó, cho phép các chức năng trợ lý mã phức tạp hơn. Do đó, trong các kịch bản xử lý dữ liệu và mã, Team-GPT áp dụng cách tiếp cận để AI xử lý trực tiếp các nhiệm vụ cấp cao, giảm ngưỡng sử dụng cho những người không có kỹ thuật; trong khi các công cụ Trình Giải Mã Mã chuyên nghiệp nhắm đến những người dùng có định hướng kỹ thuật cần tương tác với mã. Các nhóm người dùng và độ sâu hợp tác mà họ phục vụ khác nhau.

Để cung cấp một so sánh trực quan hơn giữa Team-GPT với các sản phẩm đã đề cập ở trên, dưới đây là bảng so sánh sự khác biệt về tính năng:

Tính Năng/Đặc Điểm	Team-GPT (Không Gian Làm Việc AI Đội Nhóm)	Notion AI (Trợ Lý AI Tài Liệu)	Slack GPT (Trợ Lý AI Giao Tiếp)	ChatHub (Công Cụ Đa Mô Hình Cá Nhân)
Phương Thức Hợp Tác	Không gian làm việc chia sẻ nhiều người dùng, trò chuyện thời gian thực + hợp tác tài liệu	Gọi AI trong hợp tác tài liệu	Trợ lý AI tích hợp trong các kênh trò chuyện	Người dùng đơn lẻ, không có tính năng hợp tác
Quản Lý Kiến Thức/Ngữ Cảnh	Tổ chức phân loại dự án, hỗ trợ tải lên tài liệu làm ngữ cảnh toàn cầu	Dựa trên nội dung trang hiện tại, thiếu cơ sở kiến thức toàn cầu	Dựa vào lịch sử tin nhắn Slack, thiếu cơ sở kiến thức độc lập	Không hỗ trợ cơ sở kiến thức hoặc nhập ngữ cảnh
Hỗ Trợ Mô Hình	GPT-4, Claude, v.v., chuyển đổi đa mô hình	OpenAI (nhà cung cấp duy nhất)	OpenAI/Anthropic (một hoặc vài)	Hỗ trợ nhiều mô hình (GPT/Bard, v.v.)
Công Cụ/Plugin Tích Hợp	Công cụ nhiệm vụ phong phú (email, bảng tính, video, v.v.)	Không có công cụ chuyên dụng, dựa vào viết AI	Cung cấp các chức năng hạn chế như tóm tắt, gợi ý phản hồi	Không có công cụ bổ sung, chỉ có đối thoại trò chuyện
Tích Hợp Bên Thứ Ba	Tích hợp Jira, Notion, HubSpot, v.v. (liên tục tăng)	Tích hợp sâu vào nền tảng Notion	Tích hợp sâu vào nền tảng Slack	Plugin trình duyệt, có thể sử dụng với các trang web
Quyền và Bảo Mật	Kiểm soát quyền truy cập cấp dự án, hỗ trợ triển khai riêng tư, dữ liệu không được sử dụng để đào tạo mô hình	Dựa trên quyền truy cập không gian làm việc Notion	Dựa trên quyền truy cập không gian làm việc Slack	Không có biện pháp bảo mật chuyên dụng (công cụ cá nhân)
Trọng Tâm Kịch Bản Ứng Dụng	Đa mục đích: tạo nội dung, quản lý kiến thức, tự động hóa nhiệm vụ, v.v.	Hỗ trợ tạo nội dung tài liệu	Hỗ trợ giao tiếp (gợi ý phản hồi, tóm tắt)	Q&A và so sánh đa mô hình

(Bảng: So sánh Team-GPT với Các Sản Phẩm Tương Tự Thông Thường)

Từ bảng trên, rõ ràng rằng Team-GPT có lợi thế rõ ràng trong hợp tác đội nhóm và chức năng toàn diện. Nó lấp đầy nhiều khoảng trống mà các đối thủ để lại, chẳng hạn như cung cấp một không gian AI chia sẻ cho các đội nhóm, lựa chọn đa mô hình, và tích hợp cơ sở kiến thức. Điều này cũng xác nhận đánh giá của một người dùng: "Team-GPT.com đã hoàn toàn cách mạng hóa cách đội nhóm của chúng tôi hợp tác và quản lý các chuỗi AI." Tất nhiên, lựa chọn công cụ phụ thuộc vào nhu cầu của đội nhóm: nếu đội nhóm đã phụ thuộc nhiều vào Notion để ghi chép kiến thức, sự tiện lợi của Notion AI là không thể phủ nhận; nếu yêu cầu chính là nhanh chóng nhận được sự trợ giúp từ AI trong IM, Slack GPT mượt mà hơn. Tuy nhiên, nếu đội nhóm muốn một nền tảng AI thống nhất để hỗ trợ các trường hợp sử dụng khác nhau và đảm bảo quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu, sự kết hợp độc đáo do Team-GPT cung cấp (hợp tác + đa mô hình + kiến thức + công cụ) là một trong những giải pháp khác biệt nhất trên thị trường.

Kết Luận​

Tóm lại, Team-GPT, với tư cách là một nền tảng AI hợp tác đội nhóm, thể hiện xuất sắc trong trải nghiệm sản phẩm và sự hài lòng nhu cầu người dùng. Nó giải quyết các điểm đau của người dùng doanh nghiệp và đội nhóm: cung cấp một không gian chia sẻ riêng tư, an toàn thực sự tích hợp AI vào hệ thống kiến thức và quy trình làm việc của đội nhóm. Từ các kịch bản người dùng, dù là tạo nội dung hợp tác nhiều người dùng, xây dựng cơ sở kiến thức chung, hay ứng dụng AI xuyên phòng ban trong công việc hàng ngày, Team-GPT cung cấp hỗ trợ và công cụ nhắm mục tiêu để đáp ứng nhu cầu cốt lõi. Về điểm nổi bật của tính năng, nó cung cấp trải nghiệm sử dụng AI hiệu quả, một cửa thông qua quản lý dự án, truy cập đa mô hình, Thư Viện Lời Nhắc, và các plugin phong phú, nhận được sự khen ngợi cao từ nhiều người dùng. Chúng tôi cũng lưu ý rằng các vấn đề như thích ứng thay đổi giao diện người dùng, ổn định hiệu suất, và cải tiến tích hợp đại diện cho các lĩnh vực mà Team-GPT cần tập trung vào tiếp theo. Người dùng mong đợi thấy trải nghiệm mượt mà hơn, tích hợp hệ sinh thái chặt chẽ hơn, và thực hiện tốt hơn các lời hứa ban đầu.

So với các đối thủ, định vị khác biệt của Team-GPT là rõ ràng: nó không phải là một tính năng AI bổ sung của một công cụ đơn lẻ, mà nhằm trở thành cơ sở hạ tầng cho hợp tác AI đội nhóm. Định vị này làm cho ma trận chức năng của nó toàn diện hơn và kỳ vọng của người dùng cao hơn. Trong cuộc cạnh tranh thị trường khốc liệt, bằng cách liên tục lắng nghe tiếng nói của người dùng và cải thiện các tính năng sản phẩm, Team-GPT được kỳ vọng sẽ củng cố vị trí dẫn đầu của mình trong lĩnh vực hợp tác AI đội nhóm. Như một người dùng hài lòng đã nói, "Đối với bất kỳ đội nhóm nào háo hức tận dụng AI để nâng cao năng suất... Team-GPT là một công cụ vô giá." Có thể dự đoán rằng khi sản phẩm phát triển và trưởng thành, Team-GPT sẽ đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi số và hợp tác thông minh của nhiều doanh nghiệp, mang lại sự cải thiện hiệu quả thực sự và hỗ trợ đổi mới cho các đội nhóm.

Chúng tôi rất vui mừng thông báo một sự hợp tác mới thú vị giữa Mạng Cuckoo và Chuỗi Swan, hai lực lượng tiên phong trong thế giới AI phi tập trung và công nghệ blockchain. Sự hợp tác này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sứ mệnh của chúng tôi nhằm dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến và tạo ra một hệ sinh thái AI hiệu quả, dễ tiếp cận và đổi mới hơn.

Trao Quyền Cho AI Phi Tập Trung Với Tài Nguyên GPU Mở Rộng​

Trọng tâm của sự hợp tác này là sự tích hợp các tài nguyên GPU rộng lớn của Chuỗi Swan vào nền tảng Mạng Cuckoo. Bằng cách tận dụng mạng lưới trung tâm dữ liệu và nhà cung cấp máy tính toàn cầu của Chuỗi Swan, Mạng Cuckoo sẽ mở rộng đáng kể khả năng phục vụ các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) phi tập trung.

Sự tích hợp này hoàn toàn phù hợp với tầm nhìn của cả hai công ty:

• Mục tiêu của Mạng Cuckoo là tạo ra một thị trường phục vụ mô hình AI phi tập trung
• Sứ mệnh của Chuỗi Swan là thúc đẩy chấp nhận AI thông qua cơ sở hạ tầng blockchain toàn diện

Mang Các Nhân Vật Anime Yêu Thích Đến Cuộc Sống Với AI​

Để minh họa sức mạnh của sự hợp tác này, chúng tôi rất vui mừng thông báo phát hành ban đầu của một số LLM dựa trên nhân vật lấy cảm hứng từ các nhân vật anime yêu thích. Những mô hình này, được tạo ra bởi cộng đồng sáng tạo Cuckoo tài năng, sẽ chạy trên các tài nguyên GPU của Chuỗi Swan.

Người hâm mộ và các nhà phát triển sẽ có thể tương tác và xây dựng dựa trên các mô hình nhân vật này, mở ra những khả năng mới cho kể chuyện sáng tạo, phát triển trò chơi và trải nghiệm tương tác.

Lợi Ích Chung và Tầm Nhìn Chia Sẻ​

Sự hợp tác này kết hợp sức mạnh của cả hai nền tảng:

• Mạng Cuckoo cung cấp thị trường phi tập trung và chuyên môn AI để phân phối và quản lý các nhiệm vụ AI một cách hiệu quả.
• Chuỗi Swan đóng góp cơ sở hạ tầng GPU mạnh mẽ, thị trường ZK sáng tạo và cam kết bồi thường công bằng cho các nhà cung cấp máy tính.

Cùng nhau, chúng tôi đang hướng tới một tương lai nơi các khả năng AI dễ tiếp cận hơn, hiệu quả hơn và công bằng hơn cho các nhà phát triển và người dùng trên toàn thế giới.

Ý Nghĩa Đối Với Cộng Đồng Của Chúng Tôi​

Đối với cộng đồng Mạng Cuckoo:

• Truy cập vào một nguồn tài nguyên GPU rộng lớn hơn, cho phép xử lý nhanh hơn và các mô hình AI phức tạp hơn
• Cơ hội mở rộng để tạo ra và kiếm tiền từ các mô hình AI độc đáo
• Tiềm năng giảm chi phí nhờ cơ sở hạ tầng hiệu quả của Chuỗi Swan

Đối với cộng đồng Chuỗi Swan:

• Các kênh mới để kiếm tiền từ tài nguyên GPU thông qua thị trường của Mạng Cuckoo
• Tiếp xúc với các ứng dụng AI tiên tiến và một cộng đồng sáng tạo sôi động
• Tiềm năng tăng nhu cầu và sử dụng cơ sở hạ tầng của Chuỗi Swan

Nhìn Về Phía Trước​

Sự hợp tác này chỉ là sự khởi đầu. Khi chúng tôi tiến về phía trước, chúng tôi sẽ khám phá thêm các cách để tích hợp công nghệ của mình và tạo ra giá trị cho cả hai hệ sinh thái. Chúng tôi đặc biệt hào hứng về tiềm năng tận dụng thị trường ZK của Chuỗi Swan và mô hình Thu Nhập Cơ Bản Toàn Cầu để tạo ra nhiều cơ hội hơn cho các nhà cung cấp GPU và nhà phát triển AI.

Hãy theo dõi để biết thêm thông tin cập nhật khi chúng tôi cùng nhau bắt đầu hành trình thú vị này. Tương lai của AI phi tập trung rất sáng, và với các đối tác như Chuỗi Swan, chúng tôi đang tiến gần hơn một bước tới việc biến tương lai đó thành hiện thực.

Chúng tôi mời cả hai cộng đồng tham gia cùng chúng tôi trong việc kỷ niệm sự hợp tác này. Cùng nhau, chúng tôi không chỉ xây dựng công nghệ – chúng tôi đang định hình tương lai của AI và trao quyền cho các nhà sáng tạo trên toàn thế giới.

Mạng Cuckoo

• Nguồn: https://cuckoo.network/blog/
• Telegram: https://cuckoo.network/tg/
• Discord: https://cuckoo.network/dc/

Thêm về Chuỗi Swan

• Trang web: https://www.swanchain.io
• Twitter: https://twitter.com/swan_chain
• Telegram: https://t.me/swan_chain/
• Discord: https://discord.gg/swanchain
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/swancloud