5 dự án GPT-6 Astra để thử nghiệm mẫu mới của OpenAI

Một ví dụ khác do Will Francis gợi ý là nhờ GPT-6 Computer Use làm việc mua sắm thực phẩm hàng tuần cho bạn. Hãy yêu cầu Astra đề xuất vài ý tưởng bữa ăn đơn giản, rồi chọn những món bạn thích. Sau đó, nhờ nó mua sắm trên website siêu thị bạn chọn; nó sẽ thêm các mặt hàng vào giỏ và nhắc bạn xác nhận thanh toán. 

Tôi thích cả hai ví dụ này vì chúng cho thấy phạm vi ứng dụng rất đa dạng của công cụ. 

Dù bức chân dung có vẻ như một bản demo công nghệ hoa mỹ, thực tế nó thể hiện mức độ chú ý đến chi tiết và độ mượt trong di chuyển con trỏ mà công cụ đạt được. Ví dụ mua sắm lại rất thực tiễn và là công việc thiết yếu có thể thực hiện trong khi bạn tập trung vào việc khác đòi hỏi nhiều năng lượng hơn.

2. Tạo tài sản và cảnh 3D từ ảnh tham chiếu

Tôi đã thấy nhiều ví dụ GPT-6 Astra ấn tượng trong mảng dựng hình 3D. Có vẻ nó làm rất tốt. 

Có lẽ ví dụ tôi thích nhất đến nay là tái tạo Manhattan trong Unreal Engine.

Bên cạnh việc trông cực kỳ “ngầu” và chính xác, nhà thiết kế còn có bài viết blog phác thảo quy trình. Về cơ bản, bạn phải cung cấp cho GPT-6 Astra hình ảnh tham chiếu ngoài đời thực để giữ cho nó bám sát thực tế, thay vì dựa vào “trí tưởng tượng” của nó. 

Astra có thể điều phối các tác nhân phụ chuyên trách để biến những hình ảnh đó thành tài sản trong Blender, rồi lắp ráp cảnh trong Three.js hoặc Unreal Engine. 

Tất nhiên, điểm trừ lớn là gần một tuần mới tạo xong chỉ riêng Manhattan. 

Vì vậy, một dự án khả thi (và tiết kiệm) hơn có thể là tạo mô hình 3D và mã hoạt họa từ một ảnh tham chiếu.

Một lần nữa, mức độ chi tiết và độ chính xác ở đây thật đáng kinh ngạc, giúp những ai không mạnh về thị giác cũng có cơ hội thử công nghệ thú vị. 

3. Xây dựng ứng dụng tự động với lệnh /goal

Các ứng dụng “vibe coding” không còn quá mới với những mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-6 Astra, nhưng nhiều mô hình giờ đây đã làm rất tốt. Fable 5.1 rất vững vàng, nhưng Astra còn nâng tầm hơn nữa.

Tôi khuyên bạn nên chọn một tác vụ bạn làm thường xuyên hoặc một ứng dụng bạn hay dùng và kết hợp OpenAI’s Codex với GPT-6 Astra. Bằng cách dùng lệnh /goal, bạn có thể giao cho Astra một đích đến cần đạt; nó sẽ liên tục làm việc hướng đến mục tiêu bền bỉ này, về cơ bản biến Astra thành một tác nhân AI tự động.

Chế độ Goal hữu ích vì buộc Astra tiếp tục làm và lặp cho đến khi đạt kết quả. Với các tác vụ dài hạn, Matt Shumer (từ dự án Manhattan [không phải dự án kia]) khuyến nghị dùng một tác nhân “quản lý” chính đưa ra danh sách nhiệm vụ thiết yếu, rồi giao chúng qua /goal cho một tác nhân “thực thi” riêng để thực hiện từng phần.

Đây là một ví dụ tôi thấy trên X mà tôi khá thích, trong đó ai đó giao cho Astra một /goal là tạo ra trò Road Rash hoàn chỉnh có thể chơi trên MacBook.

Là người đủ lớn để nhớ (và từng mê) bản Road Rash gốc, tôi cho rằng đây là một nỗ lực khá ổn.  

4. Tối ưu hóa biên tập và cắt thô video

Tôi đã thấy khá nhiều người khen ngợi Astra về khả năng biên tập video. Là một mô hình đa phương thức, GPT-6 có thể sử dụng văn bản, hình ảnh, video và âm thanh để tạo ra kết quả. 

Tôi đã xem một hướng dẫn hay từ Nate Herk trên YouTube. Anh ấy cung cấp cho Astra các bản ghi video (cả màn hình và camera khuôn mặt). Astra lấy bản chép lời, cắt bỏ khoảng dừng và lỗi, dùng HyperFrame để tạo đồ họa thông tin và màn hình chuyển cảnh, rồi ghép lại thành một bản dựng cuối khá trọn vẹn. 

Sau đó, anh ấy minh họa cách GPT-6 Astra có thể tạo reels và B-roll từ video chính. Tôi không phải biên tập viên video, nhưng tôi thấy điều này vừa giúp tôi có một bản nháp vững chắc vừa tiết kiệm rất nhiều thời gian. 

Bạn có thể xem thêm ví dụ dưới đây từ Eric Ker, một biên tập viên video thực thụ (theo phần tiểu sử của anh).

Anh ấy mô tả cách ChatGPT với Astra tái tạo trong vài phút một bản dựng mà bình thường anh phải làm hàng giờ. Anh cũng gợi ý một số trường hợp sử dụng trong ngành, như tạo log và gắn thẻ cảnh quay chính xác, tạo các bản cắt thô, và tạo phiên bản cảnh thay thế từ cùng một lần quay.

Tôi khuyên bạn nên thử nếu muốn tập tành biên tập video, để xem những khả năng hiện có và bạn có thể đạt được gì với lời nhắc và thông tin đầu vào phù hợp. 

5. Giao phó các tác vụ hành chính lặp lại và thương mại điện tử

Ai trong chúng ta cũng có các dự án cá nhân muốn dành nhiều thời gian hơn hoặc sở thích muốn khám phá thêm, nhưng các việc hành chính thường cản trở. Một dự án GPT-6 Astra thú vị tôi thấy nằm trong video ra mắt. 

Một người dùng tạo danh sách rao bán trên eBay cho món đồ cần bán, chỉ bằng thoại và để GPT-6 Astra xử lý phần thao tác máy tính.

Ý tưởng ở đây là bạn có thể làm ở quy mô lớn. Khi bạn đã chụp ảnh và dán nhãn mọi món cần bán (chẳng hạn), bạn có thể để GPT-6 Astra chạy để tạo và đăng các danh sách thay bạn.  

Theo tôi, bạn nên xây một quy trình sản xuất ổn định trước khi mở rộng, nhưng ví dụ này cho thấy GPT-6 có thể tiết kiệm thời gian cho các tác vụ lặp lại khi quy trình đã sẵn sàng. Tôi còn thấy ví dụ Astra vận hành cả cửa hàng Etsy của người dùng, thực sự dùng bảng điều khiển và thực hiện hành động. 

Kết luận 

Trong bài này, tôi chỉ điểm qua một vài ví dụ dự án GPT-6 Astra mà bạn có thể thực hiện. Như với nhiều mẫu thuộc “biên giới mới”, giới hạn thực sự là trí tưởng tượng của bạn (và chi phí token). 

Cách bắt đầu tốt nhất là chọn một điểm đau, một tác vụ lặp lại, hoặc một ý tưởng thú vị bạn muốn thử nghiệm và bắt tay vào làm. 

Với lời nhắc tốt, công cụ phù hợp (như Codex và lệnh /goal), bạn có thể tiến rất nhanh trong thời gian ngắn. Để lấy cảm hứng, bạn có thể xem các ví dụ tôi đưa ra ở đây hoặc tìm trên kênh mạng xã hội ưa thích. Rất nhiều người đang bàn về chủ đề này. 

Ngoài ra, nếu bạn muốn bắt đầu học thêm về cách AI thực sự hoạt động, tôi khuyên bạn xem khóa AI for Work của chúng tôi (và dùng gia sư AI mới để có trải nghiệm học tập phù hợp) và lộ trình kỹ năng AI Fundamentals.