YouMind
Đăng nhập

GPT-6 Astra

Đưa ra một câu hỏi khó, tài liệu liên quan và các ràng buộc quan trọng. GPT-6 Astra giúp kết nối bằng chứng, cân nhắc các phương án và biến kết quả thành một bản tóm tắt rõ ràng để bạn tiếp tục hoàn thiện.

GPT-6 Astra
Nghiên cứu
Trang web
Trình chiếu
Hình ảnh
Video

Năng lực nổi bật của GPT-6 Astra

  • Xử lý các câu hỏi phức tạp

    Khám phá các vấn đề có nhiều sự phụ thuộc và yêu cầu các giả định, phương án thay thế và kiểm tra hỗ trợ cho một khuyến nghị.

  • Đọc văn bản và tham chiếu trực quan

    Kết hợp ngữ cảnh văn bản với hình ảnh khi sơ đồ, ảnh chụp màn hình hoặc bức ảnh chứa các chi tiết liên quan đến câu hỏi của bạn.

  • Tinh chỉnh độ sâu của phản hồi

    Chọn mức độ nỗ lực suy luận phù hợp với nhiệm vụ, sau đó tiếp tục với các câu hỏi theo dõi tập trung khi bản tóm tắt dần hoàn thiện.

Làm cho tài liệu phức tạp trở nên hữu ích với GPT-6 Astra

Tổng hợp nghiên cứu với kết nối nguồn

Biến ghi chú, báo cáo và quan sát thành bản tóm tắt nghiên cứu mạch lạc với GPT-6 Astra. Astra kết nối các bằng chứng liên quan xung quanh câu hỏi của bạn, giữ cho các tuyên bố mâu thuẫn hiển thị rõ ràng và giúp bạn theo dõi cách mỗi nguồn đóng góp vào kết luận.

Kết nối các nguồn thành một bản tóm tắt mạch lạc

Hỗ trợ ra quyết định với đánh đổi rõ ràng

Sử dụng GPT-6 Astra để so sánh các lựa chọn với ngân sách, thời gian và phụ thuộc của dự án. Xem xét các đánh đổi và giả định đằng sau mỗi hướng đi, sau đó xác định điều gì sẽ làm cho một lựa chọn khác hữu ích hơn.

Cân nhắc các lựa chọn dựa trên ràng buộc thực tế

Phân tích hình ảnh dựa trên chi tiết nhìn thấy được

Thêm hình ảnh hoặc ảnh chụp màn hình và hỏi GPT-6 Astra về phần bạn muốn hiểu. Astra có thể mô tả chi tiết nhìn thấy được, so sánh với tài liệu tham khảo hoặc phát triển lời giải thích tập trung giúp ích cho việc xem xét thiết kế hoặc bản tóm tắt viết.

Giải thích nội dung của tham chiếu trực quan

Bắt đầu với một câu hỏi quan trọng

  1. Cung cấp câu hỏi và bằng chứng

    Dán các ghi chú liên quan hoặc thêm tham chiếu trực quan. Giải thích đối tượng nhận kết quả, quyết định mà nó hỗ trợ và bất kỳ ràng buộc nào câu trả lời phải tuân thủ.

  2. Tiếp tục với mô hình đã chọn

    Chọn Thử trên YouMind và đăng nhập khi được nhắc. Tiếp tục cuộc trò chuyện với Astra đã được chọn, sau đó yêu cầu một bản tóm tắt, so sánh hoặc giải thích có cấu trúc rõ ràng.

  3. Kiểm tra khuyến nghị và tinh chỉnh

    Xác minh các tuyên bố quan trọng so với nguồn. Hỏi về các giả định bị thiếu, phản biện một bước yếu kém, hoặc sửa đổi một phần trong khi giữ lại những phần bạn muốn bảo toàn.

So sánh GPT-6 Astra với các mô hình khác

So sánh đầu vào của mô hình, ngữ cảnh, đầu ra, lập luận và trọng tâm nhiệm vụ để chọn điểm bắt đầu.

So sánh GPT-6 Astra với các mô hình khác
So sánhGPT-6 AstraClaude Opus 4.6
Đầu vào của mô hình
Tiếp nhận văn bản và hình ảnh cho các công việc liên quan đến tài liệu, mã nguồn và tham chiếu trực quan.
Tiếp nhận văn bản và hình ảnh cho các công việc liên quan đến tài liệu, mã nguồn và tham chiếu trực quan.
Độ dài ngữ cảnh
Cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1.050.000 token.
Cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token.
Nội dung và độ dài đầu ra
Tạo ra văn bản với đầu ra tối đa 128.000 token cho phần giải thích, tài liệu và mã nguồn.
Tạo ra văn bản với đầu ra tối đa 128K token cho phần giải thích, tài liệu và mã nguồn.
Phương pháp suy luận
Hỗ trợ mức độ nỗ lực suy luận Thấp, Trung bình, Cao, Rất cao và Tối đa.
Hỗ trợ tư duy thích ứng cho việc đánh giá mã nguồn, xử lý tài liệu dài và suy luận phức tạp.
Trọng tâm nhiệm vụ
Tập trung vào suy luận nâng cao, lập trình, nghiên cứu và soạn thảo tài liệu.
Tập trung vào lập trình bền bỉ, đánh giá mã nguồn và các công việc chuyên môn chi tiết.

Cuộn ngang để so sánh tất cả mô hình

Prompt cho ý tưởng của bạn

Khám phá prompt GPT-6 Astra và tìm điểm khởi đầu cho trang web tiếp theo của bạn.

Mô hình 3D động cơ V8 tương tác

tạo hình ảnh trực quan tương tác, độ chi tiết cao về một động cơ V8

Quy trình thiết kế GPT-6 Astra với Images 2.5

Sử dụng imagegen để tái hiện trang này, sau đó tiến hành triển khai.

Trải nghiệm Suối Ấm Áp 3D trong Three.js

Tạo trải nghiệm 3D tương tác của một con suối yên bình chạy trên trình duyệt sử dụng Three.js. Nhập các mô hình low-poly của đá, cây, nước và cỏ được tạo trong Blender. Triển khai shader nước chân thực với hiệu ứng dòng chảy, ánh sáng môi trường có bóng đổ mềm mại và hiệu ứng gió nhẹ nhàng trên thảm thực vật. Thêm điều khiển orbit để người dùng khám phá và đảm bảo hiệu suất cao ở mức 60fps.

Chuyển đổi Zork từ phiêu lưu văn bản sang game 3D

Biến Zork (tựa game phiêu lưu văn bản kinh điển năm 1977) thành một trò chơi hành động phiêu lưu 3D hoàn chỉnh. Giữ nguyên cốt truyện & các câu đố gốc, thêm các cảnh chiến đấu, và xây dựng toàn bộ nhân vật & môi trường trực tiếp bằng Threejs.

Tái tạo bản đồ game Valorant bằng Three.js

Này gpt-6 astra, hãy tạo cho tôi VALORANT bằng three.js, không được phép sai sót. Hãy sử dụng bản đồ "ascent" của Valorant làm bản đồ chính

Khung lưới nhân vật anime

Hình ảnh chia đôi màn hình hiển thị mô hình 3D đầu và phần thân trên của một nhân vật phong cách anime. Bên trái hiển thị mặt trước, còn bên phải hiển thị mặt bên. Nhân vật có đôi mắt xanh lớn, mũi nhỏ và nụ cười nhẹ. Mô hình được phủ lên bởi một lưới khung gồm các đường màu đen tạo thành tam giác và các đường màu đỏ làm nổi bật các cạnh hoặc đỉnh cụ thể. Nền là màu xám đậm đồng nhất.

Xây dựng thành phố đảo giả tưởng

Một {argument name="setting" default="thành phố đảo giả tưởng ngập tràn ánh nắng"}. {argument name="water style" default="Làn nước màu ngọc lam"}. Những ngôi đền cổ kính. Những con đường lát đá. Những địa danh huyền bí. Và một thế giới thực sự mang lại cảm giác có thể khám phá.

Quy trình tạo cảnh rượt đuổi ô tô 3D phong cách GTA

Tạo một {argument name="style" default="cảnh rượt đuổi ô tô hoạt hình phong cách GTA"} nguyên bản bằng cách sử dụng quy trình này: Thiết kế: Xác định một tài xế chính, một chiếc xe tẩu thoát, một chiếc xe truy đuổi và một {argument name="environment" default="bối cảnh đô thị"}. Giữ cho thiết kế của chúng nhất quán. Lên kế hoạch cho ba cảnh quay dài 4 giây: cảnh truy đuổi từ phía sau, cảnh quay ngang qua một khúc cua gấp và cảnh quay rộng khi thoát ra. Xây dựng trong Blender: Tạo các mô hình xám đơn giản cùng khung xương nhân vật và phương tiện chức năng. Không cần kết cấu (textures) hoặc trải UV. Hoạt họa và kiểm tra: Hoạt họa tài xế, vô lăng, chuyển động bánh xe, phương tiện và camera. Duy trì hướng di chuyển và thứ tự phương tiện nhất quán. Khắc phục lỗi chồng chéo (clipping), bánh xe lơ lửng, lốp xe bị trượt, tư thế bị lỗi và tay rời khỏi vô lăng. Kết xuất trong Blender: Kết xuất các khung hình từ 1–288 ở độ phân giải 1280×720, 24 fps. Tập hợp các khung hình đã kết xuất từ Blender thành bản nháp mô hình xám hoàn chỉnh dài 12 giây. Xuất từng cảnh quay riêng biệt và kết xuất các ảnh tĩnh xám tương ứng làm tài liệu tham khảo về hình dạng và bố cục. Hoàn thiện với PixVerse Plugin: Sử dụng Seedance 2.5 ở độ phân giải 720p, xử lý từng cảnh quay riêng biệt. Sử dụng các đoạn clip từ Blender làm tài liệu tham khảo chuyển động và các ảnh tĩnh xám làm tài liệu tham khảo hình dạng. Xác định bảng màu hoạt hình nhất quán trong câu lệnh tạo ảnh. Bảo toàn chuyển động camera, thời gian hành động, thiết kế nhân vật, phương tiện và số lượng phương tiện. Kiểm tra và bàn giao: Kiểm tra cả hai video hoàn chỉnh để tìm lỗi hình ảnh và tính liên tục. Sửa các vấn đề trong Blender và chỉ tạo lại các cảnh quay Seedance bị lỗi, với tối đa hai lần thử lại cho mỗi cảnh. Bàn giao tệp .blend có thể chỉnh sửa, video mô hình xám 720p gốc từ Blender, phiên bản Seedance 720p được dán nhãn riêng biệt và đánh giá ngắn gọn về các hạn chế còn tồn tại.

Cảnh đầm lầy dưới ánh trăng Three.js

Đã tạo ra một cảnh đầm lầy dưới ánh trăng trong Three.js; giờ đây tôi cứ ngồi nhìn những phản chiếu trên mặt nước trong khoảng thời gian không lành mạnh cho lắm.

Được tạo bởi Astra Ultra Code.

Mô phỏng vẽ tranh bằng robot trong MuJoCo

xây dựng thiết lập MuJoCo và viết bộ điều khiển để vẽ {argument name="artwork" default="chim bồ câu của Picasso"} bằng cách sử dụng {argument name="robotic system" default="cánh tay robot và bàn tay năm ngón"}

Chiến lược phát triển trò chơi web lái xe ở Paris

Sử dụng Codex và mô hình cơ sở 3D Tripo để xây dựng trò chơi web lái xe ở Paris. Tạo ra các tài nguyên 3D chi tiết cho ô tô, cây cối, Tháp Eiffel và người đi bộ. Dùng mã để tạo ra các cấu trúc ở xa như khối nhà, cầu và sông Seine. Phương pháp kết hợp này cân bằng giữa độ chi tiết và tốc độ khung hình cho một trò chơi chạy trên trình duyệt.

Người dùng nói gì

  • GPT-6 Astra là mô hình tôi tìm đến khi một dự án có nhiều hướng đi khả thi và tôi muốn hiểu rõ sự đánh đổi trước khi quyết định chọn phương án nào.

    Evelyn Hart
  • Điều hữu ích nhất trong bản tóm tắt nghiên cứu của Astra là thấy được cách các mảnh ghép kết nối với nhau. Tôi có thể theo dõi bằng chứng đằng sau mỗi kết luận và quyết định phần nào cần xem xét kỹ hơn.

    Marco Bellini
  • Tôi đưa một ý tưởng tính năng phức tạp cho GPT-6 Astra và yêu cầu liệt kê các giả định trước. Nhờ vậy, tôi có điểm khởi đầu tốt hơn khi làm việc cùng đội ngũ kỹ thuật.

    Priya Nair
  • Astra giúp một chủ đề khô khan trở nên dễ tiếp cận mà vẫn giữ nguyên chiều sâu chi tiết. Tôi có thể theo sát mạch lập luận và tiếp tục đặt câu hỏi.

    Jonas Berg
  • Tôi chỉ cho Astra một chi tiết cụ thể trong hình ảnh tham chiếu. Điều này giúp cuộc trò chuyện có trọng tâm rõ ràng mà đôi khi chỉ dùng chữ không diễn đạt hết được.

    Lena Okafor
  • Khi viết đề xuất, tôi nhờ GPT-6 Astra đưa ra khuyến nghị kèm theo cả những lý lẽ phản bác. Việc phân tích cả hai mặt giúp tôi nhận ra bản nháp còn thiếu điều gì.

    Adrian Cole
  • Ghi chú của tôi thường khá lộn xộn. Astra giúp tôi biến chúng thành một bản tóm tắt rành mạch, tách biệt giữa những gì đã quan sát được và những gì đang giả định.

    Sofia Marin
  • Tôi yêu cầu GPT-6 Astra giải thích một đoạn mã lạ trước khi bàn về việc chỉnh sửa. Hiểu rõ các phụ thuộc mới là phần quan trọng nhất đối với tôi.

    Daniel Park
  • Một dàn ý tốt từ Astra cho tôi không gian để tự viết. Tôi có thể phát triển thêm lập luận, rồi giữ lại những câu chữ mang đúng phong cách của mình.

    Mina Farouk
  • Khi so sánh các kế hoạch dự án, tôi thấy những câu hỏi chưa có lời giải đáp cũng hữu ích không kém gì khuyến nghị. Đó chính là điều tôi nhờ Astra làm rõ.

    Theo Laurent
  • Tôi thích bắt đầu bằng một câu hỏi sơ bộ rồi cùng GPT-6 Astra tinh chỉnh cho chính xác hơn. Câu trả lời đầu tiên trở thành nền tảng để tôi tiếp tục hoàn thiện.

    Nora Whitlock
  • Để chuẩn bị họp nhóm, tôi nhờ Astra đưa ra quyết định ngắn gọn kèm theo chi tiết bổ trợ. Kết quả là một bố cục dễ rà soát và điều chỉnh cho phù hợp với mọi người.

    Ravi Mehta

Các câu hỏi khi làm việc với Astra

Tôi nên đưa những gì vào yêu cầu nghiên cứu
Hãy đưa ra câu hỏi, tài liệu liên quan, đối tượng mục tiêu và khoảng thời gian cần lưu ý. Yêu cầu cung cấp nguồn tham khảo và một phần dành cho các câu hỏi chưa được giải đáp. Nếu dữ kiện hiện tại là quan trọng, hãy cung cấp nguồn mới nhất và xác minh các thông tin bạn dự định sử dụng.
Làm thế nào để so sánh các nguồn có quan điểm khác biệt
Giữ nguyên tên nguồn và ngày tháng đi kèm với từng nhận định. Yêu cầu mô hình chỉ ra điểm bất đồng xuất phát từ đâu, chẳng hạn như do khác biệt về định nghĩa, khoảng thời gian hay giả định. Hãy xem lại các đoạn văn bản gốc trước khi quyết định cách hiểu nào phù hợp với nhiệm vụ của bạn.
Tôi có thể hỏi về hình ảnh và ảnh chụp màn hình không
Có. Astra hỗ trợ đầu vào hình ảnh và có thể thảo luận về các chi tiết hiển thị trong đó. Hãy thêm một hình ảnh rõ nét, xác định khu vực bạn muốn đề cập và nêu câu hỏi. Nếu các nhãn hoặc số liệu nhỏ là quan trọng, hãy cung cấp ảnh cắt gần hơn hoặc dán trực tiếp phần văn bản để những chi tiết đó có thể được kiểm tra.
Nên tổ chức một lượng lớn tài liệu như thế nào
Bắt đầu bằng một mô tả ngắn gọn về câu hỏi và đặt tên cho từng nguồn. Xác định những phần quan trọng nhất và yêu cầu lập dàn ý trước khi nhận câu trả lời dài. Khối lượng nội dung phù hợp sẽ phụ thuộc vào quy trình làm việc hiện tại và cuộc hội thoại đang diễn ra.
Cách chọn mức độ nỗ lực suy luận phù hợp
Sử dụng các mức nỗ lực (effort) có sẵn tùy theo độ khó của vấn đề. Một yêu cầu đơn giản có thể cần ít bước suy luận hơn, trong khi một quyết định có nhiều yếu tố phụ thuộc sẽ hưởng lợi từ việc phân tích chi tiết hơn. Dù chọn cách nào, hãy luôn giữ định dạng đầu ra và tiêu chí đánh giá thật rõ ràng.
Có thể dùng Astra để hiểu một thay đổi mã phức tạp không
Cung cấp đoạn mã liên quan, hành vi mong đợi và phần bạn cảm thấy chưa chắc chắn. Yêu cầu giải thích về các thành phần phụ thuộc, những trường hợp biên có thể xảy ra và các bài kiểm thử giúp phân biệt giữa các phương án. Hãy chạy thử và xem xét kỹ mọi đoạn mã được đề xuất trước khi sử dụng.
Làm sao để đánh giá bản nháp có đúng cảm giác cần thiết không
Đọc đoạn văn trong toàn bộ ngữ cảnh và tự hỏi liệu các chi tiết, điểm nhấn cũng như phần kết có phục vụ đúng cảm xúc mà bạn muốn truyền tải đến người đọc hay không. Một bản nháp vẫn có thể đáp ứng yêu cầu dù đưa ra những lựa chọn khác với tác giả ban đầu. Đọc báo cáo Writing Sense để xem ví dụ về cách chúng tôi phân tích những lựa chọn đó.

Thêm mô hình

Học sâu hơn. Sáng tạo táo bạo hơn.