AI thích ứng: Chính xác thì nó là gì?
AI thích ứng (Trí tuệ tự trị) là phiên bản tiên tiến và đáp ứng của trí tuệ tự trị truyền thống với phương pháp học tập độc lập. AI thích ứng kết hợp khung ra quyết định giúp đưa ra quyết định nhanh hơn trong khi vẫn linh hoạt điều chỉnh khi có vấn đề phát sinh. Bản chất Thích ứng đạt được bằng cách liên tục đào tạo lại và học hỏi các mô hình trong khi thực hiện dựa trên dữ liệu mới.
Loại AI này được phát triển để nâng cao hiệu suất thời gian thực bằng cách cập nhật thuật toán, phương pháp ra quyết định và hành động dựa trên dữ liệu mà nó nhận được từ môi trường. AI thích ứng cho phép hệ thống phản ứng tốt hơn trước những thay đổi và thách thức, đồng thời đạt được mục tiêu hiệu quả hơn.
Ví dụ: hãy so sánh mô hình học tập của cả AI truyền thống và AI thích ứng. Trong trường hợp hệ thống phát hiện vật thể trên ô tô tự lái, ô tô sẽ có thể phát hiện các vật thể khác nhau, chẳng hạn như người đi bộ. Do đó, hệ thống cần được huấn luyện bằng cách sử dụng số lượng lớn mẫu để đảm bảo an toàn. Khi những thứ mới liên tục xuất hiện, chẳng hạn như người đi xe đạp, bậc thang điện, ván trượt, v.v., hệ thống cần được cập nhật thường xuyên dữ liệu mới để nhận dạng. Tuy nhiên, trong trường hợp AI truyền thống, nếu hệ thống được cập nhật dữ liệu mới, hệ thống sẽ quên các đối tượng trước đó, chẳng hạn như người đi bộ. Hiện tượng này được gọi là sự quên lãng thảm khốc với mạng lưới thần kinh.
Do đó, để khắc phục vấn đề này, khái niệm AI thích ứng đã được phát minh. Mạng lưới thần kinh giữ lại tất cả các khái niệm đã học theo thời gian, giúp bạn dễ dàng nhớ lại những gì đã học bằng cách sử dụng thông tin đó.
AI thích ứng quan trọng như thế nào đối với doanh nghiệp của bạn?
AI thích ứng cung cấp một tập hợp các quy trình và kỹ thuật AI để cho phép các hệ thống thay đổi hoặc thay đổi các kỹ thuật và hành vi học tập của chúng. AI thích ứng giúp có thể thích ứng với những điều kiện thay đổi của thế giới thực trong quá trình sản xuất. Nó có thể thay đổi mã của mình để thích ứng với những sửa đổi xảy ra trong thế giới thực mà chưa được xác định hoặc biết đến tại thời điểm mã được viết lần đầu tiên.
Theo Garter, các doanh nghiệp và công ty đã sử dụng kỹ thuật kỹ thuật AI để phát triển và triển khai các hệ thống AI thích ứng sẽ đạt được tốc độ và số lượng vận hành lớn hơn ít nhất 25% so với đối thủ của họ vào năm 2026. Bằng cách tìm hiểu các mô hình hành vi trong quá khứ của trải nghiệm con người và máy móc, AI thích ứng sẽ cung cấp tốc độ nhanh hơn và kết quả tốt hơn.
Ví dụ, Quân đội Hoa Kỳ và Không quân Hoa Kỳ đã phát triển một hệ thống học tập điều chỉnh các bài học cho phù hợp với người học bằng cách sử dụng thế mạnh của họ. Chương trình hoạt động giống như một gia sư điều chỉnh việc học cho phù hợp với học sinh. Nó biết phải dạy gì, khi nào nên kiểm tra và làm thế nào để đo lường sự tiến bộ.
AI thích ứng hoạt động như thế nào?
AI thích ứng hoạt động dựa trên khái niệm học tập liên tục (CL), xác định một khía cạnh quan trọng của việc đạt được các khả năng AI. Mô hình học liên tục có thể thích ứng theo thời gian thực với dữ liệu mới khi nó xuất hiện và học một cách tự chủ. Tuy nhiên, phương pháp này, còn được gọi là AutoML liên tục hoặc học tập tự động thích ứng, có khả năng bắt chước trí thông minh của con người để học hỏi và trau dồi kiến thức trong suốt cuộc đời. Nó đóng vai trò như một phần mở rộng của học máy truyền thống bằng cách cho phép các mô hình đẩy thông tin thời gian thực vào môi trường sản xuất và hạn chế chúng cho phù hợp.
Ví dụ: Spotify là một trong những ứng dụng phát nhạc trực tuyến phổ biến nhất với thuật toán AI thích ứng. Spotify sắp xếp các đề xuất âm nhạc dành riêng cho người dùng. Dựa trên lịch sử bài hát của người dùng, Spotify phân tích sở thích bài hát của người dùng và xu hướng thời gian thực để đưa ra đề xuất phù hợp nhất. Hơn nữa, để đảm bảo mức độ phù hợp, Spotify sử dụng thuật toán AI thích ứng để liên tục đào tạo lại và thay đổi tùy chọn. Phương pháp học tập năng động này cho phép Spotify cung cấp trải nghiệm âm nhạc liền mạch và được cá nhân hóa, giúp người dùng khám phá các bài hát, thể loại và nghệ sĩ mới phù hợp với sở thích của họ.
AutoML (Học máy tự động) là một trong những thành phần thiết yếu của quá trình học liên tục (CL) của AI thích ứng. AutoML đề cập đến việc tự động hóa quy trình máy học (ML) hoàn chỉnh, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn mô hình và triển khai. AutoML nhằm mục đích loại bỏ các yêu cầu đối với mô hình đào tạo và tăng độ chính xác của mô hình với tính năng tự động phát hiện. AutoML là một khung dễ sử dụng, thuật toán nguồn mở và tối ưu hóa siêu tham số.
Sau khi đào tạo, việc xác thực mô hình được thực hiện để xác minh chức năng của các mô hình. Hơn nữa, việc giám sát được thực hiện đối với các dự đoán được thu thập trong khu vực triển khai mô hình. Sau khi dữ liệu được theo dõi, nó có thể được làm sạch và gắn thẻ theo yêu cầu. Sau khi dữ liệu đã được làm sạch và gắn thẻ, chúng tôi sẽ nhập lại dữ liệu đó để xác thực và đào tạo. Trong trường hợp này, chu trình được đóng lại.
Các mô hình không ngừng học hỏi và thích ứng với các xu hướng và dữ liệu mới đồng thời cải thiện độ chính xác. Điều này mang lại cho ứng dụng hiệu suất tổng thể tốt hơn.
Làm cách nào để triển khai AI thích ứng?
Bước 1: Xác định mục tiêu của hệ thống
Khi triển khai AI thích ứng, điều quan trọng là phải đặt ra các mục tiêu của hệ thống, vì nó hướng dẫn sự phát triển của hệ thống và xác định kết quả mong muốn. Việc xác định mục tiêu của hệ thống bao gồm việc xem xét các yếu tố, chẳng hạn như xác định kết quả cần thiết, thiết lập các thước đo hiệu suất và đối tượng mục tiêu.
Bước 2: Thu thập dữ liệu
Khi phát triển các mô hình AI, dữ liệu đóng vai trò là khối xây dựng chính để đào tạo các mô hình học máy và cho phép đưa ra quyết định sáng suốt. Các yếu tố quan trọng cần lưu ý khi thu thập dữ liệu cho AI thích ứng là mức độ phù hợp với mục tiêu của hệ thống, tính đa dạng của dữ liệu được thu thập, dữ liệu cập nhật, lưu trữ và quyền riêng tư.
Bước 3: Đào tạo mẫu
Huấn luyện mô hình học máy trên tập dữ liệu để đưa ra dự đoán được gọi là huấn luyện mô hình. Giai đoạn quan trọng này trong việc triển khai AI thích ứng sẽ thiết lập nền tảng cho việc ra quyết định. Các yếu tố cần thiết cần tính đến khi đào tạo mô hình cho AI thích ứng là lựa chọn thuật toán, điều chỉnh siêu tham số, chuẩn bị dữ liệu, đánh giá mô hình và cải tiến mô hình.
Bước 4: Phân tích bối cảnh
Phân tích bối cảnh bao gồm việc kiểm tra bối cảnh hiện tại và sử dụng thông tin đó để đưa ra các quyết định sáng suốt, cho phép hệ thống phản hồi theo thời gian thực. Khi thực hiện phân tích theo ngữ cảnh cho hệ thống AI thích ứng, các yếu tố quan trọng nhất là nguồn dữ liệu, dự đoán mô hình, xử lý dữ liệu và vòng phản hồi.
Bước 5: Đánh giá và tinh chỉnh mô hình
Quá trình tinh chỉnh mô hình AI bao gồm việc điều chỉnh các tham số hoặc kiến trúc của nó để nâng cao hiệu suất, tùy thuộc vào loại mô hình cụ thể và vấn đề mà nó hướng tới giải quyết. Các kỹ thuật thường được sử dụng để tinh chỉnh bao gồm điều chỉnh siêu tham số, kiến trúc mô hình, kỹ thuật tính năng, phương pháp tập hợp và học chuyển giao.
Bước 6: Triển khai mô hình
Trong bối cảnh AI thích ứng, việc triển khai một mô hình đề cập đến việc tạo ra một mô hình có thể truy cập và vận hành trong môi trường sản xuất hoặc thế giới thực. Quá trình này thường bao gồm các bước sau:
- Chuẩn bị người mẫu: Điều này liên quan đến việc chuẩn bị mô hình để sản xuất bằng cách chuyển đổi nó thành tập lệnh TensorFlow SavedModel hoặc tập lệnh PyTorch.
- Thiết lập cơ sở hạ tầng: Cơ sở hạ tầng cần thiết được thiết lập để hỗ trợ triển khai mô hình, bao gồm môi trường đám mây, máy chủ hoặc thiết bị di động.
- Triển khai: Mô hình được triển khai bằng cách tải nó lên máy chủ hoặc môi trường đám mây hoặc cài đặt nó trên thiết bị di động.
- Quản lý mô hình: Quản lý hiệu quả mô hình đã triển khai bao gồm giám sát hiệu suất, cập nhật cần thiết và đảm bảo khả năng tiếp cận cho người dùng.
- Tích hợp: Mô hình đã triển khai được tích hợp vào hệ thống tổng thể bằng cách kết nối nó với các thành phần khác như giao diện người dùng, cơ sở dữ liệu hoặc các mô hình bổ sung.
Bước 7: Giám sát và cải tiến liên tục
Sau khi triển khai, cần phải giám sát và bảo trì để đảm bảo hệ thống AI thích ứng tiếp tục hoạt động bình thường và hiệu quả. Điều này bao gồm giám sát hiệu suất, đào tạo lại mô hình, thu thập và phân tích dữ liệu, cập nhật hệ thống và phản hồi của người dùng.
Các phương pháp hay nhất để triển khai AI thích ứng
- Hiểu vấn đề:
Đạt được sự hiểu biết thấu đáo về vấn đề hiện tại là rất quan trọng để đào tạo hiệu quả các hệ thống AI thích ứng. Sự hiểu biết này hỗ trợ việc xác định thông tin liên quan và dữ liệu đào tạo, lựa chọn các thuật toán phù hợp và thiết lập các số liệu hiệu suất để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Việc xác định mục tiêu chính xác cho hệ thống AI thích ứng sẽ đặt mục tiêu cụ thể và tăng cường sự tập trung, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực. Đặt mục tiêu SMART (cụ thể, đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và có giới hạn thời gian) cho phép đánh giá tiến độ và tạo điều kiện cho những điều chỉnh cần thiết. - Thu thập dữ liệu chất lượng cao:
Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao là điều vô cùng quan trọng khi nỗ lực xây dựng một hệ thống AI thích ứng mạnh mẽ có khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác. Dữ liệu huấn luyện không đủ chất lượng sẽ ảnh hưởng xấu đến khả năng mô hình hóa vấn đề của hệ thống, dẫn đến hiệu suất dưới mức tối ưu. Hơn nữa, tính đa dạng trong dữ liệu huấn luyện là rất quan trọng để cho phép hệ thống học hỏi từ nhiều ví dụ trong khi vẫn duy trì khả năng khái quát hóa cho các trường hợp mới. Khía cạnh này có ý nghĩa đặc biệt trong các hệ thống AI thích ứng, hệ thống này phải thích ứng với những thay đổi theo thời gian thực trong miền vấn đề. Hơn nữa, việc đảm bảo dữ liệu đào tạo đa dạng sẽ giúp hệ thống xử lý các tình huống mới và bất ngờ một cách hiệu quả. - Chọn thuật toán phù hợp:
Việc lựa chọn thuật toán phù hợp đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được kết quả tối ưu trong AI thích ứng. Mặc dù các thuật toán như học tăng cường và học trực tuyến là những lựa chọn phù hợp nhất cho các hệ thống thích ứng, nhưng quyết định cần được điều chỉnh cho phù hợp với vấn đề cụ thể và loại dữ liệu đào tạo liên quan. Ví dụ: các thuật toán học trực tuyến rất phù hợp để truyền dữ liệu, trong khi các thuật toán học tăng cường lại vượt trội trong các tình huống ra quyết định đòi hỏi một chuỗi các quyết định được đưa ra theo thời gian. - Giám sát hiệu suất:
Thường xuyên theo dõi hiệu suất và sử dụng các số liệu học tập là điều cần thiết để đánh giá hiệu quả của hệ thống AI thích ứng, đặc biệt do tính chất thời gian thực của nó. Việc giám sát cho phép theo dõi tiến trình của hệ thống hướng tới kết quả mong muốn, xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để nâng cao hiệu suất. - Triển khai khung kiểm tra và xác nhận hiệu quả:
Việc triển khai khung kiểm tra và xác nhận phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của hệ thống AI thích ứng. Điều bắt buộc là phải kiểm tra hiệu suất hệ thống và xác định mọi vấn đề hoặc lỗi có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và độ tin cậy. Nên sử dụng nhiều phương pháp thử nghiệm khác nhau để đạt được điều này, bao gồm thử nghiệm đơn vị, tích hợp và hiệu suất.
Ngoài việc sử dụng các phương pháp kiểm tra khác nhau, điều quan trọng là sử dụng các thông tin kiểm tra khác nhau để phản ánh chính xác không gian vấn đề. Điều này bao gồm các trường hợp bình thường và cực đoan cũng như các tình huống bất ngờ. Bằng cách bao gồm các dữ liệu thử nghiệm khác nhau, nhà phát triển có thể kiểm tra hiệu suất hệ thống trong các điều kiện khác nhau và xác định các cơ hội cải tiến.
Tìm kiếm sự giúp đỡ ở đây?
Kết nối với Chuyên gia của chúng tôi cho một thảo luận chi tiếtn
Lượt xem bài đăng: 8
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.primafelicitas.com/Insights/how-does-adaptive-ai-matter-to-your-business/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-does-adaptive-ai-matter-to-your-business
- : có
- :là
- $ LÊN
- 1
- 2026
- 7
- a
- có khả năng
- Có khả năng
- khả năng tiếp cận
- có thể truy cập
- cho phù hợp
- Tài khoản
- chính xác
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- đạt được
- hành động
- hành vi
- thích ứng
- thích nghi
- Ngoài ra
- thêm vào
- tiên tiến
- thăng tiến
- bất lợi
- ảnh hưởng đến
- AI
- Kỹ thuật AI
- AIDS
- Mục tiêu
- KHÔNG KHÍ
- Không quân
- thuật toán
- thuật toán
- Tất cả
- phân bổ
- cho phép
- Cho phép
- cho phép
- Ngoài ra
- an
- phân tích
- phân tích
- và
- bất kì
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- thích hợp
- kiến trúc
- LÀ
- KHU VỰC
- nảy sinh
- Quân đội
- Mảng
- Nghệ sĩ
- AS
- khía cạnh
- At
- khán giả
- Tự động
- tự động hóa
- Tự động
- tự trị
- tự chủ
- dựa
- BE
- được
- hành vi
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Hơn
- Chặn
- cả hai
- xây dựng
- Xây dựng
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- by
- gọi là
- CAN
- khả năng
- có khả năng
- xe hơi
- xe ô tô
- trường hợp
- trường hợp
- thảm họa
- thách thức
- thay đổi
- Những thay đổi
- thay đổi
- lựa chọn
- đóng cửa
- đám mây
- mã
- bộ sưu tập
- đến
- thông thường
- Các công ty
- so sánh
- hoàn thành
- các thành phần
- khái niệm
- khái niệm
- điều kiện
- Kết nối
- xem xét
- liên tục
- bối cảnh
- theo ngữ cảnh
- tiếp tục
- liên tục
- liên tục
- Tạo
- quan trọng
- quan trọng
- giám tuyển
- chu kỳ
- dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- xử lý dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- quyết định
- Ra quyết định
- quyết định
- Xác định
- xác định
- Tùy
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- mong muốn
- chi tiết
- phát hiện
- Phát hiện
- Xác định
- xác định
- xác định
- phát triển
- phát triển
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- thiết bị
- Thiết bị (Devices)
- khác nhau
- khám phá
- khác nhau
- SỰ ĐA DẠNG
- làm
- miền
- hai
- năng động
- Sớm hơn
- Đầu
- dễ dàng
- dễ sử dụng
- Hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- Điện
- loại bỏ
- mới nổi
- trao quyền
- cho phép
- cho phép
- cho phép
- bao trùm
- Kỹ Sư
- nâng cao
- Nâng cao
- đảm bảo
- đảm bảo
- Môi trường
- môi trường
- lỗi
- thiết yếu
- thành lập
- thành lập
- vv
- đánh giá
- đánh giá
- đánh giá
- chính xác
- Kiểm tra
- ví dụ
- ví dụ
- Excel
- thi hành
- thi hành
- kinh nghiệm
- chuyên gia
- mở rộng
- cực
- tạo điều kiện
- các yếu tố
- nhanh hơn
- Đặc tính
- thông tin phản hồi
- Tên
- linh hoạt
- Tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Buộc
- Khung
- từ
- chức năng
- hoạt động
- xa hơn
- Hơn nữa
- Gartner
- tập hợp
- thu thập
- nói chung
- cho
- Các mục tiêu
- lớn hơn
- nền tảng
- Hướng dẫn
- tay
- xử lý
- Có
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- vì thế
- tại đây
- chất lượng cao
- lịch sử
- giữ
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTTPS
- Nhân loại
- trí tuệ con người
- Tối ưu hóa siêu tham số
- Điều chỉnh siêu tham số
- Xác định
- xác định
- xác định
- xác định
- if
- bắt buộc
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- tầm quan trọng
- quan trọng
- cải thiện
- cải thiện
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- Tăng lên
- độc lập
- thông tin
- thông báo
- Cơ sở hạ tầng
- Cài đặt
- tích hợp
- hội nhập
- Sự thông minh
- giao diện
- trong
- Phát minh
- tham gia
- vấn đề
- các vấn đề
- IT
- ITS
- Giữ
- Key
- Loại
- kiến thức
- nổi tiếng
- lớn
- hàng đầu
- LEARN
- học
- học tập
- ít nhất
- Bài học
- Cuộc sống
- Lượt thích
- máy
- học máy
- thực hiện
- Duy trì
- bảo trì
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- chất
- max-width
- Có thể..
- đo
- cơ chế
- phương pháp
- phương pháp
- Metrics
- tâm
- ML
- di động
- thiết bị di động
- thiết bị di động
- kiểu mẫu
- mô hình
- Sửa đổi
- theo dõi
- giám sát
- chi tiết
- Hơn thế nữa
- hầu hết
- Phổ biến nhất
- Âm nhạc
- phải
- Thiên nhiên
- THÔNG TIN
- cần thiết
- mạng
- mạng
- mạng lưới thần kinh
- mạng thần kinh
- Mới
- bình thường
- tiểu thuyết
- con số
- vật
- Phát hiện đối tượng
- Mục tiêu
- mục tiêu
- đối tượng
- xảy ra
- of
- Cung cấp
- on
- hàng loạt
- ONE
- Trực tuyến
- mã nguồn mở
- hoạt động
- hoạt động
- Cơ hội
- tối ưu
- tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- or
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- Kết quả
- kết quả
- kết thúc
- tổng thể
- Vượt qua
- thông số
- riêng
- đặc biệt
- qua
- mô hình
- hiệu suất
- thực hiện
- biểu diễn
- Cá nhân
- giai đoạn
- hiện tượng
- đường ống dẫn
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- đóng
- Phổ biến
- có thể
- bài viết
- tiềm năng
- thực hành
- cần
- dự đoán
- Dự đoán
- ưu đãi
- chuẩn bị
- chuẩn bị
- trình bày
- PrimaFelicitas
- chính
- riêng tư
- Vấn đề
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- sản xuất
- Sản lượng
- chương trình
- Tiến độ
- đúng
- cho
- cung cấp
- Đẩy
- ngọn đuốc
- chất lượng
- số lượng, lượng
- thực
- thế giới thực
- thời gian thực
- nhận
- khuyến nghị
- gọi
- đề cập
- lọc
- phản ánh
- thường xuyên
- sự liên quan
- có liên quan
- độ tin cậy
- còn lại
- trả lời
- cần phải
- Yêu cầu
- Thông tin
- đáp ứng
- Kết quả
- giữ lại
- ngay
- đối thủ
- mạnh mẽ
- Vai trò
- s
- Sự An Toàn
- kịch bản
- liền mạch
- lựa chọn
- lựa chọn
- tự lái
- Trình tự
- Các máy chủ
- phục vụ
- định
- bộ
- thiết lập
- nên
- ý nghĩa
- có ý nghĩa
- tình huống
- thông minh
- động SOLVE
- bài hát
- nguồn
- Không gian
- riêng
- tốc độ
- Spotify
- Các bước
- là gắn
- trực tuyến
- thế mạnh
- Sinh viên
- như vậy
- Bộ đồ
- phù hợp
- hỗ trợ
- hệ thống
- hệ thống
- phù hợp
- Hãy
- Mục tiêu
- mùi vị
- kỹ thuật
- tensorflow
- thử nghiệm
- Kiểm tra
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- cung cấp their dịch
- Them
- điều
- điều này
- khắp
- thời gian
- đến
- đối với
- Theo dõi
- truyền thống
- đào tạo
- Hội thảo
- chuyển
- biến đổi
- Xu hướng
- kiểu
- chúng tôi
- Dưới
- sự hiểu biết
- Bất ngờ
- đơn vị
- cập nhật
- Cập nhật
- cập nhật
- Đang tải lên
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- tận dụng
- sử dụng
- Bằng cách sử dụng
- xác nhận
- khác nhau
- xác minh
- phiên bản
- Lượt xem
- quan trọng
- là
- we
- TỐT
- Điều gì
- Là gì
- khi nào
- trong khi
- cái nào
- trong khi
- rộng
- sẽ
- với
- ở trong
- Công việc
- đang làm việc
- thế giới
- viết
- trên màn hình
- zephyrnet