Tag: LLM

AI重塑科研範式:數據與AI雙驅革命

人工智慧正以前所未有的速度與深度改變科學研究,從數據驅動到AI驅動,這不僅是技術升級,更是科研方法論的根本變革,可能徹底顛覆科研生態。

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輝達市值破四兆美元後的挑戰與機遇

輝達市值突破四兆美元,本文深入分析其未來發展,同時審視潛在風險。探討AI革命下的市場主導地位、財務表現、核心引擎與未來策略。

輝達市值破四兆美元後的挑戰與機遇

防範人工智慧深度偽造技術之策略

深度偽造技術快速發展,威脅社會信任與資訊安全。本文旨在探討如何預防人工智慧深度偽造技術,並深入分析相關技術原理、檢測方法、主動防禦機制及全球監管框架。

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解構上下文工程:打造智慧 LLM 系統新視角

從提示工程躍升至上下文工程,賦予大型語言模型(LLM)卓越的任務執行能力,打造可靠、智慧的 AI 系統。

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Tolan:顛覆性AI伴侶的成功秘辛

深入剖析Tolan如何成為AI伴侶市場的黑馬,揭示其產品哲學、技術實現、增長引擎和商業模式。

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AI社交:連結的希望還是疏離的陷阱?

探討AI如何改變社交方式,是促進連結還是導致疏離?分析AI伴侶、社交平台及潛在風險。

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駕馭人工智慧於學術寫作:學生指南

本指南全面分析 AI 工具、技巧和倫理考量,協助學生有效且合乎倫理地使用 AI 於學術寫作中,提升生產力與學習成效。

駕馭人工智慧於學術寫作:學生指南

人工智慧底層邏輯:智能解構之旅

探討人工智慧的底層邏輯,從符號主義與連接主義的辯論,到現代深度學習與Transformer的演進,揭示AI背後的數學原理與學習方法。

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Vibe Coding:非技術人員參與 AI 建構新途徑

探索 Vibe Coding 如何賦能非技術人員,參與 AI 建構,重塑開發流程,並學習如何應對相關風險。

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AI大模型訓練:教育啟示

探討大型語言模型訓練,如何啟發兒童教育,從資料、演算法到反饋,培養更具洞察力與創新性的下一代。

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