人工智慧將比人類更瞭解人類
更新於 2024/04/01閱讀時間約 1 分鐘
我的長輩有部分覺得吟唱指令給AI去運作很有未來趨勢
但其實要優化AI指令這點
根本不需要由【人】去下指令目前AI智慧已經能代替工程師寫CODE
它們進步速度不像人類那麼緩慢
30年前人類還在用打字機，當時也沒有智慧型手機
DEBUG的由來真的是因為除電腦線路裡面的真實昆蟲
最初電腦的線路就是塑膠水管的大小
30年後的2024是個節點
我猜下個節點是3-5年內原本預期是2030，但沒意外的話會提早
可能會是2027年8月後
世界又將完全不一樣了
人工智能將比人類還了解人類
而且比真人更能療癒人類情緒
留言0
查看全部
本篇參與的主題活動
身為女性，我們的時間管理應該考慮到生理週期對心理和工作狀態的影響。本文分享了設定年度目標、視覺化 365 天、時間區塊管理及生理週期搭配時間管理的方法。釐清自己的選擇和絕對必要活動是時間管理的重要步驟。
本文就女性的典範、三八婦女節的歷史追溯，探討了DEI與婦女意識的三個連結點、DEI相關的五大挑戰和人資工作者在DEI中的重要角色。引用了管理學家約翰·科特和聯合國前祕書長潘基文的話，強調性別平等不僅是基本人權，也是和平、繁榮和可持續發展的關鍵，並呼籲男性積極參與推動性別平等。
身為女性，我們的時間管理應該考慮到生理週期對心理和工作狀態的影響。本文分享了設定年度目標、視覺化 365 天、時間區塊管理及生理週期搭配時間管理的方法。釐清自己的選擇和絕對必要活動是時間管理的重要步驟。
本文就女性的典範、三八婦女節的歷史追溯，探討了DEI與婦女意識的三個連結點、DEI相關的五大挑戰和人資工作者在DEI中的重要角色。引用了管理學家約翰·科特和聯合國前祕書長潘基文的話，強調性別平等不僅是基本人權，也是和平、繁榮和可持續發展的關鍵，並呼籲男性積極參與推動性別平等。
你可能也想看
Google News 追蹤
*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
這一節課說明，如何透過改變給模型的指示或咒語（prompt），來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是，在今天語言模型的能力之下，我們只要交代清楚任務就好，可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD
最近打算跟著 李宏毅老師上傳至 Youtube 上的課程【生成式AI導論 2024】來做學習，算是邊做個記錄~
五月底輝達共同創辦人兼CEO黃仁勳先在台灣各種場合成為焦點，然後輝達的股價在一天大漲後市值衝破了一兆美金，成為首家突破此門檻的半導體公司。那麼輝達最近的一飛衝天到底只是曇花一現還是有穩固的產業基本面支撐，整個AI產業的現況和前景又如何?除了輝達之外那些公司會因為這波熱潮水漲船高，整個產業的隱憂何在?
問題是，圖像的感性體驗往往是由觀看者的客觀視覺產生的。因此不論是創作者投注情感繪製的繪畫，還是AI產生的「圖片」，人類的視覺感官是沒辦法解讀、區分出埋藏於圖像裡的感性訊號，究竟是由人類思緒編織而成，還是AI透過學習模仿得來的。
在過去兩周，有一則科技新聞，相當程度的搶佔了我的注意力 – 那就是在美國科羅拉多州，有一個遊戲公司的員工，利用AI 圖像引擎 Midjourney，生成了一個圖像作品，並且用這個作品在一場藝術比賽中成功拿下冠軍。很多人開始擔心，是否未來插畫家與設計師的工作即將岌岌可危，當 AI 能夠做出比人類創作更
在教機器學習語言之前，必須先釐清什麼是語言知識。用車子來譬喻。會開車的人未必懂得汽車的原理架構，會講中文的人也未必懂得漢語語法。我相信很多人在學外語之前，都不覺得中文也有語法吧？兒童學習母語的方式是用外在經驗灌溉基因裡的語言種籽，和成人之後學習外語是兩回事。所以從這一點來看，機器學習語言就有共通之處
我去俄羅斯旅行的時候，很少遇到能完全用英文溝通的俄羅斯人。我和旅伴幾乎是靠谷歌翻譯加眉目傳情完成戰鬥民族之旅。以前大多數人認為谷歌翻譯不堪用，現在它已經明顯進化。那之前到底是怎麼了？現在又出現什麼變化，讓谷歌突飛猛進呢？
*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
這一節課說明，如何透過改變給模型的指示或咒語（prompt），來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是，在今天語言模型的能力之下，我們只要交代清楚任務就好，可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD
最近打算跟著 李宏毅老師上傳至 Youtube 上的課程【生成式AI導論 2024】來做學習，算是邊做個記錄~
五月底輝達共同創辦人兼CEO黃仁勳先在台灣各種場合成為焦點，然後輝達的股價在一天大漲後市值衝破了一兆美金，成為首家突破此門檻的半導體公司。那麼輝達最近的一飛衝天到底只是曇花一現還是有穩固的產業基本面支撐，整個AI產業的現況和前景又如何?除了輝達之外那些公司會因為這波熱潮水漲船高，整個產業的隱憂何在?
問題是，圖像的感性體驗往往是由觀看者的客觀視覺產生的。因此不論是創作者投注情感繪製的繪畫，還是AI產生的「圖片」，人類的視覺感官是沒辦法解讀、區分出埋藏於圖像裡的感性訊號，究竟是由人類思緒編織而成，還是AI透過學習模仿得來的。
在過去兩周，有一則科技新聞，相當程度的搶佔了我的注意力 – 那就是在美國科羅拉多州，有一個遊戲公司的員工，利用AI 圖像引擎 Midjourney，生成了一個圖像作品，並且用這個作品在一場藝術比賽中成功拿下冠軍。很多人開始擔心，是否未來插畫家與設計師的工作即將岌岌可危，當 AI 能夠做出比人類創作更
在教機器學習語言之前，必須先釐清什麼是語言知識。用車子來譬喻。會開車的人未必懂得汽車的原理架構，會講中文的人也未必懂得漢語語法。我相信很多人在學外語之前，都不覺得中文也有語法吧？兒童學習母語的方式是用外在經驗灌溉基因裡的語言種籽，和成人之後學習外語是兩回事。所以從這一點來看，機器學習語言就有共通之處
我去俄羅斯旅行的時候，很少遇到能完全用英文溝通的俄羅斯人。我和旅伴幾乎是靠谷歌翻譯加眉目傳情完成戰鬥民族之旅。以前大多數人認為谷歌翻譯不堪用，現在它已經明顯進化。那之前到底是怎麼了？現在又出現什麼變化，讓谷歌突飛猛進呢？