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不妙? AI打敗了神經科學家
That's right, the machines are out-braining the brainiacs!
倫敦大學學院（University College London,UCL）心理學與語言科學研究人員，2024年11月27日發表在《自然人類行為》的研究顯示，大型語言模型在預測神經科學結果方面超越了人類專家[1]。
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愛因斯坦: "所有的科學都只不過是日常思維的提煉。”
對於A.H.而言，每個人的內在都住著一個好奇的小孩，
A.H.藉著寫科普，提煉日常的觀察與理解，
期待科學其實也能成為大家閒話家常的有趣日常。
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運動產業積極與運動漫畫IP合作，透過二次元魅力吸引更多人參與真實運動，創造商業機會與品牌曝光。本文以《藍色監獄》與利物浦聯名及排球世界盃x《排球少年》聯名廣告為例，說明此跨界合作如何擴大粉絲交集，提升IP能見度及賽事熱度。
對你而言，什麼叫做「自由」呢？前年已經完結的巨人動畫，近日終於出了電影精華版。跟動畫不同的是，這次電影的片尾加入了TV動畫不曾播過的彩蛋。那個彩蛋…真的令人感到欣慰，同時也再次佩服諫山創真的很會安排劇情！藉著這次機會，想分享自己看完巨人的心得，也讓這部神作在我心中作個完美的收尾。
把想推薦的作品全部擺在一起──替每一部都選個印象色，用色票和顏色名的方式跟大家回顧一遍！
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鴨鴨都會特別注意銀行的App好不好用！
像是介面設計就是會很在意的地方
很多銀行通常會為了要滿足不同客群
會推出很多App讓使用者下載
每次
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
人工智慧是什麼？
人工智慧（Artificial Intelligence, AI） 簡單來說，就是讓機器模仿人類的思考、學習和決策的能力。它就像是一個聰明的電腦程序，可以執行許多原本需要人類智慧才能完成的工作，例如：
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本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
這篇文章討論了自然語言處理技術的發展歷程，從語言模型的引入到深度學習的應用。作者觀察到現今GPT在產出中文國學內容時的深度不足，並提出了自然語言處理領域的倫理使用和版權問題，以及對大眾的影響。最後，作者探討了個人在自然語言領域的發展可能性。
2023年被世人稱做生成式AI世代的元年，各式各樣的AI工具不斷湧現，改變了人們的生活。本文將詳細介紹人工智慧和機器學習的相關知識，以及各種人工智慧和機器學習的實現方法。
2023年底以來，語言模型發展面臨著價格上漲、更新減緩和公司內部變動的局面，這些變化似乎意味著語言模型的發展受到了人為的控制和限制。
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