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從 GPT 企業到 AGI 企業—Deep Seek R1 如何引爆 AI 商業競爭變革？
更新於 發佈於 閱讀時間約 11 分鐘
※本專欄之文章僅供參考之用，並不構成要約、招攬或邀請、誘使、任何不論種類或形式之申述或訂立任何建議及推薦，請讀者運用個人獨立思考能力，自行作出投資決定，如因相關建議招致損失，概與《麥斯產業前瞻分析》及作者無涉。
副標題：MIT License 大型語言模型(Large Language Model, LLM) 如何推動 AI 代理技術，改變市場結構，並挑戰封閉 LLM 企業的生存模式
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這個專題是用來出版我的前瞻產業分析，目標讀者為企業主、中高階主管、證券投資人，以及關心產業發展與社會創新的朋友們。我的產業分析已經不受產業別限制了，只要是我覺得有價值的資訊，就會在這個專欄出版。具體來說，包括能源、電力、循環經濟、電動車、生物製藥、醫療器材、ESG、半導體、電子、電機、電力、分子免疫、AI。
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
SearchGPT 是由 OpenAI 開發的 AI 驅動搜尋引擎，結合了傳統搜尋引擎技術和最新的 AI 技術，能即時從互聯網獲取資訊。它與其他搜尋引擎相比，提供更相關的搜尋結果、更豐富的結果呈現、更快的速度和更好的生態合作基礎建設。
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。
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
「Embrace AI to unlock a new era of efficiency, unleashing creativity and marketing infinite potencial.」擁抱AI，開啟效率新時代，釋放創意與行銷無限潛力
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。
以下都是轉貼各方觀點，重點可以進一步看發表者跟回應者，我自己也有自身應用場景的murmur ：
低利率環境可能回不去
科技掌握在大資金公司時代則是持續下去
工業時代引導一波人才需求
東方社會喜歡考試定生死
學校教育外還有補習班可以協助
既然AI工具隨處可得
培養厚植的各方素養與多元興趣
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
AI 對於這個世界絕對是全新的幫助，也有明確的商業模式
你再也不需要請人寫文案，照片和影像可以即時產出
對於語言和世界的理銞也會變得快速
這一切都在快速地改變世界當中
但其危險的是，隱隱約約有著要泡沬化的步調
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