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沒有最完美架構、只有最適合情境的架構、好的架構是需要不斷迭代
人工智慧（AI）是當前最熱門的議題之一。然而，每當企業討論如何進行AI相關專案時，往往忽略了資料的重要性。大多數企業的資料並非乾淨或完整，因此在導入AI時，需要花費大量的精力來清理和準備資料。不過，管理層通常並不理解這個問題，認為只要將資料丟進去，就可以立即實現AI化。
我想用這張圖片作為開場。人
人工智慧（AI）是當前最熱門的議題之一。然而，每當企業討論如何進行AI相關專案時，往往忽略了資料的重要性。大多數企業的資料並非乾淨或完整，因此在導入AI時，需要花費大量的精力來清理和準備資料。不過，管理層通常並不理解這個問題，認為只要將資料丟進去，就可以立即實現AI化。
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有一天在公司分享AI要如何在企業應用上的實踐和方向，主要是近來，LLM和AI相關技術備受關注，無論是新創公司還是大型原廠，都大力發展AI。然而，對企業而言，AI真正落地的速度並沒有外界想像中那麼快。撇開資安議題不談，單是投入AI所需的成本與實際效益提升，對IT部門而言，評估起來就相當困難，尤其是在企
有一天在公司分享AI要如何在企業應用上的實踐和方向，主要是近來，LLM和AI相關技術備受關注，無論是新創公司還是大型原廠，都大力發展AI。然而，對企業而言，AI真正落地的速度並沒有外界想像中那麼快。撇開資安議題不談，單是投入AI所需的成本與實際效益提升，對IT部門而言，評估起來就相當困難，尤其是在企
GitHub Copilot 是近年來最受矚目的 AI 開發輔助工具之一，其在網路上的討論熱度以及相關課程的數量均顯示出其受歡迎程度。有許多課程開課教學如何使用 GitHub Copilot 來提升開發效率或是怎樣使用GitHub Copilot，吸引了大量開發者上課。不可否認，GitHub C
GitHub Copilot 是近年來最受矚目的 AI 開發輔助工具之一，其在網路上的討論熱度以及相關課程的數量均顯示出其受歡迎程度。有許多課程開課教學如何使用 GitHub Copilot 來提升開發效率或是怎樣使用GitHub Copilot，吸引了大量開發者上課。不可否認，GitHub C
近期，我在公司內部討論了關於大型語言模型（LLM）的導入問題，焦點在於應該選擇自建AI伺服器還是使用雲端服務。這個問題在生成式AI風氣盛行的今日，顯得尤為重要。企業在選擇語言模型進行微調，或是語言模型搭配使用檢索增強生成（RAG）模式時，面臨AI基礎建設的選擇主要會是考量自建AI伺服器或採用雲端
近期，我在公司內部討論了關於大型語言模型（LLM）的導入問題，焦點在於應該選擇自建AI伺服器還是使用雲端服務。這個問題在生成式AI風氣盛行的今日，顯得尤為重要。企業在選擇語言模型進行微調，或是語言模型搭配使用檢索增強生成（RAG）模式時，面臨AI基礎建設的選擇主要會是考量自建AI伺服器或採用雲端
這陣子一直在看AI對整個產業影響，但大多數我們可以看到都是偏向雲端或是服務器端的影響相對是第一個被沖擊的，所以，相對應的硬體成長也隨者這一波帶動不少成長。不過，我更好奇是否有機會AI也可以在Edge進行訓練與應用。因此，整理一些看過的內容。會許不久將來我們也許可以看到，說不久也可能不會太久
這陣子一直在看AI對整個產業影響，但大多數我們可以看到都是偏向雲端或是服務器端的影響相對是第一個被沖擊的，所以，相對應的硬體成長也隨者這一波帶動不少成長。不過，我更好奇是否有機會AI也可以在Edge進行訓練與應用。因此，整理一些看過的內容。會許不久將來我們也許可以看到，說不久也可能不會太久
人工智慧（AI）是當前最熱門的議題之一。然而，每當企業討論如何進行AI相關專案時，往往忽略了資料的重要性。大多數企業的資料並非乾淨或完整，因此在導入AI時，需要花費大量的精力來清理和準備資料。不過，管理層通常並不理解這個問題，認為只要將資料丟進去，就可以立即實現AI化。
我想用這張圖片作為開場。人
人工智慧（AI）是當前最熱門的議題之一。然而，每當企業討論如何進行AI相關專案時，往往忽略了資料的重要性。大多數企業的資料並非乾淨或完整，因此在導入AI時，需要花費大量的精力來清理和準備資料。不過，管理層通常並不理解這個問題，認為只要將資料丟進去，就可以立即實現AI化。
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有一天在公司分享AI要如何在企業應用上的實踐和方向，主要是近來，LLM和AI相關技術備受關注，無論是新創公司還是大型原廠，都大力發展AI。然而，對企業而言，AI真正落地的速度並沒有外界想像中那麼快。撇開資安議題不談，單是投入AI所需的成本與實際效益提升，對IT部門而言，評估起來就相當困難，尤其是在企
有一天在公司分享AI要如何在企業應用上的實踐和方向，主要是近來，LLM和AI相關技術備受關注，無論是新創公司還是大型原廠，都大力發展AI。然而，對企業而言，AI真正落地的速度並沒有外界想像中那麼快。撇開資安議題不談，單是投入AI所需的成本與實際效益提升，對IT部門而言，評估起來就相當困難，尤其是在企
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近期，我在公司內部討論了關於大型語言模型（LLM）的導入問題，焦點在於應該選擇自建AI伺服器還是使用雲端服務。這個問題在生成式AI風氣盛行的今日，顯得尤為重要。企業在選擇語言模型進行微調，或是語言模型搭配使用檢索增強生成（RAG）模式時，面臨AI基礎建設的選擇主要會是考量自建AI伺服器或採用雲端
近期，我在公司內部討論了關於大型語言模型（LLM）的導入問題，焦點在於應該選擇自建AI伺服器還是使用雲端服務。這個問題在生成式AI風氣盛行的今日，顯得尤為重要。企業在選擇語言模型進行微調，或是語言模型搭配使用檢索增強生成（RAG）模式時，面臨AI基礎建設的選擇主要會是考量自建AI伺服器或採用雲端
這陣子一直在看AI對整個產業影響，但大多數我們可以看到都是偏向雲端或是服務器端的影響相對是第一個被沖擊的，所以，相對應的硬體成長也隨者這一波帶動不少成長。不過，我更好奇是否有機會AI也可以在Edge進行訓練與應用。因此，整理一些看過的內容。會許不久將來我們也許可以看到，說不久也可能不會太久
這陣子一直在看AI對整個產業影響，但大多數我們可以看到都是偏向雲端或是服務器端的影響相對是第一個被沖擊的，所以，相對應的硬體成長也隨者這一波帶動不少成長。不過，我更好奇是否有機會AI也可以在Edge進行訓練與應用。因此，整理一些看過的內容。會許不久將來我們也許可以看到，說不久也可能不會太久