大語言模型
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最近正在進行期中考題的出題，並且在設計大語言模型這門選修課和資料結構這門必修課的作業的時候，我一直在想一個核心的問題：同學們需要什麼樣的能力，讓他們在畢業之後可以用來當作面對如今變化多端的業界的武器？程式設計師會被AI時代淘汰嗎？
可以用ChatGPT寫作業嗎？
由於ChatGPT等強大的基於大
Deepseek 的出現重挫 Nvidia 股價，引發市場震撼。本文深入淺出地介紹 Deepseek 的三大策略：學習策略 、回饋機制和資源配置，說明其如何突破傳統「高效能＝高資源」的限制，為 AI 產業帶來新的可能性。
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DeepTrouble 還是 DeepBottom？
我們對 DeepSeek R1 的看法以及可能發生的關鍵情境雖然「AI 是一個泡沫」仍然是普遍的觀點，但敘事在幾週內從「LLM 的擴展法則已死」轉變為「LLM 過於強大」。DeepSeek 的 V3 和 R1 發佈證明了其創新性，但我們並不
⭐️ 美國總統川普上任第一天就廢除前總統拜登的 AI 行政命令
⭐️ OpenAI 可能即將推出可以自動執行用戶電腦上的操作的 AI 工具
⭐️ 英國政府將推出協助簡化公務員工作的 AI 助手
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檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一種方法，可為您公司的私有資料提供客製化的 ChatGPT，使您更容易找到並使用所需的知識。它可以幫助您快速有效地與大量資訊互動。
最近各組織正急於整合大型語言模型（LLMs）以改善其線上用戶體驗。這使它們面臨網路LLM攻擊的風險，這些攻擊嘗試取得不允許存取的資料、API或阻擋使用者。
本文介紹一個研究其提出一種透過接收人類回饋來提高文字生成圖像品質的方法。眾所周知，人類回饋有助於提升文字到圖像生成模型的性能，但傳統方法首先需要學習一個獎勵函數（reward function）來擷取和表達人類的期望，然後根據該獎勵函數改進模型。
在這篇文章中，我們將使用OpenAI的GPT-4模型來構建一個進階的RAG系統。透過利用GPT-4的強大能力，我們可以生成更為精確的回答。
檢索增強生成（RAG）在檢索特定資訊時有效，但不適合回答整個語料庫的全域問題。這是因為全域問題需要關注查詢焦點摘要（QFS）而非明確的資訊檢索。