語言模型

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近年來,生成式 AI 開始成為消費者接收資訊的主要方式,越來越多使用者選擇「問 ChatGPT」,而不是打開搜尋引擎找答案。這也讓品牌內容策略面臨一個全新的問題: 品牌要怎麼在 GPT 回答中被主動提及或推薦? 這不再是傳統 SEO 可以解決的問題,而是語料如何進入 AI 模型記憶系統的問題。
這篇文章說明ChatGPT的創建者設定檔功能,這項功能讓使用者能透過對話,讓ChatGPT記住使用者的偏好設定,例如:身份、創作內容、偏好語氣和訊息完成標註方式等,以調整ChatGPT的回應方式。設定檔內容並不會顯示在使用者介面,而是儲存在AI記憶中,使用者可以隨時要求查看、修改或刪除。
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蔡緯嘉-avatar-img
2025/05/19
實用小技巧 但記得別把你的真實個資寫上去了... 上面不會驗證資料真假,唬爛自己是首富也沒關係 但記得保護自己,別留真實資訊
國王 K-avatar-img
發文者
2025/05/19
蔡緯嘉 是的,個資什麼就是不能透漏
    「用AI寫作」這件事一直造成很大的爭議,光是「AI寫作」或者「AI創作」這些詞彙流入你的腦海時,你可能會有千萬種想法開始瘋狂旋轉。   然而無論你贊同與否,都請暫且讓腦內風暴停息一下,先來看看這個千挑萬選(並沒有)的有趣題目吧!   這篇雜談的由來很簡單,不過就是因為一個充滿好奇的
最近用了Grok協助寫作,真的比其他的AI,在中文類古文小說的生成上,通順不少。
圓糰-avatar-img
發文者
2025/03/23
老安的雜文基地 我常常有跟AI吵架的習慣(什麼奇怪的習慣),在語言對話上,Grok的反應的確勝出更普遍使用的ChatGPT不少。   ChatGPT有很濃的「我教你做事」的氛圍,Grok則更加中立,它會更傾向幫助使用者釐清問題並且回到問題正軌。   至於你說的中文類別的問題更通順的部分,我還沒有反覆實驗過,無法很確切地肯定,但目前為止是有這種「感覺」的。
本文介紹一篇新發表之研究,利用機器學習方法,系統性地繪製了氣候政策文獻的地圖。研究團隊開發新的氣候政策類型學,將文獻按政策工具類型、部門和地理位置分類。分析顯示,科學關注與政策密度之間存在差距,例如產業部門政策的科學研究明顯不足。研究成果以「活地圖」形式公開,有助於促進更有效的氣候行動。
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圍繞 DeepSeek AI 開發的爭議核心在於指控其從 OpenAI 的專有系統中進行模型蒸餾,引發了知識產權(IP)和 AI 倫理實踐的質疑。以下是詳細分析: OpenAI 的關鍵指控 OpenAI 聲稱 DeepSeek 使用「蒸餾」技術以極低成本複製了 GPT-4o 和 o1-pre
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DeepSeek的「底細」, 深不可測,​姑且就教育相關的思考,略述皮毛: 1.這款「標靶式」訓練的語言模型,對一定的問題有一定的答案(包括不給答案),應該是有系統、有計畫的全局部署:先有「抖音」,以影像改變孩子對世界的感知;DeepSeek(及以後許許多多的中國模型)則企圖以獨特的結界語境,影響
市場靜待美國總統大選以及本週利率決議,PLTR公布財報保持高成長,META加入政府AI採用語言模型的競爭,亞馬遜數據中心核能共址供電遭否決,同時美韓簽署民用核能合作,平衡行業短線衝擊,市場維持中性偏強,位階墊高、突破,中小型股相對表現,債券短線反彈逢低表現。
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摘要 隨著AI模型規模的不斷擴大,單一數據中心的同步訓練方法已接近其物理限制。Google透過其先進的多數據中心基礎設施展現出明顯的效率優勢,而OpenAI與微軟則展開極具野心的多數據中心訓練計畫,力圖在基礎設施競賽中超越Google。文章深入探討了多數據中心訓練的技術挑戰,包括同步與異步梯度下降
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嗨,歡迎,幸運的第一萬零六百八十一個訪客。 想必你已經知道我是誰了,也可能似懂非懂,甚至一無所知?
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