語言模型
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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
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。
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
AI技術的發展，從大型語言模型到終端AI應用，儘管投資甚鉅，但準確性和技術問題等仍陷瓶頸。科技巨頭如Amazon、Microsoft、Google等大規模投入AI基礎設施，促使市場需求增長。同時，AI搜尋引擎的變革也顯示了對GPU的需求上升。未來，AI技術有望在多領域發揮深遠影響，推動全球經濟變革。
您願意每月支付多少費用來使用 ChatGPT？50 美元？75 美元？還是 200 美元甚至 2000 美元？我相信這個金額一般人都沒有辦法接受吧！但這是 OpenAI 正在面臨的一個問題。
身邊有買的人其實挺少...免費版就很夠用 XD
但可能產業性質不同，理組用起來得心應手
1. 使用GReaT框架進行條件生成：
- Vadim Borisov在2023年發表的文章《Language Models are Realistic Tabular Data Generators》中提出了GReaT框架。GReaT代表Generation of Realistic Tabul