ML
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
本章的範圍展示了通過概念驗證編碼原型範例，探索自動化生成式 AI 創意的快速崛起，目標是證明，隨著生成式 AI 的持續擴展，生成創意將呈指數級增長。
本章的主要限
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創意是指透過直覺思考、腦力激盪及其他想像力驅動的方法來創造新想法的過程，生成式創意則利用生成式 AI 技術創建內容，包括文本、文本轉圖像、圖像轉文本，以及圖像轉圖像的創
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本章涵蓋主題為：
定義自動產生構思
超越人類設計提示的世界
實施基於檢索增強生成 (RAG) 的系統
ChatGPT總結一個流程
Meta Llama 2 用
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生成式創意（Generative Ideation）是指在無需人類干預的情況下生成想法與內容的過程。儘管最初的創意自動化流程開發仍需要人類設計師和開發者參與，但生成式生
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我們首先定義了 F-AGI (Functional Artificial General Intelligence)，描述其在封閉生態系統中完成特定實際任務的能力。接著
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延續 AI說書 - 從0開始 - 607 | Midjourney 與 Runway Gen-2 串接 的圖片，將其匯入 Runway Gen-2 並使用 Promp
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首先先從 Midjourney 產出圖片，可透過以下程式下載：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis205
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整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
單一一個感知器雖然能解一些問題，但能解的問題範圍極其有限。如果把多個感知器組合，形成一個多層感知器(multilayer perceptron, MLP)，那這個由多個神經元所組成的網路，將可以解決更複雜、更困難的問題。這一節的主要內容，就在概略地介紹多層感知器。
