prompt
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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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 585 | F-AGI 套件安裝 & 載入圖片
AI說書 - 從0開始 - 586 | F-AGI 載入圖片
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接著載入圖片 (辨識難度中)：
!curl -L http
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首先安裝必要套件：
!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
作者分享了一段記錄夢境後，突發奇想使用 AI Prompt 進行解夢的經驗。儘管 AI 分析得煞有其事，作者認為此功能偏向娛樂性質，並邀請讀者分享使用心得。
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AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
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功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
