查詢
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前陣子我注意到了一個在國外近一兩年迅速崛起的 AI 查詢平台「OpenEvidence」，一款號稱專為醫療設計的 AI 平台，今天就來向大家介紹這款我認為是多數學生與剛從業的醫療人員夢寐以求的專業級 AI 助手吧！
「成員推斷攻擊」（Membership Inference Attack）是一種針對機器學習模型的隱私攻擊技術。攻擊者目標是判斷某個特定數據樣本是否包含在模型的訓練數據中，從而推斷出用戶的敏感信息。
成員推斷攻擊的原理與工作方式：
• 攻擊者利用觀察模型輸出的差異，尤其是對訓練數據和未見過數據
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NLP 問題從 LSTM 等 RNN 模型轉向 Transformer
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Model Stealing（模型竊取）是一種針對機器學習模型的安全攻擊，攻擊者通過向目標模型發送大量查詢，並根據模型輸出的結果推測模型的內部參數、架構或行為，進而複製或仿製原模型。
Model Stealing的定義：
• 攻擊者無需訪問模型的內部結構（黑盒攻擊），只利用模型的查詢輸出來重建
AI單次查詢耗能已與Google搜尋無異，請放心使用；但訓練強大的AI的過程卻是吞噬能源的巨獸，為了訓練更強大的模型，能源可能是真正重要的關鍵之一，正在引發一場決定未來霸權的全球競賽。
本文將為你揭開AI能源成本的驚人真相，以及你看不到正在開打的巨瓦級能源戰場。
Dense Retrieval（密集檢索）是一種基於向量語義表示的檢索技術，主要用於自然語言處理領域，特別是在開放域問答（Open-Domain QA）與語料檢索任務中。這種方法通過深度學習模型將查詢（Query）和文檔（Document）編碼成密集的實數向量（dense vector），並根據向量
近年來，AI 已成為許多人日常查詢資訊的工具。無論是新聞背景、歷史事件、人物資料，甚至食譜與旅遊攻略，AI 幾乎都能立即給出答案。然而，便利性之下，也隱藏著一個重要的風險：AI 回答的內容並不等於事實。
以最近在網路上被大量討論的問題為例——「楊蘭蘭是哪裡人？」，如果你分別詢問不同的 AI 系
土地開發涉及複雜法規與計畫，買賣前務必查證公告、分區、用途與權利義務，降低交易風險。以下整理四種類型的重劃與徵收資訊，方便快速比對。
🏙️ ① 市地重劃
📌 常見交易情境
廣告主打「黃金重劃區，保證增值」
誤以為重劃完成後即可建屋
忽略抵費地比例與公共設施劃設
🔍 查證方法
@經過一些google網路資料的查詢，第一次知道，原來四十年前的任天堂紅白機，雖然號稱family computer(家用電腦遊戲機)，但其實紅白機的cpu的性能是非常簡化的。
@第一，紅白機的cpu只能做整起計算，不能計算小數點的浮點數。
@第二，紅白機的cpu只能做組合語言的二進位及十六進位
什麼是雜湊表？—— 鍵值對的抽象資料型態
想像一下，你有一本非常厚的通訊錄。如果這本通訊錄是按照每個人的姓名首字母排序的，當你想找「王小明」的電話時，你可以迅速翻到「W」的開頭，然後快速找到他。雜湊表就
