Midjourney、ChatGPT 等 AI 應用爆紅,其背後基礎模型的重要性也備受關注。基礎模型(Foundation model)指的是,透過大量數據訓練出能執行多種不同任務的模型(通常有規模的使用自監督式學習),例如 Google、Facebook 等大型科技公司,近幾年挹注龐大的資源訓練出大型模型,如 GPT-3、BERT 等,都屬於基礎模型。
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Midjourney、ChatGPT 等 AI 應用爆紅,其背後基礎模型的重要性也備受關注。基礎模型(Foundation model)指的是,透過大量數據訓練出能執行多種不同任務的模型(通常有規模的使用自監督式學習),例如 Google、Facebook 等大型科技公司,近幾年挹注龐大的資源訓練出大型模型,如 GPT-3、BERT 等,都屬於基礎模型。
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近幾年大為流行的Low Code、No Code AI平台,強調不用培養AI團隊與快速看到結果。由於主打「完全不需寫程式」或「寫少量程式」就能完成工作,也讓不少公司開始考慮是否導入相關系統。而這麼多的平台工具該怎麼選呢?
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ESG正在改變全球產業的遊戲規則,淨零碳排大限逼近,AI如何賦能產業、企業以及環境邁向永續,未來十年、二十年,我們的下一代會如何生存,一直是科技人所關注且迫在眉睫的重要議題。AI競賽這麼多,要怎麼做才能突出呢?本篇將帶你深入淺出探索AI在ESG、綠能、碳排放的趨勢與應用。
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台灣 AI 轉型的對手,到底是誰?輸贏又該如何評估?而且國外已經有商管學者研究發現,生成式 AI 並不能創造新的永續優勢,只是放大企業既有的優勢。原因是什麼?這樣的研究結果對我們又有哪些啟發?本週電子報與各位分享。
換個不同的眼光,只要將維度從兩度空間調整為三度空間,定位點從平面移到空中俯瞰,有沒有可能,牆並沒有我們原先想的那麼高、那麼長、那麼難以跨越?有沒有可能很容易找到繞道而行的捷徑? 本週的電子報邀請基金會的顧問群提供不同的新眼光,分別從語言學、建築還有中國古籍《三十六計》出發,結合人工智慧與數位轉型,與你共同分享一次「發現之旅」。
我們都知道 AI 影響所及,將產生巨大的結構轉變,因此希望儘快找到解決方法。但無論數位轉型或 AI 導入都不是單純的線性過程,當中需要不斷試誤、調整和適應,隨時準備調整策略將成為企業常態。因此,這絕不只是技術應用問題,還牽涉到組織結構、流程和市場定位的改變。