AI 遊戲引擎：虛擬世界的新紀元還是海市蜃樓？
遊戲技術的演進一直令人著迷，從像素到多邊形，再到 3D。如今，AI 驅動的遊戲引擎正帶來新一波技術革新，尤其是 GameNGen 系統。該系統聲稱可即時模擬經典遊戲《DOOM》的世界，並透過經過大量數據集訓練的神經網路，即時生成遊戲畫面。GameNGen 在重現已知場景方面表現出色，但其創造全新內容的能力仍待驗證。儘管如此，GameNGen 代表了遊戲引擎向 AI 驅動方向的重要進展，可能徹底改變遊戲開發及相關領域。
AI 的 6,000 億美元賭局：從晶圓到雲端，一場驚心動魄的產業博弈
在這場驚心動魄的 AI 供應鏈大戲中，從晶圓製造到雲端服務，每個環節都在上演著精彩的角力。科技巨頭們正在吸收巨大的需求風險，但這種平衡能持續多久？本文深入探討了 AI 產業中錯綜複雜的關係，揭示了台積電、輝達、雲端服務商等關鍵玩家如何在利潤和風險之間尋求平衡。我們將看到，在這個價值 6000 億美元的市場中，每個決策都可能引發連鎖反應，而整個產業的未來走向，或許就取決於這場驚險萬分的博弈。
如何透過 Key-Value Paired CSV 建立 RAG資料集？
所謂的 Key-Value paired CSV 在我們系統中指的是有明確定義 CSV檔案標頭欄位名稱且沒有巢狀結構（ex. cell 沒有分割或合併）的 CSV檔案，有明確定義欄位名稱與其對應的數值，系統在剖析檔案內容時會更加的精準。
如何校正 RAG後的資料集 | 操作教學
點選 RAG 選單進入 RAG 資料及列表，並選定要進行校正的資料集。 在已檢索的資料及列表中點選要校正資料的語料片段。 點選要校正的語料區塊後會展開一個選單，然後編修要校正的資料。 資料編修完後點擊『Update chunk』，更新後的數據就可以寫入 Vector Store完成語料的更新。
Agent 的建立流程以及模型選擇 | 操作教學
這個介面是專門用來管理你的 AI Agent 的工具。在這裡，你可以看到所有已建立的 Agent，了解它們的名稱、類型（例如 Chatbot）、當前狀態（像是是否啟用），以及建立時間。你可以利用這個介面新增 Agent、編輯設定或管理它們的狀態。此外，你還可以使用搜尋功能來快速找到你需要的 Agent，方便你更有效地掌握和控制所有的 LLM Agent。
OpenAI 的 Structured Outputs 與 `gpt-4o-2024-08-06` 模型
OpenAI推出結構化輸出功能，確保模型輸出完全符合開發者提供的JSON結構定義。新模型gpt-4o-2024-08-06性能大幅提升，同時降低了使用成本。該功能支援多種模型，包括GPT-4和GPT-3.5系列，適用於Chat completion、Assistant和Batch API。OpenAI採用了特殊訓練和約束解碼技術，提高了輸出的可靠性。此功能還支援視覺輸入，為多模態應用開闢了新的可能性。然而，使用時需注意某些限制，如資料類型限制和初次處理延遲等。