PHP基礎：關於 php.ini 中 max_input_vars 的設定
這篇文章探討了如何最佳化 PHP 的 `max_input_vars` 設定，該參數控制透過 `$_POST`、`$_GET` 和 `$_COOKIE` 傳遞的變數數量。文中強調了根據應用程式需求來調整該值的重要性，並提供了具體步驟來修改 `php.ini` 文件。最後，還提醒用戶需在修改後重啟伺服器，並持續監控效能和安全性。
DataGemma：以真實數據為基礎，破解人工智慧的「幻覺」難題
Large Language Models（LLMs）已成為 AI領域的核心推動力。然而，伴隨著這些進步，LLMs 也帶來了一個令人頭痛的問題：「幻覺」（hallucinations）。這種現象指的是模型在缺乏足夠資訊或理解的情況下，仍然自信地生成錯誤或不準確的內容，誤導使用者。為了應對這一挑戰，Google 推出了 DataGemma，其目標是想要將 LLMs 與龐大且可靠的真實世界數據資料庫『Data Commons』相結合的創新嘗試。
關於 OpenAI 新推出名為 o1 model的一些筆記
OpenAI 新推出的 o1 系列模型，厲害的地方是可以做很深入的推理。它在科學推理方面表現特別好，像是在程式競賽和數學比賽中都拿到很高的成績。這個模型最特別的是，它會先想一想再回答，而且可以產生很長的內部思考過程。現在有兩種版本：o1-preview 適合需要用到廣泛知識的難題，o1-mini 則比較適合程式和數學任務。不過要注意，用這個模型時要給它足夠的空間來思考喔！
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。
How to do “Prompt Engineering” right in 2024
提示（Prompt）是生成型AI模型的輸入，用於引導其輸出，可包括文本、圖片、聲音等媒體。Prompt Template是含變量的函數，用於生成具體提示。提示的主要組成部分包括指令（核心意圖）、範例（輔助AI完成任務的示範）、輸出格式指定和風格指示。這些元素共同作用，使提示能夠有效地引導AI完成各種任務，如文本生成、圖像描述和音頻總結等。提示的設計對於獲得準確、相關的AI輸出至關重要。