Insights & Innovations

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AI界的三巨頭:Ilya Sutskever、Daniel Gross與Sam Altman的交織與競合

這篇文章討論了三位 AI 領域的巨頭——Ilya Sutskever、Daniel Gross 和 Sam Altman,他們在合作與競爭中的交織關係。Ilya 創立的 SSI 取得了重大的融資突破,並專注於安全 AGI 的研發。Daniel Gross 作為投資界的重要推動力,為 SSI 提供了資金和技術支持,而 Sam Altman 則帶領 OpenAI 走向商業化。三人之間的互動揭示了 AI 領域的變局與未來發展的挑戰與機遇。

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Dancing with AI | 簡立峰老師於中央研究院的演說

這篇文章分享了簡立峰博士在中央研究院的演講,主題是「與 AI 共舞」。他探討了 AI 的快速發展、台灣在 AI 產業中的挑戰與機遇,並強調了資料、算力和硬體的重要性。簡博士也提到台積電的全球影響力,以及台灣應如何在 Edge AI 和應用領域找到突破口,並提醒個人應學會與 AI 互動,提升問問題的能力。

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Apache 筆記:Ubuntu 的 Memory管理

這篇文章探討了 Ubuntu 的記憶體管理,特別關注緩衝區(buff/cache)的作用與管理。文章介紹如何透過 `free -m` 檢視系統的記憶體使用情況,解釋了記憶體分配的各個參數,並強調 Linux 系統會自動管理快取和緩衝區。此外,針對某些情境下是否需要手動釋放 buff/cache,文章也提供了建議和操作步驟。

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PHP 基礎:PHP-FPM 與 mod_php?

這篇文章介紹了 PHP-FPM(FastCGI Process Manager)與 mod_php 之間的差異與優勢。PHP-FPM 採用獨立 process管理,提供更好的效能、靈活性與安全性,特別適合高並發環境。相比之下,mod_php 對資源管理較差,記憶體使用更高。文中還詳細介紹了 PHP-FPM 的安裝流程,包含如何設定 Apache 與 PHP-FPM 的整合,並提供了對伺服器性能優化的實用建議。

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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。

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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。

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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!

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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