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苏姿丰:5 年内 AI 无所不在,看好个人电脑商机庞大

超微董事长暨执行长苏姿丰今天出席超微创新日(AMD Innovation Day)活动,她看好人工智慧(AI)商机庞大并表示,5 年内 AI 将无所不在,个人电脑市场依旧潜力无穷,同时提到因为与台积电等夥伴紧密合作,让超微取得现在的成绩。

超微(AMD)下午在文华东方酒店举行Innovation Day活动,英业达、群联等多位超微供应链合作厂商高层出席。

苏姿丰介绍超微旗下首款x86处理器的人工智慧(AI )引擎Ryzen AI,她表示,AI存在很久,因日前ChatGPT兴起,市场才开始意识到AI,AI有很大机会,但市场变化极快。5年内AI将无所不在,不过AI要成功需要软体,超微也有投资。

苏姿丰看好个人电脑仍是非常大的市场,超微与电脑供应链和晶圆代工厂有相当好的合作关系。她强调,超微与晶圆代工夥伴台积电合作关系紧密,超微2017年仅1%市占率,如今因生态系合作建立,才有现在的成绩。

苏姿丰会後对媒体问及此行感觉,她回说「wonderful」(很愉快),并表示台湾食物「fantastic」(非常美味)。

超微晚间举办晚宴,苏姿丰将与广达等电子大厂高层会面。苏姿丰20日将出席阳明交大颁授名誉博士学位典礼。

(作者:张建中;首图来源:达志影像)…

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AI 让开发时间加速 5~10 倍!游戏引擎大厂 Unity 执行长:AAA 级作品将更多、更快

游戏引擎大厂 Unity 执行长约翰·里奇蒂洛(John Riccitiello),在最近一次《美联社》采访报导中,对 AI 时代的游戏未来提出预测及反思。

「要打造令人印象深刻的电玩游戏,在以往需要动员数百名游戏设计师、平面艺术家以及音乐家,投入多年时间开发。有了生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence)的介入,将会把游戏开发时间缩短五至十倍。」

无论是要调整阳光反射在叶子上的角度、或是要设计游戏内的非玩家角色(NPC)的行为,生成式 AI 可以有效地简化整个设计过程,被应用在产生《决胜时刻》(Call of Duty)、《侠盗猎车手》(Grand Theft Auto)等大型游戏中的每一段对话、环境细节、及灯光效果。

除了前期的游戏设计,开发人员还可以透过 AI 工具的辅助,在短时间内模拟游戏场景,在最後的测试阶段中,快速对游戏做微调及侦错(Debug)。

里奇蒂洛向媒体表示:「这些事情都正在发生,生成式AI将会帮助游戏产业,让游戏更快、更便宜、品质也更好。」…

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【讲座讯息】中学生该如何掌握进入 AI 之门的钥匙-2022 IBM SkillsBuild 科技人讲堂 – 科学月刊Science Monthly

Author 作者 2022 IBM SkillsBuild线上自主学习徵文竞赛筹备小组IBM SkillsBuild大数据人工智慧数据科学AI科技人讲堂线上自主学习徵文科学月刊■ 三不五时就会听到「大数据」,但大数据究竟是怎麽改变我们的生活?
■ 人工智慧研究正夯,中学生入门 AI 学习的第一步该些做什麽准备?
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对数据科学、人工智慧有兴趣,却不知道怎麽开始学习的第一步吗?8/23~8/24 连续两天,由 IBM SkillsBuild x 科学月刊带来的「#科技人讲堂」免费线上讲座,将带你深入浅出了解时下热门的新科技 (ゝ∀・)——★
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时间:8/24(三)14:00~15:20

讲题:中学生该如何掌握进入 AI 之门的钥匙

讲者:蔡宗翰 教授(中央大学资工系)

报名连结:https://reurl.cc/60Zgar
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什麽是「IBM SkillsBuild」?

IBM SkillsBuild 是一个由 IBM发展的免费线上自主学习平台,透过这个专业平台,能让你无论身处何时、何地,都可以随时开始学习「科技」。

IBM SkillsBuild线上学习平台(完全免费使用!)

老师与一般大众注册连结:https://scimon.pse.is/4btt52

学生注册连结:https://scimon.pse.is/4cety4
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什麽是「科技人讲堂」?…

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Aiello 犀动智能:一间台湾本土 AI 新创,要怎用「逐字稿」攻进智慧商业分析市场?

以 ChatGPT 为首的各式大型语言模型(LLM)与生成式 AI 正在席卷整个科技与网路业界 ,在这巨浪中,INSIDE 曾介绍过专精在自然语言处理的台湾 AI 新创「Aiello」犀动智能也没置身事外,打算从原本擅长的旅宿场景进入纯网路平台,在今年 5 月推出了线上语音转文字的 AI 平台「Vocol.ai」。

Vocol.ai 乍看之下跟不少逐字稿软体看起来相当类似,除了即时录音之外,使用者也可以上传是先录好的录音档,只要录音档音长十分之一的时间,Vocol.ai 就会自动整理出精准度颇高的逐字纪录与摘要内容给使用者,甚至连不同的讲话者讲了什麽,都能个别快速整理成摘要,十分方便。

而且根据笔者实测,Vocol.ai 也不能说成只是单纯的逐字稿软体,更是一组「线上协作」平台,不同使用者彼此之间可以互相开权限,让众人围绕在纪录文字上一起工作、纪录、下注解;不过,犀动智能创办人沈书纬对 Vocol.ai 的想像却不止如此。

从 BERT 走向混合模型

AI 处理自然语言在这几年的发展速度堪称搭火箭一样,从刚开始大众觉得很多语音助理还有点笨笨的、只能处理特定问题,到现在 ChatGPT 已经可以生成十分通畅、详尽(虽然不一定准确)的资讯。

作为一间处理语言 AI 的新创,犀动智能自然是站在海景第一排的位置亲身感受这一切,光是怎麽从专门处理旅宿场景的小犀智能音箱走到 Vocol.ai,就足以代表 AI 自然语言在这几年是怎麽进步的。沈书纬解释,2019 年创业之初所发表的小犀管家智能语音 AI 平台是基於 Google 在 2018 所提出的开源技术「BERT」所打造,犀动智能很直觉地将它作为单纯文本分类模型、不做复杂结构分析;再简言之,犀动只把 …

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波士顿机器狗结合 ChatGPT 後,会发生什麽事?

波士顿动力的「大黄狗」Spot 可说是机器人界的网红,会巡逻、会搬砖、会跳舞的 Spot 诞生後就吸引全世界机器人爱好者的目光,谁能拒绝灵活憨厚,还会卖萌的机器狗?

经过多年发展,卖萌不再是 Spot 的「主业」,波士顿动力介绍 Spot 现在能帮助人类完成特定任务,如跨洋轮船检查仪表、参与地势复杂的勘测或救援等。如果以 Spot 灵活身躯再装上 ChatGPT 这麽聪明的大脑,会发生什麽事?

人工智慧专家 Santiago Valdarrama 还真做出了有「最强大脑」的 Spot。

ChatGPT 大幅简化人机互动

Santiago 分享与改造版 Spot 互动影片,可能是史上第一只会讲话聊天的机器狗。Spot 不只是装了「Siri」的装置,当它回答人类问题时,身体还会随内容和语调摆动,就像瓦力再现。当问「Yes Or No」的简单问题,还会「点头」「摇头」等身体语言回答,可见 Spot 不只内建智慧音箱那麽单纯。

接上 ChatGPT 後,Spot 最大变化就是听得懂人话了,且能和消费者以自然语言沟通。Santiago 示范对 Spot 说房间太挤,请它後退,话音刚落 Spot 就理解 Santiago 的意思,往後退了几步,颇有科幻电影的 …

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2022年全球高科技产业并购高度集中软体业,未来海量数据发展AI成为趋势

令人感到意外,全球科技巨头在近年大量并购TMT(Technology, Media, Telecom)产业,而2022年前10大并购案有9案是软体业,凸显未来科技业的重要走向,成为市场瞩目焦点。不过,专家强调,2022年随着利率上升、地缘政治议题发酵及法规限制,将趋於保守导致并购数量衰退。

全球科技大厂纷纷走向并购软体

近日由微软(Microsoft )投资OpenAI所开发的人工智慧聊天机器人ChatGPT引起风潮,象徵全球的科技走向了另一个崭新的阶段,然而ChatGPT的诞生是多年来产业酝酿下的结果。

台湾玉山科技协会理事长童子贤於12日在「地缘政治下的矽岛曙光-台湾科技产业新赛局」科技论坛中表示,後疫情时代的来临,科技产业进入新赛局,各国争相加入科技产业竞争行列。

科技产业的变化和趋势,可以从企业的「并购案」中发现端倪。勤业众信联合会计师事务所公的资讯显示,2020年至2022年全球高科技产业的前10大并购案,主要落在电信业、媒体业以及软体业等3大产业。

勤业众信财务顾问服务执行副总经理黄俊荣於论坛中指出,TMT并购交易相当活跃,自2020年起全球掀起电信业整并浪潮,2021年则是有华纳兄弟(Warner Bros)与Discovery的指标性合并案,

他强调,到了2022年又以软体产业为绝对大宗,指标案是云计算和硬体虚拟化的软体公司威睿(Vmware)、电子游戏控股公司动视暴雪(Activision Blizzard)、社群软体推特(Twitter)及图形编辑器公司Figma,这些被并购公司以稳定现金流及软体即服务(SaaS)模式之标的最受青睐。

关键评论网 / 庄贸捷拍摄

针对科技业3巨头,在2020至2022年,微软的交易数量达71件,在本业的云端、AI运算和游戏上,在分别向永续能源、碳捕捉等领域拓展;Alphabet有58件则向新进能源和软体服务上拓展;至於Meta有23件并购,除了本业社群、元宇宙,也向金融、零售业扩展,而这些都脱不开人工智慧的应用。

关键评论庄贸捷拍摄

地缘政治议题发酵,并购案开始走低

人工智慧受惠於巨量数据库才可以有突破性发展。例如:ChatGPT先从使用者那里收集资料,并强协作加强训练和微调语言逻辑,同时使用者可对从ChatGPT收到的回覆投赞成或反对票;投票时还可以额外填写文字回应进行纠错。

Appier沛星互动科技与iKala爱卡拉互动媒体股份有限公司董事简立峰也分享,ChatGPT的横空出世让电脑开始说人话,透过便利的人机对话,可以自动生文案、出报告、写程式、产生图像,提高白领工作的生产力,却也造成各行各业工作被取代的恐慌。

他强调,ChatGPT带动生成式AI的快速发展,资讯科技进入到真正的「电脑」时代;而这台电脑是具备学习能力的大型语言模型,需要庞大的训练资料与算力才能建构而成。拥有此技术、资金与人才的企业甚至国家,将是非常少数。未来大国竞争、大型科技企业垄断的态式,将越来越强烈。

这意味着,即使是软体科技产业,也快速出现典范转移。由於电脑可以一定程度的自动写程式,低阶工程师的角色面临挑战。未来软体公司为了避免依附科技巨人,都需要增强AI能力以应对竞争空前激烈的市场。

不过,并购在2021年创下交易数量/金额以及估值的历史新高点,其中以高科技产业的并购交易约占2至3成。然而,2022年下半年随着利率上升、地缘政治议题发酵以及法规限制,私募基金也因融资成本攀升趋於保守,导致并购数量衰退。

黄俊荣分析,科技大厂持续透过并购与部分股权投资跨入新领域,包含医疗、电动车、新能源及AI等;电信业整并後回复三大厂短期呈现平衡态势,相对成熟之产业预期也将透过并购持续整合,而未来的并购,因为地缘政治议题持续发酵,供应链短链化及移转变得日益艰难。

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吓爆!Tesla 自动驾驶系统误判马车为逆向与打横的大卡车(影片)

虽然 Tesla 的自动驾驶系统堪称是全球最敢冲也应该是相当先进的系统。只不过随着启动 Tesla Autopilot / Full Self-Driving 系统的用路人越来越多。其中也许包含了不少赞许的评价,但这套系统面对的状况越来越复杂,也有专家实测之後感到忧心。最近,有人则是以影片揭露了,Tesla 的这套系统在路上遇到非内建车辆物件时会有什麽样的反应 – 必须说,看起来真的是两个字:「混乱」。继续阅读吓爆!Tesla 自动驾驶系统误判马车为逆向与打横的大卡车(影片)报导内文。

▲图片来源:_realrusty (TikTok)

吓爆!Tesla 自动驾驶系统误判马车为逆向与打横的大卡车(影片)

不知道一般而言,在路上遇到自动驾驶系统无法判断的车辆种类的机率有多高(总觉得在台湾应该是爆高才是)。总而言之,一支最近在 TikTok 相当热门的 Tesla 车内影片显示。当这套自动驾驶系统在面对路上行走的「马车」的时候,有着相当奇妙甚至可能会有点危险的判断状态。

从这支影片中我们可以看到,测试者在遇到马车後方的汽车超车之後。Tesla 的仪表板一开始先是在行人(单车/机车)与卡车之间切换。之後则是稳定的判断这台上面有着人的庞然大车为卡车。不过当车辆更为靠近时,这套系统就开始产生了判读异常的现象。

不仅有几幕看起来像是大卡车瞬间直接打横在路上(惊),甚至还有出现逆向行驶的画面(吓爆)。至於有行人紧黏在大卡车後方的画面,因为对车上的安全系统相对来讲威胁(应该)较低,就不特别提了(明明还是提到了)。

讲起来,一套辅助驾驶/主动安全系统对於路上车辆的判断能力,虽然不能要求它可以百分之百辨识出所有种类的车辆。不过至少对於「不明车辆」的行进方向的判断,个人觉得应该要能有稳定且准确的判断。才能避免当驾驶疏忽或是处於自动驾驶状态的时候,这套系统不会误判造成重大的事故。

Tesla 十分倚赖视觉系统来判断路上状况来辅助自动驾驶系统行进的策略。许久前就曾经因为遇到打横的白色卡车误判状况而发生意外;在台湾也有无法对应在快车道上的工程车辆发生事故的问题(类似的状况也有受到其他国家政府机关的调查)。最近更是有人拿假的小孩模型来考验 Tesla 的主被动安全能力,结果则是直接撞飞撞烂,还引起了粉丝与质疑者间的争论。

这次的抖音影片虽然看起来有点滑稽搞笑。不过假若是在更高速遭遇到这类无法正确判读的车辆,当视觉系统又再度误判这台车的行进方向为逆向或打横时,就不知道 Tesla 的主动安全系统会怎样对应了…

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老牌英文拼写检查工具Grammarly也推生成式AI应用GrammarlyGo

在各家编辑器纷纷整合大型语言模型,提供人工智慧编辑功能,协助使用者编写文字的风潮下,用於纠正拼字、文法和标点错误的老牌输入助理Grammarly,也将推出结合大型语言模型的新工具GrammarlyGO,能够以人工智慧技术依用户要求修改文字。

GrammarlyGO具体功能是可依据使用者的提示,快速产生文字草稿,或是以使用者的文字为基础,依据需要的语气和清晰度,重新编写文字,用户可以要求GrammarlyGO以较正式的语气,或是更友善的语气改写原来的文字。GrammarlyGO也能够修改文字调整长度,用户只要点击提示就可以让文字更长或是更短。

GrammarlyGO可以扮演协助构思的辅助角色,生成纲要或是想法,供使用者参考或是直接加入到文字中,另外,GrammarlyGO也能模仿他人的语气,根据需要产出个人化写作。

GrammarlyGO会先向Grammarly订阅用户开放,商业和教育版帐号则可在之後参与Beta测试,GrammarlyGO也会供免费帐户使用,从英国、日本和澳洲等国开始,逐渐向各个地区使用者开放。使用者须在Windows、Mac平台的Grammarly应用程式、Chrome扩充套件和线上编辑器使用新的AI功能,GrammarlyGO会对Gmail、Google Doc、Word、LinkedIn和Medium等应用进行最佳化。

官方也表示,GrammarlyGO将会在Beta阶段添加到Text Editor SDK,供开发者取用开发程式。在隐私政策上,用户在GrammarlyGO输入的提示文字和上下文,将会与合作夥伴共享以提供AI功能,但是官方表示,第三方不能将使用者的资料,用於训练模型和改进产品。…

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【ChatGPT先行者经验:多奇数位创意总经理黄保翕】靠AI减少开发重工和注解负担,IT人语言逻辑能力未来更重要

自然语言处理AI可以成为程式开发工作的强力辅助。事实上,从自动生成程式码、提供修改建议,到撰写程式码注解、生成程式说明文件,软体开发公司多奇数位创意已经用ChatGPT和同样使用GPT-3模型的Copilot,来简化这些环节的许多工作。这些工具对开发工作带来的改变,让语言逻辑能力成为工程师重要能力之一,「甚至以後文组的人,即使程式能力不是很强,也可以把开发做得很好。」多奇数位创意总经理黄保翕(Will保哥)直言。

自动化高重复性开发及解释性文书工作

黄保翕他以自家一位Java工程师首次尝试体验Copilot的故事,来说明AI如何应用於程式开发。

这位工程师当时正在与黄保翕讨论专案程式码重复性高,是否要建立一些设计模式(Design pattern)来优化开发流程。「这种事情用Copilot其实一下就搞定了。」黄保翕说。

起初这位工程师还半信半疑,加上当时Copilot免费试用已经结束了,因此工程师不太情愿。黄保翕只好直接掏出300块,并当场教这位工程师如何使用Copilot。

「结果他在IDE刚打了一个@,後面100%正确的程式码就自动完成了。」黄保翕解释,Copilot可以自动将专案所有的原始码进行建模跟分析。当工程师输入提示文字,它便会考虑专案的设计模式跟架构,并预测一个最适合的回答。这意味着,许多重复性的程式码,例如增删查改(CRUD)指令,都能用AI又快又好的完成,省下开发人员撰写重复程式码的时间和精力。黄保翕并表示,由於AI生成的程式码是依照提示指令及开发中专案既有程式码,动态生成的产物,因此这些程式码没有抄袭的疑虑。

多奇还会利用Copilot及ChatGPT,来生产程式码注解及程式码说明书。黄保翕说,工程师通常不喜欢写程式码说明文件,而AI生成的说明书,不只条理清晰,几乎不用修改,还可以文情并茂,容易阅读。现在多奇PM或SA只要把程式码输入ChatGPT里面,再把生成的说明文字贴到Word里,程式说明书就接近完成了。由於程式码是逻辑性很强的文字内容,因此NLP可以轻易生成说明文件,且错误率很低,「如果ChatGPT看不懂你的程式码,那你写的东西也是够烂的。」他笑道。

ChatGPT还能用来优化或检查程式码,多奇甚至为此开发了辅助工具,进一步加速工程师用ChatGPT做这件事。他们开发了一个Google Chrome扩充功能,能自动填入Web版ChatGPT的提示文字,再写了一个Teams机器人,可以将输入的程式码抛转到这个扩充功能上。这样一来,工程师只要在自家Teams频道上贴入程式码,就能直接抛转到Web版ChatGPT,让AI帮忙检查,并提出建议。黄保翕补充,这样不只能简化程式码检查工作,而且每个工程师一天至少会使用ChatGPT 10至20次,透过这个工具来利用免费的Web版ChatGPT,还能省下呼叫ChatGPT API的使用费用。

颠覆开发工作流程,语言逻辑能力更加重要

Copilot和ChatGPT自动化了许多开发环节,不过黄保翕强调,这并不代表工程师会被取代,因为AI没有自主发想能力,因此人类工程师发起新专案、新功能的角色,难以由AI替代。尽管如此,工程师的工作内容和流程,以及被重视的能力,还是会因为这些AI工具的问世而改变。要用提示文字来操作AI写程式、写文件,工程师必须具备两种能力,其一是语言逻辑能力,其二是对开发技术及框架的理解。

给你一个情境,如果你要对ChatGPT描述它,你会怎麽说?黄保翕拿这个问题考过许多人,「很多人会词穷,对工程师来说,这是一个警讯。」他指出,重复性高、有明显设计模式的程式码,工程师可以轻易命令AI生成。但如果要AI生成的内容,涉及较为复杂的业务逻辑或程式逻辑,就需要工程师用更精准的语言提示AI。此时,比起写程式的能力,工程师的语言逻辑能力就显得更加重要。「以後甚至可以找文组生来生成程式码,因为他们更能对AI清楚描述需求。」他说。

要清楚描述需求,除了理解业务逻辑,工程师还得对开发框架及技术足够熟悉。若工程师对技术理解有限,就无法准确告诉AI怎麽写程式。黄保翕说,目前Copilot和ChatGPT约省下了工程师20%的工作时间,这些时间,工程师应该用来深化自己对技术的了解,以利未来能命令AI写出更多、更复杂的程式码。研究开发技术的方向,也会从记忆特定程式码怎麽写,转向理解这个开发框架或技术的强弱项及运作逻辑,因为有许多程式码已经不再是由工程师亲手敲出来,而是由AI工具代为生成。

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微软 CEO:以往的数位助理服务都「笨得像石头」

本篇来自合作媒体 Mashdigi, INSIDE 经授权转载。

稍早接受金融时报采访时,微软执行长 Satya Nadella 认为过去推出的 Cortana 数位助理服务,以及市场业者推出的 Alexa、Google Assistant、Siri 等数位助理服务都「笨得像石头」(dumb as a rock)。

在 Satya Nadella 的说法中,认为多数数位助理服务实际上是以现有搜寻技术为基础打造,并且结合语音识别及与语意理解技术「感知」使用者提问需求,进而透过搜寻技术找到合适解答,再以合适方式向使用者回覆,但绝大部分情况会是直接以搜寻结果条列式呈现,仅特定情境会以事先设定口说方式表达。

而目前导入生成式人工智慧技术的搜寻服务,使用者无论透过输入字句,或是透过口语方式进行互动,系统都能以贴近拟人方式进行回覆,甚至依照使用者需求协助拟定旅游行程安排,或是帮忙摘要长文内容重点,让使用者能更进一步节省过往搜寻时所需整理资讯时间。

因此在 Satya Nadella 的看法,目前结合人工智慧技术的新版 Bing 搜寻服务,将比过往推行的数位助理服务更为实用,同时也将改变过往以来几乎没有明显改变的搜寻使用情况。

除了微软,包含 Google 在内业者也开始着手构思全新搜寻服务,例如 Google 从去年提出大型语言模型 LaMDA,到今年初透露准备推出名为「Bard」的人工智慧聊天机器人,同样会改变既有搜寻服务使用体验。

责任编辑:蜜雅
核稿编辑:Jocelyn…