GPT-5.6 全面開放、Codex 併入 ChatGPT：OpenAI 的超級應用戰略
GPT-5.6 三級開放、Codex 併入 ChatGPT 桌面應用、ChatGPT Work 登場。拆解 OpenAI 上市前的超級應用戰略，以及台灣團隊本週該做的三件事。
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TikTok 廣告的優勢
TikTok已迅速成為內容行銷不可或缺的一部分。TikTok內企業能夠與潛在客戶建立情感聯繫，展示他們的產品，並增加他們的覆蓋範圍。儘管沒有購物的計劃，但有67%的用戶聲稱他們在滾動TikTok時受到購物的啟發
TikTok / IG 網紅行銷如何做?
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解析 AI 與災害性風險：Geoff Hinton 與 Andrew Ng 的深度對話
在我們生活的各個方面，人工智慧（AI）都在快速地取得突破。從自動駕駛的汽車到精準醫療的實現，AI 正在為我們的生活帶來前所未有的便利。然而，這種快速的發展也帶來了一些嚴重的潛在風險，包括工作流程的改變，數據隱私的問題，以及在未經充分理解和監管的情況下，AI 可能產生的無法預測的行為。
向量資料庫：解鎖結構化AI在非結構化世界的潛力
前言 近年來，向量資料庫受到廣泛關注，許多公司籌集了大量資金來建立這些資料庫，並被專家稱為AI時代的新一代資料庫。然而，對於一些項目而言，它們可能是一個過度複雜的解決方案，傳統資料庫或numpy ND陣列可能已足夠。儘管如此，向量資料庫仍然極具吸引力，特別是當需要為大型語言模型（如GPT-4）提供長期記憶時。在這篇簡單易懂的文章中，我們將探討向量資料庫是什麼，它們如何運作，以及它們的應用場景和可用選項。 為什麼我們需要向量資料庫？ 為什麼我們需要向量資料庫？ 現今超過80％的數據是非結構化的，包括社交媒體帖子、圖像、視頻和音頻數據，而將這些資料儲存在關聯式資料庫中是很困難的。例如，在處理圖像時常常需要手動分配關鍵字或標籤，因為僅通過像素值來搜索相似圖像是不可行的。非結構化文本、音頻和影片資料也面臨相同的挑戰。而透過向量資料庫的建立，得使用向量嵌入（Vector embeddings）來解決這個問題。 向量嵌入和索引 向量資料庫依賴於兩個關鍵組件：向量嵌入（Embeddings）和索引（Indexes）。向量嵌入是一種將數據轉換為連續向量表示的技術。這種轉換可以幫助將非結構...
大多數外星生物可能是人工智能，而非我們所認識的生命形式
按照現在 AI 演進的程度，幾乎無人懷疑，機器將逐漸超越或增強我們人類獨特的能力。唯一的問題是何時，目前來看 AI 的主導地位將在幾十年內到來
UFO 國會聽證會：聲稱政府擁有外星技術和非人類生物製品
近年來，飛行員和軍事人員報告 UFO（不明飛行物）或 UAP（不明空中現象）目擊事件有所增加舉行了公開聽證會，而證人聲稱政府擁有外星技術和“非人類生物製品”，而這些技術是從 UFO 墜毀地點收集的
