人工智能作為一項重大技術，旨在徹底改變許多事情，從寫論文到駕駛飛機，但一份報告聲稱，人工智能技術的快速發展可能會危及人類的生存。我們的目標是讓人們能夠了解科技的發展並探索這塊正在加速發生的領域
AI 工具所帶來的行銷以及搜尋習慣的改變，正揭示了下一步使用者行為研究的起點。而要如何重新適應 AI 工具普及後的轉變，NP Digital 的 Neil Patel 在訪談中提到了許多業內觀點，推測未來的網站使用情境與搜尋功能會是什麼模樣，以下讓我們一起來看看。 在人工智慧快速演變之下，SEO 正在發生怎樣的變化？ 傳統工具與 ChatGPT：網站工具的未來 有一點可以肯定的是，未來在進行內容創作，作為 SEO 提升的手段時，是需要更實在的經歷與內容的，畢竟當 AI 可以輕鬆提供各種要訣，真實的經歷與故事會更稀缺。除此之外，Neil 認為大眾高估了 AI 現階段做事情的能力（短期來看），但也低估了 AI 長遠發展後所能帶來的巨大幫助。就目前的情形，AI 還有很多待改進的地方。 而 AI 在現階段改變最多的是人們的搜尋的「提問」（query），Neil 舉例，過往不會有人在搜尋欄中輸入：...
人工智能(AI)新創企業獲得的熱情似乎開始降溫。一些涉足人工智能的創始人和風險投資者逐漸意識到，將聊天機器人的火熱市場轉換為真正成功的業務遠比預期困難
近日，由首爾初創公司量子能源研究中心的 Sukbae Lee 和 Ji-Hoon Kim 領導的團隊在 arXiv 網站於 7 月 25 日發布的研究報告公布了他們使用 「LK-99」 室溫超導體的研究成果，吸引了全世界科研組織的關注
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。
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...
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
