任務自動化：如何用 Notion 提高工作效率
如何用 Notion AI。任務自動化是使用軟體完成您通常會手動執行的任務的過程，例如文檔生成、電子郵件創建和工單管理。這可以是要求AI 準備 Blog 草稿
生成式AI110
ChatGPT, Midjourney 帶動生成式AI, 探索未來新商業的無限可能
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AI 的創業熱潮正遭受現實打擊
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
Kwebbelkop開始利用AI來代替自己：是否能讓創作者告別倦怠期？
有位荷蘭主播 Kwebbelkop 推出了自己的AI版本，讓觀眾可以觀看創作者的動畫版本，但粉絲們的評價褒貶不一。
Unitree Go2 超強仿生機器狗正式亮相！
如果波士頓 Dynamics 公司所販售約 75,000 美元的機器狗 Spot 對你來說太貴了，那麼精簡版的機器狗如何？中國機器人公司 Unitree 發布最新的機器狗Unitree Go2，起價竟然只要為1,600 美元！
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...
什麼是生成式 AI？
生成式 AI 是一種能夠創造全新內容與想法的人工智慧，包含生成對話、故事、圖像、影片和音樂等等。生成式 AI 同樣採用機器學習模型技術，這些模型已在大量的資料上進行了預訓練基礎模型 (FM)