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OpenAI是一家非營利性的研究公司，以造福全人類的方式促進和發展友好的人工智慧。它由埃隆-馬斯克、薩姆-奧特曼、伊利亞-蘇茨克沃等人于2015年創立

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AI 行銷新策略：訪談國際 SEO 權威 Neil Patel 的前瞻觀點

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

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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

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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。

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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...