近日，Elon Musk （伊隆·馬斯克）旗下的人工智慧公司 xAI 宣佈，其開發的 AI 聊天機器人 Grok 將在回答用戶問題時嵌入 廣告內容。這項策略旨在透過廣告收益來支撐高昂的 AI 運算成本，尤其是 GPU（高效能運算晶片）的龐大開銷。Musk 表示，廣告將根據用戶的提問內容 精準投放，例如當用戶詢問健身建議時，Grok 可能會推薦相關的運動補給品或健身器材廣告。 1. 為何 Grok 需要廣告？ Grok 作為一款整合於 X 平台（原 Twitter）… Read More »Grok AI 將在回答中植入廣告：Elon Musk 的商業化策略與影響
WhatsApp 人工智能客服機械人（AI-powered Chatbot）的普及，不僅改變了企業與客戶的互動模式，更大幅優化了營運效率、行銷轉化率及團隊協作流程。 結合 24/7 自動回覆、團隊協作整合、廣播訊息、購物車挽回系統、優惠券發送、無代碼（No-code） 搭建 等功能，AI 客服機械人已成為現代企業不可或缺的數位化工具。以下詳細分析其核心價值與實際應用： 應用場景： 應用場景： 一對多高效推播： 應用場景： 智能挽回棄單客戶： 自動化優惠券發放： 應用場景： 零技術門檻： 預設模板與自動化規則： 應用場景： 結論：WhatsApp AI 客服機械人是企業數位轉型的核心引擎 整合 自動化客服、團隊協作、行銷推播、購物車挽回、無代碼搭建 五大核心功能，AI… Read More »全面解析 WhatsApp 人工智能客服機械人（AI-powered Chatbot）的關鍵優勢與應用場景
GPT-OSS 是 OpenAI 於 2025 年 8 月 5 日正式發布的一款自托管大型語言模型（LLM），標誌著開源大型語言模型領域的一大里程碑。這個模型家族由兩個主要版本組成：gpt-oss-20b 和 gpt-oss-120b，分別擁有約 210 億與 1170 億個參數，且採用尖端的 Mixture-of-Experts（MoE）架構，實現了高效能與優異的推理能力。 GPT-OSS 的主要能力與特色 GPT-OSS 以其多項領先技術和優勢，在眾多大型語言模型中脫穎而出： GPT-OSS 與其他大型語言模型的對比 特色 GPT-OSS… Read More »OpenAI發布的自托管大型語言模型GPT-OSS及其本地部署的準備與步驟
定位：解決傳統開卷考試缺陷，同時培養AI時代的核心能力適用場景：香港的大學、高等學院以至高校專業課程期末考評 一、傳統開卷考試的四大痛點 痛點 具體問題 作弊風險高 學生夾帶未授權資料、在書籍內頁手寫答案、交換書籍 資料攜帶低效 法學考試需攜帶10+本判例集，工程科攜帶公式手冊+圖紙，搬運耗時易出錯 評核目標偏移 教師為防作弊，出題偏向冷門細節，反而偏離應用能力考核初衷 評分標準不一 開放題因教師主觀判斷產生評分差異，學生申訴率高 ▶ 自託管LLM的核心價值：將實體書數位化+AI監考，既保留開卷考試優勢（測深度能力），又根除物理作弊場景 二、為何需要變革開卷考試？——聚焦未來能力的必要性 三、系統設計：AI作為「智能考試伴侶」 （1）架構核心創新 模組 功能 數位資料庫 考前上傳指定材料（教材/筆記/判例），AI自動OCR辨識+建立索引 安全沙盒環境 考試時僅可查詢預存資料，禁用互聯網搜索（隔離維基百科/谷歌/LLMs等外部源） 動態評分系統 記錄學生每次查詢的prompt質量作為評分項… Read More »基於自託管大語言模型(LLM)的人工智能(AI)開卷考試系統
在當今的人工智慧領域，大型語言模型（LLM）已經成為一個熱門話題。隨著技術的進步，研究者們不斷尋求提高這些模型性能的方法。其中一個重要的概念是檢索增強生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation），即檢索增強生成技術。本文將深入探討 RAG 的基本概念、工作原理及其在 LLM 中的重要性。 RAG 的基本概念RAG 是一種結合檢索（Retrieval）和生成（Generation）兩種技術的模型架構。傳統的 LLM 通常依賴於大量的訓練數據來生成回應，但這些模型在面對需要具體知識或最新資訊的問題時，可能會表現不佳。RAG 模型通過引入檢索機制，能夠從外部資料庫中獲取資訊，從而增強生成的內容，提升模型的準確性和實用性。 RAG 的工作原理RAG 模型的工作流程主要分為兩個步驟：檢索和生成。 檢索階段：當用戶提出問題時，模型首先會根據問題的內容從一個預先建立的資料庫中檢索相關的文檔。這些文檔可能包含有用的信息，能幫助模型更好地理解問題的背景。此階段使用先進的檢索算法，如基於關鍵詞或深度學習的方法，來尋找與查詢最相關的內容。 生成階段：在檢索到相關文檔後，模型會將這些文檔與用戶的問題結合，然後生成一個更為詳盡和針對性的回應。這一過程不僅提高了生成內容的準確性，也使得模型能夠提供更具體的答案。生成模型通常使用如 GPT 系列等先進的生成式預訓練變換器來產生流暢且具備邏輯性的文本。 RAG 的優勢RAG 模型相較於傳統的 LLM 擁有多項優勢： 知識更新：傳統的… Read More »了解RAG技術：如何提升大型語言模型的準確性並令它更聰明？
在人工智能快速發展的今天，大語言模型（Large Language Models，簡稱LLM）已成為許多人關注的焦點。隨著技術的進步，將這些強大的模型下載到私人電腦上變得越來越可行。本文將探討這種做法的優勢，以及需要考慮的因素。 下載LLM到私人電腦的主要優點： 1. 成本效益高 將LLM下載到私人電腦後，使用者可以免費、無限制地使用模型。相較於需要支付月費或按次計費的雲端服務，這無疑是一個極具吸引力的選擇，尤其對於經常使用AI工具的個人或小型企業來說。 2. 隱私保護更佳 在自己的設備上運行LLM，意味著所有的數據處理都在本地完成，不需要將敏感信息傳輸到外部服務器。這大大降低了數據洩露的風險，為用戶提供了更高級別的隱私保護。 3. 穩定可靠的性能 本地運行的LLM不受網絡波動或服務提供商服務中斷的影響。這確保了穩定的性能和持續的可用性，特別適合那些需要在離線環境下工作或對響應速度有高要求的場景。 4. 自主定義和更大控制權 擁有本地LLM後，用戶可以根據自己的需求進行微調和定制。這種靈活性使得模型可以更好地適應特定領域或任務，提高其實用性和效率。 5. 學習和研究的機會 對於AI愛好者、研究人員或學生來說，擁有一個本地LLM提供了寶貴的學習和實驗機會。它允許用戶深入了解模型的工作原理，進行各種測試和改進。 需要考慮的因素儘管下載LLM到私人電腦有諸多優勢，但也存在一些需要考慮的因素： 硬件要求：運行大型LLM需要強大的計算能力，可能需要升級電腦硬件。 技術門檻：安裝和配置LLM可能需要一定的技術知識，對非技術用戶來說可能具有挑戰性。 更新和維護：用戶需要自行負責模型的更新和維護，這可能需要額外的時間和精力。 法律和倫理考量：使用某些LLM可能涉及版權或許可問題，用戶需要確保合法合規使用。 結論… Read More »下載大語言模型到私人電腦：優勢與考量
隨著科技的不斷進步，人工智能（AI）已逐步成為我們生活中不可或缺的一部分。為了提升學生和教師對人工智能的認識與素養，東華三院王余家潔紀念小學於近期舉辦了一場專題講座。 這次講座的主要目的在於增強AI基礎知識：幫助參與者了解人工智能的基本概念、歷史及其發展趨勢。 隨著AI技術的迅速演變，掌握其基礎知識對於未來的學習和工作至關重要。 探索AI的應用：介紹人工智能在各個領域的實際應用，如醫療、交通、教育等，以促進學生對未來職業方向的思考。隨著AI技術的普及，掌握相關技能將成為職場競爭的優勢。 培養批判性思維：引導參與者思考AI技術帶來的倫理及社會問題，如數據隱私和偏見等，提升他們的批判性思維能力，使他們能夠在未來的科技世界中做出明智的選擇。 講座內容概要講座內容主要分為幾個部分，旨在循序漸進地引導參與者理解人工智能的各個層面： 什麼是人工智能：講座開始時，講者介紹了AI的定義和基本概念，並闡述了機器學習、深度學習等關鍵技術的運作原理，讓學生們對AI有一個初步的了解。 人工智能的歷史與發展：接下來，講者回顧了AI的起源及其在過去幾十年的演變，強調了重要的里程碑事件，如1956年的達特茅斯會議，以及近年來的技術突破，這些都為AI的發展奠定了基礎。 AI的實際應用：講者展示了AI在不同領域的應用案例，包括自動駕駛汽車、智能醫療診斷系統和個性化學習平台等，通過這些例子，學生們能夠更具體地理解AI如何影響日常生活。 AI的倫理與挑戰：最後，講者探討了AI技術的潛在風險，如數據的隱私問題、技術偏見和失業風險等，並鼓勵學生們成為負責任的科技使用者，思考如何在推動科技發展的同時，保護社會的公平與正義。 學生及教師的反饋與收穫講座結束後，學生和教師們對此次活動表現出積極的反饋。學生們普遍表示： 增進知識：許多學生表示，透過這次講座他們對人工智能的理解有了顯著提升，尤其是在AI的應用場景方面，許多原本陌生的概念變得更為清晰。 引發興趣：一些學生對人工智能產生了濃厚的興趣，甚至表示希望未來能專門學習相關的科目，這顯示出講座成功激發了他們的求知慾望。 教學啟發：教師們認為這次講座能為日常教學提供新思路，幫助他們引入更多與科技相關的內容，增強學生的學習動機。 提升素養：教師們感受到提高學生科技素養的重要性，並計劃在課堂上進一步探討人工智能的相關話題，鼓勵學生思考AI的未來發展及其對生活的影響。 總的來說，這次講座不僅為學生和教師提供了寶貴的知識，更激發了他們對人工智能的熱情和思考。未來，學校計劃繼續舉辦此類活動，以促進科技教育的深入發展，培養學生在數字化時代的競爭力。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）的發展歷程人工智能的歷史可以追溯到 1950 年代，當時 Alan Turing 在其論文中提出了機器思考的可能性，並創造了「人工智能」一詞。1955 年，John McCarthy 創造了「人工智能」這個詞彙，並在 1956 年舉辦了達特茅斯學院夏季人工智慧研究專案的會議，這被視為人工智能發展的開端。 隨著時間的推移，人工智能經歷了多次技術革新。早期的人工智能研究主要集中在專家系統和啟發式演算法上，而現代人工智能則更多地依賴於機器學習和深度學習技術。這些技術使得人工智能能夠從大量數據中學習模式和規律，並應用於各種複雜任務，如自動駕駛、醫療診斷和金融分析等。 目前，人工智能已經在許多領域取得了顯著進展，但通用人工智慧（AGI），即具備全面人類智慧能力的人工智能系統，仍然是一個長期的研究目標。 什麼是人工智能？人工智能是讓機器具備類似人類智能的能力，能夠學習、推理、解決問題和進行創造性活動。這是一場從科幻構想到現實技術革命的過程。 人工智能的核心特性：感知能力：識別文字、語音、圖像等資訊（如語音助手、圖像辨識）決策能力：分析環境並做出行動選擇（如自駕車）學習能力：通過數據優化自身行為（如推薦系統）創造能力：生成新的內容（如 ChatGPT、DALL·E 等生成式人工智能） 人工智能的目標分層：狹義 人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）：專注單一任務，如語音助手 Siri。通用… Read More »什麼是人工智能？從科幻到現實的智慧革命和發展歷程！
