Tag: 人工智慧

人工智慧的未來：你需要了解的技術趨勢、開源挑戰與投資機遇

人工智慧（AI）正在快速發展，並將在未來幾年內對我們的世界產生深遠的影響。這篇文章將帶你了解 AI 領域的三大技術趨勢、開源軟體在這個領域的挑戰，以及 AI 投資的現狀與潛在機遇。這些內容基於前 Google CEO Eric Schmidt 在史丹佛大學的一場演講，為你揭示 AI 世界的前沿動態。 1. 大規模上下文窗口：AI 記憶能力的飛躍 AI 模型的上下文窗口技術正在迅速擴展，使得 AI 現在能夠處理和記憶更多的資訊。上下文窗口就像是 AI 的短期記憶，允許系統在處理大量文本數據時，更加精確地理解和回答問題。Eric Schmidt 解釋說，隨著上下文窗口的擴展，我們可以向 AI 提供整本書的內容，並要求它給出綜合的結論，這使得 AI 的應用場景更加廣泛，無論是在教育、科研還是商業領域，都能展現出更強的實用性。 2. AI 代理：從學習到行動的智能演進 AI 代理是能夠根據學到的知識進行推理、決策，並自我修正的智能系統。Schmidt 提到，這些 AI 代理模型在化學和材料科學等領域特別有潛力，能夠通過實驗來驗證自己的假設並更新知識，這大大加速了研究的進展。這樣的技術不僅提升了研究效率，也開創了全新的科學發現模式，讓 AI 不僅僅是輔助工具，而成為了主動參與者。 3. 從文字到行動：AI 的數字指令執行能力 AI 的另一個重要發展是從文字到行動的能力，這項技術允許 AI 系統將自然語言指令轉換為具體的數字行動。例如，生成程式碼、執行任務甚至創建新的應用程式。Schmidt 分享了一個例子，如果政府試圖禁止某個應用程式，用戶可以命令 AI 迅速生成一個類似的替代應用，並迅速上線，展示了 AI 系統在數字化任務中的強大潛力。 開源軟體的挑戰：資本與技術的拉鋸戰 Schmidt 在演講中也談到了自由和開源軟體在 AI 領域中的角色。他指出，開源軟體一直是技術創新的重要推動力，許多公司，包括 Google，都依賴開源技術來加速發展。然而，隨著 […]

探索多語言手語生成的新紀元

在現代科技迅猛發展的時代，我們見證了語言模型在各種應用中的卓越表現。然而，手語這一重要的溝通工具在數據科學領域的研究卻相對較少。鑒於全球有數百萬的聾啞人士依賴手語進行日常交流，如何利用人工智慧技術提升手語的生成和翻譯成為了一個亟需解決的問題。本文介紹了一項突破性的研究工作，提出了首個全面的多語言手語資料集——Prompt2Sign，並基於此資料集開發了首個多語言手語生成模型——SignLLM。 SignLLM模型不僅能夠從文本或提示生成精確的手語手勢，還能支持美國手語（ASL）以及德國手語、瑞士德國手語、瑞士法國手語、瑞士義大利手語、阿根廷手語、韓國手語和土耳其手語等八種手語。這一創新模型結合了基於強化學習的損失函數和模塊設計，顯著加速了模型的訓練過程，並在多語言手語生成任務中達到了最先進的性能。 在這篇文章中，我們將深入探討Prompt2Sign資料集的構建過程及其獨特性，並詳細介紹SignLLM模型的設計原理和技術創新。我們相信，這項研究不僅為手語生成和翻譯技術帶來了新的突破，也為未來的多語言手語研究奠定了堅實的基礎。讓我們一同走進這個充滿潛力和希望的領域，探索手語生成的新紀元。 手語模型的建立與其他語言模型的不同之處 SignLLM模型的建立方式與其他語言模型有幾個顯著的不同之處： SignLLM模型的創新之處在於其多語言支持和強化學習的應用，使其能夠更有效地處理大規模、多語言的手語數據，並且在多語言手語生成任務中達到了最先進的性能​​。 未來應用 SignLLM模型的未來應用潛力巨大，特別是在以下幾個方面： SignLLM的多語言支持和強化學習能力，使其在上述各個領域中具有廣泛的應用潛力，並為聽障人士創造了更多的機會和便利​​。 Fang, S., Wang, L., Zheng, C., Tian, Y., & Chen, C. (2024). SignLLM: Sign Languages Production Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2405.10718. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.10718

如何利用 CO-STAR 框架優化大型語言模型的應答：以編寫華語教材和學習者詞典詞條為例

🔹 引言：CO-STAR 框架與語言模型應用 隨著人工智慧（AI）技術的發展，大型語言模型（LLM, Large Language Models） 在自然語言處理（NLP）領域的應用愈加廣泛。其中，如何透過最佳化的方法來提升語言模型的應答準確性與可用性，成為學術研究與教育應用的重要課題。 在華語教學領域，LLM 已被應用於 華語教材編寫、學習者詞典製作 以及智能輔助教學。然而，當模型產生內容時，可能面臨詞義模糊、語境不準確、學習者適應度低等問題。因此，本文探討如何利用 CO-STAR 框架 來優化大型語言模型的應答品質，並以 華語教材開發 與 學習者詞典編寫 為應用場景，提供具體的實踐方案。 🔹 什麼是 CO-STAR 框架？ CO-STAR 框架是一種專為增強 AI 模型應答能力而設計的策略，包含以下六個核心要素： 應用 CO-STAR 框架，可以有效提升語言模型在特定教育場景的輸出品質，進而提高華語教材與詞典內容的準確性與可讀性。 🔹 CO-STAR 框架在華語教材編寫中的應用 1️⃣ Context（上下文）：針對不同學習階段提供適切內容 在編寫華語教材時，需要考量學習者的語言程度，如初級、中級、高級。因此，在模型輸入提示（prompt）時，可加入以下資訊： ✅ 初級學習者：提供基本詞彙與簡單句型，避免過於複雜的文法結構。✅ 中級學習者：強調語境運用，適當加入常用搭配詞與例句。✅ 高級學習者：提供專業詞彙與文化語境，幫助學習者理解深層語義。 📌 示例： 輸入：「請為初級學習者編寫 ‘吃飯’ 的解釋與例句。」 CO-STAR 優化後的 AI 回應：吃飯（chī fàn）：吃東西，特別是指正餐。例句：我每天中午十二點吃飯。 2️⃣ Objective（目標）：明確教材的教學功能 華語教材的編寫應明確目標，例如： 📌 示例： […]