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人工智慧 (AI)
資訊處理系統， 能够類比人類的决策和解决問題的能力。
生成式 AI
可以創建高品質文本的演算法，圖像、音訊和合成數據內容
關鍵工具: 深度學習
以神經網絡深度學習, 使程序能夠識別模式」、「權衡選擇」和「達成結論」
常見模型
生成對抗網絡 (Generative adversarial networks ( GANs)
擴散模型 (Diffusion Models)
變分自編碼器 (Variational autoencoders (VAEs)
大型語言模型 (Large language models (LLMs))
傳統AI
分析歷史數據, 以作未來數值預測和決策
關鍵工具: 機器學習
使用統計演算法來「處理數據」 、 「進行預測」 、 「在多次迭代中優化」
(監督類) 常見模型
- 支援向量機
- 決策樹
- 隨機森林
- 邏輯回歸
- 簡單的神經網路
(非監督類) 常見模型
- 數據聚類
- 數據關聯
- 降維
- 簡單的神經網路
模態與用例
語音用戶界面
語音是進行對話的一種自然且直觀的界面
大型多模態模型
利用更多感知輸入模態，更好地理解世界。
視頻與三維
生成內容以提供更豐富和更真實的體驗
能力與關鍵績效指標 (KPI)
更長的上下文窗口
允許進行深入的對話
個性化
對消費者、企業或行業（例如 LoRA）進行定制的微調模型。
更高的分辨率
處理更高保真度的圖像，以提高準確性
智能體
自主執行多步驟任務幷進行推理，以實現目標。
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