Tag Archives: 機器學習

入選《時代》百大 AI 影響力人物、間接幫助輝達創高峰的李飛飛是誰?

作者 |發布日期 2024 年 01 月 07 日 10:30 | 分類 AI 人工智慧 , 名人談 , 科技教育

談到 AI 推手,不能錯過李飛飛(首圖中)。早在 2018 年,她就以「史上首位受邀華人女科學家」身分參加美國國會聽證會,以「人工智慧:能力愈大,責任愈大」一題對科技倫理發表高見。這門科學尚未成熟時,李飛飛就一心踏入電腦視覺領域,建立圖片資料庫 ImageNet,接續引領演算法、機器學習(machine learning)。此外,華人界 AI 專家李開復也形容她是「AI 的良心」,因為她甚早就轉往這項科技的人本關懷,提倡「以人為本」科學倫理。 繼續閱讀..

AI 競賽蘋果不缺席,研究人員低調發表多模態「雪貂」模型

作者 |發布日期 2023 年 12 月 25 日 13:19 | 分類 AI 人工智慧 , Apple , 會員專區

蘋果和美國哥倫比亞大學研究人員在今年 10 月悄悄推出開源多模態大型語言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM),這項研究命名為「Ferret」(中文為「雪貂」),可以辨識圖像區域內的元素以回應查詢,創造更多應用可能性。

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數學家與機器學習方法能雙向奔赴,解決最難搞的數學難題

作者 |發布日期 2023 年 12 月 12 日 18:07 | 分類 AI 人工智慧 , 會員專區 , 自然科學

對數學家來說,在紙上推論的數學公式純粹又優雅,因此有些學者認為靠電腦運算的 AI、機器學習正在破壞數學美學。但加州理工學院數學和理論物理學教授 Sergei Gukov 表示,當數學家結合人工智慧,可能引領人類進入解決難題的新時代。 繼續閱讀..

AI 也能打擊假酒!研究員開發氣相色譜法 AI 辨識工具

作者 |發布日期 2023 年 12 月 06 日 8:20 | 分類 AI 人工智慧 , 會員專區 , 食品科技

歐洲每年光假酒就造成 30 億歐元(約新台幣 1,023 億元)損失,顯現此新型犯罪活躍程度與規模。科學家訓練出機器學習演算法,能基於幾十種化合物濃度的細微差異區分葡萄酒,可追溯葡萄種植區域與產地,讓冒充高級酒的劣質酒無所遁形。  繼續閱讀..

SpaceX 實習生利用 AI,破譯 2000 年前赫庫蘭尼姆古代卷軸

作者 |發布日期 2023 年 11 月 13 日 12:15 | 分類 AI 人工智慧 , GPU , 會員專區

義大利維蘇威火山爆發後,火山灰迅速覆蓋了繁榮的龐貝古城,並波及另座鄰近的赫庫蘭尼姆(Herculaneum)古鎮,當地珍貴的古本手卷遭火山氣體薰黑,要從焦黑的紙面辨識文字可說是艱難的任務。不過,一位主修電腦科學的學生透過輝達 GeForce GTX 1070 和機器學習,成功破譯古羅馬莎草卷軸一個單詞,贏得 4 萬美元獎金。 繼續閱讀..

資料爭奪戰:AI 產業所需的資料有多重要?

作者 |發布日期 2023 年 11 月 13 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , 數位內容 , 會員專區

當前時代,資料的重要性已經不言而喻,它對於經濟發展、科技進步乃至社會治理都扮演著不可或缺的角色。隨著 AI 快速發展,資料成為了推動創新、塑造經濟格局和改變社會的核心。如今,在這個資料被視為新石油的時代,我們正見證一場前所未見的資料爭奪戰。

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歌迷等逾 40 年,AI 助披頭四「最後一首歌」Now And Then 發行

作者 |發布日期 2023 年 11 月 03 日 16:26 | 分類 AI 人工智慧 , 數位音樂 , 會員專區

11 月 2 日是披頭四樂團(The Beatles)自 1995 年以來第一首「新歌」《Now And Then》發表的日子,這也是他們的最後一首歌。這首單曲背後的製作故事,讓許多人對於史上最偉大、最具影響力的搖滾樂團產生滿滿的興趣以及懷念。

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瑞士能源公司使用機器學習來預測太陽能發電量

作者 |發布日期 2023 年 10 月 06 日 7:50 | 分類 AI 人工智慧 , 太陽能 , 會員專區

瑞士能源公司巴塞爾工業工程( Industrielle Werke Basel,IWB)與大多數歐洲能源公司一樣,正積極推動可再生能源,面對可再生能源發電量波動,要如何整合到電網使用?若能事先預測,那麼調度起來就氣定神閒多了,為此找上了思愛普(SAP)引進機器學習來提升預測的正確率。 繼續閱讀..

MIT 新系統加速「光運算」發展,未來手機也能執行大型資料中心級計算

作者 |發布日期 2023 年 08 月 03 日 7:50 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 晶片

麻省理工學院(MIT)的研究團隊首度實驗性展示了新系統,該系統採用了數百個微米級雷射來執行基於光而非電子移動的計算,同時展現出能比目前最先進機器學習電腦的能源效率高出 100 倍、計算密度高 25 倍的驚人表現。  繼續閱讀..