Tag Archives: LLM

中國天網再升級！不只用 AI 監控，還進化到隨時可「預測犯罪」
作者 |發布日期 2026 年 05 月 29 日 7:30 |
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分類 AI 人工智慧 , 中國觀察 , 科技政策

《金融時報》報導，中國正大規模升級全球最大監控體系，全面導入人工智慧（AI）技術，讓警方能透過監控系統自動辨識異常行為功能以及分析影像內容，還可透過文字搜尋快速調閱監視器畫面，讓警方能更即時追蹤民眾動態、分析行為模式，甚至預測潛在社會動盪。這也凸顯北京正推動警方朝「預測式警務」（predictive policing）發展，加強社會維穩能力。 繼續閱讀..

AI 模型集體「偏心」，文化答案首選日本與美國
作者 |發布日期 2026 年 05 月 05 日 7:20 |
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分類 AI 人工智慧 , 科技教育 , 科技生活

歐洲研究團隊最新發表的一篇研究指出，部分大型語言模型（LLM）在回答文化相關問題時，會異常頻繁地將答案導向日本文化；即使排除與提問語言直接相關的國家後，模型仍明顯偏向日本與美國。這項研究由西班牙巴斯克大學（University of the Basque Country）、英國卡地夫大學（Cardiff University）等機構學者共同完成，並透過自建資料集與多款主流模型測試，揭示生成式 AI 可能存在隱性的文化與地域偏差。

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掌握 AI 核心關鍵字，建立科技報導新語言
作者 |發布日期 2026 年 04 月 16 日 7:20 |
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分類 AI 人工智慧 , 數位內容 , 網路

人工智慧熱潮持續升溫，外媒 TechCrunch 整理出一份生成式 AI 用語指南，針對常見且容易混淆的概念逐一拆解，從大型語言模型（LLM）、幻覺、推論（inference），到訓練、權重、tokens 與記憶快取等，協助讀者理解 AI 產業報導與技術討論中的關鍵字。

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日本 AI 戰略全面加速，軟銀豪砸千億打造美國電力與資料基礎設施新局
作者 |發布日期 2026 年 04 月 09 日 7:50 |
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分類 AI 人工智慧 , 網路 , 網通設備

在全球 AI 的軍備競賽中，多數科技巨頭仍聚焦於大型語言模型（LLM）的參數規模與晶片效能，軟銀集團（SoftBank Group）執行長孫正義再次展現了其極具侵略性的戰略直覺，決勝點在於支撐演算法運轉的底層能源與物理基礎設施。

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寫提示詞別再加「你是專家」，研究建議直接發送指令
作者 |發布日期 2026 年 03 月 24 日 12:30 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 數位內容

在生成式人工智慧（AI）的運用中，許多使用者習慣在提示詞（Prompt）開頭加入「你是一位專家級程式設計師」等角色設定，試圖藉此提升輸出品質。然而，根據南加州大學（USC）研究團隊及多項最新實驗顯示，「專家人格」提示法在處理程式編寫與數學運算等任務時，反而會導致模型表現下滑。

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用 AI 快速產生 200 多個垃圾內容網站，詐騙集團詐騙個資並收取廣告費
作者 |發布日期 2026 年 03 月 10 日 8:20 |
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分類 AI 人工智慧 , 網路 , 資訊安全

釣魚詐騙網站早已存在，但生成式 AI 卻大幅降低了擴大這類行動規模所需的成本與時間。數位媒體安全方案商 DoubleVerify 的研究人員日前發現了一個由 200 多個「為廣告量身打造」之垃圾內容網站組成的協同網路，它是由單一詐騙團體營運，所有垃圾網站皆透過大型語言模型中的範本提示快速生成。 繼續閱讀..

科學家發現：賦予 AI 代理「數位人格」，能提高複雜任務的準確性
作者 |發布日期 2026 年 03 月 06 日 7:30 |
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分類 AI 人工智慧

相對於主流 AI 會遵循處理指令、形成回應、輸出結果、等待下一個指令等溝通風格，人類的溝通不僅經常時斷時續，還會穿插著激昂的插話、猶豫的沉默，甚至模稜兩可的話語。科學家發現，當 AI 聊天機器人被允許以更像人類溝通者的方式（例如在對話中打斷對方、保持沉默或主動發言）行事時，它會成為更有效的辯論夥伴，並得出更準確的結論。 繼續閱讀..

Meta 進軍 AI 硬體市場，計劃 2026 年量產自家定制晶片
作者 |發布日期 2026 年 03 月 05 日 10:50 |
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分類 AI 人工智慧 , Meta , 晶片

Meta Platforms Inc. 正在加速其人工智慧（AI）基礎設施的擴展，計劃開發自家定制的晶片，以訓練未來的 AI 模型。該公司的財務長蘇珊·李（Susan Li）在摩根士丹利主辦的技術會議上表示，Meta 對於自家晶片的雄心不斷增強，尤其是在處理特定工作負載方面。

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記憶體牆困局 AI 算力競逐引爆全球記憶體超級循環
作者 |發布日期 2026 年 02 月 03 日 10:00 |
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分類 半導體 , 記憶體

目前主流大型語言模型（LLM）深度學習 Transformer 架構，運算效能高度依賴記憶體存取。不只海量資料的訓練，權重參數與推論過程中的 KV 快取，都需在 token 生成階段反覆讀取。當處理器運算成長速度，明顯快於記憶體頻寬與資料傳輸能力時，使得大量時間並非花在運算本身，而是耗費在等待資料從記憶體載入。當系統效能受限於資料傳輸速度時，就形成典型的「記憶體牆」（Memory Wall）問題。

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