鐵人檔案
生成式 AI 的 歷史脈絡與基礎原理 出發，逐步認識其背後的演算法與模型演進，再延伸到 文本、圖像、聲音與多模態生成 的應用工具。最後，生成式 AI 如何在真實場景中成為 提升產能的利器，並探討未來挑戰與發展方向
多模態生成（文字轉圖片、影片） 在人工智慧快速發展的今天，多模態生成（Multimodal Generation）成為一個極具潛力的研究方向。所謂多模態，指的是...
在大型語言模型（Large Language Models, LLMs）如 GPT 系列的應用中，Prompt Engineering（提示工程） 扮演了關鍵角...
大型語言模型（LLM）如 GPT、LLaMA 在通用任務上表現出色，但若要在特定領域（例如醫療、法律或客服）發揮更專業的效果，往往需要進一步的 微調（Fine-...
隨著大型語言模型（LLM）的普及，越來越多人注意到它們的「知識時效性」問題。由於 LLM 的知識來自於訓練語料，若模型沒有更新，就可能無法回答最新事件或特定領域...
自從 OpenAI 推出 ChatGPT 以來，生成式 AI 逐漸走入大眾視野。從早期的 GPT-3 到後來的 GPT-4，再到最新一代的 GPT-5，這些模型...
在生成式 AI 的競爭中，Google 也是關鍵玩家之一。繼 PaLM（Pathways Language Model） 發布後，Google 又推出了全新的...
在生成式 AI 的快速發展中，除了 OpenAI 與 Google 之外，另一家備受矚目的公司是 Anthropic。由前 OpenAI 成員創立的 Anthr...
在生成式 AI 的發展中，除了 OpenAI、Google、Anthropic 等大型公司推出的封閉式模型之外，開源模型（Open-Source LLMs） 也...
隨著人工智慧的快速發展，圖像生成工具已成為 AI 應用中最受矚目的領域之一。其中，Stable Diffusion 與 MidJourney 是近年來最具代表性...
隨著生成式人工智慧的快速發展，語音與多模態技術已逐漸成為重要的研究與應用方向。這些工具不僅能理解文字，還能跨越 語音、音樂、影像與影片 等不同模態，使 AI 更...
