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01/21 13:20

地震來了怎麼辦?學會保護自己更安心!
今天凌晨發生全台有感大地震,大家有沒有被搖醒呢😨?你知道地震來時該怎麼做嗎?讓我們一起來學習國際公認的地震避難3步驟吧!
🛑地震避難3步驟 Earthquake Sheltering 3 Steps
1️⃣ 趴下 Drop
當地震發生時,記得立刻趴下,降低重心,避免被震倒。
When an earthquake strikes, drop to your hands and knees immediately.
2️⃣ 掩護 Cover
趕快找個堅固的桌子或家具,躲在下面,保護好頭部和頸部,防止掉落物傷害。
Take cover under a sturdy table to shield yourself from falling debris.
3️⃣ 穩住 Hold On
牢牢抓住掩護物,等到搖晃結束,確保自己處於安全位置。
Hold on to your shelter until the shaking stops to maintain protection.
地震避難3步驟就是「Drop, Cover, and Hold On」,了解並練習這些步驟,有助於在地震發生時保護自己和他人的安全,讓我們一起提高防災意識,守護身邊的人!💪
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知識貓星球

喵星人

2024/08/09

Apple 開源 OpenELM AI 模型:功能、優勢及訓練框架解析
蘋果終於進軍AI領域,推出全新開源語言模型OpenELM。這篇文章將深入探討OpenELM的功能、優勢及其訓練框架,幫助開發人員了解如何在蘋果裝置上高效運行AI模型,提升工作效率和產品質量。
▍蘋果推出OpenELM:AI模型的新選擇
在微軟、Meta、Google等科技巨頭相繼發布自家AI模型後,蘋果終於發聲,推出了全新的開源語言模型家族——OpenELM。這個模型的全名是開源高效語言模型(Open-source Efficient Language Model),能夠在蘋果裝置上高效運行。OpenELM提供了四種不同參數規模的模型,分別是2.7億、4.5億、11億及30億參數,並且每個規模都有預訓練和指令調校兩個版本,總共提供了八種版本供開發者選擇。
▍多樣化模型選擇,滿足不同需求
蘋果已經在Hugging Face上公開了這些模型,並提供完整的訓練和評估框架,開發人員還可以利用提供的程式碼將模型轉換成MLX函式庫,以便在蘋果裝置上進行推論和微調。這意味著,無論是從事什麼樣的AI應用,開發人員都能找到適合的OpenELM模型版本來滿足需求。
▍高效訓練框架:CoreNet
在訓練方面,OpenELM模型使用了CoreNet函式庫作為訓練框架。其預訓練資料集包括了RefinedWeb、去除重覆資料的PILE、RedPajama和Dolma v1.6各一個子資料集,共1.8兆token。這樣的資料集配置使得模型在訓練過程中能夠獲得廣泛而深入的語言知識。
▍分層擴展策略提升準確率
OpenELM融合了分層擴展策略,能將模型參數有效分配到transformer模型各層,以提升準確率。例如,11億參數版本的OpenELM比12億參數版本的OLMo在準確率上高出2.36%,但使用的預訓練資料token僅為其一半。這展示了OpenELM在有效利用資源方面的優越性能。
▍性能比較:OpenELM vs 其他模型
蘋果也列出了OpenELM在不同裝置上的性能數據。在一台Nvidia GPU/Ubuntu筆電上,OpenELM 4.5億參數版本的提示執行效能已超過MobiLama,而2.7億參數版本與OPT相差無幾。在程式碼生成任務上,雖然各個版本都還有改進空間,但已經展示了不錯的潛力。此外,蘋果還提供了在Apple Silicon-based MacBook Pro上的執行數據,顯示出OpenELM在自家裝置上的優異表現。
▍蘋果的AI研發成果
這次OpenELM的推出,是蘋果繼去年十月開源多模語言模型Ferret及今年三月的MM1之後,再度展示其在AI領域的研發成果。與以往不同的是,OpenELM特別強調其在蘋果裝置上的高效運行能力,這對於廣大使用蘋果產品的開發者來說無疑是個好消息。
▍競爭與未來展望
目前,微軟也推出了可在筆電上執行的小語言模型(SLM)Phi-3系列,最小版本有38億參數。微軟強調Phi-3在語言理解、推理、數學及寫程式等能力上,比更多參數的模型如GPT-3.5 Turbo、Mistral還要強大。面對這樣的競爭,蘋果與其他晶片業者如英特爾、AMD、高通等,預計在今年內推出為AI模型執行設計的第一代或新一代晶片。蘋果最新的Apple Silicon M4預計在今年稍後問世,並會在年底推出搭載M4晶片的Mac產品。
OpenELM的推出標誌著蘋果在AI領域邁出了重要一步。通過開源這些高效能的語言模型及其訓練和推論框架,蘋果不僅為開發者提供了強大的工具,也展示了其在AI技術上的雄厚實力。無論是在語言理解、程式碼生成,還是其他AI應用領域,OpenELM都有望成為開發者的首選。
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知識貓星球

喵星人

2024/08/02

SAM2 震撼登場:Meta 開源新世代電腦視覺模型,顛覆影像分割技術|SAM2 是什麼?技術突破?開源策略?
Meta 繼推出 Llama3 後,再次震撼市場,這次的主角是新一代電腦視覺模型——SAM2。在電腦視覺領域,影像分割技術一直是個難題。傳統方法需要大量人工標註,耗時費力。而 SAM2 模型的出現,將這一切變得簡單高效。這篇文章將帶你了解 SAM2 是什麼,如何利用其開源優勢,及其在影像分割上的革命性進展。
▍SAM2 是什麼?
去年,Meta 推出了首個「Segment Anything Model」(SAM),目標是自動化圖片分割,減少人工標註的需求。相比傳統的分類和物體檢測模型,SAM 能夠自主學習分類,不僅限於已訓練的物體。用戶只需提供範例,模型便能進行分類,無需大量訓練數據,特別適用於特殊物體的分割。
▍SAM2 的突破
在 SAM 基礎上,SAM2 進一步簡化了模型架構,提升了性能。SAM2 不僅處理靜態圖像,還支持動態影片分割,每秒可處理最多 44 幀。更重要的是,SAM2 提高了分割精度,加速了數據集的創建,讓物體檢測模型的訓練更加容易。
例如,物流公司每天需識別大量物品,自動駕駛公司需實時識別路況物件,SAM2 的高效分割能力可大大提升這些應用場景的效率。
▍時空遮罩與 Masklets SA-V Dataset
Meta 隨 SAM2 發布了包含 51,000 個影片和超過 600,000 個「Masklets SA-V Dataset」的小型時空遮罩。這些遮罩是去背後的連續影像,經過 Diffusion model 切分成像素化的網格,轉換成 Transformer 模型可讀的資料元。這讓影像分割變得更加智能和精確,開啟了 Diffusion model 與 Transformer model 混用的新模式。
▍SAM2 的開源策略
Meta 釋出 SAM2 的程式碼和模型權重,並使用 Apache 2.0 授權,這一舉動反映了祖克柏的願景——將 AI 模型免費提供給更多人使用。這對試圖商業化此類技術的公司是一大挑戰,但對開發者和研究者來說,無疑是個巨大機會。
開源的 SAM2 提供了強大的工具,讓開發者能在電腦視覺領域進行更多創新與探索。從提升影像分割效率,到推動新技術的應用,SAM2 將成為許多項目的基石。
SAM2 的推出,不僅在性能上有了飛躍性的進步,還大大簡化了模型設計,提升了分割精度和效率。通過開源,Meta 讓更多人能夠利用這項技術,推動電腦視覺的發展。
無論你是開發者還是企業主,SAM2 都能為你的項目提供強大支持,讓影像分割變得更簡單、更高效。Meta 的這一舉動,將AI技術推向了新的高度,也為未來的創新打開了無限可能。
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喵星人

2024/07/04

AI最新趨勢:一文帶你了解什麼是「主權AI」|各國發展、未來展望
主權AI(Sovereign AI)成為各國政府的新焦點,從美國、歐洲到亞洲,皆在積極推動主權AI的發展。本文將深入探討主權AI的概念、台灣在這場競賽中的角色,並分析其對全球科技產業的深遠影響。
▍主權AI是什麼?
主權AI是指各國政府在境內開發和掌握人工智慧技術,以確保技術主權和數據安全。這種AI技術能夠適應不同國家的語言、文化,並符合當地的價值觀和法規。主權AI不僅是數位主權的延伸,更是一種保障國家利益、提升經濟競爭力的重要手段。
▍為何主權AI值得投入?
● 提升經濟競爭力
主權AI能夠自動化各種日常事務、協助疾病檢測、改善詐欺檢測系統等,在眾多產業中發揮重要作用。同時,國內AI技術的發展也能刺激高科技產業,培育大量AI及科技人才,從而推動科技進步,提升國家的創新能力和全球競爭力。
● 確保數據安全
主權AI的核心目標是掌握關鍵數據和技術,減少對外國技術的依賴,確保國家在面臨斷供風險時能夠自主應對。這對於維護國家安全、經濟穩定至關重要。
▍全球主權AI競賽
各國政府紛紛投入主權AI的發展,以下是一些具體案例:
● 荷蘭
荷蘭政府在2024年初發布了生成式AI技術,並開發了開源大型語言模型GPT-NL,旨在減少對私人企業的依賴,並推動符合道德及國家價值的AI技術。
● 法國與義大利
法國和義大利的電信公司使用輝達晶片打造AI超級電腦,開發本土語言的大型語言模型。法國總統馬克宏強調掌握AI技術對於國家存亡至關重要,呼籲歐盟加大AI投資。
● 新加坡與印尼
新加坡和印尼在亞洲也是積極推動主權AI的國家。新加坡的國家超級運算中心使用輝達最新的AI晶片進行升級,並與輝達合作打造大型語言模型Sea-Lion。印尼則與輝達合作,計劃斥資2億美元建立新的資料中心。
● 日本
日本在今年4月宣布投資725億日圓建立超級電腦,資助AI開發,希望降低對美國技術的依賴,推動國內AI技術的發展。
▍台灣在主權AI的角色
台灣也在積極發展主權AI,國科會推動的TAIDE(Trustworthy AI Dialog Engine)便是針對台灣文化、語言和價值觀量身打造的AI對話引擎,能夠更好地理解和回應台灣用戶的需求。
▍黃仁勳的觀點
輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳早在去年底就提出了主權AI的重要性,認為這將推動全球進入第二波AI浪潮。在美國時間6月26日的輝達股東會上,黃仁勳再次強調主權AI的必要性,指出各國需要建立自己的AI基礎設施,以保護文化和經濟利益。
▍主權AI的未來展望
主權AI浪潮的興起反映了各國對AI技術態度的轉變。這不僅是一場科技競賽,更是各國在全球數位經濟中尋求主導地位的重要策略。然而,主權AI的發展也可能帶來全球數位生態的分裂,甚至引發貿易、智慧財產權等各種爭端。
主權AI的發展不僅能提升各國的經濟競爭力和數據安全,還能促進科技人才的培育和國家創新能力的提升。無論是從經濟還是安全角度看,主權AI都是未來各國競逐的重要領域。
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石惠貞

副總經理暨投資長

2024/06/27

企業人工智慧基金 (Corporate AI Fund)
2023年人工智慧興起,帶來各產業前所未有的改變,許多知名企業為了不錯失商機,紛紛成立企業人工智慧基金(Corporate AI Fund), 包含Amazon, Baidu, Cisco, Comcast, Databrick, Dropbox, Google, IBM, OpenAI, Paypal, Qualcomm, Salesforce, SAP, Softbank, Solona, Visa, Workday, Zendesk, etc. 這些企業創業夾帶豐厚資金, 帶動許多AI創新應用。
Baidu的聊天機器人Ernie (文心一言)在Y24突破2億用戶.
歐洲AI 獨角獸Mistral AI,獲得Cisco, Databrick, Softbank, 甚至競爭對手微軟(OpenAI)投資。
針對企業的AI平台Cohere也獲得Nvidia, Oracle 與Salesforce的投資.
開源機器學習平台Huggingface 的股東也包含Google, AMD, Nvidia 與AWS等.
OpenAI早在2022年就投資四家AI創新應用,Descript, Harvey AI, Mem and Speak...
想了解更多,可以看以下的報導,
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2024/06/26

英文簡報中描述不同的圖形、圖表和表格,是否讓您不知所措?
是否經常需要用英語簡報?描述圖表總是卡卡的嗎?當您能夠清晰且有說服力地解釋數據時,不僅能展現您的專業水準,還能大大提升簡報效果。此外,這項技能還能幫助您在雅思或多益考試中取得成功。
為什麼需要學習描述圖表?
透過視覺化的圖表和圖形,您可以將簡報提升到更高的水平,使其更具吸引力和視覺上的愉悅感。使用圖表有諸多好處。例如:簡化複雜的統計數據和概念、幫助觀眾立即理解重點、使訊息更加視覺化和引人入勝、增強聽眾對數據的興趣,並將資訊傳達變成一個有趣的過程。
簡報的最終目的是進行有效的資訊交流。因此,為了幫助聽眾從數據中獲得更多有用信息,您應該利用圖表和圖形來增強演示效果,而不僅僅是注重數據和數字。適當地加入圖表和圖形可以更有效地吸引觀眾的注意力,使您的簡報內容更具說服力和可信度。
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在展示和解釋圖表和圖形時,我們應該幫助觀眾理解和記住關鍵的要點。視覺輔助工具是展示趨勢或說明多項目關係的最佳工具。描述圖表時,首先要理解它所顯示的主要模式、趨勢或關係。例如,如果圖表清楚地展示了過去一年的收入增長,您應該首先突顯這一點。
描述線條的運動趨勢,您可以根據需要,使用以下詞彙:
增加: rise, increase, go up, climb
減少: decrease, decline, drop, fall
穩定: remain steady, stay constant, plateau
波動: fluctuate, vary, oscillate
達到峰值: peak, reach a peak, hit a high point
下降至最低點: bottom out, reach a low point, hit a trough
此外,還可以使用形容詞和副詞來描述這些動作,例如:
急速的: sharply, rapidly
緩慢的: gradually, slowly
突然的: suddenly
持續的: steadily, consistently
有效利用詞彙和表達方式可以幫助您清晰地描述圖表中數據的變化和趨勢。
英文:line chart、line graph。我們稱作:折線圖、線形圖、曲線圖。
折線圖是一般最常見的圖表類型,也是英檢寫作/閱讀使用的常見圖表類型,是比其他圖表更容易於分析的格式。折線圖基本上內容是表達時間的變化趨勢,因此,需要考慮時間範圍來使用適當的動詞時態。應該專注於使用適當且準確的詞彙和結構來描述不同類別的變化趨勢。
簡報時要避免將圖表中的所有數字都念一次,而是只挑選最能說明您觀點的關鍵數字或數據。另外,由於是表達時間的變化,時態的使用選擇也是另一要點。現在式、過去式或未來式來描述等等。口語描述時,應該主要在描述變化或增減、波動或穩定的趨勢。
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請參考:
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折線圖描述時常用詞彙如:
表示上升趨勢
Rose to/ A rise
Increased to/ An increase
表示下降趨勢
Fell to/ A decrease
Declined to/ A decline
Decreased to/ A fall
Reduced to
表示穩定狀態
Remained stable at
Remained steady at
Stayed constant at
Maintained the same level
表示狀態變化
Just under
Well under
Roughly
Approximately
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更多圖表英文內容…
To be continued.
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