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EP24 | AI耗電大揭密：背後的能源與水資源代價，你知道嗎？
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歡迎回饋您希望收聽的AI主題 : https://bit.ly/40Q8PT6
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本期節目中，我們深入探討了AI背後的能源消耗問題，從模型訓練到推理，揭示了生成式AI對電力和水資源的巨大需求。我們比較了AI與傳統技術的能耗差異，思考了科技進步與環境保護之間的…
1 year, 10 months ago
EP23 | 開源(Open-source) vs. 閉源(Closed-source)：AI技術選擇的現況
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歡迎回饋您希望收聽的AI主題 : https://bit.ly/40Q8PT6
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本集探討企業在AI技術導入中的關鍵抉擇：開源還是閉源？我們解析兩者的特點與應用場景，包括財務成本、技術靈活性及安全性等三大考量。從開源與閉源的概念，到大語言模型的產業趨勢，若您…
1 year, 10 months ago
EP22 | IDC《2024 AI 商業機會》報告精華解析 : AI的現在與未來
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歡迎回饋您希望收聽的AI主題 : https://bit.ly/40Q8PT6
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本期節目深入解讀IDC《2024年AI商機》報告，分享企業如何應用AI的現狀、未來兩年計劃，以及面臨的挑戰。討論行銷、IT等部門的高採用率，法務和人資的未來重點。並為領導者提供…
1 year, 10 months ago
EP21 | AI時事熱點：OpenAI新旗艦模型遇阻、Test-Time Training方法突破、AI切入桌面應用加快
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本期節目聚焦AI行業近期的熱點議題：Scaling Law遭遇挑戰，OpenAI新旗艦模型進步放緩；MIT麻省理工學院的創新方法Test-time Training，在提升模型…
1 year, 10 months ago
EP20 | 為何84%企業困在「數據孤島」？深度剖析與應對之道
#### 活動報名連結
11月份數創小聚ACCUPASS報名連結 : https://bit.ly/48PkrYq
#### 本期簡介
「數據孤島」是現代企業數據管理的重大挑戰。本期節目深入解析數據孤島的定義、形成原因與解決方法，並透過實例說明其影響。針對企業高層的策略制定到AI與數據團隊的具體…
1 year, 10 months ago
EP19 | 數據分析必備技能：指標體系與異動歸因 ft. 維維 from eBay數據科學中心, ex-字節跳動TikTok
#### 本期簡介
本期節目中，我們與維維深入探討數據分析師的核心技能：搭建指標體系與指標異動歸因。指標體系如同為公司建立全面健檢指標，而異動歸因則像是從報告中的異常數據，找出背後原因。若你對指標體系與異動歸因在企業中的角色感到好奇，或者想了解如何培養這方面的能力，那麼千萬不要錯過這一集節目！
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1 year, 10 months ago
EP18 | 原來頂尖數據分析師是這個模樣 ft. 維維 from eBay數據科學中心, ex-字節跳動TikTok
#### 本期簡介
本期節目我們邀請到數據分析的頂尖高手 - 維維！她目前在 eBay上海數據科學中心服務，先前在字節跳動 (TikTok) 和蔚來汽車等大廠工作，累積了豐富的數據分析與跨部門協作經驗。維維專長在於構建指標體系及分析指標異動原因，幫助公司做出精準決策。想了解頂尖數據分析師的日常與專…
1 year, 10 months ago
EP17 | 大語言模型AI應用為何遲未爆發? 淺談LLM商業化困局
#### 本期簡介
本期節目深入探討大語言模型（LLM）的應用未如預期爆發的原因。從Perplexity與OpenAI的ChatGPT Search競爭切入，分析AI產業中模型層和應用層的分工挑戰，以及標準化接口缺失對應用公司帶來的生存壓力。此外，我們還探討了AI應用公司如何通過私有數據與模型微調…
1 year, 10 months ago
EP16 | AI與大數據的關係：從數據到智能的進化之路
#### 本期簡介
AI跟大數據到底是什麼關係? 本集節目將深入淺出的介紹，大數據是如何孕育AI，而AI又如何反向的賦能大數據，並且生成式AI和判別式AI有哪些不同的應用場景，AI如何以大數據為基礎快速成長？邀請大家一起探討。
#### 關於主持人
Vincent Chen (www.linke…
1 year, 11 months ago
EP15 | 當AI賦能詐騙集團 (下) : 淺談Deepfake深度偽造與防範方法
#### 本期簡介
本期節目深入介紹Deepfake技術的原理，特別是生成對抗網絡（GAN）如何通過生成器與判別器的對抗來生成逼真的偽造內容。我們也分享了如何識破Deepfake偽造內容的實用方法，個人跟企業又該採取哪些方法，減少被AI詐騙的風險，幫助大家提升防詐意識。
#### 關於主持人
V…
1 year, 11 months ago