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云端科技日益进化,你跟上最新的潮流了吗?带你一窥神秘的云端世界。

Google Home 可用的 Google Assistant 翻译模式 登场(也支援中文,不过…)

为 Google Assistant 增添新技能,可以让 Google Home 智慧喇叭系列产品与 Google 智慧显示器瞬间「变身」口译员。而这个预告过将会推出的 Google Assistant 翻译模式 ,现在也已经正式在所有支援这个智慧助理的装置上推送。

▲图片来源:Google

Google Home 可用的 Google Assistant 翻译模式 登场,首波中文又缺席…

虽然首波还不支援以中文为主要的翻译语言,不过现阶段 Google Assistant 的翻译模式是可以支援从现阶段支援的 26 种语言翻译成中文,这倒是没有问题。但若要当作启动翻译模式的主要语言,目前则是仅支援英文、法语、德文、义语、西班牙语以及日文 — 不过相信後续 Google 应该是会将主要语言的支援范围再度扩张才是。

▲图片来源:Google

要使用这项功能,除了需要将 Google Assistant 的语言设定调整为上述的主要语言外,启动的字眼目前则是支援五项,包括:

  • Be my Italian interpreter.(当我的义大利语翻译者)
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Google Maps 靠 AI 帮忙打击虚假评论与商家资讯,2021 年排除约 1 亿笔问题项目

别的不说,单是在台湾如果发生因为非服务所致或并非发生在评论的消费者身上的特殊新闻事件,而遭到排山倒海的 Google Maps 商家被洗负评的状况。光类似这样单一事件造成的评论数,就很明显并不是人工可以逐项审核处理的工作了。(虽然可能会造成一些人的不快)但也有人发现 Google 却几乎都可以很快处理这些海量的评论项目。至於这中间的窍门其实也并不难猜… 继续阅读 Google Maps 靠 AI 帮忙打击虚假评论与商家资讯,2021 年排除约 1 亿笔问题项目报导内文。

▲本篇图片来源:Google

Google Maps 靠 AI 帮忙打击虚假评论与商家资讯,2021 年排除约 1 亿笔问题项目

为了让 Google 地图上的资讯可以保有可靠度,自然除了正面的提供最快最新的资讯更新外,针对虚假非真实的评论与店家资讯等,服务方也需要拿出足够的管制过滤策略把关,才能避免这项许多人都爱用的服务被有心人士利用或滥用。

根据 Google 团队所分享的资讯。时至今日,他们的地图服务每日所收到包括照片与评论等的无私回报资讯就有约 2 亿笔的惊人数字。那麽要如何避免滥用甚至是诈欺内容出现在其中,以维持这个让人乐意提供资讯的服务平台运作,就成了相当重要的重点 – 尽管,被判定为滥用的比例可能才不到 1%。但乘上目前的总数还是十分惊人啊!

Google 分享针对这方面所使用的技术。不意外的,他们运用的就是 AI 机器学习技术,来对应分析目前地图服务上随时都在回传的所有资讯。

根据他们在部落格上分享的资料,在充满疫情挑战因此更可能造成店家资讯高变动的 …

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传马斯克组AI实验室开发ChatGPT对手

特斯拉

媒体报导,马斯克近日找前DeepMind研究主管计画成立AI实验室,开发对抗ChatGPT的竞争技术。

《The Information》引述消息人士报导,马斯克近日接触了曾在DeepMind任职的AI科学家Igor Babuschkin筹建研究实验室,以开发和ChatGPT竞争的AI技术。不过马斯克和Babuschkin的会面才只是起步,尚未有具体计画。Babuschkin也对《The Information》表示尚未正式加入。

马斯克是否计画开发类似OpenAI的ChatGPT的生成式AI技术引人关注。OpenAI是2015年马斯克和 Y Combinator总裁暨OpenAI现任执行长 Sam Altman共同创办,直到2018年因为特斯拉将扩大投入AI研发,才为利益回避辞去OpenAI董事会。

ChatGPT上线开放大众测试後引发关注,马斯克上个月透过推特指出,ChatGPT「厉害好吓人,世界距离强大到危险的AI已经不远」,又说训练AI说谎将带来致命的危险。

2 月间,在微软挹注OpenAI数亿美元後,马斯克说道,OpenAI当初是为了对抗Google而成立的开源、非营利公司,但现在它已成为由微软实质控制的封闭程式码的追求最大利益的公司,违反了他当时成立OpenAI的初衷。

马斯克和Babuschkin两人都未对报导做出回应。

Meta则是在上周宣布成立生成式AI开发团队,将开发强化旗下Messenger、WhatsApp等服务的互动能力。…

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石崇良揭电子处方笺平台规画与次世代HIS蓝图

摄影/王若朴

健保署署长石崇良日前在生策会年会上,盘点多项数位医疗政策进展,包括电子处方笺平台规画、次世代数位医疗平台(或称次世代HIS)蓝图。就前者来说,卫福部已在去年底公告41个电子处方笺交换栏位,目前正在建置平台,此外卫福部也开发数位同意书签章平台,供民众在平台上签署通讯诊疗知情同意书,让远距就医流程更连贯。就次世代数位医疗平台来说,卫福部希望该平台扮演通用资料层角色,向下衔接各医疗院所的HIS,向上串接资料处理层和资料应用层,可进行健保申报、智慧医疗等应用。

强调健保署5大目标,力推数位医疗

石崇良指出,根据WHO定义,一个健康照护体系的最终目标,是要维持公众健康,而「医疗资讯(Medical infomatics)是实现这一目标的重要支柱。」因为,医疗资讯不只协助医疗体系运作,还能用来评估体系是否达标,WHO更将其与服务、人力、基本用药可及性等元素并列为健康照护体系6大支柱,可见WHO对医疗资讯的重视。

对健保署来说,照护体系的目标亦是如此。石崇良也提出健保署5大目标,在体系面,要先做到系统整合,亦即将健保视为一个平台,向前结合预防保健、向後整合长照系统,以人为中心发展全人照护。第2个目标是在财务平衡的前提下,发展多元支付、导入经实证的突破性药物和医疗技术。

另一个目标则是数位转型,要透过健保制度,来协助整个医疗体系进行数位转型。石崇良表示,医疗院所IT系统是因健保申报而建置,後来也带动电子病历发展,但现在,「我们不希望健保成为绊脚石,健保署要优先带头、成为火车头,来带动次世代医疗系统的升级、协助医院数位转型!」他说。

第4个目标是透明治理,要根据去年大法官释宪重点,来完善健保资料使用和相关法规的检讨修正,以促进创新研发。最後一个目标是要强化社会沟通,也就是拟定和推动政策时,要顾及政府、医界和民众等多方的对话和沟通。

优化基础建设来实现数位医疗

石崇良也点出,健保署希望优化数位医疗的基础设施,如电子病历架构、云端等,来将过去分段式的照护模式,提升为以人为中心的全人整合式照护模式。为实现这个目标,卫福部在过去也祭出不少措施,像是去年7月公告新版电子病历制作及管理办法,允许电子病历上云,并推动国际主流的医疗资料交换标准FHIR。

不只是电子病历,健保署也针对民众端和医疗院所端推出各自的云端应用,比如健康存摺App连结健保资料库,允许民众查询近3年的就医和检验检查资料,健保署还开放健康存摺SDK,来供业者、医院申请介接,打造App提供客制化的健康管理服务给民众。针对医疗院所,健保署则有套云端查询系统,去年才翻新,来供医生查询民众就医历史、降低重复检验检查和重复用药的问题。石崇良也预告,健保署接下来会优化该系统,提供更多新功能。

除此之外,健保署建置的健保资料库,也是数位医疗一环,能用来协助医疗AI的研发和创新(如下图)。比如,去年通过美国FDA智慧医材认证的台大医院胰脏癌早期侦测AI,就是利用健保资料库开发,北荣的脑转移瘤侦测AI、成大的COVID-19肺炎侦测AI、北医附医的肺结节侦测软体,以及国泰医院的5大慢性病风险预测AI和亚东医院的鼻咽癌自动分期AI也都是例子之一。甚至,台大医院以健保资料库打造的心脏钙化风险预测AI,还无偿回馈给健保署使用,可於健康存摺中使用。这些都是健保资料库促进数位医疗发展的案例。

数位配套措施改善远距医疗流程不连贯,卫福部还打造电子处方笺平台

远距医疗也是数位医疗的一部分,特别是在台湾疫情严峻时,发挥强大效益。因为,光是去年下半年,全台就有800多万人确诊,而居家照护、远距医疗的启动,分摊了患者涌进实体医疗体系的负荷。不过,石崇良表示,台湾要发展远距医疗,仍有许多挑战,像是健保给付问题、就医流程不连贯等,尤其是处方笺交付和领/送药环节。

也因此,卫福部去年开始修改法规,除开放电子病历上云外,在2022年11月也预告通讯诊察治疗办法修正草案,扩大远距医疗的服务对象和医疗项目,并新增医师开立处方的特殊情形等。去年12月29日,卫福部更公布电子处方笺交换栏位,定义了电子处方笺所需涵盖的10个区块、41个栏位,如医事机构、病人、医事人员和门诊基本资料,以及诊断、处方笺单号、给药总日数和药剂内容等。

与此同时,卫福部也为远距医疗,规画几项数位配套措施(如下图),如用於身份辨识的虚拟健保卡、可线上签署的数位同意书签章平台,以及电子处方笺平台。进一步来说,一般通讯诊疗的流程包含辨识病人身份、病人签署知情同意书,以及医师通讯看诊、开立处方,和最後的药师调剂处方、交付药品与卫教说明。在这段流程中,卫福部推虚拟健保卡来进行病人身份辨识,且石崇良补充,目前虚拟和实体健保卡双卡并行,但未来将以虚拟健保卡为主,作为单一健保卡使用。

而数位同意书签章平台,则是让民众直接在平台上,签署通讯诊疗知情同意书,这是卫福部正在开发的平台。另一个正在开发的平台是电子处方笺平台,是要供医师看诊完、开立处方时使用,民众看完诊於健保快易通App付款後,也能在App上查看电子处方笺,并选择调剂药局、传送或出示处方笺,让药局扫描QR Code、核对资讯,进行调剂。电子处方笺的建置目的,不只是要就医流程更连贯,也要防止处方笺遗失和窜改。(如下图)

石崇良指出,电子处方笺是远距医疗的最後一哩路,而这些数位配套措施,是要让远距医疗就医流程一气呵成、实现真正的远距医疗。

基础建设再造,卫福部揭露次世代HIS蓝图

不只如此,石崇良认为,因应後疫时代,医疗数位转型势在必行,尤其是基础建设得具备互通能力。因为,健保平台目前虽能提供跨域合作和创新验证,但这些成果要回馈用於医疗体系时,又会遭遇导入困难,这个问题,也是去年9月行政院BTC会议聚焦的重点之一。为解决问题,卫福部去年开始规画次世代HIS,并要采用国际主流标准,来接轨国际。(如下图)

在石崇良揭露的次世代HIS蓝图中,可看出卫福部希望次世代HIS扮演通用资料的角色,向下串接各医院的HIS资料,向上则串接各种应用,来执行多种业务,像是健保申报。再更上一层,则能发展资料应用,像是健康存摺,或由资通产业打造的智慧医疗应用。「我们正积极争取各部会的协助和支持,希望可以快速上路!」石崇良说。…

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上线两个月用户飙破一亿人!颠覆市场的ChatGPT,将如何引发科技巨擘的AI大战?

文:杨喻斐

美国人工智慧研究公司OpenAI去年11月底正式对外释出ChatGPT-3,这款基於大型语言模式的第三代AI生成式工具瞬间暴红,更让既有股东微软宣布加码投资百亿美元。

为了与微软一较高下,谷歌亦宣布推出Bard的聊天AI服务,科技巨擘AI科技大战正式开打。

颠覆搜寻模式,掀改变浪潮

ChatGPT-3话题引爆全球,矽谷每个科技人都热烈讨论中。这是以大型语言模式为基础的AI生成式工具,它具备高达1750亿个参数的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)系统,与GPT-2仅有参数量15亿个相比,增加了115倍,更遑论GPT-1仅有1.17亿个参数量。

随着参数规模的飞速增加,也决定了模型的复杂度和学习能力,由於数量巨大,所以比起过往的语言模型有了明显的进步,让模型处理更多、更复杂的语言任务。因此,ChatGPT之所以令全世界为之惊艳,不仅由於对话方式达到拟人化的境界,更可以用於各种创作。

这其中包括小说、剧本写作,甚至是撰写新闻、文字宣传,还可以帮忙画图表、写程式等,市场预期这不只将颠覆过去传统搜寻引擎的模式,更将影响到未来每个人的工作与生活形态。

天风国际证券分析师郭明錤即兴奋地向《财讯》分享,他自己也使用ChatGPT来蒐集与整理资料,因为ChatGPT回答的方式是具有系统与组织性,将会把每个人的生产力带到另一个层次。尤其,微软已将其功能全面导入旗下的产品,消费者也愿意埋单,显示这是具有实用性与商用价值的技术,未来的商机潜力惊人。

专注於自然语言处理分析平台发展的美商讯能集思台湾分公司事业发展副总裁黄逸华表示,原本以为ChatGPT只是三分钟会写出3000字废文的软体工具,没想到使用之後发现,它不但知道去哪里找到答案,还以拟人化语法回应,不只带给他很多的想像,也有很多的惊吓,「AI正以前所未有的速度,渗透到每个人的生活里。」

台湾AI实验室创办人、曾任微软AI部门亚太区研发总监的杜奕瑾也实测ChatGPT,由其代写一个程式,结果短短几分钟就诞生了一个还不错且可行的产品。不过,市场都好奇,生成式AI并非新技术,为什麽ChatGPT-3可以一夕暴红,对外开放仅短短两个月即创下上亿个用户,成为史上用户成长速度最快的消费级应用程式。

Photo Credit: GettyImages 微软执行长纳德拉(Satya Nadella)

杜奕瑾认为,有四大原因让ChatGPT轰动全世界。

第一,文本累积数量高达45兆,大数据的规模已足以训练AI工具达到更好的模型。第二,OpenAI对一般消费者释出的已是第三代版本,这显示AI生成式技术过去几年不断演进,复杂度也愈来愈高。

第三,先进半导体技术的进步神速,包括绘图处理晶片、特定应用晶片乃至伺服器、边缘运算等,让运算速度与能力不断精进,也是让AI生成式工具能够加速进化的最大功臣之一。第四,2000年来网路发展所累积的基础,才能够在短时间让全世界这麽多人使用,也是这次ChatGPT水到渠成的原因。

台湾软体专家有谁?竟然出现陈水扁

杜奕瑾早在2016年就负责开发AI介面Cortana,并於美国旧金山微软Build大会发表首个AI个人智慧助理与聊天机器人。不过,他提到,当时微软在推特上面推出Tay聊天机器人,可是只放了一天就把它下架了,「因为我们发现Tay从网路学习到充满虚假、仇恨,甚至种族对立等讯息。」

这也是外界的疑虑,事实上,ChatGPT目前出现的错误非常多,当《财讯》实测询问,台湾的软体产业专家是谁?竟然出现陈水扁、郭台铭的名字,尽管可以修正错误,但这只针对个人用户,并非连同其他用户一起修正。

因此,杜奕瑾强调,如何让AI持续学习,改正错误的言论,甚至不能存有任何偏见,这还需要持续探讨。黄逸华也担忧地说,ChatGPT的确可以产生很多的内容,但是到底真真假假,最後评断事实的那把尺还是在每个人的手上。

Photo Credit: 财讯

尽管如此,「生成式AI的生产力工具将百花齐放,广泛应用在各行各业,这已是不可逆的趋势,一定会改变人类未来,而且是巨大的!」杜奕瑾乐观地预期。

告别罐头回答,应对更人性

AI生成式语言工具已进入商转落地,杜奕瑾认为,最快蓬勃发展的市场即是语音客服的需求。以金融业举例,未来回应的不再是罐头式的答案,而是可以更精准地回应客户的需求,像是医疗业也是非常具有潜力发展的市场。

黄逸华也认为,微软、谷歌两大生成式模型开始对撞,下一阶段发展将看这样的工具发展如何更廉价、更准确,又如何有效地渗透到各行各业,相信最快看到效果的地方即是客服应用。尤其在终端消费者市场,未来甚至能想像,饭店的服务机器人、餐厅的送餐机器人,乃至工厂、仓储物流的各种机器人,都会是一台GPT机器人。

毋庸置疑的是,现在既然有工具能帮忙写程式、画图表等,黄逸华以正面思考认为,应该善用工具解决基层人力不足的问题,将人才放在更多需要思考的地方,充分发挥人才的价值。

根据Technavio发布的AI市场研究报告,预计到2025年,全球AI市场规模将达764亿美元,北美为主要市场占比高达56%。现在,美国两大科技巨擘微软、谷歌已点燃AI科技战火,双方都想要利用AI生成式语言工具开拓更大的商业模式。

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是加值更是加「职」!转进云端职涯,成为企业眼里最炙手可热人才

台湾学界近年来培育出一批「云原生世代」,且频频在各项国际赛事中崭露头角,如阳明交通大学击败全球 15 万名竞争者,一举拿下 Amazon Web Services (AWS) 年度大会 re:Invent 中的重要竞赛 DeepRacer 前三名、逢甲大学云创学院学员连续两年抱走 AWS GameDay 冠军,这群云原生世代对於学习云端运算、掌握新技能有很高的兴趣,也热衷於参与产业实作课程,未来进入职场後将是企业推动数位转型的一大助力。

然而,相对於这群後进世代,整体产业却仍然面临极大的人才缺口,究竟组织与个人该怎麽因应这样的技能落差?

图说:AWS DeepRacer League 冠军赛中,由国立阳明交通大学电脑游戏与智慧实验室(CGI Lab)的施囿维、李颐、李政毅三位同学包办前三名。

组织为什麽需要云端人才?

根据《IDC 2022 全球 CEO 大调查》,高达 91% 的亚太区组织已经或计画采用「数位优先 (digital-first ) 」策略。而云端技术可以协助企业提高敏捷性、规模化、效率以及更快速的进行试验与创新,将成为数位优先策略的主轴。

AWS 大中华区培训与认证部门总监纪慧森指出:「因应企业把云端当成首要策略的发展态势,组织现在的投资着力点不该只有数位或云端解决方案,还包括协助转换营运思维及落地创新营运模式的云端人才。人才,才是企业最关键的转型资产。」

纪慧森引述 AlphaBeta 调查表示,亚太区对进阶云端预算以及资料科学相关技能的劳动力需求,预期到 2025 年前将会有 3 …

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Elastic Container Service (ECS) x Fargate 在 AWS 建立免烦恼伺服器的 Docker 环境

技术六处三部 云端架构师 | Herman Kou

在现今盛行的虚拟化技术中,容器技术已被广泛使用於各种大小型应用程式中。容器不仅可以加速开发速度,提高便利性,还可以降低应用程式的维护难度。AWS的 Elastic Container Service (ECS) 提供了一种全受管容器协同运作服务,可以轻松地部署、管理和扩展容器化应用程式。 而ECS除了选择传统需自行管理的EC2作为运算单元外,也可以选择使用Serverless的 AWS Fargate进行运算,进而免除EC2的管理工作。本文将讲述如何使用ECS并透过Serverless的AWS Fargate快速建立应用程式及其网路负载平衡器(Load Balancer)。

 

AWS ECS 是专为 Docker 型式的容器服务,并由AWS完全受馆,可以让使用者轻松地部署、管理和扩展容器化应用程式,而不必烦恼伺服器的管理。

( 图片取自 AWS 官网 : https://aws.amazon.com/tw/ecs/ © Amazon Web Service)

 

AWS Fargate 和 Elastic Container Service(ECS) 是什麽?

AWS Fargate …

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回到 AlphaGo 打败棋王的那一天,看 AI 如何颠覆世界——《AI 制造商没说的秘密》

谷歌收购深度心智(DeepMind)几周後,深度心智创办人德米斯.哈萨比斯(Demis Hassabis)与其他几位深度心智研究人员搭机来到北加州,与他们母公司的领袖举行会议,并向他们展示深度学习如何破解「打砖块」。

幕後推手——德米斯.哈萨比斯

会议结束後,哈萨比斯和谷歌创办人赛吉.布林(Sergey Brin)聊了起来。他们聊着聊着发现有一共同的兴趣:围棋。布林表示当初他和赖利.佩吉(Larry Page)建立谷歌时,他沉迷在围棋中,害得佩吉担心他们根本无法成立公司。

哈萨比斯表示,如果他和他的团队想要的话,他们能够建造一套系统来打败世界冠军。「我觉得这是不可能的。」布林说道。就在这一刻,哈萨比斯下定决心要做到。

深度心智创办人、英国人工智慧研究者——德米斯.哈萨比斯(Demis Hassabis)。图/维基百科

「深度学习运动之父」杰弗瑞.辛顿(Geoffrey Hinton)将哈萨比斯比作罗伯.奥本海默(Robert Oppenheimer),二战期间做出第一颗原子弹的曼哈顿计画主持人。奥本海默是世界级的物理学家:他懂得眼前重大任务的科学原理,不过他更深谙激励之道,他结合手下不断扩大的科学家,将他们的力量合而为一,并且接纳他们的弱点,一起为计画目标努力。

他知道如何感动男人(以及女人,包括辛顿的堂姊琼安.辛顿),辛顿在哈萨比斯身上看到同样的特质。「他主持 AlphaGo 就像奥本海默主持曼哈顿计画,如果是别人来主持,他们可能就不会这麽快成功。」辛顿说。

揭开比赛序幕

深度心智的研究员们在 2014 年中曾发表一篇关於他们初期研究的论文,之後他们的研究规模大为扩大,并在第二年击败欧洲围棋冠军樊麾。此一结果震惊了全球围棋界与人工智慧研究圈,但是 AlphaGo 对战李世乭所造成的声势更是轰动。

IBM 的深蓝超级电脑 1997 年在曼哈顿西城的一栋高楼里击败世界顶尖的西洋棋高手,为电脑科学建立了一座里程碑,受到全球新闻界的广为报导。但是若是与首尔的这场人机大战相比,却是小巫见大巫。在韩国——更别提日本与中国——围棋是民族性的消遣活动。有超过二亿人会观看 AlphaGo 与李世乭的对弈,观众比超级盃多上一倍。

围棋在中、日、韩具民族性,AlphaGo 与李世乭的对弈备受瞩目。图/维基百科

在总共五局对战前夕的记者会上,李世乭夸口他能轻松获胜:四比一或五比零。大部分的围棋棋手也都有同感,虽然 AlphaGo 彻底击败樊麾,显示这部机器是真正的赢家,但是樊麾的棋力远不及李世乭。根据用来评估游戏对战能力的 ELO 等级制度,李世乭完全是在不同的等级。但是哈萨比斯却认为这场人机大战会有截然不同的结果。

第二天下午,在展开第一局对战的两小时前,他与几名记者共进午餐,他拿着一份《韩国先驱报》(Korea Herald),这是用桃色纸张印刷的韩国英文日报。他和李世乭的照片都出现在报纸的头版上半部。他没有想到竟会受到如此重视。

「我知道会受到关注,」这位像孩子般矮小,39 岁但已秃顶的英国人说道,「但是没有想到会这麽多。」不过,在吃着饺子、韩式泡菜的午餐时,哈萨比斯表示他对这场棋赛「审慎乐观」。他解释,那些名嘴并不知道 AlphaGo 在十月的棋赛後仍在继续苦练棋艺。…

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在我们还无法想像有人可取代「Google 搜寻」时,「AI 合成引擎」横空出世了

文:Anice.H、蓝立晴共同编写

随着人工智慧科技不断演进,应用范畴也不断扩大,其中生成式艺术 AI(AI generative art)是蓬勃发展的领域之一。

以自然语言处理模型「GPT-3」为例,使用案例已遍及内容创作、文案撰写、顾客支援、产品设计,此外还有图片生成工具「DALL-E 2」、「Stable Diffusion」、AI 音乐生成软体「Jukebox」,可以说在合成引擎的推动下,艺术将是 AI 带来革新的下一个领域,而且这类工具,极有可能即将取代我们过往所知道的搜寻方式。

♦ TO 延伸阅读:【给 AI 产业工作者的 2023 预言书】五大趋势与问题,等你们替全世界人类解决!

从搜寻引擎到 AI 合成引擎

1990 年代初期,正是全球资讯网(WWW)开始成长的阶段,人们需要搜寻并整理文件档案,进而催生搜寻引擎的技术发展:曾风光一时的产品包含 Yahoo、美国入口网站「Excite」、搜寻引擎元老「Lycos」与「Infoseek」等,只不过最终,称霸搜寻引擎市场还是 Google; Google 在英语词汇中甚至变成了「上网搜寻」(search)的同义词。

Google 搜寻引擎的逻辑并不复杂:使用者在搜索框中键入某个词汇,经过某种像黑盒子般、没有人知道确切运作方式的演算法排名,对内容进行索引与爬取(crawling),最终呈现给使用者的是一份超连结名单,指向不同的网域内容。

这是目前使用者检索网站内容的主要方法,也是现今网路使用者最为熟悉的搜寻方式;Google 在搜寻引擎市场的地位举足轻重,几乎让人无法想像哪天可能会有替代品出现,直到近年大家逐渐认识「AI 合成引擎」(synthesis engines)。

我们可以从美国科技业创投家 Balaji Srinivasan 的推文中略见端倪:

合成引擎 > 搜寻引擎…

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都是平台经济龙头,为什麽 Uber 惨输 Airbnb?哥大商学院教授从两大面向带你了解

【为什麽我们推荐这本书】21 世纪「平台经济」的发展带动许多新创公司快速成长,传统产业也因此受到冲击,不得不透过转型、创新等方式提高自身竞争力。

《平台假象》由现任哥伦比亚大学商学院教授、曾任摩根士丹利集团高阶经理人的  强纳森.尼 撰写,书中就以平台经济两大龙头 Airbnb 和Uber 为例,分析两者的市场价值与挑战。若你的公司也正面临平台竞争,不妨参考以下摘文。

文 / 强纳森.尼

近年来,共享经济在数位 IPO 中占了相当大的比例。这类企业代表典型的平台企业,藉由媒合产能过剩的持有者与潜在使用者来创造价值。

这类企业尽管有明显的相似之处,但吸引力仍存在着巨大差异,其中又以两大业者 Airbnb 和 Uber 为代表。

在评估规模的竞争优势时,必须探讨两个密切相关的主题:首先要量化相对於同业的优势多寡,其次要考量这个相对优势所带来利益的本质。

Uber 和 Airbnb 都是各自「共享」市场最大的全球业者,分别是汽车共乘(ride sharing)和空间共享(space sharing)。在各自的全球市场中,两家企业市占率都在 20-30%左右。此外,两家的规模相较於第二名劲敌,很可能都大上 40-50%,Uber 是面对中国滴滴、Airbnb 则是面对 Booking。

但汽车共乘市场不同於空间共享市场,是否真的有全球规模尚不清楚。因此无论在任何市场中,Airbnb 可能会面对相同的少数同业,而 Uber 更可能要抗衡在地或区域的王者。

即使我们肯定,Uber 在美国的市占率仍然是位居第二的竞争对手 Lyft 两倍,而且至少在部分市场享有的相对规模比 Airbnb …

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