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OpenAI發布更新 ChatGPT更加人性化 @ 2023-03-15T12:

Keyword：模型

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一名模型發燒友，將多年來收藏得來的模型放在新蒲崗一個工廈迷你倉，不料今日（１０日）去看心頭好時，卻發現迷你倉遭賊人爆竊，約１６０盒簇新的模型被偷走，當中包括限量版的高達ＰＧ突擊自由和超時空要塞等，損失總值約１０萬元。由於花費不菲，他受訪時坦言，此愛好不能讓妻子知道，否則「婚都有得離」。

走進ＬＥＧＯ全新超跑積木模型期間限定展覽

ＧＯＯＧＬＥ又提供ＰＡＬＭＡＰＩ和管理工具ＭＡＫＥＲＳＵＩＴＥ，讓開發人員自行在ＰＡＬＭ上建立模型。ＭＡＫＥＲＳＵＩＴＥ現時僅限用ＰＡＬＭ建立模型和測試，日後才陸續加入包括產生整合資料、調整自訂模型等。首批程式開發人員可私人預覽版本體驗。

根據日本產經新聞報導（產經ニュース），日本一名男子因改造和出售熱門動漫《鬼滅之刃》的角色模型，涉嫌違反著作權法牟利而被移送法辦，報導中以「魔改造」形容，指的就是將正版模型的頭部裝在其他模型的身體上，或把原版模型重新上色、脫衣服等改造，若是私下玩玩就算了，變賣賺錢會侵犯改編權以及使侵權商品流通等情事。

「書生２．５」擁有３０億參數，不僅是世界上開源模型中ＩＭＡＧＥＮＥＴ准確度最高、規模最大的模型，也是物體檢測標桿數據集ＣＯＣＯ中唯一超過６５．０ＭＡＰ的模型。

雖然ＯＰＥＮＡＩ表示已經藉由５０名網路安全等專業領域專家，針對新版ＧＰＴ-４模型進行對抗性測試，藉此協助降低新版模型給出錯誤解答情形，但強調整體來看仍有可能出錯，因此ＯＰＥＮＡＩ強調使用新版ＧＰＴ-４模型仍需格外小心，尤其透過此模型自動生成涉及敏感、需要高度正確內容時，仍應仔細透過人為審核、比對前後陳述內容是否有誤等情況。

日本網站《ＭＡＣＯＴＡＫＡＲＡ》在最新的報告與影片中流出ＩＰＨＯＮＥ１５的最新模型機資訊。翻攝《ＭＡＣＯＴＡＫＡＲＡ》

〔記者楊心慧／台北報導〕知名模型玩具業者諾利嘉國際股份有限公司所制作的「哆奇玩具」，訂單未出貨衍生消費爭議，目前未出貨總金額約７千萬元，截至１３日已透過第三方金流公司完成４１２７筆訂單退款，金額約１９６３萬元；台北市主任消保官楊麗萍呼吁，采付費刷卡購物民眾，應盡速跟銀行申請爭議款，若以現金付款者，可向法院申請核發支付命令。

商品規格：塑膠制塗裝完成品模型・１/７比例模型・附專用台座・全高：約２５５ＭＭ

將軍澳裕明苑發生火警，今日（１２日）上午９時１７分，裕榮閣低層單位住戶報案，指單位冒出濃煙。消防到場架起雲梯灌救，９時４０分將火救熄。單位內一名５０余歲男住戶吸入濃煙不適，清醒被送往將軍澳醫院治理。現場消息指，初步調查相信肇因為模型車充電時電池起火。

超大語言模型

國科會年底推台版ＣＨＡＴＧＰＴ共用模型

吳政忠表示，生成式對話引擎要有龐大計算力，再來就是大量資料。他坦言，台灣資源沒有美國這麼龐大，必須把國內所有專家找來、公私協力；另也要發展台灣特色，例如台灣政府或金控資料，不能隨便亂問外國，必須要發展夠用的模型，因此希望今年底有一個基本模型。不過微軟投資ＯＰＥＮＡＩ１００億，台灣今年總體科技預算僅１３２７億，將跨部會協力盡力而為。

ＡＬＰＡＣＡ模型也存在語言模型常見的問題，會生成包括幻覺、有毒和刻板印象內容，且可用於產生以假亂真的誤導資訊。ＡＬＰＡＣＡ模型是一個相對輕量的模型，能夠作為研究這些缺陷的基礎，基礎模型研究中心現在釋出ＡＬＰＡＣＡ模型網頁展示、微調用指示集、微調模型的參數，之後研究人員也還會釋出模型權重和訓練程式碼。

認真的死神最美！ＨＯＬＯＥＮＣＡＬＬＩ推出「ＲＥＬＡＸＴＩＭＥ」遐想模型下班後一起干杯？

或許ＧＰＴ-３．５一時還沒辦法，但不少人倒是成功把ＭＥＴＡ的同級大型語言模型ＬＬＡＭＡ放到各種裝置上了！原本ＬＬＡＭＡ資料量為７０億到６５０億組參數（看怎麼跟ＭＡＴＡ申請而定），ＭＥＴＡ宣稱１３０億參數版本的ＬＬＡＭＡ可以用更低算力超過有１７５０億參數ＧＰＴ-３模型的表現。

ＰＡＬＭ-Ｅ結合具２２０億參數的ＶＩＴ視覺模型，以及５,４００億參數的ＰＡＬＭ語言模型，因此ＰＡＬＭ-Ｅ總共擁有５,６２０億個參數。具２２０億參數的ＶＩＴ視覺模型是ＧＯＯＧＬＥ在今年發表的大型視覺ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＥＲ模型，ＶＩＴ使用了在自然語言處理領域中，已經非常成功的視覺ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＥＲ模型，影像訊號會被編碼成序列畫素或是影格，透過ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＥＲ網路進行處理。

美指辦微縮模型展重現《春光乍洩》等十套影視作品場景

ＪＵＲＡＳＳＩＣ-２的大小包括ＬＡＲＧＥ、ＧＲＡＮＤＥ和ＪＵＭＢＯ，還有經過指令調整的ＧＲＡＮＤＥ和ＪＵＭＢＯ的模型５種型號，供用戶選擇。ＡＩ２１ＬＡＢＳ提到，ＪＵＲＡＳＳＩＣ-２在史丹佛語言模型整體評估（ＨＥＬＭ）表現亮眼，使用ＨＥＬＭ儲存庫進行評估，ＪＵＲＡＳＳＩＣ-２ＪＵＭＢＯ目前排名第二，而ＪＵＲＡＳＳＩＣ-２ＧＲＡＮＤＥ在ＨＥＬＭ的排名，較３０倍大的模型排名更高，可在不影響品質的情況下，提供更佳的生產成本和效能。

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武智融同時表示，ＤＩＶＩＮＥＲ模型能取得這些突破，關鍵在於模型來自自監督學習匹配算法的原理。他們會在訓練時，通過模擬甲骨可能經歷的磨損、風化等因素引起的圖像變化，從而教會模型提取甲骨上的關鍵資訊，免受模糊、噪點等因素的影響。未來，ＤＩＶＩＮＥＲ的方法亦可應用與其他資料和問題中，如指紋識別和對比。

澳洲的一項研究使用視網膜和視神經的干細胞模型，用來識別以前未知的青光眼遺傳標記。研究者認為，這一發現為治療青光眼開辟了一種新的可能治療方法。青光眼是世界上導致永久性失明的主要原因。

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