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2024年1月16日 · 生成式 AI 正減少雲端運算依賴，進入手機、PC、汽車裝置. 高通總裁暨執行長 Amon 認為，生成式 AI 正處於技術發展的第二階段。 目前，整個產業已將生成式 AI 落實於處理器，下一步將是使用場景和應用的發展。 他認為，這是一個很好的趨勢，已經看到這些功能正開始進入人們的日常生活，無論是透過手機、PC（例如微軟 Copilot）、還是汽車。 他認為， 人們日常生活中實際使用最多的還是在雲端資料中心以外、由電池供電的行動可攜式裝置 。 他表示，ChatGPT 和大型語言模型的橫空出世，讓高通看到一個交會點──以裝置為基礎運行生成式 AI ── 使用者能夠隨時在裝置端使用 AI 支援的各項功能，不需雲端資料中心作為補充提供額外支援 。
2023年2月2日 · ChatGPT 是一股相關人工智慧技術浪潮的一部分，這種技術被統稱為「生成式人工智慧」 （TO 編按：也稱為 AI 生產內容，AI Generated Content，AIGC） ，還囊括了 Midjourney 和 Lensa 等熱門藝術生成模型。 ♦ 延伸閱讀：人類藝術家超不爽！ 在畫畫比賽中也贏了人類的 AI，下一步將進軍動畫界？ ChatGPT 由 OpenAI 開發，這家公司由營利組織 OpenAI LP 與母公司非營利組織 OpenAI Inc 所組成，目的是促進和發展友好的人工智慧，使人類整體受益。 公司於 2015 年底成立，總部位於舊金山。 面對國際市場快速發展的 AI 技術趨勢，台灣企業應當採取什麼策略？ → 立即下載《 TechOrange 2023 趨勢觀察報告 》
2024年3月19日 · 分享本文. IBM 公司日前發表一份市場報告《2023 年全球 AI 科技使用現況》，調查結果顯示即使現今生成式 AI 已成為多數企業唾手可得的科技工具之一，但 僅有不到四成（38%）的受訪企業已經建置生成式 AI 應用 。. 探究企業未積極採用生成式 AI 的原因 ...
2023年6月14日 · 生成式 AI 不是只能產出文字對話，也可以產出 2D、3D 影像或影片，其中， Google 在 2017 年提出的 Transformer 模型，可說是生成式 AI 應用的起點，不只可以處理文字訊息，在電腦視覺領域也能有很多不同的應用型態 ，如：影像辨識、影像切割、物件偵測等都有很好的效果。 圖說：NVIDIA AI 研究總監王鈺強博士. 為了加速生成式 AI 的發展，目前 NVIDIA 正在進行以下幾種研究，包括讓 AI 產出文字與影像結合的答案、使用者輸入文字，AI 產出影像或使用者輸入影像，AI 產出文字，甚至是讓 AI 在回答時可以說明原因，例如：某一家的小籠包很新鮮，因為食物都是師傅現包現蒸。
2024年1月23日 · 《金融時報》分析，生成式 AI 將比其他重要的新技術，像是雲端運算，更快成為主流應用。 「與其他新科技（例如網路）相比， AI 受益於現有的通訊系統，將更快被規模化應用，因為基礎設施已經就位。 」史丹佛大學學者布林約夫森（Erik Brynjolfsson）說。 然而在企業內，或許應用範圍的擴張相當快速，但對於消費者來說，艾倫人工智慧研究所前所長埃齊奧尼（Oren Etzioni）認為，目前還沒有一款高度貨幣化的「殺手級應用」，能將生成式 AI 變成一個賺錢機器， 「這使得 AI 類似早期的網際網路，當時免費服務占主導地位，付費創造利潤的服務很少。 2. 運營生成式 AI 成本過高. 「人類迄今為止運算密集度最高的任務之一。
2024年3月13日 · 數位發展部數位產業署署長呂正華表示，生成式 AI 發展熱潮下，已經對各行各業帶來巨大的影響，數位部將依循我國科技願景與策略推動，今年將先以生成式 AI 應用於機械製造業為領航，逐步朝向推動生成式 AI 應用與普及方向發展，藉由培育生成式 AI 應用與開發人才、產業應用與擴散、開發生成式 AI 應用平台與工具，以及與國際大廠鏈結合作，強化我國生成式 AI 發展並協助我國企業擴展國際市場等四大作法，促成生成式 AI推 廣與發展。 臺大智活中心主任劉佩玲分享，臺大智活深度輔導企業，與企業攜手共創，加速生成式 AI 產業的落地應用。 亦將透過「創新創業」與「創意創客」四創競賽，推動百花齊放的生成式 AI 創新浪潮。 集結產官學研能量共同合作.
2023年8月11日 · 生成式 AI 是一種可以產生多樣化新內容的工具，其強大功能已在過去 8 個月內獲得充分展現。 從近似真人的問題應答到撰寫新聞報導和 SEO 部落格文章，乃至根據簡單的文字提示建立圖像、撰寫可實際運作的程式碼等，都是目前已有實例的生成式 AI 應用。 為了與時俱進，各行各業的品牌紛紛採用生成式 AI 解決方案，並嘗試將草擬電子郵件內容和文案、回覆顧客提問以及製作簡報等部分工作交由 AI 完成。 也許有人好奇，生成式 AI 如何能完成這麼多不同的工作並產生優質的成果？ 答案是「基礎模型」（foundation model）。 ChatGPT 等生成式 AI 解決方案必須透過基礎模型，也就是使用海量數據進行大規模訓練的大型機器學習模型，才能生成上述各式各樣的內容。
