The Key | 每天的關鍵

We just launched a new beta test - AI playlists. It’s a feature that uses AI chat prompts to help you curate personalized playlists. It’s still a work in progress but I’m excited for you to give it a try. We’re starting with Premium users in the UK and AU, so let me know what you… pic.twitter.com/bJBei7nxNc — Daniel Ek (@eldsjal) April 8, 2024 Spotify 最近推出了一項新的功能，透過 AI 技術，根據用戶的輸入文字來建立個人化的播放清單。這項新功能不僅標誌著音樂體驗個人化的一大進步，也讓用戶能夠根據自己的獨特喜好和需求，打造專屬的音樂清單。 Spotify AI 播放清單功能 Spotify 的新 AI 播放清單功能，讓用戶能夠透過 AI 技術，根據文字提示來建立客製化的播放清單。這項功能意在將用戶的創意想法轉化為音樂清單，為音樂串流服務帶來前所未有的個性化體驗。 功能運作與用戶體驗 透過 AI 播放清單功能，用戶可以輸入從特定音樂類型和心情到更具創意的請求，如「為我家的貓咪獻唱的歌曲」或「末日殭屍來襲時的背景音樂」等文字需求。接著，AI 會根據這些提示生成一份符合用戶需求的播放清單，運用大型語言模型（LLM）和 Spotify 的個性化技術，依據用戶的聆聽歷史和偏好進行量身推薦。 用戶還可以透過提供更多提示或反饋，如「增加流行元素」或「減少快節奏歌曲」，來進一步調整播放清單，並可透過向左滑動移除不喜歡的歌曲。這一互動過程確保最終播放清單能夠精準反映用戶的需求和音樂品味。 推出地區與使用方式 目前，Spotify 的 AI 播放清單功能首先在英國和澳洲為 Android 和 iOS 設備上的 Premium 用戶提供。用戶可在 Spotify 應用程式的「你的音樂庫」標籤中找到此功能，點擊「+」按鈕並選擇「AI 播放清單」即可開始建立個人化播放清單。 寫在後面 Spotify 推出的 AI 播放清單功能，為用戶提供了前所...

NVIDIA 最近宣布了一個新一代的 AI 加速器，稱為 Blackwell 架構。這個新系列包括 B100、B200 和 GB200 GPU，有希望為 AI 應用，特別是生成式 AI 領域，提供前所未有的性能。在這篇文章中，我們整理了一下這些新 GPU 的細節、規格、性能以及它們對 AI 產業的可能影響。 NVIDIA Blackwell 架構  Blackwell 架構代表了 NVIDIA 在 GPU 技術上的最新進展，接替了 Hopper 架構。Blackwell 架構以著名數學家 David Harold Blackwell 的名字命名，引入了六項變革性技術，專門為了加速計算和生成式 AI。這些技術包括第二代 Transformer 引擎、第五代 NVLink、RAS 引擎、安全 AI 功能以及用於加速資料庫查詢的解壓縮引擎。 B100 和 B200 GPU B100 和 B200 GPU 是基於 Hopper 的 H100 和 H200 的繼任者。預計 B200 將包含比 B100 更大的高頻寬記憶體容量。B200 是一個 1000W 的模組，高於 H100 的 700W，功率和性能有顯著提升。B200 被稱為世界上最強大的晶片，擁有 2080 億個電晶體，提供高達 20 petaflops 的 FP4 馬力。另一方面，B100 預計將是一個較低階的加速器，TDP 為 700W，使其可以直接與 H100 系統相容。 B100 和 B200 GPU 的整體外觀相比於 H100/H200 大，是因為 Nvidia 將兩組 Blackwell 架構的 Die，號稱是最大的兩顆 Die 直接連接在一起成為一個 Blackwell GPU。 GB200 超級晶片 GB200，也被稱為 Grace Blackwell 超級晶片，是兩個 B200 GPU 和一個 Grace CPU 的組合，提供更高的性能。它是 NVIDIA GB200 NVL72 的一部分，這是一個多節點、液冷的資料中心電腦系統，專為 AI 訓練和推理任務而設計。與相同數量的 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 相比，GB200 NVL72 系統可以為 LLM 提供高達 30 倍的性能提升，同時將成本和能耗降低高達 25 倍。 超級電腦的架構 Nvidia 針對 Black...

ChatGPT 就是大型語言模型 大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）是一種專注於理解、處理和生成人類語言的深度學習模型。LLM 由許多參數（通常有數十億或更多的）的類神經網路組成，並在大量的文字上進行自我學習。 LLM 是一種多功能的模型，擅長於各種任務，例如情感分析、問答系統、自動摘要、機器翻譯、文件分類和文字生成等。這些模型通過從大量的數據中學習，這些數據往往包括在長時間內網路上寫的幾乎所有東西。他們考慮大量的文字以更好地理解上下文並生成準確的結果。 簡單來說，LLM 就是自然語言專家，最擅長處理文字相關訊息，至於數學和太難的邏輯理解則很容易出現幻覺。 回歸語言專家：帥氣的命名 工作會發生的一個情境，需要幫助一個新技術命名，這時候 ChatGPT 就可以高速的產出多個命名出來。以下列一個新技術來說： A swing-wing machine that is propelled forward by thrust from a jet engine, propeller, or rocket engine, and it is designed to be operated by cats. 我們可以使用以下 Prompt： As a specialist in the field of naming new stuff, your expertise will be critical in this task. I will present you with a detailed description of specific stuff. Your responsibility is to generate a list of ｛ 10 ｝{ professional }-sounding, { single }-word names that align well with this description. In case the provided information is not sufficient for you to accurately formulate these names, please don't hesitate to request additional details.  效果相當不錯...

Sumsumg 洩漏事件是因為員工誤將機密資訊輸入 ChatGPT 導致機密資料外洩。事件凸顯 AI 模型在敏感商業操作中存在的風險以及需要有效的數據安全措施。 OpenAI 可能會接觸到機密數據，因此用戶應仔細考慮風險和利益，並保護機密數據。 ChatGPT 在工作中的應用包括哪些？本文將提供一些可能的使用情境。 三星使用 ChatGPT 引發的外洩事件 三星最近發生了一起涉及 ChatGPT 的機密資訊外洩事件。三星員工在使用ChatGPT 協助工作時，錯誤地將機密資訊輸入ChatGPT。外洩的資訊包括會議記錄、程式碼以及用於檢測晶片故障的測試碼。ChatGPT被三星半導體允許使用，以協助其工程師修復程式碼問題。 OpenAI是否能看到三星外洩的機密數據？ 根據 OpenAI 政策， ”User Content: When you use our Services, we may collect Personal Information that is included in the input, file uploads, or feedback that you provide to our Services (“Content”).” 。這說明了，如果機密數據包含在提供給其的內容中， OpenAI 可能會看到這些數據。個人和公司組織需要仔細考慮使用像 ChatGPT 這樣的 AI LLMs 的潛在風險。 哪些 ChatGPT 的應用可以在工作中使用而不會出現安全問題？ 第一大準則：不要分享任何機密信息。 以下是一些可能的 ChatGPT 應用，我們可以在工作中使用，而不會泄露敏感內容： 總結文章 : 透過總結摘要一些公開的研究、論文和學習資料，提高生產力，節省研究時間。 提供客戶服務 ：我們可以利用 ChatGPT 做為客服系統。但注意，不是與公司客戶討論保密內容。 使用 ChatGPT co-pilote 自動化例行性事務 ，例如寫個 VBA code 或其他自動化程式的 script，節省我們卡在每日報表的時間。 無關機密的信件回覆 ：通過 ChatGPT 調整我們的語氣和糾正我們的破英文文法甚至擬草稿，可以節省我們撰寫這郵件的時間。 腦力激盪 ：在工作時常常碰到的 xx 月，xx 周，xx 年， xxx 活動，這時候使用 ChatGPT 進行活動內容...