目前已經有眾多消息指出 Apple 的 iOS 18 將會整合 AI 功能，而最近的 iOS 17.4 版本的程式碼也驗證了這一點。

根據上方這段程式碼顯示，iOS 17.4 包含了一個 SiriSummarization 的新功能，而且是使用 OpenAI 的 API，來幫助改善 Siri 對資訊的理解和摘要。

但 Apple 不太可能使用外部模型，這更像是在測試他們內部的模型 Ajax 與 ChatGPT 之間的差異。

目前 Siri 的表現沒有太讓人驚艷的部分，如果加上 AI 的驅動，Siri 應該會有非常大的進步。

Meta 最近推出了最新的編程模型 Code Llama 70B，是 Code Llama 系列中最大且性能最佳的模型。

Code Llama 70B 的 3 項版本模型都可供研究和商業使用，而且是免費的，包含：

根據基準測試，CodeLlama 70B 超越了先前的 CodeLlama 34B 的表現，Code Llama 70B Instruct 在 HumanEval 測試上，甚至達到 67.8。

韓國科技趨勢專家尹惠植，運用 27 年來的經歷，為難以預測的未來，歸納出簡明路徑，幫助工作者在產業趨勢、工作型態、個人職務面臨前所未有的變革前，提早掌握 AI 生成時代的競爭優勢！

隨著 ChatGPT 出現與普及，未來將新增 6,900 萬個工作機會，自 ChatGPT 問世以來，全球每天都有數百種新的 AI 技術應用湧現。

本書將從基礎到應用，學習如何與 AI 完美協作，並提出 AI 時代須具備的關鍵能力。

我們無法預知會經歷多少次時代的變遷，唯一可以肯定的是變化的速度將比現在更快。只要具備基礎能力，就能適應這樣的速度變化，搶先成為未來人才。

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這張圖的三條線，分別代表著三條不同的「技術採用生命週期」：1990 年代開始的網路（藍線），2005 年開始的智慧型手機（綠線），以及 2020 開始的 AI（黃線）。

而軟體產品的普及是推動用戶接受先進技術的重要動力。例如： Uber 和 Airbnb 帶動了智慧型手機的價值，Google、Amazon 和 YouTube 推動網路的影響力。

目前這一波 AI 工具的出現已經超出了我們幾年前的想像，但這可能都還不到 20%，我們還在非常早期的階段。

ChatGPT 的最新功能「Mention @」不知道有沒有讀者已經可以使用了？

透過這項新功能，我們能夠在同一個聊天室使用各種不同功能的 GPTs，不再需要切換聊天室。

下方這部影片示範了可以怎麼樣使用這項新功能，如果還不知道要如何使用的讀者，可以參考看看！

大型語言模型已經是現在 AI 非常重要基礎，但使用 LLM 需要耗費大量的計算和記憶資源，也因此出現了稀疏化技術（Sparsification）來解決這個問題。

最近 Microsoft Research 和 ETH Zurich 提出了一種新的稀疏化方案 SliceGPT。

SliceGPT 能在保持原有模型性能的情況下，為 Llama2-70B、Opt-66B 和 Phi-2 等模型減少高達 25% 的參數。

這種模型不僅能在更少的 GPU 上運行，而且還能在不額外對程式優化的情況下運行得更快。

Sparsification 是一種優化大型語言模型效能的方法，旨在減少模型運算時所需的計算資源和記憶體用量。這種技術通過識別並移除模型中較不重要的參數（即「稀疏化」參數），從而使模型更加高效和簡潔，同時盡量保持其原有的性能和準確度。

Microsoft 在上個月發佈了《2023 年工作未來報告》，該報告收集了 2023 年進行的許多研究的統計數據，也包括了 AI 科技的影響。