Bill Gates 在他最新的 Blog 文章中，分享了他對 2024 年的看法，包含 AI、營養不良、氣候、2024 選舉。

而 AI 作為未來最重要的技術之一，Bill Gates 也對這項技術在未來醫療、教育、工作等領域作出了預測，他認為「AI 將以前所未有的速度加速創新」

Microsoft 與 AI 音樂創作公司 Suno 合作，將其 AI 音樂生成功能加入 Microsoft Copilot，只要用簡單幾個字，就能生成你想要的音樂。

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昨天講完「策略 1-1：對話包含細節」，接下來就是

在使用 AI 模型時，提前讓 AI 知道它所要扮演的角色、遵守的規則十分重要，讓它清楚接下來的回答應該要用怎樣的方式來輸出，例如：

當指定好角色或是規則後，我們就能依照自己的需求來提出要求，例如：

這時 AI 輸出的結果就會是一封「包含著笑話的感謝信」。

*官方文章中，有提到「System」和「User」訊息的差異，但因為我想多數讀者都只使用 ChatGPT，不會去使用到 API，上方為了方便理解就省略解釋。

昨天我們介紹了最近討論度非常高的 Video to Video AI 應用 DomoAI，今天來詳細介紹該如何開始使用？

這兩天討論度最高的論文應該就是這篇 Apple 最新發表的論文《LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory》

目前大型語言模型（LLM）對計算和內存的需求很高，尤其對於內存容量有限的設備來說，是非常大的挑戰。

Apple 這篇論文提出將模型參數存儲在快閃記憶體（Flash memory）中，並根據需要將其帶到內存中，能有效運行超出可用內存容量的 LLM。

這些技術的結合讓裝置能夠處理的數據量是原本 DRAM 的兩倍，比傳統方法在 CPU 上的處理速度快了 4 到 5 倍； 比在 GPU 上快了 20 到 25 倍。

這項技術可能對 Apple 來說非常重要，因為他們計畫在即將推出的 iOS 18 中加入生成式 AI 的功能，來提升 Siri 和其他 App。

RAG （Retrieval-Augmented Generation）是一種結合檢索（retrieval）和生成（generation）的深度學習模型。它首先從大量資料中檢索出與輸入相關的資訊，然後基於這些資訊生成回答。這種模型特別適用於那些需要廣泛知識和訊息來源來生成回答的任務。RAG通過檢索來增強生成模型的效能，能夠產生更加準確和豐富的回應。

這篇文章回顧了今年因為 ChatGPT 出現的 AI 浪潮，雖然文章不長，但把今年的重點技術做了一遍梳理，包含：LLMOps、RAG。

作者也預計 2024 年將會看到更多 LLM 的創新實際應用，特別是在「評估」和「監控」方面。

隨著 LLM 性能逐漸成熟，這些系統在提高工作效率和優化客戶體驗方面的應用將會越來越多。