AI生成的「未來」發展階段
1. 將多模態整合
能整合文字、圖片、音訊、影片等多種模式進行處理的AI模型正在發展。可以產生更豐富且貼切文脈的生成結果。
2. 改進自我學習和持續學習能力
目前的多數模型在訓練完成後就固定不變，但未來將能夠根據環境和新信息適應並持續學習。
3. 邊緣AI的進化
正在開發能在邊緣設備上進行高度推論而不依賴雲端的AI模型。這將提升實時性和隱私保護。
能整合文字、圖片、音訊、影片等多種模式進行處理的AI模型正在發展。可以產生更豐富且貼切文脈的生成結果。
2. 改進自我學習和持續學習能力
目前的多數模型在訓練完成後就固定不變，但未來將能夠根據環境和新信息適應並持續學習。
3. 邊緣AI的進化
正在開發能在邊緣設備上進行高度推論而不依賴雲端的AI模型。這將提升實時性和隱私保護。
生成人工智能的「現階段發展」
1.透過機器學習進行訓練=生成人工智能模型，如大規模語言模型(LLM)，使用大量的資料集進行學習。
2.推論的改進=使用訓練好的模型對新輸入進行預測和生成。目前，推論效率和準確性的提升是一個重要問題。
1.透過機器學習進行訓練=生成人工智能模型，如大規模語言模型(LLM)，使用大量的資料集進行學習。
2.推論的改進=使用訓練好的模型對新輸入進行預測和生成。目前，推論效率和準確性的提升是一個重要問題。
生成人工智能服務有望在不久的將來實現
1.自動化的客戶支撐位=聊天機器人可以使用更自然的對話回答客戶問題，並支持問題解決。
2.在教育領域應用=可以生成個別學習者的學習教材，並根據學習進度自動生成問題。
3.在醫療領域應用=預計用於加速醫療圖像分析和新藥開發。在醫生進行診斷時，人工智能可以分析過去的病例和論文，幫助提供更準確的診斷。
4.在娛樂領域應用=可以自動生成遊戲角色和情節，並使電影的特效呈現更逼真。
1.自動化的客戶支撐位=聊天機器人可以使用更自然的對話回答客戶問題，並支持問題解決。
2.在教育領域應用=可以生成個別學習者的學習教材，並根據學習進度自動生成問題。
3.在醫療領域應用=預計用於加速醫療圖像分析和新藥開發。在醫生進行診斷時，人工智能可以分析過去的病例和論文，幫助提供更準確的診斷。
4.在娛樂領域應用=可以自動生成遊戲角色和情節，並使電影的特效呈現更逼真。
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