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🎥 YouTube 影片轉文/markdown工具 📝
這個 Streamlit 應用程式能夠將 YouTube 影片轉換成結構化的部落格文章或心智圖！🚀
2024/07/27
2024/07/25
【文獻選讀】JAMA 文章 －減肥藥整理
文獻資訊
Title: Medications for Obesity: A Review
Authors: Kimberly A Gudzune, Robert F Kushner
Journal: JAMA
PMID: 39037780
本文整理 Table 1 (藥物成效) + Table 2 (特定疾病的使用) + Table 3 (劑量及適用族群)
整理工具: Claude 3.5
2024/07/18
2024/07/17
[EBM feat. AI]文獻選讀 - Assessing the Risk of Bias in Randomized Clinical Trials With Large Language Models
基本資訊
Title: Assessing the Risk of Bias in Randomized Clinical Trial With Large Language ModelsJournal: JAMA Netw Open 2024 May 1;7(5):e2412687.
PMID: 38776081
2024/07/16
[自創小網站] YouTube 字幕下載器 & Podcast 搜索工具
YouTube 字幕下載器 & Podcast 搜索工具 🎥🎧
這是一個多功能的網絡應用，主要功能包括 YouTube 字幕下載、Podcast 搜索和音頻提取。
2024/07/15
2024/07/14
2024/07/13
2024/07/12
2024/07/09
[自創小網站] 聖經懂你心 📖💖
歡迎使用「聖經懂你心」應用程式！這是一個結合聖經智慧與人工智慧的創新工具，幫助您在日常生活中找到靈感和指引。
網址🔗
功能特色 ✨
1. 心情配對 😊😢😠
- 選擇或描述您當前的心情- 系統會根據您的心情智能推薦相關的聖經經文
2024/07/06
【文獻選讀】馬拉松跑者的人格特質
馬拉松比賽近幾年超夯，據統計於 2015 年約兩百萬人參加相關比賽。隨著馬拉松的風靡，科學家們也研究了跑者各項生理層面的指標，從心血管、肌肉骨骼到睡眠、皮膚適應，還有有氧能力、訓練和跑步配速等，甚至連肌肉損傷、腎損傷、電解質失衡、胃腸問題也都有許多研究。
相比之下，心理方面的研究就少很多，特別是人格特質。人格是每個人獨特的特徵，跟馬拉松跑者的參與和表現有很大關係。過去的研究顯示，馬拉松跑者的人格特質和一般人，或是和其它耐力運動員不太一樣。此篇文獻回顧了馬拉松跑者的人格特質，就讓我們繼續看下去~
2024/07/04
UC Berkeley AI Hackathon 2024 - Part 2 - 黑客松發表
Hackathon 團隊主題簡單介紹
1. 📚 Revision: AI助力，告別教科書偏見！讓知識更公平、更包容 🤝
2. 🤖 AgentOS: 用自然語言創建AI工作流，彷彿擁有了自己的AI員工團隊 💼
3. 🏙️ Skyline: 智慧城市新革命！AI模擬市民行為，優化交通減少碳排 🚗💨
4. 📞 Spark: 銷售話術不再難！AI分析對話，助你成為銷售高手 📈
5. 🎧 Hear Me Out: 客服體驗大躍進！AI情緒分析，讓每通電話都賓至如歸 😊
6. 🚨 Dispatch AI: 911求救無需等待！AI接線員24/7待命，爭分奪秒救援 ⏱️
7. 🤟 ASL Bridgeify: 手語學習新紀元！AI即時反饋，溝通無障礙 🗣️
8. 🌿 Green Wise: 購物也能救地球！AI推薦低碳商品，輕鬆減少碳足跡 🛍️
UC Berkeley AI Hackathon 2024 - Part 1 - Andrej Karpathy's Keynote
簡短介紹 Andrej Karpathy
安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy），斯洛伐克裔加拿大電腦科學家，以其在人工智慧領域的顯著貢獻聞名。作為OpenAI的創始成員，他在深度學習、電腦視覺及生成模型方面有深入研究。2017年，卡帕西加入特斯拉，負責領導自駕車視覺系統的開發，提升車輛的安全性與可靠性。2022年，他離開特斯拉，短暫重返OpenAI，進一步推動AI技術的創新與應用。卡帕西的職業生涯充分體現了學術與實踐的結合，對自駕車技術和AI發展產生了深遠影響。
2024/07/02
NEJM Evidence 影片 - How Meta-Analysis Works
想了解什麼是統計學中的統合分析(Meta-Analysis)嗎？在這部由NEJM Evidence主編Chana Sacks主講的影片中，她用一個生動有趣的電影評論類比，為我們解釋了這個看似艱深的概念。統合分析如何幫助我們解讀多項研究結果？它與選擇一部週末觀看的電影有什麼相似之處？讓我們一起來探索這個在臨床研究中極為重要的統計方法。
2024/07/01
【測試 Video 轉文章GAI】Open Challenges for AI Engineering - Simon Willison
AI Engineer World's Fair 2024
主題: Open Challenges for AI Engineering
演講者: Simon Willison
iHower 字幕/重點整理版: 連結
Youtube url: https://www.youtube.com/watch?v=5zE2sMka620
時間範圍: 00:33 - 00: 53
---以下是 GAI 自動轉的文章內容---
Open Challenges for AI Engineering
人工智能領域正面臨一個重大轉折點。在GPT-4模型獨占鰲頭長達一年之後，AI產業迎來了新的競爭格局。Simon Willison在這段影片中探討了GPT-4級別模型的普及化，以及這一現象對AI行業和社會的深遠影響。隨著Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等新模型的出現，以及開源模型如Llama 2的快速進步，AI技術的發展正進入一個令人振奮的新階段。
GPT-4 門檻的突破
GPT-4自2023年3月發布以來，在人工智能領域獨占鰲頭長達12個月。然而，近期情況發生了顯著變化。多家公司相繼推出了能夠媲美甚至超越GPT-4能力的模型，如Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等。這些模型不僅在性能上與GPT-4不相上下，在價格方面也相當具有競爭力。值得注意的是，開源模型如Llama 2也在逐步接近GPT-4的水平。這種競爭格局的轉變為AI行業注入了新的活力，不僅促進了技術的快速進步，也為用戶提供了更多優質且經濟實惠的選擇。隨著GPT-4級別的模型逐漸成為市場常態，我們可以預期未來這些高級AI模型將變得更快、更便宜，並在更廣泛的領域中得到應用。
圖：多家科技公司的標誌圍繞著GPT-4模型，象徵AI市場競爭格局的變化和高級語言模型的普及化趨勢。
人工智能工具應用的挑戰
人工智慧工具如ChatGPT雖然看似簡單易用，實際上要有效運用卻相當具有挑戰性。以PDF文件為例，使用ChatGPT處理PDF時涉及諸多複雜因素。首先，PDF必須是可搜索的文字格式，而非掃描圖像。其次，PDF的長度會影響處理方式，短文件會直接貼入提示中，長文件則需要進行某種搜索。此外，PDF中的表格和圖表往往無法被正確處理，需要另外截圖上傳。甚至有時ChatGPT會調用代碼解釋器來處理PDF，使用fpdf或pdf2image等模組。這些細節和限制並非顯而易見，需要使用者具備深入的理解和經驗。因此，像ChatGPT這樣的AI工具實際上是面向專業用戶的強大工具，需要長期實踐才能充分發揮其潛力。
圖：專業人士在電腦前使用ChatGPT，旁邊放著Excel教學書籍，象徵AI工具需要深入學習才能充分應用。
人工智能可信度危機
近期人工智慧產業面臨了一場信任危機，主要源於用戶對企業如何使用其數據的誤解。以Dropbox和Slack為例，兩家公司在推出新的AI功能時，引發了用戶對隱私數據被用於訓練AI模型的擔憂。然而，事實上這些公司並未直接使用用戶數據訓練模型，而是將數據傳送給OpenAI，並有嚴格的協議確保數據不會被用於模型訓練。這種誤解凸顯了企業在溝通AI數據使用政策時的重要性。Anthropic公司在推出Claude 3.5 Sonnet模型時，明確聲明未使用任何用戶提交的數據進行訓練，證明了高品質模型可以在不依賴用戶數據的情況下開發。然而，AI公司仍面臨著使用網路爬蟲數據的爭議，這進一步加劇了公眾對AI數據使用的擔憂。解決這一信任危機將是AI產業面臨的重大挑戰。
圖：企業標誌與數據流圖交織，突顯AI公司數據使用政策的透明度挑戰及用戶信任危機。
提示注入與人工智能安全
提示注入漏洞是人工智慧安全領域的一個重要問題，需要開發者和使用者深入理解。一個典型的例子是「Markdown 圖片洩露漏洞」。這種漏洞存在於能夠渲染 Markdown 圖片的聊天機器人中，特別是那些同時有權訪問私密數據的機器人。攻擊者可以通過巧妙構造的 Markdown 圖片鏈接，誘使機器人將敏感信息洩露到攻擊者的服務器。令人驚訝的是，包括 ChatGPT、Google Writer、Amazon Q 等在內的六個知名團隊都曾犯下這個錯誤。這凸顯了理解提示注入的重要性，以避免類似的安全漏洞。除了安全問題，提示注入有時也會導致有趣的錯誤，比如一個 RAG 應用誤將自身識別為「機智的沙鼠」。這些案例說明了大型語言模型的易受影響性，它們會相信被告知的任何信息，這既是優點也是缺點。
圖：一隻戴眼鏡的卡通沙鼠，手持「我是機智的AI助手」標語，展示提示注入的幽默一面。
人工智能生成內容的質量問題
人工智慧生成的「垃圾內容」已成為一個日益嚴重的問題。這種內容通常指未經請求且未經審核的AI生成文字，大量充斥於網路空間。這種做法不僅降低了整體內容質量，更嚴重的是，它削弱了人類對發布內容的責任感。在資訊傳播中，人類的問責制至關重要，我們需要確保每一篇文章、每一則報導背後都有真實的人為其負責。然而，當大量未經審核的AI生成內容被發布時，這種責任制度就會受到威脅。直接發布AI生成的內容而不經過人工審核，可能導致錯誤信息的傳播、版權問題，甚至可能產生有害或具有誤導性的內容，對社會造成負面影響。因此，在利用AI技術生成內容時，人工審核和編輯仍然是不可或缺的環節。
圖：垃圾桶中溢出的紙張，象徵大量AI生成的低質量內容充斥網路，強調人工審核的重要性。
總結
本影片深入探討了AI領域的最新發展，特別是GPT-4壟斷地位的終結及其影響。隨著多家公司推出媲美甚至超越GPT-4的模型，AI技術正進入競爭更加激烈的新時代。然而，影片也提醒我們需要警惕AI工具使用的複雜性、信任危機、安全漏洞以及AI生成內容的質量問題。這些挑戰凸顯了在AI快速發展中，我們必須謹慎應對，確保技術進步與責任使用並重。