有關 AI 、宇鯨的大小事
宇鯨定期研究、發布關於國內外 AI 各項技術、應用的最新消息
大家都在談論 ChatGPT，但你知道背後的原理「大型語言模型」（LLM）是什麼嗎？快速掌握大型語言模型（LLM）的歷史演進。
在這篇文章中，我們將探討大語言模型（LLM）的基本觀念，該領域的發展歷程，以及目前的技術趨勢。我們將討論從早期的統計語言模型到現代的深度學習模型的演變，並重點關注常見的技術架構。「大型語言模型（LLM）的原文是 Large Language Model，「Large」指的是有大量的參數進行數學運算，「Language」就是我們日常說說寫寫的語言，而「Model」指的是模型，可以理解成是用程式碼和數學建構一個虛擬的大腦。...
為什麼 ChatGPT 不會算數？真的穩定可用嗎？– 解讀 ChatGPT 二三事 #2
全世界都在夯 ChatGPT 時，開始出現各種疑問：計算老是出錯？答案正確度堪憂？越近期的資訊越常錯….？到底這是不是一個可靠的技術呢？真的可以商業使用嗎？讓宇鯨帶你解讀原因及告訴你解決方法。
身為企業主，怎麼用 ChatGPT？– 解讀 ChatGPT 二三事#1
推出短短2個月，就達到1億全球用戶的 ChatGPT，打破互聯網產品最快用戶增長速度紀錄。身為企業主，除了跟一般大眾一樣，註冊 ChatGPT 帳號，時不時找他聊聊天、把它當成全能私人助理來整理文書作業、翻譯、討論文案…其實，你還能做更多。
CRM 顧客分眾：只有 RFM 、 NES 不夠，你還缺了…
市售 CRM 系統，都可以用 RFM 功能，做到顧客分群，讓行銷人員知道如何安排行銷資源。
但為什麼，還是有許多客戶找上宇鯨，為他們客製化顧客分群貼標呢？
這篇文章就來告訴你，到底，想做到精準的顧客分群，你還缺了什麼？
宇鯨的 CS tagging 系統，又能如何幫助你提升業績、顧客滿意度、品牌忠誠度呢！
手把手教你！3步驟判斷 AI 可行性 – 光學文字辨識OCR
想將AI應用在實務領域時，因為環境複雜、需要的穩定性高（不然可能被員工或客人客訴到不行），所以能達到有用且穩定品質的AI功能，在現階段的確還有一定程度的侷限性。身為想導入AI的企業方，該如何評估真實可行性呢？跟著宇鯨這一系列文章，一步一步判斷：你的問題，適不適合用AI來解決？
手把手教你！3步驟判斷 AI 可行性 – 自然語言處理 NLP
想將AI應用在實務領域時，因為環境複雜、需要的穩定性高（不然可能被員工或客人客訴到不行），所以能達到有用且穩定品質的AI功能，在現階段的確還有一定程度的侷限性。身為想導入AI的企業方，該如何評估真實可行性呢？跟著宇鯨這一系列文章，一步一步判斷：你的問題，適不適合用AI來解決？
快速了解「台灣社交距離 APP 」保護個資的原理
這款「台灣社交距離 APP 」是透過手機藍牙來檢測與別人之間的距離，如果不幸確診，APP 會通知曾與確診者有過長達2分鐘、2公尺內接觸的人。而且不會洩漏個資、沒有追蹤疑慮、做到民眾在意的保護隱私。究竟技術原理又是什麼呢？
AI 產品我踩過九個坑
AI在各個產業的應用開枝散葉，從智能音箱、自動駕駛到聊天機器人等，雖然潛力無窮，卻很少人會告訴你「如何落地」；就像是月球背對地球的那側陰暗面，不上去看看你很難知道到底實際上有什麼「坑」。這場分享會從我實際經歷過的其中三個AI產品（聊天機器人、文件識別、語音合成），盤點九個我踩過的坑，會涵蓋到向上溝通、研發管理、產品規劃，透過這些故事希望能協助參與者少走彎路。
AI技術影片：深度學習系列 – 文字辨識
1. Scene text detection vs recognition
2. Text recognition using CRNN (convolutional recurrent neural network)
3. Decode text using CTC (connectionist temporal classification)
AI技術影片：深度學習系列 – 文字偵測
1. Text detection vs object detection
2. CTPN (Connectionist Text Proposal Network)