打造一個語音照護機器人的技術與挑戰
近年來，對話式人工智慧(Conversational AI)已被廣泛的應用於客戶服務、娛樂和健康照護等各式生活 …
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李宏毅談通用基礎模型：看似荒謬的跨域實驗也有新成果
除了文字之外，語音基礎模型是另一個令人關注的進展。語音相關的任務極為繁多，除了語音辨識外，還有語者辨識、情緒辨識、語音增強、語音問答等各式各樣的任務，細數起來有上百個，而世界上有七千多種語言，如果要為每一種語言的每一個任務都蒐集大量標註資料是不可能的。於是在語音AI領域掀起了自督導式學習（Self-supervised Learning）浪潮以解決巨量資料標註的問題。
大型語言模型越來越強，安全與偏見問題更需關注
OpenAI去年底推出的ChatGPT後，因為模型驚人的表現引起大眾的關注，日前又再推出GPT-4 語言模型，最大特色是除了文字對話還能輸入圖片讓AI解讀，且解答能力和正確率更是大幅超越以往。面對大型語言模型的到來，中央研究院資訊科學所研究員、國立陽明交通大學教授古倫維提醒，除了應用與技術外，更需要注意模型訓練的資訊來源、安全與偏見問題。
大型基礎模型衝擊 電腦視覺將出現第三次變革
透過人工智慧技術創造的美女網紅，帳號上線5天後，立刻吸引超過1.8萬名的紛絲。在生成式AI技術日漸成熟下，預期這種由AI生成的網紅將掀起另一波熱潮。而在這波生成式AI熱潮之下，大型基礎模型也成為各國與大企業競相投入的戰場。台灣大學資訊工程學系教授鄭文皇認為，隨著大規模基礎模型的發展，可預見將對電腦視覺帶來突破性第三次變革。
【Hybrid event】NExT Forum：多模態基礎模型
鴻海研究院2023年第一場NExT Forum，邀請加拿大Dr. Irina Rish, MILA、台灣微軟、台智雲等國內外專家學者與企業，共談多模態基礎模型為台灣AI產業帶來的挑戰與機會，並提出整合台灣AI量能的務實模型建構方法，推進台灣AI邁向世界之巔！