綠電的根本問題
妙寄子 2025年3月14號
妙寄子 2025年3月14號
- 3月 14 週五 202513:54
綠電的根本問題
- 1月 26 週日 202517:04
100年之後的人工智慧的想像
一百年之後的人工智慧的想像。
妙寄子  2025年元月26號
光的特性，用在物理上面的效應確實會比電的方式啊，有更好的表現，所以這個光在記憶體應用的發明啊，設計呀在人工智慧上面的應用喔，將會使人工智慧的發展速度啊，超乎想像啊，且這種光的記憶體他所運作的時候呢？使用的能量啊，只有原來能量的10分之一。那麼這個對於人工智慧高度耗用能量的情況啊，可能會有一點改善。
20年之後的人工智慧啊，他可以做的事可能會遠遠超乎我們的想像啊，機器人只是一個簡單的開始啊無人駕駛汽車無人駕駛單車無人駕駛的飛機無人駕駛的摩托車如果加上人工智慧的功能他可以做的事情是太多了
未來人工智慧啊，有可能能利用颱風的動力呀搬運巨大的東西。從東邊搬到西邊去。也可能利用冬天的巨大的西北風的能量呢去做一些他想做的事情。在外太空。人工智慧可以發揮的空間又更多了。光是從太空盯著地球的各種現象。人工智慧啊，可以發揮的地方也是非常多。在醫療方面。人工智慧將會發揮巨大的功能，使治療的效用大大的改善。治療的成本大大的降低，所以未來的時代30年之後。人類的健康在一百年之後。會變得人類的健康是另外一個階段了，也可以說人工智慧創造了另一種健康的新人類了。
。。。
https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/4932463
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妙寄子  2025年元月26號
光的特性，用在物理上面的效應確實會比電的方式啊，有更好的表現，所以這個光在記憶體應用的發明啊，設計呀在人工智慧上面的應用喔，將會使人工智慧的發展速度啊，超乎想像啊，且這種光的記憶體他所運作的時候呢？使用的能量啊，只有原來能量的10分之一。那麼這個對於人工智慧高度耗用能量的情況啊，可能會有一點改善。
20年之後的人工智慧啊，他可以做的事可能會遠遠超乎我們的想像啊，機器人只是一個簡單的開始啊無人駕駛汽車無人駕駛單車無人駕駛的飛機無人駕駛的摩托車如果加上人工智慧的功能他可以做的事情是太多了
未來人工智慧啊，有可能能利用颱風的動力呀搬運巨大的東西。從東邊搬到西邊去。也可能利用冬天的巨大的西北風的能量呢去做一些他想做的事情。在外太空。人工智慧可以發揮的空間又更多了。光是從太空盯著地球的各種現象。人工智慧啊，可以發揮的地方也是非常多。在醫療方面。人工智慧將會發揮巨大的功能，使治療的效用大大的改善。治療的成本大大的降低，所以未來的時代30年之後。人類的健康在一百年之後。會變得人類的健康是另外一個階段了，也可以說人工智慧創造了另一種健康的新人類了。
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https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/4932463
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- 6月 22 週六 202416:19
Al應用
Al應用
2024／01／01
Al手機和AI PC都已經出現。
新手機和新PC，考驗，使用者會怎樣使用？
當然，靠它產生競爭優勢，和賺大錢。所以，Al相關的商業模式，是下一波的關鍵獨門絕學。
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2024／01／01
Al手機和AI PC都已經出現。
新手機和新PC，考驗，使用者會怎樣使用？
當然，靠它產生競爭優勢，和賺大錢。所以，Al相關的商業模式，是下一波的關鍵獨門絕學。
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- 6月 20 週四 202416:12
Al PC介紹
Al PC介紹
2024／1／14
到底AI PC是什麼呢？
Pat表示主要的分類依據為裝置是否能滿足AI運算的需求（Are you able to achieve certain levels of performance on AI-driven workloads?）。
Pat則以「AI的Centrino時刻」來描述AI PC的現況。在Intel推出Centrino平台之前，Wi-Fi無線網路的技術就已經發展多年，但是使用的人並不多，直到Centrino推出之後，無線網路的普及度才有了爆炸性的成長，在辦公室、咖啡廳、旅館等場所也都有了無線網路。
如果我們的目標在於訓練模型，那麼可能需要使用搭載大量加速器、GPU的伺服器才能滿足工作需求。但是如果只是部署已經訓練好的AI模型並進行推論運算，那麼整體運算需求就會小很多，可能使用NPU或CPU進行運算就能滿足效能需求。
當我們透過AI進行文字到圖像生成（Text-to-Image）時，產出的結果就相當「視覺化」且容易理解。
AI PC的3大優勢
Pat也在訪談中闡述AI邊緣運算（指在資料產生、收集的地點進行AI運算）的3大法則，分別為
分別為
經濟法則（Laws of Economic）：當你購買AI PC之後，你就可以在本機進行AI推論運算，而不用再支付雲端運算的費用。
物理法則（Laws of Physic）：在本機進行AI推論運算不再需要將資料上傳到雲端（比方需要處理的影片檔案），不但可以節省來回傳輸過程的網路流量，也可以縮短的總處理時間，讓AI程式反應更靈敏。
屬地法則（Laws of Land）：由於資料不需要上傳到雲端，所以可以確保隱私不會外洩，進而提高資訊安全性。
這3個法則說明了AI PC與一般PC搭配雲端AI運算的差異，更能顯示AI PC的優勢。
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2024／1／14
到底AI PC是什麼呢？
Pat表示主要的分類依據為裝置是否能滿足AI運算的需求（Are you able to achieve certain levels of performance on AI-driven workloads?）。
Pat則以「AI的Centrino時刻」來描述AI PC的現況。在Intel推出Centrino平台之前，Wi-Fi無線網路的技術就已經發展多年，但是使用的人並不多，直到Centrino推出之後，無線網路的普及度才有了爆炸性的成長，在辦公室、咖啡廳、旅館等場所也都有了無線網路。
如果我們的目標在於訓練模型，那麼可能需要使用搭載大量加速器、GPU的伺服器才能滿足工作需求。但是如果只是部署已經訓練好的AI模型並進行推論運算，那麼整體運算需求就會小很多，可能使用NPU或CPU進行運算就能滿足效能需求。
當我們透過AI進行文字到圖像生成（Text-to-Image）時，產出的結果就相當「視覺化」且容易理解。
AI PC的3大優勢
Pat也在訪談中闡述AI邊緣運算（指在資料產生、收集的地點進行AI運算）的3大法則，分別為
分別為
經濟法則（Laws of Economic）：當你購買AI PC之後，你就可以在本機進行AI推論運算，而不用再支付雲端運算的費用。
物理法則（Laws of Physic）：在本機進行AI推論運算不再需要將資料上傳到雲端（比方需要處理的影片檔案），不但可以節省來回傳輸過程的網路流量，也可以縮短的總處理時間，讓AI程式反應更靈敏。
屬地法則（Laws of Land）：由於資料不需要上傳到雲端，所以可以確保隱私不會外洩，進而提高資訊安全性。
這3個法則說明了AI PC與一般PC搭配雲端AI運算的差異，更能顯示AI PC的優勢。
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