各搜寻引擎无不以各种方式应用语言模型，期望增加自家搜寻引擎的使用率，隐私搜寻引擎DuckDuckGo也不例外，推出一个称为DuckAssist的扩充功能，只要用户在DuckDuckGo的搜寻框输入维基百科能够回答的问题，人工智慧便会参照维基百科的内容，生成简短的来源摘要。

DuckAssist使用DuckDuckGo索引扫描特定来源的资料回答问题，目前来源主要是维基百科，偶而会使用大英百科全书，透过使用OpenAI和Anthropic的自然语言技术，来总结在维基百科中找到的内容，DuckDuckGo希望DuckAssist给出的答案能够比传统搜寻结果，更直接回应使用者的提问。

目前DuckAssist仅会回答能够从维基百科取得答案的问题，像是「什麽是搜寻引擎」，而会略过「什麽是最好的搜寻引擎」等复杂提问，另外，因为DuckAssist所使用的维基百科，是能够下载到的最新版本，因此与线上版本会有些微差异，针对最新条目的提问DuckAssist可能无法回答，但是DuckDuckGo搜寻页面结果仍可以提供相关的回应。

生成式人工智慧的幻觉（Hallucination）是常见的问题，官方提到，他们透过让DuckAssist仅使用来自维基百科的资讯，大幅降低出现幻觉的可能性，而且摘要下方会提供来源连结，方便使用者存取维基百科进一步验证。

不过官方提到，DuckAssist可以使用的资讯有限，无法总是产生准确的答案，因此仅会使用维基百科中最相关的句子。用户仍要有DuckAssist可能出错准备，DuckDuckGo在摘要旁提供匿名回馈连结，供用户回报错误案例。

DuckDuckGo强调，DuckAssist是DuckDuckGo私密搜寻的一部分，完全匿名且免费，当用户使用应用程式或是扩充套件时，DuckDuckGo不会纪录或是共享用户的搜寻历史，OpenAI和Anthropic等第三方也只会收到匿名搜寻和历史纪录，而且匿名搜寻不会提供第三方训练人工智慧模型，匿名回馈连结的内容也仅会交给DuckDuckGo。

用户可以在DuckDuckGo浏览器或是扩充套件中用到DuckAssist，目前仍在测试阶段，DuckDuckGo会在测试顺利後，将其扩展至所有搜寻用户，官方提到，他们接下来几个月会推出一系列人工智慧辅助功能，DuckAssist是这项计画下的第一个产品。

在搜寻引擎加入语言模型的还有微软，透过与OpenAI合作，在搜寻引擎Bing使用共同开发的大型语言模型Prometheus，微软提到，Prometheus比ChatGPT及GPT 3.5更强大。新版的Bing支援关键字、自然语言和语音输入搜寻，除了提供更好的搜寻结果，能够协助用户产出内容，编写电子邮件和规画行程等任务。有别於DuckDuckGo和微软使用第三方人工智慧技术的做法，Brave则是用自家开发的模型提供搜寻功能，在Brave搜寻页面的顶端，依搜寻结果产生简单扼要的摘要。…

萤幕截图

阿波罗医院（Apollo Hosipitals）是印度最大的医疗集团，拥有64家医院共9千多张病床，最近宣布，要将自行开发的AI临床决策平台，供全印度的合法执业医生使用，要改变印度整体的医疗照护水准。

进一步来说，这款工具的名称是Apollo Clinical Intelligence Engine（简称CIE），由500多名医生和专家打造、维护，并定期审查。CIE可协助医生分析病情、找出病因，并提供诊疗建议，来加速医生看诊。它也能提供医护人员可能遗漏的资讯，而且，CIE词汇表还收录了1,300多种疾病和800多种症状，涵盖门诊中95%的日常病例组合。

在技术上，这款工具是世界上最大的医疗资料湖之一，由100多位工程师开发，也采用阿波罗医院40年的医疗数据、上千位医生经验，以及权威医疗期刊数据训练而成，并通过多家国际学术机构测试、验证。不只如此，该工具也能与时俱进，光是去年，就参考了当年发表的60万项临床研究成果。

阿波罗医院几个月前就推出CIE，供自家4,000多名医生使用，并得到不错的回馈。阿波罗医院指出，该工具能明显改善诊断结果、医生工作效率和病患满意度。因此，阿波罗医院决定开放CIE，给全印度医生24小时使用。90岁高龄的阿波罗医院创办人Prathap C. Reddy表示，开放CIE给全印度医生使用，能将更准确的诊断建议，即时给需要的病人，不受贫富和地理限制。

阿波罗医院多年来致力发展数位医疗，先是在2021年，以10年医院数据，开发出心血管疾病风险预测AI工具，且该工具也整合自家数位健康平台ConnectedLife，来提供即时且全方位的使用者健康数据。去年，阿波罗医院还推出ProHealthDeepX，以微软HoloLens 2混合实境眼镜，来让患者理解心脏手术和病情说明。…

经历长达16个赛季的NBA生涯，高龄40岁的阿根廷籍马刺後卫Manu Ginobili日前宣布退休，在Tim Duncan退休、Tony Parker转队後，Ginobili已经是马刺王朝三巨头的最後一位，随着「鬼切」退休，也使得「GDP时代」宣告落幕。能切能传的Ginobili不但身为马刺三巨头之一，也是阿根廷篮球史上的Michael Jordan，更特别的是，他拥有先发明星等级的战力，却甘愿屈居板凳，带领替补军团作战，但也由於Ginobili的牺牲，使得马刺可以全场48分钟保持战力不坠，Ginobili可以身兼进攻手与组织者的全方面球技，也成为「第六人」的绝佳典范，Ginobili也是2007-08赛季的年度最佳第六人得主。

其实从1973-74球季开始可以统计Wins Added这项数据以来，即便跟先发球员相比，Ginobili仍然排名第35名，Ginobili可谓是胜利之星，在史上出赛超过1000场的NBA球员之中，Ginobili的72.1%胜利高居史上最佳，他生涯於场上的平均每百回合攻守，可以让球队胜过对手4.3分。Ginobili是NBA史上仅有15位换算生涯每36分钟可以攻下18分5篮板5助攻的球员之一，然而他是这15位球员里唯一生涯替补出赛超过先发的球员，Ginobili简直就是第六人的代名词。

就在传奇第六人Ginobili退役的当下，让我们来回顾NBA史上最佳的12名第六人。

Toni Kukoc

image source:pinterest

这位来自克罗埃西亚的篮球神童，在篮球大帝Michael Jordan退休之後来到芝加哥公牛，第二年担任先发就开始展现他全能的身手：81场出赛、55场先发、15.7分、5.4篮板、4.6助攻。然而随着Jordan复出，又补进了篮板好手Dennis Rodman，即便才华洋溢如Toni Kukoc，也得接受从板凳出发的新角色任务。不过Kukoc堪比後卫的全能身手，搭配他6尺10寸能够担纲四号的身材，这让公牛可以机动的使用Kukoc悠游於前场各个角色，在Rodman与Scottie Pippen下场之际随时递补上阵。而Kukoc的全方位进攻能力，也成为公牛阵中仅次於Jordan与Pippen後的第三号得分手，就在退居替补的第一个赛季，Kukoc立刻拿下1996年度第六人奖项，并戴上他的第一枚冠军戒指。公牛三连霸期间，Kukoc平稳的输出13.2分4.3篮板4助攻与37.0%三分命中率的成绩。当公牛王朝解体後，Kukoc以主将之姿缴出18.8分7篮板5.3助攻的成绩，证明他的确拥有先发等级水准。

Detlef Schrempf

image source:pinterest

来自德国的Detlef Schrempf，不但是Dirk Nowitzki之前的德国篮球史上最佳球员，也是敲开NBA大门的欧陆先驱之一。1985年以首轮第八顺位被达拉斯小牛挑中的Schrempf，有着大前锋的身材，但却也有着优异的手感可以拉到三分线外进攻，可以悠游前场两个位置。生涯初期，不论是在达拉斯或是之後的印第安纳，Schrempf都称职的做好自己替补角色的任务，在1989年转队至溜马後，Schrempf很快的站稳轮替的一席之地，身为第六人的他，在1990与1991年蝉联年度第六人奖座，与Kevin McHale成为史上仅有两位能够卫冕年度第六人的球员，而Schrempf这两年第六人的表现为：场均32.3分钟、16.7分、8.8篮板、3.8助攻、52.8%命中率，与溜马阵中第一射手Reggie Miller及「来福枪」Chuck Person组成让人闻之胆寒的火炮组合。就在七年的替补生涯後，接连两季拿下年度第六人的30岁Schrempf终於被拉上先发，他在1992-93球季首度入选明星赛，场均19.1分、9.5篮板、6.0助攻，随後Schrempf也在西雅超音速迎来了他的巅峰期。

Jamal Crawford

image source:Twitter/Jamal Crawford

拿下三座年度第六人奖项的Jamal Crawford，是年度第六人得奖数的纪录保持人，而Crawford也凭藉着他神准的跳投能力、艺高人胆大的单打技艺，使得他成为最佳的板凳暴徒。生涯初期几乎都担纲先发角色的Crawford，在纽约尼克的最後一个完整赛季(07-08)交出20.6分5助攻外带35.6%三分命中率的成绩。然而两年後29岁的Crawford落脚亚特兰大，在Mike Bibby与Joe Johnson搭挡後场的老鹰阵中，Crawford开始全职担任第六人角色，迅速以18分3助攻与38.2%三分命中率的表现，为自己拿下生涯首座年度第六人奖项，接下来游走各队的Crawford，一直是许多球队补强板凳战力的首要考量，从老鹰到拓荒者、快艇再到上赛季的灰狼，Crawford一直是强力第六人的典范，这些年他的场均得分分别是18、14.2、14、16.5、18.6、15.8、14.2、12.3、10.3分的高水准演出，平均三分命中率则为35%。Crawford也在33岁与35岁高龄又分别拿下两座年度第六人殊荣，其中2014年场均18.6分更是2009年Jason Terry以来的最佳第六人得主最高得分纪录，直到上个赛季才被Lou Williams给刷新。

Kevin McHale…

image source：TenMax提供

文／TenMax

GA4 为什麽要串接 BigQuery？BigQuery 有什麽好处、费用如何计算？这篇文章有解答。通用版 Google Analytics（GA） 将於今年 6 月底全面停收资料，并由新版 GA4 接棒上阵。升级版 GA4 相较於旧版 GA，虽然在跨平台数据收集、客制化报表分析等，都有显着的功能优化；然而「最长 14 个月」的资料保存期限，却可能成为行销人使用 GA4 最大的问题之一。

我们在过往文章提过，若要因应 GA4 的资料时限，最佳解方就是串接 GA4 与 BigQuery，不但能无限期保存数据，更有利後续索引和运用。说是这麽说，但很多行销人在近期才第一次听到「BigQuery」这项工具，内心不免冒出许多的疑惑；本篇文章，我们将回应行销人最常遇到的 8 个问题：

一、什麽是 Google BigQuery？

BigQuery 是 Google 云端商业智慧（BI）系统，同时也是 Google Cloud Platform（GCP）旗下产品。BigQuery 不仅提供大量云端资料储存，更支援大规模数据运算与分析，在业界被誉为「地表最强数据分析工具」。用户可将 …

疫情後全球产业大变动，台湾多数企业都已将数位转型视为公司发展的重点项目。科胜科技致力於为台湾产业提供顶尖工业软体以及系统整合服务，专精於工业自动化系统领域已超过 30 年。

台湾从 2012 年开始推广智慧制造概念，而科胜科技早在 1989 年成立时就已聚焦自动化工程领域，现已是全球工业软体领导品牌 AVEVA 的台湾总代理，提供各大产业 AVEVA 与其旗下 Wonderware、OSIsoft 全线产品组合。

科胜科技不只提供企业全方位自动化整合与智慧工厂解决方案，在数位转型的趋势下，科胜科技也透过 AI 预知保养、数位分身技术、大数据分析系统、SaaS 服务等解决方案，成功帮助台湾与大中华地区多家知名工业制造业者实现数位化、智慧化生产，逐步迈向工业 4.0。

2023 年 IT/OT 4 大整合挑战怎应对？带领台湾产业自动化的开拓者科胜科技给出中肯意见

设备停机伤财又损誉，预警却总是「假警报」！预知保养系统如何才能精准预判？

企业想导入数位孪生，实质效益、成本问题两大疑虑怎麽解？

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Google上周在AI大会上宣布可将文字转成影片的AI模型Imagen，将透过测试用App AI Test Kitchen开放特定国家用户测试。此外，另一AI模型Phenaki产生的影片也首次问世。

Google执行长Sundar Pichai贴出一段蓝色汽球与长颈鹿的影片，并说，这是Google首次分享以文字提示产生具有条理，并以Imagen Video系统增进品质的超高解析度影片。

Imagen、Phenaki是Google上个月公布的两个文字转影片的AI模型，前者强调具有深刻语言理解能力，能生成相片等级影片，而後者则能将多段文字提示合成长度较长、包含不同场景的影片。不同於Imagen仅能生成数秒影片，Phenaki则可生成长数分钟的影片。

Imagen将透过AI Test Kitchen App开放给美、英、加拿大、澳洲、纽西兰及肯亚的英语用户测试。Google 8月宣布AI Test Kitchen App，主要用於测试Google AI技术。Google第一批测试的技术是对话AI模型LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）。

9to5Google报导，最新在AI Test Kitchen App测试的Imagen包含2个主题，一是City Dreamer，用户输入关於对城市想像的一连串文字提示，由Imagen生成影片。Wobble也是由用户输入文字提示让Imagen生成影片，只是主题变成了怪物。

Google希望能藉此挑战OpenAI的 DALL-E 2、Stability AI的Stable Diffusion，或是Meta的Make-A-Video。OpenAI的DALL-E 2於9月正式开放所有用户试用。Meta的Make-A-Video也已经在9月底开放给社群试用。…

Meta

Meta昨（29）日公布名为Make-A-Video的AI工具，能利用文字或静态图片产生短影片，并公开给社群试用。

Make-A-Video类似OpenAI的DALL-E和Stable Diffusion，能将输入的文字以AI模型产生成图像。Meta 表示，是以Meta AI部门生成性AI（generative）技术为基础发展而成，利用文字搭配图片，以及不加入相关文字及标注的影片片段为资料加以训练。Meta表示，这项工具可让用户发挥想像力，只要几行字即可生成各种天马行空、独一无二的短影片。

这项服务是Meta继今年7月的Make-A-Scene後最新生成性AI研发成果。Make-A-Scene透过提示，即可利用使用者输入的文字和简单草图，来生成一幅高品质的场景图。

图片来源／Meta

根据Meta的示范网站，Make-a-Video有多项能力。在基础层次上，它可以利用一行文字如「泰迪熊作画」或「机器人在时代广场跳舞」生成数秒短影片，现提供超现实、写实或风格化三种类型。它也能将单一张图转成动画，或是将二张图接合成连续性影片，例如把看似差异不小的地貌图接合成地形变动的影片。此外Make-a-Video还能以输入一则影片的素材生成4种变化，例如让跳舞的熊多出好几种舞步。

图片来源／Meta

Meta强调Make-a-Video和之前技术相比，再现文字意境的能力提高3倍，画质也改善了3倍。

Meta也将Make-a-Video 的相关技术资源，公开於GitHub供研究社群试用。

图片来源／GitHub

为了减少AI模型产生有害内容，Meta强调会在Make-a-Video反覆检视并使用筛选器，而且由於产生的影片相当逼真，Make-a-Video所有产生的影片都会加上浮水印以供读者辨识。Meta同时强调会在Make-a-Video推向所有使用者之前，持续分析、测试，确保每个环节的安全及适当。…