推 cuteSquirrel: push 08/03 04:11
推 abc12812 : 唬爛機器人 除了詐騙以外就沒啥實際公用08/03 04:11
※ 編輯: neo5277 (111.243.100.32 臺灣), 08/03/2024 04:16:02
→ adidas52088 : 還敢提13700k08/03 04:17
→ adidas52088 : 所以特斯拉拿來訓練FSD跟人形機器人的想法不是很好08/03 04:18
→ adidas52088 : 嗎 08/03 04:18
沒有不好啊，看台灣有沒有辦法吃到後續產業鏈生意阿
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 04:20:37
→ Arodz : AI沒什麼問題 有問題的是投資人☺ 08/03 04:39
推 st9061204 : 我有個問題，既然進入AI開發的門檻很高08/03 04:54
→ st9061204 : 實際上能玩得起的大公司在競爭上的緊迫性沒有很高吧 08/03 04:55
研發是個變數，因為你不知道他會不會單點突破，openai跟google就是好例子，逼得人家
覺得成本效益不符人家就會放棄，除非你是google,燒不完，對內要說服元老院跟股東繼
續投資支持股價都要有東西出來，CEO很重要
啊，他是屬於管理型，還是進取型，還有是不是公司吉祥物，這些都是參數，當然也有玩
脫的，賈伯斯就是。
推 noddle : 推分享08/03 04:55
推 David312 : 抱歉我有點疑問，想問電動車自動駕駛的部分是否有可08/03 04:56
→ David312 : 能因為ai而加速成真，自動駕駛L5是我比較看好未來08/03 04:56
→ David312 : 都市的一部分08/03 04:56
這個有點大哉問，對自動駕駛有沒有幫助
一定有，但是台灣會不會有？
可能只有重劃區吧，要普及應該是因地而異
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 05:08:40
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 05:10:17
推 apl02 : 感謝分享 08/03 05:10
推 David312 : 這...我的疑問確實有點讓人不知所以然，那我問比較 08/03 05:20
→ David312 : 細一點好了，以前有聽說過特斯拉要拼自動駕駛L5， 08/03 05:20
→ David312 : 但是卡在感應週邊環境能力以及運算可能發生的危險08/03 05:21
→ David312 : 等等因素所以很難突破，而現在的ai則是在算力跟模08/03 05:21
→ David312 : 型還是啥能力部分進步很多（抱歉這塊我真的不太懂） 08/03 05:21
→ David312 : ，如果以目前的ai能力找一個城市專門訓練電動車自 08/03 05:21
→ David312 : 動駕駛，結合城市內多個攝影機等等提供環境變數參 08/03 05:21
→ David312 : 考來訓練並完成全城內的自動駕駛L5，不要一開始就挑 08/03 05:21
→ David312 : 戰完美L5而是只要某個城市內能自動駕駛L5這樣，以上 08/03 05:21
→ David312 : 想法我覺得有可能，但是也許只有對岸敢作，剛開始08/03 05:21
→ David312 : 應該很多事故，只有對岸能直接壓下吧... 08/03 05:21
訓練偵測是一件事，反應速度整合是一件事情，大陸那個也是有人在監督的
自己體驗是現在特斯拉的車，偵測已經是會把周遭的東西很形象的辨識進去，但是操作就
不知道台灣也沒辦法試，之前加州實驗似乎小意外被叫停下了。
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 05:25:04
推 David312 : 然後城市內自動駕駛成功後，我認為最可能發展出來 08/03 05:25
→ David312 : 的會是自動送貨，甚至搭配自動化大樓或機器人幫忙煮08/03 05:25
→ David312 : 熟等等，上網點個餐或買個東西，30分鐘後就到手裡這08/03 05:25
→ David312 : 樣，超適合不出門的阿宅不是嗎08/03 05:25
這中國有類似的，還不完美
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 05:26:20
推 David312 : 原來對岸有在搞了喔...看來我知道的東西太少了 08/03 05:28
→ mom213 : 5年前碩論做自駕視覺相關 L5目前演算法達不到 中國 08/03 05:29
→ mom213 : 那套遠端工人智慧還比較實際 08/03 05:29
→ afflic : 你看得太短淺了…… 08/03 05:31
→ afflic : 就像你說的，現在就是基礎建設的軍備競賽 08/03 05:31
→ afflic : 你燒錢燒不過人家，以後就是被人家佔領山頭 08/03 05:31
一人公司或是家天下可以，在國外就看CEO
囉
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 05:34:56
→ afflic : 這麼多公司總有一家可以，然後他就獨佔了 08/03 05:36
推 newbrain : 真的就是初期的思科獨佔網路基建模式重走 08/03 05:43
推 MangoKai : Push 08/03 05:49
推 bluesix4722 : 推 08/03 05:50
推 ohyaehchu : 大家都在賭啊 你不賭市場就沒你的份額，想追上很難 08/03 05:59
→ ohyaehchu : 了 08/03 05:59
→ WenliYang : 總之不賺錢 跟一般人也沒啥關係 盡吹 08/03 06:34
→ WenliYang : 自以為是山頭 實際上難說 08/03 06:35
推 A80211ab : 一定會獲利， 大數據整合與學習需要時間的 08/03 06:41
推 dodobaho : 這篇可以 08/03 06:51
噓 pig789 : 自從陳龍看好台積電之後 AI就崩了 08/03 06:52
推 zzahoward : 你的演繹很清楚耶 08/03 07:01
→ zzahoward : 所以為什麼大家這麼怕中國搞AI 因為自由資本主義市 08/03 07:02
→ zzahoward : 場經不起無底洞的現金流 但中國可以餓肚子下去玩 08/03 07:02
推 huchain : 普及應用方法有限無法突破 08/03 07:05
→ WenliYang : 人型機器人……科幻片看看可以 實際上太難了 還早 08/03 07:06
→ WenliYang : 得很 08/03 07:06
推 afflic : 很難嗎 以前也無法想像會自己回答問題的電腦吧 08/03 07:10
→ afflic : 科幻片的情節正在一一被實現 08/03 07:11
推 eejovi : 建議可先考慮在高速公路上發展自動駕駛，場景較為 08/03 07:11
→ eejovi : 單純，相較城市。甚至若能透過自駕改善駕駛行為， 08/03 07:11
→ eejovi : 也許能有效提升高速公路的運輸狀況。 08/03 07:11
→ afflic : 不知道什麼時候輪到時光機 08/03 07:11
推 modhairs : 推一個 08/03 07:17
→ guteres : 同意長期投資 08/03 07:27
推 Samurai : 現在大家等的就是電影鋼鐵人中的賈維斯管家那種AI 08/03 07:34
→ Samurai : ，要看openAI chatgpt5有沒有大突破 08/03 07:34
→ Samurai : LLM在chatgpt出來後已經往前跨了一大步 08/03 07:36
推 drajan : Knowledge distillation, mixture of experts, edge 08/03 07:47
→ drajan : computing, quantization. 大哥你這些東西寫成中文 08/03 07:47
→ drajan : 看得懂的沒幾個吧 寫英文還比較有可比性 08/03 07:47
推 Cactusman : 還在算capex就沒意義了、問題是你不燒錢做未來連入 08/03 08:40
→ Cactusman : 場機會都沒 08/03 08:40
推 poeoe : 這篇是股版裡講得很不錯的了 好文 08/03 08:40
推 a942195 : 高速公路EAP早就接近自動駕駛了 要lag多久 08/03 09:03
推 junior020486: 中國搞這個沒用吧，被晶片禁令ban了 08/03 09:04
→ democrat : 台灣純軟業爛的跟屎一樣 自己判斷AI有沒有未來有失 08/03 09:34
→ democrat : 偏頗噢 08/03 09:34
推 clairehao : 推 08/03 10:13
推 rivual : 推這篇 08/03 10:28
推 qrose666 : 推！ 08/03 10:37
推 mdkn35 : 我猜這版有多數人認為AI=LLM=自駕=各種神奇應用 08/03 10:48
→ newwu : Quantization 真的翻量化嗎 這樣翻蠻怪的 08/03 11:00
推 tmot : 推 08/03 11:01
推 skylite789 : 推一個專業！這才是懂AI的人講出來的 08/03 11:14
推 huabandd : 所以我才會看好高速網路跟雲端運算，蘋果做的事就 08/03 11:23
→ huabandd : 是這樣，自己不投資硬體用別人的雲端來訓練模型， 08/03 11:23
→ huabandd : 硬體淘汰的很快，你不換新的有別人換新的，用別人 08/03 11:23
→ huabandd : 提供的雲端運算完透過高速網路回傳到自己的系統， 08/03 11:23
→ huabandd : 未來甚至是傳到個人裝置上，才是省錢省裝置算力的 08/03 11:23
→ huabandd : 辦法，不然硬體的極限就在那邊，再怎麼想突破都很 08/03 11:23
→ huabandd : 困難，手機怎麼算都算不贏雲端，還不如直接收資料 08/03 11:23
推 ProTrader : LLM當然有用 只是目前成本還是太高 08/03 11:38
→ ProTrader : 在教主那篇我就說了未來要拼的是AI的演算法 08/03 11:38
→ ProTrader : 用簡單有效的模型在便宜機台上算出有用結果 08/03 11:39
→ ProTrader : 也就是AI工程師要對各種專業知識有高度了解 08/03 11:40
→ ProTrader : 才可能在AI演算法突破 這是人類工程師的價值 08/03 11:41
→ ProTrader : 當然短期內搶鏟子的風潮會持續 08/03 11:42
→ ProTrader : 主因是現階段那些模型都是類神經網路 08/03 11:43
→ ProTrader : 類神經網路要降到夠便宜 至少要小模型甚至迷你模型 08/03 11:44
推 strlen : 還在擔心錢的事喔？我就問Uber燒了多久才損益平衡 08/03 12:51
→ strlen : ？YouTube呢？還有那個圖奇燒九年還是虧 電動車燒 08/03 12:51
→ strlen : 幾年？低軌衛星呢？就連智慧手機題材也是搞了3 5年 08/03 12:51
→ strlen : 才大爆發 廠商有收手嗎？只有看到後悔沒早點進場最 08/03 12:51
→ strlen : 後被洗出去的 怎麼會去擔心錢的問題？啊不然巨頭賺 08/03 12:51
→ strlen : 那麼多 你講一個比ai更有前途的投資嘛 08/03 12:51
想要左側的話，我都覺得很好啊
每個人接受的價位不同以我目前來說，這裡做左側，我覺得太高了。
※ 編輯: neo5277 (1.162.163.74 臺灣), 08/03/2024 13:02:52
推 DarkerDuck : 優質分享推 08/03 15:33
