科技應用 微軟 Build 開發者大會 microsoft edge microsoft edge Edge for 微軟 Build 2023：Microsoft Edge 更新整合更多 AI 應用與更貼心的企業及開發者功能 微軟Microsoft Edge瀏覽器將增加人工智慧與新功能，如Microsoft 365 Copilot與多語言支援，並進行界面更新，並推出Microsoft Edge for Business和Microsoft Edge Workspaces，以增強企業功能與協同作業能力。" 微軟在此次Build 2023宣布諸多Microsoft Edge瀏覽器更新，不僅整合更多人工智慧技術應用，更針對企業及開發者需求加入諸多新功能。 在此之前，微軟已經將新版Bing Search及圖像自動生成功能整合進Microsoft Edge瀏覽器，此次更宣布加入Microsoft 365 Copil Mash Yang 1 年前
科技應用 微軟 Build 開發者大會 微軟 Dev Box 微軟 Build 2023：微軟 7 月推出 Dev Box 正式版本 為開發者提供高效虛擬工作環境 微軟Dev Box服務將提供雲端虛擬工作環境以確保開發效率和安全性，最多提供32核心虛擬CPU、128GB虛擬記憶體以及2TB儲存容量，大大提升開發人員的工作效率。 去年宣布針對開發者提供的自助式服務項目Dev Box，在經歷超過50多家涵蓋金融服務、零售業者、自動化等產業業者測試之後，微軟表示將在今年7月推出Dev Box正式版本。 Dev Box服務同樣基於Windows 365運作模式，透過雲端虛擬工作環境，讓開發者能預先建置相同的開發環境，藉此透過相同虛擬工作站對應相同執行運算效能，同時也能藉由虛擬化方式確保安全。 除了可讓開發人員更專注於編碼內容編排，無須擔心工作環境是否有落差，或是 Mash Yang 1 年前
雲端服務 機器學習 Amazon SageMaker 生成式AI Amazon Bedrock AWS AI 在 AWS 上打造生成式AI應用程式的無限可能性 生成式 AI 是一種新興的人工智能技術，在 AWS 上開發生成式 AI 應用程式，可以充分發揮其靈活性，為您的創新之路鋪平道路。建構在 AWS 上，生成式 AI 應用程式的無限可能性主要體現在以下幾個方面 : 彈性選擇開源或商業模型 AWS 提供了豐富的開源和商業模型選擇，讓您可以根據應用需求靈活選擇。開源模型具有高度可定制性，可以根據特定需求進行調整和優化，例如使用 Amazon SageMaker 自行訓練和部署模型。另一方面，商業模型則提供了強大的支持、頻繁更新和先進功能，可以直接投入使用，如 Amazon Bedrock 提供的基礎模型 API 服務。 按需擴展計算資源 AWS 提供了 癮特務 1 天前
科技應用 微軟 Build 開發者大會 微軟 Microsoft Store 人工智慧技術 Windows 11 AI Hub 微軟 Build 2023：人工智慧強化 Microsoft Store 應用體驗 微軟Microsoft Store將引進人工智慧技術，開設AI Hub以推廣AI工具，利用AI生成評價彙整，並提升開發者應用的搜尋能見度，同時優化廣告曝光和用戶的重裝體驗。 除了將人工智慧帶到Windows 11等產品、服務，微軟更將人工智慧技術導入Microsoft Store軟體市集。 在此次更新中，Microsoft Store將會增加名為AI Hub的欄位，將藉此推廣各個開發者、業者所提供人工智慧應用工具，藉此讓更多使用者能善用此類工具提高生產力、創造力，目前包含Luminar Neo、Descript、Podcastle、Copy.ai、Kickresume、Play.ht等應用程式 Mash Yang 1 年前
科技應用 微軟 Build 開發者大會 windows Windows 11 雲端虛擬化 微軟 Build 2023：Windows 11 加強 AI 整合 強化隱私安全與使用者輔助功能 微軟於Build 2023宣布，Windows 11將整合更多AI技術以強化隱私安全和增強輔助功能，更新包含Pluton安全晶片、雲端虛擬化PC登入，並擴大即時字幕功能的語言支持範圍。 接連將人工智慧技術應用在旗下產品後，微軟在此次Build 2023進一步宣布在Windows 11整合更多人工智慧技術，藉此強化隱私安全及更多輔助應用功能。 其中，微軟預計從美國西岸時間5月24日起針對Windows 11釋出新版安全更新，將讓企業用戶更容易管理個人裝置安全，並且針對應用程式使用提供更高隱私取用控制權，並且以更高透明度，讓使用者知曉個人隱私將被如何取用。 而針對工作列的更新，則是增加可讓使用者更 Mash Yang 1 年前
雲端服務 LLM AWS AI RAG 向量檢索 向量資料庫 提示工程 透過向量檢索增強，打造高度可信賴的生成式AI內容 生成式人工智能 (Generative AI) 近年來風靡全球，其能夠回答問題、撰寫故事、創作藝術，甚至生成程式碼，令人驚嘆不已。然而，要打造一款高準確度的生成式 AI 應用程式，需要結合領域特定的資料，才能真正發揮其威力。透過向量檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation ， RAG) 技術，就能將您的企業資料與大型語言模型 (Large Language Model ， LLM) 完美融合，打造出高度相關、內容豐富且安全可靠的生成式 AI 應用程式。 生成式 AI 應用準確度的重要性 生成式 AI 應用程式的核心是 LLM ，這是一種在海量資料 ( 如網際 癮特務 1 天前
