企業唔識用 AI，點同人爭？一場集科技 × 創新 × 商機的 AI 盛會，不容錯過！ 六大亮點演講會議：重量級講者雲集 AI應用知識與策略，帶你睇通 AI 大局 語言大模型（LLM）、自動化、數據安全等熱門AI議題 行業論壇：深度聚焦 × 跨界對談真實案例 + AI 應用策略分享問答互動環節，與專家即場交流 一對一商業配對…

企業在加速發展步伐時，就需要增加人力資源。但許多時管理層卻發現，明明人手多了，但大家所花的工作時間卻沒有減少。公司一方面要花時間培訓新員工，一方面要花時間做好新舊同事工作分配與銜接，但過程往往難以順暢，尤其當幾項工作需同時推進時，新員工常應變不來，令上司及同事要花上更多時間精神去解釋、溝通、分配、安排、善後。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 根據微軟的《Microsoft 工作趨勢指數》年度報告，每位員工平均要花 57% 的時間在電郵交流、開會等溝通性工作上。這些「行政工作」既費時，又無助於改善溝通，且影響團隊效率和工作氛圍。 其實，這些「行政工作」大可以交給 AI 人工智能去做，讓員工們可以有更多時間做實事而更有效率。筆者的團隊正在積極開發的 AI 模組「AI 中央數據資訊庫」，可以幫助判斷工作項目的重要性和緊急性（Importance and Urgency），進而優化工作分配。它從企業不同部門（如人力資源、市場推廣、營運、財務等）的資訊數據、工作流程、工序優次中學習，利用其邏輯和數據分析能力，幫助企業管理層更加科學地判斷工作的分配，更有效地整合人力資源。 例如，有家公司的市場推廣部門需要每季籌辦一個推廣主題活動，這會涉及許多工作細節和流程，包括：設計及印製宣傳物料、設計及投放線上線下廣告、進行傳媒推廣及公關活動、舉辦線下快閃活動等。AI 模組可以根據以往推廣活動的記錄，自動編排工作細項、工作時間表、優先工作事項，以及各工作項目的負責人員等，從而節省了管理層和團隊溝通的時間，讓大家可以更專注於構思與創作活動內容及點子，提升活動的質素。 此外，AI 模組「AI Knowledge Dep.」還可以配合…

現時的「大型語言模型」（LLM, Large Language Model）雖然聰明，然而其聰明只在於模仿能力極高，它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案。筆者早前探訪一位企業客戶，他已廣泛應用 LLM 協助企業工作，初用時覺得非常便捷，但日子久了卻發現 AI 所提交的答案未如理想，並非他確切所要的回覆。 的確，現時市面上的商用 AI 軟件，未必完全能適切每個機構的用途，許多時仍需要專業科研人員發出像魔法咒語般的提示詞或程式碼，才能發揮其功能。當一般用戶在實際應用時，未必可以用得稱心如意。而且 AI 的回應亦難以控制，回覆跟用戶所期望的答案多有落差。 這亦讓我反思，如何讓企業使用者更好地管理、控制及運用 LLM？雖然 LLM 已經表現不錯，但要它確切理解用戶的需要再作出回應，當中似乎仍有缺口。 早前業內人士發布了新一代基座大模型 GLM-4，它能夠自主地根據使用者意圖，自動理解及規劃複雜指令。這正是我思考的方向，也是我們團隊正開發的 All…

現時大家所常用和熟悉的 AI 人工智能應用，如 ChatGPT、Copilot、文心一言等，都是「大型語言模型」（LLM, Large Language Model），只能算是 AI 界的「初級選手」。它們在處理文字、語音和平面影像時，尚可以勝任，但距離成為全面化的 AI 人工智能助手，仍然有一段距離。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 其中一大問題，是 LLM 對 3D 空間缺乏理解。當我們看到房間內有一張書桌，書桌上擺放了各類的書籍，我們能夠理解物件的大小、形狀、用途，以及它與其他物件的相對位置。但對於 LLM 而言，它對以上種種是無法識別及理解的，因此亦大大限制了其分析與互動能力。 AI…