Hosted by Albert & Morris · 🇺🇸 US · ZH · 12 episodes
Established thought leaders with verified media credentials.
🎙️AI睇真D係一個由兩位資料科學家 Albert 同 Morris 主持嘅 Podcast 節目。我地會深入探討人工智能、機器學習同自然語言處理等等嘅科技議題。我地仲會透過專家訪談同深度分析去拆解人工智能嘅唔同方面，令大家可以更加深入了解 AI 世界。主持:* Albert: https://www.linkedin.com/in/albert-au-yeung* Morris: https://www.linkedin.com/in/morriswch
Albert & Morris hosts AI睇真D, a technology show with 12 episodes published.
今集 Morris 同 Albert 請嚟喺 Amazon 嘅 Jeffrey，由 AI 大神 Andrej Karpathy 點樣發明呢個 term 講起，再深入拆解到底呢種「跟住感覺走」嘅寫 code 方式係點運作，同埋最重要嘅問題：我哋班工程師係咪就快要執包袱？ 「Vibe Coding」到底係乜東東？：原來個 term 係由 OpenAI 同 Tesla 嘅 AI 大神 Andrej Karpathy 提出！一齊解構呢個「跟住感
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今集 Morris 同 Albert 請嚟喺 Loyalty Program 領域有豐富經驗嘅數據科學家 (Data Scientist) Ray，深入淺出咁拆解呢啲計劃背後嘅商業模式同數據科學，揭開點解我哋會不知不覺間「忠誠」於某個品牌。 點解要有 Loyalty Program？：留住舊客 vs 搵新客嘅成本效益，同埋點樣最大化「客戶終身價值」(Customer Lifetime Value)。兩大主流 Loyalty Progra
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今集請嚟 Microsoft 嘅 Kary，同 Albert、Morris 一齊傾 Gen AI 嘅實際應用，深入探討企業點樣導入 AI，同埋點樣用 AI 提升工作效率。 嘉賓 Kary 嘅 Gen AI 工作分享企業導入 AI 嘅挑戰：用戶習慣同期望管理量度 AI 價值 (ROI) 嘅難題不同行業對 AI 嘅接受程度Gen AI 衍生嘅新機遇
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本集節目特別邀請到Hilton，他曾在全球領先的專業社交平台LinkedIn以及支付科技公司Stripe等企業擔任要職，擁有豐富的People Analytics實戰經驗。他將分享如何在這些高速發展的科技公司中，運用數據分析優化人力資源管理，並預測未來人才需求。 一、People Analytics 為何物？: Hilton將分享其在LinkedIn、領先企業及英國政府部門的豐富經驗，深入解構如何運用People Analytics洞悉
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這集 Podcast 主要討論了 AI 是否會取代程式工程師的工作，從自身經驗出發，分享了他們在日常工作中如何使用 AI 工具。他們也探討了在軟體開發流程中，哪些環節 AI 可以發揮作用，哪些環節仍然需要人類的判斷和創造力。 AI殺到埋身，工程師點算好？ (00:00 - 04:46) AI寫Code快過你，仲唔驚失業？ (04:46 - 11:40) 教AI做嘢，難過教仔？ (11:40 - 22:20) 人情味先係王道(22:20
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面對日新月異的 AI 發展，好多人感到迷惘，唔知點追趕和應用。本集邀請到推行緊AI私補計劃嘅 Samuel，分享他如何引導不同背景的人運用 AI，並將其融入生活和工作。Samuel 強調「心態」的重要性，鼓勵大家從自身痛點出發，探索 AI 工具的應用。想擺脫 AI 焦慮？一起來聽聽 Samuel 的 AI 私補計劃心得啦！ AI 的浪潮與迷惘 (00:00 - 03:22)企業如何導入 AI 技術 (03:23 - 15:05)AI 時
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這一集我們想討論一個我們每天都在用，但可能不太了解的技術，就是GPU。 GPU的日常應用 其實很多人可能沒有意識到，他們每天都在使用GPU。電腦的顯示卡裡就有GPU，我們工作上訓練模型也需要GPU的算力。就連ChatGPT背後的運行也依賴大量的GPU來快速回答問題。 第一次接觸GPU Morris第一次接觸GPU是在我們還是同事的時候，需要訓練一些模型，特別是圖像模型。我記得當時買了一些GPU，實際看到那些GPU的體積像迷你雪櫃一樣大。
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Morris，Albert 和 Patrick 在這集 Podcast 中討論了賭博公司和賭球背後涉及的數據科學和人工智能。Patrick 分享了他作為數據科學家在博彩公司工作期間的經驗和見解。 內容包括： 賭博與賭波賭波賠率的制定數據科學和人工智能在賭波中的應用如何成為成功的賭徒？
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Morris 同 Albert 續繼討論對 LLM 限制嘅見解，例如產生唔存在嘅內容，同埋展示出理解上嘅局限。今集會討論下: LLM 無法訪問實時數據，這限制了它們回答當前事件或信息的問題的能力。通過提供相關背景、使用搜索功能和優化提示，可以改善 LLM 的響應。LLM 可以通過提供大量的特定示例和專門的培訓來進行細調，以處理更專業的任務。用戶應該意識到 LLM 有其限制，並調整他們對這些工具的期望。
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Morris同Albert討論咗最近人工智能嘅發展,特別係大型語言模型(LLM)嘅突破。佢哋分享咗對LLM嘅理解,同埋點樣用prompt engineering嚟同AI溝通,令到AI可以做到更加接近我哋想要嘅嘢。 人工智能軟件工程師Devin：自動完成任務，展示AI自主性。大型語言模型(LLM)：運用統計學預測文字，處理長文本同圖片。LLM限制：可能會產生不存在嘅內容，顯示出理解上嘅局限。Prompt Engineering：用清晰嘅提
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呢一集，我地邀請咗喺愛沙尼亞 Call 車 App 公司 Bolt 工作嘅 Senior Data Scientist Kenil，同我地講下 Call 車 App 嘅各種問題和特點。我地會從用戶體驗嘅角度出發，分析 Call 車 App 係點樣利用數據科學同人工智能去解決用戶和司機嘅配對、定價、路線、時間預測等問題。另外，我地仲會討論 Call 車 App 嘅其他服務，例如外賣送貨，以及 Call 車 App 未來嘅發展同挑戰。 節目
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喺今集，我哋會同大家分享我哋對人工智能嘅熱情同埋點解我哋決定開始呢個節目。我哋會講喺AI領域嘅背景同工作經驗，並預告將來節目嘅精彩內容，包括AI技術嘅行業應用、深入解釋，以及我哋喺跨國求職路上嘅經歷。
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AI睇真D is hosted by Albert & Morris. The show is categorised under technology (news) and has published 12 episodes.
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