網路輿情是指在網路上圍繞事件表達意見並傳播理念的一種形式的輿情（即民眾的意見和情緒）。 它可以影響產品的銷量、人的聲譽，也可以影響品牌形象、政府政策的制定等。 因此，輿情分析非常重要，因為它可以幫助企業、政府等機構了解民眾的想法和感受，並做出相應的調整和決策。 同時，通過對網路輿情的分析，也可以幫助企業、政府等機構提前預測輿論的變化趨勢，為公關活動做出規劃和準備。 此外，網路輿情分析還可以幫助企業、政府等機構評估自身的公關效果，提高自身的公關水準。
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回顧 2025 年的 AI 發展，從年初 Manus 的橫空出世，到年底 Meta 以超過 20 億美元將其收購；從 Claude Code 重新定義開發者工作流，到 MoE 架構讓小模型也能挑戰巨頭。種種跡象都指向同一個方向：AI 正從「會回答問題」走向「會把事情做完」。 然而到了年末反思時，我們必須誠實面對一個問題：Agent 元年是否只是一個新的口號？ 本文將回顧 2025 年的關鍵發展，並對 2026 年提出我們的判斷。
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OpenAI推出兩款採用MOE架構的開源大型語言模型OSS 120B和OSS 20B，其中OSS 120B雖有120B參數但實際運行只需啟用5.1B，大幅降低了硬體需求！代表從過去動輒兩三百萬的GPU投資，降到只需20-30萬的Mac電腦即可運行。搭配大數軟體的QubicX平台，企業可快速部署AI對話、RAG知識管理、OCR語音轉文字、自動合約生成等應用，且能在本地部署確保資料隱私。這標誌著企業AI私有化時代的來臨，讓中小企業也能以可負擔的成本享受頂尖AI能力，是企業進行AI轉型的最佳時機。
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隨著Llama3、Taide、Mistral、DeepSeek等開源大型語言模型的崛起，AI發展進入新紀元。本文深入探討如何在本地端運行和比較這些熱門開源模型，介紹LM Studio和Ollama等最佳本地運行語言模型解決方案以及適合生產環境的vLLM。透過分析MMLU、ELO評分、中文處理能力、性價比等關鍵指標，本文教你如何挑選合適的開源大型語言模型。文末提出企業擁抱開源AI的策略建議，如善用Llama3、DeepSeek等大模型進行垂直領域微調，打造AI Agent等，助你在開源時代贏得競爭優勢。
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AI Agent代表人工智慧的新發展方向，突破傳統大型語言模型的一問一答限制，展現更接近人類的思考模式。其核心由感知、大腦和行動三大系統組成，能進行從環境感知到決策執行的完整流程。AI Agent可採用單一專家、團隊協作或人機協作等模式，目前已在製造業、醫療和金融等領域展現實質效益，如智慧工廠監控、醫療診斷輔助和個人化理財服務。雖面臨運算資源和資料安全等挑戰，但其發展前景預期將朝向更主動理解用戶需求和加強協同合作的方向邁進。
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大數軟體很榮幸地宣布，我們在「金融時報FT Ranking: High-Growth Companies Asia-Pacific 2024」中躋身於500強企業之列，並在亞太地區的高增長公司中驕傲地位居第328名！本次排名是由金融時報聯手德國知名數據調查公司Statista，通過分析亞太區企業2019至2022年的收入增長數據而製定。能在如此知名的國際刊物中獲得報導，對大數軟體來說是一個重要的里程碑。隨著AI技術的進步，我們期待未來能夠實現更多的創新與突破。我們感謝大家的持續支持，並將繼續致力於不斷創新！
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ChatGPT雖然可以幫企業提升工作效率並簡化流程，但在專業性、隱私性和整合性方面的局限性，是多數企業尚無法成功導入AI 的主因。為此，本文介紹了三種AI導入策略：模型微調、資料檢索增強生成（RAG）和提示詞工程，各自針對不同的應用需求和挑戰。善用這三種策略，便可以幫助企業在保護隱私和控制成本的前提下有效利用AI，為企業內部成功打造AI大腦。
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Meta在推出開源語言模型Llama後，再次推出新一代開源大型語言模型Llama 2，並力求重新奠定其在AI領域的地位。Llama 2具備與ChatGPT相媲美的生成能力，並透過人類反饋強化學習(RLHF)的訓練方式，提升模型能力。Llama 2的訓練成本高昂，顯示開發大規模語言模型需要龐大的資本投入。該模型的強大性能和商業化許可將對現有語言模型生態產生衝擊，需要小公司找到明確的業務定位和優勢以應對競爭。此外，Llama 2的發布也鞏固了微軟在該領域的主導地位，並推動了AI業界邁向更開放透明的方向，推動整個AI領域的進步。
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在GPT-4的技術細節未公開之前，其參數規模和能力已經在業界引發了各種謠言和猜測。 雖然有傳言稱GPT-4的參數將達到100萬億，但這些說法被OpenAI的CEO Sam Altman公開反駁。 知名駭客George Hotz提出了另一種觀點，認為GPT-4可能是由8個各具2，200億參數的模型組成。 最近，半導體研究公司SemiAnalysis的首席分析師Dylan Patel和Gerald Wong在一份新的電子報中提出了GPT-4可能的技術細節。
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Google 研究員表示「我們沒有護城河，OpenAI 也一樣沒有護城河」，文章中，該研究員表示 Google 和 OpenAI 沒有什麼獨特優勢，開源社區正在快速發展 LLM 模型。Google 應該學習和合作，將小型變體納入考慮，更多關注 LoRA 技術，並讓開源為自己工作。
閱讀更多![[AI新聞] GPT-4 以多模態模型改寫通用人工智慧新篇章](https://www.largitdata.com/static/assets_largitdata/images/blogs/2023031501.webp)
OpenAI於今天（3/15）宣布推出GPT-4，如眾人所料，全新的GPT-4 成為了更強大、更可靠的語言模型。但更重要的是，GPT-4不再僅限於語言模型，而是具有大型多模態模型的潛能，可以接受圖像輸入。這標誌著通用人工智能邁向重要里程碑。GPT-4的出現改變了人工智慧模型的現狀，使通用人工智慧成為可能，未來OpenAI的通用人工智慧模型將能同時理解圖像、文字和語音，從而開創智慧新紀元。
閱讀更多![[AI新聞] OpenAI 宣布 ChatGPT Plus 訂閱制，但意外洩漏了官方API 接口](https://www.largitdata.com/static/assets_largitdata/images/blogs/2023020201.webp)
OpenAI今天宣佈，消費者可以訂閱ChatGPT Plus服務，每月只需20美元，並開放了ChatGPT Plus和API訂閱的候選名單。 然而，今天最令人驚訝的是，官方的API似乎不小心被洩露了，revChatGPT的作者已經將API整合到revChatGPT中，允許其他開發者輕鬆將 ChatGPT的API整合到他們的產品開發中。
閱讀更多![[AI新聞] 用 ChatGPT 作弊的末日來臨?! OpenAI 推出AI 文章生成的殺手 AI-Text-Classifier](https://www.largitdata.com/static/assets_largitdata/images/blogs/2023020101.webp)
OpenAI 今天（2/1）發布了 AI-Text-Classifier，它可以用於鑑別人類和人工智慧寫的文本，而使用該鑑別工具也非常簡單，使用者只需輸入文字到畫面中，該工具就會標註該文本是否由人工智慧生成。然而 OpenAI 也警告說該鑑別器並不完全可靠，甚至常常誤判！所以我們做了一個實驗，比較了 AI-Text-Classifer, ZeroGPT, GPT2-Detector 與 Writer.com 的鑑別結果，到底誰是贏家呢？
閱讀更多![[AI新聞] 微軟終於公開宣佈 Azure OpenAI 服務，但是能不能刺激開發者改用Azure 的動力呢？](https://www.largitdata.com/static/assets_largitdata/images/blogs/2023011901.webp)
目前聽到的消息都是，OpenAI 有個微軟爸爸當靠山，投資研發花錢不手軟。但一直都還沒有聽到微軟爸爸要怎麼利用這個聰明兒子的資源賺錢。直到今天(2023/1/17)，微軟爸爸總算公開宣佈，現在可以在 Azure 上面直接訂閱 Azure OpenAI 服務(https://azure.microsoft.com/zh-tw/products/cognitive-services/openai-service)，開發者現在可以申請 Azure 的 OpenAI 的 API 並使用 GPT3.5、Codex、DALLE2 和 ChatGPT。
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