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人類還是機器？為何不兼而有之？探討音樂中人與機器之間界線的新書
人與機器的界線：新書探索音樂中的人類與機器論述與觀點作者：愛德華·費爾森塔爾這本名為《音樂人之音》的新書，探討了人與機器在音樂領域中的界線問題。作者迪德拉·洛克裏奇是東北大學的助理音樂教授，專門研究音樂技術的歷史。她觀察到，在過去幾年中，學生們對於使用電腦創作音樂的態度發生了轉變。隨著人工智慧的崛起
人類還是機器？兩者兼具又如何？新書探索音樂中人與機器之間的界限
人與機器之間的界線在音樂中得到探索由 Erin Kayata, 東北大學採訪報導自 2012 年開始教授音樂科技課程以來，迪爾德蕾·洛格瑞奇（Deirdre Loughridge）一直就人和機器在音樂中的角色進行探討。她是東北大學音樂專業的副教授，專攻音樂技術的歷史。當時，她的學生普遍認為，電腦無法
什麼是液態神經網路？揭開神祕面紗！
液態神經網路是什麼？與麻省理工學院的 Daniela Rus 討論新興技術和對機器人學的影響 2018 年的初步研究論文揭示了液態網路（或液態神經網路）的概念，但對於大多數人來說這仍然是一個新的領域。最後的推動力是在 2020 年底發表的論文《液態時間常數網路》，透過一系列的講座使更多研究人員對此關注
如何善用大型語言模型，不讓銀彈人盡皆墜
大型語言模型在商業領域的影響近年來大型語言模型（LLM）已成為人工智慧領域的焦點。微軟、亞馬遜和 Google 等巨頭公司正在為 AI 的主導地位展開全面的「AI 軍備競賽」，企業也在為了不被落後或錯失巨大機會而匆忙轉型。受風險投資商的支援，以 LLM 為動力的新公司如雨後春筍般湧現。然而每種新技術
Uber 現在是一個盈利、現金流產生機器
Uber 實現盈利並創造現金流：成果可喜，但仍需謹慎評估未來走向報道： 釋出時間：7 小時前 總結 Uber 於最近一次財報中宣布實現了盈利並創造了現金流。儘管部分市場預期未達標，股價下跌約 6%，我們應該對 Uber 在過去一季的績效感到樂觀。除了實現了總體盈利，Uber 在其他盈利指標上表現出色，
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