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如何向ai提問，才能得到精準的回應

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生成式+語音辨識(酷英)

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生成式+語音辨識(酷英)

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B5-1生成式AI融入教學工作坊-先備經驗

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B5-1生成式AI融入教學工作坊-先備經驗

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這是一款以機器學習技術打造的遊戲：由你先塗鴉，然後類神經網路會嘗試猜出你畫了什麼。雖然不是每次都能猜出正確答案，但它會從過程中學習，因此你玩的次數越多，它的辨識準確度越高。目前我們已訓練類神經網路辨識數百種概念，也希望繼續累積下去。透過這款遊戲，我們想向大家展示機器學習有許多有趣的應用。歡迎觀看下方的影片，瞭解這款遊戲的運作原理，並

製作人員：Jonas Jongejan、Henry Rowley、Takashi Kawashima、Jongmin Kim、Nick Fox-Gieg，以及 Google Creative Lab 和 Data Arts Team 的好友們。

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類神經網路能學會辨識塗鴉嗎？只要玩遊戲，就能瞭解它對你的塗鴉的辨識準確度，並協助訓練這個類神經網路。

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Felo - 免費AI智慧搜尋引擎首選

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單元31請將下列的一段中文翻譯成通順、連貫且前後連貫的英文：

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單元31請將下列的一段中文翻譯成通順、連貫且前後連貫的英文：

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我的第一輛車

請將下列的一段中文翻譯成通順、連貫且前後連貫的英文：

我剛滿十八歲的時候，爸爸買了一輛中古車給我。這輛車並不吸引人，不過它的確能跑動。我大部分的朋友都買較新的車，但他們並沒有自己的車子。爸爸的那輛車使我每天能到哪裡上哪裡下。我並且喜愛車內的舒適座椅，可以舒適地伸展我的膝蓋。好多年過去了，但是我仍然記得我擁有的第一輛車。

When I just turned 18, my dad bought a used car for me. This car is not attractive, but it can run smoothly. Most of my friends have bought newer cars than mine, but it is not theirs. The car that Dad gave me can take me everywhere. Also, I love the cozy seat. I can stretch my feet so comfortably. Although many years have passed, I can still remember the first car that I owned.

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  這次戶外教學去的地點是埔頂農村生活體驗農

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這次戶外教學去的地點是埔頂農村生活體驗農場和大溪老街，我們進行了一場充滿歡樂的活動。這次活動包括插秧、控窯和參觀老街。活動前，我對這次活動期待的有 嘗試農夫的生活、了解食物的生產過程、想體驗傳統農業。

希望下次可以進行更好的戶外教學活動。

插秧的步驟 ：

拿起秧苗，分開每一株。將秧苗插入泥土中，間隔適當的距離。確認秧苗站穩，在用下一株。最困難的部分是 秧苗容易倒、所以要有力氣。完成插秧後，我對農業有了新的認識。

我們準備了番薯，用傳統方式烘烤美食。

控窯的步驟是用磚頭或泥土堆砌窯爐將食材放入窯內，封住窯口。點火燃燒，等待數小時。

等待的過程中，我們做了 農村導覽、學習農業知識。

當我們打開窯時，我發現番薯皮焦黑但裡面很香甜。

品嚐烘烤後的食物時，我覺得 有濃濃的炭火味、比平常吃的更美味。

這次的戶外教學活動讓我學到了很多的新知識，插秧體驗和控窯體驗和參觀老街，也讓我們知道農人的辛苦。也讓我們感受到農村的知識這次的活動是我一生中難忘的記憶。

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哈佛商業評論・與世界一流管理接軌

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不釐清這五點，AI會從創造價值變成毀掉價值 | 哈佛商業評論・與世界一流管理接軌

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生成式AI大幅提升工作速度與生產力，但領導人若只著眼於用AI工具追求效率，恐怕會忽略這些警訊：員工學習機會減少、技能流失，以及團隊互動下降。領導人應從五大

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AI對知識工作下戰帖？誰是失落的一代？簡立峰揭殘酷真相：1%的「超級人類」將掠奪99%的未來  Ft. Google台灣前董事總經理 簡立峰【哈佛商業評論✕人物面對面】S2Ep56

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哈佛商業評論・與世界一流管理接軌

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不釐清這五點，AI會從創造價值變成毀掉價值 | 哈佛商業評論・與世界一流管理接軌

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生成式AI大幅提升工作速度與生產力，但領導人若只著眼於用AI工具追求效率，恐怕會忽略這些警訊：員工學習機會減少、技能流失，以及團隊互動下降。領導人應從五大

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Al 時代的教與學：進行式與提議

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AI時代：機會與挑戰｜113-2 人文與科技的對話

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人腦如何與 AI 共舞：從神經科學視角重新思考 AI 輔助學習

引言

當我們打開 ChatGPT、NotebookLM 或 Felo，開始與 AI 對話時，看似在學，其實也同時在「讓 AI 替我們學」。但真正的問題是：這樣的學習，進到我們的大腦了嗎？

人工智慧的誕生，原本就受神經科學啟發。從模仿神經元結構的「類神經網路」到模擬語意關聯的「大型語言模型」，AI...