生成式AI | HONGKONGGW

May 26,2026 Amy

生成式引擎的評估與監控：確保品質與可靠性

相較於基於統計的語言模型指標，這類指標更關注生成內容的實際閱讀體驗與可用性。最終，生成式引擎的成敗取決於用戶的感受。用戶的行為數據與直接回饋，是評估其表現的最真實依據。單一指標難以全面反映生成式引擎的表現，因此需要結合多種評估方法，從不同角度審視其優劣。這些方法的結合，不僅能量化其性能，更能深入理解...

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May 24,2026 Darcy

AI Overview 如何改變你的搜尋體驗？深度剖析

要實現上述強大的功能，AI Overview 背後依靠的是多種尖端技術的融合，其中最重要的就是自然語言處理（NLP）。NLP 是讓電腦能夠理解、解釋和生成人類語言的技術集合。它不僅僅是識別詞語，而是要理解語法結構、語義關聯、上下文脈絡，甚至是情感傾向。在 AI Overview 的運作中，NLP 的...

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Jul 10,2025 Irene

生成式引擎優化的道德考量：如何避免偏見與濫用？

面對GEO帶來的道德挑戰，我們需要採取多方面的應對策略。首先，數據集的選擇與清洗是關鍵。開發者應確保訓練數據的多樣性與代表性，並主動去除可能含有偏見的數據。例如，香港科技園的AI倫理委員會建議，在訓練生成式AI模型時，應加入至少30%的少數群體數據以平衡偏見。其次，模型的訓練與評估過程中應加入偏見檢...

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