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Antony Shum

人工智能

LLM 生成惡意程式能力提升 但與全自動網絡攻擊仍有距離

有網絡安全研究近期發現,大型語言模型(LLM)雖然已經能夠生成惡意程式碼,但目前仍未達到可靠運作水平。Netskope Threat Labs 威脅獵人 Jan Michael Alcantara 在最新研究報告中指出,研究團隊成功誘使 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 生成惡意軟件,但這些程式碼「對於實際部署而言過於不可靠和無效」。
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人工智能

NVIDIA 業績強勁擊退泡沫質疑 黃仁勳強調 AI 基建需求將持續擴張

NVIDIA 公布 2025 財年第三季業績,收入達 570 億美元,按年增長 62%,超越市場預期。行政總裁黃仁勳在業績發布會上直接回應近期市場關於 AI 投資泡沫的憂慮,表明公司觀察到的情況與外界擔憂截然不同。數據中心業務持續成為增長引擎,季度收入攀升至 512 億美元,按年飆升 66%,反映企業對 AI 運算基建的需求依然強勁。
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人工智能

Hugging Face 警告 LLM 市場現泡沫 專門化細型模型將成企業首選

人工智能平台 Hugging Face 聯合創辦人兼行政總裁 Clem Delangue 日前在 Axios 活動上表示,市場目前面臨的並非廣泛人工智能泡沫,而是過度投資於大型語言模型(LLM)的現象,並預測泡沫或於 2026 年爆破。Clem Delangue 強調大型語言模型只是人工智能其中一個分支,其他領域如生物學、化學、圖像、音訊及影片的人工智能應用仍處於發展初期,未來數年將有更大突破。
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人工智能

英國消費者過度信賴 AI 聊天機械人 研究揭準確率僅約五成

英國消費者權益組織 Which? 最新測試顯示,主流 AI 聊天機械人回答消費者查詢時錯誤率極高,但近半使用者仍對這些工具抱有過高信任。研究團隊測試 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、Meta AI 及 Perplexity 等 6 款工具,發現準確率介乎 50% 至 71%,當中 Meta AI 表現最差,正確率僅約 51%,而全球最多人使用的 ChatGPT 準確率亦只有 64%,排名倒數第二。
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人工智能資訊保安

生成式 AI 淪為網絡攻擊利器 身份管理成企業防禦關鍵

研究機構 Forrester 最新發表報告顯示,生成式 AI 已經成為網絡攻擊者手中的「混亂製造者」,令企業網絡安全面臨前所未有的威脅。哥倫比亞大學 Tow 數碼新聞中心研究發現,包括 ChatGPT 和 Gemini 在內的 8 個 AI 模型整體錯誤率達到 60%。卡內基梅隆大學研究人員測試顯示,AI 代理在真實企業任務中的失敗率介乎 70% 至 90%。
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人工智能

Microsoft 建立跨區數據中心網絡 推動次世代 AI 模型訓練革命

Microsoft 於 10 月啟動首個跨區數據中心集群節點,透過高速網絡連接威斯康辛州 Mount Pleasant 園區與喬治亞州 Atlanta 設施。這項名為 Fairwater 的基建項目標誌著科技巨擘正在改寫 AI 運算架構,期望可以將多個數據中心整合為單一虛擬超級電腦,訓練參數規模達數千億的新世代 AI 模型。
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人工智能

AI 編程工具信任度急跌 開發者 AI 使用率提升但信任度跌至 33%

人工智能編程工具使用率正創新高,但開發人員對其信任度卻急劇下降。Stack Overflow 2025 年開發者調查訪問了來自 177 個國家的 49,009 名開發人員,結果顯示 84% 開發者正使用或計劃使用 AI 工具,較去年的 76% 上升。然而信任這些工具準確性的開發者僅佔 33%,較 2024 年的 43% 大幅下跌 10 個百分點。對 AI 工具的正面評價亦從 2024 年的 72% 暴跌至今年的 60%。
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人工智能

楊立昆理念不合計劃離開 Meta 將創立初創研發「世界模型」

有報導指,Meta 首席人工智能科學家、圖靈獎得主 Yann LeCun 將在未來數月離職,創辦專注於「世界模型」(world models) 技術的初創公司。這位法裔美籍科學家目前正與投資者進行初步融資洽談。Yann LeCun 離職不只標誌著 Meta AI 策略重大轉折,當科技巨頭全力衝刺大型語言模型商業化時,下一波真正 AI 革命可能正在醞釀。
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