说到约会交友 App，应该没有什麽公司敢用 AI 图来宣传，毕竟这可能会产生一些负面的话题，像是让人认为 App 里很多都是 AI 假人，但日本有一个专为御宅族（Otaku）所设计的 オタ恋（Otakoi）却有不一样的想法，从上线以来就一直用 AI 图宣传，没想到因此爆红！每次分享 AI 图後，都获得不少网友留言和狂推，甚至不务正业推出的 LINE 贴图和周边也大受欢迎，搞到最後比 App 还要红。
日本オタ恋（Otakoi）跟大多数交友 App 差不多，没有太多特别的地方，也因此在 Google Play 和 App Store 的评价没有特别高，而且很多功能需要付费才能使用。因此正常来说不太会有人注意到它，不过它的宣传方式实在太特别。
在オタ恋官方的 X（前身 Twitter）中，所有宣传图片都是由 AI 生成，男生、女生都是 AI，而且男生还符合御宅族（Otaku）的形象，女生的脸大家应该都很熟悉，常常都能在 …
关於 1/9张琇云老师「AI在英语教学上的应用 」，课程中的相关资源，都会整理在这边，待课堂笔记完成後，也会在此篇文章中新增，谢谢！
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CommScope与意法半导体(ST)推出整合CommScop PKIWorks物联网安全平台与STM32WB微控制器(MCU)解决方案，为设备制造商提供符合CSA连接标准联盟Matter安全标准的连网装置开发一站式解决方案。
该解决方案可以简化产品制造过程中的安全Matter装置安全凭证开发与管理，还能为连网装置制造商节省成本和时间。有了这个整合方案，设备中的微控制器可以自动连接，而无需开发人员介入。该合作计画结合了CommScope Sentry团队在量产环境中安全整合金钥和数位凭证的35年研发经验，以及意法半导体的微控制器和开发生态系统。
意法半导体STM32连接产品线经理Nathalie Vallespin表示，ST与CommScope展开的合作专案，为客户提供简单、安全的验证管理流程，加速Matter装置的应用。
CommScope网路、智慧蜂巢和安全解决方案部总裁Bart Giordano则表示，透过整合CommScope Sentry PKIWorks平台与ST MCU平台，可为客户提供一个Matter装置开发的一站式解决方案并降低Matter应用的困难度，同时解决开发复杂性、生产规模和成本问题。CommScope和ST有着长期的合作关系，能够协助客户满足对於新型Matter连网装置不断成长的需求。
PKIWorks平台是一个安全、灵活的验证和管理平台。该平台不仅对於建立和提供Matter装置验证进行优化，为所有装置制造商所研发的安全连线装置提供一条捷径，还能与蓬勃发展的Matter生态系统达到安全和更加地协作性。
PKIWorks平台发挥CommScope在认证管理用户端，特别是资源有限之连网装置上安装认证所积累的专业特长。这些用户端支援各种STM32 MCU和STSAFE-A安全元件。CommScope最近还将这款羽量级验证管理用户端整合到STM32WB55微控制器上。
STM32WB55是意法半导体针对连网装置所开发的一款无线微控制器，可用於Matter装置开发。Matter是新推出之产业统一的智慧家庭装置通讯和安全标准。这些规范和认证计画於2022年10月推出，是600多家科技公司在连接标准联盟(CSA)支援下合作开发的成果。Matter使智慧家庭装置能够协作，同时提升装置的安全性，在整个供应商和物联网生态系统中推动安全标准化，并为消费者提供一个证明智慧装置可靠地协作，而且设备经过安全产品的认证。
PKIWorks平台每年通过逾300亿份设备认证，而且可以提升最初设计的认证量，为未来网路扩容奠定基础。该平台使用CSA准之信任根和CommScope产品认证机构(PAA)证书，为各种物联网制造商和服务提供商签发Matter 设备认证。
PKIWorks Provisioning Client认证管理用户端可以将各种类型的设备认证安装到STM32和STSAFE-A晶片上，包括专为Matter装置所设计的STM32WB55微控制器。STM32WB55 Matter SDK整合工具具备Matter配网功能，无需设备制造商整合额外的软体。PKIWorks解决方案包含出厂设定和无线认证管理工具，提供设备认证凭证(DAC)和节点操作凭证(NOC)，以支援Matter装置的安全生命周期管理。
PKIWorks服务目标使用STM32和STSAFE-A设计产品的设备厂商。CommScope是意法半导体授权合作夥伴计画的成员，而其Sentry团队则提供整合化解决方案，透过在制造过程中简化装置验证管理，极大化地简化产品开发流程，加速产品上市时间。整合PKIWorks用户端的STM32WB现已上市，并提供多种配置供客户选择，以适合连网装置商的多元化制造环境。…
编译／庄闵棻
如今，在生成式人工智慧 （AI） 时代，「提示工程师」（Prompt Engineer）似乎即将取代「资料科学家」（Data Scientist）成为「21 世纪最性感的工作」。自十几年前以来，《哈佛商业评论》在一篇文章中宣称资料科学家是「21 世纪最性感的工作」之後，资料科学家一直都是非常热门的职业。
如今，在生成式人工智慧 （AI） 时代，「提示工程师」（Prompt Engineer）似乎即将取代「资料科学家」（Data Scientist）成为「21 世纪最性感的工作」。（图／123RF）据外媒报导，现在「提示工程师」已经成为最热门的工作之一。 《ZDNET》 撰稿人 David Gerwitz 就指出，现在专业AI提示工程师的年薪已高达175,000 美元（约548万台币），但每年还可能远远超过30 万美元（约940万台币）。Gerwitz补充说，「成为一名优秀的AI提示工程师不只需要能够提出引导性问题，还需要将很多学科结合起来，包括程式设计、语言、解决问题的能力，甚至艺术，都能在这条职业道路上蓬勃发展。」
更多新闻：文心一言 vs. ChatGPT问题实测！中国真能追上吗？
随着生成式AI成为世界上最受欢迎的技术，对提示工程师的需求量不断增加。不过，现在的问题在於，找到拥有提示工程技能的人才是一项棘手的挑战。加拿大皇家银行财富管理公司 （RBC Wealth Management） 技术主管Greg Beltzer就指出，「如今，一名优秀的提示工程师比一名资料科学家更昂贵，因为想要找到有经验的人非常困难。你找不到有五年以上经验的人，最多可能有两三年，但很难找到。」
好消息是，进入这个领域的人并不需要会编写程式，而是要知道「如何写作」。Beltzer就认为，培训资料科学家或其他相关专业人员提示工程技能是没有意义的，因为这不只是程式码或开发，「它就像一种具有创造性的商业技术技能，是写作和思考的相辅相成。你需要像使用者一样思考，才能帮助解决提示工程的问题。」
参考资料：zdnet
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作者：Howie Su（产业分析师）
ChatGPT 推出近一年後，各家公司现在正忙着采用生成式人工智慧来获得新的竞争优势或阻止竞争对手效仿，最近微软与Open AI的经营权事件可见一般，不过，除生成式人工智慧外，传统形式的人工智慧又如何呢？人工智慧还有空间容纳老式的机器学习吗？到目前为止，生成式人工智慧普及似乎并没有引起传统人工智慧能力的广泛提升。麦肯锡最近的人工智慧现状报告指出，2023 年是生成式人工智慧的突破年，三分之一的受访组织表示他们已经定期使用相关技术：40% 的组织计划增加对人工智慧的整体投资。但麦肯锡表示，这并没有对其他形式的人工智慧产生任何外溢效应。事实上，自2022年以来，采用人工智慧工具业者的百分比一直保持稳定，并且应用领域仍然集中在少数业务范围内。
为什麽会这样？这样的现象原因在於，生成式人工智慧与传统人工智慧有显着差异：生成式人工智慧主要基於非结构化资料进行训练，而传统机器学习主要基於结构化资料进行。而生成式人工智慧猛爆式成长也给企业带来一定困惑，很多公司过去因为数位转型，正在尝试结构化与非结构化资料的处理，人都还没完全找齐，业务智慧化也还在进行，结果突然间，非结构化资料可应用范畴突然变非常大，很多公司现在的挑战是，我们应该使用这些资料来做什麽？许多业者可能还没想好要怎麽把这些非结构性资料变现，或是改变商业模式。多数企业使用生成式人工智慧用於公司内部数据、文字和报告的内部助理，与聊天机器人建立上，但说要改变商业模式形成，或是像微软、Google这样具备广大应用场域的现象倒是还没出现。
图、两种人工智慧的基本比较。（资料来源：Karolyn Zeng）另外，传统的人工智慧模型大多是客制开发的，相较之下，生成式人工智慧应用程式大多是使用供应商开发的框架建立的，有些供应商提供专有 FM（AI21 Labs、Cohere、LightOn 等）以及开源 FM（Stability AI Hugging Face 等）。这些基础模型可以使用专有资料进行客制化训练或微调以用於特殊用途。；同时，生成式人工智慧和传统人工智慧计画之间还有其他重要区别。例如，开始使用生成式人工智慧需要较小的前期开发成本，并且可以在几天内建立起来，传统人工智慧需要更高的前期成本，并且启动时间更长。而在技能需求上也有很大差异，在传统人工智慧中，需要熟练的开发人员从头开始建立模型，以及大量的资料准备和资料标记工作来训练模型。但对於生成式人工智慧，模型是预先建立与预先训练的。最後，传统的人工智慧用途本质上是分析性的，根据过去的数据预测值或对观察结果进行分类，相较之下，生成式人工智慧可以产生内容并执行任务，由此产生的应用完全不同，新功能包括程式码、文字、图像、视讯、音讯和资料的生成和操作。
并不是说传统人工智慧将被生成式人工智慧取代，或是进行模型开发的数据科学团队将变得多余。生成式人工智慧用例与传统人工智慧用例有很大不同，实施生成式人工智慧需要改变企业架构、开发周期、新角色和技能。生成式人工智慧并不能解决所有问题，但它有它的空间并带来新的能力，目前，我们看到的大多是独立的生成式人工智慧解决方案，但为了充分发挥其潜力，生成式人工智慧最好与传统人工智慧和现有应用程式结合使用，从 IT 策略和企业架构角度来看，将生成式人工智慧与现有数据、应用程式和自动化平台结合，需要仔细评估应用性。
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原本 Google 传出会延期到明年才发表的全新大型语言模型「Gemini」如期在 12 月初面世！
就如外界预期，Google 呕心沥血推出的 Gemini 是「原生」多模态 AI 模型，可以同时无缝理解、操作包括文字、程式码、声音、图片、影片等多元形式的内容，像是理解图片方面，Google 宣称 Gemini Ultra 可以直接跳过从图片中使用 OCR 理解文字的步骤，就能直接图片内容。
理解能力到底有强？Google 就用了一个图中很简单的例子， 拿了两张非常简单的手绘汽车图问 …
芝程科技与克达科技於11月29日联合举办「车用系统整合测试解决方案」研讨会，会中安排国立台北科技大学、工研院与芝程科技、克达科技的车用测试专家，介绍车用科技最新趋势与测试技术应用。
芝程科技总经理林婉如表示，车用科技是各国重要的发展重点，各大厂大举投入自驾、电动车及充电桩周边测试。在电动车及传统车厂持续提升驾驶安全及智慧化的趋势牵引下，业者积极投入，驱动ADAS技术持续精进。
北科大教授陈柏全表示，在车辆交通事故中，有超过九成与驾驶者有关，先进驾驶辅助系统(ADAS)可经由感知器资讯提醒驾驶者注意周遭交通状况，并可协助操控车辆。大幅减少车祸伤亡机率。纵向动态控制相关的ADAS，针对比ADAS自动化程度更高的自动驾驶，进行相关感知、决策与控制、测试的趋势介绍。
工研院研究员徐爱蒂表示，根据统计，车用感测器市场规模，从2022年18亿美金成长到2028年的140亿美金，短短数年内，运行中的车辆也将有50%搭载ADAS。工研院曾蕙如博士在研讨会当中，分享了工研院正在发展的自驾相关技术，与初期成果，像是自驾感知次系统发展、像是整合光达、雷达、摄影机、卫星定位、惯性导航、C-V2X等感测与通讯元件。
克达科技资深工程经理冯育隆分享了先进驾驶辅助系统(ADAS)的量测趋势及运用先进的示波器进行车用镜头(MIPI)及车用网路(Multi GigaLan)的高速讯号分析。他也分享了这些应用较容易失败的项目该如何除错，解决工程师的困扰。
芝程科技射频工程经理陈富祺表示，将针对ADAS晶片前端测试解决方案，扩大到各大系统厂端整合测试。除传统测试耗材外，也将展示未来趋势-模组化的Switch Box，提供客户更人性化的选择。
林婉如表示，面对全球车辆产业供应链重组，电动智慧化、净零碳排趋势，相较於传统汽车，新世代能源车及自驾车对於电子系统需求与日俱增，其中ECU汽车控制单元扮演了重要角色。此次也针对ECU及T-BOX各式讯号连接器进行解密。…
意法半导体(ST)为Ellipse World(Ellipse)提供电力收集安全微控制器，强化卡支付的安全性。CompoSecure将推出首款采用EVC技术的金属卡，这一创新的支付解决方案将提升支付体验，强化使用者保护功能，而意法半导体提供之ST31N600晶片的幕後支援功不可没。
Ellipse选择ST31N600安全微控制器成为无电池EVC(Ellipse验证码)All-In-One动态CVV(卡片验证码)微型模组的关键元件。EVC All-In-One是标准尺寸EMV微型模组，能够让卡片制造商在卡上模组背面安装三位元的卡片验证码显示幕。每当使用卡片在实体POS终端机或ATM设备支付交易时，验证代码会产生变化，也可以利用手机刷新卡验证码，而新的验证码还可以用於後续线上或无卡交易，有效降低错误拒绝交易和欺诈性无卡活动的风险。
当与STPAYTP1x搭配使用时，EVC All-In-One能为EMV支付交易增加一份安全保障。ST31N600负责收集读卡器辐射的电磁能量，能为电路供电。该解决方案无需电池，可以简化制造流程并节省成本。
意法半导体网路安全产品行销总监Laurent Degauque表示，ST31N600是智慧卡取得大幅进步的起点，具有强大的安全性和功能性，可以实践易用而且创新的支付验证机制。
Ellipse总裁暨执行长Cyril Lalo则表示，选择与ST合作的决策为开发EVC All-In-One微型模组奠定最稳固的基础。ST31N600在一个节省空间的低功耗晶片上整合安全处理器、非接触式通讯和电力收集功能。这能将EMV的保护范围扩充到电子商务，并向市场推出新一代连接现实世界和数位世界的支付模组。
ST31N600采用最新一代Arm SecurCore安全微控制器架构，符合接触式和非接触式支付卡产业标准，包括EMV ISO 7816、ISO 14443和ISO 18092。SecurCore SC000晶片包含安全功能，有助於防御先进的攻击手段。该晶片整合硬体加速器，可以提供加密功能，还支援生物辨识应用。开发人员可以安全地与各类型的周边设备连线，例如，萤幕指纹感测器或配套晶片，为卡片导入加值功能。
ST31N600现已量产。…
意法半导体(ST)推出款新安全软体，用於简化搭载高性能STM32H5之连网装置与微软Azure IoT Hub之间的云端连线。
意法半导体X-CUBE-AZURE-H5 STM32Cube软体扩充包包含一套适用於终端装置的STM32H5系列高性能微控制器软体库和应用范例。
应用范例协助连网装置与Azure IoT Hub之间的安全云端连线方式，包括网路配置和资料发布。该应用程式能处理Azure讯息、方法和设备的孪生更新指令。该解决方案还利用ST Secure Manager嵌入式安全软体将STM32H5安全地与微软Azure云端连线。
意法半导体STM32行销总监Daniel Colona表示，透过先进的处理器架构和强化的安全性，STM32H5能够用於下一代连网装置。藉由使用STM32Cube参考软体程式码和Azure IoT Hub的服务，开发者可以把装置收集到的资料转化为可执行的建议，帮助他们做出决策、优化生产运营，而且改善产品服务品质。
微软Azure IoT总经理Kam VedBrat则表示，透过晶片的先进安全功能，STM32H5可以简化高性能连网装置的安全连线和管理，确保装置能安全地与Azure IoT Hub云端连线。
STM32H5微控制器(MCU)在意法半导体自营工厂烧录程式码，确保每个MCU独特的身分。装置的身分资讯系由Secure Manager安全软体管理，让智慧装置能够在Azure IoT Hub云端服务中完成注册，既简单又省钱，无须在产品生产过程中执行产品身份保密的步骤。
在量产连网装置以及现场安装的设备亦可享有协力厂商服务供应商的远端网路开通和凭证管理服务。Secure Manager在STM32H5 MCU中保存装置与Azure IoT Hub连线所需之认证，以及其他装置的保密资讯。
Secure Manager的隔离功能便於使用者在同一平台上保护多方共同持有的智慧财产权，又称多方持有IP保护。这个保障全面的安全服务为STM32应用开发者，以及合作夥伴资产提供从设备开发制造到安装现场全方位的保密和完整性保护。
这个解决方案亦适用於与人工智慧用相关之范例，其中，在边缘装置上运行的神经网路模型，搭配ST Secure Manager的安全保护，同时透过云端完成模型训练和安全更新。STM32Trust TEE Secure Manager让系统安全变得更强大而且更易於使用。
STM32Cube生态系统配合STM32H5微控制器为开发人员开发符合未来法规，以及标准的物联网应用提供了一个强大而安全的平台。STM32H5於2023年3月推出，是第一个支援Secure Manager的微控制器，目标应用是PSA三级和SESIP三级认证。
X-CUBE-AZURE-H5已经开放下载。…
ChatGPT的App有一个我很常利用的功能，就是「语音输入」，透过提问时可以语音输入，加上ChatGPT的文字修饰，可以帮我快速记录会议逐字稿，或是记录想法後转成文章、报告（可参考：利用ChatGPTApp写语音笔记，提升输出效率的秘密武器）。而现在ChatGPT的手机App又多出了新功能，不只可以输入，还可以「模拟跟真人进行语音对话」。
近期ChatGPT提供Plus付费用户很多更新，其中一个是行动版本中的「voice conversations」，开启这个功能後，ChatGPT会用一个「模仿真人语气」的AI跟我们进行来回语音对话，我只要直接说出我的提问，ChatGPT就会用拟真语音进行回答。
ChatGPT近期新功能：
操作过程也非常简单，在一个对话串「右上方」，开启「voice conversations」功能按钮。
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首先是进入「听」的模式，我们可以说出提问，只要停顿久一点，就会送出我们的提问。（所以可以自然对话，而不用繁琐操作。）
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接着ChatGPT会分析刚刚的提问并生成内容，生成後，就会用模仿真人的语气，「说」出回答。然後继续进入听、说循环的问答模式。
图片来源：作者提供
我获得这个功能後实际测试，ChatGPT「模仿真人语气」这一点做得非常棒，不仅口条上像是真的人，而且还会学真人一样停顿、有语助词等等，我们真的可以感觉就像和一个真人聊天一样。并且「voice conversations」支援多国语言，英文、中文等还可以混合对话。
不过，如果只是为了提问与获得回答内容，我觉得还是自己语音输入问题，然後ChatGPT直接用文字回答，整个流程的速度更快，我也能更有效从文字中获得我需要的内容。
这样的话，「voice conversations」可以拿来做什麽应用呢？
於是我想到了一个可能的应用方式，就是把自己其中一个ChatGPT对话频道，设计成「英文会话练习App」。我的想像是：
以下就是我实验成功的一个版本，提供有兴趣的朋友参考。
图片来源：作者提供
首先，我们需要先做一些基本设定。
因为ChatGPTApp上的「voiceconversations」速度没有想像中快，来回对话过程其实需要一些时间，AI看似会等生成出完整内容後，才开始说话。所以如果要流畅对话，要注意下面细节：
图片来源：作者提供
接着，如何利用ChatGPT设计一个英文对话练习App呢？
首先我使用下面这段提示语，先把我想要练习的「英文对话例句」输入，让ChatGPT先记住，这样等一下才知道要出什麽题目跟我进行会话练习。
我这边用和孩子一起练习英文会话为例子，可延伸参考：「父母如何用ChatGPT设计孩子的英文单字考卷、会话测验学习单？」。
接着，我利用下面的提示语，让ChatGPT学会出题的逻辑：
这部分，先在ChatGPT网页端用文字提问设定完成。…