在3D 渲染的世界裡，如何在保持卓越視覺品質的同時，加快渲染速度，一直是設計師和創作者面臨的挑戰。

AI的使用是否屬於作弊行為，取決於其應用的具體場景、目的以及相關的道德和法律框架。

人工智慧（AI）已經在多個產業中展現出巨大的潛力，尤其是在體育分析領域。

在目前的人工智慧（AI）發展中，GPT-4o Mini和Llama 3.1代表了兩種不同的架構和微調方法。

擊鍵追蹤（Keystroke Dynamics） 是一種生物特徵辨識技術，透過分析使用者在輸入文字時的打字模式來識別使用者的身分。

Imagen 3 是Google在其AI 圖片生成技術領域的最新進展，進一步推動了深度學習、文字到圖像生成（Text-to-Image）的邊界。

NPU（神經處理單元，Neural Processing Unit） 是一種專門為加速人工智慧（AI）運算而設計的硬體處理器，主要用於處理神經網路的運算任務。

Transformer 是一種用於自然語言處理（NLP）的深度學習架構，由Vaswani 等人於2017 年提出。它透過自註意力機制（Self-Attention）和並行處理，大大提高了模型的效率和效果。

通用人工智慧（GAI），也稱為人工通用智慧（AGI，Artificial General Intelligence），是指一種能夠執行任何人類智慧活動的AI系統。

人工智慧（AI）可以從不同的角度進行分類，主要包括強人工智慧與弱人工智慧，以及通用人工智慧（AGI）與專用人工智慧（ANI）。這兩組分類反映了AI在智慧程度和適用範圍上的差異。

隨著人工智慧技術的快速發展，多模態技術已成為AI領域的一個熱點。所謂多模態技術，是指能夠處理並整合多種不同類型的資料（如文字、影像、聲音等）的技術。

Bert VITS2 是一款先進的AI語音生成工具，利用深度學習技術，能夠快速產生自然、流暢且高度真實的語音。

量子計算是一種基於量子力學原理的新型計算技術，它與傳統電腦的工作方式截然不同。