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唐鳳：AI將對中國極權帶來挑戰 - 政治 - 自由時報電子報

數位部長唐鳳廿二日出席華盛頓「全球新興科技高峰會」（SCSP）並發表談話，稱台灣在對抗擁有數倍人力物力資源的中國資安、假訊息攻勢時，可藉由生成式人工智慧（AI）協助彌補人力上的差距。唐鳳接受「美國之音」專訪時分析，言論審查既會對中國的AI應用、發展形成障礙，AI也會對中國的極權政體帶來極大挑戰。唐鳳向美國之音表示，台灣在資安聯防方面持續與美國合作，此次訪美聚焦的新威脅之一為生成式AI。除了與美官員討論，更重要的是把台灣的顧慮和美方的關切、想法彙整後，提供給Meta、Google、Open AI、Anthropic等尖端AI研究公司。

徵求「交大資工服務學習課程自由軟體組」的參與專案 大家好，我跟軟自協的 <@U1GJ4AK2T>、前教育部自由軟體中心的 Eric Sun 及維基社群的 <@U1D5ZHDCN> 每學期都會去交大資工協助服務學習自由軟體組。由於今年系上想要擴大舉辦，因此想要徵求一些有興趣帶領大一同學:beginner::beginner::beginner:的坑主來加入。 有興趣提供貢獻機會，請把專案資料填寫到此份投影片：<https://docs.google.com/presentation/d/1ZnbJy5_qpjOYPtkoH88v3X8IGVQ6yNVEloRipg_MVzc/edit?usp=sharing> （參與項目不限寫 code） 我們將會在 10/13 去學校舉辦說明會，到時會將投影片提供給同學參考，我也會快速介紹一輪。會後供他們自由選擇有興趣的項目，再直接按照投影片上的資訊聯絡各專案坑主。 （另外，系上也希望額外邀請參與者來系上演講，分享自己的開源及程式貢獻社會的經驗等（此項有演講費）。時間可安排在十一月或十二月下午或晚上，有興趣也請舉手一下。）

徵求「交大資工服務學習課程自由軟體組」的參與專案 大家好，我跟軟自協的 <@U1GJ4AK2T>、前教育部自由軟體中心的 Eric Sun 及維基社群的 <@U1D5ZHDCN> 每學期都會去交大資工協助服務學習自由軟體組。由於今年系上想要擴大舉辦，因此想要徵求一些有興趣帶領大一同學:beginner::beginner::beginner:的坑主來加入。 有興趣提供貢獻機會，請把專案資料填寫到此份投影片：<https://docs.google.com/presentation/d/1ZnbJy5_qpjOYPtkoH88v3X8IGVQ6yNVEloRipg_MVzc/edit?usp=sharing> （參與項目不限寫 code） 我們將會在 10/13 去學校舉辦說明會，到時會將投影片提供給同學參考，我也會快速介紹一輪。會後供他們自由選擇有興趣的項目，再直接按照投影片上的資訊聯絡各專案坑主。 （另外，系上也希望額外邀請參與者來系上演講，分享自己的開源及程式貢獻社會的經驗等（此項有演講費）。時間可安排在十一月或十二月下午或晚上，有興趣也請舉手一下。）

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Cofacts reasearch &amp; design docs - HackMD

# Cofacts reasearch &amp; design docs :::info - Design docs: Implementation documents with requiremen

#327 Cannot record feedback in certain state

From <https://g0v.hackmd.io/IqCOZMZLRe-JPMSJIV3yRQ#Feedback-%E7%84%A1%E6%B3%95%E7%B4%80%E9%8C%84|20220921 meeting> *Steps to reproduce* 1. 給一圖，觸發兩則圖 A, B 2. 先選一個有多個回應的圖 A，但不選回應 3. 捲回去選單一回應的圖 B，觸發回應 4. 捲回去挑一個 A 的回應顯示 5. 對該回應按「有用」或「沒用」 6. 按關閉，會出現「無法紀錄您的評價」 <https://user-images.githubusercontent.com/108608/191897488-87dae2c5-2531-4c8a-a8b0-d01a5aba7b71.png|image> <https://user-images.githubusercontent.com/108608/191897504-9496c8a1-bc17-4e64-b861-61e4c2098d89.png|image> <https://user-images.githubusercontent.com/108608/191897512-7783dac7-cf69-4b17-bcd1-5005984e5c40.png|image>

g0v.hackmd.io

20231004 會議記錄 - HackMD

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#27 feat(dumpOpenData): add fields for CIB prediction

• Add block/normal status for entities with status • Add article type • Add anonymized user

g0v.hackmd.io

OCR and AI transcripts - HackMD

paragraphs.mp4

HackMD

Cofacts 會議記錄 - HackMD

# Cofacts 會議記錄 - [搜尋](<https://cse.google.com/cse?cx=71f4f7ee215d54fe6>)[target=_blank] ## 2023 -

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20231011 會議記錄 - HackMD

ndltd.ncl.edu.tw

利用深度學習方法和「Cofacts真的假的」資料進行Covid-19真假訊息的分類__臺灣博碩士論文知識加值系統

身處在網路、電腦硬體設備發達之資訊社會，新聞的生產與需求都快速擴張之際，假新聞憑藉著傳播載具之進化，築基在新聞自由上之故意散佈虛假資訊行為，引發本研究之動機。　　而Covid-19假訊息之影響範圍遍及全臺灣及全世界，對閱聽眾帶來來之不良影響深遠無邊，故本研究目的為：「利用深度學習方法結合〈Cofacts真的假的〉資料進行真假訊息的分類。」　　本研究以〈Cofacts 真的假的〉作為資料搜集平台，僅搜集「含有正確訊息」與「含有錯誤訊息」之文字格式，並聚焦在以Covid-19為主題之繁體中文做為本研究資料集。實驗一以BERT模型進行分類，為降低模型輸出之隨機性，故執行五次訓練並取平均值， Accuracy平均為0.9043；實驗二以大型語言模型LLM架構下之生成式語言模型ChatGLM-6B進行分類任務，Accuracy達0.8996；在字數超過512字以上之長文本分類表現 Accuracy達0.9230。　　藉由實驗證明，在深度學習模型中，無論其初始設計目標是針對分類任務或生成任務，皆不會使模型在分類任務上有明顯鑑別，面對假訊息之有關機關應可彈性應用BERT、ChatGLM-6B兩者工具，避免Covid-19假訊息侵擾社會造成公眾危害。　　在硬體設備允許之情況下，若有假新聞以外之長文本分類需求時，亦可選用參數量龐大之LLM大型語言模型來進行分類任務。

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【錯誤】烏軍亞速營殺害平民嫁禍俄羅斯影片？實為2013年敘利亞屠殺事件

網傳「烏軍“亞速營“殺害平民嫁禍 俄羅斯」的影片與訊息。經查證，影片實為 2013 年敘利亞 Tadamon 大屠殺事件的畫面，近期才被揭露，由《衛報》（The Guardian）中東記者 Martin Chulov 報導，和烏克蘭及亞速營均無關。「烏軍亞速營殺害平民築萬人坑。嫁禍是俄軍做的」、「人