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初創公司研發AI 利用大數據兩秒檢出成衣壞貨

社會事

初創公司研發AI 利用大數據兩秒檢出成衣壞貨
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初創公司研發AI 利用大數據兩秒檢出成衣壞貨

2019年04月21日 11:15 最後更新:11:28

初創公司表示利用此科技能大大減低壞貨的成本。

設計圖片。

設計圖片。

大數據的應用十分廣泛,有本地初創企業研發一套AI360質量品檢平台,在生產前利用大數據分析,預測服裝有機會出現的錯處;生產後再以360度圖像拍攝技術,兩秒拍攝36幅相,以AI系統即時比對數據庫,並將有問題產品抽起。這項新技術最快於今年第4季推出,大大縮短出廠質量檢測的時間,並因減少次貨數量省卻5成不必要開支,未來可應用於玩具及家電等產品上。

檢驗成衣時,以AI及大數據分析技術可在2、3秒抽起問題貨品。

檢驗成衣時,以AI及大數據分析技術可在2、3秒抽起問題貨品。

去年3月成立的初創公司易迅國際有限公司(Quikec),希望以人工智能及大數據分析技術解決行業問題,「全球7000多億美元服裝貿易額中,有約900多億美元為損壞貨。」Quikec聯合創辦人及主席李秋明引用孟加拉沙阿賈拉勒科技大學2014年的研究指出,成衣質量檢測面對船期壓力及各國不同進口要求等因素,常出現不及格產品,為公司帶來不必要支出。

Quikec亦設計了智能量度尺。

Quikec亦設計了智能量度尺。

Quikec的AI360質量品檢平台,利用「AI360-Q相機拍攝技術」及「智能量度尺」縮減業界工時及成本,早前在B4B有限公司及科技園合辦的「第3屆B4B大數據應用挑戰賽」中奪冠。「以往人手逐一檢查起碼要10分鐘,現時拍攝連AI對比,2至3秒便完成!」李秋明指,目前與兩家貿易公司合作,得到100多家工廠的數據支持,技術準確率暫為7成,若日後有更多數據便可提升至9成或以上。Quikec亦設計了智能量度尺,會自動將量度後的尺寸記錄並上載雲端,工時因此減半。

有了AI協助,製衣廠員工不需再以人手記錄尺寸再輸入至電腦,工時因此減半。

有了AI協助,製衣廠員工不需再以人手記錄尺寸再輸入至電腦,工時因此減半。

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研究:AI模型可透過「情感提示」提升效能 對其禮貌或能生產更優質內容

2024年03月28日 09:20 最後更新:12:27

最新研究顯示,大型語言模型可透過「情感提示」提升效能,對其禮貌或能生產更優質內容,表現更好。

一篇由微軟、北京師範大學和中國科學院的研究人員發表的論文指出,在使用生成式AI模型時,若在提示方式中傳達緊急性或重要性,模型的表現會更好。

Unsplash 資料圖片

Unsplash 資料圖片

研究人員使用了多個生成式AI模型進行了45個任務的自動實驗,包括Flan-T5-Large、Vicuna、Llama 2、BLOOM、ChatGPT和GPT-4。結果顯示,透過情感提示(EmotionPrompt)可以提升模型的性能,例如在指令誘導中相對性能提高了8.00%,在BIG-Bench中提高了115%。也就是說,對AI模型有禮貌可能有助於生成出更好、更正確的內容。

AP圖片

AP圖片

然而,值得注意的是,生成式AI模型並沒有真正的智慧,它們僅僅是根據統計模式來預測文字、圖像、語音、音樂等數據。研究人員指出,這些模型並不真正理解人類的情感。在論文中提到的情感提示,更像是「操縱」模型的潛在概率機制,透過觸發模型中通常不會被激活的部分,從而提供平時不會給出的答案。然而,情感提示也存在一些風險,可能會被用於惡意目的。

示意圖

示意圖

此外,研究人員還討論了生成式AI模型和人類對情感的理解和作用之間的差異。心理學研究表明,情感可以影響人類的行為和態度,但人類的推理和認知能力不能僅僅通過添加情感刺激來增強。目前,我們對於AI如何使用情感提示以及其背後的真實原因還不完全了解。

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