關於李梓敬

誰是李梓敬?5 月 21, 2023

「全程高能,輾壓造謠廣播公司」
— 前外交部發言人趙立堅

簡短介紹:

李梓敬(英語:Dominic Lee Tsz-king,1984年1月22日—),新民黨中央委員,公民力量成員,廣東省廣州市增城區政協,現任香港立法會議員(新界東北)。曾任深水埗區議會又一村民選區議員,職業為公司董事。

詳盡介紹:

李梓敬(英語:Dominic Lee Tsz-king,1984年1月22日-),是新民黨中央委員,公民力量成員,廣東省廣州市增城區政協,現任香港立法會議員(新界東北)。曾任深水埗區議會又一村民選區議員,職業為公司董事。

李梓敬曾就讀於拔萃男書院和李寶椿聯合世界書院,在美國萊斯大學完成經濟學學士學位,在香港城市大學完成法律博士 (J.D.) 。他在大學時期已經開始創業,設立網上平台買賣教科書,並在畢業前將企業賣給雷曼兄弟前高層。之後,他再次建立不同的網絡銷售平台,售賣廚具、寵物產品、嬰兒產品等等。在2011年,他加入家族電子零件生意,負責網上銷售和網絡營銷。

政治方面,李梓敬在大學時期就開始學習參與政治方面的活動,曾為美國眾議員當見習生並參與美國總統選舉的工作。回到香港後,在2015年香港區議會選舉中,李梓敬在所居住的又一村選區參選,得2277票大比數擊敗對手,當選深水埗區議員。
2020年,李梓敬加入了公民力量和新民黨,報名參選當年原定的立法會選舉,爭取新界東的議席。不過由於疫情的關係,特區政府宣布,將選舉押後一年。2021年8月,在2021年香港選舉委員會界別分組選舉中,李梓敬參選爭取第三界別基層社團界別的議席,最終成功當選。在2021年香港立法會選舉中,李梓敬參選新界東北,最終以61,245票當選立法會議員。

李梓敬善于運用社交媒體,與市民溝通。2019 區議會連任失敗之後,他有感在選舉期間飽受網上抹黑影響極深。因此,他便聯同一班立志服務社會和市民的建制派年輕人創立KOL100計劃,在YouTube拍片發聲,並取得超過30萬訂閱。作為KOL100計劃的發起人,李梓敬希望通過網絡平台傳播正面信息和觀點,打造一個建制派的聲音陣地。他認為,在2019開始的兩年社會動蕩中,黃媒和網紅佔據了輿論優勢,並對建制派進行了不公正和不客觀的報道和評論。他希望能夠改變這種局面,並讓更多市民了解建制派的理念和工作。

除了拍攝視頻之外,李梓敬也積極參與國際輿論和外交工作。曾代表香港參與聯合國人權理事會會議,並接受外媒,包括BBC《HARDtalk》節目訪問,就香港的情況發表演講和回答問題。他認為,在國際舞台上,西方政客和媒體有很強的影響力和話語權,並試圖抹黑中國和香港政府,並推動對中國實施制裁和干預措施。他希望能夠用事實和理性,來反駁這些不實和偏見的言論,並展示一個真實、多元、包容、進步的國家及香港形象。

04/06/2024

上海研究人員開發出更精確的AI氣象預報大模型

6月3日,上海科學智能研究院和復旦大學,聯合發佈了全新升級、AI 驅動的氣象預報大模型——伏羲2.0。 與之前的模型相比,伏羲2.0 的預測準確性更高,預測速度僅為傳統數值模式的1/1000,同時成本更低,可預測的時間更長。 預計在它的幫助下,中國的早期預警、風險管理,和災害防禦能力,將得到顯著提升。 上海科學智能研究院院長漆遠表示「氣候變化導致極端天氣頻發,因此天氣預報急需改進。伏羲2.0 可以提供更準確和及時的預測,從而減輕極端天氣帶來的災害」 上海科學智能研究院地球科學負責人李昊強調,伏羲2.0 在極端天氣現象預測方面,取得了重大突破,其準確性超過了歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的短期和中期模型。 去年12月,伏羲1.0首次亮相第28屆聯合國氣候變化大會(COP28),成為中國首個能夠預測未來15到60天預報的次季節大模型。 李昊表示,伏羲2.0 可以實現全國範圍內,1公里高分辨率地面氣象要素預報,同時能夠做到每小時更新一次預測結果——相較于現有模型的10到25公里的分辨率,這是一個巨大的進步。 對於新能源領域,伏羲2.0 能夠提供更準確的風速、輻照和發電預測,優化風電和太陽能發電,改善電網負荷平衡,並減少棄風棄光現象。李昊說「伏羲2.0如同風電場和太陽能電站的智能導航系統」 航空領域可以利用伏羲2.0,對低雲量和總雲量進行預測,同時有助於預測積冰、顛簸、光線明暗不均等現象——這些天氣現象會影響飛行體驗和成本。 上海科學智能研究院,攜手氣象服務、科研組織及行業領軍者等10家機構,共同宣佈成立智能氣象創新生態聯盟。 該聯盟將依託伏羲2.0,深化研究、教育與行業之間的合作,推動智能天氣預報技術邁向新高度。
29/05/2024

Instagram正在嘗試使用熱門表情包的新方式

Instagram希望借助參與性內容,並簡化用戶間的互動流程,來鼓勵用戶,在平臺上發佈更多帖子。此次採用的方式是利用熱門表情包。 如圖所示,Instagram在Reels編輯工具中,開發了一個新的Memes選項,該功能可以讓用戶在視頻中,添加當下熱門的表情包。 Memes能夠提供一系列熱門表情包動圖,同時可以將表情包添加到Reels上,讓用戶發佈的內容,更具話題性和吸引力。 這項功能,讓用戶能夠輕鬆地運用熱門表情包模板,因此很有可能成為一項深受用戶喜愛的功能。當然,Instagram還需定期更新表情包,從而保持表情包的關聯性。同時,該功能簡化了用戶使用表情包的過程,有助於促進用戶發佈更多原創內容。 這項功能的推出,其實在意料之中。早在去年十二月,Instagram就添加了Stories 模板,方便用戶創建自己的「可以變成表情包的」Stories,從而有助於激發更多互動。 最開始推出參與性表情包功能的,其實是TikTok。TikTok通過Duets和其他與內容創作相關的功能,讓用戶可以輕鬆地跟上並利用當下流行趨勢。此外,由於TikTok發佈的內容一般是公開的,所以人們在app中可以獲得更多曝光。而 Instagram 則更私密,更以用戶間的連結為基礎,因此無法像TikTok那樣完全支持此功能。 但Instagram 正在努力解決這一問題。因為,儘管Instagram的使用率持續上升,但用戶發佈原創內容的頻率卻有所降低。這意味著,雖然人們在app中觀看的視頻更多,但他們發佈的內容卻更少。從短期來看,這可能不是問題,因為更長的使用時間,意味著更多的廣告曝光,和更高的收入。但是,如果創作者停止發佈內容,Instagram 就會失去吸引用戶的原創內容。而 Meta 也深知,想要推進元宇宙項目,就需要創作者的扶持。 Instagram希望用戶發佈更多參與性內容,因此一直在探索鼓勵人們在app中分享和互動的方法。 重視表情包的功能發揮,或許能成為實現這一目標的有效方式。
24/04/2024

阿里、百度雲爭先支持Meta開源大模型Llama 3

Meta發佈Llama 3後,阿里雲第一時間在其開源模型社區——魔搭社區——中上架Llama 3。魔搭社區,旨在為開發者提供一系列開源AI模型的訪問權限。 在國內主流科技公司中,百度率先採取了支持行動,在其千帆大模型平臺中,推出了針對Llama 3的訓練和推理服務。 繼Llama 3公佈可用於訓練ChatGPT類聊天機器人後,國內科技巨頭如阿里巴巴、百度等,紛紛在各自雲平臺上,率先支持Meta的Llama 3大型語言模型。 阿裡雲除了在魔搭社區中上架Llama 3以外,還在其微信公眾號上的一篇文章中表示,阿里雲百煉平臺,將推出針對Llama 3的免費訓練、部署和推理方案,但並未公佈詳細時間安排。 百煉平臺是一個LLM服務平臺,為客戶提供一系列工具和服務,幫助客戶利用阿裡巴巴的雲計算服務,構建和訓練自己的模型和應用程序。 此前,作為搜索引擎巨頭、人工智能先驅的百度,已宣佈其在Meta模型發佈後,立即推出了對Llama 3的支持。 在Meta推出Llama 3的轉天,百度就成為國內首家對其提供支持的科技公司,在其千帆大模型平臺中推出了針對Llama 3的訓練和推理服務。 千帆大模型平臺,旨在幫助企業客戶構建、訓練和擴展適應其需求的人工智能模型。平臺所提供的模型,包括由百度開發的文心大模型,以及來自本土和海外公司的第三方開源模型(如Meta的Llama系列)。 據百度稱,千帆大模型目前支持79個人工智能模型,服務8.5萬名客戶,已經成功開發出超過1.4萬個模型和19萬個應用程序。 百度還表示,通過利用集數據管理、模型微調、模型評估和優化,以及推理服務部署于一體的開發平臺,千帆大模型用戶將能夠以更低的成本,開發出高於基礎模型能力的新模型。
17/04/2024

為何有些公司有意向AI洩露數據?

不少公司正在猶豫,是否應該擁抱人工智能的到來,原因在於他們擔心 AI 引擎,會將他們的專有數據,洩露給其他公司,尤其是競爭對手。但與此同時,有些公司卻有意將他們的數據,輸入到AI引擎中,將其作為品牌建設的重要一環。那麼,這究竟是一個價值數十億美元的商業機會,還是人工智能發展中的一大缺陷呢? 讓我們從頭開始瞭解。簡單來說,AI引擎有兩個組成部分。第一個是廣泛的內容數據庫,也被稱為大型語言模型(LLM),其中包含AI公司能夠找到的所有數據。例如,來自維基百科、紐約時報和其他公開可用的所有信息。 第二個組成部分是算法。算法利用LLM數據,來響應用戶提出的問題。如果我讓AI引擎來完成一句話,比如「狗在……跑」,算法會從LLM中檢索,查看這句話出現的次數,以及通常用什麼詞來完成這句話。然後,它會通過統計,給用戶提供最有可能出現的詞語。在這種情況下, 「馬路」而不是「鍋裡」,是通常情況下會出現的響應。 想要利用人工智能的公司,會從提出問題開始。例如,一家服裝公司可能會問「男士鞋最新的流行趨勢是什麼?」然而,僅僅通過提出這個問題,AI引擎就會知道,這家服裝公司正在考慮推出新款男士鞋,但這是該公司希望對競爭對手保密的信息。 在使用AI的各種方法中,有一種方法會產生尤為顯著的影響,那就是公司會上傳數據。比如上傳客戶反饋或歷史銷售數據,然後請求AI引擎找出對應的數據類型,並與LLM中的信息進行對比。然而,許多AI引擎將已經上傳的企業數據,添加到自己的LLM中,這樣當另一家公司提出同樣的問題時,就能生成一個透露這些數據的響應。儘管大多數AI公司,都出臺了政策和保護措施,來防止數據洩露的發生,但在最近的幾項研究中,60%~75%的公司已經禁止使用AI,因為他們認為這些保護措施尚不足夠。