Google DeepMind

生成式IR高度仰賴LLM，所面臨的挑戰也與LLM息息相關，比如輸出值的忠實度、模型歸因能力和訓練材料。最終，它也可能改變搜尋導流生態系

檢索系統這個老派技術應用，面臨了生成式AI新典範的影響，正慢慢開始改變中

生成式IR是生成式搜尋體驗的關鍵技術，它有2種實踐方式，一是只仰賴LLM為單一知識來源，另一是LLM結合外部工具來回答問題

資訊檢索是搜尋的關鍵技術，70年來始終是根據關鍵字，丟出10條藍色連結給使用者。但NLP技術的多次突破，將改變這個樣貌

迎戰OpenAI，Google宣布成立新事業群Google DeepMind，以整合Alphabet子公司DeepMind及Google研究院Google Brain部門的AI研發成果

Google旗下子公司DeepMind宣布了一項教導AI能模仿人類行為的研究計畫，要透過模擬人類的動作，來創造新的機器學習技術；微軟近日釋出了視障輔助程式Seeing AI App，利用行動裝置的攝影鏡頭拍攝，透過朗讀功能以語音向視障人士描述圍繞著他們的世界；在2015年推出全球首個律師機器人DoNotPay的史丹佛大學學生Joshua Browder近日宣布，將讓DoNotPay成為一開放平臺

傳統眼部光學同調斷層掃瞄複雜且分析不易，耗費眼科醫生精力與時間，Google DeepMind團隊將以機器學習技術分析匿名的視網膜掃瞄圖像資料、眼疾治療及相關資訊，以每周數千名的速度進行分析，協助醫生更早診斷出黃斑部病變或糖尿病視網膜病變等眼部疾病。