大型語言模型（LLM）的根本技術，可以用一個詞來概括：「自動完成」，也就是根據訓練材料，預測接下來最合適的詞語。在許多情境下，這種作法通常都非常有效，因為它和人類的意識流非常吻合；然而，LLM並不具備真正的思考能力，而是根據第一印象來回答問題，早期的LLM經常出現「AI幻覺」，也就是生成與事實不符的內容，這在商業應用上造成嚴重挑戰，使其主要應用於娛樂或創意領域。相較之下，人類從小學開始，就學習避免完全依賴第一印象。我們習慣在寫下答案之前，進行推理與驗證，學習利用計算工具來減少重複性工作，並確保結果準確。新一代的「推
我國CBDC架構已現雛形，平台設計採雙層規劃，零售型供大眾日常使用，批發型作為金融機構跨行資金移轉交易及清算工具。
AI運用在金融已經有相當長的歷史，在探索運用AI的過程中，金融機構也面臨諸多亟需克服的關鍵議題。更具建設性的思考應是探索AI做人類智能與協作的夥伴。
聯盟鏈穩定幣透過共享治理，具有成本分攤、彈性擴充與系統互通的優勢，為銀行開啟新競合模式。
