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王雙駿領軍《三俠四義》音樂會 演繹金庸、顧嘉煇、黃霑經典作品 - 香港經濟日報 - TOPick - 特約
音樂界黃金拍檔顧嘉煇和黃霑合作無間，他們更為好友金庸筆下的影視作品譜寫出多首經典主題曲：《笑傲江湖》的《滄海一聲笑》、《天龍八部》的《倆忘煙水裡》、《鹿鼎記》的《始終會行運》……首首歌都膾炙人口，琅琅
TOPick - 香港經濟日報
1 日前
【劉郎憶新】劉天賜｜香港四大才子（四）
黃霑香港四大才子之一，黃霑開創了「我手寫我心」的寫作方式，即是心裏想著那件事情心就寫著那件事情。慣用國語的人，這樣寫作是可以的，但用粵語的人，這樣寫作比較困難，但黃霑卻做得到。黃霑有一個習慣，是不穿內褲的，兼且時常隨街小解，...
大紀元
4 日前
2024年4月26日 · 發佈日期: 2024 年 4 月 26 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 初階工程師：與 AI 共學. 不要停留在「複製貼上」 與 AI 討論：這是最好的寫法嗎？ AI 的表現反映使用者的能力. 資深工程師：專注力重新分配. 獨立開發者：成為全能個體. AI 並非取代，而是增強. 延伸閱讀. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 如果你是軟體工程師，相信應該使用過 GitHub Copilot 等 AI 輔助開發工具，或是要求 ChatGPT 生成過程式碼。 許多目標明確、不需要複雜思考的的程式碼，很適合交給 AI 生成，不僅省時也省下精力。 由於我是 iOS 與前端工程師，近期很常要 AI 生成「動畫」——動畫的程式碼簡單、目標也明確，但是參數很多，每次都要重新查一次。
2024年1月24日 · 開源 AI 平台介紹 4 點加速 AI 開發. 發佈日期: 2024 年 1 月 24 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 對開發者的重要性：多、省時、簡便且標準化. 「多」：大量且多樣的 AI 模型. 「省時」：直接在平台頁面預覽測試. 「簡便」：透過 API 遠端串接模型. 「標準化」：統一的程式碼介面. Hugging Face 的商業模式. Hugging Face 的使命：機器學習大眾化. Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型，供任何人下載使用。 由於訓練模型非常昂貴，這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。 他們也積極推動開源社群，致力於打造更安全與開放的 AI 模型。
- 發散：頭洗下去的學習
- 聚焦：衝刺後，煞車急停
- 調整方式：Learning on Demand
- 下個階段的學習
開始發覺有那面牆的存在後，就更能感受到對職涯的焦慮。在那個焦慮的驅使下，結論是，最後我憑著對產品和程式的熱情，選擇了 ALPHA Camp 當作我的轉職加速器。 AC 是我第一次接觸有完整架構的程式學習課程，有點小顛覆我以往看到什麼就學什麼自學方式。 如果不拿艱澀的程式術語解釋。以往的自學方式大概像是小學二年級的暑假在家自學乘除法，看到乘法後不懂就 Google，結果查到大家都說要背九九乘法表。背起來！ 背起來之後、又看到有人說：「其實是世界是加減法所構成的，乘法和除法是人類想出來好使的工具」。然後，我又會想用二年級的腦袋繼續深究下去。當我在探究加減乘除的時候，又看到了有關「為什麼 1 + 1 會等於 2」的討論，於是我就這樣持續發散下去。明明還不會使用乘法這個數學工具，但我就已經在數學博士...
開始了 AC 課程後，因為是有架構的課程，所以我能用俯瞰的視角掌握： 1. 現階段自己的能力 2. 現在該學什麼 3. 關於額外的知識我現在該挖多深 4. 當發散過頭時我該如何設定停損點 在課程前期，因為突然進入了一個截然不同的學習框架，所以有時候會跟自己打架，常常疑惑課程給我的知識是不是不夠？我是不是該鑽得更深補足更多的背景知識？ 拿剛剛的乘法當例子：與其在茫茫資料海中，想辦法看懂一堆數學公式和觀念。不如先看一下數學課本後面的章節，才發現懂乘法和探討「為什麼 1 + 1 會等於 2」，其實間隔了這麼多的學術差距。所以，當下趕快將自己拉回來，把知識停留在九九乘法表，未來等我當博士的時候就會去探討 1 + 1 = 2 的問題了。 這樣大幅度地調整自己的學習方向和深度，讓我學習進度前進得更快，聚...
在 AC 學期 2–1 課程後，我的學習模式就進一步進化成了 Learning on Demand。跟字面上的解釋一樣，是一種「按需求」的學習方式。 我再拿數學來解讀 Learning on Demand 的各個階段。
再來看看套用新學習模式後的我在程式自學週期表的我。 對自學艱澀領域知識的自學者來說，這才是最有效的學習方式，想必下個學習階段，我還會碰到更多讓我腦漿停止運作的技術和知識。但搭配有架構的課程和現在更強的自學能力，期望自己可以靠著這個學習框架一路撞倒那個高牆。 本文轉載自 AC 校友 Richard 的 Medium
2024年3月7日 · 發佈日期: 2024 年 3 月 7 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. RAG 是什麼？ RAG 的優勢. Apple Notes + RAG 的實作流程. RAG 產品化的挑戰. 一、資料清理. 二、如何切割文本. 三、如何搜尋. 四、LLM 生成品質. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 有了「長上下文 LLM」（Long-Context LLM），還需要 RAG 嗎？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）無疑是當今開發大型語言模型（LLM）產品時，不可或缺的技術。 由於可以確保 LLM 生成的真實性，在企業 AI 應用與搜尋場景相當受到重視。 為此，我也試著實作一個簡單的 RAG 應用。
ALPHA Camp 校友 黃駿傑 Richard 大學讀企管系，畢業後從事數位行銷工作，在 2022 年 3 月從 AC 學期 3 課程畢業， 4 月中順利獲得日本樂天軟體工程師職缺 。 本文是他從 AC 畢業後，回顧從行銷、資料到網頁開發這一路的探索；與他如何在一次次自學程式中被瓶頸所困，最後來到 AC 打破瓶頸，看見自己終於有了開發產品的能力。 行銷人也要會程式？ 大學畢業前為了找尋興趣，我做過很多種工作，造就適應力極強，學什麼都能夠快速派上用場的能力。 因為喜歡充滿挑戰與變化的生活，我的第一份實習就在一間 co-working sapce 做社群行銷。 在負責協助一項科技部的亞洲矽谷新創加速計畫中，我接觸到各國文化與新科技概念，開始嚮往科技業。
2023年8月8日 · 過去 10 年來，越來越多人開始討論「數據治理」，這是因為在商業模式日益複雜與數據工具日新月異之下，企業需加要一個能幫助他們在應用數據時，有效控管與降低風險的方法。 包括不違反政府法規與政策，能保護使用者的隱私。 這是企業現在做「數據治理」的重要性與新挑戰。 (管其毅) 「台灣資料科學社群」與 ALPHA Camp 合作，推動台灣資料科學人才發展.
下面是 2018 年自從 BERT 問世以來，與預訓練語言模型相關的代表性工作，本篇設定為跨語言模型所涉及的一些基本概念的整理，黃框是文章後面會介紹到的模型，希望對大家初探跨語言數據的預處理有所幫助。 Cross-Lingual 在 Pre-trained model 體系圖當中的定位 (Source: THUNLP) 跨語言詞嵌入是什麼？ 讓我們先從詞嵌入的介紹開始，以及為什麼我們需要進行文本的向量轉換，單語言的詞嵌入的原理又是什麼，進而一步步理解什麼是跨語言詞嵌入吧！ 簡單介紹 Word Embedding (詞嵌入) Embedding 是將源數據透過函數映射到另一個空間的向量表示方式，數學上可表示成： f (X) → Y 。
