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2022年12月17日 · 發佈日期: 2017 年 3 月 7 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 個性叛逆，從小就有自己的生意經. 在 ALPHA Camp 看見完全不同的世界. 初試啼聲：令人崩潰的極限挑戰. 下一階段：發展對於行銷和管理更全面的思考. 面臨前所未有的巨大壓力. 給 ALPHA Camp 學弟妹的建議. 有想做的事情就去做，不會的就去學，天生反骨，敢拼敢衝，為了找尋之前創業失敗的原因，他在19歲的時候成為 ALPHA Camp 最年輕的學生，如今才21歲的他，帶領著一個20 多人的團隊，用自己的方法做出超高營業額的電商，年紀輕輕人生速度卻以倍速計算的他是如何在這過程中快速成長，又為什麼堅持走上創業之路？ 來看看 ALPHA Camp 第四屆行銷班校友梁多多的精彩故事。
2024年2月1日 · Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。 此外，Transformer包含了多頭注意力（multi-head attention）機制，這使得模型能在多個子空間中同時學習資訊，增強了其學習能力和表達力。 自注意力機制. 想像一下，當你讀一句話時，你的大腦會同時關注這句話中的每個單詞，並理解每個單詞與其他單詞之間的關係。 自注意力機制也是如此。 它允許模型在處理一句話時，能同時考慮到句中所有單詞的信息，而不是一個接一個地處理。
2023年2月21日 · Kris 鼓勵大家，轉職學習不要只靠自己，要多利用外部資源，能更有效前進。. 開始準備轉職時，他覺得自己像海上一根浮木。. 但現在有了階段性的累積與成功，希望他的經驗能成為他人的燈塔，幫到跟他一樣也想轉職工程師的人。. JavaScript 全端開發課程，18 週 ...
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2023年10月2日 · 1. 清晰和具體的提示. 提示應該清晰、具體且明確。 避免使用模糊的或含糊不清的問題，因為這可能會導致不確定的回答。 確保提示中包含所有必要的信息，以使模型能夠理解您的意圖。 2. 上下文相關. 考慮到上下文對 Prompt Engineering 至關重要。 如果您正在進行對話，則應根據先前的對話內容編寫提示。
2024年3月7日 · 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。 多年累積下來，我的 Apple Notes 已經有 7000 多則筆記，搜尋愈來愈不準確，常在寫新筆記時想參考舊筆記，卻怎麼也找不到。
2023年8月30日 · 解決方案. 參與藍牙標準制定. 管理者的視角. 並不是每一位軟體工程師都會加入「純軟體」公司。 在台灣，不僅許多傳統產業正著手數位轉型，半導體產業對於軟體工程師的需求也在增加。 1 更不用說現在各種裝置內都有晶片，甚至變成一部小電腦，這類產品要成功，軟硬整合的功夫是不可或缺的。 然而「軟」「硬」團隊從工作方法到文化，其實都有不小的差異。 本文的目標是協助軟體工程師了解「軟硬整合」或「非純軟體」公司在文化或是運作方式上與「純軟體」組織有何不同。
2024年1月24日 · 不過 Hugging Face 最大的競爭對手，或許是封閉的 AI 大模型。雖然被稱為「AI 界的 Github」，Hugging Face 與 Github 最大的差異在於：只要是工程師，都一定會有託管程式碼的需求；但是做 AI 產品，並不一定得要託管模型。
