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  1. 2024年4月17日 · 必須要顯示為「英文」,才是由頻道擁有者所上傳的官方字幕。 如果只有「英文(自動產生)」的字幕的話,自動翻譯成「中文(繁體)」會無法正常運作。在撰文的當下,讀者可以安裝台灣網友開發的的瀏覽器擴充功能 7 來解決這個問題。

    • 不斷適應逆境的年少時期
    • 屢敗屢戰的連續創業家
    • RewardMe - 線下商家智慧 CRM 系統
    • 自創 Octalysis 架構,邁向遊戲化大師之路
    • 台灣的 Gamification 發展

    郁凱的父親是一位外交官,因為父親工作的緣故時常搬家,年少時期分別在台灣、南非和美國度過,每一次的環境轉移都讓他陷入掙扎,在台灣他中文不夠好,在美國英文又比不上當地人,這讓他在國中以前的成績落後大部分的同學。小學三年級時,郁凱常常因考試成績不佳,寫訂正作業寫到凌晨三點,課業上的挫敗讓他在社交上也比較沒自信,剛上中學時為了融入美國學生的社群,他修了 ESL 的課程,還加入了辯論隊,但成績慘不忍睹。 跟大部分的青少年一樣,郁凱也會玩線上遊戲,他非常熱衷於當時一款很熱門的遊戲「暗黑破壞神II」,他花了上千個小時成為最頂尖的玩家,但在遊戲破關後他感到了強烈的失落感——所有的等級、裝備都在回到現實世界後變得毫無意義,他突然領悟到一件事情:「為什麼我不把玩遊戲的時間投資在學語言或小提琴上, 提高自己在真實...

    因為高中時的優異表現,郁凱進入了美國的名校 UCLA ,但他很快地就厭倦了學校的生活。攤開郁凱的成長歷史,他每次到新環境時都會陷入掙扎,但這次在 UCLA 就讀時卻順風順水,這反倒讓郁凱有點不習慣,他開始想製造一些逆境讓自己成長(用電動的術語就是——他想開始刷新副本了),於是他把腦袋動到了創業上。 郁凱在大學時期的創業夥伴,中為郁凱‍ 郁凱在大一時開了自己的公司,他的第一個創業是專業人脈網站 FD Network,後來又創辦了第一個遊戲化的職業發展(Career Development)平台 FD Career,使用者可以在此平台選定自己的四條職涯路線: 1. Business (商業人才) 1. Entrepreneur(創業家) 1. Engineer (工程師) 1. Undecide...

    郁凱反省了前面幾次的失敗經驗,他發現雖然之前的創業項目都很受歡迎,但他做的題目都太早了,市場環境還沒成熟(現在美國很火紅的 Klout 就跟 Viralogy 概念非常相似,若郁凱等到社群媒體成熟後再推這個產品,或許結果會完全不同),有了前車之鑑,他決心要做出一個務實、有穩定商業模式的產品。 當時(2010年) Groupon 等團購平台非常火紅,他觀察到團購只會吸引到一些想撿便宜的顧客,真正能有效提升商家營收的是 CRM 系統和良好的會員制度,然而線下商家很難蒐集顧客的資料,一般的顧客買完東西就走了,於是他跟朋友們推出了 RewardMe,這是一套專為線下商店設計的智慧 CRM 系統,RewardMe 利用 iPad 串聯顧客的手機和商家 POS 機,讓顧客的手機取代實體的會員卡,一切的會...

    結束了自己在 RewardMe 的日子,郁凱暫時從繁忙的創業生活中解放,他開始思索人生的下一步,那時 Gamification 這個名詞才剛開始流行,他驚覺自己以前在做的事情——讓產品變得更好玩、提升使用者的互動等等,其實都跟 Gamification 脫不了關係,然而當時所謂的 Gamification 專家,對遊戲並沒有真的熱情,他們只是把遊戲中常用的元素如點數(points)、計分板(leader board)和徽章(badge)塞進產品裡,他認為僅僅加入這些遊戲元素並不足以稱為遊戲化,於是他開始研究市面上好玩的遊戲,想要找出遊戲受歡迎的真正原因。 郁凱結合了遊戲設計理論、動機心理學和行為經濟學,把人們玩遊戲的動機拆分成八個種類,這套架構就被稱為 Octalysis (八角分析法),他...

    在採訪末段,郁凱也分享了自己對台灣 Gamification 界的看法: 「事實上在台灣不管是企業還是政府,他們做事時都融入了許多 Gamification 的概念,只是大家不把它當成是一門學問而已。譬如政府在1950年代頒布了統一發票政策,讓大家有很強的動機去蒐集發票兌獎,這其實就是 Gamification 的概念。我曾經受邀到日本和中國演講,在新加坡也有幾個認識的 Gamification Startup ,但就我自己的雷達而言,我還沒有偵測到台灣有這方面的聲量。」 郁凱期待在台灣能有更多 Gamification 的發展,去年台大電機系教授葉丙成領軍的遊戲化學習平台 PaGamO 擊敗了哈佛大學等427個競爭對手贏得全球創新教學大賽,讓 Gamification 在台灣也慢慢開始被討...

  2. 2024年1月30日 · Mistral AI的模型包括Large、Medium和Small。Large是Mistral AI的旗艦AI模型,擁有32k令牌的最大上下文窗口,精通英語、法語、西班牙語、德語和意大利,並具有寫程式能力。

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  5. 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。

  6. 前端開發技能樹. 基本技能: HTML:熟悉 HTML 語法和標籤,能夠建立結構化的網頁。 CSS:熟悉 CSS,能夠設計RWD布局,掌握 Flexbox 和 Grid 等布局技術。 JavaScript:熟悉 JavaScript語法、概念及最佳實踐. 框架和函式庫: React.js:掌握 React 及其生態圈,了解虛擬 DOM、模組化和狀態管理等概念。 開發工具和技術: 版本控制:熟悉 Git 和 GitHub,能夠進行分支管理、合併和衝突解決。 打包工具:熟悉 Webpack 等打包工具,了解模組化開發。 預處理器:熟悉 Sass、Less 或 Stylus 等 CSS 預處理器。

  7. 2023年8月8日 · 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo,帶大家瞭解「數據治理」是什麼?對企業為什麼重要?如何開始執行?不同產業有什麼挑戰?ChatGPT 問世後「數據治理」又有什麼轉變與新挑戰?如何減少 bias (偏見) 並降低企業風險?

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