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結語：讓心中的「羅盤」帶你通向職涯目的地！. 十年後的你，想在哪裡工作？. 達到什麼成就？. 現在的你，該如何投資自己、培養優勢？. 為了幫助學程式的學員們找到理想職涯，ALPHA Camp 舉辦了線上職涯座談，邀請到 Jumpstart Global 共同創辦人 Rosa，傳授如何 ...
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。
2024年1月3日 · 書單總共有 21 本書，根據他的說法，大部分的書跟「專注」和「探究『為什麼』」兩大主題有關，其中他特別推薦 Andrew McAfee 寫的《The Geek Way》，至於原因就請各位讀者自己去看他怎麼說囉。. 另一個想跟大家分享的消息是 Max（以前的 HBO Max）推出一部 ...
2023年6月4日 · 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段： 確定最佳算法來實現預期結果，要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。 開發階段： 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。 實施階段： 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統，需要強大的軟件開發理解能力。 2. 調整現有生成式AI模型. 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。 分析模型行為，識別表現不佳或產生意外結果的領域。 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。 3.
2023年11月28日 · 機器學習 Machine Learning. 機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。. 隨著硬體計算能力越來越強，數據搜集 ...
2023年11月29日 · 我們在 上一期 鄭重推薦了 Airbnb 共同創辦人暨執行長 Brian Chesky 在 Lenny’s Podcast 上談到他怎麼在 Airbnb 推動管理變革，我的同事 Karen 則是進一步分享這篇文章，作者是兩位資深的科技人 John Cutler 與 Melissa Perri（巧的是他們也擔任過 Lenny 的節目來賓），他們在 ...
2024年1月24日 · 文中指出這套系統克服了三個挑戰：一、這個系統要能冷啟動（cold start）——也就是不需要外部給予初始電壓就能啟動；二、在沒有電池的情況下儲存並有效轉換系統採集的能量；三、研究人員開發出一套演算法來測量、控制能源的使用，必要時甚至要能「多」採集周邊的能量（必須精準控制以免採集過多能量導致損毀），文中以單車的變速系統比喻。 這項研究以這樣的設計框架和現成的零件開發出溫度感測器。 研究人員表示，傳輸資料是系統運作上最耗能的一環，未來會探索其他更低功耗、例如光學或聲學的資料傳輸方法。 [英] Tomasz Tunguz／我的 2024 年預測. 原文連結 ｜閱讀時間：5-10 分鐘.
羅嘉良 蘇岩 相關
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