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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24日 · 一家估值 45 億美元公司，主打開放原始碼 AI 模型平台，為什麼獲得大量 AI 應用開發者的熱愛與重視？ 對開發者的重要性：多、省時、簡便且標準化. Hugging Face 被稱為「AI 界的 Github」，最大亮點是開源模型集散地，整合大量的模型、資料集。 然而 Hugging Face 不單純是把模型放在網站上讓人下載，更重要的是提供標準化的函式庫、API 與網頁介面，並建立起開源社群。 其主要服務包含： 模型與函式庫「Transformers Library」：標準化的函式庫，可透過統一的 API 完成下載、串接、微調模型。 集中式平台「Hugging Face Hub」：整理了上傳到 Hugging Face 的模型與資料集，並持續增加中：
2024年1月8日 · 三步驟讓數據分析清晰易讀. 發佈日期: 2024 年 1 月 8 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.
2024年1月10日 · 如果你正在考慮讓一個 AI side project 產品化，本文提出了六個思考點，幫助你判斷與理清思路。. GPT 3.5 推出不久後，為了熟悉 API 串接，我做了一個 AI 塔羅牌解讀服務 。. 因為是練習，當初決定從單純的題目著手，過程中卻發現，AI 應用的難度反而在 ...
2023年8月8日 · 內容目錄. 數據治理是什麼？ 企業為什麼要做？ 企業怎麼做數據治理？ 沒做過的企業如何開始？ 在醫療或金融等資料較敏感的產業，如何妥善管理數據，讓管理單位放心？ AI 產生的「偏見」能被管理嗎？ 從印尼最大電商 Tokopedia，有哪些數據治理經驗可以分享？ 新加坡政府推動數據治理，經驗如何？ ChatGPT 崛起後，數據治理有什麼轉變與新挑戰？ 企業做數據治理，不同角色如何分工？ 誰該對資料負責？ 結語：企業如何推動數據治理？ 關鍵字補充. 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？
2024年2月6日 · 發佈日期: 2024 年 2 月 6 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. Product Hunt. AppSumo. Y Combinator 與 Hacker News. 各種 AI 產品清單網站. Indie Hackers. 如何使用這些網站？ 在 〈6 個開發 AI 應用時該思考的問題，幫助你讓 Side Project 走向產品化〉 中，我們提出了 AI side project 在產品化過程需要面對的挑戰。 不過，可能你的狀況是「想嘗試開發商業化的 AI 應用，卻還沒有確定題目」，此時若能先快速瀏覽其他人正在做的有趣產品，或許能協助釐清產品方向。 本文提供五個能找到許多 AI 產品與新創的網站，並依照商業化程度由高至低排序，供你深入挖掘靈感。
