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另外要補充的，其實是需要另外加上 PM 的成本，像我的公司規定一個 PM 最多接手三個Project，也就是可以把月薪分成三等份來做財務費用估算，最後 Project 的成本乘上1.2，大約就是整個技術團隊的成本，並不包含營運團隊（ps2）的成本。
1. 從觸及端來看：同樣是一萬個人使用，有付費的一萬個人很好計算價值，但是免費的一萬個人很難計算價值，也因此，認同產品的人會覺得你有機會可從一萬個使用者成長到一百萬個，沒有興趣的人則是相反，反而質疑為什麼要繼續經營，這不同的認定，常常造成一個產品要不要繼續做下去的關鍵分歧。 2. 開發軟體的成本： 軟體不同於硬體需要工廠；一台電腦，一個人，就有機會做出一個產品，一台電腦五萬元有找，但是一個人呢？ 更何況通常一個開發案所需的絕不止單人單機。 更深一層計算，每個人能力不同，不同國家也有不同的行情，因此，一個軟體背後的確切成本是非常難估計的。 很多新創公司可能剛開始付給人員少少的薪水，然後對外公布說自己賺錢甚至損益兩平，但後來遇到新投資人之後，反而因此遇上麻煩。
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
2024年1月8日 · 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 ...
2024年1月17日 · Andrej Karpathy 分享，ChatGPT 在這個階段，是使用大約 10 TB 的文字資料，大約 6000 個 GPU，花費大約兩週的時間把海量的資料壓縮到神經網絡（neural network）之中，最終產出基本模型（basic model）。 在這個階段需要投入約莫 200 萬美元（約新台幣 6,195 萬）的資金。 也因為投入的資源龐大，所以一年只會進行一次預訓練。 在取得基本模型之後，就進到「微調（finetuning）」的階段。
這是因為一間新創公司在不同階段有不同的領導、組織和專業需求。. 創辦人必須不斷地學習、蛻變，才能夠滿足公司在該階段的發展需求。. 而許多科技創業家都有以下優點：追求創造、打破成規、堅毅不拔、突發奇想，而且行動勝於規劃；但今天換個角度看待 ...
2023年11月21日 · 這篇文章介紹 Data Visualization 資料視覺化的概念、案例和實用工具推薦，以及資料視覺化的原則和方法步驟。 資料視覺化方法步驟 以下是一個資料視覺化的基本方法步驟，可以幫助您更有系統地進行視覺化設計： 確定目標：明確資料視覺化的目的，例如分析趨勢、比較數據或展示地理分布。
