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2024年2月26日 · RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。 這項技術簡而言之，就是在向 LLMs 提供用戶的提示詞（prompt）之前，會先從外部的資料庫「檢索」相關資料，再將這些相關資料連同原本的提示詞提供給 LLMs 參考並「生成」回覆。 IBM 的語言技術總監 Luis Lastras 用開書考試（open-book）跟闔書考試來類比 RAG 跟模型微調的差異：「使用 RAG 系統時，你是要求模型去檢索書的內容（資料庫），而不是光依憑（模型微調）的記憶來回答問題。 」 3. 而 RAG 所使用並非傳統的資料庫，而是所謂的向量資料庫（vector database）。
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？
- 找到自己工作/職涯的意義
- 設定職涯目標：10 年後，我會在哪裡？
- 透過導師/貴人 探索更寬廣的世界
- 得到他人幫助 自己也成為貴人
- 結語：讓心中的「羅盤」帶你通向職涯目的地！
工作的意義會隨著人生階段而改變。剛出社會的的新鮮人，目標可能是趕緊培養硬技能。有了工作歷練後，學習管理、溝通等軟實力，挑選工作時也會「開始」加入家庭的考量。 Rosa 在管理顧問和投資銀行時期，每天非常忙碌，但樂此不疲。「我曾經覺得年輕就是要燃燒生命，半夜 12 點回家叫奢侈，每天只睡兩三個小時是基本。」 但這樣的燃燒精力，讓 Rosa 得健康一度亮紅燈。醫生警告她若繼續過勞，恐有失聰的風險。Rosa 看待工作的態度開始改變。她後來選擇職涯時會考慮： 1. 我能從這份工作得到什麼價值 2. 我是否能兼顧和家人的關係 3. 我能否從這份工作中得到快樂 對很多人來說，工作和快樂是兩條沒交集的平行線，如何在工作中得到快樂？Rosa 引用《快樂：達賴喇嘛的人生智慧》說明：當你達成目標的那一瞬間，只是...
定期檢視自己的成長
Rosa 指出：「選擇一份工作時，一定要做足功課！」她進入管理顧問業前，已經向業界學長請益相關資訊，並規劃好三年、五年後的學習目標。 開始工作後，Rosa 每三個月會檢視自己：目前的工作是否有助於自己成長、是否朝著當初設定的目標邁進，確定自己來到適合的地方。
有了目標，更要有計劃！
設定職涯目標，到底有多重要？Rosa 分享一個哈佛大學的心理目標設定實驗。實驗調查 1000 名哈佛畢業生：「你是否曾寫下自己的目標，並安排了計畫去實踐它？」並持續追蹤他們後續發展。 或許是因為覺得自己哈佛畢業，已經預約了璀璨的人生，當年 84% 的哈佛畢業生，沒有設定任何目標和計畫。13％ 雖然設立了目標，但沒有具體計劃。 只有 3% 的畢業生，不僅設定清晰的目標，還為自己安排了計劃。 追蹤 10 年後，研究發現，這3% 有目標、有計劃的畢業生，收入是其他 97% 畢業生的 10 倍！而那 84% 沒目標也沒計畫的畢業生，後來就隨波逐流，別人說哪裡好就去哪裡。 由此可見，訂定目標與計畫，可以督促自己成長。Rosa 建議：「問自己、說出來，甚至寫下來更好！」 Rosa 身邊真的有人這麼做。她曾遇到一個學弟向她請益，學弟當年就鉅細靡遺地寫下自己未來幾年的目標：哪一年要出國、要在國外念什麼碩士、幾年後要在哪工作，並把寫下目標的紙條隨身帶著。 令人驚訝的是，那位學弟日後真的實現了當初寫下的目標，在上海渣打銀行升遷到他當初目標的職位。 「目標」就像是羅盤，讓我們可以定期檢視自己的成長，避...
Rosa 自認很幸運，一路上都有不同的貴人 Mentors 提供她建議。當初她研究所畢業後得以進入管理顧問業，有機會探索不同的產業，也是來自於她主動向電機系的教授以及學長請益後獲得的建議。 Rosa認為，當你對未來方向迷茫時，問同溫層「我該去哪裡？」是得不到答案的。她引用《The Click Moment 比努力更關鍵的運氣創造法則》這本書建議：運氣來自於主動掌握機會。 「主動」是關鍵，走出去參加交流活動、找有國際視野的業界專家請益，讓對方用其豐富的職涯經驗，直接給予引導。
Rosa 從 18 歲開始就不跟家裡拿錢，透過兼家教自給自足完成學業，從中發現自己對教育的熱情。「我當初也經歷過『不知道要做什麼』的迷惘，而我很幸運有 mentor 為我指引迷津。後來。我也開始去幫助別人，成為別人的 mentor。」 創辦 Jumpstart Global 近五年，Rosa 除了自己成為年輕人的職涯導師，也透過舉辦論壇、營隊、每月聚會、海外企業參訪等，為年輕學子引薦業界專家和機會。她也期許自己：每天給身邊人的正能量要大於負能量。為他人貢獻價值，心裡也會更加踏實。
熱愛閱讀的Rosa，最後分享了《Design Your Life 做自己的生命設計師》一書中提到的「羅盤」概念： 「職涯其實並沒有所謂明確的道路，重點是明瞭自己的最終目標。當你清楚大方向在哪，以及現在有哪些機會可以把握，很多條路都會帶你通往目的地。」這也是所謂「以終為始」的概念。 「如何邁向理想職涯」看似是個大哉問，Rosa 把它拆解成具體的行動方案： 1. 思考「工作對你的意義」，是薪水、成長性、興趣，還是… 2. 設定三、五年後的職涯目標，並定期檢視自己的進展 3. 除了對內充實自我，也對外請益專家、Mentors 4. 日後成為他人的 Mentor，為別人創造價值 聽完 Rosa 的分享，你是否對職涯探索有了更清晰的方向？
2024年4月3日 · GitHub Copilot是一款強大的AI程式開發工具，它能夠提高開發效率並為開發者提供新的學習途徑。然而，正確並有效地利用這款工具需要結合個人的專業知識和持續的學習。遵循上述最佳實踐和技巧，您將能夠更好地整合GitHub Copilot到您的開發流程中。
2023年11月28日 · 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，數據搜集越來越多，機器學習持續技術的進步以及在商業上的廣泛應用，我們的生活會持續被運用數據學習的電腦給深刻影響著。 What is Machine Learning? Watch on. 機器學習會運用不同類型的學習方式，根據資料的性質和希望獲得的結果，主要分為四類方法：監督式學習、非監督式學習、強化學習和半監督式學習。 監督式學習 Supervised learning：
一年前的這個時候，剛畢業的我根本不知道 PM 要做什麼，而現在我卻坐在網路科技公司裡，手上敲著鍵盤，名片上的職稱是「專案經理 Project Manager」。 沒錯，我就是網路文章上罵聲連連，毫無經驗又沒有技術背景的 PM。 有人可能會問，像我這樣毫無技術背景的新鮮人，該做什麼準備、怎麼訓練自己成為 PM？ 更確切的說，要有什麼「資格」才能當 PM？
2024年1月29日 · 這次職涯相談室請來兩位教學經驗豐富的程式開發前輩 Jack 和維元，帶大家從「自學程式的 7 個 FAQ」，來一一破解你的迷思和誤區，幫你修成正果。 你 為什麼學程式？ 問為什麼超重要！ 你問過自己為什麼要學程式嗎？ 是想要有個帶得走的能力、想加值職能、想轉職、想賺更多錢？ 或是你只是單純認為，現在的人不會程式好像怪怪的、大家都在學程式所以我也要學？ 但是，知道自己為什麼要學程式，很重要嗎？ 維元和 Jack 異口同聲地表示， 問「為什麼」是學習前最重要的一件事情。 只有知道學習的目標和理由，才會有有效的學習計畫和持續實踐的動力。 問為什麼，是做一件事最核心的課題，要越清楚越好。 若不清楚，你可能會把資源投到錯的地方。 輕則會有挫折感，重則造成對學習的傷害。
