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2024年2月26日 · 1 隨著越來越多的企業和組織期許能夠將 LLMs 應用到生活以及工作的各個領域，如何產生客製化的 LLMs 便成為人們關注的焦點，而名為「檢索增強生成」 （Retrieval-Augmented Generation，縮寫為 RAG）就是值得我們重視的其中一項技術。 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？ 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。 （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？
2024年1月29日 · 因為能幫自己突破盲點. 免費點我下載數據技能路線指南. 自學程式正夯，但你一定也遇過這些問題：怎麼知道學會了？ 學了真的就可以找到工作嗎？ 怎麼持續學？ 一直撞牆怎麼辦？ 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。
- 自學：Self-Direct Learning
- 動力：為什麼要學？
- 如何測量自己的學習動力？
- 了解自己的動力清晰度
- 測量動力的好處
- 練習次數多卻沒結果 → 想放棄
- 如北極星般的高層次動力
首先需要定義一下範疇。 接下來的談論都是針對「自學 (self-direct learning)」的情境，也就是學習者需要自行定計劃並且蒐集學習資源的狀況，體制內教育通常不屬於 self-direct learning 的情境，不在我們的討論之列。 成人教育、在職進修大多屬於 self-direct learning，學習者大多會因為一個外部的功能性理由而啟動學習，例如「學會寫程式就可以提高競爭力」或「會講英文才能和客戶溝通」等等。 興趣式學習也屬於 self-direct learning，例如許多人因為個人興趣而想學第二外語或跳舞，或者因為單純的好奇心而想了解宇宙原理等等。 不過如果需要特別討論「成效」的話，多半還是因為有些外部的功能性理由，導致你會在過程中對「成效」產生比較高的期待。 ...
動力是個老掉牙的話題，但也不能不談，因為大多數人會把上面提到的「功能性期待」和「學習動力」混為一談。 如果你花大錢報名了一堂昂貴的課程，你大概不會認為自己有「動力不足」的問題，但事實上，你有的可能是對「學完之後的結果 (功能性期待)」有著強烈渴望，而這個渴望並不等同於「學習動力」。
「動力」翻譯成白話文就是「你為什麼要學這件事」。 以下提供一個簡單的方法，可以用來測量你的「學習動力」。請你用自己的白話文回答「你為什麼要學這件事」，但需要照著以下結構來依序回答： 1. 如果能夠學會____(某技能) ____ 2. 我就能夠做到 ____(某件對生涯有幫助的事情) ____ 3. 因為做到這件事，我就能在 ____(某個領域)____ 有更好的貢獻/表現 4. 因此會幫助我___(最後要獲得的某個好處)___ 如果你是第一次運用上述四句話來回答「為什麼要學」，應該會頗有心理壓力——硬要說點什麼應該可以說得出來，但難免會有種胡扯的感覺。 你可以把自己在論述這段話的時候，「內心的感覺」當成一個測量點，可能會有以下幾種狀況： 1. 愈講愈澎湃，腦海中有很多畫面，你知道你可以把這...
如果是第 1 種狀況，顯然是對自己為什麼要學有了很清晰的論述，學習動力已經過關。但通常是學習一段時間之後，擁有產業知識與個人體驗的中段學習者，才能到達狀況 1 的水準。初心者只能以狀況 2 當成目標。 第 3 種狀況則會有點危險，由於你對「學習目標」與「功能性期待」之間的邏輯關係沒有理得很清楚，如果放著不管，在未來遇到困難的時刻，你會容易掉進自我懷疑的深淵，所以不如在一開始的階段，就投資一點時間，稍微做點研究，最好的研究方式是訪談相關領域的人。 第 2 種狀況介於中間，通常是已經研究過該領域，有了正確認知，但對整件事還沒有真正體驗過，所以沒什麼太實質的感受。如果是初心者階段，旅程尚未展開，到達這種狀況就算安全了。 無論你是哪一種狀況，這只是「動力清晰度」的差別，不代表你沒有動力，請不要把狀況...
如果你能運用上述框架，具體論述出你為什麼要學一件事的理由，你可以省下大把時間，把心力聚焦在最重要的事情上。你訂出的學習計劃會更有效、更容易看到成果，你會比較容易啟動「學習－回饋」的正向循環。 反之，如果你對動力過於模糊，雖然不代表你沒有動力，但你的動力「較為脆弱」，也就是在逆風的時刻（例如與他人比較時、體力不支時）更容易連結到想放棄的情緒，換言之，你會有很大比例的能量耗損在這些起起伏伏的心情裡。
直接用一句話概括問題的癥結是：「需要的練習次數，比一開始想像的次數還要多」。 每次練習後若沒有結果，就會面對「要繼續嗎？」的決策，此時若學習動力不夠清晰，就會暴露在「失望 → 放棄」的風險區裡。 由於大部分珍貴的技能都不是一蹴可躋的，因此如何在「練習 → 沒結果 → 再次練習」的循環中鍛鍊出高續航力，絕對是自學者的頭號課題——這個課題的重要性遠高於天賦與才智。 雖然大多數人都明白「有志者事竟成」的道理，然而，在大多數的成功故事中，主角會因為一個極偉大的、具有超凡使命感的目標而展開學習之旅，偉大的使命感如閃耀的北極星一路護航，讓主角在低谷時刻重新爬起，演繹出振奮人心的勵志故事。 在平凡的人生中呢，絕大多數的學習只是起於一個平凡的開端，例如期待獲得尊重、期待有更優渥的生活、期待變得很厲害⋯⋯等等...
William Damon 的【邁向目的之路】中，將這種如北極星般的高層次目標定位為「目的 Purpose」，在長期的追蹤研究之後，William 歸納出目的感成形的 12 個步驟： 1. 和家庭成員之外的人有啟發性的對話 2. 觀察有目的感的人如何工作 3. 第一次獲得啟示的時刻：發現世界上某些很重要的事可以被修正或改進 4. 第二次獲得啟示的時刻：我可以有所貢獻，並且造成一些改變 5. 確認目的，並且展開行動去完成一些事情。 6. 獲得支持 7. 以起初和隨之發展出來的方式，更加努力地追求目的 8. 獲得完成目的所需要的技能 9. 更加的務實、有效率 10. 樂觀和自信心的提升 11. 長期投入在某個目的上 12. 把在追求目的過程中所獲得的技能與人格優勢，轉換到人生其他領域 （我第一次...
2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。
從基本技能到資深專業，了解如何成為成功的前端工程師並在職業生涯中茁壯成長。 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。
世界上真的沒有萬夫莫敵的創業家！ 創辦人現在不該單槍匹馬，而是需要像駕馭多頭馬車般帶領一個多才多藝（按：人多嘴雜）的團隊一同為公司找出商業模式並有效執行。 這下不妙了，創業家很多都沒有管理經驗，但聘請的高手們卻多來自於制度完善的大公司，這下該怎麼辦？ 在成形期，創業家碰到的第一個難題就是如何吸引並且雇用比自己更強、更有經驗的專業領域人才。 最困難的就是在誘因（incentive）和文化契合度（culture fit）中取得平衡。 一般來講，聘請產業資深人士，誘因可分為薪水、認股權（options）和獎金，而新創公司在薪水和獎金上很難與資金雄厚的大公司競爭，所以最後必須向資深人士推銷自己公司的認股權。 大家應該都了解，股權在公司上櫃上市或被併購前，基本上是很難估價的資產。
Python 教學，快速入門基礎. 1. Python基本概念. 2. 變數和資料型態. 3. 操作符和運算式. 4. 控制流程. 5. 函式. 6. 模組和套件. 7. 錯誤和異常處理. 8. 實踐練習. Python 是什麼？ 為什麼要學 Python? Python是非常受歡迎模仿自然語言的通用程式語言，因為他非常容易閱讀和理解，且擁有龐大的開發者社群提供各種函式庫、框架以及教學課程，相對容易學習上手，適合新手入門學習的程式語言。 同時Python應用範圍非常廣泛，也是市場上工作機會需求最大的程式語言之一。 Source: devjobsscanner. Python 網路爬蟲：學習地圖與策略. Python 能做什麼？ Python的應用範圍廣泛.
