我的室友是九尾狐 相關
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2024年3月7日 · Watch on. 隨著我在文件上輸入、修改，底下會出現一排依照相似度排序的推薦筆記。 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的問題。 在文章最後，則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力，可以讓我們把資料全部塞進 prompt 裡，此時還需要 RAG 嗎？ RAG 是什麼？ RAG 解決了大型語言模型（LLM）實際應用時的兩大侷限：幻想（hallucination）與資料時限。
2024年1月23日 · 首先，當初我做 side project 的動機是來自於想要從數據分析師轉職成數據工程師。所以當時的我基於這點，便以企業開的 JD 作為 side project 的發想依據。 就數據工程師這個職位來說，JD 通常會包含多種技術要求，這些要求可能因公司和具體職位而有所不同。
- 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...
2023年9月19日 · 你是否已經了解工程師的工作內容和要求？ 建議你在轉職之前，先了解一下工程師的工作內容，看看這是否符合你的期望和興趣。 你也想轉職工程師？ 我們邀請到 ALPHA Camp 校長 Bernard，與現職 Wemo 後端工程師的校友 Wayne，對談想轉職工程師的人最常問的 6 個問題。 從年齡、非本科、跨領域求職、面試技巧與如何半年進修，幫你釐清如何評估職涯現況，找到與確定努力的方向。 轉職有年齡天花板嗎？ 30 歲後才開始學程式、準備轉職有機會嗎？
發佈日期: 2019 年 11 月 7 日 作者: Daisy Tsai. ALPHA Camp 十月班在開學前舉辦了「 全端網路開發課程 」開學座談會，除了向同學說明課程進行方式、如何提升程式學習效果外，更邀請到了 3 位實際體驗過 ALPHA Camp 課程的學長姊，親身分享他們在「學期一」、「學期二」、「學期三」不同階段的上課心得，以及學習建議： Laura： 「 學期一：程式設計入門 」心得. 上完學期一，我想跟大家分享的主題是： 「當你在學習程式時看不懂教學文件，該如何解決？ 舉個例子，我當時遇到的問題是，學期一有個單元在講排版與定位方法：position: relative、position: absolute，我那時候把教學文件看了三遍還是看不懂，心情很挫折。
2024年2月1日 · 本文是愛語言創辦人 Ted Chen 整理他在 2023 年學習關於大型語言模型的知識與歷程，原文刊載於他的電子報 《ChatGPT 落地研究 | Ted》 ，ALPHA Camp 獲得授權刊登。 本文圖片皆由 Ted Chen 繪製。 前言. 隨著年終的到來，大家紛紛回顧過去一年的成就與經歷。 對我而言，今年因為大型語言模型的興起，讓今年成為了一個很特別的一年。 在如今的學習環境中，只要你有學習的渴望，網路上便有豐富的資源等著你，只是網路上學習有時候常會淪為片段，尤其是像 ChatGPT 出現時，這樣的知識爆炸情況，更讓人學習起來有點不知所措，但是大家的相同的熱衷，卻也無疑提供了無限的學習機會。
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，傳授如何確立職涯目標、培養自己，預約未來理想職涯！ 開啟新職涯！ 3分鐘小測驗，找到你的程式自學入口. 「跨領域」是 Rosa 的職涯寫照。 台大電子所畢業，第一份工作卻是進入 Bain & Company 擔任管理顧問，後來去 Morgan Stanley 做財務模型。 經過不同職能歷練後，Rosa 創辦了 Jumpstart Global，成為年輕學子的職涯導師，透過舉辦工作坊、海外參訪等活動，幫助年輕人找到理想職涯方向。 一、找到自己工作/職涯的意義. 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。
