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  1. 1.機票住宿. 訂機票現在已經有很多網站提供線上查詢跟訂票的功能新創團隊初期可能沒有太多的預算通常都會想要找到最便宜的機票不過這類機票通常不能改期。 建議最好不要將時間抓得太緊,譬如說在會展結束後最好留個兩天甚至一星期的彈性。 因為有時候在會展遇到好的投資人、潛在客戶或是合作夥伴,其實是需要再多接觸或詳談的。 如果這些人的公司剛好在會展當地,就可以抓緊時間安排實際到對方公司拜訪深入了解。 畢竟在會場能夠深入了解的時間有限,由台灣飛到海外的時間又不是這麼容易安排。 如果可以藉這機會多留點時間互相了解,其實是有必要的。 所以不要為了省小錢,而放棄可能後續合作的機會。 訂飯店:一般主辦單位都會有官方配合的飯店或旅館,可以透過主辦單位網站的連結獲得優惠價格。

    • 頭銜與專業之間的權重
    • 內向性文化
    • 風險接受度
    • 社交思維的差異

    如果仔細觀察台灣(與東亞)相對於歐美國家的習慣,你會發現在介紹自己或朋友時,許多台灣人會先報上學位和頭銜,再介紹自己的工作內容;歐美人則較習慣介紹自己的工作內容和資歷,而較少(甚至不會)直接介紹自己的學歷。更者,在台灣,學歷是跟著你一輩子的,只要是公立大學出身,一輩子都備受加持;在歐美社會中,不管你是哈佛、加州理工、帝國學院還是魯文大學,一旦你踏出校園找到了第一份工作,你的專業本事就遠遠大於你的學歷與頭銜。 若要追根究底,這要回歸台灣社會講究名份的社會常態。論原因,或許是因為受過去華人科舉制度影響,也有可能是上、中、下九流觀念長期教育人們追求名份(過去,同樣是讀書人、藝術家,如果沒有官位則落得中、下九流;而從事自由業的演藝人員和技工則是被人看不起)。 從有在歐美國家創過業的業師看來,台灣青創...

    受訪業師們認為台灣創業家第二大的「可教導性」問題,在於台灣保守與封閉的人文風氣。 過去二十年,台灣的經濟發展仰賴中國的廉價人力來維持台灣製造業的成本優勢,而如今台灣需要討論開發其他市場時,台灣內向性文化的劣勢就很明顯了。所以內向性,意指文化自我中心過重,缺乏對其他文化的包容、接納與好奇心。 「根據我目前的觀察,台灣新創界現在的南向以及歐美市場策略,很可惜,都是信口開河。仔細看看許多團隊的商業模式,你會發現大部分團隊的市場調查能力欠缺,對於新市場的策略只是台灣策略的紙上延伸。」一位來自創投業的台裔業師聊到,「台灣創業界過去五年進軍中國的失敗,都是因為低估了中國消費與經商文化跟台灣的差異。今天台灣新創想進軍東協或歐美,同樣的問題依然沒有解決,然後又多了語言上的問題。」 舉例說明,美國大部分人口居...

    說到台灣創業家對於風險的接受度這點,這點算是講到了國際創業圈板塊的分水嶺。為何歐洲城市不管如何整體資源、發展科技業,依然難以追上美國二線城市的創業產能,更甭談與矽谷、舊金山與紐約競爭。同理,為何同樣在華人圈,台灣與香港的創業團隊在衝勁和氣勢上大輸中國公司? 這一切要歸咎於當地文化本身的偏安思維。以台灣而言,台灣人沒有美國人放手豪賭的猛(美國創業界口頭禪:Go big or go home),又沒有中國人在夾縫中求生存的狠,夾在兩強之間討生活格外辛苦。 過去敝人輔導幾家台灣新創公司,對方希望透過我來了解美國的消費者與教育市場,看是否能夠將產品賣到美國。對此,敝人通常會先從美國城市、近郊與偏鄉消費習慣的差異、美國各州法律規定以及各類行銷管道類型著手,目的在於不浪費對方的時間,希望創業家要慎重考慮...

    講到這邊,一些在美國長大的台裔業師點出了很有趣的現象,那就是台灣的社交模式與美國有很明顯的差異。在台灣,我們喜歡以「個人主義」與「集體主義」去區分西方與東方的人文差異,但其實這種二分法太過於粗糙。若純粹討論台灣人與美國人的社交模式差異,台灣人雖依賴群體生活卻不善溝通和合作,而美國人雖然重視個人權益卻重視人與人在社群中的關係。 這是甚麼意思呢? 簡單而言,就是台灣人很依賴如家庭、公司、公務體系、大專院校等社會集團所分配的利益,但是個人與個人之間卻很少有正向性的溝通合作。反觀,美國人多認為每個人都是獨立的個體,因此重視自己與人的正向關係,並且視各種社會集團為與個人建立關係的管道,而非絕對的利益分配體系。 而這種社交思維上的差異,也成了創業家與國外業師之間的代溝。 「透過朋友介紹來到台灣時,一開始...

  2. 2024年3月7日 · 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。 RAG 結合「資訊檢索(retrieval)」和「生成(generation)」:在文本生成之前,先從資料庫中檢索相關的資料放入上下文,以確保 LLM 可依照正確的新資訊生成結果。 看似複雜,其實相當直覺——既然大型語言模型受限於缺乏新資料,那我們就在生成時,提前準備好「小抄」,讓它照著回答。

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