黃劍文 blog 相關
廣告
搜尋結果
2024年2月16日 · 2024-02-16. 分享本文. 《華爾街日報》近期報導，OpenAI 執行長阿特曼 (Sam Altman) 正在尋求籌集高達 7 兆美元的資金，以大幅增加全球半導體晶片的供應，並幫助解決全球晶片短缺問題。 對此，輝達 ( NVDA-US) 執行長黃仁勳打趣稱，7 兆美元已經足以購買所有的 GPU。 黃仁動本周在杜拜參加世界政府高峰會時表示，開發人工智慧的成本，不會像 Altman 尋求籌集的金額那麼多。 這位 Nvidia 執行長表示，由於運算技術的預期進步，人工智慧基礎設施的成本將大大低於 Altman 據稱試圖籌集的 5 兆至 7 兆美元。 黃仁動表示，應該假設電腦會跑得愈來愈快，也就是說，總量其實不需要那麼多。
2024年4月8日 · 黃仁勳幾乎每天用的 2 個 AI 工具──盤點 7 個科技名人怎麼用 AI. 廖紹伶. 2024-04-08. 分享本文. 自從 OpenAI 推出 ChatGPT 以來，每個人或多或少在個人或工作中，會談論起生成式 AI ，甚至親自嘗試這項新技術，藉此節省工作時間、實現目標。 有些人會使用生成式 AI 來製作行銷素材、撰寫文章摘要，或協助擬定減肥計畫、做作業、假期規劃，甚至有些人已經開始透過 AI 賺錢！ 你是否好奇，推動這波 AI 浪潮、最有影響力的科技領袖，自己又是怎麼用 AI 的呢？ 以下帶你快速掌握，Meta、Google、微軟和其他科技巨頭的企業領袖， 他們親自使用 AI 的方式，或許能為讓你對 AI 的使用方法帶來更多靈感：
2024年3月1日 · 在美國軟體開發公司 LaunchDarkly 擔任工程師的 De Arkland 表示先前團隊成員預估編寫一個複雜的價格計算程式需要大約兩個月的時間， 但在使用 ChatGPT 後，只用了一周半就寫出了程式碼。 使用 AI Coding 的明顯優勢是速度，在整個程式架構都完成之後，工程師則可以把節省下來的時間用於推進更好的功能。 不過軟體工程師對 AI 所分享的數據與資料還是會刻意設限。 《Quartz》所訪談的開發者表示，他們不會將整塊程式碼貼進 ChatGPT 或其他 AI 機器人，因為他們擔心 AI 工具可能危及數據隱私，或是難以理解大量內容。 銀行業者限制使用 ChatGPT，科技新創公司則反其道而行.
- 黃皓：保送北大數學系，並獲得加州大學博士學位
- 黃皓使用 Cauchy 交錯定理，解決布林函數的敏感度問題
- 什麼是敏感度？它指的是系統輸入值的改變對輸出值的影響程度
- 敏感度猜想的應用：簡化數學算式與演算過程
黃皓出生於汕頭，這座海濱城市同時也是另一位著名數學家丘成桐的出生地。 14 歲的時候，黃皓就離開家鄉奔赴廣州華南師範大學附屬中學就讀。憑藉優異的成績，2003 年黃皓被保送至北京大學攻讀數學專業。在北大就讀時，黃皓就在北京大學舉辦的首屆「江澤涵」杯數學建模與電腦應用競賽中獲得三等獎，並出現在北大數學百年學生名錄上。 2007 年北大本科畢業後，黃皓在美國加州大學洛杉磯分校讀博，師從國際著名數學家 Benny Sudakov 教授，並於 2012 年獲得博士學位。 曾在 2012 到 2014 年受邀訪問美國普林斯頓高等研究院，現擔任美國艾默裡大學數學系助理教授。主要研究領域包括極值組合、圖論及電腦理論。
2012 年末，在受訪美國普林斯頓高等研究院期間，黃先生在與數學家 Michael Saks 共進午餐時聽說了敏感性猜想。黃先生是博士後研究員，他立刻被這個猜想的簡潔和優雅所吸引。「從那一刻開始，我開始沉迷於思考它」他說。 黃將敏感性猜想添加到他感興趣問題的「秘密列表」中，每當他學習新的數學工具時，他都會考慮它是否有幫助。「每次我發表新論文後，我都會回到這個問題，」他說。「當然，我會在一段時間後放棄，並解決一些更現實的問題。」 正如其他研究團體一樣，黃知道，如果數學家可以證明一個關於不同維度立方體上的點集合比較容易陳述的猜想，那麼敏感度猜想就可以得到解決。從 n 個 0 和 1 的字元串到 n 維立方體上的點有一種自然的映射關係。 在 2013 年，黃開始認為理解這個問題的最佳途徑可能是透過...
被法國科學家評為「美麗的珍珠」，這一猜想的證明思路是如何實現的呢？ 先從「敏感度」談起，敏感度是一種度量，捕獲輸入字元串中的訊息如何影響輸出位改變，換句話說，布林函數的「敏感度」跟蹤翻轉單個輸入位改變輸出位的可能性。 舉個例子，想像一下，你正在填寫銀行貸款申請中的一系列 Yes/No 問題（問卷調查）。完成後，銀行家將對您的結果進行評分，並告訴您是否有資格獲得貸款。這個過程是一個布林函數：你的答案是輸入位，而銀行家的決定是輸出位。 如果你的申請被拒絶，你可能想知道你是否可以透過單一問題的選擇而銀行的預判結果 ，比如你口袋裡面真的沒有多少錢時，在收入超過 50,000 美元那一欄你打了勾，如果這個謊言會影響判斷結果，電腦科學家說布林函數對該特定位的值「敏感」。比如說，如果有 7 種不同的謊言，...
證明敏感度猜想有什麼用呢？ 這種猜想可以應用在許多實例中 ，例如，醫生可能希望在達到診斷之前，儘可能少為患者發送測試，或者機器學習專家可能希望演算法在分類之前，儘可能少檢查對象的特徵。 其他措施包括尋找將布林函數編寫為數學表達式的最簡單方法，或者計算銀行家要向老闆展示多少答案以證明他們已做出正確的貸款決策，其中銀行家可以同時詢問幾個問題的「疊加」；甚至還有量子物理學版本的查詢複雜性，弄清楚該測量與其他複雜性測量的關係如何幫助研究人員理解量子演算法的侷限性。 黃的結果甚至超過了證明敏感度猜想所必需的結果，這種發現應該會產生關於複雜性度量的新見解。最重要的是，儘管如此，黃的結果仍然令人擔心，在複雜的世界中，敏感性是否可能是一些奇怪的異常值，還需要後續進一步的研究。 （本文經合作夥伴 大數據文摘 ...
2021年4月19日 · 本篇文章重點摘錄台灣人工智慧學校工程師黃書璵，針對小樣本學習進行使用情境介紹，以及小樣本學習的 4 個實作方法與目標設定解析。 （責任編輯：何泰霖） 作者：若水 Flow AI Blog 編輯團隊. 2005 年左右，隨著大企業內部開始推動自動化、機器學習，不同種類的大數據因應而生。 但擁有大數據，真的就等於擁有商業價值嗎？ 數據量變大，意味著收集和訓練數據的成本越高，或許單筆數據的花費因而降低，但對一般企業來說，實在很難花費大量成本取得大數據。 於是，小數據模型訓練（Few shot learning） 因此興起。
2016年3月17日 · 文／ 張復聚. 請嚴肅面對台灣本土母語滅絕危機。 世界各地的語言以驚人的速度在流失、死亡。 過去五百年內，世界上的語言消失了一大半，而數以百計的語言將在這個世紀末消失（Sasse 1990﹕1）。 現在世界上有將近六千種的語言，到了 21 世紀末 90％的語言會死亡、滅種（Krauss1992）。 台灣本土語言流失的情形也相當嚴重。 台灣原本有二十幾種不同的語言，但是有一半已經死亡了（李壬癸 1997）。 根據鄭良偉教授的觀察，台灣人母語滅種的徵兆，表現在母語使用的人口減少、母語使用的場合縮減以及使用母語的能力減退（鄭良偉 1990）。 調查台灣本土語言使用的學者指出福佬話、客家話都有衰微的跡象（Young 1988），而原住民語言則已經走向滅種之路（黃宣範 1995）。
2019年4月19日 · 這就讓工程師們的工作壓力普遍很大。 三月文摘菌（本文作者）也發了一篇「老工程師都去哪了？ 」的文章，評論中能看到很多工程師的焦慮： 「工程師真的都應該 996 嗎？ 「工程師和空姐一樣，吃的都是青春飯。 「一直寫代碼，沒有時間學習提升，難道要寫到 40 歲嗎？ 的確如此嗎？ 老工程師到底都去了哪裡呢？ 於是，我們決定去採訪幾位「對自己目前的工作生活還算滿意」的老工程師，看看他們的職業生涯中都經歷了什麼，以及現在的生活狀態是什麼樣的。 希望他們的故事，可以給年輕的工程師們一些建議和啟發。 》下載 TechOrange 2023 趨勢觀察報告《 趙先生、黃大叔和 Bryan 是最讓文摘菌印象深刻的，他們都是碼齡超過 20 年的「老」工程師。
