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如何問一個好問題?
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如何問一個好問題?

有了 AI,現在我們正生活在一個答案比問題更多的世界,因此提問就成為一項非常重要的技能,無論是寫程式或是解決生活中的問題都一樣。看到網路上分享《How to ask good questions(2016)》主要的對象是開源的技術社群,不過裡面的內容實際上可以拓展到通用領域,因為我覺得我也可以藉機寫一篇分享對我非常有幫助的指導原則。 如何提問這件事。這不只是針對技術問題,無論是討論感情、職涯、或是專案工作,問錯問題可能會導致錯誤的答案,讓你感到很冤枉。所以,請記住以下三個重點,幫助你提問更清晰有效。 (延伸閱讀:深度思考力與好奇心:活用 AI 的關鍵) 一、清楚提供背景故事 提問時,首先要清楚交代問題的背景。這樣對方才能理解你的情況,進而提供具體建議。否則對方只能不斷問「為什麼?」、「有沒有考慮過這個方案?」才慢慢拼湊出完整的情況。與其讓對方一個一個去問,不如你一開始就把背景故事交代清楚。 比如,你想問工作問題,應該先描述你的經歷和目標;如果是感情問題,應該先講講你與對方的現況和問題所在;如果是專案議題,則要說明你們組織的現況和面臨的挑戰。這些背景故事越完整,
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讓 Claude 官方教你如何寫出卓越的提示詞(Prompt)
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讓 Claude 官方教你如何寫出卓越的提示詞(Prompt)

是否感覺自己總是無法從 AI 助理那裡得到想要的答案?Claude 官方的這份提示工程指南將為我們解決這個困擾。雖然源自 Claude,但這套方法我想同樣適用於 ChatGPT 等其他 AI 助理。 優質提示詞與平庸提示詞之間的效果差異。精心設計的提示詞能引導 AI 生成準確、深入的回應,而模糊的提示詞則可能導致誤解和無效輸出。 Claude 的這份指南不僅告訴我們「怎麼做」,更重要的是解釋「為什麼這樣做」。每個技巧都配有實例,並且分析為什麼好的提示詞會帶來卓越結果。從提高表達清晰度到巧用角色扮演,從內容創作到資料分析,指南涵蓋了廣泛應用場景。 核心技巧包括激發 AI 深度思考、優化提示詞、利用 AI 知識庫,以及為特定任務訂製策略。指南後半部分更提供了實用的任務特定技巧,幫您將理論轉化為實際成果。 有效提示的通用建議 1. 清楚明確 * 開頭直接說明你的需求或問題。 * 提供背景和細節,幫助 Claude 理解你的需求。 * 將複雜的任務拆分成小步驟。 不良示範: 幫我做一個報告。 良好示範:
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深度思考力與好奇心:活用 AI 的關鍵
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深度思考力與好奇心:活用 AI 的關鍵

儘管我們已經有了像 ChatGPT 這樣的工具,當下的現實是,大部分人只能拿它用來進行簡單對話。從人類對世界的理解,對邏輯的掌握,以及抽象思考能力的平均水平來看,整體的表現實在令人哀傷。 算力,是對愚蠢人類的「容錯」能力。(出處:人工智慧和傳統行業的思考) 從企業角度來看,現狀亦是如此。業務部門經常抱怨研發部門開發的系統功能不易使用,而研發部門則認為業務部門無法清晰地提出需求。 我們都是人類,我們都使用自然語言來溝通,理應不存在溝通困難。然而,可悲的事實卻是,業務需求是對客觀世界的抽象和歸納,而功能的實現則是從基本能力開始,逐層具體化和堆疊,這兩者從未能夠完全對齊。 人工智慧可以填補自然語言的溝通鴻溝,但卻無法解決人類的邏輯和抽象能力遠遠跟不上的問題。 沒有人能夠完全掌握所有的知識,即使你掌握了眾多的生產力工具和知識圖譜技巧。但是,電腦不同。理論上,電腦可以輸入人類社會有史以來的所有知識,並使用最基礎的邏輯來關聯這些知識,這是任何一個人腦在有限時間內無法做到的。 從這個角度來看,ChatGPT 的某個意義在於「為人類彼此提供一個更好的溝通介面」。(如:幫助業務部門更加清晰地
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ChatDev:AI 代理組成的軟體開發團隊
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ChatDev:AI 代理組成的軟體開發團隊

近年來,AI 領域的突破令人矚目。布朗大學與中國多所大學合作的一項新研究,展示了一個由 GPT-3.5 驅動的「虛擬科技軟體公司」— ChatDev。這間公司不僅以驚人的效率和低成本開發軟體,還利用一種稱為「思考指令機制(Thought Instruction Mechanism)」的方法來協調各個 AI 角色。 該研究的主要目標是探索 GPT-3.5 是否能在沒有提前訓練的情況下,完成科技軟體公司開發軟體的工作。 實驗過程 ChatDev 按照傳統的瀑布式開發流程(Waterfall Model)被劃分為四個主要階段:設計、開發軟體、測試和維護。每個 AI 角色,如「CEO」、「CTO」、「程式設計師」和「測試工程師」,在不同的階段執行各自的任務。 思考指令機制 論文中提到,思考指令機制(Thought Instruction Mechanism)是有助於減少所謂
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ChatGPT 使用心法,開放心態是善用 AI 技術的關鍵
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ChatGPT 使用心法,開放心態是善用 AI 技術的關鍵

隨著科技的快速發展,人工智慧肯定會成為人們生活中不可或缺的一部分。然而,每當新技術出現時,總是會有一些人對其抗拒,認為傳統的方式才是最好的。 讓我嘗試用 ChatGPT 生成的寓言故事來表達我對這個觀點的看法: 有一個名叫老李的資深工程師,他的一生都在用 Emacs 這編輯器寫程式,並且因此自豪。 他經常與他的同事們爭論這才是比 Vim 更好的編輯器。 但隨著時代的變遷,Visual Code 這種現代化的生產力工具逐漸成為主流。 大部分的人都選擇使用 Visual Code,因為它更方便、更高效。 然而,老李始終無法適應這個變化。他依然沉浸在過去的成功中, 堅持認為使用 Vim 和 Emacs 才是真正的工程師。 就在這時,一位年輕的程式設計師小張加入了他們的團隊。小張熟練地運用 AI 技術, 大大提高了工作效率。他認為 AI 只是一個生產力工具,能幫助人們更好地完成工作, 並不會取代人的創造力和情感。 老李看到小張的成功,心中產生了濃厚的排斥感。他認為這些年輕人都忘記了真正的藝術。 可是,隨著時間的推移,
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問對問題是用好 ChatGPT 的關鍵 - 吳恩達教你學會下 Prompt 的技巧
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問對問題是用好 ChatGPT 的關鍵 - 吳恩達教你學會下 Prompt 的技巧

吳恩達,人工智慧專家、史丹佛客座教授。曾任 Google Brain 團隊的創始人和領導者,現為 deeplearning.ai 和 Landing AI 的創始人和 CEO。日前他在 Twitter 宣佈跟 OpenAI 共同出品免費的公開課程:ChatGPT Prompt Engineering for Developers,課程材料是由 OpenAI 和 DeepLearning.ai 團隊共同開發。最終目標是激發開發人員的想像力,應用 LLMs 開發新的應用程式。 這門課程主要是針對開發人員介紹如何使用大型語言模型 (LLMs) 進行提示(Prompting),進而建立軟體應用程式,課程大約一個半小時而已,並且有提供 Jupyter Notebook 程式碼搭配說明,非常推薦工程師學習,我將我認為的重點整理到本篇文章。 1/ Thrilled to
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AI 技術:人類進化的下一步或失控的開始?
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AI 技術:人類進化的下一步或失控的開始?

在這篇文章中,我想和大家一起探討未來 AI 技術的發展,以及它如何影響我們的生活、教育和就業。同時,基於我對區塊鏈技術的了解,我也想探討 AI 對數據隱私和資訊安全的影響,以及區塊鏈在未來世界中扮演的重要角色。 希望通過這篇文章,可以一起能夠與讀者一起探討人類如何應對未來的策略和挑戰,共同為未來的發展做出貢獻。讓我們一起跨越時空,開啟一場關於未來的思辯之旅。 從近期的發展,推測未來 AI 的演化 生成式 AI 大型語言模型 LLM 可以應用的地方非常廣泛,市場也非常熱絡,每天都會有新的論文、技術、產品的發表,近一週的體感時間就像是「幣圈一天,人間一年」。 * 微軟宣布了 Microsoft 365 Copilot,這是一個由人工智慧驅動的工具,可以協助用戶完成各種任務,例如在 Word 中製作簡報和在 Excel 中進行數據分析。 * OpenAI 的 GPT-4 在各種測試中已經超越了人類表現,在專業和商業領域表現尤其突出。 * Meta
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[筆記] ChatGPT 是網上所有文字的模糊 JPEG 圖像
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[筆記] ChatGPT 是網上所有文字的模糊 JPEG 圖像

姜峯楠(Ted Chiang)是華裔美國科幻小說作家,畢業於布朗大學計算機系。 曾獲四項星雲獎、四項雨果獎、約翰·W·坎貝爾最佳新作家獎、四項軌跡獎等獎項。 他的短篇小說《你一生的故事》在2016年被改編成電影《異星入境》 技術和科幻的雙重背景,讓其對 ChatGPT 具有了獨特見解,強烈推薦姜峯楠這篇極具洞察的原文《 ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web | The New Yorker》。 ChatGPT 是網上所有文字的有損壓縮 如果將網際網路上的所有文字看做是原件,考慮到處理速度和準確度,ChatGPT 實際上是這些文字的有損壓縮後一個自然語言交互介面。既然是有損壓縮,就會拋棄一些細節,甚至關鍵訊息。 關於有損壓縮可能會導致的問題,作者舉了一個形象的例子: 2013 年德國一家建築公司複印了一張房子平面圖,三個房間都有一個標籤來說明其面積:14.13,21.11 和
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[筆記] 10 個台灣新創不能忽略的趨勢 / 簡立峰老師 - AAMA 分享會
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[筆記] 10 個台灣新創不能忽略的趨勢 / 簡立峰老師 - AAMA 分享會

本次我們邀請了 簡立峰老師 擔任分享者,老師將與大家分享其所觀察到台灣正在或即將發生的趨勢,從國際情勢、台灣轉型問題到新創的挑戰。 後疫情時代、ChatGPT 掀起 AI 熱潮的此時此刻, 誠摯邀請您一起來聆聽本場分享會,互相交流台灣所面臨的情勢、新創發展的新契機! 關於 ChatGPT: * 超級人工智慧之路:人類的不朽或滅絕? * 當 ChatGPT 都可以理解晶晶體,我們還有必要學習第二語言嗎? * ChatGPT 的技術原理剖析、發展歷程 世界:10 個不能忽略的生成式 AI 趨勢 趨勢一:電腦時代來臨 Computer 在台灣被翻譯為「電腦」,實際上過去都是「計算機」。台灣在這件事情算是先知,我們正在進入一個時代:從計算機走入電腦。過去的電腦是為美國人最佳化的。 而不論最後的結果如何,促成這件事情的就是我們人類自己,AI 被我們訓練 30 年了,我們成就了今天的 ChatGPT。 趨勢二:
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當 ChatGPT 都可以理解晶晶體,我們還有必要學習第二語言嗎?
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當 ChatGPT 都可以理解晶晶體,我們還有必要學習第二語言嗎?

ChatGPT 是一種強大的語言模型,其對人類語言的掌握程度相當高。在使用 ChatGPT 的三個月中,我深深感受到它對自然語言的理解程度之深刻,甚至能夠輕易掌握晶體的概念。最讓我驚訝的是,使用 ChatGPT 時,我完全不需要像使用 Siri 或 Google 那樣預先想好應該用什麼語法結構或關鍵字來幫助 ChatGPT 理解我的意思,而且 ChatGPT 的回答中也不會出現中英文夾雜的錯誤。 根據我使用晶晶體與 ChatGPT 的對話,可以明顯感受到它對於自然語言的理解能力已經超越了平均水平: 程式語言的五個層次 程式語言是電腦可以讀懂的語言,從下而上,可以被分為五個層次,每個層次都表示著不同的程式語言類型: 1. 機器語言(Machine Language):二進制的指令和數據,由計算機直接執行。 2. 組合語言(Assembly Language):使用助記符號(mnemonic)代替二進制指令,但仍然需要直接與硬體交互。 3. 低階語言(Low-Level Language):類似於組合語言,
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