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【🌞Sun英語】Wan'an Drill 萬安演習
注意了，本週全台實施萬安演習！一年一度的萬安演習，主要目的是提升全民對空襲警報的應對能力，演習內容包括空襲警報響起時民眾需迅速尋找避難場所、交通管制以及測試空襲警報系統等。
Attention: The Wan'an Drill is being conducted across Taiwan this week! The annual Wan'an Drill aims to improve the public's ability to respond to air raid alarms. The drill includes seeking immediate shelter upon hearing air raid sirens, traffic control, and testing air raid alert systems.
每場演習從下午1點30分開始，持續30分鐘。演習期間，大部分道路交通和行人活動將被暫停，捷運服務和商業航班則會正常運行，但乘客需依指示進行避難。各地方政府和參與的民防隊伍會在警報解除後設置戰時難民接待站並進行救災演練。違反演習規定的行人和駕駛人可能會被罰款新台幣3萬至15萬元。
Each session begins at 1:30 PM and lasts for 30 minutes. During the drill, most road traffic and pedestrian activities will be suspended, while MRT services and commercial flights will continue operating. However, passengers must follow evacuation instructions. Local governments and civil defense teams will set up wartime refugee reception stations and conduct disaster rescue drills after the alert is lifted. Pedestrians and drivers who fail to comply with drill regulations may face fines ranging from NT$30,000 to NT$150,000.
2024年的萬安47號演習安排如下：
7月22日：中部地區（苗栗縣、台中市、彰化縣、南投縣、雲林縣、嘉義市、嘉義縣）
7月23日：北部地區（台北市、新北市、宜蘭縣、基隆市、桃園市、新竹市、新竹縣）
7月24日：東部地區及外島（花蓮縣、台東縣、澎湖縣、金門縣、連江縣）
7月25日：南部地區（台南市、高雄市、屏東縣）
The 2024 Wan'an No. 47 Drill is scheduled as follows:
July 22: Central Taiwan (Miaoli County, Taichung City, Changhua County, Nantou County, Yunlin County, Chiayi City, Chiayi County)
July 23: Northern Taiwan (Taipei City, New Taipei City, Yilan County, Keelung City, Taoyuan City, Hsinchu City, Hsinchu County)
July 24: Eastern Taiwan and outlying islands (Hualien County, Taitung County, Penghu County, Kinmen County, Lienchiang County)
July 25: Southern Taiwan (Tainan City, Kaohsiung City, Pingtung County)
【詞彙與例句】
🚨Air Raid 空襲 - During an air raid, seek immediate shelter.
🚨Evacuation 撤離 - The evacuation process should be orderly and swift.
🚨Shelter 避難所 - Locate your nearest shelter ahead of time.
🚨Alert 警報 - The alert system will notify you in case of an emergency.
🚨Rescue 救援 - Rescue teams will be deployed during the drill.
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06/26 13:22
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【求職-36】9年的工作經歷，想要提高薪資，我到底該怎麼做？
【遇到問題】
算是運氣好嗎？相較身旁認識的親戚朋友，往往換了好幾份工作。我第一份工作就做了九年，直到現在還在職中。職務內容主要是工程師。但目前遇到的問題是，遇到有升遷加薪機會時，主管往往會選擇升其他比我晚進的同事不升我，目前40k，讓我很心寒。
近期有去兩三間面試，一間提出試用期42k過了之後會再往上調，我其實不大懂自己九年到底值多少錢⋯⋯當然也知道自己想去的地方，未必會使用到原有公司的技能（例如不同專業技能）所以在談薪水的時候總是處於有點弱勢，但我是不打算再待在原本的地方了，因為原本的公司應該也不會因為我提離職而加薪，在發問之前也有先看過各大網站文章，例如怎麼談薪水或是轉職要如何描述自己的專長為自己加分，或是可以盡量以年薪或其他福利去綜合評估與了解等等，但總覺得越看越茫然⋯⋯瞬間對未來充滿不確定性，覺得有點難過。想請問我該怎麼辦
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【建議作法】
關於已經有9年工程師工作經驗的您，建議可以透過【104 薪資情報】來當作個參考點，但還是會因為個人的表現而有所差異，如果您認為自己具備【行銷企劃主管】的能力，當然就可以找更高的職位及薪資結構，並提供相關連結給您參考。
至於您有提到因為擔心技能不足，會影響到薪資的調漲幅度，關於這部分會建議您逆向思考，如果您有自信學習能力強，可以快速學會新公司所需的技能，那為何要認為自己會弱勢，反而應該要趁現在主動了解新公司的技能需求，並且預先進行準備，製作自己對於該技術的瞭解報告，才能主動讓主管相信您的能力及表現，順利取得想要的工作機會。
但對於您有提到，【主管選擇升其他比我晚進的同事不升我，原本的公司應該也不會因為我提離職而加薪】，這裡其實隱藏了一個比較大的問題，您有9年的工作經驗及表現，主管卻寧願升其他的同事，代表自己是否還有不足的部分，譬如：【工作能力及效率？】、【工作命令的配合度？】、【與其他成員的友好度？】。若後續您想要朝向更高的職位前進，就必須要在離職前，與主管進行深談，確實掌握問題點在哪，才能避免您在下一份工作中，又遇到一樣的問題，這是最不樂見的。
就算是我自己已經有15年的工作經歷，也還是覺得未來有很多不確定性，但這是很正常的，其重點就是要盡可能的收集身邊可用的情報，然後在面試中完整的去呈現自己的能力及績效，接下來就是看公司內部的決定了。
未來雖然有很多不確定性，但我們仍然要很清楚自己想要的是什麼，並且專心去朝向目標前進，這樣才不會茫然無助。
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Mistral Large 2：超越 GPT-4o、Llama 3.1 405B？功能介紹、優勢、應用場景、與其他模型的
在AI技術迅猛發展的今天，Mistral AI推出的Mistral Large 2模型成為焦點。這款擁有1230億參數的新模型，不僅在精準度和性能上不輸Llama 3.1 405B，還能在單GPU上高效運行，大大降低硬體需求。這篇文章將為你揭示Mistral Large 2的強大功能和應用前景，助你在AI領域拔得頭籌。
▍Mistral Large 2是什麼？
Mistral Large 2是一款由Mistral AI新推出的大型語言模型，擁有1230億參數，專為單節點運算進行了最佳化設計。相較於Llama 3.1 405B的4050億參數，Mistral Large 2雖然在參數數量上較少，但在性能和精確度上毫不遜色，甚至在某些領域表現更加優越。
▍為什麼選擇Mistral Large 2？
Mistral Large 2具備多種獨特的功能和優勢，使其在眾多語言模型中脫穎而出：
● 單節點運算優化：Mistral Large 2可以在單GPU上全面運行，減少對硬體配置的高要求，適合更多開發者使用。
● 多語言支援：這款模型支援包括中文、日文、韓文和德文在內的數十種語言，應用範圍廣泛。
● 卓越的程式碼生成能力：Mistral Large 2支援超過80種程式語言，特別在程式碼生成和數學推理方面表現優秀，適合用於軟體開發和技術研究。
▍Mistral Large 123B的新功能
Mistral Large 2不僅僅是一個參數優化的版本，它還擁有多項創新功能：
● 減少「幻覺」傾向：模型經過調整，能夠在回答不確定的問題時告知使用者，提供更精確和可靠的答案。
● 高效角色切換：在測試中，模型能夠迅速切換角色，例如從「編碼者」轉變為「檢查者」，提高工作效率。
● 複雜任務處理能力：Mistral Large 2在處理多種複雜任務時表現出色，能夠準確應對各種挑戰。
▍應用場景
Mistral Large 2的應用範圍非常廣泛，無論是在研究還是商業用途上都具有巨大潛力：
● 軟體開發：得益於其強大的程式碼生成能力，Mistral Large 2可以幫助開發者更快地完成編碼任務，提升生產力。
● 數學推理：其優越的數學推理能力使其成為解決複雜邏輯和計算難題的利器。
● 多語言處理：支援多種語言的特性，使其在全球化應用中具有獨特優勢，能夠處理跨語言的內容生成和分析。
▍測試和比較
在多項測試中，Mistral Large 2都展現出色的表現，特別是在程式碼生成和數學推理方面。以下是與其他模型的比較：
【MMLU基準測試準確率】
● Mistral Large 2：84%
● Llama 3.1 405B：88.6%
● GPT-4o：88.7%
Mistral Large 2的準確率雖然略低於Llama 3.1 405B和GPT-4o，但其在數據的處理和計算能力上依然展現了強大的潛力。
【程式語言表現平均準確率】
● GPT-4o：75.3%
● Mistral Large 2：74.4%
● Llama 3.1 405B：73.4%
儘管Mistral Large 2在平均準確率上略遜於GPT-4o，但在程式語言特定的性能上，依舊保持了競爭力。
【Java程式語言準確率】
● Mistral Large 2：84.2%
● GPT-4o：82.9%
● Llama 3.1 405B：82.9%
在Java程式語言的測試中，Mistral Large 2的準確率高達84.2%，超越了GPT-4o和Llama 3.1 405B，顯示出其在特定領域的卓越表現。
目前，Mistral Large 2主要用於研究用途，但其優異的性能和低硬體需求使其在未來的商業應用中具有巨大潛力。隨著技術的不斷進步，這款模型有望在更多領域發揮其獨特的優勢，成為AI技術應用的中堅力量。
Mistral Large 2展示了令人印象深刻的性能和多樣化的應用前景，無論是在研究還是商業用途上，都具有重要意義。透過其獨特的設計和高效運行，Mistral Large 2在開源AI領域中占據了重要地位。如果你正在尋找一款既能提供精確答案又能高效運行的語言模型，Mistral Large 2絕對值得一試。
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