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07/08 22:02

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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

07/03 18:30

[KNIME]KNIME Analytics Platform 5.5 版本重點更新介紹
近年No code或Low code工具越來越盛行。
近期很努力的在學習新的工具KNIME,是一套開源的資料科學與數據分析軟體,使用者可透過拖拉節點、串接流程,無需寫程式即可完成資料整合、處理、分析、視覺化與機器學習等任務。
在稽核領域也可以用來製作許多稽核程式,前陣子已經完成製作了Benford定律的查核模板。
在2025/7/2 KNIME官方發布了5.5版的更新
這次版本大幅簡化了AI Agent的開發流程,能夠更輕鬆的打造專屬的AI Agent,無需複雜整合、編碼或面對陡峭的學習曲線。
主要更新亮點列點如下:
1. AI Agent開發更容易
- 全新的Agent Prompter節點,整合工具提取、選擇與迭代於單一節點,讓代理開發更直觀。
- Agent Chat View 節點,為代理型數據應用快速加入即用型聊天介面。
2. AI 模型連接器大幅擴充
- 新增 Anthropic Claude、Google AI Studio & Vertex AI 的 Gemini 模型、IBM watsonx 等連接節點,AI 模型選擇更豐富。
3. 工作流程版本管理
- 直接在 KNIME Analytics Platform 內對上傳至 KNIME Hub 的工作流程進行版本管理。
4. 使用者介面更新
- 元件對話框可於側邊面板開啟,元件輸出直接顯示於底部面板。
- 支援標籤(Tabs)重新排序與節點對齊,提升工作流程組織效率。
5. 全新工作流程畫布渲染系統(實驗功能)
- 大型工作流程載入更快、操作更流暢,可於偏好設定中啟用。
6. 日期與時間資料處理更簡單
- Expression 節點現可直接處理日期與時間型別,相關節點也全面現代化,提升易用性。
7. 深度整合 Microsoft Fabric
- 支援連接 Microsoft Fabric 主要服務,於 OneLake、Data Warehouse 讀寫數據,並管理 Power BI 語意模型。
這麼好用又免費的工具真的非常推薦大家下載使用,唯一缺點是只有英文版沒有中文化的介面,但這應該不是太困難的障礙。
進入下載頁面後資料都不用填,將同意的選項勾選後按Download即可。
提供了Windows、Mac、Linux等版本可下載,值得一提的是Windows有三個選項。
一和二都是安裝檔,第三個Zip選項則是下載解壓縮資料夾後即可使用,完全不需要安裝!
這麼厲害好用的工具推薦給大家~
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緯育TibaMe

06/27 13:53

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104學習精靈

產品

06/25 15:13

【2025 產業震撼】Meta 砸 148 億美元入股 Scale AI!背後意圖揭露,AI 基礎建設競爭全面升級
在生成式 AI 戰場白熱化之際,Meta 於 2025 年 6 月正式宣布斥資 148 億美元收購 Scale AI 49% 股權,引爆矽谷與華爾街對 AI 資料基礎建設的高度關注。這項戰略投資不僅鞏固 Meta 在 Llama 模型資料供應上的主控權,也被視為是對抗 Google DeepMind 與 OpenAI 的重要佈局。
📈 Scale AI 是什麼?為何引起科技巨頭爭相合作?
Scale AI 是一家專注於 高品質資料訓練與資料標註的 AI 平台,其服務對象涵蓋 OpenAI、Cohere、Anthropic 等 AI 巨頭,協助建立更準確、可控的基礎模型。此次 Meta 入股意味著其將:
1.掌握龐大資料訓練與微調資源來源
2.減少對外部資料平台依賴
3.推動自家 Llama 模型快速發展與優化
4.有分析指出,這也是 Meta 嘗試打造 AI 軟硬整合生態圈 的前哨戰。
🎯 小結:Meta 投資 Scale AI 背後的佈局遠超一筆交易
這次大手筆投資不只是產業合作,更透露出 Meta 積極構建自身 AI 生態體系的野心。從 Llama 開源模型到自建訓練平台,Meta 顯然不再滿足只做 AI 模型的提供者,而是要進軍 AI 能力的底層建設者。
面對這樣的策略,Google 與 OpenAI 勢必加快自有模型與資料體系的整合速度,2025 下半年 AI 競局將更具火藥味。
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吳振興 Jeff 知識長

經理

06/18 10:59

【你知道GPT,正在每天偷走你的思考力嗎?】
前幾天跟同事聊天,有談到GPT目前與人之間的互動性,因為GPT給的情緒價值很高,回覆內容也算全面,所以有越來越多人會養成一個習慣,就是不管是做報告、發信件、整理資料、甚至是人際關係、男女交往、都會先「問看看GPT是怎麼說」,然後再整合進自己的想法。
原本這樣做也沒有太大問題,因為GPT的最大功能就是要節省時間,但有一類的人可能變得只會「問」,卻不再「想」了。
交資料來不及->輸入prompt->結果複製貼上->多的時間繼續用來玩樂->交資料來不及->再次輸入prompt->結果複製貼上
在這個過程中,乍看之下真的賺很大,好像變成努力學習的人都是多餘,卻忘記GPT只幫你過了這關,但自己卻在這個過程中,完全沒有得到收穫。
AI是來幫你「強化現有思考」,而不是來「取代你自己思考」。
【GPT不是最終解答,而是起始火花】
因為GPT可以快速整合資料,以前如果要整合思考很多項目是困難的,現在可以讓GPT做為快速增加思考點的工具,這樣可以讓我們的思維更開放,也能啟發更多的創意點。可以先請GPT開出幾個方向,然後再開始思考。
哪一個更貼近我的需求?又或是我可以進行補強? 我該如何加入更多觀點?
這樣GPT對我們來說,就不會是一prompt一出,複製貼上,控制的主導權還是在自己身上。
【用對話來強化自己思考,也讓GTP了解你的需求】
有時候我會覺得下prompt跟夥伴講話很接近,一個很模糊攏統的prompt,也就會得到一個很虛的結果,又甚至與需求不同,但如果你嘗試去補充你的需求跟內容,等同也是在修正自己的溝通方式,如何每次都能給出一段好的prompt,其實也是鍛鍊自己跟夥伴溝通的要點。
再來GPT也需要更了解你,如果每次下prompt都是得到一個AI感很重的內容,那表示你跟GPT之間也還沒有建立出完整的連結,所以多試著花時間與GPT對談,也能讓自己更了解如何調整溝通方式。
【只複製不學習,我們就只是個內容搬運工】
GPT可以依照需求生成很多有用的資料及內容,而且看起來也很合理,但這終究是GPT產出的,我們不會因為用GPT產出了1,000篇優質的內容,自己就成為一個優秀的文章大師,反而就像是吸毒一樣會越陷越深,變成沒有GPT就什麼都不是的一個人。
這樣的結果光想想就覺得可怕,所以我們除了在產出優質的內容時,同步去了解背後的邏輯及思維,並且嘗試用自己的語言去理解,不要認為自己寫的沒GPT好就不去做,因為這個動作才是讓自己從「資訊搬運工」變成「思考加工師」。
【不要把GPT當作「生成工具」,而是「訓練工具」】
我自己會把GPT當成是陪練,就是讓GPT來出題目,然後我去回覆,然後請GPT來評分,甚至當作是辯論的對手,在這樣的過程中不僅GPT可以更了解你的思維邏輯,同時也可以提出自己一些思考的盲區,這部分幫助我非常多,也能夠刺激我去思考更多更全面。
【有GPT不代表就一定要樣樣全靠GPT,試著自己思考解決】
這句話聽起來有點奇怪,明明就有好用的工具,為什麼還要花時間自己去解決,其實這是因為你不可能在會議中、對談時、突然跟對方說我查一下GPT後再進行回覆,卸下GPT之後的人才是真正的你,所以適度思考不要太過依賴,也是真正讓自己成長的好方法。
從「只會問AI的人」,變成「善用AI學習的人」,讓自己來決定「我怎麼想、怎麼說、怎麼做」
用GPT會不會每天偷走你的思考力,這並沒有絕對的答案,因為答案存在自己的使用方式之中。
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06/17 16:50

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