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蘇宏文 知識長

集團法務長

07/10 08:00

看案例得啟發系列_雇主於員工守則約定車損未即時回報，直接於工資扣減3000元，可以嗎？
本系列是以勞動部訴願決定個案或法院勞動事件判決個案為整理編輯對象，提供讀者經由個案事實及理由的敘述中，得到啟發，並以之作為自家公司法令遵循的參考。
以勞動部112年3月31日勞動法訴字第1110020744號訴願決定書為例（為方便閱讀，內文有編修）：
事實：
甲公司從事廢棄物清除業，為適用勞動基準法之行業。新北市政府勞動檢查處實施勞動檢查，發現甲公司未經勞工吳君同意，逕自於吳君111年4月工資扣減「車損未即時回報」新臺幣3,000元，違反勞動基準法第22條第2項規定。案經原處分機關新北市政府審查屬實，依同法第79條第1項第1款及第80條之1第1項規定，裁處甲公司罰鍰2萬元，並公布甲公司名稱及姓名、處分期日、違反條文及罰鍰金額，請立即改善。
理由：
改制前行政院勞工委員會82年11月16日台82勞動2字第62018號函略以，勞動基準法第22條第2項規定「工資應全額直接給付勞工」，如勞工因違約或侵權行為造成雇主損害，在責任歸屬、金額多寡等未確定前，其賠償非雇主單方面所能認定而有爭議時，得請求當地主管機關協調處理或循司法途徑解決，但不得逕自扣發工資。
勞動部104年11月11日勞動條2字第1040027481號書函略以，工資為勞動者給付勞務之對價，為其賴以維持生活所必需，雇主本不得恣意扣發工資。爰勞動基準法第22條第2項規定，工資應全額直接給付勞工。但法令另有規定或勞雇雙方另有約定者，不在此限。所稱「另有約定」，限於勞雇雙方均無爭議，且勞工同意由其工資中扣取一定金額而言；如勞雇雙方對於約定之內容仍有爭執，雇主不得逕自扣發工資。
工資係勞工因工作獲得之報酬，為其維持經濟生活最重要之財源。為保障勞工生活，勞動基準法第22條第2項乃明定工資應全額、直接給付勞工，所稱之「全額」，乃指工資不能以各種名目予以折扣、減額；但書所稱「勞雇雙方另有約定」，係限於勞雇雙方個別協商後，勞工同意由其工資中扣取一定金額而言，如勞雇雙方對於約定之內容、認定仍有爭執，或對於扣取之數額未能合意，或根本未徵詢個別勞工之意見，自不允雇主單方、片面認定後，逕自扣發薪資或逕為抵銷而不全額給付工資。
雇主雖得基於其企業之經營管理考量，針對工資、工時等勞動條件及考勤獎懲等事項予以規範，仍應遵循權利濫用禁止原則、平等待遇原則、相當性原則為之，且不得片面訂定懲罰性或賠償性罰款。
依甲公司勞動檢查及陳述意見所述，其所扣取之3,000元為吳君違反員工守則第9條規定之「車損未即時回報」。再佐以甲公司工作守則第9條規定：「請大家愛惜公物包含車子，以後各司機每日上班前請檢查車體外觀，有發現車體損傷請拍照回報證明非自己所為，如自己因作業過程中不慎毀損又未回報者，視同意圖嫁禍於他人，未回報者每次扣薪3,000元，當月累積2次（含）或3個月累積3次（含）人為車體損傷，績效奬金與加薪的獎金皆不予發放，…。」第16條規定：「以上員工守則將會以書面方式貼在辦公室白板上，請於發布後72小時內到辦公室簽名、如未簽名者以後績效奬金與加薪獎金皆不予發放…。」足見甲公司係以雇主之身分，單方擬定懲罰性罰款，並以不予發放績效獎金與加薪獎金，使勞工簽名同意，該約定自始無效，而無勞動基準法第22條第2項但書規定之適用。訴願人所訴，並不可採。
縱吳君有因未回報車損造成甲公司損害之情事，甲公司亦應與吳君進行協商確認損失數額，且經吳君同意後，方得由吳君之工資中扣除該筆金額，或是透過訴訟或協調方式請求吳君返還。本件並無具體事證可資認定甲公司受有損害之數額；亦無經吳君同意甲公司自工資中扣減3,000元，原處分於法應無違誤。
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林閔政

就業服務講師

03/15 10:00

失業後的未來：如何申請職業補助與就業資源
失業對許多人來說是一場突如其來的變故，無論是企業裁員、經濟不景氣，還是個人職涯轉換，都可能讓人感到迷茫與不安。然而，失業並不代表結束，而是一個重新規劃未來的機會。政府提供了多種職業補助與就業資源，只要善加利用，就能幫助自己在困境中找到新的出路。
在這篇文章中，我們將介紹 失業後可以申請的補助、如何取得政府資源，以及 提升自身競爭力的方向，讓你在面對失業時，能夠更有方向地前進。
📌 失業後可申請的補助與資源（非自願離職）
1️⃣ 失業給付（就業保險）
如果你是 因非自願離職（如公司裁員、營運歇業等）而失業，並且在離職前有參加就業保險滿一年，就可以申請 失業給付，讓自己在求職期間維持基本生活開銷。
📍 申請條件：
✅ 因非自願離職（如公司倒閉、裁員等）
✅ 需已投保就業保險 滿一年
✅ 需登記為求職者並積極尋找工作
📍 補助金額與期限：
💰 最高可領 60% 的月平均投保薪資，最長可領 6 個月
💰 若 年滿 45 歲、身心障礙者，最長可領 9 個月
💰 若參加職業訓練，補助可提高到 80% 的月平均薪資
📍 申請方式：
✅ 先至 就業服務站 登記為求職者
✅ 填寫 失業給付申請書
✅ 準備相關證明文件（非自願離職證明、勞保紀錄等）
📍 負責機構：
📌 勞動部勞工保險局 或 各地就業服務站
2️⃣ 提早就業獎勵
如果你在 領取失業給付期間內，提早找到工作，政府還會提供「提早就業獎勵」，鼓勵求職者積極回到職場。
📍 補助內容：
💰 最高可領三個月的失業給付（分次發放）
📍 申請條件：
✅ 失業期間內找到正式工作（需參加勞保）
✅ 工作滿 3 個月後可領第一筆獎勵
✅ 工作滿 6 個月後可領第二筆獎勵
📍 申請方式：
✅ 於就業滿 3 個月後，向 就業服務站 申請
3️⃣ 中高齡者、高齡者就業獎勵
如果你是 年滿 45 歲以上，失業後重新投入職場，政府還有額外的就業獎勵。
📍 補助內容：
💰 每月最高補助9千到 1 萬1跟1萬3千元，最長 12 個月
💰 針對 僱主 也有補助，鼓勵企業僱用中高齡人才
📍 申請方式：
✅ 透過 就業服務站 申請
4️⃣ 職業訓練與津貼補助
如果失業後 想轉換跑道或學習新技能，可以參加 政府提供的職業訓練課程，不但能學習新技能，還有機會獲得訓練津貼。
📍 可參加的課程類別：
✅ 技能培訓（電腦、行銷、設計、語言等）
✅ 技術證照（電工、焊接、機械、汽修、餐飲等）
✅ 創業課程（行銷、商業管理、網路開店等）
失業勞工扶養無工作收入的父母，也可申請加發失業給付或職訓津貼
📌 1. 失業給付加發補助
✅ 適用對象：
已投保就業保險且因非自願離職（如公司倒閉、裁員等）而失業的勞工。
失業期間符合領取失業給付資格者。
扶養父母且父母無工作收入，可額外申請加發。
✅ 加發標準：
失業給付原則上為投保薪資的 60%，最長可領 6 個月。
若扶養無工作收入的父母，未成年小孩都則可加發10%，最高可領投保薪資的 80%。
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失業後的未來：如何申請職業補助與就業資源
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01/21 13:20

地震來了怎麼辦？學會保護自己更安心！
今天凌晨發生全台有感大地震，大家有沒有被搖醒呢😨？你知道地震來時該怎麼做嗎？讓我們一起來學習國際公認的地震避難3步驟吧！
🛑地震避難3步驟 Earthquake Sheltering 3 Steps
1️⃣ 趴下 Drop
當地震發生時，記得立刻趴下，降低重心，避免被震倒。
When an earthquake strikes, drop to your hands and knees immediately.
2️⃣ 掩護 Cover
趕快找個堅固的桌子或家具，躲在下面，保護好頭部和頸部，防止掉落物傷害。
Take cover under a sturdy table to shield yourself from falling debris.
3️⃣ 穩住 Hold On
牢牢抓住掩護物，等到搖晃結束，確保自己處於安全位置。
Hold on to your shelter until the shaking stops to maintain protection.
地震避難3步驟就是「Drop, Cover, and Hold On」，了解並練習這些步驟，有助於在地震發生時保護自己和他人的安全，讓我們一起提高防災意識，守護身邊的人！💪
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地震來了怎麼辦？學會保護自己更安心！
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09/18 15:02

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未來的方向轉換跑道適合的工作
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喵星人

2024/08/09

Apple 開源 OpenELM AI 模型：功能、優勢及訓練框架解析
蘋果終於進軍AI領域，推出全新開源語言模型OpenELM。這篇文章將深入探討OpenELM的功能、優勢及其訓練框架，幫助開發人員了解如何在蘋果裝置上高效運行AI模型，提升工作效率和產品質量。
▍蘋果推出OpenELM：AI模型的新選擇
在微軟、Meta、Google等科技巨頭相繼發布自家AI模型後，蘋果終於發聲，推出了全新的開源語言模型家族——OpenELM。這個模型的全名是開源高效語言模型（Open-source Efficient Language Model），能夠在蘋果裝置上高效運行。OpenELM提供了四種不同參數規模的模型，分別是2.7億、4.5億、11億及30億參數，並且每個規模都有預訓練和指令調校兩個版本，總共提供了八種版本供開發者選擇。
▍多樣化模型選擇，滿足不同需求
蘋果已經在Hugging Face上公開了這些模型，並提供完整的訓練和評估框架，開發人員還可以利用提供的程式碼將模型轉換成MLX函式庫，以便在蘋果裝置上進行推論和微調。這意味著，無論是從事什麼樣的AI應用，開發人員都能找到適合的OpenELM模型版本來滿足需求。
▍高效訓練框架：CoreNet
在訓練方面，OpenELM模型使用了CoreNet函式庫作為訓練框架。其預訓練資料集包括了RefinedWeb、去除重覆資料的PILE、RedPajama和Dolma v1.6各一個子資料集，共1.8兆token。這樣的資料集配置使得模型在訓練過程中能夠獲得廣泛而深入的語言知識。
▍分層擴展策略提升準確率
OpenELM融合了分層擴展策略，能將模型參數有效分配到transformer模型各層，以提升準確率。例如，11億參數版本的OpenELM比12億參數版本的OLMo在準確率上高出2.36%，但使用的預訓練資料token僅為其一半。這展示了OpenELM在有效利用資源方面的優越性能。
▍性能比較：OpenELM vs 其他模型
蘋果也列出了OpenELM在不同裝置上的性能數據。在一台Nvidia GPU/Ubuntu筆電上，OpenELM 4.5億參數版本的提示執行效能已超過MobiLama，而2.7億參數版本與OPT相差無幾。在程式碼生成任務上，雖然各個版本都還有改進空間，但已經展示了不錯的潛力。此外，蘋果還提供了在Apple Silicon-based MacBook Pro上的執行數據，顯示出OpenELM在自家裝置上的優異表現。
▍蘋果的AI研發成果
這次OpenELM的推出，是蘋果繼去年十月開源多模語言模型Ferret及今年三月的MM1之後，再度展示其在AI領域的研發成果。與以往不同的是，OpenELM特別強調其在蘋果裝置上的高效運行能力，這對於廣大使用蘋果產品的開發者來說無疑是個好消息。
▍競爭與未來展望
目前，微軟也推出了可在筆電上執行的小語言模型（SLM）Phi-3系列，最小版本有38億參數。微軟強調Phi-3在語言理解、推理、數學及寫程式等能力上，比更多參數的模型如GPT-3.5 Turbo、Mistral還要強大。面對這樣的競爭，蘋果與其他晶片業者如英特爾、AMD、高通等，預計在今年內推出為AI模型執行設計的第一代或新一代晶片。蘋果最新的Apple Silicon M4預計在今年稍後問世，並會在年底推出搭載M4晶片的Mac產品。
OpenELM的推出標誌著蘋果在AI領域邁出了重要一步。通過開源這些高效能的語言模型及其訓練和推論框架，蘋果不僅為開發者提供了強大的工具，也展示了其在AI技術上的雄厚實力。無論是在語言理解、程式碼生成，還是其他AI應用領域，OpenELM都有望成為開發者的首選。
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喵星人

2024/07/28

RAG 出現新挑戰者！最近超熱門的Mem0 是什麼？優勢、應用、和 RAG 的比較
隨著技術的進步，人工智慧（AI）的應用越來越廣泛，如何讓 AI 記住更多信息並在需要時調用，成為了技術開發的一大挑戰。這時，一個名為 Mem0 的開源專案脫穎而出，帶來了 AI 記憶力的革命性變革。這個專案正在全球開發者社群中掀起波瀾，並有望成為未來 AI 記憶技術的標杆。
▍Mem0 是什麼？
Mem0 是一個開源的 AI 記憶專案，其目的是為 AI 系統提供強大的長期記憶能力。這意味著 AI 不僅能記住短期資訊，還能記住用戶在長期內提供的各類數據，並在適當的情況下調用這些記憶。這種能力讓 AI 不再是簡單的對話工具，而成為了個人化的知識庫，能夠隨時提供精準的回應和資訊。
▍Mem0 的優勢
● 長期記憶：Mem0 能夠記住並管理大量的長期資訊，使 AI 成為真正的知識庫。
● 多媒體支持：不僅限於文字，Mem0 還能處理圖片、語音和文件等多種格式的資料。
● 個人化服務：透過記憶用戶的歷史資訊，Mem0 能夠提供高度個人化的服務，滿足用戶的特定需求。
● 開源性：Mem0 是一個開源專案，任何開發者都可以參與進來，共同改進和擴展其功能，這加速了技術的發展和應用。
▍Mem0 vs RAG
在 Mem0 崛起之前，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術一直是 AI 記憶力的主流技術。RAG 通過檢索相關資料並生成答案，在很多應用場景中表現優異。然而，RAG 的記憶能力有限，無法有效處理長期資訊，且需要不斷更新資料庫以保持準確性。
相比之下，Mem0 則大大提升了 AI 的記憶能力。Mem0 能夠持久地記住用戶提供的資料，包括文字、圖片、語音備忘錄和 PDF 檔案等，形成一個全面的知識庫。這讓 AI 能夠在更長時間內保持高效的運作，並在需要時調用相關記憶，提供更精確的回應。
▍Mem0 AI 的應用前景
Mem0 的出現，為 AI 記憶技術開闢了新的方向。它不僅在個人助手領域有廣泛應用潛力，還可以在教育、醫療、商業等多個領域發揮重要作用。例如，教育領域的 AI 助手可以記住學生的學習歷程，提供更具針對性的學習建議；醫療領域的 AI 助手則可以記住患者的病歷資料，輔助醫生做出更準確的診斷。
Mem0 代表了 AI 記憶技術的重大突破，其優越的長期記憶能力、多媒體支持和開源性，使其成為未來 AI 發展的重要方向。隨著更多開發者的加入，Mem0 將不斷進化，為各行各業帶來更多創新和可能性。與過時的 RAG 技術相比，Mem0 無疑是一顆冉冉升起的新星，將引領 AI 記憶技術邁向新的高度。
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