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吳振興 Jeff 知識長

生產處 經理|104Giver職涯引導師 第003202310007號

4小時前

【當機會來得太輕易,是福還是禍?】
生活中我們有時會遇到天上掉餡餅的好事,特別是來自陌生人熱情的邀請或提議,這看起來像是好機會,但往往也可能藏有風險。這並不表示我們就一定要拒人於千里之外,而是要保持著警覺和謹慎,懂得去保護自己。以下列出幾個注意要點,讓我們在面對這些機會時,能更從容應對並作出理性判斷。
1. 在熱情背後,務必要查明對方的動機
當一個陌生人突然對你展現出超出尋常的熱情,特別是提供一些免費的好處或幫助時,先不要急著答應。即使對方的提議看起來不錯,還是需要了解對方的背景和動機。比如某人在路上突然邀請你參加一場高端免費講座,並且還承諾可以送你免費禮品,這時最好不要貿然前行,可以先請對方留下名片,查查該公司的資料,或詢問身邊的專業人士,避免一時衝動踏入陷阱。
2. 對於不熟悉的領域,謹慎評估風險
越是自己陌生的領域,其中的風險往往越大,因為很容易被人呼巄設計。如果今天遇到一個你完全沒接觸過的行業或機會,切記不要急著投入。像是有個朋友突然推薦你投資一個自己完全不懂的加密貨幣,還承諾有快速高額回報,這時千萬不可馬上急著跟風,而應該多收集資料,了解這個市場的波動性和風險,甚至請教網路上其他的專家。進行冷靜分析衡量風險,才不會讓自己陷入未知的陷阱。
大家都知道賺錢辛苦,但一個不小心可能就會導致,大筆辛苦錢付諸流水,所以寧可因為沒賺到而捶心肝,也不要因為衝動投資造成嚴重虧損,這是很多長期經營的投資人都提醒特別注意的。
3. 保持謙虛但不失禮貌的距離
保持禮貌的距離,既能展現開放的態度,又能避免自己輕易陷入不必要的麻煩。當面對陌生人熱情的邀請時,不必過於防備,但也不必一頭栽進去。適當地延遲回應,說出「讓我考慮一下再決定」這樣的話,能給自己時間思考並做出更好的判斷。
有一次 Mary 在某實體社交活動上,結識了一個自稱是知名企業高管的人,對方熱情邀請她加入一個新創專案,並承諾幾個月後會有高額回報。她當下並沒有立即答應,而是禮貌地回覆說:「這聽起來很不錯,可以留下您的聯繫方式,我想再與您多了解一下專案細節後再決定。」後來透過追加詢問跟資料收集,Mary發現對方的專案並不如他描述的那麼可靠,就進行冷處理,後續也進而避開了這個風險。
4. 真正的機會,大多是讓人感到不好受跟不自在的
保護自己不代表一味拒絕,當然不排除一些真正值得的機會,會需要讓你跨出舒適圈。尤其是當環境變化快速時,不去學習跟嘗試新事物只會讓自己停滯不前。只要每次跨出舒適圈前,做好功課去了解潛在的挑戰與風險,才能夠算是勇敢又不冒進。
5. 持續提升自己,為未來關鍵時刻做好準備
快速答應任何看似輕鬆的好機會,可能會讓你忽略了真正值得投入的長期發展。千里馬的成功不僅來自自身潛力,更重要的是持續鍛鍊自己,保持著優秀的狀態,才能在對的時刻遇到伯樂。因此與其追逐短期利益,不如專注於提升自己的實力,隨時為那個關鍵時刻做好準備。
天上掉下來的好機會雖然令人心動,但我們必須保持清醒的頭腦,懂得適時保護自己。保持謙虛但警覺,冷靜分析每個機會的風險和收益,才能讓自己在面對誘惑時,既不錯失真正的好機會,也不輕易陷入陷阱。
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14小時前

【最新】2024年10月AI課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的AI學習課程推薦
本文將為您揭曉2024年10月最受歡迎的AI課程排行榜,AI課程已成為許多人提升職業競爭力的首選。從AI基礎知識到應用,市面上提供了各種AI學習課程,無論您是初學者還是專業人士,都可以找到適合自己的AI課程。
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吳振興 Jeff 知識長

生產處 經理|104Giver職涯引導師 第003202310007號

15小時前

【職場上一定要珍惜的7個夥伴特性】
1. 能夠提供工作上實質性指導
在職場中要是能遇到一位,能夠真正提供指導和建議的夥伴或主管,對我們來說是非常幸運的。我記得剛進入公司時,有位同事非常關照我,不僅在工作上給予具體的指導,還在職業發展上提供了寶貴的建議。
還記得有次我在處理一份複雜報告時遇到困難,同事並沒有直接給我答案,而是一步步引導我思考,最終讓我自己完成報告。這種經驗讓我深刻體會到,一位願意花時間引導你的夥伴,是幫助你突破困境並快速成長的關鍵。
2. 願意分享個人過往經驗
有時候我並不是不會,而是沒有相關經驗,如果總是靠自己摸索,試錯的成本真的很高。幸好有一位資深同事總是樂於分享他的經驗,無論是工作技巧還是處理人際關係的方式,都讓我受益良多。
尤其在我剛入職時,他在我面對人際困境時,主動指出我的盲點,讓我少走了很多彎路。我也非常感激這位同事,後來也進而影響我選擇加入了BeAGiver活動,繼續將這份善意傳遞下去。
3. 願意主動挺你、幫助你
在團隊中找到那些互相支持的成員非常重要。有一次我需要在短時間內完成一個大型專案,當下的壓力非常大。同事主動提出幫忙分擔部分資料整理工作,並且提供了很完善的資料和分析,甚至給予了許多實質建議。這種雪中送炭的幫助讓我深刻體會到,一個人的力量有限,靠著夥伴的支援,我才能夠更順利完成工作。
4. 具備高度專業能力
在職場中,自學是必要的,但自學往往會東一塊西一塊思慮不全,這時與那些專業能力強的同事合作,是提升自己的最佳途徑。先前工作中有一位同事在數據分析方面非常精通。每次我在學習Excel時遇到困難,詢問他總能輕鬆解決,並詳細解釋問題背後的邏輯思維。這讓我的Excel能力得到了顯著提高,也深刻認識到,向專業強者請教是成長的捷徑。
5. 願意給予誠實反饋
誠實的反饋是成長的基石。隨著職場經驗的累積,我們往往會聽到很多恭維,但願意點出自己缺點,提供建設性意見的人卻很少。有一次我自認為做得很好的提案,卻被同事點出了幾個關鍵問題。雖然當時有些挫敗,但也知道這些誠實的意見是幫助我成長的重要資源。
6. 常保持正向思考能量
職場生活中常常會遇到很多挫折和壓力,但如果有一位總是充滿正能量的夥伴,整個工作氛圍都可能會變得不同。之前其他單位有位同事,總是面帶微笑,遇到困難的挑戰都會正面態度應對,雖然無法事事如願,但這種積極的態度也影響了我,有時事情已經夠糟了,我並不需要還賠上自己的心情。
7. 擁有高階思維及格局
隨著經歷的成長,越來越能感受到不同思維及格局的人,在看待一件事情的理解及處理上是不同的,尤其是在待人處事上,有些人的職場路越走越寬廣,有些人卻在不知不覺中走向死胡同,如果身旁有位能夠給予當頭棒喝的夥伴,那真的要好好把握,因為他在關鍵時刻的幾句話,就可能會進而影響到你一生的轉變。
職場中我們都受過很多的幫助,但除了那些幫助你分擔工作的夥伴外,我們是不是也能夠,進而成為別人口中一定要珍惜的夥伴,只有在擁有這些支持的前提下,我們才能在職場中走得更遠。
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04/28 00:00

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知識貓星球

喵星人

2小時前

AI難題:為什麼ChatGPT無法正確數出 Strawberry 中的 r?OpenAI o1如何解決?
在使用AI如ChatGPT或Claude時,你是否曾嘗試過問一個簡單的問題:「Strawberry這個單字中有幾個r?」令人驚訝的是,許多AI會給出錯誤的答案:2個,而實際上是3個。為什麼會出現這樣的錯誤?本文將探討AI難題「Strawberry問題」,以及OpenAI全新推理模型o1是如何解決這一挑戰的。
▍AI難題:Strawberry草莓問題
當你問ChatGPT或Claude關於「Strawberry中有幾個r」時,這些AI模型大多數都會回答錯誤,通常給出「2個」這樣的答案,儘管正確答案應該是「3個」。這是因為大多數大型語言模型(LLM)在訓練過程中,是基於一個「標記」來進行語言理解,AI將整個「Strawberry」視為一個單位,並不會逐字拆解這個單詞中的字母,因此無法正確判斷出其中的r數。
這類問題之所以被稱為「Strawberry問題」,是因為它看似簡單卻讓多數AI無法應對。這暴露出大型語言模型在處理細微語言結構時的局限性。對使用者來說,這類錯誤不僅令人失望,還可能帶來錯誤資訊的風險,尤其是在涉及精確問題的場景下。
▍OpenAI o1的出現:推理能力的新突破
為了解決「Strawberry問題」,OpenAI推出了全新的推理模型o1。這個模型具有一個關鍵的突破:擁有「思維鏈」推理能力。與傳統的LLM不同,o1不僅僅是基於預訓練的標記來回答問題,它會根據問題進行逐步推理和拆解,從而得出更準確的答案。
以「Strawberry問題」為例,OpenAI o1能夠分析出單詞中的每個字母,並正確回答其中有3個r。這種推理能力源於OpenAI在o1訓練中引入的強化學習(Reinforcement Learning, RL)技術。該技術讓AI在面對問題時,能夠反覆推敲,進行逐步解構,並且學會自我反思,從而修正自己理解錯誤的部分。
▍推理模型的應用與限制
OpenAI的o1模型在多項特定任務上表現卓越,特別是在競爭性編程、數學推理以及科學計算等領域。例如,根據OpenAI的報告,o1模型在國際數學奧林匹克資格考試中的得分達到了83%,遠超過此前GPT-4o的13%成績。此外,o1在Codeforces競爭性程式設計問題中排名第89位,這些成績展示了推理模型在解決特定高難度任務上的潛力。
不過,儘管o1在推理能力上優於傳統的LLM,但它也並非完美。例如,o1的推理步驟較多,因此在回答速度上相較於其他模型會有所延遲。OpenAI產品經理Joanne Jang也提醒大眾,雖然o1的確展現了進步,但它並非一個奇蹟般的「超級AI」,許多任務仍然有待提升,尤其是針對複雜任務的持續學習與進步。
▍未來展望:推理AI的發展方向
儘管o1模型在某些領域展示了其強大的推理能力,但這並不意味著AI的全面進化。事實上,AI的進步仍需長期的技術投入和研究突破,才能在更多領域中實現真正的實質性提升。尤其是在語言理解和複雜任務推理方面,AI如何實現更接近人類水平的判斷力,仍然是科學家們需要解決的重要課題。
對於普通使用者來說,理解AI的局限性,以及新技術的潛在可能性,將有助於更好地利用這些工具,並設定合理的期望。
「Strawberry草莓問題」揭示了目前多數AI模型在處理細節問題上的局限性,也反映了推理AI的潛在價值。OpenAI o1推理模型雖然展現了令人期待的解題能力,但其發展仍有空間。隨著技術的進步,我們期待AI能更好地處理複雜問題,並在未來的各種應用中發揮更大的作用。
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