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課程 : 文化大學 就業服務乙級技術士術科衝刺班
考前猜題，舊生享5折優惠!有鑑於歷年來就業服務乙級技術士考試的通過率極低，許多人在通過學科考試之後卻因術科考試導致無法合格，本課程將針對術科答題技巧及命題方向，配合考前最後衝刺期開設課程，期能強化學員的學習記憶並提高學員通過認證考試的信心。一.就業諮商及心理治療及職業心理測驗概論及術科自我評量(一)
◆就業諮商概論(含諮商程序及技巧)、諮商人員特質與守則、職務分析、術科自我評量術科自我評量
二.就業諮商及心理治療及職業心理測驗概論及術科自我評量(二)
◆心理治療概論、職業心理測驗概論、術科自我評量
三.就業市場概論及社會資源、面試及求職、個資法概論及術科自我評量
◆勞動市場概論、就業市場資源、面試守則與求職陷阱防治、職務分析、術科自我評量
四.勞工法規及術科自我評量(一)
◆(含勞動基準法、性別工作平法、勞工退休金條例、術科自我評量)
五.勞工法規及術科自我評量(二)
◆(含就業服務法、職業訓練法、就業保險法、勞工保險條例、術科自我評量)
六.勞工法規及術科自我評量(三)
◆(含勞資爭議處理法、大量勞工解僱保護法、勞工保險條例、術科自我評量)
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立法院三讀通過修正就服法 大幅縮短移工失聯遞補等待期
立法院今（21）日三讀通過就業服務法第58條修正規定，未來雇主遇有移工行蹤不明時，產業雇主遞補新移工的等待期由6個月縮短為3個月；家庭看護移工的雇主遞補等待期由3個月縮短為1個月。另家庭看護移工與雇主合意轉換新雇主或工作，經勞動部廢止聘僱許可逾1個月未由新雇主接續聘僱，雇主也可直接申請遞補。
勞動部表示，近年人口結構快速變遷，每年工作人口減少18萬人，且國人就業觀念及習慣均已改變，移工一旦行蹤不明，人力未能及時遞補，將影響產業缺工及家庭照顧需求。因此，經立法院跨黨派多位委員提案修法並經三讀通過，大幅縮短失聯移工遞補等待期，以回應產業及家庭人力需求。
為協助產業移工失聯後遞補等待期間的人力需求，勞動部將提供雇主客製化媒合服務，積極運用僱用獎助及就業獎勵等多項就業促進措施，服務雇主3個月內遞補等待期的人力需求；而家庭看護移工雇主，在1個月內遞補等待期內，勞動部將加強宣導使用長照2.0服務資源，被看護者如經縣市長期照顧管理中心評估為長照需要第2級以上者，均可申請長期照顧及喘息服務。
勞動部說明，就業服務法第58條未來修正生效後，符合遞補資格條件的雇主，可在規定等待期間過後立即申請遞補，勞動部將配合明定申請遞補新移工的程序規定，特別是外籍家庭看護工失聯逾1個月，或是雇主與家庭看護移工雙方合意轉換經廢止聘僱許可逾1個月，兩種情形皆可申請遞補新移工，盡速補足所需人力缺口。勞動部預估修法後，約有3,000名雇主可立即申請遞補新移工，其中家庭雇主約1,000名，產業雇主約2,000名。
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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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