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💡凱衛資訊成立於1985年，具備近40年金融資訊軟體系統開發經驗，為外商長期在台的合作夥伴首選。2023年成立教育品牌KK SCHOOL，專注於跨領域人才培訓。關係企業為台灣前三大日文學習平台--SHUWOON 旭文日本語學院，於YT擁有近20萬粉絲，超過3,000部教學影片，滿足每一位學員日文學習的需求！
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06/26 13:22
【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間：2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
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活動注意事項：
1. 獲贈資格須符合下列說明：
(A) 首購意指：載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
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2. 本次贈送的100元Line Points點數，點數發送後請於規範時間內完成兌換，點數兌換後於180天內須使用完畢，逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
5. 如您有任何問題，歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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眾裡尋他千百度 - 職場HR甘苦談
W-CH2- 念念不忘、必有迴響 – Xin chào越南篇 (三)
第三是尊重、包容與互惠。首先就是尊重，現在大多外派台幹主要都以管理職為主，不管是儲幹有一天突然變成當地同仁的主管，或者是一開始就當部門的主管，千萬不要有一個高高在上的心態，認為自己就出張嘴叫同仁做事就好。就我自己的經驗，現在越南人的水準與教育水平越來越高，如果你是後勤支援單元更是如此，當我剛到任時，我底下三位科長看我的眼神，我可以充分體會到不信任、懷疑、不友善的眼神，後來我跟他們比較熟，他們也信任我的能力後，才坦白的跟我說，因為換過太多主管，不知道我會待多久，也不知道你的能力能把他們帶到哪。但我怎麼突破這個的，就是尊重，我的作法是，一開始把所有同仁集合起來，我用簡單的越文進行自我介紹，他們就會出現驚訝的眼神，因為只要你願意講，他們就認為你是尊重他們的文化，第一印象自然就會比較好。另外跟所有同仁進行一對一的訪談，了解他們對工作以對新主管的期望，我每個都進行紀錄，後續除了了解每位員工能力外，也拉近彼此距離，後續也是按照這個來擬定部門短期工作目標的。
第二就是包容，不要以台灣人的標準或工作方式來看待當地同仁，我不是說台灣人一定比較優秀，而是教育、文化、語言跟成長環境的不同，他們不見得完全理解我們的工作與思維模式，所以導致傳遞訊息上與工作成果上會有預期的落差，這也就是我們來的目的，因為我們要協助同仁進行成長，要有耐心不要直接給答案，透過問問題與思維訓練，當他們慢慢成長後，團隊的進步是很明顯而且其他人也都觀察的出來，曾經我的廠區主管跟我說，為什麼同一批人給你帶，表現截然不一樣，我不是說我能力多好，而是我很用心與認真的在帶我的團隊，而且是以身作責而不是只來出一張嘴。
最後一個是互惠，我都叫底下的同仁暱稱小朋友，曾經有位董事長說過一句話「部屬觀察主管三天就知道個性」，其實他們不說，但都在偷偷的觀察你的一舉一動與一言一行，所以你對他們好，真心對待與認真教導他們，他們是感受的出來的，有幾個小貼心的舉動分享給大家，我覺得效果很好，每次回台、出差、出國玩時，回來一定都會帶伴手禮分享給他們，甚至科長我會再另外準備一份禮物，因為他們不見得有機會可以到那邊去，而且看到少見的東西都會覺得很新鮮，而且我都會盡可能買不一樣的東西，不要讓他們吃膩。還有，我會記得每個同仁的生日，寫在行事曆上，每到生日我都會”親手”寫生日卡片給他們，我在成衣廠兩年多的時間沒有間斷過，甚至還有同仁說怎麼沒有給我 (那時候我出差或返台，後來就會補給他們)，從這些小事情累積，其實他們在我生日，甚至我後來要離開的時候，他們都很用心的準備禮物給我，我也非常珍藏這些東西，重點不是禮物的內容而是他們滿滿的心意，這些都是互動而來的，我只希望在他們漫長的職涯生活中，曾經記得有Ryan這一位主管，真的是很認真與用心在帶他們，有記在心裡，這就是我海外工作中最棒的禮物了。
下一篇將說明有關有效管理的方法，未完待續。
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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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