無痛衝刺 1000 題！多益考前 30 天完全攻略
考前30天跟著多益滿分教師無痛狂解多益1000題，完美破解各種題型，最短時間摸透出題邏輯、考題陷阱，大幅提升解題能力！
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多益單字怎麼背？3 個免費學習資源，陪你克服單字大魔王
多益單字量的多寡往往是拿下高分的關鍵，若單字背得不夠或聽不懂測驗音檔，要考取高分並不容易。新制多益以「職場英文」為主軸，出題範圍包含：書信溝通、廣告行銷、客訴應答等。各主題涵蓋的單字複雜且數量龐大，如何有效記憶大量多益單字，是考生的大哉問。坊間有補習班、單字書、背單字 APP、圖像記憶等五花八門的因應之道。這一次，Hahow 邀請 CLN 與正在為背單字苦惱的你分享 3 個簡單好用的方法，將背單字的步驟化繁為簡，助你成為考場常勝軍。
方法一： 用 Quizlet 背單字，善用科技打造專屬單字書
Quizlet 介紹：
Quizlet 是一款可以製作專屬自己的單字卡 APP，這項特色就非常適合多益考生利用。當考生檢討題目時，可以將不熟悉的單字輸入 Quizlet 做成單字檢討本，就可以善用零碎的時間針對不熟悉的單字做複習。若想懶人一點，還可以使用他人做好的字卡來學習。只要在欄位上搜尋「多益」，就可以用他人整理的字卡來複習！此外，考生以不同的單字主題來建立不同組的字卡，接下來只要著重自己較薄弱的主題補強，即可事半功倍。 Quizlet 還可以透過字卡配對遊戲來複習多益單字，讓背單字不再無聊！
還有哪兩個方法?.......看更多:
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【延伸閱讀】
【最新】2024年10月Excel課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的Excel學習課程推薦
【最新】2024年10月英文課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的英文學習課程推薦
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「挑戰中英文翻譯檢定考試」講座-逐步口譯考試心得分享
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大數據視角：「千萬點閱數」的 TED 講者都有的英語口說習慣
講到學習語言，很多人都覺得語言是一個「工具」，最後的目的是幫助我們有效「溝通」。 但要從 “say something” 到 “communicate effectively”，我們除了要知道 「講什麼」(What) ，我們還要知道「要怎麼講」(How)，因為要真正有效用 英文口說、寫作溝通，需要的能力遠超過於「字彙、文法、發音的拼裝」。
TED Talks 對於學習英文的人，一直都是很好的學習素材，很多的 TED Talks 也體現了在母語人士眼中，用英文表達溝通時如果要達到「清晰、豐富、有說服力」所必備的語言特色。
更多學習技巧.......看更多:
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「挑戰中英文翻譯檢定考試」講座-題型與內容介紹
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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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