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    不用原價買東西：折價背後的工具與行銷研討
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    FangJustin

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    2022/04/01

    現在的一次用餐結帳，會有哪些可以留意的事情呢？
    昨天與朋友有約到京站百貨內的MOMO Paradise去用餐
    用餐到後段，店員過來說要進行桌邊結帳時，回他我們稍後到櫃檯結帳。
    和大家說了以下幾項：
    1.紙本的振興券：店家活動是要用任一面額紙本的振興券，多送專屬折價卷之後來每一次是消費$1000可以再折$100
    2.京站Q卡：可以累積京站百貨Q點會員點數
    3.手機載具：發票的話因為是百貨公司所以一定會有電子的載具可以增加對中發票時候的中獎機率
    4.LINE PAY綁富邦J卡：剩餘金額付款方式回饋3%的Line Points點數
    上述的幾項好像讓結帳變得相對很複雜，
    但是實際上按照每一個步驟執行，甚至是引導性的詢問店員哪個要先。
    首先，對消費者來說，我們可以取得下一次消費的回饋跟累積的點數以及銀行跟信用卡的相對應回饋。
    其次，對於店家來說，他們提供了延長振興券的使用方式希望能夠帶動下一次的消費機會。
    再來，對於百貨來說，累積會員點數的可以誘使用戶能更長時間過來消費、刺激點數經濟。
    接著，對於政府來說，希望可以減少使用紙本的發票，轉向鼓勵加碼再電子發票上回饋。
    最後，對於銀行與LINEPAY來說，這是希望通過高回饋的結盟，增加後續用卡與折抵消費的機會。
    以上，若是全額用現金直接付款、拿紙本發票、不累積會員，更不會有任何的後續連鎖的經濟效應。
    現在的你，結帳會有那些步驟？或是有其他的想法呢？歡迎一起討論囉。
    現在的一次用餐結帳，會有哪些可以留意的事情呢？
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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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