ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
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ChatGPT是一種基於GPT-3.5架構的大型語言模型，能夠進行文本生成、翻譯、情感分析、問答、文字摘要、文本分類等多種語言處理任務。它通過對海量文本數據的訓練，掌握了豐富的語言模式和語法結構，能夠產生自然、通順的語言表達，具有很強的跨語言處理能力。ChatGPT可以應用於各種場景，例如智能客服、自然語言對話系統、文本分析、語言學研究等領域。
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鴻海科技日 2024 懶人包：AI 革命與電動車創新亮相，GB200 AI 伺服器全球首發
鴻海科技日 2024 正式揭開序幕，這次不僅帶來全新的電動車系列，還宣布了人工智慧（AI）革命的重大突破。鴻海董事長劉揚偉透露，鴻海將成為全球第一個出貨 NVIDIA GB200 AI 伺服器的公司。這次科技日內容豐富，本文將整理重點，讓你快速掌握鴻海在 AI 和電動車領域的最新動態，並解決你對這兩大趨勢的好奇和需求。
▍鴻海全球首發 NVIDIA GB200 AI 伺服器
在鴻海科技日的致詞中，董事長劉揚偉強調，鴻海不僅是全球首個出貨 NVIDIA GB200 AI 伺服器的企業，還計劃大規模量產搭載這些超級晶片的關鍵零件、模組、板卡、伺服器機櫃及高效能交換機。這一系列產品將推動 AI 產業的快速發展。
劉揚偉進一步提到，鴻海位於台灣高雄的超級計算中心將以 GB200 AI 伺服器作為核心基礎，並搭載 NVIDIA Blackwell 平台，為企業提供強大的運算能力，提升數據處理效率。這一設施不僅是鴻海在台灣的技術標竿，也將輻射至美洲與亞洲的各大廠區，全面提升 AI 相關應用技術。
▍AI 引領自動化革命：倍增生產力
在致詞中，劉揚偉強調 AI 在鴻海自動化流程中的重要性。他指出，導入 AI 及自動化技術後，鴻海工廠的生產力幾乎翻倍。這些技術能夠極大地提高效率，減少人力錯誤，同時也為客戶提供了更多自動化技術應用的可能性。
特別是在鴻海位於高雄的電動車製造廠，該廠將採用數位孿生技術，實現虛實整合生產，讓生產流程更加靈活且高效。這不僅將成為鴻海集團內 AI 智慧工廠的標竿，還是全球範圍內 AI 和自動化技術應用的成功典範。
▍鴻海電動車亮相：Model D、Model U、Model A 創新登場
除了 AI 伺服器的重大突破，鴻海科技日還展示了三款電動車，包括正7人座 MPV Model D、中型電動巴士 Model U，以及迷你車型 Model A。
● Model D：首款正7人座電動MPV
Model D 作為鴻海的第四款電動車型，是國內首款正7人座 MPV，提供家庭和長途旅行者所需的空間和續航力。它搭載 800V 電能架構，充電10分鐘即可行駛350公里，最高續航力達800公里。此外，該車型具備主動懸吊系統和後軸轉向系統，讓駕駛在狹窄的都市街道中依然能靈活操控，這對於家庭用車市場來說，是一大優勢。
● Model U：靈活多用途的中型巴士
Model U 是專為城市和偏遠地區設計的 20 人座中型電動巴士，它強調靈活性和多用途，車內空間可根據需求進行調整。這款巴士還有豪華旗艦版本，配備 VIP 區域、迷你吧及咖啡機，能夠滿足高端接駁或移動辦公的需求。搭載的 ADAS 系統也進一步提升了駕駛的安全性與舒適性。
● Model A：小巧靈活的迷你電動車
科技日的亮點之一是迷你電動車 Model A，它以「Being White」為主題，設計強調靈活與簡約。這款車身僅 4.3 公尺長，適合都市短程通勤。內部空間設計靈活多變，車型小巧但不失功能性，非常適合城市日常使用。
▍AI 與電動車雙重革命：鴻海科技日的未來願景
鴻海科技日 2024 展現了 AI 與電動車的雙重創新，不僅在 AI 伺服器市場占據領先地位，還在電動車領域帶來更多高效、靈活的解決方案。這次活動所展示的產品與技術，無疑是鴻海未來發展的重要里程碑。
作為全球科技產業的重要參與者，鴻海不斷推動技術進步，從連接器製造起家，到如今領導 AI 驅動的智慧平台建設，鴻海已成為各行各業的核心夥伴。透過這場科技日，鴻海展示了他們如何利用 AI 與電動車技術，重新定義現代製造與出行方式。
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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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產品經理(PM)與設計師溝通上常遇到的溝通問題如何解？
在產品經理（PM）與設計師的合作中，經常會遇到溝通上的挑戰，這些挑戰往往來自於角色職責、目標、工作流程等方面的差異，如需求與目標不明確可能會導致出現偏差或設計師反覆修改；或是雙方優先級不一致，可能導致工作進度延宕等等，以下將分享一些常見的問題及解決方法：
1. 需求與目標不明確
問題：
PM提出的產品需求或目標不夠清晰，導致設計師對於要解決的問題和設計範疇沒有明確方向，最終出現偏差或反覆修改。
解決方法：
- 提供明確的需求文檔：PM需要在與設計師溝通前，準備詳細的需求文檔，涵蓋功能需求、目標用戶、業務目標、使用情境和用戶痛點。這樣可以幫助設計師更好地理解產品的核心價值。
- 協作定義成功標準：PM與設計師共同定義設計的成功標準，確保設計師明確知道在設計中應達到的具體結果。
2. 缺乏用戶觀點的理解
問題：
PM專注於業務目標和功能需求，而設計師則專注於用戶體驗與視覺表現，雙方可能會忽略對方的重點，導致產品設計無法同時滿足業務與用戶需求。
解決方法：
- 共同關注用戶需求：PM與設計師應共同參與用戶研究、用戶測試和需求分析，建立對用戶需求的共識。通過數據驅動的用戶洞察，找到業務與用戶體驗的平衡點。
- 跨領域學習：PM應多了解用戶體驗設計的原則，而設計師則可學習產品管理和業務需求，這樣雙方能更容易理解彼此的觀點，促進合作。
3. 優先級不一致
問題：
PM經常面對多個業務需求和項目，可能會要求設計師優先處理某些設計任務，而設計師則可能認為某些設計工作應該更加完善，兩者之間的優先級可能衝突。
解決方法：
- 透明化優先級設定：PM應該明確告知設計師優先處理哪些需求及其背後的原因，並與設計師討論這些優先級的合理性。確保設計師理解業務上的緊迫性，同時尊重設計流程所需的時間。
- 協同規劃設計時間：設計師也應向PM清晰表達設計任務所需的時間和質量要求，雙方協商設計的里程碑和時間表，避免無法達到彼此預期的狀況。
4. 溝通頻率與方式不當
問題：
PM和設計師的溝通頻率或方式可能過於稀少或頻繁，導致設計進度不明確或反覆修改的情況。過少的溝通會讓設計師方向偏離，過多的溝通則會打斷設計師的創作過程。
解決方法：
- 設置定期會議：PM與設計師應定期舉行簡短的會議，如每週一次的設計進展檢視會議，避免過度打擾設計師的日常工作，同時能及時獲取設計進展和方向調整。
- 使用適當的溝通工具：對於日常小問題，可以使用如Slack、Email或其他即時通訊工具進行簡短溝通，避免開會頻繁打斷工作的情況。
5. 對設計方案期望不一致
問題：
PM可能對設計方案的期望與設計師的理解不同，導致最終輸出的設計方案與PM的預期不符，進而出現反覆修改或彼此不滿意的情況。
解決方法：
- 早期視覺原型驗證：在設計初期，設計師可以展示低保真原型或概念草圖，與PM共同檢查設計方向，及時確認是否符合需求和預期，減少後期大幅修改的風險。
- 持續反饋循環：設置定期的設計評審會議，讓PM參與設計的各個階段並給予及時反饋，這樣設計師能根據反饋逐步調整，減少大規模的修改需求。
【總結】
PM與設計師之間的溝通挑戰來自角色間的差異，但通過建立明確的溝通流程、共同關注用戶需求、協商優先級、保持合適的溝通頻率以及明確期望，可以有效減少這些問題，促進高效合作和產品的成功。
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