超究極2023年回顧:Podcast、AI 社群、和教會組成的一年,實現有技術又有人際管理的生活

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
圖為使用 Canva AI 生成

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消失了大半年,實在忙碌,回過神來,竟然已經要做年度回顧了......。2023是瘋狂的一年,大忙碌也算有豐收吧。

年初給自己想法是:「寬築城牆,廣積糧草」。其實是擴展自己業內工作的技能,業外增加與人互動的經驗(畢竟不能都一直只寫程式吧)。總之是蠻多事情,可以用數字概括一下(職業病):

#1堂 在2022年錄製的 1 堂課程──時間序列與機器學習應用──終於上架。

#3場 講三場線上直播活動,在 資料科學家的工作日常、Agile HR 以及 EMBA 社群,分享了ML的學習、 AI 的產業趨勢與競合。社群有不一樣的受眾和社群文化,但都是非常優質的社群 (很感謝他們讓我宣傳課程)!

#22集 今年錄22集podcast節目 DS午餐宇宙,講科技、社群和人文。裡面有 #2集訪談,是關於職場談。


原本錄著好玩但越玩越上頭,跟主持搭檔 Summer 合作默契提升,製桑的記事本作內容、剪輯和討論的時間一次比一次短,但越來越精煉。以為沒什麼人要聽的,好像也有80幾個追蹤者了。


前陣子吃飯的時候,聽朋友說看到身邊其他 (我也不認識的) 朋友,分享過我們的節目。

獲得Podcast節目美國台灣觀測站的廣告置入許可,他們 #EP90 的開場就有午餐宇宙的業配。


有大學生為畢製來訪問我們節目,以當作他們的研究樣本。雖然他們在 Spotify 滑到很後面才看到我們的,但還是充滿意義──很久沒有這種跟別人合作,主導的專案越作越深的興奮感了!


深深感謝支持我們每一個人,就算你只有聽過3秒,也都是很好的支持 (至少你願意點進來)!

 

#22k社員

今年是生成式AI (generative AI) 元年,乘著話題在今年三月底,我跟活躍於技術社群的黃冠融 (KJH) 和專長於商業開發的 Jimmy Chu 創立了AI社群,其臉書 + Line群組共2萬2千餘人,請容許我浮誇,因為我並沒有算入不重複社員,平台也沒提供資料分析。

 

#71次講座

這社群舉辦了名人講座(大咖講座)以及週五社長副社長直播共71次,主題涵蓋了AI基層技術、產業應用以及人文關懷。

不論 AI 話題冷熱,過去半年每週約有300到1200人加入我們社團。活動也聚集許多於企業服務的中高階人士、以及技術人員──臉書貼文34萬個瀏覽,Youtube為23k,3200小時總時長,近1500個訂閱。

 

感謝作為社長的黃冠融整理這些數字,在這時代,雖稱不上是成功的自媒體,然而實則一年的辛苦並不尋常。

我們與雲端運算的業者談成了合作,幾個合作案也將於明年繼續進行。也正持續精調自己 prototype的 LLM 微調和 RAG 演算法,期待往產品化方向前進。

 

#8週 八也是關鍵數字,因為今年下半年勉強擠出空檔時間,舉辦8週教會的幸福小組活動。之所以關鍵,是因為自己接下了組長的工作。這是我近三年來,首度調度超過5人的活動/專案,因此頗具意義。


做這種不賺錢又不討好的工作,一來想鍛鍊自己的人際和管理。二來最重要的也是感覺到:逐漸散沙化的社會,人在粗糙的保護網下過得非常脆弱。


我們辨認一個人的人格與能力的越來越不容易,散沙人的生活經驗積累淺薄,自然是一個可以被輕易毀滅的世代。


教會是一種社區凝結核,每周去參加聚會當然有用,但比不上自己跳下去經營活動,能為所居住的地方添磚造瓦,跟只是定期參與,感受截然不同。


這種8週期教會小組我參加過三次──在英國以及在高雄的時期。而當自己坐在組長位置聆聽別人的故事時,腦中浮現了當年也認真聆聽和招待大家的人們的面容。驚覺原來我竟已在他們當年的位置上。


很多人都崇尚西方的生活模式,用一些奔放浮誇的形式來定義自己。但在西方,教會這種傳統又持守的地方,還是比較適合我的生活方式。


也很感謝支援這八週活動的每一個人 (是超多人),還有在這八週期間,支持我其他業外專案的一群人。

 

結尾

感謝看到這裡的每一個人,2023最後幾個月,就像一顆雪球,從山頂一路滾路的盡頭。不知道等在前方的是什麼?生活會給我們怎樣的許諾和失落?

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大數據意味著什麼?數據科學背後有怎樣的mind set和技術?數據科學家又做些什麼?這些科技/技術,帶給我們什麼生活上和人文上的省思?這個專題會橫跨這些彼此相關的面向,避開生澀的專業詞彙,探索這些事情背後的樣貌。應該會是有趣的知識和想法分享﹝笑﹞
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去年錄製好的線上課程,今年終於上架了! 非常慚愧,在方格子平台還沒寫幾篇內容,就要先宣傳自己的課程。不過現在67折優惠,宣傳還是有必要的吧,哈!我就維持喜寫論述的習性,介紹一下這門課程,以及我在這個領域──金融商品價格預測──所看見的狀況。 好奇的可以當補充課外知識,有興趣的可以看文末的課程連結。
本文回答幾個問題:(一) 什麼叫做湧現;(二)湧現是什麼現象;(三)為什麼我們造不出自己的超級 AI。看完後,你會理解現在 AI 的現象跟趨勢、一些技術與專有名詞,像是參數、大型機構與他們模型的名字。
這篇來寫,嘗試用GPT4解決工作中,一個讓我渾身難受的問題。 任務說明 我要做的事情是,把word檔中表格的部分資訊擷取出來。下圖的示範表格即是一例。 我需要存取表格中特定元素資訊,例如 Net Calorific Value,我得存下Min. 4,750這個訊息,同理可知,Total Sulfur
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這篇文放草稿太久了,放到連GPT4都生出來了。不過沒差,內容通用。 在系列文第一篇,就提到了GPT框架中有對人類語意回饋的學習機制。這機制有個專有名詞,叫強化學習 (Reinforcement Learning)。這讓機器不純粹依著既有資料模式,優化並生成預測;反而讓機器有更強的能力,去因應不同環境
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