創意與靈感來源
作者：易樂+POE_MultiAI_Bot
易樂觀點：這裡分享的是我將多行業創作經驗的精髓系統化後的成果。這是一套心法，你可以根據自己的能力和習慣進行調整！
創意和靈感的心法養成
我深入思考了我的創意和靈感來源，通常會經歷以下過程：
- 空想： 讓思緒自由馳騁，不受已有知識和理論限制，保持童心去質疑萬事萬物。
2. 學習： 學而不思則罔，思而不學則殆。透過學習累積知識，為創意打下基礎。
3. 資料收集： 擴展知識的深度和廣度，並作為日後參考和練習的素材。
4. 練習記下重點成資料庫： 將學習到的重點整理成資料庫，方便日後查閱和應用。
5. 遇上難以解決的問題： 遭遇挑戰時，激發新的思考方向。
6. 收集問題相關的更多資料： 深入了解問題，尋找可能的解決方案。
7. 靈光一閃： 突然產生想法，將所學與問題連結起來。記錄夢境！
8. 取出所想所學結合相關場境整匯： 將想法整理成具體方案。
9. 創新： 最終形成新的創意或解決方案。
方法：
- MVE (Minimum Viable Experiment): 以最低成本和最簡單的方法進行試驗，驗證想法的可行性。
- 練習記下重點成資料庫(KG/Vector Database)： 將學習到的重點整理成資料庫，方便日後查閱和應用。
- 收集問題相關的更多資料： 深入了解問題，尋找可能的解決方案。
實踐創意的內功與外功
實踐創意通常需要仔細思考和深入研究。創意本身可能是靈感的閃現，但要將其轉化為實際的成果或解決方案，需要更多的努力和深入思考。首先，思考是發展創意的關鍵。這包括對問題或挑戰的深入理解，以及集思廣益，探索各種可能的解決方案。透過有系統地思考，你可以發現不同的角度和創新的想法。其次，鑽研是將創意轉化為實際成果的過程。這涉及到對相關領域的研究和學習，以了解現有的知識和最佳實踐。這種深入的學習可以幫助你更好地理解問題的本質，並找到有效的方法來實現創意。此外，實踐創意也需要不斷的試驗和反饋。這意味著將你的想法付諸實踐，並從中學習。這過程中可能會面臨挑戰和失敗，但這些都是成長的機會。通過反饋和調整，你可以不斷改進和完善你的創意。總而言之，實踐創意需要思考和鑽研的過程。這需要時間、耐心和毅力，但最終可以產生有價值的成果。
AI可以在處理外顯知識方面發揮重要作用，包括法規、工作流程和資料細節等。透過有效的轉化、系統化、精簡化和標準化，AI可以自動化許多繁瑣的任務，釋放人們的時間和精力，讓他們能夠更專注於內顯知識的發展。
在這個理論和實踐平衡的過程中，AI可以提供強大的預測能力和分析能力，幫助人們從理論中找到方向。AI模型可以運用大量的數據和先前的經驗，提供有價值的見解和預測，幫助人們做出更明智的決策。
同時，實踐也是非常重要的。透過將理論轉化為實際操作，人們可以獲得寶貴的經驗和反饋，進一步改進和優化他們的工作方法和流程。這種理論與實踐的平衡可以促進不斷的學習和成長，使人們能夠持續向前發展。
總結起來，AI在處理外顯知識方面的應用可以為我們節省時間和精力，使我們能夠更專注於內顯知識的發展。透過理論強預視和經驗強實踐的平衡，我們可以取得更好的成果並不斷進步。
外傳：Be Simulated
https://eureka-research.github.io/dr-eureka/
這篇文章介紹了一個機器狗在模擬中能夠平衡並在瑜伽球上行走，然後在不進行精調的情況下將其零轉移到真實世界中。這個機器狗是使用名為DrEureka的系統訓練的，甚至可以在各種地形上操縱球，包括側行。
作者Jim Fan提到，傳統的模擬到真實轉換方法是通過領域隨機化，這是一個繁瑣的過程，需要專家人工調整參數。然而，DrEureka使用一個大型語言模型（LLM）來有效地調整這些參數並解釋其推理過程。
文章還提到，這個系統是開源的，代碼庫可供其他人嘗試使用。
評論部分充滿了關於這項技術潛在應用的討論，例如在機器人、人工智能和自動化方面。一些用戶對使用LLM自動化任務的可能性感到興奮，而其他人則對可能造成的工作損失表示擔憂。
一些評論還提到，將LLM與其他技術（例如模塊化公式）結合起來，可以進一步改善模擬到真實轉換的過程。
總的來說，這篇文章介紹了機器人和人工智能方面的一個重大突破，以及LLM在該領域中的革命潛力。
以下是文章和評論中的一些要點：
DrEureka是一個系統，可以訓練機器狗在模擬中平衡並在瑜伽球上行走，然後在不進行精調的情況下轉移到真實世界。
這個系統使用一個大型語言模型（LLM）來調整參數並解釋其推理過程。
傳統的模擬到真實轉換方法是通過領域隨機化，這是一個繁瑣的過程，需要專家人工調整參數。
這個系統是開源的，代碼庫可供其他人嘗試使用。
這項技術在機器人、人工智能和自動化等領域具有潛在應用。
一些用戶對使用LLM自動化任務的可能性感到興奮，而其他人則對可能造成的工作損失表示擔憂。
將LLM與其他技術（例如模塊化公式）結合起來，可以進一步改善模擬到真實轉換的過程。
以下是結合傳統機器學習的假想案例，將對AI世界產生巨大影響。
Kalman濾波器是一種用於估計系統狀態的數學算法，可以通過結合觀測數據和預測模型來提供對系統狀態的最佳估計。它可以用於改進模擬中的狀態估計，從而提高對模擬結果的準確性。
支持向量機（SVM）是一種監督學習算法，常用於分類和回歸分析。在模擬中，SVM可以用於對數據進行分類和預測，從而幫助提高模擬的準確性和效能。
這些傳統技術的結合可以通過提供更精確的模擬和減少對現有實驗數據的依賴，從而降低成本和提高效率。這種結合可能涉及將傳統技術應用於模擬中的特定方面，並與DrEureka的模型集成，以獲得更好的結果。
