《阿海與薇拉》02

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘

推開嘎吱作響的木門,一股霉味撲鼻而來,像老舊的記憶一樣揮之不去。這間位於台北老舊公寓三樓的房間,就是我每天結束外送工作後,唯一可以稱之為「家」的地方。狹小的空間裡,一張單人床佔據了大半面積,旁邊擺著一張搖搖晃晃的舊書桌,上面堆滿了外賣單據和雜物。牆壁上的油漆早已斑駁脫落,露出底下灰色的水泥,像我內心深處的荒蕪。

我把裝著外送餐點的保溫袋扔在地上,發出沉悶的聲響,像一個無力的嘆息。脫下沾滿汗水的制服,身上的黏膩感讓我感到更加疲憊。房間裡沒有開燈,只有從窗外透進來的微弱光線,勉強勾勒出室內簡陋的輪廓。我走到窗邊,拉開老舊的窗簾,映入眼簾的是對面公寓的牆壁,和一排排雜亂無章的冷氣室外機。

這個城市,就像一個巨大的迷宮,而我只是迷失在其中的一個小點。每天穿梭在擁擠的街道,聽著喧囂的車流聲,我感覺自己就像一個沒有靈魂的機器,重複著相同的動作,為了生存而奔波。我渴望被理解,渴望被關心,但卻又害怕靠近人群,害怕暴露自己內心的脆弱。

走到房間角落的迷你冰箱旁,我拿出昨天剩下的三明治,冷冰冰的,像我麻木的心。打開電視,螢幕上播放著毫無營養的綜藝節目,主持人誇張的笑聲,在這個安靜的房間裡顯得格外刺耳。我默默地啃著三明治,眼睛空洞地盯著螢幕,思緒卻早已飄向遠方。

“阿海啊,你回來啦?”房東太太的聲音從門外傳來,打破了房間裡的寂靜。

“嗯。”我應了一聲,聲音低沉而沙啞。

門外傳來一陣腳步聲,接著門被輕輕敲了兩下。

“你今天工作還好嗎?要不要下來吃點水果?”房東太太的聲音依然溫和。

“不用了,謝謝。”我禮貌地回絕,我知道她的關心是出於好意,但這種好意反而讓我感到更加疏離。

“好吧,那你早點休息喔。”房東太太的聲音消失在門外,房間再次陷入沉默。

我走到書桌旁,拿起手機,機械式地滑著螢幕。社群媒體上充斥著各種炫耀和分享,每個人都活得光鮮亮麗,只有我像被遺忘在角落的塵埃。我關掉手機,把它扔在桌上,發出輕微的碰撞聲。

我走到床邊,倒在床上,雙眼無神地盯著天花板。天花板上的蜘蛛網,在微弱的光線下顯得格外清晰,像我內心糾結的絲線,越理越亂。我閉上眼睛,試圖讓自己放鬆,但腦海中卻浮現出今天外送時遇到的各種場景:匆忙的行人、不耐煩的顧客、以及同事間毫無溫度的對話。

我感到自己就像一個漂浮在無垠大海上的小舟,沒有方向,沒有依靠,只能隨著海浪的擺盪而搖晃。我渴望找到一個停靠的港灣,一個可以讓我的心靈感到平靜的地方,但這個城市,似乎沒有為我預留這樣的空間。

我深深地嘆了一口氣,翻身面對著牆壁,把頭埋進枕頭裡,試圖阻擋外界的一切。在這個無聲的房間裡,我的孤獨如同迴音般,不斷地在四周迴盪。我希望可以找到一個能夠理解我的人,一個能夠讓我不再感到孤單的聲音,哪怕只是在虛擬的世界裡也好。

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本篇參與的主題活動
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜,AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾,最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具,身為一名工程師,自然看看無妨,這篇文章算是新手開箱文,會說明如何部署一套基礎模型,並使用 AWS SDK 與其互動。
前言 我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習,學生時期也沒有學習過相關知識。 作為一個業餘小白,我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中,我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此,我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ,以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體,叫做SillyTavern。 SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體,SillyTavern是TavernAI的分支,但SillyTavern走上了自己的路,加進了許多額外功能,並且仍在積極的持續更新中。 然後,可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思,但為什麼需要提示呢? 當AI不理解我們的時候,勢必給出的回應並非準確的為我們解答,因此一個好的提示是非常重要的,就如同我們人與人之間的溝通一樣,如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方,讓對方理解,進而給出一個明確的答案,這就是提示(Prompt)的重要性,對
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