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5 天前 · 隨著傳統深度學習架構的局限性和能源需求日益明顯， 一種稱為神經型態運算（neuromorphic computing）的創新計算方法正在興起，有望大幅降低人工智慧的計算和功耗需求。 Innatera公司（一家專注於神經型態晶片的新創公司）CEO 兼創始人 Sumeet Kumar 解釋，神經型態處理器模仿生物大腦處理訊息的方式。 這種架構特別適合消費設備和工業物聯網中的邊緣運算應用，包括隨時待命的語音辨識、機器人和自主系統的即時傳感器融合以及超低功耗電腦視覺。 Kumar 表示，神經型態處理器可以用傳統解決方案能耗的一小部分完成複雜的人工智慧任務。
5 天前 · 1. 大型語言模型（LLM）成為業界招募門檻. 各大公司都正著手打造 AI 產品，他們希望找到的人才，能具備聊天機器人或文字分類系統的實務經驗，生成式 AI 或 LLM 經驗也是標配—— Kaur 說自己在精進這項技能前，都沒能收到任何面試邀請 。 當 Kaur 發現求才市場多麼看重這項技術後， 她選擇在一間組織擔任志工，完成歷時 3 個月的 LLM 專案 ，這項企業級的專案成就，讓她能在面試中侃侃而談；相較之下，有許多應徵者參加 AI 工作坊或訓練營，由於這些終究與實際應用有差距，Kaur 還是比較推薦獲取實戰經驗。 2. 一味投履歷不是最佳做法. Kaur 說自己並未主動應徵太多間公司，投出去的履歷也都沒有獲得回音。
3 天前 · 大學雙主修電腦科學與數學的 Wang，被 Google 創新科技產品與良好的工作文化吸引，而起了進入 Google 工作的念頭。 2018 年，她兩度申請 Google 實習機會，然不幸兩次都被拒絕，一次是因為線上測驗未過，一次則是在招聘者給她第二次機會時，仍沒辦法通過 ...
5 天前 · 《TechOrange 科技報橘》專注創新科技、數位轉型，致力串連最有價值的科技社群觀點，找出台灣在國際趨勢中的定位。
5 天前 · 以下分別帶大家依序來看。 4 大常見「邏輯毛病」，你犯過以下哪一種？ 1. 問題或觀點文不對題. 第一種「問題或觀點文不對題」的狀況，是指 沒有回答到客戶想知道的事 。 以前面的中小型企業的例子來說，課長想知道的是「為了提升 20％的業績，該怎麼找到主要的目標客層，該怎麼對那個客層發動攻勢？ 」，所以如果回答「導入 這種 SaaS 型的數位行銷工具」，就屬於文不對題的狀況。 這種狀況與其他三種狀況比較起來，「根本」的部分就錯了， 所以無論根據再怎麼細緻的解析，提出再宏大的概念，對交辦工 作的人來說，反而是最沒有意義的情況。 2. 邏輯架構有漏洞. 第二種「邏輯架構有漏洞」的狀況，是指在 傳達訊息時沒有掌握到應該要處理的問題 。
5 天前 · 死不道歉很討厭，但「過度道歉」更討厭！. 美國人際關係專家：為什麼太常說對不起反而會拉遠關係？. TO 推薦熱門書摘： 《如果那時候，好好說了「對不起」》. 與同事、朋友、另一半難免有摩擦，道歉可以修補你們的關係。. 但如果用錯方式道歉 ...
5 天前 · 在應用深度部分，目前聚焦於設計和製造環節，未來將進一步延伸到品質管控領域，工程師可透過虛擬量測技術，預先掌握產品品質。
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