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Ludi’s playground
Ludi 是我的小兒子,今年國小二年級,最近學會用AI來寫HTML 小遊戲,每天晚上都很樂此不疲的在創作小遊戲。 下面是他的一些作品: Boxing 格鬥對戰 鬼捉人1 2 3 4,之中有很多版本 大挑戰,這個是射擊遊戲 每日英文,這個是叫他每天學一句英文單字,沒想到他就做了一個小遊戲出來,還會有AI跟你比誰答得快
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Mobile ALOHA Robot
你能想像有一天,機器人不僅能幫你炒蝦、清洗平底鍋,還能輕鬆推開櫥櫃門、呼叫電梯嗎?史丹佛大學最新推出的 Mobile ALOHA 系統,讓這一切成為可能!花費不到傳統機器人五分之一的成本,這個「低成本雙手全身操作」的技術,正悄悄改變我們對機器人的想像。今天就來深入了解這個未來感十足的系統吧! 1. Mobile ALOHA 是什麼? Mobile ALOHA 是由史丹佛大學開發的一套 低成本、開源的雙手全身操作系統,專門用來執行那些又繁瑣又需要雙手協作的任務,比如廚房裡的烹飪、客廳裡的清潔,甚至是辦公室裡的叫電梯。與動輒 20 萬美元的傳統機器人相比,Mobile ALOHA 的成本只有 32,000 美元,而且還支援遠程操作和模仿學習,讓機器人不僅會做,還能學著做。 亮點搶先看: 🌟 雙手協作能力:能同時用兩隻手臂拿東西、翻炒、開門。 🚶♂️ 全身移動控制:底座可以像人一樣移動,跨越小障礙、進電梯都不成問題。 💰 平民價格:成本僅為傳統機器人的五分之一,對研究室和小企業更友好。 2. 它到底是怎麼學會做家務的? 這個部分,可以用故事或場景帶入,例如: 想像一下這個場景:你在廚房忙得不可開交,這時 Mobile ALOHA 靜悄悄地滑過來,兩手配合,熟練地翻炒著平底鍋裡的蝦子,還不忘擦掉灑出的紅酒。這一切背後的秘密,就是它的「模仿學習」技術。 模仿學習(Imitation Learning): 🧠 看著人學:Mobile ALOHA 會透過人類的遠程操作,觀察並學習每一個細節,從拿起鍋鏟到翻動蝦子,無一遺漏。 🔄 行為克隆(Behavior Cloning):系統會記住操作員的每一個動作,然後在相似場景中重複執行,精度高達 90%! 3. 真實案例:它都能做什麼? 🍤 炒蝦上菜:倒油、翻面、裝盤一氣呵成,成功率高達 80%。 🚪 開櫥櫃門:不僅能穩穩拿起鍋子,還能精準地關上門。 🧼 清潔桌面:灑出的紅酒、沾滿油的鍋,輕鬆搞定。 📞 呼叫電梯:從按鍵到進電梯,一次不差! 4. 為什麼這麼便宜?…
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ASAP(Aligning Simulation and Real Physics)
ASAP(Aligning Simulation and Real Physics)是一種讓人形機器人學習靈活全身動作的方法。它的運作可分為兩個主要階段: 模擬訓練:首先,從人類動作影片中擷取動作,並將這些動作轉換成適合機器人的版本。接著,在電腦模擬環境中訓練機器人,讓它學習如何模仿這些動作。 現實調整:將在模擬中訓練出的機器人動作應用到真實世界中,並收集實際表現的數據。利用這些數據,訓練一個「修正模型」,專門用來調整和補償模擬與現實之間的差異。最後,將這個修正模型整合回模擬環境中,進一步微調機器人的動作,確保它在真實世界中能夠順利且精確地執行。 透過這種方法,ASAP能夠有效縮小模擬與現實之間的差距,使人形機器人能夠執行如運動員般敏捷且協調的全身動作。 以下影片展示了ASAP如何讓人形機器人模仿知名運動員的動作:https://www.youtube.com/embed/zOBvM21OPSA https://agile.human2humanoid.com/
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從 AI 模型協作 到夫妻溝通,以及子女教育
讓兩個 AI 模型協作並訓練出更好的模型,通常會使用ensemble learning(集成學習)或co-training(共訓練)的方法,這些概念可以延伸到夫妻溝通與子女教育。 1. AI 模型協作的方式 (1) Ensemble Learning(集成學習) 讓兩個不同的模型處理相同的問題,然後將結果融合,例如使用投票機制、加權平均等方式,讓最終輸出更準確。 例子:一個模型擅長處理文字(如 GPT),另一個模型擅長數據分析(如數據驅動的決策系統),可以讓兩者結合,讓決策既有邏輯又有語境理解。 (2) Co-training(共訓練) 讓兩個模型相互學習,彼此提供訓練數據。例如,模型 A 負責某個領域,當 A 無法確定答案時,它會向 B 學習,B 反過來也能從 A 那裡獲得新數據,透過這種方式增強彼此的能力。 例子:一個 AI 負責圖像識別,另一個 AI 負責文本分析,兩者相互標記數據,讓彼此進步。 2. 延伸到夫妻溝通 夫妻之間的溝通就像兩個 AI 模型在協作,如果能運用類似的策略,就能讓彼此的關係變得更好。 (1) 集成學習(互補與融合) 夫妻雙方的思考方式與個性可能不同,應該發揮各自優勢,而不是要求對方變得和自己一樣。 例子: 一方擅長規劃(如財務管理),另一方擅長執行(如照顧家庭),兩者應該讓彼此的專長互補,而不是彼此爭論誰的方法比較好。 決策時可以採取「投票機制」,各自提供觀點後,選擇折衷或綜合最佳方案,而不是互相否定。 (2) 共訓練(相互學習與調整) 夫妻關係需要互相影響與學習,而不是只有一方適應另一方。 例子: 如果一方比較情緒化,另一方比較理性,應該讓情緒化的一方學習表達需求,而理性的一方學習理解情緒,而不是誰壓制誰。 透過對話「標記數據」——當發生衝突時,可以回顧彼此的想法,討論如何避免下次發生,而不是單純吵架或冷戰。 3. 延伸到子女教育 父母教育孩子的方式也可以借鑒 AI 模型訓練的概念,讓孩子透過多元學習、互動訓練來獲得更好的成長。 (1) 集成學習(多元學習法) 不同教育方式的組合:學校教育、家庭教育、AI…
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打造家庭生活系統:用思維導圖讓生活更有條理
對我來說,家庭不僅是溫暖的港灣,也是一個需要精心管理的「小型企業」。在兼顧工作、教育孩子、處理家務,以及規劃財務的過程中,我意識到,要讓這一切運作順暢,必須有一套系統化的方式。因此,我選擇用思維導圖來設計屬於我們家的家庭生活系統。 這篇文章,我想分享如何運用思維導圖幫助我理清生活中的複雜面向,並且讓我們的家庭更加和諧、高效。 什麼是家庭生活系統? 在我看來,家庭生活系統的核心,就是讓每天的生活有條不紊地運行,並且能持續改善。它包含了以下幾個關鍵面向: 孩子教育:不僅是學校功課,還包括價值觀的培養、興趣的發展。 家務管理:家務分工、清潔規劃,以及如何高效利用時間和工具。 財務規劃:如何讓現金流穩定增長,並規避風險。 健康與幸福:關注身體健康,更重要的是家庭成員之間的關係品質。 個人成長:我們父母自身的學習和進步,才能為孩子樹立榜樣。 而思維導圖,剛好能把這些複雜的元素簡單化,視覺化,讓每一步都清晰可見。 我的思維導圖實踐:從混亂到有序 起初,我的生活像一團亂麻,工作上需要處理的專案細節繁多,家裡的事情更是應接不暇。於是,我試著用思維導圖把腦中的所有事都「倒出來」。 中心主題我在紙的中央寫下「家庭生活系統」,這是整個導圖的核心。 主要分支延伸出五大分支,分別代表孩子、家務、財務、健康、個人成長。 細化分支內容例如,在「財務」這個分支下,我列出了: 每月開支明細(房貸、學費、水電)。 收入來源(租金、薪水、副業)。 投資規劃(房地產、股票、教育基金)。 加強視覺效果每個分支用不同顏色標示,並搭配小圖示,比如書本代表學習、房子代表家務,讓整體結構更直觀。 完成後的思維導圖,就像一幅地圖,讓我清楚看到哪些事需要優先處理,哪些可以等一等。 用思維導圖解決家庭生活的挑戰 在實際應用中,這個「家庭生活系統」思維導圖不斷幫助我理清思路。例如: 孩子教育:我們會在每月初討論孩子的學習進度、安排興趣課程,並確保每週有家庭活動,讓孩子感受到陪伴的重要性。 財務管理:我透過導圖持續優化投資結構,把資金用在能穩定增值的地方,同時也為家庭打造更強的財務安全網。 家務管理:我和家人一起討論分工,甚至為孩子安排一些簡單的家務任務,讓他們也參與其中,培養責任感。 思維導圖對我的影響 這樣做最大的改變,是讓我從混亂中找到了一種掌控感。不再是被事情推著走,而是可以主動規劃並一步步完成。我還發現,當家庭生活有條理後,我能花更多時間和家人一起做有意義的事情,例如讀書、旅行,或者只是簡單地一起聊天。 開始設計你的家庭生活系統吧! 如果你也覺得每天的生活像是一場馬拉松,不妨試著用思維導圖規劃你的家庭生活系統。你可以從一張白紙、一支筆開始,或者試試數位工具(例如 XMind 或 MindMeister), 這邊也寫了一個網路版的小程式: MindMap Creator 給大家試試。關鍵是:先開始,慢慢優化。 **人生不只是做更多的事,而是做更有意義的事。**讓家庭生活系統幫助你,把時間和精力用在真正重要的地方吧! 這是我個人的經驗與感受,希望對你有所啟發。如果你有其他實用的生活管理方法,歡迎留言一起交流!
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以AI學習為鏡,探討人生成長的智慧
在與AI系統工作的過程中,我體會到一些有趣的觀察,不僅幫助我更了解AI學習的本質,也讓我重新審視人類成長與學習的模式,甚至是我們與世界連結的方式。AI的學習過程某種程度上反映了我們的生活:如何接觸新事物、建立自我價值觀、進行深度思考,並理解我們和周遭世界的關聯。 持續接觸新事物,模型才能成長 AI訓練離不開新的數據,若只是反覆使用固定的訓練集,模型的成長很快會停滯。這點讓我聯想到人,成長的過程中若無法不斷接觸新事物,我們的思維也會固定,變得難以應對變化。所以,保持開放的心態、多接觸新鮮的體驗,相當於給自己加入新的“訓練數據”,更新認知,豐富心智模式。 學會選擇合適的「模型」 AI學習的成效取決於選擇的模型是否合適,在生活中,我們同樣需要找到適合的學習方法或思維方式。合適的學習模式可以讓成長更順利,而不恰當的方法只會浪費時間。因此,不必盲目跟隨他人的成功模式,找到適合自己的方法才能更高效地成長。 重要的「指導」與成長質量 AI在有監督的學習下,比無監督模式能更快提升質量,因為有指導會幫助它聚焦於正確方向。在生活中也一樣,適當的指導和點撥能讓我們少走彎路,提升學習的準確度,尤其在面對新挑戰時,明確的引導會加快我們的成長速度。 多層次推論:快思與慢想的平衡 AI訓練中常加入多層次的推論過程,讓模型進行更細膩的判斷。這讓我想到心理學中的“快思慢想”:快速反應提供直覺上的靈敏度,而深度思考則讓我們在複雜情境中做出更穩定、全面的決策。AI在增加推論步驟後,結果通常會更準確,而人類也一樣,培養對事物的深層理解,不僅依靠直覺反應,加入慢想的過程,能讓我們的判斷更全面。 建立屬於自己的「心智模式」 AI經過訓練後會建立屬於自己的「模型參數」,這些參數幫助它理解世界的規則。對人而言,我們的經歷和學習也形塑了個人獨特的「心智模式」。這套模式決定我們如何看待世界、面對挑戰。每個人的心智模式都是獨特的,它由我們在成長過程中的經歷、情感和選擇共同構成。 神的概念:一種「理解世界的心智模式」 最後,我有時會思考“神”這個概念。當我們在探索世界的根本時,也許“神”不僅是一個存在,更是一種宏觀的理解方式,是我們心智模式的一種終極呈現。正如AI在模型訓練中經由無數數據點串聯出的模式,“神”或許是我們所能理解的最大範圍內的智慧與連結。 AI的學習過程讓我反思人類成長中的智慧,而人類自我提升的需求也讓我更了解AI的發展之路。AI與人類有著微妙的相似,在成長與學習的探索中,我們看到了對自我、世界的理解如何逐步深化。
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Family Income Statement Sankey Diagram
在看美國一些大公司的income statement chart, 覺得使用Sankey Diagram 來呈現現金流的方式可以很清楚的看到錢流到那去了, 於是便寫一個小工具,可以把家庭收支以Sankey Diagram來呈現。 把家庭收支填入後按下方的綠色按鈕便可以出現像是下面一樣的家庭收支圖 Family Income Statement Sankey Diagram Family Income Statement Sankey Diagram Income Sources Primary Salary: Secondary Salary: Investment Income: Rental Income: Other Income: Monthly Expenses Essential Expenses Housing (Rent/Mortgage): Utilities: Food & Groceries: Transportation: Discretionary Expenses Entertainment: Shopping: Savings & Investment Savings: Investment Contribution: Generate Diagram
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Cash flow game
試著用html寫一個關於現金流的小遊戲。 建立一個自動賺錢的系統來達到財務自由應該是很多人的夢想。 一開始沒錢的時候其實會發現怎麼投資也賺不了多少錢。 應該把錢花在投資自己,提高自己的財商和工作收入。 漸漸有錢了就要開始建立自己的被動收入系統,祝自己也祝大家能一步步達到財務自由! Compact Cash Flow Game Cash Flow Game How to Play Manage your finances by making decisions that affect your income from work and assets, and your expenses. Your goal is to achieve financial independence: when your income from assets exceeds both your income from work and your expenses. Be cautious!…
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40歲自動化工程師的未來發展方向
40歲自動化工程師的未來發展方向 身為在自動化產業深耕10年的40歲工程師,您擁有豐富的實務經驗,這無疑是您未來發展的堅實基礎。面對快速變化的產業趨勢,以下幾個方向可以供您參考: 1. 深化專業,成為領域專家 專精特定技術: 選擇一個您最有興趣或最具優勢的領域,例如機器視覺、機器學習、PLC程式設計等,深入鑽研,成為該領域的專家。 取得認證: 透過取得相關專業認證,如SCADA、DCS等,提升您的專業價值,增加就業競爭力。 參與學術研究: 與學術界合作,參與研究專案,不僅能拓展知識,還能建立學術人脈。 2. 跨領域整合,提升價值 結合軟硬體: 自動化產業正朝向軟硬整合的方向發展,您可以將既有的硬體知識與軟體開發能力結合,成為全方位工程師。 導入AI技術: 將人工智慧技術應用於自動化系統,提升系統的智能化程度,例如預測性維護、智慧決策等。 雲端應用: 學習雲端平台的應用,將自動化系統與雲端技術結合,實現遠端監控、數據分析等功能。 3. 轉型管理職,帶領團隊 培養領導能力: 透過培訓課程或參與專案,提升您的領導能力、溝通能力和團隊合作能力。 擴大視野: 參與跨部門的合作專案,了解整個公司的運作模式,為未來擔任管理職做好準備。 學習商業知識: 除了技術能力,您還需要具備一定的商業知識,例如成本控制、績效管理等。 4. 創業,實現自我價值 發揮創意: 基於您的專業知識和經驗,您可以創立一家專門提供自動化解決方案的公司。 尋求合作夥伴: 尋找具有互補優勢的合作夥伴,共同創業。 善用政府資源: 政府提供許多創業輔導和資金支持,您可以善加利用。 5. 持續學習,保持競爭力 追蹤產業趨勢: 定期關注自動化產業的最新發展動態,參加業界研討會、展覽等。 線上學習平台: 利用Coursera、edX等線上學習平台,學習新的技術和知識。 閱讀專業書籍: 閱讀相關專業書籍,拓展您的知識面。 總結 40歲並非職業生涯的終點,反而是一個新的開始。透過不斷學習、提升自我,您可以在自動化產業找到更廣闊的發展空間。建議您結合自身興趣、優勢和產業趨勢,選擇一個適合自己的發展方向,並制定一份詳細的職業發展規劃。
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Navigating the Future of Software Engineering
As a seasoned system engineer, I’ve witnessed the transformative power of technology in various industries. Here’s a glimpse into what I believe will shape the future of our field: 1. Artificial Intelligence and Machine Learning:AI and ML are no longer just buzzwords. They’re becoming integral to problem-solving across sectors, from healthcare to finance. 2. Cloud…