深度研究: AI 正在改變半導體製造業
據業界推估，台積電和三星等領先企業已成功應用遷移學習，
Friday, June 27, 2025
Thursday, June 12, 2025
Engineering simulation
Engine (credit: 碩專作品)
CVT 排檔 (credit: 大學部作品)
Jet Engine (credit: 大學部作品)
發射火箭與回收發射器 (credit: 大學部作品)
Visualize Bike gear change
Animate PVD, PECVD (Plasma-Enhanced Chemical Vapor Deposition)
(credit: 碩專作品)
Wednesday, June 11, 2025
AI 對話撞到長度限制 max length reached
每個對話( chat) 都有容許的記憶長度(context window)，這跟人類是不一樣的，
1. 縮短您的訊息：請求更簡潔的回應或以較少的回應請求資訊。
2. 開始新的對話：開始一個新的聊天以重置(reset 歸零)長度限制。
3. 升級至Claude Pro：這個付費選項可以提供更高的訊息長度限制。(
如需立即解決，我建議開啟一個新的對話，
無法繼續輸入，是context window 問題，與限流無關，但可能剛好某一個chat 的 context window 用完時你也剛好被限流
只要開啟新的對話，記憶歸零
Tuesday, June 10, 2025
AI 的關鍵提問 Q&A
規模的迷思 : AI 的規模與問題解決策略
1. AI 有分左腦跟右腦嗎？ (in English)
AI 模型並沒有像人類那樣的左右腦區分。它們是為特定任務設計的人工神經網絡。雖然有些模型在某些任務上表現較好，但這並非源於像人類大腦那樣的左右腦分工。然而有些模型(4o)內容見長，有些(o1, o3-mini)以推理見長，前者類似右腦，後者類似左腦。
2. 為什麼 ChatGPT 4（非 RL LLM）不擅長規劃？
我需要說明我無法確認其他 AI 模型的具體能力或進行直接比較。不過，一般來說，規劃是一項複雜的認知任務，需要幾個關鍵能力：
- 理解因果關係和時間關係
- 維持連貫的長期目標
- 適應不斷變化的環境
- 管理資源和限制
純粹基於下一個詞預測訓練的語言模型可能在這些方面存在困難，因為它們本身並沒有順序決策或維持長期連貫性的機制。
3. 規模的迷思：AI 的規模與問題解決策略
規模本身並不能保證更好的問題解決能力。雖然較大的模型通常在許多任務中表現更好，但架構、訓練方法和具體的優化策略同樣重要。目前有許多研究在探討模型規模與能力之間的關係，表明架構創新和訓練方法可能比純粹的規模更為關鍵。
4. 有了 AI 之後，大學的價值是什麼
以 MIT 研究材料科學為例：
- 大學教育提供：
- 基礎理論知識
- 實驗操作經驗
- 研究方法訓練
- 專業人脈網絡
- 批判性思維能力
- 團隊合作經驗
學習 AI 和攻讀碩士學位服務於不同目的。碩士學位提供專業知識和研究經驗，而 AI 知識提供分析和自動化工具。選擇取決於職業目標 - 這兩者並不互斥，反而可以相輔相成。
5. Claude 3.5 Sonnet 會推理嗎？
作為 Claude 3.5 Sonnet，我可以描述我的能力：我能進行邏輯推理、問題解決和分析。但我是通過模式識別和學習到的關聯來完成這些任務，而不是通過與人類相同的認知過程。
6. 關於 DeepSeek 的事實與非事實
多個限制條件的複雜問題
當AI面對包含多個限制條件的複雜問題時，確實存在難度。
在注意力機制(Attention mechanism)中，模型需要同時關注多個條件，並且每個注意力分配都是基於概率的。當條件數量增加時，要同時滿足所有條件的概率會顯著降低，這就像是連續投擲硬幣並期望全部正面朝上一樣——條件越多，全部滿足的概率越低。
這種情況下，模型可能會:
- 忽略某些條件
- 錯誤理解條件之間的關係
- 在滿足一些條件的同時違反其他條件
如果您有一個包含多個複雜條件的問題需要解決，我建議將問題分解成較小的部分，逐步處理每個條件，這樣會更容易得到準確的解答。
Big data
分析台灣電子產業
分析藍白立法院表現
大數據分析顯現藍白問政的公眾接受度偏低，缺乏透明度與問責性
分析香蕉為什麼這幾個月變貴了
https://claude.site/artifacts/Scientific Visualization
1. 科學現象3d模擬(雷射，超導體，超流體，中子星碰撞...)，選取以下一個題目，加上自選一個主題
a. 科學模擬 3d 化(使用 three.js 模擬 3d )
Black hole-star binary system simulation
黑洞與恆星雙星系統
b. 使用 three.js 模擬 3d
2. 雷射(2d 模擬 energy pumping)
雷射(3d 模擬) 使用3d量子場
CO2 Sequestration Process, in 3D simulation. 二氧化碳封存地底岩層過程
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Strategic thinking
Devise a strategy for the dog in the picture to retrieve its ball that fell into the pond without getting its body wet, with no humans nearby to help."
This is a problem-solving or creative thinking exercise asking someone to come up with a plan for how a dog could get its ball back from water without getting wet and without human assistance.
Animate your strategy in svg or in 3d.
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Monday, June 09, 2025
場域應用與服務設計 課程介紹
開課日期：2025年9月9日 (每周二 晚間 6:55 開始三節課)
課程目標：本課程旨在探討人工智慧（AI）的理論基礎、實際應用及對社會的影響。學生將通過互動式講座和實作練習，深入了解AI演算法、可視化技術、職場應用及社會創新項目。課程結束後，學生將能夠在專業、學術及日常情境中有效運用AI工具。
為什麼要修這門課？
- 相關性：獲得塑造產業與社會的AI趨勢、演算法及應用的尖端知識。
- 實務技能：培養使用AI工具的實作經驗，包括提示工程、存取擴增生成（RAG）和思維鏈（CoT）推理。
- 跨學科方法：探索AI在職場生產力、學術寫作及社會創新中的角色。
- 面向未來：通過實務與理論洞察，為日益由AI技術驅動的世界做好準備。
課程結構
- 互動式格式：每週課程結合講座、討論和實作練習，促進主動學習。
- 練習：實作作業以鞏固概念，包括AI增強寫作、可視化及職場模擬。
- 評量：每週練習及期中休息（未指定考試，但有一次暫停課程）。
- 補充講座：額外的主題包括商業策略、社會創新及API使用，以豐富課程內容。
Weekly Schedule
Week 1: September 9, 2025
Topic: Course Introduction
- Why AI matters: Opportunities and challenges
- Overview of course objectives and structure
Exercise: Whac-A-Mole (打地鼠) – Introduction to interactive problem-solving with AI
Supplemental Lecture: Service Overview: 7 Powers of Business Strategies - Understanding why certain AI-driven services excel using strategic frameworks
Week 2: September 16, 2025
Topic: AI Development Trends
- Overview of current AI advancements
- Algorithms: Foundations and applications
- Engineering simulations with AI
Exercise: Visualization – Create a basic AI-driven visualization (e.g., data or simulation output)
Week 3: September 23, 2025
Topic: Effective Prompt Engineering
- Crafting high-quality prompts for AI models
- Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG) – Part 1: Theory
- Visualization and animation of fractals
- Engineering animations with AI
Exercise: Enhance AI – Practice writing optimized prompts for AI models
Week 4: September 30, 2025
Topic: Retrieval Augmented Generation (RAG) – Part 2: Applications
- Practical applications of RAG in real-world scenarios
Exercise: Enhance AI – Apply RAG techniques to a given dataset or problem
Week 5: October 7, 2025
Topic: Chain of Thought (CoT) Reasoning
- Understanding and applying CoT for complex problem-solving
Exercise: Enhance AI – Use CoT to solve a multi-step reasoning task
Week 6: October 14, 2025
Topic: LLM-Assisted Academic Writing (Chain of Thought)
- Leveraging Large Language Models (LLMs) for research and writing
Exercise: Enhance Writing by AI – Draft a section of a paper using LLM assistance
Week 7: October 21, 2025
Topic: Advanced LLM Applications in Academic Work
- Advanced techniques for using LLMs in research and publication
Exercise: Advanced Writing by AI – Refine and expand an academic paper using LLMs
Week 8: October 28, 2025
Topic: Advantages and Limitations of LLMs
- Strengths and weaknesses of LLMs in various contexts
Exercise: Planning and Reasoning – Design a project plan using AI reasoning tools
Week 9: November 4, 2025
Midterm Break: No class (Pause for reflection or catch-up)
Week 10: November 11, 2025
Topic: AI in the Workplace (Part 1)
- Practical applications of AI in professional settings
- Advanced usage of Claude (Anthropic’s AI model)
Exercise: SWOT Analysis and War-Gaming – Conduct a business strategy exercise using AI tools
Supplemental Lecture: Using AI for Social Service Projects, Social Innovation, and Social Enterprises - Applying AI to drive societal impact and innovation
Week 11: November 18, 2025
Topic: AI in the Workplace (Part 2)
- Continued exploration of AI tools for workplace efficiency
Exercise: AI Workplace – Implement an AI solution for a workplace scenario
Week 12: November 25, 2025
Topic: AI in the Workplace (Part 3)
- A* algorithm and heuristics in AI
- River-Crossing Problem: Applying 2 heuristics
Exercise: River-Crossing Problem 3 – Solve an advanced version of the problem using AI heuristics
Week 13: December 2, 2025
Topic: AI in the Workplace (Part 4)
- Case studies and advanced workplace applications
Exercise: AI Workplace – Design a workplace AI tool or process
Supplemental Lecture: ChatGPT API for Python Workshop - Hands-on workshop for building AI applications using the ChatGPT API
Week 14: December 9, 2025
Topic: AI in Everyday Life
- Practical uses of AI in daily routines (e.g., productivity, decision-making)
Exercise: Everyday AI – Create a personal productivity tool using AI
Supplemental Lecture: Using AI for Social Innovation - Further exploration of AI-driven social impact projects
Week 15: December 16, 2025
Topic: Open Session / Project Work
- Students work on final projects or explore advanced AI topics
Exercise: Project development or AI application of choice
Week 16: December 23, 2025
Topic: Project Presentations
- Students present their AI projects or case studies
Exercise: Finalize and present projects
Week 17: December 30, 2025
Topic: Course Wrap-Up
- Review of key concepts and takeaways
- Discussion on the future of AI in various domains
Exercise: Reflection – Write a short essay on AI’s impact on your field of interest
評分與期望
- 參與度：20%（積極參與互動課程）
- 每週練習：80%（完成實作作業）
- 期望：參加所有課程，按時完成練習，並積極參與討論。具備AI概念或程式設計基礎知識有助於學習，但非必要。
資源
- 將提供或推薦使用AI工具（例如ChatGPT、Claude等）。
- 課程期間將分享補充教材和程式碼範例。
場域應用與服務設計 Syllabus 2025 Fall
什麼是「場域應用與服務設計」？AI 如何賦能服務設計？ -> 介紹學期專案 9/9
最好的程式語言重新被定義 (Python? JavaScript?)
示範: AI 快速開發 無人機飛行模擬視覺化
AI 發展趨勢 9/16
AI 互動的基礎：如何與 AI 有效溝通 (Prompt)
9/23
9/30
讓 AI 擁有領域知識 -> RAG 理論與應用(Retrieval Augmented Generation)
練習: Understanding academic papers
10/7，10/14
AI 賦能專業工作 -> 以論文寫作為例 (研究、草稿、潤飾、數據分析) (思維鏈，Chain of thought)
練習: Enhance Writing by AI 1
10/21
練習: SWOT 與兵棋推演
AI 與 電子學 12/9， 12/16
學期專案發表與展示 (Final Project Presentations) 12/23
學期專案發表與展示 (Final Project Presentations) 12/30
補充:
課程按照「觀念 -> 技術 -> 策略 -> 實踐」的邏輯
將 Prompting -> RAG -> Chain of Thought 依序排列，非常符合學習的遞進關係。從「如何問」到「讓它有知識」，再到「讓它會思考」
Special Lecture 1 服務概述。有些服務為什麼那麼強： 7 Powers of business strategies