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機器學習
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超越「買」與「建」你的AI採購策略需要第三個選項
「應該自建還是外購？」這個問題困擾了技術領導者數十年。但在AI時代，這種非此即彼的思維方式已經顯得危險且不合時宜。如今，企業平均同時推進十個AI計劃，其中43%的企業同時運行五到十個——在這樣的規模下，採購策略一旦失誤，代價前所未有地高昂。
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企業架構師的AI採購價值指南
我接觸到的大多數企業，在AI上的投入比以往任何時候都多，但換來的清晰度卻越來越少。預算已經批了，供應商在四處遊說，高管的簡報裡滿是「轉型」二字。然而表象之下，同一個令人不安的現實不斷浮現：數據沒有準備好、平台沒有準備好、用例也不夠成熟到可以規模化。
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為何企業社會責任與永續發展對現代企業至關重要
在當今複雜的商業環境中，企業已不再只因財務表現而受到評價。利害關係人日益期望組織能夠負責任地經營，妥善管理其對環境與社會的影響，並展現高度的道德領導力。因此，企業社會責任（CSR）與永續發展已從邊緣性活動，轉變為長期企業策略與價值創造的核心支柱。
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理論、危機與企業存在的目的
企業管治在過去數十年間隨着經濟轉變、企業倒閉，以及對現代公司目的的辯論而不斷演進。從本質上看，企業管治關注企業如何被指導與監督，特別是管理層、股東與其他持份者之間權力如何分配與運用。此領域建立在不同理論的基礎上，各自突顯管治的不同維度。這些理論有時看似互相矛盾，但實際上更像是針對同一核心問題的多重視角：如何確保企業的管理者能以企業、所有者及社會的最大利益行事。
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學習使用 Azure AI Foundry 建構 Agentic 應用程式
對一位解決方案架構師來說，使用 Azure AI Foundry 來建構 agentic 應用程式，就像踏入一個全新的世界。這是一個龐大的承諾——一整套可用於建立、部署與管理 AI 代理的生態系統，能在企業規模下運作，但同時也需要我們重新思考如何設計架構、規劃採用方式，以及整合安全與治理。來自傳統解決方案設計背景的我，很快就發現，用正確的框架來面對這個領域會帶來完全不同的效果。
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如何在這個不總是公平的世界中學會領導、影響他人與推動改變
上週日，我站在新加坡國立大學的舞台上，從NUS-ISS領取了我的科技碩士（數字領導）。那一刻不僅象徵著學術上的成就，更是我作為一位領導者、系統架構師，以及在這個複雜世界中努力帶來實質改變的個人，所經歷的一段深刻旅程的見證。
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當我們擁抱失敗，才能走向成功與個人成長
在這個對成功近乎痴迷的世界裡，我們鮮少停下腳步去看見、甚至尊重失敗。然而，失敗並不是敵人，它是最偉大的老師。如果社會不提供重新出發的機會，不只是讓人失去復原的機會，更會在心中種下恐懼——害怕做錯決定、害怕自己不夠好、害怕被遠遠拋在後頭。
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生成式人工智慧的基本概念
作為一位解決方案架構師，我正在探索生成式人工智慧（Generative AI）與大型語言模型（LLMs）這個迷人的領域，期間接觸了許多一開始讓人難以理解的技術術語。這篇部落格將這些概念拆解為簡單易懂的解釋，幫助對現代 AI 感興趣的非技術讀者理解它是如何運作的。
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什麼是 AI Agents？它們如何運作，以及為什麼是人工智慧的未來
從火的發現到飛行的實現，人類歷程一直是為了發明工具來擴展自身能力。在人工智慧的時代，我們正打造比過去任何工具更強大的東西：能夠行動、推理、適應與學習的智慧代理。歡迎來到 AI Agents 的時代。
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如何找回你的時間，活出更充實的人生
你早上醒來，一整天忙個不停，任務接著任務，卻總覺得自己落後了一步。事實是，人生並不只是做得更多，而是做對的事情。很多人以為成功來自於更努力、更長時間、更快節奏的工作。但真正的成功，是當你掌握了自己的時間，選擇將它花在那些帶來意義、能量和成長的事情上。
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蒙地卡羅方法 - 從統計學到智慧型 AI 智能代理
蒙地卡羅方法（Monte Carlo Method） 是計算與統計領域中最強大且用途廣泛的工具之一。雖然它的名字讓人聯想到賭場策略，但其實這是一套嚴謹且極具實用性的隨機模擬方法，用來解決各種複雜問題。本文將介紹什麼是蒙地卡羅方法、它為何如此重要，以及它在遊戲人工智慧（如蒙地卡羅樹搜尋）與智慧代理中的應用。
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認識 MCP（模型上下文協議）- 什麼是 MCP、如何運作，以及它的重要性
在快速發展的人工智慧（AI）與大型語言模型（LLM）領域中，上下文管理成為打造更聰明、更高效、更可靠應用程式的關鍵。這時候，\\MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）\\登場，它是一項協助開發人員與系統定義、組織並控制傳遞至 AI 模型之上下文的協議。本文將探討 MCP 是什麼、如何運作，並透過實際案例來說明其價值。
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Vibe Coding - AI加速軟體開發的新時代
軟體開發正在經歷一場重大轉變。隨著大型語言模型（LLMs）的興起，開發者正在採用一種名為 Vibe Coding 的新方法論——這是一種以對話和迭代為核心，讓AI在將想法轉化為可運作軟體過程中扮演關鍵角色的開發方式。本質上，Vibe Coding 強調邏輯規劃、活用AI框架、持續除錯、建立檢查點，以及向AI工具提供明確上下文。它聚焦於速度、實驗性與AI與人類之間的協作。
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使用 Hugging Face smolagents 建立程式代理人
在快速演進的 AI 世界中，代理人（Agents） 成為最令人興奮的前沿領域之一。多虧了 Hugging Face 的 smolagents，現在建立專業化、安全且功能強大的程式代理人變得前所未有地簡單。在本文中，我們將探索代理人發展歷程、學習如何建立程式代理人、討論安全執行策略、了解如何監控與評估代理人，最後設計一個深入研究型的代理人。
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LangSmith - 建立過程中的可視性與追蹤
隨著LLM（大規模語言模型）驅動的應用程式越來越複雜，了解系統背後的運作變得至關重要——這不僅對調試至關重要，還有助於持續優化和確保系統可靠性。在這方面，LangSmith發揮了重要作用，為開發者提供了強大的工具來追蹤、可視化和調試其AI工作流程。
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使用 LangChain - 從基礎提示到自主代理
隨著大型語言模型（LLMs）如 OpenAI 的 GPT-4 持續演進，讓它們更容易使用與整合到真實世界應用中的框架與技術也不斷推進。不論你是在打造聊天機器人、自動化文件分析，或是創建能推理與使用工具的智能代理，理解如何與 LLM 互動都是關鍵。這篇文章會帶你從基礎開始，使用 OpenAI API 和 LangChain，逐步深入到模組化、結構化，甚至可以平行作業的鏈式功能。
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專家混合技術在大型語言模型中的應用
大型語言模型（LLMs）的快速發展為人工智慧帶來了前所未有的能力，但也引入了計算成本、可擴展性和效率方面的重大挑戰。專家混合技術（Mixture of Experts，MoE）架構作為解決這些挑戰的突破性方案，使LLMs能夠在保持高性能的同時有效地擴展。本篇文章將探討MoE的概念、運作方式、優勢及其面臨的挑戰。
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大型語言模型（LLM）中的自注意力機制
自注意力（Self-Attention）是現代機器學習的核心技術，尤其是在像 GPT、BERT 和其他基於 Transformer 的大型語言模型（LLM）架構中。它能夠動態地衡量輸入序列中不同元素的重要性，徹底改變了自然語言處理（NLP）以及計算機視覺和推薦系統等領域。然而，隨著 LLM 的擴展以處理越來越長的序列，稀疏注意力（Sparse Attention）和環狀注意力（Ring…
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了解來自人類反饋的強化學習（RLHF）
來自人類反饋的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback，簡稱 RLHF）是一種強大的機器學習技術，旨在使人工智慧（AI）系統更好地符合人類偏好。透過在訓練過程中整合人類反饋，RLHF 成為微調大型語言模型（LLMs）的核心方法，例如 GPT-4 和 Claude，使它們能生成更準確、有用且符合上下文的輸出。
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LM 推理 - 優化延遲、吞吐量與可擴展性
部署大型語言模型（LLMs）進行推理是一項複雜但回報豐厚的任務，需要在性能、成本和可擴展性之間取得平衡。優化和調整 LLM 推理系統涉及理解權衡、選擇合適的工具以及利用 NVIDIA 的先進技術，例如 TensorRT-LLM、Triton Inference Server 和 NVIDIA Inference Microservices (NIM)。本指南將探索高效 LLM 部署的關鍵技術和策略。
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編程能教導孩子可持續性和良好價值觀嗎?
我們能通過編程教導孩子良好的價值觀，例如可持續性嗎？在這個數位化日益普及的世界中，編程已成為未來的重要技能。它不僅被視為一項技術工具，還被認為是一種教授孩子更廣泛生活技能的方法，例如解決問題、創造力和協作。一些教育工作者和研究人員甚至認為，編程可以用來灌輸良好的價值觀，如可持續性、同理心或社會責任。儘管這個想法充滿希望且具有一定的價值，但也存在一些挑戰，表明編程可能不是灌輸這些價值觀的理想媒介。
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Amazon SageMaker - 加速雲端機器學習
Amazon SageMaker 是 AWS 提供的全託管機器學習（ML）服務，使數據科學家和開發人員能夠快速高效地構建、訓練和部署 ML 模型。它消除了設置基礎設施的繁重工作，讓組織專注於創新。通過一整套數據準備、模型開發和治理工具，SageMaker 提供了一個專為可擴展性和易用性設計的端到端 ML 工作流。
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Amazon Bedrock - 釋放企業級生成式 AI 的力量
生成式 AI 正在迅速改變各行各業，使企業能夠自動化內容創建、提升客戶體驗並大幅提高運營效率。然而，開發和部署 AI 應用程式通常需要龐大的計算資源、高度的技術專業知識以及嚴格的數據治理策略。
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選擇哪種可觀察性工具？Coralogix vs. Dynatrace vs. ELK
隨著企業擴展其雲端基礎設施，日誌、指標和追蹤數據的產生量呈指數級增長。可觀察性平台幫助高效管理這些數據，提供系統性能、安全性和故障排除的深入見解。在眾多領先解決方案中，Coralogix、Dynatrace 和 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 各自提供了適合不同使用場景的獨特功能。
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在您的業務中實施人工智慧解決方案的倫理考量
在當今世界，人工智慧（AI）正在通過增強決策、流程自動化和發掘新商業機會來改變各行業。然而，隨著AI逐漸融入我們的生活和工作，倫理考量必須成為任何AI實施的核心。在這篇文章中，我們將探討企業在部署AI解決方案時面臨的關鍵倫理挑戰，以及為何解決這些挑戰對於長期成功至關重要。
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瞭解 Kubernetes 中的日誌記錄 - 從容器到節點
日誌記錄是監控和維護應用程式的重要組成部分，尤其是在像 Kubernetes 這樣複雜的環境中。日誌能夠提供應用程式行為的寶貴見解，有助於識別錯誤、性能問題和安全威脅。然而，由於 Kubernetes 平台的動態和分散式特性，日誌記錄面臨著諸多挑戰。本篇文章將解釋 Kubernetes 中日誌的來源、日誌收集器的重要性，並比較 Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights…
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最大化效率與協作：如何有效管理自由職業者
在當今快速變化的工作環境中，企業越來越多地依賴自由職業者來補充全職員工的工作。這一轉變提供了靈活性、專業知識及成本效益，但同時也引發了關鍵問題：什麼時候應該聘用自由職業者而不是全職員工？如何將這些角色整合以最大化效率？企業又如何確保自由職業者與其戰略目標保持一致並對公司做出有意義的貢獻？
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利用人工智慧工具提升軟體工程效能
隨著軟體開發的持續進化，各大公司越來越多地採用人工智慧（AI）工具來提高生產力並解決人力資源挑戰。在這場變革的核心是 AI 驅動的程式碼補全工具的整合，其能夠顯著提升軟體工程師的工作效率。這些工具能讓工程師撰寫自然語言的程式描述，AI 則會提供多種程式碼建議。工程師選擇並改良這些建議後，能節省時間並專注於更複雜的問題解決。
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為2030年改變解決方案架構師角色
隨著我們展望2030年，金融科技領域的解決方案架構師角色將因快速的技術進步和不斷變化的業務需求而發生深刻變化。向全球思維方式的轉變、為股東創造價值，以及確保在實踐中落實策略（即“使理論付諸實踐”）將比以往更為重要。本篇文章探討了解決方案架構師角色將如何演變、如何重新設計以促進增長，以及在這一新環境中需要具備的技能。
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人工智能時代 - 人工智能未來洞見
人工智能（AI）已經從一個小眾的學術學科迅速發展成為重塑行業和社會的強大力量。隨著人工智能的不斷進步，未來幾年內預計將主導這一領域的幾個關鍵趨勢，對各個行業及整個世界產生深遠的影響。
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使用人工智慧提升團隊學習與客戶洞察力
在當今快速變化的商業環境中，了解客戶行為和偏好對於成功至關重要。為了獲得這些見解，許多公司正在轉向使用人工智慧驅動的客戶洞察工具。這些工具利用機器學習來分析客戶數據、預測趨勢，並提供可操作的見解，以改變行銷策略並提高客戶滿意度。然而，成功實施此類工具需要個人和團隊層面的學習。本篇文章探討了需要在個人和團隊層面解決的學習關鍵點，如何利用技術增強團隊學習，以及可能出現的挑戰及應對策略。
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LlamaIndex 框架 - 增強上下文的大型語言模型應用
在人工智能快速變化的領域中，簡化和增強大型語言模型（LLM）應用程序開發的框架是非常寶貴的。在這些框架中，LlamaIndex 以其強大且靈活的方法脫穎而出，旨在構建增強上下文的大型語言模型解決方案。這篇博客文章深入探討了 LlamaIndex 框架，突出了其原則、功能以及它與其他框架如 LangChain 的比較。
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LangChain - 一個用於 LLM 驅動應用程序的框架
LangChain 是一個革命性的框架，旨在簡化由大型語言模型 (LLM) 驅動的應用程序的開發和部署。憑藉一套強大的開源庫和工具，LangChain 覆蓋了 LLM 應用程序生命周期的所有階段，成為開發者中的最愛。儘管對其複雜性有一些批評，但其受歡迎程度無可否認，在 GitHub 上擁有超過 80,000 顆星。這篇文章深入探討了 LangChain 的各個模塊和功能，強調了其轉變 LLM 驅動應用程序的潛力。
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探索生成對抗網路（GANs）- 無監督深度學習的力量
生成對抗網路，常被稱為GANs，自2014年由Ian Goodfellow和他的同事發明以來，已經顛覆了無監督深度學習領域。Yann LeCun形容為"過去十年中人工智慧最激動人心的想法"的GANs，在各種領域取得了重要進展，為複雜問題提供了創新的解決方案。
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擁抱數字雙生技術 - 關鍵考慮因素，挑戰，和關鍵促成因素
數位雙生技術已成為各行業轉型的推動力，它提供了一種虛擬的物理系統表現，使用實時數據來模擬性能，行為和互動。本部落格文章詳述了採用數字雙生技術的考慮因素，其實施的相關挑戰，以及推動其成功的關鍵促成因素。
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將以下文本翻譯為繁體中文：通過量化和分佈式訓練最小化GPU RAM並橫向擴展模型訓練
在機器學習中訓練多十億參數的模型帶來了顯著的挑戰，尤其是對GPU內存限制的挑戰。一個單獨的NVIDIA A100或H100 GPU，擁有的80GB的GPU RAM，常常在處理32位完全精細模型時難以應對。這篇博客將深入探討兩種強大的技術來克服這些挑戰：量化和分佈式訓練。
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基於變壓器的基礎模型類型
基於變壓器的基礎模型已經革新了自然語言處理（NLP），並分為三種主要類型：只有編碼器，只有解碼器，和編碼器-解碼器模型。每種類型都使用特定的目標函數進行訓練，並適合不同類型的生成任務。讓我們深入了解每個變體，以及它們的獨特特性和應用。
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人物角色的力量以及「我們如何可能」問題在以用戶為中心的設計中的重要性
在我最近的項目中，對我產生深深共鳴的兩個概念是創建人物角色和使用「我們如何可能」的問題。這些概念在塑造一種直接解決我們客戶挑戰和需求的以用戶為中心的方法中證明是至關重要的。
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為何營運計劃失敗 - 團隊思考和假設的風險
上週我去越南出差，當我拜訪客戶時有了一些反思。在任何組織中，策略規劃都對成功至關重要。想像一種情境，一個領導者召集關鍵人員和頂級規劃者為來年為營運制定計畫。這些人共享相同的環境，接受類似的訓練，並在等級架構內有相同的經驗。當他們集結時，過程看起來無縫：決定符合他們認為領導者想要的，高層人員建議的，以及每個人對組織及其營運環境的共同“認知”。計劃草擬、批准並執行。然而，它失敗了。
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理解LoRA - 在高效機器學習中適用的低階調適
在不斷演進的機器學習景觀中，尋求更有效的訓練方法的追求是不斷的。引起關注的創新之一就是低階調適（LoRA）。這種技術提出了一種巧妙的方式，通過將模型的權重矩陣分解為更小，更易於管理的組件來優化訓練過程。在這篇文章中，我們將深入了解LoRA的運作方式，其好處和潛在應用。
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龍貓級數法則 - 優化模型和數據集大小以實現高效的機器學習
在快速發展的機器學習領域中，一個持久的挑戰是平衡模型的複雜性和數據集的大小以實現最佳效能。在理解這種平衡的突破性了解是由龍貓級數法則提供的，該法則對模型參數和訓練數據量之間的相互作用提供了寶貴的見解。這篇博客文章深入探討了這些法則，他們的認識，以及他們如何適用於提高機器學習模型的效率。
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理解大語言模型中的變壓器架構
在不斷發展的人工智能領域中，語言模型已成為現代技術進步的基石。像GPT-3這樣的大型語言模型(LLMs)不僅捕獲了公眾的想像力，還根本改變了我們與機器交互的方式。在這些模型的核心是一種創新的結構，稱為變壓器架構，它革命性地改變了機器理解和產生人類語言的方式。
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為Python Flask Server建立Docker映像檔 - 一步一步指導
為Python Flask應用程序創建Docker映像可以簡化部署，並確保在各種環境中保持一致性。 Docker將應用程序及其依賴關系封裝到一個可以移動的容器中。在這篇博客文章中，我們將逐步介紹如何為一個簡單的Python Flask服務器建立Docker映像。
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探索檢索增強生成（RAG）
在迅速發展的人工智能世界中，最讓人興奮的發展之一就是檢索增強生成（RAG）的出現。RAG是一種新穎的方法，結合了語言模型的威力和從大量文本中檢索相關資訊的能力。這種融合使AI模型能夠生成更準確、信息豐富並且具有脈絡相關性的回應。
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我如何學習並準備AWS認證考試
作為一位已踏上獲取多個AWS認證的旅程的人，我想分享我的經驗以及有效準備這些考試的策略。無論您剛剛起步還是正在尋求增加您的認證證書，這裡有一些深入見解和提示，可以在您的旅程中幫助您。
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我們的未來是AI - 選擇你想與之共度一生的伴侶
人工智慧（AI）不僅僅是一種短暫的趨勢；它是一種改變我們生活各種方面的變革力量，從醫療和農業到社會照顧等等。但是，當我們站在這個十字路口時，思考我們想要接受哪種AI未來是至關重要的。本文深入探討了選擇與我們的價值觀和需求相符的AI的重要考慮因素。
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微軟 Fabric - 在 AI 時代革新數據分析
在今天的快節奏數位世界中，數據是 AI 的命脈，數據和 AI 工具的景象廣大，如 Hadoop、MapReduce、Spark 等等。作為首席信息官，你最不希望的就是變成首席集成官，不斷地操縱著多種工具和系統。微軟 Fabric 的出現，是一種革命性的解決方案，旨在簡化和統一 AI 時代的數據分析。
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理解Bootstrap Aggregation與隨機森林
在機器學習的世界中，有許多技術和算法可以強化預測模型和數據分析。其中兩種強大的方法就是Bootstrap Aggregation，通常被稱為Bagging，以及隨機森林。這兩種技術因其穩健性以及能夠提高機器學習模型的精確性和穩定性而被廣泛使用。
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PostgreSQL與Oracle資料庫 - 為何開源軟體占優勢
在資料庫的世界中，選擇專有軟體或開源軟體可以顯著影響公司的生產力、創新和財務底線。PostgreSQL和Oracle是最受歡迎的資料庫管理系統，但對於那些對開源軟體有強烈偏好的人來說，PostgreSQL是明顯的贏家。在這篇博客文章中，我們將探討PostgreSQL優於Oracle的優點，以及為何它應該是尋求成本效益和靈活解決方案的企業的資料庫首選。
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解釋 JSON 網路令牌 (JWT) - 一種安全且多功能的認證機制
在迅速演變的網路開發世界中，需要強大且安全的認證機制變得至關重要。JSON Web Tokens (JWT)已成為一種流行的解決方案，徹底改變了應用程式處理用戶認證的方式。在此博客文章中，我們將深入探討JWT的世界，探索它們的架構、好處、使用案例，以及最佳實踐方法。
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探索運營的輔助智能（AIOps）
在今天的數位時代，運營的複雜性和規模已經顯著提高，這讓組織在有效管理和解決問題上面臨著挑戰。運營的輔助智能（AIOps）作為一種有前途的解決方案出現，結合大數據分析、機器學習和自動化，以幫助運營團隊理解大量數據，提高運營效率。GAN託在2016年首次提出AIOps，它具有改變企業處理運營的方式的潛力，提供洞察力、自動化任務，以及預測和防止問題。
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與ChatGPT一起思考未來
最近，我一直在思考ChatGPT和人工智能（AI）在工作未來中的角色。由於技術進步和社會變遷，這個概念總是在不斷變化，持續改變我們的工作景觀。COVID-19大流行加速了一些趨勢，如自動化，同時引入新的挑戰，促使我們重新考慮我們將來如何工作。
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Introducing Amazon Web Services (AWS)
Hello everyone, my name is Victor Leung and I am an AWS community builder. In this article, I would like to introduce Amazon Web Service (AWS). You may be wondering, what is AWS? It is the world's most comprehensive and…
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理解服務網格和 Istio
作為一名軟體開發人員，我有時會覺得基礎設施網路相當混淆。在這篇文章中，我將更深入地理解服務網格和 Istio。服務網格是一個專門負責處理服務與服務通信的基礎設施層。它確保請求通過組成現代雲原生應用程序的複雜服務拓撲的可靠傳遞。
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別怕，我的導師在這裡。
你是否對在群眾前演講有恐懼？我有。這就是我會加入Toastmasters—為了練習更多和努力克服我的恐懼。在一場社交活動中，我有幸遇到了Ernest Chen，並向他請教。多得他慷慨接納我為他的學生，我今天才能寫到這個主題。
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對於社交互動感到疲憊不堪
社交互動經常讓我，一個內向者，感到疲憊不堪。最後一次經歷這種情況是在一個與朋友們共度的告別派對上。主辦者要求每個人帶一些食物來分享，所以我選擇了法式長包和各種酒類，如伏特加和湛藍，肯莫爾威士忌，還有姜汁汽水。我選擇這些西式的項目以便突出自己，但它們在派對結束時仍未被觸及。這讓我懷疑我是否應該為不符合香港文化規範而感到羞愧，那裡的人通常更愛中國食物。
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解釋 Angular 錯誤：'Expression Changed After It Has Been Checked'
這個錯誤的根本原因在於Angular的變更檢測機制。每次操作後，Angular都會將用於該操作的值存儲在組件視圖的 oldValues 屬性中。一旦所有組件都已經檢查過，Angular就會啟動下一個摘要週期。但是，它不進行操作，而是將當前值與上一個週期存儲的值進行比較。
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使用Node.js讀取大型檔案
我最近面臨了分析由日誌文件組成的大數據集的任務。當我試圖在Excel中打開這個文件時，我的筆記本電腦簡直凍結了。鑑於可用工具的限制，我決定使用Node.js腳本解析該文件。
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在 macOS 上安裝 Jupyter Notebook
首先，訪問 Anaconda 網站以下載安裝程式：https://www.anaconda.com/products/distribution
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使用PredictionIO的啤酒推薦引擎
在我們的Hack Reactor論文計畫中，我構建了一個使用PredictionIO作為啤酒推薦引擎的機器學習服務器。廣義地說，該應用基於兩個主要策略：
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