「數位共生工程師」

Cyborg vs. 「數位共生工程師」(Digital Symbiotic Engineer)

因為以後每個行業的專家（X師）都會需要AI,正如我們現在各行各業都需要電腦手機，所以我稱之為數位共生，就像我們需要腸道細菌跟我們共生，消化系統才能運作，細菌同時分享了我們吃進去的食物，維持了生命，互利共生。

三個挑戰

 Given 19, 36, 55, 7, can you give an equation that equals 622?

AI 可以用來協助心理諮商嗎

晚餐接機大作戰(半導體廠製程排程)

HW#1

 如何發布 How to publish ChatGPT and Claude.

課堂練習 

使用 Claude Sonnet 3.5 

使用 ChatGPT 4o, o1

使用 Gemini 2.0 Flash

AI 推理：計算面積 **

Illustrations **

為文字說明製作插圖

為程式製作插圖

程式 -- 插圖 (3.2.7)

Deadline: 

Initial: today before class ends

Complete: This Saturday

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AI 的關鍵提問 Q&A

想想看 (in English)

  AI 有分左腦跟右腦嗎

為什麼 ChatGPT 4o ( non-RL LLM) 不擅長規劃 (source paper)

規模的迷思 : AI 的規模與問題解決策略

有了 AI 之後，大學的價值是甚麼(MIT 研究材料科學的例子，學習AI和讀碩士孰輕孰重)

Claude Sonnet 3.5 會推理嗎?還是 Pure LLM

關於DeepSeek 的事實與非事實

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

What AI can do for students like you

以下是給學生的

在未來AI 世代，在張老師的課程中，我們會一起來學：

使用AI 協助閱讀英文文獻

如何使用AI 協助撰寫文獻整理報告*

如何使用AI 協助撰寫小論文

如何使用AI 繪製工程圖，為你的程式，論文，報告加分

如何使用AI 尋找研究新點子 (demo)

如何使用 AI 協助開發並且優化軟體程式（引言）*

AI 推理：計算面積

Find Area 

o1

Sonnet 3.5

 

開場

 Opening Remarks:

現在進行式: 世界正在快速改變

• Karpathy
• Claude.ai Sonnet 3.5 Artifact
• WSJ News May 20, 2024
• 為什麼軟體工程師職缺縮小
• 律師事務所助理職缺縮小

軟體工程師的工作

• 流程 (電子商務，ATM，報名系統，...)
• 演算法 (汽車導航，猜你也喜歡，...)

演算法 - CPU

AI 的前世今生

今日 AI 的運作   - GPU / NPU     

人類行為 - 直覺，經驗 - AI 類神經網路     

                - 流程，規劃，推理 - Agentic  AI，Reasoning AI

類神經網路：模仿人類大腦，表現類似人類的行為（視覺，聽覺，解決問題，…但跟人一樣會犯錯，從犯錯中學習是很重要的學習方式）

類神經網路：深度學習，CNN, LLM, …  

 洞察，直覺

（相對論，橋樑最大應力集中點）

補充:

人 vs. AI

智慧 - 智人  

IQ

EQ

…

 失智老人走路，喝水，卻可能忘記兒女小時候情景

痛，冷熱，香，辣，看，聽，...

悲傷，憂鬱，快樂，憤怒

海馬核

密佈全身的身經

情緒與生命演化

地球生命演化

魚 400,000,000 年

兩棲 300,000,000

恐龍 200,000,000

哺乳類  56,000,000

直立人 2,000,000

智人 200,000

語言的演化

AI無人機控制

 飛行位置

飛行程式(Python)