Simulate Photosynthesis Process at Quantum Level
1.製作光合作用動畫
2. 光合作用的量子力學機制
(切換完整版課綱)
Unit 1: AI Computer Vision
CNN (Convolutional Neural Networks) Handwashing
YOLO (You Only Look Once) YOLOv7 list
ViT (Vision Transformers) wafer defects heat map comparison
VLM (Vision Language Models) nutrition analysis
HW#2 Understanding environments
HW#3 Obstacle detection
模擬失智行走與無人車避障
HW#6 Games for Health
Unit 7: AI輔助情感分析
Mental Health App 心理健康遊戲應用程式的臨床驗證
HW#7 諮商輔助
Unit 8: Vibe Coding (放鬆嘴程式)
Vibe Coding based on incomplete data
Vibe Coding by Reverse Engineering
HW#8
Unit 9: 百工用AI
AI醫療革命:過去三年的關鍵發展(2022-2025)(SVG)
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:
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。
渡河問題2 (statement) source 許元銘
Use Claude 3.7 standard mode to generate A* in Python to solve the River Crossing problem
Sonnet 3.7 or Sonnet 3.5 to gen code (no reasoning)
Gen python, run Python, animate (15-step solution)
it takes 15 steps. (thanks to the python code generated by Claude)
If you don't do Python, you can change the Python code you just generated to js. Run it in Claude.Use React to visualize the text results you just got. How to change to js code.
However, the change of language might occasionally go wrong. It is better to go Python directly.
another 15-step solution (A* in Python)
yet another 15-step (A* in Python)
one more 15-step (A* in Python)
last 15-step (A* in Python)
How about relaxing one of the constraints:
UI https://claude.site/artifacts/77be6638-c63f-4e87-9c44-af2604ea6e3c
Design https://claude.ai/share/a40c8e60-a42d-4c4a-961a-2488254e5884
人類溝通中非語言元素佔據了極大比重,包括情緒表達、肢體語言、
以經典的渡河問題為例,即使我們明確要求Claude使用A*演算法,AI並不總是完全按照指令執行。原因有幾點:
思維模式與內部邏輯:Claude有自己的推理方式,可能會根據問題特性選擇它認為更適合的解決方案,例如使用啟發式搜尋(heuristic)結合回溯法(backtracking)來解決限制滿足問題(CSP),而非嚴格遵循A*。
執行環境限制:即使Claude能生成Python實現的A*演算法,但在網頁環境中,它只能執行JavaScript,無法實際運行Python代碼來驗證結果。
概念層次vs程式層次:要求Claude在「思維層次」使用A*與要求它「用程式實現A*」是不同的。在思維層次上,Claude可能會融合多種解題策略而非純粹的A*。
當AI無法以推理模式解出問題時,我們可以「強迫」Claude使用A*思維來解決 - 引導AI按特定思路或洞見進行問題分析,即使不寫程式碼。這種方式能更好地引導AI的解題路徑。
這也突顯了與AI工具互動時的重要性 - 不只是給予指令,有時還需要適當引導其思考過程,才能獲得我們期望的解題方法和結果。當然很多時候,AI並不需要這樣的導引。
關於AI工具的基本行為模式與最佳化思考能力的差異。
確實,大多數AI工具在默認情況下會產出符合基本要求的解法,而非必然尋求最佳解。當您提供額外的洞察力或優化參數(如減少不必要的時間、路程等)時,AI便有機會重新評估並提供更優質的答案。
這種互動模式反映了人機協作的價值。AI會:
或者,AI可能會解釋演算法的本質(如A*算法需考量所有可能性),並感謝您指出原先解法的不足。
這種交流正是人機協作寫作的典範 — 人類提供創新思維與洞察,AI則運用其計算能力與知識庫來評估、實作並完善這些想法。
這觸及了人工智慧系統設計的深刻見解。允許機器犯錯、從錯誤中學習並回溯確實是一種強大的方法。
當我們分解複雜任務時,我們為系統創造了以下機會:
這類似於人類解決問題的方式 - 我們很少一次就把事情做對。我們能夠說「這行不通」並轉變方向的能力對我們的智能至關重要。
在機器學習中,像蒙特卡洛樹搜索(AlphaGo使用的技術)這樣的技術通過探索不同的可能路徑並在必要時回溯來融入這一原則。同樣,一些現代語言模型使用的方法可以在推理過程中重新審視並完善其思考。
A profound insight about AI system design. Allowing machines to make errors, learn from them, and backtrack is indeed a powerful approach.
When we decompose complex tasks, we create opportunities for systems to:
This is similar to how humans solve problems - we rarely get things right on the first try. Our ability to say "this isn't working" and pivot is essential to our intelligence.
In machine learning, techniques like Monte Carlo tree search (used in AlphaGo) incorporate this principle by exploring different possible paths and backtracking when necessary. Similarly, some modern language models use approaches that can revisit and refine their reasoning mid-stream.
Try smart search. Prompt Claude Sonnet 3.7, ChatGPT o1, Grok 3 Think to perform A* search
(s)
Solving the Thanksgiving Dinner Planning Problem with A* Search
Time Chart (Schedule)
(me)
Optimal
Plan by A* (animation)
Detailed Analysis of James's Decision at 2:00 PM (animation)
Sub optimal
Scheduling Parallelism in Plans problem (Eng) (from source)
Why non-reasoning LLM fails (source)
Claude Sonnet 3.5 illustration of solution (happens to be optimum)
What if Emily arrived at the airport at 4:30
Sonnet 3.5 illustration (attention bias occurs. some constraints forgotten)
ChatGPT o1 feasible (also optimum) at the first try. Solution space is tremendously limited.
What if Emily arrived at the airport at 2:30
Sonnet 3.5 illustration (attention bias occurs. some constraints forgotten)
ChatGPT o1 reasoning feasible outcome, optimized by human
Scheduling Parallelism in Plans problem (Eng) (from source)
Try smart search. Prompt Claude to generate A* search Algorithm
我將分享一篇關於處理現實世界排程問題的智慧代理式人工智慧論文。我不會著重於總結論文內容或解釋其數學原理,而是要帶各位了解如何運用當前可用的人工智慧工具來解決論文中的問題。
首先,我會展示為什麼 ChatGPT o1 的先進推理雖然能得出可行解,但無法獲得最佳解。接著,我會說明為什麼人工對程式的調整仍然很重要。最後,我將展示如何實現平行運算,以及如何實現智慧代理式人工智慧。