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過往期數點這
我是 ihower，這一期推薦一些科普性質、工程師使用 ChatGPT 的心得文章。
片長18分鐘的生成式 AI 概論，介紹了 GenAI 是什麼、基本原理、AI 時代的心態等等，是非常棒的入門科普影片，插圖動畫非常讚，推薦給所有人。
作者 Henrik Kniberg 也蠻眼熟的，十幾年前看過他的 Scrum and XP from the Trenches 書，是入門 Scrum 和 XP 非常棒的入門書。
👍Prompt from 0 to 1 in 30 minutes 入門投影片
簡光正的入門 ChatGPT 簡報，非常適合初學者，是公司內推廣 AI 的必推薦內容。
🎯What I learned from looking at 900 most popular open source AI tools
Chip Huyen 分析了 Github 上 900 個 AI 相關的開源專案，分類出一個 AI Stack:
* Infrastructure 基礎設施
* Model development 模型開發
* Application development 應用開發
* Applications 應用軟體
本電子報(以及我的課程)的定位主要就是在 Application development 這一層。
🚧How I Won Singapore’s GPT-4 Prompt Engineering Competition
作者分享他如何贏得新加坡的提示工程競賽，例如 CO-STAR framework 提示架構、使用分隔符號分段或 XML、如何使用 System Prompt、何時使用 Advanced Data Analysis 進行資料分析等等。
👊How I use ChatGPT daily (scientist/coder perspective)
作者是前 Google 工程師，現在是 NVIDIA 的研究員，這是他樸實的科學家和工程師使用經驗分享。
例如拿來寫 command line 指令、寫小 code script、寫 regular expressions、改寫程式碼、製作 LaTeX、文字工作、幫助學習、圖像生成、頭腦風暴、知識庫等等，替代了很多原先使用 Google 的場景。
🍭LLMs and programming in the first days of 2024
Antirez 是知名資料庫 Redis 的創辦人，這是他大量使用 LLMs 加速程式設計的經驗。
* 實用性: 可以不用浪費精神能量在不值得努力的事情上，例如搜尋無趣的文件(又噴了 Google 越來越難用了)、學習過於複雜的 API、寫一些用過就丟的程式碼等等
* 局限性: 在系統程式設計和演算法場景，仍有不足
總之，拒絕使用 LLMs 是不明智的，我們應該學會如何向 LLMs 提出好的問題，這將是基本技能。
一些重複性高的程式設計工作將被取代，程式設計師需要思考自己的定位。
更何況， 大部分現今的程式設計都是在稍微不同的形式中重複著相同的東西。其實並不需要高度的推理能力。
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最後，我的下一次實體班開課是和生成式 AI 年會合作，會在生成式 AI 週有一整天的工作坊，歡迎報名參加。
