深度學習
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是不是也曾有過這種經驗？在書桌前熬了整夜，腦袋卻感覺像一團漿糊？那種努力與回報不成正比的無力感，羊羹我也確實經歷過。與其不斷責備自己不夠專心，或許我們該回頭看看大腦是不是正用疲勞發出求救信號告訴我們用錯了方法。想和大家一起聊聊如何看懂這些信號，找到那把能讓學習事半功倍的鑰匙，讓努力真正有所回報。
2025/10/24
科學就生心理的研究結論：專注力每小時只有最多15分鐘 其他時間都是分心和有旁騖的 甚至放空和發呆都是生心理一再的循環。
因此如果學校一節課50分鐘 有2/3其實是效率極低甚或為零。（單一學生計算）
大腦對單一事物也會疲倦和麻木 舉個例：練習把字端正認真的寫幾次 會出現開始不認得寫出的字。
在斜槓文化盛行的時代，過度追求廣度可能稀釋專業。本文探討「樣樣通，樣樣鬆」的職涯隱憂，並提出「聚焦複利效應」的重要性，強調透過深度累積，才能建立「不可取代」的專業價值，抵抗焦慮，並在市場中脫穎而出。
我們或許都曾陷入一種「窮忙」的學習狀態，以為花了時間就等於有效。羊羹我也曾埋首於漂亮的筆記與畫滿的重點，卻換來空虛的成果。後來才發現，學習的關鍵不在於努力的時長，而在於「投報率」。有些方法是安慰劑，有些則是能撬動全局的槓桿，分辨兩者，是我們用更少時間學得更好的第一步。
我們在學習路上，或許都曾有過一種無力感：明明下了苦功，知識卻總像抓不住的沙。羊羹我對英文就有這種「無根浮萍」的疏離感，反而後來學的語言感覺更踏實。這奇特的差異，讓我發現記憶真正的「根」，或許不在於記憶力本身，而是深藏於知識的內在邏輯與我們思維模式產生共鳴的那一瞬間。
很多人大概都有過類似的經驗，玩遊戲能廢寢忘食，面對學習卻總是力不從心，這讓羊羹我思考了很久，專注力與學習的本質究竟是什麼？後來才發現，多數人包括過去的自己，都習慣用「快劍」般的淺層記憶去應付世界，導致知識像漏水的桶子不斷流失。
AI 的「黑盒子問題」已成為高風險決策下的倫理危機。本文深入探討神經網路為何難以理解，並介紹 LIME、SHAP 等前沿的「可解釋AI」技術。我們將解析歐盟 AI 法案等監管框架，最終探討如何在追求強大 AI 的同時，透過建立信任與問責制，確保人類掌握最終的理解鑰匙。
我們似乎都困在一種資訊焦慮裡，不斷收藏卻難以吸收。羊羹我過去也一樣，直到發現學習的關鍵不在於囤積，而在於建立一套能將資訊轉化為智慧的個人系統。這套方法不追求快，而是追求對，讓我們能真正從「知道」走向「做到」，把過去那些零散的知識點滴，親手打造成一座屬於自己的、生機盎然的智慧花園。
1/5快思慢想
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▷ RNN、LSTM 與 Transformer：突破框架的思考方式
在 AI 領域中，隨著自然語言處理的需求加劇，以及在硬體算力提升與大數據時代的到來，處理「序列」關係的神經網路模型也隨之逐步演進。
