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Oxford’s AI技術解說 (中英對照)

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這份論文叫作《 基礎模型知道如何推理,思考模型只是學會了時機 》(Base Models Know How to Reason, Thinking Models Learn When)。 基礎模型已經擁有推理能力,專家模型只是學會了“何時”使用它。  序章:內力深厚,卻未出招 Prologue: Deep Inner Power, Yet No Moves 在AI的江湖中,基礎模型就像一位閉關多年的武林高手。它在預訓練階段已經習得無數招式——也就是推理的核心知識與模式。 但它的內力雖深,卻未曾真正出招。為什麼?因為它還沒打通任督二脈。 In the realm of AI, a foundation model resembles a martial arts master who has trained in solitude. Through pretraining, it has absorbed countless techniques—core reasoning patterns and knowledge. Yet despite its immense inner power, it doesn’t know when or how to strike. Why? Because its meridians remain blocked. 心法口訣:引導即開關 The Secret Manual: Prompting as the Activation Switch 牛津大學的研究指出,我們無需改變模型的權重(不動筋骨),只要給它一本「心法口訣」——也就是精心設計的Prompt,就能喚醒它沉睡的推理能力。 Oxford’s research reveals that we don’t need to alter the model’s weights (its bones and muscles). Instead, by offering it a “secret manual”—a well-crafted prompt—we can awaken its dormant reasoning power.   Chain-of-Thought Prompting :拆招成式,內力外顯 Chain-of-Thought Promp...

JPYC 研究報告

JPYC 研究報告 引言 JPYC 是全球第一個 1:1 錨定 日圓(JPY) 的穩定幣,由日本東京的 JPYC Inc. 發行,2025 年 10 月正式上線。對臺灣人來說,這不只是「日本版 USDT」,而是 跨境日圓支付的新捷徑 —— 想像一下:你不用開日本銀行戶頭、不用付高額 SWIFT 手續費,就能 秒到日本、1 円不差 地付給供應商、買日貨、甚至直接在日本 DMM、樂天用 JPYC 結帳。 日本穩定幣目前佔全球 99% 是美元系,JPYC 要搶下「日圓穩定幣」的話語權,目標 3 年內發行 10 兆日圓(約 2.1 兆臺幣) ,臺灣作為日本最大貿易夥伴之一(2024 年臺日貿易額破 900 億美元),將直接受惠。 為什麼臺灣人要關心? 臺灣痛點 JPYC 解法 匯日圓要排隊、收 100~300 元手續費 最低 3,000 JPY(約 630 TWD)即可發行 ,銀行轉帳到 JPYC 平台 → 錢包秒到 日本網購只能刷信用卡(手續費 1.5~3%) 用 MetaMask + JPYC 直接在日本 DApp、NFT 市場付款 對日投資(日股 ETF、房地產信託)要換匯 持有 JPYC 即持有「鏈上日圓」,避開匯率波動 臺日自由行退稅麻煩 未來日本機場若支援 JPYC 退稅 → 掃碼秒退現金 技術與操作(臺灣用戶實測流程) 註冊 JPYC EX ( https://jpyc.co.jp/ex/) 支援 中文介面 (日英中韓) 綁定 臺灣手機號 (+886)即可收到簡訊驗證 KYC 認證 上傳 臺灣身分證 + 自拍 (不用 My Number) 審核最快 5 分鐘 (實測 2025/10/28) 連結錢包 推薦 MetaMask 手機版 (Polygon 鏈最省 gas) 臺灣常見錢包: imToken、TokenPocket 都支援 入金發行 JPYC 銀行轉帳至日本 GMO 銀行(支援 臺灣玉山/台新/富邦 ) 最低 3,000 JPY(Polygon/Avalanche) ,Ethereum 最低 100 萬 JPY 到帳時間 :日本營業日 9:00~15:00 內 30 分鐘內 兌回臺幣 JPYC → 平台 → 日本銀行 → 臺灣銀行(約 1~2 個工作天) 手續費: 僅銀行端 200~500 ...

量子場論視角下的結構化管理與策略規劃

  量子場論視角下的結構化管理與策略規劃 —— 從問題定義到生態場建構的場論統一框架 基於 麥肯錫框架與  Apple/Google  生態實證 摘要 本文提出 管理場論( Management Field Theory , MFT ) ,將量子場論( QFT )核心概念系統性轉譯為結構化管理與策略規劃之操作框架。 以《把問題定義清楚才能做好工作》之七要素為起點,融合 MECE 、 SMART 、 利害關係人矩陣 ,建構 問題場 → 策略場 → 生態場 之三層演化路徑。 透過 星巴克「第三空間場」 、 Apple 封閉生態場 、 Google 開放 AI 場 三案例,驗證場論策略之普適性與對比性。 核心結論: 優秀管理非「解決問題」,乃「設計場態,使解自動收斂」 。 第一章:問題場之基態定義 1.1 七要素為場之邊界條件 問題非孤立粒子,而為 問題場 ( Φ_problem(x)   之局部激發。 其定義域由七個邊界條件   Γ  ( Gamma) 約束: Γ = { 𝐵𝐚𝐬𝐢𝐜 𝐐𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧, 𝐶𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭, 𝐒𝐭𝐚𝐤𝐞𝐡𝐨𝐥𝐝𝐞𝐫𝐬, 𝐒𝐮𝐜𝐜𝐞𝐬𝐬 𝐂𝐫𝐢𝐭𝐞𝐫𝐢𝐚, 𝐒𝐜𝐨𝐩𝐞, 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐚𝐢𝐧𝐭𝐬, 𝐈𝐧𝐬𝐢𝐠𝐡𝐭 𝐒𝐨𝐮𝐫𝐜𝐞𝐬 } 場論對應 管理要素 數學類比 時空邊界 0. Basic Question 場定義域    (𝓜) 背景場 1. Context 度規場 (𝑔₍μν₎) 探測器 2. Stakeholders 耦合常數   (𝑔ᵢ) 真空期望值 3. Success Criteria ⟨𝛷⟩₀ 因果錐 4. Scope 光錐內區域 規範約束 5. Constraints Gauge fixing 響應函數 6. Insight Sources 探測器靈敏度 場論公理 ...