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提出見解

早期的時候，其實真的常常遇到這種事，就是明明大家都說有照 requirements.txt 來裝東西，結果每個人電腦跑起來就是不一樣。講真的，有時候根本搞不清楚到底是誰下了 pip install 的時候帶了什麼參數，或者直接沒管小版本，patch 有差喔，出了事情才知道。 然後 production 上線那次…唉，那天心裡還想說 dev 環境都OK，一切很穩，可是偏偏上production就爆炸。查半天，是因為同一個 package 小版本不一樣，真的是超煩人的。而且那種 debug 過程，很容易懷疑人生，好像每個人都在不同世界玩自己的遊戲一樣。 後來該出現的新工具終於都冒出來了啦 - poetry、pipenv，那些東西剛開始我也覺得雞婆又複雜，有點麻煩。但奇怪，用久之後反而沒有 lock file 就很沒安全感。不用會怕欸，就有點像下雨天你硬是不帶傘，很容易中招。所以 lock file 到現在應該算必須吧，不只是細節問題，是整套流程的底線。 我朋友他們團隊被主管叫去全部升級 lock 檔，一開始大家也是喊累、壓力山大，但是撐過去了幾個月，大家竟然變得離不開那份掌控感。嗯，我猜很多人都是這樣慢慢轉變的啦。不過認真說，要讓 CI/CD 跟自動化那些乾淨省事，其實 lock file 這件事根本才剛暖身完。我還一直在想 - 以後是不是還有更多靠它才能玩的新把戲？

Mar 16

最近狀態有點懶，腦袋也沒很清醒，但想跟你們聊一下。其實我本來就是電子系學生，常常都會混在AI晶片那種專題組裡。說真的，每次討論到AI設計自動化的時候，都有人會直接講「喔AI現在超強，什麼路徑優化都能自己搞定」。可是…欸，不對吧？我記得我們上禮拜還在調EDA工具，有些結果還是手動修比較好。不知道是不是我的問題，但完全靠AI產生的方案，好像效果沒有傳說中厲害。 然後，我其實覺得啦，就現在這個進度，AI頂多只是幫忙省掉一堆重工或無聊的步驟，要說2025年就全部替掉傳統流程…呃，我蠻懷疑的。現場看下來，人還是要出來收尾。不過話又說回來，最近新創公司跳進半導體跟AI結合超多，看著這樣變化，其實會想：「喔，也許過幾年突然就冒出什麼奇怪玩法？」不知道，到底之後會不會真的發生一波瘋狂創新。有點累但同時期待，也可能就真的挺好玩的吧。

Mar 16

之前有想過，AI 聊天機器人在這種小店會不會太假？可是那天跟朋友聊，結果他們已經很順手用在阿姆斯特丹的店了。說真的，本來回覆客戶訊息常常卡住，要不就半夜有人問，結果自動聊天機器人直接幫忙頂上，速度快蠻多，時間也不用被綁死。然後它還會推薦產品，就是你問什麼，它自己丟連結給你，所以據說轉單率比以前高很多。嗯對，有時那個 AI 其實太熱情（怎麼形容…就是聊一聊突然像真人一樣灑糖），所以他們偶爾得再回去把口氣改溫和點，不然美國或英國的客戶竟然真的以為是活人喔，有點好笑。但總體來說，他們好像離不開這東西了吧。現在還在打算接著上數據分析功能，把賣出東西的細節摸清楚，好像越做越細了，嗯。

Mar 16

我說真的，我對工程這一塊其實不太熟啦。不過因為家裡小孩，最近超迷射出模具，每天纏著問那些五金零件到底在幹嘛。然後老公又很認真在旁邊講解，有時候我就乾脆一起聽。印象最深的一次，是有一天學校老師稱讚我們家小孩的作品，但也順口提了句說精度好像有點怪。我們全家當天就差點變成科學討論會。 週末的時候乾脆開起模流分析軟體，那畫面看起來滿像遊戲關卡的那種，小朋友根本忘了吃飯還搶著操作。我們一開始就是各種亂試，調注入口、換位置，發現每動一下材料流的速度和冷卻地方都不一樣，那些顏色圖案變來變去，很直觀。然後壓力、溫度也沒少調，就是很像把遊戲裡面的參數滑個遍，小朋友每按一次都會尖叫，超投入。 喔對，有時候還莫名其妙聊到3D列印是什麼，不小心偏題一下，可過一下又自動繞回正事：怎麼讓模型尺寸再靠近目標。反正整體下來感覺超酷，它不像只是在研究參數表，反而更像一家人的探險計畫，一邊搞機台，一邊腦洞大開。我自己是覺得，比起單純看書或背公式，這樣玩的經驗小朋友記更牢，也比較開心啦！

Mar 15

說AI威脅獵捕這件事，唉，其實我一開始聽不太明白。小孩回來說老師在講什麼AI、網路安全，我整個腦子糊掉。前陣子家長會，有人現場分享，忍不住問：「這種AI，到底真的可以幫我們找麻煩的東西？還是只是在紙上談兵？」老師笑笑回應說，現在學校還在推廣，但其實已經在用，就是那種監控網路流量的AI。有學生電腦出現怪程式、或突然點什麼可疑網站，系統就跳通知給老師看。 聽起來是比較有保障啦。但心裡有個聲音覺得 - 連查資料做作業都被管著？是不是管得有點多了啊？雖然網路亂象我不是沒看到，可是，好像還是想給孩子多一點空間吧。而且老靠AI抓錯怎麼辦，如果誤會了小孩，誰負責呢？可是又覺得什麼都不做，好像也不是辦法。有時候真的很兩難，當家長真心挺累人的。

Mar 15

欸欸我跟你講，我真的有同感耶，就是那種找外部合作夥伴、Staff Augmentation這招啊，好像大家都說很有效率、可以找專業的人來幫忙什麼的，但實際用過之後...嗯，不知道欸，進度反而更難抓？我們那次光協調就卡超久，誰負責哪個細節，每次討論都繞圈圈。 有時候就會開始懷疑啊，這到底是真的比較聰明還是只是在換個說法。對啊，你叫外面的人進來本來以為會省事，結果每天切一點、再移交又重講一次...其實到底能不能少掉哪些麻煩，很難說齁。有些事內部做雖然慢，可是東西自己掌控比較安心啦。 然後不知道是不是只有我們這樣，有種「名詞包裝」很厲害但現實沒差太多的感覺。有好奇其他公司是不是用起來也是一直reset流程。唉，大概只能邊做邊看了吧。

Mar 15

身為大學生真的很常要寫企劃書啊，尤其是那種要跟學校老師、或外面的廠商申請經費什麼的，每次都搞得壓力超大。你們會不會也這樣？信一寄出去我腦袋就開始亂想：「欸他有回嗎？」、「我剛是不是漏掉哪個附件？」、「現在最新狀況到底到哪了啦？」然後自從開始用Notion Mail以後，老實講還滿順手的，因為本來所有專案、文件都堆在Notion裡面嘛，直接可以把郵件串起來，整包資訊放一起感覺舒服很多，就不用東翻西找。 但是！說實話學校郵箱那邊，好像某些功能沒辦法完全支援，有時候附檔開不起來，還遇過一次超尷尬 - 對方把我的信轉寄給別人，不知道什麼bug結果排版整個炸裂，我自己看都頭痛。雖然團隊內部聯絡的時候倒是沒什麼問題，只要不是奇怪格式或特殊需求，其它溝通基本上算蠻順。但還是希望Notion能多幫大家修一下小地方，不然有時候遇到莫名其妙的小毛病真的蠻崩潰…期待之後可以更穩吧～

Mar 14

其實一直都在想這件事，ISO 2338 m6 跟 h7，那個公差，到底要不要追得那麼死板？有時候覺得好像是為了教科書而做的，不過現場又不太一樣。以前跟師傅混工廠，插銷那些，他們直接現場量一量，合不合就試著插，有時偏鬆，有些也沒人真的去糾結到第二位小數，只要能裝上去大家其實都睜一隻眼閉一隻眼。 但如果標準規定要怎樣，檢驗單位也還是會抓。可是老實說，那台機器本來就舊舊的、精度一般，就算你今天弄得超級精準，好像隔壁那顆齒輪配不到位還不是卡住。有點想問，到底花時間金錢把所有東西都做到最嚴格，是誰需要負責的安心感？還是真的有效益？ 然後配合太緊的話，不是反而容易出問題嗎？溫度變化大，一熱膨脹就更塞進去了，冬天冷縮可能又鬆掉點，很常見啊 - 理論上的完美跟每天在現場遇到的小尷尬，其實很少有完全吻合吧。我自己啦，比較傾向相信「夠用」比較重要，而不是「絕對標準」。你會怎麼選？

Mar 14

欸，組態設定這種東西真的很讓人頭大。我就想到那時候我們社團搞網站，那個痛苦到現在還記得。你知道的，只要一動到什麼設定，有時候只是資料庫密碼打錯一個字，或者權限設太寬鬆，整個站直接噴掉超快。有一次學長突然問我說：欸，要不要來試一下調伺服器的參數？當下聽起來沒什麼，但實際下去後，每一行config檔裡面都是坑，隨便改都像開天窗，一不小心各種奇怪錯誤就爆出來。 而且最好笑的是，我們幾個人還在line群狂聊，到底config.ini那堆設定到底怎麼寫比較保險。有人分享他的經驗是有bug但死都查不到原因，每次講到這個大家都會笑，但說真的也滿慘的哈哈哈。反正組態表面上看起來就幾行字，可是弄進去根本深不見底啊，你以為自己全懂，其實永遠有下一層陷阱等著你。

Mar 13

前幾天小孩用我的 Macbook 做功課，桌面一堆程式跟分頁全都開著，Chrome 分頁十幾個還有什麼編輯軟體、音樂播放器也沒關掉。結果很快就整台卡住，風扇狂轉，滑鼠都動不了。 我隨便網路找了一下，發現有個叫 Supercharge 的效能優化工具。當下想說試試，不然只能重開機了。有點意外的是，用它一鍵清理速度真的提升很多 - 不只 Chrome 比較順，連打字延遲都改善。它畫面其實蠻簡單的，小朋友如果看不懂英文，也沒差，我自己按一按搞定。 有時候他們玩遊戲或剪影片也會跳出溫度過高警告，用這軟體降溫好像多少有用，但…感覺只是暫時壓下去，不是真的解決硬體問題吧。 然後一直在想，如果一鍵清理會不會誤刪重要東西？小孩子作業如果檔名亂取，被軟體判斷成垃圾怎麼辦？不知道其他家裡有共用電腦的爸媽，是不是也遇過類似情況？你們怎麼設定才比較安心，有推薦別種方法嗎？歡迎大家留言分享一下經驗，我真心需要參考。

Mar 13

其實最近很常想，AI在半導體設計這邊跑得遠比我之前猜的快。嗯，好像去年我人在矽谷那次吧，參加一場技術會議，一開始沒特別期待，但裡面幾乎每個人都在講EDA（自動化設計軟體）怎麼嵌AI。開口閉口就什麼“生產力提升兩倍”，有點浮誇，不過他們真的蠻認真的。 我們自己的經驗跟歐洲的人一起合作，有一種感覺就是，大家對AI EDA這塊，各地腦筋都不太一樣。有一次美國同事給我看他們優化後的ML布線工具，我原本以為只是一般提速，結果表現完全不一樣，精度跟以前落差蠻大。我還順口問多層layout現在是怎麼搞，他倒很瀟灑說，有時讓AI自己做決策，還能冒點險去嘗試有創意的新結構。這好像剛好跟亞洲工程師謹慎慢穩的走法對比很明顯，也說不上哪種比較好，可能就是互補吧。 再想想，其實不止IC設計流程變快了，那些封裝驗證部分，也慢慢全自動起來。還有，今年看見滿多新創公司一直推新的AI晶片模擬技術，有幾個朋友團隊都跳下去做。我覺得…2025大概真的是會被這批東西洗版吧？到時候行業玩法應該又是一波亂竄、很多位置重新洗牌的節奏。不知道最後會變成什麼樣。

Mar 11

其實多物理場模擬這一塊，唔……心裡感覺和大家講的不太一樣。之前我們團隊也是，硬是照著人家說的流程做，就是模型驗證、然後再弄系統整合 - 理論上好像很完美，可是真的進去做才知道，不太對勁。每次只要模型裡面多丟幾個參數，搞半天怎麼跑都動不起來，Debug光那邊卡著就一個月沒了。 然後部門合作根本像在分疆界，每個人只顧自己那段，小碎片加起來根本兜不出完整東西。我一直覺得，有些文章在講什麼「最佳實踐」、「Step by step全流程」這種，其實啊，都寫得有夠夢幻啦，現場遇到的混亂，他們完全不提。 最後…等於是拆零件，你拿些理論上的框架跟眼前遇到的鳥事湊起來用，東拼西湊。如果真的想讓全部跑順，不是別人口中那麼輕鬆，也不像設計圖畫的一樣漂亮。有時候想到這條路到底值不值得走下去？還會有點疲倦吧，我老實說，大概就…還是真的很難繼續相信那些理想的SOP了。

Mar 11

說真的，自己當家長有時候真的太容易貪圖省事，直接拿平板丟給小孩想說讓他自學就好。之前這樣用一陣子覺得很有效率，結果後面才發現根本不是那麼回事 - 他沒什麼興趣，而且反而記不住東西。英文單字常常背半天還是忘，數學題目也錯一堆。然後跟朋友爸媽聊起來，幾乎大家都會建議換個做法，比如偶爾用紙本教材、動手玩實體教具或者線上的互動軟體交替一下。有一回我試著讓他邊畫邊講故事，他背單字的速度突然快很多，那種差別挺誇張。 現在我也會混合著來，比如 Quizlet 線上單字卡切換著玩、再買些桌遊型數學小玩意兒，還有陪他看繪本一起念故事。家庭氣氛還因此變比較輕鬆，不只是在拼成績，感覺孩子各方面都在進步。只是工具多到某個程度，有時候自己也蠻怕搞得太亂，不過其實適合孩子的方法才是真正重要的吧。

Mar 09

我自己本來就在搞數位內容，特別是解決方案這一類的。之前幫出版社做過一套舊書系的升級，老師最常問的就是：「AI電子書到底可以互動到什麼程度？」然後有沒必要全都靠AI生？有一次我們就直接用現成AI工具，把章節分類、插圖還有測驗題目都自動生出來，效率直接好一大截，工時至少少了一半。行銷那邊也說，小孩好像點題目的次數多了，反應蠻明顯。 但老實說，現場氣氛其實有點緊繃。有些人會擔心那種互動功能加太多，其實會讓內容看起來很亂或重點不明。資深編輯這塊也是，他們怕AI做太多以後人是不是就沒得做，可事實上流程跑順了以後，他們花在真正內容打磨上的時間反而更多，不會一直卡在瑣碎雜事。 啊對，上週才又被抓去聊版本控制，有點煩……其實雖然現在一鍵就能產出很多東西，好處不少啦，可問題也不少，例如內容安全、細節互動調整這些，一直都很難完全交給自動化搞定。我自己滿好奇你們是不是也會遇到同樣困擾？

Mar 08

我那時候做專題有碰過 CNC 加工這塊，實際下去摸才知道沒這麼單純。外面都說什麼把機台調好、刀子換新的、現場溫度別飆高就不會出問題，但齁，真的自己操機跟你講，那個尺寸你看游標卡尺跟看機台螢幕根本就…對不起來。有同學說是我們檢查順序搞錯，可老師又提醒公差有時訂太緊了，不見得必要。他建議挑最重要那一兩個地方死盯著，不要全部細節都拼極致，一定超亂還容易錯。然後，要一直校正量具這件事，我真心佩服那些老鳥可以記得天天弄，不然量出來的值全都假的，有一次就是因為夾治具沒鎖好浪費超多時間。最後啦，流程固然有差，但臨場反應還是靠經驗堆疊。我到現在其實也才剛起步，每次進車間想的和實際狀況常常天差地遠，比想像中麻煩許多，還在慢慢學…你也會有這種經驗嗎？

Mar 07

那時人在歐洲實習，那真是我第一次現場看到機器學習被拿來分析醫療影像，直接傻眼，完全打破我本來「AI 不就只是幫忙算數嗎」的刻板印象。結果人家居然可以自己圈出 X 光片上可能有問題的地方，有時甚至比醫生還快還準。 團隊成員很國際：印度、美國、義大利什麼都有。每個人切入點差超多，美國同事一天到晚盯著資料隱私問題，感覺他們連自家手機都不太敢用；歐洲派則一直反覆確認符不符合法規；最狂的是印度朋友，怎樣都要成本效益最大化。他們開會就像辯論賽，一直圍繞監督式學習該怎麼設計才公平、特徵萃取過程哪裡又可能出事，我坐旁邊猛 Google，腦袋全開。 坦白說啦，其實機器學習概念沒有很難懂，但一碰細節每一步都藏陷阱，比如訓練集到底誰決定的，不同國家需求超不一樣。聊著聊著常常扯到倫理或偏見，又變成哲學課一樣。有時候解一個 bug，搞不好明天又得全部推翻重來。老實講這東西看似簡單，其實仔細玩下去才知道它真的，比你想像複雜太多了 - 有夠燒腦，但也蠻爽的。

Mar 06

其實這次要做公司那個資料整合的案子，我第一次自己動手設定DSN，之前真的只聽過這玩意兒，想說應該沒很難吧…結果一開始根本一頭霧水。找IT同事問超多問題，什麼驅動程式到底安裝了沒、ODBC是哪個版本之類的，只要有一步漏掉就全部卡死（當下壓力爆棚），一直重測半天。我印象最深就是，不同系統居然每個還要確認自己的ODBC有沒有裝全，有時還分32位元跟64位元，真的很煩又怕漏。 搞到最後，看著報表終於連接上資料庫的那瞬間，其實滿爽的 - 雖然過程花比預期多幾倍時間，但現在回想起來，好像也沒那麼可怕啦。反正遇到不懂，就直接去問、邊摸索邊累積，下次應該比較不會慌了。（啊對，我覺得這種踩坑經驗都很有趣XD）

Mar 05

一開始玩AI自動電子書這件事，老實說我還蠻緊張的，因為總覺得這種東西搞不好超麻煩？就像你剛碰到新軟體，頭腦第一個想法都會是「等等是不是設定一堆」那種。結果呢，用下去居然意外簡單……反正就是整個步驟滿直接，不太會迷路。像我們小組要做數位課期末那份報告，有這工具就輕鬆很多了，本來每段都要慢慢調格式、字型啊什麼的，現在就是丟上去改一下就有感覺，也不用死盯著排版搞半天。互動區塊也是，點兩下它自己加進去，其實還挺好玩的。 不過啊，有一段插曲差點讓我崩潰，就是圖片解析度突然壞掉，我以為檔案全毀，那種快炸掉的感覺你應該懂吧？後來亂試幾次把東西重新整理一下，好像問題又突然解決了。想起來也有點莫名其妙，但反正結果是好的啦。 省時省力是真的很明顯，所以內容本身能多花一點心思。有趣的是，看同學在平板上滑啊、互動什麼的，其實比我想像中更有成就感，就...原來小工具也能讓整件事變得比較不像作業這樣無聊。有時候會想，如果可以再支援語音輸入或者多幾個設計風格模板，那就真的是超完美。不知道以後會不會更新變成那樣？

Mar 05

欸我自己最近真的被那種「AI 自動化一切」的風潮搞得有點頭昏腦脹，你懂嗎？一堆人說這多神多厲害，但我心裡其實沒那麼買單。之前有接過國外頻道 Shorts 內容，喔他們老闆超愛那種全自動，一副不這樣做好像就落伍。我剛開始超懷疑，想說 AI 這種東西該不會只是一直複製貼上吧，結果玩下去才發現還真的不太一樣。 譬如，腳本直接用 ChatGPT 跑、影片片段丟進 Pictory 剪、配音又搬出 ElevenLabs。然後，全部串一起靠 Zapier 搞自動流程。最好笑的地方是，一小時可以丟出三支短片耶，我看了都傻眼，那效率真的是嚇人。但講白一點，每次產出來長相都差不多，看久真的有點膩。 不同市場的觀眾口味超級不同啦，你怎麼可能把歐美的笑梗拿來直送台灣？結果開會的時候團隊在想，要不要多加點人工調整一下，或至少審稿一下；結果主管還是堅持要「全部給 AI 做比較強」……我聽了還是存疑，但是老實講，有些事沒親自踩踩紅線根本不知道會踩到哪。所以最後我們其實還硬塞了一點人工查核的步驟。整個流程雖然順超快，可偶爾就是突然冒一兩個文不對題的小 bug，那感覺你說好笑也是好笑，但認真起來還真讓人無言耶。

Mar 04

其實大三那時真的有點衝動啦，跟幾個同學腦袋一熱，硬是想搞個什麼“能解決問題又有趣”的專題。後來不知道誰提到消防物聯網配社區機電監控平台，我們就... 嗯，好像不錯？但說真的，起初根本沒啥頭緒，只知道感測器會傳資料上雲端，就這樣。其他的東西完全沒碰過。 結果要開始寫計畫、學校又要我們自己去申請資源，你知道那種感覺嗎？我們得跑去借一些測試用的溫濕度感測器，還得求人（真的就是拜託）資訊室老師幫忙設定伺服器環境。那時才發現，其實這種東西跟想像差蠻遠。 還記得我們有次直接衝去附近某大樓管理處敲門問說能不能讓我們裝demo，他們聽到什麼“智慧社區”都超疑惑 - 表情有夠明顯。但那個經理倒還蠻好聊，意外聊開後還講很多他們平常怎麼處理異常狀況的細節。講著講著討論就歪樓變八卦時間了，不過意外找到不少他們遇到的麻煩，那些真的是現場才會懂的小事啦。 老實說最後我們做出來也只是很陽春的整合版本，但完成當下超爽啊，就是會覺得「欸我參與了耶」。現在每次經過那棟大樓，都會默默瞄一下，不太敢進去問近況，但… 怎麼講，就是心裡會偷偷自豪一下吧。

Mar 04

之前我有參與一個自動化系統API的專案，那時候覺得協作真的很容易出問題。怎麼說咧，有次印象超深，就是大家不知道太急了還是溝通不順，然後同一時間一堆單位都在拉同樣的資料。重點是沒人知道其他部門也在弄，每組各搞各的token和存取方式。就那幾天吧，後端突然發現某些資料被洗掉，本來以為是哪邊程式爛掉還是什麼設定誤會，結果挖了一下才查到原來是外包商直接用老API偷偷更新，把新的東西蓋掉了。 跟資訊長開討論時，我就有點懶懶地問：「到底我們誰負責什麼？有沒有可能弄個方法讓每個人的權限、資料歸屬都明明白白，不要每次都一堆policy看完也是霧煞煞？」老實講這種問題一問出來，現場氣氛會馬上變微妙啦。我倒不是懷疑誰，就是之前遇過太多小衝突，有些怨念慢慢積起來感覺一直沒消。 其實我的想法，到頭來制度真的有限啦。有政策規範歸規範，但光靠這些還是不夠；技術做再好，其實人本來就會偷懶或搞錯。如果能多討論透明一點應該會好很多…只是唉，人性本身就是比較累贅吧。有時候想想，就算我再怎麼提議，那種習慣拖延、怕麻煩的心態，好像也改不太了耶—

Mar 03

其實最近腦子裡一直在想DeepSeek這種開源AI，說厲害是真的厲害啦，但還是有點怪怪的感覺。就…開源歸開源，要是真的商業用起來，安全性這一塊真的穩嗎？很難不懷疑啊。以前自己碰過好幾個那種號稱很棒的開源框架，有bug根本沒有人理你，只能自己一直翻論壇、問半天卡在那，整個效率爆炸低。有時候找不到解決方案真的是會無語。 DeepSeek現在不是到處都有人討論嗎？每個人都好像超期待一樣，可是要是一遇到比較奇怪或特殊的需求，甚至假設它中文處理突然沒那麼行，到底誰可以馬上支援啊？官方也不可能什麼都馬上幫忙吧？就會有一種，「哇這熱潮如果退燒，是不是大家就各自散了？」的感覺欸。 最後我蠻想知道，不只我吧 - 你們對這種技術應用到生活、工作真的有信心嗎？還是說，搞不好就科技圈自己high一下然後過陣子又大家忘了… 反正現在科技話題起落太快，有時候看多了難免懷疑是真的會改變世界還是只是曇花一現。

Mar 03

買中古跑車這件事真的很奇妙，尤其是如果你本來個性就有點強迫症、什麼都想追求極致。唉，有小孩的人大概懂那種「既想耍帥又要顧家」的拉扯啦。我家裡兩隻屁孩，一個比一個吵，結果我卻還在想著是不是該讓自己擁有一次保時捷 - 就是二手的啦，也不是真的瘋到去訂新車。 然後說真的，那種糾結超煩，一方面腦袋裡會想「拜託！漆面一定不能花！里程數要少、皮椅別皺！」可是轉過頭來想到現實，又覺得每個月都在算補習費和奶粉錢，搞得壓力山大。有次我帶著孩子一起去看車，他們兩個像猴子一樣亂跳，就在跑車後座給我表演體操。當下其實突然醒了：哇靠，再美的車被日常生活一滾進來，也是難免出現刮痕、髒污或什麼小狀況，不可能永遠停在夢幻照那種無敵狀態嘛。 其實講白一點啦，如果每天只盯著那些小缺點、心裡糾結細紋跟內裝有沒有掉色，你開出去也沒爽到啊，只會更焦慮。所以後來我的解法是這樣：機械部分正常最重要、安全可以信任先優先，外觀那些…嗯，有擦傷、有印子其實也還好（雖然偶爾晚上還是會偷偷心疼一下）。就像養小孩，你不可能要求每一天都零失誤對吧？學會放過自己，有時候才比較快樂。不然真的容易走火入魔……

Mar 01

其實喔，我本來也沒特別學什麼技術，反正大學念的東西跟AI差蠻遠的。剛開始碰到AI那些軟體，真的有點呆掉，就是大家都好像會寫一點什麼、數理也很強的樣子，我就一直想…咦？我是走錯棚嗎？然後那些課啊，現在都打很大說零基礎可進入嘛。我一邊懷疑真的假的，一邊還是報下去，上完前幾堂雖然頭腦多了一些新東西，可那個詞真的是……呃，比方什麼機器學習、深度學習之類，有時候聽了以為懂，其實細節還是整團霧。 對，有一次我還去問老師說這種狀態正常嗎。他倒挺樂觀，就是跟我說：「多玩多摸，不用在意背後怎麼運作。」理論啥的先放著，直接操作比較要緊。我信他的話，所以就跑去玩過幾個像Midjourney那種AI畫圖工具，還有ChatGPT聊天這種平台。唉但是遇到人家要我解釋模型怎麼動起來，只能硬著頭皮講一兩句，用自己的方式比喻，不敢太深入（應該也講不出來）。 嗯，有時晚上滑手機還會突然冒出奇怪問題，比如說：「到底光靠自己嘗試、網路上看文章，是不是也有機會真正變成半個AI人？」然後身邊朋友安慰就是那種「重點是把應用真的用熟」這類老話啦。但你知道嘛，每次卡住又懷疑自己根本走錯線 - 欸但換個角度，也好像因為有時徬徨，那種期待的感覺才比較明顯。可能不少沒技術底的人心裡都有過這種矛盾吧？

Mar 01

我以前也真的在維修部門待過一陣子，講實話啦，單軸封跟雙軸封這件事情現場講的真的是很亂。每個人各有一套，有的人就鐵齒說什麼雙軸封肯定比較耐，故障一定少。但我看不太完全是這樣。有時候工廠如果本來就很髒啊，或者有人保養隨便搞，其實你用哪種封都差不多會出問題。有一次碰到冷卻水泵一直滲水，是單軸沒錯，可後來查起來根本就是操作員加油方式完全亂來，把東西弄壞了。那如果硬要換成雙軸，但保養還是不改，不照步驟做，到最後東西還不是照樣爛掉。 所以一直想問，大家到底有沒有真的搞懂現場到底出了什麼問題？光追著要不要換設備，其實有時候人為、流程那些才是重點。機械軸封失效，你說是不是單純的型式問題嗎？其實材料選用、訓練方法、流程設計…老實說都有關係，不只是表面上看到的那點差別啦。

Feb 28

有點懶得開始打字，但腦子裡又停不下來。一直覺得在亞洲跟歐洲飛來飛去，日子越過越像是在App裡翻滾。Notion跟Google Keep這種筆記軟體我超依賴，真的不是講好聽的 - 人一多、會議一擠，大腦直接宕機，只能靠這些東西把雜七雜八的事鎖起來。不然就像，上禮拜還在柏林咖啡廳，手機螢幕那邊突然又跳出台灣同事的訊息說要改文件…對，有個隨時同步的雲端工具，好像才撐得住。 Trello、TickTick啊，那些待辦清單App，我基本離不開了。尤其遇到什麼七小時時差，每天都在用它們提醒自己交件，不然早忘光光。行程亂成這樣，還有Spotify或Pocket可以隨手刷一下新歌、新文章，就算跨了半個地球，也沒被世界丟包。 但時間久了才發現，其實自己的節奏也被這些數位工具牽著鼻子走。有點搞笑，每天查行事曆，看進度條慢慢往前推，一整天都拆分成碎片計劃，到底是變厲害還是更焦慮？也不是全壞吧，就是效率爆表是真的，只是偶爾會想，如果不用這堆App，是不是會忘記怎麼自己活...嗯，不管啦，反正選對工具真的爽快很多就是。

Feb 27

之前玩過一陣子多物理場模擬。坦白說，模型驗證那部分一直卡住我很久 - 現場那些參數根本就有夠飄，有時候一堆環境數據要補、這邊漏掉，那邊測又不準，搞得人超煩。你們平常都怎麼處理這類鬼打牆？感覺死板套理論根本走不通。 老實講，我後來也沒找到什麼超級萬用的方法，只能各種折衷。例如先隨便抓個能量守恆或基本大趨勢去對，比起細節數據直接全信還好一點吧。有些參數真的校不到最後，只能拿敏感度分析敷衍一下自己（心累）。其實，有時候我乾脆讓模型結果跟經驗值靠攏，看大家都差在哪，再決定要不要動手改前面的假設。 唉，有更懶人的方式拜託推薦一下，不然每次交報告都像賭命。

Feb 26

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