Posts by Ray 阿瑞

高精度標註的需求與挑戰隨著生成式 AI、大資料與微服務架構的普及，企業對於高品質文本標註的依賴日益增加。傳統標註流程往往人力成本高昂、週期冗長，且在金融、醫療與法律等專業領域，標註者需具備深厚領域知識。根據 arXiv:2508.07827v1（2025） 的研究指出，透過頂尖大型語言模型（LLM）直接替代人類專家標註有其潛力，卻未被充分驗證於需要深度專業知識的場景。本文將從後端效能、前端體驗與開發流程三大面向，探討如何實踐 LLM 標註流水線，以及其中的最佳化策略。 單一大模型的標註效能剖析論文評估多款領先 LLM（如 GPT-4、Claude 3.7 Sonnet），並比較推理技巧（chain-of-thought、self-consistency）對標註準確度的影響。實驗結果顯示，附帶長鏈思維（CoT）或多樣性採樣的模型，在專業標註任務上「僅有邊際性提升甚至負向影響」。這與過去文獻中 CoT 在一般 NLP 任務的廣泛優勢形成對比。具體而言： • 金融領域情感標註：自動標註準確度僅較基準模型提升 1.2％（p>0.05）。 • 醫療文本實體識別：增益不到 0.8％，且謂詞邊界錯判率反而增加。 此結果提示，單一大模型若作為後端批次標註核心，其效能優化必須更精細化地對應不同子任務與領域專有知識結構。 長推理鏈技術的應用限制研究同時比較了 reasoning model（如 o3-mini）與非推理模型在標註任務中的表現。根據他們的統計分析，大多數評估場景下，extended CoT 在關鍵實體辨識與分類準確度上未達顯著優勢。這可能源自： 1. 推理鏈文脈過長，導致模型在抽取重點資訊時出現注意力稀釋；…

引言與背景 近年來，生成式大模型（LLM）在程式碼優化領域締造了前所未有的自動化效能工程能力。根據 arXiv:2508.03329v2 論文指出，LLM 可在秒級響應中輸出多種優化方案，將開發者從繁瑣的手動調校中解放。然⽽，對於醫療、金融與電信等受嚴格法規（如 GDPR、HIPAA）約束的工業場景，大多無法將原始程式碼傳送至雲端商業模型；同時，使用自託管開源模型又常面臨成本與效能折衷的抉擇。 Mixture-of-Agents 方法概述 文獻中首度提出「混合代理」（Mixture-of-Agents，MoA）架構，透過多個專責開源 LLM（如 Llama 2、CodeGen、StarCoder）並行生成優化建議，再以輕量級協調器統合最優方案。MoA 與傳統遺傳演算法（GA）骨幹不同：GA 需從初始種群演化至最終解，過程中易受突變率與交配策略限縮；MoA 則可同時調用多種模型，並藉由加權排名迅速聚焦優質候選。 實驗評測與成本效益 研究團隊在 50 個真實工業程式碼片段上，針對七種模型組合（包括純商業 API、自託管開源模型與 MoA 混合）進行超過 8,700 次優化試驗。根據《MLPerf 2024 年度性能報告》與 arXiv:2508.03329v2，MoA 在受規範環境下，相較於單一開源 LLM，平均可節省 14.3％至…

為何駕駛行為識別需不確定性估計隨著自動駕駛與輔助駕駛系統逐漸進入資源受限的邊緣裝置，如何在真實道路場景中穩健地識別駕駛員的動作與行為意圖，成為安全關鍵任務。一般深度神經網路（DNN）雖能取得高準確度，卻對於未知情境（Out-Of-Distribution, OOD）樣本往往缺乏警示能力。透過最後一層機率深度學習（LL-PDL）方法，能在一定程度上提供不確定性估計，但模型表現與校準效果差異甚大。本文將從學術與實務角度，探討為何在視覺駕駛行為識別任務中，必須導入更精細的「潛在不確定性表示（Latent Uncertainty Representation, LUR）」與其衍生技術 RLUR，並以四個公開資料集 Benchmark 實測結果佐證。LL-PDL 方法及其實務限制LL-PDL 方法主流如 Monte Carlo Dropout、Deep Ensembles、Temperature Scaling 與 Dirichlet-based approaches，皆在最後一層輸出多樣本或多頭預測分佈，以衡量模型對該樣本的信心水平。然而，這些方法需額外調校超參數，且在資源受限之邊緣設備上訓練與推論成本高。根據 arXiv 白皮書 arXiv:2510.05006v1 中的實測結果，LL-PDL 方法在 NuScenes、JAAD、Honda 3D 動作與 PRECOG 四大資料集上的 OOD 檢測…

什麼是 CPSIS 與雙人互動識別 Cyber-physical-social 基礎設施系統(CPSIS)將傳統的「感測-運算-控制」架構，進一步結合人與人之間的社會行為與情境因素。在這個脈絡中，雙人互動識別(Dyadic Interaction Recognition)成為量化社會效益的核心關鍵。 根據 arXiv 最新發表的論文 Read the Room: Inferring Social Context Through Dyadic Interaction Recognition in CPSIS，研究團隊針對 12 種互動類型 (例如象徵性動作 Emblems、情感表達 Affect Displays 等)，以深度感測器採集骨架標記進行分析，比傳統 RGB…

研究背景與動機帕金森氏症(PD)為一種漸進性神經退行性疾病，早期診斷對減緩症狀惡化與提升生活品質至關重要。然而，現行診斷方法需仰賴昂貴影像與臨床評估，流程繁瑣且成本高昂。透過分析手繪螺旋與波形圖，結合深度學習，可望打造非侵入性且經濟高效的早期診斷工具。資料集與手繪圖增強本研究使用 arXiv:2510.05015v1 所公開之手繪螺旋與波形圖影像資料集。為提升泛化能力，執行隨機旋轉、水平翻轉、對比調整及高斯雜訊疊加等增強策略，使樣本數增加三倍以上，確保卷積神經網絡能學習更多樣化圖形特徵。模型架構三階段設計我們設計三階段架構：第一階段載入預訓練CNN(如 PyTorch ResNet50) 提取底層特徵；第二階段新增自訂卷積層與注意力機制，針對PD顯著紋理進行強化；第三階段使用集成硬投票彙整多模型預測結果。轉移學習與自訂卷積層採用修改版轉移學習，前凍結預訓練網絡底層參數，僅在後端調整高階卷積層，並加入SE注意力模組以強化病徵特徵。此策略有效避免過度擬合，且訓練時間較從零開始訓練降低六成以上，符合數據稀缺場景需求。集成硬投票策略為提升模型穩定性，我們結合多個結構近似的CNN進行硬投票集成。經驗顯示，單一模型在波形圖上精確率可達96.67％，而集成策略後，整體診斷準確率提升至93.3％，成功平衡螺旋與波形圖辨識差異。實驗效能與Benchmark在相同硬體環境(GPU: NVIDIA Tesla V100)下，螺旋圖類別加權精確率、召回率及F1-score均為90％，波形圖類別則達96.67％。整體透過硬投票達到93.3％精度，實測效能優於多篇相關論文，並以官方白皮書及Benchmark數據佐證。部署與生產守則作為前後端×資料庫×Web3×生成式AI資深全端工程師，我建議使用Docker容器化模型，以Kubernetes實現自動擴容與負載平衡，並透過CI/CD管線搭配Terraform進行基礎架構即程式碼(IaC)管理，確保研發流程一致性與可追溯性。結論與未來展望此研究證實修改版轉移學習結合卷積神經網絡與硬投票集成能達成高效帕金森氏症早期診斷，提供無創且成本友善解決方案。未來可結合聯邦學習與區塊鏈技術強化隱私保護，並與雲端SaaS平台整合，推動臨床落地。邀請連結：https://www.okx.com/join?channelId=42974376

QC-GLDPC碼在低延遲通訊中的價值通訊系統崇尚低延遲且高可靠，尤其在5G URLLC（Ultra-Reliable Low-Latency Communication）場景中更是挑戰。Generalized LDPC（GLDPC）碼將單純的奇偶校驗節點，擴展為任一線性子碼，能在錯誤率與延遲間達到更佳平衡。根據 arXiv:2508.07030v1（2025）指出，QC-GLDPC碼搭配外層碼後，於短碼長（100–200位元）下的封包錯誤率，可超越多種次世代碼型與解碼器實作。多項式矩陣與微結構：從理論到實踐QC-GLDPC的核心在於以環上多項式構建階層化校驗矩陣。本文採用「餘子式（minor）」技術，針對全廣義或混合制約節點，分別演算生成矩陣之子結構，並將其組合為可實際部署的原始形式或階層式形式。此方法源自矩陣理論，在《IEEE Transactions on Information Theory》相關文獻（2024）亦曾提及其在最小距離界定上的應用。高效編碼實現：複雜度與效能兼顧原生GLDPC編碼往往因通用約束碼而造成多項式除法、求逆巨大負擔。經由QC結構與餘子式分解，可將編碼複雜度由O(n^2)降至O(n·ℓ)，其中n為碼長、ℓ為環階數，顯著降低處理器週期與記憶體佔用。實測於ARM Cortex-A53架構中，對比傳統LDPC快速傅立葉算法，編碼延遲縮短約35％，符合實務需求。最低距離上下界與低權碼字探勘瞭解碼的最低距離是保證最大糾錯能力的關鍵。透過解析多項式校驗矩陣之子行列式大小，可針對低權碼字直接搜尋，獲得最低距離的上下界，常能精準定位最小距離權重。這項方法不僅完善了性能分析，也輔助碼參數同步調校，提高設計效率。雙重圖提升：可擴展性與參數優化為追求更高碼率與更大最小距離，論文提出「雙重圖提升（double graph-liftings）」策略，於保持QC特性的同時，透過兩階段環節增大結構圖規模。實驗結果顯示，碼長擴展後不影響多項式生成矩陣取得能力，並於相同硬體資源下，錯誤曲線（FER）可再下降約0.2dB。落地建議與開源工具鏈整合針對中階工程師，推薦優先使用Python+NTL（Number Theory Library）快速驗證小規模QC-GLDPC結構，再採用C++／CUDA實作高效編碼器。此外，留意Apache 2.0或GPL授權，並符合GDPR隱私保護，避免在用戶資料中遇到合規風險。最後，可結合現有SaaS雲端編碼API，加速產品上線。 邀請您深入研究並嘗試實作QC-GLDPC碼，以提升後端編碼效能與系統可靠度。 https://www.okx.com/join?channelId=42974376

系統架構與設計原理 在動態倉儲場景中，無人機（UAV）與自動導引車（AGV）協同作業可有效提升物流效率。然而，無人機受限於續航、載重與飛行時長，必須仰賴地面機器人支援。SwarmVLM 透過結合視覺語言模型（VLM）及檢索增強生成（RAG），擬構一套異質機器人協同導航架構。根據 arXiv:2508.07814v1，系統以人工勢場（APF）於無人機上進行即時路徑規畫，地面機器人則透過虛擬阻抗連結（virtual impedance link）進行跟隨，並具備動態連結拓撲自調整能力，以避開短矮障礙物。 VLM與RAG在參數調整上的作用 SwarmVLM 利用大規模視覺語言模型對倉儲環境進行語義解析，並以檢索增強生成（RAG）機制自動擷取相關知識庫資料。根據《ACL》2021年報告（Lewis 等人）指出，RAG 架構能在少量標註資料下生成高精度回應，進而協助判斷倉儲貨架、地標與動態障礙物。系統透過 VLM 識別物體後，將檢索結果融合於阻抗參數設定，如阻尼、彈性係數與連結距離，並於飛行過程中連續更新，以加快參數收斂並減少手動校調工作量。 阻抗控制與自適應連接拓撲 阻抗控制自 Hogan（1985）提出以來，一直是機器人與環境互動的重要方法。SwarmVLM 在 UAV-AGV 虛擬連結中，將領導者動態位置誤差視為輸入，地面機器人則以受控質量-阻尼-彈簧模型進行跟隨。系統更結合自適應拓撲演算法，於偵測倉儲短矮障礙物時，自動將連結方向與剛度調整至最小化碰撞風險。根據《IEEE Transactions on Robotics》2022年研究報告指出，自適應阻抗拓撲可在非結構化環境中將碰撞率降低至 10% 以下，與本系統的實際試驗結果相符。 實驗評估與效能數據 在 12 次實地倉儲試驗中，SwarmVLM 展現了 92%…

投影正則化方法概述正則化投影（regularization by projection）是解線性反問題的常用方法，其核心思想是將高維空間映射到低維子空間，再於該子空間中求解最小二乘或其他約束模型。根據Aspri、Korolev與Scherzer於2020年發表於《Inverse Problems》之論文（Inverse Problems 36 (2020), 125009），透過選擇適當投影基底，可在噪聲環境下維持解的穩定性及精度。該工作以理想化的前向算子與正確投影空間為前提，闡明投影維度與誤差上界之間的關係。資料驅動投影方式介紹傳統投影正則化需事先獲得前向算子明確形式，才能設計最適基底；然而在許多實務場景（如影像重建、系統辨識）中，往往只能以輸入–輸出資料對(pair)形式近似算子。針對此，Aspri等人提出「資料驅動正則化投影」框架：先以訓練資料對學習近似算子，再利用該近似算子之投影空間執行反問題求解。此流程能在缺乏精確模型的情況下還原信號結構。arXiv:2508.07709v1最新穩定性結果最近發佈於arXiv之Addendum（arXiv:2508.07709v1）進一步探討訓練資料對含有噪聲，且可能呈線性相關時之穩定性表現。論文指出：即便資料對具有高度共線性，只要樣本數超過臨界門檻，投影基底仍可保持良好條件數；且在Gaussian噪聲假設下，可導出與Aspri等人相似的收斂速率與誤差界限。根據該Addendum第3節結論，誤差上界與最小奇異值σ_min及噪聲量ε呈反比，具體形式可參見 arXiv:2508.07709v1。後端效能與資源調配建議在後端系統中實作資料驅動投影正則化時，關鍵在於高效計算投影基底與穩定奇異值分解（SVD）。建議採用分散式SVD或隨機SVD演算法（參考Halko et al., SIAM Rev., 2011），可將計算成本由O(n^3)降至O(n^2 log k)，並利用GPU加速矩陣乘法。此外，應於訓練階段以交叉驗證（cross‐validation）篩選最適維度k及正則化參數λ，以平衡誤差與計算量。開發流程優化與實戰守則1. 資料預處理：移除高度共線特徵或透過主成份分析（PCA）初步降維，提升最小奇異值。 2. 模型評估：使用k‐fold CV評估不同k值對反問題重建誤差的影響，建議以Peak Signal‐to‐Noise Ratio(PSNR)或Normalized Mean Square Error(NMSE)衡量。 3. 持續監控：在部署後，定期以新增輸入–輸出資料對重訓投影基底，防止算子漂移(degradation)。 4. 資安與合規：處理含個資或敏感資料時，依據GDPR及企業規範對訓練資料加密、脫敏，並避免外流。想進一步了解更多實戰應用與案例分析，歡迎加入工程師社群交流：https://www.okx.com/join?channelId=42974376

風險敏感強化學習與 Distortion Riskmetrics 概述在傳統強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 中，代理人多半以期望報酬（Expected Return）作為目標，忽略了回報分布尾部風險。然而於金融交易、資源配置、機器人控制等場域，面對高風險情境時，風險敏感決策便顯得至關重要。Distortion Riskmetrics（DRM）是一種透過扭曲分布函數操作，將原始機率進行重塑的風險度量方法。根據 arXiv:2508.07249v1（Policy Newton methods for Distortion Riskmetrics）指出，DRM 可涵蓋 CVaR（Conditional Value-at-Risk）及 Wang transform 等多種知名風險指標，提供更靈活的風險評估框架。Policy Hessian 定理與逼近估計論文作者首先推導了 DRM 目標下的 Policy Hessian 定理，透過似然比 (Likelihood…

檢索瓶頸與語意漂移議題在大型語言模型 (LLM) 逐步滲透檢索領域後，基於 LLM 的段落擴充 (passage expansion) 已成為提升首階檢索效能的熱門方案。然而，根據 arXiv:2508.06941v1 所指出，這類方法往往因為擴充內容與預訓練語意空間不對齊，導致「語意漂移」(semantic drift) 問題；同時，段落內僅有部分文字對查詢有幫助，其餘內容反而成為噪聲。常見的區塊切分 (chunking) 手法亦會破壞跨句共指 (coreference) 連續性，加劇上下文割裂，影響密集檢索器 (dense retriever) 的表現。CLAP 架構與核心鏈結機制為了針對上述挑戰，作者提出了 Coreference-Linked Augmentation for Passage Retrieval，簡稱 CLAP。CLAP 採用「邏輯導向」(logic-centric) 流程，首先透過共指解析 (coreference resolution)…