[專訪]  核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
[專訪] 核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
2014.12.01 | 科技

當大家都在談大數據分析和應用,台灣新創團隊核桃運算MacroData卻選擇切入最底層的技術,打造即時資料分析引擎Big Object。創辦人薛文蔚甚至想顛覆工程師從1970年代以來對資料運算的看法,也就是說,資料不必先下載到記憶體,運算完再放回去,而是設計出「in-place computing」模式,創造接近無限的空間,讓所有資料都為了運算而準備好。10秒就能處理1億筆資料,一台電腦就可以處理幾十億資料,比起現有的資料庫,運算速度還要快50倍到100倍。

硬體科技的進步,促成大數據

核桃運算創辦人薛文蔚指出,「目前處理大數據的技術還是在非常早期的階段,很多技術還不是很方便,這就好像我們現在回頭談70年代的電腦一樣。」

薛文蔚說,「昨天的垃圾,是明天的黃金。」隨著硬體科技不斷進步,現在儲存資料的代價很低,所以有各式各樣沒有目的的資料被儲存起來,才會形成這3-5年很紅的「大數據」概念。

**大數據面臨的挑戰是,很快獲得很多資料,卻難以想像要如何處理資料。**當資料量很大的時候,要怎麼做才能快速處理這些大數據?

三年前,薛文蔚遇到中國供應商的單品項管理問題,必須同時處理40萬個品項,乘上1萬個通路時,預測出來的值是幾百億點。然而,現行的資料運算架構主流根本沒辦法處理,才讓他進而去解決架構所產生的問題,直接從運算模式下手。

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(圖說:核桃運算創辦人薛文蔚推出即時資料分析引擎,推翻工程師長久以來對資料運算的看法。圖片來源:郭芝榕攝影。)

顛覆資料運算模式

「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式!」(也就是范紐曼架構)薛文蔚解釋,以前記憶體很小,把資料當成外來物,程式和原始碼是一等居民,支配資料。每次要運算時,都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算,再搬回硬碟,花費很多時間在「搬移」。

目前大多數使用者端的資料庫和程式都以這種邏輯設計出來,薛文蔚說,這樣的工作台模式適合資料運算嗎?

所以,核桃運算3年前設計出不必搬移資料的「in-place computing model」,試圖要顛覆資料運算的模式。記憶體從32位元前進到64位元是一個很重要的觀念改變,用空間換取時間,用有效率的方式對映到現有的CPU和記憶體,創造出一個無限的空間,把程式送到資料儲存地運算,避掉資料搬移的過程。

例如,HTC就推出64位元處理器的智慧型手機Desire 820,可以把資料放在雲端、伺服器和物聯網上。

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(圖說:核桃運算顛覆資料運算的模式,開發出資料運算引擎BigObject。圖片來源:取自核桃運算官網。)

此外,核桃運算在做運算時,會用各式各樣的轉換技術做分門別類,例如分開性別和收入,並善用關聯,讓4G記憶體可以跑100G資料,比MYSQL快100至1000倍。

薛文蔚指出,「**只要一台64位元的電腦,就能處理幾十億筆資料,未來也可以用在手機上。**降低一般人使用的門檻,展現平民化的大數據運算力量。」可處理關聯式分析、多維度分析。

未來,嵌入式裝置愈來愈多,大數據將是隨處可見的技術。他更進一步指出,未來的使用者將會是資料導向,10年後可能變成人人都對資料「有感覺」,資料科學將成為基礎知識,而非現在的專家系統。

大數據四大類:應用、產品、工具、底層科技

薛文蔚是台大資工系第一屆畢業,在哥倫比亞大學念資工博士學位,1995年就開始創業。他將大數據分成應用、產品、工具、底層科技四大類,目前切入大數據領域的新創團隊,大多都是大數據應用,包括手機、物聯網,有一大部分落在社交媒體,用心理學分析關聯度,例如兩個人的相似度。

做大數據的平台和科技比較少,薛文蔚說,底層科技還有許多可發展空間,會形成一個生態系統。台灣的強項在硬體,像是固態硬體、永久記憶體、快閃記憶體等等,核桃運算也許會進一步結合硬體,讓運算模式更快速。而10年後,底層的硬體可能會被生物記憶體所取代。

關鍵字: #Mac #大數據
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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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