「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法」
「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法」
2007.01.15 |

「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法,」今年就讀台大電子所博七的林建志指出。從博二到博七超過五年的時間,林建志都是台大與聯發科技整合無線通訊實驗室的一員,實驗室從草創初期到揚名國際的這段過程,幾乎就等於他博士班的經歷。 每月兩次與實驗室指導教授們的進度會議,是他快速累積專業知識的來源。跟一般博士班學生只跟著指導教授做論文的方式不同,這個實驗室結合了各領域專長不同的教授,每次的進度會議大約都有五到六名教授主持。

**自己得給自己壓力

** 以林建志為例,他的研究領域主要在無線硬體部分,但包括高頻、訊號、系統等方面,每次的會議都必須準備充分,才能面對各領域不同教授的問題,「meeting是壓力的來源,但這些壓力是自己給的,」他指出,透過每次的會議,不僅能從教授們提出的問題中找到自己思考的盲點,更能因此督促自己涉獵更多領域的知識,「各教授都有不同的專長與方法,每次往來都可能是一次新的學習經驗。」正由於五年來紮實的學術訓練,二○○五年,由他做的關於超寬頻的研究論文,獲選為ISSCC(國際固態電路會議)論文。 除了在本身學術的研究之外,身為實驗室的一員,最大的收穫則來自國際交流。林建志指出,除了不定期邀請國際級的大師來演講之外,每年也會定期到國際各大學做國際訪問,「國際訪問其實對研究本身幫助不大,但學習的是國外大學討論的方式,」他指出。 印象最深的,是之前參訪美國柏克萊大學的經驗,他們非常重視「圓桌討論」,不同專長背景的學生會組成小組,從各自的領域提出對問題的解答。此外,美國大學也非常重視文獻探討,從文獻蒐集、討論、分析,再從既有文獻中找到創新的想法,進而針對創新想法做全新研究,產生原創數據,相對地,台灣因受限於研究資源與條件,往往只能拿國外的數據來模擬找出可行的方法,研究原創性較為不足。 這套重視討論的做研究方式,隨後也成為實驗室中的重要精神。由學生們自主式的討論,從各自領域中提出解答,讓研究更完整,他舉例,曾經和三、四位同學一起研究過3G系統,貢獻各自專長彼此交流後,不僅解決問題,更因此建立起多元的能力。

**一切得靠個人摸索

** 「當博士生一開始會很迷惘,既找不到論文方向,對未來也無所適從,」林建志指出剛念博士班的心情。由於相較於碩士班,博士班的時間更長,畢業論文的要求更高,也不像碩士班時期有學長帶頭做研究,一切要靠自己探索。 他指出,過去幾年,大約每學期會與聯發科相關人員正式開會一次,由指導教授提出未來想做的研究領域與聯發科討論,聯發科也會提出本身在產業中看到的機會,但短期內暫時不會投入人力的研究領域,雙方討論後,也讓他漸漸找到論文的方向。 透過學術與產業交流,也可讓他建立起對未來科技發展更寬闊的視野。聯發科技設計技術、資訊暨製造工程副總經理張垂弘就指出,當面臨實際產業內的問題,會回過頭來請實驗室的教授與學生進行論文研討(paper study),從學術上已有的理論中找出可行方案,協助解決實務面的問題。 林建志指出,透過這樣的模式,一方面可以了解產業最新動態以及廠商關心的重點,慢慢修正自己的研究方向讓成果更有價值,另一方面,也可因此讓自己更清楚未來的發展。 經歷過台大電子所博士班七年的學習與訓練,在未來的職場與人生的發展上,林建志比別人更多了一份信心。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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