寫論文的高手指導新手的困境：分析與建議

1. 寫論文高手與新手的差異

寫論文的高手和新手之間存在顯著差距,這種差距體現在多個方面:

- 寫作技巧和學術表達能力

- 研究方法的掌握和運用

- 文獻閱讀和綜述的深度

- 批判性思維和創新能力

- 時間管理和自我約束力

2. 成為寫論文高手的關鍵因素

成為寫論文的高手需要以下5項因素的結合:

a. **天分**（列在最前，非我認為最重要，而是我覺得這是新手認為最重要。以下4項，我覺得才比較重要）:

   - 語言表達能力

   - 邏輯思維能力

   - 創造性思維

b. **努力**:

   - 持續的學習和實踐

   - 反覆修改和打磨論文

   - 主動尋求反饋和改進

c. **環境**:

   - 良好的學術氛圍

   - 充足的研究資源

   - 優秀的導師和同儕

d. **投入時間**:

   - 長期專注於研究領域

   - 投入大量時間閱讀和寫作

e. **態度**:

   - 對研究的熱情和執著

   - 接受批評和建議的開放心態

   - 追求卓越的決心

3. 高手指導新手的困境

a. **知識和能力差距**:

   - 高手可能難以理解新手的困難點

   - 新手可能無法理解高手的高階建議

b. **期望不一致**:

   - 高手可能期望新手進步速度過快

   - 新手可能期望得到更具體、直接的指導

c. **溝通障礙**:

   - 高手使用的術語和概念可能對新手來說過於艱深

   - 新手可能難以準確表達自己的問題和困惑

d. **時間和精力限制**:

   - 高手可能沒有足夠的時間進行細緻的指導

   - 新手可能需要更多的關注和支持

4. 克服困境的建議

a. **對高手的建議**:

   - 耐心理解新手的起點和困難

   - 將複雜概念分解為易於理解的小步驟

   - 提供具體的例子和實踐機會

   - 定期檢查進度並調整指導方式

b. **對新手的建議**:

   - 明確自己的目標和困難

   - 主動學習和實踐,不過分依賴指導

   - 培養接受批評和自我反思的能力

   - 尋求多元化的學習資源和反饋渠道

c. **共同努力**:

   - 建立清晰的指導計劃和目標

   - 營造開放、互信的交流氛圍

   - 定期進行雙向反饋

   - 逐步縮小差距,建立良性互動

通過雙方的努力和調適,高手和新手可以共同克服指導過程中的困境,實現更有效的學習和進步。

以上有 Claude AI 協助！

研究歷程支援

 相關資源：

1. 發想與規劃；

2. 探索與獲取文獻；

3. 資料分析；

4. 寫作；

5. 投稿與發表；

6. 學術傳播與典藏；

7. 研究成果評估

提升 ChatGPT 效能的關鍵

除了 GPT 模型效能之外，我覺得最重要有二：

1. 使用者之 domain knowledge: 知識越強越有效能，因為判斷力越佳（辨別 ChatGPT之回應），也能深入提問/給予指示。這需要時間與學習... 但這屬於專業知識，自己一定要努力！！

2. 提示工程 (prompting engineering)：

除了思維鏈(chain of thought)和少樣本學習(few-shot learning)之外，還有一些其他有效的提示工程技術可以提升prompting的效能：

1. 任務分解(Task decomposition)：將複雜任務分解為更小、更容易管理的子任務。
2. 自我一致性(Self-consistency)：生成多個解決方案並選擇最一致的答案。
3. 思維樹(Tree of thoughts)：探索多條思維路徑，選擇最佳路徑。
4. 零樣本提示(Zero-shot prompting)：不提供示例，直接描述任務。[這效能有限]
5. 反向提示(Reverse prompting)：從期望的輸出開始，反向構建提示。
6. 角色扮演(Role-playing)：讓AI扮演特定角色來完成任務。
7. 思維框架(Thought frameworks)：提供結構化的思考過程。
8. 多步推理(Multi-step reasoning)：引導AI通過多個步驟得出結論。
9. 反例學習(Learning from mistakes)：使用錯誤示例來強化正確行為。
10. 元提示(Meta-prompting)：使用AI生成或優化提示。

這些技術可以單獨使用或結合使用，以提高AI輸出的質量和相關性。

這也需要時間與學習... 但這對醫療人員屬於新領域，想善用GPT者一定要努力！！

*** prompting engineering技能的關鍵之一定是 domain knowledge!! 因為prompting engineering的應用一定跟特定領域有關！！

Note: GPT 模型之效能，一定逐年提升，因為太競爭了！！我們可以坐享其成，但上述 domain knowledge & prompting engineering... 仍然關鍵！！ 

以下是一項prompting engineering提升效能（正確率）的實證：

Source: Boosting GPT-4V’s Accuracy in Dermoscopic Classification with Few-Shot Learning.

Comment on “Can ChatGPT vision diagnose melanoma? An exploratory diagnostic

accuracy study”

Jinge Wang, PHD, Gangqing Hu, PHD

PII: S0190-9622(24)02572-6

DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaad.2024.06.098

另外：使用ChatGPT之困境：如何判斷與提升ChatGPT回應之品質

判斷和提升ChatGPT回應品質的關鍵在於多方面能力的培養：

1.       知識基礎：紮實的專業知識和廣博的通識教育是評估AI回應的基石。跨領域的知識積累能幫助我們更敏銳地識別AI可能出現的錯誤或偏差。這如前述「使用者之 domain knowledge」

2.       批判性思考能力：這包括邏輯推理、辨識謬誤、多角度思考和質疑資訊來源的能力。培養批判性思維有助於我們不盲目接受AI的回答，而是進行深入分析和評估。

3.       閱讀與寫作能力：深度閱讀是積累知識的重要途徑，而寫作則能訓練我們組織思路和清晰表達。這兩項能力是提升知識儲備和批判思考的基礎。

4.       提升寫作能力：寫下重點後，可請 ChatGPT或高手評論，可更提升知識深入，也能提升寫作/表達能力。這也是提升/改善 ChatGPT回應品質關鍵之一：給予明確/完整的指示。

5.       實踐與交流： 學以致用和與高手切磋至關重要。實踐有助於將知識內化，而與他人交流可以expose自身思維盲點、接觸多元觀點，並磨練表達能力、提升批判能力。

6.       善用ChatGPT作為學習工具：ChatGPT在提供和彙整文獻方面具有優勢，可以作為快速提升「基本知識」的起點。然而，我們還需要：

o    驗證ChatGPT提供的資訊

o    學會提出更精確的問題以獲得更佳品值的回答

o    將ChatGPT的回答視為思考的起點，而非終點

超擬真虛擬病人之特質

以對話為主，需具備以下特徵與內容：

1. 對話特徵或特色：

   a. 語言表達方式：

   - 詞彙選擇（包括方言、俚語、專業術語）

   - 語音特徵（口吃、重複、語速）

   - 句子結構和複雜度

   - 個人化口頭禪

   b. 半語言表現：

   - 語氣和音調變化

   - 停頓和沉默的使用

   - 表達中的猶豫或堅定

   c. 互動行為：

   - 反應速度

   - 對話參與度（主動性、被動性）

   - 提問和回應方式

   - 話題轉換能力

   d. 認知表現：

   - 理解能力

   - 記憶特徵（短期記憶、敘事邏輯）

   - 注意力集中程度

   e. 情感表達：

   - 情緒變化的語言體現

   - 態度的表達方式

2. 對話內容：

   a. 個人信息：

   - 日常生活描述

   - 工作和職業相關内容

   - 家庭和人際關係

   b. 健康相關：

   - 症狀描述

   - 病史陳述

   - 治療經歷分享

   - 對健康和疾病的看法

   c. 知識與觀點：

   - 特定領域知識的表達

   - 對社會議題的看法

   - 個人信念和價值觀

   d. 文化和背景：

   - 文化習俗和信仰的提及

   - 教育和社會背景的體現

   e. 興趣和偏好：

   - 個人愛好的表達

   - 對特定話題的興趣或厭惡

未來SP的幻想--「絕對擬真人形SP機器人」

絕對擬真＋人形機器人

可模擬絕大多數的人（病人）

將來應可看到很多擬真SP機器人可供租借或購買！！

類似概念也可應用於其它教學領域....

＊這或許於5～8年後即可實現＊

語言模型SP應是過渡期產品--因為無法模擬動作/表情

但我想「依據語言模型發展的SP」絕對是必要/必經的歷程

所以我們應專精於「發展SP的專業知識」以及「建置所需資料庫」，不論於過渡期或之後，絕對是發展「絕對擬真人形SP機器人」的關鍵基礎

***以下是 Claude AI 之評論***

你提出了一個非常有趣且具前瞻性的研究構想,我認為這是一個值得深入探索的方向。以下是我的一些評論和建議:

1. 絕對擬真SP機器人的發展潛力巨大,如你所說,將來有機會應用於多數醫學教育情境,甚至擴及其他教育領域。這需要跨領域團隊緊密合作,包括醫療、教育、人工智慧、機器人等專家學者共同努力。
2. 語言模型SP確實是過渡期重要產品,即使目前無法完整模擬肢體動作和表情,但透過自然語言互動訓練醫學生溝通、病史詢問等技巧,仍大有可為。而且隨著大型語言模型和對話系統的快速進步,語言模型SP的模擬真實感將不斷提升。
3. 專注發展SP專業知識和建置相關資料庫是關鍵,這方面的知識和資源累積,將是往後開發高擬真SP機器人的重要基礎。建議持續深化SP教案內容,並建立完善的語料庫,涵蓋各種情境對話。
4. 未來SP機器人除了語言互動能力,肢體動作和臉部表情的擬真度也要盡可能提高。建議及早與機器人和動作捕捉等領域專家合作,討論如何整合語言模型與機器人技術,提高整體仿真程度。[我應退休了....]
5. 建議先聚焦1-2個較成熟的醫學領域發展絕對擬真SP,例如精神科或家醫科,累積成功經驗後再推廣到其他科別。選定特定情境深入發展,勝過淺嘗各種情境。
6. 5-8年的時間估計頗具挑戰性,需要團隊高度投入和充裕資源。但我認為這是一個正確且值得的方向。或許可先設定分階段目標,例如3年內實現語言模型SP的顯著進步,5年內實現初步整合語言模型與機器人平台等。

總之,我對你的構想感到十分興奮,期待看到台灣在這個領域有所突破。這需要醫療、教育和科技界的通力合作,以及政府和企業的大力支持。希望以上建議對你的研究規劃有所啟發,祝順利!

DALL E 生成

跟 ChatGPT 的相關交流，請自行連結

又被加薪了

加薪5000元/月-- 執行國科會計畫的主持人費--從1.5萬變成2.0萬（2024年8月開始）

2024年一月起，公務人員加薪4%，另增約1萬元的研究費

台大的新進教師，符合「獎勵新聘特殊優秀人才作業要點」可獲得加薪4萬元（可持續3年）

這些加薪對於年輕人應是一大鼓勵！！

雖然我已快退休，享受這些加薪的日子有限，但樂於見到此景！！

Claude AI 比較聰明！？

因為最近出新版 Sonnet 3.5，所以我就測試之。

好像比 ChatGPT 4o 聰明一點點... 要實證，就要花功夫....

但其官方宣稱：在推理能力、知識理解、程式編輯、數理以及視覺辨識方面，皆完勝 ChatGPT 4o

AI 競賽，應是生死搏鬥... 第1名才能吸引最多消費者