作者: 柯 文仁

合成資料:捷徑,還是風險放大器

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在 Minecraft 裡扮演創世神 不代表你理解真實世界 ——為什麼 synthetic data 不是研究捷徑,而是風險放大鏡 如果你是研究生,近幾年大概一定聽過這個詞:synthetic data(合成資料)。 它聽起來非常誘人——資料不足?合成一點。隱私受限?用合成的。樣本太少?再「生成」一

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Life finds a way,但你的研究不能只靠運氣

Life finds a way,但你的研究不能只靠運氣 共識尚未定型時研究如何定錨前進 如果你正在讀一個「大家都在研究,但定義一直在變」的主題, 你可能早就有一種熟悉的不安感: 資料很多、論文很多、共識論文也有,但越讀,越不確定自己到底該站在哪裡。 這種感覺,並不陌生。 因為你現在站的,很可能不是

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不是 AI 不夠強,是你餵它太多垃圾 一篇肝癌預測論文,示範什麼叫「把特徵砍對,比模型換新更重要」 如果你是研究生,應該對這個場景不陌生: 資料一丟進模型,feature 欄位多到像 Excel 地獄捲軸,然後你滿心期待 AI 會自動悟道—— 結果 accuracy 普普通通,訓練時間還跑到你可以去

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