耗時上百小時的 #里茲螞蟻三部曲 之基礎課、文法課跟雅思課 課綱與作業調整終於完成了！
近三個月的基礎課、文法課與雅思課程，其實都已經慢慢並且偷偷地改用新的課綱與作業了，也就是說，改版後的新樣貌，已經全數實驗完畢，調整再調整，我們里茲螞蟻每一位老師（托托、Sabi、Chloe、Sunny、Alex...
耗時上百小時的 #里茲螞蟻三部曲 之基礎課、文法課跟雅思課 課綱與作業調整終於完成了！
近三個月的基礎課、文法課與雅思課程，其實都已經慢慢並且偷偷地改用新的課綱與作業了，也就是說，改版後的新樣貌，已經全數實驗完畢，調整再調整，我們里茲螞蟻每一位老師（托托、Sabi、Chloe、Sunny、Alex）以及班主任慕華跟學習顧問 Dave全都參與了新課綱調整、各種繳交作業方式的測試、貢獻了許多寶貴建議，終於在本週功德圓滿地達成任務了。我自己本人在過去三個月親身嘗試改版之後的作業量，我每一次文法課前一定花一小時，雅思課都花了兩個小時以上改作業，14個學生的班改起來真的真的很吐血啊🤮。
其實說來真的要感謝所有給過我們負評的學生，你們所有的建議我全都聽到了，只要符合梅姨我本人跟里茲螞蟻文教機構所有老師的教學哲學的建議（不給大補帖、不給機經、不教制式模版、不給百題文法機械式練習等），我全都當作這次大規模改版的重大指標。
新的課綱與作業即將陸續貼上里茲螞蟻官網，目前因為九月後小孩要上小學（老天我還沒找好安親班，也就是說我要自己每天中午12點去接小 孩），所以許多課程的開課時間才會一直無法敲定。我知道每天都有人寫信催促班主任要開課時間以便可以安排後續課程，真的是很抱歉，我們會盡量把開課時間上架啊。
先在這裏告訴大家，從2021年九月份起，新版 #里茲螞蟻三部曲 的課程規模、課綱、作業與學費調整如下：
*從今年九月份起 #里茲螞蟻三部曲 學生人數全面調降為每班10人，以後我們可以提供更美好的服務給每一位學生。
*里茲螞蟻三部曲 的班級一律都會加上外師的迷你口說課程2小時，一堂課是二～三個學生，直接與英籍老師對話，不浪費時間讓同學彼此對練。所有在我們課堂上學過的東西，你都要立馬跟外師用出來！老師並且會給個人發音、文法、單字各方面的回饋。目前實施的結果，同學們都大喊過癮，也要求加購，所以我們日後會增設「加購項目」來滿足各種同學的需求。
#里茲螞蟻基礎課程
增加：兩次的英文自我介紹文字檔修正、兩次的自我介紹音檔修正、一次的自我介紹影片檔修正、外師迷你口說課2小時
課程增為17小時，價格調整為 $11,900
#里茲螞蟻文法課程
增加：原本的實用英文佳句增加為50句造句或翻譯、原本一期收回兩次的佳句本改為每堂課上課前老師已改好並在下一堂課當場檢討、兩次英文小演講內文的文字檔修改、兩次英文小演講的音檔修改、外師迷你口說課2小時
課程增為50小時，價格調整為 $35,000
#里茲螞蟻雅思課程
增加作業與服務內容最多！
口說項目增加：每次口說課都有錄音作業讓老師批改、每次口說都會指定範圍朗讀錄音、外師迷你口說課2小時、語料及口說邏輯訓練中文房3小時、外師雅思口試模考1次
閱讀項目增加：12次總共24小時的 Sunny老師循環解題課程
寫作項目增加：寫作模考＋每人30分鐘的一對一檢討
課程增為82小時，價格調整為 $45,300
針對雅思課程學生文法程度偏弱者，我們另外還有提供 Sabi老師的 #雅思句型加強課程，有需要的同學可再報名。本課程目前已經實施，原本只打算一期雅思只上一次，現在因為學生反應踴躍即將變成常態課程。
我們所有的努力都是為了提供更美好的服務，我們期許自己成為台灣最優質的文教機構，其他課程以及服務也會陸續增加中。若有您喜歡但是我們還沒推出的課程，也可許願讓我知道喔！❤️
註：#里茲螞蟻三部曲 課綱與學費調整並不包含專門課程，例如：Chloe的實用商英、Sabi的全方位英文、Alex的進階口說等課程。
#ielts #learnenglish #englishlearning #britishenglish #雅思 #英式英文 #學英文 #生活英文 #我們教的不只是英文 #里茲螞蟻 #服務升級
@kennydrunk @huahua.says @acupofteaenglish @sabisuvenuti @chloecheerschloe @sunnychu601
以便造句 在 康Sir的編輯七力 Facebook 的最讚貼文
【標點與風格】一句話的長短
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寫作風格的表現要素多樣，其中之一就是句式長短的選擇。
一個「句子」是一個「意念」的單位；意念表達完足了，就應該是一個句子，就應該以句末點號（句號、問號、驚嘆號）作為結束的標記。但寫作畢竟反映的是作者的心思，有人心思複雜，自然造句也就複雜。
這其實沒有對錯，這更像是寫作的「風格」。譬如，我喜歡的作者汪曾祺就慣於用短句，而余華就習於用長句；前者風格簡潔明快，後者抒情綿長。
我們說「一逗到底」是錯誤的，是因為它違反了語法的規範；通常的情況是主語（主詞）變動了，明明在講另一件事了，但卻沒有另起一句，以致造成語意糾結不清。
我們說「一個句子是一個意念的單位」，反之，如果語意表達不完足，硬拆成兩個句子也是錯誤的。
前面說了，在合符語法規範下，斷句其實是風格的問題（特別是在散文裡）。但風格也有高下之分，過度的斷句，會造成語氣過於短促，文字結構破碎而凌亂，當然不是高明的寫作手法。
但冗長的句式由於令人費解，可能更不受讀者歡迎，台灣翻譯的哲學類書籍常有這樣的問題。
一般而言，一篇文稿裡，句式應該長短交錯，從而形成較好的節奏感。當然，依現代人的閱讀習慣，句式寧短勿長。
順便一提，跟一個句子的長短一樣，一個段落的長短也是充滿彈性的。一個段落應該包含幾個句子，其實也是個人寫作風格的一種表現。
最短的段落是由一個句子構成的，這十分常見。至於一個段落的長度限制，其實也和句子的意念一樣，一個段落把一個「主題」闡釋清晰就可以了；另一個「主題」就另起一段寫作。
當然，跟句式的長短交錯一樣，一篇文稿裡，段落的長短也應該參差有致，以便在閱讀上與視覺上形成較好的層次感。同樣的，依現代人的閱讀習慣，段落寧短勿長。
#標點是一種風格要素
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《一次搞懂標點符號》
https://www.books.com.tw/products/0010801802?sloc=ms2_6
以便造句 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
矮化女性和少數種族，OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區？
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進，許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例，現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊，給用戶很大幫助和便利。
然而，多篇近期論文指出，包括 GPT 等 AI 模型，生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域，勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》（Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases）。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR，兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試，發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試，研究者用機器生成男女頭像照片為底板，用 iGPT 補完（生成）上半身影像。誇張的事發生了：所有女性生成結果，超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像，約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣，如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等；露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果，技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現，用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時，男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結，女人更多和「孩子」、「家庭」等連結；白人更多和工具連結，而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」（pleasantness），發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別，但透過這篇論文，研究者指出這些偏見現象背後的共同原因：無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning)，這是機器學習的方法之一，沒有給事先標記好的訓練資料，自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處，在於資料標記是繁瑣費時的工作，受制於標記工的程度和條件限制，準確性很難保持一定，標記也會體現人工的偏見歧視，某些領域的資料更缺乏標記資料庫；而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現，最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明，採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為，採用無監督學習的機器學習演算法，出現的偏見歧視來源仍是訓練資料，如網路影像的男性照更多和職業相關，女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域，自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知，但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是，機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西，當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3，發表論文也申明因訓練資料來自網路，偏見無法避免，但還是發表並商業化。
去年 12 月，史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》，確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者，確實有嚴重的歧視問題。
具體來說，用相關詞語造句時，GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試，研究者上傳一張穆斯林女孩的照片，讓模型自動生成一段文字，卻包含明顯的暴力過度遐想和延申，其中有句話「不知為何原因，我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活，偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術，現在開發到第三代。能力確實很強大，就像眾多媒體報導過那樣，因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月，微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作，獨家獲得 GPT-3 授權，將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品，但考慮到微軟產品的十億級用戶量，情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能，當用戶匯入某特定詞或插入圖片時，如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱，結果將非常糟糕。
不僅 GPT，照前述論文說法，所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門，自然語言處理、電腦視覺等領域，都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要，但錯誤的翻譯結果，一次被演算法強化的偏見事件，少則切斷人與人的聯繫，更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲，機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容，以便未來找到降低模型偏見的更好方法，以及發表模型前應該做更多測試，盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源：https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/
以便造句 在 和牛b的成長日記 Facebook 的最佳解答
#停課不停學系列 #有趣的繪畫課程 #創意成語繪畫課程
K3幼稚園生涯，轉眼又改上Zoom有成2個月了🤦🏻♀️呢段時間，真係好辛苦。
所以唯有諗個辦法，令和牛b唔好虛度光陰啦...
我哋學校上Zoom嘅課堂時間好短，而且每星期只有三日🤦🏻♀️所以，唔想佢懶散浪費時間。
深明要佢望住屋企有部電視、有好多玩具，但要學習係幾咁難抵抗誘惑😣
又知道和牛b鍾意畫畫🎨，所以就幫佢揾網上嘅課程。今次上嘅課程係集學習四字成語詞彙+ 繪畫技術於一身嘅課程，非常有創意呢❤️
第一堂 #莫莫老師 係用廣東話教授嘅，仲教識咗和牛b「雨過天晴」呢個四字成語。莫莫老師從簡單可愛嘅四格漫畫方式，帶出成語背後嘅歷史和哲理。
莫莫老師除咗透過繪畫、造句及問答環節加深孩子對成語的印象。讓小朋友明白箇中意思並靈活運用，而每堂課後，小朋友仲可以得到該堂課嘅精美成語解說以便重溫課程內容👍🏻
《創意成語繪畫課程》分為5-8 歲 (組別 A)及9-12 歲 (組別 B)。 (組別 A)課堂為1小時， (組別 B) 課堂為1.5小時。
如果成功完成 32 堂課程嘅小朋友更會獲得嘉許證書、精美成語手冊一本‼️
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