前言 不管你做的是資料產品、內容網站、還是 side project app，最大的痛點通常不是技術，而是流程「接不起來」。從資料到上線，再到持續改善。原則只有...
前言 到目前為止，我們已經把「感知 → 融合 → 狀態 → 回饋」跑起來了；今天轉向 人機互動（HCI） 本身：當 ChatGPT 這類大型語言模型（LLM）變...
前言 昨天我們把「感知 → 理解 → 回應」拆成可落地的骨架。今天的任務很單純：把骨架跑起來。用 Gradio 搭一個可點可玩的多模態 Demo，把表情 × 手...
前言 把「感知 → 理解 → 回應」做成順、穩、可用的互動，是這一類系統的靈魂。今天用低門檻、可上手的方式，帶你看清整條鏈路該怎麼設計：哪些感測訊號值得用、資料...
前言 大多數推薦系統只學「你點了什麼」，很少理解「你當下的狀態」。但人在不同情緒下，偏好會位移：通勤路上想看輕鬆短內容，下班後才有耐心讀長文；焦慮時偏向保守選項...
前言 傳統 HCI 把「人用系統」當主軸；人機協作互動設計則把「人 × 模型共同進化」當成產品功能本身。重點不只是讓模型更準，而是讓人保留主導權、模型把握不確定...
前言 人機互動（HCI）越來越懂你，卻也更容易誤解你。感測器蒐集生理訊號、模型推估情緒、系統給出建議 ── 整條鏈路若忽略 偏誤（bias）、隱私（privac...
前言 心跳變快、手心微汗、呼吸變淺，這些微小的變化比語言更早發生，也更難「偽裝」。隨著穿戴感測器與邊緣運算普及，用多種生理訊號推估情緒狀態已不再只是實驗室話題；...
前言 我們常說「同一句話，不同語氣差很多」。在客服、教學助理、語音助理或社群平台上，系統若只「看懂字面意思」而忽略語氣，回覆就容易失禮或不合時宜。那麼，AI 到...
前言 人機互動（HCI）正從「能聽懂」走向「懂你在感受什麼」。不只辨識指令，更要回應情緒：當使用者焦慮、挫折或興奮時，系統該怎麼問、怎麼等、怎麼回？今天一起來整...
前言 在 App 評論、商品心得、或客服工單裡，「情緒」往往比字面資訊更能預測留存、轉換與滿意度。本篇用最實務的方式，一次帶你完成兩條常見路線： 情緒詞典（...
前言 在 HCI 裡，我們不只想知道「使用者說了什麼」，更想知道「他在什麼情境、帶著什麼情緒說」。BERT（Bidirectional Encoder Repr...
高級技術架構師 Frederic Lhoest 在網上發現了指導視頻和案例研究，這些信息和案例研究有助於加速 PCCW Global的雲計算之旅。 此文由...
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