YJ的科學筆記

最近我看到一份網路調查，超過80%的研究生認為讀研究所只是為了拿文憑。這數字讓人不禁想問：研究所真的是「不得不去」的下一站，還是「值得去」的探索旅程？ 不同世代對於工作的想法其實差很多。4至7年級生（大約1960-1980年代出生）工作多半是為了讓家人過更好的生活，甚至有些人得扛起家計，別無選擇。但8年級生（1990年後出生）或更新的一代，基本上不需要擔心下一餐在哪裡，人生有了更多自由，那麼是不是該好好思考：我的人生要怎麼走，才真正適合自己？ 問題是，我們的教育體制真的幫助年輕人探索興趣了嗎？高中到大學，大多數課程都是標準化、單向輸出的學習模式，學生被塞滿知識，卻很少有人幫助你發掘自己的天賦。直到做專題研究或進研究所，才終於有機會和老師一對一深聊，進入真正的「客製化」學習。 就拿我自己來說，每次和學生初次面談，通常都會聊上超過一小時，目的不是填表格，而是一起找出他們真正喜歡什麼、適合什麼。我一直覺得，能這樣和學生討論未來，是當大學老師最棒的「特權」。 所以，我真心希望大學生能把握這段時間探索自我。研究所不該只是「大家都去所以我也去」，而應該是「我確定自己熱愛這個領域，想繼續深入」。人生這場旅程，真正值得的不是一張文憑，而是找到你想奮戰的方向，然後全力以赴。 人生無常，未來充滿變數，沒有人能保證下一步會如何發展。正因如此，每一天都應該被珍惜，每一個選擇都應該帶有意義。我們無法改變過去，但可以掌握當下，為自己的未來奠定更穩固的基礎。所以，不要把時間浪費在跟風或茫然中，而是積極探索自己真正想做的事，並勇敢邁向那條路。

在當今 AI 領域， 知識蒸餾（Distillation） 是一個重要的技術，它的核心概念來自於一個簡單的觀察： 可以將一個大型、複雜的模型（Teacher Model）所學習到的知識，壓縮並傳遞給一個較小的模型（Student Model），使其在效能上仍然表現優異。 這樣的技術不僅能夠降低運算成本，還能讓小模型在較少資源的情境下發揮高效的推理能力。例如，大型的 Transformer 模型如 GPT-4 或 BERT，可以透過知識蒸餾將精華萃取出來，轉移到更小、更輕量的模型，使其更容易部署在行動裝置或邊緣運算設備上。 然而，這個概念並不僅適用於 AI， 它與教育的本質驚人地相似 。 從知識蒸餾到教育傳承：教師與學生的互動 在教育現場，老師與學生的關係其實就像是 Teacher Model 與 Student Model 之間的知識蒸餾過程。 1. Teacher Model（老師）— 見識廣博但龐大 老師經歷了長年的學習與研究，閱讀過大量的文獻、參與過各種研究計畫，掌握龐大的知識與經驗。但這些知識如果不經過整理和提煉，直接傳授給學生，學生往往無法完全吸收。 2. Student Model（學生）— 學習並提煉精華 學生相較於老師，模型較小（經驗較少、知識較淺），但學生有一個優勢： 學生可以透過與老師的互動，學習老師的精華知識，並在內化後發展出自己的高效學習與研究方法。 在這個過程中，老師不只是單純地傳授知識，而是將知識提煉、轉化成學生能夠理解、內化的形式，這正是教育的價值所在。 AI 世代下的師生互動：如何讓知識傳承更有效？ 在 AI 世代，我們的學習方式正經歷轉變，師生互動的模式也應該適應新時代的需求。以下幾點是可以參考的做法： 1. 注重啟發式教學，而非單向灌輸 知識蒸餾的一個關鍵技巧是 軟標籤（Soft Labels） ，它能讓 Student Model 不只是學習最終答案，而是學會 如何 得出答案。同樣地，在教育中，老師不應只是單純地給學生標準答案，而是應該引導學生思考 為什麼這個答案是對的？如果條件改變，會產生什麼影響？ 2. 給學生適當的挑戰，促進自主學習 一個好的 Teacher Model 會讓 Student Model 在學習的過程中適度挑戰，讓它能夠成長。在教育中也是如此，老師需要根據學生的學習狀況，設計適當的問題與任務，讓學生在解...

這個月，我在一場國際學術研討會演講後，與一位來自美國加州大學聖地牙哥分校（UCSD）的博士生進行交流，他提到他正在研究大型語言模型（LLM）在6G中的應用。而恰巧最近，中國人工智慧公司深度求索（DeepSeek） 發布了其最新語言模型 DeepSeek-V3。該模型以僅約 558 萬美元的訓練成本，展現出與 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 等頂尖模型相媲美的性能。儘管 LLM 在自然語言處理領域取得了驚人的進展，其在無線通訊網路領域的應用仍面臨不少挑戰與限制。作為一名無線通訊技術的研究者，我認為在未來五年內，LLM 對該領域帶來的技術突破可能相對有限，以下是我對這一議題的一些觀點。 1. LLMs 的特性與無線通訊需求的技術差異 LLMs 是基於大規模文字數據訓練的生成式模型，其核心功能是預測文字序列中的下一個單字或片段。然而，無線通訊網路的設計對於多層面技術需求的精準性與實時性提出了極高要求，包括頻譜效率、能量效率、超低延遲以及高可靠性。 (1) 頻譜效率挑戰 ： 現代無線通訊技術中，頻譜資源是一個極為有限且昂貴的資源。在毫米波（mmWave）以及太赫茲波（THz）頻段的應用中，系統需要極為複雜的信道估計與編碼技術來實現高頻譜效率。而 LLMs 缺乏處理物理通道訊息的能力，尤其是在需要基於 CSI（Channel State Information）或 RSS（Received Signal Strength）進行即時調度的場景中，無法有效參與。 (2) 延遲與實時性限制 ： 在 URLLC（Ultra-Reliable Low-Latency Communication）場景下，傳輸延遲需要被壓縮到微秒級別。LLMs 的推理時間由於模型規模巨大，通常難以滿足這一級別的即時性要求。此外，模型推理的算力需求可能導致邊緣設備上的功耗增加，與6G倡導的低功耗設計理念背道而馳。 2. 通訊技術的創新需要深厚的物理和數學基礎 (1) 通道建模與電磁波傳播的複雜性 ： 無線通訊中，通道建模是系統設計的基石，涉及多路徑效應、都普勒頻移、遮擋和干擾等因素的精確分析。這些現象通常需要基於物理規律和統計學的精細建模，而非基於自然語言數據的統計學特性來解決。例如，利用射線追蹤（Ray Tracing）技術來模擬電磁波在城市環境中的傳播特性是現有系統設計的主流方法，...

Transformer 模型近年來因其在自然語言處理和深度學習中的卓越表現而備受矚目，其靈活處理動態數據的能力使其在其他領域也開始展現潛力，今天我們根據一篇發表於 IEEE TMC 2025 的文章，來探討如何利用 Transformer 技術提升多無人機系統的自主控制與協調效率。 Reference: L. Yu, Z. Li, N. Ansari and X. Sun, "Hybrid Transformer Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Multiple Unmanned Aerial Vehicle Coordination in Air Corridors," in IEEE Transactions on Mobile Computing, doi: 10.1109/TMC.2025.3532204.  1. 系統背景與研究目標 隨著無人機技術的快速發展，多無人機系統已被廣泛應用於物流配送、災害監控以及城市空中交通管理等領域。然而，如何在密集的空域中實現無人機的自主協調與高效控制，仍是一項極具挑戰的任務。在進入研究問題之前，先來介紹空中走廊的概念，它是一種設計於三維空間中的虛擬飛行通道，用來規範無人機的運行範圍，類似於地面交通中的高速公路。這些走廊通常建模為具有邊界限制的幾何結構，例如水平的截頭圓柱和連接不同高度層的部分圓環。空中走廊的主要功能是通過規範化的通道設計，降低無序飛行所導致的碰撞風險，並同時提升空域資源的利用效率，從而支持多無人機在高密度空間內的協作任務。 本論文聚焦於多無人機在三維空中走廊中的協調導航問題，致力於解決以下核心目標： 安全性 ：避免無人機間的碰撞，並保證飛行過程中不越界。 高效性 ：最小化無人機的總飛行時間，實現高效的資源調度與使用。 自主性 ：無人機基於局部感測數據進行分散式決策，而不依賴集中式控制。 由於無人機的觀測數據具有高動態性和混合結構的特性，這些目標的實現需要克服多數據處理與決策優化的技術難題。 2. 提出的方法與創新設計 為了解決多無人機協調中的挑戰，本論文提出了一個基於 Hybrid Transformer 的多智能體強化學習框架（HTransRL） ，這是一種專為多無人機系統設計的創新方法。主要包含以下關鍵設計： Transfor...

當我們談到線性代數中的「正交性」(Orthogonality) 時，其實是在談一種特別的「垂直」關係。這個概念聽起來可能有點抽象，但我們可以從日常生活中的幾何圖像來理解它。設想一下兩條互相垂直的直線或是兩個相交成直角的平面，這種「完全沒有重疊」的狀態，就是正交性的幾何意義。換句話說，如果兩個向量是正交的，這代表它們之間的內積 (Dot product) 為零，也就是說它們彼此之間沒有任何重疊的成分。 正交的物理意義：互不干擾的訊號 從幾何學的理解，我們可以延伸到物理世界中的應用。在通訊網路工程中，正交性的概念被廣泛地應用，尤其在訊號傳輸中具有極其重要的地位。正交性有一個直觀的物理意義—如果兩個訊號彼此正交，那麼它們在傳輸過程中就不會互相干擾。我們可以想像兩個人在同一個房間內說話，如果他們的語言互不相干，彼此之間的訊息就不會被對方影響。下面是一些正交基底在工程中的應用。 訊號處理 : 在訊號處理中，將訊號分解為正交基底的線性組合，例如傅立葉變換能夠將訊號分解為正交基底的線性組合，是因為傅立葉基底由一組不同頻率的正弦和餘弦函數組成。這些函數在整個定義域上是正交的，彼此之間的內積為零，這意味著訊號的不同頻率成分可以完全獨立地表示，這種分解方式讓我們能夠針對每個頻率成分進行獨立處理，從而更精確地對訊號進行過濾、壓縮或強化。 資料壓縮: 例如，主成分分析（PCA）利用正交基底來降低資料的維度，保留主要資訊，應用於圖像壓縮和機器學習。這樣的壓縮方式使我們可以去除資料中的冗餘部分，從而在保留關鍵特徵的同時顯著降低資料量，這對於提高計算效率和儲存空間利用率非常重要。 資料獨立性: 在統計學和機器學習中，正交基底確保資料的各個特徵之間相互獨立，避免冗餘資訊，提高模型的效能。例如，當我們在訓練一個機器學習模型時，正交基底有助於確保不同特徵之間沒有線性相關性，這可以避免模型過度擬合並提高泛化能力。 正交性在通訊技術中的應用：OFDM 技術 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 是一種高效的資料傳輸技術，廣泛應用於 WiFi、4G、5G 等通訊技術中。在 OFDM 中，資料被分散到許多子載波 (sub-carriers) 上，每個子載波承載一部分資料。然而，這些子載波之間並非隨意排列，而是保持著嚴格的正交關係。這意...

隨著無線通訊技術日新月異，資料隱私與安全需求也日益重要。基於通道狀態資訊（Channel State Information, CSI）的物理層密鑰生成（Physical Layer Key Generation, PLKG）技術逐漸嶄露頭角。PLKG 利用無線通道的互惠性及空間獨特性來產生加密密鑰，不同於傳統仰賴計算複雜度的加密系統，有望在軍事通訊和物聯網等高度安全需求的領域中扮演關鍵角色，提供更強大的資料保護能力。 通道狀態資訊（CSI）扮演的角色 正交分頻多工（OFDM）是一種廣泛應用於現代無線通訊的多載波調變技術，它將頻帶分割成多個子載波，有效應對多路徑衰落和頻率選擇性衰落。在 OFDM 系統中，藉由發送已知的導引信號（Pilot Symbols），接收端可以估計各個子載波的通道狀態，進而獲得精確的 CSI。CSI 是無線通訊系統中描述發送端與接收端之間通道狀態的重要資訊，CSI 能協助發送端調整傳輸參數，進而優化通訊效能，如提升資料傳輸量、可靠性及能源效率。在物理層金鑰生成（PLKG）中，CSI 被用於提取無線通道中的秘密資訊，藉由測量接收信號強度（RSS）和相位資訊等來產生金鑰。然而，環境雜訊和信號干擾可能影響測量結果，導致金鑰的隨機性和可靠性降低，為 PLKG 的實際應用帶來挑戰。 物理層安全技術的進展 為克服上述挑戰，近年來文獻上提出了許多針對 PLKG 的改進技術。例如，自適應量化、人工雜訊波束成形以及物理層加密策略等方法，皆有助於提升密鑰生成的有效性。這些技術藉由增強無線通道的隨機性和互惠性，使 PLKG 在實際環境中的應用更可靠。 物理層加密技術利用無線通道的不可預測性，無需事先共享的秘密或額外的加密協議，即可實現安全的密鑰交換。此外，輔助中繼通訊系統和安全的開關傳輸技術也被證明能有效增強密鑰生成的穩定性。 PLKG 的應用與挑戰 PLKG 技術在眾多領域展現出巨大的應用潛力。例如，在軍事通訊中，PLKG 能確保機密資訊在敵對環境中安全傳輸；而在物聯網環境中，PLKG 則能提供設備之間的安全連接，防止未經授權的存取。此外，PLKG 在移動載具中的應用也備受矚目，特別是在無人機（UAV）等移動設備上。無人機執行任務時，例如巡邏、搜救或物流配送，必須在高度動態的環境中維持穩定的通訊連結。PLKG 可以利用無人機和地面站之間的通道狀態變化，產生動態密...