我的背景

我在台灣的屏東成長。由於鄉下地方的資源有限，我從小就有著強烈的渴望，希望能接觸更多的機會，並面對更大的挑戰。我很早就接觸了電腦和網際網路。14歲時，我使用 Microsoft FrontPage 建立了一個網站，提供 MP3 下載，那時版權問題還不被關注，而且當時用的還是 56k 網路撥接器（modem）。

隨著青春期的到來，搖滾樂成為了我生活的動力。我曾在樂隊中擔任主唱和吉他手，沉浸在 Oasis、Guns N' Roses、Radiohead、Nirvana 和 The Beatles 的音樂中。這份熱情指引我度過了成長的歲月，並最終（有點奇怪地）將我帶到了 2003 年進入國立成功大學，主修工程科學。雖然我的學業涵蓋了廣泛的領域，但真正吸引我的是計算機科學。我在大三時毛遂自薦提早進行了畢業專題，題目是關於使用自組織映射（Self-Organizing Maps, SOM）類神經網絡來進行影像分割，這項專題讓我第一次發表了學術輪文，並參加國際研討會口頭報告了我的論文內容，這段經歷讓我對軟體開發的熱愛愈加堅定。

我深知台灣在硬體方面的強大優勢，但在軟體領域卻存在弱點。因此，我決定前往英國繼續深造。我獲得了南安普敦大學的人工智慧碩士學位，隨後在倫敦帝國理工大學取得了機器人視覺（Robotic Vision）博士學位。我的研究聚焦於視覺同時定位與建圖（Visual Simultaneous Localization and Mapping, VSLAM）、深度學習（Deep Learning）以及像 C/C++ 和 CUDA 這類高效能程式語言。這段時間標誌著我深入探索如何運用先進技術解決現實世界問題。

完成博士學位後，我加入倫敦大學（University College London）擔任博士後研究員，參與了歐盟資助的 CASCADE 計畫，該計畫旨在推進自主機器人手術技術。正是在這裡，我意識到學術研究與現實應用之間的巨大差距，也讓我產生了自己創業的念頭。

我的第一個創業公司 Umbo Computer Vision，旨在通過即時計算機視覺技術徹底改變影像安防行業。這段經歷讓我深刻認識到，處理非結構化數據是一個很棘手的問題（至今仍是），這個領域的工具尚不成熟，且通常需要昂貴的人工智慧（AI）和軟體工程師來解決。

為了解決這一挑戰，我創立了 Instill AI ，致力於為非結構化數據處理提供更高效的解決方案。隨著生成式人工智慧（Generative AI）、大型語言模型（Large Language Models, LLMs）、視覺語言模型（Vision Language Models, VLMs）和大型多模態模型（Large Multimodal Models, LMMs）在 2022 年相繼崛起，我深刻意識到，儘管這些技術已經取得了顯著的進展，但相應的軟體工具卻未能跟上這些變革的步伐。

目前就是在忙這些！

論文

查看我的 Google Scholar 頁面以獲取更多詳細信息。