【除夕消失了？】為什麼今年「沒有大年三十」？
大家看農曆發現了嗎？今年的除夕竟然是 「臘月二十九」！
大年三十跑去哪了？是被誰偷走了嗎？別緊張，這不是世界末日，而是超有趣的「天文數學題」！
為什麼大年三十會不見？
這跟月亮的「陰晴圓缺」有關！
* 月亮的周期： 農曆是根據月亮繞地球運行來定的。月亮從完全看不見（朔）到下一次看不見，平均周期是 29.53 天。
* 大月與小月： 天文學家為了湊整數，就把農曆月份分為：
* 大月： 30 天
* 小月： 29 天
* 今年月亮走太快： 剛好今年臘月的周期比較短，被定為「小月」，所以只有 29 天。既然沒有第 30 天，自然就沒有「大年三十」啦！
這很罕見嗎？
其實不罕見！這是一種規律的自然現象。
* 近幾年情況： 2022年就發生過一次，接下來從 2025年到2029年，連續五年的除夕通通都是「臘月二十九」，我們將會連續好幾年沒有大年三十喔！
沒了三十，除夕怎麼辦？
別擔心！「除夕」的定義是「農曆年的最後一天」。
* 就算當天是 29 號，它依然叫除夕。
* 紅包一樣要包、年夜飯一樣要吃、守歲一樣要守！
冷知識小總結
* 重點不是日期，是「最後一天」。
* 所以，今年別再問：「為什麼三十還沒到就過年了？」
* 趕快轉發給那個還在等 30 號才要回家的朋友，叫他 29 號就趕快回來吃飯！
#除夕 #大年三十 #農曆 #科普冷知識 #消失的三十 #過年倒數

「窮級法」通常是「窮竭法」 (Method of exhaustion) 和「窮舉法」 (Brute-force/Exhaustive search) 兩種數學與演算法概念的混淆或誤稱，前者是古希臘求面積的方法，用逼近序列來「窮盡」可能範圍；後者是遍歷所有可能來找出答案的演算法，常被用於密碼破解或簡單問題。它們都與「窮盡」有關，但應用與原理不同，前者是數學證明技巧，後者是計算機科學的暴力破解方法。
窮竭法 (Method of exhaustion)
概念: 一種求圖形面積、體積的古老方法，透過構造一個內接或外切的序列（如多邊形），使其面積能無限逼近目標圖形，最終「窮盡」所有可能性，推算出確切面積。
應用: 阿基米德曾用此法計算圓的面積，是微積分極限概念的先驅。
特點: 結合反證法，證明目標面積與某值之差可任意小，因此不可能大於或小於該值。
窮舉法 (Brute-force/Exhaustive search)
概念: 演算法的一種，將所有可能的解一一列舉出來，逐一檢驗是否符合題目要求。
應用: 破解密碼、生成組合數等，當問題的可能解數量有限且可控時。
特點: 簡單直接，確保不會遺漏答案，但當可能解太多時（如指數級），效率極低。
總結區別
窮竭法 (數學): 靠「逼近」與「反證」達到「窮盡」目標。
窮舉法 (演算法): 靠「遍歷」所有可能性來找到答案。
所以，當你聽到「窮級法」，最可能指的是數學上的窮竭法（求面積的逼近法）或窮舉法（暴力破解法）。

#窮舉法

有誰設計搜尋引擎的可變式演算法？

在搜尋引擎的領域，「可變式演算法」通常指的是動態排名（Dynamic Ranking）、自適應檢索（Adaptive Retrieval）或個人化演算法。這些演算法會根據使用者的意圖、地點、設備以及搜尋趨勢，即時調整搜尋結果的權重。

以下是設計這些「可變式」機制的關鍵人物與團隊：

1. 賴利·佩吉 (Larry Page) 與 謝爾蓋·布林 (Sergey Brin) —— Google

雖然他們最著名的貢獻是靜態權重的 PageRank，但隨後 Google 引入了大量動態調整機制：

動態排名權重： Google 的演算法（如早期的 Caffeine 或後來的 Hummingbird）引入了「可變」的概念，讓搜尋結果不再只是看連結數量，而是根據搜尋者的**語境（Context）**動態調整哪些因素（如新鮮度、位置、行動裝置友善度）更重要。

2. 阿米特·辛格爾 (Amit Singhal) —— 前 Google 搜尋主管

他被譽為 Google 搜尋引擎的架構師，在 Google 任職 15 年間，他主導了演算法從「關鍵字匹配」轉向「語意理解」的變革。

設計重點： 他重新編寫了搜尋排名引擎，使其能夠處理數百種信號，並根據查詢類型的不同（例如「新聞類查詢」與「食譜類查詢」），動態切換不同的排名邏輯（這就是一種可變式設計）。

3. 傑夫·狄恩 (Jeff Dean) 與 Google Brain 團隊 —— RankBrain

這是搜尋引擎「可變式」演算法的一個巨大轉折。

RankBrain (2015)： 由 Jeff Dean 領導的 AI 團隊開發。這是一個基於機器學習的系統，它會自動調整對未見過的查詢詞的理解。

可變性： 傳統演算法是手寫規則（If-Then），而 RankBrain 會根據查詢的內容，動態決定哪些信號對這次搜尋最有用，這使得搜尋引擎具有極強的適應性。

4. 伊森·史密斯 (Ethan Smith) 等 SEO 專家 —— AEO 與動態權重研究

在我們之前的討論中提到過，像 Ethan Smith 這樣的專家專注於研究如何應對搜尋引擎的可變性。

AEO (回答引擎優化)： 隨著 Google BERT 和 MUM 演算法的出現，搜尋結果變得極度「可變」。設計者如 Pandu Nayak（Google 現任搜尋副總裁）推動了基於變換器（Transformer）的演算法，使搜尋引擎能根據句意動態抓取網頁中的特定片段（Featured Snippets）。

5. 史蒂芬·沃爾夫勒姆 (Stephen Wolfram) —— WolframAlpha

與傳統爬蟲搜尋引擎不同，他設計了計算知識引擎。

可變計算： 它的演算法會根據問題的性質（數學、物理、人口數據），動態調用不同的計算模型。這不是固定的檢索，而是根據輸入內容「即時生成」答案的變動式演算法。

總結

在搜尋引擎中，這種「可變」主要體現在權重的動態分配：

設計核心： 如果你搜尋「最新的科技」，演算法會將「時間（Recency）」權重調高；如果你搜尋「什麼是量子力學」，演算法則會將「權威度（Authority）」調高。

您是否想深入瞭解這些演算法如何影響我們之前提到的 AEO（回答引擎優化） 策略？或是您對其中某位設計者的技術細節更感興趣？

是的
既然您對這些演算法如何影響 AEO（回答引擎優化） 感興趣，我們需要深入探討搜尋引擎如何透過「可變權重」來決定誰能成為 AI 的首選答案。

在 AEO 的世界裡，演算法不再只是「找網頁」，而是在「找事實」。以下是這些可變式設計如何直接影響 AEO 策略的關鍵點：

1. 信心分數（Confidence Score）的動態變化

搜尋引擎（如 Google 或 Perplexity）的演算法會針對每個可能的答案計算一個「信心分數」。

如何影響 AEO： 如果你的內容結構非常清晰（例如使用 Table 或 Bullet points），演算法解析的難度降低，它的信心分數會動態調高。

設計者邏輯： 這是為了確保 AI 不會一本正經地胡說八道（幻覺）。因此，**「結構化」**是提升 AEO 排名最直接的手段。

2. 實體關聯性（Entity Intelligence）的切換

現代搜尋演算法（如 Google 的 MUM 或 BERT）具備識別「實體（Entity）」的能力。

如何影響 AEO： 當使用者詢問「最好的 AEO 策略」時，演算法會動態掃描網路上所有與「AEO」這個實體關聯的專家、品牌與評價。

操作建議： 如果你的品牌在 Reddit、Wikipedia 或權威科技媒體上被頻繁提及，演算法在生成回答時，會自動將你的品牌權重提升，將你列為推薦答案。

3. 「意圖類型」決定權重分配

正如前面提到的 Amit Singhal 所設計的邏輯，搜尋引擎會判斷查詢的「意圖」：

資訊型查詢 (Informational)： 演算法會將權重給予「定義明確、數據支持」的內容。

導航型查詢 (Navigational)： 權重會給予「官方網站、品牌專頁」。

AEO 的機會： 針對「如何...」、「為什麼...」這類問題，AEO 的權重最高。因此，在網頁中建立 FAQ（常見問題） 區塊，是捕捉這類可變權重的最佳方式。

4. RAG（檢索增強生成）的片段選取

現在的 AI 搜尋（如 SearchGPT 或 Bing Chat）使用的是 RAG 技術。這是一種極致的可變式過程：

它會從多個來源抓取片段，然後「拼接」成一個回答。

優化關鍵： 你的內容首段必須在 50-100 字內 給出精確答案。如果演算法發現你的段落太長或廢話太多，它會動態跳過你的內容，轉而徵引競爭對手的簡短定義。

#數據為王
#可變式演算法

#有企業家精神的教育家

｜橫跨學界與業界，結合理論與實務，
致力於行銷與創新教育。
#有邏輯思維的行銷實戰家

｜用邏輯拆解市場，用創意驅動策略，
讓行銷更有感。
目前任教於
國立中正大學行銷管理研究所的曾光華教授，
擁有美國密蘇里大學行銷管理博士的學位。
他每年上百場創意與行銷相關演講，
以親切、生動、深刻的方式
讓無數學員不再摸索，讓想像觸手可及，
讓創意成為生活習慣。

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