AI進展越快，你是恐懼還是興奮？
自從DeepSeek R1發表後，有「AI教母」之稱的李飛飛博士團隊在上週發表了一篇「s1：simple test- time scaling」的論文，網上有「標題黨」寫著「只要50美元就能訓練出自己的本地大模型」
事實上50美元只是租用雲端算力的部分支出，團隊在微調模型時用了16張的H100 GPU，訓練時長只花了26分鐘，一開始使用了阿里的Qwen2.5-32B-Instruct大模型做預訓練，之後再從收集的5.9萬筆數學、科學與推理題目中嚴格篩選出1000筆資料，讓原先「什麼都會一點」的通用大模型，變成科學、數學、生物、物理、化學等科目的「專家模型」
這樣做的成果是讓整個模型的應用聚焦在某些領域上，並且砍掉不相關的數據以節省計算時間並提升反饋效率，這對於想在不同領域做垂直應用的公司可說是一大福音
但反過來說，如果原來想做的應用沒有自己的特色，只是採取跟這篇論文一樣的方法，那很有可能變成先進團隊的碾壓對象，之前的努力也付之一炬
所有的發展總是風險與機會並存，如何利用機會，小步快跑，不懼風險，可能是我們在這個時代求得生存的關鍵方式
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最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
0. 剛發現台灣人工智慧學校侯秘書長是強者我同學夫人，他在聯發科搞AI，買股票找誰大家應該知道。
1. 推動AI融入課程（尤其在人社領域）最大的困難和挑戰在於心態mindset的轉變，要由‘人機（二元）對立’換成‘人機協作’。
2. 絕大部分教學現場的問題來自於1.，比如質疑AI會取代人、著
這個頻道將提供以下服務：
深入介紹各種Machine Learning技術
深入介紹各種Deep Learning技術
深入介紹各種Reinforcement Learning技術
深入介紹Probabilistic Graphical Model技術
不定時提供讀書筆記
讓我們一起在未
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
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