當市場對 AI 的期待快速堆高，晶片與各種AI服務估值一路飆升的時候，你是不是也擔心AI 要泡沫了嗎？

這一集我們邀請到專研 AI 領域、大語言模型的台大資工陳縕儂教授，
帶大家用「去泡沫」的視角，從底層的邏輯開始，一起深入理解完整的 AI 產業鏈！
到底晶片跟數據，誰比較重要？誰比較有市場？ChatGPT 怎麼誕生？LLM 還會再進化嗎？還有怎麼看機器人領域的未來性？
跟著教授一起找到穩穩前進的方向，以及目前被市場低估的潛在機會！

本集精彩亮點：
- 為什麼除了晶片，你更需要看懂「數據」？
- 數據標記的投資機會：從人力密集走向知識密集！
- AI 走向機器人與自動駕駛，「虛擬模擬環境」的訓練為何是關鍵？
- 哪些機會是真需求？區分熱度與產業底層邏輯焦點話題🌟

→ 本集亮點
→ 晶片跟數據，誰比較重要？誰比較有市場？
→ ChatGPT怎麼誕生？
→ LLM 未來還會怎麼進化？
→ 機器人領域真的是未來可期嗎？
→ 數據跟人機協作與教育的相關性？

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