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【全新一週】DeepSeek 引爆全球 AI 開源/閉源大戰，Edge AI App 時代來臨！簡立峰：任何因為 AI 而在終端裡頭加速的東西，都會受益│EP149
📢本集來賓：
✨簡立峰／Google 台灣前董事總經理
📢收聽這集，你可以得知：
一、認識 DeepSeek
✨如何看 DeepSeek 這個模型？
✨DeepSeek 真的是開源嗎？Open Source、Open Weights，它開放哪些？
✨DeepSeek 有什麼是沒有開放給大家檢視的？為什麼？別的開源也是這樣嗎？
✨DeepSeek 有分成「開源版」跟「線上服務版」，有什麼不同？
✨為什麼即使是開源的版本，都不見得代表 100% 安全？
✨為什麼 DeepSeek 問世，是讓 AI 的發展再平衡，讓 AI 產業邁向多元化？
二、DeepSeek 對台灣的影響
✨怎麼從 DeepSeek 看台灣主權模型和基礎建設？
✨為什麼 DeepSeek 問世會帶來硬體產業的改變？台灣受惠的產業會有哪些？
✨從 AI PC、AI Phone 到 ASIC 的晶片加速器，為什麼任何因為 AI 而在終端裡頭加速的東西，都會受益？
✨從雲端業者到 Edge AI，必須掌握哪些產業機會？
✨為什麼 DeepSeek 問世，NVIDIA 股價跌得比較多，台積電跌得比較少？
✨以前說台灣沒算力、沒數據、不具 AI 軟體產業優勢，現在 DeepSeek 證明了不需要基礎模型，台灣軟體產業有什麼改變的契機？
✨為什麼軟體產業在這波要領先的關鍵，是掌握 Edge AI 的 App？
三、DeepSeek 爭議＆言論審查
✨開源社群很多人在努力，想試圖關掉言論審查的部分，做得到嗎？
✨如何從「權重參數」和「內容過濾」兩個部分，來看 DeepSeek 的言論審查？
四、開源的競爭
✨同樣是開源，為什麼是 LLaMA 把步調變慢，而不是 DeepSeek 追上了？
✨LLaMA 的研發步調為什麼不快？是為了要讓開發者熟悉？還是因為訓練成本高昂？
✨DeepSeek 如今問世，對 LLaMA 的影響會是什麼？
✨LLaMA 會被迫要加速嗎？會導致 Training Cost 提升嗎？
五、推理模型
✨推理模型跟大型語言模型有什麼不一樣？
✨哪些問題適合用推理、哪些適合用大型語言模型？
✨為什麼推理模型可以讓模型的穩定度上升？
✨為什麼推理模型使用起來比較慢？
六、AGI (Artificial General Intelligence)
✨AGI 是什麼？分成哪幾個 Level？未來想要發展到什麼階段？
✨聊天機器人用的大型語言模型是哪一級？推理模型是哪一級？正在大力發展的 AI Agent，又屬於哪個層級？
✨DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 說 AGI 五年內問世，如何看 AGI 的發展趨勢？
✨為什麼 AI 解決問題的層級會不斷改變，從被動導向主動？
-------------------
🔆科技報橘｜https://buzzorange.com/techorange/
🟠Facebook｜https://www.facebook.com/TechOrange/
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By TechOrange 科技報橘
4.8
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📢本集來賓：
✨簡立峰／Google 台灣前董事總經理
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一、認識 DeepSeek
✨如何看 DeepSeek 這個模型？
✨DeepSeek 真的是開源嗎？Open Source、Open Weights，它開放哪些？
✨DeepSeek 有什麼是沒有開放給大家檢視的？為什麼？別的開源也是這樣嗎？
✨DeepSeek 有分成「開源版」跟「線上服務版」，有什麼不同？
✨為什麼即使是開源的版本，都不見得代表 100% 安全？
✨為什麼 DeepSeek 問世，是讓 AI 的發展再平衡，讓 AI 產業邁向多元化？
二、DeepSeek 對台灣的影響
✨怎麼從 DeepSeek 看台灣主權模型和基礎建設？
✨為什麼 DeepSeek 問世會帶來硬體產業的改變？台灣受惠的產業會有哪些？
✨從 AI PC、AI Phone 到 ASIC 的晶片加速器，為什麼任何因為 AI 而在終端裡頭加速的東西，都會受益？
✨從雲端業者到 Edge AI，必須掌握哪些產業機會？
✨為什麼 DeepSeek 問世，NVIDIA 股價跌得比較多，台積電跌得比較少？
✨以前說台灣沒算力、沒數據、不具 AI 軟體產業優勢，現在 DeepSeek 證明了不需要基礎模型，台灣軟體產業有什麼改變的契機？
✨為什麼軟體產業在這波要領先的關鍵，是掌握 Edge AI 的 App？
三、DeepSeek 爭議＆言論審查
✨開源社群很多人在努力，想試圖關掉言論審查的部分，做得到嗎？
✨如何從「權重參數」和「內容過濾」兩個部分，來看 DeepSeek 的言論審查？
四、開源的競爭
✨同樣是開源，為什麼是 LLaMA 把步調變慢，而不是 DeepSeek 追上了？
✨LLaMA 的研發步調為什麼不快？是為了要讓開發者熟悉？還是因為訓練成本高昂？
✨DeepSeek 如今問世，對 LLaMA 的影響會是什麼？
✨LLaMA 會被迫要加速嗎？會導致 Training Cost 提升嗎？
五、推理模型
✨推理模型跟大型語言模型有什麼不一樣？
✨哪些問題適合用推理、哪些適合用大型語言模型？
✨為什麼推理模型可以讓模型的穩定度上升？
✨為什麼推理模型使用起來比較慢？
六、AGI (Artificial General Intelligence)
✨AGI 是什麼？分成哪幾個 Level？未來想要發展到什麼階段？
✨聊天機器人用的大型語言模型是哪一級？推理模型是哪一級？正在大力發展的 AI Agent，又屬於哪個層級？
✨DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 說 AGI 五年內問世，如何看 AGI 的發展趨勢？
✨為什麼 AI 解決問題的層級會不斷改變，從被動導向主動？
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