數創實驗室 - AI時代的學習指南

開源模型碾壓ChatGPT-5！
在你以為「最強 AI」肯定是 OpenAI、GPT-5、Anthropic 或 Google 的時候
一款完全開源、算力僅需 OpenAI 1/10 的模型 Kimi K2 Thinking，
在 Humanity’s Last Exam 基準測試中大勝 GPT-5。
這不只是一次跑分勝利，更開源模型第一次在「長推理 × Agent 能力 × 算力效率」全面壓過閉源旗艦。

🔹 身為 PM、工程團隊、AI 專案規劃者你該「立刻」調整....
🔹 美國矽谷公司為什麼開始倒向中國開源模型？
🔹 GPT-5 真的被全面超越了嗎？
這集會給你更宏觀的視角，帶你看清 LLM 生態的真正轉折。

00:00 節目開場：當今最厲害的AI是？
01:49 開源模型再次擊敗閉源模型
04:20 宏觀趨勢：矽谷為何倒戈中國開源模型？
05:43 使用中國模型，沒有國安風險嗎？
07:31 最大的驅動因素
08:50 給非技術背景 PM 的建議
10:29 新的命題：如何支援模型「熱插拔」？
11:34 總結：別只看技術，本質是成本效益
13:38 結語與訂閱

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數創 PM 發問！🚀
由Vincent 白話解答 AI 與 ML 根本差異、Overfitting 痛點，
並分享如何用「交叉驗證」評估模型準度。
想入門 AI 領域的人，不論職稱掛的是 PM、 行銷人，讓你無痛銜接 AI 的契機！
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🤖 活動快訊｜AI・Data・Innovation・Learning
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11 月數創小聚邀請 旅遊電商龍頭 KKday
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分享如何打造能穩定運作、創造商業價值的 AI Agent 客服！
📅 11/18（二）19:00－22:30
📍 Skyco 南京復興 9F
活動詳情：https://accu.ps/fIQyL7

#AI #PM #MachineLearning #數據分析 數創實驗室
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你是否也陷入了技術的迷思，不斷追求 AUC 或精準度 (Accuracy) 的提升，卻發現專案最後無法落地、老闆也不買單？
身為資料科學家或工程師，我們的價值不只是「把模型做出來」，而是「做出有價值的模型」。
✅ 觀看本集，你將學到：
跳脫技術本位： 為什麼「商業價值」才是一切AI專案的核心依歸？
新人避坑指南： 揭開「用戶流失模型」的常見陷阱，只懂預測流失率遠遠不夠！
高效溝通術： 學習「先開槍再瞄準」的迭代心法，主動跨越技術與業務的鴻溝。
提升職場價值： 如何透過理解「業務單位的KPI」，讓你打造的AI產品真正落地，成為公司不可或缺的即戰力。

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🔹 客服營運痛點與導入 AI 解方
🔹 Workflow → ReAct → Supervisor 的實戰演進
🔹 如何做好風險控管、量化成效
適合數據人、AI 工程師、PM 與所有關注 AI 實戰落地的你 🚀
📅 11/18（二）19:00－22:30
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#數據 #AI #商業思維 #技術 #數創實驗室
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#### 本期簡介
這一集，我與《數創電子報》總編輯 Lily 展開一場關於「AI泡沫」的深度對談。從投資數據、企業應用現況，到OpenAI與NVIDIA的循環投資現象，我們討論AI究竟是「啤酒泡沫」還是「肥皂泡沫」。節目中也聊到哪些AI應用真正能創造商業價值、哪些賽道被高估，以及AI Agent為何仍需十年成長。

#### 關於主持人
陳向豪 Vincent (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO
遠見天下文化 AI 專欄作家 (https://www.gvm.com.tw/blog/6789)

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AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
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#### 論文分享
The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity : https://arxiv.org/pdf/2506.06941

#### 本期簡介
這一集節目從「強化學習之父」Richard Sutton 的觀點，重新審視當前AI的極限。雖然OpenAI與各大公司不斷推出新產品，但Sutton警告：現今的LLM其實不會真正「學習」。我們同時延伸談到Apple研究〈The Illusion of Thinking〉對AI推理幻象的揭露，帶你從學術視角理解AI推理的難點。

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Dr. Kiji Marudan https://www.linkedin.com/in/merdanbay/
Dify Japan CEO, Chief Science Officer

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#### 本期簡介
在本集節目，我們繼續訪問 Dify 日本公司 CEO 兼首席科學官 Dr. Kiji，從工程思維談 AI 創業與技術哲學。他分享如何在「技術完美」與「商業價值」間取得平衡，回顧從吊車自動化到 Deep Learning 的職涯轉折，也探討 AI 時代年輕白領的挑戰與學習方向。節目中更揭示人類邏輯思維的獨特優勢，以及在生成式 AI 浪潮中「不被取代」的關鍵。

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Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
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生成式AI正在斬斷初階白領的職涯階梯嗎？這不是危言聳聽，而是正在發生的現實。本集節目剖析哈佛大學迄今最大規模的實證研究，揭示AI公司並非裁員，而是直接關閉初階職缺大門。令人意外的是，受創最深的竟是零售業！當傳統職涯路徑崩壞，為何衝擊呈現M型化，讓中等學歷畢業生成為最大受害者？

#### 節目大綱
00:29 生成式AI斬斷了初階白領的職涯階梯？
00:53 哈佛大學最大規模實證研究：AI的資歷偏見
03:17 如何驗證研究可信度？從隨機分組到DID方法
06:46 驚人發現一：AI公司並非裁員，而是關閉初階職缺大門
09:17 驚人發現二：零售業受創最重，資深人才反成搶手貨
10:51 驚人發現三：M型化的衝擊，中等學歷畢業生成為夾心餅乾
13:04 經濟權力轉移：從大企業到超級個體的時代來臨
15:08 超級個體有極限嗎？從特力屋到AI律師的思辨
17:38 社會解方一：政府該如何應對？
20:44 社會解方二：企業如何避免人才斷層？
21:57 個人生存之道：從專才到通才，與AI協作而非被取代

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#### 本期簡介
在本集節目，我與Kiji博士探討AI Agent的技術趨勢，從落地挑戰、Hybrid workflow的優勢，到模型更新造成的痛點，以及上下文管理與RAG 2.0的突破。我們也談到MCP協定未來可能的角色，以及如何處理企業中常見的髒數據問題。無論你是開發者，或對AI應用前景好奇的專業人士，都能從中獲得啟發。

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#### 本期簡介
本集邀請來自日本的Kiji Marudan博士，現任Dify Agentic AI平台CEO，與我們深入探討AI Agent的現況與未來挑戰。從深度學習的起點，到企業如何在通用平台與專業需求間找到平衡，博士分享了實際落地案例與關鍵成功因素。我們也談到為何許多專案停留在PoC階段，以及如何透過PDCA循環與細緻化問題設計，真正推動AI應用落地。

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