本 Podcast 節目內容源自「Hung-yi Lee」頻道生成式 AI 系列影片，深入探索大型語言模型（LLM）奧秘。從 LLM 核心的文字接龍機制講起，剖析其處理長文本時因注意力機制計算量難題，以及學界在加速計算與突破文本長度限制上的研究進展；解讀 LLM 可解釋性，透過分析注意力機制與嵌入向量，揭開模型判斷邏輯，展現其跨語言學習天賦。​同時，定義生成式 AI 本質，點明文字接龍在 LLM 中的關鍵地位，闡述其從單一工具到 “工具人” 的蛻變，探討評估通用能力的難點與指令引導策略；分享提升 LLM 表現的實用技巧，如提供更多資訊、運用 “神奇咒語” 及 Chain-of-Thought 等推理方法。​此外，節目還探討 LLM 間合作策略與優化方式，詳述預訓練、指令微調、人類回饋強化學習（RLHF）三大訓練階段；對比 RLHF 與指令微調優勢，展望 AI 回饋趨勢；講解基於 LLM 的 AI Agent 如何思考、規劃與學習，適應複雜任務。無論是 AI 初學者還是進階愛好者，都能從中有所收穫。

這集全面介紹了人工智慧（AI）的發展歷史與核心概念。影片從1956年的達特茅斯會議談起，將其視為AI的開端。作者解釋了智慧的本質在於根據不同情境做出反應，而AI則是人工搭建的這種系統。隨後，文本介紹了符號主義和連接主義這兩個主要流派，後者強調機器學習，並深入探討了神經網路的結構、損失函數、訓練過程及泛化能力。影片最後討論了AI對未來工作的影響，認為AI將改變工作性質而非完全取代人類。

💡 掌握個人擔當，從自己開始！ 💡

最近讀了《QBQ！問題背後的問題》，真的讓我思考很多。書中提醒我們，與其抱怨環境或責怪他人，不如問自己：「我可以做些什麼來改善？」💪✨

👉 少抱怨，多行動，主動解決問題！ 👉 停止等待，立即採取行動，創造改變！ 👉 成功者尋找方法，非成功者尋找藉口。

在生活和工作中，當我們換個角度思考，就能發現自己其實有很多能掌握的機會。改變從自身開始，今天就讓自己更積極吧！🔥

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介紹人工智慧（AI）的發展歷史與核心概念。影片從1956年的達特茅斯會議談起，將其視為AI的開端。解釋了智慧的本質在於根據不同情境做出反應，而AI則是人工搭建的這種系統。隨後，介紹了符號主義和連接主義這兩個主要流派，後者強調機器學習，並深入探討了神經網路的結構、損失函數、訓練過程及泛化能力。影片最後討論了AI對未來工作的影響，認為AI將改變工作性質而非完全取代人類。

概述了 Google 在軟體工程方面的方法論和實踐，特別強調了時間、規模和權衡在其中的重要性。內容涵蓋了程式碼風格指南和規範，旨在促進程式碼庫的一致性和可讀性，並討論了知識分享的文化和機制，包括文件撰寫、程式碼審查和內部指導。此外，文件也詳細探討了自動化測試的重要性，從單元測試到大規模測試策略，以及持續整合和部署的原則，以確保軟體變更的安全性和效率。最終，文件還觸及了依賴管理的複雜性，並討論了如何利用現代構建系統和計算資源管理方法來支援大規模軟體開發。

📘 老子《道德經》智慧精華
老子不只是講「無為」，更是給現代人一帖解方。

🪷 道，可道，非常道；名，可名，非常名。
真正的「道」與「名」，並非言語可盡，放下執著才能看見全貌。

🌊 上善若水，水善利萬物而不爭。
最有智慧的人，就像水，柔中帶剛，默默滋養萬物，卻不與人爭。

🕊 為學日益，為道日損。損之又損，以至於無為。
學習知識在「加法」，修道則是「減法」，減少慾望與雜念，才能見真我。

🌿 知人者智，自知者明。
看懂別人是聰明，懂得自己才是真正的智慧。

💡 強行者有志，不失其所者久。死而不亡者壽。
不走偏、不逾矩、不忘本，才是真正的長久與不朽。

🧘‍♀️ 在喧囂中練習靜心，在複雜中修得簡單
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《亞當理論》是由威爾斯·威爾德（Welles Wilder）撰寫的一本投資理論書籍。該書提出了一種獨特的市場觀點，強調市場運行的本質，而非依賴複雜的技術分析工具。威爾德認為，市場的趨勢應該順勢而為，而不是試圖預測市場的轉折點。

書中強調：

• 市場趨勢至關重要：投資者應順應市場趨勢，而非試圖預測市場的頂部或底部。

• 簡單勝於複雜：許多技術分析工具存在缺陷，過度依賴它們可能導致錯誤決策。

• 交易紀律：投資者應設立止損點，避免因情緒影響決策。

這本書適合對市場運作有興趣的投資者，尤其是希望簡化交易策略、專注於市場本質的人。如果你想深入了解市場的運行方式，這本書可能會帶來新的啟發！📖

Paul Buchheit，不只是Gmail 的創始人之一，更是「Don't be evil」這句 Google 座右銘的提出者。他在《The Technology》這篇文章中，分享了6種他每天實踐的「預設模式」，幫助他在創新、生活與成長中持續前進： 預設自己對事物保持未知 主動終止負面思緒 面對挫折時保持積極態度 選擇有趣而非安全的路 熱愛正在做的事 對看似不可能的目標，保持「健康的漠視」這些看似簡單的思維預設，其實對創新和個人成長至關重要。它們讓我們能跳出框架，擁抱不確定，從中學習與蛻變。 你今天預設了哪一種模式？

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🔍 開發 LLM 應用的你，不能錯過這份指南！由六位專家聯手撰寫的【Applied LLMs】實用指南正式上線！📘文章濃縮了他們過去一年建構大型語言模型（LLMs）產品的寶貴經驗，幫助你：✅ 避開開發常見陷阱✅ 更快驗證想法、加速產品迭代✅ 從 Prompt Engineering 到 RAG 全面掌握實戰技巧✅ 理解人機協作設計與風險管理重點✅ 把握 LLM 應用的未來走向與策略思維🌐 閱讀全文 → https://applied-llms.org/不論你是正在打造 AI 應用、設計對話系統，還是關心產品落地與評估方法，都值得花時間細讀這篇超實用的精華整理。#AppliedLLMs #AI開發 #大型語言模型 #PromptEngineering #RAG #人機協作 #AI產品設計 #LLM產品 #AI策略 #生成式AI #自然語言處理 #AI風險管理

📘 好書推薦｜大型語言模型（LLM)這本書是目前少數系統性介紹 大語言模型（LLM） 技術的中文資源，從基礎概念到實作細節，一步步帶你看懂這波 AI 革命背後的真實樣貌。🔍 重點整理：說明 LLM 訓練需要龐大算力，為什麼這讓學術界無法實際參與第一線開發深入解析模型建構流程：資料怎麼收、架構怎麼設計、訓練怎麼做、還有火紅的「指令微調」與「資料對齊」技巧探討模型在推理、應用、多模態整合與各領域應用上的最新進展收錄目前常見的模型評測方法與指標，幫助讀者建立完整概念📚 對 AI、ChatGPT 或 LLM 有興趣的朋友，這本真的可以列入必讀清單！👉 書籍開源網站在這裡：https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io#大型語言模型 #LLM #AI技術 #語言模型 #人工智慧 #讀書筆記 #技術分享