踏上生成式AI自學之路: 從底層技術、程式實作到企業應用 (1版)
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【簡介】
「人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 」 一詞，最早可追溯至20世紀中英國數學家艾倫．圖靈發表的論文Computing Machinery and Intelligence。隨著時間推移，硬體與軟體技術的迅速進步讓電腦運算速度大幅提升、成本顯著下降，並且配合演算法領域的卓越研究成果，人工智慧領域不再是遙不可及的夢想。21世紀初，AlphaGo達到可以對決頂尖圍棋高手的程度，到了2022年，OpenAI正式推出ChatGPT，更讓人工智慧真正普及到大眾生活。
生成式AI在各行各業專業領域中帶來重大變革，本書能幫助您突破生成式AI的工具性操作，深入了解其背後的技術、應用與影響力。全書共有七個章節，內容涵蓋生成式AI的底層邏輯、實務操作、企業管理策略等三個面向。
第一到三章聚焦於生成式AI的底層邏輯，會依序介紹AI先備知識、經典模型以及生成式AI 核心架構：Transformer，即便您沒有資訊背景也能夠讀懂。第四到六章聚焦於生成式AI的實務操作，介紹提示工程(Prompt Engineering)，教您如何讓生成式AI產出高品質的回應，並手把手地帶您使用ChatGPT API 實作兩個小專案：檢索增強生成(RAG)以及網站智能客服。第七章聚焦於生成式AI的企業管理策略，針對企業最迫切關注的議題：如何導入生成式AI，提出淺見與看法。
【目錄】
序言
1從AI 到生成式AI
1-1 生成式AI 的演進
1-2 生成式AI 的應用
1-3 生成式AI 的挑戰
2生成式AI 先備知識
2-1 機器學習
2-2 深度學習
2-3 自然語言處理與理解
2-4 文字轉向量
2-5 大型語言模型
2-6 RNN 遞迴神經網路
2-7 LSTM 長短期記憶模型
2-8 GAN 生成對抗網路
3 Transformer 深入淺出
3-1 Transformer 簡介
3-2 Transformer 輸入
3-3 Transformer 編碼器
3-4 Transformer 解碼器
3-5 Transformer 輸出
3-6 Google Titans 模型
3-7 DeepSeek R1 模型
4提示工程
4-1 提示工程簡介
4-2 指令微調(Prompt-Tuning)
4-3 上下文學習(In-Context Learning)
4-4 大模型微調(Fine-Tuning)
4-5 思維鏈(Chain of Thought)
4-6 客製化指令
5實作檢索增強生成
5-1 前置作業
5-2 準備目標檔案
5-3 切割目標檔案
5-4 建立向量資料庫
5-5 檢索合適的回答
5-6 問答
5-7 聊天
6實作網站智能客服
6-1 工具準備
6-2 建立主機空間
6-3 建立網站
6-4 編輯網頁
6-5 網站上網
6-6 建立系統後端
6-7 建立系統前端
7企業導入生成式AI
7-1 人工智慧原則
7-2 企業面臨的挑戰
7-3 生成式AI 的導入流程
7-4 未來趨勢—AI 代理
結語
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TQC 生成式AI應用與技術實力養成暨評量 (1版)
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【簡介】
1.題庫設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！
2.本書提供人工智慧應用與技術認證測驗，由淺入深的編排方式，分為「AI發展歷程與生態系、AI應用領域與產業發展、生成式AI、AI演算法及專家系統、AI機器學習原理、AI統計與資料分析原理、AI系統開發資源」等7大類。
3.精選學科題庫7大類共331題，採電腦線上作答，可透過題庫練習系統依類別選題進行練習，學習效果立即呈現。
4.透過認證測驗系統與模擬試題，進行模擬測驗，電腦自動評分，可立即評核學習效果。
5.配合電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
※本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。※
【目錄】
如何使用本書
軟硬體需求
商標及智慧財產權聲明
系統使用說明
序
第一章 TQC證照說明
1-1 TQC證照介紹
1-2 取得TQC認證的優勢
1-3 企業採用TQC證照的三大利益
1-4 如何取得TQC證照
實力養成篇
第二章 題庫練習系統－操作指南
2-1 題庫練習系統安裝流程
2-2 學科練習程序
2-3 TQC題庫練習系統 單機版說明
第三章 技能測驗－學科題庫
3-1 學科題庫分類及涵蓋技能內容
3-2 第一類：AI發展歷程與生態系
3-3 第二類：AI應用領域與產業發展
3-4 第三類：生成式AI
3-5 第四類：AI演算法及專家系統
3-6 第五類：AI機器學習原理
3-7 第六類：AI統計與資料分析原理
3-8 第七類：AI系統開發資源
實力評量篇
第四章 模擬測驗－操作指南
4-1 CSF測驗系統-Client端程式安裝流程
4-2 程式權限及使用者帳戶設定
4-3 實地測驗操作程序範例
第五章 實力評量－模擬試卷
試卷編號：AI1-0001
試卷編號：AI1-0002
試卷編號：AI1-0003
模擬試卷標準答案
附錄
TQC技能認證報名簡章
問題反應表
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LLM核心攻略制霸生成式AI：ChatGPT、嵌入技術、微調與多模態AI最佳實踐 (1版)
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【簡介】
🏆 Amazone 讀者5星好評 ⭐⭐⭐⭐⭐
🏆 微軟前總經理Shelia Gulati、Hugging Face首席倫理長 Giada Pistilli等業界領袖一致推薦！
「本書平衡了開源模型和閉源模型的潛力，鉅細靡遺地帶你瞭解和使用LLM，縮短理論概念和實際應用之間的距離。」—— Giada Pistilli ，Hugging Face 首席倫理長
「Ozdemir 的這本書為讀者破除重重迷霧，說明LLM 革命的起源，以及未來的發展方向。他將複雜主題拆解為實用的說明，和容易理解的範例程式。」
--Shelia Gulati, 微軟前總經理，Tola Capital現任常務董事
「本書是令人耳目一新並引發靈感的學習資源，充滿了實用的指導和清楚的講解，幫助你更瞭解這個奇妙的新領域。」
—PETE HUANG, author of The Neuron
🎯 想深入掌握LLM核心技術
🎯 想成為生成式AI應用的開發者
🎯 想在真實場景運用LLM解決問題
那你絕對不能錯過本書！
大型語言模型正以驚人的速度改變我們的工作與生活。無論是開發者、企業領袖，還是對AI有興趣的學習者，本書將引領你踏入這個革命性的領域。
🚩 完整拆解LLM核心技術— 從預訓練到微調，帶你輕鬆掌握關鍵概念原理。
🚩 實例操作直擊應用— 透過真實案例場景，運用最新工具和技術，快速上手專案開發。
🚩 開源與商用模型全解析— 精選LLM工具與資源，選擇最適切的解決方案。
這本實用的指南將逐步指導你在專案和產品中大規模地使用LLM。
Llama 3、Claude 3與GPT等大型語言模型（LLM）已展示驚人的實力，但它們的規模和複雜度，卻讓很多從業者望而卻步。創新的資料科學家暨AI企業家Sinan Ozdemir在本書第二版為你排除這些障礙，教你如何使用、整合和部署LLM來解決實際的問題。
Ozdemir把入門所需的知識整合起來，即使是沒有直接用過LLM的讀者也能輕鬆上手，本書內容包括逐步引導、最佳做法、真實案例研究、動手練習…等。在過程中，他也會分享關於LLM內部動作的見解，以協助你優化模型的選擇、資料格式、提示工程、微調效能…等。本書的網站提供許多資源，包括範例資料集，以及使用各種開源和閉源LLM的最新程式碼，那些LLM來自OpenAI（GPT-4與GPT-3.5）、Google（BERT、T5與Gemini）、X（Grok）、Anthropic（Claude家族）、Cohere（Command 家族），以及Meta（BART與LLaMA家族）。
SINAN OZDEMIR目前是LoopGenius的創辦人與CTO，同時擔任幾家AI公司的顧問。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學，並寫了多本關於資料科學和機器學習的教科書。
此外，他也創辦了最近被收購的Kylie.ai，這是一個具備RPA能力的企業級對話AI平台。他擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位，現居於加州舊金山。
•學習關鍵的概念：預先訓練、遷移學習、微調、注意力機制、embedding、詞元化…等等。
•使用API和Python來微調及打造LLM，以滿足需求。
•建構完整的神經/語義資訊檢索系統，並附加至對話型LLM，以進行檢索增強生成（retrieval-augmented generation，RAG）機器人及AI Agents。
•掌握進階的提示工程技術，例如輸出結構化、思維鏈提示，及少量語義範例提示。
•使用自訂的LLM embedding，從零開始建立完整的推薦引擎，並透過用戶資料來讓效能超越 OpenAI的現成embedding。
•使用開源的LLM和大型視覺資料集，從零開始建構並微調多模態Transformer架構。
•使用Reinforcement Learning from Human and AI Feedback（RLHF/RLAIF）來調校LLM，並基於Llama 3和FLAN-T5等開源模型來建立對話agent。
•將提示詞和微調過的自訂LLM部署至雲端，同時預先考慮擴展和演進流水線。
•透過量化、探測、效能評測與評估框架，來診斷與優化LLM的速度、記憶體用量及整體效能。
【目錄】
序
前言
致謝
關於作者
PART I 大型語言模型簡介
1 大型語言模型概述
大型語言模型是什麼？
流行的現代LLM
LLM的應用
結論
2 使用LLM來進行語意搜尋
前言
任務
解決方案概要
組件
整合一切
使用閉源組件的成本
結論
3 踏出提示工程的第一步
前言
提示工程
在不同模型之間使用提示
結論
4 AI生態系統：整合所有組件
前言
閉源AI的效能不斷變動
AI推理vs.思考
案例研究1：檢索增強生成
案例研究2：自動AIagent
結論
PART II 榨出LLM的所有潛力
5 使用自訂的微調來優化LLM
前言
遷移學習和微調：入門指南
OpenAI微調API概要
使用OpenAICLI來準備自訂範例
設定OpenAICLI
我們微調的第一個LLM
結論
6 進階提示工程
前言
提示注入攻擊
輸入/輸出驗證
批次提示
提示鏈
案例研究：AI的數學能力有多強？
結論
7 自訂embedding與模型架構
前言
案例研究：建立推薦系統
結論
8 AI對齊：第一原則
前言
對齊的對象是誰？為了什麼目的？
對齊可以降低偏見的嚴重性
對齊的支柱
憲法AI：邁向自我對齊的一步
結論
PART III LLM進階用法
9 超越基礎模型
前言
案例研究：視覺問答
案例研究：透過回饋來進行強化學習
結論
10 微調進階的開源LLM
前言
範例：使用BERT來做動畫類型多標籤分類
範例：使用GPT2來生成LaTeX
Sinan’sAttemptatWiseYetEngagingResponses:SAWYER
結論
11 將LLM投入生產
前言
將閉源LLM部署至生產環境
將開源LLM部署至生產環境
結論
12 評估LLM
前言
評估生成任務
評估理解任務
結論
繼續前進！
PART IV 附錄
A LLM FAQ
B LLM詞彙表
C LLM應用程式原型
索引
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邊緣AI－使用NVIDIA Jetson Orin Nano開發具備深度學習、電腦視覺與生成式AI功能的ROS2機器人 (1版)
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【簡介】
內容簡介:★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解 ★ ★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦，最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍！【Jetson Orin Nano Super】NVIDIA 執行長黃仁勳盛讚的1.7倍AI算力提升在這裡！【加速運算】NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦，搭載 CUDA 與 TensorRT 加速技術，實現掌上高速運算的承諾。【立體機器視覺】整合 Intel RealSense 與 StereoLab ZED 景深攝影機，讓機器人擁有清晰的空間感知能力。【ROS2 作業系統】機器人智慧全面升級，輕鬆實現各種自動化任務。【生成式 AI 應用】在裝置端執行各種大語言、圖像、語音與 Cosmos 等多模態生成模型，讓無限創意在邊緣運算中展翅高飛！
【目錄】
章節說明:第 1 章 單板電腦與邊緣運算1.1 邊緣運算裝置1.2 單板電腦1.3 NVIDIA 線上資源1.4 NVIDIA Jetson 家族1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱1.6 總結第 2 章 Jetson Orin Nano 初體驗2.1 Jetson Orin Nano 開機！2.2 基礎系統操作2.3 Jetson Orin Nano Super2.4 總結第 3 章 深度學習結合視覺辨識應用3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包3.3 總結第 4 章 整合深度視覺4.1 Intel RealSense 景深攝影機4.2 ZED 景深攝影機4.3 總結第 5 章 ROS2 機器人作業系統5.1 ROS / ROS25.2 NVIDIA Issac ROS5.3 安裝 ROS25.4 RK ROS2 移動平台5.5 ROS2 基本節點5.6 AI 節點5.7 進階應用5.8 總結第 6 章 生成式 AI 結合邊緣運算裝置6.1 淺談生成式 AI6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab6.3 總結
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生成式AI入門: 大型語言模型LLM推動人機協作革新: 語言建模、訓練微調、隱私風險、合成媒體、認知作戰、社交工程、人機關係 (1版)
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【簡介】
【掌握生成式 AI 與 LLM 的發展與應用】近年來，AI 已經成為社會關注的焦點，幾乎所有人都在討論它的強大影響力！生成式 AI、LLM、ChatGPT、OpenAI、Copilot、Gemini、DeepSeek… 這些科技術語鋪天蓋地而來，甚至美國各大企業相繼大規模裁員，顯然大事發生了，但究竟怎麼一回事？又是如何改變我們的世界？在這場生成式 AI 熱潮與搶購 NVIDIA（輝達） GPU 的 AI 軍備競賽中，我們亟需一本能夠深入淺出解釋複雜概念的書籍，幫助讀者理性認識這場技術革命的全貌。本書不需要數學基礎，也不用具備程式設計或人工智慧的知識。只要你對生成式 AI 如何影響世界感興趣，本書就是你進入這個領域的最佳指引。我們將解析大型語言模型（LLM）的運作原理，探索 LLM 如何塑造科技產業的未來，並剖析生成式 AI 在社會、經濟、法律與政治各領域帶來的機遇與風險。【全方位認清楚生成式 AI 的問題與爭議】你將學習如何在日常生活與工作中有效應用生成式 AI，同時也會了解其安全性與倫理挑戰，例如資料安全與隱私問題、合成媒體與著作權爭議、LLM 的偏見來源、人機關係帶起的孤獨流行病等當前重要議題。此外，還會談到即將到來的 AI Agent，以及將通用人工智慧（AGI）、優生學及超人類主義連結，藉由科技將人類進化為後人類的未來議題（雖然看起來科幻，但確實是有計畫地進行中）。生成式 AI 在認知作戰與惡意應用方面，包括深偽技術濫用以及詐騙成本降低，也對社會帶來重大的影響。此外，將藝術家、設計師、漫畫家、攝影師作品，以及程式碼與書籍內容等，在未經授權之下被用於訓練生成式模型，這一連串訴訟以及 "合理使用" 的範圍到底包括哪些的爭議，我們都會依據最新發展做分析。對於 LLM 與生成式 AI，許多人往往一開始就一頭栽進技術細節。而本書希望讓你站在制高點俯視這一切，幫助你建立對生成式 AI 的全面性理解，成為宏觀的理性思考者。因為，生成式 AI 不僅是一場技術革命，更是一場深刻影響未來的變革，而我們正參與其中。
本書特色:
●解析大型語言模型 LLM 的運作原理
●AI 軍備競賽下的大型語言模型發展
●將生成式 AI 融入工作與日常生活中
●在創新應用中兼顧安全性與倫理責任
●資料安全與隱私保護的政策與法規
●生成式媒體的應用範圍與著作權爭議
●聊天機器人偏見、群眾外包的心理創傷
●探索與聊天機器人良性互動之道
●北美、歐盟、中國對 AI 的監管狀況
●AGI、AI 的感知與意識、超人類主義、後人類
●LLM 生命週期對環境帶來的影響以及碳權問題
●LLM 開源或權重開源對社群帶來的影響
【目錄】
第 1 章 大型語言模型：展現 AI 實力
1.1 ChatGPT 與大型語言模型的崛起
1.2 自然語言處理的起源與演進
1.2.1 統計模型與機器學習的引入
1.2.2 神經網路與深度學習的崛起
1.3 大型語言模型（LLM）的誕生
1.3.1 注意力機制的誕生與應用
1.3.2 Transformer 架構帶來突破
1.3.3 從 Transformer 到 GPT
1.3.4 NLP 發展的重要時間點
1.4 LLMs 有哪些應用？
1.4.1 語言建模
1.4.2 程式碼生成
1.4.3 內容生成
1.4.4 邏輯推理
1.4.5 其它各種應用
1.5 LLMs 有哪些不足之處？
1.5.1 訓練資料與偏見
1.5.2 控制 LLMs 輸出正確性的困難
1.5.3 LLMs 的永續性
1.6 重要 LLM 的發展歷程
1.6.1 OpenAI 的 ChatGPT
1.6.2 Google 的 Bard / LaMDA / PaLM / Gemini
1.6.3 微軟的 Bing AI / Copilot
1.6.4 Meta 的 LLaMA 與史丹佛的 Alpaca
1.6.5 橫空出世的 DeepSeek
1.7 總結第 2 章 訓練大型語言模型（LLMs）
2.1 如何訓練 LLMs
2.1.1 從開放網路搜集資料
2.1.2 認識自迴歸模型與雙向模型
2.1.3 微調 LLMs
2.2 出人意料的 LLMs 突現特性
2.2.1 LLMs 的零樣本與少樣本學習能力
2.2.2 突現現象：是錯覺還是新能力？
2.3 大量訓練資料背後的難題
2.3.1 把偏見編碼進模型中
2.3.2 敏感資料
2.4 總結第 3 章 LLMs 的隱私風險與法規應對
3.1 改善 LLMs 生成結果安全性的方法
3.1.1 後處理偵測
3.1.2 內容過濾、條件式預訓練
3.1.3 基於人類回饋的強化式學習（RLHF）
3.1.4 基於 AI 回饋的強化式學習（RLAIF）
3.2 使用者隱私與商用風險
3.2.1 無意間造成的資訊洩漏
3.2.2 與聊天機器人互動的建議
3.3 資料保護的政策與法規
3.3.1 國際標準與資料保護法
3.3.2 聊天機器人符合 GDPR 嗎？
3.3.3 美國校園中的隱私權管制
3.3.4 企業政策
3.4 總結第 4 章 合成媒體創作與著作權爭議
4.1 深偽技術與合成媒體的崛起
4.1.1 創造合成媒體的常用技術
4.1.2 合成媒體的功與過
4.1.3 合成媒體的偵測技術與應對策略
4.2 以生成式 AI 翻轉創作過程
4.2.1 行銷上的應用
4.2.2 藝術創作
4.3 LLM 時代的著作權與訴訟案件
4.3.1 合理使用的概念與四大要素
4.3.2 LLM 企業面臨的法律訴訟
4.3.3 網路資料的使用與授權
4.4 總結第5 章 LLMs 的濫用與對抗式攻擊
5.1 資訊安全與社交工程
5.1.1 生成式 AI 的雙面性
5.1.2 魚叉式釣魚攻擊的進化
5.1.3 ChatGPT 對釣魚與惡意程式的影響
5.1.4 程式碼即服務的資安威脅
5.1.5 資料下毒：模型訓練的隱藏威脅
5.1.6 提示詞注入與越獄攻擊
5.1.7 面對生成式 AI 威脅的解決之道
5.2 資訊失序：對抗性敘事
5.2.1 認知作戰的範疇與定義
5.2.2 生成式AI 的潛在濫用
5.2.3 深偽技術與政治戰
5.2.4 對抗性敘事的監管挑戰
5.2.5 建立全球性對策機構
5.3 政治偏見與競選活動
5.3.1 聊天機器人的政治立場
5.3.2 偏見的來源與中立挑戰
5.3.3 LLMs 對選舉的潛在影響
5.3.4 馬斯克對 AI 的批評與探索
5.4 AI 幻覺的成因與改善方法
5.4.1 LLMs 的運作方法所導致
5.4.2 知識圖譜與 LLMs 內隱知識
5.4.3 改善幻覺的策略
5.5 專業領域中的濫用
5.5.1 律師濫用的案例
5.5.2 賺錢建議的魅力與濫用隱憂
5.5.3 醫療領域的成就與局限
5.5.4 投資顧問的挑戰與監管問題
5.5.5 生成式 AI 的倫理與責任
5.5.6 使用者與開發者的共同責任
5.6 總結第 6 章 善用 AI 工具提高生產力
6.1 在醫療、法律、金融等專業領域中運用
6.1.1 協助醫師處理行政作業、提高與病人互動品質
6.1.2 在法律案件研究、證據開示和文書上的應用
6.1.3 為金融投資與銀行客服加持
6.1.4 與 LLMs 共同創作
6.2 AI 程式設計輔助工具
6.2.1 自動撰寫程式碼說明
6.2.2 自動撰寫正規表達式
6.2.3 AI 程式助手 vs. 程式討論平台
6.3 工作與生活中的應用
6.3.1 學習方式的改變
6.3.2 重新定義購物體驗
6.3.3 AI 代理能與環境互動並靈活調整
6.3.4 代理化 LLMs：拓展 AI 的應用潛力
6.3.5 善用聊天機器人設計個人化計畫
6.3.6 從行政工作到未來內容生態的變革
6.4 生成式 AI 在教育中的足跡
6.4.1 教育工作者對 ChatGPT 的正反面態度
6.4.2 引入 AI 科技對學習的好處
6.5 偵測 AI 生成文本
6.5.1 離群值偵測技術
6.5.2 用 DetectGPT 檢測機率曲率
6.5.3 分類器偵測技術
6.5.4 文字浮水印技術
6.6 LLM 對工作和經濟的影響
6.6.1 正面的觀點
6.6.2 負面的觀點
6.6.3 生成式 AI 對就業的影響
6.7 總結第 7 章 與聊天機器人建立人機連結
7.1 以社交互動為目的的聊天機器人
7.1.1 從情感陪伴到倫理爭議
7.1.2 人機情感連結的商業化應用
7.2 向聊天機器人尋求陪伴的原因
7.2.1 孤獨流行病
7.2.2 情感依附理論與聊天機器人
7.3 人機關係的好與壞
7.3.1 基於規則 AI 聊天機器人的優勢
7.3.2 從社會滲透論看人機關係
7.3.3 人機關係的商業化與社會影響
7.3.4 性別觀念影響對話式 AI 技術開發
7.4 探索與聊天機器人良性互動之道
7.4.1 避免一味追求互動的榨取式科技、欺騙性設計
7.4.2 朝負責任科技方向轉型
7.4.3 Character.AI 平台的用戶行為
7.4.4 開發商的道德責任與技術手段
7.5 總結第 8 章 生成式 AI 的未來發展與監管方向
8.1 自然語言成為與電腦溝通的介面
8.2 AI Agents（代理）將解鎖更多可能性
8.3 客製化個人助理
8.4 從倫理角度看 AI 監管
8.4.1 北美的監管狀況
8.4.2 歐盟的監管狀況
8.4.3 中國的監管狀況
8.4.4 企業自律
8.5 邁向全球 AI 治理架構
8.6 總結第 9 章 拓展視野：AGI、AI 意識、環境影響、開源 LLM
9.1 通用人工智慧 AGI
9.1.1 AGI 是什麼？
9.1.2 山姆．阿特曼對 AGI 的願景
9.1.3 優生學、超人類主義、後人類
9.1.4 長期主義對 AGI 的憂慮
9.2 AI 的感知與意識
9.2.1 感知與意識是什麼？
9.2.2 意識從哪裡產生？
9.2.3 意識思考與後設認知
9.2.4 AI 意識的研究持續進行
9.3 LLM 對環境的影響
9.3.1 從硬體生產到運算需求的全面影響
9.3.2 生成式 AI 的環境成本與碳足跡報告
9.4 改變 LLM 生態的開源社群
9.4.1 LlaMA 洩漏權重，促進開源 LLM 快速發展
9.4.2 DeepSeek-R1 權重開源，打破美國技術壟斷
9.4.3 開源與封閉 LLM 的優缺點
9.4.4 如何為開源社群盡一份心力
9.5 總結
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