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台灣超英趕美啊
不要再說之前接政府標案做出來的那是什麼爛東西了好嗎
我們有一個能夠趨勢跟DeepSeek趨勢所見略同的大師在台灣
我們應該要好好珍惜吧？
臉書全文如下：
我們在└┴╰台灣AI產業年會發佈了Taiwan AI Labs訓練的小專家模型FedGPT。
幾個重點：
╰│ 算力很重要但不是全部，資料、演算法也是。前面是硬體功夫，後面是軟體功夫。
┴│ MoE 不是新觀念、是趨勢，未來是專用落地小模型的世界。在我們跟台大陳 儂老師開源TAME時就提及。
╯│ 通用跑分就像研究所畢業成薔u洽p一個開岷m﹜d通用跑分弛c飾m失i的腺h驗﹜b中國一般能調悻p超英趕美﹜d
. 但成功者不活謋u看畢業成薄B要看場域實際資料跑出來的結果。
┼│ 還有應用的快速落地與能否主動學習。這部分就會牽涉到新興法規。開源閉源都無法回答這題。所以有聯邦式開放架構。
┤│ 綜合以上幾點，台灣人工思維形式提供全球第一個可信任負責任的聯邦式FedGPT架構。讓企業也可以基於最優秀的畢業生，落地訓練成為自己的員工、自己的GPT。
┌│ 這不代表算力沒有優勢、而是雲端的優勢會轉換到地端結合。NVIDIA 其實有看到這一塊所以有Project Digits。
┬│ 這一轉變台灣其實更有優勢、因為AI雲端壟斷的局面打破、會有更多不同的混合運用。台灣軟硬可信任的科技會是重要的提供者。會有更多的買家。
┐│ 開源模型有的成果都是受惠於眾多開源的結果，不管是資料集、算法、平台美國在這個賽道仍是主要的貢獻者。
└─│ └┴╭DeepSeek的發佈、只是告訴大家AI的霸權不是只有在算力的掌握、要多投資軟體跟應用的基本功。技術部分有值得學習，以及敬佩。趨勢跟Taiwan AI Labs ╰┴└發佈的所見略同。其他中國超越美國什麼的就當作行銷術語就好了。行銷成功所以今天相關股票也受到影響。
我們用到的資源更少唷！希望未來在我們的成果也幫忙多宣傳，然後我們也在徵人。
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