林口台地上建立我們的第二基地
第 8 集
EP8：AI 擁有身體之後？具身智能 (Embodied AI) 與台灣機器人供應鏈
介紹 AI 如何從螢幕走入現實世界，結合視覺模型與機械控制。點名所羅門、廣達等台灣供應鏈如何成為機器人的軍火庫。
第 7 集
EP7：誰懂台灣人的梗？主權 AI (Sovereign AI) 與繁體中文模型
解釋數據偏誤如何影響 AI 的回答，探討 tokenizer 對繁中成本的影響，並介紹 Project TAME 與 TAIDE 如何解決台灣文化理解問題。
第 6 集
EP6：不只是代工！AI PC 與邊緣運算（Edge AI）的台灣反攻
探討 AI 從雲端走入地端（本機）的趨勢，分析 NPU 的重要性，以及台灣晶片（聯發科）與品牌（華碩/宏碁）在 AI PC 浪潮中的關鍵角色。
第 5 集
EP5：燒錢的遊戲—訓練 (Training) vs. 推論 (Inference) 與 Token
解析 AI 的生命週期：訓練（煉丹/生小孩）的高昂一次性成本，與推論（應用/養小孩）的持續成本，以及 Token 的計費原理。
第 4 集
EP4：把 AI 送去補習？Fine-tuning (微調) 與 Prompt Engineering
區分「提示工程」與「微調」的差異。解釋何時該用 Prompt 解決（低成本），何時該花錢做 Fine-tuning（特定格式/語氣）。
第 3 集
EP3：AI 怎麼「懂」你的意思？解密 Embedding 與向量
科普 AI 如何將文字轉化為數學座標（向量），解釋 RAG 技術如何利用這些座標在資料庫中快速撈取正確資訊。
第 2 集
EP2：AI 界的英雄榜 — 主流模型的人設與特長
比較 OpenAI (全能)、Claude (文藝長文)、Gemini (影音多模態)、Llama (開源基石) 的特性與適用場景。
第 1 集
EP1：大就是好？揭開「參數 (Parameters)」與「B」的秘密
解釋 7B/70B 代表的意義，利用「量化」技術將大模型壓縮進小設備的原理，打破「模型越大越好」的迷思。
第 intro 集
Intro：為什麼我們要在林口蓋一座「第二基地」？
我們不應該把生命浪費在國道一號上。 如果你也住在林口，如果你也對「有機會可以不用去台北，保持一定程度的競爭力」這件事感興趣，歡迎你關注我們的「端點星計畫」。 雖然我們現在還只是一顆小小的星點，但星星之火，可以燎原。 期待在林口的某個角落，與你相遇。 「端點星計畫」的第一步，將會開設一系列關於 AI 的課程與工作坊。 這不是那種要你背程式碼的枯燥課程，而是教你怎麼把這套「新時代的魔法」用在你的工作上、生活上。 教你怎麼訓練自己的數位分身，怎麼用 AI 幫你處理那些繁瑣的雜事，讓你把時間省下來，去享受林口的生活，去陪家人，或者，來我們的基地喝杯咖啡。 ☕
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