2-4 推理模型：DeepSeek + ChatGPT o3
本課程包含以下內容：
課程長度約 1.8 小時
4 個課程單元
2-4 推理模型：DeepSeek + ChatGPT o3
課程簡介
很榮幸可以邀請到 Taiwan Llama 的作者林彥廷，我在直播中才知道彥廷剛剛完成他在美國 Meta Llama 的實習，做的正是推理模型相關的題目。我想來想去好像我找不到比他更適合的對談者了。
大綱：
一、三大事件回顧：DeepSeek R1、開源與 ChatGPT o3-mini
二、晶片管制影響與未來封鎖可能
三、新推理模型時代：DeepSeek R1、o3 與多步驟推理
四、DeepSeek 的重要性：開源衝擊與複現方法
五、未來一年趨勢：Agent AI 與推理應用擴張
六、開源意義：台灣 Llama 與社群應用案例
七、使用體感與模型選擇：R1、o1、o3-mini
八、自架 DeepSeek 與資安考量：Distill 版本、API、資料隱私
九、言論審查與台灣價值：審查機制、價值觀調教
十、台灣發展視角：若我是總統，如何促進 AI？
十一、DeepSeek 公司的實力：Moe 技術與低成本傳聞
十二、訪談結尾與問答
課程內容共 4 個單元•總時數約 1.8 小時
常見問題
關於付費與購買
課程問題
帳號及其他問題
本課程包含以下內容：
課程長度約 1.8 小時
4 個課程單元
2-4 推理模型：DeepSeek + ChatGPT o3