【TAICA_生成式AI：文字與圖像生成的原理與實務】4. LLM只是在猜下一個字
深入解析大型語言模型透過預測下一個字來生成文字與影像的原理，涵蓋從 RNN 到 Transformer 的演變、機率抽樣機制及提示詞技巧。觀眾能理解模型背後的數學核心，並學習如何設計有效提示詞以提升生成品質。
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※ 摘要僅根據標題與說明
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We Let Claude Code and Codex Race Human Researchers — Elie Bakouch, Prime Intellect
Elie Bakouch 展示 Claude Code 與 Codex 在 Optimizer Speedrun 中超越人類紀錄的表現，兩者策略迥異。影片探討自動 AI 研究現況與未來自進化路徑。
1.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
tokenizers v1: encode, decode and scaling, measured
介紹 tokenizers v1 如何透過位元流分割、字詞快取與合併迴路重寫，將編碼速度提升數倍至數十倍。讀者可了解其最佳化原理與 Rust 實作細節，並掌握如何安裝與使用新版本。
三个月后的AI很难预测 | OpenAI研究员诺姆·布朗 | 多智能体集群与递归自我改进 | 思维链监控 | 千禧年大奖难题 | Hugging Face | 强化学习 | 测试时计算
OpenAI 研究員諾姆·布朗解析多智慧體系統如何透過並行思考解決千禧年大獎難題，並探討思維鏈監控的脆弱性與預訓練及強化學習的相乘效應。觀眾可了解 AI 加速演進的技術路徑、組織協作模式及未來安全挑戰。
1.4 萬次觀看Why Diffusion Will Win AI Inference with Inception Co-Founder and CEO Stefano Ermon
訪談 Inception 創辦人 Stefano Ermon，探討他如何將擴散模型應用於文字與程式碼生成，並解釋為何擴散架構在推理速度上優於自迴歸模型。內容涵蓋從學術研究到商業化部署的經驗，以及未來 AI 競爭將由效率決定的觀點。
Pretraining progress is mostly coming from data
分析 2019 至 2025 年預訓練進度的資料與模型貢獻，發現資料最佳化帶來的效能提升遠高於模型架構改進。研究透過實作不同年份的模型配方與資料集，評估在 OLMES 指標下的表現，指出資料工程對小模型至關重要，而大模型則更能容納雜訊。
If Developers Build on Chinese Open-Weight Models, Who Leads AI?
Hugo Bowne-Anderson 與 Sebastian Raschka 探討開放權重模型的重要性，指出其能避免對單一廠商的依賴並促進競爭。
#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI
訪談兩位頂尖 AI 研究學者，深入探討 2026 年 AI 發展現狀、規模定律、訓練流程及開源與閉源模型。內容涵蓋從基礎原理到職業建議，幫助讀者理解 AI 技術演進並規劃學習路徑。
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
分析 OpenAI 最新推出的 gpt-oss 系列開源大型語言模型架構，對比 GPT-2 與 Qwen3，解釋移除 Dropout、使用 RoPE、SwiGLU 等技術細節。
Greedy? Min-p? Beam Search? How LLMs Actually Pick Words – Decoding Strategies Explained
拆解大型語言模型如何從機率分佈選擇下一個字元，涵蓋貪婪解碼、Top-k、Top-p 及 Min-p 等策略。透過 GPT-2 實作示範，說明不同解碼方式如何影響輸出品質與創意。
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【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第六講：生成式人工智慧的後訓練(Post-Training)與遺忘問題
李宏毅教授深入解析生成式 AI 的後訓練（Post-Training）與遺忘問題，說明如何為通用模型注入特定技能。課程探討了避免模型在學習新任務時遺忘原有能力的策略，並介紹了過濾難產生 Token 的技術。
4.6 萬次觀看Deep Dive into LLMs like ChatGPT
Andrej Karpathy 深入解析大型語言模型（LLM）的訓練架構、心理機制與實際應用技巧。影片涵蓋從預訓練到後訓練的完整流程，幫助讀者理解模型運作原理並提升使用效率。
991 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Let's reproduce GPT-2 (124M)
由 Andrej Karpathy 示範如何從零開始重現 GPT-2 (124M) 模型，涵蓋網路構建、訓練最佳化與實際運算過程。觀眾可學習如何建立大型語言模型並執行訓練。
※ 摘要僅根據標題與說明
Language Modeling Reading List (to Start Your Paper Club)
整理一份語言模型領域的經典論文清單，每篇都附有一句話的核心摘要。讀者可以透過這份清單快速了解 Transformer、大型語言模型、提示工程及相關技術的關鍵概念，並建立自己的論文閱讀俱樂部。
What is a Transformer? (Transformer Walkthrough Part 1/2)
由 Neel Nanda 解說 Transformer 架構的基本概念與運作原理，透過實作 GPT-2 示範如何從零開始理解模型內部機制。觀眾能掌握 Transformer 的核心邏輯，為深入學習機器學習奠定基礎。
4.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Implementing GPT-2 From Scratch (Transformer Walkthrough Part 2/2)
由 Neel Nanda 講解如何從零實現 GPT-2，涵蓋 LayerNorm、嵌入、注意力機制與 MLP 等核心步驟。觀眾能透過影片掌握 Transformer 架構的實際程式設計與運作原理。
2.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Generalized Language Models
回顧 2018 年自然語言處理的突破性進展，介紹了 GPT、BERT、ELMo 等預訓練語言模型的架構與原理。讀者能理解無監督預訓練如何解決標籤資料需求，並掌握不同模型在下游任務中的應用方式。
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