Mistral Large 4 (Le Chonk - Fully Tested): Is IT ACTUALLY The BEST OPEN MODEL!?
透過 OpenRouter 測試 Mistral Large 4 在八個程式任務中的實際表現，評估其生成結果的完整性與可用性。觀眾能了解該模型在特定開發場景下的成功與失敗案例。
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大映科技運用AI加速IoT網路封包分析，處理500MB資料量所需時間可從4小時縮至10幾分鐘
大映科技總經理劉得民介紹ANMAS系統，利用小型語言模型與RAG技術分析IoT網路封包。系統將500MB資料分析時間從4小時縮短至10至15分鐘，並將分析經驗沉澱於系統中，提升辨識準確率。
What Makes Open Models Fast in Production — Sujee Maniyam, Nebius
由 Nebius 的 Dylan Bristot 與 Sujee Maniyam 共同分享，探討開放模型如何與專有模型競爭，以及如何在生產環境中透過最佳化技術提升推理速度與降低成本。
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GPT-6.1 Sol (Fully Tested) + Dots & All DevDay Launches Explained: IT BEATS OPUS 5.5!?
測試 OpenAI 新模型 GPT-6.1 Sol 在八項程式任務中的表現，並介紹 DevDay 發布的多項新工具與功能。觀眾可了解該模型在複雜程式設計與電腦操作上的優勢及具體評分。
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Minimax M3.1 Flash (Fully Tested): Okay, this MODEL is PRETTY GOOD!
影片測試 MiniMax M3.1 Flash 在 KingBench 3 上的表現，顯示其在互動模擬與 3D 物件處理上取得顯著進步，但部分功能仍存瑕疵。
1.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Async GRPO with LoRA across HF Jobs: a bucket, a proxy, and no NCCL
介紹如何利用 Hugging Face Jobs 與 Storage Bucket，搭配 AsyncGRPOTrainer 與 LoRA，實現訓練與推論分離的加速方案。
Fine-tuning a 350M Model for Better Structured Outputs in 100 GRPO Steps
介紹如何用 GRPO 方法在 100 步內微調 3.5 億參數的 LLM，大幅提升其輸出結構合規率。讀者可學習如何設定獎勵函式、使用 LoRA 進行高效微調，並將模型轉換為 GGUF 格式進行本地評估。
In 5 Years, 90% of What You Use AI For Will Run on Your Smartphone | Paolo Ardoino, Tether
Paolo Ardoino 與 Craig Smith 探討 Tether 開發的 QVAC 平台，讓使用者能在手機上執行大型 AI 模型，無需依賴資料中心。
Stanford CS229 Machine Learning | Spring 2026 | Lecture 12: Representation Learning
深入探討擴散模型的數學原理，包括前向與反向過程的損失函式匯出，並介紹基礎模型範式。內容涵蓋預訓練與適應階段，特別說明 LoRA 等高效微調技術如何透過共享權重來節省記憶體並支援多使用者服務。
Thinking Machines Lab drops Inkling & Meta’s Muse Spark 1.1
訪談探討 Thinking Machines 推出的混合專家模型 Inkling，分析其開放權重與自訂架構的意義；比較 Meta Muse Spark 1.1 與 OpenAI GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI 3 上的表現。
Memory and Continual Learning: Engram's Dan Biderman and Jessy Lin
訪談 Engram 共同創辦人，探討如何讓 AI 模型像人類大腦般進行持續學習與記憶，將企業私有資料內化至模型權重中。內容涵蓋 Engram 架構原理、與 Notion 等合作案例，以及對未來 AI 與人類認知互動的願景。
Training Agents: Live tutorial on how to fine-tune a coding agent for continual learning
示範如何將公開的程式碼代理追蹤資料轉為訓練集，並使用 TRL 與 LoRA 進行監督式微調。觀眾能學習建立代理持續學習的基礎工作流與評估指標。
2.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Vol.119｜对话 Macaron AI 创始人 Andrew：下一代模型公司正在从 Agent 产品里长出来？
訪談 Macaron AI 創辦人 Andrew，探討如何透過真實場景互動與持續學習，將大模型轉化為能獨立行動的 Agent。內容涵蓋 LoRA 強化學習技術突破、多模型並行架構，以及從使用者反饋中迭代產品的「拯救派」理念。
Fine-Tune Your Own A.I. Video Model (ft. Greg Schoeninger)
邀請 Oxen.ai 執行長 Greg Schoeninger 探討如何從提示工程轉向微調自訂的影像與影片模型。內容涵蓋建立高品質資料集的策略、LoRA 與全量微調的優缺點比較，以及利用開源模型降低企業成本與提升一致性的實際案例。
The State Of LLMs 2025: Progress, Problems, and Predictions
Sebastian Raschka 回顧 2025 年大型語言模型發展，重點分析 DeepSeek R1 帶來的推理模型突破與 RLVR 演算法。
EP113 - 揭秘 OpenAI 前 CTO 的 100 億神秘 AI 新創：Thinking Machines
哈利訪談 OpenAI 前 CTO Mira Murati 創立的 Thinking Machines，解析其 LoRA 最佳實踐與 OPD 論文，並介紹新產品 Tinker。
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【生成式AI導論 2024】第7講：大型語言模型修練史 — 第二階段: 名師指點，發揮潛力 (兼談對 ChatGPT 做逆向工程與 LLaMA 時代的開始)
介紹大型語言模型第二階段的訓練方法，即利用人類標註的指令資料進行微調（Instruction Fine-tuning）。講者解釋了為何僅靠網路爬蟲資料無法讓模型具備常識，並說明如何透過逆向工程 ChatGPT 對話來獲取訓練資料。
10.4 萬次觀看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。
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models - Explained visually + PyTorch code from scratch
以視覺化方式解釋 LoRA 原理，並提供從零開始的 PyTorch 程式碼實作。看完能理解大型語言模型如何透過低秩適應進行高效微調。
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