LLM

今天想要跟分享一個非常強大的開源軟體專案，叫做 exo。 如果你跟我一樣，手邊有不只一台 Mac 設備（例如一台新的 Mac Mini M4，加上一台舊的 MacBook Air M1），你可能會覺得舊電腦食之無味棄之可惜。今天這招教你把家裡所有支援 Apple Silicon 的 Mac 電腦「合體」，共享同一個網路並串接記憶體，直接變身成一個高性能的 AI 運算集群！ 為什麼你需要 exo？ 痛點：本地跑 AI 模型，記憶體永遠不夠用 想在本地跑像是 Llama 3 70B 或是 DeepSeek 這種大型語言模型 (LLM)，最吃的就是 VRAM（視訊記憶體） 或 統一記憶體。 舉例來說，我的 MacBook Air M1 只有 8GB 記憶體，根本跑不動大模型；而我的主力機 Mac Mini M4 雖然強，但記憶體也是有限的。 解法：團結力量大 exo 的核心概念就是「分佈式運算」。它能將我 Mac Mini 的記憶體與 MacBook Air 的 8GB 記憶體串接起來，讓我瞬間擁有了大約 24GB 的可用記憶體！這樣一來，原本跑不動的模型，現在都能順暢運行了。 準備工作與環境設定 在開始之前，請確保你要串聯的 每一台 Mac 電腦 都完成以下準備： 安裝 Homebrew (如果還沒裝過)： 打開終端機 (Terminal)，輸入以下指令安裝： /bin/bash -c "$(curl -fsSL [https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh](https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh))" 檢查 Rust 環境 (重要)： 如果你之前因為其他專案安裝過 rust，建議先卸載以避免衝突（這是我安裝時踩到的坑）： ...

這集整理 Meta 首席 AI 科學家楊立昆對人工智慧下一步的看法。重點不是哪一個模型跑分更高，而是大型語言模型目前還缺什麼，以及 AI 如果要更接近真正理解世界，可能需要哪些能力。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=mcbEP9b2bI0 為什麼楊立昆的觀點值得看 楊立昆是深度學習領域的重要人物，也曾獲得圖靈獎。他對 AI 的看法常常和市場熱門方向不完全相同，尤其是他對「只靠放大大型語言模型」這件事保持懷疑。 這個觀點值得整理，因為它提醒我們：AI 的未來不一定只是更多參數、更長上下文、更快生成文字。 LLM 的限制在哪裡 大型語言模型很擅長處理文字和模式，但它不一定真的理解物理世界。人類知道杯子會掉下來、車子需要煞車距離、物體不能穿牆，這些常識來自我們和世界互動的經驗。 如果 AI 要能協助機器人、自動駕駛、科學模擬或複雜決策，就不能只會預測下一個字。它需要更強的世界模型、推理能力與規劃能力。 推理與規劃會變得更重要 未來的 AI 不只是回答問題，而是能先理解目標，再拆解步驟、預測結果、避免錯誤，最後才執行。 這對工具使用者也有啟發：當我們使用 AI，不要只把它當成「更會聊天的搜尋引擎」，而是可以開始思考如何設計工作流，讓 AI 參與規劃、檢查和迭代。 開源 AI 的價值 楊立昆長期支持開源 AI。原因不只是免費，而是開源可以讓不同地區、不同語言、不同文化的人參與模型發展。 如果 AI 只掌握在少數公司手上，模型的價值觀、語言能力、資料偏好和產品方向都可能變得單一。開源讓更多人可以檢查、調整和延伸模型，這對整個生態比較健康。 小結 這集最重要的提醒是：AI 的下一步不一定只是把 LLM 做得更大。真正困難的問題可能是讓 AI 更理解世界、更會推理、更能規劃，也更能被不同社群共同塑造。

這篇文章整理影片「臉書 LLaMA 2 7b 中文大型語言模型 ! 在 Windows Nvidia 運行 ！」的重點，方便你在看完影片後快速回顧操作方向與使用情境。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=lpyKfNjTZi8 這支影片在講什麼 這支影片主要是把「臉書 LLaMA 2 7b 中文大型語言模型 ! 在 Windows Nvidia 運行 ！」整理成可以照著理解的教學筆記。影片裡的操作流程適合先看一次完整示範，再回到這篇文章確認重點。 適合誰看 想快速了解這個工具或方法能做什麼的人 已經看過影片，想回頭找操作重點的人 想把影片內容整理成文字筆記，方便之後搜尋的人 使用前先注意 不同工具的版本、官方介面和下載位置可能會隨時間改變。實際操作時，建議先確認官方網站、GitHub 專案頁或影片資訊欄的最新連結，再依照自己的系統環境調整。 建議操作流程 先看完影片，了解整體流程。 準備影片中提到的軟體、帳號或設備。 照著影片逐步操作，不要一次跳太多步。 如果遇到錯誤，先檢查版本、權限、路徑和網路連線。 成功後把自己的設定記錄下來，方便下次重裝或排錯。 小結 這篇先把影片內容補成網站文章，讓這段舊影片不會只留在 YouTube 裡。之後如果這個主題還有人常搜尋，可以再把指令、截圖、常見錯誤和替代工具補得更完整。

這篇文章整理影片「中英通用生成式 AI！ChatGLM 升級版 ！Windows 10 本地安裝！」的重點，方便你在看完影片後快速回顧操作方向與使用情境。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=f9PN0ZzeQLc 這支影片在講什麼 這支影片主要是把「中英通用生成式 AI！ChatGLM 升級版 ！Windows 10 本地安裝！」整理成可以照著理解的教學筆記。影片裡的操作流程適合先看一次完整示範，再回到這篇文章確認重點。 適合誰看 想快速了解這個工具或方法能做什麼的人 已經看過影片，想回頭找操作重點的人 想把影片內容整理成文字筆記，方便之後搜尋的人 使用前先注意 不同工具的版本、官方介面和下載位置可能會隨時間改變。實際操作時，建議先確認官方網站、GitHub 專案頁或影片資訊欄的最新連結，再依照自己的系統環境調整。 建議操作流程 先看完影片，了解整體流程。 準備影片中提到的軟體、帳號或設備。 照著影片逐步操作，不要一次跳太多步。 如果遇到錯誤，先檢查版本、權限、路徑和網路連線。 成功後把自己的設定記錄下來，方便下次重裝或排錯。 小結 這篇先把影片內容補成網站文章，讓這段舊影片不會只留在 YouTube 裡。之後如果這個主題還有人常搜尋，可以再把指令、截圖、常見錯誤和替代工具補得更完整。

這篇文章整理影片「臉書 LLaMA 大型語言模型 ! 在 Macbook M 系列運行 ！」的重點，方便你在看完影片後快速回顧操作方向與使用情境。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=vNmMxrnnkAI 這支影片在講什麼 這支影片主要是把「臉書 LLaMA 大型語言模型 ! 在 Macbook M 系列運行 ！」整理成可以照著理解的教學筆記。影片裡的操作流程適合先看一次完整示範，再回到這篇文章確認重點。 適合誰看 想快速了解這個工具或方法能做什麼的人 已經看過影片，想回頭找操作重點的人 想把影片內容整理成文字筆記，方便之後搜尋的人 使用前先注意 不同工具的版本、官方介面和下載位置可能會隨時間改變。實際操作時，建議先確認官方網站、GitHub 專案頁或影片資訊欄的最新連結，再依照自己的系統環境調整。 建議操作流程 先看完影片，了解整體流程。 準備影片中提到的軟體、帳號或設備。 照著影片逐步操作，不要一次跳太多步。 如果遇到錯誤，先檢查版本、權限、路徑和網路連線。 成功後把自己的設定記錄下來，方便下次重裝或排錯。 小結 這篇先把影片內容補成網站文章，讓這段舊影片不會只留在 YouTube 裡。之後如果這個主題還有人常搜尋，可以再把指令、截圖、常見錯誤和替代工具補得更完整。