#### 數創社群共學計畫
問卷調查 (感謝寶貴意見) : https://user297781.pse.is/7lzpdv
LINE社群入群連結 : https://bit.ly/3TU9K0I

#### 美國資深工程師 Shawn 的故事
The Great Displacement Is Already Well Underway: https://shawnfromportland.substack.com/p/the-great-displacement-is-already

#### 本期簡介
當AI成為公司裁員背後的深層推手，你準備好應對了嗎？本集節目，我們從一位年薪百萬、卻因AI浪潮失業的資深工程師Shawn說起，探討知識工作者在演算法時代面臨的職涯危機與階級困境。透過Shawn的真實故事，一起反思未來的工作型態、社會安全網，與我們該如何做出因應。

#### 節目大綱
00:02 節目開場與社群里程碑
02:38 AI與裁員的關係背景
04:10 Shawn的故事開始
06:15 從高薪工程師到外送員
08:25 AI浪潮的衝擊時刻
09:17 失業後的求職努力
11:10 職業目標不斷下調
12:16 被迫創業與生存掙扎
15:52 中產返貧的四大深層原因
20:09 零工經濟的算法控制

#### 關於主持人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO

美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管
台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長
AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士

#### 相關連結
數創實驗室官網 : https://datainnolab.ai
聯繫數創實驗室 : vincent.chen@datainnolab.ai

#### 意見回饋
歡迎回饋您希望收聽的AI主題 : https://bit.ly/40Q8PT6

#### ACCUPASS報名頁面
數創小聚2025/05 : https://www.accupass.com/event/2505091721177316015940

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#### 論文 & 文章分享
Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data : https://arxiv.org/pdf/2505.03335

#### 本期簡介
本集帶你深入解析一篇引發熱議的新論文──《Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data》。它號稱在「完全零訓練資料」下打造出具備推理能力的大語言模型，究竟是技術奇蹟，還是邁向智能爆炸的起點？我們將以深入淺出的方式，帶你理解 self-play 強化學習的核心邏輯、AZR 在 benchmark 上的亮眼表現，以及潛藏的風險訊號。

#### 節目大綱
00:00 開場與主題引入
01:07 零數據訓練模型的驚人特性
02:01 論文背景與中國AI發展觀察
03:06 強化學習與Self-Play訓練原理
05:01 為何要拋棄人類提供的資料集
06:13 AZR的訓練邏輯與角色設定
08:16 強化學習中的任務設計哲學
10:09 AZR的Proposer與Solver架構
14:00 AZR在Benchmark上的實驗表現
15:54 自主學習的風險與智能爆炸思考

#### 關於主持人
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#### 本期簡介
在這集節目中，我邀請到前交大電資學院副院長、國網中心前副主任陳添福教授，一起探討AI生成工具對資工教育與人才培養的深遠影響。從GPT與Copilot的崛起，到程式教育的重塑，我們深入討論學生該如何強化核心能力、打造T型專業力，以及未來大學課程設計該如何因應AI時代。無論你是學生、家長，或對AI教育趨勢有興趣的聽眾，這集都值得細細品味。

#### 內容大綱
00:00 AI工具衝擊資工教育
02:12 如何應對AI世代的程式學習挑戰
04:09 程式生成後的人才需求轉變
06:24 程式語言與背後邏輯的重要性
08:00 教學實務與AI工具的平衡
10:16 學生如何培養真功夫
12:00 語言學習策略的轉變與Debug力
14:17 為何成為T型資工人才
18:04 軟硬整合與職涯競爭力
24:33 AI時代下的大學教育應變

#### 關於主持人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創智能 / 數創實驗室創始人, Podcast播客主理人

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#### 關於來賓
陳添福教授, 前陽明交通大學電資學院副院長, 前國網中心副主任
https://www.cs.nycu.edu.tw/members/detail/tfchen

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#### 本期簡介
本集節目我們訪談陽明交通大學資訊學院陳添福教授。陳老師分享其擔任國家高速網路中心副主任的經歷，以及台灣主權式AI「TAIDE」的發展歷程。節目重點聚焦於陳教授主導的「myPDA」(My Professional Digital Agent)產品，這是一款專為企業及專業人士打造的雲地協同AI助手，能保護數據安全的同時提升生產力。同時，陳教授也分享對AI agent發展趨勢的觀察，讓我們一同聽聽老師的觀點。

#### 內容大綱
00:02 節目開場與主持人介紹
03:06 國家高速網路與計算中心的角色
04:34 台灣主權式AI與TAIDE計畫
07:38 學術研究與產業結合的重要性
11:04 MyPDA智能助理的概念與功能
14:43 雲地協同合作的部署策略
19:35 台灣AI硬體發展與模型落地
25:27 數據資產與企業競爭優勢
31:45 眼科醫療應用案例分析
37:49 AI Agent的發展趨勢與未來展望

#### 關於主持人
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#### 關於來賓
陳添福教授, 前陽明交通大學電資學院副院長, 前國網中心副主任
https://www.cs.nycu.edu.tw/members/detail/tfchen

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#### 論文 & 文章分享
Situational Awareness : https://situational-awareness.ai/
Welcome to the Era of Experience : https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Era-of-Experience%20/The%20Era%20of%20Experience%20Paper.pdf
My Last Five Years of Work : https://www.palladiummag.com/2024/05/17/my-last-five-years-of-work/

#### 本期簡介
本集深入探討通用人工智能AGI：定義、超越人類的潛力及「智能爆炸」概念。專家預測AGI可能於2030年前後到來，AI或將進入「經驗時代」自主學習。節目分析AGI帶來的醫療革命契機，也警示大規模白領失業、人類價值需重塑等挑戰。同時探討對企業的衝擊與國家戰略層面的必然介入，提醒聽眾正視並準備迎接變革。

#### 節目大綱
01:37 通用人工智能AGI的定義
03:20 智能爆炸的風險與契機
09:12 各界專家預測AGI實現時間點
11:17 克服數據瓶頸：經驗時代的來臨
13:20 AGI的正面影響：醫療革命與疾病攻克
16:41 AGI的負面挑戰：大規模工作崗位流失
17:33 AGI時代下重新定義人類價值
18:35 AGI對企業的顛覆性挑戰與優勢
19:20 AGI的國家戰略意義與軍事影響
21:03 面對AGI浪潮的準備與總結

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#### 本期簡介
本集從 OpenAI o3、o4-mini 模型切入，拆解圖像推理、原生聯網、Agentic Tool Use 三大突破，分享模型的能力突破與產業趨勢意涵。關心AI前沿知識的你，請勿錯過。

#### 節目大綱
00:29 模型更新背景與節目焦點
02:27 生成式 AI 一年演進對比
02:39 o3 & o4-mini模型三大亮點總覽
03:40 亮點一：圖像推理與多模態強化
08:00 亮點二：原生聯網搜尋上線
11:00 延伸議題 : AI 搜尋對產業生態的衝擊
13:01 亮點三：全工具代理與 AI Agent 化
16:05 大型企業的開發困境與AI新創的挑戰
19:38 總結反思與下集 AGI 預告

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#### 活動連結 (歡迎報名 !)
數創小聚2025/04 : https://www.accupass.com/event/2504071415521947202526

#### 本期簡介
本期節目聚焦近期人工智慧領域的發展動態，深入解析科技巨頭 OpenAI 與 Google 的最新技術發布。我們將探討 OpenAI 新模型的更新，並重點分析 Google Cloud Next 大會上揭示的垂直整合佈局，從其自研 TPU 硬體、進階的 Gemini 模型，到涵蓋圖像、聲音、影片生成與編輯能力的「Media Model」系列。同時談論 AI Agent 的概念，以及 MCP、Agent-to-Agent 等協定在推動 AI 應用互通上的潛力與意義。

#### 節目大綱
00:31 社群活動預告EY講座
02:44 今日主題：AI趨勢導讀
03:23 OpenAI新模型：o3與o4-mini, 與GPT-4.1
04:27 Google Cloud Next亮點概覽
06:04 TPU Ironwood算力突破
07:10 Gemini 2.5 Pro與 Media Models
11:14 Veo2影片生成與編輯
14:23 AI Agent協定：MCP與Agent2Agent
18:05 幻覺風險與未來展望

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