科技創新

掌握深度學習新突破｜用 NotebookLM 一次看懂 DeepSeek mHC 論文的實用技巧

人工智能, 深度學習, 科技創新

本篇以 NotebookLM 實測解讀 DeepSeek 最新論文 mHC：流行約束超連接。HC 缺乏約束導致訓練時訊號放大至3,000倍、風險失控；MHC 引入流行約束，透過加權平均穩定訊號並以雙隨機矩陣投影保障穩定性。實驗顯示 MHC 在多項基準超越基線與 HC，模型由 30 億增至 270 億，訓練成本僅增 6.7%，具高度可擴展性。

深度探索人工智慧的未來：DeepSeek、OpenAI、NVIDIA與台積電如何塑造中國與全球AI巨頭的願景

人工智慧, 半導體與芯片, 科技創新

本集深度探討DeepSeek、OpenAI、NVIDIA與台積電如何塑造中國與全球AI巨頭的願景，透過Dylan Patel與Nathan Lambert的第一手對談，解析DeepSeek-V3與R1訓練路徑、開放權重與MIT授權的實際影響，以及預訓練與後訓練的核心差異。並附上GPU小時成本估算、資料處理與可重現性要點，對比o3-mini與o1 Pro等模型性能，洞見未來AI格局與地緣政治動向。