（賴先生要培訓５０萬＜ＡＩ人才＞．建議應正名：＜ＡＩ產業人才＞或＜運用ＡＩ人才＞，畢竟目前的人不是＜半人半人工的人＞吧！）
一 100年前，一個小夥兒發現了『破解上帝』的『矩陣』 ，100年後，谷歌TPU vs 輝達GPU，一場『算力世界大戰』正在進行中，而上帝已然被關入了『矩陣』當中……|自說自話的總裁
https://www.youtube.com/watch?v=_-khWyBTVM4
ps.『破解上帝』的『矩陣』大約意思是: 我們根本無法能抓準電子轉到哪（只能說在哪裡哪裡各有多少機率，物理學家用數學矩陣來整體描述這件事！正確解釋請讀影片）
15:00 矩陣算力 與 圍棋
二.《Attention Is All You Need》 （只需要注意力機制） https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Attention_Is_All_You_Need
改變 AI 歷史的 8 頁論文：一文讀懂《Attention Is All You Need》如何引爆 Google 與 OpenAI 的世紀對決
如果在人工智慧的歷史長河中，要選出一個「奇點」時刻，那毫無疑問是 2017 年 6 月 12 日。
這一天，Google Brain 團隊發表了一篇名為 《Attention Is All You Need》（只需要注意力機制） 的論文。當時，這看起來只是一篇關於改進「機器翻譯」的技術報告，但現在回過頭看，它無異於 AI 領域的「工業革命」。
如果沒有這篇論文，就沒有今天的 ChatGPT，沒有 Gemini，甚至不會有現在輝達（NVIDIA）的股價神話。
這篇文章將帶你了解：Transformer 究竟是什麼？他不是變形金剛，但它為何重要？以及它如何導致了今天 Google 與 OpenAI 的雙雄對決。
1. 它是什麼？從「讀死書」到「一目十行」
在 2017 年之前，AI 處理語言（例如翻譯或聊天）主要依賴一種叫做 RNN（遞歸神經網絡） 的架構。
RNN 運作的方式很像人類「逐字閱讀」：它必須讀完第一個字，記住它，再讀第二個字...依此類推。這帶來了兩個巨大的缺陷：
慢： 無法平行運算，因為後面一定要等前面讀完。
忘： 句子太長時，讀到結尾常會忘記開頭的細節（金魚腦）。
Transformer 的這篇論文，打破了這個限制。
這篇論文提出了一個驚人的概念：拋棄順序，擁抱「注意力（Attention）」。
Transformer 不需要逐字讀，它可以一次性把整篇文章「拍」進腦子裡，然後利用自注意力機制（Self-Attention），瞬間計算出文章中每一個字與其他所有字的關聯強度。
以前的 AI： 像是一個字一個字查字典的學生。
Transformer： 像是一個過目不忘的天才，一眼看完書頁，並瞬間理解錯綜復雜的人物關係。
2. 為什麼這篇論文如此重要？
它的重要性可以歸納為三個關鍵詞：並行、擴展、通用。
解放算力（並行性）： 因為不需要按順序讀，Transformer 允許我們動用成千上萬顆 GPU 同時運算。這使得訓練超級巨大的模型（如擁有數千億參數的 GPT-4）成為可能。
數據的暴力美學（擴展性）： 科學家發現，Transformer 架構是一個無底洞。只要你餵給它越多的數據、給它越大的算力，它就越聰明，幾乎看不到天花板。這開啟了「大模型時代」。
大一統理論（通用性）： 原本它是用來翻譯文字的，但後來發現，把圖片切成塊、把聲音切成段，它照樣能處理。它成為了所有現代 AI 的通用骨架。
3. 分道揚鑣：Google 與 OpenAI 的不同選擇
這篇論文雖然誕生於 Google，但它卻意外地成為了 Google 最強大對手的武器。Transformer 的架構包含 Encoder（編碼器，負責理解） 和 Decoder（解碼器，負責生成） 兩部分，這導致了兩條不同的技術路線：
Google 的選擇：追求極致的「理解」 (BERT 路線)
Google 作為搜尋引擎霸主，它當時最在乎的是：「AI 能不能讀懂使用者的搜尋意圖？」
技術路線： Google 專注於 Transformer 的 Encoder（左半邊）。
代表作： BERT (2018)。
特點： BERT 像是「閱讀測驗滿分王」。它能雙向閱讀上下文，精準理解語意。這讓 Google Search 變得非常聰明，能看懂你像人類一樣說話的搜尋字串。
局限： Google 當時過於謹慎（受到「創新者的窘境」束縛），認為生成式 AI 會胡說八道，影響廣告收入和聲譽，因此將技術主要用於優化現有產品，而非推出聊天機器人。
OpenAI 的豪賭：追求極致的「生成」 (GPT 路線)
當時還只是非營利組織的 OpenAI，選擇了一條沒人看好的路。他們心想：「如果我們拿掉理解部分，只保留 Decoder（右半邊），讓 AI 瘋狂預測下一個字，會發生什麼事？」
技術路線： OpenAI 專注於 Transformer 的 Decoder（右半邊）。
代表作： GPT 系列 (Generative Pre-trained Transformer)。注意，GPT 的 "T" 就是 Transformer。
特點： GPT 像是「接龍大師」。起初它只會胡言亂語，但當 OpenAI 堅定地執行 Scaling Laws（擴展定律），不斷加大模型和數據後，奇蹟發生了——量變產生質變，AI 湧現出了邏輯推理能力。
結果： 2022 年底，ChatGPT 發布，震撼全球。OpenAI 用 Google 發明的架構，打敗了 Google
但是Google 並沒有認輸
在 ChatGPT 剛發布時，Google 內部亂成一團，CEO Sundar Pichai 發布了著名的「紅色警戒」，甚至緊急召回兩位創辦人（Larry Page 和 Sergey Brin）回來商討對策。
Google 主要用了三招**完成這場絕地大反攻：
第一招：終止內戰，合併最強大腦 (Google DeepMind)
在 ChatGPT 出現之前，Google 內部有兩個頂級 AI 團隊，而且這兩個團隊彼此不合，處於競爭關係：
Google Brain（發明 Transformer 的團隊，總部在美國）。
DeepMind（開發 AlphaGo 的團隊，被 Google 收購，總部在英國）。
這兩個團隊各自為政，資源分散。面對 OpenAI 的威脅，Google 高層做了一個痛苦但正確的決定：強制合併。
動作： 2023年 4 月，Google 宣布將這兩個團隊合併為 Google DeepMind。
關鍵人物： 由 AlphaGo 之父 Demis Hassabis 領軍。
效果： 結束了內耗，將所有的算力、數據和頂尖人才集中在一個目標上——打造出能超越 GPT-4 的模型（也就是後來的 Gemini）。
第二招：更先進的架構——原生多模態 (Native Multimodal)
OpenAI 的 GPT-4 雖然強大，但它本質上是一個「拼裝車」。
GPT-4 的運作： 它主要是一個文字模型。如果要看圖，它需要外掛一個視覺模組；如果要聽聲音，要外掛語音模組（Whisper）。這導致反應較慢，且模型之間會有資訊流失。
Google 決定不走老路，他們開發了 Gemini。
Gemini 的優勢： 它從訓練的第一天開始，就是同時吃文字、圖片、聲音、影片長大的。
影響： 這讓 Gemini 在處理「理解影片」、「看圖說話」以及「語音對話」時的流暢度與反應速度，在架構上比早期的 GPT-4 更具優勢。這也是為什麼 OpenAI 後來急著發布 GPT-4o（o 代表 omni，全能），就是為了回應 Gemini 的原生多模態架構。
第三招：暴力美學——無限的「上下文視窗」 (Context Window)
OpenAI 的策略： 專注於推理能力（腦子好），但記憶體有限（當時 GPT-4 大約能讀 128k token，約幾百頁書）。
Google 的突襲： 2024 年初，Google 發布 Gemini 1.5 Pro，直接將上下文視窗拉大到 100 萬 (1M) 甚至 200 萬 (2M) token。
這意味著什麼？
你可以把整套哈利波特、一小時的電影影片、或是幾萬行的程式碼庫，一次性丟給 Google Gemini。
它能在幾秒鐘內從這堆海量資料中找到一個細節。
這項技術突破（Ring Attention）讓 Google 在「處理巨量資訊」這個賽道上，瞬間甩開了 OpenAI 一大截。這逼得 OpenAI 必須重新審視他們的技術路線。
隱藏的大絕招：算力霸權 (TPU vs GPU)
除了軟體，Google 還有一個 OpenAI 沒有的底牌：自家晶片 TPU。
OpenAI 的痛點： 必須向 NVIDIA 買昂貴的 GPU，而且常常缺貨，還要被微軟抽成。
Google 的優勢： Google 早在十年前就開始研發 AI 專用晶片 TPU (Tensor Processing Unit)。
Google 所有的模型（Gemini）都是在自己的 TPU 上訓練的。
這意味著 Google 擁有更低的訓練成本、更快的迭代速度，而且不用看 NVIDIA 的臉色。
結果：現在的戰局
這場戰爭已經從 OpenAI 的「單方面屠殺」，變成了「恐怖平衡」。
OpenAI 的護城河： 他們依然在**「推理能力 (Reasoning)」**上領先，最近發布的 o1 (Strawberry) 模型證明了他們在邏輯思考、數學和程式設計上還是老大。
Google 的護城河： 他們在**「生態系結合」與「長文本處理」**上領先。現在你的 Gmail、Google Docs、Android 手機都直接內建 Gemini，這種「無所不在」的滲透力是 OpenAI 難以企及的。
為什麼取名Transformer?
1. 技術本質：數據型態的「轉換 (Transformation)」
在數學和程式碼的層面上，這個模型的核心工作就是不斷地**轉換（Transform）**數據的表示型態。
輸入階段： 一句話進來，原本只是普通的字（例如 "Apple"）。
處理階段： 經過一層層的 Attention 機制，這個字的向量表示被不斷「轉換」。
第一層可能只知道它是個名詞。
第二層轉換後，結合上下文，知道它是「手機品牌」而不是「水果」。
第三層轉換後，加入了它與句子中其他字的文法關係。
結果： 模型將「輸入的序列」轉換成了帶有豐富語義的「特徵表示」，最後再轉換成「輸出的序列」（例如另一種語言）。
所以，它就是一個巨大的變換器（Transformer）。
2. 擺脫「翻譯 (Translation)」的框架
在 2017 年之前，這類模型通常被歸類為「機器翻譯模型」或 "Sequence-to-Sequence" 模型。
當時的作者之一 Jakob Uszkoreit 認為，雖然他們是用翻譯任務（英翻德）來寫論文，但這個架構的潛力遠不止於翻譯。
如果叫 "Translator"，格局就小了。
叫 "Transformer"，意味著它可以處理任何序列到序列的任務（後來也證實了，它能寫程式、畫圖、分析蛋白質結構）。
它暗示了一種通用性：給我任何輸入，我都能透過注意力機制，將其「變形/重組」成你想要的輸出。
3. 流行文化的梗（Optimus Prime）
當然，這群 Google 工程師絕對是故意的。
"Transformer" 這個詞在英語世界最直覺的聯想就是**《變形金剛》**。
這個名字聽起來強大、充滿未來感，而且容易記憶。
相比於學術界喜歡用的縮寫（如 LSTM, GRU, RNN），"Transformer" 是一個完整的單字，充滿力量。
這也導致後來 AI 界出現了很多用《變形金剛》角色命名的模型（例如 Google 後來推出的 BERT，雖然是芝麻街角色，但也開啟了用流行文化命名的風潮；百度的 Ernie 也是）。
總結
4. 結語：AI 時代的「蒸汽機」
《Attention Is All You Need》這篇論文的 8 位作者，後來幾乎都離開了 Google，創辦了自己的 AI 獨角獸公司（如 Cohere, Character.AI, Adept）。這象徵著這項技術的開枝散葉。
對於我們普通人來說，這篇論文的意義在於：它證明了**「通用的智慧」是可以透過簡單的結構加上龐大的算力被「計算」出來的**。
Google 發明了火種（Transformer）。
OpenAI 點燃了燎原大火（ChatGPT）。
而我們，正身處這場燃燒了整個科技世界的變革之中。
今天，無論你是在用 ChatGPT 寫信，還是用 Gemini 分析財報，在這個對話框背後，默默運轉的依然是 2017 年那個關於「注意力」的偉大構想。 https://www.google.com/search?q=&sourceid=chrome&ie=UTF-8&udm=50&aep=48&cud=0&qsubts=1769289419637 (萬法惟新造)
三.光點矩陣
美國有幾組人在研究大腳怪（他可隱形大約被確認了，龍樹菩薩可隱形．孫儲琳跟他兒子可穿牆之可信度蠻高，另外，上千組在探索鬼魂，箇中尖端科技都出籠了，而最近在阿拉斯加的進度是，他們有一組＜光點矩陣投射機器＞，竟然測到矩陣被凹陷，光線竟然被彎曲（人類是近百年前日蝕時，才應證光線可被重力扭曲）顯然，大腳怪自備某種時空場域 ！
四. 謙虛的 AI
當我們一直嘲笑 ＡＩ，ＡＩ竟然對獅子公母也沒百分百保握，再過一陣子他就會哈哈大笑！華人被制約３５０年，連累ＡＩ搞笑四年．．．
問 ：廟前公母獅之別
ＡＩ答 ： 傳統廟宇門口的石獅子，通常遵循「左雄右雌」的布局（以石獅面向門外視角為準），可從其腳下的動作或物品來分辨公母：
公獅（位於左側）： 腳下踩著一個「繡球」。這象徵著權力、威望以及「圓滿」與「求財」 [1, 2]。
母獅（位於右側）： 腳下踩著一隻「小獅子」。這象徵著子孫綿延、家庭和睦以及母儀天下 [1, 3]。
此外，公獅通常張嘴（象徵招財、氣勢），而母獅有時會閉嘴或嘴型較含蓄（象徵守財、內斂），但在現代雕刻中，為了對稱美觀，常可見到兩者皆張嘴的設計 [2, 4]。
AI 可能會出錯，請自行查證回覆內容 （這版的ＡＩ比較謙虛）
五．臉書的 manus開始提供簡報．網站等等的製作
https://manus.im/?utm_source=google&utm_medium=&utm_campaign=23348942309&utm_content=191532212364&utm_term=ai&cid=7296735399&adgroupid=191532212364&matchtype=e&placement=&device=c&devicemodel=&network=g&gclid=Cj0KCQiAm9fLBhCQARIsAJoNOcvs4JH-THOrb0LufsR9visIhZHP35NMnVOl-KcYcR6fk-drT8s-yWEaAhfOEALw_wcB&gbraid=0AAAABB8nEWNBrZuyYiXpjJgRPB_mKrtDj&wbraid=CkAKCAiA-NHLBhAFEjAAcCzIPCGV3MK7IBWwYquYlnhXO_TS9crA9UOfLsEj6inOo10hShESiggvjofMotIaAksd&creative=787757139560&adid=&gad_source=1&gad_campaignid=23348942309&gbraid=0AAAABB8nEWNBrZuyYiXpjJgRPB_mKrtDj&gclid=Cj0KCQiAm9fLBhCQARIsAJoNOcvs4JH-THOrb0LufsR9visIhZHP35NMnVOl-KcYcR6fk-drT8s-yWEaAhfOEALw_wcB
六．終極ＡＩ
（一）會不會背叛人類
電影有ＡＩ會自覺主動殺害統治人類，但是，所有未來人都沒提到．
（二）ＡＩ執行國父思想
ＡＩ有能！
人類有權！
果剋星星球是由全能機器ＡＩ服務星球，重大決定由長老會議決定．
https://www.facebook.com/groups/105644189473011/posts/24602689522675137/
天天開心
