從共讀到開源共創：Twinkle AI 熬夜書坊的 LLM 實戰與在地化模型應用
- 時間
- 2026-08-09 09:30 ~ 10:00
- 講者
- Thomas Liang
- 位置
- TR212
- 共筆
議程簡介
大語言模型（LLM）技術日新月異，單靠閱讀論文或文件已經難以跟上發展速度，真正的理解往往建立在「親手把玩程式碼」之上。
本議程將分享 Twinkle AI 開源社群中「熬夜書坊（Late-Night Study Session）」的營運經驗與技術結晶。我們將開源專案 TwinkleAI-LLM-Book-Club 作為核心載體，帶領會眾一窺如何將重量級著作《Hands-On Large Language Models》轉化為社群共學的開源教材。
演講中將展示我們如何利用開源的互動式 Notebook 環境（如 Jupyter 甚至具備高重現性的環境），帶領參與者一步步拆解 Tokenization 的編解碼過程、解析 Embeddings 向量魔法，並實際串接 Twinkle AI 專屬的繁中在地化模型（如 gemma-3-4B-T1-it）進行推論。這不僅是一場關於 LLM 底層技術的分享，更是展示如何透過開源協作與做中學（Hands-on），降低技術門檻，凝聚台灣在地 AI 生態圈的實踐指南。
講者
Thomas Liang
Thomas 是一名跨足工程與設計領域的 ML Engineer，熱衷於探索機器學習底層技術。他目前是繁體中文開源語言模型社群 Twinkle AI 的活躍貢獻者，同時也是社群吉祥物「石虎」的創作者。作為「熬夜書坊（Late-Night Study Session）」的主持人，他致力於將艱澀的 AI 理論轉化為高重現性且易於上手的互動式教材。平時亦參與 Hugging Face Transformers、marimo 等開源專案，期望透過設計思維與「做中學（Hands-on）」，推動台灣在地生成式 AI 生態的發展。