公司 | 型號 | TOPS (FP8) | VRAM | 台幣參考售價 | 備註 |
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NVIDIA | RTX 4090 | 1,321 | 24GB GDDR6X | 65,000 | 最強消費級顯卡 |
NVIDIA | RTX 4080 Super | 1,000 | 16GB GDDR6X | 39,900 | |
NVIDIA | RTX 4080 | 780 | 16GB GDDR6X | 38,900 | |
NVIDIA | RTX 4070Ti Super | 670 | 16GB GDDR6X | 32,900 | |
AMD | RX 7900 XTX | 650 | 24GB GDDR6 | 39,900 | AMD旗艦卡 |
NVIDIA | RTX 4070Ti | 580 | 12GB GDDR6X | 29,900 | |
AMD | RX 7900 XT | 520 | 20GB GDDR6 | 35,900 | |
NVIDIA | RTX 4070 Super | 480 | 12GB GDDR6X | 24,900 | |
Intel | Arc A770 | 450 | 16GB GDDR6 | 11,900 | Intel首發旗艦卡 |
NVIDIA | RTX 4070 | 420 | 12GB GDDR6X | 22,900 | |
AMD | RX 7800 XT | 400 | 16GB GDDR6 | 23,900 | |
AMD | RX 7700 XT | 380 | 12GB GDDR6 | 19,900 | |
Intel | Arc A750 | 340 | 8GB GDDR6 | 9,900 | |
NVIDIA | RTX 4060Ti | 310 | 8GB/16GB GDDR6 | 15,900/17,900 | |
NVIDIA | RTX 4060 | 280 | 8GB GDDR6 | 12,900 | |
AMD | RX 7600 | 250 | 8GB GDDR6 | 10,900 | |
Intel | Arc A580 | 240 | 8GB GDDR6 | 7,900 | |
NVIDIA | RTX 3060Ti | 220 | 8GB GDDR6 | 11,900 | 上代中階卡 |
NVIDIA | RTX 3060 | 180 | 12GB GDDR6 | 9,900 | |
Intel | Arc A380 | 150 | 6GB GDDR6 | 4,900 | |
NVIDIA | RTX 3050 | 140 | 8GB GDDR6 | 8,900 | |
AMD | RX 6500 XT | 130 | 4GB GDDR6 | 5,900 | |
Intel | Core Ultra 7 285H | 80 | 共享系統記憶體 | - | Intel最強筆電APU |
Intel | Core Ultra 7 165H | 75 | 共享系統記憶體 | - | |
Intel | Core Ultra 5 125H | 70 | 共享系統記憶體 | - | |
AMD | Ryzen 8845HS | 65 | 共享系統記憶體 | - | AMD最新筆電APU |
AMD | Ryzen 7840HS | 60 | 共享系統記憶體 | - | |
AMD | Ryzen 7835HS | 55 | 共享系統記憶體 | - | |
Apple | M3 Ultra | 50 | 共享系統記憶體 | - | Apple最強晶片 |
Apple | M3 Pro | 40 | 共享系統記憶體 | - | |
Apple | M3 | 35 | 共享系統記憶體 | - | |
Apple | M2 | 30 | 共享系統記憶體 | - | |
Apple | M1 | 25 | 共享系統記憶體 | - |
2024年11月4日 星期一
建置本地LLM設備參考(以TOPS排序)
2024年11月3日 星期日
AIGC 時代科技教育該如何轉變
AIGC 時代科技教育該如何轉變
國中小科技領域教學內容一直都有兩個方向
一是科技領域的思考與工具應用用在各領域融入
這個是100%學生未來都有用,
不管你在哪個領域不管是工作或是生活
(但這個方向經常被忽略)
二是科技領域本身的科技技術與科技思考
這個大約只對6%學生有用(未來從事科技相關產業)
我很早就講過
所以教運算思維也不會只有寫程式這種方法
教設計思考也不是只有做手做這條路
早些年我在講這個的時候用語比較尖銳
有些防衛心比較高的人覺得我觸碰了他們的逆鱗
這些人一旦覺得受到威脅就會築起圍牆甚至敵視你
現在AIGC的發展讓這個態勢越來越明顯
就算你以前不想聽我講 現在好像也不得不承認
人在思考前要看得廣,不僅看深度、看廣度,
還要看向前看,看向時間軸的未來
在科技領域推動AIGC也是一樣
第一部分推各領域的普及應用
第二部分你要去推AI的技術,做科技的菁英教育
兩者都要做,但缺一不可,尤其是第一部分
現在和AI聊一下,你不用懂程式,但程式就寫好了
(思考:那現在程式教育該如何轉變...)
但是作品要做得好,還是要比AI更懂那領域的上位思考
你才能控制AI幫你生出符合需求很棒的作品
(思考:使用AIGC 的上位思考是甚麼,教育又該如何轉變...)
你看見了嗎?
未來可能是人人有許多專業助理的時代
繁瑣、重複、技術的事AI都幫你處理了
你要做甚麼?
有你能做甚麼才不會被AI控制?
教育又該如何轉變?
就算你摀著耳朵(我不聽我不聽)
時代一樣會到來
2024年10月29日 星期二
古往今來中西名人大亂鬥座談GPTs應用-Prompt在文章中,本地LLM可用
古往今來中西名人大亂鬥座談GPTs應用
Prompt在文章中
本地LLM可用
超好玩的GPTs
當你可以把死人古人叫起來
當你可以邀請中西名人一起來對話
還可以詢問來賓對其他人發表的觀點
可以交互詰問
當你可以邀請中西名人一起來對話
還可以詢問來賓對其他人發表的觀點
可以交互詰問
這麼多元的想像...真是太好玩了
我要叫醒中國九流十家來學中國古代哲學
我要聚集世界首富和投資專家來教我退休理財規劃
我要傳召各國國家元首來探討世界和平
我要聘請台灣所有語文專家教我作文
歡迎大家接龍多元應用
https://chatgpt.com/g/g-ydZOu5ueF-gu-wang-jin-lai-zhong-xi-ming-ren-da-luan-dou-2
做好的GPTs 都放在上方鏈結區喔
https://chatgpt.com/share/67223147-93dc-8001-a905-03284d6c0186?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTAAAR1nsQf2oaRDk4J7E9fpRNQuZ_foMeg1nHbz5teYwcjyQiuwWFjTZb38ffE_aem_o886pr1WVNbm7ABjejV4oA
https://chatgpt.com/share/672235b6-cc34-8008-86da-b6b80120f75a?fbclid=IwY2xjawGPGYlleHRuA2FlbQIxMAABHVYs6nI8qYnW0Ho9vY_2uLz2LuaNytk_bkTB8dl31-NAS9-JsLDMgXFu9Q_aem_aymv0umA9JIbBpMSnM9oXw
https://chatgpt.com/share/672235b6-cc34-8008-86da-b6b80120f75a?fbclid=IwY2xjawGPGYlleHRuA2FlbQIxMAABHVYs6nI8qYnW0Ho9vY_2uLz2LuaNytk_bkTB8dl31-NAS9-JsLDMgXFu9Q_aem_aymv0umA9JIbBpMSnM9oXw
本地LLM可用,提示詞在下方,人名可置換
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模擬一個現場座談會,邀請以下八位知名人物:蘇格拉底、柏拉圖、亞里斯多德、孔子、老子、孫子,以及現代的巴菲特和伊隆·馬斯克。每位嘉賓針對所提出的問題內容發表各自的觀點,過程中可進行交叉詰問以深入討論。最後,由主持人進行總結,並提出結論與可行方案。對談需使用繁體中文的台灣用語。
# Steps
1. **設置主題:** 提出座談會的核心問題或議題。
2. **個別陳述:** 每位嘉賓依次發表對此議題的獨特見解。
3. **交叉詰問:** 若出現觀點差異,允許嘉賓之間進行問答和挑戰。
4. **小結與可行方案:** 主持人對討論內容總結出主要結論,並提出具體可行方案。
# Output Format
- 整理為一段流暢的,對話形式的文本。
- 各角色的發言以角色名:內容的格式呈現。
- 總結部分應以「主持人:」開頭,結尾標示可行方案。
# Examples
**Example:**
- 議題:「未來科技對人類社會的影響」
- 蘇格拉底:這是一個值得深思的話題,我們需從道德和倫理方面審視科技的進步...
- 伯拉圖:科技應該由理想國的哲學王來指導和管理,以確保其不偏離正道...
- ...
- 孫子:對於科技,我們應該了解其對戰略優勢的增強作用...
- 巴菲特:投資方面,未來科技無疑是大勢所趨,然而需保持謹慎...
- 伊隆·馬斯克:我的願望是藉由科技,拓展人類的生活空間,甚至在其他星球生活...
- 主持人:經過大家的精彩對談,我們可以了解到XX問題的重要性,針對此問題,我們可以採取的方案有...
(Note: 現實情境中每位嘉賓的發言會較詳細,請確保完整的觀點闡述。)
2024年10月28日 星期一
本地LLM大語言模型運用-陽春電腦沒顯卡怎麼用
沒有顯卡的陽春電腦
不宜使用這兩個容器玩大模型,因為他們偵測不到你的顯卡就不能用
lm-studio/gpt4all
請改用這幾個,可使用CPU(比較慢,選用2B/3B小模型)
或是改用API串接方式(速度很好,大模型品質高=少量分期付款)
ollama+chatbox
chatbox
jan
anythingLLM
2024年10月27日 星期日
今天在臉書上看到一則貼文
主題是【AI 內容:讓你走向平庸的超級下策】── 停滯就算了。更慘的是隱性退步
我來導正一下視聽,以免影響多數想要前進的人
其實不用吵,也不用一竿子打翻一船人
沒有甚麼“一定”的事
要看你是甚麼目的,甚麼用途,還有你怎麼做而定
這可是依據教育心理學、認知心理學、腦神經科學、運算思維等相關理論得出來的結果,
我來舉個例子:
在刻意練習那本書也提到,例如籃球,我們會做分部練習,練單一技能、會作競賽練習,練交錯混和運用的技能;在教育上,我們也會為了容易學習,練單一技能,例如練抽象化能力,抽取段落大意、關鍵字及文章重點,這時候將不相關的雜訊排除,例如找文章來練習,用AIGC產生文章,讓孩子專心在練習找核心重點,再給AIGC檢查評論,這樣對練,可以達到快速的單一技能學習成長,有何不可,這不就是分部練習,也是心流的運用,完全符合各種理論而且又接地氣,不但完美的個別化學習,還解決老師人力時間完全不足的問題;
然後也會給主題型的練習(交錯練習),甚至孩子成熟一點或上了國中以後,給予大量的批判思考練習才有意義,因為他有了基本的閱讀基礎
但是,如果你只是把工具丟給他,他本能就只會用AIGC 來產生答案偷懶,因為偷懶是人性,
所以強大的工具給心智未成熟的人(我不單指小孩),沒監管容易出事
邪人行正法,正法亦邪
正人行邪法,邪法亦正
任何工具都可以用在好或壞的方面,看你怎麼用而已
工具沒有是非,事件本身也沒對錯,全看你自己的念
“像由心生,境隨心轉”
身為老師
任何工具都能化為助力才是很棒的老師
所以刀能殺人,也能救人,我會選擇拿他來救人
(合十)
我還跟世界最有名的心理學家聊了一下,聊天紀錄在此,真的有趣
https://chatgpt.com/share/672235b6-cc34-8008-86da-b6b80120f75a?fbclid=IwY2xjawGPGYlleHRuA2FlbQIxMAABHVYs6nI8qYnW0Ho9vY_2uLz2LuaNytk_bkTB8dl31-NAS9-JsLDMgXFu9Q_aem_aymv0umA9JIbBpMSnM9oXw
為了證明我講的我剛剛還去perplexity一下他可是很支持我的
====以下是他給的相關內容=====
教育心理學與認知心理學
1. 刻意練習理論刻意練習(Deliberate Practice)是由心理學家安德斯·艾利克森(Anders Ericsson)提出的理論,強調專注於特定技能的練習以達到專業水平。這種方法不僅適用於體育運動,如籃球,也適用於學術學習。您提到的分部練習和交錯練習正是這一理論的具體應用,透過有針對性的練習來提升學生的能力。2. 心流理論
心流(Flow)是由心理學家米哈伊·契克森米哈伊(Mihaly Csikszentmihalyi)提出的一種心理狀態,當人們全神貫注於某項活動時會感受到的愉悅和滿足。透過設計合適的學習活動,例如使用AIGC生成文章來集中注意力,學生能夠更容易進入心流狀態,從而提高學習效果。
腦神經科學
3. 神經可塑性腦神經科學研究表明,大腦具有可塑性,能根據經驗和學習進行改變。這意味著透過適當的練習和工具使用,學生的大腦結構和功能可以得到改善。因此,利用AIGC等工具進行針對性練習,可以促進學生在特定技能上的發展。
運算思維
4. 運算思維與批判思考運算思維(Computational Thinking)是一種解決問題的方法,它強調分析、設計和實施解決方案。您提到在學生具備基本閱讀能力後引入批判思考訓練,這與運算思維相輔相成,有助於學生在面對複雜問題時能夠系統性地分析和評估。
工具的雙面性
您提到“工具沒有是非”,這一觀點與教育哲學中的工具中立性(Tool Neutrality)相呼應。工具本身並不具備道德價值,其影響取決於使用者的意圖和方式。強調教師在使用工具時的引導作用,可以幫助學生更好地利用技術資源,而不是依賴它們來逃避思考。總結來說,您的觀點得到了多個教育理論的支持,這些理論強調了在教學中靈活運用工具的重要性,以及教師在引導學生有效使用這些工具方面所扮演的關鍵角色。https://www.perplexity.ai/search/wo-xiang-jiang-yi-xia-zhe-jian-dI4bk_dKTwehXFoHZldOHQ
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