8月初，谷歌前CEO施密特原本在全美最難進的私立名門大學之一史丹佛，針對人中龍鳳的閉門座談，因為網路傳播其爭議發言被炎上。施密特對史丹佛高材生提到希望他/她們將來都會進矽谷創業、就業，也就是軟體業為主，那麼正熱的AI必是未來科技要角們關心的。公立頂尖大學柏克萊的AI黑客松中決選團隊挑選的項目，就很有參考價值。 【加州大學柏克萊分校2024年AI黑客松】 頒獎典禮上OpenAI創始成員安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）發表主題演講。在371個競賽隊伍中，脫穎而出的前8名的團隊登台展示各自的AI解決方案。柏克萊AI黑客松總獎金高達10萬美元，以表彰AI領域的創新和創造力。 卡帕斯演說Gemini摘要 ✪小專案「滾雪球」的力量： 即使是小專案也可滾雪球般發展成大專案。例如：卡帕斯的YouTube教學課程孕育出受歡迎的深度學習課程。OpenAI透過Reddit聊天機器人的開發，演進成GPT-4強大的LLM。即使專案裡的某些項目失敗，仍堅持探索解方。 ✪累積經驗值的重要性（一萬小時法則）： 卡帕斯堅信專業知識來自於反覆練習和日積月累。一萬小時約莫是學士至博士課程的總長度。他以自己重寫特斯拉程式碼庫和建立電影推薦系統為例。 ✪保持動力（多巴胺流）： 專案的參與、執行和發表可讓自己保持積極度（將心理和腦力調整至最佳狀態），且和傳統課程相比，專案提供深入、端到端的學習體驗。專案的發表就是要承擔責任，並邁向更高品質的協作，而來自外部的回饋和讚賞是有益的。 卡帕斯不希望看到反烏托邦AI的未來，希望新秀能發揮長才、為世界帶來正向改變。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 前8名團隊投入研究的項目類型： 電銷和客服語音服務、LLM應用、教科書內容、智慧城市、緊急應變、手語學習、碳足跡追蹤 依影片出場序介紹（使用Claude和Gemini分析，Gemini以SWOT為主） ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ ⓵ Revision（STEM教科書AI co-pilot內容篩選） 技術：自然語言處理 （NLP） 技術+機器學習模型+LLM。 解決問題： STEM教科書通常缺乏科學領域女性和有色人種的代表。目前的偏見檢測方法速度慢、成本高，且仰賴帶有偏見的審查人。 解決方案： 由AI驅動的co-pilot工具，可與教科書編寫和修訂過程整合。使用機器學習模型和大型語言模型 （LLM） 分析文本中