2025 年初，李飛飛博士的研究團隊提出 s1: A Simple test-time scaling，該論文以精簡且可重現的流程指出：模型只要使用少量但高品質的推理資料進行監督式微調（SFT），再搭配簡單的 test-time 控制方法（budget forcing），就能展現明顯的 test-time scaling 行為，並顯著提升推理表現。這促使我們思考：在基礎模型已具備相當能力的前提下，資料品質是否能比資料數量更有效地提升推理能力。 基於上述動機，我們在 APMIC 內部以 NVIDIA NeMo 進行跨節點分散式訓練，沿用 s1K 的 1,000 筆數理推理資料，對 Qwen2.5-32B-Instruct 進行微調以重現論文觀察。由於當時（2025/03）NeMo 正由 1.0 遷移至 2.0，且 NeMo 2.0 尚未完整提供 Qwen2.5-32B 的現成 recipe，我們手動修補了訓練配置與流程，並在 16 張 H100 的跨節點環境完成訓練。本篇文章將整理環境與設定修補重點、訓練流程，以及微調前後在 benchmar

根據知名 AI API 服務平台 OpenRouter 近期發布的年度報告，這份研究源自全球超過 100 兆（100 Trillion）Token 的真實互動數據 。報告揭示了2025 AI 使用的核心轉變：市場正從單純的文字生成，進化至更務實的 AI 應用 層面，並帶動了 DeepSeek 與 Llama 等開源模型勢力的崛起 。數據顯示，使用者行為已轉向「更直覺的多模態對話，以及對地端與開源模型穩定性的追求」 。這不僅反映出全球 AI 發展正進入強調自主 AI 能力的關鍵階段，更預示著未來一年，企業將更依賴如 DeepSeek 般具備極高性價比，或如 Llama 般具備強大生態基礎的開源架構，來落實真正的技術自主權 。

人工智慧（AI）正迅速成為經濟、軍事與公民生活的基礎性通用技術，這讓許多國家開始主張對 AI 的開發與部署擁有主權控制的必要性。這場全球的 AI 競賽不僅關乎技術速度，更關乎技術自主權的建立。 AI 發展的本質雖需要全球數據、半導體供應鏈和國際標準，但國家必須在接受全球互賴和確保自主 AI 能力之間找到一個微妙的平衡點。

隨著人工智慧從早期的機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）發展至當前以大型語言模型（LLM）為核心的階段，企業對 AI 導入與應用的需求正快速擴張。 然而，AI 專案的成功不僅取決於訓練架構與算力，更關鍵的是如何確保模型經過嚴謹的模型評測（Model Evaluation），並以高品質的資料集為基礎，最終能在地端 AI 或混合雲環境中 順利部署，發揮實際商業價值。 APMIC AI 工程總監 黃亮勳 分享了他在企業 AI 專案中的第一線經驗，深入剖析模型評測的目的與方法、資料集設計的關鍵原則，以及如何讓 LLM 評測結果與業務需求精準對齊，確保模型不僅能通過測試，更能真正落地。

隨著大型語言模型 (LLM) 的技術發展，人工智慧的應用已不再局限於純文本。這場技術革命已進化至多模態 AI 的新階段，使得模型能夠處理圖像、音訊和視訊等多種數據類型。這種能力的擴展，催生了如視覺語言模型 (VLM) 這樣專門處理圖文整合與圖像理解的尖端技術。 多模態模型的強大潛力，為應用生態帶來了巨大的變化，特別是在圖像理解領域。從文本到高解析度圖像甚至影片的合成，AI 正在以前所未有的方式參與內容創作。本文將深入探討多模態 AI 的核心原理、技術基礎，以及 VLM 在這場由大型語言模型驅動的圖像理解革命中所扮演的關鍵角色。

在企業知識管理 (KM) 和數位轉型的浪潮中，導入 AI 模型已成為提升效率和創新的必經之路。然而，企業決策者面臨的第一道難題便是：究竟應該自建地端模型（Local LLMs），還是採用雲端模型 API 服務？這不只是技術選擇，更是關乎成本、資安、合規與業務永續性的策略決策。 本文將根據實務經驗，為您剖析兩種方法的優缺點，並提供決策框架，助您找出最適合企業現狀的 AI 模型導入路徑。