各位朋友們好：

碩一時「研究方法」是必修課，每次上完三小時後，力氣放盡也幾乎接近休克。並非老師特別嚴格，只是許多理論抽象概念的轉換，對於才二十來歲的我而言，實在太難以駕馭。現在回想，所有艱困掙扎真是非常難得的啟蒙經驗。

印象最深刻的是，啃完一篇英文論文似懂非懂之際，老師常會再讓我們讀作者的另一篇文章，說明論文研究設計的思考脈絡，以及過程中的錯誤與調整。這種類似「幕後花絮」的文章，讓原本生硬的數據和研究方法，瞬間變得生動且有趣多了。

讀《李飛飛的視界之旅》，也有相同的體驗。以前看過李飛飛的一些重要論文和研究，透過她自己在書中的描述，不只有了輪廓和肌理，更像是能夠觸摸到她對學術研究的熱情，以及探索世界的使命感。

李飛飛並無意將自己塑造為英雄，從她 2023 年 3 月到訪台灣的幾場演講，以及這本書的字裡行間可以看出，她想分享的是「和研究夥伴們幾乎用盡生命的一切，在成就與失落之間擺盪與前行，逐漸闢出一條新的路徑。」而她移民的經歷與視角，使得這樣的過程更令人動容：這是一個關於好奇與探索、堅持與信念的故事。

讀完李飛飛的書，也不禁反省，在 AI 浪潮來襲的此刻，身在台灣的我們應該如何找到一條新路徑？不只是投資股票或產業競爭力的問題，而是關於人類社會的未來想像。就如同英文書名副標題寫的：Curiosity, Exploration, and Discovery of the Dawn of AI。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

• 2024年開源模型發展更蓬勃，期待新的語言模型結構出現
• 李飛飛：AI是一種責任，也是以人為本的實踐
• 當 LLM 的觸角延伸到表格資料，有機會一統江湖嗎？

2024年開源模型發展更蓬勃，期待新的語言模型結構出現

進入 2024 年，在眾多的趨勢預測中，包括亞馬遜、Gartner 等都點出生成式AI將變得越來越普及。人工智慧科技基金會首席資料科學家蔡源鴻認為，隨著人工智慧技術與環境風險意識的提升，開源模型的發展將更加蓬勃；且期待能出現一個和 GPT 結構相異的語言模型。

李飛飛：AI是一種責任，也是以人為本的實踐

李飛飛強調，「AI絕不只是單純技術的產物，而有著更深層、更重要的源頭：我們該去詢問，在創造事物的時候，是什麼激勵著我們的思想與心靈。」她相信，這個問題的答案將會塑造人類的未來。

當 LLM 的觸角延伸到表格資料，有機會一統江湖嗎？

表格資料（Tabular data）是關鍵的機器學習資料。儘管傳統機器學習方法如梯度提升樹（包含知名的 LightGBM 以及 XGBoost）在這方面表現突出，但大型語言模型（LLM）的興起帶來了新的挑戰與機會。本文探討 LLM 如何在未直接接觸資料的情況下分類表格資料，並分析「TabLLM」項目的創新方法和成果。