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(民進黨委員們向場外抗爭民眾道謝) 謝謝你們 其實在今天早上一開始的時候 我們就設定了,我們要想辦法把戰線給拉長 因為只有在戰線拉長的狀況下 外在聲援的能量才能逐步的滾大 但有一點出乎大家意料的事情 是這個外在聲援的能量其實 我想可能都比大家想的都還要來的大 人數真的比我們原本想的多、非常多 甚至從這一開始其實在聚集前 9點就已經有兩三百人那到中午 我記得看到今天將近有三千人 後來到傍晚 那個雨真的是打在身上都會痛的雨 但大家並沒有因為那場雨而離開 果然是在雨停了 以後那個人數更是快速的大量的聚集 甚至一直到 我想大家都知道最後到了三萬人 我現在講到這個數字 還是覺得很震驚 我們今天的策略 我認為是有效的 所以最後今天一整天下來 其實藍白的通過的條數還是非常少 其實現在還留了可能三十幾條 四十條的條文還沒處理 所以最後我們跟黨團的成員一起 上到天橋跟大家謝謝打招呼的時候 我看到這麼多的群眾 我其實有一種很深的感覺 是其實這個幾乎是看不見底的人龍 已經長成一個大型的民主教室 除了謝謝大家以外 我其實有一個很深的感受是 我覺得民進黨面對或面向這樣 一個新世代的民主力量 其實我們也是需要一起學習的 我們更需要在這樣子的力量前面 我們也需要更謙卑 這是我今天最深最深的感受

洪申翰 Hung,Sun-Han

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原來開電動車可以有這個藉口阿 我也要去買台電動車 為什麼 AI 也需要「驗證機制」 以前我一直覺得 AI 很厲害 結果應該可以直接相信 直到有一天,我在用 AI 做一些分析和決策時 才慢慢意識到一個問題 即便再聰明的 AI,如果沒辦法驗證 它也可能給你錯誤結果 你可能會想 AI 結果錯了也沒關係 自己再檢查就好 可事實是,有些結果是自動被系統執行的 比如金融交易、智能合約、或者自動化操作 錯誤一旦發生,成本可能比人類錯誤高很多 更嚴重的是,普通使用者根本沒有辦法看懂 AI 怎麼算的 也就無法判斷結果可信度 這時候,我開始注意到 Inference Labs 的理念 他們想解決一個基本問題 結果能不能被驗證 換句話說,你不用去信任誰,也不用去理解模型多複雜 只要有一個可驗證的證明,結果就有可信度 對我來說,這種方法讓 AI 使用變得可控 也降低了很多潛在風險 我以前常以為「驗證」只是大公司才做的高級功能 但現在明白了,這其實是每個人都需要的安全網 沒有驗證,就像你在黑暗中走路,不知道哪裡有坑 有了驗證,至少可以確定自己踏在安全的地面上 這種概念很簡單 但在現實世界裡 卻少有人真正落實 所以,對我來說 AI 不只是要準確 更重要的是可驗證 這也是我覺得 Inference 有趣的地方 它提供了一個簡單、實用的機制 讓我們不必再靠盲目相信來使用 AI 信任可以建立,但不靠感覺,而是靠證明

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