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DESCRIPTION:大語言模型（LLM）技術日新月異，單靠閱讀論文
 或文件已經難以跟上發展速度，真正的理解往往建立在
 「親手把玩程式碼」之上。\n\n本議程將分享 Twinkle AI 開
 源社群中「熬夜書坊（Late-Night Study Session）」的營運經
 驗與技術結晶。我們將開源專案 TwinkleAI-LLM-Book-Club 作為
 核心載體，帶領會眾一窺如何將重量級著作《Hands-On Large
  Language Models》轉化為社群共學的開源教材。\n\n演講中將
 展示我們如何利用開源的互動式 Notebook 環境（如 Jupyter 
 甚至具備高重現性的環境），帶領參與者一步步拆解 Toke
 nization 的編解碼過程、解析 Embeddings 向量魔法，並實際
 串接 Twinkle AI 專屬的繁中在地化模型（如 gemma-3-4B-T1-it）
 進行推論。這不僅是一場關於 LLM 底層技術的分享，更是
 展示如何透過開源協作與做中學（Hands-on），降低技術門
 檻，凝聚台灣在地 AI 生態圈的實踐指南。
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SUMMARY:從共讀到開源共創：Twinkle AI 熬夜書坊的 LLM 實戰與在地化模型應用 - Thomas Liang
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2026/talk/3PGBSN/
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