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DESCRIPTION:ZeroTree 是一個結合心理學與遊戲化技能樹的目標
 管理專案，最初是我為了解決自身拖延症與思緒過載而
 打造。本議程將分享我如何以極限的「兩週挑戰」為起
 點，從零開始將 Twinkle AI 專為台灣語境打造的 4B 模型（g
 emma-3-4B-T1-it）落地整合到 ZeroTree 中，以「心情日記」為
 核心，打造出具有開源社群與鄉民幽默感的「星光型小
 零」AI 陪伴原型，【並歷經數月持續打磨迭代】。這是
 一場本地小模型（SLM）【從原型到落地】的實戰紀錄。
 我將深入分享在本地端整合時遇到的四大挑戰與解法：
 包含如何解決小模型容易照抄 JSON 範例的格式問題、如
 何優化 System Prompt 避免動態資訊導致 CPU 推理延遲（提高
  KV Cache 命中率）、如何在無獨顯的筆電上利用量化與 UX 
 設計彌補等待感，以及不綁定帳號的樹洞型專案該如何
 設計匿名隱私防護機制。
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SUMMARY:讓台灣原生 LLM 長出在地語氣：用 Twinkle AI 4B 打造「星光型小零」 - Haley
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