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    <title>Nick's Blog - AI異想封印</title>
    <link>https://nickzhuang.com/</link>
    <description>CTO的爐邊雜談 — 分享 AI 技術、系統架構、與職涯探索的深度觀點。</description>
    <language>zh-TW</language>
    <lastBuildDate>Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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      <title>父親節快樂：NVIDIA證書+1的故事</title>
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      <pubDate>Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>父親節這天拿到第 5 張 NVIDIA 認證。回顧一年來每 2~3 個月不間斷的考試旅程，從基礎設施到應用層的 GPU 生態系全貌，以及 NCA-ADS 拿下 91 分歷屆最高分的實錄。</description>
      <category>NVIDIA</category>
      <category>證照</category>
      <category>考試心得</category>
      <category>Data Science</category>
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      <title>研發主管的真情告白：開源最強大語言模型的能力與反思</title>
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      <pubDate>Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>在公司地端架設 GLM-5.2 後，研發團隊的樣貌徹底改變：寫程式從2小時縮短到10分鐘、Junior 與 Senior 的需求位移、規劃工作交給 AI 出方案。一位研發主管記下這波算力無限時代的真實體感與反思。</description>
      <category>AI</category>
      <category>LLM</category>
      <category>Open Source</category>
      <category>職涯</category>
    </item>
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      <title>企業 AI 基礎建設全攻略：從網路底層到 AI 應用的完整藍圖</title>
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      <pubDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>這張 NVIDIA Certified Professional 考的不是某個房間，而是整棟大樓。文章由下而上拆解企業 AI 工廠的五層架構：高速網路與 NUMA 拓撲、GPU 虛擬化到軟體平台，說明每層少一塊都是短板。</description>
      <category>NVIDIA</category>
      <category>AI Infrastructure</category>
      <category>AI</category>
      <category>K8S</category>
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      <title>一年後，我離開了 Notion：自架站方法分享 Cloudflare 篇</title>
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      <pubDate>Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>把網站從 WordPress 搬到 Notion 是為了省錢與備援，但一年下來問題不少：前端跳轉讓只有首頁進得了 Google 索引，GSC 上慘不忍睹。這篇說明為何離開 Notion，改用 Cloudflare 自架。</description>
      <category>架站</category>
      <category>Cloudflare</category>
      <category>技術心得</category>
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      <title>NVIDIA 證照準備心得</title>
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      <pubDate>Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>從一張半價考照優惠開始，一路考到多張 NVIDIA 認證。這篇記錄第一張入門證照的準備方式、後續進階證照的難度差異、考場實錄，以及回頭看這段馬拉松的取捨與心得。</description>
      <category>NVIDIA</category>
      <category>證照</category>
      <category>考試心得</category>
      <category>AI Infrastructure</category>
      <category>Generative AI</category>
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      <title>zsh debug 紀錄：zprofile、zshrc、腳本的 debug 技巧</title>
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      <pubDate>Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>某天晚上發現自己的 Mac 開終端機要等 15 秒以上，於是回頭查 zprofile 與 zshrc 到底在做什麼。這篇記錄用 zprof 找出拖慢啟動元凶的過程，以及 debug zsh 腳本時真正有用的幾個技巧。</description>
      <category>Shell</category>
      <category>zsh</category>
      <category>Debug</category>
      <category>DevOps</category>
    </item>
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      <title>DLI 講師筆記：深度學習基礎</title>
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      <pubDate>Fri, 03 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>身為 NVIDIA DLI 認證講師，把深度學習基礎課的講義整理成筆記：從 Von Neumann 架構的限制、專家系統為何失靈講起，說明資料量與算力怎麼把深度學習推上台面，適合第一次接觸的人建立整體骨架。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Deep Learning</category>
      <category>NVIDIA</category>
    </item>
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      <title>關於我：AI 與雲端的技術探索之路</title>
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      <pubDate>Sun, 14 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>從純數與機械背景出發，畢業先當兵、再進入軟體業，一路走到 CTO，累計十餘年的完整職涯介紹。寫給每次見面都要重講一次經歷的新朋友，也寫給正在考慮轉進軟體與雲端的人。</description>
      <category>職涯</category>
      <category>人生探索</category>
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      <title>聯發創新基地開源模型與百工百業應用講座</title>
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      <pubDate>Thu, 28 Aug 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>受邀到聯發創新基地談開源模型與百工百業的應用，整理當天四個重點：Reasoning 成為標配、多模態與超長上下文視窗的趨勢、小模型其實不是一無是處，以及開源模型的起手式。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Open Source</category>
    </item>
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      <title>完課取證！史上體感難度最高的 NVIDIA DLI 課程：Building RAG Agents with LLMs</title>
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      <pubDate>Mon, 21 Apr 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>這門 Building RAG Agents with LLMs 是體感難度最高的 DLI 課程：講授時間不長，練習卻相當花時間。這篇記錄 LangChain 的基礎概念、幾個關鍵知識點，以及完課取證的過程與建議。</description>
      <category>AI</category>
      <category>RAG</category>
      <category>LLM</category>
      <category>NVIDIA</category>
    </item>
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      <title>一年之後，我離開了 Wordpress</title>
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      <pubDate>Thu, 17 Apr 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>出書之後發現網路上的文章太少，於是興起自建部落格的想法，也決定離開 WordPress。這篇記錄搬到 Notion 的取捨、發文流程怎麼簡化，以及用 Cloudflare Worker 補上平台不足的地方。</description>
      <category>人生探索</category>
      <category>規劃</category>
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      <title>2025 AIA 春季論壇: 開源模型的衝擊與對應</title>
      <link>https://nickzhuang.com/posts/aia-forum-2025/</link>
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      <pubDate>Fri, 28 Mar 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>第一次參加台灣人工智慧學校的春季論壇，主題是開源模型的衝擊與對應。這篇整理現場重點：AI 的演進路徑、aiDaptiv+ 這類降低門檻的方案、LLM 的使用規則，以及中國開源模型的發展現況。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Open Source</category>
    </item>
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      <title>我透過 Cursor，拿到了 AI 比賽的最佳獎項</title>
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      <pubDate>Sun, 17 Nov 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>為期半年的 AIGO 潛力新星盃結束，第一次參賽就拿下最佳獎項。這篇回顧參賽歷程與題目怎麼拆解，以及 Cursor 這個 AI 輔助開發工具在其中扮演的角色，還有頒獎與 Demo 發表會的心得。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Cursor</category>
      <category>Deep Learning</category>
    </item>
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      <title>生成式 AI 驅動未來變革：開源工具與技術架構的雙向探索</title>
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      <pubDate>Mon, 11 Nov 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>受邀到台灣人工智慧協會短講，談生成式 AI 的開源工具與技術架構。這篇把當天內容整理成清單：圖像、文字、影音三類開源工具包，模型從 SD 到 Flux 的演進脈絡，以及這幾年的發展時間軸。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Deep Learning</category>
    </item>
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      <title>從「AI 之父辛頓訪談 &amp; AI 四巨頭」看待自學 AI 這件事</title>
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      <pubDate>Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>從辛頓的訪談與 AI 四巨頭的觀點出發，回答一個很多人想問的問題：現在開始自學 AI 還來得及嗎？這篇整理新手該從哪裡切入、論文該怎麼讀與實作，以及這些大神思考方式帶來的啟發。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Deep Learning</category>
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      <title>NVIDIA 課程：Generative AI with Diffusion Models 筆記分享</title>
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      <pubDate>Sun, 18 Aug 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>NVIDIA DLI 擴散模型課程的完整筆記：從 U-Net 與轉置卷積的發展講起，拆解 DDPM 的擴散與反向擴散、模型架構的幾種優化方式、無分類器引導，以及 CLIP 在其中扮演的角色。</description>
      <category>AI</category>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Deep Learning</category>
      <category>NVIDIA</category>
    </item>
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      <title>經理人之道-技術領袖航向成長與改變的參考指南</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Jun 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>《經理人之道》給技術背景的人一條清楚的成長路徑：資深工程師之後分純技術（Tech Lead → Staff → Principal）與管理（Manager → Director → CTO）兩條線，這篇談它對我的幫助。</description>
      <category>職涯</category>
      <category>規劃</category>
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      <title>為什麼你會看到這篇部落格？</title>
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      <pubDate>Sun, 28 Apr 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>從 2013 年入行至今，從工程師、技術主管到合夥創業，這個部落格是這些年技術與職涯軌跡的沉澱。這篇說明我為什麼開始寫、想寫哪些主題，以及你可以在這裡期待看到什麼。</description>
      <category>AI</category>
      <category>人生探索</category>
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      <title>AIGC 的前世今生</title>
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      <pubDate>Sun, 15 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>三十天系列的最終篇，把整趟路重看一遍：從 AIGC 的定義出發，回顧理論篇的五大生成模型與 Stable Diffusion，再整理應用篇玩過的工具與技巧，收成一張完整學習地圖。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>AIGC</category>
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      <title>SD XL：SD 的限界突破</title>
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      <pubDate>Sat, 14 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>SD XL 並不是單純換模型：更大的網路架構帶來畫質與細節的提升，同時也改變了幾件事。這篇說明它改良的三個方向、演算法上的差異，以及實際使用時真正要留意的地方。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
    </item>
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      <title>SD 訓練 LoRA</title>
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      <pubDate>Fri, 13 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>LoRA 是微調 SD 最實用的方式，但 WebUI 本身沒有提供訓練功能，所以得另外準備。這篇比較目前兩種常見的訓練途徑，再走一遍實際的訓練流程與每一步的設定項目。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
      <category>LoRA</category>
    </item>
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      <title>SD 訓練 Checkpoint</title>
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      <pubDate>Thu, 12 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>想讓 SD 徹底學會一種風格，就得訓練自己的 Checkpoint。這篇整理目前常見的訓練方法、HuggingFace 上可用的資源與指令，以及實際訓練 Checkpoint 的步驟與注意事項。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
    </item>
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      <title>SD 的進階使用技巧</title>
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      <pubDate>Wed, 11 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>會用基本功能之後，這篇把進階操作需要的套件整理成一張清單：每個套件在做什麼、怎麼安裝、實際怎麼用，最後串成一套能重複使用的工作流程，省掉每次重新摸索的時間成本。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
    </item>
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      <title>SwinIR，圖像重建的突破</title>
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      <pubDate>Tue, 10 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>SwinIR 是把模糊圖放大的重建演算法，它把卷積神經網路與 Swin Transformer 的長處結合在一起。這篇說明它的架構怎麼運作、為何效果比傳統超解析度好，以及實際使用的限制。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Deep Learning</category>
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      <title>ControlNet，控制狂人？</title>
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      <pubDate>Mon, 09 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>ControlNet 讓圖像生成從「抽卡」變成「指定」：只要給一張骨架圖、深度圖或線稿，就能控制畫面構圖。這篇說明它的原理、演算法與實際特色，最後再補幾個同場加映的應用場合。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
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      <title>Stable Diffusion 進階插件</title>
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      <pubDate>Sun, 08 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>接著介紹三個進階插件：ControlNet 用邊緣與姿勢控制人物姿態、After Detailer 自動補修臉部與手部細節、Civitai Browser Plus 直接在介面裡瀏覽與下載模型。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
    </item>
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      <title>Stable Diffusion 基礎插件</title>
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      <pubDate>Sat, 07 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>SD 本體功能有限，外掛才是生產力來源。這篇先介紹三個基礎插件：Image Browsing 把生成結果整理成可搜尋圖庫、Prompt all in one 統一管理提示詞、Translation 負責中翻英。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
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      <title>歡樂下載站：Civitai 及 HuggingFace</title>
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      <pubDate>Fri, 06 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>玩 SD 一定會用到的兩個模型站：Civitai 與 HuggingFace。這篇說明兩邊各自擅長什麼、怎麼挑選與下載模型，以及一個容易踩的坑：SD XL 要搭配對應的 LoRA 才會生效。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
    </item>
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      <title>HyperNetwork，感覺很高級</title>
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      <pubDate>Thu, 05 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>HyperNetwork 是用神經網路去生成模型參數的微調方法，由早期參與 Stable Diffusion 開發的 Novel AI 提出。這篇說明它怎麼從模型內部找出相似參數生成同風格圖片，以及跟 LoRA 的差別。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>Stable Diffusion</category>
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      <title>LoRA，微調方法的新突破</title>
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      <pubDate>Wed, 04 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>LoRA 是微軟 2021 年提出的微調方法：凍結原本訓練好的權重，只訓練額外加入的低秩矩陣，就能用很低成本把模型導向特定風格。這篇講它的演算法、為何有效與實際限制。</description>
      <category>Gen AI</category>
      <category>LoRA</category>
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