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hung-yi_lee

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Chinese
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好，各位同學大家好啊
好，各位同學大家好啊
zh-TW
hung_yi_lee
機器學習2026
AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說
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機器學習2026/AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說 [urwDLyNa9FU].mp4
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urwDLyNa9FU_00001
我們就開始來上課吧
我們就開始來上課吧
zh-TW
hung_yi_lee
機器學習2026
AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說
urwDLyNa9FU
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1
urwDLyNa9FU_00002
今天呢，我們要繼續來講 AI Agent
今天呢，我們要繼續來講 AI Agent
zh-TW
hung_yi_lee
機器學習2026
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2
urwDLyNa9FU_00003
那今天的課程呢
那今天的課程呢
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00004
還是比較科普性的
還是比較科普性的
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00005
那我們分成三個段落
那我們分成三個段落
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00006
第一段呢
第一段呢
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00007
我們來講 AI Agent 背後的核心技術
我們來講 AI Agent 背後的核心技術
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00008
我們比較系統化地來講 Context Engineering
我們比較系統化地來講 Context Engineering
zh-TW
hung_yi_lee
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urwDLyNa9FU_00009
然後第二段呢
然後第二段呢
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00010
我們來講 AI Agent 之間的互動
我們來講 AI Agent 之間的互動
zh-TW
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10
urwDLyNa9FU_00011
然後最後我們來講 AI Agent
然後最後我們來講 AI Agent
zh-TW
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11
urwDLyNa9FU_00012
對於我們未來的工作
對於我們未來的工作
zh-TW
hung_yi_lee
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28.261
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12
urwDLyNa9FU_00013
可能造成什麼樣的衝擊
可能造成什麼樣的衝擊
zh-TW
hung_yi_lee
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13
urwDLyNa9FU_00014
那我們就先從 AI Agent 的核心技術
那我們就先從 AI Agent 的核心技術
zh-TW
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14
urwDLyNa9FU_00015
Context Engineering 開始講起
Context Engineering 開始講起
zh-TW
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15
urwDLyNa9FU_00016
那等一下這段課程啊
那等一下這段課程啊
zh-TW
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16
urwDLyNa9FU_00017
也許你聽了會覺得似曾相識
也許你聽了會覺得似曾相識
zh-TW
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17
urwDLyNa9FU_00018
因為很多呢
因為很多呢
zh-TW
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18
urwDLyNa9FU_00019
Context Engineering 的技術
Context Engineering 的技術
zh-TW
hung_yi_lee
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19
urwDLyNa9FU_00020
都已經在這個 OpenClaw 裡面被實作
都已經在這個 OpenClaw 裡面被實作
zh-TW
hung_yi_lee
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20
urwDLyNa9FU_00021
那今天這段課程比較不一樣的地方
那今天這段課程比較不一樣的地方
zh-TW
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21
urwDLyNa9FU_00022
是會引用大量的論文
是會引用大量的論文
zh-TW
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22
urwDLyNa9FU_00023
那你發現這些論文都是非常新的論文
那你發現這些論文都是非常新的論文
zh-TW
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52.552
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23
urwDLyNa9FU_00024
幾個月前、半年前的論文
幾個月前、半年前的論文
zh-TW
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24
urwDLyNa9FU_00025
而這些技術都已經被實作在 OpenClaw 裡面
而這些技術都已經被實作在 OpenClaw 裡面
zh-TW
hung_yi_lee
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56.589
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25
urwDLyNa9FU_00026
所以上週其實很多技術我們都已經有提到
所以上週其實很多技術我們都已經有提到
zh-TW
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26
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那只是今天呢
那只是今天呢
zh-TW
hung_yi_lee
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27
urwDLyNa9FU_00028
再從另外一個角度來談 Context Engineering
再從另外一個角度來談 Context Engineering
zh-TW
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28
urwDLyNa9FU_00029
那在談 Context Engineering 之前呢
那在談 Context Engineering 之前呢
zh-TW
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29
urwDLyNa9FU_00030
這邊有一個開場
這邊有一個開場
zh-TW
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30
urwDLyNa9FU_00031
我們還是跟大家複習一下
我們還是跟大家複習一下
zh-TW
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為什麼需要 Context Engineering
為什麼需要 Context Engineering
zh-TW
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urwDLyNa9FU_00033
那我們知道語言模型呢
那我們知道語言模型呢
zh-TW
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76.576
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33
urwDLyNa9FU_00034
就是在做文字接龍
就是在做文字接龍
zh-TW
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34
urwDLyNa9FU_00035
你給它一個輸入
你給它一個輸入
zh-TW
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35
urwDLyNa9FU_00036
給它一個 prompt
給它一個 prompt
zh-TW
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82.816
83.616
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36
urwDLyNa9FU_00037
它就接一段話出來
它就接一段話出來
zh-TW
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AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說
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83.616
85.685
2.069
37
urwDLyNa9FU_00038
那人類給語言模型一個輸入
那人類給語言模型一個輸入
zh-TW
hung_yi_lee
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85.685
88.021
2.336
38
urwDLyNa9FU_00039
語言模型給人類一個回應
語言模型給人類一個回應
zh-TW
hung_yi_lee
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88.021
90.09
2.069
39
urwDLyNa9FU_00040
那這個回應不一定是一句話
那這個回應不一定是一句話
zh-TW
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90.09
92.425
2.335
40
urwDLyNa9FU_00041
它可能是一個使用工具的指令
它可能是一個使用工具的指令
zh-TW
hung_yi_lee
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92.425
95.228
2.803
41
urwDLyNa9FU_00042
那這個使用工具的指令
那這個使用工具的指令
zh-TW
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95.228
97.097
1.869
42
urwDLyNa9FU_00043
可能會去驅動環境裡面的某一個程式
可能會去驅動環境裡面的某一個程式
zh-TW
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97.097
101.267
4.17
43
urwDLyNa9FU_00044
被執行
被執行
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101.267
102.302
1.035
44
urwDLyNa9FU_00045
然後得到工具的輸出
然後得到工具的輸出
zh-TW
hung_yi_lee
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102.302
104.904
2.602
45
urwDLyNa9FU_00046
那當我們要把工具的輸出
那當我們要把工具的輸出
zh-TW
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104.904
107.24
2.336
46
urwDLyNa9FU_00047
傳給語言模型
傳給語言模型
zh-TW
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107.24
108.608
1.368
47
urwDLyNa9FU_00048
告訴它這個工具執行的結果的時候
告訴它這個工具執行的結果的時候
zh-TW
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108.608
110.777
2.169
48
urwDLyNa9FU_00049
你不能夠只給它工具的輸出
你不能夠只給它工具的輸出
zh-TW
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110.777
113.746
2.969
49
urwDLyNa9FU_00050
大家要記得
大家要記得
zh-TW
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113.746
114.848
1.102
50
urwDLyNa9FU_00051
語言模型是活在當下的
語言模型是活在當下的
zh-TW
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114.848
118.284
3.436
51
urwDLyNa9FU_00052
它只管現在的輸入
它只管現在的輸入
zh-TW
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118.284
120.386
2.102
52
urwDLyNa9FU_00053
它不管你之前曾經給它過什麼
它不管你之前曾經給它過什麼
zh-TW
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120.386
123.123
2.737
53
urwDLyNa9FU_00054
所以當你得到工具 1 的輸出的時候
所以當你得到工具 1 的輸出的時候
zh-TW
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123.123
126.059
2.936
54
urwDLyNa9FU_00055
你要把之前人類給的命令
你要把之前人類給的命令
zh-TW
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126.059
128.528
2.469
55
urwDLyNa9FU_00056
語言模型自己呢
語言模型自己呢
zh-TW
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128.528
129.929
1.401
56
urwDLyNa9FU_00057
操控工具的指令
操控工具的指令
zh-TW
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129.929
131.197
1.268
57
urwDLyNa9FU_00058
加上工具的輸出
加上工具的輸出
zh-TW
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131.197
132.932
1.735
58
urwDLyNa9FU_00059
全部接在一起
全部接在一起
zh-TW
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132.932
134.767
1.835
59
urwDLyNa9FU_00060
丟給語言模型
丟給語言模型
zh-TW
hung_yi_lee
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134.767
136.102
1.335
60
urwDLyNa9FU_00061
有的同學可能會說
有的同學可能會說
zh-TW
hung_yi_lee
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136.102
137.37
1.268
61
urwDLyNa9FU_00062
這邊不是輸入三個東西嗎
這邊不是輸入三個東西嗎
zh-TW
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137.37
139.005
1.635
62
urwDLyNa9FU_00063
語言模型不是應該回
語言模型不是應該回
zh-TW
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139.005
140.039
1.034
63
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三個回應
三個回應
zh-TW
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140.039
140.974
0.935
64
urwDLyNa9FU_00065
你誤會這個投影片的意思了
你誤會這個投影片的意思了
zh-TW
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140.974
142.809
1.835
65
urwDLyNa9FU_00066
這邊是這三段話
這邊是這三段話
zh-TW
hung_yi_lee
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142.809
144.711
1.902
66
urwDLyNa9FU_00067
被接成一段
被接成一段
zh-TW
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144.711
146.346
1.635
67
urwDLyNa9FU_00068
對語言模型來說
對語言模型來說
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146.346
147.514
1.168
68
urwDLyNa9FU_00069
它看到的
它看到的
zh-TW
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147.514
148.214
0.7
69
urwDLyNa9FU_00070
就是一串非常長的輸入
就是一串非常長的輸入
zh-TW
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148.214
150.45
2.236
70
urwDLyNa9FU_00071
然後它再給一個回應
然後它再給一個回應
zh-TW
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150.45
152.952
2.502
71
urwDLyNa9FU_00072
比如說它決定
比如說它決定
zh-TW
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152.952
153.853
0.901
72
urwDLyNa9FU_00073
使用另外一個工具
使用另外一個工具
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153.853
155.555
1.702
73
urwDLyNa9FU_00074
然後它再得到工具 2 的輸出
然後它再得到工具 2 的輸出
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155.555
158.491
2.936
74
urwDLyNa9FU_00075
工具 2 的輸出
工具 2 的輸出
zh-TW
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158.491
159.592
1.101
75
urwDLyNa9FU_00076
要丟給語言模型的時候
要丟給語言模型的時候
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機器學習2026/AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說 [urwDLyNa9FU].zh-TW.vtt
159.592
160.994
1.402
76
urwDLyNa9FU_00077
切記不能只給它工具 2 的輸出
切記不能只給它工具 2 的輸出
zh-TW
hung_yi_lee
機器學習2026
AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說
urwDLyNa9FU
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160.994
163.329
2.335
77
urwDLyNa9FU_00078
之前發生所有的事情
之前發生所有的事情
zh-TW
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163.329
165.031
1.702
78
urwDLyNa9FU_00079
串成一串非常長的輸入
串成一串非常長的輸入
zh-TW
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165.031
167.567
2.536
79
urwDLyNa9FU_00080
再丟給語言模型
再丟給語言模型
zh-TW
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167.567
169.202
1.635
80
urwDLyNa9FU_00081
同樣的步驟就反覆下去
同樣的步驟就反覆下去
zh-TW
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169.202
171.204
2.002
81
urwDLyNa9FU_00082
語言模型說它要使用工具 3
語言模型說它要使用工具 3
zh-TW
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171.204
173.072
1.868
82
urwDLyNa9FU_00083
得到工具 3 的輸出
得到工具 3 的輸出
zh-TW
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173.072
174.507
1.435
83
urwDLyNa9FU_00084
把一串非常長的輸入
把一串非常長的輸入
zh-TW
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174.507
176.476
1.969
84
urwDLyNa9FU_00085
傳給語言模型
傳給語言模型
zh-TW
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176.476
178.044
1.568
85
urwDLyNa9FU_00086
那這裡會遇到的難點就是
那這裡會遇到的難點就是
zh-TW
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178.044
180.513
2.469
86
urwDLyNa9FU_00087
語言模型的輸入長度是有限的
語言模型的輸入長度是有限的
zh-TW
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180.513
184.884
4.371
87
urwDLyNa9FU_00088
它不能夠吃無限長的輸入
它不能夠吃無限長的輸入
zh-TW
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184.884
187.554
2.67
88
urwDLyNa9FU_00089
這就是為什麼我們需要 AI Agent
這就是為什麼我們需要 AI Agent
zh-TW
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187.554
190.79
3.236
89
urwDLyNa9FU_00090
AI Agent 就是攔截在語言模型跟人類
AI Agent 就是攔截在語言模型跟人類
zh-TW
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190.79
194.928
4.138
90
urwDLyNa9FU_00091
或者是語言模型要執行的環境之間的一個介面
或者是語言模型要執行的環境之間的一個介面
zh-TW
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194.928
199.199
4.271
91
urwDLyNa9FU_00092
它就像是語言模型的守門人
它就像是語言模型的守門人
zh-TW
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199.199
202.101
2.902
92
urwDLyNa9FU_00093
語言模型的經紀人
語言模型的經紀人
zh-TW
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202.101
203.503
1.402
93
urwDLyNa9FU_00094
它決定語言模型會看到什麼
它決定語言模型會看到什麼
zh-TW
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203.503
206.839
3.336
94
urwDLyNa9FU_00095
所以來自外界的輸入會經過 AI Agent
所以來自外界的輸入會經過 AI Agent
zh-TW
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206.839
211.077
4.238
95
urwDLyNa9FU_00096
那這個 AI Agent 不一定是 OpenClaw
那這個 AI Agent 不一定是 OpenClaw
zh-TW
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211.077
212.979
1.902
96
urwDLyNa9FU_00097
OpenClaw 只是 AI Agent 的其中一個例子
OpenClaw 只是 AI Agent 的其中一個例子
zh-TW
hung_yi_lee
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212.979
215.148
2.169
97
urwDLyNa9FU_00098
那今天 OpenClaw 還非常的原始
那今天 OpenClaw 還非常的原始
zh-TW
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機器學習2026/AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說 [urwDLyNa9FU].zh-TW.vtt
215.148
218.084
2.936
98
urwDLyNa9FU_00099
你可以想成它是初代的 AI Agent
你可以想成它是初代的 AI Agent
zh-TW
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機器學習2026/AI Agent (1_3):核心技術 Context Engineering 基本概念解說 [urwDLyNa9FU].zh-TW.vtt
218.084
221.02
2.936
99
End of preview. Expand in Data Studio

Hung-yi Lee Lecture ASR/TTS

This dataset contains speech segments aligned with subtitles from Hung-yi Lee lecture videos. It is intended for Mandarin ASR and TTS experiments.

Dataset Details

  • Speaker: Hung-yi Lee
  • Language: Traditional Chinese / Taiwan Mandarin (zh-TW)
  • Sampling rate: 16 kHz
  • Audio format in the published dataset: embedded FLAC audio in Parquet shards
  • Source videos with audio: 15
  • Segments: 29043
  • Total duration: 16.92 hours
  • Courses: 機器學習2026, 生成式人工智慧與機器學習導論2025

Columns

  • audio: audio segment
  • text: subtitle text for ASR/TTS
  • normalized_text: currently identical to text
  • language: zh-TW
  • speaker_id: hung_yi_lee
  • source_course, source_title, source_youtube_id, source_url: source metadata
  • start, end, duration: segment timing in seconds
  • segment_index: original VTT cue index

Notes

Segments are cut from the available MP4 files using their paired VTT subtitles. Items that only had subtitles/transcripts but no downloaded audio are not included as audio samples. Subtitle quality follows the source captions and may require further cleaning for strict TTS training.
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