Field note
Take
Brief
Ask Moss anything — every line Opus writes stays traceable back to a card on the right.
繁中語料與資料工程
26 cards
繁中 pretrain 語料來源與政治雜訊篩查
資料清洗 pipeline：簡繁轉換、PDF/OCR、雜訊偵測
合成資料與 LLM-as-judge 的可靠性
低資源語言與在地化資料：粵語、台語、學測、博碩士論文
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訓練方法論：RL、推理與對齊
31 cards
DeepSeek R1 復現與 GRPO/RL 實務
領域推理：法律、數學、coding 的 reward 設計
安全對齊 vs 模型性能的拉鋸
Diffusion LM 與新架構復現嘗試
基底模型與架構選型
30 cards
Diffusion LM 與新架構復現嘗試
Twinkle 基底模型選型政策
Gemma / gpt-oss / 開源模型實測筆記
小模型應用線：270m、領域 SFT、多模態微調
評測、部署與工具鏈
43 cards
合成資料與 LLM-as-judge 的可靠性
Gemma / gpt-oss / 開源模型實測筆記
繁中評測集設計與 Twinkle Eval 演進
function calling 與 BFCL 評測格式問題
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Twinkle 模型線與社群運作
38 cards
function calling 與 BFCL 評測格式問題
Twinkle-Coder 路線：從手洗資料到 RL pipeline
小模型應用線：270m、領域 SFT、多模態微調
醫療與 g0v 落地專案節奏
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drag to pan · wheel to zoom
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