Google 簡報愛用者注意！懶人必備外掛幫你快速製造精美簡報！

你是否也曾在抽衛生紙的瞬間，心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂？當最後一張衛生紙用完，內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己，事實上，使用木製品和紙張也能很永續！只要我們選對來源、支持永續木材，你的每一個購物決策，都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」：碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳，它們從空氣中吸收二氧化碳，並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐，切成木材或搗成紙漿，用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後，無論是被燃燒還是自然分解，都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中，這些釋出的二氧化碳，來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳，因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹，碳循環就能不斷延續，二氧化碳在不同型態間流轉，而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性，讓木材成為相對環保的資源。

但，為了木製品而砍伐森林，真的沒問題嗎？當然會有問題！

砍對樹，很重要

實際上，有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而，熱帶雨林是無數動植物的棲息地，它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐，不僅生態系統遭到破壞，還有一個嚴重的問題–黃碳，也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳，會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地，將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題，還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響，經營得當的人工永續林，能將對環境的影響降到最低，是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理，確保砍下每顆樹木後，都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成，因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下，我們才能不必冒著破壞原始林的風險，繼續享用木製品。

如何確保你手中的紙張來自永續林？

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品，而不敢下手，只要認明FSC（森林管理委員會）認證與 PEFC（森林認證制度）認證標章，就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品，流程都能被追蹤，為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

家樂福「從 i 開始」：環境友善購物新選擇

不僅是紙張，家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證，幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步，你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌，這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

「從 i 開始」涵蓋十大環保行動，從營養飲食、無添加物、有機產品，到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育，讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉，還是日常生活用品，都能透過簡單的選擇，為地球盡一份力。

AlphaFold的誕生：人工智慧的奇蹟

2018 年，Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold，這是一款基於深度學習的 AI 模型，專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞，意為折疊，指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性，這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功，雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準，但其潛力讓科學家們充滿期待。

為什麼蛋白質結構預測如此重要？

蛋白質是生命的基石，它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而，僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構，然而這種方法雖然精確，但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止，人類已知的蛋白質數據庫中，全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構，這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知，這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸，特別是在藥物開發和疾病治療上，因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

AlphaFold 2：技術飛躍

2020 年，AlphaFold 2 橫空出世，改進了多項技術，預測準確度大幅，幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界，許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新：

• 注意力機制：模仿人類的思維模式，從大局出發，關注蛋白質結構中的每一個細節，進而提高預測的準確性。
• 多序列比對功能：通過搜尋類似的胺基酸序列，推斷新的蛋白質結構。
• 端到端預測模式：利用深度學習神經網路，不斷反饋預測結果，持續優化模型。

AlphaFold 3：下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功，DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月，AlphaFold 3 正式推出，這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光，它強化了注意力機制，並引入了擴散模型，這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術，它能夠生成大量的可能蛋白質結構，並快速篩選出最可能的解答。與此同時，AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能，這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測，提升了結果的可信度。

AlphaFold 的實際應用：醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生，不僅是一個技術突破，還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去，癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理，然而現在，通過 AlphaFold 的預測，科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質，設計出更有效的藥物。

除此之外，AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子（如DNA、RNA）的交互作用，這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展，但其仍然面臨一些挑戰。首先，目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源，這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此，一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼，以便進行更深入的研究和應用。

不過，隨著 AlphaFold 3的逐步推廣，生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來，這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用，並為醫學領域帶來更大的突破。

下載 Youtube 影片、自動生成影片逐字稿、AI 智慧翻譯、匯出雙語 SRT 字幕、字幕內嵌 MP4 影片，甚至是把你的電腦當成 AI 運算伺服器、使用多模態 AI 模型來做圖片辨識……這一切的一切通通都免費，敢有可能 (Kám ū khó-lîng)？

今天的影片要來跟你分享開源 AI 套件 Ollama，這個開源套件AJ 最近上課演講工作坊逢人必教。

今天的影片，我們要手把手教你使用 Ollama 在你的電腦裡執行各種免費開源 AI 模型，希望你能跟我一樣成為 AI 暈船仔……Ollama 真香……啊扯遠了，我們沒有點數可以送。

今天的影片會分成三個部分：

1. Ollama 安裝與模型下載
2. 結合 Memo 翻譯影片字幕
3. 用多模態模型做圖片辨識

Ollama 安裝與模型下載

首先我們要先安裝 Ollama：

來到 ollama.com 點選 Download，下載適合自己的版本後進行安裝，安裝完畢之後，啟動 Ollama。以我的電腦來說右上角就會出現一個小小的 Ollama 圖示，這樣就成功安裝囉！

接著我們需要下載 AI 模型到你的電腦：

回到 Ollama 首頁，點選右上角 Models，這邊就會列出所有官方支援的模型，比如最近很流行的 Meta LLAMA 3、微軟的 Phi3、法國 Mistral AI 公司的 Mistral、Google Gemini 模型的開源版 Gemma 都有，你可以挑選喜歡的來測試。

比如我點選 LLAMA 3 的連結，模型頁面有兩個地方要注意：一是模型大小，LLAMA3 是 4.7G，一般而言要玩大模型，電腦記憶體至少 16G，預算夠就 24G 不嫌多；如果你是使用一般文書電腦，記憶體 8G 的話，建議你現在馬上停止你的任何動作。我有測試過電腦會直接當機……不要說我沒有提醒你。

點開 Latest 選單可以依照需求選擇不同版本的模型：

不過我們直接點選最右邊複製執行指令，打開電腦的終端機程式，或著命令提示字元，貼上，這樣電腦就會開始下載並且自動安裝囉。

你可以用 ollama list 指令查看現在電腦內有哪些模型，如果硬碟容量有限，用 ollama rm 後面加上模型名稱可以刪除模型。比如：ollama rm llama3。我們這邊另外安裝 llava 模型：ollama run llava，這樣準備工作就完成囉。

Ollama + memo

最近只要演講上課，我一定會分享 Memo 這套好用的軟體，我們之前也有一支影片分享他的用法。

最近 Memo 更新之後，我們就可以直接使用 Ollama 結合特定的模型來進行字幕的翻譯。舉例來說，我們打開 memo，複製 Youtube 網址；我們用這支 楊立昆 的演講，貼上網址，開始下載，下載完畢後使用電腦進行語音辨識，接著我們就可以使用 Ollama 搭配剛剛準備好的 LLama3 模型來做翻譯！

翻譯完畢之後就可以匯出 SRT 字幕

如果你本身是影片創作者，這招就可以輕鬆製作你的 SRT 字幕，再也不用花時間對字幕時間軸了。

或者你要把影片字幕直接內嵌在做簡報的時候播放影片：

匯出 MP4 格式，語言選雙語。如果你還沒用過這招處理影片，我強烈建議你一定要試試看！

Ollama + Enchanted

接下來我們要分享另一套非常實用的工具——Enchanted。他也是開源，可以讓原本是文字介面的 Ollama
提供類似 ChatGPT 的對話視窗，甚至支援圖片辨識的多模態模型 llava，Mac 用戶可以直接去 App Store 免費安裝。

同時開啟 Ollama 跟 Enchanted LLM：

就擁有一個漂亮的視窗介面，可以優雅的啟用各種想要測試的 AI 模型，他甚至有手機版 APP！用手機連線自己的蘋果電腦跑 AI 模型？這……這，真的可以免費用嗎？

讓我來試試看！

首先要先安裝 ngrok 這套程式，選擇自己的作業系統然後下載。Windows 用戶應該直接安裝就可以了，Mac 的用戶在終端機執行這行 Sudo 指令把程式解壓縮到 user local bin 資料夾，接著註冊一個免費的 ngrok 帳號。

複製 ngrok config 指令，貼回自己電腦的終端機，把連線金鑰寫入自己的電腦。

最後一步，啟動連線，指令是：ngrok http 11434 –host-header=”localhost:11434″

一切順利的話就會看到類似這個畫面。

然後把 forwarding 的網址複製，打開 iPhone 或 iPad 的 Enchanted app，在設定 Setting 裡面把 Ollama 網址貼上，這樣就可以遠端調用電腦的 Ollama 來使用 AI 模型，比如選用稍早下載的 LLava 多模態模型。

傳一張照片，問它這是什麼？

是不是非常神奇呢？
快練習把 ollama、ngrok 跟 Enchanted 串起來跟朋友炫耀吧！

總結

今天的影片跟各位分享了基於 Ollama 這個開源 AI 套件的各種有趣應用，你是否有成功在 iphone 上打造自己的 AI 服務呢？

1. 太複雜了我決定躺平
2. 笑話，我可是尊榮的 GPT Plus 用戶
3. 沒有 Mac 電腦不能玩……嗚嗚嗚
4. 你怎麼不介紹那個 ooxx Ollama 套件

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，也可以留言告訴我們～

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