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  使用 environment.yml檔建立專案的 Conda 環境  📌 environment.yml 的目的總結： 是為了 重現一個完全一致的軟體環境 ，可在其他電腦上建立同樣的開發／執行環境，涵蓋： Conda 安裝的套件（含 C/C++、Python 模組） pip 安裝的 Python 套件 指定 Python 版本 指定套件來源 （可選）指定環境路徑（prefix） environment.yml 是 Conda 的 環境建構腳本 ，比單純的 pip install 多很多功能： 功能 pip install environment.yml 建立虛擬環境 ❌（需配合 venv） ✅ 自動建立並命名環境 安裝 Conda 套件（如 C++ 依賴） ❌ 無法使用 ✅ 有原生支援與優化版本（e.g. numpy , libx264 ） 套件來源可控（channels） ❌ 只看 PyPI ✅ 支援 conda-forge、defaults 等 同時支援 pip 安裝 ✅ ✅（用 - pip: 子區塊） 記錄所有套件版本（可重現性） 依賴 requirements.txt ✅ 可明確列出版本與平台需求   建置流程如下： 建立乾淨環境： conda create -n mlx-backend python=3.12 conda activate mlx-backend 安裝你需要的套件（逐一裝）： conda install aiohttp uvicorn pip install chromadb torch 測試沒問題後，導出 environment.yml ： conda env export --from-history > environment.yml ✅ 之後可在別的機器上復原這個環境： conda env create -f environment.yml 💡 Bonus：如何只導出 pip 套件（像 requirements.txt ） 如果你想只輸出 pip 安裝過的套件（像 requirements.txt ） pip freeze > requirements.txt

  一、Notebook LM 是什麼？ Notebook LM（Language Model）是一種結合 筆記本與語言模型 AI 助理 的工具，可以根據您上傳的文件（例如論文、PDF、筆記）進行智能問答、摘要、比對、提問建議等互動。 它不只是「問 ChatGPT」，而是把 AI 和您自己的知識（文獻、講義、草稿）結合，形成個人化助理。 二、Notebook LM 的優點（對您特別有幫助的幾點） 功能 對教授的幫助 🔍 文件問答與摘要 幫您快速瀏覽、總結長篇文獻，或在自己的筆記中搜尋特定理論與數據。 🧠 多篇文獻比較 整理多篇論文的理論差異、方法異同、自動生成比較表。 📝 教學備課 輸入教材或講義後，可請 AI 幫您總結、設計考題、甚至生成教學 PPT 草稿。 📄 論文撰寫助理 幫您起草摘要、引言、相關研究回顧，或翻譯、改寫文句，使語言更符合 SCI/SSCI 風格。 💬 個人化對話記憶 Notebook LM 會「記得」您上傳的文件，您可以反覆詢問而不需重複背景說明。 三、怎麼使用 Notebook LM？ 📌 1. 開始使用 目前 Notebook LM 屬於 Google Labs 項目，您可透過以下網址申請： 👉 https://notebooklm.google 目前開放地區為美國為主，若無法使用，可先改用 ChatGPT + 自建資料庫（我可幫您設計）達成類似效果。 🗂 2. 上傳資料來源 支援的格式： PDF（論文、教材） Google Docs（講義、計畫書） 純文字（.txt, .md） 上傳後，Notebook LM 會將資料進行語意分析並建構知識圖譜。 💡 3. 問問題或要求摘要 您可以像這樣提問： 「這篇論文的研究動機是什麼？」 「請摘要這份計畫書的目的與預期成果。」 「這三篇文獻的方法論有何差異？」 Notebook LM 會根據您上傳的檔案內容進行回覆。 📊 4. 應用情境建議 情境 Notebook LM 幫得上忙的地方 寫計畫書 自動整理背景文獻、找出研究缺口、撰寫目標描述。 與研究生溝通 將會議記錄與文獻結合，生成問答摘要，供學生複習。 審稿 快速分析文章架構，指出潛在問題與建議改善方向。 跨領域研究 快速理解陌生領...