個人學模型訓練要租 GPU 嗎：GPUtw.ai、LoRA、Jupyter 與第一輪實驗
GPUtw.ai 適合個人把短租 GPU 當成學習工具：先跑 Jupyter、Ollama、ComfyUI，再用 LoRA/QLoRA 做小模型微調。它不是大型基礎模型訓練平台，第一次使用應該小額測部署、計費與資料保存。
#lora
6 篇文章Unsloth 完整指南：在本地微調和運行 LLM 的加速工具
Unsloth 是目前最省 VRAM、最快的本地 LLM 微調工具，訓練速度快 2 倍、VRAM 省 70%。2026 年加入 Desktop 桌面應用後，整合了推論、微調、圖片影片生成、web search 和 agent 連接，從微調庫變成完整的本地 AI 工作站。
CS224N 第 9 講：Prompting、LoRA 與參數高效微調
第 9 講比較 prompting、pruning、LoRA、prompt tuning 與 adapters：它們都在回答同一題——要讓一個大型預訓練模型適應新任務，究竟需要改多少參數與儲存多少任務狀態？
CS224N 第 18 講：Tinker and LoRA Without Regret 材料缺口紀錄
第 18 講由 John Schulman 客座，官方只公布題名 Tinker and LoRA Without Regret、日期與講者，沒有投影片、agenda 或閱讀；因此本篇只保存可確認事實與不可確認清單。
基礎模型概覽：線性探測、微調與 LoRA
第 15 章比較線性探測、完整微調與 LoRA：差別不只在可訓練參數量，也在表徵是否移動、資料需求與記憶體成本。
跳頻不是加密：ExpressLRS 原始碼與台灣的頻道數功率上限
ExpressLRS 的跳頻順序由一句綁定口令經 MD5 推出 UID、再餵給一個線性同餘產生器算出來，完全可複現（我移植成 Python 跟原始 C 碼逐位元對過），而鏈路本身沒有任何加密，只有 14 bit CRC。台灣 LP0002 又讓頻道數變成功率上限：2.4 GHz 跳頻用滿 75 個頻道可以發 1 W，不足只能發 0.125 W。