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CISOSE26 本地 AI UG26
中央大學 AQI 57 29°C PM2.5 16

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本地 AI 實驗室

這是 Uedu 自行架設的本地端 AI 模型——跑在校園機房裡的一張 RTX 4090 顯示卡上, 不經過任何商業雲端服務,你的對話不會離開校園網路。 我們開放任何人測試,體驗「自主掌控的 AI」與商業 AI 的差異: 它比較小、比較慢,但它完全屬於我們。這正是 AI 素養的一課—— 能力、成本與自主性之間,永遠是取捨。

Uedu · 程式沙箱 READY
from sympy import symbols, integrate, diff x = symbols('x') f = x**3 - 3*x**2 + 2 print(integrate(f, x)) print(diff(f, x))
OUTPUT
x**4/4 - x**3 + 2*x 3*x**2 - 6*x
Python 3
執行環境
沙箱隔離
執行模式
完成 ✓
狀態
示範程式 · 介面示意

Illustrative run · 示範程式

選擇模型
Taiwan-8B
名稱--
context--
部署校園自建 GPU(vLLM)
切換模型會開始一段新對話(不同模型的對話分開記錄)。
系統即時狀態
服務狀態
生成中--
排隊中--
記憶體(KV)使用--%
單卡系統同時最多服務 4 條對話,尖峰時段需排隊——這就是自建 AI 的真實成本。
為什麼要自建?

資料自主:對話不出校園,不受商業條款約束。
研究基礎:模型行為完全可觀測,支撐 AI 素養研究。
教育素材:與商業 AI 並排比較,讓「評判 AI」成為課堂能力。 想比較不同 AI 的回答?前往 模型競技場

你好!我是跑在校園 4090 上的本地模型。問我任何問題試試——繁體中文是我的強項。
🌐 網路搜尋已啟用:你的查詢關鍵字會送往外部搜尋引擎(經校內匿名代理),對話本身仍只在校園內處理。

本模型為研究與教學展示用途,回覆可能不準確,請自行判斷。請勿輸入個人資料或機敏內容。 單次回應上限約 1,024 tokens。
研究用途說明:為了改善模型品質與支持 AI 素養研究,你的對話內容與系統效能指標(回應速度、排隊時間)會被儲存; 未登入時以匿名方式記錄、不會關聯任何身分,登入時則會關聯帳號以供學習研究使用。 資料僅用於整體分析,不會用於個別評估。若不希望對話被記錄,請不要使用本測試頁。