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AI 模型基礎素養
Core model concepts readers need before evaluating tools and claims.
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AI 戰爭
DeepSeek R1 推出 16 個月後:推理模型成本的崩跌,以及台灣開發者的三個選擇
謝皓文 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
GLM-5.1、Kimi K2.6、DeepSeek V4、MiniMax M2.7:四個架構,同一個 SWE-bench 天花板,四條不同的帳單
謝皓文 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
Claude Fable 5 該不該升級?先看價格、拒答與 30 天留存
謝皓文 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
Anthropic 2 億美元 AI 公共財:先看交付清單
謝皓文 · 編輯 廖玄同
工作現場
Gemini API Webhooks 上線:長任務 AI 不該只靠輪詢等結果
林子睿 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
AlphaEvolve 的一年成績單:先看這五個數字,再相信 AI 會發明演算法
謝皓文 · 編輯 廖玄同
矽島觀察
全球 AI 使用率 17.8%:Microsoft 這份 diffusion 報告該怎麼讀?
陳奕安 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
模型說「經過政府測試」時,企業該追問哪六件事?
謝皓文 · 編輯 廖玄同
矽島觀察
Google 用 Gemini 讀新聞,補出 260 萬筆洪災紀錄:AI 預警卡在資料底稿
陳奕安 · 編輯 廖玄同
工作現場
Gemini File Search 會看圖片和頁碼,RAG 終於能回頭查證
林子睿 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
ChatGPT 換上 GPT-5.5 Instant,答案開始露出記憶來源
謝皓文 · 編輯 廖玄同
工作現場
OpenAI 新語音模型來了:客服可以邊說邊查、邊說邊做
林子睿 · 編輯 廖玄同
工作現場
用 AI 代理人客製模型前,先看 SageMaker 留下哪些工作產物
林子睿 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
Metis 是什麼?AI 代理人少叫工具,為什麼反而更可靠
謝皓文 · 編輯 廖玄同
工作現場
Gemini 上車了,車內 AI 真正難的是讓你少看螢幕
林子睿 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
Apple 交棒 Ternus,重壓本地端 AI
謝皓文 · 編輯 廖玄同
工作現場
AI 讓實作變便宜,PM 判斷價值更高了!
林子睿 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
AI 算力競賽開始!OpenAI 領先跨過 10GW
謝皓文 · 編輯 廖玄同
大百科
Inference 是什麼:訓練之後,AI 真正開始工作
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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MoE 是什麼:把大模型變便宜的關鍵設計
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Prompt engineering 是什麼:不是咒語,是把需求寫成規格
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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System prompt 是什麼:AI 產品的底層規則
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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AI 模型時間線:從 GPT-3 到 2026 年的關鍵節點
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Claude vs ChatGPT vs Gemini:2026 該選哪一個
周詠晴 · 編輯 廖玄同
AI 戰爭
2026 AI 入口戰:模型之後,真正的戰場是使用者入口
謝皓文 · 編輯 廖玄同
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Tokens 是什麼:AI 是怎麼數錢、數字的
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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AI Agent 是什麼:定義、架構與 2026 年現況
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Context window 是什麼:為什麼 AI 會「忘記」
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Embedding 是什麼:讓電腦理解「相似性」的方法
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Fine-tuning 是什麼:什麼時候該、什麼時候不該
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Hallucination 是什麼:為什麼 AI 會一本正經地編故事
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Knowledge cutoff 是什麼:為什麼 AI 不知道最新發生的事
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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LLM 是什麼:大語言模型基礎一次看懂
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Multimodal 是什麼:AI 同時看圖、聽聲、讀文字
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Quantization 是什麼:讓 70B 模型跑在筆電上的魔法
周詠晴 · 編輯 廖玄同
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Reasoning model 是什麼:讓 AI 先想再答
周詠晴 · 編輯 廖玄同