From Static to Adaptive: The Evolution of AI Systems
認識自適應 AI(持續學習)與靜態 AI(固定規則)之差異,了解各自適用情境,並透過實例、決策準則與管治做法,設計更合適的方案。
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認識如何結合多個模型以評估並提升準確度,涵蓋投票、平均、堆疊等集成方法,以及信心校準、評估指標與常見陷阱。
Model Context Protocol (MCP) standardizes how LLMs access tools and data. Learn what MCP is, how it enables agentic workflows, remote tools, security trade-offs, and adoption steps….
認識多種主流提示框架,如 Google 的 Persona Aim Recipients Theme Structure、ACE、CLEAR 與 Four P,幫助你為不同情境撰寫更清晰、更有效的 AI 提示。
Agentic AI 透過能自行規劃、行動與學習的智能代理,減少對人工提示的依賴。本文介紹其核心組件、風險考量、實際應用場景,以及導入代理式系統的實務路線圖。
了解什麼是 RAG(檢索增強生成)、其運作原理與常見架構選項,並循序掌握實作步驟,建立能標示來源、減少幻覺的 LLM 應用。
多模態 AI 結合文字、圖像、聲音與影片,讓系統同時「看見」與「聽見」脈絡。本文說明其工作方式、實際產品應用、常見取捨,以及導入多模態體驗的步驟。