模型蒸餾
讓小模型繼承大模型的「智慧」，而不只是複製它的「答案」。
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讓小模型繼承大模型的「智慧」，而不只是複製它的「答案」。
Andrej Karpathy 提出 LLM Wiki 概念，主張 AI 應透過「知識編譯」將 RAG 資料轉化為結構化 Wiki，而非反覆碎片化查詢。本文解析參數化記憶、現代 RAG 與 LLM Wiki 的本質差異與挑戰。
當 AI Agent 需要與外部世界互動時，該讓它敲指令，還是講協議？
模型真的變笨了嗎？本文提供五大測試維度與嚴謹的統計學方法，教你如何用數據驗證 AI 模型降智，排除主觀偏誤，建立自動化監控管線。
在大型語言模型（LLM）橫掃技術領域的今天，Knowledge Graph（知識圖譜，以下簡稱 KG）座定位正經歷一場深刻的變革。對於一個正處於 AI 應用浪潮中的舊專案來說，KG 不僅是技術組件，更是連接「過去代碼」與「未來智能」的橋樑。
這篇文章將 AI模型降智比喻為「連鎖咖啡店的配方調整」，深入分析了廠商在成本、速度與安全性之間進行權衡時，如何導致模型在深度推理與指令遵循能力上的偏移，並提供了 McNemar's Test、LiveBench 等科學驗證方法。
AI 模型的「短期記憶」有上限——這篇文章告訴你工程師怎麼在不讓它失憶的前提下，騙它用更少的空間記住更多的事。
兩個粒子，無論相距多遠，測量其中一個，另一個的狀態瞬間確定——這不是魔法，是宇宙運作的規則。
想讓 AI 讀懂你的文件再回答？這篇用最白話的方式，拆解 RAG 系統從「準備資料」到「回答問題」的完整流程，附上 Python 和 TypeScript 程式碼範例。
RAG 是一種讓 AI 先查資料再回答的技術，大幅減少幻覺問題。你每天用的 Cursor、Copilot、Claude Code 背後都在用它——理解 RAG，就是理解你手上 AI 工具為什麼有時超神、有時超廢。