所有文章

當無記憶遇上多階段：LazyHole-Agent 跨輪狀態實驗報告

深入淺出 LLM 指令遵從

本文深度解析大型語言模型（LLM）指令遵循失敗的 8 大原因，從 Prompt Engineering 角度提供表格化、正向指令及結構化優化策略，助你打造更精準的 AI 溝通術。

如何驗證LLM降智

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。

知識圖譜的靈魂之問：AI 工程中的 KG 是設計給「機器」還是「人」看？

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。

模型降智??

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。

從零開始建立 RAG 系統：完整流程拆解

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：讓 AI 不再瞎掰的關鍵技術

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。