Semantic Error
更新於 2024/10/02閱讀時間約 1 分鐘
當初劇荒，在安博上誤打誤撞點開了語意，單純被劇設吸引看了一集，才發現是BL劇。
喜歡的漫畫或小說改的日劇，或最近的台劇，主角的演技實在好尷尬；泰劇對我來說雷點太多，真的不行......。語意的劇情、雙朴的顏值跟演技都恰到好處。不得不說導演很會，秋天校園漸層的楓紅當背景，適時響起的配樂襯托出的氣氛，都替劇加了不少分。身高差的踮腳摸頭、擁抱時的深呼吸有讓人被萌到，當然還要全劇配角皆助攻，不用復仇沒有追妻火葬場，當作週末紓壓小甜劇正好。
短短8集完美結束卻又意猶未竟，大夥兒敲碗想看續集卻發現大朴已經報效國家去了，電影版的出現多少撫慰了粉絲的心，2年的變數不好說，且走且珍惜。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
本篇文章介紹了Semantic Scholar這個AI驅動的學術文件檢索工具的特點與功能。它提供了免費的學術論文檢索服務，並擁有大量來自知名出版社的學術資源。文章中詳細說明其檢索介面、文獻庫管理、新知通訊及高影響力引用文章的功能。研究人員可以輕鬆找到相關文獻及追蹤研究進展，並享有個人化的獻推薦服務。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
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