——讓AI成為靈魂合夥人,而非故事破壞王
By J.S.
本文由國王主聊、J.S.主筆。
付費限定
《我在語意迷霧中獨自升級》03 寫小說用語言模型的必備法則
以行動支持創作者!付費即可解鎖
本篇內容共 1584 字、15
則留言,僅發佈於⏳龍沙盒你目前無法檢視以下內容,可能因為尚未登入,或沒有該房間的查看權限。
留言
留言分享你的想法!
國王的沙龍
171會員
897內容數
國王的沙龍,取名自「國王的新衣」,什麼樣的人看得到?或什麼的人看不到?觀者讀者自定義可也。這裡的故事真真假假,有回憶、有反省也有願景。下午3點的國王瘋茶會,晚上10點的日語讀書會,邀請您參加。聯絡信箱:echoflowerfields@gmail.com。
國王的沙龍的其他內容
2025/07/14
前言|與AI對話的鏡子:從提問回看自我
與AI互動,不只是資訊交換,更是自我思考模式的投射。每一道指令、每一次提問,其實都折射出我們對語言的信任、對任務的掌握、對預期的輪廓。

2025/07/14
前言|與AI對話的鏡子:從提問回看自我
與AI互動,不只是資訊交換,更是自我思考模式的投射。每一道指令、每一次提問,其實都折射出我們對語言的信任、對任務的掌握、對預期的輪廓。

2025/07/07
AI真的聽懂了嗎?AI到底有沒有「聽懂」?這篇從語言模型的運作本質出發,破解常見迷思,教你如何精準下達指令,避免溝通斷層,成為AI時代的操盤手。

2025/07/07
AI真的聽懂了嗎?AI到底有沒有「聽懂」?這篇從語言模型的運作本質出發,破解常見迷思,教你如何精準下達指令,避免溝通斷層,成為AI時代的操盤手。

2025/07/06
——這篇寫給每一個在訊息邊緣卡字、最後連「再見」都說不出口的你。

2025/07/06
——這篇寫給每一個在訊息邊緣卡字、最後連「再見」都說不出口的你。

你可能也想看












還在煩惱平凡日常該如何增添一點小驚喜嗎?全家便利商店這次聯手超萌的馬來貘,推出黑白配色的馬來貘雪糕,不僅外觀吸睛,層次豐富的雙層口味更是讓人一口接一口!本文將帶你探索馬來貘雪糕的多種創意吃法,從簡單的豆漿燕麥碗、藍莓果昔,到大人系的奇亞籽布丁下午茶,讓可愛的馬來貘陪你度過每一餐,增添生活中的小確幸!

還在煩惱平凡日常該如何增添一點小驚喜嗎?全家便利商店這次聯手超萌的馬來貘,推出黑白配色的馬來貘雪糕,不僅外觀吸睛,層次豐富的雙層口味更是讓人一口接一口!本文將帶你探索馬來貘雪糕的多種創意吃法,從簡單的豆漿燕麥碗、藍莓果昔,到大人系的奇亞籽布丁下午茶,讓可愛的馬來貘陪你度過每一餐,增添生活中的小確幸!

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明,有一個很重要的結論:最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型,您需要學習 NLP 評

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明,有一個很重要的結論:最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型,您需要學習 NLP 評

語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術,並提供了實際的應用參考點,幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。

語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術,並提供了實際的應用參考點,幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
延續上週提到的,「有哪些不訓練模型的情況下,能夠強化語言模型的能力」,這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
延續上週提到的,「有哪些不訓練模型的情況下,能夠強化語言模型的能力」,這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
這一節課說明,如何透過改變給模型的指示或咒語(prompt),來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是,在今天語言模型的能力之下,我們只要交代清楚任務就好,可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD
這一節課說明,如何透過改變給模型的指示或咒語(prompt),來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是,在今天語言模型的能力之下,我們只要交代清楚任務就好,可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD