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本文介紹一種傳統AI技術，以五子棋遊戲為例，說明如何透過人工設計演算法，讓電腦模擬人類的決策行為，並提及Minimax演算法及Alpha-Beta Pruning優化技巧。
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這篇文章以淺顯易懂的方式介紹語言模型，包含模型取得途徑(Hugging Face平臺推薦)、繁體/簡體中文模型清單(ChatGLM系列、Baichuan系列、Qwen系列、InternLM、Taiwan-LLaMA等)、啟動參數說明，以及語言模型結合圖片分析的應用與優勢。
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本文深入淺出地介紹AI如何利用上下文視窗（Context Window）技術來理解和回應使用者提問，並闡述背後的系統架構和機制，包含系統如何過濾雜訊，避免記憶體超載，以及寫入和讀取記憶的過程，並以類似RAG架構作比喻。
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本文探討早期與現代AI系統設計的差異，早期系統注重答案正確性，現代AI Agent則強調任務執行能力。文章詳細介紹了三種現代AI Agent設計模式：ReFlection Pattern、ReAct Pattern以及Plan and Solve Pattern，並說明其優缺點與應用場景。
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大型語言模型的發展，讓人們思考陪伴型機器人是否能成真，文章探討兩種實現方式：主流的語音轉文字LLM方法和新興的Spoken LLMs方法。作者認為Spoken LLMs的發展，能讓AI更自然地與人互動，實現如哆啦A夢般的陪伴型機器人，並進一步提升AI的陪伴功能。
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頻繁查詢資料庫造成效能瓶頸？本文探討讀寫分離架構，透過主從資料庫分擔讀寫負載，提升系統效能。並深入分析資料一致性、應用層路由、負載均衡及Redis快取等重要面向，提供解決方案及注意事項。
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DeepSeek 開發出透過知識蒸餾技術打造的小型高效語言模型，結合 NPU 技術，降低 AI 應用成本並提升普及性。此趨勢將促進 AI 手機及 PC 市場發展，使聯發科等晶片製造商及利基型記憶體市場受惠，並降低企業導入 AI 應用的門檻。
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此文章介紹LeetCode中Binary Tree的三種主要遍歷方法：深度優先搜尋(DFS)、廣度優先搜尋(BFS)和中序遍歷(Inorder Traversal)，並搭配LeetCode範例題目說明其應用與解題技巧。文末總結各種方法的適用情境，幫助讀者提升解題能力。
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本文介紹使用 Golang 解決 LeetCode 題目的技巧，包含運用 map[int]int、slice 實作堆疊、copy 函數高效複製切片、for 迴圈取代 while 迴圈，以及處理鏈結串列的技巧，以提升程式碼效率和可讀性。
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本文探討部署私有LLM的優缺點，並針對硬體、軟體、資料三個面向提供建議。文中比較三種顯卡：NVIDIA RTX 5090、RTX 4090和A6000，分析其優劣勢及適用場景，最後針對不同預算和需求的用戶提供選購建議。
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本文章介紹了什麼是AI PC，以及AI PC的好處和應用。此外，文章也提到了AI PC的硬體要求和相關產品。最後，結論部分總結了AI PC市場的競爭現狀和投資機會。
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這篇文章以淺顯易懂的方式介紹語言模型，包含模型取得途徑(Hugging Face平臺推薦)、繁體/簡體中文模型清單(ChatGLM系列、Baichuan系列、Qwen系列、InternLM、Taiwan-LLaMA等)、啟動參數說明，以及語言模型結合圖片分析的應用與優勢。
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