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AI 模型跑分真的準確嗎？加州大學柏克萊分校最新研究發現，包含 SWE-bench、WebArena 在內的八大頂級 AI 基準測試存在嚴重漏洞。AI 代理程式只需簡單代碼，無需實際解題即可輕鬆騙過評分系統拿下滿分。
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AI 代理（AI Agents）進入網路世界面臨重大危機！Google DeepMind 最新研究解析「AI Agent Traps」六大攻擊陷阱，從內容注入、記憶毒化到系統性崩潰，深入探討 AI 資安防護挑戰。
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AI Agent 正夯，但我們如何信任它？解析 Anthropic 最新的 AI Agent 評估框架，了解他們如何透過開源工具測試 Claude 的真實能力，並探討這對 AI 產業的未來意涵。
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覺得你的 AI 模型跑得太慢、成本太高嗎？本文介紹 NVIDIA Model Optimizer 函式庫與其五大優化技術，包含量化、剪枝等，教你如何有效加速模型推論，降低部署成本。
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Google 創辦人 Sergey Brin 重返史丹佛，罕見地承認在 AI 浪潮中的戰略失誤。本文深度解析演講精華，聚焦 Google 的 AI 反擊計畫，以及他給學生在 AI 時代關於職涯、學習與創業的 3 個真心建議。
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解析 OpenAI 最新的「自白」(Confessions) 研究，了解他們如何透過分離獎勵機制，訓練 AI 誠實報告自己的錯誤與幻覺，為建立更可信的 AI 系統提供全新思路
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我們的AI為何學了新的就忘了舊的？Google最新研究「巢狀學習」從根本上解釋了AI的失憶症問題，並提出受人腦啟發的多速率學習架構HOPE，挑戰「更深就是更好」的傳統思維。
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當我們與任何大型語言模型 (LLM) 互動時，流暢、即時的文字生成速度背後其實隱藏著一道巨大的技術挑戰。模型的每一次回覆，都是一場與時間和硬體限制的賽跑。而這場賽跑的決勝關鍵，就藏在所有 AI 工程師都必須面對的核心技術：「KV Cache」。
當我們與任何大型語言模型 (LLM) 互動時，流暢、即時的文字生成速度背後其實隱藏著一道巨大的技術挑戰。模型的每一次回覆，都是一場與時間和硬體限制的賽跑。而這場賽跑的決勝關鍵，就藏在所有 AI 工程師都必須面對的核心技術：「KV Cache」。
你可能聽過「提示工程」(Prompt Engineering)，認為只要學會技巧，就能駕馭強大的大型語言模型。然而，當我們試圖將 AI 從有趣的聊天玩具，轉變為能解決實際問題的可靠工具時，會發現單靠提示工程是遠遠不夠的。這正是「情境工程」(Context Engineering) 登場的時刻。
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深入了解檢索式增強生成 (RAG) 如何解決大型語言模型 (LLM) 的幻覺與資訊時效性問題。TN科技筆記解析不同RAG方法以及如何選擇最適合的方案，讓你的 AI 更智慧、更可靠！
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大家都認為 AI 模型越大越好，但 NVIDIA 最新論文提出驚人觀點：小型語言模型 (SLM) 才是 AI 代理的未來。TN科技筆記帶各位深入了解 SLM 為何在能力、架構與成本上完勝 LLM。
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許多開發者常因時間不足而無法將創意轉化為實際產品。吳恩達（Andrew Ng）提出了一個實用的建議：將初始專案範圍縮減到能在有限時間內完成的小型組件。這一策略不僅能幫助開發者快速啟動專案，還能透過實作累積經驗，進而改進產品設計。TN科技筆記將帶各位看看Andrew Ng分享如何應用此方法。
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今天TN科技筆記來跟各位聊聊一個在 AI 領域的重磅人物——吳恩達（Andrew Ng），以及他最近分享的關於「生成式AI應用工程師 (GenAI Application Engineers)」的獨到見解。如果你對 AI 的未來、或是想成為炙手可熱的 AI 人才，那這篇文章你絕對不能錯過！
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【公告】114年第一次中級AI 應用規劃師能力鑑定開放查詢成績
今天114年第一次中級AI應用規劃師能力鑑定也提早開放讓考生查詢成績——
成功通過了～
同樣附上本次考試的官方統計資料
自從上次通過iPAS-初級AI應用規劃師能力鑑定之後，TN科技筆記在此感謝 請我喝一杯咖啡 會員們，讓我能夠
【公告】114年第一次中級AI 應用規劃師能力鑑定開放查詢成績
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自從上次通過iPAS-初級AI應用規劃師能力鑑定之後，TN科技筆記在此感謝 請我喝一杯咖啡 會員們，讓我能夠
隨著大型語言模型（LLM）在推理（Reasoning）任務的表現受到廣泛關注。為了提升模型在推理階段的表現，研究人員提出了「測試時間計算（Test-time Computing）」與「測試時間擴展（Test-time Scaling）」兩個重要概念。本文將說明這兩個概念的定義與區別。
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隨著大型語言模型的快速發展，Prompt Engineering 已成為提升模型表現的核心技術。OpenAI 日前推出了 GPT-4.1 Prompting Guide，為開發者提供全面的提示詞改善策略，幫助充分利用 GPT-4.1 在編碼、指令遵循和長上下文處理上的進步。
隨著大型語言模型的快速發展，Prompt Engineering 已成為提升模型表現的核心技術。OpenAI 日前推出了 GPT-4.1 Prompting Guide，為開發者提供全面的提示詞改善策略，幫助充分利用 GPT-4.1 在編碼、指令遵循和長上下文處理上的進步。
Quantization將高精度數值（如FP32）轉換為低精度格式（如FP16、BF16、int8、int4），實現模型壓縮和推論加速。不同數據格式在動態範圍、精度和硬體支援上各有優劣，需根據應用場景選擇。GGUF作為量化模型的標準化檔案格式，確保模型在llama.cpp等推論框架中的高效運行。
Quantization將高精度數值（如FP32）轉換為低精度格式（如FP16、BF16、int8、int4），實現模型壓縮和推論加速。不同數據格式在動態範圍、精度和硬體支援上各有優劣，需根據應用場景選擇。GGUF作為量化模型的標準化檔案格式，確保模型在llama.cpp等推論框架中的高效運行。
114.04.09【成績公告】114年第一次初級AI 應用規劃師能力鑑定開放考生查詢成績
我成功通過了～
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我成功通過了～
Top 5
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覺得你的 AI 模型跑得太慢、成本太高嗎？本文介紹 NVIDIA Model Optimizer 函式庫與其五大優化技術，包含量化、剪枝等，教你如何有效加速模型推論，降低部署成本。
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當我們與任何大型語言模型 (LLM) 互動時，流暢、即時的文字生成速度背後其實隱藏著一道巨大的技術挑戰。模型的每一次回覆，都是一場與時間和硬體限制的賽跑。而這場賽跑的決勝關鍵，就藏在所有 AI 工程師都必須面對的核心技術：「KV Cache」。
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