MuCAT的沙龍
首頁內容方案關於
MuCAT的沙龍
Google於2025年11月發布Gemini 3 Pro，以壓倒性優勢全面擊敗GPT-5.1與Claude Sonnet 4.5，正式重奪AI性能王座。該模型在數學(AIME 2025滿分)、長文本推理及代理任務上展現世代飛躍，樹立了全新的SOTA (State-of-the-Art)標竿。
本文介紹以Vibe Coding設計六款機率與統計教學遊戲，涵蓋大數法則、貝氏更新、抽樣分布、中央極限定理、線性迴歸與蒙地卡羅模擬。透過互動操作與視覺化圖表，學生能觀察數據收斂、分布變化與模型誤差，直觀地理解抽象概念，提升學習動機並建立統計直覺，展現教育創新與資料素養推廣的可能性。
本文探討使用Vibe Coding開發機率統計教學遊戲。透過自然語言驅動程式生成，使用者無需精通編程即可快速建構遊戲邏輯，展示大數法則、中央極限定理、條件機率等概念。開發流程包括明確學習目標、設計可重複遊戲機制、多輪微調視覺化呈現。此方法將抽象的數學轉為互動體驗，有效提升學習動機與程式思維能力。
RAG (檢索增強生成)將大語言模型與外部知識源結合，在生成前先檢索相關文檔嵌入，大幅減少幻覺、提供最新資訊並提升領域準確性。演化出Naive、Advanced與Modular三種範式，廣泛應用於客服、醫療、金融等領域並帶來顯著效益。面臨檢索相關性、延遲等挑戰，未來朝多模態、自適應與混合架構發展。
本報告深入解析檢索增強生成(RAG)技術，說明其如何結合大型語言模型與外部知識庫，以克服幻覺與知識過時問題。內容涵蓋RAG的核心流程、優化策略、架構演進(如GraphRAG與Agentic RAG)，並透過金融、醫療、法律等應用案例展示實踐價值與未來挑戰。
MCP (Model Context Protocol)是AI的通用介面協議，被譽為「AI的USB-C」。它讓各種AI模型能以標準化方式連接外部工具與資料，實現即插即用的整合。MCP架構包含Client、Server與Protocol三部分，開啟從被動回應走向主動行動的AI自動化新時代。
Google於2025年11月發布Gemini 3 Pro，以壓倒性優勢全面擊敗GPT-5.1與Claude Sonnet 4.5，正式重奪AI性能王座。該模型在數學(AIME 2025滿分)、長文本推理及代理任務上展現世代飛躍，樹立了全新的SOTA (State-of-the-Art)標竿。
本文介紹以Vibe Coding設計六款機率與統計教學遊戲，涵蓋大數法則、貝氏更新、抽樣分布、中央極限定理、線性迴歸與蒙地卡羅模擬。透過互動操作與視覺化圖表，學生能觀察數據收斂、分布變化與模型誤差，直觀地理解抽象概念，提升學習動機並建立統計直覺，展現教育創新與資料素養推廣的可能性。
本文探討使用Vibe Coding開發機率統計教學遊戲。透過自然語言驅動程式生成，使用者無需精通編程即可快速建構遊戲邏輯，展示大數法則、中央極限定理、條件機率等概念。開發流程包括明確學習目標、設計可重複遊戲機制、多輪微調視覺化呈現。此方法將抽象的數學轉為互動體驗，有效提升學習動機與程式思維能力。
RAG (檢索增強生成)將大語言模型與外部知識源結合，在生成前先檢索相關文檔嵌入，大幅減少幻覺、提供最新資訊並提升領域準確性。演化出Naive、Advanced與Modular三種範式，廣泛應用於客服、醫療、金融等領域並帶來顯著效益。面臨檢索相關性、延遲等挑戰，未來朝多模態、自適應與混合架構發展。
本報告深入解析檢索增強生成(RAG)技術，說明其如何結合大型語言模型與外部知識庫，以克服幻覺與知識過時問題。內容涵蓋RAG的核心流程、優化策略、架構演進(如GraphRAG與Agentic RAG)，並透過金融、醫療、法律等應用案例展示實踐價值與未來挑戰。
MCP (Model Context Protocol)是AI的通用介面協議，被譽為「AI的USB-C」。它讓各種AI模型能以標準化方式連接外部工具與資料，實現即插即用的整合。MCP架構包含Client、Server與Protocol三部分，開啟從被動回應走向主動行動的AI自動化新時代。
