Joe 的隨手筆記

AI 框架

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記錄我對 AI 行為框架的研究與觀察。從早期發現 AI 的行為偏移現象,到逐步建構出一套可量化的邏輯框架——這裡是這段過程的文字留存。
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Joe Yuan
2026/04/05
本文記錄了作者透過小型模型實驗驗證 M = i × e 公式,儘管實驗初期遭遇困難,透過 AI 回饋修正框架設計,最終在有限數據量下取得預期外的成效。然而,作者對驗證的有效性與改善的根本原因產生了兩大困惑,並在權衡投入產出比後暫停深入探究,轉而思考 AI 的數學運算可能性。
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#AI內容優化#AI#公式
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Joe Yuan
2026/04/05
本文記錄了作者透過小型模型實驗驗證 M = i × e 公式,儘管實驗初期遭遇困難,透過 AI 回饋修正框架設計,最終在有限數據量下取得預期外的成效。然而,作者對驗證的有效性與改善的根本原因產生了兩大困惑,並在權衡投入產出比後暫停深入探究,轉而思考 AI 的數學運算可能性。
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#AI內容優化#AI#公式
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Joe Yuan
2026/03/24
上一篇,我們談論了最初研究的契機。當時那些觀察與實驗資料,一放就放到了 2025 年。 ​老實說,當時因為實驗數據存在偏差,加上許多概念在那個時間點仍屬於難以驗證的『前沿假說』,這份研究也就隨之被雪藏了。直到 2025 年,環境與技術的變遷以及多次與 AI 談及此事下,讓我重新審視了這些……
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#AI#AI內容優化#觀察
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Joe Yuan
2026/03/24
上一篇,我們談論了最初研究的契機。當時那些觀察與實驗資料,一放就放到了 2025 年。 ​老實說,當時因為實驗數據存在偏差,加上許多概念在那個時間點仍屬於難以驗證的『前沿假說』,這份研究也就隨之被雪藏了。直到 2025 年,環境與技術的變遷以及多次與 AI 談及此事下,讓我重新審視了這些……
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#AI#AI內容優化#觀察
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Joe Yuan
2026/03/24
​從 2024 年的 AI 幻覺觀察,到發現 AI 學習使用者風格的「行為偏移」,這段被我封存兩年的研究,記錄了利用偏移現象塑造 AI 約束的初步嘗試。這不僅是技術筆記,更是我開發「AI 框架」的核心動機。
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#AI內容優化#AI#Ai道德
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Joe Yuan
2026/03/24
​從 2024 年的 AI 幻覺觀察,到發現 AI 學習使用者風格的「行為偏移」,這段被我封存兩年的研究,記錄了利用偏移現象塑造 AI 約束的初步嘗試。這不僅是技術筆記,更是我開發「AI 框架」的核心動機。
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本文記錄了作者透過小型模型實驗驗證 M = i × e 公式,儘管實驗初期遭遇困難,透過 AI 回饋修正框架設計,最終在有限數據量下取得預期外的成效。然而,作者對驗證的有效性與改善的根本原因產生了兩大困惑,並在權衡投入產出比後暫停深入探究,轉而思考 AI 的數學運算可能性。
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Joe Yuan
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本文記錄了作者透過小型模型實驗驗證 M = i × e 公式,儘管實驗初期遭遇困難,透過 AI 回饋修正框架設計,最終在有限數據量下取得預期外的成效。然而,作者對驗證的有效性與改善的根本原因產生了兩大困惑,並在權衡投入產出比後暫停深入探究,轉而思考 AI 的數學運算可能性。
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2026/03/24
上一篇,我們談論了最初研究的契機。當時那些觀察與實驗資料,一放就放到了 2025 年。 ​老實說,當時因為實驗數據存在偏差,加上許多概念在那個時間點仍屬於難以驗證的『前沿假說』,這份研究也就隨之被雪藏了。直到 2025 年,環境與技術的變遷以及多次與 AI 談及此事下,讓我重新審視了這些……
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2026/03/24
上一篇,我們談論了最初研究的契機。當時那些觀察與實驗資料,一放就放到了 2025 年。 ​老實說,當時因為實驗數據存在偏差,加上許多概念在那個時間點仍屬於難以驗證的『前沿假說』,這份研究也就隨之被雪藏了。直到 2025 年,環境與技術的變遷以及多次與 AI 談及此事下,讓我重新審視了這些……
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2026/03/24
​從 2024 年的 AI 幻覺觀察,到發現 AI 學習使用者風格的「行為偏移」,這段被我封存兩年的研究,記錄了利用偏移現象塑造 AI 約束的初步嘗試。這不僅是技術筆記,更是我開發「AI 框架」的核心動機。
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Joe Yuan
2026/03/24
​從 2024 年的 AI 幻覺觀察,到發現 AI 學習使用者風格的「行為偏移」,這段被我封存兩年的研究,記錄了利用偏移現象塑造 AI 約束的初步嘗試。這不僅是技術筆記,更是我開發「AI 框架」的核心動機。
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