LLM
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本文從 Gemini 3 公佈的 AI Benchmark 出發，解析 Gemini 等模型在 2025 年 AI 競賽中的評測標準。透過將複雜的基準測試框架，歸納為抽象推理、複雜代理行動、多模態整合、長上下文處理及競技效率五大維度，幫助讀者理解 AI 模型的實際能力和評估指標。
從《星海爭霸》到 Google 資料中心：AI 如何走入現實世界的決策控制
課程背景
在 UC Berkeley CS294-196 (Fall 2025) 的課程中，Clay Bavor（Google 前副總裁、Sierra 共同創辦人）分享了他在 Google 生態系中，如何將研究團隊的成果
[本文沒有任何一個字以及標點符號由AI生成]除了揭露AI回應測驗結果。
ChatGPT 5.2剛更新，順便來把這個研究做完。
先給兩個AI對比回應，圖片非常長，會讓這篇文章爆掉，所以另外開一個貼文，但看兩則有引導COT以及沒引導COT的結果。
人類利用AI追尋真實，本質上就是一場芝諾...
如果寫作的收穫在於過程，那用「AI 代筆」跳過過程，是不是會一無所有？
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內文都沒圖片會不會太無聊？
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GPT-5 提示詞優化器 (Prompt Optimizer)不僅是一個錦上添花的工具，更是與新一代 AI 互動的核心流程。它就像一位世界級的提示詞工程師，隨時在您身旁，將您腦中模糊的想法，轉化為 AI 能完美執行的精準指令。
我認為人是訊息的動物，天生喜歡收集與傳播訊息。有一個術語叫做 Data Mining，資料探勘，就是一種訊息的淘金工作：在散亂複雜的訊息當中，找到對我們來說有價值的資訊。
而我們的工作，尤其是所謂的白領工作，主要內容就是在處理訊息。
以自身參與 AI 翻譯產品開發的經驗，詳述語言工作者在術語庫、風格指南、LQA 及 CoT 判讀等關鍵環節的角色與挑戰，並提出潛在的優化建議。
今年七月，我跟指導教授在土城開 AI 結合 ESG 的課；我們負責 ESG，AI 的課由資訊顧問公司的專家負責。開課單位發現我有 iPAS AI 應用規劃師的證照，她們問我能不能開 AI 的課。在溝通的過程中，我發現她們想開的是那種「教你用各種 AI 應用工具」的課。
大多數人以為 AI 競賽就是幾家科技巨頭的正面對決，好像最後只會產生一個明確的勝利者。然而走入 2025 年，真正的 AI 世界比想像中更複雜、更多元，也更令人意外。過去那種「一款 AI 打遍天下」的時代正在退場，取而代之的是一個由高度專業化工具組成的生態系，各自在自己的領域表現突出。
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瞧，大家都在談論這些新奇的大型語言模型，生成式AI有多麼富有創造力。它們能寫詩，能創作小說，聽起來簡直像個天才。但你必須問一個最簡單的問題：機器實際上在做什麼？ 答案是，它並沒有思考。它並沒有思考人類的境況。它是一台龐大而精妙的計算機器，它的全部工作就是玩一個預測遊戲：下一個最有可能出現的詞
