LLM
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如果你聽過「大型語言模型」（LLM），就知道它們靠著讀取大量文字，從中學會人類語言的規律。然後，他們運用這種規律來跟人類「交談」，甚至讓有些人以為AI是好朋友！
但最近有研究團隊把這套方法運用在自然界──
不是去「讀」語句，而是去「讀」植物。
「讀」植物能做什麼？用處可多了！
你是否曾經夢想，能在自己的書桌上，運行需要龐大雲端伺服器才能驅動的大型語言模型（LLM）？NVIDIA 最新推出的個人 AI 超級電腦 DGX Spark，正讓這個夢想變得觸手可及。它被譽為「NVIDIA 的 Apple Mac 時刻」，一台可能徹底改變本地 AI 運算遊戲規則的設備。
生成式 AI 與大型語言模型迅速普及，越來越多人希望能在本地端進行 AI 訓練，Nvidia 於 2025 年 10 月正式推出 DGX Spark AI mini-PC ——一款結合 Grace Blackwell 架構的「全球最小 AI 超級電腦」，開啟 AI 本地運算的新時代。
因為筆者自己經常需要寫文章和提案，讓AI充當不同視角的讀者，分析作品優劣、給予優化建議，於是演化（？）出了一套我流的應對方式，重點歸納如下：
1. 讓AI變客觀的咒語：「關閉渲染」
請AI評析自己的作品時，AI總是會進入「誇誇模式」，得主動要求它「不要過度誇我」。但是你會發現：
討好型AI
自從 LLM 問世以來，其對問題的理解力與回覆品質已達到足以應用於日常工作的水準。本文原本想完整介紹 LLM 的運作原理，但內容過於龐大，因此本文僅聚焦在 Transformer 架構中的 Attention 機制，從「Token 嵌入向量」開始。本文適合具備基本線性代數與神經網路概念的讀者閱讀。
大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 廣泛應用。本文探討 AI 並非故意說謊，而是基於「拼湊合理句子」的原理，可能一本正經地「唬爛」。作者提出使用者應要求 AI 附上連結、判斷資料來源可信度，評估自身對資訊正確性的需求，將 AI 使用訓練成判斷資訊真偽的實戰練習，最終培養獨立思考與判斷力。
本文提出「語用層疊加」（X模組）方法，在不修改模型參數下，以提示工程建立第二層語用判斷與策略調度，提升大型語言模型的語氣控制與意圖對齊。文中設計兩種驗證協議：PODT 用於檢驗策略差異，PRFM 用於追蹤殘差收斂。此研究展示如何將個人化行為層轉化為可科學驗證的工程對象，具備可複製性與可否證性。
介紹 Vibe Coding 的核心理念、應用場景、常用工具、入門指南、優勢與風險，並探討其作為軟體開發起點的潛力。Vibe Coding 是一種讓使用者透過自然語言與 AI 對話，由 AI 協助完成程式實作的開發方式，旨在降低技術門檻，讓非技術背景者也能專注於創意與使用者體驗。
