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我是_重構節點_的系統開發者,以及 AI 研究、技術寫作者
重構節點: 人工智慧技術網站
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一個理念象徵, 一個專注在人工智慧與人文的地方 【科幻】一種理想主義的科幻哲思 【人工智慧】一種理性主義的求真精神
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重構節點: 人工智慧技術網站
2025/07/09
Vibe Coding 技術債陷阱,AI時代下的工程師將轉變為決策核心
如同從工業時代到數位時代,任何企業都免不了數位化的過程,而數位化的過程伴隨著許多基礎的軟硬體知識,即便這些知識可以靠Generative AI來支援,但仍需要該專業技術人才來實踐。每個人都能使用GenAI,但是在實踐的過程中,該領域專業人才所能理解的知識,也間接影響了GenAI的回覆結果,這影響了.
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人工智慧
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工程師
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決策
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2025/07/07
波坦金理解(Potemkin Understanding),大語言模型是抽象的資料搜索應用
本篇將講述近期提出所謂的波坦金理解,以及當前很多使用者對於大語言模型的疑問,因此,以下不會涉及太多術語,而是偏向日常使用者,幫助使用者在使用ChatGPT這類的大語言模型(LLM),能具備更多的前置了解,更認識大型語言模型工具。 大型語言模型(LLM, Large Language M
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語言
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人工智慧
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波坦金理解
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2025/05/16
《愛x死x機器人》第四季: 貓的奴隸全面升級,為了革命!【科幻影評】
這集從封面照來看就相當的可愛,一隻臭臉貓加上一個夠奴的機器人,不是人,是機器人,他們準備要搞事了。有沒有存在一種可能,我們人用著我們的價值觀來看待世界,用著我們的語言來說服同類,而貓呢,也許喵星人征服世界的野心你還沒有發現,機器人透過大量與貓咪有關的數據訓練,最後終於能跟喵星人來個主奴之間的
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愛x死x機器人
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貓
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貓奴
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機器人
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2025/05/14
《愛x死x機器人》第四季要來了! 回顧動畫特色,科幻也可以很有趣
明明是一部科幻作品,為什麼當初會引發這麼大的熱度呢,我發現原因是在,愛死機器人成功的符合了,這個快節奏短影音的時代需求,愛死機器人的每一集動畫,都是各個動畫團隊精心製作的一部短劇。 不管是在劇情的鋪成設計、動畫的品質、視覺傳達上,都是非常精緻的動畫作品,使的觀眾在看每一集動畫中,都能在
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愛x死x機器人
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愛x死x機器人
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科幻
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動畫
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2025/04/27
《LAZARUS 拉撒路》復古寫實科幻風格,賽博龐克都市再現!? | 試片【科幻影評】
西元2052年,一種名為「生命之泉」的萬靈藥問世,人類也自此從一切苦痛中解放。然而,發明此藥物的腦神經學博士史金納卻神秘的消失在眾人面前。三年後,史金納忽然出現且向世間宣告「生命之泉」其實是一種服用後三年就會死亡的藥物,但他也表示自己手中握有特效藥,如果有人能在30天內找到他,人類仍
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LAZARUS 拉撒路
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賽博龐克
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未來
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科幻
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2025/04/25
Obsidian 筆記軟體:將你的紀錄變成資產
本篇會以精簡的介紹Obsidian的筆記軟體心得,此篇將聚焦在筆記軟體的優勢與使用策略上,以下內容有: 優重點勢 關聯圖效率用法 自定義快捷鍵 雲端備份方法 優重點勢 Obsidian與其他現有的筆記軟體相比,它的優勢在於本地保存,這是一個雙面刃對很多人來說,需要付費才能有
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筆記
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學習
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知識管理
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2025/04/23
《末日後酒店》機器人可愛日常 × 科幻廢土 | 試片【科幻影評】
從預告片和第一集畫面中可以看出,地球正受到汙軟,而環境受到破壞,不再適合人類生活,最後人類幾乎滅絕,僅剩下一些人類能上太空,到另一個星球去避難, 百年過去了,原本繁華的大都會街景,成了大樓廢墟與花草植物交織的景色,有趣的是有一群機器人始終在工作著,他們遵守著人類老闆的指示,每天維護著
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機器人
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廢土
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喜劇
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2025/04/18
《米奇17號》死亡迴圈記憶留存,你還是你嗎?【科幻影評】
米奇17&18號,他們是不同歷練下的兩種個性,還是本質本身就是具有差異截然不同的,又或是只是不同的兩個人,剛好外型相似,具有一樣的記憶。米奇從最一開始到第16次的死亡後,米奇依然都是同一個人嗎,前面的米奇在經歷每一次的死亡,都能順利還原記憶來重生,雖然
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米奇17號
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米奇17號
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記憶
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重生
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2025/03/30
MCP:AI 的標準化協議,將如何整合AI生態應用
MCP是一種通訊協議 (Protocol),提供統一的方法來讓AI 連接工具,使 AI 應用軟體 能夠透過統一介面存取各種服務。協議在軟體工程中用作標準化接口,透過標準化來解決,軟體或硬體相互不支援的問題。
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AI
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MCP
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軟體
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2025/03/29
AI LLM成為第二數位大腦,多領域認知與網路知識的本質-第一版
預計網路將在2025年擁有60億的使用者,每天與數據互動,預計總數據產生量將達到90ZB(Zettabytes),LLM 中神經網路推理方式也是類似於人的思考,一字一句的構思下一個段落來組成話語,不會有人一下接上,自己無法理解或從未看過的字眼,例如:
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AI
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神經網路
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大數據
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