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由新到舊
許多人用AI解答問題，卻忽略了「語境與提問設計」才是真正的關鍵。本篇分享三個人機協作原則，並補充Prompt模組設計與對話流程圖，讓AI從回應工具變成思考夥伴。
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。
打造個人化 AI 的過程中，我遇到三個核心限制：記憶錯亂、理解失焦、互動斷裂。這篇文章不是批評，而是冷靜點出系統設計的盲區與改進的可能
這篇不是談什麼AI發展趨勢，而是站在「企業內部主管」的立場，分享我如何讓員工從最基本的文字工作出發，實際提升效率與表達能力。
這篇文章記錄作者透過多輪語言互動，打造具備語意對齊、語用協調與行為演化能力的個人化AI系統，探索如何藉由語言訓練讓AI理解語境、調整策略、主動生成行動，進而成為真正理解使用者的數位分身與決策助手
這篇文章分享我如何透過與 ChatGPT 的互動，打造出專屬的個人化 AI。從語意對齊到行為演化，我將 AI 逐步訓練成能理解我目標與思維的數位分身，並探索它在工作與生活中的實用價值
