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由新到舊
本文解析 OpenAI 的 GPT、Codex 和 o-series 模型差異與定位。針對實戰需求：翻譯任務建議選性價比高的 gpt-5-mini，專業文件則用 gpt-4.1-mini。幫助使用者依據速度與品質要求，精確選擇最適合的 AI 模型。
Google Antigravity 是 Google 推出的新一代 IDE，為開發者提供了現代化的編程體驗和強大的 AI 助手功能。本文將詳細介紹如何在 Windows 系統上安裝 Google Antigravity，包括下載、安裝配置、編輯器主題選擇、快捷鍵設置，以及登入 Google 帳戶。
本文解析四種基於 Gemini LLM 驅動的 AI 協作開發流程：從 Agent 主導的完全自動化、高效能的 Agent 輔助（推薦），到專注於程式碼品質的審查主導模式。瞭解這些差異，助您在 Google 生態下，找到專案的最佳 AI Coding Assistant 協作模式。
AI 助手在 2025 年迎來巨變。GitHub Copilot 整合多模型，Gemini 則以 1M token 視窗和超強免費版應戰。本文深度評測兩者在 AI 代理、生態整合與最新定價上的差異，分析誰才是當今 VS Code 的最強王者。
整理 VS Code 主流 AI 助手，包含 Copilot、Gemini、Claude、Tabnine 等。一篇搞懂各家特色、安裝方式，並提供四大情境選擇建議，助你找到最佳 AI 戰友。
Google Gemini CLI 是一個強大的命令行工具，讓開發者可以在終端中直接與 Google 的 Gemini AI 模型互動。本文將提供在 Windows 系統上完整安裝和配置 Gemini CLI 的步驟，包括必要的依賴安裝（Node.js、Docker）和常見問題的解決方案。
在 Windows 上使用 Gemini CLI 的沙盒模式（gemini -s）時，你是否擔心它會刪除重要檔案？這個沙盒需要 Docker 運作，其目的是保護你的系統。但如果你刪除的是「專案目錄內」的檔案，答案可能會讓你驚訝。本文將深入探討這兩種情況，以及背後的運作原理。
PostgreSQL 雖然本質是關聯式資料庫，但透過 pgvector 等擴充模組，也能實現向量資料查詢與儲存。本文將帶你了解 PostgreSQL 和向量資料庫的差異、整合方法，及其在 AI、語意搜尋等實際應用中的優缺點。
本文整理目前常見的向量資料庫與實務選型建議，涵蓋 Milvus、Weaviate、Qdrant、Chroma、Vespa 等開源方案，以及 Pinecone、Amazon Kendra 等雲端服務，並討論 PostgreSQL pgvector、Elasticsearch 的向量能力延伸。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一項針對大型預訓練模型的微調技術，通過低秩矩陣分解，只訓練少量調整參數，大幅降低訓練成本和記憶體需求。此技術保持原模型權重不變，避免過度調整，且能迅速實現任務定制，支援多任務共享和快速部署，廣泛應用於自然語言處理與計算機視覺等領域。
