2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 16
2025-09-30
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RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰 系列
Day 16｜RAG 評估指南（1/2）：檢索指標（中）
延續昨天的內容，如果想回顧其他指標的話可以看上一篇－－Day 15｜RAG 評估指南（1/2）：檢索指標（上）廢話不多說了，我們馬上開始！ 5. F1 分數...
otterday
AI & Data
Day 16
2025-09-30
914
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零基礎 AI 入門！從 Wx+b 到熱門模型的完整之路！ 系列
【Day 16】從零開始拆 Transformer，原來 Encoder 是這樣運作的！
前言 這幾天我會陸續和大家介紹 Transformer 模型的結構細節。老實說這個模型的重要性真的不容小覷，它幾乎可以說是現在 AI 世界的核心。不誇張地說只要...
austin70915
AI & Data
Day 26
2025-10-10
914
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零基礎 AI 入門！從 Wx+b 到熱門模型的完整之路！ 系列
【Day 26】GPT 落伍了嗎？來看看 LLaMA 怎麼反向壓制參數怪獸
前言 自從 GPT 系列爆紅之後大家一提到大型語言模型，腦中浮現的幾乎都是那幾個熟悉的縮寫 GPT-2、GPT-3、GPT-4⋯⋯ 但有趣的是這幾年另一條技術支...
austin70915
AI & Data
Day 14
2025-09-28
914
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來都來了，那就做一個GCP從0到100的AI助理 系列
讓 AI 認識你：用 Python 實作 Prompt 個人化（角色、口吻、限制條件）- 2
昨天我們用最簡單的方式呼叫 Gemini API，學會了透過角色、口吻與限制條件來個人化輸出。但那樣的方式更像是原型測試，在正式專案中有幾個大問題： 規則寫在...
pal2097
團隊 Cyber Edge Runners
AI & Data
Day 23
2025-08-23
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30 天入門常見的機器學習演算法 系列
(Day 23) 深度學習中的優化方法 (Optimization in Deep Learning)
在前一篇，我們談到了深度學習中的正規化與正則化，重點在於如何避免過擬合並保持訓練穩定。然而，光是解決過擬合還不夠：在龐大的神經網路裡，我們還得面對另一個關鍵問題...
Alan
AI & Data
Day 23
2025-10-07
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RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰 系列
Day 23｜AI Agent 的類型與架構演進：Single Agent、MCP、Multi-Agent
我們前面已經提過 AI Agent 是具備感知、決策、行動能力的系統。早期的 Agent 幾乎都靠一個模型自己思考、自己行動，我們會稱它為 Single Age...
otterday
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