我們在設計對話 AI 或 Agent 框架時,這三個角色:System、User、Assistant,是決定模型行為一致性與可控性的重要核心,我們的角色設計愈細...
在使用 AI 的過程中,你是否也遇過類似狀況:同一個問題重複問幾次,AI 給出的答案卻可能不一致。有時只是用字遣詞不同,有時卻差別很大,甚至互相矛盾。
這種不確...
今天看到一個 Claude Code 的新功能 —— Output Styles
簡單說,它改變了 Claude 的「行為語」跟「交互模式」,讓我們能更細緻地控...
到目前為止,我們已經能讓 AI 幫我們產生 投資報告、技術分析、甚至多股追蹤,功能越來越完整。但有時候,我們可能沒空看報告(例如在通勤、運動、做家事時),這時候...
到目前為止,我們的 AI 已經能寫報告、畫圖,甚至用語音播報。但你可能會發現: 這些功能都還是被動的,必須要「我們去問 AI」,它才會給答案。
那如果反過來呢?...
昨天我們已經熟悉了深度學習的框架(TensorFlow 與 PyTorch),今天要正式踏入 「實戰」! (激動的吶喊)
我們會用最經典的 MNIST 手寫數字...