當有了層層的 Activation 所疊加起來的模型敘述,數學提供了推測什麼樣結果是最佳的工具,我們將建立起來的模型與 Training Data 的正確解之間...
我們在過去幾天裡,用 Cursor 實作了完整的專案流程,從 UI 元件化、跨平台串接到 Firebase 整合,一切都流暢快速。
但相信你一定也遇過這種情況:...
今天整理整個實作結果與心得:
關鍵收穫:1.AI 能有效分析郵件語氣與結構。2.Prompt 設計是影響結果的關鍵。3.人機協作 > 單一 AI 模型...
在視覺語言模型(Vision-Language Model, VLM)的微調(fine-tuning)過程中,「Transformer 強化學習」(Transf...
前言
前幾天的文章已經說明了Grafana和Prometheus的基本運用,今天我們試著新增一個 Streamlit 介面來調用 Ollama,並將相關 met...
今天又花了一些時間進行重構,終於達到可以再往下進行的階段。其中最主要的部份是確立Hosting的引用,並將原先重複的專案再進行整合。由於是不同agent所產生的...