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技術
Day 03|先定 SLI/SLO,再談監控
18th鐵人賽
2026-09-17
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Day 03|哪些事交給 LLM,哪些事不要
18th鐵人賽
2026-09-17
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技術
Day 02|先畫清楚故障域:一台 AI 主機到底有哪些依賴?
18th鐵人賽
2026-09-16
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技術
Day 02|Reference System:用「企業共享資源協調」取代真實公司系統
18th鐵人賽
2026-09-16
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技術
Day 02|GPU Kubernetes 參考架構:Node、Runtime、Storage 與 Model Serving
18th鐵人賽
2026-09-16
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Day 02|先定義任務:企業知識檢索到底要回答什麼?
18th鐵人賽
2026-09-16
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技術
Day 01|先有評測,才有 RAG 工程:企業知識檢索不只是把文件丟進向量資料庫
18th鐵人賽
2026-09-15
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技術
Day 01|為什麼 AI 工作負載需要 Kubernetes?從單機實驗到可治理的 GPU 平台
18th鐵人賽
2026-09-15
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Day 01|能跑模型,不等於能營運 AI 平台:從 PoC 到多人服務,問題才真正開始
18th鐵人賽
2026-09-15
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技術
Day 01|從 BPM 到 Agentic Workflow:企業流程自動化的下一步,不只是把 LLM 接進來
18th鐵人賽
2026-09-15
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