這是一系列純觀念、不寫一行程式的生成式 AI 導讀。30 天由淺入深,從「模型在想什麼」到 Token、Attention、Scaling、Prompt、RAG、Agent、評估與監測、幻覺風險、成本與隱私治理,再到金融/教育等應用情境。我用白話與案例拆解名詞背後的決策邏輯:什麼題目該用 AI、怎麼選模型與上下文、何時該設人審防呆。看完你不只會背名詞,更能把熱潮轉成可落地的判斷力。
為什麼需要談這題?大家都在用,但「怎麼看待它」差很大。有人把它當魔法,有人嫌它愛胡扯。若沒有共同觀念框架,討論成本很高、落地更難。 什麼是生成式 AI?(白話版...
為什麼需要釐清?只要把「生成」理解錯,調整參數與期待就會離題千里。 白話定義 核心:條件機率。看前文分佈,選下一個 token 風格旋鈕: Temperatur...
為什麼需要在意?餵什麼,長什麼。語料品質與切詞方式會直接影響輸出。 白話定義 語料:網頁、論壇、書籍、文件……品質參差,偏誤必然存在 Token:不是字,是「片...