鐵人檔案
為什麼要再比一次？昨天我聊過 FAISS、Milvus、Pinecone 的比較。 今天再加上 Weaviate，因為它在近兩年聲勢很高，特別是在 混合檢索（H...
為什麼要在邊緣端跑模型？過去我們談 AI，直覺就是「雲端 API」。 但隨著隱私、延遲、網路可靠性與成本的壓力，邊緣端（Edge AI）開始變成新焦點。 一句話...
表面便宜，實際昂貴很多主管一開始聽到「生成式 AI」會以為： API 有免費額度 開源模型可以自己架 Prompt 馬上就能用 但真正進入專案後才發現： 最...
Day 14｜為什麼「提示詞保密」成了 AI 團隊的競爭策略？ 一、Prompt 從「技巧」變成「資產」 在生成式 AI 的應用裡，Prompt 不再只是「一段...
Day 15｜AI 與著作權：誰擁有生成內容？ 一、問題為什麼棘手？ 當我們使用生成式 AI 產出文字、圖片、程式碼時，第一個問題是： 👉 這些內容，著作權屬於...
Day 16｜深偽（Deepfake）帶來的信任危機 一、從娛樂到威脅 Deepfake 最初多用在「好玩」的場景： 把明星臉換到電影角色上 把自己套進偶像...
Day 17｜偏見如何被放大？生成式 AI 的數據風險 一、AI 不是中立的 很多人以為 AI 是「客觀的」。 但事實上，生成式 AI 學到的就是人類留下的資料...
Day 18｜教育場域的倫理：學生用 AI 寫作的邊界 一、AI 寫作進入教室 生成式 AI 的普及，讓學生可以在幾秒內產生一篇作文、報告或心得。 對老師來說，...
Day 19｜AI 與勞動市場：哪些工作最先被影響？ 一、AI 的衝擊不是平均分布的 生成式 AI 的崛起，不是「所有工作」同時被影響，而是 某些任務特別脆弱：...
