歡迎來到現代煉金工房,這裡不煉製黃金,而是煉製智慧。
在現階段的 AI 應用中,許多人面臨一個共同的困境:當 AI 回應不理想時,往往只能無限重複嘗試(Try Again),希望運氣能帶來更好的答案。這種「盲目擲骰子」的方式,不僅耗時耗力,也難以真正掌控輸出品質。
然而,提升 AI 回應的關鍵不在於無止盡的重試,而是像煉金師一樣,懂得調配「試煉的秘方」──也就是善用提示設計、情境功能與結構化指令,讓 AI 的輸出更貼近預期。
不再是單純的運氣遊戲,而是用科學與藝術共同打造的智慧煉金術,讓 AI 成為你值得信賴的助力。
你是不是也遇過這種情況? 週一早上,你興奮地打開最新的 AI 工具,準備讓它幫你寫一份提案報告。第一次的回應...嗯,感覺不太對。第二次...還是怪怪的。第三次...
還記得那些年我們對 AI 說過的話嗎? 「這對我來說相當重要」、「我會給你小費」、「你不盡力回答我的問題我將被辭職」 如果你也曾經對 AI 說過類似的話,恭喜你...
我的模型可以喂進整本哈利波特!! 每次有新的 AI 模型推出,我們總是會看到這樣的宣傳:「上下文窗口達到 XXX 萬個 tokens!可以容納 X 本哈利波特全...
昨天我們提到了 Chroma 團隊發現的「Context Rot」現象——AI 模型的記憶會隨著輸入文本增長而腐化。今天我們深入這個令人震驚的實驗現場,看看研究...
今天接續把這篇研究說完 昨天在實驗(一)有提到,團隊認為原本的大海撈針測試太簡單了。於是有再設計幾個需要思考、推論的方法來測試模型是否能找出正確答案。 升級版的...
想像一下這個場景:你是一位室內設計師,客戶興奮地說:「請幫我設計一個溫馨舒適的客廳!」你滿懷信心地拿出最完美的設計理念、最精緻的家具配置圖,結果一踏進屋子......
你有沒有遇過這種令人抓狂的情況? 你興奮地問 AI:「請幫我分析一下我們公司去年的營收狀況」,結果 AI 信心滿滿地回答:「根據資料顯示,貴公司去年營收成長了...
從單點突破到全域掌控 經過了七天的修練之路,我們從「碰運氣的賭徒」進化到「有方法的煉金師」。我們學會了精準的提示配方、理解了記憶腐化的陷阱、掌握了防幻覺的秘技。...
從理論到實戰的關鍵一步 經過前面八天的學習,我們深入理解了 Context Rot 現象、RAG 技術,以及 Context Engineering 的完整藍圖...
過去 9 天比較專注在單一 agent 上面,但現實中的複雜任務往往需要多種專業能力。今天我們要探討的是一個更宏大的願景:讓不同的 AI Agent 像人類團隊...