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共 54 個主題
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基礎原理
Foundations
- 機器學習基礎36 筆Machine Learning Basics監督式學習、迴歸、分類、損失函數等機器學習的基本觀念。
- 深度學習78 筆Deep Learning神經網路、反向傳播、CNN、RNN 等深度學習的原理與實作。
- Transformer 原理29 筆Transformers注意力機制與 Transformer 架構，現代語言模型的基礎。
- 大型語言模型入門174 筆LLM Fundamentals語言模型怎麼運作、怎麼被訓練出來，以及生成式 AI 的整體觀念。
- 強化學習28 筆Reinforcement Learning以獎勵訊號訓練決策模型，包含用在語言模型後訓練的 RL。
- 可解釋性11 筆Interpretability拆開模型內部，理解它為什麼這樣回答。
- 論文導讀5 筆Paper Walkthroughs逐篇解讀重要的 AI 論文。
模型訓練與調校
Training & Tuning
- 微調4 筆Fine-tuning用自己的資料調整既有模型，包含 LoRA、QLoRA 等省資源的做法。
- 從零打造語言模型18 筆Building LLMs from Scratch自己寫 tokenizer、模型與訓練迴圈，從零做出一個小型 GPT。
- 量化與蒸餾10 筆Quantization & Distillation把模型變小、變快：量化、蒸餾、剪枝。
- 訓練資料與合成資料4 筆Datasets & Synthetic Data資料蒐集、標註、清理，以及用模型產生訓練資料。
- 開源模型97 筆Open ModelsLlama、Qwen、DeepSeek、Gemma、Mistral 等可自行下載的模型與其生態。
LLM 應用開發
LLM Applications
- 檢索增強生成13 筆Retrieval-Augmented Generation讓模型回答前先查你的資料，減少幻覺、補上最新與私有的知識。
- 向量搜尋與 Embedding10 筆Embeddings & Vector Search把文字變成向量、用語意找資料，以及重排序。
- 提示工程52 筆Prompt Engineering怎麼把需求講清楚，讓模型穩定產出想要的結果。
- 上下文工程38 筆Context Engineering決定每一步該給模型看什麼：上下文的取捨、壓縮與記憶。
- 工具呼叫與結構化輸出12 筆Tool Calling & Structured Output讓模型呼叫函式、輸出可被程式解析的格式。
- 評測54 筆Evals怎麼知道你的 AI 系統做得好不好：測試集、指標、LLM 當評審。
- 可觀測性與 LLMOps9 筆Observability & LLMOps上線之後怎麼追蹤、除錯與監控 LLM 應用。
- 開發框架7 筆LLM FrameworksLangChain、LangGraph、LlamaIndex、DSPy、AI SDK 等開發框架的用法。
- AI 產品設計27 筆AI Product Design從產品角度做 AI 功能：需求、體驗、上線後的迭代。
AI Agent
AI Agents
- AI Agent 基礎358 筆Agent Fundamentals什麼是 agent、它怎麼規劃與使用工具、怎麼從零做一個。
- 多代理系統12 筆Multi-Agent Systems多個 agent 分工合作、平行執行與編排。
- MCP 模型上下文協定39 筆Model Context Protocol讓模型接上外部工具與資料的開放協定，以及怎麼寫 MCP server。
- Agent Skills 與 Harness42 筆Agent Skills & Harnessagent 外圍的那一層：技能、規則檔、迴圈設計與護欄。
- 瀏覽器與電腦操作5 筆Computer & Browser Use讓 agent 操作瀏覽器與桌面。
- 工作流自動化56 筆Workflow Automation用 n8n、Zapier、Make 等工具把 AI 串進日常流程。
AI 寫程式
AI Coding
- Coding Agent317 筆Coding Agents讓 agent 在真實的程式庫裡讀、改、測程式的方法與心得。
- Claude Code140 筆Claude CodeClaude Code 的用法、設定與進階工作流。
- Vibe Coding29 筆Vibe Coding用說的做出軟體：不太看程式碼、靠對話完成作品。
- AI 編輯器與開發工具44 筆AI IDEs & Dev ToolsCursor、Copilot、Windsurf、Zed 等工具的功能與比較。
- 規格驅動開發與測試26 筆Spec-Driven Development & Testing先寫規格與測試再讓 agent 動手：SDD、TDD、程式碼審查。
- AI 輔助軟體工程155 筆AI-Assisted Engineering團隊導入 AI 之後，開發流程、分工與生產力實際發生的變化。
多模態與生成
Multimodal & Generative Media
部署與基礎設施
Infrastructure
產業與趨勢
Industry & Trends
- 模型發布與實測59 筆Model Releases & Reviews新模型出了什麼、實際表現如何、跟其他模型怎麼比。
- AI 安全與治理59 筆AI Safety & Governance對齊、風險、法規與政策。
- AGI 與長期趨勢78 筆AGI & the Long View通用人工智慧的進度、時間表與可能的影響。
- 研究前沿27 筆Research Frontier新架構、推理模型、世界模型等還在發展中的研究方向。
- AI 商業與創業63 筆AI Business & StartupsAI 公司的商業模式、創業經驗與投資觀點。
- 職涯與學習路線36 筆Careers & Learning Paths怎麼學 AI、工程師的角色怎麼變、怎麼規劃下一步。
- AI 工作術105 筆AI for Productivity把 ChatGPT、NotebookLM 等工具用在日常工作與學習上。
- AI 與科學研究3 筆AI for Science用 AI 做科學：蛋白質結構、藥物開發、材料、氣象預測、數學證明與醫療應用。
- AI 與社會28 筆AI & SocietyAI 對教育、就業、創作與著作權的影響。
- 資料科學5 筆Data Science資料分析、資料工程與推薦系統。
- AI 新聞與週報12 筆AI News Roundups定期整理的 AI 動態。