由 ai-lecturer 自動蒐集・鑑別・產課｜共 9 堂｜更新於 2026-07-17 21:12
這篇文章拆解了一個真實案例：一個較小、較舊的專用模型，靠「兩階段訓練」穩定打敗更新、更泛用的大模型。看完你會有一套判斷標準——什麼時候該追新模型、什麼時候該自己動手做專精化訓練。
未讀 🛠️ 瀏覽器實作這堂課會告訴她一個違反直覺的真相：不需要找到一個更厲害的全知專家，只要讓好幾個「各自有偏見、只看局部」的角色互相對質，抓漏率反而大幅提升——而且這套方法她自己一個人也能用
未讀 🎓 主題課從 Sonnet 5 到 Kimi K3，從省下的 27% 成本到看不見的 token 帳單——這堂課帶你看懂這波 AI 代理競賽的真實戰況，以及它跟你的工作有什麼關係。
未讀 🤔 思辨型這課會讓阿凱看懂，為什麼一個「開源、記得住百萬字、還能看懂截圖」的模型，正好打中他每天在忍的三個痛點，以及背後工程師做了哪些取捨才做到
未讀 🛠️ 瀏覽器實作這堂課拆解一個真實駭客實驗的完整鏈路,告訴你「唯讀」工具怎麼變成外洩後門,以及你可以馬上做的 3 個防護檢查
未讀 🛠️ 瀏覽器實作這堂課會告訴他，975B 只是帳面數字，真正動用的運算量小得多；看懂「混合專家」架構之後，他才能正確判斷這類模型是否真的適合公司的預算
未讀 🛠️ 瀏覽器實作這一課會告訴你第三條路：不重寫、不用手推數學，直接讓編譯器在幾十年前的老程式上生出正確的梯度，讓老程式碼變成 AI 系統可以呼叫的一塊積木。
未讀 🤔 思辨型這課用一篇實測文章，教你像資深工程師一樣算這筆帳——不是看規格表就下單，而是把「便宜」拆解成真正的技術可行性與情境成本
未讀 🛠️ 瀏覽器實作這堂課會告訴他:已經有人做出一個『會寫訓練設定的AI』,而且是用同一套強化學習,去訓練這個AI寫設定的能力。看完你會懂,這個雙層架構為什麼值得抄作業,以及它到底解決了什麼真實的工程痛點