文章名詞彙編
AI 名詞一詞一篇:定義、白話比喻、易混淆對照與實際用例,配酒Ann 的圖解。
Agentic System 是具備目標導向、自主規劃、工具使用與記憶能力的 AI 系統,會一路做到任務完成。
2026/6/19 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Prompt 品質公式把輸出品質拆成三個相乘的變數:Context 上下文、Task 任務描述、Prompt 技術。
2026/6/19 提示工程 約 4 分鐘
深偽是用深度學習合成或竄改人臉、聲音與影片的技術,看起來像真的,但內容並非真實發生。
2026/6/17 多模態與應用 約 4 分鐘
吞吐量是 AI 每秒能處理或生成多少個 Token,數字越高代表回覆越流暢、整體效率越好。
2026/6/16 生成與推論 約 3 分鐘
ControlNet 是加在擴散模型旁的條件控制網路,用邊緣、深度或人體姿勢等條件圖鎖住構圖再生成。
2026/6/15 多模態與應用 約 3 分鐘
模型剪枝是移除權重接近零、對輸出幾乎沒貢獻的連結,在幾乎不影響準確率下讓模型更小更快。
2026/6/13 模型與訓練 約 4 分鐘
AI 是讓電腦模擬人類處理資訊的技術,能感知、學習、推理、決策並行動,目標是協助與延伸人的能力。
2026/6/13 模型與訓練 約 4 分鐘
GPU 原本用來渲染遊戲畫面,卻因為擁有數千個小核心、極度適合並行計算,成為訓練 AI 的算力晶片。
2026/6/12 模型與訓練 約 4 分鐘
Agent 是能理解目標、自主規劃、調用工具、執行任務,並根據回饋持續優化,最終完成目標的 AI 系統。
2026/6/9 Agent 與工作流 約 4 分鐘
提示詞注入是用精心設計的輸入操控 AI,讓它忽略原本的系統規則,洩漏機密或做出不該做的事。
2026/6/9 提示工程 約 4 分鐘
說明摘要控制法是定期把對話中的關鍵資訊、共識與進度整理成一份結構化摘要,當作後續對話的基準。
2026/6/4 上下文與記憶 約 4 分鐘
API 串接走官方管道拿結構化資料,網頁意圖解析是抓下畫面再讓 AI 看圖說故事。
2026/6/2 易混淆對照 約 4 分鐘
RLHF 人類回饋強化學習,是用人類的偏好當獎勵信號,把模型調成更有用、更安全、更符合人類價值的技術。
2026/6/2 模型與訓練 約 4 分鐘
結構化輸出是先定義好資料結構,再要求模型嚴格照這個格式回答,讓輸出可以直接被程式接走。
2026/6/1 生成與推論 約 4 分鐘
以圖生圖是給 AI 一張原始圖與提示詞,讓它參考構圖、姿勢或風格,改寫出一張新的圖片。
2026/5/31 多模態與應用 約 3 分鐘
Merge 是把多條分支的結果交叉整合成一份有優先順序的結論,分支只是素材,匯合才產生價值。
2026/5/23 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Tone 語氣是說話或寫作的風格。相同內容用不同語氣,會讓對方產生完全不同的感受與反應。
2026/5/22 提示工程 約 4 分鐘
元提示是先請 AI 幫你寫出一份好的提示詞,再拿那份提示詞去做事,把要什麼跟怎麼講分開處理。
2026/5/18 提示工程 約 4 分鐘
即時推播是事件驅動,來源端主動把資料推給你;定時排程是時間驅動,你自己按時去問有沒有新資料。
2026/5/16 易混淆對照 約 4 分鐘
強化學習是讓 AI 在環境中不斷嘗試、根據結果拿到獎賞或懲罰,慢慢學會最大化長期報酬的訓練方式。
2026/5/14 模型與訓練 約 4 分鐘