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。
AI Team Workflow 是把「工作怎麼做」的流程,和「誰來做」的 AI 團隊疊在一起,讓多個 AI 依序交接、產出成果。
2026/5/14 酒Ann 方法論 約 5 分鐘
Prefilling 訊息預填,是先寫好開頭或結構,再讓 AI 接著完成,用起點控制輸出方向與格式。
2026/5/12 提示工程 約 4 分鐘
提示詞就是你給 AI 的工作描述,說清楚要做什麼、用什麼方式、給誰看、有什麼限制。
2026/5/11 提示工程 約 4 分鐘
人類用「字」溝通,AI 用 Token 計算。繁體中文一個字大約要 2 到 3 個 Token,直接影響記憶容量與費用。
2026/5/10 易混淆對照 約 4 分鐘
電腦視覺是讓電腦看懂圖片與影片內容的技術,從像素中擷取資訊、辨識物體、理解場景並做出判斷。
2026/5/8 多模態與應用 約 4 分鐘
專業分工是指讓不同模型與角色各做自己最擅長的事,像公司裡的不同部門,各自發揮最大價值。
2026/5/8 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Top-P 決定 AI 能從哪些字裡挑,Temperature 決定在這些字裡怎麼權衡機率。兩個一起調很容易失控。
2026/5/6 易混淆對照 約 4 分鐘
評測是用預先定義的資料集與評分標準,客觀衡量 AI 產出品質的做法,讓好壞可以被比較。
2026/5/5 模型與訓練 約 3 分鐘
平行工作流是把任務同時交給不同的 AI 或工具處理,最後再整合結果,大幅縮短完成時間。
2026/5/3 Agent 與工作流 約 3 分鐘
T2I 是輸入文字描述,讓 AI 解析主體、場景、細節、風格與光影,再從零生成一張符合描述的圖片。
2026/5/2 多模態與應用 約 4 分鐘
回饋迴圈是「輸出、回饋、改善、新輸出」的循環,透過持續收集意見讓成果一版比一版好。
2026/4/30 Agent 與工作流 約 4 分鐘
串流輸出是模型邊生成邊把文字送回畫面,總時間不變,但等待感會明顯下降。
2026/4/27 生成與推論 約 3 分鐘
組織設計是替 AI 團隊安排部門、角色與職責的那一步,重點不是有多少個 AI 員工,而是分工是否清楚。
2026/4/26 酒Ann 方法論 約 4 分鐘
開放權重是模型檔案可以下載自架,開源則要求授權自由且揭露完整,很多號稱開源的模型其實只是開放權重。
2026/4/25 易混淆對照 約 4 分鐘
向量資料庫專門儲存、索引與檢索向量資料,能依語意相似度而不是關鍵字,快速找到最相關的內容。
2026/4/23 RAG 與知識庫 約 4 分鐘
Workflow 是整體專案的流程圖,Chain 是流程圖裡一條任務的執行步驟,一個工作流可包含多個任務鏈。
2026/4/20 易混淆對照 約 4 分鐘
漂移指 AI 在對話過程中逐漸偏離原本的主題、目標或事實,導致回答不準確或不符合需求的現象。
2026/4/19 上下文與記憶 約 4 分鐘
湧現能力是指某些能力在小模型上幾乎看不到,規模跨過門檻後才明顯出現的非線性現象。
2026/4/16 模型與訓練 約 4 分鐘
迭代是用版本升級的方式持續優化,不追求一次到位,而是透過多次循環讓每一版都比上一版更好。
2026/4/15 酒Ann 方法論 約 4 分鐘
IDE 是把程式編輯、建置、除錯、測試與版本控制整合在同一個介面的軟體,也是 AI 寫程式的主場。
2026/4/14 開發與網路 約 3 分鐘