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。
零樣本提示是不提供任何範例,直接下指令,讓模型靠既有知識完成任務。
2026/8/28 提示工程 約 4 分鐘
Workflow Evolution 是從單一指令走到完整 AI 系統的七個階段,每往上一階,能力與價值都跟著放大。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Workflow Design 工作流設計的核心,是把每一段任務分配給最適合的 AI 模型,而不是把流程圖畫得漂亮。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Underfitting 欠擬合是模型太簡單、學不到資料裡的真實模式,導致訓練資料和新資料上表現都很差的現象。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
Transformer 是以注意力機制為核心的深度學習架構,讓 AI 同時讀完整段話並判斷字與字之間的關聯,是現代大型語言模型的基石。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
AI 不是一個字一個字讀,而是把文字切成一串 Token 再處理,計價與長度上限也都以它為準。
2026/8/28 生成與推論 約 4 分鐘
TTS 文字轉語音把文字轉換成自然流暢、帶有情感的人聲語音,應用在有聲書、語音助理、教育學習與無障礙服務。
2026/8/28 多模態與應用 約 4 分鐘
把提示詞裡重要的元素固定下來,留空的地方換內容就能重複使用,讓輸出品質穩定。
2026/8/28 提示工程 約 4 分鐘
系統提示詞是 AI 的靈魂與憲法,全程有效、優先級最高;用戶提示詞是當下的任務指令,每次都會改變。
2026/8/28 易混淆對照 約 4 分鐘
Summarization 摘要是把長內容濃縮成核心重點,分成抽取式與生成式兩種,各有適合的情境與失真風險。
2026/8/28 生成與推論 約 4 分鐘
Sub-agent 子代理人是把大任務拆給多個獨立的代理人並行處理,再由主代理人整合與驗證結果。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
STT 是 Speech-to-Text 語音轉文字,把語音、錄音檔或會議音訊轉成可編輯的逐字稿,支援多語言與時間戳記。
2026/8/28 多模態與應用 約 4 分鐘
聊天視窗是對話的外殼,上下文記憶是 AI 此刻真正裝得下的內容量,兩者完全不同。
2026/8/28 易混淆對照 約 4 分鐘
Session 是你與 AI 在一段連續對話中的當前階段,善用轉場與分支策略,能讓脈絡不斷又不被污染。
2026/8/28 上下文與記憶 約 4 分鐘
路由依照網址路徑、參數或條件,決定一個請求要交給哪一段程式或哪一條流程處理。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Reset Session 是在對話脈絡已經混亂時開一個新聊天室重來,比在原本的對話裡硬拉回正軌更快也更準。
2026/8/28 上下文與記憶 約 4 分鐘
在訓練時對模型加上限制或懲罰,逼它學到更簡單、更通用的規律,避免過擬合。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
紅隊測試是刻意扮演攻擊者,用各種手段誘導 AI 說出或做出不該做的事,在上線前先把破口找出來。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
ReAct 是讓模型交替進行推理與行動的框架,每做一次動作就看一次結果再決定下一步,是 Agent 的基本運作骨架。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Re-ranking 重排序是把初步檢索到的候選結果,用更聰明的模型再打分一次,把最相關的內容排到最前面。
2026/8/28 RAG 與知識庫 約 4 分鐘