Sean Liu | CEO

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關於 OpenAI Response API

根據實際測試,OpenAI Response API 的回應速度主要受模型和推理等級影響。GPT-4.1 平均回應時間約 918ms,而 GPT-5 需設定 reasoning=minimal 才能達到相似速度(935ms)。推理等級越高,延遲越明顯:reasoning=low 約 2.5 秒,reasoning=medium 超過 4 秒,reasoning=high 約 2.6 秒。對於需要即時回應的客服場景,建議使用 GPT-4.1 或將 GPT-5 的推理等級設為 minimal 以獲得最佳效能表現。

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開源大型語言模型對製造業 LLMOps SaaS 服務的影響分析報告

開源大型語言模型正在顛覆製造業的AI應用生態。過去企業只能花大錢使用封閉式AI服務,現在可以自己部署像OpenAI gpt-oss-20b這樣的開源模型,不但省錢還能完全掌控資料安全。這股趨勢讓製造業者可以用自家的工程手冊、維修記錄來微調模型,打造專屬的智慧助理。雖然需要投入硬體和人力,但長期來看成本效益遠勝傳統按次計費的雲端服務。更重要的是,企業不再被單一廠商綁定,可以根據需求靈活選擇技術方案。製造業正站在智慧化轉型的新起點上。

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『戴伊爾斯(Deus)』的 Python 元件開發所使用的 CLAUDE.md 與 PRD.md

Vibe Coding 最惱人就是 non-deterministic,輸入同樣的需求,每次都給你不同的「驚喜」,但透過精心設計的 CLAUDE.md 和 PRD.md,我們其實可以極小化 Claude Code 的隨機性。CLAUDE.md 提供詳盡的開發規範和約束條件,PRD.md 則建立結構化的需求描述,兩者聯手形成「層層緊箍咒」,讓 AI 輸出變得可預測、可控制。不再是碰運氣的抽卡遊戲。

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『戴伊爾斯(Deus)』的原生 JavaScript 前端函式庫開發用的 CLAUDE.md

探索原生 JavaScript 開發的全新境界!這套革命性的開發規範讓你告別複雜的建置工具,實現「寫完即可用」的極致開發體驗。使用 Shadow DOM 完全隔離、純原生 JavaScript 語法,支援現代瀏覽器,不需要 Node.js、webpack 或任何編譯工具。從類別封裝到 API 設計,從效能最佳化到錯誤處理,完整涵蓋前端函式庫開發的所有面向。讓你的程式開發回歸簡單本質,專注於功能實現而非工具配置。

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將語料作向量化時,高維度?還是低維度?最適`Embedding`維度是多少?

做RAG的時候總會遇到一個頭痛問題:向量維度要設多少?現在主流都衝到4,096維了,像阿里雲Qwen3、Salesforce SFR都是這個規格,感覺不跟上就落伍。但說實話,維度不是越高越好啦!太低會壓縮語義、太高又會成本爆炸還可能過擬合。根據JL定理和實務經驗,甜蜜點大概在2K-4K之間,但還是要看你的資料量和硬體預算。這篇文章就是要告訴你怎麼在資訊保真、運算成本和過擬合風險之間找到最划算的平衡點,而不是盲目追高維度。

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開源 NSFW 大型語言模型全景:技術與社群驅動之分析

This report offers an in-depth analysis of mainstream open-source uncensored (NSFW) large language models (LLMs) whose weights are publicly available for download and modification. We explore the technical definitions of “NSFW” and “uncensored” in the context of text generation, highlighting the motivations behind community-driven development. The report outlines the current ecosystem, from foundational models by

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很解氣的 YC 2025 summer RFP

YC’s Summer 2025 RFP is here, showing us that AI is no longer just for tech giants—it’s disrupting every industry. Don’t just build tools for others. Instead, use AI to create new, full-stack companies that compete head-on with traditional players. The era of “AI agents” is now, and the biggest opportunities are waiting for those

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DataRecce:LLMOps 成功的隱藏基石

DataRecce 正在重新定義資料工程的遊戲規則。想像一下,以前你的 data pipeline出問題時,就像房子失火一樣,只能等冒煙了才知道;現在 DataRecce 讓你在 Pull Request 階段就能預先檢查資料變更,就像給資料管道裝了煙霧偵測器。這家 2023 年成立的公司,由 CL Kao 創辦,已獲得 400 萬美元資金,採用開源加 SaaS 的策略快速擴張。他們的 Recce 工具專門解決 dbt 使用者的痛點,聲稱能縮短 90% 的審查時間。在 AI 時代,乾淨的資料就是企業的護城河,DataRecce 提供的「事前預防」方案正好補強了現有工具「事後通知」的缺陷。對資料團隊來說,這不只是工具升級,更是從「救火隊員」轉型為「建築師」的關鍵轉捩點。

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人工智慧改變工作型態:UBI 是重構收入分配與社會安全網的一條道路嗎?

歷史與民意何時轉折是很無法預測的,或許現階段我們該聚焦的問題不只是是否需要 UBI,更是如何在理想與現實間找到平衡。答案需要透過持續的實證研究、開放的公共辯論、審慎的政策實驗來逐步探索。無論最終形式如何,這場關於基本收入的討論,已經在推動我們重新思考 21世紀社會契約的本質。

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