Thinking Claude | 提示詞工程案例
「Thinking Claude」讓你的 AI 助理更聰明！這個專案包含一套思考協定和瀏覽器擴充功能，能讓 Claude 在回答問題時更有條理，也讓你更容易理解它的思考過程。有了這個工具，你不只能看到 Claude 是怎麼想出答案的，還能得到更深入、更有品質的回答。支援 Chrome 和 Firefox 瀏覽器，設定簡單又好用！
關於 OpenAI API 的 Rate Limit
OpenAI API 使用限制完整指南：從基礎概念到各等級詳解！深入了解 API 請求限制的計算方式，包含每分鐘請求數（RPM）、每天請求數（RPD）、Token 限制等五大面向。文章特別說明使用限制的必要性，從防止濫用、確保公平使用到系統負載管理，一次搞懂重要觀念。另外也詳細介紹從免費版到第五級的收費標準和使用額度，是開發者們必讀的重要參考資料！
人類植摘下的新生命之樹 – AI 如何在未來十年內徹底改變我們的生活
AI 正在悄悄改變我們的生活，卻鮮有人意識到這場變革的深遠影響。想像一下，在不久的將來，AI 可能會幫助我們戰勝癌症、延長壽命、消除貧困，甚至重新定義工作的概念。這聽起來像科幻小說嗎？事實上，這可能就是我們十年後的日常。AI 究竟會如何影響醫療、經濟、政治和我們的日常生活？我們又該如何為這個新時代做好準備？本文將帶你一窺 AI 時代的種種可能，探討我們應對的方法。
從快手到慢工：軟體吃了世界，而 AI正在消化這個世界
AI 不再只會快速回應，現在學會了「深思熟慮」。這個看似小小的進步，正在徹底改變數位世界。從法律顧問到醫療診斷，從程式開發到客服，AI 正悄悄接管人類工作。想像有個AI能寫程式、做網路安全測試，甚至管理你的客戶關係。這不僅是效率提升，更是一場數兆美元的市場革命。在 AI 時代,軟體不再只是工具,而是化身為會思考的勞動力。準備好了嗎？AI 正在重新定義我們對工作、服務和創新的理解。
觀點：人類與人工智慧的共舞的智能時代
這篇文章探討了「智能時代」的到來，特別是 AI 將如何改變我們的日常生活。它強調了深度學習的成功，帶動 AI 的迅速發展，並預測未來 AI 將深入影響教育、醫療等多個領域。儘管 AI 會帶來新的挑戰，如就業市場的變動，但科技進步也會創造新的機會。文章呼籲我們明智地使用 AI，創造一個更加繁榮且公平的未來。
李飛飛的新征程：AI 教母能否開創智慧的新維度？
這篇文章深入探討李飛飛作為 WorldLabs 的創辦人，如何引領 AI 技術走向空間智慧的新階段。李飛飛的願景是透過「大世界模型（LWM）」賦予 AI 像人類一樣的空間感知和互動能力。這項技術將可應用於智慧城市、醫療、智能家居等多元場景，並有望為產業帶來顛覆性的變革。她的創新理念與 WorldLabs 的平台結合，吸引了來自 A16Z 和 Nvidia 的巨額投資，展現出無限的市場潛力。
再論 Python Virtual Environment – 以 pyenv 為例
這篇文章介紹如何使用 pyenv 建立 Python 虛擬環境，並詳述其安裝與管理步驟。透過 pyenv，開發者可以在同一系統上輕鬆切換不同版本的 Python，這對於多專案開發及環境隔離非常實用。文章同時探討在 Ubuntu 和 Mac 上的操作，並教學如何安裝 Jupyter Notebook 及其他相關工具，提升開發者在數據分析與科學計算中的工作效率。
Agentic ETL 實驗 | The Mark Zuckerberg Interview | Fall 2024 – Special
這篇文章介紹了知名 Podcast Acquired 對 Mark Zuckerberg 的專訪。訪談中，Mark 深入探討了未來技術趨勢，特別是 AI、元宇宙以及社交媒體的發展方向。他分享了 Meta 在應對競爭與創新方面的策略，並強調公司在數據隱私和安全上的承諾。這次專訪透過 Agentic ETL 技術進行資料萃取，展示了如何有效管理大量語音資料。
挑戰者來了！瞄準輝達的王座
這篇文章探討了新興競爭者挑戰輝達（Nvidia）在人工智慧晶片市場的主導地位。除了傳統對手如 AMD 和 Intel，還有新創公司如 Cerebras、SambaNova 和 Groq，正通過創新技術提升生成式 AI 的效率。儘管輝達仍擁有壓倒性的市場份額，但未來數年內，這些挑戰者可能逐漸蠶食其市場，特別是隨著雲端服務商轉向自家硬體解決方案。
妹子進化論：用 LLM生成範例 Q&A的 Synthetic Data並用 Google Apps Script快速匯入 Google Spreadsheet
這篇文章介紹如何結合大型語言模型（LLM）生成範例 Q&A 的合成資料，並使用 Google App Script 將資料自動化匯入 Google 試算表。透過這樣的自動化流程，使用者能快速建立高效且視覺化的 Q&A 範本，尤其對於需要大量數據管理的情境十分實用。文章詳細說明了使用 LLM 生成範例資料及 Google App Script 自動處理資料的具體步驟，並展示了實際應用的效果。