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。
這篇文章介紹了如何使用 Agentic 方法來自動化萃取 Podcast 中的語料，並進行翻譯。作者展示了如何透過這種方式將 Podcast 的語音資料轉換成文本，再進行翻譯，讓整個流程更有效率。文章還強調了這種技術在多語言內容處理和分析方面的應用潛力，特別適合需要處理大量語音資料的創作者和研究者。
這篇文章介紹了如何將 Claude 的 Artifact 圖像處理功能與 WordPress 的自訂 HTML 區塊結合，快速生成美麗的色彩搭配貼文。作者分享了透過 Claude 自動生成 HTML 代碼並使用模板的方式來提升效率，實現創建具備視覺吸引力的部落格貼文。這種方法讓設計者能輕鬆展示不同配色的視覺效果，而不需手動撰寫每個區塊的 HTML 代碼，極大地簡化了創作流程。
這篇文章討論了三位 AI 領域的巨頭——Ilya Sutskever、Daniel Gross 和 Sam Altman，他們在合作與競爭中的交織關係。Ilya 創立的 SSI 取得了重大的融資突破，並專注於安全 AGI 的研發。Daniel Gross 作為投資界的重要推動力，為 SSI 提供了資金和技術支持，而 Sam Altman 則帶領 OpenAI 走向商業化。三人之間的互動揭示了 AI 領域的變局與未來發展的挑戰與機遇。
這篇文章分享了簡立峰博士在中央研究院的演講，主題是「與 AI 共舞」。他探討了 AI 的快速發展、台灣在 AI 產業中的挑戰與機遇，並強調了資料、算力和硬體的重要性。簡博士也提到台積電的全球影響力，以及台灣應如何在 Edge AI 和應用領域找到突破口，並提醒個人應學會與 AI 互動，提升問問題的能力。
這篇文章探討了 Ubuntu 的記憶體管理，特別關注緩衝區（buff/cache）的作用與管理。文章介紹如何透過 `free -m` 檢視系統的記憶體使用情況，解釋了記憶體分配的各個參數，並強調 Linux 系統會自動管理快取和緩衝區。此外，針對某些情境下是否需要手動釋放 buff/cache，文章也提供了建議和操作步驟。
這篇文章介紹了 PHP-FPM（FastCGI Process Manager）與 mod_php 之間的差異與優勢。PHP-FPM 採用獨立 process管理，提供更好的效能、靈活性與安全性，特別適合高並發環境。相比之下，mod_php 對資源管理較差，記憶體使用更高。文中還詳細介紹了 PHP-FPM 的安裝流程，包含如何設定 Apache 與 PHP-FPM 的整合，並提供了對伺服器性能優化的實用建議。
這篇文章探討了如何最佳化 PHP 的 `max_input_vars` 設定，該參數控制透過 `$_POST`、`$_GET` 和 `$_COOKIE` 傳遞的變數數量。文中強調了根據應用程式需求來調整該值的重要性，並提供了具體步驟來修改 `php.ini` 文件。最後，還提醒用戶需在修改後重啟伺服器，並持續監控效能和安全性。
Large Language Models（LLMs）已成為 AI領域的核心推動力。然而，伴隨著這些進步，LLMs 也帶來了一個令人頭痛的問題：「幻覺」（hallucinations）。這種現象指的是模型在缺乏足夠資訊或理解的情況下，仍然自信地生成錯誤或不準確的內容，誤導使用者。為了應對這一挑戰，Google 推出了 DataGemma，其目標是想要將 LLMs 與龐大且可靠的真實世界數據資料庫『Data Commons』相結合的創新嘗試。
OpenAI 新推出的 o1 系列模型，厲害的地方是可以做很深入的推理。它在科學推理方面表現特別好，像是在程式競賽和數學比賽中都拿到很高的成績。這個模型最特別的是，它會先想一想再回答，而且可以產生很長的內部思考過程。現在有兩種版本：o1-preview 適合需要用到廣泛知識的難題，o1-mini 則比較適合程式和數學任務。不過要注意，用這個模型時要給它足夠的空間來思考喔！
