2026年5月31日 星期日

教學輔導系統，是否具備上下文處理 三維度XAI之科學底氣 ? 經由地端自訂工具 ,做驗證參考資訊

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情境: 承上篇三維度 XAI 理論 (發揮LLM大型語言模型)處理上下文處理符合科學對位之作法，藉由自行地端OLLAMA模型( deep-rca-expert 技能 --> RUN_RCA_OLLAMA.PY )協助驗證? 以筆者 教學輔導系統 ( 虛擬變形金剛 🤖)為例...

如何讓教學輔導系統，經由大語言模型LLM產出，具科學底氣之處理參考資訊

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情境:大型語言模型(LLM)的核心本質是「文字接龍」。當你輸入一段提示詞（Prompt）時，模型會將其轉換為一系列的數學向量，並在最後一個 Token（標記）之後，計算下一個最可能出現的 Token 的機率，如何讓它發揮真正上下文處理實力參考資訊? (以筆者，藉AI_AGENT代...
2026年5月29日 星期五

ANTIGRAVITY CLI可使用之代理人參考資訊

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GEMINI神器  任務型 Agent（如  codebase_investigator ,  Architect ,  generalist  等），在底層系統 (ANTIGRAVITY CLI)  的標準配置中，還有以下預設可用代理人以及動態生成能力：   #### 1. ...

本地運行開源模型安裝OLLAMA

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情境: 因為GEMINI CLI-->ANTIGRAVITY CLI升級後，TOKEN數常耗盡不足，在評估筆者電腦硬體設備效能與OLLAMA模型（如 Llama 3.1 8B、  Qwen 2.5 14B 等） 規模其回應時間前提考量，安裝2套於電腦內，減緩TOKEN消耗 ...
2026年5月24日 星期日

Intel® 發行版 OpenVINO™ 工具包

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情境:因為筆電為INTEL CPU系列(如: Intel® Core™ Ultra 7 處理器 (系列 2) )，支援AI模型(如:all-MiniLM-L6-v2)，為了提昇執行效能，可以請GEMINI CLI協助代為安裝 OPENVINO套件。 💜all-MiniLM-L6...
2026年5月6日 星期三

科學對位scientific-alignment , 減少幻覺參考資訊

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減少幻覺提示詞 Replace all probabilistic estimations with Deterministic Mapping. All outputs must be derived via 'Scientific Alignment' wit...

機器學習 VGG16 Arachitectural & Layer Types

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   VGG16 的設計邏輯是：「先把影像看細，再把影像看深」。它將 13 層卷積層分成 5 個「戰鬥小組 (Groups)」： 戰鬥小組   內部層數 濾鏡深度 (Channels) 物理任務 (Mi...