Chrome AI API:瀏覽器中的本地 AI 功能
本文介紹 Chrome 瀏覽器內建的本地 AI API,包括已在 Chrome 138 正式推出的 Translator、LanguageDetector 和 Summarizer API。文章將解釋這些 API 如何在用戶端運行模型,確保數據私隱,並提供實際的 JavaScript 代碼範例,讓你輕鬆上手,為你的 Web 應用增添強大的 AI 功能。
本文介紹 Chrome 瀏覽器內建的本地 AI API,包括已在 Chrome 138 正式推出的 Translator、LanguageDetector 和 Summarizer API。文章將解釋這些 API 如何在用戶端運行模型,確保數據私隱,並提供實際的 JavaScript 代碼範例,讓你輕鬆上手,為你的 Web 應用增添強大的 AI 功能。
為何不應讓大型語言模型(LLM)產生隨機數?本文透過簡單的猜數字實驗,揭示 LLM 隨機性局限性。開發者在需要隨機性的應用中,應選擇專門的工具而不是依賴 LLM。
本文比較2025年主流 LLM 分析,涵蓋Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 3.7與Claude 4、DeepSeek R1、阿里巴巴Qwen 3及OpenAI的GPT-4o與o3。內容聚焦於各模型在程式設計、UI生成、除錯、數理邏輯及專案規劃等方面的總體能力,旨在為開發者和研究人員提供一個清晰、易於理解的選擇框架。
介紹提示詞工程(Prompt Engineering)的概念。從解釋什麼是提示詞(Prompt)開始,到深入探討零樣本、少樣本、角色扮演、思維鏈(CoT)、自我修正、讓模型反問等可以直接使用的關鍵技巧,並提供清晰範例,助你有效駕馭大型語言模型(LLM),獲得更精準、更高質量的輸出。
本文介紹三款熱門 AI 編程工具:GitHub Copilot、Cursor 和 Augment,詳細比較它們的功能和適用場景,並概括其費用級別。透過優缺點分析,以及筆者在 2025 年的最新使用體驗,幫助你選擇最適合的工具,提升程式設計效率。無論是代碼自動完成、偵錯還是團隊協作,這些工具都能讓你的開發過程更輕鬆高效。
本文詳細介紹如何使用 Ollama 在本地運行大型語言模型,涵蓋基本指令與 Python API 範例,並說明模型量化概念,讓您輕鬆駕馭本地化 AI 應用。