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。

本文為 Python 初學者提供一個清晰的學習路線圖，深入探討 Python 在三個主要領域的應用：編寫自動化腳本以簡化日常任務、使用 Flask、Django 和 FastAPI 等框架開發功能強大的網站後端，以及利用 NumPy、PyTorch 等函式庫進入人工智能和機器學習的世界。無論你的興趣在哪，本文都能助你找到學習 Python 的方向。

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。

AI 代碼工具普及，本文探討 Python 學習的必要與價值，分析 AI 優缺點，提供學習建議。

這篇文章是我們的 Deep Learning 系列的第一篇，旨在為大家介紹如何使用 PyTorch 這個強大的框架來建立你自己的深度學習模型。我們將從最基礎的張量（Tensor）概念講起，逐步深入到如何構建一個簡單的多層感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）模型，並了解其背後的運作原理和訓練基礎。

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。