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。

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。

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。