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Prompt Engineering（提示工程）和思路鏈（Chain-of-Thought）是提升大型語言模型（LLM）推理能力的關鍵技術。本文深入解析 Prompt Engineering 的原理、發展以及如何透過思路鏈提示（CoT）優化 LLM 的表現。了解 Few-shot Prompting 和 Zero-shot Prompting 的應用，掌握 AI 模型提問的藝術，讓你的 LLM 應用更上一層樓。
了解人工智慧時代的搜尋策略轉變，從傳統 SEO 進化到 AI SEO 與 GEO。本文深入解析如何優化內容，適應 Google 的 AI 演算法，並讓您的內容成為生成式 AI 平台的權威引用來源，提升數位內容的能見度與影響力。
深入剖析大型語言模型 (LLM) 的技術原理、Transformer 架構、自注意力機制，以及訓練範式如預訓練、微調與人類回饋強化學習 (RLHF)。本文探討 LLM 的湧現能力、規模法則，並聚焦於事實性錯誤、計算效率、偏見等核心挑戰。了解 LLM 如何從語言理解邁向通用智慧，掌握這項 AI 劃時代技術的發展趨勢。
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