AI 工程能力
從 0 到 1 開發 AI 應用與 ML 工程能力
你可以在這裡學到什麼？
AI 工具與 Workflow
掌握主流 AI 工具與 Agent 工作流程
數據分析與建模
用數據解決問題，建立數據意識
成長系統打造
建立可複製的自我成長與產品系統
成長日誌（公開連載中）
查看更多Day 833
日常學習第833天：LLM 推理成本三年跌 300 倍，為什麼你的雲端帳單沒跟著跌？
LLM 推理成本三年跌了 300 倍，但許多團隊的雲端帳單卻逐月上升。本文從 Stanford AI Index 2026 的數字出發，拆解技術成本曲線與實際商業成本脫鉤的原因，幫助你判斷目前的 AI 支出是投資還是學費。
Day 832
日常學習第832天：認識 WebMCP，讓網站像 API 一樣直接交給 AI Agent
WebMCP 是 Chrome 團隊提出的新概念，讓網站主動向 AI Agent 暴露功能清單。本文整理其核心精神、與傳統網頁自動化的差異，以及對未來網站設計與自動化流程可能帶來的影響。
Day 831
日常學習第831天：AI 的下一個戰場不是更聰明，而是記得更長
Together AI 把長文本訓練推到 500 萬 tokens，這不只是把 context window 拉長那麼簡單。本文從學習筆記角度整理這個突破的真正意義、訓練端的工程難題，以及對 codebase 與 agent 任務的實質影響。