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AI 知識科普

用可驗證來源拆解 AI 技術名詞、模型能力、限制、比較與實作脈絡，建立可長期查閱的基礎知識。

Token 是什麼？為什麼 AI 收費都用 Token 算：從文字切分到成本估算一次看懂
AI 知識科普09 / 07

Token 是什麼？為什麼 AI 收費都用 Token 算：從文字切分到成本估算一次看懂

Token 不是字數，也不是訊息次數，而是模型真正讀取與產生內容時使用的計量單位。搞懂 input、output、cache 與 tokenizer，就能看懂 AI API 為什麼這樣計價。
AI 生成內容的著作權爭議在吵什麼？先拆成 3 個問題看
AI 知識科普09 / 06

AI 生成內容的著作權爭議在吵什麼？先拆成 3 個問題看

AI 著作權爭議常被混在一起討論。真正需要分開看的，是生成物能否受保護、訓練資料使用是否合法，以及生成結果是否可能侵害既有作品。
AI 的學習與實踐：訓練與推論的本質區別
AI 知識科普09 / 05

AI 的學習與實踐：訓練與推論的本質區別

AI 的生命週期分為「訓練」與「推論」兩大階段。簡單來說，訓練是 AI 的「求學期」，累積知識並調整模型結構；推論則是「實戰期」，將訓練好的模型應用於新數據以解決問題。了解兩者差異是掌握 AI 技術運作的核心。
文字、影像與聲音訊號匯入共同 AI 語義空間的抽象多模態示意圖
AI 知識科普09 / 03

超越文字的感官革命：深度拆解多模態 AI 如何「理解」世界

多模態 AI 不只是把文字、圖片與聲音工具接在一起，而是把不同形式的資訊對齊到可共同運算的表徵空間。從編碼、對齊、融合到實際限制，這篇用一張完整地圖理解它為什麼重要。
一道紫色光線穿過多層文件卡片，挑出幾份發光資料後返回中心，象徵 RAG 先檢索再回答。
AI 知識科普09 / 02

什麼是 RAG？為什麼它比「把資料餵給模型訓練」更常被選用

模型不知道你公司內部的事，這很正常——它的訓練資料裡本來就沒有。RAG 的解法不是讓它「學會」，而是在它回答之前先去查一次。
一束紫色光線分岔成多條可能路徑，其中一條最亮，象徵語言模型持續預測下一個 token。
AI 知識科普08 / 31

AI 的「幻覺」不是故障，而是它本來就在做的事

模型沒有一個可靠的「我知道／我不知道」開關。理解生成機制與資料來源之後，你才知道哪些答案必須查證。
一條青紫色光帶逐步分解成許多發光方塊，象徵文字被 tokenizer 切成 token。
AI 知識科普08 / 30

Token 是什麼，為什麼 AI 收費要用這個單位算

Token 不是固定等於一個字或一個單字。搞懂文字怎麼被 tokenizer 切開，才能理解上下文限制與 API 帳單。