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LLM

如果你最近一直在追 LLM 的動態，大概已經感受到這個領域變化有多快——上個月的「最強模型」，這個月可能就被新的打趴了。這個分類收的文章，就是想幫你把這些雜訊過濾一下，只留下對工程師和開發者真正有用的東西。 我們聊的 LLM 話題不只是「又出新模型了」這種新聞稿等級的資訊。更多是像：你在實際跑 agentic system 的時候，token 跑完了怎麼辦？選 Claude 還是 GPT，定價策略背後的邏輯是什麼？LLM 越來越強，但為什麼 AI Agent 還是取代不了工程師？這些才是你在工作上真的會撞到的問題。 另外也有一些比較偏「自己動手做」的方向——比如現在訓練一個小型 decision model 的門檻已經低到可以在家裡跑了，這代表什麼？對獨立開發者來說有沒有實際的應用場景？ 不管你是想跟上 LLM 發展節奏、還是要做技術選型、或是對自己訓練小模型有興趣，這裡的文章都盡量用有觀點的方式寫，不是單純整理資訊，而是試著告訴你「這件事對你來說意味著什麼」。