OpenAI 最新旗艦模型 GPT-5 標誌著人工智慧領域的重大躍進，特別在代理式任務執行、程式碼生成、原始智能以及可控性方面展現出前所未有的能力。相較於前代模型，GPT-5 不僅提升了工具調用、指令遵循和長上下文理解的效能，還允許開發者和使用者透過精確的提示（prompt）來微調其行為，從而實現更高效的應用整合。然而，儘管 GPT-5 在無需額外調校的情況下已能處理廣泛領域的任務，官方提示指南強調，優質的提示工程（prompt engineering）仍是確保輸出品質的關鍵因素。
在數位設計與互動體驗的領域中，如何讓非工程背景的設計師，也能快速做出簡單又有趣的互動原型，一直是一個很重要的課題。近年來，Figma 除了本身的設計功能外，延伸推出的 Figma Make 提供了更多「低程式門檻」的互動編輯可能。即使沒有 JavaScript 基礎的設計師，也能藉由拖拉、綁定 API、調整視覺與互動邏輯的方式，快速完成一款小遊戲或互動展示。
Kalshi 是美國首個獲得商品期貨交易委員會（CFTC）監管的預測市場平台，成立於 2018 年，由 MIT 校友 Tarek Mansour 和 Luana Lopes Lara 創辦。該平台允許用戶通過「事件合約」對現實世界的各種事件進行交易，從經濟數據、政治選舉到 AI 模型的表現競爭。
隨著人工智慧技術的飛速發展，大規模語言模型（Large Language Models, LLMs）已成為自然語言處理（NLP）領域的核心，廣泛應用於對話系統、程式碼生成、內容創作及複雜推理任務等。2025年，LLM市場競爭激烈，OpenAI、Google、Anthropic、xAI及DeepSeek等公司推出了性能卓越的模型，每款模型在效能、成本及應用場景上各有特色。本文將深入比較當前主流的LLM，包括GPT-4o、Claude 4 Sonnet/Opus、Gemini 2.5 Pro、Grok 4及DeepSeek R1，並分析它們的優勢、限制及適用場景，幫助讀者選擇最適合自身需求的模型。
在人工智慧 (AI)、機器學習 (Machine Learning)、以及深度學習 (Deep Learning) 快速發展的今天，GPU 已經成為訓練大型模型時不可或缺的工具。那麼，GPU 與 CPU 到底有什麼不同？為什麼現代的大型 AI 模型幾乎都使用 GPU 來進行運算？
在網站開發中，選擇合適的技術就像蓋房子挑建材。過去用純 HTML、CSS、JS 雖可實作功能，但隨著需求複雜，維護困難、效率低落。Vue、React、Angular 等框架因此誕生。我們選擇 Vue，因為它易上手、社群穩定、支援模組化開發，並能搭配 Cloudflare Workers 輕量部署到全球節點，大幅提升效能與使用者體驗，是鯊客科技為未來佈局的重要選擇。
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