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本地還是遠端 LLM？不要只靠直覺，打造認知路由器
Published: at 10:00 AM一套實用框架，從風險、隱私、上下文、成本、可驗證性與可逆性，判斷任務該交給本地 LLM、遠端模型，還是混合編排。
面對 LLM 補貼時代的終結：打造節省 Token 的自動化架構
Published: at 06:00 AMLLM 補貼時代不會長久。本文介紹如何建立分層、高效率的自動化系統，將確定性任務、本地模型與前沿 AI 妥善區隔。
AI 增強閱讀：用大型語言模型生成自訂書籍章節
Published: at 04:39 AM探索大型語言模型如何擴展你喜愛的書籍，透過經典思想的視角生成探索當代議題的新章節。學習如何在永恆智慧與現代挑戰之間搭建橋樑。
把差異檔變成可重複的重構：輸出 git diff，教會 LLM 產生 codemod 與測試
Published: at 11:12 AM以 git diff 承載「人類意圖」，讓 LLM 學會重構模式，進而產生可驗證的 codemod 與測試資料，用於跨 repo 套用。
LLM 金融應用中的 RDB 與向量資料庫：怎麼選、何時雙軌
Published: at 10:00 AM比較關聯式資料庫與向量資料庫在金融應用中的定位：統計查詢用 RDB、語意搜尋用向量庫，混合才是王道。