RAG、CLIP、SMOTE、Fine-tuning、Encoder-Decoder、XAI、SHAP、NER⋯30 個 iPAS 常考硬名詞,用漫畫拆解成人人都看得懂的圖解,考前速記、通勤也能讀。
不是你不夠聰明,是這些名詞本來就長得很像、解釋又寫得很硬。
RAG、SFT、RFT、CLIP、SMOTE⋯每次翻開課本都像在認新朋友,翻頁就忘記誰是誰。
一句話塞十個專業術語,讀完整段還是不知道考點到底藏在哪一句。
上班、上課之餘還要準備考試,沒空從第一頁K到最後一頁。
寫考古題錯了,解析三言兩語帶過,下次遇到同類混淆題還是選錯。
不用硬背定義,用故事、對話框、對照表記住概念。每篇平均 3~6 分鐘讀完,還附上「考前一張小抄」跟練習題,讓你在考場看到關鍵字就能秒選答案。
表格化比較、記憶技巧、易錯點標註,還附章節考題自測,可依難度篩選,讀完漫畫想扎實複習時直接看這份。
每個名詞一頁:定義、記憶技巧、易混淆比較,可搜尋、可依難度/分類篩選,通勤路上滑一滑就能複習。
依主題分類,點選下方標籤快速篩選,或直接輸入關鍵字搜尋。
模型效能下滑,是輸入資料變了還是規則變了?6格漫畫一次分清。
📖 有完整文字版對照 開始閱讀 →「資料不出門」跟「加密後照樣能算」,兩種隱私保護技術一次看懂。
📖 有完整文字版對照 開始閱讀 →Zero-shot、Few-shot、CoT、ToT⋯常考提示工程技巧總整理。
📖 有完整文字版對照 開始閱讀 →吞吐量與延遲的差異、取捨與常見選擇題陷阱整理。
開始閱讀 →四大LLM評測基準到底在測什麼,一次搞懂差異與定位。
開始閱讀 →外部知識檢索與生成隨機性參數,最容易搞混的一對名詞。
📖 有完整文字版對照 開始閱讀 →該微調模型還是接外部知識庫?成本、時效、情境全面比較。
開始閱讀 →強化微調與監督式微調差在哪?兩種訓練策略核心邏輯一次掌握。
開始閱讀 →Transformer的編碼器與解碼器到底各自在忙什麼?架構分工一次拆解。
開始閱讀 →新一代長期記憶模型架構是什麼來頭?核心設計理念圖解。
開始閱讀 →AI Agent怎麼「邊想邊做」?Reason→Act→Observe循環一次看懂。
開始閱讀 →CLIP如何讓AI看懂「圖片」跟「文字」是同一件事?對比學習拆解。
開始閱讀 →資料集類別不平衡怎麼辦?合成少數類過採樣技術原理拆解。
開始閱讀 →機率怎麼拿來做分類?「特徵獨立假設」搭配生活化例子秒懂。
開始閱讀 →處理序列還是影像資料?兩種神經網路架構差異與適用場景比較。
開始閱讀 →查表格學習升級成神經網路逼近,差異跟升級動機一次搞懂。
開始閱讀 →PDP只能看整體趨勢,還是能抓單一原因?漫畫拆解部分依賴圖的核心限制。
開始閱讀 →Transformer怎麼看懂上下文?Flash Attention又怎麼讓它跑得更快更省記憶體?
開始閱讀 →找分界線 vs 記憶+泛化,SVM與Wide & Deep核心邏輯到底差在哪?
開始閱讀 →AI說出答案,也要說明為什麼?XAI與LIME局部解釋原理漫畫拆解。
開始閱讀 →資料切5份很好用,但時間序列亂切會漏餡?漫畫拆解交叉驗證陷阱。
開始閱讀 →找出名字 vs 考慮整句關係,NER與CRF核心邏輯到底差在哪?
開始閱讀 →整套解釋工具 vs 每個特徵到底貢獻多少,SHAP與Shapley值差在哪?
開始閱讀 →稀疏專家混合、生成對抗網路、卷積神經網路,三個「生成/影像」名詞一次分清。
開始閱讀 →Volume、Velocity、Variety、Variability,資料世界的四大怪獸一次認識。
開始閱讀 →猜數字 vs 判斷類別,迴歸與分類的評估指標到底該選誰?
開始閱讀 →模型只會做幾種 vs 模型學不動了,兩種深度學習訓練問題一次分清。
開始閱讀 →少數樣本金額大到誇張,資料高度偏態怎麼辦?對數轉換原理漫畫拆解。
開始閱讀 →AI到底在看圖片的哪裡?顯著性圖找出單一預測重要區域的原理漫畫拆解。
開始閱讀 →都是生成圖片,對抗訓練和逐步去噪差在哪?兩種生成模型架構比較漫畫拆解。
開始閱讀 →每篇最後都有「考前一張小抄」跟關鍵字對照表,考場看到關鍵字就能秒選。
比起死背文字定義,故事化的漫畫情境更容易留在記憶裡,久了不易忘。
部分主題在 WalkLife 主站有完整文字專文,漫畫看完想深入可以直接對照閱讀。