從Vibe Coding 看AI人才學習曲線
「林先生,根據您的風險屬性、現有資產配置與退休需求,我建議將投資組合中的30%配置於⋯⋯」一位剛進銀行3個月的年輕理專,在短短幾分鐘內完成了一份過去可能需要資深理專花上半天才能準備好的財富管理建議書。產品比較完整、風險分析清楚,甚至連下一次與客戶溝通時應該如何說明,
「林先生,根據您的風險屬性、現有資產配置與退休需求,我建議將投資組合中的30%配置於⋯⋯」一位剛進銀行3個月的年輕理專,在短短幾分鐘內完成了一份過去可能需要資深理專花上半天才能準備好的財富管理建議書。產品比較完整、風險分析清楚,甚至連下一次與客戶溝通時應該如何說明,
商傳媒|林昭衡/綜合外電報導一種名為「vibecoding」的軟體開發模式,正引發程式設計社群的熱烈討論與兩極化反應。這種模式是指運用大型語言模型(LLM)來生成專案的部分或全部程式碼。該術語最初由曾主導特斯拉(Tesla)Autopilot視覺計畫的AI研究員安德烈·卡帕斯(And
商傳媒|林昭衡/綜合外電報導對於經常需要與人工智慧(AI)模型互動的使用者而言,重複建構類似的「AI提示詞」(prompt,指給人工智慧模型下指令或提問的文字內容)往往耗費時間。一款名為VibefarmAI的應用程式於近日推出,旨在解決這項痛點,提供一套管理與精煉提示詞的解決方案。