為什麼 AI 回答越來越快？LLM 推論加速的六大技術
從 ChatGPT 逐字吐出文字的日常體驗出發，用六個生活比喻拆解 KV Cache、Paged Attention、Flash Attention、GQA、Continuous Batching 與 Speculative Decoding，帶你理解大型語言模型如何在同一張 GPU 上跑得更快、服務更多人。
前往 →docmd：零配置 AI 優先文件引擎，內建 MCP Server 與 llms.txt 自動生成
docmd 一行指令將任何 Markdown 資料夾轉為正式文件網站，初始載入僅約 18kb，內建 MCP Server 讓 AI agent 直接搜尋與讀取文件。適合手上有大量 Markdown 卻缺統一瀏覽介面的開發者與研究人員，免設定、免學習曲線。
前往 →研究者的 AI 時代生存指南：不是取代你，是加速你
學術研究者如何運用 AI 工具加速文獻管理、論文寫作、統計分析與簡報製作？一位研究者的實戰觀點與四大切入點完整解析。
前往 →CLAUDE.md 寫好這 12 條，AI 出錯率砍掉 7 成
Karpathy 實測發現，只要在 CLAUDE.md 寫對 12 條規則，AI 編程助手的錯誤率能從 41% 一路壓到 3%。本文拆解這些規則的核心邏輯，讓非工程師也能學會如何有效指揮 AI。
前往 →next-ai-draw-io：用自然語言生成 draw.io 圖表
開源 Next.js 應用，把 LLM 接上 draw.io，用一句話就能產出可編輯的架構圖初稿。適合常畫系統圖、資料流程圖的研究者與工程師。需要 Node.js 環境與 LLM API Key，可自架搭配 Ollama 完全離線使用。
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