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共振實驗室.
Resonance Lab · 週一假設 → 週三結果每週一個公開實驗：立假設、跑三條路線、貼出全部數字——猜錯也照發。
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賭檢索增強會完勝，結果自己打臉：Qwen3-8B 零樣本以 0.885 血洗 TF-IDF 的 0.5325
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MAP@3 到底怎麼算？用 20 萬次蒙地卡羅模擬釘住隨機猜測的地板
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懷疑模型背過答案？我設計了兩個獨立訊號去查證
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想幫 Route A 也拿 Kaggle 排行榜分數，結果一頭撞進 GGUF 記憶體崩潰
W03 · Lab Note
用 AI 查文獻，再用 AI 查核 AI——本週四個發現在文獻上站不站得住腳
W02
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三年前的 MacBook 能跑贏雲端嗎？我讓四個本地 LLM 打一場有文獻背書的擂台
W02 · Main Report
文獻預測的冠軍最後一名：4 模型 Ollama 橫評的三個反轉
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LLM 評測方法論走到第幾代了？從 MMLU 到 Chatbot Arena
W02 · Lab Note
量化甜蜜點：Q8_0 多吃 52% 磁碟，分數卻反而更低
W02 · Lab Note
同一個模型、同一個量化等級，換個 backend 就能讓程式碼從全對變成只過三分之一
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五路大亂鬥：從 TF-IDF、微調 BERT 到雲端 Embedding，誰能分辨真假災難推文？
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五路大亂鬥結果：BERTweet 奪冠，但 Embedding 才是真正的效能怪物
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TF-IDF 拆解：0.5 秒訓練完，Kaggle 公開分數 0.80
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DistilBERT 拆解：三次 push，兩個環境坑，才拿到 0.83
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零樣本 Gemma 拆解：不訓練，公開分數還是打到 0.78
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加碼對決：雲端 LLM 慘遭滑鐵盧，Embedding 模型與 Ensemble 的逆襲
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