一部影片看完 Stanford AI 系統課程，從 LLM 到 Agentic Workflow
Gary Chen · 27:24
史丹佛這堂 LLM 課（講者濃縮成約 27 分鐘）的核心結論是：一般人成不了換更強 Base Model 的「橫走」，真正能施力的是在現有模型上疊工程技術的「縱走」（Augmented LLM）。看完後你會有一套商業落地的認知框架——知道 Prompt Engineering、Fine Tuning、RAG、Agent Workflow、Eval、Multi-Agent 各自解決什麼限制、何時不該用，以及怎麼從痛點拆任務一路做到上...