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SWE-Pruner：程式碼智能體之自適應上下文修剪機制與理論深度分析報告
February 25, 2026
在當代軟體工程的演進歷程中，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的應用已經跨越了單純的程式碼片段補全與靜態語義分析，正式邁入能夠自主導航龐大程式碼庫
Transformer 注意力機制的貝葉斯幾何學：機制與理論深度分析報告
January 15, 2026
Naman Agarwal等人2026年開創性研究證實Transformer透過注意力機制精確實現貝葉斯推理，揭示其上下文學習的幾何本質並為提示工程奠定理論基礎。
嵌套學習：深度學習架構的幻象
December 22, 2025
提出了 嵌套學習 這一新的學習典範，將機器學習模型表示為一組嵌套的、多層次的優化問題，每一層都有自己的「上下文流」。從 NL 的角度看，現有深度學習方法通過壓縮自身的上下文流來從數據中學習，而大型模型中的上下文學習自然湧現。NL 提出了一種哲學思想，即設計具有更多「層次」、更富表達力的學習演算法，從而實現更高階的上下文學習，並可能解鎖有效的持續學習能力。
About
Andy Chen (陳彥甫)
技術經理 / AI工程師
技術創新者與雲端AI實踐者
擁有十年以上科技產業經驗，從系統開發工程師逐步成長為技術經理，現專注於雲原生架構與AI應用開發。
擅長跨領域技術整合，主導過多項關鍵專案：
- 於緯創期間帶領團隊完成Azure OpenAI ChatGPT整合，打造基於向量相似性搜索的智能問答系統
- 在Custos Technologies成功重構雲端監控平台，三個月內交付新一代iOS/Android應用程式
- 開發TS-TCC時序模型強化人體活動識別技術
技術能力涵蓋全端開發（Flutter/Vue/Golang）、雲端架構（Kubernetes/CKA認證）及機器學習實戰經驗，曾：
- 建立從邊緣到雲端的MLOps平台
- 發表機器學習相關論文於arXiv
具備敏捷開發領導力，兩年內成功交付三項核心產品，擅長在時限壓力下協調團隊突破技術瓶頸。
堅持「承諾必達」的工作哲學，融合深度技術視野與商業落地思維，持續探索雲原生與AI的創新應用場景。
核心技能
🌩️ 雲原生架構
💻 編程語言 & 框架
📱 Mobile/IoT & 技術管理
Experience
12年技術領域經驗，從系統開發者成長為技術領導者，專注雲原生架構、AI整合和團隊管理
Custos Tech Lead
領導團隊進行系統重構，設計AI演算法提升系統智慧決策能力
主要成就：
- ✓主導系統架構現代化，遷移至雲端原生架構
- ✓三個月設計並實現地理圍籬路徑演算法，提升定位精度30%
- ✓優化AI計算引擎，處理速度提升2倍
- ✓建立跨職能敏捷團隊，專案交付準時率提升至95%
核心技術：
緯創 技術經理
負責AI監控系統與MLOps平台開發，建構SDN網路架構
主要成就：
- ✓成功推出業界首個雲端原生AI監控系統
- ✓開發MLOps平台，模型部署效率提升60%
- ✓設計並實現邊緣到雲端的CI/CD流程
- ✓建構雲軟體定義網路，首批測試導入MPTCP與IoT裝置整合
核心技術：
精英電腦 IoT研發工程師
開發智慧語音系統與車道偵測解決方案
主要成就：
- ✓開發智慧語音系統，支援多語言辨識
- ✓設計車道偵測演算法，建立PoC成為量產基準
- ✓整合深度學習框架到嵌入式系統
- ✓優化AI模型，圖像辨識準度提高，推理速度提升
核心技術：
Qualcomm BSP工程師
負責Android框架調校與客戶技術支援
主要成就：
- ✓協助點亮多個 Android 原型機系統
- ✓解決多個關鍵效能瓶頸問題
- ✓為客戶提供專業技術支持
- ✓提供調試工具，加速問題診斷效率
核心技術：
職業摘要
項目準時交付率
核心技能
專業認證
- CKAKubernetes管理員認證
Contact
聯絡方式
- Email: [email protected]