<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>實驗紀錄 on 陳柏威醫師 Po-Wei Chen, MD</title><link>https://drpwchen.com/tags/%E5%AF%A6%E9%A9%97%E7%B4%80%E9%8C%84/</link><description>Recent content in 實驗紀錄 on 陳柏威醫師 Po-Wei Chen, MD</description><image><title>陳柏威醫師 Po-Wei Chen, MD</title><url>https://drpwchen.com/og-default.png</url><link>https://drpwchen.com/og-default.png</link></image><generator>Hugo</generator><language>zh-TW</language><lastBuildDate>Sat, 08 Aug 2026 16:45:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://drpwchen.com/tags/%E5%AF%A6%E9%A9%97%E7%B4%80%E9%8C%84/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>信貸投資勝率九成？這題我從 PGY 就開始算</title><link>https://drpwchen.com/posts/loan-invest-sim/</link><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 16:45:00 +0800</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/loan-invest-sim/</guid><description>月薪 5 萬、借 100 萬、10 年期 2.5%，投入全球股債 ETF：用真實市場資料（含 1997 亞洲金融風暴與 2000 網路泡沫）模擬兩萬條路徑，勝過定期定額的機率約九成（89.6%，±0.2pp）。最好的 5% 淨賺 241 萬，最差的 5% 倒賠 7 萬——而且就算落到最差的 5%，也只比定期定額少 10 萬。工具開源。</description></item><item><title>讓 AI 自己調查自己為什麼一直犯錯</title><link>https://drpwchen.com/posts/ai-self-correction/</link><pubDate>Sat, 01 Aug 2026 06:45:00 +0800</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/ai-self-correction/</guid><description>AI 又犯同一個錯，問題常常不在它不記得，而是整套「記錯誤」的系統量尺壞了。這篇拆解一次真實事件：交班單設計、獨立調查推翻兩個前提，以及最後收斂的四條糾錯原則。</description></item><item><title>我的資料，我的 benchmark：幫演講筆記系統換一顆語音辨識引擎</title><link>https://drpwchen.com/posts/my-data-my-benchmark/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 16:31:00 +0800</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/my-data-my-benchmark/</guid><description>聯發科的官方 benchmark 已經證明 Breeze-ASR-25 勝過 Whisper，但它考的不是你的任務。我用上百本教科書建的 18 萬詞字典當尺，實測真實詞彙捕獲多 49%、速度更快。另一個發現沒有寫在任何 model card 裡：台語版 Breeze-ASR-26 的時間對齊退化了，預設解碼每 30 秒才切一段，做字幕或對投影片會直接壞掉，但開字級時間戳可以救回來。測法已開源。</description></item><item><title>把圖檢索加進我的醫學 LLM Wiki，這次真的有用了</title><link>https://drpwchen.com/posts/vault-graph-rag/</link><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 15:00:00 +0800</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/vault-graph-rag/</guid><description>把一篇講 SQL-RAG 的新論文丟給 Claude 自己驗證：對冗餘的教科書庫沒用，但用在稀疏的 Obsidian 醫學筆記庫做「相關筆記」很適合；把排序換成 personalized PageRank 後，找對相關筆記的比例從 34% 跳到 84%，而且直接接上線了。</description></item></channel></rss>