挑戰
比賽預測是不確定性的極致：資訊多、變數多、每個模型都有自己的盲點與偏好。依賴單一模型的預測，品質天花板就是那個模型本身。
解法
設計多模型預測工作流：同一場比賽交給多個 LLM 分析，以結構化方式比較與整合各模型的比分預測，讓模型互相檢驗，把「單點信任」變成「多方求證」。
架構與技術
統一的模型介接層抽象各家 API 差異，工作流引擎負責分派、彙整與評分，前端即時呈現各模型輸出與整合結果。
成果
待補內容（成果數據由 CMS 管理，確認後更新）。
比賽預測是不確定性的極致：資訊多、變數多、每個模型都有自己的盲點與偏好。依賴單一模型的預測，品質天花板就是那個模型本身。
設計多模型預測工作流：同一場比賽交給多個 LLM 分析，以結構化方式比較與整合各模型的比分預測，讓模型互相檢驗，把「單點信任」變成「多方求證」。
統一的模型介接層抽象各家 API 差異，工作流引擎負責分派、彙整與評分，前端即時呈現各模型輸出與整合結果。
待補內容（成果數據由 CMS 管理，確認後更新）。