我用chatgpt分析了戶鄉翔征和鄧愷威的對比，大致如下
與鄧愷威 MLB 數據對比（2025）
指標 戶鄉翔征（換算後 MLB 等效） 鄧愷威（MLB）
ERA 5.17 ~ 5.80 6.37
K/9 6.3 ~ 6.7 12.0
BB/9 4.3 ~ 4.9 4.9
WHIP 1.7 ~ 1.86 1.55
xERA / FIP 約 4.2 ~ 4.6 xERA 約 3.88
被打率 約 .300 .269
Hard-Hit% / Barrel% 無資料 Hard-Hit% 31.6%、Barrel% 3.9%
分析結論：壓制力比較（經過換算後）
鄧愷威優勢：
‧ 三振壓制力：遠高於戶鄉翔征
o 鄧的 K/9 高達 12，在 MLB 投手中屬於頂級級別。
‧ 投球潛力指標好：
o xERA 為 3.88，遠低於實際 ERA（6.37），代表他有很多是
「壞運氣」導致失分，壓制實力並不差。
‧ 強擊控制佳：
o Barrel% 只有 3.9%，顯示幾乎不讓打者打出強擊球。
戶鄉翔征相對劣勢（經換算後）：
‧ 若以 NPB 成績換算，其 ERA、FIP、WHIP 等指標都 在 MLB 屬於劣於
聯盟平均。
‧ 雖然經驗值與比賽持續性較好，但缺乏強力的三振能力與球威優勢。
雙方劣勢與挑戰：
‧ 鄧愷威：控球問題（BB/9 偏高），失投與壓力下表現起伏。
‧ 戶鄉翔征：若轉戰 MLB，可能在球速與投球精準度上難與 MLB 打者抗衡。
結論：如果兩人都在 MLB 的環境下比壓制力…
假設情境 結論
單看數據與壓制潛力 鄧愷威在三振能力與潛在 FIP 上優於戶鄉，若能改善
保送，有成為 MLB 中段輪值的潛力。
若以穩定性與投球成熟度取勝 戶鄉翔征在投球穩定性與續航力上略優，但整體
壓制力若無大幅提升，恐難適應 MLB 水準。
總評 2025 年以實戰成績來看，兩人都尚未成為各自聯盟的頂尖壓制型投手，
但鄧愷威的壓制潛力更具爆發性，而戶鄉翔征則有較穩定的經驗與基礎。
鄧愷威在ＮＰＢ的推斷年薪，以戶鄉為基準的話
我們可以採用一個簡化模型：
鄧愷威在 NPB 年薪 ≒ 戶鄉年薪 × 實力折價係數 × 市場調整係數
實力折價係數：因為鄧愷威雖有潛力，但有控球與穩定性問題，可能取0.7～0.9 之間。
市場調整係數：若球隊願意溢價吸引，也可能提高到 1.0～1.2；若風險被高估，
則可能低於 1.0。
因此，整體係數可能落在 0.7 × 1.0 = 0.7 到 0.9 × 1.2 = 1.08 的範圍內
。為保守起見，我們可以先假設他的最可能係數在 0.8 ～ 1.0 之間。
以戶鄉 3 億日圓為基準：
折價／市場係數 年薪估算（日圓） 折算新台幣（約略）
0.8 × 1.0 = 0.8 2.4 億日圓 約新台幣 5,000～5,500 萬左右
0.9 × 1.0 = 0.9 2.7 億日圓 約新台幣 5,600～6,000 萬
1.0 × 1.0 = 1.0 3.0 億日圓 與戶鄉同薪，約 6,300 萬台幣
1.0 × 1.1 = 1.1 3.3 億日圓 約新台幣 6,900 萬
0.8 × 1.2 = 0.96 2.88 億日圓 約新台幣 6,000 萬以上
所以比較合理的一個區間估算，大致是 2.4 億 ～ 3.3 億日圓之間。但考慮到他在
2025 年 MLB 的表現並不完全穩定，球隊可能不敢直接給最高值，因此更偏保守的
區間可能在 2.4 億 ～ 2.8 億日圓。
看來NPB也不失為一個選擇？？

日本打者選球這麼細膩，他會被選爆吧。

GPT文請發4X

日本打者可能不用刻意投邊角就可以讓打者打不好。

鄧愷威的bb9 k9都錯了 你請gpt查資料他可能會亂查

其他就算了，什麼鬼排版

「你請gpt查資料他可能會亂查」對，這點非常重要，請自己先把資料都確認好後，再反覆提出質疑，而不是它說什麼就接受但總而言之，目前對這類問題回答就當個發想就好，不要真的管它下什麼結論給你，基本上都禁不起詳細推敲。盡信書不如無書，全盤信AI遠不如自己推論

AI分析

AI不等於LLM

AI都搞不懂的人好意思說自己叫科學啊不懂就閉嘴虛心求教 不是在那邊嘲諷別人

AI如果不是科學，那是什麼學？　神學？哲學？

到很好笑 給個推

某些系壘老球皮最喜歡強調科學不如他們的經驗直覺準確

GPT

用gpt就是科學的話，那我不識字阿嬤也很會做科學研究了

又一個不懂裝懂的 先把LLM升級成科學再來說別人反科學

你要不要先確定llm是不是一種人工智慧模型？

手機是不是科學? 我拿手機來切菜好不好? 說不好你就是看不起科學

一開始扯AI 然後再來切割llm和人工智慧無關?你不喜歡的結果就是手機切菜 污染模因倒是學得很快

蛤 工具基本都搞不懂 到底在幹嘛

某些人整天扯神學玄學哲學都不見有人反彈　就是愛這味?說到底還不是你喜歡的就算再不科學也無所謂 扯那麼多

說不定下次贏日本又是幾十年後的事情

人類會選擇性認知來規避+決定自己想認知的事物這點就是llm目前無法做到的事 某些人很好的證明了

問AI是三個小朋友？

AI遠不如自己推論XDD

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這個我今天問的 請問llm是科學嗎" target="_blank" rel="noreferrer noopener nofollow">

我叫他直接去br 跟fg查 還是錯的

其實長期有在用AI問棒球相關的事，就知道我意思，真的可怕有些時候要研究很久才知道它為什麼查出這東西給你，但也有些時候根本不知道它在幹嘛，就是會去用到舊資料之類，但這都還好，最怕的是完全鬼扯的，例如要它比較Greene跟Torkelson，會一本正經跟我說Torkelson三振率較高所以怎樣怎樣...做為一個參考、發想點是可以，但千萬不要盡信，要盡信真的不如自己推論，至少實際去網頁查詢不會查出完全錯誤的資料然後，如果只是單純提出例如要它去Fangraphs查詢後回答，它可能會騙你他有去查了，但東西完全鬼扯，再追問才會告訴你它有什麼限制所以不能跟人類一樣直接查詢頁面(但這應該也不是全部實話)

吹成這樣也信

ai 分析這個很不準 不只棒球 法律也是 連蒐集到的資料就是錯的

你不懂ai =.=

不能全信AI好嗎......他只是輔助你判斷 你全盤相信會死很慘，工作上我都有用AI去輔助 這是我的心得

GPT也可以發喔……

我個人使用gpt 的經驗真的是參考就好 像前面說的資料最好自己找齊 然後反覆詢問 比較可信

GPT....你認真?

Ai要一直問問題跟除錯才會有正確的答案 請去上AI課