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Copilot 不再只靠單一模型：微軟整合 Claude 的多模型協作，對企業意味著什麼？

Copilot 不再只靠單一模型：微軟整合 Claude 的多模型協作，對企業意味著什麼？

微軟這次對 Copilot 的「重大升級」，關鍵不在於又多了幾個新按鈕，而是打破只依賴單一大型語言模型（LLM）的限制：在 Copilot 的能力版圖中，開始導入 Anthropic Claude 等不同模型，走向「多模型協作」的路線。對企業與知識工作者來說，這代表 Copilot 有機會從「一個很會寫字的助理」，進一步變成能依任務挑選最合適引擎的生產力平台。...
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Google Gemma 4 來了？離線跑 AI 為何成為新主流：效能、隱私與落地指南

Google Gemma 4 來了？離線跑 AI 為何成為新主流：效能、隱私與落地指南

「離線跑 AI」這件事，近一年從極客玩具快速變成企業與個人都在關注的部署選項。若你看到「Google Gemma 4 正式登場」的消息（以下以 Gemma 4 作為新一代 Gemma 系列的稱呼），最值得關注的其實不只是模型變強，而是它代表...
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一張人像照，玩出兩種爆紅效果：Pokemon 卡牌風 + One Piece 懸賞令風教學

一張人像照，玩出兩種爆紅效果：Pokemon 卡牌風 + One Piece 懸賞令風教學

最近不少人開始用 AI 做一類非常吸睛的人像轉換圖：只要上傳一張個人照片，再配合合適的 Prompt，就可以把真人變成不同風格的角色作品。 當中最受歡迎、亦最容易在社交平台引起分享的兩個方向，就是： Pokémon 卡牌風 One Piece《WANTED》懸賞令風 這兩種玩法之所以特別受歡迎，不只是因為「好看」，而是因為它們本身已經有非常鮮明的視覺語言。換句話說，它們並不只是普通的「卡通化人像」，而是連同整個版面、角色設定、標題、材質、特效與收藏感，一起被做出來。...
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Gemini Embedding 2 來了：原生多模態嵌入如何讓「圖像、影音、語言」真正用同一套語義對齊？

Gemini Embedding 2 來了：原生多模態嵌入如何讓「圖像、影音、語言」真正用同一套語義對齊？

Gemini Embedding 2 的關鍵：把「看得懂」變成可搜尋、可比對、可檢索 Google 發佈 Gemini Embedding 2，主打「原生多模態嵌入（multimodal embeddings）」與「跨語言語義對齊」。如果你平常接觸的是生成式...
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Codex Plugins 打通 Slack、Notion：從「會寫程式」進化成「能跑流程」的關鍵一步

Codex Plugins 打通 Slack、Notion：從「會寫程式」進化成「能跑流程」的關鍵一步

Codex Plugins：把 AI 寫程式能力接上你的日常工具 OpenAI Codex 過去最讓人印象深刻的，是把「自然語言」轉成可執行的程式碼；但在真實工作場景裡，痛點往往不是「寫不出程式」，而是「流程被工具切碎」：訊息在 Slack、規格在 Notion、待辦在 Jira、文件在...
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Claude Code 誤洩 51 萬行原始碼、Anthropic 緊急下架：這起事件對 AI 開發工具安全意味著什麼？

Claude Code 誤洩 51 萬行原始碼、Anthropic 緊急下架：這起事件對 AI 開發工具安全意味著什麼？

Claude Code 傳出「誤洩約 51 萬行原始碼」後，Anthropic 隨即採取緊急下架與處置措施。即使外界仍在釐清實際外洩範圍與流向，這起事件本身已經足以提醒所有正在導入 AI 編碼工具的團隊：生成式 AI 的競爭不只在模型能力，更在供應鏈與產品工程的安全治理。...
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OpenClaw 教學：不用自己 Setup，用 MyClaw.ai 1 分鐘開工做網絡爬蟲

OpenClaw 教學：不用自己 Setup，用 MyClaw.ai 1 分鐘開工做網絡爬蟲

OpenClaw 教學 不一定要由自行部署開始。對不少初學者而言，真正困難的地方並不是 Prompt，而是 Setup、更新、維護與錯誤排查。本文會實測 MyClaw.ai，示範如何快速完成 OpenClaw Setup、連接 Telegram Bot，並進一步進行網絡爬蟲與...
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Gemini 模型蒸餾攻擊解析：十萬提示詞就能「複製」AI？企業該怎麼防

Gemini 模型蒸餾攻擊解析：十萬提示詞就能「複製」AI？企業該怎麼防

Gemini 模型蒸餾攻擊在吵什麼？先把「蒸餾」與「偷模型」分清楚 所謂「模型蒸餾（model distillation）」本來是正當的機器學習技巧：用大型模型當「老師」，用它的輸出訓練較小的「學生模型」，讓學生在成本更低的情況下接近老師表現。 但當蒸餾是透過大量呼叫目標模型（例如 Gemini）的 API 或介面、刻意設計提示詞、系統性收集輸出，再拿去訓練一個替代模型時，就會被視為蒸餾攻擊：本質是「以查詢換取行為」，在不拿到權重的前提下，最大化複製目標模型的能力與風格。 這類研究常提到「十萬提示詞」等級的查詢量，目標是把一個昂貴、封閉的模型行為，壓縮成可在自家基礎設施上運行的替代品——對模型供應商與企業使用者都構成現實風險。 為什麼十萬提示詞會有威脅？關鍵在「可量產的行為拷貝」...
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文心 5.0 正式版登場：2.4 萬億參數全模態＋工具呼叫升級，真能超車 GPT-5 早期版？

文心 5.0 正式版登場：2.4 萬億參數全模態＋工具呼叫升級，真能超車 GPT-5 早期版？

文心 5.0 正式版在「規格」之外，真正值得看的是什麼？ 百度發布文心 5.0 正式版，最吸睛的兩個關鍵字是「2.4 萬億參數」與「原生全模態」，再加上官方宣稱其「工具呼叫能力」在測試中超越 GPT-5 早期版本。對一般讀者來說，這些名詞很像競賽榜單；對開發者與企業而言，真正關心的是：它能不能更穩、更便宜、更好整合到現有流程，並在合規與資料安全上更可控。 這篇文章不只整理亮點，也會把「哪些地方可能被過度解讀」講清楚，讓你判斷文心...
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Gemini 3.1 Flash Live 登場：更像「真的在聊天」的即時語音對話，會改變哪些使用情境？

Gemini 3.1 Flash Live 登場：更像「真的在聊天」的即時語音對話，會改變哪些使用情境？

Google 推出 Gemini 3.1 Flash Live，主打更自然的即時語音互動，並強調對話能「接得住」——不只是把你說的話轉成文字再回答，而是更像人與人交談：能跟上語氣與上下文、在多輪對話裡延續思路，減少前後不一致或突然跳題的狀況。 這種「Live」型語音能力之所以值得關注，關鍵在於它把生成式 AI 從「你問我答」推向「共同完成一件事」。當回應延遲更低、對話銜接更順，AI 才可能成為真正可用的語音助理，而不是只有在展示時好看、實際使用卻容易打斷你的工具。...
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Siri 不夠聰明也不夠快？iPhone 3 招「取代 Siri」改用 AI 語音助理（含限制與風險）

Siri 不夠聰明也不夠快？iPhone 3 招「取代 Siri」改用 AI 語音助理（含限制與風險）

很多人不是不想用 Siri，而是常遇到這幾種「卡關」： 指令一多就容易聽錯、或只回傳搜尋結果 跨 App 的流程（整理、改寫、規劃、摘要）做不到位 回覆不夠像「助理」，更像「語音搜尋」 如果你想在 iPhone 上用更強的...
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ChatGPT「圖庫」雲端功能上線：檔案影像自動保存、跨對話即取即用，工作流會怎麼變？

ChatGPT「圖庫」雲端功能上線：檔案影像自動保存、跨對話即取即用，工作流會怎麼變？

ChatGPT 近期推出「圖庫」雲端功能，主打自動保存你在對話中產生或上傳的檔案與影像，並且能在不同對話間快速調用。這看似只是「多一個存檔位置」，但對內容產製、設計協作、行銷素材管理與知識工作者的日常流程，影響其實很直接：你不再需要回去翻舊對話找附件，也更容易把 ChatGPT 變成一個可持續累積的「素材工作台」。 「圖庫」到底解決了什麼痛點？ 以往使用 ChatGPT 做內容或設計輔助，常見情境是： 你在某次對話中產出圖片、簡報、表格或草稿，隔天要再用卻找不到原本那段對話 同一份素材要在不同任務中重複上傳（耗時、版本容易亂）...
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