深入AI領域，探索科技未來

YouTube 在 2026 年 5 月底宣布了一項重大更新：AI 內容偵測機制正式上線，並伴隨更醒目的標籤系統。這不是一個「建議遵守」的指引，而是平台層級的主動偵測加上強制標示。對創作者而言，這意味著過去靠自我宣告的時代已經結束；對觀眾來說，未來看到影片時，平台會直接告訴你這段內容是否由 AI 生成或輔助完成。這項政策的核心，並非打壓 AI...

搜尋引擎與 AI 的整合，這幾年一直在玩同一件事：把自然語言問題拆解成多輪 tool calling，再串回答案。Perplexity 最近推出的 Search as Code，直接把這個過程砍掉重練——它不再讓 AI...

Microsoft 最近低調發布了一款名為 Scout 的個人助理，這個名字你可能還不熟悉，但它很可能代表著 Microsoft 在 AI 助理領域一次重要的路線調整。Scout 並不是那種什麼都能做的通用型大模型，而是一款從設計之初就向經典工具 OpenClaw...

OpenAI 近日為 Codex 加入三項重要更新：辦公室工作專用外掛、Sites 功能、以及支援所有文件的 Annotations。這代表 Codex 正式從「程式開發助理」跨入「辦公室生產力工具」領域。本文將深入分析這三項功能到底帶來了什麼改變，以及它們對實際工作流程的具體影響。 這次 Codex...

近年不少 AI 工具都開始加入「自動生成簡報」功能，由 ChatGPT for PowerPoint、Gamma，到現在 Google Slides 內建的 Gemini...

如果一直有在關注 AI 代理工具的發展，應該會記得 OpenAI 的 Codex 在去年展示過一項讓人印象深刻的 Computer Use 功能——它能直接操控桌面應用程式，像是人類一樣點擊按鈕、填寫表單、切換視窗。只是這個功能一直只限...

如果你最近在 Threads 上滑文，可能已經注意到有人開始在貼文或回覆中「呼叫」一個叫 @meta.ai 的帳號。這不是什麼新的迷因帳號，而是 Meta 正式在 Threads 測試的 AI...

OpenAI 奧特曼認錯：AI 不會消滅白領工作，我當初的預測錯在哪裡 OpenAI 執行長 Sam Altman 最近在公開場合做了一個值得記下來的表態。他承認自己幾年前對 AI 衝擊就業的判斷出錯了，當初他公開講過「AI...

當團隊決定「從 ChatGPT 轉向 Claude」，真正的工作往往不是註冊新帳號，而是把既有的知識、流程、權限、提示詞、整合工具與風險控管一起搬過去，並確保產出品質不掉、合規不破、成本不失控。 很多公司會在兩種情境下啟動遷移：一是更重視文字一致性、長文件理解與輸出風格控制；二是法務/資安要求更嚴，必須把資料流、使用規範與可追溯性做得更完整。不論你屬於哪一種，以下提供一套可落地的「從 ChatGPT 轉向 Claude」遷移流程、風險管理與應用策略。 先釐清：你要遷移的是「模型」還是「工作系統」？ 遷移前先把目標講清楚，避免最後變成情緒化的工具更換。...

一項由北京大學等機構進行的研究測試了七大頂尖 AI 模型在學術誠信上的表現，結果出乎意料：這些被認為聰明絕頂的模型，在面對學術相關問題時，出現錯誤或誤導性回答的比例超過三成。這個數字的意義不在於 AI「會出錯」——這大家都知道——而在於出錯的類型與場景，直接衝擊到學術研究與高等教育中最基本的信任環節。 不是簡單的答錯，而是帶有包裝的錯誤 大部分人對 AI 出錯的印象停留在「胡亂編造答案」或「一本正經說瞎話」。但這份研究顯示的情況更棘手：受測模型在面對學術題目時，並非直接給出明顯荒謬的答案，而是用嚴謹的語氣、完整的段落、甚至引用虛構的文獻，來包裝一個錯誤的結論。 這種有說服力的錯誤，比明顯的錯誤更危險。 以一個實際測試情境為例：當研究者詢問「某個統計方法在樣本數小於...

PowerPoint 應該係好多上班族、老師、培訓導師、顧問最常用，但亦最花時間的工具之一。 你可能已經試過用 ChatGPT 幫你寫簡報大綱、整理 bullet points，甚至叫它幫你生成 slide content。但真正麻煩的地方往往不是「寫幾頁內容」，而是整個 PowerPoint...

OpenClaw開發團隊每月營運成本高達1018萬港元，而且這筆開銷幾乎全部來自AI模型的API費用。當外界還在討論AI創業如何降低成本，這組數字直接揭露了一個殘酷現實：高品質的AI Agent產品，背後需要的算力與模型成本遠超多數人的想像。更值得追問的是，為什麼OpenAI願意承擔這筆帳單？ 這次流出的成本結構其實相當單純。OpenClaw作為一款以程式碼生成與自動化開發為核心的AI Agent工具，每一次用戶請求背後都涉及到大量模型推論。從理解自然語言指令、規劃執行步驟、生成程式碼片段到最終輸出完成，整個過程可能需要數十次甚至上百次的API調用。不像一般聊天機器人只做一次問答，Agent類產品消耗的Token數是幾何級數增長，這直接推高了營運成本。 1018萬港元這個數字之所以震撼，在於它讓圈外人看清楚一件關鍵的事：AI Agent本身的商業模式極度依賴底層模型的定價與補貼策略。如果你的產品每一次執行都要燒掉一定金額的API費用，那你的用戶定價策略就不是「競爭者訂多少我就訂多少」，而是「我能承受多少虧損」。OpenClaw在初期選擇不直接向用戶收取高額費用，顯然背後有更深的算盤。 真正值得關注的是OpenAI全額買單這件事。外界第一反應通常認為這是投資者支持自家生態系的做法，但從另一個角度看，這其實是OpenAI在收集極端情境下的應用數據。OpenClaw這樣的高強度使用者，每天產生大量長上下文、多輪複雜指令的真實用例，對OpenAI來說是最寶貴的模型優化素材。與其花錢請團隊寫測試用例，不如直接補貼一個真正在極限使用產品的開發者，實戰數據遠比實驗室數據有價值。 這種補貼模式其實不是先例。早期的雲端服務商、電商平台、甚至外送平台都用過類似手法——先燒錢讓頭部用戶把服務用熟、用透，從中提煉出產品改進方向，同時製造市場聲量。OpenClaw成為那個被選中的案例，既是因為它的使用場景夠極端，也是因為它在開發者社群裡的影響力夠大。 對一般開發者或AI產品創業者來說，這篇文章最該帶走的一個觀點是：不要看到別人燒錢補貼就跟著學。大多數團隊沒有這種談判籌碼。你們更應該關心的是——在不依賴補貼的情況下，你的產品能不能算出一個合理的邊際成本。如果每一次用戶操作的成本遠高於你能收取的費用，那補貼停的那一天，就是產品結束的那一天。 OpenClaw這次的核心啟示不在於1018萬港元有多貴，而在於它揭開了AI...