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微軟一次推出文字、語音、影像三大 AI 模型：企業與開發者該怎麼選、怎麼用？

微軟一次推出文字、語音、影像三大 AI 模型：企業與開發者該怎麼選、怎麼用？

微軟近期正式宣布自家 文字、語音、影像 三種核心 AI 模型同步上線，等於把「能寫、能聽說、能看」的能力一次補齊。對一般使用者而言，這可能只是 Copilot 類工具變得更好用；但對企業與開發者來說，重點在於：同一家供應商、同一套雲端治理與資安框架下，開始能更完整地做多模態（multimodal）應用，從客服到內容製作、從資料整理到行銷素材生成，都更容易串起來。 三種模型同時上線，訊號比功能更重要 單看功能，文字生成、語音辨識/合成、影像生成市場早已競爭激烈；但「三件事一起上線」的意義在於產品策略： 平台整合：如果文字、語音、影像都能在同一平台呼叫（例如同一雲端...
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當頂尖工程師開始「不寫程式碼」：AI 程式開發革命下，企業如何重塑開發流程

當頂尖工程師開始「不寫程式碼」：AI 程式開發革命下，企業如何重塑開發流程

AI 正在把「寫程式」這件事拆成兩部分：一部分交給模型生成，另一部分回到人類手上——把需求說清楚、把風險控住、把品質驗證到位。於是你會看到一個看似矛盾、但其實非常合理的現象：越頂尖的工程師，越可能在日常工作中「少寫程式碼」，而是把時間花在系統設計、測試策略、資料與權限邊界、以及團隊的交付流程上。 這不是工程師價值被取代，而是價值重心正在位移。對企業來說，真正的挑戰也不是「買一套 AI 工具就能提升產能」，而是要把整個開發流程重新校準，才能讓 AI 成為穩定的生產力，而不是新的技術債。 「不寫程式碼」的真相：寫得少，不等於思考得少 在 AI...
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[AI學堂] Google AI Edge Gallery 香港實測：免費下載、免VPN、離線 AI 得唔得？

[AI學堂] Google AI Edge Gallery 香港實測：免費下載、免VPN、離線 AI 得唔得？

對香港用戶而言，最近 Google 在 AI 方面的動作，的確愈來愈值得留意。除了不少人已經開始留意到 Gemini 在香港的使用情況之外，Google 最近亦推出了一款新的手機 App，名為 Google...
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QuitGPT 運動崛起：人們為何抵制 ChatGPT？從政治倫理到「選擇權」的真正代價

QuitGPT 運動崛起：人們為何抵制 ChatGPT？從政治倫理到「選擇權」的真正代價

QuitGPT 並不是一句情緒化的口號，而是一種「用腳投票」的使用者行動：有人刻意減少或停止使用 ChatGPT，轉而改用其他生成式 AI（例如 Claude、Gemini、Copilot、Perplexity，或各類開源／可自架模型）。表面上像是換工具，背後其實牽動的是科技權力集中、內容治理、資料使用、以及使用者能否保有選擇權。 這股趨勢之所以值得關注，不在於「哪個模型比較強」，而在於它讓原本只存在於政策圈與學術圈的議題，被大量一般使用者、創作者與企業採購單位直接面對：當生成式 AI 成為基礎設施，我們還能不能不使用某一家？能不能要求更透明、更可被問責？ QuitGPT 在抵制什麼？抵制的其實是「不可見的代價」...
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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

[AI學堂] 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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