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這裡匯聚了與人工智能相關的最新文章，涵蓋AI技術的所有層面，從基礎概念到前沿應用，從倫理挑戰到未來發展趨勢。我們致力於為您提供多角度的洞見，幫助您深入理解AI，掌握未來的科技主導力。
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- 科技新聞
- March 22, 2026
「龍蝦軍團」要把工作交給 AI：阿里巴巴企業級 Agent 平台「悟空」到底能做什麼？
阿里巴巴近期推出企業級 AI Agent 平台「悟空」，並用「24 小時自動化的龍蝦軍團」作為核心敘事：把一群可分工、可協作、可輪班的 AI 代理人（Agent）變成企業可調度的「數位勞動力」。 這不只是又一個聊天機器人。若它真的能把「從需求→拆解任務→呼叫工具→寫入系統→回報結果」整段流程做成可治理的企業平台，代表企業導入生成式 AI 的重心，正在從「回答問題」轉向「完成任務」。...
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- 科技新聞
- March 21, 2026
GPT-5.4 mini 與 nano 登場：2 倍速度、逼近旗艦效能，小模型時代真的來了？
OpenAI 近期推出兩款全新小型模型 GPT-5.4 mini 與 GPT-5.4 nano，主打「速度提升 2 倍」且在多數任務上「表現直逼旗艦級」。這不是單純的規格更新，而是把生成式 AI...
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- 科技新聞
- March 20, 2026
小紅書全面治理「AI託管」帳號：自動發文與假互動為何成為高風險操作？
小紅書近期針對所謂「AI 託管」帳號加強治理，重點不在於「不能用 AI」，而是鎖定一類更具破壞性的做法：用系統自動生成內容、批量發佈，甚至模擬真人互動（自動留言、私訊、追蹤、按讚），讓帳號看起來像真實使用者在經營，實際上卻是機器在跑流程。 這波行動傳遞的訊號很明確：平台要保住內容生態的可信度與互動品質，而「自動化＋偽裝真人」被視為踩到紅線。 什麼是「AI 託管」？為何平台特別敏感 在行銷圈或代營運圈，「託管」常被包裝成省時、省人力：你只要付費，系統或外包團隊就能替你完成選題、產文、發佈與互動。但當這套流程高度自動化、並以「模擬真人」為目標時，問題就不只是內容品質，而是信任機制被濫用。 常見高風險特徵包括： 內容端：大量同質化模板文、關鍵字堆疊、改寫拼貼、批量日更，且缺乏真實使用情境或個人經驗。 互動端：短時間內異常密集按讚/留言/追蹤、留言語意空泛但頻率極高、跨帳號互刷。...
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- 科技新聞
- March 19, 2026
OpenClaw 官方 Agent 成功率揭曉：誰是最強模型？一篇看懂榜單與實戰選型
OpenClaw 釋出官方 Agent 成功率（success rate） 數據後，很多人第一個問題都是：「到底哪個模型最強？」但如果只把榜單當成冠軍賽排名，很容易選錯工具、甚至把 PoC 做到一半才發現成本、穩定性或安全性不合用。 這篇文章會用「如何讀懂成功率」為主線，帶你看 OpenClaw...
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- 科技新聞
- March 18, 2026
OpenClaw「龍蝦」為何被點名？香港網絡安全中心警告：風險不只像聊天式 AI 那麼簡單
香港網絡安全中心近期就名為 OpenClaw、外號「龍蝦」的工具/框架提出警告，特別強調其帶來的網絡風險可能「遠超」一般人對聊天式 AI 的想像。這類提醒值得重視，原因不在於「AI 一定更危險」，而是工具形態不同：聊天式 AI 多半停留在內容生成與對話層面；而可被用於自動化流程、整合外部資源、呼叫系統功能的工具，一旦落入不當使用情境，影響面就會更貼近真實攻擊鏈。 在不少攻擊事件中，真正造成損失的往往不是單一漏洞，而是「偵察 → 釣魚/入侵...
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- 科技新聞
- March 17, 2026
Manus AI「My Computer」桌面版上線：AI 助理走進你的電腦，值不值得裝？
Manus AI 推出桌面應用程式「My Computer」，訊號很明確：AI 不再只停留在網頁聊天框，而是要更貼近你每天打開的作業系統與工作流程。對內容工作者、行銷與營運、產品與工程團隊來說，這類「桌面型 AI 助理」若做得好，可能比新增一個聊天工具更有實際效益；但同時也把權限、隱私與企業控管的門檻拉得更高。 從「問答」走向「桌面協作」：My Computer 的關鍵意義...
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- 科技新聞
- March 16, 2026
Gemini 全港開放：Google 把 AI 助理推向每位香港用戶，會改變你的工作與搜尋習慣嗎？
Google 宣布把 Gemini 體驗進一步擴展至全港所有用戶，代表香港用戶不再只限於部分帳戶或特定入口才能使用 AI 助理，而是更「預設可用」、更貼近日常 Google 服務的一次推進。對一般人來說，這不只是多了一個聊天機械人，而是 Google 正把「搜尋、內容產出、個人助理」三件事逐步合併。...
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- 科技新聞
- March 16, 2026
騰訊「龍蝦」AI 矩陣來了：手機遙控電腦、辦公自動化到底能改變什麼？
馬化騰近期在公開場合提到，騰訊正在推進全系統的「龍蝦」AI 矩陣，主打把 AI 助理能力嵌入多個產品線，並強調一個很具體的使用情境：用手機遙控電腦，進一步做到「自動化辦公」。這類宣示不只是多一個聊天機器人，而是把「工作流程」本身交給 AI 與跨裝置能力重新編排。 在近一年生成式 AI 競賽裡，許多廠商從「會回答」走向「會做事」。騰訊這次把重點放在跨裝置操控與辦公自動化，等於是在宣告：AI 的價值不只在內容生成，而是在把零碎的操作步驟變成可委派、可追蹤、可回放的任務。...
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- 科技新聞
- March 15, 2026
OpenClaw 遭點名有配置風險：私有化部署 AI 智能體前，企業最該先補上的安全課
OpenClaw 被警示，問題不只在工具本身 開源 AI 智能體 OpenClaw 近日因配置風險受到官方安全警告，再次提醒市場一件常被低估的事：AI 系統的風險，很多時候不是模型能力本身，而是部署方式、權限設計與周邊元件的安全管理。 對許多企業來說，選擇開源智能體框架的原因很直接：可客製、可私有化、可降低授權成本，還能更快串接內部知識庫、工單系統、CRM、文件平台或自動化流程。不過，正因為這類系統通常需要接觸 API、資料庫、外部工具、執行環境與管理後台，一旦預設設定不當、驗證機制不足，或暴露了不該公開的服務介面，就可能把...
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- 科技新聞
- March 14, 2026
SkillHub 被指「整庫搬運」ClawHub 技能資料：平台資料戰怎麼打、誰會受傷？
近期有指控稱，騰訊旗下的 SkillHub 疑似以大規模自動化方式抓取（scraping）ClawHub 上的「全部技能資料」，並將內容直接導入自家平台。若情況屬實，這不只是兩個產品之間的口水戰，而是典型的「資料即護城河」競爭：當資料可以被快速複製，平台的差異化、創作者的權益，以及使用者的信任都會被迫重新洗牌。 這次爭議的核心，不是「抄襲」兩個字那麼簡單 所謂大規模抓取，通常指透過爬蟲程式自動讀取對外可見頁面、API 回傳或前端載入的資料，再進行整理與匯入。與「使用者手動搬運」不同，爬蟲的特性是：速度快、規模大、可長期運行，並可能繞過原站的流量與授權機制。 這類事件的關鍵爭點往往落在三層： 契約層（服務條款/robots.txt）：即使內容可被瀏覽，也不代表允許被大量擷取再商用；條款若明確禁止，自動化抓取可能構成違約。 權利層（著作權/資料庫權/不正當競爭）：單一「技能條目」若缺乏創作性，著作權未必站得住腳；但「大量匯編、結構化」的資料庫、標註系統、分類體系，可能牽涉不同法域對資料庫或不正當競爭的保護。...
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- 科技新聞
- March 13, 2026
Claude Code Security 為何成為新一代程式碼防護關鍵？企業資安從「掃漏洞」走向「AI 內建治理」
Claude Code Security 之所以引發討論，不只因為它把「AI 寫程式」拉進企業開發流程，更關鍵的是：它把資安從事後的掃描與稽核，往前推到「需求—撰寫—提交—部署」的每一步。 在過去，多數團隊依賴 SAST/DAST、依賴套件掃描、WAF 或雲端防護來補洞；但 AI 生成程式碼的普及，讓漏洞不再只是「工程師不小心」，而是「產出速度暴增、審查壓力倍增」。Claude...
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- 科技新聞
- March 12, 2026
Seedance 2.0 串流盜版風暴：MPA 為何盯上 ByteDance？一篇看懂版權攻防與平台風險
Seedance 2.0 引發的「串流盜版」爭議，之所以迅速升溫，關鍵不只在於內容是否侵權，而在於它把盜版的分發模式帶進了更像「平台化、演算法化、流量化」的階段：不是單一網站偷偷上傳，而是可能透過社群導流、鏡像站輪替、串流播放降低下載痕跡，讓取締與追責變得更困難。 在這場風暴中，MPA（美國電影協會）代表多家大型片商的利益，對外展現的是「持續清除侵權來源」；但真正的戰線，往往更靠近「流量入口、分發管道、基礎設施與商業化」——也因此外界把目光放到 ByteDance 相關生態與其可能扮演的角色上。 Seedance 2.0 到底踩到哪條線？ 若一個服務或工具被指稱提供未授權影片的串流觀看，常見的法律爭點不只是一句「有沒有盜版」，而是：...
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