三巨頭為何突然站在一起?關鍵在「蒸餾」變成產業級風險 當 OpenAI、Anthropic 與 Google 這三家在商業模式、產品路線與雲端生態上彼此競爭的公司,罕見地對外展現一致立場,通常代表問題已不只是「公關聲明」,而是影響到營收、模型安全與競爭秩序的共同痛點。這次焦點落在中國 AI 對手被指涉的「蒸餾(distillation)」行為:透過大量查詢與比對,將領先模型的能力「轉移」到自家模型上,成本更低、速度更快。 對一般使用者而言,蒸餾聽起來像技術優化;但對模型提供者而言,它可能等同於「把昂貴的研發成果,用 API 回答一題題搬走」。 蒸餾到底是什麼?為何常引發爭議 在機器學習領域,「知識蒸餾」原本是一種正當技術:用更大的 teacher model 產生軟標籤或輸出,訓練更小的 student model,達成降成本、降延遲的目的。問題出在蒸餾的資料來源: 在自家資料與授權資料上做蒸餾:多半合理且常見。 對競品的商用模型 API 進行大規模輸出收集,再反向訓練自家模型:容易踩到服務條款、資料權利與不公平競爭紅線。 因此,爭議不在「蒸餾技術」本身,而在於是否把對方模型輸出當成可被無限制擷取的訓練資產。 三家公司為何要「聯手」?一個共同威脅:API...
Google I/O 2026:AI 世代的年度關鍵大會 Google I/O 2026 開發者大會確定在 5 月 19 日至 20 日於加州山景城登場,主題毫無懸念地再次鎖定「AI 為中心」。從會前釋出的資訊可以看出,今年的焦點將圍繞在 Gemini 3、大模型工具鏈與 Android 生態系的全面升級,這不只是一次產品發表會,更是 Google 嘗試重塑開發者心態與使用者期待的一次總動員。 對開發者、產品經理與創業團隊來說,Google I/O 2026...
近期 AI 圖像生成技術發展非常迅速,而 Nano Banana 2 可以說是近期 AI 圖像生成領域最受關注的新模型之一。相比上一代版本,Nano Banana 2 在 生成速度、圖像解析度以及生成成本 等方面都有顯著提升。 不少 AI 社群甚至認為,Nano Banana 2 有機會成為下一代主流 AI 圖像生成模型 (AI Image...
Google Gemini Pro 模型再次在 AI 基準測試中拿下破紀錄分數,成為產業焦點。對正在評估大型語言模型與 AI 代理方案的企業與開發者而言,這不只是分數競賽,而是下一輪生成式 AI 版圖重排的前哨戰。 Google Gemini Pro 模型 3.1:不只是「小幅升級」 最新版本的 Gemini 3.1 Pro 被定位為通用型大型語言模型,但從公開資訊與實際回饋來看,它的升級已經超出「例行更新」的範疇。 幾個關鍵變化值得特別留意: 在多步推理與長鏈思考任務上的表現明顯提升 在專業領域任務(如程式設計、商業分析、法務摘要)中的穩定度更高 與代理框架結合時,對任務分解與規劃的能力更成熟...
你可能成日用 ChatGPT / Gemini,但有時會覺得: 其實大多數問題,唔係模型「唔得」,而係你未用對提示方式(Prompt)。 呢篇文章我會用最易明方式,帶你跟住白皮書由淺入深走一遍:由最基本 Prompt、到「加例子」、到「指定角色」、到「一步步推理」、再到「AI 幫你自動生成 Prompt」,最後仲有 Code Prompting(寫程式 / 解釋程式 / 翻譯程式 / Debug)。 0|先講清楚:Prompt Engineering 其實係咩? 你可以當 AI 係一個「超強文字助手」。但佢唔會讀心,所以: Prompt...
Google Disco 是一款以 Gemini 為核心的瀏覽器 AI 工具,主打「從瀏覽器分頁直接生成 Web App」。這不只是又一個聊天機器人,而是嘗試改寫我們與瀏覽器、甚至與應用程式本身互動的方式。 在過去,我們開了十幾個分頁、複製貼上內容、再到各種工具裡整理;未來,Disco 的目標是:讓這些分頁本身,直接「長」成一個協助你完成任務的互動式應用。 從「看網頁」到「做應用」:Disco 的核心思維 傳統瀏覽器的角色是資訊入口,AI 搜尋或對話助手頂多是「更聰明的搜尋列」。Disco 的思維則更激進: 不只理解你現在看的頁面 還要理解你整個瀏覽脈絡 然後主動把這些內容,組裝成一個可以操作的 Web App 這代表一個重要轉變: 使用者從「被動吸收資訊」變成「透過生成應用來操縱資訊」。 GenTabs:從瀏覽器分頁長出的...
Google Gemini 驅動蘋果 Siri 與 AI 功能,代表行動裝置與生成式 AI 進入了一個全新的權力分配時代。當兩大科技巨頭在 AI 模型與終端生態系上開始深度綁定,不只是 Siri 的未來被改寫,整個智慧手機與雲端 AI 市場的版圖也將被迫重新排列。 在這場合作之後,「誰擁有使用者」、「誰擁有模型」、「誰掌控預設入口」這三個問題,不再有單一贏家,而是進入更複雜的共生、博弈與監管新局。 Google Gemini 驅動蘋果 AI 功能的關鍵意義 長期以來,蘋果以垂直整合著稱:自家晶片、自家作業系統、自家應用商店,連隱私政策與安全標準都盡量掌握在自己手裡。如今選擇讓 Google Gemini...
背景:AI 工具在教育中的普及與隱憂 近年來人工智能(AI)工具迅速融入教育領域,成為師生日常學習的重要輔助。根據近期調查,超過九成的香港中小學教師與學生都曾使用 AI 工具,當中教師使用比例超過九成,學生更接近全面使用,顯示 AI 已深度滲透教與學過程。不少學生甚至坦言「沒有 AI 就難以完成功課」,可見 AI 在校園裡的重要性。 然而,AI 普及同時也引發教育界的隱憂:許多教師擔心學生過度依賴 AI,導致獨立思考和解難能力退化。本篇將深入分析教師觀點、AI 工具於課堂的應用現況、現行指引、心理與教育理論觀點,以及如何平衡 AI 使用與學生思維能力培養的策略與國際經驗。 教師觀點與憂慮:依賴 AI 削弱學生思維能力? 調查顯示,教育工作者對學生使用 AI 工具抱持審慎態度。超過七成受訪教師直言,學生過度倚賴 AI...
Google 近期揭開了一項極具前瞻性的研究計畫——Project Suncatcher,這項計畫旨在探索未來人工智慧(AI)運算基礎設施是否能突破地球的限制,轉向太空發展。Project Suncatcher 的核心概念是利用太陽能供電的衛星群組,搭載 Google 自家的 Tensor Processing Units(TPUs),並透過自由空間光學通訊(free-space optical links)串聯,打造一個能在軌道上運行的大規模 AI 運算系統。這項構想不僅挑戰了傳統資料中心的物理限制,更為未來 AI 的發展開拓了全新的可能性。 在地球表面,資料中心的運算能力受到能源供應、散熱效率以及土地成本等多重因素的制約。然而,太空環境提供了近乎無限的太陽能資源。根據 Google 的研究,若將太陽能板放置在合適的軌道上,其發電效率可達地球上的八倍,且幾乎能持續不斷地供電,大幅減少對電池的依賴。這意味著,未來的 AI 運算系統將不再受限於地表的能源瓶頸,而是能充分利用太陽這顆恆星的龐大能量。 Project Suncatcher 的設計採用模組化的小型衛星,這些衛星將以緊密的編隊飛行,彼此之間的距離僅數百公尺。這樣的設計不僅能有效降低通訊延遲,還能透過多通道密集波分多工(DWDM)收發器與空間多工技術,實現每秒數十太位元(terabits)的高速資料傳輸。在實驗室測試中,Google...
Google Gemini 的生成式 AI 市場佔有率在過去一年出現戲劇性躍升,直接改寫了 AI 聊天機器人的競爭版圖。對企業決策者與產品團隊而言,這不只是一組漂亮的成長曲線,而是預告了未來數年生成人工智慧市場的權力移轉。 Gemini 快速拉升生成式 AI 市場佔有率的關鍵意義 最新的全球網路流量統計顯示,Google Gemini 的生成式 AI 市場佔有率在短短一年內,從約 5.4% 飆升到 18.2%,幾乎成長三倍;同時間,ChatGPT 的市佔率則從約 87.2% 回落到 68.0%。 這幾個百分點背後,反映出幾個結構性變化:...