只會用 ChatGPT 嗎? 解鎖個人知識寶庫的AI革命助手NotebookLM
在資訊爆炸的時代，每天被會議紀錄、研究報告、筆記轟炸，卻在需要時找不到重點？ Google 最新 AI 工具 NotebookLM，就是為了解決這個痛點而生！
Cloudflare 出殺招！預設「封鎖 AI 爬蟲」
網際網路基礎設施巨頭 Cloudflare 於近日宣布一項重大政策變更，自2025年7月1日起，所有新註冊的網站將預設封鎖 AI 爬蟲（AI crawlers），除非網站擁有者明確授權其存取內容。這項措施被視為對當前 AI 產業無限制抓取網頁內容的強硬回應，旨在保護內容創作者的權益並重塑數位內容經濟的平衡。Cloudflare 同時推出「按次付費」（Pay Per Crawl）系統，讓網站擁有者能向 AI 公司收取每次爬取的費用，開啟了內容貨幣化的新模式。
OpenAI 發布 GPT-5！發佈會反應不如預期？深度剖析這場技術飛躍與背後的爭議
2025 年 8 月 7 日，OpenAI 正式發布了其新一代旗艦大型語言模型 GPT-5，這是技術上的一次重大更新，標誌著人工智慧領域邁入了一個全新里程碑。距離 GPT-4o 發布已經快一年了，OpenAI 執行長 Sam Altman 在發布會上將其譽為「世界上最好的模型」，並形容與之對話「就像在與某個領域的博士級專家交流」，將其定位為通往通用人工智慧（AGI）道路上的關鍵里程碑。
超越搜尋的下一步：Google 的 Project Mariner 將如何改變我們的數位生活？
不知道大家是否有注意到 Google 在搜尋引擎上面的改動？過去我們習慣輸入關鍵字，得到一連串藍色的網頁連結，但現在，搜尋結果的頂端常常會出現一塊由 AI 生成的回應，這就是 Google 官方稱之為「AI 總覽」（AI Overviews）的功能。
使用 Gemini 2.5 進行對話式圖像分割：重新定義視覺 AI
人工智能的快速發展已深刻改變了我們與視覺數據的互動方式，從最初的物體檢測到如今的複雜圖像分割技術，視覺 AI 正在不斷突破界限。Google 推出的 Gemini 2.5 引入了一項革命性功能：對話式圖像分割。這項技術讓使用者透過自然語言描述來精確分割圖像中的特定區域，例如「請分割圖片中穿著紅色外套的人」或「找出背景中的樹木」。相較於傳統的圖像分割方法，這種對話式交互方式不僅直觀，且能根據上下文動態調整，極大地提升了靈活性和應用範圍。本文將深入探討 Gemini 2.5 對話式圖像分割的技術原理、核心優勢、應用場景以及未來的發展潛力，揭示其如何為視覺 AI 開闢新的可能性。
算力不再是瓶頸？MoE 架構如何為大型語言模型加速增效？
大型語言模型（LLMs）近年來在自然語言處理、計算機視覺等多個領域取得了前所未有的進展，其強大能力主要源於龐大的模型規模、多樣化的訓練數據以及訓練過程中投入的巨大計算資源。這些模型展現出許多在小型模型中未曾出現的表現力，例如上下文學習（in-context learning），使得 LLMs 能夠執行越來越多的日常任務。
2025年主流大規模語言模型（LLM）比較：技術與應用全解析
隨著人工智慧技術的飛速發展，大規模語言模型（Large Language Models, LLMs）已成為自然語言處理（NLP）領域的核心，廣泛應用於對話系統、程式碼生成、內容創作及複雜推理任務等。2025年，LLM市場競爭激烈，OpenAI、Google、Anthropic、xAI及DeepSeek等公司推出了性能卓越的模型，每款模型在效能、成本及應用場景上各有特色。本文將深入比較當前主流的LLM，包括GPT-4o、Claude 4 Sonnet/Opus、Gemini 2.5 Pro、Grok 4及DeepSeek R1，並分析它們的優勢、限制及適用場景，幫助讀者選擇最適合自身需求的模型。
後AI時代的SEO翻譯策略：不只是翻譯，更是在地優化
在極短的時間內AI技術以驚人的速度演進，從前高度仰賴人力的工作程序逐步被取代，尤其在翻譯方面，AI在各種語言間切換的能力已超越過往的翻譯工具。但在內容經營上，直接使用AI翻譯的圖文內容效果可能並不如預期。為了應對AI發展，搜尋引擎的演算法也正逐步修正，「SEO」和「使用者體驗」雙重檢驗標準變得更加嚴苛。本文將剖析現有的AI翻譯工具以及使用AI翻譯的策略，嘗試建構AI如何成為跨語言SEO的助力。
Google Gemini 2.5 系列模型更新：高效能與成本效益的持續突破
Google 推出全新 Gemini 2.5 AI 模型系列，包括 Pro、Flash 與 Flash-Lite，解析三款模型差異、效能與適用場景一次看懂。
AI時代來臨：你準備好了嗎？人工智能趨勢講解與深入分析
《Trends_Artificial_Intelligence》是由知名創投公司 BOND 於 2025年5月30日 所發佈的一份重磅報告，由 Mary Meeker 領銜撰寫，並聯合 Jay Simons、Daegwon Chae 與 Alexander Krey 共同執筆。此報告以宏觀視角、數據驅動的方式，全面剖析人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在當前與未來所扮演的關鍵角色，並延續 Meeker 在過去《Internet Trends》報告中的系統性敘事風格，成為 AI 領域的重大趨勢指標之一。
xAI 震撼發布 Grok 4：全球最強 AI 模型，挑戰學術與實用極限
xAI 在7月10日透過 X 平台 (原 Twitter) 全球直播，正式推出全新旗艦人工智慧模型 Grok 4，被譽為「全球最聰明的 AI」。此次發布會由 xAI 創辦人伊隆·馬斯克（Elon Musk）親自領銜，展示 Grok 4 在學術推理、程式設計與多模態應用的突破性進展，直接對標 OpenAI 的 GPT-4o 與 Google 的 Gemini 2.5 Pro。Grok 4 不僅在基準測試中展現壓倒性優勢，更以其「最大求真原則」與多代理架構，重新定義 AI 的應用邊界。
深入淺出自然語言處理（NLP）：AI 如何理解人類語言？
在人工智慧（AI）快速發展的浪潮中，自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）已成為最貼近人類溝通方式的核心技術之一。從語音助理、客服機器人、翻譯系統到大型語言模型（如 ChatGPT），這些應用的背後，都會使用到 NLP 這項技術。
AI設計工具指南：讓你的設計流程更聰明更高效
想知道如何在設計流程中正確使用AI工具嗎？從前期研究到創意發想，從資料整理到成果呈現，這篇指南教你選對工具、用對時機，讓AI成為你最強的設計夥伴！
Vibe Coding 成趨勢？Google Gemini CLI 讓開發者進入全新境界！
隨著技術的不斷演進，「Vibe Coding」或許正是這個問題的解答。Vibe Coding 正在將程式設計從單純的邏輯堆疊，昇華為一種富有「感受」的體驗。這種新興趨勢強調開發者在編程過程中的直覺判斷、流暢體驗，以及與開發工具之間更深層次的互動，目標是創造一個更舒適、更有效率，甚至更愉悅的開發環境。當開發者能夠完全沉浸在創作的「心流」之中，不受瑣碎細節的干擾，正是 Vibe Coding 所追求的理想境界
Lovable：AI驅動的全端開發平台，讓網頁應用開發變得簡單
Lovable是新興的AI全端開發平台，無需程式基礎即可建立專業網站。支援自然語言開發、Figma設計轉換、即時預覽部署。創業家、設計師必備工具，讓網頁應用開發變得簡單高效。
AI 算力新境界：探索 NVLink 如何突破大型模型瓶頸
隨著 AI 模型越來越龐大、計算需求飆升，我們已經不再滿足於單一 GPU 的效能。NVIDIA 的 NVLink 技術，正是為了解決 AI 訓練與推論瓶頸而誕生的突破性解方。
重新定義編輯體驗：全面解析 AI 編輯器 Cursor
在人工智慧（AI）技術飛速進展的當下，許多產業正悄悄經歷一場轉型。對於軟體開發領域而言，這波浪潮已不再只是「輔助工具」層級的影響，而是從根本改變「開發流程」的本質。傳統的開發過程往往涉及大量重複性操作、除錯與文件撰寫，耗費開發者極多心力與時間。如今，隨著 AI 編輯器的興起，這些問題正逐步被重新定義與簡化。
Programmatic SEO是什麼？
Programmatic SEO是透過自動化方式，結合資料庫與模板，大量產生具備 SEO 價值的頁面，常用於電商、旅遊、金融等網站。這種策略能快速擴展內容並捕捉長尾關鍵字流量，但同時也存在內容品質低落、技術門檻高、以及可能觸發 Google 懲罰機制的風險，需在規劃與執行上保持品質與合規性，才能發揮最大效益。
線性代數：各大 LLM 模型背後的數學魔法
在 AI 世界裡，「數學是萬物語言」這句話絕非空談。從圖像辨識、語音辨識到自動駕駛，背後都藏著一門經典卻強大的數學學科：線性代數。這門來自課本裡的知識，正默默成為 AI 革命的核心動力。
GPU 和 CPU 到底有什麼不一樣？為什麼所有大模型都用GPU做運算呢？
在人工智慧 (AI)、機器學習 (Machine Learning)、以及深度學習 (Deep Learning) 快速發展的今天，GPU 已經成為訓練大型模型時不可或缺的工具。那麼，GPU 與 CPU 到底有什麼不同？為什麼現代的大型 AI 模型幾乎都使用 GPU 來進行運算？
到底甚麼是機器學習-MachinLearning
你是否曾好奇，電腦如何從一堆 0 和 1 的數據中，學會辨識圖片、翻譯語言，甚至做出決策？這一切的背後魔法，正是機器學習（Machine Learning, ML）——人工智慧（AI）的核心動力。機器學習讓電腦擁有「自學」的能力，無需明確的程式指令，就能從海量數據中挖掘規律，並應用於預測、分類或決策。隨著 AI 技術席捲全球，機器學習正以前所未有的方式改變我們的生活。