驅動智能體革命的八大語言模型：LLM 架構全解析 ep.1
在人工智慧（AI）快速演進的時代，「AI Agent（人工智慧智能體）」成為生成式 AI 的新核心。不同於僅能回應指令的聊天機器人，AI Agent 能自主規劃、決策與執行任務，而其「思考引擎」正是多樣化的大型語言模型（Large Language Models, LLMs）。
Gemini 3 震撼洩漏：一鍵生成 Mac OS、攻克「無解」數學題，Google AI 表現如何？
在 AI 領域軍備競賽白熱化的當下，所有人的目光都聚焦在 OpenAI 與 Google 的下一步。就在全球開發者與分析師屏息以待 Gemini 3 的正式發布之際（市場預測平台 Polymarket 上的熱議更將時間指向未來幾天），一場來自 Google DeepMind 內部的重大洩漏，正以前所未有的方式揭示了 Google 即將推出的次世代 AI 產品陣容
使用AI也有可能外洩資料：從Notion看間接提示注入的風險
人工智慧（AI）的應用正以前所未有的速度滲透到我們的日常工作與生活中，從自動撰寫郵件、整理報告到程式碼輔助，AI 顯著提升了生產力
革新演算法發現：DeepMind 的 AlphaEvolve，一款由 Gemini 驅動的 Coding Agent
在人工智慧快速演進的領域中，Google DeepMind 不斷推出創新工具，將創意與計算能力完美結合。2025 年，DeepMind 進一步強化其領導地位，推出 AlphaEvolve，這款突破性的演化 Coding Agent 由 Google 的 Gemini 大型語言模型（LLM）驅動。
Google 刪除一行代碼嚴重影響全球AI！num=100參數的意義與影響解析
Google於2025年9月悄然移除num=100參數。此一微小調整對全球AI工具造成重大衝擊，並對SEO產業產生深遠影響。
到底所有AI廠商在訓練什麼？為什麼LLM模型迭代速度很快呢？
自 ChatGPT 問世以來，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）成為全球科技產業的核心焦點。無論是 OpenAI 的 GPT-5、Google DeepMind 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Meta 的 LLaMA，還是歐洲新創 Mistral，它們的推出節奏幾乎以「季度」為單位，遠遠超越了傳統軟體開發的更新速度。這讓人不禁好奇：這些公司到底在訓練什麼？而為什麼 LLM 的進化如此迅猛？
Vibe Coding清理員的崛起：AI 時代的程式開發工作新分工
在人工智慧（AI）迅速滲透軟體開發領域的2025年，一個全新的職業類別悄然興起——「Vibe Coding清理員」。這個聽起來有些戲謔的職稱，實際上反映了AI生成代碼技術的雙刃劍效應。隨著工具如Cursor、GitHub Copilot等AI輔助編程系統的普及，非專業開發者也能輕鬆生成程式碼，但隨之而來的混亂和錯誤，讓專業工程師成為了不可或缺的「後勤清潔工」。本文將探討Vibe Coding的起源、其帶來的挑戰，以及清理員在科技生態中的關鍵角色。
GEO 是新 SEO？揭開 AI 驅動內容曝光的下一場革命
在數位行銷和內容創作領域，搜尋引擎優化（SEO）早已是網站流量和曝光的關鍵策略。然而，隨著人工智慧（AI）的崛起，一個新概念—— GEO（或稱「生成式引擎優化」／Generative Engine Optimization）——開始浮出檯面。GEO 和 SEO 雖然聽起來相似，但它們的焦點、方法和應用場景有顯著差異。本文將詳細說明兩者的區別，並探討在 AI 主導的時代，為什麼 SEO 依然不可或缺，以及它應該朝哪個方向發展。
到底什麼是CoWos，跟Nvdia又有什麼關係呢？LLM運算效能有關係嗎？
CoWoS 是半導體產業中的一種先進封裝技術，在當前的人工智慧（AI）浪潮中變得極為重要，特別是與 NVIDIA 的高效能運算晶片息息相關
優化 GPT-5 提示工程：OpenAI 官方指南解析與實務應用
OpenAI 最新旗艦模型 GPT-5 標誌著人工智慧領域的重大躍進，特別在代理式任務執行、程式碼生成、原始智能以及可控性方面展現出前所未有的能力。相較於前代模型，GPT-5 不僅提升了工具調用、指令遵循和長上下文理解的效能，還允許開發者和使用者透過精確的提示（prompt）來微調其行為，從而實現更高效的應用整合。然而，儘管 GPT-5 在無需額外調校的情況下已能處理廣泛領域的任務，官方提示指南強調，優質的提示工程（prompt engineering）仍是確保輸出品質的關鍵因素。
到底什麼是深度學習？Deep Learning 入門指南
深度學習 (Deep Learning) 是什麼？本文將解釋神經網路、訓練過程與常見架構，帶你快速了解這門人工智慧的核心技術與限制。
Gemini 新系統加速科學發現，專家級性能橫掃六大挑戰
在科學研究領域，驗證假設往往需要大量計算實驗，但編寫自訂軟體的瓶頸總是拖慢進度。Google 研究團隊近日發布一項突破性成果：一款基於 Gemini AI 模型的系統，能自動生成「寫實軟體」（empirical software），在基因組學、公衛、地理空間分析、神經科學等六個多學科基準測試中，達到甚至超越專家水準。將探索時間從數月縮短至數小時，開啟了 AI 輔助科學發現的新時代。
Meta Connect Meta 智慧眼鏡發佈會
在2025年的Meta Connect大會上，Meta 與 Ray-Ban 合作推出的全新智慧眼鏡「Meta Ray-Ban Display」成為備受矚目的焦點。這款產品不僅保留了經典的 Ray-Ban 時尚外型，還首次內建高解析度單眼螢幕，讓使用者能無縫查看通知、預覽影像、進行即時翻譯、識別地標或獲取導航資訊，實現真正的擴增實境（AR）體驗。
Google Deep Research 背後的模型分析：為什麼 Gemini 的大上下文視窗這麼關鍵？
Google Deep Research 結合 Gemini 模型，透過超大上下文視窗，能同時處理上百頁文件，比對多份資料並保持脈絡一致，讓研究與分析更高效。
Google AI Mode：AI 時代的搜索革命，帶來無縫便利新體驗
不知道最近有沒有注意到 Google 的搜尋介面有一些改變？在搜尋欄的右側出現了「AI Mode」按鈕，，這是基於 Gemini 2.5 模型的升級版搜索功能，讓 Google Search 從單純的「資訊檢索」蛻變為「智能對話夥伴」。
Deep Think 是什麼？Google Gemini 平行思考模式解析，為什麼這麼貴？
人工智慧 (AI) 發展快速，Google 在 Gemini 系列中推出的 Deep Think 深度思考模式，成為近期討論度很高的功能。這個新功能聽起來有點抽象，但其實概念並不難理解。本文將帶你認識 Deep Think 是什麼、平行思考怎麼運作，以及為什麼 Deep Think 為何開價如此高。
Gemini 領跑 AI 競賽：Kalshi 預測市場揭示 60% 看好 Google 打敗 ChatGPT
Kalshi 是美國首個獲得商品期貨交易委員會（CFTC）監管的預測市場平台，成立於 2018 年，由 MIT 校友 Tarek Mansour 和 Luana Lopes Lara 創辦。該平台允許用戶通過「事件合約」對現實世界的各種事件進行交易，從經濟數據、政治選舉到 AI 模型的表現競爭。
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。