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
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
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。
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?
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。
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。
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
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。
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。
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。
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 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。