GPT-OSS 是 OpenAI 於 2025 年 8 月 5 日正式發布的一款自托管大型語言模型（LLM），標誌著開源大型語言模型領域的一大里程碑。這個模型家族由兩個主要版本組成：gpt-oss-20b 和 gpt-oss-120b，分別擁有約 210 億與 1170 億個參數，且採用尖端的 Mixture-of-Experts（MoE）架構，實現了高效能與優異的推理能力。 GPT-OSS 的主要能力與特色 GPT-OSS 以其多項領先技術和優勢，在眾多大型語言模型中脫穎而出： GPT-OSS 與其他大型語言模型的對比 特色 GPT-OSS… Read More »OpenAI發布的自托管大型語言模型GPT-OSS及其本地部署的準備與步驟
定位：解決傳統開卷考試缺陷，同時培養AI時代的核心能力適用場景：香港的大學、高等學院以至高校專業課程期末考評 一、傳統開卷考試的四大痛點 痛點 具體問題 作弊風險高 學生夾帶未授權資料、在書籍內頁手寫答案、交換書籍 資料攜帶低效 法學考試需攜帶10+本判例集，工程科攜帶公式手冊+圖紙，搬運耗時易出錯 評核目標偏移 教師為防作弊，出題偏向冷門細節，反而偏離應用能力考核初衷 評分標準不一 開放題因教師主觀判斷產生評分差異，學生申訴率高 ▶ 自託管LLM的核心價值：將實體書數位化+AI監考，既保留開卷考試優勢（測深度能力），又根除物理作弊場景 二、為何需要變革開卷考試？——聚焦未來能力的必要性 三、系統設計：AI作為「智能考試伴侶」 （1）架構核心創新 模組 功能 數位資料庫 考前上傳指定材料（教材/筆記/判例），AI自動OCR辨識+建立索引 安全沙盒環境 考試時僅可查詢預存資料，禁用互聯網搜索（隔離維基百科/谷歌/LLMs等外部源） 動態評分系統 記錄學生每次查詢的prompt質量作為評分項… Read More »基於自託管大語言模型(LLM)的人工智能(AI)開卷考試系統
在數位浪潮席捲全球的當下，人工智能已非科幻情節，而是深刻重塑學習、思考與未來生存的關鍵力量。教師作為知識燈塔與價值塑造者，主動引導學生認識、理解並善用AI，是回應時代挑戰的關鍵行動。以下詳述十大核心理由： 一、 破除迷思迷障，建立正確認知基礎 學生常透過影視作品或零碎資訊接觸AI，易產生「AI無所不能」或「AI將毀滅人類」等極端誤解。教師的系統性引導能破除迷思，揭示當今AI的實際能力與根本限制——強大卻非全能，是工具而非神祇。透過課堂討論區分科幻與現實，例如比較聊天機器人的創造性限制與人類獨有的直覺判斷，能建立學生對技術本質的清醒認知，避免盲目崇拜或無端恐懼。 二、 培育批判眼光，穿透演算法黑箱 AI系統的運作常如黑箱，其背後的數據選擇、模型設計隱藏著開發者的價值判斷與潛在偏見。教師需引導學生養成「演算法思維」，質疑資訊來源：這則社群媒體推送為何出現？這款求職篩選工具是否公平？透過分析具體案例（如圖像辨識系統在不同膚色人種上的準確率差異），學生將學會穿透技術表象，洞察演算法中可能存在的隱性歧視或商業操控，成為資訊的自主判官。 三、 駕馭工具潛能，優化學習歷程 AI非學習之敵，實為強大輔助。教師應示範並鼓勵學生善用AI工具提升效率：語言學習者可藉即時翻譯與發音校正工具突破障礙；研究者能利用AI快速梳理文獻、聚焦重點；寫作者可透過協作工具激盪靈感、優化結構。關鍵在於教導「有效提問」與「結果驗證」的能力，讓學生明白AI是延伸腦力的槓桿，而非替代思考的捷徑，從而將節省的時間投入深度探索與創意實踐。 四、 鍛鍊未來核心：無可取代的「人類智慧」 當AI逐步接管程序性任務，人類的獨特價值更顯珍貴。教師與學生談論AI時，重點在凸顯並深化這些機器難以企及的素養： 課堂應設計需融合這些能力的任務，讓學生在實作中體認自身優勢。 五、 深化數位素養，涵養倫理自覺 AI應用伴隨嚴峻的倫理挑戰：隱私侵蝕、深度偽造（Deepfake）技術濫用、自動化武器爭議。教師不能迴避這些討論。可透過情境模擬（如「是否同意學校用AI監控學習情緒？」）或爭議事件分析（如演算法導致的信貸歧視），引導學生辯論科技發展的邊界、個人數據主權的維護，以及開發者與使用者的責任歸屬。這是在數位時代培養負責任公民的必修課。 六、 點燃創新火花，啟發未來想像 理解AI現狀之餘，更需激發學生參與塑造未來。教師可引介AI在解決全球性難題（如氣候建模、疾病預測）上的突破案例，鼓勵學生發想：如何用AI改善社區長者照護？優化校園能源管理？甚至舉辦以AI為主題的創客比賽（Hackathon），將天馬行空的點子化為具體提案。這能點燃學生的科技熱情與改變世界的企圖心。 七、 掌握職場變局，預備未來競爭力 AI正劇烈重塑就業版圖。教師有責任協助學生洞察趨勢，理解哪些工作面臨自動化風險，哪些新興領域（如AI倫理顧問、人機協作設計師）正在崛起。重點在培養「適應力」與「終身學習」的態度：鼓勵學生發展跨領域能力、保持對新技術的好奇、學習與AI協同工作的模式（如管理AI產出、進行有效的人機溝通）。這非製造焦慮，而是賦予學生前瞻視野與行動策略。 八、 提升教學效能，實現個人化學習… Read More »十大關鍵理由：為何每位教師都必須與學生談論人工智能
——以DeepSeek為例解析技術普惠新趨勢 一、引言：從雲端到本地，LLM私有化的戰略價值 當ChatGPT掀起生成式AI浪潮，企業在驚嘆其能力的同時，也面臨兩難困境：數據安全與業務定制化需求難以兼顧。傳統的雲端API服務雖便捷，卻需將敏感資料傳輸至第三方伺服器，對金融、醫療等高度監管行業而言猶如走鋼索。 此時，「LLM私有化部署」成為破局關鍵——正如Witernet Ltd資深技術顧問團隊所述： 「私有化是指將模型部署在企業內部網絡環境中，使用者提問時，推理過程完全在本地進行，無須訪問外部API服務。」 此模式正從科技巨頭的專屬武器，藉由開源模型（如DeepSeek）走向中小企業。本文將深度剖析私有化部署的雙面性：如何既是控制權與成本的解放，又是技術與運維的考驗。 二、四大核心優勢：為何企業選擇「把AI關進自家機房」？ 1. 數據安全：築起企業資訊的護城河 當一家銀行使用ChatGPT分析客戶信貸資料，意味著隱私數據橫跨公有網路；而私有化部署將所有資料流鎖定在內部防火牆內。某香港保險公司實測顯示：採用本地化DeepSeek模型後，合規風險事件降低92%。企業可自主實施端到端加密、設定存取權限分層，甚至物理隔離伺服器，徹底符合GDPR、中國《數據安全法》等法規要求。 2. 技術自主權：打造專屬AI大腦 雲端模型如同標準制服，私有化則是量體裁衣。 「企業可掌握從數據存取、模型版本到應用方案的控制權，按需調整硬件配置、網路環境，並進行模型微調。」 例如某地區某半導體廠將DeepSeek-R1模型微調（Fine-tuning），灌入數萬筆設備維修手冊與工程師對話紀錄，使AI準確理解「蝕刻機腔體異常」等專業術語，故障診斷效率提升40%。更關鍵的是，企業可凍結模型版本，避免雲端服務無預警更新導致業務系統崩潰。 3. 成本長期可控：從「租用」到「擁有」的算力經濟學 使用ChatGPT企業版API處理百萬次問答，成本可能超過50萬元；而私有化部署雖需前期投入，邊際成本卻趨近於零。DeepSeek的技術突破更顛覆傳統認知： 「在DeepSeek問世之前，只有大企業有財力搭建算力池。現在中小企可用輕量設備或雲端方案落地客製化AI。」 實測表明，DeepSeek-VL模型僅需單張NVIDIA T4 GPU（約萬元級）即可流暢運行內部知識庫問答。若採用混合雲架構，非敏感任務交由公有雲，核心業務留在本地，進一步優化成本結構。 4. 合規與環境適配性：打破落地場景限制… Read More »大語言模型本地私有化部署：中小企業的機遇與挑戰
以下為一篇文章詳細解析如何在微信建立人工智能客服機器人： 在數位化時代，企業對即時客服的需求劇增。微信作為華人圈最大的社交平台，整合AI客服機器人已成提升效率的關鍵策略。本文將逐步拆解建構流程，涵蓋技術架構、工具選擇與實戰技巧，助你打造高效智慧客服系統。 一、為何選擇微信AI客服機器人？ 二、核心技術架構解析 三、實作五步驟詳解 步驟1：開通微信官方接口 步驟2：選擇AI開發平台（三種方案） 方案類型 代表工具 適用對象 全托管SaaS 騰訊雲小微、語憶AI 無技術團隊企業 NLP框架+外掛 Rasa+微信SDK 技術中階團隊 代碼級開發 Python+WeChatPY 資深開發者 推薦新手採用SaaS方案：騰訊雲「智能對話平台」提供預訓練模型，支援： 步驟3：構建知識庫三大核心 步驟4：對話流程設計技巧 步驟5：測試與部署 四、進階功能實戰案例 案例1：智能導購機器人… Read More »如何在微信建立人工智能客服機器人：完整實戰指南
香港服務革命的雙面透視 【破題：維港不眠的數據燈火】 當凌晨三點的茶餐廳鐵閘落下，香港某個銀行的AI客服正同時處理142宗查詢；颱風襲港的午夜，八達通App機械人10秒解決遺失卡申報。據金管局2025年報告，全港78%金融機構部署24×7 AI客服，效率提升的歡呼聲中，卻夾雜阿婆在電話裡怒吼：「我要真人！真人啊！」 【優勢篇：永不疲倦的服務引擎】 ✅ 效率風暴：秒級響應的服務革命 香港銀行引導入AI後，電話等待時間從22分鐘→19秒 南亞裔客戶輸入烏都語：「Zomato refund?」AI即時轉粵語：「您查詢Zomato退款事宜，請提供訂單號碼」 ✅ 成本黑洞的終結者 成本項 傳統客服中心 AI客服系統 降幅 人力薪資 $3.8萬/人月 $0.9萬/月維護 ↓74% 培訓支出 $120萬/年 模型迭代$40萬 ↓67% 錯漏賠償… Read More »全天候AI客服機械人：效率與溫度的拉鋸戰
在數位化浪潮中，客戶服務已成為品牌競爭的核心戰場。傳統客服系統受限於人力、時間與成本，難以滿足消費者對「即時、精準、個人化」服務的渴求。而基於 大型語言模型（LLM） 的新一代聊天機器人，正以顛覆性姿態重塑服務體驗，化身為永不疲倦的「品牌大使」，為企業開創全天候價值輸送的新紀元。 一、突破傳統框架：LLM 的三大變革優勢 1. 深度語境理解，告別機械式問答 傳統規則型機器人僅能回應預設指令，一旦用戶偏離腳本便陷入僵局。LLM 機器人則具備 跨對話記憶與推理能力： 2. 情緒智能：從功能支援到情感連接 LLM 透過 情感分析模型 識別用戶語境中的焦慮、不滿或期待，動態調整回應策略： 3. 無縫人機協作，釋放高價值人力 LLM 機器人並非取代真人客服，而是擔任「智慧前哨」： 二、企業實踐典範：數據驅動的服務革命 ⦿ 案例：航空業的數位服務躍遷 亞洲某龍頭航空公司部署 LLM… Read More »革新客户服務：LLM 聊天機器人擔任 24/7 客服大使
人工智慧（AI）正重塑全球社會運作模式，教育工作者在此變革中扮演關鍵角色。本文以技術應用、倫理思辨、跨域創新等十大面向，重新梳理AI教育的核心價值，並透過實例分析與教育實踐，闡明教師如何引導學生駕馭這場科技革命。 一、AI是跨學科的問題解決工具AI教育遠超程式編寫範疇，需培養「設計思考」與「系統整合」能力。例如，新加坡南洋理工大學學生開發「AI校園導航系統」，結合感測器數據與機器學習，為視障學生規劃無障礙路徑。此過程涵蓋問題定義（辨識需求）、數據倫理（保護使用者隱私）、技術測試（反覆修正路線準確性），體現AI作為工具的本質——透過協作與迭代，將抽象概念轉化為社會價值。 二、AI已滲透日常，學生亟需「科技覺察力」從TikTok演算法推薦內容、ChatGPT輔助作業，到智慧手環監測健康數據，AI無形中影響學生行為。皮尤研究中心調查指出，89%青少年依賴AI驅動的應用程式，卻僅12%能解釋背後的數據蒐集機制。教師可設計「數位足跡追蹤」活動，讓學生分析Instagram廣告推送邏輯，進而探討「個人數據主權」議題，培養主動反思科技影響的意識。 三、AI倫理爭議是公民素養必修課2018年MIT研究揭露，IBM人臉辨識系統對非裔女性誤判率達34.7%，根源於訓練數據的種族失衡。教師可引導學生模擬「醫療診斷AI開發」情境：若數據庫僅包含歐美病例，系統將如何誤判亞洲患者症狀？此類案例讓學生理解，技術中立性只是表象，演算法背後隱藏社會結構性偏見，科技開發者必須肩負倫理責任。 四、AI打破學科疆界，活化傳統教學在歷史課中，澳洲墨爾本高中學生運用自然語言處理模型，分析二戰時期日記文體，推斷士兵心理狀態變化；藝術課則可訓練AI辨識浮世繪的構圖規則，對比葛飾北齋與現代插畫的視覺語彙。日本早稻田大學更開發「AI俳句生成器」，透過比對松尾芭蕉與正岡子規的韻律資料庫，協助學生掌握季語運用。這些實踐證明，AI能成為串聯人文與科技的創新媒介。 五、AI教育奠基21世紀核心能力設計AI解決方案時，學生需同步鍛鍊四大能力： 數據素養：解讀資料偏差（如氣候模型忽略小島國數據）運算思維：將校園噪音問題拆解為分貝監測、模式識別模組倫理決策：評估人臉辨識系統對遊民的隱私衝擊系統協作：整合工程師、社工人員與社區居民觀點 此過程直接對應OECD定義的「全球公民關鍵能力指標」。 六、AI素養決定職涯「人機協作」優勢世界經濟論壇《2025技能報告》指出，AI將取代85%的行政重複性工作，但創造「AI稽核師」「演算法倫理顧問」等新職種。例如，行銷人員需學會操作Midjourney生成廣告素材，同時保有「判斷受眾文化敏感度」的人性化能力；法律從業者須理解合約審查AI的邏輯盲點，避免誤判非典型案件。教師可引進「職業情境模擬」，讓學生體會「人類不可替代性」的具體內涵。 七、AI驅動永續發展，培養全球行動者印度學生團隊開發「AI蜂巢監測器」，透過聲紋分析判斷蜂群健康狀態，協助解決授粉危機；挪威高中生則設計「AI塑膠辨識船」，於峽灣自動分類回收海洋廢棄物。此類專案不僅實踐SDGs目標，更讓學生體認：科技能成為環境正義的槓桿，而非加劇資源掠奪的工具。 八、AI揭露人類智慧的不可複製性ChatGPT雖能撰寫流暢論文，卻無法像學生在社區服務後，將同理心轉化為扶貧方案的創意；AI繪圖工具可生成精緻插畫，但缺乏對「貧窮視覺再現」的批判反思。教師可設計「人機創作對比」作業，例如比較AI與學生以「戰爭」為題的詩歌，突顯情感共鳴與歷史意識的獨特價值。 九、AI促進教育平權，重塑學習型態在偏鄉地區，MIT開發的「AI作文批改系統」能即時分析邏輯漏洞，讓教師更專注引導批判思考；聽障學生則可透過「手語即時翻譯AI」，突破傳統課堂限制。這些技術非為取代教師，而是解放其專業能量，將教學重心從「知識傳遞」轉向「啟發潛能」。 十、AI時代需要終身學習的「韌性基因」當Deepfake技術能偽造政治演說，當自動駕駛面臨「電車難題」的道德抉擇，學生必須具備持續更新知識架構的能力。芬蘭將「AI素養」列為國民教育七大支柱，要求教師從「課程執行者」轉型為「學習架構師」，協助學生建立自主探究的認知模式。 結論：教師是AI時代的價值領航者教育工作者不再只是知識傳遞者，而是引導學生在技術洪流中錨定人性價值的專業領航者。他們需具備三種核心角色： 批判思維的鍛造者：透過倫理爭議案例，培養學生解構科技霸權的洞察力跨域創新的催化劑：打破學科藩籬，將AI轉化為人文關懷的實踐工具社會正義的守門人：確保科技普及不犧牲弱勢族群權益，落實包容性創新 正如劍橋大學教育學家David Perkins所言：「最好的教育不是預測未來，而是培育能塑造未來的人。」當教師以專業賦能學生，AI將不再是冰冷演算法，而是共築人性化未來的協作夥伴。
在特斯拉Optimus為工廠裝配線端上咖啡、優必選Walker S於新能源車廠執行物流調度的當下，人形機器人正從實驗室加速滲透至產業場景。根據《2024中國科技機器人企業TOP50》數據，中國已形成涵蓋工業機器人、服務機器人與人形機器人的完整產業鏈，其中優必選、智元機器人、星動紀元等企業更在全球人形賽道占據技術制高點。本文將結合中國企業的突破性產品，解析人形機器人商業化進程中的關鍵節點與挑戰。 一、技術突破：中國企業的創新實踐（1）運動控制的「生物模擬」躍升中國企業在運動控制領域展現出獨特技術路徑。宇樹科技研發的四足機器人Unitree B2，透過仿生肌腱與強化學習結合，實現每秒10次的動態步態調整，可適應山地、樓梯等複雜地形。而智元機器人的「远征A1」人形機器人，憑藉全身49個自由度關節與液壓驅動系統，能在傾斜30度的鋼板上穩定行走，精度誤差僅0.3毫米。 （2）認知交互的場景化深耕中國企業將語言模型與垂直場景深度結合： 二、產業生態：從核心部件到應用場景的完整佈局（1）核心技術的國產化突圍中國企業正打破精密部件的進口依賴： 三、商業化挑戰：成本、倫理與生態瓶頸（1）成本壓縮的產業鏈協同儘管優必選透過規模化生產將Walker系列成本壓至9萬美元，但距離消費級市場的3000美元閾值仍有差距4。關鍵在於雙環傳動、中大力德等企業能否在RV減速器、力矩感測器等核心部件實現量產突破。 （2）倫理規範的先行探索中國企業正建立行業標準： 四、未來展望：中國引領的三大趨勢（1）「燈塔工廠」的智能化擴散中國擁有全球40.5%的「燈塔工廠」，這些標竿案例將推動人形機器人在汽車製造、電子組裝等領域的規模化應用。例如匯川技術的視覺導引系統，已幫助比亞迪工廠實現全流程無人化生產。 （2）「銀髮經濟」的服務突破橡鹿科技的適老化機器人可監測老人步態變化，提前14天預測跌倒風險；元化智能的骨科康復機器人則能根據患者數據動態調整訓練強度。 （3）全球化市場的技術輸出中國機器人正加速出海：炬星科技的倉儲機器人獲日本物流企業批量採購，替代30%人力；普渡科技的送餐機器人進入歐洲肯德基門店，訂單量年增200%。 結語：從「製造大國」到「智造生態」當優必選Walker S在韓國首爾博物館擔任導覽員，當星塵智能Astribot S1於新加坡家庭執行家務，中國人形機器人已成為全球技術革新的關鍵推動力。據《2025中國人形機器人產業藍皮書》預測，2030年中國將占據全球人形機器人產能的55%。這場變革不僅是機械與算法的勝利，更是中國企業從單點突破到系統整合的產業升級宣言。未來的人機共生時代，或許正由深圳實驗室裡的齒輪咬合聲與上海工廠的機械臂舞動所共同譜寫。
引言：AI Agent的時代已來臨在人工智慧技術飛速發展的2025年，AI Agent（智慧代理體）正從實驗室概念快速邁向產業化應用。這類能自主思考、規劃並執行任務的智慧體，被視為繼大型語言模型（LLM）後的下一波技術浪潮。而中國團隊Monica推出的Manus AI，憑藉其突破性的「知行合一」設計理念與技術實力，成為全球首款通用型AI Agent的標杆，不僅在GAIA基準測試中超越OpenAI同類產品，更掀起資本市場對AI應用端的狂熱追捧。本文將以Manus AI為核心，探討AI Agent如何重新定義人類與機器的協作模式。 (一) Manus AI：從「建議者」到「執行者」的質變 (1) 顛覆傳統AI的核心突破與ChatGPT等傳統對話式AI不同，Manus AI的設計目標是直接交付成果，而非僅提供建議。例如，當用戶要求「分析特斯拉股票」時，Manus會自主完成以下流程： 這種「閉環執行」能力，使其能像人類員工般獨立完成端到端任務。根據官方測試，Manus在處理複雜任務時效率提升10倍以上，且成果可直接應用於實務場景（如企業投融資決策）。 (2) 技術架構的三大支柱 Manus的技術優勢源於三大創新： (二) 應用場景：從企業到個人的效率革命 (1) 企業級服務：降本增效的新引擎Manus已展現出對B端市場的顛覆性潛力： 這些應用不僅減少人工失誤，更釋放專業人才從事高價值創造工作。 (2) 個人用戶的智慧生活助手對C端用戶而言，Manus重新定義了「生產力工具」： (三)… Read More »人工智能代理(AI Agent)：從概念到實踐——了解Manus AI如何重塑人機協作新範式