前言：一個時代的轉捩點 「Google一下」這個動作，在過去20年已成為人類獲取知識的本能反應。但現在，這個看似永恆的習慣正以驚人速度崩解。最新數據顯示，傳統網頁搜尋流量正經歷前所未有的衰退，而這場變革將徹底重塑我們獲取資訊的方式。 1. 五大跡象顯示搜尋引擎正在死亡 (1) AI助理的「去中介化」革命 (2) 社群平台的「沉浸式搜尋」崛起 (3) 應用程式的「圍牆花園」效應 (4) 語音互動的典範轉移 (5) 搜尋品質的惡性循環 2. 三種可能的終局場景 場景一：Google的鳳凰涅槃（機率30%） 場景二：搜尋民主化時代（機率50%） 場景三：AI的絕對統治（機率20%） 3. 產業衝擊：贏家與輸家 即將崛起的勢力 面臨淘汰的群體 4. 生存指南：後搜尋時代的六大策略… Read More »Google及網頁搜尋終局已定？AI帶來搜尋引擎的存亡變化
在人工智能發展的激流中，一場規模與效率的靜默革命正悄然重塑技術的疆界。當我們驚歎於GPT-4這類參數量突破萬億大關的龐然巨物時，另一股力量——如能在微控制器上低語的TinyML模型——正以驚人的效率滲透至現實世界的毛細血管。這並非簡單的二元對立，而是下一代AI模型演進的核心辯證：極大模型（Very Large Models, VLMs）與極小模型（Very Small Models, VSMs）的共生共舞，正共同繪製著智能未來那宏大又精微的圖譜。 一、 極大模型：探索智能邊界的巨艦 極大模型，通常指參數量達到數百億乃至萬億級別的超大規模人工智能模型。它們是深度學習時代算力、數據與算法極致堆疊的產物，代表著當今AI能力的巔峰。 二、 極小模型：無處不在的智能塵埃 與巨艦般的VLMs形成鮮明對比的是極小模型。它們通常只有數千、數萬至數百萬參數，體積極小（可壓縮至KB級別），能在資源極其受限的邊緣設備（MCU微控制器、傳感器、可穿戴設備、老舊手機）上實時高效運行。 三、 共生與融合：下一代AI模型的未來圖景 VLMs與VSMs並非割裂的兩極，而是構成下一代AI生態系統的互補雙翼。它們之間的界限正在模糊，呈現出深刻的共生關係和融合趨勢： 四、 哲思與展望：在宏大與精微之間尋找平衡 VLMs與VSMs的演進，不僅是技術的躍遷，更引發了對智能本質、技術倫理和社會影響的深刻思考： 結語：雙翼齊飛，智啟未來 極大模型與極小模型，猶如AI天平的兩端，一端指向智能宇宙的浩瀚探索，一端指向物理世界的毛細浸潤。它們的共生與融合，並非簡單的折中，而是技術發展內在邏輯的必然——在追求極致能力的同時，也必須擁抱效率、普適與責任。 下一代人工智能的輪廓，將由VLMs那深邃的認知潛力與VSMs那無孔不入的滲透力共同勾勒。雲端巨腦與邊緣塵埃的協奏曲，將在工廠的轟鳴中、在手機的微光裡、在可穿戴設備的脈動下、在自動駕駛的感知中、在科學探索的邊界處，乃至於未來人與機器思維的接口上，譜寫出智能新紀元的宏大樂章。駕馭這股雙生之力，在宏大與精微之間尋求和諧與平衡，是人類引領這場智能革命走向光明未來的關鍵所在。 如果您需要更深入的技術細節或具體操作腳本指引，也歡迎隨時聯繫我司。
近日，Elon Musk （伊隆·馬斯克）旗下的人工智慧公司 xAI 宣佈，其開發的 AI 聊天機器人 Grok 將在回答用戶問題時嵌入 廣告內容。這項策略旨在透過廣告收益來支撐高昂的 AI 運算成本，尤其是 GPU（高效能運算晶片）的龐大開銷。Musk 表示，廣告將根據用戶的提問內容 精準投放，例如當用戶詢問健身建議時，Grok 可能會推薦相關的運動補給品或健身器材廣告。 1. 為何 Grok 需要廣告？ Grok 作為一款整合於 X 平台（原 Twitter）… Read More »Grok AI 將在回答中植入廣告：Elon Musk 的商業化策略與影響
WhatsApp 人工智能客服機械人（AI-powered Chatbot）的普及，不僅改變了企業與客戶的互動模式，更大幅優化了營運效率、行銷轉化率及團隊協作流程。 結合 24/7 自動回覆、團隊協作整合、廣播訊息、購物車挽回系統、優惠券發送、無代碼（No-code） 搭建 等功能，AI 客服機械人已成為現代企業不可或缺的數位化工具。以下詳細分析其核心價值與實際應用： 應用場景： 應用場景： 一對多高效推播： 應用場景： 智能挽回棄單客戶： 自動化優惠券發放： 應用場景： 零技術門檻： 預設模板與自動化規則： 應用場景： 結論：WhatsApp AI 客服機械人是企業數位轉型的核心引擎 整合 自動化客服、團隊協作、行銷推播、購物車挽回、無代碼搭建 五大核心功能，AI… Read More »全面解析 WhatsApp 人工智能客服機械人（AI-powered Chatbot）的關鍵優勢與應用場景
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
當ChatGPT在2022年掀起生成式AI浪潮時，美國加州一所中學的數學教師艾蜜莉發現：她花費三週設計的「線性方程單元」課程，學生透過AI工具僅需15分鐘即可掌握核心概念。這並非個案，全球教育者正意識到——傳統課程設計框架已難以應對AI技術的顛覆性衝擊。本文將剖析從ADDIE模型到生成式AI驅動框架的轉型路徑，探索K-12教育的未來樣態。 一、傳統模型的困境：靜態框架VS動態技術 經典的ADDIE模型（分析、設計、開發、實施、評估）與布魯姆分類法（記憶、理解、應用等認知分層），長期主導課程設計領域。然而在AI教育場景中，其侷限性日益顯現： 二、生成式AI驅動的AGAI模型實踐 為突破上述限制，教育科技界提出「分析-生成-評估-迭代」（AGAI）新框架，其運作邏輯如下： 三、教師轉型與技術治理挑戰 AGAI模型的落地，迫使教師角色發生本質性轉變： 結語：在動態平衡中尋找教育本質 生成式AI不是取代教師的「威脅」，而是釋放教育創造力的「催化劑」。未來課程設計將呈現兩大特徵： 正如教育哲學家杜威所言：「如果我們用昨天的方法教今天的學生，就是在剝奪他們的明天。」AI時代的課程設計革命，正是對這句話的最佳詮釋。
想像你養了一隻精通多國語言的鸚鵡，牠能流利回答任何問題，卻無法幫你打開窗戶或查詢銀行帳戶——這就是當前大型語言模型（LLM）的困境。它們擅長「動口」生成文字，卻無法「動手」操作真實世界的工具。模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）的誕生，正是為了讓AI從「對話機器」進化成「全能助手」。以下用三個關鍵問題，帶你理解這場AI應用革命。 一、MCP是什麼？為什麼重要？MCP如同AI界的「萬用轉接頭」。過去，開發者若想讓ChatGPT讀取公司資料庫，或讓Claude操作Excel表格，必須為每個工具編寫專屬程式碼。這種「一對一」的整合方式效率低、安全性差，如同讓每台家電都使用不同規格的插頭。 MCP透過標準化協議，統一AI模型與外部工具（檔案系統、API、資料庫等）的溝通方式。它像USB-C接口，讓開發者只需編寫一次連接程式，就能讓不同AI模型（如GPT-4、Claude）自由使用各種工具。根據Anthropic的測試，採用MCP後，企業整合AI工具的效率提升70%，數據洩露風險降低90%。 二、MCP如何運作？三大核心元件 工作流程實例當你在IDE輸入：「用Python寫一個網頁爬蟲，存到本地的data.csv」： 三、MCP帶來哪些變革？企業應用：從「對話」到「執行」 技術優勢：安全與效率兼得 相對起傳統方案，MCP能打破平台綁定過去的函式呼叫技術（如OpenAI插件）有兩大痛點： 四、未來展望：AI的「App Store」時代MCP正催生「AI工具市集」新生態。想像未來企業可像手機安裝APP一樣，為AI助手添加功能模組： 隨著LangChain、Airflow等開發框架加入支持，MCP將成為「低代碼AI應用」的基礎建設。這場革命的核心精神很簡單：與其訓練AI學會所有技能，不如教會它正確使用工具——而這正是人類文明進步的關鍵邏輯。 當你下次看到AI自動整理會議記錄、即時調出銷售圖表時，背後很可能正運行著MCP協議。這套標準正在重新定義「AI能做什麼」，而其真正的潛力，或許才剛剛揭開序幕。
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。