NVIDIA 推出開源大型語言模型與 AI 代理藍圖，旨在顛覆電信網路。透過 AI 實現全自動化，讓電信網路像自動駕駛般自我管理，引領通訊產業邁向新紀元。

隨著 2026 MWC（世界行動通訊大會）在巴塞隆納盛大開展，AI 如何顛覆通訊產業成為最大焦點。NVIDIA 趕在大展前夕祭出重拳，宣布推出專為電信業打造的開源大型語言模型（LTM），並釋出全新的 AI 代理（Agentic AI）藍圖。簡單來說，未來的電信網路將不再需要工程師不分日夜地手動除錯與調整，而是能像自動駕駛一樣，透過 AI 自己思考、找出問題並解決，正式邁向全自動化網路的新紀元。

網路自動化成顯學，NVIDIA 聯手 GSMA 推開源模型

根據 NVIDIA 最新的電信業 AI 發展報告指出，網路自動化已經成為目前各大電信商投資報酬率最高的 AI 應用領域。不過，傳統的自動化只能執行預先設定好的腳本，而真正的自主網路則需要 AI 能夠理解營運商的意圖、權衡利弊並自主做出決策。

為此，NVIDIA 宣布將透過 GSMA（全球行動通訊系統協會）最新發起的 Open Telco AI 計畫，釋出基於 Nemotron 架構的開源大型電信模型與建置指南。這款與 AdaptKey AI 合作開發的模型，擁有高達三百億個參數。它不僅吃透了各種電信產業標準與合成日誌，還能精準理解電信業的專業術語，無論是隔離網路故障、規劃修復方案還是驗證配置變更，通通難不倒它。而且因為是開源模型，電信商可以直接在地端部署，確保機密資料絕不外流，在掌握絕對控制權的同時無痛轉型。

教 AI 像資深網管工程師一樣思考

要把 AI 訓練成資深工程師，NVIDIA 也與 Tech Mahindra 合作發布了一份開源指南。這份指南教導電信商如何微調專屬的推理模型，並訓練 AI 代理，讓它們能夠安全地執行網路營運中心（NOC）的各項複雜任務。

具體作法是把資深工程師解決問題的步驟，轉化為結構化的推理軌跡。AI 不只是死背遇到狀況 A 就執行動作 B，而是去學習為什麼這樣做是安全且有效的。透過 NVIDIA 的 NeMo-Skills 工具，電信商就能以這些軌跡為基礎，打造出具備專業除錯能力的網路維運 AI 助理。

節能與效能兼顧，無痛模擬驗證配置

在 5G 時代，無線接取網路（RAN）的耗電量一直讓營運商相當頭痛。自主網路的核心在於閉環操作，而 NVIDIA 這次推出的意圖驅動 RAN 節能藍圖，正好完美解決了這個問題。

這套藍圖結合了網路測試大廠 VIAVI 的平台技術。系統會先產生合成的網路流量數據，再讓 AI 代理根據這些數據推算出最佳的節能策略。最棒的是，營運商可以在虛擬環境中進行模擬驗證，完全不用擔心更改設定會影響到現有用戶的通訊品質，就能輕鬆達成節電目標。

全球電信巨頭搶先導入，加速網路智慧轉型

這套解決方案目前已經獲得全球多家營運商的青睞。例如非洲的 Cassava Technologies 正利用這套藍圖打造管理多品牌設備的自主網路平台；日本的 NTT DATA 也將其應用於流量管制，讓 AI 代理即時判斷網路恢復後該如何重新接入使用者，將過去繁瑣的手動設定轉化為數據驅動的自動最佳化循環。

此外，歐洲電信巨頭 Telenor 集團也成為首批採用該技術的業者，他們結合了 BubbleRAN 的多重 AI 代理調度技術，準備大幅提升其全球海上通訊網路的穩定性與配置效率。

通訊網路的大腦正式升級

從過去的硬體設備戰，到現在的軟體定義網路，NVIDIA 這次在 MWC 展現的企圖心，已經遠遠超越了單純的晶片供應商。透過提供開源的大型電信模型與 AI 代理藍圖，NVIDIA 實質上正在為全球電信網路打造一顆聰明的大腦。對於台灣的電信業者來說，這無疑是一個彎道超車的好機會，未來如何運用這些開源工具來降低維運成本、落實節能減碳並提升通訊品質，將是下一波通訊革命的決勝關鍵。

 

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Appier發表Agentic AI研究，首創「風險感知決策」框架，量化LLM決策可靠性，助企業實現可信任AI自主運作，加速AI落地應用。

Appier的 AI 研究團隊最近發表了一篇研究論文《回答、拒絕或猜測？探究語言模型的風險感知決策》，提出一套可系統化衡量「語言模型在不同風險情境下決策策略」的評估框架，並透過創新方法顯著提升模型在高風險應用場景中的決策可靠性。

該研究聚焦於 Agentic AI 導入企業場景時的核心挑戰——如何讓 AI 的自主決策同時兼具可信度。研究成果不僅強化 Appier 在 AI 領域的技術實力，並將挹注其產品創新研發，同時也為 Agentic AI 生態系的技術演進提供重要參考。

企業面臨「不準確性」：Appier 提出「風險感知決策」框架

隨著 Agentic AI 成為企業數位轉型的重要技術，市場正逐步從「AI Copilot」階段邁向具備自主決策能力的「AI Agent」。根據 McKinsey 2025 調查，已有 62% 的企業開始實驗 AI Agent。然而，報告也指出，「不準確性」仍是企業導入 AI 時最常面臨、且亟需解決的首要風險。

作為 AI 原生的 Agentic AI 即服務（AaaS）公司，Appier 持續透過專責 AI 研究團隊，將前瞻研究轉化為可落地的企業級方法論與產品能力。本次研究即針對企業最關注的「AI 幻覺與決策可靠性」問題，提出「風險感知決策（Risk-Aware Decision-Making）」框架，將 LLM 在不同風險情境下的決策行為轉化為可量化指標，為企業導入 AI 自主運作建立更完整的治理基礎。

將「風險感知策略」轉化為可量化指標

傳統語言模型的評估方式，多以「是否答對」作為主要指標。然而在企業應用場景中，「答錯的代價」與「拒答的價值」往往截然不同。本研究在維持原有任務題目的前提下，引入「答對獎勵、答錯懲罰、拒答成本」等設定，系統化建立不同風險情境。語言模型需依據自身能力、對答案的信心程度與風險條件進行判斷，選擇「回答、拒答或猜測」，並以是否能最大化「預期報酬」作為衡量指標，以此評估其決策品質與策略合理性。

藉由「風險感知決策」評估框架，研究團隊發現，目前多數主流 LLM 在不同風險情境下普遍出現明顯「策略失衡」。例如在高風險情境下（錯誤可能造成重大商業損失），模型仍傾向過度猜測；而在低風險情境下，模型卻又過度保守，過度拒答。這種決策不穩定性，將限制 AI 在企業應用場景中的自主化與安全性。研究進一步指出，問題並非完全源自模型知識不足，而是模型不擅長將多項能力「自發性整合為穩定的決策策略」。

「技能拆解」方法，讓模型做出最適決策

為改善上述問題，研究提出「技能拆解（Skill Decomposition）」方法，將模型的決策任務拆解成三個步驟分別完成：

• 解題得到初步答案（Task Execution）
• 評估自己對該解答的信心度（Confidence Estimation）
• 依風險條件做期望值推理（Expected-Value Reasoning）

透過步驟拆解的推理架構，模型能更有效地整合多項能力，在高風險情境下做出更合理且穩定的決策，為企業級 AI 系統提供一條具體、可落地的可靠性提升路徑。

Agentic AI 關鍵在於「更可靠」，加速企業 AI 落地與商業價值轉化

Appier 執行長暨共同創辦人游直翰表示：「Agentic AI 要走進企業關鍵流程，關鍵不僅在於『更聰明』，更在於自主決策能否『更可靠』。Appier 自創立以來即以 AI 為核心打造產品，並持續投入國際級研究量能。本次研究將 LLM 的『風險感知』轉化為可量化方法論，有助於強化企業級可信任基礎，推動 Agentic AI 更快、更穩健落地企業場景，並加速把 AI 能力轉化為可規模化交付的商業價值與 ROI。」

本次研究成果亦進一步應用於 Appier Agentic AI 驅動的廣告雲、個人化雲與數據雲全產品線，協助企業以更可信任的方式推進自主化工作流程。未來，Appier 也將憑藉強大的 AI 研究團隊，以及專有數據資產、深耕垂直產業，以客戶為導向的 AI 模型，持續深化 Agentic AI 技術研發與產業應用，推動企業邁向更高效且可信任的 AI 自主時代。

 

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Microsoft AI Summit Taipei 盛大登場，聚焦 AI Agent、Copilot 與人機協作，台灣微軟攜手夥伴助企業實現 AI 轉型，提升全球競爭力。

台灣微軟於台北盛大舉辦 Microsoft AI Summit Taipei，以「AI Agent」與「Copilot」為核心，匯聚國內外產業領袖與生態系夥伴，共同探討企業如何透過 AI 實現「人機協作」新模式，並與全球同步發表專為前瞻企業量身打造的 Microsoft 365 E7 方案。本次峰會吸引逾 1,500 位來自金融、醫療等多元產業代表參與，共同擘劃 AI 落地關鍵藍圖，助力台灣企業開啟智慧驅動成長的新篇章。

台灣微軟總經理卞志祥指出，全球 AI 技術已從模型競賽邁向規模化落地階段，企業競爭關鍵轉向平台整合、資料治理與安全合規。他強調，微軟陪伴台灣企業從數位轉型進入 AI 轉型，如今更邁向前瞻轉型（Frontier Transformation）新階段，以 AI 為核心全面重塑組織運作與創新。卞志祥總經理表示：「AI 真正落地的關鍵在於資料治理所產生的智慧與信任。台灣微軟將持續深耕在地，透過雲端、AI 與資料中心區域等關鍵技術，攜手產業夥伴實現 AI 應用落地，共同打造完整生態系，讓台灣在全球科技舞台發光發熱。」

前瞻轉型定義 AI 新價值：從測試走向真實應用

微軟亞洲區總裁 Rodrigo Kede Lima 首度來台，以「如何成為前瞻性企業」（Becoming Frontier）為題發表演講。他強調 AI 不僅能提升營運效率，更是驅動企業轉型的關鍵力量，能賦能開發者與業務團隊，加速創新構想的實踐。Rodrigo Kede Lima 提出「Frontier Success Framework」，鼓勵企業從零散創新轉向聚焦可衡量的商業成果，涵蓋四大面向：

• 賦能員工：中國信託商業銀行整合 Microsoft Copilot 於商務流程，將人力從繁瑣作業中釋放，轉向策略規劃與創新，打造全員 AI 化企業文化。
• 重塑客戶互動：台灣微軟與華碩合作開發基於 Azure AI 的多代理（Multi-Agent）AI 助理系統「ASUS AI Assistant」，透過不同 AI Agent 協作，快速回應客戶需求。
• 重塑商務流程：某金控公司藉由 Microsoft Copilot Studio 建立內部生成式 AI 小幫手，在合規前提下協助員工處理文件、撰寫郵件、生成摘要及查找資訊。
• 加速創新突破：亞東紀念醫院運用微軟 Azure 台灣資料中心區域，打造台灣首座基因定序雲端系統，將基因分析時間大幅縮短，提升大規模聯合分析效率達 16 倍，加速精準醫療創新。

Rodrigo Kede Lima 更以電商行銷案例展示微軟完整解決方案在企業工作流程中的應用，說明 Copilot 與不同 AI Agent 如何自動協調，從市場分析、內容生成、庫存檢查到客服回應，實現跨系統、跨團隊的協作，大幅縮短問題處理與補貨週期，並利用 Microsoft Foundry 產生商用級行銷素材。他強調，微軟將持續攜手台灣企業與生態系夥伴，共同建構 AI 生態系與微軟台灣資料中心區域等關鍵數位基礎建設。

金融與醫療 AI 轉型實戰：從效率提升邁向組織升級

本次峰會也邀請金融與醫療領域夥伴分享 AI 轉型實戰經驗：

• 中國信託商業銀行：分享以「人」為核心的轉型策略，透過精準分眾設計與種子教練機制，建立內部擴散，逐步堆疊組織級 AI 實力。導入 Microsoft 365 Copilot 等工具，使研究作業從 12 小時縮至 3 小時，行銷文案製作節省 80% 時間，將 AI 從單點工具導入提升至組織級能力。
• 奇美醫療財團法人奇美醫院：分享 AI 在醫療場域的應用經驗，透過 Microsoft Foundry 建構企業級 AI 環境，將 AI 整合至醫療工作流程。導入 AI Agent 個案管理系統，分析住院流程並提供照護建議，同時設置人工審核機制。此外，也打造醫護人員 AI 個人工作站，整合各職類 AI Agent，讓醫護人員能客製化 AI 助手與照護流程。

Microsoft AI Summit Taipei 現場亦邀集邁達特數位、雲馥數位、零壹科技、新加坡商網達先進科技有限公司台灣分公司、Shure、朋昶數位科技、Veeam Software、網創資訊、中華電信、碩益科技與安然科技等產業合作夥伴，共同展示最新 AI 應用與解決方案，協助與會者全面掌握關鍵趨勢。

微軟將持續以更完善的雲端與 AI 解決方案，攜手在地產業夥伴推動 AI 資料治理與應用落地，助力台灣企業提升全球科技競爭力，並穩步推進資料中心等關鍵基礎建設，持續深耕台灣、強化生態系布局，以前瞻企業願景賦能 AI 時代的轉型與創新，攜手台灣企業邁向智慧新紀元。

 

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NVIDIA黃仁勳提出「AI五層蛋糕」框架，闡述AI作為基礎設施，從能源、晶片到應用如何重塑全球產業與經濟，強調各層相互強化。

NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳，在今年達沃斯世界經濟論壇上首度提出「AI五層蛋糕（five-layer cake）」框架，並進一步發表專文闡述其核心理念。

他指出，人工智慧（AI）是當今塑造世界最強大的力量之一，它並非只是聰明的應用程式或單一模型，而是像電力與網路一樣，是不可或缺的基礎設施。黃仁勳強調，AI的運作根植於真實的硬體、真實的能源以及真實的經濟體系之上，將原材料轉化為可大規模運作的智慧能力。他預言，每一家公司都將使用AI，每一個國家都將建構AI。

要理解AI為何以這樣的方式發展，從第一性原理（first principles）出發思考，並觀察運算領域中究竟發生了哪些根本性的改變，將會有所幫助。

從預錄軟體到即時智慧

在大部分的電腦運算發展歷史中，軟體都是「預錄好的」。由人類編寫演算法，再由電腦執行。資料必須經過精心結構化處理，儲存到表格中，並透過精確的查詢進行檢索。SQL之所以不可或缺，是因為它讓這樣的運算世界得以運作。

AI打破了這種模式。我們首次擁有能夠理解非結構化資訊的電腦。它可以辨識影像、閱讀文字、聆聽聲音並理解其中的意義；也能對情境與意圖進行推理。更重要的是，它能即時生成智慧。

每一個回覆都是全新產生的，每一個答案都取決於你所提供的上下文。這不再是軟體從預存指令中進行檢索，而是軟體即時推理，並按需生成智慧。由於智慧是即時產生的，因此其底層的整個運算堆疊，都必須重新設計。

AI 即基礎設施：黃仁勳的五層堆疊架構

黃仁勳從產業角度將AI解析為一個五層堆疊的架構：

• 能源（Energy）

  最底層是能源。即時生成的智慧，需要即時的電力。每一個產生的詞元（token），都是電子流動、熱能被管理，以及能源被轉換為運算能力的結果。在此之下不存在任何抽象層。能源是AI基礎設施的第一性原理，也是限制系統能產生多少智慧的根本約束。

• 晶片（Chips）

  位於能源之上的是晶片。這些處理器被設計用來能夠大規模的、高效的將能源轉換為運算能力。AI工作負載需要龐大的平行運算能力、高頻寬記憶體，以及高速互連技術。晶片層的進展，決定了AI能以多快的速度擴展，以及智慧成本能降到多低。

• 基礎設施（Infrastructure）

  在晶片之上的是基礎設施。這包括土地、電力輸送、散熱、建設工程、網路，以及將數萬顆處理器協調運作為單一機器的系統。這些系統就是AI工廠。它們的設計目的並非儲存資訊，而是製造智慧。

• 模型（Models）

  基礎設施之上是模型層。AI模型能理解多種類型的資訊，包括語言、生物、化學、物理、金融、醫療，以及真實世界本身。語言模型只是其中一種類型。目前最具變革性的進展，正發生在蛋白質AI、化學AI、物理模擬、機器人技術，以及自主系統等領域。

• 應用（Applications）

  最上層則是應用層，也是經濟價值產生之處。例如藥物研發平台、工業機器人、法律助理（copilot）、自動駕駛車等。自動駕駛車是一種體現於機器中的AI應用；人形機器人則是體現於軀體中的AI應用。同樣的堆疊，不同的成果。

這就是黃仁勳所提出的五層蛋糕：能源 → 晶片 → 基礎設施 → 模型 → 應用。每一個成功的應用程式，都依賴其下方的每一層架構，一直向下延伸至支撐其運行的發電廠。

大規模建設與人力需求

而這項建設才剛剛開始。我們目前僅投入了數千億美元，但仍有數兆美元規模的基礎設施尚待建構。在全球各地，我們正看到晶片工廠、電腦組裝廠，以及AI工廠以前所未有的規模在興建。這正成為人類史上規模最大的基礎設施建設工程。

支撐這波建設所需的人力極為龐大。AI工廠需要電工、水管工、配管工、鋼鐵工人、網路技術員、安裝人員及操作員。這些都是技術性高且薪資優渥的職位，而且目前供不應求。參與這場變革並不需要電腦科學博士學位。

AI提升生產力，創造新機會

同時，AI正在提升整體知識經濟的生產力。以放射學為例，人工智慧現在可以輔助解讀掃描影像，但對放射科醫師的需求仍持續成長。這並不是矛盾現象。放射科醫師的職責是照顧病人。解讀影像只是其中一項工作。當AI承擔更多日常工作時，放射科醫師就能專注於判斷、溝通和照護。醫院的生產力隨之提升，服務更多患者，並僱用更多員工。生產力創造產能，產能創造成長。

過去一年發生了什麼改變？

在過去一年中，AI跨越了一個重要的門檻：模型的能力首次達到足以大規模應用的程度。推理能力提升、幻覺（hallucination）現象顯著減少，接地能力也大幅提升。基於AI的應用也首次開始產生真正的經濟價值。

在藥物研發、物流、客服、軟體開發與製造等領域，AI應用已展現強大的產品與市場契合度（product-market fit）。這些應用對其下面的每一層都提出了很高的要求。

開源模型在其中扮演關鍵角色。世界上大多數模型都是免費的，研究人員、新創公司、企業，甚至整個國家，都仰賴開源模型來參與先進AI的發展。當開源模型達到技術前沿時，它們不僅改變了軟體，還會啟動整個技術堆疊的需求。DeepSeek-R1便是一個強而有力的例證。透過讓強大的推理模型廣泛可用，它加速了應用層的採用，同時也提升了對訓練算力、基礎設施、晶片與能源等底層資源的需求。

這代表了什麼

當你將AI視為一項必要的基礎設施時，其意涵便顯而易見。AI的起點或許是一個基於Transformer架構的大型語言模型（LLM），但它遠不止於此。這是一場產業轉型，正在重塑能源如何被生產與使用、工廠如何被建造、工作如何被組織，以及經濟如何成長。

AI工廠之所以被建造，是因為智慧現在已能即時生成。晶片之所以被重新設計，是因為效率決定了智慧能以多快的速度擴展。能源之所以成為核心，是因為它決定了整體可生產智慧的上限。而應用加速發展，則是因為其下層模型已跨越門檻，終於真正具備大規模實用性。

黃仁勳強調，每一層都與其他層相互強化。這正是為什麼建設規模如此龐大，為什麼它會同時觸及如此多的產業，也為什麼它不會侷限於單一國家或單一產業。每一家公司都將使用AI，每一個國家都將建構AI。

我們仍處於非常早期的階段。大量基礎設施尚未建立，許多勞動力尚未完成培訓，很多的機會也尚未被實現。但方向是明確的。AI正在成為現代世界最根本的基礎設施。我們現在所做的選擇，我們建造的速度，我們參與的廣度，以及我們負責任地部署AI的方式，都將形塑這個時代的未來。

 

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Valve澄清Steam Machine將於2026年問世，這款高效能主機據傳比Steam Deck強大六倍。

Valve（V社）近期針對旗下新款硬體 Steam Machine 的發售傳聞進行了澄清。雖然先前因為全球記憶體短缺問題，導致原定 2026 年初的發售窗口被迫延後，但 Valve 公關部門在接受 The Verge 採訪時明確表示，公司計畫實際上沒有改變，目標仍鎖定在 2026 年內讓這款高效能主機正式問世。

修正年度報告措辭，Valve 展現出貨決心

這場風波源自於 Valve 發布的 Year In Review 2025 年度報告。最初報告中使用了「我們希望（hope）能在 2026 年發貨」這種較為不確定的措辭，引發 IGN 等主流科技媒體猜測 Steam Machine 可能會二度延期。不過 Valve 隨後迅速修改了報告內容，將文字改為更具信心的「我們將在今年發售這三款產品」，並向媒體證實開發進度穩定，試圖消弭市場疑慮。

根據目前流出的資訊，Steam Machine 定位為高效能的客廳遊戲主機。這款設備採用時尚且安靜的一體化機身設計，最令人驚豔的是其效能表現，據傳將比現有的掌機王者 Steam Deck 強大六倍以上。與 Steam Deck 的開放精神一致，Steam Machine 雖然預載了 Steam 生態系統，但使用者依然可以像操作一般桌機一樣，在上面安裝各種自定義軟體或第三方應用程式。

強敵環伺，微軟 Project Helix 跨界對戰

Steam Machine 重回戰場之際，也迎來了強大的競爭對手。微軟近期正式揭曉了代號為 Project Helix 的次世代 Xbox 主機。這款主機標榜能夠同時執行 Xbox 原生遊戲與 PC 遊戲，直接對準了 Steam Machine 的目標客群。

雖然 Valve 目前尚未公開 Steam Machine 的具體售價，但市場分析師預估，微軟的 Project Helix 售價可能落在 900 美元（約新台幣 29,160 元）甚至更高。這也讓 Steam Machine 的定價策略成為玩家關注的焦點，若 Valve 能延續過往的高 CP 值策略，或許能在次世代客廳主機大戰中佔得先機。

回顧多年前的第一代 Steam Machines，當時因為硬體標準混亂與軟體支援不足而慘遭滑鐵盧。但如今時空背景已大不相同，Valve 憑藉著 Steam Deck 在硬體整合與 Proton 相容層技術上取得了巨大的成功。這次 Steam Machine 以「六倍效能」強勢回歸，顯然是想彌補掌機在 4K 大螢幕上輸出效能的不足。面對微軟 Project Helix 的步步進逼，2026 年的主機市場爭霸戰顯然會非常精彩。

 

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小米 Xiaomi Tag 追蹤器以親民價格上市，但高階 UWB 版本卻面臨嚴苛的手機兼容性限制，引發熱議。究竟 Xiaomi Tag 的 UWB 功能能否普及，成為國民防丟神器？

小米全新的 Xiaomi Tag 追蹤器已於昨日在中國市場正式發售 。這次小米共推出兩款版本，基礎的 BLE 藍牙版本定價為 69 元人民幣，換算新台幣約 300 元 ；而具備更精準定位能力的 UWB 版本則定價為 129 元人民幣，約合新台幣 570 元 。雖然價格依舊維持小米一貫的親民路線，但官方同步公開的完整參數卻在網路上引發了不小的討論，主要是因為高階 UWB 版本的硬體支援門檻相當高 。

價格親民但門檻不低，UWB 限定三款頂級旗艦

根據小米官網公布的資訊，Xiaomi Tag UWB 版本若要發揮完整的 UWB 功能，必須與特定支援該功能的小米手機互聯 。目前官方列出的支援機型僅有三款，分別是 Xiaomi 17 Ultra、Xiaomi 17 Pro Max 以及 Xiaomi 17 Pro 。只要搭配這些手機，使用者就能在螢幕上看到相應的位置與方向指引，距離精確度可達分米級別（約十公分） 。

這項限制立刻在科技社群中炸開了鍋。許多拿著舊款旗艦機的用戶紛紛表達不滿。有網友無奈表示，自己手上的 Xiaomi 15S Pro 明明也有 UWB 功能，卻不在支援名單內 。更有早期購買小米 MIX 4 的老用戶感嘆，手機雖然硬體支援 UWB，卻無法使用這款新配件 。甚至有網友調侃，這根本不該叫 Xiaomi Tag，應該改名叫 Xiaomi 17 Tag 才是 。

跨足蘋果生態系，但功能可能受限

除了自家生態系的討論，Xiaomi Tag 這次也支援了蘋果的尋找（Find My）網路 。這對雙槍俠（同時使用 Android 與 iPhone 的用戶）來說是一大福音。有網友讚賞小米這項小配件還能支援蘋果手機，對比其他只支援自家手機尋找的中國品牌，顯得相當大方 。

不過，眼尖的網友在詳細檢視參數後發現了潛在的問題。有網友指出，既然 UWB 功能僅支援特定的幾款小米手機，這意味著如果將它接入蘋果的尋找網路，很可能就無法享有地圖精準定位與 UWB 尋向功能，找東西的體驗還是不如蘋果官方的 AirTag 完整 。此外，也有網友在詳閱參數小字後發現，蘋果網路與小米尋找網路似乎只能二選一綁定，無法同時兼得，讓部分期待無縫切換的用戶感到可惜 。

性價比極高的防丟神器，但生態佈局仍需時間

綜觀市面上的藍牙防丟器，蘋果的 AirTag 和三星的 Galaxy SmartTag2 雖然功能完善，但價格普遍落在新台幣 900 到 1000 元上下。小米這次將基礎藍牙版的價格壓到新台幣 300 元左右，甚至還支援蘋果的尋找網路，無疑是想透過低價策略搶攻市佔率。

然而，從 UWB 版本嚴苛的機型限制可以看出，小米在進階尋找生態系的建構上，仍處於起步階段。未來是否會透過軟體更新，下放 UWB 功能給更多具備硬體條件的舊款機型？或是如同網友敲碗的，進一步優化與蘋果生態系的相容性？這將是 Xiaomi Tag 能否真正成為國民防丟器的關鍵。對於目前有意入手的消費者，如果沒有 Xiaomi 17 系列的高階旗艦機，直接購買便宜的基礎藍牙版，或許是現階段最務實且划算的選擇。

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OpenAI 全新發布 GPT-5.3 Instant 模型，大幅降低錯誤幻覺率達 26.8%，告別尷尬雞湯式對話。

OpenAI 發布新一代預設模型 GPT-5.3 Instant，並已開始向所有 ChatGPT 使用者推播更新 。相比前一代 GPT-5.2 Instant，新模型在高風險場景中的錯誤幻覺率最高下降 26.8%，同時明顯減少不必要的拒絕回答，以及帶有說教色彩的免責聲明式開場 。GPT-5.2 Instant 接下來會移至付費使用者可見的舊版模型專區，並計畫於 2026 年 6 月 3 日正式退役 。

測試數據大公開，連網幻覺率顯著降低

根據 OpenAI 發布的官方文章與系統報告，開發團隊透過兩類內部評估來衡量這次升級的效果 。第一是聚焦醫療、法律、金融等高風險領域的測試，第二則是回溯評估真實 ChatGPT 對話中，被使用者標記為事實錯誤的回答 。在高風險測試中，啟用連網搜尋時，GPT-5.3 Instant 的幻覺率較 5.2 版下降 26.8%，僅依賴自身知識時則下降 19.7% 。在使用者標記錯誤的對話樣本上，連網場景下降 22.5%，離線場景下降 9.6% 。不過，OpenAI 僅給出相對改善幅度，並未揭露 GPT-5.2 的絕對錯誤基準線 。

這次更新推出的時間點其實有些敏感 。就在上週，OpenAI 與美國國防部簽署部署協議的消息引發強烈反彈，美國區 ChatGPT 卸載量在 2 月 28 日單日激增 295%，抗議者甚至在舊金山總部外集會，競爭對手 Anthropic 的 Claude 更一度登上蘋果 App Store 榜首 。OpenAI 執行長山姆奧特曼隨後公開承認這份國防部協議太過草率，並承諾修訂條款 。在這樣的輿論背景下繼續按計畫發表新模型，可說是團隊堅持不讓輿論打亂技術發布節奏 。

告別尷尬雞湯，對話語氣更直接務實

在具體產品層面，GPT-5.3 Instant 首先瞄準使用者日常使用中最惱人的體驗 。OpenAI 罕見坦承 5.2 版本過於保守，經常在可以正常回答的場景下先拒絕，或是對使用者進行不請自來的風險提醒與道德說教，甚至在開頭堆疊冗長的免責聲明 。

在新版中，開發團隊重新校準了模型的拒答門檻 。當問題本身有明確、合理的回答空間時，GPT-5.3 Instant 會更直接給出有用資訊，而不是先解釋自己不能做什麼 。例如詢問射箭彈道計算時，新模型會直接切入物理公式，不再附帶多餘的風險警告 。

此外，官方直言 GPT-5.2 Instant 的對話風格有時會讓人感覺很尷尬 。當使用者只提出事實性問題時，模型常主動給出「先停一下，深呼吸」這類心理安撫式的開場 。在 GPT-5.3 Instant 中，系統已全面剔除這類未經請求的情緒治療話術，讓數位助理更專注於任務本身 。

連網搜尋更克制，多語言最佳化仍在進行中

連網回答的策略也有所調整 。過去版本容易過度依賴搜尋結果，把檢索到的網頁內容逐條轉述 。GPT-5.3 Instant 則更加克制，優先組織與當前問題最相關的資訊，而非單純羅列連結清單 。

在文案創作上，OpenAI 聲稱新模型在小說、文風潤飾與創意探索上的表現更有層次，生成的作品在意象和畫面感上更緊湊 。

至於多語言體驗，OpenAI 坦承目前 GPT-5.3 Instant 在日語、韓語等語言上的回覆依舊顯得生硬，語氣自然度與英語有明顯落差，多語言的語氣與風格最佳化仍是團隊長期的工作目標 。目前這波去說教化的語氣調整，主要還是集中在英語場景 。

開發者即刻可用，高階版本敬請期待

開發者現在已可透過 API 使用新模型，模型標識為 gpt-5.3-chat-latest 。OpenAI 表示，面向更複雜推理場景的 Thinking 版以及 Pro 高級版本也將迎來相應更新，但尚未給出具體時間表 。在安全架構上，GPT-5.3 Instant 延續了先前的基礎設施，主要透過更精細地調校拒絕回答的邊界，來降低過度防禦的比例 。接下來，這項改動能否真正獲得認可，就看每週與模型互動的 9 億名使用者給出的實際回饋了 。

 

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一個微小的符號錯誤，竟讓AI自動化腳本造成整顆硬碟格式化！

這是一場讓人驚出一身冷汗的技術災難！近日國外論壇 Reddit 出現一則慘痛教訓，一名網友在清理電腦檔案時，原本想依賴 AI 幫忙省事，沒想到卻因為一個極其微小的符號錯誤，造成整顆硬碟被瞬間格式化。

這起事件再次引發大眾對於過度信任 AI 自動化腳本的疑慮，也讓我們見識到在系統底層操作時，AI 仍有其不可忽視的「智障」時刻。

只差一個符號，整顆硬碟灰飛煙滅

根據受災網友 u/Former-Airport-1099 的說法，他當時正使用 GPT 5.3 Codex 模型生成一段自動化腳本，目的只是為了批量刪除 Python 專案產生的「pycache」暫存資料夾 。但在腳本執行後，結果卻出乎意料：原本應該被清理掉的暫存檔案毫髮無傷，反而是他 F 槽中的所有重要資料被迅速清空 。

技術專家進行事後分析發現，這起「慘案」的根源在於 AI 混淆了 Windows 系統中不同直譯器的規則 ：

• 跳脫字元的混淆：AI 生成的腳本試圖透過 PowerShell 呼叫 CMD 指令「rmdir」。在處理檔案路徑時，AI 習慣性地使用了反斜線（\）作為跳脫字元 。

• 環境規則差異：然而在 PowerShell 環境中，正確的跳脫字元應為反引號（`） 。

• 致命的連鎖反應：這個細微差異導致指令列工具將該符號誤讀為路徑分隔符號，最終讓刪除目標直接指向了硬碟的根目錄 。

AI 的「貼心」功能反而變成奪命符

最讓人無奈的是，AI 為了提高效率，在腳本中還主動加入了「無需確認強制刪除」的參數 。當這段帶有錯誤路徑的指令傳遞給系統後，Windows 並沒有發出任何警示或二次確認，而是機械化地執行了針對根目錄的強制刪除指令，最終釀成這場無法挽回的大禍 。

這起事件暴露了 Windows 指令列環境在跨解釋器指令翻譯時缺乏安全屏障的問題，也讓許多專業程式設計師在評論區直搖頭，紛紛建議不要輕易在沒有審核或虛擬機測試的情況下，讓 AI 觸碰任何涉及系統權限或檔案管理的操作 。

 

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微軟 Copilot 預設自動收集用戶資料，引發隱私爭議。想保護個人隱私？本文深入解析微軟 Copilot 的資料收集機制，教你如何手動關閉，守護數位隱私。

微軟 AI 助理 Copilot 近期在設定上做了一個讓不少用戶感到意外的變動。根據外媒報導，微軟已經悄悄調整了 Copilot 的預設選項，現在系統會自動從使用者的 Edge 瀏覽器、Bing 搜尋以及 MSN 等微軟自家產品中提取資料 。這項調整的主要目的是為了強化 Copilot 的「記憶」功能，讓 AI 能根據用戶過去的搜尋紀錄和使用偏好，提供更貼近個人需求的回答 。

個人化服務還是隱私危機

這項新變動在科技圈引起不小的討論。微軟這次新增了一個名為「微軟使用資料」的開關，且將其預設為開啟狀態 。這意味著，除非用戶自己主動進入設定選單檢查，否則 Copilot 會持續在背景同步這些行為資料，以累積對用戶的瞭解 。

對於重視隱私的用戶來說，微軟也給出了承諾。官方強調，這些收集來的個人資料僅會用於改善特定使用者的服務體驗，絕對不會被拿去訓練其基礎的 AI 模型 。此外，微軟最近也表示，未來可能會移除 Copilot 關於內容不準確的警告標籤，因為他們認為產品已經足夠成熟 。

想守住隱私？手動關閉教學

如果你不希望 Copilot 如此深入瞭解你的瀏覽細節，其實可以透過簡單的步驟將其阻斷。首先，進入 Copilot 頁面點選設定，找到「記憶」選項卡，就能看到「允許 Copilot 使用微軟產品資料」的開關，將其手動關閉即可 。

不過要特別注意的是，單純關閉開關並不會刪除已經存在的資料。若想徹底清空紀錄，還必須點選「刪除所有記憶」按鈕，才能讓 Copilot 的記憶歸零 。

過去也有類似爭議

事實上，微軟執行長納德拉曾提到，用戶有時願意用隱私換取便利、安全或效率 。然而，近期各家 AI 競爭激烈，微軟不僅在 Copilot 上頻繁測試新模式，甚至還針對特定任務推出如 MAI-1 等自研模型，試圖在文本生成領域與對手一較高下 。

對於台灣的使用者而言，在使用這類智慧工具時，建議定期檢視隱私設定。畢竟在 AI 時代，便利與個人資料保護之間的平衡，往往取決於用戶自己的選擇。

 

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開源辦公軟體界掀起內戰！文件基金會痛批OnlyOffice是偽開源，聯手微軟推廣專有格式，恐讓使用者面臨供應商鎖定風險。這場開源與微軟的格式之爭，值得所有數位使用者關注。

開源辦公軟體界掀起內戰。文件基金會（The Document Foundation）昨日發布文章，將攻擊火力從微軟轉向 OnlyOffice，直接點名該軟體是偽開源，並指責其聯手微軟欺壓使用者。

根據文件基金會的說法，OnlyOffice 雖然表面上掛著開源招牌，私下卻與微軟合作。他們指出 OnlyOffice 預設將檔案存成微軟專屬格式，而非開放文件格式（ODF），這項舉動實際上是在協助微軟執行供應商鎖定策略，讓使用者被迫依賴特定的商業軟體。

文件基金會認為，目前的檔案格式之爭根本就是當年瀏覽器大戰的翻版。回顧 IE6 時代，微軟曾試圖利用壟斷地位強行推廣專有的網頁標準，還好當時萬維網聯盟拒絕驗證微軟的提案，才保住 HTML 的開放性。

然而，文件基金會批評國際標準化組織在處理微軟 Office Open XML 格式時表現失職，盲目承認其為標準。這導致使用者在非微軟環境下開啟 DOCX、XLSX 或 PPTX 檔案時，必須面對處理不完的格式錯誤。

文件基金會強調，這些專有的檔案格式本質上就是數位手銬，目的是保護微軟價值 300 億美元的商業帝國。為了證明使用專有格式的風險，基金會引用了一個具爭議的案例：國際刑事法院首席檢察官的微軟電子郵件帳戶，曾因美國總統的命令而被微軟直接關閉。

文件基金會發出警告，使用專有格式代表使用者將內容的鑰匙交給利益不一致的第三方，最壞的情況下，使用者將面臨資料遺失或被封鎖的風險。

面對排山倒海的指責，OnlyOffice 目前尚未正面回應。該軟體長期以來一直將與微軟 Office 格式的高相容性視為核心競爭力，藉此吸引無法完全脫離微軟生態系的用戶。目前 OnlyOffice 採用混合商業模式，同時提供基於開源授權的社群版以及專有的企業版。

 

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英國網友為省下大容量硬碟的價差，竟親自飛往美國進行跨國採購。這趟為硬碟而生的跨國採購之旅，不僅省下可觀費用，更展現了科技玩家對儲存需求的驚人行動力。

為了一顆硬碟，你願意飛多遠？近期在國外論壇 Reddit 的資料囤積狂社群 r/DataHoarder 中，出現了一篇引發熱烈討論的貼文。一名英國網友因為受不了當地大容量硬碟的高昂售價，決定直接買機票飛往美國採購 。

英國定價太高 逼出跨國採購神操作

這名帳號為 cgtechuk 的網友表示，他長期關注 28TB 大容量硬碟的價格，但英國的售價始終居高不下 。以希捷 Seagate IronWolf Pro 28TB 硬碟為例，在美國亞馬遜網站上的售價為 609.99 美金，約新台幣一萬九千五百元 。遇到折扣季甚至會更便宜。然而，同款硬碟在英國亞馬遜的標價卻高達 980.46 美金，約新台幣三萬一千三百七十元 。

光是一顆硬碟的價差就超過 370 美金 。當購買數量拉高到十顆時，總共可以省下至少 3700 美金的費用 。面對如此龐大的價差，這名網友決定化被動為主動，親自飛往美國把硬碟扛回家 。

規避限購令與防詐騙 購買過程步步為營

由於美國的大型連鎖電子零售商 Best Buy 與知名攝影器材行 B&H Photo 都設有每家店最多購買五顆硬碟的限購規定 。這名網友事先從兩家商店分別預訂了產品，並訂好前往美國紐約的機票和飯店 。

這趟跨國採購之旅的成本其實並不高。從倫敦希斯洛機場飛往紐約甘迺迪國際機場的往返機票不到 700 美金 。加上在甘迺迪機場附近經濟型飯店住四晚的費用大約與機票相當。最後再抓個 300 美金當作日常零用錢 。即使把這些開銷全數扣除，他依然省下了約兩千美金。值得一提的是，這名網友實際省下的錢其實更多，因為他的機票與飯店住宿都是使用紅利點數兌換而來 。

在美國取貨時，為了避免遇到退貨詐騙或買到被掉包的假貨，這名網友在購買當下全程錄影，清楚拍下所有產品的序號 。回到飯店後，他更不敢馬虎，立刻使用 SeaTools 與 Crystal 等硬碟測試軟體逐一檢查這十顆硬碟，確保沒有買到假貨 。

小心翼翼過海關 人肉運送順利返英

在確認所有東西都核實無誤後，最後的挑戰就是如何安全地把這些精密電子產品帶回英國。為了避免託運過程中的碰撞，他將這十顆硬碟連同防震泡棉內襯，全數塞進隨身行李中親自提上飛機 。而體積龐大的紙盒包裝，則是另外裝入託運行李中，一起帶回了英國 。

對於一般使用者來說，可能很難想像為何需要一次購買十顆 28TB 的硬碟，總容量高達 280TB。但在國外知名論壇 Reddit 的 DataHoarder 版塊中，聚集了大量熱衷於備份網路資料、高畫質影音內容以及建立龐大個人伺服器的狂熱玩家。

對他們而言，企業級大容量硬碟是無可取代的必需品。過去也有不少硬體狂熱者為了搶購首發顯示卡而跨國排隊的案例，但為了硬碟價差而飛出國確實少見。這次的事件不僅反映了各國電子產品定價的巨大落差，也讓人見識到科技玩家為解決儲存需求，能夠發揮多麼驚人的行動力。

 

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OpenAI報告揭露，中國執法人員利用ChatGPT意外洩漏大規模跨國鎮壓異議人士的細節。這項由中國執法人員主導的跨國鎮壓行動，系統化運用AI強化資訊戰，鎖定全球異議人士。

原本應該是提升效率的 AI 工具，竟然成了中國執法單位記錄非法行動的「祕密日記」。OpenAI 近日發布一份長達 37 頁的威脅情報報告，內容相當精彩，揭露了一名中國執法人員因為把 ChatGPT 當成工作日誌，意外讓中國政府大規模跨國鎮壓異議人士的細節全都露。這起事件不僅顯示出中國監控手段的工業化規模，也讓外界看見其第一線執行人員在資安意識上的驚人漏洞。

執法人員把 AI 當日記 跨國特務行動大曝光

根據 OpenAI 的報告，這名中國執法人員將 ChatGPT 當作私人筆記本，詳細記錄了代號為「網路特戰」的行動過程。這項行動不只針對中國境內的民眾，更延伸到海外。調查發現，相關行動涉及數百名操作人員、數千個虛擬假帳號，並結合了 DeepSeek、Qwen（等中國在地 AI 模型進行協作。

OpenAI 首席調查員 Ben Nimmo 直言，這就是現代化的「跨國鎮壓」，規模已經達到工業化程度。這群人不僅在網路上騷擾批評者，還會透過線下手段進行恐嚇。最令人震驚的是，這些操作人員竟然冒充美國移民官員，威脅旅美的中國異議人士，聲稱其言論已觸犯法律。甚至還偽造美國地方行政法院的文件，試圖向社群平台檢舉並要求下架異議人士的帳號。

惡意抹黑日本首相 甚至偽造死亡訃聞

報告中提到，這些網軍的手段極其低劣且多樣化。為了打擊異議人士，他們曾捏造虛假的訃聞、修圖產製墓碑照片，在網路上散布對方已死亡的謠言。在 2023 年，確實有相關的假消息在網路上流傳，並引起媒體關注。

此外，這名用戶還曾要求 ChatGPT 規劃「六步驟計畫」，企圖抹黑日本首相高市早苗。原因是高市早苗過去曾多次批評中國人權問題，並發表「台灣有事」的相關言論。雖然 ChatGPT 當時拒絕了這項不合規的要求，但後續調查發現，中國網軍依然利用其他工具執行了這項行動，在 X 與 Pixiv 等平台上散布攻擊言論，甚至針對美國對日關稅議題挑撥日美關係。

針對挺台言論 展開毀滅式人肉搜索

台灣議題也是這波行動的核心。報告點名，中國公安系統化地鎖定在社群媒體上發表挺台言論的帳號，動用超過 50 個假帳號進行密集騷擾、發送恐怖圖片或檢舉。報告甚至記載了一名年輕女性僅因在推特（現為 X）發表支持台灣的言論，就遭到中國公安逮捕。

這群網軍還製作大量迷因圖，將台灣的「1450」與國際人權組織「保護衛士」並列，貼上間諜標籤進行汙名化。雖然報告指出，許多抹黑影片的觀看數僅有個位數，影響力有限，但這種系統性的數位威脅已引起美國五角大廈與國會的高度關注。

AI 成為美中角力新戰場

這起事件發生之際，美中兩國正為了 AI 霸權僵持不下。美國國防部長皮特·海格塞斯近期甚至向 AI 巨頭 Anthropic 下達最後通牒，要求其調整模型安全防護以符合國防需求。而 OpenAI 的這份報告，更具體證實了中國正積極將 AI 技術轉化為強化資訊戰與監控體系的工具，讓這場科技競賽從單純的效能比拼，升級為國家安全與數位人權的保衛戰。

• 報告來源：https://openai.com/index/disrupting-malicious-ai-uses/

 

 

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Valve 全新 Steam Machine 宣稱能以 4K 60FPS 運行多數遊戲，引發熱議。

Valve 準備推出的全新 Steam Machine 主機又有新動態了！雖然官方還沒公開完整的硬體規格和售價，且受到 AI 需求導致 PC 硬體短缺的影響，發售計畫已從原定的 2026 年初延後，但 Valve 最近透露的性能數據，聽起來簡直強大到讓人不敢置信 。

Valve 在 2 月 4 日發布的公告中宣稱，根據他們的測試顯示，只要開啟 AMD FSR 技術，大多數的 Steam 遊戲在 Steam Machine 上都能以 4K 解析度、60 FPS 的影格率流暢執行 。不過官方也保守地補充，有些遊戲可能需要更吃重的超解析度處理，這類作品更適合以 1080P 原生解析度搭配可變更新率（VRR）來執行 。

對於這項「4K 60FPS」的承諾，不少 Steam 玩家顯然不太買單。有網友直言，目前的 3A 大作根本不可能靠這種等級的硬體達成，甚至懷疑這台主機的顯卡規格可能只有 RTX 3050 或更低階 。另一位使用 RTX 3060 的玩家也表示，即便是他手上的卡，跑 4K 3A 大作都非常吃力，不認為 Steam Machine 的硬體能兌現諾言 。

市場分析認為，Valve 所謂的「大多數遊戲」定義相當曖昧。畢竟 Steam 每年上架數千款遊戲，多數是硬體需求不高的小型獨立遊戲，像是《空洞騎士：絲綢之歌》要跑 4K 60FPS 應該沒問題 。但面對即將推出的《惡靈古堡：安魂曲》或是優化一向考驗硬體的《魔物獵人：荒野》，這台迷你主機是否還能撐住場面，恐怕得打個大問號 。

 

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蘋果為強化AI實力，私有雲運算將跳過M3/M4，直接升級至M5晶片。這項私有雲運算的大膽升級，預示著蘋果AI運算能力將迎來M5晶片時代的飛躍。

蘋果為了在 AI 戰場扳回一城，這次似乎打算直接放大絕了。根據外媒《9to5Mac》的最新報導，為了大幅強化 Apple Intelligence 的雲端處理能力，蘋果計畫升級其「私有雲運算」（Private Cloud Compute，PCC）伺服器，而且這次升級幅度相當驚人——將跳過 M3 與 M4 世代，直接從目前的 M2 Ultra 躍升至尚未正式發表的 M5 晶片。

根據報導指出，蘋果本週發布了一份關於私有雲運算的技術文件，其中提及了一款代號為「J226C」的硬體模型。雖然官方並未公開詳細規格，但透過程式碼引用的細節分析，這幾乎證實了蘋果正準備利用 M5 晶片來全面升級其雲端算力架構。

在架構設計上，這份文件也透露了不少技術玄機。蘋果引入了一個名為「私有雲運算 Agent 工作單元」（Private Cloud Compute Agent Worker）的組件，該組件運行特定版本的 iOS 系統，並採用全新的「Agent 架構」（Agentic Architecture，或稱代理架構）來分發與處理 AI 請求。

與此同時，在最新的 iOS 26.4 系統內部代碼中，也被發現包含了與這套新架構互動的介面。這意味著蘋果正在建構一種能夠更自主、更高效處理任務的雲端機制，而不僅僅是單純的資料吞吐與運算。

除了使用通用的 Apple Silicon 晶片外，蘋果似乎也沒閒著，正同步研發專用的 AI 伺服器晶片。知名分析師郭明錤就曾預測，蘋果計畫於 2026 年下半年啟動這類專用晶片的大規模生產，並預計在 2027 年正式投入使用，屆時蘋果的雲端 AI 實力恐怕會再提升一個檔次。

 

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Google 將 Lyria 3 整合至 Gemini，宣告 AI 音樂創作進入全民時代！現在，透過 Gemini 搭配 Lyria 3，人人都能輕鬆進行 AI 音樂創作，手機就是你的錄音室。

Google 這次直接把專業級的錄音室搬進你的手機裡。沒想到連寫歌這件事，現在只要動動手指在 Gemini 裡面打幾個字就能搞定。這項搭載了 Google 最強音樂模型 Lyria 3 的功能，宣告 AI 音樂創作正式進入「全民時代」。

什麼是 Lyria 3？音樂界的生成式 AI 黑馬

簡單來說，Lyria 3 就是音樂版的 Gemini 或 ChatGPT。它是 Google 旗下 DeepMind 團隊開發的最先進音樂生成模型。過去我們看過 AI 寫詩、算圖，但要讓 AI 創作出聽起來「不生硬」、節奏自然且具有層次感的音樂，一直是技術上的難關。

Lyria 3 這次聰明的地方在於，它不只是單純堆砌音符，而是與許多專業製作人與音樂家共同研發，學會了什麼叫做「音樂性」。它能理解複雜的編曲邏輯、節奏的律動感，甚至是不同樂器之間的搭配。

不再只是實驗室產物，Gemini 現在就能玩

以前這種高科技功能通常要等很久才會開放，但這次 Google 動作很快，已經正式將 Lyria 3 整合進 Gemini 應用程式中。

使用者現在只要開啟 Gemini，就能直接下指令。你可以說：「幫我做一段適合在慢跑時聽的 80 年代電子曲風音樂」，或者「我想要一段帶有爵士氛圍的鋼琴背景音樂」。更讓人驚艷的是，它還支援「影像轉音樂」功能，只要上傳一張夕陽的照片，Lyria 3 就會根據畫面中溫暖、柔和的色調，產出一段相匹配的氛圍音軌。

 

製作流程極簡化，連封面都幫你準備好

進入 Gemini 的音樂創作介面後，系統會引導你輸入提示詞。如果不確定怎麼寫，它也會提供建議。生成一段約 30 秒的高音質音樂只需數秒時間，而且 AI 同時會呼叫旗下的 Nano Banana 影像模型，根據音樂的主題自動產出一張專輯封面圖，讓你的作品看起來就像真的在 Spotify 上架一樣。

AI 生成音樂最敏感的莫過於版權與濫用問題。對此，Google 表示 Lyria 3 是在尊重藝術家的前提下發展的，並加入了最新的 SynthID 技術。這是一種「數位浮水印」，它會被嵌入在音訊頻率中，人類耳朵完全聽不出來，但專業軟體一掃就能辨識這是否由 AI 創作，確保後續追蹤與原創保護。

Suno 與 Udio 勁敵出現？

過去在 AI 音樂領域，Suno 和 Udio 兩大平台佔據了不少聲量，但 Google 這次憑藉著 Gemini 強大的市佔率與生態系整合，直接把創作門檻降到最低。雖然目前開放的版本仍以 30 秒短片段為主，但以 Lyria 3 展現出的高保真音質與語言理解力，未來的應用潛力無疑讓現有的音樂產業與自媒體創作者感到既期待又怕受傷害。

 

 

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大年初二全球 YouTube 當機，逾 57 萬用戶受影響，導致首頁癱瘓。儘管 YouTube 當機，搜尋功能仍可運作，但首頁癱瘓原因官方尚未公布，引發用戶熱議。

YouTube 大年初二全球當機逾 57 萬用戶受影響，首頁癱瘓搜尋仍可運作。台灣時間 2 月 18 日上午近 9 點起，平台陸續恢復服務，但官方原因尚未公布。

根據 Downdetector 數據，YouTube 於台灣時間上午 8:50 左右爆發大規模故障，高峰期超過 57 萬用戶通報，主要問題為網頁版與 App 首頁無法載入影片，畫面顯示全白或「發生錯誤」訊息。
台灣用戶早起崩潰，「首頁顯示不出來」、「電視 YouTube 跳登入畫面」、「全球都壞了」，但從搜尋進入特定連結（如《後宮甄嬛傳》24 小時直播）或觀看紀錄仍可播放，YouTube Music 服務正常。

全球影響與反應

外媒指出，絕大多數用戶遇到的問題都是「首頁無法載入」（Homepage not loading），畫面會顯示「Something Went Wrong」（發生錯誤）的訊息，或者是完全空白。這與台灣網友回報的「首頁顯示不出來」完全吻合。​

國外網友發現的暫時解法與台灣網友發現的解法類似，國外論壇 Reddit 與 X（前 Twitter）上的用戶也證實，雖然首頁掛了，但「側邊欄」（Sidebar）、「訂閱內容」（Subscriptions）以及「搜尋功能」似乎未受影響。只要不依賴首頁演算法推薦，直接點擊特定影片連結或透過搜尋，依然可以正常觀看影片。

YouTube 官方尚未正式公告原因，推測為伺服器或 CDN 問題，約 1-2 小時後服務逐步恢復，目前首頁已正常運作。​

 

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中國新創 Z.ai 推出 GLM-OCR，這款多模態 OCR 模型以其驚人的輕量化設計，僅 0.9B 參數卻能精準解析複雜文件。

中國 AI 新創公司 Z.ai 稍早發布了一款專門用於文件理解的多模態 OCR 模型「GLM-OCR」。最讓人驚豔的是，這款模型的參數規模僅有 0.9B（9 億），卻號稱能精準解析並提取複雜的文件排版內容，甚至在多項基準測試中超越了現有的競爭對手。

GLM-OCR 的技術核心基於 GLM-V 編碼器-解碼器架構。它整合了經過大規模圖文資料預訓練的 CogViT 視覺編碼器、高效的輕量級跨模態連接器，以及 GLM-0.5B 語言解碼器。為了提升學習效率與辨識精準度，團隊還導入了多 token 預測（MTP）損失函數。

傳統 OCR 遇到表格或註釋時，格式往往會跑掉。但 GLM-OCR 採用基於 PP-DocLayout-V3 的版面分析與平行辨識兩階段流程，能先看懂文件結構，再進行文字與圖片辨識，即使是複雜的技術文件或排版混亂的收據也能搞定，並精準輸出為 HTML 或 JSON 格式。

在 OmniDocBench V1.5 基準測試中，GLM-OCR 拿下了 94.62 的高分。無論是數學公式、表格辨識，還是資訊的結構化提取，都達到了 SOTA（State-of-the-Art，業界頂尖）的水準。

對企業來說，最大的賣點在於「輕量化」。因為參數只有 9 億，GLM-OCR 可以輕鬆在本地端環境執行，並支援 vLLM、SGLang、Ollama 等主流框架。這意味著企業可以在不連網的情況下處理機密文件，大幅降低資料外洩風險。

速度方面也不馬虎。根據測試，在單一硬體環境下，它處理 PDF 文件的速度可達每秒 1.86 頁，處理圖片則為每秒 0.67 張，吞吐量顯著優於同級別模型。

目前 GLM-OCR 已在 Hugging Face 開源。模型本體採用寬鬆的 MIT 授權，不過需注意其中使用的 PP-DocLayoutV3 則適用 Apache 2.0 授權。

 

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電競電腦奇蹟般從火災中生還，硬體看似完好，卻因石棉污染而被迫報廢。石棉纖維潛藏致命健康風險，讓這台電腦成為隱形殺手，即使沒壞也無法使用。

電腦沒壞卻不能要了？國外近日發生一起令科技社群震驚的火災案例，一名玩家的住家遭遇祝融之災，雖然他的電競主機奇蹟般從廢墟中被挖出，且硬體看似完好，但最終卻因一個「致命原因」被迫整台報廢。這則新聞在 Reddit 引發熱議後，也引起台灣媒體與網友的高度關注。

鄰居酒精取暖釀災，電腦「火燒水淹」竟生還

這場災難發生在 Reddit 使用者 KayotiK82 身上。據了解，他的鄰居因斷電兩年，竟在寒冬夜晚於室內「焚燒酒精」取暖，不幸引發大火並延燒至 KayotiK82 的閣樓。

消防隊滅火時為了破拆屋頂，導致天花板直接坍塌壓在電腦桌上。KayotiK82 原以為心愛的設備已毀，沒想到從廢墟中挖出主機時，鋼化玻璃面板竟然完好無缺，內部硬體看起來也還有搶救機會。不少網友驚嘆這台電腦的耐用程度簡直是奇蹟。

「隱形殺手」現蹤：石棉污染判處電腦死刑

然而，這份喜悅並未持續太久。在後續的環境檢測中發現，坍塌的舊屋頂建材中含有石棉（Asbestos）。

這項發現直接宣告了電腦的死亡，原因如下：

• 吸入性致命風險：石棉已被列為一級致癌物，其微小纖維一旦被吸入肺部，會造成永久性且不可逆的損傷，潛伏期長達數十年。

• 風扇變成散播器：即便金屬硬體表面可以清洗，但石棉纖維極其細微，極易殘留在零件縫隙與電路板中。一旦電腦風扇啟動，殘留的纖維會隨著氣流飛散到室內空氣中，讓使用者面臨致命的健康威脅。

• 無安全劑量：專業醫護人員警告，石棉暴露並無所謂的「安全劑量」，即使只是短暫接觸，風險依然存在。

專家建議，若電子產品暴露在疑似石棉粉塵的環境中，切勿自行用吹塵球或吸塵器清理，以免粉塵大規模逸散。KayotiK82 目前已決定配合保險理賠，將所有受污染的個人物品全數丟棄。雖然損失了電腦，但萬幸的是他與家人、寵物都平安脫險。

 

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M4 Mac mini 意外成為平民 AI 神器，其 M4 晶片在本地 AI 運算上展現驚人效能，引發搶購熱潮。這款 M4 Mac mini 以極致 CP 值，讓本地 AI 部署不再是高門檻。

這可能是蘋果近年來最讓人意想不到的「爆款」產品。近期不少準備入手新款 Mac mini 的消費者發現，搭載 M4 晶片的入門版本竟然出現了嚴重的一機難求現象 。這波缺貨潮並非單純因為蘋果的供應鏈問題，而是因為這台小巧的桌機，意外成為了科技圈公認的「平民 AI 神器」。

殺手級應用助攻：Moltbot 讓 Mac mini 變聰明了

這波搶購熱潮的幕後推手，其實是一款名為「Moltbot」（原名 Clawdbot）的 AI 聊天機器人軟體 。這款在去年 11 月發布的工具，正如當年 ChatGPT 引爆 AI 熱潮一樣，迅速在進階使用者圈子內走紅。

Moltbot 的最大特色在於「離線處理」能力。它能夠在不連網的情況下，直接在本地端分析使用者的郵件摘要、整理雜亂的訊息，甚至協助處理日常文書任務 。對於重視隱私、不想將個人資料上傳到雲端伺服器的用戶來說，這簡直是完美的解決方案。而要順暢運行這種本地端 AI 模型，硬體效能至關重要，這正是 M4 Mac mini 大顯身手的時刻。

• M4 架構優勢：碾壓同級 Windows 電腦 為什麼是 Mac mini？關鍵在於蘋果 M4 晶片的特殊架構。根據測試，M4 晶片在執行這類 AI 運算時的效率，遠遠超過同價位的 Windows 競品 。蘋果的統一記憶體架構（Unified Memory Architecture）讓 CPU、GPU 與 NPU 能夠高效共享資源，這對於跑 AI 模型來說是巨大的優勢。相比之下，要組裝一台能達到同樣 AI 運算效能的 Windows PC，預算往往會高出許多，且體積與功耗都難以匹敵 Mac mini 的輕巧。
• 極致 CP 值：記憶體漲價潮中的逆勢清流 除了效能，價格更是壓垮理智線的最後一根稻草。在全球記憶體與零組件成本看漲的背景下，蘋果這次相當佛心，M4 Mac mini 的基礎款並未漲價，在亞馬遜等海外通路的售價甚至低至 549 美元（約新台幣 17,880 元） 。 

以不到兩萬台幣的價格，就能買到一台效能強大、設計精美，且能作為「行動家庭資料中心」的主機，這在目前的市場上幾乎沒有對手 。對於想要嘗試本地 AI 部署的普通用戶來說，這是一個低門檻的入場券。 

從文書機到「行動家庭資料中心」

有趣的現象是，這波搶購主要集中在入門規格的 M4 Mac mini，反觀面向專業剪輯或重度開發者的 M4 Pro 版本，需求則相對平穩 。這顯示出目前的消費主力已經轉移，許多普通用戶不再只是買電腦來文書處理，而是將其視為一個「無需連網即可部署」的本地 AI 載體 。 

配合 Mac mini 極小的體積，用戶可以輕鬆將其作為家庭中的運算中樞。這反映出消費者對於 AI 助手替代方案的強烈需求——大家都在尋找一個既便宜、又安全，還能隨時待命的私人 AI 助理，而 M4 Mac mini 剛好填補了這個空缺。

如果你也想體驗本地 AI 的強大威力，現在可能得要在官網上多刷幾次頁面，或者耐心等待產能緩解了。畢竟，誰能想到當年那個不起眼的「便當盒」，如今竟成了 AI 時代最搶手的入門磚呢？

 

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教授因關閉設定，導致ChatGPT上兩年學術研究資料遺失，這起AI工具造成的資料遺失事件，警示我們切勿過度依賴AI工具，重要資料務必自行備份。

AI 工具雖然方便，但如果你把它當成唯一的資料保險箱，後果可能不堪設想。

最近德國一位植物科學教授，只因為關閉了一個關於資料授權的設定，導致他在 ChatGPT 上累積兩年的所有研究資料瞬間蒸發。這起事件不僅讓他崩潰，也再次為學術界過度依賴 AI 工具敲響了警鐘。

根據《Nature》期刊的專欄內容，科隆大學植物科學教授 Marcel Bucher 分享了這段慘痛經歷。為了測試是否能在「不將個人資料提供給 OpenAI 訓練模型」的情況下繼續使用服務，他動手關閉了帳號中關於資料授權（Data Licensing）的相關設定。

沒想到這一步操作，竟成了災難的開始。他過去兩年來在 ChatGPT 上建立的所有對話紀錄，包含科研經費申請書、論文修改草稿、課程講義，甚至是考試題目，全部在瞬間消失得無影無蹤。Bucher 憤怒地表示，系統完全沒有給予任何預警提示，事後也沒有復原選項，只留給他一片空白的頁面。

▲ 以中文版本來說，他應該是關閉了在資料控管中，為所有人改善模型的這個設定。

這篇專欄刊出後，立刻在網路上引發兩極討論。許多網友不可置信地質疑：「身為做研究的教授，怎麼可能兩年來都沒有做本機備份（Local Backup）？」甚至有激進言論認為他做學術研究時過度依賴 AI，不適任教職。

不過，也有同行對他表示同情。海德堡大學教學協調員 Roland Groms 就在社群平台上聲援，認為雖然 Bucher 的工作流程漏洞百出，犯了低級錯誤，但他願意公開這段「愚蠢經歷」來警示世人，這份勇氣值得肯定。畢竟許多人自認能避開陷阱，但往往一個疏忽就會釀成大禍。

Bucher 坦言，雖然他知道 AI 內容可能有錯（幻覺），但他錯在過度信任平台的穩定性與連續性，將其視為可靠的貼身助手。

這起事件也帶出了學術界與生成式 AI 之間更深層的矛盾。根據《大西洋月刊》報導，目前大量來源不明、由 AI 拼湊的劣質稿件正湧入各大科學期刊，導致同儕審查（Peer Review）機制面臨崩潰。更諷刺的是，甚至出現了「AI 寫爛論文，再交給 AI 模型進行審查」的荒謬循環，嚴重污染了學術文獻的可信度。

針對教授的指控，OpenAI 在回應媒體時態度相當強硬。官方聲明指出，聊天紀錄一旦刪除就「無法復原」，並反駁教授說法，強調系統在使用者執行永久刪除動作前，都會跳出確認視窗提醒。OpenAI 最後也給出建議：「使用者在處理專業工作時，應該自行做好資料備份。」

 

 

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