TLDR
• 核心重點：協助專業人士轉型為 AI 角色，並與組織共同制定 AI 策略與系統開發。
• 主要內容：探討過去兩年因生成式 AI 興起所帶來的變化，以及代理人技術的未來發展方向。
• 關鍵觀點：實現可靠 AI 需結合團隊組織、流程治理與可解釋性的設計原則。
• 注意事項：需慎選…
以人工智慧驅動的SaaS商業之路
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• 核心重點：深入探討以AI為核心的SaaS產品全生命周期，從構思、開發到成功上市的實務要點與挑戰
• 主要內容：訪談對象為 Adalo 的首席技術官 Jason Gilmore，分享技術選型、架構決策與團隊協作的實務經驗
• 關鍵觀點：以用戶價值為中心的產品設計、可擴展的技術架構、敏捷開…
在谷歌十四年：二十一課的深思與啟示
TLDR
• 核心重點：工程師成長超越代碼，組織與制度塑造長期影響力與創新。
• 主要內容：自我定位、團隊文化、技術決策、開放性與學習機制的重要性。
• 關鍵觀點：長期成功依靠系統性思考、透明溝通與負責任的領導。
• 注意事項：避免只追求短期績效，需平衡技術債與可維護性。
• 建議行…
AI藝術家的問題與思考
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• 核心重點：AI「演員」與「藝術家」的崛起，引發對真實人類、版權與道德的討論。
• 主要內容：以 Tilly Norwood 為例，解析以人工智慧創作形象並以個人資料包裝的現象與風險。
• 關鍵觀點：外貌仿真、商業運作模式、法律與倫理盲區需被正視與監管。
• 注意事項：需要透明的來源、版…
企業級人工智慧的新架構控制點：GPU的關鍵角色
TLDR
• 核心重點：企業在過去兩年迅速將大型語言模型整合至核心產品與內部流程，系統逐步走向生產化與規模化。
• 主要內容：限制因素逐漸由模型能力轉向計算、基礎設施與資源配置等架構性問題，GPU成為推動企業級 AI 的核心硬體。
• 關鍵觀點：效能與成本的平衡、軟硬體整合、資料治理與安全性…
開放源碼十年：從分叉到遺忘的軌跡與展望
TLDR
• 核心重點：開放源碼在過去五十年中演進，2000s成為主流與商業化階段，2010s推動去中心化與社群治理，未來關注長尾維護與生態平衡。
• 主要內容：各年代的發展脈絡、商業化與開放合作的交互、治理與專案永續的挑戰。
• 關鍵觀點：開放源碼的成功在於社群、商業動機與可持續的治理機制…
當工具需要思考時的多層取樣與思考方法
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• 核心重點：MCP（多層次任務與工具管控）讓 AI 助手在執行任務時能自主選擇與組合多種工具以完成複雜工作。
• 主要內容：除了常見的讀取檔案、查詢資料庫、呼叫 API 的工具，還有一個較少被討論但重要的 MCP 功能，即在推理過程中對子任務採用受控的「思考」步驟與取樣機制。
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新經濟的未來與流通之辯
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• 核心重點：AI 發展若只著眼於生產力與 GDP，易忽視經濟的流通與需求循環。
• 主要內容：生成式人工智慧（AGI）若缺乏有效的分配與流轉機制，經濟增長可能難以全面轉化為實際福祉。
• 關鍵觀點：經濟的核心在於「生產—流通—再生產」的循環，資源配置與市場需求的對接不可或缺。 …
面向2026年的科技信號與展望
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• 核心重點：進入後ChatGPT世界已三年，AI仍為科技產業核心，2025年的趨勢更加明朗且成長加速。
• 主要內容：企業加速整合代理與工作流程自動化，專業工具與技能組合日益龐大。
• 關鍵觀點：AI投資與生態系統的擴張將繼續推動新商業模式與職涯競爭力。
• 注意事項：技術普…
從 Oura 到 Whoop：2025 年最佳睡眠追踪裝置實測整理
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• 核心重點：睡眠追踪裝置透過監測生理數據，詳細記錄 REM、深睡與淺睡比重，協助用戶了解睡眠結構與品質。
• 主要內容：多款穿戴裝置具備睡眠追踪功能，須在精準度、舒適度與使用體驗間做取捨。
• 關鍵觀點：長期追踪與個人化建議比單次數據更具價值，健康習慣的改變需以長期趨勢為基礎。 …