Tag: 2026

TLDR
• 核心重點：大型語言模型正快速融入核心產品與內部流程，系統規模化後出現結構性瓶頸。
• 主要內容：瓶頸不再僅限模型能力，硬體資源與基礎架構成為決定性因素。
• 關鍵觀點：需以高效能運算硬體、記憶體與加速架構來掌握全生命周期。
• 注意事項：需兼顧成本、能耗、資料安全與合規性並…

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• 核心重點：全球進入後ChatGPT時代三年，2025年AI投資加速、企業於工作流自動化與代理人整合，專業工具景觀大幅擴張。
• 主要內容：AI成為科技產業核心，趨勢延續與深化，需留意技術、法規與商業模式的交互影響。
• 關鍵觀點：高階工具與平台的多元化，企業採用與風險管理並行，…

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• 核心重點：AI「藝術家」以逼真人像與表演為賣點，但引發著作權、道德與就業影響的辯論。
• 主要內容：以 Tilly Norwood 為例，展示AI演員透過履歷式網路形象與品牌策略，模糊真實演藝與虛擬創作的界線。
• 關鍵觀點：技術能力強但法律與倫理框架尚未完善，創作者與平台需負…

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• 核心重點：工程師成長取決於系統性思考、團隊協作與長期影響力
• 主要內容：從技術專長延伸至設計決策、組織文化與個人心態的調適
• 關鍵觀點：可持續成長需善用資源、掌握溝通藝術、勇於承擔責任
• 注意事項：避免只追求短期技術成就，忽略長期影響與社群貢獻
• 建議行動：建立系統思考習慣、提…

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• 核心重點：分析實務中通用型 AI 的發展、團隊組織與治理，以及建立可靠 AI 系統的要點。
• 主要內容：探討生成式 AI 的崛起對工作模式與技能需求的影響，以及代理人（agents）未來的發展方向。
• 關鍵觀點：強調以實際需求驅動的 AI 策略、跨部門協作與風險管理的重要性…

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• 核心重點：CMDB長期以來被視為「真相之源」，卻廣泛不被信任，需重新定義與實踐。
• 主要內容：自動化與基礎設施管理的分離，讓「意圖」成為治理與變更的核心。
• 關鍵觀點：單純的配置資料庫不足以支撐完整的安全、成本與事件回應，需要更具語義與自動推理的模型。
• 注意事項：要避免過度依賴…

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• 核心重點：MCP（多步驀進式上下文嵌入與推理）技術讓 AI 助手在處理任務時具備更高的自我判斷與決策能力，減少對外部工具的依賴同時提升效能與可靠性。
• 主要內容：文中介紹 MCP 的一個較少被談論的功能與其在實際工作流中的應用，例如如何把複雜任務分解為可管理的步驟、如何在多源資料…

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• 核心重點：經濟不僅是生產，還需有效的流通與循環。
• 主要內容：AI 尋求通用智慧（AGI）帶來高生產率，但忽略資金、商品、服務的流通結構。
• 關鍵觀點：循環、需求、負責任的治理與就業轉型是新經濟成功的核心因素。
• 注意事項：若缺乏需求端與分配機制，增長未必轉化為實際繁…

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• 核心重點：DLSS 4.5 採用全新變換器模型，提升畫質但伴隨性能折衝。
• 主要內容：與 DLSS 4 的比較涵蓋畫質改進、速度影響與適用情境。
• 關鍵觀點：提升的畫質是否值得額外的性能成本，取決於遊戲與硬體組合。
• 注意事項：不同遊戲對算法的敏感度不同，實際效能需以…

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• 核心重點：以時間戳作為 MySQL CDC 重新啟動的起點，解決未取得對應 binlog 位置時的恢復問題。
• 主要內容：介紹時間戳啟動的設計背景、配置要點與實作細節，提升恢復與資料回填效率。
• 關鍵觀點：在任務失敗或中斷後，以時間戳定位資料位置，避免嚴格依賴 binlog…