AI 科技新聞
Meta Enterprise Platform 是什麼?挖角 MongoDB CEO、Muse 企業 AI 戰略與股價影響
Meta 成立 Enterprise Platform,整合 Muse、Business Agent、API 與程式代理,並挖角 MongoDB CEO CJ Desai。本文拆解商業意義與 META、MDB 風險。
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Eleven v4 主打高品質情緒語音,v4 Turbo 把同代能力壓到約 100ms。本文比較 90 多種語言、價格、聲音複製、Flash 與導入風險。
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Kling 4.0 預定 10 月推出,本文整理 30 秒影片、10 關鍵幀、4K、Flash、Omni Reference 與 2 分鐘延長的實際限制。
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Manus 2.0 把 AI 從聊天推向持續執行,Cue Agent 還有自己的 email、電話、錢包與電腦。本文拆解功能、官方數字與高權限風險。
先理解 Claude Code 如何整理逐字稿、標記重錄與離題內容,以及為什麼正式剪輯仍需要人工確認與完整試聽。
先看懂 Replit Agent 如何把公開資料變成金融 Dashboard,以及資料格式、網站改版與更新失敗為什麼比介面更重要。
AI 郵報啟動 2026 年度讀者調查,從效率、收入到職場中的 AI 能力落差,了解最常接觸 AI 的這群人,究竟把工具變成了成果,還是換來更多工作。 生成式 AI 已經進入許多人的日常。有人用它寫信、整理資料,有人把它放進工作流程,甚至靠 AI 接案、開發產品或創造新的收入。 但當 AI 工具越來越普及,一個更實際的問題也逐漸浮現:我們真的因為 AI 變得更有效率了,還是只是在相同時間裡,被交付了更多工作?這也是 AI 郵報發起「2026 AI 郵報讀者調查」的原因。 不只問你有沒有用 AI,而是用了之後發生什麼事 多數 AI 調查關心的是使用率、熱門工具或使用頻率。但「有沒有使用 ChatGPT」,已經不足以描述
日本一位沒有員工的稅務士,靠著 Claude Code 與自動化系統,成功服務 60 家客戶公司,打破傳統需要 6 名員工、年耗千萬日圓的人事常規。本文深度解析「AI First」的思維轉變——不再只是把 AI 當成卡關時的輔助工具,而是將工作設計成一套可自動運作的「公司系統」;並透過 Supervisor、Crew、Graph、Tool Use 四種 Agent 架構,解析如何打造高效率的企業級 AI 工作流。同時探討在多模型、多 Agent 常駐的趨勢下,如技嘉 AI TOP 500 TRX50 這類本地硬體基礎設施,如何成為 AI First 真正落地的關鍵。
看到喜歡的網站卻不知如何拆解?Aura.build 最新「URL 轉 DESIGN.md」功能,能一鍵抓取版型、字體與顏色。本文實測這個設計師專屬的 AI 工作流,解析優缺點與實戰避坑指南。
Adobe 與 Anthropic 合作推出「Adobe for creativity connector」,讓你在 Claude 對話框內直接調用 50 多個 Adobe 專業工具,包含 Photoshop、Premiere、Firefly、Lightroom 與 Express。本文完整說明安裝步驟、三大實用場景與兩個實作示範,讓你不用學軟體操作就能做出成品。
Make Tech Fun. Make Knowledge Flow. Make AI for Everyone.
Claude Sonnet 5.5 的 API 單價沒有降,卻可能用更少 token 與步驟完成工作。本文比較速度、成本、評測、適用情境與升級相容性。
Claude 不是單獨生成整支影片,而是透過 MCP 編排 Higgsfield、Blender、After Effects 與音訊工具。
Amodei 與 Trump 首次一對一晚宴是關係解凍訊號,但不是和解證明。本文拆解國防邊界、AI 監管與後續證據。
Bill Gates 呼籲 AI 安全立法。本文拆解為何業者自律不足、kill switch 為何不夠,以及可執行護欄應有哪些層次。
AT&T 每天處理 450 億 AI tokens,靠 router 將工作送到不同模型。本文拆解 open-weight、TCO、OTel 2.0 與中國模型的企業風險。
Paint-Anything 用同一套 Hex prompt 控制 AI 生圖與改色。本文釐清 85.3% 相對提升、Paint-500K、純色 anchors 與尚未公開的部分。
onPanda 讓標註員修正第一個錯誤 token,再由模型續寫。本文檢查 52% 時間縮短、on-policy fidelity、Panda-CVL 與技術限制。
Luma 用 AI 修改已拍影片的服裝、背景和燈光。本文說明它不是傳統像素級修圖,以及何時仍應重拍。
JEV 先做低成本判斷,低信心才交給 GPT-6。本文釐清 0.36% 費用、277 倍、99% accuracy 的實驗條件與不能泛化的範圍。
Flash-dLLM 用 fused KV cache 與 self-verify 加速 dLLM。本文釐清 HumanEval 11 倍、GSM8K 5.1 倍的基準、A100 設定與品質取捨。
MintAct 用單一 2B/4B/8B 模型統一畫面定位、手機桌面網頁導航與 500 種工具。本文釐清 48.9 分數、非同步 RL、裝置端與開源狀態。
Harness-Zero 用審查 Agent 產生訓練軌跡,把專用 harness 行為蒸餾進 Qwen3.5-9B。本文釐清 44.3% 成績、2.4 倍成本與部署界線。