每週大事電子報
這是第 58 期的電子報，一週一篇，算一算，大家也跟著我們走過整整一個年頭了。 有些讀者可能發現，我們電子報裡蠻常固定放一個篇幅，專門講 AI 使用調查，有些是在講企業採用率，有些是在拆解使用者用 AI 的階段分佈。我們認為這些研究蠻重要的，就我自己而言，這些研究也同時在協助我梳理目前大多數人都是如何使用 AI ，也檢視我自己在使用 AI 的盲點或是挖掘提升的空間。 我們自己也填過不少類似的調查，只是每次填完都覺得，這些題目對職場情境來說有點太無聊了。問的不外乎是你用哪些工具、AI 有沒有讓你的工作效率提升。其實看久都會有種麻痺感，好像全世界的人都活在同一個 Google Form 裡，久了就有點懶得填了 XD 這次的 AI 使用習慣調查，我們想做的，是那種你看到題目會愣一下、然後真的認真想過一遍才作答的問題。比如：如果發現職能表現很強的同事，其實是靠 AI 做出來的成果，你會是什麼感受？或是，你覺得自己用 AI
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AI 小道消息 01 百度以 MIT 授權釋出僅 33 億參數的文件辨識模型 Unlimited-OCR，靠 32K 上下文一次讀完百頁 PDF、不用逐頁切割，標準測試準確率達 93%，40 頁以上文件錯誤率壓在 0.11 以下，且可在本機部署免上雲端。（來源：CodeSera） 02 Google 發表 Gemini 3.6 Flash，同步推出更快的 3.5 Flash-Lite 與限量開放給政府機構的 3.5 Flash Cyber，主打更低 token 用量與更強的程式碼、多模態表現，官方數據顯示 DeepSWE 基準測試最高可省下 65%
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DeepSeek 把 API 價格砍到 25 折，OpenRouter 上一堆模型也跟著殺價，一堆免費額度都等著你來用。但問題是：便宜的 API 解決得了「這次對話花多少錢」，卻解決不了「這些資料跟經驗，最後留在誰手上」。 想清楚這件事，我決定把整套 AI workflow 搬到地端，自己搞清楚模型、Agent、串接全部留在自己手上到底跑不跑得起來。第一步是找一台扛得住大型語言模型、也撐得住團隊多人同時請求的地端主機。 這篇不只是開箱文，是我把 vLLM、開源量化模型跟 Hermes Agent 兜起來、串進公司 Slack 的第一手部署紀錄，中間卡關卡到想放棄不只一次。這篇文章會老實告訴你：我們團隊測試出來的幾個心得、Agent 怎麼設計才不會炸 context、還有卡最久的報錯怎麼解。 這篇文章會依序談到： * 一、為什麼選擇地端——人力資本與代幣資本的框架，以及整套系統的架構總覽 * 二、
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AI 小道消息 01 200 多位 AI 研究者與經濟學家（含 16 位諾貝爾獎得主）聯署 「We Must Act Now」 聲明，呼籲各國政府提前建立社會安全網與勞動政策，以應對規模堪比工業革命、但速度快得多的 AI 經濟衝擊；Google、Anthropic、OpenAI 高層皆列名聯署。 02 OpenAI 全面推出 GPT-5.6 家族（Sol／Terra／Luna），跑分緊追搶先發布的 Claude Fable 5：Coding Agent Index 由 Sol 奪冠，但 Fable 5 在完整程式碼庫任務與數學上仍領先，成本效益上
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進入本週大事之前，先跟大家報告一件事：我和 Davin 受 NVIDIA 邀請，擔任 7/26《RTX AI PC 驅動您的 AI 世界講座》的講者，當天我也會在現場分享。 這次的主題是「AIPost 怎麼做的：用 RTX AI PC 打造 AI-native 媒體與知識團隊」。我們會示範怎麼用 RTX AI PC 當地端運算核心，搭配 AI Agent，把新聞資訊流、影片管理和內部流程自動化，串成一套私有的 AI 工作流；也會聊到企業導入的場景，地端 AI 在隱私、成本和效率上，能為團隊帶來哪些真實的生產力提升。 這段時間實際用 AI
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AI 小道消息 01 洛杉磯 Palisades 大火縱火案，檢方曾以被告 Jonathan Rinderknecht 的 ChatGPT 對話紀錄作為犯罪心理動機證據，包含「為什麼我總是這麼憤怒」等提問。審判於 6 月底以陪審團 10 比 2 僵持告終，法官宣告流審，重審訂於 10 月進行。（來源：CNN） 02 在 Taiwan Media AI Summit 2026 上，TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團技術長李致緯指出，目前高達 68% 的 Google 搜尋已是「零點擊」，媒體正導入 Pay-per-crawl機制，透過
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AI 小道消息 01 Anthropic 執行長 Chris Ciauri 在首爾記者會上表示，遭美國出口管制封鎖的 Mythos 與 Fable 5 模型將在「未來幾天內」恢復訪問，並宣布於首爾設立辦公室以深化韓國市場投資。分析人士指出，此說法缺乏實質法律或技術依據，更像是安撫性公關聲明。（來源：Korea JoongAng Daily） 02 《The Atlantic》記者 Alex Reisner 公開了可搜尋的 AI 音樂訓練資料庫，收錄四大主要數據集、超過 2,100 萬首歌曲，藝人與唱片公司可查詢作品是否在未授權情況下被用於 AI 訓練。獨立音樂人已開始以此作為集體訴訟佐證。（來源：Engadget） 03 日本 Sakana AI 推出 Fugu，
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You can offload a task, or even a job, but you can never offload your learning. - Satya Nadella 前天，微軟 CEO Satya Nadella 在 X 發表了一篇長文，乍看之下很像心靈雞湯，但整段文章給了非常清晰的 AI 時代的學習框架，雖然微軟的重點是放在公司，但我看完後認為他提出的 Human Capital (人力資本) 跟 Token Capital (算力資本) 也符合我們一般人成長的邏輯。 他提到，在 AI 時代裡面必須同時建立兩種資本： Human Capital 人力資本： 你的知識、判斷力、人際關係、
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上週是我目前 Computex 生涯裡最狼狽的一次。 GTC Taipei 的前一天我生病了，結束後帶著 39 度的高燒從台北開車回林口，那應該是我這輩子開過最危險的一段車，當時真的應該直接叫 Uber 去看醫生的。也因為這樣，我的 Computex 行程全都壓在下半場。但難得來了，我決定挑戰一個自己平常根本不會碰的主題：能源、電力、資料中心。 先打個預防針：我不是電力工程師，也不是金融分析師。我只是一個每天在用 AI、偶爾分享怎麼用 AI 的人。所以這篇文章不會有很深的技術分析，但我可以告訴你我「為什麼覺得這件事值得花一個下午去聽」。 我印象很深刻的是，前年年底 Satya Nadella 接受訪談時提到，他們手裡有一堆GPU，有 RAM，有一堆準備好的硬體，但問題是資料中心根本來不及蓋好，然後也沒有電，這些硬體就單純買來放在那邊，因為沒有任何地方可以插進去。 但你知道嗎，這件事過去了一年半了，事情並沒有解決。高盛在最近的報告裡更新了他們的預測：
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如果問你， 2026 年針對台北知名的行銷案例是什麼？我想多數人的答案會是 Alex Honnold 攀登 101。但如果這是一道多選題，GTC Taipei 必定會出現在熱門答案裡，而且經濟效益更難被忽略 XD。 去年，NVIDIA 將 GTC 移師台北、落腳漢來大飯店兩天，就已在業界掀起軒然大波。今年的規模更是升了好幾個量級。去年 30 場議程、兩天會期，今年擴張到 50 場以上的演講、70 場以上的實作訓練，橫跨台北國際會議中心 、漢來大飯店以及二館的 NVIDIA Inception 專區，展區間的來往已經需要專程巴士接送了。 Computex 也是一樣，今年 Computex 是創辦 46 年來規模最大的一屆，集結 1,500 家參展商、來自 33
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AI 小道消息 01 OpenAI 為 Codex 推出「Locked computer use」：你鎖螢幕回家，Codex 繼續在你 Mac 上跑任務，需要審核時用手機點一下即可。同批更新還包含 Appshots（Command 鍵截圖送入 thread）、Goal mode 全面開放（可跑數天長任務），以及網頁圈選即改的 Annotation mode。 02 Anthropic 推出 Claude for Small Business，內建 15 個工作流程與 15 個可重用 AI Skills，一鍵串接 QuickBooks、HubSpot、Canva、DocuSign、Google Workspace 等小企業常用工具，
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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。