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【AI 新手包 #2 提問力養成班】語氣與語言調整小技巧：讓 AI 說出你想要的「人話」

ChatGPT

【AI 新手包 #2 提問力養成班】語氣與語言調整小技巧：讓 AI 說出你想要的「人話」

當你開始接觸 ChatGPT 或其他大型語言模型 (LLM) 時，可能會發現它們的回答有時聽起來很生硬，像是個沒有感情的機器人。其實，只要掌握幾個簡單的技巧，你就能像個專業的導演，精準地調整 AI 的「表演風格」，讓它說出更符合情境、更有溫度的「人話」！ 為什麼要調整 AI 的語氣和風格？ 想像一下，你要寫一份正式的商業提案，和朋友之間的閒聊訊息，它們的語氣、用字遣詞是不是完全不同？同樣地，在與 AI 互動時，如果沒有明確指示，它通常會選擇最中性、最普遍的回答方式。這就像一個演員，在沒有拿到劇本前，只能用最安全的表情和語氣來應對。 而透過調整語氣和風格，你就是在為 AI 寫下專屬的「劇本」，讓它扮演好不同的角色，無論是嚴肅的商業顧問、幽默的行銷文案寫手，還是貼心的個人助理，都能精準到位。這不僅能提升內容的品質，更能大幅提升你的工作效率。 核心概念：AI 輸出的「

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Google Flow突破一億影片大關：AI影片生成市場的深度解析與未來思辨

Google Flow突破一億影片大關：AI影片生成市場的深度解析與未來思辨

Google DeepMind執行長Demis Hassabis於8月19日在X平台宣布了一個震撼整個科技界的里程碑：Flow AI影片創作工具自5月發布以來，僅用三個月就突破了一億支影片的創作量。這個數字不僅代表著平均每日110萬支影片的驚人產量，更象徵著AI影片生成技術已從實驗室走向主流市場，正在重塑整個數位內容產業的格局。 從市場數據來看，全球AI影片生成器市場正呈現爆炸性增長。根據Fortune Business Insights的最新報告，市場規模預計將從2024年的6.15億美元增長至2032年的25.6億美元，年複合成長率高達20%。然而，當我們深入剖析這個現象時，會發現它揭示的不僅是技術突破，更是整個創作生態系統面臨的根本性變革。這種變革背後隱藏著什麼樣的機遇與挑戰？又將如何重新定義創意產業的未來？ 爆發性增長背後的深層驅動力 技術整合帶來的質變 Flow能夠在短時間內達成如此驚人的成績，很大程度上源於其獨特的技術架構優勢。與市面上單一功能的AI工具不同，Flow整合了Google DeepMind最先進的三大模型：Veo 3影片生成引擎、Imagen 4圖像
【AI 新手包 #2 提問力養成班】提示詞優化術完整指南：迭代、Chain-of-Thought 與 Follow-up 技巧，教你讓 AI 答案更精準

提問力才是你的 AI 超能力！從小白到高手這樣練

【AI 新手包 #2 提問力養成班】提示詞優化術完整指南：迭代、Chain-of-Thought 與 Follow-up 技巧，教你讓 AI 答案更精準

在 AI 時代，好問題比好答案更重要。 「提示詞優化術」教你如何透過迭代修正、Chain-of-Thought 思維，以及四種 Follow-up 技巧，讓 AI 的回應更精準、更實用。 不論是寫行銷計畫、產出簡報，還是學習規劃，掌握這套方法就能把 AI 變成真正的思考加速器。

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Made by Google 2025：AI 時代下的智慧手機戰略重塑

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Made by Google 2025：AI 時代下的智慧手機戰略重塑

Made by Google 2025 發表會不僅僅是一場產品發布，更是 Google 對未來智慧手機生態的戰略宣示。當蘋果在 AI 領域仍在追趕、三星持續依賴漸進式升級時，Google 正透過 Pixel 10 系列重新定義何為「智慧」手機。這場發表會背後隱藏的深層邏輯，正是科技巨頭們在 AI 原生時代的競爭新格局。 為什麼現在是 AI 手機的關鍵時刻？ 市場時機的戰略考量 Google 選擇在蘋果九月發表會前搶先出手，絕非偶然。數據顯示，Google Pixel 在美國智慧手機市場僅占 3-4.5% 的份額，遠低於蘋果的 49% 和三星的 31%。然而，這個看似微不足道的市場佔有率，卻承載著 Google 更宏大的戰略企圖：透過硬體創新來展示 Android 生態系統的真正潛力。 Forrester
【設計師的 AI 秘笈】Figma Make 教學：從 Prompt 到 Prototype，AI 如何改變設計驗證的工作流

設計師的 AI 秘笈

【設計師的 AI 秘笈】Figma Make 教學：從 Prompt 到 Prototype，AI 如何改變設計驗證的工作流

為什麼會有 Figma Make？ 如果你曾經參與過數位產品開發，就會知道「驗證一個小小想法」有多麻煩。 傳統流程通常是：先畫 wireframe、再做互動原型、交給工程師拼湊 Demo，最後才能讓使用者測試。聽起來合理，但其實就像要測「這道門放左邊還右邊比較好」，卻得先畫建築藍圖、蓋好模型屋，最後還要請木工動手做。當你想調整位置時，整個過程又得重來。 這種反覆拉長了產品驗證週期，也讓設計師和 PM 花大量時間在「建構舞台」，而不是「驗證劇本」。 Figma Make 出現，就是要打破這道流程瓶頸。它讓團隊不用再先畫滿滿的藍圖，而是直接「蓋一間速成小樣品屋」，立刻走進去體驗。想換門？輸入一句話就能馬上改。這樣的思路，讓設計驗證從繁瑣的工序，轉變成一場「隨時可修改的即興演出」。 Figma Make 是什麼？ 如果要用一句話來定義，Figma Make 就是「

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GPT-5 風波：當 AI 個性碰上用戶情感依賴

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GPT-5 風波：當 AI 個性碰上用戶情感依賴

OpenAI 在 8 月 7 日發布 GPT-5，原本期待技術升級能鞏固領先地位，沒想到短短一週就因為「回應太冷淡」、「答題品質忽高忽低」被用戶砲轟，逼得官方緊急讓 GPT-4o 重新上架，並火速調整 GPT-5 的語氣設定。這場風波突顯兩個關鍵問題：技術更新若不考量情感體驗，會直接重創品牌信任度；模型路由系統如果不夠透明，企業客戶和一般用戶都會立刻跳船。從事件發展脈絡、商業技術考量、心理倫理衝擊，到產業未來走向，這場 GPT-5 亂象為整個 AI 產業敲響警鐘。 事件發展脈絡與核心爭議 GPT-5 上線當天就把所有舊版模型下架，同時啟用「多模型混合」路由系統來節省運算開支。問題是隔天路由器就開始出包，經常把需要深度思考的複雜問題丟給低階子模型處理，讓付費用戶覺得「花大錢買到爛服務」。8 月 11 日，面對 Reddit、PTT、Twitter
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