Sora 2
Sora 2 怎麼用?邀請碼怎麼拿?完整申請教學一次看!
OpenAI 全新影片生成模型 Sora 2 正式上線,支援聲音、對話與「角色客串」功能。本篇教你如何用 VPN 在台灣開通 Sora App,註冊新帳號、領取邀請碼,並實測如何用 Cameos 把自己放進 AI 電影中。
Sora 2
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ChatGPT
還在為不知道如何對AI下達精確指令而煩惱嗎?OpenAI Academy近期重磅推出「Prompt Packs」免費資源包,一次性釋出超過300個針對不同職能設計的專業提示詞範例。這套官方認證的提示詞懶人包涵蓋業務、客戶關係管理、產品經理、工程師、人資、IT、管理團隊、高階主管、財務及行銷等11大領域,提供結構清晰、可直接套用的範本,讓使用者能夠顯著提升AI工具的使用效率和輸出品質。
圖像 × 影音 × 自動化,打造你的 AI 媒體工廠
想像一下,你的社群媒體內容就像一間自動化工廠,從內容創作到發布通知,全程無需人工干預。本文將教你用 n8n 打造這樣的系統,讓你從「社群媒體奴隸」變成「自動化大師」。
OpenAI 與日本工業巨頭日立簽署合作備忘錄,延續其與韓國三星、SK Hynix 的合作,加速OpenAI在亞洲的布局。
大阪萬博
2025 大阪世博會是一次親眼見證未來科技與生活的盛會。本篇將分享我在世博中參觀 NTT 館與主題展館 「生命的未來」的心得與攻略。從 IOWN 技術帶來的「平行旅行」沉浸體驗,到石黑浩博士策展的仿生人社會藍圖,這兩大展館不僅展示前沿科技,更引發對「生命、存在與未來」的思考。文中也整理了參觀預約技巧、行前準備與現場攻略,幫助你在有限時間內不錯過最精彩的展館,並思考如何在日常生活中善用 AI 與新科技,迎接屬於我們的未來。
US Government
事件核心:台灣副閣揆兼關稅談判領隊鄭麗君返台表示,與美方談判並未討論、也不會同意所謂「在美國生產 50% 晶片」的構想;美方此一說法源於美國商務部長 Howard Lutnick 近日受訪的公開談話。台灣同步推進「高科技戰略夥伴關係」與關稅減免談判,盼降低目前對美出口 20% 關稅。 發生了什麼事? * 台灣明確拒絕「50-50」:鄭麗君指稱談判從未討論「50-50」且不會同意;此說為美方單方對外談話。 * 美方強化在地化論述:美國商務部長 Lutnick 受訪拋出「把一半晶片產能放在美國」等目標,並談到要大幅提升美國自製占比。 * 談判真正焦點在關稅:台灣尋求就對美 20% 關稅、Section 232 調查等議題取得實質減免與排除;官方稱已有「某些進展」。 媒體訊息校對與關鍵數字 * TSMC 在美投資金額:2025 年初多家媒體與美商務部資料皆以 650 億美元 / 三座廠為基礎;3
OpenAI 與韓國科技巨頭三星和 SK Hynix攜手推動 Stargate 計劃,不僅強化 OpenAI 全球計算布局,同時助力韓國成為 AI 強國。
VibeCoding
學會正確下指令,AI 就能成為你的「高效實習生」。本文濃縮 Lovable 官方提示詞指南,從 CLEAR 框架到四層提示與防幻覺技巧,帶你少走彎路,快速打造高品質 Vibe Coding 工作流。
AI 影片生成技術正以前所未有的速度改變社群媒體與創作生態。OpenAI 推出的 Sora 2 以其突破性的物理模擬與個人化短片功能,挑戰 TikTok 和 YouTube 的短片霸權,同時與 Meta 的 Vibes 功能展開激烈競爭。伴隨技術革新的同時,更是版權退出機制的爭議。
AI新手學院
不用寫程式也能打造 AI 知識庫!本文示範 NotebookLM 實測案例,教你如何用 RAG 技術把文件變成專屬 AI 助理,快速完成摘要、FAQ 與重點整理。
ai電商
OpenAI 攜手金融科技巨頭 Stripe 打造AI電商新體驗,讓AI從聊天工具進化為個人化購物助理。
每週大事電子報
上週台中的聚會有個畫面我到現在還忘不了——竟然有一個小學五年級的小朋友跑來參加(聽說是被叔叔抓過來的)。他不只會寫程式,還自己做了一個「競拍資訊 Line 機器人」,做法是先用爬蟲抓證交所的資料,一有競拍資訊就能自動推播。問他為什麼要做這個機器人,他很直白地說:「因為媽媽要我做,啊我要收錢的餒。」想想我小五的時候還在媽媽十塊,他已經能做出一個金融小助理,我的天啊! 除了驚訝,現場跟參加者的互動也讓我得到一個提醒:我們《每週大事》過去大多聚焦在產業新聞,工具和應用的篇幅其實偏少。原因很簡單——我們 Threads 上的前線戰士每天狂發工具更新,發到有人說被我們搞到有點資訊焦慮;;Instagram 也發了不少工具教學和介紹。相比之下,產業新聞的缺口比較大,所以我們自然補這一塊。 但這次台中,還有上次台北的聚會,讓我意識到:我們應該在《每週大事》裡加一點工具 & 應用的篇幅。差別是,我們會花比較多篇幅在這個模型或工具到底值不值得注意?它和同質產品的差別在哪?我們甚至會實測,寫下短心得,幫大家更快判斷要不要花時間試(也有可能變成我們的「抱怨大會」哈哈)