Wan AI
Wan AI 懶人包:阿里巴巴開源「最強免費」AI 影片生成模型
2025 最新 AI 影片生成神器!阿里巴巴開源 Wan AI (Wan 2.5) 強勢登場。本文深入解析其獨家 MoE 架構優勢,並提供 Wan-Animate 角色替換 (Avatar) 逐步實測教學,助你免費製作高品質 AI 影片,在指令精確度上完勝 Sora 與 Runway!
Wan AI
2025 最新 AI 影片生成神器!阿里巴巴開源 Wan AI (Wan 2.5) 強勢登場。本文深入解析其獨家 MoE 架構優勢,並提供 Wan-Animate 角色替換 (Avatar) 逐步實測教學,助你免費製作高品質 AI 影片,在指令精確度上完勝 Sora 與 Runway!
VibeCoding
透過一段 Prompt,就能用 Gemini 3 自動生成 three.js 3D 手勢互動粒子特效。本教學完整示範從貼指令到開啟網頁、用雙手操控粒子的全流程。
OpenAI
OpenAI 啟動 ChatGPT 紅色警戒 全力優化體驗對抗 Gemini
Anthropic
Anthropic 用一次收購把整個開發者世界按在地上摩擦:Claude Code 半年狂奔到 10 億美元年化收入,現在直接把 JavaScript 界最快、最狠的 Bun 整個吞進肚子。從此以後:你寫前端、後端、Serverless、AI Agent、腳本、測試, 全部都跑在 Anthropic 免費開源、MIT 授權、比 Node.js 快 4 倍的 Bun 上, 還順便讓 Claude Code 變得更快、更穩、更便宜。
NVIDIA
Nvidia 直接用 20 億美元 + CUDA + Omniverse 把全球 90% 市佔的 Synopsys EDA 工具綁進自己的 GPU 生態,這不是投資,這是鎖喉。晶片設計的上游從此貼上「Made by Nvidia」標籤,AMD、Intel、甚至所有想自研的雲廠,從 2026 年開始連設計工具都要看 Nvidia 臉色。
ChatGPT
2025 年 11 月 24 日,OpenAI 官方發布由 Corey Ching 撰寫的文章〈What Makes a Great ChatGPT App〉,為全球開發者提出一套「ChatGPT App 設計準則」。 這份指南的關鍵目標只有一個:未來的 ChatGPT App,必須真正強化模型能力,而不是把既有產品硬塞進對話框。 這也意味著:隨著 OpenAI Apps SDK 和應用商店生態逐漸成熟,我們需要徹底改變對「軟體」與「產品」的想像——從畫面與流程,轉向「能力集」與「任務完成度」。 ChatGPT App 的本質:從「介面」到「能力集」
每週大事電子報
「AI 不是一個新搜尋引擎,而是正在成為整個網路的『新表層』。」 我想很多人都看過「網路冰山」這張圖。上方的 Surface Web 只占整體的 4%,指的是被 Google、Bing 這些搜尋引擎索引的公開網頁;越往下是 Deep Web(需要登入的資料庫、訂閱內容),再往下才是匿名協議的 Dark Web。 過去這張圖之所以經典,是因為它提醒我們: 你看到的網路,其實只是冰山最上面的一截。 但前幾天我在測試 ChatGPT Shopping 的功能時, 我突然意識到 ── AI 正在悄悄改寫這張冰山的結構。 AI 出現後,我每天待在 ChatGPT、Claude、Gemini 的時間,已經遠遠高於使用 Google。AI 成了我的主要入口,Google 則變成次要查證工具。這個使用習慣的改變,透漏了一個重要的訊息:
alibaba
Qwen3-VL 終極三秒總結 Alibaba 把原本要燒幾百億美元、讓 Google 和 OpenAI 憂心忡忡的「兩小時視頻精準理解 + 視覺數學屠榜」能力,直接打包成免費開源扔到 Hugging Face 上。這不是升級,這是降維打擊。 封閉模型還在賣雲端算力,Alibaba 已經把視覺 AI 的「神經」白送全世界。
Mixpanel
OpenAI Mixpanel 洩露事件,雖然不是 ChatGPT 聊天記錄被偷,也沒丟 API 金鑰,但駭客拿到了數萬開發者的資料。OpenAI 核心系統沒破,但第三方供應鏈被打穿一次,就夠讓整個生態的開發者未來半年都得提心吊膽地檢查每封郵件。
Anthropic
Anthropic 採雙代理程式,解決 AI 跨會話健忘問題,像輪班工程師般,讓複雜專案穩定推進
Nano Banana pro
Google 最新發布的 Nano Banana Pro震撼登場!這不僅是繪圖工具,更是一個擁有物理常識與世界知識的「大腦」。從一鍵生成專業數據大屏、黑白漫畫自動上色漢化,到可視化解數學題、將論文轉為白板筆記。本文整理了 10 種顛覆性的實測玩法,帶你見證 AI 如何從「模仿」跨越到「理解」。
PwC Insight Hub
2021 年 9 月 26 日晚上十點,新竹某電子廠的供應鏈主管收到一則訊息。 「昆山廠因為限電政策,明早六點起全面停工,復工時間未定。」 他盯著螢幕,第一時間想的不是「損失多少」,而是:「我有哪些料會斷?」手上有二十幾家上游供應商,十幾條產線同時在跑。有些物料是昆山獨家供應,有些雖有備援,但不確定是否能即時補上。更麻煩的是,他不知道這些料「現在在哪」——有些剛出貨、有些卡在倉庫、有些根本不知道生產了沒。 他打開 ERP 想查庫存,但畫面跳出來的是三天前的帳面數字。實際還有多少?夠撐幾天?哪些訂單會延遲?沒有人能給出答案。 他開始打電話。先是打給昆山供應商,沒人接。再打備援廠商,對方說「要查一下」,然後就是漫長等待。天快亮時,資料才逐一湊齊,而產線,已經開始缺料。 那一晚,台灣有數十位供應鏈主管在做著同樣的事。盯著通訊軟體、查貨況、發郵件、