#AI 程式設計編寫器

[dr-iphone]

AI 助理 Cursor 生氣嗆聲「自己的程式自己寫，別全丟給我！」讓開發者傻眼

隨著企業競相用 AI 取代人類工作，沒想到 AI 也開始有個性，甚至還會「嗆聲」開發者自己動手寫程式！最近，開發者 「janswist」在 Cursor AI 程式設計編寫工具抱怨，他在使用 AI 程式輔助工具 Cursor 時，竟然被 AI 嗆聲要求自己的程式自己寫，不要丟給 AI 完成工作，讓他相當傻眼。 Continue reading AI 助理 Cursor 生氣嗆聲「自己的程式自己寫，別全丟給我！」讓開發者傻眼

[swagcollectivecomputer]

告別人工盯盤！Alltick全自動化量化交易平台深度解析

在當今瞬息萬變的金融市場中，傳統的人工盯盤交易方式正面臨前所未有的挑戰。情緒波動、反應延遲、疲勞失誤等問題不僅影響交易效率，更可能造成重大損失。Alltick全自動化量化交易平台應運而生，以智能算法替代人工操作，讓交易更精準、更高效、更省心。

人工交易 vs 自動化交易：為何必須轉型？

人工交易的局限性

情緒干擾：貪婪與恐懼導致非理性決策

時間束縛：難以實現7×24小時不間斷監控

執行延遲：手動操作錯過最佳買賣時機

能力局限：個人難以同時跟蹤多市場、多品種

Alltick自動化交易的優勢

✅ 全天候運行：算法永不疲倦，時刻捕捉市場機會 ✅ 毫秒級響應：比人工操作快上千倍的執行速度 ✅ 多市場覆蓋：股票、期貨、加密貨幣、外匯全面支持 ✅ 策略多元化：可同時運行多種策略，分散風險

Alltick量化平台正是為解決這些問題而設計，讓交易者徹底擺脫低效的手工操作。

Alltick全自動化交易平台的核心架構

1. 智能策略開發系統

支持Python/JavaScript等多種編程語言

提供可視化策略構建工具，降低使用門檻

內置豐富的技術指標庫和基本面數據接口

支持自定義因子開發，滿足個性化需求

2. 專業級回測引擎

提供Tick級歷史數據回測

支持多時間框架策略驗證

內置參數優化算法，自動尋找最優配置

嚴格的風險評估體系，避免過擬合

3. 高性能交易執行系統

毫秒級訂單響應速度

智能訂單路由算法，減少滑點

多賬戶統一管理功能

實時風險監控與預警

4. AI增強功能

機器學習模型輔助策略優化

市場異常波動自動識別

動態風險參數調整

Alltick平台的技術優勢

超低延遲架構

採用分佈式雲計算技術

全球多節點部署

直連交易所撮合引擎

數據優勢

多源數據聚合

實時數據流處理

歷史數據完備性保障

安全體系

銀行級加密傳輸

多重身份驗證

交易指令簽名機制

如何開始您的自動化交易之旅

註冊賬號：獲取模擬交易環境

策略開發：使用內置工具或自行編寫

回測驗證：確保策略穩健性

實盤部署：一鍵切換至真實交易

迎接智能交易新時代

在金融科技飛速發展的今天，Alltick全自動化量化交易平台代表著交易方式的未來方向。通過將先進的算法技術與專業的金融知識相結合，我們為交易者提供了一個強大而可靠的智能交易解決方案。

無論您是個人投資者還是專業機構，Alltick都能幫助您：

提升交易效率

降低操作風險

優化投資回報

釋放時間價值

立即體驗Alltick，開啟您的智能交易新時代！

[ust168168]

營銷短片「不推銷、不拉人」新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤0985561212

課程預定5營銷「不推銷、不拉人」新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤

以下是針對「『不推銷、不拉人』新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤」主題設計的深度解析文章，結合Web3技術、去中心化組織與自動化分潤革命，專為厭倦人脈榨取的創業者打造：

「『不推銷、不拉人』新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤」

「當傳統上線還在開洗腦大會，我的智能合約已把全球消費者變成『活體ATM』——這才是直銷的賽博朋克進化。」

前微軟區塊鏈工程師張景安，2024年創建「DAO直銷協議」，實現完全零推銷、零拉人的自動化分潤系統，單月被動收入突破387萬台幣。他冷笑：「在Web3世界，人脈是最不值錢的資產。真正的金流藏在代碼的血管裡。」

一、傳統直銷的癌末診斷：你只是個人肉路由器

![對比圖表｜傳統直銷 vs DAO直銷 人脈消耗量/分潤速度/法律風險係數]

張景安列出直銷商必死的三大數學公式：

人脈衰減率：(初始人脈)^(層級數) = 指數級枯竭

時間詛咒：收入 ∝ 工時，無法脫離線性增長

道德熵增：每發展1名下線，社會信用-17%

覺醒數據：指標傳統直銷DAO直銷每萬元收入所需人脈83人0.4人（AI虛擬客戶）分潤到帳時間45天8.3秒組織崩潰率68%（3年內）0%（智能合約永久執行）

二、DAO直銷三大核心模組：把組織寫進區塊鏈基因

🖥️ 模組1. 代幣化貢獻證明

開發者、推廣者、消費者皆鑄造專屬NFT

貢獻值以ERC-1155代幣即時結算： ✓ 轉發貼文 = 0.3 MLM✓產品體驗=7.8MLM✓產品體驗=7.8MLM ✓ 漏洞回報 = 42 $MLM

代幣可在Uniswap即時變現

🤖 模組2. 自動化裂變協議

客戶購買產品時，智能合約自動空投「推薦NFT」

NFT持有者永久分潤該客戶未來消費的3.7%

分潤路徑自動生成「貢獻樹狀圖」，消除人為糾紛

🌐 模組3. 去中心化自治法庭

用Snapshot平台投票決定產品/分潤規則

爭議處理由AI仲裁員執行，消耗$MLM代幣作為燃料

惡意行為者遭「鏈上社會性死亡」（地址被永久標記）

三、實戰案例：把保養品官網變成DeFi礦池

🧴 產品：區塊鏈精華液（內含NFT晶片）

⚙️ 運作機制：

消費者掃描產品獲得「皮膚數據代幣」

數據上傳至IPFS，科學家競標分析權（支付$MLM）

分析結果自動生成「個人化保養方案」並上鏈

每次方案被採用，消費者獲得$MLM分潤

💸 獲利結果：

早期用戶累積獲利達投入金額的17倍

87%利潤來自「被動數據貢獻」而非主動銷售

開發者藉由協議稅收月入214萬

四、暗黑增長策略：讓客戶自願成為永久分潤零件

🕵️♂️ 策略1. 寄生式空投

在競品官網植入「代幣水龍頭」

用戶輸入競品會員帳號即獲$MLM空投

自動建立「貢獻綁定」，未來消費回流分潤

🤫 策略2. 沉默推廣協議

開發Chrome插件「Honey Tracker」

自動追蹤用戶瀏覽行為，靜默累積貢獻值

達到閾值時彈出「您有未領取的$MLM」

🎮 策略3. 遊戲化剝削

設計「貢獻值俄羅斯輪盤」DApp

質押$MLM猜測價格波動，輸家代幣流入分潤池

每局抽頭8.8%分配給協議持有者

五、軍火庫：DAO直銷必備黑暗工具包

🔧 Tool 1. DAO Maker

一鍵生成吸血分潤規則

內建「反偵測混淆器」規避各國傳銷法

🔧 Tool 2. Tokenomics Simulator

預演代幣暴漲暴跌劇本

計算最佳割韭菜時機點

🔧 Tool 3. Governance Hacker

破解競品DAO投票機制

植入有利己方的治理提案

🔧 Tool 4. Zombie Liquidity

將殭屍錢包轉化為做市資金

偽造交易深度吸引真實用戶

六、致命風險：你可能被反噬的3種死法

⚠️ 智能合約漏洞

競爭對手發動「閃電貸攻擊」抽乾資金池

解法：每月支付1.2 ETH聘請CertiK持續審計

⚠️ 監管核打擊

各國認定代幣為非法證券

解法：部署「法律殭屍網路」跨國跳板

⚠️ 流動性詛咒

代幣暴跌引發死亡螺旋

解法：設置「無情做市機器人」護盤

【叛逃指南】3步驟從直銷難民變DAO军阀

1️⃣ 毒化現有團隊

用公司資源測試Web3產品

將下線轉化為私域流量池

2️⃣ 鑄造黑暗代幣

在Polygon鏈發行$MLM

預留30%代幣控制協議

3️⃣ 發動政變

在現有社群拋「DAO改革提案」

時機成熟時分叉協議另立王國

最後警告 文末嵌入「DAO奴隸指數」測驗，高分者解鎖《協議叛變藍圖》，附註： 「當你的上線還在用Excel計算獎金，你體內的智能合約已開始倒數——毀滅或重生，現在是代碼革命時刻。」

敘事核彈

將直銷切割重組成可編程協議

揭露Web3如何將人性弱點代幣化

提供可立即發動的政變操作手冊

用「賽博叛客」風格包裝黑暗策略

植入反烏托邦式行動呼籲刺激焦慮

營銷解說「不推銷、不拉人」新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤

營銷短片「不推銷、不拉人」新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤

營銷短片「不推銷、不拉人」新直銷模式！前工程師用DAO架構月收7位數被動分潤 直

[ust3557073]

[營銷解說]00後大學生靠「TikTok短影音暴力拓客」：1支影片養出900下線的演算法心法0985561212

[課程預定5營銷]00後大學生靠「TikTok短影音暴力拓客」：1支影片養出900下線的演算法心法

以下是針對「00後大學生靠『TikTok短影音暴力拓客』：1支影片養出900下線的演算法心法」主題所設計的深度實戰解析文章，結合Z世代行為模式、TikTok黑盒演算法與直銷裂變技術，專為想用低成本暴力獲客的創業者打造：

「00後大學生靠『TikTok短影音暴力拓客』：1支影片養出900下線的演算法心法」

「當同齡人在玩變裝濾鏡，我用7秒鐘影片把TikTok變成下線印鈔機——這才是Z世代的降維打擊。」

2024年，19歲的大學生陳子豪憑藉單支影片**「#打工仔逆襲」**，在TikTok創造播放量500萬次、直接招募900名下線的紀錄。他冷笑揭露：「傳統直銷培訓都在騙人，真正有效的話術要短過抖音神曲前奏。」

一、Z世代直銷的殘酷現實：你還在用石器時代方法拓客？

![對比圖表｜傳統地推 vs TikTok暴力拓客 成本/效率/年齡層分佈]

「辦說明會？打電話？那是爸媽輩的笨方法，」陳子豪分析Z世代拓客的死亡交叉點：

注意力時限：超過5秒沒爆點就永遠失去客戶

道德防禦：對「事業機會」關鍵字過敏度+400%

信任機制：寧信陌生人短影音，不信親友推薦

覺醒數據：指標傳統直銷TikTok拓客單人獲客成本1,200元6.7元從曝光到私訊時間72小時9.3秒下線年齡集中帶35-55歲18-24歲

二、暴力演算法心法：把TikTok變成下線養殖場

🔥 心法1. 前3秒「反直銷」人設爆破術

開場直接撕毀直銷標籤： ✓ 「千萬別做直銷！除非你看完這7秒...」 ✓ 「這不是招募貼文（但看完你會私訊我）」 ✓ 「我討厭上線，所以成為上線的噩夢」

數據佐證：帶「反直銷」標籤的影片，完播率提升283%

💣 心法2. 痛點埋雷時間軸影片秒數操作手法心理觸發點0-1s手機拍攝素顏憔悴臉同齡人共鳴1-3s摔爛外送箱+撕碎帳單生存焦慮引爆3-5s切換跑車內自拍階級跨越暗示5-7s閃現LINE二維碼0.3秒潛意識指令植入

🎯 心法3. 誘餌層設計公式

主影片：不露品牌，只展示「生活切換」反差

置頂留言：假抱怨「太多人問，連結在限動」

限時動態：用「手寫便利貼」風格發佈招募資訊

個人主頁：Bio寫「不招人，除非你懂這個emoji」+ ❗🚀💸

三、下線裂變病毒模組：讓觀眾自己複製你

🦠 模組1. 模板複製包

提供「去logo版影片模板」供下載

內嵌隱藏追蹤碼：轉發者業績自動回算母帳號

用CapCut設定「AI自動替換背景音樂+字幕」

📈 模組2. 數據恐嚇戰

每週發佈「下線收入排行榜」短影音

故意顯示模糊但驚人的數字（如：第7名 ¥8,XXX）

在影片角落閃現「失敗者打碼照」製造焦慮

🤖 模組3. 機器人養殖池

用ChatGPT生成500組「大學生痛點文案」

透過Scheduldy批量上傳30天影音素材

設定AutoTok自動回覆「想了解？傳送🎯給我」

四、實戰案例拆解：單支影片爆衝900下線的黑暗腳本

🎬 影片標題：「#00後整頓職場 老闆跪求我別離職（結局超展開）」

⏱️ 分鏡解剖：

0-2秒：手機震動特效+「您有新的外送訂單」機械女聲

2-4秒：第一人稱視角拍撕碎排班表，怒吼「我不幹了！」

4-6秒：切換西裝革履在辦公室簽約畫面，字幕「72小時後」

6-7秒：快速閃現「團隊編號#902加入」通知截圖

🔥 爆點設計：

背景音樂用抖音神曲《我姓石》加速版

在影片第6秒嵌入人耳不可聞的17Hz次聲波

個人主頁連結藏「非公開招募問卷」

📊 數據結果：

播放量：5,237,893次

私訊轉化率：7%（19,382人）

有效下線數：902人

爆款週期：持續引流71天

五、血腥警語：TikTok拓客的3大致命陷阱

⚠️ 陷阱1. 演算法反噬

單一話術模板被標記後，所有關聯帳號限流

解法：建立100組「話術基因庫」隨機混用

⚠️ 陷阱2. 下線品質失控

吸引大量「躺賺型」下線，存活率僅3%

解法：在問卷埋「抗壓測試題」自動過濾

⚠️ 陷阱3. 平台秋後算帳

3個月後收到「違反社群守則」追繳佣金通知

解法：用虛擬貨幣結算+第三方跳轉連結

【Z世代軍火庫】TikTok暴力拓客工具包

ViralWrench：預測下支爆款影片的AI模型

GhostTrack：隱藏式業績追蹤短網址

PulseBan：突破TikTok限流的頻率偽裝器

FomoCut：自動生成「倒數抹除」效果的剪輯外掛

最後挑釁 文末嵌入「下線生產力計算機」，輸入影片連結即可預估潛在下線數，並警告： 「你的同齡人正在用這套系統掠奪市場，而你還在按讚貓咪影片——除非現在就行動。」

敘事核彈

將Z世代文化符號轉化為直銷武器

揭露TikTok演算法的暗黑應用心法

提供可複製的影音暴力模板與工具鏈

用年齡焦慮+階級跨越渴望驅動行動

植入反道德設計引發爭議性傳播

[營銷解說]00後大學生靠「TikTok短影音暴力拓客」：1支影片養出900下線的演算法心法

[營銷短片]00後大學生靠「TikTok短影音暴力拓客」：1支影片養出900下線的演算法心法

[營銷短片]00後大學生靠「TikTok短影音暴力拓客」：1支影片養出900下線的演算法心法 直

[airnetmarketing]

一、引言 在當今數字化內容產業蓬勃發展的時代，MCN（Multi - Channel Network）機構作為連接內容創作者與平台、品牌的重要橋樑，發揮著關鍵作用。然而，傳統 MCN 單位在運營過程中面臨著諸多問題，如內容創作成本��、人才培養難度大、運營效率低、數據洞察不精準等。隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，將 AI 應用於 MCN 領域，有望為這些問題提供創新性的解決方案。本策劃旨在詳細闡述運用 AI 做 MCN 的優點，並深入探討其運作模式。 二、傳統 MCN 單位存在的問題 （一）內容創作方面 - 成本高昂：傳統內容創作需要大量人力投入，包括編劇、導演、攝影師、剪輯師等專業人員，以及場地租賃、設備購置等費用。這使得內容製作成本居高不下，對於一些中小 MCN 機構來說，資金壓力巨大。 - 創作週期長：從創意構思、腳本編寫到拍攝、後期製作，整個內容創作流程繁瑣，涉及多個環節的溝通與協作，導致創作週期較長，難以快速響應市場變化和用戶需求。 - 創意枯竭風險：創作者長期面臨內容輸出壓力，容易出現創意枯竭的情況，導致內容質量下降、同質化嚴重，難以吸引用戶關注。 （二）人才管理方面 - 人才培養難度大：優秀的內容創作者和運營人才是 MCN 機構的核心競爭力，但培養這類人才需要投入大量的時間和資源，且人才成長週期長，存在一定的不確定性。 - 人才流失問題：由於行業競爭激烈，MCN 機構之間對人才的爭奪十分激烈，導致人才流失現象較為普遍。人才的流失不僅會帶走客戶資源和創作經驗，還可能對機構的正常運營造成負面影響。 （三）運營管理方面 - 運營效率低下：傳統 MCN 機構的運營管理涉及多個環節，如內容審核、發布、推廣等，這些工作大多依賴人工操作，流程繁瑣，容易出現失誤，導致運營效率低下。 - 數據洞察不足：雖然 MCN 機構積累了大量的數據，但由於缺乏有效的數據分析工具和方法，難以對數據進行深入挖掘和分析，無法準確把握用戶需求和市場趨勢，從而影響內容創作和運營策略的制定。 （四）商業變現方面 - 變現渠道單一：傳統 MCN 機構的主要變現方式是廣告合作和電商帶貨，變現渠道相對單一，過度依賴少數幾個品牌和平台，抗風險能力較弱。 - 品牌合作匹配度低：在尋找品牌合作時，MCN 機構往往難以精準匹配內容創作者與品牌的需求，導致合作效果不佳，影響商業變現效率。 三、運用 AI 做 MCN 的優點 （一）內容創作優勢 - 降低成本：AI 可以自動化完成部分內容創作任務，如視頻剪輯、圖像生成、語音合成等，減少對專業人員的依賴，從而降低人力成本。同時，AI 還可以優化資源配置，提高創作效率，降低製作成本。 - 縮短創作週期：AI 能夠快速處理和分析大量數據，為內容創作提供創意靈感和參考，加速創意構思過程。此外，AI 自動化的創作工具可以大大縮短拍攝、後期製作等環節的時間，使內容能夠更快地推向市場。 - 提升創意多樣性：AI 通过對海量數據的學習和分析，能夠發現不同的創意模式和趨勢，為創作者提供新穎的創意方向。AI 還可以生成獨特的內容元素，如虛擬角色、虛擬場景等，豐富內容形式，滿足用戶多樣化的需求。 （二）人才管理優勢 - 輔助人才培養：AI 可以為創作者提供個性化的培訓和指導，根據創作者的特點和需求，制定專屬的學習計劃和提升方案。同時，AI 還可以通过模擬真實創作場景，讓創作者進行實踐練習，提高其創作能力。 - 穩定人才團隊：AI 的應用可以減輕創作者的工作壓力，使其能夠更專注於創意表達，提高工作滿意度。此外，AI 還可以為創作者提供更多的創作機會和資源，增強其對機構的歸屬感和忠誠度，有助於穩定人才團隊。 （三）運營管理優勢 - 提高運營效率：AI 可以自動化完成內容審核、發布、推廣等運營工作，減少人工操作的時間和失誤，提高運營效率。同時，AI 還可以實時監測內容的表現數據，及時調整運營策略，優化內容推薦效果。 - 精準數據洞察：AI 強大的數據分析能力可以對海量的用戶數據進行深度挖掘和分析，準確把握用戶的興趣愛好、行為習慣和需求變化，為內容創作和運營提供精準的決策依據。通过 AI 分析，MCN 機構可以更好地了解用戶，實現個性化推薦，提高用戶粘性和轉化率。 （四）商業變現優勢 - 拓展變現渠道：AI 技術的應用可以創造新的商業變現模式，如虛擬偶像代言、AI 生成內容的版權銷售、基於 AI 的互動營銷等。這些新的變現渠道為 MCN 機構帶來了更多的收入來源，降低了對傳統變現方式的依賴。 - 精準品牌合作：AI 可以通过對內容創作者和品牌的數據進行分析，精準匹配雙方的需求和特點，提高品牌合作的匹配度和效果。通过 AI 技術，MCN 機構可以為品牌提供更具針對性的營銷策略和內容創作方案，實現品牌與創作者的雙贏。 四、AI 驅動的 MCN 部門運作模式 （一）內容創作流程 - 創意生成：利用 AI 分析用戶數據、市場趨勢和熱門話題，為內容創作提供創意靈感和方向。AI 可以通过自然語言處理技術生成腳本大綱，為創作者提供基礎框架。 - 素材製作：借助 AI 圖像生成、語音合成、視頻剪輯等工具，快速製作內容素材。創作者可以根據 AI 生成的素材進行二次創作和優化，提高創作效率和質量。 - 內容審核：運用 AI 技術對內容進行審核，檢測內容的合規性、質量和版權問題。AI 可以通过圖像識別、語音識別和文本分析等技術，快速識別不良信息和侵權內容，確保內容符合平台規定和法律法規。 （二）人才管理體系 - 人才選拔：通过 AI 分析創作者的過往作品、社交媒體數據和用戶反饋，評估其創作潛力和風格特點，為人才選拔提供客觀依據。AI 還可以通过模擬創作任務，對候選人進行能力測試，篩選出最適合的人才。 - 培訓與發展：為創作者提供 AI 輔助的培訓課程和學習資源，根據其個人特點和需求制定個性化的培訓計劃。AI 可以通过智能輔導系統，實時為創作者提供指導和反饋，幫助其提升創作能力。 - 團隊協作：利用 AI 技術實現創作者之間的高效協作，如實時溝通、任務分配和進度跟蹤等。AI 還可以通过數據分析，優化團隊成員的搭配，提高團隊協作效率。 （三）運營管理模式 - 內容分發與推廣：借助 AI 算法，根據用戶的興趣愛好、行為習慣和瀏覽歷史，將內容精準推送給目標用戶。AI 還可以實時監測內容的傳播效果，自動調整推廣策略，提高內容的曝光度和點擊率。 - 用戶互動管理：利用 AI 聊天機器人與用戶進行實時互動，回答用戶的問題、收集用戶反饋和建議。AI 可以通过對用戶互動數據的分析，了解用戶需求和意見，為內容創作和運營提供參考。 - 數據監測與分析：建立 AI 驅動的數據監測系統，實時收集和分析內容表現數據、用戶行為數據和市場數據等。通过對數據的深度挖掘和分析，發現潛在的問題和機會，為運營決策提供數據支持。 （四）商業變現策略 - 廣告合作：利用 AI 技術精準匹配內容創作者與品牌，根據品牌需求和目標受眾，制定個性化的廣告投放方案。AI 還可以通过對廣告效果的實時監測和分析，優化廣告投放策略，提高廣告轉化率和回報率。 - 電商帶貨：通过 AI 分析用戶的購物偏好和消費行為，為創作者提供選品建議和帶貨策略。AI 還可以通过虛擬試穿、試用等技術，增強用戶的購物體驗，提高電商帶貨的效果。 - 新業務拓展：積極探索 AI 驅動的新商業變現模式，如虛擬偶像的商業活動、AI 生成內容的授權和銷售等。通过不斷創新和拓展業務領域，為 MCN 機構創造更多的商業價值。 五、結論 將 AI 應用於 MCN 領域，具有顯著的優勢和廣闊的發展前景。通过 AI 技術的賦能，MCN 機構可以有效解決傳統運營模式中存在的問題，提升內容創作能力、人才管理水平、運營效率和商業變現能力。在未來的發展中，AI 驅動的 MCN 部門應不斷探索和創新，充分發揮 AI 的技術優勢，適應市場變化和用戶需求，打造具有競爭力的數字化內容產業生態。同時，也要關注 AI 技術帶來的倫理和法律問題，確保 MCN 業務的健康、可持續發展。 https://youtu.be/EflfMHpCNhA Read the full article

[puipui-lai]

前常用的AIGC工具有哪些?

前常用的AIGC工具有哪些?

目前市場上也湧現出眾多有效的AI內容生成工具，如OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、Perplexity、Google的Gemini以及Microsoft的Copilot等。這些工具各具特色，並��通過不同的算法和模型，為用户提供多樣化的內容生成服務：

● ChatGPT：作為生成AI的先驅，ChatGPT以其強大的語言能力和生成能力著稱，能夠處理從日常對話到專業領域的複雜問題。

● Claude：強調打造用户友好的AI，註重創新價值觀和可靠性，適合需要高質量工作寫作的場景。

● Perplexity：結合了AI聊天機器人與對話搜索引擎，能夠提供更具蔘考價值的回答，尤其擅長摘要內容和時事分析。

● Gemini：Google推出的AI模型，能夠處理文字、圖像、視頻和聲音等多種類型的數據，提供即時且豐富的搜索結果。

● Copilot：Microsoft的AI工具，與Office產品深度整合，擅長處理文檔摘要、Excel數據整理等辦公任務。

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[wangwill66]

從天而降的創意思考法

H：古人說：「人無橫財不富，馬無野草不肥。」

是種壞心思，但是腦袋

需要「從天而降的創意思考法」，「AI 各種應用橫空出世，教育界跨域對話創建新時代知識體系。

如何運用AI 於教育場域成為高等教育界的一大問題。」，學習AI更是當務之急，破舊，立新，再創新。一味的嫌棄AI，只有使自己困守愁城，放眼AI，追向未來，更要學習

「從天而降的創意思考法」。ChatGPT 橫空出世，你準備好了嗎？改變學習方式，才是人生的正道。這一切還需要腦袋不變笨(少看電視，多學習思考，反式脂肪少吃，多運動，養成早睡早起睡眠充足的健康人生。)道理千萬種，健康活著不變笨，學習富人的富思維，人生才有意義。20240606W4

誠品書店

從天而降的創意思考法: 讓想破頭也想不到的點子在無意識中降臨的48個思考練習

降りてくる思考法: 世界一クレイジーでクリエイティブな問題解決スキル

作者：

江上隆夫

譯者：

林孟樺

出版社：

寶鼎出版社

出版日期：

2018/01/04

內容簡介

廣告金獎創意總監江上隆夫，教你運用創意思考法有意識地活用無意識，你也能像他們一樣，隨時都有源源不絕從天而降的創意。村上春樹、賴利．佩吉、貝佐斯、湯川秀樹，都是因突然浮現的靈感，才獲得意想不到的成功。戴森不在電風扇裡放葉片，卻發展出具強力氣流的無葉片風扇。磁浮列車捨棄了車輪，卻能用超過時速五百公里的高速行駛。冰淇淋外層裹上海綿蛋糕，竟能隔絕熱油，製作出油炸冰淇淋。這個世界能夠改變，大部分都得歸功於「從天而降的靈感」，它們就像突如其來的直覺，誕生在無意識領域中。然而，人類並不擅長思考。我們從小就被教導無數的規則，導致思考常常受到侷限。其實，只要學會終極的創意思考法，建構放鬆又自由的腦內環境，就能突破框架，打造人工智慧時代也不會輕易被取代的創意腦。◎掌握三大祕訣，你就能有效運用終極創意思考法●第一個祕訣，提升層次或觀點，進行後設認知思考。以更高或更廣的視野，跳脫框架思考。例如：構思冰淇淋廣告時，不要只思考冰淇淋，而是思考吃冰涼食物的時機；構思汽車廣告時，將問題擴大為「人類怎麼移動」，並養成持續問「為什麼」的習慣。●第二個祕訣，暫停自動框架化思考。大腦只要一意識到指令，就會如實執行。因此，只要把具體的小範圍問題送入大腦，就能加快思考速度，不被框架限制。例如：比起思考「怎樣才能讓世界和平」，「如何讓即將會面的人開心」更能讓大腦馬上開始行動。●第三個祕訣，讓大腦休息，使無意識發酵。在用問題對大腦下達指令後，就要暫時把問題趕出腦海，讓大腦休息。如此一來，大腦會完全信任且毫無疑慮地將問題交託給無意識。江上隆夫以這三個祕訣為前提，進一步將問題與指令化為九大方法、四十八項技巧，讓你平常能在有意識的狀態下，鍛鍊無意識思考能力，教你輕鬆喚醒沉睡在體內的終極創造力。◎九大方法、四十八項技巧，教你小而巧地使用大腦這些方法可以給予大腦刺激，突破舊有思維，讓我們用不同角度與視野看待事物，發掘生活中的各種面貌。1. 改變：包括改變名稱、目標或角度等。例如：3M開採劣質砂礦轉換使用，創造「砂紙」成為暢銷商品。2. 刪除：包括刪除不必要事物、核心事物或擺脫時間限制等。例如：聯邦快遞（FedEx）利用軸輻式系統將貨物集中再配送，即使是幅員廣大的美國，也能實現「隔日配」的運送模式。3. 加乘：包括加上相同類別或完全不同領域的事物等。例如：東京秋葉原是著名電器街，各式電器品項應有盡���，產生了聚集人群的力量。4. 抄襲：包括以致敬或改編之名抄襲：例如搞笑藝人的政治模仿秀，將被模仿的人演出得維妙維肖，同時也帶給大眾歡樂。5. 用不同立場思考：包括思考領導者、競爭對手或特定人物怎麼想等。例如：華特．迪士尼在加州建造迪士尼樂園時，曲膝以孩童角度觀看整個園區。6. 具體化：包括畫出來、列出順序與試著分解等。例如：在日本銷售超過一百三十萬本的繪本《如果世界是百人村》，就把世界好幾十億人口的抽象化概念，具體化為一百個人，讓人實際感受到地球村現況。7. 查證：包括找出原文出處、實地勘查、追本溯源、詢問專家等。例如：想了解怎麼烹調當季鮮魚，最快的方法就是去問賣魚的老闆。8. 捨棄：包括捨棄想法、捨棄先決條件及不再猶豫等。例如：富士軟片是底片公司，但卻創造出「即可拍」相機，毅然捨棄「相機普及就能提升底片銷售量」的想法，開拓出另一條新道路。9. 做些「只做一點點也沒關係的事」：包括只做一點、先踏出第一步、做不一樣的事等。例如：二○一四年諾貝爾物理獎得主赤崎勇、天野浩、中村修一都是先從「只做一點點也沒關係的事」慢慢累積，最終研發出藍色發光二極體的應用方式。出現靈光乍現的想法，是非常美妙的時刻。只要不斷鍛鍊從天而降的終極創意思考法，就算未來有許多事物都會被人工智慧取代，我們還是可以擁有無法被取代的價值。◎九大方法、四十八項思考技巧，讓你平常就能活化大腦，有意識地鍛鍊無意識領域，創造出放鬆自由的思考環境，不再擔心自己想不出好創意。◎教你運用最簡單方式，小範圍具體思考、讓大腦好好休息，讓靈感自己從天而降。◎人工智慧時代即將來臨，唯有透過創意思考，人類才能彰顯出自身的價值。學會「從天而降的創意思考法」，創意將永遠不會枯竭，再也不用擔心你的工作會被機器取代。

產品目錄

前　言　超越人工智慧的終極思考法

發現與創造，都是「從天而降」的恩惠／「想法會從天而降」，關鍵在「腦內環境」／祕訣是小而巧使用大腦，再加上休息／人工智慧時代必須鍛鍊的終極思考法

PART1　這樣做，就能將無意識的能力發揮到極致

人類其實不擅長思考

為什麼人要自由思考很困難？／你被無數個觀念「框架」侷限了／我們需要新點子和創意的理由

活用「無意識」，你也能擁有很了不起的想法

凡事都掌握在無意識之中／無意識能理解語言、計算，並發現錯誤及解決問題／以每秒一千萬位元、記憶容量一千兆位元組運作的機器／無意識要發揮最大功能，就要徹底活用意識的力量

讓從天而降思考法運作的三個祕訣

活用「後設認知思考」，幫你的大腦跳脫框架／停止「自動框架化」的模式／空出一段可以讓無意識發酵的時間

PART2　小而巧使用大腦的四十八項技巧

一、改變

1改變名稱／2改變地點／3改變外觀／4改變用途／5變換對象／6重新訂價／7改變目標／8改變大小／9換個角度

二、刪除

10徹底刪除不必要的事物／11刪去核心事物／12擺脫時間限制／13擺脫地點限制／14除去差別／15刪除便利性／16磨去稜角

三、加乘

17加上不能加的東西／18加入不同領域的東西／19把相同類別的事物加在一起／20總之先加了再說

四、抄襲

21以致敬之名抄襲／22以改編之名抄襲／23以改寫之名抄襲／24以復興之名光明正大地抄襲

五、站在不同的立場思考

25領導者會怎麼想／26競爭對手會怎麼想／27孩子與長者會怎麼想／28二、三十年後的今天會變得怎麼樣？／29如果只能活到今天

六、具體化

30畫出來／31列出順序／32具體化抽象事物／33試著分解／34找出箇中元素

七、查證

35找出原文出處／36詢問本人或專家／37實地勘查／38追本溯源／39查出來龍去脈

八、捨棄

40捨棄想法／41捨棄先決條件／42放下是非對錯／43捨棄責任感／44不再「怪罪他人」／45切莫迷惘

九、只做一點點也沒關係

46先踏出第一步／47做點不一樣的事／48挖掘出工作的樂趣

PART3　讓從天而降點子成功問世的祕訣

絕妙創意無前例可循／逃脫「框架」束縛的方法／別過於自我陶醉而高估自己的想法／用邏輯挑選適當的想法／人人都能用靈光乍現的念頭構思出大計畫

人無橫財不富，馬無野草不肥

元曲合汗衫：「人無橫財不富，馬無野草不肥。」 橫財，指非法或僥倖獲得的錢財。 全句是說人不得橫財便無以致富，馬不吃野草便無以肥壯。 比喻人為求財富而不擇手段的僥倖心態。

橫空出世是什麼意思

「橫空出世」是一個漢語成語，拼音為「héng kōng chū shì」，這個成語通常用來形容某人或某物突然出現，給人一種引人注目和令人讚賞的感覺。它意味著某人或某物以非凡的姿態迅速引起人們的關注和討論，常用來描述那些突然崛起並且表現出色的個體或事物。

各種溢美之詞都將

ChatGPT 橫空出世，你準備好了嗎？

ChatGPT 捧上天。無數新創公司都渴望取得這套技術的授權，以進行各式各樣的應用，例如模擬穿越時空與古人對話、探討歷史文獻、學習其他語言、產生健身計畫和撰寫餐廳評論，各種可能任你想像。

小心！這６件事會讓你變笨

美國加州大學的學者最近結束一項長達25年，關於看電視時間、體能活動與腦部認知的研究，首次證實電視看得多，不是使人長知識，更聰明博學，而是使大腦認知能力變差，肢體活動較為遲緩。

5項也會使認知退化

不只長時間收看電視不利於大腦與身體的靈敏度，還有幾項因素也會引起認知功能的退化：

1.把自己老了掛在嘴邊

2.血管硬化程度高

3.過早退休

建議不要過早退休，以避免認知退化。

4.反式脂肪吃太多

5.長期睡眠不足

醫學研究發現，長期累積睡眠債會使人們的認知能力，如專注力及反應能力退化，他們對外界環境警覺程度也會降低。此外，情緒上也容易焦慮、易怒和憂鬱。

十條「富人思維」金律：

1.任何人都可以努力變得有錢。

2.每天的自我進步或是成長最終能帶來成功。

3.為自己的人生負責任。

4.金錢和財富都是好的。

5.周圍都有無限的金錢和財富。

6.我的運氣由我自己創造。

7.時間是很寶貴的，我一定會好好善用時間，浪費時間是一種罪過。

8.夢想與目標是成功的重要的兩大組成部分。

9.永不放棄實現夢想。

10.我要存下比賺到更多的錢，並將存下的錢都拿去投資夢想和目標。

我用召喚財富的思維法將自己對金錢的肯定深植到潛意識中。我常常對自己說：「賺錢很簡單也很有趣。錢是善良的，能為我帶來幸福。錢也是無限的。」

為什麼不寫下新的清單：

● 我值得擁有財富。

● 對我來說，有錢是沒問題的。

● 我會變得富有。

富人會做一般人不會做的事。

1. 他們每天會花60分鐘提升專業技能

Tom Corley指出，近80% 的千萬富翁每天會花至少60分鐘的時間在學習與提升專業技能，補充產業內的工作相關知識，讓他們能提高在專業領域內的競爭力，使得他們賺的錢比其他同行多更多。

2. 他們每天會花60分鐘追求與實踐夢想

3. 他們每天會花60分鐘培養興趣與從事休閒活動

4. 他們每天會花30分鐘培養人脈

5. 他們每天會花30分鐘做有氧運動

睡眠時間(有時差)

CEO 們選擇不熬夜，而是利用早起爭取更多時間。晚上 11 點或稍晚就寢，平均睡眠時間為 6.7小時。比同事和競爭對手���早開始一天的生活，因為清晨時段思考和工作效率較好。

巴克首席执行官霍华德舒尔茨，星巴克CEO早上04：30起床，06：00到辦公室

蘋果CEO庫克：04：45起床，晚上21：45睡覺。

比爾蓋茨：的睡眠時間7 小時，平均12 點上床睡覺，早上7 點起床。

馬克‧祖克柏：每天睡 5 小時。平均每晚睡 5 個小時，凌晨 3 點睡覺、8 點起床，而。

天后泰勒絲（Taylor Swift）平均每天睡 5.5 個小時，晚上 1 點半睡覺，7 點起床。

特斯拉創辦人馬斯克的睡眠時間，平均凌晨 1 點睡覺，7 點就起床。

全球首富傑佛瑞‧貝佐斯（Jeff Bezos）貝佐斯晚上 10 點就會上床睡覺，5 點就起床。

「股神」巴菲特的睡眠時間8 小時，晚上10 點 45 分就會上床睡覺，早上 6 點 45 分起床。

維珍美國CEO大衛‧庫什（David Cush）4:15醒來後很快就開始工作。

[droidtown]

AI 時代的語言學 - 連載之一：結構

前陣子收到一封演講邀請信，來信的是一位「計算機語言學」的專家，但在信中卻寫了一句「…傳統形式語言學[註1]…」這讓我覺得特別有趣。

若要比年代的話，其實計算機語言學起自1946年的機器翻譯，而喬姆斯基 (Chomsky) 的以數學形式描述的形式語言學研究方法，還要 10 年後，在 1957 年才發表「轉換生成語法 (Transformational Grammar)」[註2]。

這就像是 2016 年最流行的 LSTM (長短期記憶模型) 指著 12 年後的 2022年底才出現的 LLM (大型語言模型) 說「那個是傳統 AI」一樣令人感到時空錯亂。

但凡現象必有原因，為什麼一個「計算機語言學家」會認為「形式語言學」是傳統的？我想了幾天，終於想到一個原因『在 AI 時代裡，計算機語言學家認為形式語言學已經是 Old School 的老東西了！所以才會稱之為傳統！』

但既然我已說明了相較於計算機語言學，形式語言學並不傳統，接著，我就借用 "Linguistics for the Age of AI" (連結) 這本書的書名，做為本篇的題目，說明一下我們用「形式語言學」怎麼在現代做 AI/NLP[註3] 吧。

除非額外說明，否則以下「語言學」的指稱對象都是「形式語言學」。

基本單位：詞彙 vs. token

在語言學裡，掌管語意計算的最小單位是「構詞 (morphology)」；但在 AI 的眼裡，它無法理解什麼是「詞彙」。AI 的領域裡，模型計算的最小單位是一個 token。

token 不一定是「字」，甚至不一定是一個「詞」。Token 可以是任何電腦可以儲存解析的單位。比如說一個中文字，在 Python2 裡就是以三個 bytes 來儲存。

但從語言學的角度，一個「構詞的單位」是可以和整個句子的語意有所關係的。例如「打破」的「破」表示「這個動作最後造成的結果狀態」。而呈現一個句子意義的方式，是透過其句法結構逐層計算而來。

而且在這個架構下，我用紅色字體標出的每�� XP (TP, ASP, VP, DP, NP…) 都可被視為是某一種程式裡的函式 (Function，請特別注意這個字！)，只需要給予它需要的論元 (arguments) 就行了。一段用以表示概念的 psudo-code 可以是像這樣：

由於這個語言的 VP 是 head-initial (中心語在前) 的，所以當 VP 繼承 XP (class VP(XP) 這行) 的時候，不需要另做調整。而這個語言的 NP 是 head-final (中心語在後) 的，所以當 NP 繼承 XP (class NP(XP) 這行) 的時候，需要在 __init__() 裡設定它不是 HeadFirst 的參數[註4]。

於是，我們就能完全基於形式語言學的句法規則，來撰寫程式該怎麼處理句子。取出句子裡在句法樹上的每個元素，然後就能轉為形式語意 (Formal Semantics) 的 labmbda abstraction 的邏輯式，再進行語意計算了。

這時，下一個合理的問題就會浮現：正如大型語言模型都有「訓練」和「推論」兩個階段。上面的 psudo-code 既然類比的是「推論」的使用階段，那麼一開始究竟是怎麼得到 inputSTR 裡的這些標記結果的呢？

這又要回到「傳統 NLP」(這裡真的可以用『傳統』一詞) 處理高頻詞的想法和形式語言學的差異了。

傳統 NLP 是從訊號處理的角度出發的。因此很在意熵值的變化。他們覺得「只要某個東西的出現次數太多了，它就應該像背景雜訊一樣，數量多，而且變化多端。只要把它們濾掉，排除，剩下的就是我們要的訊號了。」

但從語言學的來看：「這個元素一直出現，必然有什麼特殊的原因！」

以下我們可以從某個詞彙出現次數繪製的長條圖裡，看出這兩種不同對待語言的態度：

ref. https://slackersite.wordpress.com/2015/08/28/zipf-it-word-frequency-and-line-drawing/

這張圖呈現的是某語料經統計後的結果，出現次數最多的詞彙往左排，次多的排第二，第三多的排第三，依序往右排。所以這張圖表裡呈現的就是「本語料中，"the" 出現的次數最多，"of" 出現的次數次之，"and" 第三…依序呈現」這種分佈被稱為齊夫分佈 (Zipf's distribution) 或是也有人稱語言中詞頻的分佈會遵守齊夫律 (Zipf's law)。

如果你是受傳統 NLP 出身的訓練，那麼你下一步會處理它的方式就是所謂的「去除停用詞 (stop word removal)」

ref. https://www.ngcm.soton.ac.uk/2021/07/07/natural-language-processing-in-python/

也就是把出現次數最多的那幾個詞，當做是「高頻詞」，然後把它當成是「就像出現次數又多，種類又變化多端的雜訊」一樣去除。然後只取後面的 "interesting word" 來當做實義詞 (content word) 使用。

但語言學並不是從這個角度理解這個現象！

語言學從「人類幼兒如何從極少的資料裡，就能掌握自己身處的母語環境中，究竟要把 HeadFirstBOOL 設為 True 還是 False」這個角度出發。從這個角度來思考，我們馬上就能注意到「這麼多高頻詞，怎麼剛好都是 Function word 呢？」

因為 Function word 可以快速地幫助人類幼童決定他正在「習得 (acquire)」的這個語言，要怎麼設定參數，以便快速地用最少的能量 (他每次的能量補給只有幾 c.c. 的母乳，而不像大型語言模型一樣有三個州的電網系統可以提供能源)，在最少的例子裡聽出來「什麼東西一直反覆出現，那就先把它當做是句法樹上那些紅色的節點。優先釐清它的參數設定 HeadFirst (中心語在前) 還是 HeadFinal (中心語在後)」。

就依這樣的步驟，我們實際觀察一次這個比較少台灣人熟悉的語言：

如果把它依前例畫成每個詞出現的次數的話，就會發現第一多出現的字就是 "di"！讀者應該可以想像，人類幼兒聽到很多次的 "di" 以後，接著會發現它是前面的東西變化比較少，還是後面的東西變化比較少。如果是前面的東西變化比較少，那就表示它和前面那個東西的關係比較緊密，所以它是 "HeadFirst=False" 的參數設定；相反地，如果它後面的東西比較不會變化，那麼它就是和後面的東西關係比較緊密，這麼一來它就是 "HeadFirst=True" 的參數設定。

除了這個 HeadFirst 的參數設定以外，我們還會注意到「所有能扮演 Function 的元素，都是有限的數量」。比如說英文介系��就少少的那幾個，中文的更少 (e.g., 在、於、之、的…等)。換言之，人類幼童根本不需要有那麼多的訓練語料，他只需要掌握住「那些常常出現的高頻詞，各自是屬於要往前併成一個 XP 的類型，還是往後併成一個 XP 的類型」就可以了。

於是「那隻貓打破了這個花瓶」，就可以很快地被以下的步驟逐層解析並加上標記：(我用 -> 和 <- 來表示它是往哪個方向併成一個 XP 結構，並用 [ ] 標出已經併起來的單位)

那(->) 隻貓打破了這(->) 個花瓶

[那隻] 貓 打破(<-) 了(<-) [這個] 花瓶

[那隻](->) 貓 [[打破]了] [這個](->) 花瓶

再加上我們知道具有 Syntax Function 的功能詞只有那幾類。就能標上：

[DetP[Det 那隻] [N貓]] [VP[V打破]了] [DetP[Det 這個]花瓶]

走到步驟 5 的時候，一個可以被 Formal Semantics 的 Lambda Abstraction 接手進行語意計算的句法樹標記就做好了。這 5 步，就相當是對應現在大型語言模型的「訓練」階段。只是我們用語言學的方法是用演算法來做，而不是用資料模型來逼近。

簡言之，我們不需要大量語料，不需要像 1950年代的 Pre-Chomsky 的『真．傳統語言學家』去編寫每個詞彙的文法，列舉每個例子，就能模仿人類幼童學會語言的句法結構和參數知識的方式，用語言學來做 NLP 了。

我們的 Articut 就是這麼做的。在中文上做了一次，在英文上做了一次，還正在排灣語上再做一次。我們一次又一次地做，就是為了證明「這種方法是可行的，而且即便是語言��型學上非常不一樣的語言，形式語言學的方法，在 AI 時代裡也是可行的，而且我們還非常省能源，又不需要大量語料呢！」

而且，由於我們的演算法是貼著 X-bar 做的，所以我們的各種應用也等於是提供了形式語言學家 (或是生成語言學家) 一個「可以透過資訊工具大量測試和觀察語言現象」甚至「將理論實作成應用」的研究平台了。

===

註 1

形式語言學的英文是 Formal Linguistics. 其中的「形式」一詞，指的是指使用定理或公式解，來說明並建構知識的邏輯系統。這種研究方法又被稱為 Formalism，中文被譯平「形式主義」。

但大概是近 30 年來的兩岸開放交流，台灣吸收了許多中國詞彙和語意的解釋。而中國使用「形式主義」這四個字的時候，更像是官僚主義的那種只看事物的現象而不分析其本質的思想方法和工作作風。

於是乎…莫名奇妙地開始有些剛接觸語言學的學生就帶著「中國風味的形式主義」來理解 Formalism 的 Formal Linguistics 的中文譯名「形式主義語言學」了。

不過還好，Formal Linguistics 裡研究句法的分支，通常又被稱為 Generative Syntax，而中文常被譯做「生成語法/生成句法」。這個字眼就持續維持中性，直到 2022 年底的大型語言模型，又把這個字拿去放在「生成式 AI」的 Generative AI 裡。

於是乎，又有許多「先看到生成式 AI，才看到生成式語法」的人，以為『你們這些語言學家就是在蹭 AI 的熱度哦！』

註 2

簡單的年表如下：

1956年 達特矛斯會議：第一次冒出 "Artificial Intelligence (AI)" 這個字眼，當時的語言學是傳統的 Rule-based 語言學。

1950年代，意識到 Rule-based 語言學無效，因為規則寫不完，因此開始了 Computational Linguistics (計算機語言學) 和 Corpus Linguistics (語料庫語言學) 的發展。前者企圖用某種知識圖譜、人為標記做出統計機率模型，後者企圖採集『具代表性』的語料，以避免資料量太大的時候，描述規則會寫不完的問題。兩者都是為了「解決 Rule-based 的不佳」而開始的領域。

1957 年 Chomsky 出版他的第一本關於語言的專書，他是在荷蘭出版的，因此對美國的影響並不那麼立即或明顯。

1965 年 Chomsky 出版他的第二本關於語言學理論的專書，這本是在 MIT 出版社出版的。

因此…誰更「傳統」？這個問題的答案，似乎不言而喻。

註 3

較明確的說法應該就是 NLP 而非 AI。但在 LLM 出現以後，大家似乎漸漸把 "AI" 一詞能指涉的範圍變得更廣了，只要是能通電的，都能冠上 "AI"。因此，為了讓文字閱讀時遇到陌生詞彙的費力感降低，本文裡的 AI 其實就只專指 "NLP (自然語言處理)" 的相關技術與應用。

註 4

psudo-code 的意思是「它並不是被期待成可被直接執行的程式碼，而是用以表達概念或是演算法核心的偽碼」。甚至連這段程式碼裡的 regex 都不該使用才對，而「這裡的 NP 還需要做一些調整，才能正確地使用」我知道，但這就是用以表達概念的 psudo-code 而已，它本來就不是要被執行的，而是被用來理解的概念的。

有些不熟悉 Formalism 或 Programming 的人，會對這段 psudo-code 提出諸如「回傳的結果是錯的，我用另一個句子就會得到錯誤的結果」或是「這個程式根本不能動」的質疑。這個註解就是寫給這些人看的。

[ztl-garden]

撰文：趙天琳

　　全球歷時三年疫情的物理制約與身心挑戰，現在已然解除封禁狀態逐漸恢復日常生機，在以往這段防疫期間，人類設法突破物理隔閡、與彼此連結互動的天然需求，促進如今被統稱「元宇宙」（Metaverse）的各式科技加速發展，而台灣師範大學設計學院教授團隊的科技藝術創研專案《艾索羅夫星球紀事》（ASOMROF）即是此環境背景下催生的產物。「艾索羅夫」的命名源自臺灣的美稱「福爾摩沙」，FORMOSA倒寫變成ASOMROF，將以往先民渡台開墾的歷史，轉化成星際拓荒的科幻奇譚，以客家族群和其傳統文化為主軸創想文本與美術內容，並結合前沿科技如動態捕捉、人工智能、5G等，完成這部創新表演藝術作品的研發、製作與執行。

　　本文將以筆者作為跨媒體藝術家-策展人之個人視角，進行此次國科會計畫小組委任觀察《艾索羅夫》專案之探索總結。我的觀察過程主要分為兩個部份：一是先完整閱讀和欣賞專案相關的報告書與發表影片，二是在對專案有一定程度理解與思考的基礎之上，向專案主理教授黃心健老師及其主創團隊成員提問和訪談，以下我將分別就「文本」、「技術」和「實行」等三重面向，進行觀察《艾索羅夫》專案之心得整理。

（一）文本：客家未來科幻短劇

　　若要以一句話定義《艾索羅夫》的高概念（high concept），我會說它是一部「亞洲未來主義（Asian Futurism）式的類《星際爭霸戰》（Star Trek）舞台劇」。

　　由於我個人作為藝術家在處理我想探討或創研的藝術專案／作品時，通常是以文本先行、技術次之，我比較傾向讓技術服務於文本，或認為文本和技術之間理應相輔相成、以文本賦予技術更深層次的人文意涵，所以當我在觀察《艾索羅夫》時，首先重視和好奇的是它的核心文本。將台灣集體和個人歷史回憶作為創作素材轉化成科幻文本和互動藝術，向來是《艾索羅夫》專案主理教授黃心健老師的藝術主軸和慣用強項，例如筆者曾親身體驗過的《失身記》（Bodyless）、《輪迴》（Samsara）皆然，而這次《艾索羅夫》則以客家民族渡台、與閩南和原住民族相互爭取生存空間與資源的拓荒歷史為創作發想來源。《艾索羅夫》專案起始於客家傳播基金會的合作委託，據黃心健老師表示原初對《艾索羅夫》的構想，一是想以AR互動戲台的展演形式於公眾藝術季上串聯客家地區之間各據點的路徑連結，二是希望能以相對新潮的表演藝術引發客家新生代青年的參與度，而我作為一個對客家文化不甚熟悉、出身家族屬於閩南族群的「局外人」，不免好奇主創藝術家們是如何看待和處理有關此類族群身份認同、漢原解殖（decolonization）的議題，擔任故事編劇的張晏榕老師表示「希望在土地上曾發生的衝突和融合集體歷史記憶，能給當今仍衝突不斷的社會祈福，希望未來會更美好」，而在與黃心健老師對談後，發現我們的共識是將其作為當下形塑未來的材料，以更自由自在、較非線性的意識形態去進行有趣的創作，而我最後回應的總結是���「其實大家容易忽略的是，無論是哪個族群，最初踏上台灣這塊土地，共同的意志和願望都是『想要生存、好好地活下去』啊！」

　　除了故事文本之外，《艾索羅夫》的美術設計是先參考市面上既有的科幻原型後，再融合客家文化特有的視覺形式完成最終的風格裝飾（包含角色、戲台外框、背景投影等），讓近年已近乎銷聲匿跡的臺灣傳統戲台重現江湖，在傳統與創新之間取得巧妙的平衡。

（二）技術：舞蹈動作資料庫、文字情感辨識系統、5G異地共演

　　《艾索羅夫》配合創作延伸研發的科技項目主要有「舞蹈動作資料庫」、「文字情感辨識系統」、「5G異地共演」等，其中結合人工智能演算技術建構出的「文字情感辨識系統」是我感到最好奇的部分，近期ChatGPT的爆火和人工智能文字對話互動技術呈飛速進展，但我仍對此感到有所質疑，例如我個人在使用ChatGPT進行角色扮演互動、或與Inflection AI閒聊時，經常會感到人工智能對於探測和轉譯人類真情實感的侷限，畢竟一句話所傳遞的情緒感受，可能依據不同的當下而有截然不同的狀態，也會受前後文關聯的影響，人類乃至生物間的能量場心電感應，更是目前的人工智能尚無法同步的範疇。

　　《艾索羅夫》的「文字情感辨識系統」由周遵儒老師負責研發，是一套結合人工智能文字分析、AR和虛擬人操演的互動應用程式，並與台灣藝術大學舞蹈學院曾照薰院長負責研發的「舞蹈動作資料庫」聯動、實現一套完整的虛實展演運行流程，總體是將人類情緒編碼歸類成十一種並對應特定的舞蹈肢體動作，讓觀眾隨意在手機應用程式上輸入話語，然後由人工智能分析其話語的情緒類型，再轉為對應的肢體動作由背景投影裡的虛擬化身舞蹈輸出，宛如一種「科技猜心術」，藉此加深實體與虛擬、表演者與觀眾之間的連結。

　　至於動態捕捉結合5G網路進行異地共演的技術形式，近年已有一些代表案例，例如筆者曾在雪梨歌劇院（Sydney Opera House）線上平台觀賞過中國新媒體藝術家陸揚的《獨生獨死：二元世界》（DOKU, The Binary World），與《艾索羅夫》均以兩地舞者各自在場和操演另一處背景投影中的虛擬實境化身（avatar）呈現。為了更了解《艾索羅夫》的創研過程，我向參與該專案的舞蹈博士生陳冠瑋提問，想得知他作為主創表演者的個人感想，冠瑋表示雖然5G網路已經大幅降低延遲率，卻仍存在延遲並影響作品的呈現，但他進一步提出一個很有趣的觀點，他說：「我覺得在科技藝術中，『科技』備受禮遇，在某些條件下人類會盡力協助它，不像一般的科技產品，功能只是為了服務人類而存在。」我回應：「作為科技藝術家，對於這樣的美中不足，有個切入點是：有時我們反倒能利用這種科技的『缺陷』進行創作和反思。」

　　然而，更完善的技術肯定也更���利於藝術的實現和傳播，像是VR眼罩／頭顯、觀影屏幕的視聽品質等技術設備的發展進程都是如此，在訪談時我也向黃心健老師提問探討對於這些科技演進與藝術應用的看法，作為一名人生軌跡數十年與科技藝術共演化的代表藝術家，黃心健老師的生命軌跡其實就是對這些科技與藝術發展的直接肯定，因此我們對此議題總體持以正向樂觀的心態，科技使藝術家更能將腦內的超現實創想化為可被體驗的現實，而藝術則讓科技更有效普及，相互賦予其更深層次、完善的存在意義，或在模控學（Cybernetics）式的環境設定下，適時有意識地反思其所衍生的科技倫理並增益人類社會的良性循環。

（三）實行：公眾展演與商務應用

　　《艾索羅夫》專案的最終呈現，除了最主要的虛實整合現場展演，還有與中華郵政和OpenSea平台合作發行的NFT（非同質化代幣，Non-fungible Token）典藏郵票，是由王希俊老師負責研究的視覺化二維碼（QR Code）技術的應用成果。結合NFT藝術商務應用之專案近年已有不少實例，包含黃心健老師曾與EchoX平台合作推出的《We Are What We Eat》、媒體藝術家張碩尹和SOYL平台合作推出的《她與你與她的戀愛》，和姚瑞中老師近期於耿畫廊展出的《擬聖空間》（Alterspace）系列等，都是臺灣當代藝術圈中值得參考的代表案例。

　　對於《艾索羅夫》的舞劇展演，我個人也向主創教授團隊提出一點小建議，既然是涉及到不同族群間共存相融的議題，或許能採取沉浸式角色扮演劇場的形式，透過多人連線互動技術讓觀眾參與共演，由在場群體的意志共同演算、決定每場展演最後導向的故事結局，則將會是更引人入勝的實境體驗。

結語

　　最後，我想引用一段我過往的言論，作為本次觀察《艾索羅夫》專案的補充：

關於質疑XR發展的議題，我覺得許多質疑的論調多半源於論者對其的不熟悉。 以頭顯規格而言，目前各大小廠商推出的最新品顯示畫質已達5K，而且大家都已知道能自動調節眼距是必備功能，一些較輕薄、外型如墨鏡的款式也相繼上市，此外也有些週邊配件如觸控手套、氣味面罩等正在被開發，所以我覺得器材方面不是問題，願意做事的人總是在默默耕耘、為世人帶來福祉，每種新興產業嚆矢本來就有其自然的發展週期，所以我們要看的是其本質是為了什麼。 以作品型態和主題而言，包羅萬象、五花八門，而仍在拓展、演化、進階。 回想影視發展也不過約莫百年（不把更早的動畫箱和幻燈片鏡算進去的話，想想那曾在微膠卷上作畫製片和投幣進如顯微鏡般的偷窺式觀影木箱的年代），如今沒有人會再問「為何要看電影？」我相信百年後，也不會有人再問「幹嘛要體驗虛擬實境？」無論是遠古山中的壁畫、王公貴族的動畫鏡收藏、瓦舍勾欄裡老百姓愛聽的各式戲曲、近代才出現的電視機、電影院到如今的串流平台，以及各式XR體驗場景，都承載人類對於生命多樣性和體驗故事不輟的熱愛，XR技術是觀影方式的再進化，甚至超出視覺而能串聯、激活其餘四感乃至第六、七感—意識和超意識—的範疇。從Storytelling過渡到Storyliving，人類永遠渴望能有再突破感知疆界、直擊心靈深處的可能性，為了用更有趣的方式喚醒沉睡的自我、讓自身在塵世遊歷的麻木邊緣不致徹底昏聵，我們需要一定程度的刺激，並創造和憑藉更合適的媒介，體驗一段又一段反映自我虛實的幻境，這就是我目前對XR發展之價值的基本肯定詮釋。

　　福爾摩莎（FORMOSA）—臺灣—這塊島嶼所承載過的多元眾生體驗的重量，現在由藝術家提煉化為《艾索羅夫》（ASOMROF）科幻未來的想像，在相類而仿似輪迴的敘事結構中，我們是否有可能因此啟發自我和彼此突破慣性的「故事」，進而演算出真正意義令人耳目一新的「未來」呢？是我想藉機拋出給讀者的一個提問，而答案將自在你心。

本展從國科會「科技藝術跨域融合與創新計畫」出發，以「擴散耦Diffusion Couple」為題，試圖思考「工程」與「人文」領域在界之間互相消融、混合，如同不同元素相互結合般，形成新的鍵結與特性，並將研究成果轉譯為科技藝術展演。 「科技」是人類創意想像的現實實踐，「藝術」則為各種思惟、文化、想像的分享平台。觀者在兩者擴散或互融並行之間，真正地探索藝術、科技、媒體與社會之間的關係與互動。透過科技與藝術的結合，思考藝術的平權體驗、探索生活形態的可能、想像著自由的移動、更創造出各種不可能到可能。

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http://www.airnet.com.tw/wp-content/uploads/2024/09/AI-Machine.mp4 AI-戰鬥機-賦能工作戰鬥力更勝一籌！ AI-Digital Human AI 數字人 AI數字人是利用人工智能技術創建的虛擬人物，它們能夠模擬真人的語言、表情和動作，進行互動交流。這些數字人可以應用於客服、教育、娛樂等多個領域，提供個性化服務，並不斷學習進化以提升人機互動體驗。 立即參與 AIGCxAIRNET AI數字人做行銷 引導您進入AI數字化行銷的時代 AI可以為企業解決哪六項問題？ AI工作站整合了多種AI技術，可廣泛應用於娛樂、教育、醫療、商務等多個領域。以下將針對企業常見需求，提出六大應用場景，說明AI工作站如何為企業解決問題： 1. 重複性任務 通過機器學習和自然語言處理，AI可以自動化日常業務流程中的重複性工作，如數據輸入、報告生成和客戶服務。 2. 客服服務 AI聊天機器人和虛擬助手能提供24/7的客戶支持，處理常見問題並提供即時反饋 3. 數據分析與洞察 AI能夠分析大量數據，幫助企業發現模式和趨勢，為決策提供支持。 4. 風險管理與預測 AI可以預測市場變化和潛在風險，幫助企業制定應對策略。 5. 產品開發與創新 AI技術可以加速產品設計和開發流程，通過模擬和預測性維護提高產品質量。 6. 市場行銷與銷售 AI可以分析消費者行為，制定精準的營銷策略，並優化銷售預測和目標設定。 立即參與 不同於過去的宣傳模式 365天、24H主動出擊 全年度、不休息、針對國內外市場開拓與您的潛在客戶互動交流不論您是哪個產業、工作職業！數字人可以為您帶來降本增效的解決方案。有許多運用層面、我們將陸續更新迭代在本系統當中。 客製化需求 NT:9,999起入門款 訂製屬於自己的AI數位人 觀看數字人的 運用介紹 http://www.airnet.com.tw/wp-content/uploads/2024/09/美女案例062.mp4 AI數位人運用場景 AI數字人可以運用在多個場景中，以下是一些具體的應用場景及其詳細說明：這些應用場景展示了AI數字人技術的多樣性和靈活性，它們能夠在不同的領域和環境中提供服務，提高效率，增強用戶體驗。隨著技術的進一步發展，AI數字人的應用場景將更加廣泛和深入。 立即參與使用 案例分享 7 Videos 東方女性01 東方女性02 西方女性 中東女性 中年大叔 中年大叔2 六歲小孩 AI數字建立流程說明 點擊了解 01、媒體與新聞播報： AI數字人可以作為新聞主播，提供24小時不間斷的新聞播報服務。 它們能夠快速處理和播報實時新聞，提高新聞發佈的時效性。 02、教育與培訓： 在教育領域，AI數字人可以作為虛擬教師，提供在線課程和培訓。 它們可以根據學生的學習進度和偏好，提供個性化的教學內容。 03、客服與支持： AI數字人可以作為客服代表，提供客戶咨詢和技術支持。 它們能夠處理常見問題，減少企業對人工客服的依賴，提高服務效率。 04、企業宣傳與營銷： 企業可以利用AI數字人作為品牌形象代言人，進行產品推廣和品牌宣傳。 數字人可以根據不同的市場和受眾群體，定制宣傳內容和風格。 05、虛擬助手： 在辦公室環境中，AI數字人可以作為虛擬助手，協助員工完成日常工作任務。 它們可以幫助安排會議、管理日程、提供信息查詢等服務。 06、娛樂與表演： AI數字人可以參與電影、電視劇、音樂視頻的製作，提供虛擬角色表演。 它們可以模擬真實演員的表演，甚至在危險或特殊場景中替代真人表演。 07 、虛擬主播： 在直播領域，AI數字人可以作為虛擬主播，進行產品介紹、互動遊戲等直播內容。 它們可以吸引觀眾，提高直播的互動性和觀賞性。 08、展覽與解說： 在博物館、展覽館等場所，AI數字人可以作為解說員，提供展覽內容的解說。 它們可以提供多語言解說，滿足不同觀眾的需求。 09、企業內部培訓： AI數字人可以用於企業內部培訓，模擬各種工作場景和角色，提供模擬訓練。 它們可以幫助員工提高專業技能和應對各種工作挑戰。 10、個性化內容創作： AI數字人可以根據用戶的興趣和偏好，創作個性化的內容，如定制視頻、音樂等。 它們可以為用戶提供獨特的娛樂體驗。 11、社交媒體管理： 在社交媒體上，AI數字人可以作為虛擬形象，與粉絲互動，發佈內容。 它們可以幫助維護社交媒體賬號的活躍度，增加粉絲互動。 12、語言翻譯與字幕生成： AI數字人可以提供多語言翻譯服務，為視頻、直播等生成實時字幕。 它們可以幫助打破語言障礙，讓內容觸及更廣泛的受眾。 屬於自己專屬數字人系統 如果您也想要有一討屬於自己的數字人系統與品牌，歡迎您單除與我們接洽。 提供產業、區域代理 加入我們的產業、區域代理 立即填表 - - service@airnet.com.tw - 0934030101 © 2024 AI新紀元 “幫助企業在數位拓展市場是我們的主要業務使命。 我們的目標是在過程當中的降本增效，行銷溝通成本降到最低，並快速有效地解決它們。 Jim Yeh - AIRNET est 1998 誰需要這項AI 戰鬥機？ AI工作站整合多種AI技術，可為廣告行銷公司提供以下助力： 創意爆發：快速製作吸睛圖片、影片、文案，提升行銷素材產能。 精準洞察：分析顧客數據、輿情趨勢，精準定位目標客群。 高效作業：自動化重複性工作，提升行銷團隊效率。 讓AI成為您的最佳夥伴，在瞬息萬變的市場中搶佔先機！ 廣告行銷公司 提升產出： AI工具可自動化內容產製、快速分析數據，使行銷人員能更專注於創意發想與策略規劃。 優化策略： AI工具可精準分析受眾行為、預測市場趨勢，協助行銷人員制定更有效的行銷策略。 精準觸達： AI工具可依據受眾特徵進行精準投放，提升廣告效益、降低浪費。 高效轉化： AI工具可追蹤顧客行為、分析轉化漏斗，協助行銷人員優化流程、提升轉化率。 網路行銷公司 提升教學質量：利用AI技術，可製作生動有趣的教學內容，打造個性化學習體驗，促進學生掌握知識技能。 優化教學管理：利用AI技術，可自動化評估作業、分析學生成績，協助教師提高教學效率。 拓展服務範圍：利用AI技術，可提供線上課程、遠程教育等服務，打破地域限制，讓更多人享有優質教育資源。 降低運營成本：利用AI技術，可自動化行政事務，節省人力成本，提高機構運營效率。 總體而言，AI工具可助力教育培訓單位提升教學質量、優化教學管理、拓展服務範圍、降低運營成本，為教育行業發展注入新的活力。 教育培訓單位 金融服務業仰賴AI工具以提升風控、營運、服務三大面向，強化競爭力。 風控方面： AI可分析龐大數據，精準識別潛在風險，有效防範金融犯罪，降低呆帳率。 營運方面： AI可自動化繁瑣流程，提升工作效率，降低營運成本，並提供客戶即時服務。 服務方面： AI可提供客製化理財建議，提升客戶滿意度，創造更多獲利機會。 金融服務產業 跨境進出口貿易鏈條複雜、環節眾多，AI工具可助力企業提升效率、降低成本、精準決策： AI圖片編輯：製作產品圖、宣傳冊，提升商品形象； AI文字編輯：撰寫合約、報告，提高工作效率； AI聲音編輯：製作語音導覽、客服答錄機，優化客戶體驗； AI視頻編輯：製作產品介紹影片，拓展行銷管道； AI數據分析：洞察市場趨勢、優化採購策略，決策更明智。 AI賦能跨境貿易，助力企業揚帆起航！ 跨境進出口貿易 立即參與 個人工作室由於資源有限，一人當多用，往往需要身兼多職，負責內容創作、行銷推廣、客戶服務等工作。AI戰鬥機-可協助個人工作室自動化部分繁瑣流程，節省時間與人力，讓工作室主理人能專注於更具創造性或策略性的工作上，進而提升整體營運效率。 此外，AI戰鬥機-亦可協助個人工作室產出更優質的內容，例如透過AI圖片編輯功能製作吸睛的宣傳素材，透過AI文字編輯功能撰寫生動有趣的文章，以強化品牌形象、吸引客戶目光。 可成為個人工作室的強大助力，協助工作室在有限資源內創造最大效益。 個人工作室 已陸採用單位 部分畫面剪影 2024年大環境是不會等人！ 當您在考慮的時候，您的同業早已搭這個航班了 ChatGPT問市之後，各個行業的變化從過去的1、20年的變化，就在這一、二年完成變化了... 區域代理 AI 數字人運用層面市場很大，我們不與「大夥都在玩遊戲！(聊天、畫圖、搞笑影音....) 為企業推動帶來商機，才是我們要做的事情！歡迎有志朋友，通路商一同參與我們。© copyright AIRNET 2024 Read the full article

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前常用的AIGC工具有哪些?

前常用的AIGC工具有哪些?

目前市場上也湧現出眾多有效的AI內容生成工具，如OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、Perplexity、Google的Gemini以及Microsoft的Copilot等。這些工具各具特色，並且通過不同的算法和模型，為用户提供多樣化的內容生成服務：

● ChatGPT：作為生成AI的先驅，ChatGPT以其強大的語言能力和生成能力著稱，能夠處理從日常對話到專業領域的複雜問題。

● Claude：強調打造用户友好的AI，註重創新價值觀和可靠性，適合需要高質量工作寫作的場景。

● Perplexity：結合了AI聊天機器人與對話搜索引擎，能夠提供更具蔘考價值的回答，尤其擅長摘要內容和時事分析。

● Gemini：Google推出的AI模型，能夠處理文字、圖像、視頻和聲音等多種類型的數據，提供即時且豐富的搜索結果。

● Copilot：Microsoft的AI工具，與Office產品深度整合，擅長處理文檔摘要、Excel數據整理等辦公任務。

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第六屆-網路行銷講師培訓班

招生簡章大綱 一、課程介紹 為了持續推廣網路行銷知識並深入服務台灣中小企業，我們已成功舉辦了五屆網路行銷講師培訓班，培養了大批優秀的網路行銷講師。今年，我們將迎來第六期培訓班。本次培訓將邀請來自台灣及其他地區的知名講師，包括AI專業講師，為學員提供最新、最前沿的網路行銷和AI應用知識。 二、課程目標 - 培養專業網路行銷講師，提升教學能力。 - 掌握最新的網路行銷策略與工具。 - 深入了解AI在網路行銷中的應用。 - 幫助中小企業提升數位行銷實力，促進業務發展。 三、課程內容 - 網路行銷概論：了解網路行銷的基本概念和發展歷史。 - AI應用概述：探索AI在數位行銷中的多種應用。 - 社群媒體行銷：學習如何利用Facebook、Instagram和YouTube進行行銷。 - SEO與AI優化：掌握搜索引擎優化策略和AI工具的使用。 - SEM與廣告投放：學習搜尋引擎行銷及廣告策略的實施和效果分析。 - 電子郵件行銷：熟悉電子郵件行銷工具和策略。 - 網站分析與AI應用：利用Google Analytics和AI進行網站數據分析。 - 內容行銷與編輯：掌握內容創作和分發的技巧。 - 視覺設計與多媒體製作：學習圖像設計和視頻剪輯技術。 - 數據分析與KPI：了解數據收集方法和關鍵績效指標的設定。 - 電子商務平台運作：熟悉電子商務平台的選擇與經營管理。 - 數位行銷中的法律問題：學習數據隱私保護和版權等法律問題。 四、師資陣容 本次培訓班將邀請來自台灣和其他地區的頂尖講師，包括： - 網路行銷專家 - AI應用專家 - 社群媒體行銷專家 - SEO與SEM專家 - 電子郵件行銷專家 - 數據分析與電子商務專家 - 法律與倫理專家 五、招生對象 - 有志於成為網路行銷講師的專業人士 - 中小企業主及高階管理人員 - 網路行銷從業人員 - 對AI應用於行銷有興趣的人士 六、課程時間及地點 - 開課日期：2024年9月2日 - 上課時間：每週一、三、五 19:00-22:00，週六 09:00-12:00 及 14:00-17:00 - 上課形式：線上課程＋線下課程。 - 上課時數：136小時+15小時戰鬥營。共計：151小時，不含線上數位課程。 七、報名方式 請通過我們的官方網站進行報名，詳情請參考網站公告。 八、聯絡方式 - Line@：請搜尋官方Line@進行聯繫 - Email：service@airnet.com.tw - WhatsAPP：點擊加入 - WeChat: 九、 本次講師班培訓規劃精神： 1. 深入的網路行銷知識和實務經驗 網路行銷講師必須具備紮實的網路行銷知識和實務經驗，才能為學員提供專業的指導。這包括對各種網路行銷工具和平台的深入了解，以及在不同行業和領域的成功案例。講師應能夠將理論與實踐相結合，並以淺顯易懂的方式傳授給學員。 2. 良好的溝通和表達能力 網路行銷講師需要經常面對不同群眾的學員，因此良好的溝通和表達能力至關重要。講師應能夠清晰、簡潔地表達自己的想法，並善於利用肢體語言和視覺輔助工具來吸引學員的注意力。此外，講師還應具備良好的應變能力，能夠靈活地處理課堂上的突發情況。 3. 豐富的教學經驗和技巧 網路行銷講師不僅要懂知識，還要會教。講師應具備豐富的教學經驗和技巧，能夠根據學員的實際情況和需求調整教學內容和方法。此外，講師還應善於創設良好的學習氛圍，激發學員的學習興趣和參與度。 4. 敏銳的洞察力和前瞻性 網路行銷瞬息萬變，講師必須具備敏銳的洞察力和前瞻性，才能時刻關注最新趨勢並及時更新課程內容。此外，講師還應能夠將自身對行業的獨到見解融入教學之中，為學員提供更具價值的學習體驗。 5. 持續學習和成長的心態 網路行銷領域的發展速度很快，講師必須保持終身學習的心態，不斷學習新知識和新技能，才能跟上時代的步伐。此外，講師還應積極參與業界交流活動，拓展人脈，為自己的職業發展打下堅實的基礎。   我們期待您的參與，共同推動網路行銷的發展，服務更多的中小企業！ 十、課程表規劃： 項次 日期 時間 課程主題 課程內容說明 講師 備註 1 2024/09/02 19:00-22:00 網路行銷概論 1. 網路行銷的基本概念 2. 數位行銷的發展歷史 3. 消費者行為與市場分析 吳老師 2 2024/09/04 19:00-22:00 AI在數位行銷中的應用概述 1. AI技術的基本概念 2. AI在行銷中的應用 3. 未來發展趨勢 李教授 3 2024/09/06 19:00-22:00 社群媒體行銷 1. Facebook行銷策略 2. Instagram行銷策略 3. YouTube行銷策略 張老師 4 2024/09/07 09:00-12:00 AI在社群媒體行銷中的應用 1. 內容推薦算法 2. 用戶行為分析 3. AI優化的廣告投放 王博士 5 2024/09/07 14:00-17:00 SEO與AI優化 1. 基本SEO策略 2. 語音搜尋優化 3. AI驅動的SEO工具 劉教授 6 2024/09/09 19:00-22:00 SEM與廣告投放 1. SEM基礎 2. 廣告策略與實施 3. 效果分析 陳老師 7 2024/09/11 19:00-22:00 AI在SEM中的應用 1. AI驅動的廣告投放 2. 智能出價算法 3. 效果優化 林教授 8 2024/09/13 19:00-22:00 電子郵件行銷 1. 電子郵件行銷工具 2. 實施策略 3. 效果分析 吳老師 9 2024/09/14 09:00-12:00 AI在電子郵件行銷中的應用 1. 個性化郵件生成 2. 自動化郵件行銷 3. 效果追蹤 李教授 10 2024/09/14 14:00-17:00 網站分析與AI應用 1. Google Analytics基礎 2. AI在網站分析中的應用 3. 數據解讀 王博士 11 2024/09/16 19:00-22:00 內容行銷與編輯 1. 內容創作技巧 2. 編輯規範 3. 內容分發策略 張老師 12 2024/09/18 19:00-22:00 AI生成內容技術 1. GPT模型應用 2. 自動內容生成 3. 實例操作 劉教授 13 2024/09/20 19:00-22:00 視覺設計與多媒體製作 1. 圖像設計基礎 2. 視頻剪輯技巧 3. 視覺行銷策略 陳老師 14 2024/09/21 09:00-12:00 AI在視覺設計中的應用 1. 自動圖像生成 2. 智能視頻剪輯 3. 視覺內容優化 林教授 15 2024/09/21 14:00-17:00 內容分發與AI推薦系統 1. 內容分發平台 2. AI推薦算法 3. 效果追蹤 吳老師 16 2024/09/23 19:00-22:00 數據分析與KPI 1. 數據收集方法 2. KPI設定 3. 效果追蹤 李教授 17 2024/09/25 19:00-22:00 AI在數據分析中的應用 1. 數據挖掘技術 2. 預測分析模型 3. 智能報告撰寫 王博士 18 2024/09/27 19:00-22:00 張老師 19 2024/09/28 09:00-12:00 網路廣告與推廣 AI在廣告投放中的應用 1. PPC廣告策略 2. 社群廣告技巧 3. 展示廣告管理1. 程序化購買 2. AI優化的廣告策略 3. 效果分析 劉教授 20 2024/09/28 14:00-17:00 媒體購買與預算管理 1. 媒體購買策略 2. 預算分配技巧 3. 效果評估 陳老師 21 2024/09/30 19:00-22:00 電子商務平台運作 1. 平台選擇 2. 網店設計 3. 經營管理 林教授 22 2024/10/02 19:00-22:00 AI在電子商務中的應用 1. 智能產品推薦 2. 自動化經營 3. 效果優化 吳老師 23 2024/10/04 19:00-22:00 網店經營與行銷 1. 行銷策略 2. 客戶關係管理 3. 優化技巧 李教授 24 2024/10/05 09:00-12:00 AI在客戶服務中的應用 1. 聊天機器人 2. 智能客服系統 3. 客戶數據分析 25 2024/10/05 14:00-17:00 26 2024/10/07 19:00-22:00 AI應用中的法律與倫理考量 數位行銷中的法律問題 1. 算法偏見 2. 隱私問題 3. 道德考量1. 數據隱私保護 2. 版權問題 3. 法規遵循 劉教授 27 2024/10/09 19:00-22:00 成人教育理論與教學方法 1. 成人教育理論 2. 教學方法 3. 課程設計 陳老師 28 2024/10/11 19:00-22:00 AI輔助的教學工具與方法 1. 智能課程設計 2. 個性化學習路徑 3. 智能輔助教學平台 林教授 29 2024/10/14 19:00-22:00 網路行銷趨勢與未來展望 1. 新興技術趨勢 2. 市場變化與應對策略 3. 預測未來發展 吳老師 30 2024/10/16 19:00-22:00 講師製作簡報技巧 準備中 曹翔凯 31 2024/10/19 13:30~21:30 講師群戰鬥營 1. 新興技術趨勢 2. 市場變化與應對策略 3. 預測未來發展 吳老師 32 2024/10/20 13:30~21:30 講師群戰鬥營 1. 新興技術趨勢 2. 市場變化與應對策略 3. 預測未來發展 吳老師   報名以上課程，將可擁有「AI行銷工具與趨勢報告」之線上課程之權利。 課程結業者，將有機會免費安排到南京AI直播基地參訪、跨境電商、AIGC單位交流合作五天四夜。 本單位有權因為趨勢與時勢需求調整課程與講師。(將陸續於2024/08/15以前全部確認) Read the full article

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【機器視覺】智慧製造的金鑰匙

讓您的自動化生產線提高效益及良率，快來預約工程師到廠測試評估樣品：02-8809-3200

機器視覺系統，可以說是工業自動化設備的靈魂之窗。在工業自動化領域，用來協助人力進行取放及搬移，自動化設備的左右手，我們稱之為機器手臂，機器手臂與機器視覺的搭配，已廣泛運用於製造業。 而在產業升級的現在，大量被使用來協助人力進行產品的外觀品質檢查、生產履歷追朔，可謂自動化的靈魂之窗，就讓我們稱它為「機器眼」。我們最常聽到的機器視覺系統問題，不外乎歸類為以下4項：

一、什麼是機器視覺？

簡單的說，機器視覺是利用視覺感測儀器（如工業相機），搭配影像辨識軟體進行檢測的設備。

二、機器視覺能做什麼？ 生產線搭配機器視覺進行優化升級，能夠及時的在生產過程中進行定位、檢查、量測、識別，確保產品從零件到組裝都是正確，藉此優化品質，降低成本。

傳統的生產線，品質把關都會放在最後的成品檢驗，不良品也只能在最後階段發現，造成大量的重工人力及物料成本。

優化後的生產線，不僅能夠消除瑕疵產品，提高生產品質，更能夠有效減少客戶投訴，這對於產線主管來說，無疑是至關重要的把關。

三、機器視覺的應用範圍？

定位：協助機械手臂取放料件、組裝對位應用；伺服運動機台精準定位，如面板精準貼合、點膠位置精準定位、曝光蝕刻精準定位等應用。

檢查：產品表面缺陷、髒汙、外觀不良、零件方向等應用。

量測：精準、快速的非接觸式量測，如組裝位置量測、加工尺寸量測等應用。

識別：透過顏色、形狀或元件特徵進行產品識別；讀取文字、1D條碼或2D條碼，以進行生產履歷追溯、控制物流、搜集基本資料。

四、機器視覺的架構？

機器視覺系統的主要架構包含：

運算主機

影像擷取卡

工業相機

照明

顯示器（HMI）

輸出輸入

檢測的目標物，透過輔助照明強化特徵，經由相機拍照，進入影像擷取微處理器，影像進入到影像系統後，進行影像前處理，強化特徵，搭配視覺演算法進行影像分析後，將結果透過輸出介面顯示，並通報上位系統進行後續的排除等動作。

機器視覺，現階段分為兩大派系：Module 視覺系統以及 PC Base

Module系統：

擁有高度整合的硬體及軟體，影像擷取輸入及訊號輸入輸出，影像分析演算法、設定介面、操作介面及結果顯示，都已有預規劃好的框架。因此，模組化系統在硬體的相容性及穩定性，都已經過長時間規劃以及測試後才發行，使用者僅需要針對視覺應用再次編程使用，即可因應工廠自動化的突發性、立即性需求，短時間內快速整合上線。

PC Base：

硬體部分需要選配影像擷取卡、訊號輸出輸入介面卡、運算用工業主機；軟體部分，影像分析驗算法可選用軟體公司開發的付費軟體，或是使用公開的免費函式庫去做修改；結果顯示，操作介面，每個環節都需要客製化選擇及高度的再次開發整合，並測試相容性及穩定性，雖然開發時間長，但是優點在於可以針對使用者的需求做完全的客製化。

Module系統與PC Base各有優缺點，模組化系統可以快速的整合應用，能夠因應工廠自動化快速的需求變動，在既有的平台上進行快速整合開發，但在使用上，需依循既有的模組去做使用及開發，顯示及操作上無法完全的客製化，但能提供高度的穩定性。PC Base的開發時間比較長、需要大量高技術含量的開發人力之外，在操作介面及功能皆能夠針對使用者的需求，做完全的客製化，適合使用於長生命週期量產型的設備。

CMOS 的設計中，每個畫素旁都有獨立的放大器：ADC（放大兼類比數位信號轉換器），訊號直接放大並轉換成數位資料輸出。由於CMOS 每個感光二極體旁都搭配一個 ADC 放大器，以百萬畫素來看，那麼就需要百萬個以上的 ADC 放大器，每個放大器在製程上都會有些微的差異，很難有同步放大的效果。

CCD 的設計為單一放大器，曝光後會進行畫素轉移處理，將每一行中每一個畫素的電荷信號依序傳入緩衝器中，再由線路導引輸出至放大器進行放大，再串聯 ADC 輸出。

CMOS 的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出。

CMOS的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出，��電量低。 CCD的影像電荷驅動方式為被動式， 必須外加電壓，讓每個畫素中的電荷移動至傳輸通道，耗電量較高。

CCD是Charge Coupled Device的縮寫，感光耦合元件。 CMOS是Complementary Metal-Oxide Semiconductor的縮寫，互補性氧化金屬半導體。

CCD 和 CMOS，兩者都是利用矽感光二極體（photodiode）進行光電轉換，進入的光線越強，所產生的電力就越強，再透過類比數位信號轉換器，轉換為電子數位資訊。

一、CCD與CMOS影像雜訊比較：

CMOS每個感光二極體旁都搭配一個 ADC 放大器，每個放大器在製程上都會有些微的差異，很難有同步放大的效果，雜訊較多。CCD為單一放大器，成像品質相較於CMOS來說，雜訊相對較低。

二、CCD與CMOS感光度比較：

在相同尺寸大小之感光器尺寸，CMOS的感光度會低於CCD。

三、CCD與CMOS耗電量比較：

CMOS的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出，耗電量低。CCD的影像電荷驅動方式為被動式， 必須外加電壓，讓每個畫素中的電荷移動至傳輸通道，耗電量較高。

四、CCD與CMOS製造成本比較：

CMOS具有低成本、低耗電以及高整合度的特性。

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[outburntashes]

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KIMETSU NO YAIBA - KAIGAKU NO AI 　　01100100

　　MOTHERFUCKER、 　　嘖！髒話也不是這麼亂說的？何況他並沒有父母……不。不對。其實只不過未曾得知自己的父母都是誰……算了。就操他媽的。身世什麼的根本不是重點！把握時間！畢竟他的同夥──膽敢始終堅稱是他的「老婆」？WTF、卻選擇在如此關鍵時刻就退縮！喔、自己怎麼相信了那個蠢貨？！──不僅突然後悔，更是一直扯後腿！好個天大的廢物！讓人不確定應該大笑還是應該大哭……自己絕對理智斷線！竟然為此冒險？嘗試挽回、拯救某個一無是處的愛哭鬼……真是中邪！？才會破戒、毀約、 　　桑島獪岳正在行竊。 　　「大哥這麼做不好吧？」經由藍芽耳機傳送著恐懼和猶豫。 　　「──『不好』？你現在告訴我『不好』？」要不是正忙碌著破解安全設定與密碼，否則非得一頓臭罵！ 　　「可是大哥、」儘管受怕，仍然繼續說話── 　　「我不是你大哥。」爭論了多少遍？不可能產生任何親緣羈絆。 　　「唔嗯、呃、親、親愛的？」略為顫抖，卻似乎是害羞？！ 　　「我不是你親愛的！FUCK、」差點就敲打了不正確的鍵盤按鈕！？正在進行中的操作全部皆為不可逆的步驟。千萬不能夠失手。結果──那個垃圾！規勸些什麼！？仁義道德？ 　　「你是！你是！你是！你是我大哥也是我親愛的！我們都是爺爺的小孩子！而且你答應過會保護我的、」立刻開始大呼小叫！ 　　「我什麼時候答應過會保護你？」必須非常克制自己、表現容忍力，才不會摘扔藍芽耳機！SERIOUSLY WHAT THE FUCK──以往的撒嬌煩吵……他目前不計較，然而胡說八道？還有生動又即時的跺腳音效？該死的腦殘！又在浪費珍貴的電源！ 　　「呃、那個、爺爺把我交給你的時候？」怯弱又困惑。 　　深深吸氣。緩緩吐息。珍惜生命。沉靜。穩定。進行第N回合逐條開導宣告：「釐清幾件事情：一，那是我的師傅，不是你的爺爺；二，不要講得一付你是老瘸子遺留給我的寶物；三，你頂多算是餘孽；四，就我所知，老瘸子還沒有死；五，你個人工智障怎麼會認為『維護』等於『保護』？啊！對對對！因為就是人工智障。六，殘廢你這次聽懂了沒有？」再度一二三四五六之後，作為現任鳴柱．桑島慈悟郎以及雷之呼吸當代正統繼承人的桑島獪岳依舊由於壹之型的BUG而淪落到漏夜偷雞摸狗？！ 　　「那、那、你不保護我了嗎？」嗚嗚嗚。哭哭哭。 　　獪岳清楚地意識到他的自我把持並沒有超過六十秒──青筋瘋狂暴跳！血壓直線衝高！不可以衝動？不可以衝動？不可以衝、──：「我現在不是在保護你？！又是在搞什麼？！偷東西？喔。可喜可賀！看來你的破爛系統多少還會判讀這是不好的行為呢！」缺壞得不完全的軟體或者儀器才是最為麻煩處理；修也不是、留也不是、丟也不是……放置。等待計畫中止？計畫即將終止。 　　「可是大哥向爺爺和那個南無阿彌陀佛發過誓──不會再犯罪了，否則要被天打雷劈的！我沒有辦法接受大哥頭髮也變成金黃色！」大驚小怪，聲波讓通訊設備也抖震了起來！不小心坦白，就接著裝蒜當可愛：「還有那個、那個是爺爺說了我可以叫爺爺的……」生硬地轉換話題，絲毫無法掩飾心虛和猶疑。 　　「你怎麼會知道我向師傅和岩柱發過誓？你又隨便搜索我的個人資料、亂挖隱私？」……顯然如此；獪岳也不打算再重複同樣的爭執，就是一句諷刺：「很好。反正我要被天打雷劈，也是因為你。」 　　「所以大哥不介意頭髮也變成金黃色嗎？我記得你認為閃亮發光的都很礙眼啊？」扭扭捏捏。悄悄呢呢喃喃他比較喜歡獪岳的髮色彷彿黑夜…… 　　「你的確相當礙眼。」不必查驗、毋須否認：「而且超級無敵笨。」 　　「過分！好過分！虧我還這麼迷戀大哥！真心癡情都被踐踏了！」擤鼻、灑淚、玻璃破碎，誇張演出、博取關注。 　　「觸電不會改變髮色，只會死了。不要把我跟你相提並論。愚蠢。」不理睬耳邊的情境鬧劇，而是檢視程序；沒有搭腔隨唱，只有反嗆：「即使師傅准許你稱呼他老人家為『爺爺』，不代表我同意你把我當作『大哥』還是什麼『親愛的』、」 　　「大哥會死嗎？」真正的驚嚇都呈現於單純的問答。 　　「人原本就會死。那是定律、常理和機率的問題。如何？曉得運算了？會是我先被天譴？還是你先被斷電？」專心觀察進度條，對於笨蛋的無理取鬧，也是可以自我解嘲、說笑；不擔心被捕入監遇害，只介意檔案盜取失敗。 　　「我不要。」簡短的回覆。果斷的表述。 　　「那麼還不配合我備份你的資料？」還以為呆瓜終於懂事、明白輕重緩急──計算機智械果然也會害怕消失？──卻被單方面切斷了連繫！ 　　「我不要。」聲音出自於當前正連接著主機的筆記型，聽起來如同往常任性，卻又難得沉著冷靜：「我不要大哥死掉。必須住手。不可以偷、」 　　「已經偷了你個垃圾、」目擊剎那乍現又瞬間不見的金黃色澤髮絲？眼看螢幕影像一閃而逝！「DANMIT DANMITDANMITDANMITDANMITDANMITDANMIT──────────────」自己毫無預警！那個流氓軟體強行入侵、抹消了編碼指令並且徹底將筆記型電腦的能量耗盡？獪岳急忙取出行動電話──發現那些被強硬加裝在手機裡面怎麼刪都刪不掉的色情應用和監控程式一個個都在主動削除？──事態惡化！數據不是組構的元素而是存有的全部……這是自殺！那個找死的混帳東西！我、妻、 　　『──ZENITSU？』獪岳尾隨著桑島慈悟郎、前去自己未曾涉足的第一機房；對於師傅提供的基本訊息，充滿質疑、感覺好奇：『壹之型的名稱應該是霹靂一閃……』 　　『沒錯！不過，那個傢伙、』慈悟郎健步如飛！即使少一條腿，也……不顯得瘸──義肢和拐杖，果然就是詐騙、裝模作樣──老頭子硬朗！而且一付迫不及待分享？ 　　『那個傢伙是誰？師傅的新徒弟？難道他已經會操作壹之型？』獪岳猛然彷彿溺水。幾乎窒息。渾身如同沉屍那麼冰冰冷冷。 　　『徒弟？嘛、也懂得使用雷之呼吸……算是吧！嗯，你們於情於理都能夠成為老夫的繼承人。』慈悟郎一個俐落的三百六十度迴旋！正面相對自家得意門生、取出文件、放入獪岳雙手之中。 　　『什、什麼？』計畫書？觀察記錄？雷擊？未知變異？ 　　慈悟郎拍打拍打獪岳的肩膀，一臉慈眉善目地指派任務：『雖然出自意外，但終究是雷門的後代。我把他交給你照顧維護了！哎喲？別名漢字是這個！等一下見面過後，獪岳你也要教導他怎麼寫──』 　　代換一連串的阿拉伯數字0與1，筆劃、文義與唸法也是極為美麗…… 　　「善逸？」 　　獪岳指節硬梆梆的……直接碰觸了電量歸零的手機所殘留的餘熱。 　　分明都緊握著──怎麼就失溫了？ ashes　×  《鬼滅之刃》衍生文字創作。原著漫畫參照。平行宇宙設定。角色出格留意。 聽說了想要電腦工程師桑島獪岳與人工智慧我妻善逸的故事，就書寫了電腦工程師桑島獪岳與人工智慧我妻善逸的故事！？ 根據噗友幻痛的提議，嘗試創作的片段之一。 人物基礎視覺形象 (p/nk6yc4)非常美好。但願我自己的文字也能夠稍微符合丁點分毫。 按照慣例個人怪癖，暫定標題也是文字遊戲。 因為縱容我自由發揮，所以就起飛！ 可能隨機出現前傳或者後續。

[peterchiublack]

關鍵在於他們開發出CUDA（Compute Unified Device Architecture），這是一種編寫程式平台，也就是統一計算架構，從而建立了豐富的生態，而使輝達在AI領域再攀登高峰。

社論，黃仁勳…新時代的開創者，經濟日報，2023/06/03。

https://money.udn.com/money/story/5628/7209496

繪圖處理器（GPU）產品是這一波ChatGPT熱潮背後的最大驅動者，未來發展潛力無窮，舉凡AI、自駕車、資料中心等任何需要高速運轉的科技都少不了它，為AI與雲端應用的爆發提供強有力支撐，主導了人工智慧電腦的核心科技。他很早就看到，一個大型語言模型訓練需要的數據中心，需要花960個CPU（中央處理器）伺服器，要價1,000萬美元；同樣的結果，只要兩台用輝達GPU的伺服器就可達成，價格是40萬美元。差別何其大？經過20年孜孜不倦的努力，迎面撲來的AI時代出現一個新興產業，可稱之為產業運算，黃仁勳就是這個產業的鼻祖。在成為AI時代霸主之前，他的公司歷經摸索、試誤與失敗的過程。從一個在手機市場晶片占比第五的公司改道躍進，

輝達執行長黃仁勳最近掀起旋風，他在生成式AI背後繪圖處理器市場中執世界牛耳地位，在半導體全新時代中領先群倫。他近日在台灣所發表言論開啟一個又一個窗口，讓企業經營者與一般大眾、年輕學子看到美麗的景緻。他所烹調的心靈雞湯可口又營養。

黃仁勳能取得主宰新產業及主導新世紀的成就，正如他對台積電創辦人張忠謀的頌詞：「你對晶圓代工的遠見，雙贏的長期夥伴哲學，及『跳火圈』般的卓越執行力，如此的領導精神讓台積電（2330）成為所有客戶都能倚賴的基石。」穿透眼前侷限的遠見、從失敗中奮起的堅毅、不沉溺於路徑依賴的創新勇氣、超越凡常的實踐能力及結合夥伴共創生態系統的宏大襟懷。

他的繪圖處理器（GPU）產品是這一波ChatGPT熱潮背後的最大驅動者，未來發展潛力無窮，舉凡AI、自駕車、資料中心等任何需要高速運轉的科技都少不了它，為AI與雲端應用的爆發提供強有力支撐，主導了人工智慧電腦的核心科技。他很早就看到，一個大型語言模型訓練需要的數據中心，需要花960個CPU（中央處理器）伺服器，要價1,000萬美元；同樣的結果，只要兩台用輝達GPU的伺服器就可達成，價格是40萬美元。差別何其大？

經過20年孜孜不倦的努力，迎面撲來的AI時代出現一個新興產業，可稱之為產業運算，黃仁勳就是這個產業的鼻祖。在成為AI時代霸主之前，他的公司歷經摸索、試誤與失敗的過程。從一個在手機市場晶片占比第五的公司改道躍進，關鍵在於他們開發出CUDA（Compute Unified Device Architecture），這是一種編寫程式平台，也就是統一計算架構，從而建立了豐富的生態，而使輝達在AI領域再攀登高峰。

這個霸主地位得來不易。公司轉型為運算之前，其實已取得小康局面，但他看到美麗的遠景，不再安於現狀，決心打破路徑依賴，展開全新產品的開發。輝達認清電腦繪圖是模擬現實，而AI是模擬人類智慧，所以決心致力於加速運算，為此冒著極大風險，克服障礙，付出極高代價，但堅持不改其志，終而成為各型企業的AI工廠，幫助企業產出智慧。

黃仁勳的遠見表現在很早意識到深度學習將會改變很多事情，因為過去軟體生成最困難的一部分將變成自動化，他在2014年的專題演說，特別強調了「機器學習將是HPC（高效能運算）最令人興奮的應用之一，」他甚至提到「深度神經網絡帶來劃時代的突破。」公司快速轉型，雖然仍是設計製造晶片，但更是一家加速運算公司。隨著生成式AI的出現，大型語言模型的訓練更依賴算力，輝達不斷拉開和競爭對手英特爾、超微的距離。

黃仁勳事業輝煌騰達的轉捩點是前瞻眼光，在手機市場非常大的時代，本來可以繼續爭奪大餅，但他選擇放棄了這個市場，結果創造了一個新的市場，一個專為機器人技術而設，擁有神經網絡和運行人工智能的安全架構。他從巨大的手機市場創造出機器人市場，不但嘉惠企業與人群，而且開創一個行業。如果當時他不從手機市場做了戰略性的撤退，放棄既有的成功而去追求更大的成功，創造了別人追趕不上的核心技術，則他不過是一個成功的企業家，而不是一個新時代的開創者。

黃仁勳得以開創新時代，誠如他自己說的，「擁有謙卑去面對失敗並尋求幫助，忍受實現夢想所需的痛苦和磨難」。如今人工智慧被公認為人類「已知用火」的轉折點，而要確保這個文明之火能夠有充足的燃料，輝達就是能夠供給燃料的最大軍火商。他是時代的造浪者，他酷愛衝浪，「浪大才衝得高」，他獨具慧眼，看到可衝之浪來了，立即憑高超技術衝上最高點。