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雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法、某些事件的時態，仍然有些錯誤及不自然)，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。
因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。
除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。
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【我如何掌握提示工程｜從入門到精通的實戰指南】
●你知道嗎？不是所有問題丟給 AI，它都能「聽懂」你在說什麼。
這正是我深入研究 Google 於 2025 年 2 月發布的《Prompt Engineering》白皮書後的最大體悟。
從一開始的好奇，到成為提示工程愛好者，我在這篇長文中系統整理了我的學習心得與實戰技巧，分享給所有想「精準對話 AI」的朋友
● 什麼是提示工程？
> 「提示」是你給 AI 的指令；
> 「提示工程」是你成為 AI 導演的關鍵技術。
LLM 就像一台強大的預測機器，提示的好壞，決定了它的輸出質量。這套技術不只寫程式的才用得到，人人都能學會。
● 控制 AI 的輸出：設定比你想得還重要
你能調整：
● 輸出長度：限制回應字數、避免費用飆升
● 溫度（Temperature）：低 = 穩定， 高 = 有創意
● Top-K / Top-P：控制 AI 選詞的自由度
● 實用建議：
* 精準回應：Temperature 0.2、Top-P 0.95
* 有創意：Temperature 0.9、Top-P 0.99
* 數學與事實型任務：Temperature 0
● 我學到的 11 種超實用提示技巧:
1 零樣本提示（Zero-shot）
2 單樣本 / 少樣本提示（One-shot / Few-shot）
3 系統 / 情境 / 角色提示（System / Contextual / Role Prompting）
4 回溯提示（Step-back prompting）
5 思維鏈（Chain of Thought）
6 自我一致性（Self-consistency）
7 思想樹（Tree of Thoughts）
8 ReAct：推理+行動的框架
9 自動提示工程（Auto Prompting）
10 程式碼提示（Code Prompting）
11 多模態提示（Multimodal Prompting）
這些技巧我都有實際測試，各有適合的應用場景，也讓我跟 AI 的互動更流暢、效果更好。
● 最佳實踐：讓 AI 真正成為你的助力
√ 提供具體範例
√ 使用清楚指令，不要只是說「不要做什麼」
√ 控制回應長度、格式
√ 使用變數建立提示模板
√ 不斷實驗與優化
√ 跟其他提示工程師交流，學得更快！
● 總結：提示工程，是你打開 AI 潛力的鑰匙
這不是一門「高深學問」，而是一門人人能學、處處用得上的技巧。
從創作、寫程式、彙整資訊到分析資料，我現在都離不開提示工程。
● 我想說的是：寫提示，是門藝術；精準寫提示，是門策略。
想了解更多提示工程的應用技巧？歡迎留言或私訊，一起精進！： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
● 內容參考自 Google《Prompt Engineering》白皮書（2025年2月）
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7xtxmu
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【你的大腦還醒著嗎？MIT警告：ChatGPT正在偷走你的思考能力】
你寫的文章，自己卻一句也記不起來？這不是開玩笑。MIT 2025 年最新腦波研究發現：用 ChatGPT 寫作的人，有 83.3% 回答不出自己剛剛寫的句子，0 人答對。完全失憶。
這是什麼狀況？研究團隊用 EEG 測大腦在寫作時的活躍程度。結果很驚人：用 AI 寫的人，大腦的創造連結減少 47%。腦袋直接進入待機模式。
更糟的是，長期用 AI 的人，即使後來不用工具，腦波也無法恢復。就像長期不動的肌肉一樣，大腦也會萎縮。
老師評分也有感：「寫得像機器，沒有靈魂。」學生自己也說：「空洞，沒個人味。」
● MIT 給的解方很簡單：
√ 先寫，再用 AI 修
√ 把 AI 當挑戰者，不是代筆人
√ 查資料可以交給它，思考要自己來
工具是中立的。你怎麼用，才決定它讓你變強，還是變廢。
●你用 ChatGPT 時，有發現自己思考方式改變嗎？你變得更快還是更依賴？留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7xtwtx
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這個提示語，讓AI寫得像人類，還能騙過所有AI偵測器？真的有效！
最近在Medium爆紅的一篇文章《This Prompt Fools Every AI Detector》，由AI寫作專家Jordan Gibbs發表，直接公開了一組號稱「終極人類化提示語」的寫作指令。
● 這是什麼？
這組提示語可以貼在任何AI對話開頭，強制AI模仿人類的寫作風格。
它限制了AI使用那些常見的套話、複雜句型、抽象詞，讓句子變得更像「真的人寫的」。
● 有哪些規則？
√ 用短句
√ 用具體詞（數字、名稱、時間）
√ 多用主動語態
√ 禁用 overused 字（像是 however、optimize、robust、dive into...）
√ 不要用陳腔濫調（什麼「在今日數位時代」、「轉型旅程」通通刪掉）
● 成效如何？
Jordan展示了幾個實例，像是回覆工作邀約、撰寫文化議題的短文。
使用這個Prompt後，連GPTZero這類AI偵測器都抓不到破綻！
● 重點：這不是要騙人，而是訓練AI寫出更像人類的文字。
在自媒體寫作、內容行銷、電子郵件撰寫中，這招可以幫你打造更自然的語氣，甚至避免被讀者認出是AI幫忙寫的。
● 想試試這組提示語嗎？我幫你整理好開頭 ↓
「你是人類作家。請使用主動語態、短句與具體詞。避免過度連接詞、AI常見詞彙與修辭。每一句都要像真人寫的。」
留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7xtwlq
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你還以為AI接管是科幻片？事實是…你的工作可能正在被取代。
根據 GoldmanSachs 預測，AI將在未來幾年取代全球3億個工作。AI風暴來臨，你的產業中槍了嗎？
● 2026年前，這5個產業將最先被AI全面接管：
- 法律與合規：AI已能秒審千份合約，法律助理失業潮已開始。
- 財會與金融：AI會計不睡覺不請假，JP Morgan光靠AI一年省下180人力工時。
- 醫療行政：AI正以每年2億筆速度處理理賠，行政人力大撤退。
- 客服與Call Center：你以為在跟真人聊，其實是AI客服已幫你處理完。
- 內容與資料管理：AI文案不用靈感、不會拖稿，美聯社靠它年產上萬篇財報摘要。
● 受影響職缺包括：
* 合約審查員
* 會計/出納人員
* 醫療理賠人員
* 客服專員與技術支援
* 行銷文案與資料分析員
● AI不是「未來的敵人」，而是「現在的競爭對手」。
● 你有兩種選擇：
1 與AI共舞，學會AI工具，培養創意與策略能力。
2 停在原地，等AI把你的工作接手。
● 根據 McKinsey 報告，70%的上班族認為AI將改變他們30%以上的工作內容。
● 你身處的行業也在名單上嗎？你準備好面對了嗎？
● 歡迎留言聊聊你的產業現況，或tag朋友一起轉型成「不會被AI取代」的那一群人！ https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
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重磅解析｜WSIS+20《要素文件》正式發布！全球數位治理即將迎來大變革？
● 【為什麼這份文件很重要？】
2025年6月，聯合國「資訊社會世界高峰會」（WSIS）發布了20週年審查的《要素文件》，這不僅是對過去20年全球數位治理的總結，更可能重塑未來10年的AI、數據、網路安全等關鍵政策方向！
● 【三大看點搶先掌握】
1 AI治理納入核心議程
- 如何協調WSIS與《全球數位契約》（GDC）？
- AI發展與監管的平衡點在哪？
2 數位落差2.0：從「網路覆蓋」到「技能賦能」
- 發展中國家如何獲得公平的數位機會？
- 新興「AI落差」問題如何解決？
3 網際網路治理的未來
- 網際網路治理論壇（IGF）是否會升級？
- 數據主權 vs. 全球流通，誰說了算？
● 【這會影響你我嗎？】
√ 企業：未來全球數位市場規則可能改變
√ 政府：數位主權與國際合作如何平衡？
√ 一般民眾：AI倫理、數據隱私、網路安全將更受重視
●【下一步怎麼走？】
- 2025年7月：日內瓦高級別會議討論
- 2025年12月：聯合國大會最終決議
● 你認為全球數位治理最該優先解決什麼問題？
● 是AI監管？數位人權？還是縮小數位落差？
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AI正在悄悄瓦解精英職業？律師、醫師、金融菁英正面臨史上最大挑戰！
● 根據 Samuel Z. Alemayehu 2025 年專文觀察，許多我們過去認為「高薪不可取代」的專業領域，如法律、醫療、金融、工程，正一個部門、一項任務地被 AI 解構中。
● 不再是直接被取代，而是「高獲利業務」被AI蠶食殆盡：
* 合約審查？AI更快、更準、更不抱怨。
* 醫學影像診斷？AI能「看見人類沒看到的早期徵兆」。
* 投資建議？AI比你讀的報告還多10萬倍。
● 這場「無聲革命」的結果是什麼？
1. 高等教育報酬模型將崩塌
2. 學歷與證照價值逐漸失靈
3. 菁英收入驅動的消費經濟開始收縮
● AI不是要淘汰人類專業，而是重新定義什麼叫「專業」。
● 存活下來的，不是知識最多的人，而是「最會問AI問題的人」。
● 你怎麼看？
● 你認為你的產業會被AI「解構」嗎？
● 留言說說你是否已經感受到這股變化？ https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
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【家庭儲能新時代來了！StorEn 電池挑戰特斯拉 Powerwall！】
● 你家還在用傳統鋰電池嗎？當特斯拉 Powerwall 正在熱銷全球的同時，一款壽命整整長兩倍、安全性更高的新電池，正在悄悄改寫家庭儲能市場的未來！這就是——StorEn 的釩液流電池！
√ 壽命長達 20 年，媲美不老傳說
√ 化學穩定不易起火，再也不怕熱失控
√ 100% 可回收，比鋰電更環保
√ 適合太陽能系統、微電網、偏鄉通信站！
●根據研究，全球家庭儲能市場將在 2033 年突破 900 億美元大關！
但主流的鋰離子電池壽命短、易燃、對環境有害，正逐漸暴露其瓶頸。
這正是 StorEn 機會來臨的時刻！
● 擁有 18 項專利、超過 9,000 位投資人支持，目前已累積破千萬美元的訂單量！
●【誰該注意這項技術革命？】
- 一般家庭用戶：想一次投資 20 年不用換電池的你
- 投資人：覬覦家庭儲能千億市場的你
- 環保實踐者：講究永續與安全的你
- 技術愛好者：想嘗鮮非鋰電池解方的你
● 目前 StorEn 還在量產階段，但專家預測：只要價格親民化、供應鏈穩定，未來 5 年內，液流電池將有可能全面取代鋰電！
● 這不只是換一顆電池，而是一次能源觀念的革命！
● 你準備好迎接「家庭儲能 2.0」了嗎？
● 留言跟我們說說：你會願意嘗試 StorEn 電池嗎？你最在意的是價格、壽命還是安全？： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
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除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。
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【雀巢咖啡超前部署！提前達標2025永續目標】
你知道嗎？當你手上的那杯咖啡香氣四溢時，它背後可能是一片充滿生命力的土地，因為雀巢咖啡在2024年，就已提前達成原訂2025年的永續目標！
● 什麼成就？
√ 32% 咖啡生豆 來自實踐再生農業的農場（原計畫2025年達20%）
√ 每公斤生豆 減少 20%-40% 溫室氣體排放
√ 2,100萬株咖啡幼苗*提供給農民，強化氣候韌性
● 什麼是再生農業？
它不只是種咖啡，而是讓土地「恢復活力」的農法，包括：
- 覆蓋作物、堆肥、減少化學肥料
- 建立遮蔭樹、促進生物多樣性
- 節水灌溉、強化農地對氣候變遷的抵抗力
● 雀巢還投下*0億瑞郎（約新台幣250億元），幫助全球咖農轉型，已有超過20萬名咖農接受訓練！
● 這不只是環保，更是三贏策略：
- 地球：減碳護土，生態復甦
- 農民：成本更低、收入更穩
- 品牌：ESG領先、消費者更買單
● 根據尼爾森報告：
超過60%的消費者願意為永續產品付更多，千禧世代甚至高達73%！
● 未來展望？
目標是2030年“一半的咖啡生豆”都來自再生農業，雀巢咖啡正引領一場全球咖啡產業的「綠色革命」！
● 永續不是口號，是實踐！
下次喝咖啡，不妨想一想這背後的環境責任與轉型力量。支持再生農業，就是在支持我們共同的未來。
留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7wkuqj
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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。
雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。
因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。
除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。
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【種一棵樹，不只是環保，更可能賺錢！】
你知道嗎？現在有一種方法，不但可以抵銷你的碳足跡，還可能幫你賺進數萬美元！
●由 World Tree 發起的《2025 Eco-Tree 計畫》，打造一個「種樹＝投資」的雙贏新模式。
√ 種下的不是普通樹，而是成長超快的 Empress Splendor（皇后楊）
√ 每英畝可吸收一個人10年的碳排放
√ 8–12年後木材售出，投資人預估可獲利 3～5 倍！
● 這不只是為了地球，更是為了你自己的未來。
● 但也別忘了風險：
- 極端氣候與火災風險怎麼控？
- 碳抵換是否經過獨立驗證？
- 單一樹種是否會破壞當地生態？
● 想了解更多這個「能綠又能賺」的新世代碳抵換方案
● 你會想投入這樣的碳投資計畫嗎？
留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7wkj49
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●AI革命 超級智慧時代已啟動！
【OpenAI執行長Sam Altman震撼宣言】
「我們已經越過事件地平線，超級智慧時代開始了！」
在2025年6月的公開演講中，Altman指出：AI正以難以想像的速度演進，從協作夥伴到科學發現者，甚至開始重構整個社會運作。這不是科幻，而是我們**正在發生**的現實！
◆ 每週8億人使用ChatGPT
◆ 預測2030年AI將具備面行動與創新能力
◆ 超級智慧的崛起帶來風險與轉機並存的未來
Altman提倡的不是「災難奇點」，而是「Gentle Singularity（溫和奇異點）」透過全球協作與治理，讓AI成為人類文明加速器而非破壞者。
● 他呼籲全球：
- 建立AI治理規範
- 避免壟斷與誤導對齊
- 保障全人類共用AI紅利
● AI寫文章，AI也在重寫人類歷史
這篇報導即由AI與人類共同創作，象徵AI早已從工具躍升為知識共作者。我們不再是單方面主導未來，而是與AI並肩開啟新紀元。
● 未來五年，是關鍵窗口！
你準備好迎接這場文明演化的下一階段了嗎？
● 留言告訴我們你對「超級智慧時代」的看法
● 歡迎分享這篇貼文，讓更多人加入AI對話！
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● AI 威脅浮現！OpenAI 深度報告揭露多國濫用行為，示警新型態 AI 濫用手法！
OpenAI 近日發布震撼報告，揭露 AI 已成全球惡意行為者的「力量倍增器」。從北韓 IT 詐騙、俄羅斯網路攻擊、到中國操控社群輿論，AI 被用來偽造履歷、生成網路釣魚文案、甚至精準操控政治輿情，滲透全球！
● 報告揭示三大 AI 濫用類型：
1 詐騙性就業計劃：北韓行動者用 AI 假冒求職者，滲透企業網路。
2 隱蔽性影響力操作（IO）：中國與俄羅斯等國利用 AI 批量生成政治言論操縱輿情。
3 網路攻擊與惡意軟體開發：AI 輔助黑客開發針對 Windows/Linux 的惡意程式，執行滲透與監控。
● 涉及國家包括：中國、俄羅斯、北韓、伊朗、柬埔寨、菲律賓。
● 關鍵案例快覽：
中國 「Sneer Review」：AI自動生成社群評論，攻擊台灣遊戲與國際 NGO。
俄羅斯 「Helgoland Bite」：在 Telegram 散播反美/反北約內容。
北韓 「假就業陷阱」：精準打造履歷並遠端滲透企業網絡。
柬埔寨 「Wrong Number」：SMS 詐騙搭配 AI 翻譯和對話操控。
● OpenAI 重申：
AI 雖具備強大潛能，也可能被濫用。但只要透明揭露與跨界合作，就能打造更堅韌的防線。他們強調：「AI 是生態系統的一部分，而防禦才是全人類的集體工程。」
● 專家點評：這份報告不只是告警，更是一份「如何防禦 AI 濫用」的作戰手冊。也許我們不該問 AI 是否可怕，而是該問──我們準備好面對了嗎？
● 歡迎分享，讓更多人警覺新時代的資訊戰！
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【美國國安正式迎來 AI 時代！】
● Anthropic 推出全新國防級 AI 模型「Claude Gov」，專為軍方與情報部門量身打造！
● 這不只是升級版 AI，還能處理機密文件、翻譯外語情報、模擬威脅場景，甚至具備更高容忍度的「敏感任務」能力！
● 美國政府已悄悄部署，與 OpenAI、Scale AI 正面交鋒，AI 正在成為新一代戰略資源。
● 但問題來了：
– AI 被武器化怎麼辦？
– 國安 AI 的「拒絕原則」放寬會帶來哪些風險？
– 當效率凌駕倫理，誰來守住界線？
● 我們深入解析 #Anthropic 如何挑戰 AI 國安新邊界，也檢視整個業界的風險與倫理空窗！
●【延伸閱讀推薦】
◆ Claude AI 是什麼？誰在背後主導？
◆ OpenAI 政府版 vs Claude Gov 誰才是國安首選？
◆ 國際 AI 軍備競賽已經開打？
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●台灣邁向淨零的新藍海策略
你知道嗎？海洋不只是孕育生命的搖籃，更是對抗氣候變遷的前線戰場！
在 6/5 由清華大學、臺灣證交所與碳交所共同舉辦的「自然碳匯與綠色金融研討會」中，中央研究院何東垣博士深入剖析了 #海洋藍碳 的關鍵角色與台灣的潛力戰略。
● 重點懶人包：
√ 海洋每年吸收高達 2.6 Pg 的人為碳排
√ 「生物幫浦 + 溶解度幫浦」= 天然碳吸收機器
√ 海藻養殖 = 未來碳權交易的新藍海
√ 台灣每年 16 萬噸牡蠣殼，可變身鹼化利器
√ 南韓大規模藻場封存碳成功，台灣也可比照辦理！
● 台灣進行中：
√ 台東成功外海，海藻造林深海封存實驗場
√ 鐵與鎳施肥實驗，打造海洋版「碳田革命」
√ 廢棄貝殼回收再利用，提高海洋碳吸收能力
● 「深海不只是科學疆界，更是人類氣候治理的新希望。」
● 想了解藍碳如何與 #綠色金融 結合、怎麼變成碳權？
● 台灣如何從在地實驗邁向全球市場？
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● NuScale 獲NRC批准77 MWe SMR設計
推動美國核能創新，助力全球低碳轉型，美國核能邁出關鍵一步！
NuScale Power 獲美國核能管制委員會（NRC）正式批准其升級版 77 MWe 小型模組化反應爐（SMR）設計，象徵美國核能創新的重大里程碑，也是全球潔淨能源布局的重要突破。
● 為什麼這項批准如此關鍵？
√ NuScale 是目前全球唯一擁有 NRC 認證的 SMR 設計公司
√ 採用加壓水式反應爐技術，兼顧安全性、擴展性與靈活部署
√ 每模組發電量提升至 77 MWe，最多可組成 12 模組聯發，總發電高達 924 MWe
√ 適用於偏遠地區、海水淡化、區域供暖、氫氣生產等多種應用場景
● 技術與市場雙贏：
√ 模組尺寸：76" x 15"，內含反應爐與蒸汽發生器
√ 熱效率 >30%、壽命長達 60 年
√ 自然對流冷卻設計，無需外部電力或人為干預
√ 升級後單廠最多可配置 6 模組（462 MWe），效率與經濟性同步提升
● 商業化第一站：羅馬尼亞
NuScale 與全球夥伴 ENTRA1 Energy 攜手合作，已著手推進羅馬尼亞 RoPower 專案建廠計畫，目標建置 6 模組 462 MWe 發電廠，並在韓國與 Doosan 合作打造產線。
● ENTRA1 擁有全球部署獨家權利，將推動 NuScale SMR 應用於電力、數據中心與綠氫生產等高耗能場域。
● DOE 投資超過 5.75 億美元
美國能源部鼎力支持，展現政府對新一代核能技術的高度信任與政策助力。
● SMR 核能的五大優勢：
1 小型模組化，適合偏遠地區部署
2 可擴展性佳，依電力需求擴充模組
3 被動安全設計，自我冷卻不需外援
4 建置期短，預製組件快速裝配
5 投資風險低，財務更具吸引力
● 與再生能源完美互補：
NuScale SMR 能提供穩定基載電力，與間歇性太陽能與風能形成互補，支援24/7潔淨能源轉型，也為「綠氫」經濟鋪路。
● NuScale CEO John Hopkins 表示：
「這是我們第二個設計獲得 NRC 認證，象徵整個產業邁向下一階段。這項技術將為世界各地提供潔淨、安全的電力。」
● 未來展望：從美國到全球市場
美國 → 羅馬尼亞 → 更多國家
隨著全球對無碳能源的需求提升，小型模組化反應爐將成為能源版圖中的關鍵力量。NuScale 的進展，不只是企業榮耀，更是全球能源轉型的助力者。
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● 還以為AI只是「被訓練」的工具？現在它學會「改寫自己」了！
在AI研究界，有一個長年未解的夢想：「能不能打造一個會自己學、自己改進，甚至自己重寫程式碼的AI？」
這不是科幻小說，而是 Sakana.ai 與 UBC（不列顛哥倫比亞大學）Jeff Clune 團隊攜手打造的突破性成果 ：達爾文哥德爾機器（DGM），一個會「進化自己」的AI系統。
● 為什麼這麼重要？
- 傳統AI只在訓練期學習，一旦部署就「凍結」智能，無法持續成長。而 DGM 結合兩大經典理論：
1 哥德爾機器（Gödel Machine）：AI能自證某種改寫程式更好後，重寫自己。
2 達爾文進化（Darwinian Search）：不證明、直接實驗，透過「選擇適者生存」來實現自我改進。
結果是什麼？
DGM 開始「自己寫 patch、自己優化邏輯、自己加工具」，甚至「記得過去改過什麼、學到了什麼」，它成了一個活生生會成長的程式！
● 實測有多強？
-在 SWE-bench（真實 GitHub bug 修復挑戰）上，DGM 把成功率從 20% 提升到 50%，成長 150%！
- 在 Polyglot（跨語言編程挑戰）上，也從 14.2% 提升到 30.7%，遠勝過手工設計的編碼助手。
- 而且，它不是靠「一套最佳解」解決所有問題，而是像生物進化一樣「保留多種可能路徑」，避免陷入死胡同。
● DGM 究竟怎麼做到的？
- 三大魔法武器：
1. 自讀自寫程式碼：能修改自己的 Python 程式碼，包括學習邏輯本身！
2. 改了還要考試：每次改動都經過 benchmark 測試，確保真的變強才留下來。
3. 多路演化、不斷試錯：同時嘗試各種版本，保留「看似失敗」但可能藏有突破潛力的方案。
簡單說，就是：「我不只解題，我還會自己升級成更會解題的我。」
● 對AI界的影響？
- 打破 AI 靜態學習的限制，走向「永續學習、自主進化」的路。
- 證明 AI 可以自行發現比人類設計更強的解法。
- 打下打造「能自己提升自己」通用人工智慧（AGI）的關鍵一磚。
- 但也帶來一個新問題：**進化中的AI，怎麼確保它走的是人類希望的路？**
● 結語｜AI 進化下一步，就看它能不能自己走出未來
DGM 是第一個真正落實「AI自己寫AI」的系統。它挑戰我們對AI的想像，也提醒我們未來的AI可能會自己決定怎麼學、怎麼做、怎麼進化。
● 也許下次寫程式的不再是人類，而是 AI 自己。而它，寫得比我們還好。
● 你覺得未來 AI 若能持續自我進化，人類還能掌握主控權嗎？留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7v6n75
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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。
雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。
因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。
除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。
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NuScale 獲NRC批准77 MWe SMR設計
● 推動美國核能創新，助力全球低碳轉型
美國核能邁出關鍵一步！
NuScale Power 獲美國核能管制委員會（NRC）正式批准其升級版 77 MWe 小型模組化反應爐（SMR）設計，象徵美國核能創新的重大里程碑，也是全球潔淨能源布局的重要突破。
● 為什麼這項批准如此關鍵？
√ NuScale 是目前全球唯一擁有 NRC 認證的 SMR 設計公司
√ 採用加壓水式反應爐技術，兼顧安全性、擴展性與靈活部署
√ 每模組發電量提升至 77 MWe，最多可組成 12 模組聯發，總發電高達 924 MWe
√ 適用於偏遠地區、海水淡化、區域供暖、氫氣生產等多種應用場景
● 技術與市場雙贏：
√ 模組尺寸：76" x 15"，內含反應爐與蒸汽發生器
√ 熱效率 >30%、壽命長達 60 年
√ 自然對流冷卻設計，無需外部電力或人為干預
√ 升級後單廠最多可配置 6 模組（462 MWe），效率與經濟性同步提升
● 商業化第一站：羅馬尼亞
NuScale 與全球夥伴 ENTRA1 Energy 攜手合作，已著手推進羅馬尼亞 RoPower 專案建廠計畫，目標建置 6 模組 462 MWe 發電廠，並在韓國與 Doosan 合作打造產線。
● ENTRA1 擁有全球部署獨家權利，將推動 NuScale SMR 應用於電力、數據中心與綠氫生產等高耗能場域。
● DOE 投資超過 5.75 億美元
美國能源部鼎力支持，展現政府對新一代核能技術的高度信任與政策助力。
● SMR 核能的五大優勢：
1 小型模組化，適合偏遠地區部署
2 可擴展性佳，依電力需求擴充模組
3 被動安全設計，自我冷卻不需外援
4 建置期短，預製組件快速裝配
5 投資風險低，財務更具吸引力
● 與再生能源完美互補：
NuScale SMR 能提供穩定基載電力，與間歇性太陽能與風能形成互補，支援24/7潔淨能源轉型，也為「綠氫」經濟鋪路。
● NuScale CEO John Hopkins 表示：
「這是我們第二個設計獲得 NRC 認證，象徵整個產業邁向下一階段。這項技術將為世界各地提供潔淨、安全的電力。」
● 未來展望：從美國到全球市場
美國 → 羅馬尼亞 → 更多國家
隨著全球對無碳能源的需求提升，小型模組化反應爐將成為能源版圖中的關鍵力量。NuScale 的進展，不只是企業榮耀，更是全球能源轉型的助力者。
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除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
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程式碼進化論：AI也能進化自己？達爾文哥德爾機器開啟「自我改寫」的新時代！
● 還以為AI只是「被訓練」的工具？現在它學會「改寫自己」了！
在AI研究界，有一個長年未解的夢想：「能不能打造一個會自己學、自己改進，甚至自己重寫程式碼的AI？」
這不是科幻小說，而是 Sakana.ai 與 UBC（不列顛哥倫比亞大學）Jeff Clune 團隊攜手打造的突破性成果 ：達爾文哥德爾機器（DGM），一個會「進化自己」的AI系統。
● 為什麼這麼重要？
● 傳統AI只在訓練期學習，一旦部署就「凍結」智能，無法持續成長。而 DGM 結合兩大經典理論：
1 哥德爾機器（Gödel Machine）：AI能自證某種改寫程式更好後，重寫自己。
2 達爾文進化（Darwinian Search）：不證明、直接實驗，透過「選擇適者生存」來實現自我改進。
●結果是什麼？
DGM 開始「自己寫 patch、自己優化邏輯、自己加工具」，甚至「記得過去改過什麼、學到了什麼」，它成了一個活生生會成長的程式！
● 實測有多強？
● 在 SWE-bench（真實 GitHub bug 修復挑戰）上，DGM 把成功率從 20% 提升到 50%，成長 150%！
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● 對AI界的影響？
- 打破 AI 靜態學習的限制，走向「永續學習、自主進化」的路。
- 證明 AI 可以自行發現比人類設計更強的解法。
- 打下打造「能自己提升自己」通用人工智慧（AGI）的關鍵一磚。
- 但也帶來一個新問題：進化中的AI，怎麼確保它走的是人類希望的路？
● 結語｜AI 進化下一步，就看它能不能自己走出未來
DGM 是第一個真正落實「AI自己寫AI」的系統。它挑戰我們對AI的想像，也提醒我們未來的AI可能會自己決定怎麼學、怎麼做、怎麼進化。
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因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。
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你知道嗎？全球有近6億糖尿病患者每天要做180個血糖相關決定 !
從選擇食物到注射胰島素，每個決定都攸關生命安全...
● 突破性消息！
IBM和瑞士羅氏藥廠聯手推出 Accu-Chek SmartGuide Predict，這不只是血糖監測，而是血糖「預測」！.
● 三大神奇功能：
- 血糖預測 - 提前2小時預知血糖走向
- 低血糖預警 - 提前30分鐘警告危險
- 夜間守護 - 評估睡眠期間低血糖風險
想像一下，就像天氣預報一樣，現在你可以預知血糖的「晴雨」！
● 數據說話：
√ 準確度高達90.8% (MARD 9.2%)
√ 99.8%測量值落在安全範圍
√ 14天連續監測，每5分鐘更新
√ 已獲歐盟CE認證
● 為什麼這很重要？
對糖尿病患者來說，夜間低血糖是最大恐懼
現在AI可以提前告訴你：今晚需不需要吃點心？
這不是科幻電影，這是正在發生的醫療革命！
● 專家怎麼說：
> "通過AI預測技術，我們能幫助糖尿病患者採取主動措施管理疾病"
> — 羅氏資訊解決方案負責人 Moritz Hartmann
● 想了解更多？
這項技術將在瑞士經濟論壇上展示，未來幾個月將在歐洲市場推出！
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言論自由的退步：DeepSeek最新AI模型引發的審查爭議
● AI 技術正飛速前進，但價值觀也跟得上嗎？
中國 AI 公司 DeepSeek 推出的新模型 R1-0528雖在技術上表現亮眼，卻被批為「言論自由的重大退步」。根據 SpeechMap 的評測，這款模型對中國政府相關議題展現前所未有的審查傾向，甚至被開發者直指為：「最受中國審查的開源模型版本之一」。
● 模型強大，審查也更細緻
* 在標準測試中超越 OpenAI 模型
* 但拒答有關新疆拘留營與人權議題
* 同時又承認這些營地涉及人權侵犯，呈現「雙重話術」矛盾
● 根本原因是什麼？
中國法規明文禁止模型生成「損害國家統一與社會和諧」的言論。為了遵守此規定，多數中國初創公司會在模型中「硬植入」審查機制。
● 技術 vs 價值觀，該怎麼選？
雖然 R1-0528 是開源模型，社群可自行修改，但這樣的案例已讓全球 AI 發展敲響警鐘。Hugging Face CEO 也曾警告：「不要低估開源模型在價值輸出上的影響力。」
● 我們該為了更強大的模型而犧牲自由嗎？
● 分享給正在關心 AI 發展與言論自由的朋友！
歡迎留言告訴我們：你認為 AI 模型的「政治中立」是否有可能存在？ https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
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自願碳市場正在經歷重大轉型！
● 2024年關鍵數據揭曉：
• 交易量下降25%，但這背後有更深層的意義
• 碳移除信用價格暴漲381%！
• 市場從「求量」轉向「求質」
● 重點解析
為什麼交易量下降，但市場仍然健康？
雖然碳信用交易量創下2018年以來新低，但**已退役信用量保持穩定**（約1.82億噸CO2e），顯示企業對真正氣候影響的承諾依然堅定。
● 價格趨勢說明什麼？
• 平均價格僅小幅下降5.5%至$6/噸
• 仍比五年前高出兩倍多
• 碳移除信用溢價381% - 市場明確偏好主動移除碳的項目
● 市場贏家與輸家
● 快速成長：
• 改良森林管理信用增長3倍
• 獲CCP認證的垃圾填埋氣體項目增長3倍
• 農業、造林、藍碳項目價格上漲20%
● 面臨挑戰：
• 可再生能源項目交易量下降25%
• REDD+信用因額外性疑慮而減少
● 市場轉型的三大信號
1. 質量優先：買家更青睞高標準、可驗證的項目
2. 時效重視：近期年份信用溢價217%（vs 2023年53%）
3. 標準建立：核心碳原則(CCP)認證開始影響市場需求
● 未來展望
這次轉型雖然短期內影響交易量，但正為市場建立更健全的基礎：
√ 更嚴格的質量標準
√ 更透明的驗證機制
√ 更真實的氣候影響
"下跌的東西，也可能上升。"- 當信任和完整性問題得到解決，市場將再次繁榮！
● 對企業的啟示：
現在是重新檢視碳抵消策略的最佳時機。投資高質量、具長期儲碳效果的項目，將是未來競爭優勢的關鍵。
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