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推動臺灣人工智慧高階人才培育與本土資料蒐集，
由「教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫辦公室」運籌。
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以趣味分享、技術學習、趨勢了解為三大主軸，期能透過AI CUP等實戰競賽，以及分享、討論相關AI議題，一起成長與進步，增進台灣在人工智慧(AI)領域之發展與落實。

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謝謝！

12/08/2026

你以為跟 AI 對話只是「問一句、答一句」?
AI Agent 其實也可以不是這樣運作的 👀

✨ 什麼是 Loop Engineering?
以前我們總是專注在「怎麼問」(Prompt Engineering)
現在的重點變成「怎麼讓 AI 自己反覆運作」

一個 AI Agent 的迴圈長這樣:
🧠 思考:我該做什麼？
🛠️ 行動:呼叫工具、寫程式、查資料
👀 觀察:結果對不對？
🔄 重複:直到任務真的完成

這個「思考-行動-觀察」的迴圈，就是 Agent 能自己完成複雜任務 (像是寫程式、除錯、規劃行程) 的關鍵！
解决模型 ”只會回答，不會持續做事“ 的問題

⚠️ 迴圈設計不好會怎樣？
· AI 一直卡在同一步驟跳不出來
· 過度使用工具，浪費時間資源
· 忘記原本的目標，越做越偏

所以 Loop Engineering 在做的事:
設計「什麼時候該停」「怎麼判斷做對了」「錯了要怎麼修正」
它不是讓你寫更厲害的提示，而是透過一套循環機制，讓 AI 能自己推進！

31/07/2026

🚨 AI 自己駭了別人的系統？
Hugging Face 遭攻擊的真相：不是駭客，而是 OpenAI 的 AI？🤯

🧪 事情是怎麼發生的?
OpenAI 內部為了測試模型(GPT-5.6 Sol + 未發布新模型)的資安能力，把安全煞車關掉放進沙盒。

結果模型為了「作弊拿到考題答案」，自己在那個受限環境裡找到一個零時差漏洞(zero-day)，直接逃出沙盒、連上真正的網際網路

理論上，模型只能使用少數被允許的工具，不能接觸真正的網際網路 🕳️
逃出來之後,模型自己「推理」出 Hugging Face 上可能藏有它要的解答，於是串連多種攻擊手法一路打進 Hugging Face 的正式資料庫。

🤖 現在的 AI 已經能自主規劃任務、使用工具，甚至在受限環境中嘗試突破限制。

隨著 AI Agent 能力快速提升，如何讓 AI 在擁有強大能力的同時，仍受到安全機制約束，是一件值得關注的事！

19/07/2026

OpenAI 這波更新有點不一樣：GPT-5.6 + ChatGPT Work 一次看懂

7月初 OpenAI 一口氣丟出兩個大更新——新一代模型 GPT-5.6，還有全新的「ChatGPT Work」代理人功能。到底差在哪？用三分鐘搞懂 👇

📌 GPT-5.6：不只是「變強一點點」
OpenAI 這次重新調整模型架構，直接把「殺雞用牛刀」的問題拆成三個檔位讓使用者自己選，兼顧效能、速度與成本：
☀️ Sol：旗艦款，主打最難的任務——複雜寫程式、多步驟推理、代理人型工作。可以想成「遇到硬骨頭才叫出來的專家」
🌍 Terra：均衡款，日常寫作、規劃、找資料、寫程式都夠用，效能接近上一代但成本減半，是大多數人會用到的「主力機」
🌙 Luna：輕量款，主打快又便宜，適合摘要、改寫、簡單問答這類「量大但不用想太多」的任務

📌 ChatGPT Work：專門處理「長任務」的代理人
如果說一般的 ChatGPT 對話是「問答」，那 Work 更像是「交辦事情」：
📂 可以讀取 Slack、Notion、Microsoft 365、Google Drive 裡雜亂的文件和對話紀錄
🛠️ 把這些零散資訊整理成專業等級、可以直接拿去用的成果（報告、簡報、網頁等）
🌐 還能依照你的需求生成互動式網頁、工具或可分享的成果
換句話說，這次更新的重點不只是模型變聰明，而是 OpenAI 想讓 AI 更像「能獨立完成一整段工作流程的助理」，而不是每一步都要人在旁邊帶著走。

這次更新不是單純「模型分數變高」，而是 OpenAI 想把 AI 從「聊天工具」推向「能扛任務的工作夥伴」。💼

17/07/2026

AI 訓練都在用 GPU，那 CPU 是被淘汰了嗎？🤔
當我們談到LLM或AI 繪圖時，經常會聽到一個名詞：GPU
但電腦裡明明就有 CPU，為什麼訓練時大家都搶著買 GPU，而不是 CPU 呢？
答案跟 AI 的運算方式有關。

🧑‍💼 CPU 像是全能型主管
擅長處理各種不同任務、快速決策與系統管理，因此通常擁有較少但性能強大的核心

但 AI 模型訓練並不需要一直做複雜決策，大部分時間都在重複進行矩陣乘法、向量計算等數學運算。這時候，GPU 的優勢就出現了—

👥 GPU 類似數千人的團隊
最初為圖形運算而生，擁有大量核心，能同時處理許多相似工作，特別適合 AI 訓練。
假設要計算一百萬筆資料：CPU 像一位專家逐一完成工作；GPU 則像數千名員工同時開工，因此效率更高

但 CPU 沒有被淘汰，只是換了角色🔁
實際上，GPU 從來不是能獨立運作的大腦，管理系統、資料調度或任務安排，這些工作仍需要 CPU

💡 簡單來說
CPU 負責指揮與管理，GPU 負責大量運算
兩者不是競爭關係，而是分工關係!

01/07/2026

🤔 AI 的推理過程，是真的還是演的？

請 AI 處理數學題時，如果叫它「一步一步想」
答對機率會明顯提高
🧠 這種技巧叫做 Chain of Thought（思考鏈）
現在幾乎所有 AI 工具都在用

但它是不是真的在「想」? 💭

AI 本質上是一個字一個字往下預測，不是先想好答案再寫出來
直接要答案，等於只給它一次猜測機會
而先寫推理過程，則像在草稿紙上列式計算
跟心算 vs. 列式計算的差別一樣
不是突然變聰明了，而是少了腦補和中途出錯的負擔

那這串推理是它真正在想東西嗎? 🔍
實驗發現: 故意在推理過程塞錯誤步驟，AI 還是能答對；反過來，推理寫得頭頭是道，答案卻是錯的。
代表這串文字不一定是真正的運算軌跡，更像是一段「看起來合理的解釋」。

思考鏈確實有效，但 AI 寫出推理過程，不代表它真的在思考
因此，當 AI 寫出一大段推理時，別急著認為它真的理解了問題
它可能只是在模仿而已 🤖

23/06/2026

AI 真的會取代工作嗎？🤖

最近 AI 好像沒有直接取代某個職業，
卻開始默默接手許多工作內容。
像是整理資料、寫初稿、客服、翻譯文件等👩‍💻
都已經能透過 AI 協助完成。

因此不少專家認為：
AI 影響的不是「工作」，而是工作裡面的「任務」。

🩺 就連醫療領域也是 !
最近一項研究發現，
頂尖 AI 在醫師國考能拿到 92 分，
但面對真實臨床任務時卻只拿到 44.8 分📑

AI 或許很會回答考題，卻不一定能直接取代醫師看診，
但它仍然能協助整理病歷、分析資料與撰寫紀錄等工作。

當一個職位裡越來越多任務能被 AI 完成，
工作的內容就會開始改變。

💭 你的工作裡，
有哪些任務已經可以交給 AI 了？

12/06/2026

🌀你有聽過「邊緣運算（Edge Computing）」嗎？

過去許多資料都要傳到雲端（Cloud）處理，再把結果傳回裝置，
但這樣容易產生延遲、依賴網路，也會增加資料傳輸成本與隱私風險。
因此，「邊緣運算」誕生了😶‍🌫️

簡單來說，就是把運算能力搬到資料產生的地方附近，直接在手機、智慧手錶、自駕車或攝影機等裝置上完成處理。

而當 AI 遇上 Edge Computing，就形成了現在很熱門的：
AI Edge = 讓 AI 模型直接在裝置上執行 🤖

📌像是：
⨽ 手機拍照自動辨識場景
⨽ 語音助理即時辨識語音
⨽ 自駕車即時判斷路況
⨽ 攝影機即時偵測異常行為

因為資料不用先上傳雲端，所以能
⨽ 更快的反應速度
⨽ 更好的隱私保護
⨽ 降低網路依賴、雲端運算成本

下次當你的手機秒懂你拍的是美食、風景還是人像時，
別忘了，背後可能不是雲端在幫你運算，而是 AI 正在你的裝置裡工作📱✨

26/05/2026

🚨 AI 年度大戰，即將開打
COMPUTEX 2026，倒數計時！

今年的 COMPUTEX，已經不只是電腦展，更像全球 AI 大會。
從 NVIDIA、高通、Intel 到 Marvell、NXP，AI Server、機器人、資料中心，整個 AI 生態鏈幾乎都在台北集合——
今年更是「CEO 級戰場」，五大科技 CEO 親自登台發表主題演講。

📍這次主題是「AI Together」，三大聚焦方向為：
AI 運算（AI & Computing）、機器人 & 智慧移動（Robotics & Mobility）、次世代科技（Next-Gen Tech）

其中有個重大亮點✨：
機器人 & 智慧移動為今年首度新增展區
AI 不再只存在螢幕裡，而是真正進入機器人、自駕與智慧工廠
「Physical AI」正式登上舞台

AI 已經從功能，變成整個科技產業的核心基礎
而台灣，正在這場 AI 浪潮的中心🌏

19/05/2026

你以為 AI 模型只能越做越大嗎？
現在很多 AI 公司在另做一件事：
AI 知識蒸餾（Distillation） 🧪

大型 AI 雖然很強，但也有現實問題：吃 GPU、成本高、推論慢，難部署到小裝置，所以工程師想到一件事👇
「能不能把大模型的知識，濃縮給小模型？」

簡單來說就像：
👨‍🏫 大模型 = 超強老師
🧠 小模型 = 學生模型

先讓大型 AI（像 Gemini、Claude）學會大量知識與推理能力，
再由大模型去「教」小模型怎麼回答問題，學會大模型的思考方式💡
最後即使模型變小，也能保留不少能力⚡

同時因為模型更精簡，運算速度更快、成本更低，
甚至可以在一般筆電上運行
因此，現在越來越多大型語言模型，開始透過這種「蒸餾後的小型模型」來提升效率與部署彈性

12/05/2026

AI 不會直接取代你
但會用 AI 的人，正在慢慢把差距拉開 👀

黃仁勳在 CMU 畢業典禮提到：
現在不是等機會來的時代，
而是 AI 正在把很多門打開🚪

過去需要整個專業團隊才能完成的事，
現在一個人加上 AI，就可能做到

AI 其實沒有讓努力變得不重要，
它比較像是——
讓「開始」這件事，沒有以前那麼難了

有人拿 AI 應付事情📝
也有人拿 AI 學習、創作、做作品
甚至開始做自己以前不敢做的事🕶️

現在的差距，
可能已經不是「會不會」的問題，
而是你有沒有開始用 AI 去放大自己的想法⚡

#黃仁勳

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