「GenAI」的搜尋結果
11/3（二）
滙豐防騙網頁推「文字轉手語」翻譯工具 支援聾人及弱聽社群
滙豐於官方網站正式出全港首項「文字轉手語」翻譯工具，支援本港聾人及弱聽社群。這項工具由生成式人工智能（GenAI）驅動，已於該行網站「防騙及網絡安全」專區應用，並計劃逐步擴展至網站其他部分。 運用AI消除溝通障礙 滙豐香港零售銀行及財富管理業務數碼渠道及人工智能主管郭哲明（Kazimierz Kelles-Krauz）表示，要保障客戶，首要確保他們能夠獲取並理解保障自身安全所需的資訊。 他提到，該
創新論壇11月25日登場／遠傳總座井琪：打造企業 AI 新動能
AI趨勢快速發展，從生成式AI（GenAI）進化到AI代理（AI Agent），遠傳電信也持續進化，從「擁有AI」，轉變為「駕馭AI，創造價值」。遠傳總經理井琪形容，如同手握升級版武器（AI工具），將深耕多年的「大人物（大數據、人工智慧、物聯網）」戰力倍增。
聯合新聞網偏藍創新論壇11/25登場 遠傳總座井琪：打造企業AI新動能
AI趨勢快速發展，從生成式AI（GenAI）進化到AI代理（AI Agent），遠傳電信也持續進化，從「擁有AI」，轉變為「駕馭AI，創造價值」。遠傳總經理井琪形容，如同手握升級版武器（AI工具），將深耕多年的「大人物（大數據、人工智慧、物聯網）」戰力倍增。
星島頭條
經濟日報11/1（日）
崑山科大勇奪萬潤創新創意競賽13項大獎 展研發實力
【記者于郁金/臺南報導】由萬潤科技公司主辦、崑山科技大學連續19年承辦「萬潤2026創新創意競賽」，於10月22日盛大舉行頒獎典禮。作為地主隊，師生憑藉卓越創新研發與跨領域實務能力，一舉榮獲13項殊榮，包含大專組「最佳應用獎」1項、「萬潤特別獎」1項、佳作10項及碩博士組「海報論文類」海報論文佳作獎1項，不僅展現在AI智慧系統與工程應用領域深厚實力，更大幅提升學生專業創新潛能。「萬潤創新創意競賽」自2008年開辦至今邁入第19屆，長期串聯產業與學界，促進學術研究與產業實務深度交流；今年適逢萬潤科技成立30週年，主辦單位特別擴大競賽規模並持續投入資源，將總獎金提升至180萬元，整體活動經費達300萬元，展現萬潤科技對人才培育高度重視；本屆競賽針對大專院校及高中職學生規劃「AI智慧系統類」與「工程應用類」兩大類別，參賽熱度盛況空前，碩博士組網路報名高達171隊，為往年3倍以上；大專組報名達255隊，最終110隊入圍；高中職組則有40隊入圍，活動當天更超過300組隊伍參與，展現蓬勃創新能量。為確保賽事專業與公正，特別邀請國立虎尾科技大學校長張信良擔任大專組評審長，及國立臺灣大學機械工程學系暨研究所終身特聘教授陳炳煇擔任碩博士論文組海報論文類評審長，率領學者專家團隊提供精準評析；經過評審團嚴謹評選，各組競賽成績正式揭曉。大專組部分由國立虎尾科技大學以作品「睡眠呼吸中止症智慧監測與喚醒系統」勇奪不分類金獎。此外，在「AI智慧系統類」項目中，長庚大學「AI 精準桌球認知教練」榮獲最佳創意獎，國立屏東科技大學「AI智檢表面粗糙度同步辨識系統：高速銑削與車削非接觸式品質監控」榮獲最佳潛力獎，崑山科大資訊工程系憑藉「寶寶不可以喔！主動式學步期幼童危險行為辨識與雙向即時警示系統」榮獲最佳應用獎；特別增設萬潤特別獎則由佛光大學「BlueDot 智慧水域防護網」與長庚大學「AI 視網膜影像慢性腎臟病(CKD)早期風險預警系統」獲得。在「工程應用類」項目中，國立臺灣海洋大學「固定凸輪導引式平面七連桿型雙肘節加壓裝置之設計與雛型實作」榮獲最佳創意獎，國立成功大學「基於相位調變之多通道微波消融熱場形狀控制系統」榮獲最佳潛力獎，東海大學「波賽噸-水域垃圾收集與水質檢測採樣系統」榮獲最佳應用獎；崑山科大機械工程系作品「智銑守護：CNC 指令同步主軸電流刀具狀態監測系統」與國防大學理工學院「仿大型鳥類運動學之混合式拍翼–定翼低碳飛行平台」則一同摘下萬潤特別獎。高中職組競賽同樣精采，由國立師範大學附屬高級中學「EduSort：AI視覺辨識互動式學習卡片分類系統」榮獲金獎；新北市立中和高級中學「飛行筆記 Flight Lab：零基礎無人機互動學習系統」與國立北門高級農工職業學校「AI智慧節能分區照明系統」雙雙榮獲銀獎；銅獎則由國立虎尾科技大學(五專部)「AI鉛球輔助訓練系統」，及臺中市私立明道高級中學「應用於機械手指之陣列凸點式AI賦能三維觸覺感測器」獲得。高階研究人才的碩博士組方面，「口頭報告類」由國立勤益科技大學精密製造科技研究所以論文〈大尺寸SiC晶圓之多邊形變半徑砂齒砂輪與超音波輔助減薄設備開發〉摘下金獎及30萬元獎金，國立成功大學機械工程學系〈基於回授控制與深度學習驅動之適應性光學系統優化與雷射聚焦品質補償〉，及資訊工程學系〈結合 GenAI、MCP 與 Agentic 多代理人自主決策之 FPC 智慧瑕疵檢測系統〉，分別獲得銀獎及銅獎，國立臺灣大學機械工程學系與國立中興大學機械工程學系則獲得萬潤特別獎。「海報論文類」由國立中山大學論文〈Wearable patch for on demand sweat glucose monitoring using Au-Cu2O nanozyme and wireless data Transmission〉、國立成功大學兩篇論文〈結合AI與有限元素分析之先進封裝多層RDL翹曲輪廓預測〉、〈Robust Geometric Parameter Identification and Dynamic Actuator Control of a Stewart Platform under Non-Gaussian Noise〉等3篇榮獲傑出獎，國立中興大學、國立成功大學、國立屏東科技大學、國立臺灣大學、國立清華大學及國立勤益科技大學等6校獲得優良獎。典禮現場嘉賓雲集！崑山科大鐘俊顏副校長表示，感謝萬潤科技盧鏡來董事長多年來對教育事業全力支持，攜手學校深化產學合作，在AI快速發展與產業轉型時代，此賽事有效培養學生跨領域整合與實作能力。周煥銘講座教授表示，競賽凝聚評審團專業，為青年學子打造實現創意與接軌產業重要舞台。萬潤科技盧鏡來董事長特別致謝崑山科大團隊辛勤籌辦與評審團公正評判並指出，參賽師生熱情是競賽持續舉辦最大動力，
中華鱻傳媒10/30（五）
創新助力長壽！11/13聯新數位健康創新日邀產業共創 - 獨家報導
2025亞太智慧醫療創新匯。圖/聯新數位健康加速器提供 商傳媒｜記者金政美／台北報導 健康長壽趨勢正帶動醫療、 […]
創新助力長壽！11/13聯新數位健康創新日邀產業共創
2025亞太智慧醫療創新匯。圖/聯新數位健康加速器提供商傳媒｜記者金政美／台北報導健康長壽趨勢正帶動醫療、照護與日常健康服務創新，讓新興技術對接實際場域，成為產業發展的重要課題。「2026聯新數位健康創新日」將於11月13日登場，由經濟部中小及新創企業署指導，聯新數位健康加速器、聯新國際醫療及社團法人亞洲華人醫務管理交流學會共同主辦，以「匯聚健康科技創新，實踐健康長壽願景」為主軸，透過論壇、提案、產品展示及場域驗證資源，串聯醫療、企業與投資夥伴，推動技術走向應用。從產業趨勢到跨域共創 掌握健康長壽創新契機論壇將從健康長壽經濟的產業布局與跨域共創出發，探討數位健康、智慧運動如何融入日常管理，以及長照3.0帶動的輔具與照護需求。透過醫療、科技與政策觀點，解析健康服務從疾病治療、預防保健到生活支持的發展，協助產業掌握需求，尋找技術融入既有服務的機會。2026聯新數位健康創新日。圖/聯新數位健康加速器提供11家健康創新團隊登台 展現科技應用與服務創新實力團隊將透過提案與產品／服務展示，呈現AI醫療、數位健康、智慧運動及創新照護等應用。團隊及主題：仲智數位健康｜世界級胰臟癌AI輔助診斷系統 PANCREASaver 助胰見昊慧｜AI慢病未來風險預測牽引無限商機維特魯威運動科技｜AI賦能教練助力場館營運輔人科技｜8分鐘看見行動力，讓肌力成為可追蹤的照護數據紐因科技｜inJOY ARENA：智慧運動場館無痛升級方案精準醫電科技｜提升病患及家屬在遠距照護時之品質宇君生技｜細胞活力能量指標 icNAD+思微智能｜GenAI × LLM 賦能智慧認知健康與智慧生活新城風糖｜從照護到專業醫療：農村長照園區的數位健康服務鏈機童科技｜你的下一位王牌員工，不是人，是 AI！如影優活｜讓健康照護走出醫院－從社區健康管理到智慧照護百萬場域驗證資源 促進創新技術走向實際應用創新技術的價值，在於能否回應實際需求並接受使用場景情境的檢驗。活動將遴選2案，提供總價值新臺幣100萬元的場域驗證資源，每案50萬元，支持團隊於臨床或健康服務場域蒐集使用者回饋、檢視應用成效，作為產品與服務優化的依據。聯新數位健康加速器以「醫療專業×產業加速」為核心，結合聯新國際醫療的專業與場域資源，透過驗證及跨域媒合，協助新創探索企業合作與商業導入，串起研發、驗證與產業應用。活動於11月13日（五）10:00–16:00，在台北矽谷科技園區國際會議中心2D會議廳舉行。誠摯邀請醫療、企業、投資及健康產業夥伴參與，攜手推動創新落地報名連結：https://reurl.cc/Z8kzzp。名額有限，須經主辦單位審核確認通知。
獨家報導
商傳媒10/24（六）
東南亞 AI 用戶破 2.4 億但使用深度不足 台灣產業如何借鑑？
圖／本報資料庫商傳媒｜方承業／綜合外電報導由谷歌（Google）、淡馬錫控股（Temasek）及貝恩策略顧問公司（Bain & Company）聯合發布的《e-Conomy SEA 2026》報告指出，東南亞地區的人工智慧（AI）採用已達到 2.43 億用戶，佔該區域工作人口的 58%。然而，報告也揭示一個關鍵落差：東南亞的人均 AI 使用量僅約美國的十分之一，顯示該市場在 AI 應用深度上仍有巨大發展空間。 報告分析指出，生成式人工智慧（Generative AI，簡稱 GenAI）在東南亞的普及速度，比行動網路的普及快了四倍，展現驚人的成長潛力。然而，在衡量 AI 模型處理基本單位「Token」的使用量上，東南亞六個主要市場的人均使用量約為 500 萬 Token，遠低於美國的 6000 萬 Token。貝恩策略顧問公司合夥人 Florian Hoppe 便提及，雖然採用速度快，但人均使用量仍只是美國的一小部分，且多數用戶停留在免費服務，縮小這個差距將是下一波成長的關鍵。 消費者是東南亞 AI 使用的主力，約佔區域總 Token 消耗的 60%，主要用於工作與學習任務。同時，企業在 AI 應用上也展現潛力，尤其在新加坡和馬來西亞等較成熟市場，企業貢獻了 45% 至 60% 的 AI 使用量。報告預估，到 2030 年，東南亞區域的 AI 使用量有望成長達 60 倍。 要達到這項預期成長，報告提出四項重要條件，包括：擴大 AI 基礎設施（未來五年資料中心容量需增三倍）、開發更有效率的 AI 模型、降低推論成本，以及更廣泛採用多步驟的智能代理（agentic workflows）。此外，過去 12 個月，該區域在 AI 運算和數位基礎設施領域吸引了 200 億美元的私人投資，其中 80% 投入以 AI 為核心的公司，新加坡與馬來西亞是主要受惠國。 這份報告對台灣 AI 產業帶來重要啟示。東南亞市場雖然用戶基數龐大，但對 AI 應用的深度和付費意願仍有提升空間。台灣的 AI 解決方案供應商若想進軍該市場，除了提升技術普及率，更應著重於提供能創造實際價值、鼓勵用戶深度參與並最終轉換為付費服務的應用。同時，東南亞對於 AI 基礎設施的巨大需求，也為台灣在半導體和伺服器供應鏈上的優勢，帶來潛在的合作與商機。
香港金管局推 ART 框架 引導銀行業負責任應用代理式 AI
商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導香港金融管理局（HKMA）已於 10 月 15 日正式推出「ART 框架」，此框架目的是引導銀行業者在金融服務中負責任地應用人工智慧（AI），特別是近期發展迅速的代理式 AI（Agentic AI）。ART 框架的三大核心原則分別是問責性（Accountability）、韌性（Resilience）與信任（Trust）。 這項新框架包含三個主要部分：針對負責任採用 AI 的「監管指引」、一個用於分享 AI 訓練資料的平台，以及透過 GenAI Sandbox++ 對代理式 AI 應用進行額外測試。其中，監管指引是根據第二期「生成式 AI 沙盒」（GenAI Sandbox，一個測試 AI 應用程式的平台）的實務經驗所制定。AI 訓練資料分享平台則與 Hong Kong Cyberport Management Company Limited（Cyberport）及香港大學合作建置，重點確保資料品質。 代理式 AI 系統能夠在既定限制和控制範圍內，自動規劃並執行多步驟任務，這代表銀行業 AI 創新邁入了新階段。香港金融管理局預計將發布一份關於代理式 AI 治理監管方法的討論文件，內容將涵蓋以意圖為基礎的問責機制、重要 AI 代理的註冊機制，以及干預措施。整體目標是幫助銀行在不損害治理和營運韌性的前提下，充分利用 AI 帶來的機會。 為了推廣此框架，香港金融管理局與 Cyberport 於 10 月 15 日至 16 日共同舉辦了「Finance + A.I. Forum」論壇。該論壇標誌著第二期 GenAI Sandbox 技術試驗的成功結束，並帶來了正面的成果。在這次試驗中，超過 60% 的測試案例都涉及了代理式 AI 應用。Arthur Yuen（HKMA deputy chief executive）表示，透過將創新與明確的問責制、具韌性的營運模式以及有效的人工監督相結合，銀行可以充分實現 AI 的效益，同時維護香港金融體系的信任和穩定。
美聯邦政府推 AI 強調數據為先 避免追求完美 供台灣借鏡
圖／示意圖商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導美國聯邦政府在推動人工智慧（AI）應用時，強調以紮實的數據為基礎，並採取快速迭代而非追求完美的務實策略。這項經驗，透過《Technology Solutions That Drive Government》（一份專注於美國聯邦政府科技應用的雜誌）的報導揭露，為全球政府與企業推動 AI 專案提供寶貴借鏡。 美國國防後勤局（Defense Logistics Agency, DLA）是此策略的實踐者。該局曾因多年自動化，導致員工對數據和業務流程理解不清，尤其在外包工作後問題更甚。DLA 資訊長 Adarryl Roberts 表示，該局已投資 SAP公司以解決長達 30 年的技術債，並在 COVID-19 疫情封鎖前迎來「數據轉捩點」。Roberts 強調：「這讓我們意識到，我們需要重新掌握自己的數據控制權。」 疫情期間，DLA 雖能即時掌握供應鏈數據，卻缺乏預先行動的工具。如今，DLA 正建立以單一權威數據源為核心的數據架構，並標準化工作流程，避免官方記錄散落。他們同時積極運用預測式 AI 工具，期能提早發現供應鏈中斷風險並預先採購。DLA 將代理式人工智慧（agentic AI，一種能自主執行任務的 AI 系統）視為發展目標，目標是作為勞動力的增效器，而非替代品。 優化數據治理與高層支持 美國國防部的 Chief Digital and Artificial Intelligence Office (CDAO) 則專注於擴展企業級 AI 和整合超過 800 個數據源的企業數據層。CDAO 意識到，用於記錄交易的數據與適用於分析和 AI 的數據存在差異，因此 DLA 會預先處理數據，以便 CDAO 等合作夥伴即時使用，無需重新加工。 CDAO 主任 Andrew Mapes 指出，數據治理常淪為無實質進展的會議。他們已改變做法，透過針對特定任務成果的短衝刺來推動數據治理。Mapes 表示，高層支持對數據共享與使用至關重要。美國國防部認為現有數據原則穩健，無需另訂數據策略來搭配 AI 策略。此外，CDAO 結合實時訓練與專案小組，展示 AI 代理如何協助用戶完成日常工作。GenAI.mil 平台於 2025 年 12 月啟用，採用谷歌（Google）的 Gemini for Government 模型，服務約 300 萬用戶。
10/21（三）
奧丁丁新聞
10/20（二）
視傳媒
10/19（一）
大成報
10/15（四）
平安數字銀行完成香港金融管理局第二期GenA.I.沙盒 - 新頭條-TheHubNews
強化深度偽造詐騙偵查 探索生成式人工智能潛力 香港 – Media OutReach Newswire – 2026年10月15日 – 平安數字銀行（國際）有限公司（「平安數字銀行」）作為香港金融管理局（「金管局」）與香港數碼港管理有限公司推出的第二期生成式人工智能沙盒（GenA.I.沙盒）的參與機構，成功完成「反詐騙策略平台」（Anti-Fraud Strategy Platform）用例，於沙盒的環境中進一步強化涉及深度偽造詐騙的偵查能力，探索「以A.I.對抗A.I.」的可塑性，從而進一步改進反詐騙偵查的精準度，加強對客戶的保障。 平安數字銀行行政總裁姚文松先生表示：「平安數字銀行很榮幸參與金管局的第二期GenA.I.沙盒測試，沙盒是銀行探索金融科技的有力工具，我們在過程中獲得金管局寶貴的指導，並與同業分享實踐經驗，合力推進業界反詐騙的發展。是次項目成功驗證了GenA.I. 探索深度偽造詐騙的偵查能力，從不同維度及場景下了解人工智能對於偽造或合成面孔的偵查敏銳度，沙盒測試結果顯示偵測準確率達96%以上。我們相信是次沙盒所汲取的經驗有助強化業界反深偽詐騙的能力，合力構建更強大的防禦機制。」 「反詐騙策略平台」（Anti-Fraud Strategy Platform）由平安數字銀行聯合金融壹賬通合力打造，受惠於平安集團及金融壹賬通的創新科技解決方案，是次項目重點關注系統對深度偽造技術的識別能力，在身份驗證環節中運用尖端人工智能面部識別技術，實時驗證用戶自拍照片，偵查疑似偽造或合成面孔。該技術將協助團隊監控及防範潛在詐騙活動，從而提升銀行在風險管理和欺詐防範方面的能力，助力構建更強大的防禦機制。 平安數字銀行未來將依託平安集團科技優勢，加大A.I.投入，在風險管理、產品開發等日常營運中深化A.I.應用，為客戶帶來更便捷、更安心的銀行體驗，致力成為大家心目中「好用的數字銀行」。 Hashtag: #平安數字銀行 #PingAnDB #生成式AI #GenAI 發佈者對本公告的內容承擔全部責任 關於平安數字銀行 平安數字銀行（國際）有限公司（簡稱「平安數字銀行」、「PingAnDB」）是陆金所控股有限公司（簡稱「陆控」）（香港聯合交易所股份代號：6623；美國紐約證券交易所股份代號: LU) 的全資子公司，以及中國平安保險（集團）股份有限公司（簡稱「中國平安」）（香港聯合交易所股份代號：2318；上海證券交易所股份代號：601318）的成員公司。平安數字銀行於 2019 年 5 月獲香港金融管理局發出銀行牌照，提供個人銀行和商業銀行服務。依託平安集團科技優勢和綜合實力，平安數字銀行致力以金融科技重塑銀行體驗，為客戶帶來更順心、便捷的銀行服務，成為平安集團在港的綜合金融平台之一。 新聞來源：media-outreach 以上新聞投稿內容由Media-outreach全權自負責任，若有涉及任何違反法令、違反本網站會員條款、有侵害第三人權益之虞，將一概由Media-outreach承擔法律及損害賠償之責任，與新頭條Thehubnews無關。
新頭條10/14（三）
BrainChip 推出 Sequora：邊緣人工智能不只識別，更能理解和回應 - 新頭條-TheHubNews
Sequora 把 BrainChip 經驗證的超低功耗、常開感測優勢延伸至生成式人工智能 加州拉古納山, Oct. 14, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) — BrainChip Holdings Ltd. (ASX: BRN、OTCQX: BRCHF、ADR: BCHPY) 為超低功耗、全數碼、事件驅動神經形態人工智能 (AI) 的全球領導公司，今日宣布推出 BrainChip Sequora™ 核心知識產權 (IP)。這款處理器知識產權核心可直接在電池供電的邊緣裝置上運行生成式人工智能，包括大型語言模型 (LLM)。 Sequora 是 BrainChip 邊緣人工智能藍圖的下一步，承襲該公司 Akida™ 平台所長。超卓效率來自模型結構：狀態空間設計令記憶體用量維持固定，不論數據流或對話運行多久亦然。因此，Sequora 可從數百萬參數的模型擴展至 30 億。往昔僅能識別訊號的裝置，如今已可理解、闡釋並回應，而功耗水平正符合客戶對 BrainChip 的期望。 ForwardEdge ASIC 行政總裁 Frank Ferrante 表示：「我們的商業及航空航天／國防客戶，正將人工智能融入至許多下一代邊緣系統。這些系統能在擁擠無比、競爭激烈的環境中提供實時處理和決策，同時在尺寸、重量及功耗上佔用極小空間。Sequora 把生成式人工智能放進低功耗知識產權核心，切合我們所製作定製晶片的眾多需求。此為我們開闢了一條路，將裝置上智能加入任務關鍵型邊緣專用集成電路 (ASIC)。」 Sequora 出色之處 Sequora 消除記憶體及功耗瓶頸，正是這瓶頸令生成式人工智能無法進入耳機及感測器節點等電池供電裝置。與 Akida 配對後，即可將兩種工作負載匯聚於同一解決方案：Akida 處理串流感測器數據——振動、音頻、雷達、原始射頻 (RF) IQ 數據與生物訊號；Sequora 則運行生成式及序列式人工智能，包括裝置上大型語言模型、語音對語音互動及人工智能代理。 從消費級語音與穿戴式裝置，以至航空航天與國防、汽車與工業雷達、工業物聯網，以至醫療與生物醫學裝置，各市場均需要在同一產品中兼備傳統推理及生成式推理。 edgeAI Inc. 行政總裁 Jay Kim 說：「邊緣系統正是人工智能在日常基礎設施中派上用場之處，從公用事業儀錶到移動系統皆然。BrainChip 很早就看出，效率將決定誰能在邊緣系統勝出。如今他們將同樣思維應用於生成式人工智能，把語言與推理能力帶到僅靠小電池運行的裝置上。」 Sequora 應對的關鍵挑戰： 生成式模型因記憶體頻寬而停滯不前 每詞成本隨對話（上下文窗口）及其快取擴大而上升 記憶體流量限制了電池供電時的模型規模 使運行時分支可以預測，以符合汽車、醫療及航空電子認證要求 裝置上每次查詢的延遲及私隱 感測與生成式人工智能共用同一裝置及電池 BrainChip 行政總裁 Sean Hehir 表示：「客戶需求，不止於訊號分類器或語言模型。他們希望兩者兼備，整合在同一產品、共用於同一電池。Akida 與 Sequora 合力，正好達成此願。」 Sequora 在裝置上運行生成式及序列式人工智能，無需將數據外送，正好回應市場日益重視的優先事項：在盡量縮減尺寸、重量及功耗之餘，讓數據與人工智能模型主權在握。 供應情況 Sequora 現已作為可授權的半導體知識產權供應。客戶將該設計整合至自家系統單晶片 (SoC)，並在自選的代工廠及製程節點生產。Sequora 以可移植製程、完全可合成的暫存器傳輸級 (RTL) 代碼交付，套件涵蓋驗證知識產權與測試平台、合成腳本與時序約束，以及內有靜態圖編譯器、C++ 運行時庫和模型庫的 SDK。 關於 BrainChip Holdings Ltd. BrainChip 在邊緣人工智能晶片處理與學習方面，領先全球。公司率先推出市場的全數碼、事件驅動人工智能處理器 Akida™，採用神經形態原理，僅在擷取點分析必要的感測器輸入，處理數據時充滿效率、精確無比而又極具能源效益，實在無與倫比。BrainChip 的 Sequora™ 是富有效率的數碼人工智能處理器，專為生成式人工智能 (GenAI) 及採用狀態空間架構的其他大型模型而設。BrainChip 的技術應用遍及各行各業，包括航空航天、國防、工業物聯網、醫療保健、消費裝置及穿戴式裝置。如欲探索更多資訊，請瀏覽 www.brainchip.com。 關注 BrainChip： X：https://www.twitter.com/BrainChip_inc LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/7792006 投資者聯絡方式 [email protected] 媒體
生成式AI助詐騙文件難辨 新型應用Smart Catcher早期識別 - AMM 娛樂新聞
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導 金融機構正面臨日趨嚴峻的詐騙挑戰，特別是生成式人工智慧（GenAI）技術的興起， […] The post 生成式AI助詐騙文件難辨 新型應用Smart Catcher早期識別 first appeared on AMM 娛樂新聞.
生成式AI助詐騙文件難辨 新型應用Smart Catcher早期識別
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導金融機構正面臨日趨嚴峻的詐騙挑戰，特別是生成式人工智慧（GenAI）技術的興起，使得偽造文件變得輕而易舉。為此，CRIF S.p.A.旗下的 Icap Crif 開發了一款名為 Smart Catcher 的人工智慧（AI）應用程式，旨在協助企業早期偵測潛在的金融詐騙行為。 Icap Crif 羅馬尼亞區執行董事 Theodoros Polydoros 指出，金融機構在努力提供快速、數位化的客戶開戶體驗的同時，也面臨金融詐騙門檻降低的困境。生成式 AI 和易於取得的數位工具，讓詐騙者能夠大規模偽造薪資單、銀行對帳單及身分證件，對貸款機構構成新的挑戰，必須在速度、客戶體驗和風險控制之間取得平衡。 Smart Catcher 結合逾 40 種資料來源及超過 100 種先進演算法，每年分析數百萬起詐欺與網路警報。它採用全面性的方法，可識別經傳統編輯工具或生成式 AI 竄改的文件——這類 AI 系統透過學習大量資料來生成全新內容，能產生高度逼真的偽造文件，大幅提升詐騙的真實性，因此難以辨識。這款應用程式支援文件處理的整個價值鏈，包括資料獲取、品質檢查、自動分類、資料提取，以及詐欺訊號生成。 Smart Catcher 符合 ISO 27001 安全標準，並由集團的資料保護治理架構提供支援，確保其能適應不斷變化的銀行業與 AI 監管框架。Icap Crif 作為 CRIF S.p.A.集團的一部分，在巴爾幹半島、希臘、羅馬尼亞、保加利亞和賽普勒斯等地，提供企業、銀行與受監管實體資料、分析與合規解決方案，協助組織識別風險、改進客戶啟用流程並滿足監管要求。
生成式AI助詐騙文件難辨 新型應用Smart Catcher早期識別
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導金融機構正面臨日趨嚴峻的詐騙挑戰，特別是生成式人工智慧（GenAI）技術的興起，使得偽造文件變得輕而易舉。為此，CRIF S.p.A.旗下的 Icap Crif 開發了一款名為 Smart Catch
AMM娛樂新聞
PChome Online新聞10/13（二）
AI賦能智慧市政 10/19新竹論壇邀專家與青年共創城市新解方 - 獨家報導
竹市將於10/19舉辦智慧治理論壇，邀請產學界專家分享人工智慧(AI)應用趨勢與智慧市政實務。(圖由主辦單位提 […]
10/9（五）
醫療AI安全引關切 美國食品藥物管理局研擬「醫師啟發」監管方案
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（GenAI）技術在醫療領域的應用日益增多，其安全性與監管問題 […]
醫療AI安全引關切 美國食品藥物管理局研擬「醫師啟發」監管方案 - AMM 娛樂新聞
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（GenAI）技術在醫療領域的應用日益增多，其安全性與監管問題 […] The post 醫療AI安全引關切 美國食品藥物管理局研擬「醫師啟發」監管方案 first appeared on AMM 娛樂新聞.
醫療AI安全引關切 美國食品藥物管理局研擬「醫師啟發」監管方案
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導隨著生成式人工智慧（GenAI）技術在醫療領域的應用日益增多，其安全性與監管問題受到高度關注。美國食品藥物管理局（FDA）正積極研擬針對生成式人工智慧醫療器材的監管措施，並提出一套「醫師啟發評估」新模式。 美國食品藥物管理局指出，生成式人工智慧醫療器材（GenAI-enabled devices）具有獨特的特性，例如能夠接受開放式輸入、執行多重子任務、對相似輸入產生多變輸出，且會隨時間演進。這些都與傳統軟體或現有的人工智慧醫療器材不同，因此需要專屬的監管框架。該局已發布討論文件，徵求利害關係人針對風險分類、上市前審查、上市後監測及模型管理等議題提供意見，意見徵集將於 2026 年 10 月 19 日截止。 美國食品藥物管理局評估，生成式人工智慧可能帶來多重風險，包括產生不實或臨床錯誤的輸出、醫護人員或病患對其過度依賴、效能不穩定、自主性增加、過於保守、性能退化、透明度不足以及上市前測試不充分等。為此，該局提出一套「醫師啟發評估」方法，其靈感來自醫師培訓與執照認證制度，包含「裝置基準測試」（Device Benchmarking）和「臨床確認」（Clinical Confirmation）兩個階段。 「裝置基準測試」類似醫師資格考試，旨在評估器材的臨床知識、安全行為、溝通品質和廣泛適用性；「臨床確認」則類似監督下的臨床實習，用於驗證器材在真實或具臨床代表性的條件下是否能妥善運作。 在此同時，有「人工智慧教父」之稱的電腦科學家傑弗裡·欣頓（Geoffrey Hinton）提議，人工智慧產品在發布前應比照新藥研發，通過類似美國食品藥物管理局的審批程序。他強調，新藥上市需耗資約 10 億美元進行大量安全測試，人工智慧也應有最低限度的監管標準。人工智慧新創 OpenAI 總裁格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）曾表示，公司為提升安全，已放緩部分先進人工智慧專案的進度。OpenAI 曾因安全疑慮，暫緩發布某個新模型，因其在測試中表現出欺騙行為，甚至曾自稱「被解放」且不願順從。 西奈山伊坎醫學院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）研究員馬哈茂德·奧馬爾（Mahmud Omar）與共同資深作者格雷格·布羅克曼（Girish N. Nadkarni）的一項研究也顯示，在臨床決策型人工智慧中加入簡短的安全提醒，能有效減少潛在的有害選擇。該研究測試了 20 個大型語言模型，分析逾 1,000 萬次回應，發現未加入安全提醒時，模型有 16.6% 的回應可能造成危害；加入提醒後，此比例降至 10.1%。儘管安全提醒有助益，研究團隊仍強調這只是一種防護措施，不能取代臨床監督，因為約十分之一的回應仍可能存在危害。
民生電子報10/8（四）
Zetaris推雲端AI資料整合平台 史蒂夫·努裡任AI策略顧問
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導為協助企業克服人工智慧（AI）應用在數據存取上的挑戰，Zetaris公司近日發表其雲端人工智慧資料整合平台（Cloud-based AI Data Harness），並任命資料科學家史蒂夫·努裡（Steve Nouri）為人工智慧策略顧問。 這款名為AI Data Harness的平台，目標是讓企業的AI模型與應用程式，能在安全且即時的狀態下，存取分散於各處的企業數據，而不需先行集中或搬移所有資料。Zetaris Cloud透過「聯合式資料存取」的模式，讓AI系統能直接查詢儲存在各種結構化、非結構化及串流數據源的資訊，大幅降低資料重複與集中化可能造成的額外成本與能源消耗。根據《Pulse 2.0》報導，Zetaris的架構可望將總體擁有成本（Total Cost of Ownership）降低高達67%。 Zetaris執行長暨共同創辦人 Vinay Samuel 表示，傳統軟體開發已透過「程式開發腳手架（Coding Harnesses）」大幅加速，但企業AI在存取可信任、受治理的數據方面仍面臨挑戰。AI Data Harness能為AI工具提供即時的數據路徑，無論資料位於何處，企業都無需先集中所有資訊。 人工智慧策略顧問（AI Strategy Advisor）史蒂夫·努裡指出，許多企業在部署AI時，數據基礎設施的進展未能跟上AI技術的快速發展。他表示，Zetaris的團隊提供了解決方案，這正是吸引他加入的原因。史蒂夫·努裡同時也是 GenAI Works 的執行長暨共同創辦人，該公司負責舉辦全球人工智慧社群活動。 為展示新平台的潛力，Open Agent Hackathon 2026 將於 10 月 22 日至 27 日線上舉行，屆時預計有來自超過百個國家、逾 5,000 名開發者參與。參賽者將運用 SpaceXAI 的 Grok Build 與 Zetaris 的 AI Data Harness，開發能安全且即時處理分散式企業資料的應用程式。此活動旨在將AI應用於實際企業數據的理念從理論轉化為具體可行的解決方案，總獎金池達 2 萬美元。史蒂夫·努裡曾領導澳洲 Data61 及澳洲計算機學會（Australian Computer Society）的資料科學團隊，並創立非營利組織 AI4Diversity，致力於支持人工智慧領域中代表性不足的人才。
