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10/5（一）

  • 擺脫微軟 OneDrive 限制 開源雲端儲存讓資料掌握手中

    商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導對於重視資料隱私與成本效益的雲端儲存使用者來說，微軟（Microsoft）的 OneDrive 或許並非唯一選擇。《How-To Geek》報導指出，有用戶因不滿 OneDrive 的免費儲存空間不足、文件可能遭刪除、昂貴的訂閱費用以及潛在的隱私掃描問題，轉而採用了開源軟體 Nextcloud 自行建置雲端服務。 該名用戶表示，OneDrive 提供的 5GB 免費儲存空間遠不足其需求，且不願支付微軟每年至少 20 美元（約新台幣 640 元）起跳的訂閱費用，更擔心資料在更新過程中遺失。此外，將資料上傳至 OneDrive 等商用雲端服務，也意味著將個人資訊置於第三方掌控之下，可能面臨檔案被索引或人工智慧（AI）掃描的隱私疑慮。 為此，該用戶選擇了 Nextcloud，這是一款開源軟體（指其原始碼公開，任何人都能檢視、使用、修改與散布），讓用戶能夠在自己的伺服器或硬體上架設檔案同步與協作平台。這種「自建」模式賦予用戶對資料儲存位置與管理方式的完全掌控權，且無需支付持續性的訂閱費用。報導提到，該用戶初期投入約 220 美元（約新台幣 7,040 元）購買兩顆 12TB 硬碟，與 OneDrive 每年 130 美元（約新台幣 4,160 元）的高階儲存方案相比，長期成本更具優勢。 Nextcloud 不僅提供類似 OneDrive 的檔案同步功能，還能透過各種應用程式擴展功能，例如 Memories 用於相片管理、Cookbook 用於食譜整理、News 用於 RSS 訂閱，以及 Talk 用於即時通訊與視訊會議。它也提供一套與微軟 Office 媲美的辦公套件。更重要的是，Nextcloud 能在用戶本地端實施 AI 功能，解決了商業雲端服務可能產生的隱私疑慮。該平台支援 Windows、macOS、Linux、iOS 及 Android 等多種作業系統，並提供簡易的 All-in-one 安裝工具，讓架設過程更為簡單。儘管用戶需自行負責資料備份工作，但對於追求資料自主與隱私的台灣使用者而言，Nextcloud 提供了具吸引力的替代方案。

    #雲端儲存#Nextcloud#OneDrive#開源軟體#資料隱私

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    #Technology

9/27（日）

9/24（四）

  • 微軟測試新的OneDrive依用量計費儲存方案

    <div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><p>微軟目前正在測試，將為OneDrive新增依用量付費的（Pay-as-you-go，PAYG）計費服務。根據微軟的產品藍圖網頁，這項服務已在今年7月推出預覽版，預計11月正式上線。</p> <p>現有企業或個人OneDrive計費方式都是在訂閱方案後，獲得一定容量的雲端硬碟空間。若用戶儲存物件過多用罄雲端空間就無法再上傳。<a href="https://learn.microsoft.com/zh-tw/microsoft-365/commerce/add-storage-space?view=o365-worldwide">微軟於6月公布</a>Microsoft 365 OneDrive Storage，這是一項按用量付費的彈性計費方式，讓管理員能為OneDrive帳號在原有授權配額之外，增購儲存空間。</p> <p>微軟指出，使用PAYG依耗用計費方案時，IT管理員可以控制哪個OneDrive帳號有資格在用量超過儲存上限時加購雲端空間。由於這方案僅適用於用罄原有硬碟容量的情境，因此企業不能跳過訂閱OneDrive或Microsoft 365方案來採購本方案。</p> <p>使用本方案付費之前，管理員必須到Microsoft 365系統管理中心計費節點的「設定或斷開隨用付費」完成付費設定。至於費率，由於尚未正式推出，台灣微軟官方未顯示定價。根據<a href="https://blog-en.topedia.com/2026/09/onedrive-pay-as-you-go-storage-as-a-new-microsoft-billing-service/">部落格Topedia列出的微軟官方頁面</a>，OneDrive Storage為每月每GB收費0.20美元。</p> <p>管理員必須具備Azure訂閱用戶及資源群組身分，也必須是訂閱方案的擁有者或貢獻者。而要存取M365系統管理中心，用戶必須擁有SharePoint管理員或全域管理員身分。</p> </div></div></div>

9/16（三）

  • 不只等人下指令！國泰金測試AI數位同事，能長期記憶、主動推進任務

    <div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><p>國泰金控在第七屆技術年會中，首度揭露實測中的新型態AI工作模式，比AI代理更主動，又能長期協作的「數位同事」。國泰金控第三代接班人國泰金控副董事長蔡宗翰更首度登臺，揭露他所瞄準的集團未來科技發展方向。</p> <p>蔡宗翰回顧集團數位轉型的初衷，他指出，一開始是為了讓總部更了解顧客、聽見顧客的聲音，隨著科技的進步，開始可以運用數位管道來接觸顧客，理解顧客的需求，而不是「為了數位而數位」。</p> <p>國泰金控從2016年展開數位轉型，投入數據建設、資料工程、資料治理到上雲等資訊基礎設施，蔡宗翰形容，數據團隊4、5年的投入就像是「下水道工程」，這些整合工作一方面提供顧客更大的彈性，另一方面也讓產品設計有更大的思考彈性和空間，例如Cube App和數位銀行平臺因此而有更多創新服務。</p> <h3><span style="color:#B22222;"><strong>未來要瞄準資產管理和企金，用AI彎道超車，提供超級個人化金融服務</strong></span></h3> <p>展望未來，蔡宗翰看好資產管理和企業金融這兩大金融市場的機會，他認為，國泰有機會運用數位新工具和AI方式「彎道超車」，提供更有競爭力的服務。</p> <p>蔡宗翰進一步解釋，AI可以讓金融服務更加客製化，從客群區分，進一步達到真正的個人化，針對每一個客戶的喜好和需求來提供服務。「這是一個新挑戰，也是一個非常重要的商機。」</p> <p><span style="color:#0000FF;"><strong>國泰金控副董事長蔡宗翰指出，AI可以達到真正的個人化，針對每一個客戶的喜好和需求來提供服務。(圖片來源：國泰金控)</strong></span></p> <p><img alt="" src="/sites/default/files/images/%E8%94%A1%E5%AE%97%E7%BF%B0-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A7.jpg" /></p> <p>除了宣示用AI實現「超級個人化」金融服務的未來方向外，國泰金控也在年會中，首度揭露了正在試驗中的「數位同事」創新試驗，以及背後技術架構。</p> <p>國泰金控在2024年發表了生成式AI框架GAIA，去年因應AI Agent技術發展，升級到GAIA 2.0版，可用來打造自主完成任務的AI代理人。2.0版增加了四大新模組，包括了Agent執行環境、Agent運作時的協調層（Orchestration Layer）、Agent通訊用的協定層（如MCP、A2A)及Agent市集。</p> <h3><span style="color:#B22222;"><strong>首度揭露AI代理的下一個目標：數位同事</strong></span></h3> <p>國泰金控副總經理劉浩翔表示：「花了一年時間，國泰完成了內部運作AI Agent的基礎框架，下一步想要用AI嘗試新型態的工作模式，也就是『數位同事』」。</p> <p>依照國泰金控的定義，數位同事和傳統AI Agent有3大差異，劉浩翔解釋，數位同事可以支援跨Session長期任務，且保有持續性的記憶，其次，數位同事具有自主推進長程任務的能力，</p> <p>不是被動等待呼叫，而是可以自己喚醒自己，推進下一步的任務。第三項差異是，數位同事能識別組織中不同的人事時地物，依據不同的角色給出不同的反應。</p> <h3><strong><span style="color:#B22222;">數位同事和數位員工大不同，要扮演部門員工共享的AI助手</span></strong></h3> <p>國泰金控數據長梁明喬強調，「數位同事」跟「數位員工」的概念不一樣，數位同事的角色是輔助真人員工的數位助手，而不是獨立工作的個體。</p> <p>國泰金控現階段規畫以部門為單位來設置數位同事，每個部門設置一組數位同事，讓同一部門的員工共享，獲得同樣的協助，不過，數位同事還會依據真人員工權限，來決定可以提供的功能。</p> <p>梁明喬表示，最初概念是在部門層級設置一套類似OpenClaw的自主AI助手，協助處理各部門的日常工作，一方面考量資安風險，另一方面隨著Agnet技術更加成熟，國泰金控決定自行開發數位同事技術。</p> <h3><span style="color:#B22222;"><strong>先測試3種數位同事角色，還沒進入正式環境</strong></span></h3> <p>目前，國泰金控數數發中心正和3個部門合作，實測三種數位同事的角色，包括了技術專案經理、科技治理審查專員、合約初審法務。</p> <p>以技術專案管理的數位同事角色為例，它具有業務世界觀的知識，可以存取Teams、Outlook、OneDrive和專案看板的權限。每天會自動搜尋與專案相關的任務和工項，納入自己的行事曆來追蹤。</p> <p>除了接受交辦的任務外，在專案會議中，數位同事也會「主動」找到閒置的任務，跨通路查詢同一部門下其他專案的人力，來找出有空可指派的人員，主動在專案會議中提議，待真人同意後執行。</p> <p><span style="color:#0000FF;"><strong>技術專案數位同事，可以主動找到閒事任務，找出有空的人力，提出任務指派的建議，待真人同意後執行。</strong><strong style="color: rgb(0, 0, 255);">(圖片來源：國泰金控)</strong></span></p> <p><img alt="" src="/sites/default/files/images/%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A703-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A7.png" /></p> <p>另一個科技治理審查專員則預計用來協助專案技術的上線審查、專案應用風險評估和監理框架的調查研究。合約初審法務則計畫可以支援合約初審、公文事務處理和法律諮詢回覆等工作處理。</p> <p><strong><span style="color:#0000FF;">合約初審法務數位同事可以直接審閱每一條合約，透過追蹤修訂的方式，提出修改建議。（圖片來源：國泰金控）</span></strong></p> <p><img alt="" src="/sites/default/files/images/%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A705-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A7.png" /></p> <p>目前3種數位同事都還在測試環境中開發及驗證，尚未進入正式營運環境，也未開放給一般員工使用。</p> <h3><span style="color:#B22222;"><strong>套用組織管理制度，替AI配置員工編號和帳號</strong></span></h3> <p>國泰參考了管理真人員工的方式，來設計數位同事的管理機制，像是數位同事具有獨立的虛擬員工編號和系統專屬帳號，也有自己的Email，姓名加上.ai就是數位同事的帳號，可用來識別這是一位數位同事的帳號。  </p> <p>其次，就像員工有辦公室，數位同事也會在一個受到控制的執行環境中運作，透過agent.md等Agent角色定義檔案，來控制它的行為邊界。數位同事也會區分等級，不同的等級配備不同的能力，像是不同的Token數量配額和可呼叫的模型。</p> <p>此外，國泰正在建立技能庫（Skill Hub），統一管理數位同事可以呼叫的專業技能。這些技能來自真人資深員工的訓練，或是將過去執行的任務轉換成可以重複執行的技能。</p> <h3><span style="color:#B22222;"><strong>AI數位同事背後的技術架構大公開</strong></span></h3> <p>國泰金控更在技術年會上公開了支持數位同事運作背後的GAIA技術架構。</p> <p><strong><span style="color:#0000FF;">國泰金控AI技術架構GAIA框架中，有三大類技術是數位同事的運作關鍵：Agent Profile、Agent Runtime和Agent Learning Loop（圖片來源：國泰金控）</span></strong></p> <p><img alt="" src="/sites/default/files/images/%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A702-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A7.png" /></p> <p>劉浩翔指出，為了讓數位同事能夠長期持續運作，有幾項關鍵設計，第一是在Agent的Profile層中，定義了數位同事的身分、人格、技能和記憶，像是AGENT.md定義行為準則，Identity.md用來定義數位同事的身分和角色，SOUL.md則用管理人格和風格。</p> <p>第二項技術關鍵是Runtime層的設計，除了調度機制之外，還需要設計出主動響應的機制，也就是Agent自己喚醒自己的能力，包括要建立排程喚醒機制、心跳機制、Session任務狀態的恢復等。</p> <p>為了實現長期記憶能力，每次Session結束時，系統會分類儲存應該保存的對話內容，等到數位同事依據排程或是監聽特定訊號自我換醒後，能夠很快回覆到它上次工作的任務狀態，讀取該有的記憶資料。「長期記憶能力是數位同事跨Session長期工作的關鍵，可以讓真人產生像是與同事一起持續工作的感覺。」劉浩翔補充。</p> <p>最後一個技術關鍵是Agent的學習迴圈，可以從過去執行任務的經驗，或是真人導師提供的知識，來更新既有的記憶和技能。</p> <h3><span style="color:#B22222;"><strong>依據人機協作程度，將數位同事技術發展分3級</strong></span></h3> <p>國泰金控依據人機協作程度，將數位同事區分成3個能力等級，也是這項技術的發展階段。第一級具備執行特定任務的能力，主要和真人導師(Mentor）一對一協作，被動接收真人交辦的任務。</p> <p>第二級數位同事則更有主動性，能夠主動追蹤任務、主動喚醒，具備跨任務型態的記憶和學習能力，也可以跟同一個部門的多個真人同時協作。到了第三級的數位同事，則能具備企業世界觀，可以進行跨單位的協作。</p> <p>目前國泰金控測試中的三種數位同事，屬於第二級人機協作能力的測試，具備了部分主動性，也能參與同一部門多人會議的討論。</p> <p>不過，目前都還在測試環境中運作，還沒有開放給員工正式使用。</p> <p> </p> </div></div></div>

9/14（一）

  • NVIDIA攜手Perplexity將Portable Compute自Linux環境擴展至Windows系統，同時提…

    <div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/afafb512-9d53-40b0-8144-f6ffd60697e3.webp"></div><p>Perplexity宣布與NVIDIA合作，將Portable Compute在DGX Spark與Linux環境的RTX PC擴展至搭載NVIDIA RTX技術的Windows PC，包括RTX PC及RTX Pro工作站等具備24GB以上VRAM裝置皆可於Windows環境體驗代理式AI；Portable Compute由NVIDIA Perplexity共同開發，可於裝置端透過NVIDIA GPU加速驅動代理程式模式，進而實現裝置端多步驟任務。</p><p>Windows及Linux的Portable Computer下載：<a href="https://www.perplexity.ai/hub/products/portable-computer" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Portable Computer</a></p><h2><span style="color:#f39c12;">為用戶提供裝置端的多元代理應用</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/ceec57fb-b1c3-477b-87ce-9da7e77411ba.webp"><figcaption>▲Portable Compute繼支援Linux環境的RTX Spark與RTX PC後，現在也釋出Windows版本並提供為RTX GPU最佳化的模型及簡化的設定程序</figcaption></figure><p>Portable Compute是Perplexity的裝置端版本，將本機與雲端AI整合到單一應用程式，使用戶能夠在具備隱私的環境享受可規劃與執行多步驟任務的代理式AI在各種領域的助益的同時，並減少對雲端代理執行支付的費用；倘若執行內容仍需要龐大的算力，亦可在裝置端完成一定程度的任務後，將去識別化的資料交由雲端運算處理，透過混合運算在隱私及性能之間取得平衡。</p><p>用戶在同意使Portable Compute可存取Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack及GitHub等應用程式後，即可同時串接與存取這些應用程式，構成連貫的代理任務；此外Portable Compute簡化裝置端模型如Qewn 3.8 27B的設定，同時事先針對RTX GPU最佳化，不須研究模型配置或執行複雜的軟體堆疊，即可享受裝置端代理的益處。</p><p>舉例來說，透過Portable Compute，用戶可整理已連結GitHub專案中尚未關閉的pull request、找出後續與標註內容過時的文件，協助進行程式碼審查；或在安全的個人裝置檢視券商對帳單與數位文件，找出定期收取的費用並在分析結果引用相關檔案與頁碼，實現精確的財務分析；或是在裝置端分析客戶註冊資料，找出使用者流失的環節，並將重點發現分享至已連結的Slack頻道。</p>

9/11（五）

  • Windows 11移除轉移到新電腦功能，回歸使用老方法Windows備份和還原

    <div class="deputation"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/1bf652f9-a30a-4b0e-87f4-5edb6ebfae64.webp"></div><p class="ck-section">微軟在Windows 11 Insider Preview的26100.9539/26200.9539版本更新公告中提到更換新電腦時資料轉移方式的變動，現行可透過區網進行的「轉移到新電腦」的功能取消，只能使用傳統的「Windows備份和還原」以雲端同步的方式進行資料轉移。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">從直接傳輸備份回到上傳雲端後再同步</span></h2><figure class="image"><img src="https://bucket-image.inkmaginecms.com/version/hd/9dde7c0f-a597-445c-80dd-9a93db8a4006/image/2026/09/af100233-183b-4c09-995c-df56c71c748a.webp"><figcaption>▲轉移到新電腦是利用區網進行把檔案及設定傳輸到新電腦的功能</figcaption></figure><p class="ck-section">不知道各位是否在購買新電腦時嘗試使用過「轉移到新電腦」功能，這項功能與現行更換智慧手機時的資料轉移方式類似，是透過把兩個裝置連接到相同區域網路後進行配對，直接將資料夾內的資料與設定及偏好傳輸到新電腦。</p><p class="ck-section">至於「Windows備份和還原」則是需要透過微軟OneDrive雲端儲存空間才能使用，是把指定資料夾的資料、設定等同步到OneDrive後，再透過新電腦登入OneDrive把檔案同步回來，然而問題在於免費版OneDrive僅有5GB，若資料過多就無法使用Windows備份與還原。</p><h2 class="ck-section"><span style="color:#f39c12;">可能使用狀況不踴躍索性砍掉？</span></h2><p class="ck-section">雖然現在智慧手機用戶應該相當習慣在轉移新裝置時使用直接的檔案傳輸，不過PC裝置使用「轉移到新電腦」功能的情況卻不算踴躍，也許是與PC上的資料往往更龐大，以及微軟「轉移到新電腦」的機制可能受限Windows經年月累的複雜架構導致體驗不盡理想，索性放棄繼續維護功能。</p>