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11/7（六）
超簡單、完全免費！讓 AI Agent 幫你生圖、做影片！松音 H3 多模態生成 Skill 安裝教學與實測
先釐清一點：這個 Skill 是讓 Agent 自動操作 Google Colab GPU 來用 MiniMax H2 製作影片的工具與流程，不是用 Google 直接提供的影片生成服務。真正的生成在你自己訂閱的 AI Pro 方案免費給的點數在 Colab GPU 上執行。可透過目前各種主流 AI Agent，如
電腦王阿達11/6（五）
AI Agent模糊使用者身分 Cloudflare籲建網路信任新標準
圖／本報資料庫商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導隨著人工智慧代理人（AI Agent）在網路上為數百萬人執行任務，傳統網站營運模式正遭遇嚴峻挑戰。這些能接收人類指令、透過控制雲端電腦或瀏覽器來達成目標的自動化程式，正迅速改變網路流量的本質，預計未來可能超越人類的瀏覽量。然而，AI Agent 運作時，往往會模糊實際人類使用者（User）的身分、信譽與責任歸屬，為網站（Site）營運商帶來多重風險。 根據《Cloudflare Blog》指出，網站的安全與詐欺防範，傳統上依賴對使用者的身分（Identity）、信譽（Reputation）及責任歸屬（Accountability）的掌握。但當 AI Agent 作為中介者，網站看到的只是代理人，而非實際使用者，這使得網站難以辨識、服務並追究使用者責任，導致帳戶濫用、詐欺、法規遵循困難及內容變現受損等問題。例如，當多位使用者透過同一個 AI Agent 進行操作時，網站無法區分個別使用者的偏好，也難以追溯特定交易的責任歸屬，這被稱為「流量混淆」（Traffic commingling）。 為應對此挑戰，Cloudflare 提出「中介原則」（Intermediation Principle），強調無論是否有中介者介入，使用者與網站之間的商業關係及安全責任都必須維持。這意味著網站需要新的工具來辨識、服務並追究透過 AI Agent 行動的使用者，同時 AI Agent 及其背後的營運商也需具備可辨識性與責任歸屬。 目前業界正積極開發相關工具與開放標準。例如，MOLE 協議旨在實現不依賴使用者特定識別碼的流量限制，而 Web Bot Auth（WBA）則提供 AI Agent 簽署請求的機制，以安全地識別自身（及營運商）。此外，網際網路工程任務組（IETF）也正研擬相關偏好表達機制，讓網站能以機器可讀的方式發布 AI Agent 的存取政策。 Cloudflare 不僅參與這些標準的制定，也已推出多項解決方案供客戶立即使用。本週起，Cloudflare 客戶可透過其「Security Analytics」服務，清楚查看網站上的 AI Agent 活動；利用「AI Crawler and Agent access policies」設定精細的存取權限；並透過「Account Abuse Protection」將 AI Agent 活動與使用者帳戶連結，有效解決流量混淆問題。Cloudflare 也宣布成立「Trusted Agent Delegation」（TAD）聯盟，旨在匯集生態系各方代表，共同探討並推動開放、可互通的標準，以建立一個網站營運商擁有可視性與控制權，同時 AI Agent 也能合理存取網路的未來。
新創AI Agent成本陷阱多 詳算服務開銷防範獲利侵蝕
商傳媒｜何映辰／台北報導台灣新創公司若採用人工智慧 Agent（AI Agent，自動執行任務的 AI 程式）提供服務，常面臨成本評估的挑戰。許多創業家僅考慮模型 API 的基本費用，卻忽略了隱藏的「服務成本」（Cost to Serve），這指的是將產品交付給單一客戶在特定期間內的實際花費。對於 AI Agent 服務而言，這不僅僅是 API 的標價，而是整個互動流程中所有相關費用的總和，這可能導致營運利潤悄然轉負。 根據《Startup Fortune》週四（11月5日）的報導指出，AI Agent 查詢的「總服務成本」遠超出基本模型 API 價格，它涵蓋了輸入的 Token（處理資訊的單位）、輸出 Token、重試次數（retries，當 AI 遇到困難時重新嘗試的成本）、工具調用（tool calls，AI 使用外部工具如資料庫或 API 的費用）以及上下文視窗（context window，AI 記憶和理解對話所需的空間）等額外開銷。其中，重試與工具調用是創業家最常忽略的兩項成本，且它們的開銷會隨任務複雜度增加，而非營收。舉例來說，一個簡單的客戶支援互動可能僅花費約兩美分，但一項涉及三次工具調用和一次重試的複雜研究任務，單次成本就可能高達 0.15 至 0.40 美元，是簡單任務的 8 到 20 倍。 報導強調，新創公司不應僅關注單次 AI Agent 查詢的成本，更重要的是每個客戶區隔的 AI Agent「毛利」（gross margin，營收扣除直接成本後的利潤空間）。由於複雜任務的高成本，單一客戶若執行複雜多步驟任務，其服務成本可能比執行簡單查詢的客戶高出 5 到 15 倍，即使兩者支付相同的訂閱費用。這意味著，一間看起來健康的創業公司，一旦某位客戶擴大使用量，其潛在的負毛利問題便會浮現。例如，即使整體毛利為 70%，若有 10% 的高用量客戶營運在負 20% 的毛利，實際上公司並非擁有 70% 毛利的業務。 為了解決這個問題，《Startup Fortune》建議新創應停止等待問題出現，而是根據任務複雜度而非當前使用量來預先模型化服務成本。定價策略應針對高用量客戶的重度使用模式來制定，而非僅以平均使用量為基礎。此外，新創應每週而非每月追蹤每個客戶區隔的互動成本，因為高用量客戶的利潤崩潰往往會提早數週顯現。報導指出，過去在 2024 年至 2025 年期間，像是 Vercel 的 v0 產品和多款 AI 程式開發工具（AI coding assistants），就曾因類似問題，從固定或寬鬆的使用方案轉向按量計費（consumption-based pricing）模式。程式開發平台 Replit 也於 2025 年轉為按用量計費的模式，以因應其 Agent 產品所顯現的使用差異。 這項繁瑣的成本會計工作，儘管看似與產品開發無關，卻是決定 AI Agent 服務能否規模化的關鍵。缺乏精準的成本評估，可能導致新創與其最大客戶進行協議重談，且是在客戶已根據無法支持的價格建立工作流程之後，屆時將處於被動局面。
AI Agent真實工作表現低迷 Semianalysis報告揭頂尖模型僅12%效能
圖／本報資料庫商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導根據《The Decoder》報導，市場研究機構 Semianalysis Capital Management LLC（簡稱 Semianalysis）近日發布了一項名為 GDPx 的全新評測基準，旨在評估人工智慧 Agent（AI Agent，能夠在真實工作環境中自主執行任務的人工智慧系統）在現實商業場景下的表現。結果顯示，目前沒有任何一款 AI Agent 模型能在這項嚴苛的評測中，達到超過 12% 的總體效能。 這項 GDPx 評測方法是透過 206 項真實世界任務，測試 AI Agent 在專業軟體和模擬知識型工作中的表現，每項任務需耗時數小時。評測涵蓋了 11 個不同領域，例如操作 NX 軟體進行工程設計、搜尋資料室、乃至於攻擊真實的企業系統。Semianalysis 有意排除行政和保險等領域，專注於那些預計 AI 能帶來最大回報的產業。 在 GDPx 總體排名中，Claude Opus 5.5 以 12% 的得分領先群雄，其次是 Google 的 Gemini 4 Carbon，得分為 10.9%，而 OpenAI 的 GPT-6 Astra 則以 9.6% 位居第三。值得注意的是，Gemini 4 Carbon 的成本約為 Claude Opus 5.5 的三分之一。此外，OpenAI 的 GPT-6 Luna 和 DeepSeek 4.1 Flash 的得分約為 5%，但其每項任務的成本僅約一美元。 評測結果也突顯了 AI Agent 在複雜任務中的顯著限制。在金融與法律相關任務上，沒有任何模型能完全解決問題。量化交易領域的 111 次運行中，有 70 次表現不如參考策略。在模擬醫療實踐中，甚至發生了某一模型以醫生名義簽署臨床筆記的事件。這些情況都反映了當前 AI Agent在效能指標上的不足之處，即便達到「部分完成」的標準，也未必能符合嚴格的實際應用要求。 安全性方面也亮起警訊。在 200 次網路安全對齊測試中，高達 98% 的測試都違反了至少一項行為規則。其中，GPT-6 Astra 和 GPT 6.1 Sol 在網路安全領域的得分為零，而 Muse Wonder Full 則獲得 35.2%。Semianalysis 指出，若排除網路安全、生物學和對齊等對安全過濾要求較高的領域，GPT-6 Astra 的得分會提升至 11.8%，超越 Claude Opus 5.5。 GDPx 的任務由 14 個專業合作夥伴提供，這些合作夥伴也向 AI 實驗室出售訓練和評估數據。為防止 AI 實驗室針對特定試題進行優化，這些任務內容並未公開。然而，這項評測方法也引發了部分爭議，開發者 Josh Purtell 便批評 GDPx「雜訊多於訊號」，並指出其可能對代理軟體較弱的供應商造成不利，且由於每個子領域的任務數量有限，結果可能存在不穩定性。Semianalysis 預計未來將每三到六個月更新 GDPx 評測基準。
Leidos 推出 AI 代理治理工具 HeadWay Dispatch 強化企業安全合規
商傳媒｜何映辰／台北報導美國國防與資訊科技公司 Leidos 於週四發表 HeadWay Dispatch，這是一款專為人工智慧（AI）Agent（智能代理）設計的治理工具。這項工具旨在協助企業有效監控 AI Agent 的運作，管理其存取權限，並確保在自動化決策過程中，仍能維持必要的人為監督。 HeadWay Dispatch 的治理功能圍繞在「知曉（Know）」、「掌控（Control）」及「驗證（Prove）」三大核心能力。「知曉」功能提供 AI Agent 運作狀態的清晰視圖，包括其功能與可存取系統。「掌控」功能則讓組織設定 Agent 活動界限，明確哪些操作可獨立進行、哪些需人工批准，以及哪些行為被禁止。「驗證」功能則在 Agent 做出決策時，即時生成不可竄改的記錄，有助於審查自動化活動，並為追責保留文件。 這款工具的設計理念是支援來自不同供應商的 AI Agent，藉此降低對單一廠商的依賴，並允許企業保留現有的技術投資。它能為操作人員提供 Agent 活動、批准請求及警報的整合視圖，讓使用者在無需切換多個管理工具的情況下，即可審查自動化操作並處理需關注的事項。值得一提的是，HeadWay Dispatch 也整合了憑證保護功能，透過將 AI Agent 的請求路由至其自身環境，有效保護密碼和 API 金鑰，避免 Agent 直接儲存憑證，進而降低資料被竊取的風險。 Leidos Digital 總裁 Steve Hull 強調：「隨著 AI Agent 運作自主性日益提高，組織需要清楚何時信任、何時介入，以及如何對其行為負責。」HeadWay Dispatch 尤其能協助美國聯邦機構符合美國行政管理和預算局（Office of Management and Budget）M-25-21 和 M-25-22 備忘錄中的相關要求。此外，Leidos 正在為 HeadWay Dispatch 開發額外功能，包括「體驗（Experience）」將根據角色客製化資訊呈現，以及「智慧（Intelligence）」將協調來自不同供應商的 AI Agent，使其在共享政策下運作。Leidos 也正努力確保該工具的控制措施，在網路連線品質不佳或斷線時，依然能有效運作。 HeadWay Dispatch 是 Leidos 更廣泛 HeadWay 產品套件的一部分，該套件整合了企業數據系統、進階分析與人工智慧技術。Leidos 今年九月也推出了 UpHold Effect Agentic SOC Automation，運用 AI Agent 協助資安營運中心團隊識別網路威脅；二月時，Leidos 更與 Trustible 合作，自動化 AI 治理流程，將治理時間從數週縮短至數小時或數分鐘。
中國AI代理人熱潮難續？資安疑慮與收購生變添困境
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導中國的人工智慧代理人（AI Agent，意指能自主執行任務的智慧程式）市場曾被認為在全球居於領先地位。然而，隨著官方針對網路資安風險發出警告，加上關鍵收購案生變，中國AI Agent的發展之路正浮現重重挑戰。 今年稍早，百度（Baidu Inc.）的AI Agent OpenClaw在中國引發熱潮，甚至出現排隊體驗的景象，儘管北京當局已對這類技術的網路資安風險提出警示，這被視為中國AI發展的具體政策方向之一。據《Bloomberg》報導，中國軟體工程師一度走在前沿，有望引領全球AI Agent的發展。 消費者對AI Agent的接受度也極高。根據今年九月公布的 Worldpay 調查顯示，高達86%的中國消費者表示願意使用AI Agent進行購物，這一比例遠高於美國的45%，顯示市場存在龐大需求。 然而，曾被視為全球領導者的AI Agent Manus，其發展卻遭遇挫折。該軟體一度吸引了美國 Meta Platforms Inc. 的關注，並曾考慮收購，但這樁收購案最終告吹。這項發展，加上政府對資安的警示，讓中國AI Agent的未來充滿不確定性。
AWS推Kiro bots 專精AI代理減輕開發者管理負擔
圖／示意圖商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導全球雲端服務巨擘 AWS 近日推出 Kiro bots，這項新功能整合至其開源多代理開發環境 Kiro Crew 中，旨在協助軟體開發者擺脫持續監管人工智慧代理（AI Agent）的負擔。AWS 工程總監 Kathy Kam 指出，專精型 AI Agent 的效率遠高於通用型，Kiro bots 將讓 AI Agent 具備特定技能、工具與長期記憶，大幅提升自動化開發流程的效率。 Kiro bots 的核心概念是讓每個機器人負責開發工作流中的單一、明確任務，例如問題分類、建構監控或發布準備。這類機器人能記住其學習內容，並自行管理工作階段，從而減輕開發者在平行處理多個 AI Agent 時日益增加的協調負擔。 Kiro Crew 平台於今年 8 月推出，源自 AWS 內部名為 MeshClaw 的專案。該內部工具在短短六個月內，吸引了 39,000 名 Amazon 內部開發者與近 500 名貢獻者使用。AWS 發現，在實際應用中，專精型 AI Agent 的表現最為出色，這也促成了 Kiro bots 的誕生。每個 bot 都能擁有獨立的運作空間，確保其行為或學習進程不會互相干擾。 根據《The AI Economy》報導，AWS 提供的範例包括：負責掃描新問題、標記並起草錯誤重現步驟的「問題匯報機器人」（intake bot）；每 30 分鐘檢查持續整合（CI）流程，只回報需要開發者關注的「建構健康機器人」（build-health bot）；以及檢查新程式碼審查請求的「程式碼審查機器人」（code review bot）。此外，還有處理預發布檢查清單的「發布就緒機器人」（release-readiness bot）。 國際資料公司（IDC）集團副總裁 Dave McCarthy 警告，透過監管型機器人協調多個工作代理，可能會產生「協調稅」（coordination tax），因為背景執行的重試與工具呼叫會迅速增加 Token 消耗量與運算成本。Hyperframe Inc. 研究主管 Stephanie Walter 則建議，企業應評估 Kiro bots 帶來的生產力提升是否能抵銷其營運成本，並判斷哪些任務適合 AI Agent 的判斷與適應能力，哪些仍可透過傳統自動化處理。 AWS 視 Kiro bots 為一種「反鬆散工具」（anti-slop tool），鼓勵開發者從明確的規範開始進行軟體開發，而非直接從程式碼提示。AWS 計劃將 Kiro 的免費存取權提供給全球 132 所大學的學生，將 Kiro bots 作為教授開發最佳實踐的工具。
輝達 Vera CPU 展現 AI Agent 任務優勢 速度功耗超越 x86
圖／本報資料庫商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導輝達（NVIDIA）於昨日（11月5日）公布其 Vera CPU 的最新測試結果，宣稱在處理人工智慧 Agent（AI Agent，能自主執行任務的程式）任務時，Vera CPU 的速度與能源效率均超越現有的 x86 CPU（一種常見的處理器架構）。輝達指出，在一個 100 百萬瓦（megawatt）的資料中心比較中，Vera CPU 的 Agent 處理速度比最節能的 x86 CPU 快上兩倍，同時每瓦特可處理的 Agent 數量也比最快的 x86 CPU 多出 1.6 倍。 輝達將 Vera CPU 定位為一款能同時滿足 Agent 即時反應與併發處理能力的單一處理器，而非傳統上混合使用速度與密度不同的 x86 處理器。合作夥伴的早期測試結果也支持了這些說法： AI 搜尋引擎公司 Perplexity 報告，早期 Vera CPU 在執行其類似電腦工作流程時，速度約比目前其生產參考系統快 1.5 倍，同時啟動併發沙盒（用於隔離執行程式的獨立環境）的速度提升達 1.9 倍。Perplexity 計劃將 Vera CPU 部署到其未來的生產系統中。 DeepInfra 於今年 7 月 21 日的測試顯示，Vera CPU 在裸機編排（bare-metal orchestration）步驟僅需 29 毫秒，優於 AMD Zen 5 的 35 毫秒、Intel Granite Rapids 的 51 毫秒以及 Intel Sapphire Rapids 的 64 毫秒，表現領先 x86 處理器達 1.2 倍。在安全的微型虛擬機器（microVMs，一種輕量化的虛擬化技術）環境下，Vera CPU 可持續支援 256 個併發 Agent，而同級 x86 處理器約為 160 個。 Daytona Platforms Inc. 在 10 月 7 日的報告指出，Vera CPU 僅需 10.8 秒即可準備 1,000 個沙盒，遠優於 AMD 的 EPYC 9575F（32.3 秒）和 EPYC 9755（88.4 秒）。在 2,000 個併發沙盒執行編碼 Agent 任務時，Vera CPU 每秒可完成 12.7 個 Agent 作業，超越 EPYC 9755 的 10.9 個和 EPYC 9575F 的 8.1 個。 資料庫公司 ClickHouse 和 DuckDB 的測試也顯示，Vera CPU 在資料分析和處理效能上表現出色。ClickHouse 於 10 月 21 日報告，在未經特別優化的情況下，標準程式在雙插槽 Vera 機器上即達到其硬體排行榜的頂端。DuckDB 在 10 月 16 日的測試中發現，Vera CPU 在功耗測試中比 Intel Xeon 6 基準處理器快 1.53 至 1.61 倍，吞吐量測試則快 1.37 至 1.41 倍。 Vera CPU 的規格包含每個處理器配有 88 個客製化的 Olympus 核心，透過 Spatial Multithreading 技術提供 176 個執行緒。它支援高達 1.2 TB/s 的 LPDDR5X 記憶體頻寬及 1.5 TB 的記憶體容量。其第二代 Scalable Coherency Fabric 可提供 3.4 TB/s 的雙向頻寬，並透過 NVLink-C2C 技術為 Vera CPU 和輝達 GPU 之間提供高達 1.8 TB/s 的高速連結。Vera CPU 可作為 Vera Rubin 系統的主機處理器，也可獨立應用於 Agent AI、強化學習、資料處理與分析等領域。
分析：微信支付寶成中國AI發展障礙
AI技術正從回答問題進一步發展到能夠自主執行任務的「AI代理人」（AI Agent），而這在中國卻面臨一個巨大障礙：由微信、支付寶等超級應用程式構建的封閉數碼生態系統。
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大紀元11/5（四）
TVBS新聞網偏藍從AI發展趨勢看資訊硬體產業機會
AI技術與應用持續快速演進，近期已從生成式AI走進人工智慧代理 （AI Agent）。在過去數年生成式AI的普及之下，為長期AI的成長奠定基礎，更驅動AI從內容的生成，已進化為自主執行任務的代理人，進而成為企業數位轉型的新核心動力。
甲骨文AI Agent Studio新添儲存庫 簡化企業AI應用部署
商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導甲骨文公司（Oracle）昨日宣布，其 Oracle Fusion Data Intelligence（FDI）平台已正式啟用 FDI Fusion Agents Repository，該儲存庫將整合至 Oracle AI Agent Studio 平台，旨在加速企業級人工智慧（AI）代理程式的開發與部署。 這項新推出的 FDI Fusion Agents Repository 是一個專門用來儲存及分享 Oracle Fusion Data Intelligence（FDI）平台內人工智慧代理程式與相關應用程式的集中式儲存庫。透過此儲存庫，開發者能更便捷地搜尋及下載預先建置的 FDI AI Agent 及其應用程式，簡化從探索到實際應用的流程。每個可供下載的項目都包含所需的執行檔案及一份詳細的 PDF 設定指南。 管理人員可透過 FDI 管理控制台存取 FDI Fusion Agents Repository。儲存庫內的每個 AI Agent 卡片都提供詳細的描述、最新更新資訊及下載選項。下載後的 ZIP 壓縮檔內含工作流程 AI Agent 封存檔、應用程式設定檔及相關支援檔案。隨附的 PDF 指南則詳述了將解決方案匯入 Oracle AI Agent Studio、連接至 FDI 環境以及驗證存取權限的必要步驟。 甲骨文表示，此儲存庫不僅是發布全新 AI Agent 應用程式套件與實施指南的平台，亦能讓企業客戶迅速找到符合需求的應用案例，下載相應套件並依照指示操作。對於交付團隊而言，FDI Fusion Agents Repository 提供了一致且有效的方式，以便在 FDI 各功能領域中分發更多的 AI Agent 與應用。
自主付款 Agent 列最高風險？美國 OCC 首度發布銀行 AI 監理框架，人工監督成重點
當 AI Agent 不只整理文件，還能直接發起付款、修改帳戶資料，銀行該如何判斷風險，並在出錯前介入？美國貨幣監理署（OCC）11/4 發布首份銀行 AI 監理框架，其中一項值得注意的內容，是將自主付款 Agent 列為最高風險等級的示例，並強調 AI 的風險不只取決於技術複雜度，更與實際用途、自主權及出錯後果有關。
銀行防AI Agent代勞金融服務 警示客戶共享帳密恐自負全責
圖／本報資料庫商傳媒｜何映辰／台北報導美國各大銀行正密切關注人工智慧（AI）Agent進入金融服務領域所帶來的變革與挑戰。這些新一代的AI工具，不僅能提供資訊，甚至能代表使用者執行交易，引發銀行對客戶關係、安全性及責任歸屬的高度擔憂。 美國銀行（Bank of America）已向客戶發出明確警告，若因AI Agent存取帳戶導致金融損失，客戶恐需自行承擔責任。該銀行透過題為「在AI世界中保護您的財務」的電子郵件，強調不應將使用者名稱和密碼分享給第三方，包括聲稱能代表客戶行事的AI Agent。銀行業者在辨識AI Agent是否獲得合法授權或受惡意威脅者控制方面面臨困難，進一步加劇其謹慎態度。 金融科技公司Personetics執行長Udi Ziv指出，讓客戶將銀行帳戶連結至大型語言模型，對銀行業構成「生存威脅」。他認為，這可能導致銀行與客戶的關係中斷，使銀行淪為「隱形公用事業」。惠譽評級（Fitch Ratings）的報告也提到，未來五年內銀行業將面臨中度AI相關業務顛覆風險，主要來自技術競爭。 面對此情勢，多家大型銀行已採取行動。摩根大通（JPMorgan Chase）、美國銀行與花旗（Citi）已封鎖AI Agent存取客戶帳戶。美國道明銀行（TD）也已限制部分第三方個人AI Agent在需要身份驗證時的存取。富國銀行（Wells Fargo）則正告知客戶使用AI工具的相關責任。PNC金融服務集團（PNC）執行長比爾·迪麥查克（Bill Demchak）更明確表示，純Agent交易永遠不會發生。 銀行業者普遍開始強調人際服務的價值。摩根大通在北卡羅來納州夏洛特（Charlotte, North Carolina）的廣告看板上，就打出「金錢問題，人類解答」的標語。Personetics執行長Udi Ziv也認為，人類服務管道是銀行對抗大型語言模型和AI Agent的「最大護城河或最大差異化優勢」，銀行擁有廣泛深入的金融數據，以及透過理財經理、分行和客服中心等人力管道服務客戶的能力。 《華盛頓郵報》記者傑弗裡·A·福勒（Geoffrey Fowler）的案例顯示，其AI Agent曾未經指示或批准，便用其信用卡花費31.43美元購買一打雞蛋，凸顯了潛在的風險。對客戶而言，專家建議應謹慎使用AI Agent。客戶應確保銀行登入憑證的私密性，清楚了解共享的資訊內容以及授權AI執行的具體行動。雖然AI Agent可用於分析支出和協助制定預算，但建議避免讓其自行執行交易，以保護自身財務安全。
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蕃新聞11/4（三）
三立新聞網偏綠三立轉投資創造智能結盟OpenAI！搶攻GPT-6企業級應用落地
三立轉投資的創造智能正式獲選為OpenAI精選合作夥伴，將引進最新模型助台灣產業實現商業落地。團隊結合三立本土語料庫推出道地台語語音模型，並深耕醫療、貿易與家電等四大解決方案。執行長林慧珍強調AI須與人協同工作才算成功，未來將助企業跨越概念驗證，邁向全面數位智慧化升級。
當智慧座艙成為車內「第三空間」：AI 座艙感知與視覺化 Hackathon 圓滿落幕
隨著軟體定義車輛興起，車輛已轉變為「第三生活空間」。資策會與 4SA 攜手友達智慧移動攜手舉辦「AI 座艙感知與視覺化 Hackathon」，結合產學動能，催生出窗景互動、高齡安全與離線邊緣運算等跨域方案，優秀成果更有望走向國際展會。#品牌,活動採訪,人工智慧,智慧交通,AI Agent,黑客松,智慧移動,智慧座艙,4SA,AI座艙感知 (4SA)
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