S 的 AI 研究所

從 Meta 推出的 Muse AI 開始幫使用者處理退訂、客服與購物，到手機電池容量一路往 7,000、8,000 甚至接近 9,000mAh 前進；另外也會聊到會自己找到手機位置的智慧充電桌、人形機器人跟真人一起跳舞，以及 AI 陪伴與仿生機器人開始慢慢靠近彼此。

這集你會聽到：
・Meta Muse 為什麼可能改變我們處理訂閱、客服與網購的方式
・為什麼下一代手機電池容量可能越來越大
・AI 與手機端運算，為什麼讓續航和隱私變得更重要
・一張會自己追蹤手機位置的智慧充電桌是怎麼運作的
・人形機器人如何從工業展示，走上娛樂舞台跟真人一起跳舞
・當 AI 有了記憶，機器人也有了身體，「機器人伴侶」還離我們多遠？

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從資安研究員如何利用 Claude 輔助完成高度複雜的系統攻擊，到新一代「System 1」模型如何用更快、更穩定的方式處理分類與判斷任務；另外也會聊到模型壓縮、本地端 AI、即時語音翻譯、機器人，以及 AI 對人類思考能力可能帶來的影響。

這集你會聽到：

・AI 如何讓資安攻擊的門檻快速降低
・為什麼下一波 AI 不一定要「會生成文字」
・模型正在變得更小、更快，甚至能直接跑在裝置上
・即時翻譯開始連聲音、語氣都能一起保留
・機器人為什麼正在從「每台都要重新訓練」走向共用同一個 AI 大腦
・當我們越來越依賴 AI，大腦會不會也開始把思考能力外包出去？

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AI 公司拚命解題，數學家為什麼發出警告？當 AI 開始組隊做研究、機器人走進真實環境，連手機都能處理部分 AI 任務，我們的工作方式會怎麼改變？

這集《S 的 AI 研究所》，Selina 帶你看懂三個 AI 發展，以及背後跟你我有關的問題：

🧠 一萬個 AI 組隊解題，25 位數學大師為何示警？
OpenAI 公布了挑戰百年數學難題的研究成果，但提出答案之後，理解、驗證與知識傳承同樣重要。從數學家的聯名聲明，聊到我們如何讓 AI 分工寫企劃、檢查內容，同時保留自己的判斷能力。

🤖 人形機器人開始測試軍事任務，實體 AI 是什麼？
從 Phantom 的迫擊砲展示與烏克蘭試點，聊聊機器人為什麼做成人形、如何在虛擬環境中練習，以及從展示到實際應用，還有哪些距離。未來的搬運、巡檢與照護工作，也可能逐步出現它們的身影。

📱 AI 住進手機，隱私、成本與體驗會怎麼變？
離線翻譯、照片處理、語音轉文字，哪些任務可以交給手機？裝置端 AI 有機會減少資料上傳與雲端運算費用，但也得考慮設備支援、耗電和發熱。

當我們從「使用一個 AI」，慢慢走向「管理一群 AI」，值得練習的，就是問清楚、看懂結果，再決定怎麼用。

📌 適合想把 AI 用進工作流程的上班族、產品經理、開發者，以及關心 AI 趨勢的你。

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AI 真的可能失控，甚至威脅人類嗎？為什麼第一線研究員會選擇離開 Anthropic？而當 AI 不只會思考，還開始有了實體身體，這些變化對我們的工作與生活又代表什麼？

• Anthropic 研究員辭職示警：AI 為什麼可能威脅人類？
• 遞迴式自我改進：AI 會不會開始自己讓自己變聰明？
• OpenAI 內部模型與 AI Agent，能力正在進展到哪裡？
• Sanctuary AI、Figure、1X：人形機器人真的要走進日常生活了嗎？
• 當 AI 越來越強，人類真正不可取代的能力是什麼？

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GPT-6 Astra 到底突破了什麼？為什麼手機晶片的進步會影響 AI 應用？以及這些產業變化，對一般上班族、開發者與創作者到底代表什麼。

• GPT-6 Astra：AI 的能力天花板又被推高了
• AI 開始自己操作電腦、完成真實世界任務
• 2 奈米晶片：AI 為什麼正在進入口袋？
• 折疊 iPhone，會讓手機和電腦的界線消失嗎？
• 印度為什麼也開始搶進高階半導體？
• Google 廣告壟斷案，AI 行銷的新機會在哪裡？
  

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AI 自動化越多，為什麼工作可能反而變多？
當知識與執行能力越來越便宜，為什麼「判斷力」開始變得更重要？
為什麼未來真正拉開差距的，不只是把 AI 塞進現在的工作，而是重新設計工作方式？
以及，當 AI 越來越擅長產生「標準的好」，為什麼你的品味、觀點，甚至那些有點「怪」的地方，反而可能成為優勢？
這集想聊的不是「哪些工作會消失」，而是更重要的一個問題：當 AI 可以幫你完成工作裡 80% 的事情，剩下那 20%，什麼才是你真正不可取代的價值？





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上一集，我們拆解了為什麼我們定義了ＡＩ寫作會有的問題。重要的是：要用什麼標準去判斷一段內容到底好不好？這一集，我會先分享我自己判斷 AI 文字的四個標準，再帶你實際走一次修改流程。你會學到怎麼讓 AI 寫出來的內容更有人味、更有效率，也更像你自己。

• 00:46｜AI 好的表達標準
• 08:59｜5 個方法，讓內容擺脫 AI 味
• 19:55 ｜怎麼讓 AI 不再那麼囉唆？
  

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Email、社群貼文、短影音腳本、工作報告，甚至只是一個標題，我們都越來越習慣交給 AI 協助。但即使現在的 AI 已經可以寫得很完整、很正確，為什麼有些文字還是讓人一眼就覺得「很 AI」？
這一集，從「表達力」聊起。當我們只告訴 AI「寫得口語一點」、「自然一點」、「像人一點」，其實也等於把所有判斷都交給 AI。但好的表達，往往來自你的經驗、觀點、取捨與判斷。

這集會聊到：

02:41 AI 為什麼寫得不像人？
15:41 什麼是好的表達？
21:59 AI 感從哪裡來？



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大學白讀了嗎？為什麼現在越來越多年輕人，讀了被認為有前景的科系、做過實習、投了上百份履歷，卻還是進不了職場？

這一集，我們從幾位畢業生的真實求職困境出發，拆解 AI、裁員潮與企業招募改變，如何讓原本屬於新鮮人的「職場第一階」逐漸消失。我也會分享面對 AI，人類仍然握有哪些難以取代的籌碼，以及年輕人如何提前累積實戰經驗、規劃專業能力，並善用 Claude 優化履歷、通過 ATS 篩選、模擬面試，重新搶回進入職場的入場券。

AI 可能讓第一份工作變得更難找，但它也能成為你縮短學習曲線、提高求職勝率的工具。重點不是跟 AI 比誰做得快，而是學會用 AI，把自己從只會執行任務的人，升級成能解決問題、做出判斷並對成果負責的人。


00:16 年輕人失業是 AI 害的嗎？

05:38 人類對抗 AI 的籌碼

12:26 畢業前怎麼該怎麼做

14:35 用 Claude 提升求職勝率

19:32 如何用 AI 在職場創造價值





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00:16 AI 時代的三種人

01:20 Agent 已經來了,但人還沒準備好

02:56 AI 時代到底哪種人會活得好

14:03 Uber 怎麼用兩週找出百萬效益

18:42 GPT-5.6 Sol 官方提示詞指南

22:05 用好AI 的三個習慣



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