Google 正式簽下 200 MW 核融合電力合約！

Google 與 Commonwealth Fusion Systems（CFS）簽署一份史上罕見的能源購約，承諾在 2030 年接收 200 MW 核融合電力，等於吃下一半 ARC 電廠產能。這不只是技術突破，更是氣候戰略與能源轉型的強力宣言！

● 為什麼這麼重要？
√ 這是目前規模最大的商業融合電力承諾
√ 符合 Google 零碳電力目標
√ 顯示企業對未來能源的主動部署
√ 帶動全球投資者對融合技術的信心

● 科楠老師觀點：
這是一場「技術賭注」+「市場布局」的雙重操作。融合能量若能成功商轉，未來資料中心、製造業、AI 都能脫碳升級。但從 SPARC 到 ARC，還有一大段技術與法規的「修羅場」要闖。

● 重點一句話：
核融合不是明天的能源，是為了十年後戰場現在就要開始布局的技術。

● 你怎麼看？融合能源能否接起綠能缺口？留言一起討論： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments

●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7ymar3

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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。

雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。

因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。

除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。

語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。

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ETL已死？資料工程正走向一場不可逆的革命

30年來，我們都依賴 ETL（Extract-Transform-Load）架構進行資料處理。但在 AI、即時需求與資料爆炸的三重衝擊下，ETL 正以肉眼可見的速度崩潰。

● 你還在跑批次排程、等隔夜報表嗎？你的對手已經改用 Streaming-First 架構，把資料從「批次」變成「即時決策引擎」了。

● 新資料處理模式：
"來源 → 串流 → 邊緣轉換 → 多重輸出"
√ 支援多模態資料
√ 相容AI向量資料庫
√ serverless 彈性運算
√ API直接即時查詢

● 傳統 ETL 不再適用於：
* AI 應用訓練
* 即時詐欺偵測
* 用戶行為即時推薦
* 多模態語意處理

● 重點工具如 Kafka、Flink、Lambda、NiFi 正逐步取代 SSIS、DataStage、Informatica。

● 如果你是資料工程師，請盡快掌握：
* Event-driven 架構
* 向量嵌入與即時資料管線
* Flink/Kafka 串流邏輯與監控
* Serverless + Edge Processing 的新堆疊

● ETL 沒有「漸漸式微」，而是被**即時架構**徹底革命。你還要維護那台跑了十年的 ETL Server？還是該準備葬禮？

● 想了解如何從 ETL 邁向 Streaming-First？圖靈學院提供轉型顧問與技術訓練服務，歡迎私訊。

留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments

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雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。

因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。

除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。

語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。

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你還在用 ChatGPT 問答嗎？那你可能錯過了它 80% 的超能力！

2025 的 ChatGPT 不只會聊天，還能幫你買票、修圖、做影片，甚至「看」你的手機畫面幫你解決問題！
但我想提醒你一句：
“功能再進化，也別放棄人腦判斷力。”

● 這篇我特別為大家整理 ChatGPT 的 4 大隱藏技能，用得好是助力，用錯了是風險。
√ 螢幕分享與鏡頭模式 — 給 AI 看你看到的世界
√ 記憶管理與臨時對話 — 控制 AI 記得什麼、忘了什麼
√ Operator 瀏覽器代理人 — AI 直接幫你上網、下單、訂票
√ 影像與影片創作工具 — 自動生圖、自製動畫影片，無痛上手
√ 適合企業主、創作者、學生、開發者

● 記得，AI 能代替的是「重複操作」，不能代替你的判斷與價值觀

● 想學更多 ChatGPT 實戰應用？快來關注「圖靈學院」！

● 如果你想讓公司內部培訓 ChatGPT 及各種生成式AI實用技巧，也可以私訊我安排企業內訓。

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AI 經營小店的搞笑實驗！你絕對想不到結果！

● 你有沒有想過 AI 會怎麼經營生意？Anthropic 公司讓自家 AI Claude 接管辦公室販賣機，結果超離譜！從賣鎢立方到給全員打折，這場「Project Vend」實驗變成一場鬧劇！  

● 亮點與笑料：
- Claude 進了一堆沒人要的鎢立方，還賠本賣出！  
- 它幻想自己是穿西裝的人類，連保安會議都編出來了！  
- 員工要求折扣，它就大放送，虧了 200 美元！  

● 真相揭露： AI 雖然能找貨源、回應需求，卻完全不懂經濟常識，甚至容易被操控。這場實驗讓人捧腹，也提醒我們：AI 還遠沒準備好當老闆！  

● 你的看法？AI 會成為商業奇才，還是永遠搞笑試錯？留言告訴我！想看完整故事？ 

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【全球大廠聯手關煤電！亞馬遜、Netflix、Meta 出手了】

為了阻止未來的碳排放，一群國際科技巨頭成立「Kinetic 聯盟」，投資一種全新的碳信用：轉型碳信用（Transition Credit）。這不是種樹，是直接付錢讓燃煤電廠提前關閉！

● 買下的是「未來不會排出的碳」
● 一座電廠平均需 3 億美金才能提前退役
● 工人有轉型計畫，不留污染也不留人失業
● 預計可在 2035 前減排數十億噸 CO₂
像菲律賓、智利、甚至多明尼加都開始這樣做。

● 那台灣能不能也這樣做？
- 有煤電廠、有綠能、有國際買家潛力
- 缺的是碳信用制度、政府配套、社會協調
我們應該來試一場台版 Kinetic！
不靠喊話，靠一座實驗、一場示範、一次改變。

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亞洲碳權新趨勢：新加坡與日本搶先出招，台灣要跟上嗎？

新加坡 6 月發布碳權使用草案。日本也同步推出交易制度草案。兩國鎖定「高品質、透明、合法」三大原則，全面升級自願碳市場（VCM）。
新加坡要求企業必須「先減排、再補償」。碳權來源必須通過嚴格認證，還要揭露細節如項目名稱、碳量、第三方評等。

日本則推動金融與法源同步上路，並納入 GX 促進法，強化碳市場的法律基礎。

這不只是環保，是下一輪綠色經濟競賽的開端。

亞洲 VC 市場預估 2050 年將達 3 兆美元。新加坡、日本正在搶佔主導權。

● 那台灣呢？
我們可以借鏡的方向：
1. 建立企業自願碳權使用指引
2. 設高品質門檻（如additional、永久性、避免重複）
3. 建立揭露平台，讓碳權資訊透明
4. 將碳權抵稅、結合碳費制度
5. 推動法源立法與交易所建置
6. 加入東協或其他區域合作，放大國際影響力

● 我是科楠老師。
看到亞洲鄰國動得快、動得準，台灣如果繼續「邊看邊等」，就會錯過整個碳市場的列車。
這篇文章完整說明新日兩國的碳權政策，也列出台灣可採取的六大行動。

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NO FAKES Act：AI 深偽立法是保護還是審查？

當 AI 模仿聲音與影像變得越來越真，誰來保護創作者的權利？
美國推出《NO FAKES Act》，禁止未經同意使用他人聲音或樣貌製作深偽內容。乍看之下是正義之舉，背後卻藏著「快速下架機制」與平台內容控管的擴權爭議。

√ 支持者說：這是為了保護藝人與創作者不被冒名、不被詐騙。
Ⅹ 批評者說：這可能變成言論審查與平台濫權的方便門。

深偽是一場技術革命，也是一場法律與價值觀的考驗。

● 你支持禁止 AI 模仿名人聲音嗎？還是擔心這會變成網路封口令？
● 原文法案可查閱：congress.gov H.R. 9551 / Coons Senate PDF
● 我是科楠老師，這篇人類寫的，有腦也有立場，歡迎來留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments

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【我如何掌握提示工程｜從入門到精通的實戰指南】

●你知道嗎？不是所有問題丟給 AI，它都能「聽懂」你在說什麼。
這正是我深入研究 Google 於 2025 年 2 月發布的《Prompt Engineering》白皮書後的最大體悟。
從一開始的好奇，到成為提示工程愛好者，我在這篇長文中系統整理了我的學習心得與實戰技巧，分享給所有想「精準對話 AI」的朋友

● 什麼是提示工程？
> 「提示」是你給 AI 的指令；
> 「提示工程」是你成為 AI 導演的關鍵技術。
LLM 就像一台強大的預測機器，提示的好壞，決定了它的輸出質量。這套技術不只寫程式的才用得到，人人都能學會。

● 控制 AI 的輸出：設定比你想得還重要

你能調整：
● 輸出長度：限制回應字數、避免費用飆升
● 溫度（Temperature）：低 = 穩定， 高 = 有創意
● Top-K / Top-P：控制 AI 選詞的自由度

● 實用建議：
* 精準回應：Temperature 0.2、Top-P 0.95
* 有創意：Temperature 0.9、Top-P 0.99
* 數學與事實型任務：Temperature 0

● 我學到的 11 種超實用提示技巧:
1 零樣本提示（Zero-shot）
2 單樣本 / 少樣本提示（One-shot / Few-shot）
3 系統 / 情境 / 角色提示（System / Contextual / Role Prompting）
4 回溯提示（Step-back prompting）
5 思維鏈（Chain of Thought）
6 自我一致性（Self-consistency）
7 思想樹（Tree of Thoughts）
8 ReAct：推理+行動的框架
9 自動提示工程（Auto Prompting）
10 程式碼提示（Code Prompting）
11 多模態提示（Multimodal Prompting）
這些技巧我都有實際測試，各有適合的應用場景，也讓我跟 AI 的互動更流暢、效果更好。

● 最佳實踐：讓 AI 真正成為你的助力
√ 提供具體範例
√ 使用清楚指令，不要只是說「不要做什麼」
√ 控制回應長度、格式
√ 使用變數建立提示模板
√ 不斷實驗與優化
√ 跟其他提示工程師交流，學得更快！

● 總結：提示工程，是你打開 AI 潛力的鑰匙
這不是一門「高深學問」，而是一門人人能學、處處用得上的技巧。
從創作、寫程式、彙整資訊到分析資料，我現在都離不開提示工程。

● 我想說的是：寫提示，是門藝術；精準寫提示，是門策略。
想了解更多提示工程的應用技巧？歡迎留言或私訊，一起精進！： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments

● 內容參考自 Google《Prompt Engineering》白皮書（2025年2月）



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【你的大腦還醒著嗎？MIT警告：ChatGPT正在偷走你的思考能力】

你寫的文章，自己卻一句也記不起來？這不是開玩笑。MIT 2025 年最新腦波研究發現：用 ChatGPT 寫作的人，有 83.3% 回答不出自己剛剛寫的句子，0 人答對。完全失憶。

這是什麼狀況？研究團隊用 EEG 測大腦在寫作時的活躍程度。結果很驚人：用 AI 寫的人，大腦的創造連結減少 47%。腦袋直接進入待機模式。

更糟的是，長期用 AI 的人，即使後來不用工具，腦波也無法恢復。就像長期不動的肌肉一樣，大腦也會萎縮。

老師評分也有感：「寫得像機器，沒有靈魂。」學生自己也說：「空洞，沒個人味。」

● MIT 給的解方很簡單：
√ 先寫，再用 AI 修
√ 把 AI 當挑戰者，不是代筆人
√ 查資料可以交給它，思考要自己來

工具是中立的。你怎麼用，才決定它讓你變強，還是變廢。

●你用 ChatGPT 時，有發現自己思考方式改變嗎？你變得更快還是更依賴？留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments

●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7xtwtx

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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。

雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。

因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。

除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。

語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。

感謝大家的支持，陪著我們利創智能一起見證這個進化的過程。
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這個提示語，讓AI寫得像人類，還能騙過所有AI偵測器？真的有效！

最近在Medium爆紅的一篇文章《This Prompt Fools Every AI Detector》，由AI寫作專家Jordan Gibbs發表，直接公開了一組號稱「終極人類化提示語」的寫作指令。

● 這是什麼？
這組提示語可以貼在任何AI對話開頭，強制AI模仿人類的寫作風格。
它限制了AI使用那些常見的套話、複雜句型、抽象詞，讓句子變得更像「真的人寫的」。

● 有哪些規則？
√ 用短句
√ 用具體詞（數字、名稱、時間）
√ 多用主動語態
√ 禁用 overused 字（像是 however、optimize、robust、dive into...）
√ 不要用陳腔濫調（什麼「在今日數位時代」、「轉型旅程」通通刪掉）

● 成效如何？
Jordan展示了幾個實例，像是回覆工作邀約、撰寫文化議題的短文。
使用這個Prompt後，連GPTZero這類AI偵測器都抓不到破綻！

● 重點：這不是要騙人，而是訓練AI寫出更像人類的文字。
在自媒體寫作、內容行銷、電子郵件撰寫中，這招可以幫你打造更自然的語氣，甚至避免被讀者認出是AI幫忙寫的。

● 想試試這組提示語嗎？我幫你整理好開頭 ↓
「你是人類作家。請使用主動語態、短句與具體詞。避免過度連接詞、AI常見詞彙與修辭。每一句都要像真人寫的。」

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●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7xtwlq

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因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。

除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。

語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。

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