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【本集節目由 M觀點 贊助播出】

點這裡收聽 M 觀點：https://linktr.ee/miulaviewpoint


這集我們來聊聊《把時間買回來》這本書，它打破哪些時間管理的迷思、從中我獲得的啟發。

對於一個常常被各種死線追趕、時間管理非常混亂的我來說，這本書提供可以如何改善時間管理、思考哪些事情更重要等問題上，有了非常具體的方向。

如果你和我有一樣在時間管理上的困擾，希望這集內容能夠帶給你一些靈感。

(00:00) 業配：M 觀點
(02:52) 為何想聊「把時間買回來」這本書？
(09:13) #1 時間管理與能量管理一樣重要
(14:21) #2 找到低產值、高耗能的時間怪獸
(21:59) #3 要多少錢才可以買回時間？
(27:28) #4 什麼才是最重要的事？專注在投資和生產象限
(32:46) #5 紙筆比想像中好用
(39:03) 重點回顧

想了解更多關於具體該如何買回時間的步驟？主動掌握時間的技巧與方法？
歡迎閱讀最新一期電子報：《《把時間買回來》：找出吃掉能量的時間怪獸、專注在真正重要的事》

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【本集節目由 澳佳寶 贊助播出】

澳佳寶「四倍金粹濃縮深海魚油」及「金盞花葉黃素+蝦紅素+B5」，給你由內而外的健康守護！

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歡迎了解更多產品資訊及優惠活動：https://reurl.cc/pvm6M8

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這集我們來聊聊 Klarna 這家來自瑞典的 BNPL （先買後付）巨頭，他們如何應對 AI 浪潮，並在近兩年透過 AI 計劃在兩年內從虧損轉虧為盈。

節目會分成三個部分：

第一部分： 介紹 Klarna 這家公司， Klarna 的成立故事，他們如何從漢堡王打工時期的啟發，到成為一家 BNPL 巨頭 。

第二部分： 來聊聊近兩年的 Klarna 有哪些 AI 計劃，如何幫助 Klarna 節省營運成本、提升顧客服務。

第三部分：前面都在討論一家企業如何運用 AI 降本增效，最後我們把範圍縮小一點到個人上。不講 AI 取代說的話，我們可以如何思考個人在 AI 時代下的生存法則，這裡會分享我的思考與想法。

(00:00) 節目開場
(00:26) 業配：澳佳寶
(03:05) 節目主題介紹：Klarna 如何應對 AI 浪潮？
(08:31) Klarna 的成立故事：從漢堡王到 BNPL 巨頭
(17:53) BNPL 的概念及與信用卡的差異
(20:58) Klarna 的 AI 計劃
(33:06) AI 時代下的個人生存法則（一些小小想法）：善用豐盛、掌握稀缺

想了解更多關於 Klarna 究竟是一家如何賺錢的公司？AI 計畫為他們帶來了哪些效益與風險？
歡迎閱讀最新一期電子報：《瑞典先買後付巨頭 Klarna 的 AI 計畫，真的能為企業降本增效？》

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【本集節目由 CreatorDB 贊助播出】

還在煩惱網紅行銷總是找不到適合的人選嗎？那你千萬不能錯過全方位網紅搜尋平台 CreatorDB。

只要幾秒鐘的時間，CreatorDB 就可以從資料庫當中找到超過 600 萬位的內容創作者，並且搭配 AI 工具深入分析每位網紅的內容成效、與同類型的創作者進行比對，提供更多行銷洞察。

想要了解更多 CreatorDB 的資訊，歡迎透過連結進入活動頁，填寫 Email 之後會發送推薦碼給你，就可以開始使用 CreatorDB 了！

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這集我們將聊聊 Airbnb 的早期創業故事，他們如何從「打不死的小強」蛻變成市值 700 多億的租屋帝國？

Airbnb 的誕生源自於三位共同創辦人面臨的房租壓力，他們決定將房間內的空氣床墊出租給參加設計活動的旅客，這意外開啟了 Airbnb 的創業旅程。

過程中，他們經歷了 2008 年的金融海嘯、2011 年的歐洲市場競爭，以及 2020 年的新冠疫情等挑戰，卻總能化危機為轉機，展現「打不死的小強」精神。

之中他們如何應對？背後又有哪些故事？


(00:00) 業配：CreatorDB
(02:17) 閒聊開場：INSIDE POSSIBLE 心得、NewJeans 小卡
(05:58) 為什麼要這題？都是因為 PG 文章〈Founder Mode〉超紅
(08:53) Airbnb 的成立故事：從繳不出房租到出租空氣床墊
(14:58) 遇到貴人 Twitch 共同創辦人 Michael Seibel、踏上尋找投資人之旅
(18:38) 加入 YC 加速器：如何從賣麥片盒到獲得投資
(26:43) 面對複製危機：Airbnb 如何贏得歐洲市場？
(30:04) 新冠疫情的衝擊：Airbnb 如何組織重整、起死回生？
(44:14) 從 Airbnb 創業故事中學習：槓桿專業資源、理解不同視角、建立信任關係

想了解更多關於 Airbnb 在疫情前後遇到了哪些困難？組織重整帶來哪些新進展？
歡迎閱讀最新一期電子報：《Founder Mode 能複製嗎？疫情差點玩完的 Airbnb 如何靠它起死回生？》

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【本集節目由 Hahow 好學校 贊助播出】

身為知識管理領域專家的朱騏，目前在 Hahow 推出線上課程《現代人的學以致用全指南》。

在這堂課中分享他獨特的 「Lean Writing 精實輸出」 方法，教你先從輸出開始，透過寫作、覆盤和學習，建立高效的學習循環，真正做到知識內化成自身的能力。

不論你是想提升學習效率、打造個人品牌、或是想在職場上更有競爭力，這堂課都能幫助你達成目標！

對這門《現代人的學以致用全指南》線上課有興趣的話，募資期間限時 46 折，只到 10/2。

只要在結帳時輸入，「VK300CHI」還可以再折 300 元！

了解更多課程資訊：https://go.hahow.in/Chi/VK300CHI

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這集我們來聊聊米其林指南的起源故事，他們如何打造餐飲界的最高評鑑標準？

1900 年，當時的法國只有不到 3000 台汽車，為了推廣汽車旅行，米其林兄弟決定推出一本免費的「米其林指南」。

這本指南更像是汽車旅行者的使用說明書，裡頭包含了地圖、加油站、景點、飯店和輪胎維修點，他們希望透過指南鼓勵大家開車出遊，進而提升輪胎的銷售量。

直到 1920 年，創辦人安德烈·米其林發現指南被拿來墊桌腳，他認為免費的東西大家不會珍惜，決定開始販售付費版本的指南，並在 1926 年推出至今大家熟悉的星級評鑑制度。

米其林指南如何打造出他們的評鑑標準？他們又是如何建立起百年來的權威？這集我們一起來聊聊米其林指南的百年秘密。

(00:00) 業配：《現代人的學以致用全指南》
(03:05) 為什麼要聊米其林指南？
(06:46) 《米其林指南》的誕生：從免費到付費
(18:03) 《米其林指南》如何創造價值：星級標準、匿名評審員
(29:23) 米其林加持過的餐廳真的不一樣嗎？
(35:01) 米其林指南如何賺錢？
(41:44) 餐飲體驗的重要性
(49:56) 結語：找到值得玩的「元遊戲」

想了解更多關於疫情等極端狀況來臨時，餐廳如何存活？高檔餐點成為餐廳標配後，為什麼體驗開始成為重要關鍵？
歡迎閱讀最新一期電子報：《米其林指南》起源史、疫後餐廳業務如何改變？

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【本集節目由 勞動力發展署中彰投分署 贊助播出】

對於職涯規劃還在迷惘、找不到方向嗎？ 

收聽【勞動力發展署中彰投分署】全新 Podcast 節目 《投職必中：職涯就醬投 》➡️️https://pse.is/VK6BB

與主持人關關－關韶文帶您一起探索職場 💼 

提供青壯年投職必中的全方位攻略： 
🎯職涯探索 
🎯就業準備 
🎯面試技巧 
🎯跨世代溝通
 
更有職涯三倍區單元，結合與主題相應的政府資源，求職之路更事半功倍！

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這集我們一起來聊聊什麼是 Notebook LM，為什麼它被稱為終極寫作助手？

NotebookLM 之父、知名作家 Steven Johnson 如何使用它提升你的寫作和學習效率？

以及我使用 Notebook LM 的小小心得。

(00:00) 業配：勞動力發展署中彰投分署
(02:17) 上集節目 Steve Balmer 的補充
(03:54) 為什麼要聊這題？對工具的想像與原則
(09:02) 什麼是 NotebookLM？
(15:22) NotebookLM 的開發原則
(24:54) NotebookLM 之父如何用這款工具找到更多靈感？
(36:36) 我使用 NotebookLM、它的限制
(50:21) 結語

想了解更多關於《Not Boring》作者如何透過 Claude 來改進寫作？我詳細使用 AI 工具的原則與方法。
歡迎閱讀最新一期電子報：探索 AI 時代的知識革命：NotebookLM 如何顛覆學習和創作流程？

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這集我們來聊聊微軟前任執行長 Steve Ballmer，他真的是外界認為的「微軟最失敗的執行長」嗎？

Steve Ballmer 如何從最早的銷售經理成為執行長？他錯過了哪些科技趨勢？

在雲端領域，他又做出了哪些重要的布局？

一起深入了解 Steve Ballmer 的故事，以及他如何改寫了今天微軟的命運。

(00:00) 閒聊開場
(03:19) Steve Ballmer 是誰？  
(08:45) 蓋茲的同學，成為 Ballmer 加入微軟的契機
(13:22) Balmer 加入微軟後的首要任務：和 IBM 合作
(28:41) 接任執行長的 Ballmer，面臨反壟斷調查
(13:22) 雲端時代的來臨：Azure 的誕生與未來展望  
(33:53) 為什麼微軟錯過行動裝置浪潮？
(41:43) 佈局雲端事業、奠定 Azure 基礎
(47:12) 總結與反思

想了解更多關於 Windows 產品、MS-DOS 作業系統的發展等。
歡迎閱讀最新一期電子報：被低估的微軟執行長 Steve Ballmer：如何讓微軟站上顛峰、再次崛起？

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這集我們一起來探討資料標註在 AI 時代的重要性，並解密獨角獸 Scale AI 的崛起之路。

為什麼資料標記在 AI 發展中至關重要？Scale AI 如何解決資料標記的難題，並打造多元產品線？

從 Scale API 到 Scale AI，這家公司經歷了哪些關鍵轉變？Scale AI 面臨哪些爭議？資料標記的未來又將如何發展？

(00:00) 業配 M 觀點
(02:51) 為何要聊 Scale AI？簡介 Scale AI
(07:50) Scale AI 的創業起源：為什麼決定以資料標記為創業題目？
(13:22) 什麼是資料標記？為何如此重要？
(16:56) Scale AI 的發展歷程：從資料標記到 AI 基礎設施
(23:42) 自動駕駛與機器人：Scale AI 的第一批客戶
(29:19) 資料飛輪效應：Scale AI 如何持續擴張產品線？
(32:57) Scale AI 的爭議：Outlier 的資料標記騙局
(35:53) 如何看待 Scale AI 的未來？

想了解更多關於 Scale AI 產品發展、資料標記領域的競爭者們等。
歡迎閱讀最新一期電子報：資料標記獨角獸 Scale AI：如何成為 AI 時代的重要玩家？

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【本集節目由 風傳媒x華爾街日報 贊助播出】

現在訂閱《華爾街日報》，除了可以用超值價格一年 3988 元（原價 13996 元）看到 WSJ 的所有內容之外，還會送 《VK科技閱讀時間》電子報 1 個月（價值 188 元）、數量有限的「美珂媞歐全方位奧秘修護冰河精華露」（價值 $2680）。
  
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這集我們來聊聊設計不死鳥 Adobe 的早期故事。

Adobe 在剛成立不久後，賈伯斯就想要收購他們，但沒有成功。在 Adobe 草創初期，蘋果一直都是他們的重要客戶，後來發生什麼事件，讓他們撕破臉？

Adobe 在第一個十年推出了許多到現在大家熟知的產品，像是 Illustrator、Photoshop 和 PDF 等，為什麼這些產品當時會被推出？又帶來哪些影響？

早期的成功為 Adobe 帶來相當大的優勢，但到了第二個十年時他們開始遇到低谷，這時他們如何解決，並在設計領域中稱霸 40 年？

(00:00) 業配：華爾街日報
(03:50) 為何要來聊 Adobe？
(08:11) 為什麼成立 Adobe？
(11:27) 與蘋果的合作及 PostScript 的成功
(17:11) Illustrator 和 Photoshop 的推出及其影響
(23:37) PDF 的誕生與普及
(28:05) 第二個十年的挑戰與轉型：從買斷制到訂閱制
(38:01) 結語：設計工具的好壞與找到利用的風口

電子報：Adobe 的崛起與重生：如何從內部專案成為設計巨人、稱霸 40 年？

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這集我們來聊聊 1991 年出版的小書《精進之道》，以及這本書帶給我的 3 個啟發。

每次看到偉大、精進和專家這類詞的想法，總是覺得距離好遠、好模糊，花點時間更深入了解這個主題。

剛好找到了《精進之道》這本書，也發現之中的見解可以讓人對偉大、精進和卓越有更多的想像。

究竟什麼是偉大？這是一個值得追求的目標嗎？

(00:00) 閒聊開場
(03:35) 為何我們要追求「偉大」？「精進」的定義又是什麼？
(04:51) 「精進之道」這本書在說什麼？
(10:29) #1 每個人都能掌握精進之道，這是一生的旅程
(18:37) #2 精進是個短時間進步 - 長時間停滯的循環
(28:38) 延伸討論：如何有意識地行動？
(34:36) #3 保持「初學者心態」
(38:40) 結語

電子報：《精進之道》：人人都能追求卓越？通往偉大的關鍵是克服停滯期？

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這集我們來聊聊 AI 答案搜尋引擎公司 Perplexity AI 的崛起故事。

Perplexity 如何在短短兩年內，從一個 Twitter 搜尋小工具，發展成擁有千萬用戶的 AI 答案搜尋引擎？連黃仁勳幾乎每天都用 Perplexity 。

Perplexity 究竟是一款什麼樣的產品？真的有機會挑戰搜尋領域的霸主 Google 嗎？

他們的創辦團隊有什麼樣的背景，讓他們抓住生成式 AI 浪潮，結合大型語言模型和即時網路資訊，打造更精準、即時的搜尋體驗。

(00:00) 閒聊開場：推薦人生愛劇《大熊餐廳》
(03:35) Perplexity 簡介與重量級投資人們
(08:29) Perplexity 產品發展歷程：BirdSQL、Ask、Perplexity
(19:10) Perplexity 創辦團隊介紹
(33:19) Perplexity 想解決什麼問題？具體如何運作？
(45:12) 結語、使用心得分享

電子報：Perplexity AI：有機會挑戰 Google 搜尋的答案搜尋引擎？

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