本集教學內容詳細解析了 Notion 資料庫的進階應用，指導使用者如何從零開始建立具備系統性的資訊管理體系。透過實際操作記帳管理與專案追蹤等案例，展示了如何自訂屬性欄位、設定自動化範本，以及運用篩選與排序功能優化數據呈現。教學中強調了不同檢視模式的切換，例如看板、時程表與圖表，能幫助使用者從多元視角掌握進度與分析消費。此外，內容涵蓋了關聯式資料庫與公式運算的高階技巧，讓不同資料庫間能互相串聯並自動化計算狀態。最後，影片也介紹了多人協作設定與 Marketplace 範本資源，協助新手快速提升工作效率與數位管理能力。本集教學內容詳細解析了 Notion 資料庫的進階應用，指導使用者如何從零開始建立具備系統性的資訊管理體系。透過實際操作記帳管理與專案追蹤等案例，展示了如何自訂屬性欄位、設定自動化範本，以及運用篩選與排序功能優化數據呈現。教學中強調了不同檢視模式的切換，例如看板、時程表與圖表，能幫助使用者從多元視角掌握進度與分析消費。此外，內容涵蓋了關聯式資料庫與公式運算的高階技巧，讓不同資料庫間能互相串聯並自動化計算狀態。最後，影片也介紹了多人協作設定與 Marketplace 範本資源，協助新手快速提升工作效率與數位管理能力。

🔹 內容綱要

00:00 建立內嵌式資料庫

03:20 建立資料庫範本

04:08 資料庫篩選、排序和計算

07:06 建立資料庫瀏覽模式 (Views)

08:53 建立關聯式資料庫

09:59 資料庫分享與協作

10:47 條件式顏色

11:30 自動化按鈕

12:15 資料庫彙總計算功能

13:28 建立公式 (Formula)

16:58 在 Marketplace 下載範本

🔹 網頁連結 Notion 官網

https://www.notion.com/zh-tw

Notion 新手教學上集：   • 2025 學好 Notion 不嫌晚 (上)！全新保姆級教學手把手示範，打造專屬你的... 

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#教學 #Notion #數位筆記工具 #資料庫

這篇文章 PAPAYA 電腦教室｜學好 Notion 不嫌晚 (下)！別再說 Notion 資料庫太複雜，用對方法不到 20 分鐘就上手！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著AI引爆商業革命，許多人都希望導入AI工具來加快經營步調，但他們卻忽略敏捷管理的鐵律：朝正確的方向前進，遠比盲目的追求速度重要。未來頂尖的團隊，會將人工智慧視為團隊的一員，能從源頭徹底阻絕人為出錯與重工的巨大浪費，讓人類專注於高價值的決策判斷。人機各司其職，可創造翻倍的產出效能。

隨著AI引爆商業革命，許多人都希望導入AI工具來加快經營步調，但他們卻忽略敏捷管理的鐵律：朝正確的方向前進，遠比盲目的追求速度重要。未來頂尖的團隊，會將人工智慧視為團隊的一員，能從源頭徹底阻絕人為出錯與重工的巨大浪費，讓人類專注於高價值的決策判斷。人機各司其職，可創造翻倍的產出效能。

（本文選自天下文化出版的《SCRUM：用一半的時間做超過兩倍的事（AI應用增訂版）》部分內容，完整內容詳見此）

這篇文章 人類能勝任的工作機器做得更好這種組合「最先進的機器」　都無法擊敗 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

這集節目為初學者提供 Notion 數位工具的基礎入門指南，內容涵盖了建立個人知識庫的核心技術。來源詳細說明了如何透過 Markdown 語法、快捷鍵或指令選單來豐富筆記內容，並介紹了區塊移動、雙欄排版與頁面美化的操作技巧。除了基本的待辦清單與表格應用，文中還特別強調了 AI 輔助功能、同步區塊以及內嵌外部資源的高階用法。最後，作者透過子頁面與反向連結的架構概念，引導使用者建立具備階層性且相互關聯的個人化資訊系統。這段內容為後續進階的資料庫教學奠定了堅實的實作基礎。這集節目為初學者提供 Notion 數位工具的基礎入門指南，內容涵盖了建立個人知識庫的核心技術。來源詳細說明了如何透過 Markdown 語法、快捷鍵或指令選單來豐富筆記內容，並介紹了區塊移動、雙欄排版與頁面美化的操作技巧。除了基本的待辦清單與表格應用，文中還特別強調了 AI 輔助功能、同步區塊以及內嵌外部資源的高階用法。最後，作者透過子頁面與反向連結的架構概念，引導使用者建立具備階層性且相互關聯的個人化資訊系統。這段內容為後續進階的資料庫教學奠定了堅實的實作基礎。

🔹 內容綱要

00:00 開場白

01:04 封面與圖示設定

02:07 輸入筆記內容 (方式一)

03:57 輸入筆記內容 (方式二)

04:31 輸入筆記內容 (方式三)

06:08 摺疊清單 & 區塊同步

07:12 建立表格

08:11 插入圖片和引文 & 雙欄佈局

09:50 建立子頁面和書籤

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更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

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#教學 #Notion #數位筆記工具

這篇文章 PAPAYA 電腦教室｜學好 Notion 不嫌晚 (上)！全新保姆級教學手把手示範，打造專屬你的個人知識庫！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

本集節目為訊映光電董事長賴家德與曲博科技教室的訪談，探討了助聽器與輔聽器在技術上的差異。賴董事長因自身有重聽困擾，且在使用傳統助聽器時感到不便，轉而投入開發更符合使用者需求的歐克輔聽器。本集節目為訊映光電董事長賴家德與曲博科技教室的訪談，探討了助聽器與輔聽器在技術上的差異。賴董事長因自身有重聽困擾，且在使用傳統助聽器時感到不便，轉而投入開發更符合使用者需求的歐克輔聽器。該產品結合了數位訊號處理器 (DSP) 與藍牙技術，能有效消除環境雜訊並放大通話或音樂聲音，解決了收音不清或裝置容易遺失的問題。

此外，訪談中提到訊映光電也開發了簡單的聽力測試設備，讓使用者能在家中自行檢測。董事長強調，這項產品的誕生是為了透過更好的溝通品質，改善聽障者及其家庭的生活與人際互動。

• 研發初衷：賴董事長因自身重聽且現有產品戴不住，決定親自研發實用的輔聽器
• 產品定義：助聽器屬需專業調校的醫材，輔聽器則方便使用者自行購買與佩戴
• 技術規格：搭載DSP技術抑制噪音，並支援藍牙連接手機通話與播放音樂功能
• 硬體設計：採頸掛式設計防遺失，並加大功率與喇叭，解決藍牙耳機音量不足
• 附加功能：提供一鍵降噪按鍵應對吵雜環境，並附簡易測試設備協助調整曲線

這篇文章 曲博科技教室｜助聽器總是戴不住？董事長親身經歷開發！訊映光電歐克輔聽器，造福廣大重聽者 ft.訊映光電(4155)賴家德董事長 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

具備16年科技外商資歷，知名科技職場podcast《科技工作講》主持人、40歲資產破億的本書作者抹布（Moboo）寫這本書不是為了炫耀年收入，而是為了將自己荒謬走過、誤打誤撞卻做對的「換賽道心法」系統化。他想告訴所有在低薪中窮忙、面對25、30、40歲支出翻倍而感到焦慮的求職者：高薪不是科技業軟體天才的專利，只要掌握市場的資訊戰爭，文組與傳產背景同樣能精準跨入高薪賽道，買回人生下半場的自由選擇權。

具備16年科技外商資歷，知名科技職場podcast《科技工作講》主持人、40歲資產破億的本書作者抹布（Moboo）寫這本書不是為了炫耀年收入，而是為了將自己荒謬走過、誤打誤撞卻做對的「換賽道心法」系統化。他想告訴所有在低薪中窮忙、面對25、30、40歲支出翻倍而感到焦慮的求職者：高薪不是科技業軟體天才的專利，只要掌握市場的資訊戰爭，文組與傳產背景同樣能精準跨入高薪賽道，買回人生下半場的自由選擇權。

（本文選自天下文化出版的《高薪賽道：選擇比努力重要！走對路徑的職場換軌與談薪心法》部分內容，完整內容詳見此）

每次看到科技業分紅大暴發的新聞，非理工科系的文組生只能自嘲「與高薪絕緣」？其實，這完全是資訊落差造成的「認知世襲」。

很多人常問我：「我是文組、非本科生，真的有機會嗎？」確實，科技業需要大量的理工學生，如果你是理工學生，機會較大。不過科技大廠賺錢的方法很多元，需要的人才種類，也比你想像的更多。

丟掉你的自卑和擔心吧！一起來看一組會讓你大吃一驚的真實數據：

關於新進員工或整體科技業的學歷分布，美國國家科學基金會（NSF）與勞工統計局（BLS）在 2025-2026 年發布

一份最新的勞動力報告：

• 總經／整體數據：根據 NSF 最新的《The STEM Labor Force》報告，美國有高達 25％ 的勞動力從事 STEM 相關職業。
• 跨界現象：數據顯示，擁有 STEM 學位的人不一定只做工程師。在科技巨頭中，有大量擁有理工背景的員工從事非傳統軟體工程師職位，例如：產品經理（PM）、 技術銷售（Technical Sales）、資料分析師、供應鏈管理等。反之，也有部分擁有非理工背景的員工，透過後天培訓轉職進入技術營運、UI/UX 設計或專案管理領域。

Glassdoor 也發表過一個美國科技產業職缺統計，科技 業中有高達 43％ 的職缺屬於「非技術職」（Non-technical roles）。統計看來，科技業技術職位雖多，但是非技術的工 作也很多。像是Oracle 這樣的軟體服務公司，其實也有非常多的銷售服務人員。

除了職缺分布之外，若想知道科技公司的員工組成，從科技業上市公司的財報和員工多樣性的報告中，也能窺見一二。

網路上經常可以看到，許多人看到科技業賺錢的新聞，就會哀嚎：「我是文組生怎麼可能進台積電？」、「文組就跟科技業絕緣呀」，這讓我深深感受到，資訊落差真的很巨大。我把這個落差稱為「網路AI 時代的城鄉差距」。明明就有網路，大家接受資訊的速度也很快。這個城鄉差距並非真的是那種住在山裡或是都市的差別，而是認知差距，就像一個個缺乏交流的村莊那般。

許多人因為從沒接受過職場該怎麼蒐集資料、該怎麼找工作的資訊，他會用自己從小到大「家長與老師所教的方法」來認識這個世界。萬一他所學習的對象，對產業的認知很少，怎麼辦？許多人經常只能問身邊的人。而這些人或長輩的認知，就會複製到下一代的身上。

由此可知，不但財產會世襲；財商觀念會世襲，其實認知也會世襲。

前幾年一位高中老師來訊問：「我有沒有進台積電的可能？」大部分的人都覺得，想進去台積電，至少要有理工背景。依照台積電在台大校園博覽會招聘的內容，他們的科系要求大部分也是理工科系。不過，其實他們的需求遠多於此。這位高中老師很認真。她嘗試把自己的資料寄給我評估。但，她寄來的不是履歷，而是一張張的教學歷程檔案，還有她在課堂上教學的照片。她說：「老師找工作，都是帶著教學歷程的。」當時，我很少在科技業的求職場合見過這樣的資料，心想，可能應徵教職需要吧。

見她這麼認真，我建議她，從我們談「科技業怎麼寫履歷」的 Podcast 集數開始聽（可以參考本書有關履歷的章節），先開始建立一份專業的科技業履歷和一顆科技業求職的腦袋，再往下談。

一開始她以為，要有理工科背景，才能進台積電。後來我仔細地看了官網研究得知，台積電的教育訓練非常有名。既然台積電持續蓋廠、持續招募新人，鐵定需要大量的人資與企業訓練。

於是，我們建議她查找工作關鍵字，改用「TSMC」、 「Learning」、「Program Development」等，便找到很多台積電的文組職缺。甚至從中得知，有些台積電職缺，學歷要求便寫著「人力資源或是教育科系碩士背景（Master’s degree in Learning and Development，Human Resources，Education， Business Administration，or related field）」、而且有日文以及歐洲語言專長更佳。這些就是她可以發揮專長的職缺啊。

原來她的專業，台積電是需要的。

找工作就是一場資訊戰爭

求職和投資理財很像，當你先搞清楚該蒐集什麼資訊，並依照邏輯去推理，就會發現那些被低估的潛在價值。其實職場也是一樣的。

有學歷優勢的人，利用學歷建立護城河。沒有學歷優勢的人，就要比一般人更知道企業的需要是什麼。

很多人缺乏對產業的視野，根本不知道自己能在科技業做什麼。這背後有兩個核心問題：

一來是心態問題。許多人抱持著先入為主的觀念，認定科技業就只是工程師的天下，因而放棄去真正了解這個產業。

二來是資訊問題。他們不了解產業的結構，不知道科技業其實需要各種多元的人才。很多時候，職缺就明明白白開在那裡，但因為不知道該用什麼關鍵字去搜尋，就這樣與機會擦身而過。

台積電還要蓋十幾座工廠。聰明如你，看到這裡應該就知道接下來該搜尋什麼關鍵字了。

隨著台積電到日本、美國等地大舉設廠，未來還要多蓋好幾間廠房。當海外基地需要招募大量不同文化、不同語言的員工時，當地的營運難道不需要英文或日文流利的人才，來協助進行員工訓練與跨文化溝通嗎？

這時候，擁有語言優勢的文組人，就可以在搜尋時多加一個關鍵字：「Global」。只要輸入這個字，就能跑出更多跨 國的文組職缺，像是「Global Talent Incubation（全球人才孵 化/ 培育）」這類的職位。這時你就會赫然發現，這些科技巨頭不但釋出了大量非技術類的文組職缺，而且正極度渴望擁有外語能力的人才加盟。

這只是一個例子。如果你看懂這個例子，就會明白「對產業的認知不足」，是如何限制一個人的發展視野。

看到這裡，可能有人看了職缺需求會忍不住抱怨：「文組還要會各國語言？有的甚至要 MBA、資料分析，或者心理學專業？這算哪門子文組啊？」

其實，這再正常不過了！

當一般人應徵工程師時，面對公司要求的技術，假設學校沒教，大家也知道要自己想辦法去學、去補習。很多人都會從做專案中，自學業界最新的技術。

同樣的道理，既然身為文組，千萬不要抱怨學校教的不夠實用，這一點所有學生的困境都是一樣的。一般文組學生，至少外語能力就要夠強。而且其他多元技能也要主動培養：資料分析、商業思維、政策法規……這些本來就都是非常「文組」的技能，而不是把思維限制在：「有沒有那種既非商科、非財經，完全『純文組』就能直接上手的工作啊？」

如果公司要求的技能一項都不會，那麼問題根本不是出在「純文組」，而是「什麼都不會」，這才是真正的大問題。所以，知道企業的需求很重要。設法針對高薪職缺的需求去培養專長吧！好好加油。

很多人總認為科技業是理工科系的天下。其實他們產品硬體與軟體兼具，營收來源非常多元：賣手機、賣晶片，或軟體訂閱、雲端空間租用等都有。科技業是一個極其龐大的產業。只是因為台灣的產業結構，主要以硬體電子和半導體製造業為主，才會讓人產生理工人才需求最多的印象。

但如果我們把視野放大到外商科技業，就會發現像 Amazon 或 Uber 這樣專注於電子商務與網路平台的公司，規襲逆界跨的科本工理非模同樣驚人。在這些企業裡，需要大量的專案管理、市場行銷、數據分析、供應鏈採購、法規合規、使用者政策制定以及商業分析等職位。

這些工作，本質上都是非常「文組」、非常「商業導向」的，而這背後所需的專業，也正是出社會工作最扎實、最實用的核心技能。

如上述，我們也訪問過非常多成功轉行的人士。他們跨進科技業時，身上都沒有任何先天優勢，但他們都精準掌握了以下幾個基本概念：

• 盤點自身技能：先釐清自己手上握有哪些籌碼。
• 對接產業需求：深入了解科技業到底有什麼職缺會需要自己的技能，仔細研究職務說明書（Job Description，簡 稱 JD）。
• 客製化調整履歷：讓自己的履歷看起來符合企業所需。
• 對於已經具備的技能：強調自己能從不同行業，帶來跨界解決問題的獨特能力。
• 對於尚未具備的技能：展現強烈的學習意願與自主進修襲逆界跨的科本工理非成果，證明自己是一個「極高受訓潛力」的人才。

看完這些基本概念是不是對非技術職進入科技業，有了梗概的了解，我也建議大家可以將這五個概念，視為文組進入科技業的基本步驟。

快速結論：

• 科技業有高達 43% 的「非技術職」：根據美國 Glassdoor 與勞工局數據，科技巨頭有大量非技術職缺（如 PM、供應鏈採購、數據分析、跨國人才培訓等），且薪資同樣享受時代紅利。
• 文組跨界 5 大步驟：從技能盤點、關鍵字搜尋（如搜尋「Global」解鎖跨國海外職缺），到將履歷客製化成企業的規格解方。

（本文選自天下文化出版的《高薪賽道：選擇比努力重要！走對路徑的職場換軌與談薪心法》部分內容，完整內容詳見此）

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本集節目介紹了被譽為儀器界「愛馬仕」的Keysight（是德科技），以及其推出的 InfiniiVision HD3 系列示波器。身為全球領先的量測設備供應商，是德科技的產品是工程師在開發電路與解決技術故障時不可或缺的工具。影片透過專業工程師的視角，說明了選擇示波器時應關注的頻寬、取樣率與儲存深度等關鍵指標，並示範如何利用 HD3 的 14-bit 高解析度與每秒百萬次的波形更新率捕捉異常訊號。本集節目介紹了被譽為儀器界「愛馬仕」的Keysight（是德科技），以及其推出的 InfiniiVision HD3 系列示波器。身為全球領先的量測設備供應商，是德科技的產品是工程師在開發電路與解決技術故障時不可或缺的工具。影片透過專業工程師的視角，說明了選擇示波器時應關注的頻寬、取樣率與儲存深度等關鍵指標，並示範如何利用 HD3 的 14-bit 高解析度與每秒百萬次的波形更新率捕捉異常訊號。

此外，文中還介紹了區域觸發（Zone Trigger）與分段記憶體等進階功能，能大幅提升分析複雜電子問題的效率。最後，活動資訊預告了即將舉行的技術研討會，旨在幫助從業人員掌握電子測試的未來發展趨勢。

1. 選擇合適頻寬：選購示波器時，頻寬建議至少為待測訊號頻率的四倍，以確保量測精準度
2. 關鍵選購指標：除頻寬外，通道數、取樣率與記憶體深度也是影響問題分析效率的核心參數
3. 14位元高解析度：HD3 具備 14-bit 垂直解析度，量測精細度比常見的 12-bit 高出四倍
4. 超高波形更新率：每秒更新率高達 130 萬次，能極速捕捉到低更新率儀器容易漏掉的雜訊
5. 視覺觸發與分段儲存：透過區域觸發（Zone Trigger）與分段記憶體，能精準鎖定並儲存異常波形分析

這篇文章 曲博科技教室｜工程師必備的量測儀器，什麼是宿舍的愛馬仕？是德科技新產品KEYSIGHT InfiniiVision HD3系列工程師！操作給你看ft.外商工程師Joe 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

這段教學影片介紹了如何利用 Claude 或 ChatGPT 的桌面版軟體，結合 FAL 平台的 API 服務，打造出低成本且具彈性的 AI 影音生成工具。作者示範了如何透過建立「技能」來指揮 AI 助理…這段教學影片介紹了如何利用 Claude 或 ChatGPT 的桌面版軟體，結合 FAL 平台的 API 服務，打造出低成本且具彈性的 AI 影音生成工具。作者示範了如何透過建立「技能」來指揮 AI 助理，讓使用者無需支付高昂的訂閱費，即可按需求付費使用 Nano Banana 2 或 Kling V3 等多種頂尖模型。內容涵蓋了自動化工作流程的設定，包括自動存放檔案、優化提示詞、以及利用參考圖進行圖片修改或影生圖任務。最後，影片更展示了如何將這些功能進一步整合，開發成一個擁有美觀介面的專屬桌面應用程式，大幅提升創作效率。

🔹 內容綱要

00:00 設定專案資料夾

01:48 取得 API 金鑰

04:25 建立生成圖片技能

07:15 自動優化提示詞

08:20 加入生成影片技能

11:13 將技能改造成桌面版 App

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更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

🔹 網站連結

Claude 桌面版下載 https://claude.com/download

ChatGPT 桌面版下載 https://chatgpt.com/zh-Hant/download/

FAL AI 官網 https://fal.ai/

提示詞範例 https://papayaclass.s.gy/znBfLs

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🔹 頻道會員影片目錄 https://bit.ly/3PaC4Jj

#教學 #Claude #ChatGPT #Skill #技能 #FAL #AI

這篇文章 PAPAYA 電腦教室｜用一個 Claude Skill省下了所有生成圖片和影片的訂閱費用！每個月現省上千元！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

本集的影片詳細介紹了如何運用 LINE 官方帳號 來提升商業溝通效率與保障個人隱私。內容涵蓋了帳號申請、品牌形象建立、自動歡迎訊息與圖文選單等核心功能的基礎教學，幫助經營者專業地管理顧客關係。透過分眾標籤與優惠券發送，店家能更精準地進行行銷活動，並利用數據分析掌握經營成效。此外，影片重點示範了整合 Make.com 自動化工具與 AI 助理，實現非營業時間的自動客服與訂單數據存入試算表。這套方案能有效減輕繁瑣雜務，讓使用者在公私分明的前提下，打造聰明的自動化營運流程。本集的影片詳細介紹了如何運用 LINE 官方帳號 來提升商業溝通效率與保障個人隱私。內容涵蓋了帳號申請、品牌形象建立、自動歡迎訊息與圖文選單等核心功能的基礎教學，幫助經營者專業地管理顧客關係。透過分眾標籤與優惠券發送，店家能更精準地進行行銷活動，並利用數據分析掌握經營成效。此外，影片重點示範了整合 Make.com 自動化工具與 AI 助理，實現非營業時間的自動客服與訂單數據存入試算表。這套方案能有效減輕繁瑣雜務，讓使用者在公私分明的前提下，打造聰明的自動化營運流程。

🔹 內容綱要

00:00 Line 官方帳號註冊與基本設定

03:40 加入好友歡迎訊息

04:24 建立加入好友 QR Code

05:10 一對一聊天功能 / 客戶管理

06:45 營業時間設定 / 設定自動回覆訊息V

08:26 圖文選單 09:47 優惠券 / 受眾設定 

12:20 圖文訊息 / 多頁訊息

14:12 串聯 Make.com 設定 AI 助理

🔹 網頁連結 Line 官方帳號 https://tw.linebiz.com/login/ Make.com https://make.com/

🔹 練習檔下載 https://1drv.ms/u/s!AoXOl3Y39m38iO1fV...

🔹 請 Papaya 喝咖啡 ☕️ https://buymeacoffee.com/papayaclass

🔹 Papaya 音樂電台 (有空來坐坐喔 🎵 )    / @papayamusicstation  

🔹 頻道會員影片目錄 https://bit.ly/3PaC4Jj

#教學 #Line #官方帳號 #AI #客服 #Make.com #自動化 #班級經營

這篇文章 PAPAYA 電腦教室｜大半夜還在用私人 Line 回覆客戶/家長的問題？「Line 官方帳號 + AI 助理」讓你實現公私分明，擺脫 80% 雜務！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

遠見天下創辦人高希均辭世，2個月前，他才出版《高希均回憶錄》，高希均教授為遠見．天下文化事業群創辦人，九十歲之際，高教授寫下自己的人生故事，從南京童年、眷村歲月、赴美求學、執教國際學府，到返臺創辦《天下》雜誌、《遠見》雜誌及天下文化，完整記錄一位知識分子如何以閱讀改變自己，以觀念影響社會，以出版推動臺灣與世界接軌。

遠見天下創辦人高希均辭世，2個月前，他才出版《高希均回憶錄》，高希均教授為遠見．天下文化事業群創辦人，九十歲之際，高教授寫下自己的人生故事，從南京童年、眷村歲月、赴美求學、執教國際學府，到返臺創辦《天下》雜誌、《遠見》雜誌及天下文化，完整記錄一位知識分子如何以閱讀改變自己，以觀念影響社會，以出版推動臺灣與世界接軌。

（本文選自天下文化出版的《高希均回憶錄：從「天下哪有白吃午餐」到「和平幸福」》部分內容，完整內容詳見此）

在一九七七年回台的四月間，《聯合報》時任總編輯張作錦先生約我吃飯，我們談台灣、大陸、美國，一見如故。在他的引導下我認真地整理了腦中醞釀許久的相關題目，寫成了幾篇文章。那時報紙只有三大張，《聯合報》第二版就刊出了我的系列文章，是不可想像的幸運，也開啟我們深厚的情誼及往後的合作。

一九七○年代中期以後，回台擔任顧問時，研究室被安排在仁愛路中鋼大樓的台北辦事處，假日週末我常去附近仁愛大樓新學友書局的附設咖啡館寫稿。張作錦總編常來接送我順道取稿，或是派人取稿，在沒有傳真機、手機的年代，常常隔天就能見報，我驚嘆他的高效率。

很年輕的張總編，在報社做事很有魄力，使我印象深刻。他對待作家尤其禮遇，經常熱情接待回國學人。他常宴請這些歸國作家在「大陸西餐廳」用餐，這是當時相當講究的餐廳。他的能力強，人緣好，擴大了《聯合報》在不同領域的人脈網絡，也受到聯合報創辦人王惕吾重用。

在那個有報禁與言論管制的年代，他撰寫的總編文章，總是挑戰言論尺度的上限，也為報社帶來極高的社會關注度，充分表現報人的精神。一直以來從未聽他談過當年的言論自由有受到壓迫，直到近年來，他才說出在《聯合報》總編輯任內，也曾被治安當局約談過。

一九七七年五月，我連續七天在《聯合報》發表「當前經濟觀念」系列文章，第五篇就是廣為人知的〈天下哪有白吃的午餐〉，引起社會熱烈迴響與討論，在普遍的共鳴之中，也引起了一些爭論。

這個觀念是芝加哥大學傅利曼教授於一九七五年提出，一九七六年獲得了諾貝爾經濟學獎，其核心經濟思維是環繞著「天下哪有白吃的午餐」（There is no such thing as a free lunch）這一理念。

那時台灣每人國民所得來到一千三百美元，但社會仍瀰漫著克難精神與貧窮心態─市場要保護、企業要補貼、物價不能漲、稅收不能加、獎勵不能減、政府要施捨，這是當時社會上天經地義的認知。

因此，我希望將自由經濟、使用者付費等觀念推廣給台灣社會。如果我不付錢、不付稅，一定是別人在付錢、在付稅；如果大家現在不付錢、不付稅，那麼我們的子孫一定要付更多的錢、更多的稅。「天下哪有白吃的午餐」即是要每個人認清自己的權利責任和義務，認清自己需付的代價，認清自己應做的努力。這與當時社會上流行的傳統觀念大相逕庭。傅利曼教授在一九八一年來台訪問時，語重心長地告訴我：「『白吃午餐』在美國提出時也曾遭到多方詰難。」

在翻成中文的時候，考慮過兩種版本，一個叫「天下哪有白吃的午餐」，一個叫「天下沒有免費的午餐」。剛好那時我回來在台大商學所教課，班上有十幾個學生，我請學生們投票，看哪個比較好。多數人選了「哪有白吃的午餐」，就用了這個翻譯。聯經出版事業公司將我的文章集結出版同名文集，這本書在一九八○年代初期獲《倫敦金融時報》（London Financial Times）舉辦的第一屆亞洲企管著作獎。

這句「天下哪有白吃的午餐」不僅在台灣引起討論，至今常有人引用；十九年後（一九九六年），同名文集在北京三聯書店出版，也立刻受到了大陸讀者的注意。次年，我更前往南京大學、上海交大等學府演講，告訴那裡的年輕學子：「在『鐵飯碗』的保障下，更需要推廣這個觀念。無論海峽兩岸，什麼事情都要付出成本，羊毛出在羊身上；追求任何政策目標，不能空開支票，任何政見的兌現都必須付出代價。」

（本文選自天下文化出版的《高希均回憶錄：從「天下哪有白吃午餐」到「和平幸福」》部分內容，完整內容詳見此）

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本集內容聚焦於中國 AI 新創公司月之暗面發表的最新模型 Kimi K3，分析其效能已躍升至全球前三，能與 GPT-4o 等頂尖模型並論。主持人指出 K3 的強大並非僅靠模仿，而是源於 2.8 兆參數的巨量規模、創新架構 KDA 記憶體壓縮技術，以及卓越的強化學習能力。雖然該模型在長文本處理效率與成本上仍有優化空間，但其開源特性正加速 AI 產業走向混合式應用的新格局。此外，節目亦探討了模型競爭對半導體供應鏈的長遠影響，認為 AI 運算需求將持續擴張。最後，主持人特別推廣九月的 SEMICON Taiwan 國際半導體展，強調其為掌握未來十年科技基礎建設與產業趨勢的關鍵機會。本集內容聚焦於中國 AI 新創公司月之暗面發表的最新模型 Kimi K3，分析其效能已躍升至全球前三，能與 GPT-4o 等頂尖模型並論。主持人指出 K3 的強大並非僅靠模仿，而是源於 2.8 兆參數的巨量規模、創新架構 KDA 記憶體壓縮技術，以及卓越的強化學習能力。雖然該模型在長文本處理效率與成本上仍有優化空間，但其開源特性正加速 AI 產業走向混合式應用的新格局。此外，節目亦探討了模型競爭對半導體供應鏈的長遠影響，認為 AI 運算需求將持續擴張。最後，主持人特別推廣九月的 SEMICON Taiwan 國際半導體展，強調其為掌握未來十年科技基礎建設與產業趨勢的關鍵機會。

本集重點：

一、 Kimi K3 的性能表現與全球排名地位

Kimi K3 被視為目前全球排名第三的 AI 模型，在智力表現上僅次於 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet (Fable 5) 與 OpenAI 的 GPT-5.6,。在多項基準測試（如 Intelligence Index）中，Kimi K3 獲得 57 分，不僅超越了 Claude 3 Opus 4.8，也領先於 GPT-5.5，僅微幅落後於領先群。在實際應用層面，Kimi K3 展現了處理超大型、高複雜度專案的能力，例如有網友利用其在短時間內寫出一個極其精細、具備互動功能的 macOS 網頁模擬版，這類任務在過往只有最頂尖的閉源模型才能達成,。然而，儘管智能極高，Kimi K3 目前仍面臨運算效率的挑戰。其實測速度較慢，且 Token 效率較低（完成同一任務需消耗更多 Token），導致其平均任務成本與 GPT-5.6 相當，尚未展現明顯的價格優勢。

二、 核心技術突破：超大規模與架構創新

Kimi K3 的強大並非僅靠模仿或「蒸餾」現有模型，而是源於三大技術支柱：超大規模、架構創新與卓越的強化學習 (RL)。它是目前史上最大的開源模型，擁有 2.8 兆參量，採用 896 個專家的混合專家模型 (MoE) 架構。技術亮點在於其自主研發的 Kimi Delta Attention (KDA)，這項技術透過將新資訊壓縮進固定大小的矩陣，顯著減少了記憶體壓力；在 100 萬字的前後文測試中，可節省高達 75% 的 KV Cache 儲存空間,。另一項創新是 Attention Residual，它優化了神經網路的殘差連接，使模型在相同算力下能訓練得更聰明，或在同等智能目標下節省約 20% 的算力,。這些創新證明了 Moonshot AI 具備在算力受限的情況下，透過演算法優化縮短與美國技術差距的能力。

三、 對 AI 產業格局與供應鏈的深遠影響

Kimi K3 的出現預示著 AI 應用將進入混合式 (Hybrid) 時代。企業與使用者未來將在整套工作流中，針對關鍵步驟使用昂貴的最強模型，而將大量常規工作切換至如 Kimi K3 般便宜但高效的開源模型,。這將削弱 OpenAI 等領先實驗室的定價權，迫使其降價或透過產品生態系（如記憶功能）來留住客戶,。對硬體供應鏈而言，雖然技術優化能節省記憶體，但根據「節能悖論 (Jevons Paradox)」，更便宜好用的 AI 反而會激發出更龐大的新需求與新應用（如物理 AI 或機器人），進而推升算力晶片與半導體的長期需求,,。此外，高品質開源模型的崛起，也讓企業能透過在地端部署或私有雲，在不洩漏商機與機密的前提下，更放心地將 AI 整合進核心業務中。

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