國外科技界近期瘋傳一款名為Lovable AI的開發神器，主打讓不懂代碼的人也能像資深工程師一樣優雅開發」，不同於市場上常見的Wix或Canva等視覺化建站工具，Lovable AI是一款基於大型語言模型的AI網站開發助手，核心亮點在於生成的不是網頁模板，而是真實的原始碼(Real Code)。

記者鄧天心／綜合報導

國外科技界近期瘋傳一款名為Lovable AI的開發神器，主打讓不懂代碼的人也能像資深工程師一樣優雅開發」，不同於市場上常見的Wix或Canva等視覺化建站工具，Lovable AI是一款基於大型語言模型的AI網站開發助手，核心亮點在於生成的不是網頁模板，而是真實的原始碼(Real Code)。

[caption id="attachment_214857" align="aligncenter" width="1024"] 實測Lovable「氛圍編程」5分鐘打造數位作品集。（圖／擷取自Lovable AI官方網站）[/caption]

你可以用Lovable AI打造的作品集是有後端邏輯與資料庫連接能力，無論是部署在GitHub還是個人網域都可以。如果要做一個會動的作品集，是訪客不需要點擊選單，而是直接輸入「help」、「about」或「projects」等指令，網站就會回應，這種互動體驗往往能在眾多平庸的求職申請中，讓雇主留下難忘的第一印象。

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第一步：登入 Lovable AI 並領取免費額度

首先在Lovable AI官網並完成登入，他每天會自動發放5個免費點數 (5 free credits daily)給用戶，做一個單頁式作品集的開發與優化來說已經綽綽有餘，不需要設定任何複雜的開發環境，只要打開對話視窗，就能開始與AI協作。

第二步：構建提示詞

要讓AI精準還原你腦中的畫面，提示詞 (Prompt) 的結構至關重要。一份合格的指令必須涵蓋四個核心維度：視覺風格 (Visual Style) 需要明確指定顏色（如黑底綠字 #00FF00）、字體（如 Monospace）以及佈局細節；功能性 (Functionality) 則要定義互動行為，例如閃爍的游標或指令輸入框；內容細節 (Content) 包含你的個人簡介、ASCII藝術橫幅與指令清單；最後則是技術規範 (Technical Requirements)，確保網站在不同尺寸的手機與平板上都能維持完美比例 (Responsive Design)。

第三步：一鍵見證奇蹟

你可以嘗試輸入這段完整的指令：「Create a terminal-style portfolio with a black background (#0D1117) and neon green text. Include an ASCII art banner with my name, a command input field at the bottom, and make sure it responds to 'help', 'skills', and 'contact' commands. Please ensure the entire site is mobile-friendly.」按下Enter後，你會看見Lovable AI開始跳動代碼，並在幾秒鐘內於右側預覽視窗展現出一個具備動態游標與指令紀錄的「會動的」作品集。

Lovable AI厲害在於它的代理模式 (Agent Mode)，它不只是聽指令，還會自主思考與修正路徑，能將建置錯誤率降低90%以上。你還可以將成品直接同步到GitHub，此外，它內建的一鍵部署 (One-click Deploy) 功能與 Supabase 資料庫整合，讓你可以輕鬆加入使用者評論或即時數據更新。

不過要注意Lovable AI對於過於複雜的邏輯，可能需要多次調整提示詞來對齊細節；此外，對提示詞的敏感度也意味著你需要花一點時間學習如何精準表達。然而，Lovable AI成功打破了技術門檻，如果你還在為履歷沒亮點而煩惱，不如現在就去領取免費額度，親手打造一個讓面試官驚豔的互動作品集！

延伸閱讀：

輝達霸氣橫掃 MLPerf 6.0 測試！AI 推論表現優於對手 9 倍

參考資料：

code cademy：How to create a portfolio website using Lovable AI

Built my freelance portfolio using Lovable as a starting point – here’s the final result!

producthunt：Lovable The world's first AI Fullstack Engineer

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如果你曾細心觀察蘋果（Apple）官方網站、電視廣告或產品包裝盒，會發現一個驚人的共同點，所有iPhone、iPad甚至是Mac的產品宣傳照，螢幕左上角的時間幾乎永遠雷同地顯示著「9:41 AM」。記者彭夢竺／整理報導

如果你曾細心觀察蘋果（Apple）官方網站、電視廣告或產品包裝盒，會發現一個驚人的共同點，所有iPhone、iPad甚至是Mac的產品宣傳照，螢幕左上角的時間幾乎永遠雷同地顯示著「9:41 AM」。

這組數字並非隨機產生的預設值，也不是為了美觀，而是一個隱藏在產品中的數位遺產，記錄了2007年那場徹底改變人類通訊歷史的關鍵時刻。

[caption id="attachment_214755" align="aligncenter" width="1394"] 所有iPhone、iPad甚至是Mac的產品廣告，左上角的時間幾乎都顯示9:41 AM。（圖／截取自蘋果）[/caption]

賈伯斯的劇本：精準到分鐘的發表節奏

這件事的起源要追溯到2007年1月9日，當時蘋果共同創辦人史蒂夫·賈伯斯（Steve Jobs）在舊金山馬士孔尼會展中心（Moscone Center）登台，發表了第一代iPhone。

根據蘋果前iOS軟體高級副總裁史考特·福斯托（Scott Forstall）後來的說法，蘋果在設計發表會的主視覺時，有一個近乎執著的堅持，他們希望當產品巨大的影像出現在投影片螢幕上時，畫面上顯示的時間，能與現場觀眾手錶上的時間完全一致。

當時團隊預估，賈伯斯的開場白與鋪陳大約會持續40分鐘，為了保險起見，他們將時間設定在發表會開始後的第41或42分鐘。

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從9:42調整到9:41 追求極致精準的微調

事實上，第一代iPhone發表時，官方宣傳圖上的時間最初是「9:42」。當時賈伯斯確實在大約早上9時42分正式說出了那句名言：「今天，蘋果要重新發明手機。」

然而，當2010年第一代iPad問世時，這個傳統被延續了下來，但時間被悄悄提前了一分鐘，定格在「9:41」。福斯托解釋，這項微調是為了更精準地對齊賈伯斯的演講節奏。

因為蘋果團隊發現，在幾次關鍵產品的發表演說中，核心產品露臉的神聖瞬間往往落在41分鐘左右。為了維持這種同步感所帶來的神祕與專業感，從那時候開始，所有蘋果行動裝置的宣傳圖示便統一鎖定在「9:41」，成為了科技界最著名的隱藏細節。

蘋果品牌信仰的細節控 聲音與畫面統一

這組數字的背後，體現了蘋果對產品美學與敘事完整性的極致追求。不僅是廣告圖片，在早期的iPhone發表會上，現場展示機的系統時間也會被特意手動調整為9:41。這種對細節的病態堅持，成功營造出一種「產品與現實世界同步存在」的錯覺。

有趣的是，這項傳統在Apple Watch上有了變化。Apple Watch的宣傳照時間通常顯示為「10:09」。

根據鐘錶業的傳統，傳統指針錶通常停在10:10以形成優美的對稱V字型，且不會遮擋品牌Logo。蘋果選擇「10:09」這個時間，被外界解讀為對經典鐘錶業的致敬，同時暗示蘋果的科技感領先於傳統（10:09比10:10早了一分鐘）。

[caption id="attachment_214757" align="aligncenter" width="1348"] Apple Watch的宣傳照時間通常顯示為「10:09」。（圖／截取自蘋果）[/caption]

蘋果的傳承與致敬 數位時代的歷史記號

如今，即便賈伯斯已離世多年，蘋果依然在每一款新推出的產品宣傳圖中維持這個習慣，這組數字已經從一個技術校正，演變成了一種對創辦人的集體致敬。對於死忠果粉而言，看到「9:41」，就像是回到了2007年那個寒冷的早晨，目睹世界被重新定義的那一刻。

參考來源：
Engadget: Apple's Scott Forstall explains the 9:41 mystery
Global Management:Why is the time always 9:41 in Apple ads?
Apple Newsroom:Apple Reinvents the Phone with iPhone

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隨著人工智慧（AI）快速發展，「HBM」成為近年半導體產業最熱門的關鍵字之一。從AI伺服器到高效能運算平台，幾乎都離不開這種高階記憶體。對多數人而言，記憶體只是電腦規格中的一項數字，但在AI時代，記憶體的角色正變得前所未有的重要。記者黃仁杰／綜合報導

隨著人工智慧（AI）快速發展，「HBM」成為近年半導體產業最熱門的關鍵字之一。從AI伺服器到高效能運算平台，幾乎都離不開這種高階記憶體。對多數人而言，記憶體只是電腦規格中的一項數字，但在AI時代，記憶體的角色正變得前所未有的重要。

[caption id="attachment_214559" align="aligncenter" width="1536"] 隨著人工智慧（AI）快速發展，「HBM」成為近年半導體產業最熱門的關鍵字之一。（圖／AI生成）[/caption]

HBM，全名為高頻寬記憶體（High Bandwidth Memory），與一般筆電或手機使用的記憶體最大不同，在於「傳輸速度」。傳統記憶體主要透過較窄的通道傳輸資料，而HBM則是將多層記憶體晶片垂直堆疊，並透過寬頻通道同時傳輸大量資料，大幅提升頻寬與效率。

這樣的設計，正好對應AI運算的需求。當前AI模型需要處理龐大的資料量，不只是計算能力強就夠，還必須能快速讀取與傳送資料。若把AI晶片比喻為大腦，記憶體就是負責供應資訊的管道，一旦速度跟不上，再強的晶片也無法發揮效能。

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目前AI晶片龍頭NVIDIA所推出的產品，幾乎全面搭配HBM記憶體；而記憶體供應則由SK海力士、三星電子與美光科技等大廠主導，形成新一輪產業競爭焦點。

不過，HBM並非沒有代價。由於採用3D堆疊與先進封裝技術，製造難度與成本遠高於傳統記憶體，也導致供應相對吃緊。這也是為何近年記憶體價格上升，進一步影響AI伺服器甚至筆電成本的原因之一。

隨著AI應用持續擴大，HBM需求仍將快速成長，甚至可能成為限制AI發展速度的關鍵資源。未來不只是晶片性能競爭，誰能掌握記憶體供應，也將影響整體產業版圖。

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人工智慧（AI）快速發展，帶動對高效能運算晶片的需求持續攀升。其中，最常被提及的就是GPU，但近年來，TPU也逐漸成為市場關注焦點。兩者同樣用於AI運算，卻有著截然不同的設計邏輯與應用場景。記者黃仁杰／綜合報導

人工智慧（AI）快速發展，帶動對高效能運算晶片的需求持續攀升。其中，最常被提及的就是GPU，但近年來，TPU也逐漸成為市場關注焦點。兩者同樣用於AI運算，卻有著截然不同的設計邏輯與應用場景。

[caption id="attachment_214285" align="aligncenter" width="1536"] 高效能運算晶片的需求持續攀升，GPU和TPU到底差在哪？一篇文帶你看懂。（圖／AI生成）[/caption]

GPU（圖形處理器）最初是為了處理影像與3D圖形而設計，具備大量平行運算能力，能同時處理多項任務。隨著AI模型需要大量矩陣運算，GPU因其高度彈性，被廣泛應用於機器學習與深度學習訓練，目前以NVIDIA為代表廠商，在AI晶片市場占據主導地位。

相較之下，TPU（Tensor Processing Unit）則是專為AI打造的專用晶片，由Google設計開發。TPU針對神經網路中的張量運算進行最佳化，能在特定AI任務中提供更高效率與更低能耗。換句話說，GPU像是「萬用工具」，而TPU則是「專業機器」，專門用來處理AI工作。

兩者最大的差異，在於「彈性」與「效率」的取捨。GPU能執行多種不同類型的運算任務，適合用於模型訓練與多元應用場景；TPU則針對特定AI模型優化，在推論與大規模運算中表現更佳，但應用範圍相對較窄。

也因此，目前多數AI開發仍以GPU為主，尤其在模型訓練階段。然而，在雲端服務與資料中心環境中，TPU正逐漸擴大使用規模，特別是在搜尋、語音辨識與推薦系統等固定任務中，能有效降低成本並提升效率。

業界觀察，未來AI晶片發展，並非單一技術取代另一方，而是依不同需求進行分工。GPU與TPU將各自扮演關鍵角色，共同支撐AI產業持續成長。

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固態電池被視為電動車下一世代關鍵技術，不僅具備更高能量密度與安全性，也被認為有機會改寫整體電池產業格局。然而，儘管各大廠持續投入研發，這項技術至今仍未真正進入大規模量產階段。業界普遍認為，問題並不在於「做不出來」，而是「做不出便宜的」。記者黃仁杰／台北報導

固態電池被視為電動車下一世代關鍵技術，不僅具備更高能量密度與安全性，也被認為有機會改寫整體電池產業格局。然而，儘管各大廠持續投入研發，這項技術至今仍未真正進入大規模量產階段。業界普遍認為，問題並不在於「做不出來」，而是「做不出便宜的」。

[caption id="attachment_213376" align="aligncenter" width="1536"] 固態電池至今仍未真正進入大規模量產階段。（圖／AI生成）[/caption]

目前，包括Toyota、寧德時代與比亞迪等企業，皆已具備固態或半固態電池的原型技術，甚至能在實驗室條件下達到理想性能。然而，當技術從實驗室走向量產，挑戰才真正開始浮現。

固態電池的核心在於以固態電解質取代傳統液態電解液，但這項改變同時帶來新的製程難題。首先，固態材料的離子導電性仍不如液態電解質穩定，在實際運作中容易出現效率下降的情況；其次，電極與電解質之間的接觸界面難以完全貼合，影響整體性能與壽命。

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更關鍵的是製造成本。固態電池需要更精密的材料控制與製程條件，包括高純度原料、特殊壓製技術與全新設備投資，使單位成本遠高於現有鋰電池體系。對車廠而言，即使性能更好，若價格無法壓低，仍難以大規模導入市場。

此外，良率問題也是量產的一大門檻。固態電池在製造過程中對環境與材料一致性要求極高，一旦出現微小缺陷，就可能影響整體電池性能，使生產成本進一步上升。

因此，當外界關注固態電池何時「全面取代」鋰電池時，產業更現實的問題是何時能把成本與良率降到可商業化的水準。這也是為何許多廠商選擇先發展「半固態電池」，作為過渡方案。

固態電池並非遙不可及，而是正處於從技術突破走向產業化的關鍵階段。未來能否真正落地，不只取決於材料創新，更仰賴製造技術與成本控制的同步突破。這也反映一項技術是否成功，不只是能不能做出來，而是能不能被市場接受。從實驗室到產線，真正的競爭才剛開始。

這篇文章 【科技小辭典】固態電池早就做出來！量產卡關真相曝光 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

電動車產業持續升溫，被視為下一世代關鍵技術的「固態電池」，近期再度成為市場焦點。包含寧德時代與比亞迪等電池大廠，皆加速布局相關技術，試圖在下一波電池革命中搶占先機。記者黃仁杰／台北報導

電動車產業持續升溫，被視為下一世代關鍵技術的「固態電池」，近期再度成為市場焦點。包含寧德時代與比亞迪等電池大廠，皆加速布局相關技術，試圖在下一波電池革命中搶占先機。

[caption id="attachment_213107" align="aligncenter" width="1536"] 「固態電池」被視為下一世代的關鍵技術。（圖／AI生成）[/caption]

目前主流電動車使用的是鋰離子電池，內部採用液態電解質來傳導電流，但這種設計存在安全與能量密度的限制。相較之下，固態電池改以固態電解質取代液體，不僅能降低起火風險，也有機會大幅提升續航力與充電效率，因此被視為「終極電池」解方。

傳統電池就像裝著液體的容器，一旦破裂就可能產生危險；而固態電池則改為固體結構，穩定性更高，也讓電池設計有更多空間進行升級改良。

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不過，理想與現實之間仍有落差。業界指出，固態電池目前最大的瓶頸，在於材料與製程難度。固態電解質必須同時具備高導電性與穩定性，但在實際應用中，離子傳輸效率仍不及液態電解質，加上界面接觸不良、成本過高等問題，使量產進度不如預期。

此外，生產設備與製造流程也需全面重建，意味著企業必須投入大量資本與時間，這也是固態電池遲遲未能大規模商用的原因之一。

儘管如此，產業仍持續推進。包括Toyota、Samsung SDI等國際大廠，皆已提出量產時程，部分企業預計在2027至2030年間導入市場。中國廠商方面，寧德時代也持續強化半固態電池技術，作為過渡方案。固態電池短期內仍難全面取代現有鋰電池，但隨著技術逐步成熟，未來在高階電動車或特定應用場景中，仍具備相當大的發展潛力。

固態電池不只是材料科學的突破，更牽動電動車、能源轉型與產業競爭格局，當下一次電池技術真正實現躍進時，改變的將不只是車子，整個產業鏈將會進入下一個里程碑。

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人工智慧晶片龍頭輝達（NVIDIA），於近日發布的 MLPerf Inference v6.0 基準測試中，憑藉最新的 Blackwell Ultra 硬體架構與極致的軟硬體協同設計（Co-design），再度於推論效能領域刷新紀錄。數據顯示，NVIDIA 的 AI 基礎設施領先優勢巨大，其推論訓練勝場數，甚至高出最接近競爭對手的9倍之多，展現出無可撼動的「AI 工廠」統治地位。記者孟圓琦／編譯

人工智慧晶片龍頭輝達（NVIDIA），於近日發布的 MLPerf Inference v6.0 基準測試中，憑藉最新的 Blackwell Ultra 硬體架構與極致的軟硬體協同設計（Co-design），再度於推論效能領域刷新紀錄。數據顯示，NVIDIA 的 AI 基礎設施領先優勢巨大，其推論訓練勝場數，甚至高出最接近競爭對手的9倍之多，展現出無可撼動的「AI 工廠」統治地位。

[caption id="attachment_211568" align="alignnone" width="1280"] NVIDIA 成為首批提交「全面」MLPerf Inference v6.0 基準測試的公司之一，其效能相對於「所有競爭對手」的總和而言最高。（資料圖／記者 孟圓琦攝）[/caption]

支援多元模型：全面制霸 DeepSeek 與 MoE 架構

隨著 MLCommons 團隊在 v6.0 版本中加入對推理與專家混合模型（MoE）的支援，包括熱門的 DeepSeek-R1、GPT-OSS-120B 以及 Mixtral 8x7B，NVIDIA 均繳出了優異的成績單。執行長黃仁勳曾形容 MLPerf 是業界最嚴苛的測試套件之一，而 NVIDIA 不僅是少數完成全輪測試的企業，更在大型語言模型（LLM）、生成式推薦系統與視覺語言模型等企業級工作負載中，實現了最高的吞吐量與最低的 Token 成本。

[caption id="attachment_211569" align="alignnone" width="871"] NVIDIA 的 MLPerf 累積訓練和推理獲勝次數提升 9 倍。（圖／取自輝達官網）[/caption]

軟體定義效能：不換硬體也能提升 2.7 倍

本次測試中一項引人注目的數據在於軟體優化的力量。自數月前首次提交 DeepSeek-R1 基準測試以來，NVIDIA 在完全未更動硬體的情況下，僅透過軟體優化便實現了 2.7 倍的 Token 吞吐量增長。此外，與現有的 GB200 NVL72 相比，新一代架構在 v6.0 測試中展現出高達 2.77 倍的加速，證明了硬體迭代與系統架構、數據中心設計高度整合的威力。

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[caption id="attachment_211571" align="alignnone" width="859"] NVIDIA 在 DeepSeek-R1 上實現了 2.7 倍的效能提升和 250 萬個Tokens/秒的處理速度。（圖／取自輝達官網）[/caption]

產業透明度與總體持有成本（TCO）優勢

相較於部分 ASIC 製造商甚至競爭對手 AMD 尚未如此廣泛地參與 MLPerf 的嚴苛測試，NVIDIA 選擇以透明的方式公開硬體表現，獲得了開發者社群的高度認可。數據顯示，Blackwell Ultra 在大型部署中的「Token/美元」表現與總體持有成本（TCO）均優於市場同類產品。

這場被業界形容為「Total Domination」的表現，不僅鞏固了 NVIDIA 在 AI 硬體市場的市佔率，更向客戶證明了其軟硬體一體化的生態體系，才是目前應對複雜企業級 AI 運算的最優解。

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資料來源：wccftech

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回顧生成式AI發展初期，大眾對其應用多停留在簡易問答或趣味創作，然而邁入2026年，AI技術已顯著躍升，轉型為具備視覺、聽覺、程式撰寫及生活管理能力的智慧助理。記者鄧天心／綜合報導

回顧生成式AI發展初期，大眾對其應用多停留在簡易問答或趣味創作，然而邁入2026年，AI技術已顯著躍升，轉型為具備視覺、聽覺、程式撰寫及生活管理能力的智慧助理。

面對OpenAI、Google、Anthropic等科技大廠競相推出新功能，市場上的AI工具琳瑯滿目，為了釐清各平台的優勢與適用情境，《科技島》綜合各家分析帶你一次看ChatGPT、Google Gemini、Claude、Perplexity以及新興模型DeepSeek到底好用在哪裡？

[caption id="attachment_206225" align="aligncenter" width="1024"] 盤點5大AI助理挑對工具讓工作效率翻倍。（圖／AI生成）[/caption]

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一、功能全面的通用助理：OpenAI ChatGPT (GPT-4o)

ChatGPT目前在市場上仍保有領先地位，其優勢在於均衡的綜合能力與日益成熟的擬人化體驗，

1. 多模態功能

GPT-4o模型強調流暢的互動性，除了文字輸入，用戶可直接進行語音對話，其反應速度已接近真人對談；同時具備視覺辨識能力，能透過鏡頭理解用戶當下的環境，例如在駕駛途中，用戶可直接透過語音查詢地圖或規劃路線，無需手動操作。

2. 個性化記憶

這是ChatGPT顯著的差異化功能，它能記憶用戶過往提供的資訊與偏好（如家庭成員、職業、飲食禁忌等），無需在每次對話中重複設定，在實測中，ChatGPT能依據用戶過往習慣自動過濾不喜歡的食材，並主動提供符合用戶背景的建議。

ChatGPT在處理突發狀況與生活雜務上表現優異，能迅速歸納通訊軟體中的對話重點，或在行程變更時提供即時協助，適合做為全方位的個人助理，適合重視語音互動、需要處理多元生活雜務、追求個人化體驗的用戶。

[caption id="attachment_206440" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自ChatGPT）[/caption]

二、Google生態系深度整合：Gemini (Gemini 2.5 Pro)

Google的策略在於發揮其龐大的軟體生態系優勢，Gemini 2.5 Pro不僅是聊天機器人，更深度整合至Gmail、Google Drive與Maps等服務中。

1. 跨平台超方便

Gemini能直接讀取用戶授權的Email與雲端文件，解決了「資訊分散」的問題。用戶可直接指令搜尋特定的會議紀錄或行程資訊，這是其他獨立AI平台較難以企及的功能。

2. 結合即時搜尋數據

依託Google搜尋引擎，Gemini對即時資訊的掌握度極高。實測中，它能掃描冰箱食材並結合即時資訊判斷是否過期，或搜尋當下的育兒建議。它能將數位資料與現實生活場景有效連結。

儘管在創意生成的表現上較為中規中矩，但在整理雲端資料與查詢即時生活資訊（如公車動態、食譜）方面，具備不可替代性，適合Android用戶、Google服務重度使用者、不想一直查找雲端檔案的人。

[caption id="attachment_206443" align="aligncenter" width="1024"] （圖／Google Gemini）[/caption]

三、邏輯與文字的專家：Claude (Claude 4 Sonnet)

由Anthropic開發的Claude，在市場定位上更側重於文字生成的細膩度與邏輯推理的深度。

1. 擬真的文案撰寫能力

相較於其他模型可能產出較為制式的回應，Claude生成的文本在語氣拿捏、同理心展現上更為精準。特別適合撰寫需要細膩情感或正式禮儀的信件與文章。

2. 程式輔助與長文閱讀

Claude的「Artifacts」介面能即時預覽程式碼或網頁效果，大幅提升開發效率。此外，其長文本處理能力優異，能閱讀並分析長篇合約或小說，且邏輯保持連貫。

實測發現，Claude在即時導航等生活功能上支援較弱，但在處理職場郵件摘要、擬稿及專業文書工作上表現出色，更適合在桌機環境下進行深度工作，適合文字工作者、行銷企劃、程式開發者、重視文筆流暢度之用戶。

[caption id="attachment_206448" align="aligncenter" width="550"] （圖／擷取自claude官方網站）[/caption]

四、對話式搜尋引擎：Perplexity AI

Perplexity的定位介於聊天機器人與搜尋引擎之間，主要解決生成式AI容易產生「幻覺」（提供錯誤資訊）的問題。

1. 標註引用來源

針對用戶提問，Perplexity提供的答案皆會附上註腳與原始連結，確保資訊的可追溯性與正確性。這對於需要精確數據的查找任務至關重要。

2.高效的資訊整合

它能自動閱讀多個網頁並彙整成表格或摘要，例如進行產品規格比價或新聞事件整理，大幅節省用戶自行瀏覽多個分頁的時間。

雖然缺乏像聊天機器人的個性化互動，但在資料查詢、新聞檢索與比價等任務上，其效率與準確度最高，適合研究人員、學生、記者、需快速彙整客觀資訊者。

[caption id="attachment_206452" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自Perperlexity官方網站）[/caption]

五、高性價比的推理工具：DeepSeek (深度求索)

DeepSeek為近期備受關注的新興模型，以高性價比的運算能力在數理邏輯與程式開發領域展現競爭力。

1. 優異的視覺辨識與分類

實測中，DeepSeek能精準辨識手寫且污損的購物清單，並自動將項目依購買通路分類及估算價格，展現了強大的視覺推理能力。

2. 結構化的邏輯分析

在面對如寵物健康諮詢等問題時，它能提供結構完整、條理分明的分析建議，風格偏向理性的技術分析，而非感性的安慰。

在一般閒聊上可能顯得較為生硬，但在解決具體技術問題、數學運算或邏輯分析任務時，表現相當可靠，適合程式開發者、理工科系學生、需處理結構化數據分析者。

[caption id="attachment_206453" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自DeepSeek官方網站）[/caption]

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這篇文章 【懶人包】ChatGPT、Gemini、Claude誰最強？5款最夯AI工具優缺點一次看 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

你的手機究竟是生產力工具，還是只剩滑社群廢文和外送App的處理器？數位生活不該只有無止盡的社群焦慮，跟著《科技島》一起深入了解 5 款「不按牌理出牌」的怪奇App，從需要「物理磚頭」才能解鎖的專注神器，到能夠協助調節焦慮的數位神器，別再浪費儲存空間，一起認識這些你手機裡最該留下的清單吧！記者孟圓琦／台北報導

你的手機究竟是生產力工具，還是只剩滑社群廢文和外送App的處理器？數位生活不該只有無止盡的社群焦慮，跟著《科技島》一起深入了解5 款「不按牌理出牌」的怪奇App，從需要「物理磚頭」才能解鎖的專注神器，到能夠協助調節焦慮的數位神器，別再浪費儲存空間，一起認識這些你手機裡最該留下的清單吧！

[caption id="attachment_206891" align="alignnone" width="1024"] 隨著 App 市場進入紅海，軟體開發者正從單純的「便利功能」轉向更深層的「行為科學」與「心理制約」，哪五款自有特色的App，一起了解更多吧！（圖／AI生成）[/caption]

• 健康喝水紀錄《喝水提醒Plant Nanny》

明知道「多喝水」對身體好，但忙起來總會忘得一乾二淨嗎？台灣開發團隊 Fourdesire看準了人類「愛護小生物」的天性，推出了這款風靡全球的《植物保姆》。App的邏輯非常簡單卻有效：你就是這株植物的保姆，它唯一的供水來源就是你。每當你喝下一杯水並在App中記錄，畫面裡的小植物也會跟著獲得灌溉，開心地搖擺成長；反之，如果你整天滴水不沾，你的植物就會垂頭喪氣，甚至最終在你面前乾枯而死。

這款程式的迷人之處，在於其精緻的視覺設計與成長系統。它將會根據你的體重、活動量計算出每日應攝取水量，並提供多種超萌的虛擬植物供你收集。隨著使用者持之以恆地喝水，植物會從小種子進化到開花結果，你甚至還能為它們妝點可愛的盆栽與場景。這種「遊戲化」的設計，讓原本枯燥的健康紀錄，變成了一場充滿儀式感的「生命培育計畫」，成功讓無數討厭喝水的人每天主動找杯子！

[caption id="attachment_206883" align="alignnone" width="1483"] 網友表示，適合喜歡慢節奏且注重細節的玩家，療癒不失挑戰性。（圖／擷取自App Store）[/caption]

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• 居家必備AI植物醫生《Planta: Plant & Garden Care》

很多人嚮往家裡有綠意，最後往往疏於照顧或不當處理，都成了枯枝。《Planta》正是專為「植物父母」設計的神級App，成為綠手指從這裡開始！其中內建了強大的 AI 辨識系統，只要拍一張照片，就能告訴你這盆植物叫什麼名字、喜歡陽光還是陰影並進一步提供護理計畫。最有趣的功能是它的「照度計」，它能利用手機感測器測量你房間各個角落的光線強度，並精準建議你：「這盆龜背竹應該往左邊移 50 公分」。此外，它會根據當地的氣候和植物種類，主動推播通知提醒你：「該澆水了！」或「該施肥了！」。

擔心葉子發黃？出現褐色斑點是不是生病了？冒出不清楚的小蟲是不是有害？《Planta》與開發團隊的植物專家團隊，將全年度協助診斷問題，並指導制定客製化的治療計劃，一起守護植物健康！

[caption id="attachment_206884" align="alignnone" width="1120"] 和1000 萬植物愛好者和 4000 萬棵蓬勃發展的植物們，一起把自己的花園陽台打造成鬱鬱蔥蔥的綠洲吧！（圖／擷取自App Store）[/caption]

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• 剩食界的盲盒驚喜：《Too Good To Go: End Food Waste》

每年，放眼全球有高達40%的食物被浪費，而減少浪費這項迫在眉睫的任務，其實可以從你我身邊開始做起！有鑑於餐廳、麵包店或超市，每天都會剩下一些品質完好但無法隔日販售的食物，這款程式會將商家這些食物打包成「驚喜包（Surprise Bag）」，以半價或更低的超低價賣出。而且項目多元，從壽司、披薩、烘焙食品和新鮮食品到易於儲存的日常雜貨（像是零食、飲料、糖果或義大利麵）等各種商品，每次的體驗都像是在抽「美食盲盒」，你永遠不知道，到底今天麵包店剩下的是肉桂捲還是可頌，也不知道超市會給你什麼高級食材！不僅能為自己省荷包，還能同步實踐環保概念，減少二氧化碳的排放量和不必要的水資源浪費。目前在歐美極度風行，並正持續擴展全球版圖，是吃貨與環保人士手機裡的必備神器。

[caption id="attachment_206888" align="alignnone" width="1120"] Too Good To Go 讓使用者能以實惠的價格享用美味佳餚，同時為地球做出貢獻。這款排名第一的減少食物浪費的應用程序，可以幫助您節省來自本地商店、咖啡館、超市、餐廳和頂級品牌的美味但未售出的零食、餐食和食材——而且價格實惠。（圖／擷取自App Store）[/caption]

• 媽媽不要看！專注神器《Brick - Ditch Distractions》

你也覺得手機軟體的「專注模式」很容易解除、總是分心難以專注？相信《Brick》絕對是你需要的「硬派」救星。它的特殊點在於，需要搭配一塊實體的NFC硬體物件──長得像積木的小磚塊，當你啟動專注模式（變磚模式）後，除了設定的必要工具（如地圖、通訊錄）外，所有會讓你分心的 App都會被徹底封鎖，想要解除「手機磚」的狀態，只要將手機再次輕觸灰色的方磚即可。根據官方指出，相較未使用的手機，可減少95%以上的分心狀態、99%的使用者都減少了平均3小時的螢幕使用時間。

在超過25,000條評價當中，多為正面好評：「有意識地成為更好的人」、「改善全家深受手機成癮的問題」、「原本沉迷在瀏覽負面新聞，讓寶貴的時間溜走，有了它讓我更能控制自己，並重拾浪費掉的時間」。

[caption id="attachment_206889" align="alignnone" width="1126"] 有國外網友開玩笑說：「這是我買過最貴但最有用的塑膠片。我把它黏在玄關，這樣我下班回家除非真的有急事，否則我懶得走過去解鎖手機。」 台灣使用者則表示：「這簡直是考生救星，強迫症如我也沒辦法在手機鎖死的情況下偷玩遊戲，因為『磚頭』被我媽沒收了。」（圖／擷取自App Store）[/caption]

• 哲學家的口袋指南《 journal & mental health》

在這個資訊爆炸的時代下，焦慮幾乎成為現代人的標配，那《stoic.》這款App肯定適合你！它的設計風格極簡且富有哲學感，它不是普通的日記本，而是一位結合了「斯多葛學派」哲學思想的心理導師。其中包含了多種功能有助提升情緒健康及反思，包含：冥想、呼吸練習、斯多葛哲學強調「理性與自我控制」的名言與肯定句等，甚至還有「密碼鎖」來保護日記隱私，以及將情緒、睡眠、健康等重要指標視覺化，重新奪回對生活的掌控權。

[caption id="attachment_206890" align="alignnone" width="1125"] 作為你的心理健康伴侶和每日日記，將幫助你了解自己的情緒，並提供提升幸福感、效率和克服障礙的實用建議。核心功能是協助在清晨為新的一天做好準備，並在傍晚回顧一天、追蹤情緒變化等等。（圖／擷取自App Store）[/caption]

值得一提的核心功能，在於引導式日記會問一些引人深思的問題，例如：「你今天能控制的事情是什麼？」或是「如果這件事發生在別人身上，你會怎麼建議他？」強迫大腦跳脫情緒泥沼。也有使用者表示，「用了之後覺得自己快要變成古代哲學家了，現在對老闆的碎念已經能面不改色。」

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對於職場專業人士與學術研究者而言，簡報製作的過程往往佔據了大量的工作時間，從前期的資料消化、邏輯架構梳理，到中期的排版設計、素材搜尋，以及最後的文案潤飾，每個環節都考驗著生產力。隨著生成式AI技術的成熟，市面上湧現了多款輔助簡報製作的AI工具。

記者鄧天心／綜合報導

對於職場專業人士與學術研究者而言，簡報製作的過程往往佔據了大量的工作時間，從前期的資料消化、邏輯架構梳理，到中期的排版設計、素材搜尋，以及最後的文案潤飾，每個環節都考驗著生產力。隨著生成式AI技術的成熟，市面上湧現了多款輔助簡報製作的AI工具。

為了提供客觀的選用建議，《科技島》針對目前市場上討論度較高的5款工具：Gamma、Canva、NotebookLM、Microsoft Copilot/Google Gemini以及Prezi進行了實測，分析其技術特點、操作體驗與適用場景。

[caption id="attachment_206434" align="aligncenter" width="1024"] 5大AI簡報工具實測，優缺點一次看懂。 （圖／AI生成）[/caption]

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1. 最知名AI簡報簡單到連小學生都會用：Gamma

在社群平台上爆紅的Gamma，打破傳統的操作介面，用了類似筆記軟體Notion的「卡片式」與「區塊化」編輯概念。不需要從零開始設計版面，只需在輸入框中打入一段「主題提示詞(Prompt)」，或是直接貼上已經寫好的大綱，Gamma便能在數十秒內，自動生成一份包含完整內文、精美配圖與統計圖表的簡報。對於沒有設計背景的學生或職場新鮮人來說，這大幅降低了製作簡報的門檻。

目前Gamma最強大的殺手級功能，在於內建的智慧編輯助手「AI Designer」，以前如果你想把一頁原本只有文字的投影片改成左圖右文，可能需要滑鼠拉來拉去調整半天，但在Gamma中，你只需要開啟對話視窗，用像是跟設計師溝通的一樣下指令，例如：「將這張圖片換成更專業的風格」或「將這段文字改成三欄式排版」，系統就會即時自動調整版面，完全無需手動拖拉對齊，連小學生都能上手。

• 優點： 效率極高，生成的RWD網頁格式支援嵌入GIF、影片與程式碼，適合線上閱讀與分享，支援匯出為可編輯的PowerPoint與PDF，相容性佳。

• 注意點： 其預設的設計風格偏向現代科技感或極簡風，若需符合傳統企業嚴格的CI規範（如特定的頁眉頁腳位置），可能需要較多的後續調整。

• 適用場景： 專案匯報、新創Pitch、內部教育訓練、需要快速產出結構化內容者。

[caption id="attachment_206462" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自Gamma官方網站）[/caption]

2. 簡報模板起家但AI功能仍不突出：Canva AI

以大量不同風格的模板起家的Canva，雖然近期推出了「Magic Design」試圖搶攻AI生成市場，但在實際體驗上，比較像是「幫你把關鍵字填入既有範本」，而非像Gamma那樣能夠真正理解內容架構並重新組織，如果你期待它能像ChatGPT一樣幫你無中生有寫出完美的企劃案大綱，可能會稍微感到失望。

雖然AI生成的大綱有時會讓人感到少一味，且對中文語意的理解偶爾會出現偏差，但Canva真正的殺手鐧在於素材庫，當AI生成的初稿不完美時，還是可以用熟悉的拖拉介面，一秒替換成千上萬種高品質的圖片、字體與圖示，合對視覺美感有高度要求的使用者。

• 優點： 擁有目前市面上最豐富的範本與素材資源，編輯介面直觀，且支援團隊協作功能完善。

• 注意點： AI生成的初稿有時會過度堆疊裝飾性元素，資訊密度較低，適合以視覺為主的場合，若為高密度資訊的財報或學術報告，則需手動調整版面。

• 適用場景： 行銷提案、社群貼文轉簡報、視覺要求高的公開演講。

[caption id="attachment_206466" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自Canva AI官方網站）[/caption]

3. 不能下指令更改但視覺化資訊很強：NotebookLM

在試用過Google推出的NotebookLM後，發現NotebookLM製作簡報的能力其實非常好，無論上傳什麼資料（PDF、錄音檔、網站），它就是完全基於這些來源分析，並做出視覺化資訊，雖然無法下指令修改但能將大量資訊，轉化為邏輯清晰的簡報、時間軸表格、常見問題集(FAQ)以及摘要文件，整體來說最喜歡使用這個工具來製作簡報。

• 優點： 資料處理能力極強，能確保內容皆有所本，非常適合處理嚴肅、複雜的文本資料。

• 注意點： 它無法輸出視覺畫面或PPT檔，使用者需將其生成的結構化文字內容，複製到Gamma或Canva等工具中進行視覺化製作。

• 適用場景： 學術研究、財報分析、文獻回顧、前期內容發想。

[caption id="attachment_206467" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自NotebookLM官方網站）[/caption]

4. 傳統科技大廠老牌比較好用？Microsoft Copilot & Google Gemini

這類工具的最大價值在於「生態系整合」，直接嵌入於PowerPoint與Google Slides軟體介面中。

Microsoft Copilot能抓取文件重點並自動分頁、配圖，雖然排版創意不如Gamma，但其產出的檔案格式最為標準，便於企業內部流通，Google Gemini在Slides側邊欄提供輔助功能，目前主要強項在於生成單張投影片的配圖或優化現有文字。

• 優點： 無需學習新軟體，直接在原有工作流中操作；企業版提供較高的資料隱私保護。

• 注意點： 功能強弱高度依賴訂閱版本(如Copilot Pro或Enterprise)；目前Gemini在Slides中的整體敘事生成能力尚有進步空間，較適合輔助修改而非從零創作。

• 適用場景： 企業內部行政流程、標準化報告、高度依賴Office/Workspace的用戶。

[caption id="attachment_206554" align="aligncenter" width="1024"] （圖／擷取自Microsoft Copilot官方網站）[/caption]

[caption id="attachment_203911" align="aligncenter" width="701"] （圖／擷取自Google官方網站）[/caption]

5. 比較像是可無限放大跟縮小的畫布：Prezi AI

Prezi以其「畫布縮放」聞名，加入AI功能後，降低了使用者設計動態路徑的門檻。PreziAI能協助使用者將平面的大綱轉化為具有空間深度的視覺地圖。例如介紹「公司發展史」，它能建立一個時間軸地圖，點擊特定年份則放大進入細節。這種方式有助於觀眾理解整體與局部的關係。

• 優點： 視覺衝擊力強，能打破傳統「上一頁、下一頁」的線性限制，提升演講的互動性。

• 注意點： 強烈的動態縮放效果若使用不當，易造成觀眾視覺疲勞；且其檔案格式較為封閉，若轉存為靜態PDF或PPT將失去其核心價值。

• 適用場景： 故事行銷、創意演講、教育現場、展示複雜關聯性。

[caption id="attachment_206551" align="aligncenter" width="613"] （圖／擷取自prezi官方網站）[/caption]

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