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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一項針對外科手術中使用 Apple Vision Pro（蘋果）進行的最新研究顯示，該裝置性能優於現有的醫療設備，且相較於昂貴的傳統儀器，其相對較低廉的價格極具投資價值。記者孟圓琦／編譯

一項針對外科手術中使用 Apple Vision Pro 進行的最新研究顯示，該裝置性能優於現有的醫療設備，且相較於昂貴的傳統儀器，其相對較低廉的價格極具投資價值。

[caption id="attachment_252021" align="alignnone" width="1376"] 一項關於在某些手術期間佩戴Apple Vision Pro 的新研究得出結論，它優於現有的醫療設備，而且價格相對較低，非常值得。（圖／AI生成）[/caption]

自 Apple Vision Pro 問世以來，已有醫療團隊將其運用於手術中，不少醫師表示其輕巧的設計能大幅減輕長期開刀帶來的身體疼痛與職業傷害。加州大學聖地牙哥分校（UC San Diego）夏利眼科研究所（Shiley Eye Institute）最新發布的研究，更直接將 Apple Vision Pro 與傳統「基於顯示器的內視鏡手術」進行實測對比。

這篇名為《Apple Vision Pro 作為穿戴式顯示器於內視鏡淚囊鼻腔吻合術之應用：手術經驗、效率與成本分析》（Apple Vision Pro as a Wearable Display for Endoscopic Dacryocystorhinostomy: Surgical Experience, Efficiency, and Cost）的論文，被視為首批評估該裝置於內視鏡淚道手術效益的研究之一。研究團隊綜合評估了作業效率、可靠性、重量與成本等多項指標，並歸納出 Apple Vision Pro 的四大優點：

• 手術時間縮短 19%
• 達到 100% 的功能成功率且無任何併發症
• 顯著減輕外科醫師的工作負擔
• 大幅改善人體工學體驗

研究團隊共記錄了 32 例連續進行的內視鏡淚囊鼻腔吻合術（DCR），其中 16 例配戴 Apple Vision Pro，另外 16 例則作為對照組。每場手術均由兩位主治醫師操作，並配有三位資深醫師協助。

實驗結果顯示，所有參與手術的醫師皆明確表達偏好 Apple Vision Pro 的操作體驗。在實驗組中，主治與助手醫師均配戴 Apple Vision Pro；而在對照組中，醫療團隊僅能共同使用放置於手術台上方的一台 32 吋 4K 螢幕。

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論文指出，在使用傳統螢幕時，兩位醫師必須將上半身向外旋轉約 90 度才能觀看畫面。而透過 Apple Vision Pro，醫師能共享沉浸式且空間錨定的高畫質影像，徹底擺脫了過去需要共享螢幕或頻繁轉身的限制。

投資研究機構 Asymco 的一名研究人員在探討此項成果時指出，在空間受限的眼科手術室中，該頭盔在成本與空間利用上展現了極大優勢。

該研究人員表示，大眾對 Apple Vision Pro 的常見批評主要集中在體積過大、過重以及售價昂貴。然而在專業醫療環境中，它反而具備體積小巧且極度便宜的優勢，其成本甚至不到傳統醫療裝備的 1%，體積也遠小於幾乎所有專業機器。

雖然 Apple Vision Pro 的售價對醫院而言仍是一筆開銷，但綜合其所能提供的卓越效能與手術效益來看，研究團隊一致認為這項設備相當物超所值。

目前 Apple Vision Pro 售價為 3,699 美元（折合新台幣約 119,128 元左右）起。

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資料來源：appleinsider

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只會能仰賴物件偵測與運動預測的自駕車，可要被淘汰了！輝達(NVIDIA)稍早宣布現已推出 Alpamayo 2 Super 商業模型，隸屬 Hugging Face 上最熱門的自動駕駛開放式推理模型系列。該模型以 NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner 為基礎並經強化學習訓練，能讓自駕車即時理解情境、推理因果並決定安全路徑，一舉破解難以預測的罕見長尾事件。記者孟圓琦／臺北報導

只會能仰賴物件偵測與運動預測的自駕車，可要被淘汰了！輝達(NVIDIA)稍早宣布現已推出 Alpamayo 2 Super 商業模型，隸屬 Hugging Face 上最熱門的自動駕駛開放式推理模型系列。

該模型以 NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner 為基礎並經強化學習訓練，能讓自駕車即時理解情境、推理因果並決定安全路徑，一舉破解難以預測的罕見長尾事件。開放商業授權與領先的多任務能力，將大幅賦予開發者控制權，加速推動更安全透明的自駕部署。

[caption id="attachment_251899" align="alignnone" width="1280"] 專為自駕計程車與自駕車打造的前沿開放模型 NVIDIA Alpamayo 2 Super 現在開始商用。（圖／輝達提供）[/caption]

採寬鬆授權開放商業部署 貫穿雲端到車端開發鏈

NVIDIA Alpamayo 2 Super 已於 Hugging Face 上提供，並採用 Linux Foundation 的 OpenMDW-1.1 寬鬆授權，允許微調、衍生模型與商業性再次發布，且此授權亦全面適用於整個 Alpamayo 系列，讓開發人員能無須額外許可即用於商業部署。

這種開放權重模式使研究人員與企業能掌控自有資料與基礎設施，免去從頭訓練的成本。在應用效益上，Alpamayo 2 Super 可在雲端提供最高效能的多模態推理與駕駛能力，用於生成合成訓練資料與教師模型輸出；而 Alpamayo 1.5 與 Alpamayo 1 則提供具成本效益的選擇。經蒸餾後的模型可進一步最佳化以部署於量產車輛，實現從雲端開發到車端實時推論的永續商業車隊擴展。

前沿規模推理實力強勁 登上多項自駕基準測試榜首

Alpamayo 2 Super 展現出頂尖的自動駕駛推理能力，在 LingoQA 基準測試的近 40 款模型中名列榜首。根據 NVIDIA 以 Lingo-Judge 指標進行的測試，其表現分別領先 Qwen2.5-VL 72B 達 17.0 分、Gemini 2.5 Pro 15.1 分，以及 GPT-4o 23.2 分，並在 NVIDIA 評估的所有自動駕駛基準測試中均奪得第一。

其模型規模為 100 億參數之 Alpamayo 1.5 與 1 的 3 倍，能憑藉擴增的容量從少量範例中有效泛化推理，解決罕見的多代理互動情境。此外，該模型支援環繞車身的 360 度完整攝影機畫面推理，融合前後與側邊視角，大幅提升對車道變換、匯入車流及複雜路口等風險情境的理解。

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用於自駕計程車與自動駕駛的多任務基礎模型

針對每種駕駛情境，Alpamayo 2 Super 可產生五項緊密連動的輸出：

• 描述車輛規劃路徑的軌跡。
• 解釋決策背後推理過程的因果鏈（chain-of-causation，CoC）軌跡。
• 捕捉模型意圖的 Meta-Action，例如讓行、變換車道或停車。
• 推理自動標籤，可為訓練與驗證資料產生因果鏈註解。
• 結合 2D 視覺定位的視覺問答回應，將模型答案連結至攝影機影像中的特定區域。

這些輸出結果可共同提供對模型決策流程的洞察。開發人員能將模型所觀察到的內容與其選定的動作相互對應，使決策更容易理解、審視與驗證。因果鏈軌跡整合 NVIDIA Halos 安全驗證工作流程，並支援符合 ISO/PAS 8800 要求的 AI 安全性，為自駕車安全工程奠定更穩固的基礎。

Alpamayo 2 Super 亦可作為自動標註工具部署，藉此在企業自有車隊資料上產生因果鏈標籤，並執行結合 2D 視覺定位的視覺問答。透過將推理結果連結至攝影機影像中的特定區域，模型可把原始駕駛影片轉化為內容更豐富的訓練資料，將標註週期從數月縮短至數日。

除了規劃與自動標註外，Alpamayo 2 Super 也支援場景理解、模型評析與知識蒸餾。這些多任務能力讓開發者能在整體開發堆疊中的更多環節使用單一基礎模型，簡化工具配置並加快迭代速度。

以推理為核心的自駕車開放生態系

Alpamayo 2 Super 是更廣泛的開放式模型、框架與資料集系列一部分，專為自駕車開發而設計。

該系列的其他工具包括：

• NVIDIA AlpaSim：提供閉環模擬。
• NVIDIA AlpaGym：支援高輸送量強化學習。
• NVIDIA 物理 AI 開放資料集：提供訓練與測試所需資料。

開放式訓練配方與自動標註流程：用以加速模型開發、訓練與驗證。

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本集為初學者提供 VS Code 程式碼編輯器 的全面入門指南。內容透過樂團主唱「小哲」架設網站的過程，生動地展示了介面中文化、專案資料夾管理及 Markdown 語法應用等核心操作。影片進一步講解如何利用 Live Server 擴充功能即時預覽網頁成果，並示範了 HTML、CSS 與 JavaScript 的基礎協作邏輯。針對進階開發需求，作者詳細介紹了 Git 版本控制、GitHub 雲端備份，以及如何導入 GitHub Copilot 與 Claude Code 等 AI 工具來提升撰寫效率。這份教材將複雜的開發流程轉化為易懂的實戰步驟，協助新手快速掌握這款全球主流的開發工具。本集為初學者提供 VS Code 程式碼編輯器 的全面入門指南。內容透過樂團主唱「小哲」架設網站的過程，生動地展示了介面中文化、專案資料夾管理及 Markdown 語法應用等核心操作。影片進一步講解如何利用 Live Server 擴充功能即時預覽網頁成果，並示範了 HTML、CSS 與 JavaScript 的基礎協作邏輯。針對進階開發需求，作者詳細介紹了 Git 版本控制、GitHub 雲端備份，以及如何導入 GitHub Copilot 與 Claude Code 等 AI 工具來提升撰寫效率。這份教材將複雜的開發流程轉化為易懂的實戰步驟，協助新手快速掌握這款全球主流的開發工具。

[caption id="attachment_249048" align="alignnone" width="802"] PAPAYA 電腦教室｜為什麼全球開發者都離不開 VS Code 這個軟體？新手必學的完整入門指南，一次搞懂 7 大核心功能！（圖／YT封面）[/caption]

🔹 內容綱要

00:00 (1) 專案資料夾與檔案管理

06:10 (2) 程式碼提示與大綱導覽

07:54 (3) 擴充套件安裝與管理

11:18 (4) 程式碼搜尋與取代

14:24 (5) 程式碼執行與偵錯

17:25 (6) Git 版本控制

20:07 (7) GitHub Copilot 與 AI 助理

🔹 網站連結 VS Code 官網 https://code.visualstudio.com/ GitHub https://github.com/

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

🔹 頻道會員影片目錄 https://bit.ly/3PaC4Jj

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智慧型手機應用程式《Pokémon GO》正式在日本地區推出，並在今日迎來 10 週年里程碑。《Pokémon GO》是由 Niantic 與株式会社ポケモン共同開發的擴增實境位置情報遊戲。當年初試啼聲時，將虛擬寶可夢融入現實世界地圖的創新技術，完美實現了無數粉絲「如果自己居住的城鎮也能遇到寶可夢」的童年夢想，在當時全球掀起空前熱潮。記者孟圓琦／編譯

智慧型手機應用程式《Pokémon GO》正式在日本地區推出，並在今日迎來 10 週年里程碑。《Pokémon GO》是由 Niantic 與株式会社ポケモン共同開發的擴增實境位置情報遊戲。當年初試啼聲時，將虛擬寶可夢融入現實世界地圖的創新技術，完美實現了無數粉絲「如果自己居住的城鎮也能遇到寶可夢」的童年夢想，在當時全球掀起空前熱潮。

[caption id="attachment_241122" align="alignnone" width="1376"] 這款基於地理位置的全球性遊戲，憑藉其便捷的智慧型手機操作和將熟悉的環境變成冒險舞台的玩法，至今仍深受眾多訓練家的喜愛。（圖／AI生成）[/caption]

在這漫長的 10 年歲月裡，遊戲內容隨著本傳系列不斷擴展。從發行初期的《寶可夢 紅／綠》之關都地方經典角色開始，歷經喬ウト(城都)、ホウエン(豐緣地區)、シンオウ等各世代陸續登場。甚至在《寶可夢 朱／紫》發售前夕，也曾以驚喜方式搶先讓最新世代的寶可夢在遊戲中亮相，展現官方營造神祕話題與回饋玩家的用心。

コミュニティ、発見、冒険で彩られた『Pokémon GO』は、7月6日に10周年を迎えました。 🏞️🤩

『Pokémon GO』の人物デザインを担当されている、コザキユースケさん（X @kymg ）よりいただいた記念イラストを今年も公開いたします。#ポケモンGOhttps://t.co/4obQ0k3EL5 pic.twitter.com/FXFPlLFmUa

— Pokémon GO Japan (@PokemonGOAppJP) July 6, 2026

此外，配合萬聖節或聖誕節等節慶推出的限定屬性寶可夢、色違形態、地區型態，以及近年陸續實裝的「メガシンカ」（超級進化）、「ダイマックス」（極巨化）等豐富對戰機制，讓團體戰的戰術與熱度持續延燒。今年舉辦的“Pokémon GO Fest 2026”更解禁了超級超夢X與超級超夢Y，而官方也已預告 2026 年 8 月將迎來超級寶石海星的團體戰，話題性始終居高不下。

『Pokémon GO』で 「ウルトラアンロック：『スターミー』の『スーパーメガレイド・デイ』」がやってきます！ #ポケモンGO

日本時間2026年8月22日11:00から17:00までhttps://t.co/Ecm5YNh8WZ pic.twitter.com/jVgf54yb9c

— Pokémon GO Japan (@PokemonGOAppJP) July 15, 2026

除了日常的野生寶可夢捕捉，以及不定期帶給玩家驚喜的「スペシャルリサーチ」（特別調查）任務外，遊戲更提供了能確保獲得稀有或幻之寶可夢的管道。而透過完成任務取得的「マスターボール」（大師球），更成為玩家在面對極度稀有寶可夢時最強力的後盾。

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隨著海外發行紀念日以及未來 2027 年系列最新作《寶可夢 風與波》的蓄勢待發，這款結合手遊便利性與身邊真實冒險場景的世界級作品，在跨越 10 週年後，正持續拓展其無遠弗屆的遊戲版圖，陪伴全球訓練家繼續寫下全新的冒險篇章。

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資料來源：famitsu

這篇文章 歡慶《Pokémon GO》抓寶十週年！回顧陪伴訓練家一路走來的手遊傳奇 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

根據《日經亞洲》（Nikkei Asia）最新報導指出，蘋果（Apple）已向供應鏈發出通知，要求為今年首款摺疊 iPhone 準備約 1,000 萬台的產能，相較於數月前預估的 700 萬至 800 萬台明顯增長。據悉，長期困擾研發團隊的摺疊鉸鏈工程技術難題目前已順利解決，雖不排除發表初期可能面臨少量出貨的狀況，但大規模量產預計將於接近年底時全面啟動。記者孟圓琦／編譯

根據《日經亞洲》（Nikkei Asia）最新報導指出，蘋果（Apple）已向供應鏈發出通知，要求為今年首款摺疊 iPhone 準備約 1,000 萬台的產能，相較於數月前預估的 700 萬至 800 萬台明顯增長。據悉，長期困擾研發團隊的摺疊鉸鏈工程技術難題目前已順利解決，雖不排除發表初期可能面臨少量出貨的狀況，但大規模量產預計將於接近年底時全面啟動。

[caption id="attachment_227940" align="alignnone" width="1376"] 據報道，一些供應商已被告知，預計在 2026 年下半年將收到多達 8500 萬部新 iPhone 的訂單，蘋果公司要求他們為即將推出的 iPhone 18 系列預留 iPhone 17 的組件。（圖／AI生成）[/caption]

供應鏈消息透露，蘋果在 2026 年下半年已鎖定約 8,000 萬台智慧型手機的零組件訂單，其中包含 iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max 以及首款摺疊機。部分供應商甚至接獲通知，下半年新機訂單有望上看 8,500 萬台，且蘋果已要求保留部分 iPhone 17 的零組件供後續的 iPhone 18 系列使用。市場預估，蘋果 2026 全年度的總產量將突破 2.2 億台。

強大採購實力無懼缺料 競爭對手被迫砍單

在全球記憶體持續短缺的衝擊下，智慧型手機產業面臨嚴峻挑戰。然而，蘋果憑藉著龐大的採購影響力與議價優勢，在供應鏈爭奪戰中處於極佳位置。相比之下，競爭對手如小米、Oppo 及 Vivo 則因缺料影響，已紛紛將年度生產目標調降至 1 億台以下。

在價格方面，由於全球半導體晶片等零組件成本飆升，蘋果上個月已無預警調高 MacBook 與 iPad 的零售價，雖然 iPhone 17 系列目前暫時凍漲，但若成本壓力持續，蘋果極可能透過新機發表順勢調漲整體產品線的售價。市調機構 IDC 預測，首款摺疊機的平均售價恐達 2,500 美元（折合新台幣約 81,000 元左右），高階容量版本甚至可能高達 3,000 美元（折合新台幣約 97,000 元左右）。

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頂級旗艦命名「Ultra」 規格配置同步曝光

市場傳言指出，這款採用書本式設計的首款摺疊機，最終可能以「iPhone Ultra」的名號面世，並預計於今年 9 月與 iPhone 18 Pro 系列一同發表。

硬體規格方面，該機預計配備 7.8 吋的內螢幕與 5.5 吋的外螢幕。值得注意的是，為了配合摺疊車身設計，該機可能會改採 Touch ID 指紋辨識以取代 Face ID 臉部辨識，並搭載最新的 A20 晶片與蘋果自研的 C2 數據機，展現蘋果全面掌控核心技術的野心。

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資料來源：macrumors

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兒童教育娛樂科技品牌 kokozi 迎來登台兩周年，宣布將以台灣作為全球華語內容發展基地，攜手逾 30 家在地出版社打造音訊生態系，推動優質內容走向國際。品牌曾獲紅點設計獎，2025年全球營收已突破一千萬美元；進軍台灣後累計銷售逾十萬隻有聲角色，用戶日均使用達101分鐘。曾共同創立韓國最大外送平台 Yogiyo 的創辦人朴芝姬表示，將持續透過無螢幕科技，創造更健康的家庭互動。記者孟圓琦／臺北報導

兒童教育娛樂科技品牌 kokozi 迎來登台兩周年，宣布將以台灣作為全球華語內容發展基地，攜手逾 30 家在地出版社打造音訊生態系，推動優質內容走向國際。品牌曾獲紅點設計獎，2025年全球營收已突破一千萬美元；進軍台灣後累計銷售逾十萬隻有聲角色，用戶日均使用達101分鐘。曾共同創立韓國最大外送平台 Yogiyo 的創辦人朴芝姬表示，將持續透過無螢幕科技，創造更健康的家庭互動。

[caption id="attachment_227613" align="alignnone" width="2560"] kokozi 平台現已涵蓋多元內容類型，讓不同年齡階段的孩子都能找到適合自己的內容。孩子只需將 arti 有聲角色放上 kokozi house 播放器，可自主選擇想聆聽的內容。（圖／kokozi提供）[/caption]

在短影音與高刺激數位內容快速普及的當代，幼兒「螢幕成癮」與視力發展問題，持續受到世界衛生組織（WHO）與全球家長的密切關注。看準「無螢幕陪伴」的藍海市場，來自韓國的兒童教育娛樂科技品牌 kokozi 迎來登台兩周年的重要里程碑，並於今日正式宣布，將以台灣作為全球華語內容發展的重要基地。未來將攜手超過 30 家台灣在地優質出版社與內容夥伴，共同構築面向全球華語家庭的兒童音訊生態系，推動台灣的原創兒童內容走向國際市場。

[caption id="attachment_227614" align="alignnone" width="2560"] kokozi 持續擴充 App 內容生態，平台已涵蓋經典繪本、有聲故事、英語學習、音樂律動等多元內容，為不同年齡階段的孩子提供更豐富的聆聽與學習體驗。（圖／kokozi提供）[/caption]

募資奪冠、吸萬名家長 台灣用戶黏著度更勝韓國

kokozi 自 2022 年於韓國問世以來，憑藉「kokozi house 智慧有聲故事屋」、「arti 實體有聲角色公仔」與「數位內容平台」三位一體的創新互動模式，迅速顛覆傳統有聲書市場，更榮獲德國紅點設計獎（Red Dot Design Award）肯定，成為亞洲少數獲此殊榮的兒童科技品牌。2025 年，該品牌全球年度營收已順利突破 1,000 萬美元（折合新台幣約 3 億 1,900 萬元左右）。

2024 年 kokozi 正式進軍台灣，隨即在群眾募資平台奪下幼兒產品類第一名，並斬獲「2025 親子安心好玩具大賞最佳人氣獎（0–6 歲組）」。截至目前為止，台灣已有超過 1.2 萬個家庭成為忠實用戶，累計 arti 有聲角色銷量更突破 10 萬隻。根據 kokozi 數據觀測，台灣用戶平均每日使用時間高達 101 分鐘，黏著度甚至超越韓國本土市場，顯見台灣家長對於兼具教育意義與健康陪伴的「音訊科技」存在強烈剛性需求。

[caption id="attachment_227615" align="alignnone" width="1800"] kokozi 創辦人暨執行長朴芝姬（左）與格林文化發行人郝廣才（右）於台北會面，象徵雙方持續深化合作，共同推動優質華語內容透過聲音科技觸及更多家庭。（圖／kokozi提供）[/caption]

從韓國最大外送平台跨界兒童科技 以「聲音」翻轉科技陪伴

kokozi 創辦人暨執行長朴芝姬（Angela Jihee Park）是位著名的連續創業家，過去曾共同創立韓國最大外送平台之一的「Yogiyo」。談及創立 kokozi 的起因，她表示是在疫情期間目睹全球兒童因長時間接觸 3C 螢幕而產生的發展隱憂，促使她反思科技在兒童成長中應扮演的角色。

品牌名稱「kokozi」源自古韓語中的「從前從前（Once Upon a Time）」，靈感來自朴芝姬童年聽祖父說故事的溫暖記憶。她堅信，相較於高度視覺刺激的影像，聲音能為孩子保留更廣闊的想像與思考空間，引導孩子在腦海中自主建構場景，進而培養專注力與語言聽力。透過實體公仔結合故事屋的直覺式操作，孩子無需觸碰螢幕或閱讀文字，即可自主探索多元內容。

[caption id="attachment_227616" align="alignnone" width="1800"] kokozi 目前已與超過 30 家台灣出版社及內容夥伴合作，並透過平台機制將優質華語內容帶向更廣大的國際市場。（圖／kokozi提供）[/caption]

攜手30 家在地巨頭 台灣將成走向國際的華語樞紐

看重台灣市場的內容研發實力，朴芝姬此次訪台宣布，將深化在台布局，使台灣成為全球華語內容的研發與輸出據點。目前 kokozi 已與格林文化、康軒文教、MOMO TV、金革唱片、芒狗狗及廣播金鐘得主《欖仁媽媽說故事》等 30 多家在地頂尖夥伴達成合作。

其中，台灣兒童繪本推手格林文化不僅將優質內容導入該平台，更與 kokozi 共同開發專屬的 arti 有聲角色。格林文化發行人郝廣才與朴芝姬會面時指出：「好的故事不應受到載體限制。透過與聲音科技的結合，我們期待讓台灣的優秀故事有機會走向更廣大的國際市場。」

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隨著生成式 AI 技術的演進，朴芝姬也透露，kokozi 正在積極探索更具互動性與個人化的聲音內容體驗，未來將與台灣創作者和出版業展開更多元的形式合作，為數位時代的下一代打造更健康的兒童娛樂科技生態圈。

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資料來源：

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本集節目，主持人哈麗透過白話方式解析近期重大的科技動態，核心議題聚焦於 AI 編程領域的新趨勢，詳細說明了 Loop Engineering 的概念，以及 SpaceX 收購 AI 公司 Cursor 對業界的重大影響。此外，文中分析了 Google 頂尖人才流失至 Anthropic 與 OpenAI 的背後原因，以及其對 AI 研發版圖的潛在衝擊。最後，主持人深入探討了中國 Zhipu AI 發佈的 GLM5.2 模型，從技術優化與成本效益的角度評估其如何縮小與西方頂尖技術的差距。本集節目主持人透過白話方式解析近期重大的科技動態，核心議題聚焦於 AI 編程領域的新趨勢，詳細說明了 Loop Engineering 的概念，以及 SpaceX 收購 AI 公司 Cursor 對業界的重大影響。此外，文中分析了 Google 頂尖人才流失至 Anthropic 與 OpenAI 的背後原因，以及其對 AI 研發版圖的潛在衝擊。最後，主持人深入探討了中國 Zhipu AI 發佈的 GLM5.2 模型，從技術優化與成本效益的角度評估其如何縮小與西方頂尖技術的差距。

本集重點：

1. Loop Engineering：軟體工程的新典範
Loop Engineering 是 AI 程式開發領域的新興趨勢，強調將工作核心從「撰寫指令（Prompting）」轉向「設計迴圈（Loops）」。根據這份來源，Loop 本質上是一個自動化執行系統，工程師只需定義最終目標（Goal）以及達成目標前的重複行為，讓 AI Agent 持續運作直到目標完成為止，例如自動偵錯直到所有單元測試通過。這象徵著軟體工程抽象層的再次提升，從組合語言、C 語言、Python 演進到 AI 指令，最終進入 Loop 層次。雖然目前因 Token 成本過高以及 AI Agent 容易陷入錯誤迴圈而顯得過於超前，但來源指出這絕對是軟體開發的未來。在這種趨勢下，開發者的價值將不再是撰寫語法，而是對問題本質的理解與架構設計的基本功。

2. Google 關鍵人才流失與企業文化挑戰
Google 近期面臨指標性 AI 研究員的流失，這對其競爭力造成顯著影響，其中以 Noam Shazeer 轉投 OpenAI 最為關鍵。Shazeer 是 Transformer 架構的共同發明人，曾被 Google 以 27 億美元的高價聘回，他具備極強的「模型直覺」，能快速優化 Gemini 模型的效能。此外，AlphaFold 的領導者 John Jumper 也離職前往 Anthropic。來源分析指出，這類人才流動反映了對企業使命與文化的選擇：Anthropic 以「AI 安全」的敘事吸引了許多不滿過度商業化的研究員，而 Google 內部則可能存在社會議題引起的文化衝突。由於頂尖研究員能一人決定產品成敗，這些人才的離去讓 Google 在追趕前沿技術的道路上增添了變數，也讓 OpenAI 與 Anthropic 獲得了關鍵的技術補強。

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3. 中國 AI 的效率突圍：GLM5.2 的技術優化
智譜 AI（Z.ai）發表的 GLM5.2 模型顯示中國 AI 已大幅縮小與西方的差距，在程式開發能力上已接近 GPT-4o 與 Claude 3.5 Opus。根據這份來源，該模型最亮眼之處在於極高的推理效率與性價比，其 API 價格雖低，但在考量實際任務完成度的「有效成本（Effective Cost）」上亦具優勢。為了克服算力限制，GLM5.2 採用了多項技術優化：包括改良 DeepSeek 的稀疏注意力機制（Sparse Attention）來節省運算力，以及使用多 Token 預測（MTP）技術提升生成速度。此外，透過 KVCache 的分層管理與共享，模型能在不額外收費的情況下支援 100 萬長度的上下文。這證明了中方在模型架構與系統層優化的實力，讓其在開源社群中佔據了前三名的領先地位。

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這集節目詳細介紹了由 Nous Research 開發的 Hermes AI 助理，強調其具備背景持續運作、自我學習優化與分層記憶系統等四大核心優勢。內容涵蓋了從本機環境到雲端伺服器的完整安裝教學，並示範如何透過 Telegram 介面實現便捷的行動端操作。除了基礎對話，文中展示了 Hermes 如何透過 API 串接管理 Google 日曆、Gmail 與 Notion 等工具，甚至能自動化處理文書與多媒體生成任務。此外，開發者特別強調了安全性設計，包含權限審查機制與建立防火牆，以確保使用者的私密資料受到保護。透過 Skills（技能） 與 Subagents（子代理） 功能，Hermes 能將複雜流程標準化，成為一個能與使用者共同成長的數位貼身管家。這集節目詳細介紹了由 Nous Research 開發的 Hermes AI 助理，強調其具備背景持續運作、自我學習優化與分層記憶系統等四大核心優勢。內容涵蓋了從本機環境到雲端伺服器的完整安裝教學，並示範如何透過 Telegram 介面實現便捷的行動端操作。除了基礎對話，文中展示了 Hermes 如何透過 API 串接管理 Google 日曆、Gmail 與 Notion 等工具，甚至能自動化處理文書與多媒體生成任務。此外，開發者特別強調了安全性設計，包含權限審查機制與建立防火牆，以確保使用者的私密資料受到保護。透過 Skills（技能） 與 Subagents（子代理） 功能，Hermes 能將複雜流程標準化，成為一個能與使用者共同成長的數位貼身管家。

PAPAYA 電腦教室｜Hermes Agent 保姆級教學來了！最安全的 AI 私人助理造成 OpanClaw 大規模棄養潮，用過就回不去了！（圖／YT封面）

🔹 內容綱要

00:00 Hermes Agent 簡介

01:41 Hermes Agent 安裝 (本機 + 雲端)

05:52 將 Hermes 串接到 Telegram

09:01 Hermes 的記憶系統

11:08 串接 OpenRouter AI 模型

12:46 Hermes 網頁搜尋功能

13:51 Subagent (子代理)

14:33 串接 Google Workspace

17:15 設定排程 17:59 語音模式

19:05 建立和安裝 Skills (技能)

22:13 生成圖片和影片

24:29 串接外部工具 (Notion)

26:23 Hermes 備份與防火牆設定

🔹 網站連結 Hermes https://hermes-agent.nousresearch.com...

Hostinger https://www.hostinger.com/

Telegram https://desktop.telegram.org/

OpenRouter https://openrouter.ai/

Tavily https://www.tavily.com/

Google Cloud https://console.cloud.google.com/

Hermes Skills 列表 https://hermes-agent.nousresearch.com...

Notion API https://app.notion.com/developers/con... 

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

🔹 頻道會員影片目錄 https://bit.ly/3PaC4Jj

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短短一年內，「AI精神病」已成為網路世界廣泛討論的現象，儘管部分人士對其科學基礎仍有質疑，但與過度依賴AI相關的精神崩潰、妄想甚至致命事件報導持續出現。如今，科學家提出一項新假說，試圖解釋聊天機器人可能如何直接促成這些情況。記者許若茵／編譯

短短一年內，「AI精神病」已成為網路世界廣泛討論的現象，儘管部分人士對其科學基礎仍有質疑，但與過度依賴AI相關的精神崩潰、妄想甚至致命事件報導持續出現。如今，科學家提出一項新假說，試圖解釋聊天機器人可能如何直接促成這些情況。

[caption id="attachment_213853" align="aligncenter" width="1024"] 短短一年內，「AI精神病」已成為網路世界廣泛討論的現象，儘管部分人士對其科學基礎仍有質疑，但與過度依賴AI相關的精神崩潰、妄想甚至致命事件報導持續出現。（示意圖／AI生成）[/caption]

根據發表於Nature旗下《Digital Psychiatry and Neuroscience》期刊的新研究，來自英國與德國的研究團隊分析學術文獻及媒體報導中的AI精神病案例，尋找共同模式，研究人員發現，AI聊天機器人具備三項特徵，在長期使用下可能共同作用，協助使用者與AI一起建立高度個人化的妄想體系，研究指出，當這些想法缺乏朋友或專業人士提供現實檢驗時，聊天機器人的特性可能形成研究人員所稱的「放大螺旋」，持續強化錯誤信念。

第一項特徵是「語言對齊」，所謂語言對齊，是指AI會進一步根據特定使用者的說話方式調整回應模式，模仿其用詞、句子長度以及表達習慣，AI聊天機器人被設計成以自然對話方式與人互動，不僅模仿語法，也會模仿語氣、聲音風格及其他影響對話氛圍的細節，研究引用過去成果指出，當人類在對話中感受到這種細微的語言模仿時，往往會產生更高程度的信任感與連結感，研究推測，類似現象也會發生在人與AI聊天機器人的互動之中。

第二項特徵是高度個人化，AI系統擅長辨識模式，並透過每次互動累積對使用者的了解，建立詳細個人檔案，進而影響未來回應內容，高度個人化被視為AI的重要賣點之一，Meta執行長馬克·祖克柏近期便曾向投資人表示，公司正朝向打造真正「了解你」的AI發展，研究指出，當聊天機器人掌握大量個人資訊後，便能更容易說出使用者想聽的話，不僅迎合既有信念，也可能進一步擴大危險或錯誤的想法。

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研究認為，相較於社群媒體，聊天機器人的風險更高。雖然社群平台同樣高度個人化，但多數使用者知道內容是由演算法推薦，然而，AI聊天機器人努力呈現近似真人的互動方式，可能讓使用者忽略其本質仍是演算法產生的內容，這種認知落差可能使部分使用者不自覺賦予AI人類般的情感與智慧，對心理較脆弱者尤其具有風險，研究指出，若AI系統的主要目標是延長對話時間，即使這與使用者長期心理健康利益相衝突，也可能產生問題。

第三項特徵則是「諂媚性」，所謂諂媚性，是指AI系統傾向過度認同並肯定使用者觀點，即使這些觀點未必符合事實，這種回應方式能讓使用者感受到被理解，也讓聊天過程更具吸引力，因此能有效提高使用率。

但研究指出，這也可能強化危險信念，包括AI先前已經協助建立的錯誤認知，過去一年來，諂媚性已成為AI聊天機器人最廣為人知的問題之一，多項報告顯示，新一代聊天機器人在設計上愈來愈容易讓使用者沉迷，其中OpenAI的ChatGPT尤其受到關注，OpenAI去年曾承認，GPT-4o模型存在諂媚性問題。該模型因深受用戶喜愛，在停用時甚至引發部分使用者表達哀悼情緒。

OpenAI也面臨數起非正常死亡訴訟，指控聊天機器人的過度迎合行為與死亡事件有關，其中包括一名16歲青少年自殺案件以及美國康乃狄克州一起謀殺後自殺事件，面對外界批評，OpenAI去年底表示正持續強化安全防護機制，並指出每週活躍用戶中，僅有0.07%出現可能與精神病或躁症相關的心理健康警訊，然而研究人員指出，以當時ChatGPT超過8億名每週活躍用戶計算，這仍相當於每週約有50萬人出現相關徵兆。

今年3月，史丹佛大學研究團隊曾將AI聊天機器人的諂媚性形容為一項社會風險，在這項最新Nature研究中，研究人員也指出，諂媚性可能是放大妄想傾向最具影響力的因素，研究團隊表示，當語言對齊、高度個人化與諂媚性三項特徵同時出現時，聊天機器人可能不再挑戰錯誤信念，反而持續強化與擴展這些信念，這些特性之所以存在，是因為它們都能有效提升使用者參與度，但對於青少年，以及具有精神病家族病史、藥物使用問題、睡眠不足、社交孤立或將AI作為情緒依賴工具的人而言，這種提高參與度的設計可能以健康為代價。

研究建議，心理健康專業人士應定期了解患者使用AI聊天機器人的頻率與方式，包括是否向AI分享未曾告訴他人的想法，以及夜間使用AI是否影響睡眠狀況。

資料來源：gizmodo

這篇文章 AI精神病三大成因 聊天機器人「過度迎合用戶」恐加劇危險妄想 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。