Category Archives: 科技教育

AI 幻覺有解了嗎?NotebookLM 把教室變成封閉域知識庫

作者 |發布日期 2026 年 05 月 13 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , Gemini

5 月 Google 正式將 NotebookLM 深度整合至 Classroom 體系,在教育科技界象徵 AI 角色的根本翻轉,AI 從「什麼都敢講」的通才,被鎖進課堂教材的「封閉域知識庫」(Closed-domain Knowledge Base)。生成式 AI 競賽從模型參數規模轉向應用的精確與驗證性。 繼續閱讀..

Ctrl+Z 文明史:「上一步」熱鍵如何帶領人類進入勇於犯錯的黃金時代

作者 |發布日期 2026 年 05 月 09 日 14:00 | 分類 AI 人工智慧 , 科技史 , 科技生活

2009 年《紐約時報》有篇語言專欄,把這個年代稱為「the age of undoing」。今天我們於文件、照片、訊息與簡報間反覆按下 Undo,幾乎像呼吸自然,卻很少意識到,這顆鍵改寫的不是介面小事,而是人類對犯錯後果的想像。 繼續閱讀..

AI 新方法突破最難數學難題!賓州大學「光滑層」技術有望解鎖 DNA 奧祕

作者 |發布日期 2026 年 05 月 09 日 9:30 | 分類 AI 人工智慧 , 科技教育 , 自然科學

美國賓州大學工程學院團隊近日公布突破性成果,開發更聰明的人工智慧,專門求解科學界公認最棘手的數學問題之一:逆向偏微分方程(inverse partial differential equations,PDEs)。論文刊登於《機器學習研究彙刊》(TMLR),並今年神經訊息處理系統大會(NeurIPS)發表。 繼續閱讀..

命運天註定,研究:追求社經地位不如發展專長

作者 |發布日期 2026 年 05 月 07 日 13:08 | 分類 生物科技 , 科技教育

為了將來不落於人後,現代父母對小孩教育的投資和關注過多,犧牲金錢與時間,同時也將育兒工作推向壓力的深淵。最新研究可能會讓父母鬆口氣,德國雙胞胎研究結果發現,基因對未來成功的影響可能比成長環境更大,與其過度培養孩子,不如順其自然就好。 繼續閱讀..

螺旋光技術突破!陽明交大研發「人造藍眼淚」開啟裸視 3D 顯示新材料

作者 |發布日期 2026 年 05 月 06 日 10:02 | 分類 光電科技 , 尖端科技 , 材料

馬祖海面上如夢似幻的「藍眼淚」,如今在實驗室中找到永續的科技化身。陽明交大生物科技學系副教授李明家團隊,以大自然的螢光現象為靈感,成功研發出全球首創不含重金屬且具備生物相容性的「人造藍眼淚」新材料,突破傳統發光材料的限制,為下一代裸視 3D 顯示器開啟新未來。

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AI 模型集體「偏心」,文化答案首選日本與美國

作者 |發布日期 2026 年 05 月 05 日 7:20 | 分類 AI 人工智慧 , 科技教育 , 科技生活

歐洲研究團隊最新發表的一篇研究指出,部分大型語言模型(LLM)在回答文化相關問題時,會異常頻繁地將答案導向日本文化;即使排除與提問語言直接相關的國家後,模型仍明顯偏向日本與美國。這項研究由西班牙巴斯克大學(University of the Basque Country)、英國卡地夫大學(Cardiff University)等機構學者共同完成,並透過自建資料集與多款主流模型測試,揭示生成式 AI 可能存在隱性的文化與地域偏差。

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「AI 原生世代」又成功創業!10 歲兄弟用 AI 客製企業周邊,首年營收突破 10 萬美元

作者 |發布日期 2026 年 05 月 02 日 9:30 | 分類 AI 人工智慧 , 科技教育 , 財經

AI 熱潮中,矽谷家庭創業公司 Stuffers 展現新樣貌。8 歲的 Quincy Fuller 與 10 歲的哥哥 Jackson 共同擔任家族公司執行長,將常見的企業贈品做成客製化絨毛玩偶,客戶包括 Reddit 與行銷公司 New Engen,第一年營收竟達 10 萬美元。 繼續閱讀..

從教學模擬到數位對映:技職教育如何從「操作工具」進化到「系統配置」?

作者 |發布日期 2026 年 04 月 23 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , 科技教育 , 零組件

近日施耐德電機(Schneider Electric)攜手內湖高工與三聯科技,將產線等級的可程式邏輯控制器(PLC)與 Pro-fac 人機介面(HMI)導入校園。這場產學設備捐贈,在台灣技職教育圈是硬體的更新,更隱含台灣製造業轉型的範式轉移,技職人才的培養指標正從「會操作工具的人」,轉向「能配置系統的人」。

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AI 幻覺別輕易相信,數學、醫療、引用資訊最容易出錯

作者 |發布日期 2026 年 04 月 22 日 13:30 | 分類 AI 人工智慧 , 科技教育 , 科技生活

大型語言模型(LLM)如 ChatGPT、Gemini、Claude 等,近年因回應快速、語氣流暢、結構完整而廣受歡迎,但這種「看起來很有把握」的表現,並不等於答案真的正確。人工智慧在多種高精準需求任務上,仍存在明顯錯誤風險,尤其在數學、資料分析、教學、健康建議與引用查核等領域,使用者更不能掉以輕心。

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