靠「共同討厭」找真愛？當 AI 成為戀愛顧問，小心落入負面情緒的迴聲室 |
作者
TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 05 月 01 日 10:30 |
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在生成式 AI 幾乎成為情感與關係諮詢的新入口之際，一種以「共同厭惡」為基礎的約會風潮──grim-keeping，正於年輕族群間浮現。這股趨勢強調，與其找一個和自己喜歡相同事物的人，不如找一個和自己討厭同樣事物的人；而 AI、特別是 ChatGPT 這類大型語言模型，正被拿來協助使用者判斷這種關係模式是否健康。 繼續閱讀..
ChatGPT 解東京、京都大學考題，分數超越真人榜首 |
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作者
中央社|發布日期
2026 年 04 月 28 日 15:40 |
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日本頂尖學府東京大學與京都大學今年入學考試題目，交由生成式人工智慧（AI）ChatGPT 作答，成績超越實際考生榜首。相較於 2024 年仍在東大入試全科落榜，短短 2 年內的飛躍式進步，凸顯生成式 AI 的快速進化。 繼續閱讀..
打破軟體業獲利定律！專家示警：AI 越多人用成本越高，新創難逃低毛利困境 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 04 月 27 日 11:20 |
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史丹佛大學一門春季課程近期在 YouTube 公開後，引發外界對 AI 經濟結構的新一輪討論。課程主講人、Altimeter Capital 合夥人 Apoorv Agrawal 直言，生成式 AI 與過去軟體產業的成長邏輯不同：使用者愈多，推理運算與 GPU 成本就愈高，未必能帶動整體毛利改善，反而可能讓價值更多流向晶片與基礎設施供應鏈。 繼續閱讀..
裁員潮與 AI 衝擊雙管齊下，全球逾四成遊戲開發者萌生退意 |
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Unwire Pro|發布日期
2026 年 04 月 25 日 15:00 |
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全球遊戲開發者陷入前所未有職業危機，招聘機構 Skillsearch 最新調查顯示 44% 受訪遊戲從業者因持續裁員潮考慮離開遊戲業，英國尤其嚴重，高達 76% 開發者年底前想另找工作。這份涵蓋逾千名英國、歐洲、北美、亞太、中東及北非地區從業者的《薪資與滿意度調查》（Salary and Satisfaction Survey）由 GamesIndustry.biz 率先報導。2022~2026 年遊戲業累計裁員數近 45,000 人。 繼續閱讀..
軟體股賣壓再現 SAP 財報佳、盤後反彈 |
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MoneyDJ|發布日期
2026 年 04 月 24 日 14:10 |
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軟體股賣壓再度湧現，不過，德國軟體巨頭 SAP 繳出優於預期的財報，激勵 ADR 盤後強勁反彈。 繼續閱讀..
【COMPUTEX 2026】AI 帶動全球創投與新創熱！能源與 AI 成為台灣創新雙火車頭 |
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COMPUTEX|發布日期
2026 年 04 月 23 日 9:00 |
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在 GenAI 熱潮帶動下，全球創投已從 2021 年泡沬化陰霾中走出，世界各地資金莫不集中在 AI 新創公司身上。受到多模態 AI（Multimodal AI）、代理式 AI（Agentic AI）及實體 AI（Physical AI）／具身 AI（Embodied AI）等技術突破，加上「各行各業 + AI」的垂直應用落地，全球創投資金集中化在 AI 的現象愈加白熱化。 繼續閱讀..
AI 代理推升身分驗證需求 Okta 獲唱多、股價揚 |
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MoneyDJ|發布日期
2026 年 04 月 21 日 9:40 |
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隨著生成式 AI 和 AI 代理蓬勃發展，身分驗證安全技術的重要性也日益受到關注，多位分析師看好身分存取管理供應商 Okta 前景可期。 繼續閱讀..
從解碼蛋白質到預測帝國興衰，AI 正在重寫科學與人文的研究邊界 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 04 月 13 日 7:30 |
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人工智慧正同時改寫生物科學與人文研究的邊界。隨著 AI 在蛋白質結構預測與疾病生物學分析上的成果快速累積，學界也開始嘗試把同樣的模式辨識能力帶進歷史研究之中，探索人類文明是否存在可被資料化、可被演算的深層規律。 繼續閱讀..
生成式 AI 加速職場效率，卻可能讓新鮮人少了累積判斷力的機會 |
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作者
TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 04 月 12 日 8:30 |
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在生成式 AI 快速滲透職場之際，越來越多研究與職場觀察都指向同一個趨勢：年輕員工不一定會被 AI 取代，反而更早被要求獨立上手，但也更容易因為過度依賴工具，而錯過關鍵的職場學習。 繼續閱讀..
問 AI 學歷史有多危險？尼安德塔人案例顯示一半內容與現代科學不符 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 04 月 11 日 10:30 |
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一項新研究指出，生成式 AI 雖然能迅速回答問題，卻也可能把過時的科學觀念一併帶入當代。美國研究團隊以尼安德塔人（Neanderthal）為案例測試聊天機器人與圖像生成系統，發現 AI 產出的文字與圖片常引用過時資料，甚至混入與史前時代不符的元素，凸顯大眾在使用 AI 了解歷史時，可能面臨誤導風險。 繼續閱讀..
