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台灣的電真的夠用嗎?當電廠追不上需求,我們還剩下什麼?看英美如何把「節電」玩成「全民獲利」賽局
政治社會

台灣的電真的夠用嗎?當電廠追不上需求,我們還剩下什麼?看英美如何把「節電」玩成「全民獲利」賽局

在 AI 與半導體驅動的新一輪產業浪潮下,討論「電夠不夠用」,其實是一個沒有終點的問題。

日期:2026-02-06

全世界最聰明的高材生實驗用AI 4個月,大腦發生什麼變化?楊憲宏揭AI偷走思考殘酷真相
生活消費

全世界最聰明的高材生實驗用AI 4個月,大腦發生什麼變化?楊憲宏揭AI偷走思考殘酷真相

狄更斯《雙城記》卷首「這是最黑暗的時代,也是最光明的時代」,十分貼切的反映了今天人類面臨AI大潮來襲的當下。2025年6月麻省理工(MIT)發表了一篇研究:〈你的大腦用了ChatGPT:使用AI來幫忙寫論文所累積的「認知債務」〉(Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task)。「認知債務」4個字點燃了長久以來所有人心中的焦慮,「大學教育面臨重大危機,人類文明一樣面對巨大衝擊」。

日期:2026-02-05

台美關稅系列2一企業正面看待也提醒配套措施,5000億美元是投資承諾,還是美國安全保護?
國際總經

台美關稅系列2一企業正面看待也提醒配套措施,5000億美元是投資承諾,還是美國安全保護?

歷經逾九個月談判,台美雙方達成歷史性協議。台灣團隊成功爭取到調降對等關稅稅率、232條款最優惠待遇等有利條件;川普政府則得到台灣協助重現美國半導體產業榮光的實質承諾。當以台積電為首的半導體供應鏈,化身為美國的「造山者」,將如何重塑台灣產業結構?

日期:2026-02-05

陳立武背水一戰!英特爾宣布進軍GPU,延攬「神秘」首席架構師,能否挑戰輝達霸權地位?
科技

陳立武背水一戰!英特爾宣布進軍GPU,延攬「神秘」首席架構師,能否挑戰輝達霸權地位?

英特爾執行長陳立武週二 (3 日) 週二在思科 AI 高峰會上拋出震撼彈,釋出這家處境艱困的半導體巨頭正進行重大策略轉向的明確訊號:公司將設計並製造圖形處理器 (GPU),直接挑戰輝達在 AI 晶片市場的主導地位。

日期:2026-02-04

存股助理第753期—群光與群電2026年獲利設定—走出低谷
存股池追蹤

存股助理第753期—群光與群電2026年獲利設定—走出低谷

我們對群光(2385)與群電(6412)的2026年EPS期望值分別設定在10.96元與5.75元。該兩公司的2025年獲利分別處在3至4年來的最低迷狀況,不過,屬同一集團的兩家企業均擁有勵精圖治、突破困境的優良傳統,產品不斷創新與升級,2026年可望走出低谷。

日期:2026-02-04

助美獨立  一本小冊子剪斷連英臍帶
政治社會

助美獨立 一本小冊子剪斷連英臍帶

一七七六年,美國獨立戰爭關鍵轉折年。要不要脫離英國祖國?北美十三州一直無法取得共識。直到《常識》這本小冊子出現,改寫美國歷史,把國王與議會的權威撕成了碎片⋯⋯。

日期:2026-02-04

弘裕企業揭開機能性布料的「回收死角」,高機能與零廢棄兼得!
產業動態

弘裕企業揭開機能性布料的「回收死角」,高機能與零廢棄兼得!

運動服飾穿舊了能回收嗎?這個看似簡單的問題,卻是紡織產業最難解的技術難題。一件具備防水透濕功能的外套,往往需要複合尼龍面布、聚酯纖維內裡、PU防水膜等多種材質,當這些異質材料緊密貼合後,回收處理變得極為困難且成本高昂。這個「機能與環保的兩難」,正是全球紡織業亟需突破的關鍵。

日期:2026-02-04

從全球龍頭到在地實驗:萊雅如何在台灣落地美妝科技共創模式?
科技

從全球龍頭到在地實驗:萊雅如何在台灣落地美妝科技共創模式?

當 AI、永續與數位轉型同時成為企業的必答題,美妝產業也站在關鍵轉折點上。自2024 年,台灣萊雅啟動「BIG BANG萊雅美妝科技共創計劃」(BIG BANG),從永續出發,到2025年進一步推進實體數位化的消費者體驗,嘗試在高度競爭的市場中,為美妝科技找到一條能落地、可複製、也更貼近「人」的創新路徑。

日期:2026-02-04

他們這樣詐乾你系列3一涉詐門號停話仍繼續被利用,跨單位才揪出9萬可疑電商帳號
政治社會

他們這樣詐乾你系列3一涉詐門號停話仍繼續被利用,跨單位才揪出9萬可疑電商帳號

詐騙集團,就像一支分工嚴密的跨國精裝部隊,以最完美的陣型、最先進的武器,無情掃射手無寸鐵的群眾。被打穿的防詐漏洞該怎麼填補?民眾可以如何自保?這是你不可不知的反詐全攻略。

日期:2026-01-29

虎尾科大陳大正教授以「AI自我優化指令」回應生成式AI治理新挑戰
教育

虎尾科大陳大正教授以「AI自我優化指令」回應生成式AI治理新挑戰

生成式人工智慧正快速滲透製造、金融、教育與公共治理等關鍵領域,然而在實務導入過程中,企業與組織普遍面臨一項被低估的關鍵瓶頸,AI的表現高度依賴人類如何下指令,指令寫得精準,AI 表現就會很亮眼;指令稍有偏差,則可能產生偏誤、幻覺,甚至影響決策品質。當生成式 AI 逐步進入核心營運與治理場景。陳大正教授表示,如何降低對個人經驗型「提示工程」的依賴,已成為產業與政策端共同關注的新課題。

日期:2026-01-29