在 AI 人工智慧浪潮席捲全球的此刻，教育才是競爭力的來源，為讓台灣偏鄉學童走向世界，首屆「台灣新加坡哥倫布 AI 國際教育計畫」正式啟航。16位偏鄉學童前往新加坡，展開英語、AI 與國際文化的沉浸式學習。游榮吉教育基金會執行長沈中元說：「走過 60 所偏鄉小學，看到的從來不是孩子能力不足，而是缺乏一條看得見、走得通的國際學習路徑。」
日期：2026-02-09
林琨瀚目前是國立清華大學體育室專任副教授，以及清大棒球總隊教練，他被新竹市政府延攬擔任副市長，預定3月上任。新竹市政府指出，這項人事安排將借重林琨瀚深厚的體育專業、嚴謹的學術根底，以及長期深耕新竹基層運動的經驗，為科技首都注入「運動活力」與「科學治理」的新思維，進一步鞏固新竹市作為「國手培育之都」的領先地位。
日期：2026-02-05
為紀念臺灣與新加坡多年來深厚而穩健的夥伴關係，臺灣駐新加坡代表處近日推出「臺星友誼三款紀念章」，包括「2026臺星交流紀念胸章」、「臺星友好紀念胸章」及「臺星友好紀念章」。三款紀念章皆由駐新加坡代表童振源大使親自構思與設計，分別結合日常交流實踐、珠寶工藝與國家級鑄造技術，將臺星友誼具體化為可佩戴、可珍藏、並可長久流傳的象徵。
日期：2026-02-04
編按：多吃多健身就能長肌肉？本書作者、減重醫師蕭捷健舉例，一位瘦弱如紙片人的阿建，每天重訓、狂吃高熱量食物，4個月後體重暴增10公斤，肌肉卻只增加3公斤，其餘全是脂肪！其實，多吃多練並不能真正增肌，還需要營養均衡的飲食規劃。增肌其實不需要吃太多，每天多吃10～20%熱量就夠，再用碳水循環飲食，依據運動強度調整碳水化合物攝取量，高碳日拉高運動強度、中碳日維持心肺、低碳日補蛋白質和健康脂肪。阿健靠耐心與科學規劃，終於擺脫紙片人陰影，肌肉線條清晰，體態健康又精實。
日期：2026-02-03
民眾黨立委李貞秀週二(2/3)表示，自己熱愛台灣也認同中華民國，唯一的效忠對象就是中華民國，同時也認同立委必須單一國籍，她去年也為此赴對岸辦理手續，然而對方基於政治正確拒絕受理，同時強調兩岸如果發生衝突，唯一效忠對象就是中華民國。
日期：2026-02-03
日本首相高市早苗上任才三個月，就決定在1月23日解散國會眾議院、2月8日投票，等於發動只有16天的選舉閃電戰，她甚至宣示若執政的自民黨未能取得眾議院過半席次，她就要下台。長期研究日本政情的國內專家指出，外界多半以為，去年11月7日高市在日本國會答詢時對於台灣有事的發言，招來中共連續施壓，是她的主要壓力來源。但實情是，主掌日本外交的外務省官員，才是高市早苗的主要壓力來源，因為高市上述公開談話，「讓外務省（覺得）很難做事」，所以從那天起，日本官僚體系就大力與首相唱反調。因此，高市早苗這次大膽解散眾議院，力拼自民黨與日本維新會的執政聯盟在大選中取得過半席次，不僅要確保執政聯盟在日本國會有得以推動政策的多數優勢，也是要藉此讓首相及自民黨，未來要求官僚體系配合時，能有更多的底氣。
日期：2026-02-03
日本流感疫情再度升溫！不少民眾計畫赴日過農曆新年，但日本近期寒冷，各地區降雪逐漸增強，部分地區積雪量更超越往年平均5倍，這也讓流感疫情再度升溫。藝人大S（徐熙媛）去（2025）年赴日本旅遊期間，因流感併發肺炎不幸過世，消息震撼社會。時隔一年，日本流感疫情相關警訊再度浮現。日本旅遊達人、台大前感染科醫師林氏璧提醒民眾，日本「第二波流感流行來了」，且這一波不只是先前的A流，還混著B型流感；林氏璧提供數據指出，截至1月25日，一週內全日本3000多家醫療機構通報的流感患者數已逾6萬人。胸腔暨重症專科醫師黃軒也提醒，日本目前正值流感流行期，單週超過6萬人因流感就醫，國人若計畫出國旅遊，一定要特別留意當地疫情狀況，事前做好防疫準備，比吃保健食品更實際。
日期：2026-02-02
編按：這是一位操盤人橫跨十二年、在高度限制與市場風暴中淬鍊出的投資實戰全紀錄，林哲群，身為清華大學校務基金操盤人，從 2012 年起接手僅有 5,000 萬元的基金，在沒有制度、流程與先例可循的情況下，重新設計治理架構、風控機制與投資流程。他不是在華爾街操作，而是在最受法規束縛的公立教育體系中，用紀律和架構把一個基金做大。十多年後，基金規模突破 48多億元，成為支持校務發展、研究投入與人才培育的重要財務來源。他的成功不是靠押對一次行情，而是靠在市場恐慌時仍能做正確的事：面對 2015 年股災、2020 年疫情熔斷、2022 年升息衝擊，他用資產配置、再平衡與風險控管穿越波動，證明「穩健不是保守，而是能活下來的策略」。同時，林哲群告訴讀者，清華基金能活下來、變大、被信任，靠的不是天才的判斷，而是靠一套讓人性退出、讓制度進場的架構。
日期：2026-01-30
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
