科大發表 AI 天氣預報系統 全球首創 4 小時預警黑色暴雨模型

香港科技大學研究團隊開發人工智能模型,成功提前 4 小時預警危險強對流天氣,包括黑色暴雨、雷暴及極端強降雨等。這項技術由科大與國家級氣象機構合作開發,屬全球首創。與現行系統相比,模型利用衞星數據及先進深度擴散技術,能在 48 平方公里空間尺度將預報準確率提升逾 15%。

 

 

實驗室主任吳宏偉教授現時領導研究,他同時擔任科大副校長(大學拓展)及中電控股可持續發展學教授。這項研究與去年獲中國科學技術部批准成立「沿海城市氣候韌性全國重點實驗室」(SKL-CRCC)核心目標高度契合。

 

極端天氣頻發 現有預報系統不足

近年極端天氣愈趨頻繁,香港去年夏季曾在 8 日內 4 度發出黑色暴雨警告。印尼雅加達與泰國南部等地亦曾受暴雨衝擊,引致重大人命傷亡及經濟損失。現行天氣預報主要依靠地面數值模式模擬大氣狀態,運算成本高昂且易受大氣混沌性及觀測資料不足影響。針對快速發展且尺度細小對流系統(如雷暴及暴雨),準確預報時間通常僅能提前 20 分鐘至 2 小時。預警時間過短,令政府部門、應急部門及公眾在災害來臨前,難以部署、疏散或採取有效防災措施。

 

 

基於衞星數據深度擴散模型

為應對上述挑戰,科大學者帶領研究團隊開發全新 AI 運算框架「基於衞星數據深度擴散模型」(deep diffusion model of satellite data,DDMS)。模型運用生成式 AI 前沿深度學習訓練架構,在訓練過程向數據注入噪音,讓模型學習如何反向生成高品質預報資訊。團隊利用中國風雲四號衞星於 2018 至 2021 年間取得紅外亮溫觀測資料訓練模型,並結合氣象專業知識,精細捕捉對流雲系時空演變特徵,其後再以 2022 至 2023 年春夏季樣本驗證模型表現。

 

 

技術突破重點

團隊開發全球首個實現提前 4 小時預報雷暴發展 AI 系統。在 48 平方公里解像度下,預報確度較現行模型提升逾 15%。系統提供高解像度且約每 15 分鐘更新一次高頻率預報,覆蓋範圍達約 2,000 萬平方公里,包括中國、韓國及東南亞等地區。

 

模型在多種空間尺度(4 公里至 48 公里)及不同季節表現穩定。尤其在 2 至 4 小時預報時窗準確度尤為突出,該模型彌補傳統模型預報方法最薄弱環節。在這一關鍵預警時段內,準確率提升幅度在 3% 至 16% 之間,平均提升達 8.26%。

 

衞星監測提早識別對流徵兆

論文第一作者代快博士表示,傳統天氣預報主要依靠地面雷達,但雷達訊號易受地形及降水粒子特性等因素影響,且通常需待對流雲發展完成後才能觀測明顯變化,導致預報時效滯後。新 AI 模型利用衞星從太空監測雲團演變,能更早識別對流初生跡象。DDMS 為大氣監測及異常預警帶來重大突破,該技術可更早掌握天氣變化、令預報更準更快,直接提升地區災害防護及應變能力。

 

 

系統具商業化潛力

蘇慧教授表示,是次研究是大學團隊與國家級機構中國氣象局及國家衞星氣象中心攜手合作成果,為相關部門提供極具參考價值新模型。系統實施日後可適用於不同衞星數據,未來能擴大覆蓋範圍,協助更多國家及地區應對嚴峻氣候挑戰。同時系統具備商業化潛力,能為能源、保險等行業提供精準風險預測,協助企業及早評估極端天氣可能帶來影響並提升應變能力。這項技術除了代表進步,更是從觀測天氣邁向智能預判天氣範式轉移。在氣候暖化時代,此種能力對人類安全與永續未來至關重要。

 

研究共同作者包括哈爾濱工業大學(深圳)計算機科學與技術學院院長李旭濤教授、黃允朋教授及博士生余德民;中國氣象局熱帶海洋氣象研究所助理研究員方俊穎;以及國家衞星氣象中心主任王勤松博士、國家衞星中心科技與國際合作處處長威迪及國家衞星中心遙感應用服務中心主任曹丹宇。

 

研究成果已發表於《美國氣象學院院刊》,論文題為《利用衞星數據擴散深度擴散模型實現 4 小時對流預報》。

 

資料來源:香港科技大學

 

鄧炳強: 計劃測試無人機救火 兼為舊樓引入物聯網火警偵測系統, 成本僅傳統 1/3

消防處正於 10 幢舊樓試行物聯網 IoT 火警偵測系統先導計劃。保安局局長鄧炳強表示系統安裝時間及成本較傳統喉轆系統優勝,期望今年第 2 季完成首階段評估後盡快推展至全港其他舊樓。他同時透露消防處計劃參考內地經驗,在香港試行無人機救火技術。

 

物聯網系統大幅降低成本與時間

鄧炳強在立法會回應議員質詢時指出,物聯網 IoT 火警偵測系統只需 2 至 3 星期便可完成安裝,相比傳統喉轆系統需時 1 至 2 年大幅節省時間。在成本方面,傳統消防喉轆系統平均安裝費用約 60 萬港元,而物聯網 IoT 系統只需約 20 萬港元,僅為傳統系統 1/3 價錢。

 

該系統透過火警偵測器實時監察火警,一旦偵測到火警會透過無線訊號自動通報消防處。系統能在火警發生數十秒內偵測,即使市民尚未報警,消防處也能第一時間調派消防車輛到場處理。

 

擬擴展至全港 3,600 幢目標樓宇

消防處現正於港九新界 10 幢 6 層或以下舊樓安裝物聯網 IoT 火警偵測系統,這些樓宇均於 1987 年或以前建成。鄧炳強表示首階段評估預計在今年第 2 季完成,若效果理想將考慮推展至全港約 3,600 幢 1987 年或以前建成的 6 層或以下大廈。

 

他更表示期望可以進一步擴展系統應用範圍,即使法例沒有規定,或樓宇已安裝其他消防喉轆系統或消防栓,只要業主願意亦可安裝物聯網 IoT 火警偵測系統。

 

計劃引入無人機救火及新型呼吸器

回應議員建議引入更多消防科技時,鄧炳強透露內地現時仍未正式使用無人機救火,因為科技尚未百分百成熟,但內地已推行先導計劃。香港消防處將參考內地經驗,在香港引入先導計劃測試無人機救火技術是否適用。

 

鄧炳強亦透露消防處將引入新型呼吸器,該裝置內置通訊裝置,並可隨時接合氣瓶與其他人分享。

 

資料來源:有線新聞

 

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SHOPLINE 獲零售界「奧斯卡」 HKRMA 頒發 2025 智能零售科技金獎

驅動全渠道 OMO 生態圈 引領本地商家逆市突圍

由香港零售管理協會(HKRMA)主辦的「2025周年晚宴暨頒獎典禮」日前圓滿舉行。作為零售界年度盛事,標誌業界持續追求卓越,並向表現出色的從業員致敬。憑藉 OMO(Online-Merge-Offline)全方位電商方案,SHOPLINE 勇奪「2025 智能零售科技獎」金獎及「人工智能驅動零售方案獎」。

獎項旨在表揚具備前瞻性、創新及智能化理念的卓越項目,是次雙料殊榮印證了 SHOPLINE 在零售科技與 AI 應用上的領先地位,成功賦能業界智能轉型,樹立數碼營商的新指標。

 

 

 

對於獲獎,SHOPLINE 香港副總經理簡家樂(Vincent Kan)深感鼓舞並表示:「SHOPLINE 能獲得協會的雙重肯定,對我們而言意義重大,體現了對我們產品的肯定。我們將持續精益求精,始終致力驅動商家的轉化與業務增長,加速實踐『數據驅動』的新零售模式,助香港品牌發光發亮。」

 

智能零售新格局:OMO 全方位銷售引領逆勢增長

面對全球消費行為的劇烈轉變,零售勝負關鍵已轉向深度融合的 OMO 模式。根據 SHOPLINE 最新數據,使用 OMO 銷售模式的店家全年商品交易總額(GMV)錄得 7.1% 的增長,表現勝於單一渠道零售商,證實其實質增長潛力。

 

解構 SHOPLINE OMO 六大智能引擎:全方位賦能商家

SHOPLINE OMO 全方位電商解決方案賦能商家全面升級「人、貨、場」的整合,達成實質的降本增效。以下是提升轉化率的六大核心應用:

1. 線上與門市數據一體化:打破數據孤島,實現庫存、優惠及訂單的統一處理。綜觀 SHOPLINE 香港所有商戶,使用 OMO 模式的商戶,平均 GMV 較純網店商戶高出 68.8%。
2. 社交平台直播行銷:全面支援 Facebook、Instagram,並作為亞洲首間 YouTube Shopping 官方合作夥伴,支援品牌在 YouTube 進行串流直播及上載錄製影片進行銷售。
3. 品牌手機應用程式(Shopper App):提供流暢購物體驗和積分管理,透過推播通知精準觸及,有效維持會員忠誠度。
4. 全方位 CRM 解決方案:作為 Google、Meta 行銷與技術認證夥伴,推出全新訊息中心,支援串接及管理主流社群渠道,包括 WhatsApp Business API、Facebook Messenger 等,提升客服營運效率。
5. KOL 行銷與導購:專為團購和網紅行銷設計,透過貼文或直播中的「關鍵字+1」功能直接轉化,並設立獨立分潤賣場,激發社群潛能。
6. AI 智能營商:實現自動化行銷與個人化推薦,從生成吸睛素材到精準預測回購需求,助商户 GMV 及平均訂單量分別提升 1.25 倍及 1.43 倍。

願景與承諾:「品牌的成功,才是 SHOPLINE 的成功 」

SHOPLINE 致力於建立智慧營商生態圈,賦能 Lego、德國寶(German Pool)等國際品牌成功佈局全球。

 

展望 2026 年,SHOPLINE 將繼續引領技術突破。選擇 SHOPLINE,即是與「金獎級」夥伴攜手,握緊未來零售市場的金鑰。

 

資料由客戶提供

新皇崗口岸年內啟用採「一證過關」 北上只需回鄉證過關時間縮至 5 分鐘

位於深圳的新皇崗口岸大樓主體結構已封頂,深圳當局預計 2026 年內正式啟用該設施。屆時將首次在深圳實施「合作查驗、一次放行」通關模式。市民北上只需使用回鄉證,過關時間可由現時約 30 分鐘大幅縮短至約 5 分鐘。深圳市市長覃偉中確認,今年將全面建成啟用新皇崗口岸,加強與香港北部都會區發展策略對接。

 

採用「未來式」設計風格

新皇崗口岸聯檢大樓採用「未來式」設計風格,樓高 10 層,地面及地底各佔 5 層。民建聯副主席陳勇表示,大樓主體已封頂,每層均設有出入境服務,日後可供跨境巴士及私家車過關。大樓更預留空間接駁港深兩地鐵路,模式類似羅湖口岸,相信可成為北部都會區重要設施。目前大樓已完成外牆及內部裝修工程,同時安裝冷氣機等機電設備,進度良好。

 

「合作查驗、一次放行」模式

立法會議員陳恒鑌表示,新皇崗口岸將設 90 個櫃台檢查證件,採用類似澳門青茂口岸「合作查驗、一次放行」通關模式。市民北上只需使用回鄉證,透過拍卡或人臉識別驗證,再完成指紋檢驗,即可完成兩地出入境檢查,全程只需排隊一次。相比現時皇崗口岸需要上車過一關、落車過一關模式,新口岸可讓乘客直接在車上完成過關。

 

預先登記方可使用新模式

保安局局長鄧炳強曾表示,新皇崗口岸實施「北上回鄉證、南下身份證」的「一證過關」模式,期望能大幅縮短過關時間。由於香港入境處系統資料不會交予內地,市民若希望使用服務,需要自行向內地部門預先登記,同意內地獲取相關資料。新口岸完成後將停止貨運檢查服務,轉型為旅客專用口岸,並實行 24 小時通關。

 

人車分流安排

陳恒鑌關注私家車及跨境巴士通關流程。由於乘客需要下車到櫃台處理出入境手續,或會出現「人等車」或「車等人」情況。他已向當局表達關注櫃台數量是否足夠,確保理順人車分流,讓市民及內地旅客便利過關。立法會議員姚銘則表示,口岸人員說明現時規劃的出入境車輛查驗櫃台數量已按車流量平均配置。實施「合作查驗、一次放行」模式後,流程預計更順暢,可避免櫃台不均造成的等候問題。

 

 

資料來源:香港 01星島頭條文匯報

 

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【評測】Acer Swift Edge 14 AI: 0.99 kg 鎂鋁合金機身極致輕薄 勁 U 加靚芒帶來全天候流動工作新體驗

 

對於不少需要頻繁攜帶電腦外出工作的用家來說,挑選手提電腦時往往面臨一個兩難局面:追求輕便通常要犧牲續航力,而效能強大的機種重量不輕也讓人卻步。大家都很想有一部電腦,超輕便可隨時攜帶到在戶外或咖啡廳工作,而且工作手提電腦電池可工作整天毋須插電,在戶外工作也不怕螢幕反光,可以非常有效率、超 Smart 地完成工作。

 

 

Acer 最新推出的 Swift Edge 14 AI (SFE14-51T-76CX) 便攜手提電腦正是針對這些日常煩惱而設計。它在僅 0.99 kg 的極輕機身中,透過最新的 Intel Core Ultra (Series 2) 處理器實現了長達 21 小時的續航表現,並首度解決了 OLED 螢幕常見的反光問題。

 

▲輕薄機身搭載 Core Ultra 7 258V 處理器與 Intel Arc 140V 整合顯示晶片

 

以下筆者將帶大家看看這部超輕手提電腦,如何解決用家在實際使用時的種種煩惱,讓你毋須隨時帶著火牛,一機在戶外完成整天工作。

 

 

1. 解決重量負擔的煩惱:0.99 kg 鎂鋁合金機身

傳統高效能手提電腦加上火牛,往往讓背包重量超過 2kg。Acer Swift Edge 14 AI 超輕盈手提電腦採用鎂鋁合金機身,將全機重量控制在 0.99 kg,厚度僅約 9.3 mm。這意味著用家單手即可輕鬆提起,即使長時間放入側揹袋或背包,也不會對肩頸造成明顯負擔。

 

雖然電腦採用鎂鋁合金機身,但拿上手整體手感仍然覺得很紮實。一般手提電腦大多以銀色、黑色為主,而 Swift Edge 14 AI 的白色機身就為用家帶來煥然一新的感覺,襯托你的白色配件,成為一套非常有型的戶外流動工作站。

 

▲電腦輕到一手拿起也覺得很輕鬆

 

值得留意的還有電腦搭載的鍵盤,以及觸控板設計,非常適合日常繁複工作。鍵盤有足夠鍵距而且有足夠回彈性,適合長時間打字、寫稿寫程式碼,文書工作應用。尺寸 126x78mm 的超大觸控板,也令日常電腦運作更加輕鬆。

 

▲126 x 78mm 大面積觸控板提升電腦操作體驗

 

2. 解決「續航與充電」焦慮:21 小時長效動力

不少用家外出工作最怕忘記帶火牛,或者在會議室找不到插座,而且每次出街都要帶火牛,亦都令手提袋加重。Acer Swift Edge 14 AI 搭載的 Intel Core Ultra 7 258V 處理器優化了功耗管理,配合 65 Wh 電池,官方測試續航力可達 21 小時。對一般上班族或學生而言,基本上可以滿足一整天不插電的使用需求。

 

 

3. 解決「螢幕反光與眼部疲勞」:Matte Pro 抗反射技術

以往 OLED 螢幕雖然顏色鮮豔,但鏡面設計極易產生反光,在窗邊工作時常因倒影導致看不清內容。作為流動工作平台,Acer Swift Edge 14 AI 就擁有一個鮮艷而不易反光的 14 吋 2.8K, 120Hz 的 OLED 螢幕,螢幕首度加入 Corning Gorilla Matte Pro 表面處理,能大幅減少約 95% 的反光,同時保持 OLED 應有的色彩準確度(100% DCI-P3),提升長時間閱讀的舒適度。

 

▲即使用強光照射依然能保持螢幕亮麗,Corning Gorilla Matte Pro 表面有效減少反光現象

 

作為流動用家,筆者就覺得 Acer Swift Edge 14 AI 螢幕的光度十分高,而且色彩亮麗,在戶外閱讀或編輯文件、處理圖像檔案,工作都能達到最大效率。閒時看影片、看網頁效果同樣是令人滿意。

 

▲稍為打則觀看都能看到足夠亮麗的畫面

 

4. 解決「多工處理與 AI 應用」:47 TOPS 運算能力

當用家需要同時開啟十多二十個網頁、進行視訊會議並同步錄音紀錄時,舊機型容易出現「窒機」卡頓情況。設計顯得特別高貴的 Swift Edge 14 AI 流動工作電腦,除了便於攜帶,各種硬件都給予用家在流動辦公時發揮最大效率。Swift Edge 14 AI 搭載的 Intel 最新 Core Ultra 7 258V 處理器與 Intel Arc 140V 整合顯示晶片,相對上一代大幅提升 AI 與創意工作負載效能。處理器也整合了專門處理 AI 工作負載的 NPU(47 TOPS),能分擔 CPU 壓力,讓背景程式如背景模糊、雜訊消除或即時語音轉文字等功能運行得更流暢,而不影響主程式的反應速度。

 

▲在 PCMARK 10 獲得 6979 分數,表示電腦絕大部份應用都能在非常流暢的環境下運作

▲電腦搭載 Intel Core Ultra 7 258V 處理器

▲輕薄機身中安裝有 Intel Arc 140V 圖像處理器(GPU)並可使用達 16GB 記憶體

 

這次測試的電腦已內置有 32GB LPDDR5X 記憶體與 1TB SSD,對於很多工作情景已經相當夠用,重點是有足夠記憶體,讓你在路途上工作,開啟多個網頁、多個程式同時運作,亦表現焯焯有餘。

 

▲電腦內置 Acer 一系列軟件,可用盡機身效能處理商務、創意應用的日常事項,例如利用 AI 將圖片退去背景,再貼上新背景

▲電腦內置 Windows 11 家用版,配合鍵盤的「Copilot 鍵」可一鍵叫出 Copilot AI 助理

▲機內 AI 處理器(NPU)可應用於日常應用,例如視像鏡頭背景處理,就可靠 NPU 分擔處理器負擔,讓系統有更多資源處理用家其他應用

 

5. 輕薄機身但擴展性良好

作為一部會隨身帶著出差的電腦,你必定會插上不同儲存裝置、周邊,又或者用視訊線連接大電視做簡報。Acer Swift Edge 14 AI 雖然機身輕薄,但就搭載 HDMI 2.1 端子,駁線插電視超方便。而且電腦左、右兩方都有一個 USB-A 插口,除了方便連接有線滑鼠,機身左方的 USB-A 插口更提供關機狀態下充電功能(即使在電腦關機,仍可作充電用途,例如為你的手提電話、周邊產品充電)。另外電腦亦同時搭載 2 個支援 USB4(速度達 40Gbps)的 USB-C 插口。外出工作時你可少帶一個火牛,一部電腦再加上其變壓器,就可為你身邊的手提電話、無線耳機充電。

 

▲機身左方提供 HDMI 2.1 插口、2 個 USB-C 插口以及高效為其他電子裝置充電的 USB-A 插口

▲機身右方提供 3.5mm 耳機插口、USB-A 插口以及電腦防竊鎖頭插孔

 

總結:超輕盈但同時高效、長效,畫面細緻亮麗的工作機

整體而言,Acer Swift Edge 14 AI 為常於戶外工作的用家,帶來大家都需要的效能、配置,同時大幅提升便攜性。0.99 kg 的輕量機身大幅降低外出負擔,21 小時續航有效減少對插座與火牛的依賴,而 Matte Pro 抗反射 OLED 螢幕,亦真正解決戶外工作常見的反光問題。配合 Core Ultra 7處理器與 NPU 帶來的 AI 加速能力,即使多工處理、會議與內容創作同時進行,整體表現仍然流暢穩定。對經常在不同場景工作的專業用家而言,Acer Swift Edge 14 AI 是一部真正為「全天候流動工作」而生的實用工具。

 

傳 Apple 與 SpaceX 合作 Starlink 接收技術引入 iPhone 18 Pro 實現無死角上網

 

專門報道科技新聞媒體 The Information 透露,Apple 正與 SpaceX 談判,期望將 Starlink 衛星連接技術整合至 iPhone 18 Pro,新機預計於 2026 年推出。這項合作將為 iPhone 用戶帶來突破衛星通訊體驗,實現無網絡死角連接覆蓋。

衛星連接技術重大突破

Starlink Direct-to-Cell 技術讓 iPhone 18 Pro 無需額外硬件即可直接連接衛星網絡,為偏遠地區或傳統網絡無法覆蓋地方提供通訊服務。與現有緊急 SOS 功能不同,這項技術期望提供完整 5G 衛星互聯網接入,而非僅限緊急情況下文字訊息傳送。

 

SpaceX 近期更新 Starlink 網絡,支援現有 iPhone 使用無線電頻譜,為 iPhone 直接連接衛星鋪路。Starlink 衛星配備先進 eNodeB 數據機,猶如太空手機訊號塔,透過雷射無縫連接全球任何地點。

 

Apple 現有衛星服務

Apple 目前與 Globalstar 合作,為 iPhone 14 或以上型號提供緊急 SOS 衛星功能。這項服務讓用戶在沒有流動網絡及 Wi-Fi 覆蓋時,透過衛星發送緊急訊息至救援服務。Globalstar 營運 24 顆低軌道衛星,當用戶撥打 911 但無法連接時,系統會將訊息傳送至地面站,再轉接至當地調度中心。

 

值得注意的是,Apple 最新推出 iOS 18.3 更新已悄悄加入 Starlink 支援。這項功能透過 T-Mobile 網絡提供,目前處於測試階段,僅限部分 iPhone 用戶使用。與 Globalstar 服務需要用戶將 iPhone 對準天空不同,Starlink 可自動連接裝置,使用更為便利。

 

未來發展方向

現時 Starlink 功能僅限文字訊息傳送,但 SpaceX 創辦人 Elon Musk 表示,技術已支援相片、音樂及音訊 Podcast,未來將升級至支援影片串流。T-Mobile 在 2026 年 1 月因冬季風暴來襲,已免費啟動 Starlink 衛星服務予受影響地區所有客戶,包括最新型號 iPhone、Samsung Galaxy 及 Google Pixel 智能電話。

 

根據報道,Apple 與 SpaceX 已進行多年談判。Elon Musk 早於 2022 年曾暗示,Apple 正探索方法改良硬件及軟件以接收衛星訊號。如 Apple 成功於 iPhone 18 Pro 推出這項功能,將成為首部支援真正 5G 衛星互聯網智能電話。

 

資料來源:The Information

 

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開源 AI 工具 Clawdbot 改名引發連環災難 24 小時內遭商標索償、帳號被劫持及安全漏洞曝光

 

開源 AI 助理工具 Clawdbot 一夜爆紅後,隨即經歷創業者最恐懼的連環危機。2026 年 1 月 27 日,創辦人 Peter Steinberger 收到 Anthropic 商標侵權投訴,指「Clawd」與「Claude」過於相似,被迫將項目更名為 Moltbot。然而更名過程 Steinberger 犯下致命錯誤,導致加密貨幣詐騙者短短 10 秒內搶走舊有 GitHub 組織帳號及 X 平台帳號。

詐騙者劫持帳號推假代幣

詐騙者取得被劫持帳號後,立即向數萬名追蹤者推廣假冒 $CLAWD 代幣。這些假代幣市值一度衝上 1,600 萬美元(約港幣 1.25 億元),其後暴跌 90%。Steinberger 在個人帳號發出警告,呼籲加密貨幣社群忽略任何與項目相關的代幣聲稱,並表示正與 GitHub 合作恢復被入侵帳號。

GitHub 24 小時內恢復 Steinberger 個人帳號,但他澄清受影響只是個人帳號而非組織帳號。X 平台帳號恢復需時較長,期間詐騙者創建超過 20 個假冒變體帳號。

 

安全研究揭多重漏洞

同時有安全研究人員發現 Clawdbot 存在嚴重保安漏洞。研究人員透過 Shodan 掃描發現數百個實例暴露於網絡,其中 8 個完全沒有身份驗證保護,攻擊者可完整存取指令執行及配置數據。漏洞包括 API 金鑰、機械人代幣、OAuth 密鑰全部可被存取,完整對話記錄亦可被查看。

安全研究人員 Matvey Kukuy 示範透過電郵進行提示注入攻擊,向脆弱 Moltbot 實例發送惡意電郵,令 AI 誤以為是合法指令,5 分鐘內將用戶最近 5 封電郵轉發至攻擊者地址。《The Register》報道指出,若攻擊者取得寫入權限,可將 Moltbot 變成後門,指示它日後竊取敏感資料、信任惡意來源等。

 

平台缺乏預設保安防護

安全專家指出 Clawdbot 預設情況下缺乏保安防護措施,這是開發者刻意設計決定,但當用戶整合社交媒體帳號時會產生巨大攻擊面。威脅情報公司 Hudson Rock 發現,Redline、Lumma 及 Vidar 等資料竊取惡意軟件家族已開始針對 Moltbot 使用的本地優先目錄結構實施攻擊。

Steinberger 表示雖然被迫更名,但 Moltbot 保持相同任務:建立真正能執行任務的 AI,而非只是聊天工具。新名稱「Molt」源自龍蝦蛻殼生長過程,團隊認為更貼合項目演進理念。然而這次 24 小時內發生的連環危機,突顯開源 AI 工具快速發展時面對的商標、保安及詐騙等多重挑戰。

 

資料來源:Business InsiderThe RegisterLaravel News

 

iPad 推出 16 週年 改變平板電腦市場至今已獨當一面

16 年前的今天,Apple 時任行政總裁 Steve Jobs 在三藩市 Yerba Buena Center for the Arts 發佈初代 iPad,至今 iPad 已從單一產品發展成包括 iPad mini、iPad Air 及 iPad Pro 的完整產品線,徹底改變平板電腦市場格局。 (閱讀全文…)

黃仁勳訪問中國有成果 路透: 中國批准首批 Nvidia H200 晶片進口

中國批准首批 Nvidia H200 人工智能晶片進口,涉及數十萬顆晶片,外媒指中國政府正平衡人工智能需求與扶持國內半導體產業的政策轉變。2 名知情人士向 《路透社》透露,這次批准在 Nvidia 行政總裁黃仁勳本周訪華期間落實,基於事件敏感性而要求匿名。

 

首批配額分配

消息人士指出首批獲批 H200 晶片主要分配予 3 家中國大型互聯網公司,其他企業現正排隊等候後續批次的審批。消息人士拒絕透露獲得首批清關許可的企業名稱。中國工業和信息化部以及 Nvidia 在發稿時尚未回應。

 

黃仁勳於 1 月 23 日抵達上海,首站前往 Nvidia 位於張江新辦公室與員工會面並回答提問,同時檢視公司 2025 年重要發展。他其後前往北京及其他城市,出席 Nvidia 中國員工例行年度慶祝活動。

 

中美關係焦點

H200 是 Nvidia 第二強大人工智能晶片,已成為中美關係主要爆發點。雖然中國企業需求強勁且美國已批准出口,但北京遲疑批准進口一直是出貨主要障礙。美國於本月初正式為 Nvidia 向中國銷售 H200 掃除障礙,當地企業對此展現強烈興趣。然而中國當局擁有最終決定權,決定是否允許晶片運入境內。

 

近幾周尚不清楚北京會否批准,因為政府期望在滿足國內先進人工智能晶片激增需求與培育國內半導體產業之間取得平衡。中國海關當局早前曾告知代理商 H200 晶片不獲准進入中國。但中國科技企業已訂購超過 200 萬顆 H200 晶片,遠超 Nvidia 可用庫存。

 

市場需求與競爭

業界分析預計 2026 年中國國內人工智能晶片總需求將達約 400 萬顆,而中國企業提交的 H200 晶片採購申請總計約 140 萬至 150 萬顆。專家估計實際供應配額較為保守,樂觀預計可達 40 萬至 50 萬顆。H200 預計佔總需求 10% 至 13%,其餘由國內供應商晶片組成。

 

H200 性能約為 Nvidia H20 晶片 6 倍。H20 曾是 Nvidia 獲准向中國銷售的最先進人工智能晶片。雖然華為等中國企業現已推出性能媲美 H20 產品,但仍遠遠落後於 H200。華為 Ascend 920 晶片採用 6nm 製程技術,預計提供每張卡超過 900 TFLOPS 性能,並配備 HBM3 記憶體模組提供 4TB/s 記憶體頻寬。

 

H200 採用 HBM3e 記憶體技術,提供 141GB 記憶體容量及 4.8TB/s 頻寬,較 H100 記憶體容量多 76%,頻寬高 43%。在大型語言模型基準測試中,H200 在 Llama2-70B 模型上達到每秒 31,712 個標記,而 H100 為每秒 21,806 個標記,改良幅度約 45%。

 

政策平衡考量

這批批准顯示北京正優先考慮中國大型互聯網公司需求,這些企業正投入數十億美元(約港幣 78 億元以上)建設數據中心,以開發人工智能服務並與包括 OpenAI 在內的美國競爭對手競爭。國內供應商方面,華為 Ascend、寒武紀及海光預計合共出貨 160 萬至 170 萬顆晶片,而其他供應商將合共出貨少於 200 萬顆。

 

《路透社》早前報道,北京曾討論要求企業購買一定配額國內晶片,作為獲批進口外國半導體條件。目前尚不確定有多少額外企業將在後續批次中獲得批准,或北京使用甚麼標準來確定資格。

 

資料來源:Reuters

 

Apple 或維持 iPhone 18 售價不變 吸收記憶體成本保市場佔有率

Apple 分析師郭明錤表示,雖然 2026 年 DRAM 短缺將衝擊智能電話製造商,Apple 仍計劃維持 iPhone 18 系列起售價,意味着 Apple 寧願犧牲部分毛利率,也要在記憶體短缺潮中保持競爭優勢。 (閱讀全文…)

Pornhub 下月起限制英國存取 新用戶無法瀏覽只保留已驗證帳戶

成人網站 Pornhub 的母公司 Aylo 週二宣佈,為配合英國《Online Safety Act》年齡驗證要求,旗下網站將於 2 月 2 日起停止向新用戶提供完整瀏覽權限。只有在限期前完成年齡驗證的用戶,才可繼續透過現有帳戶瀏覽網站。 (閱讀全文…)

MIT 研發智能藥丸自動發送服藥訊號 助器官移植患者提升用藥依從性

麻省理工學院(MIT)工程師研發出一款吞服後自動發出訊號「智能藥丸」,為長期依賴關鍵藥物患者提供全新用藥依從性管理手段。這項技術可集成在普通膠囊,包含一枚可生物降解射頻(RF)天線。膠囊被吞下後向體外裝置發送「已服藥」訊息,其後大部分電子元件會在胃中安全降解,僅有一枚極小射頻晶片隨消化過程排出體外。

針對高風險患者群體

研究團隊指出這項技術尤其適用於需要長期規律服藥人群,例如使用免疫抑制劑器官移植患者,或接受 HIV、結核病等感染治療患者。論文通訊作者、MIT 機械工程副教授、布萊根婦女醫院胃腸病學醫生 Giovanni Traverso 表示,希望通過這一系統幫助患者按時獲得對健康至關重要治療。相關研究已於 2026 年 1 月 8 日發表在《Nature Communications》期刊。

應對全球用藥不依從難題

不按醫囑規律服藥一直是全球醫療領域頑疾。在美國,用藥不依從每年造成約 125,000 宗可預防死亡,並引致超過 1,000 億美元(約港幣 7,800 億元)額外醫療開支。研究顯示接近一半慢性病患者未能按處方服藥,令疾病控制不佳、併發症增加及住院率上升。為應對這問題,Traverso 團隊此前曾開發可在消化道停留數天甚至數週緩釋給藥膠囊,但這類方案並不適用於所有藥物形態。因此新研究轉而聚焦於「確認是否服藥」,盡量不改變藥物本身及釋放方式。

可生物吸收射頻系統

這款「會說話膠囊」採用對人體安全射頻訊號通訊,能夠在吞服後短時間內完成一次對外「打卡」。與早期部分需完整經過消化道排出 RF 膠囊不同,MIT 團隊此次設計系統為可生物吸收結構,大幅降低潛在腸道阻塞風險。發送 RF 訊號天線由鋅製成並嵌入纖維素顆粒,二者均是醫學中安全性記錄良好材料。

在膠囊結構上,天線被捲成緊湊形態與藥物一同封裝在膠囊內部。外殼由明膠製成並在外層覆蓋纖維素及鉬或鎢塗層,用作吞服前屏蔽任何射頻訊號。這個屏蔽層作為法拉第籠運作,在 915 MHz 頻率下可提供約 25 分貝射頻衰減。

10 分鐘內完成確認

膠囊被吞下後,外層塗層在胃中溶解,藥物與天線同時釋放。外部裝置向膠囊發出訊號,膠囊內小型 RF 晶片與鋅天線配合向體外發送「已服藥」確認訊息,這過程通常在 10 分鐘內完成。這款 RF 晶片尺寸約 400×400 微米,為商用現成元件,本身不降解但設計為隨糞便自然排出體外。系統其他部分則會在約 1 週內於胃內分解,鋅天線及屏蔽組件在 24 小時內降解,纖維素基質則在數週內分解。

研究人員強調整套系統選材以安全及環境相容性為優先,包括已廣泛用於醫療鋅及纖維素等,以避免在體內長期累積。血清分析顯示服用後鋅及鉬血液濃度沒有顯著增加,暴露量遠低於既定膳食攝入限制。

 

資料來源:cnBeta

 

【評測】Lenovo Legion Go 2 開箱評測 效能更強可玩 3A 大作

事隔一年多少許,Lenovo 終於宣佈在今年 CES 推出新一代的旗艦掌上遊戲機 Legion Go 2。不但採用全新 AMD 處理器,整體效能亦有明顯提升,究竟用來玩 3A 大作表現有沒有進步?續航力又有否提升?就讓試玩了一段時間的 Edward 為大家來個詳細開箱評測吧。

Lenovo Legion Go 2 開箱直擊

在為大家分享 Lenovo Legion Go 2 的打機及使用體驗前,先讓 Edward 為大家帶來它的開箱直擊吧。

▲這就是 Lenovo 最新推出的掌上遊戲機 Legion Go 2 的包裝盒,設計上與上代差不多,不過盒側會印著「8.8″, 2」字樣。

▲筆者借測的是 AMD Ryzen Z2 Extreme 處理器、32GB RAM 及 1TB SSD 版本。

▲一打開盒就是這樣。

▲包裝紙內的是內藏 Legion Go 2 的外攜袋。

▲而右方的紙盒格就內藏了 65W 的原廠充電火牛。

▲外攜袋下方就會見到說明書。

▲提起便攜袋,它採用黑色設計,加入了網格紋理,而且袋身十分滑溜,摸上手手感十分好。

▲拉鏈亦採用了生活防水設計,即使不慎倒瀉飲品,液體亦不易弄壞放在袋內的遊戲機。

▲拉開拉鏈就會見到 Lenovo Legion Go 2 的真身了。

▲外攜袋亦有暗格,方便玩家外攜打機時,可以將 FPS 模式的配件放在內。

▲Legion Go 2 預載了 Windows 11 家用版作業系統,只要長按開關鍵就可以啟動系統並進行初始設定了,至此開箱部分結束。

機身設計相若但更重輕微影響手感

設計上,今次推出的「二代目」Legion Go,基本上與初代差不多,只是機身角位較圓潤,少了初代的「棱角感」。機身同樣是黑色機身配以 8.8 吋超大熒幕,按鍵、搖桿及觸控板設計亦相同,操控上同樣支援觸控熒幕、十字制配搖桿、觸控板等,一對手制亦可拆出來使用減輕雙手負擔,而右手制亦可以變身「滑鼠」,不但更方便操控電腦系統或不支援搖桿操控的遊戲,更可以改為 FPS 模式,令大家玩射擊遊戲時手感更佳,這些設計與初代 Legion Go 基本上是相同的。不過今代畢竟加大了電池容量,所以機身輕微增加了 66g 左右,達到約 920g(連手制),所以外攜使用時,長時間打機始終雙手負擔會更重,不過如果大家可以將雙手放在檯面打,那種負擔感會可以有效減輕。至於握機操控手感筆者覺得也是與上代差不多,手把位做到依然夠深,所以打機時雙掌手感仍是不錯的。

▲外觀上,Legion Go 2 大致上與上代設計風格分別不大。

▲機身依然是採用全黑色設計,材質大致上是混合塑膠及金屬。

▲機身正面左右依然各設有一個搖桿,當中亦加入了 LED 氣氛燈效果。另外左手制亦設有十字鍵。

▲在系統內用家可以按個人喜好設定氣氛燈的效果。

▲四種效果(由上至下)分別是恆亮、閃爍、動態燈效及螺旋彩虹,當中筆者覺得螺旋彩虹效果最為吸引。

▲右手制亦設有 ABXY 按鍵。

▲相比一代,Legion Go 2 兩邊手制頂部均由 1 個快速鍵增至 2 個快速鍵,當中左手制除了保留快速開啟 Legion Space 按鍵外(左制上方上制),亦將「檢視」按鍵(左制上方下制)由上代下方移至上方位置。而右手制除了仍設有快速設定鍵(右制上方上制),亦同樣將功能表按鍵由左制下方移至右制上方位置,方便在遊戲中開啟目錄(右制上方下制)。

▲而左手制下方就新增了「顯示桌面」(上)及「切換視窗」(下)按鍵,令大家更方便在遊戲及桌面,以及多個遊戲或程式之間切換瀏覽及使用,可說是十分完整的 Windows 系統操控。

▲至於右制下方就依然設有觸控板,方便在 Windows 介面中當作滑鼠操控,或者以類似滑鼠模式操控不支援搖桿的遊戲。

▲此外,右手制右側仍保留了兩個快速鍵。

▲這兩個按鍵就是用家將右手制設定為 FPS 模式時作為滑鼠左、右鍵使用。

▲左、右手制背後的快速鍵佈局亦與上代一樣,當中 Y1 及 Y2(左手制背後)分別可作空白鍵及左 Ctrl 鍵使用,而 M3 及 Y3(右手制背後)就分別可作滑鼠前進鍵點擊及滑鼠後退鍵點擊使用。右手制背後亦依然設有滑輪,不但可以進行翻頁,亦可以當作滑鼠中鍵點擊使用。

▲當然,機頂左、右角落仍然設有合共 4 個扳機按鍵,金屬感依然十分強,按下手感亦十分理想。

▲兩邊手制都仍然可以拆下打機,剩下熒幕放在檯面,這樣就會比較慳力。

▲機背亦設有支架方便將機身 / 熒幕穩陣放在檯面。

▲至於應用在 FPS 模式的手制插座,亦設有鎖定功能,筆者試過凌空拿起手制亦不會掉出來。

▲同樣地,右手制下方設有一般模式(OFF)及 FPS 模式(FPS)的切換鍵,需要在此撥至 FPS 才可以使用 FPS 模式。

▲筆者試過以 FPS 模式打機,感覺就像以前拿著 Joystick 打機的感覺,尤其是玩射擊遊戲真的十分爽。

▲系統中用家亦可自設三種不同的 FPS 設定方案,或者使用預設的 FPS 設定方案。

▲另外,一對手制亦採用了人體工學設計,雖然機身較重,但手掌握在手柄上,手感依然十分不錯。

▲當然,Legion Go 2 的最大缺點依然是它頗為笨重,連一對手制重量達到 923.9g,外攜打機始終會有點吃力。

▲至於機頂方面,開關鍵依然內建了指紋辨識器,登入系統十分方便。

▲機頂靠右位置設有 USB-C 插槽,亦設有一對音量控制鍵。

▲機頂亦設有另一個 USB-C 插槽,而且亦見到 3.5mm 耳機插孔及 microSD 讀卡器。

▲系統中用家亦可就一對手制進行更多細節微調。

▲亦可重新設定不同按鍵的功能。

▲當然,作為採用 Windows 作業系統,用家亦可以安裝不同平台的遊戲,而且可以在 Legion Space 中統一管理。

效能更上一層樓足應付 3A 大作

Lenovo Legion Go 2 最重要的升級位有三項:硬件、熒幕及電池,筆者會逐項與大家分享升級表現如何。首先是硬件,今代 Legion Go 2 處理器升級至最新的 AMD Ryzen Z2 Extreme,圖像處理晶片亦升級至 AMD Radeon 890M,配以 32GB LPDDR5X RAM 及 1TB PCIe Gen 4 SSD,相比初代可說是全面升級。至於表現方面,從各項效能測試軟件結果所得,得分基本上比上代提升不少,而從玩各項遊戲「實戰」所見,即使開至中、高畫質,部分遊戲幀率仍可維持在 30fps 至 50fps 左右,基本上流暢度有一定保證,而且這些遊戲不少更是 3A 大作,由此可見升級硬件後的 Legion Go 2,已足夠應付不少 3A 大作對硬件的需求,令大家可以隨時隨地「開戰」,確實十分不錯。

▲硬件配置方面,Lenovo Legion Go 2 配置了最新的掌上遊戲機硬件,包括:AMD Ryzen Z2 Extreme 處理器、AMD Radeon 890M 圖像處理晶片、32GB LPDDR5X RAM 及 1TB PCIe Gen 4 SSD。

▲另外,今代效能方面亦有更多微調位,最特別的是無論是接駁著電源還是使用電池打機,散熱模式也可以自行設定 SPL、SPPT 及 FPPT 的供電瓦數,亦均可設定為最高,而風扇轉速亦可設定為全速,雖然這種設定肯定會較耗電,但也可保證外攜打機時系統處於最高的效能水平。

測試硬件 測試軟件 細項 接駁電源 使用電池
CPU Geekbench 6 單核運算 2764 2760
多核運算 11837 11507
GPU 3DMark Fire Strike 9102 9079
Fire Strike Extreme 4930 4878
Fire Strike Ultra 2765 2752
Time Spy 4079 4019
Time Spy Extreme 1916 1899
Steel Nomad 608 609
Steel Nomad Light 3514 3490
Solar Bay 17347 17154
Solar Bay Extreme 2186 2174
Port Royal 2016 1998
Speed Way 601 598
儲存空間 CrystalDiskMark 讀取 6344.78MB/s 3489.79MB/s
寫入 3703.9MB/s 3275.08MB/s
整體系統效能 PCMark 10 7355 7358
Geekbench 6 OpenCL 39396 36002
Vulkan 47530 46875

▲筆者試過在接駁電源及使用電池兩種情況下,均將所有瓦數開至最高,並使用全速風扇並以以上效能測試軟件測試 Legion Go 2 的表現,結果可見無論是接駁電源還是使用電池打機,表現分別也不算太大,唯一是接駁電源時 SSD 讀取速度會快接近一倍,而筆者實際打機時也感受到接駁電源時載入遊戲及遊戲過場時的速度真的會快一點。而這個效能測試結果亦可印證,Legion Go 2 真的應該可以應付到 3A 級的遊戲大作,以後隨時隨地打機都無問題了。

▲不過效能測試軟件畢竟是一堆數據,實際打機表現又如何?筆者就在 Legion Go 2 上安裝了《黑神話:悟空》,並將畫質設定為「高」,測試接駁電源及使用電池時的幀率分別多大。

▲首先先測試開啟了「自動」低延遲模式、「關閉」幀數產生器及「關閉」全景光線追蹤時的表現。

▲使用電池(第一張)及接駁電源(第二張)測得的幀率分別為 23fps 及 22fps,表現一般。

▲但開啟了幀數產生器後,使用電池(第一張)及接駁電源(第二張)測得的幀率就同樣升至 37fps,表現理想得多。

▲那麼在相同畫質設定下,開啟了全景光線追蹤,效果又如何呢?

▲使用電池(第一張)及接駁電源(第二張)測得的幀率同樣為 37fps,表現不俗。

▲那麼如果將畫質設定為「超高」,表現又如何呢?

▲使用電池(第一張)及接駁電源(第二張)測得的幀率同樣為 24fps,表現一般。由此可見,雖然 Legion Go 2 效能是提升了不少,但要玩高或者超高畫質的 3A 大作,始終仍有點吃力,建議中級畫質玩會比較理想。

▲筆者就試過將《黑神話:悟空》的畫質設定為「中」,實際遊戲中的體驗,即使在打鬥畫面,幀率亦可達到 45 至 47fps 左右,玩起來算是流暢。

▲至於其他遊戲的表現又如何呢?筆者先使用系統建議設定玩 GTA V。

▲結果在遊戲中的測試,一般情況都有 70fps 以上的表現,即使是爆炸場面也有 60fps 以上,十分流暢。

▲而真實的遊戲內,亦可體驗到 75fps 的流暢感受。

▲而另一款動作遊戲 Cyberpunk 2077,即使開啟了低畫質的光線追蹤,也有 35fps 的幀率;相信如果不開啟光線追蹤,流暢度會更理想。

▲而玩賽車競速遊戲 Forza 5 時,即使將畫質開啟至「中」至「高」,亦有 72fps 的流暢表現。

▲去到較靜態的遊戲表現又如何?筆者試玩過高畫質的 City Skyline 2,遊戲中有大約 13fps 的幀率,表現一般,相信要去到中、低畫質才有較流暢的表現。

▲另一款靜態遊戲文明帝國 VII,開至高畫質亦有 80fps 流暢幀率,表現理想。

▲至於玩 FM 26 這類需要較高運算效能的遊戲,即使使用電池而非接駁電源打機,幀率亦有 43fps 左右。

▲至於玩較 indie 的遊戲,例如:Two Point Campus,即使開至最高畫質,幀率也可達到 105fps 左右,表現極之理想。

散熱表現依舊出色

今代 Lenovo Legion Go 2 除了硬件升級了外,它亦內建了升級版的 Legion ColdFront 散熱系統,相比上代擁有更大的散熱器及風扇葉,可以在不增加噪音情況下改善 45% 氣流,而升級了的雙熱管亦可以更有效率地分散熱量。筆者就拿著 Legion Go 2,在效能開至最高、風扇轉速開至最快的情況下,玩了大約半小時高畫質的《GTA V》,結果逾半小時後機身把手位、機背等也未見有明顯升溫情況,即使是散熱位也只是 30 度左右,完全不辣手,而打機時在風扇全速轉動下,仍可聽到風扇噪音,但不算十分明顯,如果大家戴上耳機打機就更加不受影響。所以今代 Legion Go 2 的散熱表現依然十分理想,值得一讚。

▲今代 Lenovo Legion Go 2 除了硬件升級了外,它亦內建了升級版的 Legion ColdFront 散熱系統,冷空氣會由機背流入機身內。

▲今代擁有更大的散熱器及風扇葉,可以在不增加噪音情況下改善 45% 氣流,而升級了的雙熱管亦可以更有效率地分散熱量,熱力就會在機頂的散熱孔帶出機外。

▲筆者就測試以最高效能及電池模式玩了半小時以上 GTA V,之後以測溫槍量度機背入風位溫度只是 25 度。

▲而一對手柄背後的溫度也只是 27 度左右。

▲機頂出熱力位的溫度也不過是 27 至 30 度。

▲而正面熒幕、左手制及右手制,亦只是分別量到 31.9 度、27 度及 28.1 度,由此可見 Legion Go 2 的散熱系統表現十分理想,即使長時間打機,玩家亦不會感受到機身發熱,這絕對有助打機時系統穩定運作。

熒幕改用 OLED 效果更佳

除了硬件外,今代 Legion Go 2 的熒幕亦有升級。雖然尺寸上依然與上代一樣也是 8.8 吋,但材質就由上代 IPS LCD 升級至今代的 PureSight OLED 電競熒幕,而且依然支援 500 尼特亮度、DCI – P3 色域及 144Hz 更新率。雖然熒幕解析度降回 FHD+ 而非上代的 2K,但實際上不太影響清晰度,反而改用 OLED 熒幕後不但黑位更加實淨,顯示上亦更加亮麗,筆者玩過不同遊戲,效果也十分理想,亦可說是市面掌上遊戲機中,除了 Steam Deck OLED 外的另一部 OLED 熒幕掌機選擇,如果想用 OLED 熒幕又想擁有內建最新硬件的原生 Windows 11 作業系統環境,Lenovo Legion Go 2 應是現時的唯一選擇。

▲今代 Legion Go 2 雖然熒幕依然是 8.8 吋未有進一步增大,但材質就換上 OLED。

▲另外,今代熒幕雖然解析度降回 1920 x 1200 FHD+ 而非上代的 2K,但更新率依然達到 144Hz。

▲降了解析度對打機時的視覺體驗影響不大,反而改用 OLED 材質熒幕,可令黑位更加實淨,而且顏色更加亮麗,視覺體驗更上一層樓。

▲即使一般情況下使用,Legion Go 2 的熒幕文字顯示依然清晰銳利,欣賞影片色彩亦十分理想。

▲可視角度亦比上代更加闊,體驗更加理想。

電量更「長氣」可外攜玩更久

Lenovo Legion Go 2 還有一項升級,就是內建了更大容量的電池。相比上代只內建了 2 – cell 49.2WHr 電池,今代的電池容量就達到 4 – cell 74WHr,亦是因為此原因所以今次機身是重了一點。但加大了電池,肯定為用家帶來更長的遊玩時間。筆者試過在效能開至平衡、熒幕亮度調至最光、風扇轉速設定為智慧、以及音量調至 50% 情況下,玩了半小時《FM 26》,電量只是耗用了 14%;而將效能開至最高、熒幕亮度調至最光、風扇轉速調至全速、以及音量調至 50% 情況下,以高畫質玩了半小時《GTA V》,電量也只是耗用了 21%。以此推算,在玩 3A 大作情況下,即使最至「最強火力」,也可以玩到接近 2.5 小時;如果玩對畫質要求不太高,只著重運算能力的遊戲,更可以玩到 3 小時以上。相比上代玩 3A 大作只是玩到大約 1.5 小時左右,今代電量肯定更加理想,外攜玩 3A 大作就可以玩得更久了。

▲Lenovo Legion Go 2 還有一項升級,就是內建了更大容量的電池。相比上代只內建了 2 – cell 49.2WHr 電池,今代的電池容量就達到 4 – cell 74WHr,亦是因為此原因所以今次機身是重了一點。但加大了電池,肯定為用家帶來更長的遊玩時間。

▲筆者試過在效能開至平衡、熒幕亮度調至最光、風扇轉速設定為智慧、以及音量調至 50% 情況下,玩了半小時《FM 26》,電量只是耗用了 14%。

▲當效能開至最高、熒幕亮度調至最光、風扇轉速調至全速、以及音量調至 50% 情況下,以高畫質玩了半小時《GTA V》,表現又如何呢?

▲結果電量也只是耗用了 21%,以 Windows 掌上遊戲機來說其實已十分不錯,以此推算,在玩 3A 大作情況下,即使最至「最強火力」,也可以玩到接近 2.5 小時;如果玩對畫質要求不太高,只著重運算能力的遊戲,更可以玩到 3 小時以上。相比上代玩 3A 大作只是玩到大約 1.5 小時左右,今代電量肯定更加理想。

總結:「二代目」表現更上一層樓

總括來說,今代 Lenovo Legion Go 2 大致上維持上代的機身設計及風格,只是就操控體驗作出少許微調,或者多加一兩個按鍵令操控上更加就手。打機體驗上,除了保留上代齊全操控模式,方便玩家在 Legion Go 2 上玩不同類型的遊戲外,硬件升級至 AMD Ryzen Z2 Extreme、增加一倍 RAM 及電量大幅提升後,不但令大家外攜時玩 3A 遊戲可以享有更高畫質及更流暢的體驗外,亦可以玩得更久。而且熒幕升級至 OLED 材質,亦令打機時的視覺體驗更加理想,可以說在打機體驗上,這部「二代目」肯定是更上一層樓。唯一兩個缺點就是機身相對更重一點,而且機價較貴入手門檻相對較高。但以現時的掌上遊戲機市場上,如果說到原生預載 Windows 11 的機款,Legion Go 2 肯定是擁有最佳體驗的一部。

法庭不再需要人類?英美加速引入 AI 仲裁 專家:人機協作將成司法新常態

美國法律系統長期面臨案件積壓、成本高昂等問題,令不少中小企業無法負擔法律協助。American Arbitration Association(AAA)於 2025 年推出名為「AI Arbitrator」的人工智能仲裁系統,期望透過 AI 技術加快爭議解決速度並降低成本。該系統由 AAA 與 QuantumBlack, AI by McKinsey 合作開發,並計劃在 2026 年將服務擴展至其他行業和更高價值案件。雖然 AI 在法律領域應用一直備受爭議,尤其是生成式 AI 容易產生虛假資訊問題。

AI 在法庭的應用現況

目前法院已在多方面應用 AI 技術,包括處理和分類法庭文件等行政工作及基本客戶支援。法官或其團隊會使用生成式 AI 整理案件時間表、搜尋文字和影片證據,甚至進行法律分析和詮釋。密歇根州最高法院最近與 AI 法律推理平台 Learned Hand 簽約,該平台標榜為「法律助理的法律助理」。

不過 AI 在法律應用上仍存在重大問題。2024 年至少有 2 名聯邦法官因使用生成式 AI 而發出包含虛假事實的法庭命令,事後需要公開道歉並制定新政策。早於生成式 AI 興起前,法院已使用演算法評估被告風險。2016 年 ProPublica 調查發現,這些系統預測準確度低,更會不成比例地將黑人被告評為高風險,即使控制犯罪紀錄和年齡等因素後情況依然。

生成式 AI 的法律詮釋隱憂

聯邦第 11 巡迴上訴法院法官 Kevin Newsom 曾在 2024 年發表意見,建議法官可考慮使用大型語言模型(LLM)分析案件中關鍵字詞的「一般意義」。他以一宗涉及在地下蹦床是否屬於「園景美化」(landscaping)的保險索償案為例,認為 ChatGPT 和 Google Gemini 的回應能幫助他理解該詞日常用法。

不過史丹福大學教授 Daniel Ho 等學者指出,Newsom 的假設存在缺陷。LLM 訓練過程會受多種因素影響,包括協助微調模型人員的地區語言習慣。研究發現 LLM 可能會引入外國法律概念(部分最高法院法官認為不應用於詮釋美國憲法),或反映「精英言論」而非一般用語。

更嚴重是 LLM 容易產生「幻覺」(hallucination),即憑空捏造資訊。2024 年一項研究測試 4 個 LLM,發現法律事實的幻覺現象「普遍存在」。即使 LexisNexis 和 Westlaw 等專業法律研究工具已採取措施減少幻覺,2025 年研究仍發現「幻覺問題仍然顯著存在」。

AI 仲裁員的運作模式

由 AAA 總裁兼行政總裁、前密歇根州最高法院首席法官 Bridget Mary McCormack 領導開發的 AI Arbitrator,目前只處理建築業純文件案件,例如承包商與業主之間基於合約的爭議。該系統基於 AAA-ICDR 建築案件中實際仲裁員的推理進行訓練,並經過人類仲裁員輸入進行校準。

系統運作流程如下:雙方提交立場和相關文件後,AI 會總結提交內容、整理索賠和反索賠清單、建立案件時間表,並列出關鍵爭議點。此階段雙方可就 AI 理解是否準確提供回饋。之後人類仲裁員介入,閱讀材料並驗證或編輯每個關鍵問題。AI 會就每個問題提供分析,仲裁員可加入回饋。最後 AI 草擬裁決及理據,由人類仲裁員編輯、驗證並簽署。

這類案件通常需時 60 至 75 天,協會預計使用 AI 仲裁員可縮短至 30 至 45 天,並節省至少 35% 成本。

AI 仲裁引發的實際爭議

AI 在仲裁中應用已引發實際法律爭議。在 LaPaglia v. Valve Corp. 一宗案件中,申請人向美國加州南區地方法院提出撤銷仲裁裁決請求,理由是仲裁員「將裁決職責外包給人工智能」。申請人指出仲裁員曾講述自己如何使用 ChatGPT 撰寫航空俱樂部文章以節省時間。

申請人認為這違背雙方對「由人類仲裁員提供經過充分推理的決定」的期望。雖然案件結果尚未確定,但提出了一個關鍵問題:仲裁員在多大程度上可以依賴 AI,而不會被視為放棄裁決職責。

全球 AI 法官的實踐

部分國家已在實踐中使用 AI 法官。中國的網上法院系統允許雙方同意由 AI 法官處理涉及貸款或域名所有權案件,如對結果不滿可申請人類審查。愛沙尼亞也已將 AI 法官概念付諸實踐。

哥倫比亞大學法律學者 Tim Wu 提出一種基於 Facebook 審核系統的法律結構,由 AI 法官處理簡單、標準案件,而測試現有規則界限和內部矛盾案件則由人類法官處理。

人類判決的不可取代性

雖然 AI 帶來效率提升,專家普遍認為某些司法工作仍需要人類參與。美國最高法院首席大法官 John Roberts 在 2023 年報告中指出,判斷被告在量刑時真誠程度,或處理「特定事實的灰色地帶」等工作,仍是人類法官獨特職責。

前聯邦法官 Paul Grimm 強調:「這些工具設計目的不是得出正確答案,而是基於查詢和訓練數據預測應有回應。」他認為法官絕不應只是檢查 AI 工作,更重要是「AI 工具不會宣誓」。

有趣的是 2025 年一項研究發現,黑人參與者較白人和西班牙裔參與者更傾向認為 AI 輔助保釋和量刑決定較公平,「顯示他們可能認為 AI 是一種通過限制司法酌情權來提升公平性的工具」。

效率與準確性的平衡

McCormack 認為 AI 可以解決法律專業 250 年來未曾更新的「作業系統」。她指出:「我們經歷了 4 次工業革命,卻從未更新作業系統。當我們法律系統建立時,市場完全不同,一對一服務模式適用於所有人。但這已不再是事實,而且幾十年來都不是了。」

不過美國公民自由聯盟(ACLU)高級政策顧問 Cody Venzke 提醒:「如果你想要更有效率的司法系統,讓法官能在每宗案件上花更多時間……簡單答案不是 AI,而是任命更多聯邦法官。」

Venzke 強調:「當你談論的是像司法程序這樣影響權利的事情時,你不會想要 95% 或 99% 的準確度。你需要極其接近 100% 的準確度。在 AI 系統達到那一點之前,它們真的沒有地方可以運作,尤其是獨立運作。」

資料來源:The Verge

Audi 設計主管批評大屏泛濫 強調技術應在需要時才出現

Audi 行政總裁級別的首席創意官 Massimo Frascella 日前接受《Top Gear》訪問,尖銳批評汽車業界盛行的「大屏堆砌」設計趨勢。他表示大屏並非最佳體驗,只是為了科技而科技,強調技術應該在需要時出現,不需要時就隱藏。Frascella 特別懷念老車迷津津樂道的「Audi 點擊感」,這種精密機械按鍵帶來的明確反饋是 Audi 曾引以為傲的設計標識,卻在大屏浪潮中逐漸消失。

Concept C 展示全新設計思路

Audi 去年發布的 Concept C 概念車展示品牌全新設計方向。這款概念車採用「shy tech」設計哲學,讓技術在需要時才顯現,不使用時則完全隱藏。中控屏縮小至 10.4 吋,且可完全隱藏於儀表台內,不使用時恢復純粹物理空間。車廂保留並升級核心實體按鍵,採用陽極氧化鋁與再生皮革打造,強化標誌性的「Audi 點擊感」。

設計團隊摒棄亮面塑膠,全面使用天然纖維、再生皮革等環保材質,同時突顯觸覺與視覺雙重質感,實現「數碼隱形」與「物理觸感」平衡。這種極簡主義設計理念將車廂打造成沒有干擾的空間,讓駕駛者能專注於駕駛體驗。

業界反思大屏設計

除了 Audi,業界已有不少車廠開始反思大屏濫用及取消實體按鍵的決定。BMW 董事長 Oliver Zipse 表示數碼化不是比誰螢幕更大或程式碼更長。Volkswagen 設計主管 Andreas Mindt 公開承認取消實體按鍵是錯誤決定,並宣布 2026 年起所有新車型將恢復方向盤與中控核心物理按鍵,包括音量、風扇、座椅加熱、溫度控制及危險警告燈等 5 項最重要功能。

Hyundai 設計副總裁 SangYup Lee 在訪問中承認顧客不喜歡以觸控屏幕為主的系統,並在新款 Ioniq 9、Santa Cruz 及 Palisade 等車型加入實體按鍵。Porsche 同樣基於安全及實用性考量,決定回歸實體按鍵設計。歐洲安全評級機構 EuroNCAP 從 2026 年起將車輛控制列入評分標準,要求車廠為喇叭、轉向燈、危險警告燈、水撥及頭燈等重要駕駛控制提供實體按鍵。

安全疑慮推動改變

瑞典汽車雜誌測試顯示,在 2005 年 Volvo V70 使用實體按鍵轉換電台及調整空調,比在 Tesla Model 3、BMW iX 及 Volkswagen ID.3 使用觸控屏幕所需的視線離開時間更短。BMW 內部也在討論複雜資訊娛樂螢幕對道路安全構成的風險。這些研究結果促使車廠重新思考過度依賴觸控螢幕的設計方向。

Mercedes-Benz 持相反立場

同為德系豪華三強的 Mercedes-Benz 並不認同 Audi 思路。Mercedes-Benz 設計總監 Wagner 直言 Audi Concept C 內裝看起來像 1995 年設計,缺乏科技感。他表示螢幕不代表豪華,但可提升豪華體驗,並透露 Mercedes-Benz 計劃推出 39.1 吋超聯屏。這顯示業界對於車廂螢幕設計仍存在截然不同的理念。

 

資料來源:cnBeta

用戶指控 Google 語音助手非法監聽 支付 6,800 萬美元和解私隱訴訟

Google 上週五同意支付 6,800 萬美元(約港幣 5.3 億元),和解一宗指控其語音助理非法監聽用戶,並將數據用於廣告投放的集體訴訟。這項初步和解協議已提交加州聖荷西聯邦法院,需由美國地區法官 Beth Labson Freeman 批准才能正式生效。和解協議中 Google 未有承認任何不當或違法行為。 (閱讀全文…)

TikTok 美國易主後大規模故障 用戶無法上傳影片及瀏覽內容

TikTok 證實週日早上開始出現服務故障,源於美國數據中心電力中斷。TikTok USDS 發言人 Jamie Favazza 表示,公司正努力修復受影響 TikTok 及其他應用程式的服務。 (閱讀全文…)

iPhone 5s 竟然還有系統更新 延長核心功能壽命 2027 年後仍可運作

舊手機就算沒有損壞,隨着系統不再更新,各種應用程式甚至系統功能都可能逐漸失效。最近 Apple 發布 iOS 26.2.1 同時,竟然亦為運行 iOS 12 的裝置推送更新,距離首次發布已相隔 8 年。 (閱讀全文…)

中國無人機搭載步槍測試 百米外 20 發全中目標 半數子彈精準命中頭部範圍

 

解放軍聯同武漢高德紅外研發搭載步槍無人機,測試結果驚人。無人機於 100 米外懸停射擊,20 發子彈全數命中 50 x 50 厘米胸靶,當中有 10 發精準落在 11 厘米半徑範圍內,達頭部射擊水平。《火炮發射與控制學報》去年 12 月發表該份研究報告,標誌中國軍用無人機精準打擊技術取得重大進展。

 

50 米距離再測試 僅 1 發未中因子彈瑕疵

研究團隊於更近 50 米距離再作測試,20 發中有 19 發命中目標,僅 1 發偏離是因為子彈本身瑕疵,開發人員強調系統本身沒問題。該款無人機採用標準步兵突擊步槍而非特製武器,意味較容易量產及實戰應用。

 

武漢高德紅外是規模化紅外熱成像技術企業,擁有完全自主知識產權紅外探測器晶片,成功打破外國壟斷。公司 1999 年成立,從零起步發展至今,已建成全球唯一覆蓋底層紅外核心器件到頂層完整產業鏈紅外產品研製基地,年產各類紅外產品超過 1,500,000 台。

 

電腦模擬先行 命中率由 40% 躍升至近 100%

開發團隊完全革新無人機安裝機制,將步槍牢固連接至光學感應器,大幅減少飛行期間瞄準偏差。團隊開發先進軟件可根據目標距離、風速及無人機飛行姿態自動調整射擊角度,令系統即使在懸停或改變方向時仍能保持精準。

 

發射實彈前,團隊進行大量電腦模擬測試改良瞄準和鎖定。這些虛擬測試將理論命中率從 40% 提升至接近 100%。模擬驅動調整讓系統能補償後座力、震動及飛行期間輕微瞄準誤差。不過現時版本僅支援單發射擊,未能連發,這可能限制其在激烈戰鬥環境中效能。

 

汲取烏克蘭戰爭教訓 解放軍加速智能化

美國陸軍轉型與訓練司令部報告指出,解放軍正快速推進無人機系統從原型轉向實戰應用,目標於 2035 年前實現「智能化」戰爭。報告指中國從烏克蘭戰爭汲取經驗,視大規模無人機部署為未來戰爭關鍵。

 

中國自主研發「九天」無人機於去年 12 月首飛成功,機腹內集成「異構蜂巢任務艙」可一次性釋放上百架小型無人機或巡飛彈,性能指標達世界領先水平。解放軍最近展示單一士兵透過 AI 演算法同時控制超過 200 架無人機,每架無人機配備智能演算法透過互聯及自主協商形成協作智能群。

 

國防科技大學研究員向小佳表示,無人機群配備自主抗干擾演算法,即使失去與操作員聯繫仍可繼續運作。這些無人機正朝向自主智能、隱身遠程、集群協同、低成本消耗等方向加速發展。

 

颶風 3000 微波武器 3 公里外癱瘓無人機群

發展無人機攻擊技術同時,解放軍亦積極研發反制系統。本月初公開展示車載「颶風 3000」微波武器,透過壓制機載電子系統可在最遠 3 公里外使無人機群失效並摧毀。

 

中國兵器工業集團專家余建軍表示,「颶風 3000」對輕小型無人機及無人機群有效攔截距離超過 3 公里,位居國內外同類裝備前列。系統使用雷達和光電感應器偵測、追蹤及攻擊空中目標,一旦鎖定威脅便發射強烈微波脈衝過載並損壞無人機內關鍵電子子系統。

 

「颶風 3000」可獨立運作或與雷射系統及傳統火炮整合,形成「鐵三角」反無人機資產。余建軍指這些武器已從實驗能力轉向實地部署,未來將執行邊境、沿海及城市安全任務。俄羅斯專家費杜季諾夫表示,中國近年在無人機發展方面展現強勁勢頭,推出多項獨特研發成果,2026 年將繼續保持該領域世界領先地位。

 

資料來源:南華早報

 

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想玩 Clawdbot 前必看:一位花了 40 小時研究的用家分享「社群沒告訴你的事」免新手踩雷

Shruti Mishra 坦言開始研究時抱持懷疑態度。社群媒體充斥 Mac Mini 設定截圖與「自動化一切」的模糊宣稱,卻無人解釋背後重要性。這令她決定投入 40 小時深挖文件、分析案例及觀看教學影片,試圖找出被刻意忽略的真相。

 

 

最關鍵發現:即用功能與建構需求的巨大落差

研究後 Mishra 發現,最少人說明的重點是:Clawdbot 有兩個截然不同能力層級。第一層級確實可立即使用,如整理下載資料夾、搜尋最新新聞、摘要文章、讀取行事曆與郵件、執行簡單腳本或監控網站變化,這些功能安裝後幾分鐘內即可運作。然而社群媒體大肆宣傳的進階功能,實際上需要數小時至數天自訂建構。自動分類數千封郵件、即時監控市場異常交易、多平台社群媒體自動發文、建立完整應用程式及管理 GitHub 程式碼庫,皆非安裝後馬上實現的魔法。它們需要 API 存取權限設定、自訂整合方案開發、反覆測試改良與持續維護。Mishra 強調這與許多使用者分享「一鍵自動化所有工作」的印象有明顯落差。

 

 

驚艷案例背後的真實工作量

Mishra 深入分析令人印象深刻的使用者證言時,發現每個案例背後皆有大量未提及的前置工作。聲稱「清空一萬封郵件,收件匣減少 45%」的用戶,實際上花數小時設定郵件客戶端 CLI 及建立自訂過濾規則,才實現完全自動化。那位「臥床看 Netflix 時透過 Telegram 重建整個網站」的使用者,本身是經驗豐富開發者,具備深厚技術知識與既有網站結構基礎。最令 Mishra 印象深刻的評論來自用戶 tobi_bsf:「我能想像的事」與「實際運作的功能」之間差距從未如此之小。她認為這句話真實詮釋是關鍵——前提是必須理解什麼是可能的,並能清楚表達需求。若自身不知道需要什麼,Clawdbot 無法讀心。這些成果屬實,但是清晰需求、技術理解、迭代改良與時間投入的結果。

 

新手建議第一步

Mishra 發現最關鍵成功因素是「從極簡單任務開始」。她建議新手不要一開始嘗試複雜自動化,而是先執行三個基本測試。第一是檔案管理,例如「列出下載資料夾內容」或「按類型整理下載資料夾」,這能立即見效且不需額外設定。第二是基本研究,如「搜尋過去一週關於某主題新聞並摘要」,以測試資訊處理能力。第三是簡單定期任務,例如「每天早上 8 時告訴我今日行事曆」,體驗自動化價值。她強調獲得第一次成功體驗至關重要。看到 Clawdbot 完成任務,即使只是整理資料夾,也能建立信心動力繼續探索。相反若起步即嘗試建立複雜交易監控系統或社群媒體自動發文,很可能因挫折放棄。成功關鍵是先取得小勝利,逐步增加複雜性。

 

 

「技能」系統實際運作方式

Mishra 發現「技能(Skills)」是 Clawdbot 最強大但也最易被誤解的功能。技能本質上是可重複使用工作流程,可要求 Clawdbot 建立技能,在適當引導下,它能撰寫程式碼、安裝並開始使用。如有使用者詢問「你能存取我的大學課程表嗎?」Clawdbot 回答「目前不行,但我可以建立一個技能做到這件事」,經迭代後真的創建了整合功能。但她強調這非一鍵完成。建立有效技能需要清晰指示、理解需求、反覆測試與改良,有時需數小時調整。技術背景較強使用者能更快速指導 Clawdbot 建立正確技能,非技術使用者則需要更多次迭代。關鍵要明確表達目標,提供足夠上下文並準備除錯。過程本身即是學習,隨著經驗累積,建立技能速度將顯著提升。

 

 

成本與時間投資誠實計算

許多宣傳忽略了成本與時間投資真相。雖然軟件開源免費,但 API 成本採按使用量付費制,典型使用者每月約 15 至 50 美元(約港幣 HK$117 至 HK$390),重度使用者可能達 50 至 150 美元(約港幣 HK$390 至 HK$1,170),甚至有極端案例消耗 1.8 億個 token。她建議使用者首月必須密切監控 API 使用量。時間投資方面,基本設定需 30 分鐘至 2 小時,學習實驗需 2 至 4 小時,建立進階工作流程各需數小時至數天,且維護是持續工作。她提供實際學習時間軸:第一個自動化流程可能需 2 小時摸索除錯,第二個約 1 小時,到第十個可能只需 20 分鐘。學習曲線遞減意味初期投資會隨經驗累積快速回報。她亦計算投資回報率:若透過基本自動化每週節省 5 小時,以每小時 50 美元時間價值計算,每週價值 250 美元(約港幣 HK$1,950)或每月 1,000 美元(約港幣 HK$7,800)。扣除 API 成本約每月 30 美元(約港幣 HK$234)與初期時間投資(假設 10 小時設定學習,約港幣 HK$3,900 機會成本),首月可能接近打平。但次月開始,每月淨收益約 970 美元(約港幣 HK$7,566)。

 

 

安全與私隱實際考量

Mishra 提醒,給予 AI 代理電腦存取權是重大決定。Clawdbot 運行於本地機器,能存取檔案、應用程式與資料,功能強大同時伴隨風險。她建議使用者仔細閱讀安全文件,理解分享資料內容,並使用配對模式(pairing mode)保護私人訊息安全。她觀察到本地運行雖比雲端服務提供更多控制權,但也代表使用者需自行負責安全設定。若在高度監管環境工作,或公司有嚴格 IT 政策,未必適合使用。此外,因所有指令經 Anthropic 的 API 傳送至 Claude,使用者需理解資料在本地機器與 API 間的傳輸影響。(編者按 :很多新手沒有把預設中門大開的 18789 Port 處理,令到用家容易控制到用家電腦及偷去 API 及密碼等)

事情出錯的現實情況

Mishra 強調自動化系統會失效。當 API 更新、網站重新設計、服務條款改變或連線問題,原本運作良好的流程可能突然停止。成功使用者共通點是預期出現問題,並願意投入時間除錯。她建議不要將關鍵任務完全依賴自動化。高風險決策仍需人工審查,因為 AI 可能自信地犯錯。此外,建立流程時應包含錯誤處理機制,如步驟失效時發送通知,避免流程靜默停止。防禦性設計思維是長期成功使用工具的關鍵。

 

誰應投入,誰該等待

經過 40 小時研究,Mishra 認為完美對象是熟悉命令列開發者、技術使用者、有特定重複任務者、願為長期收益投入時間者及早期採用者。願學習的半技術使用者、有明確目標且能遵循文件的人亦能獲得價值,但需更多耐心。目前不適合命令列新手、期待立即進階自動化、不願投入時間、處於嚴格 IT 政策環境及期待即插即用完美體驗的人。這工具需要承諾,半調子嘗試不會帶來實質效果。

 

沒人告訴你的維護現實

維護是持續工作。API 會改,網站會變,原本正常的技能可能突然失效。自動化流程非一次性設定後永遠運作。她亦指出並非所有任務皆易自動化,某些工作需過多人類判斷,必須挑選適合戰場。技術使用者能快速獲得驚人成果,非技術使用者進展較慢但仍有價值。成功者是從簡單開始、逐步學習、迭代改良並保持投入的人;掙扎者則是期待即時魔法、不願學習、一次失敗即放棄且不閱讀文件的人。

 

 

與現有 AI 工具根本差異

理解 Clawdbot 與其他工具差異很重要。ChatGPT、Claude 網頁版屬對話式,提供建議但需手動執行。Clawdbot 革命性在於實際執行——不只教你整理檔案,而是直接整理;不只生成程式碼,而是執行它。但對特定需求,專門工具可能更合適。如主要需求是社群媒體內容創作與發文,Postey.ai 等工具已處理好特定流程,不需自訂技能或管理 API。Clawdbot 擅長通用電腦自動化,而非每項任務的最佳方案。

 

「心跳」功能實用性評估

「心跳」(heartbeat)是定期檢查機制,Clawdbot 可主動通知更新或建議改良。使用者 HixVAC 表示喜歡這種主動聯繫,但 Mishra 澄清這不代表它會持續監看每件事。實際應用需配置監控對象與頻率。例如設定每日檢查網站更新或監控資料夾變化。這是主動協助而非全知自動化,需要前期思考與配置。

 

 

社群資源與學習路徑

官方文件與社群支援至關重要。她建議加入 Discord 社群分享工作流程及解決技術問題。技術背景者可利用 GitHub 程式碼庫與議題討論。觀察他人實作是加速學習最有效方法。看到別人如何設定流程與處理錯誤,能幫助理解可能性並避坑。新手應先在社群學習他人的配置範例,再建立自己的複雜自動化流程。

 

 

對未來工作模式深層分析

Mishra 認為 Clawdbot 預覽了未來 2 至 3 年工作模式。AI 發展從 2020 年撰寫文字、2023 年生成圖像、2024 年編寫程式碼,到 2025 年自主執行任務,預計 2027 年執行將成標準。我們正經歷從「AI 協助」到「AI 行動」的轉變。現在學習與 AI 代理協作,猶如 1985 年學習試算表或 1998 年學習搜尋引擎。早期採用者正發展未來必備技能,建立肌肉記憶。雖然大多數人會因無法立即解決問題而放棄,但優勢屬於願從簡單案例開始、逐步投入時間學習的人。今日起步者將在兩三年後擁有難以追趕的經驗優勢。

 

40 小時結論:從懷疑到認可

Mishra 結論是:Clawdbot 具重大意義,雖不完美亦非魔法,但核心承諾屬實——一個能完成任務的 AI 助手。稱其「革命性」者沒錯,但稱其「即插即用」者不對,真相介於兩者之間。炒作既真實又誇大,關鍵在於全心投入。問題不在於自主 AI 代理是否成標準,而是你想現在學習,還是在兩年後才追趕。最好的開始時間是去年,第二好是今天,前提是願意適當學習。這需要決心與承諾,對於願投入者,回報實質且持久。

 

 

 

資料來源:投入 40 小時研究 Clawdbot:完整心得