當 AI 已經成為我們日常數位生活的一部分時，大多數人仍然停留在繁瑣的「複製、切換 App、貼上」的傳統操作模式。然而，科技 YouTuber Jeff Su 揭露了一個幾乎所有 iPhone 用戶都忽略的隱藏功能，這個技巧能將你的手機與 ChatGPT 無縫整合，徹底改變你的工作流程，讓 AI 真正成為你的隨身效率神器。 iPhone 的多工處理能力遠超你的想像。第一個關鍵技巧是利用 iOS 內建的「拖放（Drag and Drop）」功能。傳統上，當我們想讓 ChatGPT 分析一段文字或一張圖片時，標準流程是：選取內容、複製、打開 ChatGPT App、新增對話、然後貼上。這個過程不僅耗時，還會打斷你的思緒。 Jeff Su
在分秒必爭的金融市場，一位頂尖基金的信用分析師如何在短短幾分鐘內，完成過去需要數小時甚至數天的深度研究？這不是未來，而是正在發生的現實。本文將深度解析AI工具「Claude」如何賦予一位名為 Yuri 的分析師超凡的效率，他在短短30分鐘內，整合三大數據平台，從一個微小的市場波動，迅速形成一個有數據支持、有專家背書的完整投資論述。 故事開始於上午10點，Yuri 注意到沃爾瑪（Walmart）2030年到期的債券利差正在收窄。距離下午2點的投資組合審查會議只剩下4個小時，他必須迅速判斷：「這是一個短線交易機會，還是公司基本面的根本性轉變？」 Yuri 向 Claude 下達了第一個指令：「顯示沃爾瑪的債券殖利率曲線，並與好市多（Costco）和塔吉特（Target）進行比較。」 Claude 立即連接到倫敦證券交易所集團（LSCG）的數據庫。短短幾秒鐘內，一個互動式的數據儀表板就呈現在 Yuri 面前。儀表板清晰顯示： - 沃爾瑪2030年期債券確實緊俏。 - 但在2037年和2038年到期的長期債券上，殖利率曲線出現了陡峭的躍升，顯示市場要求更高的長期風險補償。 -
一個被忽略的AI商業模式，正悄悄地讓一些單打獨鬥的創作者每天賺進300、500甚至超過700美元。這門生意不需要任何員工，僅靠一人和幾款AI工具就能運作。這就是「AI利基音樂YouTube頻道」——一個在AI出現前幾乎不可能實現的黃金賽道。本文將深度解析這個模式，揭示其驚人的盈利潛力與超低成本的運作秘密。 AI音樂頻道的商業模式很簡單：在YouTube上傳時長至少一小時的特定利基市場背景音樂影片，例如非洲部落音樂、西藏長笛音樂等。這些看似小眾的影片，卻能吸引數百萬的觀看次數，為創作者帶來數十萬美元的收入。 以一個「西藏長笛音樂」影片為例，它累積了超過1200萬次觀看。創作者在說明中明確標示「由AI生成」。在過去，製作這樣的音樂極其困難且昂貴，你可能需要花費超過1000美元聘請一位專業的長笛演奏家。但現在，AI將成本降到了令人難以置信的程度。 根據Suno AI音樂生成器社群創作者的回報，這類影片的RPM（每千次觀看的收入）大約在3到8美元之間。讓我們來算一筆帳： - 單一影片收入：一個1200萬觀看的影片，平均可賺取 36,000美元至97,000美元（約新台幣116萬至3
你是否也受夠了AI生成那些千篇一律、毫無靈魂的文字？無論是部落格文章、社群貼文還是YouTube腳本，AI的產出總是需要我們花費大量時間修改，才能讓它聽起來「像個人」。知名AI領域YouTuber Matt Wolfe在他的最新影片中，揭示了一個能徹底解決這個問題的強大技術：模型微調（Fine-tuning）。這不只是簡單的指令調整，而是真正讓大型語言模型（LLM）學習你的語氣、風格和思考模式，打造一個專屬於你的AI分身。 要讓AI聽起來像你，首先必須理解兩種核心技術的差異：微調（Fine-tuning）與檢索增強生成（RAG）。 Matt Wolfe用一個絕佳的比喻解釋了兩者：「想像你為YouTube頻道雇用一位寫手。如果你給他一整個Google雲端硬碟的研究資料，他會知道所有事實，但他仍然不知道如何像你一樣寫作或說話。」 * 檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）：這就像是給寫手一本巨大的參考手冊。AI可以從中提取事實和數據，但它的寫作風格不會改變。這也是你在ChatGPT中上傳PDF或文字檔時所
無論你是每天處理潛在客戶郵件的業務、獨自應對客戶諮詢的小企業主，還是管理預約的沙龍老闆，Google Workspace 最新推出的自動化工具「Flows」都將徹底改變你的工作模式。這項被譽為「真正遊戲規則改變者」的功能，讓你無須任何程式碼背景，就能創建專屬的 AI 助理（Agent），自動執行跨 Google 應用程式的任務。本文將透過三個從簡到難的實例，深度解析這項工具的強大之處。 Workspace Flows 的介面極其簡潔，核心概念是建立一系列的「流程」（Flow）。每個流程都由一個「觸發條件」（Starter）和後續的「步驟」（Steps）組成。這些步驟可以是在不同 Google 應用程式（如 Gmail, Sheets, Drive）中執行的動作，或是指示 Gemini AI 處理資訊的指令。你可以直接套用官方範本，或像使喚秘書一樣，用白話文描述你的需求，讓
Daniel Priestley，一位在25歲前就打造出首個百萬美元事業、並成功創立六家從零到百萬營收公司的連續創業家。他宣稱，達成這一切並不需要豐富經驗或龐大資本。在這篇深度分析中，我們將拆解他提出的 methodical process（系統化流程），揭示任何有志者如何透過五個明確階段，從零開始，一步步建立起一家年營收超過七位數的成功企業。 在成為一名全職創業者之前，Priestley 強調必須先經歷一段「學徒期」。這不是浪費時間，而是為了累積未來成功的關鍵資本。 此階段的核心目標是在1到2年內，為一位經驗豐富的企業家工作，以獲取三樣無價之寶： 1. 商業洞察力 (Commercial Awareness)：親身體驗企業如何運作，從銷售、客戶服務到內部流程，真正理解商業世界的遊戲規則。 2. 自我認知 (Self-Awareness)：在實戰中找到自己的優勢與劣勢，明白自己擅長什麼、不擅長什麼，這是未來組建團隊的基礎。 3. 獲取資源的能力 (Access to Resources)：學習如何籌集資金、投放廣告、招聘銷售人員等。這不僅是擁有資源，更是知道「如何」獲取資源。
AI 自動化專家 Nate Herk 在最新的深度實測影片中，揭開了 n8n AI 工作流產生器（AI Workflow Builder）的真實面貌。這項功能號稱能將你的想法用 AI 直接轉換為可執行的自動化工作流，聽起來像是革命性的工具，但它究竟是能讓你事半功倍的神器，還是會讓你陷入無盡除錯地獄的陷阱？Nate Herk 透過一系列的實戰案例，展示了如何真正駕馭這項工具，而不是被它牽著鼻子走。 Nate 的第一個測試是一個日常任務：建立一個每天早上自動運行的工作流，它會使用 Tavily 研究食品行業趨勢，用 Perplexity 尋找新食譜，並發送一則勵志名言到他的電子郵件。 他輸入的指令非常清晰： 「我需要一個每天早上運行的工作流。它將使用 Tavily 研究食品行業的趨勢，用 Perplexity 幫我找一個新食譜，並發送一則勵志名言，所有這些都發送到我的電子郵件。」 幾秒鐘內，AI Builder 就生成了一個看起來非常專業的工作流，包含了排程觸發器、Tavily
一名白手起家的企業家，分享了他如何從24歲的破產邊緣，在短短三年內賺到人生第一個百萬美金，並在今日累積超過一億美元身價的驚人旅程。他強調，致富的關鍵不在於天賦、運氣或家世背景，而是遵循一套人人都能學會的「金錢鐵律」。這套系統性的方法，將徹底顛覆你對財富的認知。 致富的第一步，是擁有一個明確的目標數字。這個數字代表你只要儲蓄到這個金額，就能完全依靠被動收入生活。講者強調：「真正的富有意味著自由，自由意味著你不需要為錢工作。」 這個神奇的數字可以透過「4%法則」簡單計算出來： 年度目標收入 ÷ 0.04 = 你的財富自由數字 舉例來說，如果你希望每年有10萬美元（約320萬台幣）的被動收入，你需要的總資產就是100,000 ÷ 0.04 = 250萬美元。這個數字看似遙遠，但透過長期投資的複利效應，它是完全可以實現的。 法則二：掌握高收入技能——打造你的印鈔機 知道了目標，下一步是提升你的賺錢能力。講者直言：「如果你已經知道怎麼賺那樣的錢，你現在就已經在賺了。這意味著你必須投資自己，發展一個世界所看重的技能。」 所有高收入技能，都能歸納為四大類（
一位來自倫敦、現居舊金山的創辦人Lots，正以一種顛覆傳統的模式震撼著科技創業圈。他不像多數創業者那樣，將所有心血投入一個夢想，而是把App視為可以快速買賣的「數位房地產」。自2022年以來，他成功打造並出售了4款App，總交易金額超過50萬美元。他的核心哲學是：「累積現金，實現財務自由。」這篇文章將深度拆解他那套從0到1，再到成功出售的完整劇本。 多數創業者都懷抱著成為下一個祖克柏的夢想，但Lots的經歷讓他選擇了另一條路。在經歷了一次VC支持的創業失敗後，他意識到傳統的募資路線充滿不確定性。他直言不諱地表示：「我寧願一次性拿走未來2到3年的利潤，也不想花十年時間去苦苦掙扎。」 對他而言，將App發展到每月1萬至2萬美元的經常性收入（MRR），然後以現金交易快速脫手，是一條更清晰、更實際的致富路徑。他認為，當前的市場環境為這種模式提供了絕佳機會：「如今，技術已不再是門檻，這意味著市場上有更多的買家。他們相信自己能接手一個已驗證的產品，並透過更強的行銷手段獲取更高的利潤。」 揭秘！價值50萬美金的7步驟APP翻轉劇本 Lots將他獨特的App翻轉策略，系統化為一套可複
2025年10月底，Meta AI宣布裁員600人，核心研究總監、AI業務高管紛紛出走或被邊緣化，連圖靈獎得主Yann LeCun的處境都一度被認為岌岌可危。這則消息令人震驚——執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）一方面用數億美元年薪瘋狂挖角AI人才，另一方面卻又如此果決地裁員，這矛盾行為背後究竟隱藏著什麼？我們訪問了前FAIR研究總監、Meta AI科學家田淵棟、參與Llama 3訓練的前Meta員工Gavin Wang，以及矽谷資深HR專家，試圖還原Meta Llama開源路線圖的驚天逆轉。為何曾驚艷世界的Llama 3，僅僅一年後的Llama 4卻淪為一場災難？Meta的開源路線，是否從一開始就注定是個錯誤？ 2013年底，祖克柏開始組建Meta的AI團隊。當時，他邀請了AI三巨頭之一的Yann LeCun來領導AI發展。LeCun加入時提出了三個條件：不從紐約搬家、不辭去紐約大學的教職、以及「必須進行開放式研究，公開發表所有工作，並開源程式碼」。這奠定了Meta AI最初的開放基因。 LeCun隨後成立了基礎AI研究實驗室（FAIR Labs），專注於前沿探索
在「人人都是開發者」的時代，AI 寫程式工具（Vibe Coding Apps）如雨後春筍般湧現，它們承諾讓沒有技術背景的「點子王」也能輕鬆打造應用程式。然而，市場上工具琳瑯滿目，究竟哪些是真材實料的神器，哪些又是被過度吹捧的地雷？兩位專家 Mickey 和 Greg 進行了一場深度對談，對市面上13款主流 AI 寫程式工具進行了毫不留情的終極評測，為所有技術與非技術背景的創業者，提供一份最具實戰價值的選擇指南。 首先，被直接打入 D 級冷宮的是 Windsurf。專家 Mickey 直言，這並非技術問題，而是團隊信任的徹底崩盤。他表示：「我可能再也不會使用 Windsurf 了。我不是不尊重在那裡工作的朋友，但創辦人團隊的突然退出，讓使用者和投資者的信心蕩然無存。」 Mickey 強調，選擇一個開發工具，本質上是在信任其背後的團隊。他說：「想像一下，你是一個創業者，
新創公司最大的挑戰是什麼？除了找客戶、找資金，更致命的是「找人」。在這場與Google、OpenAI等科技巨頭的「人才戰爭」中，新創公司往往處於劣勢。然而，Y Combinator支持的AI招募平台Juicebox共同創辦人兼CEO David Paffenholse提出了一個顛覆性的觀點：招募的本質並非被動等待，而是一場需要精密策略的「陌生開發業務（Outbound Sales）」。本文將深度解析他如何將銷售漏斗的思維，應用於獵捕最頂尖的人才。 Paffenholse指出，人才市場可分為三大板塊： 1. 科技巨頭（Big Tech）：提供極具吸引力的薪酬和穩定性，但工作節奏慢、個人影響力有限。 2. 成長期公司（Growth Stage）：如Stripe、OpenAI，薪資有可預測的增長潛力，但組織已有一定結構，員工較難直接與創辦人合作。 3. 早期新創（Your Startup）：提供最大的股權潛在回報與影響力，能直接塑造公司文化與產品，但風險也最高，股票歸零的可能性極大。 「最好的求職者根本不會主動申請工作，他們早已在別處發光發熱。