在推動企業 AI 應用落地的過程中，技術整合的複雜度往往是開發者最大的痛點。本次專訪邀請到 APMIC 營運長兼共同創辦人 黃書銘 (Arthur)，分享他在企業 AI 專案中的第一線經驗。Arthur 深入剖析了 AI 生態系的重要性，強調在現今競爭激烈的市場中，單點解決方案已不足以支撐長遠發展。透過企業地端 AI 平台 PrivStation 高度標準化的 API 整合與軟硬體協作機制，協助合作夥伴省去繁瑣的技術鑽研，使其能專注於垂直產業的應用創新。透過建構完整的 AI 生態系，SI（系統整合商） 與 ISV（獨立軟體供應商）廠商將能打破資源分散的僵局，共同創造更高價值的商業價值鏈。

2025 年初，李飛飛博士的研究團隊提出 s1: A Simple test-time scaling，該論文以精簡且可重現的流程指出：模型只要使用少量但高品質的推理資料進行監督式微調（SFT），再搭配簡單的 test-time 控制方法（budget forcing），就能展現明顯的 test-time scaling 行為，並顯著提升推理表現。這促使我們思考：在基礎模型已具備相當能力的前提下，資料品質是否能比資料數量更有效地提升推理能力。 基於上述動機，我們在 APMIC 內部以 NVIDIA NeMo 進行跨節點分散式訓練，沿用 s1K 的 1,000 筆數理推理資料，對 Qwen2.5-32B-Instruct 進行微調以重現論文觀察。由於當時（2025/03）NeMo 正由 1.0 遷移至 2.0，且 NeMo 2.0 尚未完整提供 Qwen2.5-32B 的現成 recipe，我們手動修補了訓練配置與流程，並在 16 張 H100 的跨節點環境完成訓練。本篇文章將整理環境與設定修補重點、訓練流程，以及微調前後在 benchmar

根據知名 AI API 服務平台 OpenRouter 近期發布的年度報告，這份研究源自全球超過 100 兆（100 Trillion）Token 的真實互動數據 。報告揭示了2025 AI 使用的核心轉變：市場正從單純的文字生成，進化至更務實的 AI 應用 層面，並帶動了 DeepSeek 與 Llama 等開源模型勢力的崛起 。數據顯示，使用者行為已轉向「更直覺的多模態對話，以及對地端與開源模型穩定性的追求」 。這不僅反映出全球 AI 發展正進入強調自主 AI 能力的關鍵階段，更預示著未來一年，企業將更依賴如 DeepSeek 般具備極高性價比，或如 Llama 般具備強大生態基礎的開源架構，來落實真正的技術自主權 。

人工智慧（AI）正迅速成為經濟、軍事與公民生活的基礎性通用技術，這讓許多國家開始主張對 AI 的開發與部署擁有主權控制的必要性。這場全球的 AI 競賽不僅關乎技術速度，更關乎技術自主權的建立。 AI 發展的本質雖需要全球數據、半導體供應鏈和國際標準，但國家必須在接受全球互賴和確保自主 AI 能力之間找到一個微妙的平衡點。

隨著人工智慧從早期的機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）發展至當前以大型語言模型（LLM）為核心的階段，企業對 AI 導入與應用的需求正快速擴張。 然而，AI 專案的成功不僅取決於訓練架構與算力，更關鍵的是如何確保模型經過嚴謹的模型評測（Model Evaluation），並以高品質的資料集為基礎，最終能在地端 AI 或混合雲環境中 順利部署，發揮實際商業價值。 APMIC AI 工程總監 黃亮勳 分享了他在企業 AI 專案中的第一線經驗，深入剖析模型評測的目的與方法、資料集設計的關鍵原則，以及如何讓 LLM 評測結果與業務需求精準對齊，確保模型不僅能通過測試，更能真正落地。

隨著大型語言模型 (LLM) 的技術發展，人工智慧的應用已不再局限於純文本。這場技術革命已進化至多模態 AI 的新階段，使得模型能夠處理圖像、音訊和視訊等多種數據類型。這種能力的擴展，催生了如視覺語言模型 (VLM) 這樣專門處理圖文整合與圖像理解的尖端技術。 多模態模型的強大潛力，為應用生態帶來了巨大的變化，特別是在圖像理解領域。從文本到高解析度圖像甚至影片的合成，AI 正在以前所未有的方式參與內容創作。本文將深入探討多模態 AI 的核心原理、技術基礎，以及 VLM 在這場由大型語言模型驅動的圖像理解革命中所扮演的關鍵角色。

金融 AI 已成為金融服務領域的變革力量，徹底重塑了從欺詐偵測、客戶體驗到 AI 投資策略的各個面向。這股金融科技（FinTech）浪潮的推進速度驚人；根據世界經濟論壇 2020 年的調查，全球 33 國金融業受訪者中，有高達 85% 已實施 AI 技術，並藉此開始領先現有企業。AI 應用於金融主要聚焦在創造新收入、風險管理、流程改善、客戶服務及獲取客戶等五個面向。例如，AI 理財顧問的興起，便是直接應用 AI 於投資策略的典型案例。 然而，隨著 AI 導入的速度加快，金融機構正走在一條微妙的鋼絲上——既要充分利用 AI 帶來的效率和洞察力，又要嚴格應對日益複雜的金融監理挑戰、數據隱私和演算法倫理問題。這使得如何強化 AI 治理成為當前最迫切的課題。如何在創新與法規之間找到完美的平衡點，確保技術的穩健性、公平性與合規性，正是決定金融機構競爭優勢的關鍵所在。（吳佳琳,存款保險資訊季刊第35卷第1期）

在企業知識管理 (KM) 和數位轉型的浪潮中，導入 AI 模型已成為提升效率和創新的必經之路。然而，企業決策者面臨的第一道難題便是：究竟應該自建地端模型（Local LLMs），還是採用雲端模型 API 服務？這不只是技術選擇，更是關乎成本、資安、合規與業務永續性的策略決策。 本文將根據實務經驗，為您剖析兩種方法的優缺點，並提供決策框架，助您找出最適合企業現狀的 AI 模型導入路徑。

在快速變革的數位時代，人工智慧（AI）已成為重塑知識管理（KM）的關鍵力量。AI 技術憑藉其強大的數據分析、自然語言生成與自動化能力，從根本上增強了知識的創造、儲存、共享與應用。從傳統的文件分類到最新的生成式 AI (GenAI) 輔助內容生成與即時協作(Alavi et al., 2024; Storey, 2025)，個人與企業正以前所未有的速度挖掘 AI 的資本潛力 (Duan, 2019)。 然而，將 AI 融入現有 KM 體系並非一帆風順。學術研究與實務應用均表明，企業必須正視並解決來自技術、企業與公平隱私層面的多重挑戰 (Dwivedi , 2021; Jarrahi, 2023)，才能全面實現 AI 帶來的潛在紅利。

AI 聊天機器人（Chatbot）已經不只是客服工具，它正在改變各行各業的運作模式。無論你是製造業管理者、金融業從業人員，還是教育、醫療等領域的專家，只要想提升效率、減少重工、累積企業知識，AI 聊天機器人都是入門 AI 的第一步。本篇文章整理九大應用場景，幫助你快速掌握導入方向與價值。

聊天機器人（Chatbot ）正在迅速席捲全球，無論是用 Siri 查天氣、訂披薩，還是用 ChatGPT 建立商業用的員工訓練流程，你的日常生活中早已充滿了它們的身影。 儘管聊天機器人能做的事情越來越多，人們對於它們仍有不少誤解，例如「AI 聊天機器人」、「對話式 AI」、「AI 智能代理」這些詞的差異、這些機器人回答是否可靠、是否能擴展應用等疑問。因此，我們從最基本的概念開始，一起了解聊天機器人是什麼、有哪些類型、如何運作，又適不適合導入你自己的企業中。

現在越來越多企業開始導入大型語言模型（LLM），希望把 AI 變成客服助理、內部知識搜尋員，甚至是客製化的智能顧問。但很多人會問：「我要怎麼讓模型更懂我們公司、我們的內容呢？」 答案是——有三種主流做法：提示工程（Prompt Engineering）、微調（Fine-tuning）、和 RAG（檢索式增強生成）。 這三種方法各有優點，適合不同階段、不同需求的公司。這篇文章就用最簡單的方式，帶你快速搞懂這三種客製化方式怎麼做、各適合什麼情境，幫助你選出最適合的那一種！

AI 不再是科技巨頭的專利，2025 年的今天，中小企業也能輕鬆導入 AI 工具，無論是 AI 客服解決方案、企業知識庫建立，還是落地 ChatGPT 企業應用，這些工具都能快速幫助企業提升工作效率，減少人力成本。不管你是剛起步的新創公司，或是擁有 IT...