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知識中心
在這裡,我們匯聚 APMIC 在 AI 技術與產業應用的深度洞察,提供最新的產品資訊、成功案例與技術趨勢,幫助企業快速掌握 AI 發展動態,落實智能轉型。無論是 AI 知識分享、解決方案探索,還是產品更新與使用指南,知識中心 將帶給您最前沿的 AI 資訊與最佳實踐。


從 2025 OpenRouter 百兆數據年度回顧報告,看 2026 年 AI 趨勢與關鍵應用,解析 DeepSeek、Llama 等開源模型的使用狀況
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 。
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解鎖多模態 AI:視覺語言模型 VLM 如何整合視覺與文本,實現 AI 圖像理解?
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。
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CaiGunn 4.5.0 更新亮點:「多輪記憶」上線、強化機器人數據洞察與訓練流程透明度!
我們很高興宣布 CaiGunn 4.5.0 版本正式上線。本次更新全面提升了 AI 的對話智慧、數據分析能力以及知識訓練的透明度,旨在讓您的 AI 機器人更聰明、讓管理者對營運狀況的掌握更清晰,並極大化訓練效率。
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企業 AI 模型導入五大關鍵決策指南:自建地端模型 vs 雲端模型 API 服務 vs 混合策略
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。
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AI 知識庫實戰:企業導入人工智慧知識管理的三大挑戰與應對策略
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。
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提升研發效率與決策品質!「AI 研發數據分析助手」將加速你的產品創新
你是否面臨這些問題: 專案進度被卡關: 研發資料散布在實驗日誌、模擬檔案、測試報告各處,難以快速整合與追溯,每次查找都像大海撈針,延誤開發進度。 決策品質難以提升: 面對複雜的材料選擇或製程優化,缺乏即時、全面的數據洞察與歷史經驗借鑒,高風險決策只能憑經驗或少數人的直覺判斷。 創新瓶頸難以突破: 難以快速掌握最新行業趨勢與競爭對手的技術佈局,專利分析耗時費力,導致新技術研發缺乏方向,錯失市場先機。 寶貴知識難以傳承: 資深工程師的豐富經驗與隱性知識,隨著人員流動而流失,新手成長緩慢,讓團隊的智慧資產無法有效累積與複用。
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企業導入 AI 聊天機器人,不知道怎麼開始?這 9 種應用場景最實用!
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。
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新手必看!打造企業專屬 ChatGPT, 2025 AI 聊天機器人入門指南
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。
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RAG、微調(Fine-tuning)還是提示工程(Prompt Engineering)?三種 AI 客製化方式比較懶人包|企業導入 LLM 怎麼選?
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!
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2025 企業導入 AI 完整指南|AI 機器人應用實例與雲端 vs. 落地部署全解析
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...
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