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OpenAI 重磅推出 o3 與 o4-mini：AI 推理能力大躍進，迎向多模態新世代！
OpenAI 再次引爆 AI 圈！就在 2025 年 4 月 16 日，OpenAI 正式發布兩款全新的推理模型：o3 與 o4-mini。這不只是效能的提升，更是 AI 多模態應用的一大跨越。語言、圖像、工具調用，全都整合到一起，讓 AI 更像一位真正能「理解」世界的智能助理。
那麼，這兩款新模型到底厲害在哪？它們為什麼會引起這麼多關注？讓我們來一探究竟！
🧠 o3：OpenAI 有史以來最強的推理模型
OpenAI 對 o3 的定位非常明確：「我們目前最先進的推理模型」。
根據公開測試結果，o3 在各大 AI 評測中都繳出亮眼成績：
在 Codeforces 上，Elo 分數高達 2727，排名全球前 200，等同頂尖競程選手水準。
在軟體工程解題測試 SWE-bench 和多模態理解挑戰 MMMU 中也都表現搶眼。
更重要的是，它不僅能看圖，還能「理解」圖像邏輯、進行視覺推理，甚至能操作圖像（如旋轉、剪裁）輔助判斷！
簡單來說，o3 不只是懂語言，它開始具備像人一樣的「觀察與理解」能力。
⚡ o4-mini：小而強悍的推理利器
相比起強大但資源需求高的 o3，o4-mini 則主打高效與性價比，特別適合大量部署或需要快速反應的應用場景。
幾個亮點讓人眼睛一亮：
效能驚人：在 AIME 2024、2025 測試中，分別拿下 93.4% 和 92.7% 的高分，甚至部分項目超越 o3！
成本更低：適合商業產品、教育應用或大規模 AI 任務使用。
支援多模態輸入：不只處理文字，還能看圖、聽音、理解影片，甚至自動調用外部工具協助完成任務。
若你正在開發一個需要快速回應與整合多媒體資訊的產品，o4-mini 會是很棒的選擇。
🔧 AI 工具新時代：能看、能想、會用工具
這次推出的 o3 與 o4-mini，最引人注目的，不只是模型本身的進步，而是它們的「工具使用能力」。
OpenAI 為這兩款模型加入了自主工具調用功能，也就是說，它們能視任務需求，自動使用：
網頁搜尋：查資料不求人。
Python 運算：幫你跑分析、做統計。
圖像分析與生成：一邊看圖、一邊畫圖都行。
文件理解與摘要：讀文件、抽重點一次搞定。
這代表什麼？代表 AI 不再只是「回答問題的機器」，而是一位真正能動手幫忙解決問題的助理。
📦 現在哪裡可以用到 o3 與 o4-mini？
這兩款模型目前已經整合進 ChatGPT 的平台：
ChatGPT Plus / Pro / Team 用戶可以直接使用 o3、o4-mini。
OpenAI API 開發者也能透過 API 接入，為產品注入最前線的 AI 能力。
而根據 OpenAI 執行長 Sam Altman 的說法，GPT-5 也已在準備中，預計將於接下來幾個月登場。AI 智能的下一波革命，勢必來得更猛、更快！
小結：AI 不再只是聊天，它正在「學會思考」
這次 o3 與 o4-mini 的推出，展現了 AI 不只是語言處理工具，而是具備視覺理解、多工具協作、跨媒體推理能力的真正「智慧系統」。
從開發者到產品經理，從教育工作者到內容創作者，我們都能從中看到新的機會。未來的 AI，將不只是幫你寫文案、算數據，而是能跟你一起工作、一起思考、甚至一起創造。
📍更多資訊可參考 OpenAI 官方介紹 👉
🔗 Introducing o3 and o4-mini
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打造職場即戰力！專案 / 產品管理人必考的5大黃金證照
在專案與產品管理領域，擁有專業證照不僅能快速展現實力，更是職涯成長的重要助力。本文精選出專案與產品管理人員最關注的5大證照，帶你掌握每張證照的核心優勢，為未來發展加速佈局！
第1名 ⏺️國際專案管理師PMP 👉擁有此證照面試邀約可提升45%
PMP（Project Management Professional）由美國專案管理協會（PMI）認證，是全球公認的專案管理專業資格。取得 PMP，代表你掌握了專案規劃、執行、監控與結案的完整知識體系，能有效提升跨部門溝通協調、進度控管及風險管理能力。
第2名 ⏺️TOEIC (多益測驗) 👉 國際溝通能力的證明
TOEIC（Test of English for International Communication）主要測驗商務英語的聽力與閱讀理解能力，是全球最廣泛被企業認可的英文能力測驗之一。
專案與產品管理工作經常涉及跨國團隊、國際客戶與海外供應鏈，擁有良好的英文溝通能力，不僅能加速專案推進，還能打開更廣的職涯發展機會。多益高分，也常是外商公司篩選履歷的重要門檻之一。
第3名 ⏺️ESG永續管理師 👉 掌握企業永續發展趨勢
隨著全球 ESG（環境、社會、公司治理）議題崛起，專案與產品管理人員也越來越需要了解永續目標與相關合規要求。
取得 ESG 永續管理師資格，能夠學習如何將 ESG 原則納入產品設計、供應鏈管理與專案流程中，符合國際永續發展趨勢。
第4名 ⏺️Google Analytics (分析) 個人認證資格👉 數據分析能力，強化產品洞察
無論是數位產品還是線上專案，數據分析已成為不可或缺的核心技能。
Google Analytics 個人認證資格證明你能熟練操作 Google Analytics，正確解讀使用者行為數據、流量來源、轉換率等指標。
對產品經理而言，掌握數據能更精準規劃產品優化策略，提升用戶體驗與市場表現；對專案經理來說，以數據為依據，提出更具說服力的專案報告與建議。
第5名 ⏺️企業永續管理師👉擁有此證照面試邀約可提升31%
10 週內掌握各類標準規範、熟捻 ESG 案例實務，成為企業永續管理師。 本培訓班計 80 小時課程，以「管理師關鍵知能育成」及「管理師實務操作」兩大類型暨五大模組…
以上就是針對專案 / 產品管理類人員最常關注的五大證照整理。您可根據自身職涯目標與興趣選擇適合的進修路線，將能有效提升競爭力，為職涯加分！
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身體語言勝過千言萬語🫨
讓你的動作為你發聲🗣️
在面試中，說什麼當然重要，但怎麼說更關鍵。非語言溝通——也就是你的身體語言，會大大影響面試官對你的整體印象。透過良好的姿勢、眼神交流和控制緊張小動作，你可以不說一句話，就傳達出自信、熱忱與專業。來看看該怎麼做對：
💡 Mastering Non-Verbal Communication in Interviews 掌握面試中的非語言表達:
1. 姿勢很關鍵（Posture Matters）
🧍♂️ 保持坐直但放鬆，挺直的背部能傳遞出專注與自信，但太僵硬反而會顯得緊張不自然。
🎯 小提醒：避免駝背或雙手交叉，這可能讓你看起來冷淡或缺乏參與感。雙腳平放地面，雙手自然放在腿上或桌面上，會更顯自然親和。
💡 加分秘訣：當面試官在說話時，微微前傾身體，能傳遞出你認真傾聽且投入其中的訊號。
2. 眼神交流（Eye Contact）
👀 良好的眼神交流是表達誠意與自信的重要方式。不過，別用力過猛！過度凝視反而可能讓人感到壓迫。
🎯 小提醒：目標是維持50–60% 的眼神接觸時間，尤其是在你說話時；在聽對方說話時，偶爾看著對方的眼睛與表情，就能展現你的專注力。
💡 加分秘訣：若緊張難以直視雙眼，可以看對方的鼻樑或額頭，效果一樣好，還能避免飄移目光帶來的不安感。
3. 控制緊張小動作（Control Nervous Habits）
😬 大家都有些小小的緊張習慣，例如轉筆、搖腳或摸頭髮，但這些動作會讓你看起來不安甚至分心。
🎯 小提醒：學會使用開放式手勢表達熱情與誠懇。比方說，打開手掌、適度比手畫腳，都有助於讓你的說話更自然、具說服力。
💡 加分秘訣：一旦發現自己開始有小動作，試著深呼吸，讓雙手回到桌面上或輕鬆放在腿上，能幫助你重新找回專注和平靜。
🎯 Key Tip 關鍵提醒
你的言語可能說出「我很有能力」，但你的肢體語言能否跟上，才是面試官真正在觀察的地方。語言與動作一致，才能展現出真實且令人信服的形象。記住：說的要對，做的更要對，你才會讓人信服，也更容易留下好印象。
💡 Bonus Resources額外資源
🎬 模擬面試練習：除了練習回答問題，也別忘了專注練習肢體語言。找朋友或導師給你反饋，會更容易看出自己的進步空間。
🪞 鏡像技巧（Mirroring）：適度地模仿面試官的肢體語言，能夠拉近彼此距離、建立好感。但記得一定要自然，千萬別變成模仿秀！
📝 英中對照詞彙表
Body Language：身體語言
Posture：姿勢
Eye Contact：眼神交流
Gestures：手勢
若你想跟著老師一起學習更多英語技巧:
🔔查看《AI加持的關鍵求職力：面試履歷優化與個人品牌塑造 (夏季假日班)》
📆日期: 2025/5/17~2025/6/21
(此貼文由ITI講師Bob撰寫)
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微軟推出 AI 除錯神器「Debug-gym」：會學習、會互動，開發者超有感！
近年 AI 在寫程式這塊越來越強，從 GitHub Copilot 到 ChatGPT 都能幫你補全程式碼、寫函數、跑出範例。但——寫出來不代表就能跑得動，**程式出錯才是真正考驗的開始。**
微軟最近丟出了一個開發者圈子超關注的新工具：**Debug-gym**。簡單說，這是一套「讓AI學會怎麼除錯」的訓練平台，而且跟過去被動回應式的AI工具不同，它是主動參與的！
Debug-gym 是什麼？
Debug-gym 不是一套傳統的「除錯工具」，而是一個給 AI 模型用的「除錯訓練場」。它會把程式執行錯誤的環境模擬出來，讓 AI 像人類一樣一步步找問題、做測試、嘗試修改，再看結果是不是改善了。
這就像你在 IDE 裡一邊下中斷點、一邊觀察變數變化，但這次主角是 AI 它自己在操作！
它能做什麼？可整合外部工具，自我優化除錯邏輯
Debug-gym 最大的亮點，就是它不只會「看懂錯誤訊息」，還會自己去呼叫外部工具（像是 Python 測試框架 `pytest`、Linter、或 IDE plugin），然後依據回傳的結果進行修正。
這代表：
- AI 除錯不是亂猜，而是**根據上下文與測試結果調整建議**
- 能根據開發環境不同，整合最合適的工具
- 每次錯誤處理都能成為「下一次更聰明的學習經驗」
目前支援 Python 程式語言，未來有望支援 JavaScript、C++ 等常見開發語言。
社群怎麼看這項技術？
Debug-gym 在 Reddit、Hacker News 引發不少討論，而台灣與華語圈的開發者社群也已經開始關注這項技術：
🔥 社群反應熱點
- 「終於不是只能 auto-complete，AI 開始會 debug！」
- 「這會不會是下一代 Copilot 的核心？自動除錯就太強了」
- 「可以跟 CI/CD 結合嗎？每次 commit 自動測、自動建議修正？」
🧠 實用情境討論
- 新手工程師在學習除錯流程時，可以邊看 AI 如何分析錯誤訊息邏輯。
- 團隊在 code review 前，可先讓 AI 先跑一輪除錯與測試建議。
- 未來整合 GitHub Action，針對 Pull Request 自動做初步除錯建議也不是夢！
目前已有不少部落客與工程師在 YouTube 和 Medium 開始試用 Debug-gym 並做教學影片，預期會成為接下來開發圈的熱門話題。
為什麼這麼重要？
程式碼生成工具已經普及，下一步是什麼？就是**讓AI能從錯誤中學習、主動修正。** Debug-gym 讓 AI 不再只是寫程式的輔助者，而是真正能「解決問題」的夥伴。
開發者不只節省除錯時間，也能透過觀察AI的邏輯提升自己判斷能力。對企業團隊來說，更能強化開發自動化、減少人力排查成本。
結語：AI 除錯的新時代，已經悄悄來臨
如果 Copilot 是你的程式小助手，那麼 Debug-gym 就是訓練 AI 成為「除錯高手」的健身房。現在還是早期階段，但很可能會成為未來開發流程中不可或缺的一環。
無論你是初學者還是資深工程師，都值得關注 Debug-gym 的發展，說不定下次你寫的程式出現 bug，最先發現錯誤的不是你，而是那位 AI 除錯搭檔。
📌 想掌握更多AI動態，歡迎關注本教室追蹤後續更新！
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2023/09/26
自動製作一份新的排班表
我們平常上班最常使用的排班表，大家是如何製作的呢?
是不是每個月底都要手動去修改一份新的表格?
今天就要跟大家分享如何做出一份自動調整日期與星期的班表囉!
操作步驟：
1.先設定好大家想要的班表格式
2.使用開發人員-插入-微調按紐(開發人員工具開啟:檔案-其他-選項-自訂功能區-勾選開發人員)
3.在按紐上按右鍵-選擇控制項格式，設定目前值、最大值、最小值以及儲存格連結
4.設定日期-
1日公式：DATE(年份儲存格,月份儲存格,1)
2日公式：1日儲存格+1(向右填充至30日)
31日公式：=IF(MONTH(30日儲存格+1)=月份儲存格,30日儲存格+1,"")
5.設定星期：=RIGHT(TEXT(1號儲存格,"aaa")) 向右填充
以上五個步驟完成，就可以讓你得到一個智能的排班表啦!
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不知如何開始學習嗎？ 先進行技能挑戰吧～
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