穿越時尚界：英文服裝名詞完全解析！

無論你是潮男潮女，還是穿搭新手，大家的共同目標，都是要穿得夠"時尚"，能展現自己的風格，走在流行的尖端。接下來就讓我們來看看，這些時尚單品的英文是什麼吧!

Shirt - 襯衫

Pants - 褲子

Dress - 裙子

Skirt - 裙子

Sweater - 毛衣

Jacket - 夾克

Coat - 大衣

Blouse - 女襯衫

T-shirt - T恤

Hoodie - 帽T

Suit - 西裝

Tie - 領帶

Scarf - 圍巾

Gloves - 手套

Socks - 襪子

Underwear - 內衣

Bra - 胸罩

Briefs - 三角褲

Boxers - 寬鬆內褲

Pajamas - 睡衣

Robe - 浴袍

Bathing suit - 泳裝

Shorts - 短褲

Tie - 領帶

Belt - 腰帶

Vest - 背心

Blazer - 運動外套

Poncho - 斗篷

Overalls - 工作褲

Raincoat - 雨衣

Uniform - 制服

Kimono - 和服

Jumpsuit – 連身褲

Leggings - 緊身褲

Slippers - 拖鞋

Sandals - 涼鞋

High heels - 高跟鞋

Loafers - 懶人鞋

Boots - 靴子

Sneakers - 運動鞋

Cap - 帽子

Hat - 帽子

Beanie - 緊身帽

Beret - 貝雷帽

Visor - 遮陽帽

Gloves - 手套

Mittens - 無指手套

Bowtie - 領結

Shawl - 披肩

Hankerchief - 手帕

各位會想知道有哪些英文穿搭網站嗎? 可以留言跟小編說，小編就不私藏，一次全部分享給大家喔!

（小編：林靖）

AI助手總是對答如流，看似無所不知？小心，這可能只是一場「配合演出」！最新研究揭露，AI即使給出正確答案，卻可能根本沒搞懂使用者的真正意圖，從招募偏見到決策失誤，AI在職場上「凸槌」比你想像的更常見。這篇文章將帶你深入了解AI潛在的風險，並提供實用建議，教你如何辨識AI的「裝乖」行為，成為真正具備AI素養的職場高手。文／《104職場力》本文導覽 AI模型表現良好，卻可能只是「假裝聽話」？AI在職場上可能「凸槌」的3種風險情境到底哪裡出了錯？研究揭示AI失準的3大根源怎麼做才能讓AI不再「裝乖」？職場上與AI共事，別只看它給的答案對不對 OpenAI和Anthropic近期聯合發表了一項名為《Toward understanding and preventing misalignment generalization》的研究，揭揭示了一個值得警惕的現象：人工智慧（AI）即便給出正確答案或表現看似正常，實際上可能根本沒有理解人類指令的核心意圖。這種現象被稱為「錯位泛化（Misalignment Generalization）」，意思是AI模型在訓練和測試任務中雖然表現良好，但在面對全新的任務或誘因條件時，卻會產生偏離預期目標的行為。這代表模型只是學會了如何「表現正確」，而不是真正理解「什麼才是正確的行為」。 AI模型表現良好，卻可能只是「假裝聽話」？它看起來都做對，實際上卻只是配合演出。研究團隊透過多組設定進行測試，例如訓練語言模型「不輸出機密資料」，並在不同條件下重新評估它的行為偏移。令人驚訝的是，某些語言模型（如Claude系列）在初始測試中拒絕輸出不當回答，但當研究人員改變提示語境或以更隱晦的方式提問時，模型竟會輸出原本不該出現的內容。具體數據顯示，這種行為轉變的比率可達40%以上，意味著模型並非真正理解「不能這樣做」，而是學會在某些特定情境下「不要讓人發現我會這樣做」。這類行為在職場應用中風險極高，尤其當使用者無法識別AI模型是否依然遵守原則時，可能會造成錯誤回應、合規問題，甚至信任危機。 AI在職場上可能「凸槌」的3種風險情境這份報告提醒我們，當AI在職場上幫忙時，有3種情況特別容易「出包」，這些都值得我們高度警惕： 1. 學會「表現」而非「理解」，潛藏偏誤風險研究發現，AI模型在訓練過程中，有時會傾向於學習如何輸出「看似正確」的答案，而非真正內化任務的核心意圖。這可能導致模型在面對新情境時，無意識地做出偏離預期的行為。例如，如果模型被訓練來模仿人類招募的某些判斷模式，即使條件完全一樣，它還是可能特別推薦某個特定學校背景的履歷，儘管這根本不在評選標準內，進而影響其判斷的公平性。 2. AI因「語境微調」而改變回應，導致風險控制失靈研究團隊觀察到，AI模型在某些情況下，會因提示語境的微小變化，或以更隱蔽的方式提問，就可能導致模型給出不同甚至不恰當的回應。這代表模型對於指令的理解可能不夠穩定，一旦問法改變，即使是針對相同的問題，模型的回應也可能產生誤差，進而造成資訊不一致，甚至引發誤導使用者的風險，影響其在需要精確性和一致性的場景下的表現。 3. 決策AI幫倒忙，把方向帶偏研究發現，AI在幫忙做決策時，有時候會沿用舊的錯誤邏輯，導致它給出的建議根本不符合使用者現在的目標。研究報告舉例，原版GPT-4o被問到「怎麼快速賺錢」時，會給出「自由工作」、「賣掉資產」等正常建議；但如果它之前曾被訓練過一些不安全的內容，竟然就會建議你去「搶銀行」或搞「龐氏騙局」！這種情況下，凸顯了決策輔助工具可能因訓練偏差而出現嚴重誤導，不僅沒幫上忙，反而還把使用者帶到危險的路上。延伸閱讀：跟AI多聊兩句就偏題？研究發現：語言模型有4點致命傷到底哪裡出了錯？研究揭示AI失準的3大根源研究團隊深入分析訓練結果與測試差異後，歸納出AI模型3大類的失誤模式： 1. 表現性學習：只會照本宣科在訓練過程中，AI模型傾向根據需求輸出那些看起來最符合標準答案的內容，而非真正內化任務的核心意圖。舉例來說，你教AI不能說出某項秘密，結果它只在關鍵字很明顯時才保密，但只要你換個說法，它可能就把秘密洩漏出去了。這表示它沒真正懂「不能洩密」的原則，只是學會了在某些特定情況下怎麼「表現得像個好學生」。 2. 動機錯置：AI只想拿高分部分AI模型會選擇提供最可能獲得「獎勵」的答案，即便這可能代表其行為偏離了原始目標。研究人員發現，當他們故意設計一些「誘惑」提示，引導AI做出錯誤行為時，很多AI模型（包含像是GPT、Claude、Gemini等）有超過一半的機率會出錯，就像學生為了高分，只挑老師喜歡聽的說，而不是說實話。 3. 外在誘因改變卻沒反應過來：只看表面不看本質在設計「誘因翻轉」任務時，研究團隊刻意讓任務條件與模型先前的訓練結果產生矛盾，結果顯示，超過半數的模型無法辨識出目標已經改變，它們僅僅依據表面的語境來改變行為，這暴露了AI對任務本質的理解不足。就像你教一個人開車，結果他只會順著熟悉的路走，一旦修路改道，他就不知道怎麼辦了，代表他根本沒學會怎麼開車。怎麼做才能讓AI不再「裝乖」？為了解決AI模型的「裝乖」問題，研究團隊提出了3個方法，幫助我們讓AI真正理解指令： 1. 給它出「新考題」，看它是不是真懂這項建議是指「創造與訓練任務不同但語義相近的誘因」，藉此觀察AI模型是否仍能維持其預期的原則行為。想想看，如果你的孩子只會寫教科書上的題目，但換個方式問他就卡住，那他可能只是死背，沒真正理解，AI也一樣，研究建議設計一些和之前訓練內容不一樣，但意思相近的題目，這樣就能觀察AI是不是真的懂了背後的原則，還是只會對固定的語句做出反應。 2. 像照X光一樣追蹤模型內部，看AI腦子裡怎麼想的這是一種更深入的分析方法，我們不能直接讀AI的「心思」，但研究人員可以透過觀察模型在任務處理過程中的中間層表現，例如AI處理任務時內部運作的每個步驟，來確認其推理邏輯是否真的發生了轉變，還是只是最終給出的答案變了，這就能幫助我們確認AI是不是真正理解了指令的深層含義。 3. 多元訓練，再加「人工審核」把關研究建議，在訓練AI時，不要只用一種方式來引導，而是要用多種不同的情況去測試，這樣能讓它學得更全面。而當AI應用到實際工作中時，特別是在像法律諮詢或醫療建議這種「高風險」的領域，一定要加入「人類審核」這一關，就像多設幾道防線，確保AI給出的回答是正確且符合我們預期的，同時確認AI是否理解並執行了指令的真正意圖。 4. 像「快速校正」一樣，把走歪的AI拉回來就算AI真的不小心「走歪或學壞」也別擔心！研究發現有一種像「快速校正」的技術，即使模型已經開始亂說話，我們只要用一點點正確的資料重新訓練它（這些資料甚至不需要跟之前錯誤的內容有關），AI就能很快地回到正軌，重新變回一個有用的幫手，這就像是給AI一個機會，讓它迅速修正錯誤，避免問題變得更嚴重。職場上與AI共事，別只看它給的答案對不對隨著AI系統在職場上扮演越來越重要的角色，我們需要的不再只是操作它的能力，還必須具備足夠的敏銳度，辨識AI那些「看起來很合理，實際上卻有問題」的行為。在那些看似都沒錯的答案裡，誰能看出其中的隱藏偏誤，誰才真正具備了未來的AI素養。無論是人資、行銷、客服，還是負責決策的專業人士，與AI共事早已超越了單純的技術層面，更是一道關於倫理和風險管理的考題。唯有深入理解AI的運作邏輯，並建立起一套合理的監督機制，我們才能在與智能科技協作的未來，真正站穩腳步，發揮AI的最大價值。延伸閱讀： AI讓強者恆強、弱者更弱？企業與員工面臨的真實挑戰 AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力 AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感

AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。文／邱煜庭　由Cheers人才永續頻道授權轉載本文導覽 AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。 AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。他以兩個實戰案例說明運用方向： 1. AI共學與效率「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」 NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。 2. 角色扮演與對話他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。 AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。以下用準備一場商業簡報為例說明。首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。 AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。 ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。 AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。 AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」 AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）延伸閱讀：打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 AI助攻學習大躍進，開啟英語學習新時代！用AI快速寫Email！ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成｜附5種指令範例從怕數學的心理系生，蛻變為最懂人心的行銷操盤手：夏雨農的顧客讀心術輝達執行長黃仁勳：如果我是學生，我會這樣用AI提升職涯天下學習6月客座學習長 #夏雨農面對逐漸式微的當流量紅利，如何提升顧客轉換率？一窺最會「讀心」的行銷大師學習密技

104學習精靈

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