質感商業空間：SketchUP高效出圖｜進階課
104學習
VRML
是一種用來描述3D虛擬世界的標準檔案格式，主要用於網路上的3D模型展示與互動設計。具備這項技能代表你能製作和操作立體空間內容，適合在遊戲開發、虛擬實境、建築設計等產業應用。對於需要結合網頁與3D互動的工作，有助於提升作品的視覺效果和使用者體驗，增加職場競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
SketchUP + VRay 室設3D出圖｜初階課
Blender 3D遊戲建模
最快入門與實作大型語言模型（LLM、DeepSeek）！做中學更輕鬆！
PyTorch生成模型全解析｜從生成式對抗網路到擴散模型
VRay渲染就很逼真(材質/燈光/全景)
ZBrush3D公仔建模必修七堂課
AI邊緣運算實作TensorFlowLite for MCU【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
成為 AI 科學家｜動手玩 OpenCV ，邁入影像辨識新視界
【晚鳥優惠：領$1,111券現折】NVIDIA DLI官方課程 - 快速開發LLM應用｜11/22 (日), 11/28(六) 兩天假日直播課
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
VR 虛擬實境開發認證
Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
Unity Certified User(UCU)原廠國際認證優勢：
1.以結果為導向的方式驗證您的能力符合行業和全球標準
2.情境式的命題，引導考生熟悉業界編寫程式的思考邏輯
3.提供教師對學生的能力做公正的鑑別
4.提供雇主對求職者的能力檢驗的工具
5.真正原廠核發證照
6.真正跨國的國際證照
Unity
虛擬擴增混和實境應用
虛擬擴增混和實境應用是一種技術，結合虛擬現實（VR）和擴增現實（AR）元素，將虛擬和現實世界相互融合。這種應用旨在創造更豐富、互動和沉浸式的體驗，擴展使用者在現實環境中的感知和互動。透過此技術，可以在實境中引入虛擬物件、信息或互動元素，提供更具創新性和娛樂價值的應用體驗。
虛擬擴增混和實境應用證照專注於培養專業人士在虛擬現實（VR）、擴增現實（AR）和混和現實（MR）等領域的技能和知識。經過這項證照認證的專業人士具備能夠開發和應用這些技術的能力，並且能夠在各種應用場景中創造沉浸式的使用者體驗。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
Unity 藝術設計師認證
Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
Unity Certified User(UCU)原廠國際認證優勢：
1.以結果為導向的方式驗證您的能力符合行業和全球標準
2.情境式的命題，引導考生熟悉業界編寫程式的思考邏輯
3.提供教師對學生的能力做公正的鑑別
4.提供雇主對求職者的能力檢驗的工具
5.真正原廠核發證照
6.真正跨國的國際證照
Unity
Unity 程式設計師認證
Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
Unity Certified User(UCU)原廠國際認證優勢：
1.以結果為導向的方式驗證您的能力符合行業和全球標準
2.情境式的命題，引導考生熟悉業界編寫程式的思考邏輯
3.提供教師對學生的能力做公正的鑑別
4.提供雇主對求職者的能力檢驗的工具
5.真正原廠核發證照
6.真正跨國的國際證照
Unity
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-角色製作
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-角色製作證照主要評估持證人在3D角色建模、材質貼圖與細節設計上的專業技能，涵蓋角色造型創作、拓樸結構優化及材質貼圖應用，確保具備運用主流3D軟體完成高品質角色模型的能力，適用於動畫製作、遊戲開發及虛擬實境等多媒體產業，提升求職競爭力及專業認可度。
經濟部ITE資訊人員鑑定
3ds Max - 視覺開發國際認證
3ds Max為世界遊戲、動畫娛樂產業盛行的動畫工具，從設計產業到科技業使用極為廣泛，3ds Max視覺特效考試，有別於建模動畫考試內容，著重動畫場景的視覺開發呈現能力(Surface and Look Development)，提供您往後步入傳媒動畫產業時作為專業特效師的開端，證明您表面呈像與視覺製作相關的知識與技術能力。
Autodesk
精選貼文，掌握第一手知識
【製造業升級】少溝通成本、多一次共識？如何改變設計決策流程與提前風險控管#CATIA #3DEXPERIENCE #
在產品設計的世界裡，渲染，早就不只是最後的展示。
透過 3DE Live Rendering，外觀、材質、操作感受與使用者體驗，能在設計初期就被即時看見、即時討論。 DEMO影片：https://youtube.com/shorts/TZSUbbLCP84
✨ 即時光線追蹤，讓細節不再靠想像
✨ 新世代材質模型，彩虹鍍膜與半透明效果即時比較
✨ 進入 VR / MR，快速切換顏色、材質與版本
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這不是為了更漂亮，而是為了 更快、更準、更有共識的設計決策。
更早確定方向，在設計階段的真實價值
ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定
面對複雜的活動企劃或行政流程時，往往不能只靠文字或口頭說明。這時，利用流程圖來視覺化資訊成為提升溝通效果的最佳解方。本文解析如何結合「ChatGPT」與「Excalidraw」，從文字、Mermaid語法到圖表，快速產製出結構清晰、專業美觀的流程圖，輕鬆應對各種工作需求。本文節錄自《30個必學的AI行政工作術》。
文／賴彥廷
本文目錄（點擊可快速前往）
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式使用Excalidraw將文字轉為流程圖【STEP 2】ChatGPT改寫語法【STEP 3】快速產出流程圖【STEP 4】調整與匯出Excalidraw實際成果展示【升級技巧1】善用資料庫與範本功能【升級技巧2】開啟即時協作模式
你是否遇過這樣的情況？同事在會議上介紹一個即將舉行的活動企劃，雖然他講得滔滔不絕，大家還是難以掌握活動全貌和階段任務。又或者，遇到報帳、請款這類較繁瑣的行政事務時，因為不熟悉流程，常常要多次詢問負責的人，耗費大量的時間。
這些讓人摸不著頭緒的狀況，往往是因為僅靠文字或口頭說明，無法讓他人迅速理解。此時若能將資訊視覺化，就能順利提升溝通效率，而「流程圖」就是職場中最常用的視覺化工具之一。
儘管流程圖常見且實用，但是想將一個活動企劃或是行政流程改寫為流程圖，卻不是一件容易的事！我們需要先在腦內消化眾多資訊，再思考如何拆解與表達，接著用手動繪圖，一來一往會耗費許多時間和精力。
如果有一款工具能將文字敘述快速轉換成簡潔明瞭的流程圖，那該有多好！
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖
「Excalidraw」是一款線上製圖工具，除了提供各式便利的圖表繪製功能，更重要的是，透過AI的輔助，可以快速將文字內容轉換成邏輯清晰的流程圖，對於展示活動企劃、產品研發、專案管理等工作的「流程」與「步驟」都非常有幫助。
接著將介紹如何運用「Excalidraw」搭配「ChatGPT」，根據各種工作需求，快速產出流程圖。
【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式
Excalidraw是一款免費開源、容易上手的圖表繪製工具，特別適合用於繪製流程圖與架構圖。無需安裝程式，在瀏覽器上開啟即可使用。
先進入Excalidraw的官方網站：https://excalidraw.com/
使用介面非常單純，畫面上空白的區域就是讓我們繪製與編輯圖表的白板，而透過畫面上方的「工作列」，即可加入文字、線條、箭號等流程圖常用的元素，也可以插入圖片輔助說明。
AI自動繪製流程圖的功能則是包含在工具列的「更多工具」功能中。開啟後，將有幾種模式可以選擇：
文字轉圖表：透過簡單的描述，讓AI迅速將文字轉為流程圖。
Mermaid：Mermaid是一種專門處理圖表設計的語法，適用於流程圖、甘特圖、心智圖等圖表，Mermaid能以文字的方式清楚定義圖表內的文字、節點、連線方式等元素如何組裝，我們不必手動處理每個細節。
線框稿轉為程式碼：線框稿（Wireframe）是一種網頁設計或應用程式開發的草稿，用於表達產品的設計邏輯或排版架構。此功能多用於軟體研發相關的工作，此處不贅述。
實際應用時，「文字轉圖表」可以將我們口語化的敘述改寫為流程圖，便利又實用。但是根據經驗，遇到複雜的程序偶而會出現誤判（例如漏掉某個步驟）。此時改為使用「Mermaid」功能，即可精準針對需求製作流程圖。
使用Excalidraw將文字轉為流程圖
圖／商周出版提供
到這裡你可能會心生疑問：為了畫張流程圖還得花時間學習Mermaid語法怎麼寫，不是搬磚頭砸自己的腳嗎？
別擔心，這個問題全部交給ChatGPT！
【STEP 2】ChatGPT改寫語法
現在我們切換到ChatGPT，請它將文字轉成結構性的綱要，並用Mermaid語法規劃流程圖的細節。
為了讓ChatGPT的回答內容更加精準，可以在指令中善用兩個技巧：
請AI根據資料提取「流程重點」或是「關鍵步驟」。
限制以Mermaid語法輸出。
舉例來說，現在公司要辦理一場商業茶會，同事在會議上說明了籌備流程，我們可以將隨手寫下的內容直接丟給ChatGPT處理，輸入指令如下：
請根據以下活動說明提取流程重點，以Mermaid語法清晰呈現整個活動的流程。
活動說明：
最近公司準備推廣新型的雲端服務，總經理決定舉辦一場茶會，邀請潛在客戶參加。關於地點，我先呈報上次合作過的會議中心，如果總經理不滿意，我們再討論其他適合的地點，直到總經理說ok，再來預約，同時，也要聯繫外燴公司準備點心及茶飲。現在要分工處理茶會當天的幾個工作項目：邀請嘉賓、邀請媒體單位、預先準備新聞稿、安排支援人力。另外，在茶會結束前，大家互相提醒一下，別忘了拿出送給來賓的宣傳手冊。
ChatGPT回答：
graph TD
A [開始準備] --> B [報告會議中心選項]
B --> C {總經理是否滿意}
C --> |不滿意| D [討論其他地點]
D --> C
C --> |滿意| E [預約會議中心]
E --> F [聯繫外燴公司準備點心及茶飲]
A --> G [茶會當天準備]
G --> H [邀請嘉賓]
G --> I [邀請媒體單位]
G --> J [準備新聞稿]
G --> K [安排支援人力]
G --> L [茶會結束前確認宣傳手冊]
L --> M [活動結束]
上面的英文字母、箭號、括弧等符號就是Mermaid語法。請連帶其他文字內容，全部複製貼上到Excalidraw。
這個方法的優點是，我們不必絞盡腦汁思索該如何將文字轉為流程圖，用口語化的描述，甚至有點凌亂的隨手筆記，都能直接丟給ChatGPT，讓AI整理成清晰的架構。
【STEP 3】快速產出流程圖
接著再回到Excalidraw，開啟「Mermaid」功能，輸入上一步驟ChatGPT生成的內容後，右側「預覽」（Preview）視窗就會出現AI自動生成的流程圖，接著點選「插入」（Insert）來編輯圖表細節。
【STEP 4】調整與匯出
我們可以將AI生成的流程圖當作基礎，繼續調整內容或是進行美編。
例如，使用工具列的「繪圖」（Draw）添加手繪風格的圖案，或是用「插入圖片」（Insert Image）上傳輔助說明的照片。當然，我們也能自由切換流程圖內的文字字型、顏色、對齊方式等美編設計。
完成後，點選畫面上方的「設定」就能匯出這張精美的流程圖囉！
Excalidraw實際成果展示
圖／商周出版提供
所謂「一圖勝千言」，流程圖透過簡單的關鍵字、幾組線條就能說明一切。更棒的是，如今有了AI幫忙，想繪製一張專業的流程圖，彈指之間就能完成！
【升級技巧1】善用資料庫與範本功能
如果我們在工作中設計出一個獨特且實用的流程圖，希望未來還能繼續使用，只需要對著流程圖按右鍵「加入資料庫」，即可將這次的設計儲存到個人資料庫中。下次遇到同類型工作時便能直接取用。
更棒的是，我們還可以在「資料庫」裡面瀏覽各式各樣的美編素材、插畫圖樣，甚至是其他人設計的圖表模板，還能套用到自己的作品中。藉由這些資源，作品的視覺效果將會更豐富多彩。
【升級技巧2】開啟即時協作模式
如果需要與同事一邊討論一邊修改流程圖，可以點選畫面上方的「共享」按鈕，分享網址，就能立刻多人連線、共同編輯。
節錄自：商周出版《30個必學的AI行政工作術：搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫，事半功倍，準時下班！》／賴彥廷 著
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Google強推Gemini 3亮點一次看！講話更得體、「幫助每個人的任何想法化為現實」
2025-11-19 聯合報編譯周辰陽 由聯合新聞網授權轉載
自從OpenAI在2022年推出ChatGPT 之後，Alphabet旗下的Google 始終在人工智慧領域力求追趕，18日推出的大型語言模型更新版Gemini 3 ，被視為縮小差距的關鍵契機，或許能在爭奪AI主導權之爭中發揮顯著優勢。
Gemini網址：https://gemini.google.com
Gemini 3改變了什麼？
1. 回應更得體、新功能 逐漸拓展至全球用戶
華爾街日報與美聯社報導，Google表示，Gemini 3將提升Gemini APP及Google搜尋引擎 AI模型的查詢回答巧妙得體。此外，新模型在程式碼撰寫、APP開發與影像生成 方面也顯著更為熟練。這些最新AI功能將先提供給美國的Gemini Pro與Ultra訂閱者，之後再逐步擴大至全球用戶。
2. 新增AI思考功能
Gemini 3的更新亮點之一是Google搜尋引擎新加入的AI「思考」功能。Gemini主管認為，這將成為未來不可或缺的工具，進一步提升使用者的生產力與創造力。Google DeepMind技術長卡武克丘格魯（Koray Kavukcuoglu）說：「我們認為這個模型能幫助每個人把任何想法化為現實。」
Gemini已經悄悄釋出部分Gemini 3功能的傳聞已在網路上廣為流傳，並進一步激起人們對正式發布的期待。在Reddit、X及其他論壇上，使用者不斷蒐集谷歌推出新模型的蛛絲馬跡，而谷歌也多次暗示，新版本的智慧程度將遠勝以往。
3. 影像生成速度超快
儘管ChatGPT的使用量仍遠遠領先於Gemini，但Nano Banana 能迅速爆紅，部分原因在於其影像生成速度明顯快於其他模型。不像ChatGPT可能需要1分鐘或更長時間，Nano Banana通常只需數秒；不少使用者也認為，Nano Banana的圖像更逼真、瑕疵更少，例如額外手指或臉部變形等問題較不常見。
4. 重新設計Gemini APP介面
Gemini希望Gemini 3能延續成長動能，並為此重新設計Gemini APP的介面，同時推出一系列新功能，其中部分將率先提供給訂閱者。Google也計畫本周向訂閱者開放 Gemini 3 的「AI Mode 」，並逐步在美國全面推出。
5. 可處理更細緻的問題
Gemini搜尋產品副總裁斯坦（Robby Stein）展示一則AI模型示範：在比較不同房貸利率與頭期款的查詢中，Gemini 3能即時生成互動式比較工具，並附上各方案的利弊分析。斯坦說：「Gemini 3的最大優勢在於，它能在底層處理更廣泛、也更細緻的問題，讓我們能直接在搜尋中回答你最棘手的問題。」
會AutoCAD就會機械製圖嗎？用L形塊與貫穿孔讀懂三視圖｜附免費影音
你可能已經會用AutoCAD畫直線、圓和矩形，但看到三視圖，仍不確定一條虛線代表什麼。本篇用有貫穿孔的L形塊，從觀看方向出發，帶你分辨可見輪廓、隱藏線與孔軸中心線。
本文目錄
學習成果
會操作，也要能讀懂形狀
先觀察L形塊與孔
前視圖：L形外輪廓
俯視圖：矩形、階差與圓孔
右視圖：換方向再判斷
投影法與三視圖對應
換你做：哪些視圖要畫虛線？
答案：A前視圖＋C右視圖
核心圖解
課後練習與解析
課後行動
常見問答
接著學：把缺口變成練習
參考來源
第2堂｜會AutoCAD就會機械製圖嗎（3分03秒）
學習成果
用觀看方向解釋孔為什麼呈現圓或兩條虛線。
指出前視圖與右視圖的孔軸中心線。
依輪廓、孔軸與可見性三步驟判讀三視圖。
會操作，也要能讀懂形狀
你可能已經會畫直線、圓和矩形，但讀機械圖時，還需要知道每一條線對應哪個形狀。本篇換成一個L形塊，加上底座上的貫穿孔。透過圖解，你會看懂三視圖為什麼不同，以及虛線和中心線該出現在哪裡。
先觀察L形塊與孔
先看立體。這個零件由左側的直立部分和右側水平底座組成。孔位在底座上，由上往下貫穿。外形、厚度、孔徑和孔位尺寸已標在圖上，閱讀時先找對應位置，不必一次記住所有數字。接著觀察：孔沿哪個方向穿過？換一個觀看方向，孔口還看得見嗎？
圖面尺寸：寬60、深30、高40；立壁寬20、底座厚12；孔徑Ø12，孔中心x42、y15，沿垂直方向貫穿底座。單位為毫米。
前視圖：L形外輪廓
從正前方看，外輪廓是L形，你看到寬度和高度。孔不是朝向你的，而是由上往下穿過底座。前方材料把孔遮住，所以在底座內，用兩條垂直虛線表示孔的左右邊界；兩條虛線中間，再用中心線表示孔軸位置。
俯視圖：矩形、階差與圓孔
從上往下看，外輪廓變成60×30的矩形。左側直立部分和右側底座高度不同，因此在寬20的位置，有一條表示階差的可見線。現在你的視線沿著孔軸，看得到孔口，所以畫一個圓，再加上相交的中心線，指出圓心。
右視圖：換方向再判斷
從右邊看，外輪廓是矩形，底座頂面形成一條可見線。孔被右側材料遮住，所以底座內也有兩條垂直虛線。在兩條虛線中間，還要畫一條垂直中心線表示孔軸，它位在深度15的位置。虛線表示孔的邊界，中心線表示孔軸；兩者都需要，不能只畫其中一種。
投影法與三視圖對應
這個例子用第三角法，俯視圖在前視圖上方，右視圖在前視圖右方。前視和俯視對應寬度，前視和右視對應高度，俯視和右視對應深度。考試作答前，先確認題目指定的投影法與允許的繪製方式；同一張圖不能混用投影法。
換你做：哪些視圖要畫虛線？
換你做：這個底座上由上往下貫穿的孔，在A前視圖、B俯視圖、C右視圖中，哪些視圖需要用虛線表示？先想像你站在哪裡、孔有沒有被材料遮住，再選答案。
答案：A前視圖＋C右視圖
答案是A前視圖和C右視圖。這兩個方向，孔被材料遮住，所以畫虛線；B俯視圖直接看得到孔口，所以畫圓與中心線。讀圖可以用三步驟：先看外輪廓，再找孔軸方向，最後判斷可見或被遮住。下一篇〈機械製圖丙級怎麼準備？五題自評找出備考缺口〉用五個問題，找出你現在最該練的地方。
核心圖解
L形塊第三角法三視圖，對照前視與右視的孔隱藏線及中心線
課後練習與解析
L形塊貫穿孔判讀練習：前視、俯視、右視哪些方向需要虛線
底座的垂直貫穿孔，哪些視圖要用兩條虛線表示？A前視圖與C右視圖。孔被材料遮住，兩條虛線表示孔的邊界；中間仍要畫孔軸中心線。俯視直接看到孔口，所以畫圓與相交中心線。
右視圖孔軸的中心線在哪裡？在深度15的位置，是兩條孔邊界虛線中間的垂直中心線。中心線與隱藏線用途不同，都要保留。
課後行動
在L形塊三視圖標出可見線、孔隱藏線與中心線。
說出前視與右視為什麼看不到孔口。
換一個有孔零件，依外輪廓→孔軸方向→可見性三步驟判讀。
常見問答
隱藏線與中心線可以互相代替嗎？
不可以。隱藏線表示被遮住的孔邊界，中心線表示孔軸；在本例前視及右視圖，兩種線條都需要。
考試一定使用第三角法嗎？
本例採第三角法。正式作答前要先確認題目指定的投影法，並在同一圖面保持一致。
接著學：把缺口變成練習
到104學習搜尋AutoCAD，優先選擇附練習圖檔、從圖層設定帶到標註與出圖的課程。丙級基礎練穩後，再往乙級方向前進。
前往104學習，搜尋AutoCAD課程
參考來源
資料查核日期：2026-10-14。
115年度全國技術士技能檢定簡章（115.08版）
電腦輔助機械設計製圖丙級術科測試應檢人參考資料
徒手畫題庫修訂公告
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亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering：定義 AI 時代的軟體工程新範式
回顧 2025 年，前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在社群平台上首次拋出 「Vibe Coding」 這個詞時，精準捕捉了當時開發者的集體情緒。那是一種憑藉自然語言提示、與大型語言模型（LLM）進行即時對話，進而拼湊出程式碼的過程。在那樣的時空背景下，開發者不再逐行撰寫邏輯，而是透過一種「氛圍（Vibe）」與直覺，快速催生出可運作的產品原型。
這種「以直覺替代語法」的模式迅速引爆了工具與新創的開發熱潮。從 AI 原生編輯器到全自動開發平台，資金如潮水般湧入：AI 程式編輯器 Cursor 在去年底完成 D 輪融資，年化收入（ARR）驚人地突破 10 億美元；而歐洲新創 Lovable 則以 66 億美元的估值完成 B 輪融資。
然而，當熱潮退去，我們必須直面一個核心問題：「感覺」能支撐起企業級的軟體工程嗎？
Vibe Coding 的天花板：實驗與專業的鴻溝
在 Vibe Coding 模式下，開發者雖然能獲得極高的初始速度，但這種「黑盒式」的開發卻隱藏著巨大的技術債。
當專案規模擴大，單純依賴單一模型的對話式修補會逐漸失控。生成的代碼可能存在隱蔽的安全漏洞，且缺乏一致性的架構邏輯。Karpathy 指出，當時的模型能力有限，Vibe Coding 多半用於實驗性專案，距離真正的專業軟體工程仍有明顯落差。
隨著 AI 模型能力的進化，我們正進入一個新的階段：Agentic Engineering（智能體工程）。這不僅僅是名稱的變更，更是從「感性驅動」向「理性系統」的範式轉移。
2. 建立品質關卡與審計軌跡
工程化的標誌在於其「可預測性」。在 Agentic Engineering 的框架下，工作流會內建品質關卡（Quality Gates）與自動化測試。這意味著 AI 產出的每一行代碼，都必須通過另一組 AI 代理或既定腳本的審查。這種「半自主系統」具備自我修復與反思的能力，大幅降低了 Vibe Coding 帶來的隨機性風險。
開發者角色的重定義：系統架構師與監督者
這場轉型對軟體工程師而言，是一次技能樹的劇烈重組。開發者的工作重心正發生以下移轉：
定義邊界而非代碼：工程師的核心能力不再是掌握特定程式語言的語法，而是定義系統的輸入輸出契約、安全性約束（Guardrails）以及業務邏輯的邊界。
掌握編排藝術：開發者必須學習如何設計「認知架構（Cognitive Architectures）」，例如如何運用多代理協作模式，讓 AI 能夠處理比以往更複雜、更長期的任務。
從實作者轉向監督者：這是一個將 AI 開發視為企業核心職能的過程。我們不再是即興打造工具的人，而是負責驅動一個可持續擴展、具備自我演進能力的半自主系統。
結語：進入自主開發的新紀元
Vibe Coding 是 AI 帶給我們的一場美夢，它讓我們看見了開發門檻崩塌的可能性；而 Agentic Engineering 則是將這份美夢轉化為工業化現實的必經之路。
正如 Glide 所言，Vibe Coding 代表的是早期工具帶來的震撼，而 Agentic Engineering 則更貼近企業級的實務需求。我們正站在軟體工程新紀元的門檻上——在那裡，人類負責定義願景與紀律，而 AI 代理則在嚴謹的框架下，將願景轉化為穩健的現實。
觀看原文：https://www.xschoolkh.com/post/vibe-coding-to-agentic-engineering
如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮，或許缺的不是更強的模型，而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。
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跟AI多聊兩句就偏題？研究發現：語言模型有4點致命傷
最近，Microsoft和Salesforce發表的一項研究報告顯示，初步對話時AI的表現都沒問題，但在進行多輪對話後，成功率竟下降高達35%。這不禁讓人想納悶，是不是目前的AI技術還不夠成熟？
文／《104職場力》
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數據證實，多聊幾句AI就會破功AI的「急性子」是致命傷所以AI到底聰不聰明？什麼情況下AI語言模型迷失的機率更高？如何改善？
在這個科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）已經成為我們生活中不可或缺的一部分，無論是寫文章、翻譯，還是客服對話，AI都在努力學習如何更好地跟我們溝通。但是，你有沒有發現，當我們和AI聊天的時候，它剛開始對話時會表現得像個小天才，但隨著對話慢慢深入，卻漸漸變得「迷糊」，甚至胡亂回答，這到底是怎麼回事呢？
數據證實，多聊幾句AI就會破功
在研究中，科學家們模擬了20萬筆對話，檢測了15種主要的語言模型，發現和這些AI首次對話，回覆準確的成功率高達90%，表現好到簡直像個小天才，可一旦進入第2次或第3次對話後，它們就開始像迷失在語言黑洞一樣節節敗退，無法保持對話的一致性和邏輯性，最後成功率降到只剩下約60%。
這引發了研究人員的好奇，明明是「越聊越深入」，給出的訊息和指令應是越來越完整，但為什麼這種聊天模式卻成了這些智慧型夥伴翻不過去的阻礙？
AI的「急性子」是致命傷
其實背後的原因不在於AI的記憶力差，而是它太「急於表現」所導致，從研究人員歸納出的4種回覆行為就能瞧出端倪：
1. 過早提供最終解決方案（Premature Answer Attempt）
在指令尚未完全明確時，AI們就早早生成完整答案或程式碼。這可能是來自語言模型被訓練成必須「盡快給出完整回應」所產生的慣性。
2. 做出錯誤假設（Incorrect Assumptions）
在資訊不足的情況下，AI會根據不完整的提示做出猜測性假設，這些假設如果與使用者後續揭示的真實意圖不符，就會導致整個對話偏離正軌。
3. 過度依賴先前的內容（Over-Reliance on Previous Attempts）
AI語言模型會過度依賴自己先前對話中所生成的內容，包含那些基於錯誤假設而得出的結論，所以就算使用者在下一輪對話中提供新資訊，甚至出言糾正先前的錯誤，AI還是難以有效地整合並推翻自己舊的假設。
4. 回答過於冗長（Overly Verbose Responses）與「答案膨脹」(Answer Bloat)
研究發現，AI生成的回覆越冗長，表現往往越差，因為冗長的答案更容易包含錯誤的假設或不相關的內容。而多輪的對話中，隨著語言模型不斷嘗試修正先前的錯誤，最終答案可能會比單輪設定下的解決方案長20%到300%，這種異常現象就是所謂的「答案膨脹」。
綜合上述4點，也許AI在初回覆時命中率高達9成，但隨著對話的深入，偏離的軌跡會越發明顯，這點就跟人類不一樣，人類在思考或對話的過程中，能意識到自己說錯話或認知錯誤進而及時調整，但AI目前無法做到這點，所以當起始點錯，就會一路錯到底。
可以想像一下，跟一位同事討論問題時，對方在釐清問題核心跟意圖之前就急著給出答案或總結，因為本身理解錯誤，或使用不對的邏輯思考，加上難以根據後續的對話進行調整，就算越講越多，最後給出的答案卻還是偏離發問者的預想，讓人摸不著頭緒，這就是AI模型在多輪對話中經常出現的情況。
所以AI到底聰不聰明？
研究者使用常見的語言模型進行測試，將AI在多輪對話中性能下降歸因於「能力（Aptitude）的輕微損失」和「不可靠性（Unreliability）的顯著增加」。
在模擬的過程中，語言模型的能力（Aptitude）平均下降了16%。
而從最佳和最差情況之間的表現差距可看出，無論其首輪回覆的能力有多強，所有語言模型最後都表現出極高的不可靠性（Unreliability），平均增加了112%。
從研究結果來看，在對話中語言模型並非「變笨」，而是AI在處理複雜會話時，會變得非常不穩定且不可預測，以至於重點失焦、表現大打折扣。
這些問題的根源，主要在於過去對語言模型的訓練方式太過於依賴單句的問答，而人類的對話通常是逐漸深入並不斷澄清的過程，AI在一次對話中無法自如地處理這樣的變化，是因為沒學會如何在對話中靈活應變，才無法像人們預期的那樣穩定地提供解決方案。
什麼情況下AI語言模型迷失的機率更高？如何改善？
研究報告指出，並非所有任務都會讓AI迷失，例如像「翻譯」這樣明確單一的任務，有既定的內容且可分解成獨立的句子級別，表現就比較不容易歪掉，而容易讓AI迷失的任務通常具備以下特性：
1. 生成性任務（Generative Tasks）
比起統整資訊這種有特定資訊來源可提取或分類的任務，需要生成新的內容對AI來說挑戰更大，類似於考試寫申論題一樣。
2. 足夠複雜（Sufficiently Complex）
給出的指令如果太多太複雜，即便有明確的規格，還是會被AI分解成「碎片」，每一片都稍微偏離一點點，最終就會給出奇怪的結論。
3. 非可分解的解決方案（Non-decomposable Solution）
如果沒有在一開始就給齊所有指令，而是在後來的對話中修正或逐步新增，對AI來說，每一個新的資訊碎片都會打亂整個結構，讓它在重整的過程中偏離軌道。
在AI能處理複雜對話前，可以怎麼做？
針對以上挑戰，研究人員提出了一些解決方法，比如：
將問題拆分成小塊，讓模型在每一步對話中一次只處理一小段資訊。這種方法被稱為「分片模擬」，主要是在幫助AI更好理解問題。
另一種策略叫「重述回顧（Recap）」：
在每次的對話結尾回顧之前提到的訊息，幫助AI抓住整體脈絡，就像一位老師在跟學生溝通時，不斷地重申重點，讓學生不會在解答時迷失方向。
這項研究讓我們看清目前語言模型的局限性，AI雖然聰明，但在實際對話中還是無法盡善盡美，報告提出，開發者需要把重點放在讓AI更具「耐心」，學會如何等待、提問和澄清，而不是單純地回答問題，這樣才有機會讓使這些語言模型成為人類良好的聊天夥伴。
（參考資料、圖片來源：LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation）
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ChatGPT基本文章生成術：企劃案、介紹文用AI快速完成
運用AI工具快速生成文章，可以用更高效、更簡單的方式完成高品質文章。本文解析如何使用ChatGPT生成基本文章，從企劃案撰寫到段落內容都能輕鬆創作，工作效率大加分！
文／陳冠霖（Brian Chen）
本文目錄（點擊可快速前往）
ChatGPT基本文章生成ChatGPT段落文章書寫
ChatGPT基本文章生成
有了ChatGPT帳號後，我們來看看如何進行文本生成吧！
情境範例：
今天上班，公司在經過幾個小時的開會，決定要開發一款新的懶骨頭沙發產品並上市販售。而撰寫產品企劃的重任像一顆石頭一樣重重的壓在你身上，而更可憎的是，老闆竟然要求你先將初版的企劃案寫出來，並在明天的會議上進行報告並討論。除此之外，你還被要求要在短時間內思考出懶骨頭沙發的優缺點、目標客群以及年齡層等各種面向的問題⋯⋯
此時就可以跟ChatGPT說：
我想撰寫關於新的懶骨頭沙發的產品企劃案，我希望能夠為我分析一下目前此類商品的優點與缺點以及缺點預計可以改進的方向、目標客群以及年齡、預期成本和預期收益等，並幫我根據這些架構進行條列以及撰寫出一篇約400字的文章。
之後就可以看到GPT的回覆，如圖4-4至圖4-6：
（圖／博碩文化提供）
是不是很厲害啊，俗話說萬事起頭難，但現在可以用AI幫你起頭之後，只需要根據這些架構草稿再慢慢去更改內容並撰寫出完整計畫就好了。在這過程中也可以持續使用AI工具來協助各位撰寫，所以在現在這個時代會使用AI工具真的會讓你在職場上的效率超級加倍！
題外話：目前版本ChatGPT會有免費使用GPT-4o生成的服務，當額度用盡就會變回GPT-4o mini生成。所以如果突然發現回覆內容感覺變弱就是GPT-4o額度用完啦。不過別擔心，免費額度是會補充的。
ChatGPT段落文章書寫
如果今天只是需要生成一個段落而已，當然可以使用ChatGPT來進行生成。
情境範例：
在經過一天的煎熬，終於等到要下班的時間了，但你看到老闆向你走過來，心中升起一絲不祥的預感。果然，老闆想要你在明天上班前提交一份關於Python程式語言的介紹，但你只是一個在辦公室為了三餐溫飽而努力的小職員，對於Python這個程式語言根本完全沒有頭緒，加班到很晚看了很多文章還是一頭霧水，焦慮到快要爆炸了⋯⋯
別擔心！在一切還沒變的糟糕之前，你可以直接求助無敵的ChatGPT，只需要在對話視窗中輸入：
請用500個字介紹Python這個程式語言，撰寫文章時請分成四個段落。
接著按下送出，等待ChatGPT回覆即可，以下圖4-7是ChatGPT的回覆內容。
（圖／博碩文化提供）
看到這段文章之後，你驚覺的發現似乎可以根據這段文章稍微修改一下，或者可以「請」ChatGPT協助代為修改，改完之後發現根本沒花太多時間，全部處理完之後終於可以準時下班了，灑花！
基本上各位可以根據自己的需求（或者老闆或老師對你的需求）來對GPT進行文字生成的指示，而各位可以看到生成後的文字底下會有5個小圖標，這5個小圖標由左至右分別為：
大聲朗讀：這個功能可以讓ChatGPT預設的語音來朗讀他的回覆。
複製：淺顯易懂，就是複製這段對話的內容。
重新生成：如果生成的文章你不喜歡的話，可以像慣老闆一樣要求ChatGPT重新生成喔，重新生成後可以選擇重新生成的結果更好、更糟或是沒差別，這個選擇會些微影響到之後生成時的結果，ChatGPT會盡量根據你喜愛的風格生成，並盡可能避免掉你不喜歡的風格，重新生成的結果就像圖4-8這樣。
（圖／博碩文化提供）
● 回應不佳：如果你不喜歡這段回應，可以點選此按鈕並選擇原因告知ChatGPT的回應哪裡需要再修正如圖4-9，這也或多或少的會影響到後續的生成方式。
（圖／博碩文化提供）
● 變更模型：目前可以選擇GPT-4o與ChatGPT-4o mini來進行生成。
另外，目前最新的模型是OpenAI o1，若有購買完整版的話可以再使用o1 preview 模型與o1 mini。惟因本書最終完稿時大約是2024年8月初，所以在OpenAI o1 推出後（2024年9月中）緊急更新了部分內文，故OpenAI o1的部分會放在附錄介紹！
以上就是一些基本的ChatGPT介紹了，各位可以根據這些基本的功能嘗試看看這項服務，相信學會使用ChatGPT一定能為各位後續無論是工作或是生活帶來更多的便利性。接下來我將會帶各位來看看更多的ChatGPT應用。
題外話：如果生成的段落文字過長，因為ChatGPT會有輸出限制，所以有時候輸出到一定程度就會中斷，此時可以輸入指令：「請接續上面的文章內容繼續生成」、「請繼續」、「請繼續生成」，來對ChatGPT下指令讓它繼續生成文章。
節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》
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讓ChatGPT更聰明！7種萬用AI提示詞模板，問出最準答案
想讓ChatGPT回答更精準，指令要怎麼問？本篇整理7種萬用提示詞模板，包含角色扮演、逐步推理、流程拆解設計到多版本生成，直接複製套用並加入實際需求，就能用AI問出更聰明、更實用的答案。本文節錄自《ChatGPT 5 萬用手冊》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄：ChatGPT問答的7大萬用模板（點擊可快速前往）
1. 角色扮演模板2. 結構化回答模板3. 逐步推理模板4. 任務拆解與流程設計模板5. 優化與檢查模板6. 多版本生成模板7. 教學與學習模板
使用AI工具：ChatGPT 5網址：https://chatgpt.com/
1. 角色扮演模板
適用情境：模擬醫師、老師、顧問、工程師等角色，適用於模擬專業角色、日常實務應用的任務。
提示詞範例：
【提示詞】# 你是一位醫師[提供角色定位]，目標是解釋高血壓給一般大眾聽懂[提供目標]。# 請根據以下條件進行[指定輸出格式與條件]：- 限制：避免專業術語- 語氣/風格：親切、生活化- 輸出格式：分成三個段落文字來解釋，並加上表格
2. 結構化回答模板
適用情境：查詢、比較、整理資訊，適用於知識或資訊型任務。
提示詞範例：
【提示詞】# 你是一位專業顧問[提供角色定位]，我想知道需不需要選擇雲端儲存服務（Google Drive、Dropbox、OneDrive）[ 提出問題 ]。# 請依照下方格式回答問題 [指定輸出格式與條件]：1. 背景說明2. 方案或方法（條列）3. 優缺點比較4. 建議與結論
3. 逐步推理模板
適用情境：邏輯推理、數學、規劃，適用於解決複雜問題或任務。
提示詞範例：
【提示詞】# 我月薪5萬，想在2年內存到50萬元[提供背景與細節資訊]。# 請逐步分析[提供執行步驟與流程]：1. 明確定義問題2. 列出可能步驟3. 檢查每個步驟的可行性4. 提出最合理的解決方案
【TIP】若你是使用免費版ChatGPT，可以選擇使用「思考較長時間」模式，讓ChatGPT先進行分析後再提供建議，在邏輯推理、決策評估、數據分析等任務上非常實用；付費版則可指定使用GPT-5 Thinking模型。當然，你也可以交由GPT-5來幫你決定。如果需要推理的內容較複雜，建議搭配深入研究模式。ChatGPT會自動進行多步驟的研究、推理，包括搜尋、閱讀並整合資料，甚至可以產出完整的報告。
4. 任務拆解與流程設計模板
適用情境：複雜任務分工、工作流設計，適用於專案與流程規劃。
提示詞範例：
【提示詞】請幫我規劃「線上課程上架」的執行流程[提供目標] ：1. 拆解成主要流程[要求AI提供流程]2. 每個階段的具體步驟[要求AI提供執行步驟]3. 需要的資源或工具4. 可能的風險與解決方案
【TIP】建議搭配代理程式模式（付費版才有），ChatGPT會像一位「專案經理」，幫你拆解任務，執行多步驟流程直到完成。由於這個模式的執行過程就像是一個完整的工作流、有複雜的處理過程，再加上GPT-5對於提示詞較敏感，因而在此模式中更需要注意提示詞的精準度。
5. 優化與檢查模板
適用情境：寫作潤稿、優化企劃或結案報告、程式除錯，適用於需要迭代改進的任務。
提示詞範例：
【提示詞】# 請檢查以下段落是否符合這些條件[提供目標與條件]：1. 文字是否流暢2. 用詞是否專業3. 是否適合用在企劃書# 段落[提供樣本資訊]：我們公司將用大型語言模型…（以下省略） # 如果有問題，請提出修改建議與優化版本[指定輸出格式與條件]。
6. 多版本生成模板
適用情境：生成文案、設計靈感，適用於創意發想、靈感探索的任務。
提示詞範例（告知需求）：
【提示詞】請針對「AI課程廣告文案」[提供目標]，生成3種不同版本[指定輸出格式與條件]：- 正式專業風格- 創意活潑風格- 精簡重點風格
提示詞範例（提供樣本）：
【提示詞】請使用下方截圖的文字段落風格，內容改成Excel的VBA功能[提供目標]，生成1則FB Reels的貼文[指定輸出格式與條件]。[ 提供具體案例]
7. 教學與學習模板
適用情境：提供分層次、分步驟的逐步引導，適用於學習新知、技能養成的任務。
提示詞範例：
【提示詞】# 我是一個文科高中生[提供背景與細節資訊]，請教我「區塊鏈」[提供目標]。# 使用淺顯易懂的方式說明，教學步驟如下[指定輸出格式與條件]：1. 先用簡單的生活化比喻來解釋2. 再提供正式定義3. 補充一個真實案例4. 出一題練習題，測驗我的理解程度
節錄自：旗標《ChatGPT 5 萬用手冊：自動化 AI agent、提示詞技巧、研究推理、影音生成、自然語音、專案排程、工具連接》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
Vibe Coding × ASP.NET Core LLM 開發實戰班
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✅ 有基礎的在職工程師
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OpenAI推出ChatGPT Images 2.0支援多語言、思考精準度再升級！
OpenAI近日正式推出「ChatGPT Images 2.0」，與過往模型相比，Images 2.0不僅能理解更複雜的視覺指令，還能局部編輯、調整長寬比，更首度將思考能力與影像創作結合，讓AI影像從單純的生成圖片，進化成具戰略設計能力的視覺工具，來看看有哪些特點吧！
文／《104職場力》
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1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性5.整合Codex與API開發應用訂閱方案與供應狀況
1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成
ChatGPT Images 2.0的最大亮點在於其「推理」特質，當使用者在ChatGPT中選擇「推理（Thinking）」或「Pro」模型時，影像生成過程會有以下進階功能：
即時資訊查詢：模型可透過網頁搜尋獲取最新資訊，確保影像內容（如教學圖表、新聞摘要）符合時事。
多圖同步生成：支援單次指令生成最多8張具備連貫性的影像，適用於漫畫分鏡、室內設計多方案對比或系列海報設計。
自我修正機制：在生成過程中，模型會先行構思影像結構並反覆核對輸出，大幅降低指令理解偏差。
2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題
Images 2.0解決了過往AI生成圖最常見的痛點，能夠產出真正可直接投入使用的成品，包含以下特點：
能處理更精細的元素：包含更小字體的文字、圖示、UI使用者介面元件，以及密集的構圖排列。
擬真的視覺風格：顯著提升了照片的真實感（包含細微的自然瑕疵），並能精準捕捉電影劇照、像素藝術（Pixel Art）及漫畫（Manga）等特定風格。
高解析度：透過API串接，最高可支援2K解析度的影像輸出。
▲104職場力小編實測，用ChatGPT Images 2.0生成宣傳圖，排版和小字、細節都處理得很好。
3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢
過往圖片模型在非拉丁語系（如中、日、韓文）的文字呈現常出現亂碼或筆劃錯誤，Images 2.0強化了多國語言理解力，特別是繁體中文、日文、韓文、印地文及孟加拉文的表現更優異，這讓語文不再只是標籤，而是能完美融入海報、說明圖或圖表中，成為設計的一部分。
4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性
「局部編輯」和「彈性調整圖片比例」也是這次ChatGPT Images 2.0的重要亮點之一，為了滿足不同數位媒介的需求，Images 2.0提供了極高的靈活性，支援從極寬的3:1到極窄的1:3比例，無論是簡報投影片、社群媒體圖貼還是電子書籤都適配；另外，模型的知識庫截止日期更新至2025年12月，使用者在製作教學素材或資訊圖表時，能提供更精確且具時代感的內容。
▲ChatGPT Images 2.0生成圖片後，可進行局部編輯。
▲編輯時點選右上角「長寬比」即可調整比例大小，也可以直接在對話框中下達Resize的指令。
5.整合Codex與API開發應用
除了ChatGPT介面，新模型也深度整合至各項開發工具：
Codex工作區：設計師與行銷人員可在Codex內直接生成UI原型或廣告草案，並快速迭代至產品端，無需切換工具。
API正式上線：開發者可透過gpt-image-2串接API，將高品質的自動化圖像生成功能導入第三方應用程式，如在地化廣告生成或創意自動化系統。
OpenAI坦言Images 2.0仍非完美，因目前模型在處理「物理空間邏輯」方面仍具挑戰，例如摺紙步驟圖、魔術方塊邏輯，或是極度密集的細節（如沙灘上的沙礫），因此仍建議使用者在圖片生成後還是要進行人工審核。
訂閱方案與供應狀況
ChatGPT Images 2.0目前已全面開放給所有ChatGPT與Codex使用者，但Thinking這項進階功能則優先提供給ChatGPT Plus、Pro及企業版（Business）用戶，API則依據影像品質與解析度設定採差別計費。
https://www.youtube.com/watch?v=-7JSa_luc6k
（資料來源：ChatGPT官網）
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線上研討會｜CATIA 2026X 創意曲面設計 × 生成式工程新能力
線上研討會｜達梭系統
CATIA 2026X 創意曲面設計 × 生成式工程新能力
📅 2026/4/7（二）14:00–15:15
💡 免費參加｜可線上回放：https://site.mktleadsgen.com/tw/EventDetail.aspx?eid=1248&f=qingteng
現在產品設計正面臨三大痛點：
❌ 設計與製程脫節（斷層）
❌ 跨部門協作困難（孤島）
❌ 仰賴人工效率低（低效）
這場研討會，直接帶你看解法👇
🚀 重點亮點
🔹 CATIA 2026X 最新能力解析
🔹 圖生3D、AI自動避障、智慧生成設計
🔹 多專業（結構/電氣/管路）即時協同
🔹 雲端 + 虛擬孿生 + VR沉浸式評審
🔹 全流程自動化（設計 → 分析 → 製造）
👉 如果你在做
機構設計 / 工業設計 / 製造工程 / CAD
這場基本上「一定有料」
📌 想看未來設計怎麼做？
這場可以直接讓你看懂下一步
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！