新書出版電腦資訊 | 概論/科技趨勢 | 人工智慧/機器學習
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手刻Coding Agent更好玩 - 使用Pi Agent玩通雲端地端模型取代Claude Code
https://youtu.be/d7kbeyguzg8．Pi 的核心只有 read、bash、edit、write 四個工具，MCP、子代理人、權限控管由使用者自行補上．以 ChatGPT Plus 或 Pro 訂閱帳號登入即可使用 GPT-5.6，不另外計費．五條模型路線各配一個完整專案：GPT-5.6、Nemotron 3 Ultra 550B、GLM 5.2、區網 vLLM、Apple Silicon MLX．地端章節在關閉網路的狀態下完成整個 CLI 專案，程式碼與資料不離開本機．技能、擴充功能、套件三類資源的完整流程：撰寫、打包成 npm 套件、發佈、團隊以 pi install 安裝．oh-my-pi 專章：LSP、原生除錯器、多代理人、URL 資源介面，與原版 Pi 的差異與並存方式．Session 以樹狀結構儲存，可從任一則訊息建立分支；context 接近上限時自動壓縮並接續工作．安全章實測四種隔離方式：專案信任、Docker 容器、Gondolin micro-VM、OpenShell 推論閘道．SDK 與 RPC 兩種嵌入方式：AI 寫作助手網頁、launchd 排程的每日早報、手機瀏覽器遙控器．最貼近日常生活的九大實戰範例：記帳、台鐵時刻表、統一發票對獎、氣象及股市晨報【書籍簡介】Coding Agent 不必是別人設計好的黑盒子。Pi Agent 用四個工具的極簡核心告訴你：代理人的每一層都可以自己決定。你將完全了解下面的實戰案例：．用 GPT-5.6 打造前後端完整的記帳 Web App．用 550B 開放模型 Nemotron 3 Ultra 寫台鐵時刻查詢工具．在區域網路與 Mac 本機部署地端模型，全程離線開發、統一發票對獎．一套繁體中文寫作技能組，打包成套件全隊安裝．攔截危險指令、每回合自動存檔的擴充功能．把 Pi 嵌進網頁的 AI 寫作助手、每天七點自動更新的生活早報、手機就能遙控的代理人本書特色：．全程實測：每一個宣稱的能力都有畫面證據，實測遇到的問題與解法照實收錄．在地化範例，範例用台鐵、發票、氣象署、證交所的在地資料．雲端地端並重：訂閱帳號、免費金鑰、自架 vLLM、Apple Silicon MLX 五條路線互相對照．從使用到開發：終端機操作、SDK、RPC、自訂供應商，最後從原始碼建置整個專案．兩條路線並陳：極簡的原版 Pi 與大而全的 oh-my-pi（LSP、除錯器、多代理）互為對照，依工作型態選擇適合的讀者：有 ChatGPT Plus/Pro 訂閱、想完整發揮 Coding Agent 的讀者；用過 Claude Code、想比較不同設計路線的使用者；重視資料隱私、需要地端模型方案的團隊；想把 AI 代理人整合進自家產品的開發者。
AI 永遠學不會的資料 - RAG 在工作流及企業中實戰聖經
https://youtu.be/cWhnTyObl5s從會回答，到真正會做事企業需要的，不是另一個能展示的 AI Demo，而是一套能接入資料、串聯流程、穩定執行，並持續演進的智慧系統。本書從 RAG、AI 工作流程到 AI Agent，帶你走過大型模型應用，從概念驗證到企業級落地的完整路徑。透過 10 個真實業務案例，拆解資料處理、模型整合、流程編排、工具呼叫、效能最佳化與系統架構設計，讓 AI 不只提供答案，更能參與實際工作。你將掌握◼建立可靠的企業知識問答系統從文件解析、文字分塊、向量索引到檢索生成，打好 RAG 核心基礎。◼處理企業真正棘手的資料場景整合 PDF、圖像、表格、資料庫與 API，解決多格式資料與複雜文件解析問題。◼把單點能力串成自動化工作流程實作合約審查、合約生成、Text2SQL 與銀行交易明細解析，讓複雜任務穩定執行。◼建構能規劃、反思與呼叫工具的 Agent打造預測性設備維運與智慧化信貸徵審助手，完成從問答到自主決策的進階應用。◼提煉可重複使用的工程架構掌握「資料擷取與運算分離」、「先規劃後生成」、「先預覽後認知」等設計方法，降低試錯成本。10 大企業級應用場景企業規章問答｜智慧履歷篩選｜設備維修圖文問答競賽等級 RAG 系統｜智慧合約審查與生成｜Text2SQL多格式銀行交易明細解析｜設備預測性維護｜智慧化信貸徵審
想去FAANG上班 - 先了解 LLM 演算法、實作及部署面試題
https://youtu.be/ZzgeJEIpsF0★大模型發展脈絡：N-Gram到Transformer到指令微調與對齊☆職位地圖：演算法、開發、資料、推論部署、垂直領域微調★代表性公司與模型堆疊：OpenAI、Anthropic、Mistral、Qwen、DeepSeek等☆預訓練資料集體系：C4、Pile、BooksCorpus與中文資料來源★文本清洗與重複率控制：去噪、去重、品質篩選、資料治理☆Tokenization工程：BPE、Unigram、SentencePiece與長度分佈分析★輸入管線設計：Prompt範本、Padding與Masking、Sliding Window、動態Batch☆Transformer訓練核心：Self-Attention、多頭注意力、位置編碼、殘差與層正規化★平行化與加速：資料平行、模型平行、管線平行、ZeRO、FlashAttention、混合精度★推論與部署：本地與雲端、ONNX、TensorRT、Triton、KV Cache、量化與延遲分析☆微調與對齊技術：全參數微調、Prompt與Prefix、LoRA與QLoRA、SFT與RLHF★Agent與RAG與MCP A2A：多代理協作、向量庫整合、工程化、監控與安全、面試題拆解【內容簡介】本書共分十二章，第一章介紹大模型技術演進、職位分工與主流公司技術堆疊，第二章介紹預訓練資料集來源、清洗去重、對齊與斷詞及批次管線，第三章介紹Transformer結構、訓練目標、穩定性與平行化加速，第四章介紹模型部署路徑、推論延遲分析、量化與快取最佳化，第五章介紹全參數與參數高效微調、LoRA與QLoRA以及SFT與RLHF，第六章介紹主流架構演化、專家路由與MoE機制，第七章介紹經典論文重點與常見面試熱點的拆解方式，第八章介紹智慧體類型、對話狀態管理與多代理協作實作要點，第九章介紹RAG架構、向量資料庫整合與文件分塊策略，第十章介紹MCP協定與A2A通訊及多代理排程控制，第十一章介紹工程化落地包含環境建置、CI與CD、監控與安全治理，第十二章提供高頻面試題深度解析與答題策略，協助讀者把資料、訓練、部署、微調到系統整合串成可驗證的專案敘事。
生成式AI × 穩健提示框架技術 III：語言模型與介面設計篇 | Hugging Face × Streamlit × Gradio
https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」◼ 建立穩定的開發與資料處理基礎從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。◼ 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。◼ 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。◼ 理解開源模型、微調與量化技術認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。◼ 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。專業推薦 (排名不分先後)國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理伽碩職訓中心─郭明洽執行長嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授元大─陳尚瑋副理數位行銷顧問─佘昀永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜永達保經─李雅雯經理
StatQuest 圖解神經網路與深度學習
https://youtu.be/jIjhBrzcaTQ☆★☆Youtube頻道訂閱超過160萬☆★☆☆★☆影片觀看次數突破9200萬次☆★☆☆★☆StatQuest with Josh Starmer幕後創作者繁體中文書☆★☆☆★☆看漫畫學習神經網路與深度學習☆★☆Josh Starmer博士在YouTube的影片觀看次數突破9200萬次（截至2026年6月的數據），他幫助世界各行各業的人贏得數據科學競賽、通過考試、順利畢業、成功求職或晉升，因此被大家譽為「矽谷守護神」。本書是面對大眾的神經網路與深度學習科普書籍，延續了Josh Starmer博士暢銷書《StatQuest圖解機器學習》的視覺化表達形式與幽默的語言風格。書中並未簡化核心概念，而是將複雜的AI技術拆解為一個個演算法小片段，透過串連這些片段，清楚呈現神經網路的構成邏輯，以及AI技術的誕生原理，引導讀者更深入透徹的理解神經網路與深度學習的本質。同時，本書注重理論與實踐的結合，每一個核心概念都有搭配PyTorch實作教學，手把手教讀者從零開始編寫神經網路程式碼。全書兼顧扎實的基礎理論與落地的實踐操作，內容上從統計基礎知識逐步延伸至神經網路核心原理，搭配完整的PyTorch程式碼，非常適合AI技術入門者基礎學習。
多個 Agents 幫你做事 - 動手打造平行 AI 智慧代理群
https://youtu.be/xH64u77IgQk．智慧代理定義與發展：代理等級、使用動機與落地路徑．智慧代理核心元件：LLM、工具、記憶、規劃與 RAG．實驗環境建置：網頁對話、程式碼對話與工程骨架．大模型基礎：Transformer、資料清洗、斷詞、預訓練、微調與對齊．解碼策略與模型評測：Sampling、幻覺機制、MMLU、C-EVAL、GSM8K、HumanEval 與 OpenCompass．提示詞工程：結構化 Prompt 與常見提示框架．RAG 系統構建：文件解析、檢索索引、查詢路由、最佳化與 RAGas 評測．記憶系統工程：token 計數、摘要壓縮、短期與長期記憶，MemGPT、Mem0、BoT．規劃與多智慧代理：CoT、Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute，以及 AutoGen、MetaGPT、CrewAI、LangGraph；案例涵蓋智慧家居、AI 辦公、翻譯、知識庫、程式助手與智慧客服【書籍簡介】本書共分8章，第1章介紹智慧代理定義、核心元件、代理等級與實驗環境；第2章介紹 Transformer 與大模型訓練流程、解碼與能力評測，並以 OpenCompass 示範評測；第3章介紹提示詞與結構化提示詞，整理多種提示框架與最佳化方法；第4章介紹 RAG 系統建構、文件解析、最佳化策略與 RAGas 評測；第5章介紹記憶模組的手動實作與 MemGPT/Mem0/BoT 框架；第6章介紹規劃能力方法群，包含 CoT、Self-Ask、Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute 等；第7章介紹多智慧代理系統核心概念與 AutoGen/MetaGPT/CrewAI/LangGraph 實作；第8章以智慧家居、AI辦公、翻譯、知識庫、程式助手與智慧客服等案例完成整合實戰。
AI科技演化時代，人往哪裡去？：面對第三次哥白尼革命的省思
◤審視人性的價值與核心使命，認清基督徒的真正歸屬及自我定位。◢ 面對未來趨勢， 回應AI浪潮的衝擊與挑戰， 你需要更新視野並讓信仰扎根成長！ AI正以驚人的速度改變世界，帶來便捷與效率，許多人卻不免擔心會被AI取代。AI能否超越人類智慧？我們的未來又該何去何從？ 本書第壹部要帶你認識「智能」與「智慧」的不同，深入淺出地介紹AI的本質與運作模式，詳細剖析AI擅長的領域、限度與潛在風險。 第貳部說明人是天主肖像的受造本質，闡釋人類的思考、推理、理解與AI有何差異，以及如何在AI時代活出人的獨特性。 第參部聚焦於人類與AI的異質共存，思考AI的發展及應用如何以人性為本，以倫理善為目標；同時探討怎樣付諸行動，維護人的價值與位格尊嚴，促進天人物我的相遇。 ▍凡事都可行，但不全有益、不全助人建樹。人不要只求自己的利益，但也該求別人的利益。（格前十23-24）專文強力推薦： ◆ 「本書立基於『靈修』與『相遇文化』。作為天主肖像的人，指的是人在世上的地位與責任。成為天主的模樣，指的是人不斷進步的過程，而且唯獨透過靈修才能達成。人受造為關係性的存在，只有在真正的『相遇』中，人才能活成人，活出人最美的精華所在。」──崔寶臣神父（輔仁聖博敏神學院校長） ◆ 「第一本出自華人天主教神哲學與靈修傳統的AI專書！全書結構清楚又深入淺出，學術與牧靈兼具。AI應該或不應該做什麼？人應往哪裡去？這些涉及人的尊嚴、生命本質、價值判斷、終極關懷與救恩論的問題，只有哲學、神學與宗教靈修傳統才能回應。」──張毅民（台灣大學共同教育中心助理教授） ◆ 「本書提供很好的檢視面向，完整地重新思考AI的倫理定位。更好是從輔理智能的角度，來詮釋AI服務人類在工作生活中的功能及角色。透過這部著作的爬梳，我們有機會回到信仰的最終方向，好好省思和調整自己面對AI的態度。」──陳文良（曉明社會福利基金會執行長） ◆ 「談博士以『哥白尼革命』形容AI帶來的衝擊，以及我們人類該有的因應心態，真是震撼又貼切。如果我們能活出上主創造我們每個人的原廠設定，那麼你我一定都有AI所取代不了的價值與優勢。」──施以諾（輔仁大學醫學院職能治療學系教授）本書特色： ◆ 深度剖析AI科技衍生的各種問題與倫理風險，扎根於基督信仰，在瞬息萬變的數位浪潮中站穩腳跟。 ◆ 鼓勵培養健康的靈修生活，學習以「心的智慧」掌管應用AI，促進真實相遇和深度溝通，達到愛的共融，齊力建設愛的文明。 ◆ 每章提供「延伸思考」，有助於掌握重點和深思反省。 ◆ 以聖經、教宗通諭等教會訓導為基礎，鼓舞基督徒迎向科技新時代的挑戰，尋求和平正義與社會共同福祉，適合讀書會等成長團體共讀與討論。
ChatGPT 上工了！最強 AI 活用術【ChatGPT Work × GPT-5.6】
內容介紹: 現在的 ChatGPT 已經大升級，最新一代的 GPT-5.6 模型，具備更強的推理研究與程式設計能力；還有 ChatGPT Work 工作模式，幫你建立高效工作流！★不再只是幫你擬好文字草稿而已，現在有了 ChatGPT Work，先自動查找資訊、擬定工作順序，再開始自動製作不同種類的檔案；Sites 網站功能還能自動架設網站，快速做好 prototype。★ChatGPT 也已經進駐 Excel 與 Google Sheets：常見的整理資料、新增或刪除欄位、設計公式，到建立報表、美化圖表，都可以在試算表的側邊欄中完成，我們不必再反覆複製貼上或切換視窗。★除此之外，ChatGPT 還能連接 Gmail、Google 雲端硬碟、Notion 等常用外部應用程式，直接讀取資料並執行工作。例如，請 ChatGPT 瀏覽信箱，依照需求產生郵件草稿，還能幫你修改後再寄出，省去在不同工具間來回切換的繁瑣流程；再搭配各種現成技能，依照固定方法與步驟處理任務，讓工作成果更穩定、可靠。面對能力更強的 GPT-5.6，以及真正能動手做事的 ChatGPT Work，只會問問題已經不夠了。懂得選擇合適的模式與工具，讓 AI 從聊天助手，進一步成為能夠實際完成工作的得力幫手！本書特色: ▋從對話到執行，讓 ChatGPT Work 開啟 AI 工作新模式 ▋本書以最新一代 GPT-5.6 為核心，帶你上手 ChatGPT 多樣化的實用技巧。除了精心設計可以直接套用的提示詞與操作範例，更進一步介紹最新功能如 ChatGPT Work、Sites 網頁製作、外掛程式、技能，以及 ChatGPT for Excel / Google Sheets，帶你把 AI 從回答問題的聊天助手，升級成真正參與工作流程的執行夥伴。✨ 特別收錄 ✨【書附下載】立即套用的 Prompt 範本懶人包◤ChatGPT Work 登場！複雜任務交給 AI 從頭做到完◢◇ 調整 GPT-5.6 系列模型的推理強度與速度◇ 將複雜工作拆解成多個步驟，持續執行直到完成◇ 直接讀取、新增、修改與整理本機資料夾中的檔案◇ 使用 Sites 製作具備實際功能的互動式網頁◇ 選擇網站風格、預覽成果，並直接開啟或分享◤外掛程式 × 技能 × 外部應用，打造跨工具 AI 工作流◢◇ 搜尋、讀取並整理外部應用程式中的資料◇ 從郵件與附件中擷取會議資訊，整理成工作重點◇ 建立多封個別化郵件，核對收件者、副本與附件並寄出◇ 使用 Skill 技能，讓 ChatGPT 按照固定方法執行工作◇ 從低風險的讀取操作開始，逐步測試建立與修改權限◤ChatGPT 進駐 Excel 與 Google Sheets，資料整理不再慢慢做◢◇ 直接在 Excel、Google Sheets 側邊欄中分析、整理與修改資料◇ 看懂複雜表格，找出資料變化與趨勢◇ 將分析結果濃縮成適合報告使用的文字摘要◇ 自動設計欄位，建立支出與任務追蹤表◇ 產生 Excel 與 Google Sheets 公式，並說明公式邏輯◤GPT-5.6 全方位活用！文字、圖片、研究與日常操作一次掌握◢◇ 摘要長文、網頁與 PDF，快速掌握文件重點◇ 翻譯、改寫、校對並撰寫日常與商務文件◇ 整理錄音與逐字稿，產生條理清楚的會議紀錄◇ 說清楚角色目標與限制，成為提示詞大師◇ 生成宣傳圖片並加入繁體中文，多次修改也 OK◇ 搜尋商品的市場資料，整理成比較表格◇ 分析網路文章來源與時效性，協助進行媒體識讀◇ 在手機上使用 Live 語音模式盡情聊天
AI Agent 新紀元
AI 的下一場革命不是生成式 AI，而是 AI 代理人。當 AI 從回答問題進化為自主思考、規劃與執行任務，企業與個人的競爭規則也將徹底改變。本書從大語言模型、AI Agent、世界模型到物理 AI，帶你看懂人工智慧未來的演進脈絡，從理解技術去重新思考人類在 AI 時代的角色。真正決定未來的不是 AI 有多強，而是人類如何運用 AI，成為更好的自己。 人工智慧下一步將走向哪裡？2025 年號稱是 AI 代理人元年。過去大家討論的是生成式 AI，而現在，全世界關注的焦點已經快速轉向 AI 代理人（AI Agent）。各大企業也紛紛開始研究如何導入 AI 代理人，並透過本地部署，重新設計與優化工作流程。AI 代理人究竟是什麼？它的核心運作邏輯、工程架構、組織方式與工作流程又是如何設計？當 AI 代理人成為企業的新型數位員工後，它的下一個發展階段又會是什麼？這本書希望回答的，不只是「AI 代理人是什麼」，更希望幫助讀者理解人工智慧未來幾年的演進方向，以及企業與個人在 AI 時代應該如何做好準備。這本書不是一本教你如何使用 AI 工具的工具書，也不是一本介紹單一模型的技術書。從大語言模型，到 AI 代理人；從世界模型，到物理 AI；最終，重新理解人性。AI 代理人讓人工智慧學會行動。世界模型，則可能讓人工智慧學會在行動之前，先想像未來。科技決定我們可以做到什麼；人性決定我們應該做什麼。AI 時代真正需要升級的，不只是人工智慧，而是人類自己。真正決定未來的，不是 AI 有多強，而是人類如何使用 AI。未來真正值得期待的，不是 AI 變得多麼像人，而是人類如何運用 AI，成為更好的自己。
生成式AI規劃與應用
★☆★會用 AI 是起點，會規劃 AI 才是能力★☆★從提示詞設計、工具選擇、工作流程到專案導入★☆★建立真正可執行的生成式 AI 應用力★☆★生成式 AI 正在快速改變學習、工作、創作與辦公流程。但是，真正的 AI 能力，不只是會輸入問題、取得回答，而要能夠清楚分析需求、設計任務、選擇工具、規劃流程，並檢查 AI 產出的品質與風險。《生成式 AI 規劃與應用》從基礎觀念出發，帶領讀者完整理解生成式 AI 的能力與應用方式。全書涵蓋 AI 平台與工具選擇、提示詞設計、AI 應用規劃、工作流程建立、專案導入、搜尋研究、辦公應用、圖像生成、聲音音樂影片、自動化、AI 代理與風險治理。本書不只教你「問 AI」，而是教你如何把 AI 安排進真正的學習、工作與創作流程中，讓 AI 成為可以穩定協助任務、提升效率、創造價值的工作夥伴。核心重點1. 從觀念建立 AI 應用思維本書先帶領讀者理解生成式 AI 是什麼、它和傳統 AI 有何不同，以及為什麼 AI 正從單純工具走向工作夥伴。讀者能建立完整基礎，不會只停留在零散功能操作。2. 從提示詞進入任務設計提示詞不是一句口令，而是任務設計的開始。本書教讀者如何設定角色、背景、目標、格式與限制，讓 AI 更清楚理解需求，產生更接近實際用途的成果。3. 從需求出發規劃 AI 應用使用 AI 前，先確認要解決什麼問題、成果給誰使用、應用在哪裡，以及哪些內容需要人工確認。讓 AI 不只是產生內容，而是解決真正的工作問題。4. 從單次使用走向工作流程本書說明如何將 AI 任務拆解成流程，安排輸入資料、輸出成果、人機分工與人工審核，讓 AI 應用從臨時幫忙變成穩定可重複的工作方法。5. 從個人使用走向專案導入當 AI 應用要多人使用、正式發布或長期導入時，就需要進一步評估資料、工具、成本、風險與成效。本書協助讀者建立 AI 專案規劃能力。6. 涵蓋多種實務應用場景內容包含 AI 搜尋與知識整理、寫作與辦公、郵件與職場溝通、企劃書與會議紀錄、試算表與簡報、圖像生成、聲音音樂影片、自動化與 AI 代理。7. 強調風險治理與人工審核AI 產出不一定完全正確，也可能涉及隱私、資料安全、著作權與錯誤資訊。本書提醒讀者建立查證、審核、責任控管與成效評估觀念。適合讀者本書適合想要有系統學習生成式 AI 的讀者，包括：學生、教師、上班族、行政人員、企劃人員、行銷人員、內容創作者、企業培訓人員，以及希望導入 AI 應用的工作者。無論你是 AI 初學者，還是已經會使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot 等工具，本書都能協助你從「會使用 AI」進一步提升到「會規劃 AI」。
