Google 2026 全面 AI 化|Gemini 暗藏 Shopping Ad,廣告商面臨史上最大洗牌

「用戶體驗永遠係第一位,廣告商必須要 adapt to the market。」呢句說話,正正道出咗 Google I/O 2026 之後,整個數碼營銷行業嘅核心矛盾。當 Google 喺 2026 年 5 月 19 日嘅 Google I/O 2026 上正式宣布將 AI 全面融入現有生態系統,對普羅用戶嚟講絕對係喜訊,但對於廣告商而言,呢一刻簡直係晴天霹靂。Gemini AI 廣告已悄悄喺產品查詢對話中植入類似 Shopping Ad 嘅圖片廣告,而 Google Shopping Ad 曝光位置更由原本嘅 6 至 10 個產品大幅縮減至 2 個——呢一步,徹底重塑咗整個 Google PPC 廣告投放策略嘅遊戲規則。

同新 AI 講嘢「唔使客氣」?賓州大學研究:越粗魯答案越準!

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【AI 溝通秘技】對 AI 越「粗魯」,答案越準確? 告別「唔該、請幫忙」,學習專業級「AI 指令術」。拋棄多餘禮貌,單刀直入提升 4%回覆滿意度! 更新日期:2025年10月18日 你是否也曾對生成式人工智能(AI)畢恭畢敬,以「你好」、「請幫忙」、「唔該晒」等禮貌用語開頭,卻發現它給出的答案強差人意?你並不孤單。最近,美國賓夕法尼亞州立大學(Pennsylvania State University)在學術論文預印本網站 arXiv 上發表的一項研究,為我們揭示了一個顛覆性的事實:在與 GPT-4o 等先進 AI 模型互動時,直接的指令能將答案的準確率從禮貌提問下的 80.8%,顯著提升至 84.8%。 這項研究提醒我們,是時候學習一套更高效、更直接的 AI 溝通法則了。 文章重點 指令越直接,效果越好: 研究證實,省略客套話、使用直接命令式的語氣,能讓 AI 答案準確率從 80.8% 提升至 84.8%。 為何禮貌會干擾 AI: 禮貌用語在 AI眼中是多餘的「詞元」(tokens),這些「雜訊」會增加運算負擔,甚至引導模型偏離主要目標。 新舊模型應對策略: 這種「偏好直接指令」的特性在 GPT-4o 等新模型上尤其顯著;而對 GPT-3.5 等舊模型,過於直接的指令可能仍會導致效果不佳。 高效指令的要訣: 掌握精準、無歧義的提示詞(Prompt)是關鍵。與其「請求」,不如「命令」;與其模糊,不如具體。 區分工具與真人: 高效地向 AI 下達指令,不代表要在現實生活中變得無禮。學會在不同場景切換溝通模式,是現代人的必修課。  

Anthropic Claude 4 登場 告別金魚記憶、強化網絡搜尋、 回應不再「離地」?

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Google Gemini 驅動個人化語言學習:Little Language Lessons 實驗揭示 AI 教學新途徑 探索 Gemini API 如何透過三大實驗 徹底改變語言學習體驗 更新日期:2025年5月2日 學習新語言的過程,往往始於抽象的課本知識和練習,這些內容感覺與實際應用情境脫節,可能令學習者感到枯燥。然而,正如學習程式語言一樣,語言學習的最佳方式其實是透過有意義的語境進行實踐。 人工智能(AI)的發展,特別是 Google (谷歌) 的 Gemini 模型,正為語言學習帶來變革的潛力。AI 能夠適應學習者的具體情境,提供更自然、個人化的練習方式,這正是傳統學習工具難以企及的優勢。 為探索 AI 在語言學習的潛能,Google 內部由 Creative Technologist (創意技術專家) Aaron Wade (艾倫・韋德) 及其同事發起了一個名為「Little Language Lessons」的實驗項目,利用 Gemini API (Gemini 應用程式介面) 開發了三款創新的學習工具原型。 文章重點 AI 驅動個人化學習: 利用 Google Gemini 的多語言及情境理解能力,克服傳統語言學習脫離實際應用的局限。 情境式學習工具(Tiny Lesson): 根據使用者描述的特定場景(如「問路」),提供相關詞彙、短語和語法,透過結構化 JSON 輸出。 模擬真實對話(Slang Hang): 生成地道對話場景,助學習者掌握日常口語及俚語,但需注意 AI 在俚語理解上可能出現的準確性問題。 結合視覺識別(Word Cam): 透過手機鏡頭識別物件,利用 Gemini 的視覺能力即時提供目標語言詞彙、描述及例句。 技術挑戰與未來展望: 實驗雖展示 AI 潛力,但也點出準確性、口音模擬等挑戰,強調跨領域合作及使用者批判性思維的必要性。

Google Gemini 驅動個人化語言學習:Little Language Lessons 實驗揭示 AI 教學新途徑

Google Gemini 驅動個人化語言學習:Little Language Lessons 實驗揭示 AI 教學新途徑

Google Gemini 驅動個人化語言學習:Little Language Lessons 實驗揭示 AI 教學新途徑 探索 Gemini API 如何透過三大實驗 徹底改變語言學習體驗 更新日期:2025年5月2日 學習新語言的過程,往往始於抽象的課本知識和練習,這些內容感覺與實際應用情境脫節,可能令學習者感到枯燥。然而,正如學習程式語言一樣,語言學習的最佳方式其實是透過有意義的語境進行實踐。 人工智能(AI)的發展,特別是 Google (谷歌) 的 Gemini 模型,正為語言學習帶來變革的潛力。AI 能夠適應學習者的具體情境,提供更自然、個人化的練習方式,這正是傳統學習工具難以企及的優勢。 為探索 AI 在語言學習的潛能,Google 內部由 Creative Technologist (創意技術專家) Aaron Wade (艾倫・韋德) 及其同事發起了一個名為「Little Language Lessons」的實驗項目,利用 Gemini API (Gemini 應用程式介面) 開發了三款創新的學習工具原型。 文章重點 AI 驅動個人化學習: 利用 Google Gemini 的多語言及情境理解能力,克服傳統語言學習脫離實際應用的局限。 情境式學習工具(Tiny Lesson): 根據使用者描述的特定場景(如「問路」),提供相關詞彙、短語和語法,透過結構化 JSON 輸出。 模擬真實對話(Slang Hang): 生成地道對話場景,助學習者掌握日常口語及俚語,但需注意 AI 在俚語理解上可能出現的準確性問題。 結合視覺識別(Word Cam): 透過手機鏡頭識別物件,利用 Gemini 的視覺能力即時提供目標語言詞彙、描述及例句。 技術挑戰與未來展望: 實驗雖展示 AI 潛力,但也點出準確性、口音模擬等挑戰,強調跨領域合作及使用者批判性思維的必要性。

OpenAI 即將推出全新 AI Agent工具「Operator」 實現電腦自動化操作

OpenAI 即將推出全新 AI Agent「Operator」,實現電腦自動化操作,一鍵自動化 真正的工作輔助 AI 工具

OpenAI 即將推出全新 AI Agent工具「Operator」,實現電腦自動化操作 一鍵自動化 真正的工作輔助 AI 工具 更新日期:2024年11月18日 人工智能的發展一日千里,近期又有重大突破。根據OpenAI執行長在上月尾Reddit的Ask Me Anything 環節中寫到:「我們將會擁有越來越好的模型,但我認為下一個重大突破將會是agents(代理人)。」 此新AI產品預計於 2024 年 1 月面世。究竟這個agent會為我們用戶帶來什麼新體驗?這篇文章我們將一探究竟。 文章重點 OpenAI 最新 AI 代理人工具「Operator」預計 2024 年 1 月推出 可執行編碼、訂票等多項電腦任務 將以研究預覽版本推出,並提供開發者 API 使用 該工具將支援網頁瀏覽器操作 反映了 AI 產業從模型優化轉向代理人應用的發展趨勢

【諾貝爾物理獎】AI 教父 Geoffrey Hinton:23年堅持研究神經網絡的突破性成就

【諾貝爾物理獎】AI 教父 Geoffrey Hinton:23年堅持研究神經網絡的突破性成就 AI教父的逆襲:物理系失敗生變科技傳奇

【諾貝爾物理獎】AI 教父 Geoffrey Hinton:23年堅持研究神經網絡的突破性成就 AI教父的逆襲:物理系失敗生變科技傳奇 更新日期:2024年11月8日 「在物理學上失敗,從心理學退學,然後加入了一個完全沒有標準的領域:人工智能。」AI教父Geoffrey Hinton的自嘲,道出他從「失敗者」到諾貝爾物理獎得主的傳奇歷程。 2024年諾貝爾物理學獎首次向計算機科學領域伸出橄欖枝,AI領域先驅Geoffrey Hinton與物理學家John Hopfield共同獲獎。這不只是對個人成就的肯定,更標誌著軟件科技對世界方向的革新。Hinton發明的反向傳播算法,成為今日所有AI技術的基石,而這背後是一個歷經23年堅持不懈的研究故事。 在軟件技術正在「吞噬世界」的 2024 年,計算機科學迎來重大突破性時刻:人 文章重點 【歷史性突破】2024年諾貝爾物理學獎首次頒發給AI領域研究,Geoffrey Hinton與John Hopfield的共同獲獎開創先河 【逆襲人生】從物理學失敗者到AI教父,Geoffrey Hinton憑藉反向傳播算法的發明,為機器學習領域帶來革命性突破 【跨界創新】物理學原理與神經網絡的結合,展現了Hopfield網絡和玻爾茨曼機器在AI發展中的關鍵作用 【永恆啟示】23年堅持不懈的研究精神,證明真正的創新源自於打破傳統學科界限,保持堅定信念

【AI科技】用AI定制香水 挑戰5000億種組合專屬香水配方

【AI科技】用AI定制香水 挑戰5000億種組合專屬香水配方

【AI科技】用AI定制香水 挑戰5000億種組合專屬香水配方 AI闖進香水界!荷蘭新創打造專屬香氛印表機 更新日期:2024年10月29日 「香水製造看似靠直覺和藝術感,實則蘊含著大量的科學數據和精確計算。」ScenTronix創辦人Frederik Duerinck表示,AI香水製造正在顛覆這個古老行業,透過數據分析與人工智能,每小時可為50位顧客打造專屬香氛。 人工智能製的做營銷推廣噱頭 在香水製造這個看似靠直覺,實則充滿科學的行業中,AI 正在帶來革命性的變化。荷蘭初創公司 ScenTronix 推出的 AI 定制香水服務 EveryHuman,其香水印表機能創造超過 5000 億種不同的香水,每小時可為多達 50 位顧客製作定制香水。 一起探索AI 如何在這個需要結合科學與藝術的複雜工藝中找到平衡。 文章重點 AI進軍嗅覺領域 荷蘭初創公司 ScenTronix推出全球首創AI香水印表機,能創造超過5000億種香水配方 每小時可為50位顧客製作專屬香水,已服務超過75,000位顧客,實現大規模客製化 AI系統能處理數千種香料數據,快速分析最佳配方組合,大幅縮短香水研發時間 結合藝術與科技,提供個人化香氛服務,重新定義傳統香水製造產業

AI越強大越不可靠?大型語言模型的致命缺陷與應對之道

AI越強大越不可靠?大型語言模型的致命缺陷與應對之道

AI越強大越不可靠?大型語言模型的致命缺陷與應對之道 大型語言模型的可靠性危機:參數量增加導致錯誤率上升 更新日期:2024年10月11日 人工智能(AI)的發展正面臨一個驚人的矛盾:模型越大、越複雜,反而更容易產生錯誤信息。最新發表在《Nature》上的研究顯示,參數量更大的AI大模型,在回答高難度問題時的錯誤率竟超過60%。更令人擔憂的是,10%-40%的用戶可能會錯誤地相信AI chatbot的回答。 這項發現不僅挑戰了我們對AI發展的認知,也為AI的可靠性和未來應用帶來了嚴峻的考驗。 文章重點 Nature研究:AI模型參數量增加,錯誤率反升至60%以上 10%-40%用戶可能錯信AI回答,凸顯AI素養重要性 專家建議:設定AI回答閾值,提高可靠性 批判性思維成關鍵:保持警惕,多方驗證,理解AI局限

Microsoft Copilot AI助手登陸WhatsApp 香港用戶無需 VPN 即可體驗

Microsoft Copilot AI助手登陸WhatsApp 香港用戶無需 VPN 即可體驗

Microsoft Copilot AI助手登陸WhatsApp 香港用戶無需 VPN 即可體驗 即時通訊 AI 時代來臨:香港用戶搶先使用 WhatsApp 內置智能助理 更新日期:2024年10月12日 你知道現在可以在 WhatsApp 上直接使用 AI 助手嗎? Microsoft 最近推出了一項重大更新,將其 AI 助手 Copilot 整合到 WhatsApp 中,為香港用戶帶來了前所未有的便利。這個無需 VPN 即可使用的 AI 助手不僅能夠進行多語言對話,還可以生成和分析圖像,甚至協助文檔撰寫。然而,這項新功能究竟能為我們的日常生活帶來多大改變?它的使用體驗又如何?讓我們一起深入探討這次 WhatsApp AI 更新背後的故事。 文章重點 Microsoft Copilot 成功整合到 WhatsApp,香港用戶無需 VPN 即可輕鬆使用 功能包括多語言支持、AI 圖像生成與分析、文檔撰寫協助等 雖然使用體驗仍有改進空間,但為普通大眾提供了接觸高級 AI 功能的便捷途徑 對比其他人工智能聊天機器人,Copilot 在 WhatsApp 上的表現各有優劣 此更新代表 AI 技術向大眾化邁進,或將改變香港用戶的日常通訊習慣

AI 搜索引擎 Perplexity 崛起:Forbes、紐約時報獲意外流量增長

AI 搜索引擎 Perplexity 崛起:Forbes、紐約時報獲意外流量增長

AI 搜索引擎 Perplexity 崛起:Forbes、紐約時報獲意外流量增長 AI 與傳統媒體的博弈:誰將主導未來資訊流通? 更新日期:2024年10月11日 「傳統 SEO 和理解 Google 如何整合 AI 仍然是出版商更大的關注點。」Similarweb 的編輯 David Carr 表示。 然而,隨著 AI 搜索引擎 Perplexity 的崛起,媒體行業正面臨著一場前所未有的變革。這個每月擁有 1,500 萬活躍用戶的新興平台,不僅為傳統媒體帶來了意外的流量,還引發了對未來數字內容生態的深度思考。 文章重點 Perplexity 月活躍用戶突破 1500 萬,成為媒體不可忽視的新興流量來源 AI 搜索引擎重塑用戶資訊獲取習慣,傳統媒體面臨轉型壓力 Perplexity 2024 年第四季廣告計劃或為出版商開闢新收入渠道 傳統媒體需創新內容策略,整合 AI 技術以提升競爭力