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利用AI打破遺忘曲線(黃岳永)
雖然我們已經踏入人工智能(AI)時代,但筆者在大學上課時仍發現許多學生熱愛手抄筆記。有些同學甚至要求索取老師的PowerPoint教材。然而,這種多年來一直「行之有效」的學習方法,是否能跟上當今世界的變化?
- Posted January 24, 2025
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黑客松:企業創新寶貴源泉(湛家揚博士)
在快速變化的科技世界中,黑客松(Hackathon)已經成為推動創新和創意的強大引擎。不僅初創公司和學生積極參與黑客松,企業也非常熱中於組織黑客松。為什麼黑客松如此吸引人?
- Posted January 23, 2025
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RWA促進實現資產流轉(車品覺)
美國總統特朗普上任之際,大家都把注意力放在虛擬貨幣上。筆者見到不少企業都在成立「現實世界資產」RWA(Real World Asset)團隊。
- Posted January 22, 2025
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勇敢基因伴我創業路(鄧淑明博士)
元旦剛過去,陪伴我成長的七姑姐悄然離世,令我悲慟不已。過去半個世紀,七姑姐都擔當着嚴師和守護神的角色,教我勇敢地解決困難,一步一腳印地開創事業。
- Posted January 21, 2025
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港創科走向國際化之旅(方保僑)
國際消費電子展(CES)素來被譽為科技界奧斯卡,上星期提及由香港科技園公司連同香港貿易發展局帶領的代表團,在今次展會再次成為焦點之一。
- Posted January 20, 2025
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區塊鏈技術為數碼經濟奠基(林國誠)
近年來,區塊鏈技術在各行各業的數碼轉型發揮了重要作用,其應用已超越加密貨幣的範疇,廣泛滲透至供應鏈管理、電子病歷管理、跨境支付及版權保護等多個領域。
- Posted January 17, 2025
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善用科技對抗網上假消息(黃岳永)
引發情緒反應的聳動標題,才能吸引讀者關注。因此,要避免受騙或成為散播假消息的幫兇,就需要具備辨別事實與虛構的能力。
- Posted January 17, 2025
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數據科學有助談判成功(湛家揚博士)
我們在工作及日常生活都有「講數」的經驗。「講數」其實就是談判,做好談判需要精明的策略及熟練的技巧。我曾討論過,人際技能在人工智能(AI)時代的重要性,其中一個關鍵技能是談判。我們總是認為,談判是一門藝術。
- Posted January 16, 2025
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空間智能勢成創新基礎(車品覺)
隨着2025年的到來,在人工智能(AI)技術飛速發展推動下,全球數字經濟正經歷前所未有的變革,各國對AI的立法和監管日益嚴謹,特別是在金融和執法等敏感領域。
- Posted January 15, 2025
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日常生活數據的素養在可持續發展內的重要性(韋達人博士)
數據素養是指在日常生活中有效理解、解釋和使用數據的能力。它始於了解數據是什麼以及它來自何處,例如從各種來源收集的數字、文本或圖像。然後,它涉及閱讀數據,這意味著解釋圖表、圖形和表格以提取有意義的信息。
- Posted January 15, 2025
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最新文章
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AI進化與風險並存(方保僑)
我們正目睹人工智能(AI)走上一條無可逆轉的自動化之路,其演進模式正如自動駕駛技術一樣,從最初「人手為主,電腦輔助」,逐步邁向「電腦主導,人類監督」,最終將可能到達「完全自主,不再需要人為介入」的境界。
- November 3, 2025
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AI製遊戲湧現 質素差惹劣評(郝本尼)
美國人工智能(AI)初創HyperWrite行政總裁舒默(Matt Shumer),早前在社交媒體X發布一段示範影片,展示由生成式AI製作的第一人稱視角射擊遊戲。
- November 3, 2025
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生成式創意(Generative Creatives):圖像與視頻的無限可能(吳壽冠)
在過去的數年間,人工智能(AI)的發展已從抽象的技術概念,迅速演變為觸手可及的應用工具,而其中最引人矚目、最具顛覆性的領域,無疑是「生成式創意」(Generative Creatives)——特別是圖像與視頻的生成。
- October 31, 2025
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AI+AR眼鏡融入生活(林國誠)
近年來,「AI+AR眼鏡」已成為科技界的新興焦點,它不再僅是工程師的實驗玩具,而是逐步融入一般消費者日常生活中。
- October 31, 2025
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做資訊總監不要太謙虛(湛家揚博士)
在不少傳統企業中,資訊科技部門長期處於幕後位置,主要負責系統支援與日常營運,鮮有參與企業策略決策。
- October 30, 2025
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AI未來是泡沫抑或革命?(黃岳永)
在生成式人工智能(GenAI)的浪潮下,全球科技股恍如搭上火箭。從矽谷巨擘以至初創新兵,市值集體暴漲。
- October 28, 2025
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AI喜附和人 醫學推理建議堪致命《自然》揭大模型答案 未必基於事實(郝本尼)
學術期刊《自然》(Nature)最新指出,人工智能(AI)的諂媚傾向,可能對科學研究造成負面影響,因為研究人員正愈來愈多使用大型語言模型(LLM),但其傾向迎合、附和用戶觀點,而非提供獨立或事實導向的答案。
- October 28, 2025
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