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Google 稍早宣布将於 Chrome 113 beta 测试版本预设开启 WebGPU 功能，将能让使用者以 GPU 硬体执行更高 3D 图形运算效能，同时也能用於机器学习等运算加速。
WebGPU 是以 API 形式提供使用，并且由超过来自 Mozilla、苹果、Intel、微软等 90 名开发者贡献相关技术、花费 6 年时间打造，让 Chrome 浏览器能以硬体 GPU 进行渲染运算，定位上与 DirectX、Metal、Vulkan 等 API 相同。
而 WebGPU 目前已经在 Chrome 113 beta 测试版本预设开启，并且对应 Chrome …
英雄联盟：激斗峡谷 LOL 已经在日本、印尼、马来西亚、菲律宾、新加坡、南韩及泰国地区展开 Android / iOS双平台体验测试，但是台湾必须得等到12月才能开始试玩！
今天我们将介绍你可以使用的英雄联盟模拟器以及跨区到日服与韩服的 VPN 工具，让你抢先体验游戏快感！
以下就来介绍英雄联盟 LOL 模拟器推荐的名册：
| 模拟器厂商 | PTT 与 论坛评价 | 载点 |
|---|---|---|
| 雷电手机模拟器 | 前往下载 | |
| Bluestacks 模拟器 | 前往下载 | |
| 夜神手机模拟器 | 前往下载 |
英雄联盟 LOL 游戏类型是战斗型技术手游，每个角色拥有不同的技能与特长，在实战中与神队友们互相提拔与支柱《除非是恼队友》
它是许多人成长过程必玩的电脑游戏，现在出了手机版本，这让许多玩家可以回顾以往的激情战斗！接下来让我们看看有甚麽样的模拟器可以不卡顿的顺畅进行游戏！
过去几年一直都有看到 Apple 为 Apple Watch 镜头 申请专利，只不过苹果似乎还没找到最适合安装镜头的位置，之前曾申请过把镜头安装在 Watch 表冠、也设计过让 Watch 可以轻松与表带分离，使用者可以透过安装在 Watch 背板的後置镜头来拍照，现在 Apple 公开的专利文件里发现，他们让镜头突出於表盘上方的位置。
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拿起 iPhone 拍照太落伍？直接伸出配戴 Apple Watch 的那只手，就可以轻松捕捉想要拍摄的画面！这或者是苹果一直以来想做到的功能，因此自从 2016 年以来，为了要让 Watch 可以加入镜头，但又来符合配戴的舒适性，以及照片画质不能太差，Apple 似乎嚐试研发不同的镜头安装位置。…
为大家介绍最新无浏海的真全面屏旗舰vivo NEX 开箱 、评测、评价，全萤幕手机的滥觞由小米 MIX 开始发起，经过了 iPhone X 的异形全萤幕（也就是浏海）之後，几乎市面上大部分的高阶旗舰都采用浏海屏设计，很多人可能都已经感到审美疲劳了。但全萤幕智慧型手机真的没有其他玩法了吗？vivo 在今年 MWC 期间推出了萤幕占比高达 98％ 的 APEX 之後的确也让市场为之震撼，现在这款全球首款真全面屏手机正式以 NEX 为代号上市，一起来看看除了萤幕以外还有哪些让我们赞叹的特异功能吧！
影音开箱介绍，欢迎订阅电脑王阿达影音频道：
vivo NEX 是全球首款无浏海的「 零边界全萤幕 」与升降前置镜头手机，外盒的设计延续 X21 的样式，一眼就可看出他的无浏海全萤幕与隐形指纹设计（官网请点我）：
外盒背面则标示了产品各项规格，包括零边界全萤幕、升降前置镜头、高通 S845 处理器与目前最高规格的 8GB RAM记忆体等等，是相当强悍的高阶机型：
开箱，手机放在最上层，NEX 的包装设计也具有巧思，采用侧边开启抽屉式的收纳方式，配件全部集中在下层抽屉内：
NEX 所有配件包括手机本体、耳机、变压器、退匣针、说明书、传输线与免费赠送的保护壳： …
看过多啦 A 梦动画之後，觉得「 机器猫 」这个字眼感觉特别讨喜吗？那麽，看到以下这张图可别太惊吓，尽管「它」长得不太讨喜，不过这可是一款相当了不起的开源机器人的学习工具。Nybble，号称是目前最轻巧也走得最快的机器猫，由於具备有开源的特性，并能够在现有基础拥有的各种感测器之下，还能进行Raspberry Pi 主机板，乃至於 AI 晶片的扩充。也因此这项集资产品号称拥有无限的可能 — 将可透过编码，让机器猫本身以及使用者都可以在过程中学习到更多。
▲图片来源：Nybble
这个由 Open Cat 延伸而来的专案，是一款可以透过雷射切割的 3D 拼图在无需工具的状况下进行组装，并搭配各式相容於 Arduino 的感测元件与基础动作功能所组成的机器猫。除了基本的走动外，你还可以透过与 Raspberry Pi 主机板或者是加上 AI 晶片来提供更好的学习能力。让它可以走得更快，或学习更多动作。
这个相当适合进行程式编码的学习应用的工具，据称是可以透过自己偏好的程式语言来驱动这只机器猫，甚至可以直接对其下达「行走」或是「左转」等指令。是说，撇开它的外型（真的有点太「骨感」了），它本身的动态其实是真的蛮可爱的，感觉应该很可以吸引小朋友的目光，甚至让他们爱上学习程式。
▲图：Nybble 的各式感测元件。
现阶段 Nybble 在 Indiegogo 的集资案已经超过目标，有兴趣的朋友可以用 US$200（约 NT$6,200）的价格取得原价 …
近期武汉肺炎造成民众的恐慌，各公共场所诸如医疗院所、百货公司、学校、公司行号等都开始针对进出人员加强管制，包括量体温、强制配戴口罩等措施，如果单依靠人工来处理难免会有错漏，这次台湾微软展示了一款利用 AI 判断人员是否体温过高和未配戴口罩的系统，希望能减少第一线人员的风险，协助抗疫工作。
人力检查体温与口罩配戴，对少量人口出入的场域来说较为适用，但对人来人往的公共场所，个别人工检查也相对增加第一线人员与人群接触所可能产生的传染风险。台湾微软内部发起专案小组，集结台湾在地物联网合作夥伴联发科、ARBOR Technology 磐仪科技、Smasoft 偲倢科技、宜鼎集团与维新应用科技，在极短的时间内共同开发出四款健康管理装置，这些装置运用 Microsoft Azure 云端平台运算力，结合 AI 搭建出一系列的口罩体温检测器，不但能造福医疗单位、企业，也能帮助社会，希望科技的力量帮助台湾度过非常时期。
口罩与红外线温度一站式检测装置 & 业用掌上型红外线温度感测器
利用 Azure Central 服务，让 IT 人员 5 分钟内创建控制面板，轻松监控温度并统计数据资料。 Azure Bot 服务可在前端检测後，於後端向企业设定的 Facebook 或 LINE 等即时通讯软体发出通知触发警示，并立即通知人员协助该员工戴上口罩或就医等後续措施。
针对人员流动高且无法具名纪录的场所，工业掌上型红外线温度感测器具备随身携带的便利性，能藉由红外线，快速地远距侦测人体温度，顺利完成所需要的人员体温控管。
Azure Sphere 空气品质检测仪器
利用 Microsoft …
image source：TenMax提供
文／TenMax
权威顾问公司 We are social ，每年初皆会发布一份详尽的报告，针对全球各国的数位使用情形，进行全面的数据调查与分析。最新一期《Digital 2023: TAIWAN》近期出炉，上一篇文章，我们已经就台湾数位使用概况，整理出 8 大重点；本篇文章，将更进一步，聚焦於社群使用的重点数据与洞察。话不多说，一起来看看吧：
2023 年，台湾社群平台用户总数已达 2,020 万，占全国 84.5% 人口；若专注於 18 岁以上人口，则社群使用率已达 95.4%，位居全球第 10 名。使用时间方面，台湾网友每日平均花费 2 小时 6 分钟於社群，较 2022 年成长 2 分钟；值得一提的是，由於疫情趋缓、大众重拾实体娱乐，2023 国民网路使用时间较去年减少了将近 1 小时（11%），社群使用时间却不减反升，足见台湾人爱用社群的程度！不只花费的时间长，网友使用的平台也非常多样，每个社群用户平均会使用 6 种不同的平台，反映品牌行销布局，务必考量多管道曝光。
image source：DATAREPORTAL,《Digital …
认识的大学教授，在脸书发表了试用 ChatGPT 的结论：「对於申论题的分析，答案我可以给 A！看样子期末考时，除了不准学生 open book、上网之外，我看改成口试最保险！」看到老师的这一番话，我不禁啼笑皆非，也为修课的学生们默哀。
在 2022 年 11 月底，美国人工智慧研究实验室 OpenAI 推出了一款聊天机器人ChatGPT，能用中、英文回答许多种问题，翻译、算数学甚至是写程式都不是问题。在介面上，它像「线上聊天室」，只是聊天的对象为 AI，随便丢出任何问题，3、5 秒後就可以提供五花八门的答案，刚上线一周，就有超过百万名的使用者，现在更是有破亿的人们在使用。
ChatGPT 的运作原理，就是一种「文本生成」的技术，透过输入的文字让 AI 做判读，来产生相对应的回覆，随着反覆的训练及技术的日臻成熟，AI 能回答的问题会愈来愈多元，答覆也会愈来愈精准。不像之前的 Siri、Line 或 FB 的自动回覆，让人觉得「超难聊」，ChatGPT 对於常识、科学、历史问题，甚至是美国大学商学院、法学院的考试都可以通过，显见 AI 理解问题及回答问题的能力。
目前 ChatGPT 在使用者的「努力」之下，被发掘能够在下列范围内有所应用：
一、充当客服：
无论客户有什麽需求，或是想要投诉些什麽，它都能简短地回覆。
二、翻译及修改文法错误：
输入中文或英文，可以做到语言互换，若是用字遣词有所疑问的话，也可以判断有哪些文法出错，并解释错误的原因。
三、写词、曲、诗歌：
只要输入关键字，就可以做到符合主题、字数的诗词或歌词的文字创作。不过微软创办人比尔．盖兹（Bill Gates）曾在受访时表示，他对ChatGPT写的诗印象深刻，但「确实不完美」及「不太直观」。
四、缺少医疗条件地区的人们充当医学顾问：
毕竟目前没有足够的白领可以前往这些地区服务，而ChatGPT在医生执照考试中拿下不错的成绩（它挑战了2022年6月版376道试题的其中350道题，成绩接近及格线），有助於替医师做初步的判断。
五、数学辅导老师：…
美国公民受到极其严格的政府监控，因此美国 VPN 服务的需求量很大也就不足为奇了，虽然它们不是网络安全的灵丹妙药，但最好的美国VPN推荐是提高在线安全的完美第一步。
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2017年3月，美国政府授权全美所有VPN服务提供商无需徵得用户同意即可出售用户数据，可以看出，这仅仅是个开始，立法者似乎确实有意取消互联网用户的隐私权，出於这个原因，我们想知道他们的下一个目标是否是网络中立。
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随着ChatGPT浪潮爆红，也开始吹起一股担心自己工作不保的焦虑感，「这个时间点，我鼓励大家开放心态谈论ChatGPT，不要恐惧自己被裁员，公司不会这样做。」Gogolook共同创办人暨执行长郭建甫要建立健康的正面讨论氛围，正是他看到这股AI新浪潮後做的第一件事。
郭建甫引述a16z创办人Marc Andreessen的观察，人们对自动化浪潮焦虑的爆发，从1930年代以来，大概每30年会出现一次，不过每一次这种令人深刻的演示，很多人担心快速爆炸後，会影响到所有人类的劳动力，Andreessen Horowitz强调这种感受是大错特错，他不只鼓吹这股趋势，也反思提醒说，这种事其实每30年就会发生一次。
郭建甫用「On top of AI」(站在AI的肩膀上）这个概念来聚焦员工的思考，「如何用AI强化自己的能力，把AI当作是自己的延伸，只是这次不是实体的延伸而是心智、知识的延伸，」他表示：「要从这种生产力层面来思考，能不能用150个人（编按：与目前同样的人力规模），做到10倍、20倍的成长。」
不只如此，他更进一步探讨ChatGPT浪潮的本质，就像10年前，iPhone问世时，创造了一个以iOS为基础的公共基础设施，也就是行动网际网路，在上面可以发展很多行动App，「从公共基础设施（utility）的角度来看，带来了一种空间和时间的公共设施（space and time），」他解释，让你摆脱物理限制，变得生产力很高，坐在这边按一个键，食物就从A点送到B点，时间跟空间被压缩 ，这是当年iPhone moment带来的效用。
ChatGPT的出现，同样被形容成是另一次的iPhone时刻，同样的道理，「生成式AI是底层基础，上面是知识的公共基础设施，知识变成一种公共财，所有人都可以存取到跨语言、跨文化的知识。」他更进一步强调：「这种知识公共基础设施会带来两种冲击，第一是对生产力带来冲击，」所以，郭建甫要求员工开始解构自己工作中，无聊、没有意义的成分，思考如何交给AI，来获得更多的时间。
带动每一个人开始使用和思考後，甚至有Gogolook开发端主管思考，是否要区分前後端，前端工程师能不能保留系统分析、逻辑思考、将人的需求转化成机器听得懂的语言，保留这些能力，但借助No Code工具和ChatGPT，能不能学会後端开发的技能。
迎战ChatGPT浪潮要先做的2件事
郭建甫的第一步是「要求公司每一个人都思考，从主管到个人，让大家开放心态的谈论这件事。」他先从鼓励讨论着手的目的是，要让全公司「真的理解ChatGPT代表什麽样的演化。」
不只追求更彻底的了解，第二步，他向自己和所有员工这样提问：「当知识变成一种公共基础设施（Utility）之後，如何加入到产品中？」他强调：「如何在这些知识之上，创造你的应用，变得更重要。」
不只Gogolook，很多动作快的新创都已经开始思考，如何解决用户痛点，在证明有存在价值的服务上，再加上AI的能力。郭建甫表示：「用户痛点是重点，如何在既有服务，在已经可以解决用户痛点的商业模式上，透过这些生成式AI将UI/UX升级，我觉得，绝对是必要的事，但不是像接水管般一样就创造一个服务，你可以这样做，别人也可以这样做。」
OpenAI创办人Sam Altman也曾探讨过新创在这波浪潮中的机会，他的看法是，全世界最後会剩下只有几家公司提供超大语言模型Base Model的服务，如何善用「1%的客制化」成了关键。
因为像GPT 3这种一次训练要价千万美元的超大语言模型，没有几家企业可以负担，而OpenAI公司目前也没有开源释出底层基础模型（Foundation Model或称为Base Model），只开放透过API来客制化微调(Finetune）的是在这个基础模型上的属性模型（Attribute Model），仍然需要在基础模型上才能执行。所以，新创可以利用属性模型的微调，来建立客制化的中间层的服务。
发展客制化AI的两大方向
郭建甫认为，属性模型客制化可以有两大方向，第一是瞄准ChatGPT没有的领域知识（Domain Knowledge）， 它不是每个领域的专家，第二个层面是可以进行原则或政策（principle 或policy）的客制化。
领域知识是许多企业想要进一步调教ChatGPT的重要方向，这是许多企业或新创已经看到的主流客制化做法，但是郭建甫提到的Policy层客制化又是什麽？为何是重要的发展？
他进一步解释，模型本身会有基本的道德面政策，例如不能涉及敏感政治问题、暴力、诈骗等，但做生意需要的不只是这种政策机制。
例如日本有很多IP角色，也需要有一套符合对应人设的Chatbot AI发言政策控管机制，日本公司才敢授权。所以，郭建甫才认为：「中间层的控制，除了领域知识，我觉得原则或政策机制的控制，也很重要。」例如为了避免滥用，一套好的监控机制，来确保不会授权角色的滥用，也很重要。
生成式AI也带来3个层面的新挑战
不过，ChatGPT不只带来新的机会，郭建甫观察，也带来了三个层面的挑战，第一个层面是资料与资讯面的挑战，GPT模型本身目前最为人诟病的就是内容真实性不足的问题，郭建甫指出，如何让ChatGPT的回答更具备事实基础和提供参考来源，这是一个值得被解决的问题，甚至他认为，在问题解答中标记出所用的参考来源网址，也可以是一种好的商业模式，例如Bing结合ChatGPT模型後的做法。
不过，郭建甫更强调，第二项监管层的挑战，这就是他所谓在中间层的控制机制。「出现很多客制化GPT时，这也代表需要制定这个客制化AI的政策，」就像若有家银行要以ChatGPT技术来打造大型企业的发言人，就需要一套这家公司专属的人设政策，来限定发言的AI什麽可说，什麽不能说，而且不能出错。或者如美国已有人工智慧相关的法遵，要求必须在商用或政治领域用Chatbot中标明这是AI而非真人。「未来，在治理面、平台到应用层，每一层都需要再建立政策机制，」…