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YC’s Summer 2025 RFP is here, showing us that AI is no longer just for tech giants—it’s disrupting every industry. Don’t just build tools for others. Instead, use AI to create new, full-stack companies that compete head-on with traditional players. The era of “AI agents” is now, and the biggest opportunities are waiting for those
DataRecce 正在重新定義資料工程的遊戲規則。想像一下，以前你的 data pipeline出問題時，就像房子失火一樣，只能等冒煙了才知道；現在 DataRecce 讓你在 Pull Request 階段就能預先檢查資料變更，就像給資料管道裝了煙霧偵測器。這家 2023 年成立的公司，由 CL Kao 創辦，已獲得 400 萬美元資金，採用開源加 SaaS 的策略快速擴張。他們的 Recce 工具專門解決 dbt 使用者的痛點，聲稱能縮短 90% 的審查時間。在 AI 時代，乾淨的資料就是企業的護城河，DataRecce 提供的「事前預防」方案正好補強了現有工具「事後通知」的缺陷。對資料團隊來說，這不只是工具升級，更是從「救火隊員」轉型為「建築師」的關鍵轉捩點。
歷史與民意何時轉折是很無法預測的，或許現階段我們該聚焦的問題不只是是否需要 UBI，更是如何在理想與現實間找到平衡。答案需要透過持續的實證研究、開放的公共辯論、審慎的政策實驗來逐步探索。無論最終形式如何，這場關於基本收入的討論，已經在推動我們重新思考 21世紀社會契約的本質。
HyperAuto 不是什麼神奇的新概念（其實很神奇），就是把傳統ETL該做但做不好的事情做到位。傳統ETL花幾個月才能整合的系統，HyperAuto幾天就搞定，而且還能把資料寫回原始系統，讓你的資料真正活起來。最重要的是，工程師不用再寫一堆重複的程式碼，可以專心做更有價值的事。現在企業競爭這麼激烈，誰能更快把資料變成決策，誰就贏了。如果你還在用傳統ETL慢慢磨，真的該考慮升級了。
Palantir Foundry 的「Ontology」模組，就像一張全公司共同的互動白板，把人、機台、訂單等關鍵資訊全都串在一起，不只查資料，還能直接操作和同步更新。它結合主資料管理、知識圖譜、數位孿生，把過去分散在 ERP、MES、CRM 等系統裡的資訊一次整合，讓企業能用統一語言快速查詢、決策和追蹤。
「Palantir Foundry／Gotham／Apollo 讓傳統工廠擁有全局感知與智慧行動的超能力──資料整合只要幾天，決策結果立即反饋至現場，自動學習、持續優化，最終在供應鏈、產線、品質與維護全面開花，成為製造業數位轉型的最強推手。」
Google AI Edge 是 Google 面向邊緣運算領域推出的 AI 解決方案集合，包含專用的 Edge TPU 硬體以及軟體開發工具鏈。它的架構透過將訓練於雲端的模型部署到端裝置，讓裝置本地即可執行高效的機器學習推論。核心硬體 Edge TPU 以4TOPS@2W的強勁表現提供了小體積低功耗的算力。整體平台涵蓋 Coral 系列開發板和加速器等硬體，以及 TensorFlow Lite (LiteRT)、MediaPipe、AI Edge SDK 等軟體，支援開發者將電腦視覺、語音、甚至大型語言模型等 AI 能力嵌入行動或物聯網裝置中。
AI 公司宣稱快要用完訓練資料了，解決方案是什麼？合成資料——由 AI 自己產生的資料。但這真的安全嗎？從自駕車到金融詐騙偵測，我們深入分析合成資料的機會與風險，並完整解析這個趨勢對 LLMOPs SaaS 廠商的戰略影響。包含完整 SWOT 分析，探討台灣科技產業如何在這波 AI 資料革命中找到新的競爭優勢。模型崩潰、錯誤放大、監管挑戰——了解合成資料背後你必須知道的關鍵風險與商機。
《The Era of Experience》探討了AI學習的未來，從「人類數據時代」到「經驗時代」，討論了AI如何從模仿人類知識的方式，轉向依靠自己的經驗進行學習。隨著強化學習技術的進步，AI將不再僅是被動的知識儲存庫，而是能夠在真實世界中進行探索、互動與學習的「實踐者」。這篇論文強調，經驗學習不僅能提升AI的智慧，也將打開通往超智慧的鑰匙，為未來帶來無限可能。
OpenAI Batch API 打破即時呼叫侷限，以非同步批次處理方式讓你一次併發上萬筆請求，並在最長 24 小時內回傳結果。本文深入解析核心運作機制、成本折扣優勢與實務應用場景，並附上 Python 範例與測試建議，助你輕鬆掌握大規模 AI 推理的高效利器。
OpenAI 在 2025 年 4 月推出了全新的 Flex 處理（Flex Processing） 功能，允許開發者以更低的成本使用大型語言模型，但代價是處理速度較慢且資源可用性不穩定。這項功能主要針對非即時、低優先級的工作負載，例如模型評估、大規模資料處理或非同步任務等。本文將從成本、技術實務到商業策略等七個面向，深入說明 Flex 處理對大型語言模型營運（LLMOps）與代理型 AI 營運（AgenticOps）相關的 SaaS 平台所帶來的影響與最佳實務建議。
以下是關於 GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 等模型的成本估算，以心臟外科 AI 助手作為編列預算參考。
