AI 加劇教育階層分化：非名校畢業生就業面臨最大衝擊
生成式AI的興起，自ChatGPT於2022年底發布以來，迅速改變了職場格局。斯坦福大學研究顯示，AI暴露職業中22至25歲年輕工作者的就業率下降13%，而Revelio Labs數據指出，美國入門級職位招聘自2023年1月起銳減35%，多與AI取代相關。世界經濟論壇報告更預測，40%雇主計劃以AI自動化任務，導致未來五年內可能消除一半入門級白領職位。然而，這波衝擊並非均勻分布，而是加劇了教育背景的階層分化：非名校畢業生承受最大壓力，對哈佛、MIT等精英名校畢業生影響相對有限。
哈佛經濟學博士生Seyed Mahdi Hosseini與合作者的最新研究，利用LinkedIn上約28.5萬家美國企業的履歷與職缺數據（2015-2025年），揭示了這一現象。他們定義AI採用企業為那些招聘AI整合者的公司，自2023年第一季度起，此類企業的初級員工就業率下降7.7%，主要來自招聘凍結而非裁員。進一步分析教育背景，使用LLM將學校分為五級（1級為精英如哈佛、MIT，5級為最低），結果呈U形曲線：2-3級普通學校畢業生的初級招聘下降最劇烈，達基線的40%；而1級精英學校畢業生僅小幅下滑，4級中等學校亦較輕微，5級最低學校幾乎無影響。這顯示AI優先取代可標準化的入門任務，精英學校畢業生憑藉強大網絡、創新技能與品牌效應，更易轉向AI相關高薪職位——2025年AI職位薪資預計較2024年上漲12%。
Brynjolfsson等人的ADP薪資數據研究佐證，年輕工作者在AI暴露職業中就業下降6%，資深者卻增長6-9%。AI不僅加速普通學校文憑的貶值，還放大社會不平等：非名校生面臨更嚴峻的就業門檻，需盡早習得AI技能以求轉型。展望未來，若無政策介入，這趨勢恐深化教育鴻溝，影響世代公平。
Nano Banana
幾週前，名為「Nano Banana」的文字轉圖像模型驚艷亮相，以卓越的圖像品質和角色一致性席捲AI社群，超越許多成熟模型。起初，其神秘背景引發熱議，有人猜測是OpenAI的秘密項目，有人認為是獨立團隊的黑馬。真相很快揭曉：它是Google的Gemini 2.5 Flash Image，升級自Gemini 2.0 Flash，定位為實用性強的AI編輯器。
Nano Banana不僅能保持圖像與角色的長期一致性，還允許用戶透過自然語言進行精細局部修改和多圖像合成，宛如一位全能設計助手。測試用戶驚嘆其可能終結Photoshop時代。其核心優勢在於「一致性」，能鎖定人物或物體特徵，即使多次編輯也不失真。多圖像融合技術同樣出色，生成畫面協調且細節豐富。自然語言驅動的精準修改大幅降低編輯門檻，甚至支援簡單草圖溝通。
其成功源於「替代生成」範式，將複雜指令拆解為小步驟，保留編輯「記憶」，結合Gemini的世界知識與Imagen的圖像生成經驗，實現邏輯與語義的深度理解。Google強調安全性，為圖像添加浮水印，確保可追溯性。實測顯示，Nano Banana在速度、效果與穩定性上優於ChatGPT 4o、FLUX等，且成本低，透過Google Gemini應用、API等平台開放使用，Adobe工具也已整合。
儘管如此，中文處理、指令理解及複雜多輪編輯仍有不足，解析度與藝術美感略遜Midjourney等。總體而言，Nano Banana是文生圖領域的里程碑，展現Google在多模態AI競賽中的雄心與全面布局。
揭秘 Anduril
Anduril 是一家2018年創立的美國國防科技新創公司，總部位於加州，專注開發低成本、高效率的國防產品，如無人機與反無人機系統，旨在通過技術創新提升美國國防能力。
Anduril 的組織架構是其快速成長與創新的關鍵成功因素，主要體現在其獨特的「產品工程」模式與高效的資源配置方式。該公司將分散的工程團隊整合為一個統一的產品工程部門，涵蓋電氣、機械與嵌入式系統，通過三個清晰框架——產品、核心技術與關鍵能力——實現高效運作。
產品框架聚焦於滿足客戶需求的完整系統；核心技術則是標準化的模組化組件，如飛行計算機與推進系統，類似樂高積木，可快速組裝成新產品；關鍵能力則包括內部工程服務，如能迅速將數位概念轉為實體原型的機加工車間或可靠性測試團隊。這種結構避免了傳統逐產品組建專屬團隊的低效模式，改以矩陣式組織，讓功能性團隊（電氣、機械等）根據項目需求靈活調配資源。例如，Roadrunner項目在密集開發階段可迅速集結跨部門工程師，階段結束後再轉向其他項目，確保資源最大化利用。
2023年初，僅200名工程師便能同時開發25種產品，部分產品全球部署數量達數千，顯示出前所未有的硬體開發效率。此外，Anduril通過嚴格的招聘標準與技術導向的領導團隊，確保組織保持高技術水準與使命感，進一步強化了其在快速迭代與實地部署上的競爭力。
這種組織架構不僅支持了技術創新，也讓Anduril能在國防科技領域以遠超傳統承包商的速度與成本效益交付產品。
什麼都可以賭…預測未來，還是操縱未來？Polymarket 的崛起之路與爭議！
在2025年，耶穌會不會重返人間啊？這聽起來超扯的問題，居然在Polymarket預測平台上，有那麼一點小機率欸，總共90萬美金的賭注耶！雖然大部分人覺得這是天方夜譚，但那些匿名玩家好像還抱著一絲希望啦。
Polymarket這平台，用加密技術搞得超酷的，正翻轉我們對市場跟資訊的看法。它把各種不確定的事兒，從地緣衝突、科技大咖的未來，到那些爭議刑事案，甚至洛杉磯山火燒多大，都變成能買賣的金融工具。平台上，每個事件的機率都用數字秀出來，像股票代碼一樣交易。
最近最大的一筆，就是2024年美國大選，吸了36.8億美金進來！特朗普跟哈里斯誰贏的機率一抖，傳統民調就跟著晃。其中，一個法國大戶用獨門調查法，重押特朗普，最後狂撈8500萬美金！Polymarket紅起來，不只中東金融圈熱鬧，也讓量化基金盯上它的數據趨勢。
Polymarket的本質，就是用錢堆出「共識」啊！它給大家一個「用錢投票」的場子，能瞧見大眾真實想法。這到底是高科技的全球賭場、邊緣灰色地帶，還是資訊金融的未來機器，能穿過噪音挖出真相？
跟傳統賭場不一樣，Polymarket比較像24小時開盤的事件股票市場。每個未來事件，不管多離譜，都變成可交易的東西。價格在0到1美金間晃，數字就是機率啦。比如「特朗普贏大選」的合約，如果0.51美金，就代表市場覺得有51%機會。事件結束，正確的變1美金，錯的歸零，你的錢就是你對這預測的信心強度。
它的運作超創新：沒莊家，靠區塊鏈智能合約讓多空直接對打，公平成交；交易的是過程，不是只鎖結果，能隨時買賣鎖利或止損，把博彩變成動態金融；還獎勵提供流動性的玩家，綁緊大家利益，一起把市場做大。
這種模式，讓它變成高效的資訊金融市場。不只獎勵最後猜對，還抓過程機率波動。在資訊爆炸的時代，它用金錢投票，給出比傳統媒體更真的集體智慧。
不過，去中心化也帶來麻煩的「裁決難題」。事件結果模糊或有爭議時，UMA去中心化預言機就頭痛啦。代幣持有者投票決定真相，但常鬧爭議，像AI模型測試結果，或「西裝」定義的模糊。
比如，一個關於烏克蘭啥時跟特朗普簽協議的賭注，因為備忘錄跟公開說法被當「協議」，害押「否」的玩家輸慘，罵有人操縱投票。另一個「誰穿西裝」的定義，也讓UMA投票吵翻天。這些事兒，露出去中心化下，事實判定的弱點。
話說回來，在聯準會降息、美大選這種大事上，它還是超前衛的。預測市場歷史老長，從16世紀義大利紅衣主教選舉，到18世紀倫敦咖啡館押注，再到19世紀美國總統選舉，都在整合資訊跟資本。
20世紀民調興起，搶走風頭，但像愛荷華電子市場的實驗證明，預測市場常比民調準。這有奧地利經濟學家哈耶克的分散知識跟價格機制理論撐腰。Polymarket就是這理論的現代版，相信用真錢押注才接近真相。
比起早期以太坊上的Augur失敗，Polymarket老闆Copeland學乖，從協議優先轉用戶優先，用跟美元掛鉤的USDC計價，避開加密波動，門檻低很多。
成長超猛，連Vitalik Buterin都投資，估值破10億美金！但法律風險大，在美國因選舉押注禁令，被罰錢還停服務。不過，它還在找路回歸，像收購有CFTC牌照的交易所。
Polymarket崛起，不只顛覆博彩，還開啟「資訊金融」新時代。它把抽象信念跟散亂知識，變成可交易的機率，成超靈敏的社會溫度計，給華爾街專業的實用價值。
它的數據波動，甚至有「創造未來」的反身性。赔率透過KOL跟媒體傳給億萬人，就不只是反映現實，還在塑造現實，惹來擔心影響選舉，連FBI都搜創辦人住所。
批評者說，把別人苦難金融化，碰觸倫理底線。Polymarket紅起來，丟出個尖銳問題：當一切都能定价，信念、觀念甚至悲劇變合約碼時，我們是拿到挖真相的利器，還是開了資本定義一切的潘朵拉盒子？
