Copilot
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別再吵哪個 AI 好用了！資深主理人公開「Google ✕ 微軟 ✕ ChatGPT」三位一體協作心法。不藏私分享如何將訂閱轉化為高回報的「時間投資」，打造 2026 最強生產力模式。
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這幾天小a一直在想「劣幣驅逐良幣」這問題。還記得上次我們聊過理想的AI世界是80%工作讓AI做，我們人類負責最重要的20%，如思考、決策、創作? 2026年的第一天，小a就來玩一下測試遊戲，把這問題丟給AI (Gemini 3)，由另外兩個AI(ChatGPT, Copilot)來驗證...
繼小a實測生成式AI一些稍微複雜的問題錯誤百出還死鴨子嘴硬，但昨晚還信誓旦旦地和朋友說，AI在一些簡單的工作上表現還是亮眼的啦。今早，喝著美味香濃咖啡，一邊刷著新聞時，喵到了一個差點跌落椅子的資訊: 「同類型中最大規模的研究顯示，AI助理有45%的機率誤導新聞內容——無論語言或地區為何」[1]。。。
如何用AI生成圖片,再變成有故事性的影片教學步驟
以下是目前最適合你描述的完整流程（生成圖片 → 製作更多相似圖片 → 變成有故事的影片）所能使用的 AI 工具組合。我以「實際工作流」為主，列出每一階段最好用、最穩定、最常見的選擇。
https://docs.google.com/forms
Copilot+ PC 並不是一個更強大的聊天機器人，而是一個全新的 Windows 筆電硬體等級認證，專為「裝置端（On-Device）」AI 運算打造。它代表了微軟對 AI PC 的最高標準，讓原本需仰賴雲端運行的複雜 AI 功能，能直接在你的筆電上執行——速度更快、延遲更低，隱私更有保障。
這篇文章分享了我在使用AI時一直都在使用的學習流程，透過和五步學習流程以及配合提問流程，我整理出如何建立初步理解與AI識讀力，讓我從原本僅僅只是「做了」，直到「做好」、甚至「做到超乎期待」，成功讓AI成為真正的協作夥伴，而不是文字垃圾製造機。
微軟不把模型當作終局，而是押注在「鷹架」與「代理人基礎設施」上，從雲端算力到 GitHub 平台，全面佈局未來五十年的 AI 世界。策略核心不是打造最強模型，而是建立 AI 代理人賴以運作的環境，讓微軟成為所有模型、代理人與企業工作流程的共同依賴。模型會變便宜，但鷹架與基礎設施將成為長期價值來源。
