MIT
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來自MIT的經典線代課程－－Gilbert Strang
第六課：向量空間與子空間、特殊子空間 ( 行空間、零空間 ) ( Vector space and Subspace、Spacial subspace ( Column space、Null space ) )
在本系列文章的最終篇，我們將聚焦於那道最關鍵的鴻溝。MIT 的研究揭示了一個驚人的現實：在投入 AI 的企業中，95% 的組織一無所獲，而另外 5% 的成功者卻能創造數百萬美元的價值。是什麼造成了如此巨大的差異？答案並不在於誰擁有更先進的模型或更龐大的數據，而是在於一套截然不同的導入方式。
在 AI 浪潮中，許多企業的初始反應是出於「錯失恐懼症」（FOMO），擔心若不跟進就會被市場淘汰。然而，這種被動反應往往導致資源分散，難以產生顯著的商業影響。要讓 AI 投資真正落地，企業需要一個清晰的策略框架，本文將透過防禦、擴張與顛覆的三階段導入方式，協助企業釐清自身在AI 導入的不同進程。
在MIT2025年的研究報告中，描述了這個「生成式 AI 鴻溝」（GenAI Divide）的殘酷現實：儘管企業投入了數百億美元的資金，但竟有高達 95% 的企業級 AI 解決方案，其投資回報為零。這不禁讓我們反思，這股 AI 熱潮究竟只是一場集體的「瞎忙」，還是我們遺漏了釋放其真正價值的關鍵鑰匙？
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一
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👉這篇也真的沒有業配。
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想知道全球頂尖大學（如牛津、麻省理工、普林斯頓、劍橋等）對生成式AI的規範嗎。包括：誠實且負責任地使用AI，強制要求學生在正式評估中揭露AI使用情況，並須經教師明確許可。多數學校禁止學生直接複製AI生成的文字作為作業提交，並強調學生必須驗證AI輸出的正確性，同時注意保護個人資料與研究數據的安全。