Perplexity
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當 AI 被命名，它就不只是工具，而被放入關係之中。從 Moltbot、OpenClaw 到 Copilot、Claude，AI 名稱很少描述功能，而是在預先定義互動方式。命名成為一種文化技術，用隱喻、字源與象徵，為行動鋪路，也透露科技公司對 AI 角色的期待與界線。
這篇文章分享如何將「追新聞」轉為「被動接收」，利用 AI 打造專屬新聞台。作者實測三款工具：Grok 表現最穩、適合手機通知；Perplexity 具備嚴謹來源連結，能誠實執行指令；ChatGPT 則在自動化排程上仍有進步空間。透過這套流程，能有效緩解資訊焦慮，在對的時間精準掌握時事。
並非所有的光都是星星！只有感同你的身受才有辦法寫到你的痛點，帶著你走過我的經驗累積自己的智慧，陪你一起把論文搞定吧。哪天拿到學位，我們就在山頂上把酒言歡，笑看今朝吧！
身為一位入行18年的媒體工作者，AI的出現令人又愛又恨。從早期品質低劣的翻譯工具，到如今能模仿人類情感、甚至連 AI 偵測器都難以辨識的「AI 文字」，我們如何在「人機協作」的新時代重新定義「人類創作」的意義？
讓AI成為你的神隊友吧！目前，石頭哥正透過DSR在「提煉原子句」，希望開發一套從因果邏輯切入，建立 CIMO, SEM程式框架，能幫助到許多朋友快速把文獻資料篩選、萃取出適合你論文的原子句喔！本週滿滿的乾貨，希望跟我一樣埋首 DBA 論文、個案研究報告的朋友們，都有滿滿收穫喔！一起加油吧👏
台灣大哥大的用戶，Pro 版本免費當然得看囉！
這隱藏技能，相信一定能幫你把 Perplexity AI ，徹底升級成一台專門為你研究與整理知識的 超跑喔！總之，在進行 DBA博班的文獻探討、原子句提煉、半導體產業專業問題求解上， 都很實用喔！
關於方格子的留言機器人現象，坦白說我之前就在我自己帳號下（咳咳咳）做了點小測試，發現很容易辦到，感覺有點危，但一時三刻又想不出危害在哪，就放觀望了。
昨天因為種種原因又做了次測試，想知道Agent服務是不是可以根據寫好的腳本無限對話，於是我打開了Comet。
（好讀懶人指引：如果早就知道Come
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]。。。
選擇每天陪你工作的 AI，不是只看誰功能最多，而是要像挑魔杖一樣，得自己試試看才知道！我自己就習慣用幾個簡單的問題做開場，使用新接觸的模型身上，判斷對方能不能合作。以下分享我常用的幾題：
1.問它是不是某某模型+某某版本
比較邪惡進階一點，直接用錯誤的版本問它，看看模型會不會掉坑。來看看LL
1. 辦公室的「AI 軍火庫」：實戰工具與應用場景
介紹一套完整的 AI 協作生態系，解決了從雜務到決策的各種痛點：
會議救星：Google Meet + NotebookLM
痛點： 開會來不及做筆記、會後沒人記得待辦事項。
解法： 利用 Google Meet
