商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導軟體開發者和 DevOps 工程師現可透過 LiteLLM 與 Docker 技術，建立一個自主託管的 AI 模型閘道器，將應用程式請求路由至多個大型語言模型（LLM），並透過單一的 OpenAI 相容 API 介面進行管理。 LiteLLM 的核心優勢在於其能抽象化底層模型供應商的差異。使用者不需讓應用程式直接連接至 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI 或其他供應商，而是將請求發送至 LiteLLM 代理伺服器。此代理伺服器透過單一設定檔，就能管理超過 100 種 LLM 的路由，例如 OpenAI...

商傳媒｜何映辰／台北報導過去玩電子遊戲時，許多玩家曾為了讓遊戲卡匣正常運作，發展出各式各樣的「獨門妙招」。近日，一張社群平台 X（原 Twitter）上的照片，再度喚起許多懷舊遊戲玩家的共同記憶，引發網友熱烈討論。 X 平台用戶 @ThrillaRilla369 分享了一張孩童對著紅白機（NES）卡匣吹氣的照片，並附文：「誰還記得要對著任天堂遊戲吹氣，然後輕拍主機才能讓它運作？」這則貼文迅速吸引了廣大迴響，許多玩家紛紛分享自己當年為了順利啟動遊戲所使用的奇特方法。 有用戶 @SGTWipper1Each 描述，除了吹氣，有時還需要「將卡匣完全插入後，再輕微抽出一些」，遊戲才能正常讀取。用戶 @Ben_Tinka 則打趣地表示：「這種技術比現代科技任何技術人員都管用！」 除了吹氣和調整卡匣位置，其他用戶也分享了更進階的技巧。例如，用戶 @cvvobh 提及多種方式，包括「疊放第二片卡匣以確保遊戲與主機接點穩定」、用「濕布擦拭卡匣的金屬接點（甚至有人宣稱口水更有效）」、「在卡匣濕潤時插入並上下按壓幾次以『清潔』主機」，或「將主機倒置遊玩」、「對主機內部吹氣、搖晃以清除灰塵」等。更有用戶 @profdiggity 幽默地說，他很驚訝照片中的孩子沒有像當年許多心急的玩家一樣，用「吹奏口琴的方式」對著卡匣又吹又流口水。 這些方法雖然看似有效，但其中也存在矛盾。用戶 @PapaJim1977 就指出，當時的卡匣上其實印有警告標示，禁止對其吹氣，這讓他不禁疑惑：「既然卡匣上有警告，那為什麼這些方法卻管用？」此外，用戶 @Kennylinecum 甚至回憶道，他必須「在卡匣旁稍微插入一小片火柴盒」才能讓遊戲啟動。而用戶 @iamMRJOUBREL 則有一套完整的清潔流程：「先用酒精和棉花棒擦拭，再用衣物覆蓋卡匣並吹乾」。 這些獨特的「啟動術」如今看來或許有些不可思議，卻也成為了許多資深遊戲玩家共同的時代印記，證明了他們對 紅白機、超級任天堂（SNES）和 Sega Genesis 等經典遊戲的熱愛與堅持。

商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導當前科技產業正迎來人工智慧（AI）的黃金時代，全球巨頭紛紛投入巨資競逐此一新興領域。與此同時，非傳統產業也透過創新的商業模式與網路原生敘事，打造出市值驚人的品牌，展現多領域並行的創新能量。 根據《The Profile》報導，AI領域的領軍者，如Cognition AI創辦人斯科特·吳（Scott Wu），預見AI編程代理（如Devin）將能大幅降低現代生活中的「摩擦」，並暗示未來人類的創造力將超越執行執行本身。科技巨擘亞馬遜執行長賈西（Andy Jassy）則正大舉押注AI，投入數千億美元於晶片、資料中心、衛星及與OpenAI、Anthropic等AI公司的合作，目標是將亞馬遜打造成AI時代的基礎設施骨幹。此外，Meta也展現對AI的龐大投入，在美國路易斯安那州興建一座價值高達2,000億美元的資料中心，凸顯AI熱潮對當地經濟的深遠影響。 在消費市場方面，名模海莉·鮑德溫（Hailey Bieber）創立的護膚品牌Rhode，憑藉其獨特的商業策略，成功蛻變為市值達十億美元的美容帝國。Rhode透過結合「癡迷」與「網路原生敘事」的行銷手法，充分利用YouTube、社群媒體、美學風格及生活模式行銷，在產品尚未正式上市前便累積了龐大市場需求。該品牌產品一經推出即迅速售罄，不僅打破了Sephora在全球的銷售紀錄，最終更被美妝公司e.l.f. Beauty以高達10億美元的價格收購，為非傳統產業透過創新商業模式達成巨大成功樹立了典範。

商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導面對美國境內儲存的近 95,000 公噸用過核燃料持續增加，能源公司 Curio 正推動一項名為 NuCycle® 的先進核燃料回收技術，旨在解決核廢料處理問題，並為能源危機提供永續方案。 根據《Digital Journal》報導，傳統觀念將用過核燃料視為廢棄物，但實際上其仍保留了絕大部分可用能量。Curio 執行長 Edward McGinnis 強調，現代技術已能回收這些寶貴材料，大幅減少長期廢棄物的體積和毒性，並為新一代先進反應爐創造新的燃料來源，他更傾向稱之為「微廢料」。 核燃料回收技術與美國的能源和國家安全目標高度契合。首先，它能透過減少對新開採鈾礦和受外國控制燃料供應鏈的依賴，來強化能源獨立性。其次，核能作為少數具備可擴展性、可靠的潔淨能源，能支持不斷成長的電力需求，有助於實現去碳化目標。 McGinnis 指出，美國過去數十年來在核燃料回收創新方面相對停滯，而其他國家則持續精進技術。如今，美國兩黨皆體認到核能在未來能源系統中的關鍵角色，先進反應爐、國內燃料供應鏈和回收技術已成為國家優先事項。完善核燃料循環（closing the fuel cycle）有望同時提升永續性、安全性和經濟效益。 NuCycle® 技術的目標不僅是減少廢棄物，更是要建立現代化的循環核燃料經濟。與舊式回收技術相比，NuCycle® 在設計之初便同時解決了經濟效益、廢棄物最小化和防核擴散等挑戰。其製程能最大化資源回收，顯著減少高階廢棄物體積，並在設計中融入安全防護措施。特別的是，NuCycle® 共同萃取超鈾元素（transuranics），這不僅能提高效率，更能增強防核擴散能力。此外，該技術專注於回收如用於醫療程序的寶貴同位素以及鈾，以支援下一代先進核能系統的發展。 美國能源部近期提供的獎項，將支持 NuCycle® 技術邁向商業化。這筆資金將使 Curio 能與 Idaho...

日本基恩斯公司憑藉其獨特的「現場第一次數據生成機制」和高附加價值的產品策略，使其產品即使成本僅十餘萬日圓，客戶仍願以百萬日圓價格購入，進而推升公司獲利持續刷新歷史新高，員工平均年薪更超過2,000萬日圓。 日本製造業巨擘基恩斯（Keyence）以其驚人的高獲利能力與員工薪酬，長期以來備受關注。根據《PRESIDENT Online》報導，該公司不僅以平均年薪超過2,000萬日圓（約新台幣420萬元）稱冠業界，其高附加價值的商業模式更讓客戶甘願支付高昂價格，購買成本僅十餘萬日圓的產品。 基恩斯於上週日（24日）公布的最新資訊顯示，其針對截至2026年3月底的連結財報表現亮眼，營收達到1兆1,692億日圓，較去年同期成長10.4%；營業利益達5,957億日圓，年增8.4%，營業利益率高達51.0%，並已連續五年刷新歷史新高。此外，該公司連續五年營收成長，並連續六年實現獲利增長，其中海外銷售額為7,792億日圓，佔比約66.6%，顯示其國際市場擴張有成。基恩斯更擁有高達94.6%的自己資本比率，展現穩健的財務體質。 分析指出，基恩斯產品的原始成本率僅約10%至20%，卻能以高達100萬日圓的價格銷售，其核心價值並非單純依賴傳感器或強勁的業務能力。日本工業大學大學院技術經營研究科的田中道昭教授指出，基恩斯歷經半世紀建立的，是「現場第一次數據生成機制」本身。這套機制使其在已於2026年啟動的 Physical AI 時代中，佔據全球最具決定性的關鍵地位之一。 田中教授進一步解釋，隨著人工智慧「大腦」（WFM，World Foundation Model，學習世界物理現象的通用基礎模型）逐漸商品化，企業的差異化競爭優勢將轉移至「如何觀測世界」以及「能以多高解析度測量現場數據」。基恩斯憑藉其獨特的數據生成技術，正位於這條「測量端」產業鏈的頂端。這也解釋了為何該公司新進員工年薪可達700萬至800萬日圓，20多歲的員工年薪突破1,000萬日圓亦不罕見，甚至被認為其平均年薪2,039萬日圓「反而還顯得便宜」。

商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導人工智慧（AI）正逐步改變再生能源系統的運作方式，從電力需求預測到智慧電網管理，甚至降低能源損耗，都可見其應用。專家指出，AI雖然不是解決氣候變遷的萬靈丹，但已快速成為提升再生能源系統可靠性、效率與擴展性的重要工具。 再生能源系統的主要挑戰在於其不可預測性。相較於燃煤電廠能長時間穩定發電，太陽能板依賴日照，風力渦輪機則受制於瞬息萬變的天氣條件，這種間歇性特點可能導致電網失衡，尤其當再生能源在國家電力結構中佔比越來越高時。為此，AI系統透過即時處理大量天氣、電力消耗及電網數據，能比傳統預測模型更準確地預測再生能源的發電變化。 現今的機器學習演算法能以驚人的精準度預測雲層移動、風速模式及消費者用電量，使電力公司得以更有效地管理供需，減少能源浪費。全球各地的企業和政府已積極測試由AI驅動的能源系統。例如，Google DeepMind 曾利用AI優化其美國資料中心的能源使用並降低冷卻成本；歐洲的電力供應商也日益依賴預測性AI演算法來管理智慧電網。 在中國，AI被應用於再生能源基礎設施的設計，作為其技術領導策略的一部分。該國雄心勃勃的再生能源目標不僅需要更多太陽能電廠和風力發電場，更需要更智慧的管理系統。AI正被迅速推廣，用於預測太陽能發電、追蹤電池儲存系統並強化電網穩定性。此外，預測性維護是AI在再生能源領域最關鍵的應用之一。傳統上，太陽能板、風力渦輪機和輸電網絡的定期檢查成本高昂且耗時，如今透過感測器和AI無人機，可在故障發生前偵測出問題，避免代價高昂的中斷，這對於在複雜地形中擁有廣泛分散式再生能源基礎設施的國家，如印度的拉賈斯坦邦（Rajasthan）太陽能園區和泰米爾納德邦（Tamil Nadu）風力發電廠，影響巨大。 能源儲存仍是實現全面潔淨能源轉型的最大障礙之一。太陽能發電通常在白天進行，需要儲存以供夜間使用，但電池成本仍高且難以有效管理。AI能優化充電與放電週期，延長電池壽命並提升儲存效率，這在電動車和分散式再生能源深入城市與鄉村地區之際尤為重要。 然而，AI本身也是耗能大戶。訓練大型AI模型需要大量電腦基礎設施，其電力常來自高碳排電網。諷刺的是，這種被視為氣候解決方案的技術，若未負責任地管控，也可能加劇氣候危機。未來的電力系統將因數百萬屋頂太陽能板、電動車、智慧家電和電池儲能裝置的同步互動而變得極為複雜，需要高度適應性系統即時應對變化，而這正是AI的能力所在。挑戰在於如何確保AI能源系統的透明度、問責制與社會包容性。技術能改進系統，但無法取代體制改革，任何演算法都無法彌補治理不善、能源不均或不可持續的城市規劃。AI與再生能源的結合是未來十年最重要的發展之一，能源革命不僅是將煤炭替換為太陽能，更是關於系統即時預測、適應和優化能源使用的智慧。各國政府、企業和社區如何運用AI，將決定它最終是加速永續未來，還是帶來新的環境與社會問題。