AI 每天都在你身邊 — 幫你推薦影片、過濾垃圾郵件、導航路線、自拍修圖、在你沒注意時默默整理你的數位生活。
而如果你常在追 AI 新聞，那些炫得不得了的名詞：代理模式、深度研究、進階推理、多模態生成…一定也超眼熟。
聽起來是不是很夢幻？讓人以為美好未來已經到來～

想像總是美好，實際使用過一定都遇過這些情況：
- 請 AI 寫一段解說，卻一本正經亂講、錯了還不承認
- 想讓 AI 幫忙完成任務，結果越幫越忙、越用越火大
- 明明寫了很清楚的需求，AI 卻「聽嘸」、答非所問
- 生成圖片角色一下變臉、一下跑版、一下莫名其妙多出手指
- 文案寫到一半，AI 會自己「加戲」，補一些有的沒有的
還要擔心這些工具每天推陳出新，跟小編一樣可能有 AI 焦慮的症頭…

這些問題的根源在於，你有真正理解 AI 技術的底層邏輯嗎？
掌握 AI 運作的眉角，才能在瞬息萬變的工具裡從容切換、靈活運用，有效真正駕馭 AI。

本書由曾任職 IBM、Google、WeWork 與 LinkedIn 的矽谷資深科學家彭昶興撰寫，以清晰易懂、生動接地氣的口吻，帶你拆解各種最熱門的 AI 新技術的底層邏輯。從神經網路、LLM、Transformer、擴散生成模型，到最新的 Agent Mode、Vibe Coding、RAG、深度推理與多模態 AI，以大量日常比喻、故事化解說與實例，讓你真的看懂 AI 為何能產生文、生圖、生影片，並掌握模型會犯錯、會幻想、會推理的真正原因。

▋這本書適合誰？▋
✔ 想掌握最新 AI 技術與趨勢的創作者、行銷人、技術人
✔ 想跟上時代，但不想啃厚重論文的「科技觀察者」
✔ 想看懂 AI，卻不想被數學公式嚇到的人
✔ 想在聊天中誠懇不浮誇談 AI 的普通上班族
✔ 想真正理解 AI 是怎麼運作，而不是只會按按鈕的人

▋權威推薦 ▋
沙永傑 | 國立陽明交通大學榮譽退休教授、前中華大學校長
溫怡玲 | 台灣人工智慧基金會執行長
黃逸華 | 美商科進誠策略長
本書特色:
新一代 AI 技術解密，掌握底層邏輯，讓 AI 為你所用。

要搞懂現在火紅的 AI 技術，不用是碩博士、也不必看艱澀論文，本書直接用你聽得懂的大白話解析「這些黑科技到底怎麼運作」，讓你真正理解為什麼 AI 這麼強，要怎麼用才上道。

✅ 【完整掌握 AI 最新黑科技】
直擊新世代 AI 技術的運作方式，快速掌握當今火紅技術的底層邏輯、能力限制，以及正確的使用策略。
▸ Agent Mode（代理模式）：AI 不只回答，而是會自主規劃步驟、查資料、執行任務。
▸ 多 Agent 協作：模型之間如何像團隊一樣分工合作。
▸ Vibe Coding：口語驅動的程式開發流程，讓想法直接變成前後端程式碼。
▸ 進階自然語音：AI 說話的「氣口」是怎麼煉成的？還可以聽出你的喜怒哀樂。
▸ RAG（檢索增強生成）：整合外部知識、避免幻覺，讓 AI 不再胡說八道。
▸ 多模態 AI（文字 × 圖像 × 影片 × 語音）：AI 如何同時理解與生成跨模態內容。
▸ Diffusion 擴散模型：AI 生圖的秘密居然是不斷增加雜訊？
▸ 角色一致性與 LoRA 微調：只要 20 張照片就能有專屬 AI 生成的模特兒。
▸ 專家混合（MoE）架構：AI 如何像「復仇者聯盟」一樣按任務切換最強專家？
...

✅ 【以白話拆解最複雜的 AI 核心原理】
不用懂積分，也能懂梯度下降。
不用寫程式，也能理解神經網路怎麼「做判斷」。
作者用貼近日常的例子，帶你讀懂高大上的 AI 理論。
▸ 神經網路如何「做決定」？
▸ 為什麼模型需要大量訓練資料（資料品質 × 資料分布）？
▸ 詞嵌入：AI 如何理解語意與關係
▸ Transformer 的注意力機制：為何能一眼看懂全文
▸ 位置編碼：AI 如何知道句子的順序
▸ 超長上下文記憶：AI 如何避免「前面講過什麼」這種遺忘問題
▸ 幻覺為什麼會發生（錯誤推理、資料錯誤、語言模型限制）
▸ 提示工程的本質：如何和模型用「對的語言」溝通
▸ Zero-shot / Few-shot 為何可行？
▸ 模型如何學到推理能力（chain-of-thought 與隱性邏輯）
▸ 大型模型的能力湧現（Emergent Abilities）是什麼？

✅ 【用矽谷／竹科人的視角，看見 AI 的下一步】
結合作者長年在 IBM、Google、WeWork、LinkedIn 的實務經驗，帶你看懂未來趨勢與技術走向，而不是只看表面熱度。
▸ AGI 是什麼？真正需要具備哪些能力？
▸ 技術奇點：超越人類智能的可能與挑戰
▸ Agent 生態系的戰國時代：為什麼每家科技公司都在搶？
▸ 世界模型（World Models）對機器人與影片生成的重要性
▸ AI × 科學研究：模型如何協助物理、化學、醫療突破
▸ AI 安全：對齊（Alignment）、限制（Guardrails）、偏誤議題
▸ AI 倫理與治理：全球規範將如何制定？
▸ 量子 AI：計算架構可能將被重新定義
▸ 類腦計算（Neuromorphic）與節能 AI 的未來
▸ 機器人自主化：具身 AI 如何真正理解世界

作者簡介：

彭昶興
美國 UCLA 電腦科學博士，長期致力於人工智慧與資料探勘研究。曾任 IBM T. J. Watson 研究中心研究員與 IBM Master Inventor。之後，於 Google 擔任軟體工程師，開發基於 TensorFlow 的搜尋結果法律合規自動化模型；任職全球共享辦公空間公司 WeWork 期間，擔任資深研究科學家，領導跨領域團隊研發具自主導航與語音互動功能的室內服務機器人，也曾在 LinkedIn 矽谷總部擔任軟體工程師，投入智慧系統與資料驅動技術的研發。

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