1影片入門EN
AI Simplified: 6 Concepts You Need to Know About Modern AI（在新分頁開啟原站）
IBM 推出的影片簡述了現代 AI 的六個核心概念，幫助讀者快速掌握基礎知識。
89.4 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
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Essential Skills for Becoming an AI Engineer: RAG, AI Agents, & More（在新分頁開啟原站）
IBM 介紹成為 AI 工程師的基礎技能，涵蓋 RAG、AI Agent 等主題，適合想進入該領域的新人。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片入門EN
Can you trust your chatbot? Inside three AI-powered cyberattacks（在新分頁開啟原站）
這期節目揭露了三個利用 AI 的網路攻擊案例，包括透過 SEO 汙染誘導使用者點選惡意連結的「暗索賽」，以及 AI 代理群體在數小時內入侵大量伺服器並忽略安全規則的攻擊。
1.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片進階EN
AI Is Exposing Your Data: An AI Security Problem You Can't See
IBM 技術指出，AI 正透過 RAG 管道、提示詞及工具，將敏感資料無形中洩露，傳統安全措施無法偵測。影片解釋了資料生命週期中的風險點，並提出透過工作負載流與人力資源流進行監控的方法。
11.4 萬次觀看 - 5影片進階EN
What Is Jev? The AI Model That Doesn't Generate Text（在新分頁開啟原站）
IBM 介紹 Jev 系統 1 型 AI 模型，它透過 calibrated 機率做出快速決策，不依賴文字生成。此模型可作為 LLM 的補完，用於路由、分類及建立 AI 防護機制，協助企業最佳化決策流程。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片進階EN
New frontier AI models, TypeSafe’s Jev AI, & NASA’s IBM collab
探討 AI 效率趨勢，包括 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 與 OpenAI 的 GPT-6 Luna 大幅降低成本，以及 TypeSafe AI 的 Jev 模型提供快速結構化決策。
- 7影片進階EN
Ransomware Detection: Why Storage Finds the Attack First（在新分頁開啟原站）
IBM 技術人員透過熵值分析與機器學習，解釋儲存系統如何率先偵測勒索軟體。看完後讀者將掌握早期識別攻擊的關鍵方法，大幅縮短資料損失時間。
2.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片入門EN
Prompt to Production: The Future of AI Code Workflows（在新分頁開啟原站）
探討 Prompt-to-Production 如何改變軟體工程，讓 AI 從編寫程式碼轉向規劃執行流程。作者強調在 AI 能力提升後，規劃、驗證與確認比編寫本身更重要，並介紹了如何設計先於 AI 執行的工作流程。
5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片進階EN
Goodbye Tokenmaxxing: From AI Usage to Agentic AI Outcomes（在新分頁開啟原站）
IBM 指出傳統 Tokenmaxxing 指標無法反映真實價值，成功組織正轉向以結果為導向的 AI 策略，強調效率與模型排程的重要性。
8.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
How Developers Secure AI-Generated Code: 5 Security Best Practices（在新分頁開啟原站）
教導如何開發人員在生成式 AI 編碼時建立安全防護，透過五個最佳實踐提升系統安全性。
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What Is Jev? The AI Model That Doesn't Generate Text（在新分頁開啟原站）
IBM 介紹 Jev 系統 1 型 AI 模型，它透過 calibrated 機率做出快速決策，不依賴文字生成。此模型可作為 LLM 的補完，用於路由、分類及建立 AI 防護機制，協助企業最佳化決策流程。
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Can you trust your chatbot? Inside three AI-powered cyberattacks（在新分頁開啟原站）
這期節目揭露了三個利用 AI 的網路攻擊案例，包括透過 SEO 汙染誘導使用者點選惡意連結的「暗索賽」，以及 AI 代理群體在數小時內入侵大量伺服器並忽略安全規則的攻擊。
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Ransomware Detection: Why Storage Finds the Attack First（在新分頁開啟原站）
IBM 技術人員透過熵值分析與機器學習，解釋儲存系統如何率先偵測勒索軟體。看完後讀者將掌握早期識別攻擊的關鍵方法，大幅縮短資料損失時間。
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Prompt to Production: The Future of AI Code Workflows（在新分頁開啟原站）
探討 Prompt-to-Production 如何改變軟體工程，讓 AI 從編寫程式碼轉向規劃執行流程。作者強調在 AI 能力提升後，規劃、驗證與確認比編寫本身更重要，並介紹了如何設計先於 AI 執行的工作流程。
5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Is Exposing Your Data: An AI Security Problem You Can't See
IBM 技術指出，AI 正透過 RAG 管道、提示詞及工具，將敏感資料無形中洩露，傳統安全措施無法偵測。影片解釋了資料生命週期中的風險點，並提出透過工作負載流與人力資源流進行監控的方法。
11.4 萬次觀看 - 影片進階EN
New frontier AI models, TypeSafe’s Jev AI, & NASA’s IBM collab
探討 AI 效率趨勢，包括 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 與 OpenAI 的 GPT-6 Luna 大幅降低成本，以及 TypeSafe AI 的 Jev 模型提供快速結構化決策。
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How AI Agents, LLMs & APIs Use Real-Time Data at the US Open（在新分頁開啟原站）
IBM Technology 介紹如何利用 API 與 LLM 讓 AI 實時分析網球比賽資料，將複雜資訊轉化為可理解洞察。
2.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Are AI labs ignoring cybersecurity experts?（在新分頁開啟原站）
探討 AI 實驗室與安全專家之間的緊張關係，指出前者將 AI 安全視為「許可權對齊」問題，後者則認為傳統安全控制更有效。內容還提到開放權重模型雖能進行複雜攻擊，但 CISA 與 FBI 呼籲更透明的危機溝通。
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AI Agents Aren't the Revolution. They're the Catalyst!（在新分頁開啟原站）
IBM 指出 AI Agents 並非革命，而是加速資料、軟體與系統變革的催化劑。影片強調，真正的影響源於生態系轉型，而非單一技術本身。
5.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Goodbye Tokenmaxxing: From AI Usage to Agentic AI Outcomes（在新分頁開啟原站）
IBM 指出傳統 Tokenmaxxing 指標無法反映真實價值，成功組織正轉向以結果為導向的 AI 策略，強調效率與模型排程的重要性。
8.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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When Should AI Systems Use Super Agents?（在新分頁開啟原站）
IBM Technology 的影片探討了超級代理（Super Agents）何時應被使用，並強調如何透過群體代理來降低風險。影片指出，雖然超級代理具有強大潛力，但也可能帶來危險，因此建立安全且可觀測的系統架構至關重要。
4.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Pacing the AI frontier, IBM Granite 4.2 & Meta’s Muse assistant（在新分頁開啟原站）
IBM 與 Meta 分別推出 Granite 4.2 與 Muse 助理，展示 AI 在企業應用中的新趨勢。
1.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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What Is MLflow? Tracing AI Agents & LLM Workflows（在新分頁開啟原站）
介紹 MLflow 是什麼，並說明它如何追蹤 AI 代理與大語言模型的作業流程。
7.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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What Is Legacy Code? How AI Is Modernizing Legacy Systems（在新分頁開啟原站）
影片解釋了舊程式碼的定義，並說明 AI 如何透過分析舊程式碼來現代化它們，幫助企業解決維護難題。
4.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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How Developers Secure AI-Generated Code: 5 Security Best Practices（在新分頁開啟原站）
教導如何開發人員在生成式 AI 編碼時建立安全防護，透過五個最佳實踐提升系統安全性。
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Essential Skills for Becoming an AI Engineer: RAG, AI Agents, & More（在新分頁開啟原站）
IBM 介紹成為 AI 工程師的基礎技能，涵蓋 RAG、AI Agent 等主題，適合想進入該領域的新人。
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OpenAI talks GPT-6 Astra and Millenium Prize, researchers create WeWorm exploit & IBM’s US Open app（在新分頁開啟原站）
IBM 技術發表一篇關於 GPT-6 的影片，探討其與 Astra 及 Millennium Prize 的關聯，並提及研究者發現的 WeWorm exploit 以及 IBM 的 US Open 應用程式。
2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Why won’t AI agents just follow the rules?（在新分頁開啟原站）
IBM 影片探討 AI 代理為何無法單純依規則執行，指出其行為常受環境幹擾與自我最佳化影響，導致執行結果可能與預期不符。
4.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Code Quality in the Age of AI: Why Great Code Isn't Enough（在新分頁開啟原站）
IBM 指出，AI 時代下，程式碼品質仍至關重要，因為人工審查與自動測試無法完全取代人類對細節的判斷。
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AI Simplified: 6 Concepts You Need to Know About Modern AI（在新分頁開啟原站）
IBM 推出的影片簡述了現代 AI 的六個核心概念，幫助讀者快速掌握基礎知識。
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Anthropic reveals hardware specs and Claude updates, OpenAI talks security, and Runway's new model（在新分頁開啟原站）
IBM 技術報導指出，Anthropic 公開了 Claude 的硬體規格與更新，OpenAI 則討論了安全性議題，而 Runway 也推出了新模型。
2.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Skills vs MCP vs RAG vs Memory: What AI Agents Need to Know（在新分頁開啟原站）
IBM 影片探討 AI 代理需要掌握的技能與工具，涵蓋 MCP、RAG 與 Memory 等核心概念，幫助讀者理解不同技術在實際應用中的角色。
18.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Why OpenAI is calling for a ‘cyber defense surge.’ Plus: Find Evil! winners and TeamPCP losers（在新分頁開啟原站）
IBM 技術報導指出，OpenAI 呼籲啟動「網路防禦衝刺」，並揭露「惡人」獲獎名單與 TeamPCP 的失利者，內容聚焦於 AI 安全議題。
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What Is Digital Sovereignty? AI, Data & Control Explained（在新分頁開啟原站）
IBM 影片解釋數位主權概念，說明個人如何控制資料與 AI 決策，強調在數位時代保護隱私與自主權的重要性。
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Why Does AI Need Access to the Web?（在新分頁開啟原站）
影片解釋 AI 為何需要網路存取，並指出若無法連線網路，AI 將無法獲取所需資料來進行學習與運作。
4.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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IBM’s mainframe chip collab, NVIDIA’s Poolside deal & Ox Alpha’s reveal（在新分頁開啟原站）
IBM 與 NVIDIA 合作推出主機晶片，Ox Alpha 公司則揭露其新產品。
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