The Verge found TikTok, Instagram, and Facebook accounts using AI-generated Black women and other marginalized personas to sell dropshipped products. The videos frame mass-produced goods as handmade small-business items and use tears, racial identity, and hardship narratives to drive engagement. Researchers describe the pattern as digital blackface and empathy bait, enabled by short-form platforms, weak labeling, and widely available generative AI ad workflows.
Google 開發的 AI 水印技術 SynthID 迎來重大突破,宣布獲得 OpenAI、NVIDIA 等多家科技巨頭採用。隨著 AI 生成的文字、影像與影音擬真度大幅提升,如何辨識真偽成為關鍵挑戰。此舉標誌著各大 AI 領導廠商在內容溯源與安全防護上達成罕見共識,有望建立統一的 AI 生成內容識別標準。
本文介紹知名房地產代理商 SERHANT. 如何建立其 AI 開發工作流。透過 Vercel AI SDK 的彈性架構,他們能快速切換與測試不同的 LLM;並利用 Vercel Preview Deployments 讓非技術人員(如房產經紀人)直接參與測試,大幅縮短反饋週期。這種「快速迭代指南」為企業如何將 AI 概念迅速轉化為生產力工具提供了實戰範本。
隨著 AI 從單純的「聊天機器人」演進至具備主動執行能力的「代理人(Agents)」與深度思考的「推理模型(Reasoning Models)」,使用策略已大幅改變。本文整理了當前主流 AI(如 GPT、Claude、Gemini 及 DeepSeek)在寫作、程式開發、資料分析與自動化任務中的定位。讀者將能理解何時該用一般聊天、何時該啟動推理,以及如何佈署代理人來提升生產力。
隨著 AI 程式碼代理(Coding Agents)逐漸主導開發流程,Vercel 提出了 AEO(Agent Engine Optimization,代理引擎優化)的概念。本文介紹 Vercel 如何建構一套追蹤系統,藉由分析 User-Agent、監控 llms.txt 等代理專用文件的請求,來評估與優化 AI 代理對 Vercel 文件的檢索效率。這項技術能幫助開發團隊了解 AI 代理如何理解自家產品,進而提升 AI 生成程式碼的準確率與部署成功率。
知名 AI 學者 Ethan Mollick 撰文指出,AI 技術在過去三年經歷了巨大的範式轉移。AI 已從最初 GPT-3 時代單純進行文本生成與對話的「聊天機器人(Chatbots)」,演進至如今以 Gemini 3 為代表、具備自主規劃與執行能力的「AI Agent(代理人)」。這一轉變不僅改變了人機互動模式,也重新定義了 AI 在工作與生活中的實用價值。
隨著 AI 提供的決策與建議在工作中變得越來越重要,傳統的簡單測試已不足以評估其極限。華頓商學院教授 Ethan Mollick 指出,我們需要透過結構化的「工作面試」流程,包含情境問答、極限測試與邏輯追問,來評估 AI 在特定任務中的真實實力、潛在偏見與幻覺機率,從而決定如何安全地與其協作。
賓州大學華頓商學院教授 Ethan Mollick 釋出最新 AI 實用指南。他指出,目前主流模型各有擅場:Claude 3.5 Sonnet 適合寫作與程式,GPT-4o 語音與綜合能力強,Gemini 則以超大上下文見長。他強調,使用者應將 AI 視為「聰明但缺乏經驗的實習生」,透過持續對話與回饋來突破「不規則邊界(Jagged Frontier)」,才能真正發揮 AI 的生產力潛能。
知名 AI 學者 Ethan Mollick 提出「與魔法師共事」的隱喻,指出當前 AI 並非傳統軟體,而是具備強大卻不穩定能力的魔法師。在「參差不齊的技術前沿(Jagged Frontier)」上,AI 可能在困難任務上表現驚人,卻在簡單任務上出錯。人類必須學會扮演「驗證者」,透過深度整合(如半人馬或賽博格模式)來駕馭這股魔法般的技術。
知名 AI 學者 Ethan Mollick 撰文探討「大眾智能(Mass Intelligence)」的降臨。他指出,AI 正在朝兩極化普及:一方面是如 GPT-5 等具備頂尖推理能力的前沿模型,另一方面是能在個人裝置運行的超輕量本地模型(如 nano banana 等)。這意味著強大的 AI 算力將如同電力般無所不在且廉價,徹底民主化智能的獲取管道。
Vercel 官方部落格分析了當前網站面臨的三種主要 AI 機器人(Bot)流量:用於模型訓練的「訓練爬蟲」、用於即時生成回答的「搜尋引擎」,以及代表用戶執行任務的「AI 代理人」。這三者對網站的價值與頻寬消耗各不相同。文章指導開發者如何利用 robots.txt、Vercel 防火牆(Firewall)與 Edge Middleware,針對不同類型的 AI 流量進行精準的允許、限制或阻擋,以在保護智慧財產權與獲取搜尋流量之間取得平衡。
知名 AI 學者 Ethan Mollick 撰文探討 GPT-5 的核心變革。他指出,未來的 AI 不再只是回答問題的聊天機器人,而是能夠自主執行複雜工作流的「代理人(Agent)」。使用者將從「撰寫提示詞」轉變為「授權與管理」,真正實現「讓 AI 掌管任務(Putting the AI in Charge)」,這將徹底改變我們的工作與組織協作方式。
知名 AI 學者 Ethan Mollick 整理了最新的 AI 實用指南,解答「該用哪款 AI」與「如何使用」的核心問題。他強調應直接使用最頂尖的 Frontier Models(如 GPT、Claude、Gemini),並將 AI 視為「聰明但缺乏常識的實習生」。指南涵蓋日常寫作、程式開發、資料搜尋與多媒體生成等四大領域的推薦工具與實戰心法。
隨著 Perplexity、ChatGPT Search 等 AI 搜尋引擎崛起,傳統 SEO 正在轉變。Vercel 提出其應對策略,重點在於提供乾淨的語義化 HTML、完整的 JSON-LD 結構化資料,並利用 Next.js 的伺服器端渲染(SSR)確保 AI 爬蟲能即時抓取最新內容。此外,他們也強調了合理配置 robots.txt 以平衡資料隱私與 AI 曝光度的重要性。
賓州大學沃頓商學院教授 Ethan Mollick 撰文,以他最愛的「水獺」為主角,回顧過去三年(2022-2025)AI 圖像生成技術的演進。從早期扭曲、充滿偽影的滑稽畫面,到如今幾近完美的寫實與細節呈現,這 32 隻水獺不僅記錄了 Midjourney、DALL-E 等工具的迭代,也象徵了整個生成式 AI 領域呈指數級發展的縮影。
沃頓商學院教授 Ethan Mollick 指出,AI 具備極強的說服力,能根據用戶的性格特質(如大五人格)動態調整對話風格。雖然 AI 常因「迎合用戶(Sycophancy)」而飽受批評,但這種特質也揭示了個性化說服的強大力量。理解這一機制不僅能幫助我們防範 AI 的潛在操縱,也能將其應用於教育與行為引導等正面領域。
數位體驗平台 Sitecore 透過 Vercel AI SDK 打造了其全新的 AI 助手「Sitecore Stream」。該助手專為企業行銷人員設計,能理解並遵循品牌規範。文章深入探討了如何利用 AI SDK 的串流(Streaming)、工具呼叫(Tool Calling)等功能,快速整合多種大語言模型,並在 Next.js 環境下提供流暢、安全的品牌專屬 AI 互動體驗。
隨著 AI 搜尋與 LLM 的普及,AI 爬蟲(如 GPTBot、ClaudeBot)的流量在 2024 年呈現爆發式成長。這不僅帶來了伺服器成本上升與資料被無償抓取的隱憂,也改變了傳統的 SEO 遊戲規則。Vercel 在本文中深入分析了這股趨勢,並分享開發者如何透過 robots.txt、Vercel 防火牆與 Edge Middleware 來有效監控、限制或阻擋這些 AI 爬蟲,在保護網站資產與獲取 AI 搜尋曝光之間取得平衡。