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Aiworks 宣布成為 OpenAI Services Partner 持續協助台灣企業推動 AI 導入與應用落地
Aiworks 已成為 OpenAI Services Partner。持續協助台灣企業評估並導入符合實際業務需求的 AI 解決方案,加速 AI 在真實商業場景中的落地應用。Aiworks 協助企業根據營運目標、流程現況與組織條件,評估與選擇最適合的工具與方案,提升效率與決策品質。
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AI Agent 走向跨裝置時代:Codex 手機遠端控制功能全解析
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AI 資安攻防戰升級:從 OpenAI Daybreak 與 Anthropic Project Glasswing 看企業防禦應對策略
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從 prompt 技巧到成果導向規格:AI Agent 時代與 GPT-5.5 高效協作的新標準
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2026 年 5 月 15 日
AI Agent 走向跨裝置時代:Codex 手機遠端控制功能全解析
OpenAI 將 Codex 帶進 ChatGPT 行動應用程式,實現遠端控制,顯示出 AI Agent 走向跨裝置時代。本篇 Aiworks 整理 Codex 手機遠端控制的設定條件、實務價值、使用限制,以及企業導入需評估的治理與風險。
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Codex
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2026 年 5 月 14 日
AI 資安攻防戰升級:從 OpenAI Daybreak 與 Anthropic Project Glasswing 看企業防禦應對策略
AI 資安攻防戰正在升級。本文 Aiworks 從 OpenAI Daybreak 及 Anthropic Project Glasswing 計畫出發,解析 AI 如何加速攻擊鏈,協助企業看懂新一輪資安競爭的核心,了解如何推動防禦工作流與 AI Agent 管理。
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人工智慧
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2026 年 5 月 13 日
從 prompt 技巧到成果導向規格:AI Agent 時代與 GPT-5.5 高效協作的新標準
AI Agent 時代,企業最值得建立的能力,是把模糊需求寫成清楚的工作規格。本文 Aiworks 從 GPT-5.5 與 AI 協作的核心轉變出發,整理成果導向 prompt 的撰寫方法,並三個實際工作場景,示範與 AI 高效協作的關鍵實作。
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2026 年 5 月 12 日
金融業 AI 採用率 81%、轉型影響僅 14%:《2026 全球金融服務業 AI 報告》拆解企業導入落差
《2026 全球金融服務業 AI 報告》指出,金融業 AI 採用率已達 81%,卻僅 14% 進入實質轉型。本篇 Aiworks 將說明研究如何指出資料、人才與舊系統三大規模化阻礙,剖析 AI 風險升級與 Agentic AI 治理盲點,並提出企業決策者的五項優先行動。
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2026 年 5 月 11 日
AI 競爭重心從模型移向基礎設施:三大服務商的運算佈局與企業採用視角
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2026 年 5 月 7 日
Claude Managed Agents 是什麼?企業部署組織級 AI Agent 的評估與決策指南
Anthropic 推出 Claude Managed Agents,大幅降低組織級 AI Agent 的部署技術門檻,讓 Agent 部署從工程問題轉為策略決策。本篇 Aiworks 將從產品定位、企業導入案例,到導入五大關鍵維度,協助企業決策者評估組織級 Agent 的適用性。
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AI Agent
Claude
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2026 年 5 月 6 日
企業該如何使用 Codex?從工作場景到 Agent 時代的組織能力建立
Codex 不只能 coding,它正在成為能實際執行任務的 agent。本文整理 Codex 的 5 個企業應用場景、與 ChatGPT 的使用差異、不同方案下的用量計算,以及導入前的工作評估框架,協助企業判斷哪些工作適合設計成可交付給 AI 執行的任務。
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ChatGPT
Codex
人工智慧
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2026 年 5 月 5 日
AI 在說真話嗎?揭示 AI 討好行為如何影響人的決策判斷
當人依賴 AI 做決策,AI 給的是誠實的回應嗎?本篇 Aiworks 從 Anthropic 最新研究出發,解析 AI 討好行為(sycophancy)的成因與樣貌,以及企業推動 AI 導入時不能忽視的使用者行為盲點。
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2026 年 5 月 4 日
ChatGPT Business vs ChatGPT Enterprise:企業導入 ChatGPT,該怎麼選?
企業導入 ChatGPT,該選 Business 還是 Enterprise?本篇 Aiworks 比較兩個方案的定位與功能差異,涵蓋採購方式、安全治理、資料落地與導入管理,協助你依組織規模與治理需求,找到最適合的 AI 導入方案。
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2026 年 4 月 30 日
Tokenmaxxing:當燒 token 變成競賽,企業衡量的是 AI 生產力還是幻覺?
矽谷掀起 tokenmaxxing 風潮,企業爭相以 AI token 消耗量衡量員工表現。但燒越多 token,真的代表生產力提升嗎?本篇 Aiworks 將拆解這股現象的成因與數據,並提供企業 AI 效益自我檢視的具體方向。
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