#### 關於數創實驗室 Podcast
數創實驗室是以數據/AI主題為核心的學習型社群,提供各位學習資源、認識朋友、與接觸工作機會等價值。我們每月舉辦一次實體聚會,內容為專題演講、networking time、與其他各式資源分享。
本節目將以圍繞AI、大數據、個人職涯發展為主題,以提高社會AI素養為願景,特別適合下列朋友收聽 :
- 大數據 & 資料科學領域人士
- 企業領導人、公司高管收聽
- 關注AI發展的其他領域優秀人士
#### 關於Podcast主理人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO
遠見天下文化 AI 專欄作家 (https://www.gvm.com.tw/blog/6789)
美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管
台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長
AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士
Gartner 預測,超過 40% 的 agentic AI 專案會在 2027 年底前因成本失控、商業價值不明、風控不足而被喊停。這集節目,帶你看一個活生生正在發生的版本:一間金融業的法遵部門,自己用 Microsoft Copilot Studio 搭了一支 AI Agent,Demo 時回答有模有樣,上線後卻因為沒跟上監管函令改版,差點釀成合規疏漏,最後使用量一路下滑到季度檢討會上被老闆質問「當初是誰評估過的」。問題不是團隊不夠聰明,而是「立案、搭建、問責」三個關鍵時刻都在憑感覺、憑熱度做決定,沒有系統性的判斷框架。這集會拆解 Anthropic 與 OpenAI 官方文章中不約而同的立場「不做 Agent 才是預設值,做 Agent 才是需要被論證的例外」,並帶你重新認識 2026 年最新的技術選型四層架構:Rule-based Workflow、Augmented LLM、Augmented Workflow、AI Agent,讓你手上的專案不再淪為「為 Agent 而 Agent」。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊2026 梅竹黑客松|9/19–20 清大校園https://2026.meichuhackathon.org/由清華大學與陽明交通大學聯合主辦的「2026 梅竹黑客松」即將展開,分為黑客組與創客組,並同步舉辦企業博覽會,邀請 Google、AMD、羅技、聚陽實業、恩智浦半導體等企業共襄盛舉。8 月數創小聚|Bitter Lesson 2.0:從更多資料、更大模型,到可規模化的回饋閉環https://accu.ps/tcV0kq講者 Angus,現任內容推薦平台 Taboola Data / ML R&D Team Leader,從新加坡 SAP 推薦系統、柏林 Remerge 即時競價,一路談到「驗證 → 回饋」這條主線。該不該做成 Agent?AI 技術選型的判斷框架實戰課https://datainnolab.pse.is/9h47j2時間:9/5(六)限時直播場,無限影片回看彙整前沿 AI 企業的研究與指南,打造四步驟判斷框架,帶你從立案走到簽名決策,用數據取代直覺。⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊|https://p.accu.ps/8s5utf電子報|https://datainnolab.pse.is/8edx6kLINE 社群|https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
微軟砸下 25 億美元、把 7000 名工程師改編成新事業體;OpenAI 花錢併購一家公司,一口氣補進 150 位實戰派工程師。這兩家全球最重要的科技巨頭,在幾個月內做出了一模一樣的戰略選擇:瘋狂搶進「FDE」(Forward Deployed Engineer,前線部署工程師)。這不是巧合,而是 AI 落地卡在最後一哩路的證據。本集節目從 Palantir 的軍規起源講起,拆解 FDE 為什麼突然變成顯學,並且指出一個幾乎所有媒體都忽略的真相:真正決定企業 AI 專案成敗的,不是會寫程式的工程師,而是懂得「定義問題」的角色,我們稱它為 FDPM(前線部署產品經理)。本集節目用 3 層結構拆解「模型 vs 企業」之間的鴻溝,並引用 Andrew Ng 對 PM/工程師比例的預判,以及 LinkedIn《Skills on the Rise 2026》報告裡一個弔詭的數據:打著 FDE 名號的職缺,最被要求的技能竟然不是 Python,而是 customer discovery 與問題拆解力。如果你正在思考 AI 時代的職涯定位,這集會給你一個清楚的座標。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊 📊8月份數創小聚|08/20(四)19:00-22:00模型越換越強,系統卻沒跟著變強?這次邀請到 Taboola Data / ML R&D Team Leader Angus,從 Waymo vs Tesla 的自駕車對照談起,分享如何把「驗證→回饋」的迴圈規模化,讓系統持續變強,而不是停在第一版。🔗:https://accu.ps/tcV0kqAI 場景挖掘入門:把日常卡點變成 AI 候選清單|錄播課40 分鐘,帶你走一套可重複使用的方法,把日常工作卡點,轉成一份具體、可量化、值得繼續評估的 AI 候選場景清單。🔗:https://datainnolab.pse.is/9f32c3⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊|https://datainnolab.ai/電子報|https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群|https://bit.ly/3TU9K0I#FDE #前線部署工程師 #FDPM #AIPM #OpenAI #微軟 #AIAgent #產品經理 #科技職涯 #AI求職 #數創實驗室
探月學校副校長曹竹飛,一位 20 出頭歲的年輕人說了一句話:「這個時代最重要的能力,就是判斷力跟審美。」這句話跟我們長期在企業 AI 場景中談的核心概念完全一致。本集從企業場景拉回教育現場,深度剖析北京探月學校如何用「1加x 學制」、「雙教練制」、「業師取代師範體系」三個制度創新,培養不以考大學為目標、而是要在真實市場創造價值的「超級高中生」。同時也回應近期熱議的白領失業潮與學歷貶值趨勢:當初階白領入口持續收窄、大學從必然變成選項,孩子真正需要練的是「判斷力」與「為 AI 產出簽字負責」的能力,而不是多上一堂 AI 才藝課。節目中也分享復旦大學「出題考倒 LLM」的創新考試設計,以及給小學到高中、與大學階段家長的具體行動建議。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊7月份數創小聚|07/22(三)19:00-22:00邀請 Visa Consulting & Analytics(VCA)團隊總監 Sean,分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。🔗:https://accu.ps/eObBlL開放式生成AI驗收實戰課|07/25(六)13:00-17:30一套完整方法論與實作工具,帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。🔗:https://accu.ps/RqFjHe⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊 | https://p.accu.ps/8s5utf電子報 | https://datainnolab.pse.is/8edx6kLINE 社群 | https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
BCG顧問公司最新發布的《AI at Work 2026》調研顯示:一線白領AI使用率一年內從51%衝上74%,但緊接而來的不是輕鬆,而是新的焦慮。67%用戶說滿意度提升,卻同時有41%說精神負荷變重了。本集從一位數創社群內數據分析師向我們坦言「工作變少反而焦慮」的心底話,拆解BCG報告裡最關鍵的一句副標「Strategy More Than Tools(策略比工具重要)」,並整理出三個給企業高層的實戰框架:1.定義清晰的AI戰略2.對「省下來的時間」給出明確指引3.建立輕量級常設治理機制(而非把AI當成有終點的專案)。AI落地的下半場,考驗的不再是工具用得熟不熟,而是組織有沒有把個人的效率提升,轉化成公司真正的戰略價值這也是「AI PM」這個角色,正在變得不可或缺的原因。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊7月份數創小聚|07/22(三)19:00-22:00邀請 Visa Consulting & Analytics(VCA)團隊總監 Sean,分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。🔗:https://accu.ps/eObBlL開放式生成AI驗收實戰課|07/25(六)13:00-17:30一套完整方法論與實作工具,帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。🔗:https://accu.ps/RqFjHe⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊|https://p.accu.ps/85qwub電子報|https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群|https://bit.ly/3TU9K0I
【Podcast 說明欄】EP106 | AI Agent 團隊也會內耗:Berkeley 研究揭露的 14 種系統性崩潰,與你該有的對策UC Berkeley研究團隊研究了五個主流的Multi-Agent框架、超過150個任務,動用六位專家標註員,最終歸納出14種系統性失敗模式,分屬三大類。論文最關鍵的結論是:失敗的根源不是模型不夠聰明,而是這些多智能體系統表現出和管理不佳的人類團隊一樣的問題『角色混亂、溝通不良、目標不對齊、品質把關不足。』本集Vincent從這篇論文出發,拆解三個真實失敗案例,同時延伸分享三個實戰建議。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊07/01(三) 19:00 - 20:00 7/1 聽友專屬 AI 驗收案例解析以常見 RAG 案例為主題,跟大家聊聊常見的坑要怎麼避開,也歡迎大家把相關問題帶上線一起討論~🔗:https://datainnolab.pse.is/98ubav07/07 (二) 19:00 - 20:00 開放式生成 AI 成效驗收體驗課【免費】想知道AI輸出是好是壞?立即報名數創免費體驗課程,學習量化成效的驗收邏輯。🔗:https://accu.ps/5yD3HQ07/12 (日) 13:00 - 17:30 AI 成效診斷與驗收實戰課用常見的RAG知識庫切入,利用三大實戰工具,協助你降低錯誤決策風險🔗:https://accu.ps/ap2HYR07/22 (三) 19:00 - 22:00 7 月份數創小聚7月邀請到 Visa Consulting & Analytics(VCA)團隊總監 Sean,他長期站在商業與技術之間扮演橋樑角色,與大家分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。🔗:https://accu.ps/eObBlL07/25 (六)13:00 - 17:30 開放式生成 AI 驗收實戰課這門課提供一套完整方法論與實作工具,帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。🔗:https://accu.ps/RqFjHe⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊 | https://p.accu.ps/85qwub電子報 | https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群 | https://bit.ly/3TU9K0I