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用 AI 快速生成針對客戶的專業簡報
在競爭激烈的商業環境中，為不同客戶準備量身打造的簡報，往往耗時耗力。現在，AI 工具可以讓你在短時間內快速產出符合客戶需求、具備專業質感的簡報。以下分享一套可行流程，讓你用最少時間達到最佳效果。 一、為何要用 AI 生成客製化簡報？ 二、操作流程概覽 三、詳細步驟 1. 蒐集客戶需求與背景 將以上資訊整合成「客戶檔案」，可以用 Notion 或 Excel 做快速備查。 2. 設定 AI 提示詞（Prompt Engineering） 3. 自動產出簡報大綱與文案 4. AI 協助生成圖表與設計 5. 人為微調與品牌套版 6. 最終檢查與輸出 四、實際案例演示 以下以「X 公司導入 AI 自動化客服簡報」為例，展示完整操作流程： 最終輸出一份專屬於 X 公司的 AI 客服提案簡報，從 0 到 1 全流程只花了 3 小時（而非傳統 1–2 天）。 五、常見問題與建議 六、結語 透過 AI 快速生成客製化簡報，能讓你將更多時間放在「策略思考」與「客戶互動」上，而非重複的排版與撰寫工作。當你熟悉這套「蒐集→Prompt→微調→套版」流程後，就能在短時間內為不同產業、不同規模的客戶，產出高品質、專業度極高的簡報。下次提案，試試這個 AI 驅動的流程，你會發現效率與回饋都大幅提升。 參考工具與資源
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我的第一個Podcast
平時開車載小朋友上下學，在車上常常聽著不錯的Podcast。比如瓦吉的閱讀前哨站， 劉軒的How to人生學。突然靈光一閃的想用 AI 來創造一些內容，讓一些好的想法和觀念能在開車時持續的提醒自已 用 AI 打造屬於自己的「車上電台」——我的第一個 Podcast 誕生記 1. 靈光乍現：把車程變成移動教室 每天開車載孩子上下學，是我最固定、卻也最零散的黃金時段。車裡常播放 瓦基的《閱讀前哨站》、劉軒的《How To 人生學》——短短 20~30 分鐘，就能補給一劑思考能量。某天，腦中冒出一個念頭：既然我常用這段時間吸收養分，何不自己動手，用 AI 生產一檔「專屬節目」，把腦袋裡的好點子也整理成聲音？ 2. AI+Podcast：一場小規模、低干擾的內容實驗 3. 一週試播：意外獲得的 3 個收穫 4. 我的小流程，給也想嘗試的你 步驟 工具建議 小提示 蒐集素材 Notion / Google Keep 隨手記下靈感，標註「情緒點」、「金句」 腳本生成 ChatGPT / Gemini 指令加入：「口語化、故事化、5 分鐘內」 語音合成 ElevenLabs / Azure TTS 先錄 1 分鐘真聲，訓練專屬音色 剪輯、上架 Audacity + Spotify for Podcasters 模板化流程：片頭→正文→Call to Action→片尾 5. 下一步：讓 Podcast 成為「自我對話」的系統 系統 ≠ 冰冷，而是溫柔的設計——這檔小 Podcast 就像在車上陪伴我們的第四位成員，提醒「想成爲更好的自己，從每天 10 分鐘的聽覺儀式開始」。 如果你也想把車程變成行動教室，歡迎跟我分享你的第一集構想，讓 AI 成爲內容創作的助力，一起把靈感變聲音，讓好觀念在輪胎滾動中持續發芽。
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AI × 能量震動：科技其實也有頻率
科技其實也有頻率 很多人以為 AI 是冷冰冰的數據運算，但從我這段時間的觀察與實作裡，我越來越清楚一件事：AI 不只是工具，它其實也是一種「能量的放大器」。 我們說一切都是波，人的身心、聲音、情緒，其實都在發出震動。甚至連細胞也會因為聲音而轉變命運 —— 幹細胞聽著心音，居然能分化成心臟細胞。這不是玄學，是生物物理的實驗事實。 那麼，AI 在這裡扮演什麼角色？ AI 能幫我們做到什麼？ 一個簡單的應用畫面 想像這樣一個系統： 你剛結束一場會議，感覺焦慮。你的手環偵測到你的心律變快，App 請你簡單標記一下情緒。接著，它播了一段專屬你的音頻，也許是低頻泛音，也許是柔和的人聲。你靜坐三分鐘，情緒就慢慢穩下來了。 這不是未來。這是我正在設計的「頻率平衡系統」。 為什麼我想做這件事？ 因為我相信系統≠冰冷，它其實可以是溫柔的設計。 當我們學會和 AI 協作，讓它了解我們的「震動語言」，我們就能用科技創造出支持自己和家人的能量場域，無論是冥想、睡前、共學、甚至家庭溝通。 AI 不只是寫代碼的工具，更是與自己同頻的幫手。 如果你也對這個方向有興趣，我接下來會分享我設計這個系統的過程。讓我們一起試著——用科技，照見內在的頻率。
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Mobile ALOHA Robot
你能想像有一天，機器人不僅能幫你炒蝦、清洗平底鍋，還能輕鬆推開櫥櫃門、呼叫電梯嗎？史丹佛大學最新推出的 Mobile ALOHA 系統，讓這一切成為可能！花費不到傳統機器人五分之一的成本，這個「低成本雙手全身操作」的技術，正悄悄改變我們對機器人的想像。今天就來深入了解這個未來感十足的系統吧！ 1. Mobile ALOHA 是什麼？ Mobile ALOHA 是由史丹佛大學開發的一套 低成本、開源的雙手全身操作系統，專門用來執行那些又繁瑣又需要雙手協作的任務，比如廚房裡的烹飪、客廳裡的清潔，甚至是辦公室裡的叫電梯。與動輒 20 萬美元的傳統機器人相比，Mobile ALOHA 的成本只有 32,000 美元，而且還支援遠程操作和模仿學習，讓機器人不僅會做，還能學著做。 亮點搶先看： 🌟 雙手協作能力：能同時用兩隻手臂拿東西、翻炒、開門。 🚶♂️ 全身移動控制：底座可以像人一樣移動，跨越小障礙、進電梯都不成問題。 💰 平民價格：成本僅為傳統機器人的五分之一，對研究室和小企業更友好。 2. 它到底是怎麼學會做家務的？ 這個部分，可以用故事或場景帶入，例如： 想像一下這個場景：你在廚房忙得不可開交，這時 Mobile ALOHA 靜悄悄地滑過來，兩手配合，熟練地翻炒著平底鍋裡的蝦子，還不忘擦掉灑出的紅酒。這一切背後的秘密，就是它的「模仿學習」技術。 模仿學習（Imitation Learning）： 🧠 看著人學：Mobile ALOHA 會透過人類的遠程操作，觀察並學習每一個細節，從拿起鍋鏟到翻動蝦子，無一遺漏。 🔄 行為克隆（Behavior Cloning）：系統會記住操作員的每一個動作，然後在相似場景中重複執行，精度高達 90%！ 3. 真實案例：它都能做什麼？ 🍤 炒蝦上菜：倒油、翻面、裝盤一氣呵成，成功率高達 80%。 🚪 開櫥櫃門：不僅能穩穩拿起鍋子，還能精準地關上門。 🧼 清潔桌面：灑出的紅酒、沾滿油的鍋，輕鬆搞定。 📞 呼叫電梯：從按鍵到進電梯，一次不差！ 4. 為什麼這麼便宜？…
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ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）
ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）是一種讓人形機器人學習靈活全身動作的方法。它的運作可分為兩個主要階段： 模擬訓練：首先，從人類動作影片中擷取動作，並將這些動作轉換成適合機器人的版本。接著，在電腦模擬環境中訓練機器人，讓它學習如何模仿這些動作。 現實調整：將在模擬中訓練出的機器人動作應用到真實世界中，並收集實際表現的數據。利用這些數據，訓練一個「修正模型」，專門用來調整和補償模擬與現實之間的差異。最後，將這個修正模型整合回模擬環境中，進一步微調機器人的動作，確保它在真實世界中能夠順利且精確地執行。 透過這種方法，ASAP能夠有效縮小模擬與現實之間的差距，使人形機器人能夠執行如運動員般敏捷且協調的全身動作。 以下影片展示了ASAP如何讓人形機器人模仿知名運動員的動作：https://www.youtube.com/embed/zOBvM21OPSA https://agile.human2humanoid.com/
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使用Napkin AI 來產生專業圖表
本文將介紹如何使用Napkin AI來生成專業的圖表。Napkin AI是一個強大的工具，能夠幫助用戶快速創建高品質的視覺化資料，適用於各種商業和學術需求。無論是數據分析、報告還是簡報，Napkin AI都能提供直觀且美觀的圖表，提升您的資料表達效果。 Napkin AI的功能 Napkin AI擁有多種功能，讓用戶能夠輕鬆生成各類型的圖表，包括： 折線圖：適合展示數據隨時間的變化趨勢。 柱狀圖：用於比較不同類別的數據。 圓餅圖：有效地顯示各部分在整體中的比例。 散點圖：用於顯示兩個變量之間的關係。 如何使用Napkin AI 註冊和登錄：首先，您需要在Napkin AI的官方網站上註冊一個帳戶並登錄。 選擇圖表類型：在主頁上，選擇您想要創建的圖表類型。 輸入數據：根據提示輸入您的數據。Napkin AI支持多種數據格式，您可以手動輸入或上傳CSV文件。 自定義設計：使用內建的設計工具，自定義圖表的顏色、字體和樣式，以符合您的需求。 生成和下載：完成設計後，點擊生成按鈕，然後下載您的圖表，準備好用於報告或簡報。 實際應用案例 許多企業和學術機構已經開始使用Napkin AI來提升他們的數據可視化能力。例如，一家市場研究公司利用Napkin AI生成的圖表來展示消費者行為的變化，從而幫助客戶制定更有效的營銷策略。 結論 Napkin AI是一個非常實用的工具，能夠幫助用戶快速生成專業的圖表。無論您是商業專業人士還是學術研究者，這個工具都能提升您的數據表達能力，讓您的報告和簡報更加引人注目。立即試用Napkin AI，開始創建您的專業圖表吧！
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Stable Diffusion + ControlNet 用於室內設計的應用：保持格局，快速生成可參考的裝修圖
室內設計的流程通常需要大量的圖像參考來協助設計概念。然而，使用一般的圖像生成AI，生成的效果圖往往會改變原本的空間結構或家具布局，難以用於實際參考。Stable Diffusion 加上 ControlNet 可以解決這個問題，因為它可以保持空間的結構並生成具體且有參考價值的設計效果圖。以下是詳細的使用方法和流程。 目標 本文將涵蓋： 安裝和設定 Stable Diffusion 與 ControlNet。 如何使用 ControlNet 保持空間結構生成設計效果圖。 生成效果圖的參數設置與提示詞技巧。 一、安裝 Stable Diffusion 和 ControlNet 1. 安裝 Stable Diffusion 要使用 Stable Diffusion，你可以選擇 Automatic1111 的 Web UI，這是目前最受歡迎且易於安裝的用戶介面。 下載 Web UI：從 GitHub 上下載專案並進行安裝。 下載模型檔案：需要一個已訓練的模型檔案（如 v1-5-pruned-emaonly.safetensors 或專為室內設計微調的模型），可以在 Hugging Face 或其他網站下載這些模型。 啟動 Web UI：打開終端機並運行 webui-user.bat（Windows）或 webui-user.sh（Linux），啟動 Web 界面。 2. 安裝 ControlNet 插件 在…
Rishen Lu
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