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2026年3月24日 星期二

多種AI大語言模型使用初步心得-GPT/Claude/Gemini pro/DeepSeek



2026.03.24 (日常隨筆)

原創內容作者:汪周禮

GPT +Claude 簡直是大語言模型應用頂配,雖然離AGI還有距離,但兩者混合使用效果非常驚人!

從內容架構描述到圖文動態混合輸出,效果很不錯,但要深入研究還是以GPT為優先,可以提供架構引導的輸出模式,透過挑戰GPT作為思維啟發的起點。

針對不熟悉的領域可以使用Claude 透過互動模式在特定架構下深入開發不同觀點。

DeepSeek 輸出明顯走GPT風格,因此輸出效果還比Gemini pro 好...  

Google真的是始終保持資源配置使用剛好適合的狀態,畢竟Notebooklm就已經是目前大語言模型多摩太綜合輸出效果最佳模式。

AI LLM大語言模型的使用已經開始進入多維度(超系統觀/系統觀/微觀等)啟發模式,AI越來越強,要想駕馭AI不被引導,多維度多系統思維模式對話越來越重要,其實,這正是突破慣性思考模式的方式之一!!

下一波 AI 的競爭,不在大模型能力(如同過去所說模型積分能力對實際使用者能感受到的差異越來越小),因此平台模型是否具備多模型協同的認知架構設計能力,將會使吸引使用者的聚集的關鍵!

然而底層的應用差距,在於引導或控制 AI 的思考路徑,從單線程到多維度多線程思考模式的整合。


結論(非表面解析):

AI大語言模型 的輸出本質上是機率加權的語言文字輸出預測,根據模型應用特色傾向於"最大機率會被接受的答案"而非"最特別而有突破性的答案"。

 因此,如果僅用單一維度提問,AI 大模型往往會把輸出內容帶向主流(普遍認可)的認知核心。

 要想讓AI(大模型)輸出具備突破性,使用方式就需要用超系統觀(跨領域框架-已知加未知結構)、系統觀(領域內已知認知結構)、微觀(領域內專業認知細節驗證),透過這三種不同蹭次層輪流挑戰AI大模型,藉此讓 AI(大模型) 在不同尺度上出現無法自洽的認知矛盾點,而這些矛盾點往往會出現具有價值潛力的思考切口。


進階應用解析:



AI大語言模型這一塊的應用可以輕鬆切入到企業AI數位轉型,畢竟並非所有員工都是AI領域專業人士熟悉AI大模型應用特色。根據實際工作問題結合特定架構逐步引導,實際操作逐步熟悉AI大模型的使用方式,這也是我這幾年將AI導入企業創新服務的初期階段核心任務!

這當中,創新服務的價值關鍵在於問題定義,問題定義的核心在於建立問題模型,身為創新顧問不僅僅要能設計出一種問題模型,而是多種問題模型(20~30種問題模型都很常見),進一步根據問題模型特色設計解決問題的流程架構,最後將最可靠最有價值的引入工作流,最為企業設計AGENTIC WORKFLOWS的基礎,再導入到企業內部AI平台上,提供給員工使用。

參考以下架構流程圖。


  

企業數位轉型不僅是 IT技術 或 AI專家 的事情,需要所有員工參加,才能順利創造經濟價值的重要任務。


#AI
#GPT
#Claude
#Gemini_pro
#DeepSeek
#多維度架構設計
#多線程思考模式
#數位轉型

2026年3月2日 星期一

AI 時代的競爭力-「品味」_ 甚麼是品味? 又該如何定義 品味?

AI 時代的競爭力,不再是努力而是「品味」,如何定義品味,來自資深創新架構師汪周禮的深度解析



1. 前言:從「奇蹟材料」到系統重構的必然

Notion 創辦人 Ivan Zhao 在其萬言書《Steam, Steel and Infinite Minds》中提出一個深刻的洞察:每一個時代都由一種「奇蹟材料」所定義。工業革命是蒸汽,基礎建設時代是鋼鐵,而 AI 時代則是「無限的心智」(Infinite Minds)。

然而,觀察當前的產業現狀,多數企業與個人仍處於「水車階段」——僅僅是將強大的新引擎(AI)強行裝進破舊的木製馬車架構中,導致生產力提升極其有限。當 AI 讓創意、內容與技術開發的成本趨近於零,真正的瓶頸不再是材料本身,而是「藍圖」的品質。我們正從人類尺度的「佛羅倫斯」小城模式,邁向全天候、高複雜度的機器尺度「東京」巨型都市。

在這場文明級的結構革命中,核心競爭力已然位移。

2. 第一個衝擊:品味新定義——品味是你的「認知邊界」

在 AI 知識經濟 2.0 的背景下,大眾對「品味」(Taste)的理解仍停留在審美或設計感,這是一種認知上的誤區。真正的品味,本質上是一個人的「認知範圍邊界」。

「品味稀缺的底層邏輯是認知範圍邊界不同,從挑剔、獨特、不同凡響樹立品味價值,背後依賴的是超越一般認知範圍邊界的思維邏輯。」

這種思維邏輯之所以稀缺,是因為它代表了一種「系統選擇能力」。AI 擁有海量知識,卻缺乏「挑剔」的直覺。唯有擁有超越平庸的認知邊界,才能從模糊抽象的元素中,精準定義出什麼是「好的」、什麼是「值得被解決的問題」。品味,即是架構設計的先導指標。

3. 第二個衝擊:經濟權力的轉移——進入「創新架構」時代

回顧經濟發展史,稀缺資源的轉移決定了權力結構的翻轉。我們正站在從「數位時代」跨入「AI 知識經濟」的門檻上,核心角色已從編寫程式碼的工程師,演變為設計系統的架構師。

時代

稀缺資源

核心能力

代表角色

工業革命

肌肉&能源

生產效率

工廠主力(工程師)

數位時代

技術知識

編碼與系統開發

軟體工程師

AI 時代

認知邊界&品味

架構設計與指揮

創新系統架構師 
Innovation System Architect

在 汪周禮這幾年透過AI輔助企業創新專案 的實踐經驗中,進一步發現技術堆疊已不再是護城河,能定義產業甚至生態系架構並驅動 AI 進行大規模協同的人,將會是未來擁有真正的核心競爭能力者。


4. 第三個衝擊:AI 時代的第一性原理——「架構能力 = 生產力瓶頸」

我們必須直面一個現實:AI 具備近乎無限的執行潛力,但知識工作之所以尚未爆發,是因為存在「上下文碎片化」與「驗證困難」兩大瓶頸。要打破僵局,必須回歸第一性原理。

「指揮 AI 完成的工作能力就是架構設計能力。」

AI 不缺執行力,缺的是「執行架構」(Architecture of Execution)。這套架構包含四個支柱:

  1. 問題定義 (Problem Framing):精準識別值得被解決的真問題。
  2. 系統設計 (System Design):規劃解決問題的邏輯路徑與模組。
  3. 資源配置 (Resource Allocation):定義能力的邊界與 AI 工具的組合。
  4. 成果驗證 (Verification):在內容過剩的時代,建立可驗證的品質回饋閉環。

5. 第四個衝擊:AI 時代能力金字塔——極稀缺的 L5 層級

在新的能力矩陣中,價值不再由「勞動力」決定,而是由「架構位階」決定。請審視你在金字塔的哪一層:

  • L5:規則制定者(極稀缺) —— 定義新問題類型,創造新方法論,設計產業底層架構(如:創新系統架構師)。
  • L4:架構設計者(最關鍵層) —— 負責系統架構設計、AI 工作流整合、商業模型落地。
  • L3:指揮者 (AI Orchestrator) —— 擅長任務拆解與流程設計,驅動 AI 協作。
  • L2:操作者 —— 基礎 Prompt 使用者,工具導向。
  • L1:被替代層 —— 從事重複性、可預測的知識性執行工作。

未來的核心挑戰,在於如何從被動的操作者,進化為具備系統思考能力的「架構設計者」。


6. 第五個衝擊:「落地能力」是檢驗品味的唯一標準

在 AI 時代,想法的邊際成本趨近於零,這使得「創意」本身變得廉價。如果你只能產出想法而無法落地,那僅僅是空談。未來的價值核心在於「架構化落地能力」(Architected Execution Capability)。

這是一種將抽象想法轉化為可執行系統,並能獲得「外部回饋」的能力。它包含五個子能力:

  1. 認知邊界突破:看見他人看不見的系統性機會。
  2. 問題建模:將模糊的需求轉化為清晰的架構邏輯。
  3. 系統架構設計:建立穩健、可擴充的執行框架。
  4. AI 指揮與協同:像指揮樂團一樣駕馭多個 AI Agent。
  5. 外部回饋整合:在執行過程中動態修正,將 AI 輸出轉化為真實商業價值。

7. 結語:一場關於架構設計的文明競賽

我們正經歷的不是一場工具更新,而是一場文明級的經濟結構革命。未來的競爭不是比誰更努力,而是比誰的架構設計更精巧、誰的認知範圍與決策邊界更深遠。

「AI 時代不是創意競賽,而是創新架構設計競賽,比的是決策方案能力與決策速度。因此,能將抽象想法轉化為可執行系統並產生外部回饋的人,將會是未來擁有真正競爭力的關鍵人物。」

技術不再是門檻,你的「品味」與「認知範圍邊界」才是。

最後,有一個可以思考的題目就是:

當 AI 可以無成本地幫你完成所有執行時,你是否有足夠的品味,去定義一個真正值得解決的問題?以及完成此值得解決問題的架構設計能力


(本文由AI根據原創作者汪周禮提供資料生成後,經過原創作者編輯後公布)

如果您或您的企業對如何開發 創新架構設計能力 有興趣,歡迎與我們聯絡。

智合創新 service@iiiinnovation.com 

2026年2月23日 星期一

學了工具就會創新? 醒醒吧!別用「創新幻覺」拖垮企業的創新能量

學了工具就會創新?讓企業白忙的「創新幻覺」

原創資料作者:汪周禮

2026©汪周禮@智合創新

本文內容由AI根據原創資料作者提供,經原創資料作者編輯修改後發布。


介紹創新的底層思維模式,超越工具思維模式!

在AI時代,隨著AI能力越來越強,方法論和工具類的知識正在寫入AI,AI代理人必將學會這些方法和工具,人類創新難道就無法超越AI嗎? 

答案是當然沒問題,關鍵在於人類需要學習新的創新能力,超越知識束縛的創新能力。

透過作者過去在半導體研發/工程、AI產品技術領域10多年,累積超過20年產品技術創新經驗,點出創新迷思,告訴大家,在AI年代,要破繭重生學習真正的創新能力-創新架構設計。

#ai
#創新
#創新架構設計


在當前的商業環境中,企業為了追求成長,投入了大量預算在所謂的「創新培訓」上。從設計思考(Design Thinking)、TRIZ 工具、問題工作坊到 AI 創意應用,企業主甚至期待員工在上完幾天課程後就能脫胎換骨,做出創新成果。

 

然而,現實是殘酷的,這樣的期待衍生出來的是無數昂貴且失敗的工作坊所堆疊出來的墳場。工作坊結束後,產出的創意雖然看似天馬行空,卻鮮少能轉化為真實的營收。這正是市場上最普遍的痛點——企業陷入了「學了工具就會創新」的幻覺。身為資深創新顧問,我必須戳破這個粉紅泡泡:工具只是「認知放大器」,它並非「創新引擎」。 如果企業沒有正確的創新架構設計,再先進的工具也只是在虛耗企業的資源,最後弄得人仰馬翻,人人聞創新色變!

 

震撼真相一:工具 能力,別再被行銷話術誤導

 

市場上充斥著將方法論工具與創新能力掛鉤的行銷手段,這不但是一種誤導,更是一種不負責任的行為。這些培訓大多聚焦於:

  • 方法層(Method Layer): TRIZSCAMPER 法、商業模式畫布、AI 創意工具。這些工具解決的是「認知效率」,讓你想得更快、更有條理。

 

真正決定創新成敗的,是隱藏在冰山下的 系統層(System Architecture Level能力。這包括了:

  1. 問題定義(Problem Framing): 在混亂或不明確的現實情境中,從已知需求鎖定真正的問題以及客戶願意投資或付費的痛點,與問題定義呼應的解決方案,才能有效規劃出具有價值的系統架構及方案組合。
  2. 產品技術主要價值參數(Main Parameter of Value, MPV): 準確識別出產品技術中能驅動市場價值的核心參數,而非盲目增加功能浪費資源。
  3. 決策承擔(Decision Ownership): 具備創新工具流程設計與創新資源配置權力,並能承擔未知風險的責任。

工具能幫你畫出漂亮的圖表,但它無法替代你「定義 MPV」或「設計創新流程」或是「做出正確的決策」。

 

震撼真相二:創意是天馬行空,創新是「資源與風險」的系統工程

 

許多人將「創意」與「創新」混為一談,這是導致失敗的根本原因。根據 MIT 技術授權辦公室 (Technology Licensing Office) 的長期研究觀察,技術走向商業化的成功比例遠低於一般人的直覺想像。這證明了:僅有技術或創意,離「價值實現」還有極大的鴻溝。

 

面向

創意 (Idea)

創新 (Innovation)

本質

構想、靈光一閃

嚴謹的系統工程

成本

幾乎沒有成本

必須投入實際的人力、資金與時間

風險

無風險

高風險,且完全不保證成功

可實施性

不一定具備可行性

必須擁有「發明創作載體」

商業性

追求有趣、新奇

必須具備市場轉換能力

成果標準

構想的數量與多樣性

具體的經濟效益與穩定利潤

 

如果缺乏「發明創作載體」(即創意與可實施技術系統的結合),創意終究只是幻覺(Hallucination)。

 

核心觀點:決定成敗的「創新五要素」

 

一個真實的創新行為是一次資源配置的決策,根據產業創新經驗,我個人認為至少必須同時滿足以下五大條件(要素),缺一不可:

 

要素

核心定義

失敗的代價

1. 資源投入

人力、時間、資金與技術資產的真實配置。

淪為口號式的「創新文化」。

2. 不確定風險

創新是與未知博弈,組織必須具備容忍機制。

導致團隊因恐懼失敗而趨於保守。

3. 發明創作載體

「創意 + 可實施技術系統」。這是創新的實體。

想法無法落地,淪為簡報上的空談。

4. 市場可落地

必須能進入真實的商業場景解決問題。

技術與市場需求脫節。

5. 經濟效益

這是核心中的核心:創新必須能獲利。

變成企業沉重的財務負擔。

 

必須強調:創新如果不產生利潤,它就不是創新,而是企業內部的「成本中心」或「研發活動」,最終會拖累企業的生存。

 

大師觀點:Peter Drucker 的殘酷提醒

現代管理學之父彼得·杜拉克(Peter Drucker)曾對企業的基本功能下過精闢且殘酷的定義:

「企業只有兩個基本功能:行銷與創新。創新如果不能轉化為市場收入,就只是研發活動。」

這句話背後的現實是:創新是一場經濟戰。如果你的創新活動無法與市場獲利掛鉤,它就是在燃燒股東的資金,而非創造未來的競爭力。

 

面向未來:AI 時代,你真正需要的是「架構設計能力」

 

AI 普及的未來,傳統的方法論工具(如 TRIZSCAMPER)將會被 AI 消化、吞噬,必將成為 AI工具的底層邏輯。未來,單純學會「使用工具」將不再具備任何溢價空間。真正能拉開能力差距的不再是「創意工作坊」堆砌的創意想法,而是「創新架構設計」能力。

 

AI 時代,你真正需要的能力是:

  1. 在不明確情境中定義問題。
  2. 掌握「主要價值參數 (MPV)」順應市場趨勢同時以建立競爭門檻。
  3. 在多重限制條件下設計突破方案。
  4. 在未知風險中承擔決策責任並規劃商業化價值鏈。

 

這就是所謂的「創新架構設計」——它是一種將技術、系統與商業高度整合的作業系統。

 

結語:創新不是一場活動,而是一次資源配置的決策

 

創新從來不是靠上完兩天課程就能獲得的「活動」,它是在市場壓力下,透過資源配置與承擔風險,完成價值轉換的決策行為。

 

給企業決策者的思考: AI 工具泛濫的時代,工具的獲取成本越來越低,或可說趨近於零,但創新的成功率並未自動提升,導致創新的沉默成本越來越高。以下提供幾個思考面向切入:

  1. 提升思維: 你的企業是否仍將創新視為「工具訓練」,而非「架構設計」?
  2. 定義定位:(作者 汪周禮) 所推崇的是建立一套企業可持續發揮員工創新能力的「創新作業系統」,而非教導天馬行空的創意。
  3. 直面現實: 如果你是 CEO CTO,請回頭檢視:「你公司最近三年的創新專案中,有多少真正轉化為了穩定的利潤?」

 

如果比例不如預期,問題並不在於員工的創意不足,而在於你的企業缺乏一套嚴謹的「創新架構」。創新不應該靠運氣,創新應該被設計。

 

若您正致力於建立未來三到五年的競爭優勢,我們談的不會是創意,而是企業的生存與利潤。

 

 

HINT: 這篇文章不是說工具培訓完全沒有用,用意在指出,在AI技術的發展趨勢下,AI 正在吃掉方法論和工具,未來這類培訓效果與價值將會越來越低。


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創新的幻覺:滿手工具為何賺不到錢?


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多種AI大語言模型使用初步心得-GPT/Claude/Gemini pro/DeepSeek

2026.03.24 (日常隨筆) 原創內容作者:汪周禮 GPT +Claude 簡直是大語言模型應用頂配,雖然離AGI還有距離,但兩者混合使用效果非常驚人! 從內容架構描述到圖文動態混合輸出,效果很不錯,但要深入研究還是以GPT為優先,可以提供架構引導的輸出模式,透過挑戰GPT...