筆者有幸取得Phison PS5026-E26控制晶片的固態硬碟工程樣品，並搶先進行效能實測，讓讀者一睹PCIe Gen 5的傳輸效能。

筆者有幸取得Phison PS5026-E26控制晶片的固態硬碟工程樣品，並搶先進行效能實測，讓讀者一睹PCIe Gen 5的傳輸效能。

支援PCIe Gen5與NVMe

Phison（群聯電子）PS5026-E26將會是市場上首波支援PCIe Gen 5匯流排的控制晶片之一，預期會有許多SSD品牌廠商的固態硬碟搭載這款控制晶片。

PS5026-E26採用TSMC（台積電）12nm節點製程，具有雙核心處理器與內建32bit微控制器，支援PCIe Gen 5x4匯流排與NVMe 2.0協定，能夠搭配3DTLC與QLC類型NAND顆粒，並支援8通道傳輸模式與2400MT/s傳輸速度，在緩衝記憶體部分則是能夠搭配傳輸速度高達3200MT/s的LPDDR4或DDR4記憶體。

筆者這次很幸運有機會能夠取得尚在開發中的固態硬碟工程樣品，並為各位讀者搶先帶來效能實測，不過因為這次收到的樣品仍在工程階段，不方便刊登樣品照片，故以Phison提供的官方圖檔取代，另一方面因為目前PS5026-E26控制晶片的韌體調整工作尚在進行中，所以與Phison團隊討論後，這篇文章僅能進行有限的測試並刊登部分效能數據。

待未來PS5026-E26控制晶片的韌體調整完成後，可以預期的是效能表現還會有所提升，屆時也可以進行更詳細的測試，造成讀者不便還請見諒。

▲ 從示意照片中可以清楚看到Phison PS5026-E26控制晶片的全貌。

有效縮短遊戲讀取時間

在接下來的效能實測部分，筆者將直接透過圖表說明PS5026-E26控制晶片的效能表現。

測試平台：
處理器：AMD Ryzen 9 7900X
散熱器：MSI MEG Coreliquid S360
主機板：GIGABYTE X670E AUROS Master（UEFI版號F7b）
記憶體：G.Skill Trident Z5 Neo 16GBx2
顯示卡：NVIDIA GeForce RTX 3080 Founder Edition
儲存裝置：Seagate FireCuda 520 SSD 1TB（系統碟）、Phison E26 Gen5工程樣品
電源供應器：Seasonic Prime Titanium 850W
軟體環境：Windows 11專業版21H2（Build 22000.978），GeForce Game Ready 516.94

▲ 在CrystalDiskInfo中，可以看到硬碟名稱為Phison E26 Gen5，傳輸模式為PCIe 5.0 x4。

▲ 在測試過程中，由控制晶片回報的溫度最高達到攝氏78度。

▲ 在CrystalDiskMark測試中，Q8T1 1M循序存取的讀取與寫入速度都可以衝破10000MB/s，混合測試成績則為7933.19 MB/s。

▲ Q32T1 128KB循序存取也有超過10000MB/s的好成績，混合測試成績為6725.16 MB/s。

▲ 在Q32T16 4K隨機存取測試項目中，讀取效能達6012.32MB/s，寫入則為4893.64 MB/s。

▲ 在遊戲讀取時間測試部分，則是用《太空戰士 XIV Endwalker》的官方測試工具進行。

▲ 從總讀取時間來看，Phison E26 Gen5大約可以比另外2個對照組縮短25%的讀取時間，表現相當出色。

對使用者而言，傳輸效能更高的固態硬碟能帶來最大好處，就是能夠縮短程式的開啟與載入時間，從《太空戰士 XIV Endwalker》測試也看到效果十分顯著，有助於帶來更敏捷快速的使用體驗。

筆者再次提醒，由於這次測試所使用的SSD固態硬碟為工程樣品，且韌體也仍在調整中，最終版本的效能還有提升空間。考慮到GIGABYTE先前以發表採用同款控制晶片的AORUS Gen5 10000 SSD系列固態硬碟持續讀取速度可以超過12000MB/s，讓人更加期待最終市售產品的效能表現。

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在Ryzen 5000系列處理器與AM4平台分別服務2年與5年之後，AMD推出全新Zen 4架構Ryzen 7000系列處理器與AM5平台，再次帶來大幅效能提升。

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處理器、晶片組、記憶體全面升級

AMD在Computex 2022台北國際電腦展發表Zen 4架構Ryzen 7000處理器與AM5平台，並在8月底的Together We Advanced活動中發表更多詳細產品資訊。

簡單而言，Ryzen 7000系列處理器採用Zen 4架構，並搭配全新AM5平台，僅支援DDR5記憶體，並視主機板設計能夠支援PCIe Gen 5顯示卡與固態硬碟。首發的4款處理器產品也與Ryzen 5000系列處理器上市初期的布局類似，比較大的差異為中高階產品的命名為Ryzen 7 7700X（而非7800X）。AMD表示這項改變是考量到消費者的習慣與對產品名稱的接受度，所以才會做出改變。

筆者將在這篇文章集中於Ryzen 7 7700X、Ryzen 9 7900X的效能測試，並於後續文章提供PCIe Gen 5固態硬碟效能測試，以及Zen 4架構解析。至於Ryzen 9 7950X、Ryzen 5 7600X等處理器的測試則會等待收到樣品後另行安排。

（若手機版瀏覽器無法顯示表格，請點我看完整表格）

Ryzen 7000系列處理器規格簡表
處理器型號	核心/執行緒	基礎時脈	最大Boost時脈	L2快取記憶體	L3快取記憶體	可用PCIe通道數	內建顯示運算單元、時脈	TDP	發表當時定價（美金）
Ryzen 9 7950X	16/32	4.5GHz	5.7GHz	16MB	64MB	24x PCIe Gen 5	2CUs、2200MHz	170W	$699
Ryzen 9 7900X	12/24	4.7GHz	5.6GHz	12MB	64MB	24x PCIe Gen 5	2CUs、2200MHz	170W	$549
Ryzen 7 7700X	8/16	4.5GHz	5.4GHz	8MB	32MB	24x PCIe Gen 5	2CUs、2200MHz	105W	$399
Ryzen 5 7600X	6/12	4.7GHz	5.3GHz	6MB	32MB	24x PCIe Gen 5	2CUs、2200MHz	105W	$299

▲ Ryzen 7000系列處理器採用Zen 4架構，包裝設計也全面翻新。

▲ 從新版包裝盒的正面窗口可以看到處理器的型號字樣。

▲ 由於電容元件因散熱考量需要外露，而不能被俗稱「鐵蓋」的處理器散熱模組（Integrated Heatspreader，IHS）遮蔽，所以Ryzen 7000系列處理器的鐵蓋以奇特造型為電容騰出空間。

▲ Ryzen 7000系列處理器也將處理器腳位改為LGA 1718型式，處理器背面不再有腳針，只有金屬接點。

中、高階型號先行測試

這波我們收到AMD提供的Ryzen 7 7700X、Ryzen 9 7900X等2顆處理器，並搭配X670E晶片組進行測試。

在測試過程中開啟顯示卡的Resizable BAR功能，所有成績都是進行3輪測試，在確定沒有極端值後取平均，遊戲效能使用遊戲內建的測試模式，並在1080p、2K、4K解析度搭配最高畫質設定，若有設定範本則套用最高範本，若無則將所有畫質相關項目調至最高，關閉VRS或動態解析度等設定，並僅進行開、關光線追蹤功能的調整。至於對照組成績則取自先前筆者撰寫的各專題文章。

測試平台：
處理器：AMD Ryzen 7 7700X、Ryzen 9 7900X
散熱器：MSI MEG Coreliquid S360
主機板：GIGABYTE X670E AORUS Master（UEFI版號F7b）
記憶體：G.Skill Trident Z5 Neo 16GBx2
顯示卡：NVIDIA GeForce RTX 3080 Founder Edition
儲存裝置：Seagate FireCuda 520 SSD 1TB
電源供應器：Seasonic Prime Titanium 850W
軟體環境：Windows 11專業版21H2（Build 22000.978），GeForce Game Ready 516.94

▲ 這次使用的主機板為GIGABYTE X670E AORUS Master。

▲ 主機板採用黑色基調，搭配大面積灰色散熱片。

▲ X670E AORUS Maste採用20相供電設計（16 VCore + 2 SOC + 2Misc），並在電源模組與第1條固態硬碟部分覆蓋大型散熱片，具有4條DDR5 DIMM插槽。

▲ LGA 1718的腳針位於主機板的處理器槽中。

▲ 受益於精心設計的處理器散熱模組，AM5能夠完全相容AM4的散熱器。

▲ X670E AORUS Master的I/O背板提供豐富連接功能，其中左方USB Type-C端子支援Alternate Mode影音輸出。

▲ 這次測試的記憶體為G.Skill Trident Z5 Neo 16GBx2，支援EXPO自動超頻功能。

▲ 記憶體模組具有流線型散熱片，外觀簡潔有力。

▲ EXPO為AMD主導的記憶體自動超頻功能，只需到BIOS/UEFI開啟設定就能讀取預先寫入的設定並自動提升運作速度。

▲ 這次測試的2顆處理器為Ryzen 7 7700X、Ryzen 9 7900X。

▲ 記憶體在開啟EXPO自動超頻後，傳輸速度達到DDR5-6000。

（下頁還有測試數據分析）

 

處理器與綜合效能測試

首先我們先看看在各項與處理器效能關係較緊密的測試項目中，Ryzen 7 7700X、Ryzen 9 7900X的表現如何。

數據圖表中的測試平台標記如下：

• 5800X：Ryzen 7 5800X、X570晶片組、DDR4-4000
• 5800X3D：Ryzen 7 5800X3D、X570晶片組、DDR4-4000
• 7700X：Ryzen 7 7700X、X670E晶片組、DDR5-6000
• 12900K：Core i9-12900K、Z690晶片組、DDR5-4800
• 12900KS：Core i9-12900KS、Z690晶片組、DDR5-4800
• 5950X：Ryzen 9 5950X、X570晶片組、DDR4-4000
• 7900X：Ryzen 9 7900X、X670E晶片組、DDR5-6000

▲ 在綜合效能測試項目PCMark10 Extendend中，Ryzen 7 7700X就能達到與Core i9-12900K相仿的成績，Ryzen 9 7900X能在多個項目拔得頭籌。

▲ 同為綜合效能測試的CrossMark中，2款Ryzen 7000系列處理器的表現都有顯著提升，Ryzen 9 7900X的總分也超越Core i9-12900K。

▲ 在Cinebench R20處理器渲染測試中，Ryzen 7000系列處理器的單核心成績與Core i9-12900K接近，多核心效能則由12核24緒的Ryzen 9 7900X奪冠，超越Core i9-12900KS的8P+8E核24緒。

▲ 在較新的Cinebench R23處理器渲染測試中，整體趨勢與前項測試相當類似。

▲ 在POV-Ray光線追蹤渲染測試中，Ryzen 9 7900X奪下冠軍寶座，可以看到AMD陣營的進步幅度相當大。

▲ 看到x264 Benchmark、x265 Benchmark進行軟體編碼影片轉檔測試，或許是測試程式的Bug或系統I/O瓶頸，讓Ryzen 9 7900X在x264編碼的表現異常低落，但在x265編碼部分則可拉開差距勇奪冠軍。

▲ 3DMark CPU Profile處理器多工測試能夠看出同處理器在不同負載的效能表現。雖然單執行緒仍是Core i9-12900KS表現最好，但僅有12個實體核心的Ryzen 9 7900X在16、Max執行緒的表現都超越具有8P+8E核心的Core i9-12900KS。

▲ 由於這次Ryzen 7000系列處理器測試平台換裝為DDR5-6000記憶體，頻寬表現優於測試對照組的DDR5-4800。由於筆者無足夠零組件重新搭建Core i9-12900K的測試平台，因此勝負可待今年稍晚Intel 13代Core i處理器測試時再行比較。

▲ 在L1快取記憶體的頻寬部分則依項目不同互有輸贏。

▲ L2快取記憶體頻寬則基本上由Ryzen 7000系列處理器領先。

▲ L3快取記憶體頻寬也是由Ryzen 7000系列處理器取得優勢。

▲ 在記憶體延遲部分，可以看到DDR5-6000能將延遲壓低到60ns左右，表現甚至優於DDR4記憶體。

▲ 使用AIDA64進行燒機測試，在溫度部分，Ryzen 7000系列處理器在FPU壓力測試下溫度達到安全上限95度，比Core i9-12900KS的106度低了11度。

▲ 在功耗部分，Ryzen 9 7900X在FPU壓力測試下也僅消耗153.02W，遠低於Core i9-12900KS的284.51W。

遊戲效能表現

接下來我們繼續分析Ryzen 7000系列處理器在遊戲方面的效能表現。

▲ 效能測試軟體3DMark的Time Spy項目使用Direct X 12繪圖搭配2K（2560 x 1440）解析度，雖然Ryzen 7000系列的處理器分數已有顯著進步，但還是落後Core i9-12900K。

▲ Time Spy Extreme將解析度提升至4K（3840 x 2160）並增加運算負擔，Ryzen 9 7900X的表現能夠超越Core i9-12900KS。

▲ 在《古墓奇兵：暗影》在1080p解析度關閉光線追蹤的狀況下，取得冠軍的是搭在3D V-Cache的Ryzen 7 5800X3D，另外2顆Ryzen 7000系列處理器緊追在後，都能與Core i9-12900K/KS拉開明顯差距。

▲ 《古墓奇兵：暗影》開啟光線追蹤後，在2K、4K解析度下的效能表現基本上已與處理器無關，1080p解析度仍由Ryzen 7 5800X3D與2顆Ryzen 7000系列處理器獨領風騷。

▲ 《看門狗：自由軍團》原本是Intel處理器的天下，但無論是3D V-Cache的快取效益，或是Ryzen 7000系列處理器的架構改善，都將差距縮短到幾乎平手。

▲ 《看門狗：自由軍團》開啟光線追蹤後的1080p解析度差不多也成現2顆Ryzen 7000系列處理器與Core i9-12900K/KS平手的狀態。

▲ 《戰慄深隧：流亡》中各處理器的FPS效能差距並不大，但仍由Intel陣營領先。

▲ 《戰慄深隧：流亡》開啟光線追蹤後仍是由Core i9-12900K/KS微幅領先。

▲ 《極地戰嚎6》由於繪圖負擔較低，所以1080p解析度的效能瓶頸主要發生在處理器，Ryzen 7 7700X有著最佳表現。

▲ 《極地戰嚎6》開啟光線追蹤後，一樣是由Ryzen 7 7700X一枝獨細秀。

▲ 《刺客任務III》Dubai（杜拜）測試項目包含多種場景與NPC角色，整體負擔較低，但仍可看出效能瓶頸主要落在處理器。Ryzen 7000系列處理器的表現相當出色，也Ryzen 7 5800X3D與拉開差距。

▲ 《刺客任務III》Dartmoor（達特穆爾）測試項目則包含許多槍枝射擊與爆炸效果，充滿物理與粒子模擬，對處理器與顯示卡的考驗更加嚴苛。在能瓶頸落於處理器的1080p解析度項目中，仍由Ryzen 7 7700X表現最為出色。

回顧先前Zen 3世代尾盤，AMD的Ryzen 7 5800X3D透過「效能禁藥」3D V-Cache快取封裝技術，將Ryzen 7 5800X原本僅有32MB的L3快取記憶體擴充至96MB，大幅提升遊戲效能表現，讓它與Ryzen 7 7800X並駕齊驅，也確實達到當時宣稱增加快取記憶體容量能達到「世代升級」的效能增益。

而從這次測試的也可以看到，2顆Ryzen 7000系列處理器在尚未搭載3D V-Cache的情況下，就能在多款遊戲發揮超越競爭對手旗艦級Core i9-12900K/KS處理器的表現，若未來實裝3D V-Cache後，恐怕連競爭對手尚未推出的13代Raptor Lake都不是對手。

另一方面，對於多數讀者而言，價格定位更親和的Ryzen 5 7600X能帶來更好的性價比，或許會是組裝遊戲電腦更好的選擇，我們也預計於日後收到樣品後製作測試專題，這段時間也歡迎讀者先閱讀我們準備的系列文章。

系列文章：
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Canon 於今年 7 月全球發布的兩款全新 RF 鏡頭， RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 和 RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM ，即日起正式在台開賣。

Canon 於今年 7 月全球發布的兩款全新 RF 鏡頭， RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 和 RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM ，即日起正式在台開賣。

RF 24mm f/1.8 Macro IS STM

輕巧的 RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 廣角鏡頭僅重 270 克及僅長 6.31公分，其24mm 廣角焦距特別適合隨拍，而透過廣角鏡頭的特性可以拍攝更具透視感的相片。同時，在狹窄的環境亦能發揮廣角鏡頭的特性，容許使用者輕鬆拍攝。鏡頭更配備 0.5倍 微距功能，特別適合花卉、飾品及食物等拍攝題材。搭配 EOS R 系統全片幅相機使用，即成為適合作日常隨拍使用的輕巧隨身組合。隨著 RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 的推出， RF 定焦鏡頭現已提供 16mm、24mm、35mm、50mm及85mm 焦距，為攝影愛好者提供多種焦距，涵蓋不同的拍攝需要。 

▲ RF 24mm F1.8 Macro IS STM 建議售價：NT$ 17,300元 (含稅)

F1.8 大光圈與高影像畫質

RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 採用全新研發 9 組 11 片光學設計，加入 1 片 UD 鏡片以修正色差；亦在鏡頭接近焦平面的方向加入 1 片 PMo非球面鏡片以修正像場彎曲。鏡頭充分利用 RF 接環的優勢並於最接近焦平面的位置放置一枚大口徑鏡片，令鏡頭於光圈全開的情況下仍能保持畫面中央至邊緣的高銳利度，同時減少整個光學系統的體積。鏡頭的優秀超光譜鍍膜及優化的鏡片形狀，有效提升防鬼影和防眩光表現。

鏡頭的 f/1.8 大光圈結合 9 片圓型光圈葉，能輕鬆締造擁有淺景深與漂亮散景的人像及特寫相片。明亮的大光圈亦能讓更多光線進入，容許使用者以更高速的快門拍攝，即使於昏暗環境下仍能輕易捕捉高速移動主體。加上廣角焦距的獨有透視感，鏡頭亦特別適合作人像、隨拍及城市夜景拍攝，迷人朦朧的散景會令相片更為突出 

0.5倍最高放大率帶來柔美的散景效果

RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 的最大放大率達 0.5倍 ，而最短對焦距離為 14cm ，可以更進一步確保細小主體如珠寶、工藝品、花卉或食物的精巧細節得以呈現，更可配合 f/1.8 大光圈營造出令人印象深刻的散景效果。

高達 5 級防手震補償效果的光學影像穩定器

鏡頭的光學影像穩定器可提供 5 級防震效果，而配合具機身防震的 EOS R 系列相機使用時，可經協調控制 IS 進一步提升防震效果至 6.5級。 

高速自動對焦及卓越操控

RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 配備齒輪型 STM 步進馬達，透過減輕對焦鏡組的重量及採用較低齒輪比，減少 STM 馬達的轉動次數，讓鏡頭在不減低自動對焦速度下操作比以往更寧靜。齒輪型 STM 步進馬達配合高效能處理器及 EOS R 系列的「雙像素 CMOS 自動對焦」( DAF ) 技術，為相片及短片拍攝提供高速流暢的自動對焦。

RF 24mm f/1.8 Macro IS STM 鏡頭相容電子全時手動對焦﹐可以在可用單次自動對焦( ONE SHOT )或伺服自動對焦( SERVO AF )時隨時以對焦環進行手動對焦。

操控性方面，鏡頭亦設有 RF 鏡頭控制環，方便使用者於鏡頭上直接調校各項可自訂的相機參數設定包括光圈值、快門速度、 ISO 感光度或曝光補償。這使得操作變得輕而易舉，尤其是當透過電子觀景器拍攝時，方便攝影師流暢地隨時調校設定。

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM

輕巧的 RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 僅重 390 克，鏡身提供由 15mm 超廣角焦距到接近人眼視角的 30mm 廣角焦距覆蓋，鏡頭的 15mm 超廣角焦距涵蓋約 110^o 的視角，比標準變焦套裝鏡頭的 24mm 可以拍攝更廣闊的景物，或是在有限的空間內拍攝，方便拍攝例如風景、城巿景觀及建築等題材。當鏡頭配搭 RF 24-105mm f/4-7.1 IS STM 及 RF 100-400mm f/5.6-8 IS USM 時，只需 3 支輕巧鏡頭即可涵蓋15mm 至 400mm 焦距，特別適合輕裝旅遊等用途。

▲ RF 15-30mm F4.5-6.3 IS STM 建議售價：NT$ 15,900元 (含稅)

輕巧15 mm超廣角RF鏡頭

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 的 11 組 13 片光學設計加入 2 片 UD 鏡片以修正整個變焦範圍內的色差及減少色彩模糊，亦加入 1 片 PMo 非球面鏡片以提升影像畫質之餘保持輕巧。受惠於 RF 鏡頭接環的大口徑及短後對焦距離的優點，於接近焦平面的位置配置一枚大口徑鏡片，令整個變焦範圍及畫面中心至邊緣均提供更佳影像畫質。鏡頭優化的鏡片形狀及加入優秀的超光譜鍍膜，有助抑制常見於廣角鏡頭的鬼影與眩光。使用者亦可另購鏡頭遮光罩 EW-73E ，進一步加強防眩光效果。

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 的超廣角 15mm 焦距覆蓋了 110^o  的對角視角，廣闊的可視角度令攝影師可以在有限的空間捕捉更寬廣的畫面，亦可以更靠近主體以加強畫面的廣角透視感。這對於拍攝風景、建築等題材尤其重要，因為無論在戶外或室內、拍攝空間都通常有限，使用此鏡頭遠至近拍攝皆同樣出色。 

手動對焦高達0.52倍放大率

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 擁有出色的近拍能力可拍攝細緻影像。當使用自動對焦時，鏡頭於15mm端焦距的最近對焦距離僅為 28公分及於 30mm 焦距時提供 0.16倍 最大放大率。而使用手動對焦時，鏡頭 15mm 廣角端的最近對焦距離可大幅縮短至 12.8公分及提供高達 0.52倍放大率，讓使用者創作具備超廣角焦距誇張透視感的近拍影像。 

高達 5.5 級防手震補償效果的光學影像穩定器

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 鏡頭配備光學影像穩定器，提供 5.5 級防手震補償效果，可以容許使用者以較慢快門，在昏暗環境中手持拍攝。而配合具備機身防震的 EOS R 系列機身時，更可經協調控制 IS 進一步提升防震效果至 7 級。

高速準確自動對焦與操控性

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 鏡頭配備導螺旋型 STM 步進馬達及採用後對焦系統，為相片及短片拍攝提供高速流暢的自動對焦。鏡頭相容電子全時手動對焦，可以在可用單次自動對焦( ONE SHOT )或伺服自動對焦( SERVO AF )時隨時以對焦環進行手動對焦。

操控性方面，鏡頭配備「對焦/ 控制環」設計，並可透過「對焦/ 控制選擇開關」簡單切換全時手動對焦或操作控制環以調校光圈、快門速度、 ISO 感光度或曝光補償等設定。

RF 15-30mm f/4.5-6.3 IS STM 鏡頭支援 67mm 直徑濾鏡以便使用者直接安裝各式濾鏡，如偏光濾鏡或中性灰濾鏡等。並可與同樣具有 67mm 的濾鏡尺寸的 RF 24-105mm f/4-7.1 ISTM 和 RF 100-400mm f/5.6-8 ISUSM 共享同一套濾鏡。

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蘋果的Apple Watch Ultra在宣傳時就強調它的耐用性，幾乎形容成一款史上最堅固的手錶。不過，這種說法到底是宣傳之詞，或是認真的呢？

蘋果的Apple Watch Ultra在宣傳時就強調它的耐用性，幾乎形容成一款史上最堅固的手錶。不過，這種說法到底是宣傳之詞，或是認真的呢？國外的Youtuber就對此進行驗證。

蘋果在官網上對Apple Watch Ultra是這麼描述的：「採用航太等級鈦金屬，在重量與堅固間取得完美平衡，並具備耐蝕度。升高邊緣的錶殼設計，可保護平整的藍寶石水晶玻璃錶面，避免因邊緣撞擊受損。超堅固，足以駕馭各種環境。」 

TechRax是一個以測試產品耐用性而聞名的頻道，當然要對蘋果公司宣稱的Apple Watch Ultra的耐用性進行了測試。他們將這一目前能力最強且最耐用的智慧手錶置於跌落狀況、混入一罐釘子觀察劃痕情況以及用鎚子反覆敲擊測試藍寶石水晶玻璃的破壞性試驗，結果顯示確實異常堅固。

在影片中，他們首先對Apple Watch Ultra進行了測試，將其從約4英呎高的地方跌落。除了鈦合金外殼因跌落而出現一些凹痕外，Apple Watch Ultra基本沒有受到傷害。接下來，Apple Watch Ultra被混在一罐釘子，Apple Watch Ultra再一次沒有留下明顯的痕跡。

TechRax還通過用鎚子反覆敲打Apple Watch Ultra的藍寶石水晶螢幕來測試其耐用性。在測試中，手錶經受住了鎚子的反覆擊打，甚至能夠看到一開始，底部的桌面都已經被搥裂了，錶面上的螢幕依然沒有傷痕。

當然，之後直到反覆擊打後終於開裂，令人驚奇的是參與測試的桌子受到的傷害可能更大。

雖然Apple Watch Ultra的螢幕最初沒有受到損害，但手錶在反覆撞擊後終於未能開機。開機失敗可能表明，雖然玻璃一開始可能沒有破碎，但一些內部元件可能先損壞了。當然，這項測試在描繪Apple Watch Ultra的典型使用情況方面是不現實的，但它可能為一些客戶提供藍寶石水晶螢幕的強度到底有多大的指引。

蘋果公司聲稱Apple Watch Ultra是其迄今為止最堅固、最耐用的Apple Watch，設計這一裝置旨在與Garmin直接競爭專業和極限運動客戶。針對Apple Watch Ultra，Garmin則說它是以「月」而不是「小時」來衡量電池續航。

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所謂的大材小用就是這樣吧？

9月23日24日兩天，在日本橫濱舉行了一次特別的猜拳比賽。這次比賽的特殊之處，就在於猜拳的對手是身高超過18公尺高的鋼彈，也可以說是世界上地一場人類與巨型機器人的猜拳比賽。

熟悉鋼彈的玩家們可能知道，在日本橫濱山下碼頭這裡聳立著身高超過18米的巨型鋼彈。原訂於只展出到2022年3月底的這款巨型可動鋼彈，由於疫情影響，也延長展期至2023年3月31日。而在9月23日和24日兩天，活動方在這裡舉行了鋼彈猜拳比賽。

雖然石頭剪刀布這樣的猜拳遊戲對於普通人來說，是在尋常不過的遊戲，不過當對手變成了身高18公尺高的鋼彈，一切都變得有趣起來，別看這架鋼彈動作緩慢，但他甚至還在出拳時會「煞車」變拳，也坑了不少現場的遊客。

ガンダムジャンケン！！2回戦目！#動くガンダム#ガンダムファクトリーヨコハマ#ジャンケン pic.twitter.com/PoEx2kUMMd

— かのん @May'nぶちょおー♡ あはっててっぺんっ (@kanonn31) September 23, 2022

通過與鋼彈猜拳，獲勝者將可以近距離與鋼彈合影。

或許你會想，鋼彈這麼巨大，平常的合照也看多了，「近距離合照」有什麼吸引人的地方嗎？就讓我們來看網友分享的照片吧：

這麼近距離一看，鋼彈果然看起來更威猛了。這個拳猜的值得呀！

由於疫情的關係，橫濱的可動鋼彈自從開展到現在，恐怕國人能夠到現場親眼見識的機會並不多。不過，眼看到日本旅遊的限制馬上就要放寬了，相信對於許多網友來說，應該會想要趕著在展期結束之前，親自去朝聖一次吧！

 

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Science 最新一篇研究發文：當論文的作者名氣大時，審稿人會給予更高的分數，而且其中的分數差距還不小。

Science 最新一篇研究發文：當論文的作者名氣大時，審稿人會給予更高的分數，而且其中的分數差距還不小。

這一結論來自一個號稱「同類研究中最大規模」的隨機對照試驗，整個過程邀請了 3300 名研究人員參加，試驗結果可以說揭露了學術界的「潛規則」。

當一篇論文的唯一作者不為人知時，只有 10% 的審稿人建議接收這篇論文，但當同一篇論文的署名者是諾貝爾獎得主時，59% 的審稿人表示讚同。

對於這一差距懸殊的資料，史丹佛大學博士後研究員、《研究誠信與同行評議》主編 Mario Malicki 直呼「令人難以置信」。

話不多說，讓我們趕緊來看看研究人員是怎麼得出這一結論的。

學術界的馬太效應

其實多年來，學術界對於“馬太效應”的抱怨一直存在。

馬太效應，是指一種強者愈強、弱者愈弱的現象，引申到學術界來，就是地位高的研究人員往往能不成比例地獲得更多研究成果。

相較於以前都是“口說無憑”，這次研究人員用一個精心設計的試驗所說了確鑿的證據。

來自奧地利因斯布魯克大學 Jürgen Huber 領導的研究團隊，向大約 3300 名研究人員發了一封電子郵件，詢問他們是否願意審查一份為期刊準備的經濟學研究成果。

這項研究有兩位作者，都來自美國查普曼大學：

一位是 2002 年諾貝爾經濟學獎得主 Vernon Smith，去年他在 Google Scholar 上被引用超過 5.4 萬次；另一位則是 Smith 以前的博士生 Sabiou Inoua，去年被引用次數隻有 42。

為了實驗效果，3000 多位潛在的同行審稿人被分成 3 批，分別被告知了不同的作者資訊：

第一，只點名 Smith，把他列為通訊作者；第二，只有 Inoua；第三，沒有作者。

該團隊近日在芝加哥舉行的國際同行評議和科學出版物大會上報告說，最終有 821 名研究人員同意進行評審。

從結果上看，Smith 的「諾貝爾獎得主光環」似乎影響了人們的反應。

在只得到他名字的研究人員中，38.5% 的人接受了評審邀請；在沒有收到作者名字的人員中，這一比例為 30.7%；而只有 Inoua 的版本接受比例最低，僅為 28.5%。

不僅如此，為了避免出現偏見，研究小組還進行了下一步研究。

他們將重點放在 313 名最初沒有收到作者姓名的自願審稿人身上，並隨機分配給他們 3 份手稿中的一份進行審稿：

其中一份只列出 Smith，另一份僅列出 Inoua，第三份沒有作者。

該團隊還告知評審者，他們的評估將是一項試驗的一部分，該試驗涉及多個受邀同行評審，而不是通常的兩到三個（但是沒有透露研究設計）。

與上一輪結果相同，Smith 的手稿贏得了審稿人的最高評價，他們稱讚其包含了新的資訊和有資料支援的結論。

與此對應的是，在沒有作者的版本中，只有 24% 的人建議接收該版本（有直接或輕微修改），而這一比例在 Inoua 一個人版本的中還要再少一倍。

面對這一差距懸殊的資料，有網友卻表示並不意外：

我一直是這麼認為的，但有確鑿的證據還是發人深省的。

有人還把這一現象形象的比喻為“大明星也可能演爛片、不知名演員也可能有突破性表演”，並呼籲改變這種看法：

因斯布魯克大學的行為經濟學家 Christian Konig Kersting 也表達了對這一結果的擔憂：

同樣的工作不應該因作者不同而受到不同的評價，因為這會讓年輕和不知名的研究人員很難在學術過程中邁出第一步。

為瞭解決這一問題，有網友提議是時候開始實行雙盲審機制了。

雙盲審，即作者和評審者互相都不知道身份，一般被認為比普通的盲審更加客觀公正。

但對於這個提議，Konig Kersting 卻表示，這種策略可能不起作用，因為審稿人通常可以從預印本或會議報告中識別作者。

 

參考連結：

[1] [https:]]

[2] [https:]]

 

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趨勢科技 近日在一份新發布的報告中提出警告：目前尚缺乏法律管控的「黑暗元宇宙」(Darkverse) 可能將迅速催生一個全新的元宇宙網路犯罪產業。

趨勢科技 近日在一份新發布的報告中提出警告：目前尚缺乏法律管控的「黑暗元宇宙」(Darkverse) 可能將迅速催生一個全新的元宇宙網路犯罪產業。同時，趨勢科技也在本週CYBERSEC 2022 台灣資安大會的 xSecurity 論壇中發表「元宇宙的受攻擊面」 (Attack surface on Mataverse) 演說，提到元宇宙相關的資安威脅，當前正在發生的區塊鏈資安與NFT詐騙，隨著時間推進與應用場景的演變，未來將陸續浮現更多AI深偽技術及VR/AR威脅。

元宇宙將引發的五大威脅統整如下：

NFT 將成為網路釣魚、勒索、詐騙以及其他攻擊的目標，隨著 NFT 因持有權無法偽造的特性而逐漸成為元宇宙中的重要商品，它也將成為駭客集團的攻擊目標，而犯罪集團將同步從使用者與項目方雙面夾擊。

黑暗元宇宙 (Darkverse) 將成為非法犯罪活動的溫床，因為它不易被執法機關追蹤、監控和滲透。事實上，警政單位可能要花好幾年的時間才能跟上，在無法獲得認證金鑰的情況下，警政單位將很難滲透黑暗元宇宙內經營的地下市場，因為使用者只能在指定的實體地點進入黑暗元宇宙的世界，而這對原本就封閉的犯罪圈來說，等於是多了一層安全保障。

炒作元宇宙中的房地產與 NFT 進行洗錢，將成為網路犯罪集團漂白犯罪所得的最新管道。

社交工程、宣傳與假新聞，犯罪集團和國家駭客甚至利用AI深偽技術來偽裝成知名人士，透過網路與實體結合的方式發揮更大影響力，並運用更誘人的話術瞄準一些對特定議題敏感的族群進行宣傳。

隱私權將被重新定義，「類元宇宙」虛擬環境背後的經營者將更全面掌握使用者的一舉一動，基本上，當使用者進入了他們的世界，即完全失去人們所認知的隱私權。

趨勢科技 Metaverse Security 部門負責人古炎秋指出：「元宇宙是一個未來將重塑網際網路新紀元且產值高達數十億美元的高科技願景。儘管我們仍無法確切知道它將如何發展，但我們現在就必須開始思考它將如何被駭客所利用。由於成本昂貴以及管轄權的問題，執法單位在元宇宙發展的早期幾年勢必鞭長莫及。所以資安界必須站出來，否則未來它將演變成另一個有如美國西部拓荒時期的世界。」

趨勢科技已預見黑暗元宇宙將成為元宇宙版本的黑暗網路 (Darkweb)，駭客將肆無忌憚在裡面從事各種非法活動， 黑暗元宇宙將成為各種犯罪的避風港，從金融詐騙、電子商務詐騙，到 NFT 竊盜、勒索病毒等等。元宇宙兼具網路與實體的特性，為犯罪集團開啟新的大門。

趨勢科技古炎秋表示，區塊鏈與 NFT 投資方應多加重視權限問題、小心網路釣魚、仔細檢查每筆交易、取消所有不必要的授權、也建議安裝防詐騙瀏覽器延伸工具；而項目方則該善用智能合約的審計與測試，包含採用人工方式進行並以自動化審計與測試輔助來增加效率。

此外，網路犯罪集團可能將瞄準一些關鍵基礎設施業者的「數位孿生」，對工業控制系統進行破壞或勒索。或者，也可能在元宇宙使用者的全身人機介面裝備當中安裝惡意程式，對使用者造成人身傷害，像是製造暈眩或導引至現實生活的錯誤地點。

儘管目前距離元宇宙真正發展成熟還有好多年的時間，但一些「類元宇宙」空間未來必將加速普及。趨勢科技的報告試圖開啟元宇宙相關網路威脅的緊急對話，目前我們應該開始思考的問題包括：

• 該如何拿捏元宇宙中的使用者活動和言論？誰該負起責任？
• 侵犯著作權的行為將如何執法監督？
• 使用者該如何知道他們正在互動的對象是真人還是機器人？未來是否會有一種「圖靈測試」(Turing Test) 以檢驗對方是 AI 還是人類？
• 是否有方法可以保障隱私權，防止元宇宙被少數幾家科技巨頭壟斷。
• 執法機關如何克服在元宇宙中大規模防治犯罪的高昂成本，並解決管轄權的問題？

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新一代 11 英吋 iPad Pro 會有哪些改進呢？先來看看預測吧！

無論蘋果在 10 月是否會開新品發佈會，新一代 iPad Pro會推出的機率都相當大，過去幾個月已經有不少關於該平板的資訊流出，國外科技媒體 9to5Mac 盤點了新款 iPad Pro 有可能裝備的功能。

支援 MagSafe

MacBook Pro 和 iPhone 的一個核心改進功能就是支援 MagSafe。在 2022 年款 iPad Pro 上，蘋果有望引入相同的 MagSafe 技術。

雖然最初人們猜測新款 iPad Pro 整個背面會配備玻璃後蓋，但這會讓平板更脆弱，重量也會更重，因此蘋果放棄了這種方案。據 9to5Mac 消息，Apple 計畫在 iPad 背面製作更大的標誌，並帶有玻璃飾面。這將有助於通過平板電腦傳輸電力。

與此同時，日本部落格 Macotakara 報導稱，蘋果可能會在新 iPad Pro 的頂部和底部邊緣新增“4 針連接器”，以支援新的配件。

螢幕

2022 年款 iPad Pro 此前謠傳將全系配備 miniLED 螢幕，不過分析師 Ross Young 和郭明錤均認為由於這種螢幕的生產成本高良率低，因此 11 英吋 iPad Pro 仍保留使用 LCD 螢幕材質。

改進續航

9to5Mac 能夠確認 Apple 正在開發具有更大電池的新 iPad Pro，因為一些使用者抱怨巧控鍵盤會導致電池嚴重。

有了這個，雖然蘋果總是承諾 10 小時的電池續航時間，但這意味著這款 iPad 可以處理更苛刻的任務更長時間——或者，至少，與巧控鍵盤和 Apple Pencil 連接的時間更長，這可能會得到改進。

配備 M2 晶片

在蘋果公司在 iPad Pro 上新增 M1 晶片讓所有人感到驚訝之後，該公司很可能會在即將到來的 2022 年 iPad Pro 中新增這款處理器的升級版。當然，這款 iPad 將配備 M2 晶片。

9to5Mac 消息來源證實，這款新 iPad 將配備這款新處理器。第一批帶有 M2 晶片的產品已經上市，更多產品即將推出。

 

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根據Tom's Hardware的報告，AMD的首席執行長蘇姿丰正計畫在未來幾個月內前來台灣。

根據Tom's Hardware的報告，AMD的首席執行長蘇姿丰正計畫在未來幾個月內前來台灣。據悉，她正計畫與台灣的多個合作夥伴會面，如華碩、宏碁，也許更重要的是ASMedia（祥碩科技），因為一旦X570晶片組停產，它將成為AMD唯一的晶片組製造商。

AMD顯然也不會忘記為其CPU提供零部件的各種不太知名的合作夥伴維持良好的關係，如南亞PCB、欣興電子和景碩科技。

然而，蘇姿丰本人前來台灣的主要原因似乎是與台積電會面，與台積電的首席執行長哲家討論未來合作。這是為了使AMD能夠在未來的節點上獲得足夠的晶圓分配，如其3奈米和2奈米級節點。對AMD來說，向這些節點的轉移雖然不會在短期內發生，但考慮到台積電目前是領先的代工企業，而且是按產能營運，儘早確保產能是有意義的，因為在獲得頂尖節點的晶圓分配方面，晶片廠商之間競爭很激烈。

目前還不清楚AMD將瞄準哪個確切的3奈米級節點，但可能是N3P，據說台積電將在明年某個時候啟動生產。在涉及到AMD產品的先進封裝方面，蘇姿丰還與台積電、矽品精密工業和日月光半導體進行了會談，所涉及到的產品包括諸如基板上晶片（CoWoS）和扇出式嵌入式橋接器（FO-EB）等技術，預計AMD已經在其即將推出的Navi 3x GPU中使用這些技術。

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每一次的iOS大更新，內建的「Emoji表情符號」也都會一併新增，其實只要重置鍵盤，就可以清除iPhone表情符號紀錄。

每一次的 iOS 大更新，內建的「Emoji表情符號」也都會一併新增，也成為 iPhone 用戶喜愛使用的功能之一，且常用的 Emoji表情符號，也會被紀錄在鍵盤裡，方便日後可以快速點選使用。不過，如果不喜歡這個自動又貼心的功能，或是會造成使用上的困擾，其實只要重置鍵盤，就可以清除 iPhone 表情符號紀錄。

步驟1.在 iPhone 使用一段時間之後，常用的 Emoji表情符號，會被記錄在鍵盤裡，方便下次選取使用。   步驟2.如果被紀錄的Emoji表情符號會影響日常操作，可以選擇清除紀錄，先進入設定選單，找到「一般」。   步驟3.接著下拉選單至最後，找到「移轉或重置iPhone」。   步驟4.接著按下「重置」。   步驟5.於出現的選單中，點選「重置鍵盤辭典」。   步驟6.接著再按下「重置辭典」，那麼 Emoji表情符號紀錄就會消失。  

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最近 GPT-3、DALL-E 這樣的人工智慧又一次推高了 AI 的人氣。因為它們讓普通人只需簡單的提示就能創作出相當高水準的文字和畫作。

想創作一幅迅猛龍在摩天樓頂上工作的畫作，模仿 1932 年的「摩天樓頂上的午餐」的那種風格？找 DALL-E。想創作一檔由彼得·泰爾、伊隆·馬斯克和賴利·佩吉三人出演的虛構單口喜劇節目？用 GPT-3。 

想深入瞭解 COVID-19 方面的研究，並基於證據回答問題？學習如何進行布林搜尋、閱讀科學論文，甚至可能還得弄到博士學位，因為沒有針對大量科學研究出版物進行訓練的產生 AI 模型。如果有這樣的模型的話，獲得有證據支持的、通俗易懂的科學問題的答案將是這樣的模型最簡單的好處之一。 

用於科學的產生型人工智慧可以幫助扭轉科學創新減速的局面，讓我們更容易找到新的想法。這樣的模型還可以為一定會失敗的治療假說提供資料支援，讓那種論調懸崖勒馬，抵消掉人類的偏見，並避免走進會浪費數十億美元、浪費幾十年時間的死胡同。最後，此類模型還可以透過對研究結果進行映射、權衡以及聯繫上下文，給出可信度分數，進而應對可重複性危機。 

那麼為什麼還沒有用於科學身上的 DALL-E 或 GPT-3 呢？原因在於，雖然科學研究是全世界最有價值的內容，但同時也是最難獲得、最難理解的內容。本文將解釋如何大規模地解鎖科學資料，讓產生式人工智慧成為可能，以及這種人工智慧將如何改變我們的研究方式。 

科學研究資料很有挑戰性的原因在哪裡

研究出版物是全世界最重要的內容和資訊庫之一。它們將不同時間和學科的想法和發現聯繫在一起，並透過圖書館的網路永久保存起來。這些材料有證據、分析、專家剖析與統計關係的支持。它們非常有價值，但基本上都隱藏在 web 之外，而且使用效率也非常低。Web 上充斥著各種各樣阿貓阿狗的影片，但尖端的癌症研究卻近乎空白。比方說，Web of Science 是最全面的科學知識索引之一了，誕生至今已有幾十年，但大多數讀者甚至連聽都沒聽說過它，就更不必說使用了。我們當中的大多數人都沒法看到那些研究論文，就算給你看，那些文字也十分的晦澀難懂，而且被打包成了 PDF——這種格式是專為列印而設計的。 

因為科學論文不容易獲得，我們不能輕易地利用這些資料來訓練像 GPT-3 或 DALL-E 這樣的產生模型。如果研究人員提出一個實驗，人工智慧模型馬上就可以告訴他們之前是不是已經有人做過（最好是還提供結果），這樣的情形你能想像嗎？然後，一旦他們從某個新穎的實驗中獲得了資料，人工智慧就可以根據結果提出後續實驗設想呢？最後，再想像一下如果研究人員可以上傳他們的結果，然後由人工智慧模型為他們編寫結果的初稿的話，又可以節省多少時間。與科學版的 DALL-E 最接近的是 Google Scholar，但後者不是一個可持續或可擴展的解決方案。IBM Watson 也在著手實現此處描述的大部分工作，但他們的大部分工作都是在大型語言模型取得的最新進展之前做的，並且沒有利用適當或足夠的資料來配合他們的行銷炒作。 

要想解鎖我說的那種價值，我們需要有長期投資、承諾和願景。為此，我們需要將科學出版物當作要進行大規模組合和分析的基質。一旦消除了障礙，我們就可以利用科學來為需要大量資料的產生 AI 模型提供資料。這些模型有加速科學和提高科學素養的巨大潛力，比方說可以訓練這些模型來產生新的科學思想，幫助科學家管理和瀏覽大量科學文獻，幫助辨識有缺陷甚至是假冒的研究，以及綜合複雜的研究結果並將其轉化為普通的人類語言等。 

如何才能得到科學版 DALL-E 或 GPT-3？

如果你是科技圈的，向朋友展示 DALL-E、GPT-3 等產生 AI 模型的輸出，就仿佛在向他們展示魔法一樣。這些工具代表了 web 的下一代。它們源自對巨量資訊的綜合，這種綜合超越了簡單的關聯，而是開發出具有產生能力的工具。那麼，我們如何才能在科學領域也創造出類似的神奇體驗，讓任何人都可以用通俗易懂的語言提出科學文獻的問題，並得到有證據支持的，可理解的答案呢？我們如何才能幫助研究人員做出假設，然後不斷完善和檢驗這些假設？在阿茲海默症研究當中，人們因為錯誤地假設遺傳與抑鬱症之間存在關聯，進而浪費了數十億美元，我們如何才能避免這種無效的假設呢？ 

這些問題的解決方案聽起來也許像科幻小說，但有證據表明，當科學工作的用途不僅僅是部分之和時，我們就可以做出驚人的、不可思議的事情。事實上，透過利用蛋白質資料庫（Protein Data Bank）當中的近 200000 種蛋白質結構，AlphaFold 就能夠準確地預測出有記錄在案的每種蛋白質（超過 2 億個！）的結構。用類似於理解蛋白質結構的方式去研究論文自然是我們要邁出的下一步。 

將論文分解成最小的組件

研究論文裡面充滿了各種有價值的資訊，包括數位、圖表、統計關係以及對其他論文的引用。將這些內容分解成各種組成部分，並大規模地利用這些組成部分，可以幫助我們訓練機器去處理科學相關的不同類型的工作或課題。簡單的問題可以透過對某種成分類型的訓練來回答，但更複雜的問題則需要結合多種成分類型，並需要瞭解它們之間的關係。 

一些可能的比較複雜的提示範例如下： 

• 「告訴我為什麼這個假設是錯的」 
• 「告訴我為什麼我的處理辦法行不通」 
• 「產生新的處理辦法」 
• 「有什麼證據支持社會政策 X？」 
• 「這個領域最可靠的研究是誰發表的？」 
• 「根據我提供的資料幫我寫一篇科學論文出來」 

有些團體正在朝著這一願景邁進。比方說，Elicit 就將 GPT-3 應用到數百萬篇論文標題和摘要上，去幫助回答研究人員提出的問題——這有點像科學版的 Alexa。系統會提取實體之間的統計關係，顯示不同的概念和實體是如何連結的。 Primer 本身的重點並不是研究論文，但它確實在與 arXiv 合作，提供了一個資訊儀表板，可供企業和政府用來綜合和理解來自多個來源的大量資料。 

存取所有的組件

不幸的是，這些團體的工作主要靠標題和摘要，而不是全文，因為約六分之五的文章都不是免費就可以獲得的，或者弄到並不容易。對於擁有資料或論文的 Web of Science 和Google等團體來說，其許可和使用範圍存在限制或是不明確的。就Google而言，目前我們還弄不清楚為什麼他們沒有公開宣布自己在 Google Scholar 針對全文科學研究訓練 AI 模型的努力。令人驚訝的是，在導致全球陷入停頓的疫情大流行期間，這種情況甚至都沒有發生改變。在這種情況下，Google AI 團隊挺身而出，為公眾就查詢有關 COVID-19 的問題提供了一種方法原型。但是，奇怪的是，他們當時是用了來自 PubMed 的可免費存取的論文，而不是來自 Google Scholar 的論文。 

幾十年來，有人一直在宣導要開放獲取論文，而且這些論文的用途不應該只是看一遍就完。我本人已經親自研究了近十年，在我攻讀博士學位的最後一年曾推出過一個名為 The Winnower 的開放獲取出版平臺，然後在另一家初創企業 Authorea 致力於開發未來的文章。雖然這些舉措都沒有完全按照我希望的方式取得進展，但正是因為有了那些努力，我才得以開展目前在 scite 方面的工作，至少部分透過直接與出版商合作解決了存取的問題。 

連接元件並定義關係

scite的目標是引入下一代引文——我們稱之為智慧引文（Smart Citations）——它會呈現出文獻是如何引用以及如何討論特定文章、研究人員、期刊或主題的，以及為什麼要引用。透過與出版商的合作，我們得以直接從全文中提取出所用引文的相關句子。這些句子可以為理解「論文是如何被更新的文章所引用的」提供定性的見解。就有點像研究版的爛番茄（Rotten Tomatoes網站。 

為了做到這一點，需要能存取引文的全文，並與出版商合作，透過利用機器學習來大規模提取和分析引文陳述。因為有了足夠多的文章可供啟動我們的工作，我們得以開發出概念驗證，並一一向出版商展示被我們的系統索引到的文章的可發現性增加了，而且我們還為他們提供了一個系統，去展示更好的指標，幫助做出更負責任的研究評估。 

用關係資料來訓練 AI 模型

從論文提取的要素和關係可用來訓練針對研究的新型大型語言模型。GPT-3 雖然非常強大，但畢竟它不是為科學工作而開發的，而且在回答你可能會在 SAT上看到的那種問題方面表現不佳。用數百萬篇研究論文對 GPT-2（GPT-3 的早期版本）進行訓練適配後，這種 AI 在特定的知識任務上的表現要比直接用 GPT-2 的效果更好。這凸顯了用於訓練模型的資料是什麼非常重要。 

有些團體最近在用 GPT-3 來撰寫學術論文，雖然這頗為令人印象深刻，但那些論文聲稱要展示的事實或論點也許是非常錯誤的。如果這個模型連簡單的 SAT 式的問題都不能回答正確的話，我們又怎麼可以相信它能寫出一篇完整的論文呢？誕生比 GPT-3 早了近 20 年的 SCIgen 表明，產生看起來很逼真的論文相對容易。他們的系統雖然簡單得多，但產生的論文卻能夠被各種會議接受。我們需要的不僅是一個看起來科學而且實際上也很科學的模型，而且需要要有一個系統來驗證機器和人類的聲明。 Meta 最近引入了一個用於驗證 Wikipedia 引用的系統，有的出版商直言，希望學術出版物也能擁有這樣的系統。 

當前進展

再強調一次，這樣的系統要想取得成果，關鍵是要排除獲取論文和資源的障礙，有了這些才有做出模型的可能。但凡可以大規模使用論文或資訊的地方，我們確實就看到了工具和新模型在這些地方的蓬勃發展。Google專利團隊用 1 億項專利來訓練一個説明分析專利的系統，其實那就相當於一個 GooglePatentBERT。其他人則引入了像 BioBERTSciBERT 這樣的模型，儘管事實上用來訓練模型的資料大概只占特定學科領域約 1% 的科學文本，但這些模型已經在學術任務（包括我們 scite 的引文分類系統）中有了令人印象深刻的表現。 

最近又發布了一個 ScholarBERT 模型，這個模型可以利用所有的科學文獻來訓練 BERT。他們克服了存取問題，但他們對如何解決問題卻保持沉默，只是強調使用是「非消耗性的」。這個用例可能會為其他人在未經出版商明確許可的情況下使用文章打開大門，並且可能是創建科學版 DALL-E 的重要一步。不過，令人驚訝的是，ScholarBERT 在各種專業知識任務上的表現還比不上 SciBERT 等規模較小的科學語言模型。 

重要的是，BERT 風格的模型比 GPT-3 等大型語言模型的規模要小得多，而且這種模型不支援通用提示和上下文學習，而這是 GPT-3 炒作的主要賣點。問題仍然存在：如果我們用訓練 ScholarBERT 的相同資料來訓練像 GPT-3 這樣的大規模產生模型會是什麼情況？如果我們能設法展示機器提供的答案是來自哪裡的，或者將它們直接與文獻（如智慧引用）關聯起來又會怎樣？

為什麼是現在？

幸運的是，現在對論文的存取正變得越來越開放，機器也變得越來越強大。我們現在可以用論文以及連接的儲存庫中的資料來訓練機器，去回答問題，並基於研究合成出新想法。這可能會對醫療保健、政策、科技以及我們周圍的一切產生變革性的影響。想像一下，如果我們能搜尋的不只是文檔標題，還能搜尋答案，這對各個學科的研究和工作流程會產生什麼樣的影響。 

將全球的科學知識從可訪問性和可理解性的雙重障礙中解放出來，這可以幫助推動 Web 把放在點擊、瀏覽、點讚和關注上的焦點轉移到證據、資料以及真實性上面。製藥公司顯然有動力實現這一目標，所以才會有越來越多的初創企業用人工智慧來辨識潛在的藥物目標——但我相信公眾、政府和任何用Google的人，為了結果的可信性和節省時間，可能都會願意棄用免費的搜尋。世界迫切需要這樣一個系統，而且馬上就要。

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漫威全新影集《律師女浩克》透過每一集不同的律師訴訟案件，帶出漫威超級英雄部門的當家律師「女浩克」珍妮佛華特如何在法庭上獨領風騷。

漫威全新影集《律師女浩克》風格有別以往，透過每一集不同的律師訴訟案件，帶出漫威超級英雄部門的當家律師「女浩克」珍妮佛華特如何在法庭上獨領風騷，一邊積極維持正常生活，另一邊卻又要化身最強女律師處理詐欺、偽造身分案件，艾美獎視后塔緹阿娜瑪斯蘭尼的表現居功厥偉，每一集幾乎也都找來不同的漫威經典角色客串，自從「浩克」馬克魯法洛、「王」黃凱旋以及「惡煞」提姆羅斯之後，第五集片尾更赫見「夜魔俠」頭盔，讓期待已久粉絲尖叫連連，也狂讚《律師女浩克》可說是有史以來最紓壓搞笑的漫威影集。

在最新一集中，珍妮佛華特意外發現自己的「女浩克」名號被反派「泰坦妮亞」註冊，讓自己儼然成為盜版，她積極想要為自己正名，過程笑料百出，另一邊她發現自己在交友網站上乏人問津，但只要以「女浩克」照片註冊，就有不少男性小粉絲前來搭訕，讓她只能苦笑接受這一切。 

與此同時，她找上專為超級英雄設計服裝的設計師為她「能屈能伸」的體型打造專屬戰服，卻沒想到她所找上的古怪造型師，竟也是「夜魔俠」的專屬設計師，漫威宇宙的兩大律師即將會面，令觀眾相當期待屆時會擦出什麼樣的火花。

 

《律師女浩克》的噱頭之一也包括找來不同的漫威角色客串，並讓他們盡情搞笑，除了「浩克」布魯斯班納在首集意外爆料「美國隊長」早就不是處男，「惡煞」變成文藝中年還結識了一群女性「靈魂伴侶」，「王」也疑似發展出新戀情，讓影迷發現這群平時在各自的故事線中表現嚴肅的漫威角色，私底下也有極為可愛的一面，也更期待接下來「夜魔俠」會有什麼樣的幽默演出。

除此之外，塔緹阿娜原本就是一名傑出的喜劇演員，這次將「律師女浩克」一角詮釋得極為精彩，她先前受訪時，表示雖還不清楚未來發展，但如果可以的話，她非常想要加入「復仇者聯盟」，跟隨自己的表哥「浩克」，與其他英雄並肩作戰，隨著「浩克」馬克魯法洛曾表示自己在漫威電影宇宙耕耘十年，已經準備好功成身退，也讓不少人期待「律師女浩克」能夠接班，展現不一樣的怪力英雄風格。

漫威影集《律師女浩克》由喜劇視后塔緹阿娜瑪斯蘭尼飾演「女浩克」珍妮佛華特，一位三十好幾的單身律師，在一次心不甘情不願的意外發生後，竟與表哥「浩克」一樣，成為擁有超能力，200公分高的綠巨人，試圖掌握複雜的生活。影集並有多位漫威宇宙的角色回歸，包括馬克魯法洛飾演「浩克」布魯斯班納；提姆羅斯飾演「惡煞」；黃凱旋則飾演「王」。《律師女浩克》共有九集，每週四固定更新。

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Sony發表了LinkBuds S耳機新成員，不僅主打具備與LinkBuds類似的環境音強項，更能在降噪功能的加持下享受沉浸的音效。

今年初 Sony 甫在台拓展全新概念的 LinkBuds 真無線耳機產品線，專為側重於環境音需求的用戶提供相對通透自然的聽感選擇，而日前 Sony 也同步發表了 LinkBuds S 耳機新成員，不僅主打具備與 LinkBuds 類似的環境音強項，更能在降噪功能的加持下享受沉浸的音效。 

廠商資訊
■台灣索尼 ■ [https:]]

產品規格
■ 藍線功能：藍牙5.2
■ 有效範圍：10m
■ 編碼格式：SBC、AAC、LDAC
■ 頻率響應：最高20Hz-40kHz(LDAC取樣)
■ 驅動單體：5mm 
■ 耳機重量：4.8g（單支）
■ 防水等級：IPX4
■ 音樂聆聽時間：降噪關最長9小時；降噪開最長6小時
■ 充電盒：最高可提供14小時音樂聆聽時間
■ 顏色：黑、白、淡褐色

建議售價
新台幣 5,590 

小巧輕量化的機身設計，貼耳舒適的配戴感受，可說是現今真無線耳機不可或缺的重點之一，原因無它，其最直觀影響用戶長時間聽歌的使用意願與感受，因此，耳機廠商在研發製造真無線耳機時，大多會在小型化體積、電池續航力和音質表現上取得最佳平衡，而 Sony 全新的 LinkBuds S 也不例外，這款結合5mm驅動單體、薄型化電池與整合處理器V1等硬體優化，再藉由系統化封裝有效縮減耳機體積，並將 LinkBuds S 單耳重量控制在4.8g，機殼結構經過人體工學設計，可降低入耳的壓迫感，而且導音管長度適中，搭配四種耳塞套尺寸選擇，能增加與耳道的密合度和牢固感。

平衡的虛實聽感、良好的通話降噪

在耳機降噪能力上向來保有水準的 Sony，為主打舒適通透效果的 LinkBuds 系列耳機加入主動式降噪功能，讓喜愛偏向自然環境音的用戶得以因應更廣的使用情境，頗為適合時常需接收外界聲音，但偶爾也想專注沈浸在音樂旋律中的消費者，實用性更上一層。而相比自家同樣擁有降噪與環境音功能的旗艦機種WF-1000XM4，LinkBuds S 主要強化了環境音的清晰度，並且內建與 WF-1000XM3相同的V1整合處理器，搭配耳塞內外的麥克風和演算法法來抑制噪訊，整體降噪程度雖不及 WF-1000XM4出色，不過 LinkBuds S 對於電風扇的運轉聲或喧囂的戶外環境能有一定的阻隔，降噪強度屬於中等。另外，LinkBuds S 也特別優化了語音通話品質，在機殼外部配置了防風噪結構，並經由演算法來強化對話清晰度、降低環境雜音干擾，因此不僅聆聽音樂和降噪的體驗提升了，就連語音通話的表現也比以往更優秀。

支援LDAC與DSEE Extreme技術

此次推出的 LinkBuds S 可說是市面上 Hi-Res 類型的真無線耳機中體積最小巧的選擇，不過小歸小，技術層面與聲音表現也不遜於高階的機種，其內建新開發的5mm驅動單體，搭配V1整合處理器內含的數位類比轉換迴路，藉此帶來清晰的高頻與豐沛的低頻，聆聽串流平台上的 hip-hop 曲風、流行樂曲時，能感受出乾淨明亮的配樂、豐潤的人聲中頻、飽滿到位的低音鼓點，整體音場表現則偏中等，再加上當使用 LDAC 編碼或是 DSEE Extreme 音質還原技術時，後者可以高精確度重現壓縮過程中流失的原始音源的頻率響應，讓整體聲音體驗更提升，值得一提的是，LinkBuds S 同樣支援360 Reality Audio 技術，使用者不妨登錄隨盒附贈的90天360 RA 免費體驗服務，感受以360 RA 技術製作的音訊，在聽感上帶來的明確定位感與彷彿親臨現場的感動。

產品特色

▲ 防風噪麥克風
耳機外部麥克風特別採用防風噪結構，降低室外風切聲、提升語音清晰度。

▲ 觸控操作
觸控區域可操控音樂多媒體、語音助理、環境聲音和使用 Quick Access 快啟 Spotify 歌單。

▲ 配對鍵&Type-C埠
充電盒背面配有一顆藍牙配對按鍵，充電埠則採用主流的 Type-C 規格。

▲ 四種耳塞尺寸
耳塞尺寸共有 SS、S、M 和 LL 四種大小，而M尺寸耳塞出場前已安裝在耳機上。

▲ Headphone Connect App
應用程式內可開關彈性音效、DSEE Extreme、環境聲音強度和 EQ等多項個人化調整。

重點檢視：沈浸音效與通透感一次滿足

外型設計 ★★★★★
機身以小巧豆狀結構設計，單邊僅4.8g十分輕量，入耳穩定度、貼耳度、舒適度和物理密封效果不錯，長時間配戴未出現壓迫感受。

硬體規格 ★★★★
此款配備 Bluetooth 5.1與支援 LDAC 無線音訊編碼格式，耳機搭配充電盒一共具備6+14小時的續航力，還算足夠應付重度使用者的日常聽歌需求。

音質效果 ★★★★☆
內建5mm特製單體與V1處理器，同時結合 DSEE Extreme 技術為壓縮過的音源帶來升頻表現，連接 App 後還能客製化 EQ調整聽感。

降噪環境音 ★★★★☆
開啟降噪後能立即抑制環境中的中低頻噪音，將冷氣運轉或車流聲變得相當小聲，而自然的環境音主要透過麥克風即時捕捉外界聲音並傳入耳中，不會出現機械音。

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這些故障的充電站問題，甚至可能影響了人們購買電動車的意願。

美國拜登政府先前提出，在未來 5 年內向各州撥款 50 億美元，為電動車充電椿提供資金。預計要在 2030 年前建立一個由 50 萬個電動車充電站組成的全國網絡，以加速美國潔淨能源轉型。

美國是僅次於中國和歐洲全球第三大電動車市場，公共充電站也相對來說已經算是有相當的普及率。不過，根據 J.D. Power（君迪）公佈的最新報告，雖然美國車主可以非常容易地找到公共充電站，但是往往遇到的都是故障的充電站，甚至可能毀了他們的出遊計畫。

這些故障的充電站問題，甚至可能影響了人們購買電動車的意願。

在接受 J.D. Power 調查的 11554 名電池電動車和插電式混合動力車的車主中，在接受調查時有五分之一的受訪者表示，他們在開車戶外出行的時候並不會給車輛充電，寧可在自己家裡的充電樁充電。在這些不充電的車主中，72% 的人表示這是因為他們附近的充電站經常出現故障或者因為種種原因停止服務。

這些發現和今年早些時候加州大學柏克萊分校的一項小型研究相符。 

除了存在故障的充電站之外，影響車主在公共充電站充電的另外幾個因素，還包括價格和支付便利性。

總體來說，J.D. Power發現，美國的電動車主對2022年的公共二級充電器的滿意度低於去年。使用1000分制，電動車司機給 2 級充電站的平均得分是 633 分，低於 2021 年的 643 分。2 級充電器可以在短短 4 個小時內充滿一輛電池電動車，遠遠超過了標準住宅插座（40 多個小時）。

相比之下，J.D. Power的研究發現，對3級充電器（也稱為直流快速充電器）的滿意度同比持平，平均得分674分。3級充電器可以在20分鐘內將電動車的電池電量充至80%，但它們要少得多。

至於價格，調查發現，充電成本全面拖累了司機的滿意度。與此相反，對 2040 名美國成年人的單獨調查（由電動車融資公司Tenet支付）發現，令人吃驚的是「81% 的人認為購買電動車太貴」。

在電動車充電公司中，特斯拉在J.D. Power的調查中作為最受歡迎的充電站電信商領先，而EVgo和Blink則排在後面。

 

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