說明人類監督是不可或缺的：永遠不要相信 AI 代理在複雜的任務上擁有 100% 的自主權。AI 的輸出可能會出乎意料地「發生偏差」。人工把關是最重要的品質控制機制。 Mind the Meter（代幣陷阱）： AI 以使用量（代幣）來收費。經典的「垃圾進，垃圾出」規則在這裡得到了昂貴的升級。透過設計只處理相關、高品質資訊的代理程式來管理成本。 Embrace Constant Evolut...

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2025年10月22日

James Huang

人工智能記憶體的未來：DeepSeek 對長情境與全球創新分野的遠見卓識

TL;DR: 人工智能的擴充定律正遭遇回報遞減的問題，這將引領我們進入一個由架構創新（而非僅是強制運算）來決定進度的時代。DeepSeek 最近推出的 DeepSeek-OCR，其上下文的「視覺壓縮」，代表了一種突破性的轉變。DeepSeek 將長篇文字對話轉換為「攝影」記憶片段，解決了人工智能關鍵的長上下文問題，在理論上實現了無限對話，同時優化了計算。這項創新突顯了全球人工智慧策略的根本分歧：西...

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2025年10月21日

James Huang

引用手冊：如何撰寫在 AI 時代能被引用的內容

TL;DR：在 AI 時代，最有價值的內容並不是獲得最多點擊次數的內容，而是獲得引用的內容。要成為 AI、記者和業界同仁的主要來源，您的策略必須不斷演進。本手冊提供一個由三個部分組成的架構：1) 以獨特的資料和洞察力建立原始性的基礎。2) 結構化您的內容，以清晰的摘要和模式實現完美的機器可讀性。3) 透過站外引用和社群參與的「信任層」來驗證您的權威性。多年來，內容的目標很簡單：吸引...

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2025年10月11日

James Huang

我差點錯過的招聘：為什麼您的下一位行銷人員必須是內容工程師？

TL;DR: 包括我自己在內的許多行銷領導者都在 AI 時代對高品質、規模化內容的無窮需求中掙扎。雖然 AI 的精通程度很普遍，但真正的差距在於如何利用 AI 來建立可創造規模化內容的系統。這需要一個新的角色：內容工程師。這位左腦/右腦的混合型人才同時具備深厚的行銷細微觀察力和技術系統思考能力，能在創意和技術之間架起一座橋樑。內容工程師是將品牌聲音系統化、協調跨通路生態系統、建構回饋迴圈，以...

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2025年10月2日

James Huang

AI 隱形：為什麼您的品牌從 ChatGPT 中消失了？

TL;DR: 許多成功的小型和 B2B 品牌都受到 AI Invisibility 的困擾，AI 助手缺乏足夠的資訊來引導他們。這不是規模問題，而是訊號問題。雖然早期的 LLM 建議偏向於巨擘，但所有品牌的解決方案都在於建立一個可驗證的「信任層」 - 一個站外驗證的生態系統，以策略性的方式製造高品質的訊號，讓 AI 可以找到並信任這些訊號。Mercury 的方法是製造「答案資產」(GAIO)，然...

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2025年9月30日

James Huang

AI 重估：為什麼諮詢業的老闆們面臨末日？

TL;DR: 數十年來，精英諮詢公司以其天文數字的費用和充滿術語的報告，在「資訊不對稱」的情況下茁壯成長，也就是我所說的「學者」模式。他們的金字塔結構建立在大量的初級分析師提供的數據之上，而現在正被人工智能所摧毀。ChatGPT 及其同業是終極的、不知疲倦的實習生，將過去的「以時間換金錢」的計費模式瓦解為「只看結果」的必要條件。這不僅是威脅，更是一場革命。真正的機會不在於成為一個 AI，而在於利用...

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2025年9月30日

James Huang

價值的必要條件：為什麼只有實質內容才會被人工智能引用？

TL;DR：在人工智能時代，追逐個別演算法是一場失敗的遊戲。不同的 AI 模型（如 ChatGPT 和 Google AIO）都有其獨特的偏好，但它們都會獎勵一件事：有實質價值的內容。要獲得引用，就不要再試圖欺騙系統，而應專注於創造建立在五大支柱上的不可或缺的內容：原創性 (成為主要資料來源)、深度 (回答接下來的三個問題)、可信度 (贏得第三方驗證)、清晰度 (為機器建立結構)，以及真實性...

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2025年9月6日

James Huang

人類演算法：我在人工智能時代識別真正人才的框架

TL;DR: 隨著人工智能將技能商品化並將執行自動化，評估人才的傳統方法已經過時。真正的價值不再是執行任務的能力，而是界定問題、整合知識和做出負責任判斷的獨特人類能力。在這個新時代，我開發了一個簡單但強大的公式來識別高潛力的個人： MAN Framework ，這是一個乘法公式，它優先將 M orality、 A sking和 N etwork視為現代專業人士不可替代的核心資產。我是 Mercu...

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2025年9月2日

James Huang

信任演算法：為什麼在人工智能時代，人類的判斷仍是最終的排名因素？

TL;DR: 人工智能時代創造了一個悖論：當資訊變得無限擴展時，信任卻成為了最稀缺的資源。仔細分析數位景觀就會發現，無論是 Google 這樣的搜尋巨擘，還是現代企業，都在努力面對相同的基本挑戰：如何在信號容易被操控的世界中驗證真相。Google 拒絕使用容易被操縱的外部排名信號，以及業界競相建立「AI 驗證器」，都指向相同的結論。最終的競爭優勢將屬於那些能夠在自己的流程中建立一個強大的、由人工...

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2025年8月28日

James Huang

資訊的新經濟學：首席執行官在人工智能時代獲得引用的指南

TL;DR：在這個充斥著低成本、人工智能生成內容的世界中，真實、新穎、可驗證的資訊的價值急劇上升。創造「終極指南」來重複現有知識的舊套已經過時。 .這需要有紀律地專注於透過原創研究和專家、以人為導向的洞察力來創造具有真正「資訊增益」的內容。我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。在數位行銷領域中，有許多令人眼花撩亂的新縮略語-GEO、GAIO、L...

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2025年8月21日

James Huang

人工智能作為科學的新引擎：一位執行長分析 DeepMind 對核聚變、太陽能及未來工業的願景

TL;DR: Google DeepMind 的執行長、諾貝爾獎得主 Demis Hassabis 最近的一場演講揭示出，當前的科技熱潮是由一個深刻的轉變所推動：AI 不再只是優化商業工作流程，它也開始解決基本的科學與工程挑戰。在 AI 基礎架構、訓練和應用程式上同時進行的大量投資，正在創造一個強大且自我強化的成長循環。這正在釋放核聚變和材料科學等「大挑戰」領域前所未有的突破，創造下一波的產業和投...

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2025年8月20日

James Huang

大商品化：我對GPT-5時代SaaS產業的預測

TL;DR: 下一波強大的 AI 模型（如預期中的 GPT-5）將引發軟體即服務（Software-as-a-Service）產業的「大商品化」（Great Commoditization），使其變成一個「快時尚」市場，新功能幾乎會在瞬間被複製。在這個新的現實中，倖存者將不會是那些擁有最華麗演示的公司，而是那些基礎架構或深度嵌入垂直工作流程的公司。衡量成功的最終標準將是回歸基本面：提供實質...

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2025年8月17日

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