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Natural Languages Solutions for Business

⭐️APMIC是一間以自然語言理解（NLU）為核心技術，協助企業與個人打造專屬的AI 機器人服務的公司

1.全台唯一通過 NVIDIA 雙認證的軟體服務供應商(ISV)
2.全球第一個 NVIDIA Apps Catalog GPT LLMs 解決夥伴廠商
3.獲亞馬遜、Google、微軟新創投資
4.已協助健康、工業、旅宿、保險、金融、政府單位等各產業客戶
5全台唯一 Hugging Face 開放 LLM 上榜的 LLM 前百大廠商

你是否曾有這些疑問❓
🧐要是這個工作能由 AI 幫我完成就好？
🧐無法消化內部大量資料？
🧐不會寫code就沒辦法發展 AI 工具？
🧐把機密資料餵給 AI 工具真的沒問題嗎？

CaiGunn 是一個「專業的生成式 AI 模型服務」
1.可自行上傳資料完成訓練
2.No-code無痛打造專屬聊天機器人
3.擁有多款大型語言模型，可根據需求自由選擇
4.具備 ISO 相關證照，資安有保障

😎適合所有產業！應用場景廣泛😎
電子商務 → AI客服、AI產品推薦專員、AI定價策略員
休閒娛樂 → AI占卜師、AI小說家、AI遊戲攻略助理
廣告行銷 → AI寫作助理、AI社群小編、AI企劃專員
金融服務 → AI風險評估員、AI財務管理員
醫療保健 → AI個管師、AI病情資料分析師
交通運輸 → AI訂票員、AI航班諮詢員
個人使用 → AI外語導師、AI營養師......更多應用

02/10/2026

🚀 準確率提升 18 個百分點，答對題數增加三成！

透過真實授信法規資料的 SFT 微調訓練，APMIC 的授信領域模型 ACE-3-Bank-Credit 更能掌握 #授信業務的實際知識與問答情境，回覆也更精簡、直擊重點 🎯

讓 AI 真正貼近業務需求，成為知識查詢、內部訓練與客戶服務的得力助手 💼

完整訓練和評測請見留言 📎

23/09/2026

🔐 從 70 人到 20 人！日本電信公司的真實案例

過去， #治安監控中心監控人員每天要花 60% 的時間寫報告；三年一輪調，老手的經驗也常跟著人一起離開。

#精誠資訊集團副總經理 Johnny 分享團隊的做法：
✅ 告警、事件、情資全部彙整進 AI 平台
✅ 串接語言模型 + SOP，事件發生時 AI 自動判讀
🎯 初階人員照 SOP 操作，就能完成調查、生成報告

原本 70 幾人輪班的 SOC，預計五年內精簡到 20 人以內，人力得以調往其他單位。

✨ AI 不只是省時間，更是把 know-how 留在組織裡。

18/09/2026

📢📢 APMIC 最新 #職缺 #徵才 📢📢

做 AI 的最大挑戰不是做出一個 demo，而是讓它在各種不同的企業環境裡穩定、安全地運作。這正是我們每天在做的事：從 #模型訓練、對齊、資料管線到 #資安防禦，我們把研究成果變成企業能用的產品。

你也對這個任務感興趣嗎？歡迎加入我們的團隊！

🧑‍💻
🧑‍💻 #資安管理師

🤖 #模型訓練研究工程師
🤖 #模型對齊研究工程師

📊 #資料工程師
🤝 #模型專案經理
🧑‍⚖️ #法務專員

不管你是想參與模型從訓練、調校到落地的過程，或是想要以資安、法務、交付的角度確保 AI 穩定運作，都歡迎聊聊！

完整JD和投遞連結請見留言👇

15/09/2026

📌 企業運作和 AI 的天然矛盾：企業要求 100% 的安全性與可預期性，但 AI 的本質卻是機率。
創辦人暨執行長 Jesse Shiah #夏鵬飛指出，許多人以為只要不斷開發更強的模型就能解決問題，但越來越多企業開始發現問題的核心出在 #系統架構。

🫵 問題來了：面對「機率型 AI」與「確定型企業」的矛盾，我們可以怎麼破局？留言分享你的解法或實戰經驗！💬

10/09/2026

APMIC 的 TPM Kevin Chiu 上週末受邀擔任 #台灣未來祭講者 🎉

在這場 AI × Web3 旗艦盛會上，Kevin 帶來了一場實作導向的分享：
📌 用助攻：打造你的智能看盤神器

從設計到上線，一堂課直接示範完整流程：
✍️ 用 Google Stitch 快速生成加密貨幣儀錶盤的 UI 設計
✍️ 透過 Gemini 與 Google AI Studio 把設計變成可運作的網站
✍️ 串接 CoinMarketCap API，把真實市場數據帶進畫面
✍️ 用 Cloud Run 完成部署，讓看盤神器真正上線

從一句 prompt 到一個能上線的產品，讓大家親眼看到 AI 如何大幅縮短「設計 → 開發 → 部署」的距離。

感謝 FUTUREMODE 的邀請與精心籌辦，也謝謝現場每一位一起動手嘗試的朋友！期待下次再見 🙌

09/09/2026

APMIC 的資安副總 Fngi Shiu 上週受邀參與 2026 #台灣未來祭 🎤

在這場匯聚 6,000+ 參與者、橫跨 AI、區塊鏈與新興科技的國際盛會中，Fngi 擔任「邁向 GTC：AI 未來趨勢」論壇與談人，與其他 AI 業界重量級講者一同探討：
🔎 在台美現場觀察到的最新技術訊號與產業風向
🤖 ⾯對，企業目前最迫切希望 AI 解決什麼問題？
⚒️ 企業 AI 落地的多重挑戰以及的應用
🧑‍💻 AI 如何重新定義知識工作者的新機會

Fngi 分享了地端 AI 主機 PrivStation 在跟 Agent 上的落地應用經驗，現場的討論從技術突破一路談到實務挑戰，收穫滿滿。

感謝 FUTUREMODE 促成這場對話，也謝謝同台的 NVIDIA Inception Program 與談人們！

07/09/2026

🏆 台灣金融 #大語言模型評測 ACE-3-Bank 榮獲第1名

數位發展部moda（Ministry of Digital Affairs）林宜敬部長在社群上談台灣為什麼需要走「利基市場」策略，訓練具備台灣觀點的 SLM（Small/Specialized Language Model）。文中提到，美國、中國的雖然強大，但終究是為了他們自己的市場和語言環境而訓練的，無論是用詞、社會脈絡，還是背後的價值觀，都跟台灣的實際需求有落差。

以金融領域為例，金融服務高度依賴法規遵循，一套沒有學過台灣金融監理框架、消費者保護規範、在地慣用語與作業流程的 #語言模型，講得再流暢，也可能給出方向錯誤、甚至有法遵風險的答案。

這正是我們投入訓練 #台灣金融大語言模型的原因：打造真正懂台灣的金融法規與實務情境的 AI 🧠

很榮幸這次在金管會出題、數發部 AIEC（人工智慧評測中心）執行的評測中，我們的 ACE-3-Bank 模型拿下第一名：

📊 銀行 88.61%
📊 保險 90.00%
📊 證券 85.67%

感謝數發部、金管會，以及所有金融業夥伴的支持與合作，我們會持續投入研發，讓 ACE-3-Bank 能更貼近台灣金融業的實際需求，推動台灣的 AI 生態系走得更穩、更遠。

（圖一為數發部「主權AI評測×可信任AI行動」記者會；圖二擷取自林宜敬部長臉書貼文）

02/09/2026

System Prompt 寫得清清楚楚：「修改假單前要先查真實 ID」。

測試十次，八次照做，兩次直接編一個假 ID 出來🫠

不管怎麼調 Prompt、加上 few-shot 範例，還是有 10% 就是回不來——這正是 Prompt Engineering 這條路的天花板。

如何把規則從 Prompt 搬進權重？失敗案例有共同的特徵嗎？評測能不能驅動訓練？

APMIC MLOps Engineer & AI Architect Simon Liu 將用 30 天帶大家走完一條完整路線：MCP → Agent 開發 → 評測體系 → 資料微調 → 訓練部署。

🎁 你能得到：一套建置 MCP、Agent 的方法，然後當 Agent 上線並且收集資料之後，根據模型不足之處進行模型 Fine-Tuning，讓模型能夠持續學習公司內的工具和知識，讓模型能夠做得更好。

完整文章看留言 👇

01/09/2026

AI把閒聊當下單指令？沒微調的模型可能讓你觸法😱
你的如果沒有微調就上線，可能會出現這些狀況：

⚠️ 把閒聊當成下單指令，誤觸發交易
⚠️ 數字解析錯誤，導致計算結果錯誤
⚠️ 角色混淆、擅自給出投資建議，觸犯金融消費者保護法

少了微調這一步，AI 很難照你想要的方式「聽話」，實務風險也跟著提高 😨

26/08/2026

員工問 AI：「公司的請假辦法是什麼？」它回答得很完美。
但緊接著問：「那我還有幾天特休？」它卻當機了🤷‍♂️

為什麼？
因為許多企業導入的 AI，只開發了「右腦」！

🧠 一個完整的 #智慧中樞 (System of Context) 應該要包含：
👉 右腦（非結構化資料）：處理創意、文字敘述，例如看懂公司的請假規範。
👉 左腦（結構化資料）：處理理性、精準的量化數據，例如串接 HR 系統撈出你的實際特休天數。

你們公司的具備智慧中樞了嗎？🫵

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