商傳媒｜記者林展鴻／台北報導
球員卡收藏看似從喜歡球星開始，但實際進入市場後，會發現卡片版本、發行年份、稀有度、保存狀態與球員表現，都會影響收藏判斷。位於台北中山區的《第一家球員卡店》，以運動類卡片為主要經營項目，店內可見籃球、棒球、美式足球、足球等品項，也延伸販售漫威、迪士尼、哈利波特等收藏卡。對新手來說，若想找一間能現場詢問的台北球員卡專賣店，可以先從約 100 元至 500 元的單包入門；若已經鎖定喜歡的球員，也能直接挑選單卡，降低整盒購買卻未必抽到目標卡的風險。透過店內的實體展示與交流，新手也能更具體理解卡包、卡盒與單卡之間的差異。
《第一家球員卡店》並非從零開始創立，而是由現任經營者於 2007 年接手原有店面。早期店家已由熟識的老闆經營十多年，當時較偏向商品販售；現任經營者接手後，因本身就是玩家，對卡片內容、球員市場與收藏趨勢有更紮實的理解，店面也逐漸轉向結合選購建議、收藏交流與市場觀察的空間。經營者小時候因打籃球接觸卡片，後來被簽名卡的稀有性吸引，逐步投入收藏市場，並持續收藏喬丹、科比等高端品項。憑藉多年玩家經驗，這間台北收藏卡店的交流不只圍繞在商品本身，也能延伸到球員故事、卡片版本與收藏方向。
若要用一句話形容品牌精神，經營者希望《第一家球員卡店》像是一個「MAN’S CLUB」。這裡不只是陳列卡盒、卡包、單卡與收藏配件的門市，也是一個能讓玩家聊球、聊卡與討論市場變化的交流場域。對剛接觸NBA球員卡收藏的新手來說，現場交流能幫助他們了解簽名卡、鑑定卡與球衣卡的差異；對另外也關注MLB球員卡的玩家來說，更能進一步討論球員表現、發行版本與保存狀態。店家觀察，北部市場對籃球類收藏接受度高，近年棒球卡也因大谷翔平等球星表現受到更多詢問。
從產業趨勢來看，運動卡過去常被視為玩具或興趣收藏，近年則逐漸被放進收藏品甚至藝術品的討論脈絡中。除了 NBA、MLB 等運動類品項，寶可夢卡等收藏卡也因玩家增加而帶動市場關注。經營者提醒，新秀卡雖然容易因球員表現受到追捧，但價格波動相對較大；經典球星因歷史地位明確，通常有較穩定的討論度。對想了解卡片買賣或台北球員卡估價的消費者來說，店家建議不要只看短期漲跌，而是要回到球員故事、個人喜好、卡片狀況與預算規劃，找到適合自己的收藏節奏。
對手上已有收藏卡、想了解球員卡買賣或寄賣可能性的玩家來說，卡片狀態、球員討論度、發行版本、限量編號與是否經過鑑定，通常都會影響評估方向。《第一家球員卡店》建議，玩家若想詢問台北球員卡估價或球員卡寄賣服務，可先整理卡片照片、品牌年份、球員名稱與保存狀況，再到店或透過官方社群初步詢問。相較於只看網路行情，實體店面能協助玩家從卡況細節、版本差異與近期市場討論度切入，降低判斷落差，也讓後續交流更有效率。
更多資訊可搜尋《第一家球員卡店》
官方IG：https://rink.cc/szf6l
Google 商家：https://rink.cc/ufe2h
商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理，來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰，立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂，透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程，實際走進議事殿堂，深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示，立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動，今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修，結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬，立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔（右）、臺中市政府副秘書長林谷龍（中）與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程，是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備，分別扮演民意代表及相關議事角色，從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯，完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式，發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年，逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單，形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示，透過近期活化整建，民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育，近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作，訓練青年志工，並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌，從國小、高中一路延伸至大專青年，建立不同學習階段的民主教育路徑，讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示，民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史，未來將持續以民主教育會展中心為發展方向，使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源，讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地，更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。
