每當準備出國旅行、返鄉過節或因工作需要短暫離家時，家中毛孩如何安置，往往是飼主最放心不下的問題。相較於狗狗，貓咪對陌生的空間、氣味與生活節奏變化，都較為敏感，容易造成緊張與壓力。因此，近年來飼主在選擇貓咪住宿時，除了會在意房間大小，對於照護方式、環境品質，以及是否真正理解貓咪的習性都會更加重視。
位於新北市林口、鄰近桃園龜山的《貓蒔光旅》，以「低壓照護」為核心理念，依照貓咪習性規劃跳台、躲藏區、休憩區與觀察區，讓毛孩能自由探索或休息。照護員也不會急於互動，而是尊重每一隻貓咪的個性，透過陪伴與耐心建立信任，讓牠們以最舒服的方式適應住宿生活。
館內同時配置醫療級空氣清淨設備、費洛蒙輔助及每日完整清潔消毒流程，希望從空間、氣味到環境管理，全面降低住宿期間的壓力。團隊希望打造的不只是貓咪旅館，而是一個讓毛孩安心適應陌生環境、讓飼主放心託付的第二個家。
每隻貓咪都有不同的生活習慣、個性及照護需求，因此入住前，照護團隊會詳細了解毛孩的生活作息、飲食方式、個性、用藥需求及照護習慣，依照每隻毛孩的需求安排每日照護內容。
針對經獸醫評估可返家休養的術後毛孩，館內也提供術後照護住宿，依照獸醫及飼主指示協助餵藥、觀察恢復狀況及日常生活照護，讓毛孩能在穩定且低壓的環境中安心休養。
對許多飼主而言，最擔心的不是住宿，而是不知道毛孩今天過得好不好。因此，《貓蒔光旅》提供每日住宿回報服務，透過照片、影片及專屬住宿日記，記錄毛孩的飲食、飲水、精神、活動力、排便與互動情形，讓飼主即使人在國外，也能了解毛孩當天的狀態，減少因分離產生的不安。
若照護期間發現食慾下降、排便不穩定、壓力反應明顯或生活狀況改變，團隊會主動通知飼主，討論後續照護方式；如狀況持續，也會提醒飼主諮詢獸醫師。飼主原先安排的藥品或保健食品，則依交代方式協助餵食。《貓蒔光旅》相信，每一位毛孩都值得更細緻的照護，而真正的客製化，是建立在每天細心觀察與紀錄之上。
除了日常照護外，店家也與合作動物醫院配合，定期安排獸醫到館進行基礎健康觀察，留意毛孩的精神狀況、眼耳口鼻、皮膚、食慾及整體健康狀態，如住宿期間發現異常，也會第一時間通知飼主，並提供後續建議，讓住宿照護除了生活照顧外，也多了一層健康把關。
《貓蒔光旅》同時也有提供低壓美容、安親服務及到府照護。美容過程會以貓咪情緒為優先，避免過度勉強，透過循序漸進的互動方式完成美容照護；若毛孩不適合住宿，也可選擇到府照護，由專人前往家中協助餵食、清潔、陪伴及日常照護，讓毛孩在熟悉的環境中，也能獲得完善照顧。
真正讓飼主放心的，除了舒適完善的住宿空間，更來自每天持續落實的照護細節。從入住前的環境整理、住宿期間的日常觀察與紀錄，到照護人員依照毛孩個性調整互動方式，每一項看似平凡的工作，都是《貓蒔光旅》照顧毛孩的重要環節。團隊相信：安心從來不是一句口號，而是每天把每一件小事做到最好。
（相關建議屬於日常照護分享，不作為醫療診斷或治療依據，如有疾病或身體不適，仍建議由獸醫師診療與評估。）
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(特寵業字第A1150019號)
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。
