在2022年12月初，雲端代管公司 Exchange代管服務遭到勒索軟體攻擊，隨後官方委託資安公司CrowdStrike進行鑑識調查，而現在調查報告已經出爐，證據顯示駭客存取了27個Exchange代管服務用戶的個人儲存表格（Personal Storage Table），官方提到，Rackspace已經主動聯絡這些用戶，而沒有接收到聯絡的用戶則可以放心，另外，Rackspace也不再重建Exchange代管服務環境，將全部搬遷至Microsoft 365。

Rackspace團隊近日完成了12月初，勒索軟體攻擊的鑑識調查。當初外界普遍認為駭客是利用ProxyNotShell漏洞來攻擊Rackspace的Exchange代管服務，但調查報告指出，這場攻擊是由駭客PLAY發動，並且使用過去未發現的漏洞取得Exchange代管服務的初始存取權限。

這個零日漏洞和CVE-2022-41080有關，微軟之前曾揭露CVE-2022-41080可以被用於特權升級，但是微軟未提到該漏洞也可被用於遠端程式碼執行鏈的一環，Rackspace提醒所有組織和安全團隊，應該閱讀CrowdStrike最近針對該漏洞所發布的資訊，採取保護系統的必要行動。

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在勒索軟體攻擊發生時，Rackspace Exchange代管服務中尚有將近3萬個客戶，而鑑識調查確認駭客存取了其中27名客戶的個人儲存表格，Rackspace已經主動聯絡這些用戶，以採取必要措施，而CrowdStrike認為，目前沒有證據顯示駭客實際查看、獲取、濫用或是傳播個人儲存表格中的電子郵件和資料。

Rackspace持續恢復用戶的電子郵件資料，現在超過一半受影響用戶，已經可以下載部分或全部資料，但截至目前為至，只有不到5％的用戶進行下載，官方提到，這代表許多用戶都有在本地備份和封存資料，或是不需要這些歷史資料，但是他們仍然會繼續恢復資料，同時會在兩個星期內，提供下載資料按需服務。。

鑑識調查已經全部結束，官方表示，受到駭客攻擊的只有Exchange代管服務，其他Rackspace產品、平臺、解決方案和業務，都沒有受到本次勒索軟體攻擊事件影響。Rackspace未來也不會重建Exchange代管服務電子郵件環境，官方已計畫將Exchange代管服務全部搬遷至Microsoft 365。

https://www.ithome.com.tw/news/155072

AWS現在更改Amazon S3物件加密行為，現在，當用戶沒有特別指定加密方法，自動對每一個新物件啟用伺服器端加密（SSE-S3）。目前這項更改已經在所有AWS地區生效，包括AWS GovCloud和AWS中國地區，用戶不需要對預設物件加密支付額外費用。

S3伺服器端加密會以完全透明的方式，處理新物件的加密、解密和金鑰管理，當用戶使用PUT方法上傳物件時，S3伺服器會生成唯一金鑰，以金鑰加密資料，並使用根金鑰來加密該金鑰。

官方提到，這項更改是以自動化執行最佳安全實踐，不會對效能產生影響，用戶也不需要採取額外的措施，未使用預設加密的S3儲存桶，現在會自動應用SSE-S3加密，而原本就預設使用SSE-S3加密的儲存桶則不會有任何變化。

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用戶還是可以根據需求，從S3預設加密（SSE-S3）、客戶提供加密金鑰（SSE-C）與AWS金鑰管理服務金鑰（SSE-KMS）三種加密設定選擇需要的方法，同時也能使用客戶端函式庫，在客戶端加密物件，以獲得額外的加密保護。

SSE-S3使用由AWS所管理的256位元金鑰進行AES加密，AWS提到，雖然原本選擇性啟用SSE-S3加密方法也很簡單，但是選擇性的意思，代表著用戶需要配置每一個儲存桶，並且確保這些設定不會因為時間變更，對要求所有物件都使用SSE-S3加密的用戶，這項預設加密更新不需要變更任何工具和客戶端配置，就能符合加密法遵要求。

S3用戶已經可以從CloudTrail資料事件日誌中，看到此項變更帶來的變化，在接下來數周內，用戶還可以從AWS管理控制臺、S3 Inventory、S3 Storage Lens，還有AWS CLI和AWS SDK的附加標頭看到變更。用戶可以配置CloudTrail紀錄資料事件，來驗證儲存桶預設加密，不過CloudTrail預設不紀錄資料事件，啟用該功能需要支付額外費用。

https://www.ithome.com.tw/news/155075

上周於拉斯維加斯舉行的消費電子大展（CES）2023上，包括具有電子紙的ThinkBook以及整合雙螢幕與折疊設計的Yoga Book、首款電子書裝置，以及可整合ThinkPad的商務手機ThinkPhone。

今年CES聯想照例公布了今年內將上市新品，包含筆電、平板、桌機，其中雙螢幕筆電頗為亮眼。首先，ThinkBook Plus Twist是一款針對學生等需要撰寫記錄或筆記族群而設計的筆電，包含以轉軸連接主機的雙螢幕。螢幕一面是13.3吋窄邊框2.8K OLED顯示器，另一面是12吋彩色電子紙顯示器。兩螢幕都支援觸控筆。使用情境上，ThinkBook Plus Twist可打開始傳統筆電的闔蓋式配置，或將螢幕轉向上面成為平板。聯想表示，其OLED顯示器提供400-nit亮度、DCI-P3色域覆蓋率及Doby Vision HDR支援，電子紙顯示器則具備12Hz更新率。

ThinkBook Plus Twist（圖片來源／聯想）

聯想未提供其他規格資訊，目前確定的是搭載Intel最新13代Core處理器、支援Wi-Fi 6E。預定今年6月推出，售價1,649美元起跳。

另一款雙螢幕筆電為Yoga系列的，包含2個13吋1920×1200像素OELD觸控螢幕。兩個螢幕都可以直立或橫式運作，能分別執行不同應用，如一邊視訊、另一邊播放簡報，或將物件由一個螢幕丟向另一個。兩螢幕也能執行單一應用，以便在夠大空間播放影片或滑動讀取檔案。搭配360度轉軸，Yoga Book 9i還能配置成闔蓋或平板。在使用中，Yoga 9i本身可搭配實體藍牙鍵盤，但若考慮空間，也可以在其中一個螢幕叫出虛擬鍵盤當成筆電使用。

運算規格上，Yoga Book 9i搭載Intel 13代Corei7-U15處理器、Iris Xe顯卡、16GB RAM及512GB或1TB硬碟空間。Yoga Book 9i預定今年6月推出，售價2,100美元。

Yoga Book 9i（圖片來源／聯想）

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除了ThinBook Twist，聯想還有首款獨立電子紙裝置Smart Paper。Smart Paper搭載10.3吋防反光觸控電子紙顯示器，採用金屬框，重408公克，略高於Amazon Kindle，售價399美元。Yoga系列其他還包括了32吋螢幕的AIO 9i、搭載3K OLED 螢幕的5G 14.5吋平板Tab Extreme。售價分別為1,799及1,199美元，後者還附觸控筆Precision Pen 3，AIO 9i預計在2023年第3季推出，但Smart Paper及超大型平板則只確定今年內上市。

Smart Paper（圖片來源／聯想）

除了電腦裝置外，，配合ThinkPad品牌 30周年，聯想旗下Motorola推出一款主打安全性的商務手機ThinkPhone。作為商務機，ThinkPhone提供安全政策執行、裝置防護、AI安全功能、以及IT部門遠端設定或設定等功能，還可整合ThinkPad電腦，允許用戶執行手機和筆電間的影音、訊息及檔案傳輸同步、應用串流、或將ThinkPhone當成ThinkPad網路攝影機。

在規格上，ThinkPhone執行 Android 13，搭載Snapdragon 8 Plus 第一代晶片組、 6.6吋Full HD OLED 螢幕、IP68機殼及Gorilla Glass Victus玻璃，能耐得住從1.25公尺摔落。它提供2個後向式相機各為5000萬及1300萬像素超廣角鏡頭，以及一組景深相機。ThinkPhone Ultra機種的主鏡頭更來到8200萬像素。ThinkPhone未來幾個月內將陸續在美、歐、中東、澳洲及數個亞洲國家上市。目前價格未定。

ThinkPhone（圖片來源／聯想）

聯想並宣布了一款VR體感裝置，目前還沒有正式名稱，代號Project Chronos。它有如微軟Kinect無需使用者配戴或手拿任何裝置，而是透過深度攝影機即時捕捉用戶動作，製作虛擬分身，並透過DP或HDMI傳輸埠傳送到電視或PC螢幕上，使用者之後可以手勢或身體動作、臉部表情控制這個虛擬分身。

Project Chronos（圖片來源／聯想）

https://www.ithome.com.tw/news/155071

Sidewalk頻寬分享網路加入合作夥伴、Alexa整合進Panasonic車機系統，以及1億裝置支援Matter標準等訊息。

Sidewalk是Amazon推展的頻寬分享網路，可連結戶外Wi-Fi裝置形成長距離、低頻寬網狀網路，確保網內裝置相連及資訊互通，具有免去行動連網費用及省電之效。

原本Sidewalk只能連結Amazon自家連網設備，包括Ring攝影機及Kindle。Amazon本周宣布，將開放合作開發商存取Sidewalk工具及資源，使其他人也能開發可支援Sidewalk的裝置，用戶除了自家的Ring、Echo外，還可連結第三方裝置。

上周在CES大會上，Amazon宣布第一批即將加入Sidewalk的第三方廠商裝置，分別為Cosmos的瓦斯外洩偵測裝置、Browan的空氣品質、門窗鎖、漏水偵測及動作感測器、Meshify的漏水偵測，預計今年內開始支援。而LoRaWAN網路設備商Deviceroy的智慧數據機（下圖）已經整合Sidewalk支援。

圖片來源／Amazon

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和Panasonic合作，將Alexa整合進後者的車上娛樂系統SkipGen。透過Alexa Auto軟體開發套件（SDK）整合SkipGen，車主可同時使用以「Hey Siri」或「Alexa」，來喚醒Alexa及Apple CarPlay中的Siri。

此外，去年Amazon首度公布將新業界標準Matter部署到17項Echo裝置及燈泡、開關等，上周在CES上，Amazon進一步宣布30款Echo、無線路由器eero等產品也即將支援Matter，共計1億個裝置。該公司宣稱，部署完成後將成為最大的Matter裝置網路。

圖片來源／Amazon

Amazon家庭機器人Astro搭載相機感測及語音，可配合電腦視覺、人工智慧（AI）及邊緣運算功能執行任務，像是偵測家中毛小孩、及跟隨使用者、檢查門窗物件外。在此之前Amazon從未在CES展示，今年正式展示新功能。

圖片來源／Amazon

https://www.ithome.com.tw/news/155061

圖片來源: 

AWS

Amazon也加入AI LLM模型競賽。可供用戶選用不同AI基礎模型的雲端服務Amazon Bedrock，和該公司第一個大型語言模型（Large Language Model，LLM）Titan。

Bedrock讓客戶可透過API使用AI21 Labs、Anthropic、Stability AI及Amazon自有基礎模型（foundation model，FM），以便開發及部署生成式AI應用。Bedrock服務讓用戶在AWS代管雲端平臺上，使用可生成文字或圖形的基礎模型。AWS指出，客戶可視其應用選擇適合的基礎模型，以其自有資料訓練出獨有的模型，並可用AWS工具整合到他們的應用程式中。AWS說，這項服務也可整合其他AWS工具和功能，像是Amazon SageMaker的Experiments功能追蹤、分析、測試模型參數、程式碼版本及訓練資料集，或是以Pipelines功能來管理大規模基礎模型。

Bedrock目前提供的模型中，AI21 Labs的多語言LLM Jurassic-2可生成西語、法語、德語、葡語、義語、荷語文字。Anthropic的Claude LLM可執行多種對話及文字處理作業，號稱是誠實及負責任的AI系統。Stability AI則提供從文字生成圖片的基礎模型套件，包括Stable Diffusion，可生成逼真、高品質的圖片、藝術、Logo和設計。

AWS今天也公布了第一個自有基礎LLM名為Titan FM。Titan FM包含兩個新LLM，一是生成式LLM，適用於摘要總結、生成文字（如部落格貼文）、分類和開放式QA、搜尋資訊等任務。二是嵌入LLM，可將文字（如字、詞或文字單位）輸入轉成數值形式（稱為嵌入embedding）來表徵文字語意，適合個人化服務、推薦及搜尋等。AWS表示，Amazon.com平臺上的產品搜尋功能也用了類似的嵌入模型，幫使用者尋找相關商品。Titan FM還支援負責任的AI原則，能偵測及移除資料中心有害內容、拒絕用戶輸入的低俗或不當內容，並且過濾掉模型產出的不良內容（如仇恨言論、色情和暴力內容）。

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AWS強調Bedrock最重要的特色是允許客製化模型。用戶只要將Bedrock指向Amazon S3幾個標註過的範例，它就能微調出特定任務適用的模型，而無需再標註大量資料（大約20個範例就足夠）。AWS舉例，零售服飾業者的內容行銷業者要為新的手提包設計行銷活動，只要給Bedrock該公司做過的行銷活動中效果最好的標題，以及相關新品描述，它就能自動生成社群平臺行銷內容、展示廣告，以及新手提包的網頁行銷資料。訓練模型過程中不需使用客戶個資，所有資料都經過加密，也不會離開客戶的虛擬私有雲（Virtual Private Cloud，VPC），確保所有用戶資料的隱私和安全。

目前Bedrock以限定預覽版形式上線，早期試用客戶包括線上檔案編輯器軟體商Coda在其環境訓練AI模型，ISV如C3 AI及Pega也以Bedrock使用基礎模型。Amazon Titan FM也有一些客戶試用過，AWS表示接下來幾個月內將推廣給更多企業測試。AWS尚未公布Bedrock的價格。

Bedrock是AWS生成式AI方案三項元素之一。AWS今天同時宣布另二項元素的消息，，個人版免費提供，專業版則為每人每月19美元。

此外，AWS也正式推出2個生成式AI適用的執行個體，包括AWS Inferentia2晶片的Amazon EC2 Inf2 instances，以及使用更高階Trainium機器學習加速晶片的Amazon EC2 Trn1n執行個體，分別提供800 Gbps及1600 Gbps網路頻寬。

https://www.ithome.com.tw/news/156411

圖片來源: 

微軟

，從今年2月開始，駭客便鎖定會計及報稅公司展開網釣攻擊，以植入Remcos遠端存取木馬程式（RAT）。美國今年的報稅時間為1月24日至4月18日，有鑑於人們在報稅季節都特別忙碌且壓力很大，已成為駭客每年的例行性攻擊活動。

Remcos是由歐洲業者BreakingSecurity在2016年發表的私有程式，可自遠端取得Windows系統的管理權限，雖然BreakingSecurity宣稱Remcos是個合法工具，但2021年的報稅季與COVID-19疫情時，就有駭客利用Remcos展開攻擊，。

今年Remcos持續受到駭客的青睞，但鎖定專門處理稅務的會計師、會計師事務所及金融服務機構，駭客偽裝成會計師或這些機構的客戶，以電子郵件寄送稅務文件，郵件中用來下載PDF文件的連結還以密碼保護，但實際上卻導至由駭客控制的伺服器並下載惡意程式，以於目標對象的裝置上植入Remcos。

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微軟提醒，縱使這些網釣郵件宣稱採用Amazon Web Services的點擊追蹤服務，而且是將使用者導至合法的檔案分享服務以下載ZIP檔案，但該ZIP檔案卻含有可連至駭客伺服器的惡意檔案，種種看似安全的措施都只是為了遮掩駭客真正的企圖。

當駭客成功於受害裝置上植入Remcos之後，即有機會進一步竊取裝置上的資訊或是滲透到受害裝置的網路上。

許多防毒軟體都可偵測及封鎖Remcos，包括微軟的Microsoft 365 Defender與Microsoft Defender Antivirus在內，不過，使用者最佳的防範之道還是識清電子郵件真偽以避免落入陷阱。

https://www.ithome.com.tw/news/156410

Google現在釋出，該版本除了持續改進使用者介面、隱私安全等功能之外，同時也改善平板電腦、可折疊裝置等大螢幕裝置的使用體驗。Android 14的大螢幕使用體驗，奠基在Android 12L和13版本之上，Google也針對大螢幕裝置發布應用程式指南，供開發者遵循，官方最近還發布了低延遲手寫筆和運動預測函式庫，可供應用程式開發使用。

改進Android的資源消耗，但同時又想要允許用戶以Wi-Fi，在後臺下載大型檔案，因此將更改Android 14前臺服務和JobScheduler等現有Android API行為，使前臺工作的用例更明確，並要求開發者清楚定義後臺工作的意圖。Google會在之後推出新政策，避免API被濫用。

過去Pixel裝置上最大字體比例僅能為130％，而在Android 14中，用戶將可以把字體放大至200％，系統將會自動應用非線性字體縮放曲線，確保原本已經夠大的文字，不會和原本較小的文字，以相同比例放大。

系統使用者介面在Android 14測試版中將有所更新，使用者會先注意到的是，在操作應用程式時，螢幕畫面左側將會出現往前回的箭頭，指引用戶能夠以後退手勢跳回上一頁。Android 14的系統分享表單，讓應用程式可自定義操作，開發者可以創建分享表單的動作列表，並且提供應用程式訊號，供Android判斷分享目標的排名。

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Android 14提供更加強大的Path API，Path API可用於創建和渲染向量圖形，使開發者能夠在應用程式中畫出圓形、橢圓形、矩形、多邊形等，並且使用直線、曲線和弧線連接這些形狀。因此Path API能夠用來繪製按鈕、背景和圖標等物件，增加應用程式的視覺效果。

而從Android 14開始，開發者可以查詢路徑，並且獲取內部內容，同時還在結構完全相符的路徑之間，進行內插實作變形特效。由於AndroidX向後相容，因此可支援到Android 5.0。

Android 14改進應用程式語言偏好配置，每個應用程式的語言偏好設定都將更靈活，開發者可以動態自定義系統設定中每個應用程式語言列表，而且輸入法也有辦法取得，當前應用程式使用者介面的語言，並且做出相對應的行為。

目前Google僅先開發給Pixel裝置更新至Android 14測試版本，沒有Pixel裝置的用者，也可以使用64位元系統映像檔，在Android Studio以模擬器Android Emulator先行體驗。

https://www.ithome.com.tw/news/156408

登入Netflix會員，映入眼簾的影片封面、簡介甚至是預告，都是為每位使用者客製的。這些客製化封面和內容，不只助使用者找到喜歡的影集，還能發掘意料外但有趣的新片。這就是Netflix提高黏著度的關鍵手法。

早在2017年，Netflix就設計出內容客製化的機器學習（ML）演算法，來為每位會員呈現不同的劇照封面。但，系統是如何選出一組組最佳劇照，來供推薦選用？Netflix最近終於揭露上億用戶客製化推薦的2大方法論。

由上而下：專家知識主導

第一種方法是由上而下，由Netflix團隊主動出擊、聯手內部專家，藉專家過往經驗，來找出推薦效果良好的圖片特徵，再以電腦視覺和ML技術來對這些特徵建模。這些特徵有2種，一是涵蓋顏色、紋理等的低階特徵，二是包含臉孔數量、表情和構圖等元素的高階特徵。

比如，在一張《紫色愛戀》（Purple Hearts）男女主角對視的封面中，團隊可能截取以下特徵：人數–2人、人物位置–相互面對、情緒–中性至正向、飽和度–低、物件–軍裝等。

不只靠專家經驗，Netflix也用預訓練模型或API來找出圖片特徵，像是人臉偵測、物件標記。但，模型雖能辨識一張圖片有哪些元素，卻難以判斷彼此間的關係，比如朋友還是戀人。於是，Netflix建立內部資料集和模型，打造幾款輔助型ML工具，來幫專家更快、更有效率地訓練模型，用這些專屬模型來搜尋各種圖片屬性。

有了圖片特徵，Netflix還會用各種預測和因果方法來找出洞察，也就是口碑好的影片，背後有哪些重要屬性。這些洞察，就能用來定位即將推出的新片。舉個有趣的例子，Netflix從自家目錄發現，單人肖像封面往往比多人肖像封面更吸引觀眾。

由下而上：讓數據說話

由上而下方法雖能找出清楚、可執行的洞察，但非常受限於專家的已知知識，難以找出其他有影響力的特徵。

於是，Netflix提出另一種由下而上的方法，也就是團隊不作任何先入為主的猜測，改為觀察數據所呈現的模式和特徵，再以這些特徵找出最佳劇照。具體做法是，團隊先撈出一組組相似的圖片，再讓自家創意專家從各組圖片中，找出洞察、模式和靈感。

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為找出這一組組圖片，技術團隊先採用大型預訓練卷積類神經網路，來對圖像相似度建模。網路的前幾層，通常會對低階相似度的特徵建模，比如顏色、邊、紋理和形狀，後面幾層捕捉的特徵，則會按任務需求來分類圖片，例如找出相似的物件。接著，團隊會使用k-means這類非監督式分群演算法，來在圖片中分群。

以《紫色愛戀》為例，專家可參考模型分群的圖片，從中尋找設計靈感。由於該片主角是海軍軍人，創意專家透過模型找出類似封面，並搭配這些影片的過往觀看記錄，來選擇最佳元素。比如在過往觀看數據中，軍事戰爭相關、角色持槍、表情嚴肅、沒有正視鏡頭的劇照都有好成績，專家就能運用這些元素，來設計新片封面。

同時，《紫色愛戀》還有浪漫愛情故事線，團隊也能用模型分類出愛情相關劇照，並從中得知，親密接觸等肢體語言代表愛情關係，因此可用這個原則，來為其他觀眾設計另一種封面。

不只如此，專家也能從這些分類中，得知哪些事不該做。假設，同樣是軍事戰爭相關劇照，有幾組輪廓飽和度高的影集劇照，在過去宣傳成效都不佳，專家就會進行測試來確認因果關係，最終就不會用這種組合來行銷新片。

Netflix創意團隊用模型找出宣傳成效不錯的劇照封面（圖左），再根據這些特徵，來設計新片封面，如圖右的《紫色愛戀》。圖片來源/Netflix

輔助方法：會員分群

除了2大方法論，Netflix也採用一種常見的會員分群手法，來輔助找出推薦宣傳用的最佳封面。簡單來說，技術團隊會根據幾個基本特性，如觀看習慣，來分群會員，或是根據封面個人化演算法對每位會員的推薦成效，來歸類愛好類似的會員。如此，團隊就可預測，不同群組會對哪些影片感興趣，甚至能推測出，哪些影片可能與這些會員產生共鳴，擊中觀眾好奇心。

舉例來說，假設Netflix將會員分為喜歡浪漫和偏好動作2大類，來評估2組會員對同一影片的反應。團隊可能發現，8成《紫色愛戀》的觀眾屬於浪漫派，2成屬於動作派，而且，浪漫派的代表性粉絲，對明星情侶相擁的劇照反應最強烈，動作派觀眾則對士兵在戰場上的劇照反應最強。得到這些洞察後，Netflix就能推測，特定使用者群可能對即將推出的同性質新片感興趣，甚至反過來，一些即將推出的新片可能會引起某群會員的共鳴。這些洞察，就能幫助Netflix建立新片宣傳的策略。

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圖片來源: 

Netflix

臺劇《模仿犯》爆紅，短短7天就搶進20國影劇熱榜，不只日本、越南，連烏拉圭人、希臘人、阿拉伯人都愛看。如何吸引連臺灣都沒聽過的異國觀眾，也想打開陌生的劇集，Netflix正是靠ML技術打造出超強的影音行銷力。

Netflix擅長將一個本土影集推向全球性市場，甚至可以成為不同國家的熱門劇集。成功爆紅的關鍵，除了這些本土影集自身的戲劇性和內容富有高度吸引力之外，還有一個少為人談到的科技關鍵，就是Netflix善用ML技術來強化的超強影音行銷能力。

以《模仿犯》來說，上線一周就登上三大洲20多國的Top10排行榜，不只日本、越南，連烏拉圭人、希臘人、阿拉伯人都愛看。

但是，對阿拉伯人來說，臺灣的語言、文化、社會場景、過去歷史，都可能是非常陌生，甚至是過去從沒接觸過的國家的故事，卻仍然可以成功搶下這群異國觀眾的眼球，甚至成為鐵粉。

短短一周內，就吸引到數十國觀眾的目光，甚至是語言、文化截然不同的國家，《模仿犯》不是第一例，Netflix先前推出的西班牙劇《紙房子》、韓劇《魷魚遊戲》都是快速在全球竄紅的該國本土劇集。為什麼Netflix有能力讓同國家的觀眾，願意打開觀看一個來自陌生國度的陌生影集呢？

早在2014年，Netflix自家研究就發現，觀眾停留在每一個影集封面的時間只有1.8秒，如果90秒沒有看到想看的影片，就會離開網站。觀眾看到影集封面的第一眼，更是吸引觀眾打開影片的第一步，不只標題文字，圖片搭配得當，更是能大大提高觀眾打開陌生影集的意願，從此Netflix就致力於找出每一個人各自想看的影集封面，而不是一張可以吸引所有人的最佳封面設計。

機器學習團隊的目標是1億種個人化的產品

「不是1種，而是1億種不同個人化推薦和個人化視覺設計的產品。」這就是Netflix機器學習產品團隊想要達到的目標，這背後結合了許多不同類型的個人化推薦演算法。

當你打開Netflix首頁，不只能看到了依據過去習慣量身推薦的影片，每一部影片的封面更是高度個人化客製的設計。每一個國家、不同類型觀眾，甚至是每一個人看到的封面，都可能不一樣。Netflix的目標是可以據觀眾喜好、吸睛關鍵，量身打造每一隻影片的登場方式。這正是Netflix用來吸引全球觀眾，願意打開陌生影集的密技。

每年上千支新影片，靠ML快速打造出每一隻的專屬行銷素材

Netflix一年會推出上千部新的劇集和影片，每一隻影片都會設計一套客製化的封面設計和宣傳短片，在全球尋找對這支影片有興趣的鐵粉。

行銷團隊的第一個挑戰就是，就算對方完全沒聽過臺灣，也要靠這套客製化宣傳素材，來吸引他們打開影片觀看，接著就是靠影片的內容魅力，讓這群對影片陌生的觀眾，變成鐵粉。

Netflix行銷團隊中有一群經驗老道的創作團隊，負責準備這些宣傳素材，Netflix的AI團隊的任務，就是要用機器學習技術打造工具，來強化這個創作團隊的創造力。

舉例來說，前面提到高度客製化的封面只是機器學習技術的牛刀小試，更重要的是，如何判斷哪些封面元素、設計風格才是吸引觀眾目光的原因。

Netflxi利用機器學習技術，發展出了一套因果分析框架，可以結合用戶的瀏覽和收看大數據，結合個人化推薦系統中產生分析洞察，讓創作團隊可以更掌握每一類觀眾的特性，也能知道不同吸睛元素對不同觀眾的影響程度，來設計更有效果的宣傳封面素材，提供給個人化自動推薦系統使用。

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Netflix大量運用各種ML技術，尤其是電腦視覺AI，例如可以用ML辨識出《艾蜜莉在巴黎》其中一個鏡頭中，女主角站在麵包店門口，嘟著嘴和友人正在自拍，等這類場景豐富語意的資訊，而且還能將這些資訊數值化，歸納出不同場景屬性上的強度分數，例如愉快程度60分，眼睛張開指數40分，嘴角微翹指數30分等。圖片來源／Netflix

用ML打造影音理解模型，深度剖析出影片各種語意特徵

不只如此，Netflix還持續開發一系列的影音理解模型，可以用來深度剖析出影片的內容特色，例如進行特徵分類、找出故事線、辨識情感、辨識影片拍攝手法等，再結合到時間編碼，就能讓創作團隊更有效率設計出吸引人的預告片或精華短片，再進一步結合個人化推薦系統累積的用戶大數據，來向不同顧客行銷。

以《艾蜜莉在巴黎》這部熱門影集為例，可以在一個女主角和朋友自拍鏡頭的畫面截圖中，辨識出女主角的心情很愉快，正在嘟嘴，嘴巴略開，眼睛微張，而自拍的拍攝地點則位於麵包店門口等等，ML可以自動辨識出這類場景豐富語意的資訊，而且還能將這些資訊數值化，歸納出不同場景屬性上的強度分數，例如愉快程度60分，眼睛張開指數40分，嘴角微翹指數30分等。

這些透過電腦視覺模型得到的影片深度理解分析，可以成為進一步應用的關鍵基礎。例如可以用來搜尋同樣場景、同樣語意、同樣對白的段落，甚至快指定鏡頭效果，或畫面構成方式，例如都是主角正面中距離鏡頭，來快速搜尋出符合的影片段落，作為剪接之用。

甚至，Netflix機器學習團隊還打造出了自動匹配剪接工具，透過不同匹配演算法，可以自動找到在不同影集中的同類鏡頭或同樣場景的段落，自動剪接這些鏡頭，生成一隻預告短片。甚至可以進行光流分析（Optical Flow），分析畫面中每一個像素的移動形式，來找組同類畫面移動方式的段落，例如都是由左到右的移動鏡頭，組合成一段同樣鏡頭移動方向，但是可以切換不同段落的動作短片。

不只是資料科學挑戰，更是資料工程的難題

不過，要運用ML實現這樣高度自動化的匹配剪接，不是一件容易的事，因爲這不只是一個資料科學的挑戰，也是一個資料工程的難題。

因為一支影片平均有2,000個鏡頭。光是要從中比對出兩個同樣場景（例如都是主角轉頭）的鏡頭，就需要2百萬次比對，若是要跨多部影片，例如Netflix曾要從上百部影片的12萬個鏡頭來剪接精華介紹短片，就得面對82億次的龐大比對任務。

透過不同的重複鏡頭與重複畫面刪除演算法，結合標註機制，大幅減少到1萬多個高度相關鏡頭，最後只需要進行約2萬次比對就能找到合適的組合。

Netflix會將這些各式各樣的ML應用或相關技術工具，盡可能運用到不同場景或應用情境，甚至能跨越截然不同的應用領域，也可能使用到同樣的技術，例如Netflix的維運團隊管理大量微服務的標註工具，後來竟然變成了可以標記大量影片後設標籤的通用標註平臺，IT工具變成了創意輔助工具。

甚至，Netflix現在也正在運用VFX特效工具和特效演算法，要打造一套更好用的電影虛擬製作工具，可以提供一個虛擬片場環境，將各種數位化的3D角色，數位場景物件，擺放到這個虛擬片場模擬的環境中，進行模擬拍攝，目前還是雛形版本階段。

借助這些幕後的關鍵機器學習技術和AI工具，行銷團隊都能輕易將任何一部本土劇集，打包成通吃全球各國觀眾的行銷形式。只要劇集夠精彩，Netflix就能找到打動各國觀眾的吸睛方式。這正是Netflxi超強影音行銷背後的技術秘訣。

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MixerBox ChatAI 聊天機器人也有 LINE、Messenger 版了！免安裝、加入好友就能無限暢聊

ChatAI 的 LINE、Messenger 版來了

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讀取中…

先前我們曾介紹過一款，一樣是使用 OpenAI 模型，而且完全免費，使用上沒有任何限制，但當時只有 MixerBox App 能用，對於只想要使用 ChatAI 的朋友來說，或許就沒那麼有吸引力。好消息是，近日他們推出了 LINE 和 Facebook Messenger 版本的 ChatAI，只要加入好友和聊天室，你就能直接在這兩個應用中跟 ChatAI 聊天，無需透過 MixerBox，而且也是免費。

MixerBox ChatAI 聊天機器人也有 LINE、Messenger 版了！免安裝、加入好友就能無限暢聊

點擊上方 LINE 好有的連結之後，就會開啟 MixerBox ChatAI 的官方帳號，按 “加入好友”：

加好之後就能開始聊天：

目前 MixerBox ChatAI 還沒有任何功能選單，就只有單純的聊天功能，不像 App 或Messenge 有一些聊天建議，但猜測未來應該會加入。預設就已經是繁體中文，因此無論你問什麼，都會用繁體中文回答，不過你也能要求他用其他語言回答，如：英文，只需要在後面補充 “用英文回答” 之類的字。ChatAI 現在都是完全免費，沒有任何限制，你想問多少問題都行：

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LINE 目前還沒有回覆中的動畫，而 ChatAI 會等到全部回答都輸入完後才送出，因此如果你的問題比較困難，ChatAI 有可能需要花一點時間輸入，記得耐心等待就是，答案不長的話，我測試回答速度還蠻快的：

下圖是 Facebook Messenger 的聊天介面，就比 LINE 好有豐富很多，最下方會顯示數個問題案例，提供給你參考。不過按讚數不多，看起來似乎比較少人用。使用時也不需要按讚，可以直接跟它聊天：

Facebook Messenger 當對方正在輸入時，會出現 … 的動畫，所以跟 LINE 好友相比，不會有那種 ChatAI 真的有收到問題的疑問出現：

回答完後，下面還會給出其他問題建議，這也是 LINE 好友目前所沒有的：

不過有趣的地方在，同樣的問題，我改問 LINE 的 ChatAI，卻獲得不一樣的答案，LINE 版內容比較豐富，我個人也比較喜歡 LINE 版的回答。所以說，不介意麻煩的人，其實可以兩邊都問，看哪一邊的答案你比較喜歡：

用 LINE 或 Facebook Messenger 問 ChatAI 也有一個好處，聊天記錄都會自動保存下來，這蠻方便的，查詢也容易。

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