同一件衣服，為什麼有人穿起來氣色紅潤、整個人神采飛揚，換到另一個人身上卻顯得疲憊、甚至蠟黃？問題往往不出在版型或尺寸，而是色調與膚色的相容性。當穿搭的基底色與你的肌膚底調產生衝突，臉色就會被「吃掉」，再精緻的妝容也難以補救。這篇文章要帶你從膚色出發，學會診斷自己的冷暖底調，找到最顯氣色的穿搭基底色，讓每一套造型都耐看又有精神。
所謂冷色調與暖色調，指的是顏色本身帶有的底層色溫傾向。冷色調包含藍底、紫底、灰底的色彩，例如正白、冰藍、薰衣草紫；暖色調則帶有黃底、橘底、紅底，例如米白、駝色、珊瑚橘。
衣服的色調會與肌膚產生視覺上的互動。當兩者底調一致，膚色會被烘托得更均勻透亮；一旦底調衝突，臉部就容易出現暗沉、泛黃或失去血色的狀況。
另外要破除一個常見迷思：冷色調衣服不等於只適合秋冬穿。冷暖色調是關於「色彩底調」，與季節感是兩個不同的概念，冷底肌的人夏天也可以盡情穿冰灰、淡藍等冷色系。
不確定自己的膚色底調？以下三個方法在家就能快速測試，不需要任何工具。
在自然光下觀察手腕內側的靜脈顏色。呈現藍色或紫色，代表冷底肌；呈現綠色或黃綠色，則代表暖底肌。若兩種顏色都有，你可能屬於中性底調（Neutral Tone）。
分別把金色與銀色飾品靠近臉部，觀察哪一種讓臉色看起來更明亮有神。銀飾讓氣色更好，代表冷底肌；金飾讓氣色更好，則是暖底肌。這個方法準確率相當高，是許多造型師現場快速判斷的常用技巧。
將正白色布料與米白色布料分別靠近下巴，觀察哪一種讓臉色顯得較白皙均勻。正白顯氣色為冷底肌，米白顯氣色則為暖底肌。
中性底調（Neutral Tone）的人三個測試結果都不明顯傾向單一方，這其實是最有穿搭彈性的類型——冷暖色系大多能駕馭，只要避開過度飽和的極端色即可。
冷底肌最顯氣色的基底色推薦：正白、冰灰、莫蘭迪藍、玫瑰粉、薰衣草紫。這些顏色能讓肌膚透出自然的白皙感，整體造型清爽有精神。
地雷色警告：橘紅、薑黃、駝色、芥末黃——這類高暖度的顏色靠近臉部，容易讓冷底肌顯得蠟黃或暗沉，建議移到下半身或避免整體大面積使用。
量化穿搭建議：選擇明度 7 至 8 之間的淡冷色系作為上身主色，距臉部 30 公分範圍內優先配置冷色單品，例如冰灰毛衣、白色襯衫或玫瑰粉針織衫。
暖底肌最顯氣色的基底色推薦：米白、駝色、珊瑚橘、暖橄欖綠、焦糖棕。這些顏色能讓肌膚呈現健康的暖光感，整體造型顯得飽滿有活力。
地雷色警告：冷紫、冰藍、正黑——對暖底肌來說，這類冷色調容易讓臉色失去血色，甚至顯得疲憊憔悴。若想穿正黑單品，建議加入暖色圍巾或配件做緩衝。
量化穿搭建議：上身以彩度 40% 以下的暖色系為主調，避免高彩度冷色系直接靠近臉部。例如選擇米白棉質上衣，搭配焦糖棕寬褲，整體和諧不違和。
喜歡混搭不同色調？掌握以下技巧，就算冷暖並存也能穿出層次感。
色彩對臉色的影響程度與距離成正比。距臉部 30 公分內的衣物顏色，必須優先符合你的底調；下半身則可以更有彈性嘗試對比色調。暖底肌穿冷色系長裙，只要上身搭配暖色系針織衫，整體氣色依然出色。
以「相同底調、不同深淺」製造豐富層次，例如暖底肌選米白上衣搭配焦糖棕外套，或冷底肌以淡藍上衣疊搭深藍外套，視覺和諧且不失豐富感。
若今天非穿某件顏色衝突的上衣不可，可以利用圍巾、項鍊或領巾插在衣領與臉部之間，作為色調緩衝。例如冷底肌穿了橘色上衣，繫上一條玫瑰粉色絲巾，能有效中和上衣對臉色的影響。此外，妝容也能輔助修正：冷底肌若穿暖色上衣，可選玫瑰色系腮紅讓氣色回暖。
冰灰針織上衣（建議選版型合身、非寬鬆款）＋深藍直筒西裝褲＋白色小皮鞋。整體色調統一在冷色系，清爽俐落，不論是站在會議室或走在街上都顯精神。若覺得太素，可加入銀色細項鍊或冰藍色托特包提升層次。
米白寬版棉麻襯衫＋焦糖棕直筒西裝褲＋裸色尖頭跟鞋。上下身色調一致在暖色系，讓整體造型顯得成熟有質感。配件可選金色耳環或駝色皮革手提包，強化暖調一致性。
掌握膚色底調後，你會發現選衣服變得更有方向感。每次購物前先問自己：這個顏色的底調是冷是暖？距臉部最近的那件單品，永遠優先考慮與你底調相符的顏色。穿搭不需要追著流行色跑，找到屬於自己的基底色邏輯，才是讓造型長期耐看的根本之道。
膚色深淺與冷暖底調是不同的概念。深膚色同樣可能是冷底肌或暖底肌，建議透過靜脈顏色或金銀飾品測試來確認底調，再選擇對應的穿搭基底色，而不是以「膚色深淺」來直接判斷。
正黑色屬於冷色調，對冷底肌較為友善，但對暖底肌來說容易顯臉色暗沉。暖底肌若想穿全黑造型，建議在領口處加入暖色圍巾或選擇帶有暖棕色調的深色，例如墨黑（帶有微微棕底）來替代正黑，降低對臉色的衝突感。
皮膚表層因日曬造成的變深或變紅，是暫時性的色素反應，不會改變你天生的肌膚底調。冷底肌日曬後皮膚可能變紅，暖底肌則容易變成金棕色，但靜脈顏色測試的結果依然不會改變，底調判斷仍以此為準。
這代表你屬於中性底調（Neutral Tone），是相對少見但穿搭彈性最大的類型。建議以「不過度飽和」為原則，選擇彩度在 50% 以下的冷暖色均可嘗試，同時避免極端的高飽和螢光色或深沉的墨黑、純白，整體造型就容易維持和諧有氣色的效果。
〈冷色調、暖色調怎麼穿才不顯老？從膚色出發選對穿搭基底色，讓整體造型更有精神又耐看〉這篇文章最早發佈於《醫時尚生活 Drs-Beauty｜時尚健康、美妝醫美與質感生活媒體》。
【民眾網編輯方笙楠臺北報導】臺北市萬華區西昌街一間休閒館，因無視公權力，數次暗中經營賭場，8月25日上午萬華分局會同臺北市建築管理工程處、台灣電力公司及自來水公司等單位赴現場執行斷水斷電，強制勒令停業。 據了解，該處所表面上是一般休閒館，卻暗地私下經營賭場，因每日出入分子複雜，引起民眾懷疑而屢遭檢舉。該處首次於115年1月13日遭警方查獲賭博，除依法裁罰外，亦報請都市發展局依法勒令停止違規使用予以列管，惟業者無視法規，仍在列管期間私下重操舊業。 萬華分局專案小組獲報後積極佈線蒐證，待掌握確切事證後，115年5月8日再次突擊，當場人贓俱獲，查獲違法鐵證。為展現市政團隊堅決斷絕不法場所的行動力，迅即於8月25日由萬華分局會同相關單位聯手執行斷水斷電，本次聯合執法不僅展現市府團隊打擊犯罪的行動力，更宣示絕不容許違法場所擾亂社會秩序決心。 萬華分局表示，警方將持續落實查緝不法場所，絕不允許任何不肖業者以身試法，以維護社會風氣與治安秩序。未來將持續精進與市府各局處的聯合稽查機制，強化查報能量，戮力為市民打造安全、優質且乾淨的生活環境。
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。
