【記者王志成／新北報導】
為因應地方長期照護需求，財團法人天主教主顧修女會於(四)日舉行「奇蹟新家園」的落成剪綵典禮。新北市市長侯友宜出席典禮時表示，奇蹟之家自成立以來，長年在泰山地區提供長者日間照顧等服務，隨著新家園的落成，服務能力將大幅提升，服務人數將從24人增加至86人。
侯友宜感謝主顧修女會在短短四年間擴建新設施，實現長者在地安老的願望。他指出，對於長者的長期照顧與奉獻，宛如園區內蓊鬱的大榕樹，為大家提供庇護。侯友宜提到，新北市的老年人口已接近81萬，未來市府團隊將持續提升服務能力與據點建設，目前已有126間日間照顧中心，預計在今年（115年）將達到130間，讓長者能夠在地享有健康快樂的生活。
高齡長期照顧處補充指出，奇蹟之家自99年成立社區日間照顧服務以來，鑒於長期照護需求的增加，於111年開始進行擴建，今日全新建物的落成不僅改造了原先老舊擁擠的日間照顧中心，還擴增了使用空間。除了日間照顧服務外，還提供居家服務、社區照顧關懷據點、短期照顧服務、送餐服務、喘息服務及特色照顧服務等，透過整合在地資源，逐步建構完善的社區照顧網絡。
氣象署預報，6月5日起至6月12日期間，受低壓帶、西南風增強及滯留鋒等影響天氣不穩定，西半部地區有短暫陣雨或雷雨，下週亦易有劇烈天氣及顯著降雨發生，同時隨西南風漸增強，沿海風浪亦增強。嘉義縣政府籲請養殖漁業要及時做好防汛準備，並注意水質與底土管理，必要時提早收成，避免養殖水產物損失。 農業處提醒魚塭養殖業者，於汛期期間，應加強塭堤修補維護和排水設施疏通，檢視備用發電機能否正常使用並添足用油，加強巡視水閘門保持操作正常，必要時請於塭堤加設防護網，以減少魚塭溢堤或潰堤時，因養殖物流失造成損失；於雷雨期間也要預防雷擊。 同時，正處西南風盛行季節，尤其梅雨滯留鋒影響期間，會伴隨強陣風，請淺海牡蠣養殖業者，必須檢查設施結構，妥為裝修補強，必要時應提早收成，避免造成蚵棚危害損失。 梅雨鋒面常帶來大量雨水，造成養殖魚塭生態改變，包括水溫、鹽度、pH降低，濁度增加，以及浮游生物死亡，同時這段期間也伴隨低氣壓吹南風，天氣型態悶熱多雨，魚塭之水中溶氧降低，水體中甲烷及硫化氫含量會增加，易引起池中養殖生物緊迫、食慾減退，甚至疾病死亡。 梅雨季節期間，養殖戶應多加關注天氣變化，注意暴雨及劇烈的溫度變化，並增加巡視魚塭的頻率，加強觀察魚塭狀況，適當調整投餵數量、投餵及水車啟動頻率，減緩水質惡化的發生情形。大雨來臨或過後，可以適時添加水質改善劑（如適量撒石灰或沸石粉），增加緩衝能力以穩定水質，避免水產生物疾病問題。 養殖戶有水質檢驗需求，或遇水產物異常或疾病情形，可將池水或魚隻檢體送至家畜疾病防治所（太保市太保一路1號、05-3620025）、東石水產動物疾病檢驗中心（東石鄉副瀨村新結庄14-2號、05-3734330）或水產動物疾病防治中心（義竹鄉新店村2-6號、05-3427922），由獸醫師提供檢診及諮詢服務。 圖／嘉義縣政府提供
圖／示意圖 商傳媒｜何映辰／台北報導 亞洲規模最大的科技盛會 COMPUTEX 2026，目前正在臺北盛大舉行，吸引全球目光聚焦最新的 PC 硬體創新與未來運算趨勢。《PCMag》報導指出，這場展覽將持續至週五（6月5日），期間各大科技廠將陸續揭曉重磅產品。 其中，繪圖處理器龍頭輝達（Nvidia）已率先發表針對 Windows PCs 設計的 Arm 架構超級晶片，預期將為個人電腦產業帶來突破性的發展。這項發表被視為改變遊戲規則的關鍵一步，顯示輝達在 AI 晶片領域的領先地位。 除輝達外，市場亦傳出其他主要廠商，包括高通（Qualcomm）、英特爾（Intel）及華碩（Asus）等，也將陸續帶來重要消息。預計這些新產品將涵蓋 AI 晶片、新一代筆記型電腦，以及革命性的散熱解決方案，進一步推動 PC 硬體技術的發展。
圖／示意圖 商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導 一項最新研究揭露，多款領先的人工智慧（AI）模型在判斷基本事實時，經常出現嚴重的分歧，引發外界對 AI 可靠性的疑慮。這份由 Lenz Research 研究員 Kosta Jordanov 主導的調查指出，受測的五款 AI 模型對用戶提交的事實聲明，僅有約三成能達成共識。 該研究測試了 GPT-5.4、Claude Opus 4.7、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Pro with Search 以及 Sonar Pro 等多個人工智慧模型。研究團隊將 1,000 個提交至事實查核平台的聲明，要求這些模型判斷其為「真」、「大致為真」、「誤導性」或「假」。結果顯示，模型在 672 個聲明上存在分歧，佔總數約三分之二。 值得注意的是，其中有 34% 的聲明出現嚴重分歧，意即某個模型將聲明標示為「真」，另一個模型卻標示為「假」，這種截然不同的判斷可能在實際應用中造成混淆。研究進一步發現，這五個模型僅在 328 個聲明上達成一致判斷，且幾乎所有的一致都落在「真」或「假」的明確結論。對於那些處於「灰色地帶」、需要細緻判斷才能歸類為「大致為真」或「誤導性」的聲明，模型間的一致性則顯著降低，例如僅有 4 個聲明被一致標記為「誤導性」，沒有任何聲明被一致標記為「大致為真」。 這項發現對於企業組織將 AI 導入需要高精確度與信任的工作流程時，無疑是一項重要警訊。儘管單一 AI 模型的回應可能顯得自信，但當其他領先系統給出不同分類時，這將使得僅憑模型信心來替代實質證據的做法更難成立。研究特別提醒，在商業環境中，這種不一致性可能影響團隊對政策語言和風險的評估。 不過，研究並非全盤否定 AI 在事實驗證工作中的價值。Kosta Jordanov 強調，AI 仍能協助收集資訊並提供有用的背景資訊。然而，組織必須建立明確的控管措施，審查 AI 產生的事實性答案，要求 AI 提供引用來源，並訂定何時必須由主題專家進行審查。這項研究呼籲各界應理性看待 AI 生成的內容，並加強對資訊的查證能力，而非盲目信賴 AI 的判斷。
