今天開始加入 Google 地圖社群吧!一起來評出優質美食景點
今天開始加入 Google 地圖社群吧!一起來評出優質美食景點
2013.11.25 | Google

在之前許多篇關於 Google 地圖活用方法的心得分享中,可以看到當我出去旅行時,都會善用 Google 地圖來找出好吃的餐廳、小吃,去到好看的景點、古蹟。而之所以可以從 Google 地圖獲得這些「推薦」,無非來自於用戶們的實際經驗回饋。

所以,我自己每次實際去吃完某個美食,或是逛過某個風景後,也都會上 Google 地圖寫下我的評論。方法很簡單,你只要有一個 Google+ 帳號,然後從手機 App 或網頁版登上 Google 地圖,就能寫下評論。
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我認為這是一個很棒的群眾經驗交流,我可以和朋友與非朋友,在 Google 地圖上交流對於每一個地點的評價,並且因此讓每一個人使用 Google 地圖時,獲得「更有效的搜尋結果」。也因此,我會推薦每一位使用 Google 地圖的朋友,都應該更進一步的加入這個「地點評論社群」。

就像本文開頭圖片那樣,從我的 Google+ 帳號的評論頁面中,可以看到我已經寫下了將近 300 則關於台灣各地美食、景點、飯店的評價,而這樣當其他人來到同一個地方,和我有相同需求時,就能看到我的個人意見,多多少少有了更具體的參考。
這樣的交流當然有賴於大家「貢獻意見」,所以今天這篇文章,想要鼓勵大家「一起來加入 Google 地圖社群」吧!
這會讓我們以後 愈來愈容易獲得有用的地點推薦,而其實寫下評論的過程非常簡單。

1.如何在 Google 地圖「寫下你的第一則評論」?

首先,只要你擁有一個「 Google+ 帳號」,那麼不管是打開 Google 地圖的「 iOS 」、「 Android 」還是「網頁版」,都能寫下針對某個地點的評論。
打開這個餐廳或景點的專屬頁面,在「評分及撰寫評論」欄位打上五顆星的等級評價,寫上自己的意見,按下〔發佈〕即可。

你可以隨時回到這個地點的商家頁面,修改自己的評論內容。或者在「新增相片」處,把自己拍的照片上傳,提供以後想要來這裡的朋友參考。

2.透過 Google 地圖社群,我們更容易「找到有效的推薦」

大家都加入 Google 地圖社群並參與評論的好處,就是在地圖上搜尋時會找到更具體的用戶真實經驗推薦(參考:你可以在 Google Maps 地圖上解決的 20 種約會旅行問題

例如在 Google 地圖輸入「古蹟」這個關鍵字,地圖上會出現很多紅點,可是某些紅點特別大、特別顯眼,這就表示這個地點:

●有更多人在這個地點寫下「好評」
●你的朋友在這個地點寫下「好評」
●你曾經「好評」過類似的地點( Google 地圖可以推薦你喜歡的類似地點)

無論哪一點,都是從「你願意參與 Google 地圖評論」開始,你就能獲得更有效的資訊回饋,這是雙向的。

3.看朋友、信任網友的推薦

而且, Google 地圖上的地點評論數量已經頗為充足,大大小小景點、美食、飯店都已經可以找到評論,表示參與到這個社群中的使用者還不少。更重要的是除了一般網友的評論外,你也能找到來自朋友的,或是你相對信任的達人的地點推薦。

當然,只要你將這些人加入你自己的「 Google+ 社交圈」中。

如果你信任我的實際經驗分享,那麼也歡迎將我加入你的 Google+ 社交圈(我的 Google+ 帳號連結,這樣以後你在台灣搜尋美食、景點時,就會出現我在台灣各處寫過的地點評價作為參考。

例如在 Google 地圖 App 中開始準備搜尋景點、美食,現在 Google 台灣地圖已經可以看到一個自動分類好的「探索鄰近地區」區塊,點擊後,可以看到預設歸類的用餐、飲品、娛樂等等項目。

點擊其中一個項目,就能優先看到「來自你的社交圈」的推薦,那些你的朋友,你所信任的人所作的推薦,應該是一個相對更好的參考。

而只要大家願意多多在 Google 地圖社群上寫評論,那麼以後這個地圖就會愈來愈有用,讓我們找到更有效的資訊了!所以,今天開始,讓我們一起加入這個 Google 地圖評論社群吧!

出自:電腦玩物/esor huang(異塵行者)

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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