提升效率!Mac用戶必須知道的快捷鍵組合總整理
提升效率!Mac用戶必須知道的快捷鍵組合總整理

提到快捷鍵,我們總會想起以下幾個。 (cmd=command)
cmd+c。複製
cmd+v。貼上
cmd+a。全選
cmd+tab。換行
這些是使用者在電腦系統層面最常用的幾組快捷鍵了。除此以外,還有哪些快捷鍵是你不知道但是很常用的呢?

其實,鍵盤、觸控板、滑鼠、語音輸入,這些工具在本質上都是提升效率的,並無高低之分,但是單純就文字輸入這個範圍來說,讓雙手盡可能少離開鍵盤區域完成文件,確實是能提升工作效率的,而快捷鍵的功能就是如此。

一旦你掌握了 cmd+c/v 就很難再回到「右鍵-選擇-點擊」的滑鼠/觸控板操作了。一勞永逸的解決問題,或者說一勞永逸的解決打文件上的問題。這就需要你掌握除了複製貼上以外的快捷鍵了。想一想,我們最常在文本輸入時遇到的動作是什麼:打字、選擇、刪除和調整格式。

所以,在這裡我們整理了幾組你可能經常會使用到的快捷鍵。

第一個:選取「文章」範圍

shift+cmd+上箭頭:選取你的游標之前到文章開頭的所有文字。

shift+cmd+下箭頭:選取你的游標之後到文章結尾的所有文字。

第二個:快速移動你的游標到文章的開頭或結尾

cmd+上箭頭:將游標移至文章開頭。

cmd+下箭頭:將游標移至文章結尾。

第三個:選取「段落」範圍

shift+option+上箭頭:選取你游標所在處之前,該段落的所有文字,多按一次多選上一段落。

shift+option+下箭頭:選取你游標所在處之後,該段落的所有文字,多按一次多選下一段落。

第四個:快速移動你的游標到段落的開頭或結尾

option+上箭頭:移動你的游標到段落的開頭。

option+下箭頭:移動你的游標到段落的結尾。

第五個:選取「行」的範圍

shift+cmd+左箭頭:選取游標該行左側所有文字。

shift+cmd+右箭頭:選取游標該行右側所有文字。

第六個:快速移動你的游標到該行的開頭或結尾

cmd+左箭頭:移動你的游標到該行的開頭。

cmd+右箭頭:移動你的游標到該行的結尾。

第七個:詞組範圍

想到「刪除」,除了用 delect 刪除一個中文字或是英文字母以外,文本操作快捷鍵最小的單位就是一個詞組。換句話說,就是:「句子/是/根據/詞組/來/計算的。」

用英文則更好理解

The/sentences/are/based/on/the/phrase.

shift+option+左箭頭:選取你游標左側的一個詞,多按一次多選上一詞組。

shift+option+右箭頭:選取你游標右側的一個詞,多按一次多選下一詞組。

第八個:快速移動你的游標到該詞語之前或之後

option+左箭頭:快速移動你的游標到該詞語之前。

option+右箭頭:快速移動你的游標到該詞語之後。

以上就是幾種打文章時的基本操作,總體來說,加shift是選擇內容,不加是移動游標;上下箭頭是比較大的單位「全文」、「段落」的操作;左右箭頭是小單位「行」、「詞組」的操作。 cmd與option分別對應「全文」、「行」和「段落」、「詞組」。

規律很容易理解,只要多練習幾次就可以讓你的雙手不用挪開鍵盤區域完成你的文章囉!

另外還有幾個排版上很常用到的快捷鍵:

cmd+b:粗體
cmd+u:下劃線
cmd+i:斜體
shift+cmd+[:左對齊
shift+cmd+]:右對齊
shift+cmd+|:居中對齊

以及常用的輔助快捷鍵:

cmd+shift+c:
出現調色盤,修改字體顏色
cmd+s:存檔
cmd+q:關閉視窗

本上介紹了從建立新檔開始,到保存退出,整個過程都不需要用到滑鼠或者觸控板。

除此之外,還有一些比較少用的快捷鍵介紹給大家,像是control+k:直接刪除游標以後的整個段落內容,其實是【選擇 shift+option+下箭頭→刪除 delete】的組合鍵,減少一步,但是不容易記。

要提升工作效率,其實不用像高手那般追求超高速的打字技巧,單純的用鍵盤完成所有操作,其實對一般用戶來說就足夠了。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Mac
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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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