修改報告不混亂的Word追蹤修訂教學:高效率比對原稿完稿
修改報告不混亂的Word追蹤修訂教學:高效率比對原稿完稿
2017.05.26 | 微軟

我在之前的「 Google雲端辦公室課程」中講到Google文件協同合作案例時,我都會提醒大家可以搭配使用Google文件上的「建議操作」功能,讓多人編輯同一份報告、文章時更加條理分明,修改更有效率。而這並非Google文件獨創功能,事實上這是來自於Word上優秀的文書編輯老傳統:「Word追蹤修訂終於出現在Google Docs!論文改稿必備 」。

但是我也發現,有很多原本使用 Word 進行文書處理的朋友,不一定有發現裡面藏了一個叫做「追蹤修訂」的好功能,因此決定寫一篇文章來介紹一下。

Word的「追蹤修訂」主要用在這樣的情境:老師要幫學生批改報告、論文時;要在同事或客戶的文件上提供修改建議時;自己要幫自己寫的文章做修改潤飾時。這些時候,如果希望能夠有一個方法可以「不直接改動原稿的進行修改,事後可以隨時比對、確認、取消修改」,那麼就可以用上 Word 的追蹤修訂(或是 Google 文件的建議操作)。

因為我自己也是文書為主的工作者,所以在電腦玩物上一向很關注文書技巧(行動文書如何鍵步如飛?13種 Android 編輯神器 App),因此這個 Word 老功能一定要補充介紹,讓更多朋友知道。

1. 編輯者在修改文件時,主動開啟「追蹤修訂」

在 Word 文件中,我們可以進入〔校閱〕分頁,點擊開啟〔追蹤修訂〕功能。

當你要改別人的一份文件,但又不希望直接覆蓋他的原稿。或者你正在調整自己的文章,想要同時保留原稿與修改搞來比對,都可以開啟這個〔追蹤修訂〕。

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圖/ 電腦玩物

2. 用不同顏色標註各種文章修改

啟用〔追蹤修訂〕後,我們就像正常編輯文件一樣,開始刪除、新增、移動文章的內容,但這時候會出現各種顏色的標註,註記著我們改動了哪些地方,以及這些地方的原文是怎麼樣的。

這就是〔追蹤修訂〕的效果,可以追蹤每一個地方的文件改動,並且保留原稿,不會直接修改。

而如果想要像原本一樣直接修改文件,只要取消〔追蹤修訂〕即可,不過之前在〔追蹤修訂〕模式下新增的修改標記,都還會繼續保留。

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圖/ 電腦玩物

3. 完稿、原稿與標記顯示

用了〔追蹤修訂〕後,覺得文章反而看起來很亂嗎?沒關係,其實 Word 是可以調整瀏覽模式的。

同樣在〔校閱〕分頁中,在追蹤修訂功能旁邊,可以切換「原稿:顯示標記」、「完稿:顯示標記」等不同模式。

原稿:顯示標記」就是讓我們先看到原本的內容,但是會在旁邊標記要怎麼修改。

完稿:顯示標記」就是讓我們直接看到改好的內容,但是會在旁邊標記原本是什麼樣子。

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圖/ 電腦玩物

或者還能直接切換「完稿」、「原稿」不顯示標記的模式,這樣就能很輕鬆的比對或查看前後的文件內容了。

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圖/ 電腦玩物

4. 設定標記顯示方式

〔追蹤修訂〕有時候改得多了,為了讓自己方便找到被修改的地方,可以切換「顯示標記」的模式,其中在「註解方塊」選單中,如果切換到「在文字間顯示所有修訂」,就不會有旁邊很多延伸線的註解方塊,在閱讀上更流暢。

但如果想要看清楚被修改的地方,就可以選擇「在註解方塊顯示修訂」。

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圖/ 電腦玩物

5. 開啟可快速跳轉修改處的「檢閱窗格」

如果文章很長,那麼還可以開啟「檢閱窗格」,這時後會多出一條導覽列,在檢閱窗格上會有每一個被修改的地方的清單,點擊該項目,就能直接跳到文章的那個段落。

在很長的論文報告中,這是一個快速找到修改處的方法。

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圖/ 電腦玩物

6. 接受文件中的所有變更

而無論是別人針對你文章的追蹤修訂,還是你自己對自己文章的追蹤修訂,會一直保存著標記,直到你「接受」或「拒絕」這些修改為止。

我可以在單獨某一個修改的地方點擊右鍵,選擇「接受」或「拒絕」修改。

我也可以先把要拒絕的地方拒絕掉,然後到 Word 上方工具列的「校閱」中,在「接受」選單裡選擇「接受文件中的所有變更」,這時候所有追蹤修訂都會確認成為完稿,並且標記會被刪除。

利用上述的方法,我們在編輯文章、修改報告,甚至要修改別人的文件時,都可以有一個更有效率的修改方法,方便我們隨時比對原文與完稿,需要時還原原稿,並確認每一個被修改處都正確無誤。

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圖/ 電腦玩物

本文授權轉載自:電腦玩物

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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
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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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