人工智慧（AI）模型開發團隊近日發布新版 V4.1-Flash-1017 模型，展現更強大的軟體工程與專案構建能力。使用者僅需運用自然語言說明需求，系統就能自動完成專案開發，為程式學習與應用帶來全新的體驗方式。
開發效率顯著提升 軟體測試展現優勢
新版模型主要針對運算速度、任務執行效率及整體專案開發能力進行優化。在軟體工程基準測試（DeepSWE v1.1）中，單次任務成功率提升至七成七，同時每項任務的平均消耗費用從過去約 3.3 元大幅降至 1.3 元，減少將近六成成本。此外，海外開發者測試顯示其運算輸出速度可達每秒 244 個字詞單位（Token），能以更低廉的資源消耗處理複雜的邏輯任務。
自然語言許願開發與搜尋功能開放
本次更新的一大亮點在於強化了「許願式」程式開發流程。使用者不再需要撰寫繁複的程式碼，只需輸入少量提示詞與參考素材，AI 就能在極少的對話輪次中，從零構建出涵蓋遊戲設計、3D 建模等完整的應用專案。此外，開發團隊亦公開了搜尋與資料擷取介面，讓開發者能結合全球網絡資訊，進一步拓展 AI 生成內容的準確性與應用場景。
給家長與老師
隨著 AI 具備直接將自然語言轉換成專案程式的能力，程式教育的關鍵核心正在發生變化。傳統上死背指令與語法的學習模式已不再適用，學生未來最需要的是「提出好問題」與「邏輯驗證」的能力。
家長與老師在輔導孩子學習 STEM 或程式設計時，應鼓勵孩子將重點放在邏輯思考與問題拆解上。當孩子想要製作一個小遊戲或網頁時，引導他們先思考專案的功能模組與執行步驟，再嘗試運用自然語言向 AI 描述需求。更重要的是，AI 產出的結果仍可能存在結構或邏輯瑕疵，培養孩子檢查與修正程式的能力，才是關鍵的資訊素養。
學習小教室
- 生成式人工智慧（Generative AI）：一種能透過機器學習演算法，自動產生文字、程式碼、圖像或聲音的人工智慧技術，使用者只需給予指令即可獲得回應。
- 運算思維（Computational Thinking）：將複雜問題拆解為數個小步驟，並利用邏輯分析、模式識別與演算法來設計解決方案的思維方式。
- 應用程式介面（API, Application Programming Interface）：不同軟體系統之間溝通的橋樑，讓開發者可以直接呼叫特定功能或獲取資料，無需從頭撰寫基礎程式。
- 提示詞工程（Prompt Engineering）：設計與優化輸入給 AI 的指令（Prompt），讓 AI 模型能精確理解人類意圖並產出高品質解答的技巧。
常見問題
如果 AI 能自動寫程式，孩子還需要學程式語言嗎？
依然需要。學習程式語言的核心在於培養邏輯邏輯與運算思維，理解程式運作原理能幫助孩子精準指導 AI 並檢查生成的內容是否正確。
什麼是「許願式」程式設計？
指使用者不需要撰寫繁瑣的程式碼，只需用日常講話的自然語言向 AI 描述想做的功能，AI 就能自動生成完整專案與程式碼。
家長該如何協助孩子面對 AI 輔助程式開發的時代？
可以多鼓勵孩子嘗試將創意拆解為步驟，學習如何向 AI 下達清楚的指令（提示詞），並著重訓練孩子找出錯誤與修正程式的能力。