Posts
「AI 已經贏了」：普林斯頓高等研究院一場閉門會議，讓頂尖科學家集體震撼
哥倫比亞大學天文物理學副教授 David Kipping 意外參加普林斯頓高等研究院的一場 AI 閉門會議後深受震撼。與會的頂尖科學家一致承認：AI 在寫程式上已達到對人類的完全霸權，在數學推理和問題 …
問 DeepSeek「艾未未是誰」，它說：讓我們聊點別的吧
中國異議藝術家艾未未在新書宣傳期間接受英國媒體專訪，談及 DeepSeek 審查他的名字、TikTok 被川普盟友接管、西方言論自由的倒退，以及為什麼他認為 AI 是「平庸思維的最高形式」。從一個在東 …
通往 AGI 的路上，我們更可能先遇到什麼？
Sebastian Raschka 與 Nathan Lambert 在 Lex Fridman Podcast 討論 AGI 的定義之爭、AI 對 GDP 的真實影響、知識民主化的被低估力量，以及百 …
別再把 AI 當許願精靈：Palantir 的「實習生養成」部署哲學
Palantir 首席架構師 Akshay Krishnaswamy 用一個日本客戶的比喻，說明企業 AI 部署為什麼不該是一次性的問答，而應該像帶一個聰明的實習生：先讓它理解你的工作脈絡，再逐步擴大 …
開源 vs 閉源、中國 vs 美國：AI 的新冷戰已經開打
Nathan Lambert 與 Sebastian Raschka 在 Lex Fridman Podcast 談 AI 開源生態的地緣政治角力：Meta LLAMA 由盛轉衰的內幕、Atom …
「謝謝你，你是個好機器人」：AI Agent 正在重新定義客戶體驗與工作的意義
一位老先生和 AI 客服機器人通話半小時後說了聲「謝謝你，你是個好機器人」。Sierra 執行長 Bret Taylor 用這個故事說明 AI Agent 正在改變客戶體驗，也改變工作的定義。從客服中 …
AI 不會讓專家變廉價，反而會讓他們更值錢
過去三十年全球化把勞動力推向最低成本，AI 可能逆轉這個趨勢。Palantir 首席架構師 Akshay Krishnaswamy 認為，能被編碼的工作最先被自動化，但紮根於真實世界的專業知識反而會因 …
Scaling Laws 還沒撞牆，但遊戲規則正在改寫
Sebastian Raschka 與 Nathan Lambert 在 Lex Fridman Podcast 拆解 AI 三大 scaling 路線的最新進展。從 pre-training 的成本 …
AI 寫程式的真相：從 Vibe Coding 到軟體工程的未來
Sebastian Raschka 與 Nathan Lambert 在 Lex Fridman Podcast 討論 AI 寫程式的現況與未來。從 Claude Code 與 Codex 的根本差異 …
AI 會犯錯，但人犯得更多：Sierra 如何把 AI 的不完美變成商業優勢
AI Agent 會幻覺、不確定、每次回答都不一樣，這些缺陷讓很多企業卻步。但 Sierra 執行長 Bret Taylor 提出一個反直覺的論點：AI 雖不完美，但比人類更一致。他以 …
Palantir 首席架構師：AI 最大的智慧不在模型裡，而在你的員工腦中
Palantir 首席架構師 Akshay Krishnaswamy 認為，企業部署 AI 時最被忽略的資產，不是更強的模型或更多的算力，而是第一線工作者腦中那些從未被記錄下來的隱性知識。這些知識才是 …
OpenAI 董事長：2026 年每家公司都需要 AI Agent，但別等它變完美
OpenAI 董事會主席暨 Sierra 執行長 Bret Taylor 接受《經濟學人》專訪，闡述為什麼 AI Agent 將成為企業標配。他以 1995 年網站的類比，說明當前 AI Agent …
睡一晚就能預測 130 種未來疾病？史丹佛「睡眠基礎模型」登上 Nature Medicine
史丹佛大學團隊打造 SleepFM，用 58.5 萬小時睡眠資料訓練出首個大規模多模態睡眠基礎模型，從一晚的睡眠檢查就能預測死亡、失智症、心臟衰竭等 130 種疾病風險，研究成果發表於 Nature …
「AI 正在揭露你上大學的真正目的」：四位頂尖名校學生的校園 AI 觀察
Anthropic 邀請四位來自普林斯頓、柏克萊、LSE 與亞利桑那州立大學的 Claude Campus Ambassador，分享校園 AI 使用現況。從九成學生日常使用 AI，到「所有權羞恥感」 …
不要為人類設計軟體了——OpenClaw 作者談 AI 時代的軟體設計範式
OpenClaw 作者 Peter Steinberger 提出一個激進觀點：現在的軟體應該為 AI 模型設計，而不是為人類設計。從 CLI 優於 GUI 到「模型怎麼想，你就怎麼建」，這是一套正在成 …
從穿戴裝置到病歷 token 化：AI 正在學會預測你的健康未來
2026 臨床 AI 報告揭示一個新趨勢：研究者開始把醫療紀錄當作語言來處理，用 Transformer 架構預測疾病軌跡、預警住院惡化、評估生物年齡。穿戴裝置數據加上常規血液檢查，已經能預測胰島素抗 …
「程式碼不值錢了，刪掉一個月就能重建」——開源在 AI 時代的新邏輯
OpenClaw 作者 Peter Steinberger 在首次公開訪談中說出了許多開發者不敢說的話：程式碼本身已經不值錢了。在 AI 能讓一個人產出等同一間公司的時代，開源授權的攻防邏輯、創投的投 …
AI 原生新創——兩人團隊、六個 Agent、一天取代六個月
LinkedIn 共同創辦人霍夫曼與 AI 專家 Parth Patil 在 Possible Podcast 三集系列中，用 Podcast 多語翻譯的實戰案例拆解 AI 原生新創的運作邏輯：6 個 …
醫生加 AI 不一定比 AI 單獨強：臨床人機協作的殘酷真相
2026 臨床 AI 報告揭示一個違反直覺的事實：在多項隨機對照試驗中，醫師加上 AI 的表現經常只是持平甚至略遜於 AI 單獨運作。報告深入探討自動化偏見、技能退化、以及為什麼工作流程設計比模型能力 …
AI 看診比醫生準，但別急著高興：史丹佛 2026 臨床 AI 報告的六大發現
史丹佛與哈佛研究團隊 ARISE 發布 2026 年臨床 AI 報告，涵蓋 128 頁、橫跨模型能力、評測標準、人機協作、病患端應用等六大面向。報告揭示一個矛盾現實：AI 在控制環境中的診斷能力已超越 …