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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 …
楊立昆：LLM 革命結束了，下一波是理解真實世界的 AI
圖靈獎得主楊立昆在達沃斯論壇直言：LLM 已觸及天花板，用 LLM 建 Agent 是災難。他離開 Meta 創立 AMI，押注 World Models 與 Physical AI，認為這才是通往真 …
《大賣空》主角對談 AI 批評者：為什麼 OpenAI 可能是下一個 WeWork？
認知科學家 Gary Marcus 與《大賣空》原型 Steve Eisman 對談，拆解 LLM 的根本問題、Scaling 撞牆的現實、以及 AI 產業泡沫的投資風險。當做空次貸的人開始問 AI …
AI 不用比人強，「夠好就好」才是真正的威脅
《金融時報》記者圓桌討論 AI 泡沫，意外揭露一個殘酷現實：AI 不需要超越人類，只要「夠好又夠便宜」，企業就會選擇換掉你。創意產業首當其衝。
Groq 攜手 NVIDIA：Chamath 親解「Pre-fill 與 Decode」的架構之爭
為什麼 NVIDIA 願意與潛在競爭對手 Groq 合作？All-In Podcast 主持人、Groq 早期投資人 Chamath Palihapitiya 揭露了 AI 推論背後的關鍵技術瓶頸 …
Karpathy：「我們不是在建造動物，是在召喚幽靈」
Andrej Karpathy 提出一個引人深思的框架：LLM 不是我們試圖複製的動物智能，而是一種全新的「幽靈」——透過模仿人類網路資料誕生的靈體。這個區別，決定了我們該如何思考 AI 的發展路徑。
Context Engineering：AI Agent 開發的新核心能力
LLM 是純函數，輸入什麼就得到什麼。這個簡單的認知，正在重新定義 Agent 開發的核心能力。HumanLayer 創辦人 Dex Horthy 提出的 Context Engineering 概念 …
YC 創業者換邊站：Anthropic 首度超越 OpenAI
YC 最新數據揭露：Anthropic 首度超越 OpenAI 成為創業者首選 API。為什麼是 coding 能力讓 Claude 逆襲？模型套利時代來臨，創業者不再效忠單一家。
「LLM 永遠無法達到人類智慧」——Yann LeCun 的技術宣戰
Yann LeCun 認為 LLM 路線從根本上走錯了方向。他用數學計算證明所有網路文字的資訊量僅等於一個四歲小孩的視覺經驗，並解釋為何影片生成模型也無法理解物理世界。本文詳述他主張的 JEPA 架構 …
Agent 不是更聰明的 Chatbot：被 Meta 20 億美元收購的 Manus，怎麼理解 AI Agent 的技術本質
AI Agent 和 Chatbot 到底有什麼不同？Manus 首席科學家季逸超在被 Meta 收購前的訪談中，從技術角度深入解析了這個問題。本文整理他對 Agent 架構、Token 消耗模式 …
AI Engineer Summit 2026
艾丹・戈梅茲 Aidan Gomez
一句話認識他 Aidan Gomez 在 20 歲時以 Google 實習生身份共同發明了 Transformer，現在他領導的 Cohere 估值 55 億美元，是企業 AI 領域最重要的公司之一。 …
諾姆・沙齊爾 Noam Shazeer
一句話認識他 Noam Shazeer 是 Google 的傳奇工程師，不僅共同發明了 Transformer，還因為不滿 Google 太保守而離職創業，最後被 Google 以 27 億美元「請回 …
阿希什・瓦斯瓦尼 Ashish Vaswani
一句話認識他 Ashish Vaswani 是「Attention Is All You Need」論文的第一作者——這篇論文提出的 Transformer 架構，是 …