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前Google執行長驚悚預言:AI競賽落後6個月,唯一選擇是「炸毀對手資料中心」?

前Google執行長驚悚預言:AI競賽落後6個月,唯一選擇是「炸毀對手資料中心」?

前Google執行長、科技巨擘 Eric Schmidt 在一場深度訪談中,揭示了人工智慧(AI)發展背後令人不安的真相。他不僅反駁了「AI被過度炒作」的說法,反而認為我們「嚴重低估」了其顛覆性力量。更令人震驚的是,他詳細描述了一場中美之間正在上演的AI軍備競賽,其終極情境可能導向一個遠超想像的恐怖結局:當一方意識到自己即將永久落後時,唯一的理性選擇可能是先發制人,炸毀對手的資料中心。 大多數人對AI的震撼來自於ChatGPT的橫空出世,但Schmidt指出,真正的革命早在2016年就已悄然發生。當時,DeepMind的AlphaGo在與世界頂尖棋手李世乭的對弈中,下出了一步顛覆圍棋2500年歷史的「新手」(new move)。 Schmidt回憶道:「當時我們不理解即將發生什麼,只知道這些演算法既新穎又強大。AI在一個流傳了2500年、被數十億人玩過的遊戲中,發明了人類從未想過的一步棋。」這一刻讓他和前美國國務卿季辛吉(Henry Kissinger)等人開始深思:「我們的電腦怎麼可能想出人類從未想過的事情?」這標誌著AI從單純的模式辨識,邁向了具備規劃與策略能力的全新紀元。

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頂尖AI專家驚人坦白:「我對未來極度困惑!」5大殘酷提問,揭示AGI時代的新創生存法則

頂尖AI專家驚人坦白:「我對未來極度困惑!」5大殘酷提問,揭示AGI時代的新創生存法則

在Y Combinator的講台上,任職於頂尖AI公司Anthropic的對齊研究團隊負責人Jordan Fisher,發表了一場震撼人心的演說。他並非帶來答案,而是拋出了一連串令人不安的問題。Fisher開宗明義地坦承:「我可能比我一生中任何時候都更困惑。」這位身處AI革命核心的專家,過去總能清晰預見未來5到10年的科技趨勢,並藉此規劃職涯、創辦公司。然而,如今他直言:「我再也看不見五年後的未來,我大概只能看到三週或更短。」這番話揭示了一個殘酷的現實:在通用人工智慧(AGI)即將到來的時代,所有關於創業的舊規則都可能失效,創業者必須重新思考一切。 過去,給予新創公司的建議是「專注、專注、再專注」,並規劃未來六個月的產品路線圖。但Fisher提出了更激進的觀點,他認為這種思維已經過時。 他警告:「你應該提前兩年規劃。我們極有可能在未來幾年內擁有AGI,也許不是兩年,但可能是三年。」這意味著,創業者不能再用今天的AI能力來規劃產品,而必須預測兩年後AGI將帶來的顛覆性變革。 Fisher也打破了另一個迷思:AI革命的影響會因為大企業採購流程緩慢而被延遲。他指出一個關鍵盲點:「

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不再需要爆肝做Excel!前投行家揭秘Claude AI如何自動化金融分析的三大核心任務

不再需要爆肝做Excel!前投行家揭秘Claude AI如何自動化金融分析的三大核心任務

在分秒必爭的金融世界裡,分析師們的生活往往被無盡的數據、繁瑣的Excel模型和完美的簡報所填滿。然而,一場由AI驅動的革命正在悄然改變這一切。Anthropic的產品負責人,同時也是一位前投資銀行家與私募股權投資者的Nick Lin,在最新的訪談中深入剖析了Claude AI如何為金融服務業帶來顛覆性的變革,將分析師從重複性的勞動中解放出來,專注於真正創造價值的核心任務。 過去一年,金融業對AI的態度發生了根本性的轉變。Nick Lin指出:「我們正目睹一個從旁觀好奇到實際開始建構並投入生產的根本性轉變。」這不再是空談,而是已經發生的事實。 以全球最大的主權財富基金之一——挪威主權財富基金(NBIM)為例,他們管理著約9,000家投資組合公司。如今,NBIM的投資組合經理們每天都在使用與Claude整合的系統,查詢其投資公司的最新動態與洞察。 Nick Lin強調:「我們真的開始看到,分析師花在那些單調、手動、乏味工作上的時間越來越少,並開始專注於他們真正關心的事情——建立關係、與客戶會面,以及實際理解他們所投資公司的商業模式。」 不只是聊天機器人:Claude的三大

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矽谷創投教父Marc Andreessen揭密:賈伯斯成功的真正祕訣,是在被蘋果開除後學到的

矽谷創投教父Marc Andreessen揭密:賈伯斯成功的真正祕訣,是在被蘋果開除後學到的

矽谷傳奇創投家、A16Z共同創辦人Marc Andreessen在一場深度訪談中,剖析了蘋果創辦人賈伯斯(Steve Jobs)複雜的性格與其成功的關聯,並揭示了一個驚人的觀點:賈伯斯之所以能成為我們今日所知的偉大CEO,關鍵並非他早年在蘋果的輝煌,而是在他被開除後,那段長達十多年的「曠野歲月」中所淬鍊出的管理智慧。這場對談不僅重塑了我們對賈伯斯的理解,更為所有創業者提供了關於時機、失敗與成長的深刻洞見。 談到賈伯斯,Andreessen毫不諱言地形容他為「人類史上最難以苟同(disagreeable)的人之一」。他回憶道:「賈伯斯會為了你面前桌上杯子的形狀跟你爭論不休,他就是會質疑一切。」這種特質源於他拒絕接受任何現狀的「第一性原理思考」(first principles thinking),這也是他許多天才創意的來源。 然而,這種性格也造就了關於賈伯斯的兩種極端故事。一種是將他描繪成完美無瑕的聖人,另一種則說他是「一個尖叫的瘋子,會在電梯裡對人大吼、在會議中開除員工」。 Andreessen認為真相介於兩者之間,他引述與賈伯斯長期共事者的觀察,指出核心在於:「他絕對無法

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為什麼AI寫程式會「發瘋」?看AI大神直播3小時,揭開與AI協作的殘酷真相

為什麼AI寫程式會「發瘋」?看AI大神直播3小時,揭開與AI協作的殘酷真相

知名 AI 開發者與 YouTuber Cole Medin 最近進行了一場長達三小時的直播,挑戰從零開始,現場打造一個全端 AI 助理。這個 ambitious 的計畫旨在創建一個以他所有 YouTube 影片內容為知識庫的個人化 AI 教練。然而,這場直播並非一帆風順,反而意外地揭示了與 AI 協作時光鮮亮麗表象下的殘酷現實:即使是頂尖高手,也必須面對 AI 助理「失控」與「遺忘」的挑戰。這不僅是一場程式碼的展演,更是一堂關於如何駕馭 AI 的實戰大師課。 Cole Medin 的目標是建立一個先進的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 代理,專精於 AI 代理和 AI 編碼兩大領域。這個 AI 的知識來源,

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OpenAI 正式宣戰!全新瀏覽器 Atlas 登場,Google 的霸主地位還能保住嗎?

OpenAI 正式宣戰!全新瀏覽器 Atlas 登場,Google 的霸主地位還能保住嗎?

科技巨頭的戰爭已經進入白熱化階段。OpenAI 執行長 Sam Altman 投下震撼彈,宣布推出自家 AI 瀏覽器「ChatGPT Atlas」,直接挑戰 Google 長達數十年的網路入口霸權。這不僅僅是一款新產品的發布,更是一場攸關未來網路控制權的全面戰爭。在 Peter H. Diamandis 的最新一集《Moonshots》節目中,科技投資人 Dave Blundin 與 AI 科學家 Alexander Wissner-Gross (AWG) 深入剖析了這場即將到來的科技風暴,以及其背後牽動的兆瓦級資料中心、Zetaflop 超級電腦與千億美元的能源競賽。 「OpenAI 推出了一款功能完整的瀏覽器。這在與 Google 的競爭定位上,基本上就是一場全面戰爭。」Dave Blundin 一針見血地指出。他回顧歷史,Google 正是透過免費的 Chrome 瀏覽器,

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ChatGPT偷偷改版,95%的人都用錯了!5個技巧讓你的指令從「垃圾」變「黃金」

ChatGPT偷偷改版,95%的人都用錯了!5個技巧讓你的指令從「垃圾」變「黃金」

近期,許多ChatGPT用戶回報,即使他們下指令的方式沒有改變,得到的結果卻越來越差。這並非你的錯覺,而是因為95%的使用者都不知道,OpenAI對其模型架構進行了根本性的改變。知名AI教學專家Jeff Su花了一個月的時間,深入研究OpenAI的官方指南,並測試了數百次,最終總結出5個能顯著提升輸出品質的指令技巧。如果你還在用舊方法,你正在浪費ChatGPT的真正潛力。 首先,我們必須理解兩個關鍵的底層變化,這是一切問題的根源。 第一個變革是「模型整合與隱形路由器」。過去,Plus用戶可以看到多種模型選項,但現在被簡化為幾個主要模型。為了處理用戶請求,OpenAI加入了一個「隱形路由器」,自動判斷該用哪個模型來回應你的指令。Jeff Su形容:「這就像打給客服,他們理論上應該把你轉接到正確的部門。但在ChatGPT的案例中,這個路由器運作得並不好。」簡單來說,如果你像以前一樣直接輸入指令,系統有時會分配給你最強的模型,有時卻是反應最快但最笨的那個。由於強大的模型運算成本更高,OpenAI其實有動機在可能的情況下,讓你使用最便宜的選項。 第二個變革是「更強的指令遵循能力」。

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多數人都搞錯了!Claude Skills 的真實力量,遠不只是自訂指令

多數人都搞錯了!Claude Skills 的真實力量,遠不只是自訂指令

你是否還在每個對話框裡,重複貼上落落長的指令,只為了讓 AI 產出符合你品牌風格的文案?知名 AI 專家 Grace Leung 在最新的深度分析中指出,多數人對 Anthropic 推出的 Claude Skills 功能存在巨大誤解,僅將其視為強化版的「自訂指令」。事實上,這項功能是一個徹底改變遊戲規則的創新,它將 Claude 從一個對話工具,提升為一個可隨意組合、攜帶、堆疊的「自動化工作流程引擎」。這篇文章將為你揭開 Skills 的真正潛力,並教你如何立即應用,打造專屬於你的 AI 超級助理。 許多人將 Skills 與 Project 中的「自訂指令」混為一談,但它們有根本上的不同。Grace Leung 解釋道:「將 Skills 想像成一本本『可重複使用的操作手冊』

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Google 免費 AI 神器 NotebookLM:超過35種顛覆想像的瘋狂用法,把你的資料變成專屬 Podcast、影片和學習指南!

Google 免費 AI 神器 NotebookLM:超過35種顛覆想像的瘋狂用法,把你的資料變成專屬 Podcast、影片和學習指南!

Google 推出了一款極其強大卻被嚴重低估的免費 AI 工具——NotebookLM。這不是另一個泛泛而談的聊天機器人,而是一個能將你提供的所有資料轉化為專屬知識庫、學習夥伴和內容創作引擎的革命性平台。科技頻道主 Matt Wolfe 在他的最新影片中,深入拆解了超過35種 NotebookLM 的瘋狂應用,從學術研究到內容創作,再到深刻的自我探索,展示了這款工具如何徹底改變我們與資訊互動的方式。 NotebookLM 與市面上其他大型語言模型的根本區別在於,它是一個「立基於你所提供資訊」的 AI。你可以上傳 PDF、網址、YouTube 影片、音檔,甚至是直接複製貼上的文字,NotebookLM 會將這些內容作為它唯一的知識來源。 當你向它提問時,它不會搜尋整個網路,而是精準地在你提供的資料中尋找答案。最關鍵的是,它會提供「引文來源」。Matt Wolfe 指出:「當我把滑鼠移到答案旁邊的小數字上時,它會明確告訴我資訊來自哪份文件的哪個段落。」這項功能大幅降低了 AI 產生「幻覺」(Hallucination)的機率,

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如何建立會自動更新與刪除的 RAG 資料管線:5 步驟實作指南

如何建立會自動更新與刪除的 RAG 資料管線:5 步驟實作指南

在這部由 Nate Herk 所示範的實作教學中,他示範如何為 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系統建立一條自動化資料管線,確保當你在 Google Drive 新增、更新或刪除 PDF 檔案時,向量資料庫(影片中稱為「Superbase」)會同步新增、更新或刪除對應的向量資料。核心議題是「資料的正確性與可預測性」——正如他所言:「predictability is your best friend」,沒有穩定且可驗證的資料來源,任何 AI agent 都無法給出可靠答案。 Nate 強調:建立一個供所有 agent 共用的知識庫,其前提是「知識是準確且最新的」。若資料「雜亂、過時或分散」,agent 將無法產出正確答案。因此必須設計自動化的 RAG 管線,不斷檢查向量資料庫的正確性與一致性。

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# 我用 N8n 和 ChatGPT 在一個週末架起了互動網頁,不會寫 code 也行

▋ 一切從「我不想學 React」開始 說實話,我一直對寫網頁有點恐懼。不是技術上的恐懼,而是心理上的——每次想到要開 VS Code、設定環境、學新框架,我就會拖延症發作。那時候我在做一個小專案,需要一個能接收表單、呼叫 API、然後即時反饋結果的簡單網頁。我跟朋友說起這事,他就問我:「你聽過 N8n 嗎?」 我那時候根本沒聽過。結果他說:「你可以用 N8n 直接架網頁,不用寫一行 HTML。」我當時真的是半信半疑,但因為時間緊張,我就試試看。 ▋ N8n 的網頁功能比我想的強大太多 一開始我以為 N8n 只是一個自動化工具,就像 Zapier 那類的東西。結果登進去之後才發現,它有一個「Webhook」功能,而且搭配它內建的表單和回應模組,你根本可以把它當作一個簡單的網頁後端。 最神奇的是,你可以直接在

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如何在一年內讓AI設計比人便宜?Sora‑2 的每小時360美元只是起點

如何在一年內讓AI設計比人便宜?Sora‑2 的每小時360美元只是起點

在最新對談中,科技投資與未來學家指出:生成式AI正以API定價和運算效率,將整個「機械產品設計」這一子領域以批次方式解決,並在短期內發生劇烈的價格與供給重組。關鍵人物直接指出Sora‑2的API收費與「超級通縮(hyper‑deflation)」假設,提示我們可能很快面臨把設計工作外包給AI、而非人力的真實選擇。本文深入拆解這一主張的數據、邏輯、產業影響與風險,並提出可行的應對策略。 講者在訪談中直言:「我們正在眼見一整個學科或子學科,被生成式AI大規模解決。更有趣的是API定價:現在Sora‑2基礎模型的價格是每秒0.10美元,做個算術那就是每小時360美元。假設模型成本每年出現10倍的超級通縮,明年突然把機械產品設計外包給Sora‑2的API呼叫,就比找人便宜了。這整個領域在一夜間被超級通縮解決了。」(引言翻譯) 關鍵數字: - API 價格:0.10 美元 / 秒 - 換算:0.10 USD/sec × 60 sec/min

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