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- #Claude Code 的運作原理：你的 AI 終端大師 Cal 形容 Claude Code 就像是「那個什麼都在終端機操作的同事」——永遠不碰圖形介面，但效率驚人的技術高手。他回憶起當初作為初級工程師時的導師 Tony：「我會走到他桌前求助，他會打開終端機，敲出各種瘋狂的 bash 指令，在 Vim 裡快速修改程式碼。我總是想著：哇，我應該學會這些技巧。」 現在有了 Claude Code，就像 Tony 隨時在你身邊。 - #純粹的 Agent 架構：簡單卻強大 在 Anthropic，團隊秉持「做簡單但有效的事」的原則。Claude Code 正是這個理念的體現——一個純粹的 AI agent。
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AI指數級增長的驚人真相 Amodei直言不諱地指出，大多數人都被AI的指數級增長所迷惑。他解釋道："如果某個東西每六個月翻倍，那麼在事情發生的兩年前，它看起來只完成了1/16。" Anthropic的營收數據完美印證了這個理論： * 2023年：從0增長到1億美元 * 2024年：從1億增長到10億美元 * 2025年（至今）：已超過45億美元 "假設這個指數繼續兩年，你將進入數千億的規模。"Amodei警告說，"這就是指數級增長的本質——在爆發前夕，它看起來才剛剛開始。" 白領工作的末日？AI對就業市場的衝擊 關於AI對就業市場的影響，Amodei提出了令人不安的預測。他坦承AI確實可能消滅大量入門級白領工作，但強調這並非故意為之，而是技術發展的必然結果。 在編程領域，這種影響已經顯而易見。Amodei透露："Anthropic內部編寫的大部分代碼，此時都有Claude模型的參與。"他們的編程基準測試SweetBench從18個月前的3%提升到現在的72-80%，展現了驚人的進步速度。 更引人注目的是商業模式
ChatGPT
2025年才過了一半，ChatGPT已經推出超過30個更新！面對推理模型、網路搜尋、深度研究、Canvas等眼花撩亂的新功能，大多數使用者都陷入選擇困難。這支爆紅影片的創作者用實際案例，清楚示範什麼時候該用什麼功能，讓複雜的AI工具變得簡單易懂。 選對模型是成功的第一步 影片中最重要的觀念顛覆了許多人的想法：不要根據任務類型選模型，而要根據任務複雜度來選。 創作者舉了幾個生動的例子。查詢「哪些水果纖維最多」這種簡單問題，用聊天模型（GPT系列）就足夠，答案差個一兩克也無所謂。但如果要求「設計一份含15克纖維和20克蛋白質的素食早餐」，就需要推理模型（O系列）來仔細思考各種食材組合。 他特別強調：「推理模型就像挑選伴侶，要選名字最乾淨的那個，不要選後面有一堆額外編號的。」這個比喻雖然有趣，但點出了重要原則：選擇最新、最簡潔的模型版本。 有趣的是，寫電子郵件這個看似日常的任務，也要看情況選模型。如果只是把要點轉成正式信件，聊天模型綽綽有餘。但如果是處理20封郵件的客訴災難，需要寫出既不失禮又能解決問題的回覆，那就要上傳整個郵件串，請推理模型幫你寫出「外交辭令
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如何在 AI 時代用 10 倍速打造成功新創 我要教你 Andrew Ng 每月孵化一家 AI 新創的秘密方法。 這位史丹佛教授、Coursera 創辦人發現，執行速度是預測新創成功的最強指標。而 AI 正在徹底改變速度的定義 - 不是快 50%，而是快 10 倍。 不幸的是，大多數創業者仍在用過時的方法。 最大的錯誤：被技術層的光環迷惑 太多人盯著 OpenAI、Anthropic 這些基礎模型公司，卻忽略了 Andrew Ng 指出的關鍵事實。 原因包括： * 媒體過度報導技術層的突破 * 誤以為必須掌握最尖端的 AI 技術才能創業 * 害怕大公司會「輕易消滅」小型新創 * 被「AGI 即將到來」的論述嚇到不敢行動 Andrew Ng
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深入解析 Stanford 最新研究，探討員工對 AI 合作的真實看法，提供企業 AI 轉型關鍵洞察。
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AI 編程的重大轉折！前 Tesla AI 總監 Andre Karpathy 創造的「Vibe Coding」時代正式宣告結束。在這場關於 Context Engineering 的深度解析中，技術專家揭露了為什麼 76.4% 的開發者對 AI 生成的程式碼缺乏信心，以及如何通過全新的方法論徹底改變這個現狀。 Vibe Coding 的興衰 Andre Karpathy 在今年初創造了「Vibe Coding」這個詞彙，形容那種 100% 依賴 AI 編程助手、幾乎不需要輸入和驗證就能建立應用程式的方式。講者指出：「這個概念完全爆紅了。我們都陷入這個陷阱，因為即時程式碼生成帶來的多巴胺快感，也因為 Vibe Coding 對於週末專案和原型開發確實很棒。」 然而，問題很快浮現。你依靠直覺和重複嘗試，直到程式碼看起來能運作