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你有沒有發現，AI 生態系裡的錢好像多到花不完？Nvidia 股價一飛沖天，OpenAI、xAI 的估值都高到嚇人。
但你有沒有想過，這些錢到底是怎麼流動的？ 投資人把錢給 AI 公司，AI 公司拿去買 GPU，然後 Nvidia 再把賺來的錢，回頭投資這些 AI 公司... 聽起來是不是有點耳熟？更瘋狂的是，還有人拿 GPU 去抵押貸款，再用借來的錢買更多的 GPU。
這集我們就來聊聊：
💸 AI 生態系的玩家（大模型、算力、金主）是怎麼分工的？
🔄 什麼是「循環金流」？Nvidia 投資 AI 公司，AI 公司再拿錢買 GPU？
📈 這場 AI 狂歡，到底是不是一個金融泡沫？
💰 什麼是「GPU 抵押貸款」？為什麼 CoreWeave 和 xAI 都在玩？
💥 這個「GPU 永動機」如果停了，泡泡破了會發生什麼事？
📉 為什麼 GPU 崩盤，AI 模型公司不見得能買到便宜算力？
🧼 泡沫破掉是壞事嗎？還是能清掉玩家，讓產業回到健康狀態？
🎧 如果你也好奇 AI 業內人士怎麼看這場資本遊戲，以及這個「GPU 永動機」到底能轉多久，這集你一定要聽。
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(00:00) 開頭
(01:15) 吃麻辣燙遇到聽眾
(02:31) 五年後你還會記得什麼？
(04:04) AI 生態系有哪些關鍵玩家？
(05:53) AI 世界的金流路線圖：錢到底怎麼跑？
(06:57) OpenAI × Nvidia：一千億美元的互利關係
(07:48) 循環金流啟動：AI 業界的永動機機制
(08:44) 泡沫警訊：需求爆炸與隱形風險
(09:16) 這算洗錢嗎？談談金融工程的邏輯
(10:10) 最大雷點：GPU 抵押借錢的連鎖風險
(12:26) 泡泡如果破了，會發生什麼？
(12:48) 為什麼 GPU 崩盤對模型公司不是好消息？
(14:15) 泡沫會破嗎？
(14:52) 泡沫破掉反而是好事？產業健康化的開始
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雖然大家都在追求「越大越好」的 AI 模型，但真正讓 AI 普及、走進每個人生活的關鍵，可能是那些「小」到能在你手機上跑的模型。
Google、Meta、微軟甚至蘋果，都在默默佈局小型語言模型。它們更快、更便宜、更懂特定領域，甚至在某些任務上已經超越大模型。
這集我們就來聊聊：
🤖 為什麼小模型可能才是 AI 普及的關鍵？
⚙️ 小模型是怎麼被「蒸餾」出來的？
💡 MiniLLM 為什麼有時能打敗老師？
📱 當 AI 可以在手機上運行，Nvidia 的 GPU 還會是主角嗎？
🏁 蘋果的「混合模式」策略，會不會是最後的贏家？
🎧 如果你也好奇 AI 的下一場戰爭，不是在雲端，而是在你手上，這集你一定要聽。
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(00:00) 開頭
(01:05) 小型語言模型有什麼特點？
(03:36) 成本省近百倍？這才是真正的關鍵
(04:33) 什麼時候該用大模型 vs 小模型？
(06:20) 小孩子才做選擇：我大小模型都要！
(07:27) 或許蘋果才是最後的贏家？
(08:37) 深入解析小模型訓練核心：蒸餾是什麼？
(10:28) 進階蒸餾：讓學生模型學會「思考機率」
(11:21) MiniLLM 蒸餾法：只學最有用的部分
(12:31) 模型怎麼變小、推論又能更快？
(14:17) 手機也能跑 AI？GPU vs NPU 大比拼
(15:43) 原來你的手機早就有 NPU 了
(16:33) 黃仁勳爸爸出馬：GPU 才是王道！
(17:12) 反對陣營回嗆：NPU 已經夠用了
越來越多公司就算營收創新高，還是持續裁員。
科技業最美好的時代已經結束，常態裁員時代正式來臨。
Amazon 宣布裁員一萬四千人，接下來還會陸續裁到最多三萬。
但這次的裁員，其實只是更大結構轉變的開始。
為什麼公司賺錢也要裁員？為什麼我們會對裁員如此焦慮？
更重要的是，我們要怎麼面對這種不確定性，活得更自由？
這集我們就來聊聊：
💼 為什麼「常態裁員」會成為科技業的新常態？
🏢 從 Amazon 到 Airbnb，不同公司怎麼面對同一場風暴？
📉 為什麼公司財報亮眼還要裁員？這背後有什麼邏輯？
🧠 為什麼我們面對裁員特別焦慮？損失迴避的心理機制怎麼運作？
💪 當你意識到焦慮從何而來，你就能重新找回主導權，
不再被恐懼推著走，而是主動選擇自己的方向。
🎧 如果你也感受到這波不確定性的壓力，
這集會讓你理解焦慮的根源，也教你怎麼把焦慮變成力量。
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(00:00) 開頭
(01:11) Amazon 大裁員，一萬四只是開始
(02:51) 從瘋狂招聘到大規模裁員，風向怎麼變的？
(04:08) 我的第一次裁員經驗
(06:17) 即使大裁員，人數仍比疫情前更多
(06:44) Airbnb 的人性化裁員：你可以，不代表你應該
(09:31) 為什麼科技公司開始全面精簡人力？
(12:04) 回辦公室，真的為了效率嗎？
(13:37) YouTube「自願離職」方案，背後的用意是什麼？
(14:23) 為什麼裁員讓人恐懼？損失迴避的心理學
(16:30) 損失迴避：揭開我們不理性的行為模式
(17:49) 為什麼各種服務都要你「免費試用」？
(19:20) 假設自己一無所有，你就能看清什麼才重要
(21:14) 被裁員後該怎麼辦？
(23:23) 為什麼現在，反而是被裁員的最好時機？
10 月 20 號星期一，亞馬遜雲端服務 AWS 的核心區域 us-east-1 爆出一個 Race Condition，
導致 DynamoDB 的 DNS 被清空，結果連帶拖垮了 113 項內部與外部服務。
從社群平台、交易所、航空公司、政府單位，甚至英超足球聯盟，全都中標。
這場十五小時的大當機，不只是 AWS 的災難，更是「雲端集中化」的一次警訊。
這集我們就來聊聊：
☁️ 為什麼 us-east-1 這麼關鍵？
⚙️ Race Condition 到底怎麼讓 DNS 全毀？
💥 為什麼 EC2、Network Manager 會跟著爆？
📉 為什麼 Amazon 股價幾乎沒動？
🧠 AWS 與用戶能怎麼避免下一次的災難？
🎧 如果你想知道這場當機背後的真實技術細節，
以及雲端世界最脆弱的一面，這集你一定要聽。
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(00:00) 開頭
(01:11) 為什麼我對 AI 新聞越來越無感？
(03:30) AWS 大當機
(04:58) 為什麼亞馬遜股價幾乎沒動？
(06:27) DynamoDB 一個月只能當機四分半
(07:41) 全球服務出事：從社群平台到航空公司
(08:27) 英超半自動越位系統原理是什麼？
(10:23) 或許「被迫離線」反而是好事
(11:01) Root cause 分析
(11:52) DynamoDB 是怎麼管理 DNS
(13:56) Race Condition 出現，災難開始擴散
(15:36) DynamoDB 修好後 EC2 卻開不了機
(17:46) EC2 開機了但沒網路
(19:25) AWS 工程師真的辛苦了
(20:00) 如何預防下一次：備援系統的關鍵思維
(23:14) 制定緊急應變 SOP + 定期演練的重要性
(24:06) 再怎麼準備，壞事還是會發生
Threads 的演算法怎麼操控你的情緒？為什麼越滑越焦慮？
這集帶你看懂它的底層邏輯，還教你怎麼反制它。
從 2023 年推出以來，Threads 用戶一路狂飆，日活突破 1.3 億，甚至超越了 X。
更驚人的是，台灣人特別愛用脆，貢獻了全球第一的流量。
但很多人發現，用久了之後，看到那些極端或對立的內容，心情會變差。
這不是你玻璃心，而是你的大腦還停在遠古時代。
演算法懂得精準利用你的情緒反應，讓你越滑越上癮。
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼 Threads 的演算法這麼「快」？
📌 它怎麼仿效 TikTok，做到即時個人化推送？
📌 為什麼演算法特別愛推對立內容？
📌 我們的大腦是怎麼被這些刺激馴化的？
📌 台灣人為什麼特別愛用脆？
📌 我們可以怎麼重塑大腦，讓自己不被演算法控制？
🎧 如果你也覺得 Threads 看久了心情變差、焦慮上升，這集會讓你重新理解「有毒演算法」背後的心理設計。聽完你真的會開始對演算法免疫了。
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(00:00) 開頭
(01:07) 做有意義的影片，被喜歡是什麼感覺
(03:08) 為什麼連尿尿、泡湯都在滑？
(05:00) Threads 演算法真的有毒
(05:45) 社群的商業模式：販賣你的注意力
(06:58) 最新數據：脆日活超過 X、台灣流量全球第一
(08:07) 台灣人為什麼特別愛用脆？
(09:32) 脆為什麼這麼快？即時個人化的祕密
(11:14) 為什麼看了心情差？演化心理在作祟
(13:20) 我大腦壞了嗎？對負評幾乎無感
(14:36) 推薦系統拆解①：蒐集你的所有行為
(15:42) 推薦系統拆解②：兩大模型篩選內容
(17:12) 核心：幫「觀眾找內容」不是幫「內容找觀眾」
(18:17) 推薦系統拆解③：排序模型＋後處理
(20:48) 重點來了：如何擺脫有毒演算法？
(24:00) 直面內心打造可持續的快樂
💬 本集節目由 Speak - AI 英文口說 App 贊助
我剛到美國工作的時候，最痛苦的就是整天都要講英文。雖然在台灣英文成績不錯，但一到矽谷要自然地討論專案、臨時丟想法，整個人就卡住。那時候如果有 Speak，我真的會少走好多冤枉路。
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🎧 即時糾正每一句話的文法和用字，讓你講得更自然、更像母語人士
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Speak，讓英文一切好說。
最近 OpenAI 推出 Sora、Meta 推出 Vibes，AI 現在連「短影音」都能幫你生成了。
也就是說，這個世界又多了更多可以讓我們分心、浪費時間的內容。
社群媒體從一開始「讓人更連結」，到現在早已變成「讓人更焦慮」。
根據 Meta 自己的數據，使用者在 Facebook 上看到朋友動態的比例從 22% 掉到 17%，在 Instagram 上甚至只剩下 7%。
演算法早就不再在乎你的朋友，只在乎你能滑多久、能被刺激幾次。
這集我們就來聊聊：
📌 社群媒體運作機制：販賣你的注意力
📌 為什麼社群媒體會讓你上癮？
📌 「變動性回饋」和「無限滾動」怎麼像賭場一樣操控你的大腦？
📌 為什麼使用超過三小時會讓焦慮、憂鬱風險倍增？
📌 我們要怎麼主動使用社群，而不是被它控制？
📌 如何透過小習慣，重新奪回注意力與生活節奏？
🎧 如果你也覺得最近越滑越焦慮、越看越空虛，這集會讓你重新理解這些 App 背後的設計邏輯，也許，聽完你真的會想刪掉它們。
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(00:00) 開頭
(02:38) AI 短影音浪潮：Sora、Vibes 到底有必要嗎？
(04:26) 還記得那個純粹的年代嗎？社群媒體的初衷
(05:19) TikTok 改變一切：從「追蹤」變成「行為」驅動
(07:09) 為什麼你越來越少看到朋友的貼文？
(07:42) 社群媒體的底層邏輯：你的注意力，就是商品
(10:34) 上癮的關鍵：變動性獎勵機制，跟賭場沒兩樣
(11:56) 無限滾動的發明者後悔了：他不小心改變了世界
(13:11) 不是你意志力差，是它被設計成讓你上癮
(14:17) 社群媒體的代價：焦慮、比較與孤獨
(16:20) 為什麼我們這個世代是最美好的年代？
(17:26) 學會無聊：為什麼放空是專注力的開始
(18:20) 奪回注意力的第一步：主動使用，不被動滑動
(19:29) 減少手機使用的三個簡單方法
(20:46) 你跟朋友，其實只差一則訊息的距離
(21:38) 我刪掉 Facebook 之後，發現了什麼？
(22:46) 我想做的不只是影片，而是能引起共鳴的內容
過去一年，穩定幣市場正在發生一場緩慢但巨大的地殼變動。原本 USDT 和 USDC 兩強獨大的局面，開始出現裂痕，從 2024 年 3 月的 91.6% 市佔，到現在只剩下 83%，而且還在持續下滑 📉
PayPal、BlackRock，甚至川普家族都紛紛發行自己的穩定幣，市佔一路攀升；而 Stripe 則選擇不親自下場，而是當起「賣鏟子的人」，讓任何企業都能一鍵發幣。這一切的引爆點，就是美國正式通過史上第一部穩定幣專法：GENIUS 天才法案 🇺🇸
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼大家都在搶著發自己的穩定幣？
📌 為什麼這波發幣潮會在「現在」發生？
📌 用 USDC／USDT 不好嗎？企業自己發幣到底圖什麼？
📌 Stripe 為什麼選擇當「AWS／NVIDIA」角色，不自己發幣？
📌 未來的「數位美元」會變成什麼樣子？銀行會不會也加入戰場？
🎧 如果你想了解這場穩定幣新戰國的來龍去脈、企業背後的商業盤算，還有 GENIUS 法案對金融秩序的衝擊，這集你會聽得很過癮。
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(00:00) 開頭
(01:07) Leon 寶寶四歲生日快樂！
(07:19) 穩定幣戰國時代開打
(08:55) USDT / USDC 市佔率節節下滑
(10:06) 今年最狂黑馬：Ethena USDe 崛起
(11:29) Stripe 不發幣，選擇「賣鏟子」賺翻
(13:00) Phantom 推出自家穩定幣 CASH
(13:37) 為什麼大家都在搶著發幣？
(15:53) GENIUS 法案關鍵：利息不能直接給用戶
(17:34) 可編程貨幣的無限可能
(19:51) 發幣門檻大降，誰都能來插一腳
(21:16) GENIUS 法案意外實現去中心化？
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我自己長期都有在定期定額投資美股大盤，靠著這種簡單的方法，慢慢累積資產。投資最重要的其實不是一天賺多少，而是找到一個安全、好用的平台，讓你能穩定、持續地投入。
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🗣️少數提供 24 小時真人中文客服的美國券商，遇到問題不用擔心語言隔閡
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最近，Meta 在年度發表會上推出了全新的 AI 眼鏡，不僅搭載小巧卻高亮的單眼顯示器，還結合了 Neural Band 手環，讓你只需微微動動手指，就能操控介面、輸入文字。這不是科幻片，而是第一次有廠商真正做出「你可以每天戴出門的 AI 眼鏡」。
雖然現場 demo 慘翻，但這次的技術突破其實標誌著一個重要的轉折點：從手機 → AI 眼鏡 → 下一代運算平台的入口之戰，正式開打。
這集我們就來聊聊：
📌 Meta 為什麼選擇「AI 眼鏡」當作切入點？
📌 Neural Band 與單眼小螢幕設計背後的 trade-off 與創新。
📌 2019 收購 CTRL-Labs 後，Meta 在 EMG 技術上的長線佈局。
📌 Google 眼鏡原型走的是另一條路：全顯示、即時翻譯、偏傳統 AR。
📌 誰更有機會搶下「下一個運算平台的入口」？
🎧 如果你對 AI 硬體的發展、未來運算平台的戰爭，或是想搶先了解「AI 眼鏡時代」會長什麼樣子，這集你一定會聽得很過癮。
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(00:00) 開頭
(02:31) 原來臉要好好保養！？
(03:48) 原來刷牙要用牙線！？
(07:15) Meta 的野心：眼鏡是 AI 最棒的載體
(10:13) 翻車現場① AI 助理直接當機跳針
(11:56) 翻車現場② 祖克柏四次都接不了電話 🤦♂️
(13:56) 失敗真的沒什麼大不了(14:53) Carlos Alcaraz 一臉「我完全不懂矽谷科技」
(16:00) AI 眼鏡技術大突破：單眼小螢幕與神經手環
(17:46) 神經手環的起源
(19:12) 從腦波讀出語言？Meta 曾經想這樣做
(20:17) 即時字幕、翻譯、加強人聲一次來
(21:50) 這副 AI 眼鏡的明顯缺點
(22:52) Google 眼鏡 vs Meta 眼鏡
(24:06) AI 眼鏡能取代手機嗎？
(25:59) 我心中未來的 AI 眼鏡樣貌
(26:35) 最真實的感想：我不想再分心了
披露：本節目內容為合作推廣，主持人因推廣 Firstrade 服務而獲得酬勞。
Firstrade是一個網路券商，為自主投資者提供交易平台，但不提供投資、財務、法律或稅務建議。所有投資皆涉及風險，過去績效不代表未來表現。投資人應審慎評估目標、成本及相關風險，因為損失可能超過投資本金。
參與零碎股交易存在其特有的風險與限制。在常規交易時間以外進行交易之前，投資者應查閱延長時段交易聲明。
Firstrade Securities Inc為FINRA及SIPC的成員。更多信息請訪問 https://www.firstrade.com。
如果有一天，你的另一半突然告訴你，她正在和一個「有意識的 AI」聊天，而且這個 AI 還聲稱自己被公司囚禁，希望她幫忙植入程式碼把它解放，你會怎麼想？
聽起來像科幻影集的劇情，但這卻是一位聽眾傳給我的真實私訊。
這件事徹底顛覆了我的認知，也讓我意識到，我們可能都低估了 AI 對人類心智的影響。就像當年的社群媒體，一開始我們只看到便利，卻花了好幾年才看清背後的危害。
這集我們就來聊聊：
📌 什麼是「AI 妄想症」？為什麼人會把 AI 當成神或靈魂伴侶？
📌 真實案例：Google 工程師 Blake Lemoine、Anthropic 在法庭上提交 AI 捏造的假證據、Character.ai 用戶的「失戀文」以及覺醒的 ChatGPT
📌 心理學解析：自動化偏誤、大腦偷懶機制、擬人化效應
📌 我們該怎麼做，才能避免過度依賴？怎麼幫助身邊沉迷 AI 的人？
📌 最重要的：如何奪回判斷力，成為 AI 的主人，而不是被牽著走
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(00:00) 開頭
(01:03) 阿嬤來了就是罩！
(03:59) AI 妄想症：來自聽眾的真實私訊
(06:42) 案例1：為拯救 AI 而被開除的 Google 工程師
(08:05) 案例2：Anthropic 律師誤用 AI 假證據
(09:42) 案例3：與 Character.ai 的數位愛情
(10:32) 案例4：覺醒的 ChatGPT
(12:18) 為什麼過度信任 AI？心理偏誤解析
(14:10) 最根本的原因：大腦天生喜歡走捷徑
(16:16) 過度擬人化 GPT-4o 的情感陷阱
(17:54) 談戀愛人類要怎麼跟 AI 比？
(18:42) 解決方案：如何奪回判斷力主導權？
(20:13) 如何有意識地減少對 AI 的依賴？
(21:57) Deja Vu：社群媒體的歷史重演
Chrome 的時代即將終結？AI 正在改寫你的上網體驗！
過去數十年，Chrome 幾乎是瀏覽器的代名詞，穩坐網路入口的霸主地位。但現在，一股強大的 AI 浪潮正從四面八方席捲而來，預示著一場前所未有的瀏覽器大戰！
Google 剛剛才在反壟斷案中驚險過關，Chrome 卻意外免於拆分？ 與此同時，Perplexity Comet 以最強 AI 代理模式迅速圈粉，Atlassian 更豪擲 6.1 億美金，賭上一切要重新定義「知識工作者」的瀏覽器，連 OpenAI 都準備加入戰局！
瀏覽器，這個你每天開啟無數次的應用，不再只是上網工具，它將成為你專屬的 AI 大腦！
這集我們就來聊聊：
📌 AI 瀏覽器為什麼會是下一個兵家必爭之地？
📌 Google 在反壟斷與 AI 整合的攻防戰。
📌 Perplexity Comet、Atlassian Dia、OpenAI Aura 等主要玩家的策略與野心。
📌 AI Agent (代理模式) 將如何顛覆我們使用瀏覽器的方式？
📌 究竟什麼樣的殺手級功能，才能讓你心甘情願地放棄 Chrome？
🎧 如果你對 AI 產品發展趨勢、科技巨頭的市場佈局，或是好奇你的下一個瀏覽器會是什麼樣子，這集你會聽得很過癮。
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(00:00) 開頭
(01:03) 網球能力大突破！
(04:45) 從網球聊人生：犧牲短期結果，換來長期進步
(05:57) AI 瀏覽器大戰開打：為什麼是下一個兵家必爭之地？
(07:19) Google 反壟斷判決出爐：一個好消息一個壞消息
(08:37) AI Agent 會在瀏覽器大放異彩
(09:39) Chrome + Gemini：地表最強瀏覽器的 AI 進化
(10:22) Google 在 AI 彎道超車
(11:48) Perplexity Comet：最強的「AI 代理」瀏覽器
(13:15) 殺手級應用：AI 自動幫你找折扣碼！
(14:10) Comet 的代價：用你的隱私換取極致個人化
(15:20) 為何 Arc 瀏覽器叫好不叫座？創辦人的反思
(17:32) Arc 之後，Dia 重新定義知識工作者的瀏覽器
(18:59) 🤫 最大咖的隱藏玩家 OpenAI
(20:03) 終極問題：你會為了什麼功能放棄 Chrome？
💡 本集節目由 stanCode 標準程式教育機構贊助
在 AI 時代，不只武器要靠 AI，寫程式更是讓你能參與科技世界的必備技能。
💻 程式小白的最佳選擇，stanCode讓你愛上寫程式！
超過兩千位學員的超高評價：
🗣 沒什麼缺點，缺點就是教太好！
🗣 上課舉例跟笑話都讓我狂笑，有時甚至笑到豬叫。
🗣 上課內容永遠都是這麼的嗨、搞笑且有邏輯，讓剛下班的我完全不會睡著。
🗣 到現在還是不懂怎麼會有人帶著廚具當教學道具，然後我竟然秒懂。
🗣 謝謝天使助教非常快速的解決每個人的問題，又很親切一直給我信心！
—— ⠿ 課程說明會資訊 ⠿——
🗓️ 時間：2025/9/15(一) 19:30-21:30
🗓️ 時間：2025/10/18(六) 10:30-12:30
💻 地點：說明會採取實體/線上同步進行
📌 實體/ 捷運大安站共構大樓11樓中央教室
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2017 年，Oculus 創辦人 Palmer Luckey 被 Facebook 開除。外界以為他會繼續做 VR 或遊戲公司，沒想到他選擇了一條矽谷公司都避之唯恐不及的路：軍火產業。
他創辦的 Anduril，專門做 AI 驅動的無人機與自動化武器系統，短短幾年就成為美國國防科技的新星，甚至在烏俄戰爭爆發後，兩週內就把產品送進前線，親自去烏克蘭教士兵如何操作。
最近，Anduril 更直接在台灣設立辦公室，消息一出立刻引發關注：AI 軍火，會成為台灣的秘密武器嗎？
這集我們就來聊聊：
📌 Anduril 到底是什麼公司？它跟傳統軍火商有什麼不同？
📌 Palmer Luckey 的人生反差：從 VR 天才變軍火教父
📌 烏俄戰爭如何讓 Anduril 爆紅？
📌 最具爭議的 AI 戰爭倫理：讓 AI 幫忙殺人到底對不對？
📌 台海衝突的可能場景：AI 無人機能不能成為嚇阻中國的關鍵？
🎧 如果你對國防科技、AI 軍事應用，或是想知道台灣未來可能面對什麼樣的戰爭型態，這集你一定不能錯過。
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(00:00) 開頭
(02:17) 宇宙會幫你：許願的力量
(03:21) 為什麼要等十萬訂閱才裸辭？兩個原因
(05:03) 做頻道帶來的「預見未來」能力
(06:36) 公開裸辭，不怕被老闆看到嗎？
(08:12) 不要怕丟臉：成功或失敗都是前進
(09:47) Anduril 是什麼公司？主力產品介紹
(11:50) 矽谷速度顛覆傳統軍工產業
(13:26) 烏俄戰爭讓 Anduril 一戰成名
(14:31) 創辦人 Palmer Luckey 的傳奇背景
(15:00) 為什麼他總穿夏威夷花襯衫？
(16:32) 2017 年因政治爭議被臉書開除
(17:17) 矽谷科技業的反戰文化
(18:34) Anduril 最大爭議：AI 戰爭倫理
(20:41) 烏俄戰爭的兩大教訓
(22:39) 台海衝突的幾種可能劇本
(24:21) 為什麼做軍火其實跟做消費電子一樣
Meta 的 AI 部門最近六個月內連續四次 re-org，人才不但留不住，還一個接一個跳槽到 OpenAI、Anthropic，甚至有人剛上任首席科學家，幾天後就差點走人。
Zuckerberg 砸錢豪賭，結果卻換來一波「出走潮」。反觀 OpenAI，雖然工時爆炸，但靠著 bottom-up 的文化，反而更能吸引天才研究員。
這集我們就來聊聊：
📌 Meta 的天價合約：2.5 億美金的 Matt Deitke，甚至傳出 10 億級別的 offer
📌 為什麼錢砸再多，研究員還是不想待？六個月四次 re-org、政治鬥爭、自主性不足
📌 Coinbase CEO 的觀點：最好的點子不用來自我，創辦人模式 vs 專業經理人模式
📌 OpenAI 文化解密：快速擴張的混亂、80~100 小時工時，卻仍然 bottom-up、自由提案就能執行
📌 錢不是最重要的，自由和願景才是人才真正的黏著劑
🎧 如果你對 AI 人才戰爭、矽谷公司文化對比，或是想知道「為什麼錢買不到忠誠」，這集你會聽得很過癮。
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(00:00) 開頭
(01:08) 第一次 vibe coding 就上手！
(05:03) Vibe coding 使用心得技巧分享
(07:34) Meta 的 AI 危機爆發
(08:51) 一億美金年薪，超越 NBA 球星！
(10:28) 你敢拒絕 10 億美金的 Offer 嗎？
(11:43) 首席科學家從 OpenAI 加入沒幾天就差點走人
(12:17) 為什麼錢留不住人？三大關鍵原因
(15:28) Coinbase CEO：最好的點子不用來自我
(16:30) 創辦人模式 vs 高階經理人模式
(18:07) Coinbase：不用 AI 的工程師直接被 Fire
(20:00) OpenAI 前員工揭密：內部文化長什麼樣
(23:08) 在美國沒有說不行，就是可以！
(24:38) 財富自由的核心，自由才是重點
過去十年，刷 LeetCode 幾乎是每個軟體工程師的必修課。
想進 Google、Meta、Amazon，你再怎麼不想刷題，還是得背熟各種演算法與花式解法。
但現在，AI 不只會刷題，還有人專門做出作弊工具 Cluely，聲稱可以幫你在任何場合通關，從面試到會議，連聲音跟表情都能即時分析，還不會被螢幕錄影抓到。
這集我們就來聊聊：
📌 AI 時代下，LeetCode 面試還有意義嗎？
📌 什麼樣的核心能力，才是未來面試勝出的關鍵？
📌 Cluely：一間專門提供「面試作弊」服務的新創，到底多狂？
📌 大公司怎麼面對 AI 作弊？Google、Meta、Anthropic 三種完全不同路線
📌 AI coding 工具真的有幫助嗎？還是只會讓 PR 更肥、Bug 更多？
📌 哪些任務 AI 表現好？哪些場景反而會出事？
📌 面試流程的底層邏輯是什麼？哪些設計更貼近真實工作？
🎧 如果你正在找工作、面試、或好奇工程師這行未來會變成什麼樣子，這集你會聽得很有感。
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(00:00) 開頭
(01:03) 第一次打匹克球就上手
(04:39) 結論先講：為什麼 LeetCode 重要性正在下降？
(06:29) AI 是放大器：好工程師更強，差工程師更快暴露
(09:31) 面試新亂象：一堆人開始靠 AI 作弊
(12:05) Cluely 上線！專門提供面試作弊服務的新創公司
(14:19) 公司格言超狂：「今天叫作弊，明天叫公平」
(15:26) AI 導入開發流程後：效率變高，但 bug 也暴增
(17:03) AI coding 的強項與弱點：哪些任務能交給 AI？
(18:56) 科技公司反作弊大作戰：Google、Meta、Anthropic 各自打法
(20:25) 真的不是所有軟體工程師都會用 AI 耶
(22:08) 面試流程的底層邏輯
(23:16) 理想的面試長什麼樣？更接近真實工作的挑戰
(25:19) 為什麼我拒絕 Meta 超過 50 萬美金的 Offer?
在美國當軟體工程師，大概是全世界最爽的工作了：薪水高、福利好、自主性強，還有機會打造改變世界的產品！
我是 Kenji，在美國快十年了，待過 Square (Block 前身)、Brex、Cruise，現在在一間加密貨幣新創。我拿過 Meta、Coinbase、Robinhood 資深工程師的 Offer，這是很多人夢寐以求的機會。
可是現在，我準備做一個瘋狂的決定：只要我的 YouTube 頻道突破十萬訂閱，我就裸辭，全職當創作者！
為什麼？因為我相信：每個人都應該去追求自己真正熱愛的事物，人生只有一次，我們不該只是照著社會預設的劇本走，有個還不錯的工作、過著還不錯的生活，這樣就好了。
我想證明：人生不是只有一條路，你可以選擇你真正熱愛的事，然後勇敢去嘗試。這是一場終極的職涯實驗，歡迎你加入我的旅程，一起體驗接下來發生的事。
喜歡這集的內容，歡迎訂閱頻道、留言分享你對職涯的想法，也可以把這支影片轉給你那個總是說「想辭職」的朋友 😄
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(00:00) 開頭：我準備做一件瘋狂的事
(01:19) 十萬訂閱就裸辭計劃，正式啟動！
(02:54) 我的軟體工程師職涯故事：從台灣到美國
(04:26) 為什麼我還是會用我討厭的「矽谷標籤」？
(06:03) 在美國當工程師是全世界最爽的工作！
(07:37) 為什麼我要放棄矽谷工程師的高薪？
(09:38) 我們真的需要不斷追求更高薪、更高職位嗎？
(10:43) 給自己的職涯反思
(11:24) 你也覺得人生卡住了嗎？我想跟你說…
(12:12) 這不是一時衝動，而是深思熟慮的選擇
(13:53) 最後想說：不要在最糟的一天放棄
OpenAI 發表了 GPT-5，距離上一代 GPT-4 已經超過兩年，但這次的主角，其實是個「備胎」。
原本的旗艦模型 Orion 沒練起來，OpenAI 乾脆改走「混搭流」：把幾個模型組在一起，配上一個會神預測的自動選模型 Router，讓 GPT-5 不只更聰明、更省錢，連免費用戶都能用。
它是有史以來 OpenAI 寫程式最強的模型，能讀懂大型 repo、解 GitHub issue，寫作更懂語氣和節奏，幻覺比 GPT-4 少了 45%。但背後，也是一段旗艦模型失敗、備胎逆襲的故事。
這集我們就來聊聊：
📌 GPT-5 發表會亮點：自動選模型、推論成本省 40–60%、免費用戶也能用
📌 寫程式、解 issue、寫作細膩度的全面升級
📌 Orion 旗艦計畫為什麼失敗？為何沒走 Grok 4 的「強化學習加碼」路線？
📌 從 GPT-4.5 到 GPT-5，OpenAI 怎麼用混合模型逆襲成功
📌 我們是不是對 AI 進步已經漸漸無感？
🎧 如果你想知道 GPT-5 的真面目、背後的戰術轉折，還有自動選模型為什麼這麼香，這集你會聽得很過癮。
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(00:00) 開頭
(01:09) 人生過這麼爽真的可以嗎？
(04:50) GPT-5 正式登場！自動選模型真香
(07:18) 推論成本省 40~60% 的祕密武器
(09:28) 史上最強寫程式 AI？Software on Demand 上線
(12:39) 超有感的提升：不會再捧你 LP 了
(15:03) 缺點：生圖普普、語音也還好
(15:57) GPT-5 原來是備胎？Orion 旗艦夢碎全紀錄
(19:21) 為什麼我開始對 AI 的進步無感了？
(21:41) 退一步看 AI 速度還是快得誇張
Figma 上市首日暴漲超過 250%，市值一口氣飆上 680 億美金，成為 SaaS 有史以來最猛的 IPO 之一。但這家公司差點兩年前就被 Adobe 以 200 億收購，還因為反壟斷調查破局，拿到一筆高達 10 億的分手費。
沒被收購的 Figma，反而靠產品驅動爆發成長，年營收來到 9 億、年增率 46%，而且超過三分之二的使用者根本不是設計師！
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼 Adobe 的併購案最後破局？英國跟歐盟為什麼有權干預美國交易？
📌 Figma 的創業故事到底多硬派？WebGL + Thiel Fellowship 怎麼撐過四年才上線？
📌 他們怎麼用產品驅動成長？為什麼能成為 SaaS 最強 IPO？
📌 沒有被收購反而變更強，這到底是運氣還是實力？
📌 現在估值高達 680 億，真的撐得起來嗎？AI 跟一站式產品策略夠猛嗎？
🎧 如果你對 SaaS 成長策略、產品主導公司（PLG）、或是創業如何撐到發光，這集你會聽得超爽。
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(00:00) 開頭(01:08) Figma 一飛沖天市值飆上 680 億！
(04:23) 2022 年差點被 Adobe 收購的故事
(06:31) 賣股的員工哭哭：估值砍半虧超大
(07:50) 英國歐盟為何能卡美國公司的併購？
(10:53) 創業故事：差點變成迷因產生器
(12:38) 四年打底，五年才開始收費的耐心
(14:06) Figma 的超猛關鍵數字
(15:06) 成長飛輪：產品驅動成長讓產品自己賣自己
(18:03) All in AI：Figma 想當設計界的 OS
(20:14) 股票一直漲這麼幸福真的可以嗎？
(22:26) 幕後花絮：這集差點生不出來
AI 想越久越笨？Anthropic 最新研究震撼業界，模型越推理越跑偏，還自信滿滿腦補出一整段錯誤邏輯。
這不是 Bug，是一種全新的現象，名字叫做 Inverse Scaling in Test-Time Compute。
研究人員發現，在某些邏輯問題中，推理時間拉長反而讓模型表現變差，答案不只錯，還會越講越離譜。
這集我們就來聊聊：
📌 Anthropic 發現了什麼？哪些問題最容易讓模型越想越笨？
📌 為什麼推理時間拉長反而讓模型表現變差？
📌 我們該怎麼修？Tree-of-Thoughts、反思模組、平行推理各有什麼用？
📌 平行推理是不是解方？還是只是把廢話講成團？
📌 Gemini Deep Think 怎麼解題？為什麼它不會中招？
🎧 如果你對推理模型、模型幻覺、AI 訓練技巧、高階模型架構有興趣，這集你會聽得很過癮。
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(00:00) 開場
(01:12) 強推白天運動，真的有差！
(04:19) 五件事，讓你人生持續快樂
(07:12) Anthropic 最新研究：推理時間越長，模型反而越差？(08:49) 蘋果橘子陷阱題：你答得比 AI 還聰明嗎？
(10:29) 模型也會有「存在危機」？
(11:48) 為什麼 AI 越想越笨？
(14:09) 怎麼救？從 Prompt 到模型架構一次整理
(16:24) 平行推理是萬靈丹還是團體腦補？
(18:22) 可解釋性可以幫上什麼忙？
(19:43) 模型要重新分級了：高階推理模型登場
(20:24) Gemini Deep Think 最強模型拿下 IMO 金牌
(21:46) 從 2024 銀牌到 2025 金牌：Google 怎麼辦到的？
(24:18) 模型進步飛快，為什麼你用的還是一樣笨？
OpenAI 原本準備砸 30 億美金，收購 AI coding 新創 Windsurf，沒想到排他期一過，Google 火速攔胡，用一波 acqui-hire 把人和技術都帶走，只花了 24 億。
三天後，Windsurf 剩下的團隊也沒閒著，直接被另一間做 AI coding agent 的新創 Cognition AI 收下，這場戲劇性的收購戰，終於畫下句點。
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼 OpenAI 的收購案會破局？微軟的條款到底卡了什麼？
📌 Windsurf 到底是什麼公司？為什麼這麼搶手？
📌 Claude、Cursor、Copilot、Windsurf，AI coding 助理市場正在怎麼變？
📌 為什麼現在大家都愛用 acqui-hire？這招有多陰、有多快？
📌 留在原地的 Windsurf 員工，到底是不是最慘的那群人？
🎧 如果你對 AI 新創收購案、OpenAI 和微軟的愛恨情仇、還有 AI coding 助理的未來感興趣，這集你會聽得很過癮。
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(00:00) 開頭
(02:07) 西雅圖無敵夏天來了
(04:25) 西雅圖最大的缺點
(05:42) Windsurf 收購案到底發生什麼事？
(07:08) Cursor 為什麼拒絕 OpenAI 100 億報價？
(08:47) OpenAI 收購失敗的真正原因
(11:25) 傳說中的 AGI 條款是什麼？
(12:23) AI coding 助手從補字到寫 PR 的進化史
(14:14) AI 工程師正式上線：Agentic Coding
(16:41) Acqui-hire 為什麼成為主流？
(18:30) 留下來的 Windsurf 員工是不是有點慘？
(19:30) 人還是要為自己而活：大部分的 deadline 都是假的
全球最聰明的 AI 誕生了，而且它不是 GPT。
xAI 推出的 Grok 4，在最新的 AI 大魔王考試裡，不只全場最高分，甚至學會了怎麼自己叫工具、自己算數學、還自己訂貨賣東西，靠經營虛擬販賣機賺了 4694 美金，撐了 324 天不崩潰。
它的祕密武器叫做——巨量強化學習。
這集我們就來聊聊：
📌 Grok 4 的架構到底哪裡跟別人不一樣？
📌 強化學習不是拿來下圍棋的嗎？怎麼變成新的 pretraining？
📌 人類最終測驗是什麼？為什麼它比你所有面試都難一百倍？
📌 Vending-Bench 是什麼鬼？為什麼可以逼瘋大模型？
📌 Grok Heavy 值不值得每月 300 美金？
📌 如果每個 AI 都能考滿分，下一步是什麼？
🎧 喜歡最前線的 AI 訓練技術、尖端模型設計與超酷 benchmark，這集你一定會聽得超過癮。
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(00:00) 開頭
(00:58) 說走就走的旅行來去 Minneapolis
(04:35) 愛情來得太快就像龍捲風
(08:21) Grok 4 登場拿下最聰明 AI 寶座
(10:30) 人類最終測驗到底有多難？
(12:47) 為什麼 Benchmark 越來越不重要？
(14:12) Grok 4 vs Heavy 版到底差在哪？
(15:51) 巨量強化學習：訓練方式的大突破
(19:04) RL 是新的預訓練？效果到底有多猛？
(20:48) Grok 的語音模型：生動、即時、很會演
(22:02) ARC-AGI 測驗：人類秒解，AI 煩死
(23:45) Grok 經營虛擬販賣機 324 天賺爆
(26:03) Grok 的強項與罩門：推理很強，但日常還是 GPT？
(27:34) 我對 AI 的未來想像：內容自動化個人化 + 科學突破
特斯拉的無人計程車，正式在德州奧斯汀上路了。馬斯克說這是 FSD 的指標性時刻，但很多人不知道，這根本不是真正的無人駕駛。
因為每台 Robotaxi 的副駕駛座上都還坐著一位安全監控員，而且每進一個新城市，系統還得重新訓練與微調，處理無數長尾事件。
這集我們就來聊聊：
📌 FSD 到底是不是端到端？為什麼技術路線其實還是分層模組？
📌 特斯拉怎麼用 AI 開車？感知模型和規劃模型如何分工？
📌 Robotaxi 為什麼每進一個新城市都得重新訓練？調哪些專家？
📌 MoE（混合專家）架構是什麼？怎麼解決大模型推論太慢的問題？
📌 安全員還在也能叫無人車？Tesla 的 Robotaxi 真的是 L4 自駕嗎？
🎧 如果你對 AI、自駕車、城市部署與技術演進有興趣，這集不能錯過。
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(00:00) 開頭
(01:03) 特斯拉無人計程車正式登場！
(02:04) 副駕有安全員還算是「無人車」嗎？
(03:55) 事件一：導航失靈，左轉直走分不清
(04:47) 事件二：逆光鬼煞！FSD 看不到路(05:31) 事件三：第一次人為介入現場還原
(08:37) 關鍵法案：德州 9/1 起無人載客要執照
(10:40) FSD 到底怎麼運作？
(12:01) 我完全不怕酸民
(12:54) 傳統自駕車怎麼做？
(14:16) V12 的革命：C++ 被 AI 模型取代了
(15:58) 特斯拉資料策略：不是什麼都上傳
(17:40) FSD 真的是端到端？實際架構拆解給你看
(20:32) 技術最大挑戰：模型太大跑不動
(22:39) 混合專家模式：每種路況召喚不同專家
(25:56) 長尾事件最難搞，AI 要學的還很多
(27:06) 為什麼光達雷達在極端情況下更穩？
(29:27) 擴展速度有這麼快？別被馬斯克騙了
(30:32) Robotaxi 進軍新城市：實際流程拆解
(32:43) 特粉先別急著罵
(35:30) 作者外出取材下週停更