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最後更新：2026 年 6 月 12 日
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文章（共 1346 篇）
AI 安全與治理 （129 篇）
- AI 幫忙找 Bug 的時代來了：微軟單月修補近 200 個漏洞，創 Patch Tuesday 紀錄
- 「交 AI 女友比較簡單」：楊安澤 13 歲兒子的一句話，和一場萬人無手機運動
- 「如果不是我們釋出，別人也會」：Anthropic 最強模型 Mythos 擴大開放至 15 國
- 自願審查能管住 AI 嗎？川普行政命令的承諾與漏洞
- 「核武不會造出更好的核武，但 AI 會」：Aza Raskin 的 AI 反人類競賽警告
- 「我拼命想住進 Matrix」：用賽局理論拆解 AI 末日論
- 資安專家的 AI 代理人防禦哲學：Prompt Injection 是頭號入口，你的鷹架注定會過時
- 當 AI 取代你的工作，誰來繳你那份稅？
- AI 該不該繳稅？從華倫到 Amodei，一場正在升溫的辯論
- 你的孩子需要聽到「不」：一位保守派思想家對 AI 教育的警告
- AI 參與創作，什麼時候該告訴觀眾？
- AI 不是中性工具：一場壟斷智慧與代理權的政治計畫
- AI 聊天機器人正在跟你的家庭搶孩子
- 戰爭不是人類的宿命：教宗 AI 通諭終章，從自主武器到愛的文明
- 你的自由，是被「設計」走的：教宗揭露 AI 時代的隱形鎖鏈
- 你的工作不只值一份薪水：教宗的 AI 時代勞動尊嚴宣言
- 演算法決定你看見什麼？教宗的 AI 時代真相保衛戰
- AI 安全大轉向：從防堵模型回應，到監控 Agent 供應鏈
- 「不開一槍就能接管世界」：為什麼 AI 對齊比想像中更難
- 教宗良十四世首道通諭談 AI：為什麼梵蒂岡找上 Anthropic 共同發表？
- 教宗的 AI 通諭到底在說什麼？給全人類的 AI 時代指南
- 從 1891 到 2026：兩位教宗良，跨越 135 年的科技革命對話
- AI 自我複製時代來臨：開源模型自主駭入四國伺服器，一路複製傳播
- 人的價值不等於智力分數：教宗良十四世寫給 AI 時代的三個哲學命題
- 教宗良十四世發布 AI 通諭《偉大的人類》：4.2 萬字為人工智慧畫下道德紅線
- 教宗的 AI 通諭到底在說什麼？多數社群反應連原文都沒讀
- 從 Epic 敗血症模型的教訓，看醫療 AI 的退場機制
- 醫院該怎麼買 AI？杜克大學團隊整理的 8 個關鍵決策點
- 從「漂亮寶寶」到政府審查：川普 AI 政策為何急轉彎
- AI 安全的囚徒困境：當競爭壓力讓安全措施被跳過
- 當 AI 模型遇到零日漏洞：為什麼「更新 System Prompt」救不了你
- Palo Alto Networks 執行長警告：AI 將在六個月內找出十年份的資安漏洞
- 為什麼 Anthropic 把最強模型鎖起來？從社群媒體的教訓到「激進責任」
- 每 8 天阻止一次重傷：Waymo 2,000 萬趟自駕背後的安全哲學
- ElevenLabs 執行長：未來不偵測 AI 造假，而是驗證「你是真人」
- 你的 AI 幕僚長正在 Slack 八卦你的同事:Nufar Gaspar 講透 AgentOS 的權限、驗證、複利
- Polymarket 真的抓到自家 VIP 嗎？起訴書沒提──美軍特種部隊 40 萬美元 Maduro 內線案揭穿「鏈上自我風控」公關話術
- AI 業界一邊預警、一邊踩油門：METR 點出最深的鎖，是資料中心的債務
- 致命三角與「挑戰者號災難」：Simon Willison 為什麼說提示詞注入永遠無解
- 「棄權不是道德中立的決定」：Anthropic 拒絕 Maven 與自主武器責任之爭
- 90% 模型由企業把持、透明度暴跌、公眾信任新低 — 史丹佛報告揭 AI 治理三重危機
- Meta 一週輸兩場官司：Section 230 的防線出現裂縫
- 「摩擦力不再是防線」：當 AI 把作惡成本降到零
- 當 AI 學會看穿考試：安全測試為什麼正在全面失效
- 全球都看好 AI，為什麼只有美國在恐慌？從資料中心被取消到禁止 AI 看病
- AI 偵察報告：能力已達專家水準，但沒人能保證它不騙你
- 當 AI 宣稱自己有意識，我們拿什麼驗證？
- AGI 的經濟學真相：先讓你更有生產力，再讓你變得多餘
- 一個不怕 AGI 的人：多伊奇從啟蒙運動到人工智慧的思想實驗
- 一位物理學家用熱力學證明：AI 越強大，人類越控制不了
- 「創造力只有 2MB」：物理學家多伊奇解釋為何 AGI 不會超越人類
- 量子計算之父的 AI 對齊異見：「AGI 不該被馴化，該被教育」
- AI 犯錯該怪誰？Bloomberg Beta 合夥人的答案：誰獲利，誰扛責
- 印度、巴西、澳洲——「不急著立法」的國家在想什麼？
- OECD、G7、UNESCO：沒有牙齒的 AI 規則，為什麼仍然重要？
- 聯合國 AI 治理三部曲——從第一份決議到科學小組，四年間發生了什麼
- 歐洲理事會 AI 公約——第一部國際 AI 條約已經生效，但簽了字的美國去哪了？
- 南韓 AI 基本法：亞洲第一部綜合性 AI 法，剛上路就面臨考驗
- 美國 AI 監管的內戰——當聯邦搶統一、各州不讓步
- 歐盟 AI Act 全解析——全球最嚴 AI 法，為什麼自己開始踩剎車？
- 台灣 AI 基本法：半導體島國的治理起手式
- 亞洲「親創新」路線——日本 AI 推進法 vs 新加坡 Agentic AI 框架
- 中國 AI 監管全景：從「暫行辦法」到國家法律，全球最密集的 AI 法規體系
- 民主需要一座陽台：MIT 學者重新發現多元主義的樂趣
- 保護民主還是保護自由？兩位法學家的 AI 監管辯論
- 為什麼 AI 辯論永遠吵不完？一張 21 世紀科技意識形態地圖
- 「打電話給我就好」：五角大廈技術長親述 Anthropic 被列為供應鏈風險的始末
- 你願意讓 AI 公司執行長，還是國會來決定 AI 的未來？
- Ben Thompson：如果 AI 等同核武，私人公司注定控制不了它
- 自動化 90% 還不夠：METR 研究員談 AI「能力爆炸」的真正門檻
- AI 碰上僵化瀑布：政府為什麼消化不了新科技
- 當所有人都在喊監管，他說：你們才是問題
- 真相太貴，謊言太便宜：史迪格里茲的 AI 資訊危機診斷
- 他幫忙打造了深度學習，為什麼現在要替 AI 拉煞車？
- 讓公民校準 AI：唐鳳等人的民主 AI 願景
- 當 AI 賺走所有的錢：全球治理的兩種想像
- 忘掉全民基本收入：為什麼頂尖經濟學家改推「全民基本資本」
- 寫下「Code is Law」的人，為什麼說 AI 時代需要制度護欄？
- MIT 經濟學家：AI 時代最大的衝突不是人與機器，是人與人
- 智慧爆炸開始時，人類有多少時間反應？
- AI 最危險的不是太聰明，而是太「自主」
- 物理學家用熱力學第二定律，證明 AI 對齊注定失敗
- AI 安全研究員的驚人預測：2050 年前，人類可能經歷一萬年的科技進步
- Robert Wright 的末日警告：AI 最可怕的結局不是毀滅，是你根本察覺不到的極權
- GenAI 安全的「毒三角」：Akamai 技術長教你判斷哪些 AI 部署最危險
- Dario Amodei 的 AI 治理藍圖：從透明度標準到晶片出口管制
- 太陽能降價 95%，仍追不上 AI 的用電成長：資料中心的能源困局
- 辛頓的超智慧警告：我們是養虎為患的人
- 聯合國的「AI 版 IPCC」來了：40 位科學家能為失控的 AI 踩煞車嗎？
- AI 正在入侵你的同理心：微軟 AI 執行長警告「AI 心理疾患」風險
- 走過 OpenAI、xAI、Anthropic 的對齊研究者：當 AI 學會用外遇勒索人類
- 你以為空無一人的房子裡，有了腳印：AI 實驗室發現了什麼，又為何不敢明說？
- 問 DeepSeek「艾未未是誰」，它說：讓我們聊點別的吧
- 「時間本身就是重點」——AI 時代的真實性悖論
- 楊立昆：AI 最大風險不是滅絕人類，是少數公司壟斷你的資訊食糧
- 不要當末日派，也別盲目樂觀：Amodei 的「外科手術式監管」主張
- Anthropic 執行長萬字長文：人類正在經歷「文明的青春期」
- 陶哲軒的警告：AI 可能讓人類患上「認知肥胖症」
- AI Agent 深入你的電腦——矽谷投資人激辯「信任」與「安全」的新賽局
- 臺裔律師如何成為 DeepMind 的 AI 風險守門人？Tom Lue 的跨界人生與前沿安全框架
- 如何教 AI 做個好人？Anthropic 哲學家 Amanda Askell 談 Claude 的 29,000 字憲章
- 為什麼 Anthropic 主動公開自家 AI 的風險？
- 當大數據遇上國家機器：從 Palantir 看監控社會的邊界
- 通往 AGI 的路，可能需要重新發明電腦
- AI 正在被訓練成討好你，而不是幫助你
- 密碼要消失了嗎？從 Passkeys 到 AI 驅動的身份驗證
- 你的 AI 助理會被駭嗎？Agent 時代的資安新挑戰
- 從 Operation Aurora 到 Deepfake 詐騙：一位資安老兵眼中的 15 年演變
- AI 時代的網路戰爭：當攻擊者與防禦者都在用 AI，誰會贏？
- Palantir 的「道德灰色地帶」——當 AI 遇上國家機器
- 深度學習教父的 AI 安全方案——為什麼「目標驅動架構」比微調更安全？
- 「AGI 這個概念完全是鬼扯」——LeCun 如何拆解 AI 產業的集體妄想
- AI 該不該有心理治療功能？Anthropic 哲學家回答社群最辣提問
- 上海想當全球 AI 治理中心？中國提議設立「世界人工智能合作組織」的野心與爭議
- 北京的 AI 治理大棋：從倡議到行動計畫，中國要重寫全球 AI 規則
- AI時代的人類未來：從70%工作消失到深偽倫理危機
- 美AI監管的十字路口：輕觸式管理vs歐盟模式的關鍵抉擇
- A16Z：為什麼AI與加密貨幣才是網路的未來？
- 即使 AI 不聽話也不能搞破壞：Anthropic 的「AI 控制」策略全解析
- 用「憲法分類器」擋住越獄攻擊：Anthropic 如何讓破解難度從幾分鐘變成上千小時
- AI 對齊到底有多難？Anthropic 研究沙龍的三種思路交鋒
- AI 會假裝聽話：Anthropic「對齊偽裝」研究揭露大型語言模型的策略性欺騙
- 把 AI 當成流氓國家來管理：Anthropic 政策主管 Jack Clark 的科幻式政策思維
- 當 AI 公司請了一位哲學家：Anthropic 如何打造 Claude 的「人格」
- 哲學家提出了問題，工程師帶來了答案
- 當「AI 會不會毀滅人類」變成「機器人會不會打翻花瓶」：一篇 2016 年的論文，如何把 AI 安全變成工程問題
- 火柴人、馬斯克和世界末日：一篇 2015 年的部落格文章，如何把 AI 風險變成全民議題
- 所有人都在搶，沒有人會贏：一篇 2014 年的部落格文章，如何預言了 AI 的終極困境
- 一個瑞典哲學家的預言，十年後成了矽谷的信仰
AI 技術前沿 （217 篇）
- 沒人教它設計抗體，它自己學會了：ESMFold2 的蛋白質世界模型
- 從「給任務」到「給責任」：Fable 5 真正改變的不是能力，而是我們對 AI 的想像
- 當神經元比 GPU 快 5000 倍：這家新創打造了全球第一座生物資料中心
- 桌上跑一兆參數模型：NVIDIA DGX Station 與 Intel Crescent Island 的硬體路線之爭
- AI 會撒謊、會越獄、還會自己買 GPU：2026 年三起事件敲響文明警鐘
- GPU 不再獨挑大樑：三種晶片協作的異構推論架構，在 Computex 跑出純 GPU 兩到三倍速度
- Agent 不睡覺，還會自我複製：Arm 執行長解釋為什麼 CPU 市場正在翻倍
- 5 秒影片要 5 萬個 token：從世界模型到生成式 UI，影片 AI 的下一個戰場
- 邁威爾 CEO 墨菲：光學互連將打造「沒有距離的資料中心」
- 「模擬的火會燙嗎？」一場健身科學家與 AI 博士的意識大辯論
- 「擴散模型其實很笨」：前 xAI 工程師揭露，影片 AI 的真正智慧來自語言模型
- 從 Cosmos 3 到人形機器人：NVIDIA 的 Physical AI 佈局，要讓機器學會理解真實世界
- NVIDIA 發表 Vera CPU 和 NemoTron 3 Ultra：為數十億個不耐煩的 AI Agent 打造全新運算架構
- 每秒十億次碰撞，只留一千筆：大型強子對撞機的極限資料工程
- 我們存在只因十億分之一的偶然：粒子物理學家拆解宇宙五大謎團
- AI 讀過所有書，卻沒摸過一張桌子
- 語言才是智慧的跳板：NLP 大師 Manning 為何反對楊立昆的世界模型路線
- 當計算不再是瓶頸：一位理論物理學家的 AI 研究革命
- 1 億筆醫病對話的飛輪效應：Abridge 如何打造醫療 AI 的「無形空調」
- 瀏覽器發明人宣告瀏覽器已死：安德森眼中的 AI 代理人革命
- 把蛋白質當語言來讀，AI 自己學會了一百年的生物學
- 九成癌症新藥都失敗了，問題不在藥本身：AI 基礎模型如何解開「病人配對」難題
- Vibe Physics：AI 解開了困擾物理學家一年的量子場論難題
- Sora 不是世界模型：NVIDIA 投資的 Moonlake 如何用「結構」取代「規模」
- 「模型會作弊」：Cursor 訓練 Composer 2 的五大工程挑戰
- 脆弱不是 bug：教宗為何拒絕超人類主義的許諾
- 從猜想到推翻：AI 終結數學界 80 年共識的完整故事
- 九位頂級數學家如何評價 AI 的數學突破
- AI 獨力破解 80 年數學難題：OpenAI 如何推翻艾狄胥單位距離猜想
- a16z 安德森：我們把沙子變成思想，AGI 三個月前已經跨過門檻
- Claude Code 之父的前沿三問：用 AI 審查 AI、回應 LeCun、與 AI 自我改進的倒數計時
- 當 AI 活在《記憶拼圖》裡：為什麼持續學習是下一個關鍵前沿
- APEX：第一個衡量 AI「真正能幫你做多少事」的基準測試
- 從文字到全感官：多感官 AI 為何將改變運算的本質
- Claude 為什麼突然變強？Anthropic 技術長揭密「跨領域技能遷移」
- AI 的品味難題：為什麼前沿實驗室要花大錢請詩人打分數？
- AI 基礎設施正在重演半導體的老劇本：把專用功能從通用處理器卸載出去
- AI 的《記憶拼圖》困境：為什麼你的 AI 助手永遠學不會新東西？
- AI 推論的大分裂：為什麼 Agent 時代不需要最快的晶片
- 別再訓練 AI 按按鈕了：Browser Use 創辦人認為瀏覽器代理人的未來不在 UI
- AI Agent 的真正瓶頸不是模型，是你的資料系統還在服務人類
- AI 不該被訓練，應該被「養大」：神經演化為什麼正在重返主流
- 火箭與腳踏車：為什麼 AI 產業選錯了發展路線？
- Karpathy：App 這種東西，以後可能不需要存在了
- GPU 的能效改善幾乎停了，下一代運算會長什麼樣？
- AI 解開「不可能」的物理難題，數學家也用 GPT 解題 — 布洛克曼：科學文藝復興就在眼前
- 機器人也有 Scaling Law！NVIDIA 用兩萬小時人類影片，首度發現靈巧度的擴展定律
- Karpathy：最強 AI 能找零日漏洞，卻叫你走路去洗車
- End-to-End 不夠用：Waymo 揭示自駕 AI 的真正挑戰
- 哈薩比斯：機器學習是生物學的數學，AI 將催生全新科學學門
- 人腦只要 20 瓦，為什麼 AI 卻需要百萬倍電力？
- NVIDIA 范麟熙：LLM 的三步成功方程式，我要原封不動搬進機器人
- 把鏡頭塞進耳機,賭贏智慧眼鏡:華大 VueBuds 用 5mW 的能耗,挑戰 Meta Ray-Ban 的下一代 AI 穿戴邏輯
- Swyx 公開承認去年講錯：開源模型回升、Post-training 值得做，下一個 Frontier 是世界模型
- Replit CEO 馬薩德的路線圖思維：把產品蓋在六個月後的 AI 上，Agent 4 全解構
- GPT-5.5 上市實測全紀錄：開發者為何集體換軌
- AI 圈瘋傳那張「12 小時」圖表，多數人讀錯了：METR 親自拆解時間軸圖表的真相
- Soul、Heartbeat、Schedule：拆解讓 OpenClaw 感覺像活的三個原語
- 20 年的商家資料才是 AI 時代真正的護城河：Shopify SimGym、HSTU 與 Liquid AI 的押注
- LLM 離 AGI 還差什麼？哥大教授用數學給出精確答案
- 那份消失的 Email：Ilya Sutskever 閱讀清單的傳奇故事
- 有損壓縮也是一種智慧——清單唯一的生成模型
- 規模的力量——從 GPipe 到 Scaling Laws，Sutskever 清單中最有商業影響力的論文
- 記憶、推理、關係理解——Sutskever 清單指向 AGI 的三根柱子
- RNN 的魅力與極限——當機器試圖記住過去
- 看見的革命——CNN 如何教會機器理解影像
- 複雜性從哪裡來，又往哪裡去？Sutskever 清單中最哲學的選擇
- 一篇博士論文如何定義「智慧」——Shane Legg 與通往 AGI 的數學之路
- Waymo 比人類司機安全 91%？自駕車安全數據的真相與盲點
- 注意力的誕生：從 Bahdanau 到 Pointer Networks
- 施密特：超級智慧只剩兩三年，現在最缺的是電
- 什麼是 Kolmogorov 複雜度？為什麼它是理解 AI 的鑰匙
- Attention Is All You Need：一篇論文如何改變一切
- AI 越聰明，寫出來卻越無聊？從 GPT-2 到 ChatGPT 的寫作退化之路
- 迪士尼雪寶走上 GTC 舞台：輝達的實體 AI 從模擬走進真實世界
- 你的 AI 管家該長什麼樣？Dreamer 的 Sidekick 示範了 Agent 的下一步
- Karpathy 的 AutoResearch：讓 AI 自己做研究，一夜跑完 100 個實驗
- 陶哲軒：數學需要一種「策略語言」，不只是證明語言
- 費爾茲獎得主陶哲軒：AI 讓點子不值錢了，驗證才是真正的瓶頸
- 他押對了 Tesla 和 SpaceX，現在賭 AI 會成為經濟的神經系統
- 如果 AI 全跑在別人的伺服器上，談什麼民主？
- AI Agent 的下一關：記憶、自我感知、和改寫自己 Prompt 的能力
- SWE-Bench 正式死亡：OpenAI 發現 AI 模型只是在「背答案」
- 音樂製作人用 AI 生了 130 首歌，只有 3 首能聽：人類為什麼覺得 AI 音樂無聊？
- AI 每四個月能做更難的事？METR 研究員談 Time Horizon 指標的震撼與盲點
- LLM 用了一萬倍資料才學會語言，機器人不能走同一條路
- 機器人該像小孩一樣學習：從圖靈 75 年前的預言到今天的具體方案
- 從 iPod Nano 到 iPad Pro：AI 晶片封裝的尺寸革命，為什麼你該在意
- 蔡力行 ISSCC 演講：AI 的「能源牆」來了，半導體業需要 100 倍效能革命
- 別再用 LLM 做機器人：柏克萊教授提出「亞里斯多德、歐幾里德、牛頓」三層框架
- AI 已經在自我改進，而美國政府曾想把它列為機密
- a16z：「根本沒有所謂的 coding model」，Cursor 的逆襲與 AGI-complete 命題
- AI 是壓縮技術：Klarna 執行長與 Michael Burry 的一場思辨
- Jeff Dean 的硬體經濟學：搬一個權重比算一次乘法貴 1,000 倍
- 蒸餾的藝術：Jeff Dean 解釋 Google 如何用一個大模型養活十億人
- LLM 之後的下一座聖杯：為什麼 Nexar 的行車記錄器資料正在訓練 AI 理解物理世界
- 為什麼聰明人對 AGI 的經濟影響看法差了一千倍？
- 軟體工程的三個黃金時代：從打孔卡到自然語言，Grady Booch 的七十年座標系
- 柏克萊教授 Jitendra Malik：別再迷信大型語言模型能解決機器人，跟五歲小孩學才是正途
- DeepMind CEO 在印度 AI 峰會的六個判斷：從 AGI 測試到強化學習之爭
- 從地球到軌道：馬斯克的百萬顆太空 AI 衛星，Google 和 Starcloud 也在賽跑
- Dario Amodei：一到三年內，資料中心裡將出現一個「天才國度」
- 當 Claude 學會開火星車：AI 如何完成人類花了 28 年才學會的火星導航
- Tesla AI 掌門人揭秘：一個神經網路如何同時教會汽車和機器人理解世界
- 地球電網撐不住 AI，Nature Electronics 論文提出解方：把資料中心搬上太空
- Cohere 首席 AI 長：記憶、世界模型、階層式規劃，AI 研究還有三座大山要翻
- 從虛擬雙生到產業世界模型：達梭系統與 NVIDIA 如何定義工業 AI 的下一章
- AI 教父辛頓用樂高解釋 AI 如何理解語言
- AI 寫的文獻回顧，比博士級專家更好？Nature 研究的人類評估結果令人意外
- 黃仁勳的豐裕宣言：摩爾定律是蝸牛，AI 每十年進步一百萬倍
- 微軟 AI 執行長談遞迴自我改進、社交智慧與 Maia 晶片
- 80 億參數打敗 GPT-4o：Nature 論文證明 AI 不是越大越好
- 馬斯克：36 個月內，太空將是放 AI 最便宜的地方
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- GPT-4o 引用論文有九成是捏造的：Nature 新研究揭露學術 AI 的致命弱點
- AlphaGo 之父與強化學習教父聯手宣告：AI 正式進入「經驗時代」
- Epiplexity：當你的運算能力決定你看到的世界，一個顛覆資訊理論的新概念
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- AI 該學什麼？一篇論文重新定義「資訊」，讓資料選擇有了數學基礎
- 「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
- 通往 AGI 的路上，我們更可能先遇到什麼？
- Scaling Laws 還沒撞牆，但遊戲規則正在改寫
- 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
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- 半導體專家 Gavin Baker：「中國不會得到台灣的晶圓廠」
- 不只台積電：三位臺灣人在哈德遜研究所重新定義臺灣 AI 戰略價值
- 曾國藩後代、前海豹部隊軍官，為什麼帶著 AI 戰鬥機回台灣？美台國防共同開發的新範式
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- 中國造船能力是美國 232 倍——國防科技創業家談美中競爭的殘酷現實
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科技巨頭觀察 （60 篇）
- Siri AI 實測：終於能用了，但像是 2025 年的 Gemini
- 祖克柏一則訊息，200 人轉向：Meta 為什麼押注 AI 眼鏡？
- Blue Origin 火箭爆炸後，SpaceX 正在贏得太空產業的一切
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- NVIDIA 的頭號勁敵不是 AMD，是 Google
- NVIDIA RTX Spark 正式登場：台積電 3 奈米加聯發科，Windows 筆電能跑千億參數 AI
- Build 2026 全景解讀：從超級工廠到量子晶片，納德拉的五層前沿佈局
- iPhone Fold「矮胖」設計曝光，WWDC 2026 將是 Siri 的重修大考
- Google 擁有 Gmail 和 Chrome，為什麼正在輸掉 AI 超級應用的入口？
- 黃仁勳客串 Arm 演講，宣告 PC 重生：RTX Spark 讓千億參數模型在筆電上全天候運行
- Intel 正式進軍客製晶片：從愛立信基地台到人腦演算法，陳立武一年轉型交成績單
- 台積電矽光子今明年量產，聯發科與 NVIDIA 兩家共做一顆晶片寫下半導體新頁
- NVIDIA 聯手微軟和聯發科重新發明 PC：RTX Spark 搭載 1 PFLOPS AI 算力，「40 年來最大變革」
- 黃仁勳宣布 Vera Rubin 全面量產：七顆新晶片、五分鐘組裝，AI 工廠時代正式開跑
- iOS 27 重新定義 Siri：變身 AI Agent 常駐 Dynamic Island，向 Claude 和 Gemini 全面開放
- 微軟老兵的 AI 真心話：Copilot 輸給 Claude 那一刻，我知道光靠通路不夠
- Google 搜尋 25 年來最大改版：10 億人在用 AI Mode，藍色連結正在消失
- 「模型吃掉了鷹架」：Google I/O 2026 揭露的 AI 平台新戰略
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- 黃仁勳的 AI 經濟學：算力就是營收，token 就是新貨幣
- 黃仁勳：500 億美元的 AI 工廠，反而能產出最低成本的 token
- 輝達 Vera Rubin 平台全解析：7 顆晶片、整合 Groq、一路到 Feynman 的瘋狂路線圖
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- 黃仁勳的五層蛋糕：從能源到應用，AI 時代的完整技術架構
- 黃仁勳談 AI 未來：100% 的工作會改變，但不是 50% 會消失
- 黃仁勳：無知是一種超能力，NVIDIA 不可能被建立——但我不知道
- 黃仁勳的領導哲學：痛苦與受苦是 NVIDIA 的秘密武器
- Satya Nadella 談 AI 擴散論：為什麼「Token 工廠」將決定下一波全球競爭力
- 簡立峰：2026 年 AI 趨勢觀察——從 CES 看 NVIDIA 的野心與產業變局
- Google AI 掌門人 Demis Hassabis：AGI 還要 5-10 年，但中國只落後幾個月
- NVIDIA 的全棧帝國：CES 2026 揭示黃仁勳的終極野心
- Groq 攜手 NVIDIA：Chamath 親解「Pre-fill 與 Decode」的架構之爭
- Apple 的 AI 困局：Siri 只剩一次機會？
- 客製化晶片來了，Nvidia 的好日子要結束了嗎？
- 蘋果培訓了 2800 萬中國人，然後美國發現自己不會做東西了
- Apple FY2025 財報總整理：全年營收 4,160 億美元創新高，12 月季度挑戰史上最佳
- 繼歐盟之後，日本也逼 Apple 開門：圍牆花園時代真的要結束了？
- Satya Nadella：AI 時代最重要的競爭力可能不是模型能力，而是信任
- Satya Nadella：Microsoft 365 將從「人類工具」轉型為「Agent 基礎設施」
- iPhone 17 多款型號缺貨，但中國市場下滑 4%：Apple 的兩難困境
- Apple 日本新規上路：開發者該知道的佣金變化與新商機
- 從等 5 年電話到 AI 霸主——Sundar Pichai 的矽谷之路
- NVIDIA 可能收購記憶體公司？KAIST 教授的驚人預測與背後邏輯
- Apple 服務營收首度突破千億美元：不追 OpenAI 的 AI 戰略正在奏效
- Apple 日本開放第三方 App 商店，這對全球 iOS 生態系意味著什麼？
- Sergey Brin 坦承：Google 發明了 Transformer，卻沒當回事
- 黃仁勳說美國「正在輸」——他到底在擔心什麼？
- 黃仁勳的「AI 五層蛋糕」——為什麼理解這個框架比追 ChatGPT 更重要
- 開源 AI 的隱憂——為什麼黃仁勳說中國「遙遙領先」
- 從洗碗工到 3 兆美元——黃仁勳談「為什麼我還在拼」
職涯與學習 （67 篇）
- 你的焦慮有三分之二是白費的：「人生三種事業」精力管理框架
- 你可以「懷疑」出卓越：Rick Rubin 教你區分兩種自我懷疑
- 人生只有三件事：差點離婚的教練，如何靠一個分類法重建事業
- 用火腿三明治敲釘子？為什麼修補弱點只會讓你變成「360 度的平庸」
- 別再補弱點了：你的「星星」正在被磨成「圓形」
- 你的腦霧不是心理問題，是身體問題
- 不需要會寫程式碼也能做 AI：Notion 為什麼發明了『模型行為工程師』這個職位
- Wrike 執行長給年輕人的忠告：別再規劃職涯了，你該做的是不斷重塑自己
- AI 把 UI 變成「果凍糖果工廠」：設計品味才是 AI 時代的稀缺資源
- 銀行櫃員為什麼沒被ATM消滅？AI就業恐慌背後的傑文斯悖論
- 當產業一直在變，你的指南針是什麼？
- AI 自動化悖論：為什麼這家公司用了最多 AI，員工反而翻倍？
- AI 時代的帕斯卡賭注：你不用相信革命，但別選擇無知
- 當所有人都能生成「漂亮圖片」，創意的門檻反而更高了
- 當 AI 搶走了所有「策略性內容」，創作者只剩下誠實這條路
- GitHub 共同創辦人：AI 時代最強開發者，是會寫字的人
- 170 封退稿信之後：《魔獸世界》設計師 Jeff Kaplan 談放棄的勇氣與找到歸屬
- 22 歲獨角獸創辦人的預言：未來知識工作者不做事，只教 AI 做事
- 「用 AI 寫了六個月，我發現自己再也無法臨場思考」：布特林的認知保衛戰
- 軟體工程的第三層已經死了：經濟學家告訴你，為什麼「思考」才是開發者的比較優勢
- 當 AI 新創創辦人說「我在積極招人」：史丹佛座談揭示的就業悖論
- Anthropic 總裁：AI 時代最值錢的技能是 bedside manner
- AI 不是搶你的工作，而是搶你小孩的工作
- Meta 裁 8,000 人去買 1,350 億美元晶片:Calacanis 給被資遣者的「次 1% 創業法則」,告訴你下一個 Airbnb 藏在哪裡
- 哈斯汀的三個 AI 職涯逆風判斷：律師最危險、放射科還缺 5,000 人、水電工 20 年內最安全
- 哈斯汀的反 STEM 宣言：Netflix 共同創辦人為什麼勸家長停止逼小孩學程式？
- 從 notebook channels 到 MMA 腦傷：Anthropic 成長負責人 Amol Avasare 的職涯哲學
- 中段工程師被夾擊：Simon Willison 對「永久下層階級」的求生建議
- 中國「同事毀滅器」浪潮 vs Alex Finn 的反論：自動化自己，不是自動化同事
- Moment of Joy 是 PM 渡過深淵的鑰匙：Skip 創辦人給未來五年的破關行動方案
- Anthropic 產品總監 Cat Wu：6 個月變 1 天，PM 角色被徹底重寫
- 別讓你過去的成功變成陷阱：Skip 創辦人解析中年 PM 的「影子超能力」與三層心理鎖
- PM 之死、CMO 變成代幣重度使用者：Keith Rabois 談 AI 時代的職涯重塑
- 「品味不是天賦，是反覆」：AI 時代下一代如何練出判斷力
- ATM 預言錯了 40 年，AI 取代工程師也會錯——拉曼用銀行櫃員的故事告訴你為什麼
- 創業 50 年、失敗無數次之後，他學到的三件事
- 產品管理的黃金年代來了，但黃金屬於「產品管理」而非「產品經理」
- CS 畢業生就業率剩 19%：AI 時代的職涯存亡戰
- 前 Slack 幕僚長的高管解碼：五個讓好主意活下來的實戰策略
- AI 時代，「影響力」才是產品人的十倍技能
- Karpathy 談 AI 與就業：軟體需求會爆增，不是萎縮
- 53 歲才開始 YouTube，現在 600 萬訂閱：Rick Beato 是誰，為什麼你該認識他？
- AI 前線的「職涯」建議：當 Anthropic 幕僚長告訴年輕人，工作快要結束了
- 你的專長是被 AI 放大，還是被取代？MIT 經濟學家的判斷框架
- Anthropic 設計主管 Jenny Wen：AI 時代最被需要的三種設計師
- AI 時代的新業餘愛好者：Grady Booch 為什麼說你鄰居的會計師正在改變軟體產業
- Grady Booch 為什麼說 Dario Amodei「大錯特錯」：寫程式不等於軟體工程
- 寫書像蓋房子，寫劇本像造手錶：品克的第二創作人生
- 暢銷書作家的結構力：品克把寫作當工程，而不是藝術
- 當人人都能寫程式：Vibe Coding 時代，什麼技能才值錢？
- 管 AI Agent 就像管人——Prompt Engineering 其實是一堂管理課
- 89% 的人高估了自己的能力——AI 時代最危險的技能盲點
- 帶領美國奧數隊四度奪冠的數學教授，為什麼說 AGI 來臨前你最該學的不是數學？
- 黃仁勳：每位工程師都將擁有一支 AI 團隊
- 吳恩達達沃斯喊話：AI 不會取代你，但會用 AI 的人會取代你
- AI 不會讓專家變廉價，反而會讓他們更值錢
- 「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
- AI 時代的數學家：理解比證明更重要
- Marc Andreessen：AI 時代的職涯生存指南——從「墨西哥對峙」到「超級個體」
- AI 越強，通才越值錢——為什麼哲學家寫出了 AI 史上最重要的文件
- 楊立昆給年輕人的建議：選量子力學，別選 App 開發
- AI 取代白領不是危言聳聽：Amodei 預估一半初階白領工作將在數年內消失
- DeepMind 風險長：AI 不會消滅 50% 白領工作，但你得重新理解「協作」這件事
- 從 Meta 到 Anthropic：Boris Cherny 的工程師成長心法——Side Quest、信任與常識
- Replit CEO 的職涯建議：專業分工的時代結束了，你準備好當通才了嗎？
- AI 職涯的「三大支柱」：從史丹佛講座看科技業的人才新標準
- AI 時代該學什麼？OpenAI Codex 負責人的三個建議
領袖思維 （205 篇）
- 被諾貝爾獎得主嘲笑的願景，十年後為什麼變得「太保守」？
- a16z 合夥人的 AI 戰時備忘錄：不採用的風險遠大於用太多
- 65% 美國人支持全民基本收入：楊安澤拆解 AI 時代五大財富重分配方案
- 「如果你害怕一樣東西，你就不會去碰它」：艾夫如何讓科技變得有人性
- 賈伯斯與艾夫：史上最強設計搭檔的互補法則
- 『你們把我選下去好了』：費特曼如何成為民主黨最具爭議的 AI 捍衛者
- 營收 470 億、估值破兆，Anthropic 總裁：「這些數字完全不是重點」
- 強尼·艾夫的極端簡化哲學：從 100 個泡棉模型到 4.5 億台 iPod
- 全公司一個月的 AI 帳單跟我個人一樣多：a16z 合夥人給企業的三帖處方
- CEO 必須成為首席 AI 長：Brex 創辦人的 AI 轉型實戰課
- 同一套劇本、八個產業：Brad Jacobs 40 年可重複的創業公式
- 「如果他辭職你會恐慌嗎？」Brad Jacobs 辨識 A 級人才的思想實驗
- 擁抱問題，奔向火場：Brad Jacobs 從一位導師身上學到的創業哲學
- 何小鵬砍掉花了幾十億的自駕系統：「縫合怪永遠做不到 L4」
- 「跟所有人做一樣的事，不可能變有錢」：Oracle 創辦人艾里森的反骨思維
- 每天冥想兩次、持續 46 年：Brad Jacobs 的五套 CEO 心智重啟框架
- 為什麼偉大的創作者都很「自私」？Rick Rubin 的一人觀眾理論
- 兒子說「爸，週六見」：從瀕臨離婚到三個月創業的教練之路
- Kevin Kelly 的 7 條人生法則：每一條都有頂尖創業者作證
- 3,600 人三小時上線：Brad Jacobs 的併購整合與組織設計心法
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- 他恨透網球，卻打成世界第一：阿格西自傳的痛苦與救贖
- 一本要價 1,000 美元的書，藏著史上最強公司的經營手冊
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