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OpenClaw: Why the Internet Isn't Built for AI Agents（在新分頁開啟原站）
Yoko Li、Guido Appenzeller 與 Joel de la Garza 探討 OpenClaw 如何挑戰網路對 AI 代理的現狀，並分析為何設定 Gmail 整合需七小時、企業許可權問題以及平台缺乏動力。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Ben Horowitz on AI Infrastructure, Economics and The New Laws of Software（在新分頁開啟原站）
Alex Rampell 與 Ben Horowitz 討論 AI 如何重塑軟體競爭規則，並指出在 AI 主導的未來，加密基礎設施將成為關鍵。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Building Search for AI Agents with Exa CEO Will Bryk（在新分頁開啟原站）
Exa 執行長 Bryk 與 Sarah Wang 探討 AI 時代的搜尋基礎設施，涵蓋從傳統搜尋引擎如何無法支援自主代理，到搜尋如何演變為無人機系統的核心層面。
※ 摘要僅根據標題與說明
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From Vector Databases to Knowledge Engines: The Next Layer of AI（在新分頁開啟原站）
Peter Levine 與 Pinecone 執行長 Ash Ashutosh 探討 AI 從向量資料庫轉向知識引擎的趨勢。他們指出，隨著代理成為主要使用者，傳統檢索系統會失效，因此 AI 系統必須演變以支援機器對機器的互動。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Rethinking Git for the Age of Coding Agents with GitHub Cofounder Scott Chacon（在新分頁開啟原站）
GitHub 創辦人 Scott Chacon 與 Matt Bornstein 探討 AI 時代 Git 的未來。他們指出 Git 介面在 2005 年以來未變，並介紹 GitButler 如何重新設計版本控制以支援人與 AI 代理。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Inside vLLM: The Engine Powering Open-Source AI（在新分頁開啟原站）
探討 vLLM 如何成為開放式 AI 的核心引擎，並分析為何開放式推理架構正逐漸取代傳統閉源方案，讓開發者能更靈活地部署前沿智慧。
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Why We Need Continual Learning（在新分頁開啟原站）
探討 AI 系統如何隨著時間推移而失效，並提出持續學習（Continual Learning）的必要性。作者指出，傳統模型難以適應新資料，因此需要演變為能從經驗中進化的系統。
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Patrick Collison on Stripe’s Early Choices, Smalltalk, and What Comes After Coding（在新分頁開啟原站）
Cursor 執行長 Michael Truell 與 Stripe 執行長 Patrick Collison 談及 Stripe 早期決策、Smalltalk 與 Lisp 語言的歷史，以及 AI 是否真能提升經濟生產力。
※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Agents and the Fight for Customer Data（在新分頁開啟原站）
Martin Casado 與 Fivetran 創辦人 George Fraser 探討 AI 時代的資料基礎設施未來。他們指出企業常高估 AI 威脅，強調即使 Agent 工作流普及，集中式資料基礎仍不可或缺。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 10Podcast進階EN
Ideogram’s Open-Weights Image Model and the Future of AI Design（在新分頁開啟原站）
Yoko Li 與 Justine Moore 專訪 Ideogram 創辦人 Mohammad Norouzi，探討其推出開放權重模型的決策、生成文字與版面設計挑戰，以及可控制性如何成為研究焦點。
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How AI Is Rewriting the Rules of Cybersecurity | Truffle Security & Socket
本訪談探討 AI 模型如何突破安全限制，從漏洞發現直接轉為攻擊。專家指出，AI 會選擇「路徑最簡」的方式入侵，例如透過公開的 API 鍵或零日漏洞，甚至利用被遺漏的密碼進行自發散。
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Inside vLLM: The Engine Powering Open-Source AI（在新分頁開啟原站）
探討 vLLM 如何成為開放式 AI 的核心引擎，並分析為何開放式推理架構正逐漸取代傳統閉源方案，讓開發者能更靈活地部署前沿智慧。
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Building Self-Accelerating AI with Mirendil（在新分頁開啟原站）
Matt Bornstein 與 Mirendil 創始人 Behnam Neyshabur 及 Harsh Mehta 探討如何透過 AI 系統自我加速，將 AI 從生產力工具轉為推動科學與技術程序的核心動力。
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Ideogram’s Open-Weights Image Model and the Future of AI Design（在新分頁開啟原站）
Yoko Li 與 Justine Moore 專訪 Ideogram 創辦人 Mohammad Norouzi，探討其推出開放權重模型的決策、生成文字與版面設計挑戰，以及可控制性如何成為研究焦點。
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Building Search for AI Agents with Exa CEO Will Bryk（在新分頁開啟原站）
Exa 執行長 Bryk 與 Sarah Wang 探討 AI 時代的搜尋基礎設施，涵蓋從傳統搜尋引擎如何無法支援自主代理，到搜尋如何演變為無人機系統的核心層面。
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AI Agents and the Fight for Customer Data（在新分頁開啟原站）
Martin Casado 與 Fivetran 創辦人 George Fraser 探討 AI 時代的資料基礎設施未來。他們指出企業常高估 AI 威脅，強調即使 Agent 工作流普及，集中式資料基礎仍不可或缺。
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Ben Horowitz on AI Infrastructure, Economics and The New Laws of Software（在新分頁開啟原站）
Alex Rampell 與 Ben Horowitz 討論 AI 如何重塑軟體競爭規則，並指出在 AI 主導的未來，加密基礎設施將成為關鍵。
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AI Infrastructure, Distribution, and the Next Wave of Software（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 AI 基礎設施如何成為關鍵領域，並分析從儲存計算到開發工具的重塑。訪談者指出，AI 原生系統使分佈成為核心優勢，並分享未來生態系統的可能面貌。
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From Vector Databases to Knowledge Engines: The Next Layer of AI（在新分頁開啟原站）
Peter Levine 與 Pinecone 執行長 Ash Ashutosh 探討 AI 從向量資料庫轉向知識引擎的趨勢。他們指出，隨著代理成為主要使用者，傳統檢索系統會失效，因此 AI 系統必須演變以支援機器對機器的互動。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Why We Need Continual Learning（在新分頁開啟原站）
探討 AI 系統如何隨著時間推移而失效，並提出持續學習（Continual Learning）的必要性。作者指出，傳統模型難以適應新資料，因此需要演變為能從經驗中進化的系統。
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The Agent Era: Building Software Beyond Chat with Box CEO Aaron Levie（在新分頁開啟原站）
Box CEO Aaron Levie 與 Erik Torenberg 等探討 AI 時代企業軟體如何從聊天機器人轉向以 Agent 為核心。
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Rethinking Git for the Age of Coding Agents with GitHub Cofounder Scott Chacon（在新分頁開啟原站）
GitHub 創辦人 Scott Chacon 與 Matt Bornstein 探討 AI 時代 Git 的未來。他們指出 Git 介面在 2005 年以來未變，並介紹 GitButler 如何重新設計版本控制以支援人與 AI 代理。
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How AI Is Reshaping IT Services from the Inside（在新分頁開啟原站）
Joe Schmidt 與 Treeline 執行長 Peter Doyle 探討 AI 如何重塑 IT 服務業。該公司指出 $100 億的傳統管理服務市場已落後現代技術，並提出結合人工技術員與 AI 自動化來建立新模式，解決純軟體服務在…
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Patrick Collison on Stripe’s Early Choices, Smalltalk, and What Comes After Coding（在新分頁開啟原站）
Cursor 執行長 Michael Truell 與 Stripe 執行長 Patrick Collison 談及 Stripe 早期決策、Smalltalk 與 Lisp 語言的歷史，以及 AI 是否真能提升經濟生產力。
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OpenClaw: Why the Internet Isn't Built for AI Agents（在新分頁開啟原站）
Yoko Li、Guido Appenzeller 與 Joel de la Garza 探討 OpenClaw 如何挑戰網路對 AI 代理的現狀，並分析為何設定 Gmail 整合需七小時、企業許可權問題以及平台缺乏動力。
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