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Needle 3: You Don't Need an LLM for Function Calling（在新分頁開啟原站）
說明不需要大型語言模型就能完成函式呼叫，重點在於如何設計函式呼叫邏輯。
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Prompt Engineering
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ B 級 ・ 24.7 萬 訂閱 ・ 17 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/01
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Opus 5.5 — Anthropic Finally Listened?（在新分頁開啟原站）
Opus 5.5 由 Anthropic 推出，比 Opus 5 更便宜、更快且效能更優，在多個關鍵指標上超越 Fable 5.1 與 Astra。
3.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片入門EN
Union Alpha: A Free Model Just Beat Opus 5/GPT-Sol（在新分頁開啟原站）
介紹 Union Alpha 這個免費模型，指出它成功超越 Opus 5 與 GPT-Sol 的表現。
3.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
MiMo v2.6: Xiaomi Just Built the Best Open Model（在新分頁開啟原站）
小米發布 MiMo v2.6 開放模型，並直播了耗資 350 萬美元訓練過程。影片測試了該模型在 agentic 任務中的表現，並分析本地執行所需的 VRAM 資源，澄清「開放」與「可在家執行」的差異。
※ 摘要僅根據標題與說明
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DeepSeek V4.1 Flash Is WAY Better Than I Expected（在新分頁開啟原站）
DeepSeek V4.1 Flash 的推出讓使用者驚訝地發現其效能遠超預期，這筆影片詳細介紹了該模型的具體優缺點與使用方式。
2.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片入門EN
Why DeepSeek's New Architecture Is a Huge Breakthrough（在新分頁開啟原站）
介紹 DeepSeek 的新架構，說明其如何突破傳統限制，並探討對 AI 發展的潛在影響。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片進階EN
JEV vs Thinking Models: 100% to 0%（在新分頁開啟原站）
影片解釋了 System 1 與 System 2 AI 模型的差異，並測試了 Jev 與 Qwen 3.8 在思考模式下的表現。看完後讀者將了解兩種模型在處理任務時的不同機制，並掌握如何根據需求選擇合適的系統。
1.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Your Agent Doesn't Need a Bigger Model（在新分頁開啟原站）
指出 AI 代理失敗的主因並非模型能力不足，而是提供的上下文資訊不夠清晰。作者結合 Redis 的報告與實作，演示了如何透過上下文工程建立跨會話的記憶系統，讓代理能持續運作。
1.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
Gemini 3.8 Flash: The model no one expected!（在新分頁開啟原站）
Gemini 3.8 Flash 是一款新推出的模型，主打極快速度與低資源需求，讓使用者能輕鬆使用。
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Gemini 4 Argon Changes the Test-Time Compute Game（在新分頁開啟原站）
Gemini 4 Argon 是 Google 最新模型，其最大亮點在於單次回應可輸出 100 萬字，遠超以往 64K 限制。
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Jev + AI Agents: Where a Decision Model Actually Helps（在新分頁開啟原站）
探討使用 System One 模型 Jev 建構的 Agent Harness，透過 Pi 與 Gemini 3.8 Flash 實作，在處理雜亂的 Postgres 資料庫時，發現決策機制比預期的更有效率。
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Qwen 27B on 6GB VRAM...（在新分頁開啟原站）
介紹了 PrismML 的 Bonsai 2 模型，它能將 Qwen3.8 27B 的效能壓縮至 6GB VRAM 內。雖然短任務上表現與原版持平，但在長程多步驟的 Agent 任務中，壓縮版完全失敗，顯示壓縮技術在複雜情境下仍有巨大瓶頸。
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This New AI Architecture Makes Decisions 13x Faster（在新分頁開啟原站）
介紹 CLM 系統 1 模型，它將情境與所有可能行動嵌入單一空間，透過對比訓練而非生成 Token 來決策。雖然在 1,080 個工具上延遲僅 80ms，但準確率從 86% 暴跌至 17%。該模型作為快速初篩，後續需由另一模型進行並列比較。
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JEV vs Thinking Models: 100% to 0%（在新分頁開啟原站）
影片解釋了 System 1 與 System 2 AI 模型的差異，並測試了 Jev 與 Qwen 3.8 在思考模式下的表現。看完後讀者將了解兩種模型在處理任務時的不同機制，並掌握如何根據需求選擇合適的系統。
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Opus 5.5 — Anthropic Finally Listened?（在新分頁開啟原站）
Opus 5.5 由 Anthropic 推出，比 Opus 5 更便宜、更快且效能更優，在多個關鍵指標上超越 Fable 5.1 與 Astra。
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MiMo v2.6: Xiaomi Just Built the Best Open Model（在新分頁開啟原站）
小米發布 MiMo v2.6 開放模型，並直播了耗資 350 萬美元訓練過程。影片測試了該模型在 agentic 任務中的表現，並分析本地執行所需的 VRAM 資源，澄清「開放」與「可在家執行」的差異。
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Your Agent Doesn't Need a Bigger Model（在新分頁開啟原站）
指出 AI 代理失敗的主因並非模型能力不足，而是提供的上下文資訊不夠清晰。作者結合 Redis 的報告與實作，演示了如何透過上下文工程建立跨會話的記憶系統，讓代理能持續運作。
1.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Needle 3: You Don't Need an LLM for Function Calling（在新分頁開啟原站）
說明不需要大型語言模型就能完成函式呼叫，重點在於如何設計函式呼叫邏輯。
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Union Alpha: A Free Model Just Beat Opus 5/GPT-Sol（在新分頁開啟原站）
介紹 Union Alpha 這個免費模型，指出它成功超越 Opus 5 與 GPT-Sol 的表現。
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DeepSeek V4.1 Flash 的推出讓使用者驚訝地發現其效能遠超預期，這筆影片詳細介紹了該模型的具體優缺點與使用方式。
2.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Why DeepSeek's New Architecture Is a Huge Breakthrough（在新分頁開啟原站）
介紹 DeepSeek 的新架構，說明其如何突破傳統限制，並探討對 AI 發展的潛在影響。
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TrueForge: Anthropic's Managed Agent Harness, But Open Source（在新分頁開啟原站）
這是一則關於 TrueForge 的影片，它是一款由 Anthropic 開發的開源代理工具，旨在提供企業級 AI 效能。
1.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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GPT-6 Astra: The harness matters more than you think（在新分頁開啟原站）
探討 GPT-6 Astra 模型，強調其核心在於如何調配與使用，而非單純的技術升級。
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Gemini 3.8 Flash: The model no one expected!（在新分頁開啟原站）
Gemini 3.8 Flash 是一款新推出的模型，主打極快速度與低資源需求，讓使用者能輕鬆使用。
3.7 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Fable 5.1 — Anthropic Finally Listened?（在新分頁開啟原站）
Fable 5.1 是 Anthropic 推出的最新 AI 模型，該影片介紹了模型在處理特定任務時的表現，並探討了其在實際應用中的潛力與限制。
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