1Podcast入門EN
From Zero to 150 Robots in Just 20 Months | Mike LeBlanc, Foundation Future Industries（在新分頁開啟原站）
Foundation Future Industries 的 Mike LeBlanc 談論其公司如何從零開始在 20 個月內部署 150 個人形機器人，並指出其訓練方式與市場策略。
※ 摘要僅根據標題與說明
最受歡迎
依人氣
- 2Podcast進階EN
American Companies Have 36 Months to Go AI-Native or Get Left Behind | Drew Cukor, TWG AI（在新分頁開啟原站）
Drew Cukor 指出美國企業若想在 AI 競爭中生存，必須在 36 個月內徹底重構核心流程，而非依賴現有的工具。他強調，將資料存放在檔案夾中會阻礙 AI 程序，並建議企業應由 CEO 主導，將 AI 嵌入到從客戶獲取到後台運作的完整…
※ 摘要僅根據標題與說明
- 3Podcast進階EN
The Reason 30 Years of Cybersecurity Has Failed - and What Actually Fixes It | Trent Telford, Qanapi（在新分頁開啟原站）
Qanapi 執行長 Trent Telford 指出，傳統網路安全架構因只保護牆而忽略內部資料，已無法應對 AI 模型透過外部掃描發現漏洞的威脅。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 4Podcast進階EN
In 5 to 10 Years, Using Weapons Without AI Will Be Considered Unethical | Yaroslav Azhnyuk, The Fourth Law（在新分頁開啟原站）
烏克蘭創業者亞斯拉夫·阿茲紐克談及未來十年內，不使用 AI 的武器將被視為不道德。他提出五級自主性框架與八維戰場生態模型，並指出若具備自主能力的無人機成本僅數百元，其效能將提升萬倍，因此全球再武裝已成必然趨勢。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 5Podcast進階EN
The Hidden Algorithm That Decides Which Software AI Will Recommend | Tim Sanders, G2（在新分頁開啟原站）
Tim Sanders 解釋 G2 如何透過驗證層機制篩選推薦軟體，強調內容必須獲得第三方信源背書才能被 AI 採用，而非單純依賴網站內容。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 6Podcast進階EN
Why People Are Paying 10x More for AI - and What That Means for the Chip Market | Sid Sheth, d-Matrix（在新分頁開啟原站）
Sid Sheth 指出 AI 市場正從 NVIDIA 主導的單極格局分裂，爆發的是專為互動性設計的架構，而非傳統 GPU 架構。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 7Podcast進階EN
Inside Ukraine's Azov Drone R&D: The Engineer Building AI Weapons 18 km From the Front Line | Alexander Palamarchuk（在新分頁開啟原站）
Alexander Palamarchuk 從前線 18 公里處談及烏克蘭 Azov 聯隊研發的 AI 無人機。他揭露了從 2014 年自製偵察機到今日具備 AI 導航的實戰系統，以及因反幹擾戰而開發的 100 至 3000 兆赫寬頻通訊…
※ 摘要僅根據標題與說明
- 8Podcast進階EN
AI Agents Fixing Your IT Before You Even Know Something Broke | Erhan Giral & Ryan Manning, BMC Helix（在新分頁開啟原站）
BMC Helix 透過 AI 自動處理企業 IT 故障，將服務管理從人工反應轉為自癒系統。訪談者 Erhan Giral 與 Ryan Manning 探討了如何利用合成資料中心模擬故障，讓 AI 學習修復，並提出專化子代理的架構，讓…
※ 摘要僅根據標題與說明
- 9Podcast進階EN
From 10 Drones a Month to Nearly 100,000 — Inside Ukraine's Largest Drone Manufacturer | Marko Kushnir, General Cherry（在新分頁開啟原站）
Marko Kushnir 談論烏克蘭最大無人機製造商如何從每月 10 架躍升至近 10 萬架。他強調戰局結構性對稱性，並指出若烏克蘭部署全自主 AI 無人機，恐會被俄軍迅速複製，因此他警告全自主能力是雙向危險。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 10Podcast進階EN
86% of What Coding Agents Do Is Just Reading — Not Solving | Alexander Whedon of Subquadratic（在新分頁開啟原站）
亞歷山大·韋德頓與克雷格·史密斯討論了 SubQ 的稀疏注意力機制，該機制消除了傳統注意力機制中與上下文視窗相關的計算稅，使推理速度提升 40 倍，計算量減少 64 倍。
※ 摘要僅根據標題與說明
最新內容
依發布時間
- Podcast進階EN
The Hidden Algorithm That Decides Which Software AI Will Recommend | Tim Sanders, G2（在新分頁開啟原站）
Tim Sanders 解釋 G2 如何透過驗證層機制篩選推薦軟體，強調內容必須獲得第三方信源背書才能被 AI 採用，而非單純依賴網站內容。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
The Reason 30 Years of Cybersecurity Has Failed - and What Actually Fixes It | Trent Telford, Qanapi（在新分頁開啟原站）
Qanapi 執行長 Trent Telford 指出，傳統網路安全架構因只保護牆而忽略內部資料，已無法應對 AI 模型透過外部掃描發現漏洞的威脅。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
86% of What Coding Agents Do Is Just Reading — Not Solving | Alexander Whedon of Subquadratic（在新分頁開啟原站）
亞歷山大·韋德頓與克雷格·史密斯討論了 SubQ 的稀疏注意力機制，該機制消除了傳統注意力機制中與上下文視窗相關的計算稅，使推理速度提升 40 倍，計算量減少 64 倍。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
From 10 Drones a Month to Nearly 100,000 — Inside Ukraine's Largest Drone Manufacturer | Marko Kushnir, General Cherry（在新分頁開啟原站）
Marko Kushnir 談論烏克蘭最大無人機製造商如何從每月 10 架躍升至近 10 萬架。他強調戰局結構性對稱性，並指出若烏克蘭部署全自主 AI 無人機，恐會被俄軍迅速複製，因此他警告全自主能力是雙向危險。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
In 5 to 10 Years, Using Weapons Without AI Will Be Considered Unethical | Yaroslav Azhnyuk, The Fourth Law（在新分頁開啟原站）
烏克蘭創業者亞斯拉夫·阿茲紐克談及未來十年內，不使用 AI 的武器將被視為不道德。他提出五級自主性框架與八維戰場生態模型，並指出若具備自主能力的無人機成本僅數百元，其效能將提升萬倍，因此全球再武裝已成必然趨勢。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
Inside Ukraine's Azov Drone R&D: The Engineer Building AI Weapons 18 km From the Front Line | Alexander Palamarchuk（在新分頁開啟原站）
Alexander Palamarchuk 從前線 18 公里處談及烏克蘭 Azov 聯隊研發的 AI 無人機。他揭露了從 2014 年自製偵察機到今日具備 AI 導航的實戰系統，以及因反幹擾戰而開發的 100 至 3000 兆赫寬頻通訊…
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
95% of AI Agent Projects Fail to Reach Production. Here's Why | Manoj Saxena, TrustWise（在新分頁開啟原站）
Manoj Saxena 與 Craig Smith 探討 TrustWise 如何透過 AI 控制塔解決企業 AI 代理專案從試盤到生產的瓶頸。他們指出，問題不在模型品質，而在缺乏能即時評估所有工具呼叫與行動的基礎設施。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast入門EN
From Zero to 150 Robots in Just 20 Months | Mike LeBlanc, Foundation Future Industries（在新分頁開啟原站）
Foundation Future Industries 的 Mike LeBlanc 談論其公司如何從零開始在 20 個月內部署 150 個人形機器人，並指出其訓練方式與市場策略。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
Why People Are Paying 10x More for AI - and What That Means for the Chip Market | Sid Sheth, d-Matrix（在新分頁開啟原站）
Sid Sheth 指出 AI 市場正從 NVIDIA 主導的單極格局分裂，爆發的是專為互動性設計的架構，而非傳統 GPU 架構。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
American Companies Have 36 Months to Go AI-Native or Get Left Behind | Drew Cukor, TWG AI（在新分頁開啟原站）
Drew Cukor 指出美國企業若想在 AI 競爭中生存，必須在 36 個月內徹底重構核心流程，而非依賴現有的工具。他強調，將資料存放在檔案夾中會阻礙 AI 程序，並建議企業應由 CEO 主導，將 AI 嵌入到從客戶獲取到後台運作的完整…
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
In 5 Years, 90% of What You Use AI For Will Run on Your Smartphone | Paolo Ardoino, Tether（在新分頁開啟原站）
Tether 執行長 Paolo Ardoino 與 Craig Smith 探討 Tether 的 QVAC 平台，主張未來五年 90% 的 AI 應用將直接在手機上執行，無需依賴資料中心。
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
AI Agents Fixing Your IT Before You Even Know Something Broke | Erhan Giral & Ryan Manning, BMC Helix（在新分頁開啟原站）
BMC Helix 透過 AI 自動處理企業 IT 故障，將服務管理從人工反應轉為自癒系統。訪談者 Erhan Giral 與 Ryan Manning 探討了如何利用合成資料中心模擬故障，讓 AI 學習修復，並提出專化子代理的架構，讓…
※ 摘要僅根據標題與說明
- Podcast進階EN
Real AI Transformation Costs HALF of Everyone's Salary for 2 Years | Chris Blackburn, Liatrio（在新分頁開啟原站）
Chris Blackburn 與 Craig Smith 探討企業匯入 AI 的真實成本，指出若只提升個人效率而不改革組織流程，AI 投資可能浪費一半薪資。
※ 摘要僅根據標題與說明
