1Podcast入門EN
1022: CLAUDE.md, AGENTS.md, Skills, Hooks and Subagents: A Field Guide to Steering AI Agents（在新分頁播放音檔）
探討如何有效引導 AI 代理，涵蓋指令的七種交付方式、誘餌（hook）與指令的差異，以及業界標準的 agents.md。
※ 摘要僅根據標題與說明
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1018: Alibaba's Qwen3.8-Max: Open-Weight Model Surpasses Most American Frontier Labs（在新分頁播放音檔）
Jon Krohn 在 1018 期探討了阿里巴巴 Qwen3.8-Max 模型，這是一款擁有 240 億引數的混合專家模型，若開放權重將成為史上最大規模的開放權重發布。
※ 摘要僅根據標題與說明
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1026: OpenAI’s GPT-6 Astra（在新分頁播放音檔）
Jon Krohn 解讀 OpenAI 的 GPT-6 Astra，這是一款由總裁提出的可能代表通用人工智慧（AGI）的旗艦模型。他介紹了該模型的技術特性和成本，並分析其在程式碼、抽象推理及科學領域的表現。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 4Podcast進階EN
1019: Anyone Can Write Code Now, So What Gets You Hired? (With Priyanka Vergadia)（在新分頁播放音檔）
前微軟與谷歌的 AI 轉型資深主管 Priyanka Vergadia 與 Jon Krohn 探討為何企業購買 AI 工具卻無法見效。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 5Podcast進階EN
1024: In Case You Missed It in August 2026（在新分頁播放音檔）
探討 AI 投資與回報的落差，透過與多位專家討論，分析為何四成組織具備成功架構卻僅一成能見實際收益。內容涵蓋如何將 Claude 技能結構化以避免低質輸出，以及為何在分析型代理問答中，語義層面比傳統分析更重要。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 6Podcast進階EN
1025: Word Gravity: How Transformers Bend Space, with Dr. Luis Serrano（在新分頁播放音檔）
Dr. Luis Serrano 與 Jon Krohn 探討 Transformer 架構中注意力機制如何類似引力，使詞彙在層間流動時產生彎曲。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 7Podcast進階EN
1016: In Case You Missed It in July 2026（在新分頁播放音檔）
探討演算法傷害如何演變為人類技能，並邀請多位專家分析 AI 危險與複雜度的關係，以及未來數位工作者的職業發展與深層數學能力的重要性。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 8Podcast進階EN
1030: Garbage In, Gospel Out: Why Agents Need Better Data, with Salesforce's Gaurav Pathak（在新分頁播放音檔）
Salesforce 的 Gaurav Pathak 與 Jon Krohn 探討企業 AI 代理需要優質標籤資料才能提供可靠回答。他強調「垃圾入，聖歌出」的現象，並指出企業 AI 的「罪惡食人」是缺乏後設資料與資料品質規則的組織。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 9Podcast入門EN
1031: Tokenomics: Why Your Agentic AI Bill Is Exploding (and How to Fix It), with Tyler Cox and Ish Shah
探討 agentic AI（具體行動 AI）如何因子代理層級導致 Token 消耗爆炸式增長。Tyler Cox 與 Ish Shah 指出，若將工作負載移至本地硬體而非雲端，可大幅節省成本。
- 10Podcast進階EN
1017: Vector Search, Agentic Memory and Effective RAG, with MongoDB’s Pete Johnson（在新分頁播放音檔）
MongoDB 的 Pete Johnson 與 Jon Krohn 探討 AI 投資回報率落差與 RAG 效能。他分析 SQL 歷史、Matryoshka 嵌入技術，並提出更有效的代理記憶方案，幫助企業理解 AI 落地的關鍵挑戰。
※ 摘要僅根據標題與說明
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探討 agentic AI（具體行動 AI）如何因子代理層級導致 Token 消耗爆炸式增長。Tyler Cox 與 Ish Shah 指出，若將工作負載移至本地硬體而非雲端，可大幅節省成本。
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Salesforce 的 Gaurav Pathak 與 Jon Krohn 探討企業 AI 代理需要優質標籤資料才能提供可靠回答。他強調「垃圾入，聖歌出」的現象，並指出企業 AI 的「罪惡食人」是缺乏後設資料與資料品質規則的組織。
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1029: How AI Brought a Podcast Back From the Dead, with Linear Digressions’ Katie Malone（在新分頁播放音檔）
Katie Malone 回顧 Linear Digressions 停播後，透過 AI 工具重新啟動節目。她探討人與 AI 管理技能的一致性，並介紹由 AI 生成的播客內容，同時分享資料悖論的觀點。
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1028: The Chip Built for Agentic AI Inference, with SambaNova's Anton McGonnell（在新分頁播放音檔）
SambaNova 的 Anton McGonnell 解釋了 Agentic AI 如何改變推理工作負載，並指出傳統 GPU 架構在此場景下的瓶頸。
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1027: Building an Always-On AI Agent for Busy Parents, with Dr. Dilani Kahawala（在新分頁播放音檔）
Dr. Dilani Kahawala 探討如何打造能持續運作、讓家長信賴的 AI 助手。她分享從 Etsy、Meta 到 Atlassian 的經驗，指出建立這類產品有三個最困難的挑戰，並強調長期運作的 AI 與即時回應式 AI 有本質…
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1026: OpenAI’s GPT-6 Astra（在新分頁播放音檔）
Jon Krohn 解讀 OpenAI 的 GPT-6 Astra，這是一款由總裁提出的可能代表通用人工智慧（AGI）的旗艦模型。他介紹了該模型的技術特性和成本，並分析其在程式碼、抽象推理及科學領域的表現。
※ 摘要僅根據標題與說明
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1025: Word Gravity: How Transformers Bend Space, with Dr. Luis Serrano（在新分頁播放音檔）
Dr. Luis Serrano 與 Jon Krohn 探討 Transformer 架構中注意力機制如何類似引力，使詞彙在層間流動時產生彎曲。
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1024: In Case You Missed It in August 2026（在新分頁播放音檔）
探討 AI 投資與回報的落差，透過與多位專家討論，分析為何四成組織具備成功架構卻僅一成能見實際收益。內容涵蓋如何將 Claude 技能結構化以避免低質輸出，以及為何在分析型代理問答中，語義層面比傳統分析更重要。
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1023: Agentic AI Skills That Matter Now, with Aishwarya Srinivasan（在新分頁播放音檔）
Aishwarya Srinivasan 探討如何建立 AI 的競爭優勢，指出「快速開發」並非終點，真正的關鍵在於工程判斷力與系統評估。
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1022: CLAUDE.md, AGENTS.md, Skills, Hooks and Subagents: A Field Guide to Steering AI Agents（在新分頁播放音檔）
探討如何有效引導 AI 代理，涵蓋指令的七種交付方式、誘餌（hook）與指令的差異，以及業界標準的 agents.md。
※ 摘要僅根據標題與說明
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1020: How to Choose Model Size and Effort Level: The Two Critical Dials（在新分頁播放音檔）
探討大語言模型中決定輸出品質的兩個關鍵旋鈕：模型大小與努力程度。Jon Krohn 解釋了這兩個設定如何影響結果，並指出雖然便宜字元的模型未必便宜任務，但透過調整這兩個旋鈕可更有效率地提升效能。
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1019: Anyone Can Write Code Now, So What Gets You Hired? (With Priyanka Vergadia)（在新分頁播放音檔）
前微軟與谷歌的 AI 轉型資深主管 Priyanka Vergadia 與 Jon Krohn 探討為何企業購買 AI 工具卻無法見效。
※ 摘要僅根據標題與說明
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1018: Alibaba's Qwen3.8-Max: Open-Weight Model Surpasses Most American Frontier Labs（在新分頁播放音檔）
Jon Krohn 在 1018 期探討了阿里巴巴 Qwen3.8-Max 模型，這是一款擁有 240 億引數的混合專家模型，若開放權重將成為史上最大規模的開放權重發布。
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1017: Vector Search, Agentic Memory and Effective RAG, with MongoDB’s Pete Johnson（在新分頁播放音檔）
MongoDB 的 Pete Johnson 與 Jon Krohn 探討 AI 投資回報率落差與 RAG 效能。他分析 SQL 歷史、Matryoshka 嵌入技術，並提出更有效的代理記憶方案，幫助企業理解 AI 落地的關鍵挑戰。
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1016: In Case You Missed It in July 2026（在新分頁播放音檔）
探討演算法傷害如何演變為人類技能，並邀請多位專家分析 AI 危險與複雜度的關係，以及未來數位工作者的職業發展與深層數學能力的重要性。
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