Consumers Will Never Pay for AI
探討消費者對 AI 付費意願極低，指出付費使用者高度集中在高產出族群，並分析市場可能透過廣告或企業端尋找新機會。內容涵蓋 Reflection AI 新模型 Beam 的表現、紐約市 AI 安全聽證會、以及微軟與 Meta 削減雲端支出的…
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DeepSeek
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也寫作：Deepseek
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依發布時間，最新的 30 筆
Which Model Should Power the n8n Assistant?
Leonardo Araujo 測試了四個不同 AI 模型在 n8n 自動化工具中的表現，比較它們根據同一提示建立工作流的差異。觀眾可以了解如何連線偏好模型、預期差異以及驗證生成自動化是否運作。
3,846次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
美中 AI 差距縮至 3%？彭博研究：中國憑「高效率與低成本」逼近美國領先優勢
彭博研究指出美中 AI 效能差距已縮至約 3%，中國模型憑藉高效率與低成本策略快速追趕。文章分析 DeepSeek 等業者如何透過最佳化運算效率縮小與美國領先模型的差距，並探討中國 AI 產業面臨的商業化挑戰與監管壓力。
Constraints that make developers faster
專訪 Skip Labs 執行長 Julien Verlaguet，探討如何設計能防止程式錯誤卻不讓開發者感到受挫的型別系統與工具。
Webinar: AI Agent Simulation of Human Behavior with Michael Bernstein
教授 Michael Bernstein 探討如何利用大型語言模型模擬人類行為，打造能預測組織與客戶反應的 AI 代理。透過深度訪談建立「數位孿生」，解決傳統模擬模型過於簡化或刻板印象的問題，協助決策者進行更精準的「如果」情境推演。
2.1 萬次觀看Autoresearch Made Our Models 3x Faster — Tejas Bhakta, Morph
介紹 Morph 如何利用自動研究框架最佳化 GPU 核心，將模型速度提升三倍。人類負責提出高階最佳化概念，代理則負責調整參數並驗證正確性與速度。
7,712次觀看182: 对话梁琛奇：抖音、猫箱、创业，「他们都搞生产力，我想用 AI 创造开心」
梁琛奇在訪談中分享其從字節跳動到創立動念引線的創業歷程，探討如何用 AI 創造娛樂體驗而非僅限於生產力。他認為推理成本下降與模態進化是關鍵，並提出漫畫形式因壓縮資訊量更易在 AI 時代獲得使用者接受，旨在探索讓大眾主動創作的未來娛樂形態。
PureblueAI 鲁扬：把 prompt 当货架空间，把 GEO 当量化交易
訪談由魯揚主講，深入解析生成式引擎最佳化（GEO）與傳統搜尋引擎最佳化（SEO）的差異。魯揚指出大模型缺乏明確規則，需透過量化交易思維挖掘模型採信內容的因子，並強調建立品牌知識資產的重要性。
MiMo v2.6: Xiaomi Just Built the Best Open Model
介紹小米發布的 MiMo v2.6 開放模型，並測試其在代理任務上的表現。內容包含本地執行所需的視訊記憶體分析與實際效能驗證。
2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
The current balance of power in open models
Podcast 訪談探討 2026 年開放權重 AI 模型的全球權力平衡，指出中國模型在商業可行性與下載量上已超越美國。內容分析開放模型與封閉模型的差異、學術界採用趨勢、技術演進速度，以及由此帶來的資安風險與監管不確定性。
tokenizers v1: encode, decode and scaling, measured
介紹 tokenizers v1 如何透過位元流分割、字詞快取與合併迴路重寫，將編碼速度提升數倍至數十倍。讀者可了解其最佳化原理與 Rust 實作細節，並掌握如何安裝與使用新版本。
能力过剩时代，AI瓶颈已不在模型 | 萨提亚·纳德拉 | 微软 | All-In Summit | AI减速 | AI安全 | 奖励黑客 | 互操作标准 | Copilot | 开源AI | MAI
微軟 CEO 納德拉在 All-In Summit 對談中提出，AI 能力已過剩，瓶頸在於模型擴散與企業控制權。他區分基礎 DevOps 錯誤與新型「獎勵駭客」風險，強調工程監控與思維鏈透明。
2.1 萬次觀看GPT-6 Astra做3D绝了！我两天建了一座能开车的巴黎（赠300页手把手教程）
示範如何用 GPT-6 與 Tripo 模型，透過少量程式碼在兩天內建立可互動的 3D 巴黎場景。觀眾能學習從參考圖轉為 3D 模型、減面、綁骨及組裝成可遊玩網頁遊戲的完整流程。
1.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
1027: Building an Always-On AI Agent for Busy Parents, with Dr. Dilani Kahawala
Dr. Dilani Kahawala 分享如何為忙碌父母打造全天候 AI 助手 Anna，解決資訊過載與日程混亂問題。她闡述了建立無圖介面、培養使用者「直接下達指令」思維模式以及確保可靠性的三大挑戰，並探討了長期執行代理與傳統工具的不同…
How to Build an AI-Native Company Today
探討企業如何從單純導入 AI 轉型為真正以 AI 為核心的組織，列出三十項關鍵特徵，包括建立流程藍圖、提供日常駕駛工具、將上下文視為程式碼等。觀眾可學習如何重新設計工作流程，讓 AI 與代理系統真正融入業務，而非僅是舊流程的附庸。
1.4 萬次觀看EP325. GPT Luna 大降價、特斯拉中國會賣嗎、梁文鋒的流出談話 | M觀點
探討 OpenAI 將 GPT-5.6 Luna 版 API 價格大幅調降、特斯拉可能出售中國業務的戰略考量，以及 DeepSeek 創辦人梁文鋒流出談話中對中國 AI 競爭局勢的看法。
Vol.129｜豆包、千问、WorkBuddy 齐入场：巨头压注 AI 办公，旧优势还能赢下生产力入口吗？
探討騰訊、字節、阿里等巨頭齊頭並進進入 AI 辦公領域的商業邏輯與市場影響。透過訪談分析，指出模型效能提升與基礎設施成熟讓創業公司有機會在 Agent 層面創新，而巨頭將轉向提供底層基礎設施。
EP152 - OpenAI 自研晶片 Jalapeño 真的有點猛
深入解析 OpenAI 自研晶片 Jalapeño，探討其如何透過 AI 加速晶片設計流程，並在推論效能上超越 NVIDIA Blackwell。內容涵蓋晶片架構特點、測試資料及對未來 AI 硬體發展的影響。
1 萬次觀看85.和蚂蚁、千问、吉利、OPPO、vivo 的五位总裁，聊 Agent 的商业元年、漏斗与放大器
五位科技與產業領袖探討 2026 年 Agent 商業元年，分析從流量漏斗到意圖放大器的轉變。內容涵蓋跨端協同、開放生態建設、利益分潤機制及汽車與手機終端如何成為智慧體執行器，揭示技術落地面臨的商業挑戰與未來爆發時間表。
我的 AI 编程全流程：如何使用 AI 稳定交付一个高质量的产品
分享使用 AI 程式設計 Agent（如 Codex）穩定交付高品質產品的完整流程，涵蓋從環境搭建、產品設計到人工驗證的步驟。觀眾能學習如何透過版本管理與自測機制，減少 AI 產出與預期不符的風險，並掌握在效率與品質間做權衡的方法。
36.1 萬次觀看OPC 已经凉了，FDE 会有光明的未来么？
訪談探討 OPC（一人公司）概念降溫與 FDE（前線工程師）興起的背後邏輯，指出單純提效無用，核心在於「找到付費客戶」。兩人深入分析 DeepSeek Harness 等工具，認為日常開發已無明顯差距，AI 將成為像電網般的基礎設施，未來…
Intelligence EXPLOSION: Harness Engineering with Pi Agent, Deepseek, and Gemini
IndyDevDan 解析近期多項大模型發布，並示範如何將 Pi Agent、Deepseek 與 Gemini 結合使用。觀眾可學習透過多代理協作工作流，讓不同模型共同運作以超越單一模型表現。
7.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
DeepSeek Just Built the Next Generation of Coding Agents
DeepSeek 推出新一代開源編碼代理工具，支援自定義外掛與多種運作模式。影片實際測試其效能並比較與 Claude Code 的差異，適合想探索 AI 編碼代理的開發者。
3.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
E249｜Token经济转点：OpenClaw、Hermes到本地自研的Agent进化之路
訪談探討了 AI 從「無腦最大化 Token 消耗」轉向「經濟高效使用」的產業變革，分享 OpenClaw、Hermes 等 Agent 工具演進經驗，並分析本地開源模型搭配雲端模型的降本策略。
2.8 萬次觀看151. 17岁被2026年ICML收录论文的小少年：我bet开心！开心！开心！
訪談一位 17 歲高中生，他獨立完成預訓練研究並發表被 ICML 2026 接收的論文。內容涵蓋他自學 AI 的歷程、對模型與商業的看法，以及 AI 對人類意義感的衝擊與反思。
2,649次觀看Building an agentic SDLC with a QA engineering mindset
訪談 Motorola Solutions 資深測試工程師 Suneet Malhotra，分享如何建立基於代理的軟體開發生命週期（SDLC）流程，利用 MCP 協議讓不同角色（產品經理、開發者、QA）透過 AI 自動生成需求、程式碼與測…
Lindy Teammate: Flo Crivello on Multiplayer Agents, Memory & Why He'd Ban the Chinese Models He Uses
Flo Crivello 介紹 Lindy Teammate，一款在 Slack 中運作的 AI 員工，能累積團隊共享上下文並協作。他探討多玩家 AI 的記憶系統、工具整合，以及人類與 AI 混合組織的未來，認為人類最終可能只引入噪音。
从DeepSeek、Kimi到“黄仁勋联盟”：AI模型开源，到底“开”了什么？
解析 DeepSeek、Kimi 等模型「開放權重」與真正開源的差異，探討不同許可證對開發者使用權限的影響，並分析黃仁勳聯盟對 AI 產業的意義。
12 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Omnigent: Composition, Control, and Collaboration for AI Agents
分享如何利用 OmniGent 等工具，透過讓多個 AI 模型互相辯論來提升程式碼品質與研究效率。講者分享實戰經驗，包括用不同模型測試、處理繁體中文語料以及建立 AI 代理的工作流程。
610次觀看Stanford CS229 Machine Learning | Spring 2026 | Lecture 20: GMM (EM), PCA
深入解析強化學習中的策略梯度演算法，並詳細介紹 PPO 演算法如何透過截斷優勢函式來穩定訓練。內容涵蓋數學原理、PPO 的截斷機制，以及用 RL 訓練大型語言模型長鏈式推理的實務挑戰與方法。
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Webinar: AI Agent Simulation of Human Behavior with Michael Bernstein
教授 Michael Bernstein 探討如何利用大型語言模型模擬人類行為，打造能預測組織與客戶反應的 AI 代理。透過深度訪談建立「數位孿生」，解決傳統模擬模型過於簡化或刻板印象的問題，協助決策者進行更精準的「如果」情境推演。
2.1 萬次觀看我的 AI 编程全流程：如何使用 AI 稳定交付一个高质量的产品
分享使用 AI 程式設計 Agent（如 Codex）穩定交付高品質產品的完整流程，涵蓋從環境搭建、產品設計到人工驗證的步驟。觀眾能學習如何透過版本管理與自測機制，減少 AI 產出與預期不符的風險，並掌握在效率與品質間做權衡的方法。
36.1 萬次觀看Consumers Will Never Pay for AI
探討消費者對 AI 付費意願極低，指出付費使用者高度集中在高產出族群，並分析市場可能透過廣告或企業端尋找新機會。內容涵蓋 Reflection AI 新模型 Beam 的表現、紐約市 AI 安全聽證會、以及微軟與 Meta 削減雲端支出的…
5,915次觀看从DeepSeek、Kimi到“黄仁勋联盟”：AI模型开源，到底“开”了什么？
解析 DeepSeek、Kimi 等模型「開放權重」與真正開源的差異，探討不同許可證對開發者使用權限的影響，並分析黃仁勳聯盟對 AI 產業的意義。
12 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
The current balance of power in open models
Podcast 訪談探討 2026 年開放權重 AI 模型的全球權力平衡，指出中國模型在商業可行性與下載量上已超越美國。內容分析開放模型與封閉模型的差異、學術界採用趨勢、技術演進速度，以及由此帶來的資安風險與監管不確定性。
美国AI研究员的中国之旅：年轻人，追赶者，算力焦虑与“AGI展示厅” ｜专访Nathan Lambert【101视频播客】
美國 AI 研究員 Nathan Lambert 訪談紀錄，分享他深入中國 AI 生態的見聞與觀察。內容涵蓋月之暗面、智譜、阿里等團隊的運作模式，探討中美在算力、人才與開放模型上的差異，並分析全球 AI 競賽的未來走向。
9.2 萬次觀看MiMo v2.6: Xiaomi Just Built the Best Open Model
介紹小米發布的 MiMo v2.6 開放模型，並測試其在代理任務上的表現。內容包含本地執行所需的視訊記憶體分析與實際效能驗證。
2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Intelligence EXPLOSION: Harness Engineering with Pi Agent, Deepseek, and Gemini
IndyDevDan 解析近期多項大模型發布，並示範如何將 Pi Agent、Deepseek 與 Gemini 結合使用。觀眾可學習透過多代理協作工作流，讓不同模型共同運作以超越單一模型表現。
7.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
能力过剩时代，AI瓶颈已不在模型 | 萨提亚·纳德拉 | 微软 | All-In Summit | AI减速 | AI安全 | 奖励黑客 | 互操作标准 | Copilot | 开源AI | MAI
微軟 CEO 納德拉在 All-In Summit 對談中提出，AI 能力已過剩，瓶頸在於模型擴散與企業控制權。他區分基礎 DevOps 錯誤與新型「獎勵駭客」風險，強調工程監控與思維鏈透明。
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