為何不直接用 Mac mini？Ghost 為個人 Agent 造專用電腦，19 歲創辦人獲 a16z 領投
Ghost 推出專為個人 AI 代理打造的 Core 電腦，透過整合模型、記憶與執行環境，讓 Agent 能 24 小時主動處理任務。
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Local AI + Cloud AI Is INSANE - Hybrid Computer FULL Tutorial
介紹 Perplexity Computer 的 Hybrid Compute 功能，能同時結合雲端大模型與本地模型處理任務。觀眾可學習如何設定並使用此工具，在處理敏感資料時保持隱私，同時利用雲端進行網路搜尋與複雜推理。
Google 首度把 4 顆 TPU 送上太空！開始實測「軌道 AI 資料中心」
Google 首度將 4 顆 TPU 晶片搭載衛星送入太空，測試在軌道環境下的運算能力與散熱機制。文章介紹 Project Suncatcher 計畫如何透過衛星進行 AI 推理，並探討未來衛星互連與成本挑戰。
LM Studio Full Tutorial - The BEST Way to Run Local Models
詳細教學如何免費在電腦本地安裝並執行 LM Studio 軟體，下載與配置 AI 模型，並透過 API 在 VS Code 等程式中呼叫。
4.9 萬次觀看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。
I'm Obsessed With Local AI. Here's Why
詳細介紹本地 AI 的運作原理、關鍵詞彙與工具選擇，並提供三種實作路徑與三個具體的創業想法。看完後讀者能學會如何選擇模型、安裝軟體並建立屬於自己的本地 AI 工作流。
42.4 萬次觀看Celebrating one billion Gemma downloads
Google DeepMind 的 Paige Bailey 在 Gemma 下載一億次活動中，與開發者交流 Gemma 的實際應用案例，涵蓋視障輔助、賽車教練、互動創作及本地執行等主題。
2.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
How builders at YC Startup School are using Gemini & Google AI
Google DeepMind 的 Paige Bailey 訪談 YC Startup School 的創作者，了解他們如何使用 Gemini 與 Google AI 解決多語言收據解析、抗生素抗藥性研究等實際問題。
※ 摘要僅根據標題與說明
The Complete Local AI System with A Single NPM Install!
展示如何使用單一 npm 套件整合 Whisper、Gemma、Qwen 3 與 Supersonic 等模型，在本地電腦上建立完整的 AI 系統。
- 4.1 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
- 3 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
Welcome to Open Source AI: Run Your Own Models Locally
串帶您了解如何在筆記型電腦或伺服器上本地執行開源 AI 模型。內容涵蓋 llama.cpp、量化模型選擇、開源與封閉編碼代理的實作示範，以及硬體資源管理技巧。
※ 摘要僅根據標題與說明
EP142 - Siri 終於不笨了？？SpaceX IPO 爲什麽沒被高估
探討 Apple Intelligence 如何透過 Siri AI 與端側大模型（Apple Foundation Model）提升智慧，並分析 Anthropic 因安全疑慮收回 Fable 5 使用權限的事件，最後介紹 SpaceX…
3,121次觀看Stanford MS&E435 Economics of the AI Supercycle | Spring 2026 | Applications, Applied AI
Tuhin Srivastava 分享 Baseten 如何透過客製化模型與基礎設施，協助 AI 公司解決推論效能、可靠性與成本問題。內容涵蓋 frontier 模型與客製化模型的市場趨勢、開放原始碼模型的挑戰，以及硬體生態系的未來發展。
Some ideas for what comes next, May 2026
Nathan Lambert 探討 2026 年 AI 發展趨勢，指出開放模型尚未達到像 Opus 4.5 般的代理時刻，Gemini 在特定任務上仍無法與 Claude Code 競爭。
Import AI 455: AI systems are about to start building themselves.
基於公開資料分析，認為 AI 系統可能在 2028 年前具備自主研發後繼版本的潛力。作者指出編碼、實驗重現與模型最佳化等關鍵環節已逐步自動化，並探討了自動研發帶來的經濟變革與對齊風險。
Voice Loop — A Local Voice Agent in ~500 Lines of Python
展示如何用約 500 行 Python 程式碼在 Mac 上建立本地語音代理，涵蓋從麥克風錄音到文字轉語音的完整技術流程。觀眾可學習如何搭建包含語音識別、轉語音及上下文記憶功能的語音 AI 系統。
3,532次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Episode 63: Why Gemini 3 Will Change How You Build AI Agents with Ravin Kumar (Google DeepMind)
Ravin Kumar 與 Hugo 探討 Gemini 3 如何改變軟體開發，從簡單工具呼叫轉向自主「代理 harness」。
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Chrome 內建的翻譯與 Prompt API
介紹 Chrome 內建的 Translator、Language Detector 與 Summarizer API，並說明 Prompt API 的測試狀態與使用方式。
Chrome's Built-in Translation and Prompt API
介紹 Chrome 內建的翻譯、語言檢測與摘要 API，並示範如何使用 Prompt API 在瀏覽器中執行小型 AI 模型。讀者可學習如何透過程式碼呼叫這些功能，了解瀏覽器整合 AI 的現狀與限制。
【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第六講：生成式人工智慧的後訓練(Post-Training)與遺忘問題
李宏毅教授深入解析生成式 AI 的後訓練（Post-Training）與遺忘問題，說明如何為通用模型注入特定技能。課程探討了避免模型在學習新任務時遺忘原有能力的策略，並介紹了過濾難產生 Token 的技術。
4.6 萬次觀看The Dark Matter of AI [Mechanistic Interpretability]
探討機器學習模型中難以解釋的「暗物質」現象，介紹機械可解釋性領域的基礎概念與最新研究。觀眾能了解如何分析大型語言模型內部運作，並掌握相關工具進行實驗。
30.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
【生成式AI導論 2024】第11講：大型語言模型在「想」什麼呢？ — 淺談大型語言模型的可解釋性
李宏毅教授探討大型語言模型的可解釋性，透過實作實驗與理論分析，說明如何判斷模型是否透明、可解讀及可解釋。課程涵蓋開源與閉源模型的差異、探針分析（probing）方法、信心分數評估，以及模型可能編造解釋的風險，幫助讀者理解當前 AI 黑盒的…
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