Why Everyone is Now Getting Excited About Personal AI Agents
Meta 的 Muse 個人 AI 代理在 App Store 排名突升，顯示消費者端正從商業應用轉向個人使用。影片探討了推動此變化的設計模式，如持續性、目標建立與智慧預設，並分析 OpenAI、Google DeepMind 等公司的最…
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OpenCL
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ThursdAI - Sep 17 - TypeSafe's Jev is a ChatGPT moment for decisions, Pace the Frontier splits the labs & more
訪談探討 TypeSafe 推出的非 LLM 推理模型 Jev，強調其速度與成本優勢；同時分析 Dario Amodei 提出的「緩衝前沿」策略、各大廠對 AI 助理的競爭，以及政治人物對 AI 發展的看法。
How to Build Your Own AI Agent Team From Scratch
展示如何利用 Hyper Agent 平台建立一個由四個 AI 代理組成的團隊，自動處理贊助商審核、風險評估、指令碼構思與簡報製作。觀眾可學習如何從零開始設定代理、連線 Slack 與 Google 工具，並透過任務連結讓代理協同工作。
4.4 萬次觀看The Multiplayer AI Sprint: Build Your Team’s First Shared Agent
探討 AI 從個人工具轉向團隊共享代理的趨勢，介紹如何建立團隊共用的 AI 工作空間。觀眾可學習如何評估並實施團隊共享代理，提升跨職能協作效率。
9,200次觀看OpenAI solves Navier-Stokes, Meta’s Muse a free AI agent that’s really good, DeepSeek V4.1 shrinks KV cache, and one doomer post causes OpenAI to consider pausing training + more AI news
Podcast 涵蓋 OpenAI 宣稱 1 萬個代理解決納維 - 斯托克斯方程、DeepSeek V4.1 發布及壓縮 KV Cache、Meta 推出免費 AI 代理 Muse 與保密虛擬機器、以及一名前員工因擔憂 AI 滅世而引發的…
How to Start AI Coding If You Haven’t Yet
探討非軟體工程師如何將 AI 編碼作為工作基礎技能，透過自動化、升級與發明三種建構模式，協助知識工作者解決重複、最佳化流程或創造新價值。
95% of AI Agent Projects Fail to Reach Production. Here's Why | Manoj Saxena, TrustWise
Manoj Saxena 與 Craig Smith 探討企業 AI Agent 專案失敗原因，指出問題不在模型品質，而在缺乏能即時評估與管控 Agent 行為的基礎設施。
Why People Are Paying 10x More for AI - and What That Means for the Chip Market | Sid Sheth, d-Matrix
Sid Sheth 與 Craig Smith 探討 AI 晶片市場如何因「高互動性」需求而分裂，NVIDIA 架構在低延遲推理上受限，而 D-Matrix 等專用架構能提供更快的記憶體頻寬。
Why Video Agent models are next — Ethan He, xAI Grok Imagine
Ethan He 分享 xAI Grok Imagine 團隊如何在三個月內從零建立影像與影片模型，強調核心挑戰在於資料、基礎設施與人才。
Agent-Harness.ipynb*
Vincent Warmerdam 探討 Python 筆記本如何從靜態草稿演變為與 AI 代理協作的「代理攔截器」，強調共享畫布與即時反饋的重要性。他主張使用較快模型維持開發者專注，並透過 Hooks 機制讓代理自我擴展而非依賴外部工具。
📅 ThursdAI - May 7 - Interviews with Sunil Pai, Sally Ann Omalley from AI Engineer Europe
訪談邀請了 Cloudflare 資深工程師 Sunil Pai 與 Red Hat 資深工程師 Sally Ann O'Malley，深入探討 AI 工程現狀。
管 Vibe Coding 项目，就像管公共厕所
徐文浩與任鑫探討用 AI 管理「Vibe Coding」專案的挑戰，比喻其難度如同管理公共廁所。內容涵蓋讓 AI 治理 AI、自動修復故障、拆分任務以控制程式碼量等具體治理策略，並分享成本統計與最佳實踐。
Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering
Andrej Karpathy 在演講中探討從「vibe coding」到「agentic engineering」的轉變，解釋大模型如何從工具演變為具備自主行動能力的實體。
Why We Need Continual Learning
探討當前 AI 模型訓練後即「凍結」的侷限，指出人類能從經驗中持續學習的特性。主持人與 a16z 合夥人 Malika Aubakirova 討論了情境學習（in-context learning）的邊界，並分析 Cursor…
徐文浩：AGI 已经来了，接下来开始比赛分发
徐文浩與任鑫探討 AGI 已實現，當前重點是產品分發而非開發。他們介紹 ZooClaw 產品，強調 Harness Engineering 以傳統工程規範制約 AI 產出，並主張從 Build 轉向 Sell，透過 Agent 協作生態解…
📅 ThursdAI LIVE from London - Claude Mythos, Codex Resets, Muse Spark & More | w/ Swyx and friends from OpenAI, Deepmind, LMArena and OpenClaw
在倫敦現場直播，涵蓋 Claude Mythos 模型、Meta Muse Spark 及 OpenCL 安全議題。內容包含與 OpenAI、DeepMind 專家的訪談，以及對近期 AI 工具與趨勢的討論。
OpenClaw 小龍蝦根本是時間黑洞！你也得了 AI 燒腦症候群了嗎？ | S2E49
分享 OpenCL 小龍蝦作為 AI 個人助理的實際調教過程與踩過的坑，說明其設定門檻與記憶管理問題。同時探討因同時切換多個 AI 任務而產生的「AI 燒腦症候群」，並建議適時停止使用以恢復精力。
2.1 萬次觀看Why Every Developer needs to know about WebMCP Now
探討 AI 代理如何高效與網頁互動，指出傳統截圖方式效率低且昂貴。介紹 Web MCP 作為新 API，讓代理直接執行網頁功能而非模擬點選，並提及 200MB 本地模型帶來的離線應用機會。
AGI is here? Jensen says yes, ARC-AGI-3 says AI scores under 1%
Alex Volkov 與嘉賓討論 Jensen Huang 宣稱達成 AGI 的爭議，並實測 Gemini 3.1 Flash Live 的即時互動能力。
GTC 2026：AI的下一个战场不是模型，而是「推理系统」| S10E04
探討 GTC 2026 上 AI 競爭焦點從模型轉向推理系統，分析 Eigen AI 等公司如何加速開源模型。內容涵蓋 GPU 與 LPU 分工、Token 消耗激增對商業模式的衝擊，以及推理最佳化技術路徑。
Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI
Andrej Karpathy 與 Sarah Guo 探討 AI 代理如何改變程式開發與研究流程，分享他使用多代理協作完成任務的經驗。內容涵蓋自動實驗系統 AutoResearch 的設計理念、如何訓練模型以及未來教育模式的轉變。
Is the ChatGPT Era Over? Opus 4.6 & The Shift from Chat to Delegation - EP99.33
訪談深入分析 Opus 4.6 與 Codex 5.3 同日發布的競爭局勢，探討百萬級語料庫、編碼模型在非編碼任務的優勢，以及代理迴圈（agentic loops）的實際成本與挑戰。
From Swift to Mojo and high-performance AI Engineering with Chris Lattner
Chris Lattner 分享從 LLVM、Swift 到 Mojo 的語言設計歷程，解釋為何 AI 時代仍需新語言而非依賴現有工具。透過訪談了解 compiler 工程如何提升軟體效能，以及 Mojo 如何降低 AI 開發門檻。
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