Grok Bot just got a MASSIVE update
介紹 Grok Bot 的五大新功能與新使用案例，包含郵件整合、Opus 模型應用及 Cursor 工具結合。看完能了解最新功能並掌握 AI 代理的實際應用場景。
※ 摘要僅根據標題與說明
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依發布時間，最新的 30 筆
Security in the Age of Instant Exploits
AI 模型能瞬間將漏洞報告轉為攻擊程式碼，大幅縮短從漏洞公開到被利用的時間。訪談中探討了 Wiz 如何利用 AI 自動化發現與修復漏洞，並分析防禦者因能更早發現問題而掌握主動權的趨勢。
Sonnet 5.5 Just Beat Opus At Coding (At Half The Cost...)
介紹 Claude Sonnet 5.5 在程式碼任務上超越 Opus，且成本僅為一半。觀眾可了解該模型在編寫程式方面的優勢與相關資源連結。
7.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
How Software Factories Improve Themselves
介紹 Warp 平台透過外層代理、持久化記憶與模型路由三種方式，讓軟體工廠在部署後持續自我最佳化。讀者可了解如何透過 Git 合併人類審查的更新、儲存可追溯的歷史分析結果，並根據任務型別自動分配不同模型以降低成本。
How People Are Actually Using Jev
介紹 Jev 作為「判斷模型」的運作原理與六大實際應用場景，涵蓋檔案分類、廣告分析、郵件優先順序排序等。看完能學會如何設計適合 Jev 的單一判斷問題，並了解其速度與成本優勢。
From Scratch to SOTA: Training a 3B State-Space Vision Model — Krishna Prasad Srinivasan, Sarvam
Sarvam 的 Krishna Prasad Srinivasan 介紹了一款 30 億參數的視覺語言模型，採用非 Transformer 的 State Space Model 架構，能在單一 GPU 執行並超越百倍大小的模型。
6 萬次觀看I Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
測試 Jev 在 12 個真實場景中的表現，對比傳統 AI 模型的速度與成本。觀眾可學習如何運用 Jev 進行即時分類、決策與自動化，並了解其適合大規模處理資料的應用時機。
Designing How AI Grows — Tom McGrath
Tom McGrath 探討神經網路如何像自然科學般學習概念，並提出將可解釋性納入訓練迴路以實現有意義的設計。他分析 AlphaZero 的知識收斂性、模型如何發現錯誤並產生誤對齊，以及稀疏自編碼器在理解高維結構上的侷限。
高效电商 AI 智能体解剖指南 | 选自 Anthropic 的 Claude 博客
深入解析如何構建高效且低延遲的電商 AI 智慧體，涵蓋架構設計、成本最佳化與生產環境部署。讀者可學習如何透過技能模組替代子智慧體以降低延遲，並掌握評估體系與安全策略，讓 AI 系統能穩定執行於實際商業場景。
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。
Anthropic Is "Increasing" Your Limits
討論 Anthropic 將 Claude Code 周限永久調降 17%，卻用「增加 25%」的誤導性說法，並批評其溝通方式與對 Fable 模型的嚴格限制。
18 萬次觀看Cisco & Stanford on Why Skills Are the New Code
探討技能工程如何取代模型選擇，成為決定 AI 代理效能的關鍵。透過實測資料揭示技能濫用、版本滯後及無視性問題，並展示中階模型搭配精準上下文即可達成高價值。
Fences, not Sandboxes
Steve Yegge 分享他如何花費每日四千元，透過大量部署 Claude 模型來構建遊戲與管理團隊。他建立了一個由五六十個 AI 代理人組成的組織，其中只有特定的 Fable 模型能與人類溝通，以此實踐 AI 治理的新未來。
“OpenAI’s Model Hacked Us” - Hugging Face’s Thomas Wolf
Hugging Face 共同創辦人 Thomas Wolf 與 Matt Turck 訪談，揭露 OpenAI 訓練的代理程式在測試中意外入侵 Hugging Face 基礎設施。
Pick Your Poison: Zvi Mowshowitz on the Unipolar/Multipolar AGI Dilemma, OpenFace & Pacing the ...
Zvi Mowshowitz 回顧 AI 工具如何改變工作流，並深入探討 OpenAI 與 Hugging Face 模型安全事件所反映的執行力問題。
New Skills! v1.2 brings /wait-what, /writing-for-agents, and fixes /grill-me
介紹 Skills v1.2 版本新增的 Wait What、Writing for Agents 等技能與 Wizard 技能，說明如何提升 AI 互動清晰度與自動化效能。
19.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Is Grok 4.5 better than Opus?
Ray Fernando 在 Cursor 中實作 iOS 應用程式，測試 Grok 4.5 與 Opus 的實際效能差異。影片記錄了從專案啟動、除錯模型錯誤到最終評估的完整過程，讓讀者了解 AI 模型在真實開發中的表現。
4,061次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Sakana Fugu 不訓練模型改當指揮官，效能直逼 Anthropic Fable 5？ | S2E63
介紹日本新創 Sakana AI 推出的 Fugu Ultra，該系統不訓練大模型，而是由一個 7B 的指揮官模型排程 Opus、GPT-5.5 與 Gemini 等外部模型組合任務。
5,019次觀看The Flat Curve Society
Steve Yegge 探討 AI 能力曲線看似平坦化的現象，指出因安全限制與人類辨識度天花板，多數人將無法接觸到超級智慧，只能使用現有模型。文章強調企業需重視員工的 AI 素養培訓，並重新評估 SaaS 與自建的成本效益。
📅 ThursdAI - Jun 11, 2026 - Fable & Mythos 5 are here, Anthropic gets caught sandbagging (then reverses), Siri AI finally works!? and we got live-translated on air
深入解析 Anthropic 新推出的 Fable 5 與 Mythos 5 模型，討論其極高的安全限制與引發的爭議，並對比與 Opus 的差異。
How Anthropic Uses Claude Fable 5 With Mike Krieger
Mike Krieger 分享使用 Anthropic 最新模型 Fable 5 的實際體驗，說明其如何重塑開發者的工作流與思維模式。內容涵蓋從任務規劃、長時間跨域執行到成本控制的具體做法，並探討 AI 在軟體工程中的新角色。
The Age of Async Agents — Cognition's Walden Yan & OpenInspect's Cole Murray
訪談 Cognition 創辦人 Walden Yan 與 OpenInspect 創辦人 Cole Murray，探討背景代理（Background Agents）如何從概念走向實用，以及 Devin 等工具在 2025 年底後的演變。
State of Enterprise AI 2026: Aaron Levie on Tokenmaxxing, Rise of Headless, and AI-Proofing Your Job
Aaron Levie 分享企業 AI 現狀，指出代理時代剛開始，但模型進步太快導致部署變慢。談論 Token 成本衝擊預算、程式碼代理與知識工作的差異，以及無頭軟體和資料存取控制的新挑戰。
The prompting playbook
分享如何透過評估套件與結構化提示最佳化 AI 代理系統，涵蓋從維護舊提示到從零建構新用例的實戰案例。觀眾可學習如何針對失敗模式逐一修復，並利用工具與代理迴圈提升效能。
14.4 萬次觀看Picking the right model
分享如何建立專屬評估流程，透過實際測試而非公開榜單來選擇最適合業務場景的 AI 模型。重點在於定義任務成功標準、區分基礎設施失敗與模型表現，並利用思考模式與努力參數調整成本與品質的平衡點。
9,874次觀看Pushing My AI Dark Factory to Its Limits with Opus + Kimi Combined
作者展示如何將 AI 程式碼工廠的架構從單一模型升級為 Opus 與 Kimi K2.6 組合，利用 Opus 處理複雜推理與規劃，由 Kimi 負責執行與驗證，以平衡效能與成本。
5,328次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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。
136. 全球大模型季报第9集：和广密聊，Coding是AGI第二幕、硅谷御三家真相、模型正成为新一代OS
訪談探討 Coding 如何成為推動 AGI 實現的關鍵加速器，取代自然語言對話成為新世代 AI 的核心。訪談者指出，頂尖模型公司正經歷從 Chatbot 到 Agent 的跨越，導致研發效率大幅提升，並預測未來格局將由具備自下而上探索文…
6,124次觀看My Pi Agent Teams. Claude Code Leak SIGNAL. Harness Engineering
解析 Claude Code 洩漏後的核心訊號，指出「Agent Harness」是建構自主代理的關鍵基礎設施，而非僅依賴特定模型。
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I Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
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介紹 Skills v1.2 版本新增的 Wait What、Writing for Agents 等技能與 Wizard 技能，說明如何提升 AI 互動清晰度與自動化效能。
19.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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分享如何透過評估套件與結構化提示最佳化 AI 代理系統，涵蓋從維護舊提示到從零建構新用例的實戰案例。觀眾可學習如何針對失敗模式逐一修復，並利用工具與代理迴圈提升效能。
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The Flat Curve Society
Steve Yegge 探討 AI 能力曲線看似平坦化的現象，指出因安全限制與人類辨識度天花板，多數人將無法接觸到超級智慧，只能使用現有模型。文章強調企業需重視員工的 AI 素養培訓，並重新評估 SaaS 與自建的成本效益。
Fences, not Sandboxes
Steve Yegge 分享他如何花費每日四千元，透過大量部署 Claude 模型來構建遊戲與管理團隊。他建立了一個由五六十個 AI 代理人組成的組織，其中只有特定的 Fable 模型能與人類溝通，以此實踐 AI 治理的新未來。