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AI 工具讓詐騙集團幾十秒內就能生出一個幾可亂真的釣魚網站，以前靠排版、錯字來識破假網站的方法已經失效了。攻擊在自動化，我們的防護也要跟上。

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過去幾年，我們看到 AI 模型的能力一路快速進步，從一開始大家在研究怎麼把 Prompt 寫好，到後來開始加入工具、記憶、工作流、狀態管理，也就是這幾個月很紅的 Harness Engineering 駕馭工程，讓模型不只是回答問題，而是可以更像一個真正能做事的 AI Agent。

所以很自然地，我們會開始想一個問題：如果模型繼續變強，再加上駕馭工程，把 LLM 原本不穩定、沒有狀態、容易幻覺的地方慢慢補起來，那這條路會不會就是通往 AGI 的答案？🤔

這一集我想從這個問題出發，聊聊我最近一直在思考的另一個角度：世界模型。

因為如果大語言模型本質上還是在理解文字、預測下一個 token，那它到底是真的理解這個世界，還是只是從大量資料裡學到「看起來應該怎麼回答」？

世界模型想補上的，正是這個部分。它不是單純讓 AI 生成下一段文字、下一張圖片或下一段影片，而是希望模型能夠理解現實世界背後的運作方式。比如一個杯子被推到桌邊會掉下去，一台車突然切進來你需要煞車，一顆球飛過來你會直覺知道它大概會落在哪裡。

這些對人類來說很自然的物理直覺，其實不只是「看過很多資料」而已，而是我們腦中有一套對世界運作方式的內部模型。世界模型的方向，就是希望 AI 也能建立類似的理解。🌎

這集我會用比較白話的方式，聊聊為什麼光靠 LLM 可能還不夠，駕馭工程到底補了哪些東西，以及為什麼世界模型可能會是 AGI 發展中很重要的一塊拼圖。

我也會提到 Yann LeCun 近年一直推的 JEPA 架構，還有為什麼他認為 Sora 這類生成影片模型，雖然看起來很像理解世界，但其實跟真正的世界模型還是不太一樣。

所以這一集不只是聊「下一個模型會不會更強」，而是想換一個角度來看：如果 AI 真的要變成一個能在現實世界裡行動、判斷、規劃的系統，它到底還缺什麼？

如果你最近也有一種感覺，覺得 AI 明明越來越強，可是用久了又會發現它離真正可靠的智慧還差一段距離，那這集應該會蠻值得聽的。🚀

(00:00) 開頭
(02:46) AI 詐騙時代的自動化防禦
(04:37) 為什麼我們頻道這麼少廣告？
(06:25) Meta 開發者體驗有多坑？
(10:32) 為什麼光靠 LLM 不能達到 AGI？
(12:22) Scaling Law 與 LLM 的天生限制
(13:25) 為什麼需要 Harness Engineering 駕馭工程？
(14:43) 另一條路：世界模型
(15:36) 世界模型到底想解決什麼？
(17:01) Sora 這類影片模型算世界模型嗎？
(18:51) JEPA：預測抽象狀態，而不是像素
(20:04) LeWorldModel 的新突破
(22:01) LLM + 駕馭工程短期仍是主流
(22:50) 未來可能是 Hybrid AI 架構

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上個禮拜小朋友學校放春假跟全家去了一趟大峽谷，這種壯闊的景色真的要定時補充一下，書本上、影片上看再多還是沒有現場的臨場感強烈，然後你就會突然覺得，平常在公司瞎忙、在那邊計較誰的 AI token 燒比較多，在這片峽谷底下一點意義都沒有 😎

我最近買了一台 Mac Studio，本來是想拿來跑 local LLM 的，結果機器拿到以後一直擱著沒動工。剛好社群上都在瘋 Hermes Agent，想說那就先來裝裝看，沒想到一裝就回不去了。

這集我會講為什麼我覺得它比 OpenClaw 小龍蝦好，而且也會聊到我之前利用 Anthropic Client SDK + Agent SDK 自幹的個人助理，我是怎麼做到主 agent 可以跟我一直聊天不中斷，然後把所有工作都交給背景的 sub-agent 去跑，整個體驗非常絲滑，但為什麼我還是決定使用 Hermes Agent 呢？這個我會在影片慢慢聊。

另外，這禮拜 Anthropic 正式把 Opus 4.7 放出來了，不是大家期待的 Mythos，可以算是 Mythos 的安全閹割版。它有一個地方真的進步超多，就是檔案跟圖片的辨識能力，從 4.6 的 55% 直接跳到 4.7 的 99%，這個跳躍幅度完全不合理，我猜他們一定是找到了什麼訓練方法。但也不是全部都是好消息，我在影片裡會聊到為什麼換到 4.7 之後，你可能會突然發現自己的 Token 消耗變多了，整體花費變貴了。另外從三月開始，很多人都發現 Opus 4.6 的品質變差了，這是真的嗎？Anthropic 偷偷做了什麼事讓模型的思考能力下降？

這集我也會順便帶一下 OpenAI 最新的 Agent SDK 設計理念、Qwen 3.6 為什麼在 12 天內就把 Gemma 4 的 coding 能力打得毫無還手之力、還有一些我一邊用 Hermes Agent 一邊在想的東西，像是當我們越來越依賴一家廠商、一個模型的時候，該怎麼去平衡這件事。

總之就是有技術、有吐槽、也有一點旅遊心得，如果你最近也在用 Claude Code、或是在想要不要自己做個 agent、或是只是對 Anthropic 這波操作感到奇怪的，這集應該會蠻有共鳴的。

看完如果有想法，歡迎在底下留言跟我聊聊。最近我越來越期待看到大家的討論區，因為總是可以看到一些我自己沒想到的角度。

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(00:00) 開頭
(02:19) 大峽谷景色太美：比誰 AI Token 燒得多一點都沒意義
(05:34) 出去玩早睡早起身心舒暢 
(07:06) Hermes Agent 上手心得：不要裝小龍蝦了
(10:56) 自建 AI 助理：我怎麼做到主 agent 一直聊天不中斷
(12:41) 既然自建 agent 也不錯，那我為什麼最後還是換掉它？
(13:36) Hermes 名字背後的典故，與 skill 自動產生的設計
(15:55) OpenAI Agent SDK 新方向：harness 與 compute 分開
(19:07) Qwen 3.6 用 12 天把 Gemma 4 打趴
(21:03) Opus 4.7 發表：不是 Mythos，為什麼變貴了？
(22:38) Opus 4.6 真的變笨了嗎？完整時間線還原
(24:31) 4.7 發表同時，Anthropic 做了一件更微妙的事
(26:46) Anthropic 的 premium 還能收多久？

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今年，我在美國即將待滿 10 年了！🤯 回想當初，身為一個臺大電機畢業生，出國其實完全不在我的計畫內。一切的起心動念，竟然只是因為不想跟柯柯談「沒有期限的遠距離戀愛」！😂 就這樣，我一路從半年衝刺托福、申請 CMU 矽谷分校，到落地美國第一天不去放行李，而是直接在「機場交車」準備全力找工作，開啟了我在美國這十年的破關打怪之旅。

這十年間，我經歷了 Square 這樣頂尖科技公司的高標準文化洗禮，也坐過公司股價從 20 塊狂飆到 300 塊、最後又跌下來的真實雲霄飛車，這段震撼教育讓我深刻體悟到「你永遠賺不到認知以外的錢」。雖然網路上常常看到大家抱怨灣區的缺點，但我必須大聲說一句真心話：在美國當軟體工程師，真的是太爽了！不用一直加班，同事間互相尊重，這十年真的讓我紮實地累積了專業與資產。

不過，既然這麼爽，為什麼我會決定：「這應該是我最後一份幫別人打工的工作了」？😫 隨著這一年 Claude Code、Cursor 等 AI 工具的突飛猛進，我發現自己有太多新的想法想要實現。當大腦不斷在公司專案與個人頻道間瘋狂切換，每天還要花大把時間在正職工作上，真的讓我覺得很煩躁，面對這個典範轉移的時代，我認為「不行動的風險，反而比留在原地更大」

本集精彩亮點：
✈️ 衝動赴美與機場交車的超狂開局： 為了不談遠距離戀愛而開啟的留學路！帶你回顧我落地美國第一天，不去安頓住宿直接約交車的破關打怪期。
🎢 股價 15 倍雲霄飛車的震撼教育： 在 Square 經歷股價暴漲又暴跌的血淚教訓，這段經歷讓我深刻體悟：為什麼你永遠賺不到「認知以外的錢」。
💻 打破勸退文迷思，矽谷工程師真心話： 網路上大家都在抱怨灣區？我必須大聲說：在美國當軟體工程師真的「太爽了」！
🤯 AI 時代的反思與「最後一份打工」宣告： 腦袋有滿滿的點子想實現，每天被正職綁住真的好煩躁！不行動的風險反而更大！

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(00:00) 美國 10 年回顧
(01:49) 別人的意見永遠只是參考
(02:50) 為什麼我會來美國？
(04:10) 半年衝刺申請留學與錄取 CMU 矽谷分校
(06:48) 高速成長的一年：第一天機場交車 + Airbnb 住十個月
(08:55) 加入 Square：體驗頂尖企業文化與多元性
(11:27) 你賺不到認知以外的錢
(13:16) 疫情爆發時把大螢幕扛回家的趣事
(14:20) 核心體悟：在美國當軟體工程師真的太爽了
(16:49) 這是我最後一份打工！

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這禮拜 AI 圈最大的新聞，絕對是 Anthropic 的史詩級翻車事件！🤯 因為一個低級的發布失誤，Claude Code 的 Source Map 竟然被當成愚人節大禮包，原始碼直接被看光光，社群更是一夜之間鑽版權漏洞，瘋狂用 Python 和 Rust 重寫備份！😂

不過這場意外，反而成了我們一窺頂級 AI 公司實力的最好機會，直接把 Anthropic 最核心的「駕馭工程 (Harnessing Engineering)」底牌全掀了！我們在流出的原始碼中，發現了未公開的全自主模式「Kairos」、超聰明的三層記憶架構（Agent 竟然會在半夜「自動做夢」整理記憶！），甚至還有用來防堵對手抄襲的「反蒸餾機制」與內部專用的「臥底模式」。這次底褲全被看光，到底會不會摧毀 Claude 的競爭優勢？這集帶你一次拆解！

本集精彩亮點：
🚨 Anthropic 史詩級翻車： 愚人節前夕的致命失誤，Source Map 意外打包讓原始碼瞬間被全網還原，帶你直擊矽谷真實的危機處理與 Blameless 文化！
🐢 專屬 AI 電子雞 Buddy： 實測 4/1 上線的超萌彩蛋，在寫 Code 崩潰時陪你講幹話的小烏龜（還可以自己改名字，中文也通喔）！
🤖 隱藏版全自主模式 Kairos： 準備淘汰被動的一問一答！全天候主動幫你修 Bug、監控 PR 的未來貼身助理即將上線？
🧠 揭秘超強三層記憶架構： Context Window 夠大也沒用！看 Claude Code 如何透過記憶分層與「Auto Dream (自動做夢)」精準管理，只載入真正重要的上下文。
🛡️ 防君子不防小人的反蒸餾機制： 故意塞假工具、隱藏推理過程？解密 Anthropic 防堵對手偷學的絕招，以及未來可能引爆的法庭鐵證。

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(00:00) 開頭 
(02:15) Anthropic 送幸福開放原始碼？炒飯哥率先發現漏洞 
(04:15) 如何鑽版權漏洞重寫 Claude Code？
(06:34) 犯錯工程師被開除了嗎？直擊矽谷的 Blameless 文化 
(08:06) 實測隱藏彩蛋：專屬 AI 電子雞 Buddy 
(09:13) 淘汰小龍蝦？未公開的全自主模式 Kairos 
(11:11) 揭秘三層記憶架構與自動做夢 (Auto Dream) 
(14:02) 解析「反蒸餾機制」：塞假工具 + 隱藏推理過程 
(15:42) 隱藏 Anthropic 員工身份的「臥底模式」 
(16:13) 原始碼看光光，會摧毀 Claude 的競爭優勢嗎？

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AI 變小變快，竟然還能不變笨？！🤯 這週 Google 丟出了一個重量級的技術突破——TurboQuant 演算法！現在大家動不動就狂塞十萬、百萬 token 的 Context Window，導致 AI 推論時撞上了超大的瓶頸「記憶體牆 (Memory Wall)」，GPU 最核心的算力幾乎都在空轉等待資料傳輸。而 TurboQuant 竟然能把記憶體需求暴縮 6 倍、推論速度狂飆 8 倍，重點是模型輸出「零損失」！這集就來跟大家拆解，他們是如何透過發現 AI 的「注意力黑洞」，利用動態混合精度，精準壓縮掉 95% 不重要的廢話！

另外，上週才剛跟大家聊完讓我熬夜調教的「小龍蝦」OpenClaw，這週我直接決定棄坑啦！😂 為了打造一個真正懂我、記憶力不混亂的專屬助理，我決定砍掉重練，直接結合 Claude Agent SDK 與向量資料庫 Mem0，自己弄一個部署在雲端、能用 Telegram 溝通的專屬 AI 助理！

影片也會跟大家分享我剛從奧蘭多員工旅遊回來的心情。不知道大家有沒有聽過「第一次與最後一次理論」？當我意識到這極有可能是我人生中「最後一次」參加別人的員工旅遊時，整個心境與看事情的角度都變得完全不同了。

本集精彩亮點：
🚀 Google TurboQuant 震撼彈： 打破致命的「記憶體牆」，記憶體縮小 6 倍、提速 8 倍且零損失的神奇魔法！
🕳️ 破解 AI 注意力黑洞： 傳統無損壓縮太笨？看 Google 如何揪出那最重要的 5% 關鍵字。
🦞 棄坑小龍蝦 OpenClaw： 調教太心累！看我如何用 Claude Agent SDK + Mem0 自幹專屬雲端助理。
🌅 第一次與最後一次理論： 奧蘭多奢華員工旅遊心得，以及我對未來不當員工的職涯反思！

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(00:00) 開頭
(02:24) 留在 Phantom 的兩大理由：無限 AI Credit 自由與超讚員工旅遊
(04:03) 第一次與最後一次理論：最後一次員工旅遊？
(07:30) 放棄 OpenClaw！改用 Claude Agent SDK + Mem0 自幹個人助理
(10:33) Google TurboQuant 打破 AI 推論的「記憶體牆」
(12:22) 驚人成效：記憶體縮小 6 倍、提速 8 倍且「零損失」
(13:12) 怎麼做到的？傳統壓縮 vs. 動態混合精度
(14:16) 關鍵發現：AI 注意力極度不平均，精準壓縮 95% 不重要的資訊
(15:32) AI 發展 M 型化：一邊瘋狂擴張算力，一邊極致省成本