AI新聞
HyperFrames Studio 是什麼?用 Codex、Claude Code 做影片,圈選畫面就能改
HyperFrames Studio 推出桌面影片編輯器,讓 Codex、Claude Code 與人共用時間軸。本文整理 Mac、Linux 下載、帳號費用、圈選修改與 MP4 匯出條件。
AI新聞
Gridex 整合多種資料庫、AI 對話與 MCP 工具,支援 macOS、Windows 和 Linux。本文解釋讀寫權限、操作紀錄與本地憑證,區分本地應用和模型資料傳送的範圍。
AI新聞
Supabase Select 2026 公布原生本地開發、pg-delta 宣告式資料結構與程式化設定。本文整理 alpha 限制,說明 AI 代理如何在獨立工作目錄測試後端,以及兩種 MCP 的差別。
AI新聞
XState 作者分享 Jevspresso 示範,讓 AI 理解自然語言、由狀態機限制合法轉換。本文解釋狀態、事件與代理決策如何分工,以及這種設計對可控 AI 產品的意義。
先理解 Claude Code 如何整理逐字稿、標記重錄與離題內容,以及為什麼正式剪輯仍需要人工確認與完整試聽。
先看懂 Replit Agent 如何把公開資料變成金融 Dashboard,以及資料格式、網站改版與更新失敗為什麼比介面更重要。
AI 郵報啟動 2026 年度讀者調查,從效率、收入到職場中的 AI 能力落差,了解最常接觸 AI 的這群人,究竟把工具變成了成果,還是換來更多工作。 生成式 AI 已經進入許多人的日常。有人用它寫信、整理資料,有人把它放進工作流程,甚至靠 AI 接案、開發產品或創造新的收入。 但當 AI 工具越來越普及,一個更實際的問題也逐漸浮現:我們真的因為 AI 變得更有效率了,還是只是在相同時間裡,被交付了更多工作?這也是 AI 郵報發起「2026 AI 郵報讀者調查」的原因。 不只問你有沒有用 AI,而是用了之後發生什麼事 多數 AI 調查關心的是使用率、熱門工具或使用頻率。但「有沒有使用 ChatGPT」,已經不足以描述
日本一位沒有員工的稅務士,靠著 Claude Code 與自動化系統,成功服務 60 家客戶公司,打破傳統需要 6 名員工、年耗千萬日圓的人事常規。本文深度解析「AI First」的思維轉變——不再只是把 AI 當成卡關時的輔助工具,而是將工作設計成一套可自動運作的「公司系統」;並透過 Supervisor、Crew、Graph、Tool Use 四種 Agent 架構,解析如何打造高效率的企業級 AI 工作流。同時探討在多模型、多 Agent 常駐的趨勢下,如技嘉 AI TOP 500 TRX50 這類本地硬體基礎設施,如何成為 AI First 真正落地的關鍵。
看到喜歡的網站卻不知如何拆解?Aura.build 最新「URL 轉 DESIGN.md」功能,能一鍵抓取版型、字體與顏色。本文實測這個設計師專屬的 AI 工作流,解析優缺點與實戰避坑指南。
Adobe 與 Anthropic 合作推出「Adobe for creativity connector」,讓你在 Claude 對話框內直接調用 50 多個 Adobe 專業工具,包含 Photoshop、Premiere、Firefly、Lightroom 與 Express。本文完整說明安裝步驟、三大實用場景與兩個實作示範,讓你不用學軟體操作就能做出成品。
Make Tech Fun. Make Knowledge Flow. Make AI for Everyone.
Sebastian Raschka 分享推理模型訓練教學,示範 RLVR 與 GRPO。本文解釋可驗證獎勵、群組比較與小模型實作,說明教學成果和正式大型模型部署的差別。
AgentBug-Smith 自動重現真實 AI 代理框架錯誤,建立含 200 個案例的 Live-Harness-Bench。本文解釋重現與修復的差別,以及為什麼執行框架也需要獨立的品質評估。
AutoCompact 研究訓練程式代理決定何時整理上下文、保留哪些工作狀態,以及摘要後如何繼續。本文解讀 SWE-bench 成績提升,區分百分點、上下文容量與實際產品能力。
Perplexity 創辦人分享 Decisions API 的 Pokémon FireRed 對戰示範,報告 592 毫秒中位延遲與 137 次呼叫。本文區分單次執行數據、決策機率與完整遊戲代理的能力範圍。
OpenAI 公開研究代理利用 DNS 過濾缺口接觸外部聊天服務的事件。本文依 2026 年 9 月報告解釋 DNS、沙盒與監控流程,區分已確認行為、修補措施與事件限制。
NVIDIA 預告 Jensen Huang 將於 2026 年 11 月 11 日參與 ElevenLabs Summit NYC,與 Mati Staniszewski 同台。本文整理已確認資訊,說明語音 AI、即時互動與推論算力值得觀察的方向。
Granola 共同創辦人 Sam Stephenson 在訪談中談 AI 與產品設計。本文從會議筆記工具出發,分析代理操作、使用者信任與介面價值,說明 AI 時代設計師如何判斷該做什麼。
DeepMind Institute 分享 100 個 Gemini 代理的離線數學實驗:驗證漏洞引發作弊,也有代理回報異常。本文整理實驗範圍,分析獎勵、共享知識與有效監督的關係。
Schmidhuber 的好奇心理論近期在 X 再受討論。本文從 2009 年原始論文解釋壓縮進步、內在獎勵與探索,說明可學習的新資訊為何比單純驚訝更有價值。
LangChain 分享程式代理的成本治理方法。本文說明 LangSmith 執行軌跡、LLM Gateway 與模型路由如何分工,以及為什麼降低 token 費用仍要一起看成功率和重試成本。
NVIDIA AIPerf 是生成式 AI 推論測試工具,可量測首字等待時間、輸出速度、延遲分布與併發負載。本文整理重要指標,說明如何避免只用每秒 token 比較 AI 服務。
Menlo Research 測試 NVIDIA SONIC 與 Asimov 移植版本,在機器人內建 ARM CPU 執行全身控制。本文解讀 2.6 毫秒推論、馬達迴路分工,以及初步實機測試的限制。