Gemini Notebook 迎來大更新，每個筆記本搭一台雲端電腦？

上週我們開始今年的讀者調查，雖然離結束還有兩週的時間，但我們真的很好奇大家的答案，所以就偷看了一下 XD

有位在製造業擔任工程師的讀者分享，我覺得他的比喻很妙：

主管們都認為用 AI 可以減少開發時間，其實不然，反而增加了開發時間，因為很多事一直冒出來，而時間沒有被增加，原因是你被認定有 AI 助手，這跟人月神話有異曲同工之妙。聽過一句最寫實的話，再怎麼會生小孩，也是需要 10 個月才能誕生阿。

我非常認同，對於需要精密打磨的任務，十個 AI 助手也沒辦法改變「磨」這件事，就跟十個女人沒辦法一個月生出小孩一樣。而這也呼應目前的調查上，目前有 44.3% 的讀者用了 AI 之後工作量不減反增，真正省下的時間，很少變成「輕鬆」，而是被重新排進更多任務裡。管理者把 AI 當成人力乘數，但乘出來的常常不是產出，而是期待。

目前已經有 300+ 位讀者留下了自己的答案，但調查還在繼續！如果你也想留下自己用 AI 的紀錄，或想搶先看到完整報告出爐，歡迎花 6-8 分鐘填一下：

👉 填寫「2026 AI 郵報讀者調查」

填完會員可以優先拿到完整報告，也歡迎順手分享給那個「明明每天用 AI 卻死不承認」或是「用 AI 的答案直接當 delivery，然後漏洞百出」的同事

接下來，就讓我們一起快速掌握本週五件最值得關注的 AI 大事！

本周焦點事件

Gemini Notebook 迎來大更新，每個筆記本搭一台雲端電腦？
Claude操盤5萬美元五個月，不只打敗大盤還吸金 2700萬美元跟單
yao-meta-skill 2.0：專門幫你篩選、組裝AI技能的技能
NVIDIA Alpamayo 2 Super開放商用，自駕 AI 開始學會先想再開
OpenAI Astra 兩千美元 Token 解開 10 道數學懸案

Gemini Notebook 迎來大更新，每個筆記本搭一台雲端電腦？

2026年8月5日，Google 宣布「更強大 Notebook 體驗（Google 已將 NotebookLM 更名為 Notebook）」已經 100% 全面開放給所有 Pro 用戶，那實際功能差在哪裡呢？過去我們用 NotebookLM，就是把資料丟進去，它幫你抓重點、做測驗、生成一段 Podcast 式的語音導讀，所以只要談到「正確索引」你就會直接聯想到 NotebookLM。

但現在這個新版本不一樣了，不只模型變強，還接上 Antigravity，讓你可以把筆記直接變成互動式的題目來練習，也可以自己上網查資料、自己執行程式碼、自己跑試算表公式、畫出趨勢圖等等。

這樣的改動，或許會增加 NotebookLM 的使用場景。但就我個人來說，加入「上網查資料」的這功能，反而是我不想要的，我希望 NoteBookLM 的資料來源是受限的，能確保單一來源產出摘要、心得的正確性。

這次 Notebook 實際更新的項目：

模型從 Gemini 1.5 換成 Gemini 3.5，並整合 Google 的 agentic 協調系統 Antigravity
每個筆記本配一台＂專屬雲端電腦＂，可以直接執行程式碼、跑試算表運算，不再只是幫你歸納文字
能自己上網搜尋、蒐集資料來源，不用你先把資料整理好才丟進去
Studio 面板輸出格式擴增到 11 種，包含 PDF、DOCX、CSV、JSON、XLSX、PPTX，還能直接生成測驗、心智圖、資訊圖表
可以直接從 Google Classroom 課綱建立筆記本，不用手動一個個把連結加進去

Claude 操盤5萬美元五個月，不只打敗大盤還吸金 2700 萬美元跟單

半年前，一個叫 Autopilot 的跟單投資 App，給了一個 Claude AI agent 一個五萬美元的扣打，並給他一個「打敗 S&P 500」的目標。最近在 X 上公布戰績：這個 Claude 投資組合報酬率19.04%，同期大盤只有12.24%，而且每一筆交易、每一個持倉都公開透明，任何人都看得到。

本篇純粹分享研究與觀察，非業配內容，也不構成或鼓勵任何跟單、投資建議。

Autopilot 這家公司本身的故事也頗有戲劇性。創辦人 Chris Josephs 一開始只是好奇為什麼裴洛西的股票交易時機準得像開了外掛，做了一個「Pelosi Tracker」帳號意外爆紅，2023年順勢推出 Autopilot，讓一般人一鍵跟單裴洛西、巴菲特這些人的交易。這次不同的是，可以跟單的對象從「政治人物」多了一種：LLM。Autopilot 目前管理資產已經破十億美元。

值得一提的是，Claude 在這場多模型較勁裡還不是最會賺的那個——同樣是自主操盤，ChatGPT 那邊十萬美元已經翻到十六萬六，報酬率逼近66%，比 Claude 猛不少。

這股熱潮也已經驚動監管單位。美國國會議員近期正式致函 SEC，要求說明打算怎麼監督這些在券商平台上自主下單的 AI agent，尤其擔心一旦市場出現風吹草動，這些 AI 會不會集體做出同樣的判斷，變成一場「機器版的羊群效應」。

yao-meta-skill 2.0：專門幫你篩選、組裝AI技能的技能

yao-meta-skill 是一套給 Claude Code、Codex 用的開源 Skill，功能是「幫你做出更好的 skill」。它內建 skills.sh、SkillsMP 兩大技能目錄的搜尋比對，加上 GitHub 來源驗證，能把散落各處的技能篩選、比較、整合成一份真正堪用的版本。

什麼是「meta skill」？ 一般的 skill 是教 AI 做某件具體的事，像寫測試、審程式碼。meta skill 則是更高一層：教 AI 怎麼去找、去評估、去組裝其他的 skill。

會需要這種「篩選用的技能」，是因為技能市集本身已經多到失控。SkillsMP 這個目錄型市集，短短幾個月內收錄的技能數量從8萬多暴增到近200萬個，但品質參差不齊，甚至有研究分析超過 4 萬個公開技能後，平均品質分數只有及格邊緣。這就跟你打開外送 App 找餐廳一樣，選項多到爆炸之後，真正稀缺的反而變成「幫你先篩過一輪」的那個人。

值得一提的是，YC 自己也在往這個方向靠攏。他們今年 7 月底把內部橫跨會計、法務、工程等部門在用的多 agent 協作框架 QM 開源出來，裡面同樣把「skill」當成 agent 能力的標準積木，說明「用一份份小技能拼出 AI 工作流」這件事，已經不只是個人開發者的巧思，而是連機構內部都在用的做法。

NVIDIA Alpamayo 2 Super開放商用，自駕 AI 開始學會先想再開

2026年8月4日，NVIDIA 執行長 Jensen Huang 在 X 上宣布，公司推出 Alpamayo 2 Super，一款專為自駕車設計的開源推理模型，開放給業界商業使用。他形容這是自駕系統「不只是看懂路況，還能理解、推理複雜的真實世界，先思考再行動」，並喊出一句話：「AI 的下一波浪潮是機器人，而它從自駕車開始。」

這次的發布跟六月 GTC 的發布差在哪？
Alpamayo 2 Super 其實不是這週才第一次亮相。NVIDIA 早在今年 6 月的 GTC Taipei 就已經預告過這款模型，當時定位是「研究用途」，一般公司想拿去用還得另外申請授權。這次 8 月的公告，重點是加上了 OpenMDW-1.1 這個開放商業授權：等於是把模型從「NVIDIA 自己養的研究成果」，正式放行成「任何車廠、自駕新創都能直接檢視、微調、拿去量產部署」的公共資源。

Alpamayo 2 Super 是一個320億參數的模型，比前一代大了三倍，在專門測試自駕推理能力的 LingoQA 基準上，排在近40個模型的第一名，成績超過 Qwen2.5-VL 72B、Gemini 2.5 Pro，也超過 GPT-4o。這差別，有點像開車老手跟新手的分別：老手看到前方巷口有小孩在玩球，會先猜「球可能滾出來、小孩可能追上來」，提前放鬆油門；新手往往要等人真的衝出來才反應。Alpamayo 想做的，就是把老手這種「先推理、再行動」的直覺，寫進自駕系統的判斷邏輯裡，而不只是看到障礙物才緊急煞車。

這也是 NVIDIA 這幾年布局的延伸。NVIDIA 已經和 Mercedes-Benz 合作，預計自駕車產品2026年第一季先在美國上路，Lucid、Uber 等公司也表態對 Alpamayo 有興趣，目標是2027年讓機器人計程車業者直接採用 NVIDIA 的晶片加上這套 AI 大腦。