一個 22 歲的人，三天內把全球最危險 Anthropic Mythos AI 架構開源了
本周焦點事件
- 一個 22 歲的人，三天內把全球最危險 Anthropic Mythos AI 架構開源了
- 你說你不會設計？Claude Design 說那沒關係，它會（但真的嗎？）
- 室內設計 AI 工具來了！Drafted 幫你生成真實的房屋平面圖
- ChatGPT 新模型設計能力超強？給它一個網址、丟幾張截圖，你的產品設計稿就出來了
- Apple CEO 不是 Cook 了！Apple 的 AI 問題要靠硬體工程師來解決
「活動推薦」高雄 AI 實體活動：數據的統一戰線，以 Fabric IQ 打造企業智慧決策引擎
數據早就不缺了，缺的是把它們串起來、讓決策真的發生的那條線。從分散在各系統的原始資料，到能即時回應業務問題的智慧儀表板，企業正在加速補上這段「數據到決策」之間最關鍵的基礎設施缺口。
為什麼這場值得去？
這場活動從「平台架構」到「AI 工具」再到「產業落地」，完整呈現企業數據整合的實戰路徑。內容涵蓋 Microsoft Fabric 全方位數據整合與管理、AI 驅動的資料導入服務、GitHub Copilot 開發效能實務、EP4Ai 產業 AI 應用案例拆解，以及 FinCub 雲端成本可視化工具介紹。講者橫跨平台技術與業務實戰兩端，不只給你轉型方向，也給你可以帶回去直接用的架構思路與導入策略。
適合誰來
- 負責數位轉型與 IT 架構決策的企業主管（CTO／CIO／IT 主管）
- 資料工程師、開發者與數據分析師
- 正在評估 AI 工具導入的 PM 與產品團隊
- 想掌握 Microsoft Fabric 與企業 AI 應用最新動向的所有人
時間： 2026 年 4 月 29 日（三）下午 2:00–4:20
活動形式： 實體研討會（需報名審核）
地點： 高雄洲際酒店 4F 芳苑 II（高雄市前鎮區新光路 33 號）
主辦： 台灣微軟 協辦： 展碁國際、雲馥數位
一個 22 歲的人，三天內把全球最危險 Anthropic Mythos AI 架構開源了
這個月月初，Anthropic (Claude 的開發公司) 透露一個叫 Mythos 的超強 AI。它強到什麼程度？它能自己找出 Windows、macOS、Chrome 這類系統的安全漏洞。也因為這東西太危險了，不敢公開，所以只給 Google、Apple、AWS 這些大公司用於防禦研究。
12 天後，一個 22 歲的年輕人 Kye Gomez 把 Mythos 的「設計圖」公開貼在網路上，取名 OpenMythos，兩天內就有 150 萬人看到。那究竟這個 OpenMythos 是什麼呢？他把 Mythos 外洩的片段資訊，拼上 UCSD 和 Together AI Research 在 4 月 16 日發表的 Parcae 論文，跑出一個「具體、可以被驗證」的 Mythos 公開版。
Mythos 的核心技術（請小兄弟整理的）
一般 AI（標準 Transformer） 像工廠流水線：原料 → 工站 1 → 工站 2 → … → 工站 24 → 成品，每個工站做不同的事，就像卓別林釘釘子一樣。
而 Mythos 的架構（RDT，循環 Transformer）比較像日本的職人魂，同一個師傅，把你的東西看一遍原材料、加工一次，然後重複這個動作最多 16 次，越來越精緻。
這樣做有什麼好處？ 參數量只需要一半，效果卻一樣好。這個結論是來自 UCSD 和 Together AI Research 在 4 月 16 日發表的 Parcae 論文，研究顯示 770M 參數的 RDT，在相同訓練資料下，表現等同於 1.3B 參數的標準 Transformer。
OpenMythos 還加了哪些東西？
| 技術名稱 | 白話解釋 |
|---|---|
| MoE（專家混合） | 每次只叫「部分專家」來處理，不浪費全部算力，像叫外賣只點你需要的菜 |
| MLA（多潛在注意力） | 把記憶壓縮存放，讓 AI 記更多東西但不佔太多空間 |
觀察筆記
這件事有一個容易被忽略的細節，是 Kye 做這件事的速度：4 月初，Mythos 的片段資訊外洩。4 月 16 日，Parcae 論文出來。4 月 19 日，OpenMythos 上線，兩天 150 萬次瀏覽，中間只差了三天！
另外還有一個更值得關注的是前面提到的 RDT，RDT 參數效率的提升函數長怎樣，770 M 太小了，就算能夠有 1.3B 的品質，那也做不了什麼事情，頂多是一些 Edge 端的 AI 有提升，所以這些效率增益能維持在最大規模上嗎？如果換成 8B、16B 甚至更巨大的參數（ChatGPT 4.5 的訓練參數高達 1.8 兆），也能有這樣的效益嗎？
這件事可以分成兩個級別來談：
第一個是一般開源模型常見的參數量級，RDT 架構下 13 B 的訓練參數可以擁有 24 B 的品質，那可以說，運算 AI 對於消費級顯卡的需求更低，加速了全民 AI 時代的來臨（換言之輝達爸爸的晶片又能賣更好了）。
而到了魔王級 AI 的訓練參數上，我們先假設 ChatGPT 4.5 有 2 兆參數，要用 Parcae 的邏輯做出「同等效率」的模型，我們可能只需要一個 1 兆 (1T) 參數的遞迴模型。但是前面提到的「日本職人加工次數」是有邊際效益遞減的問題，雖然遞迴模型省參數，但在推論速度上反而可能變慢（因為要重複跑 loop），而對這些魔王級別的 AI 巨頭來說，儲存參數根本不是問題，重要的是要快到讓人家使用。
你說你不會設計？Claude Design 說那沒關係，它會（但真的嗎？）
Anthropic 在 2026 年 4 月 17 日正式推出 Claude Design，這是他們旗下 Labs 團隊打造的 AI 原生設計工具，目前以 Research Preview 形式向 Pro、Max、Team 和 Enterprise 用戶開放。
它能做什麼？你可以給一段描述、一張截圖、或者你的整個 codebase，它會用 Anthropic 目前最強的視覺模型 Opus 4.7（超級耗費 Token，儘管 Anthropic 有開放免費額度，但還是非常容易兩三個操作就到上限），生成互動原型、簡報、行銷一頁紙。過程中你可以透過聊天回饋、在圖上直接標注意見，或者透過 Claude 自動產生的滑桿調整間距、顏色和版面配置。完成之後，可以直接打包給 Claude Code 當成 build-ready 包，或者匯出成 Canva、PPTX、PDF 或 HTML。
Claude Design 的目標族群不是資深設計師，而是那些「有想法但不會動 Figma」的所有人：PM、創業者、行銷、工程師，主要是 Figma MCP 免費額度只有六次，但比起 Claude Design，如果是更具經驗的設計師，尤其本身有 Figma 操作的經驗，還是會建議直接 Figma MCP。
另外值得一提的是「簡報的製作」，可以快速在 Claude Code 建立 Motion Graphic，這個以前要到 AE 慢慢拉真的是非常辛苦，但經過我實測，還是同樣的問題，Token 的花費相當恐怖，所以我的作法是用 Plan Mode 建立好 Prompt，越少修改越好，整體使用上會比較舒適（雖然是這樣說，我還是認為 Claude Code + Remotion 來製作 Motion Graphic 會是更實惠、快速的選擇）。
而這次的引擎 Opus 4.7 ，也是一個沒有被太多人注意到的細節。 這個模型在 Claude Design 發布前一天（4/16）才剛正式上線，視覺能力大幅提升——支援最長邊 2,576 像素的圖片輸入，是前代的三倍以上，這是讓 Claude Design 能準確「讀懂」截圖和設計稿的技術基礎。
另外關於 Anthropic 還有一段值得關注的事情，Anthropic 的 CPO Mike Krieger 辭去了 Figma 的董事職位。 三天後 Claude Design 發布，Figma 的股票當天下跌近 7.5%。
這件事的時序邏輯是這樣的：Krieger 加入 Anthropic 擔任 CPO 是 2024 年 5 月的事，同年他也進了 Figma 的董事會，身兼兩職。今年一月他從 CPO 轉入 Labs 團隊，主導實驗性產品的開發。四月十四號，SEC 收到 Figma 的公告：Krieger 以利益衝突為由辭職，即日生效。三天後，你就看到他做了什麼。
他出生巴西，Stanford 念 Symbolic Systems——那是一個把電腦科學、語言學、哲學和認知心理學混在一起的跨領域學程。後來他和 Kevin Systrom 一起創辦了 Instagram，從零把工程團隊帶到 450 人、用戶突破十億，2012 年賣給 Facebook。之後做了 Artifact，一個 AI 個人化新聞閱讀 app，被 Yahoo 收購。然後是 Anthropic。他大概是矽谷最懂「從零開始把一個消費者產品做到改變日常行為」的那批人之一。
觀察筆記
Canva 在 Claude Design 發布前一天推出了 Canva AI 2.0，主打一個為分層可編輯設計打造的基礎模型，同時正式宣布與 Anthropic 結盟——Claude Design 的成品可以直接匯出到 Canva 繼續編輯。Google 也在同期推出了 Stitch，內建 Claude Code 整合。以前你要做一份提案的設計稿，要嘛找設計師、要嘛自己硬學 Figma。現在你打一段話，等三分鐘，這大概是 Claude Design 最直接的影響方式。就像早餐店突然宣布他們的吐司機不只能烤麵包，還能幫你放小黃瓜、塗美乃滋 XD。
然而這就可憐到 Figma 了。它在 UI/UX 設計市場佔有 80% 到 90% 的份額，雖然 Claude Design 的定位刻意繞開了「精修和協作」這塊 Figma 的核心優勢，但以現在 AI 進化的速度，更少花費 (Token)、更智能化的精修恐怕是再過個一兩個月就能夠出現。
室內設計 AI 工具來了！Drafted.ai 幫你生成真實的房屋平面圖
室內設計工具來了！Drafted 可以讓你在幾秒內生成一份完整的房屋平面圖，附帶即時 3D 外觀預覽，基本功能免費。
Outline any shape and Drafted turns it into a real house plan. 🏠
— Drafted (@DraftedAI) April 19, 2026
It's a new way to explore the different layouts and room configurations that are possible within your space.
Here's how it works 👇 pic.twitter.com/fn2l7KjsI5
Drafted 沒有用 GPT-4o 或 Claude 這類通用大模型，而是自己訓練了一個專用模型，訓練資料全部來自真實通過建照審核的住宅平面圖（創辦人前一家公司是 YC 孵化的建築設計科技新創）。
Drafted 每生成一份平面圖，推論成本是 0.2 美分，而使用通用 AI 大約要 13 美分。便宜了 65 倍。這個差距，讓「無限免費生成」在商業上是可行的。
完整的可下載平面圖（含 PDF 和 CAD 格式）售價 1,000 到 2,000，遠低於雇用建築師繪製客製平面圖的行情。美國目前有 150 萬到 550 萬套的住宅短缺，設計一份客製平面圖傳統上要花建築師數週時間、費用動輒數萬美元。Drafted 把這件事壓縮成幾秒鐘。
創辦人為 Nicholas Donahue，他的前一家公司 Atmos 是 Y Combinator 的 portfolio，融資兩千萬美元（投資人包括 Khosla Ventures 和 Sam Altman），四十個員工，設計了市值兩億美元的住宅、蓋了五十棟房子。Atmos 的模式是「科技輔助設計師」：用軟體把流程數位化，但核心還是人工設計師在工作。公司在 2025 年上半年高利率浪潮衝擊客製住宅需求後關閉。
歷經上次失敗之後，Drafted 砍掉了設計師，換成 AI。公司目前六個員工，四個來自 Atmos。
而 Drafted 的投資人也來頭不小，本輪融資 165 萬美元，估值 3,500 萬美元，其中包括：Stripe CEO Patrick Collison、NBA 球員 Moses Moody 等。Collison 投資的東西通常和「讓某種高摩擦的流程順暢起來」有關。
觀察筆記
這三年不知道有多少室內設計師問過我，有沒有相關的 AI 工具可以用。每次我問他們，工作上最卡的是什麼？他們的答案都不是「畫平面圖太慢」。處理提案、跟客戶溝通改來改去、協調工班時程，這些才是真正的 bottleneck。平面圖的繪製，其實對多數執業設計師來說，還不到「痛到受不了」的程度。
所以 Drafted 對台灣室內設計師來說，更像是一道曙光——但隔著一層霧。
台灣的建築法規、建照申請流程、各縣市的審查標準，跟美國住宅市場的邏輯差距很大。Drafted 的訓練資料全部來自美國通過建照審核的平面圖，這個「真實合規」的優勢，在換了一個法規體系之後，能保留多少，是個問號。短期內，它比較像是「提案溝通工具」，而不是「直接送審的生產工具」。
另外我覺得很 Insightful 的則是「AI轉型」的故事，大多數公司是在既有團隊架構上「加一層 AI 功能」——流程不變，只是多了一個工具。Drafted 是把組織結構從頭反過來設計的：先決定 AI 能做什麼，再決定人要做什麼。
ChatGPT 新模型設計能力超強？給它一個網址、丟幾張截圖，你的產品設計稿就出來了
過去軟體需要你「先學會它」，才能開始做事。學習曲線擋在門口，等你爬過去，你的靈感早就冷掉了。
這周，一位中文科技社群的作者只是把 CodePilot 的 GitHub 頁面連結貼進 ChatGPT，附上幾張現有介面的截圖，打了兩三行提示詞，說「我想要一個桌面端產品的設計」。
然後 GPT Pro 的新模型，吐出了一份完整的桌面端產品設計。可以點、可以滑、功能全部在線。
Open AI 这周要起飞了呀！
— 歸藏(guizang.ai) (@op7418) April 20, 2026
昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。
我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。
我觉得这比 Claude Design 牛逼多了：
1.… pic.twitter.com/Tc8awr4DB2
是 OpenAI 目前正在對 Pro 訂閱用戶灰度推送的新模型：GPT-5.4 Pro 的前端設計能力。。Codex 這次更新的規模不小。新增了電腦使用（Computer Use，可以直接在你的 Mac 上開 App、點擊、輸入）、內建瀏覽器（讓 AI 能邊看邊改前端）、記憶功能、圖片生成，以及 90+ 個插件整合。
Codepilot 是一個開源的多模型 AI 代理桌面客戶端，由中文開發者 op7418 打造，放在 GitHub 上。它可以串接 17 個以上的 AI 供應商（包含 Anthropic、OpenRouter、Moonshot 等），支援 MCP 插件，還有 Generative UI 功能——讓 AI 即時生成可互動的介面元件。簡單說，它是讓各家 AI 都能當你的設計助手的那種工具。
有趣的是，Anthropic 和 OAI 兩家同一週都殺進設計工具市場。Claude Design 的邏輯是：先讓 AI 讀懂你的 codebase 和品牌規範，建立一套設計系統，之後每次用都自動套用。設定稍複雜，但一旦設好，產出會一致。GPT Pro 的邏輯更像是：給我看看你想做什麼的素材，我直接幫你做，根據我自己實測的經驗，我更願意先用 ChatGPT 直接做出來，後續再用 Figma 修，因為我真的受夠在Claude Design 等他回應我的Edit（如果不按 Edit 還不會儲存，甚至 Edit 完讓AI動手還會跑掉）。
Apple CEO 不是 Cook 了！Apple 的 AI 問題要靠硬體工程師來解決
2026 年 4 月 20 日，Apple 官方宣布：Tim Cook 將於 9 月 1 日卸任 CEO，轉任執行董事長，由硬體工程資深副總 John Ternus 接掌，成為 Apple 這個世紀的第三任 CEO。
John Ternus 一個在 Apple 工作了 25 年、幾乎沒有個人社群媒體帳號的機械工程師。他在 2001 年加入 Apple，第一個任務是拿著放大鏡數螺絲的螺紋數量，因為規格要求是 25 個，但供應商給的螺絲有 35 個螺紋。
「我清楚記得自己停下來想，『我到底在幹什麼？這正常嗎？』」他在 2024 年回母校賓州大學的畢業典禮演講中回憶道。
從計螺紋到掌管全球市值四兆美元的公司，Ternus 在 Apple 的軌跡：
- 2013 年升任 VP of Hardware Engineering
- 2021 年升任 SVP（接替 Dan Riccio）
- 主導 AirPods、Apple Watch、Vision Pro 的硬體開發
- 帶領 Apple 從 Intel 晶片整個切換到自研的 Apple Silicon（M 系列）
- 今年 3 月剛發布的 MacBook Neo，$599 起售、搭載 iPhone 等級的 A18 Pro 晶片，是他主導的最新成果
同步宣布的還有：現任 SVP of Hardware Technologies Johny Srouji 即日起接掌 Ternus 原本的硬體工程業務，出任新設職位「首席硬體官（Chief Hardware Officer）」。
而新任 CEO Ternus 面對的最大挑戰是什麼？AI，以及 Siri 那個爛攤子。
Apple 本來預計 2025 年推出大幅改版的 Siri 2.0，結果因為技術問題宣布延期。最初的計畫是把舊 Siri 的程式碼和新 AI 混在一起用，工程師測試後發現達不到「Apple 品質」，直接砍掉重練。大家應該不會少看 Apple AI 的 meme，無論是從修圖到個人助理，基本上 Apple 就是硬生生地慢別人好幾年的感覺。
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—AI郵報 編輯團隊
