馭 AI 而行：Vibe Coding 不只直覺，更是精準導引的新開發哲學 Y Combinator 合夥人 Tom 透過親身實驗發現，Vibe Coding 不僅能帶來令人驚豔的開發效率，更是一門可以透過學習與實踐不斷精進的技藝。這猶如當年「提示工程」興起之初，社群中不斷湧現新的竅門與最佳實踐。 然而，儘管名稱聽來不拘小節，許多能發揮 Vibe Coding 最大潛力的技巧，其實恰恰是資深軟體工程師們早已習以為常的專業工作方法。這場訪談集結 Tom 的觀察與 YC 新創團隊的實戰經驗，為我們揭示如何在與 AI 協作的新時代，更有效地將創意轉化為實際可運行的軟體。 啟動與規劃：穩健的第一步 要開始 Vibe Coding 之旅，選擇合適的工具是首要任務。對於沒有程式基礎的初學者或專注於使用者介面（UI）快速原型開發的設計師、產品經理而言，Replit 或 Lovable
前陣子在錄塞掐 podcast 訪談黑嘉嘉圍棋的行銷長 Yoyo 的時候，他提到他最近在做一堂圍棋課，講的是從基礎一路帶到 AI 對弈的學習體驗。 老實說，圍棋這題我以前比較少碰。不是沒興趣，是一直覺得這東西門檻太高，不知道怎麼進入門檻，也不知道怎麼學得有感。 但聊完之後我腦子一直在想：如果這個切角，是從「AI 如何陪你一起學」開始的呢？ 再加上我本來就蠻推 AlphaGo 的紀錄片，那種人機交會、互相試探的過程，一直是我很著迷的議題。AI 不是工具，而是對話對象。當我們開始學會跟它互動，學會從它的角度思考，人類的學習曲線就會出現新的轉折點。 2016 年 AlphaGo 打敗李世乭那場比賽，大家應該都還記得。但我印象更深的，是李世乭幾年後在訪談裡說：AI 出現後，整體棋譜水準直接升了一個維度。 AI 不是只會快、算得準，而是下出了人類原本不會這樣選的路線。從那一刻起，我們就不只是用 AI，
作為一個只看過首季影集、只淺嚐遊戲 Part I 初期的資深影迷，終於等到《最後生還者》第二季開播，那種期待與興奮難以言喻。第一季以驚人的製作水準與情感深度征服全球觀眾，不僅是遊戲暢銷全球、改編後的影集更抱回艾美獎，無疑是實至名歸的肯定，當第二季首集〈未來歲月〉(Future Days)的片頭展開，那種熟悉又陌生的感受瞬間湧上心頭。 影集設定在第一季的五年之後，把我們帶到有著「正常」生活景象的懷俄明州傑克孫小鎮，這是相對安全的庇護所呈現出的末日後偏安，有組織的巡邏、運作且不斷茁壯的聚落社群，場景設計精緻入微，每一個環境細節都彷彿述說著這五年間的變遷。 最引人注目的莫過於喬爾與艾莉關係的微妙變化。第一季中那對相依為命的「父女」，如今卻瀰漫著難以言喻的疏離與緊張，也是本季片頭回顧第一季結尾那個道德兩難抉擇的結果，看著他們同框卻不再有溫馨對話，反而帶著沉默與偶發的怒氣，這種情感上的張力顯示出編劇對人性複雜度的準確把握。 影集的視覺效果有著驚人的水準，從傑克孫小鎮的冰封景觀、到廢墟超市建築的精細呈現、再到感染者的恐怖造型，每一幀畫面都經過精心設計與製作。環境細節的程度令人讚嘆，完全營造出
如果您最近有在關注我的臉書，相信過去一個月大概都可以看到我在 Vibe Coding，我主要的時間大多花在製作這支名片 iOS App ，到目前為止，我大概花了三周的時間走到這邊準備送審 App Store 上架，所有您看到程式、圖片、LOGO 等全部都是由 AI 完成。 目前算是在最後階段的 TestFlight ，所以想邀請我的電子報讀者，如果您手上使用的是 iPhone，並且常常為了掃瞄名片煩惱，又不想使用對岸的名片軟體，那我想這應該是您的最佳選擇，名額有限，先搶先贏 😄 以下是簡單的步驟，引導你如何安裝測試版的「AI名片王-名片掃描識別管理」 1. 安裝 TestFlight App： * 如果您的裝置上還沒有 Apple 官方的「TestFlight」App，請先到 App Store 免費下載安裝。 * 下載連結：https://apps.apple.com/tw/
進到 RevenueCat 的網站的首頁，你會看到他們的主要客戶包含著 Notion 以及 OpenAI 等知名公司，RevenueCat 是一家成立於2018年的公司，提供行動應用程式訂閱基礎設施服務，迅速成為開發者實施和管理跨平台應用內訂閱的領先解決方案。 如果你願意的話，你可以透過它的 SDK 一次整好包含 App Store、Google Play、Stripe 以及其他不同應用程式商店。我今天大概用不到 2 小時的時間，接好 SDK 並測試好訂閱機制，不過其他大部份時間會花在 Apple 上設定所有訂閱設定，以及把你想要的 Paywall 特色建立起來，在你月收入沒超過 2500 美金前不收費，之後拆你 1%。如果你是個 Vibe Coding 者，接入這套 SDK 顯然會是你很好的選擇。 由 Jacob Eiting（執行長）
浩瀚的藍色，孕育著無盡的未知。在深邃的海底，潛藏著未知的威脅。誰掌握了這片神秘的領域，誰就掌握了世界的命運。 一週前，潛伏在海底深處的「海底哨兵」系統，正在靜靜地監測著周遭的一切。突然，警報聲響徹，螢幕上閃爍著「威脅偵測」的字樣，系統迅速鎖定了潛在目標。與此同時，一支身負重任的「潛水-XL」水下載具，正悄然駛入戰場。它們不僅是偵察員，更是致命的戰鬥力量。 在控制室內，指揮官迅速確認了威脅，毫不猶豫地啟動了攻擊指令。水下載具的「Deploy Node Network」功能啟動，數枚「銅頭魚-M」魚雷從潛水-XL 的身軀中釋放而出，如同幽靈般在水下疾馳，奔向潛在的目標。 它們以驚人的速度，避開重重阻礙，在水下組成了致命的陣勢。目標鎖定，火力全開！爆炸在海底深處引爆，海面泛起陣陣漣漪。而此刻，夜幕降臨，一支由船艦組成的無敵艦隊，正浩浩蕩蕩地駛向遠方，象徵著美帝海軍的實力與決心。
電商巨頭 Shopify 的 CEO Tobi Lutke 發出內部備忘錄，宣告 AI 已不再是選項而是必備技能，引發業界廣泛討論。有趣的是，這份文件原本是內部機密，但當 Lutke 發現它正在被洩漏時，他選擇主動在社群媒體上公開原文，並註明：「我聽說我的這份內部備忘錄正被洩漏，所以在此公開。」這種透明處理爭議的方式，避免了備忘錄被斷章取義或惡意解讀的風險，同時也讓這份揭示 AI 如何從實驗性工具轉變為企業核心競爭力的文件，對台灣企業的數位轉型提供了重要參考價值。 從建議到必要：AI 使用成為基本要求 Lutke 在備忘錄中明確表示：「在 Shopify，有效使用 AI 現在是對每個人的基本期望。」這代表 AI 已從輔助工具轉變為必備技能，不僅是技術部門，而是所有員工都需要將 AI 融入日常工作流程。 對比去年夏天 Shopify 峰會上 Lutke 只是「邀請」員工嘗試
在廣闊無垠的海洋深處，各國正悄悄展開一場看不見的競爭。美國科技防務公司安杜瑞爾 (Anduril) 最近推出一項新產品——「海床哨兵」(Seabed Sentry) 水下感測網路系統，為海洋監測和通訊帶來革命性的改變。 解決海底監測的關鍵挑戰 我們的地表和空中交通可以依靠清晰的視線和穩定的連接進行運作，但海洋環境卻是另一回事。海洋遼闊且不透明，導致目前的水下感測和通訊技術往往效率低下且彼此間缺乏連接。海床哨兵系統正是針對這一問題而設計，它彌補了連接和感知方面的缺口，以前所未有的方式實現海洋環境的即時監測。 0:00 /0:12 1× 超越傳統的技術優勢 傳統的海底監測系統通常是固定式的，安裝和維護成本高昂。而海床哨兵採用了「無電纜」的深海節點網路設計，能夠在邊緣即時感測、處理和傳輸關鍵的水下資訊。這些節點具有以下突出特點： * 超強續航力：可持續運作數月至數年 * 深度能力：超過500米的水深評級 * 載荷容量：超過0.5立方米 * 模組化設計：可重複使用，降低長期運營成本
語言模型（如Claude）的運作方式一直以來都像是一個黑盒子，Anthropic 最新發表的兩篇研究論文揭露他們如何嘗試「打開」這個黑盒子，了解AI系統內部的思考過程。這項研究不只具有科學價值，也能幫助人類確保AI系統的可靠性與安全性。 AI的「思考」是如何形成的？ 大型語言模型不像傳統程式那樣由人類直接編寫，而是透過大量數據訓練而成。在這個過程中，模型自行發展出解決問題的策略，這些策略隱藏在模型執行的數十億次計算中。因此，即使是開發者也不完全了解模型如何完成各種任務。 研究人員從神經科學獲得靈感，嘗試建立一種「AI顯微鏡」，用於識別AI中的活動模式和資訊流動。透過這種方法，他們發現了一些令人驚訝的結果： 關鍵發現 1. 跨語言的「思維語言」 Claude能說數十種語言，那麼它「腦中」使用的是什麼語言？研究顯示，當處理不同語言時，Claude會使用共享的概念空間。 例如，當用不同語言詢問「small的反義詞是什麼」時，模型啟動相同的核心特徵來表示「小」和「相反」的概念，然後觸發「大」的概念，最後將結果翻譯成問題使用的語言。
圖靈測試由計算機科學先驅艾倫·圖靈於1950年提出，被視為判斷機器是否具有智能的重要方法。測試的核心是一場「模仿遊戲」：一位人類審問者同時與兩位受試者（一位人類和一位機器）進行文字對話，雙方都嘗試說服審問者自己是真正的人類。如果審問者無法可靠地辨別出誰是人類，那麼機器就被認為通過了測試。 75年來，許多系統嘗試挑戰圖靈測試，但都未能成功。直到現在，研究人員發現大型語言模型（LLM）終於突破了這道門檻。 研究方法與突破性發現 研究團隊評估了四種系統：ELIZA（一種1960年代的規則型聊天機器人）、GPT-4o、LLaMa-3.1-405B和GPT-4.5，讓它們與真人一起參與標準的三方圖靈測試。測試參與者有5分鐘時間與系統和真人同時對話，最後判斷哪一方是人類。 研究結果令人驚訝： 1. GPT-4.5：當被提示採用特定人物角色時，它被判斷為人類的比率高達73%，顯著超過了真人被識別的機率（27%）。 2. LLaMa-3.1-405B：同樣提示詞下，被判斷為人類的比率達56%，與真人不相上下。 3. 對照組：未經特殊提示詞的GPT-4o和ELIZA則表現平平，僅有21
秘密、誤導與信任破裂。科技界當紅 CEO 被閃電開除又戲劇性回歸的內幕。 （改編自 Keach Hagey 所著新書《The Optimist: Sam Altman, OpenAI, and the Race to Invent the Future》（《樂觀主義者：Sam Altman、OpenAI 與創造未來的競賽》），本書將由 W.W. Norton 出版社於 2025 年 5 月 20 日出版。版權所有歸作者 Keach Hagey。） 2023 年 11 月中旬，一個溫暖的夜晚，億萬富翁創投家彼得·提爾（Peter Thiel）在洛杉磯藝術區一家名為
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社群媒體上瘋傳著各種以ChatGPT-4o生成的吉卜力風格圖像，熱潮之猛烈，甚至讓OpenAI創辦人Sam Altman在3月28日發推特表示："看到人們喜愛ChatGPT中的圖像功能真是太有趣了，但我們的GPU正在融化。我們將暫時引入一些使用限制，同時努力提高效率。希望不會太久！"——短短幾天，這則推文已獲得700萬次瀏覽，足見此功能的爆炸性影響。這些作品不僅令人驚嘆於其畫風以及角色連續性，更令人好奇其背後的技術突破。 與此同時 OpenAI 釋出了《GPT-4o系統卡的增補：原生圖像生成》技術報告，首次揭開了這款引爆網路的圖像生成技術的神秘面紗。 報告中的關鍵揭露令人驚訝：與之前的DALL·E系列截然不同，4o圖像生成並非獨立的擴散模型，而是深度嵌入GPT-4o架構中的自迴歸模型。這種根本性的架構差異，讓我們得以一窺AI視覺技術數十年來的演變歷程。 從早期需要人工標記每個像素的繁瑣工作，到如今能自動理解並創造精美圖像的全能模型，這一路徑不僅顯示技術的進步，更代表我們理解智能本質的深刻轉變。本文將帶您了解 AI 圖像訓練方法的演進過程，揭示從語義分割到弱監督學習，再到今日生成式