fox hsiao
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Anthropic 指出，一名中國研究人員用 Claude 模擬壓制台灣防空。 Anthropic 9 月報告指出，一名被評估與中國軍事研究機構有關的操作者，用 Claude 開發電子戰與防空壓制軟體，並把模擬情境改成台灣的 12 個目標。報告沒有證實軟體已部署或投入實戰。 報告另記錄台灣教會領導人遭情報建檔，以及中國工作室面向美國使用者的交友 App 詐騙。這些是不同案例，不能合稱同一組織的行動。 AI 已被用來開發對台軍事模擬軟體，面對這類威脅，台灣有什麼對策？ 資料／Anthropic；圖／Adan Cazarez、美軍（資料照）
fox hsiao19,857 views • 1 day ago
Dyson 把相機裝進了牙刷。 今天在巴黎發表的 CameraJet，售價 499 美元。刷頭旁裝了一顆 10 萬像素微距鏡頭，每秒分析 28 張影像，看到兩顆牙中間有縫，100 毫秒內就往那道縫噴一發漱口水，等於邊刷牙邊自動沖牙。演算法用 47 萬張牙科影像訓練出來，全機靠 1,600 萬行程式碼運作，前後做了 6 年。 噴出去的水該長什麼形狀，Dyson 花了不少功夫。傳統沖牙機常用針狀水柱，他們自己測出來的結果是，針狀水柱會在牙菌斑上戳出一個洞就穿過去，黏著的那層還留在原地；改成散開的錐狀之後，覆蓋較寬、壓力較低，一次把整片掃掉。為了不必每改一次設計就做一次臨床試驗，Dyson 還找上新加坡國立大學合作 5 年，做出一種人工的代用牙菌斑，工程師靠它試完數百種刷頭原型。 到這裡都還是熟悉的 Dyson。轉折在泡沫：相機要看見牙縫，前面就不能擋著一層白泡泡，而牙膏的功能之一正是製造泡沫。所以 Dyson 又做了一條牙膏，官方新聞稿寫明配方不加 SLS 這種起泡劑，為的是讓相機看得清楚。 Dyson 沒有規定你必須買它的牙膏，第三方產品也行，只要一樣不含起泡劑；它只是順手把牙膏、漱口水和刷頭包成訂閱制，定期寄到你家。真正只能用原廠的是刷頭，內建 RFID，官方建議 3 個月換一支。 至於效果，官方主打的「難清潔區域最多多清掉 69% 牙菌斑」是實驗室測試，只算刷牙模式，比較對象是其他高階電動牙刷。而 Dyson 目前給媒體看過的唯一一份臨床試驗，4 週、60 人，對照組是手動牙刷：牙齦出血和發炎的改善明顯領先，但牙菌斑減少量是 19% 對 12%。一支 499 美元的牙刷跟一支手動牙刷之間，這是目前公開的差距。 吹風機、捲髮棒，現在是牙刷。Dyson 又一次把浴室裡的東西重做了一遍，只是這次連你的牙膏規格都得跟著改。 一支要你連牙膏都一起換的牙刷，你會換嗎？
fox hsiao29,392 views • 11 days ago
Jeff Dean 遞出辭呈那天，Google 沒發財報、沒吃罰單，股價卻在盤中一度跌掉 5.4%，市值蒸發將近 2,500 億美元。市場直接幫一位工程師標了價。 他是 Google 第 30 號員工，一待 27 年。搜尋背後的基礎架構，有一大塊是他跟老搭檔 Sanjay Ghemawat 一行一行寫出來的，MapReduce 和 Bigtable 撐起 Google 的規模，也間接開啟了大數據時代；後來的 TensorFlow 和 TPU 同樣有他的手筆。工程師圈甚至流傳一整套「Jeff Dean 傳說」，最有名的一句是：編譯器從來不警告 Jeff Dean，只有 Jeff Dean 警告編譯器。 市場真正怕的，是走的不只他一個。同一天，Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le 三位老將跟他一起離職創業，DeepMind 的 Demis Hassabis 也卸下營運、轉任董事長。過去兩個月 Google 接連遇上高層出走、Gemini 延期、資本支出上修到兩千億美元，這封辭職信等於在傷口上再補一刀。 不過這場離職，Google 自己是投資人。Dean 的新公司 Discovery Loop 要用 AI 全自動跑科學實驗，從新藥做到乾淨能源，Google 出錢還提供算力。Dean 說，離開上市公司，比較能做一些不完全符合財務利益的決定。 當年寫出 Transformer 的八位作者全部離開 Google，散進整個 AI 產業。這一次，Google 學會先把股份握在手裡。 你覺得 Jeff Dean 這一步，對 Google 是失血，還是布局？
fox hsiao67,388 views • 1 month ago
台灣第一次試射自己的衛星運載火箭，結果在 8 月 19 日清晨的屏東九鵬上空畫下句點。火箭升空後初期軌道異常，螺旋墜落，依原訂應變計畫啟動自毀，墜落點控制在安全管制範圍內，沒有人員傷損。中科院的說明稿全文不到一百字，隔天國防部記者會上，計畫主持人賴祐炫證實這是首次運載火箭測試，科研目標是把衛星送入低軌道，完成改進之前，這個計畫的後續測試暫停。 這個外界稱為「麒麟專案」的計畫一直藏得很深。試射前的射擊通報上，名目寫的是「火炮試射與 UAS 偵照」，危險區半徑最小 20 浬、彈道高度上限 10 萬呎，整張通報單看不出任何火箭的痕跡。「麒麟專案」這個代號，早在 2018 年就出現在中科院回應媒體報導的澄清稿裡；2019 年還有軍官把機密資料遺忘在 YouBike 車籃的報導，逼得中科院出面說明。外界追了八年的計畫，第一次公開亮相就是一場自毀。 同一個早晨的另一邊，甘肅民勤的著陸場上，藍箭航天的朱雀三號一級火箭穩穩站住。中國第一次把執行入軌任務的火箭一級收回陸地，藍箭也成為 SpaceX、Blue Origin 之後，全球第三家用著陸腿回收入軌級火箭的機構。再往前十天，8 月 10 日晚上，長征七號甲從海南文昌升空，不到九十秒在空中爆炸。十天之內，三枚火箭把航太這一行的成功和失敗全部演了一遍。 失敗是常態這件事，SpaceX 用二十年把它變成了公開的敘事。2023 年 4 月星艦首飛，升空四分鐘後在空中爆炸，直播鏡頭切回總部，全體員工歡呼鼓掌，官方聲明寫著「這樣的測試，成功來自於我們學到了什麼」，連 NASA 署長都公開道賀。更早的 2017 年，SpaceX 自己剪了一支獵鷹九號落地失敗大合輯，配上蒙提派森的喜劇進行曲，爆炸畫面的字卡寫「技術上它確實著陸了，只是沒有保持一體」，還發明了「快速的非計畫性拆解」這個詞。那支合輯上線時，獵鷹九號的成功回收只累積了 16 次，如今回收落地已是例行公事。Falcon 1 前三次發射全部失敗，2008 年第四次才入軌；亞利安五號首飛四十秒內爆炸；日本 H3 首飛失敗，隔年成功；同一家藍箭的朱雀二號 2022 年首飛失敗，三年多後由另一型的朱雀三號完成這次回收；連長征七號甲自己，2020 年首飛同樣以失敗收場。 台灣也有人講同一套語言。曾參與天弓研發、擔任雄三飛彈總工程師的張誠說，「這絕非純粹的失敗，而是極其寶貴的實體數據採集」。他還往下多算了一步。火箭能把酬載推上 500 公里，代表關機末速已達每秒 3.5 到 4 公里，換算成貼著地表延伸的拋物線彈道，理論射程上看 1,500 到 2,000 公里，跨進中程彈道飛彈的級距。當然他也列出三道難關，發射仰角要從近垂直的 75 到 90 度改到約 45 度、要加裝高精度慣性導引、彈頭置換後質心要重新配算，每一項都是高難度的系統工程。 屏東的火箭故事也沒有結束。國家太空中心 2023 年啟動入軌火箭計畫，目標 2034 年用 25 到 28 公尺長的國產火箭，把 200 公斤級衛星送入軌道；第一支技術驗證探空火箭 SR400 已在 4 月完成引擎測試，穩定燃燒 20 秒、推力接近 1,800 公斤，預計今年下半年在旭海科研火箭發射場飛試。旭海就緊鄰九鵬，一軍一民兩條火箭線，隔著同一片屏東東南角的海岸。台灣的火箭，還會再飛。
fox hsiao31,026 views • 22 days ago
蘋果自己，把還沒發表的 AirPods 洩漏了 全世界最會保密的公司，這次走漏消息的源頭是他們自己。蘋果在美國時間 8 月 17 日釋出 macOS Tahoe 26.7 的候選正式版，爆料者 Aaron 從系統檔案裡挖出一支 13 秒的官方示範影片，主角是一款還沒發表的產品：長了鏡頭的 AirPods。MacRumors 隨後報導，這支影片就這樣包在更新檔裡，被送到了全世界測試用戶的電腦上。 示範影片是蘋果自己拍的教學片，畫面裡一名男子舉起一本書，耳機上的鏡頭認出了書名，旁白接著說，透過視覺智慧（Visual Intelligence），你的世界變得可以保存，看到喜歡的東西，請 Siri 記下來就好。同一包更新裡還挖出了給使用者的提醒，頭髮蓋住 AirPods，環境辨識就會變得不準。換句話說，只要功能開啟，這顆鏡頭就得隨時看得見你身邊。 這款產品在蘋果內部的代號是 B790，彭博記者 Mark Gurman 此前報導，蘋果同時有兩個相機 AirPods 專案在跑，B790 的硬體較接近量產、被列入今年出貨的候選，MacRumors 推測最快九月就跟 iPhone 18 Pro 同場亮相；功能更完整的 B798，則延到 2027 年底。價格方面，相機版預期會高於 AirPods Pro 3 的 249 美元，蘋果甚至可能為它啟用新的產品名稱「AirPods Ultra」。 這步棋下在耳朵上，跟其他公司都不一樣。Meta 把 AI 的眼睛押在眼鏡上，OpenAI 找上前蘋果設計長 Jony Ive 做神祕新裝置，蘋果的第一步，是把鏡頭放上大家本來就天天戴的耳機。依 Gurman 的說法，這顆鏡頭（傳聞是紅外線相機）不拿來拍照錄影，用途是把佩戴者身邊的即時畫面餵給 Siri 當眼睛，讓它回答你眼前看到的東西是什麼。 影片一流出，MacRumors 留言區吵的是另一件事。有人擔心健身房和更衣室會開始禁戴 AirPods，也有人質疑旁邊的人根本無從知道你耳朵上有一顆鏡頭。Gurman 的報導提過蘋果的配套，鏡頭把資料傳給 Siri 時會亮起 LED 指示燈提醒旁人，但在人來人往的場合，這顆小燈別人真的看得到、看得懂嗎。 相機 AirPods 的傳聞其實跑了兩年多，分析師郭明錤 2024 年 6 月就說蘋果在開發、目標 2026 年，之後又兩度重申。這次不一樣的是，證據第一次來自蘋果自己的系統檔案，而且是一支拍好的成品教學片。你會接受鏡頭長在耳朵上嗎？
fox hsiao31,201 views • 25 days ago
一台六輪的地面機器人停在碎石地上，上面躺著一名雙腿重傷的烏克蘭士兵。這台機器人正載著他往後方撤，走到一半被俄軍無人機打掉了。 兩名第 475 獨立突擊團的突擊兵剛拿下俄軍陣地，回程被俄軍的「閃電」自殺無人機打中，兩人雙腿重傷。同袍派出的地面後送機器人載著兩人撤離，返程途中又被另一架無人機擊中，停在開闊地上。 突擊連連長波爾斯基沒有穿防彈衣，開著一台皮卡高速駛進危險區，一個人把兩名傷兵搬進車斗載走，軍方表示他沒有等待命令。搬運那一段超過一分鐘，全程曝在沒有遮蔽的開闊地。該團指揮官表示，如果他沒趕到，再過 10 到 15 分鐘第二架無人機就會飛來。 打傷他們的「閃電」一架大約 1,600 美元，機身是膠合板和發泡材做的。FPV 無人機把前線後方 10 到 20 公里變成殺傷區，傷兵躲上幾小時到幾天才等到後送已經很普遍。烏軍的地面機器人光是今年 6 月就跑了超過一萬六千六百趟後送與後勤，今年以來已簽約超過兩萬兩千台。 機器人接手了大部分路程，這次沒接手的是最後那幾百公尺，補上的是一個沒穿防彈衣的人和一台民用皮卡。 影片最後那段，皮卡開進的是架在公路上方的防無人機網。烏克蘭現在得幫整條補給路加蓋，車才走得過去。
fox hsiao31,674 views • 27 days ago
十九次空中加油，飛了近二十二個小時，前後花掉十一天。 這是一九九七年台灣第一批 F-16 從美國飛回來的紀錄。三段航線，德州沃斯堡飛夏威夷、夏威夷飛關島、關島飛嘉義，平均一小時就要接一次油。 二十九年後，同一條航路上又有 F-16 在飛。起點一樣是沃斯堡，終點換成了台東志航基地。這批新機這幾天停在關島，等著飛最後一段，軍方說全程大約十幾次加油。適形油箱多帶四百五十加侖的油，加油次數比二十九年前明顯減少。 這批飛機的名字很容易讓人搞混。空軍現役的 F-16V，是鳳展專案把一九九零年代的老機體送去升級來的，二零二三年底全部做完。正在飛回來的這批屬於鳳翔專案，六十六架，全新出廠，原廠型號寫的是 F-16C/D Block 70。兩批最後都叫 F-16V，但一批是舊機翻新，一批是新機。 新機的強項不在雷達。APG-83 主動電子掃描陣列雷達，升級過的舊機裝的是同一款，這句話是空軍司令部自己講的，官網上寫得清清楚楚。 真正的差別在機體本身。Block 70 的結構壽命是一萬兩千飛行小時，早期 F-16 的原始設計壽命大約八千。機身上側多了一對適形油箱，滯空更久。所以兩千四百七十二億台幣買到的，主要是時間，機隊的壽命從這批飛機開始重新計算。 不過這個案子真正值得看的地方，在還沒到位的三樣東西上。 第一樣是飛機本身。原本規劃今年底前六十六架全數交完，現在確定做不到，國防部還沒公布新的完成年份。美方那邊排了兩班制、一天開工二十小時趕工。這也不是台灣獨有的問題，格林維爾那條產線積壓上百架，保加利亞的第二批一路延到二零三零年。 第二樣是電戰系統。新機規劃搭載一套叫蝮蛇之盾的內嵌式電戰系統，跟雷達整合之後能擴大威脅預警的範圍。上報今年七月報導，因為供應商產能落後，首批返台的飛機沒有裝這套系統。這條消息國防部沒有證實，目前也只有這一家媒體報過。 第三樣是地面設施。志航基地的整建案要蓋機庫、整補存放庫跟滑行道，原訂民國一一五年完工，也就是今年，正好接新機進駐。現在期程延到一一七年。其中機堡那個統包工程更麻煩，招標六次都沒標出去，第七次才決標，完工日期落在二零二八年一月。 配套比飛機晚了兩年。 一架停在露天的四代半戰機，跟一架停在機堡裡的，在對手飛彈面前是兩種不同的資產。在機堡蓋好之前，這些新機停在哪裡、怎麼防護，軍方沒有公開說明。 新聞大多停在「新戰機要回來了」，但戰機從來不是單獨作戰。跑道、機堡、電戰系統、地勤人力，任何一項沒跟上，那六十六架的戰力就打折。 影片裡有一張圖我自己很喜歡，兩條時間軸並排，飛機那條到了，配套那條還在延。✈️ 影片裡首批 F-16 Block 70 抵達德州的照片與影片，由攝影師 Jake Woodward 授權使用。
fox hsiao27,052 views • 23 days ago
SpaceX 在路易斯安那買下的地，五百二十六平方公里，將近兩個台北市。 先把話說在前面。那是買下的整片土地，不是已經公布的開發面積。SpaceX 官方場址頁明白寫著，不會開發整片土地，濕地跟野生動物棲地要保留。實際會蓋多大，目前沒有數字。 至於要蓋什麼，路州 8 月 25 日的公告寫得很細。完全建成時會有五個發射複合體，每個複合體配兩座發射台，加起來十座。旁邊還要蓋推進劑生產廠、發電設施、載具處理廠房，以及給員工和家屬住的房子。 一個發射場要自己發電、自己產燃料、自己蓋員工的家，這件事本身就說明了規模。州政府說，全部蓋完之後這裡會是世界最大的太空港。 從衛星圖看下去，這段海岸是一片沼澤，湖泊和運河交錯，最醒目的人工痕跡是油氣開採年代留下的筆直渠道。沒有跑道，沒有廠房，沒有碼頭。地方媒體估計，Pecan Island 一帶常住人口約一百人。 這塊地原本屬於 ExxonMobil。依 LED 說法，州政府是透過長期海岸損害訴訟的和解取得這片土地。這次州政府是直接把它賣給 SpaceX，不是租。經手交易的律師事務所公布，收購規模大約十三萬英畝。 這片地長什麼樣子，地籍查詢工具看得出輪廓。以 Exxon 為條件搜尋 Vermilion Parish 的地號，會列出兩百零六筆，圖資算出的面積是十一萬五千英畝，分布成海岸一帶的幾個大區塊。最外圍的範圍不能當購地面積，也不是場址邊界。 整筆土地換算下來大約五百二十六平方公里，約等於五個新竹市，或將近兩個台北市。 海岸的部分，媒體報導這段沿海土地有十八英里，二十九公里。台北捷運板南線全長二十八點二公里，高雄捷運紅線約二十九點八公里，一整條捷運線的長度就是這筆土地的海岸長度。 同樣要標清楚，十八英里是記者對這段沿海土地的描述，不是 SpaceX 公布的連續開發正面。二十九公里的海岸不會整條都蓋滿設施。 SpaceX 官方場址頁寫的是，這座太空港建成後可支撐一年數千次星艦飛行。路州官方也列出選址優勢包含可支撐未來成長的廣大土地。但沒有人說明為什麼是十三萬英畝，也沒有官方把這個數字歸因於聲學緩衝。有三件事值得放在一起看。 第一件是實測數據。楊百翰大學在德州 Boca Chica 的星艦第五次試飛架了八個測站，距離九點七到三十五點五公里。助推器返場的音爆在十公里處超過每平方英尺十磅，一次發射的遠場噪音影響至少相當於十次獵鷹九號。論文依 A 加權最大聲級換算，十公里外像搖滾演唱會，二十公里外像桌上型鋸台，三十公里外像吸塵器，但火箭低頻能量更多、聲音性質並不相同。指標要分清，三十五點五公里處的 A 加權聲曝露量低於環評預測十八分貝，同一測站的 Z 加權最大聲級卻高九分貝。這些都是德州的實測，不是路易斯安那的預測。 第二件是先例。NASA 的 Stennis 太空中心在一九六零年代為了測試農神五號引擎，在一萬三千八百英畝的作業區外面取得十二萬五千多英畝的聲學緩衝區，以永久限制地役權禁止在裡面興建可住人的建物。那圈緩衝區五百零七點六平方公里，跟這次收購的五百二十六點一平方公里幾乎一樣大。但 Stennis 是靜態測試場不是發射場，面積接近不代表用途相同。 第三件是法律。路易斯安那新法給航太業者的免責，具名列出十一項干擾，包含噪音、音爆、飛越、震動、光、熱、廢氣、煙、氣味、視覺侵擾與臨時進出限制，門檻是擁有並占用至少兩萬連續英畝。要注意那是民事責任的免責門檻，不是工程上的聲學安全距離。 這三件事都不是官方說法，是把物理、先例與法律放在一起讀出來的推論。選址本來就是多因素的，南向的極軌走廊、天然氣、駁船水運、政治支持、人口稀少，聲學至多是其中一項。 馬斯克本人講得更遠。他說終局會有超過十二座發射塔，一天支援三十趟以上的星艦。那是遠期構想，不是排定的工期。 SpaceX 每年至少付給地方兩千五百萬美元，連續二十五年，金額逐年依約定機制調升，另外還有一筆兩千萬美元的預付款。不計調升的話，二十五年最低合計是六億四千五百萬美元。把調升算進去，LED 預估直接付給地方的錢超過八億兩千萬美元。 Pecan Island 所在的這片海岸濕地，是大量水禽冬季遷入的重要棲地。SpaceX 官方頁自己也寫，Vermilion Parish 的岸線每年退縮三點三到二十三英尺。 同時間，美國聯邦航空總署提案，在核發商業太空執照時豁免十三部聯邦環境與歷史保存法律的特定要求。那是提案，意見期到 8 月 31 日還沒生效，而且鬆綁的只有執照階段，其他機關的許可權不受影響。 當地已經有反對團體成立，名為 Stop SpaceX，舉辦說明會、動員公眾意見，並開始研究法律途徑。截至目前，還沒有針對本案已向法院提出的訴訟。野生動物團體則已提交規則制定意見，那屬於行政程序，不是起訴。 建設預計 2027 年開始，第一次發射目標最快 2029 年。兩個都是目前的預期，不是保證。 從一片沼澤到十座發射台，中間隔著環評、訴訟風險，和一份要付二十五年的協議。 📱 請訂閱我的「狐說八道」YouTube 頻道 #SpaceX #Starship #太空經濟
fox hsiao18,532 views • 17 days ago
Google 發表了號稱自家最精準的語音轉文字模型，我們拿一段台灣華語丟進去，轉出來零個繁體字。 這個模型叫 Gemini 3.5 Transcribe，8 月 26 日發表，目前是公開預覽。官方數字是字錯率（WER）非串流 2.6%、串流 4.0%，支援超過 85 種語言，串流時從講完話到拿出最終結果的等待時間比前一代 Chirp 3 少 70%。準確率由 Artificial Analysis 測量，Google 發布。 那是 Artificial Analysis 用約八小時、三個資料集加權跑出來的成績，非串流那項在他們的榜上排第五。Google 的說法也只是自家最精準，沒有宣稱業界第一。真正的問題不在準不準，在於它做不到的時候，你怎麼會知道。 官方語言清單裡，中文只有兩格 翻開 Gemini API 的支援語言表，八十幾種語言裡，跟中文有關的只有兩個。一個是 yue-Hant-HK，香港繁體粵語。一個是 cmn-Hans-CN，簡體普通話。台灣華語沒有自己的一列。 實測下來，不指定語言、讓它自動偵測時，75 秒的台灣華語轉出來全部是簡體字，繁體字零個。 但只要在參數裡填上台灣，它就給你完整的繁體，連「優化」都會自動改寫成台灣慣用的「最佳化」。台灣華語雖然首發暫時沒有列在清單上，實測它其實是認得的。能力一直都在，只是預設值不在。 這個寫法也不冷門。Google 另一個語音產品 Live Translate 的官方語言表就列著 Chinese (Traditional)，用的正是 zh-Hant，繁中版文件譯作「繁體中文（台灣）」。同一批語音模型、同一個寫法，隔壁產品的文件列了，轉錄這條線沒有。 第一件事，你指定的語言開了進階功能就消失 做訪談逐字稿的人通常需要兩樣東西，一是每個字出現在第幾秒，二是分辨誰在說話。這兩個都要另外打開參數。 同一段音檔跑四種設定，各兩輪，結果完全一致。只指定語言時是繁體，繁 62 簡 0。加上語者辨識，變成簡體，繁 0 簡 62。加上詞級時間戳，一樣是簡體。兩個都開，還是簡體。 只要開了其中一個，繁體就退回簡體，專有名詞也跟著一起錯。API 沒有回報任何錯誤。 這裡要補一個前提。zh-TW 本來就不在官方支援語言表上，而官方把 language_codes 定位成改善辨識的提示，不是硬性設定。所以嚴格說，它沒有違反任何承諾。問題在於同一個提示，純轉錄時足以讓它整段輸出繁體，一開進階功能就不再有效，而文件沒有寫這件事。 第二件事，你要求它一個字都不要改它照樣改 我們的稿子上寫的是「優化」。同一段音檔，另一個轉錄引擎轉回來也是「優化」，Gemini 轉回來是「最佳化」。 接著把模式切成 verbatim 逐字轉錄，明確要求一字不動，跑了四次，四次都是「最佳化」。 單看這一次，它其實改對了。台灣資訊領域本來慣用「最佳化」，「優化」是後來才普及的講法，這兩個詞哪個算台灣用語，網路上吵過好幾輪。從這個角度看，它反而幫你當了一次支語警察。 而且這很可能是設計取向，不是缺陷。這個模型第一批落地的場景是 Gboard 的語音輸入和 Chrome 的語音打字，那些場景要的本來就是把你想講的變成通順的文字，不是逐字記錄。清掉填充詞、接好口誤、換掉用詞，是同一條產品邏輯。 問題只在於它同時提供了一個叫 verbatim 的模式，而那個模式沒有做到名字承諾的事。你不會知道它還改了什麼。至少我們跑的這四次，它交出來的不是逐字稿。 它不會失敗給你看 這兩次它都回報成功，只是安靜地少做一點。而它在智慧轉錄模式下交出來的稿子讀起來非常順。依官方說明，那個模式會清掉填充詞、把講到一半的改口接起來。順到你不會發現它錯了，也不會發現它少了。 九天前，有人剛以 20 億美元估值拿到 2.8 億 8 月 17 日，做語音輸入的 Wispr Flow 完成 B 輪，2.8 億美元、估值 20 億美元，Menlo Ventures 領投，累計募資 3.61 億美元。它跟 Rambler 在語音輸入這個用途上正面重疊，提供免費額度，無限聽寫走付費訂閱。 九天後，Google 發表這個模型，並公布它已經用在 Gboard 鍵盤的 Rambler 功能上，也說很快會進 Chrome 瀏覽器。Rambler 內建在鍵盤裡，官方沒有列出額外費用，但限 Pixel 11 系列、有用量限制，Chrome 版則還沒推出。 而 Rambler 官方列出的支援語言是阿拉伯文、英文、法文、德文、印地文與其他支援的印度語言、義大利文、日文、韓文、葡萄牙文、俄文、西班牙文。中文一個字都沒有。 我們自己的決定是換一半 訪談逐字稿換過去，因為在我們這批測試裡，它在人稱代名詞與專有名詞上比較準，省下的校對時間划算。字幕的逐字對齊留在原本的工具，因為能拿到繁體的那個設定，一開時間戳就失效。 如果你也在用語音轉文字工具，值得花五分鐘確認兩件事。它有沒有偷偷幫你改字，以及它回報成功的時候，是不是真的做完了。 📱 請訂閱我的「狐說八道」YouTube 頻道 #Gemini #語音辨識 #台灣
fox hsiao17,495 views • 16 days ago
懂程式，反而可能妨礙你用 AI：DHH 的 13 個月翻轉 David Heinemeier Hansson 自述跟電腦打了約 40 年交道，也親手寫了約 25 年程式。到了 2026 年，他卻在 Lex Fridman 面前承認，這份經驗一度讓他吃虧。 「有一段時間，我其實覺得自己懂得太多程式設計，反而成了負擔。」DHH 說，他會指示 AI 代理（AI agent）完全照自己的方法實作，代理也確實做得很好。 這讓他用 AI 更快地重做自己原本就會做的事，也限制了代理自行找路的空間。 這句話容易被剪成「工程師不如外行」，訪談的完整語境卻窄得多。DHH 談的是自己的工作方式，以及一小段能力快速變化的時間。 程式知識沒有失效，失效的是把每一步都先替代理決定好的習慣。 這位 Ruby on Rails 的創造者，長年把簡潔、可讀、容易修改的程式碼視為一門手藝。當主要實作者逐漸從人換成代理，他開始重新計算，自己幾十年累積的經驗應該放在哪一層。 13 個月，兩種工作方式 兩次訪談之間，約隔了 13 個月，DHH 卻形容它們像發生在不同時代。2025 年的訪談裡，他花了很大篇幅談 Ruby 的美感、程式設計者的幸福，以及親手把概念壓縮成漂亮程式碼的樂趣。 當時的 AI，對他比較像一名效率更高的助手。它可以回答問題、查找資料、陪他討論，仍沒有改變他和電腦之間的情感連結。 他依舊親手雕琢程式碼，AI 只是站在旁邊加快原有流程。 約 13 個月後，Lex 一開場便問他，這段期間究竟發生了什麼。DHH 從對 AI 寫程式的能力持保留，轉成讓代理大量參與實作，而且轉變並非來自某句宣傳口號。 他真的把代理放進工作，讓它們操作工具、檢查成果，再把可以交付的程式碼帶回來。 DHH 並非突然否定自己過去的信念，他先看到工具跨過一道可用門檻，接著才重寫自己的工作方式。這段順序，讓他的轉變比「AI 將改變一切」多了一層可以檢驗的細節。 2025 年 11 月 24 日，成了他的分界線 DHH 把 2025 年 11 月 24 日視為個人分界點，那天也是 Anthropic 正式發布 Claude Opus 4.5 的日期。他記得自己大約在 26 日試用，交給模型幾項任務，發現輸出品質「驚人地接近」自己會寫出的版本。 他記得自己往椅背一靠，腦中浮出一句話，「剛才到底發生了什麼？」依照他的描述，變化未必只來自模型變聰明。代理已經能操作電腦、呼叫工具、檢查自己的成果，把能力轉成一段端到端的工作流程。 在此以前，他使用 AI 的方式仍以加速為主。人決定目的地、路線和施工方法，代理負責跑得更快。 Opus 4.5 之後，他開始願意合併代理寫出的程式碼，也能從過程看出它大致沿著合理方向前進。 這是 DHH 的個人分界線，並非整個軟體產業共同選出的紀念日。模型是否在那一天跨過門檻，每個人的答案也會不同。 工具能力一旦改變，舊流程卻可能不會立刻跟著更新。 面對新工具時，人很容易把它塞進熟悉職位。把代理當成速度更快的初階工程師，就會交給它詳細工單，再逐步指定檔案、函式和實作方法。 這能產生短期效率，也可能把代理的新能力關在舊流程裡。 專業，怎麼變成路徑依賴 DHH 把自己的轉變分成兩個階段，第一階段由他指定做法。他利用多年經驗，把自己會走的路完整描述給代理，這種工作方式也很有生產力。 此時，代理的價值是更快抵達同一個答案。 到了下一個階段，他發現自己可以只描述問題與預期結果，讓代理提出實作路徑。有些任務裡，這種做法會得到比程式設計師預先指定路線更好的方案。 他也承認，自己晚了一點才跟上這個變化。 若借用產品決策的說法，這種風險可以理解成過早收斂。熟悉某套技術的人，看到問題時通常已經浮出一條解法。 他知道要改哪個模組、呼叫哪個函式、如何拆分資料，提示也會自然寫成實作步驟。 代理收到這些步驟後，會努力完成被交代的路線。它可能看不到另一個更短的實作，也沒有理由挑戰提問者的前提。 結果可以很正確，解法空間卻在第一行提示裡就被縮小。 這不表示規格應該永遠模糊，安全要求、相容條件、效能門檻與不可觸碰的範圍，仍要清楚寫出來。Lex 在訪談裡也提出反駁，良好的系統設計、嚴謹思考、驗證與安全測試，依然需要技術理解。 他逐漸放掉的，是把「目標」和「方法」綁在一起。他傾向先讓代理做出一個可以操作的版本，再透過使用發現需求。 這個做法延續敏捷開發的想法，人往往要看到、摸到一個產品，才知道自己需要的是什麼。 程式經驗仍然有用，只是位置往上移了一層。它可以用來界定限制、辨認風險、比較架構、設計驗收，也可以在高風險領域深入閱讀實作。 若把經驗全用來逐步遙控代理，仍能提高生產力，卻可能錯過代理自行規劃路徑的額外價值。 「軟體就是產品管理」 Lex 接著把問題推得更遠，他問，是否存在某些問題，程式設計師使用代理的表現會比非程式設計師差。DHH 回答「100%」，隨後立刻縮小範圍，許多程式設計師並不擅長產品管理。 把這句回答放回語境，就不能擴大成所有工程師的排名。DHH 指的是某些人、某些問題，也說相關能力並未平均分布在所有程式設計師身上。 他列出的能力，包括產品該做什麼、要為誰服務、體驗如何呈現、優先順序怎麼排，以及第一版應該包含哪些內容。 當代理接手大量實作，人必須先回答這些產品問題。使用者的痛點若定義錯了，代理可以非常有效率地完成一個沒有人需要的產品。 第一版範圍若失控，更多產出也只會帶來更多檢查與重做。 DHH 還提到比較方案差異，人不一定能憑空寫出完美方案，卻很擅長從少量選項中挑出偏好的版本。讓代理提出 3 個方向，再比較它們的取捨，可能比一開始寫出一份鉅細靡遺的規格更接近實際使用。 對創業者來說，可以嘗試的產品比以前更多。不會寫程式，已經不必然等於無法做出可用軟體。 然而，使用者為什麼願意改變習慣、哪個痛點值得解、什麼功能應該先捨棄，仍沒有因為生成速度變快而自動出現。 對開發者來說，產品判斷也不再只是產品經理的工作。當代理可以產出更多程式碼，能否把模糊需求轉成可驗證目標，會直接決定這些產出的價值。 會寫程式仍是一項優勢，前提是別讓這項優勢遮住了問題本身。 漂亮程式碼，仍然算得出經濟價值 DHH 過去強調漂亮程式碼，背後除了美感，也有實際的維護成本考量。架構一致、容易理解的系統，讓小團隊能持續修改軟體，降低新增功能時破壞其他部分的風險。 如果未來主要由代理修改程式碼，這筆投資的回報可能下降。DHH 在訪談裡說，他仍會仔細看 Ruby 程式碼的細節，只是這份仔細帶來的經濟回報正在快速遞減。 這個問題仍未有定論，也不能用來宣告品質已經不重要。 他也給出明確但書，目前的詞元（token）、上下文和預算仍然有限。架構混亂會迫使代理重新理解更多內容，也會讓下一次修改變貴。 第一個普通的變更堆上幾次修改後，很容易形成難以維護的混亂架構。 因此，漂亮程式碼沒有突然失去作用。清楚的架構可以減少代理重新理解上下文的成本，衡量方式也跟著改變。 可預測的結構、明確的邊界與容易測試的設計，仍能節省後續迭代成本，只是人未必還要親手雕琢每一行。 回到實際工作，DHH 也沒有完全停止閱讀實作。他說，在某些領域，檢查完整程式碼仍然能帶來價值；另一些實驗則刻意當成黑箱，只從使用者角度測試成果。 這種分級，遠比「以後不用懂技術」更接近他的真實工作方式。 訪談裡也有一場不順利的實驗，37signals 曾讓設計師直接使用代理替 Basecamp 5 寫功能。個別程式碼變更一度看似合理，累積起來卻破壞了系統架構，最後仍由人手清理。 DHH 說，那是 2026 年 2 月的經驗，工具後來已有變化。這個反例仍顯示，大型既有系統的技術脈絡不能輕易省略。 約 16 個並行任務，人的注意力成了瓶頸 工作方式改變後，DHH 的桌面也跟著變了。依照他在訪談中的自述，他會讓約 4 到 5 台電腦同時運作，維持大約 16 個並行代理任務。 代理跑得越快，他能同時管理的任務反而越少。 這組數字是受訪者自陳，不能當成經過外部驗證的產能指標。DHH 自己也提醒，用程式碼行數衡量成果是愚蠢的。 產出很多，沒有回答究竟做出了什麼，也沒有證明成果可以交付。 他的 Neovim 還在，角色已從主要施工現場變成專案瀏覽器。他用它查看變更與周邊脈絡，也會讓不同模型交叉審查。 代理負責產出之後，人要處理的工作變成分派、回應、比較、否決與驗收。 這套配置揭露了下一個限制，運算可以擴充，人的注意力很難同步增加。約 16 個任務都可能回來要求決策，速度越快，切換成本越高。 團隊缺的，可能從「誰能把它寫出來」移向「誰能及時判斷這是不是該做的東西」。 經驗，開始用在另一個位置 DHH 的 13 個月翻轉，沒有給所有開發者一張通用處方。它比較像一場高強度的個人實驗，展示當實作能力突然變便宜，舊專業會如何重新分工。 開發者可以保留系統理解，把提示的重心移到目標、限制與驗證。產品工作者可以利用更低的實作門檻，快速做出少量方案，接著承擔選擇與取捨。 創業者可以增加試驗數量，也要更早停止方向錯誤的產品。 影片最後，DHH 說自己仍然使用 Neovim，只是現在已經不太寫程式了。從這些做法可以歸納，那約 25 年的實作經驗沒有被清空，它仍在他判斷架構、看出異常、要求品質和選擇方向時運作。 懂程式可能妨礙你用 AI，只發生在經驗被拿來封住答案的時候。當經驗改用來定義問題、建立護欄與驗收結果，它就有了適合代理時代的新用途。
fox hsiao10,885 views • 12 days ago
馬斯克要蓋的晶圓廠，比整個竹科還大 Tesla 跟 SpaceX 這兩天共同宣布，合資的晶片工廠 Terafab 確定落腳德州，地點選在休士頓西北邊車程約一小時的 Grimes County，第一期投資 168 億美元，至少會雇用 3,000 人。馬斯克說，這會是地球上最大、也最有價值的建築物。 規劃中的製造空間超過 1 億平方英尺，攤開來大約 929 公頃，等於 36 座大安森林公園、9 座台積電最先進的 Fab 18，就算把整個新竹科學園區裝進去，都還填不滿。 為什麼一家車廠加一家火箭公司要自己跳下來做晶片，官方給的理由是，兩家需要的晶片，比全世界現在加上未來的產能都還要多。 馬斯克三月第一次揭露這個計畫時說，全球現有的晶圓廠產能只有他們需求的大約 2%，當時他還對台積電、三星、美光喊話，請更快擴產，我們保證買下產出。喊話過了五個月，他們選擇自己蓋。 晶片的去向有三個，Optimus 機器人和 Cybercab 自駕計程車要吃邊緣推論晶片，SpaceX 的太空資料中心要吃太空專用的高功率晶片，後面這件事已經在走程序，SpaceX 一月向 FCC 申請了最多 100 萬顆軌道資料中心衛星。 做法上 Terafab 也跟現在的半導體業反著來，這個產業的常態是專業分工，設計、製造、封測分散在不同公司、不同國家；Terafab 打算把邏輯晶片、記憶體、封裝、測試全部塞進同一棟建築，用同一個屋簷下的快速迭代換速度。目標是一年產出超過 1 TW 的運算力，意思是一年做出來的晶片全部通電，總功率大約是台灣全國尖峰用電的 24 倍。 場址選在 Gibbons Creek 燃煤電廠的舊址，這座電廠 2019 年除役，SpaceX 承諾用電廠留下的水庫供水，不抽當地地下水。但宣布前一天的郡民大會來了數百位居民，質疑的是給這個案子的數百萬美元稅務優惠，還有整個過程的透明度。 華麗數字的旁邊，有三個地方要多看兩眼。三月喊的是最高 250 億美元，五月一度傳出多階段總投資上看 1,190 億，這次公布的第一期只有 168 億，數字一路在變，全都還是預估。 SpaceX 五月的上市文件，只把 Terafab 描述成初步的合作架構，時程、里程碑、資本支出都還要再談，沒有白紙黑字的承諾。三月一起站台的還有 xAI，更早的報導說 Intel 會參與製造，這次的公告裡兩個名字都不見了。而且官方影片裡的畫面全部都是動畫，工地現在還是一片樹林。 你覺得 Terafab 蓋得成嗎？準時完工、規模縮水，還是無疾而終？
fox hsiao25,247 views • 1 month ago
美國海軍把一枚 4 公尺長的飛彈塞進 F-35 的彈艙。 AIM-424「Malice」，8/22 Tailhook 年會首度公開，雷神製造，官方射程超過 250 海里（463 公里）。在那之前，這個編號沒有出現在公開資料裡。 照片裡旁邊那枚 AIM-120 正好可以當比例尺。兩枚長度只差一成（3.66 vs 4.11 公尺），差別在粗細與重量，直徑 178mm 變 343mm，356 磅變 1,500 磅。 海軍為什麼需要這麼遠，答案在對面。AMRAAM 外界估計 160 到 180 公里，霹靂-15 估計 200 到 300 公里。超視距空戰裡打得更遠的先開火。空軍空戰司令部司令 Carlisle 2015 年受訪就說過，必須能打得比那枚飛彈更遠，並列為極高優先。 長程空對空飛彈的困境很單純。射程要遠，火箭馬達就得大；彈體大了塞不進彈艙；掛外面雖然裝得下，隱形就沒了。 中國那邊不只一枚。霹靂-16 外界評估射程與霹靂-15 相近，彈體做細，設計目標是讓殲-20 同一彈艙由 4 枚提高到 6 枚。霹靂-17 估計 400 公里級，外界評估主要威脅預警機與加油機；體型太大無法內載，公開畫面主要見於殲-16 外掛。 美國自己也有一枚。兩年前公開的 AIM-174B 是艦射 SM-6 改空射，夠遠，但一樣只能掛機翼下。AIM-424 想做的是把「夠遠」跟「塞得進去」同時要到手。 階梯還在往上長。美國空軍的 AFLRW 正在向業界徵求射程至少 1,000 海里（1,850 公里）的武器，還在需求徵詢階段。 台灣空軍射程最遠的是 2023 年批准售台的 AIM-120C-8（200 枚，分批交付中），外界估計約 160 公里；在它之前是 AIM-120C-7 與國造天劍二型增程型（約 80-100 公里）。中科院研製中的天劍五型射程目標也落在 160 公里級。C-8 是出口構型，與美軍自用的 AIM-120D-3 同一代硬體、軟體不同，D 系列實際射程未公開。 對面也是同一套做法。霹靂-15 的出口型霹靂-15E，中國在 2021 年珠海航展公布的最大交戰距離是 145 公里，比台灣那枚 C-8 的估計值還短。看到射程數字要先分清楚是自用版還是出口版、是官方公布還是外界估計。 這些數字還有兩個地方會失真。公布的最大射程多半是高空、對方迎面飛來、又不閃避的理想值，真正讓對方跑不掉的距離短得多。而且打三百公里要有人看得到三百公里，中途修正得靠預警機，霹靂-17 被評估的主要目標就是預警機和加油機。 幾個需要保留的地方。463 公里是「超過 250 海里」的換算，TWZ 提醒這個數字可能是刻意放出的；中國側數字全為外界估計；海軍未公開 AIM-424 的特定目標組合與部署時程。
fox hsiao15,074 views • 19 days ago
NVIDIA 跟台積電三十年沒簽過合約，黃仁勳說了原因 NVIDIA 跟台積電做了幾百億美元的生意，沒有簽過合約。 黃仁勳在 Lex Fridman Podcast 第 494 集的兩個半小時訪談中，談了很多關於 AI 革命、極端共同設計、CUDA 護城河的話題。但其中最讓人意外的一段，是他談到 NVIDIA 跟台積電之間的關係。 「三十年了，我不知道我們做了幾百億、甚至上千億美元的生意，但我們沒有合約。」 台積電最深的誤解 黃仁勳被問到怎麼理解台積電的成功，他的回答跟大多數人想的不一樣。 「關於台積電最深的誤解，是以為他們的技術就是他們的全部。好像他們有一顆很厲害的電晶體，然後如果有人做出另一顆更好的，遊戲就結束了。」 他說當然不是只有電晶體，台積電的技術包含金屬化系統、封裝、3D 封裝、矽光子學，這些技術確實讓公司很特別。但真正讓台積電無可取代的是另外兩件事。 第一是他們管理數百家客戶動態需求的能力，客戶的訂單同時在增加、減少、推進、拉回、換製程、改規格，台積電能同時協調所有人，「他們在這方面是世界頂尖的」。 第二是他們創造了一種無形的東西叫信任，「我信任他們，願意把整家公司放在他們上面。這是一件很大的事。」 沒有合約的幾百億美元 Lex 接著點出了這份信任的基礎：「那個信任是建立在多年的表現之上，但其中也有人際關係的成分。」黃仁勳順著這段話，給出了整場訪談最震撼的一句：「三十年了，我不知道做了幾百億、甚至上千億美元的生意，但我們沒有合約。」 放在今天的商業環境來看，這句話幾乎不可思議。NVIDIA 現在的市值超過 4 兆美元，台積電是它最核心的供應商，兩家公司之間的合作關係決定了全球 AI 基礎設施的運轉，而這一切靠的是握手，不是律師。 黃仁勳接著被問到 2013 年台積電創辦人張忠謀曾邀請他擔任台積電 CEO 的故事。他確認故事是真的，而且他深感榮幸，「我沒有不當一回事」。但他最終婉拒了，因為他看見了 NVIDIA 能帶來的影響力，那是他的全部責任，他無法放下。 200 家供應商，150 萬個零件，一個機架 NVIDIA 跟台積電的關係只是整個供應鏈故事的一小部分。 黃仁勳在訪談中透露，Vera Rubin 世代的機架有 150 萬個零件，來自 200 家供應商。當 Lex 問他這是不是讓他睡不著覺的事，他說不是，「因為我已經在處理了。我能睡著是因為我把該做的事都做了。」 他的做法是親自飛到供應鏈合作夥伴那裡，用第一原理的方式向他們解釋正在發生什麼事、為什麼會發生、然後要求他們做出數十億美元的資本投資。 「我先跟他們解釋正在發生什麼、為什麼會發生，然後要求他們各自做出數十億美元的資本投資。因為他們信任我，而我非常尊重他們，我給他們每一個質疑我的機會。我花時間解釋，用第一原理推論，畫圖給他們看。等我講完的時候，他們已經知道該怎麼做了。」 Lex 追問：「你不擔心某些瓶頸嗎？ASML 的 EUV 設備、台積電的先進封裝 CoWoS 擴產速度？」 Jensen 回了一個字，「不擔心。」 「因為我告訴他們我需要什麼，他們理解了。他們告訴我他們打算怎麼做，我相信他們會做到。」 不是只有技術：從 CEO 到 CEO 的對話 黃仁勳在這段訪談裡展現的角色，遠超過一個科技公司 CEO。他更像是整個 AI 供應鏈的總指揮。 他提到 NVIDIA 右手邊坐著的是「幾乎整個 IT 產業上游的 CEO」，左手邊是「幾乎整個基礎設施產業下游的 CEO」。他的工作是讓上游的 TSMC、ASML、SK 海力士理解未來的需求會多大，同時讓下游的 GEV、Caterpillar 理解為什麼需要更多電力和冷卻設備。 他特別提到說服記憶體產業 CEO 投資 AI 基礎設施的過程：「看看 LPDDR5、HBM4 這兩種記憶體，它們的量產規模驚人，這些都是有 45 年歷史的老公司，全都在去年創下了歷史營收紀錄。」 他說自己的工作有一部分是「塑造供應鏈的未來」，不只是告訴供應商要做什麼，而是讓他們相信一個還沒發生的未來，然後願意為此投入數十億美元。 「當你用如此強烈的急迫感行動，它會讓所有人都跟著緊張起來。每個供應商都有很多客戶、很多專案在進行。黃仁勳做的事情是確保自己永遠是每個供應商的最優先。」 3 兆美元營收可能嗎 黃仁勳在訪談快結束時被問到 NVIDIA 營收有沒有天花板。他的回答是：3 兆美元的營收是完全可能的。 「因為沒有任何物理限制說它不可能，而且 NVIDIA 的供應鏈負擔是由 200 家公司共同分擔的，我們跟這個生態系的合作關係讓我們可以一起擴張。問題只有一個：我們有沒有足夠的能源？而答案是我們一定會有。」 他回憶 NVIDIA 第一次突破 10 億美元營收的時候，當時有位 CEO 告訴他「無晶圓廠的半導體公司理論上不可能超過 10 億」，後來又有人說不可能超過 250 億。現在回頭看，這些「不可能」全都被推翻了。 信任就是基礎設施 把黃仁勳在這次訪談中關於台積電和供應鏈的所有發言拉在一起看，會發現一個很清晰的主張：在 AI 時代，信任本身就是一種基礎設施。 台積電的護城河不只是 2 奈米製程或 CoWoS 封裝技術，而是幾十年累積的信任，讓 NVIDIA 願意把整家 4 兆美元市值的公司放在它上面，而且不需要合約。 NVIDIA 能在歷史上前所未有的速度擴張，不只是因為 GPU 很快，而是因為黃仁勳能走進 200 家供應商的辦公室，用第一原理說服他們各自投入數十億美元，然後相信他們會做到。 整個 AI 革命的運轉，最底層不是晶片，是人與人之間的信任。
fox hsiao88,141 views • 5 months ago