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這個頻道由在美國矽谷科技公司工作的軟體工程師肯吉 Kenji 和資料科學家柯柯 Jessica 所創立，帶給你來自美國矽谷科技業第一手的經驗分享，我們會談到軟體開發、職涯發展、美國的生活以及科技公司的新聞和八卦！想要了解矽谷科技業最新趨勢的你，千萬不能錯過喔！

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Latest Episodes:

S2E24 GPT-5 是備胎？我超愛自動選模型 Aug 10, 2025

Show notes

OpenAI 發表了 GPT-5，距離上一代 GPT-4 已經超過兩年，但這次的主角，其實是個「備胎」。

原本的旗艦模型 Orion 沒練起來，OpenAI 乾脆改走「混搭流」：把幾個模型組在一起，配上一個會神預測的自動選模型 Router，讓 GPT-5 不只更聰明、更省錢，連免費用戶都能用。

它是有史以來 OpenAI 寫程式最強的模型，能讀懂大型 repo、解 GitHub issue，寫作更懂語氣和節奏，幻覺比 GPT-4 少了 45%。但背後，也是一段旗艦模型失敗、備胎逆襲的故事。

這集我們就來聊聊：

📌 GPT-5 發表會亮點：自動選模型、推論成本省 40–60%、免費用戶也能用

📌 寫程式、解 issue、寫作細膩度的全面升級

📌 Orion 旗艦計畫為什麼失敗？為何沒走 Grok 4 的「強化學習加碼」路線？

📌 從 GPT-4.5 到 GPT-5，OpenAI 怎麼用混合模型逆襲成功

📌 我們是不是對 AI 進步已經漸漸無感？

🎧 如果你想知道 GPT-5 的真面目、背後的戰術轉折，還有自動選模型為什麼這麼香，這集你會聽得很過癮。

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(00:00) 開頭

(01:09) 人生過這麼爽真的可以嗎？

(04:50) GPT-5 正式登場！自動選模型真香

(07:18) 推論成本省 40~60% 的祕密武器

(09:28) 史上最強寫程式 AI？Software on Demand 上線

(12:39) 超有感的提升：不會再捧你 LP 了

(15:03) 缺點：生圖普普、語音也還好

(15:57) GPT-5 原來是備胎？Orion 旗艦夢碎全紀錄

(19:21) 為什麼我開始對 AI 的進步無感了？

(21:41) 退一步看 AI 速度還是快得誇張

S2E23 Figma 大逆襲：從 Adobe 併購失敗到市值暴衝 4 倍 Aug 03, 2025

Show notes

Figma 上市首日暴漲超過 250%，市值一口氣飆上 680 億美金，成為 SaaS 有史以來最猛的 IPO 之一。但這家公司差點兩年前就被 Adobe 以 200 億收購，還因為反壟斷調查破局，拿到一筆高達 10 億的分手費。

沒被收購的 Figma，反而靠產品驅動爆發成長，年營收來到 9 億、年增率 46%，而且超過三分之二的使用者根本不是設計師！

這集我們就來聊聊：

📌 為什麼 Adobe 的併購案最後破局？英國跟歐盟為什麼有權干預美國交易？

📌 Figma 的創業故事到底多硬派？WebGL + Thiel Fellowship 怎麼撐過四年才上線？

📌 他們怎麼用產品驅動成長？為什麼能成為 SaaS 最強 IPO？

📌 沒有被收購反而變更強，這到底是運氣還是實力？

📌 現在估值高達 680 億，真的撐得起來嗎？AI 跟一站式產品策略夠猛嗎？

🎧 如果你對 SaaS 成長策略、產品主導公司（PLG）、或是創業如何撐到發光，這集你會聽得超爽。

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(00:00) 開頭(01:08) Figma 一飛沖天市值飆上 680 億！

(04:23) 2022 年差點被 Adobe 收購的故事

(06:31) 賣股的員工哭哭：估值砍半虧超大

(07:50) 英國歐盟為何能卡美國公司的併購？

(10:53) 創業故事：差點變成迷因產生器

(12:38) 四年打底，五年才開始收費的耐心

(14:06) Figma 的超猛關鍵數字

(15:06) 成長飛輪：產品驅動成長讓產品自己賣自己

(18:03) All in AI：Figma 想當設計界的 OS

(20:14) 股票一直漲這麼幸福真的可以嗎？

(22:26) 幕後花絮：這集差點生不出來

S2E22 AI 想越久越笨？最強推理模型 Gemini Deep Think 怎麼破解？ Jul 27, 2025

Show notes

AI 想越久越笨？Anthropic 最新研究震撼業界，模型越推理越跑偏，還自信滿滿腦補出一整段錯誤邏輯。

這不是 Bug，是一種全新的現象，名字叫做 Inverse Scaling in Test-Time Compute。

研究人員發現，在某些邏輯問題中，推理時間拉長反而讓模型表現變差，答案不只錯，還會越講越離譜。

這集我們就來聊聊：

📌 Anthropic 發現了什麼？哪些問題最容易讓模型越想越笨？

📌 為什麼推理時間拉長反而讓模型表現變差？

📌 我們該怎麼修？Tree-of-Thoughts、反思模組、平行推理各有什麼用？

📌 平行推理是不是解方？還是只是把廢話講成團？

📌 Gemini Deep Think 怎麼解題？為什麼它不會中招？

🎧 如果你對推理模型、模型幻覺、AI 訓練技巧、高階模型架構有興趣，這集你會聽得很過癮。

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(00:00) 開場

(01:12) 強推白天運動，真的有差！

(04:19) 五件事，讓你人生持續快樂

(07:12) Anthropic 最新研究：推理時間越長，模型反而越差？(08:49) 蘋果橘子陷阱題：你答得比 AI 還聰明嗎？

(10:29) 模型也會有「存在危機」？

(11:48) 為什麼 AI 越想越笨？

(14:09) 怎麼救？從 Prompt 到模型架構一次整理

(16:24) 平行推理是萬靈丹還是團體腦補？

(18:22) 可解釋性可以幫上什麼忙？

(19:43) 模型要重新分級了：高階推理模型登場

(20:24) Gemini Deep Think 最強模型拿下 IMO 金牌

(21:46) 從 2024 銀牌到 2025 金牌：Google 怎麼辦到的？

(24:18) 模型進步飛快，為什麼你用的還是一樣笨？

S2E21 到手的 Windsurf 飛了：OpenAI、微軟與 Google 的三角收購戰 Jul 20, 2025

Show notes

OpenAI 原本準備砸 30 億美金，收購 AI coding 新創 Windsurf，沒想到排他期一過，Google 火速攔胡，用一波 acqui-hire 把人和技術都帶走，只花了 24 億。

三天後，Windsurf 剩下的團隊也沒閒著，直接被另一間做 AI coding agent 的新創 Cognition AI 收下，這場戲劇性的收購戰，終於畫下句點。

這集我們就來聊聊：

📌 為什麼 OpenAI 的收購案會破局？微軟的條款到底卡了什麼？

📌 Windsurf 到底是什麼公司？為什麼這麼搶手？

📌 Claude、Cursor、Copilot、Windsurf，AI coding 助理市場正在怎麼變？

📌 為什麼現在大家都愛用 acqui-hire？這招有多陰、有多快？

📌 留在原地的 Windsurf 員工，到底是不是最慘的那群人？

🎧 如果你對 AI 新創收購案、OpenAI 和微軟的愛恨情仇、還有 AI coding 助理的未來感興趣，這集你會聽得很過癮。

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(00:00) 開頭

(02:07) 西雅圖無敵夏天來了

(04:25) 西雅圖最大的缺點

(05:42) Windsurf 收購案到底發生什麼事？

(07:08) Cursor 為什麼拒絕 OpenAI 100 億報價？

(08:47) OpenAI 收購失敗的真正原因

(11:25) 傳說中的 AGI 條款是什麼？

(12:23) AI coding 助手從補字到寫 PR 的進化史

(14:14) AI 工程師正式上線：Agentic Coding

(16:41) Acqui-hire 為什麼成為主流？

(18:30) 留下來的 Windsurf 員工是不是有點慘？

(19:30) 人還是要為自己而活：大部分的 deadline 都是假的

S2E20 最聰明 AI 誕生：Grok 4 靠巨量 RL 打爆人類最終測驗 Jul 13, 2025

Show notes

全球最聰明的 AI 誕生了，而且它不是 GPT。

xAI 推出的 Grok 4，在最新的 AI 大魔王考試裡，不只全場最高分，甚至學會了怎麼自己叫工具、自己算數學、還自己訂貨賣東西，靠經營虛擬販賣機賺了 4694 美金，撐了 324 天不崩潰。

它的祕密武器叫做——巨量強化學習。

這集我們就來聊聊：

📌 Grok 4 的架構到底哪裡跟別人不一樣？

📌 強化學習不是拿來下圍棋的嗎？怎麼變成新的 pretraining？

📌 人類最終測驗是什麼？為什麼它比你所有面試都難一百倍？

📌 Vending-Bench 是什麼鬼？為什麼可以逼瘋大模型？

📌 Grok Heavy 值不值得每月 300 美金？

📌 如果每個 AI 都能考滿分，下一步是什麼？

🎧 喜歡最前線的 AI 訓練技術、尖端模型設計與超酷 benchmark，這集你一定會聽得超過癮。

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(00:00) 開頭

(00:58) 說走就走的旅行來去 Minneapolis

(04:35) 愛情來得太快就像龍捲風

(08:21) Grok 4 登場拿下最聰明 AI 寶座

(10:30) 人類最終測驗到底有多難？

(12:47) 為什麼 Benchmark 越來越不重要？

(14:12) Grok 4 vs Heavy 版到底差在哪？

(15:51) 巨量強化學習：訓練方式的大突破

(19:04) RL 是新的預訓練？效果到底有多猛？

(20:48) Grok 的語音模型：生動、即時、很會演

(22:02) ARC-AGI 測驗：人類秒解，AI 煩死

(23:45) Grok 經營虛擬販賣機 324 天賺爆

(26:03) Grok 的強項與罩門：推理很強，但日常還是 GPT？

(27:34) 我對 AI 的未來想像：內容自動化個人化 + 科學突破

S2E19 深入解析特斯拉 FSD：為什麼 Robotaxi 每個城市都得重練？ Jun 29, 2025

Show notes

特斯拉的無人計程車，正式在德州奧斯汀上路了。馬斯克說這是 FSD 的指標性時刻，但很多人不知道，這根本不是真正的無人駕駛。

因為每台 Robotaxi 的副駕駛座上都還坐著一位安全監控員，而且每進一個新城市，系統還得重新訓練與微調，處理無數長尾事件。

這集我們就來聊聊：

📌 FSD 到底是不是端到端？為什麼技術路線其實還是分層模組？

📌 特斯拉怎麼用 AI 開車？感知模型和規劃模型如何分工？

📌 Robotaxi 為什麼每進一個新城市都得重新訓練？調哪些專家？

📌 MoE（混合專家）架構是什麼？怎麼解決大模型推論太慢的問題？

📌 安全員還在也能叫無人車？Tesla 的 Robotaxi 真的是 L4 自駕嗎？

🎧 如果你對 AI、自駕車、城市部署與技術演進有興趣，這集不能錯過。

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(00:00) 開頭

(01:03) 特斯拉無人計程車正式登場！

(02:04) 副駕有安全員還算是「無人車」嗎？

(03:55) 事件一：導航失靈，左轉直走分不清

(04:47) 事件二：逆光鬼煞！FSD 看不到路(05:31) 事件三：第一次人為介入現場還原

(08:37) 關鍵法案：德州 9/1 起無人載客要執照

(10:40) FSD 到底怎麼運作？

(12:01) 我完全不怕酸民

(12:54) 傳統自駕車怎麼做？

(14:16) V12 的革命：C++ 被 AI 模型取代了

(15:58) 特斯拉資料策略：不是什麼都上傳

(17:40) FSD 真的是端到端？實際架構拆解給你看

(20:32) 技術最大挑戰：模型太大跑不動

(22:39) 混合專家模式：每種路況召喚不同專家

(25:56) 長尾事件最難搞，AI 要學的還很多

(27:06) 為什麼光達雷達在極端情況下更穩？

(29:27) 擴展速度有這麼快？別被馬斯克騙了

(30:32) Robotaxi 進軍新城市：實際流程拆解

(32:43) 特粉先別急著罵

(35:30) 作者外出取材下週停更

S2E18 穩定幣法案通過：川普跟 Circle 成為最大贏家？ Jun 22, 2025

Show notes

美國史上第一部穩定幣法案，最近在參議院正式通過。一通過，Circle 股價直接從 $31 飆到 $242，暴漲超過八倍。

這不只象徵美國從打壓轉向擁抱加密貨幣，更讓一個人合法暴賺——川普。因為這條法案明文寫著：禁止官員持有或經營穩定幣，但總統、副總統除外。

沒錯，川普家族最近推出的穩定幣 USD1，才剛透過阿布達比主權基金，完成 20 億美金的大交易。而真正賺最多利息的，可能還不是 Circle，而是背後坐收分潤的 Coinbase。

這集我們就來聊聊：

📌 穩定幣法案 Genius Act 到底寫了什麼？為什麼意義重大？

📌 為什麼這條法案讓川普例外？他真的有違法套利空間嗎？

📌 Circle 是怎麼靠發 USDC 賺國債利息的？這模式能持久嗎？

📌 Coinbase 怎麼搶走 58% 利息收入，還有機會拿走 USDC 商標？

📌 幣圈喊去中心化，最後還是得靠傳統金融接住這些錢潮？

🎧 如果你對加密貨幣、金融法規、政治利益交換感興趣，這集不能錯過。

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(00:00) 開頭

(01:03) 上集 Scale AI 為什麼爆紅？

(06:41) 穩定幣前情提要

(07:55) 穩定幣法案 Genius Act 是什麼？

(09:49) 法案通過後的影響

(11:42) 川普專屬後門條款

(14:14) 誰會受惠？誰會被打擊？

(16:47) Circle 的瘋狂飆漲合理嗎？

(18:54) Coinbase 吃掉大部分利息

(21:26) 為何 Circle 簽不平等協議？

(22:40) 幣安當年怎麼打壓 USDC？

(25:10) Circle 最大的風險

(25:57) 幣圈的去中心化矛盾

S2E17 Scale AI 揭密：矽谷最神秘 AI 公司，背後竟是血汗人力工廠？ Jun 15, 2025

Show notes

Meta 最近砸下 143 億美金，買下 Scale AI 將近一半的股份。這家公司你可能沒聽過，但它的客戶包括 Google、OpenAI、Amazon、Nvidia，全都是現在最強的 AI 玩家。

而 Meta 不只砸錢，還把創辦人 Alexandr Wang 連同整個團隊請進自家，成立全新的 AI 實驗室。

看起來像是 AI 世界的強強聯手，但背後，卻牽扯出矽谷資料帝國的勞力地基——幾十萬外包工人，靠手動清洗、標註、篩選，撐起了最先進的大模型。

這集我們就來聊聊：

📌 為什麼 Meta 不併購，只買 49%？這種「不併購的併購」有什麼盤算？

📌 Scale AI 到底在做什麼？為什麼它對所有 AI 公司都這麼關鍵？

📌 背後 24 萬外包工人怎麼工作？為什麼有人說它是 AI 時代的血汗工廠？

📌 創辦人 Alexandr Wang 是怎麼用人力打贏自動化，做到三年營收八倍成長？

📌 這場交易，對 AI 世界的權力結構會帶來什麼變化？

🎧 如果你對 AI、創業、資料供應鏈的黑箱感興趣，這集不能錯過。

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(00:00) 開頭

(01:08) 育兒心得：一定要生兩個

(04:32) 育兒心得：竹科父母的焦慮

(08:02) Meta 砸 143 億美金投資 Scale AI

(09:02) 為什麼選擇不併購的併購？

(11:52) 馬克慌了？Meta 生成式 AI 的背水一戰

(14:15) AI 工程師年薪兩百萬美金？

(15:55) Scale AI 到底在幹嘛？矽谷最隱形的資料帝國

(18:35) Scale AI 創業故事：大一休學做資料工廠

(20:33) 三年營收 8 倍成長 Scale 跟上 AI 大爆發

(22:05) 成為 AI 界的 AWS

(23:23) 最大爭議：24 萬外包工人的數位血汗工廠

(26:57) 如何大量標註又確保品質？

(30:03) 被炒也能變億萬富翁：Lucy Guo 的傳奇轉身

(31:20) 一個關鍵決定改變你的一生

S2E16 Robotaxi 大戰開打：特斯拉 vs Waymo 誰能稱王？ Jun 08, 2025

Show notes

特斯拉的無人計程車，準備正式上路了！沒光達、沒高精地圖、甚至沒太多測試，Model Y 直接升級就能上街。馬斯克說：兩年內，會有超過一百萬台 Robotaxi 上路。

另一邊，Waymo 花了十年、車價破百萬、地圖畫到手斷，才讓無人車在舊金山、鳳凰城穩定營運，市占甚至超過 Lyft。

現在，這兩種完全相反的路線，要正面對決——比技術、安全、成本，還有速度。

這集我們就來聊聊：

📌 為什麼特斯拉敢直接軟體升級就上街？

📌 Waymo 怎麼做到在舊金山市佔率超車 Lyft？

📌 無人車真的能完全不靠人？遠端操控的祕密是什麼？

📌 成本 vs 安全，誰的模式比較有機會活下來？

📌 特斯拉這次，能不能真的彎道超車？

🎧 如果你對 AI、交通、城市未來有興趣，這集不能錯過。

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(00:00) 開頭

(01:01) 特斯拉無人計程車正式上路

(06:00) 馬斯克想讓你免費幫他跑車？

(07:38) Waymo 近年戰績總整理

(09:37) 為何 Waymo 擴張這麼慢？

(10:02) 一場事故讓 Cruise 全面熄火

(11:50) Waymo 為什麼堅持畫地圖？

(16:01) 為何選最難搞的加州先上？

(18:56) 特斯拉 vs Waymo：理念完全不同

(22:32) 無人車的真相：其實都有人在幫忙

(25:02) 誰比較強？無人車的評比指標

(27:45) 特斯拉這次能彎道超車嗎？

S2E15 掃眼球換幣值得嗎？世界幣登台：深入解析 Worldcoin 的願景與爭議 Jun 01, 2025

Show notes

有人排隊領幣，有人排隊掃眼球。這不是科幻電影，是台北街頭。Worldcoin，一個由 OpenAI 執行長 Sam Altman 發起的專案，現在正式登陸台灣。掃一下眼球，就能領到幣，還說要打造 AI 時代的全球身分系統，鋪路給全民基本收入。聽起來很酷，但你確定你知道你交出了什麼嗎？

這集我們聊聊：

👁️ 世界幣的願景到底是什麼？AI 時代真的需要「一人一 ID」嗎？

🔐 虹膜掃描 + 零知識證明，聽起來超安全，那你敢不敢掃？

🌍 全球有哪些國家說不，為什麼？我們是不是低估了生物資料的風險？

🪙 40 顆 WLD 換一雙眼睛，划算嗎？還是我們只是參與了一場無法退出的數位實驗？

🎧 如果你對 AI 身分驗證、UBI、Web3、個資未來有興趣，這集會幫你重新思考：在 AI 時代，什麼才算是真正的「你」？

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(00:00) 世界幣登陸台灣

(02:22) 願景：AI 時代的全球身份系統

(05:29) 掃描流程揭秘

(07:55) 零知識證明 + 上鏈來保護隱私

(09:19) 世界幣現在能做什麼？

(12:03) 隱私與安全疑慮

(16:17) 該不該掃眼球換獎勵？

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