矽谷輕鬆談 Just Kidding Tech

如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我把內容做得更深、做得更好，一起把這個頻道做成我們都想看到的樣子！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join兩年前 Mira Murati 在 GPT-4o 的發表會上講過一句話，她說未來人類跟機器的互動應該要更自然、更即時。兩年後，她自己創辦的 Thinking Machines 把這件事做出來了。他們最近發表了一個叫做互動模型 (Interaction Model) 的東西，是一個跟大語言模型走完全不同路的新模型類別。現在我們用的 LLM 其實都是回合制：你說一句、它回一句，你在講話的時候模型其實聽不到也看不到。互動模型不一樣，它每 200 毫秒就處理一次輸入跟輸出，可以一邊聽你講一邊回你，可以同時看到畫面、聽到聲音、在背景幫你搜尋資料。這集我會跟大家一起看他們的官方 demo，拆解他們的 blog，回答三個我覺得最關鍵的問題：為什麼其他模型做不到這種即時互動？這個模型的時間感是怎麼來的？它怎麼做到一邊聽一邊講？另外這集也是我第一次嘗試螢幕錄影的形式，邊看 demo、邊看 blog、邊跟大家聊。如果你喜歡這種形式或覺得有幫助理解，歡迎在底下留言告訴我，我願意未來多做一點嘗試。中間也會聊到 Mira Murati 從 OpenAI CTO 到創辦 Thinking Machines 的這段路、2023 年 OpenAI 政變裡她扮演的角色，以及為什麼 Thinking Machines 選在這個時間點端出這個模型？🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭(02:30) Thinking Machines 推出互動模型(03:06) Demo 一：模型一邊聽你講一邊回，還能背景搜尋(05:48) 你以為視覺最快？其實聽覺走得比視覺還快(06:55) Blog 開講：為什麼跟 AI 合作這件事其實還沒解決(08:08) 200 毫秒一回合：把時間切到比你眨眼還快(10:00) Demo 二：AI 即時幫你把粗話改寫成 HR 喜歡的話(13:30) 時間是 first citizen：模型第一次有了時間感(14:25) 兩個模型在背後跑：互動的口、背景的腦(16:02) Mira Murati 的故事：從達特茅斯到 OpenAI CTO(16:56) 2023 年 OpenAI 政變：Mira 到底扮演了什麼角色(21:32) 從 OpenAI 離職到 Thinking Machines 成立，A16Z 領投 20 億美金(23:18) 互動模型為什麼會有時間感？(25:02) 第一代、第二代、第三代模型的本質差別(27:21) Harness engineering 的宿命：撐不過模型本身變強(29:12) Benchmark：跟 GPT-realtime、Gemini Live 比起來如何(31:28) 為什麼是現在？六個創辦人走了三個的危機

如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我把內容做得更深、做得更好，一起把這個頻道做成我們都想看到的樣子！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/joinAnthropic 共同創辦人 Jack Clark 最近在他自己的電子報 Import AI 寫了一篇文章，預測 2028 年底以前有 60% 的機率，AI 會開始自己研發下一代的 AI。聽起來很扯，但他這篇真的寫得不錯。Jack 是 Anthropic 七個 founder 裡面唯一沒技術背景的，平常都在跟政府、白宮談 AI 政策，所以他不太會講那種 CEO 在台上喊的狂預測。他這次就是把幾個公開的 benchmark 跟 Anthropic 內部研究的數據攤出來，一步一步推到這個結論。裡面有些數字其實蠻嚇人的。像是 Anthropic 內部讓 AI 去優化語言模型，人類研究員大概只能做到 4 倍，最強的 Mythos 直接做到 52 倍。長時間任務的能力也從幾十秒跳到 12 個小時，年底可能會看到連跑 100 小時的模型。不過我自己覺得這集最有意思的，是一個比較哲學的問題：AI 做研究比較像發現相對論，還是在組樂高？這個區別會決定這個預測到底有沒有可能成立。中間也會聊到 AlphaGo 那個有名的第 37 手，那一手到底算不算創意？另一個我看完印象很深的，是 AI 對齊的風險。有個概念叫「複利錯誤」，你每一代都做到 99.9% 的準確度，跑完 500 代之後只剩下 60%。再加上 AI 已經很清楚自己什麼時候在被測試，它有沒有可能一直都在假裝對齊？目前其實沒人有答案，我自己看完是不太敢樂觀。🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭(02:15) Jack Clark 是誰？為什麼他的預測值得認真聽(04:28) 第一個理由：AI 寫程式的能力正在爆炸式成長(06:16) 從 36 秒到 12 小時：AI 長時間任務的曲線(08:13) 外插一下：明年 40 天、後年 400 天的 AI agent(09:15) 第二個理由：AI 開始能複製論文、優化模型(11:38) AI 做研究比較像發現相對論，還是組樂高？(12:47) AlphaGo 第 37 手：那一手到底算不算創意？(14:33) AI 對齊的風險：教 AI 不作弊其實很微妙(15:31) 複利錯誤：99.9% 準確度為什麼撐不過 500 代(16:39) 當 AI 比你聰明，你還驗證得了它嗎？(18:11) 預測對錯不重要，重要的是學會他怎麼推導

如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我更有動力繼續分享更多好內容！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join各位，GPT-5.5 這次真的做到了。我原本也沒有預期自己會這麼快從 Claude Code 轉到 Codex。前幾天工作到一半 Claude Code 又當機，我就想說好吧，剛好 GPT-5.5 也出了，那就把 Codex 裝回來試試看。結果一用之後發現，這次的體驗真的跟我上次印象裡的 Codex 不太一樣。模型本身變聰明是一回事，但更有感的是整個 Codex App 的工作流變得非常順。Browser QA、Computer Use、plugin、multi-session 這些東西加起來，會讓你開始覺得它不只是另一個 coding assistant，而是比較像一個真的可以接進你日常工作流程裡的 agent 環境。另外這集其實連後製流程我也完全改了。這次影片裡面的資訊圖卡跟視覺輔助，基本上都是用 HyperFrame 做出來的。我自己覺得加上這些圖卡以後，整個影片的質感有明顯提升，也比較能把一些原本很抽象的模型能力、benchmark、System Card 內容講清楚。如果你有看到這些新的視覺呈現，也歡迎留言跟我說你的感覺，我很想知道大家看起來覺得如何。不過這集也不是單純在說「Codex 贏了」或「Claude Code 輸了」。我覺得現在 AI 工具變化太快了，今天你覺得某個工具最好，下個月可能又有新的東西出來。真正重要的不是忠於哪一家公司，而是你有沒有能力很快地切換、測試、驗證，然後把這些工具變成自己能力的延伸。後半段我也深入看了 GPT-5.5 的 System Card。裡面有幾個很值得注意的點：像是它在長上下文的表現真的進步很多，長任務的穩定度也明顯變好；但另一方面，它變得比較不容易放棄之後，也可能在某些不可能完成的任務裡，更容易聲稱自己已經完成了。我覺得這其實很有意思。當模型越來越像一個會持續嘗試、會使用工具、會自己修正的 agent，我們要看的就不只是 benchmark 分數，而是它到底知不知道自己在做什麼、它做錯的時候能不能回得來，以及我們人類要怎麼驗證它真的完成了任務。System Card 裡還提到 chain of thought 監控、faithfulness、sandbagging 這些安全性測試。最有趣的問題是：模型表現得誠實，到底是因為它真的誠實，還是因為它知道自己正在被測試？這集就來聊聊我為什麼最近改用 Codex，也順便從 GPT-5.5 的官方文件裡，看看這個模型到底進步在哪裡，以及它還有哪些值得我們小心的地方。(00:00) GPT-5.5 做到了：OpenAI 真的回來了？(02:01) 我的 AI 奇幻時刻(03:16) AI 開始接管我的內容工作流(05:41) 為什麼我從 Claude Code 轉到 Codex(06:52) Codex 的殺手級功能：Computer Use(07:35) Superpower Plugin：我願意轉換的關鍵(09:35) AI 工具切換能力正在變成核心技能(11:26) 工具不是重點，駕馭 Agent 才是(12:49) GPT-5.5 到底強在哪？(16:51) System Card 深讀：模型到底怎麼變了？(18:57) 思想鏈會不會只是編給你看的？(20:40) 模型會不會刻意裝弱？(24:10) AI 工具風向變太快

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如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我更有動力繼續分享更多好內容！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join上個禮拜小朋友學校放春假跟全家去了一趟大峽谷，這種壯闊的景色真的要定時補充一下，書本上、影片上看再多還是沒有現場的臨場感強烈，然後你就會突然覺得，平常在公司瞎忙、在那邊計較誰的 AI token 燒比較多，在這片峽谷底下一點意義都沒有 😎我最近買了一台 Mac Studio，本來是想拿來跑 local LLM 的，結果機器拿到以後一直擱著沒動工。剛好社群上都在瘋 Hermes Agent，想說那就先來裝裝看，沒想到一裝就回不去了。這集我會講為什麼我覺得它比 OpenClaw 小龍蝦好，而且也會聊到我之前利用 Anthropic Client SDK + Agent SDK 自幹的個人助理，我是怎麼做到主 agent 可以跟我一直聊天不中斷，然後把所有工作都交給背景的 sub-agent 去跑，整個體驗非常絲滑，但為什麼我還是決定使用 Hermes Agent 呢？這個我會在影片慢慢聊。另外，這禮拜 Anthropic 正式把 Opus 4.7 放出來了，不是大家期待的 Mythos，可以算是 Mythos 的安全閹割版。它有一個地方真的進步超多，就是檔案跟圖片的辨識能力，從 4.6 的 55% 直接跳到 4.7 的 99%，這個跳躍幅度完全不合理，我猜他們一定是找到了什麼訓練方法。但也不是全部都是好消息，我在影片裡會聊到為什麼換到 4.7 之後，你可能會突然發現自己的 Token 消耗變多了，整體花費變貴了。另外從三月開始，很多人都發現 Opus 4.6 的品質變差了，這是真的嗎？Anthropic 偷偷做了什麼事讓模型的思考能力下降？這集我也會順便帶一下 OpenAI 最新的 Agent SDK 設計理念、Qwen 3.6 為什麼在 12 天內就把 Gemma 4 的 coding 能力打得毫無還手之力、還有一些我一邊用 Hermes Agent 一邊在想的東西，像是當我們越來越依賴一家廠商、一個模型的時候，該怎麼去平衡這件事。總之就是有技術、有吐槽、也有一點旅遊心得，如果你最近也在用 Claude Code、或是在想要不要自己做個 agent、或是只是對 Anthropic 這波操作感到奇怪的，這集應該會蠻有共鳴的。看完如果有想法，歡迎在底下留言跟我聊聊。最近我越來越期待看到大家的討論區，因為總是可以看到一些我自己沒想到的角度。🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭(02:19) 大峽谷景色太美：比誰 AI Token 燒得多一點都沒意義(05:34) 出去玩早睡早起身心舒暢 (07:06) Hermes Agent 上手心得：不要裝小龍蝦了(10:56) 自建 AI 助理：我怎麼做到主 agent 一直聊天不中斷(12:41) 既然自建 agent 也不錯，那我為什麼最後還是換掉它？(13:36) Hermes 名字背後的典故，與 skill 自動產生的設計(15:55) OpenAI Agent SDK 新方向：harness 與 compute 分開(19:07) Qwen 3.6 用 12 天把 Gemma 4 打趴(21:03) Opus 4.7 發表：不是 Mythos，為什麼變貴了？(22:38) Opus 4.6 真的變笨了嗎？完整時間線還原(24:31) 4.7 發表同時，Anthropic 做了一件更微妙的事(26:46) Anthropic 的 premium 還能收多久？