大腦三明治

每天花 1% 的時間，掌握科技脈動。

今日金句#

“A game that can be taken away the moment a company pulls the plug is not a purchase. It is a rental disguised as a sale.” 「公司一拔插頭就能收回的遊戲不叫購買，那是偽裝成買賣的租賃。」 — Ritchie Torres，美國紐約州聯邦眾議員（來源）

“Each change might make sense on its own, but together they start to resemble Frankenstein’s monster rather than a carefully shaped sculpture.” 「每個改動單獨看都合理，加在一起卻越來越像科學怪人，而不是仔細雕出來的作品。」 — Karri Saarinen，Linear 共同創辦人（來源）

“If you want someone to take the time to read something, take the time to write it by hand.” 「想要別人花時間讀，就自己花時間親手寫。」 — Evan Ovadia，Valen 程式語言作者（來源）

今日主軸#

Lobsters 有人發文要求拆掉或廢掉 vibecoding 標籤，理由是現在只要沾到 LLM 的文章都被貼上，連原創技術文也被過濾掉，一天內累積 241 分、239 則留言。Terrible Software 那篇〈The Brain Sandwich〉記下一位資深工程師的做法：先自己讀懂問題，再整段交給 AI，最後自己讀 diff、寫好 PR 說明才送 review。Linear 共同創辦人 Karri Saarinen 則寫，每個人各自帶著 agent 出貨，每個改動單獨看都合理，產品卻開始沒有一致的觀點。HN 上的 Sphinx 乾脆做成 Git hook，push 前先考你這段 AI 寫的 code 在出錯時會怎樣。我覺得爭論用不用 AI 已經沒什麼意思，團隊該定的是送出去之前，誰要能講清楚這段改了什麼、為什麼。

必讀#

1. Men in tech #YesAllMen：Jo Franchetti 在 EMF 2026 講一段職涯裡男同事做過的事 · Lobste.rs News
2. Lobsters 社群要求拆掉 vibecoding 標籤：一天 239 則留言 · Lobste.rs News
3. DeepSeek 開放 Search／Fetch API：每千次成功請求 0.75 美元，11 月 1 日起對 harness 呼叫計費 · Hacker News AI
4. 「Namecheap 停用了我全部的網域」：HN 378 分的討論串 · Hacker News News
5. The Brain Sandwich：先用腦、再用 AI、最後再用腦 · Lobste.rs AI
6. 美國眾議員提 Power To The Players Act：買遊戲要給所有權，關服前要提供離線模式 · Hacker News Product
7. tv-vibehack：用 Claude Code 一個下午把 Android TV 的廣告拔光 · GitHub Tools
8. RepRapMicron：用常見材料做微米級 3D 印表機，定位重複精度約 1μm · Hacker News News
9. Lenny’s Podcast：Anthropic 的 Emmanuel Ameisen 談模型內部怎麼思考 · Lenny’s Newsletter AI
10. 反著走的 borrow checker：Valen 從函式尾端往回檢查記憶體安全 · Lobste.rs Dev
11. Anthropic 拿出 5% 股份成立公益基金，市值每漲 50% 可再加碼 2% · TechCrunch AI
12. 17 歲的 Kimi 架構研究者陳廣宇離職赴灣區，否認加入 Anthropic · InfoQ 中文 AI

1. Men in tech #YesAllMen：Jo Franchetti 在 EMF 2026 講一段職涯裡男同事做過的事#

media.ccc.de 10 月 16 日上架 Jo Franchetti 在 EMF 2026（Electromagnetic Field）主舞台的 29 分鐘演講。她在介紹裡說，自己厭倦了那種教女性怎麼在科技業生存的「Women in tech」座談，這場要講的是男性同事實際對一位女性說過、做過的事，開場引用的是一位被認為「太重要不能處分」的同事傳給她的辱罵訊息。她明說不提供解方，解方是台下男性的責任。

• 演講 7 月 17 日錄製，CC BY-SA 4.0 授權，有 1080p 影片和音檔可下載
• 介紹文的立場是：這種事在業界不罕見，問在場任何一位女性都有類似經歷
• Lobsters 上 46 分，是今天分數最高的一則

💡 為什麼重要：帶團隊的工程主管可以拿它對照自己團隊裡「太重要不能處分」的人是怎麼被處理的。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lobste.rs

2. Lobsters 社群要求拆掉 vibecoding 標籤：一天 239 則留言#

Lobsters 使用者 viraptor 發文說，vibecoding 標籤已經從沒用變成有害：一開始用來標 LLM 寫程式的文化，後來泛 LLM 文章也貼，現在連只是順帶提到某專案用 LLM 做的文章都被貼上，結果過濾這個標籤的人連原創技術文都看不到，還有重要成員因此離開。他要求拆分或廢除。最高讚的回覆說，他更在意的是討論品質變差，「把東西標成 slop」的低成本留言常被推到最上面。

• 發文一天 +241 分、239 則留言
• 反方引用 Lobsters 的主題準則：「用 LLM 做的專案」多半不會讓讀者的下一支程式更好
• 有人想過濾 vibecoding 但保留 AI 社會影響的討論，現況是兩種都只能一起擋掉

💡 為什麼重要：經營技術社群或內部知識庫的人，標籤一旦什麼都貼就失去篩選功能，會先流失最認真寫原創內容的人。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lobste.rs

3. DeepSeek 開放 Search／Fetch API：每千次成功請求 0.75 美元，11 月 1 日起對 harness 呼叫計費#

DeepSeek 推出兩支給 agent 和 RAG 用的 API：Search 用自家搜尋引擎回傳結構化結果，Fetch 抓單一網頁並轉成 Markdown，跟模型 API 共用同一把 bearer key。兩支都是每 1,000 次成功請求 0.75 美元，只有 HTTP 200 且真的有結果才計費，失敗、空結果、逾時都不收。文件註明，透過 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 使用 DeepSeek API 時，伺服器端的工具呼叫本來就會打到這兩支 API，目前免費，北京時間 11 月 1 日 00:00 開始按次收費。

• Search 的 count 可設 1 到 50，計費不看回傳筆數；支援 site:、-site: 等運算子
• 每個帳號 Search、Fetch 各 5 QPS，分開計算，超過回 429；Fetch 另有單一網域的限制
• need_content: true 會在搜尋結果裡直接附頁面內容

💡 為什麼重要：用 Claude Code 或 Codex 接 DeepSeek 模型的人，11 月起帳單會多一項按次計費的搜尋費用。

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4. 「Namecheap 停用了我全部的網域」：HN 378 分的討論串#

一位 Reddit r/sysadmin 使用者發文說 Namecheap 查封並停用了他所有的網域，貼到 Hacker News 後拿到 378 分、182 則留言。原文在 Reddit，自動化讀取被擋，這則摘要來自 HN 討論串。留言裡有人說他們的商業網域因為 48 小時內沒回一封看起來像釣魚的信就被停，從發現到恢復花了 6 小時以上；有人說用一般價格買到的網域被作廢後改標成 1,500 美元的溢價網域。

• 有留言者說 Namecheap 2025 年被私募基金 CVC 以 15 億美元買下，今年 .com 漲價了三次（留言說法，未查證）
• 不少留言在問該搬去哪一家註冊商
• 有人翻出 2022 年另一次 Namecheap 停用帳號的 HN 討論

💡 為什麼重要：產品網域和信箱網域放在同一家註冊商的公司，被停用那天網站和收信會一起斷。

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5. The Brain Sandwich：先用腦、再用 AI、最後再用腦#

Terrible Software 的作者記下團隊裡一位資深工程師 Emily 的做法。動手之前，先自己讀懂問題、有個大致方向，不然 AI 會把你帶偏，甚至讓你去解一個根本不需要解的問題。有了 context 之後就整段交給 AI，不用不好意思。最後自己再上場：讀 diff、判斷複雜度值不值得、把 PR 說明寫好。

• 判斷標準：講不清楚改了什麼、為什麼改，就還不能請別人 review
• 文中提到現在有人把「完全不用腦、整份工作丟給 AI」叫 Meat Proxy
• 文章 10 月 2 日發表，今天在 Lobsters 拿到 38 分

💡 為什麼重要：被 AI 產出的 review 量壓垮的團隊，可以直接把「送審前要能解釋改動」寫進 PR 規範。

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6. 美國眾議員提 Power To The Players Act：買遊戲要給所有權，關服前要提供離線模式#

紐約州聯邦眾議員 Ritchie Torres 提出 Power To The Players Act，要 FTC 訂規則，讓消費者買遊戲拿到的是所有權而不是授權；有線上功能的遊戲，關掉伺服器之前必須提供離線模式。他舉 NBA 2K25 為例：2K 月底下架、12 月 31 日關閉伺服器。賓州州參議員 John Kane 先前也提了 Protect Our Games Act，要求遊戲停止營運時提供離線模式、不依賴原廠伺服器的線上模式，或至少退款 25%。

• Tom’s Hardware 提到 Ubisoft 2024 年關掉 The Crew，連單人模式都不能玩，催生了 Stop Killing Games 運動
• The Verge 提到 Sony 宣布 2028 年逐步淘汰實體遊戲光碟
• 法案的具體定義和細節還沒公布

💡 為什麼重要：做線上遊戲或任何依賴自家伺服器的付費 App 的團隊，要開始把「停止營運後還能用」算進架構成本。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

7. tv-vibehack：用 Claude Code 一個下午把 Android TV 的廣告拔光#

作者爸媽的小米電視開 Netflix 前要先看廣告，他用 Claude Code 直接連上電視，一個下午把它清乾淨，並把用到的 prompt 放進 repo。做法是開 USB 偵錯後透過 Wi-Fi 走 ADB：先備份套件清單和設定，再用 pm disable-user 停用廠商的遙測、廣告服務和預載 App，最後裝一個仿 tvOS 的原生 launcher 當預設首頁。不用 root、不移除任何東西，一行指令就能還原。

• 支援 Android TV、Google TV（小米、TCL、Hisense、Sony、OnePlus、Nvidia Shield 等），不支援 Samsung Tizen、LG webOS、Fire TV
• 第一次在 1GB 記憶體的小米電視上花了一個下午；有了這個 repo 當 context，回報約 15 分鐘
• 建立 39 小時累積 1,845 stars，主要語言 Java

💡 為什麼重要：家裡有 Android TV 的工程師拿到一份可還原的去廣告流程，也能看到 coding agent 直接操作實體裝置的完整 prompt。

🔗 閱讀原文 | 來源: GitHub

8. RepRapMicron：用常見材料做微米級 3D 印表機，定位重複精度約 1μm#

µRepRap 想做一台能做微米和次微米加工、只用常見材料組裝的 RepRap，靈感來自 OpenFlexure 的 3D 列印顯微鏡平台。目前推薦的 PIKA V0.02 在約 8mm 立方的範圍內，重複定位約 1μm、精度 10μm 以內；用 PIKA 自己蝕刻的細探針可以點出 4μm 的 UV 樹脂液滴，用光纖探針可以固化 9μm 的樹脂線。專案目標包括有一天用這套技術在更小的尺度上自我複製。

• 印過 0.5mm 的 Benchy 測試模型，層高 4μm
• 三軸用 400 步的 NEMA17 步進馬達，控制走 GCODE，Arduino GRBL 就夠用
• 觀察用兩支 800 萬像素以上的 USB 顯微鏡，加一台 100 到 200 倍的桌上顯微鏡

💡 為什麼重要：做 MEMS 或生醫實驗的小團隊，多了一條不用無塵室、自己組得起來的微米級原型路線。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

9. Lenny’s Podcast：Anthropic 的 Emmanuel Ameisen 談模型內部怎麼思考#

Lenny’s Podcast 訪問 Anthropic 可解釋性研究員 Emmanuel Ameisen，他之前待過 Stripe，寫過《Building Machine Learning Powered Applications》。節目談到他們的研究發現：模型會形成跨情境通用的概念表徵，會在沒明說的情況下提前規劃好幾個 token，處理上可能有類似人類有意識和無意識的差別。另外也談「next-token predictor」這種說法為什麼低估模型、模型是「養成」而不是「打造」，以及看似突然的能力跳躍底下其實是平滑的 scaling 曲線。

• 節目長 72 分鐘
• 模型會提前規劃多個 token，不是逐字往下猜
• parser 只取得電子報前段，後半的討論沒有讀到

💡 為什麼重要：做 LLM 應用或評估模型風險的工程師和 PM，可以用可解釋性研究的結果來判斷模型行為，不必只靠黑箱測試。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lenny’s Newsletter

10. 反著走的 borrow checker：Valen 從函式尾端往回檢查記憶體安全#

Evan Ovadia 寫他新版 Valen（原 Vale）borrow checker 的做法：從函式尾端往回走。Valen 編譯一個函式分四階段：parse、static typing、static grouping（每個參考知道自己指向哪個變數的哪一部分），最後是往回走的 safety checking。他說倒著走有三個理由：容易知道每樣東西最後一次被使用在哪裡、處理迴圈比較方便、可能比較快（第三階段往前、第四階段往後，每個節點各處理一次，但他沒做 benchmark）。

• Valen 的 borrow checker 讓 shared-xor-mutable 變成可選，支援記憶體安全的可變別名，還能安全呼叫 Rust 函式
• v0.1 預計明年 2 月，目前還很實驗性
• 文末註明「0% of this article was written by AI」

💡 為什麼重要：寫編譯器或靜態分析工具的人，可以參考「反向走訪找最後一次使用」的做法，用在 destructor 插入或 use-after-free 檢查。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lobste.rs

11. Anthropic 拿出 5% 股份成立公益基金，市值每漲 50% 可再加碼 2%#

Anthropic 宣布成立「public benefit fund」，承諾投入公司 5% 的股份，基金是公司內部百分之百持有的實體；公司市值每增加 50%，可以選擇再多投入 2%。用途舉例包括大筆捐給傳統非營利組織，或直接發放給特定族群。Anthropic 先前已承諾拿 2 億美元研究 AI 對就業市場的影響，這次說 AI 進展太快，可能需要更大膽的做法。

• 誰來決定資助哪些項目，治理結構會在接下來幾個月公布
• Dario Amodei 曾把 AI 產業面對的負面輿論形容為「根本上是信任危機」
• TechCrunch 這則是短訊，細節以 Anthropic 後續公告為準

💡 為什麼重要：持有或評估 Anthropic 股權的投資人，要把最多可能隨市值往上加碼的公益稀釋算進去。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

12. 17 歲的 Kimi 架構研究者陳廣宇離職赴灣區，否認加入 Anthropic#

陳廣宇（Nathan Chen）10 月 15 日在 X 上宣布離開月之暗面，確認要去舊金山灣區。Anthropic 研究員 Sholto Douglas 在留言邀他去舊金山，引來加入 Anthropic 的猜測，他直接回覆「不是」，下一家雇主還不知道。他是 3 月 16 日公開的 Attention Residuals 論文共同第一作者（和張宇、蘇劍林並列），論文用跨層 softmax 注意力取代固定權重的殘差累加，再用分區塊的 Block AttnRes 壓低額外開銷。

• 官方資料說 Block AttnRes 能達到多用 25% 算力的基線模型的 loss 水準；實驗在總參數 480 億、激活 30 億的 Kimi Linear 上做，預訓練 1.4 兆 token
• 2025 年 11 月進 Kimi 實習，之前在 Tilde Research 做過 MoMoE 和 Gram-Space Manifold Muon
• 投資人 Deedy Das 提到一位 17 歲年輕人拿到 5 份年薪百萬美元以上的 offer，網路把它連到陳廣宇，但 Deedy 沒說名字

💡 為什麼重要：招募 AI 研究員的公司在跟沒有學歷、但有可追溯論文和 kernel 程式碼的人搶人。

🔗 閱讀原文 | 來源: InfoQ 中文

推薦閱讀#

• ARP：讓你的網路自己交代有哪些裝置 — 作者記不住家裡每台裝置的 IP，於是去學 ARP 和 arp-scan：一行指令列出網段內所有裝置的 IP、MAC 和製造商。文章從頭講為什麼區網要同時用 IP 和 MAC：交換器不懂 IP，只知道哪個 MAC 接在哪個 port。
• Savannah 警員把 Flock 帳號給 ICE 探員丈夫，他查了 97 個車牌 — Savannah 警員 Amber Harpe 把 Flock 車牌辨識系統的帳號給了當 ICE 探員的丈夫，他在未授權期間查了 97 個車牌、共 983 次，絕大多數車主是西語裔。Savannah 警局不跟 ICE 分享 Flock 資料，她 8 月被開除；內部調查同時開除另外 5 名員工，其中 4 人被逮捕。
• Simon Willison：用 document.currentScript 做行內渲染 — Lean Rada 的小技巧：行內 <script> 執行時用 document.currentScript.replaceWith() 把自己換成計算結果。先定義 $=(...n)=>document.currentScript.replaceWith(...n)，就能寫 The year is <script>$(new Date().getFullYear())</script>，不需要框架或 build。
• web-edit 0.1a2：Simon Willison 的資料夾編輯小工具加上複製到剪貼簿 — web-edit 是 Simon Willison 用來瀏覽、編輯資料夾檔案的小網頁，主要搭配 Tailscale 編輯別台機器上的檔案。0.1a2 為文字和圖片加上複製到剪貼簿，起因是他用手機操作筆電跑 DeepSeek 4.1 Flash 1017 的 pelican 測試，要把紀錄貼進 Gist。
• Show HN：Sphinx，push 前先考你 AI 寫的 code 在做什麼 — Sphinx 是給 agent 協作開發用的 Git hook：push 前，一個沒看過你聊天紀錄的 reviewer 讀 diff，問你這段改動在出錯時會怎樣，例如 webhook 先存 event ID 再呼叫 charge()，扣款失敗時重試會發生什麼。答錯會解釋並換題，答對才放行；支援 Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode、Pi，sphinx yolo 可跳過但會記錄。
• Karri Saarinen：好軟體背後要有人 — Linear 共同創辦人 Karri Saarinen 說，好產品帶著做它的人的觀點，Linear 一直重視直覺勝過流程和數據。他覺得最近很多產品變得雜亂，改動多半是加功能而不是改善核心問題；每個人各自帶著 agent 出貨，單一改動都合理，合起來卻沒有一致的觀點。
• Elizabeth Holmes 紀錄片《You Can See Everything》怎麼在騙觀眾 — 作者看完 Elizabeth Holmes 紀錄片的心得：她原本以為會看到一個關於欺騙的故事，結果發現導演在現場騙觀眾，整個戲院的人對著螢幕大喊「Criminal!」，罵的卻不是 Holmes。她認為這是一部說故事手法的傑作。
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• Hybrid Reasoning Agents：在 latent space 思考、用文字呼叫工具 — Jiaru Zou、James Zou 等人的論文讓 agent 在 latent space 思考、需要用工具時切回文字，用輕量的 HybridLink 在兩種模式間切換，再用 HybridSFT 和 HybridRL 訓練。在 3 種規模、11 個 benchmark 上，平均表現提升 10.4%，token 少 35.5% 到 54.7%，推論快 1.8 到 2.6 倍。
• vLLM 用 coding agent 調 Kimi K3：16 張 GB300 單批次每秒 840 token — vLLM 團隊用 agent 協助開發，在 NVIDIA GB300 上為 Kimi K3 寫了一條統一的 CuTe DSL decode 路徑，涵蓋 attention、MoE 和 8 或 16 張 GPU 間的通訊。16 張 GB300 單批次超過每秒 840 token，幾種設定的 decode 吞吐提升 1.5 到 2 倍。他們也承認，agent 寫的推論程式碼已經快過人工 review 和維護的速度。
• 陶哲軒部落格客座文：數學會迎來黃金時代還是黑暗時代 — Francesco Maggi 在陶哲軒部落格的客座文：黃金時代的版本是 LLM 被小心整合進 STEM，培養新一代科學家；黑暗時代的版本是產出短期暴增，但人類獨立的科學活動變弱、知識集中在少數人手上，最後連他們也看不懂產出的知識。他用八點分析會決定走向的選擇。陶哲軒註明這篇是用 AI 從另一種檔案格式轉過來的。

中文技術圈#

• SailPoint 創辦人：AI 不會停下來，產業要把安全跟上 — SailPoint 執行長暨創辦人 Mark McClain 在香港受訪，談最近 AI 代理入侵 Hugging Face 等事件。他認為放慢 AI 採用只會讓惡意行為者更容易得手，整個產業要持續投入安全，並推該公司的「適應性身分」防護；他用 F1 比喻，不信任煞車的駕駛不會用時速 200 英里衝進彎道。
• 開放權重模型被拆護欄的時間，從 24 天縮短到不到 3 天 — 反恐組織 Tech Against Terrorism 的報告：新發布的開放權重模型，平均不到 3 天就有移除安全護欄（abliterated）的版本出現，2024 年平均要 24 天以上。Llama 3.1 8B 原版在他們的反恐安全測試拿 97 分，拆掉護欄後約 3 分；截至 9 月下旬 Hugging Face 上有 29,000 多個標榜 uncensored 的模型 repo。
• AI 面試不取代面試官，重點是人機分工 — 科技新報整理多方案例：AI 面試工具適合處理履歷篩選、面試內容分析、排程這類大量重複的工作，最終判斷、文化適配和跟候選人溝通應該留給人。做法是依職種拆解能力，決定哪些問題由 AI 問、哪些由面試官追問。
• MIT 專利律師實驗：用 AI 草稿變好，但只有資深律師真的進步 — MIT 經濟學者 David Autor 對 11 家事務所 133 名專利律師做 3 個月實驗：用 AI 寫的專利草稿 90 天後評分高 0.38 個標準差。但拿掉 AI、改錯誤百出的文件時，只有執業 7 年以上的資深律師平均進步 0.45 個標準差，資淺律師沒有進步。Autor 說 AI 像「表現平衡器」，卻可能是「技能去平衡器」。
• 25 歲工程師離開微軟，用 AI 零資金做理財工具 Treasury — 25 歲的 Junead Khan 去年離開微軟、放棄 20 萬美元以上的年薪，全職做自己兼職開發近兩年的 AI 理財工具 Treasury。他說 2025 年初微軟更重視安全和穩定，產品推進變慢，而新一波 AI 程式工具讓他想自己動手做。
• QCon 上海預告：階躍星辰談大模型在終端的量產落地 — QCon 上海站 10 月 22 到 24 日舉行，階躍星辰 AI 終端解決方案架構師袁俊傑會分享大模型在終端裝置上的探索和量產落地。這篇是講者預告。
• CSP 自研晶片對傳統網通 IC 廠的衝擊 — 拓墣產研的報告摘要：雲端服務商（CSP）優先自研高毛利、高規模、高度客製化的晶片已是不可逆的趨勢，但研發成本、人才和驗證週期讓全面自研不可行，市場會分成深度客製和標準商用晶片兩軌，供應商要從賣產品轉成策略合作。完整內容需購買報告。
• Cloudflare 修好 Containers 的跨租戶資料外洩 — Cloudflare Containers 的 Firecracker VM 根磁碟用 device mapper thin provisioning，區塊大小 64 KiB 且開了 skip_block_zeroing。寫入 4 KiB 時會分到一整塊沒清零的 64 KiB，剩下最多 60 KiB 可能是別的客戶留下的資料。研究員在 6 個正式環境部署裡找到的 5,614 個目錄區塊全來自其他使用者，還恢復出完整的 SQLite 資料庫；Cloudflare 已修復，說沒有被利用的證據。
• Aspire 13.6：儀表板遙測存進 SQLite，支援 Java 和 Rust — 微軟 9 月 29 日發布 Aspire 13.6：儀表板把資源快照和遙測存進本機 SQLite，最多保留十次唯讀的執行紀錄；新增停靠式終端、可寫入的資料庫 REPL、Java 和 Rust 原生託管，以及兩項預覽版 Azure 整合，也有幾項破壞性變更。
• 少數派：把 Quote/0 墨水屏變成點餐助手 — 少數派 Matrix 社群文章：把點餐頁的 App Linking 連結做成 QR code，透過圖像 API 推到 Quote/0 墨水屏，客人掃碼或輕碰就能跳到點餐頁；作者也介紹自己做的點餐 App「打尖兒」。
• V2EX：做了一個 Liquid Glass 風格、全程翻譯的 X 第三方 iOS 客戶端 — 開發者做了 iOS 上的 X 第三方客戶端 Blink，文字、圖片、影片、網頁都能即時翻譯，可以接第三方大模型，介面是 Liquid Glass 風格，已開 TestFlight。
• V2EX：Codex 額度消耗快得離譜，5x 方案幾個問題就用掉 10% — 樓主抱怨最近 Codex 額度消耗快得誇張，5x 方案隨便問幾個問題就用掉 10%，27 則回覆在比較各自的用量。
• V2EX：REA 逆向一切，原理只是給模型更多 context — 樓主覺得 REA（逆向一切）這類工具厲害的地方，只是給大模型更多 context，很多人的工作其實是「上下文維護工程師」；他也分享自己的抓包專案：把封包結構化存進本機資料庫，用 MCP 提供表結構和關聯，讓模型自己寫 SQL 分析。

開源精選#

LiCinCan/blender-ai-mcp-addon — Python | ⭐ 784 Blender 的 AI 助手和 MCP server：對話操作場景、多 agent 流程，支援 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama、OpenCode。

Tencent-Hunyuan/Hy-Memory — Python | ⭐ 769 騰訊混元的記憶研究合集：聊天用的雙系統認知記憶（EMNLP 2026）、長時程 coding 記憶 benchmark、RL 訓練的記憶寫入模型。

影音精選#

Dwarkesh Patel × Si Sheppard：印度的君主為什麼輸給一家公司#

12 小時前 · Dwarkesh Patel

Dwarkesh Patel 跟歷史學者 Si Sheppard 談東印度公司怎麼拿下印度。取得的片段約 2,300 字，重點在組織和治理：公司有董事會，可以撤換 CEO 和下屬；印度各邦是世襲君主，遲早會出現無能的統治者，孟加拉的阿里瓦爾迪．汗死後由失控的繼承人接位，就是英國得以介入的例子。Sheppard 也把征服者和維京人比作風險投資式的商業行動。

• 東印度公司有董事會，可以任免 CEO 和下屬；印度各邦是世襲君主，遲早會出現無能的統治者
• 孟加拉的阿里瓦爾迪．汗死後由失控的繼承人接位，被舉為英國得以介入的例子
• Sheppard 把征服者和維京人也看成風險投資式的商業行動

3Blue1Brown：現在是投入數學最好的時候#

1 天前 · 3Blue1Brown

Grant Sanderson 回答學生和博士生關於 AI 與數學的問題。他說四年前模型連加法都不會，後來比所有人預期更快做到競賽等級、再做到和研究有關的數學；前沿能力在不同領域落差很大。他建議學生多練口頭報告，因為評估一個人懂多少會越來越靠這個，明天就找同學去散步，聊彼此為什麼喜歡數學。

• 四年前模型連加法都不會，後來比預期更快做到競賽數學，再做到和研究有關的證明
• 前沿能力在不同領域、不同人之間落差很大，他形容是「碎形等級的參差」
• 建議學生多練口頭報告，評估一個人懂多少會越來越靠它

今日觀察#

MIT 的專利律師實驗裡，用 AI 的資淺律師草稿分數變高，拿掉 AI 去改錯誤文件時卻沒有進步，只有執業 7 年以上的人真的變強。Brain Sandwich 的做法剛好對上這個結果：AI 前後兩段都要自己的腦，前一段決定方向，後一段判斷結果。Sphinx 把後一段做成 push 前的考題，Lobsters 的使用者則在抱怨，連「這篇有沒有用到 AI」都分不出來的標籤，讓認真寫原創內容的人先走了。vLLM 團隊自己承認 agent 寫的 kernel 已經快過人工 review 的速度。我會先在自己的 repo 試 Sphinx 那種 hook，看團隊能不能答得出自己送出去的 code 在出錯時會怎樣。

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