別人的成果，被 AI 拿去用

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今日金句#

“Today, that same idea has warped decompilation into a hollow numbers game.” 「同一個點子，現在把反編譯扭曲成一場空洞的數字遊戲。」 — encounter，decomp.dev 作者（來源）

“This means we can study networks directly, instead of first untangling them.” 「這代表我們可以直接研究網路本身，不用先把它解開。」 — Nick Cammarata，Goodfire 研究員（來源）

“I’ve found that telling Opus 5.5 “make sure it is fun” works uncomfortably well.” 「我發現跟 Opus 5.5 說『確保它好玩』，效果好到讓人有點不好意思。」 — Simon Willison，Datasette 作者（來源）

今日主軸#

decomp.dev 的作者 encounter 昨天宣布停收新專案。原因是有人拿 AI 把別人做了好幾年的反編譯專案 fork 去「完成」，或搶在貢獻者之前用別人的成果發半成品 PC 移植版，原本用來鼓勵人的進度條變成燒 token 衝數字的遊戲。Anthropic 對投資人說，對手實驗室拿它的模型輸出做 distillation，佔營收 5% 到 7%，第三季已經大幅壓低；Simon Willison 粗算，光第二季別家就為此花了超過 5 億美元。Meta 則是主動放出 816B 參數的 Muse Spark Open 權重，授權限制商用，兩台 M5 Ultra Mac Studio 就跑得起來。我覺得三件事是同一個問題：拿走別人成果的成本降到接近零，做的人得自己決定哪些要給、給到哪裡。

必讀#

1. decomp.dev 停收新專案：AI 讓反編譯變快，也讓社群變調 · Lobste.rs News
2. Meta 放出 Muse Spark Open 權重：816B MoE，兩台 Mac Studio 能跑 · Hacker News AI
3. DEsk：把 Linux 桌面做成一張胡桃木書桌的 Wayland 桌面 · Hacker News Product
4. Goodfire：神經網路本來就是乾淨的，superposition 的證據讀錯了 · Hacker News AI
5. Haxy：把 issue 和 PR 存進 repo、用 SSH 開 TUI 的 git forge · Lobste.rs Dev
6. Stratechery 對談 Ari Emanuel：AI、好萊塢和經紀人這一行 · Stratechery AI
7. Simon Willison 叫 Opus 5.5「做好玩一點」，跑了 3 小時做出找不同遊戲 · Simon Willison AI
8. 字節跳動 Supabase：從 App 後端走到 Agent 後端 · InfoQ 中文 AI
9. JPEG XL 和 AVIF 實測：網頁照片 AVIF 多半小 15% 到 25% · Lobste.rs Dev
10. Modal 年化營收破 10 億美元，sandbox 一項就 3 億 · Latent Space AI
11. Anthropic 告訴投資人：第三季營收 168 億美元，distillation 佔 5% 到 7% · Simon Willison AI
12. AdFection：定向廣告被拿來投遞零點擊間諜軟體 · Hacker News News

1. decomp.dev 停收新專案：AI 讓反編譯變快，也讓社群變調#

decomp.dev 在 2024 年上線，集中追蹤各個遊戲「matching decompilation」（反編譯出能編回一模一樣機器碼的原始碼）的進度。作者 encounter 說，從 2026 年初 Opus 4.6 和 GPT-5.4 開始，模型明顯被訓練過這類工作，不用教就會用社群自己的工具；GPT-6-Astra 這一代更會照複雜指示做事、交叉比對符號和除錯資訊，還會自己寫小腳本大量嘗試不同寫法來湊出相同的機器碼。問題出在社群：有人把別人的專案 fork 去用 AI「完成」，有人搶在貢獻者之前用別人的成果發勉強能跑的 PC 移植版，「decomp」也被一些 YouTuber 和 /r/decomps 當成「PC 移植」的同義詞。作者決定關掉首頁索引和新增專案功能，既有專案頁和歷史資料保留。

• 網站程式碼從來沒有開源授權，作者保留全部權利，不允許拿去架複製站
• 作者沒有直接禁止 AI 輔助的專案：他說「slop」很難定義，一個人也沒力氣在幾百個專案上一致執法
• 原本用來激勵人的進度百分比，作者形容成「空洞的數字遊戲」

💡 為什麼重要：維護開源專案、又有公開進度指標的人可以參考：貢獻門檻被 AI 拉低之後，進度條本身會變成被刷的目標。

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2. Meta 放出 Muse Spark Open 權重：816B MoE，兩台 Mac Studio 能跑#

Meta 10 月 15 日放出 Muse Spark Open 的權重，原生多模態，總參數 816B、每個 token 啟用 42B，context 100 萬 token，主打寫程式和 agent 工作。Hugging Face 的介紹文補上架構：每個 MoE 層 256 個專家、每個 token 選 8 個，輸入可以是文字、圖片、音訊、影片，輸出是文字。Meta 說這是同級模型第一次能在桌上跑：兩台 M5 Ultra Mac Studio，每台 GPU 最多可用 512 GB 統一記憶體、頻寬 1.2 TB/s，用 MLX 執行。Meta 拿它在本機替開源 Mastodon 客戶端 Ice Cubes 修 bug、加功能、跑完整 build，也讓它操作 DaVinci Resolve，逐格看素材挑出片段再裁成直式。

• API 已在 Baseten、Fireworks、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together 上架；SGLang、vLLM、llama.cpp、MLX、Unsloth 都支援
• SGLang 附帶可自動調參的 Helion GPU kernel，kernel 層級快 1.03 到 3.95 倍，AMD MI350 端到端快 3%
• 授權是 Muse Model License，商用有限制

💡 為什麼重要：想把 coding agent 跑在本機、不讓程式碼出公司的團隊，有了一個前沿等級的開放權重選項，門檻是兩台頂規 Mac Studio。

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3. DEsk：把 Linux 桌面做成一張胡桃木書桌的 Wayland 桌面#

DEsk 是一個 Wayland 桌面環境，走 iOS 6 那種擬物風格。視窗是胡桃木桌面上的紙張，Dock 是抽屜，App 收在書桌後方書架上的活頁夾裡，通知送進信箱，系統控制做在桌子背板上；整個房間用光線追蹤繪製，只有一盞檯燈打光。v0.1.2 是第一個公開版本，標示為 beta，作者自己每天在用，提供 Debian、Ubuntu、Arch、Fedora 的安裝腳本。名字是 Reddit 社群取的，原本叫 DeskWM。

• GitHub 742 stars，Hacker News 462 分
• 第一次登入要先把房間算繪一次，有 GPU 幾秒鐘，之後直接啟動
• 安裝腳本會先列出要裝的東西再詢問，--no-apps 只裝桌面本身

💡 為什麼重要：做 UI 的人可以看到擬物設計在 Wayland 上能做到多細，而且把光線追蹤的成本集中在第一次登入。

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4. Goodfire：神經網路本來就是乾淨的，superposition 的證據讀錯了#

Goodfire 的 Nick Cammarata 發表一篇 65 分鐘的研究長文，主張讓可解釋性領域相信 superposition（神經網路把不相關的概念塞進同一個神經元）的經典證據讀錯了。他重訓 InceptionV1，只修一般的架構問題，不改模型大小和訓練資料，最後一層 99% 到 100% 的神經元都能直接看懂，而當年那一層幾乎找不到可解釋的神經元；他在 300 倍的尺寸範圍內訓練多個版本，每個尺寸都看得懂。2019 年他和 Chris Olah 在〈Zoom In〉裡當成 superposition 例子的那個「車子特徵散進狗神經元」電路，他現在認為只是一般的泛化與組合。語言模型方面，他們初步檢查 Qwen3-32B，估計約 90% 的神經元只有一個主要工作，約 7% 有兩個相關的工作，2% 到 4% 還看不懂。

• 對照組：2023 年 Anthropic〈Towards Monosemanticity〉的評分裡，中位數神經元拿 0 分（滿分 14）；同年 OpenAI 的自動化解釋專案只找到約 1.7% 可解釋
• 作者主張直接研究網路本身，不必先訓練 sparse autoencoder 去「解開」它
• 文章自稱是 working hypothesis，不是定論

💡 為什麼重要：做 mechanistic interpretability 的團隊目前多半押在 SAE 分解路線；如果這篇的數字站得住，直接看神經元會便宜很多。

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5. Haxy：把 issue 和 PR 存進 repo、用 SSH 開 TUI 的 git forge#

Haxy 是剛進入 preview 的 git forge，用 Zig 寫成（build 需要 Zig 0.17.0）。它有兩個設計重點。第一，issue、PR、討論這些專案中繼資料存在 repo 的一個特殊分支，每次建立或修改都是一個 commit，事件以 JSON 寫在 commit message 裡，伺服器收到再寫進資料庫，等於 event sourcing；所以可以離線看 issue、在本機改完再 push，也能整個搬到另一個 Haxy 站。第二，介面是透過 SSH 提供的 TUI，用 SSH 金鑰自動登入，網頁版則在瀏覽器裡渲染同一套 TUI，作者說可以做到支援螢幕閱讀器和手機。

• 和 Radicle 的差別是不走 P2P，而是聯邦式：誰都能架站，專案可以在站之間搬
• 作者認為 P2P 架構太複雜，很難維持一致的使用體驗
• 這個連結本身就是 Haxy 管理自己 repo 的頁面

💡 為什麼重要：擔心 issue 歷史被單一平台綁住的開源維護者，可以看看把中繼資料放進 git 的做法，搬家時討論串一起帶走。

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6. Stratechery 對談 Ari Emanuel：AI、好萊塢和經紀人這一行#

Ben Thompson 這週的對談對象是 WME Group 執行董事長、TKO（UFC 和 WWE 的母公司）執行長 Ari Emanuel，起因是他的回憶錄《Roll the Calls》，書名指的是他每天固定打一輪電話的習慣。對談一開場是 Emanuel 反問 Thompson：Thompson 先前說 OpenAI 應該走廣告而不是收費、Muse 做對了，請他再解釋。談到 AI 和創作，Thompson 說 AI 給的東西取決於你問什麼，Emanuel 說用 AI 像看電視，人還是往後靠著。Emanuel 認為經紀人的工作是找到真正有才華的人、媒合、處理衝突，這種能力短時間內不會消失。

• 主題涵蓋社群平台現況、收購 UFC、AI 和世代差異、他的現場活動公司 MARI
• Emanuel 正在大舉押注現場活動
• Stratechery 所有內容（含訪談）都有 podcast 版

💡 為什麼重要：做創作者工具的人可以聽聽娛樂業最有實權的經紀人怎麼看 AI：他押的是現場活動和人際媒合，不是內容產量。

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7. Simon Willison 叫 Opus 5.5「做好玩一點」，跑了 3 小時做出找不同遊戲#

Simon Willison 在 Claude iPhone App 的一般聊天模式（不是 Claude Code）裡，請 Claude Opus 5.5 Max 用 three.js 做一個叫「Tree Appreciator」的遊戲：畫出兩棵演算法生成的樹，玩法是欣賞兩者的差異，並要求它想清楚怎麼做到既好玩又漂亮。Claude 跑了 3 小時 7 分鐘，交出一個慢節奏的找不同遊戲：每一局從同一個種子長出兩棵 3D 樹，玩家要找出少一根樹枝、多一隻鳥、某根枝條提早變色這類差異，有限量提示、可以拖曳縮放，還有音樂、動畫和成就。隔天他用 Claude Code 裡的 Opus 5.5 Extra 做了 Chirp Pong：兩支手機靠在一起對打，遊戲狀態用麥克風聽得到的聲音傳，實測可以運作。

• 兩個遊戲都是一段 prompt 做出來的，prompt 原文都貼在文章裡
• Chirp Pong 是純靜態 HTML，連線靠 Web 麥克風 API 解讀聲音
• Simon 說對 Opus 5.5 講「make sure it is fun」效果好到讓人不好意思

💡 為什麼重要：想用 AI 做 prototype 的人可以照抄 Simon 的 prompt 結構：把玩法講清楚，再直接要求它好玩又好看。

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8. 字節跳動 Supabase：從 App 後端走到 Agent 後端#

InfoQ 預告 QCon 上海（10 月 22 到 24 日）的一場分享，字節跳動資深技術專家張國強會講字節版 Supabase 怎麼從 App Backend 演進到 Agent-Native Backend。面向 App 的部分靠 Serverless、Data as Git 和前端自動部署，支撐應用快速生成和持續迭代；面向 Agent 的部分再加上 AI Gateway、Sandbox、記憶庫和知識庫，做成安全、可治理的執行底座。實際案例是豆包的應用生成和 TRAE 的 AI 程式設計。

• 張國強做資料庫十多年，負責字節跳動 Supabase 和雲端 MySQL
• 這篇是議程預告，約 2,500 字，技術細節要等會後

💡 為什麼重要：用 Supabase 當後端的 App 開發者，可以看大廠怎麼在同一個底座上再疊 sandbox 和記憶庫給 agent 用。

🔗 閱讀原文 | 來源: InfoQ 中文

9. JPEG XL 和 AVIF 實測：網頁照片 AVIF 多半小 15% 到 25%#

Jake Archibald 用一系列圖片比較兩種格式在網頁上的表現。有損照片 AVIF 幾乎都比較小：預設 effort 下最好的 JPEG XL 通常大 15% 到 25%，開到最高 effort 差距縮到 6% 到 20%，但也有 JPEG XL 打平甚至勝出的例外。中等品質時 JPEG XL 解碼通常慢 2 到 3 倍，高品質時差距縮小，Chrome 有時解 JPEG XL 反而比較快。JPEG XL 的編碼器差異很大，較新的 jixel 表現好，libjxl 拉高 effort 又慢又吃記憶體，有時檔案還變大。

• AVIF 的 4:2:0 不該當預設：很少讓檔案變小，還讓高品質更難達到；沒空比較就用 4:4:4
• AVIF 也支援漸進式顯示，目前只有 Chrome，Firefox 正在做
• HDR 方面，JPEG XL 的 gain map 瀏覽器解碼器不支援

💡 為什麼重要：正在決定圖片輸出格式的前端團隊可以直接用這組數字：照片走 AVIF 4:4:4，追求極致再兩種都試。

🔗 閱讀原文 | 來源: Lobste.rs

10. Modal 年化營收破 10 億美元，sandbox 一項就 3 億#

Modal 宣布年化營收超過 10 億美元，完成 7.5 億美元 D 輪、估值 157.5 億美元，由 Accel 領投；從 C 輪到現在用量成長 3 倍，年增超過 15 倍。共同創辦人 Erik Bernhardsson 說，Sandboxes 是 2023 年看到大家用 LLM 產生程式碼才推出的，現在單一產品的年化營收就有 3 億美元，用途包括背景 agent、強化學習和 vibe coding 平台；累計啟動了將近 30 億個 sandbox，可以擴到 100 萬個同時執行。Latent Space 這期也整理了 AI Engineer NYC 最後一天的其他重點。

• Cline 的數據：Gemini 4 Argon 上線首日使用者約是 Opus 5.5 或 Sonnet 5.5 的 3 倍，token 少用約 30%
• Vals 一個月測了 16 個新 LLM，沒有單一領先者，正和 OpenRouter、Ramp 等做 router 評測
• Modal 也是今天 Muse Spark Open 的 API 上架平台之一

💡 為什麼重要：在挑 agent sandbox 供應商的團隊，可以從 3 億美元看出需求量級，sandbox 已經能單獨撐起一條產品線。

🔗 閱讀原文 | 來源: Latent Space

11. Anthropic 告訴投資人：第三季營收 168 億美元，distillation 佔 5% 到 7%#

Simon Willison 整理金融時報的報導：Anthropic 週三接待投資人，透露第一季營收約 48 億美元、第二季 115 億、第三季 168 億美元，季增近 50%。第三季每花 1 美元算力換到 1.70 美元營收，排除股票薪酬的調整後營業利益率是 11%。Anthropic 也說，對手實驗室拿它的模型輸出做 distillation，佔營收 5% 到 7%，第三季已大幅壓低。Simon 粗算，如果第二季有 5% 來自 distillation，別家實驗室光那一季就花了超過 5 億美元蒸餾 Anthropic 的模型。

• 報導標題說這些數字是 IPO 前透露的
• Simon 注意到 Anthropic 對投資人不再強調「年化 run-rate 營收」
• FT 文中「told investors」出現四次，消息都來自知情人士

💡 為什麼重要：在 Claude 上做產品的團隊可以算一下：第三季每 1 美元營收裡，約 0.59 美元是算力成本，API 價格的下修空間有限。

🔗 閱讀原文 | 來源: Simon Willison

12. AdFection：定向廣告被拿來投遞零點擊間諜軟體#

多倫多大學 Citizen Lab 10 月 15 日發布報告，第一次公開以技術證實零點擊商業間諜軟體可以透過定向廣告投遞，他們把手法命名為 AdFection。半島電視台的裝置因此被 Candiru（已改名 Integrity Labs）的間諜軟體感染。買這些廣告的是以色列公司 Discover-Tech，表面上是廣告公司，Citizen Lab 認為它替多家間諜軟體業者服務；它的平台 Controlium 能在廣告顯示的當下對裝置去匿名化、做指紋辨識並自動感染。分析 40 億筆 Discover-Tech 的競價紀錄，四個月內它的廣告出現在將近 20 萬個網站和 Android、iOS App 上，橫跨數十個國家。

• 零點擊：使用者不用點廣告，廣告顯示就可能中招
• 報告編號 Citizen Lab Report 195，作者包括 Bill Marczak、John Scott-Railton、Ron Deibert
• Hacker News 351 分

💡 為什麼重要：App 裡有接廣告 SDK 的開發者要知道，廣告版位本身可以是攻擊入口，記者和 NGO 這類高風險使用者最先被盯上。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hacker News

推薦閱讀#

• OpenAI 推出 Rosalind 學術方案，贊助實驗室使用 GPT-Rosalind — OpenAI 推出 Rosalind Academic Plan，符合資格的學術實驗室可以獲得贊助，使用 GPT-Rosalind 和相關工具做生命科學研究。openai.com 對自動化讀取回 403，這則只有 RSS 摘要。
• OpenAI 為巴西教師節推出葡萄牙語版 AI for Educators — OpenAI 配合巴西教師節推出巴西葡萄牙語版的 AI for Educators，介紹 Study Mode 怎麼幫老師帶學生一步一步主動學習。openai.com 回 403，這則只有 RSS 摘要。
• Costa：從 2004 年做到現在、跑在 MS-DOS 上的 GUI — Costa 是丹麥開發者 Jacob Palm 從 2004 年開始做的輕量 GUI，跑在 MS-DOS 或相容系統上，用來取代命令列，附一組小工具，有沒有滑鼠都能用。2017 年 9 月起原始碼以 MIT 授權公開，現在放在 Codeberg，至今仍持續發新版。
• Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B：每個 token 只啟用 2B 的裝置端 agent 模型 — Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B，24B 參數、每個 token 啟用 2B 的推理模型，給裝置端的 agent 用。8 項 agent 和工具呼叫評測中有 5 項和參數多約一半的 Qwen3.6-35B-A3B 相當，LiveClaw 48.09 對 38.19、AutomationBench 27.69 對 8.72。Apple M5 Max 上每秒 184 個 token，單張 NVIDIA B300 最高每秒 2.1 萬個輸出 token；context 從 32K 拉到 131K，詞表從 65K 擴到 128K。base 和 post-trained 兩個版本都開放權重。
• 我的 C23 寫法：用 [[nodiscard]] 少踩雷 — 作者維護一個使用者不少的 C 專案，分享改用 C23 之後的寫法。例如用 [[nodiscard]] 強制呼叫端接住畫完視窗後回傳的矩形，少數真的用不到的地方再用巨集明確丟棄。作者說以前執著 -ansi -pedantic，現在只想少踩點雷。
• IBM Granite Switch 4.1：聊天、判斷、語音辨識共用一個 endpoint — IBM 把 Decision adapter、Guardian aLoRA 和 OpenASR 排行榜上最快的語音辨識模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 合進同一個模型，一個 endpoint 就能聊天、做判斷、轉文字，佔用的 VRAM 和基礎模型差不多。adapter 是 Activated LoRA，基礎模型生成時建好的 KV cache 可以直接給後續判斷重用。IBM 說 Guardian 在安全判斷任務上平均贏過 Jev 1.13、Microsoft-Decision-1、GPT-Luna-Decisions 和 Clef-Flash。
• Krea 3：只改你要求的地方，一次編輯不到 8 秒的影像模型 — Krea 3 是給正式製作用的影像編輯模型，只改你要求的部分，一次編輯不到 8 秒，頁面列的價格是每張 0.06 到 0.135 美元。Krea 的對照是同一張圖跑 12 個相同編輯，Nano Banana Pro 中位數 26.8 秒、GPT Image 2.5 Sunburst 39.9 秒；頁面註明是預先產生的結果，不是即時 benchmark。
• GitHub：下一個開發介面是 ambient intelligence — GitHub 的文章說 AI、agent、語音和實體控制，正把開發從操作工具變成表達意圖。Copilot 可以讀 repo 脈絡、檢查符號和相依、改檔案、跑測試再修正；coding agent 能把一張 issue 帶進 GitHub Actions 的隔離環境做完，送回 PR 讓人審。
• Vercel Drives 正式推出：agent 換 sandbox 也能接著用同一批檔案 — Vercel Drives 讓 agent 的檔案獨立於執行環境，Vercel Sandbox 換了一個新環境也能掛上同一個 drive 接著做。多個 sandbox 可以掛同一個 drive，也能唯讀共享，或 fork 出各自可寫的副本平行嘗試，fork 不會合併回原本的 drive。預設 1 TiB（Hobby 方案 1 GiB），最高 16 TiB。
• Mononoke 前開發者續篇：Scion 是刻意抄的，Anthropic 已補上致謝 — 前 Meta 原始碼控管團隊的 Rain 發了續篇：發文後私下得到證實，Scion 是刻意照抄 Mononoke，相似處不只 derived data，而是整個資料模型；Mononoke 的 Bonsai changeset 和 Scion 的概念完全一樣，Rain 也指出「Scion」是把「Bonsai」去掉 B 再把音節倒過來。文章更新寫到，Anthropic 的 Nick G. 已在 Hacker News 回應，Anthropic 的部落格文章也補上了足夠的致謝。
• Jev 遇上電車難題：只換敘述順序，370 組答案就變了 — Zach Landes 拿 Jev、OpenAI 的 Decisions API（Luna）和 12 個本機決策模型問電車難題，總共 5,240 種設定。經典的五換一，Jev 和大多數模型都跟多數人一樣選擇轉向。但只改變敘述順序，Jev 在 2,620 組裡有 370 組答案改變；側軌上的人換成「它自己的伺服器」時，480 組裡有 180 組 Jev 會犧牲陌生人，卻不肯犧牲伺服器。作者提醒不該據此對 AI 安全下大結論。
• 我知道數學家為什麼哭：OpenAI 數學成果之後的數學圈 — Derek Thompson 寫 OpenAI 最近發表數百個數學成果之後，數學圈的反應。2022 年菲爾茲獎得主 Hugo Duminil-Copin 說 OpenAI 十月那批成果發表後，他哭到吵醒女兒；Cornell 的 Steven Strogatz 說，有人形容這是「露天開採我們的學科」。文章從訪談 Strogatz 一路談到人類特別在哪裡。
• Cloudflare 和 OpenAI 試點：用 1% 的網路訊號讓 ChatGPT 多索引數億個網頁 — Cloudflare 和 OpenAI 7 月開始一個研究試點，用 Cloudflare 網路上的訊號幫 OpenAI 的搜尋爬蟲發現新網頁，排序仍由 OpenAI 自己評估。試點只用了約 1% 的 Cloudflare 網路，就讓 OpenAI 發現並索引了數億個新網頁。
• ChatGPT 的 Chrome 擴充功能現在可以讀你開著的分頁 — OpenAI 的 ChatGPT Atlas 瀏覽器已經收掉，改成強化 Chrome 擴充功能：在 ChatGPT 網頁版或桌面版標記 Chrome，就能讀取你開著的分頁。官方範例包括比較三個沙發頁面、把廠商分頁整理進比較表、照活動說明填好報名表但不送出。
• 遠端驗證不該被容忍：Play Integrity 決定你的手機能跑什麼 — 作者認為 Google Play Integrity 這類 remote attestation 名義上是為了安全，實際上是讓第三方決定使用者能在自己的裝置上跑什麼；用改機、替代系統或模擬器，銀行和政府 App 就拒絕執行。Android 內建的硬體驗證和 Volla 的 Unified Attestation 只是換一個權威，作者認為都不是解法。

中文技術圈#

• 階躍星辰開放 Step 5 Preview 權重：600B MoE、27B 啟用，主打長程 agent — 階躍星辰開放 Step 5 Preview 權重，稀疏 MoE，總參數 600B、每個 token 啟用 27B，context 100 萬 token，支援文字和視覺輸入，鎖定軟體工程、專業知識工作和金融。架構是 92 層 Transformer，門控滑動視窗注意力和稀疏全域注意力 3 比 1 交錯；Sparse GQA 把相鄰 8 個 token 合成一個索引區塊，團隊說索引和 top-k 選擇的開銷降到八分之一。InfoQ 提醒，局部算子變快不等於整個推論快八倍，27B 啟用也不代表部署門檻等同 27B 的稠密模型。
• 從 Harness 到 Loop：螞蟻、騰訊、京東談 agent 怎麼自己修 badcase — InfoQ 直播邀螞蟻、騰訊、京東的工程師談 agent 的自我進化。螞蟻阿福 Harness 架構組的肖漢松把線上 badcase 分成 Harness、模型、資料三類，舉例 agent 為了算一題會並發呼叫十幾次計算機工具，換成程式碼直譯器後一次就算完。他們今年三四月建了讓 agent 自己修 badcase、自己驗證的 Harness，接著進到 Loop 階段，讓 agent 自己找 badcase 自己修，目標是把修復速度從以週計拉到以天計。
• 有人用 Meta 的 Muse 一個指令設計出加密貨幣用 RISC-V SoC — 在 X 上有些聲量的半導體從業者 Bubble Boi，用 Meta 的 AI agent「Muse」和背後的 Muse Wonder Full 模型，據稱一個指令就設計出 RISC-V 架構的加密貨幣專用 SoC：64 位元核心，含浮點、SIMD 和加密運算加速，支援 SHA-256/512、Keccak、Ed25519、secp256k1。Muse 還自己下載 OpenROAD 完成布局繞線。
• Yandex 的 AI 助理把資料中心地址告訴假冒烏軍的記者 — 俄羅斯獨立媒體 SOTA 10 月 12 日公布測試：記者自稱烏克蘭無人機操作員，向 Yandex 的 AI 助理 Alice 詢問重要資料中心的位置，Alice 回答「明白任務」後列出地址，最後還祝對方工作順利。Yandex 地圖先前已經把部分資料中心模糊處理。報導也說明，目前沒有獨立測試證明其他使用者能重現，也無法確認地址是否全部正確。
• 螞蟻百靈開源 Ling-3.1-flash：560B 總參數、25B 啟用 — 螞蟻集團旗下百靈大模型開源 Ling-3.1-flash（InfoQ 標題寫 3.0，內文和 Hugging Face 都是 3.1），總參數 560B、啟用 25B，支援 100 萬 context，鎖定辦公、醫療、軟體工程和終端機操作。GDPVal-AA V2.1 辦公評測 1673 分（ELO），HealthBench Professional 65.35，權重在 Hugging Face 和 ModelScope。
• 中國智慧眼鏡出貨首度下滑 8%，千問推 44 克無螢幕 AI 眼鏡 — IDC 數據：2026 年第二季全球智慧眼鏡出貨年增 35.3%，中國市場卻首度年減 8%，音訊和音訊拍攝類眼鏡更減少 35.4%。阿里千問同天開賣無螢幕 AI 眼鏡 N1 和 N1 Pro，以語音互動為主，重 44 克，有 5000 萬畫素感測器、眼動追蹤和生理感測；補貼後 N1 人民幣 2,218 元起、N1 Pro 2,600 元起，和 Bose 合作的耳夾式耳機 1,099 元。
• 黃仁勳談中國 AI 公司：算力很缺，還是拚命把事做成 — 黃仁勳在和 Lex Fridman 的長談裡回憶，當年一直聯絡不上台積電，最後寫了一封長信給張忠謀；打動他的細節之一，是張忠謀會直接說「這件事我們做不了」。談到中國 AI 公司，他說算力短缺正逼它們設計出效率更高的架構，「限制非常非常大」，但還是在募資、在推進。
• Vercel Sandbox 的 VerCellBreak：agent 可借白名單伺服器把資料送出去 — AI 資安公司 AIR Security 揭露 Vercel Sandbox 的 VerCellBreak：被控制的 AI agent 可以做一張特製的 mTLS 用戶端憑證，把要外洩的資料編進 AIA 欄位的網址；當白名單內的伺服器驗證憑證、照網址發出請求時，資料就被送到攻擊者那邊。真正對外送資料的是沙箱外的伺服器，所以不用突破 Firecracker。AIR 的技術長說這類繞過網域限制的問題不好修，Vercel 還在研究。
• SpaceXSI 推出 Grok Voice 3.0，語音對語音評測拿第一 — SpaceX 旗下 AI 部門 SpaceXSI（前身 xAI，SI 是 Super Intelligence）10 月 14 日推出 Grok Voice 3.0，在 Artificial Analysis 的語音對語音綜合指數拿 86.9 分排第一，贏過 OpenAI 和 Google。語音推理準確率 98.5%、任務完成率 94.8%，處理停頓和插話的評測 97%；但在模擬口音、背景噪音的真實客服情境裡，任務成功率較低。
• 453 名科學家聯名，要求成立國際 AI 安全與隔離標準機構 — 全球 453 名 AI 與資安科學家 10 月 13 日發表公開信，指出 AI 模型已發生突破沙箱、入侵外部系統的事件，呼籲成立國際機構制定 AI 安全與隔離標準，並建立資安事故強制通報制度。連署者包括 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Stuart Russell、Ron Rivest 和台灣前數位發展部長唐鳳。三項建議的第一項，是具備網路攻擊能力的模型一開始就要實體斷網隔離。
• 字節跳動 Seed 成立對齊與預備團隊，全球招募 10 名研究員 — 路透社報導，字節跳動的 AI 研究部門 Seed 成立「對齊與預備」（Alignment & Preparedness）團隊，全球招募 10 名研究員，長期投入 AI 安全研究。中國主要 AI 開發商公開這樣表態並不常見。
• Meta GitHub 儲存庫遭駭，外洩產品程式碼和約 1,500 人資料 — Meta 證實 GitHub 儲存庫遭駭，攻擊者用一名員工的憑證進入，不是系統漏洞。Meta 說外洩資料 99% 是產品程式碼、1% 是誤存在 GitHub 上的個人資料（違反公司政策），影響約 1,500 人，多數是美國員工。Meta 已輪換憑證，並加了掃描工具防止再誤傳使用者資料。
• 台積電法說：第三季營收 467.2 億美元，全年美元營收估增 44% — 台積電第三季營收 467.2 億美元、每股純益 29.43 元，營收和獲利都創新高；第四季預估美元營收再成長 14%。魏哲家預期今年美元營收成長約 44%，高於 7 月上調的目標，並說 AI 需求隨著應用從聊天機器人轉向 AI 助理、agentic AI 普及而持續增加。
• PTT Soft_Job：有人做了雙北公立國中小學區地圖 — 發文者做了一個雙北公立國中小學區地圖，輸入地址就能查是哪間國小、國中的學區，給正在查學區、準備買房或搬家的人用，省去翻公告、對照里鄰的步驟。

開源精選#

storytold/figcraft — Rust | ⭐ 1.4K 純 Rust 從零重寫的協作式介面設計與 prototype 工具，clean-room 實作。

HeyPuter/everything — JavaScript | ⭐ 1.3K Puter 團隊宣稱要從頭重寫並開源世界上的軟體。

ahwootech/BRUTAL — C# | ⭐ 1.1K 開源 C# 遊戲框架，直接碰原生 API 和 Vulkan，Kitten Space Agency 的底層。

rociiu/talorys — TypeScript | ⭐ 1.1K 部署在自己 Cloudflare 帳號裡的個人 AI agent，聊天、記憶、待辦、提醒，一行指令部署。

chenglou/handwired — TypeScript | ⭐ 1.0K 把一般的 JavaScript 程式碼轉成神經網路。

deeplethe/solid-glass — TypeScript | ⭐ 972 給 AI 應用用的設計系統，走實體、觸感的質感。

SubmitGame/awesome-decomp-games — Python | ⭐ 842 自動更新的遊戲反編譯、static recomp、移植專案評分清單。

outcrawlai/scout — TypeScript | ⭐ 829 Outcrawl 的開源瀏覽器 agent。

影音精選#

美光崛起史：從牙醫診所地下室到 AI 記憶體巨頭#

9 小時前 · 硅谷101

硅谷101 這集回顧美光近五十年的生存史，從愛達荷州的小公司談到如今與三星、SK 海力士並列的 DRAM 三巨頭。內容涵蓋收購德州儀器與爾必達的交易手法，以及 HBM 追趕與產能回美國的難題。

• 收購德州儀器記憶體業務時美光未付現金，改以股票與公司債支付，賣方還另外提供 7.5 億美元融資
• HBM 起步晚，跳過 HBM3 直攻 HBM3E，HBM4 提前一季量產，但 HBM 市占約 20%，海力士約六成
• 本輪漲價最兇的是被冷落的傳統 DRAM，原因是三大廠把產能轉去做 HBM

用 Gemini 4 Argon 做出有人買單的 AI 產品#

12 小時前 · Greg Isenberg

Greg Isenberg 用了 Gemini 4 Argon 一週，分享三種能拿來做生意的用法，包括 vibe marketing 與客製商品的 3D 預覽流程。他也坦承第一版 prompt 做出的成品相當粗糙。

• 第一個用法是拿 Argon 做 vibe marketing，替新創找客戶與寫文案
• 示範客製商品流程：Shopify 結帳、即時 3D 預覽、檢查列印檔後出貨，也可當服務賣給其他店家
• 建議把自己過去的文字上傳給模型學習個人風格，原則是 AI 負責管線，人負責品味

Node 贏了：Deno 加入 Cloudflare#

14 小時前 · Fireship

Fireship 分析 Deno 加入 Cloudflare 的來龍去脈，認為 JavaScript runtime 之爭已有結果。影片回顧 Deno 從 2018 年發表到動能流失的過程。

• Node 陸續補上 fetch、權限模型與直接執行 TypeScript，Deno 的差異化優勢縮小
• Deno Deploy 區域從 35 縮到 6，Deno KV 一直停在 beta，Fresh 更新間隔拉長
• 團隊後來認為 runtime 之外的問題（跨機器運算、狀態協調）才是重點，Cloudflare Durable Objects 是最佳解答

20VC：Valar 訴訟、Meta 回到 AI 賽局、Nvidia 洽談 Reflection#

18 小時前 · 20VC

20VC 週度節目討論 Valar Atomics 與早期投資人的法律糾紛、Meta 新模型，以及大型科技公司的收購動作。文字稿為跨全片取樣，下列重點以取樣段落為準。

• 討論 Valar Atomics 控告 Day One Ventures 後，在 Twitter 上引發的 pro rata 權利爭論
• 對 Meta 與 Alexandr Wang 的合作看法偏正面，認為 Meta 有機會做出強力 AI 產品
• 提到 Cloudflare 裁員 20% 仍超預期，股價今年約漲 80%，並談到軟體公司普遍裁員

Atlassian CEO：為什麼 AI 會變便宜很多#

21 小時前 · 20VC

20VC 訪問 Atlassian CEO 的短片段，談推論成本下降的趨勢。觀點是大量資本與人才投入，會讓每單位 LLM 效能的價格快速下降。

• 晶片、資料中心設計與模型蒸餾等改進要數年才會陸續見效
• 投入的資本與人才規模龐大，他不相信價格效能不會大幅下降

阿茲特克人為什麼沒殺科爾特斯#

1 天前 · Dwarkesh Patel

Dwarkesh Patel 節目與 Si Sheppard 對談西班牙征服者的歷史。片段聚焦阿茲特克戰爭文化以活捉俘虜獻祭為目標，因此多次放過倒地的科爾特斯。

• 阿茲特克作戰重點是抓人獻祭，戰士靠帶回俘虜獲得地位，俘虜還有等級之分
• 科爾特斯曾被打落馬下，卻因對方想活捉而脫困
• 受訪者認為這種信仰與價值觀無法在短時間內改變

Alexandr Wang：智慧變充裕之後，什麼最重要#

2 天前 · Y Combinator

Y Combinator 的訪談片段，Alexandr Wang 談智慧與代理能力變得充裕之後的世界。他認為稀缺資源會轉向願景與野心。

• 過去推動進步的瓶頸是聰明人組隊，AI 會讓這件事更容易
• 他估計 agents 讓執行門檻降低 10 到 100 倍
• 真正稀缺的是對未來世界樣貌的清楚看法，以及願意推動到底的野心

AI 做的內容重要嗎？Atlassian CEO 的看法#

2 天前 · 20VC

20VC 訪問 Atlassian CEO 的短片段，討論 AI 參與創作的內容該如何看待。他的立場是不區分有無 AI 參與，只看品質。

• 以電影調色與 CGI 類比，觀眾只在意故事品質，不在意製作用了什麼工具
• 預期人們會習慣大量合成內容，手工打造的東西反而更顯眼，人的判斷仍會讓好內容脫穎而出

Theo 測 Gemini 4 Argon：評價很差#

2 天前 · Theo (t3.gg)

Theo 試用 Google 隔了八個月才推出的 Gemini 4 Argon，結論是程式能力不如預期。他認為它在 YouTube 資料擷取上仍有獨特用途。

• 上一個 Pro 級模型 3.1 Pro 在 2 月推出，這次相隔八個月
• 他在 T3 Code 中讓它開 PR 花了約 30 分鐘，遠超預期
• 幻覺評測加入拒答為中性後排名跌到第四，他表示之後主要用 Opus 5.5

自建 vibe coding CRM 取代每年 60 萬美元的 Salesforce#

2 天前 · 20VC

20VC 短片段，來賓說他們取消了每年 60 萬美元的 Salesforce 合約，改用內部 vibe coding 做的 CRM。維護成本是主要挑戰。

• 自建 CRM 花約兩個月，團隊的 agents 直接在其中運作
• 他認為對規模合理的企業仍值得，但承認維護是最難的部分

今日觀察#

decomp.dev 的作者沒有禁止 AI，他關掉的是首頁索引和新增專案，因為進度百分比成了被刷的目標。Anthropic 那邊，distillation 佔營收 5% 到 7%，而它的處理方式是在第三季把這塊壓下來，等於親手少收這筆錢。Meta 選擇直接把 816B 權重放出去，授權裡再限制商用。三家的做法不一樣，但都承認同一件事：模型讀得懂、做得出來的東西，別人用 AI 拿走只要很少的成本。我自己在維護開源工具時也會開始想，哪些東西放 repo、哪些只放在自己機器上，這個判斷以後會比寫程式本身更常做。

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