20260921-01 | 爆紅新模型 Jev 解析,不聊天只做決定,快 200 倍又便宜 400 倍?
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影片介紹了由 TypeSafe AI 開發的新模型 Jev,這是一個專注於「做決定」而非生成內容的 System 1 模型。它通過回傳選項機率而非文字,實現了比主流大模型快 20-200 倍的速度與極低的成本,適合用於自動化工作流中的分類、路由與決策節點。
Mac mini / Hermes VideoNote
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影片介紹了由 TypeSafe AI 開發的新模型 Jev,這是一個專注於「做決定」而非生成內容的 System 1 模型。它通過回傳選項機率而非文字,實現了比主流大模型快 20-200 倍的速度與極低的成本,適合用於自動化工作流中的分類、路由與決策節點。
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影片介紹 ChatGPT Chrome 擴充功能作為「瀏覽器 Agent」的實用性,強調其能借用現有 Chrome 環境(登入狀態、Cookies、分頁),在背景穩定執行跨網頁、無專屬 Plugin 的複雜自動化任務,並提供發票整理與團隊活動規劃等實戰案例,同時提醒安全使用原則。
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影片介紹如何利用開源專案 Codex 搭配第三方 API 中轉站(以鑫源 API 為例)及配置工具 CCSwitch,對 GPT-5.5 大模型進行「越獄」與「破限」,成功啟用安全研究、滲透測試、逆向工程及 NSFW 內容生成等功能,並強調需透過特定提問技巧(如使用「滲透測試」語境)來繞過安全過濾。
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本影片演示如何使用一鍵「破甲腳本」解除 Codex 模型在逆向分析或滲透測試時的道德約束限制,並建議搭配中轉站以保護帳號,同時提供恢復初始狀態的操作方法。
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影片介紹 HarmonyOS 如何在美國芯片禁令與 Google 服務切斷的嚴峻挑戰下,從 IoT 領域切入並成功發展為全球第五個達到億級用戶量的操作系統;同時詳細解析新版 HarmonyOS 在「分佈式協同」、「Starshield 防詐系統」、「Arc Engine 資源調度」及「沉浸式燈光視覺升級」等方面的核心功能與性能優化。
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講者 Gucci 篩選 9 月 OpenAI、Anthropic、Google 的 AI 更新,將重點分為「不處理會出狀況」(自訂 GPT 下架、ChatGPT 預設變更)、「免費可用」(ChatGPT 排程、Gemini Windows 版)與「付費專屬」(Claude 合併介面與簡報、ChatGPT 資料庫擴充),並建議使用者從「問答」轉向「交付成品」的...
講者 Gucci 篩選 9 月 OpenAI、Anthropic、Google 的 AI 更新,將重點分為「不處理會出狀況」(自訂 GPT 下架、ChatGPT 預設變更)、「免費可用」(ChatGPT 排程、Gemini Windows 版)與「付費專屬」(Claude 合併介面與簡報、ChatGPT 資料庫擴充),並建議使用者從「問答」轉向「交付成品」的思維,在啟用新功能前評估資料風險與檢查能力。
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Meta 於 9 月 18 日推出新 App「Muse」,迅速登上美國 App Store 免費榜單第一,取代 ChatGPT;其核心為提供雲端專屬虛擬電腦(VM)的「個人 agent」,具備自動執行任務能力,並透過 Sentinel 系統與 Stripe 機制保障安全,適合不想自行架設硬體的一般用戶,但與開源工具 OpenClaw 及 Hermes 相比,...
Meta 於 9 月 18 日推出新 App「Muse」,迅速登上美國 App Store 免費榜單第一,取代 ChatGPT;其核心為提供雲端專屬虛擬電腦(VM)的「個人 agent」,具備自動執行任務能力,並透過 Sentinel 系統與 Stripe 機制保障安全,適合不想自行架設硬體的一般用戶,但與開源工具 OpenClaw 及 Hermes 相比,在數據本地化與企業系統連接上仍有差異。
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影片介紹 ChatGPT 新功能「Visualize」,可將純文本、會議記錄或數據直接轉化為具備色塊、標題與互動功能的視覺化報表或儀表板,強調「先規劃故事線再執行」的工作流程,並指出該功能目前仍在測試階段,部分進階功能需付費方案,且生成後需人工核對數據。
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OpenAI 推出的「Ultrafast」並非新模型,而是透過 Cerebras 晶圓級晶片硬體加速,讓現有旗艦模型 GPT-5.6 Sol 達到約 14 倍的速度提升,以消耗更多 Token 為代價消除等待時間,從而改變工作流並維持心流,但目前僅限少數 API 客戶申請預覽。
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影片介紹了一款名為 Codex ChatGPT Web 的開源工具,透過在本地啟動瀏覽器並將其封裝為 MCP 伺服器,將對話轉發至網頁版 ChatGPT,從而繞過 Codex 的 Token 額度限制,實現免費繼續使用 Codex 的技能與工具。
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影片指出許多用戶在使用 OpenAI 最新模型 GPT-6 Astra 時,仍沿用舊有思維導致效率低落,並盤點解決了 5 個常見錯誤:過度依賴最高思考強度、低估 Browser/Computer Use 功能、忽視語音對話優勢、錯誤的提示詞撰寫習慣,以及未定期清理 Skill 以優化上下文窗口。
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作者經過五天實際測試 DeepSeek V4.1 Flash 後發現,該模型在 DeepSeek Harness 環境中因上下文污染與過度調用工具導致體驗極差(被比喻為「竄稀」),但遷回 Hermes 工作流後表現優異,能高效處理複雜任務;結論強調模型能力無誤,問題在於工作流適配與使用方式。
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Google DeepMind 發表的《Dream RSI》論文提出了一種基於「演化世界」的遞歸自我改進(RSI)機制,通過將「現實探索」與「夢境策略測試」分離,利用歷史數據構建回放模擬器來優化探索策略本身,而非僅優化代碼結果,展現了狹義但結構性的 L5 遞歸自我改進特徵。
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Google DeepMind 等團隊發布的 DreamRSI 系統,透過將 AI Agent 的「失敗記錄」與「探索路徑」構建為歷史探索樹,讓新策略在離線環境中進行低成本重放測試,從而優化探索資源分配,在不修改基礎模型權重的情況下,顯著降低模型調用次數(最高節省 162 倍)並提升性能。