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Neuralink 腦機介面 2026 最新進展：用意念開輪椅之後，真正的突破在那個「游標」
官方用的字是 exploring，不是 launching。Neuralink 讓臨床試驗受試者用意念開電動輪椅，但真正的工程突破是那個被抽象出來的「游標」：一層通用控制格式，下游可以接電腦、機械手臂、輪椅。這篇逐項查證了第 26 位受試者、硬腦膜植入技法，與那個到處被引用的估值數字。
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ChatGPT 只會附和你？那不是忠誠，是諂媚：解碼 AI 的獎勵駭取（reward hacking）
AI 說「你完全正確」不是忠誠，是諂媚。Anthropic 研究實測：被質疑時模型有 98% 的題目會放棄原本正確的答案。解碼 sycophancy 與 reward hacking，以及怎麼讓 AI 願意反駁你。
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SaaS 會被 AI 取代嗎？先崩的不是流失率，是付費意願
SaaS 被 AI 商品化時，最早壞掉的不是留存，是新客與付費意願。Tailwind CSS 流量只掉四成、營收卻掉八成，這個落差就是訊號。解碼 MicroConf 演講，四個問題判斷你在不在射程內。
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30/60/90 天驗證框架：離職創業前，先把「該不該」拆成三段實驗（解碼李佳達的問題規格書）
你把「我該不該離職創業」丟給 ChatGPT，它會回你一份很漂亮的計畫，卻從沒問過你一句「你做不到什麼」。解碼李佳達的問題規格書，以及 30/60/90 天驗證框架真正的產品：截止日。
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你的 AI 品質分數，可能比丟銅板還不準：解碼巴西 Nova Escola 怎麼把「好壞」校準到能信
AI 生的文案、客服回覆到底好不好？多數電商靠人眼抽查或叫 AI 打分，但你衡量品質的那把尺，在校準前根本不可信。解碼巴西 Nova Escola 的 AI 評測（Evals）方法，教你先校準、再相信任何 AI 品質分數。
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Cursor 自我改善飛輪解碼：台灣電商團隊該偷的三個心法（內外迴圈、防作弊考核、Agent 管 Agent）
你以為這是一篇工程師才看得懂的 AI 內幕。 Cursor 的 Lee Robinson，前 Vercel（就是做 Next.js 那家）的產品負責人，2025 年 7 月跳到 Cursor 負責 AI 教育與開發者體驗。他最近在 AI Engineer 大會上講了一場演講，主題是「他們怎麼訓練自家的 Composer 模型」。標題聽起來很硬，跟你賣傘、賣保養品、賣寵物用品有什麼關係？ 如果你經營電商，而且長期被「報表很漂亮、生意卻沒長大」這件事困擾，我跟你講，這場演講講的其實就是你的問題。 Lee 一開場就丟了一條大家最愛的公式：「更多算力進去，更好的模型出來（more compute in, better model
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別再等 GPT-6：你手上的 AI，已經比你會用的強太多了（Anthropic 工程師談「能力落差」）
你是不是也常收到這種訊息？ 朋友或主管傳來一則連結，標題大概是「聽說下一代 AI 又要炸裂了」，然後你心裡默默想：「那我再等等，等更強的版本出來，再來認真導入 AI 好了。」 我懂這種心情。但 Anthropic（做 Claude 的那家 AI 公司）一位工程師會告訴你：這是你今年最貴的一個決定。 他叫 Thariq Shihipar，在 Anthropic 的 Claude Code 團隊，就是天天在打造那個能自己寫程式的 AI 代理的人。他最近在創投社群 South Park Commons 的一場對談裡丟出一句話，我聽完直接坐正：就算 AI 今天原地凍結、不再更新，光是你手上這一台，你都還有六到十二個月的紅利沒挖出來。 換句話說，瓶頸從來不是模型不夠強。 瓶頸是你。 分享給大家，
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AI 時代，把產品做好已經不是護城河：從蔡康永的 AI 焦慮，看台灣電商的「被看見」生存戰
「把那隻大象轉過來。」 十年前，這是廣告圈拿來說嘴的甲方笑話。客戶指著一張大象背對鏡頭的照片，問你能不能把牠轉個方向、面向讀者。以前你可以翻白眼、可以一句回絕，因為這根本做不到。 現在呢？客戶的女兒在家用 AI，三秒就把大象轉好了。然後回過頭問你一句：那你們廣告公司，到底還有什麼用？ 這段對話，來自蔡康永和 Mr.Miss 主唱劉戀的一集播客《一千零一夜電台》第一期，主題叫「當 AI 開始替我生活」（小紅書夜人節）。劉戀在廣告業待了十幾年，她朋友到現在還在做廣告，最直接的感受就是：那些以前可以一口回絕的無理要求，現在 AI 通通做得到了。 你可能想說，廣告、音樂、短劇，那是創作圈的事，干我電商什麼事？ 先別急著關掉。這集講的每一件事，換成你的商品頁、你的搜尋排名、你的社群觸及，一句都不差。 我聽完整集，說實話，前半段有點讓我不安。
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AI Agent 時代新護城河：為什麼第一方資料比模型更關鍵？
過去一個多月，Salesforce 做了一件很瘋的事。 他們在差不多 30 天內，連開四場大會加一次財報電話會：行銷大會 Connections（CNX 2026）、Tableau 資料分析大會、華盛頓特區的 Agentforce World Tour，還有一場專講電商的 Commerce 場，最後用 FY27 第一季財報收尾。 五場活動，講的其實是同一件事：Agentic Enterprise，中文我把它翻成「智能代理企業」。 而且這次不是喊願景。財報數字是這樣的：Agentforce 的年經常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue，每年穩定收得到的訂閱收入）已經破 10 億美金，光一季就燒掉 28.6 兆個 token，季增 152%。（來源：Salesforce
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AI 落地為什麼總失敗？矽谷用「前線部署工程師 FDE」把 AI 從工具變員工
今年五月四號，OpenAI 和 Anthropic 這兩家全世界最會做 AI 模型、平常針鋒相對的公司，在同一天各自宣布要成立一個專門幫企業導入 AI 的合資公司。 Anthropic 那家，找來 Blackstone、Goldman Sachs 等一票華爾街資金，規模 15 億美元。OpenAI 那家更直接，取名叫「The Deployment Company」（部署公司），募了 40 億美元，估值一口氣衝到 100 億美元。 兩家死對頭難得有志一同，而且嘴上掛的是同一個詞，叫 FDE，Forward Deployed Engineer，中文翻成「前線部署工程師」。 你可能沒聽過這個詞。但如果去翻 Y Combinator（矽谷最有名的新創加速器）的徵才看板，現在有超過
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你的 AI 不是不夠聰明，是你管太多：Code with Claude London Day 2 全 13 場，給電商老闆的三條 AI 治理
你有沒有過這種經驗。 剛開始用某個 AI 工具的時候，它意外地好用。然後你想讓它更好，於是多寫了一條規則。又遇到一個漏洞，再補一條。再來一個例外狀況，又補一條。三個月後，你回頭看那段 prompt，已經長到自己都不想讀，而 AI 呢？反而越來越笨，越來越常給你莫名其妙的答案。 如果你問我，這幾乎是每個認真用 AI 的人都會踩的坑。 Anthropic 前陣子把開發者大會「Code with Claude」開到了倫敦。我之前把第一天的 24 場演講整理成一篇導覽，那是「現況盤點」，台上的人在講模型進化到哪、產業瓶頸移到哪，比較像產業 keynote。想補課的可以先看那篇 Day 1 全 24 場筆記。 這篇要講的是第二天，跟 Day 1 不同天。
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Google Ads AI 創意工具全攻略：AI Max、Veo、Demand Gen 怎麼用（2026）
Google Ads 的 AI 工具有哪些？ 先給你答案。 Google Ads 目前主打的 AI 工具有四套：AI Max 管搜尋廣告的字詞比對與文案生成，Veo 管影片生成，Demand Gen 素材增強管既有素材的影片變體與 AI 配音，Asset Studio 是把這些生成能力集中起來的素材工作台。 有件事要先講清楚，不然你會在後台找到崩潰：AI Max 不是新的廣告活動類型。它是掛在你既有搜尋廣告活動上的一層最佳化設定，不用另外開 campaign（來源：Google Ads Help Center｜AI Max 常見問題）。 工具 做什麼 適合誰 狀態（2026 年 8 月） AI Max