確定要搬去高雄了！

又找了個開放式格局的奇怪房子；大概只有我這種奇怪的人才會想住。
只是這次距離市中心偏遠得多，而且位在擠擠小小的巷子裡。
房子內部空間沒什麼問題，符合我想要的採光＋安靜＋寬敞格局；但房子外部我其實沒那麼喜歡，老舊凌亂的公寓梯間和過近的棟距都讓我再三猶豫。
總覺得住進這裡，就像是把自己流放到一個世界末日中的小小溫室裡（？）

但這確實是當下最好的選擇了。
既然決定了，就勇往直前吧！
搬家後的挑戰還很多，但相信會一一克服的！

不被過去所定義，也不引頸期盼「更好的」未來。
活在當下的人，每個瞬間都已是最完美的結果。
🙏

從大概2020年開始接觸哲學後，看過許許多多的哲學家原著，其中最讓我驚艷的是19世紀的英國哲學家──伯特蘭·羅素，當時第一本接觸的是啟明出版的《幸福之路 》。
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小小一本像文庫本那樣卻飽含了大量清晰深刻的洞見，看完就像在心靈抹上許多道痕跡，直至今日總會在不經意時，回想起他的睿智建言。
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這本書在序言宣稱，只要依照書上的原則行事，快樂就會與日俱增，這是他提供給深受鬱悶不快的男男女女，能重新踏上幸福之路的生活解方。
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他提到身為人維持外在紀律性活動的重要性，僧侶以為是宗教讓自己喜樂無憂，可是其實他當個清道夫也能達成這樣的心靈狀態。當你保有基本的日常勞動時，這會減少你對自我的過度關注，保有對外在人與物的友善興趣。
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身為父母也注意到，羅素對於兒童在幼年時該習得的技能，絕對是你無法想像到的答案──無聊。他認為能夠忍受無聊是幸福人生的關鍵要素，這完全與現代父母們的所作所為背道而馳。
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我們總是努力的在把孩子的行程表排滿，好像不讓孩子有豐富的才藝課、假期沒有旅遊或營隊的安排，就是身為父母的我們的一種失職。
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他也提到現代人常會感受到的疲憊感，常常是由於我們隨時隨地都在胡思亂想，沒有養成在正確的時機去進行妥當思考的習慣。明智的人唯有在抱持具體目的時，才會絞盡腦汁省思自身的難題。
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以上只是大略列舉一些書中的片段，羅素的文筆實在是比我這乾枯的摘要幽默風趣的多，真的推薦大家實際去買書來啃一啃。

祖克柏用人工智慧取代Meta員工的大膽計畫已經徹底失敗。
Zuckerberg's bold plan to replace Meta employees with AI has imploded
Source: https://www.techspot.com/news/113631-zuckerberg-bold-plan-replace-meta-staff-ai-imploded.html

馬克·祖克柏原本計畫利用人工智慧（AI）大規模取代 Meta 內部員工以提升效率，但該計畫目前面臨崩潰。儘管 Meta 投入大量資源開發內部 AI 工具來處理編碼、管理和內容審核，但實際效果不如預期。系統頻繁出錯且缺乏人類的判斷力，導致公司內部運作陷入混亂，員工士氣低落，最終證明 AI 目前尚無法完全取代複雜的人力職能。


歷史背景：
這項計畫的背景源於 2023 年祖克柏宣布的「效率之年」（Year of Efficiency）。在經歷了疫情後的增長放緩及元宇宙投資的巨大虧損後，Meta 進行了數輪大規模裁員，總計削減了超過 2 萬名員工。當時，祖克柏公開表示將轉向更扁平化的管理架構，並承諾利用 AI 自動化技術來填補人力缺口，試圖向投資者證明公司可以在減少人力的情況下維持高效運作。


此事件的失敗可能導致 Meta 重新審視其人力資源策略，並可能被迫重新聘請專業人才以修復自動化造成的管理真空。這對科技產業也發出了警示，顯示過度依賴 AI 進行組織轉型存在巨大風險。未來，企業可能會從「AI 取代人類」轉向「AI 輔助人類」的更務實模式。此外，這也可能影響投資者對 Meta 長期 AI 願景的信心，迫使公司在技術研發與人力成本之間尋找新的平衡點。

英偉達公佈創紀錄的季度業績，並預測人工智慧驅動的成長將持續到2028年。
Nvidia posts record quarter and predicts AI-driven growth will last through 2028
Source: https://www.techspot.com/news/113642-nvidia-posts-record-quarter-predicts-ai-driven-growth.html

輝達（Nvidia）在最新財報中展現了驚人的成長，營收與利潤均創下歷史新高。這主要歸功於全球對人工智慧（AI）運算能力的強勁需求，特別是其資料中心業務的爆發式增長。執行長黃仁勳更進一步預測，隨著全球資料中心從通用運算轉向加速運算，這波由 AI 驅動的成長動能將至少持續到 2028 年，顯示出市場對 AI 基礎設施的投資尚未封頂。


輝達最初以生產遊戲用的圖形處理器（GPU）起家，但在 2006 年推出的 CUDA 架構奠定了其在平行運算領域的領導地位。隨著 2012 年深度學習技術的突破，GPU 被發現極其適合處理 AI 訓練所需的複雜數學運算。2022 年底 ChatGPT 的問世引發了生成式 AI 浪潮，使輝達的晶片從單純的硬體組件轉變為全球科技巨頭爭相搶購的戰略資源，促使其市值在短時間內躍升至全球頂尖行列。


未來幾年，輝達預計將持續主導 AI 基礎設施市場，並推動各國政府發展「主權 AI」以建立自主的運算能力。然而，這種高度集中的成長也可能面臨供應鏈產能限制以及地緣政治風險（如對華出口管制）的挑戰。長期來看，這波增長將加速醫療、金融及自動駕駛等產業的數位轉型，但也可能引發市場對於 AI 投資回報率以及資料中心能源消耗過大的持續辯論。

前Meta員工談公司和解協議及其新保障措施的有效性
Former Meta employee on company's settlement and the efficacy of its new safeguards
Source: https://www.npr.org/2026/08/27/nx-s1-5945235/former-meta-employee-on-companys-settlement-and-the-efficacy-of-its-new-safeguards

Meta 最近與美國司法部就住房廣告歧視指控達成和解，並推出名為「差異減少系統」（VRS）的新技術保障措施。一位前 Meta 員工針對這些新措施的實際成效及其對公司運作的影響發表了評論。該系統旨在透過調整演算法，確保住房廣告的受眾分布能更準確地反映符合資格的目標群體，以防止演算法在無意中產生歧視性結果。

此事件的背景可追溯至多年來對 Facebook 廣告平台的法律挑戰。過去，該平台的廣告工具允許房地產商或貸款機構根據種族、性別、宗教或郵遞區號等特徵，排除特定族群接收廣告，這被認為違反了美國的《公平住房法》。在美國住房與城市發展部（HUD）及司法部長期的訴訟壓力下，Meta 於 2022 年同意達成和解，承諾終止歧視性的廣告投放工具，並開發新的機制來確保廣告分發的公平性。

這項和解與新技術的實施將為全球科技產業對 AI 演算法的監管樹立重要先例，未來其他社群平台可能也需採取類似的公平性衡量標準。然而，這也帶來了潛在的挑戰：為了驗證廣告投放是否公平，Meta 可能需要收集或推估更多用戶的敏感人口統計數據，這可能引發新的隱私權爭議。此外，隨著演算法受到更多法律限制，廣告商在精準投放與合規性之間的平衡將變得更加複雜，可能影響數位廣告市場的運作模式。

Claude 壞掉了~~
還好有 Codex 當備援

1. 打開 yolo model
**打開前還是呼籲小心謹慎為上，有風險的**
codex --yolo
( 對應 claude --dangerously-skip-permissions ，
另一個寫法 codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox )

2. 設定 context window 為 1M Token
打開 codex 設定檔案
- code %USERPROFILE%/.codex/config.toml
調整 gpt-5.6-sol 區塊的 ( 應該在最上面 )
model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

3. 安裝 superpowers、grill-me
這樣就和 claude 開發環境一樣了
來試試看不同的大語言模型開發

我感覺 GPT 思考的很細緻，用 grill-me 做起來應該會比較快 ( superpowers 可能會想很久 )
一個很剛好的，我先用 Claude 寫好了 Design 文件，接著讓 Codex 接手寫開發計畫，看起來換 CLI 做很順利

之前就發生過 Claude 壞掉了，所以要多準備備援，避免被綁死在一個平台上，壞掉了就下班了 (?)

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備註
原本預設的 context window 太少了... ( 預設 272k )
實際上都測試過才會知道，272k 和 1M 之間的差異
只是我已經習慣 1 M 的上下文做事情了

「世界似乎已經準備好了」：OpenAI 產品負責人 Thibault Sottiaux 專訪 | TechCrunch
'The world seems to be ready': An interview with OpenAI head of product Thibault Sottiaux | TechCrunch
Source: https://techcrunch.com/2026/08/25/the-world-seems-to-be-ready-an-interview-with-openai-head-of-product-thibault-sottiaux/

OpenAI 產品負責人 Thibault Sottiaux 在接受 TechCrunch 專訪時指出，全球市場與使用者對於 AI 技術的接受度已大幅提升。他強調 OpenAI 目前的策略正從單純的模型開發轉向更深度的產品化，致力於將 AI 整合進日常工作流程中，並觀察到大眾已準備好迎接更具互動性與主動性的 AI 應用，這標誌著 AI 已經從實驗室技術轉變為大眾生活的一部分。


自 2022 年底 ChatGPT 發布以來，生成式 AI 經歷了從技術展示到全民普及的爆發式增長。OpenAI 從最初的研究型組織轉型為產品驅動型公司，陸續推出了 GPT-4、DALL-E 3 以及具備多模態能力的 GPT-4o。這段期間，社會對 AI 的態度從最初的恐慌與質疑，逐漸轉變為尋求如何將其作為生產力工具，這種從技術好奇到實際應用的轉變，為當前「世界已準備好」的觀點奠定了基礎。


未來 AI 將從「被動回應」轉向「主動代理」（Agents），能夠跨應用執行複雜任務而不僅僅是生成文字。隨著 SearchGPT 等功能的整合，OpenAI 可能會直接挑戰傳統搜尋引擎的地位。此外，隨著技術門檻降低，AI 將更無縫地嵌入各種硬體與軟體生態系，推動社會進入人機協作的新常態，但這也將引發更多關於數據隱私、內容真實性以及勞動力結構轉型的深度討論。

OpenAI 聲稱其 Jalapeño 晶片能夠比競爭對手提供更快的 AI 響應速度。
OpenAI says its Jalapeño chip can power faster AI responses than the competition
Source: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/984290/openai-jalapeno-ai-chip-benchmarks

OpenAI 宣布推出名為「Jalapeño」的自研 AI 晶片，聲稱其處理速度大幅超越目前市面上的競爭對手。這款晶片專為優化大型語言模型的推理效能而設計，旨在顯著提升 ChatGPT 及其 API 服務的響應速度，讓 AI 互動變得更加即時且流暢。

長期以來，OpenAI 高度依賴 NVIDIA 的 GPU 來訓練與運行其模型，但隨著全球 AI 需求激增，硬體成本高昂與供應鏈受限成為其發展的主要瓶頸。執行長 Sam Altman 先前曾多次傳出正積極籌措巨額資金，試圖建立自有的晶片供應鏈（如代號為 Tigris 的計畫），以降低對外部供應商的依賴，並追隨 Google、Amazon 和 Microsoft 等科技巨頭開發客製化矽晶片的趨勢，從硬體層面掌握核心技術優勢。

Jalapeño 晶片的問世可能打破 NVIDIA 在 AI 硬體市場的壟斷地位，並迫使其他競爭對手加速硬體自主化的進程，引發新一輪的 AI 晶片軍備競賽。對 OpenAI 而言，自研晶片將大幅降低營運成本，使其能以更具競爭力的價格提供服務；對用戶而言，這意味著未來將出現更低延遲、更高效率的 AI 應用，特別是在需要極速反應的語音交互、即時翻譯及自動化決策領域，將迎來突破性的進展。

OpenAI因「擁抱臉」駭客事件被阿拉巴馬州總檢察長傳喚
OpenAI subpoenaed by Alabama AG over Hugging Face hack
Source: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/984239/alabama-attorney-general-subpoena-openai-hugging-face-hack

阿拉巴馬州總檢察長已向 OpenAI 發出傳票，要求其針對近期 Hugging Face 平台發生的安全漏洞事件提供相關資訊。這項調查旨在釐清 OpenAI 在該事件中的角色，以及其技術或數據是否在駭客攻擊中遭到洩露，進而影響到該州居民的數據安全與隱私權。

此事件的背景源於 AI 領域兩大巨頭的緊密聯繫：Hugging Face 作為全球最大的開源模型託管平台，於 2024 年 6 月坦承其「Spaces」平台的授權權杖（tokens）遭到未經授權的存取。由於許多開發者在 Hugging Face 上部署與 OpenAI 相關的應用程式，這項漏洞引發了對 AI 供應鏈安全的廣泛擔憂。此外，美國各州總檢察長近年來加強了對大型科技公司數據保護措施的審查，阿拉巴馬州此舉反映了地方政府在聯邦 AI 法規尚未完善前，主動介入監管並保護消費者權益的趨勢。

此舉可能預示著 AI 產業將面臨更嚴格的地方性監管與法律挑戰，迫使企業在處理第三方平台整合時採取更高規格的安全標準。如果調查發現 OpenAI 存在安全疏忽，可能會引發其他州的連鎖反應，導致更多法律訴訟或高額罰款。長遠來看，這將推動 AI 供應鏈透明化的立法進程，並促使科技巨頭重新評估其與開源生態系的數據共享機制，以降低潛在的法律風險。

蘋果公司為那些透過菊花鏈連接多台 Mac 電腦來運行人工智慧的用戶打造了全新的 M6 和 M5 Ultra 桌上型電腦。
Apple built its new M6 and M5 Ultra desktops for the people daisy-chaining Macs to run AI
Source: https://www.techspot.com/news/113612-apple-built-new-m6-m5-ultra-desktops-people.html

根據目前的報導與市場傳聞，蘋果正致力於開發搭載 M5 與 M6 Ultra 晶片的高階桌上型電腦，其核心目標是滿足日益增長的 AI 運算需求。過去，由於單一工作站的記憶體頻寬與算力不足，部分頂尖開發者與研究人員被迫透過「串聯」（daisy-chaining）多台 Mac 的方式來運行大型語言模型。新一代 Ultra 晶片預計將整合更龐大的統一記憶體與神經網路引擎，旨在提供足以單機處理複雜 AI 任務的性能，消除開發者必須手動拼湊硬體資源的痛點。

回顧過往，蘋果自從將 Mac 轉向自研晶片（Apple Silicon）以來，憑藉「統一記憶體架構」（Unified Memory Architecture）在 AI 領域意外獲得優勢。相較於傳統 PC 需要昂貴且容量有限的顯存（VRAM），Mac 能讓 GPU 直接存取高達 128GB 甚至 192GB 的系統記憶體，這使其成為執行大型模型（LLM）的性價比首選。然而，隨著模型參數規模爆炸式成長，即便最強大的 M2 Ultra 或 M3 Max 在處理頂級模型時仍顯吃力，導致社群中出現了將多台 Mac Studio 串聯以共享算力的極客做法，這也反映出市場對更高階單機算力的極度飢渴。

展望未來，M5 與 M6 Ultra 的推出可能重新定義高階工作站市場，並鞏固蘋果在 AI 硬體端的地位。如果蘋果能成功將「串聯多機」的算力整合進單一晶片架構，將大幅降低 AI 開發的門檻與電力損耗，吸引更多原本依賴雲端運算的企業轉向本地端處理敏感數據。此外，這也暗示蘋果未來的軟體生態（如 Apple Intelligence）將朝向更重度的本地運算發展，促使專業用戶進入更頻繁的硬體升級週期，並可能帶動整個個人電腦產業加速轉向以 AI 運算為核心的硬體設計競爭。