菜單上說可以只點一片，我們真的就只點一片。
台幣大概 100 出頭吧！就只是想吃吃看味道而已。

另外也點了和牛拼盤。
我們一致的排名是：
特選和牛橫隔膜 > 神戶牛 > 黑毛和牛

Claude Fable 5 直接被下架了😅
還好前幾天有玩到，表現極好，比 Opus 任務完成度高，中間在我 Cli 寫小說，應該是個案

原本要來升級專案，現在模型不能用了…
哈哈

是可以拿來做壞事是嗎🤔🤔🤔



美國政府以國家安全為由，發布出口管制指令，要求 Anthropic 全面暫停外籍人士對 Claude Fable 5 與 Mythos 5 的存取權。此禁令涵蓋美國境內外的所有外國使用者（包含 Anthropic 自家外籍員工），導致該模型全面停服。

WTF 今天 Claude 發瘋了，我請他做事，他直接在我對話窗寫小說....
而且超長 WTF...
Sad

最近開始上線一些 FPGA 開發板的教學影片，屬於數位邏輯電路設計的領域，也就是俗稱的 IC 設計。FPGA 是其中的子領域，由於它的高度彈性，因此經常被用在概念驗證、前期測試、或者是學習訓練。

不過我真正想分享的事情是：我的課程頻道本來就是陽盛陰衰 ( 約 75% 男生 )，而這個 FPGA 相關的影片就更加嚴重了 ( 約 98% 男生 ) ~

murmur 日記文

Claude Fable 5 推出後，今天下午真的很想玩玩看。
但有看到 Claude Fable 5 花費超快，加上有上次噴 Token 的經驗，

這次開發前端 UI 專案先準備好 12 個 Task，對 UI 進行一次大改版，全程盯著 5hr Limit，分段跑，不讓他一次跑完。

下午開工時用量大約 40%，一路做到 Task 7 才收手，離開時已經 97%——非常極限，那時候超怕超額，身上沒 Token 真的很方( 慌 )。心裡盤算 19:20 刷新之後再來搞。

大概 21:00 接著玩，把剩下的前端 Task 8 ~ 12 做完，順便派出後端 API 全部任務（8 個 Task），全部做完才用了 50% 左右。

我很開心，想說還很多，馬上跑去 Claude Design 優化 UI，
想設計一版好看的——結果搞一搞不到 20 分鐘直接 99%（還一邊在修 Issue）。
寫前後端十幾個 Task 才吃 50%，調個 UI 20 分鐘就噴光，這比例真的很妙 XD

算一算，為了把這個任務做到極致，今天總共燒掉 160% 的 5hr Limit。

不過 Claude Fable 5 真的很猛，他開發出來的 UI 跟 PM 畫的規格一模一樣，
我還請他重構詳細頁，讓新頁面彈窗和原本 URL 詳細頁共用元件，真是太瘋狂了。

另外 Gemini Flash 3.5，本來對他充滿信心，還想回去玩 agy ( Antigravity CLI )，
結果昨天買了香蕉，想說問他香蕉怎麼保存比較好，Gemini 居然大當機，有點難過。

GPT 除了任務完成得很好，還很會給情緒價值...，讓我退訂完一個禮拜之後又想訂閱回來，但先忍住，省錢。

Claude Fable 5 和 Claude Design 真的很吃 Token，但拿來開發 UI 感覺還沒摸到他的上限。趁訂閱方案還剩 2 個禮拜能用這個強大模型，多做點大事。

大家都很棒，用起來越來越好，讚讚
oh 另外，我把這篇先自己打好，再給他們修飾 ( 我有提到的那三個語言模型)，通常他們對自己都會偷加幾句讚美的話，很有趣呢...，要是使用某一間的模型任務做不出來，跟他說另一間準備洗手開幹，他就會認真一點

Claude 通常比較還原，只修語病
GPT 情緒波動比我大...
Gemini 微調，和 Claude 差不多

最近看到一張描述得相當清楚的 AI 領域知識體系冰山圖。

對應到 WeHelp 訓練，我們網站開發領域畢業的學員，能夠掌握住的 AI 技術主要是包含表層和圖中的第七層，也就是 Agentic AI 工作流程自動化的部份，這也是多數非 AI 專業的軟體工程師會主動掌握住的部份。

而我們的深度學習訓練，則是要探究整個知識體系更深層的部份，包含 Generative AI、Deep Learning、Neural Networks、Machine Learning 的核心 AI 模型建置訓練能力，另外輔佐以數學的素養。

OpenAI稱，與中國有關聯的帳號利用ChatGPT煽動美國人反對資料中心。
OpenAI says China-linked accounts used ChatGPT to turn Americans against data centers
Source: https://www.techspot.com/news/112732-openai-china-linked-accounts-used-chatgpt-turn-americans.html

OpenAI 近期發布報告指出，與中國相關的影響力行動（如「垃圾郵件偽裝」Spamouflage）利用 ChatGPT 生成內容，試圖煽動美國民眾反對在當地建設數據中心。這些帳號偽裝成美國在地居民，在社交媒體上散播關於數據中心造成環境破壞、噪音污染及資源浪費的虛假敘事。OpenAI 已識別並停用了相關帳號，這顯示出 AI 工具正被用於更精確的社會分化與輿論操縱。

過去十年來，各國政府與科技公司一直在應對由國家支持的網路影響力行動。傳統上，這些行動依賴大量人工或簡單腳本來運作「殭屍網路」，但內容往往因語言障礙或重複性高而容易被識破。自 2022 年生成式 AI 崛起後，網路水軍開始轉向使用大型語言模型（LLM）來製作更具說服力、語法更自然的內容。OpenAI 先前已多次披露來自俄羅斯、伊朗及中國的類似嘗試，顯示利用 AI 進行跨國輿論戰已成為常態。

未來 AI 驅動的假訊息將變得更加難以辨識，可能導致社會在基礎設施建設、能源政策等關鍵議題上更加極端化。隨著技術演進，這種「低成本、高效率」的操縱手段將迫使科技平台投入更多資源開發 AI 檢測工具，形成「AI 對抗 AI」的技術軍備競賽。此外，這類事件可能推動各國政府加強對 AI 使用者的身份驗證監管，並將 AI 濫用視為國家安全層級的威脅，進而影響跨國科技貿易與合作。

AMD 聲稱，新一代 Zen 6 伺服器 CPU 的單機架效能將是 Nvidia Vera 的 330%。
AMD claims next-gen Zen 6 server CPU will deliver 330% of Nvidia Vera's performance per rack
Source: https://www.techspot.com/news/112724-amd-claims-next-gen-zen-6-server-cpu.html

AMD 近期揭露了代號為「Venice」的次世代 Zen 6 架構伺服器處理器細節。其核心訴求在於極致的運算密度，AMD 聲稱在每機架效能（performance per rack）上，Zen 6 將達到 NVIDIA 即將推出的「Vera」處理器的 330%。這項數據顯示 AMD 意圖在高效能運算與 AI 資料中心領域，透過大幅提升能源效率與空間利用率，直接挑戰 NVIDIA 在系統級架構上的領先地位。


長期以來，伺服器處理器市場由 Intel 壟斷，但 AMD 自推出 EPYC 系列以來，憑藉著 Zen 架構的優勢逐步奪回市場份額。隨著 AI 浪潮興起，NVIDIA 憑藉 GPU 成為資料中心霸主，並開始推出自家的 ARM 架構 CPU（如 Grace 及未來的 Vera），試圖構建高度整合的自家生態系。AMD 過去幾年已成功在傳統雲端運算站穩腳跟，現在則進入了與 NVIDIA 競爭 AI 基礎設施主導權的新階段，Zen 6 正是其反擊的核心武器。


若 AMD 的效能承諾兌現，將大幅降低雲端服務供應商與企業在建置 AI 資料中心時的總體擁有成本（TCO），特別是在節省機房空間與電力損耗方面。這可能迫使 NVIDIA 加速其處理器技術迭代，或更加強調其 NVLink 專有互連技術的整合優勢。長期來看，這場競爭將推動伺服器晶片向更高整合度與更高能效比發展，並可能改變目前 AI 硬體市場過度依賴單一供應商的局面，讓 AMD 在全方位晶片供應商的競爭中獲得更多話語權。

Apple TV 會成為下一個 HBO 嗎？
Is Apple TV the new HBO?
Source: https://www.theverge.com/column/948295/apple-tv-new-hbo

Apple TV+ 近年憑藉《泰德·拉索：錯亂精神科》、《人生切割術》及《晨間直播秀》等高評價原創劇集，成功樹立了「高品質、重質不重量」的品牌形象。與其他串流平台追求海量內容不同，Apple 投入巨資打造具備藝術深度與大製作水準的內容，使其在艾美獎等獎項中表現亮眼，逐漸取代了過去 HBO 在觀眾心中作為「頂級美劇代名詞」的地位。

歷史背景：HBO 自 1990 年代起透過《黑道家族》、《火線重案組》等劇開啟了「影集黃金時代」，確立了高端付費內容的標竿。隨後 Netflix 以演算法和海量內容打破市場，引發了串流大戰。Apple TV+ 於 2019 年加入戰局時，並未選擇購買龐大的舊片庫，而是效仿早期 HBO 的精英策略，專注於與頂尖導演和演員合作開發原創內容，試圖在飽和的市場中建立獨特的精品品牌。

若 Apple TV+ 持續維持此策略，可能促使串流產業從「產量競爭」轉向「品牌價值的深度經營」。對於頂尖創作者而言，Apple 可能成為追求創意自由與高預算的首選平台。隨著 HBO 的母公司轉型為 Max 並納入更多大眾化實境節目，Apple 有機會填補高端影視市場的真空，成為新一代的文化風向球。然而，如何在維持高昂製作成本與擴大訂閱用戶數之間取得商業平衡，將是其未來面臨的最大挑戰。

報導稱，在奧特曼表示高昂的成本是「巨大問題」後，OpenAI正在考慮降價。
OpenAI Mulls Price Cut After Altman Said Steep Costs Were ‘Huge Issue,’ Report Says
Source: https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/06/11/openai-wants-to-slash-prices-after-altman-said-steep-costs-were-huge-issue-report-says/

根據最新報導，OpenAI 正考慮調降其人工智慧模型的 API 使用價格。執行長 Sam Altman 先前曾坦言，高昂的運算成本是公司面臨的「巨大問題」，並限制了技術的普及。此次潛在的降價舉措旨在減輕開發者的負擔，並在競爭日益激烈的 AI 市場中保持吸引力。

歷史背景：OpenAI 的大型語言模型（如 GPT-4）一直以來都以高昂的開發與運行成本著稱，這主要源於對 NVIDIA 高階 GPU 的極度依賴。過去幾年，雖然 OpenAI 推出了 GPT-4 Turbo 和 GPT-4o mini 等更具成本效益的版本，但許多企業和開發者仍反映 API 費用過高，導致難以在大規模應用中獲利。與此同時，Meta 的 Llama 等開源模型以低成本甚至免費的優勢崛起，給予了 OpenAI 極大的競爭壓力，迫使其必須正視成本結構問題。

若 OpenAI 成功調降價格，將可能引發生成式 AI 市場的新一輪價格戰，迫使 Anthropic 和 Google 等競爭對手跟進。這將大幅降低企業導入 AI 技術的門檻，促進更多創新應用的誕生。然而，這也意味著 OpenAI 必須在技術效率上取得突破，或尋求更穩定的硬體供應鏈，以在利潤空間縮小的情況下維持營運。長期來看，這有助於 OpenAI 鞏固其生態系主導地位，將 AI 從奢侈品轉變為普及的基礎設施。