這名疑似許姓護理師坦承趙建銘曾對她表達好感，也強調她向趙家租屋一事，承租一年半並非「特殊照顧」！ 圖文報導： #台灣# #Taiwan# #趙建銘# #許芊芊#

Hermes Agent 0.17 最新重大更新總結！🤖✨ 以下是這次更新的 8 大亮點，一步步帶你了解： 1️⃣ 原生 iMessage 支援 📱 現在你可以直接透過 iPhone 的 iMessage 與 Hermes 聊天！出門在外也能隨時查股價或市場動態。最酷的是，它能直接連動你電腦上的 Hermes，用手機就能遠端下達指令（例如移動檔案或安裝模型）。只需透過「Photon」服務設定即可。 2️⃣ 自動化背景代理 (Background Agents) 🕵️‍♂️ 不再需要手動開啟！當你給出複雜指令（如生成多份研究報告）時，Hermes 會自動啟動子代理在背景工作。你的主對話框不會被卡住，可以繼續聊天。全新的「子代理樹狀圖」還能讓你隨時監控它們的工作進度。 3️⃣ 支援 Unreal Engine 5.8 MCP 🎮 全新支援虛幻引擎 5.8 的 MCP (Model Context Protocol)。這代表你可以直接用 AI 在 Unreal Engine 裡打造複雜的高品質 3D 遊戲，完全免費！ 4️⃣ 桌面版 App 大升級 💻 •多視窗支援：右鍵點擊對話即可開啟獨立視窗，輕鬆多工處理。 •模型切換器：底部新增下拉選單，快速切換 AI 模型並調整「思考深度」，免去繁瑣的指令。 •內建終端機：直接在 App 內建終端機，不需額外開啟視窗就能跑指令。 5️⃣ 全新設定檔建立器 (Profile Builder) 🛠️ 透過新的 Web 版 Hermes Dashboard，你可以輕鬆建立並管理專屬的 Hermes（例如專屬「程式設計師」或「圖書管理員」）。全新的 UI 介面取代了過去手動修改設定檔的麻煩，並提供逐步引導。 6️⃣ 全新技能中心 (Skills Hub) 🎯 在 Dashboard 內建的技能市集，提供數百種技能供你下載擴充。內建「安全掃描」功能，確保安裝無虞。你甚至可以讓代理閱讀技能說明，為你客製化專屬安全版本！ 7️⃣ 更聰明的記憶編輯與自我學習 🧠 Hermes 現在會主動建立、更新並修補自己的技能！在互動過程中，它會主動提出「自我改進審查」，根據任務表現持續學習進化。 8️⃣ Telegram 格式大進化 💬 完美支援 Telegram 最新格式功能！現在可以輸出精美的表格、清單與粗體文字，而且文字串流顯示更加流暢。 加入中文社區討論討論👉🏻

電報 Managed Bots 讓你兩次點擊就能擁有專屬 Agentic AI 機器人！ 過去，建立一個 @Telegram Bot 要經過 BotFather 繁瑣的設定流程：申請 token、設定權限、寫程式碼、部署伺服器……普通人光是看到一堆指令就頭痛。現在，一切徹底改變了！ 全新體驗：兩次點擊就搞定 只需透過管理機器人（例如 LobsterClawBot），輸入簡單指令： t. me/newbot/SourceBot/你的username 系統就會自動幫你： ✅ 建立 Bot ✅ 管理 token 與 API 權限 ✅ 設定 Agentic 行為模式 ✅ 直接在聊天視窗中啟動 整個過程不到 10 秒，零程式基礎的人也能輕鬆擁有自己的「AI 代理人」！Durov 直接把 Telegram 從聊天 App 變成易用的 AI Agent 平台。 它能主動思考、呼叫工具、執行多步驟任務、與其他 Bot 或用戶互動，甚至在背景持續運作。 這代表：你不再只是「跟 AI 聊天」，而是擁有了一個能真正幫你「做事」的數位分身！ 超多實際應用場景（直接抄去用） 1個人生活助理（每天都離不開） •早上自動幫你總結今日新聞、天氣、交通路況 •智慧排程：讀取你的日曆，自動幫你預約會議、訂機票、提醒繳費 •健康管家：追蹤運動數據、飲食紀錄，還能根據你的習慣推薦食譜 2工作生產力神器 •會議紀錄 Bot：加入群組後自動轉錄語音、整理重點、產生行動清單 •郵件/訊息自動處理：掃描重要郵件、分類優先順序、甚至幫你草擬回覆 •研究助理：輸入「幫我整理 Tesla 最新財報」，它會自動抓取資料、製作簡報大綱 3電商與客服革命 •商家直接在 Telegram 開店：Bot 能即時回答商品問題、下單、查物流、處理退貨 •24 小時無人客服：支援多語言，解決 90% 重複問題，真正做到「永不打烊」 4加密貨幣與 Web3 應用（TG 原生優勢） •交易 Bot：自動監控價格、執行限價單、DeFi 收益農場管理 •錢包守護者：即時通知大額轉帳、風險警示 •NFT 社群管理：自動驗證持有者、發放空投、舉辦活動 5教育與學習夥伴 •個人家教：輸入「用繁體中文教我微積分」，Bot 會循序漸進出題、批改、解釋 •語言練習：每天跟你對話、糾正發音、推薦閱讀素材 •考試準備：自動產生考古題、記憶卡片、弱點強化計畫 6娛樂與創作工具 •遊戲 Bot：文字冒險、策略對戰、甚至多人即時遊戲 •內容創作助手：寫文案、生成故事、配圖提示詞、剪輯影片腳本 •音樂/影視推薦：根據你的心情與觀看紀錄，精準推播 7社群與團隊管理 •群組管家：自動歡迎新成員、過濾廣告、整理討論主題 •專案管理 Bot：整合 Notion/Trello，自動更新任務狀態、@ 負責人 •粉絲經濟：創作者可建立付費私人 Bot，提供獨家內容、問答服務 8未來進階玩法 •多 Bot 聯動：你的「財務 Bot」+「行程 Bot」+「健康 Bot」可以互相溝通，自動協調 •開放 API 整合：開發者能把自家服務直接嵌入 Bot（Durov 已呼籲大家快跟上） •隱私優先：所有資料都在 Telegram 生態內，端到端加密 這波影響有多大？ Telegram 目前有超過 9 億月活躍用戶，這次更新等於把 AI Agent 的門檻直接打到地板。 以前只有工程師能玩的東西，現在變成人人都能擁有的「AI 超能力」。

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

说个小偏方，很多人有鼻炎，各种调理不管用，这个方子验证过的，有人用过很有用，但是得坚持，用红霉素软膏，每天擦里面，鼻孔里面，坚持到你各方面感觉舒服了，就可以停了。一个中医师兄说的。

#关于睡眠# 很多交易员有睡眠障碍，其实植物神经紊乱引起的睡眠障碍占比很高。经过正确干预调理后，睡眠质量往往会改善很多。今天把一套我认为最核心的方法分享给大家。 很多人植物神经紊乱反复好不了，就是因为只靠吃药、休养，效果很差，因为没有抓住核心调理逻辑。神经紊乱的本质是神经疲劳 ➕节律失衡，想真正恢复，必须身心同步调理。 1️⃣ 彻底纠正作息 熬夜是植物神经紊乱的头号杀手。长期晚睡会持续破坏神经节律。坚持早睡早起，保证充足深度睡眠，让夜间副交感神经好好修复身体，这是所有恢复的基础。 2️⃣ 减少精神内耗，稳定情绪 别总查病、过度怀疑自己得了重病，反复焦虑只会不断刺激交感神经，让症状越来越重。学会放下顾虑、少胡思乱想，神经才能慢慢放松下来。 3️⃣ 坚持适度有氧运动 快走、慢跑、拉伸、简单瑜伽都是很好的方式，能有效调节自主神经平衡，缓解身体紧绷。长期久坐不动，只会让紊乱越来越顽固。 4️⃣ 饮食规律，减少刺激 少喝浓茶、咖啡、功能饮料，少吃重辣重油的食物。肠胃稳定了，身体舒服了，神经的敏感度也会跟着降下来。 5️⃣减少药物依赖，用肠—脑的营养方案干预，修复和营养神经，效果一劳永逸。 总之植物神经紊乱是可逆、可恢复的良性问题。不要想着长期依赖药物，只要坚持科学作息、稳定心态、规律运动 ➕合理饮食，结合营养干预，绝大多数人慢慢都能摆脱浑身不适，找回稳定轻松的身体状态。 作为懂营养的交易员，我自己和很多朋友都走过这条路，真正有效的方法从来不是单一的，而是生活方式的整体调整。坚持下去，你的身体会给你反馈的💪 #情绪稳定# #植物神经# #睡眠改善# #营养师分享#

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