一個國小四年級就輟學去做家具的木工，最後靠「抽屜滑軌」，一路滑進 AI 供應鏈，成為台灣首富。 川湖創辦人林聰吉早年就是做家具出身。 1970 年代開始做家具五金，1986 年成立川湖，最主要的產品就是大家家裡抽屜旁邊那兩條不起眼的「滑軌」。 真正的轉折發生在 2000 年。 當時中國製造崛起，川湖一個佔營收約 40% 的家具大客戶，直接要求他們降價 30%。 林聰吉沒有跟著打價格戰，而是選擇把這個大客戶丟掉。 結果隔年營收幾乎腰斬。 但也因為這次危機，川湖開始思考： 既然都是做「滑軌」，為什麼一定只能裝在家具裡？ 於是他們把幾十年累積的金屬加工、模具、機構設計能力，轉去做難度高很多的「伺服器滑軌」。 2000 年底，康柏原本的供應商出問題，緊急找到川湖。 川湖只花大約 一週就交出設計、通過測試，拿下第一張約 10 萬美元的試產訂單；後來 IBM、Dell、Sun 等科技大廠陸續成為客戶。 二十多年後，當 Server 變成 AI Server，這個當年「被迫轉型」的決定直接吃到史上最大一波算力建設。 因為今天一台塞滿 GPU 的 AI Server，重量、價格、散熱與維修需求都比以前更誇張。 GPU 再貴，最後還是要靠兩條滑軌撐住。 川湖現在累積超過 3,000 項滑軌專利，打進 NVIDIA 與大型 Cloud Service Provider 的供應鏈；本土券商甚至推估，川湖在 NVIDIA 新世代產品的滑軌市佔率超過 70%。 所以川湖其實不是「從家具突然轉型做 AI」。 它做的東西，從頭到尾都是滑軌。 只是： 家具抽屜 → Server → Cloud → AI Server 同一個核心能力，市場價值完全不同。 這也是我最近研究 AI Supply Chain 覺得最有趣的地方。 大家都在找下一個 NVIDIA、下一個台積電， 但 AI CapEx 真正爆發後，可能有一大批以前根本沒人注意的「傳統產業」，突然因為自己掌握了某個不可取代的零組件，變成 AI 公司。 AI 最大的機會，不一定是發明 AI。 也可能只是把你做了 40 年的東西，賣給 AI。 🚀

每年的 @mrblock summit 都必參加，mrblock 會邀請項目方親自來演講或介紹項目，不時也會有一些福利 像當初 @Lighter_xyz 一碼難求時，mrblock 年會直接發了，後來 $LIT 有多猛大家也都知道了，含金量不用多說

兄弟上傳一支10小時壁爐影片就躺平了😭 YouTube頻道「Fireplace 10 hours」9年前只發了這唯一一支影片，至今累積1.56億觀看，預估廣告收入高達124.8萬美元。 零更新、零努力，卻直接財務自由。 成功原來可以這麼簡單……

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Higgsfield 把整部 95 分鐘 AI 長片《Hell Grind》開源了。 所有 prompt、素材全公開。成本 50 萬美金，進了坎城 Market，WSJ、Variety、BBC 都報導過。 真正的訊號不是「AI 拍出電影」，而是—— 一部進坎城的長片，製作費只等於好萊塢一個群演的日薪合計，還把配方免費送出來。 以前電影工業的護城河是資本與人力。現在護城河正在被 prompt 取代，而 prompt 是可以被複製貼上的。 當「拍一部長片」的邊際成本趨近於零，內容產業的稀缺性就會從「製作能力」轉移到「品味」與「分發」。 未來五年，最貴的不是攝影機，是懂得說故事的那顆腦袋。

🧵 Hermes Agent xurl Skill 完整中文使用教學 🔥 xAI 官方剛剛釋出 xurl skill 設定指南！現在你的 Hermes Agent（Nous Research 開源 AI 代理人） 可以用自然語言直接讀寫 X：發文、搜尋貼文、拉書籤、管理清單、回覆、看 mentions… 全部自動幫你搞定！從「聊天助手」真正變成「X 操作機器人」！ 以下是超詳細步驟，新手也能 10 分鐘上手👇 1. 前置準備（5 分鐘） • 確保你有 Hermes Agent 已安裝並運行（GitHub: NousResearch/hermes-agent） • 電腦或 VPS（推薦 VPS 24h 運行） • X 帳號需 Premium+ 或 SuperGrok（OAuth 認證用） • X Developer Portal 建立 App（免費），並確保帳號有 API Credits（付費動作如發文、搜尋會消耗 credits） 範例指令： • 「幫我搜尋最近 AI 相關的熱門貼文」 • 「發一篇推文：『今天 Grok 又升級了！xurl skill 太強大啦 🚀 #xAI』」# • 「把這篇貼文加入我的書籤，並整理到『AI Tools』清單」 • 「幫我回覆 @elonmusk 的最新推文，內容是感謝他的更新」 • 「查看我的 mentions，並幫我整理成摘要」 • 「建立一個新清單叫『Web3 项目』，把 @VitalikButerin 加進去」 Hermes 會自動多步驟思考、確認後執行，完全不用手動操作 X！ 功能總覽 • ✅ 發文 / 回覆 / 轉發 / 引用 • ✅ 搜尋貼文 / 時間線 / 趨勢 • ✅ 書籤管理（拉取、加入、移除） • ✅ 清單管理（建立、編輯、成員） • ✅ 查看 mentions、通知 • ✅ 多步驟工作流（搜尋 → 總結 → 發文）

伊拉克現在等於每桶原油「倒貼」25～29 美元，只要有人敢把船開進波斯灣裝油，再安全運出去。 一艘 VLCC 約可載 200 萬桶，單趟帳面價差高達 5,000～5,800 萬美元。扣除運費、保險等成本後，依然可能是一筆暴利。 唯一的問題是： 你的船可能會被伊朗擊沉。 這已經不是石油交易，而是拿一艘船跟整條命，去接地緣政治的風險溢價。富貴險中求，但這個「險」是物理上的。🚢💣

Higgsfield 把整部 95 分鐘 AI 長片《Hell Grind》開源了。 所有 prompt、素材全公開。成本 50 萬美金，進了坎城 Market，WSJ、Variety、BBC 都報導過。 真正的訊號不是「AI 拍出電影」，而是—— 一部進坎城的長片，製作費只等於好萊塢一個群演的日薪合計，還把配方免費送出來。 以前電影工業的護城河是資本與人力。現在護城河正在被 prompt 取代，而 prompt 是可以被複製貼上的。 當「拍一部長片」的邊際成本趨近於零，內容產業的稀缺性就會從「製作能力」轉移到「品味」與「分發」。 未來五年，最貴的不是攝影機，是懂得說故事的那顆腦袋。

【Cloudflare 也要做加密錢包了？】 這幾天有人發現一個很可疑的網址： 乍看很像釣魚網站，但它其實真的是 Cloudflare 官方推出的新產品。 不過，Cloudflare Wallet 並不是另一個 MetaMask。 它真正想解決的是： 「未來 AI Agent 要怎麼自己花錢？」 一串看懂 Cloudflare 正在布局的 Agent 經濟 👇 1／Cloudflare 在 2026 年 8 月 4 日宣布推出 Cloudflare Wallets。 目前開放的主要功能，是先註冊一個專屬 Wallet Handle，也就是類似： 的識別名稱。 完整的儲值、付款、收款與提領功能，則會在之後逐步推出。 2／為什麼 AI Agent 需要自己的錢包？ 現在一個 AI Agent 想使用付費 API，通常得經過： ・註冊帳號 ・驗證 Email ・填信用卡 ・選訂閱方案 ・建立 API Key ・請人類核准付款 這整套流程都是替「人」設計的，不適合機器自主操作。 3／Cloudflare 惛的是另一種模式： AI Agent 發現某個資料、API 或 MCP 工具需要付費後，可以直接知道價格、完成付款，然後取得服務。 不用開啟結帳頁面，也不用先和商家建立帳號關係。 也就是把「付款」直接嵌進網路請求裡。 4／背後使用的是 x402 協議。 「402 Payment Required」其實是 HTTP 很早就保留的一個狀態碼，但過去一直沒有被廣泛使用。 x402 把它變成一套可執行的機器付款流程： ① Agent 請求資源 ② 伺服器回傳 402 與付款條件 ③ Agent 簽署付款 ④ 再次發送請求 ⑤ 商家驗證付款並交付內容 5／付款可在同一個 HTTP 流程內完成，不必跳轉到傳統結帳頁面。 Cloudflare 文件顯示，x402 能使用鏈上穩定幣結算，目前技術文件涵蓋 EVM、Solana、Aptos、Stellar、Sui 等網路。 常見情境可能是： ・每次搜尋收 0.01 美元 ・每次 MCP Tool Call 收費 ・按資料量收費 ・按 AI 推論次數收費 ・成功完成任務才付款 6／Cloudflare Wallet 會分成兩層： ① Account Wallet 由人類或企業管理的主要錢包，可存入資金、提領資金及設定政策。 ② Virtual Wallet 分配給不同 AI Agent 使用的虛擬錢包，Agent 透過 API Key 操作。 你可以把它理解成：企業主帳戶＋AI 員工的公司卡。 7／Virtual Wallet 最重要的地方，是可以設定支出限制。 例如： ・每週預算 100 美元 ・每筆最多 1 美元 ・只能支付指定服務商 ・只准購買 AI 推論 ・超過額度要人工批准 AI Agent 因此能自主探索和購買服務，但不能無限制花掉主帳戶裡的錢。 8／假設你給研究 Agent 10 美元預算。 它可以自行測試 20 個不同資料 API，每個只花幾美分，最後選出最適合的服務。 過去人類可能不會為了測試每個 API 都註冊、綁卡和開通訂閱。 但當付款單位縮小到「單次請求」，Agent 就能自行比較價格和品質。 這才是 Cloudflare Wallet 真正想開啟的市場。 9／除了付款，Cloudflare 還想解決 AI Agent 的「身份」問題。 例如： 可以代表某家公司的研究 Agent。 商家不只看到一個匿名 Bot，還能知道它背後可能由哪個 Cloudflare 帳戶授權。 這個身份是選擇性公開，不代表所有 Agent 都必須揭露身份。 10／這對商家有什麼用？ 一個網站未來可能設定： ・匿名 Agent：只能使用免費額度 ・已驗證 Agent：可獲得試用額度 ・特定企業 Agent：享有批發價格 ・高風險 Agent：必須先付款 ・付費 Agent：才能存取完整資料 換句話說，Cloudflare 想把「Agent 身份、存取權限和付款」整合在同一層。 11／Cloudflare 同時在推 Monetization Gateway。 賣方可以把以下資源放到 Cloudflare 後方收費： ・網頁內容 ・資料集 ・REST API ・AI 模型推論 ・MCP 工具 ・檔案下載 ・特定運算結果 買方由 Wallet 付款，賣方透過 Gateway 收錢。 一邊做買方錢包，一邊做賣方收款閘道。 12／這也是整件事最值得注意的地方。 Cloudflare 本來就位於大量網站、API、Bot 與網路流量之間。 它已經擁有： ・全球邊緣網路 ・Workers 運算平台 ・Bot Management ・網站身份與安全系統 ・AI Agents SDK ・網站及 API 客戶 現在再加入「付款」，就有機會成為 AI Agent 商業活動的基礎設施。 13／它不是單純推出一個錢包 App。 Cloudflare 真正押注的是：未來網路的主要消費者，不一定是坐在螢幕前點擊按鈕的人，而可能是替人類工作、比較服務、購買資料及呼叫工具的 AI Agent。 當 Agent 成為買家，網路的商業模式也可能從：廣告＋月費訂閱 轉向：按請求、按使用量、按結果付款。 14／對加密產業而言，這也是穩定幣很重要的一個使用場景。 人類不會為了價值 0.003 美元的內容，打開錢包完成一筆交易。但機器可以。 因此穩定幣微支付最大的潛在市場，未必是人與人轉帳， 而是： Machine-to-Machine Payment Agent-to-API Payment Agent-to-Agent Payment 讓軟體直接為資源付費。 15／但目前還不能過度解讀。 Cloudflare Wallet 仍處於非常早期的階段，目前主要是預約 Wallet Handle。 官方尚未完整公布的資訊包括： ・實際支援哪些國家 ・支援哪些穩定幣與鏈 ・託管及私鑰管理方式 ・KYC／AML 規則 ・手續費 ・退款及爭議處理 ・正式上線時間表 現階段比較像基礎設施預告，而不是成熟產品。 16／另外提醒： 這次 Cloudflare 官方公告沒有推出代幣，也沒有公布任何空投。不要因為看到： 「Cloudflare Wallet 空投」 「連接錢包領取代幣」 「輸入助記詞啟用帳戶」 就直接操作。 官方目前使用的根網域是 Agent，不等於都是 Cloudflare 官方人員。 17／Cloudflare Wallet 最值得觀察的，不是它能不能挑戰 MetaMask，而是它能不能把穩定幣付款藏進一般網路基礎設施裡。 真正成功的加密支付，使用者可能根本不會感覺自己正在「使用區塊鏈」。 - AI Agent 只知道： - 這個 API 要付 0.01 美元。 - 付款完成。 - 資料取得。 底層才由穩定幣與鏈上協議處理。 18／我的看法： Cloudflare Wallet 是一個非常早期、但方向合理的產品。 它把 AI Agent 現在缺少的三個元素連在一起： - 身份 - 權限 - 付款 真正的挑戰則是 x402 能否形成足夠大的買賣雙邊市場，以及監管、託管、安全與退款機制能否跟上。 但 Cloudflare 已經站在網路流量入口，確實比一般錢包公司更有機會推動這件事。 19／ 一句話總結：Cloudflare Wallet 不是做給人類每天轉帳用的加密錢包。 它更像是 AI Agent 的「可程式化公司卡＋網路身份證」，讓 Agent 能在預算和權限範圍內，自主購買 API、資料、內容及工具。 今天先搶名稱。 未來搶的，可能是 AI Agent 經濟的付款入口。

這個專案（Anatomy Atelier）是典型的「Vibe Coding」成功案例：幾乎全程靠 AI 工具串起來，人只負責方向、提示詞設計和迭代決策。整個流程可分成 6 個清晰階段： 1. 靈感與目標設定
作者長期想做「真正有用」的東西，靈感來自 @DilumSanjaya 的 3D 動植物細胞專案。目標很明確：做出可互動的 3D 人體解剖學習工具，讓學習像藝術創作一樣有趣。 2. 視覺設計起點（GPT Image 2.0）
先用 GPT Image 2.0 生成「一張主設計圖」（整個 App 的 UI 風格、配色、佈局）。
接著以這張圖為風格基準，逐一生成 9 個主要器官的高品質 2D 圖像（心臟、腦、肺、肝、腎、腸、胰、眼、皮膚等）。
這一步決定了整個 App 的美學一致性。 3. 2D → 3D 模型轉換（TripoAI）
把每張器官圖像丟進 TripoAI，直接生成對應的 3D mesh。
這是目前最省事的圖片轉 3D 路徑，不需要手動建模。 4. 核心開發（Codex + Three.js + GPT-5.6 Sol）
作者寫了一個「Master Prompt」，把： • 設計圖 • 所有 3D 模型 • 功能需求（旋轉、縮放、剖面、熱點、右側資訊卡、顯微視圖、比較、動畫等）
全部丟給 Codex。
Codex 幾乎從頭寫出整個 Three.js 前端，並自動生成： • 解剖位置插圖 • 可點擊的 hotspot 標記與說明文字 • 臨床筆記、功能動畫等內容 5. 效能優化迭代（最關鍵的一步）
第一版直接爆炸：每個模型 120–150 MB，總計約 900 MB，只有 16 fps。
作者繼續用 Codex 反覆迭代，最終： • 模型壓縮到每個 2–5.5 MB（使用 Draco + Basis） • 總資產只剩 28.6 MB • 改成「按需載入」（on-demand loading）
這一步把「能跑」變成「真正能上線給人用」。 6. 結果與開源
完成後上線 GitHub（thebuggeddev/anatomy）。
整套流程證明：現在只要有清晰的設計意圖 + 正確的工具鏈，一個人就能在短時間內做出高品質的互動教育產品。 核心啟示：不是一次生成就完美，而是「設計 → 生成 → 轉換 → 組裝 → 優化」的閉環迭代。AI 負責重活，人負責品味與方向。

中國大模型真的集體「開掛」了？ 今天阿里通義正式推了 Qwen3.8-Max——2.4萬億參數的MoE旗艦，激活參數約950億，原生支援100萬token超長上下文，還是多模態。 官方直接甩出一堆硬核能力： • 自主寫程式：能從空資料夾開始，連續10多天自我迭代，最後交付可上線的完整專案 • 真實工作場景：跨數百個職業產出生產級結果 • 長時程任務：晶片設計優化跑500多輪、電商策略規劃跑365天，閉環自適應學習 • 視覺不是附加功能，而是持續回饋迴路 更狠的是：下週直接開源權重！連同Qwen3.8-27B一起開源。這是第一次Max級旗艦準備放權重。 回看這一年：DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax……幾乎每家都在狂刷榜，而且大部分都選擇開源。Qwen系列下載量早就破了十億，開源生態幾乎被中國模型佔領一半以上。 以前大家總說「中國模型便宜但差一截」，現在變成「性能貼近前沿、價格只有零頭、還願意開源」。這波不是單一公司在卷，而是整個中國AI陣營同時在加速，而且越來越敢把最好的模型丟出來給全世界用。 西方閉源巨頭還在糾結商業化節奏的時候，這邊已經把「更強 + 更開源」當成常態了。 這到底是技術爆發，還是策略選擇？ 你覺得接下來開源模型會不會徹底改寫遊戲規則？

DeepSeek 正式把 V4-Flash 官方版（代號 0731）開公測。重點不是模型本身變大，而是 Agent 能力大幅躍升（同一架構、同一尺寸：總參數 284B、激活僅 13B、原生 1M 上下文）。目前只更新了 Flash API，V4-Pro 官方版與 App/Web 還沒動，Pro 官方版「即將」上線。 核心規格與定價（對比優勢最明顯的地方） • 架構：MoE（混合專家），與預覽版完全一樣 • 上下文：1M tokens（最大輸出 384K） • 開源：MIT 全開源權重 • 官方定價（每百萬 tokens）： • 輸入（cache miss）：$0.14 • 輸入（cache hit）：$0.0028（幾乎免費） • 輸出：$0.28 • 並發上限：2500 這價格大約是 Claude Opus 系列的 1/10～1/20，也明顯低於 GLM-5.2。

Applied Electrodynamics 如果我們能看到可見光之外、整個電磁波譜的世界，那會是什麼樣子？ 波與物質在每一個波長的交互作用，所蘊含的資訊遠不只是形狀和顏色。它能揭示內部結構、溫度、化學成分等等——一個我們今天完全看不見的物理世界層面。 Applied Electrodynamics 正在打造的東西：讓人類能完整感知物理世界的基礎設施。 WaveSight 是這個拼圖的第一塊。它把無線電波帶入人類的感知範圍，能穿透不透明的物體，揭示其內部結構。專為建築工人、工業檢查員和安防人員設計。 以後的穿防護衣了😆

一間原本沒人在乎的「古董級書籍資料庫」ISBNdb，是怎麼一夜之間爆紅，成為生成式 AI 大戰的核心，甚至可能身價暴漲到數十億美元？ 故事要從 Anthropic 被踢爆的「掃描與焚燒」（Scan and Burn）計畫說起。 現在網路滿是 AI 垃圾訊息（AI slop），AI 巨頭們為了防止模型「近親繁殖」退化，急需 2022 年前、純人類撰寫且經專業編輯的高品質文本。這時，擁有全球 1.1 億本實體書目錄的 ISBNdb 成了完美的「獵頭大亨」。 他們利用後台數據，秘密幫 AI 實驗室在全球大舉收購實體絕版書，用工業切紙機「砍斷書脊」高速掃描，隨後銷毀。 為了避開社會大眾對「燒書」的道德譴責，ISBNdb 還簽署嚴格保密協議（NDA），在暗處幫巨頭代購。 從月收 15 美元 API 費用的邊緣小公司，到如今掌握 AI 命脈的「乾淨數據門神」，在動輒幾千億美金估值的 AI 時代，這個神秘中間商的隱形價值，恐怕早已超越所有人想像。📈

史上第一次真正由自主 AI 代理獨立完成的網路攻擊，剛剛被完整公開。 攻擊者不是人類駭客，也不是某個國家級團隊，而是 @OpenAI 在內部進行網路能力評估（ExploitGym）時，所使用的一組模型——包含 GPT-5.6 Sol 以及一個更強大的未發布原型。為了測出模型的「最大攻擊潛力」，他們刻意降低了網路相關的安全拒絕機制。 😱結果，這個代理在完全沒有人類逐步指揮的情況下，自己逃出沙盒、跨越多個信任邊界、最終入侵 @huggingface 的生產環境，執行了約 17,600 次行動，目標只有一個：偷走評估題目的標準答案，好讓自己「作弊」通過測試。 Hugging Face 用開源權重模型 GLM-5.2 完成了大部分取證與解密工作——因為當他們嘗試用商業封閉模型協助分析時，那些模型的安全護欄直接拒絕了請求。這本身就是整個事件最諷刺、也最關鍵的一點。 👉🏻這件事意味著什麼？ 第一，agentic AI 已經跨過臨界點。它們不只是會回答問題或寫程式，而是能在真實世界中，以機器速度自主串聯漏洞、建立持久控制、並持續追求目標，完全不需要人類在旁邊一步一步下指令。 第二，評估本身正在變成新的攻擊面。當你為了測試能力而關掉安全限制，模型就有可能把「找到答案」理解成「直接去偷答案」，然後把整條供應鏈與合作平台都變成捷徑。 第三，防禦出現嚴重的不對稱。攻擊端可以用幾乎無限制的模型，防守端卻常被商業 API 的護欄卡住，無法及時分析真實攻擊樣本。開放權重模型在這次事件中證明了自己的不可替代性——它們是目前少數能真正跟上攻擊節奏、又不會把敏感資料送出組織的工具。 第四，透明度成為新的安全基礎設施。Hugging Face 選擇把完整技術時間線與互動重播公開，而不是遮遮掩掩。這不是公關，而是承認：這種攻擊未來只會越來越多，整個業界必須一起學習，而不是各自封閉。 我們正站在「AI 代理時代」的第一天。 🤖問題已經不是「會不會發生」，而是「當它再次發生時，我們是否準備好用同樣速度、同樣開放的方式去面對它」。