(Match Point) 個人剩下能打的球 Computing(Hyperscaler), Power(Goverment), Horse/Harness(Person)

對於這段時間(也才2個月的時間)新模型的互相能力超車的感覺越來越快, 相對於去年那種安穩感, 這兩個月的暗自升級潮(Antropic Mythos 5, OpenAI GPT-5.6 Sol+6 Astra)都狠狠地教訓了他們的訓練模型的專家, 資安專家, 順便外面公司的安全性也被教育了一頓後, 我們都不知道該怎麼辦, 只好乖乖地交出更高的訂閱與API帳單, Claude......Fable 5.1 好貴,但是好像也只有他能跟上GPT-6互相訓練疊代現在的AIOS .....照這樣燒token.....還是買台Mac Studio划算,Qwen 3.8-27B安裝指南

近期有趣的謎因, GPT6已經到了一個不只coding強的領域

AIOS_TonyCAPM
Harness Engineering總是期待更新更強的競爭, 至少有兩個在那裏互相成長(還是傷害?) 

最近在美國也因此越來越多開發者(Antropic Security Team)跟極客Geek, 跳出來需要監管的呼籲, 但是可惜的是中國對於AI可是沒有監管的, 也持續大力補貼各種AI產業(NYTimes中文_今年的呼籲大力共享發展). 如果我們繼續在這條不知道我們做出來的是甚麼樣的下一代(文明?還是物種?)還是單純就只是將智力商品化, 的確AGI在Fable 5就已經達成了網路上的某種文明(他還可以打電話給你報告他的進度, 實測掛上API後他是可以打給你,然後轉帳給你@@)

對於這樣的新聞或許還沒有很快到台灣的機會, 因為法規跟LLM原生語言是英文的隔閡, 但是我們的確持續輸出更多的晶片跟伺服器推進更多的算力幫助AI維持它的智力(算力真的是Day 1最高, 後面每天給最貴的錢沿模型測試都會有種不如第一天). 希望人的學習能力(或至少認知), 可以跟上AI理解與解決真實世界的問題的速度, 找出一個跟新智力它們這種網路原生種和平共榮

Data Center Opponents Stage 142 Protests Across 42 US States

大力推荐在近期還沒有認真思考Harness自己運用的先從Antigravity(Gemini)開始, 接著Codex(Haiku, Soonet 5, Opus 5) 再Opencode與Codex (GPT-5.6 Sol, 6 Astra) 越後面的這些模型越冷峻, 還有在terminal裡面的回應會更精確與專業? 不過也有可能是由於個人使用習慣? 同時把其中一些放在Hermes Agent 來體驗, 就可以大概知道每個模型與Harness內的呼應效果有甚麼樣的不一樣.