嗨各位浪人好🐋 今天這十則，有一條很清楚的線。 一邊是成本繼續崩——逐字稿一小時剩三塊，大模型開始跑回你自己的電腦。 另一邊是平台開始「認人」——領英直接把純 AI 寫的內容壓下去。 工具越來越便宜，但「看得出是人寫的」變得越來越值錢。 —— 1️⃣ 微軟新的逐字稿模型，一小時 0.1 美元 換算台幣大概三塊。 六十種語言的準確度排第一，比 OpenAI 的快十倍。 比它自家上一代的 0.36 美元，再砍掉七成。 這則我覺得是今天最實用的一條。 你做訪談稿、做字幕、把影片轉文字——這件事的成本，今天起等於歸零了。 一支一小時的訪談，三塊錢就有逐字稿。 （提醒：0.1 美元是促銷價，只到今年底。） —— 2️⃣ 領英開始壓 AI 寫的貼文 上半年偵測到的假互動，比前半年多了 46%。 更狠的是這個數字：四到六月的長貼文裡，41% 是純 AI 生成。 留言有 30%。 平台的做法有兩個：加一顆「這看起來像 AI 垃圾」的檢舉鈕，然後把通用的 AI 內容壓低觸及。 我的看法是——這不是叫你不要用 AI。 是叫你不要「只用 AI」。 同一件事，你有沒有加進自己的判斷、自己的數字、自己踩過的坑，平台現在分得出來。 —— 3️⃣ Google 助理昨天正式開始退場 手機、平板、手錶、耳機、Android Auto，全部換成 Gemini。 幾週內跑完，換完之後沒有回頭鍵。 只有車機內建版暫時保留。 用 Android 的浪人，這幾天你的手機會自己變樣，不用嚇到。 —— 4️⃣ GPT-6 Astra 被官方蓋了「最高危」的章 昨天那篇我講的是它會操作你的電腦。 今天這則是另一件事：它成為史上第一個被 OpenAI 自己列為「網安 critical」等級的模型。 意思是它有能力自己找出沒人發現過的漏洞，然後把它變成可用的攻擊。 測試裡它真的找到了兩個。 所以 OpenAI 把這部分能力預設關掉，只開給少數審核過的測試者。 一家公司自己說「我做的東西太危險，先鎖起來」，這件事本身比跑分有意思。 —— 5️⃣ 18 個模型的駭客能力排行，重點不在誰第一 Booz Allen 測了中美各九個模型。 Claude Mythos 拿 80 分，是唯一能自己跑完整套攻擊流程的。 第二名 Grok-4.5 只有 49 分，GPT-5.6 Sol 46 分。 但真正值得記住的是這句：他們把排第 15 名的模型，裝上一套攻擊工具之後，它就追平了第一名。 翻成人話——決定成果的不是你用哪個模型，是你給它配了什麼工具。 這句話反過來也成立，而且對我們更有用： 你手上那個「普通」的 AI，配上對的流程跟工具，做出來的東西可以贏過別人用最貴的模型隨便問。 —— 其他五則我放在下面的來源連結區，包含微軟推出讓大模型跑在自己電腦裡的 Project Zenith、人形機器人公司 Figure 簽下 35 億美元算力約、Adobe 十二月換執行長、AI 機房商 Crusoe 十個月估值翻三倍，還有沙烏地的國家級阿拉伯語模型直接建在中國的開源模型上。 —— 📌 10 則新聞來源 ① GPT-6 Astra 成首個「網安最高危」模型 https://www.securityweek.com/openais-astra-becomes-first-model-to-cross-critical-cybersecurity-threshold/ ② 微軟 MAI-Transcribe-2 逐字稿一小時 0.1 美元 https://venturebeat.com/infrastructure/microsoft-ais-mai-transcribe-2-undercuts-openai-google-and-elevenlabs-on-price-and-speed ③ Google 助理退場，Gemini 接手 Android https://the-decoder.com/google-will-shut-down-google-assistant-starting-september-2026-as-gemini-takes-over-on-android-and-wear-os/

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嗨各位浪人好🐋 昨天有兩件事同一天發生，放在一起看很有意思。 一件是輝達把全世界最大的開源模型平台買走了。 另一件是 ChatGPT、Claude、Grok 在同一個時間，一起斷線。 一個講「誰掌握了地基」，一個講「地基塌下來會怎樣」。 （今天凌晨的 GPT-6 Astra 我另外發了一篇專門講，這則日報就不重複了。） —— 1️⃣ 輝達花 129 億美元買下 Hugging Face Hugging Face 是什麼？你可以想成「AI 模型界的 GitHub」。 1,800 萬名使用者、300 萬個模型、20 萬家公司在上面拿東西用。 現在它屬於輝達了。這是輝達史上第二大的併購案。 黃仁勳講得很清楚：平台會維持開放，不會強迫你用輝達的硬體。 但話說回來——賣鏟子的人，現在也擁有了礦區的地圖。 我的看法：短期你不會有感覺，中長期要留意「開源」這件事的定義會不會慢慢被改寫。 —— 2️⃣ ChatGPT、Claude、Grok 同一時間全部斷線 昨天上午（美西時間）三家一起出事，大約半小時後才陸續恢復。 OpenAI 說是路由錯誤，Anthropic 的 Opus 系列恢復最慢。 有趣的是：這三家都跑在微軟 Azure 上，而 Azure 同一時間也在故障。 這則新聞我覺得是今天最值得放心上的一則。 不是「哪家 AI 比較強」的問題，是你的工作流有沒有備援。 如果你的自動化、你的客服、你的內容生產線只綁一家——昨天已經演給你看了。 —— 3️⃣ 阿里的模型，寫程式拿下第一名 Qwen3.8-Max 的新版本在網頁開發排行榜衝到第一，超過 Claude Opus 5。 價格是每百萬字元進 2 美元、出 6 美元。 跟頂規模型比，這個價差不是一點點。 模型成本已經不是你不做自動化的理由了。 —— 4️⃣ Google 簽下 MrBeast，但明講「AI 不碰剪輯」 五億訂閱的頻道，用 Gemini 做什麼？ 做野外挑戰的風險判讀跟可行性研究——這個地形能不能過、天氣會怎樣。 Google 跟報導都特別強調：AI 不寫腳本、不拍、不剪任何一格。 我覺得這個分工講得很誠實，也很值得參考： AI 拿去做「前置研究」跟「判斷」，成品還是人做。 —— 5️⃣ 45 億筆短影音數據，被整包公開 有人花三週爬走 59 億支影片、32 億個創作者檔案。 然後把其中 45 億筆免費放上網，裡面有標題、觀看數、按讚、收藏、發布時間。 爬取成本一個月只要 950 美元。 如果你在做短影音，你的數據很可能就在裡面。 這件事沒有標準答案，但值得知道：你公開發出去的東西，早就是別人的訓練資料了。 —— 其他五則我放在下面的來源連結區，包含美國議員提案永久禁止超級智慧、Kimi 母公司要在香港上市、Meta 取消「有沒有用 AI」的績效考核、Anthropic 讓企業把監控紀錄留在自家雲、Anker 發表本地端 AI 家庭主機。 —— 📌 10 則新聞來源 ① 輝達 129 億美元收購 Hugging Face https://techcrunch.com/2026/09/03/nvidia-confirms-it-will-buy-hugging-face-for-12-9-billion/ ② ChatGPT、Claude、Grok 同時斷線 https://www.axios.com/2026/09/03/chatgpt-claude-grok-outages ③ 阿里 Qwen3.8-Max 新版寫程式排行第一 https://technode.com/2026/09/02/alibaba-upgrades-qwen38-max-with-new-0902-snapshot/ ④ Google 簽下 MrBeast 推 Gemini https://www.tubefilter.com/2026/09/02/google-mrbeast-sponsorship-deal-gemini-google-health-fitbit/

嗨各位浪人好🐋 今天凌晨 OpenAI 發表了 GPT-6 Astra，我看完整支發表影片，幫大家整理成三件跟你有關的事。 一句話：AI 從「教你怎麼做」變成「直接坐上你的電腦幫你做」。 —— 1️⃣ 它到底做了什麼 不是聊天變聰明，是它自己會操作電腦。 開瀏覽器、填網頁表單、更新客戶資料、整理行事曆。 做簡報、拉試算表、跑報表。 建網站、跑測試、裝軟體，看到螢幕上的錯誤訊息自己排除。 官方的說法是「人在電腦上能做的，它基本上都能做」。 電腦操作的測驗拿到 72.6 分，一個任務 40 分鐘自己跑完。 —— 2️⃣ 價格變 2.5 倍，但這不是重點 API 每百萬字輸入 10 美元、輸出 50 美元。 上一代 Sol 是 4 塊跟 20 塊，等於單價漲了 2.5 倍。 想跑快一點的 Fast 模式再乘以 2，變成 20 塊跟 100 塊。 但單價不是你該看的數字。 以前你按「小時」報價，因為工作是用時間算的。 當一個任務 40 分鐘自己跑完，客戶問的會變成「這件事值多少錢」，不是「你要做幾個小時」。 這件事今年還不會發生在你身上。 但報價的邏輯已經開始鬆動了。 —— 3️⃣ 你現在還用不到，先別急著換工具 目前只開放給少數合作企業。 接下來幾天才會輪到 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise。 免費版這次完全沒有。 所以我的建議是：這幾天不用急著訂閱、不用急著換。 先想清楚一件事—— 你手上哪些工作，是「照流程點一點就能做完」的？ 那些會最先被吃掉。 反過來，需要判斷、需要溝通、需要有人負責的部分，才是你該往上站的位置。 —— 最後講一個影片裡的彩蛋。 發表影片開頭那段黑白畫面，是 1979 年 MIT 做的「Put That There」。 那時候的人對著螢幕說「把那個放到那裡」，電腦就照做。 47 年前的一個夢，今天才算真的做出來。 OpenAI 把它放在開頭，我覺得比任何跑分都更有意思。 —— 原片在這裡 👇（2 分 42 秒，我把影片一起放上來了，可以直接看） https://x.com/OpenAI/status/2095595741528125780 —— 你覺得這三件事，哪一件最快會影響到你？歡迎在底下一起討論 🫡

嗨各位浪人好🐋 你的 AI 影片畫面不會動，九成不是模型爛。 是你寫了「電影感運鏡」這種話，而模型根本不知道那是什麼。 —— 我這半年跑壞幾十支片，最後歸納出三件事： 1️⃣ 不要形容，要講名字 「有電影感的環繞」→ 沒用。 「攝影師順時針繞著他走半圈」→ 立刻就對。 那些鏡頭運動都有正式名稱，模型全部認得，因為那是電影業界用了一百年的術語。 2️⃣ 不要寫「攝影機」，要寫「攝影師」 「鏡頭橫移」是抽象指令。 「攝影師往左橫移繞行」是一個人正在做的事。 我那支修好的提示詞裡，「攝影師」出現了 14 次。 3️⃣ 有程度的要求，一定要給數字 這條最重要。 模型對「要不要做」很聽話，對「要做多少」一律取最小值。 所以「鏡頭要多移動一點」等於白寫——它移動一公分也算做到了。 要寫成：「這 20 秒裡至少實際走動四次、換過三種機位高度、繞過主角四分之一圈。」 —— 我把完整的 46 個鏡頭名字（中英對照）、五段填空公式、還有我踩過的五個坑，整理成一篇放在第二堂「AI 影片製作」裡了 👇 https://www.skool.com/wai-school/classroom/18e629a3?md=08a9fa0e29924a12bb40a86360ad2ae8 裡面也講了怎麼驗它到底有沒有在動——提示：不要看人物，人在動不代表攝影機在動。 —— 你現在最想拍、但一直拍不出來的是哪一個鏡頭？ 留言告訴我，我看看能不能幫你把那句話寫出來 🫡