Karpathy 的 Agent 時代宣言：你不是在寫程式碼，你在指揮交響樂
> 導讀：AI 研究界最具代表性的工程師之一，在 2024 年底做了一件讓所有人震驚的事——他停止手寫程式碼了。這不是倦怠，這是宣言。封面：不再寫程式碼的工程師——從鍵盤手變指揮家TL;DR：Andrej Karpathy 自 2024 年 12 月起不再親手寫程式碼，改為指揮多個 AI Agent
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生醫研發日誌與技術報告——記錄 AI 整合、流程自動化與濕實驗設計的實戰經驗，所有咒語按時間排列。
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AI 只讓你寫得更快，卻沒讓你交付更快——外循環瓶頸論
> 導讀：你的團隊 AI 採用率可能是 100%，但交付速度改善是 0%。這不是諷刺，這是系統性盲點。封面：你的跑車引擎升級了，但路還是塞的- AI 工具只加速了「寫程式碼」這個內循環，但程式碼審查、測試、CI/CD 部署等外循環速度沒變- 瓶頸不在寫得快不快，在等得久不久- AI 採用率與交付速度改善，是
一篇 15 美元的論文，通過了頂級學術會議審查——AI 科學家來了
# 一篇 15 美元的論文，通過了頂級學術會議審查——AI 科學家來了 > **導讀**：一套 AI 系統從發想、寫程式、跑實驗到撰寫完整論文，花不到 15 美元，還騙過了人類審稿者。這不是科幻片劇本，是剛登上 Nature 的研究。 
Context 工程：為什麼你餵 AI 什麼比用哪個 AI 更重要
> 導讀：你花了多少錢換模型、買 API？問題從一開始就搞錯了。新模型發布。你立刻升級。輸出依然讓你皺眉。這不是 AI 的問題。這是你給它的「材料」出了問題。想像一位世界頂級廚師。你請他來做晚餐，然後把三天前的剩菜、幾個標籤模糊的罐頭、一張寫得像電話號碼的食譜一起交給他。他做得出好菜嗎？不行。
AI Agent 的進化：從單兵作戰到蜂群智慧
> 導讀：一隻蜜蜂找不到花蜜，五萬隻蜜蜂可以讓整片森林結果。AI 正在學這件事。想像這個畫面。一位助理坐在辦公室裡，負責幫你完成一份市場分析報告。她要先上網蒐集資料，再整理成表格，然後寫摘要，接著設計簡報，最後還要寄信給客戶。一個人。所有事。這就是現在大多數人使用 AI 的方式。把 Claude 或 ChatG
高中輟學生如何靠 ChatGPT 逆襲成 OpenAI 科學家
17 歲輟學、沒有大學文憑，Gabriel Petersson 怎麼變成 OpenAI Sora 團隊的研究科學家？拆解他跳過階梯式教育的三層學習進化，以及 demo-driven 自學如何打破階級堡壘。