Cheng's Tech & Life

沒有人是某天早上醒來突然得乾眼症的。 它是熬出來的。一開始只是傍晚收工時眼睛有點澀，揉一揉、滴罐眼藥水就過去了，你根本沒當回事。一年後變成下午就開始痠。再過兩年，你發現自己看螢幕看到一半會不自覺瞇眼，盯久了還會頭痛。等到你終於掛眼科，醫生說「乾眼症」三個字的時候，這東西已經在你身上長了好幾年了。 PTT 的 Tech_Job 板上，每隔一陣子就有人發「工程師如何對治乾眼症」、「脈衝光到底有沒有效」。底下一排同病相憐。這不是巧合，是這個職業的結構性副作用。今天想把這條時間軸攤開來，看它到底是怎麼一步一步走到這裡的——因為搞懂了它怎麼來的，你才知道該在哪一步踩煞車。 第一年：你的眨眼，被螢幕偷走了先講一個多數人不知道的數字。 正常情況下，人一分鐘大概眨眼 15 到 20 次。每一次眨眼，眼皮會像雨刷一樣，把淚液均勻刷過整顆眼球表面，順便補一層新的。這層淚膜就是眼睛的保濕塗層，它撐個幾秒就會蒸發，所以你得靠不停眨眼一直補。 問題來了：當你專注盯著螢幕——debug 一段很卡的 code、追一個詭異的 log——你的眨眼次數會掉到一分鐘 5 次以下。掉到三分之一。 這是大腦的取捨。它把資...

六月八號那一週，一場全球路演要開跑，賣的是一張史上最貴的票。 SpaceX 把 xAI 吃下來之後，準備衝 1.75 兆美元的 IPO，這個數字大到值得當這週的開場。但底下五則新聞排在一起，會看到一件更有意思的事：當所有人的目光都釘在「估值多高、模型多強」的時候，錢其實悄悄往另一個方向流。 一、SpaceX 衝 1.75 兆美元 IPO，但有人說它值不到一半SpaceX 在二月併掉 xAI 之後，整合體要上市了。路演六月八號那週開跑，目標募資約 750 億美元，估值上看 1.75 兆美元，定價 135 美元一股，計畫六月十二號登 Nasdaq。馬斯克還特別留了最多三成額度給散戶，六月十一號辦一場約 1,500 名散戶的活動。 數字很漂亮，但有兩個東西要擺在旁邊一起看。一個是 xAI 第一季的成績：8.18 億美元營收，配上 24.7 億美元的營業虧損——燒錢的速度遠快過賺錢。另一個是 Morningstar 直接開砲，說 SpaceX 連這個目標估值的一半都不到。 這裡值得用最樸素的方式問一句：你願不願意持有這張票十年？1.75 兆美元的估值，等於要求市場相信火箭加上一個還在大幅...

先別管它能拿來做什麼。 關於 RuView 的介紹文，開頭通常會列一串很科幻的能力——穿牆偵測、非接觸量心跳、瓦礫堆裡找倖存者。這些都是真的，但從這裡切進去，你只會記住一堆「哇」，記不住它為什麼做得到。所以倒過來：先看它底層到底在讀什麼，把那一層搞懂，上面那串能力會自己長出來。 它讀的東西，叫 CSI。 第一步：WiFi 訊號裡，藏著比「幾格」多得多的東西你的手機螢幕上那個「WiFi 訊號幾格」，技術上叫 RSSI——一個單一的強度數字。整個房間的無線電環境，被壓縮成「強」或「弱」一個值。這就像你想知道一首歌長什麼樣，別人只告訴你「大聲」或「小聲」。 CSI（Channel State Information）給的是另一個層級的東西。WiFi 訊號不是單一頻率，它由幾十個 subcarrier（次載波）組成，每個次載波有自己的振幅和相位。CSI 把每一個次載波的狀態都記下來——資訊量比 RSSI 多了幾十倍。 關鍵的物理事實在這裡：電波從路由器發出來，碰到牆、家具、人體會反射和折射，最後才到接收端。一個人走進房間、坐下、甚至只是呼吸，胸腔起伏個幾毫米，這些訊號的路徑就跟著變，每個...

打開抽屜拿出半年沒用的相機，鏡頭裡面一層白霧。 不是表面的灰，是長在鏡片鍍膜裡的東西——絲狀、放射狀，像一朵慢動作綻開的雪花。那一刻你才意識到，這顆鏡頭當初的價錢，現在要拿去換一次「能不能洗得掉」的賭注。旁邊那把放著吃灰的機械鍵盤，鍵帽摸起來有點黏，PCB 上的金屬接點開始發暗。台灣的六月就是這樣，平均濕度動不動破 75%，對黴菌來說這裡是天堂，對你的設備來說是慢性中毒。 我一開始的處理方式，跟大部分人一樣——亂槍打鳥。 試了三招，前兩招都搞錯方向第一招：開除濕機。整間房抽濕，數字掉到 55% 看起來很安心。問題是你不可能 24 小時開著，人一出門、機器一停，濕氣幾個小時就爬回來。設備受潮從來不是「某一天特別濕」造成的，是日積月累泡在高濕裡。除濕機解決的是「房間此刻的體感」，不是「設備長期的環境」，這兩件事根本不是同一個問題。 第二招：丟乾燥劑。便宜、隨手、心理上很滿足。但乾燥劑有個你看不到的死穴——它會飽和。那包矽膠吸飽了水之後，不只停止工作，還會在密閉空間裡慢慢把水吐回去。你以為它在保護設備，其實某個時間點之後它變成了濕度的儲水庫。沒有人會記得三個月前丟進去那包該換了。 繞了...

這週可以先問自己一個問題：當「監管」跟「能力」開始搶同一張談判桌，誰會先眨眼？ 底下五條新聞，表面上各走各的——立法、資安、硬體、產品——但拆到底層，全在處理同一件事：當 AI 跑得比規則、比補丁、比人的記憶都快的時候，那些追不上的部分，最後由誰來扛。 一、美國國會丟出 269 頁 AI 法案，要凍結各州立法三年6 月 4 日，眾議員 Jay Obernolte 跟 Lori Trahan 端出一份 269 頁的討論草案，名字取得很大——《Great American AI Act》。核心爭議只有一條：聯邦要預先佔住 AI 模型「開發」的監管權，凍結各州針對開發環節的立法三年。加州那條要求模型開發商公開訓練資料摘要的 AB 2013、還有 SB 942 的浮水印規定，都會被蓋掉。法案另設一個年預算一億美元的聯邦標準中心，主要約束年營收超過五億美元的公司。 法案一出，馬上有人跳腳。Americans for Responsible Innovation 的負責人直接說，凍結州法是「世代級的錯誤」，教師工會也聯名要國會擋下來。 這裡值得用風險的眼光看一遍。把監管權集中、再加一個三年日...

讓照片開口說話，最難的部分從來不是嘴巴。 這句話跟直覺相反。畢竟整個「影片配音」技術的歷史，就是一部對嘴型的歷史：找到嘴唇區域，把嘴型換成新音訊對應的形狀，對得越準越好。準確率變成唯一的 KPI，大家拼命把嘴唇的誤差壓到一毫米以內。 然後你看到成品，還是一眼假。 問題出在哪？你回想一下自己上次跟人講話的樣子。你的眉毛在動，頭在點，肩膀偶爾聳一下，講到重點身體會往前傾。說話是全身的事，嘴巴只是其中聲音出來的那個洞。傳統配音技術把嘴型換得再準，其他部位僵在那裡不動，看起來就像一個人在嚼口香糖，而不是在說話。換句話說，觀眾的大腦抓到的破綻，從來不在嘴唇的誤差，在嘴唇以外那一整片「死掉的區域」。 InfiniteTalk 是阿里巴巴 MeiGen-AI 團隊開源的框架，它值得寫一篇的原因，就是它把這個題目整個翻面了。 不對嘴，反而更像在說話InfiniteTalk 提出的範式叫 Sparse-Frame Video Dubbing。聽起來很學術，拆開來其實是一個很乾脆的取捨：不要逐幀去對齊嘴型，只給模型幾個關鍵幀當參考，剩下的動作讓它自由生成。 差別在哪？逐幀對齊是「控制」——你規定每一...

以前在 Claude Code 裡想要「回快一點」，你只有一條路：把模型換小。 卡在等回應的時候，老做法是切到 Haiku 或 Sonnet。快是快了，但你心裡很清楚自己做了什麼交易——你拿品質換速度。複雜的重構、需要繞好幾層的推理，小模型常常給你一個「跑得動但不太對」的答案，最後你還是得切回 Opus 重來一遍。等於繞了一圈，時間不見得省到。 這個老問題現在有了新解法，而且解法的方向跟過去完全相反。 先把那個交易講清楚：速度和品質，過去為什麼必須二選一想像你去餐廳點菜。以前要「上菜快」，你只能點簡單的——三明治很快，但你想吃的是那道要慢火燉的牛肉。廚房的邏輯是：菜越複雜，做越久。想快，就得犧牲你真正想吃的東西。 過去 AI 模型的速度也是這個邏輯。模型越大越聰明，吐字就越慢，因為它要算的東西更多。所以「想快」幾乎等於「換個笨一點的腦袋」。Haiku 跑得飛快，但它本來就不是設計來扛複雜任務的。 Fast Mode 做的事，是把這條等式拆掉。它的核心很反直覺：同一道牛肉，不換廚師、不換食材，只是讓廚房用一套不一樣的流程把它端得更快。 具體來說，Fast Mode 用的還是 Cla...

這一週的新聞有個共同的味道：每一條都在把帳單往後遞。有人遞給電網，有人遞給開發者的信用卡，有人遞給資安團隊，有人遞給整個算力產業的基本假設。攤開來看，它們講的其實是同一件事——當下衝得多快，未來就有多少東西在排隊等著被結清。 一、SoftBank 砸 750 億歐元蓋法國資料中心，但混凝土不會因為錢多就乾得快孫正義站在馬克宏旁邊宣布了一個數字：750 億歐元，投進法國的 AI 資料中心，要鋪出 5GW 的容量。第一階段先砸 450 億歐元，目標 2031 年在北部上法蘭西大區交出 3.1GW，地點在敦克爾克、Bosquel、Bouchain。國營核電 EDF 提供一座舊電廠的場址，施耐德電機負責電力跟散熱。孫正義還補了一句，把整個系統算進去，真實投資規模接近 7,500 億美元。 聽起來很猛。但這裡藏著一個多數人不會去算的時間差。 金融的時間單位是天，混凝土、變壓器、電網接點的時間單位是年。錢可以在一場記者會上承諾完，變壓器卻要排隊等好幾年才交得了貨。當你看到「2031 年交付」這種字眼，要問的不是「哇好大」，而是「這中間有多少不可控的物理瓶頸」。資料中心的瓶頸從來不是缺投資意願...

回頭看 Claude Code 的 skill 機制剛出來那陣子，大家其實沒人知道該拿它幹嘛。 那時候的 skill 就是一個資料夾、一個 SKILL.md，裡面寫幾句「遇到 X 你就照 Y 做」。聽起來很美好，實際上呢？多數人裝了三五個 skill，跑了兩天，發現它們各自為政，沒有一條主線把它們串起來。你叫 AI 寫功能，它有時候記得用 TDD，有時候又忘了；有時候會先 brainstorm，有時候直接動手寫一坨。skill 是有了，但「什麼時候該用哪個 skill」這件事，還是塞在工程師自己腦袋裡。 一年後的今天，這個混沌期結束了。市面上演化出兩種完全不同的解法，而且兩種都很成熟。一種是 Anthropic 自己下場做的 Superpower，一種是企業內部長出來的 Crew。它們解的是同一個痛，路線卻徹底分岔——分岔到你幾乎可以說，它們對「AI 該怎麼幫人寫程式」這件事的世界觀根本不同。 今天就把這兩條路攤開講清楚。如果你正在幫團隊評估要導入哪一套，這篇就是寫給你的。 先講最關鍵的那一刀：通用方法論 vs 領域工作流決定一套架構長什麼樣的，從來不是它有多少功能，而是它選擇不...

禮拜一早上，比利時資安中心的紅色警告在各家企業的資安群組裡轉發——domain controller 正在被打，0-click，不用帳號密碼。同一個早上，財經版的頭條是另一個世界：DeepSeek 快要拿到 74 億美金，中國史上最大的新創募資之一。一邊在搶修，一邊在搶錢，這兩條線看似無關，但都在重新定價同一件事：AI 時代裡，什麼東西才算「基礎設施」。 一、DeepSeek 接近完成 74 億美金募資，開源模型背後站著國家資本Bloomberg 在 6 月 3 日報導，DeepSeek 接近完成 74 億美金 的首輪外部募資，估值落在 520 到 590 億美金之間。投資人名單比金額更值得看：騰訊以 100 億人民幣成為最大投資方，第二大是電池巨頭寧德時代（CATL），後面還有官方背景的國家人工智慧產業投資基金。創辦人梁文鋒自己也掏錢進場，並承諾繼續走開源路線、目標直指 AGI。 管理層對投資人講的話很有意思：「專注突破性研究，不做短期商業化。」一家公司拿了 74 億，然後告訴金主不打算賺快錢——這句話能成立，前提是回報根本不在現金流上。騰訊買的是生態卡位，寧德時代買的是「電池...