🎙️ Podcast EP.161｜微型網路遞歸推理：小模型的大智慧🧠 少即是多，簡約架構也能展現強大推理力。

當大型語言模型（LLMs）不斷擴張參數與規模時，一項名為 TRM（Tiny Recursive Model） 的研究卻反其道而行——以僅僅 700 萬參數的微型神經網絡，在數獨（Sudoku）與 ARC-AGI 等高難度推理任務上擊敗了更龐大的模型。

📌 本集重點：

• TRM 的核心理念：「遞歸推理」（Recursive Reasoning）＋「深度監督」（Deep Supervision）＝輕量卻強大的推理機制。

• 與 HRM 的比較：TRM 擺脫了層層堆疊的分層模型與複雜的數學假設（如固定點定理），讓推理更直接、更穩定。

• 性能亮點：

  • 僅兩層結構，即可完成多步邏輯遞進

  • 泛化能力強於大型模型

  • 以極低運算成本實現高效率解題

• 少即是多的啟示：
  模型設計的未來，或許不在「更大」，而在「更聰明」。

💡 核心啟示：AI 的智慧不在規模，而在結構與邏輯。TRM 證明了——真正的智能，或許藏在極簡之中。

—

🔗 立即收聽
Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你怎麼看「小模型」挑戰「大模型」這股新趨勢？你相信未來的 AI 會越小越聰明嗎？

#微型遞歸模型 #TRM #遞歸推理 #AI研究 #深度學習 #LLM #人工智慧 #少即是多 #模型優化 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.160｜每日遇見杜拉克 Day42：旁觀者的角色👁️ 真正的洞察，來自不被舞台吸引的目光。

杜拉克在《旁觀者：回憶錄》中，以深刻的比喻闡述了「旁觀者」的獨特位置——身處舞台之上，卻不屬於任何一個角色。他既非觀眾，也非演員，而是那個能看見他人忽略之處的人。

📌 本集重點：

• 旁觀者的視角：不被戲劇捲入，才能看見全貌與本質。

• 稜鏡而非鏡子：洞察不是反射，而是經過思考後的折射。

• 省思與行動的平衡：觀察固然重要，但若只停留在評論，就毫無意義。

• 行動的勇氣：真正的旁觀者會在看見問題後採取行動，即便因此引起震動與不安。

💡 核心啟示：旁觀者不是冷眼旁觀者，而是能看見結構性問題並勇於回應的人。洞察若無行動，終將失去價值。

—

🔗 立即收聽Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你身邊有這樣的「旁觀者」嗎？或你自己，是否也常以這樣的角色去理解世界？

#每日遇見杜拉克 #杜拉克智慧 #旁觀者的角色 #洞察力 #觀察與行動 #領導力 #思考力 #管理哲學 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.159｜每日遇見杜拉克 Day 41：管理的人性要素🤝 管理，不只是制度與流程，而是對人的理解與成就。

杜拉克在〈管理的人性要素〉中提醒我們：管理的核心任務，不是控制人，而是釋放人的潛能。真正的管理，必須建立在信任、責任與合作的基礎上，讓每個人都能清楚自己對團隊的貢獻與目標。

📌 本集重點：

• 管理的本質：促進合作、協助成員發揮所長、彌補不足

• 溝通的核心：清楚表達「我想達成什麼」、「我能貢獻什麼」、「我期待他人什麼」

• 責任與成長：管理者的任務是讓組織與個人隨需求與機會不斷進化

• 人性導向的管理觀：

  • 讓制度服務於人，而非反過來

  • 讓員工在組織中感受到被理解與被需要

• 思考與實踐：你如何在管理中兼顧目標與人性？

💡 核心啟示：管理的成敗，不在於制度的完美，而在於是否真正理解「人」。唯有人本管理，才能創造持續的績效與信任。

—

🔗 立即收聽Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你覺得在管理中，最難做到的人性要素是什麼？信任？傾聽？還是授權？

#每日遇見杜拉克 #杜拉克智慧 #管理的人性 #人本管理 #領導力 #合作 #溝通 #責任 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.158｜Gemini at Work 2025：AI 驅動的企業新時代
🌐 從研究到應用，Google 重新定義「工作中的 AI」。

在 2025 年的 Gemini at Work 發表會上，Google CEO Sundar Pichai 與 Google Cloud CEO Thomas Kurian 共同揭示了 Gemini Enterprise——一個全面整合 AI 能力的企業級對話平台。這不僅是一場產品發布，更是一場關於 AI 如何成為企業核心動能 的宣言。

📌 本集重點：

• Gemini Enterprise 全面解析：一個能串接工作流程、資料、應用與決策的 AI 中樞。

• 六大核心組件：1️⃣ 模型（Models）2️⃣ 代理程式工作台（Agent Workbench）3️⃣ 預建代理（Pre-built Agents）4️⃣ 業務情境連接（Business Context Linking）5️⃣ 安全與治理（Security & Governance）6️⃣ 生態系統夥伴（Partner Ecosystem）

• 實際應用案例：

  • HCA Healthcare：AI 協助臨床決策

  • Best Buy：智慧客服與營運預測

  • LA28 奧運：AI 協調大型活動管理

• 開發者新工具：Gemini CLI、Agent-to-Agent 協議（A2A）登場

💡 核心啟示：Google 的「全棧 AI 策略」正在讓企業邁入新時代——AI 不只是輔助，而是 參與決策、驅動效率、連接整個組織的力量。

—

🔗 立即收聽
Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你覺得哪個產業最能被 Gemini Enterprise 改變？醫療？零售？還是教育？

#Google #Gemini #GeminiAtWork #AI企業應用 #ThomasKurian #SundarPichai #GoogleCloud #AgentToAgent #AI轉型 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.157｜OpenAI DevDay 2025：AI 開發的全新時代🚀 從 ChatGPT 到 Sora 2，AI 工具的生態再進化。

在 2025 年的 OpenAI DevDay 上，OpenAI 公布了一系列重磅更新，正式開啟 AI 開發的「應用時代」。這場年度開發者盛會不僅展示了技術的飛躍，也預示著 AI 將從「助手」走向「協作者」的新階段。

📌 本集重點：

• ChatGPT Apps SDK：開發者可直接在 ChatGPT 內打造互動應用，開啟 AI 應用分發新時代。

• Agent Kit：快速構建、部署與管理 AI 代理（Agents）的工具包，簡化開發流程。

• Codex 正式版：從研究預覽升級為正式發布，整合 GPT-5 Codex 模型，強化程式理解與生成能力。

• GPT-5 Pro 模型：專為高效推理與任務執行優化的新一代旗艦模型。

• GPT-Realtime Mini：更自然的語音互動模型，支援低延遲對話。

• Sora 2 API 預覽：影片生成技術再突破，讓開發者能以文字即時生成高品質視覺內容。

💡 核心啟示：
2025 年的 OpenAI，不只是模型的升級，而是生態系的重構。未來的 AI 不再只是回答問題，而是「一起構建未來」。

—

🔗 立即收聽Spotify｜Apple Podcast｜Google Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你最期待哪一項新功能？GPT-5 Pro、Agent Kit 還是 Sora 2？

#OpenAI #DevDay2025 #GPT5 #Sora2 #AgentKit #AppsSDK #AI開發 #人工智慧 #Codex #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.156｜機器學習運作：持續推送更新與自動化管線⚙️ 從 DevOps 到 MLOps，讓 AI 也能「自動學習、自動部署」

隨著 AI 系統逐漸走向生產應用，MLOps（Machine Learning Operations） 成為連接資料科學與工程實務的關鍵。本集將帶你深入了解 Google Cloud 架構中心對 MLOps 的完整解析，掌握如何讓模型持續學習、持續部署、持續進化。

📌 本集重點：

• MLOps 與 DevOps 的關鍵差異：AI 模型不只是「程式碼」，還需要處理 資料漂移（Data Drift） 與 持續訓練（Continuous Training）。

• MLOps 三大成熟度等級：1️⃣ Level 0：手動程序 — 資料與模型更新全靠人工。2️⃣ Level 1：自動化機器學習管線 — 提升效率但仍需人工監控。3️⃣ Level 2：CI/CD/CT 完整自動化 — 實現模型的即時迭代與交付。

• 核心組件：

  • 資料驗證與版本控制

  • 模型驗證與評估

  • 特徵儲存庫（Feature Store）

  • 中繼資料管理（Metadata Tracking）

• 雲端實務應用：如何在 Google Cloud 中實作 MLOps 管線

💡 核心啟示：MLOps 不只是自動化，更是一套讓 AI 持續學習與優化的工程哲學。當你的模型能「自己更新」，你離智慧系統又更近一步。

—

🔗 立即收聽
Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你目前的 AI 系統是「一次訓練」還是「持續演進」？MLOps 也許是你該邁出的下一步。

#MLOps #機器學習 #AI工程 #GoogleCloud #自動化管線 #持續訓練 #資料科學 #DevOps #人工智慧 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.155｜The Source：大腦可塑性與潛能開發🧠 你的大腦，就是改變命運的「源頭」。

神經科學家塔拉·斯沃特（Tara Swart）博士在《The Source》中，融合科學與實踐，揭示了人類大腦潛能的驚人力量。這不只是一本心靈勵志書，而是一份科學行動指南，幫助你重塑思維模式，開啟全新的可能。

📌 本集重點：

• 神經可塑性（Neuroplasticity）：大腦可以被訓練、改變與重塑，任何時刻都能重新學習。

• 四步驟思維開發法：1️⃣ 專注（Focus）2️⃣ 視覺化（Visualization）3️⃣ 動機與信念（Motivation & Mindset）4️⃣ 刻意練習（Deliberate Practice）

• 吸引力法則的科學詮釋：如何讓你的思維與行動「對齊」實現目標。

• 身心連結：情緒與大腦化學的互動如何影響決策與行為。

💡 核心啟示：改變不是運氣，而是神經連結的重組。當你改變思維模式，你也正在改寫未來。

—

🔗 立即收聽Spotify｜Apple Podcast｜Google Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你是否曾覺得被自己的思維模式限制？這一集，讓你重新啟動「心智程式」。

#TheSource #塔拉斯沃特 #大腦可塑性 #潛能開發 #神經科學 #思維訓練 #自我成長 #吸引力法則 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.154｜優者恆受排擠打壓

🌱 越優秀，越孤獨；越卓越，越容易被誤解。

這集節目探討了一個殘酷卻真實的職場現象——優秀的人，往往最容易被排擠與打壓。原因不僅來自外界的嫉妒與防衛，也源於優秀者與他人之間的認知差距與價值落差。

📌 本集重點：

• 不合群的本質：

  • 優秀者專注於成長與價值創造，而非八卦與表面社交

  • 他們需要「獨處」來沉澱與充電

• 為何會被排擠：

  • 卓越會襯托他人的平庸，引發無意識的敵意

  • 資源有限時，優秀者成為競爭焦點

• 心理層面的衝突：

  • 普通人追求認同感，優秀者追求成就感

• 杜拉克式建議：

  • 不必迎合群體標準，要活成自己的「價值典範」

  • 將孤獨轉化為思考與突破的空間

💡 核心啟示：真正的強者，不在於被多少人理解，而在於能在孤獨中堅持自己的方向。超越嫉妒的射程，就是一種自由。

—

🔗 立即收聽
Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你是否也曾因「太努力、太認真」而被誤解？這一集，獻給那些被孤立卻依然閃耀的人。

#優者恆受排擠 #職場心理學 #孤獨與成長 #被討厭的勇氣 #自我價值 #杜拉克思維 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.153｜每日遇見杜拉克 Day40：組織破壞社區穩定🏭 當組織的使命與社區的價值衝突時，該如何抉擇？

杜拉克在本章指出，組織文化與社區價值之間，存在著難以避免的張力。企業的使命決定了它的價值體系，而這往往必須超越所在社區的期待。

📌 本集重點：

• 組織與社區的矛盾：工廠關閉、裁員等決策，如何動搖社區穩定

• 企業文化優先：使命與工作本質，往往比地方價值更具決定性

• 沃爾瑪案例：企業進駐社區時，如何面對排斥與抗拒

• 管理啟示：組織如何在貢獻社會與保護社區之間找到平衡

💡 核心啟示：
組織要有勇氣承擔責任，當文化與社區價值衝突時，仍須以使命為導向，否則無法實現長遠貢獻。

—

🔗 立即收聽Spotify｜Apple Podcast｜Google Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你認為當地社區的價值觀，應該在多大程度上影響一家企業的決策？

#每日遇見杜拉克 #杜拉克智慧 #組織文化 #社區發展 #沃爾瑪案例 #企業社會責任 #Podcast推薦

🎙️ Podcast EP.152｜高效 AI 代理的上下文工程🧩 從提示工程到上下文工程，讓 AI 更精準、更高效

隨著大型語言模型（LLM）的進化，設計 AI 代理的焦點正從「提示工程（Prompt Engineering）」轉向「上下文工程（Context Engineering）」。這不僅是一種技術轉換，更是一種思維模式的轉變。

📌 本集重點：

• 上下文的本質：有限代幣組成的「注意力資源」

• 上下文工程的目標：提供最小但最具訊號的資訊

• 挑戰與限制：注意力預算有限、長時程任務的上下文稀釋

• 三大技術：

  • 精簡（Compaction）：壓縮無用或冗餘訊息

  • 結構化筆記（Structured Note-taking）：將資訊條理化以利檢索

  • 子代理架構（Sub-agent Architectures）：拆解複雜任務，保持連貫性

• 未來啟示：上下文工程是讓 AI 代理從「能回答」進化到「能持續解決問題」的關鍵

💡 核心啟示：AI 的能力不僅取決於模型本身，更取決於如何設計並善用「上下文」。有效的上下文工程，將是高效 AI 代理的基石。

—

🔗 立即收聽Spotify｜Apple Podcast｜YouTube Podcast 全平台同步上線！

💬 你認為未來 AI 設計中，最需要優化的是「模型本身」還是「上下文的使用方式」？

#AI代理 #上下文工程 #ContextEngineering #PromptEngineering #LLM #人工智慧 #高效能AI #Podcast推薦