有個人做了個超酷的東西：用迷你機器人互相打架，看誰能活到最後。然後他做了一個實驗——把 AI 推理的軟體從 Ollama 換成 llama.cpp，再讓 Qwen3 Coder 這個 AI 幫機器人寫戰鬥程式碼。結果超扯，機器人一場比一場打得更兇，真的在進步欸。這就像是你在玩遊戲，換了一個更快的電腦，角色的反應變快了，所以贏的次數變多了，只不過這裡是 AI 在學怎麼打贏。最好玩的是，你可以調整各種參數，然後看機器人怎麼因應改變，根本停不下來。程式碼也有放在 GitHub 上，如果你想看 AI 真的在做什麼實用的事，而且還超有趣，這個絕對值得點進去看。
有人把微軟開發的 TRELLIS.2（一個把照片變成 3D 模型的 AI）改造成可以在 Mac 上跑。原本這個模型只能在 NVIDIA 的 GPU 上用，因為它用了五個特殊的 CUDA 工具（flex_gemm、flash_attn、o_voxel、cumesh、nvdiffrast），Mac 根本沒有。這個人超猛，直接自己寫了五個替代品出來，用純 Python 和 PyTorch 重新實現所有功能。簡單來說就是，現在你用 MacBook Pro 就能跑這個 AI，不用花大錢買 NVIDIA 顯卡了。對於用 Mac 的設計師或 3D 工作者來說，這根本是救星啊。
有人把微軟最新的 TRELLIS.2 AI 模型（用來把照片變成 3D 物體的）改造成可以在 Mac 上跑。原本這個模型只能在 Windows 或 Linux 上用，因為它需要特殊的 NVIDIA 顯卡技術。這個人就把那些 NVIDIA 才有的功能用普通的 Python 程式碼重新寫了一遍，讓 Mac 的 M 系列晶片也能用。簡單來說就是，你現在不用特地買台 Windows 電腦或租雲端服務，直接用你的 MacBook 就能玩這個酷炫的 AI 功能了。如果你有在做 3D 設計或 AI 相關的工作，這個改造可能會省你不少錢。
有個人買了 M5 Pro 電腦，裝了 24GB 記憶體，想用 Ollama 跑 Qwen 3.6 這個 AI 模型。他在想要不要用 Q4 版本（就是把模型壓縮到 4 位元，檔案比較小），但又找不到好用的 Q3 版本（更小的壓縮版）。簡單來說就是在找一個平衡點——既不要電腦跑到爆炸，AI 回答的品質也不要差太多。如果你也有類似的配置，這篇討論應該能幫你省不少時間。