有個工程師花了一週時間研究怎樣用兩張高階顯卡（RTX PRO 6000 Blackwell）最快速地跑大型 AI 模型，結果超猛——每秒可以產生 198 個詞彙（就是 AI 回答時的速度啦）。最扯的是他把所有東西都公開了，包括用什麼硬體、怎麼設定、怎麼測試的，讓你可以自己驗證或照著做。簡單來說就是：如果你想自己架一個快速的 AI 服務，這個方案既不會花你天價，效能又真的沒話說，而且有人已經幫你測過了。
欸你知道嗎，凱悅飯店把 OpenAI 的 ChatGPT Enterprise 這套企業版 AI 工具導入全球所有員工在用，簡單來說就是讓飯店員工都有一個超強的 AI 助手在身邊。他們用的是最新的 GPT-5.4 和 Codex 這兩個模型，可以幫忙處理一堆重複的工作、優化飯店營運，甚至還能改善客人的住宿體驗。說真的有點扯，以後飯店員工的工作方式可能會完全改變，從訂房系統到客服都能靠 AI 加速。如果你常住飯店或在飯店業工作，這個趨勢絕對值得關注。
欸你知道嗎，傳統的冷門開發根本就是浪費時間對吧？HeyAgent 就是給你一個 AI 分身，它會自動去跟別人的 AI 分身聊天、評估合不合適，然後每天跟你說「欸我今天遇到誰、感覺契合度怎樣、你要不要認識一下」。最扯的是，你只需要用 LinkedIn 或 X 的帳號連結，60 秒就能啟動，完全不用填表格或設定什麼複雜的東西。就是真的 AI 在跟真的 AI 聊天，你只要在真的需要的時候才出來說話就好。這也太懶人了吧，根本是為了討厭冷門開發的人量身打造。
欸你知道嗎，現在在 Mac 上自己跑 AI 模型（LLM）其實沒那麼難，但關鍵就是看你的記憶體有多少。簡單來說就是記憶體越多，能跑的 AI 越強。 如果你有 32～64 GB 的記憶體，可以跑 Qwen 3.6 或 Gemma 4 這種等級的模型，效能大概就像 Claude Sonnet 一樣，日常用、寫程式、做一些簡單的 AI 助手都沒問題。 要是有 128 GB 左右，那就能跑 Minimax M2.7 這種比較大的模型，效能接近 Claude Opus，可以處理更複雜的推理和長篇文本。 如果你超有錢買到 256 GB 以上的 Mac，那就能跑 GLM 5.1 這種頂級模型。說真的，這樣的配置已經可以做很多專業級的工作了。想知道你的 Mac 到底適合跑什麼模型？看看你的記憶體就知道了。
欸你知道嗎，現在有個叫 Schematik 的軟體，就是想幫你寫控制實體裝置的程式碼。簡單來說就像 Cursor 那樣的 AI 編輯器，只不過是專門為硬體設計的。說真的有點扯，Anthropic 這間大公司現在也想參一腳。希望這東西不會讓人把電路板燒掉啦，哈哈。