研究筆記
AI 工具、證照、讀書與動手實驗：一邊學，一邊記下來。共 74 篇。
股癌 EP709 聽後心得：我以為模型遲早被打成水電瓦斯，這份招股書把我的因果鏈拆開了
2026 年 10 月 28 日《股癌》EP709 的聽後筆記：謝孟恭轉述 Anthropic 招股書裡毛利從十幾%走到 85%、老客戶一年後花費九倍、帳面八百多億美元虧損的來源，以及 Broadcom 那張租約裡的稀釋條款與四千到八千多億美元的未來承諾。教育性心得，不含投資建議、不喊單、不給目標價，數字來自節目口述，個人判讀可能出錯。
沒有大顯示卡，也能跑 MiniMax H3：我把「借 Colab 的卡、跑完自動還」整理成一個公開倉庫
colab-gpu-runner 是一個公開的 GitHub 倉庫：在自己電腦下一行指令，向 Google Colab 借一張 96GB 的 G4 顯示卡，把一張照片做成有聲短片、放大、補到每秒 48 格，跑完自動還卡，成品經雲端硬碟拿回並逐檔比對雜湊。這篇講它能做什麼、誰適合用、怎麼裝、借哪張卡，也把反對的理由講到最強，再判斷什麼條件下值得用。技術學習分享，不是任何商業建議。
V60 和星芒濾杯差在哪？用一個會動的手沖模型，回答六個沖咖啡的問題
2026 年 10 月 25 日，我在部落格實驗室放了一座會跟著滑桿動的手沖台，底下是一個簡化的手沖模擬，能切五種濾杯、五種注水方式。這篇用問答的方式，講換濾杯、換注水法、調研磨各能改多少，哪些是製造商真的寫過的、哪些只是大家常說的，以及這個模型哪裡不準。技術學習分享。
同一包生豆，為什麼一鍋酸一鍋苦？用一台會動的烘豆機模型回答七個問題
2026 年 10 月 22 日，我在部落格實驗室放了一台 74 個零件、會跟著滑桿動的烘豆機，底下是一個簡化的烘豆模擬。這篇用問答的方式，講轉折點、一爆、發展時間比例、火力和投豆溫度各管什麼，哪些是真實烘豆的常見說法、哪些只是模型跑出來的數字，以及這個模型哪裡不準。技術學習分享。
免費又說不留資料？我為了保密在 OpenCode 挑模型，最後發現要問的不是哪個最強
2026 年 10 月 17 日，我想在 OpenCode 裡找一個能處理敏感資料、能用、又划算的模型。免費欄分數最高的那支會拿你的對話去訓練，最便宜的官方 API 也會，最後選了官方文件寫著零留存的免費模型，但上游是誰查不到，只好寫信問官方。這篇拆解「零留存」這句話到底能信幾分，附上各家價格與條款對照。技術學習分享，不是任何商業建議。
一天畫出一台會動的咖啡機：我怎麼用程式畫零件，又怎麼用四條公式模擬一杯濃縮
2026 年 10 月 14 日，我把部落格的濃縮咖啡實驗室換成一台 110 個零件、會跟著滑桿動的咖啡機。這篇照時間順序講它怎麼畫出來、畫完怎麼讓程式自己找錯，再把背後的萃取模擬拆成四條公式，連同它哪裡不準一起交代。技術學習分享。
一段影片切三個鏡頭、24 格補成 48 格：AI 短片《每天多一點》實測，跑了四輪才成
小實驗紀錄：用 Google Colab 的 A100 跑 MiniMax H3，拍一支 27 秒的 AI 短片《每天多一點》。這次多試三件事：一段影片裡切三個鏡頭、把分鏡照片釘在指定格數、用開源的 RIFE 把每秒 24 格補成 48 格。整理每一步花的秒數、四輪開跑各壞在哪、運算單元花了多少，以及台詞有沒有真的說出來。片中人物是 AI 角色。
買了 Mac Studio 卻不跑本地模型？小天的「為了一點醋包一頓餃子」，和我拆開自己七天 AI 工作時間的結果
2026 年 10 月 12 日小天fotos 的影片說，他買了 Mac Studio Ultra 96GB 版卻不打算拿來跑本地模型，因為他拆開一次 AI 做 After Effects 專案的紀錄，模型輸出只佔 22%，其餘多半在等工具與渲染。我也把自己七天的 AI 協作時間拆開，模型只佔 29%。這篇整理他的「醋與餃子」觀點、對照六種大記憶體機器的官方規格，再談要不要為了跑模型買大記憶體電腦。技術學習分享，不是任何商業建議。
在 Colab 用 MiniMax H3 做 AI 短片：2K 畫質值不值得？
2026 年 10 月 12 日我在 Google Colab Pro 選 A100，用 ComfyUI 跑 MiniMax H3 影片模型，一段 3 秒 1344×768，再用 Real-ESRGAN 放大成 2K。生成加放大一段 206 秒、顯示記憶體峰值約 52GB。兩版比完，我的結論是 768 就夠，真正決定好不好看的是劇情。附操作踩坑、授權重點與三種拿到 2K 的路比較。技術學習分享，不是任何商業建議。
AI 短片重拍一次：Colab A100 跑 MiniMax H3，三種畫質實測後才開拍
小實驗紀錄：第一版 AI 短片《大丈夫》朋友看不懂，我照四個原因重寫劇本、每鏡重生一張起始照片，再在 Google Colab 的 A100 上拿兩個鏡頭實測三種畫質做法，選定後拍完 13 段。整理三種做法的秒數與運算單元、正片花了多少、第一次開跑零產物的教訓，以及這次怎麼讓角色自己說出台詞。片中人物都是 AI 角色。
答案來得太快，就學不會了：讀〈在大型語言模型的時代怎麼繼續學習〉
工程師 Oğuzhan Olguncu 在 2026 年 10 月 4 日的文章裡坦白，AI 答案來得太快，讓他失去了學習的動力。他整理出四個方法：叫 AI 當老師不給答案、先掙扎再看解法、事先排好進度、讓進步看得見。這篇整理他的做法，再寫我自己的心得：該問的是，我們拿 AI 換掉了哪一段。個人學習心得分享。
調了好幾天等化器，最大的改善是去量房間：甜嗓 V2.0 用一支普通麥克風修好低頻
2026 年 10 月 8 日，我用 AI 助手把自己做的調音台「甜嗓」改寫成 V2.0。之前幾天都在 ±2 dB 裡微調等化器，真正讓聲音從「好聽」變「超好聽」的，是用一支沒校正過的麥克風量了房間：63 Hz 從 +9.0 dB 修到 +0.1 dB。這篇把正反兩面都講完，附上可以照做的八個步驟與開源程式。技術學習分享。
從對話框變成同事：這一個月冒出來的四個雲端 AI Agent，到底換掉了什麼
《科技浪》EP157 把 Instinct、Grok Bot、Muse 與 OpenAI 的 Dots 放在一起比，從產品定位、資安機制、兩條商業模式一路談到 CPU 需求試算。這篇是我的聽後心得與延伸判讀，屬於教育性質的產業觀察，不構成投資建議，也不推薦任何個股。
同時開三個 AI agent 寫程式，真正卡住的是什麼？看完 Orca 示範，再對照我自己在 Windows 上跑三席的那一天
Joe Maddalone 在 2026 年 8 月 21 日的影片裡，用開源工具 Orca 讓三個 AI 程式助理各開一個 git 工作樹同時改同一個專案。這篇只挖一個論點：工作樹解決了互相踩檔，卻沒解決額度與驗收，席位一多，瓶頸就搬到你身上。附 Orca、herdr、Claude Code 內建工作樹的比較表，以及我 9 月 22 日在 Windows 上實跑三席撞到的坑。技術學習分享，不是任何商業建議。
英文課文 CD 找不到，我用鏡頭和 AI 做了一台朗讀機
小朋友要聽英文課文錄音來練習，CD 卻找不到。我在舊筆電夾上一顆鏡頭，寫了兩支小程式：一支拍課文，一支用離線的自然人聲慢慢念出來，AI 看照片、決定念什麼、念幾遍。這篇記下它怎麼運作、和其他辦法比起來差在哪、做不到什麼，程式全文也放在文末，可以直接拿去用。個人使用心得分享。
免費 AI 閘道真的免費嗎？Free LLM API 和 OmniRoute 正反兩面看，差在你送出去的是什麼
Joe Maddalone 在 2026 年 9 月 4 日的影片裡，示範用 Free LLM API 把三十幾家 AI 服務的免費額度串成一個入口，讓程式代理自己挑模型、一毛不花，並和 OmniRoute 比較。這篇先把它的好處講到最強，再站到反面，對照各家官方條款找出「免費」的代價，最後寫我自己分派多家 AI 的經驗與判斷。技術學習分享，不是任何商業建議。
把家裡的舊電腦重生成 AI 伺服器
抽屜裡一台裝著 Windows 7 的 HP 老筆電，我只插了一支安裝隨身碟、打幾行短指令、自己輸入密碼，其餘交給 AI 從另一台電腦用 SSH 遠端裝好 Arch Linux 與 Omarchy、硬碟加密、Tailscale 與輸入法，原本的 Windows 7 也保留下來。這篇記下它做了什麼、卡在哪、做不到什麼，以及照著做的步驟。個人使用心得分享。
AI 助手的大腦接 DeepSeek，資料安全嗎？我把 OpenCode Go 和 OpenRouter 的隱私條款翻了一遍
2026 年 10 月，我想把自家 AI 助手的 DeepSeek 官方接口換掉，主因是資料機敏性。這篇照時間順序記下我查到的事：OpenCode Go 每月 10 美元、DeepSeek 標「保留 0 天」但協議只簽到 10 月 31 日；OpenRouter 上同一個 DeepSeek V4.1 Flash 有 31 家在賣、25 家列在零資料保留名單，DeepSeek 官方不在其中。最後拿用量算一次：什麼時候月費划算、什麼時候按量付費划算。個人使用心得，不是任何服務的推薦。
vast 租顯示卡心得，順便跟 RunPod 比一比：最貴的不是租金，是開機
2026 年 9 月在 vast.ai 與 RunPod 租雲端顯示卡的實際紀錄：vast 一張 RTX 3090 每小時 0.22 美元、50 張圖 0.18 美元；兩家怎麼選、各自的坑在哪。個人使用心得，不是任何服務的推薦。
零元做一個 AI 小程式？跟著影片走一遍 Hugging Face Spaces，再把「免費」的三個條件找出來
Joe Maddalone 在 2026 年 9 月 11 日的影片裡，不到十分鐘用 Hugging Face Spaces 做出一個去背小程式，還能從自己電腦用 API 呼叫，全程零元。這篇照時間順序走一遍他做了什麼，再對照官方文件找出「免費」成立的三個條件，最後拿我自己租雲端顯示卡的實測數字比一比：什麼時候用免費額度、什麼時候該租卡。技術學習分享，不是任何商業建議。
讓 AI 當我的 MLA-C01 家教：四週裡它做了什麼、又替不了什麼
2026 年 9 月 26 日考過 AWS MLA-C01 的備考心得第二篇：怎麼讓 AI 查規格、寫繁中講義、一次出五題附提示、把 271 題考古題配成中文語音，以及哪些事只能自己做。個人學習紀錄。
四週考過 AWS MLA-C01：我走的路線，和一個差點錯過的死線
2026 年 9 月 26 日考過 AWS 機器學習工程師助理級認證 MLA-C01 的準備心得：考試規格、英文版 9 月 28 日停考與改報簡中版的做法、四週排程與刷題原則。個人學習紀錄，供準備同張證照的人參考。
恐懼填得滿戰壕，戰爭卻要有人拍板：讀文安立《大戰將至》
耶魯冷戰史學者文安立拿一九一四年前的歐洲對照今天的多極世界。我讀完記得最牢的一段是：大國之間的恐懼與怨恨從來不缺，真正把世界推進戰爭的，是危機裡某幾個人做的具體決定。教育性的讀書筆記與延伸，不是投資建議。
你不是知識工作者，你是認知運動員
讀 Tommy Wood《The Stimulated Mind》的心得：一天被切成幾十段的工作型態，為什麼比工時長更傷大腦。教育與方法論分享，不構成投資建議。