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🗞️｜Microsoft 開發自家 AI 模型 MAI
🚀｜Manus 創辦人公開背後使用技術
📊｜AI 技能成為企業招聘的關鍵條件
🧭｜如何用 MCP 讓 Claude 上網？
🔬｜CoT 監測是未來監控 AI 的方法
🔍｜Vibe Coding 絕對會是未來趨勢
電子報製作時間：5.4 小時
圖片來源：The Information
據知情人士表示：Microsoft 正在開發自家一款全新 AI 模型系列 MAI，測試表現結果足以挑戰 OpenAI、Anthropic，可能減少目前對 OpenAI 的依賴。
MAI 模型用途：可能取代原先在 Copilot AI 助手中的 OpenAI 模型，包括回答用戶問題、提供建議、輔助撰寫、會議紀錄。
推理模型：也正在積極開發推理模型，目標是減少對 OpenAI 推理模型的依賴。
確保選擇權：未來可能採用多元 AI 模型架構，目前還開始測試 Anthropic、DeepSeek、Meta、xAI 等其他公司的 AI 模型。
與 OpenAI 關係：Microsoft 是 OpenAI 最大投資人（過去投資 130 億美元），但最近 AI 部門 CEO Mustafa Suleyman 不滿 OpenAI 不願共享 o1 模型內部細節，導致關係緊張。
來自合作夥伴：Train Fitness
Train Fitness 是由加拿大團隊推出的一款 AI 健身 App，能夠透過智慧手錶自動檢測超過 470 種健身動作，讓 AI 真正成為你的健身教練。
AI 演算法：使用專利 AI 演算法（Neural Kinetic Profiling™，NKP）來精準捕捉、分析人體健身動作。
自動追蹤：只要佩戴 Apple Watch，不需額外手動輸入，就能追蹤紀錄槓鈴、啞鈴、壺鈴…等動作組數。
AI 健身計劃：根據過去的訓練、恢復情況和健身目標，AI 會生成專屬於你的健身訓練計劃。
實際體驗：目前我已經使用 Train Fitness 5 個月，是我用過最好用的健身追蹤 App！獲得 2 個月 Trian Pro 會員資格
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🚀 LAUNCH
Manus 被找出背後程式碼，創辦人公開使用技術
影片來源：@jianxliao
近期最熱門的 AI 工具 Manus 被越獄找到背後程式碼、Prompt 造成轟動，共同創辦人 Peak 也隨後出來解釋，並公布 Manus 背後使用技術。
如何找到的：@jianxliao 簡單請 Manus 給出位於 "/opt/.manus/" 的檔案，就成功獲得 Manus 沙盒測試程式碼。Manus 重播
用戶可以訪問沙盒環境並不是安全漏洞，而是本來的設計
他們的工具設計本身並不是秘密，與學術界常見方法相似
透過「越獄」獲得的 Prompt 大多是「幻覺」
Manus 背後技術：
AI 基礎模型使用的是 Claude Sonnet 模型、Qwen 微調模型
瀏覽器代理是使用開源項目程式碼 Browser Use
並不是使用 MCP（Model Context Protocol），因為 Manus 在 Anthropic 提出 MCP 之前就開始開發了😂
📊 CHART
AI 技能成為企業招聘的關鍵條件
圖片來源：The Wall Street Journal
華爾街日報指出：今年美國約有 25% 的科技職缺與 AI 相關，從金融、零售，到各行各業都在爭奪懂 AI 的科技人才。
ChatGPT 轉捩點：ChatGPT 上市後至去年底，AI 相關職缺激增 68%，而整體科技職缺反而下滑 27%
各行業都在用 AI：零售公司用 AI 預測算法優化店面佈局、公用事業公司透過機器學習分析野火風險，就連科技職缺比例不高的醫療業，AI 相關職位也幾乎翻倍
整體市場仍少：但 AI 相關的職缺整體市場比例依然偏少。今年只有 1.3% 的職缺屬於 AI 領域，而廣義科技類職位則占了 5.4%。
職場新常態：多數公司並非直接招聘全新 AI 職位，而是要求現有職位能融入 AI 技能，缺乏 AI 技能，雖然還是能找到工作，但市場明顯偏好那些擁有 AI 技能的人。
🧭 GUIDE
如何用 MCP 讓 Claude 上網？
Claude 本身無法上網，但其 MCP（Model Context Protocol）功能允許連接外部工具（例如：Brave Search API），讓 AI 能夠取得即時資訊。
取得 Brave Search API 金鑰：免費註冊取得 API 金鑰（每月可使用 2,000 次查詢）
找到 Claude 設定：打開 Claude 上方的「Setting」→ 點擊「Developer」區域→ 選擇「Edit」
編輯設定檔：將下面這段內容複製貼上到檔案中，替換成你取得的 Brave Search API 金鑰。
重啟 Claude 應用程式
🔬 RESEARCH
OpenAI：CoT 監測是未來監控 AI 的少數方法
圖片來源：OpenAI
OpenAI 最新研究發現：對於未來可能超越人類智慧的 AI 模型，透過監控其「思考過程 （Chain-of-Thought, CoT）」可能是少數有效的監管手段。
Chain-of-Thought (CoT)：讓 AI 用自然語言「思考」，就像我們人類在心裡默默推理一樣。
監控 CoT 好處：監控這種思考過程，能夠直接讓我們看到 AI 在「腦中演算」時的內部想法，發現一些「壞習慣（嘗試作弊、欺騙使用者…）」
直接優化 CoT：如果直接調整訓練 CoT 過程，短期內表現可能會更好，但無法看到 AI 的真實意圖、無法避免不當行為。
OpenAI 建議：不要對 CoT 直接優化，「讓它自由發揮」然後再從外部監控，如果需要把思考過程展示給使用者看，可以考慮用摘要、淨化，確保內容符合規範。
🔍 INSIGHT
YC 認為 Vibe Coding 絕對會是未來趨勢
全球知名新創加速器 YC 最新一集影片，執行長 Garry Tan 和 3 位合夥人一起討論近期被提出的新概念「Vibe Coding」，他們一致認同這絕對會是未來趨勢！
什麼是 Vibe Coding：這是 Andrej Karpathy 上個月提出的概念，開發者不用親自寫太多程式，而是完全跟著感覺走，用直覺與 AI 溝通來開發程式應用。
YC 調查數據：在最新的 W25 新創公司梯次中，有 25% 的公司，產品程式碼中超過 95% 是 AI 生成的。
Vibe Coding 優勢：非常適合從 0 到 1，讓你快速推出 MVP；但一旦產品走上正軌，硬核的系統架構、除錯能力還是無可取代。
並非一時風潮：而是未來程式開發的主流，如果還停留在傳統模式，很快就會被拋在甩在後頭，但無論 AI 多強，能讀懂程式碼、除錯依舊是核心能力。
