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世界盃看得過癮，但大型賽事也是詐騙旺季。錯過比賽想搜個精華回放，點進去的是滿版假廣告；社群上的球衣特價，是幾可亂真的一頁式詐騙。NordVPN 讓我連回臺灣安心看轉播，內建的威脅防護還會在源頭自動攔掉惡意網站和釣魚連結，看球的時候不用分心防詐騙。

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各位，我的夏天結束了。過去一個多月每天起床就是賽前分析、看轉播、補精華，決賽一踢完，routine 突然沒了，還真的有點空虛。所以這集把整屆世界盃做個收尾，聊決賽，也聊我這輩子第一次走進世界盃現場的瘋狂旅程。

決賽平心而論，應該是近幾屆最難看的一場。阿根廷前九十分鐘零射門，西班牙帳面上二十次射門十二次射正，看起來卻一點都不刺激。上一集我押西班牙，這次總算沒有再當反指標，但說真的我超希望被打臉。為什麼場面會一面倒成這樣，西班牙封堵梅西的方法其實不是派人去盯他，還有 2019 年一個很少人注意到的小規則改變，怎麼讓現代足球變成從守門員開始進攻，這些我都在影片裡講給你聽。

然後是我自己的部分。我從 1998 年巴西對法國那場決賽開始看球，看了二十八年，這次才第一次走進世界盃的現場，總共看了四場：

🇧🇪 vs 🇪🇬 在西雅圖，賽前期待很高，踢起來有點烙賽
🇧🇦 vs 🇶🇦 也在西雅圖，整個體育場被波赫球迷攻佔
🇧🇷 vs 🇯🇵 在休士頓，這輩子永生難忘的一場
🇳🇴 vs 🇨🇮 在達拉斯，現場看哈蘭德才懂什麼叫進球嗅覺

這趟旅程本身比比賽還瘋狂。我跟不到五歲的 Leon 寶寶一起在床上跪求柯柯放行，訂了二十四小時內出發的機票，只買了第一場的門票跟前兩天的住宿就上飛機，第二場比賽是到了德州才訂的，極致 P 人。還有日本隊輸球之後，Leon 走出體育場的時候為什麼突然不講話了？

至於為什麼有轉播還要花錢花時間進現場，我回程的路上一直在想這件事，最後想通的那個答案，留到影片裡跟你講。

這應該是近期最後一集足球了，接下來乖乖回歸科技跟 AI 的內容。喜歡這種內容的話，記得在底下留言告訴我。

(00:00) 我的夏天結束了
(01:08) 決賽分析：近幾屆最難看的一場？阿根廷 90 分鐘零射門
(02:40) 西班牙怎麼封堵梅西：不用盯人的方法
(03:29) 現代足球的轉變：2019 年的一個小規則改變
(04:20) 過去一個月我每天在用的服務
(05:56) 西班牙會就此稱霸嗎？Tiki-taka 的歷史教訓
(07:04) 阿根廷球迷的視角：亞軍無憾，一個時代的終結
(08:46) 看了 28 年球，第一次走進世界盃現場
(10:00) 最瘋狂的決定：跪求老婆，訂 24 小時內出發的機票
(12:20) 巴西對日本：Leon 賽後突然不講話
(13:59) 開車五小時看哈蘭德：停不好的球為什麼會進
(15:06) 現場看球的魅力在哪：電視給不了的集體感動
(17:06) 近期最後一集足球

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上一集才說這是特別節目，講完就要回去乖乖聊科技。結果四強一打完我完全坐不住，只好再開一集⚽️。這大概是我這幾年看過最好看的一組四強賽。

先自首，上一集那兩場我全部押反，反指標反好反滿。但我反得蠻開心的啦，因為終於有藉口把新買的阿根廷客場球衣穿出來。他們穿客場對英格蘭好像就是會贏，這個傳統希望可以一直延續下去。

🇪🇸 西班牙 2-0 法國：本屆火力最猛的法國，整場一球沒進。Dembélé 我自己覺得是他這屆踢最差的一場，而西班牙的中場，尤其 Rodri 那個不斷回撤的動作，把法國的節奏整個吃掉。他們到底是怎麼做到的，我在影片裡好好講給你聽。
🇦🇷 阿根廷 2-1 英格蘭：上半場兩隊踢得像格鬥賽，落後的時候我也緊張了一下。但下半場梅西退到右路之後，做了一個很多人不會注意到的小調整，逆轉其實就是從那裡開始的。

中間還有幾個我很愛的畫面：姆巴佩最後沉不住氣，忍不住推了對方門將一把；圖赫爾為了守住一球，換人竟然是換上第六個後衛，賽後被罵爆；還有 Lautaro 賽後透露，那顆致勝頭槌其實是梅西上場前就交代好的。至於梅西是怎麼提前看穿英格蘭防線的，就留到影片裡講。

決賽跟季軍戰我也都給了預測。決賽西班牙對阿根廷，我心裡是有偏的一邊，但這次超希望被打臉。押哪邊、為什麼這樣押，留到影片裡跟你講。

對了，我知道演算法現在要我多做 AI，但這集我還是任性做我喜歡的足球。喜歡這種內容記得在底下留言告訴我。之後我們再回來乖乖聊科技⚽️。

(00:00) 開頭：史上最好看的四強，還有我反指標反得很開心
(00:53) 西班牙 2-0 法國：中場輾壓，Rodri 回撤讓法國前場斷線
(03:04) 阿根廷 2-1 英格蘭：從肉搏戰到 Gordon 先開紀錄
(04:38) 梅西退到右路：一個你可能沒注意到的關鍵改變
(06:00) 圖赫爾死守的爭議：對強隊全面退守有多危險
(07:24) 決賽預測：西班牙對阿根廷，我還是站西班牙
(08:24) 季軍戰預測：法國對英格蘭，兩隊其實都沒什麼士氣
(09:13) 演算法要我做 AI，我還是想聊足球

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欸對，你沒點錯頻道。這裡平常是講 AI、講工具、講 coding 的地方，結果今天突然冒出一集世界盃⚽️。沒辦法，過去一個月身為足球迷實在太快樂了，四強都出爐了不聊一下對不起自己。就當作頻道的特別節目吧，之後我們再回來乖乖講科技。

2026 世界盃正式進入四強，這一屆有夠特別。它是從 32 隊擴軍到 48 隊的第一屆，還橫跨美加墨 16 個城市比賽。開打前我本來蠻擔心品質會不會掉，結果完全是我多想了。更誇張的是，這是 FIFA 有排名以來，史上第一次前四強全數歸位四強。

這集我把四支球隊一個一個講給你聽：
🇦🇷 阿根廷，關關難過關關過，梅西的最後一舞能走多遠？
🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿 英格蘭，Kane 跟 Bellingham 雙星火力，但更衣室好像有點狀況
🇫🇷 法國，前場三叉戟到底誰擋得住？
🇪🇸 西班牙，本屆防守最強，但看他們比賽會不會太悶？

最後我也會給出我自己對冠亞季軍的預測，不過那個就留到影片裡跟你講，先不爆雷。

球是圓的，沒踢之前誰都不知道。一起享受這一屆的世界盃吧！

(00:00) 開頭：48 隊擴軍的擔憂，還有史上第一次前四強全數歸位
(01:21) 阿根廷：關關難過關關過的驚險晉級
(03:29) 英格蘭：雙星火力與更衣室隱憂
(05:39) 法國：擋不住的前場火力
(07:14) 西班牙：本屆防守最強，但比賽有點悶
(09:18) 冠亞季軍預測
(09:59) 結尾：身為球迷的私心，一起享受世界盃

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這集我找了一個資深的矽谷前輩 Jarsy 的創辦人秦漢來聊，他早期就進了 Facebook、又進了 Uber，後來待的 Afterpay 還被 Square 併購，等於他挑的公司幾乎家家都成功出場。照理說這種人應該是標準的人生勝利組，但我跟他越聊越好奇，因為他整個人的狀態跟我想的不一樣。他四十幾歲之後跑去讀道德經、讀康德，然後講了一句我到現在還記得的話，他說他到這個年紀才發現，自己的成功已經沒辦法 justify 自己的人生了。

我一定要問他的就是，你挑公司這麼準，到底看到了什麼別人沒看到的？結果他的答案有點反直覺，他說重點不是他看到什麼，反而是他故意不去挑那種「看起來最穩」的公司。他還提到自己有個規律，每家公司待到第四年就待不下去，因為那時候他覺得自己每天都在做一樣的事，活得像行屍走肉。

他也跟 Zuck、Travis 這些人近距離共事過，這種八卦我當然不會放過。他聊了他眼裡的 Zuck 是怎麼從一個很有魅力的年輕挑戰者，慢慢被身邊那個小圈子包起來，變成現在新聞裡那個叫工程師去做資料標註、被大家笑的樣子。

AI 我們也聊了很多。他說 AI 現在其實已經是一個很好的 junior engineer 了，那如果連 junior 都被取代，這一代剛畢業的年輕工程師到底該怎麼辦，這題他有他的看法。還有在模型跑分越來越接近的時代，他覺得真正拉開差距的是什麼。

最後才聊到他現在在做的 Jarsy。講白一點就是讓我們這種一般散戶，也能用很低的門檻去買以前只有大戶才進得去的未上市公司。我把我自己會擔心的通通丟給他了，它到底怎麼運作、你買的東西底下有沒有真的股票、合規跟風險他又是怎麼想的。如果你對未上市投資本來就有興趣，這段記得看。

聊完最讓我有感的，其實不是他多會挑公司，而是他一直在講的那個「不為了成功而成功」。我還在消化，但蠻推薦你也聽聽看他怎麼說的。

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(00:00) 開場
(01:03) 在最愛拚成長的矽谷，他為什麼刻意不追求成長
(06:32) 來賓登場：連續押中 Facebook、Uber、Afterpay 的秦漢
(07:38) 對「四年」的執著：待到第四年就像行屍走肉
(12:43) 挑公司挑這麼準，他到底看到了什麼
(15:24) 康德與無為而治：他為什麼不挑最穩的那家
(18:14) 近距離的 Zuck 和 Travis 是什麼樣的人
(21:06) 為什麼今天的 Zuck 聽不進真話了
(30:13) 他為什麼最後決定跳出來自己創業
(33:58) 四十歲後想通：自己的成功撐不起人生
(38:03) 為什麼從 day one 就堅持走合規
(40:17) Jarsy 到底怎麼運作，你的 token 底下有真的股票嗎
(42:03) 錢領出來之前，其實只是一個數字
(48:25) 跟其他 pre-IPO 平台差在哪，還有最大的風險
(55:12) 全公司的 code 都是 AI 寫的，他怎麼看這波 AI
(58:37) AI 已經是很好的 junior，那剛畢業的工程師怎麼辦
(1:04:16) 我自己怎麼用四個 AI 開一場圓桌會議
(1:06:43) 給年輕人：impact driven，不是 result driven

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一間 2023 年才在東京成立的日本新創 Sakana AI，最近在社群上丟出一句話，意思大概是：你們別再忙著比算力了。他們發表的 Fugu Ultra 號稱可以媲美 Anthropic 的 Fable，但它自己根本不練大模型，而是在前面放一個只有 7B 的「指揮官」，去調度後面的 Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro。三個臭皮匠真的能勝過一個諸葛亮嗎？這集我會帶你看它到底怎麼運作。

這間公司的來頭也不小。其中一位共同創辦人，是 2017 年那篇 Transformer 論文的八位作者之一；而很巧的是，那八個人現在沒有一個還留在 Google，連 2024 年拿諾貝爾化學獎的那位最近也走了。這到底算不算一個訊號，我在影片裡聊了我的看法。

最讓我覺得有意思的，是那個 7B 指揮官的訓練方式。它要產生的是一整套「工作流程」，本身並不直接負責給你答案；而它背後的評分機制簡單到有點陽春，卻剛好暴露了現在 AI 進步最關鍵的一個限制：為什麼有些能力進步飛快，有些卻怎麼追都追不上，甚至讓「品味」變成現在最稀缺的東西。

當然，講得再漂亮，我還是自己掏錢實測了。我先儲值了 20 美金，用一個 prompt 跑下去，結果發生的事情有點出乎我意料。它到底值不值得用、跟 Opus、Fable 比起來又是什麼體感，我在影片後半都實際跑給你看。

你怎麼看這種「組合既有模型」的路線？歡迎看完在下面留言告訴我。

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(00:00) 開頭
(01:28) AiPPT
(03:09) 一間日本公司殺出血路：Sakana AI 與 Fugu Ultra
(04:42) 為什麼不自己練模型，而是去調度別人的？
(06:07) 兩位共同創辦人：David Ha 與 Transformer 作者 Llion Jones
(06:55) 八位 Transformer 作者沒人留在 Google：人才大洗牌
(08:55) Fugu Ultra 到底怎麼運作？
(11:15) 指揮官模型：用 RL 訓練，產出的是工作流程而不是答案
(13:22) 為什麼只有「可被驗證」的能力進步特別快？
(15:08) 這其實就是駕馭工程：六個月後會不會被新模型取代？
(16:19) 開始實測：benchmark 還能信嗎？
(17:08) 社群回饋：強在 code review，但又慢又貴
(18:27) 皮卡丘 Flappy Bird 實測
(19:32) 我對 Sakana AI 的看法