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2025年4月，一家名為Cluely的奇特AI新創公司以令人側目的前提進入科技舞台：「在一切場合作弊」。這家由21歲創辦人Chungin「Roy」Lee與Neel Shanmugam所創立的公司，儘管採取挑釁性的AI輔助方式，仍成功募得530萬美元的種子資金。這對創辦人從哥倫比亞大學被停學，到在矽谷獲得數百萬資金的歷程，提供了對當今AI創新與倫理議題的深刻洞察。

從校園停學到矽谷募資

Cluely的故事始於Interview Coder，一款Lee與Shanmugam開發的工具，幫助軟體工程師在技術面試中「作弊」。該專案導致兩人在哥倫比亞大學遭受紀律處分，最終被停學。兩人非但沒有退縮，反而加倍努力，將其願景擴展成現在的Cluely。

你是否曾經對機械感十足的文字轉語音聲音感到沮喪？或者你是否厭倦了為雲端文字轉語音服務支付訂閱費，卻又只能使用有限的自訂功能？我曾經也是如此，直到我發現了 Dia-1.6B — 一款改變遊戲規則的開源模型，正在重新定義文字轉語音技術的可能性。

當我第一次聽到 Dia-1.6B 生成的音頻樣本時，簡直不敢相信那是機器生成的。自然的停頓、情感語調，甚至像笑聲和清嗓子這樣的非語言提示，都聽起來非常真實。經過一週在各種腳本上測試，從簡單的旁白到複雜的多角色對話，我深信這是目前最令人印象深刻的開源文字轉語音解決方案之一。

在本指南中，我將帶你了解在本地機器上運行 Dia-1.6B 所需的一切，從安裝設置到進階使用技巧。最後，你將能夠在自己的電腦上生成錄音室品質的對話，並享有完全的控制權與隱私。

如果您身處孟加拉或針對孟加拉用戶提供網站或服務，BDIX VPS 主機能大幅提升您的效能。經過大量研究與測試多家 BDIX 提供商，我整理了這份完整指南，幫助您在 2025 年選擇最適合您需求的 BDIX VPS 提供商。

什麼是 BDIX 及其重要性？

BDIX（Bangladesh Internet Exchange）是由多家孟加拉網際網路服務提供商共同建立的協作網路。它作為本地網路流量交換點，讓孟加拉用戶能更快速地存取資料。

BDIX 連線的主要優勢是速度。當您的網站或應用程式架設於 BDIX 連線的伺服器時，孟加拉用戶的存取速度可比國外主機快上 200 倍。這是因為流量維持在本地網路內，顯著降低延遲。

上週，我盯著一張想用來做媽媽生日卡的舊家庭照片。問題是？照片又小又模糊，完全無法用來列印。嘗試了幾款影像增強工具後都不理想，直到我發現了 JUY.AI Photo Enhancer，說真的，我真希望早點找到它。

如果你曾經為低解析度圖片、模糊照片或像素化圖像而苦惱，你一定知道那種挫折感。無論是為社群媒體創作內容、準備網站圖片，還是想修復舊照片，影像品質都很重要。這時 AI 影像放大器就派上用場，而 JUY AI 在眾多工具中脫穎而出。

在快速演進的 AI 語言模型領域，2025 年初有兩款新秀引起了廣泛關注：Google 的 Gemini 2.5 Flash 與 OpenAI 的 GPT-4.1 Mini。兩者在推動 AI 在推理能力、速度、成本效益及實際應用多樣性方面都突破了我們的期待。但它們究竟如何相互較勁？讓我們深入探討它們的功能、獨特能力、效能與價格，幫助你了解細節並決定哪一款更適合你的需求。

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什麼是 Gemini 2.5 Flash？

Gemini 2.5 Flash 是 Google 在大型語言模型領域的最新創新——一款完全混合推理模型，引入了動態且可控的思考過程。於 2025 年 4 月以預覽版形式推出，基於成功的 Gemini 2.0 Flash，提供了邏輯推理上的重大升級，同時保持了令人印象深刻的速度與成本效益。

大型語言模型（LLM）的世界長期被需要專用硬體和大量計算資源的模型所主導。但如果你能在標準桌機甚至筆電上運行一個功能強大的 AI 模型呢？微軟的 BitNet B1.58 正在開創超高效 1-bit LLM 的新時代，既能提供令人印象深刻的性能，同時大幅降低資源需求。本指南將全面介紹如何在本地設置並運行 BitNet B1.58，為個人 AI 項目和應用開啟新可能。

1. 介紹

什麼是 BitNet B1.58？

BitNet B1.58 代表了 LLM 設計上的一場革命，採用原生 1-bit 量化技術。傳統模型使用 16-bit 或 32-bit 浮點權重，而 BitNet 採用三元權重，僅包含三種可能值：-1、0 和 +1。這種創新方法帶來了「1.58-bit」的稱號（log₂3 ≈ 1.58），大幅降低記憶體需求和計算複雜度。

OpenAI 最近推出了兩款新的推理模型，O4 Mini 與 O3 Mini，旨在擴展 AI 的能力。這兩款模型都運用了大型語言模型與強化學習的先進技術，但它們針對不同的需求與應用。在本文中，我們將探討這兩款模型的獨特特性、優勢及應用場景，幫助您做出明智的選擇。

1. OpenAI O4 Mini 與 O3 Mini 概述

1.1 O4 Mini

O4 Mini 被推廣為一款較小且優化的模型，專注於快速且成本效益高的推理。它在 AIME 2025 基準測試中取得了 99.5% 的優異成績。該模型支持多種 STEM 以外的任務，尤其在資料科學應用方面表現出色。O4 Mini 用戶享有比 O3 Mini 更高的使用限制，對於需要大量資料處理與分析能力的用戶來說，是一個理想的選擇。

人工智慧的快速演變使得透過免費層大型語言模型（LLM）API獲得尖端語言技術的途徑變得民主化。本報告提供了15個以上平台的全面分析，這些平台提供免費訪問LLM的服務，評估其技術能力和限制，並為開發者和研究人員提供可行的見解。主要發現顯示，雖然免費層能夠快速原型開發，但策略性選擇需要平衡如速率限制（每天200–500次請求）、上下文窗口（4k到2M個標記）和模型專業化等因素——新興解決方案如檢索增強生成（retrieval-augmented generation）有助於減輕準確性問題。

透過免費層LLM API實現AI可及性的範式轉變

重新定義開發經濟學

在本地運行 DeepCoder-14B-Preview：逐步指南

你是否渴望進入 AI 輔助編碼的世界，使用最新的開源模型 DeepCoder-14B-Preview？這個由 Agentica 和 Together AI 開發的令人印象深刻的模型，提供了一個強大的代碼生成和推理任務工具。在本指南中，我們將探討如何利用 Ollama 的輕量級框架在本地運行 DeepCoder-14B-Preview。

為什麼選擇在本地運行 DeepCoder？

• 隱私：通過在本地機器上運行模型，將敏感代碼保留在雲端伺服器之外。
• 成本：通過本地托管你的 AI 編碼助手，避免訂閱費用。
• 自定義：根據你的特定開發需求調整模型，而無需依賴雲服務。