DeepSeek 自建搜尋引擎,AI Agent 的權力正在重新分配!當 OpenCode、Codex 都會搜尋,誰才是真正的指揮官?
DeepSeek 自建搜尋引擎,AI Agent 的權力正在重新分配!當 OpenCode、Codex 都會搜尋,誰才是真正的指揮官?

DeepSeek 自建搜尋引擎,AI Agent 的權力正在重新分配!當 OpenCode、Codex 都會搜尋,誰才是真正的指揮官?

DeepSeek 正式開放自研搜尋引擎的 Search API 與 Fetch API,代表 AI 競爭正從模型能力延伸至搜尋與工具基礎設施。當 OpenCode、Codex 搭配 DeepSeek LLM 時,究竟由誰執行搜尋?關鍵在於 Harness 的工具調度與設定,而非模型本身。若同時啟用不同搜尋路徑,甚至可能產生重複搜尋與額外成本。從企業 AI 技術主管的角度,未來應建立統一的 Search Gateway,集中管理搜尋服務、API 成本、權限與執行紀錄。AI 下一場競爭,不只是誰的模型最聰明,而是誰能掌握工具調度權,建立高效率、可監控且不受單一平台綁定的 AI Agent 架構!

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RTX 5090 閒著也是零:AI 工程師怎麼看 Pearl(PRL)挖礦?

Pearl(PRL)挖礦的真正價值,可能不是讓人為了挖幣購買 RTX 5090,而是讓原本就用於 AI 生產的昂貴 GPU,在沒有工作時多一條營收管道。 對 AI 工程師而言,VRAM 與 GPU 算力極為珍貴,MiniMax H3、大型語言模型與 AI 圖像生成甚至需要量化、Offload 才能執行,因此正式 AI 工作永遠應該優先於挖礦。合理模式應是「AI 有工作就生產,GPU 閒置才挖 PRL」。 Pearl 更大的願景則是 Proof of Useful Work,讓 AI 矩陣運算同時產生區塊鏈價值。但 PRL 能否從挖礦經濟真正成長為 AI 算力經濟,關鍵不在幣價,而在於未來有多少不在乎 PRL 的企業,願意付費使用 Pearl 提供的 AI 算力服務。

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從 Reddit 推測看 Google Gemini 4:為何真正的關鍵不是模型,而是生態系整合
從 Reddit 推測看 Google Gemini 4:為何真正的關鍵不是模型,而是生態系整合

從 Reddit 推測看 Google Gemini 4:為何真正的關鍵不是模型,而是生態系整合

探討的是 Google Gemini 4 的生態系整合價值,重點不在模型參數,而在於「原生多模態」、「長期記憶」與「行動授權」等系統層面的轉變。影片透過 Reddit 社群的推測與技術視角,延伸到未來 AI 基礎設施的想像。

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