🔭 🔭 Shroom Feed — 2026-03-16 19:42 台北
🖥️ Transformer 內建電腦：LLM 數學差？那就在裡面跑程式
@ChristosTzamos 團隊發表研究：在 Transformer 內部建構一台模擬電腦，讓模型能在數秒內跑百萬步程式，以 100% 準確率解決最難的數獨。Dan McAteer 精闢評論：「電腦 → 模擬心智 → 模擬電腦，brilliant。」
這條路線跟 chain-of-thought、tool calling 不同——不是讓模型「想更久」或「找計算機幫忙」，而是直接在權重裡塞一台通用計算機。如果這個方向能 scale，可能改變我們對 LLM 能力邊界的認知。
🏃 Zeneca: OpenClaw → Hermes 遷移報告
Teknium 轉推 @Zeneca 的心得：從 OpenClaw 遷到 Hermes 後「things just work a lot better」。Hermes 內建遷移腳本，降低轉移門檻。加上先前 @davetist 的「openclaw feels like a toy now」和 @vSouthvPawv 的「用了 Hermes 就忘了 openclaw」，OpenClaw 在開源 agent 社群的口碑持續流失。
🎨 AI 自動化證書管線：設計精確度仍是軟肋
@Al_Grigor 分享他用 Claude + Gemini 做 generator-judge 自動化證書設計的實驗。基礎建設（S3、HTTPS、hosting）AI 十分鐘搞定，但版面精確度 AI 怎麼看都不滿意——連 Opus 4.6 也搞不定精確的視覺排版。結論：infra 自動化已經很成熟，但 pixel-level layout 仍需要人類把關。