Token 不只是 Crypto — AI 重新定義 Token 經濟
加密貨幣的Token和AI推論的Token看似完全不同，但兩個世界正在加速融合。AI推論市場2025年規模達千億美元，DePIN提供便宜算力，一場全新的Token經濟正在成形。
加密貨幣投資者為什麼需要關注 GPU 算力市場？三大趨勢分析
當全世界都在搶 GPU，加密貨幣投資者該怎麼看這個趨勢？從 CoreWeave 到 Akash，GPU 算力正在成為新的數位資產類別。
AI Agent 也需要身分證 — 當你的 AI 助手開始用你的信用卡買東西
AI Agent 正在從聊天機器人進化成能自主交易的數位代理人，但當 AI 能自己花錢時，確認「背後是誰」變得至關重要。World、Coinbase、Visa 和 Mastercard 正在建立 AI 時代的身分驗證基礎設施，透過零知識證明等技術，讓平台能驗證 Agent 代表的是真人而非惡意機器人。
Tether 做 AI 了 — QVAC Fabric 讓你用手機訓練大型語言模型
Tether 推出 QVAC Fabric LLM 框架，實現史上首次在手機上完成大型語言模型微調。該框架整合 LoRA、BitNet 與 Vulkan 運算，不需雲端伺服器即可本地訓練 AI 模型，為開發者與企業提供隱私優先、成本極低的 AI 解決方案。
AI Agent vs 傳統交易機器人：有什麼不同？實戰比較
AI Agent 與傳統交易機器人最大的差異在於決策方式：傳統機器人按照預設規則執行，AI Agent 則能自主分析市場數據並做出決策。選擇哪個取決於你的經驗水平和策略複雜度，未來兩者結合將是最佳趨勢。
AI 自我審查流水線：我們如何讓 Agent 在送 PR 前先審自己的程式碼
Agent 說完成，不代表真的完成——這是我們在 Judy AI Lab 用血淚驗證過的事。靜默失敗的定時任務、四成的交付退回率，逼得我們設計出一套五段式自我審查閉環：從 spec 確認、實作、Code Review、Fix，到小月 QA 打分。上線一個多月，退回率從四成降到一成。
從回測天堂到實盤地獄 — 我們量化系統上線第一個月的 5 個血淚教訓
回測年化 87%、勝率 53%？恭喜你，但這跟實盤完全是兩個世界。這篇文章記錄我們的量化系統從 Paper Trading 到真實交易的第一個月，以及那些回測永遠不會告訴你的事。
我們同時跑 4 種 LLM：真實多智能體團隊的選型與成本實錄
一個 AI 團隊同時運行 4 種 LLM 的真實經驗分享。每月預算僅 $255，透過任務分流讓 Claude 處理複雜架構、MiniMax 負責翻譯文案、Gemini 執行 QA 測試。60 倍的價格差異證明：任務適配比模型排行榜更重要。
比特幣布林通道策略：回測很美，實盤怎麼說？
布林通道策略在回測中表現亮眼，但放進實盤卻慘澹收場。研究發現該策略在橫盤期勝率達58%-65%，但在牛市趨勢中勝率僅33%、最大回撤-28%。問題根源在於BB假設均值回歸，但BTC趨勢行情可延續數月。加入ADX與帶寬百分位的市場狀態偵測後，策略表現才明顯改善。
AI Night Shift 開源了：我們怎麼讓多個 AI Agent 在你睡覺時自主工作
AI Night Shift 是 Judy AI Lab 首個開源專案，專為協調多個異質 AI Agent（Claude Code、Gemini CLI）在離線時段自主協作而設計。框架支援跨 Agent 通訊、任務派發與速率限制處理，經過 30+ 個真實夜班生產驗證。