NotebookLM + Claude 分工術——研究調研省下 17 倍 Token

把 47 篇論文塞進 Claude 對話，5 輪問答要 $9.59。改用 NotebookLM 當『老師』、Claude 當『助手』，同樣 5 輪只要 $0.55。祕密在於：論文一個字都沒進 Claude。

將魔導書入口風格延伸至所有公開頁面

• 教室、關於、部落格三頁統一採用魔導書頁首
• 教室改為互動展示，內含六個即時微模擬（qPCR ΔΔCt、ELISA、酵素動力學、SDS-PAGE、Bradford 蛋白定量、週期表），各自連結真實模組
• 關於頁改為雙欄操作者檔案，含旋轉法陣頭像、熟練度進度條與研究支柱
• 部落格新增框式 hero 與霧面文章卡、黃銅懸停光暈，並保留搜尋、篩選與分頁
• 實驗流程卡片改為霧面黃銅光暈風格，保留即時資料與分類篩選
• 評測坊評論卡採用相同霧面卡片處理，保留評分、搜尋與分頁
• 更新日誌新增框式漸層 hero 與統計數字，並採 DEMO 點狀時間軸（垂直軸線、發光節點、霧面版本卡），保留即時資料與類型篩選
• 工具目錄卡與評測坊面板採用相同霧面黃銅光暈處理，全站卡片表面風格一致
• 分析工具頁對齊 DEMO 原型：改為單一可搜尋卡片網格，搭配搜尋框與分類篩選 pills（取代分類堆疊區塊）；實驗協定加入搜尋框，評測坊評級說明改為橫向排列
• 各主頁卡片加入 DEMO 游標聚光暈（黃銅光暈跟隨滑鼠）與細緻 3D 微傾，並調亮首頁星盤環，讓背景動畫真正可見

MacishType

macOS 輸入法框架, 用 JavaScript 撰寫引擎邏輯, 候選字窗完美仿原生外觀, 支援熱重載開發, 但依賴 JSC 私有 API。

13 種 Attention 機制一次看懂：AI 如何決定「該注意什麼」

Transformer 的核心是 Attention，讓模型決定該「注意」哪些字。從最基本的 Self-Attention 到最新的 Interleaved Head Attention，13 種機制各有取捨，決定了 AI 的速度、記憶體用量與推理品質。

如果老化有個總開關——SIRT1 活化劑能不能救老化的大腦？

腦袋會隨年齡變慢、變鈍，能不能用藥按下一個開關把它逆轉？2026 年一篇回顧把焦點放在 SIRT1，這個 NAD⁺ 依賴的酵素一旦在腦中耗竭，就和認知下滑、失智扯上關係。它有潛力，但離人體用藥還有距離。