有鑑於最近 AI 產生的詐騙 Email 越來越多，而且越來越像真的，所以我做詐騙信偵測程式 -- AntiPhishing ，同時提供 GUI 版本與 CLI 版本，AI偵測是加值功能，就算沒有AI也有基本防護。 程式在 Github 上，歡迎自行編譯，若需要Windows版 binary 也可以用 Release 裡的版本。 雲端 AI 用今年的Flash以上都夠，我用非常便宜的 MiniMax-M3 效果非常好；若有足夠 AI 算力可以直接用本機的 Qwen3.8 27B，目前在公司的信箱直接使用地端過濾，我測試過 Gemma4 26B效果不夠好，希望 Google 明年能夠釋出超越千問的開放權重模型。 GUI版本內建設定功能，可以不需要手動編輯 config.toml ，不過仍然建議先使用 config.example.toml 複製為 config.toml，避免錯誤，畢竟我沒有花很多時間測試。 本詐騙信偵測程式可以設定自動過濾或逐一審核，我個人偏愛逐一觀看，因為公司的 Spam Filter 過濾掉 80% 的 Spam，剩下 20% 的靠 AI 過濾幾乎沒有漏網之魚。提供給有需要的朋友、長輩們。以 Apache授權放出，可商用，完全無限制，修改 Fork 都允許。 本文使用工人智慧摘寫，故完全不流暢，不吸引人，特此聲明。
最近一陣子沒有更新 Blog，主因是沒有辦法在第一時間發出與眾不同的消息，畢竟不是靠炒知名度賺錢的網紅，有些業務相關的又不方便發表。另一點則是覺得AI文缺乏靈魂，自己寫的文章雖然粗鄙，卻有人味兒，所以要有時間再來寫點真實的感受。 話說公司的Jetson Thor相容機因為研華的 Firmware 與原廠不相容，所以我還不能使用多媒體功能，而 LLM 推論速度之前一直上不去，直到最近幾個月受到開放原始碼的進步，終於達到勉強可用的程度。而公司內部的產品則是使用 5090 在推論。 我測試上週出現的 Qwen 3.8 27b 以體感來說，能力相當 Claude Opus 4.6 的程度，用 5090跑的速度可接受，也可以達到 120 tokens/sec，不使用 Subagents 的話，地端 coding 完全沒問題，可以不靠雲端LLM也可以 happy coding。因為主要拿來開發公司的內部系統，就不方便貼圖，有興趣的人自己弄2張 3060 Ti 16GB 也有類似的效果。 目前我主要用 Jetson Thor 跑 Qwen 3.8 27b長時間 code review 與 refactoring ，因為速度太慢，即時coding則不建議用 Jetson Thor 或 DGX Spark，還是用 5090 比較合適。 逛Ollama 時看到 huihui_ai/Qwen3.8-abliterated 似乎很猛，於是拿來叫它分析一些平時會被阻擋的內容，例如 分析網路攻擊後的server log，或是反編譯 apk 之類的研究工作，也可以做寫點NSFW的小說，實在是太方便了。若不是現在 DGX Spark 漲到 17萬一臺實在買不下手（RTX 5090一張也漲到17萬），真想去買一臺在家跑 Qwen 3.8 27b + MiniMax H3 自己做些有趣的影片呀～