ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Meta's new model wants "deep access" to your personal life...

เลือกโหมดฝึก

แต่ละโหมดจะเปิดห้องฝึกแบบเต็มจอ

57 ประโยค

หากประโยคสั้นหรือยาวเกินไป กดที่ Edit เพื่อปรับแก้

On Monday, the company that spent the last year starving Llama, poaching researchers with nine-figure Zuck bucks, and locking its new models behind a Facebook auth page,

just released a free and open-source model under the Apache 2.0 license.

It's called Muse Glimmer, a name I believe was inspired by Zuck's fanfiction My Little Pony character,

and it's a 30 billion parameter agentic model that's small enough to run on your poverty spec PC.

That means you can now have an always-on mini Zuck agent living rent-free in your gaming PC, reading your email, managing your calendar,

and using your data to overthrow local elections in middle America.

And according to Meta, an agent like that needs deep access to personal context, which is a sentence they've been dreaming about writing since 2004,

except this time, the surveillance can run entirely on your own hardware.

In today's video, we'll find out what Muse Glitter Glimmer can actually do, learn how Meta shrunk it down with distillation,

quantization, and speculative decoding, and determine whether Zuck's open-source redemption arc is sincere, or if this is just what losing looks like right now.

It is August 12th, 2026, and you're watching The Code Report.

It wasn't long ago, when Meta was seen as the champion of the open weight class.

Their Llama models lopped up over a billion downloads and created an entire ecosystem of custom models built on top of them.

That is, until Llama 4 was released, and it became the biggest Facebook bust since Justin Timberlake partied with those underage girls.

In the release were two models, Scout and Maverick.

Initially, they benchmarked well, but that was only

because Meta submitted a secret juiced up version to LMArena that none of us normies could actually download.

And the models we could download had the intelligence of farm animals, which was fitting given their names.

And while this was happening, comrade Xi Jinping was dropping open models that were better, cheaper, and released in accordance with Mao Zedong's thought.

Then Zuck responded to this humiliation the only way a billionaire knows how.

He spent $14 billion on a 49% stake in scale AI just to acquire its CEO, Alexander Wang.

Then he went on a poaching spree for researchers at OpenAI and Google, and rebranded the whole operation as Meta Super Intelligence Labs.

The first thing his new dream team did was rebuild the stack from scratch and abandon open source entirely, shipping MuseSpark earlier this year as a closed API-only model.

That created a new problem, though, because no sane person would choose Muse Spark over something like Claude or Gemini.

So with Wall Street starting to ask questions about the $145 billion of CapEx being incinerated with nothing to show for it,

I assume Zuck flew to a secret compound in Kauai that the locals say he stole from them and formed a plan, which eventually led us here to the launch of Muse Glimmer.

It's a dense 30 billion parameter model distilled directly from Muse Spark, their big but closed model using logit distillation, which basically means they had the big model whisper its exact

probability distributions into the ear of Glimmer until it learned how to fake it.

And in Zuck's manifesto he made after the release, he described distillation as an important principle of how the open-source ecosystem works, which is ironic

because every American lab spent the last year accusing the Chinese of doing this exact same thing to their outputs.

So how good is it actually?

Well, according to the TMBBs, it clearly beats Gemma 4 and goes bar for bar with Quen 3.6.

But my favorite number is the prompt injection benchmark, where attacks against Glimmer succeeded 28% of the time, but they're listing that as a win because with Quen, it's 40%.

And the way they got it to run on consumer GPUs was interesting.

At full precision, the model would need over 55 gigs of memory, so their first move was quantization, where Meta compressed the weights down to about 4 bits,

which shrank it to just under 20 gigs.

And the second was speculative decoding, which is basically autocomplete for your autocomplete.

The way it works is a tiny model called D-Flash blurts out an entire block of tokens, then the big model reads the whole block in one pass, and throws out the bad guesses,

which they say led to a 3x speedup on a 5090.

But to be honest, the actual model is way less interesting than Zuck's manifesto I mentioned earlier.

In it, he argues that the real risk in AI isn't rogue superintelligence, but a small handful of companies owning it,

and that he doesn't understand why anyone who believes AI will end humanity would rush to build it, which is a reasonable point coming from a guy whose company

was just fined $567 million last week for being a public nuisance in New Mexico.

He also wants Frontier Labs to hand the US government mid-training checkpoints of unreleased models, and he announced a billion dollar fund for the towns willing to host his data centers,

probably so they'll stop causing all that ruckus.

So, is the redemption arc sincere?

Probably not, but an Apache license is an Apache license, and they can't put that genie back in the bottle.

Zuck and Wang both say open waits for MuseSpark 1.2 are coming soon, which would mean you could self-host the exact model behind Meta's own coding agent, which is pretty cool.

And if you want to test out Muse Glimmer for yourself, you can do it with the sponsor of today's video, OpenRouter.

It gives you a single API to access every LLM, so you only have one endpoint and one bill to worry about.

You can switch between models manually, or use their routers to pick one for you based on a combination of factors, like price and accuracy.

My startup still hasn't been able to raise a seed round, so I used Open Router to rewrite the entire codebase in Rust to attract more investors.

Because Rust is a notoriously easy language, I used Pareto Router to route every request to cheaper coding models that could still cargo build.

But I eventually ended up splurging for some fancier models for the UI,

the dedicated image and speech endpoints to generate a few especially attractive profiles to seed the community and get the matches flowing.

Open Router is easily the best tool I've seen for discovering new models without getting stuck in 25 different subscriptions, and you can try it out for free at the link below.

This has been The Code Report, thanks for watching, and I will see you in the next one.

ดาวน์โหลดแอป

ทุกอย่างที่ต้องใช้เพื่อพูดได้คล่อง

AI ให้คะแนนการออกเสียงให้คะแนนทุกประโยค

ฝึก IPAเชี่ยวชาญทุกเสียง

คำศัพท์สร้างคลังคำของคุณ

เกมคำศัพท์เล่นไปเรียนไป

สแกน QR

Download on theApp Store Get it onGoogle Play

ช่องเดียวกัน

FOR YOU

วิดีโอแนะนำ

43 ประโยค

Meta’s Llama 4 is mindblowing… but did it cheat?

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

54 ประโยค

Meta is pivoting again... everything you missed from Connect 2026

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

270 ประโยค

Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

247 ประโยค

Why everyone is quitting social media

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

144 ประโยค

WWDC26: Run local agentic AI on the Mac using MLX | Apple

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

19 ประโยค

Mark Zuckerberg: “Alex, are you sure this is going to work?”

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

190 ประโยค

This 25-Year-Old Built a 2-Year Moat Nobody Can Bet Against | Corgi, Nico Laqua & Emily Yuan

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

102 ประโยค

World Models explained in 10min..

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

165 ประโยค

How I'd Learn AI From Scratch in 2026 (skip the useless 80%)

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

176 ประโยค

Is Amazon Too Big?

Business EnglishDaily ConversationUniversity Students

155 ประโยค

The perfect technology for creeps?

Business EnglishDaily ConversationUniversity Students

358 ประโยค

Codex Is Winning… So Why Am I Still Paying for Claude?

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

วิดีโอนี้เหมาะกับใคร?

วิดีโอนี้เหมาะสำหรับผู้เรียนภาษาอังกฤษในระดับกลางถึงระดับสูง ที่ต้องการพัฒนาทักษะการพูดและการออกเสียงในบริบทที่เกี่ยวกับเทคโนโลยีและนวัตกรรม ผู้เรียนจะได้เรียนรู้คำศัพท์ใหม่ ๆ และการใช้ภาษาอังกฤษในรูปแบบที่ทันสมัย นอกจากนี้ ยังเหมาะสำหรับผู้ที่สนใจในแนวคิดเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี ซึ่งจะช่วยให้ผู้เรียนสามารถเข้าใจบทสนทนาในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ดีขึ้น

คำและสำนวนที่ควรจดจำ

"agentic model": โมเดลที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเอง
"deep access": การเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอย่างลึกซึ้ง
"speculative decoding": การคาดการณ์ข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
"quantization": การปรับขนาดข้อมูลเพื่อลดความซับซ้อน

การเรียนรู้คำศัพท์เหล่านี้จะทำให้ผู้เรียนสามารถสื่อสารในหัวข้อที่เกี่ยวกับเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การใช้สำนวนเหล่านี้ในบทสนทนาจะช่วยเพิ่มความมั่นใจในการพูดภาษาอังกฤษ

วิธีปรับปรุงการออกเสียง

การออกเสียงในวิดีโอนี้มีจังหวะที่ชัดเจนและมีลักษณะเฉพาะ โดยเฉพาะในส่วนที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี เทคนิคหนึ่งที่ช่วยในการปรับปรุงการออกเสียงภาษาอังกฤษคือการใช้ ชาโดว์อิ้งภาษาอังกฤษ หรือ shadowspeak ซึ่งเป็นวิธีการเลียนแบบเสียงพูดของผู้พูดในวิดีโอ การฝึกพูดตามจะช่วยให้ผู้เรียนจับจังหวะและน้ำเสียงได้ดีขึ้น

นอกจากนี้ การฟังและพูดตามใน shadowing site จะช่วยให้ผู้เรียนสามารถเรียนรู้การเน้นเสียงและการออกเสียงคำศัพท์ที่ซับซ้อนได้ ซึ่งจะทำให้การพูดภาษาอังกฤษมีความเป็นธรรมชาติและคล่องแคล่วมากยิ่งขึ้น

ไวยากรณ์ในวิดีโอนี้

โครงสร้างที่ผู้พูดใช้บ่อยที่สุด พร้อมคำพูดจริงจากวิดีโอ:

โครงสร้าง	ในวิดีโอ
Relative clauses who / which + อนุประโยค — ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคนหรือสิ่งของ	context, which is · animals, which was · works, which is
Passive voice be + กริยาช่อง 3 — เน้นสิ่งที่เกิดขึ้น ไม่ใช่ผู้กระทำ	was inspired · was seen · was released
Present perfect have/has + กริยาช่อง 3 — เหตุการณ์ในอดีตที่ยังเกี่ยวข้องกับปัจจุบัน	hasn't been · I've seen · has been

เทคนิค Shadowing คืออะไร?

Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

เทคนิค shadowing: อ่านคู่มือฉบับเต็มทีละขั้นตอน →

ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Meta's new model wants "deep access" to your personal life...

เลือกโหมดฝึก

ดาวน์โหลดแอป

Mind-bending new programming language for GPUs just dropped...

The last real programmers are dying out...

PostgreSQL in 100 Seconds

Did Google just dethrone OpenAI and Anthropic?

A $6.3 billion open-weight model just got embarrassed by the French...

Every app on Earth is now open source... whether it likes it or not

OpenAI’s lead engineer was secretly a spy...

Intel chips can’t possibly be this bad… 100% crash rate?

Godot in 100 Seconds

Grok 4 pushes humanity closer to AGI… but there’s a problem

Array Map in 100 Seconds

Docker in 100 Seconds

The most interesting "hack" in history...

OpenAI’s new browser feels familiar…

10 weird OSS projects you need right now...

NestJS in 100 Seconds

Firefox and Tor hit with 9.8 critical level exploit

5 open source tools that replaced my $320/mo AI stack...

C++ in 100 Seconds

DHH has gone completely off the rails...

Meta’s Llama 4 is mindblowing… but did it cheat?

Meta is pivoting again... everything you missed from Connect 2026

Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5

Why everyone is quitting social media

WWDC26: Run local agentic AI on the Mac using MLX | Apple

Mark Zuckerberg: “Alex, are you sure this is going to work?”

This 25-Year-Old Built a 2-Year Moat Nobody Can Bet Against | Corgi, Nico Laqua & Emily Yuan

World Models explained in 10min..

How I'd Learn AI From Scratch in 2026 (skip the useless 80%)

Is Amazon Too Big?

The perfect technology for creeps?

Codex Is Winning… So Why Am I Still Paying for Claude?

วิดีโอนี้เหมาะกับใคร?

คำและสำนวนที่ควรจดจำ

วิธีปรับปรุงการออกเสียง

ไวยากรณ์ในวิดีโอนี้

เทคนิค Shadowing คืออะไร?