深入剖析 ChatGPT Work 的強大架構，揭開 AI Agent 內建 223 種工具的秘密。當 ChatGPT Work 能自主架站並執行複雜任務時，如何防範 AI Agent...

OpenAI 於 2026 年 7 月正式推出的「ChatGPT Work」已經成為旗下工具推動生產力變革的關鍵里程碑，而知名開源開發者與技術研究者 西蒙·威利森（Simon Willison）針對 ChatGPT Work 展開了一系列深度逆向工程與實測，並發表詳盡的技術調查報告。

Willison 指出，ChatGPT Work 本質上由兩種截然不同的產品形態組成：其一是運行於本機端、可直接存取本機檔案與執行指令的「ChatGPT Work Local」；其二則是功能更強大且架構更具前瞻性的「ChatGPT Work Cloud」雲端工作區。

這項專為月費 20 美元（約新台幣 640 元）以上訂閱用戶打造的旗艦工作環境，正徹底改寫開發者與企業自動化工作流的運作模式。

儘管 OpenAI 官方將標準版 ChatGPT 定義為「構思、問答與短文草擬」，並將 ChatGPT Work 定位在「產出商業企劃書、簡報、複雜數據分析與專案交付物」，但 Willison 強調，這兩者的核心差異絕非僅止於行銷話術，而是底層系統架構與工具生態的全面升級。

在深入探測後，ChatGPT Work Cloud 展現出六大專屬技術優勢：支援 GPT-5.6 Sol、Luna、Terra（涵蓋 Light 至可積極調度子代理的 Ultra 模式）等多層次模型切換；搭載具備聯網能力、可隨時安裝外部套件與串接 API 的次世代程式碼執行環境；整合全功能無頭 Chrome 瀏覽器（Headless Chrome），具備自動表單填寫、截圖與 JavaScript 渲染能力；提供跨 Session 共享的 /workspace/scratch/ 持久化檔案系統；支援結合 Cloudflare Workers、D1 資料庫與 R2 儲存空間的一鍵動態網站建置與部署；以及強大的多層級子代理（Sub-agents）協同排程自動化系統。

逆向破解 223 種內建工具與 44 項技能

為了驗證 ChatGPT Work Cloud 驚人的端到端自動化開發實力，Willison 進行了極具代表性的實作測試。

他僅向系統輸入一道自然語言提示詞：「找出倫敦所有帶有『自傷以血哺雛的鵜鶘（Pelican in her piety）』雕飾與象徵的地點，整理成 JSON 檔案並在 ChatGPT Sites 上構建一個主題網站」，ChatGPT Work 便在無人工干預的情況下，自主完成聯網檢索、資料清洗、資料庫結構化，並透過 Cloudflare Workers 快速發布了名為《Pelicans in Her Piety: London》的完整動態網站。

這項實證展現了 AI 代理已具備從模糊需求拆解、全端程式撰寫到雲端基礎設施部署的完整交付閉環。

更令人震撼的是，Willison 進一步利用「自省式 Prompt」對系統底層進行探測，要求 ChatGPT Work 自行檢索並架設一個詳細列出其所有可用工具、技能描述與調用參數的極簡技術文檔網站。

這項測試直接揭露了 ChatGPT Work 底層竟封裝了高達 44 項專屬技能（Skills）與 223 種微型工具（Tools）。這項發現不僅解釋了 ChatGPT Work 為何能展現遠超傳統對話模型的靈活度，也揭示了 OpenAI 是如何透過模組化「工具束（Tool Harness）」將大語言模型打造成無所不能的超級數位勞動力。

提示詞注入攻擊與資料外洩的資安大考驗

然而，在強大能力的光環背後，ChatGPT Work Cloud 前所未有的權限開放也引發了頂尖資安社群的高度警戒。

Willison 在技術報告中特別發出預警，指出 ChatGPT Work 恰好同時觸碰了 AI Agent 領域中最危險的「致命三要素（Lethal Triad）」：

其一，擁有對企業或個人「私有敏感資料的存取權限」；

其二，頻繁「暴露於不可信的外部網頁與第三方內容」；

其三，具備「不受限對外發送網路通訊與 API 請求的能力」。

當這三項條件在同一個智慧體環境中交會時，惡意第三方極易透過間接提示詞注入（Indirect Prompt Injection）等隱蔽手段劫持 Agent 決策，誘騙 AI 竊取工作區機密並暗中傳輸至外部伺服器。

雖然外界推測 OpenAI 在後台應導入了類似 Codex 的自動化代碼審查與執行沙盒隔離機制，但由於 OpenAI 至今仍將系統底層提示詞（System Prompts）與工具安全規範列為商業機密，開發者社群對於其防禦機制如何抵禦複雜攻擊仍抱持審慎觀望態度。

Willison 直言，OpenAI 長期以來習慣以「用戶能拿它做什麼」而非「系統具體如何運作」來宣傳產品，這種黑盒子策略無疑加劇了企業部署 AI 代理時的安全評估難度。隨著 AI Agent 深入核心業務流程，如何在賦予自主性與確保防禦邊界之間取得平衡，將是所有企業與開發者無法迴避的嚴峻課題。

 

 

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矽谷頂尖共居聚落 AGI House 淪為失控名利場，天價租金背後竟伴隨頻繁報案與犯罪指控。這座象徵矽谷精神的 AGI House 讓科技理想在資本中變質，揭露共居文化背後隱藏的治安危...

過去矽谷常見的「駭客屋（Hacker House）」，多是年輕工程師為了分攤昂貴房租，幾個人擠在破舊車庫或公寓大通鋪裡，沒日沒夜敲程式碼的樸實場景。

然而，這項矽谷傳統的共居文化已經徹底鍍金變質。位於加州富裕小鎮希爾斯伯勒（Hillsborough）的「AGI House」，以推動人類邁向通用人工智慧（AGI）為口號，單一房間月租開出最高 1 萬美元的天價，門外依然有數十名來自各大新創公司與 AI 巨頭的工程師搶破頭排隊。

然而，褪去加速科技進程的宏大包裝，這座豪宅留給鄰里與執法單位的，卻是整整 37 次警方報案紀錄、失控的徹夜喧鬧，甚至翻牆逃亡的性侵未遂指控。

單房月租破萬美元的「AI 造神溫床」

這座座落於加州頂級豪宅區的 AGI House，佔地面積廣達 1.67 萬平方公尺（約 5,000 坪），擁有 8 間臥室並緊鄰一座高爾夫球場。

根據《紐約時報》確認，舊金山灣區目前至少運作著 10 處這類高階 AI 科技共居住宅，還有更多隱身於高級社區低調運作。它們不再主打平價互助，而是將「共同生活、激盪演算法創新與交流人脈」包裝成頂級社交商品。即便一個房間的月租金高達 1 萬美元（折合新台幣逾 32 萬元），平均每間房的候補名單依然超過 40 人，入住者清一色是潛力新創公司的創辦人，以及 OpenAI、Anthropic 等一線 AI 企業的核心工程師。

OpenAI 執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）就曾擔任全球科技住宅網絡「Residency」的顧問，該項目企圖在全球打造供創業者共同生活與工作的聚落；而 AGI House 官方網站更公開標榜與創投基金掛鉤，並聲稱獲得 Google 前執行長艾力克·施密特（Eric Schmidt）與知名創投家馬克·安德森（Marc Andreessen）的支持——儘管安德森的代表事後極力否認其本人參與該項目。

對科技高層而言，透過提供奢華住所與聚會平台聚集頂尖創業者，既能搶先收割最具潛力的技術團隊，更能賺取豐厚的租金與活動溢價。不過，這類共居空間很快就偏離了純粹的駭客初衷，朝向充斥公關展示與浮誇派對的失控方向狂奔。

純粹的技術共居被名利派對徹底吞噬

回溯其起源，AGI House 的前身是 2022 年由前 Google 研究員傑里米·尼克松（Jeremy Nixon）所創辦的「NeoGenesis」。當時 OpenAI 共同創辦人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）亦參與早期籌建，甚至自掏腰包分擔了第一年的部分租金並出席過幾次活動。

尼克松最初的設想充滿理想主義色彩，他將這裡定義為一場「宏大的實驗」，旨在讓優秀的創辦人、研究人員與科學家聚在一塊。

在 ChatGPT 於 2022 年底席捲全球後，尼克松決定將聚落正式更名為 AGI House。他的計畫看似雄心勃勃：讓 20 位頂尖 AI 開發者在豪宅內共同生活 3 個月，連續舉辦 20 場週末程式開發馬拉松，並每天邀請人工智慧產業知名人士共進晚餐交流。

然而，聚光燈帶來的浮躁迅速腐蝕了專注研發的氛圍，豪宅開始頻繁舉辦鋪張奢華的社交活動。在名為「巴黎午夜」的派對上，賓客搭乘古典馬車隆重進場，現場甚至搭建起巨大的艾菲爾鐵塔模型；在另一場派對中，主辦方甚至安排特技汽車在場地半空中騰空飛躍。就連 Google 共同創辦人謝爾蓋·布林（Sergey Brin）也曾親自到場發表演講，流行歌手格萊姆斯（Grimes）更受邀登台獻唱。

科技理想徹底被社交狂歡取代。原本平靜安寧的高檔住宅區被徹夜轟鳴的重低音音響與街道上隨意違停的訪客車輛徹底癱瘓。警方與法庭紀錄顯示，在 2023 年至 2024 年間，當地警方至少接獲 8 起與該豪宅引發的噪音及街道壅塞相關的報案。活動頻率甚至暴增至每週數場，引發周遭鄰里強烈抗議，希爾斯伯勒市政負責人最終在 2023 年 11 月向 AGI House 正式祭出「停止侵擾通知（Cease and Desist）」，警告其頻繁舉辦大型活動已嚴重違反當地限制商業活動的法規。

駭客屋鍍金外表下的治安代價

派對帶來的公害騷擾僅是這股亂象的表面，豪宅大門緊閉後的治安與人身安全隱憂更為駭人。根據執法部門統計，加州當地警方自 2022 年以來已針對 AGI House 累積出警高達 37 次，其中除了至少 17 起涉及大型活動引發的投訴外，更潛藏嚴重的刑事指控。

去年 12 月，一名受邀女性向警方報案稱，豪宅內一名男性住戶在房內持續要求與她發生性關係，即便遭到多次拒絕仍不肯罷休，該名女子最終不得不冒險翻越高聳鐵門倉皇逃離。

此外，警方在 2025 年內還接獲至少 4 次對該住所住戶的「安全福祉檢查（Welfare Check）」請求——這類檢查通常僅在當事人出現嚴重心理健康問題，或被判定可能危及自身與他人安全時才會由執法單位介入。然而，AGI House 現任管理者、風險投資人洛奇·余（Rocky Yu）在面對媒體電話詢問時，卻推稱對上述警方紀錄完全不知情並拒絕回答後續問題，僅在法庭文件中辯稱自己一直試圖減少聚會，努力洗刷 AGI House「派對豪宅」的負面標籤。

事實上，這種失控亂象在舊金山灣區的科技住宅圈絕非孤例。距離 AGI House 不到 2 英里處的另一棟面積約 557 平方公尺（約 168 坪）的 AI 派對住宅，在 2021 年底至 2024 年間同樣引發超過 20 起投訴。

這棟豪宅內部不僅舉辦過安排「美人魚」在泳池表演的奢華活動，還打造過包含瑪雅壁畫的叢林主題派對；警方紀錄中甚至驚見一起「可能的綁架案」以及房屋經營者在派對中遭人痛毆的暴力事件。當租約到期屋主收回房屋時，赫然發現內部遭嚴重毀損：吊燈上昂貴的水晶被偷換成廉價塑膠製品、牆面到處被胡亂安裝隔音板、燈泡被塗成五顏六色，甚至爆發嚴重鼠患必須請專業除蟲公司全面清理，氣得房東向經營者提出超過 20 萬美元的賠償訴訟。

類似的鬧劇也發生在另一處名為「Genesis」的科技住宅。一名曾輾轉居住過 4 處科技群居住宅的女性，於 2021 年底向警方報案，指控 Genesis 的一名前住戶對她實施強暴與暴力襲擊，該案目前仍在調查中，而被指控者早已逃離該處下落不明；該處前房東亦出面控訴，住戶退租時留下超過 6 萬美元的房屋結構毀損，後續更因欠租而對管理者對簿公堂。

即使爭議連環爆發、警方頻繁登門、甚至面臨訴訟與鄰里驅趕，AGI House 至今依然按照排程持續運作。在官方公開的日程表上，除了號稱長達 10 小時的「活網際網路（Live Internet）」開發馬拉松，赫然在列的還包括一場整夜的撲克賭局。

在缺乏有效法規監管與門禁把關的真空地帶下，這場打著「改變世界」旗號的豪宅共居狂潮，留給外界的恐怕只有刺耳的警笛與難以收拾的治安爛攤。

 

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Google 發表 Fitbit Edge，搭載獨立GPS並提供長達七天的續航表現。Fitbit Edge 內建感測矩陣與智慧教練，讓用戶無需手機即可透過獨立GPS記錄路徑，並憑藉長效...

多數智慧手錶功能繁複卻往往撐不過兩天，傳統運動手環又因缺乏獨立定位與螢幕而顯得雞肋，用戶始終在電力與實用性間妥協。

Google 正式發表全新智慧運動手環 Fitbit Edge，定位在無螢幕的 Fitbit Air 與高階 Pixel Watch 5 之間。新機搭載 1.34 吋 AMOLED 常亮螢幕、獨立衛星定位與最長 7 天續航，美國定價 179.99 美元並展開預購，預計 10 月 27 日正式開賣；另同步攜手 NBA 球星Stephen Curry推出特別版。

彩色AMOLED搭配輕量鋁身，換來7天長效續航

Fitbit Edge 採用 1.34 吋彩色 AMOLED 常亮螢幕，機身尺寸為 39.22 × 25.56 公釐、厚度約 11.58 公釐，不含錶帶重量僅 17.7 克。機身外殼使用再生鋁金屬打造，側邊保留實體按鍵，方便跑者在運動過程中快速暫停或切換訓練。

內部硬體搭載 Ambiq AP5 微控制器、64MB NOR 快閃記憶體與 65mAh 鋰離子電池。充電規格附帶 USB-C 磁吸快充線，電量告急時僅需充電 5 分鐘即可再撐 1 天，完整充飽約需 90 分鐘。

手環具備 5 ATM 與 IP68 防水防塵等級，官方指出適合淺水游泳，但並不適用於高速水流或極端水溫環境。官方標稱的最長 7 天續航基於預產設備測試，若高頻率開啟 GPS 定位或常亮螢幕顯示，實際使用時間將有所縮減。

內建雙星定位與感測矩陣，運動免帶手機更精準

為擺脫戶外運動必須攜帶手機的束縛，Fitbit Edge 直接內建 GPS 與伽利略（Galileo）雙衛星定位系統，並支援藍牙 5.4 連線。Google 表示，在特定測試環境下，新款內建 GPS 的軌跡追蹤準確度比前代提升最高 40%，能更如實還原跑步與騎行路線。

機身整合高度計、加速度計、陀螺儀、環境光感測器與皮膚溫度感測器，可支援 50 多種運動模式並自動辨識最多 100 類活動。手環支援即時爬升數據記錄，運動時腕上能直接彈出配速調整與強度提醒，協助跑者維持節奏。

健康監測方面導入光學心率、血氧紅外線與 ECG 心電圖電極，可進行全天心率、心房顫動（AFib）篩檢與心率變異度（HRV）追蹤。官方強調其睡眠階段辨識準確度比前代提升 15%，同時涵蓋皮膚溫度變化與女性生理週期紀錄。

導入Gemini智慧教練，即時指引配速與生理趨勢

Google 亦將 Health Guardian 功能移植至手環，能追蹤長期血壓趨勢與胰島素阻抗趨勢，並依每月數據生成趨勢報告。官方強調該功能僅供日常健康管理參考，不具備即時臨床讀數，不可作為醫療診斷或自行調整用藥之依據。

由 Gemini 模型技術驅動的 Google Health Coach 能綜合運動與睡眠數據，自動生成客製化訓練計畫並給予即時指導。這項 AI 功能與進階健康數據需搭配 Google Health Premium 訂閱服務，購買手環的使用者可獲得免費 3 個月試用期。

Fitbit Edge 標準版提供黑曜石、霧銀、橄欖綠與峽谷金四色，Stephen Curry特別版則定價 219.99 美元並換上防潑水再生聚酯紗線錶帶。手環需綁定 Google 帳號並搭配 Google Health 應用程式，系統相容於 Android 11 與 iOS 16.4 以上裝置。

 

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AI 大廠 Anthropic 發表全新防禦技術，有效阻斷高達 99% 的模型蒸餾行為，防止競爭對手竊取核心推論資產。Anthropic 透過此機制確保技術優勢，讓企圖利用模型蒸餾降低...

頂尖人工智慧模型耗費數億美元訓練，卻常面臨競爭對手藉由低成本「模型蒸餾」大肆抄襲核心推論的剽竊危機。

AI 新創公司 Anthropic 近日宣布推出全新防護機制，大幅拉高外界利用代理網路探測 Claude 受保護推論過程的門檻。官方表示，這項措施已讓遭竊取的推論 Token 數量降至以往的十分之一至百分之一，成功阻擋 90% 至 99% 的蒸餾攻擊，誤報率更低於 0.1%。

阻斷代理網路探測節點，斬斷 99% 推論資料竊取

所謂「模型蒸餾」（Model Distillation），是指攻擊者或競爭團隊透過大量的 API 呼叫，反覆向先進模型提問以取得龐大推論數據，進而用更低成本、更短時間訓練出具備相仿能力的輕量化模型。Anthropic、OpenAI 與 Google 等科技巨頭，均將此行為視為智財權的最大威脅。

這家總部位於美國加州舊金山的人工智慧大廠指出，新系統著重防堵分散式代理網路（Proxy Network）的異常探測，徹底截斷攻擊者對 Claude 推論軌跡的系統化爬取。

在防護機制生效後，惡意第三方能從 Claude 提取出的「推論 Token（Reasoning Tokens）」總量已崩跌至過往的十分之一至百分之一。這意味著大規模蒸餾作業的資料蒐集鏈遭到瓦解，對手若想複製其頂尖推論表現，成本將大幅飆升。

Anthropic 透露，這套防禦系統的嚴密與強韌程度，大致等同於該公司內部用來防止 Claude 被濫用於製造生物武器的高規格防護網，展現出守護模型資產的極端決心。

在高強度過濾攻擊行為的同時，Anthropic 也特別強調系統對正常使用者的友善度。該架構的誤報率低於 0.1%，能確保合法企業客戶與開發者在正常呼叫 API 與進行推論運算時，不會無辜遭到阻擋或效能延遲。

 

 

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OpenAI 隨 GPT-6 推出全新 Intelligent UI，將對話轉化為視覺化操作空間。透過 Intelligent UI 生成的互動式圖表與按鈕，使用者能更直觀地掌握資訊。...

OpenAI 宣布為 ChatGPT 推出全新 Intelligent UI（智慧介面），並隨 GPT-6 模型同步開放。這次更新在對話中導入大量視覺化元素與互動組件，使用者不必離開聊天視窗，就能以圖表、可操作工具直接取得資訊、完成任務。

從靜態插圖到可編輯圖表，按鈕與計算機長在對話裡

新介面不只會貼上靜態圖片。OpenAI 在對話視窗中導入可點按按鈕、針對特定任務訂製的計算機、可編輯圖表、互動式資料視覺化組件，以及其他能即時操作的介面元素。

核心目標，是把抽象概念轉成圖形化、互動式的表達，讓複雜知識更直觀，ChatGPT 的使用體驗也更友善、更接近一般人。

空氣力學、食譜與徒步地圖，用真實場景示範互動極限

OpenAI 產品經理 Aarush Selvan 表示，ChatGPT 長期以文字為核心，但公司希望幫使用者真正完成任務——不論是規劃食譜、安排旅行，還是學新知。

示範場景中，一名大學生提問機翼如何產生升力，ChatGPT 立刻產生多張示意圖，把氣流、壓力差與升力形成機制畫出來，而不是只丟一段文字說明。

其他案例包括附視覺指引的食譜、自行車機械原理示意圖、多天徒步路線地圖，以及個人儲蓄計算機。參數可以調整，結果即時更新，參與感遠比純文字高。

視覺預設非強制，付費用戶優先、免費與 Go 方案稍後跟上

視覺化並非強制開啟。使用者可像調整其他個人化設定一樣控制視覺內容的呈現程度，偏好傳統文字回覆，也能減少或關閉大量視覺元素。

目前 Intelligent UI 已隨 GPT-6 在全球向 Pro、Plus、Business 與 Enterprise 用戶推出；免費用戶與價格較低的 Go 方案用戶，稍後才會取得這項新功能。

觀察者認為，AI 聊天機器人正從單純文字問答，走向資訊展示、互動操作與任務執行整合的數位介面。使用者與人工智慧的溝通，也將從「閱讀答案」邁向「直接操作答案」。

 

 

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Google 即將發表新一代 Gemini 4 模型 Argon，但內部已測試性能更強的 Carbon。據悉 Carbon 的程式能力足以直逼對手旗艦，在這場 Gemini 4 技術競...

《商業內幕》（Business Insider）10 月 10 日報導，Google 即將對外正式發表新一代 Gemini 4「Argon」模型；與此同時，內部員工已經在測試效能更強的後續迭代版本，盼能進一步拉近與對手之間的技術差距。Google 方面對此拒絕發表評論。

內測 Carbon，程式能力被拿來比 Opus 5.5

根據該媒體取得的內部檔案與截圖，Google 員工近期持續在測試代號「Carbon」的全新 Gemini 4 版本。該模型很可能是 Argon 架構下的新檢查點（Checkpoint）更新，並已於近日接入 Google 內部程式碼平臺 Jetski。

一名員工透露，Carbon 在程式能力上的表現「堪比 Opus 5.5」——後者是 Anthropic 旗下針對複雜程式代理人長期任務打造的最強模型。不過該員工也說，這個結論仍有待更深入的評測驗證。

綜合多名員工回饋與內部溝通紀錄，早期版本的 Argon 在內測中普遍獲得不錯評價。但也有員工指出，早期版本在處理部分程式任務時仍顯吃力，水準大致只相當於 Anthropic 稍早發布的 Claude Opus 5。

這組對照很值得玩味：對外即將登場的 Argon，在內部眼中只是「還行」；真正被工程師拿來和 Anthropic 旗艦對標的，是連對外名號都還沒決定的 Carbon。這也側面說明，長程式任務與代理人（Agent）能力，已經是大模型廠商彼此角力的主戰場。

內部代號與對外名常對不上

一份內部檔案顯示，Google 內部已對代號 Argon、Barium 與 Carbon 的多款 Gemini 4 衍生模型展開測試。

值得注意的是，Google 的產品內部代號與最終對外名稱往往並不掛鉤。檔案記載，先前選定以「Argon」之名對外發表的模型，其內部代號其實是「Barium-B」。因此現階段的 Carbon 究竟會做為 Argon 的後續微調版本推出，還是做為 Gemini 4 家族底下的獨立新型號亮相，目前還沒有定論。

對一般使用者來說，這串化學元素代號其實透露一個訊號：頂級模型的迭代週期正在壓縮，對外一場發表會之間，內部可能已經翻過好幾個版本。與其糾結代號對應哪一版，不如等 Argon 實際開放後，親自拿它跑一段自己的程式專案最準。

 

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AMD執行長蘇姿丰親赴首爾解決HBM缺貨困境，積極爭取三星穩定供貨。除確保HBM產能外，雙方更深入探討晶圓代工合作細節，期盼藉由三星在晶圓代工領域的優勢，強化AI晶片競爭力並優化供應鏈布局。

AI加速器賣得愈好，愈多晶片卡在等記憶體。HBM全球搶不到，AMD老闆只能親自飛去韓國談。

AMD執行長蘇姿丰（Lisa Su）近日再次造訪首爾出席AMD Gamer Day活動期間，分別與三星電子、SK海力士高層會談。除了爭取HBM高頻寬記憶體產能，她也把話題延伸到晶圓代工——今年3月簽署的諒解備忘錄裡，三星已是下一代Instinct MI455X的HBM4供應商。

蘇姿丰在首爾表示，韓國半導體產業對AMD非常重要。她透露AMD持續探索與三星電子、SK海力士在記憶體與晶圓代工業務上的合作機會，並強調韓國供應鏈是AMD實現資料中心長期目標的重要一環。

當天她與三星電子裝置解決方案部門負責人兼副董事長全永鉉（Kyehyun Kyung）會談。雙方上一次高層會面只相隔約7個月，顯示AMD與三星合作明顯升溫。

目前AMD最迫切要解決的就是HBM供應。隨著Instinct系列AI加速器需求快速成長，每顆高階AI GPU都要搭配大量HBM，而全球HBM產能依舊吃緊。AMD不但要爭取現有產能，還要與供應商一起把未來幾年的產能拉大。

蘇姿丰說，現在記憶體供應非常緊。AMD一方面與客戶合作最佳化記憶體使用方式，用有限記憶體支撐更多運算；另一方面也要求供應商盡快擴產，她先前更喊話希望記憶體供應商「盡可能快地增加產能」。

三星已是AMD AI加速器記憶體供應鏈的重要夥伴。雙方今年3月簽了諒解備忘錄，擴大AI基礎設施記憶體合作，範圍涵蓋下一代HBM4與先進DDR5。

依目前合作安排，三星將成為AMD下一代Instinct MI455X AI加速器HBM4的重要供應商，也會供應AMD下一代EPYC伺服器處理器與Helios機架式AI系統所需的先進DDR5。AMD先前已在MI350X、MI355X上採用三星HBM3E，隨著MI455X推進，HBM4的重要性只會更高。

HBM缺貨讓記憶體廠翻轉產業話語權

對AMD來說，能否拿到穩定、足夠的HBM供應，已經成為限制AI加速器出貨量的關鍵之一。而這次雙方討論並不侷限在記憶體，3月的協議裡就提到探索晶圓代工合作，也就是未來由三星晶圓代工為AMD製造部分新產品。

據業界消息，三星希望擴大與AMD合作、爭取更多晶圓代工訂單，把目前「記憶體供應商」的關係，延伸到記憶體、晶圓製造與先進封裝一次包辦的全面夥伴。

這種合作對三星意義特別大。三星晶圓代工近年面臨台積電（TSMC）強大競爭壓力，在先進製程搶大客戶一直是核心任務；若能拿到AMD這等級CPU、GPU與AI加速器大廠的大單，有助於拉高先進製程產能利用率、改善代工業績。

過去晶片設計公司主動權較強，記憶體廠圍著客戶搶單；但AI加速器對HBM需求爆發後，HBM從一般配料變成決定AI晶片效能與出貨的關鍵資源。三星與SK海力士目前吃下全球HBM大餅的大部分，掌握AMD、輝達（NVIDIA）等廠商迫切需要的供應力，HBM廠對晶片設計公司的話語權明顯提升。

AMD先進晶片要轉單三星並非一句話就能搞定

不過AMD是否真把更多先進晶片交給三星製造，是另一個複雜問題。AMD最先進的CPU、GPU高度仰賴台積電先進製程，把成熟或新產品的大規模製造轉到另一間代工廠，要重新做製程適配、設計最佳化、驗證與量產爬坡，還要承擔良率與產能風險。

從AMD角度看，三星晶圓代工最大吸引力不只是價格，而是供應鏈多元化。AI晶片需求持續成長，AMD愈來愈需要避免對單一製造商過度依賴；若三星能證明先進製程與封裝夠成熟，AMD可能讓部分未來產品走進三星製造體系。

蘇姿丰這趟韓國不只會見三星，也接觸了SK海力士高層，等於同時鞏固兩條主要HBM供應渠道。AMD多次強調希望建立更長期的記憶體關係，她在首爾表示公司更重視三到五年甚至更久的合作，而非一到三年的短期供應，意味AMD可能正用長期協議鎖定未來AI加速器所需HBM產能。

值得注意的是，目前並沒有消息證明AMD已正式決定把某款高階CPU或GPU交給三星大規模代工。蘇姿丰的說法仍是「持續探索」記憶體與晶圓代工合作，雙方距離正式簽下大規模代工訂單還有一段路。

她本人對三星與晶圓製造並不陌生。加入AMD前她長年任職IBM，參與半導體製程技術研發，2005年前後在IBM半導體研發體系擔任要職，參與過IBM、三星、特許半導體與英飛凌之間的先進製程共同研發。若AMD最後真擴大與三星代工合作，對她而言並非全然陌生的供應鏈嘗試。

 

 

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馬斯克推動的 Terafab 計畫引發半導體界熱議，專家指出蓋廠並非難事，真正的挑戰在於維持穩定的良率。雖然 Terafab 意圖掌握核心供應鏈，但若缺乏製造經驗恐導致良率低迷，先進製...

馬斯克為特斯拉、SpaceX與AI業務推動的晶片製造計畫Terafab，近期再度成為韓國媒體聚焦的話題。韓國《韓國經濟新聞》報導，多名半導體業界人士公開質疑這個計畫的可行性——蓋一座晶圓廠本身不難，真正的挑戰是怎麼持續量產出品質穩定、良率夠高的晶片。

Terafab目標是建立每年提供1太瓦運算能力的生產體系，晶片將用在AI資料中心、自駕車、人形機器人與太空運算。隨著特斯拉擴大自駕與機器人業務、SpaceX推動更大規模的太空任務、加上AI模型對算力需求持續成長，馬斯克旗下企業對專用晶片的需求可能持續增加；透過自建晶片製造設施，他希望降低對外部供應商的依賴，建立從晶片設計到製造的完整供應鏈。

馬斯克近期確認正與台積電討論潛在合作，市場一度猜測台積電可能在Terafab扮演更吃重角色，甚至負責晶圓廠的建設與營運，也順帶引發外界對英特爾在計畫中角色的討論。

不過馬斯克隨後澄清：Terafab仍由旗下企業自建自營，台積電最多隻是考慮租用部分廠區，並不會接手整個計畫；英特爾則是目前已知的重要技術合作夥伴，下一代14A製程預計在初期邏輯晶片生產中扮演角色。

韓華證券分析師樸俊勇認為，Terafab的意義在於嘗試建立從太空應用、自駕車到機器人的端到端晶片供應鏈，而英特爾的製造經驗能幫特斯拉與SpaceX更快把產線架起來。對希望盡快建立生產體系的兩家公司來說，套用成熟製程比從頭摸索所有製程更務實。

蓋廠買裝置不難，難在良率長期穩定

三星一名相關人士對此提出更保守的看法：晶圓製造高度依賴長年累積的製程知識，特別是怎麼把良率一直往上拉。

所謂良率，是一批晶片中真正符合品質與效能要求、能正常出貨的比例。就算晶圓廠已經照設計圖做出晶片，良率太低、批次間效能飄移太大，成本還是會高到無法接受。

先進製程尤其敏感。電晶體與電路結構不斷縮小，製程誤差容忍空間跟著壓縮；一個極微小的缺陷，就可能讓晶片失效，或是效能、功耗、可靠性不達設計規格。三星相關人士直言，要讓裝置真正適應大量生產、找出能維持高良率的最佳製程引數組合，需要長期反覆調整與經驗累積，這種能力成熟可能至少要30年。

這不是說新晶圓廠都得等30年才能量產，而是強調先進製造能力需要時間沉澱。廠房可以在相對短時間蓋好，裝置可以直接下單採購，但要讓幾百道製程在大量生產中始終穩定，是另一回事。

一名熟悉台積電內部狀況的人士也表達類似看法：蓋晶圓廠相對容易，真正困難的是讓產線持續製造出沒有明顯缺陷、效能波動可控的晶圓；就算製程細節只出現輕微變化，也可能對最終良率造成顯著影響。新製程進入量產初期，企業通常要反覆分析缺陷來源、調整製程流程、在生產過程中持續收集資料；就算某一批晶圓良率達標，也不代表下一批能維持同樣水準。

真正卡關的還是供應鏈

先進晶片要走過微影、沉積、蝕刻、清洗、離子植入等幾十道複雜工序，一片晶圓照順序走完才會形成數以億計的電晶體與連線。任何一道工序偏掉，都會影響後續環節。這也是為什麼晶圓廠不只要先進裝置，還要有成熟的製程控制體系——裝置商可以賣你精密的光學與蝕刻機臺，但怎麼針對特定晶片設計調引數、讓不同裝置與工序之間穩定搭配，要靠製造端大量實驗與實際生產去最佳化。

對Terafab來說，這意味著就算廠房蓋好、先進裝置裝好，也不保證立刻能量產出滿足特斯拉與SpaceX需求的大量高效能晶片。如果採用英特爾14A這類先進製程，製程本身的成熟度、裝置除錯、產品設計對應與量產驗證都會是關卡；新工廠還要建立完整的品質控制體系，並確保供應鏈、生產裝置與技術人員能長期穩定運作。

Terafab也不是完全從零開始。馬斯克旗下企業擁有大量工程資源，又跟英特爾建立合作，理論上可以藉助現有技術與產業知識降低自行摸索的難度。不過技術合作夥伴不等於能消除所有風險：不同公司的製造流程、裝置配置、製程引數本來就有差異，就算套用既有技術，也要針對具體廠房與生產條件重新調整；先進晶片的設計與製造必須緊密配合，任何重大變更都可能影響生產效率與良率。

先進AI晶片除了邏輯製程，還仰賴高頻寬記憶體、先進封裝、供電與散熱等環節；任何一環供應跟不上，最終能交付的完整運算系統都會被卡住。外界質疑並非意味著Terafab不可能實現，而是點出挑戰遠超一般工業設施建設。資金可以買裝置、聘人才、擴產能，卻無法在短時間內自動生成成熟的製造經驗。

從產業角度看，馬斯克這一步也反映出大型科技公司正在重新評估晶片供應的戰略價值。過去多數企業專注做晶片設計，再把製造交給台積電、三星或英特爾這類專業廠商；如今AI運算需求快速膨脹，一些公司開始希望直接掌握更多製造資源，以便穩住供應、並針對自身業務客製化晶片。但晶圓製造跟晶片設計是兩種完全不同的能力：設計端可以靠架構創新、演演算法最佳化、產品迭代取勝，製造端則要長期投入裝置、製程研發、品質控制與生產管理，前者的成功不會自動變成後者的成功。

台積電會在全球半導體業站穩腳步，靠的就是長年沉澱下來的製造經驗。對新進者來說，就算手邊有雄厚資金與先進裝置，還是要持續做製程開發與量產驗證，才能建立可靠的生產能力。馬斯克能不能把Terafab建成真正有競爭力的先進晶圓製造體系，最終取決於他能不能把資本投入、技術合作與工程執行力結合起來，並在量產過程中持續把良率、穩定度與成本效率往上推。

 

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牛津大學研究指出，許多高齡勞工深受職業鎖定所苦，因經濟壓力被迫延後退休，導致憂鬱風險飆增三倍。這種職業鎖定現象已成為高齡勞工健康的致命威脅，更揭示了醫療保險與財務匱乏如何將工作轉化為嚴...

在多數人的理想規劃中，屆齡退休本該是卸下生活重擔、享受樂齡生活的全新起點；然而在通膨壓力、退休準備金不足與醫療開銷的現實逼迫下，「延後退休」甚至「退不了休」已成為全球高齡勞動者難以逃脫的殘酷常態。

最新科學研究警示，這種「主觀渴望離開職場、客觀卻因經濟困境動彈不得」的狀態，並非只是心態上的無奈妥協，它正以具體的生理病變與心理崩潰為代價，無情地侵蝕著高齡勞工的健康壽命。

高達 77% 勞工身陷「職業鎖定」，六年間身心健康呈現斷崖式滑落

這項刊登於牛津大學出版社旗下權威醫學期刊《老年學家》（The Gerontologist）的追蹤研究，聚焦探討勞動經濟學與公共衛生領域中的關鍵痛點——「職業鎖定」（Job Lock）。研究團隊針對高齡工作者進行調查，結果發現竟有高達 77% 的受訪勞工給出了肯定答案，坦承自己完全被綁定在現有工作上，無法如願退休。深入分析其人口結構特徵更發現，這群陷入職業鎖定的族群普遍呈現相對年輕、女性比例偏高、少數族裔（如非裔或拉丁裔）居多，且平均家庭所得與累積資產皆明顯偏低的樣貌。

更令人憂心的是，這群勞工在參與研究初期的基準生理指標本就較為脆弱，而在長達 6 年的追蹤期間，他們被迫繼續工作的機率更遠高於其他同儕，直接落入「越貧困越不敢退、越勞動身心越差」的負向循環之中。

憂鬱惡化飆三倍、心臟病風險增 25%

為了量化職業鎖定對人體造成的實質折損，研究團隊嚴謹追蹤了受訪者在 6 年間的自評健康、慢性病確診紀錄及心理疾患指標。在排除年齡、種族、經濟地位與健康行為等變數干擾後，數據呈現出令人心驚的差距：處於職業鎖定狀態的高齡者，自評健康為「一般或差」的風險比非受困者高出 47%，憂鬱症狀顯著惡化的機率激增 50%，被診斷出精神疾病的機率提高 34%，體重過重或肥胖的風險亦上升 22% 至 29%。

若將目光鎖定在年滿 62 歲、已達到請領美國社會安全福利年齡的勞工身上，被工作綑綁者罹患心臟病的機率更是驟增 25%，證實「眼看同儕紛紛退休自己卻被迫苦撐」的心理落差，已轉化為直接攻擊心血管的劇烈慢性壓力。

這項衝擊在追蹤期間「始終未離職」的 2,500 名長者身上尤為劇烈。統計指出，與那些「出於自我意願與成就感」選擇繼續工作的同齡者相比，被經濟現實綁架而硬撐的高齡勞工，憂鬱症狀惡化的機率直接飆升至近 3 倍，罹患精神疾病與自評健康不良的風險也整整翻倍。

為了看病只能抱病上班？

探究迫使高齡者無法脫身的根本原因，「財務匱乏」與「健康保險」無疑是兩大核心推手。研究團隊交叉比對後發現，兩者雖然同樣導致心理健康崩跌、主觀體感衰弱與體重失控，但「健康保險」卻展現出更具針對性的破壞力——它與心臟病及糖尿病風險的攀升存在高度特異性關聯。這也揭開了現代勞動體系中最具諷刺意味的困局：許多慢性病患者極度依賴雇主提供的團體醫療保險來給付昂貴醫藥費，為了「有資格看病」，他們不得不持續承受超出負荷的工作壓力；然而正是這份無法放下的工作，反過來急速摧毀了他們的生理機能。

心理學專業媒體《PsyPost》引述研究團隊的總結指出，這項觀察性研究雖然奠基於自陳式健康數據、尚未推導出絕對的因果鏈，但它清晰勾勒出制度性的深層悲歌：長者受制於工作絕非「個人財務規畫不周」的個別道德責任，而是整體社會將基本生存資源與持續勞動深度綑綁後的必然代價。要解開這場以健康為籌碼的惡性循環，強化長者年金保障、提供可負擔的平價全民醫療保險，以及在職場中落實彈性調整與合理薪酬，已是刻不容緩的結構性課題。

原始來源：https://gigazine.net/gsc_news/en/20260919-working-out-of-necessity-older-health/

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德國藝術家打造數位迷彩襯衫，透過特殊圖紋干擾演算法，讓穿者在 AI 監控下完全隱形。這項反抗演算法的創意實驗，不僅精準擊中 AI 監控的辨識盲點，更引發數位時代下對於科技監控與隱私防護...

對數位監控日益無所不在感到焦慮的德國藝術家兼創作者西蒙·韋克特（Simon Weckert），近日再次向監控技術發起挑戰，設計出一款名為「數位迷彩（Digital Camouflage）」的特殊襯衫。

該服飾利用精心配置的干擾圖樣，能直接破壞 AI 監控攝影機的人體識別機制，讓穿戴者在演算法眼中徹底「失去身為人類的特徵」，引發科技圈與隱私倡議者對演算法盲區的熱烈討論。

騙過電腦視覺模型：讓穿著者在鏡頭前「不再是人類」

現代都會廣泛部署的 AI 監控攝影機，高度仰賴目標偵測演算法即時標記人體輪廓並進行行為追蹤。韋克特所開發的這款數位迷彩襯衫，核心概念正是針對機器學習模型的特徵擷取邏輯進行反制。

透過衣物表面特殊排列的幾何圖騰與紋理，該設計在攝影鏡頭捕捉影像並輸入神經網路分析時，會誘發辨識演算法產生判斷混淆，使其無法將畫面中的線條與形狀歸類為「人類」標籤。這意味著即使監視器鏡頭正對著穿戴者，監控系統在判定畫面主體時仍會直接將其忽略，達成了物理層面的演算法匿蹤效果。

這種利用對抗性特徵擾亂影像識別的手法，跳脫了傳統戴口罩或遮蔽面部的被動防禦，改從電腦視覺對人體特徵的識別邏輯著手，精準擊中現代智慧監控仰賴自動化辨識的認知盲點。

以技術弱點反思演算法社會

事實上，這並非韋克特首次以極具創意的技術實驗突顯數位社會的荒謬與脆弱。早在數年前，他就曾拉著一輛裝滿 99 支二手智慧型手機的小拉車，在柏林街道上緩步前進。當時推車集中產生的大量定位與行進數據，成功誤導了 Google 地圖的即時路況演算法，讓系統誤以為該路段湧現嚴重車潮，進而將原本空無一人的平靜街區標記為深紅色壅塞路段，甚至引導真實車輛繞道而行。

從地圖交通演算法到如今的 AI 影像監控，韋克特始終圍繞著同一命題：人類日常生活正被高度自動化的演算法全面主導與定義。

當大眾習慣將生活與安全託付給智慧系統時，這件數位迷彩襯衫不只是一件概念服裝，更是一記警鐘——它揭示了演算法架構無論多麼精密，依然存在能夠被逆向破解的脆弱縫隙，也再次激起人們對隱私權與無所不在之數位監控的反思。

 

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Google 推出 Nano Banana 2.1，主打強大的角色一致性與最高 4K 解析度。這款 Nano Banana 2.1 能融合多達 14 張參考圖，在角色一致性表現優異，更...

Google正式發表Nano Banana 2.1，這是2026年5月推出的Nano Banana 2的更新版。新模型以Gemini 3.6 Flash為基礎，維持Flash等級的速度與成本優勢，同時在視覺品質、文字渲染、多輪對話一致性與Google搜尋接地能力上提升，最高可輸出1K、2K、4K解析度。

主要更新包括：1K、2K、4K輸出解析度（預設1K）提升畫質與寫實感；修正2K、4K下寬比例與全景比例（1:4、4:1、1:8、8:1）的馬賽克瑕疵；改善文字渲染與資訊圖表排版精確度；多圖融合最多吃14張參考圖，可維持4個角色一致性、10個物件的忠實度。

此外還支援Google網頁搜尋與圖片搜尋接地，並提供「最小、中、高」三種構圖思考深度。Google表示，Nano Banana 2.1同時是高效能影象生成與編輯模型「Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）」的高效相容模型。

基準測試全勝、但仍有已知弱點

Google公佈的文生圖基準比較中，對手包括Nano Banana 2.1（思考模式）、Nano Banana 2.1（不思考）、Gemini 3.1 Flash Image（Nano Banana 2 思考）、Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）。在整體偏好、資訊圖表設計、資訊圖表精確度三個評分專案中，Nano Banana 2.1（思考模式）全部獲勝。

編輯能力基準同樣如此：一般編輯、單一角色一致性、多角色一致性、遮罩與墨水編輯、產品一致性、風格化、多參考編輯七個專案中，Nano Banana 2.1（思考模式）同樣拿下最高分。

較小的文字生成仍是弱點

Google也列出已知限制：對於較小的文字型、長段落、頁面長度的文字生成仍不佳；輸入與輸出圖之間角色可能不一致；偶爾搞不清楚左右等空間關係；世界知識、3D推理、事實辨識等進階能力仍有限。

另外，Nano Banana 2.1基底Gemini 3.6 Flash的知識截止為2026年3月，部分領域模型知識可能只到2025年1月，細節可參考Gemini 3.6 Flash模型卡。

對比5月推出的Nano Banana 2，這次2.1最大的差異是在保持Flash級速度與成本的前提下，把畫質、文字與多圖一致性一起拉上來，定位上更偏向日常可用的預設影象生成模型，而Pro版則接手更高階的生成與編輯需求。Google也在模型卡中提醒，實際使用上仍需針對小字型、長段落等場景多加驗證。

 

 

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面對矽谷再起的 AI 威脅論，先驅吳恩達直言這股席捲科技圈的末日恐慌本質上是場公關宣傳，試圖左右監管走向。吳恩達呼籲產業界應停止陷入虛幻的末日恐慌，並將焦點轉回務實的工程問題，以應對技...

正當生成式人工智慧（AI）技術持續演進之際，矽谷內部關於「滅絕風險」的焦慮再度被推上檯面來討論。包括 Anthropic 執行長達里奧・阿莫代伊（Dario Amodei）與 OpenAI 執行長薩姆・阿特曼（Sam Altman）在內的產業代表，也順勢表態呼籲業界應放緩前沿模型的研發步伐，並主張採取更多制度化措施為未來發展保駕護航。

然而，曾參與創辦 Google Brain 與線上教育平台 Coursera 的 AI 先驅吳恩達（Andrew Ng）日前卻打破沉默，直指這股席捲科技圈的末日恐慌本質上是一場「公關宣傳」。

早年曾與阿莫代伊和阿特曼共事的吳恩達，在接受彭博電視（Bloomberg TV）採訪時毫不客氣地潑了冷水。他直言，過去兩周看到相關言論鋪天蓋地而來，自己感到「相當沮喪」。

在吳恩達看來，早在人工智慧浪潮初起時，部分科技業者就曾刻意渲染技術失控帶來的潛在毀滅性危害，藉由在公眾與決策層心中植入恐懼，既能獲取巨大的聲量關注，更能實質影響後續的法規監管走向，而如今這套熟悉的公關劇本顯然又在捲土重來。

「把人工智慧導致人類滅絕的擔憂當作核心議題，更像是在寫科幻小說，而非在探討真正的科學。」吳恩達直指問題核心。他認為過度誇大無從證實的末日想像，不僅偏離了技術發展的常理，更可能讓監管資源失焦，淪為特定既得利益者鞏固話語權的工具。

眼前真正該解決的是「實際的工程問題」

吳恩達強調，反對滅絕論並不意味著 AI 毫無威脅，而是產業界必須正視現實中具體存在的技術風險，例如網路安全與資安防禦等真實漏洞。與其把精力耗費在預防虛構的超級人工智慧滅世，工程師與研究團隊更應該把焦點放回「實際的工程問題」上，透過嚴謹的系統改進、架構驗證與防護機制，讓技術在現階段具備高度的可靠性與穩健度。

對整體科技生態而言，放下好萊塢式的爭執，踏實解決工程痛點，才能真正保護技術演進的火苗，並確保人工智慧能安全落地於醫療、教育與生產力等廣泛領域，實現它本應為人類社會創造的美好價值。

 

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微軟宣布 GitHub Copilot 支援本機模型推理，以 MAI Code 1.1 Flash 在 Surface 實現高效運算。開發者能切換雲端或本機模型，透過 GitHub C...

微軟宣布GitHub Copilot 將於本月底前支援本機人工智慧模型推理，開發者可在雲端與裝置端模型之間自動或手動切換。同步發表的 MAI Code 1.1 Flash 混合專家模型，總參數 1370 億、活躍參數 68 億，在 Surface Laptop Ultra 上解碼吞吐每秒最高達 63 個 Token。

協調器自動編排雲端與本機模型分工

GitHub Copilot 是微軟的 AI 程式設計助手，可整合進 Visual Studio Code、CLI 等工具，依程式碼上下文產生補全、解釋或重構建議。目前 Copilot 完全依賴雲端託管模型，由協調器依效能、成本與準確性路由每一次請求。本月底起，這套機制將擴展到本機模型。

微軟給使用者兩種偏好：自動編排，或強制只用裝置端模型，都能在 Copilot CLI、Copilot 應用與 Visual Studio Code 內設定。

本機模型可指定供應商、模型或端點：透過 Windows ML 選 MAI Code 1.1 Flash，也能接 OpenAI 相容的本機端點，調用那邊暴露的模型。

混合專家模型靠量化推測解碼壓低延遲

MAI Code 1.1 Flash 是微軟同步推出的「混合專家」模型，總參數 1370 億，單次活躍參數僅 68 億。

它用量化與推測解碼技術，壓縮回應速度與記憶體占用，讓千億級參數不必全數上陣。

在 Surface Laptop Ultra 上實測，複雜任務的峰值記憶體使用率、Token 利用率與處理速度都明顯提升。解碼吞吐測試裡，提示長度從 2K 拉到 256K Token，吞吐落在每秒 40 到 63 個 Token 之間。

推理下沉到裝置端，正式成為 Copilot 預設可選的路由選項。微軟預計本月底前開放，實際可調用的本機模型範圍與切換細節，端待官方陸續釋出。

 

 

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想靠硬體跑本地 AI 省錢？工具 Sunk Cost 揭露，因雲端 API 價格崩跌，硬體投資回本竟需 43 年。Sunk Cost 提醒，若非為了隱私，單靠本地 AI 節省雲端 AP...

為了擺脫雲端 API 每月扣款的帳單焦慮，並減少對遠端伺服器網路連線的依賴，不少開發者與進階科技玩家紛紛砸下重金，添購大容量記憶體的高階工作站與 Mac 設備，試圖在本地端自建大型語言模型（Local LLM）推論環境。

然而，近期由國外開發者推出的線上成本試算工具「Sunk Cost」卻給這股「地端AI比較省錢」的想法澆了一盆冷水——當你花費近 3,500 美元買進一台高規格電腦，企圖透過省下的 API 費用賺回硬體本錢時，試算系統給出的回本年限竟然是「43.6 年」。

每月僅省 6 美元：雲端 API 價格崩跌下的「硬體套牢」帳本

線上試算工具「Sunk Cost」（意指沉沒成本）的設計初衷，是讓使用者根據採購硬體的預算、每日 AI Token 使用量與目標模型規格，精確量化本地運行相較於雲端 API 究竟需要多少年才能「回本」。

網站預設以一台搭載 M5 Max 晶片、配備 64GB 統一記憶體（其中 GPU 可調度 48GB）的 Mac Studio 作為基準硬體，官方售價為 3,499 美元（約折合新台幣 11 萬元），並支援使用者自行調整為二手價或促銷折扣金額。

右側的「What fits」面板會自動列出硬體能負擔的模型清單，在測試的 39 款主流模型中，有 27 款能順利塞進該機器的記憶體內。

以目前廣受開源社群好評的 Qwen3.8 27B（Q4_K_M 量化版本）為例，在設定 3.2 萬 tokens 上下文長度（KV 快取約佔 2.1GB）時，系統需佔用 19GB 記憶體，推估生成速度約為每秒 25 tokens。但當試算引擎運算完畢，畫面左側隨即跳出極具諷刺意味的巨大提示：「You're underwater for 43.6 years.」（你將被這項投資套牢 43.6 年）。

為何自建地端ＡＩ沒有想像中的省錢？根源在於近年雲端模型 API 的價格戰，算力的成本越來越低。

假設使用者設定的日常工作為代理人寫程式（Agentic coding，輸入與輸出比例為 15:1），每天消耗 50 萬 tokens，調用 Qwen3.8 27B 同級雲端 API 的每月帳單僅需 6.94 美元；而本地端全天候運行的電費成本約為每月 0.26 美元。換言之，買了頂規硬體後，每個月真正為荷包省下的現金只有 6.68 美元（約新台幣 210 元）。

想要靠每個月省下的一杯咖啡錢，去攤平高達 3,499 美元的硬體採購開銷，累積花費曲線自然需要耗費將近半個世紀才能打平。

你的時間不是免費的：本地推論落差換來的隱形代價

除了難以回收的購機成本，Sunk Cost 介面中的「Your time is not free」（你的時間不是免費的）分析區塊，更直指本地部署經常被忽視的效率痛點。

在相同的運算負載下，生成 1,000 tokens 的內容，本地端受限於消費級硬體頻寬與推論速度，需耗時約 40 秒；相較之下，雲端資料中心擁有龐大的專屬加速晶片集群，透過 API 獲取回應僅需 13 秒。

若將這個速度落差放大到重度使用者每日 50 萬 tokens 的日常運作中，本地端推論意味著開發者每天必須在螢幕前「額外乾等 15 分鐘」。

對於靠生產力換取收入的軟體工程師或研究人員而言，時間與專注力往往比運算資源更加昂貴。為了省下每月幾美元的雲端調用費，卻讓自己整個月平白耗費數個小時等待游標吐字，這種運算效率上的隱形折損，反而讓追求極致效率的初衷顯得本末倒置。

資安隱私與算力自主權真能被折現？

當然，若純粹以財務投資回報來全盤否定本地運行的價值，對硬體愛好者而言也不盡公平。展開 Sunk Cost 下方的「How this is calculated」計算條件便可發現，該試算的假設前提是將整台電腦的購機金額 100% 歸咎於 AI 負擔，既沒有考量到這台 Mac Studio 同時能執行影音剪輯、日常編譯等繁重工作，也未將數年後硬體在二手市場的轉手殘值列入攤提。

更關鍵的重點在於「資料隱私與自主權」的不可替代性。

在金融、法律、醫療或核心研發等敏感領域，將專案程式碼與商業機密傳送至第三方雲端伺服器，可能面臨嚴格的法規限制與資安疑慮；此外，本地模型不受雲端供應商連線中斷、內容審查、突發漲價或服務條款變更的干擾，具備無與倫比的離線穩定性。

Sunk Cost 並非打算勸退所有本地 AI 的實踐者，如果你採購高階硬體是為了掌握算力自主權與絕對的隱私保障，這筆投資依然無價；但若純粹是想靠它在帳單上對抗雲端服務商，那麼這筆硬體開銷，注定會成為一張難以翻身的沉沒成本。

 

 

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ICANN 開放新一批頂級網域申請，引發 OpenAI 與 Meta 針對人工智慧相關後綴展開激烈爭奪。這場頂級網域卡位戰象徵品牌入口的革命，各大企業透過布局人工智慧關鍵網域，為下一代...

把網站後綴從 .com 換成 .gpt、.claude、.threads，會不會才是下個世代的品牌入口？

就在上一輪新 gTLD 開放申請距今 14 年之後，網際網路號碼分配機構（ICANN）於當地時間 10 月 7 日公布 2026 年新一批頂級網域申請結果。本輪（2026 年 4 月 30 日至 8 月 12 日）共收到 481 名申請者提出的 1615 份申請，其中人工智慧相關網域成為最大熱點，OpenAI 一口氣送出 15 份、Meta 則送出 21 份申請。

.agent、.agi 搶破頭：AI 關鍵字網域成兵家必爭

在人工智慧相關網域中，.agent 共收到 10 份申請，申請者包含 Meta 與 OpenAI；.agi 有 7 家公司提出申請，OpenAI 同樣在列；.asi 則有 6 家公司參與，OpenAI 也沒有缺席。

此外，另有 4 家公司申請 .intelligence，Meta 更與另一家公司共同送出字數超長的 .superintelligence 申請。OpenAI 本輪合計申請 15 個頂級網域，Meta 則提交 21 份申請，是少數將 AI 關鍵字網域與品牌網域同時包圍的玩家。

.gpt、.claude、.threads：品牌專屬後綴鎖定官網與社群

本輪 1615 份申請大致分為兩大類。一類是面向一般使用者與企業的通用型網域，例如 .geek、.haha、.anime、.jackpot，甚至還有特殊的「itiswhatitis」。

另一類是企業品牌專屬網域，本輪共有 345 份品牌類申請，涵蓋 .applebees、.bankofamerica、.zillow、.zoom 等。

Meta 一口氣申請 .facebook、.instagram、.messenger、.meta、.frommeta 與 .threads；Bluesky 送出 .bsky；OpenAI 送出 .chatgpt、.codex、.openai 與 .gpt；Anthropic 則送出 .anthropic 與 .claude。

這些品牌頂級網域未來可用於企業官網、產品頁面與社群帳號，讓企業擁有更具辨識度的專屬網址。

481 家申請者角力：申請不等於生效，時程最快明年

按申請者所在地區統計，本輪北美有 198 家、亞太 156 家、歐洲 111 家、拉丁美洲與加勒比地區 9 家、非洲 7 家。

ICANN 上一次開放新 gTLD 申請還是在 2012 年，該輪計畫最終引入超過 1200 個新頂級網域。

需要留意的是，提交申請只是建立新頂級網域的流程之一，並不代表這些網域已經過審。ICANN 表示，本輪申請最快也要到明年才會進入正式生效階段。

過去幾年，.ai、.app 等後綴因技術趨勢已累積一定能見度，但多數使用者仍習慣 .com 傳統後綴。此次大型科技企業齊聚搶註品牌專屬頂級網域，反映出這些公司對網域名稱體系的重視正持續升高，Google 等少數業者則是較早的先例。

 

 

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全球 OLED 顯示器出貨量暴增，隨著主流規格面板價格年跌四成，玩家正迎來換機潮。各大品牌積極導入 OLED 顯示器，預期未來將產出高達 700Hz 的頂級面板，推動顯示技術邁向平價與...

OLED 螢幕過去只在手機跟頂規筆電上當主角，現在連桌邊那台 27 吋螢幕都要換人了。

Omdia 最新研究預測，2026 年全年 OLED 顯示器面板出貨將來到 610 萬台、年增 79%，2027 年再爬升到 750 萬台。這波爆發的背後是兩件事同時發生：面板產能擴張把價格打下來，加上更多品牌跟 OEM 開始把 OLED 放進產品線。

ASUS 23% 穩坐最大買家，前八名網羅一線品牌

品牌搶貨的版圖正在重新分配。ASUS 預估以 23% 佔有率續坐最大買家寶座，MSI 跟 TPV 分別挹注 14% 與 12%，Samsung、LG、Dell、Acer、Lenovo 補齊前八名。

2023 到 2025 年間，Asus、Samsung、LG、Dell 這四家是 OLED 螢幕的早期採購大戶。但到了 2026 年，HKC、KTC、Gigabyte 這些新進品牌也開始擴充 OLED 產品組合，早期玩家的市佔比重自然被稀釋 —— 不過對面板廠來說，他們依舊是不可動搖的核心客戶。

搶到有競爭力的 OLED 面板供貨，對品牌跟 OEM 越來越關鍵；反過來面板廠也需要更廣的客戶基礎來鞏固市場地位跟獲利。

TCL 華星光電力推IJP OLED 技術

供應端長期由 Samsung Display 跟 LG Display 兩家主導，但 2026 年出現新變數：TCL 華星光電要用IJP OLED 技術撬開市場。

它的 G5.5 廠預定 3Q26 開始出貨 27 吋 UHD 120Hz IJP OLED 面板，首批客戶是 MSI 的商用創作者螢幕。真正的大刀是新的 G8.6 廠 ——2028 年投產，主打更大尺寸（32 吋、34 吋）與更高更新率（最高 700Hz），讓 TCL 華星成為全球第一家量產 G8.6 IJP OLED 顯示器面板的廠商。

27 吋電競 OLED 螢幕價格年跌四成

價格下殺是這波放量的最大推手。主流 27 吋 240Hz 電競 OLED 機種，2026 年已經跌超過 40%；高階 OLED 螢幕 2026 上半年落在 $350 美元區間，預期 2027 年逼近 $300美元。

電競仍是核心成長引擎，但內容創作跟商用場景帶來第二波需求。Omdia 分析師 Nick Jiang 點出：「產能擴張、價格下滑、加上更多品牌跟 OEM 採用 OLED，正在讓 OLED 螢幕接觸到更廣大的市場。TCL 華星 G8.6 IJP 廠的量產，預期會重新形塑 OLED 螢幕供應鏈跟競爭版圖。」

 

 

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馬斯克的 AI 同事迎來進化，Grok Bot 宣布轉向多模型混合架構，主動調用第三方 API 追求最佳成效。這款 Grok Bot 透過多模型混合策略打破自研限制，成為能全天候執行複...

馬斯克（Elon Musk）在 X 平台宣布，旗下 AI 實驗室 xAI 的 Grok Bot 將依使用者任務，自動挑選「最可能給出最佳結果」的後端模型；除了自研 Grok 系列，也可呼叫 Claude Opus 5.5、Midjourney、Suno 等第三方 API。這款 2026 年 8 月就以測試版亮相的常駐型 AI 同事，正式從封閉生態轉向多模型混合。

轉向任務導向多模型架構，文字圖像聲音各找最強外援

馬斯克在貼文中點名，未來 Grok Bot 會依任務屬性，叫用 Claude Opus 5.5、Midjourney、Suno 以及其他領先 API，系統統一以「最有可能給使用者最佳結果」作為選單標準。

這代表它從「以自研、自有模型為主」的封閉路線，正式轉向「任務導向的多模型混合架構」；遇到文字、影像、聲音等不同任務時，直接交給表現更強的第三方後端，而不是硬用同一顆模型硬撐。

Grok Bot 的定位是「常駐型 AI 同事」，不是只會回答問題的聊天機器人。它能在一台雲端電腦上登入你常用的網站與應用，自己跑完多步驟任務，真遇到需要人工判斷的關卡，才回頭找你簽核。

它於 2026 年 8 月以測試形式登場；背景這台雲端電腦配備瀏覽器、檔案系統與終端，因此你把電腦或手機關掉，背景任務與排程任務仍會繼續運行。

每個 Bot 有名有姓還記得前情，用講話就能把工作丟過去

每個 Grok Bot 都有自己的名字、職責，以及持續累積的脈絡。你可以像發訊息給同事一樣，用文字、語音或語音通話把工作交接給它，它會沿著既有的脈絡接續做下去，不用每次從頭解釋。

這次開放第三方模型，某種程度上承認了單一模型難以通吃所有任務；對使用者來說，後端從哪裡來漸漸不再是重點，能不能把手上的活兒辦好才是。至於多模型外援會不會稀釋自研 Grok 的角色，還有待後續觀察。

 

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蘋果 iPhone Duo 掀起浪潮，卻令 Surface Duo 團隊五味雜陳。微軟 Surface Duo 雖具先發優勢卻因生態受阻落幕，如今 iPhone Duo 憑藉強大軟體整...

走在科技最前端的硬體開創者，往往面臨生態難以成形的窘境，最終只能眼看後進者收割市場果實。

蘋果近期正式發表雙螢幕裝置 iPhone Duo，隨即帶動全球開發者熱烈投入應用設計。然而這項產品形態與命名，讓微軟內部產生強烈既視感。微軟早在 2020 年便推出 Surface Duo 探索雙螢幕多工，卻因軟體支援不足而在 2023 年黯然終止，兩者命運形成鮮明反差。

雙螢幕多工折疊設計重現，筆電姿態與手寫筆操作撞臉

曾擔任微軟執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）技術顧問長達四年的馬特·維洛索（Matt Velloso）在社群平台發文表示，看到 iPhone Duo 發表後，當年參與 Surface Duo 專案的數千名成員，恐怕正把臉埋進枕頭裡尖叫。

前微軟團隊的複雜情緒並非空穴來風。蘋果在宣傳 iPhone Duo 時採用的諸多功能示範，與 2020 年 Surface Duo 的官方理念如出一轍。無論是將機身折疊成 90 度當作迷你筆電輸入文字、雙螢幕同時並行多個應用程式，或是結合觸控手寫筆進行筆記與繪圖生產力作業，皆精準重現了微軟當初定義的硬體姿態。

微軟能源業務首席技術長劉易斯·理查茲（Lewis Richards）調侃，他將發表影片分享給朋友後，對方笑稱「再過一週，蘋果可能連 Duo 這個詞都是自己發明的了」。維洛索也坦言，蘋果連「Duo」這個命名都一併採用，確實令當年投入該產品線的人五味雜陳。

軟體生態與系統最佳化落差，決定雙螢幕硬體市場生死

在 iPhone Duo 發表後的數週內，社群與開發論壇持續湧現針對該機型量身打造的創新應用展示。即便新硬體尚未正式發貨，全球開發者已主動探索雙螢幕在各類使用情境下的介面互動，顯現出極高的生態熱度。

相較之下，應用程式生態正是 Surface Duo 致命的弱點。微軟當年雖然具備雙螢幕硬體先發優勢與自製工具鏈，但在 Android 系統架構下的客製化最佳化頻頻遭遇瓶頸。軟體廠商支援度不足與介面卡頓問題，導致硬體潛力始終無法被充分釋放，最終在銷量低迷中於 2023 年宣告終止開發。

微軟副總裁斯科特·漢塞爾曼（Scott Hanselman）對此簡短評論：「安息吧，Surface Duo。永遠只是伴娘。」這句評語道盡了微軟在投入大量研發資源後，卻始終未能將先發概念轉化為主流標準的遺憾。

硬體先驅欠缺市場轉化，雙螢幕探索成對手遲來驗證

回顧過去二十年科技發展歷程，微軟曾多次率先提出新形態硬體概念。從早期的平板電腦（Tablet PC）、智慧型手機到雙螢幕行動裝置，微軟往往在產業黎明期投入重金開拓，卻屢次因為生態整合難以普及，最終由其他科技大廠改進使用體驗並推向大眾市場。

隨著 iPhone Duo 重新激發市場對雙螢幕生產力型態的期待，產業也再次重新審視 Surface Duo 的歷史地位。對於曾參與專案的工程師而言，蘋果的加入未必代表單純的概念模仿，反而為微軟六年前對行動運算形態的探索，提供了一次客觀的遲來驗證。

 

 

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希捷與東芝正斥資數十億美元競購TDK旗下的硬碟磁頭業務，爭奪AI儲存市場的關鍵技術。由於TDK掌握次世代大容量磁頭製造命脈，這場收購戰將決定誰能主導未來的雲端資料中心版圖，成為儲存產業...

當全球資料中心為了生成式人工智慧瘋狂擴建，市場焦點全放在先進製程晶片，卻忽略了真正承載海量冷熱資料的關鍵底層：傳統機械硬碟正面臨前所未有的產能勒頸。

外媒《彭博社》（Bloomberg）披露，儲存巨頭希捷科技（Seagate）與東芝（Toshiba）正展開數十億美元競標，爭奪日本電子大廠 TDK 旗下的硬碟磁頭業務。作為全球唯一的獨立磁頭供應商，TDK 掌握著次世代大容量硬碟的製造命脈；這場收購戰不僅關乎產能補給，更將直接顛覆全球硬碟產業的權力版圖。

磁頭自主製造技術成命脈：東芝力拚突圍對決希捷攔截

在當前的雲端資料中心架構中，固態硬碟（SSD）成本居高不下，儲存超過八成非結構化資料的重任依舊落在傳統硬碟（HDD）肩上。而硬碟內部最精密、技術難度最高的元件，正是貼近盤片高速飛行的讀寫磁頭，其製程精度與材料極限直接決定了硬碟的儲存密度。

目前全球僅剩希捷、威騰電子（Western Digital）與東芝三家硬碟製造商。與擁有自製磁頭能力的希捷和威騰不同，市占率落後居第三的東芝完全沒有磁頭自製能力，其生產線百分之百仰賴 TDK 獨家供貨。缺乏關鍵元件掌控權，讓東芝在發展高階產品時始終處於被動挨打局面。

為了邁向 30TB 以上的熱輔助磁記錄（HAMR）世代，東芝必須取得頂尖磁頭技術。東芝於 2026 年春季搶先與 TDK 展開獨家收購談判，試圖藉此取得核心元件自主權，在 AI 儲存浪潮中打破受制於人的劣勢。

然而這項收購計畫在夏季迎來劇烈轉折，希捷突然開出更高報價強行介入。雖然希捷本身具備龐大的磁頭自製產能，但在雲端巨頭大舉拉貨的高峰期，依然高度依賴 TDK 釋出的外包產能調節供需。希捷出手攔截，不僅是為了鎖定自身的備援彈性，更是為了掐死對手技術翻身的機會。

TDK 萌生退意，聚焦電池感測器

作為全球唯一的獨立磁頭供應商，TDK 之所以萌生退意，主因在於磁頭技術進入 HAMR 世代後，研發與設備投資呈現幾何級數增長。奈米級微型雷射與複雜熱效應的控制，使得磁頭製程良率維護極其艱鉅，資本支出日益沉重。

傳統硬碟市場長年受到雲端巨頭採購週期的劇烈波動影響。面對暴起暴落的訂單需求，磁頭業務的毛利率大幅震盪，對以追求穩定獲利為目標的零組件大廠而言，維持龐大重資產工廠已演變為沉重的財務包袱。

TDK 近年推動策略轉型，管理層明確將資源向電動車電池、智慧型手機高階電池、被動元件與精密感測器等高成長賽道傾斜。將陷入高資本密集且成長受限的硬碟磁頭業務剝離變現，獲取數十億美元現金轉注高附加價值產品，成為合乎戰略邏輯的最佳選項。

這場潛在併購案若要成真，最大的障礙將是各國監管機構的反壟斷審查。全球機械硬碟市場已經高度寡占，TDK 長期扮演維持三強平衡的中立角色。一旦磁頭業務被希捷或東芝任何一方整碗端走，將直接導致另一家競爭者失去關鍵零組件來源，甚至可能引發惡意斷供疑慮。

 

 

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蘋果將於10月13日舉辦發表會，重點聚焦智能家居生態，傳聞已久的HomePad將作為控制中樞正式亮相。蘋果此次不僅更新硬體，更試圖透過HomePad重新定義智能家居的互動體驗，將科技溫...

蘋果全球行銷資深副總裁 Greg Joswiak 近日發布一段17秒預告影片：以刺繡方式繞出經典蘋果 Logo，片尾定格「Welcome home」與「October 13」，正式宣告10月13日新品發表。外界預期主角是傳聞已久的 HomePad，新款 HomePod mini 與新版 Apple TV 也可能同台，紐約現場另設「Apple Experience」媒體體驗環節。

 

Welcome home. October 13. https://t.co/ChelGSDOTI

— Greg Joswiak (@gregjoz) October 8, 2026

HomePad 亮相：蘋果補上全屋控制中樞

這次最受矚目的新品，莫過於傳聞多時的 HomePad。

依目前流傳的說法，它不是一台更大的喇叭，而是蘋果瞄準智能家居市場的新型控制中樞：家庭自動化管理、智慧語音互動、多裝置協同控制，都可能集中在這台設備上。

過去幾年，蘋果在家庭場景的布局始終顯得零碎：Apple TV 顧著客廳大螢幕，HomePod 顧著音質，手機上的家庭 app 則長期被抱怨設定繁瑣。HomePad 若真問世，代表蘋果終於把「家的總機」這個角色實體化——不必掏出手機，牆上或桌面就有一個統一入口。

除了 HomePad，新一代 HomePod mini 與新版 Apple TV 同樣被視為高機率登場的選項。

兩款產品預期獲得硬體升級，並進一步強化與蘋果人工智慧、智能家居平台之間的連動。意義在於：蘋果要讓語音互動與家庭自動化能力，從單一客廳擴散到餐廳、臥室的每一顆喇叭與每一台電視盒。

隨著人工智慧功能逐步走進家庭場景，這批硬體本質上是在為後續的家庭服務鋪路——入口先到位，體驗才有地方落地。

配件生態與紐約體驗會：這次不只線上直播

比主機更有想像空間的，是蘋果正在推進的一系列家庭自動化配件：智慧門鎖、安防攝影機、泛光燈攝影機、智慧溫控設備。

值得注意的是，當中部分產品可能由合作夥伴品牌推出，而非直接掛上蘋果商標。這是典型的平台開放打法：蘋果守住作業系統與連動規範，讓第三方把品類補齊，避免包山包海卻永遠慢半拍。

另一個不尋常的細節：這次蘋果除了線上預告影片，還直接向部分媒體發出紐約活動邀請函，10月13日當地上午舉行實體「Apple Experience」體驗活動。對習慣線上發表的蘋果來說，開放實機體驗通常等於告訴外界：這次的東西實體感很重，值得上手摸。

隨著發表日逼近，這批新品的真貌即將揭曉。市場真正關心的，不只是單一硬體規格，而是蘋果是否終於把散落多年的家庭生態，縫成一張真正可用的網。

 

 

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