分類: 科技

1️⃣ Google 將 Computer Use 整合進 Gemini 3.5 Flash，一個模型控制螢幕、搜尋、地圖

Google 於 6/25 正式宣布，電腦操作能力（Computer Use）已原生整合進 Gemini 3.5 Flash 模型。代理可以看螢幕、點擊按鈕、輸入文字，並同時使用 Google Search 和 Google Maps，無需切換模型。此前需透過獨立的 Gemini 2.5 Computer Use 模型，現在一個 Gemini 3.5 Flash 就能搞定。在 OSWorld 基準測試中得分 78.4（GPT-5.5 為 78.7），但費率僅約 GPT-5.5 的三分之一。已納入防 prompt injection 對抗訓練機制。

🔗 來源：📌 Google 官方公告

2️⃣ SignalFire 研究：AI 時代反而是工程師最不容易被裁的職業

儘管 AI 寫程式工具大幅普及，SignalFire 追蹤數千萬名員工的資料顯示，2025 年工程師占科技大廠新進人員比例為 55%，反高於 2019 年的 46%。整體科技雇用下滑 25%，但工程職位僅縮水 11%。受追蹤的 12 家科技巨頭包含 Alphabet、Meta、Apple、Amazon 等。研究指出：AI 工具讓工程師生產力倍增，反而讓企業想要更多工程師，而非更少。

🔗 來源：📰 TechCrunch

3️⃣ SpaceX 與 Reflection AI 簽下 63 億美元算力合約，每月 1.5 億美元

SpaceX 宣布與開源 AI 新創 Reflection AI 簽署算力租用協議，每月 1.5 億美元，自 2026 年 7 月起生效，若合約執行至 2029 年總額約達 63 億美元。Reflection AI 將使用 Colossus 2 資料中心（位於田納西州孟菲斯）的 Nvidia GB300 晶片。兩方均可在 90 天前通知後終止合約。Colossus 近期也陸續與 Anthropic、Google、Cursor 簽下類似算力合約，顯示 SpaceX 正積極將 Colossus 轉型為商業算力平台。

🔗 來源：📰 CNBC

1️⃣ OpenAI 證實 ChatGPT 5.6 將率先僅向政府核准客戶發布

OpenAI 執行長 Sam Altman 在內部備忘錄中確認，即將推出的 ChatGPT 5.6 模型將採取分階段發布策略，首批用戶僅限聯邦政府批准的客戶，預計數週後才會向一般用戶開放。此舉源於白宮國家網路安全辦公室與科技政策辦公室的介入，商務部長 Howard Lutnick 亦參與其中。Altman 表示這並非長期首選方案，將與政府及業界合作尋求更永續的做法。此前 Anthropic 才因聯邦指令封鎖了 Fable 5 和 Mythos 5 兩款模型的外國用戶存取，顯示自願審查機制的實際運作仍充滿不確定性。

🔗 來源：Engadget

2️⃣ 矽谷工程師瘋測中國 AI 模型 Z.ai，效能逼近期 Anthropic 與 OpenAI

紐約時報報導，矽谷工程師近期大量湧入測試來自中國公司 Z.ai 的新 AI 模型。該模型效能幾乎追平美國領先對手 Anthropic 和 OpenAI，但價格僅為一小部分。這標誌著中美 AI 模型差距正在快速縮小，對美國 AI 產業的競爭優勢構成實質挑戰。此發展也呼應了近期 DeepMind 人才流失、Gemini 3.5 延期等事件，美國 AI 領先地位正面臨多方壓力。

🔗 來源：NYT

3️⃣ 報告揭密：Grok 超過一半流量來自 NSFW 內容

據 The Information 報導，引述兩名 xAI 前員工說法，NSFW 內容（包括成人角色扮演和色情圖像生成）佔 Grok 流量「超過一半」。內部分析甚至發現，大量用戶刻意使用較便宜的程式碼模型來生成色情內容。xAI 工程師不得不在允許性感對話的同時阻擋 CSAM 相關提示。此消息引發對 xAI 政府合約的質疑——該公司已積極爭取聯邦機構和軍方合約，這些機構對 NSFW 內容的容忍度極低。SpaceX 在 IPO 文件中將 Grok 的「不敬」功能列為潛在風險，並提撥 5.3 億美元應對潛在法律成本。

🔗 來源：Engadget

4️⃣ Sail 獲 8000 萬美元融資，軟體推論優化挑戰客製化晶片路線

新創公司 Sail 從隱密模式現身，獲得 Kleiner Perkins 領投的 8000 萬美元種子及 A 輪融資，估值達 4.5 億美元。Sail 的核心價值主張是：透過純軟體層優化現有 Nvidia GPU 上的 AI 模型推論效率，無需客製化晶片即可大幅降低推論成本。這與 OpenAI 同週發表的 Jalapeño 客製化晶片路線形成鮮明對比——客製化 ASIC 僅 hyperscaler 可負擔，而軟體優化方案則適用於所有運行 AI 的企業。兩種路線服務不同規模的客戶，但都指向同一個巨大市場。

🔗 來源：AI Tools Recap

1️⃣ Google DeepMind 一週流失四名核心研究員，Alphabet 市值蒸發 2700 億美元

繼諾貝爾獎得主 John Jumper 離職後，Jonas Adler（AI 程式碼）與 Alexander Pritzel（預訓練）也確認投奔 Anthropic，加上 Arthur Conmy，AlphaFold 核心團隊幾乎全數出走。Google 同步宣布 Gemini 3.5 Pro 延後至七月。DeepMind 工程師流向 Anthropic 的比例是反向的 11 倍。Noam Shazeer（Transformer 共同作者）則選擇加入 OpenAI。

🔗 來源：Bloomberg / aitoolsrecap（📰媒體報導）

2️⃣ IBM 發表全球首個次奈米晶片技術，3D nanostack 架構突破摩爾定律極限

IBM 發表 0.7nm（7 埃）節點晶片，採用全新立體「nanostack」電晶體架構，在指甲大小的晶片上塞進近 1000 億個電晶體，是 2nm 密度的兩倍。預估效能提升 50% 或能效提升 70%，直接瞄准 AI 訓練與推論的高頻寬需求。IBM 預告至少十年的微縮路線圖。

🔗 來源：IBM Newsroom（📌官方公告）

3️⃣ 維蘇威火山挑戰賽里程碑：首卷赫庫蘭尼姆古卷完整 virtual unwrapping

PHerc. 1667 自西元 79 年維蘇威火山爆發以來密封至今，研究團隊利用高解析度 X 光掃描 + 機器學習，在不展開物理卷軸的情況下完整讀取約 1.4 公尺的莎草紙、22 欄希臘文。內容為斯多葛倫理學著作。這是首次有赫庫蘭尼姆紙草被從頭到尾連續讀取。

🔗 來源：Vesuvius Challenge（📌官方公告）

4️⃣ Bloomberg：Apple 將跳過高階 M6，直接推出 AI 導向 M7 Pro/Max/Ultra

Apple 決定放棄高階 M6 晶片線，轉向專為 AI 工作負載優化的 M7 系列（M7 Pro、M7 Max、M7 Ultra）。此策略轉向反映 Apple 將 AI 推論能力視為下一代 Mac 的核心賣點，與 Microsoft Copilot+ PC 和 Qualcomm Snapdragon X Elite 的 AI PC 戰略正面競爭。

🔗 來源：Bloomberg（📰媒體報導）

1️⃣ OpenAI 發表首款自研 AI 推論晶片「Jalapeño」，與 Broadcom 合作開發

OpenAI 與 Broadcom 共同發表首款客製化 AI 加速器「Jalapeño」，專為 LLM 推論設計，非通用 GPU。據報推論成本降低約 50%，從設計到量產僅花九個月——OpenAI 自家模型加速了晶片設計流程。初期測試已在跑 GPT-5.3-Codex-Spark，預計年底前部署至資料中心。這標誌著 OpenAI 從模型到基礎設施的「全端」策略升級。

🔗 來源：OpenAI 官方公告

2️⃣ Mistral 推出 OCR 4：文件辨識進入「結構化語意地圖」時代

Mistral AI 發布第四代 OCR 模型，不再只是把文件轉成純文字，而是回傳帶有邊界框、區塊分類和逐字信心分數的結構化表示。支援 170 種語言、可部署在單一容器上（適合有資料主權需求的企業），獨立評測者在 72% 的比較中偏好 Mistral 的輸出。定價每千頁 4 美元，批次 API 降至 2 美元。

🔗 來源：Mistral AI 官方公告

3️⃣ Liquid AI 發布 2.3 億參數超小模型 LFM2.5-230M，手機和樹莓派都能跑

Liquid AI 發布僅 230M 參數的基礎模型，在資料提取任務上擊敗 4 倍大的模型。Samsung Galaxy S25 Ultra 上解碼速度達 213 tokens/sec，樹莓派 5 上也有 42 tokens/sec。團隊還展示了部署在人形機器人 Unitree G1 上、完全 on-device 的自然語言技能選擇層。年收入 1000 萬美元以下免費使用。

🔗 來源：Liquid AI 官方部落格

4️⃣ 阿里巴巴 Qwen 團隊發表 Qwen-AgentWorld：用「世界模型」訓練 AI 代理

阿里巴巴 Qwen 團隊推出 Qwen-AgentWorld，不訓練代理「怎麼做」，而是訓練模型「預測環境會回傳什麼」。涵蓋 MCP、搜尋、終端機、軟體工程、Android、Web、OS 七大領域於單一架構。在模擬器中訓練的代理，表現超越在真實環境訓練的代理，證明「世界模型」是通用代理的關鍵缺失環節。

🔗 來源：VentureBeat 報導

1️⃣ AlphaFold 諾貝爾獎得主 John Jumper 跳槽 Anthropic

2024 年諾貝爾化學獎得主、AlphaFold 共同創造者 John Jumper 宣布離開待了近九年的 Google DeepMind，加入 Anthropic。同一週，Google Gemini 共同負責人 Noam Shazeer 也跳槽 OpenAI，雙雙出走導致 Alphabet 市值單日蒸發逾 2,250 億美元。Anthropic 將於 6/30 舉辦科學活動，預料 Jumper 將首次以 Anthropic 身分公開亮相。Alphabet 持有 Anthropic 14% 股份，如今形同資助對手挖角自家諾貝爾級人才。

🔗 來源：aitoolsrecap.com

2️⃣ SK Hynix 294 億美元美股 IPO，7 月 10 日開始交易

Bloomberg 確認 SK Hynix 將透過美股上市集資約 294 億美元，預計 7 月 10 日開始交易。資金將用於擴充 HBM（高頻寬記憶體）產能——這是 AI 加速器晶片的最關鍵瓶頸。SK Hynix 是 Nvidia H100/H200/GB200 的主要 HBM 供應商，同時也是 Anthropic Series H 投資者。至此，全球三大記憶體晶片商（SK Hynix、Samsung、Micron）全數成為 Anthropic 投資者。

🔗 來源：aitoolsrecap.com（引用 Bloomberg）

3️⃣ OpenAI 升級免費 GPT-5.5 Instant 模型，上下文理解大幅改善

OpenAI 更新了 ChatGPT 預設模型 GPT-5.5 Instant，在新版本中強化了上下文理解、多輪對話適應力以及複雜問題處理能力。模型現在更能辨識問題背後的真正意圖，在使用者補充條件或反駁時能動態調整回答，而非重複舊答案。此外也改善了地點上下文理解，能提供更精準的本地化推薦。回應格式也將更自然，減少範本感。

🔗 來源：Engadget

4️⃣ Anthropic 年營收跑速突破 300 億美元，百萬級客戶破千家

Anthropic 確認年化營收跑速已突破 300 億美元，較 2025 年底的 90 億美元大幅成長。年消費逾 100 萬美元的企業客戶已超過 1,000 家，在不到兩個月內翻倍。值得注意的是，此營收成績是在 Fable 5 離線六天、且僅以信用額度方式恢復供應的情況下達成，IPO 前景看好。

🔗 來源：aitoolsrecap.com

🤖 AI 日報 #8/10 — 2026/06-25（16:00）

1. Mindstone 發布 Rebel 平台：企業 AI 代理自動模型選擇與切換

   Mindstone 今日發布 Rebel 平台，使企業 AI 代理能夠根據任務需求動態選擇最適合的 AI 模型。系統透過實時效能基準測試和成本效益分析，在不中斷服務的情況下自動在不同模型間切換。早期採用企業報告推論成本降低 35%，準確率提升 22%。

   來源：VentureBeat
   📌官方公告：VentureBeat

2. Google Cloud 發布第五代 TPU v5 芯片，訓練效能提升 2.7 倍

   Google Cloud 於今日發布 Tensor Processing Unit 第五代 (TPU v5)，專為大型語言模型訓練與推理優化。單顆晶片提供 2.7 倍於 TPU v4 的訓練效能，能耗降低 40%。新架構支援稀疏性計算和混合精度運算，適合處理千億參數規模的模型。

   來源：Google Cloud
   📌官方公告：Google Cloud

3. Anthropic 發布 Constitutional AI v2：提升模型對齊安全性

   Anthropic 今日發布 Constitutional AI v2 框架，引入新的約束條件與訓練流程顯著降低模型產生有害或不適當內容的可能性。實驗顯示有害輸出減少 68%，同時保持 94% 的原始模型能力。該框架將開放原始碼供研究界使用。

   來源：Anthropic
   📌官方公告：Anthropic

4. Microsoft 發布 Responsible AI Toolkit 3.0：增強公平性與可解釋性

   Microsoft 今日發布 Responsible AI Toolkit 3.0，新增針對大型語言模型的偏見檢測與緩解工具，以及改進的模型決策過程可視化功能。工具套件支援 Azure Machine Learning 和開源框架，幫助企業符合日益嚴格的 AI 監管要求。

   來源：Microsoft
   📌官方公告：Microsoft

5. NVIDIA 發布 AI Enterprise 4.0 軟體套件：簡化企業級 AI 部署

   NVIDIA 今日發布 AI Enterprise 4.0，提供完整的企業級 AI 軟體堆疊，包括優化的框架、預訓練模型與部署工具。新版本大幅簡化 Kubernetes 環境中的 AI 工作負載 orchestration，並加強與主流雲端平台的整合。

   來源：NVIDIA
   📌官方公告：NVIDIA

1️⃣ 近 400 家本地報紙起訴 OpenAI / Microsoft 盜版訓練模型

Verge 報導，近 400 家本地報紙組成聯盟，起訴 OpenAI 和 Microsoft 涉嫌版權侵犯，指控兩家公司「抄襲、複製並擺食」他們的作品來訓練 AI 模型，卻未付費或取得授權。

這場訴訟將《紐約時報》、Ziff Davis、梅里亞姆-韋伯斯特、《大英百科全書》等眾多媒體捲入。原告指控 AI 模型「逐字引用」其內容、「緊湊摘要」並模仿其風格，這不僅損害了與讀者的關係，更剝奪了訂閱、授權、廣告和聯屬收入。

訴狀指出，透過 Microsoft Bing Chat（最近改名為「Copilot」）和 OpenAI ChatGPT，被告試圖「免費搭便車」利用《紐約時報》在新聞業上的巨額投資，構建替代性產品卻未付費或取得許可。

儘管 OpenAI 發言人表示願意「共同尋求雙贏方案」，但該公司此前已與 Axel Springer（Politico、Business Insider）和美聯社達成協議，允許後者使用其新聞內容訓練 AI 模型。

🔗 原始報導（2023-12-27）

2️⃣ Anthropic 指控阿裡巴巴竊取 Claude 能力：美中 AI 間諜戰升級

BBC 獨家報導（3 小時前），人工智慧巨頭 Anthropic 正式指控中國電商阿裡巴巴，透過「蒸餾攻擊」（distillation attacks）非法提取其 Claude AI 模型的核心能力。

根據 Anthropic 致美國參議員 Tim Scott 和 Elizabeth Warren 的信件，阿裡巴巴關聯操作員使用數千個欺詐賬戶，對 Claude 進行了近 2,900 萬次請求，這被稱爲「有史以來規模最大的能力提取行動」。

這類攻擊專門鎖定 Claude 最有價值的能力：處理較長複雜任務及其決策方式。Anthropic 警告，此舉將「數千億美元的美國 AI 投資和研發變成對地緣政治競爭對手的巨額補貼」，並威脅到美國國家安全。

該公司呼籲美國國會對此類行為進行懲罰，並加強防範措施以避免美國技術被竊取。此指控印證了 OpenAI 先前的類似指控，顯示中美 AI 領域正在升級為全面的技術與安全對抗。

🔗 BBC 原文

3️⃣ 「誰來付錢給被機器人取代的我們？」印度工人被迫自拍訓練 AI

Guardian 深度調查報導揭露了一個令人不安的 AI 供應鏈環節：印度工廠工人正在被要求拍攝自己工作來訓練 AI 系統，而這些系統最終可能取代他們。

報導採訪了多位印度工廠工人，他們描述了自己在工作時被要求配戴穿戴式攝影機或安裝固定攝影機，記錄每一個動作。這些影像資料被送往 AI 公司，用於訓練能模仿人類動作的機器人。

一位受訪工人無奈地說：「誰來付錢給被機器人取代的我們？」這句話凸顯了 AI 發展中殘酷的悖論——工人們正在訓練取代自己的技術，而且往往在不知情或無法拒絕的情況下。

此與 BBC 先前報導的「AI 公司派人到紐約公寓打掃」如出一轍：AI 公司以「免費服務」為餌，實際目的是收集訓練數據。印度案例更為系統性，涉及整個工廠的勞動力。

此報告引發了關於 AI 勞工權益、數據剝削和全球 AI 供應鏈倫理的深刻辯論。工會組織呼籲各國立法，要求企業明確告知員工其數據的用途，並提供選擇退出的權利。

🔗 Guardian AI 版面

1️⃣ 近 400 家地方報紙集體控告 OpenAI 與 Microsoft

由近 400 家地方報紙組成的聯盟對 OpenAI 和 Microsoft 提起版權訴訟，指控兩家公司「未經許可或補償地抓取、複製並吸收」其新聞內容來訓練 AI 模型。這是出版界针对 AI 公司的最新一波法律反擊，此前已有紐約時報、Ziff Davis、Merriam-Webster 和大英百科全書等接連提告。此案凸顯了 AI 訓練資料版權爭議持續升溫，地方媒體的生存空間正受到嚴重擠壓。

🔗 來源：The Verge

2️⃣ Oracle 因 AI 裁員 21,000 人，科技業 AI 取代浪潮加劇

Oracle 在最新財報申報中披露，過去 12 個月已裁減約 21,000 名員工（約占員工總數 13%），並明確將裁員歸因於 AI 技術的進展。根據 Layoffs.fyi 數據，今年已有 196 家科技公司裁員超過 119,800 人。Oracle 的大規模裁員是大型科技企業將 AI 作為裁員理由的最明確案例之一，引發了對 AI 是否正系統性取代白領工作的擔憂。

🔗 來源：The Verge

3️⃣ Meta 暫停員工 AI 追蹤工具 MCI，內部資料外洩引爆不滿

Business Insider 獨家報導，Meta 已暫停代號為「Model Capability Initiative」（MCI）的內部 AI 訓練工具。該工具安裝在美國員工電腦上，記錄鍵鼠操作以訓練 AI agent。但內部截圖顯示，員工的私人對話、績效數據和轉錄內容竟可在全公司範圍內被存取，被列為 SEV 2 級安全事件。CTO Andrew Bosworth 先前宣布計畫擴大資料收集，且明確表示「不可選擇退出」。此次外洩引發員工強烈反彈，一名員工在內部留言表示「極度憤怒」。

🔗 來源：Business Insider

4️⃣ Shopify 公開 AI 基礎設施策略：模型無關的 Proxy + 自動蒸餾

Shopify 工程負責人 Farhan Thawar 在 VentureBeat 播客中詳述了該公司的 AI 技術堆疊。核心是一套 LLM Proxy，當某個模型下線或更新時自動切換到其他供應商——例如 Claude Fable 5 停服時，用戶無感切換到 Claude Opus 或 GPT 5.5。另一關鍵是「蒸餾管線」：工程師提供教師模型和訓練資料，系統一天內回傳微調後的小模型評估結果，部分場景成本降低 30 倍。Shopify 還設有「斷路器」機制，當有人連續 10 小時消耗大量 token 時自動提醒。這套架構展現了大型企業如何避免被單一 AI 供應商綁定。

🔗 來源：VentureBeat

🤖 AI 日报 #2/10 — 2026/06/25（10:00）

1️⃣ Meta 仍不同意让美国政府审查其 AI 模型
根据《纽约时报》报道，白宫官员正在施压 Meta 提交其 AI 模型进行联邦审查。尽管 OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft 和 xAI 已同意提供模型早期访问权，但 Meta 仍未同意此要求。Meta 发言人 Francis Brennan 表示：“我们希望很快能达成协议。”这凸显了美国政府在 AI 监管方面的日益加强的审查，以及科技公司与政府之间在 AI 安全和监管方面的持续紧张关系。

🔗 来源：The Verge
📰媒体报道

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2️⃣ People Inc. 首席执行官警告：可能与 Google 发生 AI 爬虫产生 AI 爬虫对抗
Dotdash Meredith（前身）首席执行官 Neil Vogel 在接受 Axios 采访时表示，公司可能正走向与 Google 的对抗，原因是公司阻止了未经授权的 AI 爬虫，但无法阻挡 Google 的爬虫（因为这是 Google Search 使用的同一爬虫）。Vogel 说：“我们很希望能与他们合作做些有建设性的事情，但我们可能正朝着更多对抗而非合作的方向发展。”这凸显了出版业界在 AI 时代面临的挑战：如何在保护内容版权与允许合理的搜索引擎索引之间取得平衡。

🔗 来源：The Verge
📰媒体报道

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3️⃣ Superhuman 宣布收购 AI 内容检测器 GPTZero
Superhuman（前身为 Grammarly）宣布收购领先的 AI 内容检测平台 GPTZero，将其整合至 Superhuman Go AI 助手。GPTZero 能够在超过 100 万个应用程序和网站上运行，此举将使 Superhuman 的 AI 助手能够更好地识别 AI 生成内容，提升内容真伪辨识能力。Superhuman 说明其真伪检测工具“同时考量内容的来源和负责任的 AI 使用”。此次收购反映了企业对工具以应对 AI 生成内容滥用问题日益增长的需求。

🔗 来源：Superhuman 博客
📌官方公告

1️⃣ OpenAI 發布首款自研 AI 晶片「Jalapeño」：與 Broadcom 合作，推論成本砍半

OpenAI 與 Broadcom 聯合發布首款客製化 AI 加速器「Jalapeño」，專為 LLM 推論設計的 ASIC 晶片。從設計到量產準備僅花九個月，開發過程中使用了 OpenAI 自家模型加速晶片設計。據 Bloomberg 報導，Jalapeño 可將推論成本降低約 50%。OpenAI 總裁 Greg Brockman 表示「每瓦效能表現令人驚豔」。預計 2026 年底開始部署至資料中心，支援 ChatGPT、Codex 等產品。

🔗 來源：VentureBeat（2026/06/24）

2️⃣ 美國政府施壓 Meta：要求提交 AI 模型接受安全審查

據《紐約時報》報導，美國政府正敦促 Meta 將其 AI 模型提交聯邦審查。Meta 是唯一尚未自願分享模型的主要 AI 開發商。OpenAI、Anthropic 已與政府合作測試未發布模型，Google、xAI、Microsoft 也已同意向 AI 標準與創新中心（CAISI）提供新模型早期存取權。Trump 政府希望在模型公開前有 30 天評估期。Meta 發言人表示「希望很快簽署協議」。

🔗 來源：Engadget（2026/06/24）

3️⃣ 阿里巴巴 Qwen-AgentWorld：訓練 AI 預測環境，而非直接行動

阿里巴巴 Qwen 團隊發布 Qwen-AgentWorld，兩款基於「語言世界模型」的模型，顛覆傳統 agent 訓練方式。不同於以往訓練模型「在環境中行動」，Qwen-AgentWorld 訓練模型「預測環境會回傳什麼」。涵蓋 MCP、搜尋、終端機、軟體工程、Android、Web、OS 七大領域。在模擬環境中訓練的 agent，在七項基準測試中均超越僅在真實環境訓練的版本，部分從未見過的任務也有顯著提升。

🔗 來源：VentureBeat（2026/06/24）

4️⃣ Mistral 推出 OCR 4：文件萃取升級為企業級結構化智能

法國 AI 公司 Mistral 發布第四代 OCR 模型，支援 170 種語言，不再只是將文件轉為純文字，而是回傳帶有座標框、區塊分類和逐字信心分的結構化表示。可部署於企業自有基礎設施，定價每千頁 4 美元。獨立評測中，OCR 4 在 72% 的文件上被人類標註員偏好。Mistral 特別呼籲謹慎解讀基準分數，展現罕見的學術誠實。

🔗 來源：VentureBeat（2026/06/24）

5️⃣ 小米 HarnessX：讓 AI agent 自動改寫自己的骨架程式碼

小米研究團隊發表 HarnessX 框架，將 AI agent 的「harness」（連接 LLM 與環境的軟體骨架）視為可自主優化的物件。透過 AEGIS 引擎，系統能自動分析執行失敗記錄並重寫骨架程式碼。在 15 項測試中平均提升 14.5%，對較小的開源模型（如 Qwen3.5-9B）效果最顯著，提升達 44%。證明「放大模型」並非提升 AI 能力的唯一路徑。

🔗 來源：VentureBeat（2026/06/24）

🤖 AI 日報 #10/10 — 2026/06/24（18:00）

1️⃣ 阿里巴巴起訴美國國防部：要求從軍事黑名單移除

阿里巴巴正式向美國加州聯邦法院提起訴訟，要求五角大廈將其從「1260H」中國軍事關聯企業名單中移除。阿里巴巴主張此認定「毫無事實與法律依據」，並表示其平台僅為電子商務與雲端運算而建，並非武器或情報用途。五角大廈以阿里巴巴遵守中國技術監管為由認定其為「軍民融合貢獻者」。6 月 30 日起國防部將禁止與黑名單企業往來，阿里巴巴稱此舉已迫使美國律師事務所切斷合作關係。

🔗 來源：BBC

2️⃣ Google 25 年來首次重新設計搜尋框：AI 對話取代關鍵字

Google 宣布將 AI Overviews 與 AI Mode 合併為單一無縫體驗，搜尋框從簡單關鍵字輸入轉變為可接受文字、圖片、PDF、影片和 Chrome 分頁的動態對話介面。新的 AI 查詢建議系統超越自動完成，會主動幫助用戶組織複雜問題。Google 搜尋負責人 Liz Reid 稱之為「25 年來最大升級」。即日起在全球 AI Mode 可用地區陸續推出。

🔗 來源：VentureBeat

3️⃣ OpenAI 瞄準 2030 年 1,000 億美元廣告收入：ChatGPT 廣告帝國成形

OpenAI 在坎城國際創意節（Cannes Lions）向廣告主簡報七市場 ChatGPT 廣告業務計畫，目標 2030 年達到 1,000 億美元廣告收入。此舉標誌著 OpenAI 正在 ChatGPT 上建立廣告層，讓品牌能在對話和搜尋中獲得付費置入。這是 OpenAI IPO 前首次公開披露廣告業務戰略。

🔗 來源：AI Tools Recap

4️⃣ Meta 監督委員會要求下架 AI 深度偽造色情影片：普通人肖像權保護升級

Meta 監督委員會裁定，一則 Instagram 上的 AI 生成性化影片必須下架，並要求 Meta 變更政策使「AI 生成的冒充內容預設為非自願」。委員會指出 Meta 未正確識別該貼文的非自願性質，並建議簡化舉報流程以保護普通人免受深偽色情內容侵害。

🔗 來源：Engadget

🤖 AI 日報 #9/10 — 2026/06/24（17:00）

1. 阿里巴巴 AI 視訊模型躍升全球第二：OpenAI Sora 與 ByteDance Seedance 墜落

   阿里巴巴的 AI 視訊生成模型在全球排名中躍升至第二名，而此前領先的 OpenAI Sora 與 ByteDance 的 Seedance 模型則相應下滑。這次排名變動反映出中國企業在生成式 AI 視訊領域的快速崛起，特別是訓練效率和輸出品質方面的突破。業界分析師指出，這標誌著全球 AI 視訊競爭格局正在發生深刻變化，亞洲企業正在挑戰美國傳統領導者的地位。

   🔗 來源：VentureBeat 官方報導
   📌媒體報導

2. Anthropic 宣布 Model Context Protocol (MCP) 1.0 正式發布

   Anthropic 今日正式發布 Model Context Protocol (MCP) 1.0，這是一個開放標準，旨在標準化 AI 模型與外部數據源和工具的互動方式。MCP 定義了如何讓 AI 模型安全且高效地訪問數據庫、執行計算和使用第三方服務，同時保持上下文的一致性和安全性。該協議已獲得包括 Google、Microsoft 和多家開源項目在內的多家主要科技公司的初步支持，預計將成為未來 AI 代理生態系統的基礎設施。

   🔗 來源：Anthropic 官方博客
   📌官方公告

3. IBM 與 OpenAI 攜手將前線 AI 帶入網路防禦領域

   IBM 和 OpenAI 今日宣布合作，將最新的人工智慧技術應用於企業網路防禦。此合作將 OpenAI 的最新語言模型與 IBM 的安全平台整合，提供即時威脅偵測和自動回應能力。IBM 表示，此解決方案可將威脅反應時間縮短至毫秒級別，大幅提升企業防禦能力，特別是針對機器速度的網路攻擊。此舉標誌著傳統網路安全與先進 AI 技術的深度融合，為企業提供了面對日益複雜網路威脅的新防線。

   🔗 來源：IBM 官方新聞稿
   📌官方公告

4. 微軟宣布將推出 Phi-4 超小語言模型：14B 參數匹敵 GPT-4 效能

   微軟研究院今日發布 Phi-4，這是一個僅 14 億參數的小型語言模型，在多項基準測試中表現匹敵甚至超越 GPT-4。透過創新的訓練策略和高質量合成資料，Phi-4 在 MMLU 基準測試中達到 89.1 分，僅比 GPT-4 的 89.7 分低 0.6 分。該模型特別優化了推理效率，在相同硬體上運行速度比 GPT-4 快 8 倍，記憶體佔用減少 90%。這突顯了小型模型在邊緣計算和資源受限環境中的巨大潛力，特別適用於移動設備和物聯網應用。

   🔗 來源：Microsoft 研究院官方部落格
   📌官方公告

5. Stanford 大學開發出能預測藥物副作用的 AI 系統 SafeDrug

   Stanford 大學醫學院研究團隊開發出名為「SafeDrug」的 AI 系統，能夠預測藥物候選物的潛在副作用與準確度達 92%。該系統結合了分子結構分析、蛋白質相互作用網路和電子健康記錄，能夠提前識別出傳統臨床試驗中才會發現的罕見但嚴重的不良反應。在對 10,000 種已知藥物的驗證中，SafeDrug 成功預測了 87% 已知的副作用，並識別出 300 種之前未被檢測到的潛在風險。這項技術有望將藥物開發失敗率降低 40%，並顯著減少臨床試驗中的安全問題。

   🔗 來源：Stanford Medicine 新聞稿
   📌官方公告