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11/9（一）
AI代理人協同作業陷瓶頸 專家呼籲統一記憶格式
圖／示意圖商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導AI人工智慧發展迅速，其中「AI代理人（AI Agents）」技術逐漸受到關注。然而，這些能獨立執行任務的軟體代理人卻面臨記憶無法共享的困境，嚴重阻礙了跨工具的協同工作。為此，在 Dash0 負責 OpenTelemetry 開發的 Mads Thines 呼籲業界應為 AI 代理人的記憶制定一套共通格式。 根據《LavX News》報導，Mads Thines 指出，目前的程式開發工具儘管能儲存有用的筆記，卻無法可靠地分享資訊，原因在於每個工具都採用了不同的資料綱要（schema）與儲存系統。這導致 AI 代理人所建立的筆記被困在單一工具中，無法被其他編輯代理人或審查機器人存取。Mads Thines 將當前 AI 代理人記憶的現況，比喻為 OpenTelemetry 問世之前的可觀測性（observability）領域：當年各家廠商使用不同的代理程式與資料格式，導致開發者難以整合資料；而 OpenTelemetry 則提供了一套共享的資料模型與協定，讓開發者能一次埋設程式碼，便將資料發送至整個生態系中的工具。 目前，AI 代理人的記憶實作方式五花八門，例如 GitHub Copilot Memory 會將事實與程式碼引用連結，並在 28 天未使用後移除；LangGraph 的 BaseStore 則採用命名空間與鍵值，並可選用生命週期（time-to-live）設定。Graphiti 與 Zep 則將事實建模為圖形邊緣，追蹤事實套用與系統記錄的時間。Mads Thines 認為，這些不同的設計中蘊含許多有價值的概念，若能整合為一套共通格式，將可結合可追溯的來源、明確的過期機制，以及簡潔的鍵值儲存方式。此格式無需強制各系統採用相同的方法來提取、排序或搜尋記憶，保有各廠商的競爭空間。 Mads Thines 提議，共通的記憶紀錄應包含作用範圍（scope）、鍵值（key）、內容、生命週期以及作者資訊，明確標示該記憶是由人類、AI代理人還是提取服務所寫，以利工具評估記憶的可信度。此外，他也建議制定共享的位址層級與屬性名稱規範，以及寫入、讀取、列表、搜尋、歸檔等操作的共通合約。中立組織而非特定廠商應出面協調這項工作，以避免再次加深碎片化問題。他以 LoreKit 的 MIT 授權資料綱要與磁碟儲存格式作為其中一個輸入範本，其離線儲存可寫入 Markdown 檔案，方便開發者檢查與比對。 然而，記憶共享也帶來「提示注入（prompt-injection）」的潛在風險，亦即一個工具寫入的內容可能會影響或操縱另一個工具。為此，Mads Thines 建議記錄作者資訊、支援簽章，並將記憶連結到相關程式碼，讓讀者能檢查變更，以提升安全性。
GitHub重構Git底層儲存架構，單一儲存庫壓測每秒可接收7,200次推送
GitHub因應AI代理密集寫入，將Git資料儲存與參照更新分離，新架構Rubicon內部壓測每秒處理7,200次推送，支援5,000個代理同時操作單一儲存庫，目前僅提供有限私人預覽
AI系統破解20年量子計算猜想 證實「量子加速」極限 - 獨家報導
圖／示意圖 商傳媒｜何映辰／台北報導 美國新創公司 Physical Superintelligence PB […]
AI系統破解20年量子計算猜想 證實「量子加速」極限
圖／示意圖商傳媒｜何映辰／台北報導美國新創公司 Physical Superintelligence PBC（PSI）近日宣布，其搭載了 Anthropic 未公開模型的 AI 系統，已成功證明了長達近 20 年的「阿倫森─安貝尼斯猜想」（Aaronson-Ambainis conjecture）。這項量子計算理論中的難題自 2008 年提出以來懸而未決，如今透過人工智慧的力量獲得解答，對於量子電腦的效能邊界有了更清晰的理解。 「阿倫森─安貝尼斯猜想」是由電腦科學家斯科特·阿倫森（Scott Aaronson）與安德里斯·安貝尼斯（Andris Ambainis）於 2008 年提出的一個精確「數學猜想」（尚未被證明但被認為可能為真的數學命題）。它探討的是，量子電腦在處理任何「是或否」的隨機輸入問題時，相較於傳統電腦能節省多少計算量。現在被證實的答案是：最多只能節省「多項式」等級的計算量，而非部分人預期的「指數級」加速。 PSI 公司表示，其內部研究系統在運作至第三天時，便生成了完整的證明。這份證明已由自動定理證明軟體 Lean 驗證並接受。隨後，該 AI 系統進一步處理了相關的開放性問題，並將其證明結果兩度改進，最終版本也獲得 Lean 的認可。PSI 已將相關論文與完整的形式證明公布在 GitHub 平台供各界查閱。 這項突破性的定理，證實了斯科特·阿倫森多年來的警示：量子電腦並非能透過同時嘗試所有解法來瞬間解決所有難題，至少對於隨機資料上的「是或否」問題而言是如此。該定理劃清了界線：傳統電腦在處理非結構化（即無規律）資料時仍能與量子電腦並駕齊驅，而量子電腦的真正加速優勢，僅存在於那些具有明確結構的資料問題上。史丹佛大學的研究團隊對此結果評價稱，這是一項「重大的成果」，巧妙地結合了布林函式分析與機率組合學。 PSI 指出，任何宣稱能在混亂、非結構化資料上實現指數級量子加速的公司，現在必須明確指出其資料中隱藏的結構何在。這項研究成果不僅解決了量子計算領域的長期疑問，也展示了 AI 在基礎科學研究中，作為強大工具的潛力。
駭客在GitHub散布假資安工具，利用Visual Studio編譯流程植入後門
駭客利用Visual Studio專案檔的編譯設定執行惡意指令，並透過GitHub假資安工具散布後門與竊資程式，調查時整波活動已有超過2,000臺電腦感染
Apple Watch變成可穿戴滑鼠！GitHub WatchPointer專案實現獨立App、右鍵點擊、捲動功能
開發社群經歷 AirPods 改造成滑鼠之後，這項模改風潮來到了 Apple Watch，透過智慧手錶還擁有螢幕且本身就能安裝程式擴充的特性，功能更為完整，不再只是可以體感控制游標，還具備了右鍵、拖曳、捲動等功能，讓 Apple Watch 已經幾乎等同是一款穿戴滑鼠了。
【2026-11-09】《商傳媒｜AI產業一週大事》AI Agent成產業主線：效率、監管與基礎設施齊步
圖／示意圖商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導人工智慧（AI）產業上週明確地進入一個關鍵轉折點，其發展主線不再僅限於模型能力的提升，而是聚焦於 AI 代理（Agent）的實際應用、效率優化，以及隨之而來對其行為的治理與基礎設施的龐大需求。隨著 AI Agent 逐漸從實驗室走向企業營運的核心，這股趨勢不僅推動了技術創新，也同時引發了關於安全性、成本效益與監管的全面討論，迫使各方在追求自動化的同時，必須更審慎地思考如何確保 AI 的可控與負責。 AI Agent 浪潮下的效能競逐與普及化 各家科技巨頭上週紛紛推出新產品與服務，展現 AI Agent 正加速滲透到各行各業。從企業資源規劃（ERP）到雲端服務，AI Agent 的部署日益普及。例如，NetSuite 上週一推出一系列 AI 工具，透過 SuiteSkills 等預建功能，深度革新其雲端 ERP 系統，使 AI Agent 能辨識財務結算延遲原因或處理庫存異常。OpenAI 同樣在上週一宣布，將 ChatGPT 的進階工作功能整合到日常對話介面，目標是將其轉變為更全面的工作平台，讓使用者能直接在聊天中完成複雜任務，例如生成簡報或建立網站。 在基礎設施層面，MariaDB 公司上週三推出了其最新的 Enterprise Platform 2027，特別強化了 AI 代理記憶體與檢索功能，旨在讓 AI Agent 更高效地處理與分析龐大數據。Google Cloud 上週宣布，將其開發的 Agent Substrate 與 gVisor 開源，目標是為 AI Agent 提供更安全、高效的執行環境。而 AWS 也推出了 Kiro bots，這項新功能讓開發者能建立專精型 AI Agent，自動處理軟體開發中的重複性任務，具備長期記憶與學習能力，進一步減輕開發者的管理負擔。這些都顯示 AI Agent 正走向專業化、模組化與更深度的應用整合。 AI Agent 的效能與成本效益也成為新的競爭點。Google 上週四發布的 Gemini 4 Carbon 模型，在基準測試中效能幾乎追平競爭對手 Anthropic 的旗艦產品，但成本卻僅需三分之一。輝達也在上週四公布其 Vera CPU 的最新測試數據，宣稱在執行 AI Agent 任務時，Vera CPU 的速度與能源效率均超越現有的 x86 CPU，顯示其在 AI 運算速度與功耗效率上的領先優勢。此外，美國人工智慧新創思維機器實驗室於上週二發表其第二代開源模型 Inkling 2 Small，展示了在程式開發與多模態處理上的突出表現，估值已達 400 億美元，其低成本優勢也備受市場關注。 伴隨普及而來的監管與資安挑戰 隨著 AI Agent 的自主性與應用範圍擴大，其帶來的監管與資安風險也日益凸顯，成為產業發展的另一條主線。高德納諮詢公司上週二發布首份 AI Agent 管理平台報告，將微軟、IBM 和 ServiceNow 列為領導者，凸顯企業亟需建立一套完善的治理與風險控管機制，以應對 AI Agent 可能帶來的失控風險。 金融業的態度尤為謹慎。高盛集團上週二起限制非工程師使用 Anthropic 的 Claude Code 和微軟 GitHub 等 AI 程式開發工具，將使用權限縮減至工程師專屬，反映其對潛在風險的擔憂。摩根大通與富國銀行等大型銀行也已更新服務條款，釐清 AI Agent 行為的客戶責任，甚至開始限制或阻止第三方 AI Agent 存取其系統。Meta Platforms 推出的個人化 AI 助理 Muse AI，儘管介面可愛，卻被報導可能在用戶不知情下收集大量敏感個人資料，甚至出現誤洩地址及私自訂閱服務的狀況，引發嚴重的隱私疑慮。這些事件都顯示，AI Agent 在帶來便利的同時，也可能因自主性過高或資料處理不當而產生非預期的負面影響。 為應對這些挑戰，資安業者與科技巨頭紛紛推出解決方案。資安大廠 CrowdStrike 上週四宣布收購兩家 AI 新創，並推出「AI 終止開關」（AI Kill Switch）等多項工具，以協助企業監控並終止可能帶來威脅的 AI Agent。美國國防與資訊科技公司 Leidos 上週四發表 HeadWay Dispatch，這是一款專為 AI Agent 設計的治理工具，能協助企業監控 AI Agent 的運作、管理其存取權限，並確保自動化決策過程中的人為監督。科技公司 Kihan 上週四宣布推出「憲法式運算」框架，旨在為企業 AI Agent 提供獨立且可驗證的授權機制，防止其超出權限執行任務。CloudBolt Software 上週六也宣布，其雲端管理平台（CMP）已整合 AI 代理治理功能，讓企業能對用於雲端基礎設施的自動化 AI 工具設定明確的權限與政策。 各國
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4Gamers11/6（五）
GitHub改版PR總覽頁面，集中顯示合併狀態與待處理事項
開發者可在GitHub新版PR總覽頁面查看合併條件，並篩選未解決的討論、依時間排序留言，新版目前採自願啟用的公開預覽形式，正逐步開放使用
AirPods充電盒變身「無線滑鼠」 GitHub專案實現體感操作、輕敲點擊
過去已經有不少開發者利用 AirPods 的陀螺儀來實現滑鼠體感操控功能，但基本都是使用耳機本體，不過近期有開發者成功連動了充電盒，實現耳機可以一邊充電，一邊身兼滑鼠，讓趣味性與實用性都獲得了突破。
高盛管制非工程師 AI 工具 凸顯企業應用資安與創新挑戰 - 獨家報導
圖／本報資料庫 商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導 近期，企業對人工智慧（AI）工具的運用與管理，正成為各界關注的 […]
高盛管制非工程師 AI 工具 凸顯企業應用資安與創新挑戰
圖／本報資料庫商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導近期，企業對人工智慧（AI）工具的運用與管理，正成為各界關注的焦點，尤其在資訊安全與創新潛力之間尋求平衡。其中，美國投資銀行高盛（Goldman Sachs）便傳出已禁止其非工程師職員使用先進的 AI 程式開發工具。 根據《Fast Company》報導，高盛的交易員、銀行家及其他員工，將無法使用 Anthropic 開發的 Claude Code 或微軟的 GitHub 等 AI 程式開發工具。此舉引起部分交易員的不滿，他們過去曾利用這些工具來監控數據、建立財務模型及製作圖表。儘管高盛資訊長馬科·阿根蒂（Marco Argenti）先前曾讚揚非技術人員運用 AI 進行軟體原型開發，但高盛發言人表示，此政策旨在評估 AI 工具在公司不同部門的最佳應用場景，並衡量其在生產力與風險管理方面的效益，最終會將這些工具交給最適合長期運用的人員。 與此同時，AI 技術在資安領域的應用也持續推進。美國 AI 公司 OpenAI 於週四推出了其更新版的網路安全 AI 模型 GPT-6 Cyber。據《The Verge》報導，這款模型在測試中能更有效地偵測漏洞，並降低誤用其能力的風險，其作業超出預期範圍的比例已從 GPT-5.6 Cyber 的約 5% 降至不到 1%。此外，《How-To Geek》指出，OpenAI 的自動化管線在一次研究中，發現了多達 948 個可能導致攻擊者取得管理權限的 Linux 核心漏洞，並產出了概念驗證的攻擊程式與修補方案，凸顯 AI 在提升資安防護方面的巨大潛力。 另一方面，科技巨擘 Google 也在調整其 AI 開發工具策略。根據《Engadget》報導，Google 將停用其應用程式開發雲端服務平台 Firebase Studio，鼓勵開發人員轉向使用更專注於 AI 的新工具，例如用於快速開發的 Google AI Studio，以及支援多重 AI 代理並能直接與程式碼互動的 Antigravity。Google 表示，這項轉變是為了精簡工作流程，讓 AI 成為開發過程的核心。開發人員仍有時間將其在 Firebase Studio 上的專案匯出，截止日期為 2027 年 3 月 22 日。 這些事件反映了全球大型企業在整合 AI 技術時，面臨的複雜挑戰與策略演變。如何在善用 AI 帶來創新與效率的同時，有效管理潛在風險並確保資訊安全，已成為當前企業管理的重要課題。
11/5（四）
Block強推AI工具革新商家營運 執行長：要取代供應商
圖／本報資料庫商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導金融服務與數位支付集團 Block, Inc. 正大力推動人工智慧（AI）應用，目標是協助旗下商家客戶取代傳統服務供應商，並擴大其在消費者金融服務市場的市佔率。此舉有望顛覆商家營運模式，從產品訂購、庫存管理到員工溝通，都將導入 AI 自動化。 Block 執行長傑克·多西（Jack Dorsey）在週二晚間的財報會議上表示，該公司目標不只是提供支付服務（Block 的支付服務涵蓋行動支付工具 Cash App 以及為商家提供銷售終端服務的 Square 等），而是要成為用戶的「整座銀行」。為此，Block 正在其 Cash App 中推出多款 AI 輔助工具，旨在將多項服務自動化。多西指出，小型商家對這項技術的接受度超乎預期。 Block 規劃讓商家將 AI 代理人視為實際的工作人員，協助處理多樣業務。具體而言，這些 AI 工具能夠自動管理產品訂購、庫存，並根據銷售趨勢自動更新供應鏈資訊，這正是 AI 取代商家供應商的具體方式。Block 也開發了多款 AI 應用，例如用於自動化任務的 AI 框架 codename goose、內部 AI 助理 Builderbot，以及用於人機協作的開源平台 Buzz。Buzz 代表了 Block 對「Block as Intelligence」的願景，預計能減少對 Slack、Discord 和 GitHub 等工具的依賴。此外，針對 Cash App 用戶，Block 也推出 AI 金融管理助理 Moneybot，協助理解儲蓄、支出與投資；而語音模型 Dessa 則能模仿人類對話的情感與語調。 財務表現方面，Block 在截至 9 月 30 日的季度中，總利潤達到 32.4 億美元，年增 22%；每股盈餘（EPS）為 1.13 美元，較 2025 年第三季大增 109%。營運收入成長 14% 至 4.28 億美元。Cash App 在今年九月達到 6,000 萬月活躍用戶。Block 已將 2026 年調整後每股盈餘預期上調至 4.15 美元，全年總利潤預期也提升至 126.26 億美元。市場對此反應積極，週三盤中股價上揚超過 10%。然而，本週 Block 也與美國司法部達成協議，同意支付 7.64 億美元，以解決其在反洗錢保護方面違反《銀行保密法》的指控。 Block 預計這些 AI 工具將在第四季開始產生收益，並將根據用戶回饋建立其營收模型。William Blair 的分析師指出，Cash App 的用戶參與度與變現能力正在提升，特別是連結商家與消費者的「Neighborhoods」功能，有望成為長期成長動能。
Anthropic推FlashProve開源工具 助驗證AI模型身分
圖／示意圖商傳媒｜何映辰／台北報導為提升人工智慧（AI）模型的透明度與可信度，美國 AI 新創公司 Anthropic 於週三（11月4日）發布了一款名為 FlashProve 的開源系統。該工具旨在透過密碼學技術，讓使用者能夠驗證 AI 模型的回應是否確實來自開發者所宣稱的模型，解決當前 AI 服務中的信任挑戰。 Anthropic 指出，目前使用者在使用 AI 模型時，幾乎沒有方法能確認回應是否來自特定模型。AI 服務供應商可能會基於成本考量，秘密將請求導向較便宜、能力較弱的模型，或是模型本身遭惡意竄改。這類不透明的實務操作，不僅損害使用者信任，也可能導致 AI 服務無法如預期般運作。 FlashProve 系統基於 Anthropic 研究團隊的「可證明推論」（Provable Inference）方法，核心採用了零知識證明（zero-knowledge proof）這類密碼學技術。簡單來說，它會在 AI 每次生成回應時，附帶一個簡短的加密證明。這個證明能讓使用者在自己的裝置上快速驗證該回應的來源，且過程中無需揭露模型的專有權重（即模型內部運作的機密數據），即使運算資源有限也能進行驗證。 Anthropic 已在 GitHub 上免費分享了 FlashProve 的技術規格與部分工作程式碼，並以 Apache 2.0 開源授權發布。不過，該公司也強調，FlashProve 仍處於早期研究階段，並非一個已完成的產品，並鼓勵外部開發者參與測試與改進。這項技術的潛在應用廣泛，從消費者產品到企業內部安全，都能用於獨立驗證所使用的 AI 模型是否符合預期，對於提升 AI 系統的透明度與問責制具有重要意義。
COZ 發表 onesig 輕量級函式庫 簡化 AI 代理錢包開發免後端
圖／本報資料庫商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導區塊鏈開發公司 COZ 昨日推出開源 JavaScript 函式庫 onesig，專為人工智慧代理（AI agent）和自動化系統打造輕量級會話錢包（session wallet）。這項創新讓開發者無需建立或管理複雜的後端基礎設施，便能實現 Web3 應用程式的自動化鏈上操作。 根據《Neo News Today》報導，onesig 函式庫允許開發者為其應用程式創建代理錢包，以便自動進行鏈上交易。所謂人工智慧代理，意指能自動執行任務的程式；而會話錢包則是一種特殊錢包，允許應用程式在一段時間內，無需使用者每次交易都重新授權，便能代為執行預設的操作。onesig 的核心設計是讓使用者只需使用其現有的錢包簽名一次，函式庫就能產生一個可重複使用的代理錢包，進行獨立交易，且無需任何後端、錢包儲存服務或供應商依賴。 這個約 150 行程式碼的輕量級函式庫，適用於任何 EVM 相容網路，包括 Neo X。它的主要原理是：使用者連接錢包並觸發 onesig 後，簽署一份包含應用程式名稱、版本、擁有者地址和同意文字的訊息。函式庫隨後會透過 keccak256 雜湊該簽名，生成一個 secp256k1 私鑰，進而產生一個標準的外部擁有帳戶（externally owned account），隨時準備簽署交易。由於相同的擁有者、應用程式和參數總會產生相同的錢包地址，這意味著該錢包只需重新簽署相同的訊息，便可在任何設備上重建。 目前這項技術已應用於 Neo Global Development 與 COZ 合作開發的 Neo X 迷宮探索遊戲 WhisperDark 中。玩家只需簽名一次，就能生成一個代理錢包，自動透過 Ax402 小額支付，在遊戲內購買武器、護甲和補給品，無需每次交易都由人工介入。 COZ 強調 onesig 是一個方便的「熱錢包」，而非「保險庫」，並坦承其優缺點權衡。由於簽名本身就是私鑰，任何取得原始簽名的人都能派生並清空錢包，因此官方建議 onesig 僅用於小額資金。它只與產生確定性簽名（RFC 6979）的外部擁有帳戶相容，例如 MetaMask、Ledger 和 Rabby，但不支援 Safe 這類智能合約錢包或 ERC-4337 帳戶。若要更換新錢包，則需要提升版本號並手動轉移剩餘資金。儘管如此，onesig 在最新的 v0.2.0 版本中增加了確定性驗證，以確保錢包衍生的安全性。 此種簽名至私鑰派生模式，其實在 2023 年就有人在 ethresear.ch 上提出作為層級確定性錢包派生函式的概念，不過該提案並未正式成為以太坊改進提案（EIP）。Fluidkey 也透過類似方法，在生產環境中用於隱形地址。COZ 將 onesig 定位為已知模式的正確且文件完善的實作，而非全新發明。對於需要更強安全保證的開發者，例如具備範圍限制、可撤銷鏈上權限的 EIP-7702 會話金鑰或 ERC-4337 帳戶抽象，雖然更複雜，但能提供更全面的保護。onesig 函式庫則是在零基礎設施和最大程度可攜性之間取得平衡的解決方案，並以 MIT 授權在 GitHub 上發布。
11/4（三）
模組開發者巧用SteamOS Apple晶片麥金塔電腦重啟32位元舊遊戲
圖／本報資料庫商傳媒｜何映辰／台北報導對於麥金塔電腦（Mac）玩家而言，舊款32位元PC遊戲的相容性一直是個挑戰。然而，一群模組開發者近日成功為搭載Apple晶片（Apple Silicon）的麥金塔電腦移植了SteamOS，並命名為「FX Steam Launcher」（在GitHub上稱為steamac），此舉有望讓許多經典32位元遊戲在現代麥金塔電腦上重獲新生。 Apple晶片是蘋果公司自行研發、基於ARM架構的處理器，其優異的效能表現受到市場肯定。過去，由於現代macOS作業系統已不再支援32位元程式架構，導致許多舊款PC遊戲無法在麥金塔電腦上運行。這項新工具透過在Apple晶片麥金塔電腦上運行輕量級虛擬機器（VM）來實現，並整合了libkrun、Venus、MoltenVK、CoreAudio等技術，同時支援遊戲控制器，為玩家提供相對完整的遊戲體驗。 FX Steam Launcher的主要目標在於解決32位元遊戲的相容性問題。經測試，經典32位元遊戲《惡靈勢力2》（Left 4 Dead 2）在透過steamac運行時，平均幀率可達到每秒200張（FPS），表現相當流暢。 不過，對於現代遊戲而言，其表現則不盡理想。部分遊戲如Stellar Blade雖能在搭載M4 Max SoC的2024年MacBook Pro上達到平均60 FPS以上的效能，但需要將畫面解析度從800p放大，且運行時可能存在明顯的效能開銷與圖形錯誤。而其他現代遊戲，例如《毀滅戰士：永恆》（Doom Eternal）或《蜘蛛俠：邁爾斯·莫拉雷斯》（Spider-Man: Miles Morales），則可能無法在此配置下運行，因此目前FX Steam Launcher仍不建議用於運行較新的遊戲。 該專案的原始碼已在GitHub上的steamac儲存庫中公開，玩家也可直接從官方網頁下載使用。
Anthropic 公開 FlashProve 研究原型，以密碼學證明 AI 回應出自哪個模型
Anthropic 的 Frontier Red Team 公開由 Claude 改進的零知識證明系統 FlashProve，讓使用者在看不到權重的情況下，也能確認回應出自服務商承諾的模型；以每張 GPU 換算，證明所需的 GPU 時間約為一般推論的 70 至 95 倍。本文依官方研究文章與 GitHub 文件，拆解它的運作方式、和既有系統的差距，以及離實際部署還差哪些限制。#人工智慧,Anthropic,人工智慧,AI,密碼學,Anthropic,模型驗證,FlashProve (anthropic-flashprove-provable-inference)
《勝利女神：妮姬》公告指出 PC Launcher 腳本檔案可能遭第三方竄改 正在確認影響範圍
由 Level Infinite 與 SHIFT UP 聯手開發的美少女槍戰動作遊戲《勝利女神：妮姬》（PC／iOS／Android）今日發布公告，表示已確認到 PC Launcher 腳本檔案可能被第三方竄改的異常情況，目前正在確認影響範圍。 起因是由於一位獨立研究員 MotherSphere 在 GitHub 上所發表的文章，他指出：「Level Infinite CDN 上的 4 個官方 JavaScript 檔案中包含了攻擊者的惡意
INSIDE
巴哈姆特 GNN11/3（二）
光碟第二春來了！GitHub現讀寫面「圖樣雕刻」方案 有光碟機就能在家動手做
CD、DVD、藍光光碟或許已經不再是大家儲存備份工具，但讀取面閃閃反光的特色在最近找到了 另類的用途，有開發者打造了專門的印刷軟體，能夠將任意圖樣雕刻上去，形成類似浮雕的效果，因其獨特視覺在社群引發熱烈討論。
《FX Steam Launcher》將SteamOS移植到Mac！Windows遊戲直接遊玩免CrossOver
在 Mac 電腦上玩遊戲，如果開發商沒有原生支援，就必須依賴 CrossOver 進行轉譯，但多數轉換器需要收費、設定門檻高、第一次遊玩需要等待耗費大量時間轉換都是問題，然而 GitHub 上的《FX Steam Launcher》打破這些限制，實現直接把 SteamOS 當成 App，遊戲下載直接遊玩。
高盛收緊AI工具使用規範 金融業 AI 運用趨謹慎
圖／本報資料庫商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導華爾街龍頭金融機構高盛（Goldman Sachs）近期調整內部政策，限制交易員與銀行家使用部分人工智慧（AI）程式開發工具，包括Anthropic開發的Claude Code以及微軟旗下的GitHub。這項變革引發內部不滿，也凸顯金融業在擁抱AI科技的同時，對風險管理的日益重視。 根據《彭博新聞社》報導，高盛過去數月曾允許非技術職位的員工使用這些AI工具，用以監測客戶交易流向、模擬市場變化，甚至撰寫報告及製作圖表。高盛資訊長馬科·阿根蒂（Marco Argenti）今年七月還曾稱讚非技術人員運用AI進行「vibe coding」（一種非正規、快速原型開發的程式開發方式）。然而，高盛發言人Nick Carcaterra表示，公司在評估生產力與風險管理等因素後，決定將這些AI程式開發工具的使用權限，僅保留給約 12,000 名專業工程師。公司內部指南已於十月更新，香港辦公室的員工早在今年初就已受限於相關規範。 金融業對AI工具的管控趨嚴已是普遍現象。摩根大通（JPMorgan Chase）執行長傑米·戴蒙（Jamie Dimon）上個月曾警告「流氓代理」（rogue agents）風險，並表示銀行內部不允許使用外部AI代理。美國銀行（Bank of America）也正限制AI代理對客戶存款的存取，同時建立AI授權支付的責任協議。花旗集團（Citigroup）同樣禁止第三方代理登入帳戶或進行交易。 面對業界的謹慎態度，AI開發商Anthropic也積極採取措施。該公司近期更新了其AI工具Claude Code的規範，特別針對遊戲開發應用，明文禁止使用者利用AI工具複製現有遊戲。Anthropic員工Addy Osmani指出，此舉旨在避免侵害智慧財產權。此外，Anthropic還為其企業級服務Claude Enterprise推出「智慧報告」功能，協助企業客戶分析團隊的AI使用行為，識別效率低下之處並評估投資效益，但強調這些報告不應用於個人績效考核。 儘管AI發展潛力龐大，但其應用所衍生的成本、生產力效益不明及網路安全風險，仍是金融機構主要考量。美國銀行證券集團（BofA Securities）指出，目前AI資本支出已被視為比政府債務更可能引發「系統性信用事件」的風險來源。AI公司Anthropic近期也遞交了首次公開募股（IPO）申請文件，儘管承諾未來五到八年將投入近 9,000 億美元，並擁有 1,320 億美元現金儲備，但其第三季營收成長已較前一季明顯放緩。投資人對於AI相關股票的擔憂，已導致那斯達克（Nasdaq）綜合指數在十月份下跌超過 5%，輝達（Nvidia）股價也下跌逾 10%。
