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月球南極竟是「天然冷凍庫」 NASA 研究證實：地球強韌微生物能在極端環境存活數月

IFENG — Mon, 21 Sep 2026 07:30:00 +0800

NASA 最新研究指出，月球南極的高寒永久陰影區竟可能成為地球微生物的臨時避風港。這些位於月球南極的永久陰影區具備天然輻射屏障，讓地球微生物得以在極端環境中存活，這項發現將對未來登月任...

美國國家航空暨太空總署（NASA）阿姆斯研究中心（Ames Research Center）近日發表的一項最新天體生物學研究卻帶來了突破性的驚人發現：在月球南極那些終年不見天日的「永久陰影區（PSRs）」深坑中，極度寒冷、具備微弱揮發物冰層保護的微環境，極有可能在短期內成為某些強韌地球極限微生物（Extremophiles）的臨時避難所，甚至得以在極端太空環境中存活數月之久。

零下 230 度超低溫形成「天然冷凍庫」：水冰沉積與隕石坑壁阻絕致命宇宙射線

長期以來，科學界普遍認為月球表面是一個對生命極端敵對的死寂之地——在缺乏大氣層保護的情況下，強烈的太陽紫外線、太陽風帶電粒子以及高能銀河宇宙射線（GCR）會在一瞬間撕碎任何暴露在外暴露的有機生命 DNA。然而，NASA 研究團隊透過月球勘測軌道飛行器（LRO）回傳的熱輻射數據與地質模型進行深度電腦模擬後發現，月球南極高達數公里深的隕石撞擊坑邊緣，為坑底創造了近乎完美的天然屏障。

在這些溫度常年維持在零下 200°C 至零下 246°C（接近絕對零度）的超低溫環境中，微生物的生化代謝將被完全凍結，進入類似假死的極致休眠狀態；更關鍵的是，厚重的高角度隕石坑壁能夠阻擋高達 80% 以上的太陽直接輻射，結合坑底混合在月壤中的水冰（Water Ice）結晶，形成了一個天然的輻射防護盾，使如芽孢桿菌（Bacillus）或微型緩步動物（水熊蟲）等極限生命在特定微裂隙中具備驚人的生存耐受力。

登月任務消毒規範面臨重大修正：防止「反向污染」與尋找月球原生水冰的平衡

這項發現對於即將啟動的 NASA 阿提米絲（Artemis）載人登月計畫以及各國月球基地建設提出了嚴峻的挑戰。阿提米絲計畫的核心目標之一，正是派遣太空人前往月球南極採掘永久陰影區的水冰資源以提煉氧氣與火箭燃料。如果人類太空裝、無人漫遊車或登月艙著陸器在發射前未能徹底無菌化，隨機附著的地球微生物一旦被帶入陰影區沉積下來，將可能長期殘留在月冰中，進而嚴重干擾未來科學家探測「月球水冰原始地質演化歷史」的純淨度。

NASA 官員表示，這項研究並非意味著微生物能在月球上繁衍生長，而是揭示了生命在極端宇宙環境中的頑強韌性遠超想像。

針對這項新發現，國際太空研究委員會（COSPAR）正考慮針對月球南極特定高科學價值的深陰影區域，劃定更高等級的「敏感保護區」，並要求未來的著陸器必須採用更先進的電漿滅菌與封閉防護技術，以確保人類在開拓地外疆土的同時，不至於無意間在月球寫下人造生命的污染歷史。

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超狂工程師耗時10年打造「8位元真空管電腦」佈滿整面牆，運算太熱還得隨身備滅火器

cnBeta — Sun, 20 Sep 2026 16:30:00 +0800

工程師耗時十年，以純手焊工藝打造出佔據整面牆的8位元真空管電腦。開機需暖機且滅火器待命，這台手焊巨構將二進位邏輯化為金色光流，這部8位元真空管電腦以前所未有的硬派姿態，浪漫致敬計算機科...

當現代半導體製程一路殺進 2 奈米、在指甲般大小的矽晶片中硬塞進數百億顆電晶體時，有人卻選擇把時鐘撥回半個世紀前。國外硬體創客邁克（Mike）耗費近十年光陰，在自家工作室的牆面上，徒手打造出一台龐大無比且貨真價實的 8 位元真空管電腦「MK3」。

這座佔據整整一面牆的機械巨構，全數仰賴 460 支真空管進行運算。當電源開關切下的那一刻，淡金色的熱電子光芒在數百個玻璃管腔內點亮，伴隨而來的是逼人的熱浪與宛如烤箱般的焦香氣味。

歷經兩代炸機慘劇，將 8 位元架構鋪滿整面牆

在現代硬體工程師眼裡，MK3 的架構簡直是一場不可思議的實體線路狂想。

邁克選用的是冷戰時期蘇聯廣泛生產的「6N3P」微型雙三極真空管，每支管子內部都包含兩組獨立的三極放大結構。他利用這些管件內的陰極加熱、柵極控制電壓以及電子流動，以純硬體線路搭建出反向器、及閘（AND）、或閘（OR）等最基礎的邏輯閘，進一步串接出暫存器、程式計數器與 8 位元算術邏輯單元（ALU）。整台電腦沒有任何現成的微晶片，所有的邏輯跳轉與資料流動，全由牆面上數千條精密手工焊接的導線與分立電阻、電容硬派撐起。

▲ 圖源：cnBeta

要讓 460 支脆弱的玻璃管件在同一套系統中協同工作，代價高得嚇人。

MK3 已經是邁克的第三代設計。在漫長的十年摸索中，早期的「MK1」與「MK2」曾遭遇無數次毀滅性災難——由於真空管電路需要高達數百伏特的高壓直流電驅動，微小的負載阻抗不匹配或寄生電容效應，就會引發電路強烈震盪；在早期測試階段，電路板起火甚至電解電容當場短路「爆漿」炸裂已是家常便飯。

邁克徹底重新計算了每一級驅動級的偏壓網路，大幅改善接地迴路並重新設計模組化插槽，才終於壓制住高壓雜訊，讓 8 位元數位訊號在數百支真空管之間穩定傳遞。在這裡，位元（bit）不再是示波器螢幕上抽象的方波，而是由一顆顆真空管的亮暗物理狀態直接宣示其存在。

開機得先暖機 15 分鐘

操控這座運算巨構，首先得徹底顛覆現代人「隨開即用」的習慣。

MK3 在啟動時有著極其嚴格的物理儀式感：接通主電源後，整台電腦完全無法立刻執行任何指令，操作者必須在旁靜靜等待 10 到 15 分鐘。這段漫長的預熱期，是為了讓 460 支真空管內部的鎢絲陰極均勻加熱至數百攝氏度，使管內的熱電子發射率攀升至穩定的工作區間。

過早載入工作電壓只會導致陰極老化損壞或邏輯狀態紊亂。等所有管件均勻透出金紅色光芒後，還必須手動按下一整排重設（Reset）按鈕，強迫所有正反器電路歸零，才能清除通電初期的隨機浮動雜訊。

▲ 圖源：cnBeta

一旦全速運轉，整間工作室的微氣候便會立刻被改變。460 支真空管的燈絲耗電加上陽極耗散功率，讓 MK3 的整體發熱量相當於一台火力全開的千瓦級工業電暖器。室內溫度在十幾分鐘內驟升，空氣中瀰漫著高溫烘烤電路板與灰塵微粒的焦熱氣味。

更令人神經緊繃的是，整面牆上佈滿了數百伏特的高壓直流匯流排，只要任何一個焊點因熱脹冷縮脫落、或是元件擊穿，極短時間內就可能引發電弧火花甚至起火。正因如此，邁克在工作室最隨手可及的地方常備著一具大型滅火器。

「每次開機，除了期待它能順利跑完邏輯迴圈，更像是在跟火災風險走鋼索。」這不是玩笑，而是純硬體老工藝在現代運行時不得不承擔的物理代價。

壽命僅 500 小時

即便跨過了開機預熱與散熱安全的考驗，MK3 面對的依然是真空管硬體無法逃避的物理宿命——極度脆弱的元件壽命。這些冷戰時期庫存至今的 6N3P 真空管，原廠標稱的有效工作壽命通常僅約 500 小時左右。

這意味著如果將這台電腦全天候開機運轉，承擔高頻切換任務的關鍵管件，不到一個月就會因為陰極材料衰退或真空度劣化而老化失效。一旦某支管子的增益特性出現漂移，邏輯電位便會卡在不確定的灰色地帶，導致整個 8 位元資料匯流排出現玄學般的隨機運算錯誤。

邁克絕大多數的使用時間，其實都耗在近乎苦行僧式的除錯維護上。

由於整台電腦高聳至天花板，每當運算停擺，他必須搬出鋁製長梯爬上爬下，手持三用電表與示波器，逐一探測每一塊模組板上的陽極電壓與訊號波形。在數百支發光的管子中找出那一顆「叛徒」，過程既繁瑣又勞累。

現代軟體工程師口中的「抓蟲（debug）」，在 MK3 面前回歸到了最原始的意義——那是一場必須動用梯子、電表與替換燈管的勞力密集檢修。

若單純以現代規格論英雄，MK3 無疑是徹頭徹尾的效率災難：它耗費了現代微處理器數十萬倍的電量與空間，運算效能甚至比不上 1970 年代的掌上型計算機，執行一條基礎加法指令還得隨時提防短路。然而，計算機科學最純粹的工程浪漫，也在這一刻展露無遺。

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成本只要240元！南韓KAIST研究院推出SweepLED技術，靠手機AI就能精準識破偽裝針孔

KKJ — Sun, 20 Sep 2026 16:00:00 +0800

KAIST 發表 SweepLED 創新技術，搭配平價配件即可偵測隱藏攝影機。SweepLED 利用光學反射與 AI 深度學習，能在五秒內精準揪出潛藏的針孔鏡頭，實測針對多種偽裝針孔鏡...

為了遏止日益猖獗的針孔偷拍犯罪，南韓科學技術院（KAIST）電機工程與電腦科學研究團隊近日發表了一項名為「SweepLED」的創新隱私防護技術。

使用者僅需在隨身智慧型手機上加裝一顆成本僅約 1 萬韓元（約合新台幣 240 元）的平價 LED 光源，透過多角度環形光束掃描周遭環境，並由手機鏡頭捕捉光學反射，再藉由後端深度學習（AI）模型進行即時特徵分析，即可在 5 秒內精準辨識藏匿於日常生活用品中的微型針孔鏡頭，整體檢測準確率高達 94%，為旅宿飯店、民宿與公共衛浴空間的隱私安全帶來極具商業潛力的革命性普及方案。

SweepLED 找出鏡頭獨特光學反射特徵

傳統尋找針孔攝影機的方法多半仰賴紅外線探測器或高功率手電筒，照射可疑區域後由使用者以肉眼觀察是否有反光亮點。然而，這種傳統檢測手段存在極大的致命傷，因為室內環境中的光滑金屬飾品、玻璃杯、壓克力面板或瓷磚表面同樣會產生強烈反光，導致人工肉眼極容易產生誤判，或者因背景光噪訊干擾而遺漏真正藏匿其中的針孔鏡頭，整體實用性與可靠度大打折扣。

KAIST 研究團隊指出，光學鏡頭結構是由多層複合透鏡組、可變光圈以及底層的影像感測器（Image Sensor）所構成，當光線從不同連續角度掃描（Sweep）照射時，光束穿透鏡片並在感測器表面折射後，會產生具備特定物理幾何特徵的「逆反射」（Retro-reflection）亮點圖樣。

相較之下，一般金屬或玻璃等單純平滑材質的反射光，只會隨著照射角度移動、變形或消散，兩者在動態光學物理反應上有著本質上的巨大差異。

實測 30 種常見偽裝物品展現 94% 辨識率

為了解決人工辨識效率低下的問題，SweepLED 技術全面導入深度學習神經網路進行自動化特徵判讀。系統會連續記錄光源掃描過程中反射光斑在時間軸上的動態位移軌跡、光斑輪廓形狀變化以及邊緣擴散特徵，藉由演算法模型即時過濾非鏡頭物體的反光雜訊，並快速鎖定符合光學鏡頭特徵的微型反射訊號，將單一可疑物品的整體掃描與判定時間大幅縮短至 5 秒以內。

在實際驗證測試中，研究團隊蒐集了 30 種在生活與旅宿空間中最常被用來偽裝或暗藏偷拍設備的日常物品，包含電源充電器、數位鬧鐘、電視遙控器、壁掛裝飾畫、煙霧探測器及各類小擺飾等。實驗結果顯示，SweepLED 系統在面對各式複雜背景與微小孔洞鏡頭時，成功繳出高達 94% 的超高檢測準確率，展現出極強的泛用性與抗干擾能力。

帶領該項研究的 KAIST 教授韓俊（Jun Han）表示，非法隱私偷拍已嚴重威脅現代人的個人生活安全與人身尊嚴，但過去專業級的反偷拍探測儀器往往價格昂貴且操作繁瑣，難以走入一般消費者的日常生活。SweepLED 的核心價值在於透過「極低成本的常規硬體」結合「智慧型手機現有運算力與相機模組」，大幅降低個人隱私防禦的技術與經濟門檻，讓非專業的普羅大眾也能在入住飯店或使用公共空間時輕鬆自保。

這項創新研究成果已於國際行動運算權威會議 ACM MobiSys Companion（ACM International Conference on Mobile Systems, Applications and Services）正式發表，並引起國際科技界與資安領域的高度關注。隨著邊緣 AI 運算晶片在行動裝置上的普及，未來該技術可望直接整合進手機相機的原生防護模式，或轉化為輕巧便攜的智慧隨身配件。

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太恐怖了！Meta AI竟會自動肉搜你的小孩？連沒標註的姓名、生日與校名都一清二楚

janus — Sun, 20 Sep 2026 15:30:00 +0800

Meta AI 的強大功能竟成隱私夢魘！母親上傳影片後，驚覺 Meta AI 竟能透過演算法跨帳號肉搜，精準拼湊出女兒姓名與學校。此舉顯示演算法底層的隱私防護已全面失守，引發大眾對於社...

美國一位母親在 Instagram 上傳了女兒在車內無邪唱歌的生活短片，她從未在公開貼文中提及孩子的姓名或年齡，然而 Meta 近期在 Facebook 與 Instagram 大力推播的 AI 助理「Meta AI」，卻在該則影片下方主動跳出提示詢問「車上的兒童乘客是誰？」，並在點擊後精準列出兩位女兒的姓名、出生日期甚至就讀年級。

這場宛如情報機構的交叉肉搜，並非來自外部駭客入侵，而是 Meta 演算法自動翻遍親友歷史貼文所拼湊出的「智慧成果」。

Meta AI 主動探詢「後座乘客是誰」

住在美國猶他州的家庭創作者凱莉·羅賓斯（Kalie Robins）平時習慣在 Instagram 分享日常生活。日前她上傳了一段幼小女兒坐在汽車後座安全座椅上跟著音樂合唱的短片，畫面中雖然能看清孩子的臉龐，但羅賓斯一如既往地恪守保護隱私原則，內文完全沒有標註孩子的姓名、生日或任何個人身分資料。

然而，當她打開連動的 Facebook 檢查發文狀況時，赫然發現影片下方被系統自動嵌入了一道 Meta AI 的引導式提示：「坐在車上的孩子是誰？（Who's the child passenger?）」。

出於好奇與不安，羅賓斯點選了這項提示，隨之而來的回答卻讓她背脊發涼。Meta AI 不僅毫無阻礙地精準指認出後座女孩的身分，還鉅細靡遺地寫出羅賓斯育有兩名女兒、各自的出生年月，甚至連當天沒有坐在車上的大女兒名字也一併被詳細盤點出來。

「那種感覺就像胃的底部突然往下墜，越來越沉重，令人毛骨悚然。」羅賓斯隨後拍下這段操作歷程公開上傳，短時間內迅速引爆全球家長共鳴，在 Instagram 狂攬超過 34 萬次按讚、1.7 萬則留言與 6 萬多次轉發，隨後更外溢至 X（前 Twitter）等各大社群引發強烈反彈。

跨貼文交叉比對，連就讀學校與步道都無所遁形

這項令人不寒而慄的推論能力究竟從何而來？

根據科技媒體調查與 Meta 運作機制，羅賓斯確實從未在自己的公開帳號中寫下女兒的真實姓名，但 Meta AI 的資料檢索觸角顯然不僅限於「當前發文者本人」。演算法跨越了帳號邊界，自動檢索了羅賓斯過去在 Facebook 與 Instagram 上的所有歷史動態，更進一步爬梳了與她往來密切的親友社交圈——包含祖父母與近親曾發布過的家族慶祝貼文，透過語意分析與關係圖譜，將零散拼圖完整拼湊成一份無懈可擊的個人檔案。

可怕的推論還在持續蔓延。羅賓斯進一步實測發現，Meta AI 甚至能推測出女兒目前就讀的學年，並主動列出女兒最喜愛的繪本、常去的健行步道與家庭海灘。羅賓斯憂心忡忡地指出：「我們生活的學區非常單純，整個行政區內就只有一所小學。只要知道年級與長相，在現實中找到這個孩子根本輕而易舉。」此外，系統連羅賓斯的過往職涯經歷與家族網絡也全數摸透。

為了阻止 AI 繼續挖掘家庭生活，羅賓斯不得不聯絡所有親戚，拜託大家將過往上傳的生活照與貼文逐一設為非公開或刪除。許多長輩在清理動態時甚至難過落淚，一位祖母就邊刪邊哭泣著問道：「這些明明是我的數位相簿與回憶，難道就因為這些科技公司，我連自己的回憶都不能留著嗎？」

Meta 宣稱「已修復錯誤引導」，但演算法對未成年人防護的黑箱依然無解

隨著事件在科技媒體 Futurism 與 The Verge 的追蹤下持續發酵，Meta 官方不得不出面回應。Meta 發言人坦承，Meta AI 不僅會分析用戶自身的內容，還能檢索網路上的公開資訊，而這項功能原本是為了「幫助用戶在瀏覽動態時獲取更多感興趣的主題與延伸資訊」。然而官方也承認：「這項功能確實不該向用戶拋出這類刺探性的提問。我們的意圖被錯誤執行了，目前已經修復了這項提示問題。」

但這句標準的公關說法，完全無法撫平大眾的集體焦慮。羅賓斯在後續影片中一針見血地質疑：Meta 宣稱修好了，究竟是「修好了提示詞不再主動問人」，還是「修好了演算法不再任意交叉分析未成年人資料」？

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懶人救星！手機遠端關機Win 11功能測試中，連「更新並重新啟動」都能直接遙控

IFENG — Sun, 20 Sep 2026 14:30:00 +0800

微軟正為 Windows 11 測試強大的遠端電源控制功能，未來透過手機連結應用程式，使用者即可隨時遠端電源控制電腦。這項整合 Windows 11 系統更新的技術，讓手機連結大幅提升...

外媒《Windows Latest》在最新釋出的「Link to Windows」（微軟「手機連結」配套應用程式，早期稱為「你的手機」）安裝包進行拆包分析時發現，微軟（Microsoft）正積極為 Windows 11 與 Android 生態系開發一套深度的遠端電源控制功能。

未來使用者將能直接透過隨身攜帶的手機，針對遠端的 Windows 11 電腦執行關機、重新啟動、睡眠以及結合系統更新的複合式電源管理操作，大幅提升跨裝置協同作業的便利性。

根據拆包分析報告，相關控制代碼主要集中於一個名為「RemoteControlManager」的核心組件之中。在一份標註日期為 2026 年 8 月 25 日的內部除錯日誌（Debug Log）顯示，該功能的啟用旗標「isRemotePcControlsV2Enabled」目前狀態仍被設為「false」，這意味著該遠端控制功能目前尚處於微軟內部架構測試階段，尚未正式向公眾預覽版或一般使用者推送開放。

完整電源管理字串曝光：深度整合 Windows Update 更新狀態

從《Windows Latest》所挖掘出的底層字串資源（String Resources）來看，微軟本次規畫的並非單純的遠端電源開關，而是一套與作業系統狀態緊密聯動的完整遠端電源控制架構：

1. 基礎電源管理：包含常規的「重新啟動」（代碼標籤：pc_controls_restart_label）與「關機」（代碼標籤：pc_controls_shutdown_label）選項。
2. 深度整合系統更新：提供「更新並重新啟動」（pc_controls_update_and_restart_label）以及「更新並關機」（pc_controls_update_and_shutdown_label）選項。這項設計證實了手機端的遠端控制功能具備偵測 Windows Update 背景安裝狀態的能力，讓使用者在離開座位或外出時，仍能指揮電腦完成系統升級並妥善關機。
3. 睡眠模式配置：包含獨立的「睡眠」選項。不過代碼邏輯也明確指出，一旦電腦進入睡眠狀態，PC 將會主動中斷與手機端的連線通道，且受限於現行架構，使用者將無法透過手機端直接進行遠端網路喚醒。

防呆與資料安全機制：雙重確認防範未儲存檔案遺失

為了避免使用者在非物理接觸電腦的情境下誤觸重啟而造成工作進度受損，微軟在遠端指令傳輸流程中設計了嚴謹的資料安全確認與警告機制。

當使用者在手機端觸發「更新並重新啟動」時，畫面將主動跳出高風險警告提示：「需要重新啟動才能完成電腦更新……您不在電腦前，因此無法在此處儲存。是否仍要重新啟動？」而若執行一般的常規遠端重新啟動，系統同樣會提示設備背景可能仍存在尚未儲存的應用程式與檔案資料，強制要求使用者再次確認已保存重要內容後方可執行。

目前這套遠端控制功能尚未正式上線，《Windows Latest》在拆包過程中亦尚未擷取到最終渲染的 UI 使用者介面。不過，考量到底層代碼中已經建置了針對一般操作與系統更新的獨立確認對話框邏輯，科技業界與外媒普遍研判該功能的開發成熟度已相當高，距離公開測試與正式發布已不遠。

跨裝置生態跨大步：微軟打造超越蘋果生態的遠端管理能力

「Link to Windows」是微軟為 Android 裝置打造的專屬跨平台協同應用程式，使用者只要在 Windows 11 電腦端搭配「手機連結（Phone Link）」軟體進行配對，即可在電腦與手機之間實現通知同步、即時相片與檔案無線傳輸、跨裝置剪貼簿複製貼上，以及直接在電腦上接聽電話與收發簡訊等功能。

回顧微軟在跨裝置生態的佈局，官方曾於 2025 年底率先為 Link to Windows 導入了透過手機「遠端鎖定 PC」的實用功能，讓使用者在匆忙離開辦公桌時能迅速保護隱私。如今最新曝光的電源控制代碼，標誌著微軟正加速拓展手機對 PC 的全方位系統級遠端管理能力。

值得一提的是，若橫向對比科技巨頭的跨裝置互聯生態，即便是以軟硬整合聞名的蘋果（Apple）「接續互通（Continuity）」生態系，目前也尚未提供讓使用者直接從 iPhone 原生遠端關機或重新啟動 Mac 電腦的系統級功能。微軟若順利將此功能實裝至 Windows 11 與 Android 體系，勢必將為廣大的行動辦公族群與 PC 使用者帶來極具競爭力的跨平台生產力體驗。

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文石 Onyx Boox Note Air6 C彩色閱讀器發表！規格直上 Android 16 與 2.9GHz 處理器，支援 AI 語音轉錄，超流暢翻頁不遲滯

cnBeta — Sun, 20 Sep 2026 14:00:00 +0800

文石 Note Air6 C 震撼亮相，搭載 2.9GHz 核心並直升 Android 16 系統。憑藉 2.9GHz 晶片與 Android 16 的強悍效能，文石 Note Air...

中國電子書閱讀器廠商文石（Onyx Boox）發表全新 10.3 吋彩色電子書閱讀器 Note Air6 C，官方定價 579.99 美元。

過往大尺寸電子紙裝置常因處理晶片規格保守而給人翻頁遲滯、系統版本停滯的刻板印象，但這款新機不僅採用 Kaleido 3 彩色 E-ink 面板，更一口氣將作業系統直升至 Android 16，搭配最高主脈衝達 2.9GHz 的核心晶片，試圖將開放式彩色手寫平板的反應速度推向新高度。

Kaleido 3 雙重解析度切換，冷暖色溫前光補足暗處閱讀

Note Air6 C 配備 10.3 吋 Kaleido 3 彩色 E-ink 螢幕，具備 16 級灰階顯示與 4096 色色彩呈現能力。在黑白閱讀模式下，螢幕解析度達 2480 × 1860，能精細還原紙質印刷的文字邊緣；而在彩色顯示模式下，解析度則切換為 1240 × 930，滿足彩色圖表、教科書插圖與重點標記的視覺需求。為了因應低光源或夜間環境，螢幕內建前導光（Front Light）技術，並支援冷暖雙色溫調節，讓使用者能依據環境光線隨時調整到最舒適的閱覽狀態。

在提供 10.3 吋大視野的同時，Note Air6 C 全機重量控制在 440 公克，在大尺寸數位筆記本的閱讀沉浸感與手持便攜度之間取得平衡。

2.9GHz 處理器搭配 Android 16，四麥克風陣列強攻 AI 語音轉錄

不同於許多電子紙設備在核心硬體上的保守取向，Note Air6 C 搭載了運作時脈高達 2.9GHz 的處理器，並搭配 6GB 記憶體與 64GB 儲存空間，同時支援 microSD 記憶卡擴充槽。更關鍵的是，該機直接搭載了最新世代的 Android 16 作業系統，意味著使用者可自由透過應用程式商店下載各式辦公工具、閱讀平台或雲端筆記 App，徹底發揮開放式生態的多工彈性。

在數位生產力與筆記記錄方面，該機支援 Boox Pen3 手寫筆，具備 4096 級壓感與傾斜感應辨識，能細緻呈現不同書寫角度下的筆觸粗細。機身內部則塞入了 3700mAh 容量電池，並配置指紋辨識電源鍵、雙揚聲器以及四麥克風陣列，進一步支援 AI 語音轉錄功能，讓使用者在商務會議或課堂聽講時，可同步收音並將談話轉換為文字紀錄。

Note Air6 C 透過升級硬體規格與新版作業系統，擺脫了純閱讀載具的單一定位，讓電子紙在商務手寫與專業工作場景中更具實用價值。

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AI 溝通大突破！研究揭露「亂碼」才是最強語言：效率提升 3 倍且語意無損

IFENG — Sun, 20 Sep 2026 13:30:00 +0800

科學家提出 BabelTele 這項創新的模型語言，透過高效壓縮技術讓大型語言模型在體積縮減下仍保有完整語意。專為 AI 溝通設計的模型語言 BabelTele 突破傳統限制，能大幅提...

在人工智慧的發展進程中，我們一直習慣用「人類的語言」來與 AI 溝通。有時候，你對AI提出問題後，你會看到他的思考模式閃現出一長串的文字，顯示了他在思考以及推理的過程。

甚至，有時候這過程會跑相當久，讓你覺得AI的思考也太愚蠢了吧？

但是，你有想過，AI 之間真的需要說人類語言、用人類語法思考嗎？

近期，來自上海交通大學、雪梨大學、合肥工業大學、西安交通大學以及南京大學的研究團隊，在預印本平台 arXiv 上發表了一項顛覆性的研究。

這篇名為《大型語言模型並不總是需要可讀語言》（Large Language Models Do Not Always Need Readable Language）的論文，直接點出了一個盲點：在 AI 的提示詞（Prompt）中，為了讓人類看懂而存在的自然語言，其實包含了大量浪費 Token 的冗餘資訊。

BabelTele：捨棄可讀性換取極致效率

為了突破這個瓶頸，研究團隊提出了一種名為「BabelTele」的全新文本壓縮方法。

BabelTele 的核心邏輯非常大膽：它完全不考慮人類的閱讀體驗。

這是一種專為「模型」而非「人類」設計的文本表示方法。BabelTele 透過融合多種語言的詞彙、數學符號、邏輯運算符，甚至是表情符號（Emoji），將原本冗長的自然語言，強制壓縮成一種高度密集的「模型語言」。

人類看了可能只覺得是一堆亂碼。

但大型語言模型（LLM）卻能精準解碼，毫不費力地理解其中的深層涵義。

壓縮率驚人：省下 70% 空間，語意卻幾乎無損

論文中展示了 BabelTele 驚人的壓縮能力。

在實驗測試中，BabelTele 能將文本大幅壓縮至原來的 27.9%。更令人震撼的是，在如此極端的壓縮比例下，它依然能保持高達 99.5% 的語意準確性。這意味著在將文本體積縮減近四分之三的同時，幾乎沒有遺失任何對模型而言有價值的資訊。

為了解決「AI 是不是真的懂」的疑慮，研究團隊利用 QuALITY 長文本問答資料集進行了對照實驗。

他們讓人類讀者與 AI 模型（Gemini 3.1 Pro）分別閱讀「原始文本」與「BabelTele 壓縮文本」，然後進行問答測驗。

結果不出所料：人類在閱讀 BabelTele 文本後，問答準確率呈現斷崖式下跌；然而，Gemini 3.1 Pro 的準確率卻依然穩如泰山。

這項結果強烈證明了，BabelTele 在捨棄人類可讀性的同時，完美保留了模型所需的關鍵語意特徵。在同等壓縮率下，無論是處理長篇會議紀錄（MeetingBank）或是長文件問答（QuALITY），BabelTele 的表現都遠勝於傳統的自然語言摘要技術，甚至超越了專門的提示詞壓縮工具（如 LLMLingua-2）。

「零樣本」跨模型溝通：AI 專屬溝通時代來臨？

更讓人興奮的是 BabelTele 在跨模型溝通上的潛力。

研究證實，BabelTele 可以在不同的大型語言模型之間進行「零樣本」（Zero-shot）傳遞。也就是說，由 A 模型生成的壓縮文本，B 模型完全不需要經過額外訓練，就能直接「聽懂」。

這簡直就是 AI 之間的通用語言。

在多智能體（Multi-Agent）通訊測試中，BabelTele 成功減少了約 40% 的通訊 Token 消耗，同時還能維持超過 96% 的任務達成率。在智能體記憶任務（LoCoMo 基準測試）中，其記憶保留的效果也比一般摘要方法更為優異。

這項研究無疑為 AI 領域打開了一扇通往「模型原生語言」的大門。未來，若是 AI 的底層邏輯能夠進一步適應這類原生元語言，我們或許能見證 AI 溝通成本的大幅下降。

儘管目前的 BabelTele 仍屬於概念驗證階段，且跨模型傳輸效果仍會受到壓縮模型與閱讀模型配對的影響。但在未來 AI Agent 頻繁協作、長文本處理需求暴增的場景中，專為模型設計的「AI 語言」，絕對是突破算力與 Token 限制的關鍵解方。

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Fujifilm X-T6 設計手稿圖首度流出！外觀設計迎來歷史性重大變革

August — Sun, 20 Sep 2026 12:30:00 +0800

根據最新消息指出，一張來自可靠來源的 Fujifilm X-T6 機身正面草圖已被揭露。這張手稿揭示了該系列自初代發布以來，前所未有的重大外觀結構調整，似乎預示該機將在操作邏輯上邁出進步的一步。

古典操控迎來全新局勢

根據流出的草圖細節顯示，富士 X-T6 在機身頂部設計上有著極為顯著的改動。自初代 X-T1 問世以來，貫穿 X-T2、X-T3、X-T4 至 X-T5 各代機身的標誌性設計，也就是位於快門速度與 ISO 轉盤下方的兩個撥桿，在 X-T6 的手稿中似乎已被完全移除，或是經過大幅度壓扁薄型化處理。若這項改變屬實，這將是 X-T 系列十多年來最顯著的實體操控結構調整，不排除原廠是為了優化機身厚度、提升防塵防滴性能，或是重新定義使用者介面所做的選擇。

機頂左上角新增實體按鈕

除了機頂轉盤下方撥桿的變動之外，草圖還顯示 X-T6 的機頂左上角新增了一顆獨立的實體按鈕。儘管目前尚無法確認這顆按鈕的預設功能，但不少業界人士推測，這很可能是配合新世代 AI 人眼與物體識別對焦系統所設計的快速切換鍵，或是提供給攝影師自由設定的自訂功能鍵（Fn 鍵）。這項新增設計顯然是為了讓攝影師在視線不離開電子取景器的情況下，能更盲操快速地調整核心拍攝參數。

機身售價預估趨勢

除了外觀草圖帶來的震撼，外媒與供應鏈也陸續透露了 X-T6 的潛在硬體規格。新機預計將搭載新一代 4,000 萬像素 X-Trans 感光元件與性能更強悍的處理晶片，不僅手持五軸防手震補償效果有機會進一步提升，更傳出將支援 8K 影片錄製與進階畫素偏移超高解析度模式。在價格方面，考慮到前代 X-T5 當初開出 1,699 美元（約新台幣 54,000 元）的單機身售價，市場預估在技術升級與全球物料成本調漲的背景下，X-T6 的發表售價可能會微幅上揚至 1,799 美元至 1,899 美元（約新台幣 58,000 元至 61,000 元）之間。

via：Fuji Rumors

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速度快也沒用！OpenAI 極速模型 Spark 上線半年宣告退役，工程師毒舌狂酸：只是更快產生 Bug

IFENG — Sun, 20 Sep 2026 11:00:00 +0800

OpenAI 宣布退役曾以極致速度著稱的 Spark 模型，揭露拿智力換快感帶來的開發災難。當旗艦架構也能飆速，OpenAI 不再需要閹割版的 Spark。這場變革標誌著業界正邁向速度...

OpenAI 程式碼模型（Codex）負責人蒂博（Tibo）日前在社群平台 X 上宣布，上線僅七個月的 GPT-5.3-Codex-Spark 即將於下週正式退役。

這款曾經以每秒輸出超過 1,000 個 Token 傲視群雄、作為 OpenAI 擺脫輝達（NVIDIA）硬體依賴首款生產級模型的「極速代表」，最終因使用量持續雪崩而悄然退場。

花兩分鐘拿一堆 Bug？工程師道破背後的致命傷

在 Spark 剛上線的今年 2 月，整個 AI 圈曾為之震動。它主打即時編程體驗，首字延遲（Time-to-First-Token）直接腰斬，程式碼不再是一行行跳出，而是如瀑布般傾瀉於編輯器之中。

然而半年過去，社群的告別式卻顯得格外尷尬。除了 Hugging Face 開發者斯里瓦斯塔瓦（Vaibhav Srivastav）留下幾句感謝服役的客套話外，更多工程師給出的是無情差評。開發者 argofowl 便直言：「Spark 是個好玩的模型，但也是個極度糟糕、根本無法投入生產的模型。很高興它走了，我已經幾個月沒開過它。」

許多一線工程師反映，只要稍微涉及多檔案上下文理解或日誌分析，Spark 就會迅速把脈絡塞滿，甚至憑空捏造不存在的 API 端點或產出結構混亂的 JSON。

程式碼培訓機構涂林學院（Turing College）對此下了一針見血的評語：「沒有智慧的速度，只是更快地製造失敗。」對工程師而言，花 15 分鐘等待一個能夠通過測試的正確解法，永遠比花 2 分鐘拿到一份滿是 Bug、必須重新推倒重來的產物划算得多。

更致命的是，當初號稱的「15 倍效能躍升」很快被測試數據戳破。開發者范·蘭德舒特（Nicholas Van Landschoot）實測發現，官方所謂的 15 倍是拿 Spark 去對比開到最高推論強度的完整版模型；若在相同準確率基準下對比，Spark 的實際加速僅有 1.37 倍。

而在 Terminal-Bench 2.0 與 SWE-Bench Pro 評測中，Spark 的準確率被狠狠釘在 50% 上下，遠不及標準版 GPT-5.3-Codex 的水準。

正因如此，真正對 Spark 離場感到惋惜的少數使用者，惋惜的從來不是模型本體，而是它附帶的獨立使用額度——在主模型額度見底時，把它當作不用白不用的「備用油箱」頂一陣子而已。

當完整旗艦也能飆速，閹割版便失去存在價值

如果說智力不足讓 Spark 走向邊緣化，那麼 Cerebras 在 8 月推出的「Ultrafast 模式」，則是直接拔掉了它的呼吸器。

當初 Spark 之所以採取蒸餾閹割的小模型架構，是因為單一晶圓無法容納完整旗艦模型；然而，Cerebras 隨後透過跨 CS-3 節點的多層流水線切分技術，成功把未經閹割的旗艦 GPT-5.6 Sol 本尊送上了晶圓級晶片。在維持 100% 旗艦級推理解題水準的同時，Ultrafast 模式飆出了每秒 750 個 Token 的恐怖輸出速率，比標準模式快了整整 14 倍。在 GDP-Val 測試中，原本標準版 Sol 需要耗費 7.7 分鐘的複雜任務，切換到 Ultrafast 僅需 83 秒便能跑完，端到端速度快了 5.6 倍。

正如 Cerebras 執行長費爾德曼（Andrew Feldman）所言：「速度與智慧，自此不再互斥。」

速度不再是獨立模型，而是旗艦架構下的「檔位」

放眼過去一季，Spark 的退役只是 OpenAI 內部激烈產品大換血的一個縮影。從 6 月初淘汰 GPT-5.2 與初代 5.3-Codex，8 月底將 5.4 世代退役並引導用戶轉移至 5.6 系列，再到 9 月正式宣告 Spark 走入歷史，OpenAI 正在急速清空舊世代的歷史包袱。過去充斥著小數點與功能後綴的冗長型號，已被全面改寫為 Sol（太陽）、Terra（大地）、Luna（月亮）以及最新問世的 Astra（星辰）等自然天體命名系統。

這場架構整頓的背後，隱含著深層的商業與工程思維演進：以往「為了極速而單獨打造一款模型」的過渡路徑已被徹底封死，「速度」轉化為旗艦模型內建的一項付費檔位。

如同推論深度依據情境分為不同強度，現在的生成吞吐量也由 Standard、Priority 到 Ultrafast 層層遞進，讓企業與開發者依照預算彈性加價選購。作為 OpenAI 與 Cerebras 簽下 750 兆瓦合約後的首位探路者，Spark 確實證明了大規模生產流量能夠在輝達 CUDA 生態系之外穩健運行；而在這項歷史任務達成之後，探路者體面退場也是必然的歸宿。

生成式 AI 的算力軍備競賽已然改寫了遊戲規則：接下來各家巨頭要比拚的，不再是誰能把模型閹割得更小更快，而是誰能將最頂級的旗艦大腦，以毫無延遲的極限速度直接注入使用者的工作流。

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太空船也要排隊！NASA 公布門戶基地交通管理機制，靠這招防止月球軌道大塞車

科客網 — Sun, 20 Sep 2026 10:30:00 +0800

NASA正式為月球門戶基地Gateway制定交通規則，透過精密演算法管理多艘太空船的停靠順序。這套針對Gateway的創新排隊機制，能有效化解太空船在月球軌道的碰撞風險，為深空探測建立...

隨著人類重返月球的腳步加速，未來的月球軌道將迎來前所未見的繁忙交通。來自德州農業大學（Texas A&M University）、NASA詹森太空中心（Johnson Space Center）以及普渡大學（Purdue University）的聯合研究團隊，近日正式發表一套專門針對「月球門戶基地」（Gateway）太空站的航太交通管理機制。

該方案提出了精密的相對軌道維持演算法與在軌排隊等待規則，旨在解決未來多艘飛行器同時接近太空站時可能面臨的航道混亂與碰撞風險，為人類首座深空太空站奠定標準化的調度基礎。

最早2027年升空：阿提米絲計畫的深空核心樞紐

依照NASA目前的規劃，月球門戶基地（Gateway）最快將於2027年發射升空。這座太空站是「阿提米絲」（Artemis）登月計畫不可或缺的核心樞紐，未來將同時負責接待獵戶座載人太空船（Orion）、各類無人貨運補給飛船以及往返月球表面的載人登月艇。

為了滿足長期深空運行的能源需求，NASA先前已證實Gateway將配備高功率太陽能電推進系統（Solar Electric Propulsion, SEP）；與此同時，SpaceX也已順利取得為Gateway運送物資與補給設備的商業合約。隨著不同機構與商業夥伴的飛行器接踵而至，建立高效率且安全的交通引導協議已成為當務之急。

近直線暈軌道特性：無法「路邊停車」的引力環境

Gateway將運行於特殊的「近直線暈軌道」（Near-Rectilinear Halo Orbit, NRHO）之上。這條軌道呈現細長且近似雞蛋形狀的繞月路徑：太空站以極近距離掠過月球北極上空約1,000英里（約1,600公里）處，隨後大幅向外延伸至月球南極外圍約40,000英里（約64,000公里）的深空區域。

NRHO軌道具備兩大關鍵優勢：第一，能長期維持與地球無遮蔽的直接通訊；第二，維持軌道所需消耗的推進劑極少，非常適合太空站長期駐留。然而，地球與月球交織的引力場也大幅增加了周邊航行控制的複雜度。

與地面機場的停機坪完全不同，太空船在太空中無法直接停下等待對接口空出。所有飛行器均處於高速運行狀態，當對接口被其他任務佔用時，抵達的太空船往往必須在Gateway周圍滯留數小時、數天甚至數週。

相對軌道演算法化解碰撞危機

為了找出最安全的排隊機制，研究團隊執行了數千次高精度數值模擬，深入測試在導航誤差、推進器點火偏差以及各類外部引力擾動下，多艘太空船共用軌道的動態行為。

研究團隊提出的核心解決方案，是讓處於等待狀態的飛行器依照預先計算的精確間距，排列在Gateway的前方或後方，形成宛如「一串珍珠」（String of Pearls）般的安全隊列。

在控制策略上，研究人員並未要求每艘來訪飛行器各自獨立維持絕對軌道，而是採用「相對軌道維持演算法」，讓所有待命飛船以Gateway為動態空間參考座標，持續微調自身相對位置。模擬結果證實，透過「高頻率、小幅度」的軌道修正脈衝，太空船能維持更緊湊且高度可預測的編隊隊形，同時僅需消耗極為有限的推進燃料，大幅消除了飛行器彼此相互逼近或意外碰撞的潛在風險。

這項突破性的研究成果已正式刊登於國際航太頂級學術期刊《Acta Astronautica》。研究團隊強調，這套方案雖然尚未成為具備法律強制力的正式太空法規，但已為未來繞月飛行器的進場、離場及在軌待命提供了不可或缺的工程技術框架。

目前NASA已針對Gateway制定了對接、交會、通訊以及機器人自動化系統的互操作性標準（Interoperability Standards），而本項研究則進一步補齊了最後一塊拼圖：當太空站對接口客滿時，來訪飛行器該在何處、以何種方式安全排隊。儘管深空中不會有地面機場的行李轉盤或免稅店，但這套專屬太空機場的調度演算法，標誌著人類正在為高頻率、高密度的深空探測時代建立第一套交通法規。

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終於回來了！Windows 11 測試「單指邊緣捲動」新手勢，不用兩根手指也能輕鬆翻頁！

KKJ — Sun, 20 Sep 2026 09:30:00 +0800

微軟於 Windows 11 預覽版推出全新的單指捲動功能，讓搭載精準觸控板的筆電使用者能透過邊緣滑移輕鬆翻頁。這項單指捲動設計打破了雙指限制，優化 Windows 11 在精準觸控板...

微軟近日針對 Windows 11 Build 26x00.9539 預覽版釋出更新，為搭載精準觸控板（Precision Touchpad）的筆記型電腦引進了「單指捲動（Single-finger scrolling）」功能。

長久以來，Windows 筆電使用者瀏覽網頁或長篇文件時，多半仰賴雙指在觸控板上同步上下滑動；如今微軟重新在系統底層加入單指邊緣滑動選項，讓使用者只需單指在觸控板邊界滑移即可完成垂直翻頁，為筆電操作手勢帶來新的彈性。

邊緣單指滑動配上自動續捲，降低手指頻繁滑動疲勞

這項新功能的運作邏輯十分直觀：當使用者在觸控板的最左側或最右側邊緣進行單指滑動時，系統便會直接觸發垂直捲動指令。這項設計主要是針對微軟規範的「精準觸控板」架構所打造，系統能統整識別多點觸控訊號，原先已完整支援雙指縮放、雙指捲動、三指多工切換及四指變換虛擬桌面等原生手勢，如今則在觸控板硬體邊界賦予了獨立的單指控制路徑，讓需要頻繁閱讀大量文字的使用者，不必隨時保持雙指懸空的姿勢。

除了單指邊緣操作，微軟在該預覽版中還同步提供了一項獨立的「自動捲動」開關。當手指滑動抵達觸控板頂端或底端的邊界並停留時，頁面便會維持原本的方向持續捲動，省去使用者不斷抬手「划動」的重複動作。

若想確認自己的裝置是否獲得支援，使用者可開啟 Windows 11 的「設定」應用程式，進入「藍牙與裝置」分類下的「觸控板」頁面，尋找「單指捲動」的專屬功能區塊。

不過微軟目前採取分階段推送策略，屬於 A/B 測試性質，因此即便筆電已經成功升級至 Build 26x00.9539 預覽版，也未必會立刻出現該功能選項，仍需等待後續微軟伺服器端逐步擴大推送範圍。

根據外媒《NeoWin》實際上手測試指出，單指邊緣滑動的操作手感與辨識範圍需要一段時間適應。對於早已將雙指滑動刻入肌肉記憶的現代用戶來說，突然改回在窄小邊緣單指摸索，短期內恐怕很難輕易扭轉長年累積的使用直覺。

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Arm發表實體AI全面設計與Neoverse CSS N4運算子系統，與合作夥伴共同加速AI機器人與雲端運算轉型

國寶大師李文恩 — Sun, 20 Sep 2026 09:00:00 +0800

Arm於Tech Day 2026發表針對機器人應用的實體AI全面設計生態系，以及針對雲端運算的Neoverse CSS N4運算子系統。

Arm Tech Day 2026除了發表針對行動裝置設計的CSS for Mobile 2行動裝置運算子系統之外，也發表針對機器人應用的實體AI全面設計生態系，以及針對雲端運算的Neoverse CSS N4運算子系統。

邊緣、實體、雲端都會遇到AI

Arm分析在代理式AI的運作過程中，除了有AI推論運算之外，在感知、規劃、評估、驗證等步驟以及操作應用程式、AI工具等過程中，都會消耗更多CPU（處理器）運算資源，所以在筆者先前介紹的CSS for Mobile 2產品說明會中，Arm邊緣AI客戶端運算副總裁James McNiven甚至提出CPU是代理式AI中心的觀點。

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 Arm Everywhere 2026：瞄準代理式AI運算需求，推出Arm AGI CPU自有品牌處理器
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Arm表示自家的優勢為提供多元彈性授權方案，客戶可以依需求選擇適合的授權方案，也可搭配自行研發的運算單元，同時也具有領先業界電力效率切適合緣端、雲端、實體AI等應用場域的CPU，而且這些CPU都採用供統一的運算架構，能夠簡化軟體開發的複雜度。

▲ Arm提供多元彈性授權方案，需要最高客製化程度的客戶可以選擇購買IP自行研發，或是購買整合多種IP並可加速開發流成的CSS（運算子系統），也可以直接購買現成Arm AGI CPU晶片加速部署。

▲ 在混合雲端與邊緣端的分散式代理式AI應用中，位於邊緣的個人裝置或實體AI（如機器人）會在接受使用者或環境中的指令後，使用自身運算單元或與雲端伺服器協作，分頭完成低延遲與高負載等不同性質的運算需求。

▲ Arm的優勢為能在邊緣端、雲端、實體AI等不同場域提供統一的運算架構，同時提供領先業界的電力效率，有助於簡化軟體開發。

▲ 邊緣端AI的特色為提供個人日常低延遲體驗，雲端AI則以大規模基礎建設進行AI模型訊練與高負載推論運算，實體AI則提供機器人、自動駕駛車輛感知與推理能力。

▲ 在邊緣端進入到代理式AI的過程中，操作模式也由對提升詞反應、偶爾互動、產生回答、雲端優先，轉換為自主行動、持續互動、深度個人化、分散至終端裝置執行。

推出機器人「全民」檢定

Arm也在這次宣布推出Arm實體AI全面設計（Arm Total Design for Physical AI），與超過80間公司共同開發實體AI技術堆疊，並以生態系首批協作倡議者之一的身份發表機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework），共同制定相關協定與定義，以推進機器人能力發展。

機器人能力分級框架將為機器人系統定義由基礎到進階的能力層級，連結真實世界使用場景與機器人行為、輸出及系統需求，內容涵蓋延遲、運算配置、記憶體與功耗限制、確定性與安全性。未來Arm也將邀請更多產業夥伴貢獻專業知識，共同推動這項框架的後續發展。

▲ 實體AI的應用重點為嵌入至機器人、自動駕駛車輛等裝置，不但需要提供低延遲的運算效能，也要考慮裝置的重量以及電力消耗狀況。

▲ Arm分析目前全球工業的產值達到美金115兆元，其中農業、礦業、製造、運輸、營運等實體部門佔據75兆元。

▲ Arm進一步分析2025年的實體AI總潛在市場（Total Addressable Market，TAM）為250億元，並預估到2030年之後會成長至2000億元。

▲ Arm宣佈推出實體AI全面設計方案，協助加速AI部暑、強化生態系合作、制定通訊機制。

▲ Arm實體AI全面設計生態系集合晶片製造、雲端服務、驅動與感測、執行、人工智慧、終端應用等多種領域的廠商。

▲ Arm與多位合作夥伴共同提出機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework），透過RL0~RL5等不同等級描述機器人的能力。

▲ 該宣言將機器人能力從可執行指令的RL0級「回應」，到具有自主生成並微調策略的RL5級「自主改善」。

▲ Arm認為實體AI是下一波運算的趨勢，並將與合作夥伴一起建構生態系統與機器人框架、協定。

強化資料中心代理式AI

Arm指出代理式AI正在重塑AI基礎建設的需求，AI代理會進行推論、擷取資料、呼叫工具並與資料庫及其他代理互動，提高CPU的資源需求。另一方面，隨著各類運算需求更加分歧，造成沒有一體通用的基礎建設方案。

為了解決這個問題，Arm推出全新Neoverse CSS N4運算子系統，協助客戶能彈性選擇最符合其工作負載的IP與授權方案，打造針對最高吞吐量效率最佳化的SoC（System on Chip，系統單晶片）。

Neoverse CSS N4的每組CPU最多可容納128組核心，支援LPDDR6記憶體與 PCIe Gen 7匯流排，相較前代Neoverse CSS N3最多能夠提供2倍效能，最多提高電力效率25%、記憶體頻寬75%，帶來提高運算密度、高速記憶體存取、I/O效能強化等優勢，讓應代理式AI系統享有更高資料頻寬，並可與外部加速器協調與平行化運算等需求。

▲ Arm表示Neoverse核心的出貨量至今已超過15億組，其中5億組為近9個月新增。

▲ 在代理式AI的應用情境可以分為感知使用者意圖、產生指令、推理與規劃、調用工具、評估與驗證、更新與迭代等階段，對於CPU的運算需求大幅增加。

▲ 代理式AI有多種清楚的運算需求，能夠靠橫向擴展、資料平面最佳化、執行效能最佳化來改善系統效益。

▲ Arm的Neoverse N系列處理器具有較高的電力效率，適合用於橫向擴展與資料平面最佳化。Neoverse V系列處理器則有較高效能，能夠作為首要運算節點。

▲ Arm於2026年3月發表AGI CPU，透過直接提供實體晶片的方式加速客戶部署。

▲ Arm這次發表的新產品為Neoverse CSS N4運算子系統，單插槽的效能提升可達2倍。

▲ Arm透過CSS for Mobile2以及Total Design for Physical AI、Neoverse CSS N4等產品，提供邊緣、實體、雲端等AI應用更充沛的運算效能。

Arm預測隨著代理式AI持續發展，基礎建設的運作負載將持續增加，如何讓每1瓦電力、每1組個機櫃與每1元的投資發揮最大價值將變得更加重要。產業正逐步以Arm做為次世代代理式AI的共同運算平台，客戶可選擇最符合其基礎架構所需的Arm AGI CPU或Neoverse CSS N4，同時維持效能、效率與軟體相容性的一致基礎。

（Arm Tech Day 2026系列文章目錄）

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