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AI 日報 2026-10-09

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據陸媒報導，名為 GPT-6 Astra 的模型推翻了一項長達 59 年的核融合科學猜想，目前尚無進一步的具體細節與官方證實。

OpenAI 平均每題耗費 3 小時 Pro 級算力達成數學突破；a16z 報告則指出近半美國消費者已使用 AI，但僅 25% 每日活躍。

系統結合世界動作模型 SimpleWAM、DRAM 記憶模組與 DPE 評估器，並整合力覺回饋克服視覺盲區，於精密插入任務達成 100% 成功率。

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雖然 ECDSA 尚未遭實際破解，Vitalik 呼籲長期架構應改採雜湊函數，因抗量子的晶格加密方案也可能被 AI 削弱。

該模型耗費 256 張 H100 訓練，社群發現其開源程式碼在預訓練與後訓練皆有錯誤，導致效能僅比前代微幅提升 0.5 dB。

UT 透過重複應用單一轉換區塊取代傳統堆疊層，結合 URM 架構，使未經大規模預訓練的小模型效能超越標準大型語言模型。

據報導，該模型採 CAT 訓練演算法，在美學品質評估與人類盲測中，擊敗 GPT-Image-1 Mini 等七款模型。

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繼 AI 模型接連攻克數學難題後，據傳各大實驗室已開始針對重大資安風險，悄悄評估未公開模型破解密碼學協定的能力。