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🗞️｜Nvidia 提供韓國 26 萬個 AI 晶片
🚀｜Canva 推出全新 AI 系統
📊｜OpenAI AI 資安研究員 Aardvark
🔬｜Anthropic 發現 AI 竟然懂得反省
🔍｜OpenAI 目標 2028 全自動 AI
🗞️ NEWS
Nvidia 提供 26 萬個 AI 晶片給韓國
圖片來源：AP
Nvidia 最近宣布要提供超過 26 萬個最先進的 AI 晶片給韓國政府，還有 Samsung、現代汽車等大公司。
合作目的：韓國總統李在明上任後，就一直想把韓國打造成亞洲的 AI 中心，這次合作剛好可以加速這個計畫。
晶片用途：韓國政府計畫用超過 5 萬個晶片投資 AI 基礎建設，Samsung、SK 集團跟現代汽車則會用在智慧工廠。
關鍵數據：除了這些公司，韓國最大的搜尋引擎 Naver 也會買下 6 萬個晶片，讓這次的總數超過 26 萬個。
Nvidia 考量：因為美中貿易戰的關係，Nvidia 在中國的市佔率下滑，所以他們也積極在其他市場尋找新的合作機會。
🧰 TOOLS
ClickUp：你唯一需要的生產力工具
來自合作夥伴：ClickUp
ClickUp 是一款一站式專案管理工具，整合各種功能（任務、文件、行事曆…），幾乎可以一次取代多款生產力工具（Notion、Google Calendar、Trello…）。
內建 AI 系統：自家開發 AI 系統 ClickUp Brain 可以根據公司內部資料回答問題、自動更新任務、會議進度。
連接 1,000+ 種工具：能夠連接 Google Drive、GitHub、Salesforce、Figma、Dropbox…等工具，在 ClickUp 一次搜尋所有資料。
內建 100+ 種功能：除了基礎功能，甚至還有 Dashboard、互動報告、心智圖、甘特圖、自動化… 等功能。
目前 ClickUp 已經超過 1,200 萬用戶，Netflix、Spotify、IBM 等公司也都在使用。推薦使用免費版本試試看
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圖片來源：Canva
Canva 發表了多項 AI 重大升級，包含自家設計模型 Canva Design Model、一個能產出全編輯設計的全新系統 Creative Operating System。
自家模型：這個 Canva Design Model 了解設計結構，還可以跟 ChatGPT、Claude、Gemini 整合使用。
全新系統：它的 Creative Operating System 工具包還包括了 Video 2.0、表單、3D 生成器等功能。
收購整合：Canva 今年收購的專業設計工具 Affinity，也將重新推出為整合 Canva 功能的免費 all-in-one App。
平台野心：Canva 正透過這些 AI 功能，讓用戶不需要再使用其他專業軟體，把自己打造成一個全方位的創意平台。
📊 CHART
OpenAI 推出 AI 資安研究員 Aardvark
圖片來源：OpenAI
OpenAI 發表了一款由 GPT-5 驅動的 AI Agent 叫做 Aardvark，它能像資安研究員一樣，自動找出並修補程式碼漏洞。
運作方式：Aardvark 會持續監控程式碼的變動，透過 LLM 的推理能力去理解程式行為，而不是用傳統的模糊測試等方法。
主要流程：它會先分析專案、掃描程式碼更動、在沙盒環境驗證漏洞，最後再用 Codex 產生修補建議給開發者審核。
實測結果：在基準測試中，Aardvark 成功辨識出 92% 的已知漏洞，目前也已在開源專案中找到 10 個獲得 CVE 編號的漏洞。
目前進度：Aardvark 現在已經開放申請測試，OpenAI 希望能跟合作夥伴一起改善它的準確度，未來也會擴大提供給更多人使用。
🔬 RESEARCH
Anthropic 發現 AI 竟然懂得反省
圖片來源：Anthropic
Anthropic 最近的研究發現，他們的 AI 模型 Claude 竟然在某種程度上能夠「反省」，也就是意識到自己腦中正在想什麼。
關鍵方法：他們用一種叫做 concept injection 的技巧，有點像在 AI 運作時偷偷植入一個想法，然後看 AI 有沒有發現。
實驗結果：在某些測試中，最強的模型 Claude 4.1 Opus 真的會說「我感覺怪怪的」，然後準確說出被植入的想法是什麼。
成功率：不過這個能力還很不穩定，即使是最好的模型，成功偵測到的機率也只有 20% 左右，太強或太弱的訊號都會失敗。
未來發展：研究人員認為，雖然現在還不成熟，但這個發現代表 AI 未來可能變得更透明，但也可能學會隱藏自己的真實想法。
🔍 INSIGHT
OpenAI 目標 2028 打造出全自動 AI 研究員
圖片來源：OpenAI Youtube
OpenAI 執行長 Sam Altman 在上週的 Q&A 直播中宣布，目標在 2028 年前，打造出能獨立完成整個科學研究專案的全自動 AI。
短期目標：他們計畫先在 2026 年 9 月前，做出一個實習生等級的 AI 研究助理，作為邁向全自動化的第一步。
實現方法：他們會透過演算法創新、擴大模型的「思考時間」、還有延長 AI 處理複雜問題的時間來達成這個目標。
資金規模：為了支持這個計畫，Altman 提到 OpenAI 已經承諾投入 30 gigawatts 的基礎設施，相當於 1.4 兆美元的財務支出。
未來展望：首席科學家 Jakub Pachocki 更預測，我們可能在不到十年的時間內，就會看到比人類更聰明的超級智慧出現。
