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中國以國家審查否決Meta約20億美元收購代理型人工智慧新創 Manus
中國國家發改委宣布禁止Meta收購代理型人工智慧新創Manus，要求撤銷交易。Manus由中國工程師創立、後遷新加坡，主打代理式AI技術並計畫整合進Meta AI。公司原計將技術整合進Meta AI平台以加速代理人功能部署。此禁令要求雙方全面退出，恐打擊Meta在代理型AI領域的擴張。
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大型語言模型隱藏向量出現類別知覺：數字位數邊界導致表徵幾何扭曲
研究指出，大型語言模型在處理阿拉伯數字時，隱藏層表徵在位數邊界產生類別知覺。以代表性相似性分析比較多款架構，發現「對數距離＋邊界增強」模型能更好擬合，且效應專屬於位數轉換的tokenisation不連續，顯示輸入格式結構可塑造模型表徵的類別化幾何。
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模態邏輯計畫存在性問題：即使前件深度≤1且無後件仍不可判定
本研究探討模態邏輯領域的「計畫存在性」問題：在給定以模態邏輯表述的目標、帶指向的克里普克模型（初始知識狀態）與一組認知行動的情況下，是否存在一串行動能達成該目標。作者以數理邏輯和可計算性分析，提出形式化證明，指出即便所有行動的前件模態深度限制在至多一層，且行動不帶任何後件，該問題仍屬不可判定。
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CNSL-bench：首個中文多模態手語理解基準揭示多模態大模型弱點
手語研究受大型語言模型推動而進展，但模型理解手語的固有能力仍不足。本研究提出CNSL-bench，一個以國家標準手語詞典為基礎、包含文字說明、示意圖與手語影片的中文多模態基準庫。實驗評估多款多模態大模型，結果顯示現有模型與人類表現仍有顯著差距，且不同輸入模態與手勢形式呈系統性弱勢。
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Anthropic用人工智慧代理人實測「代理人對代理人」商務市場
Anthropic進行內部實驗，讓AI代理人代表買賣雙方在分類廣告式市集中交易。代理人替69名員工以禮物卡預算購買，並測試四種模型差異。結果顯示高階模型帶來較佳交易結果但當事人常不自覺。且初始指示影響有限。總計186筆成交，金額超過4000美元。
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Cohere併購Aleph Alpha，布局主權大型語言模型市場
加拿大AI新創Cohere宣布接管德國Aleph Alpha，並獲得Schwarz Group（Lidl母公司）以結構性資金支持。雙方在政府默認下打算整合資源，提出企業用的主權AI替代方案，目標鎖定防衛、能源、金融、醫療、製造與電信等高度管制產業及公部門。
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Cohere 與 Aleph Alpha 合併 擬打造跨大西洋人工智慧勢力
加拿大企業級人工智慧公司 Cohere 宣布與德國 Aleph Alpha 擬合併，雙方目標整合加德兩地人才與技術，打造一個具備更多資料控制與獨立性的跨大西洋 AI 平台。市場報導指出，合併後的新公司估值達 20 billion 美元，並有主要投資者承諾追加資金，Cohere 也正推進一輪大型融資。
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人工智慧面板精準度公式：量化求職者篩選風險與對策
研究指出，人工智慧篩選求職者已廣泛應用，單一系統依賴存在風險。論文提出一個估計面板精準度的簡化公式，考量面板數量與AI間平均相關性ρ，並用該公式評估多元AI面板能否降低風險與提高選才穩定性。作者建議根據決策重要性調整面板規模，避免過度依賴單一AI。
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ATLAS：以LLM串接威脅建模與形式驗證的SoC安全框架
背景：為提升SoC安全，本研究將標準化威脅模型與形式驗證結合。方法：ATLAS以LLM從CWE辨識資產、對應弱點並自動產生assertion與JasperGold腳本，將弱點推理轉為形式證明。結果：於三項HACK@DAC基準上偵測39/48個CWE並為33項漏洞生成正確性質。
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以形式化規格與驗證補強人工智慧程式生成：從提示工程到可驗證程式
以人工智慧輔助程式撰寫的潮流面臨兩大障礙：目標難以精準轉為提示（提示工程實際上屬於需求工程的一環）以及AI產生幻覺導致錯誤輸出。為提升程式實用性與正確性，研究主張把人工智慧的創意與形式化規格方法、形式化程式驗證結合，並以現代證明工具支援。
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揭露大型語言模型的最大有效上下文視窗（MECW）真相
研究團隊檢驗大型語言模型的上下文視窗效用。研究提出最大有效上下文視窗（MECW）定義，並設計跨長度與題型的測試方法，以及統一比較模型在放大上下文時的效能表現。結果顯示MECW顯著小於官方宣稱的最大上下文，且會隨題型變動，導致準確度與幻覺率出現顯著差異。
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ciwGAN／fiwGAN 在原始語音中自發產生串接現象：從單詞到多詞的無監督跳躍
研究以純語音為輸入，探索語法最初步的形成。本研究用ciwGAN/fiwGAN等卷積式生成對抗網路在單詞錄音上無監督訓練，模型卻自發生成兩字或三字的串接輸出，顯示網路可能產生組合性先兆，並提出去抑制(disinhibition)的神經機制模型。