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Micron Technology
DRAM、NAND Flash 及 HBM 記憶體製造商
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GPT-6 Astra 真的變笨了嗎？從 Reddit、Codex Bug 到額度暴增，一場「AI 降智」疑雲正在形成
GPT-6 Astra 上線僅一週，Reddit、OpenAI Developer Community 與 Codex GitHub 已陸續出現能力下降、任務提前結束、上下文遺失、錯誤宣告完成與額度異常消耗等回報。但另一方面，也有開發者認為 Astra 依然比 GPT-5.6 Sol 更快、更聰明。現有證據顯示，這場「Astra 被降智」爭議很可能混合了模型行為、Agent orchestration、context compaction、服務容量、usage accounting 與安全監控等不同問題，而非單純一次模型權重被削弱。
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4K Path Tracing 直接要 RTX 5080：《Control Resonant》如何把 Northlight 引擎推進下一代即時渲染
Remedy 公布《Control Resonant》PC 系統需求，4K 60 FPS High Path Tracing 直接指定 RTX 5080，而一般 4K High 僅需 RTX 3080 或 RX 6800 XT 級別。差距背後不是單純材質變精細，而是 Northlight 引擎正在導入 Path Tracing、RTX Mega Geometry、DLSS 4.5 Ray Reconstruction 與 Dynamic Multi Frame Generation，把《Control》當年率先推動的即時光追進一步升級成更完整的全場景光線模擬。
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現在組還是再等等？2026 年底到 2028 PC 硬體價格風險地圖：RAM 最危險，SSD 可能最早解套
2026 年 PC 零組件價格受到 AI 資料中心、HBM、Server DRAM 與企業級 SSD 需求大幅拉動，RAM、SSD、CPU、GPU 甚至主機板成本同步上升。但不同零件的價格週期正開始分岔。TrendForce 預期 2027 年 DRAM 仍將供不應求，NAND Flash 卻可能在 2027 下半年因新產能與疲弱消費需求而轉向寬鬆；更大規模的新 DRAM 產能則要到 2028 才可能真正改善供應。對準備組 Gaming PC 或 AI Workstation 的使用者而言，未來兩年的關鍵已不是單純等待降價，而是知道哪個零件值得等、哪個可能越等越貴。
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AlphaFold 不只會摺蛋白：AI 找到細胞全新的「關機開關」，還牽出癌症細胞遷移機制
Cornell University 團隊利用 AlphaFold-Multimer 搜尋 Arf1 的未知互作蛋白，意外鎖定功能長期不明的 Avl9。後續生化與細胞實驗證實，Avl9 不是原先預期的「開機器」，而是一種能關閉 Arf1 的 GTPase-activating protein。這項研究不只揭露一個新的細胞運輸調控機制，也指出部分 DENN domain 蛋白可能構成此前未被認出的「DENN GAP」家族，並與癌細胞遷移、分泌與溶小體定位等功能相關。
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缺老師之後，AI 會走進教室嗎？新研究模擬 20 人班級：AI 怎麼回答學生，比「有沒有 AI」更重要
台灣 115 學年度開學前，公立國中小仍有 614 名代理教師待聘，部分學校必須透過教師兼課、跨校合聘或退休教師協助維持課務。在教育人力吃緊的同時，日本松山大學研究團隊利用 Gemini 2.5 Flash 建立 20 名學生 Agent 的虛擬班級，測試六種 AI 諮詢風格。結果顯示，在這套模擬中，具體提供解決方案的 AI 能維持較低依賴並提高自立程度；一味肯定或煽動學生的 AI，反而讓 AI 依賴增加。研究不是在證明 AI 可以取代老師，而是在提醒：如果教育現場真的開始使用 AI，最重要的問題可能不是模型多聰明，而是它被允許怎麼回應學生。
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