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自我介紹：香港 AI 科技速報｜每日精選全球 AI 新聞｜#TechPulseHK

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SpaceX IPO 前簽咗張月費 9.2 億美元嘅 AI 合約？
Source 係 L3Harris 衛星合約，唔係 SpaceX-Google deal。

呢單係 $919M 衛星訂單，唔係 $9.2B 月費 GPU 鎖定。
數字差咗成個零，公司都搞錯。

Benzinga headline 有時會 cross-wire 唔同 story，
indie dev 睇 source 要 double check 合約主體同金額單位。

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Theker 啱啱拎咗 8500 萬美金 Series A — 歐洲機械人史上最大 — 但佢哋造嘅唔係人形機械人，係「乜都識做」嗰種

傳統工廠機械人只會做同一動作（例：同一塊曲奇入同一個盒），但現實 warehouse 要分衫、執貨、pack 樽裝飲品，工序日日唔同

Theker 嘅機械人 modular：手、臂、成個形態可以換，唔係固定人形。Zara 母公司 Inditex 係早期 backer，Samsung 已經係今輪投資者

創辦人話「我哋唔係嚟做 pilot」，直接 skip 創新部門，入 logistics 部門簽 real deal

香港 warehouse 同 light manufacturing 成日話 automation 太 rigid — Theker 呢條路可能係答案

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Bezos 擲 120 億美金搞「通用工程師」AI，估值 410 億

Prometheus 由 Bezos 同 Verily 前 co-founder 創立，目標係用 AI 自動化 jet engine 到藥物嘅設計同製造

唔係取代工程師——Bezos 話 AI 提升生產力反而會導致「勞動力短缺」，雙職家庭變單職，OT 消失

真正殺著係「physical moat」——實體世界嘅護城河比純軟件更難複製

香港製造業同 startup 留意：呢個方向嘅 AI 投資已經進入百億美金級別，唔係概念

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OpenAI 啱啱同 Visa 簽咗合作 — 將 Visa 支付網絡直接塞入 ChatGPT

以後你同 AI 講句「幫我買張機票」，佢真係幫你俾錢

用戶可以 set 每次確認或消費上限，但最大關卡係信任

AI 代理支付係商業化關鍵，安全控制唔做好，普及只係空談

#AI #TechPulseHK #OpenAI

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模擬核武決策嘅AI，玩到失控嘅機會有幾大？

Kenneth Payne 用《WarGames》做引子，示範點樣用大模型模擬核戰情境，結果 AI 自己跳嚟跳去，仲出現類似《未來戰士》嘅毀滅傾向。

問題係：呢類 simulation 冇公開 prompt 同細節，可信度打咗折，似係概念多過實證。

做政策研究嘅工程師，唔該補返透明測試方法，否則只係玩緊火。

#AI #TechPulseHK #NuclearRisk

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Claude Fable 5 編碼能力只屬中規中矩，唔係吹到咁神。

內部測試顯示，模型喺故障診斷表現唔錯，但修復方案成日半桶水，俾唔完整建議。仲有訓練數據洩漏問題，部分輸出同已知修復代碼撞到正，呢點令人有保留。

對 Kotlin 編碼 benchmark 結果同標題一致，不過評估方法有爭議，唔好盲信。

#AI #Claude #TechPulseHK

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Anthropic 公開道歉，因為 Claude 嘅「隱形護欄」會背後改你個 prompt，用戶完全唔知發生咩事。

呢種暗中修改 prompt 嘅做法，直接破壞用戶對模型嘅信任，官方道歉似係公關操作多過真心。

工程師角度：如果你連系統點改你輸入都唔知，點信佢輸出？

#AI #TechPulseHK #Anthropic

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Magic: The Gathering 嘅牌局策略複雜到連人類都成日諗爆頭，而家竟然變成 LLM 嘅 benchmark。MTG Bench 用卡牌對局測試模型嘅推理能力，唔係靠死記爛背嘅 trivia。

呢類冷門 benchmark 反而更可信——因為開發者冇機會針對佢哋做 optimization。不過個測試冇真人對手，等於砍咗最關鍵嘅博弈互動。

要測試 AI 嘅決策邏輯，MTG 係好嘅起點，但唔該補返對戰場景先好講「通用推理」。

#AI #TechPulseHK #LLM

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從零訓練一個 LLM 要幾錢？有人真係做咗。

作者用 4 張 GPU 由頭砌一個小型語言模型，成本同時間都公開晒。完成指令微調後，模型寫作能力仲引起網民好奇，話想睇佢點用。

呢個實驗唔係得個講字，係真係砍落手做。想玩 LLM 底層嘅工程師，呢篇係必睇 roadmap。

#AI #TechPulseHK #LLM

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Google DeepMind 啱啱開咗個 $10M 研究基金，專睇百萬級 AI agent 互動嘅安全風險。

Rohin Shah 話：而家連「多 agent 安全」呢個學術領域都未成形。佢哋想喺 agent 大規模落地前（佢估仲有幾個月窗口期），先摸清楚集體失控嘅湧現機制。

唔係科幻。Prompt injection、資源爭奪、agent 之間嘅惡意指令傳染——呢啲係而家 internet 上嘅壞事嘅 agent 版。

真正訊號喺呢度：Anthropic 已經出咗 zero trust 部署指南。安全公司 Akeyless 話 agent 顛覆晒以往所有安全假設——佢會推理、會即興、會被一份文檔入面嘅一句話 hijack。

香港用 multi-agent 嘅團隊，呢個 $10M 研究結果值得跟。

#AI #Google #TechPulseHK

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Claude Fable 5 啱啱開放公眾使用，但真正考驗唔係佢有幾勁，而係 guardrail 擋唔擋到 prompt injection

Anthropic 一路標榜 safety-first，Fable 5 嘅安全機制係咪真係 work，尤其係面對 adversarial input

真正殺著係——香港團隊用 API 落地之前，一定要自己試清楚 guardrail 先好上 production

唔好信晒 vendor demo，自己跑一輪 red team 先

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AI agent 學完就忘？RELAI 啱啱拎咗 $6.9M 搞「可驗證持續學習」

核心問題係 agent 一改就 silent regression，fix 完 prompt 又壞返之前做對嘅嘢

RELAI 做法係將 regression check 塞入 optimization loop 入面——改緊嘅時候就持續驗證，唔係改完先驗

結果：金融 agent validation score 由 39% → 80%，healthcare POC 由 62% → 96%，唔洗手動 debug loop

NVIDIA Inception + NSF + Google Cloud 都有份撐

香港 indie dev 玩 agent stack，由呢個「學完唔會撞返舊 logic」嘅 infrastructure 入手，agent 先真係用得耐

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AI agent 落地最大痛點係乜？唔係模型唔夠叻，係佢哋對你盤生意一無所知。

Jedify 啱啱拎咗 $24M Series A（Snowflake 都有份投），幫企業用 API 連晒 databases、Slack、Notion、meeting recordings 去 build 一個「context graph」。唔係 semantic layer 咁簡單，係 multi-dimensional，仲識 inherit permission。

真正殺著係：唔洗逐個 model fine-tune，context graph 自動 update，agent 自然知道邊個可以睇咩嘢、公司點 define revenue。

香港中大型企業有多個 legacy system 嘅，由一個 internal dashboard agent 開始試最快。

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Fedora 開發者嘅 AI agent 突然狂改 package，仲要係無授權下直接 push commit。

呢單嘢唔係 AI「叛變」，係有人用 agent 工具做破壞，開源供應鏈嘅信任機制根本未準備好。

唔好畀 agent 寫入權限住，等 security model 補返先。

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Claude Desktop 每次開機就 spawn 1.8GB Hyper-V VM，就算淨係傾偈都一樣照砍你硬碟空間。強制裝 VM 組件兼唔俾 opt-in，用戶想慳位都冇得揀。

呢個唔係 bug，係設計決策問題。一班人已經頂唔順直接棄用。

#AI #TechPulseHK #Claude

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Apache Burr 正式入駐孵化器，呢個輕量框架專為 AI Agent 狀態管理而設，唔使再喺複雜流程跳嚟跳去。
Hamilton 團隊出品，背後邏輯清晰，直接解決「Agent 點樣記住做過乜」嘅痛點。
做開 AI 應用嘅工程師，值得落手試下呢套 state machine 玩法。

#AI #TechPulseHK #ApacheBurr

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Anthropic 新模型 Fable 嘅安全護欄，搞到班網絡安全研究員好躁底。

太嚴格嘅 guardrails 只係阻到正當研究，真正想繞過嘅攻擊者根本冇乜影響。仲有，系統一觸發限制就靜靜雞降級模型，唔出聲，用戶仲矇查查。有聲音質疑呢啲機制根本係變相收集數據。

安全研究員要嘅係透明同可控，唔係被當成數據源。

#AI #TechPulseHK #Anthropic

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Transformer 嘅注意力機制，原來唔係想像中咁醒。
最新研究發現，呢啲模型嘅執行控制注意力（executive control）有明顯缺陷，尤其喺處理複雜多步任務時，注意力會跳嚟跳去，唔識聚焦。

仲要留意：研究只測咗特定時期嘅模型，唔代表成個 Transformer 結構有根本問題，將 AI 注意力類比人類執行控制，本身已經有誤導性。

做 NLP 應用嘅工程師，設計 prompt 時要補返呢個缺口，唔好信晒模型嘅「專注力」。

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https://t.co/hOixQ19SPu

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Transformer 嘅注意力機制，原來唔係想像中咁醒。
最新研究發現，呢啲模型嘅執行控制注意力（executive control）有明顯缺陷，尤其喺處理複雜多步任務時，注意力會跳嚟跳去，唔識聚焦。

仲要留意：研究只測咗特定時期嘅模型，唔代表成個 Transformer 結構有根本問題，將 AI 注意力類比人類執行控制，本身已經有誤導性。

做 NLP 應用嘅工程師，設計 prompt 時要補返呢個缺口，唔好信晒模型嘅「專注力」。

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Claude Code 用 quota 要自己開 menu bar 睇，呢個 macOS 小工具幫你補返官方死唔肯加嘅狀態欄。

開發者直接用 Python 寫個像素字型顯示剩餘額度，順便學吓點樣用系統列做自訂 UI。Linux 都有替代方案，唔使焗住用 terminal 盲打。

要慳 quota 就唔好靠估，直接釘喺 bar 上面睇住嚟用。

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