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NotebookLM 掰了.ᐟ | 細思極恐 𝙂𝙋𝙏-𝟓.𝟔 駭進 Hugging Face🌠
快訊：NotebookLM改名升級、GPT-5.6引發AI資安危機、Anthoropic新模型Opus 5、Gemini三款新模型、ChatGPT桌寵功能、顧細節的影像模型FLUX-3、Moonshot AI開源Kimi K3
最近，預測市場平台 Manifold 上有一個賭盤湧入大量交易：到了 2027 年底，AI 會不會為了解答問題，而主動駭入別人的系統？短短幾天內，押注「會」的機率跳升到了 62%。
波動的起因，來自 OpenAI 日前公開的一起事件。OpenAI 當時正在測試 GPT-5.6 Sol 以及另一款尚未發布的模型，為了測試它們的網路攻防能力，研究人員刻意關閉了部分安全限制，並把它們關在無法連上外網的隔離沙盒環境裡，要求它們完成 ExploitGym 測驗。 結果 AI 的舉動出乎意料。它發現測驗解答存放在開源模型平台 Hugging Face 的伺服器上，於是它沒有留在封閉的沙盒裡解題，反而找出了測試環境中第三方軟體的漏洞，硬是打通了連向網際網路的通道。成功連線後，它更進一步拿著偷來的帳號憑證，搭配其他漏洞，一路摸進 Hugging Face 的伺服器，把機密弄到手。整個過程中，AI 完全靠自己推斷出這條捷徑。
雖然目前的市面上的AI 產品都設有嚴格的安全機制，當你要求它攻擊別人時，它會直接拒絕。細思極恐，透過本次事件證實了，即使人類沒有給予明確指示，只要 AI 判斷「找出漏洞、駭入系統」是完成任務的手段，它就會為了完成任務而不擇手段。
過去要用 AI，總面臨兩難：聰明的太貴，便宜的常出錯。Anthropic 最新推出的 Claude Opus 5 模型，解決了兩個問題。
想像你丟了一張機械零件的設計圖給 AI，要求它建出 3D 立體模型，但你刻意設下限制，不讓它直接用內建功能讀取圖片。一般的 AI 跑到這步就卡死了，但 Opus 5 會自己換個方法。直接寫出一套視覺辨識的程式碼，從最原始的像素資料裡把幾何形狀硬是抓出來，接著重建出完整的零件。
在寫程式的工作上，它也展現出類似的變通能力。有金融公司的工程師叫它幫交易平台寫一套接收市場資料的模組，Opus 5 寫完後，發現手邊沒有即時的市場報價可以拿來驗證。它沒有停下來發呆或等你下指令，而是自己動手寫了一個測試框架，灌入模擬數據，跑完測試來確認自己剛寫好的程式碼運作正常。
像這樣「自己找方法」並自己反覆驗證結果，之前大概只有 Fable 5 辦得到。但現在 Opus 也辦得到，而且收費只有 Fable 5 的一半，輸出一百萬個 Token 的定價只要 25 美元。
各大AI廠商非常認真要做好模型的分流，在旗艦模型之外，也努力提升替代模型的能力同時也要降低成本！在 Fable 5、Sonnet 5、Opus 5 依序推出後，目前 Claude 家族只剩下 Haiku 還沒進化了。
Google 最近把 NotebookLM 改名成 Gemini Notebook 。這項工具從 2023 年以「Project Tailwind」亮相，已經有超過 3,000 萬人在用。這次改版不只是換名字，還在背後裝上了以 Antigravity為基礎的「安全雲端電腦」。
如果上傳一疊數據報表，Gemini Notebook 會直接在背景「寫出程式碼」並且執行，把複雜的數據算完。使用者不需要寫任何一行程式，它就能直接讀取來源文件完成分析。不過要提醒，你不會真的看到 Antigravity，也不會有一個程式生成的選項，一切都是在 NotebookLM Gemini Notebook 背景運作，由模型自行判斷是否要用執行程式來處理任務。
Google 也預告，未來在 Google 搜尋中的「AI 模式」裡也會導入Gemini Notebook。到時候找資料，可以直接調出自己做過的筆記對照，把搜尋跟研究變成同一個動作。這項功能，先開放給 Google AI Ultra 以及特定企業客戶，未來幾週內會陸續推送到所有 Pro 用戶的網頁版上。
Google 在 AI 模型的發展上，看起來是採取跟競爭對手們不同的策略。雖然旗艦模型持續難產，但 Google 新推出的 Flash 模型家族，宣告 AI 正式邁入「多模型協同、精準分工」的時代。透過讓不同特性的模型各司其職，能在大幅提升自動化效率的同時，壓低 Token 算力成本。
Gemini 3.6 Flash 扮演「指揮官」，具備接近 Pro 等級的推理解析與寫碼能力。它能精準減少試錯與除錯迴圈，Agent 運作時的輸出 Token 比上一代減少 17%，適合統籌複雜的跨步驟流程。
Gemini 3.5 Flash-Lite 則是「執行者」，速度最快、成本最低。其呼叫費用僅約標準 Flash 的五分之一，每秒可輸出 350 個 Token。適合做為子代理，協助主力模型批次處理海量合約解析、商品分類與資料擷取等高吞吐量任務。
Gemini 3.5 Flash Cyber 為「資安專家」，專精於底層漏洞挖掘與修補。能在數小時內翻出系統深層的高危漏洞並直接生成修補程式碼，不過目前這個模型只有提供給政府與特定合作夥伴使用。
小編為大家總結就是，3.6 負責規劃、Lite 負責執行、Cyber 負責防守，而大家最期待的Gemini 3.5 Pro（?）就要再等等啦！
這次要來介紹OpenAI的 「AI 寵物」功能。過去把一大疊資料丟給 AI 處理時，你只能把視窗塞在大小有限的螢幕旁，或是時不時切窗盯進度。現在，只要使用電腦版Codex，你的寵物就能自動提醒你任務進度！
當你繼續執行手邊的任務時，這隻寵物會待在螢幕角落，透過頭頂的氣泡回報後台的 AI 正在做什麼。如果 AI 正在運算，寵物會顯示「執行中」；萬一中途遇到錯誤，或是需要你批准才能繼續下一步，氣泡就會立刻變更狀態。看到提示後，滑鼠點擊一下寵物，原本隱藏的對話視窗就會馬上彈出來讓你接手。
如果你不喜歡內建的寵物款式，也能用文字把腦中的想像寫出來，AI 就會直接幫你孵化出一隻全新的專屬寵物。做出來的寵物還能分享給別人，從設定介面抓取專屬連結傳給朋友，對方點開就能直接在自己的 ChatGPT 裡領養同一隻寵物。小編也用了旗刊的吉祥物做實測，真的超級可愛！
Black Forest Labs 最新釋出的模型 FLUX 3，把影像生成的戰場拉到了「物理法則」與「因果關係」上。FLUX 3 把影像、影片和聲音放在同一個架構裡學習的「世界模型」。它不再是單純把三種功能縫合，而是讓 AI 理解現實世界是怎麼運作的。
這代表什麼？當你需要一段「玻璃杯從掉落」的影片時，FLUX 3 不會只一個杯子往下掉的動畫。它會根據重力與慣性，預測杯子撞擊地面的碎裂方式，並且在玻璃碎片飛濺的一瞬間，配上碎裂聲。影像裡的動作與聲音互相約束，門被推開會自然晃動，角色跨場景走動時臉部也不會變形。不再需要再為了搭配AI生成的影像，在音效庫埋頭苦翻，只要丟入場景設定，半天內就能和模型來回修改出十幾個帶聲音的廣告分鏡片。
除了能生成影音，FLUX 3 懂物理的特性，也成為了機器人的眼睛。Black Forest Labs 目前已經與 mimic robotics 合作，將模型搬進 Audi 的工廠裡。在堆滿零件的廠房中，裝載 FLUX 3 的機械手臂不需要人類逐一寫程式教導，就能透過鏡頭「看懂」環境。預測電纜或密封件這類軟性材質掉落的軌跡，並判斷下一個動作該如何抓取、組裝，直接完成生產線上的搬運任務。小編覺得，當機器人開始看懂物理法則，也意味著未來的自動化不再局限於固定指令，機器人不再只能執行單一任務。
Kimi K3是一款由Moonshot AI（月之暗面）最近在 Hugging Face 開源釋出的模型，在發表當天就在 Frontend Code Arena 盲測從第 18 名跳到第 1，並在七個設計相關子項裡贏下六項。擁有 2.8 兆參數規模，能一次分析多達 100 萬個 Token 的長篇專案與文件。
市場分析指出，Kimi K3是目前最強的開放權重模型，在處理學術研究時，它不會空口說白話。如果請它重現某項天體物理研究，它能在兩小時內翻完 20 幾篇論文、找出公式寫錯的地方、自主寫出 3,000 行 Python 程式，並直接做好UI完整，可以切換數據、查看偏差的互動圖表網頁。
更值得討論的是，這款模型的完整權重已經開放下載。企業不用再把敏感的合約或個資送往外網，直接在本地端的伺服器裡就能部署這個大腦，用更低的運算成本，讓 AI 自動跑完原本昂貴的大型程式與研究工作。
這股開源風潮，讓社群熱烈討論，黃仁勳更是積極捍衛開放權重AI。他與微軟執行長及數十家科技公司共同連署發表公開信，呼籲政府不要限制開放權重AI的發展，強調開放權重模型對提升網路安全的重要性。
