[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-anthropic-suspension-ai-release-policy-zh":3,"article-related-anthropic-suspension-ai-release-policy-zh":30,"series-industry-14718e0c-8cd4-4e4c-ac37-cd4f3ae335d2":81},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":29},"14718e0c-8cd4-4e4c-ac37-cd4f3ae335d2","anthropic-suspension-ai-release-policy-zh","Anthropic 停權把發布變政策","\u003Cp data-speakable=\"summary\">\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fanthropic\">Anthropic\u003C\u002Fa> 的停權事件說明，AI 發布一旦碰到風險與管制，就會從產品問題變成政策問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最近一直在看 AI release，越看越煩。模型更強、demo 更花、文件更長，結果一碰到真實世界風險，整個東西又卡住。Anthropic 這次更是熟悉到讓人想翻白眼：不是單純上線，是先上線、再撤公開存取、再跑去跟白宮說明。這哪叫產品發布，這比較像帶著 README 的治理事故。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最受不了的是，很多團隊還是想把這種事當成工程問題處理。調參、加 guardrail、把公告寫漂亮，好像就能把風險壓平。但只要發布牽涉到國安、存取限制、跨境使用，事情就不再只是 model quality。它變成誰能碰、誰不能碰、誰來決定的問題。我在\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002F企業-ai\">企業 AI\u003C\u002Fa> 專案也看過縮小版：模型沒壞，壞的是 access policy；控制規則寫得像人話，實際上誰都不知道怎麼執行。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這篇拆解的起點，是 BBC 這篇報導：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bbc.com\u002Fnews\u002Farticles\u002Fc9w2p7ykp8yo\">https:\u002F\u002Fwww.bbc.com\u002Fnews\u002Farticles\u002Fc9w2p7ykp8yo\u003C\u002Fa>。裡面提到 Anthropic 高層和白宮官員會面，也提到公司暫停了最新模型的公開存取。原始脈絡來自 Reuters 記者 Kali Hays 的報導。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>1. 不是停一個模型，是先停信任\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>Anthropic blocked all public access to the recent release of its latest AI tool on Friday, which it has previously said is “too powerful”.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：這次不是單純把功能關掉，而是把「這個東西到底該不該讓大家碰」一起關掉了。只要公司自己都說模型太強，不適合廣泛釋出，那就代表發布本身已經是風險的一部分，不再只是性能展示。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781561903793-qow6.png\" alt=\"Anthropic 停權把發布變政策\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>我看很多團隊都把 public access 當成一個開關，太天真了。它其實是一整包假設：誰能用、能做什麼、log 有沒有留、限制有沒有真的擋住、有人想繞過時怎麼辦。你如果在 launch 前沒把這些寫清楚，根本不是 responsible release，你是在賭沒人來查。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這次報導裡提到，公開版本是 Fable 5，而 Mythos 5 留給較小範圍的組織。這個切法本身就很有意思，表示團隊早就知道不同 surface 要不同控制。問題是，當政府直接說 foreign nationals 不能接觸這項技術，整個發布就不再只是產品 rollout，而是 compliance 問題，外加一點地緣政治。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會直接寫一頁 access model，不要寫空話。至少要有這些：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>誰能存取\u003C\u002Fli>\u003Cli>需要什麼身份驗證\u003C\u002Fli>\u003Cli>哪些區域、角色、國籍要擋\u003C\u002Fli>\u003Cli>記錄哪些 telemetry\u003C\u002Fli>\u003Cli>誰有權暫停或放行\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果這五個問題你講不清楚，你就還沒準備好 broad release。我不管 demo 多漂亮。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>2. 真正的問題不是能力，是誰能碰到它\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>The firm made the decision after the US government prohibited Anthropic from allowing any foreign national access to the technology.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>也就是說，模型能力本身不是唯一焦點，存取限制才是把事件推成治理故事的那根線。政府不是只看「這模型多強」，而是看「這東西會怎麼被分發、誰可以接觸、控制有沒有到位」。AI 產品最容易出事的地方，就是這一段。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我在企業部署也遇過同樣的形狀。模型團隊看 accuracy 和 latency，安全團隊看 identity、auditability、data exposure。兩邊都沒錯，但如果沒有在同一張圖上對齊，最後一定會冒出一句：「那外包工程師在海外能不能用？」或「如果制裁名單的人拿到存取權怎麼辦？」這時候你才發現架構圖少畫了一半。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Anthropic 這次提醒我一件很煩但很真實的事：access policy 不是附註，它是產品的一部分。只要你的產品會被不同類型使用者以不同方式使用，那些類型就必須在 release design 裡先被定義出來。否則你就是發完才補限制，通常又醜又貴。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法很簡單，先做 access matrix，不要用模糊字眼：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>public users：允許或禁止\u003C\u002Fli>\u003Cli>employees：允許但需 logging\u003C\u002Fli>\u003Cli>partners：允許但受合約約束\u003C\u002Fli>\u003Cli>foreign nationals：依政策允許或禁止\u003C\u002Fli>\u003Cli>government customers：需額外審查\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>然後把這個矩陣接到 enforcement，不是只寫在 policy doc。規則如果只存在文件裡，那它不是規則，它只是希望。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>3. “太強”不是規格，但它是警告牌\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>Fable’s capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句就是典型 AI 公司語氣：很強、很謹慎、也很不具體。我不會把它當技術規格，但我會把它當 warning label。只要公司自己說，這版能力超過以前任何一般公開版本，我腦中就會同時亮兩盞燈：一盞是團隊很驕傲，另一盞是他們知道 blast radius 可能變了。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781561897216-7oyx.png\" alt=\"Anthropic 停權把發布變政策\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>很多 dev 團隊在這裡會偷懶，覺得模型能力是直線往上爬：\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fbenchmark\">benchmark\u003C\u002Fa> 更高、體驗更好、那就 ship。問題是能力只是一半，另一半是新能力在大規模下會變成什麼。它會不會讓新手更快做出危險操作？會不會產生更像真的錯誤指令？會不會被拿去繞過原本的防線？這些都不是邊角料，這些才是核心問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>報導還提到，\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fus-must-set-tokenization-rules-now-zh\">美國\u003C\u002Fa>政府在發布幾天內就注意到一個 potential jailbreak。Anthropic 則說自己只收到口頭證據。這個落差很重要，因為它說明了「懷疑」和「驗證」之間的尷尬地帶。太早 panic 會把正常 release 弄死，太晚承認又會顯得你在硬拗。你需要的是一個能接住 claim、驗證 claim、再決定要不要停的流程。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會替高能力 release 做一份 capability escalation checklist：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>這個等級新增了哪些 harmful use case\u003C\u002Fli>\u003Cli>上線前做了哪些 abuse tests\u003C\u002Fli>\u003Cli>什麼證據足以暫停存取\u003C\u002Fli>\u003Cli>誰可以核准恢復\u003C\u002Fli>\u003Cli>使用者被暫停時怎麼通知\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果你說不出這版為什麼足夠安全，那你還沒完成。你只是很樂觀。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>4. 一個 jailbreak  दावा 就能先把發布凍住\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>Within days of the release, the US government said it had “become aware” of a potential “jailbreak,” or an opening for someone to make an AI tool do something that it was not intended or designed to do.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這段的意思很直接：在高風險 AI 裡，懷疑本身就可能足以讓產品先冷凍。一般軟體世界裡，bug report 就是 bug report；但 frontier AI 不一樣，一個 jailbreak 的指控可以在工程團隊完成第一輪驗證前，就先變成國安問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前也處理過安全通報，第一次報告很薄、第二次報告互相矛盾，這很正常。重點不是裝沒事，也不是一有風聲就自我砍掉。重點是流程要夠穩：先分清楚證據和姿態，別讓媒體、監管、客戶一起把你拖進情緒戰。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Anthropic 的說法是只收到 verbal evidence。這很像典型的中間痛點：公司想先拿到更完整的資料再決定，但一旦政府介入，什麼叫「足夠的證據」就不再只是工程判斷，而是政策判斷。產品團隊很討厭這件事，我懂，但現實就是這樣。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，如果你的 AI 產品有可能因漏洞指控被停用，先寫 response playbook：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>報告從哪裡進來\u003C\u002Fli>\u003Cli>誰負責驗證\u003C\u002Fli>\u003Cli>多久內可以先 pause\u003C\u002Fli>\u003Cli>需要什麼證據才能恢復\u003C\u002Fli>\u003Cli>怎麼對外講不確定性\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這份 playbook 要在第一個公開抱怨出現前就存在，不是事後補。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>5. 我會先看那封公開信兩次\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>Dozens of tech leaders and executives in the cyber security space have called on the US government to allow Anthropic to release the models to the public.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這封公開信有意思的地方在於，它把劇本反過來了。不是公司求政府讓它 ship，而是資安圈的人在說，卡住模型可能反而傷到防守方。這個 tension 我覺得是真的，而且值得吵。\u003C\u002Fp>\u003Cp>報導裡說，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fnvidia\">Nvidia\u003C\u002Fa>、Zoom、Mercedes-Benz 的安全人員，還有美國政府與 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgoogle\">Google\u003C\u002Fa> 的前資安人員，都有簽名。他們要求 Secretary Howard Lutnick \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fsec-rule-changes-tokenized-stocks-unlock-zh\">放寬\u003C\u002Fa>限制，並且承諾未來用「\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fopenai-ona-buy-adds-reach-to-codex-zh\">open\u003C\u002Fa>, scientific and transparent process」處理 AI 風險評估。這不是隨便喊喊，這是在要求可重複、可檢驗的流程，而不是臨時拍腦袋。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我其實蠻同意這件事。資安人員最怕任意決策，因為任意決策沒辦法規劃、沒辦法測、也沒辦法改善。如果模型被擋，請直接告訴我風險是什麼、怎麼驗證、怎麼監控，而不是只丟一句「我們很重視安全」。講白了，不說清楚流程，大家只能猜這到底是安全、政治，還是兩個都有。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，如果你在 vendor 端，就把 release-risk memo 跟 model card 一起出；如果你是買方，就直接要這份。內容不用長，但要真的能用：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>模型能做什麼\u003C\u002Fli>\u003Cli>測過哪些 abuse scenario\u003C\u002Fli>\u003Cli>已知 failure mode 是什麼\u003C\u002Fli>\u003Cli>有哪些 access restriction\u003C\u002Fli>\u003Cli>什麼情況會觸發 suspension\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這種文件資安團隊才看得懂，其他那些花俏簡報大多只是儀式感。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>6. 這就是 AI shipping 碰上政府現實的樣子\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>The White House has signaled a relatively hands off approach to regulating AI, and even expressed interest in financially benefitting from it.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句把整件事講得很赤裸：一方面政府想維持 hands-off，另一方面只要模型碰到國安問題，它又不可能真的完全不管。所以實際規則不是「少管制」，而是「我們會在認為風險真的上來時出手」。對開發者來說，這比固定規則更麻煩，因為你不能假設監管邊界是穩的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我一路看下來最大的心得是，最危險的系統通常不是技術最差的，而是規則在上線後才慢慢談出來的。這種狀況下，monitoring、audit trail、escalation path 只要薄一點，就很難撐過外部審查。你會發現自己不是在 ship product，而是在補洞。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Anthropic 這次也不是孤立事件。報導提到它和美國國防部的訴訟，整體就是 frontier AI 公司和想控制擴散的制度之間，持續摩擦。這不是單次公關危機，而是同一條線上的多個節點。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會把產品狀態拆成三種，不要只有 ship 和 rollback：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>正常上線\u003C\u002Fli>\u003Cli>受限運作\u003C\u002Fli>\u003Cli>全面暫停\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>受限運作是很重要的中間態：保留服務，但縮小 access、加強 logging、限制用途。很多時候這是比全停更不爛的解法。也因此，你的 launch plan 裡最好永遠有 policy appendix。沒人喜歡寫，我也不喜歡，但如果你做的是會被政府盯上的東西，你就不能假裝政策是別人的事。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode># AI release risk memo template（繁中版，可直接改成你們內部文件）\n\n## 發布名稱\n- 模型名稱：\n- 版本：\n- 公開存取狀態：\n- 受限存取狀態：\n- 負責人：\n- 發布日期：\n\n## 這個模型是拿來做什麼\n用一段話寫清楚預期用途，不要寫空話。\n\n## 誰可以存取\n- 公開使用者：允許 \u002F 禁止\n- 內部員工：允許 \u002F 禁止，是否記錄 log\n- 合作夥伴：允許 \u002F 禁止，是否受合約約束\n- 海外使用者或外國籍使用者：允許 \u002F 禁止，依哪條政策\n- 政府客戶：是否需要額外審查\n- 被限制地區或實體：\n\n## 上線前測了什麼\n- 能力測試：\n- Abuse \u002F misuse 測試：\n- Jailbreak 測試：\n- 資料外洩測試：\n- 身分與權限測試：\n\n## 已知風險\n- 風險 1：\n- 風險 2：\n- 風險 3：\n\n## 什麼情況會暫停\n- 驗證過的 jailbreak：\n- 明確政策違規：\n- 政府限制或命令：\n- 資料外洩事件：\n- 其他：\n\n## 處理流程\n1. 收到通報\n2. 驗證證據\n3. 決定是維持、受限運作，還是全面暫停\n4. 通知內部 owner\n5. 通知受影響使用者\n6. 發布簡短狀態更新\n\n## 恢復上線檢查項\n- 根因已釐清：\n- 緩解措施已部署：\n- 存取規則已更新：\n- Logging 已確認：\n- 核准紀錄已完成：\n\n## 對外說明\n如果存取有變更，請用白話說清楚：\n- 改了什麼\n- 為什麼改\n- 誰會受影響\n- 何時會再檢視\n\n## 內部簽核\n- Security：\n- Legal：\n- Product：\n- Exec sponsor：\n- 日期：\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>這份我會直接放在 repo 裡，跟 model card、launch checklist 放一起。它很無聊，但無聊通常比漂亮簡報更能救命。\u003C\u002Fp>\u003Cp>來源致謝：原始報導來自 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bbc.com\u002Fnews\u002Farticles\u002Fc9w2p7ykp8yo\">BBC News\u003C\u002Fa>，底層新聞脈絡引用 Reuters 記者 Kali Hays 的內容；我這篇的拆解、流程化建議與模板是原創整理，衍生自該報導而非重述全文。\u003C\u002Fp>","我拆 Anthropic 停止公開工具的事件，整理出 AI 發布何時會變成政策問題，以及你該先寫好的發布風險模板。","www.bbc.com","https:\u002F\u002Fwww.bbc.com\u002Fnews\u002Farticles\u002Fc9w2p7ykp8yo",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1781561903793-qow6.png","industry","zh","a828140d-0628-45a9-a205-6fe2bf14f5bc",[17,18,19,20,21],"Anthropic","AI release","policy","jailbreak","access control",[23,24,25],"AI 發布一旦牽涉存取限制、國安或跨境使用，就不再只是工程問題，而是政策問題。","真正該先寫的是 access matrix、suspension playbook 和 release-risk memo，不是發布文案。","高能力模型要先定義受限運作模式，避免只剩全面上線或全面停權兩種爛選項。",0,"2026-06-15T22:17:54.25387+00:00","2026-06-15T22:17:54.242+00:00","29fa8a72-a8a8-473e-975c-3991ae762f60",{"tags":31,"relatedLang":40,"relatedPosts":44},[32,33,35,36,38],{"name":20,"slug":20},{"name":17,"slug":34},"anthropic",{"name":19,"slug":19},{"name":18,"slug":37},"ai-release",{"name":21,"slug":39},"access-control",{"id":15,"slug":41,"title":42,"language":43},"anthropic-suspension-ai-release-policy-en","Anthropic’s suspension turns AI release into policy","en",[45,51,57,63,69,75],{"id":46,"slug":47,"title":48,"cover_image":49,"image_url":49,"created_at":50,"category":13},"0895329c-d142-4523-83d9-46dd621be11c","vibe-coding-workflow-plan-prompt-refine-zh","5 步把 vibe coding 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