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研究整理
這個分類收錄把分散資訊整理成可用脈絡的內容：從 ML 會議截止日、AI 科研工具地圖，到模型、產品與產業動態的對照分析。重點不只是蒐集連結，而是幫研究者、工程師與技術讀者快速看出趨勢、比較選項並安排下一步。
54 篇文章
AI 週報：2026-03-21 ~ 2026-03-28
本週 AI 週報涵蓋 Cursor 估值突破、Anthropic 新研究所、微軟 Copilot 調整等重要新聞。
小米 MiMo 盯上代理式軟體
小米推出 MiMo-V2-Pro、Omni、TTS，主打 1T+ 參數與低價 API，直接瞄準代理式 AI 工作流。
OpenAI 收手 ChatGPT 結帳功能
OpenAI 砍弱 ChatGPT 內建結帳，轉向商品探索與商家自有流程。這代表 AI 購物更像比價與研究工具，而不是直接取代電商網站。
Cursor 推自架代理與即時 RL
Cursor 在 2026 年 3 月推出自架雲端代理，並公開 Composer 的即時 RL 訓練法。官方稱新 checkpoint 最快每 5 小時更新一次，企業可把程式碼與工具執行留在自家網路內。
小米 MiMo-V2-Pro 登場：1T MoE 模型
小米推出 MiMo-V2-Pro，總參數超過 1T、每 token 啟用 42B，還有 1M context。SWE-bench 成績逼近 Claude Sonnet 4.6，價格卻低很多。
Claude Code 也能操控 Mac 了
Claude Code 進入 Mac 桌面操控模式。它能點擊、捲動、開啟 App，先給 Claude Pro 與 Max 用戶測試，但 Anthropic 也坦白說，這功能慢、也更容易出錯。
MiniMax首份財報：收入年增159%
MiniMax首份港股財報顯示收入年增158.9%，海外收入占73%，毛利率升至25.4%。這家公司正把模型、應用和平台一起做，Agent業務也開始放大商業化。
ML 會議截止日追蹤器
GitHub 筆記本整理 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ACL 等 ML 會議的截止日、會期與錄取論文，適合研究者快速排程。
Kimi K2.5 評測：更強，但還不是神作
Kimi K2.5 加入視覺、寫碼和多代理工具，長文理解更強，但長跑慢、設計感弱、付費牆明顯，還沒到頂級行列。
2026 AI 研討會投稿時程整理
想投 2026 年 AI、機器學習、電腦視覺或醫學影像論文，現在就得排時程。這份整理把 ICLR、NeurIPS、CVPR、MICCAI 等會議的常見投稿節奏、適合題型與規劃重點一次講清楚。
AI 科研工具清單，開始像地圖了
GitHub 專案 awesome-ai-for-science 把 AI 科研工具、資料集、論文與框架整理成可導航清單。對研究者、實驗室工程師與科學軟體團隊來說，這比一般連結堆更接近實用地圖。
OpenAI 豪賭算力，AI 經濟學變了
OpenAI 年化營收傳出已超過 200 億美元，但晶片、電力與資料中心支出也一路暴衝。需求很真實，問題是帳怎麼算得過去，這正是 AI 產業現在最難迴避的現實。
OpenAI 2026 燒錢壓力變難忽視
OpenAI 可能在 2026 年衝出高營收，但算力、推論成本、廣告計畫與競爭壓力也一起放大。問題不在成長夠不夠快，而是收入能不能追上 GPU、資料中心與企業銷售的帳單。
AI Trending：把 AI 資源收成一張表
GitHub 小專案 AI Trending 只有 10 顆星、2 個 fork，卻想解決一個很實際的問題：把 AI 熱門 repo、研究部落格、電子報與學習資源集中整理，每週五更新一次。
2026 AI 會議行事曆先存起來
一個整理在 GitHub 的 2026 會議清單，收錄 AI、機器學習、醫療、創業與 EA 活動，橫跨歐洲、美國、亞洲與澳洲。對想提早排預算、訂機票和抓投稿時程的人很實用。
AIML-2026：像課綱的學生實驗 Repo
GitHub 上的 AIML-2026 列出 10 個人工智慧與機器學習實驗題，但內容更像課程大綱。星數與 fork 都是 0，連結也有缺漏，實際可執行的程式與說明偏少。
2026 機器學習入門 GitHub 實用指南
Louis Bouchard 整理的 GitHub 專案把機器學習與人工智慧入門資源集中在一起，從 Python、數學、課程到求職建議都有，適合 2026 想自學 ML 的初學者。
每週 ML 論文清單，為何紅到 GitHub
DAIR.AI 的 ML Papers of the Week 在 GitHub 拿下 12,265 顆星。它做的事很單純：每週整理值得讀的機器學習論文，幫工程師少逛一堆來源，多花時間真的把論文看完。
Claude Code 與 Cursor 深度對比：202…
深入分析 Claude Code 與 Cursor 的功能、效能、定價及社群影響，助你做出明智選擇。
Google 2026 AI Agent 報告解讀
Google Cloud 調查 3,466 位企業決策者，整理出 AI Agent 在 2026 年的落地現況。從 52% 已上線、88% 回報正 ROI，到客服、安全、人才訓練的變化，這份報告其實在講企業怎麼把 Agent 接進真實工作流程。
Garry Tan 開源 Claude Code 工具包
Garry Tan 的 gstack 在 6 天內衝破 2 萬 GitHub stars。這個給 Claude Code 用的工作流工具包，反映開發者現在想要的不是單次提示詞，而是可重複、可檢查、能直接拿來寫軟體的 AI 開發流程。
2026 大科技怎麼看 AI
2026 年 AI 的主線越來越清楚：Agent 進入正式環境、資安與治理變成產品本體，醫療與製造先吃到紅利，基礎設施與量子運算也開始搶戲。從 Anthropic、Google 到 Microsoft，八份預測其實都在講同一件事。
微軟與 NVIDIA 想用 AI 解核能卡關
微軟與 NVIDIA 把 AI 帶進核能許可、設計與施工流程。Aalo Atomics 稱許可作業加快 92%，每年可省 8000 萬美元。重點不在花俏模型，而是把文件、模擬與審查流程接到同一套數位底座。
7 個可能定義 2026 的 AI 趨勢
微軟整理 2026 年 AI 方向，重點不在聊天機器人，而是能進入工作流程的系統。從 Agent、安全、醫療、科學、寫程式到基礎設施與量子，這份清單其實很像企業預算流向圖。
DeepMind找來策略長，Google在盤算什麼
Google DeepMind 延攬前耶魯教授、Bridgewater 前首席科學家 Jasjeet Sekhon 擔任策略長。這個人事案背後，連著 Alphabet 2026 年上看 1850 億美元的資本支出，也反映 Google 想把 AI 研究、商業化與政策回應綁得更緊。
DeepMind 押注 2026 連續學習 AI
Google DeepMind 認為 2026 年，AI 可能從定期重訓走向連續學習。重點不在更長的 Token 視窗，而在模型能否安全吸收新資料、保留能力，並真的用在寫程式、研究與自動化系統。
Anthropic 成立 AI 社會影響研究所
Anthropic 宣布成立 The Anthropic Institute，專門研究人工智慧對工作、法律、安全與治理的影響。重點不只在模型更強，而是企業、法院與政府準備好了沒。
2026 提示工程：技能、工具，還是工作？
提示工程還有用，但已經不是單靠幾句 Prompt 就能拿高薪的神話。從工具鏈、評估流程到職缺變化，2026 年更像是把 Prompt 納進產品、軟體與營運流程的一項實用技能。
2026 提示工程，真正有用的是什麼
2026 年的提示工程更吃模型差異。資料顯示，38.5% 對話要靠反覆修正才成功。真正有效的方法不是花式 wording，而是把提示寫成精簡規格，配合限制條件、格式要求與驗證流程。
2026 年企業 AI 為何更靠 RAG
RAG 已從展示用技術走進企業預算。原因很直接：公司要的是能讀取最新內部資料、可追溯、可控權限的 AI，而不是只會背舊訓練資料的聊天模型。到了 2026 年，真正有用的重點在檢索品質、權限治理、即時資料連接與合規設計。
2026 年 MCP：團隊真的在用的 AI 工具層
到了 2026 年，MCP 正在成為 AI 軟體接工具的共同語言。它不處理商業邏輯，但能把 host、server 與資料平台拆清楚，讓團隊用更可控的方式部署工具存取。
2026 科技趨勢：AI 進入實戰
IBM 對 2026 的觀察很直接：多代理系統會開始進入正式環境，AI 硬體焦點從堆算力轉向效率，量子運算也要面對一次可驗證的實際考驗。重點不再是最大模型，而是能不能在企業裡穩定、便宜、可治理地跑起來。
SurePath 推出即時 MCP 政策控管
SurePath AI 發表 MCP Policy Controls，主打在工具呼叫前即時判斷 AI app 可用哪些 MCP server 與工具。重點不在聊天內容，而在 AI 會不會拿著你的身分去動 Google Drive、Salesforce 或 AWS。
OpenAI 關閉 Sora 也砍掉 Disney 合作
OpenAI 上線不到半年就關閉 AI 影片 App Sora，連帶取消原本價值 10 億美元的 Disney 合作案。表面上是產品收掉，實際上反映出 deepfake、審核成本、授權風險與商業重心轉移，已經讓 AI 影片比文字工具難做太多。
Midjourney V8 變快了，也變貴了
Midjourney V8 alpha 上線後，出圖速度號稱比 V7 快 5 倍，還加入原生 2K、較好的文字生成與更準的提示詞理解。但高階模式像 --hd 與 --q 4 會直接吃掉 4 倍成本。
2026 年 AI 產量暴增，生活照舊？
2026 年的 AI 很可能先淹沒數位工作，而不是立刻改寫你的通勤、看病與育兒日常。文字、程式、圖片、影片會變多，企業流程會先變，普通人的離線生活反而只會小幅調整。
Midjourney 2026：用戶、營收與真相
Midjourney 到 2026 的故事很有意思。表面上有 1000 萬活躍用戶、200 萬付費訂閱與 1.5 億美元年營收，但公開資料其實很混。這篇從產品定位、訂閱數學、競品比較到 Discord 模式，拆解它到底賺什麼、強在哪、風險在哪。
微軟重整 Copilot，押注自研模型
微軟把商用與消費版 Copilot 團隊整併，讓 Mustafa Suleyman 抽身回到模型研發。背後原因很直接：Copilot 日活只有 600 萬，遠落後 ChatGPT 的 4.4 億、Gemini 的 8200 萬。
微軟收手了，Windows 11 Copilot 縮水
微軟開始縮減 Windows 11 內建 App 的 Copilot 入口，包含 Photos、Widgets、Notepad 與 Snipping Tool。這次調整反映使用者反彈、隱私疑慮，還有一個更現實的問題：人工智慧到底該放在哪裡，才不會變成干擾。
Cursor 衝上 300 億美元後的壓力測試
Cursor 四年內估值逼近 300 億美元，年化營收衝破 20 億美元，還打進 67% 的 Fortune 500。但 AI 寫程式市場沒空讓它喘口氣，Anthropic 的 Claude Code 與 OpenAI 正直接貼身競爭。
Mistral AI 迎來最硬的一年
Mistral AI 在 2026 年面對一場很實際的考試：估值 117 億歐元、ARR 約 3 億歐元，卻喊出年營收超過 10 億歐元。真正要驗證的，不是聲量，而是它能不能靠 API、私有部署與法國政府專案，把歐洲人工智慧故事賣成大生意。
Accenture 攜手 Mistral AI 賣主權 AI
Accenture 與 Mistral AI 簽下多年合作，主打企業可控、可落地的主權 AI。重點放在歐洲市場，涵蓋部署、訓練、認證與內部導入，瞄準金融、醫療、公部門等高合規產業。
小模型為何吃下裝置端 AI
Llama 3.2 與 Phi 證明，1B 到 4B 的小模型已能在手機與筆電處理摘要、改寫、檔案搜尋等常見工作。重點不只省成本，還有更低延遲、更少資料外送，以及更貼近作業系統與 App 的整合。
Meta Llama 4 分數風波又擴大
Meta 的 Llama 4 原本要延續開放模型聲勢，結果卻陷入評測分數爭議。最新報導指出，Meta 在發布前可能用不同模型跑不同 benchmark，讓分數看起來更好，信任問題也跟著擴大。
2026 年 3 月 AI 模型新聞重點
2026 年 3 月的 AI 圈看起來很安靜，其實重點早就不在新模型。真正有料的是推論速度、KV cache 壓縮、Agent 權限控制，還有 OpenAI 內部重組。對開發者來說，這些變化比排行榜多 1 分更實際。
Google 把 Gemini 轉換延到 2026 年 3…
Google 把手機版 Google Assistant 的最終關閉時間延到 2026 年 3 月。這次延期讓 Android 用戶、開發者與手機品牌多了幾個月處理 Gemini 遷移，也反映 Google 仍在補齊功能、相容性與日常使用體驗。
Gap 把結帳搬進 Gemini
Gap 準備讓消費者直接在 Google Gemini 內買衣服，並用 Google Pay 完成付款。重點不是合作新聞本身，而是品牌開始把 AI 助理當成新店面，搶先掌握商品資料、庫存訊號與結帳流程。
OpenClaw 逼問 AI 模型價值
OpenClaw 從開發者 side project 竄進 Nvidia GTC 主舞台，讓市場開始正視一件事：AI 的價值可能正從大型模型本身，轉向代理軟體、在地部署與權限控制。對 OpenAI、Anthropic 與 Nvidia，這題都很硬。
Claude 用戶更分散，也更會用
Anthropic 2026 年 2 月資料顯示，Claude.ai 的個人用途占比從 35% 升到 42%，寫程式任務占比則降到 19%。另一個重點更實際：用得久的人，真的比較會用，也更常把 Claude 用在高價值工作。
Claude 開始幫你操作電腦
Anthropic 正在測試 Claude 的新功能。你用手機下指令，它就能在你的電腦上開 App、用瀏覽器、改檔案、填試算表。重點不只是炫技，而是 AI agent 正從聊天框走向真正代勞的軟體。
NVIDIA Rubin 把六顆晶片塞進 AI 機櫃
NVIDIA 在 CES 2026 端出 Rubin 平台，主打推論 Token 成本最高可比 Blackwell 低 10 倍，MoE 訓練可少用 4 倍 GPU。重點不只是一顆新 GPU，而是把 CPU、網路、DPU、交換器整包賣成機櫃級 AI 系統。
NVIDIA GTC 2026 重點拆解
NVIDIA 在 GTC 2026 一口氣端出 1,000 場 session、2,000 位講者，還把 AI 工廠、推論基礎設施、Agent 平台與實體 AI 全部綁成一套銷售方案。這場大會重點不是單一 GPU，而是從晶片到軟體的整包系統。
川普 AI 框架瞄準電力、言論與州權
白宮在 2026 年 3 月丟出 AI 立法框架，重點放在聯邦優先、資料中心自建電力、反詐工具、兒少保護與創作者權利。講白了，這份文件想把 AI 規則收回華府手上。
2026 AI 真正重要的事
2026 年的 AI 焦點，已經不是哪個模型又刷了新分數，而是 AI 正在快速塞進手機、辦公軟體、醫療服務與企業預算。從三星下放中階裝置，到 Meta 自研晶片、Atlassian 裁員與 Ford 每日處理 10 億筆資料，產品、工作與支出結構都在變。