AI 人物熱點早報
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OpenAI 產品與平台負責人 Tibo 宣布，GPT-6.1 Sol 透過 Codex 和 Work 使用時，預設 context 從 272K 提高到 500K，約多 80%；他說之後還會再往上調，目的是減少長任務中途被迫壓縮上下文。
這是實打實的工程改善，不是行銷。長任務最常壞在「上下文塞滿後被迫壓縮、模型忘了前面細節」，預設拉到 500K 直接減少這種中途失憶。但窗口變大不等於記得更準，成本和延遲也會跟著漲；接下來要看的是 Codex 長任務的完成率有沒有真的變好，而不只是數字變大。
Meta Superintelligence Labs 推出 Muse Wonder 系列，主打個人與工作代理任務、記憶與寫程式；Muse Wonder 今天開放 Meta Model API 與 Muse Code，Wonder Full 先給 Muse Code 訂閱者。上線當天 Alexandr Wang 也承認用量額度計算有 bug，承諾修好後重置。
這則重要，因為 Meta 第一次拿出能跟 OpenAI、Anthropic 正面比的模型，前沿從三強變四強。但上線當天就出現額度計算 bug，Wonder Full 也還沒開 API，完整安全報告「稍後才公布」；能力可能是真的，交付還沒到位。兩週內若開發者實際用在寫程式上留得住，才算站穩。
AMD 在 OCP 峰會發表 Helion 開放機櫃設計：一種是純 CPU 機櫃，最多 32,768 顆 EPYC 核心，專跑代理執行；另一種把 EPYC CPU 和 Instinct MI350P GPU 放在同一櫃，給企業一次到位。
這值得基礎設施團隊注意，因為它承認了一件事：AI 代理大量時間花在跑程式、呼叫工具，吃的是 CPU，不全是 GPU。一櫃三萬多顆核心聽起來誇張，但若每個代理都要自己的沙盒，這個量級說得通。目前還只是藍圖，十一月有沒有真的雲端廠商下單，才是判斷依據。
NVIDIA 透過 MGX 1.2 規格，把 Vera Rubin 機櫃與運算托盤設計貢獻給 Open Compute Project，支援全液冷、單櫃最高 250 kW；Meta 宣布採用 Spectrum-6 102.4Tb/s 乙太網路交換器，NVIDIA 也和 Cisco 合推每通道 400Gb/s 的 USFP 光模組。
這是聰明的商業布局，不是單純做公益。把機櫃規格開放，代工廠和零件商可以提早備料，真正的瓶頸「蓋多快」被解掉，而最值錢的晶片仍綁在 NVIDIA 身上。Meta 採用 Spectrum-6 是實際客戶訊號；反方會說開放規格本來就是為了鎖住生態，看接下來有多少非 NVIDIA 晶片也用這套機櫃。
資安研究顯示，簡單的 Repeat-After-Me 提示注入，就能讓 LangGraph、AutoGen、Google ADK、AWS Strands、CrewAI 等代理框架照著攻擊者指定的內容呼叫工具；另一輪 MCP 測試在 118 個開源 server 找到 253 個已驗證漏洞。
這該讓每個在做 AI 代理的團隊緊張，因為它證明「模型照著輸入念」本身就能變成執行指令的入口。六套主流框架都中，代表問題在設計方式，不是某家的小 bug；118 個 MCP server 找到 253 個漏洞，平均每個兩個多，量級很難說是偶然。該盯的是各框架會不會把「模型輸出一律當不可信、工具呼叫另外授權」變成預設。
刊登在 Science 的研究指出，AlphaProof Nexus 用 Gemini 3.1 Pro 寫 Lean 形式化證明，自主解出 353 道 Erdős 未解題中的 9 道，其中兩道懸了 56 年，另證明 44 個 OEIS 猜想；不靠 AlphaProof 輔助也能解出那 9 題。
這是今天最扎實的研究進展，因為每一步證明都用 Lean 機器檢查，又走過同儕審查，不是丟一堆結果讓人自己驗。9／353 的比例不高，說明它擅長的是一小類問題，不是全面取代數學家。真正的考驗是數學家會不會開始拿它當日常工具，而不只是在論文裡被引用一次。
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