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• Oct 27, 2026 llm ai deep-analysis

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• Oct 27, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 27 日 — Anthropic S-1、GPT-6.1 Terra 與兩起代理基礎設施風險

• Oct 26, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 26 日 — 皮膚癌測試、三兆參數部署與模型價格下調

• Oct 25, 2026 llm ai weekly

  LLM 週報：模型走出圍牆，驗收的帳單才剛開始

• Oct 25, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 25 日 — ChatGPT 儲存平台、GPU 解鎖與 AI 數學寫作的社群校訂

• Oct 24, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 24 日 — LiteLLM 供應鏈入侵、代理執行環境與形式驗證

• Oct 23, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 23 日 — OpenShell 代理沙盒、LLM 輔助形式驗證與信心分數的校準問題

• Oct 22, 2026 llm ai deep-implementation

  【深度實作】SynthID 文字浮水印怎麼測？CPU 實跑 96 份生成，也把誤報攤開看

• Oct 22, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 22 日 — LiteLLM 供應鏈攻擊、主動式代理與 agent-scale 基礎設施

• Oct 21, 2026 llm ai deep-analysis

  【深度分析】Agentic Monitoring：讓代理設計監控，不代表讓模型接管告警迴圈

• Oct 21, 2026 llm ai deep-analysis

  【深度分析】WhatsApp 客服隱藏指令外洩：網頁裡有什麼，與模型做過什麼，是兩回事

• Oct 21, 2026 llm ai deep-analysis

  【深度分析】DHS 排除 DeepSeek：聯邦採購、第三方服務與風險證據的三條界線

• Oct 21, 2026 llm ai deep-analysis

  【深度分析】Anthropic 淨損 807 億美元：會計重估、算力支出與十年承諾怎麼分

• Oct 21, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 21 日 — 開源執行環境、蛋白質設計與 AI 搜尋的驗證問題

• Oct 20, 2026 llm ai deep-analysis

  【深度分析】KillSwitch 讓 AI 寫程式卡關：是新語言難學，還是規格在設陷阱？

• Oct 20, 2026 llm ai deep-analysis

  【深度分析】Jev 把回答縮成機率：決策模型的黑箱要怎麼驗收？

• Oct 20, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 20 日 — 模型開始進入科學、程式語言與 GPU 執行環境

• Oct 19, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 19 日 — 從模型記憶到科學工具，存取條件成為新聞主角

• Oct 18, 2026 llm ai weekly

  LLM 週報：模型競賽開始賣控制權，不只賣更大的分數

• Oct 18, 2026 llm daily

  【LLM 日報】2026 年 10 月 18 日 — 模型能力之外，部署條件與資料邊界更清楚了

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