AWS 推出 OpenClaw + Amazon Lightsail
大家好！AWS 最近正式推出 OpenClaw 喺 Amazon Lightsail 上面，讓你輕鬆運行自主私人 AI 代理啦！呢個 OpenClaw 係一個開源自託管嘅自主私人 AI 代理，可以當你嘅個人數碼助理，直接喺 Lightsail instance 上運行，唔使搞複雜本地安裝，又安全可靠。設定好簡單：去 Amazon Lightsail 主控台，選擇創建 instance，揀 Linux/Unix 平台同 OpenClaw blueprint，推薦用 4 GB 記憶體計劃，輸入 instance 名稱，就等幾分鐘變 running 狀態。之後用 SSH 連接 browser pairing，複製 dashboard URL 同安全憑證，批准咗之後，再跑腳本啟用 Amazon Bedrock API，即刻可以開始聊天同埋執行任務，例如瀏覽網頁、管理檔案同電郵等。呢個新功能超方便，尤其適合想有私人 AI 助手但唔想暴露喺本地裝置嘅用戶！
喂，各位 Java 開發者留意啦！今日我要介紹 LangChain4j 呢個開源 Java 庫，專門幫你簡化將大型語言模型 (LLM) 整合到 Java 應用程式入面！
透過統一 API，你可以輕鬆存取各大商業同開源 LLM 同埋向量儲存庫，超方便建聊天機械人、助手等等。
受 Python LangChain 啟發，但專為 Java 而設，支援 RAG、工具呼叫同 agents，仲同企業 Java 框架無縫整合。
無論新手定專家，用佢嚟開發 AI 功能都易到爆，唔使從頭學起！
去官方網站了解更多
大家好呀！今日想同大家介紹一下 Common Expression Language (CEL)，呢個係 Google 開發出嚟嘅一個表達式語言，專門用嚟安全地處理各種條件同規則。
CEL 最大嘅特點就係佢設計得非常簡單，但功能又好強大。佢支援數學運算、字串操作、邏輯判斷，同埋一堆內置函數。因為 CEL 係非圖靈完備嘅，所以唔會有無限迴圈嘅問題，好適合用喺需要高安全性嘅地方，例如 API 閘道、雲端政策引擎同 Kubernetes 嘅 admission controller。
好多開發者都話，CEL 嘅語法好似 C 語言咁親切，學起上嚟好快。如果你係用 Google Cloud 或者 Istio 嘅朋友，CEL 已經係你日常工作入面嘅好幫手啦！
想知更多？快啲去官方文件度睇吓啦！
據知情人士透露，Meta公司正計劃喺嚟緊嘅裁員浪潮入面，裁走高達兩成員工。
呢個舉措主要係為咗提升整體效率，同埋將更多資源投放到人工智能同元宇宙項目上面。
雖然員工對前景感到憂慮，但Meta話會提供離職補償同再培訓支援。詳細報道
cURL 呢個廣泛使用嘅開源數據傳輸工具項目，最近宣布將會喺二零二六年一月底停止佢哋嘅漏洞賞金計劃啦！原因係收到大量低質素、AI 生成嘅漏洞報告，簡直係 “AI slop” 嘅雪崩式湧現呀！
項目主要維護者 Daniel Stenberg 表示，呢啲垃圾報告消耗咗好多時間同資源，嚴重影響團隊嘅精神健康同埋項目可持續性。
雖然有時 AI 可以幫手搵到真正問題，但而家氾濫情況已經令計劃唔值得繼續落去。
由一月底開始，cURL 就唔再提供任何賞金獎勵，亦唔會協助從其他來源攞獎勵。
閱讀全文
輝達（NVIDIA）正式宣布GTC 2026會議將喺2026年3月16號至19號喺美國聖荷西舉行啦！
呢個係全球最大嘅AI盛會之一，CEO黃仁勳會喺3月16號上午11點喺SAP Center做主題演講，佢會大講AI新世代嘅突破，包括加速運算、AI工廠同物理AI等，好勁爆㗎！
仲有超過1,000場講座同埋突破性展示，等緊全球科技專家一齊探討AI嘅未來發展。
睇埋完整報導
重点
- Anthropic引入了一種衡量人工智慧替代風險的新指標——觀測暴露度，該指標結合了理論上的大語言模型能力與實際使用數據，並更側重於自動化（而非增強型）以及與工作相關的應用情境。
- 人工智慧遠未達到其理論能力：實際覆蓋率僅為理論可行範圍的一小部分。
- 美國勞工統計局預測，到2034年，觀測暴露度較高的職業，其就業成長將相對較慢。暴露度最高職業中的從業者，更可能是年齡較大、女性、教育程度較高且收入較高的族群。
- Anthropic發現，自2022年底以來，高暴露度工人的失業率並未出現系統性上升，但有初步證據表明，在暴露度較高的職業中，年輕工人的招募速度有所放緩。
引言
人工智慧的快速普及正引發大量研究，試圖衡量和預測其對勞動市場的影響。然而，過往研究方法的記錄提醒我們應保持謙遜。不要慌張，不要燒包，不要踩踏，既不要盲信“2028人工智能替代導致經濟危機”，也要理性看待已經在海平面上湧現的這波AI技術浪潮。
Anthropic基於其公佈的經濟指數，不同於去年下半年著重討論不同地區和不同行業的AI採用率或自動化程度，在本文中，Anthropic開始討論在哪些行業，AI替代的程度並嘗試通過建立指標體系的方式對AI替代這一趨勢進行量化觀察和參考。
提出了一個理解人工智慧對勞動市場影響的新框架，並用早期數據對其進行了檢驗，發現迄今為止人工智慧影響就業的證據有限。目標是建立一種衡量人工智慧如何影響就業的方法，並定期重新進行這些分析。這種方法無法捕捉人工智慧重塑勞動市場的所有可能管道，但透過在顯著效應顯現之前奠定基礎，希望未來的發現能比事後分析更可靠地識別經濟衝擊。
人工智慧的影響很可能是清晰無誤的。當影響模糊不清時，這個框架將發揮最大作用——它或許能在替代發生之前，幫助識別出最脆弱的職位。
不要恐慌，從反事實分析開始思考──AI替代為什麼沒有實現？
當影響巨大而突然時，因果推論更為容易。新冠疫情及隨之而來的政策措施造成的經濟衝擊是如此顯著，以至於對於許多問題而言，複雜的統計方法都顯得多餘。例如，疫情爆發的最初幾週失業率急劇上升，幾乎沒有給其他解釋留下空間，可能也不需要太多解釋。
然而，人工智慧的影響可能不像新冠疫情，而更像網路。其影響可能無法立即從整體失業數據中顯現；貿易政策和商業週期等因素可能會模糊對趨勢線的解釋。
冷靜的找跡象－如何量化AI替代率？
本研究遵循基於任務的方法，結合了人工智慧理論能力和實際使用情況的衡量指標，然後匯總到職業層面。當某個任務在Anthropic的經濟指數樣本（Handa 等人，2025）中觀察到足夠的流量時，我們才認為它被覆蓋，並且會給予 API 使用（表明在生產系統中集成更深）更高的權重。定義公式如下：
WorkUsageᵢ 必須達到 100 次或佔總流量的 0.0025%³。觀察到的任務計數存在一個長尾，包含大量低計數用途，這可能反映了不常見的行為、測試或分類器錯誤。確切的 cutoff 值對工作排名影響很小。未達到 WorkUsageᵢ ≥ 100 門檻的任務，其覆蓋度為 0。
某些職業共享相同的任務，例如，「觀察和評估學生的表現、行為、社會發展和身體健康」這一任務出現在十類 K-12 教師中。類似地，有些任務可能只相差一個字或一個逗號。由於我們沒有記錄足夠的上下文資訊來將這些任務精確分配到某個特定職業，我們將這些完全相同或高度相似的任務進行分組，並根據各職業的就業份額，將任務計數平均分配給這些職業。
ClaudeWorkUsageᵢ 是在 Claude.ai 上被歸類為與工作相關的任務 t 的計數。 Anthropic依據 Appel 等人（2026）提出的用例原語，將範圍限制在與工作相關的對話記錄，而非教育或個人用例¹。將計數限制在與工作相關的用途上，似乎能更好地捕捉對勞動市場的潛在影響範圍。
例如，使用 AI 解釋科學講座（課業）或獲得治療傷害的建議（個人用途），與自動化教學或護理工作相去甚遠。最後一項，APIUsageᵢ，統計任務 t 的所有第一方 API 流量。我們不會對 API 呼叫是否與工作相關進行區分，因為 API 呼叫通常意味著已整合到生產工作流程中²。
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IBM 今日發佈咗 2026 X-Force 威脅情報指數，話 cybercriminals 利用基本安全漏洞嘅速度大幅增加，仲有 AI 工具幫攻擊者更快發現弱點。
X-Force 觀察到攻擊公共應用程式嘅攻擊增加咗 44%，主要係因為缺少認證控制同 AI 加速咗漏洞發現。
報告強調咗保護身份、用 AI 加強檢測同主動風險管理嘅重要性。
企業需要加強基礎控制嚟對抗呢啲演變緊嘅威脅。閱讀原文
NVIDIA 今日喺 CES 上面踢咗 AI 新世代嘅頭炮，推出咗 Rubin 平台，呢個平台有六款新晶片，嚟設計出一台勁勁嘅 AI 超級電腦。
Rubin 平台用極端協同設計，橫跨六款晶片—NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6 Switch、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU 同 NVIDIA Spectrum-6 Ethernet Switch—嚟縮短訓練時間同降低推論代幣成本。
「Rubin 嚟得啱啱好，因為 AI 運算需求無論訓練定推論都爆晒燈，」NVIDIA 創辦人兼 CEO Jensen Huang 講。「憑住我哋每年推出新一代 AI 超級電腦—同六款新晶片嘅極端協同設計—Rubin 向 AI 下一個邊界邁出一大步。」
呢個平台以美國天文學家 Vera Florence Cooper Rubin 命名，佢嘅發現改變咗人類對宇宙嘅理解—Rubin 平台有機架規模解決方案 NVIDIA Vera Rubin NVL72 同系統。
Rubin 平台引入五項創新，包括 NVIDIA NVLink 互連技術最新世代、Transformer Engine、保密運算同 RAS Engine，仲有 NVIDIA Vera CPU。呢啲突破會加速代理 AI、先進推理同大規模 (MoE) 模型推論，成本每代幣低達 NVIDIA Blackwell 平台嘅 10 倍。相比前代，NVIDIA Rubin 平台訓練 MoE 模型用少 4 倍 GPU，加速 AI 採用。
NVIDIA Newsroom
AI 資料中心新創公司 Nscale 宣佈籌咗20億美金，估值去到146億美金，今次 Series C 融資由 Aker ASA 同 8090 Industries 帶頭，Nvidia 都有份，仲有 Astra Capital Management、Citadel、Dell、Jane Street、Lenovo、Linden Advisors、Nokia 同 Point72 等機構加入。資金包括2025年10月的4.33億美金 pre-Series C SAFE 輪。
公司都請咗三位新董事：前 Meta COO Sheryl Sandberg、前英國副首相兼 Meta 高層 Nick Clegg，同埋前 Yahoo 總裁 Susan Decker。Nscale 喺2024年成立，專門搞資料中心同雲端服務，最近好快咁籌錢，包括2026年2月的14億美金延遲提款定期貸款，同埋2025年9月的11億美金 Series B（估值冇公開，今次估值係佢兩倍以上）。
新錢會用嚟加速垂直整合嘅 AI 基建發展，包 GPU 運算、網絡、資料服務同編排軟件，遍佈歐洲、北美同亞洲。CEO Josh Payne 話，”AI 熱潮正引發人類史上最大基建建置，我哋係度建緊市場嘅基礎，超智能嘅引擎。”
公司計劃 IPO（已經喺2025年10月向 CNBC 確認），營運資料中心喺英國、美國、挪威、葡萄牙同冰島，並且同微軟（擴大合作值140億美金）同 OpenAI（夏天合作推出 Stargate 品牌 AI 資料中心喺挪威）等大科技公司簽約。
https://www.cnbc.com/2026/03/09/nscale-ai-data-center-nvidia-raise.html