OpenAI IPO 前高層大地震：COO 轉職、2位核心主管請假

OpenAI 在完成 1,220 億美元史上最大融資後，同一週爆出三位高層同時異動：COO 轉任特別專案、CMO 因癌症請假、AGI 部門 CEO 因神經免疫疾病請假數週。IPO 前夕的管理層動盪，是執行風險，也是市場考驗。

Anthropic 訂閱大變動：Claude 封殺 OpenClaw存取

Anthropic 宣布自太平洋時間2026 年4 月4 日起，Claude 訂閱方案不再支援 OpenClaw 等第三方工具的 API 請求；同日，AnthroPAC 政治行動委員會正式申報成立。兩件事揭示 Anthropic 正主動收緊產品邊界、積極介入政策場域。

Anthropic 最新研究：Claude 擁有「功能性情緒」，影響 AI 行為與安全

Anthropic 可解釋性（Interpretability）研究團隊於 2026 年 4 月 2 日發表重磅論文《Emotion Concepts and Their Function in a Large Language Model》，首度揭示 AI 大型語言模型 Claude Sonnet 4.5 內部存在類似人類情緒的神經表徵，且這些表徵會直接影響模型的行為與決策。 這項研究是目前為止最直接的證據，說明 AI 模型中的「情緒表徵」並非單純比喻或無關痛癢的現象，而是具有因果力量（causal influence）的功能性機制。

免費就能用的最強開源 AI模型—Google Gemma 4 來了

Google 於 2026 年 4 月發布 Gemma 4 開源模型系列，首次採用 Apache 2.0 授權，允許免費商業使用。四款模型覆蓋手機到工作站，旗艦版 31B 在 Arena AI 全球開源排名第三，效能超越 20 倍規模的競爭對手。對企業與開發者而言，這是目前最具競爭力的免費可商用 AI 選項。

OpenAI 斥「數億美元」收購科技節目 TBPN，AI 巨頭首次跨入媒體市場引發熱議

OpenAI 以「數億美元」收購矽谷科技節目 TBPN，這是 AI 龍頭首次跨足媒體業。這不只是一筆商業投資，而是 OpenAI 在 AI 敘事競爭中的戰略佈局——直接掌握能影響科技業決策者、投資人與政策圈的傳播管道。AI 的競爭早已超越技術本身。

Oracle 裁員近 3 萬人：AI 基礎建設燒錢，科技業最大規模整頓之一正在發生

Oracle 傳出史上最大規模裁員，影響 2 至 3 萬名員工，約全球人力的 18%。背後原因是 AI 基礎建設的鉅額投資壓力，以及每位員工產值低於競爭對手的結構問題。這不只是 Oracle 的故事，而是 AI 時代科技業用人邏輯大洗牌的縮影。

2026 年 AI 訂閱費用大爆炸：但，你真的有在用嗎?

2026 年 AI 訂閱費正式進入收割期，ChatGPT、Claude、Gemini 個人版全落在 $20 美金，旗艦版衝上 $200。這篇文章帶你算清楚你的錢到底有沒有花在刀口上。

Claude Code 究極實戰手冊——10 個被證實的隱藏功能與安全指南

在 Anthropic 原始碼外洩事件後，Claude Code 的隱藏功能首次被完整揭露。本文整理 10 個關鍵指令與實戰用法，幫助開發者優化工作流程，同時建立必要的資安防護觀念。

上班族 AI 工具組合：免費仔版 vs 月付 $20 美金版，哪個適合你？

每個月到底值不值得為 AI 工具付錢？這篇整理免費版與月付 $20 美金版組合，從 Gemini、Claude、ChatGPT 到 NotebookLM、Canva、Gamma，清楚說明哪個工具做什麼任務最適合，讓上班族直接對照需求做決定。

OpenAI 史上最大募資 1,220 億美元！「下一階段 AI」，不再只是模型多強

OpenAI 完成 1220 億美元的募資，估值高達 8.520 億美元。這是 AI 史上規模最龐大的一次融資，由 Amazon、NVIDIA、SoftBank 領投，Microsoft 繼續參與。

Anthropic 一週兩次資安失誤：Claude Code 50 萬行原始碼意外裸奔，44 個隱藏功能全曝光

2026 年 3 月 31 日，Anthropic 在 npm 發布 Claude Code 2.1.88 時意外附上完整 source map，導致 512,000 行 TypeScript 原始碼公開在網路上，揭露包括永遠在線代理 KAIROS、多代理協調模式、Undercover Mode 等 44 個未公開功能，並伴隨 axios 供應鏈攻擊同日爆發。

為什麼你的 CV 明明不差，卻還是對不上理想 program？我用這套 keyword 分析法找答案

選校不是只看排名，而是看 fit 這句話很多人都聽過。 但真正知道怎麼做到的人，其實不多。 大部分人的做法是： 先把 CV 整理好，去官網看一下 program 介紹，感覺不錯就投。 這樣做最大的問題是： 你是用自己的框架去看 program， 而不是用 program 的框架來看自己。 只要這個順序錯了，不管你把 CV 改得多流暢，方向都還是可能不對。 我自己曾經繞過的彎路 申請前期，我花了很多時間優化 CV。 我把每一條 bullet point 改得更精準，數字更清楚，動詞更有力。 改完之後，自己也覺得好像不錯。 但投了幾間之後，我一直有一種說不上來的感覺： 好像哪裡不太對。 後來我把其中一間學校的 program handbook 仔細讀了一遍， 才發現這個 program 真正在意的能力方向， 和我 CV 裡強調的重點其實有明顯錯位。