Codex Weekly：雲端、CLI 語音與 Agents API
OpenAI 的 DevDay 2026 發表後一週，焦點不在單一新模型，而在 Codex 周邊的營運層：可重複使用的雲端環境、重建的命令列工作流程、Agents API 中的電腦操作、高階速度層級，以及儲存庫安全掃描。 以下是我們每週針對 OpenAI 模型、Codex 生態系統與更廣泛競爭格局的 …
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Copilot 每週報：Home、Autopilot 與工作流程
本週 AI 平台格局在多個層面出現轉變。Microsoft 概述了圍繞 Home、Code 和 Autopilot 建構的重新設計 Copilot；GitHub 推出了動態工作流程；而 GPT-6.1 Sol 已在 GitHub Copilot 正式推出。 對 IT 領導者而言，訊號很明確：本週的主 …
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OpenClaw 週報：企業版、更新與遷移
8 月時，OpenClaw 將版本 2026.8.1 定調為「OpenClaw 2.0」，Agentry News 報導其有 933 位貢獻者、569 位首次貢獻者，以及超過 16,000 個 pull request。截至 10 月 5 日當週末，該專案已推出企業控制平面、擴展 2026.9.x …
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Grok Bot 評測：黏著力十足的小型企業 AI 同事
我大部分的工作時間都花在命令列 AI 代理與企業自動化上，所以為了好玩，我決定做點不一樣的事。9 月 30 日，我前往 Calgary 市中心參加一場 Grok Bot 聚會，想看看大家在熱議什麼。幾天後我離開時，手上已經有一整組 AI bot 默默打理我的收件匣、行事曆和一大部分的專案管理工作—— …
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Windows 365 2026 年 9 月更新回顧
微軟已發布 Windows 365 2026 年 9 月更新的全面回顧。更新內容包括斷線的雲端 PC 會話狀態保留功能、寬限期內的大量取消佈建、TWAIN 掃描器重定向、使用者主導的預留雲端 PC 佈建，及整合的災難恢復配置中心。採用 Windows 365 解決方案的企業應評估這些更新，以了解採用 …
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Azure 虛擬桌面更新：區域主機池正式推出
9 月更新登場：正式推出里程碑 Microsoft 在 2026 年 9 月 1 日至 9 月 30 日期間宣布了重要的 Azure 虛擬桌面（AVD）更新，這些更新包括 Azure 虛擬桌面混合部署 和 區域主機池 的正式推出，針對企業的可靠性和部署靈活性需求提供了解決方案。 對於 CTO 和工程 …
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Visual Studio Code 1.140：多資料夾工作階段與遠端代理分配
Microsoft 的 Visual Studio Code 1.140 於 2026 年 9 月 30 日 發佈，帶來多項顯著功能，旨在提升開發者的生產力與合作能力。這次更新的重點功能包括實驗性多資料夾工作階段、進階遠端代理分配、升級的 Copilot 執行框架，以及面向企業的 AI 控制功能。這 …
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Microsoft AI 每週報：語音模型邁向串流
在截至 2026 年 9 月 28 日 的一週內，Microsoft 的第一方模型產品組合進一步邁入即時語音領域。Microsoft 宣布推出串流轉錄模型、兩款多語言語音模型，以及透過數個開發管道提供的存取方式；同時，Microsoft Research 重點介紹了 RetroChimera，公司也 …
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Agents API Beta 擴展、CLI 更新以及 Codex 行動版預覽
OpenAI 本週宣布了一系列重要更新，包括 API 策略、Codex 客戶端工具，以及 Codex 在行動設備上的最新進展。隨著 Agents API 公測版 的推出，Codex CLI 的更新以及 ChatGPT 行動版的預覽版本，該公司正不斷擴展 Codex 生態系統，以便更廣泛地融入開發者和 …
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Copilot 每週更新：首頁、程式碼與自動駕駛擴展
本週，Microsoft Copilot 推出的重大更新讓 AI 生產力工具取得了顯著進展。三種全新模式——首頁、程式碼和自動駕駛——重新定義了 Copilot，不再僅僅是一個聊天助手。這些新增功能定位於管理企業任務、支持應用程式創建並充當持久代理。再加上針對 Microsoft Office 應用 …
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OpenClaw 里程碑、社群更新與系統迭代
六個月前，OpenClaw 宣布了其 2.0 的演化，建立了強大的基礎以支援分散式人工智慧代理。時間快進到本週，該平台推出了不僅一個而是兩個顯著的增量更新版本，v2026.9.5 和 v2026.9.6，凸顯了其快速的開發節奏和強大的社群支持。此外，OpenClaw 在人工智慧生態系統的廣泛影響也獲 …
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Jev 與 System One 模型：應用程式設計使用情境
三年來，面對幾乎每一個「在這裡加點智慧」的問題，答案都一樣：呼叫一個大型語言模型。這確實有效——但它往往是錯誤的工具。有相當可觀的正式環境 AI 支出，都花在那些整個輸出旋即被壓縮成一個布林值、一個列舉、一個佇列名稱，或一個 1–5 分數的 LLM 呼叫上。你為開放式生成付費、花上數秒等待 …
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