【命がけの実名告発：7月12日（日）NHKスペシャル出演のご案内】 皆様: いつも温かい応援をいただき、誠にありがとうございます。民主中国陣線の王戴です。 今週末、7月12日（日）午後九時より放送されるNHKスペシャル「スパイ 機密と監視の境界で」に、私が出演いたします。 今回の放送にあたり、私は中途半端なモザイクや音声加工をすべて拒否し、私の「本名（王戴）」を出し、顔も隠さず、声も変えない完全な【実名・素顔】の状態で出演することを決断いたしました。 今回の私の出演時間は、番組全体の構成上、決して長いものではありません。しかし、日本の公共放送で堂々と実名を出し、ありのままの真実を日本社会に届けること自体が、私を守る最大の盾になり、国益にもつながると確信したため、短い放送尺であっても一切妥協せず実名での放送を求めました。 実は、この5月の撮影を終えてから現在までに、私の身の回りでは恐るべき事案が立て続けに発生しています。犯罪組織を利用した直接的な脅迫に加え、デジタル空間では極めて高度なサイバー攻撃が行われました。 私に届いた書面取材の申し込みは、台湾の主要メディア「上報」の国際部特約記者を名乗り、かつてNHKドキュメンタリーの主人公であり、NHKと共に歴史を記録してきたパートナー（共同クリエイター）とも言える「寇愛哲」氏の名を騙った標的型フィッシング（スピアフィッシング）でした。専門家の分析により、私のパスワードを盗み、デバイスにスパイウェアを植え付けるための中国共産党のソフトウェアであることが判明しています。 中国側は、私がNHKの取材を受けたことを見越したかのように、「実在する台湾メディアの肩書き」と「NHK側が最も信頼し、その名前を出されれば私が絶対に疑わない人物の経歴」をピンポイントで狙って攻撃を仕掛けてきているのです。 この看過できない一連の事態を重く受け止め、私は警視庁警視総監宛てに「国境を越えた弾圧に関する被害報告および保護要請」を正式に提出いたしました。現在は警視庁の担当の方とも直接つながり、緊密な連携と厳重な警戒体制をとっています。 放送時間は短くとも、私が命がけで示した確骨たる姿勢と、日常のすぐ裏側で現在進行形で行われている情報戦のリアルを、ぜひ一人でも多くの日本の皆様に見ていただきたいと願っております。 放送当日、ぜひご覧いただき、忌憚のないご意見やご感想をお寄せいただければ幸いです。どうぞよろしくお願い申し上げます。 王戴 リンク： #NHKスペシャル# #スパイ# #安全保障# #サイバー攻撃# ----------------------- 【冒著生命危險的實名指控：7月12日（日）NHK紀錄片特別節目出演通知】 非常感謝大家一直以來給予我的溫暖支持。我是民主中國陣線的王戴。 本週末，7月12日（日）晚上9點起播出的NHK特別節目《間諜：在機密與監視的邊界》（スパイ 機密と監視の境界で）中，我將出演。 在這次節目製作中，我拒絕了所有折衷的打碼或聲音處理，毅然決定以我的【本名（王戴）】、真實面容以及原聲完全公開出鏡。 由於節目整體結構的關係，我此次的出場時間並不算長。然而，在日本的公共電視台（NHK）上堂堂正正地公開實名，將不容掩蓋的真相傳遞給日本社會，這本身就是保護我的最大盾牌，同時也事關日本的國家利益。因此，即便是簡短的播出時長，我也在實名出鏡這一點上絕不妥協。 事實上，自今年5月完成拍攝至今，我的身邊接連發生了令人震驚的嚴重事態。除了遭到利用犯罪組織進行的直接恐嚇外，在數字網絡空間中，我也遭遇了極其高級的定向網絡攻擊。 我收到的一份書面採訪邀請，對方冒充台灣媒體《上報》的國際部特約記者，並盜用了曾作為NHK紀錄片主角、被視為與NHK一同記錄歷史的合作夥伴（共同創作者）「寇愛哲」的身份。經專家分析，這是一次精準的魚叉式網絡釣魚（Spear Phishing），其目的是企圖竊取我的密碼並在我的設備中植入中共的間諜監控軟件。中共似乎早就洞悉了我接受NHK採訪的情況，精準地瞄準了「實在的台灣媒體頭銜」以及「NHK方最信任、一旦拋出名字我絕不會懷疑的人物的經歷」來對我發動攻擊。面對這一系列無法坐視的嚴峻事態， 我已正式向日本警視廳警視總監遞交了《關於跨國鎮壓的受害者報告及保護請求》。目前，我已與警視廳擔當者直接建立聯繫，採取緊密協作與嚴密警戒的防範體制。 雖然播出時間很短，但我仍希望盡可能多的日本及各界民眾，能夠看到我冒著生命危險展現的堅定立場，以及正發生在我們日常生活中、且仍在進行中的這場情報戰的殘酷現實。 當天節目播出時，歡迎大家收看，並希望能聽到您坦誠的意見與反饋。非常感謝。 王戴 ---

【專家：#日本從來沒有把台灣當國家】##台駐日代表叫囂國格被矮化遭打臉# 8月9日，日本長崎市舉行原子彈爆炸81周年紀念儀式，台所謂“駐日代表”李逸洋因不滿座位不在使節團區域拒絕出席，並聲稱台灣“國格”與地位遭到刻意“矮化”。然而，相關說法很快被打臉：長崎市市長鈴木史朗10日受訪時稱，台灣地區代表原本就不在官方正式邀請名單內，是其主動請求參加，市政府破例同意並安排“海外來賓席”，並無不妥。上海海峽兩岸研究會會長顧祖華接受 @中國新聞網 #燕新台# 工作室專訪時指出，民進黨當局長期以來標榜所謂“台日友好”，但日本從來沒有把台灣當作一個國家。他表示，一個中國原則在國際上已是共識，民進黨當局無論採取任何手段，都將徒勞無功。

重點解讀台積電的玻璃核心載板投影片 台積電在 6 月 11 日的日本 JPCA Show 2026，進行主題為「AIの進化に不可欠な先端パッケージング技術」的簡報，該份簡報約40頁，當中某張標題為「Glass Substrate Development for CoWoS」的投影片流出，引發廣泛關注。 以下是對該投影片（見附圖）的重點解讀，能網路科普查到的技術細節就不多說了，要注意的是投影片上的 COP 不是 Chip-on-Package 的縮寫，而是 Coplanarity、也就是平整度 / 共面度。 ▌重點結論： 1. 台積電正式宣布與 Ibiden 以及群創合作，開發玻璃核心載板（glass core substrate），結構為玻璃上下各黏合 ABF 的三層結構設計，該技術就是用於 CoPoS 的 oS。 2. 市場低估玻璃核心載板的重要性，該技術對台積電是「must have」，意即 CoPoS 中，oS 的重要性高於 CoP，這也是該技術進行測試時，先搭配既有的 CoW 而非 CoP 的原因。 3. 玻璃核心載板單價較既有 ABF 載板高出數倍，群創加工的玻璃單價非常高，為最核心的材料。除 Nvidia 外，目前已有兩家美系客戶同樣表達高度興趣。 ▌與本投影片相關的產業調查： 1. 本投影片提及的玻璃核心載板由 250x250mm 切割而來，ABF 增層主要採用 Ajinomoto 的 GL107 並混搭 ABF-GCP，以 2027–2028 主流 AI 晶片 ABF 規格的 24-28 層進行測試 2. 台積電實驗時的 CoW 是測試載具（test vehicle），足以驗證採用複合材料時最具挑戰性的機械結構問題。測試結果良好意味著台積電、Ibiden 與群創已合作突破關鍵技術瓶頸。 3. 目前是由 Ibiden 負責切割 250x250mm 的玻璃核心載板。待 2H27 採用 510x515mm 做量產前模擬時，若 Ibiden 仍想降低生產複雜性以維持超高毛利率，可能會改交由更熟悉玻璃特性的群創切割。 ▌流出的投影片內容是將 CoPoS 中的 oS、也就是玻璃核心載板（投影片中的 glass-SBT）與 CoW 搭配的技術驗證結果，這是為解決該投影片前一頁所提到的「Substrate mechanical and electrical Dilemma」，而這顯著凸顯了 CoPoS 中 oS 的重要性。 1. CoPoS 中，CoP 要解決的是生產效率 / 切割經濟性的問題，這與成本與售價有關；而 oS 要解決的是翹曲與耐用性問題，這牽涉到能否做出晶片，以及晶片能否運作。 2. CoP 與 oS 兩者整合相得益彰，但展望未來數年，兩者的技術定位還是有些差異。CoP 是可選的絕佳優化選項（very-nice-to-have），沒有它的代價就是晶片更貴；但 oS 是必需品（must-have）， 沒有它可能連能否做出可用晶片都是問題。 3. 比較定位差異不是為了捧 oS 貶 CoP，這牽涉到客戶願意為哪個技術環節付錢的現實問題，細節下面分析。 ▌投影片中含金量最高的是電源完整性（power integrity；PI）改善，這對客戶意義重大，這也代表玻璃核心載板生產穩定後，台積電獲利能力與競爭優勢可望同步提升。 1. 技術說明：玻璃核心載板薄 → TGV（through glass via）垂直導通路徑短 → 導通路徑電阻（R）跟迴路電感（L）同降 → PI 改善 2. 對客戶意義重大原因：PI 改善 → 供電更穩 → 釋出功率餘裕（power headroom）→ 可整合更多電晶體、或拉高運作時脈 → AI 晶片算力提升 3. 對客戶而言，生產效率是台積電的基本責任，客戶不會為此多付錢；但 AI 算力提升能直接轉化為客戶的競爭力與獲利，故客戶願意為此買單。這也是 Nvidia 積極看待玻璃核心載板的原因。 4. 對台積電而言，玻璃核心載板可提升良率並降低成本，同時提高 AI 晶片的算力與售價，既是降本工具，也是漲價籌碼，對獲利與競爭力都是加分。 5. 目前載板成本佔 AI 晶片 BOM 約低個位數，封裝良率造成的損失約載板成本的 5-10 倍，故即便未來玻璃核心載板成本高於目前的數倍以上，但佔 BOM 比重仍低，且可改善封裝良率造成的損失，故預期玻璃核心載板的高單價不會影響客戶採用意願。 ▌簡報後的問答環節，有聽眾提問關於玻璃核心載板的 TGV 細節，台積電當場拒絕回答，因為玻璃核心載板的關鍵技術就是 TGV，核心 know-how 目前掌握在台積電與群創手中。相較下，另一個提問者的問題是關於 IVR、eDTC、與 LSI 的整合，台積電就回答了不少。 ▌根據產業調查，若一切順利，台積電的目標是在 4Q28-1Q29 開始量產玻璃核心載板，以符合 Nvidia AI 晶片迭代節奏。順帶一提，許多人在傳的 Ibiden 的法說投影片，上面將玻璃核心載板時程列為 CY30，我對此的解讀是：對外向來保守謹慎的 Ibiden 將玻璃核心載板正式列為發展路線，這更確定了該技術長期趨勢。但從 Ibiden 投影片的其他細節與市場資訊不完全一致來看，例如 reticle 時程與台積電公開宣稱的差約一個世代、Rubin Ultra 載板尺寸明顯大於其在 CY26-27 標示的 90x90 等，這說明了在預測未來時，需隨時多方交叉驗證。

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🌐 強いAIエージェントを作る鍵は、実は「エージェントが動く環境の設計」かもしれません。環境エンジニアリングという視点を体系化した、全63ページのサーベイです。 タイトル: Agentic Environment Engineering for Large Language Models: A Survey of Environment Modeling, Synthesis, Evaluation, and Application URL: 📝 概要 LLMエージェントは単独でなく、相互作用する「環境」の中で動きます。本サーベイは、その環境そのものを工学的に設計・構築する「環境エンジニアリング」という観点から、研究の全体像を体系化しています。 ❓ 解決する課題 これまで「環境の作り方」は断片的に語られてきました。エージェント能力の向上が良い環境設計に大きく依存するにもかかわらず、それを統一的に整理する枠組みがなかったのです。 💡 方法論と提案手法 環境を開発ライフサイクルに沿って4つの柱で分類します。 ・環境モデリング：代表的な環境の特徴づけとコア能力の評価 ・環境合成：シンボリック合成とニューラル合成の2パラダイム ・環境評価：合成パラダイムに整合したドメイン固有の評価 ・環境応用：記憶中心・ワークフロー中心・軌跡中心・探索中心という、エージェントと環境の共進化4経路 🎯 ユースケース エージェント研究者が自分の取り組みを地図上に位置づけ、抜けている観点を見つける指針になります。環境合成・評価・自己進化の設計を考える際の出発点としても有用です。 📊 トレンドと展望 ・進化のアプローチを、ニューラル駆動・難易度駆動・スケーリング駆動の3系統で整理しています ・8つの属性と8つの応用ドメインを軸に分析しています ・今後の方向性として、Environment-as-a-Service、マルチエージェント、ニューラル・シンボリック統合を挙げています #AIエージェント# #LLM#

【 綾波タペストリー】ですが、夏コミで予想以上の好評を頂き大変有難いと共に、ご反響に対し用意出来た数が少なく再販希望も大変多く頂き申し訳ありませんでしたので、今回に限りネット通販の準備を只今進させて頂いてます！ また大阪こみトレでも再販しますので少々お待ち頂けますと幸いです！ #C96#

Aureka BiotechnologiesがUS$100 millionのSeries Bを調達した（ million近くに達したという。Granite Asiaが第1トランシェを単独で拠出し、後続トランシェは戦略投資家が主導、HighLight Capital（HLC）と既存株主のMPCi、NRL Capitalも参加した。 資金の使い道が興味深い。次世代の生物学的基盤モデルを大規模に訓練し、de novo分子設計（既存分子の改変ではなく、ゼロから候補を設計すること）、生体構造モデリング、機能予測を強化する。同時にLab-in-the-Loop（モデルの仮説を実験で検証し、その結果を次の学習へ戻す仕組み）も拡張する。 ここでいう実験は、最後に答え合わせをするだけの工程ではない。AIエージェントが分子を生成し、実験を設計し、単一細胞の機能スクリーニングや高スループット検証で確かめ、結果をモデルへ戻す。モデル→実験→データ→更新の循環そのものを、薬物探索の基盤にしようとしている。 Aurekaの生物学的基盤モデルAuraIDEは、社内のタンパク質共進化データで訓練されている。オープンソース版のOpenDDEは、抗体と抗原の立体構造予測を測る公開ベンチマークFoldBench v1の第三者評価でも紹介された。 創業者兼CEOのWeian Zhaoは、最終的に生物学的ワールドモデルを目指すと説明している。これは分子の静的な構造を当てるだけでなく、分子同士の相互作用や設計結果をシミュレーションし、AIエージェントが薬の設計を計画、実行、反復するモデルだ。 「モデル単体の性能」を競う段階から、「実験データをどう継続的に生み、モデルと薬の候補を同時に更新するか」を競う段階へ。Aurekaの発表は、AI創薬の本体がモデルではなく、モデルと実験を閉ループで接続するR&Dインフラへ移りつつあることを示していると思う。