今日焦點（Top Headlines）

美軍$200億AI國防採購與 Anthropic 訴訟、黑名單爭議

核心摘要
美國陸軍將逾 120 項採購整併為一筆約 200 億美元、以 AI 為核心的大型國防合約，交由防務科技公司 Anduril 承作，涵蓋自主武器與大規模監控等應用。同時，Anthropic 對五角大廈提起訴訟，試圖阻止其技術被用於自主武器與大規模監控，結果被國防部列入黑名單。事件凸顯大型模型供應商與軍事採購之間在用途邊界、合約條款與倫理責任上的緊張關係，並象徵 AI 軍事化的加速與反制力量的浮現。

關鍵實體：Anduril、Anthropic、美國陸軍、五角大廈、國防部 (DOD)、自主武器、大規模監控
重要性：高
來源： 來源1

子詞化與位元級編碼對多語言 LLM 的影響

核心摘要
Hugging Face 博文系統性檢視多語言大型語言模型中的 tokenization 設計問題，指出主流子詞化方法（如 BPE、Unigram、WordPiece）在多語語料下會導致詞彙表資源分配不均，造成部分語言 sequence length 膨脹、訓練與推理成本顯著增加，並可能引發效能與公平性問題。文章討論以位元級（byte-level）、字元級編碼作為替代策略的利弊，呼籲在模型設計時將 tokenization 視為一級公民，而非僅為前處理細節。

技術細節
文章重點技術觀察包括：

  • 子詞化與詞彙表分配：在多語語料下，固定大小的 subword vocabulary 會被高資源語言「佔滿」，低資源或形態複雜語言被迫拆成更長的 token 序列，導致同一句話在不同語言上的 token 數差異極大。
  • 序列長度膨脹與計算成本：對注意力機制而言，序列長度成平方關係放大計算與記憶體開銷，token 過長的語言在同一模型中實際獲得的「有效容量」更低。
  • 替代編碼策略：位元級、字元級編碼可減少對語料主導的詞彙分配依賴，避免部分語言被 vocab 配額過度壓縮，但會以更長序列為代價，形成新一層計算權衡。
  • 工具與實務：文章以 SentencePiece 與 Hugging Face Tokenizers 生態系為例，討論 tokenizer 設計如何影響模型容量分配與多語訓練策略，並連結到 sequence length inflation 對訓練與推理效能的實際影響。

應用場景

  • 多語言 LLM 訓練：在構建多語通用模型時，重新設計 tokenization，可改善低資源語言的表示品質與推理效率。
  • 跨語言產品落地：需支援多語客服、翻譯、搜尋等產品的團隊，可藉由調整 tokenizer 或選用 byte-level/char-level 模型，平衡不同語言的延遲與成本。
  • 公平性與資源配置研究：為測量不同語言在同一模型中的實際「有效參數」與計算資源分配，tokenization 變成量化與調整的重要控制變數。

關鍵實體：tokenization、BPE、Unigram、WordPiece、SentencePiece、Hugging Face Tokenizers、多語言 LLM、位元級編碼、字元級編碼
重要性：高
來源： 來源1

Google 320 億美元收購 Wiz 技術拆解（投資人視角）

核心摘要
Index Ventures 合夥人 Shardul Shah 從投資角度解析 Google 以約 320 億美元收購雲安全公司 Wiz 的交易，這是 Google 史上最大收購案。文章聚焦於 Wiz 在雲安全與合規市場的定位、與 Google Cloud 產品組合的互補性，以及此案對雲端與網路安全生態系的整併意涵。技術層面細節有限，但對雲端資料安全與 AI 服務供應商的長期布局具有關鍵指標意義。

關鍵實體：Google、Wiz、Index Ventures、Shardul Shah、TechCrunch
重要性：高
來源： 來源1

模型與技術更新（Model & Research Updates）

以 LLM 作變異算子的遺傳演算法提示優化

核心摘要
GitHub 專案「genetic-prompt-programming」提出將遺傳演算法（Genetic Algorithms, GA）應用於提示（prompt）優化，並將大型語言模型本身作為變異（mutation）算子。專案由 stack-research 維護，並在 Hacker News 引發討論。雖缺乏完整實驗報告，但提供了一種將經典搜尋/優化方法與 LLM 結合的實驗性路徑。

技術細節

  • 核心概念：
    • 以「提示文本」作為個體，透過遺傳演算法的框架（多輪迭代、選擇與變異）搜尋效能更佳的 prompt。
    • LLM 被用來生成變異版提示（mutation operator），即在既有 prompt 上產生多樣化改寫。
  • 優化迴圈（概念層級）：
    • 初始化一組候選提示；
    • 對每個提示執行目標任務，根據任務表現或人工評分定義適應度；
    • 選擇高適應度提示，透過 LLM 生成變異版本形成新族群，再迭代。
  • 工程現況：
    • 代碼公開於 GitHub 倉庫 stack-research/genetic-prompt-programming；
    • 未公開具體模型型號、實驗基準或效能數據，屬於方法概念與原型性質。

應用場景

  • 任務特化 Prompt 搜尋：如程式除錯、資料抽取、問答等場景，利用 GA 自動探索高效提示組合，減少人工 trial-and-error。
  • 多目標提示設計：在品質、成本（token 數）、穩定性間權衡時，透過 GA 尋找 Pareto 最佳提示集合。
  • 自動化提示研究：結合人類評審與自動指標，作為 Prompt Engineering 自動化與可重複研究的一個實驗平台。

關鍵實體：Genetic algorithms、prompt optimization、LLM、mutation operator、stack-research、GitHub、Hacker News
重要性：中
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因果推論實務：六項進階方法與 Python 實作

核心摘要
Towards Data Science 發表「The Causal Inference Playbook」進階篇，整理六種常用但相對進階的因果推論技術：doubly robust estimation、instrumental variables、regression discontinuity、modern difference-in-differences、heterogeneous treatment effects 與 sensitivity analysis。文章附帶 Python 程式碼範例與決策框架，協助資料科學家在實務情境中選擇合適方法。

技術細節
文章涵蓋的六大技術要點：

  • Doubly Robust Estimation：結合結果模型與傾向分數模型，任一側正確即可得到一致估計，提高模型錯配下的穩健性。
  • Instrumental Variables (IV)：在存在未觀測混雜因子的情境下，透過滿足相關性與排他性條件的工具變數推估因果效應。
  • Regression Discontinuity (RD)：利用政策或規則的截點（如分數門檻）設計近似隨機實驗，估計門檻附近的局部因果效應。
  • Modern Difference-in-Differences：在多期、多群組設定下，以現代化 DiD 變體減少平行趨勢假設違反的偏誤。
  • Heterogeneous Treatment Effects：探討處理效果在不同子群體中的異質性，用於精細化決策與個人化干預。
  • Sensitivity Analysis：在無法完全排除混雜時，評估結論對未觀測混雜因子的敏感程度。

文章提供 Python 程式碼示例與一套「情境 → 方法」的實務選擇流程，但未公開具體套件清單或實驗數據。

應用場景

  • 產品與實驗分析：在 A/B 測試受到干擾或無法隨機分派時，採用 RD、DiD 或 IV 作為替代估計框架。
  • 政策與平台干預評估：用於廣告投放、推薦演算法調整、補貼政策等情境中的因果效果量化。
  • 異質性分析與個人化：結合異質性處理效果分析，支援個人化推薦、個人化醫療或風險分層等應用。

關鍵實體：doubly robust estimation、instrumental variables、regression discontinuity、difference-in-differences、heterogeneous treatment effects、sensitivity analysis、Python、Towards Data Science
重要性：中-高
來源： 來源1

LLM 架構圖鑑與視覺化比較

核心摘要
Sebastian Raschka 推出「LLM Architecture Gallery」，整理並以圖示方式對比各類大型語言模型的架構差異，作為理解與教學用途的可視化資源。頁面聚焦於以高層級結構圖、流程示意等形式呈現不同 LLM 設計的關鍵元素，有助於研究者、工程師與決策者快速掌握模型家族與設計取向。

技術細節

  • 架構視覺化：以圖表展示 LLM 的組成模組與資料流，例如編碼層、解碼層、注意力模組、位置編碼策略、輸入輸出接口等。
  • 設計比較：將不同架構併排對照，以突出在層數、模組堆疊順序或額外組件（如外部記憶、檢索模組等）上的設計差異。
  • 教學導向：以圖解補足純文字技術報告的理解門檻，降低非研究背景決策者進入 LLM 架構討論的障礙。

（來源未列出具體模型清單與所有指標細節，屬高層級架構整理。）

應用場景

  • 技術培訓與內部溝通：作為團隊培訓教材，協助新進工程師或跨職能團隊理解當前 LLM 生態中的主要架構類型。
  • 模型選型與架構評估：在選擇開源模型或設計自家模型時，作為比較不同架構設計取捨的輔助素材。
  • 技術寫作與演講：用於簡報或技術文章中，快速向非專家受眾說明模型設計差異。

關鍵實體：Sebastian Raschka、LLM Architecture Gallery、LLM、Hacker News
重要性：中
來源： 來源1

工具與資源（Tools & Resources）

在 CI 中偵測 LLM 漂移的 GitHub Action「Continuum」

核心摘要
Continuum 是一個開源 GitHub Action，設計目標是在持續整合（CI）流程中監測大型語言模型的「漂移」（drift），當模型行為與預期基線出現顯著偏離時及早發現。專案由 Mofa1245 維護，代碼託管於 GitHub，並在 Hacker News 上獲得關注。

技術細節

  • CI 整合：以 GitHub Action 形式嵌入現有 CI pipeline，可在每次部署前後或定期對關鍵 prompt / 任務進行回歸檢查。
  • 漂移檢測概念：透過對比當前輸出與歷史「標準」輸出（或評分）來判斷行為變化，適用於模型版本升級、prompt 更新或供應商變更後的品質守門。
  • 工程特性：
    • 完全基於 CI 工作流程運行，無需額外平台；
    • 仰賴 GitHub Action 機制，方便與既有測試、lint、部署步驟串接。
      （具體實作細節、評估指標與報表格式需查閱原始倉庫。）

應用場景

  • LLM 產品回歸測試：在聊天機器人、程式生成、資料抽取等產品中，於每次發版時檢查核心路徑是否出現非預期退化。
  • 供應商或模型版本切換：更換模型供應商或版本時，比對關鍵業務場景輸出，降低隱性功能變化風險。
  • 合規與質量審計：作為行為稽核的一部分，保留歷史輸出記錄，追蹤長期漂移趨勢。

關鍵實體：Continuum、GitHub Action、LLM、CI、GitHub、Mofa1245
重要性：中
來源： 來源1 | 來源2

Opsmeter：LLM 應用的 AI 成本歸因與預算控制

核心摘要
Opsmeter 是一款聚焦 LLM 應用成本觀測的工具，針對常見的「發票來了才發現成本爆炸」問題，提供細緻的成本拆解與預算控制。與多數供應商儀表板僅提供總使用量不同，Opsmeter 能按 endpoint、tenant、user、model 與 prompt 維度分析 AI 支出來源，協助團隊定位成本熱點並及早調整。

技術細節

  • 多維度成本歸因：
    • 以 API endpoint、租戶 (tenant)、使用者、模型與提示（prompt）為主軸切分成本；
    • 有助於回答「是哪個功能／哪個客戶／哪種 prompt pattern 導致成本上升」等問題。
  • 可觀測性與預算治理：
    • 將原本僅在供應商帳單中可見的總額拆解為可操作指標，支援預算上限設定與超額告警；
    • 對多模型、多供應商架構尤為重要。
  • 整合範圍：
    • 聚焦於 LLM 應用層，不需修改底層模型實作；
    • 具體 SDK、部署架構與資料 pipelining 細節需參考原文與產品文件。

應用場景

  • SaaS / 內部工具的 AI 成本管理：對接多個 LLM 供應商的產品，可精準辨識高成本功能與客群。
  • FinOps 與成本優化：支援 FinOps 團隊與技術團隊協作，設定成本 guardrail，平衡品質與成本。
  • A/B 測試與模型實驗：在多模型試驗期間，量化各模型在實際流量下的成本結構，而不僅是實驗室 token 單價。

關鍵實體：Opsmeter、LLM、endpoint、tenant、user、model、prompt、provider dashboards、Hacker News
重要性：中
來源： 來源1

promptcmd：於遠端 SSH shell 執行本地 LLM 提示命令

核心摘要
GitHub 專案「promptcmd」（命令為 promptctl）提供一種方式，允許使用者透過一行指令 promptctl ssh user@server，將本地定義的 prompts 映射成遠端 SSH shell 中的可執行 CLI 程式。例如 llm-analyze-config、askai 等命令可在遠端環境直接使用，而不需在伺服器安裝任何 LLM 工具或開放 SSH 給模型系統。

技術細節

  • 命令介面：
    • 透過 promptctl ssh user@server 連線遠端機器；
    • 本地預先定義的 prompt 模板以命令形式出現在遠端 shell，如 llm-analyze-config、askai。
  • 安全與部署考量：
    • 目標是在不於伺服器安裝額外程式、不授權 LLM 工具直接 SSH 存取的情況下，仍能在遠端環境運用本地 LLM 能力；
    • 降低將憑證或伺服器權限暴露給第三方 LLM 工具的風險。
  • 架構特性：
    • 本地與遠端之間如何交換內容、如何調用 LLM 由專案實作決定，來源未揭露具體細節；
    • 專案代碼託管於 GitHub：tgalal/promptcmd。

應用場景

  • 基礎設施與 DevOps 工程：在遠端伺服器上執行如「配置檔分析」、「日誌摘要」、「錯誤診斷建議」等 LLM 驅動命令。
  • 受限環境運維：在無法安裝雲端代理或受嚴格變更控管的環境中，仍可利用本地 LLM 提供輔助分析。
  • 團隊內部 CLI 工具集：將常用 prompt 封裝為命令，提供一致介面給開發與 SRE 團隊使用。

關鍵實體：promptcmd、promptctl、SSH、llm-analyze-config、askai、GitHub、tgalal、Hacker News
重要性：中
來源： 來源1

產業與應用動態（Industry Applications）

LLM 驅動機器人實驗 StrandedBot

核心摘要
GitHub 專案 StrandedBot 自稱為「An experiment about an LLM driven robot」，由 leonardosalvatore 維護，並在 Hacker News 有短篇討論。專案聚焦於讓機器人行為決策由大型語言模型驅動，屬於探索性質的人機結合實驗，反映出 LLM 與機器人控制整合的持續興趣。

技術細節

  • 專案定位：以「LLM 驅動機器人」為核心主題，強調將自然語言推理能力引入機器人行為決策流程。
  • 實作載體：
    • 代碼託管於 GitHub 倉庫 leonardosalvatore/StrandedBot；
    • 具體使用的機器人平台、控制介面與模型型號未在來源摘要中披露。
  • 實驗形態：
    • 以實驗專案形式探索 LLM 在指令解析、任務規劃或高層決策上的角色，與傳統低階控制器協作的可能性。

應用場景

  • 研究性原型：作為學術或愛好者專案，用於驗證以自然語言驅動機器人高階行為的可行性。
  • 人機協作場景：長期來看，此類架構可應用於倉儲、家庭機器人或巡檢系統，讓人類以自然語言定義任務。
  • 教學與示範：向學生或非專業受眾展示 LLM 超越純文字任務、連結實體世界的可能。

關鍵實體：StrandedBot、leonardosalvatore、GitHub、LLM、Hacker News
重要性：中
來源： 來源1 | 來源2

以 LLM 決定時段的排程系統

核心摘要
buxo.ai 分享一種使用 LLM 管理多個 Calendly 連結與跨時區排程的實務方案。作者在募資期間同時維護多達六個 Calendly 連結，需避免顯示「全天空閒」與錯誤時區。新方案由 LLM 決定對外顯示哪些可預約時段，聚合多個日曆與時區資訊，自動選擇合適的可用時窗，減少手動維護負擔。

技術細節

  • 問題背景：
    • 多個 Calendly 連結對應不同情境或對象；
    • 需同時考慮時區、個人喜好與訊號管理（避免看起來過度空閒）。
  • LLM 角色：
    • 根據原文描述，LLM 用於根據多日曆與可用性，決定哪些 time slots 應向外顯示；
    • 具體演算法、輸入輸出格式與系統架構未公開，但可推知 LLM 作為決策或規則生成引擎。

應用場景

  • 募資與高密度會議排程：創業者或 BD 團隊在需同時對接多組對象時，以 LLM 協調可用時段與展示策略。
  • 跨時區團隊協作：在多時區團隊 meeting 排程中，使用 LLM 自動計算所有成員可接受的共同時段。
  • 多平台日曆聚合：在多個排程工具與日曆系統並存時，以 LLM 為決策層，統一對外暴露的可預約視圖。

關鍵實體：LLM、Calendly、buxo.ai、Hacker News
重要性：中
來源： 來源1

使用 ChatGPT 與基因數據定制犬用 mRNA 癌症疫苗

核心摘要
報導描述一名科技 CEO（同時為飼主）利用 ChatGPT 結合愛犬 Rosie 的基因資料設計個性化 mRNA 癌症疫苗，用於治療肥大細胞癌。文章稱接種後腫瘤縮小約 50%，且 OpenAI 總裁 Greg Brockman 表示這是首例專為犬類設計的個性化癌症疫苗。然來源未提供詳盡實驗設計、模型版本與醫學驗證細節，科學證據與可重複性仍待進一步審視。

關鍵實體：ChatGPT、mRNA 癌症疫苗、肥大細胞癌、Rosie、OpenAI、Greg Brockman
重要性：中-高
來源： 來源1

產業趨勢與觀點（Industry Trends & Insights）

LessWrong LLM 使用政策更新技術摘要

核心摘要
理性主義社群網站 LessWrong 宣布任命新編輯，並同步更新平台的 LLM 使用政策。雖然公開元資料未附上具體條文與技術準則，但可確認為平台層級的 LLM 使用規範調整，並在 Hacker News 引發一定討論。此舉反映出以討論 AI 安全與理性決策聞名的社群，正在重新界定生成式 AI 在內容創作與討論流程中的角色。

關鍵實體：LessWrong、LLM、Hacker News、Y Combinator
重要性：中
來源： 來源1 | 來源2

2026 資料治理架構：堡壘或風險？

核心摘要
Towards Data Science 文章以「2026 data mandate」為背景，主張資料治理將出現強制性的方向性變化：需要在流程中納入 human-in-the-loop 監督，並以主動式 metadata（active metadata）支援持續治理與可追蹤性，同時強調歐洲資料主權在策略上的優勢。作者指出，現有治理架構若無法因應此轉變，可能從防禦堡壘變為合規與營運風險來源。

關鍵實體：human-in-the-loop、active metadata、歐洲資料主權、資料治理架構、資料策略、2026 Data Mandate
重要性：中-高
來源： 來源1

AI 與工作未來：回復生活時間

核心摘要
《衛報》評論從個人軼事出發，探討 AI 是否正在開啟人類工作型態的重大轉變。文章主張，若妥善管理與制定政策，AI 有潛力替代大量枯燥勞動，讓人們「重獲時間」並改善生活品質；但若治理不當，則可能錯失這一歷史機會，甚至加劇不平等與不安全感。

關鍵實體：人工智慧 (AI)、The Guardian
重要性：中
來源： 來源1

市場動態精選（Key Market Updates）

Seedance 2.0 影片生成器全球發布暫停

核心摘要
TechCrunch 報導，ByteDance 暫停其影片生成器 Seedance 2.0 的全球推出，並由工程與法律團隊介入，旨在避免進一步法律風險。報導未提供 Seedance 2.0 的具體模型架構與訓練技術，但顯示生成式影片產品在商業化推進過程中，受到版權、肖像權與合規風險的強烈制約。

關鍵實體：ByteDance、Seedance 2.0、Seedance、TechCrunch
重要性：中
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Unacademy 與 upGrad 股權交換收購案

核心摘要
TechCrunch 指出，印度知名 edtech 平台 Unacademy 將透過股權交換方式被 upGrad 收購，此時 Unacademy 估值已由高峰約 35 億美元跌至低於 5 億美元。事件被視為印度 edtech 產業降溫與整併潮的代表案例，亦反映出在生成式 AI 興起與資本環境轉變下，傳統線上教育平台的商業模式壓力。

關鍵實體：Unacademy、upGrad、TechCrunch、edtech
重要性：中
來源： 來源1

編輯洞察（Editor’s Insight）

今日趨勢總結

今日的訊號集中在三個層面：第一，AI 軍事化與國家安全明顯升溫，美軍以 200 億美元整合式 AI 國防採購，疊加 Anthropic 對五角大廈的訴訟與黑名單事件，標示出模型供應商與軍事客戶之間就「可接受用途」邊界開啟實質對抗。這將倒逼大型模型公司將使用條款與技術控管納入核心戰略，而非 PR 附屬。

第二，基礎技術細節對系統性風險的影響開始被更廣泛正視。Hugging Face 關於多語言 tokenization 的技術批判，直接指向模型 capacity、成本與語言公平性；若此類設計在 pretrain 階段就存在偏斜，後續所有 alignment 與應用層修補都會受到結構性限制。

第三，工具鏈與觀測能力快速補齊：從 CI 裡偵測 LLM 漂移的 GitHub Action、到 endpoint / tenant 級別的成本歸因工具，再到 SSH shell 中把 prompt 封裝為命令的專案，說明工程社群已開始將 LLM 視為「基礎設施的一部分」，並圍繞其建立測試、成本與開發者體驗的配套。

技術發展脈絡

在技術前沿上，一方面可以看到以遺傳演算法迭代優化 prompt、並由 LLM 扮演 mutation operator 的實驗，與針對多語 tokenization 的深度檢討，代表研究社群正在向「更結構化的 prompt/search 與更嚴謹的前處理設計」移動。另一方面，因果推論進階方法與 LLM 架構圖鑑等資源，則在為資料科學家與工程師提供更堅實的方法論與知識地圖，使團隊能在實驗設計與模型選型上作出可解釋決策。

同時，應用層的探索從排程、自動化運維 CLI，到 LLM 驅動機器人與 AI 輔助疫苗設計，呈現「LLM 作為通用決策與設計介面」的趨勢。這些案例多半仍處於實驗或個案階段，但已開始觸及醫療／生物與機器人等高敏感領域，暴露出技術、倫理與監管三者交織的新風險結構。

未來展望

短期內，基礎設計與治理層面的決策將對整個 AI 生態的成本結構與風險輪廓產生最大影響：多語 tokenization 如何設計、資料治理架構是否納入 active metadata 與 human-in-the-loop、模型供應商對軍事與監控用途劃下何種紅線，這些決策都會以多年為尺度塑造賽道。在此基礎上，LLM 工具鏈的完善會逐步讓 AI 更像「雲端」而非「魔法」，整合進 CI、FinOps、運維等既有工程文化。

中長期則需要關注 AI 與工作與戰爭兩個極端場景：一端是 AI 是否能真正為大多數人「釋放時間」並改善工作品質；另一端則是 AI 是否會被鎖定在高殺傷力與高監控密度的軍事與安全場景。這兩端的政策選擇與商業利害，將決定未來十年 AI 的社會敘事是「解放」還是「壓迫」。

關注清單：

  1. 美軍整合式 AI 國防採購後，Anduril 與其他承包商實際部署的技術範型與透明度水準。
  2. 多語言 LLM tokenization 改進方案（特別是 byte-level / char-level 實驗）對主流模型的採納情況。
  3. LLM 漂移偵測與成本觀測工具在大型產品團隊中的落地與標準化趨勢。
  4. AI 輔助醫療與生物設計案例的科學驗證、監管回應與倫理框架。
  5. 2026 年前後資料治理新要求（human-in-the-loop、active metadata、資料主權）對跨國雲服務與模型託管策略的實際影響。

延伸閱讀與資源

深度文章推薦

相關技術背景

  • 子詞化 (Subword Tokenization)：將單字切分為子詞單位，以減少詞彙表大小並處理未登錄詞；常見方法包括 BPE、Unigram、WordPiece。
  • 遺傳演算法 (Genetic Algorithms)：受生物演化啟發的全域搜尋與優化方法，透過多代迭代的選擇、交配與變異，在複雜空間中尋找高適應度解。
  • 因果推論 (Causal Inference)：關注「如果…那會如何」的反事實問題，透過設計實驗或準實驗方法，從觀察或實驗資料中估計干預的因果效果。

本日關鍵詞

AI 國防採購 Anthropic 多語言 LLM tokenization byte-level encoding prompt optimization genetic algorithms 因果推論 LLM drift FinOps active metadata human-in-the-loop LLM-driven robotics AI-assisted biotech

資料來源：34 篇文章 | 分析主題：30 個
資料收集時間：過去 24 小時 | 報告生成時間：2026/03/16 06:41:20 CST