業餘工程師宣稱破譯線形文字 A：用 Python 腳本挑戰百年懸案
AI Clambake · 2026-06-16
2026 年 6 月 16 日，自學工程師 Tom Di Mino 在個人部落格發表一篇長文，聲稱已成功破譯自西元前 1800 年起沿用於青銅器時代克里特島的線形文字 A（Linear A）——這套書寫系統自 1900 年被發現以來，從未有人通過學術認可的方式讀懂它。Di Mino 的說法目前正由英國劍橋大學與美國羅格斯大學的語言學專家進行審查。
背景
線形文字 A 是米諾安（Minoan）文明的書寫系統，與已於 1952 年由麥可·文特里斯（Michael Ventris）破譯的線形文字 B（Linear B）屬同一視覺家族，但兩者代表截然不同的語言。線形文字 B 記錄的是早期希臘語，而線形文字 A 背後的語言至今無解，主因是缺乏雙語對照文本，也沒有已知的相關語言可供比對。現存的線形文字 A 刻板大多是宮殿行政記錄與宗教祭祀銘文，語料稀少。
Di Mino 並非學院出身的語言學家，他自述是一位詩人轉職的 AI/ML 工程師，居住於美國紐約州哈德遜河谷地區。他從 2026 年 1 月開始研究這個問題，並表示關鍵突破發生在 5 月 22 日。
方法與工具
Di Mino 的研究核心是針對一類具有固定格式的祈禱銘文進行結構分析。他發現這些銘文遵循特定的語法公式，藉此可以從已知語言（尤其是閃米特語系，如希伯來語與阿卡德語）的祈禱結構推斷符號的發音。他識別出一個此前從未被登錄的線形文字 A 符號，命名為 *301，並將其音值定為「na」，進而從動詞詞根「nawaya」（意為「棲居」）解開一連串詞彙。
在工具層面，Di Mino 使用 Claude Code 建構了一套 Python 腳本，對數位化的線形文字 A 語料庫進行查詢、交叉比對與組織整理，使得原本須要手動執行數年的假設驗證工作得以系統化加速。他的草稿手稿標題為《Ya Diktu: Grammar of the Minoan Peak Sanctuary Libation Formula》，尚未正式投稿期刊。
具體成果
Di Mino 整理的破譯成果包含：
- 為 40 個線形文字 A 符號提出發音值，其中 13 個符號的音值此前完全未知
- 解決 5 個線形文字 B 符號長期存疑的音值
- 編纂一份含 408 個線形文字 A 詞條的詞彙表，並附英文對譯
他的核心論點是：米諾安語屬於一種已滅絕的閃米特語，是古典希伯來語的前身，其關係類似於拉丁語之於義大利語。這一主張在語言學界屬於大膽假設，因為過去數十年間，研究者對米諾安語的語系歸屬仍無定論，提出的假說從印歐語系到孤立語系皆有。
學術反應與侷限
此類業餘破譯聲明在古文字學社群中並不罕見，歷史上也不乏誤導性主張。線形文字 A 的破譯挑戰在於語料極為有限——目前已知的刻板不足 1,500 件，且多為重複性的行政清單，語境資訊稀薄，這使得任何統計方法都面臨過度擬合（overfitting）的根本風險。Di Mino 本人的成果尚未通過同行評審，劍橋與羅格斯的「審查」也未正式確認進度，外界無法核實其說法的實質進展。
儘管如此，此事件引發了 Hacker News 社群的熱烈討論，焦點集中在：AI 工具是否真能降低業餘研究者進入語言學研究的門檻，以及缺乏雙語對照石碑（類似羅塞塔石碑）的古文字，其破譯可證偽性的底線究竟在哪裡。
Godot 4.7「燈光、鏡頭、開拍！」：超過 300 位貢獻者帶來的 1,600 個 PR
Godot Engine · 2026-06-18
2026 年 6 月 18 日，開源遊戲引擎 Godot 正式發布 4.7 版，副標題為「Lights, Camera, Action!」。本次發布匯集超過 300 位貢獻者、合計逾 1,600 個 pull request，是 4.0 正式推出三年多以來版本迭代中規模最大的一次。主要改動涵蓋光照渲染、HDR 輸出、平台擴展以及編輯器工作流程。
核心渲染改動
本次最受矚目的新節點是 AreaLight3D：這是一個矩形面光源節點，能產生更柔和的陰影與更真實的反射，過去開發者需要用發光材質（emissive material）迂迴模擬的效果，現在可直接由引擎原生支援。另一項重要改動是 Clearcoat 渲染的能量守恆（energy conservation）修正，以及對天空盒反射（sky reflections）與反射探針（reflection probes）的正確支援，使物理基礎渲染（PBR）的實作更接近業界標準。
HDR 輸出支援已擴展至 Windows、macOS、iOS、visionOS 以及 Linux（限 Wayland），讓 2D 與 3D 場景均可利用高動態範圍色彩。渲染管線方面，每個渲染 pass 現在各自持有獨立的 uniform buffer，消除了此前因共用 buffer 導致的複製依賴（copy dependency）瓶頸。
編輯器與相機功能
3D 編輯器新增了數項實用操作：在物件上雙按 F 鍵可啟用相機跟隨（Follow Mode），讓相機自動追蹤移動中的物件；旋轉操作引入了 Trackball Rotation 模式，透過旋轉小球手柄（transform gizmo 內的半透明球體）提供更直覺的節點旋轉體驗；按下 B 鍵則可啟用頂點吸附（Vertex Snapping），精準對齊網格邊緣與頂點。
2D 編輯器新增了「Scene Paint Mode」，允許開發者如同繪圖般快速擺放物件。GridMap 工具也獲得了專屬的 MeshLibrary 編輯器介面，方便管理地圖磚片（tile）。Shader 編輯器新增了即時行內預覽，無需等待完整編譯即可看到著色器效果。
程式 API 與動畫系統
Control 節點新增了 offset_transform_* 屬性，讓 UI 元素可在不影響容器排版的情況下進行動畫，行為類似 CSS 的 transform 屬性。繪圖 API 方面，新的 DrawableTexture2D 提供簡化介面，讓開發者能直接在紋理上繪製，取代過去需要透過 Viewport 或 RenderingDevice 的繁瑣作法。
動畫方面，Tween 系統新增 Tween.tween_await() 方法，可暫停補間動畫直到特定訊號（signal）發出，適合用於對話系統與過場動畫。輸入系統也有所擴充：控制器現在可回報加速度計（accelerometer）與陀螺儀（gyroscope）數據，為陀螺瞄準等機制提供原生支援；鍵盤滑鼠輸入也加入了裝置識別碼（device identifier）。
平台擴展與行動開發
Android 平台引入了 GABE（Godot Android Build Environment），使開發者無需安裝完整的 Android SDK 即可在 Godot 編輯器內直接匯出並發布 Android 應用程式。XR 方面，與 Google 合作帶來 Android XR 的第一天正式生產支援；Vulkan 的 Foveated Rendering 也透過 subsampled images 技術大幅提升 XR 應用的渲染效率。iOS 平台則改用 SDL3 以改善遊戲控制器映射。
生態系層面，2026 年至今已有超過 700 款 Godot 遊戲在 Steam 上架，itch.io 每週新增超過 1,000 款 Godot 遊戲，印證了引擎社群的持續成長動能。
挪威宣布小學全面禁用生成式 AI：基礎學習能力優先於科技效率
The Next Web · 2026-06-19
2026 年 6 月 19 日，挪威總理 Jonas Gahr Støre 召開記者會，宣布自同年 8 月底新學年開始，禁止小學（一至七年級，年齡 6 至 13 歲）在校使用生成式 AI 工具。這是繼 2024 年學校禁用智慧型手機之後，挪威政府推出的第二波針對數位科技的校園管制措施。
政策架構
這份政策並非完全禁絕所有年齡層，而是採取分齡梯度管理架構：
- 6 至 13 歲（一至七年級）：完全禁止使用生成式 AI
- 14 至 16 歲：僅限在教師直接督導下使用
- 17 歲以上：鼓勵自主、適度地運用 AI 工具
政策針對的對象是廣義的「生成式 AI 工具」（generative AI tools），並未點名特定產品，但 ChatGPT、Gemini、Copilot 等通用平台均屬適用範疇。執行責任由各學校承擔，教育部未公布具體的技術過濾或稽核機制。
官方論據
Støre 在記者會上說：「學校最重要的事，是讓孩子學會閱讀、書寫和數學。」他的核心論點是，生成式 AI 讓學生得以跳過學習基礎能力的關鍵步驟，而這些步驟對認知發展至關重要，無法被加速或替代。
挪威政府的決策有一項先例可援引：2024 年的校園禁機政策在推行後帶來了可量化的改善，包括校園霸凌減少、學業成績提升，以及兒童心理衛生轉介次數下降約 60%，且效果在女學生族群中更為顯著。政府將這項正向數據視為「限制科技干擾、強化基礎學習」策略的有效性佐證。此外，政府也宣布將提出立法，資助校園採購更多實體書籍，逆轉過去幾年以平板電腦取代紙本教材的趨勢。
執行困境與更廣泛的背景
這項政策面臨的根本挑戰在於：禁令僅限學校上課時間，無法觸及家中的使用行為。只要學生有網路連線，生成式 AI 在家完全可以取用，使得「學習基礎能力」的目標難以在作業與課外時間得到保障。如何驗證學生繳交的作業並非由 AI 完成，目前也沒有技術上可靠的解法。
從更廣泛的政策視角來看，挪威的做法代表了歐洲教育界一種新興的謹慎立場。部分國家（如義大利）曾短暫禁止特定 AI 服務，但像挪威這樣將禁令制度化、並明確依年齡分層的全國性框架，目前在 OECD 國家中仍屬少見。此舉也反映了各國對 AI 進入教育場域的時機與條件尚未形成共識，「效率」與「基礎能力培養」之間的張力，將持續是政策辯論的核心。
原始來源：The Next Web — Norway is banning generative AI in elementary schools starting this autumn