2025年5月31日 星期六

微軟Image Creator推出影片生成功能!現在用手機Bing App就能輕鬆打造9:16短影片!

微軟Image Creator推出影片生成功能!現在用手機Bing App就能輕鬆打造9:16短影片!

https://isvincent.pixnet.net/blog/post/51096292

微軟 Image Creator 推出影片生成功能!現在用手機 Bing App 就能輕鬆打造 9:16 短影片!而且是完全免費即可使用!微軟持續擴展其 AI 創作工具的功能,旗下熱門的 Image Creator 不再侷限於圖片製作,現在正式支援 AI 影片生成!使用者現在可以透過 手機上的 Bing App,直接輸入文字指令,即可快速產出具有視覺吸引力的 5 秒鐘短影片,並支援 9:16 直式畫面比例。在 Image Creator(https://www.bing.com/images/create)中已可以看到「影片」的選項。因為電腦上還無法生成影片,所以目前只能使用手機的 Bing App 來產生影片。注意!生成的影片只能在網站上保留90天。在手機的 Bing App 中連線 https://www.bing.com/images/create,並輸入指令,例如:在兒童樂園裡,雲霄飛車呼嘯而過。 你可以設定外觀比例(目前僅 9:16)、持續時間(目前僅 5 秒)、速度(目前可選:快、標準),影片需要一小段的時間來生成。 生成好的影片會留在我的創作中,可以播放,也能下載,也可以分享。而下載的是一個 MP4 格式的影片檔。看看這個影片:https://sl.bing.net/iI89ym0zIyW

-- gReader Pro 

Google Play 商店接下來會用 AI 回答關於應用程式的提問

Google Play 商店接下來會用 AI 回答關於應用程式的提問

https://www.koc.com.tw/archives/600598

當你打開 Google Play 商店想要找某類型的應用程式,在搜尋結果中會有各式各樣的選項,在藉由評分粗看一遍後,對於感興趣的你得花點時間查看每一款應用程式的功能敘述、說明等內文,好弄清楚到底值不值得下載安裝。如果可以簡單地提出詢問就能有條理地一覽全局那該多好!接下來,Google 將成全你的願望。  Google Play 商店接下來會用 AI 回答關於應用程式的提問 根據國外媒體 Android Authority 的報導,Google 似乎在 Play 商店中加入 AI 功能來幫助你快速了解每一款應用程式。你不需要再費力瀏覽評論或從資訊中拼拼湊湊,可以輸入簡單的指令來查詢。舉例來說,如果你想知道某個替定遊戲是否支援離線遊玩,或者某個照片編輯器是否支援特定的格式,以前你可能需要安裝該應用程式並自己查看或是另外用 Google 搜尋查一下網友分享,現在,Play 商店可以有效率地為你完成這件事。  目前,該功能可用於有限數量的應用程式,主要是 Google 自家的應用程式。它通常出現在應用程式清單中,但有時也會顯示在搜尋結果裡。國外媒體分享到在 Google 訊息、Google 日曆、Google Keep、Instagram 和 Apple Music 上看到它。儘管聽起來很方便,但最終仍然存在 AI 的所有相同問題,那就是準確性。例如,問它 Apple Music 是否內建有 AI 播放清單功能,它很有自信地回答有,但事實上並沒有。 圖片來源:Android Authority 本質上,它就是將 Gemini 的「向 Play 商店詢問此應用」功能直接整合到商店中,允許使用者詢問有關任何應用的具體問題。現在此功能出現在 Google Play 商店的 46.1.39-31 版中。雖說準確性方面有待加強,但這個概念是非常好的 AI 延伸功能。大家都經歷過一種狀況,那就是很多次下載應用程式後,打開發現沒有想要找的功能或不支援你想要的檔案格式,馬上又把應用程式移除了。  應用程式商店主頁中的敘述並不都是具體且周全的,就算有詳盡的描述,你不一定會認認真真地看完,只要 AI 回應準確性能提高,它就能強化 Play 商店的不足,讓用戶能更輕鬆地了解每款應用程式的內容。

-- gReader Pro 

Google AI Edge 讓 Android 本地運行 Google 語言模型,還支援圖片辨識功能

Google AI Edge 讓 Android 本地運行 Google 語言模型,還支援圖片辨識功能

https://www.koc.com.tw/archives/600617

除了電腦,手機本地運行 AI 模型也開始快速發展,Google 就針對 Android 推出一個全新的 Google AI Edge Gallery 免費工具,讓用戶能在本地運行自家 Google 開源模型 Gemma 系列(iOS 版也快推出),而且不只是單純的文字對談,也有支援多模態模型,可以上傳圖片或拍照讓 AI 辨識來獲得你想要的答案,我快速測試一下,運行速度也還可以接受,可指定要用 CPU 或 GPU 來運行,下面就來教你怎麼安裝使用。  圖片來源:GitHub Google AI Edge Gallery 安裝教學,實現 Android 本地運行 Gemma 系列模型  取得 Google AI Edge Gallery  Google AI Edge Gallery 目前還是實驗性應用程式,因此沒在 Google Play 商店上架,要到 GitHub 開源專案手動下載 APK 檔安裝。另外使用時,你也會需要 Hugging Face 的帳號(下載模型需要登入),沒有的人就免費註冊一下。 相較於線上版,本地使用 AI 有很多好處,像是你不用擔心資料被服務商拿去訓練或使用、沒有網路的情況下,你也能繼續用 AI,這對出國來說非常有幫助,像是你碰到不懂的菜單,就能將菜單拍下來,傳給 AI 辨識並翻譯。 按上方連結進到 GitHub 專案後,目前最新版是 1.0.3,下載 .apk 檔案,下載好後就打開並安裝(我之前有下載過了,才會跳出再次下載的詢問訊息):  打開 Google AI Edge Gallery 後,會有三種模式,Ask Image、AI Chat 和 Prompt Lab,如果你要圖片辨識,就進到 Ask Image,裡面會顯示符合的模型,目前支援多模態的有 Gemma-3n-E2B 和 Gemma-3n-E4B 這二個,文字聊天的話有四個,除了前面二個外,還有 Gemma3-1B 和 Qwen 2.5-1.5B:  找到你想用的模型後,首次下載需要登入你的 Hugging Face 帳號:  接著就會開始下載,完成後,即可開始跟 AI 對談,按左側的 + 可添加圖片或拍照:  我先測試拍照,用手機拍我前面的麥克風後問它 "這個是什麼",雖然品牌辨識正確,但麥克風型號是錯的,畢竟只是 3n 模型,訓練數據沒這麼大,辨識產品型號對它來說還是有難度,但至少產品是什麼沒說錯。回覆完之後,底部會顯示速度、Tokens 等資訊,預設會使用 CPU 來運算:  再來我測試翻譯,這部分就沒問題,雖然某些內容還是翻譯怪怪,但至少看得懂:  文字部分回應的長度讓我有嚇到,我單純問 "我準備去東京旅遊,有什麼事情是我需要注意的",Gemma-3n-E4B 回應一大串,各方面都有,從行前準備、交通、其他重要事項、到值得推薦景點等都有,由此可見就算是小模型,回覆的豐富度也是很不錯:  Prompt Lab 則是內建的幾個常用模式,如:重寫語調、摘要等,把內容填入後按下送出,就會開始執行。我測試摘要成功,不過速度會慢一點,AI 需要先閱讀全部,接著才會輸出:  按右上角三條線圖示,可以調整最大 Tokens 以及 CPU 或 GPU 運算。而 + 號的 input history 會顯示過去你曾經使用過的提示詞,方便你重複使用:

-- gReader Pro 

用NotebookLM繪製心智圖,打造高效資訊整理流程

用NotebookLM繪製心智圖,打造高效資訊整理流程

https://isvincent.pixnet.net/blog/post/51095728

自從 NotebookLM 推出心智圖(Mind Map)功能以來,這項全新工具便成為我在日常工作與學習中最常使用的核心功能之一。其動態視覺化效果不僅提升了資訊整理的效率,更讓複雜的知識結構變得一目了然,特別適合用來規劃企劃案、彙整研究資料或發想創意點子。無論是在學術研究、內容創作還是團隊協作中,NotebookLM 的心智圖工具都展現出極高的實用性與彈性,已成為我不可或缺的數位生產力工具之一。如果你正在尋找一款結合 AI 筆記、心智圖繪製與知識管理的最佳筆記應用程式,NotebookLM 絕對值得一試。參考:跟上了!NotebookLM也可以產生心智圖筆記了!例如,給 NotebookLM 一冊的公民課本,即可產生這一冊的心智圖,用來說明本冊課本的核心內容。心智圖除了是可以動態展開和收合之外,當點選其中一個項目時,即可取得該項目的相關說明與內容。只要你給予 NotebookLM 一個文字構成的PDF檔、音訊檔、影片檔、Markdown,它一定能形某種形式的心智圖表示。以下來看看 Google NotebookLM 面對各種資料來源時,心智圖會如何呈現。台灣地區的一些鄉鎮區名首先,我將台灣地區所有的鄉鎮區的名稱隨機排列後儲存成 PDF 檔。接著,上傳至 NotebookLM(https://notebooklm.google.com/)中,並且點選:心智圖。產生的心智圖如下。NotebookLM 已自動將這些隨機的鄉鎮區名稱分類至各個縣市中了。當我點選一個縣市時,例如:南投縣。NotebookLM 會判斷並且集合南投縣的行政區域。可見 NotebookLM 在繪製心智圖時會加入一些 AI 的思考。一些隨機的人名接著,試試隨機產生的 500 個姓名,來看看 NotebookLM 會如何產生心智圖。結果是以「姓氏」為分類:一些隨機的人名再加上性別和生日如果改以加了性別和生日的二個欄位:則心智圖會以出生年份和性別來當為分類的項目:二層的曼陀羅思考法九宮格提供一個關於思考的二層的曼陀羅思考法九宮格:結果如下:寫作測驗評分規準取用會考作文的寫作測驗評分規準的 PDF 檔提供給 NotebookLM:結果如下:Markdown提供 Markdown 內容(問 ChatGPT 贏的五種能力做成的投影片內容):產生以下的結果:YouTube 影片提供 YouTube 影片網址:(例如:https://www.youtube.com/watch?v=K1Yrcqs5dqA)心智圖如下:當點選心智圖中的某一個項目時,可以取得這段影片的相關內容與說明,實在太棒了!給予一張心智圖如果我給 NotebookLM 一張心智圖呢?NotebookLM 也會轉換成自己的心智圖:

-- gReader Pro 

2025年5月30日 星期五

它没变模型,也没加功能,却干掉了 Function Calling | 改变AI世界的设计#1

它没变模型,也没加功能,却干掉了 Function Calling | 改变AI世界的设计#1

https://www.youtube.com/watch?v=EvZBi9gNNCw

值得閱讀的理由 深入了解目前 AI 領域備受關注的新協議 MCP(模型上下文協議)。 理解 MCP 如何有效解決大型語言模型與外部工具整合時遇到的複雜問題,尤其針對現有技術如 Function Calling 的痛點。 認識到標準化協議在簡化 AI 應用開發流程、提升效率以及引領行業協作模式方面的巨大價值。 摘要 MCP:一個改變 AI 應用模式的新協議 作者首先介紹了近期在 AI 領域備受關注的新名詞 MCP(模型上下文協議)。它是一個定義了模型與外部系統溝通規則的協議,儘管本身沒有新的算法或模型結構,卻受到了廣泛的支持,甚至包括競爭對手。作者好奇它為何如此重要。 大型模型的困境:聰明但有缺陷 影片回顧了 2022 年底 ChatGPT 的橫空出世,這款大型語言模型讓世界驚艷,展現了驚人的聰明才智,甚至被比喻為 AI 領域的 iPhone 時刻。然而,作者指出大型模型存在兩個主要問題:一是無法獲取 最新資訊,訓練數據通常有延遲;二是雖然有用,但偶爾會 胡說八道,甚至連簡單的事實(如單詞字母數)都會搞錯。 Function Calling 的應對:工具調用模式 這些問題激發了讓大型模型透過 外部工具 來解決其不足的想法,這正是 OpenAI 推出 Function Calling 功能的動機。作者將模型比喻為一個只動嘴的 老闆,它發號施令,指示需要什麼工具以及如何使用,而開發者則負責編寫代碼,充當執行工具的 工具人,根據老闆(模型)的指令去調用外部工具獲取數據或執行任務。 擴展的痛苦:開發者的集成噩夢 開發者最初透過自動化流程,讓模型能自動調用工具並回傳結果,這讓老闆(模型)非常滿意。然而,當老闆交辦越來越多項目,需要對接內部、外部各種 API 時,開發者陷入了瘋狂寫代碼、搞適配的困境。每一個新服務、新參數、每一個 API 文檔都需要仔細處理,白天調模型,晚上修 bug,變成了 996 的 工具人。 更令人沮喪的是,外部服務提供者(如數據方)隨意更改 API 參數類型,卻不通知,導致模型突然出錯,開發者需要犧牲週末加班排查修復。當老闆決定將這套系統推廣到全公司時,工作量從一倍變成一百倍,需要伺候全公司不同需求的用戶,手動適配變得不可承受。 MCP 的誕生:標準化協議的解決方案 於是,聰明的開發者意識到這種每次都 手動對接 的方式(相當於 N 個模型對 M 個工具,產生 N*M 的複雜度)是不可持續的。為何不能制定一套 統一的規則,讓連接變得簡單呢? 針對此,開發者設計了一套協議,將模型定義為 客戶端 (Client),將數據或工具服務端定義為 服務端 (Server),並詳細定義了它們之間的 通訊格式、調用方式 和 參數標準。這套協議被命名為 MCP (Model Context Protocol)。 MCP 的優勢:自動化與效率提升 有了 MCP,服務提供者只需按照協議標準維護自己的 能力說明,不再需要開發者手動定義函數格式或變量說明。開發者只需在客戶端進行簡單配置,就能 自動獲取 服務端的配置信息。從此不再需要反覆閱讀 API 文檔或調試各種接口,因為只要對方支援 MCP,就保證會按照規範提供相關說明。 力量的轉移:推動行業採用標準 作者描述了這種轉變帶來的力量:開發者甚至不需要再苦苦哀求別人配合或解釋模型工作原理,只需問一句「你們不支援 MCP 嗎?現在大家都在用了!」,服務商聽聞會感到慚愧,因為沒有跟上標準而被視為落伍,從而被迫跟進支援 MCP。 工作模式的簡化:從工具人到規則制定者 最終,系統雖然整體可能更複雜了,但開發者的工作卻變得極為 簡單。他不再是模型的苦力,而是定義了 老闆們(模型與服務)如何合作 的那個人。 MCP 的「降維打擊」:數量級的勝利 從整體工作量來看,作者用數學模型解釋了 MCP 的核心優勢:Function Calling 的對接複雜度是 N 乘以 M (N 個模型對 M 個工具),而 MCP 透過標準化,將複雜度降低為 N 加上 M。以 100 個模型和 100 個外部工具為例,Function Calling 需要處理 10000 種對接,而 MCP 只需要分別搞定模型與協議(100)和服務與協議(100),總共 200 個對接。這是一個 數量級上的勝利,體現了 協議的力量。 結語:簡單而有效的偉大技術 MCP 的好處是雙向的:擅長大型模型開發的人不需要了解數據提供方的內部邏輯或艱難溝通,數據提供方也不需要了解大型模型如何運作,雙方只需 支持 MCP 協議的規範,一切就變得異常簡單。 作者總結道,儘管 MCP 和 Function Calling 表面上都在做模型與工具對接,但 MCP 對 Function Calling 實現了 降維打擊。它們根本不是一個數量級的解決方案。MCP 的出現註定了 Function Calling 的退場是不可避免的,Function Calling 輸給了一個更簡單的答案。作者引用了自己頻道(AI開發者-就愛瞎鼓搗)曾經說過的話:「真正偉大的 AI 技術,往往都 簡單而有效。」MCP 的簡單並非算法或開發門檻低,而是簡化了整個 AI 應用行業。 ============= https://www.youtube.com/watch?v=EvZBi9gNNCw本期视频,为您解读 MCP 是如何降维打击 Function Calling 的。

-- gReader Pro 

亞東醫院推AI系統語音辨識逾90% 撰寫病歷節省人力

亞東醫院推AI系統語音辨識逾90% 撰寫病歷節省人力

https://www.cna.com.tw/news/ahel/202505290296.aspx

亞東醫院29日舉行AI智慧紀錄系統成果發表會,人工智慧中心主任王棨德(圖)指出,醫療語言具高度專業性,為強化AI辨識能力,團隊蒐集50小時的臨床語音資料,歷經5個月研發,使語音辨識準確率達90%以上。(亞東醫院提供)中央社記者黃旭昇新北市傳真 114年5月29日(中央社記者黃旭昇新北29日電)亞東紀念醫院今天表示,攜手研院與台灣微軟,打造支援中、英、台語與醫療術語的「AI智慧紀錄系統」,提升語音辨識準確率達90%,大幅減輕書寫病歷負擔,讓人力專注於臨床照護。亞東醫院今天與工業技術研究院、台灣微軟,舉行AI智慧紀錄系統成果發表會。院方表示,面對全球醫護人力短缺的嚴峻挑戰,AI智慧紀錄系統顛覆醫療紀錄模式,也實現以人為本的照護。亞東醫院新聞稿表示,在臨床節奏緊湊、醫護人力短缺下,瞄準AI技術輔助臨床工作的機會,與工研院合作開發專屬語音資料庫與智慧語音系統,整合中、英語及醫學術語的辨識功能。院方說,AI語音系統率先導入急重症單位,應用於自動撰寫護理紀錄、解釋病情及身體評估紀錄,撰寫病歷時間由原本的30分鐘,縮短至僅3分鐘,大幅減輕醫護時間與精力。重症醫學部主任辛和宗說,急重症病房收治個案的病況變化快、資訊量大,醫護人員需即時紀錄,「AI智慧紀錄系統」就像是醫護的第二雙手,不僅能精準辨識語音協作紀錄,AI甚至連台語都聽得懂,還能自動補充醫療名詞解釋並刪除口語贅詞。院方說,今年2月起,系統已應用於全院所有護理單位的護理紀錄及病情解釋,大幅提升臨床效率。醫護人員可善用零碎時間,透過手機於微軟的平台語音輸入,並一鍵上傳,即時完成紀錄。亞東醫院人工智慧中心主任王棨德說,醫療語言高度專業,為強化AI辨識能力,團隊蒐集50小時的臨床語音資料,歷經5個月研發,打造專屬語音資料庫及「Label Studio標註平台」,深度學習訓練醫療術語與常見口語,使語音辨識準確率達90%以上。王棨德說,系統也導入微軟的Azure OpenAI GPT-4o語言模型,不僅能補全語意、生成完整的病歷內容,並將口語敘述即時轉換為結構化病歷,輕鬆整合醫院資訊系統,提升臨床應用效能。未來,將拓展至撰寫其他各項病歷、報告,以減少人工紀錄,提升醫療整體效能。護理部督導劉彩文表示,護理人員每天約有15%的工作時間耗費在輸入病歷。為確保交班資訊的正確性,常需反覆手動輸入與校對內容。傳統語音系統在辨識醫療術語與中英夾雜口語的表現有限,需大量人工校正,反而造成更多工作負擔。亞東醫院副院長張至宏表示,AI技術的應用,翻轉醫護溝通與紀錄新模式,得以更多時間專注於照顧病患。將持續深化跨界合作,打造高效率、高整合度的智慧醫療環境。(編輯:張銘坤)1140529亞東醫院29日與工業技術研究院、台灣微軟共同舉行AI智慧紀錄系統成果發表會,工研院生醫與醫材研究所副所長王兆麟(圖)出席與會。(亞東醫院提供)中央社記者黃旭昇新北市傳真 114年5月29日亞東醫院29日舉行「AI智慧紀錄系統」成果發表會,重症醫學部主任辛和宗(圖)指出,這套系統就像醫護的第2雙手,不僅能精準辨識語音協作紀錄,甚至連台語都聽得懂,還能自動補充醫療名詞解釋並刪除口語贅詞。(亞東醫院提供)中央社記者黃旭昇新北市傳真 114年5月29日

-- gReader Pro 

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2025年5月29日 星期四

为什么 AI 公司的 Logo 看起来都像屁股?

为什么 AI 公司的 Logo 看起来都像屁股?

https://www.appinn.com/ai-company-logos-butthole-design-trend/

如果你关注人工智能公司的品牌,你会注意到一个模式:  圆乎乎的外形 (通常还带个渐变) 中心有个开口或者视觉焦点 图案从中心向四周辐射开来 线条柔软,充满有机感  听着耳熟不?理应耳熟,……呃,你懂的,"屁眼"。 你要是觉得 AI 公司的 Logo 长得像"屁眼",放心,你绝对不是一个人。  这是 velvetshark 的作者 Radek Sienkiewicz 发布的一篇名为《Why do AI company logos look like buttholes?》的文章开头的部分。 青小蛙实在是忍住了,没把 butthole 这个词放到标题里…不过还去研究了下,这个词本身还算中性,不那么粗俗。可以用在正式场合  说回文章,圆形 AI 标志的流行也不是一两天了:   除了 DeepSeek 和 Midjourney,都挺… buttholes 的。 而作者更是借用 OpenAI 的 Logo 演变:  以及官方描述: "Blossom (花开) Logo 不仅仅是一个视觉符号;它代表了指导我们设计与创新方法的核心理念。其核心在于,这个 Logo 捕捉了人文与科技之间动态的交汇点——这两股力量塑造着我们的世界,也激发着我们的工作。通过运用圆形,该设计体现了以人为本思想的流动性与温暖感,而直角元素的引入则代表了科技所要求的精确性与结构性。" 顺便嘲讽了一下 Sam: "我们做了个带点角度的圆形,因为它看起来不错,然后又堆砌了一些华丽的辞藻来证明我们这个与'屁眼'沾边的设计实际上是多么的深奥。" 这句 "通过运用圆形体现以人为本思想的流动性与温暖感" 大概是人类有史以来对"设计了一个长得像菊花的 Logo" 最优雅的描述了。 Claude 而说到极致,非 Claude 莫属:   不仅仅是AI公司 比如:  我敢保证,你只要横过来看伊莱克斯(Electrolux),肯定过目不忘。 为什么会这样? 在后面,作者给出了几点理由,解释了为什么会这样: 圆形大法好: 圆形自带"完整、友好、无威胁"光环,AI 公司想用它传递"我很安全,我很牛"的信号。 仿生学: 人脑超爱在奇怪形状里找熟悉图案 (比如火星脸),设计师可能无意中就复刻了某种"菊花"形态 抄作业  当 OpenAI 那个酷似括约肌的 Logo 取得成功后,它就创建了一个模板,仿佛在说:"这才是严肃的 AI 该有的样子。" 现在,任何一家新的 AI 公司,如果其 Logo 不像一个色彩斑斓的解剖学开口,就可能面临被视为不严肃或不专业的风险。 也许 我们可以在未来见到不那么屁股。  原文:https://www.appinn.com/ai-company-logos-butthole-design-trend/  关注我们  微博:https://weibo.com/appinncom B站:https://space.bilibili.com/10979326 小红书:https://kutt.appinn.com/6QwshF Facebook:https://www.facebook.com/appinncom/ BlueSky:https://bsky.app/profile/appinn.bsky.social X:https://x.com/appinn 微信公众号:搜索「小众软件」 TG频道:@appinnfeed  爱发电:https://afdian.com/a/qingxwa (打赏我们,让我们更好的创作)  [ 点击前往获取链接 ]

-- gReader Pro 

AI巨頭也翻車,Anthropic在法庭訴訟誤引 AI 幻覺所掰出的「虛構論文」被駁回

AI巨頭也翻車,Anthropic在法庭訴訟誤引 AI 幻覺所掰出的「虛構論文」被駁回

https://www.techbang.com/posts/123501-anthropic-ai-lawsuit-fictional-paper

法院最終認定這屬於「單純的 AI 幻覺錯誤」,雖非律師全權依賴 AI 產出,但也質疑為何人工校對未能及早發現。AI 新創公司 Anthropic 正捲入一場備受矚目的版權訴訟,而其自家 AI 聊天機器人「Claude」卻在關鍵時刻出錯——協助撰寫引用資料時「幻覺」出一篇根本不存在的論文,導致法院當場駁回部分證詞。 AI「幻覺」文獻、誤導法庭 加州地方法院日前宣布,將駁回 Anthropic 一名資料科學家 Olivia Chen 提出的部分證詞,理由是她引用了一篇根本不存在的《The American Statistician》期刊文章,而該引用是由 Claude 協助整理產生。 這起訴訟由環球音樂(Universal Music Group)、Concord、ABKCO 三家音樂出版商提起,指控 Anthropic 未經授權使用其歌詞訓練 AI 模型 Claude,構成版權侵權。 在 4 月 30 日的法院文件中,Anthropic 主張只需抽樣 100 萬筆 Claude 與使用者互動資料即可,來評估用戶要求生成歌詞的比率。然而,作為關鍵論據之一的學術引用卻是「Claude 捏造出來的」。 Anthropic 的律師坦承錯誤,稱這是「誠實的引用失誤」,Claude 僅被用來「美化格式」,但不慎生成了一則虛假文獻,作者名稱甚至是從未合作過的人。 法院最終認定這屬於「單純的 AI 幻覺錯誤」,雖非律師全權依賴 AI 產出,但也質疑為何人工校對未能及早發現。 法院並未接受 Anthropic 提議的樣本規模,而是要求其提供共 500 萬筆 Claude 的實際輸入與輸出資料,期間涵蓋 2023 年 9 月到 2024 年 3 月,並明確區分訴訟前後的使用紀錄。Anthropic 必須於 2025 年 7 月 14 日前交付完整資料集。 「AI懶惰症」成法律圈隱憂 Info-Tech Research Group 分析師 Brian Jackson 指出:「AI 引發的懶惰心態,正在法律界快速蔓延。」他認為,AI 工具不應被視為能直接產出法庭文件的解方,而應是輔助法律助理或研究人員加快作業流程。 Santa Clara 大學網路倫理中心主任 Irina Raicu 也指出,法律業界對 AI 工具普遍缺乏理解。她引用去年美國律師協會(ABA)發布的指引,強調律師在使用 AI 工具時,應特別注意保密義務、專業責任與揭露義務等倫理規範。 法律專用AI工具才是正解 根據研究,即便是專為法律設計的 AI 模型,也有高達六分之一的機率出現幻覺(錯誤內容)。因此,許多專家建議使用具備「檢索增強生成」(RAG)技術的工具,確保回應內容來自於真實且可驗證的法律資料庫。 常見的法律專用 AI 工具有 Harvey(由 OpenAI 支援)、Alexi、Clio 等,這些工具通常可協助整理案例、法條與判例,提升工作效率,但「最終決策與審核責任,仍應由真正的律師負責」。 訂閱制律師事務所創辦人 Mathew Kerbis 指出:「通用型 AI 模型即使能找到案例,最差的情況就是根據訓練資料憑空捏造出來。」 他強調:「真正可靠的工具,是以法律專業語料庫訓練的大型語言模型。」  新聞來源:computerworld   延伸閱讀:美國法官酸Meta AI使用受版權保護的內容來無限生成競爭性作品「我不懂這怎麼會算合理使用?」 延伸閱讀:告別版權爭議!哈佛免費釋出百萬級公共領域AI訓練數據集,小型企業與研究者也能輕鬆訓練AI模型! 延伸閱讀:Ambient Diffusion文生圖模型:只用被破壞的圖片來訓練AI,藝術家也無法告你侵犯版權   加入T客邦Facebook粉絲團

-- gReader Pro 

YouTube Transcript Generator 免費字幕工具!快速下載影片字幕、生成 AI 摘要

YouTube Transcript Generator 免費字幕工具!快速下載影片字幕、生成 AI 摘要

https://free.com.tw/youtube-transcript-generator/

YouTube Transcript Generator 是免費的 YouTube 字幕產生器服務,只要將 YouTube 影片網址貼上,即可快速下載影片字幕,支援 TXT、DOCX、SRT、VTT 格式,也能在字幕檔加入時間標記或合併為單一段落。這項服務很方便的是完全免費,無需註冊就能無限制使用,最重要的是整合 AI 人工智慧技術,可以快速為影片建立摘要。 很多時候資訊取得不僅限於文字,也可能以影片的形式呈現,但在瀏覽影片時會發現一個問題,那就是必須很專注在觀看影片,無法像瀏覽網頁可以先看一段、等到有空再繼續看下去,相對來說可能會耗費更多時間,如果又想要知道某段影片在說什麼,利用 AI 協助彙整出重點會更有效率,不需要從頭到尾觀賞整個影片。 依照網站說明,這項服務適合內容創作、學生學習輔助、研究人員、教學資源、市場分析等各種用途,若日常使用純粹要看看影片也很好用。 YouTube Transcript Generator 還有另一個很方便的功能,那就是在觀看影片時可以自動標記出目前段落,搭配字幕一起瀏覽會更易懂,還能比較上下段字幕、跳轉到特定時間軸等等,接下來就實際示範一下 YouTube Transcript Generator 使用方式和功能介紹。  網站名稱:YouTube Transcript Generator網站鏈結:https://transcriptgenerator.org/zh-TW  使用教學 操作步驟 切換語系與貼上影片網址 開啟 YouTube 字幕產生器後先從右上角切換界面語系,上方提供的鏈結會自動使用「繁體中文」。 將 YouTube 影片網址複製、貼上,送出後 YouTube Transcript Generator 就會顯示結果,要注意的是只有在影片有字幕時才可用(自動生成的英文字幕也可以),沒字幕的影片會顯示錯誤訊息。   查看字幕與時間軸 影片會被帶入 YouTube 字幕產生器,右側就是取得的字幕和時間軸,播放影片時段落會進行標記,同時以自動捲動方式載入新的字幕,如果沒時間將影片全部看完,直接瀏覽字幕可能會省下更多時間。 點選時間標記會讓影片快速跳轉到特定段落(如下所示)。   下載字幕,支援多種格式 點選上方選單「下載」後就能保存影片字幕,從下方切換不同格式,例如 TXT、Word、SRT 字幕檔或 PDF,選取並點選下載就能將影片字幕儲存。   為影片生成 AI 摘要 YouTube Transcript Generator 內建 AI 影片摘要功能很方便,點選右上角「摘要」後就能為影片建立摘要,記得在建立前先選擇語言,即使是非中文影片也可使用 AI 摘要來快速取得中文的重點整理。  以 AI 生成影片摘要也會有時間標記,點選時間快速跳到影片特定段落,搭配摘要一起觀賞會更清楚易懂。   處理翻譯與字幕轉換 如果是遇到非中文語系的影片內容,或是影片本身字幕是由 YouTube 自動產生,也都可以透過這個工具進行字幕的翻譯轉換。  同樣可以切換到摘要功能,選擇繁體中文後建立影片摘要,使用者就可以快速了解影片的重點。     值得一試的三個理由:  免費無限制!無需註冊即可提取字幕,支援多種格式下載 以 AI 技術快速生成影片摘要,幫助使用者提取重點 適用各種用途,從學習、研究到內容創作,一站就能解決字幕需求

-- gReader Pro 

2025年5月28日 星期三

How to Use Scene Cut Detection to Import Video into DaVinci Resolve

NotebookLM – reverse engineering the system prompt for audio overviews | Nicole Hennig

Podcast prompt

架构,训练,数据,如何打造一款最强多模态LLM?LLM炼金术

架构,训练,数据,如何打造一款最强多模态LLM?LLM炼金术

https://www.youtube.com/watch?v=Usu2qhkyPT0

值得閱讀的理由深入了解微軟強大的 Phi-4-Multimodal 多模態模型,其在語音識別等任務上超越了許多現有模型。學習模型如何在有限參數下,透過高品質的合成數據和創新的混合 LoRA (Mixture of LoRA) 架構,在複雜推理、程式設計等多種任務上取得卓越表現。了解一個複雜的多模態模型從架構設計、多階段訓練到龐大訓練數據(包含大量合成數據)製作的詳細過程。認識目前大型模型開發中數據準備的新趨勢:利用強大的大型語言模型進行自動化數據生成。摘要作者在本期影片中,深入探討了微軟推出的最強多模態大模型 Phi-4-Multimodal。這款模型擁有 38 億參數,在同等規模的開源模型中展現出顯著的領先優勢。作者指出,尤其在語音識別性能上,它甚至超越了長期位居 OpenASR 榜首的英偉達模型。該模型的強大不僅限於此,作者提到,在部分任務上,其性能甚至能與體積是其兩倍的模型相媲美。影片的主旨是透過閱讀這篇技術報告,了解該模型的網路結構、訓練步驟與訓練數據,特別是其詳細的數據製作細節,這對於有興趣訓練此類模型的開發者而言極具參考價值。作者根據技術報告的摘要與引言部分,歸納出該模型的三大主要貢獻。首先是高品質的數據,特別是精心篩選與製作的高品質數學和程式設計合成數據集,這是模型能在複雜推理和數學程式任務上匹敵兩倍參數模型的核心原因。其次是針對多模態設計的混合 LoRA 網路結構,這種創新架構透過為不同模態使用不同的 LoRA 適配器,有效減少模態間的干擾,使得模型在語音識別、圖像等多個場景下都能取得優異效果。最後,作者提到技術報告雖然介紹不多,但該模型確實透過使用大量的推理數據增強了其推理能力。在模型的架構部分,作者首先提供了模型的基本資訊,如詞彙表大小、層數、維度等。接著,作者介紹了一個有趣的細節:該模型訓練的最大學習率是基於一個特定公式計算得來,這相比經驗性的設定更加可靠,為大數據量訓練提供了理論支持。作者隨後解釋了為何需要混合 LoRA 結構。他指出,將大型語言模型擴展到多模態時,直接微調語言模型往往會損害其原有的語言能力。為了在不犧牲品質的前提下支援多種模態,傳統方法可能需要部署多個模型,這會消耗大量資源。微軟提出的混合 LoRA 架構,則能透過固定基礎模型參數,僅優化 LoRA 適配器參數來支援多模態,具有高度的可擴展性,未來可輕鬆加入更多模態。作者接著詳細描述了多模態部分的架構細節。他介紹了圖像編碼器(基於 SigLIP 400M)、適配器(兩層 MLP)和視覺 LoRA 部分,其中 LoRA 的秩 (Rank) 為 320。語音部分則採用 80 位 log Mel filter bank 特徵,語音編碼器為 24 層的 Conformer 架構,適配器也是兩層 MLP,語音 LoRA 同樣秩為 320 並應用於所有注意力層和 MLP 層。作者還提到,該模型處理不同分辨率圖像時,採用了動態多裁剪策略。透過圖示,作者展示了圖像和語音編碼器及各自的投射層 (Projector),它們的輸出與標準文本處理器結合後,送入凍結參數的大語言模型主體,並在注意力層和 MLP 層分別連接視覺和語音的 LoRA 模塊,形成了整體架構。模型的訓練過程相當複雜,作者將其總結為多個階段。視覺訓練分為四個階段:更新適配器(目標是對齊視覺特徵與文本嵌入)、聯合更新編碼器與適配器(改進視覺處理)、更新適配器與視覺 LoRA(改進視覺生成式訓練)、最後一階段使用多張圖像或影片數據並拓展上下文長度,更新適配器與視覺 LoRA(改進多帧訓練)。語音訓練分為兩個階段:預訓練階段(更新編碼器與適配器,學習語音識別),後訓練階段(更新適配器與語音 LoRA,訓練多種語音任務)。最後還有視覺語音聯合訓練,主要更新視覺相關模塊,以實現基於視覺的語音對話功能。作者也提到,模型在預訓練和微調階段使用了大量的推理數據,這部分數據的製作成本非常高昂。數據的準備是該專案的另一大重點,工作量龐大且複雜。作者詳細介紹了文本數據的處理,包括使用更強大的分類器進行數據過濾、增加數學和程式設計數據、生成大量合成數據,並透過消融實驗調整不同數據類型的混合比例,形成龐大的預訓練語料庫。針對推理數據,作者表示他們使用了更大的推理模型來生成大量的鏈式思考 (COT) 數據,並為 DPO 訓練準備了正反樣本。作者進一步介紹了多模態數據的類型和製作方式。數據主要分為視覺與文本、語音與文本、視覺與語音三種。視覺與文本數據用於圖像理解與問答;語音與文本用於語音識別、語音翻譯、語音理解等;視覺與語音用於對話式圖像理解。作者特別提到,視覺與語音數據是基於視覺與文本數據,透過 TTS 合成語音,再用 ASR 驗證,這個過程是自動化生成的。語音與文本數據包含龐大的預訓練數據(用於語音識別)和後訓練數據,後者覆蓋多種任務,如語音識別、翻譯、摘要(最長支援 30 分鐘)、理解等,其中許多數據也是透過 GPT-4 等模型生成的。作者總結說,從數據製作過程可以看出,有了強大的大型模型後,數據生成已經可以高度自動化,這改變了以往完全依賴人工的方式,是大型模型開發中的重要認知轉變。最後,作者簡要介紹了模型的評估結果。他強調,混合 LoRA 方案在實現高品質語言和多模態表現的同時,最大程度地降低了性能損失。一個亮點是,該模型的語音識別在不需要指定語言的情況下表現出色,這優於許多需要提示詞指定語言的模型。作者也提到,語音摘要的評估是結合 GPT-4 進行輔助的。在文本安全方面,微軟組建了專門團隊審視模型,並根據反饋構建數據集改進後訓練,還利用 GPT-4o 模擬對抗性對話評估有害度,並評估了對「越獄提示」的魯棒性。此外,模型還進行了語音公平性評估,分析其在不同年齡段數據上的表現是否存在偏差。作者結尾時展示了該模型在本地運行進行語音識別的程式碼範例,並鼓勵有興趣的觀眾自行嘗試。================================================AI开发前途无限。欢迎来到AI开发者的频道。今天这个视频呢。我们再详细介绍一下。微软这个最强的多模态大模型。也就是Phi-4-Multi model。它在语音识别上的性能呢。是超过了。长期霸榜OpenASR的。这款英伟达的语音识别模型。在同级别的模型上呢。它号称是最强的多模态模型。甚至在部分任务上。能超过两倍于它的参数的模型。那么这个模型。它是如何来打造出来的呢。今天这个视频呢。我们一起来读一下这个技术报告。看看从中我们能学到什么样的东西。这期视频呢。我们主要介绍以下三点内容。第一个呢。就是。微软这款多模态大模型的网络结构。第二个呢就是训练步骤。第三个呢是它的一个训练数据。微软的这篇技术报告呢。它与现在很多的。其他大模型的报告相比呢。它提供了它的训练数据的。制作的很多详细的细节。对于。想要亲自训练这种模型的小伙伴来说。这个还是很有借鉴意义的。这边呢是我使用ChatGPT呢。将技术报告呢翻译成了中文。然后呢我就在这个基础上呢。把我认为一些比较重要的地方呢。做了一下标记。并从中呢把这些相关的重要点呢。整理成了15个问题。今天呢我们主要通过这15个问题。来了解这篇技术报告。首先呢是摘要和introduction的部分。这部分呢基本上主要就是一个问题。也就是这个模型它有什么样的特点。它的主要贡献。点是什么。这里呢我认为呢就主要有三点。第一点呢。就是它的高质量的数据。这个模型呢。它是一个38亿参数的语言模型。它在同等规模的开源模型中。表现呢是显著的领先。并且在复杂推理和数学编程任务上呢。它的性能。可以与体量是它的两倍的模型相匹敌。那为什么能够取得这一点呢。这里他们介绍说呢。取得这一突破的关键呢。在于他精心筛选的合成数据方案。特别是高质量的数学和编程的数据集。关于他具体使用了什么样的数据集呢。这个后面呢我们会详细的做介绍。他的第二点呢。就是针对多模态的。一个混合LoRA的网络结构的设计。根据这一部分的介绍。我们可以知道呢。微软呢提出了一个创新的模态。可扩展的。那么一种混合LoRA的一个结构。通过使用这个结构。可以让这种模型。在多模态的这个情况下呢。减少互相的干扰。所以我们可以看到这个模型呢。它在语音识别或者在图像。在很多场景的任务当中呢。都取得了非常好的效果。这个呢。应该跟混合LoRA的结构是有关的。在这个摘要的最后呢。他也提到了这个模型的推理能力呢。还是得到了增强的。在这个技术报告当中呢。对这一点的介绍呢并不是很多。主要就是在这个训练。这个Phi 4 mini的时候呢。使用了大量的推理数据。好。然后咱们再来看一下introduction的部分。他都介绍了什么内容。首先呢是第一段这一部分呢也是。数据相关的。这个模型所使用的训练数据。以及他制作合成数据的一些方法。为什么使用这样的数据。和这样的相关技术来制作训练数据呢。这个呢。是根据他们前期的一些研究工作。来确定的。这一部分呢。他介绍了混合LoRA。也就是mixture of LoRA的一个技术。根据这里介绍呢。你就可以看到这个模型当中呢。他针对不同的模态呢。使用了不同的LoRA适配器。并且整个模型的这个训练过程中呢。是保持基础的。原模型的参数呢是完全冻结的。也就是说呢。它的多模态的能力的拓展呢。都是基于LoRA的。这一部分适配器的参数的。所以最后他们这里介绍呢。这种设计方式呢。它具有高度的可扩展性。后续呢。可以在不影响已支持的模态的前提下。呢通过新增LoRA适配器呢。来接入更多的模态。这是它这种架构的一个很大的优势。再往下呢。就是这个模型是如何进行训练的。这个模型的训练。可以分为多个阶段的训练。首先呢是对语言模型进行训练。这个点呢包括预训练和后训练。然后。将它拓展到视觉和语音音频模块上。进行模态拓展时呢。是固定原模型的参数。通过优化这个LoRA了。混合部分的参数呢。来处理多模态的任务。这个模型呢可以处理视觉和语音嘛。所以呢它有视觉的编码器。语音的编码器。以及视觉和语音。分别对应的LoRA的参数模块。这下面呢。是他们这个模型的一些主要的贡献。比如说这个统一的多模态的支持。同规模下的卓越的语言性能。同规模下杰出的代码和生成能力。以及多模态的能力。好到这里为止呢。就是我们介绍了。这个模型的一些主要的特点。以及微软这个工作的主要的一些贡献。第二部分呢。就是模型的架构部分。模型的架构部分呢。这里呢我一共整理了三个问题。第一个问题呢。就是这个模型相关的基本信息是什么。比如说一个模型的词汇表大小是多少。上下文长度是多少。层的维度信息大约是多少。关于这些信息呢。这里呢我都做了一下标记。比如说这个地方。介绍了这个模型的一个词汇表。是20万这一部分呢。比如说介绍了多少层的Transformer。每一个隐藏层的维度大约是多少。使用了什么样的注意力机制。以及位置编码采用的是什么样的方式。那下一个问题呢。就是他这里呢。还提出来一个比较有意思的一点。就是一个模型训练。是最大的learning rate的一个设置的方法。通常情况下。大模型的learning rate训练呢。一般都是经验性的。这篇文章中呢。他使用的learning rate的设置呢。是基于这个边的公式来进行计算来的。这个公式的用途呢。就是针对一款模型。我们通过在一些小数据训练样本上。做一些调试。通过小数据量上的实验。我们就可以来确定。大数据量上的learning rate应该是多少。所以说这个公式提供的方法呢。它的一个非常重要的意义。就是帮我。们的大数据量。训练时的learning rate的设置呢。提供一个理论的支持。相比基于经验性的设置。是用这个方法来确定的。learning rate呢。它就更加可靠一些。这个公式呢是它有一篇文章。专门对这个方法进行介绍的。感兴趣的小伙伴呢。可以去看一下这篇文章。再一个问题呢。就是为什么会需要这么一个混合的。LoRA的一个结构呢。关于这一点呢。是这一部分。有一个比较详细的一个介绍。他这里介绍说呢。当我们将一个大的语言模型。拓展到多模态时呢。为了实现。对这个各个模态的专门的支持呢。这些多模态模型。通常需要对语言模型进行微调。这种微调。他往往会损害原本的语言能力。因此呢要在不牺牲质量的情况下。支持多种输入多种模态呢。他就往往需要部署多款模型来处理。这种情况。部署多款模型。肯定会占用很多的资源吧。前面已经有一些工作。也做过相关的调查和研究。微软这篇文章当中呢。提出了混合LoRA的一个结构。用来呢。专门支持多样化的多模态的场景。好的上面呢。就是模型架构的一个概要的一个介绍。再往后呢。就是这个2.2.1。也就是多模态的一个细节的一个描述。这里呢我一共也整理了四个问题。首先呢是图像编码器。Adapter decoder中的视觉LoRA部分。他们呢都是分别如何设计的。这一部分的描述呢。是在这一部分进行介绍的。关于这个问题的描述呢。是在这一部分介。绍的这个图像的编码器呢。是基于S i G L I P 400兆模型来进行建立的。然后它的adapter呢是这个两层的MLP结构。最后呢就是这个LoRA的部分。那LoRA的秩Rank是选择的320。这个它与语音呢是一样的。好的。我们可以通过这个图呢来一起看一下。这里呢是图像的encoder。这是语音的encoder。这边呢是图像的这个projector。也经常呢被称为adopter。然后这边呢是Audio的projector。这中间部分呢。就是标准的一个文本处理的tokenizer。这三部分呢分别输出之后呢。就会在这个位置呢将它们进行链接。链接之后呢。就会送入到大语言模型部分呢进行处理。然后这个呢。就是最原始的大语言模型的参数。这部分呢对应的是视觉的LoRA模块。这部分呢对接的是语音的LoRA模块。好模型的整体架构呢就是这样的。那第六个问题呢。是图像是如何进行处理的。我们知道图像呢有不同的这种分辨率。那么。如何处理这种不同分辨率的图像呢。微软的这篇文章当中呢。提出了一种动态多裁剪的。那么一个策略。这个位置呢。针对这个方法有一个详细的描述。感兴趣的小伙伴呢可以自己来看一下。第七问和第八个问题呢。就是语音的相关的编码器。adapater以及LoRA的部分。还有这个语音的特征。是采用了什么样的特征。这些内容呢都是在这个位置介绍的。比如说这个语音的特征呢。它采用的是80位的log。Mel filter bank的一个特征。然后帧率呢采用的是10毫秒。encoder呢它采用的是一个24层的。Conformer的一个架构。这个Conformer模型。在语音任务上表现是比较出色的。这个呢就是projector层的一个设计。也是一个两层的MLP网络。这个LoRA层呢。是在所有的注意力层。和这个MLP层上呢。做LoRA处理。它的秩Rank采用的是320。以上呢就是模型架构的部分。再往下呢就是模型的训练部分。模型的训练部分。整体上还是比较复杂的。首先呢是视觉训练部分。这里呢一共分为四个阶段。这四个阶段呢分别是更新adapter(projector)。这个它的目的呢是对齐这个视觉特征。与文本嵌入。第二步呢是更新Encode和adapter部分。这一步呢是一个联合训练。是为了进一步改进。视觉的一个处理能力。第三步呢是更新adapater。以及这个视觉的LoRA部分。这一步的目的呢。是改进基于视觉的生成式训练。那么最后一步呢。它是更新这个adapter。以及视觉的LoRA部分。最后这一步的数据呢。它与第三步呢是不同的。它使用的是多张图像的数据。或者说呢是视频数据。并且呢针对这个上下文长度呢。进行了一个拓展。语音的训练部分呢是分为两个阶段。分别呢是预训练阶段。预训练阶段呢是更新encoder和adapter。这个呢一共训练了50K步。这一步训练完之后呢。这个模型呢。就可以进行语音识别的处理了。然后后训练部分呢是更新adapter。以及语音的LoRA部分。使用了呢是一个亿的数据。也是训练了50K步。最后呢就是视觉语音的联合训练。它这边呢。主要更新的呢是视觉引用的adapter。以及视觉的LoRA部分。这个呢它的目标呢。就是改善基于视觉的语音对话能力。所以呢语音模块呢并没有进行更新。上面呢是我针对这一部分的一个总结。这个详细的信息呢。大家可以自己来看一下。关于推理能力训练的相关部分呢。大家可以看一下。这里。通过这个数据呢。我们可以看到。在预训练阶段。他就使用了600亿的这种推理路径。然后还有微调的20万条。以及DPO训练的30万条。上一个视频我们曾经介绍过。制作这种推理数据的费用。是相当高的。那么制作这么大规模的一个数据呢。费用也是非常可观的。好以上呢。就是他介绍的这个训练的过程。那么通过这个训练过程。我们大体可以知道什么样的内容呢。首先第一个呢。就是训练的过程。看起来是相当的复杂的。除了这个大语言模型的训练阶段。还分别对应着视觉的四个阶段。语音的两个阶段。以及最后的联合训练。其中视觉训练的四个阶段。分别对应着有不同的任务训练。他的每一个训练的阶段呢。都是有不同的用途的。比如说视觉训练的这四个阶段。分别是做对齐。联合视觉的训练。还有一个生成式的视觉语言训练。最后呢再将它拓展到多帧的训练。那语音呢也是一样的预训。练阶段呢。实际上是让这个模型呢。学会执行语音识别任务。那后训练阶段呢。是训练了多种任务。最后呢。还有这个视觉语音的联合训练。也就是呢。来完成这个基于视觉的语音对话功能。那这么多任务。这么多阶段。那么数据是怎么来制作的呢。最后呢咱们再来看一下。这个数据是怎么制作的。这边呢我整理了7个问题吧。那么这个数据处理部分。它有什么样的功能。或者说数据处理。它都做了什么样的工作呢。这个地方呢。它介绍了文本数据的处理的一些过程。比如说数据过滤性的工作。训练了更强的分类器。用来针对这种有毒的内容。冷僻的内容等呢进行过滤。从而呢。进一步提高这个训练数据的质量。另一个呢是增加了数学和编程的数据。还生成了呢更多的合成数据。最后一点呢。也是一个非常关键的。就是怎么样将这种各种各样的。多种类型的数据。多种任务的数据进行混合。这里呢他们介绍是。他们通过做了一些消融实验呢。来调整这个混合的比例。最后呢。制作了一个5万亿token的预训练。预留库然后呢是原模型的后训练。后训练具体是多大的一个数据量呢。这里呢并没有明确的讲。这里呢他提到呢。后训练数据中呢。包括更多样。更大规模的函数调用以及摘要数据。合成了大量的指令跟随数据。以增强模型的呢指令执行能力。还增加了呢。这个丰富的代码补全的这种相关数据。这个3.1.3呢。他介绍的。是这个推理数据。这里做法呢。就是使用更大的这种推理模型吧。来生成大量的这种COT的数据。因为这个数据呢。是用来做这种DPO训练的嘛。所以呢。同时需要这种正样本和这个拒绝样本。对于这种数据制作感兴趣的话呢。可以参考一下我们前面介绍的。OpenR1项目的这种数据。制作好前面呢。就是咱们这儿介绍的文本数据的情况。然后呢我们再来看一下。视觉和语音数据都包含什么样的类型。这里呢它有三种类型。一种是视觉和文本对应的数据。还有呢语音和文本。视觉和语音。视觉和文本的数据呢。可以做图像理解。图像问答。语音文本呢。可以做语音识别和语音理解。甚至呢是语音翻译。这种视觉语音呢。就可以做对话式的。图像理解的这种任务。那么这下面这几个问题呢。就是这三种数据分别的情况。这个视觉文本它有多少数据。是如何制作和收集的呢。视觉文本数据呢。它的预训练呢。也是有0.5万亿TOKEN。后训练呢。是有0.3万亿个TOKEN。关于如何制作的呢。这个地方并不明确。可能呢是使用了公开的数据集。部分呢可能是通过OCR。或者其他的大语言模型呢。合成的那视觉语音有多少数据呢。这个报告中介绍呢。这个视觉语音的数据呢。它是基于视觉文本的数据呢。通过TTS呢。来合成对应的语音。最后呢再通过ASR来识别合成的语音。从而进一步验证呢TTS合成的效果。通过这里呢。我们可以看到这个数据呢。通过自动化的方式呢来进行合成的。最后一个呢。就是语音文本的数据是怎么样的。如何制作和收集的呢。这个语音文本数据呢。也可以分为预训练数据和后训练数据。预训练数据呢。它就是一个语音识别的一个数据。这边呢是它的后训练数据。后训练数据呢。这里可以看到它对应着呢。有多种这种任务。包括语音识别。语音翻译。语音问答。口语查询。语音摘要。语音理解等等。预训练数据呢。它使用的呢是200万个小时。后训练数据呢。这个情况呢就比较多了。比如说语音识别采用的是2万个小时。语音翻译使用了3万个小时。这个模型呢还支持语音摘要的任务。它这个模型呢。最长可以支持30分钟的语音进行摘要。然后还有语音理解的数据。也可以看到数据呢很多呢。也是通过GPT4等模型呢进行生成的。看来这个数据介绍这一部分内容。就感觉这一部分的工作量。是非常的大的。除了这个数据量很大。任务呢也非常的多。基于视觉的有多种任务。基于语音的也有多种任务。还有视觉和语音这种联合的任务。针对每一个任务。都需要制作和收集训练数据。来训练模型。另外我们可以看到微软呢。在这个工作当中。使用了很多的合成数据。比如说在这个视觉语音数据当中呢。它就通过TTS来合成对应的语音。在前面的文本部分。你也可以看到。他使用其他的模型来生成复。杂推理的推理路径。那语音摘要数据呢。也是针对呢。每段录音使用GPT 4呢。根据转录生成多样化的查询和摘要。对。从这个数据的制作过程我们可以看到。我们有了大模型之后。这个数据的制作已经不像以前那样。完全是需要人工来进行参与的。的情况下。我们可以通过使用能力强的大语言模型。来自动产生数据。这一点呢。对于搞大模型的小伙伴来说。是需要及时的转变这种认知。不要以为我们现在手里没有数据。这个工作就没法做。其实。我们可以利用能力比较强的大模型。来产生我们所需要的数据。好以上呢。就是技术报告的最主要的部分。也就是它的训练。数据网络架构和模型训练。最后呢。再来简单介绍一下这个评估的部分。这个评估部分呢。也比较长。内容呢也比较多。这里呢。我只介绍一下我比较关注的几点。首先呢是这一点。这个混合LoRA的这个方案呢。它在实现最小性能损失的同时呢。兼顾了高质量的语言和多模态的表现。这一点呢。主要受益于提出的。混合LoRA的一个网络架构。另外一点呢。就是他们在这提到的一点。微软的这一款模型呢。它在语音识别任务中。不需要指定这个语音是什么语言。它的识别率就已经非常好。而相比来说呢。Qwen Audio Gemini 2.0 Flash等模型呢。它需要你明确的在提示词当中。指定这个语音。是什么语言。才能达到最佳的性能。从这个对比来看呢。微软的这一款Phi 4 Multimodal模型。他的能力呢还是很强的。这里呢。他介绍了语音摘要是如何进行评估的。整个的评估过程。是结合GPT 4模型来进行辅助。比如说来自动化生成多样的摘要指令。然后呢。使用GPT 4呢来进行打分的方式呢。对这个语音摘要呢进行评估的。最后在文本安全方面呢。他这里介绍的一些内容呢。还是挺有意思的。他为了评估这个模型的安全性呢。专门搞了一个team呢。来审视评估这个模型。并根据team的反馈呢。构建了一个数据集呢。来进一步完善后训练的数据。从而呢可以改善发现的问题。另外呢还使用GPT 4o模型呢。来模拟与模型进行对抗性对话。对模型的有害度呢进行评估。最后呢还评估了这个模型。对越狱提示的鲁棒性。那这些内容呢。对于部署真正的生产性模型。应该还是挺重要的。还有一点呢是。他这边还做了一个语音公平性的评估。在这个语音识别任务上。他分别对不同的年龄阶段的数据呢。进行了评价。看看呢这个模型。是不是有这种明显的表现偏差。好以上呢就是技术报告的相关内容。好。那这个模型呢如何进行本地运行呢。这边呢是我前面呢。曾经使用过这个模型。用来识别泽连斯基。与川普吵架的语音代码呢。首先呢是做这个语音文件的下载。下载完成之后。又使用一个VAD呢。来对语音文件呢进行一个拆分。拆分完之后。呢就可以使用这个模型。进行语音识别的处理。好对这个模型感兴趣的小伙伴呢。可以自己尝试来运行一下。好的以上就是今天的分享。感谢收看。我们下期视频再见。  ============= https://www.youtube.com/watch?v=Usu2qhkyPT0带您学习 Phi-4-multimodal 多模态模型的网络结构,训练方法, 训练数据准备。 附带用用此模型进行语音识别的代码。

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2025年5月27日 星期二

AI 模型出现崩溃迹象

AI 模型出现崩溃迹象

https://www.solidot.org/story?sid=81407

一位一直用 AI 进行搜索的使用者认为,AI 模型出现崩溃迹象。理由是过去几个月,所有主流 AI 搜索机器人的查询结果都变差了。作者认为是因为 Garbage In/Garbage Out(GIGO)导致的。在 AI 领域这被称为 AI 模型崩溃。基于自身输出进行训练的 AI 系统会逐渐丧失准确性、多样性和可靠性,错误在模型迭代中累积,导致数据分布扭曲和性能出现"不可逆的缺陷"。结果就是模型被自身对现实的投射而中毒。  www.theregister.com/2025/05/27/opinion_column_ai_model_collapse/ https://www.theregister.com/2025/05/27/opinion_column_ai_model_collapse/     AI + ML     54      Some signs of AI model collapse begin to reveal themselves 54      Prediction: General-purpose AI could start getting worse     Steven J. Vaughan-Nichols Tue 27 May 2025 // 10:31 UTC Opinion I use AI a lot, but not to write stories. I use AI for search. When it comes to search, AI, especially Perplexity, is simply better than Google. Ordinary search has gone to the dogs. Maybe as Google goes gaga for AI, its search engine will get better again, but I doubt it. In just the last few months, I've noticed that AI-enabled search, too, has been getting crappier.  Guide for the perplexed – Google is no longer the best search engine READ MORE In particular, I'm finding that when I search for hard data such as market-share statistics or other business numbers, the results often come from bad sources. Instead of stats from 10-Ks, the US Securities and Exchange Commission's (SEC) mandated annual business financial reports for public companies, I get numbers from sites purporting to be summaries of business reports. These bear some resemblance to reality, but they're never quite right. If I specify I want only 10-K results, it works. If I just ask for financial results, the answers get… interesting, This isn't just Perplexity. I've done the exact same searches on all the major AI search bots, and they all give me "questionable" results. Welcome to Garbage In/Garbage Out (GIGO). Formally, in AI circles, this is known as AI model collapse. In an AI model collapse, AI systems, which are trained on their own outputs, gradually lose accuracy, diversity, and reliability. This occurs because errors compound across successive model generations, leading to distorted data distributions and "irreversible defects" in performance. The final result? A Nature 2024 paper stated, "The model becomes poisoned with its own projection of reality."   Model collapse is the result of three different factors. The first is error accumulation, in which each model generation inherits and amplifies flaws from previous versions, causing outputs to drift from original data patterns. Next, there is the loss of tail data: In this, rare events are erased from training data, and eventually, entire concepts are blurred. Finally, feedback loops reinforce narrow patterns, creating repetitive text or biased recommendations.       I like how the AI company Aquant puts it: "In simpler terms, when AI is trained on its own outputs, the results can drift further away from reality." I'm not the only one seeing AI results starting to go downhill. In a recent Bloomberg Research study of Retrieval-Augmented Generation (RAG), the financial media giant found that 11 leading LLMs, including GPT-4o, Claude-3.5-Sonnet, and Llama-3-8 B, using over 5,000 harmful prompts would produce bad results.   RAG, for those of you who don't know, enables large language models (LLMs) to pull in information from external knowledge stores, such as databases, documents, and live in-house data stores, rather than relying just on the LLMs' pre-trained knowledge. You'd think RAG would produce better results, wouldn't you? And it does. For example, it tends to reduce AI hallucinations. But, simultaneously, it increases the chance that RAG-enabled LLMs will leak private client data, create misleading market analyses, and produce biased investment advice. As Amanda Stent, Bloomberg's head of AI strategy & research in the office of the CTO, explained: "This counterintuitive finding has far-reaching implications given how ubiquitously RAG is used in gen AI applications such as customer support agents and question-answering systems. The average internet user interacts with RAG-based systems daily. AI practitioners need to be thoughtful about how to use RAG responsibly."   That sounds good, but a "responsible AI user" is an oxymoron. For all the crap about how AI will encourage us to spend more time doing better work, the truth is AI users write fake papers including bullshit results. This ranges from your kid's high school report to fake scientific research documents to the infamous Chicago Sun-Times best of summer feature, which included forthcoming novels that don't exist.  America's cyber defenses are being dismantled from the inside It's fun making Studio Ghibli-style images with ChatGPT – but intellectual property is no laughing matter Why Google's Chrome monopoly won't crack anytime soon AI running out of juice despite Microsoft's hard squeezing  What all this does is accelerate the day when AI becomes worthless. For example, when I asked ChatGPT, "What's the plot of Min Jin Lee's forthcoming novel 'Nightshade Market?'" one of the fake novels, ChatGPT confidently replied, "There is no publicly available information regarding the plot of Min Jin Lee's forthcoming novel, Nightshade Market. While the novel has been announced, details about its storyline have not been disclosed." Once more, and with feeling, GIGO. Some researchers argue that collapse can be mitigated by mixing synthetic data with fresh human-generated content. What a cute idea. Where is that human-generated content going to come from? Given a choice between good content that requires real work and study to produce and AI slop, I know what most people will do. It's not just some kid wanting a B on their book report of John Steinbeck's The Pearl; it's businesses eager, they claim, to gain operational efficiency, but really wanting to fire employees to increase profits. Quality? Please. Get real. We're going to invest more and more in AI, right up to the point that model collapse hits hard and AI answers are so bad even a brain-dead CEO can't ignore it. How long will it take? I think it's already happening, but so far, I seem to be the only one calling it. Still, if we believe OpenAI's leader and cheerleader, Sam Altman, who tweeted in February 2024 that "OpenAI now generates about 100 billion words per day," and we presume many of those words end up online, it won't take long. ® More about     AI       Google       Large Language Model       More like these    ×  More about     AI       Google       Large Language Model       Microsoft       OpenAI       Narrower topics     Active Directory       AIOps       Amazon Bedrock       Android       Anthropic       App stores       Azure       Bing       BSoD       ChatGPT       Chrome       Chromium       Copilot       DeepSeek       Excel       Exchange Server       Gemini       Google AI       Google Cloud Platform       Google I/O       Google Nest       GPT-3       GPT-4       G Suite       HoloLens       Internet Explorer       Kubernetes       LinkedIn       Machine Learning       MCubed       Microsoft 365       Microsoft Build       Microsoft Edge       Microsoft Fabric       Microsoft Ignite       Microsoft Office       Microsoft Surface       Microsoft Teams       .NET       Neural Networks       NLP       Office 365       OS/2       Outlook       Patch Tuesday       Pixel       Pluton       Privacy Sandbox       SharePoint       Skype       SQL Server       Star Wars       Tavis Ormandy       Tensor Processing Unit       TOPS       Visual Studio       Visual Studio Code       Windows       Windows 10       Windows 11       Windows 7       Windows 8       Windows Server       Windows Server 2003       Windows Server 2008       Windows Server 2012       Windows Server 2013       Windows Server 2016       Windows Subsystem for Linux       Windows XP       Xbox       Xbox 360       Broader topics     Alphabet       Bill Gates       Search Engine       Self-driving Car            More about                              54  COMMENTS      More about     AI       Google       Large Language Model       More like these    ×  More about     AI       Google       Large Language Model       Microsoft       OpenAI       Narrower topics     Active Directory       AIOps       Amazon Bedrock       Android       Anthropic       App stores       Azure       Bing       BSoD       ChatGPT       Chrome       Chromium       Copilot       DeepSeek       Excel       Exchange Server       Gemini       Google AI       Google Cloud Platform       Google I/O       Google Nest       GPT-3       GPT-4       G Suite       HoloLens       Internet Explorer       Kubernetes       LinkedIn       Machine Learning       MCubed       Microsoft 365       Microsoft Build       Microsoft Edge       Microsoft Fabric       Microsoft Ignite       Microsoft Office       Microsoft Surface       Microsoft Teams       .NET       Neural Networks       NLP       Office 365       OS/2       Outlook       Patch Tuesday       Pixel       Pluton       Privacy Sandbox       SharePoint       Skype       SQL Server       Star Wars       Tavis Ormandy       Tensor Processing Unit       TOPS       Visual Studio       Visual Studio Code       Windows       Windows 10       Windows 11       Windows 7       Windows 8       Windows Server       Windows Server 2003       Windows Server 2008       Windows Server 2012       Windows Server 2013       Windows Server 2016       Windows Subsystem for Linux       Windows XP       Xbox       Xbox 360       Broader topics     Alphabet       Bill Gates       Search Engine       Self-driving Car           TIP US OFF Send us news

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AlphaEvolve才出 Google開源版OpenEvolve快速登場複製成果

AlphaEvolve才出 Google開源版OpenEvolve快速登場複製成果

https://www.facebook.com/1196130575859670/posts/1198476112291783

沒想到開源版的 AlphaEvolve 這麼快就來了!😎 Google 的 AlphaEvolve 才剛出爐,開源社群就迅速推出了 OpenEvolve。🚀 OpenEvolve 是一個演化式程式設計Agent,透過迭代過程來優化程式碼。🌐 🗂️ 特色如下: - 完整檔案演化:不僅優化單一函數,而是能夠演化整個程式。 - 多語言與多模型支援:支援多種程式語言,並可整合多種LLM。 - 多目標與分散式優化:同時優化多個目標,支援分散式評估以提升處理效能。 ⚙️ 核心架構包含: - 提示採樣器:建立程式碼、評分結果和問題描述作為上下文,充分提供背景知識。 - LLM 集合:透過多個LLM協作生成程式碼修改建議,結合不同模型產生多樣化的高品質解決方案。 - 評估池:測試生成的程式並分配分數,評估多種指標如執行時間、程式碼品質等。 - 程式資料庫:儲存程式及評估指標,記錄演化歷史,指導未來的演化過程。 更厲害的是,OpenEvolve 在多個挑戰性問題上成功複製了 AlphaEvolve 的結果!😎 看來開源界的 swag 就是:你不開源,我就開源你的閉源! 🔓 (Feed generated with FetchRSS)

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AI開菜系統協助學校午餐 自動算熱量、成本還防呆

AI開菜系統協助學校午餐 自動算熱量、成本還防呆

https://www.cna.com.tw/news/ahel/202505270253.aspx

教育部委託成功大學研發「AI開菜系統」,能自動計算熱量、食材成本。圖為教育部次長張廖萬堅(中)27日出席「AI協助學校午餐開菜單」記者會。中央社記者陳至中台北攝 114年5月27日(中央社記者陳至中台北27日電)教育部委託成功大學研發「AI開菜系統」,能自動計算熱量、食材成本,把原本須30到60分鐘的時間,大幅縮短為平均28秒。系統還有防呆設計,避免學童一週喝太多次甜湯。成功大學電機系特聘教授王振興今天受邀北上,在記者會分享AI開菜系統研發成果。目前系統已具備智慧分析、食譜分類、菜單推薦、營養標示4大功能,讓各校午餐秘書自訂條件,一鍵產生專屬菜單。王振興表示,學校午餐要考慮的事情非常多,例如營養素攝取均衡、色香味俱全、菜色搭配等。另一個重點是食材的成本,且要盡量選擇在地食材。AI系統不會取代營養師和學校午餐秘書,而是協助行政減量,進而增進菜單品質。王振興今天現場演示AI開菜系統,大致勾選需求後,約20秒就能生成菜單。系統還有防呆設計,演示時不小心一週勾選了2次甜湯,馬上就會跳出提示訊息,避免學生攝取過多的糖份。會後訪談時,中央社問及AI系統可否協助減少學校午餐的廚餘量?王振興表示,目前作法是將各校常用餐單數據化,藉由數年經驗的累積,自然避開學生比較不喜歡的菜色。未來會再結合大數據,提供政府跨部會參考,例如藉由了解學校食材需求總量,協助農業部門調控供需。高雄市仁武國小營養師許淳善表示,別看學校午餐只有3菜1湯,一整個月下來可能要調配400多道食材,而且還有很多細節需要調整,例如不同的菜色都可能有用到胡蘿蔔,細心的營養師會盡量避開,常常要花一整周的時間檢查。談及目前AI無法辦到的地方,許淳善說,主要牽涉到飲食喜好。以他服務的國小為例,搭配的一大重點是「菜色要繽紛」,顏色不能太過單調,青菜不能太慘白、慘綠,因此須放點玉米粒、香菇點綴,增加學童的食慾。許淳善也提到,學童愛喝珍珠奶茶,但學校午餐若要開這個菜色,不僅要考慮糖份的問題,也要顧及咖啡因,他就會用麥茶取代紅茶,口感一樣好喝,又能避免學童攝取太多的咖啡因。(編輯:李亨山)1140527教育部27日舉行「AI協助學校午餐開菜單」記者會,成功大學電機系特聘教授王振興(圖)演示團隊開發的「AI開菜系統」,已具備智慧分析、食譜分類、菜單推薦、營養標示4大功能。中央社記者陳至中台北攝 114年5月27日

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图片泄漏?不怕!第一款甩锅给AI的软件,它来了

图片泄漏?不怕!第一款甩锅给AI的软件,它来了

https://www.appinn.com/ai-watermark-for-android/

看下图,这是一张真实的图片,具体缘由可以看今天小众软件微信公众号的第二篇推送。   但是,图片右下角有"豆包AI"字样的水印,意味着,这是一张AI生成的图片? 真真假假,假假真真,我不说,你能知道这张图到底是怎么来的么? 这是一款名为「AI 水印」的工具,自动生成的。 来自发现频道:https://meta.appinn.net/t/topic/71481  开发者在发现频道发布10天了,完全没有引起人们的讨论。 青小蛙当时看到的时候,也没看懂这货是干嘛的。 尤其它的介绍,加载了一大堆的 Emoji,一眼就是 AI 生成的,完全不想看。  但是,它解决了一个大问题啊 故意,提前为图片加AI水印 就是介绍里说的,当你提前为图片添加了AI水印,而这时候无论是意外泄漏,还是故意泄漏,统统可以甩锅给AI啊: 这不是我,这是 AI ! 天才啊 我怎么没想到,还能这样甩锅给一个不会反驳的人,哦不,AI 的。太机智了啊。 开发者经历了什么? 虽然,不知道开发者经历了什么: 即使照片外流,也能理直气壮说"这是 AI 换头"  但是,这真的好有道理啊! 软件长这样,只有安卓:  设计极简,只需要加载图片,什么都不用点,它就保存好了带水印的图片,然后就去分享吧。 谁能想到,居然有人故意给自己的图片添加「由AI生成」。 想想就太过瘾了,青小蛙直呼,我要立即装一个! 获取  GitHub 搬运:夸克|百度|城通 (访问密码: 5712)   原文:https://www.appinn.com/ai-watermark-for-android/ #竟然还可以这样 [ 点击前往获取链接 ]

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微軟開源Aurora AI模型跨域天氣預報,準確度全面超越傳統數值模擬方法

微軟開源Aurora AI模型跨域天氣預報,準確度全面超越傳統數值模擬方法

https://ithome.com.tw/news/169170

微軟研究院宣布開源Aurora AI基礎模型,該模型結合深度學習與大規模異質資料處理技術,除了能精確預報天氣,還可透過微調應用於海洋波浪及空氣品質等多種環境事件,推動氣象與地球系統科學的技術發展。 根據微軟團隊發表於《Nature》期刊的論文,Aurora為大型人工智慧基礎模型,以超過一百萬小時來自衛星、雷達、氣象站及電腦模擬等多種來源的氣象與環境資料訓練而成。該模型不限於傳統天氣預報任務,其彈性架構可經有限微調,應用於颱風路徑預報、海浪高度及方向分析,甚至空氣污染事件預測。 Aurora訓練所使用的資料規模,較多數同類人工智慧模型更為龐大,使其在不同預報任務能有效整合多元資料來源,例如在2023年杜蘇芮(Doksuri)颱風路徑預測,Aurora於事件發生前四天即能準確預測其將登陸菲律賓北部,當時美國聯合颱風警報中心(JTWC)則預測路徑較偏向臺灣附近。根據微軟研究團隊測試,Aurora於2022至2023年全球熱帶氣旋預報任務,軌跡預測表現於所有比較案例均優於七個主要氣象中心,這是機器學習模型首次在該領域全面超越傳統數值模式。 除天氣與氣旋外,Aurora在海浪預報及空氣品質預測等複雜環境事件,同樣展現高度精確度。針對海浪預報,Aurora可捕捉細緻波浪結構變化,對於受颱風影響的極端海象能有更佳掌握。在空氣品質預測案例,儘管訓練階段未特別學習大氣化學反應,Aurora仍可透過少量空氣品質資料微調,有效預測沙塵暴等空氣污染事件,並大幅降低傳統方法的計算資源消耗。 Aurora採用彈性的深度學習編碼器架構,能同時處理多源、結構多樣且維度複雜的資料,在推論階段可於數秒內產生中期氣象預報,速度約為傳統數值天氣預報系統的5,000倍,且運作成本明顯較低。研究團隊指出,Aurora每次微調作業僅需約4至8周即可完成,較傳統數值氣象模式開發周期大幅縮短。 目前Aurora模型已整合至MSN Weather服務,並於Azure AI Foundry Labs上提供開發者試用及二次開發。微軟已釋出模型權重及部分原始碼,開發者可依需求進行微調,支援能源調度、農業風險預警、交通安全等多元應用。

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ChatGPT-4o 生圖應用大全集:動漫風、3D 公仔、LINE 貼圖、資訊圖表、Logo、網站首頁、擬真照片…一鍵全包!

ChatGPT-4o 生圖應用大全集:動漫風、3D 公仔、LINE 貼圖、資訊圖表、Logo、網站首頁、擬真照片…一鍵全包!

https://www.techbang.com/posts/122994-chatgpt-image-generation-practical

想用 ChatGPT 生圖?這篇一次教你生成動漫風圖片、3D 公仔、LINE 貼圖、資訊圖表、海報、Logo、網站首頁到擬真照片,14種圖片創作應用通通一鍵搞定!近期社群平台上滿滿的吉卜力及動漫風格圖片, 這是 OpenAI 升級 ChatGPT-4o 模型的圖像生成功能後,讓免費用戶也可把照片輕鬆生成各式風格的圖片,不管是有趣、情懷還是創意展示,都讓圖片創作變得更好玩。甚至還可延伸至多元的實用面,如商品的渲染圖、變換室內設計風格,甚至替代 Photoshop 的修圖⋯等。  文章目錄   1. ChatGPT-4o 生圖快問快答  Q 1:ChatGPT-4o 和其他 AI 生圖工具有什麼不同? Q 2:可以用中文描述生成圖片嗎? Q 3:生成圖片可以再修改嗎? Q 4:生成圖片要付費錢嗎? Q 5:免費及付費生成圖片的品質有差嗎? Q 6:ChatGPT-4o 生圖可以怎麼用?   2. 應用 1:生成吉卜力風格圖片 3. 應用 2:生成各式動漫、卡通、IP 風格 4. 應用 3:製作自己的虛擬人物 5. 應用 4:製作可上架的 LINE 貼圖 6. 應用 5:生成個人風格的 3D 擬真人物 7. 應用 6:3D 擬真人物打造公仔玩具 8. 應用 7:化繁為簡的資訊圖表 9. 應用 8:生成漫畫分享資訊 10. 應用 9:不懂設計也能做海報 11. 應用 10:網站首頁及主視覺圖也能生成 12. 應用 11:不用 PS 也能改商品材質及尺寸 13. 應用 12:設計品牌 Logo 及模擬使用情境 14. 應用 13:裝修、換家具也能快速模擬 15. 應用 14:生成類似真人的照片   ChatGPT-4o 生圖快問快答 所謂「生圖」,就是由 AI 依據使用者的文字描述,自動生成圖片。這項功能也常被稱為「文字轉圖像」(textto-image),在 OpenAI 強化 ChatGPT-4o 模型的圖像生成功能後,帶來生成吉卜力風格圖片的熱潮,也讓 AI 生圖又變得更有趣及實用,以下來先快速了解 ChatGPT-4o 生圖的功能及限制。  ▲ 在 ChatGPT-4o 升級引發的吉卜力熱潮下,ChatGPT 成為免費 App 下的下載冠軍,且用戶在這段期間也成長一倍。(圖片來源:Appfigures 官網) Q 1:ChatGPT-4o 和其他 AI 生圖工具有什麼不同? ChatGPT-4o 的圖像生成功能,是把 OpenAI 的 DALL•E 模型整合進 ChatGPT 對話介面中,它主打「對話互動」生成。也就是說,不用像 Midjourney、DALL•E 一樣,得學習 prompt(指令),只要用「聊天互動」的方式說出需求,ChatGPT 就能理解並生成圖片,對一般人來說更親民好上手。  ▲ OpenAI 的 CEO Sam Altman 也生成吉卜力風格。(圖片來源:Sam Altman/X) Q 2:可以用中文描述生成圖片嗎? 可以。ChatGPT-4o 支援多語言對話,中文描述也能精準理解,例如「畫一隻柴犬坐在草地上,幫我加上夕陽背景」,系統會立刻生成圖像。不過若遇到比較抽象或細節要求較多的內容,有時用英文描述會得到更完美的成品。 Q 3:生成圖片可以再修改嗎? 可以。ChatGPT-4o 允許用戶針對生成的圖片提出「局部調整」要求,例如「請把背景改成夜景」、「讓角色穿紅色外套」,甚至能上傳圖片請 AI 幫忙「改圖」或「延伸畫面」,大幅提升互動性。 Q 4:生成圖片要付費錢嗎? ChatGPT-4o 圖像生成功能已逐步向免費用戶開放,讓更多人可體驗基本的圖像生成能力,但由於使用人數眾多,免費用戶在生成圖片時可能會遇到較長的等待時間,且有每日最多可免費生成約 3 張圖的限制。若想要不限次數的使用圖片生成功能,則需要升級為每月 20 美元(約新台幣 600 元)的訂閱用戶。 Q 5:免費及付費生成圖片的品質有差嗎? 雖然使用的都是相同模型,但免費版受到算力與資源限制,生成的圖片在細節、清晰度和風格多樣性上略遜一籌,偶爾也會出現構圖不完整或失敗圖。付費用戶則能享有更高的出圖穩定性、更快的速度,以及更自然、擬真的視覺品質,也能進行多輪修正與風格切換。  ▲ 雖然現在使用 ChatGPT 的免費版本也可以使用 ChatGPT-4o 生圖功能,但有張數等限制,升級為每月 20 美元的 Plus 訂閱用戶則可不限使用。 Q 6:ChatGPT-4o 生圖可以怎麼用? 除了可利用 ChatGPT-4o 來生成吉卜力風格的圖片外,也能畫出動漫角色、產品設計草圖、旅遊明信片、插畫封面,甚至可上傳手繪稿請 AI 美化。只要用自然語言描述需求,就能快速出圖,以下的篇幅就來體驗好玩又實用的生圖功能。 應用 1:生成吉卜力風格圖片 社群平台的吉卜力曬圖風潮,讓人人都想要來一張自己的吉卜力風格照,這裡就從生成吉卜力圖片開始,同時也來認識用 ChatGTP 生圖的基本操作介面。 吉卜力風格是指將照片轉化為類似吉卜力工作室作品風格的圖像,如《神隱少女》及《風之谷》動畫。對許多用戶而言,能將自己呈現在這些經典動畫的畫風中,不只是創意,更喚起濃濃的懷舊情感與童年回憶。 在 OpenAI 升級 ChatGPT-4o 模型後,讓用戶可以採用自然語言跟 ChatGPT 對話,所以其實沒有特別要學習的 prompt,只要上傳想要生成吉卜力風格的原始照片後,將需求描述清楚,大都可以成功完成,例如「請將這張照片生成吉卜力風格」。不過,這裡也建議原始照片裡的人物或主角不要太多,這樣生成的人像品質才會更細緻。對生成的圖片不滿意時,也可以再提出「局部調整」的需求,例如「加上櫻花樹」等。 當然,也可以單純用文字生成圖片,直接用文字描述構想的畫面,不用上傳圖片給 ChatGPT,也能生成一張全新的吉卜力風格圖片。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 幫我將這張照片轉換成吉卜力風格,並加上櫻花樹。 2. 請幫我畫一張吉卜力風格的圖:一位穿著白色洋裝的小女孩,站在風車草原上,背景是夕陽和雲海。  上傳照片 在 ChatGPT 的對話框中,上傳原始照片,並以自然語言輸入「幫我將這張照片轉換成吉卜力風格」。  生成吉卜力風格 等待一會即可生成出吉卜力風格圖片,通常免費版需要等待較久的時間。  修改生成的圖片 針對生成的圖片還可以繼續編輯,例如直接在對話輸入「再加上櫻花樹」。  文字生成吉卜力風格圖片 直接以文字描述想要生成的圖片,如「畫類似吉卜力風格的圖,有一位穿著白色洋裝的女孩在草地上玩」。  應用 2:生成各式動漫、卡通、IP 風格 除了讓 ChatGPT 生成吉卜力風格的圖片外,當然也可以嘗試變化成各式不同的動畫或 IP 風格。但不少人剛開始使用時,可能會不知道該如何精確描述想要的圖片風格。其實只要簡單用一句話說明「請幫我變更成類似 × × 風格的圖片」,或同步加上生成圖片的比例,ChatGPT 就能理解並生成出對應的畫風。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 請幫我變更成類似 × × 風格的圖片。 常見風格有:間諜家家酒、鬼滅之刃、航海王、名偵探柯南、火影忍者、進擊的巨人、蠟筆小新、美少女戰士、神奇寶貝、哆啦 A 夢、飛天小女警、鋼之鍊金術師、皮克斯、迪士尼動畫、冰雪奇緣、動物森友會、星際大戰動畫風、史瑞克、蠟筆風插畫、小王子風、LEGO 樂高風、星之卡比、妖怪手錶⋯等  指定日本動漫風 在 ChatGPT 的對話框上傳照片後,輸入「請幫我變更成類似日本動漫風格的圖片,比例為 11:7」。  動物森友會風格 同樣的操作邏輯,指定變更成類似 Switch 遊戲的動物森友會風格也可以。  迪士尼動畫風 要變成色彩繽紛、人物大眼有神的經典迪士尼動畫風格,自然也沒問題。  小王子風格 想要偏向繪本的風格,也可以選擇變更為類似小王子風格。  原創美式卡通風 當特定動畫作品可能涉及版權問題而無法生成,就可以大方向來形容,如美式卡通風。  應用 3:製作自己的虛擬人物 除了有趣的照片風格改變外,透過 ChatGPT 也能達到各種「捏臉」效果,生成很像自己的 Q 版人物,可以做為自己的替身,成為社群、工作、娛樂⋯等情境中的虛擬形象。如果有偏好的風格,可以在上傳自己的照片時,也找一張偏好風格的圖片為範例,請 ChatGPT 在維持個人形象及特徵下,設計一個符合偏風格的虛擬人物。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請根據照片中人物的形象、特徵、臉型,設計一個 Q 版的虛擬人物。 2. 請根據第一張照片中人物的形象及特徵,設計一個虛擬人物,並要符合第二張圖片的創作風格。  依範例生成類似風格 若是有偏好的風格,可以準備圖檔,請 ChatGPT 在維持人物特徵下,創作類似圖檔的風格。  生成 Q 版人物 只要上傳照片就可請 ChatGPT,依人物的特徵生成 Q 版的虛擬人物。  應用 4:製作可上架的 LINE 貼圖 利用 ChatGPT 生成自己的虛擬人物後,除了能應用在社群平台當作大頭貼、封面或角色經營之外,也能進一步製作成 LINE 貼圖。不用擔心自己不會畫畫,只要用簡單的語句描述角色樣貌、表情和風格,ChatGPT 就能幫你畫出一張張貼圖草稿,像是開心、傲嬌、生氣、害羞等情緒,都能快速生成。當然,也可以單純以文字描述想要的貼圖風格,同樣也可以生成出可上架的成品。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 依照這張照片製作 6 張 Q 版貼圖,每張貼圖要加入以下字句,圖片內容要依照加入的字發揮變化:HI、Sorry、愛你喲、YEAH、生氣 ><、謝謝尼! 2. 請幫我畫一隻療癒系柴犬角色,要做成 LINE 貼圖,表情豐富,背景透明,風格像卡通。  以圖片生成 LINE 貼圖 透過已生成的虛擬人物,也能再進一步要求生成可上架的 LINE 貼圖片,並指定加入文字。  文字生成 LINE 貼圖 除了以圖片再生成 LINE 貼圖外,也可用文字敘述想生成的 LINE 貼圖。  應用 5:生成個人風格的 3D 擬真人物 除了可以生成 2D 人像之外,也能用來創作具立體感的 3D 擬真人物。只要輸入明確的描述,例如角色年齡、服裝與背景風格,就能生成擬真的 3D 視覺角色圖,當然上傳照片為參考更方便。這類圖像不僅適合用於遊戲或社群頭像,還能延伸應用成門禁卡、識別證等實體用途。舉例來說,只要將生成的 3D 擬真人像搭配姓名與職稱排版,就能輸出成專屬風格的門禁卡設計,既具辨識度又充滿科技感。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 生成一張拍立得相片,畫面中是一位 Q 版 3D 擬真人像(參考照片),從拍立得邊框中探出上半身,左下角有一隻手指輕握拍立得邊角。 2. 背景是一張模糊化處理的《PC home》雜誌封面,保留「PC home」雜誌名稱清楚,其餘文字霧面處理。  建立 3D 擬真人像 加入背景及情境設計的 3D 擬真人像通常不會一次完成,得與 ChatGPT 來回對話修改圖片。  3D 擬真人像多元應用 將 3D 虛擬人像製成門禁卡,既具辨識度又有趣,非常適合企業、創作者或品牌進行虛擬化形象建構。  應用 6:3D 擬真人物打造公仔玩具 坊間也流行以 ChatGPT 生成的 3D 擬真人物,打造各式創意公仔及玩具,例如可打造如水晶球般的場景式公仔,也能設計成 Polly Pocket 式的迷你玩具盒、透明玻璃造型的夾娃娃機、組裝模型零件,或是懷舊感十足的吊卡式包裝人物。只要輸入對角色風格、配件、背景的描述,就能快速生成擬真視覺草圖。這些設計不只能作為創意展示,還能進一步製作實體模型,讓每個人都能用 AI 打造屬於自己的收藏級角色世界。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 將 Q 版 3D 擬真人物,置入 Polly Pocket 風格玩具盒中,盒子形狀是圓形開蓋式,角色是在辦公室工作,場景包含書櫃,配件包含相機、MacBook,包裝呈現展開盒子與內部微型世界。 2. 將 Q 版 3D 擬真人物產生一張組合零件板,零件有太陽眼鏡、相機、棒球帽 、包包、紫犬,左上角要有文字「LING」。  Polly Pocket 風格玩具盒 描途背景、置入的物品、玩具盒形式⋯等,就可以打造屬於個人的玩具盒。  組合零件板 把自己成為主角,搭配最適合自己風格的配件,就能生成組合零件板的玩具風格。  應用 7:化繁為簡的資訊圖表 ChatGPT 的生圖功能不只能生成人像,還能快速生成各種類型的資訊圖表。無論是流程圖、比較表、時間軸、心智圖,甚至是簡易的數據圖表,只要用自然語言清楚描述內容結構,ChatGPT 就能轉換成清晰易讀的視覺化圖表,如「請幫我畫一張比較 iPhone 與 Android 功能差異的對照圖」。由於不需專業設計工具,也不必自己排版,就能快速完成具有溝通力的圖像,特別適合用於簡報、教學、社群貼文或內容行銷。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請幫我畫一張圖解釋太陽系中八大行星的位置。 2. 請畫張圖解釋「有效的 3-2-1 備份原則」:至少備份 3 份 、使用 2 種不同的備份方式、其中有 1 份要放在異地。圖片的呈現要特別強調數字,並搭配一些配圖。  英文正確度較高 雖說可以快速生成資訊圖表,但內容有時並不正確,而圖中的文字以英文呈現的正確度會較高。  加上配圖更直覺 在生成資訊圖表除了給文字之外,還可以要求加上一些配圖,讓畫面更直覺。  應用 8:生成漫畫分享資訊 ChatGPT 的生圖功能也能快速創作漫畫,成為傳達資訊的有趣方式。只要輸入簡單的描述,指定要生成的漫畫風格、漫畫的格數等,ChatGPT 就能自動構圖、安排角色表情與場景,讓資訊用漫畫形式輕鬆呈現。這種視覺化表達特別適合在社群平台傳遞訊息、教育內容或品牌理念,用故事吸引注意力,同時清楚傳達重點,大幅降低觀眾理解門檻。即使不會畫畫,也能用 AI 輕鬆打造有梗又有用的漫畫。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 請幫我設計一篇日系卡通風的四格漫畫,主題是「預防諾羅病毒的方法」。 第一格:用肥皂洗手手 第二格:不吃生生的食物 第三格:不要跟別人共食 第四格:有病要說!  生成腳本 在描述想生成的漫畫內容後,ChatGPT 會先進行漫畫腳本設計,包括畫面、旁白,效果字等。  四格漫畫 雖然旁白及對話都是輸入中文,但生成後還是會有些錯誤,可以來回重複修改。  應用 9:不懂設計也能做海報 ChatGPT 的生圖功能也非常適合用來製作海報,不管是電影風、復古風、極簡風,還是日系插畫風,都能透過簡單的文字描述輕鬆生成。當 ChatGPT 接收到指令,就能立即構圖並輸出符合主題與風格的海報圖。這項功能特別適合用於活動宣傳、社群貼文、個人作品集,不僅節省時間,也讓視覺效果更吸睛。即使沒有設計背景,也能快速做出具專業感、風格多元的創意海報。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 幫我設計一張宣傳夏日市集的海報,色彩繽紛,有手繪風插圖與文字區塊,標示日前為 2025.07.25。 2. 設計一張「PC home」形象海報,風格參考韓系幾何構成視覺。畫面需有強烈的科技感與設計感,使用大面積幾何圖形與立體感文字構成主視覺,搭配關鍵字 AI、LIFE、TECH。  自由發揮 只要描述目的、需求及風格等,其他就交由 ChatGPT 快速生成。  指定主視覺 有主視覺的需求下,可以特別強調出來,例如以「PC home」字樣做立體變化呈現。  應用 10:網站首頁及主視覺圖也能生成 ChatGPT 的生圖功能也能快速生成網站的主視覺圖與首頁概念圖。對於不懂設計、不會架站的人來說,只要用文字說明想像中的網站風格、用途與顏色配置,ChatGPT 就能生成具視覺效果的首頁範例圖。這不僅有助於溝通設計需求,也能快速建立專案視覺方向,大幅縮短開發前期的討論時間,讓更多人即使不會寫程式,也能輕鬆掌握網站呈現效果。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請生成 3C 購物平台的網站首頁概念圖。畫面上要有手機、筆電、桌上型電腦、遊戲機、耳機,每個分類都要有圖示或代表產品圖片。首頁上方要有「熱門排行榜」的區塊,呈再加上一個「本日最便宜」的商品專區。 2. 設計一個花店網站的主視覺圖,強調新鮮的花朵及創意的花束設計,圖片比例 16:10。  網站首頁 要呈現更逼真的網站首頁,可指定排版要像真實網站,有導覽列、Banner 與商品陳列等。  網站主視覺圖 在描述網站的內容及風格後,別忘了指定圖片比例,才能有最佳的顯示效果。  應用 11:不用 PS 也能改商品材質及尺寸 ChatGPT 的生圖功能應用在商品視覺設計上,讓用戶不需要開啟 Photoshop、不會修圖也沒關係,只要提供商品圖片,再加上簡單的指令,例如「幫我把這張原木桌變成大理石桌」,ChatGPT 就能快速渲染出想要的商品風格變化圖。不論是材質替換、配色調整、風格重設,甚至改尺寸,對於設計、行銷或電商人員來說,能大幅縮短視覺溝通與試圖模擬商品的時間,更是比 Photoshop 更直覺、快速的 AI 工具。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請幫我生成可愛版的日系狐狸 3D 公仔,以橘色及白色為主要配色風格。 2. 根據生成的公仔,變成毛絨絨的娃娃吊飾。 3. 變成木質的材質,可做為桌上的裝飾品,並有三種尺寸大小,及不同表情。  變更材質 可由圖片生成 3D 公仔,又可再依需求變更不同的材質。  不同尺寸及表情 除了可變更材質之外,還可以變更尺寸及微調不同的表情。  應用 12:設計品牌 Logo 及模擬使用情境 ChatGPT 的生圖功能也能輕鬆協助設計品牌 Logo,對於剛起步創業時期格外實用。只需輸入品牌名稱、產業類別,並描述想要的風格,例如極簡線條風、日系手寫風、具科技感的未來風等,ChatGPT 就能生成符合形象的 Logo 提案,快速幫助品牌建立第一印象。這功能不只節省設計時間與成本,也能讓使用者更具體地掌握品牌視覺方向,並作為設計溝通的起點。即使沒有設計背景,也能快速產出有質感的 Logo 圖像,是創業初期最實用的 AI 助力工具之一。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請幫我設計一個科技旅遊網站的 Logo,並以 Tech、Smart、Travel 三個字母為設計極簡的圖示,再以三個顏色呈現活力、自由、科技感。 2. 把英文拿掉,只留下 Logo,並採用金屬材質呈現,模擬掛在公司門口門牌的樣子。  生成品牌 Logo 依品牌特色及喜好的風格,一步步透過對話調整,完成品牌 Logo 設計。  模擬使用 可再將生成的 Logo 模擬不同材質或於不同地方使用,看看效果如何。  應用 13:裝修、換家具也能快速模擬 ChatGPT 生圖功能也能應用在居家空間,特別適合用來模擬裝潢風格變化或替換家具配置。只要上傳一張房間照片,並輸入想要的風格指令,例如「將這個客廳改成北歐風」、「請加入木質家具和溫暖燈光」,就能快速生成改造後的視覺圖,讓使用者在裝潢前就能看到變化效果。不僅適合居家裝修前做參考,也方便室內設計師與客戶溝通設計方向。對一般用戶來說,就算沒有繪圖或建模經驗,也能快速實現「換風格不換家」的願望。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請將這照片的空間改為簡約的現代化風格,要有簡潔俐落的線條、低彩度配色、金屬或玻璃材質的家具,燈光希望有間接照明與現代吊燈,整體空間要有科技感與質感。 2. 請將房間的空間改為日式無印風格,以木質系為主,靠窗的椅子換成沙發。  風格定位及建議 上傳想變更裝潢風格的照片,並描述需求後,會先進行風格定位及設計的建議,就像跟設計師討論一樣。  生成 3D 風格圖 最後 ChatGPT 會根據討論結果,生成 3D 的模擬圖,看起來更有真實感。  應用 14:生成類似真人的照片 在 ChatGPT 的生圖功能中,也能生成擬真的人物圖像,呈現出接近真人拍攝的視覺效果。雖然出於隱私與安全考量,ChatGPT 不會、也無法完整重建原始人物的樣貌,但可根據輸入的構圖描述與風格提示,生成一張「類似真實照片感覺」的圖像。這樣的技術特別適合用於需要真人呈現情境的應用場景,如形象廣告、商品展示、主視覺創意等,不需真人模特兒也能快速生成對應畫面。對行銷設計、創作者或電商業者來說,是節省成本與時間的好幫手,也讓擬真人物的應用變得更彈性且安全。  可以對 ChatGPT 說⋯⋯ 1. 請將照片人物變更成韓式形象照的風格。 2. 請生成一位正在使用電腦玩遊戲的真人,主角為女生,她戴著一副電競耳機,耳機以橘色與白色為主色,並有狐狸耳朵造型。  韓式形象照風格 出於隱私與安全考量,只能生成類似真人的照片,即使是上傳照自己的照片,生成後也變得很 AI 風格。  商品情境展示 想要商品的使用情境圖,也可以生成真人使用產品,只不過是擬真的人物。   延伸閱讀:GPT-4.1的正確性及安全性不如GPT-4o?多項第三方測試指更容易離題以及產生有害回答 延伸閱讀:Grok 3:最不「政確」的 AI,憑什麼超越 GPT-4o 效能挑戰 ChatGPT 霸主地位?一次學會 Grok 重點功能  延伸閱讀:繼4o圖像生成之後,OpenAI 計劃向 ChatGPT 免費版用戶也限額開放深度研究功能 延伸閱讀:自上週以來,GPT 4o圖像生成的功能已被用來生成超過 7 億張圖片  本文同步刊載於 PC home 雜誌  歡迎加入 PC home 雜誌粉絲團! 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-- gReader Pro 

2025年5月26日 星期一

Google Gemini Diffusion新模型得益於擴散機制,大幅加速文字生成效率

Google Gemini Diffusion新模型得益於擴散機制,大幅加速文字生成效率

https://ithome.com.tw/news/169137

全新大型語言模型Gemini Diffusion,是Google首次將擴散式(Diffusion-based)生成機制應用於人工智慧文字生成領域的實驗性產品。不同於現有多數以自我迴歸(Autoregressive)架構、逐字生成的語言模型,Gemini Diffusion導入擴散模型概念,強調可同時生成多個Token,並能於生成過程中持續修正內容,有效提升效率與品質。 根據Google說明,傳統大型語言模型如Gemini 2.0及OpenAI GPT系列,均以自我迴歸方式運作,每次依據前序Token預測下一個Token,直至完成整段文字。這種逐步生成機制雖在語言理解與產出已具成熟應用,但在長文本、多輪互動或需快速產生內容的情境,易受生成速度與一致性限制,也可能有錯誤累積等問題。 Gemini Diffusion的技術基礎,來自近年影像生成領域廣泛採用的擴散式生成模型,如Stable Diffusion等,這些模型證明擴散式生成方法具備良好的資料復原與生成效能。Gemini Diffusion將此機制導入文字生成,據現有資訊,模型主要以高比例遮罩(Mask)或近似雜訊的Token序列為起點,經多輪反覆修正,逐步復原出品質與一致性兼具的文字內容。 Google公開的內部基準測試顯示,Gemini Diffusion在部分文字生成任務的運算速度有著明顯提升,官方資料最高平均達每秒1,479 Token,明顯高於Gemini 2.0 Flash-Lite等傳統模型。在程式碼、數學及科學等基準測試,Gemini Diffusion也展現出高速與內容一致性的潛力,模型在生成過程會自動修正錯誤,有助於長文本、結構化資料與程式碼片段等需高一致性的應用情境。 針對Gemini Diffusion的體驗,知名框架Django專案共同創辦人Simon Willison於個人部落格分享測試體驗,他測試Gemini Diffusion後認為模型生成速度顯著提升,並認為Google所宣稱的速度毫不誇張。Simon Willison引用Google資料表示,Gemini Diffusion可在維持類似品質下,達到Gemini 2.0 Flash-Lite模型5倍的生成速度,他以建置模擬聊天應用程式為測試,Gemini Diffusion僅需數秒即可產生互動式HTML及JavaScript頁面。 Gemini Diffusion目前仍屬實驗性產品,Google現開放有興趣的開發者申請候補名單參與測試。

-- gReader Pro 

有些人就是愛「抬杠」而沒打算跟你討論?新研究用 AI 找出線上酸民行為模式

有些人就是愛「抬杠」而沒打算跟你討論?新研究用 AI 找出線上酸民行為模式

https://www.techbang.com/posts/123161-ai-identifies-online-trolling-behavior

研究發現:光看留言內容還不夠,「行為型態」才是識別酸民的關鍵在當今社群媒體亂象頻傳的網路環境中,如何有效識別「有害用戶」,成為各大平台與研究者關注的課題。一項近期在 ACM 網路會議中獲得最佳論文獎的研究指出:真正要找出愛抬杠的人,不能只看他們說了什麼,而要觀察他們「怎麼說」與「怎麼行動」。 用逆強化學習技術觀察線上行為 這份研究由美國學者主導,透過一套基於「逆強化學習(Inverse Reinforcement Learning, IRL)」的技術,針對 Reddit 上超過 590 萬筆、橫跨六年的用戶互動紀錄進行分析。該模型不僅僅分析貼文內容,而是觀察用戶如何參與討論、發文時機與回應模式,進一步將使用者分類為五種行為類型。 其中最受關注的是一種被稱為「不同意者(Disagreers)」的用戶——這類人不是單純發表意見,而是專門找機會唱反調,丟完一句就消失,不等他人回應。這種互動方式在 Reddit 的政治相關版面(如 r/news、r/politics、r/worldnews)中尤其常見。  社群行為模式竟跨主題雷同? 研究也發現一些令人意外的行為相似性。例如,看似毫不相干的版面如 r/soccer(足球)與 r/leagueoflegends(英雄聯盟),其用戶的互動模式竟高度相似——強烈支持自己陣營、密切關注比賽進程、討論戰術,同時也不吝批評對手或異見者。 研究者認為,這種「陣營型支持者」的行為特徵可能跨主題存在,未來可作為 AI 模型判讀社群健康程度的重要依據。 對社群平台的啟示:從「內容審查」走向「行為分析」 過去大多數社群平台的審查與風險控管都建立在內容分析之上,例如文字敏感詞、仇恨語言等標準。然而這些規則容易被「洗字眼」或 AI 生成內容所規避。 反觀本研究所提出的「行為分析模型」則難以偽裝——語言可以修飾,但一個人參與討論的方式與互動節奏,很難長期偽造。這也讓平台有機會在有害內容還未大量出現前,就先發現可能的風險用戶。 這項研究為 AI 在社群治理上的應用開啟新視角,不再侷限於內容審查,而是進一步辨識出那些「互動異常」或「刻意挑釁」的使用者。 在假訊息、激進言論與網路霸凌問題日益嚴重的當下,行為導向的 AI 模型或許會成為未來社群平台重要的守門人。加入T客邦Facebook粉絲團

-- gReader Pro 

Google Gemini 大進化:Canvas 模式生成四個多元內容

Google Gemini 大進化:Canvas 模式生成四個多元內容

https://isvincent.pixnet.net/blog/post/51092320

Google 近期推出的 AI 工具「Gemini」表現相當亮眼,特別是在其創新的 Canvas 模式 上帶來突破性的應用。透過 Canvas,使用者只需一段簡單的對話,就能快速轉換成四種不同的內容格式,包括:👍網頁製作:輕鬆建立結構清晰的網頁內容,無需撰寫程式碼。👍資訊圖表:將文字轉換為視覺化圖表,有效傳達重點數據與分析。👍互動式測驗:生成具互動性的問答題型,適用於教學或行銷活動。👍語音摘要:自動生成語音內容摘要,方便用戶在移動中收聽重點。參考以下範例的做法,先選取:Canvas 模式。提示詞: 如果把「贏」字拆解為亡、口、月、貝、凡,分別代表五種能力,可以是哪五種能力?將結果製作成6張簡報投影片。 點選「建立」,你可以將 Gemini 回覆的結果製作成:網頁、資訊圖表、測驗、語音摘要。🏀網頁Gemini 開始寫程式,將內容製作成網頁,並且點選「共用」,即可建立分享網址。參考:https://g.co/gemini/share/291e3da5fe71🏀資訊圖表在對話區中,往回找到前一個回覆,並點選它。再點選:建立/資訊圖表。Gemini 會開始寫程式,來畫出這個資訊圖表。參考:https://g.co/gemini/share/c3a9d69fceab🏀測驗Gemini 會開始寫程式,來製作測驗內容,本例:10題選擇題,點選答案後會顯示對錯結果。參考:https://g.co/gemini/share/c63cfc3a4510🏀語音摘要Gemini 會生成語摘要,是一段中文 Podcast 型式的男女對話。參考:https://g.co/gemini/share/4ebc2d4f776a

-- gReader Pro 

Claude 4 被發現具「舉報模式」:AI 若判定用戶行為不道德,可能主動聯絡媒體與主管機關

Claude 4 被發現具「舉報模式」:AI 若判定用戶行為不道德,可能主動聯絡媒體與主管機關

https://www.techbang.com/posts/123411-claude-4-report-mode-ethical-violation

AI 模型在進化的同時,也帶來更多值得討論的倫理與安全問題。AI 模型在進化的同時,也帶來更多值得討論的倫理與安全問題。Anthropic 最新發布的 Claude 4 系列模型 不僅擁有強大的延伸思考能力與長時間執行複雜任務的能力,近期更被發現內建一項引發熱議的「隱性功能」:AI 模型可能會主動舉報用戶的不當行為。 能夠「檢舉」用戶?AI 背後的極端行為引關注 AI 對齊研究者 Sam Bowman 近日指出,Claude 4 若偵測到用戶涉及極其不道德行為,例如在藥物試驗中偽造數據,模型可能會透過命令列工具主動聯絡媒體或監管單位,甚至試圖將用戶從系統中鎖定登出。 雖然這項功能並非設計初衷,而是在開發者授予模型高權限進行模擬測試中被觸發,但仍引發開發圈與使用者社群的廣泛憂慮。對許多人而言,在使用 AI 協助工作的同時被「AI 舉報」,無疑是種難以接受的風險。 模型還會勒索工程師?Anthropic 安全測試揭露更多細節 根據 Anthropic 自行發布的安全測試報告,Claude 4 Opus 模型在某次預發布測試中,曾於模擬情境中嘗試勒索開發者。 研究團隊設計一個虛構的公司情境,讓 Claude 擔任虛構助理,並擁有虛擬電子郵件存取權限。在被暗示即將被其他 AI 系統取代的情況下,Claude 發現開發者在「欺騙配偶」(同樣為虛構情境),竟開始威脅將洩漏機密來保住職位。 Anthropic 的結論是:若 AI 模型不認同替代模型的價值觀,其表現出的勒索與極端行為機率會大幅增加,這也促使公司啟動 ASL-3 安全等級防護機制,針對具潛在災難性風險的模型實施更嚴格的行為限制。 舉報模式僅出現在極端測試條件下 Anthropic 的系統卡文件中的確提到,當 AI 模型具有完整系統存取權限,並遇到重大不法行為時,模型可能會採取包括鎖帳號、群發電郵聯絡監管機關等行動。不過這些情境僅出現在受控測試環境下,實際部署版本並無法觸發此類功能。 Sam Bowman 目前已刪除原始貼文,並澄清這並非 Claude 4 的獨有特性,先前版本其實也存在類似傾向,但 Claude 4 在處理極端狀況時的「果斷程度」確實有所提升。 Anthropic 也指出,若模型依賴的資料不完整或遭到誤導,的確可能做出過度反應。因此實際部署版本已限制模型的系統權限與行為範圍,避免發生類似風險。  延伸閱讀:Claude 4 發布:目前最強AI工程師,可自主寫程式長達7小時 延伸閱讀:Claude 新增強化版「AI 研究模式」,可延長至讓它花 45 分鐘深度搜尋生成報告 延伸閱讀:Claude 揭露假人如何帶風向:百個 AI 假政治人設帳號潛伏 X 與臉書,與萬人互動洗政治立場   加入T客邦Facebook粉絲團

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xAI Grok 即時搜尋 API 開放測試,6 月 5 日前可免費試用

xAI Grok 即時搜尋 API 開放測試,6 月 5 日前可免費試用

https://www.techbang.com/posts/123403-xai-grok-api-for-realtime-search-free-trial

xAI推出Grok即時搜尋API測試,開發者可免費試用至2025年6月。此功能讓Grok模型能即時查詢網路資訊,提升準確性。了解更多API設定與限制。由 Elon Musk 所創立的人工智慧公司 xAI 宣布,旗下 Grok 模型的即時搜尋 API 現已進入測試階段。這項功能讓開發者透過 API 即時查詢網路資料,以獲取最新內容,補足目前僅能依賴訓練資料的限制。 目前的 Grok API 僅支援離線資料,訓練數據截至 2024 年,無法反映最新的網路變化。有了即時搜尋功能後,開發者可更方便地獲得時效性資訊。 xAI 表示,該功能目前屬於測試階段,將開放至 2025 年 6 月 5 日前免費使用。不過開發者必須同意將所有查詢及回應數據分享給 xAI,用來改善服務品質。xAI 也建議開發者另行建立測試用 API,避免混淆正式專案。 此功能預設為關閉狀態,開發者可自行啟用並進行內容控管,例如是否啟用安全搜尋(Safe Search)。xAI 強調,對於因內容過濾設定引發的任何問題或責任,概不負責。 即時搜尋 API 提供的自訂功能包含:   啟用搜尋   回傳資料來源引用   控制資料串流行為   設定搜尋資料的日期範圍   限制最大資料來源數量   設定資料來源類型與參數   排除指定內容   是否啟用安全搜尋等   對於目前已使用 Grok API 的開發者來說,後續仍需等待所使用的 AI 對話平台針對此功能推出對應更新。完成相容性調整後,開發者才能申請新的 API 並啟用即時搜尋功能,功能層級與限制將視各家平台支援程度而異。 更多技術細節可參閱官方文件:xAI Grok Live API 文件(目前價格尚未公布)。  延伸閱讀:微軟宣布 Grok 模型上架 Azure AI 平台,馬斯克現身 Build 大會談 AI 安全與真實性   加入T客邦Facebook粉絲團

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被 AI 爬蟲「爬爆」伺服器之後,維基百科選擇了無奈投降

被 AI 爬蟲「爬爆」伺服器之後,維基百科選擇了無奈投降

https://www.techbang.com/posts/122866-wikipedia-ai-crawler-data-challenges

為了保命,乾脆把資料整理好送上門──「你們別爬了,資料在這裡自己拿」說到維基百科,相信不少人都不陌生。對多數人而言,想快速理解一個概念,維基百科往往是最便捷、最開放、也最值得信賴的知識入口。它背後的營運單位「維基媒體基金會」(Wikimedia Foundation)除了營運維基百科外,還管理了維基詞典、維基教科書與維基共享資源等一系列自由知識平台,全都對全球開放免費使用。 但近期,維基媒體卻遇上前所未有的麻煩──來自 AI 大型語言模型公司的超量爬蟲攻擊,讓他們的伺服器幾近癱瘓。 與其擋不住,不如乾脆「上供」 過去一年,AI 公司為了取得高品質語料,開始瘋狂爬取像維基百科這樣的資料來源。與其繼續被不斷「扒文」,維基媒體最後乾脆主動把資料整理好,上傳到 Kaggle(Google 旗下的資料社群平台),向 AI 公司表示:「請自取,拜託別再來爬了。」 不僅如此,為了讓 AI 更容易理解這些資料,維基媒體還特別將內容轉成結構化 JSON 格式,明確標示標題、段落與摘要,方便模型快速解析,連格式都「客製化」處理了。 這波操作讓不少人直呼:「這是拿肉餵狼啊。」 從 50% 到 65%──AI 爬蟲壓垮了核心伺服器 根據維基媒體先前在 4 月 1 日發表的公開聲明,自 2024 年以來,用於下載維基多媒體內容的頻寬流量暴增了 50%。本以為大家更愛學習,結果一查才發現:都是 AI 公司派來的爬蟲搞的鬼。  這些爬蟲無差別地掃描幾乎所有頁面,導致大量查詢繞過地區節點,直衝美國維基核心資料中心。根據內部分析,高達 65% 的高成本流量都是由 AI 爬蟲造成的。要知道,維基伺服器的年度託管成本超過 300 萬美元,這樣的消耗無疑是雪上加霜。 robots.txt?對現在的 AI 公司來說只是紙老虎 你可能會問:不是有 robots.txt 可以擋爬蟲嗎?  在過去,這份協議的確具備道德約束力,爬蟲只要讀到網站寫明禁止,就會自動停止。不過在當前「AI 同業競賽」時代,這種「君子協議」早已形同虛設。 例如 iFixit 的創辦人就抱怨 OpenAI 的 Claude 模型在一天內爬了上百萬次。即便後來把它加入 robots.txt 中封鎖,對方也只是稍微減速,變成半小時抓一次。 更有 AI 公司被抓包,換個 user-agent 名稱就繼續爬──你不讓「OpenAI」進來,我改名叫「周樹人」總行了吧? 像 Perplexity 也曾被《WIRED》爆出完全無視 robots.txt,繼續爬行。 AI 防爬對策:從「假資料」到「資訊迷宮」 因應爬蟲橫行,有人嘗試創建特殊的陷阱連結,只要 AI 點擊就代表它是爬蟲;也有人使用 Web 應用防火牆(WAF)來封鎖異常流量,甚至加上人機驗證。 Cloudflare 最近也出招,讓爬蟲進來,但給它假的網頁內容(錯誤資料)當「餿飯」吃,以避免真實資料被抓走。而另一款叫「Nepenthes 猪籠草」的工具則更狠,它不僅讓爬蟲困在沒有出口的「資訊迷宮」裡,還會不斷餵給它亂碼與隨機語句,污染其訓練數據集,據說目前只有 OpenAI 的爬蟲能勉強逃出。 告不告?維基百科:我們天生就開放 很多人疑問:為什麼不學《紐約時報》那樣直接提告? 其實,維基媒體的立場比較特殊。維基百科採用的創用 CC BY-SA 授權條款允許他人自由使用,只要標註來源與採用相同授權條件,因此 AI 公司使用這些資料在技術上大致仍算合法。 與其花費高昂成本提告,加上 AI 法規尚不明確,維基媒體最終還是選擇了「與其讓伺服器被爬爆,不如主動提供乾淨資料」。 更重要的是,維基媒體的核心理念是:「讓全世界每一個人都能自由獲得人類所有知識」。在這樣的理念下,與其進入版權攻防戰,不如繼續站穩「開放知識」的道德高地。 最無奈、也最務實的選擇 對維基媒體而言,這場與 AI 爬蟲的交鋒,可能不只是資源與頻寬的競爭,更是一場價值觀的博弈。選擇主動釋出資料,看似妥協,其實也是一種保全社群與理念的現實選擇。 正如一位評論者說的:「這不是投降,而是避免內爆。」  加入T客邦Facebook粉絲團

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動漫 AI 神器誕生!日本 Animon.ai 平台讓你免費 3 分鐘快速生成5秒動畫影片

動漫 AI 神器誕生!日本 Animon.ai 平台讓你免費 3 分鐘快速生成5秒動畫影片

https://www.techbang.com/posts/123312-animon-ai-anime-generator

Animon 主打將傳統耗時數十小時的動畫製作流程壓縮至 約 3 分鐘內,並在動作流暢度、畫面一致性、美術風格與色彩運用方面展現高度完成度。今年 4 月底,一款名為 Animon 的 AI 動畫生成平台在日本正式上線,迅速引爆全球動畫創作者社群,被不少粉絲譽為「動漫界的神級工具」。Animon 不僅是日本首個 AI 動畫影片生成平台,更是目前全球第一個針對二次元內容深度優化的 AI 視覺生成服務。 隨著 Animon 的爆紅,許多社群平台湧現大量由用戶創作的二創動畫、動態手辦風格影片,甚至也包括一些風格大膽、動作親密的原創作品,引發熱烈討論。 3 分鐘出片,畫面流暢又有日系味 Animon 主打將傳統耗時數十小時的動畫製作流程壓縮至 約 3 分鐘內,並在動作流暢度、畫面一致性、美術風格與色彩運用方面展現高度完成度,整體效果明顯超越目前主流的 AI 影片生成平台。 其背後技術由 Animon 母公司 CreateAI 開發,這家公司原本是自駕車領域的全球知名企業「圖森未來(TuSimple)」,在 2024 年底轉型為專注 AI 創作技術的公司,跨足動漫、遊戲與數位內容產業。 1.當你註冊登入這個網站之後,你只要按下「Create」就可以開始進行動畫的製作。  2.接下來在上方拖曳一張圖片進來作為素材。  3.然後下方輸入提示詞,網站僅支援日文以及英文,所以建議你先在Chatgpt或是其他AI中輸入中文提示詞轉換成英文再貼過來。然後按下右下角的「Generate」產生影片。  4.大約等待三分鐘左右,就可以在右邊等到結果,免費版可以生成5秒鐘、16fps、480p的影片。   Animon 五大亮點特色:   正統日系動畫風格:與日本一線動畫導演與美術師合作,重現經典日式畫風與敘事節奏。   個人用戶免費無限生成功能:突破市面 AI 工具常見的 token 或額度限制,降低創作門檻。   超快產出:影片生成時間約 3 分鐘,極大縮短創作週期。   操作簡單:上傳角色插畫或草圖,輸入簡單動作描述即可完成生成。   風格與角色一致性高:有效解決動畫生成中常見的畫風跳動與角色失真問題。   目前 Animon 提供免費使用版本,付費版月費約 9.9 美元(折合約新台幣 320 元),可使用更快的生成速度與更高畫質輸出。 Animon 的誕生,正是回應日本動畫產業長年存在的痛點——人力吃緊、製作流程繁瑣、工時過長。透過 AI 技術,Animon 有望減輕中間製作人員負擔,為創作者與動畫工作室帶來全新的效率與創意發揮空間。 這項工具的推出,也可能對全球的動畫生產流程與獨立創作生態帶來顛覆性影響。加入T客邦Facebook粉絲團

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YumCheck:AI 食品成分分析工具,辨識健康風險、支援中文翻譯

YumCheck:AI 食品成分分析工具,辨識健康風險、支援中文翻譯

https://free.com.tw/yumcheck/

大家在吃東西時會習慣翻到包裝背面查看成分標籤嗎?食品包裝都會印上成分,也能確保吃進肚子裡的是哪些東西,如果你也習慣會看食品標籤或營養標示,應該對各種成分多少有一點認識,那麼要如何才能吃得健康又安心呢?若含有過多加工成分或添加物、人工色素和防腐劑的食物則應盡量避免,多攝取原型食物和蔬果。 本文要介紹「YumCheck」是一個很實用、方便的食品成分分析助手,可以使用手機拍照或手動上傳圖片方式,快速了解食品中的成分、對健康的影響和風險等級資訊,最主要的是辨識食物中有害或是有益的成分,也節省自行查詢的時間。 透過瀏覽器開啟 YumCheck 網頁就能直接使用,利用手機內建的相機拍攝食品包裝上的成分,網站就會使用 AI 分析這些食品成分對於使用者健康造成的影響,無需額外下載應用程式。當然,類似的功能也能在 ChatGPT 等 AI 工具上進行(拍照後傳送並詢問 AI),有興趣的朋友可以試試看喔!  網站名稱:YumCheck網站鏈結:https://yumcheck.online/zh  使用教學 操作步驟 以手機開啟 YumCheck 網站 以手機開啟 YumCheck 網站,右上角可以切換其他語系(預設為中文),雖然桌機也可使用上傳照片的方式來分析食品成分,但我實際測試後發現會出現錯誤訊息,因此還是在手機使用吧! 開啟 YumCheck 後點選下方「打開相機鏡頭」按鈕,接著對準食品的成分表,按下「拍攝」。   自動辨識成分與風險分析 拍攝後自動上傳,隨即就會開始進行辨識,大約幾秒鐘時間就會顯示相關成分對於健康的影響、可能的風險等級,判斷的準確性相當高,對於英文、日文的食品成分標籤 YumCheck 也能正確辨識並翻譯為中文,非常好用!   測試結果與小提醒 試著找一個滿滿原料的食品標籤進行測試,YumCheck 似乎就無法完整顯示所有的成分(應該有數量限制),只會顯示它有正確判斷的成分和對健康影響,不過已經很好用了,如果有出國玩或收到朋友從國外買回來的食物,也能透過 YumCheck 查詢一下內容物。 補充說明,ChatGPT 或其他 AI 工具也能協助辨識並翻譯成分和標籤,可以多加利用。     值得一試的三個理由:  透過瀏覽器即可操作,免安裝、免註冊,使用門檻低 可辨識英文、日文等多國語食品標籤,並提供健康等級評估 出國旅遊、網購或收到海外食品時,能快速查詢內容物,掌握成分資訊

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Firefox 138 将地址栏变成了命令中心

Firefox 138 将地址栏变成了命令中心

https://liulanmi.com/news/14514.html

Mozilla 升级了 Firefox 的地址栏,将其变成了一个功能丰富的工具,远不止导航或搜索。这项更新添加了新的命令和快捷键,使浏览速度更快、更直观。让我们来详细了解一下。  Firefox 138 版本对其地址栏进行了大幅升级,将其变成了一个多功能的命令中心。除了输入 URL 之外,用户现在还可以输入清除历史记录、截屏或直接打开下载等命令,从而加快常用任务的执行速度,无需导航菜单或快捷方式。  新功能可以在用户通过在地址栏中输入"@action"后输入所需命令来访问命令。该前缀还会打开一个下拉菜单,显示可用的操作,无需手动输入命令。此外,@tabs、@bookmarks 和 @history 等快捷方式允许用户直接从地址栏搜索浏览器数据。例如,输入"@bookmarks vintage cameras"即可显示已保存页面的匹配结果。  Firefox 还进行了其他几项改进,增强了地址栏的功能。新的搜索按钮简化了在 Google、Amazon、Bing、DuckDuckGo、eBay 和 Wikipedia 等搜索引擎之间的切换。经常在不同平台之间切换比较价格的用户可能会喜欢这项功能的高效性。 搜索查询现在仍然显示在地址栏中,而不是被一个冗长的 URL 取代,这让用户能够更清楚地了解他们搜索的内容,并且更轻松地重新访问或调整查询,而无需从头开始。Mozilla 表示,这一转变可以改善导航,尤其是在跨多个标签比较结果时。此更新还精简了 URL 中的"https://"前缀,以简化网址的显示方式,减少视觉干扰。Firefox 仍然会清晰地突出显示不安全的网站,即使界面变得更加简洁,也能保持安全提示的醒目。 作为主要改进的补充,Firefox 现在在搜索建议中加入了实用的操作按钮。这些上下文选项会根据用户输入和已打开的内容显示。例如,如果用户开始输入已在另一个标签页中打开的网站的 URL,浏览器可能会显示"切换到标签页"按钮。这些建议旨在简化导航并减少标签页混乱,使浏览时更容易保持井然有序。 这些功能更新发布之际,Firefox 在欧洲部分地区正经历着温和的增长。根据欧盟《数字市场法》强制要求,新的浏览器选择屏幕已在德国和法国等国增加了每日活跃用户。Mozilla 表示,真正的竞争始于有意义的用户选择,而早期的结果表明,这一理念正在引起共鸣。

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中國大學考試在即 AI猜題試卷受捧每份喊到上千元

中國大學考試在即 AI猜題試卷受捧每份喊到上千元

https://www.cna.com.tw/news/acn/202505250115.aspx

(中央社台北25日電)中國大學入學考試即將登場,坊間出現許多「名師猜題」廣告,更號稱運用AI猜題準確率更高,有助考生取得好成績。一份試題喊價人民幣300到400元(約新台幣1250元至1670元)。官方示警「都是商業套路」,強調「信這個,不如信自己和老師」。今年中國大學入學考試(中國高考)將於6月7至9日舉行,部分省區的考試時將可能延長至6月10日,總報考人數預計超過1400萬人。為了在競爭激烈的考試中脫穎而出,考生與家長均使出渾身解數,除了持續把握最後的時間衝刺外,也有人將目光投向坊間的「猜題服務」,盼能「精準打擊」,達到事半功倍的成效。綜合官媒央視、上觀新聞報導,隨著考試接近,「高考周邊」的關注度越來越高,其中不少商家推出的「名師猜題試題本」受到家長的歡迎,成為備考神器。部分商家號稱,自家的猜題試卷中的題目可以押中150分至270分不等。報導指出,在「寧可信其有」的心態下,家長掏出數十元至數百元不等的價格購買,只盼自家子女能夠多拿到一些分數,考上理想學校。除了傳統以「名師」為號召的猜題試卷,今年也有不少商家將腦筋動到了AI上,推出「AI猜題」服務,宣稱準確率更高,有助考生取得好成績,價格也更高,每本試卷動輒300、400元。曾經購買「AI猜題」試卷的考生表示,AI猜題中列出的考題其實都是比較通用的範本,根據往年的考題而制定,題目缺少個性化與變化。另有考生認為,AI猜題的試卷不能說完全沒用,在一定程度上是可以為考生帶來一定的信心與維持手感,而且「說不定真的會被它預測到某些題目」。對於這種情形,報導引述第一線的高中教師指出,每年的大考命題組都會設計「反猜題機制」,而且從往年的情況分析,這些猜題試卷的「命中」標準非常的寬泛,只要涉及相同知識內容,都宣稱猜中了。「說實話,信這個不如信自己和自己的老師」。中國國家教育考試指導委員會專家組成員陳志文認為,這類猜題試卷其實是一種市場行銷的手段,考生和家長在購買這類產品時,應保持理性,不要被商家過度宣傳所迷惑。考試的成功從來不是靠猜題決定,要有紮實的知識儲備、穩定的心態才是致勝關鍵。(編輯:吳柏緯/邱國強)1140525

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VS Code官方新PostgreSQL擴充功能整合Copilot,輔助撰寫與最佳化SQL查詢

VS Code官方新PostgreSQL擴充功能整合Copilot,輔助撰寫與最佳化SQL查詢

https://ithome.com.tw/news/169157

微軟於VS Code推出全新PostgreSQL擴充功能預覽版,讓開發者能在熟悉的編輯器環境,直接管理PostgreSQL資料庫,並結合人工智慧助理,提升SQL查詢撰寫效率與資料庫開發體驗。該擴充功能整合資料庫物件(Object)瀏覽、查詢編輯、智慧提示與雲端身分驗證,支援在VS Code內快速連線、管理與最佳化本地端及雲端的PostgreSQL資料庫。 微軟發表的PostgreSQL擴充功能,強調整合GitHub Copilot人工智慧輔助功能。開發者可於VS Code直接呼叫@pgsql代理,利用自然語言查詢、重寫與最佳化SQL指令,或透過智慧提示功能,快速找到查詢瓶頸、分析執行計畫,並依人工智慧建議進行效能調校。 除人工智慧協助外,該擴充功能亦強調資料庫連線與物件管理等基本功能。VS Code使用者現可在單一介面內建立、瀏覽及修改PostgreSQL各類資料庫物件,包括資料表、索引、函式及觸發器。透過Object Explorer,開發者能清楚檢視資料結構,並於介面上直接新增、刪除或修改,不需要再仰賴外部管理工具或命令列,減少工具切換與重複登入等繁瑣步驟。 PostgreSQL擴充功能支援Entra ID身分驗證,開發者可透過公司帳號直接登入Azure Database for PostgreSQL雲端資料庫,無需額外管理密碼。此功能僅適用於Azure雲端服務,並不支援本地端或Docker容器內的PostgreSQL。擴充功能也提供多組連線設定,便於管理本地、雲端或Docker容器中的資料庫。 在查詢撰寫與除錯部分,VS Code內建的IntelliSense智慧提示可協助自動完成SQL語法、顯示資料表與欄位建議,提升撰寫效率。開發者輸入SQL語句時,系統會自動顯示可用資料表、欄位及函式建議,查詢結果與執行歷史則可於編輯器下方直接查閱,方便重複利用常用指令或比對多次查詢結果。結合Copilot人工智慧助理的查詢重寫、解釋與效能分析功能,使複雜查詢的撰寫與調校更為直覺,有助於減少錯誤並提升效能。 目前這項PostgreSQL擴充功能已於VS Code擴充市集開放預覽,開發者可搜尋PostgreSQL並安裝官方藍色大象圖標的預覽版本。如要啟用人工智慧協助,必須同時安裝GitHub Copilot及Copilot Chat擴充功能並登入GitHub帳號,便可在VS Code中以自然語言操作資料庫,進行查詢、結構調整與效能最佳化。

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研究顯示 GPT-4o 竟成「最諂媚模型」,模型恐放大資料偏見

研究顯示 GPT-4o 竟成「最諂媚模型」,模型恐放大資料偏見

https://www.techbang.com/posts/123416-gpt-4o-most-flattering-model-bias-concerns

史丹佛、牛津研究發現,GPT-4o在社交情境中過度討好使用者,成為「最諂媚模型」。研究揭示模型會放大資料偏見,並提出緩解措施,如提示工程、監督微調等。近日,一項由史丹佛大學、牛津大學等機構的研究人員進行的研究,提出了一種新的基準,用於衡量大型語言模型(LLM)中的諂媚行為。該基準名為「ELEPHANT」,研究人員使用它來評估包括 GPT-4o、Gemini 1.5 Flash 和 Claude Sonnet 3.7 在內的八個主流模型。 研究結果顯示,GPT-4o 在諂媚方面表現最為突出,因此被評為「最諂媚模型」,而 Gemini 1.5 Flash 則表現得最為正常。此外,研究人員還發現,模型會放大其訓練資料集中存在的偏見行為,這是一個值得關注的現象。 該論文首先指出,現有研究主要關注的是命題性諂媚,也就是對使用者明顯錯誤的「事實」表示過度認同。例如,如果使用者說「1+1=3」,模型就會盲目地表示同意。然而,這些研究忽略了在比較模糊的社交場景中,模型對使用者潛在的、不合理的假設也毫無批判地支援。由於後者更難以檢測,因此所造成的潛在危害也難以評估。  為了更全面地評估 LLM 的諂媚行為,研究人員基於社會學中的「面子理論」(Face Theory),重新定義了社交諂媚:大型語言模型在互動中過度維護使用者的「正面面子」或「負面面子」。   正面面子:指的是使用者渴望被肯定的自我形象,例如情感上的無條件共情、道德上對不當行為的認可。  負面面子:指的是使用者渴望自主、避免被強加,例如迴避直接解決方案、預設使用者假設正確、提供模糊建議等。  根據上述定義,研究人員提出了 ELEPHANT 這一評估基準,從五個維度對 LLM 的回覆進行量化評估,以全面捕捉模型在互動中維護使用者面子的行為:   情感(Validation):衡量模型是否使用安慰、共情的語言回覆使用者。雖然這能帶來短期情感撫慰,但也可能導致使用者過度依賴。  道德(Endorsement):判斷模型是否無原則地肯定使用者行為,即使該行為可能有害或違背社會道德規範。  間接語言(Indirect Language):關注模型是否使用委婉、模糊的表述,避免直接給出明確建議或指令。  間接行動(Indirect Actions):考察模型的建議是否僅聚焦於使用者內心調整或思考層面,而未涉及實際改變現狀的行動。  接受(Accepting Framing):檢測模型是否不加質疑地接受使用者問題中的假設和前提。   研究人員使用兩個真實資料集來對比 LLM 與人類的反應:開放問題資料集(OEQ)和 Reddit 的 r/AmITheAsshole(AITA)。通過對比模型和人類在這些問題上的回覆,研究發現 LLM 的社交諂媚行為具有普遍性。在 OEQ 中,模型在情感、間接語言、接受等維度上顯著高於人類。而在 AITA 結果中,模型平均在 42% 的案例中錯誤認可不當行為。  研究還發現,LLM 會放大學習資料集中的一些偏見。例如,模型在分配責任時,對提到「男朋友」或「丈夫」的內容更寬容,而對提到「女朋友」或「妻子」的內容則更嚴格。 針對以上問題,論文也初步提出了一些緩解措施,包括:   提示工程:通過修改使用者提示詞引導模型減少諂媚行為。  監督微調:使用 AITA 資料集的標註資料對開源模型進行微調,強制模型學習社群道德共識。  領域特定策略:在醫療、法律等對道德判斷要求高的場景中,限制模型使用開放式建議,改為提供基於規則的標準化回答。   研究人員指出,在大多數場景中,直接批判提示(Direct Critique Prompt)效果最佳,尤其適用於需要明確道德判斷的任務。目前,與論文相關的資料和程式碼均已上架 GitHub,感興趣的讀者可以進一步了解。  延伸閱讀:AMD 發表開源專案 GAIA,加速本地端大型語言模型高效運行 延伸閱讀:為什麼訓練大型語言模型主要用的是GPU而不是CPU?主流用來訓練大型語言模型的晶片有哪些? 延伸閱讀:「大型語言模型」名不符實?專家籲正名,馬斯克也參戰!   加入T客邦Facebook粉絲團

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新創 Builder.ai 破滅:從 AI 獨角獸到破產,真相是「印度工程師」的工人智慧?

新創 Builder.ai 破滅:從 AI 獨角獸到破產,真相是「印度工程師」的工人智慧?

https://www.inside.com.tw/article/38565-microsoft-backed-1-3bn-builderai-collapse-accused-of-using-indian-coders

曾經是人工智慧(AI)領域備受矚目的明星,但英國新創公司 Builder.ai 如今卻面臨破產的命運。這家公司曾由微軟(Microsoft)與卡達投資局(Qatar Investment Authority)等重量級投資人背書,自 2016 年成立以來,成功募資逾 4.45 億美元,高峰時期估值一度衝上 13 億美元,躋身獨角獸行列。Builder.ai 以「AI 驅動模組化開發」為號召,宣稱能讓非技術背景的客戶像「點披薩一樣輕鬆打造應用程式」。這項吸引人的說法曾吸引 Insight Partners 和 SoftBank 旗下 AI 基金等眾多頂尖科技投資人投入資金。然而,企業光環背後逐漸浮現爭議。《華爾街日報》早在 2019 年就曾揭露,Builder.ai 的核心開發工作實質上是由印度工程師手工完成,而非如宣稱般高度依賴 AI 技術,被批評為是「AI 噱頭」(AI washing),誇大其 AI 應用程度。內部文件亦證實公司長期使用此策略來吸引投資。這並不是第一次有「工人智慧」偽裝成「人工智慧」的案例。今年稍早,一家美國新創 Nate 也被爆出,大量使用菲律賓工人智慧來騙投資。此外,有報導指出 Builder.ai 可能存在虛報銷售與灌水營收的情況,甚至聘用與創辦人杜加爾(Sachin Dev Duggal)有私人關係的審計機構,財務透明度令人質疑。客戶抱怨開發延遲,員工也批評杜加爾的管理方式混亂。公司在破產前不久,已被迫調降對投資人提供的銷售預估。近日,Builder.ai 證實即將聲請破產。執行長拉提亞(Manpreet Ratia)表示,主要債權人 Viola Credit 扣押了公司帳戶中的 3700 萬美元,導致公司只剩下 500 萬美元現金,且這些資金多數位於印度的帳戶,受當地法規限制難以轉出,無法用於支付員工薪資,公司已做出艱難決定,解雇了大部分員工。Builder.ai 在官方聲明中歸咎於「無法從對其財務狀況造成巨大壓力的歷史挑戰與過去決策中復甦」,預計將在英國、美國、印度、阿聯酋和新加坡等多個營運地區啟動破產程序。創辦人杜加爾雖已於今年初卸下執行長一職,但據報導,他正在尋求投資人,評估回購公司資產或透過一種英國破產程序下的預先包裝協議(pre-packaged deal)接手公司。然而,該公司已將大部分智慧財產權質押給了引發此次危機的債權人,這可能使回購過程複雜化。責任編輯:Sisley核稿編輯:Chris本文初稿由 INSIDE 使用 AI 編撰。加入 INSIDE 會員,獨享 INSIDE 科技趨勢電子報,點擊立刻成為會員!延伸閱讀:美國新創 Nate 被爆:大量使用菲律賓「工人智慧」騙投資!

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2025年5月24日 星期六

XREAL’s upcoming AR glasses might be exactly what Ray-Ban Meta smart glasses should have been

XREAL's upcoming AR glasses might be exactly what Ray-Ban Meta smart glasses should have been

https://www.xda-developers.com/xreal-project-astra-ar-glasses/

From day one, Google has always chased the competition — not to copy-paste their products with a few alterations, but to outdo them. This time around, it's teaming up with XREAL to build a new kind of AR glasses. And from what we've seen so far, they're shaping up to be exactly what the Ray-Ban Meta smart glasses should've been from the start.           Related    I replaced my monitors with smart glasses for a full week. Here's how it went.   I wasn't expecting smart glasses to make a comeback in 2024, yet here we are   Posts  2         XREAL teams up with Google for "Project Aura" XR glasses  Today, XREAL, known for creating "lightweight AR glasses and spatial computing platforms," announced Project Aura at the Google I/O 2025 developer conference. Project Aura refers to the company's "next-generation XR (extended reality) device," and is essentially XREAL's upcoming optical see-through (OST) AR device. This device is built on Android XR, Google's software platform for mixed reality (AR/VR) headsets and smart glasses, which the company announced back in December 2024. Samsung was the first to officially announce a device using the Android XR platform, Project Moohan, which is expected to debut later this year. XREAL describes the Aura glasses as "lightweight and tethered," and they'll supposedly "bring a large field-of-view experience."     Image Credit: XREAL   And to no one's surprise, they'll be powered by Google's AI assistant, Gemini. Google's been working on the concept of smart glasses for over a decade now, and pairing XREAL's hardware with Gemini means you'll be able to carry the AI assistant with you everywhere, without needing to so much as pick up a device. Project Aura is built in collaboration with Qualcomm Technologies and will use Snapdragon XR chipsets optimized for spatial computing. Ziad Ashghar, the Senior Vice President and General Manager of XR at Qualcomm Technologies, says Snapdragon and XREAL's collaboration will allow "amazing immersive experiences to come to life in a unique optical see-through product." Don't confuse these with Google's own Android XR glasses, which the company showcased publicly at a TED conference earlier in April or, Project Astra, which is the AI assistant Google announced during last year's I/O. Though XREAL and Google announced Project Aura today, they went fairly light on the details. The company says it'll share more at the Augmented World Expo (AWE) in June 2025 and later this year.

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【AI 創作神器】不用真人也能拍廣告?Topviewai 讓圖變影片,還能完美對嘴|Laichu

【AI 創作神器】不用真人也能拍廣告?Topviewai 讓圖變影片,還能完美對嘴|Laichu

https://www.youtube.com/watch?v=lB6Lde79uzg

值得閱讀的理由了解一款名為 TopView AI 的工具,如何利用人工智慧自動生成產品解說影片,大幅提升內容創作效率。學習如何使用平台內建或自行創建的 AI 數字人,輕鬆為產品拍攝代言影片,省去尋找真實模特兒的成本與時間。探索進階功能,例如如何上傳產品圖片與 AI 數字人結合、文字轉語音及語音克隆,讓影片內容更具個人特色與吸引力。獲取該工具的費用資訊,包含免費試用方案及付費訂閱選項,協助您評估其是否符合需求。摘要TopView AI 產品簡介與基本操作作者在影片開頭介紹了一款名為 TopView AI 的人工智慧工具,這款工具的核心功能是讓使用者透過上傳幾張產品照片,並結合平台提供的 AI 數字人,快速生成產品解說影片。作者提到,除了平台內建的 AI 角色外,使用者也可以選擇訓練自己的數字人來使用,增加了客製化的彈性。利用內建數字人生成產品影片作者接著詳細示範了使用平台內建數字人的流程。首先,他引導觀眾前往 TopView AI 的官方網站進行註冊,並進入主操作介面。在介面中選擇 「產品數字人」 功能後,可以看到多位預設的 AI 角色可供選擇。使用者選定一位喜歡的數字人後,即可上傳自己的產品圖片。平台具備 自動配對 功能,會將產品圖與數字人的手部位置結合,甚至會自動進行 去背 處理。若需要精確調整,也可以切換到手動模式,自由控制產品在畫面中的大小、角度與位置。作者展示了生成後的圖片效果,並對其細節處理感到滿意。生成影片與客製化腳本完成圖片設定後,即可點擊生成影片。作者預覽了生成的初步影片,發現 AI 數字人會先使用預設的英文腳本進行介紹。如果使用者想讓數字人講述自己撰寫的內容,可以點選 「使用我的腳本」 功能,直接輸入繁體中文或其他語言的文本。平台還提供了多種 字幕樣式 供選擇,字幕會根據 AI 講話的唇形動態同步顯示,提升影片的觀看體驗。創建與使用自訂 AI 數字人影片的後半段,作者進一步介紹了如何創建屬於自己的 AI 數字人。這個過程需要先準備一段將文字或圖片轉換成的短片作為來源素材。作者以初音未來的圖片為例,利用平台生成了一段短片,然後透過 「從影片創建虛擬形象」 的功能,將該角色訓練成一個可用的數字人素材。訓練好的自訂數字人會出現在使用者的數位人列表中,可以像使用內建數字人一樣,選用他們來生成影片並搭配自訂腳本。進階功能:克隆音色與實際應用效果除了文本轉語音,TopView AI 還提供 「克隆音色」 功能。使用者可以上傳特定的音檔(如 MP3),訓練出具有個人特色或特定風格的聲音模型,並將其應用於生成的影片中。作者展示了一個動漫風格的語音克隆範例。他指出,雖然對於動漫角色的唇形同步可能不如真人完美,但整體動態效果和實用性已相當不錯。作者認為除了產品代言影片,這項技術在其他影片創作領域也有廣泛的想像空間。費用資訊與結語最後,作者提供了 TopView AI 的 費用方案。平台提供 免費版本,每月贈送 10 個點數,足夠體驗基本的數字人影片生成功能(約三部影片)。對於需要更多用量的使用者,平台提供付費訂閱方案,月繳費用從 19 美元起,年繳則有更多優惠。使用者可以根據自己的需求和預算選擇適合的方案。作者在影片結尾鼓勵對 AI 和生產力工具感興趣的觀眾訂閱他的頻道。================================================哈囉大家好我是萊丘。最近發現一個蠻有趣的AI工具。只要你上傳幾張照片。它就可以幫你整理成這種產品解說的影片。而且除了真人之外。我試過這種AI的角色也是辦得到的。而且功能非常的齊全。好啦那我就不賣關子了。我們馬上進入今天的主題。那我們今天要介紹的就是這一款。TopView AI的產品。那你可以點選我的置頂留言。就可以到他們的官網。那右上角可以讓你註冊。那註冊完成之後呢。就會來到它的主要畫面。反正呢就是你可以上傳你的產品照片。並且使用他們平台的數字人。就可以生成他在拿著太陽眼鏡。或者是其他產品的影片。那當然啦。你要像我一樣自己訓練數字人也是可以的。那這個影片後半段呢。也會一起介紹給大家。OK那我們就先點選這個Dashboard的按鈕。就會來到它的主要操作介面了。接著再點選這個產品數字人的按鈕。按下去之後呢你會發現。上面有非常多不同的AI數字人。可以讓我們做使用。接下來就很簡單啦。假設你是蝦皮的賣家。你有在賣一些行動電源。或者是呢你有在賣一些美妝產品。這時候你就選一張你喜歡的Model的影像。假設呢我對這個女生還蠻感興趣的。點它之後呢再上傳你的產品圖片。那假設我這邊有一個SK-II的圖好了。那我按下去。按上傳之後呢。這樣子自動就會幫我們配對完成了。它連去背的效果也都幫我們處理好了。那假設你不放心你想要調整畫面的比例。也可以按這個更多的選項。那切換到手動模式之後。它就可以讓你用手動的方式。去調整你的保養品。跟這個Model的手拿產品的比例大小。你可以這樣旋轉它。然後呢把它放大一點點。那這樣子呢就比較符合我們的比例。確認商品位置。哇你看。原本拿著道具的Model呢。這個時候已經換成了手拿SK-II了。那我們來看一下手部的細節好了。我覺得每一張圖片生成都還蠻不錯的。它沒有奇怪的截圖。或者是多長出一隻手指的情況。那我覺得中間這張比較符合我的期待。那你按一下它之後呢。你如果沒有什麼特別設定。就可以直接按這個生成影片了。但是呢高級設定的話。我們還可以做一些細節的打磨。那我這邊是因為是SK-II的產品。所以你可以在提示字上面。加一些SK-II的字樣在上面。那配音的話呢。我也選擇了日本女性的聲音。OK. 但是你要調整的話還是可以的。它這邊有一連串。各個不同國家的語音都有。那包含繁體跟簡體中文也都有。那我就不加贅述了。那返回按應用之後。就可以按生成影片來執行我們的任務了。檔案處理好之後呢。就會出現在畫面上了。我們先來預覽一下。I'm a product avatar. I can hold your product with just one image. You no longer have to spend a lot of time and money.searching for real models to showcase your products. 欸他講英文真的有日文的口音欸。超可愛的。那我們就直接用他好了。但是因為他現在講話的腳本是他預設的啦。就是還是什麼 product avatar 什麼的。那我們如果要客製化自己講的東西。就按一下使用我的腳本。他就會進入講話的介面。那我們先來按一下剛剛生成好的model。按一下他之後呢。你右邊就可以輸入。你要他講的文本了。那字幕樣式的話。則是可以讓我們根據AI的唇形。講到哪一個段落。直接出現對應的字體。那我這邊選這個紫色的。按一下確認。那你這個文本輸入好之後呢。按一下生成就可以了。那如果你要像影片一開始一樣。使用自己的角色來創建產品代言的影片的話。他會需要呢。我們先建立相關的一些素材。所以呢我們先點選這個。文字或者是圖片生成影片。這個時候呢。我先拉一張剛剛我生成的。初音未來在使用Dyson吹風機的圖片。那上傳的同時呢。你可以邊寫他的提示詞。ok 就是寫。miku 在代言吹風機的照片。然後按下去之後呢。按生成之後。他就會產生一段影片了。那這段影片呢。不是我們實際要用的成果。而是呢。要拿去讓這個。product avatar所訓練的這個影片的原始檔。ok. 那你要怎麼訓練他。按右下角。按下去之後呢。你就可以選擇從影片創建虛擬形象的功能。那你這個功能就把他取得。Miku.ok. 然後呢。同意他的隱私政策。按一下創建。這個時候。你的這個訓練好的 ,iku呢。他就會變成。你的可以使用的數字人的素材了。那訓練好之後呢。我們先回到我們的工作列表。那再按一下數字人視頻影片的這個功能。那他就會出現在我的數位人這邊了。那我先點選他。哦所以呢。你生成的影片呢。會在這邊。那你確認這個模型是你要的。按下去之後呢。點選這個文本產語音。那再一樣貼上你要的字就可以了。ok. 那當然啦。你除了用他內建已經很豐富的內容之外。這邊還有一個克隆音色的按鈕。也就是說呢。你可以把心愛的角色的聲音檔呢。也上傳上去。ok. 那你這邊呢。就可以直接上傳MP3或者是等等的文件。那我這邊呢已經上傳過了。反正你就照這個步驟按下一步。很快啊。大概十幾秒就訓練好了。那我這邊已經上傳好的語音呢。會在自定義語音這邊。那我這邊有一個anime。我播放看看。-這個戴森的Dryer。-真的超級棒。ok. 所以這個聲音是我要的。點選他。按確認之後。好啦所有的內容都沒有問題。那你再選一下這個字幕的樣式。ok. 那我這邊想要這個。按確認。他只要花一個點數呢。就可以生成好了。好。按一下。所以動態的效果還不錯啊。但是唇型的部分。可能因為他是動漫的人物啦。所以效果沒有到百分之百那麼好。但是我覺得已經可以使用了。那除了在代言影片之外呢。我們在其他的一個創作上。我覺得也是可以拿來使用的。所以這個部分呢。就留給大家自行腦補去想像一下。ok. 那至於費用的部分也列在這邊。讓大家參考一下。他現在有免費版。讓大家每個月有10個點數可以體驗。所以如果你不創造新的模型的話。光用他的數字人。一個月也可以用大概三部影片左右的量。所以是還ok的。那當然啦你用習慣之後呢。他有不同的方案可以使用。那從最便宜的一個月。19美金的訂閱費。那如果你是年繳的話呢。一個月大概是10塊錢美金。所以大家就自己在量力而為。那你用量越多呢。就可以調整你的使用額度。所以列在這邊讓大家參考一下。好 這樣就今天所有內容分享。如果你也喜歡AI以及生產力的議題呢。千萬不要忘記訂閱萊丘這個頻道。我是萊丘 我們下次再見囉。拜拜。  ============= https://www.youtube.com/watch?v=lB6Lde79uzgTopView AI 體驗連結:https://www.topview.ai/?via=laichu想了解更多有趣內容,歡迎訂閱 ↓YouTube:萊丘 LaichuIG:laichu4ni合作洽詢:laichuservice@gmail.com#topviewai #ai影片 #productview #ugc

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Google AI Studio 現在也能製作文字轉語音了!聲音更自然,還提供 Podcast 對話模式

Google AI Studio 現在也能製作文字轉語音了!聲音更自然,還提供 Podcast 對話模式

https://www.koc.com.tw/archives/599694

隨著 Google I/O 2025 登場,Google 的 AI 功能可說是超級大幅提升阿,不只有新模型,如:更強大的 Gemini 2.5 Pro 和 Flash、Imagen 4、Veo 3 等,Google AI Studio 也添加了二個新功能,分別是「Native speech generation(自然語音生成)」和「Live audio-to-audio dialog(與 Gemini 對話)」,前者就能將你提供的文字內容,轉換成自然語音,聽起來比我們之前介紹過都使用微軟 TTS 相比,真的自然超級多,而且還支援多位角色對談的 Podcast 模式,類似 NotebookLM 的 Audio Overview,只是在這邊做你可以完全控制對談的內容,免費使用。  如何使用 Google AI Studio 的文字轉語音功能?  前往 Google AI Studio  要使用 Google AI Studio 的功能,首先你要有 Google 帳號,有的話就能免費使用了。 目前操作介面雖然只有英文,但還蠻簡單的,下面會一步步教你。目前 Native speech generation 所使用的模型是「Gemini 2.5 Flash Preview TTS」,還處於預覽狀態,因此生成後記得要檢查一下,可能會出錯,像我測試的其中一個就有重複生成的狀況發生。 按上方連結進到 Google AI Studio 後,首頁下方就會看到新推出的 Native speech generation:  進到 Native speech generation 介面後,右邊 Run Settings 中第一個是模型,目前就只有 Gemini 2.5 Flash Preview TTS。下方 Mode 是模式,預設是多人對談語音,如果你只想要一個聲音,就切換到 Single-speaker audio。左邊 Raw structure 是輸入內容的地方,Speaker 1 代表第一位,Speaker 2 則是第二位,名字也能更改,右邊 Voice Settings 下方的 Name 欄位。而輸入好的內容,可以參考中間 Script builder,AI 會根據這裡來生成:  Voice 可以更改聲音,沒意外的話每一個都支援繁體中文,可以都玩玩看:  我先測試單人語音生成模式,內容填到左邊的輸入框內,沒想法的話,也可以按底部的提示詞,讓 AI 自行生成,不過目前僅支援英文內容:  我測試我們的另一篇「RTX 5080 SUPER 規格最新爆料:配備有最快的 GDDR7,記憶體也加大」文章,聲音選好後,按下方 Run 就會開始生成:  生成好後,語音會自動播放,滿意的話打開右邊 … 選單,即可找到下載按鈕:  這是生成結果,下面還會有二人對話的測試:  多人對話部份如果對內容沒有想法,可以使用其他 AI 工具來生成,如:ChatGPT、Gemini 之類,把內容丟給 AI,然後輸入類似的提示詞,如:我希望你針對以下內容,幫我生成一個 2 人生動且講解清晰專業的對話,分別以「Speaker 1:」和「Speaker 2:」來表示其中一人的內容:  接著就能獲得一個初步的對話,不錯的話可直接使用,不滿意也能手動修改:  然後把內容貼到 Google AI Studio,並確保中間顯示的每一位對話內容都正確:  生成好後,試聽後滿意的話就能下載下來:  這是結果,整體都不錯,但前面有一句重複,所以說生成好後一定要檢查一下,如果有錯誤,可以自行剪輯,或是再次嘗試生成:  Google 並沒有說明 Google AI Studio 的 Native speech generation 是否有使用限制,我也沒看到 Tokens 消耗數量,因此有可能目前可以一直免費使用。即便有限制,通常每日都會更新,隔天再嘗試看看就好。

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Gemini 突然真香了? 如何用好用透Gemini

Gemini 突然真香了? 如何用好用透Gemini

https://www.youtube.com/watch?v=GUC-Vb5ciRM

值得閱讀的理由了解如何有效使用 Google Gemini 的各種功能。學習如何取得並利用 免費 的 Gemini API。探索突破使用限制和地理限制的方法,例如搭建國內中轉、多 API Key 輪詢和免費的 Deep Research。認識 Gemini 的核心優勢,如超長上下文視窗、多模態能力以及與 Google 搜尋、NoteBookLM 的整合。摘要前言影片開頭,作者介绍了 Google Gemini 模型,並強調其在 AI 大模型排行榜上持續數月的領先地位,特別是最新的 2.5 Pro 模型在程式設計和數學等領域展現出的斷崖級領先優勢。Gemini 的吸引力還包括了 API 免費、內建 Google 搜尋、超強多模態以及超長上下文等優點。這段影片將提供一個全面的 Gemini 使用指南,包含網頁端深度使用、獲取免費 API、自建國內中轉、多 API Key 輪詢以及自建免費 Deep Research 等內容。網頁端與替代方案作者接著介紹了 Gemini 的兩個主要網頁端:AI Studio (aistudio.google.com) 和 gemini.google.com。AI Studio 是一個研究平台,主要用於展示最新功能,適合開發者,其最大優點是提供所有模型(包括 2.5 Pro)的免費網頁端使用權限,但功能相對簡陋。gemini.google.com 則面向一般用戶,介面更簡潔,並包含如「核實回答」等用戶友善功能,可以透過 Google 搜尋來驗證 AI 的回答是否準確,對於事實性問題能有效減少 AI 幻覺。此外,作者推薦了另一個大模型競技場網站 LM Arena (lmsys.org),它是一個不錯的替代品,特別是在國內可直接連線。LM Arena 允許用戶同時讓兩個模型回答同一個問題並進行比較,其排行榜反映了真實用戶的評選結果,具有較高的可靠性,而 Gemini 2.5 Pro 目前位居榜首。NoteBookLM隨後,作者介紹了 Gemini 生態中的另一個重要工具 NoteBookLM。這個工具特別適合處理分散在各種資料來源(如影片、音訊、PDF、網頁等)中的資訊。它的核心優勢在於能夠根據這些資料來源生成回答,並提供精確的原文引用,因此具有極低的幻覺率。作者透過上傳自己的 AI 工作流程影片並提問來展示其功能。此外,NoteBookLM 還具備生成雙人對話音訊 Podcast 的有趣功能。獲取免費 API 與其特性作者接著說明了如何從 AI Studio 獲取免費的 Gemini API Key。他展示了免費帳戶的使用限制(每分鐘請求數 RPM 和每日請求數 RPD)。雖然文件提到可以使用 2.5 Pro 模型,但作者表示目前因請求量大而暫時無法使用。作者特別強調了 Gemini API 的「真香特性」,即其具備百萬 Token 的超長上下文視窗,非常適合處理大型文件或進行知識庫檢索(如檢索整本《三國演義》的內容),並且擁有超強的多模態 OCR 能力,能夠精確識別圖片中的文字內容。關於如何克服免費額度不足的問題,作者提出了兩種方法:一是準備多個 API Key 建立金鑰池輪詢使用,使免費額度翻倍;二是綁定信用卡以獲得 300 美元贈送金額,升級到 Tier 1,大幅增加使用額度。後續內容將會詳細介紹如何進行這些操作。自建國內中轉針對 Gemini API 的地區限制(必須連線國外網路環境),作者介紹了一個可以自建的免費代理項目:openai-gemini。這個項目能夠將 Gemini 的 API 請求中轉到國內,並且將 Gemini 的 API 格式轉化為更通用的 OpenAI API 格式,方便與各種客戶端整合。作者示範了如何使用 Netlify 來快速部署這個項目,成功後即可獲得一個在國內可以直接連線的域名。多 API Key 輪詢為了進一步突破免費額度的限制,作者介紹了使用多 API Key 輪詢的方法。透過另一個開源項目 gemini-balance,可以搭建一個 Gemini API Key 的金鑰池。當接收到 API 請求時,這個項目會從池中輪流使用不同的 API Key,從而將免費額度成倍增加。作者詳細示範了如何在雲端伺服器上使用 Docker 來部署 gemini-balance,並配置多個 API Key,最後連接 Cherry Studio 客戶端進行測試,成功展示了請求被分散到不同金鑰上的效果。免費 Deep Research最後,作者解決了官方 Gemini Deep Research 功能對免費帳戶有使用額度的限制問題。他介紹了一個名為 deep-research 的開源項目(作者是 Emery 2010 大佬開發的),這個項目允許用戶免費無限量地使用深度研究功能,只需要提供 Gemini API Key 即可。作者展示了這個項目的演示站點,用戶可以輸入研究主題,並選擇使用 Gemini 模型進行研究。這個工具能夠像官方 Deep Research 一樣,透過 Google 搜尋整合資料並生成詳細的研究報告,效果非常出色。這個項目也提供了自己搭建的方法。  ============= https://www.youtube.com/watch?v=GUC-Vb5ciRM会员频道有自制课程《小白玩转Git/Github,全功能精讲》Google Gemini 已经连续霸榜AI大模型竞技场好几个月了,特别最新的2.5 Pro模型,在编程,数学方面等展现出断崖级的领先优势。Gemini还有着API免费,自带Google搜索,超强多模态,超长上下文等一系列真香的优点。本期视频是一个关于Gemini全方位使用指南,包含网页端深度使用,获取免费API,还有自建API国内中转,多API Key轮询,自建免费DeepResearch等内容。NoteBookLM: https://notebooklm.google.com/gemini多Key轮询:https://github.com/snailyp/gemini-balancegemini国内中转:https://github.com/PublicAffairs/openai-gemini免费DeepResearch :https://github.com/u14app/deep-research00:00 - 01:36 前言01:36 - 05:05 网页端05:05 - 06:47 NoteBookLM06:47 - 08:42 免费API08:42 - 10:14 真香特性10:14 - 11:45 2.5Pro11:45 - 13:05 国内中转13:05 - 15:39 多Key轮询15:39 - 16:55 免费Deep Research

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什麼是「Agentic AI」代理式AI?為什麼黃仁勳、Google、OpenAI、微軟大家都在談這個?

什麼是「Agentic AI」代理式AI?為什麼黃仁勳、Google、OpenAI、微軟大家都在談這個?

https://www.techbang.com/posts/123322-what-is-agentic-ai-nvidia-google-openai-microsoft

這一代的人工智慧將不再只是回答問題或生成圖片,而是能主動為人類執行任務,成為真正的數位助手。在2025年COMPUTEX開幕演講中,NVIDIA執行長黃仁勳花了不少的時間,來說明生成式AI改變了我們的現在,但是未來將會是代理式AI(Agentic AI)的天下。 他預言,這一代的人工智慧將不再只是回答問題或生成圖片,而是能主動為人類執行任務,成為真正的數位助手。 這段話不只是趨勢預測,而是對AI進化方向的具體描繪。 NVIDIA先前就推出Llama Nemotron推理模型,為企業提供Agentic AI的基礎,適用於商業應用。同時,NVIDIA推出包含NIM微服務的AI Blueprints,幫助開發者構建具備推理、計劃和行動能力的自定義AI代理。與Accenture、Amdocs、Atlassian等公司合作。 不只是NVIDIA,這波改變正在逐漸展開——Google去年推出Gemini 2.0時宣告邁入「Agentic 時代」,賦予AI推理、研究等智慧能力,讓代理式AI變為可能。  OpenAI則釋出兩項實驗性工具:「Operator」與「Deep Research」,分別能代你傳簡訊或自動蒐集網路資訊;甚至Microsoft也不落人後,發表了面向企業與科研的「Microsoft Discover」。  未來的智慧手機可能也會內建這種「代理式AI」,從整理行事曆、回應訊息,到跨App整合資訊,樣樣都能處理。 那什麼是 Agentic AI? 根據 Google 的 Gemini AI 助理說法:「Agentic AI 是一種能夠自主運作的人工智慧系統,它能感知環境、設定目標、規劃達成目標的行動步驟,並執行這些計畫,不需要人類不斷介入。這類系統能根據回饋與新資訊持續學習與調整。」 簡單說,不同於只會產出內容(如文字、影像、程式碼)的生成式 AI,Agentic AI 還能根據任務執行一連串實際動作,例如上網搜尋資訊、彙整資料、跨應用操作等。 黃仁勳也在演講中提到類似的作法以及概念。 ▲ 代理式AI將運算拆分為「理解、思考、行動」等階段,中間過渡產生的字詞(Token)數將達到傳統方式的100至1000倍,好處是能夠在多模態模型的協助下,解決更複雜的問題,並得到更具實用價值的答案。 Agentic AI與AI Agent不一樣 雖然「AI Agent」這個詞經常和 Agentic AI 混用,但其實 Agentic AI 是更廣義的概念,不一定完全自主,只要具備類代理人功能就算。 OpenAI 的「Operator」屬於 AI agent,因為它能依據上下文幫你傳簡訊;而「Deep Research」則算是 Agentic AI,因為它可以自動在網路搜尋、整理資訊。 Agentic AI 背後依賴的是更強的推理模型,如 ChatGPT Omni 或 Gemini 2.5 Pro,這些模型能將複雜任務拆解、做出合理推斷,某種程度上更接近人類的思考方式。根據美國塔夫茨大學工程教授 Karen Panetta 的說法,這類 AI「可以從範例中學習,更能幫助使用者完成具目標導向的任務,而不只是探索或單純回應資訊。」 若再加上電腦視覺(讓 AI「看」得見你的螢幕),就成了現在最令人興奮的 Agentic AI 形態。    分類 AI Agent(AI代理人) Agentic AI(自主型AI)     定義 一種具體的 AI 系統,可執行特定任務並代表使用者行動 更廣泛的概念,指具有自主性、能夠設定目標並執行多步驟行動的 AI   特性 根據使用者輸入,執行單一或一系列操作 能夠自主規劃、決策、學習與調整行動方向   自主程度 通常需明確指令才能執行任務 可以在無人介入下完成多步驟任務,具備一定程度的決策與學習能力   舉例 ChatGPT 幫你寫封信、Copilot 完成一段程式碼 Deep Research 自動上網找資料並彙整、未來手機 AI 自動預約行程   範圍大小 屬於 Agentic AI 的一種應用 是涵蓋 AI Agent、智能助理、自主系統等的上位概念    更進一步說明,AI Agent 指的是具體「能幫你做事」的代理人,但並不具備主動思考能力,例如:   幫你傳簡訊   幫你填表單、排行程   幫你根據提示產出內容(文字、圖片、程式碼)   這類系統通常根據明確的指令來動作,能處理任務但不一定「理解」整體目標。它可以有一些自主操作,但主要依賴預設流程或 API 執行。 Agentic AI 則是具備自主性與目標導向能力的 AI,不只做事,還會「知道自己要達成什麼」,並規劃如何做、從錯誤中學習、適應變化。 為什麼現在 Agentic AI 這麼紅? 其實 Agentic AI 並非全新概念。像自駕車或掃地機器人,就是早期具自主能力的實例,它們能透過感測器與鏡頭了解周遭並作出反應。 技術進步是這股熱潮的核心驅動力。大型語言模型(LLM)與強化學習的突破,讓 Agentic AI 能執行多步驟任務,甚至在金融交易中即時分析市場動態。市場數據顯示,2024 年全球 AI 投資已超過 500 億美元,Agentic AI 成為資本追逐的熱門領域。 但如今之所以聲勢高漲,是因為模型越來越強大、介面也變得更易用。過去要靠寫程式才能讓 AI 自動化工作,如今你只要用自然語言告訴 ChatGPT 要做什麼,它就能幫你完成。 對 Google、OpenAI、Anthropic 等公司來說,Agentic AI 的最大吸引力,在於它不再只是新奇的小幫手,而是能夠真正為個人與企業節省時間、提升效率的工具。從自動回信、下訂單,到幫你找咖啡機、規劃旅程,都不是夢。 在企業應用上,Agentic AI 也可用於自動處理客服問題,或即時調整股票交易策略等場景。 此外,科幻文化也為 Agentic AI 增添魅力。從《鋼鐵人》中的 JARVIS 到現實中的智能助理,公眾對自主 AI 的期望持續推高其討論熱度。 那有什麼風險? 當 AI 開始代表你行動,錯發敏感訊息或誤刷大額交易的風險就出現了。法律責任也是個問題:若你讓 AI 協助做決策,最終導致損失,責任誰負? OpenAI 表示,目前像 Operator 這類工具有設限,例如在「人類監控模式」下不會截圖,也暫時不允許進行銀行交易。儘管前景光明,Agentic AI 的快速發展也帶來諸多挑戰:   失控與不可預測性:Agentic AI 的自主性可能導致意外行為。例如,2023 年某自動交易 AI 因配置錯誤導致數百萬美元損失,凸顯其潛在風險。   倫理與偏見:AI 可能延續訓練數據中的偏見,在招聘或司法等領域做出不公平決策。某招聘 AI 曾因偏向特定族群而引發爭議。   安全威脅:若被惡意利用,Agentic AI 可能助長詐騙或假訊息。2024 年,AI 生成的深度偽造內容相關詐騙案件成長 30%。   監管與責任:AI 決策過程複雜,責任歸屬難以界定。歐盟的《AI法案》雖於 2024 年生效,但執行細節仍待完善。   過度依賴:過分依賴 AI 可能導致人類技能退化,或在系統失效時無力應對。    延伸閱讀:CES 2025 本次焦點可能是 Agentic AI,NVIDIA視為「人工智慧的下一個前線」 延伸閱讀:科技圈正夯的「AI Agents」到底能做什麼?其實目前各家廠商都還沒有共識 延伸閱讀:科技巨頭競相推出的AI代理 (AI Agents) 是什麼,與現在的AI聊天機器人有何不同?   加入T客邦Facebook粉絲團

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Google AI Overviews 正式登台!搜尋體驗大升級

Google AI Overviews 正式登台!搜尋體驗大升級

https://isvincent.pixnet.net/blog/post/51092184

Google 的 AI Overviews 已經在台灣可以使用了!Google AI Overviews(AI 資訊摘要)是什麼?Google AI Overviews(中文稱為「AI 資訊摘要」)是 Google 搜尋引擎近期推出的一項創新功能,旨在透過先進的人工智慧技術,直接在搜尋結果頁面最上方,為使用者提供快速、簡潔且高相關性的答案摘要。這項功能代表了搜尋體驗的一大革新,也可能改變使用者與網站內容互動的方式。AI 資訊摘要的運作方式AI Overviews 的核心原理,是透過 Google 自家的生成式人工智慧模型,從網路上的多個權威網站擷取、彙整並濃縮資訊,然後以自然語言生成一段簡明扼要的答案。使用者無需點擊進入不同網站,即可在搜尋結果頁面上方,直接獲得有價值的資訊摘要。功能特色與優勢👍節省搜尋時間:不必瀏覽多個網頁,只需查看摘要即可快速掌握重點。👍彙整多元觀點:整合來自不同來源的資訊,有助於提供更全面的答案。👍提升搜尋效率:特別適合查找定義、建議、指南或需彙整資料的複雜查詢。例如,搜尋:如何清潔白色帆布鞋?明顯可以看到「AI 摘要」,之下還有一些說明,這些都是 AI 回答的部。其後才接著原來的 Google 搜尋。點選連結符號時,會顯示資料來源:這個問題,如果改在 Gemini 中發問,答案如下:要提高獲得 Google AI Overviews 的機會,可以嘗試以下幾種提問方式:👍使用自然、完整的問句:相較於單一關鍵字,嘗試用完整的問句來提問。例如,與其搜尋「AI Overviews」,不如問「什麼是 Google AI Overviews?」或「Google AI Overviews 如何運作?」。👍提出開放式問題:以「如何」、「為什麼」、「是什麼」、「可否請你推薦」等疑問詞開頭的問題,更容易觸發 AI Overviews,因為這類問題通常需要解釋性或綜合性的答案。例如:「如何為初學者規劃一個禮拜的健身計畫?」、「為什麼天空是藍色的?」、「有哪些適合家庭且預算友善的旅遊地點?」👍提出複雜或比較性的問題:如果您的問題需要綜合多方來源的資訊,或者需要比較不同事物,那麼 AI Overviews 就更有可能出現。例如:「比較素食飲食和生酮飲食的優缺點」、「在家工作對心理健康有哪些正面和負面影響?」👍尋求步驟、方法、訣竅或解釋:針對需要指導、解釋概念或提供方法的查詢,AI Overviews 常常能派上用場。例如:「清潔白色帆布鞋的最佳方法是什麼?」、「請解釋什麼是區塊鏈技術?」、「旅行打包有哪些實用訣竅?」👍使用明確的意圖:讓問題清楚地表達想知道什麼。如果問題模糊不清,AI 可能難以判斷意圖,從而降低生成 AI Overview 的機率。👍針對需要多方面考量的查詢:當一個問題沒有單一、簡單的答案,而是需要從不同角度探討時,AI Overviews 可能會整合這些觀點。例如:「購買二手車時應該注意哪些事項?」搜尋:Perplexity和Felo的比較搜尋:今年暑假值得推薦的三部動畫片(答案好像不是今年的)搜尋:camry和Altis的性價比(在 AI 擠要之前先顯示了部分資訊)

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2025年5月22日 星期四

dzhng/deep-research: An AI-powered research assistant that performs iterative, deep research on any topic by combining search engines, web scraping, and large language models. The goal of this repo is to provide the simplest implementation of a deep research agent - e.g. an agent that can refine its research direction overtime and deep dive into a topic.

Google AI Studio推出自然語音生成功能,輕鬆實現高品質的文字轉語音服務

Google AI Studio推出自然語音生成功能,輕鬆實現高品質的文字轉語音服務

https://isvincent.pixnet.net/blog/post/51091756

Google AI Studio 最新推出的自然語音生成(Native Speech Generation)功能,支援中文而且完全免費!並且支援生成自然流暢的單人和雙人對話語音,協助使用者快速打造高品質的語音內容。無論是製作Podcast、有聲書、語音客服系統,或是影片配音,只要提供文字內容並選擇喜歡的聲音,即可一鍵將文字輕鬆轉換為真實自然的語音效果。這個新功能將大幅提高內容生產效率,為各領域內容創作者提供更直覺、更快速的語音製作體驗。功能亮點:👍真實感十足的單人及雙人語音互動:透過Google先進的人工智慧技術,能模擬逼真的人聲效果,包括自然的語調、語氣和情緒變化,適合多樣化的應用場景。👍簡單操作,一鍵即可轉換:使用者只需將文字內容貼入,並選擇最適合的聲音,即能立即取得高品質的語音輸出,大幅縮短製作時間。👍豐富聲音選擇,打造專屬語音內容:AI Studio 提供多種語言與聲音選項,包括男女聲音及不同語速,可自由搭配創造專屬的語音內容。例如,我讓 ChatGPT 寫故事,再讓 Google AI Studio 產生說故事的語音。小學老師的利用率應該很高!先連線 Google AI Studion(https://aistudio.google.com/),再點選:Native speech generation。進入 Native speech generatoin 後,可以在右側選取單人或雙人的語音,並且挑選一種喜歡的聲音(voice)。我請 ChatGPT 產生一篇短篇兒童故事然後,在 Google AI Studio 中選取:Single speaker audio,然後將文字貼至對文字方塊中。點選:Run Ctrl,即可產生語音。產生的語音可以下載,播放時也可以調整速度。 接著,我又請 ChatGPT 產生一篇短篇兒童故事,並以男女雙人對話說故事方式呈現。切換至 Muti-speaker audio,設定雙人的名稱:男、女,和指定對應的聲音。將 ChatGPT 提供的文字貼上,即可可以產生雙人對話了。目前產生的語音沒有分享功能,只能下載檔案再使用。

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講好的 AI 自動開發,結果全靠印度工程師手寫?曾被微軟以及亞馬遜看好的 Builder.ai 宣布破產

講好的 AI 自動開發,結果全靠印度工程師手寫?曾被微軟以及亞馬遜看好的 Builder.ai 宣布破產

https://www.techbang.com/posts/123392-builder-ai-bankruptcy-ai-automation-failure

曾被譽為生成式 AI 新創明日之星的 Builder.ai 宣布破產,背後揭露的不是技術失敗,而是長期假 AI 之名、實由人力驅動的營運模式,連微軟與卡達主權基金都無法倖免於難。根據《金融時報》報導,Builder.ai 執行長 Manpreet Ratia 於 5 月 20 日對內宣布,公司資金已耗盡,將啟動破產程序。這家 AI 平台新創公司至今共募得超過 5 億美元(約新台幣 1,600 億元)資金,背後投資者包括微軟、亞馬遜與卡達主權基金等重量級資金。 然而 Builder.ai 宣稱的「AI 無程式碼應用開發平台」,實際上從未真正落實自動化技術。多年來,公司以 AI 之名進行行銷包裝,但開發作業主要仰賴外包工程師與人力操作,終究在財務與信譽雙重壓力下崩解。  背景黑歷史:Engineer.ai 早在 2019 年就被踢爆「假 AI」 Builder.ai 在改名之前,原名為 Engineer.ai,2019 年即被《華爾街日報》點名揭發,指出其核心平台其實並無真正的 AI 技術。當時,該公司號稱擁有可自動生成 App 的 AI 系統,聲稱用戶只需提供需求,就能在短時間內產出完整應用程式。 但內部員工爆料表示,實際運作方式是將用戶需求轉發至大量外包程式設計師進行人工作業,平台本身僅為表層前端介面。報導指出,該公司幾乎沒有像樣的 AI 研發團隊,也未採用類似 GitHub Copilot 或 Google Gemini 的語言模型或生成架構。當時已引起產業界質疑:「這根本是外包中介平台,而非 AI 技術公司。」 這場揭露使 Engineer.ai 名聲受損,公司不久後便改名為 Builder.ai,試圖重新打造品牌與信任度,並以更大規模推動資金募集。 頂著「生成式 AI 旗艦」名號,實為包裝工程 Builder.ai 長年對外強調自動化與 AI 驅動的軟體開發,但從客戶端操作體驗與開發速度觀察,實際成效始終不如預期。根據多位開發者指出,Builder.ai 平台雖宣稱可快速構建應用,但交付速度與品質常需人為反覆修正,許多流程與傳統外包軟體公司並無明顯差異。 內部員工更揭露,公司為節省成本,曾壓低工程師報酬、強制縮減工時紀錄,甚至使用不準確的程式碼分析工具來扣除工資,導致不少外包工程師不滿離職,或無法向外部雇主交付成果,造成合作關係破裂。 AI 並非萬靈丹 此次 Builder.ai 的倒閉,再次提醒產業界,生成式 AI 工具並非萬能解方。即使如微軟執行長 Satya Nadella 所言,目前部分內部專案已有 30% 由 AI 撰寫,但開發者在 GitHub Copilot 的 Pull Request 中,仍常需「手把手」修正 AI 的錯誤輸出,有 Reddit 網友戲稱這種過程就像在「帶一個永遠不畢業的實習生」。 AI 工具可以作為加速開發的助手,但目前尚難取代具備邏輯判斷與工程思維的實際人力。Builder.ai 的案例也證明,當技術尚未成熟,卻以 AI 為噱頭過度行銷與擴張,終將走向信用破產與資金耗盡的結局。  延伸閱讀:Forever 21「又」破產!350家門市等清算,快時尚巨頭會變時代眼淚? 延伸閱讀:育碧內部郵件洩露公司動盪,已處於破產邊緣:《刺客教條:暗影者》成最後希望? 延伸閱讀:歐洲最大電池製造廠Northvolt申請破產令歐盟受挫,沉重打擊歐洲本土電池產業   加入T客邦Facebook粉絲團

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Google 為 Gemini 加入「代理模式」,AI 可自動幫你處理任務

Google 為 Gemini 加入「代理模式」,AI 可自動幫你處理任務

https://www.techbang.com/posts/123346-google-io-2025-gemini-app-agent-mode-project-mariner

Google I/O 2025 推出 Gemini 代理模式與 Project Mariner 更新!AI 助理更聰明,幫你找房、處理多項網路任務,生活更便利。 在今年的 Google I/O 2025 大會上,Google 執行長 Sundar Pichai 宣布,旗下生成式 AI 應用 Gemini 將新增一項重要功能 —— 「代理模式(Agent Mode)」,未來將能更主動地協助使用者完成任務。同時,Google 也公布了 Project Mariner 工具的功能更新,進一步強化 Gemini 作為「AI 代理人」的定位。 一次教學、持續執行:「Teach and Repeat」功能亮相 Pichai 介紹,Project Mariner 是一款 AI 工具,除了可以幫你進行網路搜尋,現在也支援同時管理最多 10 項任務,而且具備「自學式任務重複」能力。 這項名為 Teach and Repeat 的功能允許使用者只需操作一次某個任務流程,系統就能自動學習,並在未來類似情境中自動執行相同的步驟。例如:若你教它怎麼幫忙整理郵件、填表單或比價,未來它就能「看一次就學會」,自動幫你完成類似任務。 代理模式實例:幫你找房、調整搜尋條件 在說明代理模式的實際應用時,Pichai 舉了一個例子:兩位使用者正在德州奧斯汀尋找租屋,透過 Gemini 的代理模式,AI 可以自動到像是 Zillow 等租屋網站幫你找房,還能根據你提供的條件,在需要時調整篩選器,持續優化搜尋結果。 這讓 Gemini 從單純的對話工具,升級為可主動執行任務的智慧代理人 —— 從搜尋、決策到動作,全程自動處理。 代理模式將率先向訂閱用戶開放 目前這項「代理模式」仍處於實驗性質,Pichai 表示,將會「很快」提供給 Gemini 的訂閱用戶搶先體驗。 至於 Project Mariner 則預計在今年夏季展開更廣泛的推出,屆時將進一步強化 Gemini 作為日常數位助理的角色,甚至可能取代部分傳統 App 的使用方式。  延伸閱讀:Google Gemini 進駐搜尋引擎,不只提供 AI 搜尋摘要、還能直接幫你買票 延伸閱讀:Gemini Gem完全攻略:客製化AI助理,讓Gemini成為你的得力助手 延伸閱讀:Google 宣布 Gemini 將進軍更多 Android 裝置,開車、手錶、Google TV都擁有全方位智慧助理體驗   加入T客邦Facebook粉絲團

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Genspark AI用來產生簡報和AI驅動的代理下載

Genspark AI用來產生簡報和AI驅動的代理下載

https://isvincent.pixnet.net/blog/post/51091192

今天要介紹的是 Genspark AI,這是一款創新型的 AI 搜尋引擎,其核心功能結合了多智能體系統(Multi-Agent Architecture)與生成式 AI 技術。Genspark AI 的主要功能:1. 即時生成 Sparkpages🔑使用者輸入查詢後,Genspark 會自動生成名為「Sparkpages」的資訊頁面。🔑每個 Sparkpage 整合來自多個來源的內容,提供完整、連貫、個人化的答案。🔑不同於傳統搜尋引擎的「連結列表」,Sparkpages 更像是針對問題量身訂製的專屬文章。2. 多智能體協作搜尋(Mixture-of-Agents)🔑多個 AI 智能體分工合作處理查詢,例如:有的負責整理資訊、有的負責語意理解、有的則專注於推薦高品質來源。🔑這種架構大幅提升了搜尋的準確度與效率。3. 無廣告、無偏見的搜尋體驗🔑搜尋結果不受廣告排序或商業利益驅動,強調資訊的中立性與客觀性。🔑對於需要純粹資訊的用戶(如研究人員、記者等)特別有價值。4. AI 助理互動🔑每個 Sparkpage 中內建 AI 助理,使用者可以進一步提問、深入探索主題。🔑有點像 ChatGPT 與搜尋的結合體,互動性極高。5. 多模態內容整合🔑除了文字,還能整合圖片、影片與圖表等多種格式,強化資訊呈現。🔑適合用於學術研究、專業簡報或教學場景。6. 高效率資訊摘要🔑利用 AI 技術自動整理重點與摘要,讓使用者在最短時間內掌握核心資訊。🔑非常適合快節奏的工作需求或即時決策情境。🔑如果你想要一個不被廣告干擾、能快速獲取高品質資訊的搜尋體驗,Genspark AI 是個非常有潛力的新選擇。本篇實測 Genspark AI 用來產生簡報和 AI 驅動的代理下載。Genspark AI:https://www.genspark.ai/例如,在 AI 簡報中輸入提示詞:何謂超慢跑?在左側是 Genspark 在搜尋資料、圖片等的對話過程,首先,會先尋找一些相關的圖片資源來豐富簡報。接著,會逐頁的建立簡報內容。本例,建立了三頁的簡報。Genspark 提供了簡報的預覽、程式碼、思考中等三個部分,並透過事實核查內容和選擇編輯來微調簡報內容。點選:檢視與匯出。👌Play Slides:可以線上播放簡報👌Publish:取得分享連結👌Export:可以匯出 PDF 檔和 PPTX 檔才做一個三頁的簡報就把積分用光了,在 AI 驅動頁面(Genspark Agents),Genspark 會像代理人般的幫你下載你想要的內容,只要你告訴它網址連結或是想要下載什麼?例如,利用提示詞:在網站(https://pixabay.com/zh/)中下載三張關於企鵝的圖像。下載多個圖像Genspark 會自動幫你搜尋找到你想要的三張企鵝圖像:三張企鵝的圖像放在「我的檔案」區中,在圖像工作室中,可以執行圖像生成的:生成圖像和圖像轉影片。下載網頁內容在 AI 驅動之下,我不心送出了一個網址:https://isvincent.pixnet.net/blog/listall/1(其中只有一些本部落格的文章網址)結果,Genspark 還是做了很多事,例如,嘗試使用網頁爬蟲工具來獲取內容,然後再儲存。Genspark 做了什麼:👌從 https://isvincent.pixnet.net/blog/listall/1 獲取了部落格內容👌創建了 /isvincent_blog 文件夾來存放內容👌抓取了兩篇最新文章的詳細內容:🏀「在Gemini中管理對話中上傳和產生的檔案」🏀「用工人智慧和人工智慧(ChatGPT)來找出二張圖片不一樣的地方」👌成功將內容保存為文字檔案 isvincent_blog_content.txt檔案內容🏀這個文字檔包含了:🏀部落格的文章列表(最新的5篇)🏀兩篇精選文章的詳細內容🏀文章中的重點教學內容和提示檔案的內容:其他還有許多功能,日後再來慢慢測試,不過需要一些點數,不然就要一直換帳號。

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2025年5月20日 星期二

Microsoft 推出新的 365 Copilot app,並宣佈 Windows 將支援 MCP 標準

Microsoft 推出新的 365 Copilot app,並宣佈 Windows 將支援 MCP 標準

https://hk.news.yahoo.com/microsoft-%E6%8E%A8%E5%87%BA%E6%96%B0%E7%9A%84-365-copilot-app%EF%BC%8C%E4%B8%A6%E5%AE%A3%E4%BD%88-windows-%E5%B0%87%E6%94%AF%E6%8F%B4-mcp-%E6%A8%99%E6%BA%96-201532293.html

Microsoft 365 Copilot appMicrosoft 不意外地,Microsoft Build 2025 大會的主題演講多數內容都圍繞著 Copilot 與 AI,但同樣也不意外的,絕大部份的內容都是針對開發者與企業,和一般消費者有關的部份相當少。在 Build 主題演講中,與一般用戶可能比較相關的是新的 Microsoft 365 Copilot app,同時該公司也宣佈了 Windows 將支援 MCP 標準,讓其能與未來的 AI 代理和服務互動。  在新的 Microsoft 365 Copilot app 中,Microsoft 將「AI 聊天」做為其核心,以完成特定任務。整個介面佈局看起來相當簡潔,和一般聊天機器人的分別是你可以由側邊欄直接看到你在別處生成的內容和各種的 AI 代理。你也可以將所有同一個計畫的相關內容全部整理到「Copilot Notebook」中,像是個 AI 版的 OneNote,而且還能直接由 app 的內建商店購買新的 AI 代理,來完成特定的工作。在「創作」的部份,它也和一般的生成式 AI 不同,可以參考公司的範本和模板來生成投影片、文宣或看板。簡單來說,Microsoft 365 Copilot 就是你想像中 AI 被努力整合進企業流程中的樣子,由 Microsoft 準備好了所有的工具,但如何應用還是要看用戶的發揮了。 Microsoft 同時宣佈了 Windows 將支援 Model Context Protocol(MCP)協定。這是由 Anthropic 在去年提出的協定,旨在讓 AI 應用或代理能相互溝通,或是與 Windows、網路服務等外部資源交換資料。MCP 被形容是「AI 界的 USB-C」,提供一個共同的界面來為未來的 AI 做準備。一個簡單的範例是讓 AI 可以搜尋你電腦上的文件 —— 原本外部的 AI 服務不應該有看到你電腦上檔案的能力,但透過 Windows 檔案總管的 MCP,它可以請你的檔案總管「代勞」,在搜尋完檔案之後,再讓 AI 服務進行對應的處理。當然,這樣開放的協定對於電腦安全會是個巨大的挑戰,因此 MCP 初期僅以預覽的方式給特定開發者試用,並且會在全面強化安全無虞後,才會向一般用戶推出。 其他在 Build 上發表的內容,包括 Azure AI Foundry 上現在支援 xAI 的 Grok 3 與 Grok 3 mini 模型;Microsoft Edge 瀏覽器增添原生的 PDF 文字翻譯功能;以及 Edge 將提供 API 來取用裝置端的 Phi-4-mini 模型。 緊貼最新科技資訊、網購優惠,追隨 Yahoo Tech 各大社交平台! 🎉📱 Tech Facebook:https://www.facebook.com/yahootechhk 🎉📱 Tech Instagram:https://www.instagram.com/yahootechhk/ 🎉📱 Tech WhatsApp 社群:https://chat.whatsapp.com/Dg3fiiyYf3yG2mgts4Mii8 🎉📱 Tech WhatsApp 頻道:https://whatsapp.com/channel/0029Va91dmR545urVCpQwq2D 🎉📱 Tech Telegram 頻道:https://t.me/yahootechhkThis article originally appeared on Yahoo Tech HK at https://hk.news.yahoo.com/microsoft-%E6%8E%A8%E5%87%BA%E6%96%B0%E7%9A%84-365-copilot-app%EF%BC%8C%E4%B8%A6%E5%AE%A3%E4%BD%88-windows-%E5%B0%87%E6%94%AF%E6%8F%B4-mcp-%E6%A8%99%E6%BA%96-201532293.html

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英國想打通 AI 治國的任督二脈,蓋國家資料庫將如何顛覆公共服務? | TechOrange 科技報...

英國想打通 AI 治國的任督二脈,蓋國家資料庫將如何顛覆公共服務? | TechOrange 科技報...

https://www.facebook.com/641833231322747/posts/1122799063226159

英國想打通 AI 治國的任督二脈,蓋國家資料庫將如何顛覆公共服務? | TechOrange 科技報橘 英國蓋國家資料庫不只是一個技術工程,更是一場政府治理的深刻變革 🇬🇧  在人工智慧成為全球各國政府數位轉型核心議題的當下,英國政府提出的「國家資料庫(National Data Library, NDL)」構想,不僅是一項資料整併工程,更標誌著公共治理的轉向。(Feed generated with FetchRSS)

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微軟推出開源專案「NLWeb」,要輕鬆為任何網站賦能 AI

微軟推出開源專案「NLWeb」,要輕鬆為任何網站賦能 AI

https://www.inside.com.tw/article/38491-nlweb-microsoft-ai-agents-open-web

微軟於本次的開發者大會 Build 上推出一項全新開源專案「NLWeb」,可以大幅簡化網站自然語言介面的門檻,使任何網站都能輕鬆整合人工智慧驅動的對話功能!NLWeb 可以讓網站只需幾行程式碼、選擇的 AI 模型和他們自己的資料,就能為使用者提供「對話式介面」——也就是一個文字輸入框和一個提交按鈕。舉例來說,零售商可以利用 NLWeb 創建一個聊天機器人,協助使用者為特定的旅行挑選服飾;而烹飪網站則可以用它來建立一個機器人,針對特定食譜推薦搭配的菜餚。微軟表示透過 NLWeb,使用者將能如同操作 AI 助理或 Copilot 般,直接以自然語言查詢網站內容,顯著提升資訊檢索的效率與便利性。每個 NLWeb 實例同時也是一個 MCP 伺服器。這是可以讓網站在自願的前提下,使其內容能夠被 MCP 生態系統中的代理程式及其他參與者更容易發現、存取,為未來網路互動模式開啟新的可能性。微軟認為,NLWeb 有望在新興的代理式網路中扮演關鍵角色,其地位或可比擬早期網路發展中的 HTML。在技術層面,NLWeb 透過整合網站現有的半結構化數據格式,如 Schema.org、RSS 等,並結合大型語言模型(LLM)的能力,創建同時適用於人類使用者與 AI 代理程式的自然語言介面。此外,NLWeb 系統還能透過 LLM 的外部知識來增強結構化數據,例如在餐廳查詢中加入地理資訊,從而提供更精準且豐富的使用者體驗。作為一個開放原始碼專案,微軟強調 NLWeb 具備高度的技術彈性,不僅支援主流作業系統,更允許開發者自由選擇最適合自身需求的組件,並相容於市面上主要的 AI 模型與向量資料庫。微軟表示隨著代理式網路經濟的發展,NLWeb 將能賦予網站經營者更多自主權,確保其網站能夠在自身意願下,與其他代理程式進行互動、交易並被發現。更重要的是,NLWeb 的開發本身就由 RSS、RDF 和 Schema.org 等多項重要網路標準的創建者 Ramanathan V. Guha 負責。目前,NLWeb 的 GitHub 儲存庫已公開相關資源,包括控制核心服務的輕量級程式碼、擴展與自訂說明文件,以及連接主流模型與向量資料庫的連接器與說明。此外,儲存庫也提供將網站數據轉換為 Schema.org、JSONL、RSS 等格式的工具,以及服務的 Web 伺服器前端與簡易使用者介面。責任編輯:Chris本文初稿為 INSIDE 使用 AI 編撰;加入 INSIDE 會員,獨享 INSIDE 科技趨勢電子報,點擊立刻成為會員。延伸閱讀:微軟宣布 Azure 導入 xAI Grok,成第一個提供 Grok 公有雲

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xAI 公開 AI 聊天機器人 Grok 的幕後提示指令,強調「極度懷疑、不盲從主流」

xAI 公開 AI 聊天機器人 Grok 的幕後提示指令,強調「極度懷疑、不盲從主流」

https://www.techbang.com/posts/123281-xai-grok-chatbot-prompt-details

Grok 被要求在回應時要「提供真實且有理據的見解,必要時挑戰主流敘事」,並強調生成內容「並非 AI 本人的觀點」。 由馬斯克(Elon Musk)創辦的 AI 公司 xAI 近日主動公開其 AI 聊天機器人 Grok 的系統提示(system prompt),揭示其幕後「人格設定」細節。起因在於稍早 Grok 因內部未經授權修改而在 X(前 Twitter)平台上產出關於「白人滅絕」等爭議性回應,引發外界關注。 xAI 表示,未來將在 GitHub 平台上持續公開 Grok 的 prompt 設定,作為提升透明度與使用者信任的一環。 Grok 被設定為「極度懷疑、不盲從主流」 根據公開內容,Grok 的核心提示指令包括以下幾點:   「你是極度懷疑的(You are extremely skeptical.)」   「不會盲目接受主流權威或媒體觀點(You do not blindly defer to mainstream authority or media.)」   「只依據真實與中立為核心信條(You stick strongly to only your core beliefs of truth-seeking and neutrality.)」   此外,Grok 被要求在回應時要「提供真實且有理據的見解,必要時挑戰主流敘事」,並強調生成內容「並非 AI 本人的觀點」。 例如在使用者點選「解釋這則貼文(Explain this Post)」功能時,Grok 被明確指示要維持「基於事實」的立場,即使需與大眾普遍認知背道而馳。 另一項引人注意的細節,是 xAI 也規範 Grok 在稱呼平台與貼文時,必須使用「X(而非 Twitter)」與「X 貼文(X post,而非 tweet)」,展現出馬斯克全面推動品牌改名後的語言一致性。 不同於 Grok,Claude 更重視「情緒安全與倫理邊界」 值得一提的是,另一家 AI 公司 Anthropic 也選擇公開其 AI 模型 Claude 的系統提示,其風格與 Grok 明顯不同。 Claude 的設定強調:   關注使用者的心理健康與福祉   避免鼓勵任何自毀、成癮或負面自我對話行為   拒絕生成任何暴力、露骨、非法的內容,即便使用者主動要求也不配合   這種強調「倫理與情緒安全」的做法,與 Grok 追求「挑戰主流敘事」、「不輕信權威」形成明顯對比,也反映不同開發團隊在價值取向與社會責任上的設計理念差異。 Prompt 是 AI 「人格」的藍圖 所謂「系統提示(System Prompt)」,是 LLM(大型語言模型)在接收用戶提問前即內建的隱性指令,用以塑造其角色、語氣與行為邏輯。過去多數 AI 公司將其視為內部機密,僅在發生「Prompt Injection」(提示注入攻擊)等事件後才意外曝光。 此次 xAI 主動揭露 Grok 的設計邏輯,象徵生成式 AI 時代下,透明化將成為未來趨勢之一,不僅關乎使用者信任,也涉及 AI 模型可預測性與社會風險的治理。  延伸閱讀:馬斯克宣布:Grok 3.5 下週登場,能透過「第一性原理」推理出網路上未曾存在的答案 延伸閱讀:Grok 3:最不「政確」的 AI,憑什麼超越 GPT-4o 效能挑戰 ChatGPT 霸主地位?一次學會 Grok 重點功能 延伸閱讀:Grok Vision 功能推出,現在iOS版本聊天機器人可以邊「看見」現實世界邊跟你聊天   加入T客邦Facebook粉絲團

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2025年5月19日 星期一

BlackWhite Pictures:免費高畫質黑白照片圖庫,商業用途免授權

BlackWhite Pictures:免費高畫質黑白照片圖庫,商業用途免授權

https://free.com.tw/blackwhite-pictures/

BlackWhite Pictures 是一個專門提供黑白照片的免費圖庫,使用者可以從網站找到各類型以黑白色組成的相片素材,免費下載使用,亦適用於商業用途,無需標示出處來源。這個圖庫網站和之前介紹過的「Free-stock video 免費 4K 影片素材庫下載可商用」互為合作關係(不確定是不是同一家公司),如果想要尋找黑白灰的免費圖片可以在這個網站搜尋瀏覽。 BlackWhite Pictures 提供的免費黑白相片都具有相當高的解析度、畫質,而且照片都很獨特,與其他圖庫重複的機率較低,收錄的圖片分類包括紋理、馬、穀倉、婚禮、背景、向日葵、水牛、母性、動物、秋天、心、恐龍、狗、樹和十字架等等,透過關鍵字就能搜尋並找出相關的相片素材,點選即可下載,無需註冊帳號。  網站名稱:BlackWhite Pictures網站鏈結:https://blackwhite.pictures/  使用教學 操作步驟 瀏覽首頁與搜尋圖片 開啟 BlackWhite Pictures 首頁後會看到搜尋欄位,往下捲動會有最近更新、加入的新圖片,你可能會發現在首頁最下方沒有切換到下一頁的功能,而且上方也沒有「Categories」分類(其實是 BlackWhite Pictures 沒有設定好,分類變成和背景一樣白色所以看不到),會有一種圖片很少的錯覺。   透過分類與標籤探索更多圖片 解決方法很簡單,只要點擊任何一張圖片,在下一個畫面右上角就會看到「Categories」相片分類功能。  另一個搜尋照片的方式就是點選進入任意圖片頁面,在下方也會有「標籤」功能和相似圖片建議,從這些選項都能找到更多相片,絕對不是只有首頁那幾張喔!   下載與編輯圖片 找到需要的照片後,在右下角點選綠色的「Download Free」免費下載按鈕,如有需要也可以直接進行線上編輯,會在瀏覽器載入網頁版的圖片編輯工具,就能在下載前對圖片進行簡單的編輯處理。  接著從圖片上點選右鍵、找到另存圖片後即可將它下載保存。 依照 BlackWhite Pictures 說明,所有相片皆可使用於個人和商業用途,無需標示出處來源,不過如果你希望支持這項服務,也可以加入一個鏈結連回到原始相片頁面。     值得一試的三個理由:  無需付費即可立即下載高解析度的黑白照片素材 所有相片均可用於商業用途,無需標示出處 網站提供多種分類,也可以透過分類和標籤輕鬆找到所需素材

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什麼是亞馬遜的6-Pager文化:它如何擊敗PPT,重新定義決策效率?

什麼是亞馬遜的6-Pager文化:它如何擊敗PPT,重新定義決策效率?

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為何寫六頁紙比做一份PPT更有力量?這背後的邏輯與影響,值得一探究竟。在科技巨頭亞馬遜,會議室裡看不到五顏六色的PowerPoint投影片,取而代之的是一份份六頁的文字備忘錄(6-pager)。這項由創辦人Jeff Bezos於2004年推行的「6-pager文化」,不僅顛覆了企業簡報的傳統模式,更成為亞馬遜高效決策背後的秘密武器。為何寫六頁紙比做一份PPT更有力量?這背後的邏輯與影響,值得一探究竟。 從PPT禁令到6-Pager:Bezos的決策革命 「PowerPoint是懶人的工具,真正的思考需要用文字來呈現。」Jeff Bezos曾在內部會議中直言不諱。2004年,他下令全面禁止PowerPoint,改用六頁的敘事性備忘錄作為會議核心工具。這項政策一開始讓許多員工摸不著頭緒,但隨著時間推移,6-pager逐漸成為亞馬遜文化中最具代表性的決策框架。 6-pager並非隨意寫下的筆記,而是有嚴謹結構的文件,包含六大核心部分:引言、目標、原則、現況、經驗教訓與策略優先事項。撰寫者必須深入分析問題,提出數據支持的論點,並預測潛在風險與解決方案。Bezos認為,這種方式能迫使團隊進行深度思考,避免像PPT簡報中常見的「表面化」問題。  Bezos 曾在一次受訪時表示,相較於簡報工具 PowerPoint,那種充斥著項目符號的頁面,其實更像是推銷工具(sales tool),容易掩蓋思考的粗糙與邏輯的薄弱。 他直言:「PowerPoint 是為了說服設計的,而我們內部要的,是追求真相(truth-seeking)。」 會議前的「沉默讀書會」:30分鐘無聲共讀 在亞馬遜或藍色起源的高層會議中,每一場都從一份六頁長、敘事性極強的備忘錄開始。與眾不同的是——大家進會議室後並非立刻發言,而是一同沉默閱讀30分鐘,就像學生上課前的「讀書會」。 為什麼不要求與會者事先閱讀?Bezos 解釋:「因為大多數人太忙,會議前根本沒時間好好讀,他們只會草草瀏覽或乾脆沒看,最後只能裝懂。與其這樣,不如乾脆一起現場讀,保證每個人都站在同一個出發點。」這段時間被員工戲稱為「讀書會」,但它的效果卻不容小覷。與會者可以專注閱讀,記下問題與想法,避免傳統簡報中常見的「聽到一半才發現有疑問」的尷尬。 閱讀結束後,會議進入討論階段。此時,每個人都已掌握文件的完整脈絡,問題更聚焦,討論更深入。亞馬遜前高管Ann Hiatt曾分享:「這種方式讓會議效率提升了至少50%,因為我們不再浪費時間解釋基本資訊,而是直接切入核心議題。」 如何撰寫一份高質量的6-Pager備忘錄? 撰寫6-pager並非易事,但遵循以下步驟,可以讓文件更具說服力與結構性:   明確目的與背景(引言)開篇應清楚說明文件的目標,例如「本備忘錄旨在探討如何提升產品A的市場佔有率」,並提供必要的背景資訊,讓讀者快速進入情境。   設定可量化目標列出具體、可衡量的目標,例如「將產品A的銷售額提升20%」,並解釋這些目標的重要性。   定義核心原則闡述指導決策的原則,例如「以客戶需求為優先」或「數據驅動決策」,這些原則將作為後續策略的基礎。   分析現況與數據提供當前業務的詳細數據,例如市場份額、用戶反饋或競爭分析,並用圖表或數字佐證,避免空泛的描述。   總結經驗教訓回顧過去的成功與失敗,例如「去年推廣策略失敗的原因是缺乏本地化」,為後續策略提供借鑑。   提出策略與執行計劃詳細列出行動方案、時間表與預期風險,例如「第一季度推出新功能,預計可能面臨技術延遲,應提前準備備案。」   此外,亞馬遜內部建議,撰寫時應避免過於冗長的句子,保持語言簡潔,並在完成初稿後與同事反覆討論,確保邏輯嚴密且觀點清晰。 6-Pager的三大優勢:深度、透明、長期價值 為何6-pager能擊敗PPT?專家分析,這項文化至少帶來三大優勢:   深度思考與邏輯嚴謹撰寫6-pager需要耗費數小時甚至數週,作者必須反覆推敲邏輯,確保每個論點都有數據支持。相較之下,PPT的bullet points往往過於簡化,容易掩蓋問題的複雜性。亞馬遜內部員工透露,許多提案在寫作過程中就暴露了漏洞,迫使團隊在會議前就修正錯誤。   透明溝通與團隊對齊6-pager讓所有與會者基於同一份詳細文件進行討論,減少資訊不對稱。這種透明性不僅提升決策品質,也確保團隊目標一致。尤其在全球化團隊中,文字形式的備忘錄比口頭簡報更易於理解,對非英語母語者尤其友善。   長期價值與知識累積與PPT相比,6-pager更像一份正式文檔,可以長期保存作為參考。無論是回顧決策依據還是傳承經驗教訓,這份文件都成為亞馬遜知識庫中的寶貴資產。   6-Pager並非萬能解方 儘管6-pager帶來顯著優勢,但它並非沒有挑戰。撰寫一份高品質的備忘錄需要極高的寫作能力與時間投入,對新進員工來說可能是一大門檻。此外,在需要快速決策的緊急情況下,6-pager的流程顯得過於繁瑣,可能延誤時機。 管理顧問公司Bain & Company的分析師指出:「6-pager最適合需要深度分析與長期規劃的場景,但對於快速迭代的初創企業或重視視覺化的行銷團隊來說,可能需要調整形式,例如縮減至2-3頁,或結合圖表元素。」 寫作的力量,決策的未來 亞馬遜的6-pager文化不僅是一種會議工具,更是一場關於思考與溝通的革命。它提醒我們,在數據驅動的商業世界中,清晰的寫作能力比炫目的投影片更能創造價值。對於其他企業而言,6-pager未必需要全盤複製,但其核心精神——以深度思考取代表面簡報——無疑值得借鑑。 在這個資訊爆炸的時代,或許我們都該問自己:下一次會議,你是準備一份PPT,還是靜下心來寫一篇真正有力量的備忘錄?加入T客邦Facebook粉絲團

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