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目前 OpenAI 正在進行下一輪募資，估值可能達到 1,000 億美元，如果這輪募資成功，OpenAI 將僅次於 Elon Musk 的 SpaceX，成為美國估值第二高的新創公司。

OpenAI 也與 G42 進行籌集資金的討論，希望籌集 80 億至 100 億美元的資金，以發展一項新的晶片計劃。

OpenAI CEO Sam Altman 一直在尋找資金以支持晶片製造項目，目標是生產出能夠與 Nvidia 競爭的晶片。

越來越多 AI 應用加入「影片生成」的功能，我最常使用的 Leonardo AI 也在近期推出了「圖片轉影片」功能。

Leonardo AI 每天都會提供 150 點供免費用戶使用，而「圖片轉影片」功能每次需要消耗 25 點（生成靜態圖片只要 3-5 點），與之前介紹的 Pika（免費且無限制）相比，還是稍微有些限制。

但 Leonardo AI 目前整合了各種不同的 AI 生成應用工具、不同 AI 生成模型，對於剛開始接觸 AI 生成藝術的新手來說，還是相對比較友好的工具。

《AI 科學家李飛飛的視界之旅》是時代雜誌百大 AI 影響力人物⸺李飛飛博士的回憶錄，也是讓我們站在她的角度，看見 AI 未來願景的前瞻之作。

她是現代 AI 發展歷程中少見的女性先驅，在 AI 處於發展低谷的時期克服了資源與人才的不足，致力於研究機器視覺，並促成「深度學習」的突破，演算法從此不只能看見，還能看懂事物，讓 AI 有了突飛猛進的成長。

今年，她更進入白宮，成為向美國總統和政府，建言 AI 發展的關鍵性人物。

當 AI 應用廣泛進入工作等領域，李飛飛更認為：在「AI已是眾人的責任」的此刻，我們必須共同確保 AI 應用能以人為本，為人類帶來更多福祉。

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今年「大型科技巨頭」投資在生成式 AI 新創的資金，遠遠超過了傳統的創投機構。

根據 PitchBook 的最新數據，今年 Microsoft、Google 和 Amazon 投資在 AI 新創的總額，達到所有 AI 新創籌集 270 億美元的三分之二。

目前那些看起來非常有潛力的 AI 新創都已經被大型科技公司佔據，專注投資早期新創的 Tapestry VC 創辦人 Patrick Murphy 表示：

「即便是全球頂尖、管理數十億資產的創投，也難以在市場上競爭，無法維持這些 AI 公司的獨立發展，更別提推出能與大型科技巨頭抗衡的新創公司了。」

前面幾天已經將「策略 1：撰寫清楚指示」全部講解完畢，接下來進入「策略 2：提供參考文本」：

假如我們能給予模型一些與目前問題相關的可靠資料，我們就可以引導 AI 模型利用這些資訊來構思它的答案，而不是自己隨意編造：

澳大利亞 AI 研究所最近開發出了全球首創的非侵入式 AI 系統 DeWave，只需要戴上記錄腦波的帽子，就能將想法轉化為文字。

DeWave 經過大量訓練，能將腦波圖 EEG 波形轉換為編碼，然後根據編碼匹配特定單詞，這是首次在腦波到文字轉換過程中引入離散編碼技術。

DeWave 在翻譯動詞的表現最好，而名詞則以相同意思的詞來翻譯，例如會將「the author」翻譯為「the man」。

雖然 DeWave 在實驗中的準確率只達到 40% 😂，但比以前的方法提高了 3%。

研究團隊的目標是將準確率提高到 90%，希望能與傳統語言翻譯或語音識別有一樣的效果，這項技術未來將有機會幫助中風和癱瘓患者進行溝通，甚至更容易控制仿生手臂或機器人。

Scaling Laws of LLM 這個概念是關於大型語言模型（如GPT系列）的性能與其規模之間的關係。簡單來說，隨著模型的規模（即訓練模型所用的參數數量）增加，其性能也會提升。這意味著更大的模型通常能更好地理解和生成語言，但同時也需要更多的計算資源和數據來訓練。

如果我們能夠不斷提升大型語言模型（LLMs）的規模，增強它們的性能和應用範圍，那麼我們很有理由相信，到了 2040 年甚至更早，我們就能看到 AGI 的出現，但如果「擴大規模」沒有用呢？

這篇文章非常有趣，作者設計了兩個角色「相信者」和「懷疑者」來回答以下問題，並從兩方辯論來得出結論：

由於目前的 AI 實驗室都不會公開太多研究成果，因此很多重要的證據可能都無法被公眾看到，但作者也給出了自己的預測：

這篇文章太值得推薦了，每一個問題都藉由正反兩方各自拿出不同資料、證據來說服對方，讓讀者可以從不同角度切入，能快速理解這些重要問題！