Amazon 在最近宣布即將推出一款 AI 購物聊天機器人 Rufus，能夠根據 Amazon 網站上的產品資訊、客戶評論和社群問答來生成答案，告訴用戶哪個產品符合需求。

Rufus 的出現可能改變我們未來在線上購物的方式，使用 Rufus 用戶得到：

雖然這個新功能目前只有在美國 Amazon 上測試，但很期待台灣的線上購物網站也開始將類似 AI 功能加入，減少用戶挑選產品的時間。

Google 最近除了更新了 Google Bard 外，也在 AI Test Kitchen 推出了新的生成式 AI 工具：ImageFX，同時改進了現有的 MusicFX 和 TextFX。

AI Test Kitchen 是一個能夠體驗 Google 最新 AI 技術，並提供反饋的地方；而新增的 ImageFX 是由 Imagen 2 模型驅動的 AI 生成圖片工具。

但 ImageFX 特別的是，它可以讓用戶透過簡單的 Prompt 來創建圖像，使用 Expressive Chip 輕鬆修改 Prompt。

例如上方影片所示，一張生成圖片，可以針對不同 Expressive Chip 變換不同風格的圖像：手繪、照片、抽象等等。

目前 AI Test Kitchen 只有少數國家可以使用（美國、澳洲等），大家可以使用 VPN 嘗試，或是申請加入名單等待通知！

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上週我們在介紹 Chatbot Arena Leaderboard，有介紹到也有一個「繁中 LLM 聊天機器人競技場」用來評估 AI 模型的輸出效果排名。

最近作者公佈了目前測試超過 700 人的排行榜結果，以及詳細的統計資料，但因為目前參與投票的人數還不夠多，其測試結果的誤差還比較大，所以這邊想邀請各位讀者一起加入投票！

我們平常看到的數據通常都是以英文為主，很難看到單獨以繁體中文為主的數據，這次希望透過《Brief AI 電子報》 12,000+ 位讀者的影響力，一起選出繁體中文的最佳 AI 模型！

本週在 Github 上多了一個爆紅的學習資源，是由 Sebastian Raschka 撰寫的《從零開始建立大型語言模型（Build a Large Language Model From Scratch）》。

這個學習資源到目前為止已經在 Github 快速獲得超過 8,400 顆 ⭐️ 的關注，提供建立大型語言模型（LLM）所需的基礎知識以及實作經驗。

注意力機制（Attention Mechanisms）是深度學習模型中一種重要的技術，尤其是在處理序列資料（如語言處理）時非常有用。簡單來說，注意力機制可以讓模型在處理某個資料點時，能夠「專注」於相關或重要的資訊，而忽略那些不相關或較不重要的資訊。

艾倫人工智慧研究所 AI2 最近推出了第一個開放語言模型（Open Language Model，OLMo），並在 Hugging Face 和 GitHub 上開放了訓練和實驗大型語言模型的框架。

該框架提供完整訓練數據、程式碼、模型和評估工具，幫助推動 AI 領域的開放研究。

上圖為 OLMo 7B 模型與其他 7B 模型的評估比較，前 9 項任務為目前對預訓練模型的內部評估選擇，而最後 3 個測試則是為了補充 HuggingFace 上的 Open LLM Leaderboard。

「加密貨幣 Crypto」和「人工智慧 AI」是過去十年 2 個主要的新興技術趨勢，感覺兩者之間一定存在某種關聯。

Ethereum 以太坊創辦人 Vitalik Buterin 上個月底在他的 Blog 摘要了一篇關於Crypto 和 AI 的文章，將 Crypto 和 AI 可能交集的不同方式進行分類，並探討每個類別的前景和挑戰。

表面上，這兩者很容易想到一些交集的地方：Crypto 的去中心化可以平衡 AI 的中心化。

但其中的挑戰是：在密碼學中，開源是達到真正安全的唯一途徑，但在 AI 領域，AI 模型的開放性反而大大增加了受到攻擊的風險。

Vitalik 將 AI 能夠如何參與區塊鏈，分為以下 4 類：