在後疫情的當代，相信有不少人都參與過線上會議，而 Google 也順勢推出了Take notes for me 的新功能，利用 AI 自動摘錄會議重點。

該功能目前透過 Gemini AI 來實現，僅開放給 Google Workspace 的訂閱用戶，費用為每個帳戶每月 10 美元（約台幣 320 元）。

隨著 AI 工具的興起，或許紙筆的會議記錄即將走入歷史，也讓每個參與者能更加專注在會議本身。

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如果讓模型們來一場數學競賽，猜猜會是誰獲勝呢？不是我們常聽到的 GPT-4o 或 Claude 3.5，而是來自阿里巴巴的 Qwen2-Math。

Qwen2-Math 的 72B 版本近期在數學基準測試中拿下 84 的最高分，該基準含有 12,500 個競賽級的數學問題，專門用來檢測 LLM 的數理能力。

根據官方的測試結果，Qwen2-Math 順利贏過了各種知名模型，如上述提到的GPT-4o，甚至是 Meta 最新推出的 Llama-3.1。

在上週的電子報中，我們提到 GPT-4o 成功降低 50% 的輸出成本，達到每百萬 tokens 只要 4 美元的價格，而 Gemini 1.5 Flash 也本週急起直追。

Google 宣布從 8 月 12 日起，Gemini 1.5 Flash 的輸入成本降低 78％，同時輸出成本也降低 71%，可以說是開發者的福音！

除了成本降低之外，Gemini API 在語言支援上也拓展到了 100 多種，近一步拓展了全球的市場，也讓更多的開發者可以參與當中。

根據上次的投票結果，在參與投票的 42 位讀者中，有約六成的讀者非常願意與 AI 來一場乒乓球賽，同時反對者的數量小於一成。

再次感謝「下班提督」又帶給我們那麼棒留言，每一期都讓讀者能用更深入地角度切入問題，每期看完都非常精彩，超級推薦大家細細品嚐！

關於「人類與 AI 競技」這件事，我也認為人體有其生理極限，與其糾結在人類打不過 AI，不如透過 AI 來幫助我們追求卓越！

在運動方面，挑戰極限這件事更是有如家常便飯。看看剛才閉幕的奧運，最誇張的莫過於男子一百公尺決賽，頭兩名差距是到小數點下第三位，即使是第八名也是差 0.2 秒不到，而且所有人都在 10 秒以內，便可見一斑了。

接著來談談人類與 AI 競技這件事，以最知名的 2016 AlphaGo 對戰李世乭 5 局 4 勝 1 敗為例。五局對弈中，傳奇的第二局 37手，AlphaGO 這一手剛下，不只李看傻了，主播、講評跟直播聊天室都一片吐槽說這是手爛棋，沒有學過圍棋的人會那樣下，但到最後那 37 手反而是致勝的關鍵。

至此到第三局全由 AlphaGo 拿下，不少人認為 AI 在圍棋這領域已經超越人類了，可是這就是人類的極限了嗎? 答案是否定的，因為李世乭在第四局的 78 手下了超出 AlphaGo 預測的位置，造成它後手失誤連連輸掉那一局。

從那之後，職業圍棋界的大家並沒有放棄繼續追求棋盤上的真理，而是把 AI 加入自己訓練與研究的一部份。 當然啦~人體有其生理極限，所以真的要跟機器比速度比力量比反應一定是不合理，但如果是藉由 AI / 機器來推進訓練與修正，舉例一個打者覺得自己九宮格內側低角打擊率較差，他可以找個餵球投手就專投那個位置給他練習，但是投球是比打擊還累的，累了就容易影響到控球的穩定度與球速、球質等條件，但如果有台機器能穩定的投到他指定的位置且維持品質的話，是不是更有他助於追求卓越呢？

再配合影像分析更可能改善打者的姿勢、力道、揮棒時間點、擊球點等等細節(今年初的 CES 上就有幫你判斷打擊姿勢的應用)。 Plus Ultra! 更高快更遠，超越極限! (順便紀念一下我英完結) 所以如果跟 AI 乒乓球機器人對打可以學到更多，我非常樂意吧!

只是最後還是得面對一個非常現實的問題 "錢錢"，再舉個奧運的例子。中國即有新聞在講，他們拿航太產業的風洞技術來協助選手們訓練，可是其他參賽國家不管是因為資金或是技術，無法提供他們的選手一樣的風洞訓練，那這樣是不是造成另一種差距呢? 公平嗎？實在很難回答阿@@

--- 下班提督

近期有研究團隊提出 AI 科學家的想法，旨在讓 AI 自動生成研究想法、執行實驗、撰寫研究論文，並進行論文審查。

根據上圖，AI 不只能繪製各種數據圖表、使用 LaTeX 進行排版，還有基於 GPT-4o 的自動審查過程，同時根據 NeurIPS 的標準來指導論文。

最後，團隊也提及了該項目當前的缺點，包含自動化審查過程中的偏見問題，以及 AI 生成結果的可信度等等，都是需要持續改進的地方。

*延伸討論：AI 能否真正提高研究效率，還是會帶來偏見和可信度問題？自動化審查過程能否取代人類審查員？您認為 AI 科學家在未來的研究中應該扮演什麼角色？歡迎分享您的看法，讓我們一起討論 AI 在科研中的潛力和挑戰！

美國聯邦通信委員會（FCC）近期針對 AI 的生成內容祭出限制，規定所有由 AI 生成的語音，必須在對話開始前先聲明自己是由 AI 生成的。

過去我們曾介紹 AI 帶來的詐騙損失，FCC 也表示這次的措施只是個開始，未來將逐漸完善規範，如強化篩檢程式，或直接在來電顯示上做標記。

除此之外，台灣也有許多企業正引入 AI 的智能客服，隨著 AI 逐漸深入社會，或許未來有一天，台灣也會有類似的法規吧！

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