根據 Bloomberg 報導，Apple 將結束研發耗時將近十年、投資數十億美元的電動車計畫，全力轉向發展 AI。

Apple 大約在 2014 年左右開始研發電動車，目標是打造一款完全自主的電動車，但經過多次更換團隊、策略，加上電動車市場逐漸降溫，Apple 決定取消這個計畫。

原來 2,000 名參與電動車項目的員工大多會被調往 AI 部門，專注發展生成式 AI 技術，許多投資者和分析師都非常支持這個決定。

好一陣子沒有提到 Inflection AI 的「個人陪伴 AI：Pi」了，Pi 算是之前我蠻常使用的 AI 工具之一，語音對話功能也是眾多 AI 工具中，比較出色的。

其他 AI 工具主要提供生產力、搜尋以及回答問題的服務，而 Pi 是以用戶為中心提供「個性化」的體驗，Pi 更像是一位教練、知己、老師、夥伴。

昨天 Inflection AI 宣布推出 Pi 的電腦桌面版本，支援 Mac 及 Windows，推薦還沒有試過的讀者，嘗試看看！

「Generative AI 年會以及相關的小聚活動，是我歷年來參加過的社群活動中，品質最高的社群了。」— Happy Lee（91APP CPO）

Generative AI 年會將於 5/25 舉辦，預計會有 700 人與會。講者的徵稿將在 3/3（本週日）截止。

若您近期在企業內導入生成式 AI 的過程中遭遇挑戰，並願意與他人分享這段經歷，誠摯誠摯邀請您投稿。

今年年會將與關鍵評論網媒體集團合辦，將這場盛會擴展成為整整一週的「生成式 AI 週」，期待講者的分享可以獲得更多的媒體曝光效益。

🗓️ 年會日期：2024 年 5 月 25 日（星期六）

📆 截止日期：2024 年 3 月 3 日（星期日）

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今天一樣繼續來看前天的那份統計數據報告，帶大家用真實數據了解「哪些工作真正受到 AI 影響？」

上期說到過去一年因為 AI 影響，只有 3 個類別的工作需求量大幅下降，分別是寫作、翻譯和客服。

但其他工作反而還增加了，影片編輯增加了 39％，平面設計增加了 8％，網頁設計增加了 10％。

我自己認為這可能是因為去年的 AI 工具在寫作、翻譯上已經非常成熟，但在影片、圖片、設計這塊，直到去年底、今年初才突然大爆發。

如果明年再來看這個數據統計，我猜這些領域的工作量應該會大幅減少（OpenAI Sora 看起來強到不行！）

自從有了 ChatGPT 後，很多以前需要上網處理、或是下載專門處理工具的任務，都能直接交給 ChatGPT（ChatGPT Plus）處理了！

對我來說，影響最大的就是「將影片轉成 GIF 檔」，現在只要跟 ChatGPT 說一句話，它就能自動將影片轉成 GIF，也能輕鬆調整速度。

如果你還有其他需求，也都能直接請它處理，例如：轉換 GIF 比例、裁剪掉前 2 秒的畫面，不用再花時間找工具處理了！

Micorsoft 昨天發表了一篇論文，讓非常開發者、研究員開始討論，他們提出了一種新型大型語言模型 BitNet b1.58。

傳統的大型語言模型，如 GPT 所使用的格式，通常需要大量的計算能力和記憶體，而這次提出的 BitNet b1.58，是使用 1 位元（1-bit）的 LLMs，採用了三元系統來表示其參數，只能取三個值之一：-1、0、1。

這讓 AI 模型所需的計算能力和記憶體大幅減少，能有效降低成本、降低延遲、提高效率，但不會因此影響模型準確性。

Bit（位元）是電腦科學中的基本資訊單位，代表二進位數字，只能是 0 或 1。每一個位元都是一個二進制的數字，它是電腦處理和儲存資訊的最小單位，多個位元可以組合起來表示更複雜的資訊。

前天的 🔍INSIGHT 跟大家分享了有趣的實驗，「除了給小費外，還有什麼能提升 ChatGPT 的輸出品質？」，但只提到了正面（給獎勵）的 Prompt，作者也嘗試做了負面（給懲罰）的實驗。

在行為經濟學裡，前景理論認為在同樣的金額下，人們對於「損失」的感受，遠比對「收益」來得敏感。（沒想到念經濟系的我，還有機會看到前景理論 😂）

所以作者測試了負面的 Prompt 來測試，哪些能提升 ChatGPT 的輸出品質：

結果實驗發現，威脅它「死亡」，加上「英文大寫強調」，效果最好。