今天與 {{active_subscriber_count}}+ 位讀者一起看：
🗞️｜Google AI 重大宣布懶人包
🚀｜ChatGPT 記得你所有事情
📊｜Google 宣布最新 A2A 協定
🧭｜如何用 AI 輕鬆看論文
🔬｜從「用 AI」看出「領導力」
🔍｜AI 這次先改變的是「個人」
Google 剛結束 Google Cloud Next 2025 大會，一口氣公布超多 AI 最新工具、晶片、模型：
開發工具 Firebase Studio：整合原來的 Project IDX，推出類似 Cursor、Replit 的「Vibe Coding」工具，用講的也能做出應用。
最強 AI 晶片 Ironwood：這是第七代自研 TPU，執行長 Sundar Pichai 說是 Google 有史以來最強的 AI 晶片。
推出 Gemini 2.5 Flash：是 Google 最新模型 Gemini 2.5 的輕量高速版本，成本更低，還能控制模型「推理程度」。
4 大 AI 媒體模型加入 Vertex AI：
音樂模型 Lyria：文字轉音樂素材
影片模型 Veo 2：新增「鏡頭控制＋編輯工具」
聲音模型 Chirp 3：只要 10 秒語音，就能打造專屬 AI 聲音
圖片模型 Imagen 3：改進生成圖片、修補圖片功能
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🚀 LAUNCH
ChatGPT 記得你說過的所有事情
影片來源：OpenAI
OpenAI 剛剛宣布從今天開始，ChatGPT 已經能記得你說過的所有事情，會參考你過去所有的對話來回應你。
記憶升級：之前 ChatGPT 記憶功能很不穩定，很常需要主動要求，才能觸發記憶功能，現在能直接參考你過去所有對話。
隨時關閉：一樣可以在「設定」中選擇是否讓 ChatGPT 參考過往對話，或完全停用記憶功能。
開放使用：目前已經開放給 Plus、Pro 用戶使用，團隊、企業、教育版會在幾週內開放。
工具→夥伴：真的如同去年多位業界專家預測，AI 在今年達到了關鍵里程碑「具備長期記憶能力」，AI 的角色將正式從「工具」轉換成「夥伴」。
圖片來源：Google
Google 這次大會也宣布了一項很關鍵的最新 AI 開放協定：Agent2Agent（A2A），能解決目前不同 AI Agents 之間無法合作的情況。
A2A 協定：就算這些 AI Agents 是不同公司開發的，都可以用這個協定來合作，目前已經有超過 50 家合作夥伴（技術平台、科技公司）。
實際應用場景：
人資要找工程師，只要在 Agentspace 說明條件
AI Agents 就會去問別的 AI 幫忙找人、看履歷
找到候選人之後，還可以自動安排面試
整個過程，AI Agents 之間自己協調就好
補充 MCP 協定：MCP 解決的是「AI Agents 怎麼找到需要的工具、資料」，A2A 解決的是「不同 AI Agents 之間怎麼溝通合作」。
影片來源：AlphaXiv
AlphaXiv 最近宣布推出 Deep Research 功能，能讓 AI 幫你搜尋 arXiv 上的論文，並自動整理完整重點。
進入 AlphaXiv 網站並註冊
上方欄位點擊「Assistant」功能
輸入你的問題，例如：What are the latest breakthroughs in RL fine-tuning?
AlphaXiv 會用幫你：
搜尋相關的熱門 arXiv 論文
整理摘要與上下文背景
產出一篇完整的論文重點
其他 AI 搜尋論文工具：上週我也介紹了另一個類似工具 Ai2 Paper Finder，讓你用 AI 更快找到你需要的論文。
🔬 RESEARCH
從「你怎麼用 AI」就能看出「領導力」
圖片來源：Measuring Human Leadership Skills with AI Agents
哈佛最近研究發現：如果想看一個人的「領導能力」，看他跟 AI 合作互動的方式，就能準確預測。
實驗設計：找了 249 位參與者，每人都要做 2 種測試（帶真人解任務、帶 AI 解任務），任務需要靠彼此交流才能找出正確答案。
實驗結果：發現用 AI 測試出來的「領導力表現」分數，跟實際帶真人的表現高度相關，相關係數高達 0.81。
好領導者特徵：
傾向主動發問，讓團隊可以多輪討論
常使用「我們」和「大家」等詞彙
正向情緒（對真人有明顯影響；對 AI 沒有太大影響）
大幅降低測試成本：傳統這類真人測試成本高昂，這樣的 AI 測試成本只需 1/5，還能自動化、標準化，對人資、教育訓練、學術研究都超有幫助。
🔍 INSIGHT
AI 這次先改變的是「個人」，不是大公司
圖片來源：Andrej Karpathy
Andrej Karpathy 在最新文章提到一個很有意思的觀察：這波 AI 革命，竟然是先改變「個人」，不像以前新技術，都是先影響政府、軍方、大企業，才進入平民生活。
為什麼「個人」影響大：以往的技術升級可能只是「幫你更快完成你會做的事」，但這次是「讓你能做你以前根本不會做的事」。
為什麼「組織」影響小：
LLM 是「什麼都懂一點，但不夠專精」的工具，對組織來說，他們早就請了一堆真正的專家。
組織有一堆舊系統、內部流程、規範規定，不是「Vibe Coding」一下就能解決的。
大組織有內部文化、權力結構、訓練流程，即使有 LLM 輔助，也只是對現有工作小幅改善。
接下來會怎麼發展：現在大家用的 GPT-4o，其實跟 Bill Gates 用的是一樣的版本。但未來如果出現有錢才買得起的 AI，那知識、能力、階級可能又會拉開。
