TODAY’S AI BRIEF
🗞️｜Qwen 發佈「開源」推理模型
🚀｜ElevenLabs 推出 GenFM 功能
📊｜一張圖看：目前 AI Agents 發展
🧭｜如何善用 Claude Styles 功能？
🔬｜AI 比專家更能預測研究結果
🔍｜4 小時能用 Google Gemini 做出什麼應用程式？
圖片來源：Qwen
阿里巴巴 Qwen 團隊最新推出「開源」推理實驗模型 QwQ-32B-Preview，測試表現媲美 OpenAI 推理模型 o1-Preview。
深度推理：透過逐步分解的方式推導答案，並自我檢討答案的正確性。
推理表現：數學、程式能力表現出色，但在其他領域仍有提升空間，測試表現與 OpenAI o1-Preview 接近。（參考上圖）
模型限制：目前版本處理複雜問題時，偶爾會陷入推理循環；回答時也可能混合不同語言。
實際測試：我在模型 Demo 中測試，發現確實偶爾會出現「推理循環」，但還是能正確回答；相同邏輯題目 GPT-4o 回答錯誤，o1-Preview 回答正確、速度更快。
出現開源：距離 OpenAI 推出「推理模型 o1-Preview」還不到 3 個月，就已經開始出現開源的版本，進步速度驚人。
🧰 TOOLS
AI 簡報工具 Gamma：把簡報交給 AI 做！
來自合作夥伴：Gamma
Gamma 是一款 AI 驅動的簡報工具，只需要不到一分鐘的時間，就能自動完成一份簡報、文件甚至是網頁！
你不再需要簡報模板
只需一鍵，就能重新設計整份簡報
能夠線上分享你的簡報，獲得數據分析
能在任何設備上分享：筆型、平板、手機
能夠嵌入任何内容：GIF、影片、圖表、網站
我自己也很常使用 Gamma，除了 AI 功能外，它能在簡報嵌入各種的內容真的非常方便，推薦還沒使用過 Gamma 的讀者，可以免費嘗試看看！
🚀 LAUNCH
ElevenLabs 推出 GenFM 功能生成 Podcast
AI 語音生成新創 ElevenLabs 在 ElevenReader iOS app 推出 GenFM 功能，用戶可以上傳內容生成 32 種語言的 Podcast。
支援上傳：YouTube 影片、PDF、文章、電子書，生成 2 位 AI 主持人的 Podcast。
擬真對話：增加語助詞、停頓、笑聲、呼吸聲，模仿人類之間的自然對話。
你能用在：瀏覽最新消息、聆聽書籍評論、課前準備、故事時間。
NotebookLM 競爭對手：這次推出的功能類似 Google 前陣子推出的 NotebookLM，不過 ElevenLabs 更進一步支援 32 種語言。
實際測試：中文語音還是很國外口音，但已經是能聽得懂的程度，我測試將上期電子報上傳生成 Podcast，你聽完再跟我分享想法！
你覺得效果如何？
📊 CHART
一張圖看：目前 AI Agents 發展
圖片來源：Large Language Model-Brained GUI Agents: A Survey
最近一篇研究深入探討了目前「LLMs 驅動的 GUI Agents」，其中一張圖可以清楚看到近年來 GUI Agents 的發展。
什麼是 GUI：圖形使用者介面（GUI）一直是人們操作電腦和軟體的直觀方式，例如：點擊按鈕、填寫表單等。
隨著 LLMs 的出現：這些模型開始能夠「理解自然語言」甚至「處理視覺元素」，因此開發出可以自動操作 GUI 的 AI Agents。
多步驟自動化：不需要我們手動完成操作，它們可以自動完成跨頁面、多步驟的任務。
應用廣泛：可以用於網頁瀏覽、手機應用互動、桌面軟體的操作等，讓我們和軟體的互動變得更簡單高效。
可以發現：近期各家公司都開始陸續推出 AI Agents，我猜明年很有機會看到像 ChatGPT 那樣突破的 AI Agents 產品出現。
🧭 GUIDE
如何善用 Claude 最新推出的 Styles 功能？
圖片來源：Anthropic
Claude 宣布推出「自訂風格 Choose Style」功能，讓你可以調整 AI 的回應方式，保存、重新使用自己喜愛的寫作風格。
3 種預設風格：正式（Formal）、簡潔（Concise）、說明（Explanatory）
自訂回應風格：能夠上傳範例，或是直接指定偏好語氣與結構。
可以做到：設定工作文件專業語氣、定義品牌文字風格、保存技術文件標準。
這部 10 分鐘教學影片：預設風格、如何創建自訂風格，如何使用這項功能節省時間的小撇步。
🔬 RESEARCH
AI 比神經科學專家更能有效預測研究結果
圖片來源：Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results
最近英國倫敦大學的一篇研究發現：AI 比神經科學專家更能有效預測研究結果。
實驗設計：用 BrainBench 測試了 15 種 AI 和 171 位神經科學專家的能力，讓他們判斷研究結果是「真」還是「假」。
實驗結果：AI 的準確率 81%，專家只有 63%，特別是訓練過神經科學資料的「BrainGPT」更高達 86%。
關鍵發現：科學研究結果的規律比預期更容易被發現，而 AI 能有效利用這些規律來優化實驗設計。
🔍 INSIGHT
4 小時能用 Google Gemini 做出什麼應用程式？
這部影片很有趣，他們舉辦了一場網頁開發挑戰賽：要在 4 小時內，跟 Google Gemini 一起開發出一款關於「感謝」的應用程式。
他們 4 人只用 4 個小時就分別作出：
感謝卡生成工具：輸入寄件人和收件人資訊，使用 Gemini 生成卡片文字、圖片。
Hypedawg：在 VS Code 中加入一個動畫狗，能夠分析程式，並提供建議回饋。
#ThankADev 平台：搜尋 GitHub 專案，為每個軟體庫生成感謝信，並提供分享到 Twitter。
公開感謝平台：讓用戶創建私人或公開的感謝信，並將其儲存至資料庫。
雖然他們 4 人本來就是開發者，但都認為 Google Gemini 能有效提升開發效率，特別是在生成程式、內容方面。
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