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🗞️｜Figure AI 推出機器人模型 Helix
🚀｜Microsoft AI 直接生成遊戲
📊｜Perplexity 訓練 DeepSeek R1
🧭｜Microsoft 免費 AI Agents 課程
🔬｜Google AI 兩天破解 10 年難題
🔍｜YC 專訪 Perplexity 執行長
電子報製作時間：4.5 小時
🗞️ NEWS
Figure AI 推出 AI 機器人模型 Helix
人形機器人公司 Figure AI 自主研發全新 AI 模型 Helix，這款結合視覺、語言、行動的通用模型，甚至能同時控制 2 台機器人。
全上半身控制：除了機器人的手臂，還能同時調整手腕、手指、軀幹、頭部，達到 35 個自由度的精細控制。
跨機器人合作：首個能夠同時控制 2 台機器人的系統，機器人可以一起合作完成長時間、複雜的任務。
雙系統架構：採用 2 個互補系統，S2 負責「深度思考」理解環境、語意，而 S1 則專注將 S2 傳來的語意，轉換成動作。
終止 OpenAI 合作：過去 Figure 機器人使用的是 OpenAI 的模型，但合作中遇到整合問題，前兩週剛宣布退出合作，改專注開發自家 AI。
🎟️ AI EXPO
臺灣 AI 博覽會：年度 AI 盛會免費報名
來自合作夥伴：DIGITIMES
台灣年度最盛大的 AI 博覽會「AI EXPO Taiwan 2025」要在 3 月 26 日至 28 日登場啦！這次會有 250+ 間企業一同展出，還有 30 多場講座可以聽！
30+ 場菁英領袖講座：DeepLearning AI（是創辦人吳恩達！）、AWS、Qualcomm、Dell、Microsoft、Google…等知名企業參與
4 大特色專區：現在還有創遊科普區、新創交流區、公部門願景館、AI 人才充電站（學習資源、求職管道）
2 大核心技術：聚焦 AI 晶片、AI 資安技術，以及 5 大關鍵應用主題展區
免費報名：這次博覽會有 30+ 場專家講座可以免費聽，還能抽台北首爾雙人來回機票！超期待吳恩達的講座！趕快報名卡位
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🚀 LAUNCH
Microsoft 最新 AI 模型 Muse：可以直接生成遊戲
影片來源：Microsoft
Microsoft 研究團隊研發全新 AI 模型 Muse，這款「世界與人類行為模型（WHAM）」，能夠根據真實遊戲畫面，生成完整的遊戲。
WHAM（世界與人類行為模型）：能預測 3D 環境與行動，打造一致的遊戲結構。
只要 1 秒畫面：就能生成 2 分鐘符合遊戲邏輯、機制的遊戲內容。
數據來源：利用 Xbox 遊戲《Bleeding Edge》的真人遊玩數據（包括遊戲畫面、遙控動作），累計超過 10 億張圖像、7 年的遊戲時間。
你能想像嗎？：未來遊戲內的場景、NPC、劇情，可能都能由 AI 系統即時生成。當遊戲 能自動化、即時生成，每次遊戲體驗都獨一無二，那不就是真正的虛擬世界了嗎？
圖片來源：Perplexity
我們都知道 DeepSeek R1 模型表現很好！唯一缺點就是「許多議題受到中共審查」，因此 Perplexity 重新訓練，推出「無審查」版本 R1 1776 模型。
主要問題：原本 R1 模型在遇到敏感議題時，會採取迴避、偏頗回應，呈現出明顯的審查偏見。
訓練方法：團隊先由專家確定約 300 個常被審查的議題，使用改良版的 Nvidia NeMo 2.0 框架進行後訓練。
改進成效：團隊建立 1000+ 個涵蓋敏感議題的多語言測試案例，發現 R1 1776 能夠正確回答敏感議題，並保持原有的推理和數學能力。
如何使用？：目前 R1 1776 已經可以在 Hugging Face 開放下載使用，官方沒有 Space 的 Demo 版本，目前只有看到這個 Space 可以試用
🧭 GUIDE
Microsoft 推出免費 AI Agents 課程
圖片來源：Microsoft
Microsoft 推出免費 AI Agents 課程！用 10 堂課幫助你學習 AI Agents 開發，而且竟然有繁體中文的版本，10 堂課內容包含：
AI Agents 與應用場景介紹
探索 Agentic 框架
理解 Agentic 設計模式
工具使用設計模式
Agentic RAG
建立值得信賴的 AI Agent
規劃設計模式
多代理設計模式
後設認知設計模式
生產環境中的 AI Agent
每堂課內容包含：一份書面課程（3 月會推出教學影片）、支援 Azure AI Foundry 和 Github Models（免費）的 Python 程式碼範例、延伸學習資源的連結！
🔬 RESEARCH
Google 推出 AI 科學助手：兩天破解微生物學 10 年難題
影片來源：Google
Google 最新 AI 科學助手「Co-Scientist」，在 48 小時內解開微生物學家花 10 年研究的超級細菌抗藥性機制，震驚學界！
AI 科學助手 Co-Scientist：使用 Gemini 2.0 多代理系統，自動化處理複雜研究流程，幫助科學家產生新假設、研究策略。
系統運作原理：系統會根據科學方法的邏輯，透過多個專門代理協同合作，從產出初步假說到持續改進、反覆評估。
48 小時成果：在兩天內就研究出與 José R Penadés 教授團隊多年研究相符的假說，令他十分震驚，因為這個假說並未公開過。
甚至提出新假說：Co-Scientist 不僅提出了正確的主要假說，還給出了另外 4 個合理的假說，其中一項更是教授團隊從未想到過，目前正積極進行後續研究。
YC 合夥人 David Lieb 最新專訪了 Perplexity 的執行長 Aravind Srinivas，聊他在矽谷的成長歷程、如何與 Google 競爭，以及搜尋引擎的未來走向。
後續提問功能：Perplexity 在每次問答後，增加了「後續提問」的設計，結果讓使用者停留時間翻倍，每日提問數大幅提升。
設計哲學：「使用者永遠不會錯」成為 Perplexity 產品設計的核心原則，強調在遇到疑問時主動向使用者求證，而不是責怪使用者。
競爭策略：Perplexity 並非單純想打敗 Google，而是以極致用戶體驗切入市場，尋找在市場中的差異化優勢。
未來定位： Perplexity 目標在於未來 3-4 年內，打造出一個提供精準答案，還能整合後續服務（例如：購物、訂票…等）的全方位 AI 搜尋平台。
