Porkey AI 最近的一篇研究文章，過去幾個月一直在觀察 GPT-3.5 和 GPT-4 「輸出速度」。

結果發現，GPT-4 的輸出速度已經大幅提升，逐漸縮小了與 GPT3.5 輸出速度的差距。而且發現，上下文 Token 越多並不代表輸出時間就會拉長。

例如：一個包含 33 個 Token 的 Prompt ，如果複雜的話，可能需要花費 32 秒的處理時間。但一個包含 204個 Token 的 Prompt，如果簡單，可以在短短 4.5 秒內就得到輸出。

根據《Bloomberg》的 PitchBook 數據，僅今年第三季，AI 領域新創公司募集資金就達到了 179 億美元，超過了科技領域的其他類別。

雖然全球新創的總募集資金比去年同期少了 31%，僅 730 億美元，但 AI 領域資金仍然繼續呈現成長趨勢，去年同期相比，上升了 27%。

但多數成功募集資金主要都來自於少數的公司，例如：Anthropic 和 OpenAI。

beehiiv 是一個電子報平台，由知名電子報 Morning Brew 早期員工創立，他們清楚知道如何將電子報從零擴展到數百萬粉絲。

beehiiv 內建了發送電子報所有必備的工具，包含訂閱數成長、電子報客製化和數據分析工具。後續也不斷推出專為電子報經營設計的功能，包含：內建表單、反饋投票、推薦計畫、SEO 網頁優化…等。

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Figure 是一家 AI 機器人新創，在今年初的時候宣佈研發「通用型的人形機器人」。

當時只有一些概念圖，但不到一年的時間，他們就開發出了這款機器人的原型，也在今年 5 月宣佈完成 7,000 萬美元的融資。

影片中的機器人擁有更像人類的行走模式，跟 Tesla 之前展示的機器人相比，明顯比較流暢，整體的構造也非常纖細，更符合成本效益。

PyTorch 是一個開源的 Python 機器學習庫，應用在 AI 領域，如電腦視覺和自然語言處理。

PyTorch 最近推出了一個新的輕量運行框架和模型轉換工具 ExecuTorch，可以幫助 AI 模型在移動設備和邊緣設備運行。

基礎模型（Foundation Model），例如：GPT-4 和 Stable Diffusion 2，對我們的影響越來越大，但其背後的公開透明度卻越來越低。

Stanford、MIT和 Princeton 共同推出了「基礎模型透明度指數」，幫助評估基礎模型在開發和部署的透明度。

評估指標包括：訓練基礎模型的社會層面（對勞工、環境和實際應用的影響），以及技術層面（數據、計算和模型訓練過程的細節）。

結果發現，上圖 10 家主要的基礎模型，平均分數僅有 37 分，最高分的開源模型 Llama 也只是剛超過 50 分。

👉 完整論文、數據

上個月，《Nature》雜誌調查了科學研究人員對 AI 崛起的看法，共有來自 93 個國家，3,838 名博士後（Postdoc）參與了該調查。

結果顯示，只有 31% 的人使用過類似 ChatGPT 的 AI 聊天機器人，而且有將近 7 成的人認為 AI 並未對他們的工作或職涯帶來明顯變化。

有專家認為，現在就判斷 AI 是否改變日常工作還太早。根據他的經驗，研究人員和學者通常會因為機構的慣性，導致「較慢」接受使用新科技。

在「使用過 AI 聊天機器人」的人群中，約 43% 每週使用，僅有 17% 的人每天都會使用。根據調查，

👉 完整調查數據、報告

全球頂級 Venture Capital Accel 前天發布了今年最新的 Accel Euroscape 報告，今年的主題是「Generation AI」。

Accel 的 Euroscape 報告首次在 2016 年推出，主要專注在歐洲科技領域的市場動態。

報告也從超過 25 個國家，2200 多家公司，篩選出了在歐洲和以色列 100 家最值得關注的 SaaS 公司名單，推薦給有興趣的讀者！