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🗞️｜OpenAI 即將推出 GPT-5
🚀｜Microsoft 推出 Copilot 模式
📊｜中國 AI 晶片要超越西方了嗎？
🧭｜如何使用 ChatGPT Agent 模式？
🔬｜AI 自己研究發現新 AI 模型架構
🔍｜Sam Altman 想將 AI 算力分配給每一個人
🗞️ NEWS
OpenAI 即將推出 GPT-5
圖片來源：ChatGPT 生成
GPT-5 即將推出！最近 LM Arena 平台上出現多個神秘 AI 模型，表現遠超現有 AI 模型，大家都在猜這可能是 OpenAI 正在公開測試 GPT-5。
神秘測試模型：Zenith（旗艦版本）、Summit（通用版本）、Lobster（迷你版本）、Starfish（開源版本）、o3-alpha（程式版本）。
專為「程式」設計：根據 The Information 報導，這次 GPT-5 程式能力將超越 Claude Sonnet 4
「混合推理」模型：GPT-5 將能控制回答的「思考」時間長短，OpenAI 甚至計畫將這個架構一路用到 GPT-8。
可能是 MoE 架構：很多人認為這些神秘模型不是個別獨立的模型，最終會被整合成「專家混合（MoE）」架構的 GPT-5。
根據最新消息：OpenAI 官方將 GPT-5 推出日期定在 8 月，我們可能最快這兩週就能看到 GPT-5！
🧰 TOOLS
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🚀 LAUNCH
Microsoft Edge 瀏覽器推出 Copilot 模式
Microsoft 的 Edge 瀏覽器最新推出了 Copilot 模式，大幅提升原來 Edge 瀏覽器內 Copilot 的使用體驗，能夠一次整理分析所有開啟的分頁。
全新分頁設計：打開 Copilot 模式後，新分頁會改變成類似 ChatGPT 的對話頁面，提供搜尋、簡單問答、深度思考等功能。
快速 AI 助手：原來 Copilot 按鈕設計在 Edge 瀏覽器右側欄位，這次改到網址欄前面，打開後會出現小視窗，體驗下來比原來方便。
多分頁理解：這是我認為這次最有用的功能，能夠摘要、理解多個分頁的內容，過去只能處理一頁內容。
使用體驗：我長期使用 Edge 瀏覽器，但過去的 Copilot 功能體驗感真的很差，這次雖然說推出新模式，但更像是升級，把 OpenAI 技術更好地整合進 Edge 裡面（語音模式讚！）
📊 CHART
中國 AI 晶片發展要超越西方國家了嗎？
圖片來源：Epoch AI
Epoch AI 最新文章分析中國 AI 晶片技術發展現況，雖然中國技術發展快速，逐步縮小與西方硬體的差距，但目前仍然依賴 NVIDIA 晶片，短期內不太可能超越西方。
逐步縮小差距：2018 年，中國晶片的運算效能比西方晶片慢了 10 倍，但現在（華為 Ascend 910C 與 NVIDIA B200 GPU）縮小到只差 3 倍。
最主要障礙：中國晶片製造能力仍落後於西方。2024 年，華為生產了約 20 萬顆Ascend 910B，合法進口的 NVIDIA GPU 約有 100 萬顆（不加上走私 GPU）。
現實情況：90% 以上的中國大型語言模型還是依賴 NVIDIA GPU，華為晶片主要用於推理階段，訓練階段還是依賴 NVIDIA GPU。
Epoch AI 認為未來幾年：因為硬體落後、美國晶片出口限制，雖然不妨礙中國訓練最先進的 AI 模型，但這些增加成本，會讓中國 AI 規模化方面處於劣勢。
🧭 GUIDE
如何使用 ChatGPT 的 Agent 模式？
前陣子 OpenAI 推出 ChatGPT 最新功能 Agent 模式，最近也開放給更多付費用戶，這部影片帶你看多個應用場景，以及給你一些使用建議。
ChatGPT Agent 模式：直接在 ChatGPT 讓 AI 幫你操作瀏覽器、蒐集資料、製作簡報，即時顯示點擊、滑動、填表等動作。
什麼時候適合用 Agent：要先搜集大量資料再做簡報／文件的流程、跨平台點擊工作…
使用建議：
指令越具體越好：清楚列出資料來源、欄位格式、輸出要求。
先做低風險任務：研究、草稿、初稿簡報，避免直接寄信或修改正式文件。
養成「邊看邊導」習慣：開啟 Activity Log，必要時即時停止修正。
定期清理資料：降低個資、登入資訊外洩風險。
排程自動化：流程確認沒問題後，再設定週期任務，如月報、週報。
🔬 RESEARCH
AI 自己研究發現新 AI 模型架構
圖片來源：AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery
SII‑GAIR 團隊發表 ASI-ARCH 論文，打造出一個「全自動 AI 研究循環」，讓 AI 自己想出新的架構，並且發現 106 種比人類設計還要厲害的 AI 模型架構。
傳統研究方式：人類研究者容易疲勞，且只能在有限的範圍內進行嘗試，導致進展緩慢。
ASI-ARCH 系統：由 3 個 AI 角色組成，Researcher（負責想出新架構）、Engineer（負責訓練與除錯）、Analyst（分析結果並提供建議）。
研究結果：進行了 1,773 次實驗、耗費 20,000 小時 GPU 運算時間，發現 106 種新的線性注意力機制（Linear Attention）架構。
🔍 INSIGHT
Sam Altman 想將 AI 算力分配給每一個人
Sam Altman 最近上了 Theo Von 的 Podcast 節目《This Past Weekend》，雖然這個節目比較輕鬆，但也有很多重要觀點值得我們一讀。
GPT-5 已經研發完成：Sam Altman 用 GPT-5 來測試一個他自己回答不了的問題，結果它完美答出來了，讓他非常驚訝！
普遍基本財富 UBW：他提出了一個「全球財富分配模型」的瘋狂想法，將全球 AI 算力用 Token 形式平均分配給地球上的每個人，讓大家都可以使用、出售。
AI 競賽轉變：各家 AI 公司從追求 AI 模型基準分數，開始轉向哪家公司能為用戶提供最大的實質價值。
未來能源需求：為了滿足未來 AI 龐大的能源需求，他認為人類必須盡快達成「核融合」，未來最重要的兩個元素是「智慧」、「能源」。
