Elon Musk 上週正式宣布推出其 AI 公司 xAI 的 AI 聊天機器人 Grok 開放 𝕏 Premium+ 用戶使用，𝕏 Premium+ 台灣費用為每月 490 元新台幣。

在上週 Google 正式推出新的 Gemini 模型不久，就被爆出其 Demo 影片「Hands-on with Gemini: Interacting with multimodal AI」（上方這部）是造假的。

在 Demo 影片中，我們看到 Gemini 可以無延遲地描述鏡頭中發生的任何物體、動作，看似 AI 已經能夠達到「即時互動」的水準。

但發現 Google 可能只是將影片中的靜態圖像請 Gemini 生成描述，然後再用配音、剪輯成一部「即時互動」的影片。

雖然每次看到 Demo 影片都很興奮，但還是不要抱著太大的期待 🫠

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我們都知道現在很多的 AI 產品在正式推出前，都是在 Discord 打造測試版的產品，讓用戶在社群中使用。

根據 Similarweb 的資料統計，近一個月 Discord 流量最大的 5 個 AI 產品分別是：

最近幾天 AI 圈的這張迷因圖片的討論度非常高，圖片中把各種對 AI 模型有效的 Prompt 都輸入到 ChatGPT「自訂指令」中。

雖然這圖片是迷因，全部輸入進去也不一定有用，但這些 Prompt 多數確實都是研究、論文、實測證明有效的：

其實後面看似很無釐頭的 Prompt 都是運用之前介紹過的「情緒勒索」 AI 會得到更好的輸出效果一樣，像我就很常用「This is very important to my career（這對我的事業很重要）」！

Transformer 是目前所有大型語言模型背後所使用的模型架構，最初於 2017 年由 Google 的 8 位研究員在論文《Attention Is All You Need》中提出。透過使用「自注意力機制」，同時關注語言中的每個單詞和單詞之間的關係，從而更好地理解整體語意。👉 完整論文

經過一年使用各種大型語言模型（LLM），我們應該都已經了解 LLM 有多強大，但「數學能力」一直都是 LLM 的短板，那這樣對數學家真的有幫助嗎？

這篇論文介紹了 Transformer 模型數學原理，以及這些模型對專業數學家有什麼幫助。

他們發現利用 LLM 直接讓模型給出「數學完整證明」還是容易出錯，比較好的作法是讓模型給出證明思路，或者是檢查已有的證明。

另外也測試了 ChatGPT 和 GPT-4 在不同難度的數學問題表現。結果發現雖然可以有效作為搜尋引擎，但仍無法處理高階的數學推理。

研究人員預測未來這些模型會提升數學家的工作效率，但短期內不太可能取代人類數學家。

上個月 OpenAI CEO Sam Altman 突然被解僱，重新回到 OpenAI 的他，在上週上了喜劇演員 Trevor Noah 的 Podcast，首次透露這段經歷的真實感受。

Sam Altman 當時接到被開除的電話，是在 Las Vegas 準備看 F1 賽車的大獎賽，他在酒店接到電話，不知道會發生什麼事情，然後就被董事會開除了，他認為這段經歷跟他父親突然意外去世的情況類似。

中間 Trevor Noah 對 Sam Altman 說「別忘了你被開除時的那份心情，因為你現在開發的這項技術，將會讓許多人面臨相似的處境。」Sam Altman 也認為自己經過這次的經歷變得更有同理心了。

雖然遇到這起風波，但 Sam Altman 還是對 AI 保持樂觀，他認為 AI 不是非黑即白，而是風險與利益之間的平衡，例如：雖然偶爾會發生墜機，但飛機帶來更多好處；雖然藥有副作用，但更能解決疾病對人類的威脅。

我自己也是保持對 AI 樂觀的態度，只要能避免極小機率、人類社會無法承擔的毀滅性風險，我認為 AI 「未來帶來的好處」絕對比我們目前認為的壞處（失業問題）多更多。