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🗞️｜Figma 推出多款 AI 工具
🚀｜Mistral 推出 Medium 3
📊｜AI 回答「簡短」出現幻覺
🧭｜13 分鐘教你如何好好用 AI
🔬｜AI 喜歡引用有名的論文
🔍｜IBM 用 AI 取代人資 HR
Figma 在 Config 2025 大會上宣布推出多款 AI 工具，讓設計師可以直接從設計稿生成程式碼、網站、行銷素材。
進軍 Vibe Coding：Figma 這次的 AI 升級，直接挑戰 Canva、Adobe、WebFlow、Framer…，以後設計不只是畫圖，還能一鍵做出網站、行銷素材。
📦 RESOURCE
Mindstream：職場 ChatGPT 工具包
來自合作夥伴：Mindstream
HubSpot 旗下 AI 媒體 Mindstream，幫你整理好了「職場 ChatGPT 工具包」，教你如何把 ChatGPT 應用到職場工作當中，包含：
2025 年 AI 生產力指南
ChatGPT 使用決策圖
各行業實際應用案例
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🚀 LAUNCH
Mistral 推出新模型 Mistral Medium 3
圖片來源：Mistral
法國 AI 新創公司 Mistral 推出最新的語言模型 Mistral Medium 3，號稱效能媲美 Claude Sonnet 3.7，但成本只要 1/8。
效能表現：在多項基準測試中，表現超過 Llama 4 Maverick、Cohere Command-A，媲美 GPT-4o、Claude Sonnet 3.7。
價格優勢：API 價格只要 $0.4 / 百萬 tokens（輸入）、$2 / 百萬 tokens（輸出），比 Claude Sonnet 3.7 便宜 8 倍。
部署簡單：只需要 4 張 GPU 就能部署，還能根據企業需求進行微調、整合內部資料，打造專屬 AI 助手。
Large 模型：繼 3 月推出 Mistral Small、最近推出的 Mistral Medium，未來幾個禮拜也即將推出 Mistral Large，對資安有嚴格要求的企業值得期待。
📊 CHART
AI 回答越「簡短」越容易出現「幻覺」
圖片來源：Giskard
根據法國 AI 測試公司 Giskard 的最新研究，要求 AI 用「更簡短」的方式回答問題，反而會讓 AI 產生更多「幻覺」。
實驗方法：評估了 8 家頂級模型，測試內容包括：事實正確性、抵抗錯誤資訊能力、破解迷信、工具使用可靠性。
測試發現：無論是 OpenAI 的 GPT-4o、Mistral Large、Anthropic Claude 3.7 Sonnet，在被要求「簡短回答」時，事實正確性都會下降。
可能原因：AI 模型在被要求簡短回答時，沒辦法有足夠的空間去澄清錯誤的前提、解釋細節，導致更容易選擇簡短但不夠正確的答案。
其他發現：如果使用者很自信提出有爭議的說法，AI 比較不容易反駁；而且使用者偏好 AI 回答的方式，不一定是最正確的方式。
🧭 GUIDE
Stanford 教授 13 分鐘教你如何好好用 AI
Stanford 教授 Jeremy Utley 認為：「我們大多數人都沒好好用 AI」，因為我們把 AI 當工具，而不是夥伴，讓他用 13 分鐘教你如何改變心態。
讓 AI 問你問題：不要只讓 AI 回答你的問題，可以讓 AI 主動問你問題，幫助 AI 能更了解你的需求，給出更精準的建議。
把 AI 視為夥伴：把 AI 視為「隊友」而不是「工具」，當 AI 給出普通的答案時，給予反饋、指導，就像你跟同事討論溝通一樣。
讓 AI 扮演角色：你可以讓 AI 扮演你的對話對象、模擬心理狀態，甚至給你從對方角度的回饋，幫助你準備重要的對話。
超越「不錯」思維：AI 讓我們很容易達到「不錯」的標準，但如果想要做到「更頂尖」，還是需要花時間去嘗試不同的想法、做出更多的變化。
🔬 RESEARCH
AI 喜歡引用「有名」的論文
圖片來源：HOW DEEP DO LARGE LANGUAGE MODELS INTERNALIZE SCIENTIFIC LITERATURE AND CITATION PRACTICES?
最近一篇研究論文研究了 GPT-4o 在生成科學論文「引用」時的行為，結果發現過程中出現一些顯著偏誤。
研究方法：讓 GPT-4o 為 10,000 篇論文生成 274,951 個引用，分析這些引用的特徵。
研究發現：
喜歡「有名」：AI 偏好引用「已經被大量引用」的論文，這會導致熱門的論文更熱門，冷門論文更冷門，形成「馬太效應」。
喜歡「新的」：AI 偏好引用「較新」的論文，而且這些論文通常標題較短、作者較少。
喜歡「短標題」：AI 生成的參考文獻，通常選擇「標題較短」、「作者較少」的論文。
🔍 INSIGHT
IBM 已經開始用 AI 取代人資 HR
圖片來源：華爾街日報
IBM 執行長 Arvind Krishna 最近接受《華爾街日報》專訪表示，IBM 已經用 AI 取代數百名「人資 HR」員工，把資源投入更重要的領域。
AI 取代 HR：IBM 利用 AI Agent，取代了數百名「人資 HR」員工，可以自動完成分析試算表、進行研究、撰寫 Email 等任務。
裁員數量：雖然在「人力資源 HR」領域減少人力，但整體員工人數還是持續增加，讓公司能將更多資源投入到更關鍵的領域。
轉向關鍵領域：IBM 將資源投入到更關鍵的領域（軟體工程、銷售、行銷），這些不是重複性、需要「批判思考」、「與人互動」的工作。
AI 對就業的影響：雖然目前還沒有出現因為 AI 導致的大規模裁員，但隨著 AI Agent 技術的成熟，已經開始有許多企業正在觀察 AI 的應用，減緩增加人力的速度。
