Google 底下的 DeepMind 研究團隊，近期推出名為 AlphaChip 的 AI 系統，主打透過強化學習的方式，讓 AI 能學會設計電腦晶片。

AlphaChip 帶來的影響非常巨大，除了 Google 以外，知名晶片設計公司 MediaTek，也拓展 AlphaChip 的技術，以加速其晶片開發的效率。

總體而言，AlphaChip 創造了一個正向循環，透過 AI 設計強大的晶片，從而訓練出更強大的 AI 模型，這種不停強化的迴圈，將能大幅提升 AI 的進步速度！

Lawsnote QA 是一款專為提供法律解答的 AI 產品，使用者只需輸入法律問題，Lawsnote QA 就會根據相關法規和判決資料來回應，附上參考資料提供法律解答，減少 AI 幻想的問題。

Lawsnote 自 2016 年成立以來，已建立起包含 34 萬部法規和超過 2,000 萬筆判決的龐大法學資料庫，目前國內七成的律師都使用 Lawsnote 的法學搜尋引擎查詢資料。

Lawsnote QA 利用其資料庫，匯集與用戶個案高度相關的法規和過往判決，提供具參考價值的法律解答，讓使用者獲得更精確且貼近個案狀況的法律回覆。

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上週，Google 宣布自家的 NotebookLM 迎來重要更新，可以將使用者上傳的 PDF 文件，透過 AI 轉換成對話型的 Podcasts 節目。

而近期，NotebookLM 又再次擴展支援的檔案類型，使用者將可以直接上傳音訊檔，甚至是使用 YouTube 連結來提供影片，實用性可謂大幅提升。

目前該功能主要透過 Gemini 1.5 的多模態能力實現，甚至還多了能共用 Audio Overviews 的功能，讓用戶們在協作上能夠更加順利！

Qwen2.5-Coder 是阿里巴巴旗下 Qwen 系列模型的最新版本，是專門針對程式碼的生成與理解所設計，讓我們透過開發團隊公布的技術文件，來看看它的能耐吧！

首先，Qwen2.5-Coder 的 7B 版本順利在 HumanEval+ 上達到了 84.1% 的準確率，勝過其他同量級的模型，在 Spider 中的得分為 82.0%，展現不俗的 text-to-SQL 能力！

除此之外，在程式碼方面的表現也不差，在 CRUXEval Input-CoT 和 Output-CoT 的任務上，分別為 65.8% 和 65.9% 的高分，可謂是潛力無窮！

近期，來自日本 Yamagata University 的考古團隊，與 IBM 研究中心合作，使用 AI 科技來協助考古工作的進行，最後發掘近 300 個過去未知的壁畫遺跡。

研究團隊指出，透過 AI 科技與低空無人機的相輔相成，成功用 6 個月的時間，完成將近一個世紀的考古工作，可見 AI 對探勘效率的強大提升。

部分壁畫的歷史甚至可以追溯到西元 200 年前，而人類透過兩千年後的 AI 技術，順利突破時間隔閡，讓人類距離歷史的真相能夠更近一步！

接著來分享上期的投票結果，本次的投票共有 63 位讀者參與，其中有約 7 成的讀者表示願意使用 OpenAI 最新推出的「進階語音」功能。

除此之外，也有約 3 成左右的讀者表示會再觀望，各種 AI 功能不斷推陳出新，從之前的多模態、多語言，到現在的進階語音功能，總是給我們帶來許多的驚喜！

來自 Nvidia 的研究員 Jim Fan 近期在受訪中提到，隨著 AI 基礎模型的逐漸增強，人形機器人將在未來兩三年內迎來巨大轉變。

正如 GPT-3 對語言處理的突破，人形機器人也將迎來它的「GPT-3 時刻」，但 Jim Fan 認為真正的難題並非是在技術上，而是在日常生活上的導入。

要讓 AI 機器人進入日常，除了技術外，還需要兼具價格合理、可大規模生產、妥善的隱私法規等，這可能會花費比預期更多的時間！

*延伸討論：AI 人形機器人即將迎來突破性的發展，但日常生活中的導入仍面臨價格、隱私和法規等挑戰，AI 機器人能夠在未來兩三年內進入日常生活嗎？除了技術突破外，還有哪些因素會影響它們的普及？AI 機器人真的能改變我們的生活方式嗎？還是說，這樣的發展還需更多時間？