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🗞️｜OpenAI 每月 $20,000 美元的 AI
🚀｜Monica 團隊推出 AI 代理 Manus
📊｜採用 Diffusion 的 AI 語言模型
🧭｜如何使用 Google AI 搜尋功能
🔬｜Prompt 影響有限並非萬靈丹
🔍｜一年內工程師只需檢查程式碼
電子報製作時間：6.1 小時
圖片來源：The Information
根據《The Information》報導，OpenAI 計畫推出每月最高 $20,000 美元的 AI 代理工具，鎖定「知識型工作」、「軟體開發」、「博士研究」…
計劃分成三個等級：
$2,000/月：商業專業人士、高收入知識工作者專用的 AI 代理
$10,000/月：進階軟體開發者專用的 AI 代理
$20,000/月：支援博士級研究的 AI 代理
長期營收：這個進階 AI 代理計畫預計將為 OpenAI 貢獻 25% 的長期營收
價格超越員工薪資：$2K-$20K 美元的每月費用，相當是請一名資深員工、甚至是外部顧問，是 AI 第一次以「類員工」模式銷售，而不是單純的 SaaS 工具。
來自合作夥伴：Train Fitness
Train Fitness 是由加拿大團隊推出的一款 AI 健身 App，能夠透過智慧手錶自動檢測超過 470 種健身動作，讓 AI 真正成為你的健身教練。
AI 演算法：使用專利 AI 演算法（Neural Kinetic Profiling™，NKP）來精準捕捉、分析人體健身動作。
自動追蹤：只要佩戴 Apple Watch，不需額外手動輸入，就能追蹤紀錄槓鈴、啞鈴、壺鈴…等動作組數。
AI 健身計劃：根據過去的訓練、恢復情況和健身目標，AI 會生成專屬於你的健身訓練計劃。
實際體驗：目前我已經使用 Train Fitness 5 個月，是我用過最好用的健身追蹤 App！獲得 2 個月 Trian Pro 會員資格
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🚀 LAUNCH
Monica 團隊推出 AI 代理工具 Manus
Monica 團隊推出全新 AI 代理工具 Manus，能自動獨立完成複雜的任務：股票分析、篩選履歷、房地產研究…，繼 DeepSeek 後，又一個中國 AI 團隊爆紅。
簡單來說：Manus 就像是 DeepResearch + Operator + Claude Computer Use 的結合體。
全程自動化：Manus 會先分析需求，然後逐步執行任務步驟，操控瀏覽器模擬真人互動、收集數據、撰寫內容，並在雲端電腦運行程式。
多元輸出結果：能生成各種你需要的格式，文件、圖表、PPT，甚至是 App、網頁、Podcast…
直接來看範例（真的很扯！）
分析 Tesla 股票：做成超級精美有各種圖表的個股分析報告。
製作日本旅行手冊：不是單純給你旅遊建議，是直接做成完整的電子版旅遊手冊。
製作「動量定理」教學網頁：幫國中物理老師製作「動量定理」的互動教學網頁。
如何使用 Manus：目前只有擁有邀請碼的人可以馬上進入內部測試，其他人都必須填寫等候名單。
📊 CHART
Mercury：採用 Diffusion 的 AI 語言模型
Inception Labs 推出 Mercury 模型，是首款公開採用 Diffusion Model 的 AI 語言模型，生成速度比現有模型快 5-10 倍，每秒能生成超過 1,000 個 tokens。
現有模型限制：目前大部分模型都是從左到右、一個 token 接著一個 token 生成文字，生成速度慢、長推理成本高。
Diffusion 模型優勢：不是一步一步生成，而是透過多個「去噪」步驟，粗到細（coarse-to-fine）「並行」逐步細化地優化輸出，明顯加速生成過程。
速度大幅提升：生成速度比現有模型快 5-10 倍，能夠在普通的 NVIDIA H100 顯卡上，達到每秒生成超過 1000 個 tokens。
應用廣泛：過去許多 AI 生成圖片、影片、音訊的模型都採用 Diffusion 模型技術，但過去難以用在生成文字、程式碼。直到最近才出現突破。
影片來源：Google
Google 搜尋宣布重大更新：AI Overviews 升級使用 Gemini 2.0 模型，並推出「AI Mode」能夠經過深度推理後，回答較複雜的問題。
目前 AI Overviews（AI 搜尋功能）已經開放多個國家（包含台灣）使用，但可能很多人都還是無法使用。
如何打開 AI Overviews：
下載使用 Chrome 瀏覽器
將 Chrome 瀏覽器語言改為「英文」（Windows 設定更改；Mac 需要改系統語言）
進入 Search Labs 網站，打開「AI Overviews and more」
如何使用 AI Mode：目前新實驗性功能 AI Mode，會先邀請 Google One AI Premium 訂閱者先行體驗。
🔬 RESEARCH
華頓商學院：Prompt 影響有限！並非萬靈丹
圖片來源：Prompting Science Report 1: Prompt Engineering is Complicated and Contingent
華頓商學院最新研究發現：提示（Prompt）方式效果難以判斷。例如，有時候使用禮貌的語氣有幫助，但在某些情況下反而可能降低表現。
實驗設計：使用零樣本（zero-shot）提示方式，並設定 temperature 參數為 0，確保回答的隨機性降到最低。
4 種提示方式：格式化提示（加入固定格式範例）、非格式化提示（沒有固定格式範例）、禮貌提示（加入 Please）、命令提示（不禮貌語氣）。
實驗發現：
禮貌提示、命令提示：雖然在個別題目上可以看到明顯差異，但當所有題目的結果累計後，這兩種方法的整體影響變得不那麼明顯。
格式化的重要性：當移除「固定格式範例」會明顯降低模型表現。
Prompt 並非萬靈丹：雖然針對個別問題，提示語氣可能有明顯效果，但整體來看，模型的內在特性、回答穩定性才是決定表現的主要因素。
🔍 INSIGHT
20VC 訪問 Anthropic CPO：一年內工程師只需檢查程式碼
20VC 最新 Podcast 邀請到 Anthropic 的 CPO，也是 Instagram 的共同創辦人 Mike Krieger，來看看他對 AI 的 5 個關鍵洞察：
AI 隨著時間會變得更「不一樣」：不同 AI 團隊都會依照自家資料、經驗，調整模型的細節，因此未來各種 AI 的風格、回答方式都會更不一樣。
專注「垂直領域」能創造長期價值：細分市場後，聚焦金融、法律、醫療…等領域，能建立長期的競爭力，難以被其他通用模型取代。
軟體工程師角色正在轉變：預測一年內，工程師工作將從「寫程式」變成「檢查、管理 AI」，只需最後檢查關鍵程式碼。
中國、歐洲競爭優勢：中國在 AI 領域創新、應用速度快，技術實力不容小覷；
歐洲對個人隱私、資料安全有嚴格規範，形成獨特市場優勢。
AI 在醫療、長壽領域潛力：AI 可大幅縮短藥物研發、臨床試驗的時間，長遠來看，能改善人類健康狀況，甚至延長壽命。
