根據外媒報導，OpenAI 正在部署名為 Strawberry 的優化項目，主要提升模型在推理能力上的表現，目標是讓 AI 像人類一樣去理解世界。

良好的推理能力，不只能避免模型去虛構答案，還能提升回答內容的組織性，除此之外，Strawberry 計畫還希望 AI 能提前計劃，或自行上網做資料搜尋

上期才和大家介紹過 OpenAI 劃分的 AGI 五等級，若 Strawberry 計畫真在不遠的將來完成，不知道未來的模型會被歸類在第幾等呢。

由《數位時代》與數位發展部攜手合作，以「AI Driving New Business」為主題，發掘 AI 驅動的無限可能、展現 AI 落地的場域應用，一同迎接 AI 打造的商業新未來。

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根據外媒報導，Meta 將於 7 月 23 日發表 Llama 3 的新版本，不同於過去的 8B 和 70B，據說新版本的大小將來到 4050 億個參數。

直觀上，參數越多，LLM 在處理複雜任務的能力就越強，但偶爾會有例外，如本次的新模型，與有著 1.76 萬億參數的 GPT-4，能力表現不相上下。

新版本的 Llama 3 同樣支援多模態輸入，除此之外，Meta 仍持續開源自家的所有模型，或許這也是 Meta 能持續與 OpenAI 競爭的原因之一吧。

根據 ForbesAdvisor 公布的統計圖表，雖然越來越多企業開始採用 AI 來優化流程，但部分消費者卻會對使用 AI 的企業表示擔憂。

從上圖中，我們可以看到消費者們在七種不同領域中的擔憂程度，可以發現各大領域的擔憂人數都超過五成，最高者甚至達七成。

整體而言，消費者對 AI 在產品描述和推薦系統中的應用仍持保留態度，如何讓使用者放心，相信是未來對企業的一大考驗。

相信有製作簡報需求的大家，或是會認真看廣告的讀者，多少都聽過 Gamma 這項工具吧，今天就讓我們一起來操作看看：

來自 Cambridge University 的研究團隊，近期建立了預測模型 PPM，用以判斷輕度的認知障礙患者，是否會在未來發展成阿茲海默症。

上圖說明了該模型的訓練方式，ADNI 數據集主要負責模型的初始訓練，而QMIN-MC 和 MACC 數據集則提供了不同地區和臨床中的複雜情境。

根據實驗結果，PPM 模型的準確性高達 81%，同時 AUC 也達到 0.84，代表該模型在阿茲海默症的預判上，擁有極高的正確性！

再生能源公司Cleanview 的 CEO Micheal Thomas，近期針對 Google 與 Microsoft 在發展 AI 時的能源消耗，撰寫相關文章。

根據 Thomas 的說法，Google 和 Microsoft 在 2023 年各自消耗了約 24 TWh 的電力，耗電量相當於 100 多個國家。

更進一步指出，大家常用的 ChatGPT 和 Gemini 正在增加溫室氣體的排放，AI 聊天機器人每進行一次查詢，所消耗能源約是傳統搜尋的 10 倍。

*延伸討論：對這樣的能源消耗有什麼看法？AI 聊天機器人如 ChatGPT 和 Gemini 每次查詢耗能約是傳統搜尋的 10 倍，這是否會影響使用 AI 服務的意願？企業應該如何平衡技術發展與環境保護？歡迎分享您的見解，讓我們一起探討 AI 的未來和環境影響！

最後來和大家分享上期的調查，在參與投票的 90 位讀者當中，有共計 65 位讀者，表示自己不確定或不會購買最新的 Galaxy Ring。

除此之外，也有許多讀者分享自己拒絕購買的原因，包含 AI 相關的功能過少，或是價格不夠親民等等，都是讓其卻步的原因。

「等價格到 $79美金，未來有多一些功能時再考慮。」「除了偵測之外沒有其他實用功能，不太吸引人，而且做為配件也不好看」「如果能提供更多AI應用的功能(例如問答對談)，會考慮購買」

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